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為貫徹落實《上海市制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施方案》工作要求,推動場景開放切實轉(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《首批上海市能源雙碳領(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維平臺”,獲得首批上海市能源雙碳領(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維平臺,解決運維管理痛點
智能運維將傳統(tǒng)運維與互聯(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,效率低下且誤報率高。該項目應(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)合線下核實形成閉環(huán)管理。項目通過質(zhì)控儀自動對監(jiān)測設(shè)備的準(zhǔn)確度進(jìn)行校驗,通過對該項目5個監(jiān)測點半年監(jiān)測數(shù)據(jù)集的收集,結(jié)合機器學(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)備日常運維的監(jiān)管效率。在項目應(yīng)用的過程中,切實解決了在污染源在線監(jiān)測運維管理中的實際痛點。
文章來源:上海經(jīng)信委
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