辰安科技用时序数据库 TDengine 打造智慧消防新底座

辰安科技, 魏宁

2025-11-27 / 时序数据库 - 用户案例, 时序数据库, 热门博客

小T导读：作为清华大学控股、专注公共安全领域的高科技企业，辰安科技正以“智慧消防系统”引领城市火灾防控的智能化升级。面对项目中成千上万传感设备带来的海量数据挑战，他们选择 TDengine TSDB 作为核心时序数据库，构建高性能、可扩展的智慧消防数据平台。本文将介绍 TDengine TSDB 如何支撑辰安科技在燃气监测、智能消防栓、火灾探测等典型场景中的实时监测与预警应用，助力实现从“感知火情”到“智能防控”的全面跃升。

智慧消防升级：海量物联网数据下的技术挑战

随着智慧城市建设的深入推进，辰安科技的业务从传统的消防工程向”智慧消防”整体解决方案提供商转型。

我们打造的“智慧消防系统”以破解消防社会化进程中监管、指挥、服务等环节的重难点问题为目标，构建感能、视能、图能、数能、算能、管能六大核心能力体系。系统从物联网监测、防火监督、实战指挥、业务管理到大数据创新应用，全链条贯通，形成“感知—评估—预警—处置—优化”的智能闭环，实现城市火灾防控能力的持续迭代与提升。通过增强社会单位火灾风险自主防控水平，有效缓解消防救援机构“警力有限、责任无限”的矛盾，减轻政府及行业主管部门的火灾防控压力，构建“监管与服务”双轮驱动、协同共生的城市火灾防控新生态。

辰安科技用时序数据库 TDengine 打造智慧消防新底座 - TDengine Database 时序数据库

在引入 TDengine TSDB 之前，我们的业务发展面临以下核心挑战：

海量设备数据存储压力：单个智慧消防项目可能涉及成千上万的传感设备，每个设备每秒产生多条数据记录。传统关系型数据库在面对 TB 级别的时序数据存储时，性能急剧下降，存储成本高昂。
实时预警响应延迟：消防预警对实时性要求极高，传统架构难以支撑毫秒级的实时数据写入与复杂事件检测，无法满足”早期火灾探测”的使命要求。
多维度分析能力不足：管理人员需要从区域、设备类型、时间维度等多角度分析消防系统运行状况，传统数据库的聚合查询性能无法满足实时报表生成需求。
系统运维复杂度高：为处理物联网数据流，需要组合 Kafka、Hadoop、Spark 等多种技术组件，架构复杂，运维团队投入大量精力在数据管道维护上。

尽管现有系统能够满足基本业务需求，但为支撑”城市生命线工程安全运行监测系统”等大型项目的建设，还是非常需要一款专为物联网场景设计的高性能时序数据库。经过充分的技术验证，我们最终选择了 TDengine TSDB 作为智慧消防平台的数据基石。

TDengine TSDB 解决方案与业务收益

通过部署 TDengine TSDB ，我们得以构建了高效、稳定、易扩展的智慧消防数据平台，获得了显著的业务收益。

技术架构升级

高性能时序数据存储：利用 TDengine TSDB 的列式存储和高效压缩技术，存储空间节省超过 80%；
实时流处理能力：内置流式计算引擎，支持复杂事件处理和实时告警规则；
分布式水平扩展：轻松应对未来设备数量和数据量的增长。

业务收益显著

预警响应时间从分钟级提升到秒级：基于 TDengine TSDB 的实时计算能力，火灾探测预警延迟从原来的 2-3 分钟降低到 3 秒以内，大幅提升早期火灾探测的可靠性；
存储成本降低 70%：TDengine TSDB 的高效压缩技术使得长期存储海量传感器数据成为可能，为历史数据分析和模型训练奠定基础；
系统运维效率提升：简化的技术栈减少了 50% 的运维工作量，开发团队可以更专注于业务逻辑实现；
客户价值显著提升：实时、精准的消防预警能力增强了客户信任度，智能消防栓等新产品获得市场认可。

典型业务场景与 TDengine TSDB 应用

场景一：城市燃气管网实时安全监测

场景描述：针对”风险最高、危害最大且看不见、摸不着的燃气管网”，部署可燃气体智能监测仪，实时监测燃气浓度、压力等参数，预防燃气泄漏事故。
TDengine TSDB 应用如下：

-- 实时监测燃气浓度异常
SELECT device_id, location, gas_concentration, pressure
FROM gas_monitoring
WHERE gas_concentration > 1000 OR pressure > 0.8
AND ts >= now-5s
ORDER BY ts DESC;

-- 区域燃气监测统计
SELECT region, 
       AVG(gas_concentration) as avg_concentration,
       MAX(pressure) as max_pressure,
       COUNT(CASE WHEN status = 'alarm' THEN 1 END) as alarm_count
FROM gas_monitoring
WHERE ts >= now-1h
GROUP BY region;

场景二：智能消防栓运行状态监控

场景描述：通过新一代智能消防栓实时监测水压、流量、阀门状态等参数，确保消防设施在紧急情况下正常可用。
TDengine TSDB 应用如下：

-- 消防栓压力异常检测
SELECT device_id, location, water_pressure, flow_rate
FROM fire_hydrant_status
WHERE water_pressure < 0.2 OR water_pressure > 1.0
AND ts >= ts >= now-10m

-- 消防栓完好率统计
SELECT DATE_FORMAT(ts, '%Y-%m-%d') as day,
       COUNT(DISTINCT device_id) as total_devices,
       SUM(CASE WHEN status = 'normal' THEN 1 ELSE 0 END) as normal_count,
       ROUND(SUM(CASE WHEN status = 'normal' THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0 / COUNT(DISTINCT device_id), 2) as integrity_rate
FROM fire_hydrant_status
WHERE ts >= now-7d
GROUP BY day;

场景三：大空间场所火灾探测预警

场景描述：在人民大会堂、国家大剧院等大空间场所部署线型光束感烟火灾探测器，模拟人的”鼻子”，实现早期火灾探测。
TDengine TSDB 应用如下：

-- 实时烟雾浓度监测
SELECT device_id, area, smoke_density, temperature
FROM smoke_detection
WHERE smoke_density > 0.15 OR temperature > 60
AND ts >=now-1m
ORDER BY smoke_density DESC;

-- 历史火灾模式分析
SELECT HOUR(ts) as hour_of_day,
       AVG(smoke_density) as avg_smoke_density,
       COUNT(CASE WHEN smoke_density > 0.1 THEN 1 END) as alert_count
FROM smoke_detection
WHERE ts >= now-30d
GROUP BY hour_of_day
ORDER BY alert_count DESC;

总结与展望

通过引入 TDengine TSDB，我们成功解决了智慧消防业务中的海量时序数据处理挑战，实现了从传统消防工程向智能化、数据驱动型服务的转型升级。TDengine TSDB 的高性能时序数据处理能力为公司的消防预警、设备管理和数据分析提供了坚实的技术支撑。

未来，辰安科技计划与 TDengine TSDB 进一步深化合作，在消防预测性维护、人工智能火灾识别、数字孪生等前沿领域开展探索，持续推动消防安全技术的创新与发展，为”提升城市安全管理智能化与城市治理能力现代化”贡献力量。

关于辰安科技

北京辰安科技股份有限公司（股票代码：300523）成立于 2005 年，由清华大学创立并控股，是清华大学在公共安全领域的科技成果转化单位。公司于 2016 年在深交所上市，校企改革后由中国电信控股。辰安科技长期专注于公共安全领域，致力于成为全球公共安全科技的引领者和公共安全治理的最佳合作伙伴。公司为应急管理、智慧安全城市等提供一体化解决方案，向国内外用户提供城市安全、应急管理、消费者业务、装备与消防、安全文教、海外公共安全等领域的成熟应用与产品。

作者：魏宁