雪迪龙融合DeepSeek 推进环境监测智能化

北京雪迪龙科技股份有限公司以“AI+环保”为重要业务升级方向，充分挖掘数据价值，使业务工作平台更加高效智能，基于私有化服务器集群，快速完成DeepSeek大模型本地化部署，确保数据不出域、模型可定制，同时深度融合环境监测专业知识库，推出环境智能体（EnvAgent）。EnvAgent以环境专业大模型+垂直场景化应用为核心，重新定义环境监测的智能化边界，为政府、工业园区、工业企业提供从数据采集、智能体分析到决策支持的全链路解决方案。

EnvAgent采用“三层智能引擎”设计，基于DeepSeek-r1模型，融合雪迪龙大气、污染源、水质、双碳等行业知识库，增强专业词库，构建多模态分析引擎，避免通用模型“答非所问”，构建“数据-知识-决策”推理链，可自动生成报告、预警工单和治理建议，并推送至业务系统（如大气污染防治决策支持系统、污染源监测异常识别系统等），形成管理闭环，实现环境管理从感知到认知的跨越。

场景一| 污染源异常数据识别

输入数据

某钢铁厂烧结机烟气在线监测相关数据

知识关联

检索知识库中相关“烧结机脱硫脱硝工艺参数”，结合该排污口历史污染排放画像

输出结果

识别异常：SO2浓度数据基本符合监测设备正常工况，但流速数据异常偏低

根因推断

采样探头堵塞概率达87%，建议排查采样探头、管线是否存在堵塞、泄露

场景二 | 碳排放数据质量评价

输入数据

某电厂生产工艺相关数据

知识关联

调用《企业温室气体排放核算指南》计算公式，对比同区域同机组碳排放强度基准值

输出结果

数据质量评分：82分

整改清单

生成碳排放数据质量评价报告，建议检查缺失数据、佐证材料一致性、消耗量计量单位

场景三 | 大气污染溯源与减排推演

输入数据

标准站数据、超级站数据、气象数据、污染源清单等数据

知识关联

气象-污染耦合分析模型、PMF模型

输出结论

建筑扬尘（贡献度35%）+ 柴油货车尾气（28%）+ 餐饮油烟（22%）

治理建议

工地六个百分百到位，柴油货车加强交通管制，餐饮油烟机做好每月清洗，预计PM2.5浓度下降12%

未来，雪迪龙将不断推动大模型在生态环境监测领域的应用，进一步丰富应用生态。

（转自：雪迪龙）