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雪迪龍污染源排放監(jiān)測設備全生命周期管理和智慧運維平臺，解決運維管理痛點
更新時間：2023-11-14
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為貫徹落實《上海市制造業(yè)數(shù)字化轉型實施方案》工作要求，推動場景開放切實轉化為產(chǎn)業(yè)新動能，上海市經(jīng)濟信息化委廣泛征集能源雙碳領域數(shù)字化轉型應用場景，經(jīng)專家評審，共有20個場景入選《上海市能源雙碳領域數(shù)字化轉型示范應用場景名單》。
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)測設備全生命周期管理的智慧運維平臺"，獲得上海市能源雙碳領域數(shù)字化轉型示范應用場景名單。
污染源排放監(jiān)測設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、預警、響應、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。該項目應用AI技術，對典型的數(shù)據(jù)異常場景進行數(shù)據(jù)特征提取，訓練異常識別模型，對數(shù)據(jù)情況進行預警聯(lián)動，結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)測設備的準確度進行校驗，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，結合機器學習對數(shù)據(jù)進行訓練，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)異常響應率85%。有效預防監(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)的智能識別及遠程質(zhì)控對數(shù)據(jù)質(zhì)量的自動化校驗的落地應用，不但提高了數(shù)據(jù)異常識別的準確率，而且提高了監(jiān)測設備日常運維的監(jiān)管效率。在項目應用的過程中，切實解決了在污染源在線監(jiān)測運維管理中的實際痛點。
