Система прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе Российский патент 2023 года по МПК G08B21/12 G01N1/00 

Изобретение относится к системам экологического мониторинга, и может быть использовано для комплексного планирования и уведомления о рисках загрязнений атмосферного воздуха промышленных предприятий вредными веществами.

Далее в настоящем описании изобретения используются следующие термины:

АРМ - автоматизированное рабочее место;

ИИ - искусственный интеллект;

САК - система автоматического контроля;

Известна «Система экологического мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферы промышленного региона», патент №2466434 2011 г., авторы Соколов Э.М., Строкатов Е.А. и др., правообладатель - Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ). Система содержит датчики замеров концентраций загрязняющих веществ непосредственно с источников загрязнения и метеостанцию, соединенные с центром моделирования, который соединен с центром обработки и сравнения данных. Блок моделирования метеопараметров соединен с центром моделирования, который соединен с центральным диспетчерским пунктом и с центром прогноза загрязнений. Датчики измеряют концентрации загрязняющих веществ и вместе с метеорологическими данными, полученными с метеостанции, отправляют в первый центр моделирования, где с помощью специального программно-технического комплекса строят карты полей концентрации загрязняющих веществ. Полученные данные моделирования процессов поступают в центр обработки и сравнения данных. Для прогнозирования загрязнения на определенный установленный промежуток времени с помощью временно-параметрических задатчиков концентраций загрязняющих веществ от источников загрязнения моделируется изменение во времени величин загрязнения для данных источников выбросов, которые получены по базам данных выбросов за предыдущее время работы предприятий. В результате на второй центр моделирования поступают прогнозируемые значения загрязнений от источников. Также на втором центре моделирования поступают данные по метеопараметрам от блока моделирования метеопараметров с прогнозом на такой же интервал времени. В результате на выходе второго центра моделирования формируется информация о прогнозируемом загрязнении на некотором интервале времени. Недостатком системы является низкая точность прогнозирования загрязнения атмосферы промышленного региона при отсутствии коррекции прогнозных значений загрязнения атмосферы по текущим данным. В указанном решении раскрыт принцип прогнозирования, который основан на одном способе моделирования полей концентраций. Это является также недостатком в аспекте точности, поскольку в литературе известно большое количество аналогичных способов, показывающих разную точность для различных типов загрязняющих веществ и условий наблюдений. Недостатком в аспекте быстродействия является очевидная необходимость использования нескольких элементов (блока и центра) моделирования, что требует значительных вычислительных ресурсов, так как все модели рассеивания, используемые для построения карт концентраций, обладают высокой сложностью. Для больших промышленных районов данная система может проводить расчет прогнозов длительное время, и в данном патенте не указано, как можно ускорить такие расчеты.

Известна «Система экологического мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферы промышленного региона», патент №2661444 2018 г., авторы Макарова А.С., Мешалкин В.П., правообладатель ООО «Предприятие устойчивого развития». Указанная система содержит датчики экологического контроля состояния атмосферы, датчики замеров концентраций загрязняющих веществ непосредственно с источников загрязнения, метеостанцию, блоки моделирования, центральный диспетчерский пункт, блок выдачи рекомендаций по снижению выбросов загрязняющих веществ при неблагоприятных метеорологических ситуациях, блоки прогнозирования загрязнения атмосферы, блоки сравнения прогнозных и реальных значений загрязнения атмосферы, блоки коррекции прогнозных значений загрязнения атмосферы, задатчики предельно допустимых значений загрязнения атмосферы и блоки фиксирования превышения загрязнения атмосферы предельно допустимых значений. В данном патенте устранен недостаток предыдущего в плане повышения точности оценки загрязнения атмосферы промышленного региона за счет введения коррекции. Однако недостатком системы является низкая скорость расчетов, поскольку не решена задача сокращения вычислительной сложности алгоритмов, что особенно актуально для крупных промышленных районов.

Известна «Нейросетевая модель прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха источниками выбросов предприятий», авторы Ходакова Ж.Г., Савицкая Т.В., статья в журнале «Успехи в химии и химической технологии», т. XXXIV, 2020, №6, стр. 139-141. Указанная модель основана на искусственной нейронной сети, использующей данные вычислительных экспериментов для прогнозирования максимальной концентрации загрязняющего вещества в зависимости от расстояния от источника выброса, от высоты над подстилающей поверхностью и от температуры атмосферного воздуха. Применение нейронной сети помогает значительно снизить вычислительную нагрузку на систему прогнозирования, что является преимуществом указанного решения по отношению к предыдущим. Однако для составления полной картины распределения загрязняющего вещества от источника выбросов данная модель требует проведения большого количества экспериментов в определенной точке на территории промышленного предприятия и за ее границами, что не всегда допустимо.

Наиболее близким аналогом (прототипом) является «Автоматизированная система экологического мониторинга и прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха промышленного региона», патент №2697571 2018 г., авторы Маслова А.А., Панарин В.М. и др., правообладатель - Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ). Система содержит датчики экологического контроля состояния атмосферы, датчики замеров концентраций загрязняющих веществ непосредственно с источников загрязнения, метеостанцию, блоки моделирования, центральный диспетчерский пункт, задатчик времени, блок моделирования метеопараметров, блок выдачи рекомендаций по снижению выбросов загрязняющих веществ при неблагоприятных метеорологических ситуациях, задатчики концентраций загрязняющих веществ от источников загрязнения, блоки управления задатчиками концентраций загрязняющих веществ, блоки прогнозирования загрязнения атмосферы, блоки сравнения прогнозных и реальных значений загрязнения атмосферы, блоки коррекции прогнозных значений загрязнения атмосферы, задатчики предельно допустимых значений загрязнения атмосферы, блоки фиксирования превышения загрязнения атмосферы предельно допустимых значений, интегрирующие модули, блоки хранения значений рассогласования, блоки коррекции рассогласования значений загрязнения атмосферы, регистратор значений датчиков замеров концентраций загрязняющих веществ непосредственно с источников загрязнения. В описании указано, что предложенная система имеет блок коррекции значений прогнозирования на основании данных реальных измерений. Величина коррекции ошибки рассогласования между реальными и расчетными данными загрязнения атмосферного воздуха подается на первую и вторую группы блоков коррекции прогнозных значений загрязнения атмосферы. В результате производится коррекция прогнозируемых данных от второй и третьей групп блоков прогнозирования загрязнения атмосферы на величину ошибки рассогласования, чем достигается повышение точности прогноза загрязнения атмосферного воздуха промышленного региона при изменении метеорологических условий. Недостатком является низкая точность прогнозирования, вызванная учетом ошибки рассогласования прогнозного и измеренного значения только в фиксированных точках, где установлены датчики. С учетом нелинейных закономерностей в распределении концентраций такая калибровка не дает полной картины вне точек измерения. Также недостатком является низкая скорость расчетов, поскольку не решена задача сокращения вычислительной мощности моделирования рассеивания и прогноза, что особенно актуально для крупных промышленных районов.

Техническая задача, на решение которой направлено заявленное изобретение, заключается в сокращении времени и повышении точности прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе, а также в возможности одновременного охвата множества локальных, расположенных на одной промышленной площадке, и множество территориальных, соединяющих множество локальных систем экологического мониторинга различных промышленных площадок.

Технический результат, достигаемый заявленным изобретением, заключается в повышении эффективности, в том числе точности и оперативности, прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе.

Технический результат достигается за счет того, что система прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе содержит:

по меньшей мере одно измерительное устройство,

по меньшей мере один web-сервер,

по меньшей мере одно хранилище данных,

по меньшей мере одно АРМ,

аналитическую подсистему, включающую в себя

блок балансировки нагрузки,

блок управления очередью сообщений,

носитель информации,

по меньшей мере один блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ,

который состоит из коммутатора, цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания,

при этом АРМ подключено к аналитической подсистеме посредством глобальной сети Интернет,

измерительное устройство имеет выход в глобальную сеть Интернет,

блок балансировки нагрузки имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема и направления сигналов от измерительных устройств,

вход-выход блока балансировки нагрузки соединен с выходом-входом блока управления очередью сообщений,

блок управления очередью сообщений имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема и направления сигналов от АРМ,

входы-выходы блоков управления очередью сообщений и балансировки нагрузки соединены с выходами-входами по меньшей мере одного блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ,

в блоке сбора и обработки данных с использованием технологий искусственного интеллекта реализованы следующие связи: входы-выходы коммутатора связаны с входами-выходами цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания, при этом вход-выход цифрового фильтра соединен с входом-выходом web-сервера,

блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ имеет также вход-выход к хранилищу данных,

вход-выход блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ соединен с входом-выходом носителя информации,

носитель информации имеет выход в глобальную сеть Интернет.

При наличии двух и более блоков сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ, каждый из блоков имеет входы-выходы для связи друг с другом через установленные в них коммутаторы.

На фиг. изображена схема предлагаемой системы, где 1 - блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ, 2 - внешнее хранилище данных, 3 - носитель информации, 4 - блок балансировки нагрузки, 5 - блок управления очередью сообщений, 6 - web-сервер, 7 - аналитическая подсистема, 8 - коммутатор, 9 - цифровой фильтр, 10 - блок ИИ, 11 - блок расчета рассеиваний, 12 - глобальная сеть Интернет, 13 - измерительное устройство (газоанализатор, метеостанция, САК), 14 - множество измерительных устройств промышленной площадки, 15 - АРМ.

Система реализуется следующим образом.

В качестве измерительных устройств, которые использует заявленная система, могут быть уличный климатический зонд, метеостанция, различные газоанализаторы, САК. В таблице 1 приведены измеряемые параметры.

Самым простым измерительным устройством в этом наборе является метеостанция, реализующая функцию регистрации метеорологических параметров. Существуют более сложные устройства, такие как устройства фиксации - газоанализаторы, которые выполнены на базе контроллеров и датчиков различных газов. Существуют также и недорогие компактные измерительные устройства, выполненные в виде климатических уличных зондов, которые могут размещаться на стенах зданий, столбах, в непосредственной близости с технологическим оборудованием.

Хранилище данных может быть выполнено на базе типового микропроцессора с подключенной оперативной памятью и по меньшей мере тремя или более устройствами постоянной памяти с большим объемом, например, жесткими дисками, предусматривающими реализацию функции резервного копирования.

В качестве носителя информации может использоваться устройство постоянной памяти, например, флэш накопитель большого объема.

В качестве блока балансировки нагрузки используется микропроцессор, выполняющий вычислительные операции и управляющий потоками информации, подключенная к микропроцессору оперативная память и интерфейсы коммуникаций.

В качестве блока управления очередью сообщений используется микропроцессор, выполняющий вычислительные операции и управляющий очередью сообщений, подключенные к микропроцессору два или более элементов оперативной памяти большого объема, позволяющие хранить данные в формате очереди, интерфейсы коммуникаций. Электропитание блока должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например аккумуляторной батареи.

Web-сервер, например, может быть выполнен на базе микропроцессора с подключенной оперативной памятью и устройством постоянной памяти, а также интерфейсами коммуникаций, позволяющими производить обмен информацией в сети Интернет, видеоадаптером и дисплеем пользователя, а также устройствами ввода команд на примере клавиатуры. Электропитание web-сервера данных должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.

В качестве коммутатора используется микропроцессор, выполняющий вычислительные операции и управляющий потоками информации, подключенные к микропроцессору пять или более интерфейсов связи, используемые для подключений внешних блоков, а также хранилища данных и носителя информации. Электропитание коммутатора должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.

В качестве цифрового фильтра используется микропроцессор, выполняющий вычислительные операции, подключенные к микропроцессору оперативная память и устройство постоянной памяти, где хранится алгоритм фильтрации, а также по меньшей мере два интерфейса связи. Электропитание фильтра должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.

В качестве блока ИИ используется высокопроизводительный микропроцессор, выполняющий вычислительные операции, подключенные к микропроцессору оперативная память и устройство постоянной памяти, где хранится алгоритм ИИ, а также по меньшей мере один интерфейс связи. Электропитание блока ИИ должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.

В качестве блока расчета рассеивания используется высокопроизводительный микропроцессор, выполняющий вычислительные операции, подключенные к микропроцессору оперативная память и устройство постоянной памяти, где хранится алгоритм рассеивания, а также по меньшей мере один интерфейс связи. Электропитание блока должно осуществляться от внешней электрической сети и предусматривать наличие резервного источника питания, например, аккумуляторной батареи.

АРМ представляет собой любое терминальное устройство для работы в сети Интернет, и, например, может быть выполнено на базе микропроцессора с подключенной оперативной памятью и устройством постоянной памяти, а также интерфейсами коммуникаций, позволяющими производить обмен информацией в сети Интернет, видеоадаптером и дисплеем пользователя (графическим экраном), а также устройствами ввода команд на примере кнопочной или сенсорной клавиатуры.

Заявленное изобретение разработано в рамках выполнения гранта (договора №70-2021-00139 от 2.11.2021 г.), а именно:

- относится к направлению развития искусственного интеллекта: «Искусственный интеллект для бизнеса (ИИ для бизнеса)»;

- относится к мероприятию плана Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта: «Разработка прогнозных моделей низкой вычислительной сложности на основе ансамблей и селективного выбора»;

- относится к тематике Программы Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта: «Цифровая модель для динамической идентификации промышленных источников выбросов и прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе».

Изобретение относится к области вычислительной техники, а именно системе экологического мониторинга. Технический результат заключается в повышении точности и оперативности прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе. Система содержит по меньшей мере одно измерительное устройство, по меньшей мере один web-сервер, по меньшей мере одно хранилище данных, по меньшей мере одно АРМ, аналитическую подсистему, включающую в себя блок балансировки нагрузки, блок управления очередью сообщений, носитель информации, по меньшей мере один блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ, который состоит из коммутатора, цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания, при этом АРМ подключено к аналитической подсистеме посредством глобальной сети Интернет, измерительное устройство имеет выход в глобальную сеть Интернет, блок балансировки нагрузки имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема сигналов от измерительных устройств, вход-выход блока балансировки нагрузки соединен с выходом-входом блока управления очередью сообщений, входы-выходы блоков управления очередью сообщений и балансировки нагрузки соединены с выходами-входами по меньшей мере одного блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ. 1 з.п. ф-лы, 1 ил., 1 табл.

1. Система прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе, содержащая

по меньшей мере одно измерительное устройство,

по меньшей мере один web-сервер,

по меньшей мере одно хранилище данных,

по меньшей мере одно АРМ,

аналитическую подсистему, включающую в себя

блок балансировки нагрузки,

блок управления очередью сообщений,

носитель информации,

по меньшей мере один блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ,

который состоит из коммутатора, цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания,

при этом АРМ подключено к аналитической подсистеме посредством глобальной сети Интернет,

измерительное устройство имеет выход в глобальную сеть Интернет,

блок балансировки нагрузки имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема сигналов от измерительных устройств,

вход-выход блока балансировки нагрузки соединен с выходом-входом блока управления очередью сообщений,

блок управления очередью сообщений имеет выход в глобальную сеть Интернет и выполнен с возможностью приема и направления сигналов от АРМ,

входы-выходы блоков управления очередью сообщений и балансировки нагрузки соединены с выходами-входами по меньшей мере одного блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ,

в блоке сбора и обработки данных с использованием технологий искусственного интеллекта реализованы следующие связи: входы-выходы коммутатора связаны с входами-выходами цифрового фильтра, блока ИИ и блока расчета рассеивания, при этом вход-выход цифрового фильтра соединен с входом-выходом web-сервера,

блок сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ имеет также вход-выход к хранилищу данных,

вход-выход блока сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ соединен с входом-выходом носителя информации,

носитель информации имеет выход в глобальную сеть Интернет.

2. Система по п. 1, отличающаяся тем, что при наличии двух и более блоков сбора и обработки данных с использованием технологий ИИ каждый из блоков имеет входы-выходы для связи друг с другом через установленные в них коммутаторы.