
为践行习近平生态文明思想,培养高素质生态环境人才,2024年5月25日中华环保联合会生态环境领军班2024年第三次课程在北京开课。
5月25日下午由北京工业大学副党委书记、教 授、博士生导师乔俊飞老师为同学们授课。
知识点回顾总结
环境治理面临的问题与挑战
一、污染治理面临的问题
●生态环境监测、多污染物协同综合防治技术水平尚无法支撑更高效率、更加精准地深入打好污染防治攻坚战;
●常规污染物和新污染物问题叠加,环境健康和重大公卫事件应对研究需加强;
●部分环保装备国产化水平不高,环保技术装备产业竞争力不强;
●生态环境新材料、新技术整体处于跟跑阶段,新技术与环境领域融合不足;
●温室气体减排压力空前突出,支撑“双碳”目标如期实现和应对气候变化面临重大技术挑战。
二、污染治理面临的挑战
1.环境污染治理产业数字化状况:
数据规模:种类多、数量少的无可挑剔;
数据采集:人工、化验(离线)为主,自动采集(实时)少;
数据系统:采集、传输、查询、显示为主,增殖、优化、决策、控制少;
系统运维:外协为主,企业几乎没有信息技术专业人员。
2.环保产业设备技术现状:
环境监测仪器设备的自动化、成套化、智能化、立体化进步显著,很多仪器设备基本上都能国产(邹首民202209)。环境科技核心理论、方法、技术多源于发达国家,技术创新总体处于跟跑状态;环保产业创新的超前性较差。
环境治理新理念与新动向
一、环境污染协同精细化治理
国际污染防治技术研发向多污染物全过程协同治理方向转变,突出解决复杂生态环境系统问题。全球主要国家的大气、水、土壤和固体废物污染防治向全过程精细化转变,实现精准施策。水、固废等污染控制由安全处置上升到循环利用新阶段,污水和固废资源化利用研究成为热点。
二、污染治理资源化利用
1.污水处理:
污水是稳定的淡水资源,实施污水处理既可以去除污染物,又可以保护水生态环境;处理后的再生水循环利用,又可极大缓减对自然水的需求。因此,实施污水处理社会效益大,经济价值高,已经成为世界各国政府水资源综合利用的重要战略举措。
2.固废处理:
环境监测仪器设备的自动化、成套化、智能化、立体化进步显著,很多仪器设备基本上都能国产(邹首民202209)。环境科技核心理论、方法、技术多源于发达国家,技术创新总体处于跟跑状态;环保产业创新的超前性较差。
三、数转智改污染治理产业变革
1.生产力是人类征服和改造自然的客观物质力量,是时代发展的集中体现。数据生产力是人类改造自然的新型能力,正引发人类认知新规律、发现新现象、创新新事物等方式的根本性变革,必然会对产业创新、经济发展、社会治理等产生深层次影响。
2.数字经济的核心是“数字产业化”和“产业数字化”。
●数字产业化就是数字技术带来的产品和服务,例如电子信息制造业、信息通信业、软件服务业、互联网业等;
●产业数字化就是利用现代信息技术对传统产业进行全方位、全链条升级改造。例如工业互联网、工业软件
现代信息技术对经济具有独特的叠加、倍增作用。研究表明,数字化程度每提高10%,人均GDP增长0.5%至0.62%。
数智融合精准治理探索实践
一、大气污染治理面临的问题与挑战
挑战1:污染物检测难
●污染物种类繁多、特征多变,检测方法受影响大。
●检测仪器成本高昂且检测精度与实时性受限。
●污染物浓度差异大,检测方法不一致,难以达到控制要求。
挑战2:污染物建模难
污染物预测准确度和灵敏度要求高,模型实时响应要求高
挑战3:污染源系统优化控制难
●进气成分、流速复杂多变,运行状态难量化,运行参数设定值获取难优化。
●高空、高温环境下,受自然条件影响较大,燃烧环境易受干扰,燃烧过程实现精确控制难。
二、基于图像的PM2.5智能检测
细颗粒物(PM2.5)对人类生命和健康构成重大威胁,准确预测PM2.5浓度对大气污染防控至关重要。
问题与挑战:
●大气污染物图像质量下降会严重影响监测效果;
●传统PM2.5检测方式(如β射线吸收法)安装与维护成本高昂,实时性低,对检测方法的准确度和灵敏度要求高,受时间与气象因素影响大。
解决方案:
提出了大气污染物图像失真复原技术,并基于图像的污染物浓度预测器来实现PM2.5监测,以及基于时间卷积网络(TCN)和双向门控循环单元(bi-GRU)相结合的混合预测方法,实现PM2.5的实时预测,从而形成了PM2.5的数字与智能化检测新方式。
主要举措:
发明了一种大气污染物图像失真复原技术,针对图像失真类型和强度开发了统一的图像质量度量,在自然场景图像和屏幕显示图像的质量评估中均展现出稳定、准确的性能。
人工智能赋能环保前景展望
一、污染治理智能化发展优势
1.环境治理-数转智改的理想场景
●环保产业规模大,市场需求稳定,有利于迭代出数字化产品(工业软件、工业互联网);
●环保产业起步晚,生产设备相对先进,具备实施数字化的硬件基础;
●污染治理响应缓慢,生化反应表征困难,因果关系不清楚,最适合人工智能技术使用;
●环保企业多在远郊且工作环境恶劣,属于劳动密集型行业,已呈现出现用人荒的迹象。
2.数转智改可能带来的技术变革
●实时动态检测,便于污染溯源和智能管控,实现精细化管理,形成生态环境智慧管控新范式;
●获得云-边协同的高效稳定运行技术,企业实现无人/少人运行,形成工业互联网下智慧运行模式;
●培育出环境治理领域的数字产品(工业软件)、数字企业,获得变革性技术,形成中国解决方案。