基于人工智能的港口粉尘综合管控系统的制作方法

本发明涉及粉尘检测控制，具体而言，涉及一种基于人工智能的港口粉尘综合管控系统。

背景技术：

1、干散货港口的粉尘污染治理是行业绿色发展的关键难题。其粉尘产生与扩散受作业活动（如货类、作业量、流程）、物料属性（含水率、粒度）及气象条件（风速、风向）等多维度因素的强耦合、非线性影响，时空演化机理复杂。然而，当前主流的管控方式仍以“单点监测-被动响应”为主：一旦固定点位的传感器浓度超标，便启动周边区域的喷淋设备。这种基于单一指标和固定规则的粗放模式，缺乏对全场粉尘态势的系统性感知与预判能力，既无法提前识别动态起尘风险，也难以对抑尘资源进行动态调配，导致治理效率低下且资源浪费严重。

2、为提升管控精度，业界开始探索融合多维数据的方案，但现有尝试多停留在简单的数据接入与经验规则叠加层面，未能有效挖掘海量异构数据之间隐藏的深层关联与时间滞后性影响。因此，如何构建一种能够深度融合多源异构信息、主动预测全场域粉尘时空分布态势，并据此实时生成最优控制策略的智能模型，已成为本领域亟待突破的技术瓶颈。

技术实现思路

1、鉴于上述提及的问题，本发明实施例第一方面提供了一种基于人工智能的港口粉尘综合管控系统，包括：

2、多源异构信息实时感知网络，用于获取港口全域的多源异构数据，所述多源异构数据包括环境监测数据、作业状态数据和气象预报数据；

3、时空特征对齐与深度融合模块，与所述多源异构信息实时感知网络的输出端连接，用于对所述多源异构数据进行标准化处理与时空对齐，生成统一的时空张量化输入表示；

4、多任务卷积神经网络推理引擎，与所述时空特征对齐与深度融合模块的输出端连接，用于接收所述时空张量，通过预先完成训练的多任务卷积神经网络模型执行前向推理运算，实时预测未来多时步的全场粉尘浓度三维分布，并同步生成面向网格化区域的、参数化的最优抑尘控制策略；

5、抑尘设备协同控制模块，与所述多任务卷积神经网络推理引擎的输出端连接，用于将所述最优抑尘控制策略分解为现场各抑尘设备群组的直接控制指令并下发执行；

6、闭环反馈自适应优化模块，同时与所述多源异构信息实时感知网络和所述多任务卷积神经网络推理引擎的模型参数管理接口连接，用于实时回收各点位的粉尘浓度反馈数据，与模型预测值进行比对，并在满足预设条件时触发模型参数的在线迭代更新。

7、再一方面，本发明实施例还提供基于人工智能的港口粉尘综合管控方法，应用于所述基于人工智能的港口粉尘综合管控系统，所述方法包括：

8、构建多源异构信息实时感知网络，获取港口全域的多源异构数据，所述多源异构数据包括环境监测数据、作业状态数据和气象预报数据；

9、对所述多源异构数据进行标准化处理与时空对齐，生成统一的时空张量化输入表示；

10、将所述时空张量输入预先完成训练的多任务卷积神经网络模型，执行前向推理运算，实时预测未来多时步的全场粉尘浓度三维分布，并同步生成面向网格化区域的、参数化的最优抑尘控制策略；

11、根据生成的所述最优抑尘控制策略，将其分解为现场各抑尘设备群组的直接控制指令并下发执行，同时实时回收各点位的粉尘浓度反馈数据，与模型预测值进行比对，形成闭环的模型在线迭代优化机制。

12、再一方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括：

13、处理器；

14、机器可读存储介质，用于存储所述处理器的机器可执行指令；

15、其中，所述处理器配置为经由执行所述机器可执行指令来执行上述的基于人工智能的港口粉尘综合管控方法。

16、再一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括机器可执行指令，所述机器可执行指令存储在计算机可读存储介质中，针对基于人工智能的港口粉尘综合管控系统的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令，使得所述基于人工智能的港口粉尘综合管控系统执行上述的基于人工智能的港口粉尘综合管控方法。

17、本申请提供的基于人工智能的港口粉尘综合管控系统、方法及电子设备，通过构建端到端的智能管控闭环，系统性地克服了传统港口抑尘模式中感知维度单一、预测与决策脱节以及控制策略粗放的固有缺陷，在多个层面实现了显著的技术进步。

18、首先，在粉尘态势感知与预测方面，本方案突破了现有技术仅依赖单点位粉尘浓度阈值触发的局限。通过构建融合环境监测传感器集群、生产调度动态作业信息和外部数值天气预报的多源异构信息实时感知网络，并利用时空特征对齐与深度融合技术，将不同来源、不同格式、不同采样频率的数据统一映射至标准化的四维时空网格中。这一机制使得模型输入不仅包含当前粉尘浓度的空间分布，更嵌入了驱动起尘的生产活动特征和影响扩散的未来气象边界条件。基于这种信息丰富的时空张量化表示，多任务卷积神经网络模型能够从历史数据中学习到粉尘扩散的深层物理规律与作业驱动机理，从而实现对全场域未来多时步粉尘浓度三维分布的高精度预测，将粉尘管控从被动响应提升为主动前瞻。

19、其次，在控制策略的智能化生成方面，本方案通过多任务卷积神经网络模型的创新架构设计，实现了浓度预测与抑尘决策的一体化端到端学习。模型在共享编码器所提取的时空特征基础上，并行输出未来浓度场和参数化的最优控制策略，改变了传统方案中先预测再控制的串行模式。特别是控制策略生成头内嵌的注意力机制，能够自适应地聚焦于粉尘浓度高风险网格区域，并综合考虑抑尘效果、水资源与电能消耗、以及对生产作业的干扰程度等多重目标，通过复合损失函数引导模型在训练过程中自发涌现出平衡治理效率与资源节约的智能决策能力，从而避免了传统固定规则或简单经验叠加方式下常见的过度喷淋与局部风险失控并存的问题。

20、最后，在系统的可落地性与长期自适应能力方面，本方案构建了从策略到设备的精准映射与安全校核机制，以及基于预测偏差驱动的模型在线迭代优化闭环。通过维护全港抑尘设备的数字孪生映射库和执行多维协同覆盖分析，网格化的控制策略被准确分解为每一台设备可执行的原子化指令，并在下发前经过人员安全、生产干涉和设备负荷等多重校核，确保了智能决策在复杂现场环境中的安全可靠执行。同时，系统持续比对预测浓度与实测浓度的偏差，当检测到工况发生显著变化导致模型性能下降时，自动触发基于经验回放机制的模型在线微调流程，在保护已有通用知识的前提下快速适应新的数据分布，使整个管控系统在长期运行中具备了自我进化、持续优化的能力，显著降低了因货种更替、季节转换或作业流程调整等因素导致的模型失效风险。

1.一种基于人工智能的港口粉尘综合管控系统，其特征在于，包括：

2.一种基于人工智能的港口粉尘综合管控方法，其特征在于，应用于权利要求1所述的系统，所述方法包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的港口粉尘综合管控方法，其特征在于，所述构建多源异构信息实时感知网络，获取港口全域的多源异构数据，包括：

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的港口粉尘综合管控方法，其特征在于，所述对所述多源异构数据进行标准化处理与时空对齐，生成统一的时空张量化输入表示，包括：

5.根据权利要求2所述的基于人工智能的港口粉尘综合管控方法，其特征在于，所述多任务卷积神经网络模型采用编码器-解码器主干架构，所述编码器由堆叠的三维卷积模块和三维池化层构成，所述解码器由对应数量的三维转置卷积模块与跳跃连接构成；在解码器末端分叉出浓度分布预测头和控制策略生成头两个并行的任务头，所述浓度分布预测头输出未来多时步不同粒径段粉尘浓度的三维空间分布，所述控制策略生成头内嵌了基于注意力机制的循环神经网络单元，用于自适应地关注粉尘浓度高风险网格区域，并输出与各网格对应的多维控制参数向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多任务卷积神经网络模型在离线训练时，采用由浓度预测损失项和控制策略损失项加权求和构成的复合损失函数进行优化；所述浓度预测损失项用于度量模型预测的未来浓度场与真实监测浓度场之间的偏差，所述控制策略损失项通过一个包含抑尘效果因子、资源消耗因子和作业约束因子的多目标代价函数计算得到，以引导模型学习生成平衡抑尘效果、资源节约与生产保障的控制策略。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据生成的所述最优抑尘控制策略，将其分解为现场各抑尘设备群组的直接控制指令并下发执行，包括：

8.根据权利要求7所述的基于人工智能的港口粉尘综合管控方法，其特征在于，在将所述直接控制指令下发执行之前，还包括多维安全冲突校核步骤；所述校核步骤包括：

9.根据权利要求2所述的基于人工智能的港口粉尘综合管控方法，其特征在于，所述形成闭环的模型在线迭代优化机制，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：