雪迪龙污染源排放监测设备全生命周期管理和智慧运维平台，解决运维管理痛点
为贯彻落实《上海市制造业数字化转型实施方案》工作要求，推动场景开放切实转化为产业新动能，上海市经济信息化委广泛征集能源双碳领域数字化转型应用场景，经专家评审，共有20个场景入选《上海市能源双碳领域数字化转型示范应用场景名单》。
上汽通用汽车有限公司与北京雪迪龙科技股份有限公司共同开发的“基于污染源排放监测设备全生命周期管理的智慧运维平台”，获得上海市能源双碳领域数字化转型示范应用场景名单。
污染源排放监测设备全生命周期管理和智慧运维平台，解决运维管理痛点
智能运维将传统运维与互联网、大数据等技术融合，采用“互联网+运维”的管理模式，建立起一套集监测、预警、响应、分析、考核、管理于一体的监管机制。
污染源智能分析平台
原有的污染源排污在线监测领域，针对监测数据异常的判定仍停留在人工阶段，效率低下且误报率高。该项目应用ai技术，对典型的数据异常场景进行数据特征提取，训练异常识别模型，对数据情况进行预警联动，结合线下核实形成闭环管理。
项目通过质控仪自动对监测设备的准确度进行校验，通过对该项目5个监测点半年监测数据集的收集，结合机器学习对数据进行训练，形成不少于6个数据异常场景识别算法。监测数据异常识别率不低于95%，提高数据异常响应率85%。有效预防监控质量低下，打击各类环境数据造假现象，加大环境监测预警和监督执法工作力度，提高数字化环境监管能力。
烟气在线监测远程质控系统
ai智能分析算法模型对异常数据的智能识别及远程质控对数据质量的自动化校验的落地应用，不但提高了数据异常识别的准确率，而且提高了监测设备日常运维的监管效率。在项目应用的过程中，切实解决了在污染源在线监测运维管理中的实际痛点。
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污染源智能分析平台
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项目通过质控仪自动对监测设备的准确度进行校验，通过对该项目5个监测点半年监测数据集的收集，结合机器学习对数据进行训练，形成不少于6个数据异常场景识别算法。监测数据异常识别率不低于95%，提高数据异常响应率85%。有效预防监控质量低下，打击各类环境数据造假现象，加大环境监测预警和监督执法工作力度，提高数字化环境监管能力。
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