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              首頁 - 智慧環保 - 建設監控平臺,用大數據鎖定黑加油站
          點擊:188        時間:2020-07-14 09:26:37

            陳奕昆,北京理工新源信息科技有限公司CTO(首席技術官),新能源汽車大數據聯盟大數據技術顧問。工商管理博士,高級大數據分析師并擁有10項大數據技術方面發明專利,主持開發重型柴油車監控平臺等多個國家級項目技術工作。

            第二次全國污染源普查結果表明,移動源排放的氮氧化物占全國排放總量的59.65%,已成為我國大氣氮氧化物排放的首要來源。而柴油質量問題突出和柴油車排放控制水平不穩定,是導致氮氧化物排放總量大的重要原因。大數據手段能為柴油貨車污染治理帶來哪些幫助?本報記者采訪了北京理工新源信息科技有限公司首席技術官陳奕昆。

            由于黑加油站未經注冊備案,難以獲取其位置信息,對其人工排查需投入大量人力、物力,且時效性較差。

            中國環境報:生態環境部曾在31個城市開展清潔車用油品專項行動,以打擊黑加油站點和劣質油品。我當時作為普通工作人員每天隨隊去現場檢查時,發現黑加油站點藏匿、偽裝的方式五花八門,令人瞠目結舌。我們也了解到,很多地方都在持續開展黑加油站點專項檢查,但部分地方仍有黑加油站長期存在等問題。據您調研或了解,地方目前在打擊黑加油站點、治理柴油貨車污染時,存在哪些困難?

            陳奕昆:從調研中,我們認為目前存在的困難主要是這幾個方面:第一,對黑加油站的現狀摸不清。對黑加油站情況的摸底,傳統方式主要包括日常工作積累、群眾舉報、梳理歷次專項檢查的線索等,信息來源相對單一。同時,像你所說,絕大部分黑加油站的隱蔽性、流動性非常大,給摸排工作帶來巨大難度。

            第二,部門聯合執法難度大。打擊黑加油站需要跨部門聯合執法,涉及公安、安監、工商、質監、生態環境、消防、運管、稅務等多個部門。目前由于相關職能部門存在各管一項、職能單一的問題,無法形成統一執法合力,從而給違法分子提供了可乘之機。

            第三,查處黑加油站的執法成本較高。根據前期調研情況,地方開展一次專項檢查,需要組織上千人,出動的車輛也要上千輛。但目前地方執法人員力量不足,給常態化執法帶來一定困難。

            中國環境報:提出用大數據手段發現非法加油站點的背景是什么?基于哪些考慮?

            陳奕昆:國務院印發的《打贏藍天保衛戰三年行動計劃》中,要求柴油貨車污染排放總量明顯下降。生態環境部、發展改革委等11部委印發的《柴油貨車污染治理攻堅戰行動計劃》中,明確提出各地要組織開展清潔油品行動,清除無證無照經營的黑加油站點、流動加油罐車,抽檢油品質量,嚴厲打擊生產、銷售、儲存和使用不合格油品行為。

            黑加油站不具備相關危險品經營的資質,往往存在嚴重的安全隱患;銷售的油品質量無法受到監督、以次充好,導致車輛氮氧化物等污染物排放超標;缺少相應的油氣回收裝置,加油、卸油過程中的泄漏會對大氣、土壤及地下水水質造成直接污染。由于黑加油站未經注冊備案,難以獲取其位置信息,對其人工排查需投入大量人力、物力,且時效性較差。

            基于以上背景,結合目前重型車遠程排放監控所采集到的海量數據,我們考慮是否可以基于現有對車輛的實時監控數據,衍生至對其加油行為的分析,從而輔助開展對疑似黑加油站的甄別,顯著提升地方政府對黑加油站打擊的精準性和執法的有效性。由此,開展了大數據分析支撐非法加油站執法的相關探索和研究。

            建議各地建設重型車遠程排放監控地方平臺,持續高效接入車輛,并且確保車輛接入數據的合規性和真實性。

            中國環境報:請您介紹一下這種通過大數據手段發現黑加油站點的具體內容和實施原理?

            陳奕昆:2018 年發布的《重型柴油車污染物排放限值及測量方法(中國第六階段)》(GB17691-2018)中,提出了在新生產的“國六”車上必須安裝車載終端,并通過車載終端將規定的參數上報至主管部門。這個車載終端就是這種大數據手段運用的前提。

            2020年4月,生態環境部發布《重型車遠程排放監控技術規范(征求意見稿)》,進一步明確重型車遠程排放監控系統的國家—地方—企業三級架構,同時規范了車載終端上報的流程和平臺間的通訊協議。按照GB17691-2018以及《重型車遠程排放監控技術規范(征求意見稿)》的要求,目前重型柴油車遠程排放監控車載終端將采集車速、大氣壓力、發動機燃料流量、進氣量、SCR出入口溫度、油箱液位、發動機冷卻液溫度、經緯度等實時數據。這就為后期開展黑加油站環保監管分析工作奠定了基礎。

            具體到這種大數據手段,就是按照GB17691-2018等相關標準要求,基于重型車遠程排放監控原始報文中的油箱液位數據,分析其時間序列變化特征,提取出車輛加油的地理位置和時間,并進一步聚類定位加油點位。之后,將聚類結果與行政區域內的備案加油站數據進行匹配。若無法匹配到備案加油站,則可能為黑加油站,作為排查黑加油站的輔助依據。

            中國環境報:通過大數據手段發現黑加油站點,是科學治污的手段,也可以看作是精準治污的前提。那么地方如何能利用好這種手段,解決當前存在的困難或問題?您有哪些建議?

            陳奕昆:首先,數據資源是開展大數據分析的基礎。建議各地盡快按照國家標準要求,建設重型車遠程排放監控地方平臺,持續高效接入車輛,并且確保車輛接入數據的合規性和真實性。

            其次,大數據分析研判需要與業務反饋形成良性互動機制。黑加油站具有隱蔽性、流動性強等特征,基于目前的數據和模型,短期識別結果不一定特別精準。因此,在地方利用大數據手段輔助開展黑加油站打擊執法的過程中,需要將實際執法結果反饋給大數據分析系統,從而不斷提高大數據分析的精準性,也能在未來更好地輔助執法工作的開展。

            期待能夠通過與地方政府的持續合作,不斷完善備案加油站數據庫,支撐精準識別工作的開展。

            中國環境報:有沒有地方已經進行過相關探索實踐?在這種大數據手段的推廣應用上,是否存在困難或挑戰?

            陳奕昆:通過大數據手段排查黑加油站點的方式,目前還處在一個從無到有的過程,后續還有很多工作要開展,所以還沒有具體落地。不過未來可能會在河北地區率先開展實踐試點工作。

            目前來看,確實存在一些困難和挑戰。大數據分析依賴于數據質量,但目前T-box(重型車排放數據傳輸盒子)報送的數據還存在一些問題。一個是數據幀缺失情況比較普遍,會導致加油點的時間定位存在偏差,從而對地理定位的準確性造成影響。另一個是GPS飄移導致地理定位不準,影響加油點位判斷的準確性。比如定位顯示在A道路,但其實車輛加油行為發生在B道路。這兩個問題都取決于T-box的質量。

            這些數據質量問題會對后期大數據分析帶來干擾,進而給黑加油點位識別結果的準確性帶來一定影響。希望相關部門能出臺相應的數據質量評價標準并開展具體評價工作,比如檢測T-box的質量等,指導整車企業和終端企業不斷提高數據接入質量。

            此外還有另一個困難,就是備案加油站信息掌握不全面。從研究角度來說,目前我們從公開渠道獲取的備案加油站信息不一定完整,對后期疑似黑加油站位置匹配的精準度有一定影響。這方面我們也期待能夠通過與地方政府的持續合作,不斷完善備案加油站數據庫,支撐精準識別工作的開展。

            中國環境報:下一步的工作方向是什么?哪些工作還需要進一步完善?

            陳奕昆:下一步工作的核心是將疑似黑加油站點位的識別與油品質量的分析判斷結合,更加綜合地為車、油、路協同監管提供執法抓手。為解決這一問題,我們考慮從排放特征入手,通過T-box上報數據分析出車輛排放特征,獲取超標排放路段、時段信息,與車輛加油時間、點位信息進行匹配,從而綜合判斷油品的質量。

            當然這方面的研究還有很多難點需要攻克,比如加劣質油品后對排放的影響不是即刻體現出來的,需要一個時間段;再有一點,排放超標的原因不僅和油品相關,還涉及后處理系統運轉情況等,是一個綜合性比較強的問題。這些都給我們后期的分析處理帶來挑戰。如何剔除其他因素的干擾影響,準確識別出油品質量問題,是我們下一個階段著力要解決的問題。(來源:中國環境報)

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