建筑消防与防疫系统的应用研究
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摘要：目前，大型综合性建筑与商业设施得到广泛使用，在出现灾害和险情时如何应对，并实现有效预警处置，是其正常运转的关键。大数据时代，将物联网技术、融合监控系统、自动处置系统等技术相结合，将为城市防疫消防提供实时辅助决策，有效提升城市抵御各类灾害的能力。
关键词：大数据;多传感器;监测系统;数据采集与分析
中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）04-0000-00
年初的一场重大疫情，举国上下为之高度重视。在这场始料不及的灾害中，对公共场所的管控、大型建筑的有效封闭起到了至关重要的作用。大数据时代，如何提高城市建筑的紧急应变能力，提高对抗疫病、火灾等险情的处置能力是验证城市管理水平的重要指标。近年来，物联网技术、融合传感器、智能机器人、可穿戴防护装备等新技术，为城市的发展提供了实时辅助决策，提升了城市抵御各类灾害的能力。
1 基于大数据的建筑防控系统的设计
传统建筑防护系统一般以安全、消防系统为主，缺少在出现重大疫情时的监控能力，国内大多数建筑的防护系统未与城市大数据系统相连接，而先进的建筑防护系统，一般都与城市警务消防系统相融合，这样在出现险情时可以得到更专业的研判和处置。因此建筑防护系统在传统的消防、安全系统之外，还应配置吸气式探测系统、空气浓度检测系统、消毒喷淋系统等，实现防疫功能的覆盖[1]。
要实现更广泛的防护能力，需在两个方面进行融合与提升，一是对数据的有效分析和智能处理;二是交叉学科领域的技术融合。利用建筑环境检测系统来监控室内空气的相关参数，如温度、湿度、PM2.5、甲醛、苯和CO2浓度等含量，然后通过建筑环境模糊评价指标对建筑内的现状进行评估，并依据评估结果予以有效处置。
2 硬件设计
针对此次疫情，对建筑内空气颗粒和气流的监测至关重要，同时这也是消防监控的重点。智能型环境监测模块融合多种精密传感器，实现全天候对建筑内温湿度、气流、空气质量等数据的检测，当数值出现异常波动时，会立即示警并通过无线通信（WIFI或4G）上传数据，并根据数据中心的反馈启动应急系统。监测系统选用STC生产的STC89C52 单片机为控制器，进行数据的处理与分析，此单片机性能佳耗电量少，数据采集终端采用具有太阳能光伏发电装置的蓄电池[2]。
2.1环境监测模块
环境监测模块主要实现对建筑内环境以及空气污染物浓度的检测。建筑物中常见空气污染物有甲醛、苯系蒸汽、烟雾、硫化物、烷类以及一氧化碳等气体，此外还存在悬浮病菌和非正常光照污染。根据污染物的种类及危害，这些污染物可分成易燃易爆污染物和有毒有害污染物。本监测模块主要对这两类污染物的浓度以及建筑物内的温湿度进行检测[3]。
多传感器融合，是使用信息技术将来自多个传感器或多源的数据，经过自动分析和综合，完成所需要的决策预估而进行的数据处理过程。环境监测模块拟采用Dialog SmartBond的多传感器套件，该组件将各种传感器数据进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，完成对监测环境的一致性解释，利用多个传感器相互协同操作的优势，综合处理多数据源。
Dialog SmartBond的多传感器套件，模块集成了无线通信和ARM Cortex-M0处理器、陀螺仪、加速度计、环境传感器等硬件。通过不同传感器组，实现建筑物内部环境监控。系统可以收集悬浮污染物、光照度、温湿度、气体浓度、运动、声音和磁场等各项环境数据，多样的传感功能完全适合系统的监控需求，较目前其它设计方案具有更好的性价比，对今后的持续开发也有助益。
2.2无线通信模块
无线通讯模块采用4G模式的GRM530，它使用4G作为通讯手段，内置网页发布，一个模块即可实现PLC的远程监控梯形图，手机电脑浏览等，可以保证通讯的稳定性和远程调试的流畅。该模块实现4G、短信、语音三重通讯相结合的方式，解决了传统GPRS模块不稳定的问题。实现了PLC远程下载，无需固定IP和绑定域名。同时以非透明传输的方式，实现多包采集、智能数据压缩等先进算法，提高了系统响应速度[4]。
2.3控制反馈模块
控制反馈模块是软件进行数据分析处理后，通过数据中心发布至建筑反应机制的模块。
3 软件设计
建筑环境检测系统主要包括程序语言设计和仿真电路图的搭建。采用keil软件编写，实现单片机程序的编写、调试;使用 Proteus进行仿真。软件系统主要完成数据采集、數据分析评估、数据处理等功能[5]。
进入主程序后，系统首先对各个传感器以及电路模块进行初始化，随后软件系统通过各传感器对环境中的温度、湿度以及空气污染物的浓度进行检测，并将获得的参数发送到上位机，同时通过 TFT屏幕显示气体污染物的浓度。每进行一次数据采集，系统就会对采集的数据进行风险评估，来判断当前环境是否存在温湿度过高、有毒气体浓度过高以及是否有火灾风险等，并依据判断结果来完成相应的操作。
3.1 数据采集与大数据分析
数据采集系统对融合传感器的产生的数据进行采集、储存、上传。为进一步得到准确的建筑环境信息，采样后在内部数据的传输中采用直接内存存取器（Direct Memory Access，DMA）的方式来提高数据的读取速度。在数据采集的过程中，由于热噪声以及电磁噪声的干扰，采集的数据有时会产生波动，在系统中同时使用数字滤波器来降低噪声等因素对采样结果的影响。
数据的采集与挖掘由过去单一的传感器采集扩充到更广范围，大规模的融合传感器终端采集的数据是海量的，普通关系型数据库是无法完成如此大量的数据，只有基于Hadoop、Spark、Hbase分布式系统基础架构才可以完成数据的并行计算。其数据集合支持数据中的聚合分析、因子分析、关联性分析、指标分析和回归分析等要求，实现对建筑环境现状的分析报告[6]。 3.2風险评估与系统反馈
软件系统根据相关评估标准，来对建筑环境的风险进行评估，并设定相应的反馈报警级别。根据当前建筑环境状态判定级别，来确定建筑物是否存在风险。在符合规定的安全阈值内标定为“无风险”级别;接近安全阈值附近时为“低风险”级别，可以由监控人员进行甄别;高于安全阈值时确定为“高风险”，由系统直接开启反馈应急系统，同时开启报警对建筑内人员进行警示和疏散。
大型建筑属于人员密集区，一旦出现消防和疫情会造成较大损失。利用大数据和融合传感器技术，大大提高了建筑安全防护等级。系统后期可以根据检测目标的不同，增加相应的传感器模块来实现更加精准的监测，具有比较强的可扩展性，实现建筑安全的全信息化管控[7]。
参考文献
[1]付东杰.基于 STC89C52 单片机的空气检测系统[J].技术与市场，2019，26（9）：57-61.
[2]王旭东.基于WiFi的校园建筑消防系统设计[J].消防科学与技术，2017，35（11）：1560-1562.
[3]张月.基于SignalR- IoT技术的校园智慧消防平台系统设计研究[J].电脑知识与技术，2019（28）：117-119.
[4]王旭东.通讯技术在校园能源管理系统中的设计及应用[J].中国化工教育，2013（11）：94.
[5]周浩.基于Wifi 无线传感器网络的水质监测系统设计[J].传感器与微系统，2015（5）：99-105.
[6]覃煜焱.基于STM32的实验室空气监测与净化系统设计[J].电子设计工程，2019（12）：94-98.
[7]王圣杰.数据中心消防系统的研究与应用[J].安徽建筑，2019（10）：60-61.
收稿日期：2020-01-22
作者简介：王旭东（1971—），男，天津人，本科，工程师，研究方向：建筑用电及相关工程系统。
The Research and Application of Structural fire Protection and Epidemic Prevention system
WANG Xu-dong
（Tianjin University of Technology and Education，Tianjin 300222）
Abstract： The large comprehensive construction and commercial facilities have been widely used for now， but the warning and disposition when facing disasters or epidemic situations are not successfully settled. Dealing with emergencies effectively is the most crucial element to keep these places functioning normally. Combining the Iot technology， the fusion monitoring systems， the automatic disposal system in the era of big data， provides real-time auxiliary service for the urban epidemic prevention and fire control， further improves the ability for the city to against all kinds of disasters.
Keywords： Big data， sensor fusion， monitoring system， data collection and analysis
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