RU2799893C1 - Система прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе - Google Patents

Система прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе Download PDF

Info

Publication number
RU2799893C1
RU2799893C1 RU2022128005A RU2022128005A RU2799893C1 RU 2799893 C1 RU2799893 C1 RU 2799893C1 RU 2022128005 A RU2022128005 A RU 2022128005A RU 2022128005 A RU2022128005 A RU 2022128005A RU 2799893 C1 RU2799893 C1 RU 2799893C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
block
input
output
technologies
unit
Prior art date
Application number
RU2022128005A
Other languages
English (en)
Inventor
Алексей Владимирович Кычкин
Олег Владимирович Горшков
Original Assignee
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Filing date
Publication date
Application filed by федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" filed Critical федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Application granted granted Critical
Publication of RU2799893C1 publication Critical patent/RU2799893C1/ru

Links

Images

Abstract

Изобретение относится к области вычислительной техники, а именно системе экологического мониторинга. Технический результат заключается в повышении точности и оперативности прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе. Система содержит по меньшей мере одно измерительное устройство, по меньшей мере один web-сервер, по меньшей мере одно хранилище данных, по меньшей мере одно АРМ, аналитическую подсистему, включающую в себя блок балансировки нагрузки, блок управления очередью сообщений, носитель информации, по меньшей мере один блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ, который состоит из коммутатора, цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания, при этом АРМ подключено к аналитической подсистеме посредством глобальной сети Интернет, измерительное устройство имеет выход в глобальную сеть Интернет, блок балансировки нагрузки имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема сигналов от измерительных устройств, вход-выход блока балансировки нагрузки соединен с выходом-входом блока управления очередью сообщений, входы-выходы блоков управления очередью сообщений и балансировки нагрузки соединены с выходами-входами по меньшей мере одного блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ. 1 з.п. ф-лы, 1 ил., 1 табл.

Description

Изобретение относится к системам экологического мониторинга, и может быть использовано для комплексного планирования и уведомления о рисках загрязнений атмосферного воздуха промышленных предприятий вредными веществами.
Далее в настоящем описании изобретения используются следующие термины:
АРМ - автоматизированное рабочее место;
ИИ - искусственный интеллект;
САК - система автоматического контроля;
Известна «Система экологического мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферы промышленного региона», патент №2466434 2011 г., авторы Соколов Э.М., Строкатов Е.А. и др., правообладатель - Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ). Система содержит датчики замеров концентраций загрязняющих веществ непосредственно с источников загрязнения и метеостанцию, соединенные с центром моделирования, который соединен с центром обработки и сравнения данных. Блок моделирования метеопараметров соединен с центром моделирования, который соединен с центральным диспетчерским пунктом и с центром прогноза загрязнений. Датчики измеряют концентрации загрязняющих веществ и вместе с метеорологическими данными, полученными с метеостанции, отправляют в первый центр моделирования, где с помощью специального программно-технического комплекса строят карты полей концентрации загрязняющих веществ. Полученные данные моделирования процессов поступают в центр обработки и сравнения данных. Для прогнозирования загрязнения на определенный установленный промежуток времени с помощью временно-параметрических задатчиков концентраций загрязняющих веществ от источников загрязнения моделируется изменение во времени величин загрязнения для данных источников выбросов, которые получены по базам данных выбросов за предыдущее время работы предприятий. В результате на второй центр моделирования поступают прогнозируемые значения загрязнений от источников. Также на втором центре моделирования поступают данные по метеопараметрам от блока моделирования метеопараметров с прогнозом на такой же интервал времени. В результате на выходе второго центра моделирования формируется информация о прогнозируемом загрязнении на некотором интервале времени. Недостатком системы является низкая точность прогнозирования загрязнения атмосферы промышленного региона при отсутствии коррекции прогнозных значений загрязнения атмосферы по текущим данным. В указанном решении раскрыт принцип прогнозирования, который основан на одном способе моделирования полей концентраций. Это является также недостатком в аспекте точности, поскольку в литературе известно большое количество аналогичных способов, показывающих разную точность для различных типов загрязняющих веществ и условий наблюдений. Недостатком в аспекте быстродействия является очевидная необходимость использования нескольких элементов (блока и центра) моделирования, что требует значительных вычислительных ресурсов, так как все модели рассеивания, используемые для построения карт концентраций, обладают высокой сложностью. Для больших промышленных районов данная система может проводить расчет прогнозов длительное время, и в данном патенте не указано, как можно ускорить такие расчеты.
Известна «Система экологического мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферы промышленного региона», патент №2661444 2018 г., авторы Макарова А.С., Мешалкин В.П., правообладатель ООО «Предприятие устойчивого развития». Указанная система содержит датчики экологического контроля состояния атмосферы, датчики замеров концентраций загрязняющих веществ непосредственно с источников загрязнения, метеостанцию, блоки моделирования, центральный диспетчерский пункт, блок выдачи рекомендаций по снижению выбросов загрязняющих веществ при неблагоприятных метеорологических ситуациях, блоки прогнозирования загрязнения атмосферы, блоки сравнения прогнозных и реальных значений загрязнения атмосферы, блоки коррекции прогнозных значений загрязнения атмосферы, задатчики предельно допустимых значений загрязнения атмосферы и блоки фиксирования превышения загрязнения атмосферы предельно допустимых значений. В данном патенте устранен недостаток предыдущего в плане повышения точности оценки загрязнения атмосферы промышленного региона за счет введения коррекции. Однако недостатком системы является низкая скорость расчетов, поскольку не решена задача сокращения вычислительной сложности алгоритмов, что особенно актуально для крупных промышленных районов.
Известна «Нейросетевая модель прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха источниками выбросов предприятий», авторы Ходакова Ж.Г., Савицкая Т.В., статья в журнале «Успехи в химии и химической технологии», т. XXXIV, 2020, №6, стр. 139-141. Указанная модель основана на искусственной нейронной сети, использующей данные вычислительных экспериментов для прогнозирования максимальной концентрации загрязняющего вещества в зависимости от расстояния от источника выброса, от высоты над подстилающей поверхностью и от температуры атмосферного воздуха. Применение нейронной сети помогает значительно снизить вычислительную нагрузку на систему прогнозирования, что является преимуществом указанного решения по отношению к предыдущим. Однако для составления полной картины распределения загрязняющего вещества от источника выбросов данная модель требует проведения большого количества экспериментов в определенной точке на территории промышленного предприятия и за ее границами, что не всегда допустимо.
Наиболее близким аналогом (прототипом) является «Автоматизированная система экологического мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха промышленного региона», патент №2697571 2018 г., авторы Маслова А.А., Панарин В.М. и др., правообладатель - Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ). Система содержит датчики экологического контроля состояния атмосферы, датчики замеров концентраций загрязняющих веществ непосредственно с источников загрязнения, метеостанцию, блоки моделирования, центральный диспетчерский пункт, задатчик времени, блок моделирования метеопараметров, блок выдачи рекомендаций по снижению выбросов загрязняющих веществ при неблагоприятных метеорологических ситуациях, задатчики концентраций загрязняющих веществ от источников загрязнения, блоки управления задатчиками концентраций загрязняющих веществ, блоки прогнозирования загрязнения атмосферы, блоки сравнения прогнозных и реальных значений загрязнения атмосферы, блоки коррекции прогнозных значений загрязнения атмосферы, задатчики предельно допустимых значений загрязнения атмосферы, блоки фиксирования превышения загрязнения атмосферы предельно допустимых значений, интегрирующие модули, блоки хранения значений рассогласования, блоки коррекции рассогласования значений загрязнения атмосферы, регистратор значений датчиков замеров концентраций загрязняющих веществ непосредственно с источников загрязнения. В описании указано, что предложенная система имеет блок коррекции значений прогнозирования на основании данных реальных измерений. Величина коррекции ошибки рассогласования между реальными и расчетными данными загрязнения атмосферного воздуха подается на первую и вторую группы блоков коррекции прогнозных значений загрязнения атмосферы. В результате производится коррекция прогнозируемых данных от второй и третьей групп блоков прогнозирования загрязнения атмосферы на величину ошибки рассогласования, чем достигается повышение точности прогноза загрязнения атмосферного воздуха промышленного региона при изменении метеорологических условий. Недостатком является низкая точность прогнозирования, вызванная учетом ошибки рассогласования прогнозного и измеренного значения только в фиксированных точках, где установлены датчики. С учетом нелинейных закономерностей в распределении концентраций такая калибровка не дает полной картины вне точек измерения. Также недостатком является низкая скорость расчетов, поскольку не решена задача сокращения вычислительной мощности моделирования рассеивания и прогноза, что особенно актуально для крупных промышленных районов.
Техническая задача, на решение которой направлено заявленное изобретение, заключается в сокращении времени и повышении точности прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе, а также в возможности одновременного охвата множества локальных, расположенных на одной промышленной площадке, и множество территориальных, соединяющих множество локальных систем экологического мониторинга различных промышленных площадок.
Технический результат, достигаемый заявленным изобретением, заключается в повышении эффективности, в том числе точности и оперативности, прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе.
Технический результат достигается за счет того, что система прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе содержит:
по меньшей мере одно измерительное устройство,
по меньшей мере один web-сервер,
по меньшей мере одно хранилище данных,
по меньшей мере одно АРМ,
аналитическую подсистему, включающую в себя
блок балансировки нагрузки,
блок управления очередью сообщений,
носитель информации,
по меньшей мере один блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ,
который состоит из коммутатора, цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания,
при этом АРМ подключено к аналитической подсистеме посредством глобальной сети Интернет,
измерительное устройство имеет выход в глобальную сеть Интернет,
блок балансировки нагрузки имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема и направления сигналов от измерительных устройств,
вход-выход блока балансировки нагрузки соединен с выходом-входом блока управления очередью сообщений,
блок управления очередью сообщений имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема и направления сигналов от АРМ,
входы-выходы блоков управления очередью сообщений и балансировки нагрузки соединены с выходами-входами по меньшей мере одного блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ,
в блоке сбора и обработки данных с использованием технологий искусственного интеллекта реализованы следующие связи: входы-выходы коммутатора связаны с входами-выходами цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания, при этом вход-выход цифрового фильтра соединен с входом-выходом web-сервера,
блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ имеет также вход-выход к хранилищу данных,
вход-выход блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ соединен с входом-выходом носителя информации,
носитель информации имеет выход в глобальную сеть Интернет.
При наличии двух и более блоков сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ, каждый из блоков имеет входы-выходы для связи друг с другом через установленные в них коммутаторы.
На фиг. изображена схема предлагаемой системы, где 1 - блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ, 2 - внешнее хранилище данных, 3 - носитель информации, 4 - блок балансировки нагрузки, 5 - блок управления очередью сообщений, 6 - web-сервер, 7 - аналитическая подсистема, 8 - коммутатор, 9 - цифровой фильтр, 10 - блок ИИ, 11 - блок расчета рассеиваний, 12 - глобальная сеть Интернет, 13 - измерительное устройство (газоанализатор, метеостанция, САК), 14 - множество измерительных устройств промышленной площадки, 15 - АРМ.
Система реализуется следующим образом.
В качестве измерительных устройств, которые использует заявленная система, могут быть уличный климатический зонд, метеостанция, различные газоанализаторы, САК. В таблице 1 приведены измеряемые параметры.
Самым простым измерительным устройством в этом наборе является метеостанция, реализующая функцию регистрации метеорологических параметров. Существуют более сложные устройства, такие как устройства фиксации - газоанализаторы, которые выполнены на базе контроллеров и датчиков различных газов. Существуют также и недорогие компактные измерительные устройства, выполненные в виде климатических уличных зондов, которые могут размещаться на стенах зданий, столбах, в непосредственной близости с технологическим оборудованием.
Хранилище данных может быть выполнено на базе типового микропроцессора с подключенной оперативной памятью и по меньшей мере тремя или более устройствами постоянной памяти с большим объемом, например, жесткими дисками, предусматривающими реализацию функции резервного копирования.
В качестве носителя информации может использоваться устройство постоянной памяти, например, флэш накопитель большого объема.
В качестве блока балансировки нагрузки используется микропроцессор, выполняющий вычислительные операции и управляющий потоками информации, подключенная к микропроцессору оперативная память и интерфейсы коммуникаций.
В качестве блока управления очередью сообщений используется микропроцессор, выполняющий вычислительные операции и управляющий очередью сообщений, подключенные к микропроцессору два или более элементов оперативной памяти большого объема, позволяющие хранить данные в формате очереди, интерфейсы коммуникаций. Электропитание блока должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например аккумуляторной батареи.
Web-сервер, например, может быть выполнен на базе микропроцессора с подключенной оперативной памятью и устройством постоянной памяти, а также интерфейсами коммуникаций, позволяющими производить обмен информацией в сети Интернет, видеоадаптером и дисплеем пользователя, а также устройствами ввода команд на примере клавиатуры. Электропитание web-сервера данных должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.
В качестве коммутатора используется микропроцессор, выполняющий вычислительные операции и управляющий потоками информации, подключенные к микропроцессору пять или более интерфейсов связи, используемые для подключений внешних блоков, а также хранилища данных и носителя информации. Электропитание коммутатора должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.
В качестве цифрового фильтра используется микропроцессор, выполняющий вычислительные операции, подключенные к микропроцессору оперативная память и устройство постоянной памяти, где хранится алгоритм фильтрации, а также по меньшей мере два интерфейса связи. Электропитание фильтра должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.
В качестве блока ИИ используется высокопроизводительный микропроцессор, выполняющий вычислительные операции, подключенные к микропроцессору оперативная память и устройство постоянной памяти, где хранится алгоритм ИИ, а также по меньшей мере один интерфейс связи. Электропитание блока ИИ должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.
В качестве блока расчета рассеивания используется высокопроизводительный микропроцессор, выполняющий вычислительные операции, подключенные к микропроцессору оперативная память и устройство постоянной памяти, где хранится алгоритм рассеивания, а также по меньшей мере один интерфейс связи. Электропитание блока должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.
АРМ представляет собой любое терминальное устройство для работы в сети Интернет, и, например, может быть выполнено на базе микропроцессора с подключенной оперативной памятью и устройством постоянной памяти, а также интерфейсами коммуникаций, позволяющими производить обмен информацией в сети Интернет, видеоадаптером и дисплеем пользователя (графическим экраном), а также устройствами ввода команд на примере кнопочной или сенсорной клавиатуры.
Заявленное изобретение разработано в рамках выполнения гранта (договора №70-2021-00139 от 2.11.2021 г.), а именно:
- относится к направлению развития искусственного интеллекта: «Искусственный интеллект для бизнеса (ИИ для бизнеса)»;
- относится к мероприятию плана Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта: «Разработка прогнозных моделей низкой вычислительной сложности на основе ансамблей и селективного выбора»;
- относится к тематике Программы Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта: «Цифровая модель для динамической идентификации промышленных источников выбросов и прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе».

Claims (22)

1. Система прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе, содержащая
по меньшей мере одно измерительное устройство,
по меньшей мере один web-сервер,
по меньшей мере одно хранилище данных,
по меньшей мере одно АРМ,
аналитическую подсистему, включающую в себя
блок балансировки нагрузки,
блок управления очередью сообщений,
носитель информации,
по меньшей мере один блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ,
который состоит из коммутатора, цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания,
при этом АРМ подключено к аналитической подсистеме посредством глобальной сети Интернет,
измерительное устройство имеет выход в глобальную сеть Интернет,
блок балансировки нагрузки имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема сигналов от измерительных устройств,
вход-выход блока балансировки нагрузки соединен с выходом-входом блока управления очередью сообщений,
блок управления очередью сообщений имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема и направления сигналов от АРМ,
входы-выходы блоков управления очередью сообщений и балансировки нагрузки соединены с выходами-входами по меньшей мере одного блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ,
в блоке сбора и обработки данных с использованием технологий искусственного интеллекта реализованы следующие связи: входы-выходы коммутатора связаны с входами-выходами цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания, при этом вход-выход цифрового фильтра соединен с входом-выходом web-сервера,
блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ имеет также вход-выход к хранилищу данных,
вход-выход блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ соединен с входом-выходом носителя информации,
носитель информации имеет выход в глобальную сеть Интернет.
2. Система по п. 1, отличающаяся тем, что при наличии двух и более блоков сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ каждый из блоков имеет входы-выходы для связи друг с другом через установленные в них коммутаторы.
RU2022128005A 2022-10-28 Система прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе RU2799893C1 (ru)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2799893C1 true RU2799893C1 (ru) 2023-07-13

Family

ID=

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU227558U1 (ru) * 2024-03-15 2024-07-24 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" Универсальный цифровой блок обработки результатов измерений концентраций вредных веществ в атмосферном воздухе с помощью искусственного интеллекта

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2466434C1 (ru) * 2011-06-08 2012-11-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ) Система экологического мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферы промышленного региона
CN105203718A (zh) * 2015-05-30 2015-12-30 黄燕云 一种空气质量监测方法和***
KR101591735B1 (ko) * 2015-05-29 2016-02-11 주식회사 나인에코 실내공기질의 예측을 통한 오염 정보 제공 방법
CN106651036A (zh) * 2016-12-26 2017-05-10 东莞理工学院 空气质量预报***

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2466434C1 (ru) * 2011-06-08 2012-11-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ) Система экологического мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферы промышленного региона
KR101591735B1 (ko) * 2015-05-29 2016-02-11 주식회사 나인에코 실내공기질의 예측을 통한 오염 정보 제공 방법
CN105203718A (zh) * 2015-05-30 2015-12-30 黄燕云 一种空气质量监测方法和***
CN106651036A (zh) * 2016-12-26 2017-05-10 东莞理工学院 空气质量预报***

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU227558U1 (ru) * 2024-03-15 2024-07-24 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" Универсальный цифровой блок обработки результатов измерений концентраций вредных веществ в атмосферном воздухе с помощью искусственного интеллекта

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114280695A (zh) 一种空气污染物监测预警方法及云平台
CN114371260A (zh) 一种工业企业无组织VOCs网格化监测、扩散预警及溯源方法
CN108700851A (zh) 用于预测能量消耗的***、方法和基于云的平台
KR20140024541A (ko) 대기 모델링 서비스 제공 시스템
Yang et al. Simulation-based transfer function modeling for transient analysis of general queueing systems
CN113655175A (zh) 一种网格化空气监测方法、***、计算机设备及存储介质
KR20210050831A (ko) 실시간 미세먼지 모니터링 시스템 및 그 방법
CN113326964A (zh) 一种基于数据复合多级综合管廊风险管控方法及方法
Zhu et al. Multi-sensing paradigm based urban air quality monitoring and hazardous gas source analyzing: a review
Duisebekova et al. Development of an information-analytical system for the analysis and monitoring of climatic and ecological changes in the environment: Part 1
CN115547013A (zh) 用于主动配电网的碳排放监测报警***及方法
CN111401789A (zh) 一种基于bim的建筑施工智能监管***
RU2799893C1 (ru) Система прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе
Catovic et al. Air pollution prediction and warning system using IoT and machine learning
Vogt et al. Model-based planning of technical building services and process chains for battery cell production
CN117114442A (zh) 一种边缘计算中心布局优化方法
Parfenenko et al. Information system for monitoring and forecast of building heat consumption
Dobaev et al. Development of decision support system for data analysis of electric power systems
CN115310923A (zh) 能源管理服务***及方法
CN108021115A (zh) 一种燃煤电厂大气污染物扩散监控方法及***
CN112560325B (zh) 换电业务的预测方法、***、设备及存储介质
CN115705510A (zh) 厂区气体污染分布预测方法、***、电子设备及存储介质
Huu et al. Development of warning and predicting system for quality of air in smart cities using RNN
Luo et al. TransFlower: An Explainable Transformer-Based Model with Flow-to-Flow Attention for Commuting Flow Prediction
Rachovski et al. Air pollution monitoring system