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大数据下 消防方式正在改变

发布日期 2019-08-18

      大数据正在改变几乎每一个行业,当然在灭火中不例外。以下是消防部门和其他机构使用大数据来帮助预防、准备和扑灭火灾的一些方式。

      使用数据分析评估火灾风险

      我们利用大数据扑灭火灾的主要方法之一是通过数据分析预测火灾最有可能发生的地方。消防部门可以利用这些信息来决定先检查哪些建筑。例如,在亚特兰大,消防部门与Social Science for Social Good的分析师合作,从检查清单中找出有火灾隐患的商业建筑。然后,他们使用算法来确定建筑物的哪些属性是火灾风险的最大因素。新奥尔良也使用数据来决定向哪些家庭分发免费烟雾探测器。数据科学家开发了一种工具,可以预测哪些街区火灾风险最高,而且最有可能缺少烟雾探测器。

      纽约市已经成为使用大数据来帮助预防火灾的最典型例子。该市消防部门维护着一个数据库,其中包括与建筑物火灾风险相关的60个因素。一种名为FireCast的算法根据火灾风险对建筑物进行排序,这有助于确定先检查哪些建筑。该工具有助于确保最危险的建筑物得到检查,并减轻消防部门的工作量。这种系统可能考虑的一些因素是建筑物的年龄、使用方式以及火灾和可燃性测试的结果。例如,纽约市消防局发现,旧建筑和正在进行质押程序的建筑风险更高。

      预测森林大火的蔓延路径

      大数据同样可以用来帮助抗击森林大火,洛杉矶消防局使用一种叫做WIFIRE的工具来预测森林大火的下一步走向。这个基于网络的平台使用信号处理、数据同化、建模和可视化技术,将卫星图像、摄像机的镜头和传感器的数据融合在一起,以创建火灾及其周围环境的图像,然后它可以使用当前和历史数据来预测接下来会发生什么。在2017年加州托马斯火灾期间,该系统每15分钟更新一次信息。消防队使用该系统来监控火灾,并为接下来可能发生的事情做好准备。公众也可以使用这个应用程序来了解最新情况,并决定他们是否需要撤离。

      设备维护

      大数据也可以帮助消防部门更有效地利用他们的资源,并确保他们在接到报警时做好充分准备。安装在消防车上的传感器可以跟踪用水量、剩余柴油量以及还能行驶多少公里。阿姆斯特丹市消防局就是在使用这种智能消防车。物联网(IoT)通过传感器实现预测性维护,这些传感器监控设备性能并获取需要维修的迹象。工厂经理经常将这项技术用于工业机械,消防部门也可以使用物联网来保持其设备处于良好状态,以便他们为发生事故做好准备。

      缩短响应时间

      消防部门面临的持续挑战之一是如何缩短响应时间。减少到达火灾现场所需的时间,即使减少量时间,也可以产生显著的差异。大数据可以帮助消防部门确定影响消防车到达时间的因素,以便他们可以改善响应时间。通过收集围绕响应时间的数据并将其与时间本身进行比较,科学家们可以发现模式。交通、人口密度、街道环境和一天中的不同时间都可能是影响因素,例如,数据分析可以提供证据表明,有许多坑洼不平的街道会导致响应时间变慢。这一证据可能会说服当地领导人优先考虑修复道路,尤其是在火灾多发地区。此外,数据分析有助于确定到达现场的最快路线。大数据已经驱动了像导航地图这样的应用,可以实时显示最快到达现场的路线,消防部门也许能够根据他们的需求开发出类似的技术。

      “Firebrary”

      在消防部门之间共享数据可以使信息更加有用,并在全球范围内提供好处。为此,各部门需要一种通用语言来描述他们收集的数据。这就是Firebrary背后的想法,Firebrary是荷兰消防员创建的一个消防术语和定义的词汇表。建立这种通用语言使各部门能够更大规模地分析数据,并与其他小组分享见解。这将有助于为进一步的分析和创新奠定基础。

      大数据几乎正在改变每个行业,包括消防部门。消防部门可以使用数据分析来评估风险、跟踪森林大火的蔓延、监控设备状况、改进响应时间等。最终,大数据可以帮助预防火灾并加快灭火速度。

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