Способ идентификации источника выброса вредных веществ в атмосферу на базе технологии искусственного интеллекта Российский патент 2024 года по МПК G01W1/00 G06N3/00 

Изобретение относится к области экологического мониторинга и может быть использовано для обнаружения источников загрязнений атмосферного воздуха на промышленных предприятиях.

Из уровня техники специалистам известны способы обнаружения источников выбросов вредных веществ в атмосферу на территориях расположения источников загрязнения атмосферы путем визуальной фиксации с помощью осмотра территорий с воздуха либо с помощью тепловой аэросъемки (Шилин Б. В., Молодчинин И. А. Контроль состояния окружающей среды тепловой аэросъемкой. - М.: Недра, 1992. - С. 46-48).

К недостаткам визуальных способов относятся высокая стоимость вследствие необходимости использования авиации, отсутствие возможности постоянного непрерывного контроля параметров выброса вредных веществ в атмосферу на территориях с большой концентрацией промышленных объектов с учетом динамики изменений интенсивности и состава выбросов.

Известен способ контроля режима работы источников загрязнения атмосферного воздуха в период неблагоприятных метеорологических условий (RU 2244327. МПК G01W 1/00. 10.01.2005). Согласно известному способу, осуществляют регламентированный нормативными документами комплекс мероприятий по временному сокращению вредных выбросов источников загрязнения воздуха, для чего предварительно определяют расчетным путем основные источники загрязнения воздуха на прогнозируемый период неблагоприятных метеорологических условий, ранжируют их по вкладу в общее загрязнение; в период наступления неблагоприятных метеорологических условий путем текущих замеров уровня загрязнения воздуха различными вредными веществами на постах контроля и решения обратной задачи рассеивания примеси выявляют конкретные источники загрязнения воздуха, не обеспечившие снижение вредных выбросов до нормативных значений для неблагоприятных метеорологических условий, проводят на выявленных источниках внеплановый контроль выбросов.

К недостаткам известного способа относятся возможность его применения только в период неблагоприятных метеорологических условий, низкая оперативность проведения контроля загрязнения воздуха и отсутствие возможности постоянного непрерывного контроля параметров выброса вредных веществ в атмосферу на территориях с большой концентрацией промышленных объектов с учетом динамики изменений интенсивности и состава выбросов.

Известен способ контроля загрязнения атмосферного воздуха (RU 2498359. МПК G01W 1/00. 10.11.2013), включающий систематическое измерение заданных параметров атмосферного воздуха, определение качества выбросов основных источников загрязнения, автоматический сбор информации, оперативную оценку ситуации по известным значениям предельно допустимых концентраций и предельно допустимых выбросов вредных веществ, обработку и выдачу информации. Способ подразумевает сбор, анализ и ведение базы данных выбросов вредных веществ промышленными предприятиями, выбор основных специфических индикаторных соединений для контроля выбросов вредных веществ на источниках выбросов - «отпечатков предприятий». В рамках способа реализуют круглосуточный мониторинг путем создания сети автоматизированных станций контроля загрязнения атмосферного воздуха, места размещения которых определены по результатам анализа расчетов рассеивания загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы, непрерывное автоматическое измерение содержания загрязняющих веществ в атмосфере и на источниках загрязнения предприятий, замеры метеорологических параметров атмосферы, установление источника загрязнения по наличию в воздухе специфических индикаторных соединений, сравнение с результатами анализов на предприятии - источнике загрязнения, определение причин загрязнения атмосферного воздуха и необходимость изменения технологического режима.

Недостатком известного способа является необходимость регистрации специфических индикаторных соединений для контроля непосредственно на источниках выбросов, например, на дымовых трубах, что, во-первых, на практике не всегда представляется возможным из-за высокой стоимости оборудования и сложности проведения измерений на высоте дымовых труб; во-вторых, из-за нелинейности взаимосвязи между величиной массового выброса вредного вещества на источнике загрязнения атмосферы и уровнем концентрации вредного вещества в пунктах контроля точность оценки сильно снижается, что в конечном счете не позволяет достоверно идентифицировать источники выбросов вредных веществ на территориях с большой концентрацией промышленных объектов.

Известен способ контроля за выбросами загрязняющих веществ источниками загрязнения атмосферы (RU 2161321. МПК G01W 1/00. 27.12.2000), предназначенный для выявления источника загрязнения атмосферы с текущим нормативно-несанкционированным уровнем вредных веществ в воздушном бассейне города. Известный способ включает в себя создание общей информационной базы всех источников загрязнения атмосферы, расположенных в черте города по всем вредным веществам, мониторинг состояния загрязнения атмосферы, в том числе, проведение замеров концентраций всех вредных веществ с применением алгоритма взаимосвязи между величиной массового выброса вредных веществ и уровнем концентрации установленного вредного вещества в пунктах контроля, расчет сектора рассеивания несанкционированного выброса, осуществление экстренных замеров концентраций всех вредных веществ в найденном источнике загрязнения атмосферы. Недостатком известного способа является математическое решение обратной задачи рассеивания, что, во-первых, приводит к значительным затратам времени, а во-вторых, из-за нелинейности взаимосвязи между величиной массового выброса вредного вещества и уровнем концентрации этого вредного вещества в пунктах контроля приводит к снижению точности. Способ ориентирован на работу в городских условиях, требует постоянного обновления информационной базы всех источников загрязнения атмосферы, что не позволяет проводить постоянный непрерывный контроль с учетом динамики изменений интенсивности и состава выбросов, свойственных территориям с большой концентрацией промышленных объектов.

Наиболее близким к предлагаемому решению является способ идентификации источника выброса вредных веществ в атмосферу (RU 2466433. МПК G01W 1/00. 10.11.2012). Способ осуществляется следующим образом: устанавливают факт несанкционированного выброса вредного вещества в атмосферу в результате обнаружения превышений его предельно допустимой концентрации в атмосфере или наличия жалоб населения на запах и ухудшение самочувствия; определяют метеопараметры и концентрации вредного вещества в атмосферном воздухе в момент несанкционированного выброса с использованием общедоступных методик и оборудования, в том числе, стационарных или передвижных экологических постов контроля; обрабатывают полученные данные и выбирают приоритетные компоненты в облаке выброса для дальнейшего определения соотношений их концентраций; определяют соотношение концентраций выбранных компонентов в выбросе; определяют предполагаемый сектор распространения вредного вещества в атмосфере с помощью унифицированной программы расчета загрязнения атмосферы путем решения обратной задачи рассеивания выброса в атмосферном воздухе; сравнивают полученные соотношения концентраций приоритетных компонентов в облаке выброса вредного вещества с соотношениями, включенными в информационную базу данных источников загрязнения атмосферы, расположенных в секторе рассеивания выброса; осуществляют экстренные замеры концентраций основных вредных веществ источника загрязнения атмосферы по месту его расположения; формируют заключение о причастности известных объектов к загрязнению атмосферы, либо о наличии в данном секторе ненормированных операций, связанных с выбросами вредных веществ.

Недостатком известного способа является необходимость решения обратной задачи рассеивания с помощью унифицированной программы расчета загрязнения атмосферы непосредственно в процессе идентификации вредных веществ в атмосфере, что, во-первых, приводит к необходимости задействования оператора программы и, как следствие, результат идентификации сильно зависит от человеческого фактора; во-вторых, возрастает время обработки данных, что затрудняет работу способа в непрерывном автоматическом режиме; в-третьих, известный способ основан на факте фиксации аварийного загрязнения, что не может быть использовано для поиска источника с потенциальным риском, а также для заблаговременного предотвращения выбросов вредных веществ в атмосферу и, тем самым, для сохранения здоровья населения и персонала промышленных предприятий; кроме того, как и в известном способе (RU 2161321. МПК G01W 1/00. 27.12.2000), для выполнения точных расчетов требуется ведение информационной базы источников загрязнения атмосферы, что крайне затруднительно, так как такую информационную базу сложно поддерживать в актуальном состоянии с учетом постоянных изменений в хозяйственно-экономической деятельности предприятий (вывод объектов в ремонт, модернизация, изменение режимов работы и т.п.); также способ не позволяет отслеживать и учитывать динамику изменений интенсивности и состава выбросов вредных веществ на территории с большой концентрацией промышленных объектов.

Сущность заявленного способа заключается в идентификации источника выброса вредных веществ в атмосферу на базе технологии искусственного интеллекта, включающий непрерывный замер концентраций вредных веществ в атмосфере с помощью постов контроля в режиме реального времени, непрерывный замер влияющих на результат идентификации метеопараметров на метеостанциях в режиме реального времени, при этом данные замеров поступают в головной компьютер, центральное процессорное устройство которого обрабатывает полученную информацию с привлечением интеллектуальной аналитической системы - модели искусственного интеллекта, в случае регистрации несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе с помощью модели искусственного интеллекта в соответствии с обученной стратегией поиска определяют расчётные местоположения источника загрязнения атмосферы на размеченной карте промышленного района путём перемещения поискового курсора и устанавливают к расчётному местоположению источник загрязнения атмосферы, причём регистрация несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе включает операции фиксации идентификатора поста контроля из информационной базы, на котором зарегистрировано событие превышения предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере, фиксации величины превышения, как долю предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере, и фиксации времени события превышения предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере в точке контроля.. Непрерывный замер концентраций вредных веществ в атмосфере с помощью постов контроля осуществляется на постах контроля с помощью датчиков утечки газа с протоколом передачи данных LoraWAN в центральное процессорное устройство головного компьютера. Регистрация событий несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе включает проведение последовательной проверки границ предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере по всем постам контроля и всем типам вредных веществ; фиксацию идентификатора поста контроля из информационной базы, на котором зарегистрировано событие превышения предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере, фиксацию приоритетного компонента в облаке выброса как типа вредного вещества, концентрация которого превышена, фиксацию величины превышения, как долю предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере, фиксацию времени события превышения предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере в точке контроля. Влияющие на результат идентификации метеопараметры - направление и скорость ветра. Модель искусственного интеллекта обучается, проходит испытание на загруженной обучающей выборке данных по типу вредного вещества для решения обратной задачи рассеивания, сохраняется в отдельный файл с указанием типа вредного вещества, который обновляется после повторного обучения и испытания модели в случае корректировки и обновления обучающей выборки новыми результатами имитации распространения выбросов вредных веществ. Обучение моделей искусственного интеллекта для каждого типа вредных веществ производится путем загрузки обучающей выборки данных по одному типу вредных веществ, размеченной карты промышленного района с обозначением местоположения постов контроля и источников загрязнения атмосферы и с отображением курсора, показывающего состояние поиска источника выброса, модели распространения вредных веществ в атмосфере и модели расчета вознаграждений и наказаний за действия по перемещению курсора. Обучающая выборка данных по типу вредного вещества формируется и корректируется дополнительно к информационной базе источников загрязнения атмосферы и включает значения концентраций основных компонентов вредных веществ, характерных для конкретного источника загрязнения атмосферы, в нескольких точках контроля, а также влияющие на результат идентификации метеопараметры. Формирование обучающей выборки данных производится по каждому типу вредного вещества следующим образом: выбираются приоритетные компоненты - типы вредных веществ, специфичные для контролируемой санитарно-защитной зоны предприятия, далее производится имитация различных интенсивностей выбросов одного типа вредных веществ из источников загрязнения атмосферы, случайно выбираемых из информационной базы, далее производится имитация влияющих на результат идентификации метеопараметров, далее производится расчет секторов рассеивания вредных веществ имитируемых несанкционированных выбросов и определяются концентрации вредных веществ в точках контроля. Корректировка обучающей выборки включает внесение в обучающую выборку нового зарегистрированного с помощью приборов события и соответствующих ему метеопараметров, значений концентраций вредных веществ на постах контроля и местоположения источника загрязнения атмосферы с несанкционированным уровнем выбросов вредных веществ в атмосферу.

Техническая задача, на решение которой направлено данное изобретение, - задача непрерывного автоматического обнаружения источника выброса вредного вещества в атмосферу на территории с большой концентрацией промышленных объектов с учетом различных метеоусловий и режимов работы источников.

Применение заявленного способа обеспечивает следующий технический результат - сокращение времени обнаружения источника несанкционированного выброса загрязняющих вредных веществ в атмосферу, который достигается за счет динамического поиска кратчайшего расстояния от мест фиксации превышений или прогнозируемых превышений предельно допустимой максимальной разовой концентрации загрязняющего вещества на границе санитарно-защитной зоны предприятия до местоположения источника с помощью модели искусственного интеллекта, аппроксимирующей нелинейные зависимости в обратной задаче рассеивания и обеспечивающей возможность автоматической адаптации (обучения) модели искусственного интеллекта к изменениям метеоусловий и режимов работы источников.

Указанный технический результат достигается путем применения способа идентификации источника выброса вредных веществ в атмосферу на базе технологии искусственного интеллекта, включающий непрерывный замер концентраций вредных веществ в атмосфере с помощью постов контроля в режиме реального времени, непрерывный замер влияющих на результат идентификации метеопараметров на метеостанциях в режиме реального времени, при этом данные замеров поступают в головной компьютер, центральное процессорное устройство которого обрабатывает полученную информацию с привлечением интеллектуальной аналитической системы - модели искусственного интеллекта, в случае регистрации несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе с помощью модели искусственного интеллекта в соответствии с обученной стратегией поиска определяют расчётные местоположения источника загрязнения атмосферы на размеченной карте промышленного района путём перемещения поискового курсора и устанавливают к расчётному местоположению источник загрязнения атмосферы, причём регистрация несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе включает операции фиксации идентификатора поста контроля из информационной базы, на котором зарегистрировано событие превышения предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере, фиксации величины превышения, как долю предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере, и фиксации времени события превышения предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере в точке контроля.. Непрерывный замер концентраций вредных веществ в атмосфере с помощью постов контроля осуществляется на постах контроля с помощью датчиков утечки газа с протоколом передачи данных LoraWAN в центральное процессорное устройство головного компьютера. Регистрация событий несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе включает проведение последовательной проверки границ предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере по всем постам контроля и всем типам вредных веществ; фиксацию идентификатора поста контроля из информационной базы, на котором зарегистрировано событие превышения предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере, фиксацию приоритетного компонента в облаке выброса как типа вредного вещества, концентрация которого превышена, фиксацию величины превышения, как долю предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере, фиксацию времени события превышения предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере в точке контроля. Влияющие на результат идентификации метеопараметры - направление и скорость ветра. Модель искусственного интеллекта обучается, проходит испытание на загруженной обучающей выборке данных по типу вредного вещества для решения обратной задачи рассеивания, сохраняется в отдельный файл с указанием типа вредного вещества, который обновляется после повторного обучения и испытания модели в случае корректировки и обновления обучающей выборки новыми результатами имитации распространения выбросов вредных веществ. Обучение моделей искусственного интеллекта для каждого типа вредных веществ производится путем загрузки обучающей выборки данных по одному типу вредных веществ, размеченной карты промышленного района с обозначением местоположения постов контроля и источников загрязнения атмосферы и с отображением курсора, показывающего состояние поиска источника выброса, модели распространения вредных веществ в атмосфере и модели расчета вознаграждений и наказаний за действия по перемещению курсора. Обучающая выборка данных по типу вредного вещества формируется и корректируется дополнительно к информационной базе источников загрязнения атмосферы и включает значения концентраций основных компонентов вредных веществ, характерных для конкретного источника загрязнения атмосферы, в нескольких точках контроля, а также влияющие на результат идентификации метеопараметры. Формирование обучающей выборки данных производится по каждому типу вредного вещества следующим образом: выбираются приоритетные компоненты - типы вредных веществ, специфичные для контролируемой санитарно-защитной зоны предприятия, далее производится имитация различных интенсивностей выбросов одного типа вредных веществ из источников загрязнения атмосферы, случайно выбираемых из информационной базы, далее производится имитация влияющих на результат идентификации метеопараметров, далее производится расчет секторов рассеивания вредных веществ имитируемых несанкционированных выбросов и определяются концентрации вредных веществ в точках контроля. Корректировка обучающей выборки включает внесение в обучающую выборку нового зарегистрированного с помощью приборов события и соответствующих ему метеопараметров, значений концентраций вредных веществ на постах контроля и местоположения источника загрязнения атмосферы с несанкционированным уровнем выбросов вредных веществ в атмосферу.

Проведенный заявителем анализ уровня техники, включающий поиск по патентам и научно-техническим источникам информации и выявление источников, содержащих сведения об аналогах заявленного изобретения, позволил установить, что заявитель не обнаружил аналог, характеризующийся признаками, тождественными всем существенным признакам заявленного изобретения.

Следовательно, заявленное изобретение соответствует условию «новизна».

Заявленное изобретение реализуется следующим образом.

Способ идентификации источника выброса вредных веществ в атмосферу на базе технологии искусственного интеллекта отличается тем, что в режиме реального времени реализуется непрерывный замер концентраций вредных веществ в атмосфере с помощью постов контроля. Непрерывный замер концентраций вредных веществ в атмосфере с помощью постов контроля осуществляется на постах контроля с помощью датчиков утечки газа с протоколом передачи данных LoraWAN в центральное процессорное устройство головного компьютера. Непрерывный замер концентраций вредных веществ производится с помощью постов контроля, расположенных в заданных точках, с определенной периодичностью, например, 1 раз в 20 мин. Для синхронизации временных меток измерения проводятся в течение часа в моменты времени, кратные 20 мин. Данные для каждого вредного вещества вносятся в таблицу 1.

Таблица 1 - Данные замера концентраций вредных веществ в атмосфере

Дата / Время Код вредного вещества из справочника Значения концентраций вредных веществ в точках контроля, доля ПДК_мр* 1 2 3 4 5 6 7 8 * ПДК_мр - Предельно допустимая максимальная разовая концентрация загрязняющего вещества

Также осуществляется непрерывный замер влияющих на результат идентификации метеопараметров на метеостанциях. Влияющие на результат идентификации метеопараметры - направление и скорость ветра. Производится замер скорости и направления ветра, а также при необходимости температуры и влажности воздуха с помощью метеостанции, расположенной в заданной точке, с определенной периодичностью, например, 1 раз в 20 мин. Направление ветра кодируется от 1 до 8 следующим образом: 1 - северный ветер, 2 - северо-восточный, 3 - восточный, 4 - юго-восточный, 5 - южный, 6 - юго-западный, 7 - западный, 8 - северно-западный. Данные для каждого вредного вещества вносятся в таблицу 2.

Таблица 2- Данные замера метеопараметров

Дата / Время Параметры ветра Параметры воздуха окружающей среды Направление [1..8] Скорость, м/с Температура, °С Влажность, %

Затем данные замера метеопараметров поступают в головной компьютер, центральное процессорное устройство которого обрабатывает полученную информацию с привлечением интеллектуальной аналитической системы - модели искусственного интеллекта.

Регистрация событий несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе включает проведение последовательной проверки границ предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере по всем постам контроля и всем типам вредных веществ; фиксацию идентификатора поста контроля из информационной базы, на котором зарегистрировано событие превышения предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере, фиксацию приоритетного компонента в облаке выброса как типа вредного вещества, концентрация которого превышена, фиксацию величины превышения, как долю предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере, фиксацию времени события превышения предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере в точке контроля.

По мере поступления новой информации производится сравнительный анализ данных измерений с целью определения случаев превышения предельно допустимой концентрации вредного вещества в атмосфере. В случае обнаружения случаев превышения, то есть, при получении значения доли предельно допустимой концентрации вредного вещества в атмосфере превышающего единицу, производится определение номера поста, зарегистрировавшего случай превышения, типа вредного вещества, даты и времени случая превышения.

Информационная база источников загрязнения атмосферы включает данные справочников вредных веществ; параметры разметки карты местности; данные справочников источников загрязнения атмосферы с указанием местоположения на карте местности; данные справочников постов контроля с указанием местоположения на карте местности. Первоначально создается таблица, в которую вносят справочные данные о вредных веществах (таблица 3).

Таблица 3 - Справочник вредных веществ

Код Наименование Формула CAS* Плотность, мг/м³ ПДК_мр ПДК_сс** ПДК_сг*** Класс опасности 1 2 3 4 5 6 7 8 9 *CAS - Уникальный численный идентификатор химических соединений, полимеров, биологических последовательностей нуклеотидов или аминокислот, смесей и сплавов, внесённых в реестр Chemical Abstracts Service.
**ПДК_сс - Среднесуточное значение предельно допустимой концентрации загрязняющего вещества.
***ПДК_сг - Среднегодовое значение предельно допустимой концентрации загрязняющего вещества.

Далее производится разметка карты местности. Разметка карты проводится с целью сокращения вычислительных затрат на обучение модели искусственного интеллекта и повышения устойчивости ее работы на больших территориях. Разметка подразумевает разделение рабочей области карты с отображением промышленной площадки и санитарно-защитной зоны предприятия, ограниченной нижней и верхней границами по широте и долготе, на равные участки с заданным по широте и долготе шагом. Длина шага устанавливается таким образом, чтобы полученная в ходе разделения карты равномерная сетка позволила с высокой степенью достоверности описать местоположение постов контроля и источника загрязнения атмосферы. Для задания местоположения объектов по сетке используется локальная декартовая система координат (X, Y), где ось X направлена с запада (З) на восток (В), а ось Y имеет направление с юга (Ю) на сервер (С). Начало координат - точка (0.0) располагается в центре окружности, на которой размещены посты контроля К. Посты контроля К нумеруются от 1 до N, и могут быть размещены по периметру санитарно-защитной зоны предприятия по направлениям сторон света, либо в произвольном порядке с соблюдением возможности контроля как можно более полного числа наиболее вероятных направлений рассеивания. Для оценки размещения может использоваться роза ветров для данной местности и расчеты рассеивания загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы с использованием унифицированной программы расчета загрязнения атмосферы «Эколог». Всем объектам должны быть присвоены координаты, причем если объект находится вне узла сетки, то ему присваивается координата ближайшего узла. Пример разметки карты с отображением мест размещения постов контроля на границе санитарно-защитной зоны предприятия, источника загрязнения атмосферы на территории предприятия, секторов рассеивания выбросов и направлении ветра приведен на Фиг.1.

Далее заполняются справочники источников загрязнения атмосферы с указанием местоположения на карте местности. Паспортные данные источников загрязнения атмосферы, используемые для расчетов рассеивания вредных веществ, приведены в таблице 4.

Таблица 4 - Справочник источников загрязнения атмосферы

№ п/п Наименование Высота источника выброса (трубы) над уровнем земли, м Диаметр устья (трубы), м Перечень вредных веществ, выбрасываемых в атмосферу Координаты размещения Предельно допустимый выброс вредных веществ в атмосферу в единицу времени, г/с X Y 1 2 3 4 5 6 7 8

Далее заполняются справочники постов контроля с указанием местоположения на карте местности. Паспортные данные постов контроля, используемые для расчетов рассеивания вредных веществ, приведены в таблице 5.

Таблица 5 - Справочник постов контроля

№ п/п Наименование Тип связи Период измерений, мин Перечень измеряемых концентраций вредных веществ Координаты размещения Диапазон измерений концентраций, мг/м³ X Y 1 2 3 4 5 6 7 8

Затем в случае регистрации событий несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе с помощью модели искусственного интеллекта определяются расчетные местоположения источника загрязнения атмосферы на размеченной карте промышленного района путем перемещения поискового курсора и устанавливается ближайший к расчетному местоположению источник загрязнения атмосферы.

Для зарегистрированного превышения приоритетного компонента вредного вещества выбирается обученная ранее модель искусственного интеллекта. Актуальные данные, то есть данные измерения концентраций для данного типа вредного вещества в атмосфере и метеопараметры на текущий момент времени, подаются как входящие данные для модели искусственного интеллекта. Если регистрация события несанкционированного выброса вредного вещества прошла по нескольким компонентам вредных веществ, то для каждого из компонентов используется модель искусственного интеллекта, соответствующая определенному типу вредного вещества.

Модель искусственного интеллекта решает обратную задачу рассеивания выброса в атмосферном воздухе путем перемещения поискового курсора в соответствии с обученной стратегией поиска. В результате работы модели искусственного интеллекта формируется расчетное местоположение источника загрязнения атмосферы на карте для выбранного типа вредного вещества. Местоположение задается в координатах X и Y по узлам сетки, сформированной на этапе разметки карты (Фиг. 1).

Производится сравнение полученных расчетным путем с помощью модели искусственного интеллекта положений поискового курсора по приоритетным компонентам вредных веществ с местоположениями источников загрязнения атмосферы, включенными в информационную базу данных источниками загрязнения атмосферы, имеющими аналогичные типы вредных веществ. Выбирается источник загрязнения атмосферы из информационной базы, ближайший к расчетному местоположению.

Проводятся экстренные замеры концентраций основных вредных веществ из источников загрязнения атмосферы по расчетному местоположению. Если результат измерений не позволяет однозначно принять решение о том, что оно соответствует местоположению источника загрязнения атмосферы с несанкционированным уровнем выбросов вредных веществ в атмосферу, то производится установление источника выброса альтернативным способом. Например, производится расчет предполагаемого сектора распространения вредных веществ с помощью унифицированной программы расчёта загрязнения атмосферы путем решения обратной задачи рассеивания выброса в атмосферном воздухе, после чего производится уточнение расчетного местоположения источника загрязнения атмосферы.

Формируется оповещение о риске причастности известного источника загрязнения атмосферы к несанкционированному выбросу вредного вещества, либо о наличии в данной части карты ненормированных операций, связанных с выбросами вредных веществ.

Экологический мониторинг выбросов вредных веществ в атмосферу на базе технологии искусственного интеллекта ведется непрерывно, результат (идентификация источника загрязнения атмосферы) доводится до оператора (пользователя) в режиме реального времени.

При этом модель искусственного интеллекта обучается, проходит испытание на загруженной обучающей выборке данных по типу вредного вещества для решения обратной задачи рассеивания, сохраняется в отдельный файл с указанием типа вредного вещества, который обновляется после повторного обучения и испытания модели в случае корректировки и обновления обучающей выборки новыми результатами имитации распространения выбросов вредных веществ.

Обучение моделей искусственного интеллекта для каждого типа вредных веществ производится путем загрузки обучающей выборки данных по одному типу вредных веществ, размеченной карты промышленного района с обозначением местоположения постов контроля и источников загрязнения атмосферы и с отображением курсора, показывающего состояние поиска источника выброса, модели распространения вредных веществ в атмосфере и модели расчета вознаграждений и наказаний за действия по перемещению курсора.

Задача модели искусственного интеллекта - аппроксимация нелинейных зависимостей между концентрациями основных компонентов вредных веществ в точках контроля с интенсивностью выброса вредных веществ в состоянии несанкционированного выброса и заданных метеоусловий.

Задача обучения - непрерывный поиск оптимальной стратегии выбора пути распространения выброса от места или мест фиксации превышения предельно допустимой концентрации на i-м посту контроля К до источника загрязнения атмосферы, превысившего предельно допустимый выброс вредных веществ на основе множества состояний источника загрязнения атмосферы, метеоусловий и значений концентраций вредных веществ в точках контроля К. С учетом ранее проведенной разметки карты целевой путь можно определить по узлам координатной сетки в виде последовательности перемещений поискового курсора. Курсор - это абстрактная точка на карте промышленной площадки, находящаяся в узле сетки, отображающая текущее расчетное положение предполагаемого источника выброса. Первоначально курсор устанавливается в точке контроля К, где фиксируется превышение предельно допустимой концентрации вредного вещества. Далее курсор перемещается в сторону источника выброса предельно допустимой концентрации вредного вещества.

Для каждого типа вредного вещества производится обучение отдельной модели. Для этого из обучающей выборки загружаются данные с выбранным типом вредного вещества, в том числе, местоположения точек контроля К и источников загрязнения атмосферы, сведения об источнике загрязнения атмосферы, из которого произошел аварийный выброс, метеопараметры.

Далее производится определение среды, необходимой для обучения модели искусственного интеллекта. Модель может взаимодействовать со средой и получать оценки правильности выбора решений по установлению местоположения источника загрязнения атмосферы с учетом значений концентраций вредного вещества по точкам контроля и метеоусловиям путем перемещения поискового курсора. Среда не только описывает все возможные текущие состояния выбросов в динамике в точках контроля К для заданного размещения источника загрязнения атмосферы, интенсивности выбросов вредных веществ, метеопараметров, но и позволяет оценить правильность (задать величину вознаграждения) действий по определению источника выброса вредных веществ.

Среда включает в себя:

- размеченную карту промышленного района, на которой обозначены местоположения объектов: постов контроля и источников загрязнения атмосферы, а также показан курсор для отображения состояния поиска источника выброса вредного вещества;

- модель распространения вредного вещества в атмосфере, описываемую моделью рассеивания Гаусса или Лагранжа, реализующую расчет концентраций вредных веществ в точках контроля К по сведениям об источнике загрязнения атмосферы, из которого произошел аварийный выброс, и метеопараметров;

- модель расчета вознаграждений и наказаний за действия по перемещению курсора. Модель может быть представлена в виде «наставника», который автоматически оценивает корректность действий путем сравнения изменений декартова расстояния между поисковым курсором, начиная с точки, соответствующей одной из всевозможных местоположений точек контроля К, и местоположением источника аварийного выброса вредных веществ. Действия, которые приближают курсор к источнику загрязнения атмосферы, то есть сокращают расстояние, поощряются, иначе - применяются наказания.

Далее производится тренировка модели искусственного интеллекта по решению обратной задачи рассеивания, которая основана на постепенном установлении оптимальной стратегии выбора поста контроля К, как начальной точки, а также последующем движении поискового курсора по траектории поиска, обратной распространению несанкционированного выброса до местоположения активного источника загрязнения атмосферы, из которого произошел несанкционированный выброс.

Применяется метод обучения с подкреплением или метод Q-обучения (Watkins C. J. C. H., Dayan P. Q-learning //Machine learning. - 1992. - V.8. - P. 279-292.), при котором постепенно строится Q-функция для прогноза будущих дисконтированных вознаграждений для действий из заданных состояний среды. В методе используется обратная связь, называемая подкреплением, которую можно рассматривать как вознаграждение (положительные скалярные величины) или наказание (отрицательные скалярные величины), выраженные в относительных единицах. Значение Q-функции для состояния среды x и действия по перемещению поискового курсора a обозначается Q(x, a). Когда действие a выбрано и применено, среда переходит в новое состояние x′, и поступает сигнал подкрепления r, в этом случае Q(x, a) рассчитывается как:

, (1)

где α_k - скорость обучения, ; где - множество возможных действий в состоянии x′, γ - коэффициент дисконтирования; N_k(x,a) - общее число вхождений пары состояние-действие (x,a) до k-й итерации включительно.

Обучающая выборка данных по типу вредного вещества формируется и корректируется дополнительно к информационной базе источников загрязнения атмосферы и включает значения концентраций основных компонентов вредных веществ, характерных для конкретного источника загрязнения атмосферы, в нескольких точках контроля, а также влияющие на результат идентификации метеопараметры.

Формирование обучающей выборки данных производится по каждому типу вредного вещества следующим образом: выбираются приоритетные компоненты - типы вредных веществ, специфичные для контролируемой санитарно-защитной зоны предприятия, далее производится имитация различных интенсивностей выбросов одного типа вредных веществ из источников загрязнения атмосферы, случайно выбираемых из информационной базы, далее производится имитация влияющих на результат идентификации метеопараметров, далее производится расчет секторов рассеивания вредных веществ имитируемых несанкционированных выбросов и определяются концентрации вредных веществ в точках контроля.

Обучающая выборка данных формируется автоматически с целью как можно более полного охвата динамики моделируемых экологических ситуаций с помощью наблюдаемых источников загрязнения атмосферы в различных метеоусловиях. В основе формирования обучающей выборки заявляемого способа лежит метод Монте-Карло (Соболь И.М. Метод Монте-Карло. - М.: Наука, 1968. - 64 с.). Для подготовки обучающей выборки производится случайный выбор любого источника загрязнения атмосферы из информационной базы и для него случайным образом вырабатывают верхние и нижние границы диапазона массового выброса вредных веществ, который будет сохранятся в течение некоторого интервала времени в течение имитируемых суток. Далее задаются случайные параметры метеоусловий, близкие по характеристикам к реальным для текущего времени года, в том числе случайным образом вырабатывают верхние и нижние границы диапазона скорости ветра и его направления, а также температуры и влажности воздуха, которые будут сохранятся в течение некоторого интервала времени в течение имитируемых суток.

С учетом сформированных данных по массовому выбросу из источника загрязнения атмосферы и метеоусловий производится расчет сектора рассеивания, делая предположение, что именно выбранный источник загрязнения атмосферы (ИЗА) выбрасывает вредное вещество со случайно заданной интенсивностью в течение также случайно заданного времени. После чего определяются концентрации вредных веществ в точках контроля К.

Современные серверные вычислительные машины способны в автоматическом режиме сымитировать не менее 106 комбинаций в сутки на основе модели Гаусса, что реализует большое число циклов формирования обучающей выборки и охватывает большое число возможных комбинаций источников загрязнения атмосферы, состояний выброса вредных веществ и метеоусловий. Новые комбинации генерируются каждый день и результаты вносятся в обучающую выборку (таблица 6).

Дополнение обучающей выборки результатами имитации состояний проводится раз в сутки.

Поскольку обучающая выборка, см. таблицу 6. сформирована таким образом, что воспроизводит динамику распространения выбросов вредных веществ, то формируемые Q значения будут запоминать стратегию поиска оптимального пути к источнику несанкционированного выброса в динамике.

Таблица 6 - Обучающая выборка по одному типу (приоритетному компоненту) вредного вещества

№ п/п Значения концентраций вредного вещества в точках контроля, доля ПДК_мр Параметры ветра Параметры воздуха окружающей среды Масса вредного вещества, выбрасываемого в атмосферу в единицу времени одиночным промышленным объектом, г/с К_С К_СВ К_В К_ЮВ К_Ю К_ЮЗ К_З К_СЗ Направление [1..8] Скорость, м/с Температура, °С Влажность, % ИЗА₁ ИЗА₂ ИЗА_i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Обученная для каждого типа вредного вещества модель, способная воспроизвести Q-функцию на обучающей выборке, сохраняется в виде таблицы Q значений в отдельный файл с указанием типа вредного вещества (таблица 7).

Таблица 7 - Структура таблицы Q значений модели искусственного интеллекта для заданного типа вредного вещества

№ п/п Позиция курсора Массив параметров состояния (измерения) Массив параметров управления (действия - перемещение курсора) Посты контроля (К) Метеостанция X Y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Ждать на месте Выбрать К Выбрать источник загрязнения атмосферы Вправо Влево В+низ Вверх

Корректировка обучающей выборки включает внесение в обучающую выборку нового зарегистрированного с помощью приборов события и соответствующих ему метеопараметров, значений концентраций вредных веществ на постах контроля и местоположения источника загрязнения атмосферы с несанкционированным уровнем выбросов вредных веществ в атмосферу. Корректировка обучающей выборки по данным с приборов производится только после установления фактического местоположения источника загрязнения атмосферы, совершившего аварийный выброс.

Рассмотренная совокупность признаков заявленного способа позволяет достигнуть заявленного технического результата - сокращения времени обнаружения источника несанкционированного выброса загрязняющих вредных веществ в атмосферу.

Заявляемое изобретение иллюстрируется чертежами, где:

- на Фиг. 1 приведен пример разметки карты с отображением мест размещения постов контроля (К) на границе на границе санитарно-защитной зоны предприятия (СЗЗ), источника загрязнения атмосферы (ИЗА) на территории предприятия, секторов рассеивания выбросов и направлений ветра;

- на Фиг. 2 приведены результаты измерений концентраций диоксида серы в долях ПДК_мр по 8 постам контроля на границе СЗЗ предприятия в январе 2023 года;

- на Фиг. 3 приведены результаты динамической идентификации источника аварийного выброса диоксида серы с помощью предложенного способа;

- на Фиг. 4 приведено визуальное представление расчетов концентраций в мг/м³ с шагом 50 м, идентифицированный источник аварийного выброса диоксида серы находится в центре.

Ниже изобретение иллюстрируется следующим примером.

Пример. С помощью способа идентификации источника выброса вредных веществ в атмосферу на базе технологии искусственного интеллекта контролировали выбросы вредных веществ в промышленной зоне г. Пермь с пятью инвентаризированными источниками загрязнения атмосферы, выбрасывающими в атмосферу диоксид серы (SO₂).

Использована расчетная область карты в виде квадрата так, чтобы точечные источники промышленного предприятия были в её центре. Размер расчетной области был выбран 2000^X2000 м. По границе санитарно-защитной зоны предприятия, примерно на расстоянии 1000 м от центра предприятия, было размещено 8 постов контроля, технические характеристики поста приведены в таблице 8.

Таблица 8 - Технические параметры выбранного газоанализатора

Измерительный модуль Измеряемый параметр Диапазон значений Внутренний датчик состояния воздуха Температура воздуха -20…+70°C Внутренний датчик состояния воздуха Относительная влажность воздуха 0…95 % Внутренний датчик состояния воздуха Точка росы -80…+100°C Измерительный модуль Концентрация азота диоксида NO₂, мг/м³ 0,02…1,00 Концентрация сероводорода H₂S, мг/м³ 0,004…5,000 Концентрация серы диоксида SO₂, мг/м³ 0,025…5,000 Концентрация углерода оксида CO, мг/м³ 1,5…10,0 Концентрация аммиака NH₃, мг/м³ 0,02…10,00 Концентрация метана CH₄, мг/м³ 30…3500 Концентрация пыли ПМ_2,5, мг/м³ 90…1000 Концентрация пыли ПМ₁₀, мг/м³ 90…1000 Массовая концентрация пыли МКП, мг/м³ 90…1000 Модем День 1…31 Месяц 1…12 Год 1900…2100 Час 0…23 Минута 0…59 Секунда 0…59 Временная метка 0…4294967295 Уровень GSM сигнала, дБм -200…0 Уровень GSM сигнала, % 0…100

Данные по оборудованию внесены в Справочник постов контроля.

Была установлена метеостанция, регистрирующая следующие параметры:

- температура воздуха: -50…+55°С;

- влажность воздуха: 0…100 %;

- атмосферное давление: 540…1100 гПа;

- точка росы: -80…+100°С;

- скорость ветра: 0…60 м/с;

- направление ветра: 0…359°;

- интенсивность осадков: 0…120 мм/ч;

- освещённость: 0…65535 лк.

В справочник вредных веществ внесен диоксид серы, а в справочник источников загрязнения атмосферы внесена информация о выбросах из труб цеха участка нефтепереработки (точечные источники) с практически постоянным значением выброса, фиксированной скоростью и температурой выброса:

- труба блока дозирования химреагента;

- дымовая труба;

- труба узла сепарации;

- труба установки по сжиганию отходов;

- труба установки для производства толуола.

Источники загрязнения атмосферы имеют различные высоты труб от 15 до 42 м и различные диаметры устьев труб от 0.5 до 1.1 м. В нормальных режимах работы оборудования выброс вредных веществ в атмосферу в единицу времени на источнике загрязнения атмосферы по диоксиду серы различный и находится в диапазоне от 5.579 до 7.560 г/с.

После заполнения справочников были проведены работы по обучению модели искусственного интеллекта для заданного размещения источников загрязнения атмосферы предприятия. Для подготовки обучающей выборки были использованы справочные данные и погодные условия для Перми, которые определялись средней розой ветров и средней температурой по году. Во всех расчетах изменялись случайным образом параметры ветра: по различным направлениям 0-360° с шагом 45°; скорости: 0.5-7.0 м/с с шагом 0.5 м/с.

Обучение модели искусственного интеллекта заняло около 30 часов, при этом размер обучающей выборки составил 16^X10⁶ имитируемых ситуаций по выбросам на источниках загрязнения атмосферы и метеоусловиям. Метеорологические характеристики и коэффициенты, определяющие условия рассеивания вредного вещества в атмосфере приведены в таблице 9.

Таблица 9 - Метеорологические характеристики и коэффициенты для Перми

Наименование характеристики Величина Коэффициент, зависящий от стратификации атмосферы, А 160 Коэффициент рельефа местности в городе 1 Средняя максимальная температура наружного воздуха наиболее жаркого месяца года, °С 24.4 Средняя температура наружного воздуха наиболее холодного месяца (для котельных, работающих по отопительному графику), °С -16.6 Среднегодовая роза ветров, % С СВ В ЮВ Ю ЮЗ З СЗ 8 8 8 12 12 23 18 11

Подключенное в 2022 году измерительное оборудование использовано для обеспечения непрерывных замеров концентраций вредных веществ с шагом в 20 минут и формирования оповещений в случае превышения величин уровней ПДК_мр.

Впервые превышения по диоксиду серы были зафиксированы постами контроля, размещенными на границе санитарно-защитной зоны предприятия 22.01.2023 в дневные часы работы, Фиг. 2. В 13:00 22.01.2023 превышение показал один пост контроля, размещенный в южной части карты. Служба экологического контроля мгновенно получила оповещение с указанием местоположения предполагаемого источника выброса с помощью предложенного способа. По предварительным данным аварийным источником загрязнения атмосферы была труба блока дозирования химреагента. Информация о превышении была передана на предприятие, однако технический персонал предприятия не смог подтвердить нарушений в работе блока. Высокий уровень загрязнения сохранился в течение часа и уже в 14:20 22.01.2023 превышение было зафиксировано постами на юго-западном и западном посту контроля. Служба экологического контроля получила новое оповещение и провела повторную идентификацию, таким образом, в 14:20 специалисты получили обновленные результаты - по новым данным аварийным источником загрязнения атмосферы была труба установки по сжиганию отходов, Фиг. 3. Уточненная информация о превышении также была передана на предприятие, технический персонал предприятия организовал оперативную проверку состояния установки и перевел ряд единиц оборудования на ручное управление. На следующий день, 23.01.2023, аварийные превышения по диоксиду серы были повторно зафиксированы постами контроля в 12:30. Служба экологического контроля получила новое оповещение с указанием положения поискового курсора на трубе установки по сжиганию отходов, совпадающего с результатами идентификации от 22.01.2023.

Специалисты отправили сообщение о превышении на предприятие.

В течение последующих нескольких часов технический персонал предприятия подтвердил нарушение технологического процесса, связанное с неисправностью регулирующей аппаратуры подачи топлива и остановил работу установки.

Зафиксированные приборами превышения были переданы на предприятие и использованы службой главного эколога для внутрикорпоративного расследования аварии.

Расчет рассеивания загрязняющих веществ в атмосфере выполнен с учетом физико-географических и климатических условий местности, расположения источников на площадке, в соответствии с требованиями Приказа Минприроды России от 06.06.2017 № 273 «Об утверждении методов расчетов рассеивания выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе» по унифицированной программе расчета загрязнения атмосферы программы для ЭВМ "ЭКОцентр-РРВА" версии 2.0 (положительное заключение экспертизы Росгидромета от 10.11.2020 г. №140-08474/20и), позволяющей дать санитарно-гигиеническую оценку степени загрязнения приземного слоя атмосферы вредными веществами.

Были выбраны исходные данные для проведения расчёта рассеивания выбросов:

- размер расчетной области 2000^X2000 м, шаг сетки 50 м;

- расчет является средним за самый холодный зимний месяц - январь;

- основная система координат МСК-59 - правая с ориентацией оси OY на север;

- высота расчета концентраций вредных веществ - 2 м.

По результатам расчетов, приведенных в таблице 10, построены контуры концентраций диоксида серы для зарегистрированных на промплощадке метеоусловий и параметров аварийного источника загрязнения атмосферы, Фиг.4. Распределение концентраций подтвердили предположение о распределении вредного вещества в пространстве с учетом направления и скорости ветра.

Таблица 10 - Рассчитанные значения концентраций диоксида серы в контрольных точках на промплощадке предприятия

Координаты Ветер Вклад источника выброса X Y скорость, м/с направление, ° доля ПДКмр % 2237203.6 513055.3 2.9 314 1.5 85 2236303.6 513155.3 3.0 261 1.9 96 2237303.6 513655.3 2.9 246 1.3 75

2236403.6 513055.3 2.9 247 1.5 77

2236503.6 512955.3 2.9 232 1.1 63 2237003.6 513955.3 2.9 201 1.4 81 2236403.6 513855.3 3.0 236 1.5 76 2237103.6 512955.3 2.9 228 1.7 92

Полученные результаты расчетов рассеиваний по программе, имеющей положительное заключение экспертизы Росгидромета, показали высокую сходимость с фактическими данными измерений на постах контроля при предположении, что выброс происходил в аварийном режиме с массовым расходом около 160 г/с диоксида серы, что примерно в 20 раз превышает расход вредного вещества при нормальном режиме работы (таблица 11).

Таблица 11 - Параметры идентифицированного источника загрязнения атмосферы - трубы установки по сжиганию отходов

Высота, м Диаметр, м Координаты Скорость ветра, м/с Загрязняющее вещество X1 Y1 код выброс, г/с 42.0 1.1 2236807.7 513435.9 2.9 0330 159.60

Средние значения выбросов для всех расчетов в области 2000^X2000 м менее, чем на 20 % отличаются от измеренных значений, что говорит о корректно выбранном источника аварийного выброса и, как следствие, верной идентификации источника с использованием предложенного способа. На заполнение параметров расчетов, моделирование рассеиваний и подготовку отчетов специалистам потребовалось несколько дней, и уже к 25.01.2023 было сформировано окончательное решение о причастности установки по сжиганию отходов к аварийному выбросу диоксида серы, а также установлены причины технической неисправности.

Таким образом, вышеизложенное описание свидетельствует о выполнении при использовании заявленного изобретения следующей совокупности условий:

- средство, воплощающее заявленное изобретение, при его осуществлении, предназначено для идентификации источника выброса вредных веществ в атмосферу на базе технологии искусственного интеллекта и может быть использовано для обнаружения источников загрязнений атмосферного воздуха на промышленных предприятиях;

- для заявленного способа, в том виде как оно охарактеризовано в изложенной формуле изобретения, подтверждена возможность его осуществления с помощью описанных в заявке средств и методов;

- средство, воплощающее заявленное изобретение при осуществлении, способно обеспечить достижение усматриваемого заявителем поставленного технического результата - сокращения времени обнаружения источника несанкционированного выброса загрязняющих вредных веществ в атмосферу.

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 экологического мониторинга и может быть использовано для обнаружения источников загрязнений атмосферного воздуха на промышленных предприятиях. Сущность: в режиме реального времени с помощью постов контроля выполняют непрерывные замеры концентраций вредных веществ в атмосфере. Кроме того, с помощью метеостанций выполняют непрерывные замеры скорости и направления ветра. Результаты замеров поступают в головной компьютер, центральное процессорное устройство которого обрабатывает полученную информацию с привлечением интеллектуальной аналитической системы - модели искусственного интеллекта. В случае регистрации событий несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе с помощью модели искусственного интеллекта в соответствии с обученной стратегией поиска определяют расчетные местоположения источника загрязнения атмосферы на размеченной карте промышленного района путем перемещения поискового курсора. Устанавливают ближайший к расчетному местоположению источник загрязнения атмосферы. Технический результат: сокращение времени обнаружения источника несанкционированного выброса загрязняющих вредных веществ в атмосферу. 8 з.п. ф-лы, 4 ил., 11 табл.

1. Способ идентификации источника выброса вредных веществ в атмосферу на базе технологии искусственного интеллекта, включающий непрерывный замер концентраций вредных веществ в атмосфере с помощью постов контроля в режиме реального времени, непрерывный замер влияющих на результат идентификации метеопараметров на метеостанциях в режиме реального времени, при этом данные замеров поступают в головной компьютер, центральное процессорное устройство которого обрабатывает полученную информацию с привлечением интеллектуальной аналитической системы - модели искусственного интеллекта, в случае регистрации несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе с помощью модели искусственного интеллекта в соответствии с обученной стратегией поиска определяют расчетные местоположения источника загрязнения атмосферы на размеченной карте промышленного района путем перемещения поискового курсора и устанавливают к расчетному местоположению источник загрязнения атмосферы, причем регистрация несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе включает операции фиксации идентификатора поста контроля из информационной базы, на котором зарегистрировано событие превышения предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере, фиксации величины превышения, как долю предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере, и фиксации времени события превышения предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере в точке контроля.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что непрерывный замер концентраций вредных веществ в атмосфере с помощью постов контроля осуществляется на постах контроля с помощью датчиков утечки газа с протоколом передачи данных LoraWAN в центральное процессорное устройство головного компьютера.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что регистрация событий несанкционированного выброса вредных веществ в атмосферном воздухе включает проведение последовательной проверки границ предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере по всем постам контроля и всем типам вредных веществ; фиксацию идентификатора поста контроля из информационной базы, на котором зарегистрировано событие превышения предельно допустимых концентраций вредных веществ в атмосфере, фиксацию приоритетного компонента в облаке выброса как типа вредного вещества, концентрация которого превышена, фиксацию величины превышения, как долю предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере, фиксацию времени события превышения предельно допустимой концентрации установленного типа вредного вещества в атмосфере в точке контроля.

4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что влияющие на результат идентификации метеопараметры - направление и скорость ветра.

5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что модель искусственного интеллекта обучается, проходит испытание на загруженной обучающей выборке данных по типу вредного вещества для решения обратной задачи рассеивания, сохраняется в отдельный файл с указанием типа вредного вещества, который обновляется после повторного обучения и испытания модели в случае корректировки и обновления обучающей выборки новыми результатами имитации распространения выбросов вредных веществ.

6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что обучение моделей искусственного интеллекта для каждого типа вредных веществ производится путем загрузки обучающей выборки данных по одному типу вредных веществ, размеченной карты промышленного района с обозначением местоположения постов контроля и источников загрязнения атмосферы и с отображением курсора, показывающего состояние поиска источника выброса, модели распространения вредных веществ в атмосфере и модели расчета вознаграждений и наказаний за действия по перемещению курсора.

7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что обучающая выборка данных по типу вредного вещества формируется и корректируется дополнительно к информационной базе источников загрязнения атмосферы и включает значения концентраций основных компонентов вредных веществ, характерных для конкретного источника загрязнения атмосферы, в нескольких точках контроля, а также влияющие на результат идентификации метеопараметры.

8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что формирование обучающей выборки данных производится по каждому типу вредного вещества следующим образом: выбираются приоритетные компоненты – типы вредных веществ, специфичные для контролируемой санитарно-защитной зоны предприятия, далее производится имитация различных интенсивностей выбросов одного типа вредных веществ из источников загрязнения атмосферы, случайно выбираемых из информационной базы, далее производится имитация влияющих на результат идентификации метеопараметров, далее производится расчет секторов рассеивания вредных веществ имитируемых несанкционированных выбросов и определяются концентрации вредных веществ в точках контроля.

9. Способ по п. 7, отличающийся тем, что корректировка обучающей выборки включает внесение в обучающую выборку нового зарегистрированного с помощью приборов события и соответствующих ему метеопараметров, значений концентраций вредных веществ на постах контроля и местоположения источника загрязнения атмосферы с несанкционированным уровнем выбросов вредных веществ в атмосферу.