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國家綠色低碳先進技術成果丨基于人工智能的污染源精準識別—溯源分析—預測預報技術

2024-05-20 08:46:55來源：中國環保產業協會關鍵詞：人工智能閱讀量：3497
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導讀：基于人工智能的污染源精準識別—溯源分析—預測預報技術開發了基于 AI 技術區域大氣污染預測模型，實現對6參數污染物濃度在未來時期長時間變化的小時級精確預測。該技術已在北京大興區、重慶合川區、太原清徐、山東聊城、安徽淮北等多個城市應用。

　　為更好推動科技成果轉化和產業化應用，落實《關于構建市場導向的綠色技術創新體系的指導意見》，加速綠色低碳技術升級，科技部社發司委托中國環境保護產業協會組織編制了《國家綠色低碳先進技術成果目錄》，并于2023年9月11日正式公布。為持續宣傳推廣《國家綠色低碳先進技術成果目錄》成果，引導綠色低碳技術發展，中國環保產業協會將陸續在官微推送目錄成果信息，敬請關注。
 
　　環境監測與監控領域
 
　　01.技術名稱
 
　　基于人工智能的污染源精準識別—溯源分析—預測預報技術
 
　　02.適用范圍
 
　　城市污染狀況識別、溯源及預測預報。
 
　　03.技術內容
 
　　技術原理
 
　　將視頻數據、污染物濃度、氣象數據、排放源等多種數據源統一融合，運用人工智能(AI)技術進行污染源精準識別、溯源貢獻度分析、污染物濃度預測預報。該技術實現了從底層數據源接入、數據處理、數據融合到特征提取、模型構建的一系列功能。
 
圖1 基于AI的污染源精準識別、溯源分析、預測預報技術路線
 
　　主要創新點
 
　　(1)提出了一種根據數據監測站點空間分布進行數據融合及異常處理的技術，將空間按照一定的方式進行區域劃分，然后對同一區域的數據按照指定方式進行融合。對于仍然存在數據缺失的區域，通過高斯回歸過程方法，綜合考慮時域、空域信息和污染物濃度非線性變化情況，對缺失處進行非線性插值，從而有效提升數據的穩定性，消除噪聲，同時還能起到數據降維的作用。
 
　　(2)基于城市現有視頻數據資源，使用 FSSD 檢測模型和 ResNet 分類網絡模型對渣土車是否遮蓋、道路和工地揚塵進行智能識別，使得相關生態環境違法信息能夠第一時間掌握，提升執法人員的辦案效率，有效固定證據，與辦案系統對接，實現精細化管理。
 
　　(3)結合卡爾曼濾波和全連接神經網絡技術，可快速定量實時計算出中心站點所在目標區域內外污染物生成量占比以及各方位輸入污染物貢獻度，便于有關人員針對性地采取相關措施進行管控處置。
 
　　(4)開發了基于 AI 技術區域大氣污染預測模型，實現對6參數污染物濃度在未來時期長時間變化的小時級精確預測。
 
　　04.污染治理或環境修復效果
 
　　可及時掌握生態環境違法信息，有效固定證據，實現快速發現、快速響應、應急指揮等執法閉環；實現污染治理的動態調度和實時管控，完成從發現問題到解決問題的閉環管理。經統計，模型預測范圍的準確率比其他同類技術平均高78%。
 
　　05.技術示范情況
 
　　該技術已在北京大興區、重慶合川區、太原清徐、山東聊城、安徽淮北等多個城市應用。重慶市合川區智慧環保項目中，將環境監測設備安裝在社會營運車輛(出租車、公交車等)上，對大氣環境進行移動監測，發現煙霧燃燒、渣土車未苫蓋、黑煙車等污染事件后，自動報警并將信息合成數據推送到平臺與物聯網設備進行聯動展示，精確定位，方便網格員快速處理問題，同時結合“市、區、鄉、社區”四級環保網格化管理機制，實現了相關污染事件處理全程留痕、績效考核量化，有效支持了環境管理決策，也為環境應急管理提供了快速可靠的數據支撐。
 
　　06.投資估算
 
　　按全國117個重點城市級別估算，每個城市的投資約2000萬元。
 
　　07.投資回收期
 
　　投資回收期為2～3年。
 
　　08. 技術成果轉化推廣前景
 
　　該技術將人工智能技術與物聯網大數據分析相結合，實現城市復雜污染場景智能識別，空氣質量溯源與預測，為生態環境管理提供了高效、快速識別、準確的決策支持，解決了違規事件取證難、取證慢的問題，改變了過去依靠人海戰術巡檢效率低、投入高的局面，提升了環境治理工作效率，優化了城市人力資源配置，未來發展前景非常廣闊。
 
　　原標題：國家綠色低碳先進技術成果 |(七十)基于人工智能的污染源精準識別—溯源分析—預測預報技術
 
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