«System architecture of the automated AI-driven predictive assessment for environmental monitoring in industrial areas»

Дата: 02.09.2025

Докладчики – Викентьева Ольга Леонидовна, Кычкин Алексей Владимирович, Черницин Игорь Александрович

В рамках семинара рассмотрена научная работа, представленная на международной научно-технической конференция "Автоматизация" - 2025 International Russian Automation Conference (RusAutoCon-2025), посвященной обсуждению современных достижений в области автоматизации технологических процессов и управления в технических системах. Целью конференции является способствование информированию ученых и практиков о наиболее перспективных направлениях исследований и достижениях в области автоматизации технологических процессов и управления в технических системах.

В докладе были представлена системная архитектура автоматизированной системы для прогнозной оценки экологического состояния воздуха в санитарных зонах охраны вокруг промышленных объектов. Разработанное решение реализует автоматическую предобработку данных, представленных в виде временных рядов, с использованием методов машинного обучения и построение краткосрочных прогнозов концентраций загрязняющих веществ на следующий день. Прогнозные модели с низкой вычислительной сложностью обеспечивают оперативную оценку динамики загрязнения атмосферного воздуха в контрольных точках. Эти точки являются точками квот на выбросы, которые используются для анализа выполнения экологических мер. Отличительной особенностью системы является использование моделей с автоматическим обучением на основе обучения с подкреплением, что позволяет более точно локализовать потенциальные (возможные) центры выбросов в условиях неполных данных на горизонте прогноза в один день. Архитектура системы предусматривает интеграцию с базами данных, содержащими паспорта источников в виде труб или площадных источников, нормативную и справочную информацию по опасным веществам, а также данные с приборов мониторинга.