人工智能在煙草行業(yè)消防安全管理中的應(yīng)用

摘要：人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為煙草行業(yè)的消防安全管理帶來了新的機(jī)遇?；诖?，探討了人工智能，尤其是深度學(xué)習(xí)、大模型和多模態(tài)技術(shù)在煙草行業(yè)消防安全中的具體應(yīng)用，通過智能化的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)模型，結(jié)合先進(jìn)的圖像識(shí)別、文本理解和數(shù)據(jù)分析方法，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與預(yù)警、隱患識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、應(yīng)急響應(yīng)與決策支持等多方面的智能化管理。這不僅有效提高了消防安全管理的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，還在預(yù)防、控制和應(yīng)急處理中顯著提升了響應(yīng)速度和處理效率，對(duì)提升煙草行業(yè)消防安全管理能力和水平具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：人工智能；煙草行業(yè)；消防安全；深度學(xué)習(xí)；大模型；多模態(tài)

中圖分類號(hào)：D035.36" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " "文章編號(hào)：2096-1227（2024）11-0076-03

人工智能整合了硬件、軟件、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)及傳感器等技術(shù)，用于模擬、延伸和擴(kuò)展數(shù)據(jù)、理論和方法，可以通過自我學(xué)習(xí)而不斷升級(jí)，包括圖文識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等。在安全管理領(lǐng)域，人工智能以大數(shù)據(jù)為依托，通過深度學(xué)習(xí)、目標(biāo)檢測(cè)算法等機(jī)器學(xué)習(xí)方法快速做出分析，及時(shí)、精準(zhǔn)地識(shí)別問題，建立知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)知識(shí)融合和推理，提高決策效率，并在環(huán)境中不斷進(jìn)行模型學(xué)習(xí)，以達(dá)到目標(biāo)的最優(yōu)策略，從而實(shí)現(xiàn)智慧化精細(xì)管理。

煙草行業(yè)作為輕工業(yè)之一，其生產(chǎn)、儲(chǔ)存和運(yùn)輸過程中存在諸多火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的消防安全管理方法依賴人工監(jiān)管和經(jīng)驗(yàn)判斷，存在響應(yīng)遲緩、檢測(cè)不全、判定缺乏客觀數(shù)據(jù)支撐等問題[1]。近年來，隨著人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的行業(yè)開始借助AI技術(shù)提升安全管理效率。尤其是在煙草行業(yè)，引入智能化的消防信息化系統(tǒng)，可以利用大數(shù)據(jù)分析、圖像識(shí)別和多模態(tài)技術(shù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、隱患識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和智能決策支持。

1 煙草行業(yè)消防安全管理痛點(diǎn)分析

1.1" 消防安全檢查點(diǎn)多面廣

煙草倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施通常規(guī)模龐大，涉及多個(gè)生產(chǎn)線、多種類型倉(cāng)庫(kù)和存儲(chǔ)設(shè)施。由于各區(qū)域的工作環(huán)境、設(shè)備類型和火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)各不相同，檢查點(diǎn)眾多且差異化大、分布廣泛，對(duì)檢查能力要求較高，但是鑒于檢查人員的專業(yè)水平參差不齊，導(dǎo)致消防安全檢查的覆蓋面廣、頻次高、效率低，傳統(tǒng)的人工巡檢方式存在盲區(qū)和遺漏，難以實(shí)時(shí)、全面地監(jiān)管潛在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。

1.2" 火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)演變周期跨度大

由于煙葉和煙草制品生產(chǎn)周期較長(zhǎng)，包括煙葉儲(chǔ)存、加工、包裝、運(yùn)輸?shù)榷鄠€(gè)階段，不同生產(chǎn)場(chǎng)所的生產(chǎn)期和非生產(chǎn)期的跨度大，每個(gè)階段的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)都有所不同，并且存在演變升級(jí)風(fēng)險(xiǎn)。這使得火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)預(yù)警變得更加復(fù)雜，傳統(tǒng)的火災(zāi)監(jiān)控依賴單一傳感器閾值報(bào)警，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)火災(zāi)前兆并進(jìn)行有效干預(yù)，容易導(dǎo)致小火釀大災(zāi)。

1.3" 消防隱患識(shí)別不精準(zhǔn)

傳統(tǒng)的隱患識(shí)別方法主要依賴人工巡檢和目視檢查，難以發(fā)現(xiàn)微小或隱蔽的安全隱患，如電氣設(shè)備故障、可燃物堆積內(nèi)部潮濕蓄熱時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)。尤其在復(fù)雜和多變的生產(chǎn)環(huán)境下，隱患識(shí)別的及時(shí)性和準(zhǔn)確性難以保障。

1.4" 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程繁瑣且缺乏數(shù)據(jù)支撐

火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通常依賴人工經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)，但在實(shí)際管理中，由于缺乏系統(tǒng)化的消防安全知識(shí)和數(shù)據(jù)支持，評(píng)估過程往往不夠精準(zhǔn)。管理者在評(píng)估隱患的潛在風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，數(shù)據(jù)來源復(fù)雜且質(zhì)量參差不齊，導(dǎo)致高風(fēng)險(xiǎn)決策環(huán)境，針對(duì)各類隱患風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的判斷存在主觀偏差。

1.5" 應(yīng)急響應(yīng)效率有待進(jìn)一步提升，決策依賴人工判斷

煙草建筑往往遠(yuǎn)離城區(qū)，不在城市消防救援力量的覆蓋范圍內(nèi)，一旦發(fā)生火災(zāi)，通常依賴現(xiàn)場(chǎng)人工判斷和處置，現(xiàn)場(chǎng)指揮和行動(dòng)的協(xié)調(diào)存在延遲。尤其是在火災(zāi)發(fā)生時(shí)，傳統(tǒng)應(yīng)急響應(yīng)往往缺乏實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支撐，決策依賴人工判斷，這種方式不僅耗時(shí)，而且在緊急情況下容易造成決策失誤、響應(yīng)不及時(shí)等問題。

2 人工智能在煙草行業(yè)消防安全管理中的應(yīng)用

2.1" 利用時(shí)序建模和大模型技術(shù)建立實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與預(yù)警機(jī)制

火災(zāi)早期預(yù)警是煙草建筑抵制火災(zāi)危害的第一道防線，是變“被動(dòng)滅火”為“主動(dòng)防火”，防患于未然的有效措施，而傳統(tǒng)的火災(zāi)防控方法往往依賴傳感器閾值報(bào)警，存在誤報(bào)和漏報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)。通過引入深度學(xué)習(xí)，尤其是時(shí)序建模和大模型（如Transformer、LSTM），采用LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）來捕捉短期異常，并結(jié)合Transformer捕捉長(zhǎng)期趨勢(shì)，在處理火災(zāi)前兆時(shí)，能夠充分考慮時(shí)序依賴性和長(zhǎng)期趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度異常、煙霧、電氣故障等火災(zāi)前兆的高效預(yù)測(cè)，提前發(fā)出預(yù)警，具有實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性，可輔助智能決策[2]。

基于深度學(xué)習(xí)的火災(zāi)預(yù)測(cè)與預(yù)警機(jī)制主要分為數(shù)據(jù)輸入、LSTM層、Transformer層和輸出層4個(gè)層級(jí)。在煙草建筑內(nèi)加裝傳感設(shè)備，通過各種傳感器（如溫度傳感器、煙霧傳感器、電流傳感器、氣體傳感器等）獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，經(jīng)過LSTM層處理短期依賴，檢測(cè)設(shè)備狀態(tài)的快速變化，在Transformer層通過自注意力機(jī)制（Self-Attention），捕捉更長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)的火災(zāi)趨勢(shì)，輸出層通過預(yù)測(cè)結(jié)果，判斷火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，發(fā)出預(yù)警。相比于傳統(tǒng)的火災(zāi)防控方法，利用深度學(xué)習(xí)模型，能夠?qū)崟r(shí)處理傳感器數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以準(zhǔn)確識(shí)別出火災(zāi)的前兆，進(jìn)行火災(zāi)預(yù)測(cè)。同時(shí)，基于預(yù)測(cè)結(jié)果，系統(tǒng)可以自動(dòng)生成預(yù)警，提前進(jìn)行干預(yù)，減少和遏制火災(zāi)事故。

2.2" 采用目標(biāo)檢測(cè)算法完成實(shí)時(shí)自動(dòng)隱患識(shí)別

隱患識(shí)別是煙草建筑消防安全管理中的核心任務(wù)。傳統(tǒng)方法往往依賴人工巡檢，無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)。引入YOLO等目標(biāo)檢測(cè)算法，采用CLIP模型，通過結(jié)合圖像識(shí)別和文本描述，進(jìn)行圖像-文本匹配，進(jìn)一步提高隱患識(shí)別的準(zhǔn)確性。系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)檢測(cè)煙霧、電氣故障、可燃物堆積、可燃?xì)怏w泄漏等火災(zāi)隱患，能夠準(zhǔn)確評(píng)估隱患的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

基于目標(biāo)檢測(cè)算法的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)隱患識(shí)別主要分為圖像采集、YOLO檢測(cè)、CLIP圖文匹配等步驟，通過煙草建筑現(xiàn)場(chǎng)設(shè)置的攝像頭采集生產(chǎn)線或儲(chǔ)存區(qū)域的圖像，使用YOLOv5檢測(cè)圖像中的隱患（如火源、電氣設(shè)備故障），通過CLIP模型將檢測(cè)到的隱患與消防安全文檔中的描述進(jìn)行匹配，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。針對(duì)大范圍、大跨度的隱患識(shí)別任務(wù)，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)檢測(cè)識(shí)別生產(chǎn)環(huán)境中的火災(zāi)隱患，自動(dòng)匹配圖像和文本信息，減少人工巡檢的盲區(qū)，提高檢測(cè)效率，精準(zhǔn)評(píng)估隱患的潛在風(fēng)險(xiǎn)，以便及時(shí)采取措施，從而降低火災(zāi)發(fā)生率。

2.3" 結(jié)合知識(shí)推理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型輔助風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與決策

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是火災(zāi)安全管理中的重要環(huán)節(jié)，通過構(gòu)建消防安全知識(shí)圖譜，可以將消防安全知識(shí)、法規(guī)、隱患類型、應(yīng)急處理流程等結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行整合。結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，能夠?qū)D像識(shí)別結(jié)果和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)推理，從而實(shí)現(xiàn)更智能、更高效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與決策。

基于知識(shí)推理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與決策，主要分為知識(shí)圖譜構(gòu)建、推理機(jī)制建立、評(píng)估與決策支持等步驟，首先采用RDF、SPARQL和GraphDB等常見的圖譜構(gòu)建工具將消防安全的知識(shí)、隱患類型、應(yīng)急處理方案等信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，并將這些信息存儲(chǔ)在圖譜中?；谥R(shí)圖譜和推理引擎，結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型（如CNN或Transformer），對(duì)輸入的圖像、傳感器數(shù)據(jù)等進(jìn)行推理，自動(dòng)評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合評(píng)估結(jié)果和圖譜推理，即可為管理者提供針對(duì)隱患的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和應(yīng)急響應(yīng)方案。基于圖譜中的規(guī)則和歷史數(shù)據(jù)，能夠?yàn)殡[患提供更加精準(zhǔn)和科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，避免依賴人工經(jīng)驗(yàn)存在主觀性的弊端，結(jié)合AI模型，能夠自動(dòng)推理隱患的風(fēng)險(xiǎn)，并且根據(jù)推理結(jié)果輸出應(yīng)急響應(yīng)措施，幫助管理者迅速判斷隱患的危害程度和應(yīng)采取的具體措施。

2.4" 利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)建立應(yīng)急響應(yīng)智能決策模型

當(dāng)火災(zāi)等緊急情況發(fā)生時(shí)，煙草建筑傳統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)通常依賴人工判斷和調(diào)度，與時(shí)間緊、任務(wù)重的現(xiàn)實(shí)情況不相符[3]。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)可以模擬應(yīng)急響應(yīng)決策過程，在應(yīng)急響應(yīng)中提出狀態(tài)空間和行動(dòng)空間的概念，狀態(tài)空間包括當(dāng)前火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的傳感器數(shù)據(jù)（如煙霧濃度、溫度、電氣故障、氣體濃度等），行動(dòng)空間包括可能的應(yīng)急措施（如啟動(dòng)滅火器、通知工作人員、關(guān)閉電源等），通過與環(huán)境的交互，利用獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰來指導(dǎo)模型學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略，從而實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中實(shí)時(shí)評(píng)估狀態(tài)并給出最優(yōu)的決策，以最小化火災(zāi)損失。

應(yīng)急響應(yīng)智能決策模型可以分為狀態(tài)空間定義、動(dòng)作空間定義、獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型等步驟[4]，首先定義火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的狀態(tài)空間，包括溫度、煙霧濃度、人員位置等傳感器數(shù)據(jù)，再定義模型可以選擇的應(yīng)急響應(yīng)策略，如啟動(dòng)滅火器、疏散人員、關(guān)閉電源等，根據(jù)模型的決策，評(píng)估其行為的效果（如減少損失、快速撲滅火災(zāi)等），并給予獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。使用Q-learning或深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）來訓(xùn)練模型，根據(jù)環(huán)境的反饋優(yōu)化應(yīng)急響應(yīng)策略?；诋?dāng)前火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型能夠快速自動(dòng)做出最優(yōu)應(yīng)急響應(yīng)決策，實(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)火災(zāi)等緊急情況，減少人工判斷和延遲，提高火災(zāi)應(yīng)急處理的反應(yīng)速度，并且通過與環(huán)境的交互，模型能夠自我學(xué)習(xí)并優(yōu)化決策策略，提高火災(zāi)處理效率。

3 基于人工智能的消防安全改進(jìn)建議

3.1" 構(gòu)建智慧消防信息系統(tǒng)，打造火災(zāi)全流程防控能力

以消防科技、AI為支撐，以軟件系統(tǒng)為手段，通過集成工作全要素，建立火災(zāi)數(shù)字化、智慧化、全鏈條的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)管理網(wǎng)絡(luò)，打通監(jiān)測(cè)、預(yù)警、報(bào)警、反應(yīng)、處置、反饋等消防安全管理各環(huán)節(jié)信息流，實(shí)現(xiàn)火災(zāi)、隱患等信息分級(jí)分類分責(zé)管理；構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的消防安全業(yè)務(wù)流程，賦能火災(zāi)防控全過程，實(shí)現(xiàn)從隱患識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、火災(zāi)及時(shí)預(yù)警、應(yīng)急處置等各個(gè)環(huán)節(jié)的人機(jī)協(xié)同、可管可控，提高消防管理的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

3.2" 建立智能判定算法模型，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管控關(guān)口前移

將AI模型、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與煙葉種植、收購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)調(diào)運(yùn)、復(fù)烤等現(xiàn)有業(yè)務(wù)進(jìn)行深度融合，通過前端傳感器和統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口與整合系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效精準(zhǔn)感知，結(jié)合數(shù)據(jù)模型分析、智能計(jì)算基礎(chǔ)，引入“‘高度疑似真警’識(shí)別模型”“電氣火災(zāi)監(jiān)控裝置施工異常診斷模型”“消防水系統(tǒng)故障診斷模型”“動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型”等智能判定算法模型，實(shí)現(xiàn)火災(zāi)報(bào)警、電氣火災(zāi)超前、精準(zhǔn)預(yù)警，以及消防設(shè)施的隱患自識(shí)別、故障自診斷，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管控關(guān)口前移，大幅度提升消防安全管理效率。

3.3" 強(qiáng)化全員安全教育培訓(xùn)，提升消防安全責(zé)任意識(shí)

為員工提供針對(duì)煙草行業(yè)AI消防管理系統(tǒng)的操作和安全意識(shí)培訓(xùn)。通過模擬真實(shí)的煙草行業(yè)消防安全場(chǎng)景，針對(duì)不同層級(jí)、不同角色的人員，制定分級(jí)培訓(xùn)計(jì)劃并智能考評(píng)與監(jiān)管，讓員工在AI輔助系統(tǒng)的支持下掌握應(yīng)急操作要領(lǐng)，保障相關(guān)人員的能力、意識(shí)穩(wěn)步提升，構(gòu)建行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。鼓勵(lì)行業(yè)內(nèi)企業(yè)采用AI技術(shù)進(jìn)行消防管理，全面落實(shí)管理留痕，不斷夯實(shí)各層級(jí)消防責(zé)任鏈條，從而提升整個(gè)行業(yè)的消防安全水平。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文通過詳細(xì)的應(yīng)用場(chǎng)景分析，展示了人工智能在煙草行業(yè)消防安全管理中的多種應(yīng)用路徑，涵蓋實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與預(yù)警機(jī)制、隱患識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、應(yīng)急響應(yīng)與決策輔助等關(guān)鍵領(lǐng)域。通過引入深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，消防安全管理實(shí)現(xiàn)了智能化與自動(dòng)化，極大提升了應(yīng)急響應(yīng)效率和風(fēng)險(xiǎn)管控能力。該類技術(shù)的應(yīng)用有效解決了傳統(tǒng)消防管理中的瓶頸問題，為煙草行業(yè)提供更全面、更精準(zhǔn)、更高效的安全保障體系。

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