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設(shè)備異常低效

污染治理由于設(shè)備異常，污染處理工藝負荷超載或其他原因，尋致污染物處理及轉(zhuǎn)換率下降，排放增多。

監(jiān)測水平受限

由于監(jiān)測方式和范圍有限，污染數(shù)據(jù)采集頻率低，數(shù)據(jù)量少，缺少預(yù)測或預(yù)警，導(dǎo)致排放超標。

無組織排放

生產(chǎn)原料中包含氨氮元素，在運輸搬運或工藝過程中，存在無組織排放若抑塵裝置處理不及時，存在影響流域氨氮組織超標可能。

碳排放影響

企業(yè)用電量較大，需要通過碳檢測管理，降低碳排放，避免高能耗、高碳排放情況。

降低污染發(fā)生風險

通過管理平臺多維統(tǒng)計分析，挖掘數(shù)據(jù)背后價值，在環(huán)境污染問題惡化之前發(fā)出預(yù)警，以便及時采取措施，避免造成更大的危害。
管理決策效率提高

通過各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)協(xié)同，提供全面的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，幫助管理者做出更準確、更及時的決策，進而提高管理決策效率。
應(yīng)急處突準確率提高

對不同來源的告警事件進行集中管理，根據(jù)管理需求制定合理的處理規(guī)則及通知策略，根據(jù)告警設(shè)備、告警位置、告警事件等進行告警的智能化分析，輔助快速故障定位和排查。
能源消耗成本降低

通過智能化管控平臺應(yīng)用的能源管理系統(tǒng)，實現(xiàn)對能源消耗的精確監(jiān)測和控制，降低能源消耗，進而降低碳排放。

污染監(jiān)測綜合態(tài)勢

對環(huán)境中各類污染狀況的全面評估和動態(tài)把握，涵蓋了空氣、水、土壤、噪聲等多個領(lǐng)域。通過在不同地點設(shè)置的監(jiān)測站點，收集大量的數(shù)據(jù)，包括污染物的種類、濃度、分布以及隨時間的變化趨勢。清晰展現(xiàn)污染的程度和范圍，為制定環(huán)保政策、采取治理措施提供科學依據(jù)。

重大污染源監(jiān)管

通過IOT、圖像識別、數(shù)字孿生等技術(shù)現(xiàn)對園區(qū)所有涉及重大危險源的企業(yè)的數(shù)據(jù)的監(jiān)測，主要包括溫度、壓力、液位、氣體濃度這樣的數(shù)據(jù)實時監(jiān)測和預(yù)警報警；其次系統(tǒng)通過制高點對整個園區(qū)的視頻覆蓋，通過4個點位的高空瞭望熱成像實現(xiàn)了對園區(qū)的異?；瘘c、異常煙霧的及時預(yù)測預(yù)警，保證及時的處理，有效防止事故擴大。

環(huán)境污染分析預(yù)測

集成機器學習與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對集成的多元環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進行深度挖掘。通過對歷史數(shù)據(jù)學習污染行為模式，實時監(jiān)測與分析空氣質(zhì)量、水質(zhì)、土壤污染狀況及污染源活動數(shù)據(jù)，動態(tài)識別異常波動和潛在風險趨勢。利用時間序列分析、回歸分析、聚類分析等方法，結(jié)合氣象條件、季節(jié)變化等因素，構(gòu)建預(yù)測模型，準確預(yù)測污染物濃度變化及擴散軌跡。

污染應(yīng)急管控調(diào)度

針對企業(yè)特點，在系統(tǒng)內(nèi)設(shè)定應(yīng)急管理預(yù)案，當監(jiān)測到生態(tài)污染超標或緊急事件時，自動觸發(fā)應(yīng)急預(yù)案，并協(xié)調(diào)相關(guān)部門和人員迅速進行應(yīng)急響應(yīng)和處置；實現(xiàn)快速決策支持和資源調(diào)度，確保企業(yè)能夠迅速應(yīng)對生態(tài)污染事件

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