Khắc phục ô nhiễm không khí: không khí trong lành hơn cho khu vực Brixton, London

Làm thế nào để cải thiện chất lượng không khí đô thị? Một giải pháp sáng tạo của Bosch đang giúp bạn tìm ra câu trả lời. Nó phân tích chính xác mức độ ô nhiễm hiện tại và đưa ra dự báo - sau đó có thể được sử dụng để thực hiện để cải thiện lưu lượng giao thông và chất lượng không khí. Câu chuyện này sẽ đưa bạn đến với khu vực phía nam thành phố London, Anh Quốc.

Tương tự như dự báo thời tiết
Cô Maria Martínez Prada sử dụng giải pháp này suốt 24 giờ để đánh giá những thay đổi về chất lượng không khí trong khu vực đường Brixton, London. Dựa vào đây, cô và những cộng sự của mình có thể tính toán và mô phỏng các biện pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí.

"2 độ C và có mưa rào nhẹ." Đối mặt với một dự báo thời tiết như thế này, hầu hết mọi người theo bản năng đều biết phải làm gì: mặc ấm và không quên mang theo ô. Hệ thống cảm biến hiện đại do Tiến sĩ Maria Martínez Prada và nhóm của cô phát triển cũng có thể dự báo chất lượng không khí tương tự như vậy. Trong trường hợp này, các biểu đồ và đồ thị của họ bao gồm nhiều hơn thông tin thời tiết chung chung. Họ đưa ra một kế hoạch tác chiến chống lại ô nhiễm không khí, cải thiện chất lượng cuộc sống ở các khu vực đô thị. Thời tiết có thể không thay đổi nhưng ô nhiễm môi trường chắc chắn có thể được giảm thiểu.

London là một thành phố tuyệt vời với nhiều thắng cảnh - nhưng thành phố này đang gặp vấn đề về lượng khí thải NO₂. Ví dụ, trên đường Brixton ở phía nam sông Thames, mức NO₂ thường xuyên vượt quá giới hạn quy định của EU là 40 microgam trên mét khối. Sự hợp tác giữa Transport for London (TfL) và Bosch Connecting, một trung tâm phát triển các giải pháp liên quan đến internet vạn vật, đang tìm cách thay đổi điều này bằng một dịch vụ nhằm tối ưu hóa luồng giao thông để giảm ô nhiễm không khí. Sáng kiến đó có tên gọi đơn giản là "giải pháp chất lượng không khí".

Lập bản đồ chính xác là chìa khóa để cải thiện chất lượng không khí
Đường Brixton thường có mức NO₂ vượt quá giới hạn quy định.

Công nghệ đang được sử dụng trong một khu vực rộng khoảng 4km2 giáp với đường Brixton được thiết kế để phân tích độ ô nhiễm do phương tiện giao thông và dự báo cách nó sẽ được phân tán. Để các biện pháp chống ô nhiễm không khí có hiệu quả, chúng ta cần thấu hiểu nguyên nhân gây ra, cách lây lan và cách thay đổi của nó trong ngày.

Nền tảng của dự án London là 17 hộp giám sát chất lượng không khí. Với kích thước cao 60 cm và rộng 40 cm, chúng chứa một loạt máy cảm biến cho các khí và linh kiện khác nhau, và các cảm biến về độ ẩm, nhiệt độ và áp suất. Tiến sĩ Martínez Prada về công nghệ cảm biến cho biết: “Các hộp đo nồng độ NO2 và các hạt, độ ẩm và nhiệt độ môi trường xung quanh, cùng những thứ khác. Sau đó, dữ liệu được tải lên đám mây - Bosch cloud - bộ não cho giải pháp chất lượng không khí.

Cách lưu và xử lý dữ liệu chất lượng không khí
Bosch đã lắp đặt 17 hộp giám sát khắp khu vực thử nghiệm tại Brixton. Thực tế, các cảm biến ghi lại mức độ hạt và NO₂, cũng như nhiệt độ và độ ẩm môi trường xung quanh.
Mỗi hộp giám sát phân tích khoảng 300 lít không khí mỗi phút, có thể lên tới 130 lượt đo mỗi phút, sau đó dữ liệu được tải lên đám mây của Bosch. Ở đó, dữ liệu thô được xử lý và chuyển thành mô phỏng bằng trí tuệ nhân tạo (AI).

Khi được lưu vào đám mây (Bosch Cloud), dữ liệu này được đối chiếu với những dữ liệu khác, như lưu lượng giao thông. Tuy nhiên, hộp giám sát chất lượng không khí chỉ có thể đo không khí xung quanh - nói cách khác là nồng độ của các chất ô nhiễm như NO2 có trong không khí ở gần hộp. Chúng không đo lượng khí thải từ ô tô. Ví dụ, các hạt khí từ phương tiện giao thông không đồng đều ở mọi nơi.

Một số dính chặt vào mặt đất, trong khi một số khác bị gió thổi hoặc mưa cuốn trôi. Do đó, các hộp giám sát không ghi lại tổng lượng khí thải của xe, mà là tỷ lệ của chúng trong không khí tại các vị trí bị ảnh hưởng nặng nề.

Nguồn dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo AI

Vì các hộp phát hiện tất cả khí thải trong không khí bất kể nguồn gốc của chúng, độ ô nhiễm không thể được truy tìm được nguồn cụ thể. Tuy nhiên, để có thể xác định các nguồn này, các thông số khác được đưa vào tính toán được thực hiện trên cloud, chẳng hạn như dữ liệu về lưu lượng giao thông và tắc nghẽn. Dữ liệu này được cung cấp bởi HERE Technologies, một công ty cung cấp dữ liệu địa lý (geodata) mà Bosch là cổ đông. HERE thu thập dữ liệu từ các nguồn như hệ thống định vị trên xe và cung cấp dữ liệu ở dạng ẩn danh. Ngoài ra, TfL cung cấp thông tin về tín hiệu đèn giao thông và loại xe. Bosch có nhiều kiến thức chuyên môn về hệ thống truyền lực của các loại xe khác nhau và có thể sử dụng thông tin này để lập mô hình mức khí thải. Ngoài ra, các thông số như dữ liệu vệ tinh về tình hình khí tượng và thông tin từ chính quyền thành phố về liên kết giữa các tòa nhà cũng được thu thập. Trong mô phỏng phân tán, dữ liệu được tổng hợp và chuyển thành biểu đồ và đồ thị.

Để dự báo mức độ ô nhiễm, một thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo được sử dụng. Thuật toán được tạo ra bằng phương pháp học máy và bắt đầu từ dữ liệu thu thập bởi các trạm giám sát trong hai năm qua. Trên cơ sở này, thuật toán có thể tính toán tác động của các điều kiện thời tiết cụ thể, giao thông vào giờ cao điểm, các ngày khác nhau trong tuần và các sự kiện lớn, đối với chất lượng không khí ở một khu vực nhất định. Bằng cách kết hợp dữ liệu thực nghiệm và thông số từ hộp giám sát, AI có thể dự báo mức ảnh hưởng của khí thải giao thông đến chất lượng không khí trong một số thời tiết nhất định. Kiến thức này có thể được sử dụng vào việc quản lý giao thông.

Dựa vào các dự án có thể so sánh, phương pháp quản lý giao thông đã giúp
giảm 20% mức độ ô nhiễm
Đạt được những cải tiến hữu hình với giải pháp chất lượng không khí
Phân tích các mô phỏng đầu tiên trong khu vực thử nghiệm: Giám đốc dự án - cô Maria Martínez Prada, giám đốc sản phẩm Lionel Vançon, và Ian Larbey, trưởng bộ phận phát triển kinh doanh tại London Connectory.

Cô Martínez Prada giải thích về những con số hiển thị trên màn hình: “Dữ liệu này cho chúng tôi biết chính xác lượng giao thông đang chịu phần gây ô nhiễm không khí tại địa phương. Ví dụ, chúng ta có thể làm điều này bằng cách so sánh lượng khí thải trong giờ cao điểm giữa ngày trong tuần với cuối tuần, hoặc bằng cách phân tích tác động của thời tiết xấu đối với mức độ hạt. Dữ liệu thậm chí có thể cho chúng tôi biết tác động của gió đông nhẹ đối với chất lượng không khí”.

Những dự báo chính xác này là sản phẩm của vô số chuyên môn đa ngành tại Bosch: công ty không chỉ sở hữu kiến thức rộng lớn về công nghệ cảm biến mà còn có nhiều thập kỷ kinh nghiệm trong việc xử lý khí thải xe cộ. Hơn nữa, nó biết cách sử dụng AI để xử lý dữ liệu. Nhưng tất cả những điều này sẽ mang lại lợi ích như thế nào cho người dân tại đường Brixton? Đây là lúc mà TfL đóng một vai trò quan trọng. Một dịch vụ được tạo ra cho giải pháp cải thiện chất lượng không khí có thể được sử dụng để kiểm tra xem các phương án, như định tuyến lại giao thông hoặc thay đổi chu kỳ đèn giao thông, có giúp cải thiện lưu lượng giao thông vàGiải pháp giám sát chính xác cũng có thể được sử dụng tại các địa điểm cụ thể như trường học và nhà trẻ. Theo dõi và dự báo ô nhiễm không khí theo thời gian thực có thể cải thiện lịnh trình của các hoạt động ngoài trời như lớp thể dục. Nó cũng tạo cơ hội cho việc ứng dụng thêm hệ thống này trong thị trường công nghệ thông minh đang phát triển - vì chúng sử dụng hệ thống kết nối di động. Ví dụ, số liệu thống kê được cung cấp bởi các hộp giám sát của Bosch có thể được sử dụng để điều khiển hệ thống thông gió thông minh. Nếu kết quả cho thấy chất lượng không khí mùa hè ở ngoài trời tốt hơn trong nhà, các cửa sổ có thể tự động mở, còn hệ thống thông gió tốn nhiều nhiều năng lượng sẽ được tắt. Điều này làm giảm lượng năng lượng tiêu thụ và đồng thời lượng khí thải CO₂. do đó chất lượng không khí hay không.

London chỉ là khởi đầu
Hệ thống Bosch lắp đặt trên Đường Brixton có thể giúp cải thiện chất lượng không khí tại các nơi khác.

Giải pháp giám sát chính xác cũng có thể được sử dụng tại các địa điểm cụ thể như trường học và nhà trẻ. Theo dõi và dự báo ô nhiễm không khí theo thời gian thực có thể cải thiện lịnh trình của các hoạt động ngoài trời như lớp thể dục. Nó cũng tạo cơ hội cho việc ứng dụng thêm hệ thống này trong thị trường công nghệ thông minh đang phát triển - vì chúng sử dụng hệ thống kết nối di động. Ví dụ, số liệu thống kê được cung cấp bởi các hộp giám sát của Bosch có thể kết nối di động. Ví dụ, số liệu thống kê được cung cấp bởi các hộp giám sát của Bosch có thể không khí mùa hè ở ngoài trời tốt hơn trong nhà, các cửa sổ có thể tự động mở, còn hệ thống thông gió tốn nhiều nhiều năng lượng sẽ được tắt. Điều này làm giảm lượng năng lượng tiêu thụ và đồng thời lượng khí thải CO₂.

Tiến sĩ Maria Martínez Prada
Giám đốc dự án tại nhà máy Bosch Power-train Solutions
Nhóm chúng tôi cùng nhau phát triển một công nghệ tiên tiến giúp chúng ta xử lý tốt hơn một vấn nạn toàn cầu: ô nhiễm không khí ở các thành phố lớn. Điều đó khiến tôi cảm thấy tự hào.
Tiến sĩ Maria Martínez Prada đã trở thành thành viên của nhóm phát triển các giải pháp chất lượng không khí vào tháng 3 năm 2019. Kể từ đó, cô đã dồn hết tâm huyết vào việc phát triển các hệ thống giám sát chất lượng không khí. Trước đây, bà là trưởng nhóm nghiên cứu cảm biến hóa học tại Bosch ở Renningen, Đức. Sở thích của cô là chơi quần vợt.