大数据技术在火灾风险智能感知预警中运用

引言：为避免火灾频繁发生，我国对此进行深入研究与分析，决定根据我国国情以及地理位置实际情况，引进并落实智能化、数据化技术，构建火灾风险智能感知预警平台，以此提升火灾风险感知精准性，并提升预警有效性。通过此种方式，可降低火灾造成的损伤程度，同时也可以保证居民人身财产安全，提升公共安全。

一、火灾风险现状

对于火灾风险防控来说，需引进并落实大数据技术，实现行业转型与升级，利用科学化、智能化、专业化以及数据化的手段开展各类活动，专业成为当前发展建设的主要发展趋势。根据调查研究，2019年全国范围内共接到 23.3 万起火灾报警信息，造成 1335 人死亡，837 人受伤，造成直接财产损失 36.12亿元，由此可见火灾风险的危害，对此需做好火灾风险防控。造成此种情况，主要是因为科技发展差异，且部分技术手段未普及，尤其是火灾风险智能感知预警。因此，在实际开展基础设施建设的过程中，需贯彻落实大数据技术、智能化技术、物联网技术以及云计算技术等，以此提升智能化与自动化水平，实现火灾风险预警的精准性与可靠性，提升火灾风险防控水平，降低人员伤亡以及经济财产损失。

二、大数据技术下火灾风险智能感知与预警技术

对于火灾风险的感知与预警来说，全过程较为复杂，其是一种多元复杂场景，涉及“人、地、事、物”，需以此为核心构建多层复杂数据网络，基于此，落实并应用大数据技术，开展火灾风险智能感知、理解与预警研究，尤其是智能化算法等。

在进行研究与分析的过程中，大数据技术在其中发挥着重要作用和价值，将其用于多元复杂场景数据的采集与获取之中，为后期火灾风险智能感知预警架构建设提供数据与技术支持，并在此基础上构建系统平台，通过此种方式可提升数据规范性与精准性，并实现数据智能化采集的目的。随后，在大数据技术的支持下，计算多元化场景下的火灾风险指数，为后期火灾救援方案的制定提供支持，利用复杂网络建模的方式可对火灾风险与事故进行分析，判断引发火灾风险的因素，并分析各类关联性因素[1]。通过应用大数据技术，实现了多层级、多部分、多主体协同的火灾风险数据款苏感知、预警与共享的目的。在利用大数据技术构建感知预警体系的过程中，需强化各个环节的连接，各部分之间的衔接，保证互通互联，进而实现第一时间感知并预警火灾风险，降低人员伤亡以及经济财产损失。

三、大数据技术在火灾风险智能感知预警中的应用分析

（一）架构体系设计原则

在应用大数据技术的过程中，技术人员在进行火灾风险智能感知预警架构体系构建过程中，需坚持以下几项原则：（1）适用性原则，此时需保证大数据技术落实应用的便捷性，保证系统平台的可操作性以及高效性，以此保证第一时间预警火灾风险；（2）友好型原则，在设计阶段，需保证界面操作便捷性，使得相关工作人员在第一时间进行问题处理；（3）前瞻性，我国科学技术不断进步与发展，此时在开展设计工作的过程中，不仅需考虑当前运行需求，同时还需为后续发展预留接口与空间；（4）可扩展性，设计人员需考虑各项功能与性能更新、更改需求，以此满足实际运行需求。

（二）大数据分析平台

大数据技术是应用软件程序的一种，将其用于火灾风险数据获取、处理以及分析之中，解决多场景数据冗杂的问题，并保证数据信息的全面性以及完整性。大数据技术在火灾风险智能感知预警中需先建立大数据分析平台，以此提升数据处理等各项功能的速率，并在第一时间解决当前出现的各类问题，将数据参数储存在数据库内，为后期数据查询以及火灾风险复盘提供技术支持，以此总结工作经验，并不断完善和优化火灾救援方案。

在进行大数据平台设计的过程中，需保证平台功能的全面性，保证满足不同场景与环境需求，包括数据分析、数据计算、数据储存、数据整合、数据管理以及数据配置等，同时还需做好监控预警管理设计，尤其是配置、集群、任务以及日志等。当满足平台架构体系全部需求之后，可实现火灾风险智能感知预警的目的，可在第一时间对火灾风险进行感知、预警与处理，避免火灾扩散，并降低火灾风险发生概率，保证人民群众人身财产安全。

（三）火灾风险智能感知预警平台

在完成大数据平台设计之后，需进行火灾风险智能感知预警平台设计，并将其与大数据平台互通互联，保证整体系统运行稳定性以及功能全面性，为火灾风险预警提供保障。

对于火灾风险智能感知预警平台来说，其主要包括火灾风险识别模块、分析模块、评估模块以及预警模块共 4 个功能模块。对于火灾风险识别模块来说，引进并落实感知技术，并将其与数据监测技术进行融合，以此获取复杂环境下的各类数据参数，并提取火灾风险特征信息[2]。在完成特征信息提取之后，在无线通信网络的支持下，将数据参数传输至分析模块，对特征进行分析，并由评估模块对火灾风险特征进行评估，以此判断火灾风险发生概率、程度等，确定火灾风险等级；最后，由预警模块发出告警信息，工作人员根据最终结果制定处理方案与工作计划，以此避免火势蔓延，并以此为基础疏散群众，将损失降至最低。

（四）火灾风险预警方法

在完成上述一系列操作之后，需确定火灾预警方法，即构建软件系统，并做好其与大数据平台、火灾风险智能感知预警平台之间的联系，以此实现火灾风险智能化感知与预警的目的。

在实际开展软件系统构建的过程中，可从火灾风险预警指标体系以及火灾风险预警方法两部分内容入手，保证整体系统结构的实用性与科学性。对于火灾风险预警体系来说，需进行综合性考量，确定警源、警兆因子以及警兆；而对于火灾风险预警方法来说，主要将大数据技术与模糊数学理念融合，对火灾风险发生概率进行评估，并分析火灾风险指标，此过程中还需计算火灾风险预警精准度，为后续工作的开展提供保障。同时，在开展设计工作过程中，需考虑各项影响因素，包括风速、温度、湿度以及人口密度等，以此为基础确定火灾风险预警指标体系，可避免人为因素造成的干扰，提升感知预警平台信息发布的精准性与可靠性。此外，在火灾风险预警方法的过程中，为保证其合理性与科学性，需引进模糊数学理念，并根据火灾风险指标构建火灾风险预警模型，结合信息扩散理念，计算风险警度，并设置火灾风险级别，以此实现智能感知与预警的目的。

结语：综上所述，在经济社会飞速发展的支持下，推动了科学技术以及大数据技术的进步，其可被应用在不同行业与领域之中。我国对此进行了研究与分析，并提出多种方法，也取得一定成绩，本文主要讨论大数据技术在智能感知预警中的应用，从体系设计原则、大数据分析平台、火灾风险智能感知预警平台以及火灾风险预警方法入手，以此保证整体性能。

参考文献：

[1]李骏.物联网技术下智慧消防在建筑防火检查中的应用研究[J].工程建设与设计,2025(3):53-55

[2]吴健,王志鹏,谢丹,等.变电站火灾监测预警及自动灭火智慧系统设计[J].中国安全生产科学技术,2025,21(1):175-185