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苏州利用大数据精准预测 火灾防控精准度提高8倍

[日期:2017-11-29] 来源:姑苏晚报  作者: [字体: ]

  要在以往,如果有人对你说,某地某时发生火灾的可能性很高,你肯定不相信。可要说这是火眼系统的火灾风险预测,你一定要加倍注意了。

  根据系统实际运行数据统计,在对苏州9.6万幢建筑进行大数据分析后,火眼系统提前预测风险最高的5%建筑,占了实际发生火灾数的42%;而火眼预测风险最低的30%建筑,仅占实际发生火灾数的3%,预测精准度较高。

  火眼,是苏州消防依托大数据及人工智能技术开发的火灾风险预测系统。在苏州市场主体面广量大,防火监督力量极为有限的情况下,火眼系统堪比消防界的“阿尔法狗”,不需增加人力投入,就可对火灾风险精确预测,大大提高火灾防控工作的精准度,实现“数据强消,预知预警”。

大数据

  亿量级的数据云为依托

  火眼系统开展预测的前提是具有完备和可靠的数据资源。在重点整合既有消防数据、做实做细火灾数据的同时,苏州消防主动与公安、安监、交通、工商、住建等部门进行对接。目前,以苏州市消防安全委员会为平台,已有26个部门建立消防大数据联席会议制度,为汇集数据打通路径,建立了与消防安全管理有关的数据库,形成全市统一的“消防数据云”。

  通过对社区警务、火警火灾二合一系统、工商数据库、安监数据库以及交通数据库等平台的数据采集,“消防数据云”整合到的与消防相关的数据资源已达5亿条,形成了企事业单位、建筑、火灾、隐患、危险源五大基础业务库。

  数据的采集涵盖面广,也有精细化要求。以一家单位为例,其基础数据包含单位信息、建筑信息、历史火灾信息、历史检查隐患记录以及其他相关数据五大方面。仅建筑信息一项,又细分为:建筑类型、建筑年龄、层高、建筑面积、耐火等级、入驻单位数量、最大可容纳人数等等。

  数据又有静态和动态之分,火眼系统所依托的大数据平台,其后台数据会随着实际变化实时更新。比如建筑数据可以归入静态数据,但日常设施检查、联网检测、生产流程数据等就属于动态数据。目前苏州危化品和易燃易爆品的存储仓库、储运码头,均已实现数据的实时推送、实时展示。全市近6000辆危化品车辆以及在苏州境内运行的危化品车辆,也均能实时定位,对于其装载危化品的种类、数量以及驾驶员的信息,也能切实掌握。

  精准防控帮助降低火情

  和“阿尔法狗”相似,正是借助海量的数据资源,火眼系统才能进行机器学习,生成火灾风险预测模型,对所有建筑进行动态及量化的火灾风险排序,找出高危单位,预测火灾风险。

  借助火眼系统,苏州消防的日常防火监督模式已发生改变。传统的安全管理按照重点单位的界定标准,将社会单位分类、定性为:一级重点单位、二级重点单位、三级重点单位以及一般单位。但火眼基于更多因素的大数据预测,着眼于火灾风险的动态化管理。通过火眼系统的精准预测,日常消防安全管理有了更为可靠的科学引导,在不增加人力投入的情况下,日常消防安全检查工作的效率得以大幅提高。一组数据显示,针对苏州的9.6万幢建筑(包含7800家消防重点单位和8.8万家规模较大的单位),火眼预测火灾风险最高的5%建筑实际发生了42%的火灾,火眼预测火灾风险最低的30%建筑实际仅发生了3%的火灾。与传统的随机监督抽查模式相比,火眼指导下的防火检查可提升8倍的精准度。

  在精准的火灾风险预测指导之下,火灾发生率显著下降。根据统计,2017年一季度火灾同比减少24起,下降24%,2017年二季度单位火灾同比减少46起,下降39%。应用大数据预测针对性检查,在警力无增长的情况下,隐患发现量大幅上升,火灾起数显著下降。

  多方合力齐抓共管

  火眼系统生成的火灾高风险预警指令,通过与消防业务系统结合,可以同步推送给消防、派出所和相关单位以及各有关部门和县(市)、乡(镇)、街道(社区),除了提高监督管理的针对性,还能督促高危单位增加检查频次,开展隐患自查和整改。

  记者看到,“火眼2.0”的动态仪表盘与消防监督管理系统、派出所警务工作平台以及社会单位微消防服务平台相关联,接入每日防火执法工作数据、单位自查数据等等,包括全市的每日检查单位数、单位自查数、发现隐患数、隐患整改数、重大隐患发现数、重大隐患整改数等。通过动态仪表盘,消防工作人员可对每日及各时间阶段的消防检查工作进行分析,挖掘不同时期、不同区域的火灾隐患分布特点,从而更科学地安排防火监督检查工作,将更多的火灾隐患消灭在萌芽状态。





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