主管：中华人民共和国应急管理部
主办：应急管理部天津消防研究所
ISSN 1009-0029  CN 12-1311/TU
消防科学与技术

消防科学与技术 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (11): 1625-1630.

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基于大数据的新能源汽车火灾调查系统研建与应用

韩光1,2,3, 王鑫1,2,3, 韩冲1,2,3, 曹芮晗4   

  1. （1. 应急管理部天津消防研究所，天津300381；2. 工业与公共建筑火灾防控技术应急管理部重点实验室，天津 300381；3. 天津市消防安全技术重点实验室，天津 300381；4. 中国农业大学 动物医学院，北京 100083）
  • 收稿日期:2024-05-18 修回日期:2024-09-04 出版日期:2024-11-15 发布日期:2024-11-15
  • 作者简介:韩 光（1992- ），男，山东聊城人，应急管理部天津消防研究所助理研究员，主要从事火灾调查、新能源大数据分析等研究工作，天津市西青区津涞公路富兴路2号，300382，hanguang@tfri.com.cn。
  • 基金资助:
    基金项目：国家重点研发计划专题（2022YFC300630505）；国家消防救援局科技计划项目（2023XFCX23）；中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目（2024SJ29,2023SJ21）

Development and application of a big data-driven fire investigation system for new energy vehicles

Han Guang1,2,3, Wang Xin1,2,3, Han Chong1,2,3, Cao Ruihan4   

  1. (1. Tianjin Fire Science and Technology Research Institute of MEM, Tianjin 300381, China;2. Laboratory of Fire Protection Technology for Industry and Public Building, Ministry of Emergency Management, Tianjin 300381, China;3. Tianjin Key Laboratory of Fire Safety Technology, Tianjin 300381, China; 4. College of Veterinary Medicine, China Agricultural University, Beijing 100083, China)
  • Received:2024-05-18 Revised:2024-09-04 Online:2024-11-15 Published:2024-11-15

摘要： 结合全国新能源汽车火灾调查数据采集工作提出并研建了基于大数据的新能源汽车火灾调查系统，旨在通过整合多源数据和应用先进的数据分析技术，提升火灾事故的调查效率、预警能力和安全性。该系统的总体架构分为数据采集层、数据存储与管理层、数据处理与分析层、数据应用服务层和用户交互层。通过对事故调查数据、车载传感器数据及外部环境数据等的收集与分析，系统实现了火灾原因的深入挖掘和关联性分析。

关键词: 新能源汽车, 火灾调查系统, 大数据分析, 火灾原因

Abstract: Combined with the national new energy vehicle fire investigation data collection work, a new energy vehicle fire investigation system based on big data is proposed and developed. The system aims to improve the fire investigation efficiency, early warning capability and safety of fire accidents by integrating multi-source data and applying advanced data analysis technology. The overall architecture of the system is divided into data collection layer, data storage and management layer, data processing and analysis layer, application service layer and user interaction layer. By collecting and analyzing on-board sensor data, external environment data, and accident and maintenance data, the system realizes in-depth mining and correlation analysis of fire causes.

Key words: new energy vehicle, fire investigation system, big data, fire causes