消防救援信息模型的关键技术研究与优化

基金项目：国家消防救援局科技计划（2023XFZD05）

摘要：随着城市化进程的加速和火灾事故的日益复杂，消防救援工作面临着各类挑战，为提高消防救援的效率和准确性，对消防救援信息模型的关键技术进行研究与优化显得尤为重要。基于此，本文将针对消防救援信息模型关键技术展开详细研究，进而制定出消防救援信息模型优化方案，旨在为相关人员提供参考帮助。

关键词：消防救援；信息模型；关键技术；研究与优化

前言：数据采集与融合技术将致力于提高信息的全面性和准确性，确保救援人员能够及时获取到关键数据，实时监测与预警技术将帮助消防部门实时掌握火灾现场的情况，提前发现潜在风险，为救援行动提供及时的指导。本文旨在深入探讨消防救援信息模型中的关键技术，并提出相应的优化策略，以期可以为消防救援领域的技术创新和发展提供有益的参考和借鉴。

一、消防救援信息模型关键技术研究

（一）数据采集技术

在消防救援中，数据采集技术主要包括以下几个方面：

①传感器技术：利用各种传感器，如温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器等，实时监测火灾现场的环境参数，传感器可以安装在建筑物内、消防车辆上或消防员装备中，快速准确地获取火灾相关数据。

②无线通信技术：确保数据能够实时传输到指挥中心或其他相关部门，常用的无线通信技术包括无线局域网（WLAN）、蓝牙、ZigBee 等，可以根据实际需求选择合适的通信协议和频段[1]。

（二）数据传输和存储技术

在实际应用中，需根据消防救援的具体需求和环境选择合适的数据传输和存储技术，具体包括：

①数据传输技术：如 Wi-Fi、4G/5G 等，用于在火灾现场和指挥中心之间传输实时数据。无线传输技术应具备高速、稳定和安全的特点，以确保数据的及时送达；在一些偏远地区或无网络覆盖的情况下，卫星通信可以提供可靠的数据传输通道。

②数据存储技术：利用云计算平台进行数据存储和管理，具有弹性扩展、高可用性和成本效益等优势；通过多个节点共同存储数据，提高数据的可靠性和容错性；选择合适的数据库管理系统，如关系型数据库或非关系型数据库，以满足不同类型数据的存储和查询需求。

（三）数据挖掘与分析技术

数据的质量和完整性对分析结果的准确性有很大影响，因此应确保数据的可靠性和准确性，具体包括：

①数据预处理：在进行数据挖掘之前，需对采集到的数据进行清洗、集成、转换和规约等预处理操作，以确保数据的质量和可用性。

②数据挖掘方法：发现数据中的关联关系，如火灾事故与某些因素之间的关联；根据历史数据对火灾进行分类，并预测今后的火灾趋势；将相似的数据对象分组，以便更好地理解数据的分布和特征[2]。

（四）实时监测与预警技术

实时监测与预警技术主要包括：

①传感器监测：使用各类传感器，如温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器等，对火灾现场的关键参数进行实时监测。这些传感器可以安装在建筑物内、消防车辆上或消防员的装备中，实时获取数据并传输到指挥中心。

②预警系统：根据分析结果，及时发出预警信息，如火灾报警、人员疏散指示等，帮助消防人员做出快速响应。

二、消防救援信息模型优化方案

（一）数据质量优化

在数据收集阶段，可以采用多种方式确保数据的准确性和完整性，使用标准化的数据收集表格或工具，明确数据的必填项和格式要求，对数据收集人员进行培训，确保他们掌握数据的重要性和正确的收集方法，建立数据审核机制，由专人对收集到的数据进行审核和验证，及时发现并纠正数据错误。为实现数据的一致性和可比性，需制定统一的数据标准和规范，包括对数据字段的定义、数据编码的规范、数据格式的要求等。通过建立数据标准，可以确保不同系统和部门之间的数据能够有效地交互和共享。利用数据验证工具或程序，可以对数据进行逻辑检查和合法性验证，检查数据的范围、必填项的完整性、数据之间的逻辑关系等，数据验证可以在数据录入时进行实时检查，也可以定期对已有的数据进行批量验证和清理[3]。

（二）数据处理性能优化

在数据进入模型之前，可以采用数据清洗技术，去除噪声数据和异常值，通过数据筛选和转换，将数据规范化为统一的格式，以便更好地适应模型的输入要求，对于消防救援信息模型中的传感器数据，可以进行数据过滤，去除可能干扰分析的错误数据。根据数据的特点和处理需求，选择合适的算法和模型，对于大规模数据，可以考虑使用分布式机器学习算法，将数据分布到多个计算节点上进行并行处理，对算法的参数进行调优，例如调整学习率、迭代次数等，以提高计算效率和准确性。利用分布式计算框架，如 Hadoop 或 Spark，将大规模数据分布到多个节点上进行处理，通过并行计算，可以加快数据处理的速度，提高处理效率，在消防救援信息模型中，可以将不同地区的监测数据分布到不同的节点上进行处理，实现快速的数据汇总和分析[4]。

（三）模型准确性优化

仔细分析和选择与消防救援相关的特征，例如火灾发生的时间、地点、火灾类型、建筑物结构等，可以构建新的特征，如计算火灾发生地点与消防站的距离，或者将时间特征进行离散化处理，特征工程的目的是使模型更好地理解和利用数据中的关键信息。根据消防救援问题的特点，选择适合的模型架构，对于时间序列数据可以选择循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），对于分类问题可以选择逻辑回归、决策树或深度学习模型，通过调整模型的超参数，如学习率、隐藏层大小等，优化模型的性能。集成学习方法可以结合多个模型的预测结果，提高准确性，在消防救援信息模型中，可以使用随机森林或 Adaboost 等技术，将多个基模型的预测结果进行集成，可以减少单个模型的偏差，并提高整体的准确性。

（四）系统稳定性优化

选择高性能的服务器，确保其具备足够的处理能力、内存和存储空间，配置可靠的冗余电源和散热系统，以保证服务器的稳定运行，对于网络基础设施，确保网络连接的稳定性和高速传输，可以采用冗余网络链路和网络设备。根据业务需求，合理设计数据库架构，包括表结构和索引，对频繁查询的字段进行索引优化，避免全表扫描，定期进行数据库性能监控和分析，找出性能瓶颈并进行优化，制定合理的数据备份策略，定期备份数据库，以便在数据丢失或损坏时进行恢复。使用专业的监控工具对服务器的性能指标进行实时监控，如 CPU 利用率、内存使用情况、磁盘 I/O 等，设置预警阈值，当系统指标超过阈值时及时发出警报，通过监控可以及时发现系统异常，并采取相应的措施进行解决[5]。

结束语：总而言之，通过数据采集与分析技术的提升，能够更准确地获取和处理消防救援相关信息，为决策提供可靠依据，模型构建与验证的优化使得模型的预测和模拟能力更加精准，为救援行动提供科学指导，系统集成与优化的努力确保各个模块的协同工作，提高整个系统的效率和稳定性。此外，加强与相关部门和机构的合作，共同推动消防救援工作的发展，为保障人民生命财产安全做出更大的贡献。

参考文献：

[1]马一飞，吴海洋，赵利宏，卫文彬，孟天畅.基于BIM的消防设计自动审查关键技术研究进展[J].土木建筑工程信息技术，2022，14（3）：131-142.

[2]江春，范勤勤，韩新，王维莉，丛北华.基于多核极限学习机的火灾代理模型研究[J].制造业自动化，2022，44（12）：39-44.

[3]郭轶超.高层建筑灭火救援风险综合评价研究[J].中国科技期刊数据库 工业A，2022（4）：0217-0220.

[4]王正奎.智慧消防应急指挥系统建设研究[J].内江科技，2022，43（8）：28-29.

[5]李继宝，董婷婷，关斯琪，万子敬．基于BERT的火灾信息摘要分析研究与应用[J]．消防科学与技术，2023，42（4）：583-588.