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高层建筑火灾风险分析及智能对策研究  

2020-12-04
来源:中国安全生产 作者:中国航天科工集团安全保障部 吴凯 中国船舶工业系统工程研究院 史晓慧    中国航天科工集团安全评价中心 郑乐

 

   高层建筑一旦发生火灾,会产生“烟囱效应”,火势蔓延迅猛,人员疏散困难,建筑结构经过高温烘烤变形,应力失衡易导致整体坍塌,造成人员群死群伤、财产严重损失,后果十分严重。据不完全统计,我国每年平均发生几千起火灾,其中高层建筑火灾占有相当高的比例。因此,研究高层建筑火灾应对和智能化灭火系统的提升,具有重要意义。高层建筑火灾救援是世界性难题,目前,仅依靠外部消防机构力量和现有救援装备是不可能迅速控制火情及有效实施灭火营救。高层建筑火灾事故暴露出城市防灾减灾体系中的“短板”,并凸显出火灾救援的控制技术明显滞后于当前科学技术发展水平。本文通过分析高层建筑内部固有的、潜在的危险因素,探讨人工智能防控布置点,并以综合体高层建筑为实例,提出创建人工智能神经网络灭火系统和责任主体单位相关人员智能手机联网应用的措施和建议。

 

人工智能火灾防控措施的研究与探讨

 

  人工智能神经网络探测、信息识别应用系统人工智能神经网络是抽象模拟人脑的思维方式,以及人脑神经网络若干基本特性,具有非线性适应性信息处理技术,克服了传统人工智能的缺陷,可实现模式识别、智能控制、组合信息、预测预警等功能。传统的机器图像识别系统,依赖于设计人员的经验,受限于设计人员的知识。对于高层建筑消防系统传输的海量数据,原有的楼宇自控功能依靠人工设计,费时费力,准确性和多样性较差,导致楼宇消防中控系统时常出现失灵、误报和其他因素干扰。而人工智能神经网络是模拟人类视觉、感知和信息处理模式,不同神经元在不同信息的刺激下,神经系统逐层处理信息,人的大脑工作是一个逐层迭代、不断抽象的过程,因而可实现信息监视、辨识、检索、预测、预警等功能。

  

布置构建高层建筑火灾信息检索与防控

  通过对综合体高层建筑物固有的、潜在的火灾危险因素进行分类与识别,提出火灾信息检索与防控布置思路如下。

  针对建筑物的设计、布局、装置、设备、作业环境、人流量及流动方向、岗位分布及管理措施等,进行归纳整理、信息检索与统计,研究高层建筑生产经营活动中存在的各种可能发生火灾危险因素,从物的不安全状态、人的不安全行为、环境因素、管理缺陷等,按固有的、潜在的火灾危险因素进行专业区分,以及作业流程先后次序和因果关系进行分类识别。

  建立人工智能神经网络框架信息检索系统。通过调查同类同行业高层建筑物,并对调查结果进行危险程度和发生频率分析,以及可控程度或失控状态下造成的危害程度分析,对重点管理控制部位和重点防范监控部位按“人、机、物、法、环”建立防控单元;确定各单元的危险等级,按危险等级、火灾控制的难易程度及分布区域确定控制点。

  分区域布置可视监控、声控、温控、光感、预测预警等系统。提供责任单位重点防范管理控制点,根据需要可增加防控部位及查询处理信息功能。确定分析的内容和范围,将危险因素分为固有的、潜在的、人为可控三个等级。

  通过查询,找出容易发生且后果严重,难以控制或控制失灵部位。对各类危险因素进行全面完整分析,分清可控状态、难以控制、控制失败等三种时态。将现有消防中控设备依靠值守人员监视,提升为中控设备设施采用人工智能神经网络,创建人工智能检索、预判、报警、触发和联动。

  按高层建筑耐火等级及同类事件事故经验教训和案例进行推理技术的应用,确定可能发生的事故及目标控制权限,实现人工智能系统控制火灾事故目标。在火灾事故发生处自动灭火,有效启动防火分隔(水平和垂直防火分隔)、自动喷淋系统,并根据智能敏感系统辨识启动消防水幕等阻止火焰穿透向外衍生和烟雾蔓延,阻隔火灾事故扩大。

  通过定量、定性分析建立管理层级检查系统,对每个重点防范监控部位、各类经营场所、各种消防器材及装置的正常状态和非正常状态进行自动检索,当发现某部位处于非正常状态时,自动按照管理层级发出预警信息,并根据分析结果找出能够降低事件事故发生的概率,确定智能控制的最优方案。

  通过智能信息检索与安全性测评,对综合体高层建筑火灾位置、燃烧物质、火势大小及可控措施和范围进行界定,对重点防范监控部位的固有和潜在危险因素,实现动态目标人工智能神经网络管理,有效实现高层建筑消防自控自救功能,并通过神经网络系统创建责任主体单位相关人员智能手机联网实现有效的应急体系。

将基于神经网络的人工智能信息技术应用于高层建筑可以有效提升该类建筑物自身的消防功能,能够更有效地控制高层建筑的火灾事故。

 

人工智能神经网络在高层建筑火灾防控中的应用

 

  人工智能神经网络在技术方面的应用

  探测阻燃技术的应用。对高层建筑所用的建筑结构材料、装饰装修材料应采用难燃性能的材料进行自动检索探测,有效提示阻燃材料和非阻燃材料应用部位,自动排查隐患。采用神经网络高智能探测系统,可以准确探测火情,采用测敏技术对发热、发光、发声、烟尘、可燃体、特殊气味等进行智能探测,实现人工智能网络系统操纵消防中控值机联动。

  智能档、排烟控制系统。利用人工智能挡排烟系统,实现防烟分隔技术的有效实施,对高层建筑的各类管道井、竖井、风道、出气孔分区域及时启动屋顶挡烟隔板装置、挡烟垂壁、自动防火防烟装置和热感应防火阀门等。对疏散通道、楼梯间、消防电梯间、地下室、避难层、避难间的防排烟系统自动开启,使火灾发生时产生的热烟气流自动排到室外。自动检索,并启动机械排烟系统,自动排查风管处的压差值,保证正压状态,阻止烟气侵入。

  智能消防给水系统。自动检索消防给水系统,使其满足戒备状态,保证各区域的消防供水。自动排查各区域的消防喷淋系统、消防供水系统、结构外墙或玻璃幕墙顶部的消防水幕等水压、储水量、管道畅通及消防用水回收利用等情况,在初期火灾难以控制时自动启动建筑物火灾自救功能。

  智能控制灭火剂的应用。根据火灾现场情况、燃烧性质、燃烧条件智能控制灭火剂的喷射范围、强度、压力和用量,达到能效的最佳匹配。

  智能自检索系统。自动检查管网压力,检索压力表、高位水箱、稳压泵、增压泵、压力罐、联动机构、手动启泵装置 、压力传感装置、自动喷淋灭火设备装置、报警控制器等消防设备及装置,使其处于完好的警戒状态。

  发生火灾时能够准确及时报警,启动广播、指示标识等迅速引导人员疏散,提示现场救援人员正确操作楼宇自控系统,控制可燃物,隔绝助燃物,消除点火源,阻止火势蔓延。

  人工智能神经网络在管理方面的应用

  能够预测预警、消除或减弱高层建筑的经营生产动态过程中产生的危险、危害因素;能够提示管理单位处置危险和危害状况,使其降低到可控限值或国家规定的限值内。

  能够应用自检系统对消防设施设备运行管理状态实施动态检索,可提示管理漏洞和缺陷,以及人为操作失误所产生的危险危害,以及对经营场所、人员密集场所潜在的危险因素进行检索,发现问题立即预测和报警,有效实施闭环整改。

  正确提示存放点配备的火灾应急救援物质和装备,在意外事故发生时,为遇险人员提供自救和互救条件。

  责任主体单位相关人员智能手机联网,群呼叫和触发点可视系统,根据责任管理单位的岗位责任制和应急体系,在应急状态下督促相关人员迅速启动应急机制、充分调配资源,有序高效开展火灾救援行动。

  与责任主体单位相关人员智能手机联网

人工智能神经网络终端可与高层建筑责任主体单位和物业管理单位相关人员智能型手机相连网,并按照责任界定和管理权限获取楼宇自控相关信息,有效提升日常消防安全管理,并可与属地应急管理部门、消防机构联网,使相关信息及时传输到城市安全管控系统,有效提高城市防灾减灾和应急处置能力。

 

结论

 

  本文通过分析高层建筑火灾风险,提出了高层建筑人工智能神经网络灭火系统应用的措施和建议,结论如下:

通过研究综合体高层建筑火灾事故,对高层建筑火灾事故涉及到人、物、环境、技术和管理等危险因素进行分析,并对事故发展的诱因归类比较客观。

  通过对高层建筑“固态可控危险源”和“动态潜在危险源”进行分析,确定防控危险等级,并根据火灾控制的难易程度,研究演绎规律,应用安全系统工程理论将高层建筑火灾危险因素进行信息检索的定量、定性分析,提出具有针对性的人工智能神经网络系统火灾防控布置点,以及技术措施和管理措施。

  提出建立人工智能神经网络探测系统,依据自编码系统实现智能控制;阐述了火灾应急管理中“技防和人防”相互运作的方法,通过科学研究、应用人工智能神经网络系统的技术手段,实现高层建筑火灾智能应用技术与科学管理相结合的预防控制措施。

【责任编辑:cheng】