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      王愛杰:水系統大數據——有“融”乃大

      隨著物聯網、移動互聯網、云計算等新一輪信息技術的迅速融入,水務數字化和智慧化已經成為不可逆的大趨勢。哈爾濱工業大學環境學院教授王愛杰指出,水系統智慧化的基本邏輯架構,從感知層、網絡層到應用層,從水物聯網、互聯網到云計算和智能融合技術應用,毫無疑問數據是邏輯的基底——因為獲得高質量數據,是提取有效信息、形成新知識和決策智慧化的重要前提。百度智能云把智慧水務概括為設備智能化和管理智能化,這兩者有賴于決策智能化。他們認為大數據是決策智能化的核心,是智慧水系統的頂層設計。 環保網站www.aa-cctv.com

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      一、大數據的概念與特征 環保網站www.aa-cctv.com

      美國國家標準與技術研究院提出了相對權威的定義,大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量信息資產。可見,大數據具有科學和經濟雙重屬性。大數據具備“5V”特征,即,Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity。海量數據規模、高速數據流轉、多樣數據類型、低價值密度和真實性,是大數據的標簽。

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      二、大數據技術與思維 工業凈化www.aa-cctv.com

      從科學屬性理解,大數據的“大”并非形容詞,而是動詞,也就是放大數據作為資產的價值。這正是大數據技術的戰略意義所在,即通過對海量數據進行專業化處理和“加工”,實現數據的價值和“增值”。那么,如何處理和加工數據才能實現大數據的核心價值呢?大數據研究專家舍恩伯格指出,大數據思維最關鍵的轉變在于從自然思維轉向智能思維,使大數據像具有生命力一樣,獲得類似于“人腦”的智能,甚至智慧。因此,獲取大數據,需要突破常規的思考維度,發展“融合”的思維模式。大數據與工業、農業、醫療等產業的深度融合,正代表和催生著一種全新文明形態的出現。 水凈化www.aa-cctv.com

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      三、大數據技術的應用

      以人工嗅覺為例,基于仿生原理,利用納米傳感器陣列芯片獲得大數據,結合人工智能算法平臺,可以讓機器具備人的嗅覺和感知力。可用于氣體泄漏診斷、揮發性污染物監測等智慧感知系統。當然也完全可用于污水廠的臭氣監測。這樣的融合思維模式,必然需要研究范式的支撐。因此,不同學科方法的融合用于大數據處理成為一種必然選擇。

      王愛杰團隊開發了生物暗信息挖掘ROMIDAS系統。微型生物對于維持水系統結構和功能穩定性起著至關重要的作用,僅細菌和古細菌的細胞數量就高達1.2 × 1030個,可以繞地球3圈。然而,人類對水系統生物信息的認知嚴重缺失。2019年發表在Nature Microbiology的文章表明,全球污水廠活性污泥微生物組細菌約10億種,而我們能確定功能的還不足0.05%,其余信息仍為暗信息。ROMIDAS是一種新型傳感系統,連續流經微流控室的活性污泥,相當于被標記了時間軸的連續樣本,可以原位無損地采集可量化的圖像數據。圖像數據、結構化數據等單一維度信息,通過多源異構數據融合,可獲得難以實時測量的“暗信息”,建立新的可量化指標,如污泥膨脹指數與水體富營養化指數等,并納入水系統狀態評估體系,從而將看不見的“暗信息”呈現為大數據源。

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      四、水系統大數據的意義

      對于水系統而言,從生物信息到系統的功能,存在認知斷層。但是王堅院士曾指出:挖掘“暗信息”的目的是要顛覆認知,這正是大數據的科學價值體現。從數據、到信息、到知識、到決策,不僅僅是建立邏輯關聯的“接口”,更為重要的是,通過描述發生了什么、預測將發生什么、進而決策應該做什么,這才是智慧的內核。而且,大數據的應用正在不斷打破學科的邊界,實現專業間數據的貫通與融合。比如,一個智慧管道的例子,通過融合3S、三維仿真、物聯網、云計算等原理和方法,可以提供管道數據動態更新、智能監控等服務。

      依托人工智能技術研發的管道內窺攝像檢測系統和缺陷自動判讀算法,可識別結構性及功能性缺陷,實現缺陷空間定位。如接口損壞、異物堵塞、滲漏等,用于評估排水管道完整性和指導管網修復。不同學科數據融合,原生數據與此生數據迭代,會產生更“大”的數據表現形式和更大的數據價值!以數字孿生賦能水廠為例,基于數字孿生引擎,可以對水廠不同工段關鍵參數進行監測,結合智能模型,實時優化工藝設備參數,實現智能投藥、精準曝氣,從而降藥耗、降碳耗、降碳排。

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      水業,密切關聯著能源、工業、農業、建筑、交通等行業。水的循環流動,勢必牽引著數據在多個行業之間流動。無形之中,水業數據化身為行業之間信息的樞紐。水業的數據通過“跨界融合”,很可能在“智慧城市”的“政務平臺”上呈現出重要的經濟價值與社會價值。例如,水環境實時監測、水質及污染治理等多要素的可視化分析,可以為政府的科學決策提供重要依據。從數據資源到數據資產,正是大數據的科學屬性與經濟屬性交匯的具體體現。

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      大數據之“大”,關鍵是思維模式的“大”、研究范式的“大”和應用融通的“大”。大數據的大,充分體現了融合之道,是思維模式 的“融合”、是方法路徑的融合,更是行業發展理念的融合!其實,目前水系統的數據還遠未達到“大數據”的程度。這是智慧水務平臺建設的一個痛點,但也正是我們的努力方向所在。我們堅信,大數據開啟了一個重大的時代轉型!未來社會的競爭,一定是對大數據的競爭!未來社會的繁榮,一定是因大數據所撬動的數字經濟和生態文明而繁榮!




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