基于智慧消防系統的消防設備安全監督工作開展研究

摘要：消防設備在火災發生時可以有效控制火勢蔓延，減少人員傷亡。但是由于消防設備種類較多，并且各種設備之間存在一定的關聯性，在實際工作中很難實現有效監管。在智慧消防系統建設過程中，開展消防設備安全監督管理工作需要通過對各類消防設備進行實時監控和管理，保證設備處于正常狀態?；诖?，本文從智慧消防系統在消防設備安全監督工作開展中的價值入手，分析了基于智慧消防系統的消防設備安全監督工作開展現狀，并提出優化和完善基于智慧消防系統的消防設備安全監督工作對策建議，希望對促進智慧消防系統在消防設備安全監督管理工作中的應用起到一定的積極作用。

關鍵詞：智慧消防系統；消防設備；安全；監督工作

引言

隨著現代社會經濟的快速發展，人們對物質生活的追求不斷提高，由此帶來的消防安全問題也愈發凸顯。而通過智慧消防系統能夠有效實現消防設備的遠程監控、實時監測與自動報警等功能，能夠很大程度上降低消防設備在運行過程中的故障率，提高其使用壽命。此外，智慧消防系統能夠有效降低火災損失和影響范圍，使消防人員及時做出正確判斷，為人員生命安全提供切實保障。

一、智慧消防系統在消防設備安全監督工作開展中的價值

（一）實時監控設備狀態

智慧消防系統集成了先進的傳感器和物聯網技術，這些技術使得監督人員能夠不斷、實時收集消防設備的工作狀態和環境參數，確保任何可能導致設備故障的異常情況都能在第一時間被捕捉到。一是實時數據收集和分析功能為管理者提供一種更加動態的方法來監控和預測設備的使用和老化情況。當設備在某個部分出現輕微磨損或性能下降時，智慧消防系統可以通過其數據分析模塊預測該部分未來的失效可能性，從而幫助管理者提前采取維護或替換措施，避免可能的安全隱患。二是通過對消防設備在不同環境、不同工作負載下的實時數據進行分析，管理者可以對設備的工作模式、工作參數進行微調，確保其始終處于最佳工作狀態，這不僅可以提高設備的工作效率，還可以延長其使用壽命。三是實時監控還降低了因設備突然故障而導致的風險。在一個沒有智慧消防系統的環境中，設備可能在某一時刻突然失效，而在這之前的任何跡象都可能被忽視或未被發現。而在智慧消防系統的輔助下，這種突然的設備故障幾率大大降低，因為系統會在問題變得嚴重之前提醒管理者[1]。

（二）自動化評估安全風險

智慧消防系統結合先進的傳感器技術、物聯網以及大數據，能夠實時收集并處理各類消防設備運行數據。這些數據不僅包括設備的基本工作狀態，如溫度、壓力和濕度等，還能捕獲到微小的設備變化，例如材料老化、組件疲勞或內部故障的早期跡象。首先，一旦這些數據被系統所采集，接下來由先進的算法完成分析工作，它們基于大量歷史數據，能夠準確預測和評估火災風險發生概率。這一自動化評估過程大大超越了傳統人工檢測的效率和準確性。它不僅消除了人為誤差，還能進行深度學習，不斷完善其評估模型，使其更接近于實際情況。其次，智慧消防系統還能針對不同場景和環境因素進行模擬和推演，進一步細化風險評估結果。例如，在一個特定的環境溫度和濕度下，某一型號的消防設備可能出現的問題和風險等級都會被系統精確計算出來。最后，智慧消防系統的自動化評估還能夠為團隊提供具體的維護建議，比如哪些部件需要更頻繁檢查，或某一型號的設備在特定環境因素下更易出現哪些問題。這種精確性不僅有助于提高維護的針對性，從而延長設備使用壽命，而且可以為采購團隊提供參考，使他們在選擇消防設備時能夠更有針對性進行篩選和評估[2]。

二、基于智慧消防系統的消防設備安全監督工作開展現狀

（一）監督頻次和實際需求不匹配

在基于智慧消防系統的消防設備安全監督工作中，雖然智慧消防系統提供了自動化、智能化的監督功能，但如何合理設定監督頻次，確保其與設備的實際運行狀態、環境變化以及潛在風險等實際需求相匹配，仍是一個待解難題。首先，傳統的消防設備監督往往采取定期檢查的方式，但隨著技術的發展，設備的復雜性、多樣性日益增加，使得一成不變的監督頻次難以滿足各種設備的實際需求。例如，某些在惡劣環境中運行的消防設備，可能需要更頻繁的監督來確保其正常運行，而某些較為穩定的設備，則可能不需要如此頻繁的監督。其次，不匹配的監督頻次還可能帶來資源浪費問題。過于頻繁的監督不僅增加了系統的運行成本，還可能造成不必要的報警，使管理人員和消防隊員頻繁應對非真實的緊急情況，從而降低其對真實火警的應對效率和反應速度。而過低的監督頻次則可能導致部分設備的異常運行狀態被忽視，從而增加火災風險。最后，監督頻次與實際需求的匹配，不僅僅是一個技術問題，更是一個綜合性問題，涉及到設備特性、環境因素、管理策略等多方面[3]。

（二）現場實時反饋機制不完善

智慧消防系統所倚重的是高效、精確和迅速的數據交互和信息反饋，但在實際應用中，我們發現現場實時反饋機制并不盡如人意。一是現場數據傳輸可能因為網絡信號問題、硬件故障或者軟件兼容性問題而中斷。當這些中斷發生時，系統的實時監控功能會受到影響，進而可能導致關鍵的安全隱患被忽視。二是盡管智慧消防系統能夠收集大量數據，但如何有效將這些數據轉化為對現場人員有意義、可操作的反饋仍是一個挑戰。例如，當監測到設備的某些異常指標時，系統需要迅速分析這些指標的意義，并以易于理解的方式，如圖形化、語音提示等，通知現場人員。但在某些情況下，系統可能會提供過多的技術細節，導致現場人員難以迅速做出判斷。三是智慧消防系統的實時反饋機制還需要考慮與其他相關系統的聯動問題。例如，當系統檢測到一個可能的火源時，除了需要及時通知現場人員，還可能需要與建筑的通風、照明等其他系統聯動，實現全方位的應急響應。但在實際應用中，由于不同系統之間的接口標準、通信協議等可能存在差異，使得這種聯動變得困難[4]。

（三）設備故障預測技術落后

消防設備作為人們對抗火災的第一道屏障，其性能和穩定性對于確保生命財產安全至關重要。然而，盡管當前已經步入了高度數字化、智能化的時代，消防設備的故障預測技術卻并沒有與之同步發展。第一，現階段，很多消防設備仍然依賴于傳統的預防性維護方法，如按照固定時間間隔進行檢查或更換部件，而這種方法很容易導致過度維護或漏檢。第二，由于消防設備日益復雜化，單一、經驗驅動的故障預測方法已經難以滿足其日益增長的維護需求。一些初級的智慧消防系統確實具備數據采集功能，但在對這些數據進行深入、細致分析，尤其是進行故障預測方面，它們的能力仍然受限。這導致很多潛在、微小的故障跡象積累到一定程度或在某些特定的外部條件下，可能迅速放大，造成消防設備的突發性故障。第三，現有的故障預測技術在很大程度上忽視了設備之間的互動和依賴性。在一個完整的消防系統中，不同設備往往需要協同工作，一個微小的設備故障可能會影響到整個系統的性能[5]。

三、基于智慧消防系統的消防設備安全監督工作優化策略

（一）根據風險評估，調整監督頻次

在現代化的消防設備安全監督工作中，簡單根據時間或者設備數量來確定監督頻次已經不能滿足實際需求，根據風險評估調整監督頻次就顯得尤為關鍵。首先，對整體設備進行深入的風險評估，這一過程不僅涉及到設備自身的使用年限、運行狀況、技術參數和歷史維護記錄，還會對設備的制造商、品牌、技術支持等因素進行綜合考量。例如，長期在惡劣環境中運作的設備可能因環境腐蝕而增加風險；頻繁曝露在高溫、高濕、化學腐蝕性氣體中的設備使用年限普遍會受到影響等。其次，根據風險評估的綜合結果，對設備進行風險等級劃分。在實際操作中，這樣的劃分需要基于具體的數據和統計分析。設備可能被分為高、中、低三個風險等級，其中高風險類別可能涉及關鍵操作或具有高度技術難度的新型設備，同時也包括那些在歷史上出現過重大故障或事故的設備。相反，歷史運行穩定、維護良好、并處于較為安全環境中的設備，則多被認為是低風險。最后，對于高風險類設備，除了日常巡檢，還需要定期進行深度維護和檢測，包括硬件更換、軟件更新、系統優化等。這類設備需要配備專業的維護團隊和備用零部件，以確保其在關鍵時刻保持正常運行。而對于低風險類設備，基于其穩定的歷史運行記錄和良好的維護狀態，可以適當延長監督間隔，但仍需保證基本的巡檢和維護工作[6]。

（二）增強數據鏈路穩定性，提升實時反饋

在智慧消防系統中，數據鏈路穩定性直接決定了監控數據的連續性和完整性，這對于火災預警、故障檢測以及設備狀態監測等關鍵功能至關重要。第一，確保數據鏈路的物理穩定性。這包括優化通信線路布局、選擇高品質的通信設備和物理介質，如光纖、同軸電纜等，并確保其在各種環境條件下都能夠穩定傳輸數據。第二，為應對可能的物理鏈路故障，應在關鍵節點部署備份鏈路，一旦主鏈路出現問題，備份鏈路能迅速接替，保證數據傳輸不中斷。采用先進的數據傳輸協議和錯誤糾正技術也可以確保數據在傳輸過程中的完整性，還可以在發生數據丟失或錯誤時進行自動糾正。第三，在鏈路穩定性的基礎上，對數據進行高效處理與分析是提高實時反饋效果的關鍵。這需要依賴高性能的數據處理中心和智能算法，迅速識別并分析從各個設備傳入的大量數據，提取關鍵信息并生成相應的反饋指令。例如，當某個煙霧探測器檢測到異常時，系統需要在最短時間內判斷其真實性，避免誤報，并對其他關聯設備進行實時查詢，獲取更多的相關數據以支持決策。第四，與各個設備的通信接口也需要標準化和優化，確保數據傳輸的高效性和準確性。這包括對數據格式、編碼方式、傳輸速率等進行統一規范以及針對不同設備特性進行優化[7]?？紤]到消防系統中設備的多樣性和分散性，還需要建立一個中心化的數據管理平臺，對來自各個設備的數據進行統一管理和調度。

（三）實施數據分析，增強故障預測

實施先進的數據分析以增強故障預測，需要結合現代化的數據處理技術和機器學習算法，持續收集、分析和更新消防設備運行數據，以確保監督工作的實時性和準確性。首先，需要構建一個全面的數據采集框架，確保消防設備的各項工作參數、運行狀態、環境條件等關鍵數據能夠被實時、準確捕獲。這些數據是進行深度分析的基礎，它們反映了設備的實時狀態和可能的異常變化。然后，利用現代數據處理技術，如時間序列分析、頻譜分析等，對收集到的大量數據進行初步篩選和處理，以提取出對故障預測有價值的特征數據。其次，引入機器學習算法，特別是監督學習方法，如隨機森林、支持向量機或神經網絡，利用歷史故障數據訓練模型，使其具有識別和預測即將發生的設備故障的能力。這些算法能夠根據已有的故障記錄，找出設備運行數據中的特定模式或異常，從而實現對設備未來狀態的預測。最后，為了確保故障預測模型的準確性和穩定性，需要定期對其進行評估和調整。當新的故障數據出現時，應及時將這些數據納入模型訓練中，不斷更新和完善模型，以適應消防設備和外部環境的變化。同時，考慮到消防設備的多樣性和復雜性，可以建立多個針對不同類型、品牌或使用環境的故障預測模型，確保每一種設備都能得到精確的故障預測[8]。

結語

隨著時代的發展，各種新型智能設備和技術不斷涌現，將智慧消防系統與各類消防設備結合起來，可以有效提升消防設備安全監督管理工作開展效率和質量，并且可以有效提高消防部門的監督管理水平。但是由于各種原因，消防設備安全監督管理工作開展依然存在很多問題和不足，需要進一步完善基于智慧消防系統的消防設備安全監督管理工作，提高相關工作人員的專業素質，最終提升消防設備安全監督管理水平。

參考文獻

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[6]史瀟斌.化工園區消防監督檢查業務中智能電子技術的應用[J].化工管理，2022（32）：63-66.

[7]曾真.智慧消防在防火監督中的應用現狀及推廣策略[J].今日消防，2022，7（10）：35-37.

[8]韓暉.利用智慧消防提升消防監督工作效率的探討[J].消防界（電子版），2022，8（15）：86-88.

作者簡介：安志明（1983- ），男，漢族，內蒙古呼和浩特人，本科，工程師，研究方向：消防安全管理。