基于污染源在线监控数据的智能分析研究.docx
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1、2023-07-1416:46黄健罗”沈苑中等i1算机成用文摘订阅2023年12期收藏关键词:污染源环境保护黄健罗兰沈苑中等摘要:我国环境问题日趋严重.对环境监测提出了更高的要求,污染源在线监控数据智能分析应运而生。结合“污染源在线监控数据智能分析及数据安全研究”课题,建立新一代污染源数据安全智能分析模型,将其应用于浙江省污染源监测领域,在降低建设成本,保障数据安全的前提下,为全方位、多层次、精准化的监督管理提供智能辅助支撑。通过这些技术的应用,能够实现实时性、可预测性及智能化等绿合性功能,为环境保护事业的发展提供强有力的支撑。关键词:污染源;在线监控数据;智能分析;环境保护中图法分类号:X5
2、01文融标识码:A1环境污染与污染源在线监控1.1环境污染问题在世界经济迅速发展的今天,一直被人们忽略的环境问题日益凸显,沙尘暴、酸雨、泥石流等灾害给人类敲响了警钟,需要强有力的手段约束人类违背自然规律的活动。目前我国经济处于快速发展的阶段,人民的物质生活水平也显著提高。然而,在经济高速发展的背后,我们赖以生存的环境正在面临更严重的挑战。随若当前城市的快速发展,各种污染也随之出现并逐年加重。1 .2污染源在线设控污染源在线监控指的是以在线自动分析仪器为基础设备,琮合利用移动通信、现代传感、自动测量、自动控制、互联网等技术,对排污单位的污染排放情况进行实时监控的过程,是提升生态环境部门环境监管能
3、力,强化对排污单位的污染物排放监管的有效手段。污染源在线监控的应用可以实时发现排污单位污染物出现超标排放的环境违法行为,生态环境部门可据此及时采取立案调查、限期整改、行政处罚等后续环境监管措施,进而有效打击和震慑环境违法行为,减少因超标排放对环境造成的破坏。另外,污染源在线监控可以在多种环境下实施与应用,进而有效解决污染源监控中存在的面大、量广、时效性的问题。污染源在线监控的应用可以对环境问题进行实时、准确、有效的管理,这也代表了现代环境保护管理的发展趋势。目前,全国各省均上线了污染源在线监控系统,对排污企业进行了排放监管。建设污染源在线监控系统可以全面掌握各省规模以上污染源的污染物排放状况,
4、为环境质量改善提供有效的数据支撑。1. 3在线监控数据智能分析近年来,随着我国生态环境保护意识的提高,各省部署的污染源自动监控点位数量逐年上升,不断加强对污染排放企业的监管1。目前世界范围内的在线览控系统主要停留在对数据的实时设控上,对大规模的历史数据进行系统性分析较为缺乏,数据的应用效果需进一步提升。系统停留于监控感知层面,面对大量的企业实时传输数据,只能超标后督办,未能起到智能分析、智能预警的作用。在安全方面,传统的建设方案重点关注设备的物理安全,但是明显对监测站点设备的系统、网络安全考虑不足,特别是对于承载了大量设控数据的工控机而言更是成为安全的短板。在传统安全建设模式下工控机与安全设备
5、缺乏联动,很难应对层出不穷的新安全隐患。综上所述,现有的污染源自动监控体系仅实现了数据的采集、传输、管理的作用,在保障监测数据真实可信上仍较为不足,主要体现在以下2个方面。1. 3.1环境监测数据人为干预上文提道,污染源在线宜控的应用可以实时发现排污单位的污染物出现超标排放的环境违法行为,生态环境部门可据此及时采取立案调查、限期整改、行政点罚等后续环境监管措施,进而有效打击和震慑环境违法行为,减少因超标排放对环境造成的破坏2然而,不当干颈环境监测数据的行为时有发生,相关部门环境监测数据不一致现象依然存在,如数据采集仪强制登录篡改数据.聚集数据人为干预、弄虚作假事件,导致环境监测数据质量问题突出
6、,不利于提高环境管理水平。2. 3.2环境监测网络安全风险传统的环境监测设备除了利用VPN对数据加密外,没有其他安全防御手段,在如今外部网络安全形势严峻以及内部环境监测网络体系难以互联互通、庞大复杂等背景下,作为生态环境前线哨兵”的站点,其面临网络安全的挑战。监测站点作为环保监测专网的分支,前端的数据采集仪、工控机等设备容易遭受攻击,系统、数据被加密影响,业务风险加大;另外,监测设备的实时运行状态、策略的调整以及软件版本升级维护等运维管理问题一直存在,以监测工控机杀毒软件为例,由于病毒规则库更新不及时,往往导致安全系统形同虚设。1.4研究现状与问题随着固定污染源在线监测手段的普及,环境监测执法
7、业态由此前的粗放型、经验型、随机性转变为精细化、数字化、精确化。固定污染源在线监测经历了数据上传阶段,多省监测系统已完成多级共享平台建设,基于数据分析的智能化应用将变成环境监测信息化的未来发展方向。目前,环境标准越来越高,对环境监测、环评监管也提出了更高要求。目前自动监测已经成为企业环境影响评估的主要途径,具备连续监测、自动上传数据、可实时同步的特点。现有污染源在线监控系统更多关注污染源监测数据情况,而人为制迨异常的情况往往隐藏在正常数据之中或被描建成故障而难以发现。常见的人为情况有利用稀簪、吸附、吸收、过谑等方式处理监控样品,对污染源自动监控系统功能进行剧除、修改、增加、干扰,对污染源自动监
8、控系统中存储、处理或者传输的数据和应用程序进行删除、修改、增加操作等。这些行为严重地影响了监测数据的质量。2数据智能分析研究2. 1污染源自动监控异常案例收集收集梳理浙江省生态环境部门近年来在污染源自动监控在线数据异常等方面的实际案例,分拣问题情况的类型,把同类型的污染源问题分门别类,案例类型包括设备仪器安装问题、设备运行问题、监测数据问题等,通过对案例的分析,统计污染源人为异常动机与手段。2. 2数据样本选取在收集的案例中,重点分析监测数据方面的问题。选定多种不同问题的数据样本,且同类型的数据样本准备3个以上,数据样本应形成一定规模,从而提升数据分析的科学性。2. 3研究异常案例的数据变化规
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