一种化工储罐区火灾应急救援态势感知方法及系统

技术领域

本发明涉及火灾应急救援技术领域，特别是涉及一种化工储罐区火灾应急救援态势感知方法及系统。

背景技术

根据中国石油和化学工业联合会统计，2021年，中国化工产值约占全球化工产值的40％，为全球第一化工生产大国。与此同时，中国大型化工园区、炼化一体化项目、超大型石化基地仍在快速发展，使得各类大型储罐和超大型储罐面临的火灾、爆炸等安全风险愈发严重。然而，由于中国化工行业总体安全管理水平不高，尤其是一体化项目装置的大型化、生产工艺的复杂化、操作的智能化使得重特大火灾的规模陡增，现场态势演化的复杂性给消防救援人员带来极大挑战。

化工火灾救援现场海量、多源、异构信息的动态解析、智能融合与态势感知是提升重特大化工火灾应急救援效率的关键技术。基层指挥员作为化工火灾应急救援现场的终端决策群体，其对现场态势的感知在很大程度上决定着应急救援工作的成败。一方面，重特大化工火灾救援现场信息采集的手段众多，短时间内汇聚至移动指挥终端的信息既有文本格式、音视频格式，还有图像格式；既有结构化数据，也有半结构化数据和非结构化数据。上述海量、多源、异构信息存在的数据类型冲突、数据结构冲突和数据一致性冲突在很大程度上影响指挥员的决策判断，甚至导致决策失误。另一方面，如何将采集到的高频次、海量信息在短时间内自动转换为决策信息，进而构建决策信息与态势情景之间的逻辑关系，是化工火灾应急救援态势感知系统开发需要解决的关键所在。因此，面向一线指挥员需求的多源信息融合和智能感知方法构建是当前化工火灾应急救援态势感知系统开发急需解决的关键问题。

针对重特大化工火灾应急救援，进行态势感知体系构建时需要解决的关键问题主要有现场多源信息融合算法、态势感知要素提取和态势感知数学模型构建。现有的态势感知研究主要集中于常规火灾风险预警，研究的方法有基于历史数据和专家判断的经验方法，以及基于模糊决策的风险感知方法两种：

基于历史数据和专家判断的方法主要是根据历史上已经发生的案例数据(事故信息)，再结合当前事件信息(实时数据)以及专家的主观经验构建火灾风险感知模型(火灾风险预警模型)，该方法实际上是一种将历史数据和事故发生时有限数据相结合的方法，但该方法缺乏对当前多源信息与态势状态之间关系的严格数学描述，大多是基于专家的主观经验对这种关系进行定性描述，使得多源信息与态势状态之间的关系多是定性表述。

基于模糊决策的风险感知方法主要针对实时数据有限或样本量较小的问题，通过对缺失、冲突数据进行模糊加工预处理，再将处理完毕的态势信息输入火灾风险感知网络。尽管基于模糊决策方法的风险感知方法解决了基础数据有限或样本量较小的问题，但该方法所利用的信息多是单一来源，无法解决同一信息可能多个来源的困境，其次，这种方法融合的多是连续性数据，而对于救援现场离散化数据的融合却无能为力。

化工火灾应急救援态势感知有别于常态化的火灾风险预警，一方面，救援信息(即化工火灾救援现场信息)的采集方式更加多样，短时间内汇集至应急指挥终端的数据量更加庞大，如何融合化工储罐区火灾救援现场海量、多源、异构信息是一大难题，另一方面，不同态势状态之间的相互演化和作用使得很难用单一网络进行描述，进而无法有效建立多源信息与态势状态之间的关联准则和模型，因此无法有效识别出事故最有可能演化路径，以辅助化工储罐区火灾应急救援现场指挥员进行态势研判。

发明内容

本发明的目的是提供一种化工储罐区火灾应急救援态势感知方法及系统，可融合化工储罐区火灾救援现场海量、多源、异构信息，并实现有效的态势推演，从而有效识别出事故最有可能演化路径，以辅助化工储罐区火灾应急救援现场指挥员进行态势研判。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种化工储罐区火灾应急救援态势感知方法，所述方法包括：

获取储罐火灾态势状态集合；所述储罐火灾态势状态集合将任一时刻态势状态表示为与时间有关的函数；所述态势状态为储罐火灾态势状态；

获取储罐火灾应急救援态势信息集合；所述储罐火灾应急救援态势信息集合将任一时刻态势信息集合表示为与时间有关的变量；所述态势信息为储罐火灾应急救援态势信息；

根据所述储罐火灾态势状态集合和所述储罐火灾应急救援态势信息集合，将任一时刻态势状态表示为与态势信息有关的函数集合，得到与态势信息有关的态势状态集合；

根据态势信息对态势状态的影响程度，得到态势信息的等级；所述态势信息包括连续性数据和非连续性数据；

根据与态势信息有关的态势状态集合，得到态势状态与态势信息的关联关系；所述关联关系包括态势信息对态势状态有影响和态势信息对态势状态无影响；

获取态势状态之间相互演化层次关系；所述态势状态之间相互演化层次关系包括起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系；

根据态势信息的等级、态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，分别将起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系用贝叶斯网络进行表示，利用贝叶斯分层网络识别出事故最有可能演化路径。

可选地，所述态势状态包括密封圈火灾、浮盘卡盘、储罐爆炸、储罐全液面火灾、储罐沸溢和喷溅、储罐内可燃液体复燃、储罐罐壁坍塌、地面流淌火。

可选地，所述态势信息包括储罐的直径、储罐的高度、储罐内部介质的类型、介质的状态、介质的液位、储存介质的温度、储存介质的相对压力、介质的燃烧面积、临近罐与着火罐之间的距离、储罐位置、储罐区地势、应急处置措施。

可选地，所述根据态势信息的等级、态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，分别将起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系用贝叶斯网络进行表示，利用贝叶斯分层网络识别出事故最有可能演化路径，具体包括：

根据态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，分别将起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系用贝叶斯网络进行表示，绘制出起火储罐态势和相邻未起火储罐态势演化的贝叶斯分层网络拓扑结构图；

根据起火储罐态势和相邻未起火储罐态势演化的贝叶斯分层网络拓扑结构图以及态势信息的等级，统计与态势状态对应的态势信息的频数，计算得到所述贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的先验概率和初始条件概率；

假设所述贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的先验概率服从正态分布，利用Dirichlet边缘分布Beta分布逼近正态分布，获取Beta分布的超参数；

基于Beta分布的超参数和所述贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的初始条件概率，实现对初始条件概率的更新；

以最先起火储罐的态势演化网络作为顶层网络，以相邻未起火储罐的态势演化网络作为底层网络，根据更新后的先验概率和条件概率计算得到各层态势状态的概率值；

根据各层态势状态的概率值得到事故最有可能演化路径。

本发明还提供了如下方案：

一种化工储罐区火灾应急救援态势感知系统，所述系统包括：

态势状态集合获取模块，用于获取储罐火灾态势状态集合；所述储罐火灾态势状态集合将任一时刻态势状态表示为与时间有关的函数；所述态势状态为储罐火灾态势状态；

态势信息集合获取模块，用于获取储罐火灾应急救援态势信息集合；所述储罐火灾应急救援态势信息集合将任一时刻态势信息集合表示为与时间有关的变量；所述态势信息为储罐火灾应急救援态势信息；

与态势信息有关的态势状态集合得到模块，用于根据所述储罐火灾态势状态集合和所述储罐火灾应急救援态势信息集合，将任一时刻态势状态表示为与态势信息有关的函数集合，得到与态势信息有关的态势状态集合；

态势信息的等级得到模块，用于根据态势信息对态势状态的影响程度，得到态势信息的等级；所述态势信息包括连续性数据和非连续性数据；

态势状态与态势信息的关联关系得到模块，用于根据与态势信息有关的态势状态集合，得到态势状态与态势信息的关联关系；所述关联关系包括态势信息对态势状态有影响和态势信息对态势状态无影响；

态势状态之间相互演化层次关系获取模块，用于获取态势状态之间相互演化层次关系；所述态势状态之间相互演化层次关系包括起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系；

事故最有可能演化路径识别模块，用于根据态势信息的等级、态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，分别将起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系用贝叶斯网络进行表示，利用贝叶斯分层网络识别出事故最有可能演化路径。

可选地，所述态势状态包括密封圈火灾、浮盘卡盘、储罐爆炸、储罐全液面火灾、储罐沸溢和喷溅、储罐内可燃液体复燃、储罐罐壁坍塌、地面流淌火。

可选地，所述态势信息包括储罐的直径、储罐的高度、储罐内部介质的类型、介质的状态、介质的液位、储存介质的温度、储存介质的相对压力、介质的燃烧面积、临近罐与着火罐之间的距离、储罐位置、储罐区地势、应急处置措施。

可选地，所述事故最有可能演化路径识别模块具体包括：

贝叶斯分层网络拓扑结构图绘制单元，用于根据态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，分别将起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系用贝叶斯网络进行表示，绘制出起火储罐态势和相邻未起火储罐态势演化的贝叶斯分层网络拓扑结构图；

先验概率和初始条件概率计算单元，用于根据起火储罐态势和相邻未起火储罐态势演化的贝叶斯分层网络拓扑结构图以及态势信息的等级，统计与态势状态对应的态势信息的频数，计算得到所述贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的先验概率和初始条件概率；

Beta分布的超参数获取单元，用于在假设所述贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的先验概率服从正态分布的情况下，利用Dirichlet边缘分布Beta分布逼近正态分布，获取Beta分布的超参数；

初始条件概率更新单元，用于基于Beta分布的超参数和所述贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的初始条件概率，实现对初始条件概率的更新；

各层态势状态的概率值计算单元，用于以最先起火储罐的态势演化网络作为顶层网络，以相邻未起火储罐的态势演化网络作为底层网络，根据更新后的先验概率和条件概率计算得到各层态势状态的概率值；

事故最有可能演化路径得到单元，用于根据各层态势状态的概率值得到事故最有可能演化路径。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明公开的化工储罐区火灾应急救援态势感知方法及系统，针对化工储罐区火灾救援现场海量、多源、异构信息，将任一时刻态势状态表示为与时间有关的函数，将任一时刻态势信息集合表示为与时间有关的变量，将任一时刻态势状态表示为与态势信息有关的函数集合，对态势信息进行了分级，为化工储罐区火灾救援现场海量、多源、异构信息的融合提供了解决方案，同时，通过建立态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，并基于态势信息分级结果，从而根据态势信息的等级、态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，利用贝叶斯分层网络有效识别出事故最有可能演化路径，实现了有效的态势推演，有效识别出了事故最有可能演化路径，可辅助化工储罐区火灾应急救援现场指挥员进行态势研判。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明化工储罐区火灾应急救援态势感知方法实施例一的流程图；

图2为本发明化工储罐火灾态势感知方法具体流程图；

图3为起火储罐态势向相邻储罐态势演化网络拓扑图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种化工储罐区火灾应急救援态势感知方法及系统，可融合化工储罐区火灾救援现场海量、多源、异构信息，并实现有效的态势推演，从而有效识别出事故最有可能演化路径，以辅助化工储罐区火灾应急救援现场指挥员进行态势研判。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例一

图1为本发明化工储罐区火灾应急救援态势感知方法实施例一的流程图。如图1所示，本实施例提供了一种化工储罐区火灾应急救援态势感知方法，包括如下步骤：

步骤101：获取储罐火灾态势状态集合；储罐火灾态势状态集合将任一时刻态势状态表示为与时间有关的函数；态势状态为储罐火灾态势状态。

该步骤101中，态势状态包括密封圈火灾、浮盘卡盘、储罐爆炸、储罐全液面火灾、储罐沸溢和喷溅、储罐内可燃液体复燃、储罐罐壁坍塌、地面流淌火。

步骤102：获取储罐火灾应急救援态势信息集合；储罐火灾应急救援态势信息集合将任一时刻态势信息集合表示为与时间有关的变量；态势信息为储罐火灾应急救援态势信息。

该步骤102中，态势信息包括储罐的直径、储罐的高度、储罐内部介质的类型、介质的状态、介质的液位、储存介质的温度、储存介质的相对压力、介质的燃烧面积、临近罐与着火罐之间的距离、储罐位置、储罐区地势、应急处置措施。

步骤103：根据储罐火灾态势状态集合和储罐火灾应急救援态势信息集合，将任一时刻态势状态表示为与态势信息有关的函数集合，得到与态势信息有关的态势状态集合。

步骤104：根据态势信息对态势状态的影响程度，得到态势信息的等级；态势信息包括连续性数据和非连续性数据。

步骤105：根据与态势信息有关的态势状态集合，得到态势状态与态势信息的关联关系；关联关系包括态势信息对态势状态有影响和态势信息对态势状态无影响。

步骤106：获取态势状态之间相互演化层次关系；态势状态之间相互演化层次关系包括起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系。

步骤107：根据态势信息的等级、态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，分别将起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系用贝叶斯网络进行表示，利用贝叶斯分层网络识别出事故最有可能演化路径。

该步骤107具体包括：

根据态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，分别将起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系用贝叶斯网络进行表示，绘制出起火储罐态势和相邻未起火储罐态势演化的贝叶斯分层网络拓扑结构图。

根据起火储罐态势和相邻未起火储罐态势演化的贝叶斯分层网络拓扑结构图以及态势信息的等级，统计与态势状态对应的态势信息的频数，计算得到贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的先验概率和初始条件概率。

假设贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的先验概率服从正态分布，利用Dirichlet边缘分布Beta分布逼近正态分布，获取Beta分布的超参数。

基于Beta分布的超参数和贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的初始条件概率，实现对初始条件概率的更新。

以最先起火储罐的态势演化网络作为顶层网络，以相邻未起火储罐的态势演化网络作为底层网络，根据更新后的先验概率和条件概率计算得到各层态势状态的概率值。

根据各层态势状态的概率值得到事故最有可能演化路径。

下面以一个具体实施例说明本发明的技术方案：

本发明化工储罐区火灾应急救援态势感知方法(简称化工储罐火灾态势感知方法)为一种融合多源信息的储罐火灾应急救援态势信息感知方法，如图2所示，该融合多源信息的储罐火灾应急救援态势信息感知方法，主要步骤包括：

步骤1：构建储罐火灾态势状态集合，将任一时刻储罐火灾态势状态表示为与时间有关的函数，S(t)＝[S

步骤2：建立储罐火灾应急救援态势信息集合；将任一时刻态势信息集合表示为与时间有关的变量I(t)＝[I

该步骤2中，有的数据在救援现场是动态变化的，比如温度、液位、相对压力、燃烧面积等；有的数据是一直不变的，比如储罐的高度、介质的状态等。

步骤3：将任一时刻态势状态S表示为与态势信息I有关的函数集合；S

步骤4：根据态势信息对态势状态的影响程度，对态势信息的等级进行划分；将态势信息分为连续性数据(其格式为数值格式的数据)和非连续性数据(格式为字符型数据)；I

表1储罐火灾应急救援态势信息及态势状态分级标准

表1中态势信息的分级标准和区间是基于救援现场的经验和救援案例进行划分的，值越大或者等级越高(非连续性数据)，其对态势状态的影响越大。表1中对态势状态S

步骤5：构建态势状态与态势信息的关联关系；态势信息对态势状态有影响，用“1”表示，态势信息对态势状态无影响，用“0”表示；态势状态与态势信息的关联关系如表2所示：

表2态势信息与态势状态的层次关系

步骤6：构建态势状态之间相互演化层次关系；横排态势状态对纵向态势状态有影响用“A”表示，纵向态势对横排态势有影响用“E”表示，两种态势之间无影响用“O”表示；起火罐的态势演化和相邻罐的态势演化层次关系分别如表3和表4所示：

表3起火储罐态势演化层次关系

表4临近罐态势演化层次关系

表4中态势状态S

步骤7：构建态势感知网络拓扑G；分别将表2和表3转为邻接矩阵，通过计算可达矩阵，绘制起火储罐态势和相邻储罐态势演化的贝叶斯分层网络拓扑结构图G，即起火储罐和相邻未起火储罐两个态势演化网络，如图3所示。

步骤8：依据步骤4中态势信息等级划分标准和步骤7中态势状态网络拓扑图，根据以往储罐火灾事故案例，统计与态势状态S

p(I

P

式中：p(I

步骤9：假设步骤8中根据统计数据得到的节点初始先验概率(即步骤8计算得到的图3网络拓扑图中节点的先验概率)服从正态分布；利用Dirichlet边缘分布Beta分布逼近正态分布，获取Beta分布的超参数：

上式满足以下约束条件：

min[(D

式中：f(x)是参数x的先验分布；m是统计得到的节点先验概率正态分布的期望，σ为均方差；f(u)是u的Beta分布，a和b是分布参数；D

步骤10：基于Beta分布的超参数和步骤8中样本节点的初始条件概率，实现对初始条件概率(即步骤8计算得到的图3网络拓扑图中节点的初始条件概率)的更新：

式中，N

步骤11：以最先着火储罐的态势演化网络作为顶层网络(单个起火储罐的态势演化就是一层网络，所以如果存在多个相邻储罐的话，那就是多层网络)，以相邻储罐(即相邻未着火储罐)的态势演化网络作为底层网络；将更新后的先验概率和条件概率输入基于贝叶斯网络全概率计算公式开发的贝叶斯网络软件，计算得到各层态势状态的概率值；将计算得到的节点概率值以JSON格式进行存储，并按照从大到小进行自动排序，供GIS系统调用：

其中，X表示态势状态，n表示态势状态的数量。更新后的贝叶斯先验概率，即所谓的后验概率，当现场新的救援信息采集到以后，根据步骤8已经计算得到的先验概率，再利用贝叶斯公式即可计算得到后验概率。

步骤12：根据概率值进行等级划分，即对步骤11计算得到的态势结果(从大到小排序的各态势状态的概率值)进行等级划分，分为R＝{high(R

本发明融合多源信息的化工储罐火灾应急救援态势感知方法是基于储罐火灾态势状态与态势信息之间的映射关系，通过对多源、异构信息进行融合，建立态势状态与态势信息之间的关联规则和关联关系，进而实现对化工火灾救援现场海量信息的高效处理和利用。本发明通过自主确定不同态势的威胁等级，按照一定的优先级发出态势预警信息，为一线消防指挥员制定风险规避策略和优化应急救援力量布置提供借鉴，进而为消防救援队伍开展高效应急处置工作提供技术支持。

与现有技术相比，本发明融合多源信息的化工储罐火灾应急救援态势感知方法首次将多层贝叶斯网络方法用于描述化工储罐火灾应急救援，辅助重特大化工火灾应急救援现场指挥员进行态势研判。本发明针对化工火灾救援现场采集到的多源异构信息，通过归一化处理提出了态势信息分级标准，为救援信息的融合利用提供了解决思路，此外，本发明用单层贝叶斯网络思想描述单个储罐内部态势演化关系(起火储罐和相邻储罐的态势演化都可以用单层网络标识)，在单层贝叶斯网络的基础上，用多层贝叶斯网络描述储罐之间态势的相互影响和演化规律，识别出最有可能演化路径。

实施例二

为了执行上述实施例一对应的方法，以实现相应的功能和技术效果，本实施例提供了一种化工储罐区火灾应急救援态势感知系统，该系统包括如下模块：

态势状态集合获取模块，用于获取储罐火灾态势状态集合；储罐火灾态势状态集合将任一时刻态势状态表示为与时间有关的函数；态势状态为储罐火灾态势状态。

态势信息集合获取模块，用于获取储罐火灾应急救援态势信息集合；储罐火灾应急救援态势信息集合将任一时刻态势信息集合表示为与时间有关的变量；态势信息为储罐火灾应急救援态势信息。

与态势信息有关的态势状态集合得到模块，用于根据储罐火灾态势状态集合和储罐火灾应急救援态势信息集合，将任一时刻态势状态表示为与态势信息有关的函数集合，得到与态势信息有关的态势状态集合。

态势信息的等级得到模块，用于根据态势信息对态势状态的影响程度，得到态势信息的等级；态势信息包括连续性数据和非连续性数据。

态势状态与态势信息的关联关系得到模块，用于根据与态势信息有关的态势状态集合，得到态势状态与态势信息的关联关系；关联关系包括态势信息对态势状态有影响和态势信息对态势状态无影响。

态势状态之间相互演化层次关系获取模块，用于获取态势状态之间相互演化层次关系；态势状态之间相互演化层次关系包括起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系。

事故最有可能演化路径识别模块，用于根据态势信息的等级、态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，分别将起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系用贝叶斯网络进行表示，利用贝叶斯分层网络识别出事故最有可能演化路径。

该事故最有可能演化路径识别模块具体包括：

贝叶斯分层网络拓扑结构图绘制单元，用于根据态势状态与态势信息的关联关系以及态势状态之间相互演化层次关系，分别将起火储罐的态势演化层次关系和相邻未起火储罐的态势演化层次关系用贝叶斯网络进行表示，绘制出起火储罐态势和相邻未起火储罐态势演化的贝叶斯分层网络拓扑结构图。

先验概率和初始条件概率计算单元，用于根据起火储罐态势和相邻未起火储罐态势演化的贝叶斯分层网络拓扑结构图以及态势信息的等级，统计与态势状态对应的态势信息的频数，计算得到贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的先验概率和初始条件概率。

Beta分布的超参数获取单元，用于在假设贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的先验概率服从正态分布的情况下，利用Dirichlet边缘分布Beta分布逼近正态分布，获取Beta分布的超参数。

初始条件概率更新单元，用于基于Beta分布的超参数和贝叶斯分层网络拓扑结构图中节点的初始条件概率，实现对初始条件概率的更新。

各层态势状态的概率值计算单元，用于以最先起火储罐的态势演化网络作为顶层网络，以相邻未起火储罐的态势演化网络作为底层网络，根据更新后的先验概率和条件概率计算得到各层态势状态的概率值。

事故最有可能演化路径得到单元，用于根据各层态势状态的概率值得到事故最有可能演化路径。

其中，态势状态包括密封圈火灾、浮盘卡盘、储罐爆炸、储罐全液面火灾、储罐沸溢和喷溅、储罐内可燃液体复燃、储罐罐壁坍塌、地面流淌火。态势信息包括储罐的直径、储罐的高度、储罐内部介质的类型、介质的状态、介质的液位、储存介质的温度、储存介质的相对压力、介质的燃烧面积、临近罐与着火罐之间的距离、储罐位置、储罐区地势、应急处置措施。

与现有技术相比，本发明提出了一种应用于化工储罐区火灾应急救援灾情态势研判的方法及系统，即化工储罐区火灾应急救援态势感知方法及系统，解决了重特大化工火灾救援现场指挥信息融合、态势推演及智能感知的难题，能够为当前重特大化工火灾多源信息处理、态势感知系统开发，进而为消防救援人员开展高效应急救援提供技术支撑，本发明旨在通过建立多源信息与态势状态之间的关联关系，在对连续性数据和非连续性数据进行分级的基础上，构建融合多源信息的化工储罐火灾应急救援态势感知方法，实现态势感知模型对灾害救援信息的在线学习，为消防救援队伍规避火场风险和实施高效应急救援提供技术支持。其中，在线学习即利用灾害救援现场采集到的温度、压力等数据，实现对先验概率和条件概率的在线学习和更新，进而实现对态势感知结果的动态更新。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

(1)本发明从应急救援角度出发，提取了灭火救援现场一线指挥员关注的关键态势状态，分别构建了每种态势状态的关键态势信息集合，可为化工火灾救援现场态势信息的搜集和分类整理提供解决方案。

(2)本发明根据态势信息对态势状态的影响程度，将态势信息分为连续性数据和非连续性数据，提出了化工储罐区火灾态势信息分级标准，可为化工火灾救援现场多源异构信息的深度融合提供解决方案。

(3)本发明基于态势演化层次关系，从储罐内部态势演化和储罐之间态势演化两个维度构建了化工储罐火灾应急救援态势感知分层网络模型，本发明充分考虑了单个储罐(包括着火储罐和未着火储罐)自身态势演化及储罐之间态势之间的相互耦合和作用，更加客观和全面的反映了化工储罐区态势演化的全部影响要素。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。