🤖 數據高值預警與數據庫一致性
CEMS 4 大 AI 診斷模組
連續排放監測系統 (CEMS) 是石化與重工業廠區環保合規的核心。威信資訊以前端 AI 演算法打造 4 大 AI 診斷模組，已被國內石化龍頭標竿廠採用，有效預警排放高值並確保數據庫與環保局 Open Data 100% 一致性！
- SRCNN 殘差與註記碼診斷： 偵測時間序列異常數據，將超過排放標準 95% 之數據註記碼分布狀態視覺化。
- 歐盟 EN 14181 管制圖與 SSA 奇異譜： 以 Shewhart/EWMA 管制圖及奇異譜演算法監測 CEMS 儀器飄移，防範故障。
- 快速樹關鍵參數關聯與 Open Data 比對： 對鍋爐負載、SCR 注氨量等關鍵製程參數關聯除錯，並自動比對 Open Data 杜絕受罰風險。
🔍 點擊放大
CEMS 異常 AI 診斷系統 四大先進智慧分析應用
運用 AI 技術解決註記碼分布不合理、性能規格/準度不符需求、高值警報反應過遲以及資料庫差異問題。
1. 數據高值及註記碼診斷 (SRCNN)
運用 SRCNN 殘差演算法自動偵測 CEMS 監測時間序列異常，統計 95% 超排註記碼分布狀況並視覺化呈現。
2. 零點全幅校正管制圖 (EN 14181)
遵循歐盟 EN 14181 Shewhart 與 EWMA 管制圖，搭配 SSA 奇異譜分析預警儀器飄移與故障，規劃維護期程。
3. 排放高值預警與關聯分析 (Fast Tree)
採 IID 尖峰預警，並以快速樹對鍋爐負載、SCR 注氨量等關鍵參數進行多變數關聯分析極速除錯。
4. Open Data 與 BI 數據比對
交叉比對 CEMS 資料庫、傳輸模組與環保局 Open Data 接收數據，預警數據缺漏杜絕受罰風險。
⚙️ 時間序列演算法、歐盟規範與數據比對規格表
| 架構層級 | 技術規格與功能說明 | 企業效益 |
|---|---|---|
| 數據時間序列演算法 | SRCNN (殘差卷積類神經網路) 異常檢測。 | 視覺化呈現超過 95% 排放標準之註記碼分布。 |
| 管制圖符合標準 | 歐盟 EN 14181 Shewhart / EWMA / SSA 奇異譜分析。 | 提前安排儀器校正與保養，防範失準故障。 |
| 關聯性回歸模型 | Fast Tree (快速樹) 多參數迴路分析。 | 對比鍋爐負載與 SCR 注氨量，精準調控製程。 |
| 多來源比對機制 | CEMS 數據庫 / 傳輸模組備份檔 / 環保局 Open Data 比對。 | 排除網路斷線與傳輸遺漏風險，合規 100%。 |