CN112785703B - 基于物联网和3d gis技术的时空大数据动态监管预警模型 - Google Patents

基于物联网和3d gis技术的时空大数据动态监管预警模型 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，该模型包括建模模块，建立虚拟化工园区模型和设置在化工园区中任意位置的火源，火源包括火焰区、浓烟区、中烟区和低烟区；接收模块，接收园区的实时风速信息、湿度信息和温度信息；中控模块，中控模块分别与接收模块和建模模块连接，将园区的实时信息作用于火源，评估火源对周围环境的吞噬性，根据模拟结果建立对应的救火方案，根据不同的火势级别选择不同的救火方案，若火势级别高，那么带来的损失可能会比较大，若火势级别低，带来的损失可能会比较小，由于带来的损失不同，采用的救火方案也必然不同，实现资源的优化利用，使得采用最优的方案面对当前的火势级别。

Description

基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型
技术领域
本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型。
背景技术
现如今，化工行业与国民经济发展、社会建设水平之间的关系十分密切，该行业为新时期发展至关重要的行业之一。但是化工原料和化工产品都会致使化工园区生产出现火灾隐患，随即就会发生火灾风险。火灾风险势必会直接影响到整个化工园区、化工企业的安全管理，甚至造成难以估量的人员伤亡、经济损失。
虚拟现实技术是综合计算机图形技术、多媒体技术、传感器技术、人工智能技术、仿真技术等多种学科而发展起来的计算机领域的技术，将现实世界虚拟化，参与者可以直接参与所处的环境，置身于虚拟的世界之中。
火灾的发生与消防是世界各国政府高度重视的一个问题，但是平时的消防模拟训练是一个关键而棘手的问题，不可能完全模拟真实的园区火灾的实时现场，所以虚拟仿真训练显得尤为重要，但是目前，虚拟仿真仅仅存在于博物馆、学校教学等场景，化工园区的火灾消防应用并不多见。
发明内容
为此，本发明提供一种基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，可以预判火灾发展形势，确定救灾方案，及时控制火情，避免造成更大的损失。
为实现上述目的，本发明提供一种基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，包括：
建模模块，建立虚拟化工园区模型和设置在所述化工园区中任意位置的火源，所述火源包括火焰区、浓烟区、中烟区和低烟区；
接收模块，接收园区的实时风速信息、湿度信息和温度信息；
中控模块，所述中控模块分别与所述接收模块和所述建模模块连接，将园区的实时信息作用于所述火源，评估所述火源对周围环境的吞噬性，并根据模拟结果建立对应的救火方案；
所述中控模块内设置有火势矩阵I(I1,I2,I3,I4,I5)和救火方案矩阵P(P1,P2,P3,P4,P5),其中I1表示第一火势级别，I2表示第二火势级别，I3表示第三火势级别，I4表示第四火势级别，I5表示第五火势级别，且I1<I2<I3<I4<I5；P1表示第一救火方案，P2表示第二救火方案，P3表示第三救火方案，P4表示第四救火方案，P5表示第五救火方案；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第一火势级别I1时，则从所述中控模块中选择第一救火方案P1；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第二火势级别I2时，则从所述中控模块中选择第二救火方案P2；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第三火势级别I3时，则从所述中控模块中选择第三救火方案P3；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第四火势级别I4时，则从所述中控模块中选择第四救火方案P4；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第五火势级别I5时，则从所述中控模块中选择第五救火方案P5。
具体而言，在任意i时刻，检测所述浓烟区的烟尘浓度A1i、所述中烟区的烟尘浓度A2i和所述低烟区的烟尘浓度A3i，所述浓烟区、所述中烟区和所述低烟区依次远离所述火焰区，经过T1时间后，检测在i+T1时刻，所述浓烟区的烟尘浓度A11i、所述中烟区的烟尘浓度A22i和所述低烟区的烟尘浓度A33i，根据所述浓烟区、所述中烟区和所述低烟区的烟尘浓度变化速度对所述火势级别进行补偿；
所述中控模块内设置有浓度变化标准速度V0；
分别将|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1与所述浓度变化标准速度V0进行比较；若|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1均<所述浓度变化标准速度V0，则无需对火势级别进行补偿；
若|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1中有任意两个数值≥浓度变化标准速度V0，则将对火势级别进行补偿0.5个级别；
若|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1中的三个数值均≥浓度变化标准速度V0，则将对火势级别进行补偿1个级别；
中控模块根据实时火势级别确定对应的救火方案。
具体而言，在所述中控模块内设置有不同的隔离曲线，分别为第一隔离曲线S1、第二隔离曲线S2、第三隔离曲线S3、第四隔离曲线S4和第五隔离曲线S5，不同的隔离曲线代表不同的人员疏散范围，第一隔离曲线S1对应的人员疏散范围>第二隔离曲线S2对应的人员疏散范围>第三隔离曲线S3对应的人员疏散范围>第四隔离曲线S4对应的人员疏散范围>第五隔离曲线S5对应的人员疏散范围；
当所述中控模块选择所述第一救火方案P1时，选择第一隔离曲线S1对应的人员疏散范围，将在所述第一隔离曲线S1范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第二救火方案P2时，选择第二隔离曲线S2对应的人员疏散范围，将在所述第二隔离曲线S2范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第三救火方案P3时，选择第三隔离曲线S3对应的人员疏散范围，将在所述第三隔离曲线S3范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第四救火方案P4时，选择第四隔离曲线S4对应的人员疏散范围，将在所述第四隔离曲线S4范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第五救火方案P5时，选择第五隔离曲线S5对应的人员疏散范围，将在所述第五隔离曲线S5范围内的人员全部疏散。
具体而言，在遏制火势过程中，检测浓烟区的实时风速V1t、中烟区的实时风速V2t和低烟区的实时风速V3t，在所述中控模块内设置有标准风速矩阵V00(V10，V20，V30)，其中V10表示浓烟区的标准风速，V20表示中烟区的标准风速，V30表示低烟区的标准风速；所述中控模块还设置有隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)，其中K1表示第一补偿系数,K2表示第二补偿系数,K3表示第三补偿系数，且K1>K2>K3；
分别比较浓烟区的实时风速V1t和浓烟区的标准风速V10、中烟区的实时风速V2t和中烟区的标准风速V20以及低烟区的实时风速V3t和低烟区的标准风速V30的大小，并根据比较结果选择隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)中的补偿系数，并根据对应的补偿系数对所述隔离曲线进行补偿。
具体而言，若浓烟区的实时风速V1t>浓烟区的标准风速V10时，则选择所述隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)中的第一补偿系数K1对所述隔离曲线进行补偿，补偿后的第一隔离曲线为S1×(1+K1)、第二隔离曲线为S2×(1+K1)、第三隔离曲线为S3×(1+K1)、第四隔离曲线为S4×(1+K1)和第五隔离曲线为S5×(1+K1)；
若中烟区的实时风速V2t>中烟区的标准风速V20，则选择所述隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)中的第二补偿系数K2对所述隔离曲线进行补偿，补偿后的第一隔离曲线为S1×(1+K2)、第二隔离曲线为S2×(1+K2)、第三隔离曲线为S3×(1+K2)、第四隔离曲线为S4×(1+K2)和第五隔离曲线为S5×(1+K2)；
若低烟区的实时风速V3t>低烟区的标准风速V30，则选择所述隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)中的第三补偿系数K3对所述隔离曲线进行补偿，补偿后的第一隔离曲线为S1×(1+K3)、第二隔离曲线为S2×(1+K3)、第三隔离曲线为S3×(1+K3)、第四隔离曲线为S4×(1+K3)和第五隔离曲线为S5×(1+K3)。
具体而言，所述第一补偿系数K1＝a×(V1t-V10)/V10+3×b×A1i/(A1i+A2i+A3i)
所述第二补偿系数K2＝a×(V2t-V20)/V20+3×b×A2i/(A1i+A2i+A3i),
所述第三补偿系数K3＝a×(V3t-V30)/V30+3×b×A3i/(A1i+A2i+A3i)
其中a表示风速权重系数，b表示烟尘浓度权重系数，且a+b＝1。
具体而言，所述风速权重系数a＝化工园区中化工原料储藏罐覆盖面积/园区面积；
所述烟尘浓度权重系数b＝化工园区中非化工原料储藏罐覆盖面积/园区面积。
具体而言，所述中控模块内还设置有预警系数B＝S3/(S1+S2+S3+S4+S5)+I3/(I1+I2+I3+I4+I5)+V20/(V10+V20+V30)+K2/(K1+K2+K3)。
具体而言，所述中控模块内还设置有标准预警系数B0，若所述预警系数B≥标准预警系数B0，则利用警示模块进行报警，所述警示模块与所述中控模块连接；
若所述预警系数B<标准预警系数B0，则不启动所述警示模块。
具体而言，所述标准预警系数B0＝(浓烟区的标准风速V10+中烟区的标准风速V20+低烟区的标准风速V30)/3×V20。。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，为了进一步将化工园区更为真实化，接收园区的实时风速信息、湿度信息和温度信息，将该信息作用在园区的火源上，以预测园区的火源在园区的实际环境下会产生怎样的变化，所述火源包括火焰区、浓烟区、中烟区和低烟区，随着环境变化，火源的各个区域也会发生变化，因此在实际环境因素的作用下，火源是随着时间在不断变化的，火势也会随着环境的变化增大或是缩小，致使火势级别发生变化，在本发明中，中控模块内设置有火势矩阵I(I1,I2,I3,I4,I5)和救火方案矩阵P(P1,P2,P3,P4,P5)，中控模块根据不同的火势级别选择不同的救火方案，若是火势级别高，那么带来的损失可能会比较大，若是火势级别低，那么带来的损失可能会比较小，由于带来的损失不同，采用的救火方案也必然不同，实现资源的优化利用，使得采用最优的方案面对当前的火势级别。
尤其，本发明通过烟尘浓度变化速度，对火源的变化剧烈程度进行了评估，使得对于火势级别的判定更为精准，因此可以采取更为精确的救火方案，使得对园区救火的过程更为迅速，实现对救火人员，救火方法以及救火设备的优化利用。
尤其，通过设置不同的隔离曲线，实现对不同范围内的人员进行疏散，以对应不同的救火方案，使得救火方法更为智能，便于对火情的精准控制。
尤其，不同的隔离曲线对应不同的救火方案，而本发明实施例根据各个区域的实时风速对隔离曲线对应的范围进行了补偿，在实际应用中，若是风速变大了，则扩散的速度更大，火势蔓延的范围将更大，因此为了遏制火情，则需要对所述隔离曲线进行补偿，以适应火势蔓延的范围，实现对火情的智能控制。
尤其，本发明中通过设置第一补偿系数、第二补偿系数和第三补偿系数对各隔离曲线进行补偿，使得在火情扩大的情况下，对应的隔离曲线对应的范围也扩大，使得更多受影响的人员被疏散，及时遏制住火情的发展，实现对火情及时的控制，有效防止火情的蔓延，提高园区防火的安全系数。
尤其，本发明通过建立第一补偿系数、第二补偿系数和第三补偿系数的计算公式，且各个补偿系数均与风速和烟尘浓度变化速度相关，第一补偿系数较大，其与浓烟区的风速和烟尘浓度变化速度有关，第三补偿系数较小，其与低烟区的风速和烟尘浓度变化速度有关，且风速和烟尘浓度变化速度对补偿系数的影响比重可以是不同的，也可以是相同的，a和b可以均为0.5，表示二者对补偿系数的影响程度是相同的，本发明实施例通过风速和烟尘浓度变化速度来衡量补偿系数的大小，进而改变隔离曲线范围的大小，实现根据风速和烟尘浓度变化速度改变隔离曲线的范围，实现智能化判定隔离曲线的范围，便于根据实际风速和烟尘浓度对火情进行实时控制。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型的架构示意图；
图2是本发明实施例提供的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型中的火源及隔离曲线的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，本发明实施例提供一种基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，其中3D GIS技术为3D地理信息系统技术，GIS表示地理信息系统，是Geographic Information System或Geo-Information system的缩写,本发明实施例中的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型包括：建模模块100，建立虚拟化工园区模型和设置在所述化工园区中任意位置的火源，所述火源包括火焰区、浓烟区、中烟区和低烟区；接收模块200，接收园区的实时风速信息、湿度信息和温度信息；中控模块300，所述中控模块分别与所述接收模块和所述建模模块连接，将园区的实时信息作用于所述火源，评估所述火源对周围环境的吞噬性，并根据模拟结果建立对应的救火方案；还可以包括警示模块400，中控模块300分别与建模模块100、接收模块200和所述警示模块400连接。
具体而言，所述中控模块内设置有火势矩阵I(I1,I2,I3,I4,I5)和救火方案矩阵P(P1,P2,P3,P4,P5),其中I1表示第一火势级别，I2表示第二火势级别，I3表示第三火势级别，I4表示第四火势级别，I5表示第五火势级别，且I1<I2<I3<I4<I5；P1表示第一救火方案，P2表示第二救火方案，P3表示第三救火方案，P4表示第四救火方案，P5表示第五救火方案；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第一火势级别I1时，则从所述中控模块中选择第一救火方案P1；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第二火势级别I2时，则从所述中控模块中选择第二救火方案P2；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第三火势级别I3时，则从所述中控模块中选择第三救火方案P3；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第四火势级别I4时，则从所述中控模块中选择第四救火方案P4；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第五火势级别I5时，则从所述中控模块中选择第五救火方案P5。
具体而言，在预警模型建立过程中，首先建立化工园区模型，模拟园区中的化工原料储存的位置，并在该园区中设置火源，以实现对园区着火的模拟，进而针对不同的情形施行救火方案，在本发明实施例中，为了进一步将化工园区更为真实化，接收园区的实时风速信息、湿度信息和温度信息，将该信息作用在园区的火源上，以预测园区的火源在园区的实际环境下会产生怎样的变化，所述火源包括火焰区、浓烟区、中烟区和低烟区，随着环境变化，火源的各个区域也会发生变化，因此在实际环境因素的作用下，火源是随着时间在不断变化的，火势也会随着环境的变化增大或是缩小，致使火势级别发生变化，在本发明实施例中，中控模块内设置有火势矩阵I(I1,I2,I3,I4,I5)和救火方案矩阵P(P1,P2,P3,P4,P5)，中控模块根据不同的火势级别选择不同的救火方案，若是火势级别高，那么带来的损失可能会比较大，若是火势级别低，那么带来的损失可能会比较小，由于带来的损失不同，采用的救火方案也必然不同，实现资源的优化利用，使得采用最优的方案面对当前的火势级别。
具体而言，在任意i时刻，检测所述浓烟区的烟尘浓度A1i、所述中烟区的烟尘浓度A2i和所述低烟区的烟尘浓度A3i，所述浓烟区、所述中烟区和所述低烟区依次远离所述火焰区，经过T1时间后，检测在i+T1时刻，所述浓烟区的烟尘浓度A11i、所述中烟区的烟尘浓度A22i和所述低烟区的烟尘浓度A33i，根据所述浓烟区、所述中烟区和所述低烟区的烟尘浓度变化速度对所述火势级别进行补偿；
所述中控模块内设置有浓度变化标准速度V0；
分别将|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1与所述浓度变化标准速度V0进行比较；若|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1均<所述浓度变化标准速度V0，则无需对火势级别进行补偿；
若|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1中有任意两个数值≥浓度变化标准速度V0，则将对火势级别进行补偿0.5个级别；
若|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1中的三个数值均≥浓度变化标准速度V0，则将对火势级别进行补偿1个级别；
中控模块根据实时火势级别确定对应的救火方案。
具体而言，本发明实施例提供的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，在任意时刻，对浓烟区、中烟区和低烟区的烟尘浓度进行检测，并且根据在不同时刻检测到的烟尘浓度与两个时刻之间的时间段进行作商，进而得到烟尘的浓度变化速度，对浓烟区的烟尘浓度变化速度、中烟区的烟尘浓度变化速度和低烟区的烟尘浓度变化速度均与浓度变化标准速度V0进行比较，当三个区域的烟尘浓度变化速度均低于浓度变化标准速度V0，则无需对火势级别进行补偿；若三个区域内的烟尘浓度变化速度中有任意两个数值≥浓度变化标准速度V0，则表示火源在发展扩大，燃烧更剧烈，因此则将对火势级别进行补偿0.5个级别；若三个区域的烟尘浓度变化速度均大于浓度变化标准速度V0，则表示火源扩大速度很快，燃烧剧烈程度更高，因此将对火势级别进行补偿1个级别，在实际应用过程中，若是火势级别补偿一个级别，就代表火势蔓延很快，需要对其采用更为严格的救火方案进行处理，而在检测过程中，若是存在至少两个0.5级别的补偿才可以对火势级别进行升级，本发明实施例通过烟尘浓度变化速度，对火源的变化剧烈程度进行了评估，使得对于火势级别的判定更为精准，因此可以采取更为精确的救火方案，使得对园区救火的过程更为迅速，实现对救火人员，救火方法以及救火设备的优化利用。
具体而言，在所述中控模块内设置有不同的隔离曲线，分别为第一隔离曲线S1、第二隔离曲线S2、第三隔离曲线S3、第四隔离曲线S4和第五隔离曲线S5，不同的隔离曲线代表不同的人员疏散范围，第一隔离曲线S1对应的人员疏散范围>第二隔离曲线S2对应的人员疏散范围>第三隔离曲线S3对应的人员疏散范围>第四隔离曲线S4对应的人员疏散范围>第五隔离曲线S5对应的人员疏散范围；
当所述中控模块选择所述第一救火方案P1时，选择第一隔离曲线S1对应的人员疏散范围，将在所述第一隔离曲线S1范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第二救火方案P2时，选择第二隔离曲线S2对应的人员疏散范围，将在所述第二隔离曲线S2范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第三救火方案P3时，选择第三隔离曲线S3对应的人员疏散范围，将在所述第三隔离曲线S3范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第四救火方案P4时，选择第四隔离曲线S4对应的人员疏散范围，将在所述第四隔离曲线S4范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第五救火方案P5时，选择第五隔离曲线S5对应的人员疏散范围，将在所述第五隔离曲线S5范围内的人员全部疏散。
具体而言，本发明实施例中的隔离曲线是一个三维环状空间，以图2为例进行说明，图2为本发明实施例中火源以及隔离曲线的示意图，在图2中，火源包括设置是在最内侧的火焰区，以及设置在火焰区外围的浓烟区、中烟区和低烟区，而隔离曲线的设置是判定在灭火过程中需要将哪个范围内的人员进行疏散，以实现保护人员生命安全的目的。
在本发明的图2中可以看出，其中第一隔离曲线S1范围内的人员是指低烟区的外侧边缘线到第一隔离线S1的区间，在这个范围内的人员需要被全部疏散，本发明实施例在构建模型时，采用人员疏散的方式进行模拟，便于对现场实际情形的模拟，结果更为真实。通过设置不同的隔离曲线，实现对不同范围内的人员进行疏散，以对应不同的救火方案，使得救火方法更为智能，便于对火情的精准控制。
具体而言，在遏制火势过程中，检测浓烟区的实时风速V1t、中烟区的实时风速V2t和低烟区的实时风速V3t，在所述中控模块内设置有标准风速矩阵V00(V10，V20，V30)，其中V10表示浓烟区的标准风速，V20表示中烟区的标准风速，V30表示低烟区的标准风速；所述中控模块还设置有隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)，其中K1表示第一补偿系数,K2表示第二补偿系数,K3表示第三补偿系数，且K1>K2>K3；
分别比较浓烟区的实时风速V1t和浓烟区的标准风速V10、中烟区的实时风速V2t和中烟区的标准风速V20以及低烟区的实时风速V3t和低烟区的标准风速V30的大小，并根据比较结果选择隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)中的补偿系数，并根据对应的补偿系数对所述隔离曲线进行补偿。
具体而言，不同的隔离曲线对应不同的救火方案，而本发明实施例根据各个区域的实时风速对隔离曲线对应的范围进行了补偿，在实际应用中，若是风速变大了，则扩散的速度更大，火势蔓延的范围将更大，因此为了遏制火情，则需要对所述隔离曲线进行补偿，以适应火势蔓延的范围，实现对火情的智能控制。
具体而言，若浓烟区的实时风速V1t>浓烟区的标准风速V10时，则选择所述隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)中的第一补偿系数K1对所述隔离曲线进行补偿，补偿后的第一隔离曲线为S1×(1+K1)、第二隔离曲线为S2×(1+K1)、第三隔离曲线为S3×(1+K1)、第四隔离曲线为S4×(1+K1)和第五隔离曲线为S5×(1+K1)；
若中烟区的实时风速V2t>中烟区的标准风速V20，则选择所述隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)中的第二补偿系数K2对所述隔离曲线进行补偿，补偿后的第一隔离曲线为S1×(1+K2)、第二隔离曲线为S2×(1+K2)、第三隔离曲线为S3×(1+K2)、第四隔离曲线为S4×(1+K2)和第五隔离曲线为S5×(1+K2)；
若低烟区的实时风速V3t>低烟区的标准风速V30，则选择所述隔离曲线补偿矩阵K(K1,K2,K3)中的第三补偿系数K3对所述隔离曲线进行补偿，补偿后的第一隔离曲线为S1×(1+K3)、第二隔离曲线为S2×(1+K3)、第三隔离曲线为S3×(1+K3)、第四隔离曲线为S4×(1+K3)和第五隔离曲线为S5×(1+K3)。
具体而言，本发明实施例中通过设置第一补偿系数、第二补偿系数和第三补偿系数对各隔离曲线进行补偿，使得在火情扩大的情况下，对应的隔离曲线对应的范围也扩大，使得更多受影响的人员被疏散，及时遏制住火情的发展，实现对火情及时的控制，有效防止火情的蔓延，提高园区防火的安全系数。
具体而言，所述第一补偿系数K1＝a×(V1t-V10)/V10+3×b×A1i/(A1i+A2i+A3i)
所述第二补偿系数K2＝a×(V2t-V20)/V20+3×b×A2i/(A1i+A2i+A3i),
所述第三补偿系数K3＝a×(V3t-V30)/V30+3×b×A3i/(A1i+A2i+A3i)
其中a表示风速权重系数，b表示烟尘浓度权重系数，且a+b＝1。
具体而言，本发明实施例通过建立第一补偿系数、第二补偿系数和第三补偿系数的计算公式，且各个补偿系数均与风速和烟尘浓度变化速度相关，第一补偿系数较大，其与浓烟区的风速和烟尘浓度变化速度有关，第三补偿系数较小，其与低烟区的风速和烟尘浓度变化速度有关，且风速和烟尘浓度变化速度对补偿系数的影响比重可以是不同的，也可以是相同的，a和b可以均为0.5，表示二者对补偿系数的影响程度是相同的，本发明实施例通过风速和烟尘浓度变化速度来衡量补偿系数的大小，进而改变隔离曲线范围的大小，实现根据风速和烟尘浓度变化速度改变隔离曲线的范围，实现智能化判定隔离曲线的范围，便于根据实际风速和烟尘浓度对火情进行实时控制。
具体而言，所述风速权重系数a＝化工园区中化工原料储藏罐覆盖面积/园区面积；所述烟尘浓度权重系数b＝化工园区中非化工原料储藏罐覆盖面积/园区面积。
具体而言，本发明实施例中的风速权重系数a和烟尘浓度权重系数b的表示方式可以有多种，可以是指定的数值，而本发明实施例中将两个系数与园区的面积进行了关联，使得在进行模拟不同的园区面积时，这两个系数是变化的，更符合园区的使用场景，而且针对不同的园区面积以及化工原料储藏罐覆盖面积的不同，势必会对火情的控制会有所不同，通过设置风速权重系数a和烟尘浓度权重系数b，使得最后确定的补偿系数更为精准，对火情的控制也更为精确，便于迅速控制住火情，提高灭火效率。
具体而言，所述中控模块内还设置有预警系数B＝S3/(S1+S2+S3+S4+S5)+I3/(I1+I2+I3+I4+I5)+V20/(V10+V20+V30)+K2/(K1+K2+K3)。
具体而言，本发明实施例通过设置预警系数B对火情进行预警，在本发明实施例中，火情的控制度是与隔离曲线、火势级别、风速以及补偿系数相关联的，而本发明实施例通过预警系数B＝S3/(S1+S2+S3+S4+S5)+I3/(I1+I2+I3+I4+I5)+V20/(V10+V20+V30)+K2/(K1+K2+K3)，使得对与火情的控制能力进行了综合评估，若是对与火情的遏制力度较好，则预警系数B较小，达不到预警标准，不进行预警，但是若是在实际模拟过程中，对火情的遏制能力较差，则预警系数B较大，超出预警标准，就要对当前的方案进行修改，以使得经过调整，实现对火情的有力控制，在预警标准范围以内，提高园区防火的有效性。
具体而言，所述中控模块内还设置有标准预警系数B0，若所述预警系数B≥标准预警系数B0，则利用警示模块进行报警，所述警示模块与所述中控模块连接；若所述预警系数B<标准预警系数B0，则不启动所述警示模块，所述标准预警系数B0＝(浓烟区的标准风速V10+中烟区的标准风速V20+低烟区的标准风速V30)/3×V20。
具体而言，本发明实施例中的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，通过中控模块内设置的标准预警系数B0，实时进行比较，实现实时监测预警，有效降低火情控制不当的风险，而本发明实施例中的标准预警系数B0是根据各个区域的标准风速进行确定，标准预警系数B0＝(浓烟区的标准风速V10+中烟区的标准风速V20+低烟区的标准风速V30)/3×V20，使得该标准的确定更符合化工园区中的实际情形，使得对于火情的控制更为精确，有效防止火情的蔓延，提高园区火情的有效控制性。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，其特征在于，包括：
建模模块，建立虚拟化工园区模型和设置在所述化工园区中任意位置的火源，所述火源包括火焰区、浓烟区、中烟区和低烟区；
接收模块，接收园区的实时风速信息、湿度信息和温度信息；
中控模块，所述中控模块分别与所述接收模块和所述建模模块连接，将园区的实时信息作用于所述火源，评估所述火源对周围环境的吞噬性，并根据模拟结果建立对应的救火方案；
所述中控模块内设置有火势矩阵I(I1,I2,I3,I4,I5)和救火方案矩阵P（P1,P2,P3,P4,P5）,其中I1表示第一火势级别， I2表示第二火势级别，I3表示第三火势级别，I4表示第四火势级别，I5表示第五火势级别，且I1<I2<I3<I4<I5；P1表示第一救火方案，P2表示第二救火方案，P3表示第三救火方案，P4表示第四救火方案，P5表示第五救火方案；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第一火势级别I1时，则从所述中控模块中选择第一救火方案P1；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第二火势级别I2时，则从所述中控模块中选择第二救火方案P2；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第三火势级别I3时，则从所述中控模块中选择第三救火方案P3；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第四火势级别I4时，则从所述中控模块中选择第四救火方案P4；
当所述中控模块确定火源对周围环境的吞噬性属于第五火势级别I5时，则从所述中控模块中选择第五救火方案P5；
在任意i时刻，检测所述浓烟区的烟尘浓度A1i、所述中烟区的烟尘浓度A2i和所述低烟区的烟尘浓度A3i，所述浓烟区、所述中烟区和所述低烟区依次远离所述火焰区，经过T1时间后，检测在i+T1时刻，所述浓烟区的烟尘浓度A11i、所述中烟区的烟尘浓度A22i和所述低烟区的烟尘浓度A33i，根据所述浓烟区、所述中烟区和所述低烟区的烟尘浓度变化速度对所述火势级别进行补偿；
所述中控模块内设置有浓度变化标准速度V0；
分别将|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1与所述浓度变化标准速度V0进行比较；若|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1均<所述浓度变化标准速度V0，则无需对火势级别进行补偿；
若|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1中有任意两个数值≥浓度变化标准速度V0，则将对火势级别进行补偿0.5个级别；
若|A11i-A1i|/T1、|A22i-A2i|/T1和|A33i-A3i|/T1中的三个数值均≥浓度变化标准速度V0，则将对火势级别进行补偿1个级别；
中控模块根据实时火势级别确定对应的救火方案；
在所述中控模块内设置有不同的隔离曲线，分别为第一隔离曲线S1、第二隔离曲线S2、第三隔离曲线S3、第四隔离曲线S4和第五隔离曲线S5，不同的隔离曲线代表不同的人员疏散范围，第一隔离曲线S1对应的人员疏散范围>第二隔离曲线S2对应的人员疏散范围>第三隔离曲线S3对应的人员疏散范围>第四隔离曲线S4对应的人员疏散范围>第五隔离曲线S5对应的人员疏散范围；
当所述中控模块选择所述第一救火方案P1时，选择第一隔离曲线S1对应的人员疏散范围，将在所述第一隔离曲线S1范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第二救火方案P2时，选择第二隔离曲线S2对应的人员疏散范围，将在所述第二隔离曲线S2范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第三救火方案P3时，选择第三隔离曲线S3对应的人员疏散范围，将在所述第三隔离曲线S3范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第四救火方案P4时，选择第四隔离曲线S4对应的人员疏散范围，将在所述第四隔离曲线S4范围内的人员全部疏散；
当所述中控模块选择所述第五救火方案P5时，选择第五隔离曲线S5对应的人员疏散范围，将在所述第五隔离曲线S5范围内的人员全部疏散；
在遏制火势过程中，检测浓烟区的实时风速V1t、中烟区的实时风速V2t和低烟区的实时风速V3t，在所述中控模块内设置有标准风速矩阵V00（V10，V20，V30），其中V10表示浓烟区的标准风速，V20表示中烟区的标准风速，V30表示低烟区的标准风速；所述中控模块还设置有隔离曲线补偿矩阵K（K1,K2,K3），其中K1表示第一补偿系数,K2表示第二补偿系数,K3表示第三补偿系数，且K1> K2>K3;
分别比较浓烟区的实时风速V1t和浓烟区的标准风速V10、中烟区的实时风速V2t和中烟区的标准风速V20以及低烟区的实时风速V3t和低烟区的标准风速V30的大小，并根据比较结果选择隔离曲线补偿矩阵K（K1,K2,K3）中的补偿系数，并根据对应的补偿系数对所述隔离曲线进行补偿。
2.根据权利要求1所述的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，其特征在于，若浓烟区的实时风速V1t>浓烟区的标准风速V10时，则选择所述隔离曲线补偿矩阵K（K1,K2,K3）中的第一补偿系数K1对所述隔离曲线进行补偿，补偿后的第一隔离曲线为S1×（1+K1）、第二隔离曲线为S2×（1+K1）、第三隔离曲线为S3×（1+K1）、第四隔离曲线为S4×（1+K1）和第五隔离曲线为S5×（1+K1）；
若中烟区的实时风速V2t>中烟区的标准风速V20，则选择所述隔离曲线补偿矩阵K（K1,K2,K3）中的第二补偿系数K2对所述隔离曲线进行补偿，补偿后的第一隔离曲线为S1×（1+K2）、第二隔离曲线为S2×（1+K2）、第三隔离曲线为S3×（1+K2）、第四隔离曲线为S4×（1+K2）和第五隔离曲线为S5×（1+K2）；
若低烟区的实时风速V3t>低烟区的标准风速V30，则选择所述隔离曲线补偿矩阵K（K1,K2,K3）中的第三补偿系数K3对所述隔离曲线进行补偿，补偿后的第一隔离曲线为S1×（1+K3）、第二隔离曲线为S2×（1+K3）、第三隔离曲线为S3×（1+K3）、第四隔离曲线为S4×（1+K3）和第五隔离曲线为S5×（1+K3）。
3.根据权利要求2所述的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，其特征在于，所述第一补偿系数K1= a×（V1t-V10）/ V10+3×b×A1i/（A1i+ A2i+ A3i）,
所述第二补偿系数K2= a×（V2t-V20）/ V20+3×b×A2i/（A1i+ A2i+ A3i）,
所述第三补偿系数K3= a×（V3t-V30）/ V30+3×b×A3i/（A1i+ A2i+ A3i）,
其中a表示风速权重系数，b表示烟尘浓度权重系数，且a+b=1。
4.根据权利要求3所述的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，其特征在于，所述风速权重系数a=化工园区中化工原料储藏罐覆盖面积/园区面积；
所述烟尘浓度权重系数b=化工园区中非化工原料储藏罐覆盖面积/园区面积。
5.根据权利要求4所述的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，其特征在于，所述中控模块内还设置有预警系数B=S3/（S1+S2+S3+S4+S5）+I3/（I1+I2+I3+I4+I5）+V20/（V10+V20+V30）+ K2/(K1+K2+K3)。
6.根据权利要求5所述的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，其特征在于，所述中控模块内还设置有标准预警系数B0，若所述预警系数B≥标准预警系数B0，则利用警示模块进行报警，所述警示模块与所述中控模块连接；
若所述预警系数B<标准预警系数B0，则不启动所述警示模块。
7.根据权利要求6所述的基于物联网和3D GIS技术的时空大数据动态监管预警模型，其特征在于，所述标准预警系数B0=（浓烟区的标准风速V10+中烟区的标准风速V20+低烟区的标准风速V30）/3×V20。
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