АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ ВЫБРОСОВ НА ОСНОВЕ ISOLATION FOREST В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.19201782Ключевые слова:
обнаружение выбросов, аномалии, машинное обучение, Isolation Forest, экологический мониторинг, атмосферный воздух, промышленные выбросы, алгоритм, информационно-измерительная системаПоддерживающие организации
Лицензия
Аннотация
В данной работе представлена разработка алгоритма автоматизированного обнаружения промышленных выбросов на основе метода машинного обучения Isolation Forest, интегрированного в информационно-измерительную систему мониторинга атмосферного воздуха. Рассматриваются теоретические основы метода, его архитектура и алгоритм работы с данными от стационарных датчиков. Описана структурная схема интеграции алгоритма в систему мониторинга для обеспечения оперативного реагирования.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. О внесении изменений в Федеральный закон «Об охране окружающей среды» и статьи 1 и 5 Федерального закона «О внесении изменений в Федеральный закон «Об охране окружающей среды» и отдельные законодательные акты Российской Федерации» в части создания систем автоматического контроля выбросов загрязняющих веществ, сбросов загрязняющих веществ: Федеральный закон от 29.07.2018 г. № 252 ФЗ.
2. Решение задач информационной безопасности с использованием искусственного интеллекта / А. В. Скрыпников, В. В. Денисенко, Е. Г. Хитров [и др.] // Современные наукоёмкие технологии. – 2021. – № 6-2. – С. 277–281. – DOI 10.17513/snt.38734. – EDN LMFNLR.
3. Панарин, В. М. Совершенствование информационно-измерительных и управляющих систем мониторинга экологического состояния атмосферного воздуха промышленно развитых территорий / В. М. Панарин, А. А. Маслова, О. В. Гришакова // Вестник Донецкого национального университета. Серия Г: Технические науки. – 2025. – № 3. – С. 5-17. – DOI 10.5281/zenodo.17394796. – EDN BSMCQX.
4. Автоматизированная система обеспечения экологической безопасности объектов захоронения твердых коммунальных отходов при завершении эксплуатации / В. М. Панарин, А. А. Маслова, А. Н. Коваленко, В. А. Браун // Экология и промышленность России. – 2025. – Т. 29. – № 8. – С. 38-43. – DOI 10.18412/1816-0395-2025-8-38-43. – EDN YYMPRA.
5. Обнаружение аномалий в энергосистемах: применение модели isolation forest для выявления киберугроз / С. В. Кочергин, С. В. Артемова, А. А. Бакаев [и др.] // Безопасность информационных технологий. – 2025. – Т. 32. – С. 112–121. – DOI 10.26583/bit.2025.1.07.
6. Santosuosso, U. Tracing outliers in the dataset of Drosophila suzukii records with the Isolation Forest method / U. Santosuosso, A. Cini, A. Papini // Journal of Big Data. – 2020. – V.7(14). – URL: https://doi.org/10.1186/s40537-020-00288-8. – DOI 10.1186/s40537-020-00288-8.
7. Толстых, А. В. Комплексная автоматизированная система экологической и промышленной безопасности опасных производственных объектов / А. В. Толстых, И. В. Партанский, М. И. Таджиев // Экологическая безопасность в газовой промышленности (ESGI 2015): тезисы докладов IV Международной конференции, Москва, 02–03 декабря 2015 года. – Москва: ООО «Научно-исследовательский институт природных газов и газовых технологий – Газпром ВНИИГАЗ», 2015. – С. 62. – EDN YYUZHF.
8. Charles, J. Isolation Forest with Optimal Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Based Water Quality Prediction and Classification Model / J. Charles, G. Vinodhini, R. Nagarajan // International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology. – 2020. – №11(11). – P. 159-176. – DOI: 10.34218/IJARET.11.11.2020.015.
REFERENCES LIST
1. O vnesenii izmenenii v Federalnyi zakon «Ob okhrane okruzhaiushchei sredy» i stati 1 i 5 Federalnogo zakona «O vnesenii izmenenii v Federalnyi zakon «Ob okhrane okruzhaiushchei sredy» i otdelnye zakonodatelnye akty Rossiiskoi Federatsii» v chasti sozdaniia sistem avtomaticheskogo kontrolia vybrosov zagriazniaiushchikh veshchestv, sbrosov zagriazniaiushchikh veshchestv: Federalnyi zakon ot 29.07.2018 g. № 252 FZ.
2. Reshenie zadach informatsionnoi bezopasnosti s ispolzovaniem iskusstvennogo intellekta / A. V. Skrypnikov, V. V. Denisenko, E. G. Khitrov [i dr.] // Sovremennye naukoemkie tekhnologii. – 2021. – № 6-2. – S. 277–281. – DOI 10.17513/snt.38734. – EDN LMFNLR.
3. Panarin, V. M. Sovershenstvovanie informatsionno-izmeritelnykh i upravliaiushchikh sistem monitoringa ekologicheskogo sostoianiia atmosfernogo vozdukha promyshlenno razvitykh territorii / V. M. Panarin, A. A. Maslova, O. V. Grishakova // Vestnik Donetskogo natsionalnogo universiteta. Seriia G: Tekhnicheskie nauki. – 2025. – № 3. – S. 5-17. – DOI 10.5281/zenodo.17394796. – EDN BSMCQX.
4. Avtomatizirovannaia sistema obespecheniia ekologicheskoi bezopasnosti obieektov zakhoroneniia tverdykh kommunalnykh otkhodov pri zavershenii ekspluatatsii / V. M. Panarin, A. A. Maslova, A. N. Kovalenko, V. A. Braun // Ekologiia i promyshlennost Rossii. – 2025. – T. 29. – № 8. – S. 38-43. – DOI 10.18412/1816-0395-2025-8-38-43. – EDN YYMPRA.
5. Obnaruzhenie anomalii v energosistemakh: primenenie modeli isolation forest dlia vyiavleniia kiberugroz / S. V. Kochergin, S. V. Artemova, A. A. Bakaev [i dr.] // Bezopasnost informatsionnykh tekhnologii. – 2025. – T. 32. – S. 112–121. – DOI 10.26583/bit.2025.1.07.
6. Santosuosso, U. Tracing outliers in the dataset of Drosophila suzukii records with the Isolation Forest method / U. Santosuosso, A. Cini, A. Papini // Journal of Big Data. – 2020. – V.7(14). – URL: https://doi.org/10.1186/s40537-020-00288-8. – DOI 10.1186/s40537-020-00288-8.
7. Tolstykh, A. V. Kompleksnaia avtomatizirovannaia sistema ekologicheskoi i promyshlennoi bezopasnosti opasnykh proizvodstvennykh obieektov / A. V. Tolstykh, I. V. Partanskii, M. I. Tadzhiev // Ekologicheskaia bezopasnost v gazovoi promyshlennosti (ESGI 2015): tezisy dokladov IV Mezhdunarodnoi konferentsii, Moskva, 02–03 dekabria 2015 goda. – Moskva: OOO «Nauchno-issledovatelskii institut prirodnykh gazov i gazovykh tekhnologii – Gazprom VNIIGAZ», 2015. – S. 62. – EDN YYUZHF.
8. Charles, J. Isolation Forest with Optimal Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Based Water Quality Prediction and Classification Model / J. Charles, G. Vinodhini, R. Nagarajan // International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology. – 2020. – №11(11). – P. 159-176. – DOI: 10.34218/IJARET.11.11.2020.015.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
