【资料治理怎么做】环保稽查也要科学办案,环保署靠AI才识破不肖工厂排污
2017-10-09 07:54:27 | 来源:ithome | 投稿:阿呆 | 编辑:dations

原标题:【资料治理怎么做】环保稽查也要科学办案,环保署靠AI才识破不肖工厂排污

环保署环境监测及资讯处处长张顺钦表示,初期将以空气污染的环境监测为主,不过未来也考虑推出水质感测装置,可在底下安装水质的感测点,将可投放在与农地污染有关的灌溉取道,来提升民众食用作物的安全,另外也可用于附近有工厂排放废水的河川,找出污染源头。(摄影/洪政伟)

今年6月16日这天晚上,桃园观音工业区的工业道路上,有间2年前早就被勒令停工的小型铁皮工厂,厂内工人正赶忙作业,将工业使用的锅炉燃烧木屑后的废气,从屋顶烟囪口偷偷排出,还刻意掩人耳目将烟囪隐蔽,门口更是大门深锁,改后门进出,正当业者以为天衣无缝时,浑然不知外头早有大批环检警埋伏多时,等到深夜工厂开始作业,马上出动稽查,甚至有作业人员现场都来不及反应,机器都还没关,只能乖乖束手就擒。

环保署在6月展开的稽查行动中,还借助了更进阶的机器学习资料分析技术,以取代传统人力的监看作业,希望能够做到自动帮助监看人员找出可疑潜在污染源的主要区域,可以让环检警很快锁定稽查对象,并找到最合适出动的稽查时机。(图片来源/环保署)

传统稽查也开始因为资料力而变得不一样

这仅仅是环保署会同桃园市环保局6月展开的第一波联合稽查,紧接着5天后的第2波稽查行动,同样查获到违法情事,稽查人员现场立即对违法业者进行告发,总计从 6月至8月期间,总共稽查了6家工厂,开出了6张告发单,有4家违规,其中更有2家涉及刑责移送法办。

“这不是传统稽查可以做到的,而是得靠智慧稽查才能够办到。”环保署环境监测及资讯处处长张顺钦自豪地说。

张顺钦表示,这次的环保稽查作法和传统截然不同,靠的是资料分析的方式来执行稽查,甚至还借助机器学习技术,可以自动找出潜在污染源热区,才能够让环检警很快锁定稽查对象,并找到最合适出动的稽查时机,才能够彻底将制造环境污染的工厂一网打尽,让被抓到的业者现场也百口莫辩。

“这就是有用资料来稽查跟没用时的最大差别。”张顺钦表示,可以找到以前难以发现到的蛛丝马迹。张顺钦也指出,传统的环保稽查执法,常常来自民众的检举,得先等到搜集一定事证后才派员稽查,或是通过不定期来抽查,效果往往不如预期。他解释,不肖业者常常会以各种取巧手法,来规避稽查员搜证和抽查,例如这次被查获违法的6家工厂,都是刻意选在夜间偷排废气,甚至还有的将烟囪高度设计成与屋顶同高,借此来掩人耳目,而且平日大门都紧闭,从外观上完全看不出厂内有人在作业,“若是以过去的稽查作业方式来执行,根本很难查到。”他说。

所以张顺钦表示,环保署从今年3月开始尝试利用科学办案的方式,希望找出能够帮助稽查员执法更有效率的作法,所以先从空气品质资料的搜集与分析开始做起,之后更以桃园市观音工业区,做为第一个科学稽查执行的对象。

环保署原来在全国已经设置有5座大型工业空气品质监测站,以便针对工业区空气污染进行监测,虽然这些传统监测站皆配备有高精密空气监测仪器,可以提供较准确的空气品质监控。不过每隔1小时才会搜集一笔资料,间隔的时间较长,另外每台监测设备造价十分昂贵,动辄上百万元,且体积庞大,空间上没办法大量设点,所以通常只会放置在距离工业区下风数公里处,仅当作是整个工业区域的空气品质监测,而没办法针对工业区内更小型的局部区域,来进行环境监测。

环保署会同桃园市环保局6月展开首次科学稽查行动,就查获6家违法工厂,都刻意选在夜间偷排废气,甚至其中一家还将烟囪高度设计成与屋顶同高,借此来掩人耳目,而且平日大门都紧闭,从外观上完全看不出厂内有人在作业,若采用传统稽查作法很难查获不法。(图片来源/环保署)

用100个感测器布建工业空气品质监测网

为了要有更多的资料,可以搜集用来分析使用,张顺钦表示,环保署先依据空间规划分布将观音工业区分成400个小方格,并针对每一个格子上对应的路灯和交通号志,来分别安装一个个小型空气品质感测器装置,来协助搜集到更多的空气品质资料。

“这个空气品质感测器就像是一个快筛。”张顺钦形容,因为体积小,可以大量布点,每隔500米就可布设一个监测点,全工业区总共设有100个点,以便利用搜集的空气品质资料,建立一个更高密度的空气品质监测环境,可以将污染源的范围更进一步限缩在更小型的区域内,以便于更容易找到污染源头;同时还利用LoRa无线通讯技术,布建一个通讯范围可覆盖整个工业区的IoT感测网络,可以将搜集到的资料回传到后端来即时分析。

环保署开发的这台空气品质感测器装置,内含有多个感测器,包括了一个可以侦测细悬浮微粒(PM2.5)浓度的感测器,以及常见的温度、湿度等感测器。每个感测装置内也都内建一组电池,白天可自行供电、晚上则可依靠接上路灯或交通号志的电力装置进行充电,所以可以24小时不间断地搜集环境资料。

“目前这台装置每3分钟就会回传一笔资料。”张顺钦表示,比起传统监测站搜集资料的间隔时间更短,可以呈现出以分钟为单位的区域空气品质变化情形。环保署还利用每天从感测装置搜集到的大量空气品质数据,包括PM2.5等来进行数据分析,再搭配风速、风向等天气资讯,来建立出一个观音工业区空气品质感测网。

从这个空气品质感测网平台上标示的工业区厂商位置平面图,可以动态的显示不同时间各监控点的空气异常变化情形,并且能通过视觉化地图来呈现,例如,当感测装置测得的PM2.5数值越高,地图上对应的感测点位置的区域,就会出现红色大圈圈,代表这个地方的空气污染的程度越高,需要多加警戒。反之,数值越低时,则会显示蓝色小圈圈,通过视觉化的方式,可以更容易用于监控异常的排放源,找出可疑的潜在空气污染热区。

除了感测点提供的数据外,环保署还结合了风向来辅助判断,以便找出这些异常高点区域的空气污染源头,之后还会与当地已列管污染源的工厂逐一比对,将稽查对象范围更进一步缩小,甚至还可以随着时间变化来监看不同区域监测点的空污浓度变化情况。而从不同时间的分布,也可以方便稽查人员可以更容易依据执行稽查对象的周期性作业时间,来决定出动稽查的时机。

环保署在工业区布了100个感测器搜集空气品质数据,再搭配天气资讯,建了一个观音工业区空气品质感测网,以找出潜在空气污染源热区。这台空气品质感测器内有多个模组,如PM2.5感测模组,还有LoRa传输模组,还内建充电电池,可支援全天候24小时搜集。(图片来源/环保署)

稽查办案也开始结合机器学习应用

张顺钦也提到,像这次的稽查作业,从事前开始监测到正式行动,经过了3个月的准备时间,期间通过数据分析,从时间、空间分布相关性及发生周期性来相互分析及比对后,最后锁定2个空气污染源的主要热区为抽查目标,并拟定稽查作战行动,而从空气品质监控地图中也能观察到这两区的PM2.5浓度,经常于夜间时段远高于其他区域,并且每周三、五、日夜间时段最频繁,稽查人员便可以依据取缔对象的作业时间,来决定何时要展开行动。

甚至在这次稽查行动前的监测过程中,环保署还首次借助了更进阶的机器学习技术,来帮助人员自动找出可疑潜在污染源的区域,以取代传统人力的监看作业。张顺钦表示,目前在工业区设置的监测点,每天总共会搜集到将近1GB的环境数据资料,包括PM2.5、温湿度、风向等。他们是先使用2个月将近60GB的资料量,来持续提供给机器学习演算法进行训练,建立一套可用于辨识环境污染源的学习模型,可以辅助监看人员很快分辨找出监控地图上异常的污染排放源,“这次锁定稽查的6家工厂业者,就是通过机器学习来找出来的。”张顺钦说,未来更大的目标,要让机器也开始具备跟专业人员一样的环境监看能力。

将资料分析与工业区空污稽查结合后,张顺钦表示,以后稽查员作业方式,可以通过手机或平板装置App,就可以即时依据所要稽查工厂对象排污的动态变化,来进行搜证及选定稽查的时机,甚至在外面稽查的过程,一旦感测器发现可能有异常排放的事件发生时,马上可以对有可能异常的排放空污源头立即做稽查,“让稽查作法可以更即时,这就是我们想要实现的智慧稽查。”他表示。

不过张顺钦也坦言,虽然这台空气品质感测器装置体绩小,方便大量布点,应用上还是有其限制,因为使用的是价格较低的空气品质感测器,所以与传统监测站相比,准确度上就没来得这么高,两者误差将近10~20%之间。另外也会受到外在环境影响,如水气等,而干扰感测器量测的结果。

至于感测器技术本身也是另一个挑战。他表示,目前感测器常用来检测空气品质好坏时,会以PM2.5浓度为标准,但如果想要量测出其他环境产生出的挥发性有机物(VOC),例如甲醛、乙烯等的浓度成份,这类气态污染物,因为需要将感测出来的输出电压值,转换成可以量测参考的环境空污标准,需要的技术挑战也更高。除了空气品质外,水质的量测也面临同样的问题,例如想要量测水中的重金属成份等。张顺钦表示,目前环保署也正和工研院合作,投入研发新的感测器技术,以便未来能用于更多环境污染源的监测。

张顺钦表示,这次建立的环境污染感测网,是以工业区的空气品质监测为主,将只提供给内部的环保稽查人员使用,暂时并没有对外公开。不过他表示,环保署未来也规划在邻近大型污染源的大型社区、或运输量庞大的交通路段来布设感测点,让一般民众也能随时查看。

未来将以全国布建1万个空污感测点为目标

除了北部观音工业区的100个点之外,张顺钦表示,接下来也计划在中部地区增加设置500个环境感测点,未来4年希望能达到全国布建10,200个感测点的目标。张顺钦表示,接下来也规划推出水质环境感测器装置,并将优先投放在与农地污染有关的灌溉取道,来提升民众食用作物的安全,另外也可用于针对附近有工厂排放废水的河川,找出河川污染源头。

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