Цифровая модель для динамической идентификации промышленных источников выбросов и прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе

Актуальность проекта

Развитие мегаполисов, климатические изменения, повышение требований к промышленной безопасности требуют более качественного контроля и управления рисками загрязнений атмосферного воздуха. Несмотря на то, что физические процессы в атмосфере достаточно хорошо изучены, многие промышленные предприятия не имеют инструментов для оперативной оценки взаимосвязей между своими источниками загрязнения и фактической экологической ситуацией. Становится актуальным создание модели для динамической идентификации промышленных источников выбросов и прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе.

Цель проекта

Создание цифровой модели, которая способна интегрироваться в состав платформ экологического мониторинга.

Преимущества создаваемой модели:

Использование механизмов динамической оптимизации параметров

Оптимизация производится на основе обучения с подкреплением (RL - Reinforcement Learning). применяемые технологии машинного обучения позволяют реализовать автономное обучение, высокую точность идентификации источников выбросов и динамическое прогнозирование распространения вредных (загрязняющих) веществ.
Наличие инструмента оптимизации в динамике идентификации источника выбросов и прогнозирования их распространения

Инструмент является перспективным с точки зрения учета факторов метеосреды, изменения скорости и направления ветра, влажности, наличия осадков.
Новая модель прогнозирования распространения выбросов низкой вычислительной сложности

Практическое значение проекта

Появится возможность автоматического анализа накапливаемых данных по концентрациям загрязняющих веществ в различных точках наблюдений, метеоданных, геоинформации по расположению газоанализаторов, топологии предприятия.

Решения цифровой модели будут удовлетворять по оперативности и точности запросам руководства предприятий, служб по защите окружающей среды предприятий, специалистам государственных надзорных органов, отдельных категорий производителей оборудования для экомониторинга.

Разработанная цифровая модель может быть интегрирована в типовые платформы экологического мониторинга с использованием программных интерфейсов API, что позволит значительно расширить их применение на практике.

Эксплуатация модели позволит существенно снизить промышленную нагрузку на окружающую среду, повысить уровень экологической безопасности производства, собирать в режиме реального времени статистическую информацию о состоянии окружающей среды, а также, постоянно контролируя экологическое состояние на объекте мониторинга, прогнозировать экологические риски и предупреждать неблагоприятные события на предприятиях.