為貫徹落實(shí)《上海市制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案》工作要求，推動場景開放切實(shí)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)新動能，上海市經(jīng)濟(jì)信息化委廣泛征集能源雙碳領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用場景，經(jīng)專家評審，共有20個場景入選《上海市能源雙碳領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范應(yīng)用場景名單》。
上汽通用汽車有限公司與北京雪迪龍科技股份有限公司共同開發(fā)的“基于污染源排放監(jiān)測設(shè)備全生命周期管理的智慧運(yùn)維平臺"，獲得上海市能源雙碳領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范應(yīng)用場景名單。
污染源排放監(jiān)測設(shè)備全生命周期管理和智慧運(yùn)維平臺，解決運(yùn)維管理痛點(diǎn)
智能運(yùn)維將傳統(tǒng)運(yùn)維與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)融合，采用“互聯(lián)網(wǎng)+運(yùn)維"的管理模式，建立起一套集監(jiān)測、預(yù)警、響應(yīng)、分析、考核、管理于一體的監(jiān)管機(jī)制。
污染源智能分析平臺
原有的污染源排污在線監(jiān)測領(lǐng)域，針對監(jiān)測數(shù)據(jù)異常的判定仍停留在人工階段，效率低下且誤報(bào)率高。該項(xiàng)目應(yīng)用AI技術(shù)，對典型的數(shù)據(jù)異常場景進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取，訓(xùn)練異常識別模型，對數(shù)據(jù)情況進(jìn)行預(yù)警聯(lián)動，結(jié)合線下核實(shí)形成閉環(huán)管理。
項(xiàng)目通過質(zhì)控儀自動對監(jiān)測設(shè)備的準(zhǔn)確度進(jìn)行校驗(yàn)，通過對該項(xiàng)目5個監(jiān)測點(diǎn)半年監(jiān)測數(shù)據(jù)集的收集，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，形成不少于6個數(shù)據(jù)異常場景識別算法。監(jiān)測數(shù)據(jù)異常識別率不低于95%，提高數(shù)據(jù)異常響應(yīng)率85%。有效預(yù)防監(jiān)控質(zhì)量低下，打擊各類環(huán)境數(shù)據(jù)造假現(xiàn)象，加大環(huán)境監(jiān)測預(yù)警和監(jiān)督執(zhí)法工作力度，提高數(shù)字化環(huán)境監(jiān)管能力。
煙氣在線監(jiān)測遠(yuǎn)程質(zhì)控系統(tǒng)
AI智能分析算法模型對異常數(shù)據(jù)的智能識別及遠(yuǎn)程質(zhì)控對數(shù)據(jù)質(zhì)量的自動化校驗(yàn)的落地應(yīng)用，不但提高了數(shù)據(jù)異常識別的準(zhǔn)確率，而且提高了監(jiān)測設(shè)備日常運(yùn)維的監(jiān)管效率。在項(xiàng)目應(yīng)用的過程中，切實(shí)解決了在污染源在線監(jiān)測運(yùn)維管理中的實(shí)際痛點(diǎn)。
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