智慧环保系统解决方案

系统概述

感:利用任何可以随时随地感知、测量、捕获和传递信息的设备系统,实现对水环境质量、污染源、机动车质量、噪声环境质量、生态、空气环境、辐射等环境因素的“更透彻的感知”

传:利用环保专网、运营商网络,结合3G/4G、卫星通讯等技术,将个人电子设备、组织和政府信息系统中存储的环境信息进行交互和共享,实现“更全面的互联互通”

知:以云计算、虚拟化和高性能计算等技术手段,整合和分析海量的跨地域、跨行业环境信息,实现海量存储、实时处理、深度挖掘和模型分析,实现“更深入的智能化”

用:利用云服务模式,建立面向对象的业务应用系统和信息服务门户,为环境质量、污染防治、生态保护、辐射管理等业务提供“更智慧的决策”

系统目标

业务协同化

将行政许可审批、建设项目管理、环境监督管理、环境执法、行政处罚、环境信访、环境监测、固废管理、核与辐射管理、总量管理、生态管理、空气质量预测预报、环境应急、环境决策等业务进行协同,打通业务之间的关联,形成协同管理机制。同时将政府的业务工作和企业的自身管理、公众的环保需求进行统一协同,为企业、公众提供更好的服务。

监控一体化

建立全方位立体监控网络,对水污染源、气污染源、放射源、机动车、水环境、大气环境、噪声、生态环境等进行全面监控,实现天地空监控一体化智能监控管理平台。

资源共享化

对跨区域、跨行业及跨平台的环境质量、环境安全和环境风险信息资源实现共享和科学评价,能通过模型和评价体系解决重点城市、区域和流域重大环境管理问题。

决策智能化

随时了解实时的环境质量状况,对某个区域的环境质量进行预测预报,同时针对环境质量较差的区域落实限批、停产、关停等环境经济手段。准确核算区域环境资源容载能力,为产业结构调整提供科学依据。

信息透明化

通过政务外网网站、企业网上办事大厅及环保APP软件等技术手段,构建政府、企业及市民沟通的桥梁。提供面向排污企业、面向社会、面向百姓的环境信息服务,实现从原来单一的信息发布窗口和行政审批窗口到提供数据服务、接受监督、体现互动交流的公众服务平台的转变。

系统特点

博安达“智慧环保”系统对与日常环境管理工作紧密相关的业务一体化系统进行流程梳理,构建三个中心实现环境管理智能化应用和决策,包括:创新交互中心、数据资源中心、智慧决策中心,通过三个中心形成环境信息化建设成果,引领环保管理向规范、科学、高效的方向发展。

创新交互中心

构建环境管理生态系统,在政府、企业、公众之间形成完整的数据流。主要体现在以下几个方面:

智能化业务协同

以污染源管理为主线,将建设项目审批管理、排污许可证管理、现场执法、限期整改、限期治理、污染源关停、行政处罚、固废管理、核与辐射管理等业务集成而形成的一个一体化的管理系统,实现污染源全生命周期管理和跨部门的业务流转与协同。环境业务管理实现任务驱动、预警提醒,做到任务主动推送、预警自动判断等智能化管理。

智能化固废物联网管理

实现对固废从“摇篮到坟墓”的全过程电子化、信息化监管,实现联单的传递和实时审核,大大减轻固体废物转移联单发放、传递、审核和回收对帐的工作量,创新性建立“固废超市”概念,利用条形码技术对固废的储存、转移、处置进行规范管理,防范废物丢弃或倾倒等违法行为发生。

智能监控一体化管理平台

集成污染源(废水排放、废气排放、视频监控、工况监控)、水站、气站、噪声自动站、机动车、放射源等的数据和视频,以点带面,以面查点,形成集中统一的监控预警平台。

公共信息服务

通过网站、移动APP等多门户、全方位发布公众及企业关心的环保数据,并实现与企业和公众的互动。

数据资源中心

构建资源共享、资源互补的大数据资源格局,主要体现在以下几个方面:

环境数据体系全图

整合水、气、声、固体、放射源、污染源、生态、应急、土壤等数据,建立环保生态数据全图。

智慧化大数据应用

实现一套数、一张图、一个应用

一套数:统一数据源管理口径,形成环保部门通用一套数。

一张图:整合环境历史情况、现状趋势、预报预测、溯源分析,形成环境管理一张图。

一个应用:以环境数据资源中心为核心,为环保业务提供统一的应用支撑。

智慧决策中心

构建全面、深入的决策支持及数据辅助分析平台,具体包括以下内容:

智能化应急指挥中心

改变传统“重应急轻预防”的建设模式,以应急准备阶段为建设重点。包括风险源动态管理、风险源风险评估、风险预警管理、应急知识库、应急演练、模型调优、移动应急平台等内容。

智能化大气模拟预测

在模式运行、源清单管理、模拟系统建设三个方面形成与科研机构共建共享的工作模式,实现多模式集合模拟预测、实时动态源解析,同时可以对预测结果进行定期评估分析。另外还可以通过情景模拟,结合环境经济政策等,制订区域化大气治理的方案。

环境数据挖掘与分析

针对不同角色,从提高决策水平、提高管理能力、提高工作效率、提高规范化程度等多个角度对环境数据进行挖掘与分析。

典型案例