    |
|
||||
 |
|
||||
|
Вход
 |
|||||
|
.gif)
 |
|
      .gif) Учредители Издательский дом "Отраслевые ведомости" 
|
 .gif) Служебный вдох: ИИ спрогнозирует распределение вредных веществ в воздухеМатериал прочитан 1068 раз и оценен  05.11.2023 Как система поможет промышленным предприятиям контролировать риски загрязнений Своя атмосфераУченые НИУ ВШЭ разработали систему, которая, используя искусственный интеллект, может предсказать, как вредные вещества распространяются в атмосфере. Как рассказали «Известиям» специалисты, ее смогут использовать промышленные предприятия для контроля выбросов. Также программу можно применять для оценки достоверности датчиков и приборов экомониторинга. — Блок ИИ может выявить тренды и сезонность в динамике выбросов, аномалии в данных, закономерности в сложных компонентах профилей концентраций — характерных признаках. Такой прогноз хорошо улавливает систематические высокочастотные составляющие, он более устойчив к изменению режима работы предприятий, даже если оборудование работает с небольшими отклонениями по времени от предыдущего дня, — рассказал научный сотрудник научно-учебной лаборатории междисциплинарных эмпирических исследований НИУ ВШЭ в Перми Алексей Кычкин. Обучение модели занимает порядка 10 минут, при этом каждый новый прогноз рассчитывается моментально — в течение секунды, отметил разработчик. В подавляющем большинстве случаев построенные прогнозы оказались точнее тех, что получены на основе существующих моделей рассеивания. Прогноз с погодойРаботу системы можно представить в виде нескольких основных стадий изучения данных, получаемых со станций контроля качества воздуха. Первичные сведения преобразуются в корректный для дальнейшей обработки формат, что позволяет исследователям применять различные модели прогнозирования. — С помощью моделей краткосрочного прогнозирования мы можем получать значения концентраций определенного вещества для следующего дня. Также существует необходимость понимать то, как двигается выброс при известных физических параметрах: температуре, скорости и направлении ветра и так далее. Для решения этой задачи применяются модели рассеивания. Они позволяют, заранее зная источник и параметры вещества, построить прогноз распространения этих веществ на определенной территории и в определенное время, — сообщил стажер-исследователь научно-учебной лаборатории междисциплинарных эмпирических исследований НИУ ВШЭ в Перми Игорь Черницин. При этом учитывается динамика погодных условий во время выброса. Механика построения различных типов прогнозов дает возможность решать задачу идентификации источника, когда известны только значения наблюдений и погодные условия. Интеллектуальная модель позволяет построить путь от точки фиксации выброса до предполагаемого источника и смоделировать этот выброс. Таким образом, все стадии обработки исходных данных наблюдений связаны между собой и позволяют решать различные задачи. Проверка прогнозирования выбросов с использованием блока ИИ проводилась по ряду вредных веществ, в том числе по частицам пыли PM2.5, на данных более чем с 20 реальных точек контроля в Москве, Новосибирске, Перми и Челябинске. Цена вопросаРаспределение загрязняющих веществ в воздухе определяется с помощью моделирования и сейчас, отметил доцент департамента экологической безопасности и менеджмента качества продукции Института экологии Российского университета дружбы народов имени Патриса Лумумбы Владимир Пинаев. Для оценки распределения таких веществ и его графического отображения существуют различные программы, которые используются при подготовке проектной документации. — Использование искусственного интеллекта — это попытки усовершенствовать этот процесс, — подчеркнул он. Сама по себе технология интересная, но, как и все новые методы, требуют апробации на практике и сравнения с существующими альтернативами, отметила заместитель директора Института экологии РУДН Ирина Головачева. — Вопрос стоимости всегда ключевой. Тенденция последних лет — это не только моделирование распространения выбросов, но и их мониторинг в режиме реального времени. Для корректной оценки предложенной технологии ее необходимо апробировать на реальных данных и сравнить результаты с уже зарекомендовавшими себя программами пространственного распространения выбросов загрязняющих веществ, — сказала она. Современный экологический мониторинг атмосферного воздуха для промышленных предприятий — это не только инструмент ограничения, но и ключ к росту эффективности производства, уверены разработчики. Для этого инструменты прогнозирования распределения вредных веществ действительно необходимо усовершенствовать до уровня работы в динамике. Это позволяет оптимизировать технологические процессы и своевременно выявлять аварии. Например, утечки или возгорания опасных газов и обрывы трубопроводов. Исследования проводились в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, созданном по федеральному проекту «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика». Чтобы добавить комментарий, надо зарегистрироваться Еще 5 новостей по теме «»Обязательные профилактические визиты: рассматриваются положения по периодичности проведения Разработан Проект Постановлением Правительства РФ «О периодичности проведения обязательных профилактических визитов в рамках государст... Национальный стандарт по НДТ: изготовление деталей стеклоформующих машин на основе чугуна Разработан ГОСТ Р 113.05.05-2025 «Наилучшие доступные технологии. Материалы для изготовления деталей стеклоформующих машин на основе чугуна. Технические условия».
Стандарт применяется с 01.... Обращение с отходами и РОП: что ожидать и как действовать? Приглашаем Вас принять участие в Новые требования по ГЭЭ и ОВОС. Готовы? С 1 марта 2025 года в России вступили в силу обновлённые нормы по проведению ОВОС и ГЭЭ.
Приглашаем Вас принять участие в Проект учета данных о малом предпринимательстве
На обсуждение вынесен проект о порядке формирования и веден... Другие новости за 05.11.2023Экологи выяснили, что человечество нарушает глобальный круговорот соли в природе Исследование показало, что деятельность человека почти вдвое увеличивает концентрации ионов солей в воздухе, водных системах и почве, что может привести к необратимому глобальному снижению качества пи... Гриб размером с пылинку и «каменная роза»: в Кенозерье обнаружены новые виды для Архангельской области По результатам летней экспедиции в окрестности Порженского погоста в Плесецком секторе Кенозерского национального парка ботаниками найдены новые редкие виды организмов, ранее не известные для Архангел... |
|
 Обязательные профилактические визиты: рассматриваются положения по периодичности проведения 19.08.2025Национальный стандарт по НДТ: изготовление деталей стеклоформующих машин на основе чугуна 18.08.2025Поправки в правила накопления ТКО: включение медучреждений в перечень потребителей 9 октября 2025 г. 23 сентября 2025 г. 4 сентября 2025 г. Экосбор 2024 Сегодня, 07:03 Начинающий эколог без опыта работы Вчера, 16:16 Ведение баз данных в области ООС, форми... Вчера, 13:04 Риск-ориентированный контроль (надзор)... Вчера, 12:59 ПЛАРН И ПЛАН УЧЕНИЙ - 3 СЕЗОН Вчера, 12:56 Контактная информацияРЕДАКЦИЯ ПРЯМОЙ ТЕЛЕФОН ОТДЕЛА ПОДПИСКИ: ОТДЕЛ РЕКЛАМЫ: ВОПРОСЫ РАБОТЫ ПОРТАЛА: |
|
|
|
ЖУРНАЛ | ПОДПИСКА
| РЕКЛАМА В ЖУРНАЛЕ |
РЕКЛАМА В ИНТЕРНЕТ | ОТЗЫВЫ © 2004-2025 Издательский
дом «Отраслевые ведомости». Все права защищены |
|
Добавить сайт в избранное Сделать стартовой ENGLISH |