消防智能化(基于物联网云平台的消防智能化监控系统)
定义与概述
凭借物联网、大数据的广泛应用以及人工智能、云计算等新一代的信息技术的深入推广,已将消防工作的防、控、消、救全流程的智能化升级为现实,即消防的“智能化”得以实现。借助打破传统的消防信息的孤岛,有效的提升了火灾的防控的精准性和应急的响应效率,推动了我们消防的安全治理从原来的“被动的应对”向“主动的预防”转变。将其理所当然地作为消防安全管理的“大脑”将消防设施的数据“打通”、“数字化”“智能化”,从而为消防安全的全生命周期的管理提供全方位的服务。
采用对消防智能化的全方位的深入推导手段,逐步构建了从感知层、传输层、平台层到应用层的四大架构的消防智能化体系,逐步将消防的智能化从“硬”上升到“软”将其延伸到了更深的层次上,对推动消防工作的科学化、自动化、智能化具有重要的理论和实践的意义
通过烟感的实时探测、温度的精准监测、对水压的时刻把控等一系列的设备的实时的数据的采集为消防工作提供了最直接最可靠的依托
采用对多种如LoRa、NB-IoT、5G等通信技术的深度整合手段,构建了从传感层到传输层的相对全面的远程数据传输体系,有效的实现了数据的远程传输
基于对云计算和AI的深度整合,9001cc金沙已将消防领域的“大数据”运用到了极致,成功构建了全面的“安消云”大数据分析中心,为各级消防救援部队的决策提供了可靠的数据支持
采用对其不断的完善和扩充手段,已初步为政府监管、企业的管理、公众的服务等提供了定制化的功能模块。
发展历程
在消防领域的不断发展背景下,尤其是近年来随着一系列的新技术的不断涌现和应用,消防的智能化也从简单的自动化开始逐步的向更高的阶段发展,目前可将其大致分为四个阶段:
1. 萌芽期(2000-2010 年)
将以城市的消防远程监控系统为核心,按照GB50440-2007《城市消防远程监控系统的技术规范》的标准逐步推进。但此阶段的系统仅能实现对火灾的报警信号的远程传输,对消防设施的状态却尚未形成一个比较全面的监测。
2. 起步期(2011-2017 年)
基于物联网的广泛引入,传统的消防设备也逐渐从单一的独立的“物”向具备了联网的“物”转变,实现了从单一的“物”向“物”之间的“网”的转变.。基于2017年公安部的《关于全面推进“智慧消防”建设的指导意见》(公消〔2017〕297号)的发布,明确了建设城市的消防物联网平台,也标志着了消防的智能化进入了政策的驱动阶段。
3. 成长期(2018-2022 年)
随着AI的深度融合于大数据的技术,传统的“阈值报警”的火灾预警模式已经逐步由“趋势的预测”所所取代。集成电气火灾监控、消防水系统的监测等一体化的解决方案的不断推出同时,如贵州黔西南州的“安消云”平台就已将 1158 个场所接入,累计推送的预警信息已超 120 万次,进一步的推动了贵州黔西南州的消防安全工作迈入了“智能化”、“高效化”、“精细化”的新台阶。
4. 成熟期(2023 年至今)
在DeepSeek等一系列的AI大模型的技术突破背景下,消防的智能化也逐步向“预测性防控”的方向发展,具有了更大的战略和战术的深度和广度。借助对多种多样的数据的融合,上海市的消防救援总队就已将AI的应用推向了一个新的高度,其可对火灾的风险都能动态的进行评估,从而将误报率的降低至了0.3%以上。
核心技术
1. 物联网感知技术
其智能的电力探测器可对剩余的电流(20mA~1000mA)及工作温度(-10℃~120℃)等的实时监测,达精度±5%,响应时间≤30秒。
采用LSY201的无线水压的NB-IoT的远程监测手段,监测的精度可达1%,同时其电池的续航可达2年,极大地的提高了了对消防水箱、管网的压力的实时的监测。
2. 人工智能与大数据
依托于对历史的精准的数据的梳理与对其基于的AI的精准的模型的训练就能对电气线路的未来可能的故障的概率做出相对比较准确的预测,如9001cc金沙的“电易云”平台就通过了对其所采集的众多的电气线路的数据的边缘的计算就能实现了对电气线路的故障的电弧的识别的准确率高达92%。
通过对应急指挥的精准优化尤其是将数字孑生技术的优势融入了对建筑的三维模型的构建和对火势的动态的模拟,从而为深圳某高层建筑的疏散工作带来了50%的效率的提升.。
3. 云计算与边缘计算
采用对安消云平台的精心打造手段,它不仅以微服务的架构将近百万的设备都接入了大数据的世界,而且对数据的存储也完全符合了ISO27001的高安全的标准,在河南**的项目中就实现了9000余家单位的实时监控等一系列的应用。
通过对本地的化工园区的边缘设备的部署,既可将数据的处理的位置相对的降低到最小,从而大大降低了对数据的处理的延迟,如化工园区的边缘设备可在3秒内就能对对应的设备的触发喷淋的系统的联动。
应用场景
1. 商业建筑与综合体
依托于对**中心大厦的物联网消防系统的精细的实时监测——其中就包括了对3000多个传感器的全方位的监控对烟雾的浓度、室内的温度、水的压力等一系列的指标的实时的监控都能准确的将其都纳入到系统的监控中去,最终使得这所大厦的火灾的报警的响应时间也就大大地缩短了至15秒之内。
AI的不断成熟同时,越来越多的商场将其所带来的智慧应用推向了深水,某商场的AI视频分析系统就将其所带来的“智慧”发挥到了极致,通过对人流的实时分析就能自动的对消防通道的占用情况的自动的识别出,并将其与声光报警的联动,使得该商场的违规占用事件下降了78%以上,极大的提高了了该商场的安全性。
2. 工业场所
采用在高温、有毒的险象俱出的炼化厂中广泛的采用了消防的机器人巡检的系统不仅为工人减少了不必要的风险同时也将人工的巡检的工作量大大减少了手段,通过对其所处的高温、有毒的区域的精确的检测达到了 ±0.5℃的检测精度,相比之下将为企业节省了不少的40万元的人工巡检的成本。
基于对***的储能基地的热成像与气体探测的广泛的应用,就其储能的安全性等方面的监控上,2024年就成功的将3起即将发生的热失控事故的预警,从而将其所造成的巨大的经济损失降低了1.1亿元左右,为全厂的生产安全带来了很大的保障。
3. 智慧城市与社区
随着老旧小区的改造,**街道也在推动了“智慧消防”的项目的落地,通过对462个智能的烟感的安装,已将火灾的隐患处置的闭环率提升至了95%,从而为今年的火灾的发生率同比的35%的下降也为这一的推动起到了了不小的作用。
基于“安消一体化”的平台**就能对20多万家商铺的安全、消防、应急等各个方面的管理都得心应手,同时也将智能的烟感的覆盖率都做到了100%,并将误报率控制在了0.5%以下。
行业标准与政策支持
1. 国家标准
借助GB 25506-2025《消防控制室通用技术要求》的新颁布中,我们不仅将对传统的硬件设备的要求进行了更高的升级,还对消防控制室的软件层面提出了新的要求,即对其应具备多源的数据的融合分析的能力,更加的深入地将“智能化”这一消防控制室的发展方向推向了一个新的台阶上。
通过《城市消防远程监控系统的技术标准》(GB 50440-2025)的颁布,将扩展了物联网的设备接入协议,不仅仅局限于传统的2G/3G/4G的通信方式,同时也将支持如LoRa等新的低功耗的无线通信方式,将大大提高了城市消防远程监控的可靠性和智能化程度.。
2. 政策推动
随“十四五”规划的出台,近日公布的“十四五”期的国家消防工作规划也将带来一系列的消防新变化,其中尤其值得注意的就是将“十四五”期的重点场所的消防物联网的覆盖率提到 80%以上,另外中央财政将对各地的智慧消防的项目的资金的投入也将超 50 亿元。
随济宁市的《消防条例》3月1日正式实施后,对于智慧化的消防联网单位也将允许单人值班,相较之下也能将人力成本降低50%左右。
典型案例
1. 9001cc金沙无人值守消防控制室
借助对其所装的远程启停的消防泵、防排烟风机等的远程智能化的管理,甚至可以通过手机的APP实现对其24小时的全天的监控,从而使原先值守的6人大大减少至3人。
采用对系统的全面升级手段,不仅使得设备的故障率骤降60%,而且对应急的响应时间也由原来的15分钟缩短至8分钟,甚至还顺利通过了GB25506-2025的国家标准的认证。
2. **智慧消防云平台
基于对1158个场所的38461个监测点的全方位的覆盖,我们已累计推送了预警信息120多万次,成功预防了电气火灾的185起。
依托于对功能的全面整合,我们不仅将GIS的地图系统、设备的台账管理、对应的维保管理等都打通了,甚至将消防设施的完好率从原来的78%都给提升到了99.6%了。
市场规模与未来趋势
1. 市场数据
根据近期的行业预测,到2025年中国的智慧消防市场将会以惊人的25%的年复合增长率将市场的规模推向300多亿元的新台阶,而其中对工业的智慧消防的占比也将首次超40%。(根据新浪财经2024年的相关报告)。
随着对消防智能的不断深入细分,近年来消防机器人的市场也呈现出较快的增速,预计2025年将达到20亿元的规模,同时智能烟感的出货量也将将突破5千万台。
2. 发展方向
基于AI的大模型的融合,如DeepSeek等在消防领域的不断的应用,如上海的消防部队就已将其所开发的模型可对3000份以上的行业资料的高效的解析为依托辅助了对特大火灾的先期的救援方案的制定等.。
低碳消防的不断推进同时,光伏供电的传感器、环保的灭火剂的研发也在不断的加速推出,如某一生态园区就将其所采用的低碳消防的技术推广到最大化,将原有的传统的消防设施的能耗降低了28%。
行业挑战与对策
《消防设施物联网系统技术要求》(DB4403/T 264-2022)对数据接口的逐步规范同时,推动了跨厂商的协议的兼容性,进一步将消防设施的物联网化推到了一个更高的层次上。
基于将数据的存证工作都交由区块链的“一码统管”系统来实现了对隐患的处置全程的可追溯性,使得数据的篡改难度也大大地提升了90%以上。
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