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公司新聞
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192023-12

國家級
!理工能科2個案例成功入選!

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國家級
!理工能科2個案例成功入選

 
生態(tài)環(huán)境智慧監(jiān)測創(chuàng)新應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)委員會(以下簡稱技術(shù)指導(dǎo)委員)在浙江杭州組織召開了生態(tài)環(huán)境智慧監(jiān)測創(chuàng)新應(yīng)用試點(diǎn)案例評審會
,經(jīng)專家評審
,并由技術(shù)指導(dǎo)委員會確認(rèn),于12月12日共評選出12個優(yōu)秀案例和22個示范案例
其中
,由理工能科開發(fā)的浙江省大氣環(huán)境監(jiān)測預(yù)報預(yù)警平臺成功入選優(yōu)秀案例、四川省重點(diǎn)流域水質(zhì)預(yù)報及定量精準(zhǔn)溯源體系成功入選示范案例

評選結(jié)果如下:
 


      

 

浙江省大氣環(huán)境監(jiān)測預(yù)報預(yù)警平臺

環(huán)境保護(hù)數(shù)字化改革探索實(shí)踐

       為做好杭州亞運(yùn)會環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測和會商預(yù)報工作

,提升全省大氣環(huán)境監(jiān)測預(yù)報預(yù)警技術(shù)能力。理工能科全資子公司江西博微科技有限公司在浙江省生態(tài)環(huán)境廳和浙江省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心的管理和指導(dǎo)下
,建設(shè)了浙江省大氣環(huán)境預(yù)報預(yù)警平臺。平臺充分運(yùn)用多維數(shù)據(jù)融合
、大數(shù)據(jù)
、高性能計算及人工智能等多種技術(shù)手段完成建設(shè),全面提升了浙江省大氣環(huán)境監(jiān)測預(yù)報預(yù)警技術(shù)能力
,為高質(zhì)量的開展全省環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測預(yù)報預(yù)警工作
、空氣質(zhì)量全面改善行動計劃和重大活動環(huán)境質(zhì)量保障的精細(xì)化科學(xué)決策提供技術(shù)支撐

同時本系統(tǒng)在改善大氣環(huán)境監(jiān)測能力和提供有效技術(shù)支撐方面取得的經(jīng)驗(yàn)和成果
,為第19屆亞運(yùn)會及第4屆亞殘運(yùn)期間空氣質(zhì)量保障保駕護(hù)航,為其他地區(qū)的重大活動保障提供重要參考價值
圖片

四川省重點(diǎn)流域水質(zhì)預(yù)報及定量精準(zhǔn)溯源體系

挖掘數(shù)據(jù)價值  定量精準(zhǔn)溯源

      為配合四川省政府三年行動計劃

,提升四川省地表水預(yù)警預(yù)報污染溯源能力
。理工能科全資子公司北京尚洋東方環(huán)境科技有限公司在四川省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測總站的領(lǐng)導(dǎo)和指導(dǎo)下
,成功完成了生態(tài)環(huán)境監(jiān)管智能化和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用能力項(xiàng)目的建設(shè)
。項(xiàng)目通過綜合運(yùn)用多源數(shù)據(jù)整合、大數(shù)據(jù)分析
、高效計算
、人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、水動力和流域模型等多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)
,建設(shè)“重點(diǎn)流域水環(huán)境預(yù)報預(yù)警體系”和“地表水污染成因診斷和流域控制單元管理體系”兩大體系
。有效提升了四川省水環(huán)境的監(jiān)測、預(yù)測和預(yù)警技術(shù)水平
。在四川省“水十條”效果評估和第31屆世界大學(xué)生夏季運(yùn)動會水質(zhì)保障等方面都發(fā)揮了重要的作用。這為全省環(huán)境水質(zhì)的監(jiān)測
、預(yù)報和預(yù)警工作
,以及水質(zhì)全面改善行動計劃和重要活動的環(huán)境質(zhì)量保障提供了科學(xué)決策的技術(shù)支持。

圖片

未來

,理工能科將繼續(xù)深耕智慧能源與智慧環(huán)保領(lǐng)域,進(jìn)一步運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)
、大數(shù)據(jù)
、云計算、物聯(lián)網(wǎng)
、5G應(yīng)用
、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)手段,助力企業(yè)和政府進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型
,提升大眾用戶服務(wù)體驗(yàn)
,服務(wù)國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)與“雙碳”戰(zhàn)略。