建筑消防與防疫系統(tǒng)的應(yīng)用研究

摘要：目前，大型綜合性建筑與商業(yè)設(shè)施得到廣泛使用，在出現(xiàn)災(zāi)害和險(xiǎn)情時(shí)如何應(yīng)對(duì)，并實(shí)現(xiàn)有效預(yù)警處置，是其正常運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)時(shí)代，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、融合監(jiān)控系統(tǒng)、自動(dòng)處置系統(tǒng)等技術(shù)相結(jié)合，將為城市防疫消防提供實(shí)時(shí)輔助決策，有效提升城市抵御各類(lèi)災(zāi)害的能力。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);多傳感器;監(jiān)測(cè)系統(tǒng);數(shù)據(jù)采集與分析

中圖分類(lèi)號(hào)：TP274? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ?文章編號(hào)：1007-9416（2020）04-0000-00

年初的一場(chǎng)重大疫情，舉國(guó)上下為之高度重視。在這場(chǎng)始料不及的災(zāi)害中，對(duì)公共場(chǎng)所的管控、大型建筑的有效封閉起到了至關(guān)重要的作用。大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何提高城市建筑的緊急應(yīng)變能力，提高對(duì)抗疫病、火災(zāi)等險(xiǎn)情的處置能力是驗(yàn)證城市管理水平的重要指標(biāo)。近年來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、融合傳感器、智能機(jī)器人、可穿戴防護(hù)裝備等新技術(shù)，為城市的發(fā)展提供了實(shí)時(shí)輔助決策，提升了城市抵御各類(lèi)災(zāi)害的能力。

1 基于大數(shù)據(jù)的建筑防控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)建筑防護(hù)系統(tǒng)一般以安全、消防系統(tǒng)為主，缺少在出現(xiàn)重大疫情時(shí)的監(jiān)控能力，國(guó)內(nèi)大多數(shù)建筑的防護(hù)系統(tǒng)未與城市大數(shù)據(jù)系統(tǒng)相連接，而先進(jìn)的建筑防護(hù)系統(tǒng)，一般都與城市警務(wù)消防系統(tǒng)相融合，這樣在出現(xiàn)險(xiǎn)情時(shí)可以得到更專(zhuān)業(yè)的研判和處置。因此建筑防護(hù)系統(tǒng)在傳統(tǒng)的消防、安全系統(tǒng)之外，還應(yīng)配置吸氣式探測(cè)系統(tǒng)、空氣濃度檢測(cè)系統(tǒng)、消毒噴淋系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)防疫功能的覆蓋[1]。

要實(shí)現(xiàn)更廣泛的防護(hù)能力，需在兩個(gè)方面進(jìn)行融合與提升，一是對(duì)數(shù)據(jù)的有效分析和智能處理;二是交叉學(xué)科領(lǐng)域的技術(shù)融合。利用建筑環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)控室內(nèi)空氣的相關(guān)參數(shù)，如溫度、濕度、PM2.5、甲醛、苯和CO2濃度等含量，然后通過(guò)建筑環(huán)境模糊評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)建筑內(nèi)的現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)估，并依據(jù)評(píng)估結(jié)果予以有效處置。

2 硬件設(shè)計(jì)

針對(duì)此次疫情，對(duì)建筑內(nèi)空氣顆粒和氣流的監(jiān)測(cè)至關(guān)重要，同時(shí)這也是消防監(jiān)控的重點(diǎn)。智能型環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊融合多種精密傳感器，實(shí)現(xiàn)全天候?qū)ㄖ?nèi)溫濕度、氣流、空氣質(zhì)量等數(shù)據(jù)的檢測(cè)，當(dāng)數(shù)值出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，會(huì)立即示警并通過(guò)無(wú)線通信（WIFI或4G）上傳數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)中心的反饋啟動(dòng)應(yīng)急系統(tǒng)。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)選用STC生產(chǎn)的STC89C52 單片機(jī)為控制器，進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理與分析，此單片機(jī)性能佳耗電量少，數(shù)據(jù)采集終端采用具有太陽(yáng)能光伏發(fā)電裝置的蓄電池[2]。

2.1環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊

環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊主要實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑內(nèi)環(huán)境以及空氣污染物濃度的檢測(cè)。建筑物中常見(jiàn)空氣污染物有甲醛、苯系蒸汽、煙霧、硫化物、烷類(lèi)以及一氧化碳等氣體，此外還存在懸浮病菌和非正常光照污染。根據(jù)污染物的種類(lèi)及危害，這些污染物可分成易燃易爆污染物和有毒有害污染物。本監(jiān)測(cè)模塊主要對(duì)這兩類(lèi)污染物的濃度以及建筑物內(nèi)的溫濕度進(jìn)行檢測(cè)[3]。

多傳感器融合，是使用信息技術(shù)將來(lái)自多個(gè)傳感器或多源的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)自動(dòng)分析和綜合，完成所需要的決策預(yù)估而進(jìn)行的數(shù)據(jù)處理過(guò)程。環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊擬采用Dialog SmartBond的多傳感器套件，該組件將各種傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次、多空間的信息互補(bǔ)和優(yōu)化組合處理，完成對(duì)監(jiān)測(cè)環(huán)境的一致性解釋?zhuān)枚鄠€(gè)傳感器相互協(xié)同操作的優(yōu)勢(shì)，綜合處理多數(shù)據(jù)源。

Dialog SmartBond的多傳感器套件，模塊集成了無(wú)線通信和ARM Cortex-M0處理器、陀螺儀、加速度計(jì)、環(huán)境傳感器等硬件。通過(guò)不同傳感器組，實(shí)現(xiàn)建筑物內(nèi)部環(huán)境監(jiān)控。系統(tǒng)可以收集懸浮污染物、光照度、溫濕度、氣體濃度、運(yùn)動(dòng)、聲音和磁場(chǎng)等各項(xiàng)環(huán)境數(shù)據(jù)，多樣的傳感功能完全適合系統(tǒng)的監(jiān)控需求，較目前其它設(shè)計(jì)方案具有更好的性?xún)r(jià)比，對(duì)今后的持續(xù)開(kāi)發(fā)也有助益。

2.2無(wú)線通信模塊

無(wú)線通訊模塊采用4G模式的GRM530，它使用4G作為通訊手段，內(nèi)置網(wǎng)頁(yè)發(fā)布，一個(gè)模塊即可實(shí)現(xiàn)PLC的遠(yuǎn)程監(jiān)控梯形圖，手機(jī)電腦瀏覽等，可以保證通訊的穩(wěn)定性和遠(yuǎn)程調(diào)試的流暢。該模塊實(shí)現(xiàn)4G、短信、語(yǔ)音三重通訊相結(jié)合的方式，解決了傳統(tǒng)GPRS模塊不穩(wěn)定的問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)了PLC遠(yuǎn)程下載，無(wú)需固定IP和綁定域名。同時(shí)以非透明傳輸?shù)姆绞剑瑢?shí)現(xiàn)多包采集、智能數(shù)據(jù)壓縮等先進(jìn)算法，提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度[4]。

2.3控制反饋模塊

控制反饋模塊是軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理后，通過(guò)數(shù)據(jù)中心發(fā)布至建筑反應(yīng)機(jī)制的模塊。

3 軟件設(shè)計(jì)

建筑環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)主要包括程序語(yǔ)言設(shè)計(jì)和仿真電路圖的搭建。采用keil軟件編寫(xiě)，實(shí)現(xiàn)單片機(jī)程序的編寫(xiě)、調(diào)試;使用 Proteus進(jìn)行仿真。軟件系統(tǒng)主要完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析評(píng)估、數(shù)據(jù)處理等功能[5]。

進(jìn)入主程序后，系統(tǒng)首先對(duì)各個(gè)傳感器以及電路模塊進(jìn)行初始化，隨后軟件系統(tǒng)通過(guò)各傳感器對(duì)環(huán)境中的溫度、濕度以及空氣污染物的濃度進(jìn)行檢測(cè)，并將獲得的參數(shù)發(fā)送到上位機(jī)，同時(shí)通過(guò) TFT屏幕顯示氣體污染物的濃度。每進(jìn)行一次數(shù)據(jù)采集，系統(tǒng)就會(huì)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，來(lái)判斷當(dāng)前環(huán)境是否存在溫濕度過(guò)高、有毒氣體濃度過(guò)高以及是否有火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等，并依據(jù)判斷結(jié)果來(lái)完成相應(yīng)的操作。

3.1 數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)融合傳感器的產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)存、上傳。為進(jìn)一步得到準(zhǔn)確的建筑環(huán)境信息，采樣后在內(nèi)部數(shù)據(jù)的傳輸中采用直接內(nèi)存存取器（Direct Memory Access，DMA）的方式來(lái)提高數(shù)據(jù)的讀取速度。在數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中，由于熱噪聲以及電磁噪聲的干擾，采集的數(shù)據(jù)有時(shí)會(huì)產(chǎn)生波動(dòng)，在系統(tǒng)中同時(shí)使用數(shù)字濾波器來(lái)降低噪聲等因素對(duì)采樣結(jié)果的影響。

數(shù)據(jù)的采集與挖掘由過(guò)去單一的傳感器采集擴(kuò)充到更廣范圍，大規(guī)模的融合傳感器終端采集的數(shù)據(jù)是海量的，普通關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是無(wú)法完成如此大量的數(shù)據(jù)，只有基于Hadoop、Spark、Hbase分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)才可以完成數(shù)據(jù)的并行計(jì)算。其數(shù)據(jù)集合支持?jǐn)?shù)據(jù)中的聚合分析、因子分析、關(guān)聯(lián)性分析、指標(biāo)分析和回歸分析等要求，實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑環(huán)境現(xiàn)狀的分析報(bào)告[6]。

3.2風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與系統(tǒng)反饋

軟件系統(tǒng)根據(jù)相關(guān)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)對(duì)建筑環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，并設(shè)定相應(yīng)的反饋報(bào)警級(jí)別。根據(jù)當(dāng)前建筑環(huán)境狀態(tài)判定級(jí)別，來(lái)確定建筑物是否存在風(fēng)險(xiǎn)。在符合規(guī)定的安全閾值內(nèi)標(biāo)定為“無(wú)風(fēng)險(xiǎn)”級(jí)別;接近安全閾值附近時(shí)為“低風(fēng)險(xiǎn)”級(jí)別，可以由監(jiān)控人員進(jìn)行甄別;高于安全閾值時(shí)確定為“高風(fēng)險(xiǎn)”，由系統(tǒng)直接開(kāi)啟反饋應(yīng)急系統(tǒng)，同時(shí)開(kāi)啟報(bào)警對(duì)建筑內(nèi)人員進(jìn)行警示和疏散。

大型建筑屬于人員密集區(qū)，一旦出現(xiàn)消防和疫情會(huì)造成較大損失。利用大數(shù)據(jù)和融合傳感器技術(shù)，大大提高了建筑安全防護(hù)等級(jí)。系統(tǒng)后期可以根據(jù)檢測(cè)目標(biāo)的不同，增加相應(yīng)的傳感器模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)，具有比較強(qiáng)的可擴(kuò)展性，實(shí)現(xiàn)建筑安全的全信息化管控[7]。

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收稿日期：2020-01-22

作者簡(jiǎn)介：王旭東（1971—），男，天津人，本科，工程師，研究方向：建筑用電及相關(guān)工程系統(tǒng)。

The Research and Application of Structural fire Protection and Epidemic Prevention system

WANG Xu-dong

（Tianjin University of Technology and Education，Tianjin? 300222）

Abstract：? The large comprehensive construction and commercial facilities have been widely used for now， but the warning and disposition when facing disasters or epidemic situations are not successfully settled. Dealing with emergencies effectively is the most crucial element to keep these places functioning normally. Combining the Iot technology， the fusion monitoring systems， the automatic disposal system in the era of big data， provides real-time auxiliary service for the urban epidemic prevention and fire control， further improves the ability for the city to against all kinds of disasters.

Keywords：? Big data， sensor fusion， monitoring system， data collection and analysis