CN117521978A - 一种智能化高层建筑消防监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及消防监控技术领域，且公开了一种智能化高层建筑消防监控系统，用于解决不能及时检测出消防压力与火灾风险过大的情况，无法有效减少因消防压力过大造成的消防设施不稳定的问题，包括生活最大用水量调试模块、消防压力预警模块、火灾风险预警模块，通过仿真调试得到消防系统中能够维持消防最小静水压时所允许同时使用的最大生活用水量，通过计算出居民楼实时的消防压力指数，根据实时的消防压力指数进行消防压力预警，通过楼道内实时温度值、楼道中电表箱数量以及消防系数计算分析火灾风险指数，并根据火灾风险指数进行火灾风险预警，有效减少因消防压力过大造成的消防设施不稳定的风险。

Description

一种智能化高层建筑消防监控系统

技术领域

本发明涉及消防监控领域，更具体的涉及一种智能化高层建筑消防监控系统。

背景技术

高层建筑的消防一直是个难题，高层建筑火灾具有火势蔓延快、疏散困难、扑救难度大等特点，高层建筑消防的意义在于保障人民群众的生命财产安全。在居民高层建筑中，消防系统通过火灾探测器，对烟雾与二氧化碳浓度进行监测，当检测出烟雾与二氧化碳浓度超标后，对消防部门以及居民发出警报消息。

现有的高层建筑消防是在各楼层中的设置的火灾探测器，当监测到发生火灾时，通过火灾报警器进行预警，以达到提醒居民进行疏散的目的，但这种预警方法不能及时检测出消防压力与火灾风险过大的情况，无法有效减少因消防压力过大造成的消防设施不稳定的问题，无法有效避免人员伤亡。

针对上述问题，本发明提出一种解决方案。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种智能化高层建筑消防监控系统，通过仿真调试得到消防系统中能够维持消防最小静水压时所允许同时使用的最大生活用水量，通过获计算出居民楼实时的消防压力指数，根据实时的消防压力指数进行消防压力预警，通过楼道内实时温度值、楼道中电表箱数量以及消防系数计算分析火灾风险指数，并根据火灾风险指数进行火灾风险预警，以解决上述背景技术中存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种智能化高层建筑消防监控系统，包括生活最大用水量调试模块、消防压力预警模块以及火灾风险预警模块，模块之间通过信号连接，各模块之间数据化处理步骤如下：

通过生活最大用水量调试模块获取能够维持消防最小静水压时所允许同时使用的最大生活用水量；

通过消防压力预警模块获取用水余量与楼层高度数据，并通过聚类分析计算得到分布影响系数，通过获取的用水余量、楼层高度数据以及分布影响系数计算分析得到居民楼实时的消防压力指数，根据实时的消防压力指数进行消防压力预警；

通过火灾风险预警模块获取楼道内实时温度值、楼道中电表箱数量以及消防系数，通过楼道内实时温度值、楼道中电表箱数量以及消防系数计算分析火灾风险指数，并根据火灾风险指数进行火灾风险预警。

优选的，所述用水余量通过获取生活最大用水量与居民实际用水量，并计算生活最大用水量与居民实际用水量差值得到。

优选的，所述分布影响系数获取步骤为：

统计检测时间内居民楼内每户住户的用水量，并计算出检测时间内每层楼用水量；

使用轮廓系数法确定楼层的聚类数，并依据用水量对每层楼通过K均值聚类法进行聚类，得到初始聚类簇，计算初始聚类簇中新的簇中心，并重复上述聚类过程，并更新聚类中心，直至聚类中心不再发生变化，得到最终聚类簇；

将最终聚类簇中心点与整体平均用水量进行比值计算，记为用水系数；

设定一个用水系数预设值，统计用水系数大于预设值的聚类簇中的楼层；

通过均值计算法计算所统计楼层的用水中心位置，作为分布影响系数。

优选的，所述依据用水量对每层楼通过K均值聚类法进行聚类步骤为：

采集检测时间内居民楼每层楼用水量，并将居民楼每层楼用水量作为数据点；

通过轮廓系数法确定的楼层聚类数，选择数据点中数据作为聚类中心；

通过欧氏距离计算每个数据点到聚类中心的距离，并将每个数据点分配到距离最近的聚类中心，得到初始聚类簇。

优选的，所述整体平均用水量是通过采集整栋居民楼总用水量与居民楼层数，并计算出检测时间段内平均每层楼用水量，记为整体平均用水量。

优选的，所述根据火灾风险指数进行火灾风险预警步骤为：

设定一个初始火灾风险指数阈值，将当前消防压力指数与消防压力指数阈值进行对比，若消防压力指数小于消防压力指数阈值，则直接通过实时火灾风险指数与初始火灾风险指数阈值进行火灾风险预警；

若消防压力指数大于消防压力指数阈值，则首先根据消防系数对火灾风险指数阈值进行调整，得到最终火灾风险指数阈值，然后根据实时火灾风险指数与最终火灾风险指数阈值进行火灾风险预警。

优选的，所述最终火灾风险指数阈值计算步骤为：

消防压力指数大于消防压力指数阈值时，通过实时消防压力指数与消防压力指数阈值进行比值计算得到消防系数；

通过将初始火灾风险指数阈值与消防系数进行相乘计算，得到最终火灾风险指数阈值。

本发明的技术效果和优点：

通过仿真调试得到消防系统中能够维持消防最小静水压时所允许同时使用的最大生活用水量，通过计算出居民楼实时的消防压力指数，根据实时的消防压力指数进行消防压力预警，通过楼道内实时温度值、楼道中电表箱数量以及消防系数计算分析火灾风险指数，并根据火灾风险指数进行火灾风险预警，有效减少因消防压力过大造成的消防设施不稳定的风险。

附图说明

图1为本发明分布影响系数获取步骤图。

具体实施方式

下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，另外，在以下的实施方式中记载的各结构的形态只不过是例示，本发明所涉及的一种智能化高层建筑消防监控系统并不限定于在以下的实施方式中记载的各结构，在本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式都属于本发明保护的范围。

本发明提供了一种智能化高层建筑消防监控系统，包括生活最大用水量调试模块、消防压力预警模块、火灾风险预警模块，模块之间通过信号连接。

生活最大用水量调试模块，用于通过仿真调试得到内部消防系统中能够维持消防最小静水压时所允许同时使用的最大生活用水量。

生活用水过多可能会对消防水压造成一定程度的降低。这是因为水系统在给定时间内能够提供的总水量是有限的，而如果大量水被用于生活用途，可用于消防系统的水量就相应减少，从而影响消防水压。同时，在某些时间段，例如白天的高峰时段，许多人同时用水，可能导致水系统的峰值需求。如果这时发生火灾，需要大量水来灭火，可能会与生活用水的高峰需求相冲突，降低消防水压。

进行试验时，试验人员通过模拟生活用水高峰时的用水，在同一时间段，不断对生活用水量进行加大，同时让实验人员记录顶层消防用水的水压信息，通过同一时间段生活用水的量不断加大，顶层消防水压不断降低，当顶层消防水压降低至能够维持消防的最低工作水压时，记录当下同一时间段内生活用水数据。

多次重复进行实验，通过多次试验结果得到生活最大用水量，记试验次数为i，i从1、2、……n，记第一次实验结果为MW₁，则第n次实验结果为MW_n，将试验平均值记为生活最大用水量，其计算公式为，其中MW表示为试验平均值，记试验平均值为生活最大用水量，则MW为生活最大用水量。

本实施例中，需要具体说明的是，在顶层进行试验并进行判断，是为了确保试验结果的有效性，需要选择一个有代表性的测试点，在高层建筑中顶层是需要最高水压的区域，为确保测试点能够覆盖整个系统，并且测试结果具有代表性，故测试地点选在高层建筑中的顶层。

本实施例中，需要具体说明的是，所述消防的最低工作水压，是将水源压力减去管道摩擦损失，得到消防的最低工作水压其计算公式为，其中/>表示为消防的最低工作水压，/>表示为水源压力，/>表示为管道摩擦损失值。

所述水源压力是指从水源提供给消防系统的水的初始压力，其计算公式为，其中/>表示为水源压力，/>表示为水的密度，g表示重力加速度，h表示为水管的高度。

所述管道摩擦损失值是指水在管道内流动时由于管道表面的摩擦而导致的能量损失。这是一种常见的水力损失，它随着水流速的增加而增加，与管道的长度、直径、管道内壁的光滑度以及水的流动性质有关，其计算公式为，其中/>表示为管道摩擦损失值，f表示为摩擦系数，L表示为管道长度，D表示为管道直径，/>表示为水的密度，v表示为水的流速。

本实施例中，需要具体说明的是，所述水的密度通常使用的标准值为1000 kg/m³，所述摩擦系数通常使用Darcy-Weisbach方程中的Colebrook公式来估算。Colebrook公式是一种用于计算管道内摩擦系数的经验公式，其表达式如下：，其中f表示为摩擦系数，/>表示管道内壁表面的绝对粗糙度，通常以米为单位，所述管道内壁表面的绝对粗糙度通常由管道的生产厂家提供，D表示为管道的直径，Re表示为雷诺数。通过建筑消防设施记录得到管道的长度与管道直径数。

本实施例中，需要具体说明的是，所述水的流速通过在顶层消防水管内安装检测仪器，例如水流检测仪，对水速进行检测。所述雷诺数雷诺数是描述流体流动状态的一个无量纲参数，通常用Re表示，其表达式为，其中/>表示为水的密度，v表示为水的流速，D表示为管道直径，/>表示为水的动力粘度。所述动力粘度通常随温度变化，可以通过水的动力粘度的实验数据表格得到。

消防压力预警模块，用于检测居民楼实时的消防压力指数，通过消防压力指数进行预警；

通过用水余量、分布影响系数以及楼层高度计算得到消防压力系数，其计算公式为，其中FP表示为消防压力系数，WA表示为用水余量，用水余量越多，则表示距离最大用水量越远，则消防压力系数越小，DI表示为分布影响系数，分布影响系数越大，表示对水压影响越大，则消防压力系数越大，FH表示为楼层高度，因为高楼层通常需要克服更大的垂直高度差，这会导致水压下降，所以楼层高度越大，消防压力系数也会越大，所述楼层高度从物业建筑记录中获取，其中a1、a2、a3表示为用水余量WA、分布影响系数DI以及楼层高度FH的权重系数。

设定一个消防压力指数阈值FP₀为预设阈值，将实时消防压力指数与预设阈值进行对比，若实时消防压力指数小于预设阈值，表示当前消防压力较小，则不进行消防压力预警，若实时消防压力指数大于预设阈值，表示当前消防压力过大，则发出消防压力预警。

本实施例中，需要具体说明的是，所述用水余量通过生活最大用水量与居民实际用水量计算得到，其计算公式为，其中MW表示为生活最大用水量，W表示为实际用水量；

所述居民实际用水量通过实时监测整栋高层居民楼每户水表的总用水量得到；

将楼内住户数记为x，x从1、2、……m，通过居民楼内每户安装的水表读数，得到同一时间段居民楼综合用水量，记时间段为T，第1户水表初始读数为WM₁，T时间段后水表读数为WM₂，则时间段T内第1户用水量为，其中W₁表示时间段T内第1户用水量，则第m户用水量为W_n，将居民楼内每户T时间段内用水量通过求和计算得到T时间段内总用水量，其计算公式为/>，其中W表示为T时间段内总用水量，记T时间段内总用水量为实际用水量。

所述时间段T可根据情况变化而变化，由专业人员设定，可以为1S、10S以及15S。

本实施例中，需要具体说明的是，所述分布影响系数通过计算用水量高楼层的用水中心得到，如图1所示，其步骤为：

统计检测时间内居民楼内每户住户的用水量，并计算出检测时间内每层楼用水量，所述检测时间可以为一天或两天；

根据每层楼用水量对楼层进行分类，来了解每层楼的用水行为模式，使用轮廓系数法确定楼层的聚类数，并对每层楼用水量数据通过K均值聚类法进行聚类，得到最终聚类簇。所述轮廓系数法度为现有技术手段，具体步骤本实施例不做过多赘述。例如检测到居民楼每层用水量数据为

，假设聚类数为3，随机选择初始聚类中心，例如选择的初始聚类中心为/>，计算每个数据点到聚类中心的距离，将每个数据点分配到距离最近的聚类中心，得到初始聚类簇，例如通过欧氏距离计算每个数据点到聚类中心的距离，其计算公式为/>，其中DT表示为数据点到聚类中心的距离，LW表示为数据点，JW表示为聚类中心，例如计算数据点/>到初始聚类中心的距离，其计算公式为/>，其中DT₁、DT₂、DT₃表示为数据点/>到初始聚类中心/>的距离；

通过计算簇中所有数据点的平均值得到初始聚类簇的新聚类中心，例如初始聚类簇1为，计算初始聚类簇1的新聚类簇，其计算为/>，重复上述聚类过程，并更新聚类中心，直至聚类中心不再发生变化，得到最终聚类簇；

簇中心代表每个簇的用水特征的平均值，每个簇中心是该簇中所有用水量数据点的平均值，反映了该簇的典型用水量水平，采集检测时间内整栋居民楼总用水量，通过整栋居民楼总用水量计算得到平均每层楼用水量，记为整体平均用水量，将每个最终聚类簇中心点与整体平均用水量进行比值计算，得到每个最终聚类簇的平均用水量与整体平均用水量的比值，记为用水系数；

设定一个用水系数预设值，统计用水系数大于预设值的聚类簇中的楼层，所述预设值大于一，若用水系数等于1时，表示该聚类簇的平均用水量与整体平均用水量相等，若用水系数小于1时，表示该聚类簇的平均用水量小于整体平均用水量，若用水系数大于1时，表示该聚类簇的平均用水量大于整体平均用水量，所述用水系数大于预设值的聚类簇中的楼层，表示居民楼内用水量较大的楼层；

通过统计得到的用水量较大的楼层，计算其用水楼层中心，例如用水量较大的楼层数为，计算用水楼层中心为/>，记水楼层中心为分布影响系数。

火灾风险预警模块，用于计算出实时火灾风险指数，通过实时火灾风险指数发出火灾风险警报；

所述火灾风险指数通过消防压力指数分析得到，若当前消防压力过大，则可能出现因消防不及时导致的火灾风险增大，其计算公式为，其中FR表示为实时火灾风险指数，TP表示为楼道内实时温度值，因为楼道内的高温可能使易燃物质达到点燃温度，从而引发火灾，所以楼道内温度值越高，则火灾风险指数越高，本实施例中可以通过在楼道内设置温度传感器采集楼道内的温度，NM表示为楼道中电表箱数量，所述电表箱数量通过物业记录得到，若电表箱数量较多，那么电器设备的数量和复杂性可能也随之增加，从而提高了电器设备发生故障和引发火灾的概率，则楼道中电表箱数量火灾风险指数越高，FT表示为消防系数，所述消防系数为实时消防压力指数与预设阈值的比值，其计算公式为/>，其中FP表示为实时消防压力指数，FP₀表示为预设阈值，b1、b2以及b3表示为楼道内实时温度值TP、楼道中电表箱数量NM以及消防系数FT的权重系数。

设定一个初始火灾风险指数阈值FR₀为预设阈值，所述火灾风险指数阈值随消防压力指数变化而变化，消防压力指数越大，表示当前处理火灾的能力越低，消防压力指数越小，表示当前处理火灾的能力越高，为了确保居民楼消防安全性，当消防压力指数大于消防压力指数阈值时，则降低火灾风险指数阈值，当消防压力指数大于消防压力指数阈值时，最终火灾风险指数阈值通过消防系数计算得到，其计计算公式为，其中/>表示为最终火灾风险指数阈值，/>表示为初始火灾风险指数阈值，/>表示为消防系数。

将实时火灾风险指数与最终火灾风险指数阈值进行对比，若实时火灾风险指数小于最终火灾风险指数阈值，判定当前火灾风险较小，则不发出火灾风险预警，若实时火灾风险指数大于最终火灾风险指数阈值，判定当前火灾风险较大，则发出火灾风险预警。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种智能化高层建筑消防监控系统，其特征在于，包括生活最大用水量调试模块、消防压力预警模块以及火灾风险预警模块，模块之间通过信号连接，各模块之间数据化处理步骤如下：

通过生活最大用水量调试模块获取能够维持消防最小静水压时所允许同时使用的最大生活用水量；

通过消防压力预警模块获取用水余量与楼层高度数据，并通过聚类分析计算得到分布影响系数，通过获取的用水余量、楼层高度数据以及分布影响系数计算分析得到居民楼实时的消防压力指数，根据实时的消防压力指数进行消防压力预警；

通过火灾风险预警模块获取楼道内实时温度值、楼道中电表箱数量以及消防系数，通过楼道内实时温度值、楼道中电表箱数量以及消防系数计算分析火灾风险指数，并根据火灾风险指数进行火灾风险预警。

2.根据权利要求1所述的一种智能化高层建筑消防监控系统，其特征在于：所述步骤为：所述用水余量通过获取生活最大用水量与居民实际用水量，并计算生活最大用水量与居民实际用水量差值得到。

3.根据权利要求1所述的一种智能化高层建筑消防监控系统，其特征在于：所述分布影响系数获取步骤为：

统计检测时间内居民楼内每户住户的用水量，并计算出检测时间内每层楼用水量；

使用轮廓系数法确定楼层的聚类数，并依据用水量对每层楼通过K均值聚类法进行聚类，得到初始聚类簇，计算初始聚类簇中新的簇中心，并重复上述聚类过程，并更新聚类中心，直至聚类中心不再发生变化，得到最终聚类簇；

将最终聚类簇中心点与整体平均用水量进行比值计算，记为用水系数；

设定一个用水系数预设值，统计用水系数大于预设值的聚类簇中的楼层；

通过均值计算法计算所统计楼层的用水中心位置，作为分布影响系数。

4.根据权利要求3所述的一种智能化高层建筑消防监控系统，其特征在于：所述依据用水量对每层楼通过K均值聚类法进行聚类步骤为：

采集检测时间内居民楼每层楼用水量，并将居民楼每层楼用水量作为数据点；

通过轮廓系数法确定的楼层聚类数，选择数据点中数据作为聚类中心；

通过欧氏距离计算每个数据点到聚类中心的距离，并将每个数据点分配到距离最近的聚类中心，得到初始聚类簇。

5.根据权利要求3所述的一种智能化高层建筑消防监控系统，其特征在于：所述整体平均用水量是通过采集整栋居民楼总用水量与居民楼层数，并计算出检测时间段内平局每层楼用水量，记为整体平均用水量。

6.根据权利要求1所述的一种智能化高层建筑消防监控系统，其特征在于：所述根据火灾风险指数进行火灾风险预警步骤为：

设定一个初始火灾风险指数阈值，将当前消防压力指数与消防压力指数阈值进行对比，若消防压力指数小于消防压力指数阈值，则直接通过实时火灾风险指数与初始火灾风险指数阈值进行火灾风险预警；

若消防压力指数大于消防压力指数阈值，则首先根据消防系数对火灾风险指数阈值进行调整，得到最终火灾风险指数阈值，然后根据实时火灾风险指数与最终火灾风险指数阈值进行火灾风险预警。

7.根据权利要求6所述的一种智能化高层建筑消防监控系统，其特征在于：所述最终火灾风险指数阈值计算步骤为：

消防压力指数大于消防压力指数阈值时，通过实时消防压力指数与消防压力指数阈值进行比值计算得到消防系数；

通过将初始火灾风险指数阈值与消防系数进行相乘计算，得到最终火灾风险指数阈值。