【应用】 Bettair 使用AI辅助模拟城市中风流和气体扩散

研究背景  

空气污染是欧洲最大的环境健康风险之一，也是导致过早死亡和疾病的主要原因。近年来研究空气污染对人类健康影响取得了新的进展，2021年新的世界卫生组织《全球空气质量指南》载有明确证据表明，空气污染有害人类健康，甚至可在低于以往所知的浓度水平导致健康损害。该指南建议了新的空气质量水平，以便通过降低主要空气污染物的水平来保护人群健康我们知道，污染物对健康的不良影响比以前假设的浓度低得多。                
城市空气质量受到复杂的大气动力学、城市几何形状、土地利用和交通模式的影响，导致污染物在微观尺度上的分布差别很大。一些空气污染从城市外的风吹来，但大多数城市空气质量问题都是本地性的，即在街道层面和距离污染源几米之内的地方。气体浓度在排放源和附近地点之间可能会发生快速变化，因此街道和城市层面的污染物分布情况并不完全清楚。在这种情况下，高性能计算（HPC）和计算流体动力学（CFD）是高分辨率跟踪污染物扩散的关键工具。但是，任何高精度的空气质量地图都需要使用非常密集的传感器网络来实时测量污染（这非常昂贵），基于此以高空间和时间分辨率对污染物的分布进行建模。

研究目的  

Bettair与巴塞罗那超级计算中心合作，使用Bettair提供的低成本空气质量检测仪，降低城市环境中空气质量模拟的计算成本，获得经济实惠、准确先进的实时空气质量建模工具。本实验的目标是训练生成式对抗网络，以可承受的成本模拟HPC-CFD模拟的输出结果。

研究方案  

以欧洲各国首都的30个1平方公里真实城市几何区域的三维模型为基础，建立了约 30000个256m×256m区域的数据集。然后，利用这些城市几何模型对三种不同风向的风流和交通产生的污染物扩散进行高空间分辨率的 CFD 模拟。然后对深度神经网络进行训练，以学习不同高度下的模拟结果。利用这些人工智能模型，现在可以以高精度和较少的计算资源即时模拟新的城市几何形状。这些模型已被添加到Bettair的平台中，根据实地部署的Bettair空气质量监测仪，实时提供有关空气质量和本地排放的信息。
此次实验将传感器测量与人工智能模拟相结合，并提取有关城市当地排放和污染物浓度的精确信息，Bettair创建了一种节能、计算效率高的低成本人工智能解决方案。可对城市空气质量进行近乎实时的建模，分辨率可达1平方米，并且极大的降低了分析成本。
方案已在大城市如罗马和小城市如巴塞罗那El Prat de Llobregat（人口65000）等进行测试。Bettair与巴塞罗那超级计算中心合作的成功案例荣获2022年HPC 创新卓越奖。

项目优势  

Bettair 空气质量检测仪相比传统空气质量监测站极大的降低了布置成本
此次实以传统空气质量监测站不可能达到的分布密度获取高质量空气质量数据
此次实实时建模功能的空间分辨率达到 1 平方米
此次实显著降低空气质量监测的建模费用，让建模分析质量和速度大大提高

相关产品  

在AIRLAB Microcapteurs 2023微传感器挑战赛上， Bettair Node空气质量传感器被评为”全球Most Accurate空气质量传感器”。
Bettair Node是一款低成本的室外空气质量监测设备，可实时监测气体（NO、NO2、SO2、CO、O3、H2S、VOC、NH3、CO2）、颗粒物（PM10、PM2.5、PM1）、噪音和其他环境参数，如温度、相对湿度和气压。监测数据可通过设备连接的网络上传到统一的云平台，生成图表、报告和历史数据等，供用户随时查看、下载、分析。
基于先进的算法，设备的测量精度达到ppb级别（测量精度与传统空气质量监测站相近），且该算法可补偿不同环境条件的影响以及传感器老化造成的性能衰减。传感器可在2年时间无需任何维护持续获得高质量监测结果。
Bettair提供了一种高效和大规模用于对城市或工业环境中的污染进行制图的工具。它提供了能更好地了解和减轻城市空气和噪音污染的信息和知识。“即插即用”的气体传感器盒设计允许在需要时轻松更换所有传感器。在其使用寿命结束时，可以用新的传感器盒替换，在一次操作中更新所有传感器。