近日，中国石油和化学工业联合会化工园区工作委员会公布了“2023年（第三批）智慧化工园区适用技术目录”，雪迪龙园区异味管控技术成功入选，这代表雪迪龙园区异味管控技术的创新性、成熟度获得肯定。
异味投诉是当前公众投诉强烈的环境问题之一，化工园区异味污染情况尤其严重，并且存在异味难溯源、难定责等难点。为解决园区异味扰民的问题，雪迪龙自主研发了园区异味管控技术，经过在实际应用中不断迭代拓展，目前形成了由指纹图谱、物料核算法、落地浓度模型、后向轨迹模型、大数据分析等方法组成的异味管控技术体系，在实际应用中取得显著的改善效果，达到了一定的成熟度和稳定性。
园区异味管控按照“异常识别-数据分析-现场排查-管控落实”的主线，整合园区现有信息资源，实现园区异味的实时监控、提前预警、智能分析、智能管控，辅助科学决策。
01
异味污染排查诊断
按照群众信访投诉集中度、废气排放量等因素筛选企业名单，对重点企业的异味产生环节、废气收集环节、治理工艺、治理设施运行情况、环境管理水平等展开排查，并提出针对性治理建议，最终输出排查报告。同时，基于SCREEN模型，对重点企业有组织排放进行异味评估。
02
物料核算方法技术应用
核算异味气体总排放量，分析异味气体无组织排放量与有组织排放量的相对比例。
03
异味指纹图谱技术应用
基于走航监测、实验室检测方法，确定涉气企业各污染源废气组分，建立各企业异味指纹图谱库，基于雪迪龙自研“加权DTW算法”判断异味来源，锁定异味管控对象。
04
海量数据大数据分析技术应用
基于历史异味监测点位数据、气象数据及外部因素等环境全要素数据情况，对采集到的海量数据进行多维度融合分析，为管理部门异味管控决策提供数据支撑。
05
异味管控模型技术应用
当发生异味污染，软件平台可自动或手动触发管控模型，通过读取现场实时源强数据和气象数据，实现污染源潜在传输路径推演和浓度预测，通过输入管控措施模拟管控效果。
在实际案例中，通过异味管控技术应用，园区异味污染物浓度呈明显下降趋势，平均整体下降率为66.5%，部分企业排口下降甚至达到90%以上，厂界及周边敏感点环境异味监测平均浓度整体下降率为65.4%。
