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图7-SO2二维网格分布图
图8-NO2二维网格分布图
图9-SO2三维点云分布图
图10-NO2三维点云分布图
注：上图9中标记红圈的位置为东北处烟囱位置，图10中为西南处烟囱位置。
通过实地检测发现，该钢管厂的两类烟囱排放的气体成分和浓度不同，东北处主要以SO2为主，西南烟囱主要以NO2为主，在工厂区域气体污染明显高于周边区域。利用无人机近距离对烟囱排放进行检测和拍摄，对于偷排监测有极高的隐蔽性和及时性。
大气移动监测，快速锁定污染源
当地相关部门反映，十月份过后，特别到了供暖季，污染分布就很难捉摸了，“知道有污染，但是不知道什么在污染”成了最大问题。而大气移动监测的新技术就恰恰能解决污染源定位的问题。在市区日常监测期间，可飞利用灵嗅气体分析设备及Sniffer4D Mapper分析软件发现了多处可疑污染源，在此看来，在新科技的推动之下，污染源的排查将变得越来越简单。
无人机排查PM、VOC污染源——垃圾及塑料焚烧
道路PM污染源排查——秸秆焚烧
过去的五年，我国整个生态文明已经进入了一个新的阶段，精准监管和精准施政是生态环境保护部门对地方政府的核心要求，亦即网格管理、精准的识别技术、常态化监督。这使得大气污染物监测和分析的要求也更高。目前的环境监测难点在于大气污染物成分复杂、监测结果极易受不可控因素影响、数据干扰、数据可分析性低以及成本高昂。如何高效获取准确的大气污染物数据，同时有效分析和利用数据，并由此提出恰当的解决方案是环保从业者急需解决的问题。相信在科技日渐发达的今天，将会有越来越多的新技术被引入环保监测领域，共同为打赢蓝天保卫战而奋斗。
*深圳市可飞科技有限公司由一支来自新西兰奥克兰大学的留学生团队创办，专注于获取与分析超本地空气污染浓度信息，其核心产品Sniffer4D灵嗅大气污染物分析系统主要是利用技术优势实现大气污染物数据的精细化、精确化和立体化采集，可以实现数据实时回传、实时分析和可视化三维输出。灵嗅不但可以搭载在无人机、直升机等载具上运行，也可以在汽车、甚至手持模式下工作。
传统的空气监测方式通常只能提供以城市或城区为界限的空气污染数据，无法体现小范围内空气污染的分布特点及差异性。这些信息的缺失直接制约了地方环保部门、企业与个人做出最快速、有效、健康的决策。可飞科技的团队聚集在一起，正是为了解决这一难题。
深圳市可飞科技有限公司（Soarability Technologies）由一支来自新西兰奥克兰大学，具有丰富传感器与机电系统研发经验的技术团队创办，并享受深圳市政府对于高层次海归创业团队的扶持政策。我们专注于为无人机与汽车装上“鼻子”和“大脑”，使之可以灵活、准确地获取与分析精确到每条街道、每栋楼、甚至每个高度的，具有超高空间分辨率的超本地空气污染信息（Hyper-local Air Pollution Information），为环境监测、应急救援、应急响应、智慧城市与科学研究等领域提供强有力的决策依据。
可飞科技Sniffer4D灵嗅™超本地大气移动监测系统与Sniffer4D Mapper™数据分析软件目前已经在9个国家和地区投入使用，为这个全新的细分领域设立了行业标杆，并且积累了大量的应用案例，例如：
- 帮助环保部门快速锁定工业区和居民区的污染源头，并摸清污染物的传输特征；
- 帮助大型工业企业方便地获取厂区不同高度空气污染的分布图，安全高效地监控厂区运行情况；
- 帮助石油化工企业分析油气井、储罐与输气管道周边的空气成分，提升检查效率与安全性；
- 帮助应急救援队伍在突发事故中摸清有毒有害气体的扩散情况并划定疏散范围；
- 帮助科研队伍收集传统手段难以收集到的三维空气污染分布数据；
- 帮助港口管理部门排查燃烧违规标号燃油的船只。
可飞科技目前已在相关领域上报19项发明专利，4项实用新型专利，以及多项PCT专利。
2024-03-18 09:36
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