物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智慧建筑消防工程中的應用

摘要：現(xiàn)階段，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)正推動智慧建筑消防系統(tǒng)在火災監(jiān)控與應急響應領(lǐng)域的實際應用。聚焦物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智慧建筑消防工程中的應用場景，涵蓋環(huán)境監(jiān)測與火災預警、智能感知與精準報警、自動化控制與應急響應三大核心模塊，并整合大數(shù)據(jù)與人工智能（AI）技術(shù)框架。系統(tǒng)架構(gòu)基于多源傳感器網(wǎng)絡進行實時數(shù)據(jù)采集，依托云平臺架構(gòu)完成大數(shù)據(jù)處理，該技術(shù)路線使得火災預測模型能夠達到厘米級定位精度，監(jiān)控響應時間縮短至毫秒級，從而提升火災精準預測的效果。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；智慧建筑；消防工程；火災預警

火災作為突發(fā)災害，威脅著人們的生命財產(chǎn)安全，傳統(tǒng)消防監(jiān)控與應急響應模式在現(xiàn)代復雜建筑場景中逐漸顯露出局限性。我國信息技術(shù)持續(xù)迭代，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)深度融合，智慧建筑消防系統(tǒng)逐步構(gòu)建，已發(fā)展為現(xiàn)代消防安全體系的核心構(gòu)成部分。其中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時監(jiān)測環(huán)境參數(shù)，與智能分析預警模塊緊密聯(lián)動，顯著增強了火災探測、預警響應及指揮決策的能力。該技術(shù)在智慧建筑消防系統(tǒng)中的應用場景廣泛，涵蓋環(huán)境監(jiān)測、火情預警、智能感知、精準報警與自動化控制五大功能領(lǐng)域，通過布設溫濕度傳感器、煙霧傳感器等裝置，實時采集建筑內(nèi)外環(huán)境參數(shù)，并利用無線網(wǎng)絡傳輸至云平臺，完成數(shù)據(jù)整合與深度解析。

1 物聯(lián)網(wǎng)的基本概念

物聯(lián)網(wǎng)是依托互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)將多元傳感裝置與實體對象聯(lián)結(jié)，構(gòu)建具備自主響應能力的分布式智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)依托環(huán)境傳感裝置、通信組件及云端架構(gòu)，自動完成數(shù)據(jù)獲取、中轉(zhuǎn)與解析，執(zhí)行自主決策響應機制，其核心架構(gòu)涵蓋環(huán)境感知模塊、信息交互通道與數(shù)據(jù)處理中樞。

傳感單元基于NB-IoT、Wi-Fi、ZigBee等無線協(xié)議獲取環(huán)境參數(shù)，涵蓋溫濕度、氣體組分等動態(tài)變量，原始數(shù)據(jù)經(jīng)由射頻鏈路傳遞至云端存儲節(jié)點或本地算力集群，分布式計算引擎對原始數(shù)據(jù)集實施特征提取與模式識別，智能算法依據(jù)解析結(jié)論生成操作指令，驅(qū)動終端設備執(zhí)行預設管理策略，其經(jīng)典物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)包含3個層次結(jié)構(gòu)：感知層，基于傳感器陣列獲取物理空間多維參數(shù)，覆蓋熱力學指標、化學物質(zhì)濃度等動態(tài)變量。網(wǎng)絡層，運用NB-IoT、LoRa等通信協(xié)議實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)中繼傳輸。應用層，集成大數(shù)據(jù)計算及云端資源完成設備調(diào)控與環(huán)境監(jiān)測功能，借助分布式運算框架構(gòu)建閉環(huán)控制鏈路。

2 智慧建筑消防系統(tǒng)的構(gòu)成與工作原理

2.1" 主要構(gòu)成

智慧建筑消防系統(tǒng)由多種硬件和軟件構(gòu)成，主要包括火災報警傳感器、煙霧傳感器、溫濕度傳感器、火焰?zhèn)鞲衅鳌⒆詣訙缁鹧b置等。各個組件通過通信模塊與云平臺連接，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集與傳輸。常用傳感器如DHT11溫濕度傳感器，工作電壓3～5.5V，測量范圍-40～80℃，濕度0%～100%RH。MQ-2煙霧傳感器，檢測范圍為0.02%～1%，適用于天然氣、煙霧等氣體檢測。ALIM8812火焰?zhèn)鞲衅鳎綔y范圍為760～1100nm，具有60°探測角。主控芯片常選用STM32F103，工作頻率48MHz，支持UART、GPIO等多種通信接口。系統(tǒng)通過NB-IoT模塊（如移遠BC260Y-CN）將數(shù)據(jù)上傳至OneNET云平臺，實現(xiàn)遠程監(jiān)控和管理。

2.2" 工作原理

系統(tǒng)需基于多種傳感器實時監(jiān)測建筑火災風險，傳感器采集數(shù)據(jù)后，主控芯片（如STM32F103）執(zhí)行數(shù)據(jù)運算任務，NB-IoT模塊承擔數(shù)據(jù)傳輸功能，連接至OneNET云平臺。溫度、濕度及煙霧濃度等參數(shù)以2s為周期采集更新，數(shù)據(jù)傳輸延遲控制在50ms以內(nèi)。云平臺實時解析數(shù)據(jù)流，檢測到溫度閾值突破70℃或煙霧濃度異常時，系統(tǒng)立即激活報警機制。報警信息同步推送至用戶移動端App，支持遠程狀態(tài)追蹤與緊急操作指令下發(fā)。

3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智慧建筑消防工程中的具體應用

3.1" 環(huán)境監(jiān)測與火災預警

3.1.1" 多傳感器數(shù)據(jù)采集與智能分析

智慧建筑消防監(jiān)測網(wǎng)絡構(gòu)建溫濕度傳感、煙霧探測與火焰識別復合聯(lián)動機制，其中，DHT11型熱力追蹤元件實時解析室內(nèi)環(huán)境參數(shù)。當溫度超過50℃或濕度低于20%RH時，系統(tǒng)立即觸發(fā)異常代碼；MQ-2氣敏模塊以0.006%的氣體濃度閾值作為報警基準；光譜響應區(qū)間覆蓋760～1100nm的ALIM8812火焰探測儀，可在目標光譜捕獲后0.5s內(nèi)完成應急協(xié)議初始化。此外，多模態(tài)數(shù)據(jù)通過NB-IoT/Wi-Fi混合組網(wǎng)協(xié)議向云端及本地算力節(jié)點傳輸，熱力學參數(shù)梯度躍遷與煙霧濃度突變特征經(jīng)特征波形解析后激活預警機制，從而導致火災模型匹配度達到95%即執(zhí)行系統(tǒng)聯(lián)控指令，使建筑內(nèi)部的水霧噴淋單元、氣體置換裝置均進入全負荷運轉(zhuǎn)狀態(tài)。

3.1.2" 智能火災預警與自動響應

傳統(tǒng)消防監(jiān)控依靠人工值守完成操作任務，物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)基于算法模型與云服務，實時處理監(jiān)測數(shù)據(jù)并激活應急機制。智能火災預警系統(tǒng)不間斷收集傳感器信息，算法模型同步評估火情發(fā)生概率。某區(qū)域熱感數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動時，聲光報警裝置立即被激活，滅火單元同步執(zhí)行噴淋或排煙指令。建筑內(nèi)部智能終端與物聯(lián)網(wǎng)中樞構(gòu)成聯(lián)動網(wǎng)絡，溫控設備依據(jù)環(huán)境參數(shù)自動調(diào)節(jié)工作模式，通風系統(tǒng)智能切換正負壓狀態(tài)延緩煙霧蔓延，云端數(shù)據(jù)庫動態(tài)刷新各節(jié)點監(jiān)測數(shù)值，管理人員能夠跨區(qū)域提取數(shù)據(jù)、配置應急預案。

智能火災預警系統(tǒng)的核心在于人工智能算法與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。傳感器數(shù)據(jù)借助邊緣計算設備實現(xiàn)本地分析，數(shù)據(jù)傳輸延遲顯著降低，系統(tǒng)響應效率得到提升。當異常信號觸發(fā)時，系統(tǒng)自動解析數(shù)據(jù)演變規(guī)律，匹配歷史火災案例數(shù)據(jù)庫進行交叉驗證，有效壓縮了誤報概率。智能安防攝像頭聯(lián)合紅外熱成像儀捕捉火焰形態(tài)與高溫分布，為應急決策獲得多維空間信息支撐。例如，考慮到火情發(fā)展階段的不同，系統(tǒng)自主切換處置策略。初期火情采用局部噴淋降溫和通風口閉鎖進行壓制，火勢蔓延階段則激活消防通道控制模塊與疏散引導體系。智能疏散系統(tǒng)融合室內(nèi)定位技術(shù)，借助照明指引、電子屏顯與移動終端推送構(gòu)建復合引導模式，人員撤離路徑實現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化。

3.2" 智能感知與精準報警

3.2.1" 多維感知技術(shù)的融合與實時監(jiān)控

物聯(lián)網(wǎng)依托多傳感器協(xié)同網(wǎng)絡，完成建筑環(huán)境參數(shù)的立體化采集。溫濕度傳感器（DHT22）覆蓋-40～80℃溫度區(qū)間、0%～100%RH濕度區(qū)間，精度誤差±2%；當檢測數(shù)值突破預設閾值（如50℃）時，系統(tǒng)將立即觸發(fā)實時異常上報機制。煙霧傳感器（MQ-7）基于氣敏半導體的電阻變化原理工作，其典型檢測濃度范圍為0.01%～1%，適用于一氧化碳等可燃氣體的監(jiān)測；濃度超標即啟動分級預警協(xié)議。在智慧建筑中，傳感器通過無線通信模塊（如LoRa、NB-IoT等）將采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)上傳至中央監(jiān)控平臺。系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，對多維數(shù)據(jù)進行綜合處理，進行智能判斷，例如，若同時監(jiān)測到溫度升高、煙霧濃度增加，并且火焰?zhèn)鞲衅鳈z測到紅外光譜變化，則系統(tǒng)認為火災風險增大，立即啟動報警系統(tǒng)[1]。

3.2.2" 精準火災定位技術(shù)

火災精確定位依托分布式傳感器網(wǎng)絡部署及多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，在建筑內(nèi)布設溫度、煙霧、火焰等多種傳感器，系統(tǒng)持續(xù)采集并分析周邊環(huán)境數(shù)據(jù)。某樓層安裝多組溫濕度傳感器（DHT22）、煙霧傳感器（MQ-7），數(shù)據(jù)異常波動觸發(fā)火災初步定位。傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)無線通信協(xié)議（NB-IoT/LoRa）傳至中央處理單元，中央處理單元分析傳感器數(shù)據(jù)，整合多點反饋信息，運用位置算法確定火源位置。樓層A多個傳感器報警，樓層B、C數(shù)據(jù)正常，火災位置鎖定樓層A特定區(qū)域，此空間信號對比機制有效提升定位精度，多維度數(shù)據(jù)交叉驗證形成動態(tài)監(jiān)測網(wǎng)絡，溫升曲線與煙霧濃度變化趨勢同步分析，熱輻射分布圖譜結(jié)合氣體擴散模型構(gòu)建三維火場模型[2]。

3.2.3" 智能報警與聯(lián)動機制

火災識別是基于實時監(jiān)測的多個傳感器的綜合數(shù)據(jù)。若某樓層的溫度傳感器檢測到溫度急劇升高（如超過70℃），同時煙霧傳感器也檢測到濃度超過5×10-4μg/m3，火焰?zhèn)鞲衅鲃t探測到紅外光譜的波動，該系統(tǒng)會將這三項數(shù)據(jù)視為火災的有效證據(jù)，并立即發(fā)出報警信號。

傳感器通過無線通信模塊（如LoRa、NB-IoT）將實時數(shù)據(jù)發(fā)送至云平臺。云平臺基于大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，對多點傳感器的數(shù)據(jù)進行融合和分析，判斷是否發(fā)生火災[3]。當火災確認后，系統(tǒng)隨即啟動報警裝置（聲光報警器、語音提示），通知管理人員參與應對，激活建筑內(nèi)部滅火設施（噴淋系統(tǒng)或排煙系統(tǒng)），遏制火勢擴散。在特定情況下，自動噴淋裝置（噴頭間距3m）會迅速開啟，以10～12L/min的噴灑強度覆蓋火場進行撲滅。

3.3" 自動化控制與應急響應

3.3.1" 自動滅火與排煙系統(tǒng)的自動化控制

在自動滅火與排煙系統(tǒng)的應用中，基于火災位置和火災類型，根據(jù)內(nèi)部設定的閾值完成自動化啟動程序。建筑內(nèi)部噴頭一般間隔3m布置，噴淋裝置流量維持在10～12L/min，保障滅火區(qū)域水量供給；當溫度傳感器（NTC熱敏電阻）檢測到60℃以上高溫信號時，物聯(lián)網(wǎng)中樞即刻激活對應位置噴頭，定向噴射水霧壓制火焰蔓延。此外，煙霧與溫度傳感單元會同步捕捉火情坐標及煙氣濃度參數(shù)，智能排煙裝置隨即開啟目標區(qū)域應急通道。排煙設備配置5～15kW功率風機，其運轉(zhuǎn)速率隨火場面積、煙氣流動速率實時調(diào)整，此動態(tài)化調(diào)節(jié)機制顯著提升控煙效率。

3.3.2" 智能疏散與緊急照明系統(tǒng)的應急響應

火情觸發(fā)智能疏散系統(tǒng)，建筑內(nèi)部火情數(shù)據(jù)被實時解析，最優(yōu)逃生路線由算法生成，樓道與走廊的LED顯示屏、動態(tài)指示裝置即刻投射方向指引，火源定位功能啟動后，最近的安全出口被優(yōu)先標記，受影響區(qū)域防火門自動閉合，阻隔煙霧擴散，逃生路徑持續(xù)保持開放狀態(tài)。

疏散指引裝置在2～3s內(nèi)完成信息更新，逃生者即刻接收最新路徑方案。在常規(guī)供電中斷情況下，建筑照明設備存在失效風險，應急照明單元依托蓄電池組與備用供電模塊運作，確保疏散走廊的基礎可見度。照明單元配置6～10W功率模塊，5～10Lux照度覆蓋標準，符合安全撤離的最低光照規(guī)范。電源管理系統(tǒng)持續(xù)追蹤儲能狀態(tài)，電量臨界閾值觸發(fā)備用電路切換，確保照明續(xù)航能力維持120min基準線。

3.4" 大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)應用

3.4.1" 火災預測與風險評估

建筑內(nèi)部部署多種傳感器（溫濕度、煙霧、火焰等），這些設備能夠持續(xù)收集建筑內(nèi)部的環(huán)境信息，數(shù)據(jù)借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)傳輸至云端，云平臺執(zhí)行即時存儲，開展多維度分析。此外，機器學習、深度學習的AI算法解析歷史數(shù)據(jù)，揭示環(huán)境變化與火災的關(guān)聯(lián)規(guī)律，算法優(yōu)化后，系統(tǒng)可辨識火災前兆，精準預測時間與位置，溫度、濕度、氣體濃度等傳感器數(shù)據(jù)的建模使AI系統(tǒng)能夠推斷特定時刻、位置的火災概率閾值。

3.4.2" 火災應急決策與智能指揮

AI技術(shù)依托實時大數(shù)據(jù)解析，輔助消防指揮中心決策生成，在傳感器數(shù)據(jù)持續(xù)監(jiān)測過程中，系統(tǒng)自動計算火勢蔓延速度與方向，預測潛在受災區(qū)域；依據(jù)溫度異常上升、煙霧濃度梯度變化等參數(shù)特征，準確判斷火情擴散軌跡，同步向指揮中心推送預警信號及處置預案。

AI技術(shù)還可基于歷史火災案例庫的深度學習，構(gòu)建多場景應急響應方案，持續(xù)完善處置策略效能；災前階段執(zhí)行火災場景模擬推演，評估各類應急措施實效，形成多維優(yōu)化選項供決策者參考。

4 結(jié)束語

綜上所述，本文深入分析了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智慧建筑消防工程中的應用，探討了各類技術(shù)的融合與創(chuàng)新，突出了物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)在火災預防與應急響應中的作用。隨著智慧建筑消防技術(shù)的不斷發(fā)展，未來將在提升火災監(jiān)測精度、優(yōu)化消防資源調(diào)度、提高應急響應效率等方面展現(xiàn)更大的潛力。

參考文獻

[1]黃廣國，晉廣慶，胡志誠.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智慧建筑消防工程中的應用研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2023，13（3）：122-124.

[2]王歡賽.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧消防建設[J].今日消防，2023，

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[3]雷海霞.基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧消防設計思考[J].建筑電氣，2023，

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