当前位置:
首页 > 社会科学 > 文化 > 2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集pdf/doc/txt格式电子书下载

2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集pdf/doc/txt格式电子书下载

本站仅展示书籍部分内容

如有任何咨询

请加微信10090337咨询

2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集pdf/doc/txt格式电子书下载

书名:2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集pdf/doc/txt格式电子书下载

推荐语:

作者:中国消防协会灭火救援技术专业委员会,灭火救援技术公安部重点实验室

出版社:化学工业出版社

出版时间:2019-08-01

书籍编号:30610023

ISBN:9787122356307

正文语种:中文

字数:627161

版次:

所属分类:社会科学-文化

全书内容:

2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集pdf/doc/txt格式电子书下载








《2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集》编辑委员会、评审专家委员会及编辑人员


1.编辑委员会


主 任:马金旗


副主任:杨 隽


委 员:(以姓氏笔画为序)


    马金旗 卢林刚 吴立志 陈 勇 杨 隽


    姜自清 康青春


2.评审专家委员会


主 任:杨 隽


副主任:吴立志 康青春


评 委:(以姓氏笔画为序)


    卢立红 付立兵 陆 军 吴立志 陈 勇


    杨 隽 姜自清 康青春 夏登友 董绍棠


3.编辑人员


    卢立红 李 玉 史可贞 付丽秋 李焕群


    钱小东 任少云



前言


为加强消防领域学术交流、提高灭火救援技术科研水平、促进灭火救援科技发展,活跃灭火救援技术学术氛围,中国消防协会灭火救援技术专业委员会和灭火救援技术公安部重点实验室联合举办了“2019消防科学与技术国际学术研讨会”。会前向全国消防部队、科研院所和开办消防工程及相关专业的高校发送了会议论文集征稿通知。


经前期征稿、专家评审,《2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集》共收集论文110余篇,这些论文涵盖了大数据与智慧消防、建筑火灾扑救与事故救援、危险化学品与交通运输工具事故应急救援、消防基础理论与实验研究、应急救援队伍建设与训练及其他六个领域。本书汇编的论文有的是灭火与应急救援技术教学与科研单位潜心研究取得的高水平研究成果,有的是灭火与应急救援技术工作者对实际灭火与应急救援问题及解决方法的真知灼见。论文理论联系实际、内容翔实、观点鲜明,具有很高的学术水平和参考价值。


会议的举办和论文集的出版得到了消防各界同仁的大力支持,在此深表感谢。


中国消防协会灭火救援技术专业委员会


灭火救援技术公安部重点实验室


2019年8月

一、大数据与智慧消防


大数据时代下基于人工智能的灾害应急决策方法研究


郑 策1 荀雪莲2


(1.中国人民警察大学,河北 廊坊 065000;2.北华航天工业学院,河北 廊坊 065000)


摘要:灾害现场应急决策是指挥员和指挥机关对所属部队的灭火救援行动实施的一种主观指导活动,针对灾害现场应急决策过程中的主观性影响,基于大数据技术的数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等功能,本文提出了一种基于人工智能的灾害应急决策方法。结合大数据技术,通过对灾害现场多种显类特征值的隐类分析和计算机的不断学习,得到一种较为客观的多层隐类模型,进而实现灾害现场应急决策的人工智能化,为灾害现场应急决策方法提供创新路径。


关键词:消防;大数据;人工智能;应急决策





作者简介:郑策,男,中国人民警察大学硕士研究生,研究方向灭火救援指挥理论。


1 引言


指挥员和指挥机关在进行灾害事故现场应急决策活动过程中,主要是凭借自身经验和所掌握的灭火救援知识技能,对灾害现场不同时间节点可能发生的不同情景进行主观上的判断,进而形成指挥决策方案。就目前灾害现场应急指挥决策现状来看,主要有以下特点:


第一,由于各类灾害事故类型的不断发展,目前还没有一个较为清楚的规律供指挥员判断灾害事故现场不同时间节点的情景发展方向;


第二,应急决策方案的优劣很大程度取决于指挥员本身的职业技能素质,不同指挥员对同一灾害事故的应急决策存在不同的结果,具有较大主观性;


第三,由于目前灾害现场侦查技术的局限性,导致灾害现场的各类信息无法及时地被搜集,这也是原因。


因此,由于对灾害现场各类情景掌握不足,或无法进行完全正确的应急决策的重要者指挥员本身的应急决策能力不够,导致的灾害事故扩大的情况时有发生。


国内学者就灾害事故现场如何进行正确、高效、精准的应急决策做了大量的研究,目前较为合理的是针对灾害现场不同情景进行应急决策,即“情景-应对”型灾害现场应急决策。巩前胜[1]通过运用扎根理论,确定了突发事件情景信息的构成要素,根据突发事件情景信息获取时间紧、数量大、粒度小、动态性强等特点,提出了基于事信映射原理的信息需求自动生成方法及其匹配算法,实现了突发事件与信息需求的快速匹配。张恭效[2]构建了基于一般风场的危险化学品泄漏事故情景库,利用Coyote实验验证了情景库在危险化学品泄漏事故中反演溯源的效果,据此建立了基于“情景-应对”模式的危险化学品泄漏应急决策系统,并应用于氯气泄漏事故的应急救援中。于峰[3]引入生物分类学方法与案例相似度概念,着重于案例库族谱设计,分别结合情景演化考虑事件链与情景相似度,阐述了案例族谱横向与纵向两个维度及其关系,并规划了深圳市突发事件应急案例库的族谱结构。夏登友[4]构建了基于动态贝叶斯网络的非常规突发灾害事故情景推演模型,并以灾害事故情景推演结果为处置目标,研究了基于知识元和案例推理技术的非常规突发灾害事故应急决策方案生成方法。


上述学者的研究,存在一个共同的难点,那就是基于灾害事故各个时间节点建立的模型,都是利用标准统计方法对各项数据进行分析得到模型,模型的结构和参数是通过咨询专家而获得的,因此需要用类似概率论的方法进行概率评估,主观概率占重要地位,同样具有较大主观性,因此,为尽可能实现灾害现场应急决策的客观性,需要通过更为客观的方法得到模型。本文提出了一种基于人工智能的灾害应急决策方法,可以有效排除建模过程中的主观性。


2 隐结构模型与人工智能概述


2.1 隐类模型和多层隐类模型


隐类模型简称LC模型,是由一个隐变量和多个显变量组成的贝叶斯网,如图1所示,隐变量X1代表未被观测到的隐因子,显变量Y1Y2,…,Yn代表隐类因子的外在表现,隐类模型与朴素贝叶斯模型具有相同的结构,不同的是,后者中的类变量是显变量,而前者中的类变量是隐变量。例如,在研究学生学习能力这个问题中,学生的“物理成绩”“化学成绩”和“数学成绩”被定义为是可以被观测的显变量,而不易观测的变量则可以称作隐变量,通常定义为学生的“理科学习能力”,进而可以构建隐类结构模型进行模型学习,研究学生的“理科学习能力”[5]

2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集pdf/doc/txt格式电子书下载

图1 隐类模型图示

多层隐类模型简称HLC模型,是一种特殊的隐变量模型,如图2所示,X1X2X3是隐变量,其中根节点至少有两个子节点。

2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集pdf/doc/txt格式电子书下载

图2 多层隐类模型图示

2.2 人工智能中的爬山法


人工智能就是通过人类设定相应的程序并操作,使计算机可以模拟人类思维过程与智能行为的技术,是计算机科学发展到一定阶段衍生出来的产物。它是在计算机科学、控制论、信息学、神经心理学、哲学和语言学等多种学科基础上发展而来的一门综合性边缘学科[6]。爬山法是人工智能中的最基本的局部搜索技术,在每一步,当前的节点都会被它的最佳相邻节点所代替,爬山法假设当前解和周围的解是有变化规律的,当前解得下方有一个代价较小的解,则可认为沿着这个方向走,解会越来越小。步骤为:首先选择一个解作为种子解,每次寻找与这个解相近的解,如果相近的解中有代价更小的解,则把这个解作为种子解。而如果周围的解都比该解的代价大,则表示已经到达了局部极小值点,搜索停止。


2.3 利用爬山法进行搜索的多层隐类模型的学习算法


多层隐类模型的学习算法分为势学习算法和模型学习算法,预模型学习问题的搜索空间是以数据涉及的变量为显变量的正则预HLC模型的集合,表1给出了学习HLC模型双重爬山算法。

表1 学习HLC模型双重爬山算法

2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集pdf/doc/txt格式电子书下载

表中给出了一个在这个空间中利用爬山进行搜索而获得一个正则HLC模型的算法,搜索从预LC模型开始,在搜索的每一步,对预模型进行修改,获得一系列候选正则预模型,对每个候选正则预模型,来优化其中隐变量的势来估计其参数,得到一个候选模型,然后,计算每一个候选模型的评分并选择分数最高的作为下一步搜索的出发点,搜索如此循环进行,最终得到评分最高的模型。


3 灾害现场多层隐类模型的构建


3.1 油罐火灾现场数据收集


以油罐火灾现场为例,油罐火灾现场作为灾害应急决策的典型事故,具有突发性、复杂性、不可预测性等特点,同时,指挥员或者指挥机关在进行灾害现场应急决策时,也需要大量的特征值数据以供分析,在这方面基于“情景-应对”的灾害应急决策方法,借鉴夏登友等对油罐火灾的特征值定义,共涉及以下变量,如表2所示。


表2中的数据都是可以通过侦查监测得到的,是显变量,指挥员或者指挥机关在进行灾害现场进行应急决策时,通过以上数据,判断油罐火灾中处置对象的危险性,进而下定各种作战决心。


3.2 基于隐类结构模型的数据分析原理


表2中给出的各个数据,可以看作是显变量,然而,决定油罐危险性的是与显变量相关的隐变量,例如,风速、降水、消防设施、水源情况、人口密度和道路畅通情况则可以归纳为周围环境的一个总体评价,该评价的值决定了与油罐火灾扑救的相关性,这个相关性定义为一个隐变量。

表2 油罐火灾涉及变量

2019年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集pdf/doc/txt格式电子书下载

事实上,指挥员或指挥机关在进行灭火救援中,运用了大量的应急决策理论,例如,当看到油罐发出特定声响,罐体抖动时,可以判断油罐可能会发生沸溢喷溅;当看到油罐内部油品液位长时间不发生下降时,可以判断油料具有一个或者多个进料口,要进行关阀断料。然而,虽然有大量的理论数据支撑,还是难以精准地对油罐火现场各个情景可能发生的概率进行判断,通常是采用专家经验对各个时间点的情景进行判断,构建贝叶斯动态网络。指挥员通过对众多案例的观察研究发现了一些规律,那就是灭火救援技战术理论,为解释这些规律而引入的一个用自然语言描述的隐结构,基于“情景-应对”的理论用人脑和专家打分构造的隐结构来指导应急决策,因此缺乏客观性、定量性。


笔者介绍一种为灾害现场情景推演建立客观、定量标准的研究方法,即隐结构法。隐结构法的基本思想是用电脑来代替专家打分进行数据分析构造隐结构,具体步骤是:首先,通过各种方法搜集具有一定特征的数据,然后用计算机对搜集的数据进行数据分析,找出规律,构造多层隐类结构模型,通过计算机的不断学习得到最优模型,最后用构造的模型指导灾害现场应急决策。


4 基于大数据技术的模型学习和完善


通过人工智能爬山法得到多层隐类模型的过程中,存在一个问题,那就是数据样本容量太少,这个问题的解决需要用到大数据技术,大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的具有高增长率和多样化数据集合,大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘和数据可视化[7]。可以通过以下方法扩大样本容量。


①通过大数据技术进行灾害现场的数据收集和以往战例的数据汇总。根据应急管理部消防救援局统计,仅2018年,全国综合性消防救援队伍共接警出动115.7万起,出动1270万人次,大量的非结构化数据,为灾害现场应急决策模型的建立提供了数据支持。例如,可以利用大数据技术进行大范围内的特征值数据搜索,形成大数据库,采用数据库OLAP查询和数据挖掘等技术手段,用于不同灾害事故类型的智能检索,得到有效的样本数据。


②目前在进行某个特定问题的定量或定性研究时,一般是基于经验数据建立主观模型,利用FDS等火灾模拟软件进行数值模拟,构造火灾虚拟环境,然后通过构造经验公式,无量纲分析消除影响,得到相关参数,进而得到一些特定场景下特定问题的经验公式,这样的方法同样具有一定的主观性,可以通过大数据技术,将真实的火灾数据与数值模拟数据相结合,然后通过数据分析得到一个初步的多层隐类模型,这样通过机器学习的方法得到的模型将更加准确和高效。


5 结论


通过分析目前灾害现场应急决策现状,结合大数据技术的功能特征与人工智能的发展状况,得出以下几点结论:


①基于人工智能的爬山算法,可以构造基于多层隐类结构灾害事故模型,进而解决灾害现场应急决策中的主观性影响问题,为灾害应急决策方法提供创新路径。


②受灾害数据样本空间和数据收集技术的局限性,目前构造的模型还无法完全符合灾害现场的各项特征要素关系,还需要通过人工智能的机器不断学习,不断修正。


③基于大数据技术的数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等功能,可以获得大量的结构化与非结构化数据,丰富灾害应急决策多层隐类模型的样本容量,为提高模型可行度提供数据支持。


参考文献

[1] 巩前胜.基于动态贝叶斯网络的突发事件情景推演模型研究.西安石油大学学报(自然科学版),2018,33(02):119-126.


[2] 张恭孝,杨荣华,崔萌,孟宪锋.基于“情景-应对”模式的危险化学品泄漏应急决策系统的构建.化工环保,2018,38(05):609-614.


[3] 于峰,李向阳,孙钦莹.突发事件情景应对案例库族谱设计.系统工程理论与实践,2015,35(10):2596-2605.


[4] 夏登友.基于“情景—应对”的非常规突发灾害事故应急决策技术研究.北京理工大学,2015.


[5] 袁世宏.肾虚证候的隐结构模型研究.北京中医药大学,2006.


[6] 陈映村,程鹏飞.人工智能的发展现状及应用.信息与电脑(理论版),2019(02):136-137.


[7] 宋雪丰,唐国宇,孙戌杰.大数据技术进展与发展趋势.电子技术与软件工程,2018(21):145-146.


火灾案例智能检索系统


周 琦1 成 乾1 李瑜婕1 刘飞宏2


(1.中国人民警察大学,河北 廊坊065000;2.新疆消防总队哈密支队,新疆 哈密839000)


摘要:随着互联网的快速发展和计算机使用的普及,人们生活中获取和保存信息的方式与方法已经发生了天翻地覆般的转变。在线智能检测系统正在渐渐地融入当代消防的工作,并对人们的工作和生活产生了深远的影响。本文首先对基于Asp.net开发的火灾案例智能检索系统进行了需求分析,其数据库使用了SQL server技术。主要完成了通过权重分析最贴近火灾案例、案例能够进行成功匹配、传统关键字查询等各项功能的设计,实现了综合管理的需求。火灾案例智能检索系统可使指挥员及时了解到过往火灾案例的处置办法与经验教训,更加有利于灭火战斗的展开。


关键词:消防;火灾案例;Asp.net;SQL server;权重





作者简介:周琦,男,汉族,辽宁沈阳人,在读研究生,主要研究领域消防。


1 引言


我国城市人口众多,伴随着城市火灾灾情越来越复杂、涉及元素越来越多、危害程度越来越大,快速制定准确、合理、细致的救援预案,以指导救援行动,达到减少人员伤亡和财产损失的目的是如今的迫切需求[1]


随着我国消防信息化的发展,火灾案例智能检索系统是计算机技术发展的现代化、信息化办公的应用解决方案,其不仅能够提高指挥员灭火救援决策的准确度,还能够提高接处警人员的办公效率,可有效减少人力和财力的浪费,这也使得原有的火

....

本站仅展示书籍部分内容

如有任何咨询

请加微信10090337咨询

本站仅展示书籍部分内容
如有任何咨询

请加微信10090337咨询

再显示