基于大數(shù)據(jù)分析的消防戰(zhàn)訓(xùn)安全風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建

摘要：圍繞消防戰(zhàn)訓(xùn)安全這一重大課題，開展了構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警體系的研究探索，從多源數(shù)據(jù)采集整合方面著手，涵蓋消防設(shè)施器材、人員信息、作戰(zhàn)環(huán)境條件與歷史戰(zhàn)訓(xùn)數(shù)據(jù)，創(chuàng)建綜合性的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐體系，采用智能算法，集成數(shù)據(jù)清洗、特征工程、深度學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，實現(xiàn)風(fēng)險因素識別及應(yīng)對策略的優(yōu)化處理，進(jìn)一步推進(jìn)高效預(yù)警系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計，制定標(biāo)準(zhǔn)化的響應(yīng)流程，實施具備針對性的處置措施，然后構(gòu)建全流程保障體系，研究結(jié)果表明，該體系可有效提升消防戰(zhàn)訓(xùn)安全保障能力，為消防事業(yè)發(fā)展筑牢安全根基。

關(guān)鍵詞：消防戰(zhàn)訓(xùn)；風(fēng)險預(yù)警；智能算法；預(yù)警響應(yīng)；保障機(jī)制

在消防戰(zhàn)訓(xùn)工作領(lǐng)域，安全問題一直是焦點，每一次火災(zāi)撲救、每一項救援任務(wù)，均會有難以預(yù)估的風(fēng)險相伴，直接威脅消防人員的生命安全及作戰(zhàn)效能。如何在復(fù)雜多變的戰(zhàn)訓(xùn)環(huán)境內(nèi)，提前識別隱患、快速響應(yīng)并高效處置，成為亟待解決的重要課題。近年來，AI、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)快速發(fā)展，為消防戰(zhàn)訓(xùn)安全保障提供了重要支撐。通過深度挖掘海量數(shù)據(jù)，利用這些技術(shù)可預(yù)先識別隱患，為消防人員決策提供支持，降低事故發(fā)生概率。為構(gòu)建高效預(yù)警體系奠定基礎(chǔ)，從系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、標(biāo)準(zhǔn)化響應(yīng)流程制定、針對性措施落實及全方位保障機(jī)制建設(shè)4個層面推進(jìn)，為消防戰(zhàn)訓(xùn)安全筑牢可靠防線。

1 多源數(shù)據(jù)采集與整合：筑牢風(fēng)險預(yù)警根基

1.1" 消防設(shè)施設(shè)備數(shù)據(jù)采集

在消防戰(zhàn)訓(xùn)實踐中，構(gòu)建高效風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，消防設(shè)施設(shè)備的數(shù)據(jù)采集是重要基礎(chǔ)。首先，針對滅火器、消火栓、自動噴水滅火系統(tǒng)等固定消防設(shè)施，安裝智能傳感器，實時監(jiān)測設(shè)備工作狀態(tài)、壓力值、水量儲備等關(guān)鍵參數(shù)，確保設(shè)施處于最佳待命狀態(tài)。其次，對于消防車、便攜式滅火器及個人防護(hù)裝備等移動裝備，依靠物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開展追蹤及管理，記錄裝備使用頻率及維護(hù)狀態(tài)，推送更換/維修提醒，杜絕因設(shè)備故障造成救援失敗。最后，借助無人機(jī)、機(jī)器人等新型裝置，對難以涉足區(qū)域進(jìn)行偵察，采集火場資料，為指揮中心的決策提供支持。將上述各類數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后匯聚于統(tǒng)一平臺，憑借大數(shù)據(jù)分析手段挖掘潛藏的風(fēng)險要素，對消防設(shè)施設(shè)備狀況進(jìn)行全面監(jiān)控與智能評定，進(jìn)而提升消防戰(zhàn)訓(xùn)的安全水平。

1.2" 消防人員信息收集

消防人員身體素質(zhì)、技能水平、心理狀態(tài)等相關(guān)信息，是構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型的核心要素。針對體能指標(biāo)，采集消防員體能測試的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括5000m長跑成績、負(fù)重登樓耗時、俯臥撐和仰臥起坐次數(shù)等。例如，某消防支隊定期開展體能測試，記錄并存檔個人成績，經(jīng)長期跟蹤分析，掌握消防員體能變化趨勢，預(yù)先洞悉因體能下降導(dǎo)致的作戰(zhàn)危險。滅火戰(zhàn)術(shù)、搶險救援等操作考核數(shù)據(jù)反映人員實戰(zhàn)能力，例如，繩索救援任務(wù)完成時間以及操作規(guī)范性。通過專業(yè)量表評估心理承受能力，預(yù)防心理問題引發(fā)事故，如壓力指數(shù)、焦慮程度和心理韌性等評估維度，定期開展全員心理測評，及時對有關(guān)人員實施心理干預(yù)。

1.3" 作戰(zhàn)環(huán)境數(shù)據(jù)匯聚

環(huán)境數(shù)據(jù)是風(fēng)險預(yù)警的關(guān)鍵，溫度、濕度、風(fēng)力、風(fēng)向等皆為氣象數(shù)據(jù)內(nèi)容，例如，森林火災(zāi)，若溫度≥35℃、相對濕度≤30%且風(fēng)力≥5級時，火勢蔓延的潛在危險大幅增加。地形地貌、交通道路等皆在地理信息數(shù)據(jù)覆蓋范圍內(nèi)，例如，山區(qū)火災(zāi)，救援難度會因狹窄山路、陡坡而加大。建筑結(jié)構(gòu)、用途以及消防通道等數(shù)據(jù)決定作戰(zhàn)風(fēng)險，如老舊建筑結(jié)構(gòu)不符合規(guī)范、疏散通道狹窄。通過多元數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，生成風(fēng)險熱力圖，輔助指揮員決策。

1.4" 歷史戰(zhàn)訓(xùn)數(shù)據(jù)整合

歷史戰(zhàn)訓(xùn)數(shù)據(jù)是構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型的關(guān)鍵依據(jù)，應(yīng)整理各類事故案例，詳細(xì)記錄時間、地點、事情經(jīng)過、造成原因及損失等信息。例如，某起火災(zāi)事故中，因水帶爆裂造成供水中斷，火勢反撲造成人員受傷，經(jīng)分析后可將此類情況設(shè)置為相應(yīng)的風(fēng)險指標(biāo)[1]。要對成功戰(zhàn)訓(xùn)案例進(jìn)行系統(tǒng)梳理，提煉戰(zhàn)訓(xùn)成功經(jīng)驗，如某化工火災(zāi)事故中，通過采用正確的戰(zhàn)術(shù)和防護(hù)策略，未造成傷亡與重大損失。把這些因素作為參考引入模型，按照事故類型、規(guī)模、場景等維度對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分類梳理，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化資源庫，有利于開展深度挖掘分析，為研判未來戰(zhàn)訓(xùn)風(fēng)險提供數(shù)據(jù)支持。

2 智能算法分析與挖掘：洞察潛在風(fēng)險因素

2.1" 數(shù)據(jù)清洗與特征工程算法

在消防戰(zhàn)訓(xùn)安全風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建階段，模型的準(zhǔn)確性及可靠性受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響，原始數(shù)據(jù)中往往存在噪聲、異常值與缺失值，需采用數(shù)據(jù)清洗算法進(jìn)行處理，以火災(zāi)報警系統(tǒng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)為例，如探測器的信號數(shù)據(jù)，可采用基于統(tǒng)計的方法來識別異常值。以3σ準(zhǔn)則為例，假設(shè)探測器處于正常工作階段信號值為正態(tài)分布，一旦某一時刻信號值超出均值±3倍標(biāo)準(zhǔn)差的范圍，則判定該值為異常值而后剔除。在處理消防人員健康監(jiān)測數(shù)據(jù)中的缺失值時，可采用多重填補(bǔ)方式，利用其他相關(guān)變量信息對缺失值進(jìn)行多次估算，得到多個完整數(shù)據(jù)集，再開展綜合分析，以提高數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。

特征工程側(cè)重于從原始數(shù)據(jù)中挖掘?qū)δＰ陀?xùn)練有價值的特征，在分析消防設(shè)施設(shè)備運行數(shù)據(jù)時，可借助傅里葉變換把時域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻域數(shù)據(jù)，提取設(shè)備運行的頻率特性，以此判斷設(shè)備是否存在潛在故障[2]。對于作戰(zhàn)環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)，可把地理信息數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為距離、方位等特性，便于模型把握不同地點與消防作戰(zhàn)區(qū)域間的空間關(guān)系，為后續(xù)風(fēng)險分析提供更有效的數(shù)據(jù)支持。

2.2" 深度學(xué)習(xí)算法在風(fēng)險模式識別中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)算法憑強(qiáng)大的自動特征提取能力，在消防戰(zhàn)訓(xùn)安全風(fēng)險模式識別里占據(jù)核心地位。在處理消防圖像數(shù)據(jù)時，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）優(yōu)勢顯著。例如，在分析火災(zāi)現(xiàn)場監(jiān)控視頻圖像時，CNN模型能自動學(xué)習(xí)火焰、煙霧等特征，迅速辨別火災(zāi)發(fā)生位置、火勢大小及蔓延方向。通過構(gòu)建多層卷積和池化層，依次提取圖像局部與全局特征，再經(jīng)全連接層進(jìn)行分類判定，可清晰區(qū)分正常場景與火災(zāi)場景，及時為消防指揮決策提供視覺信息支持。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體——長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），可處理時間序列特征的消防數(shù)據(jù)，如消防設(shè)施設(shè)備過往運行數(shù)據(jù)、隨時間變化的氣象數(shù)據(jù)序列等。LSTM網(wǎng)絡(luò)能有效捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系，利用門控機(jī)制控制信息流入流出，防止梯度消失和梯度爆炸問題。分析消防泵運行壓力隨時間的變化時，LSTM模型可探測壓力變化規(guī)律，預(yù)測未來一段時間的壓力趨勢，提前發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的壓力異常情況，保障消防供水系統(tǒng)安全運行。

2.3" 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法用于風(fēng)險推理

基于概率推理構(gòu)建的圖形化模型——貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，可高效應(yīng)對消防戰(zhàn)訓(xùn)里的不確定性與多因素關(guān)聯(lián)問題，在構(gòu)建消防戰(zhàn)訓(xùn)安全風(fēng)險預(yù)警模型時，可將消防人員技能水平、消防設(shè)施設(shè)備狀態(tài)、作戰(zhàn)環(huán)境因素等作為節(jié)點，將各因素間的因果關(guān)系作為邊，構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。例如，當(dāng)火災(zāi)報警系統(tǒng)發(fā)出警報時，可借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，綜合考慮探測器可靠性、周邊環(huán)境因素（如溫度、濕度、通風(fēng)狀況）以及歷史火災(zāi)發(fā)生概率等信息，計算真實火災(zāi)發(fā)生的概率。同樣，可利用已知的證據(jù)節(jié)點，經(jīng)推理得出其他節(jié)點（如火災(zāi)風(fēng)險等級、人員傷亡可能性）的概率分布情況，為消防指揮人員提供全面的風(fēng)險評估信息，從而制定合理的應(yīng)對策略。

2.4" 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化風(fēng)險應(yīng)對策略

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通過智能體與環(huán)境進(jìn)行交互學(xué)習(xí)，不斷提升自身行為策略水平，以實現(xiàn)最大化的累計獎賞。在消防戰(zhàn)訓(xùn)安全風(fēng)險應(yīng)對過程中，可把消防指揮決策視為智能體的行為，將火災(zāi)現(xiàn)場各類風(fēng)險因子與應(yīng)對措施的效能視為環(huán)境反饋[3]，例如，在開展火災(zāi)撲救工作時，結(jié)合火勢強(qiáng)弱、燃燒物質(zhì)屬性、消防人員與裝備配置狀況等環(huán)境要素，智能體（消防指揮系統(tǒng)）選擇不同滅火戰(zhàn)術(shù)和配套救援方案，如挑選合適的滅火藥劑、調(diào)配相應(yīng)的消防車輛及裝備、規(guī)劃消防人員的行動路線等，每次決策實施后，根據(jù)火災(zāi)撲滅效果、人員傷亡情況、財產(chǎn)損失等反饋信息，為智能體提供相應(yīng)的獎勵。

3 實時預(yù)警響應(yīng)與處置：提升戰(zhàn)訓(xùn)安全保障

3.1" 高效預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)搭建

搭建實時高效預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)是實現(xiàn)消防戰(zhàn)訓(xùn)安全保障的基礎(chǔ)，預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)具備對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速采集、傳輸及處理的能力。在數(shù)據(jù)采集階段，利用分布于消防設(shè)施設(shè)備、作戰(zhàn)現(xiàn)場以及人員裝備上的各類傳感器，如壓力傳感器、溫度傳感器、位置傳感器，實時獲取消防戰(zhàn)訓(xùn)相關(guān)的各類數(shù)據(jù)。這些傳感器以毫秒級頻率采集數(shù)據(jù)，如消防泵壓力傳感器每間隔50ms采集一次壓力數(shù)據(jù)，確保能夠及時捕捉設(shè)備運行狀態(tài)的微小變動，采集到的數(shù)據(jù)通過高速通信網(wǎng)絡(luò)，諸如5G網(wǎng)絡(luò)以及專用光纖網(wǎng)絡(luò)，以每秒數(shù)兆字節(jié)的傳輸速度至數(shù)據(jù)處理中心。分布式計算架構(gòu)由數(shù)據(jù)處理中心采用，利用高性能服務(wù)器集群并行處理海量數(shù)據(jù)，采用內(nèi)存計算方式，將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中進(jìn)行快速運算，大幅減少數(shù)據(jù)處理時間，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速分析與預(yù)警判定。

3.2" 標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)警響應(yīng)流程制定

標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)警響應(yīng)流程對于及時準(zhǔn)確地應(yīng)對風(fēng)險至關(guān)重要，若預(yù)警系統(tǒng)通過智能算法分析判斷存在消防戰(zhàn)訓(xùn)安全風(fēng)險時，會按照預(yù)設(shè)的風(fēng)險級別，如低等、中等、高等3個等級，發(fā)出不同梯次的預(yù)警信號。低風(fēng)險預(yù)警通過內(nèi)部通信系統(tǒng)發(fā)出，如消防專用型對講機(jī)或移動終端App，向相關(guān)消防人員發(fā)送文字和聲音提示，告知潛在風(fēng)險狀況及注意事項。中風(fēng)險預(yù)警除上述提示后，自動把詳細(xì)的風(fēng)險信息推送給消防指揮中心，包括風(fēng)險類別、詳細(xì)位置、影響范圍等，也會在指揮中心大屏幕上進(jìn)行可視化展示[4]。高風(fēng)險預(yù)警啟動應(yīng)急預(yù)案，立刻啟動警報裝置，采用聲光報警系統(tǒng)覆蓋整個消防作戰(zhàn)區(qū)域，并向所有相關(guān)部門與人員發(fā)送緊急通知，確保相關(guān)人員迅速進(jìn)入應(yīng)急狀態(tài)。在整個響應(yīng)處置流程中，應(yīng)明確各環(huán)節(jié)的響應(yīng)時長，例如，從預(yù)警發(fā)出至消防人員收到通知不超過10s，指揮中心完成詳細(xì)風(fēng)險信息接收及初步評估時間不超過30s，以確保響應(yīng)的及時性。

3.3" 針對性風(fēng)險處置措施實施

針對不同消防戰(zhàn)訓(xùn)安全風(fēng)險，應(yīng)制定相應(yīng)處置措施。在消防設(shè)施設(shè)備故障風(fēng)險方面，當(dāng)預(yù)警系統(tǒng)察覺消防水系統(tǒng)壓力異常或者消防泵出現(xiàn)故障時，備用設(shè)備立即啟動，備用消防泵自動運行，同時專業(yè)維修人員在15min內(nèi)趕到現(xiàn)場搶修。在作戰(zhàn)環(huán)境風(fēng)險方面，若預(yù)警顯示火災(zāi)現(xiàn)場周邊有易燃易爆物品，應(yīng)立即組織疏散周邊區(qū)域人員，設(shè)置安全隔離帶，并使用泡沫消防車對易燃易爆物品進(jìn)行冷卻保護(hù)，防止火勢蔓延引發(fā)爆炸等次生災(zāi)害。在消防人員安全風(fēng)險方面，當(dāng)檢測到消防員個人防護(hù)裝備故障或生命體征異常時，指揮中心應(yīng)立即命令該消防員撤離現(xiàn)場，醫(yī)療救援小組需在5min內(nèi)趕到現(xiàn)場救治。

3.4" 全方位保障機(jī)制建設(shè)

全方位保障機(jī)制有助于提升戰(zhàn)訓(xùn)安全水平，在技術(shù)保障層面，要定期對預(yù)警系統(tǒng)、通信設(shè)備、消防裝備進(jìn)行維護(hù)升級，確保其性能穩(wěn)定。每季度對預(yù)警系統(tǒng)算法進(jìn)行優(yōu)化，每年全面檢測升級通信設(shè)備，確保數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定準(zhǔn)確。在人員保障方面，應(yīng)強(qiáng)化消防人員培訓(xùn)，提升風(fēng)險應(yīng)對能力。制定詳細(xì)的培訓(xùn)計劃，每月開展風(fēng)險預(yù)警處置專項培訓(xùn)，包含預(yù)警信號識別、應(yīng)急響應(yīng)流程、風(fēng)險處置技能等內(nèi)容，通過模擬演練讓消防人員熟悉各類風(fēng)險應(yīng)對方法。在物資保障領(lǐng)域，構(gòu)建完善的消防物資儲備體系，依據(jù)不同地區(qū)火災(zāi)特點、消防作戰(zhàn)需求，儲備足量的消防器材、防護(hù)裝備、滅火藥劑等物資，并定期盤點更新，確保物資可用。在化工企業(yè)集中區(qū)域，應(yīng)儲備大量針對化工火災(zāi)的特種滅火藥劑與防護(hù)裝備，以滿足消防作戰(zhàn)物資需求。

4 結(jié)束語

消防戰(zhàn)訓(xùn)安全意義重大，從多源數(shù)據(jù)采集整合開始，到智能算法進(jìn)行分析挖掘，再到實時預(yù)警響應(yīng)及處理，所搭建的風(fēng)險預(yù)警體系，能極大提升消防戰(zhàn)訓(xùn)安全保障質(zhì)量。未來，不斷實施該體系的優(yōu)化舉措，持續(xù)挖掘新技術(shù)應(yīng)用的潛力，必將為消防事業(yè)的高效發(fā)展筑牢安全壁壘，守護(hù)人民群眾的生命財產(chǎn)安全。

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