邢麗莉， 劉 穎， 鹿玉紅， 張 兵

(1. 防災科技學院， 河北 三河 065201； 2. 南京大學， 江蘇 南京 210023； 3. 中國地震局地震預測研究所， 北京 100036)

0 引言

人類能夠對火進行合理的利用和有效的控制，是文明進步的一個重要標志。最早時間內檢測到火災的發(fā)生，并將火災控制和消滅在初期階段至關重要。而一旦火災形成，為救援人員提供有用的實時現場信息變得尤為關鍵。只有做到早發(fā)現、早消滅、實時監(jiān)控，救援有序才能夠真正做到減少財產損失和人員傷亡[1-3]。

目前國內外樓宇的火災報警系統(tǒng)主要以單一的煙霧傳感器檢測結合視頻傳感器人為觀察為主，存在檢測靈敏度不高、誤報率高以及報警延遲等問題[4-5]。隨著傳感器技術和物聯網技術的發(fā)展，火災檢測報警系統(tǒng)正在向小型化、智能化、網絡無線化的方向發(fā)展，并且功能越來越豐富，但是加入人工智能技術也在一定程度上增加了災情預判的輸出延時[6-9]。因此，運用豐富的傳感器技術提高檢測技術的多元素性，快速、實時、準確確定火災災情等級，并融入集成到計算機網絡中進行智能分級速報，對消防救援的輔助決策具有重要的意義[10]。

本文基于傳感器、Zigbee、WiFi、移動通信等物聯網技術，運用傳感器實時采集火災現場光照度、溫度、煙霧濃度、氣體組分等多種元素數據，采用數據融合技術，綜合分析光照度、溫度、煙霧濃度和氣體組分等元素的變化情況，設計了多元素火災檢測算法，精確對火災分級預判并實時快速的報警，為消防救援提供輔助決策。

1 系統(tǒng)整體設計

圖 2 系統(tǒng)功能模塊設計Fig.2 Design of system function module

多元素火災分級速報系統(tǒng)分為感知層、網絡層、數據處理層和應用層，主要由Zigbee傳感器節(jié)點、Zigbee協(xié)調器、WiFi攝像頭、物聯網網關、上位機、4G模塊、用戶手機等部分組成[11-13]。感知層主要包含光照度、溫度、煙霧濃度、一氧化碳等無線傳感器節(jié)點，負責采集現場相應環(huán)境數據；網絡層包含Zigbee節(jié)點、Zigbee協(xié)調器、WiFi模塊、4G網絡模塊及網絡融合物聯網網關，負責將采集的環(huán)境數據實時傳輸到上位機和用戶端； 數據處理層主要是上位機，負責運用多元素火災檢測分級算法，對數據進行處理和分析并判斷出火災狀態(tài)級別； 應用層主要是用戶手機，接收實時的火災狀態(tài)和不同等級的危險警告的短信。系統(tǒng)結構如圖 1所示。

多元素火災分級速報系統(tǒng)的軟件部分由手機端、客戶端和數據網站三部分組成[14-15]，如圖 2所示。

手機端主要用來接收分級的警報信息，使用APP查看現場實時視頻。客戶機端的軟件分為前臺控制顯示和后臺數據處理兩部分。后臺數據處理主要是多元素火災檢測算法的實現，包括火災異常檢測、災情級別預判和火源推測3個模塊?；馂漠惓z測主要進行溫度、光照度、煙霧和空氣組分等多元素的閾值超限檢測； 災情級別預判為融合上述4個元素的異常數據綜合分析判斷災情的嚴重情況并設置不同的級別； 火源推測是根據對各4個元素異常數據的綜合分析，預判出初始火源。后臺數據處理是整個系統(tǒng)的核心，為其他功能的實現提供可靠的數據和信息支撐。前臺控制顯示負責自動報警、查看實時視頻與錄像回放、顯示火情狀態(tài)和火源信息、設置火災檢測傳感器節(jié)點參數以及節(jié)點電源控制等6個功能[16-18]。

圖 3 “閾值+方差”異常檢測算法流程Fig.3 Flow of “threshold+variance” anomaly detection algorithm

數據網站端主要用來維護用戶信息、物聯網網關、ZigBee傳感器節(jié)點的信息。每個節(jié)點的報警信息、火災視頻等都將形成系統(tǒng)日志并保存，用于統(tǒng)計報表。

2 多元素火災檢測分級速報算法

2.1 異常檢測算法

為了避免單一元素的單一閾值檢測方法存在誤報的現象，基于采集的現場光照度、溫度、煙霧濃度和一氧化碳4種元素數據的時間連續(xù)性，設計了“閾值+方差”的異常檢測算法。閾值可以限定單一元素數值的異常檢測，方差可以限定單一元素數值在固定時間內的變化幅度，兩個值同時限定異常狀態(tài)，可以降低誤報率、提高異常檢測的準確度。

將4種數據采樣頻率設置為10sps，即每秒采集10個數據。閾值異常檢測算法為對4種元素數據分別設置上限和下限，超出閾值范圍即為該元素異常， 4種元素異常通過邏輯或運算得到閾值異常的輸出[19]。用A、B、C、D分別表示4種元素的異常狀態(tài)， 1為異常， 0為正常，則閾值異常輸出狀態(tài)Yy可表示為

Yy=A∪B∪C∪D

(1)

方差異常檢測算法為1s的10個4種元素數據分別求方差，并設定方差的閾值，超出閾值范圍即為該元素異常， 4種元素異常通過邏輯或運算得到閾值異常的輸出，運算過程與式(1)相同，設輸出狀態(tài)為Yf。

“閾值+方差”異常檢測算法的異常輸出狀態(tài)為閾值異常輸出狀態(tài)與方差異常輸出進行邏輯與運算結果，即

Y=Yf∩Yy

(2)

算法的流程如圖 3所示。先對采集的溫度數據進行判斷是否超出閾值，如果沒有超出則直接輸出檢測結果； 如果超出則對連續(xù)1s的數據求方差或均方差(溫度為方差，其他為均方差)，判斷其值是否超出閾值。如未超出，則直接輸出結果，如超出，則根據式(1)與其他元素判斷結果(其他元素判斷過程與溫度數據處理過程相同)合成輸出最終檢測結果[20]。

2.2 災情級別判斷

得到異常檢測結果后，系統(tǒng)根據異常信息的不同組合預判火情嚴重狀態(tài)并進行分級。根據不同介質的燃燒特點，將災情等級分為6級。當氣體燃燒的時候，一般是起火的初期，進而火苗越來越大造成光照度以及溫度升高，當火苗大到一定程度，并且溫度升高到周圍固體的燃點時，會引起室內固體的燃燒，形成煙霧，當煙霧傳到傳感器時是火情最嚴重的時候，幾種因素混合異常時說明更嚴重一些。因此，設置一氧化碳單一異常為一級，光照度單一異常為二級，溫度單一異常為三級，煙霧單一異常為四級，混合異常分級設置如表 1所示。

表 1 災情級別劃分Tab.1 Classification of disaster levels

圖 4 光照度實驗數據Fig.4 Experimental data of illuminance

2.3 火源判斷

根據不同材料燃燒的特點，系統(tǒng)對初始火源進行初步預判，該預判僅作為后續(xù)人為決策做初步參考。通常情況下，如果煙霧先于另外3個元素輸出異常狀態(tài)，說明固體最先燃燒，則初步預判初始火源為固體；如果一氧化碳先于另外3個元素輸出異常狀態(tài)，說明沒有固體煙霧，氣體最先燃燒，則初步預判初始火源為氣體；如果光照度先于另外3個元素輸出異常狀態(tài)，說明沒有氣體燃燒和固體燃燒的煙霧，則初步預判初始火源為液體； 如果溫度先于另外3個元素輸出異常狀態(tài)，說明既沒有固體煙霧也沒有氣體泄露，則初步預判無法確定初始火源。

3 實驗測試

在實驗室部署該系統(tǒng)，離地1m并呈10cm正方形布設4個傳感器節(jié)點，模擬房屋內的實際架設場景。用打火機、酒精燈和報紙分別模擬氣體、液體和固體3種初始火源，放置在4個傳感器節(jié)點的中間進行實驗測試[21-22]。

(1)酒精燈

在白天光線穩(wěn)定的環(huán)境下，點著酒精燈放置在傳感器節(jié)點中間，光照度傳感器節(jié)點最早報警，然后溫度報警，兩個節(jié)點報警均在1s內完成。一氧化碳傳感器節(jié)點和煙霧傳感器節(jié)點并未報警。截取光照度報警(第3點)前后共8s的數據實驗數據，如圖 4所示，正常光照度在68～71，均方差在0～1，在第3點時刻光照度超閾值并且在短時間內急劇升高，從而觸發(fā)報警并顯示為Ⅴ級災情，初始火源顯示液體，系統(tǒng)報警準確并有效。

(2)打火機

圖 5 溫度實驗數據Fig.5 Experimental data of temperature

圖 6 煙霧濃度實驗數據Fig.6 Experimental data of smoke concentration

(3)報紙

在白天無煙霧的環(huán)境下，將報紙點燃，放置在傳感器節(jié)點中間，煙霧傳感器最早報警，然后是溫度報警，兩個節(jié)點報警均在1s內完成，其他兩個節(jié)點并未報警。截取煙霧報警(第4點)前后共8s的數據實驗數據，如圖 6所示，正常煙霧值和均方差在0～1，在第2點時刻，煙霧濃度超閾值，同是均方差超閾值表明濃度短時間內急劇升高，從而觸發(fā)報警并顯示為Ⅵ級災情，初始火源顯示固體，系統(tǒng)報警準確并有效。

4 結論與討論

基于物聯網技術的多元素火災檢測分級速報系統(tǒng)打破了傳統(tǒng)火災檢測的單一性，綜合考慮光照、溫度、煙霧等多種元素，在不同元素數值閾值異常檢測的同時，增加方差用于限定元素數值變化速度，兩個值同時限定異常狀態(tài)，具有很高的敏感度和準度性。報警準確快速，各種情況下均能在1s時間報警并揭示災情嚴重等級和初始火源預判結果。

目前，該系統(tǒng)的實驗測試只初步檢驗了系統(tǒng)功能，而且實驗場景為人為設定，而火災實際現場情況要比設定場景更加復雜，根據Zigbee的組網技術特點，可將該系統(tǒng)布設到家庭廚房的實際場地中并進行實驗測試。

通過目前的實驗測試可知，該系統(tǒng)實現了基于物聯網技術的多元素火災分級速報系統(tǒng)的設計，可以幫助救援人員更加準確地把握現場情況，災情級別低時可以自行快速滅火，級別高時可以避免盲目地前去滅火，并且能夠根據初始火源預判進行有針對性地救援準備，為消防救援提供至關重要的輔助決策。