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大数据技术在灭火救援中的应用研究

2022-06-15王文君丰台区消防救援支队

消防界(电子版) 2022年9期
关键词:消防队信息流数据挖掘

■ 王文君 丰台区消防救援支队

随着我国经济社会的迅速发展以及科学技术的不断创新,AI智能等大数据前沿科学技术逐步融合到人们生活中,人们对智能化、快速化、精准度的要求不断提升,信息化的应用,不仅影响了人们日常的生活方式,而且在科学技术领域掀起了产业变革。为了保障人民的生命财产不受损失,需要进一步推动大数据技术在灭火救援当中的应用,文章主要对此进行研究。

一、大数据时代消防信息化发展现状

(一)接处警方式存在不足

目前,我国消防救援服务的形式多种多样,其中最重要的两种形式是“三位一体”和消防队站集中接警。随着消防部门一体化作战系统的集中部署和推广,以作战指挥中心建设为基础的抢险监控系统建设正在稳步推进。然而,在目前的情况下,多数系统连接到监控系统当中存在较大的难度。此外,企业和政府的专职消防队虽然数量较多,但是消防队站的分布相对分散,同时由于体制原因,无法与国家综合性消防救援队伍共享救援资源和指令,无法实现统一部署。随着政府对建设专职消防队的重视,专职消防队的地位越来越重要,接处警方式的统一已成为消防信息化建设的重点。

(二)分析决策能力存在不足

虽然当前在火灾事故调查与统计中,数据分析已经发挥了一定的作用,但是各类数据与消防信息的横向交换和联机分析业务的发展还停留在表面。为了获取对消防工作及有益于社会公众的参考信息,就需要进一步优化分析数据时采用的数据挖掘、建模、预测的方法和手段,并与公共服务平台和城市基础数据库中的相关信息进行汇聚和融合,从而达到为灭火救援工作提供科学决策的目的。

(三)协同联动机制仍存在不足

日常的许多信息包括监测、预警、报警等,需要各个部门进行采集,采集的过程中还要保证数据的准确性和及时性。发生警情后,公安、交警、医院、城管等各个部门的高效协同联动可以有效提高灭火救援的效率。但是目前,因为互联网技术以及各个部门协调不力等多方面原因导致协同联动机制仍未真正形成。

二、大数据在灭火救援中应用的具体分析

(一)事前准备

大数据技术在灭火救援当中的事前准备主要包含管理准备和设施准备。

1.管理准备

管理准备是指把大数据技术应用在人力资源与日常管理上,主要是针对各个层次的管理人员进行培训。针对中上层的管理人员,要开展相应的管理知识授课及体制改革;而针对基层人员,则应当增加数据采集和专业技术人员的数量,并专门设立机构对其进行培训。

2.设施准备

设施准备主要是应用大数据技术的软硬件设施。软件设施不仅包括采集新数据的设施,也包括分析和挖掘原始数据的设施,而硬件设施主要用于新技术背景下的数据采集。

(二)事中响应

文章通过查阅国内外针对大数据技术在灭火救援当中应用的研究,在当前条件下,大数据技术在事中响应,主要体现在大数据信息流宏观角度的多元灭火救援和微观角度大数据信息流的多元灭火救援合作两个层面。

1.宏观角度下大数据信息流的多元灭火救援

宏观角度下大数据信息流在灭火救援当中的应用,受到多种维度的影响,同时各个部门间相辅相成,共享火灾信息,实现信息的及时沟通,保障在第一时间利用大数据技术对火灾进行判断,并进行救援,从而形成多元化大数据技术灭火救援系统,见图1。

2.微观角度下大数据信息流的多元灭火救援

消防救援队伍需要平衡日常业务的连续性和灭火救援处置的及时性。基于大数据技术的支持,大数据信息流是一个操作方便、功能强大的信息管理系统,它能够将具备多项关键指标的高效指挥决策辅助系统同时集合起来并做到实时报告,见图2。

3.事后恢复与总结

当前,“众包”是大数据技术灭火救援事后恢复与总结当中的常用方式。通常情况下,“众包” 是指从一广泛群体,特别是在线社区,获取所需想法、服务或内容贡献的实践,“众包”主要包含数据采集、数据处理、智能分析和快速反应,为此,在事后恢复与总结当中众包式方法流程图如图3所示。

三、大数据挖掘技术在灭火救援中的应用

(一)挖掘消防水源系统中的数据

在整个灭火救援战斗中,最重要的一点就是要保证水源的供应充足。所以,要提高城市建筑火灾的灭火效率,缩短火灾扑救时间,就要合理的对城市消防水源供应系统中的数据进行充分挖掘,再对挖掘出来的数据进行分析处理,从而实现水源覆盖点的进一步优化设计。

(二)挖掘火灾隐患数据

为了降低火灾发生的概率,就需要对火灾隐患数据和源头数据进行挖掘。大数据挖掘技术能将潜在的具有利用价值的信息从庞杂的、海量的数据中提取出来,并将其整合。此外,大数据挖掘技术还能分析各类建筑火灾独有的特点,从而预测火灾的发展趋势和速度,并辅助现场指挥员对火场用水量进行科学的判断。

(三)挖掘现场环境数据

接到报警后,系统会利用大数据挖掘技术对实时路况、水源分布及社会单位的相关数据信息进行分析,优化行车路线选择。此外,大数据挖掘技术还可以采集事故现场条件、气候状况、空气中有毒气体含量等数据,利用神经网络模型,预测二次灾害的发生时间、条件及特点,为现场的指挥决策提供重要的技术支持。

四、结语

文章首先概述了大数据技术在城乡一体化、分析决策能力以及协同联动机制三个层面的发展现状,然后从大数据技术在灭火救援事前准备、事中响应以及事后恢复与总结中的应用进行阐述分析,最后探讨大数据挖掘技术在消防水源系统、火灾隐患数据以及现场环境数据方面的应用,研究成果对促进大数据技术在灭火救援当中的应用具有一定的积极作用。

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