ИИ показывает, что рост загрязнения более вероятен после природных опасностей

Исследователи из Техасского университета A&M используют искусственный интеллект для отслеживания загрязнения от аварийных химических выбросов после природных опасностей. Повышенное понимание взаимосвязи между стихийными бедствиями и незапланированными выбросами может помочь предсказывать и предотвращать будущее загрязнение. Результаты исследования изложены в статье в журнале Process Safety and Environmental Protection.

Это важно, поскольку экстремальные погодные явления часто вызывают инциденты с химическими выбросами, приводя к незапланированному загрязнению. Например, в августе 2017 года после урагана «Харви» было выброшено более 350 000 фунтов химикатов. Анализ данных с помощью ИИ за 20 лет по району Хьюстона показал, что осадки и молнии являются двумя основными предикторами таких инцидентов. Наводнения выводят из строя оборудование, а молнии вызывают потерю питания, что приводит к аварийному сжиганию.

«Молнии и осадки — это не просто пункты прогноза погоды; они являются ведущими индикаторами всплесков загрязнения», — сказал Хаою Ян, аспирант по химическому инженерии. Знание о наиболее рискованных погодных условиях позволяет властям лучше готовиться, выпускать ранние предупреждения и снижать воздействие на здоровье населения. Также это поддерживает внедрение целевых мер, таких как резервное питание и защита от наводнений на объектах.