从法国巴黎圣母院起火看火灾预测重要性

　　法国时间2019年4月15日下午6:30，北京时间16日凌晨00:30，位于法国塞纳河畔的巴黎圣母院，突发大火。

　　橙色的火焰，从大教堂以迅雷不及掩耳之势冲出。

　　没过一会儿，伴随着高耸入云、无法控制的火势，这座教堂，标志性的尖顶轰然倾斜而下!

　　火灾发生后，法国内政部表示，有400名消防员参与大火进行斗争。消防部门使用高压水枪灭火，在经过4个多小时救援后，火势逐渐冷却得以控制，巴黎圣母院的主体结构得以保存和保护。但是，这次可怕的火灾使巴黎圣母院烧损惨重，令人痛惜不已，巴黎市民自发集中起来，为对圣母院圣母院遭遇的损失进行哀痛的纪念活动。

　　究竟是何原因使法国巴黎圣母院遭遇火灾?

　　根据现场消防官员的说辞，巴黎圣母院的火灾可能与教堂建筑翻修工程有关。纽约约翰杰伊学院消防科学副教授格伦科贝特推测，施工明火可能造成火灾的危险因素之一。科贝特认为，火炬上的明火、焊工产生的火花以及其他脚手架上的易燃材料带来的危险都是潜在的灾难。由此看来，火灾风险预测十分重要，可尽可能避免一些火灾的发生以及不必要的财产损失和生命威胁。

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　　就我国来看，据统计，2018年全国共发生火灾23.7万起，直接财产损失36.75亿元，其中居民住宅火灾10.7万起，超过全年火灾总数的45%，其原因与我国当前火灾预防基础设施建设落后有关。

　　那么如何利用新技术的力量尽可能避免火灾的发生?

　　或者说火灾风险预测主要应用到哪些新技术?

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　　烟雾等传感器必不可少。

　　传感器技术是新技术革命和信息社会的基础技术，各种类型的传感器可以代替甚至超越人的五官功能，提供具体环境中的大量可靠、准确的感知信息，为火灾风险预测提供完备和可靠的数据资源。传感器一般广泛应用于航空、航天等尖端技术领域及工业、农业等人们日常生活等方面。比如，居家生活中广泛使用的烟雾传感器就是通过监测烟雾的浓度来实现火灾防范的。智慧烟感可在24小时不间断地监测区域内的火灾烟雾，并且连接报警系统和云平台，使报警信息能及时传递给业主和消防部门，实现消防报警智能化。

　　大数据+人工智能构建“火眼金睛”火灾风险预测系统。

　　首先，火灾风险预测系统需要依靠海量数据的支持，而数据的采集涵盖面较为广泛，而且要求精细化。除了各类传感器采集的感知信息数据外，还将涉及到单位信息、建筑信息、历史火灾信息、历史检查隐患记录以及其他相关采集数据等等。仅建筑信息一项，又细划分建筑类型、建筑年龄、层高、建筑面积、耐火等级、入驻单位数量、最大可容纳人数等等部分。另外，消防需要主动与公安、安监、交通、工商、住建等部门进行对接，建立了与消防安全管理有关的基础业务数据池，形成全市统一的“消防数据云”。

　　借助海量数据资源，火灾风险预测系统进行机器学习 ，对所有建筑和公共设施进行动态及量化的火灾风险排序，找出高危单位，预测火灾风险。

　　火灾高风险预警指令，通过与消防业务系统结合，可以同步推送给消防、派出所和相关单位以及各有关部门和县(市)、乡(镇)、街道(社区)，消防工作人员可对每日及各时间阶段的消防检查工作进行分析，挖掘不同时期、不同区域的火灾隐患分布特点，有针对性的安排防火监督检查工作和整改工作。毋庸置疑，精准的火灾风险预测可以大幅提升火灾防控工作的精准度，实现“数据强消，预知预警”， 将更多的火灾隐患消灭在萌芽状态。

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　　最后，希望借助由物联网、大数据和人工智能等新技术构建的精准火灾风险预测系统，所有的古建筑能够得到完好的保护，不再上演巴黎圣母院的悲剧。同时，通过新技术的应用，大幅减少或避免有关居民住宅、公共设施等火灾发生，提升人民生活的安全感和幸福感。