大数据在消防设施管理中的应用探讨

赵子霖

摘要：随着大数据技术的不断发展和普及，其在消防设施管理中的应用逐渐成为一个研究热点。基于此，主要介绍了消防设施管理的重要内容，分析了大数据在消防设施管理应用中存在的问题，探讨了大数据在消防设施管理中的有效应用策略，以期为相关领域的研究提供参考和借鉴。

关键词：大数据；消防设施；监测预警；故障诊断；维护管理

中图分类号：D035.36       文献标识码：A       文章编号：2096-1227（2023）11-0037-03

传统的消防设施管理方式存在着管理信息不全面、效率较低、数据分析能力弱等问题。而随着大数据技术的不断发展和应用，将大数据技术应用于消防设施管理中，可以更加全面、准确地监测消防设施的运行状态，提高故障诊断、维护管理等工作的效率，强化消防设施管理的数据分析能力，为消防安全提供更加科学的保障。

1 消防設施管理的重要内容

1.1  设备日常维护和定期检查

消防设备日常维护包括巡检、清洁、润滑、紧固、调整等。设备巡检是消防设施日常维护的重要环节，通过巡检可及时发现设备的问题并进行处理，防止设备故障导致事故的发生。设备清洁是保障消防设施正常运行的重要保障措施，包括清洁水泵、灭火器、喷淋头、探测器等。设备润滑、紧固、调整等是确保设备正常运转的关键步骤，如水泵轴承润滑、紧固管件、调整灭火器喷嘴等。

1.2  消防安全培训和演练

消防设施的使用方法也是消防安全培训的重要内容之一，可以帮助人员了解各类消防设施的功能和使用方法，提高使用技能，确保在灾情现场能够快速利用消防设施侦察灾情并开启相应设备进行灾情的初期处置。消防应急预案的实际演练是消防演练的重要环节之一，可以帮助消防人员了解每个重点单位的消防应急预案的具体实施细节，提高救援人员对相应单位的应急处置能力，提高应急处置效率。

1.3  消防设施的更新和升级

消防设施的更新主要是指对旧设施进行技术升级，更换老化部件或者更换新的设备。在更新过程中，需要针对不同的设施类型和使用环境，选择合适的更新方案和设备。同时，也需要考虑新设施的安装和接口协调等问题，确保设施更新后的稳定性，做到在任何时候发生灾情后，消防救援人员都能对消防设施进行操控。消防设施的升级包括升级控制系统、增加新的传感器和检测装置、提高设备的智能化和自动化程度等。通过消防设施的升级，可以提高设施的响应速度、准确度、安全性和可靠性，降低设施的操作难度，便于消防救援人员快速上手、快速操作，满足灭火救援所需要求。

1.4  信息化管理和监测

消防设施信息化管理包括对消防设施的设备信息、维护记录、人员管理、安全管理等方面的信息进行全面集成和管理，而消防设施监测内容包括消防设施的设备状态、运行时间、工作情况等方面的数据采集，以及对火源、烟雾、气体等环境参数的监测，基于大规模数据实施数据挖掘，可以实现机器学习、预测火灾风险、智能化报警等，为灭火救援现场指挥决策提供帮助，也可以帮助内攻人员找到进攻重点或者进行紧急避险。在消防设施智能化监管中，可以借助大数据技术实现对设施状态、环境参数等数据的实时监测和分析，同时结合人工智能等技术实现对设施的自动控制和预测性维护。消防设施智能化监管可以大大提高消防设施的运行效率和安全性，减少人为因素的影响，为消防安全提供更高效、更安全、更科学的管理方式。

2 大数据在消防设施管理中应用的重要意义

2.1  实时监控

大数据技术具备海量数据存储、高速数据处理和智能数据分析等特点，能够快速地将海量消防设施监控数据进行采集、处理和分析，通过云计算从而为消防设施管理提供实时的监控数据和决策支持。例如，北京市消防救援总队的“数字消防云”平台使用大数据技术实现了对全市消防设施和人员的实时监控和管理，提高了消防应急响应的效率和准确性。通过传感器、监控摄像头、温湿度传感器等设备，大数据技术可以实时采集消防设施的各项数据，并将这些数据传输到云平台或数据中心进行存储和处理，这样消防管理人员就可以通过云端监控平台实时查看各个消防设施的状态，实现数据可视化，及时发现异常情况，做出相应的处置和决策。通过对大数据的分析和挖掘，可以建立消防设施的状态模型和预测模型，实现对消防设施运行状态的智能分析和预测。例如，通过对温度、湿度、气体浓度等数据的监测和分析，可以预测出消防设施的运行状态和故障风险，从而提前采取相应的措施，确保消防设施的安全和稳定运行。

2.2  智能化管理

通过对大量的消防设施使用数据进行分析，管理者可以得到详细的使用情况报告，包括设施的使用频率、使用时长、使用人员等，从而更好地了解设施的使用状况，进而可以更加准确地掌握设施的实际使用情况，针对设施使用不足的问题采取相应的改进措施，以提高设施的使用效率。大数据分析技术还可以帮助消防设施管理者快速反应火情突发事件，进行紧急处置和应对，从而提高设施的应急能力和安全性。例如，北京市消防救援总队的“数字消防云”平台不仅可以监控城市消防设施和人员，还可以实现消防指挥现场的视频监控、语音对讲、路径规划等功能，提高了灭火救援的效率和精度。

2.3  大规模数据分析

消防设施管理者需要面对大量的设备设施和数据，大数据技术可以对这些数据进行收集、存储和处理，将数据转化为有价值的信息。通过对大规模数据的分析，消防设施管理者可以更好地了解设施的运行情况，发现潜在的火灾风险，以及预测未来可能出现的问题。通过对大规模数据的分析，消防设施管理者可以找出规律和趋势，例如在哪些地点或时间段容易发生火灾，哪些设施需要更多的维护和保养等。这些规律和趋势可以帮助消防设施管理者优化管理策略，提高设施的安全性和可靠性。管理者可以通过大数据技术对消防设施进行全面监测和管理，从而在消防设施的保护和维护方面做出更科学的决策。例如，可以通过大数据分析预测哪些设施需要更多维护，哪些地点需要加强巡查等。这些决策可以帮助消防设施管理者更好地保障公共安全，防止火灾事故的发生。

2.4  系统化管理

大数据技术可以收集消防设施的运行数据，如设备运行时间、故障信息、维修记录等，进行分析和建模，为管理者提供科学的数据支持，优化维护计划，减少因未及时维护而导致的故障和事故。而通过大数据分析，可以实现对设备故障、短缺、漏洞等问题的快速发现和处理，提高设备的运行效率和安全性。大数据技术可以通过建立消防设施的信息化数据库，将设备信息、维护记录、人员管理等数据集中管理，实现全面信息化管理。在管理过程中，大数据分析可实现数据可视化、分析和报表生成等功能，为管理者提供决策支持，提高管理效率，降低管理成本。

3 大数据在消防设施管理中应用存在的问题

3.1  数据来源不完整

消防设施管理灭火救援所需的数据通常来自多个数据源，如建筑物的管理系统、消防监测设备和维修记录等，然而这些数据源的信息并不总是完整的，可能由于技术限制、设备故障或管理不善等原因，导致部分数据未能及时、准确地记录和更新。这就导致了数据缺失、错误和不一致等问题，影响了消防设施管理的准确性和可靠性。

3.2  数据质量不可靠

消防设施管理数据来源包括设备传感器、消防巡检员巡检记录、维护保养工单、事故报告等多种形式。但是，这些数据来源的质量和准确性并不稳定，例如设备传感器可能存在数据误报等问题，巡检员可能存在疏漏或误差等问题，维护保养可能存在数据造假等问题，事故报告可能存在遗漏或虚报等问题，这些问题都会影响数据的可靠性和有效性[1]。消防设施的年限较长，使用过程中可能存在设施老化、磨损、故障等问题，导致数据采集的不准确性，影响数据的可靠性。同时，由于设施管理人员的不规范操作，消防设备监测系统可能存在误报、漏报等问题，这些问题会影响数据的真实性和完整性。如果数据清洗不完善，存在重复数据、缺失数据、异常数据等问题，就会影响后续的数据分析和预测模型的建立。

3.3  数据难以整合

消防设施管理需要考虑的数据来源包括设备监控、消防员的训练和演习、历史火灾数据等。然而，这些数据来源经常来自不同的平台和设备，例如，不同的设备可能会记录不同的数据格式和结构，这会导致难以将这些数据整合在一起。此外，由于不同设备和平台之间缺乏兼容性，消防设施管理人员可能需要花费大量的时间和精力来将这些数据整合在一起。建筑物的消防设施信息随时可能发生变化，如新增设备、更改参数等，需要在消防设施管理系统中进行实时更新。同时，不同数据源的数据更新频率也可能不一致，导致数据整合后出现不一致的情况，需要进行数据匹配和同步处理。

3.4  数据保护问题

在消防设施管理中，大数据技术需要收集大量的消防设施数据，这些数据可能包括敏感信息，例如消防设施的位置、型号、使用状态等。如果这些数据被不法分子获取，将会给公共安全带来极大的威胁。

3.5  数据处理效率较低

在消防设施管理中数据需要通过计算分析来得出有效的管理决策，但是数据量巨大，需要庞大的计算资源，如果计算资源不足，数据处理的速度就会降低，导致数据分析效率较低。许多消防设施管理系统并没有使用最新的大数据处理技术，而是采用传统的数据处理方法，导致数据处理效率较低。在消防设施管理中，数据的准确性和完整性对于决策的正确性非常重要。但是在实际应用中，数据可能存在缺失、重复、错误等问题，这会影响数据的质量，进而影响数据处理效率。

3.6  数据分析结果难以理解

采集到的海量数据为消防设施管理提供了更加全面、精准的数据支持，同时也为消防安全的预防和事故处理提供了更好的依据。然而，在大数据分析的过程中，存在一些数据分析结果难以理解的问题，这在一定程度上影响了大数据在消防设施管理中的应用效果。消防设施管理是一项专业性较强的工作，需要掌握大量的专业知识和技能。然而，消防设施管理者大多数并非专业的数据分析师，对于数据分析的知识和方法掌握程度较低。在面对复杂的数据分析结果时，管理者难以理解其中的关键信息和规律，这就会影响数据的应用效果[2]。

4 大数据在消防设施管理中应用的有效策略

4.1  获取完善数据来源

首先，应改善灭火救援数据收集机制。可以引入云计算和物联网等技术实现数据的实时采集和分析，从而更好地监控消防设施的状态，这些技术还可以帮助识别数据缺失的情况并自动补充缺失的数据，提高数据的完整性和准确性。其次，增强数据分析能力。可以采用机器学习和人工智能等技术，对现有数据进行深入分析，找出数据缺失的规律和趋势，从而预测缺失数据的可能性，并进行补充。最后，还可以将外部数据源和公共数据集成到消防设施管理系统中，从而补充和丰富数据来源，提高数据的完整性和准确性。

4.2  提高数据质量

消防设施管理中的大数据可能来自多个渠道，包括传感器、监控设备、手機App等，数据类型和数据格式也各不相同，对数据进行标准化处理，将不同数据源的数据进行格式统一，以方便数据的分析和比较[3]。虽然自动化处理可以提高数据处理的效率，但有时候仍然需要人工介入，对数据进行审核和纠错。例如，当传感器数据出现异常时，需要有专业人员进行检查和诊断，确认数据的可靠性。此外，数据分析的结果也需要人工进行验证和解释，以确保数据的准确性和可信度。

4.3  加强数据整合

为了解决数据难以整合问题，需要标准化数据格式和分类方式。例如，可以开发一个数据字典，明确不同类型的数据应如何分类和组织，以便在整合数据时更加容易。另外，可以通过使用标准的数据格式来确保数据可以更容易地整合和共享。消防设施管理系统可以从一个地方访问所有数据，而不需要在不同系统之间来回跳转，而数据整合平台可以实现数据清洗、去重和转换等数据处理操作，以确保数据的质量和一致性。此外，可以使用机器学习算法来自动分类和组织消防设施管理中的灭火救援数据。这些算法可以训练成为一个模型，可以在未来自动识别和整合新的数据。另外，可以使用自然语言处理技术来处理消防设施管理中的文本数据，以便更容易地整合和共享这些数据[4]。

4.4  注重數据保护

可以使用高级加密标准等技术对数据进行加密，以确保只有授权的用户才能够访问数据。对于一些不需要直接关联到个人身份的数据，可以使用匿名化技术来保护数据的隐私性。而对于消防设施管理中的数据，应定期进行备份并建立灾难恢复机制。这将确保在数据发生灾难性事件时，可以快速恢复数据，并保护数据的完整性和安全性[5]。

4.5  提高数据处理效率

对数据进行清洗、去重、筛选等操作，剔除无效数据和重复数据，从而减少处理时间和资源消耗，还可以使用机器学习算法自动识别和处理数据中的错误和异常值[6]。

4.6  强化数据分析结果理解

管理者可以采用数据可视化技术将数据以图表、地图等方式呈现，有助于管理者直观地了解数据的变化趋势、规律及异常情况。在进行数据可视化的过程中，需要注意选择适合数据特点的图表类型，避免使用过于复杂的图表，同时也需要保证数据的准确性。还可以建立模型，模型的建立需要考虑到消防设施管理的实际需求和问题，选取合适的指标、算法和模型结构，以便管理者能够从中得到有效的信息和建议。此外，应加强培训，培训内容可以包括数据分析技术、数据可视化技术和数据模型的建立等，这些培训将有助于提高管理者的数据分析能力和对大数据的理解。

参考文献：

[1]王永壮.大数据在消防设施管理中的应用探讨[J].消防界（电子版），2022，8（15）：65-67.

[2]丁九亮.消防设施管理中如何应用大数据的探讨[J].通讯世界，2020（11）：167-168.

[3]刘晨.提升消防设施信息化管理的思考[J].中国科技期刊数据库 工业A，2022（7）：202-205.

[4]操元鑫.基于城市消防设施联网监测数据的消防安全管理质态分析研究[J].今日消防，2021，6（6）：26-27.

[5]刘磊.浅谈构建消防设施大数据监管体系推进消防设施社会综合治理[J].今日消防2020，5（3）：76-77.

[6]邢鹏.物联网技术在建筑消防设施管理上的应用探讨[J].中国建筑金属结构，2021（3）：44-45.

Discussion on the application of big data in fire facility management

Zhao Zilin

（Feihong Road Fire Rescue Station of Tianjin， Tianjin 300100）

AbstraCt： With the continuous development and popularization of big data technology， its application in fire facility management has gradually become a research hotspot. Based on this， the paper mainly introduces the important content of fire facility management， analyzes the problems existing in the application of big data in fire facility management， and discusses the effective application strategies of big data in fire facility management， hoping to provide references for research in related fields.

Keywords： big data; fire facility; monitoring and early warning; fault diagnosis; maintenance management