基于大数据的建筑火灾风险预测

基于消防大数据平台建立大数据火灾风险预测系统。系统通过融合现有的消防信息化系统,汇聚消防、公安、安监、工商、社保等数十个部门的数据,利用包括火灾、单位、建筑、隐患、行为等历史数据进行机器学习与智能建模,预测未来一段时间内建筑的火灾发生概率。该系统提高了消防部门及单位日常防火工作的针对性,提升了社会消防安全管理的工作效率与总体水平。     

对城市综合体建筑消防规划的分析

城市化进程的加快带来了城市综合体建筑的增多,而城市综合体建筑的火灾隐患多,火灾危害大,影响老百姓的生命财产安全,做好防火消防设计规划势在必行。本文从城市综合体建筑的火灾危害特点出发,从消防给水系统、消防交通组织、防火区域划分、环境防火策略、智能人员疏散系统几个方面简单介绍其消防规划。     

基于机器学习的高层建筑火灾风险评估

将机器学习与火灾风险评估相结合,建立定量化高层建筑火灾风险评估模型。总结现有评估方法,并对机器学习及涉及到的学习算法进行介绍,然后建立评价模型。评价模型采用One-Hot、Word2vec和LDA进行数据预处理,应用高斯贝叶斯分类器、k近邻、随机森林、AdaBoost进行建模训练和预测,并提出采用错误率和代价敏感错误率进行模型精度评价。     

北京南锣鼓巷区域传统建筑群落火灾蔓延仿真研究

根据多主体建模方法构建火灾模型,并结合消防活动,直观地模拟火灾过程,反映火灾蔓延路径和设置微型消防站后火灾控制效果。以北京市东城区南锣鼓巷传统建筑群落区域为研究对象,应用仿真软件NetLogo 进行建模,分别设置4 组不同起火点位置进行模拟,得到不同情况下的火灾蔓延路径,对路径进行叠加分析,找出火灾蔓延风险最高区域。基于此,提出定量的微型消防站布置策略,改进传统建筑群落火灾应对措施。     

基于单体建筑风险的区域火灾风险评估

结合西部某县城区域火灾风险评估,研究基于单体建筑火灾风险统计的城市区域火灾风险评估问题。结合县城内各个单体建筑的现场调查,获取相关火灾风险数据,在此基础上采用简化的FRAME法分析单体建筑的火灾风险,并进行火灾风险和关联要素的统计分析。结果表明,该县城建筑总体规模不大,但高风险等级的建筑比例较高。导致该问题的原因是县城中低耐火等级建筑多、消防基础设施不足、消防队行车距离过长和人员消防安全教育状况差等。     

用于模拟建筑火灾的风险分析模型CUrisk的开发和火灾案例分析

加拿大卡尔顿大学开发了火灾风险计算机模型CUrisk，用以评估四层木结构商品建筑的火灾安全设计。该模型包括系统模型和许多子模型。系统模型用于设定风险分析框架及控制子模型数据流。它还负责计算每个火灾场景的生命危险值。其他子模型包括火灾增长、烟气运动、边界失效火灾蔓延、人员反应和疏散以及建筑造价和经济损失等模型。利用子模型的输出数据，系统模型可计算三个决策参数：对生命的预期风险、对受伤情况的预期风险以及消防成本预期。这些参数是以可能的火灾场景及相关概率为基础的。文章简要介绍了CUrisk模型，并介绍了运用该模型对四层商业建筑所进行的多火灾场景风险分析的结果。     

基于循环神经网络的火灾风险预测及应用

介绍以循环神经网络为基础的火灾风险预测模型。该模型从历史火灾警情、单位及建筑基础信息、消防设施状况、检查与隐患记录等相关数据中提取多维度特征,进行深度学习与模型训练。目前,该模型已在四川省绵阳市试点应用,每季度对绵阳市共4.1万家单位未来90天的火灾风险概率进行预测,并依据预测概率优化“双随机、一公开”单位抽取规则,引导监督人员靶向抽查火灾风险较高的单位。实测结果表明,模型有效提升了日常消防监督检查的精准度。     

重庆大剧院电气设计简介

本文对重庆大剧院的建筑电气设计作了一个简要的介绍,着重介绍了变电所设置、消防智能应急疏散指示逃生系统及大空间火灾报警系统。     

智能化建筑电气工程的设计与应用研究

以山东省烟台市某高层居民小区智能化建筑电气工程设计为例,研究了建筑供配电系统的自动化设计、火灾报警与消防智能联动设计、建筑智能型防雷接地系统设计。结果表明：建筑工程供电系统采用环网供电,配电系统采用两层结构形式的综合自动化结构,上层结构为通信管理层、下层结构为现场保护测控层;建筑电气工程火灾报警与消防智能联动系统通过使用火灾报警系统、烟雾探测器、火灾自动报警装置等设备,采用EF-ACS电气消防远程监控系统对异常信息进行监控并传输数据至消防联动控制器,触发消防设备机关,启动消防电气控制装置,达到灭火消防的目的;设计的建筑智能型防雷接地系统主要由雷电防护系统（LPS）和LEMP防护系统（LPMS）组成;相比于传统的防雷接地方法,运用建筑电气工程智能型防雷接地系统后,雷击电流衰减倍数得到了大幅度的提高,提高幅度约26%。     

基于贝叶斯网络的酒店火灾概率评估

为加强酒店场所对火灾风险的预警和管理工作,对《中国消防年鉴》及广东省东莞市火灾数据进行分析总结并查阅相关文献,建立了基于贝叶斯网络的酒店火灾风险模型,采用权重占比法计算出了东莞市酒店火灾发生概率,使用软件 Genie2.1 对东莞市酒店火灾风险因素建模,并对各火灾风险进行了敏感性分析,识别对火灾风险影响显著的因素,针对显著因素提出酒店的火灾风险改进意见。