缩略图
Science and Technology Education

基于物联网的大型商业综合体消防安全监测系统构建

作者

郑绪兰

身份证号:41052319830130752X

1 大型商业综合体消防安全现状分析

1.1 商业综合体火灾特点

大型商业综合体火灾具有显著特点,给消防救援和人员疏散带来巨大挑战。其建筑规模大,内部可燃物品众多,且每层空间上下贯通,一旦起火,极易形成立体燃烧,火灾蔓延速度极快。商场内电气照明设备密集,用电量大,违规动火、动焊现象时有发生,进一步增加了火灾发生的可能性和蔓延速度。商业综合体内部大量使用易燃可燃装饰材料,火灾发生后会产生大量有毒气体,不仅严重威胁人员生命安全,还会给疏散和扑救工作带来极大困难。同时,商品存放杂乱,常占用、堵塞疏散通道和安全出口,影响人员疏散逃生。此外,商业综合体人员密度大,连带效应强,火灾发生时容易造成人员恐慌和拥挤踩踏,极易导致重大生命和财产损失。

1.2 消防安全管理难点

1.2.1 多元化风险聚集

大型商业综合体功能多样,集购物、餐饮、娱乐等多种业态于一体,不同业态的消防安全要求和风险点各不相同。餐饮区存在燃气泄漏、油烟管道积油等风险;娱乐场所人员密集,电气设备多,容易引发电气火灾;商场内商品种类繁多,可燃物品量大,增加了火灾荷载。多种风险相互交织,使得消防安全管理难度大幅提升。

1.2.2 隐患点隐蔽

商业综合体内部分消防隐患点较为隐蔽,不易被发现。如电气线路通常铺设在吊顶、墙壁内部,线路老化、短路等问题难以察觉;消防设施设备可能因装修遮挡、维护不当等原因出现故障,但从表面难以直观判断。这些隐蔽的隐患犹如“定时炸弹”,随时可能引发火灾事故。

1.3 传统消防监测系统局限性

传统消防监测系统在应对大型商业综合体火灾时存在诸多局限性。其监测方式较为被动,多依赖人工定期巡检,难以及时发现潜在隐患。数据采集方面,缺乏实时性和全面性,无法对消防设施运行状态和环境参数进行动态监测。在预警能力上,传统系统灵敏度较低,难以精准判断火灾隐患并及时发出预警。而且,传统系统各部分相对独立,缺乏智能联动机制,火灾发生时无法自动触发相关消防设备,不能有效应对复杂多变的火灾情况,降低了火灾防控和救援效率。

2 基于物联网的消防安全监测系统设计

2.1 系统总体架构设计

基于物联网的消防安全监测系统总体架构主要由传感器层、网络层、平台层和应用层构成,各层相互协作,实现对大型商业综合体消防安全的全面监测与管理。传感器层是整个系统的数据采集源头,部署了各类传感器,如烟雾传感器、温度传感器、水压传感器、电流传感器等。这些传感器分布在商业综合体的各个关键位置,实时采集消防设施运行状态和环境参数等数据。

2.2 传感器节点选择与布置

传感器节点的选择和布置是基于物联网的消防安全监测系统的关键环节,需依据不同监测需求合理选择与布置。选择传感器节点时,要考虑其灵敏度、稳定性、可靠性和成本等因素。对于火灾监测,烟雾传感器和温度传感器是常用的选择。烟雾传感器能快速检测到烟雾颗粒,对阴燃火灾有较好的预警效果;温度传感器则可实时监测环境温度变化,当温度异常升高时发出警报。此外,还可根据实际需求选择水压传感器、电流传感器等,用于监测消防设施的运行状态。

2.3 通信网络构建

通信网络构建是基于物联网的消防安全监测系统的重要组成部分,常见方式有无线传感网络、4G、NB - IoT 无线传输等。无线传感网络具有自组织、低功耗等特点,能灵活组网,适用于传感器节点分布广泛的场景,但传输距离有限、抗干扰能力较弱。4G 无线传输速度快、覆盖范围广,可实现大数据量的快速稳定传输,不过运营成本较高,且在信号弱的区域可能影响数据传输。NB - IoT 具有低功耗、广覆盖、大容量等优势,适合大规模传感器连接,成本较低,但传输速率相对较慢,不适用于实时性要求极高的场景。

3 系统功能模块实现

3.1 实时监测功能

基于物联网的消防安全监测系统通过传感器层的各类传感器,实现对消防设施运行状态和环境参数的实时监测。在消防水系统方面,水压传感器和水位传感器发挥着重要作用。水压传感器可实时监测消防水系统的水压,确保在火灾发生时,消防用水能够以足够的压力输送到各个灭火点。水位传感器则能精准监测消防水池的水位,保证消防用水的充足储备。例如,当水压低于设定值或水位下降到警戒水位时,系统会立即发出警报,提醒管理人员及时处理。在电气火灾监控方面,电流传感器和电压传感器实时监测电气线路的电流和电压。一旦检测到电流异常增大或电压不稳定等情况,系统会迅速判断可能存在的电气火灾隐患,并及时发出预警。此外,系统还能对环境参数进行实时监测,如烟雾传感器和温度传感器可实时感知环境中的烟雾浓度和温度变化,为火灾预警提供重要依据。

3.2 预警报警功能

基于物联网的消防安全监测系统的预警报警机制依托强大的数据分析和算法实现火灾隐患提前预警。系统对传感器实时采集的数据进行深度分析,运用 BP 神经网络、遗传算法等模型,精准识别数据中的异常特征,判断潜在的火灾隐患。一旦发现异常,系统会迅速启动预警程序。通过电话、短信、APP 推送等多种方式,第一时间将预警信息通知相关管理人员。例如,当烟雾传感器检测到烟雾浓度异常升高,系统会立即分析数据,确认隐患后,以短信形式告知管理人员具体位置和隐患情况,为及时处理火灾隐患争取宝贵时间。

3.3 智能联动功能

基于物联网的消防安全监测系统具备强大的智能联动功能,能够在发现异常情况时迅速做出反应,有效应对火灾事故。当系统通过传感器监测到火灾隐患或异常数据时,会自动触发继电器切断故障回路,防止火势因电气线路蔓延,从源头上控制火灾发展。同时,系统会同步启动应急预案,自动开启疏散广播,清晰准确地告知人员疏散路线和注意事项,引导人员安全撤离。排烟系统也会立即启动,排出火灾产生的有毒烟雾,为人员疏散和消防救援创造有利条件。

结语:

综上所述,随着城市化进程的加速,大型商业综合体作为城市的重要组成部分,其消防安全问题日益凸显。传统的消防监测系统已难以满足现代商业综合体的消防安全管理需求。本文提出的基于物联网的大型商业综合体消防安全监测系统,通过实时监测、预警报警和智能联动等功能,实现了对火灾隐患的及时发现和有效应对,为商业综合体的消防安全管理提供了有力支持。该系统利用物联网技术,将传感器、通信网络、数据分析等先进技术有机结合,实现了对商业综合体内部环境的全面监测。通过实时监测功能,系统能够及时发现异常情况,并通过多种方式将预警信息通知管理人员,为及时处理火灾隐患提供了宝贵时间。同时,智能联动功能使得系统能够在发现火灾隐患时迅速做出反应,从源头上控制火灾发展,为人员疏散和消防救援创造了有利条件。

参考文献:

[1]刘松涛.商业综合体消防电气设计探讨[J].电气时代,2023,(12):76-79.

[2]李志军.大型商业综合体消防安全标准化管理对策[J].中国消防,2022,(S1):49-52.