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隨著信息技術的發展與智慧消防等一系列應用的推進,大數據正越來越多地被提及,也越來越受到重視。然而,如何從海量數據中成功獲取有效信息,轉化為更科學的安全管理決策進而實現市場價值是社會單位面對的難題。 為了更精準、更及時的掌握隱患數據,消防安全云平臺必須對監測系統反饋的綜合數據進行加工篩選讓預判更正確。很多社會單位建筑物結構復雜,面臨著火災中火情多變的嚴峻挑戰。為了給企業吃上“定心丸”,火災研判模型必須要從多維度、多指標進行數據分析和比對,提升數據的實時指揮,靈活應變能力。 01海量數據分析 做出精準決策 消防系統誤報信息過多,以往從業人員普遍存在對報警信號直接消音的情況,因此造成真警核警不及時,小火成災。 應用信息化平臺,通過藍牙定位、圖片/視頻上傳等手段,確保報警信號的有效處置,同時大大增加了從業人員的工作量,被應用者視為累贅,導致系統被應用者棄用,而無法發揮保障消防安全的應有作用。 如何幫助從業者快速、有效的篩選報警信息,升級核警方式,是目前消防管理的難點。 辰安天澤的“安云消防管家”應用區域火災報警模型,結合建筑結構微元、探測器報警信號響應的時空特征,對消防設施狀態、電氣、燃氣、用水量等各類數據進行耦合分析,對報警信息不斷進行剔重、關聯、識別、關聯再轉換,區分出操作信號與報警信號,研發出高度疑似警情算法,智能研判真假警。 建筑火災風險評估模型,利用建筑信息、消防設施實時監測數據,結合火災發展過程、公共安全三角技術,實現建筑火災風險的動態評估;利用智能化手段,改進建筑火災風險評估算法,實現評估方法的客觀化。 02輔助模型加持高效預警處置 隨著電力電子技術發展,非線性負載增多,傳統基于電弧“零休”、弧光、弧聲、溫度等特性的檢測方法已不能滿足要求。 線路上同時工作的用電負載數量越來越多,且負載性質各不相同,多種形狀的電流信號互相疊加增加了檢測產品誤動作的幾率,同時線路工作電流過大,在某一工作電流較小的支路上發生故障電弧,由于故障電弧電流幅度較小,其信號特征會被幅度大的干路工作電流所淹沒,造成檢測產品的漏動作。 故障電弧電阻呈現很大的非線性,很難對電弧電流的普遍性進行準確提取和研究,且隨著電器行業的發展,配電線路中的負載越來越多樣化、復雜化,使檢測更為困難。 電氣火災預警模型,通過對漏電、溫度、故障電弧、電壓、電流等多種用電參量的監測,利用數據挖掘、機器學習、NB通訊技術等手段,分析電氣火災發生時的各指標狀態,確定監測指標與電氣火災間的關聯,構建線上、線下相結合的消防安全云平臺,支持主動防護和遠程控制。 結語: ![]() 隨著消防安全云平臺火災研判模型研發的推進和成熟,讓預警處置中工作更加靈活,更加有力,安全更有保障。為消防工作釋放壓力,為真警的早期介入和處置,贏得時間窗口;馂难信心P妥寯祿䦟⑾瘛翱潭瘸摺币粯幽軌蚓珳首鲬。 |
2024-02-20
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