DigitalPlant
Uno strumento avanzato per la gestione integrata della qualità dell’aria
DigitalPlant combina monitoraggio ambientale con modelli previsionali e tecniche machine learning, per offrire un sistema avanzato di supporto decisionale in grado di identificare e prevenire in tempo reale criticità ambientali nel breve e medio termine.
Le principali aree di applicazione sono: contesti urbani, impianti industriali, aree naturali e ambientali.
Funzionalità principali
DigitalPlant è dotata di un cruscotto per la consultazione dei dati in tempo reale che restituisce in maniera compatta il quadro complessivo, per consentire una completa e rapida valutazione del contesto
La piattaforma può assimilare dati da reti già esistenti e composte da diverse tipologie di dispositivi. Se necessario il nostro team può fornire pieno supporto sia per la scelta dei dispositivi che per la configurazione della rete di rilevamento
La piattaforma è stata sviluppata capitalizzando anni di esperienza nell’ambito delle consulenze ambientali. I dati raccolti sono sottoposti a una prima elaborazione statistica e sono restituiti all’utente in maniera chiara ed efficace.
I dati raccolti vengono costantemente processati per verificare la comparsa di condizioni particolari e/o anomale nel contesto monitorato. DigitalPlant interpreta il concetto di soglia con un approccio innovativo:
- multiparametrico (si considerano anche le correlazioni fra i diversi parametri osservati)
- multisito (laddove possibile si confrontano i dati raccolti nei diversi nodi della rete di rilevamento)
- esteso nel tempo (si valuta l’andamento nel tempo delle variabili)
Il primo quesito da porsi all’occorrenza di un evento critico è relativo alla sua origine. Con la meteorologia prodotta in continuo dai modelli operativi e/o con i dati raccolti dai sensori, si possono immediatamente attivare i modelli in grado di ricostruire il passato per fornire una stima della provenienza della massa d’aria misurata.
L’identificazione puntuale e istantanea fornisce una visione parziale del contesto di analisi: la valutazione dell’evoluzione temporale permette di verificare le potenziali ricadute e l’impatto a breve medio termine delle diverse sorgenti emissive. La piattaforma viene preliminarmente configurata con l’introduzione di scenari tipo che vengono simulati mediante modelli di dispersione atmosferica con orizzonte temporale a 24-48 ore ed estensione spaziale variabile secondo le specifiche necessità dell’utente
La principale limitazione dei modelli di dispersione atmosferica risiede nell’impossibilità di definire con esattezza le sorgenti emissive simulate. Queste sono descritte sulla base di valutazioni statistiche arbitrarie e non sono quindi in grado di riprodurre le caratteristiche del contesto osservato in un dato momento. Per ovviare a questa problematica e restituire informazioni pienamente coerenti con le osservazioni della rete di rilevamento, gli output prodotti dai modelli previsionali vengono calibrati proiettando nel futuro, mediante algoritmi di machine learning, i dati osservati.
Il sistema DigitalPlant nasce per fornire in maniera automatica e tempestiva tutte le informazioni necessarie a prevenire l’insorgere di criticità ambientali. L’identificazione di un evento con un sistema capillare è fondamentale per porre l’attenzione su di esso e sulle sue potenziali conseguenze. Conoscere l’origine della problematica consente di verificare quali soggetti possono essere coinvolti in eventuali interventi di mitigazione e/o dare le indicazioni necessarie per configurare o dimensionare azioni correttive. Gli amministratori del territorio possono valutare quali siano le misure più rilevanti, i gestori delle attività potenzialmente impattanti possono verificare il proprio contributo e identificare le aree e le modalità di intervento.
Contesti applicativi
Applicazioni in contesti industriali
- Valutare l’impatto emissivo degli impianti in tempo reale, integrando dati provenienti da reti di monitoraggio interne o territoriali.
- Identificare e caratterizzare sorgenti puntuali, diffuse e fuggitive, distinguendo le emissioni industriali da altre sorgenti presenti nel territorio attraverso modelli retrospettivi e analisi multiparametriche.
- Attivare sistemi di early warning personalizzati, capaci di segnalare automaticamente anomalie o superamenti di soglia e supportare l’adozione tempestiva di misure correttive.
- Ottimizzare l’efficienza produttiva, minimizzando interventi non necessari grazie alla capacità di distinguere eventi interni da contributi esterni e di valutare la reale evoluzione dell’impatto nel breve e medio termine.
- Monitorare e valutare l’impatto odorigeno, consentendo interventi tempestivi e mirati al contenimento della molestia olfattiva e supportando le analisi basate su segnalazioni spontanee con un approccio scientificamente rigoroso
Applicazioni in contesti urbani
- Monitoraggio continuo di vaste aree urbane, attraverso reti di sensori eterogenei integrati in un unico sistema informativo.
- Individuazione delle sorgenti predominanti tramite modelli di ricostruzione delle traiettorie dell’aria e analisi statistiche avanzate.
- Supporto alla pianificazione tecnica e amministrativa, grazie a modelli previsionali che stimano l’evoluzione degli scenari emissivi e aiutano a valutare l’efficacia potenziale delle misure di mitigazione (limitazione del traffico, regolazione di attività emissive, pianificazione urbanistica).
- Early warning e comunicazione pubblica, con la possibilità di restituire informazioni affidabili ai cittadini tramite cruscotti, portali pubblici o sistemi di alert territoriali.
Applicazioni in contesti portuali
- Monitorare in continuo la qualità dell’aria all’interno dell’area portuale, integrando dati provenienti da sensori dedicati, centraline esistenti e fonti meteorologiche.
- Valutare l’impatto delle attività portuali sul territorio circostante, distinguendo la quota attribuibile al traffico marittimo da quella legata a urbanizzazione e attività industriali limitrofe.
- Identificare le sorgenti prevalenti attraverso modelli retrospettivi, utili a determinare il contributo di singole banchine, fasi operative, aree di stoccaggio, cantieri o mezzi in transito.
- Supportare piani di mitigazione, elettrificazione banchine, controllo operativo e pianificazione degli interventi, sulla base di informazioni aggiornate e continuamente ricalibrate con algoritmi di apprendimento automatico.
Applicazioni in contesti turistici e ricettivi
- Valutare e certificare la qualità dell’aria in aree a vocazione naturalistica o turistica, mediante monitoraggi continui e indicatori facilmente consultabili.
- Supportare processi di gestione sostenibile, aiutando amministrazioni, enti parco e operatori a individuare dinamiche critiche legate all’afflusso turistico, all’uso dei trasporti o ad attività locali.
- Fornire informazioni trasparenti ai visitatori, attraverso dashboard pubbliche, display sul territorio o notifiche via app.
