[发明专利]一种基于物联网监测的建筑火灾动态风险评估方法及装置在审

专利信息
申请号: 202010085923.7 申请日: 2020-02-10
公开(公告)号: CN111311085A 公开(公告)日: 2020-06-19
发明(设计)人: 疏学明;陈涛;刘小勇;徐坚强;关劲夫;付明;吴津津;查俊 申请(专利权)人: 清华大学合肥公共安全研究院;辰安天泽智联技术有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/26;G06N7/02
代理公司: 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 代理人: 丁瑞瑞
地址: 230000 安徽*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 联网 监测 建筑 火灾 动态 风险 评估 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于物联网监测的建筑火灾动态风险评估方法,其特征在于,所述方法包括:

获取建筑物的火灾事故特征;

根据所述火灾事故特征的状态的变化性质,获取所述火灾事故特征中的动态特征,其中,动态特征为对应监测数据变化周期小于或等于第一预设阈值的特征的集合,其中,所述动态特征包括:防火门关闭情况、消防管理人员巡查频次、人员流动性、给水管网水压、给水管网流量中的一种或组合;

针对待评估建筑物的动态特征中的每一个特征,使用物联网监测系统中的传感器对所述动态特征的当前状态进行持续性监测,获取特征数据对应的监测数据;

根据动态特征的监测数据,利用AHP-模糊综合评价模型分析建筑火灾动态风险评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网监测的建筑火灾动态风险评估方法,其特征在于,所述获取建筑物的火灾事故特征,包括:

搜集已有的火灾事故的观测数据,按照建筑物起火、火势增长、火灾蔓延与烟气传播、疏散至安全区域、蔓延至邻近建筑的火灾发展主线,获取各个火灾发展的阶段中对影响火灾发展的火灾事故特征,其中,所述火灾事故特征包括:人员特征、设施设备的状态特征、消防管理情况特征、建筑使用情况中的一种或组合。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网监测的建筑火灾动态风险评估方法,其特征在于,所述使用物联网监测系统中的传感器对所述动态特征的当前状态进行持续性监测,获取特征数据对应的监测数据,包括:

将所述动态特征对应的取值范围依次划分为若干个层级,将国家标准对应的取值范围作为报警阈值,将比国家标准要求高至少一个层级的取值范围作为预警阈值。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网监测的建筑火灾动态风险评估方法,其特征在于,所述使用物联网监测系统中的传感器对所述动态特征的当前状态进行持续性监测,获取特征数据对应的监测数据,包括:

根据规定巡查路线上预设的巡查点被触发的顺序获取巡查人员的实际巡查路线,根据所述实际巡查路线是否与规定巡查路线相同的结果判定巡查人员是否违规巡查;

根据巡查人员触发巡查点的时刻是否位于对应于该巡查点的时间范围内的结果判定巡查人员是否违规巡查;

根据巡查人员触发巡查点的数量占所有巡查点数量的占比,获取所述巡查人员对应的巡查完成率;

根据违规巡查出现的次数以及巡查完成率获取该次巡查的评分值,将该评分值作为人员巡查动态特征对应的监测数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网监测的建筑火灾动态风险评估方法,其特征在于,所述根据动态特征的监测数据,利用AHP-模糊综合评价模型分析建筑火灾动态风险评估结果,包括:

建立针对动态特征的评价层次结构模型,

根据预先设定的标度表,建立所述层次结构模型对应的三角模糊矩阵;

获取所述模糊矩阵中各元素的相对重要度;

根据所述各元素相对重要度,通过综合重要度计算,进行重要性排序;

根据各个动态特征的监测数据与对应权重之积的和,计算待评估建筑的火灾风险评估结果。

6.根据权利要求1所述的一种基于物联网监测的建筑火灾动态风险评估方法,其特征在于,在所述根据动态特征的监测数据,利用AHP-模糊综合评价模型分析建筑火灾动态风险评估结果之前,所述方法还包括:

将火灾事故特征中对应监测数据变化周期大于第一预设阈值的特征的集合作为静态特征,其中,所述静态特征包括:建筑面积、建筑高度、建筑层数、防火分区、疏散通道数量、建筑耐火等级、消防站距离、防火间距中的一种或组合;

所述根据动态特征的监测数据,利用AHP-模糊综合评价模型分析建筑火灾静态风险评估结果的步骤,包括;

根据建筑火灾动态风险评估结果与建筑火灾静态风险评估结果的加权平均值,获取待评估建筑的目标火灾风险评估结果。

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