详细内容或原文请订阅后点击阅览
人工智能如何将温室气体监测转变为预测性工业风险管理系统
工业温室气体 (GHG) 排放不再仅仅是一项环境指标或报告要求。对于能源行业、石化、冶金、公用事业和加工业来说，它们已成为运营弹性、基础设施安全、资产可靠性和财务风险的核心因素。不同温室气体的短期气候影响差异很大：甲烷和一氧化二氮[...]
来源:AI Time Journal工业温室气体 (GHG) 排放不再仅仅是一项环境指标或报告要求。对于能源行业、石化、冶金、公用事业和加工业来说，它们已成为运营弹性、基础设施安全、资产可靠性和财务风险的核心因素。
不同温室气体的短期气候影响差异很大：甲烷和一氧化二氮对未来二十年的全球变暖产生不成比例的强烈影响，其泄漏与设备故障和适销产品损失密切相关。据国际能源署称，在 20 年内，甲烷的全球变暖潜力是二氧化碳的 80 倍以上，约占当今气温上升的 30%。
气候影响 国际能源署政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 的报告也强调了这种气候影响的差异，这些报告强调了不仅监测二氧化碳，而且监测甲烷、一氧化二氮 (N2O) 和无组织工业排放作为气候和运营风险关键驱动因素的重要性。
IPCC这改变了行业视角：有效的温室气体管理不再仅仅是环境责任，而是战略风险控制和行业竞争力的驱动力。
从分散的测量到风险管理
传统监控依赖于不频繁的测量、孤立的传感器和事后分析。这种方法不可避免地使组织只能做出被动反应：只有在风险已经发展成为问题时才会记录风险。
换句话说，传统的监控是“先事件，后响应”。
现代工业的要求恰恰相反：在风险仍在形成时就认识到它。