基于大数据的电气火灾防范研究

贾 滨

(河北建筑工程学院,河北 张家口 075000)

因为电气火灾的发生率高，容易对人们的财产造成重大的损失，所以电气火灾问题已经上升为社会问题.随着大数据时代的来临，人们应用于电气火灾防范的科技越来越发达，传统的防范功能已经满足不了人们的基本需求，为了让传统的电气火灾防范管理技术达到安全管理的需求，有效的减少电气火灾的发生数量，需要我们应用新的技术对传统的规模、理念、模式进行创新.

1 传统电气火灾防范存在的问题

1.1 技术的局限性

因为以前的技术不够发达，所以以前的电气火灾防范主要依靠于人力，人们通过学到的知识进行防范，也是通过人工排查问题.人工排查是人们进行安全隐患检查的最基本的方法，但是电气线路的复杂性和容易出现突发问题的特性，一般的检查很难发现电气线路的问题，而后对今后的使用带来巨大的潜在风险，隐患也会长期无法消除.传统的人工排查技术主要是进行电路温度和电流使用情况的检查，人们在建设电路时会留下一个安全的可控范围，一旦电路中的数据超出或者低于这个范围，就代表电路出现了故障.这种技术检测的参数比较少，而且判断的方式过于简单，只是表面解决了电路中的问题，无法有效确保检修后的电路没有安全隐患.

1.2 理念的滞后性

以新的管理理念来看，风险评估是需要进行的流程，而且要在隐患预警之前，隐患预警要在火灾报警之前，火灾报警要在火灾处理的应急装置之前.但是，传统的电气火灾防范主要应用的是预警和报警理念，风险的评估和分析则没有被运用，尚且处于空白阶段.政府、企业和监管部门也没有形成一个有效的信息交流平台，这三者之间不能进行信息共享，不能通过合作来控制电气火灾.所以，电气火灾的方法需要进行一定的创新，无论技术还是模式上的创新，都要建立一个基于大数据平台的完善的电气火灾防范系统，在电气火灾的发生频率降到最低，保护好人们的财产安全.

2 基于大数据的电气火灾治理体系构建

我国在近几年才进入大数据时代，对于大数据时代的电气火灾防范治理，主要是通过高新科技完成的.在电气火灾的线路中安装传感器，让终端传感器收集数据，通过通信传感器进行传递，然后到计算机终端进行数据分析，通过计算机找出线路中的安全隐患，然后通过计算机将线路中可能存在的问题发送给用户，让用户在使用时注意这些问题.在大数据时代，还可以在网上建立电气火灾隐患管理平台，用这个平台进行问题的收集和管理，还可以通过这个平台向政府提交风险评估的报告，让电气火灾防范实现风险预测，也方便第三方服务对出现的问题进行检修，最终形成一个完整的电气火灾防控体系，如下图所示：

图1 基于大数据的电气火灾隐患治理体系

2.1 电气火灾隐患治理体系的技术创新

在大数据时代，要想在城市建立传感器通信网络，就需要在城市实现网络的大规模、无缝隙的全覆盖模式，然后人们也要生产出一插即用的传感器.对于现在的传感器网通信平台，也就是人们常说的U网，已经实现了这一功能，大部分的传感器都可以即插即用，所以要将U网跟大数据平台结合起来，发展为全新的安全防范机构，创新出新的电气火灾隐患处理装置，为未来实现智慧型的隐患处理模式打下坚实的基础.对于城市中的电气火灾隐患传感器通信网络，终端的数据采集会超过一定的数量，也就是会达到PB级别，而传统的数据库无法承受每天这么大数据的输入，于是人们进行了大数据技术的创新，以Hadoop、HBase、Spark等大数据为基础，建立可用性高、伸缩性强的计算机系统，集存储和运算为一体.Hadoop是一个分布式的系统基础架构，是由谷歌开发的产品演变进化而来，其中HDFS主要应用于数据的存储，可以储存大量的数据，MapReduce则是用来进行数据的计算，因为其具有容量高，容错率也比较高的特点.新出现的HDFS放宽了对于文件的要求，所以它可以对文件系统中的数据进行访问.HBASE主要是谷歌的开源实现，他拥有的功能比较多，而且其性能可靠，可以自由伸缩.这种结构化的存储集群可以满足大数据的存储、计算和查询功能，也可以满足用户的各种需求.

2.2 大数据平台隐患分析技术的创新

在大数据的环境下，人们进行电气火灾隐患分析主要是对历史数据的分析，建立有效的数学模型，利用数学模型分析电路中存在的问题，然后通过计算机将报告发送给使用者，让用户进行整治或者是维修，以此来控制事故的发生.经过大数据平台的分析，多种传感器进行组合会出现一定的偏离度，这就是让人们常说的静态偏离指标，人们可以通过这个分析出电路中出现的安全隐患.这个静态安全隐患可以通知用户提前进行检查，并不会让用户在事故发生后才去挽救，它也不需要实时报警和预警，还能对电路的风险等级进行评估，一定程度上预测了电路的安全程度.所以，对于以大数据为基础的电气火灾治理体系需要增加风险评估系统，除了刚才的静态偏离指标外，还需建立动态安全隐患检测，这类检测主要是为了对数据偏离较大的现象进行检测，找出引起数据偏离的原因，像是电路短路或者是电路运行负荷过大等.一旦线路中发生了动态安全隐患，就需要立刻采取措施进行处理，防止造成更大的危害.所以，在大数据平台的电气火灾安全隐患治理不仅仅是数值的大小，更多的是数学模型的分析，下图是电气火灾隐患模式智能分析处理流程图.

图2 大数据隐患模型智能判断分析处理流程

2.3 电气火灾隐患治理体系的模式创新

在大数据的时代，要对电气火灾隐患治理进行模式创新，就要整合各种社会资源，让社会公共服务的效率得到提高，让消防部门的防火部门变为各种社会资源主动投入的目标，社会公众积极参与，通力合作，形成良好的社会风气.对于电气火灾防范的模式创新，可以提出了以下几点建议：第一，建立电气火灾隐患预警平台，用户可以通过app或者其他终端进行平台登录，实时了解自己的电路存在哪些安全隐患.根据安全管理主体责任的条款，终端用户的主要的责任人，用户要对安全隐患采取一定的措施，阻止问题的继续发展，再按照电气火灾安全管理规范对事故进行处理.第二，为消防部门建立新的电气火灾隐患管理平台.以前，消防部门都是通过用户报警才了解哪里出现了火灾，加入了专门的平台后，消防部门可以事先知道哪里存在安全隐患，一旦出现火灾，消防部门就可以以最快的速度赶到，极大地提高消防部门的工作效率.第三，保证第三方服务商的综合治理服务.让用户跟政府和当地的电气火灾安全防控中心建立联系，对地方的资源进行充分利用，让第三方服务商为用户提供不定时排查的功能，对用户的电路进行综合治理服务.第四，为保险企业提供风险控制产品.为了保证电气火灾安全管理系统的实施，我国建立了第一个电气火灾险，这也将是未来火灾数据分析的重要依据.

3 基于大数据的电气火灾隐患治理系统的应用

经过工作人员的不懈努力，已经建立了一套比较完整的隐患治理系统，而且在浙江省得到了良好的应用.据数据分析，浙江省在2016年安装了这套系统2.5万个，发现火灾隐患的有2万多个，经过处理的隐患有1.3万，隐患的解决率达到60%，保护了人们的财产安全.举例说明，在2016年，浙江省湖州市吴兴区进行实验，安装了大量的电气火灾隐患管理系统，主要是对于该地区的企业进行管理.经数据显示，该地区的火灾发生了同比去年下降了40%.2017年，贺村镇也进行了电气火灾隐患管理系统的安装，经过初步试验，这里的安全事故由以前的每年十起事故降低为每年一起，取得了很好的试用效果.

4 结束语

电气火灾的防范是一项比较复杂的工程，传统模式下的防范根本解决不了问题，而大数据、互联网的出现让它们的防范得到了发展，可以对技术进行创新，也可以改变传统模式，建立新的防范管理体系，让电气火灾防控实现智能化发展.