基于智慧消防系统的消防设备安全监督工作开展研究

摘要：消防设备在火灾发生时可以有效控制火势蔓延，减少人员伤亡。但是由于消防设备种类较多，并且各种設备之间存在一定的关联性，在实际工作中很难实现有效监管。在智慧消防系统建设过程中，开展消防设备安全监督管理工作需要通过对各类消防设备进行实时监控和管理，保证设备处于正常状态。基于此，本文从智慧消防系统在消防设备安全监督工作开展中的价值入手，分析了基于智慧消防系统的消防设备安全监督工作开展现状，并提出优化和完善基于智慧消防系统的消防设备安全监督工作对策建议，希望对促进智慧消防系统在消防设备安全监督管理工作中的应用起到一定的积极作用。

关键词：智慧消防系统；消防设备；安全；监督工作

引言

随着现代社会经济的快速发展，人们对物质生活的追求不断提高，由此带来的消防安全问题也愈发凸显。而通过智慧消防系统能够有效实现消防设备的远程监控、实时监测与自动报警等功能，能够很大程度上降低消防设备在运行过程中的故障率，提高其使用寿命。此外，智慧消防系统能够有效降低火灾损失和影响范围，使消防人员及时做出正确判断，为人员生命安全提供切实保障。

一、智慧消防系统在消防设备安全监督工作开展中的价值

（一）实时监控设备状态

智慧消防系统集成了先进的传感器和物联网技术，这些技术使得监督人员能够不断、实时收集消防设备的工作状态和环境参数，确保任何可能导致设备故障的异常情况都能在第一时间被捕捉到。一是实时数据收集和分析功能为管理者提供一种更加动态的方法来监控和预测设备的使用和老化情况。当设备在某个部分出现轻微磨损或性能下降时，智慧消防系统可以通过其数据分析模块预测该部分未来的失效可能性，从而帮助管理者提前采取维护或替换措施，避免可能的安全隐患。二是通过对消防设备在不同环境、不同工作负载下的实时数据进行分析，管理者可以对设备的工作模式、工作参数进行微调，确保其始终处于最佳工作状态，这不仅可以提高设备的工作效率，还可以延长其使用寿命。三是实时监控还降低了因设备突然故障而导致的风险。在一个没有智慧消防系统的环境中，设备可能在某一时刻突然失效，而在这之前的任何迹象都可能被忽视或未被发现。而在智慧消防系统的辅助下，这种突然的设备故障几率大大降低，因为系统会在问题变得严重之前提醒管理者[1]。

（二）自动化评估安全风险

智慧消防系统结合先进的传感器技术、物联网以及大数据，能够实时收集并处理各类消防设备运行数据。这些数据不仅包括设备的基本工作状态，如温度、压力和湿度等，还能捕获到微小的设备变化，例如材料老化、组件疲劳或内部故障的早期迹象。首先，一旦这些数据被系统所采集，接下来由先进的算法完成分析工作，它们基于大量历史数据，能够准确预测和评估火灾风险发生概率。这一自动化评估过程大大超越了传统人工检测的效率和准确性。它不仅消除了人为误差，还能进行深度学习，不断完善其评估模型，使其更接近于实际情况。其次，智慧消防系统还能针对不同场景和环境因素进行模拟和推演，进一步细化风险评估结果。例如，在一个特定的环境温度和湿度下，某一型号的消防设备可能出现的问题和风险等级都会被系统精确计算出来。最后，智慧消防系统的自动化评估还能够为团队提供具体的维护建议，比如哪些部件需要更频繁检查，或某一型号的设备在特定环境因素下更易出现哪些问题。这种精确性不仅有助于提高维护的针对性，从而延长设备使用寿命，而且可以为采购团队提供参考，使他们在选择消防设备时能够更有针对性进行筛选和评估[2]。

二、基于智慧消防系统的消防设备安全监督工作开展现状

（一）监督频次和实际需求不匹配

在基于智慧消防系统的消防设备安全监督工作中，虽然智慧消防系统提供了自动化、智能化的监督功能，但如何合理设定监督频次，确保其与设备的实际运行状态、环境变化以及潜在风险等实际需求相匹配，仍是一个待解难题。首先，传统的消防设备监督往往采取定期检查的方式，但随着技术的发展，设备的复杂性、多样性日益增加，使得一成不变的监督频次难以满足各种设备的实际需求。例如，某些在恶劣环境中运行的消防设备，可能需要更频繁的监督来确保其正常运行，而某些较为稳定的设备，则可能不需要如此频繁的监督。其次，不匹配的监督频次还可能带来资源浪费问题。过于频繁的监督不仅增加了系统的运行成本，还可能造成不必要的报警，使管理人员和消防队员频繁应对非真实的紧急情况，从而降低其对真实火警的应对效率和反应速度。而过低的监督频次则可能导致部分设备的异常运行状态被忽视，从而增加火灾风险。最后，监督频次与实际需求的匹配，不仅仅是一个技术问题，更是一个综合性问题，涉及到设备特性、环境因素、管理策略等多方面[3]。

（二）现场实时反馈机制不完善

智慧消防系统所倚重的是高效、精确和迅速的数据交互和信息反馈，但在实际应用中，我们发现现场实时反馈机制并不尽如人意。一是现场数据传输可能因为网络信号问题、硬件故障或者软件兼容性问题而中断。当这些中断发生时，系统的实时监控功能会受到影响，进而可能导致关键的安全隐患被忽视。二是尽管智慧消防系统能够收集大量数据，但如何有效将这些数据转化为对现场人员有意义、可操作的反馈仍是一个挑战。例如，当监测到设备的某些异常指标时，系统需要迅速分析这些指标的意义，并以易于理解的方式，如图形化、语音提示等，通知现场人员。但在某些情况下，系统可能会提供过多的技术细节，导致现场人员难以迅速做出判断。三是智慧消防系统的实时反馈机制还需要考虑与其他相关系统的联动问题。例如，当系统检测到一个可能的火源时，除了需要及时通知现场人员，还可能需要与建筑的通风、照明等其他系统联动，实现全方位的应急响应。但在实际应用中，由于不同系统之间的接口标准、通信协议等可能存在差异，使得这种联动变得困难[4]。

（三）设备故障预测技术落后

消防设备作为人们对抗火灾的第一道屏障，其性能和稳定性对于确保生命财产安全至关重要。然而，尽管当前已经步入了高度数字化、智能化的时代，消防设备的故障预测技术却并没有与之同步发展。第一，现阶段，很多消防设备仍然依赖于传统的预防性维护方法，如按照固定时间间隔进行检查或更换部件，而这种方法很容易导致过度维护或漏检。第二，由于消防设备日益复杂化，单一、经验驱动的故障预测方法已经难以满足其日益增长的维护需求。一些初级的智慧消防系统确实具备数据采集功能，但在对这些数据进行深入、细致分析，尤其是进行故障预测方面，它们的能力仍然受限。这导致很多潜在、微小的故障迹象积累到一定程度或在某些特定的外部条件下，可能迅速放大，造成消防设备的突发性故障。第三，现有的故障预测技术在很大程度上忽视了设备之间的互动和依赖性。在一个完整的消防系统中，不同设备往往需要协同工作，一个微小的设备故障可能会影响到整个系统的性能[5]。

三、基于智慧消防系统的消防设备安全监督工作优化策略

（一）根据风险评估，调整监督频次

在现代化的消防设备安全监督工作中，简单根据时间或者设备数量来确定监督频次已经不能满足实际需求，根据风险评估调整监督频次就显得尤为关键。首先，对整体设备进行深入的风险评估，这一过程不仅涉及到设备自身的使用年限、运行状况、技术参数和历史维护记录，还会对设备的制造商、品牌、技术支持等因素进行综合考量。例如，长期在恶劣环境中运作的设备可能因环境腐蚀而增加风险；频繁曝露在高温、高湿、化学腐蚀性气体中的设备使用年限普遍会受到影响等。其次，根据风险评估的综合结果，对设备进行风险等级划分。在实际操作中，这样的划分需要基于具体的数据和统计分析。设备可能被分为高、中、低三个风险等级，其中高风险类别可能涉及关键操作或具有高度技术难度的新型设备，同时也包括那些在历史上出现过重大故障或事故的设备。相反，历史运行稳定、维护良好、并处于较为安全环境中的设备，则多被认为是低风险。最后，对于高风险类设备，除了日常巡检，还需要定期进行深度维护和检测，包括硬件更换、软件更新、系统优化等。这类设备需要配备专业的维护团队和备用零部件，以确保其在关键时刻保持正常运行。而对于低风险类设备，基于其稳定的历史运行记录和良好的维护状态，可以适当延长监督间隔，但仍需保证基本的巡检和维护工作[6]。

（二）增强数据链路稳定性，提升实时反馈

在智慧消防系统中，数据链路稳定性直接决定了监控数据的连续性和完整性，这对于火灾预警、故障检测以及设备状态监测等关键功能至关重要。第一，确保数据链路的物理稳定性。这包括优化通信线路布局、选择高品质的通信设备和物理介质，如光纤、同轴电缆等，并确保其在各种环境条件下都能够稳定传输数据。第二，为应对可能的物理链路故障，应在关键节点部署备份链路，一旦主链路出现问题，备份链路能迅速接替，保证数据传输不中断。采用先进的数据传输协议和错误纠正技术也可以确保数据在传输过程中的完整性，还可以在发生数据丢失或错误时进行自动纠正。第三，在链路稳定性的基础上，对数据进行高效处理与分析是提高实时反馈效果的关键。这需要依赖高性能的数据处理中心和智能算法，迅速识别并分析从各个设备传入的大量数据，提取关键信息并生成相应的反馈指令。例如，当某个烟雾探测器检测到异常时，系统需要在最短时间内判断其真实性，避免误报，并对其他关联设备进行实时查询，获取更多的相关数据以支持决策。第四，与各个设备的通信接口也需要标准化和优化，确保数据传输的高效性和准确性。这包括对数据格式、编码方式、传输速率等进行统一规范以及针对不同设备特性进行优化[7]。考虑到消防系统中设备的多样性和分散性，还需要建立一个中心化的数据管理平台，对来自各个设备的数据进行统一管理和调度。

（三）实施数据分析，增强故障预测

实施先进的数据分析以增强故障预测，需要结合现代化的数据处理技术和机器学习算法，持续收集、分析和更新消防设备运行数据，以确保监督工作的实时性和准确性。首先，需要构建一个全面的数据采集框架，确保消防设备的各项工作参数、运行状态、环境条件等关键数据能够被实时、准确捕获。这些数据是进行深度分析的基础，它们反映了设备的实时状态和可能的异常变化。然后，利用现代数据处理技术，如时间序列分析、频谱分析等，对收集到的大量数据进行初步筛选和处理，以提取出对故障预测有价值的特征数据。其次，引入机器学习算法，特别是监督学习方法，如随机森林、支持向量机或神经网络，利用历史故障数据训练模型，使其具有识别和预测即将发生的设备故障的能力。这些算法能够根据已有的故障记录，找出设备运行数据中的特定模式或异常，从而实现对设备未来状态的预测。最后，为了确保故障预测模型的准确性和稳定性，需要定期对其进行评估和调整。当新的故障数据出现时，应及时将这些数据纳入模型训练中，不断更新和完善模型，以适应消防设备和外部环境的变化。同时，考虑到消防设备的多样性和复杂性，可以建立多个针对不同类型、品牌或使用环境的故障预测模型，确保每一种设备都能得到精确的故障预测[8]。

结语

随着时代的发展，各种新型智能设备和技术不断涌现，将智慧消防系统与各类消防设备结合起来，可以有效提升消防设备安全监督管理工作开展效率和质量，并且可以有效提高消防部门的监督管理水平。但是由于各种原因，消防设备安全监督管理工作开展依然存在很多问题和不足，需要进一步完善基于智慧消防系统的消防设备安全监督管理工作，提高相关工作人员的专业素质，最终提升消防设备安全监督管理水平。

参考文献

[1]胡绍婷.智慧消防视域下的社会消防安全管理研究[J].今日消防，2022，7（10）：83-85.

[2]皇甫宇飞，李猛.智慧消防数字化转型相关问题浅析[J].今日消防，2022，7（09）：133-135.

[3]彭艳红.利用智慧消防提升消防设备安全监督工作的探讨[J].中国设备工程，2023（17）：30-32.

[4]段曉东.基于智慧消防技术的安全管理研究[J].消防界（电子版），2021，7（14）：59-60.

[5]艾梦佳.智慧消防在防火监督业务中的发展探究解析[J].黑龙江人力资源和社会保障，2022（13）：48-50.

[6]史潇斌.化工园区消防监督检查业务中智能电子技术的应用[J].化工管理，2022（32）：63-66.

[7]曾真.智慧消防在防火监督中的应用现状及推广策略[J].今日消防，2022，7（10）：35-37.

[8]韩晖.利用智慧消防提升消防监督工作效率的探讨[J].消防界（电子版），2022，8（15）：86-88.

作者简介：安志明（1983- ），男，汉族，内蒙古呼和浩特人，本科，工程师，研究方向：消防安全管理。