人工智能在“碳中和”行業(yè)中的應(yīng)用及展望

王豪杰, 花雅雯, 雷萬鵬, 萬靈芝, 曹雨露, 程玉柱

(南京林業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院,江蘇 南京 210037)

2020年習(xí)近平總書記提出將在2060年實(shí)現(xiàn)碳中和這一目標(biāo),如何利用現(xiàn)代技術(shù)將當(dāng)代社會(huì)轉(zhuǎn)化為綠色低碳型社會(huì)成為主要問題。近年來,人工智能正成為推動(dòng)人類進(jìn)入智能時(shí)代的決定性力量,在諸多領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。自《京都議定書》簽訂以來,氣候變化成為世界范圍內(nèi)的重要議題,減少溫室氣體的排放以應(yīng)對(duì)全球氣候變暖成為世界范圍內(nèi)的共識(shí)。本文首先對(duì)人工智能技術(shù)、碳中和技術(shù)及行業(yè)分別進(jìn)行仔細(xì)深入地剖析,指出人工智能定義、適用范圍、主要的研究領(lǐng)域三種重要的發(fā)展觀[1],以及碳中和技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀和未來趨勢,尋找出人工智能與碳中和行業(yè)之間的深層聯(lián)系,并探索人工智能在碳綜合行業(yè)中的應(yīng)用,最終對(duì)人工智能在碳中和行業(yè)中未來進(jìn)一步的發(fā)展提出若干點(diǎn)展望。

1 人工智能技術(shù)分析

人工智能簡稱AI,是一項(xiàng)涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科的技術(shù),涵蓋幾乎所有的自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué),主要用于研究模擬人的思維和行為[2],小到聽、說、讀、寫,大到學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃等,來解決生產(chǎn)和生活中的問題。人工智能技術(shù)主要包括問題歸納與搜索、確定性與不確定性推理、遺傳和群智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及模式識(shí)別等技術(shù),主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、認(rèn)知與推理、機(jī)器人學(xué)、博弈與倫理[3]等諸多領(lǐng)域,推動(dòng)和維護(hù)著信息化時(shí)代的有序發(fā)展,在未來,它將從感知智能進(jìn)階到認(rèn)知智能,大規(guī)模地應(yīng)用于我們的生活,人工智能知識(shí)圖譜如圖1所示。

圖1 人工智能知識(shí)圖譜

2 碳中和技術(shù)及行業(yè)分析

碳中和技術(shù)大致可分為零碳、減碳和負(fù)碳技術(shù)。碳中和技術(shù)及行業(yè)圖譜如圖2所示。 零碳技術(shù)是指能源替代,包括光伏、風(fēng)電、核電、氫能等新能源相關(guān)的儲(chǔ)能技術(shù)[4];減碳技術(shù)是指節(jié)能減排,涉及發(fā)電、化工、建材、鋼鐵、有色金屬、造紙和國內(nèi)民用航空等高排放行業(yè)所應(yīng)用的減排技術(shù); 負(fù)碳技術(shù)是指吸收轉(zhuǎn)化二氧化碳,包括農(nóng)林碳匯,碳捕集、利用與封存應(yīng)用(CCUS)等[5]相關(guān)技術(shù)。碳中和行業(yè)劃分零碳、減碳、吸碳行業(yè),零碳主要指新能源行業(yè);減碳行業(yè)包括共享出行、無人駕駛、建筑設(shè)計(jì)、再生農(nóng)業(yè)、可持續(xù)性養(yǎng)殖、食品消費(fèi)、碳金融、綠色金融產(chǎn)品等行業(yè);吸碳行業(yè)有技術(shù)性固碳和生態(tài)性固碳兩大行業(yè),從綠色建筑、綠色交通到綠色食品、綠色金融等。

圖2 碳中和分類圖譜

3 人工智能在碳中和行業(yè)中的應(yīng)用

3.1 零碳領(lǐng)域的應(yīng)用

零碳技術(shù)通過利用光伏、風(fēng)電等清潔能源代替?zhèn)鹘y(tǒng)高碳能耗來進(jìn)行發(fā)電、建筑以及交通等,人工智能在零碳領(lǐng)域主要發(fā)揮預(yù)測和監(jiān)測的作用,其應(yīng)用圖譜如圖3所示。

圖3 人工智能在零碳領(lǐng)域中的應(yīng)用圖譜

在核能發(fā)電技術(shù)方面,人工智能幾乎可以融入每一個(gè)環(huán)節(jié),包括核燃料勘探和采集、核電設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)營和檢修等,例如創(chuàng)建礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)[6],實(shí)現(xiàn)勘探、開采設(shè)計(jì)、礦山生產(chǎn)等環(huán)節(jié)有機(jī)結(jié)合與銜接,提高勘探效率、減少采礦時(shí)間、化解采礦過程中的高危險(xiǎn)和高危害元素。核裝備制造是核工業(yè)領(lǐng)域的重要環(huán)節(jié),利用大數(shù)據(jù)、AI 技術(shù)逐步形成對(duì)大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析處理能力,基于此能力之上,通過專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等最優(yōu)化技術(shù),為核裝備制造在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)行等方面提供最優(yōu)的、自動(dòng)化的智能分析和決策系統(tǒng)。將收集到的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)倉庫,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、過濾、分布式存儲(chǔ),然后使用模式匹配、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,研究當(dāng)前影響工作效率、工作質(zhì)量的原因,及時(shí)采用智能決策系統(tǒng)制定管控措施、解決方案等。大部分的運(yùn)行成本都在于運(yùn)營、調(diào)試、檢查、安全等方面,因此通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段達(dá)到降本增效的目的。

在核工業(yè)領(lǐng)域,由于核設(shè)施或運(yùn)行環(huán)境具有放射性,往往存在人員無法操作或者風(fēng)險(xiǎn)較大的問題,這種情況下利用機(jī)器人進(jìn)入輻射性高或者操作難度大的區(qū)域進(jìn)行工作,比如關(guān)鍵核設(shè)施維護(hù)檢修、放射性廢物處置、核應(yīng)急響應(yīng)等工作,一方面可降低防護(hù)設(shè)備的成本和人員受輻照劑量,另一方面解決人工操作受限的問題,保證核工業(yè)的安全運(yùn)行。

在水電領(lǐng)域,利用人工智能技術(shù)預(yù)測季度水流量,以及水流的峰期,合理調(diào)整與管控[7],在提高水源的利用率和發(fā)電率的同時(shí)提高堤壩的穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

在風(fēng)電領(lǐng)域,可通過模糊邏輯、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能診斷技術(shù)對(duì)風(fēng)電機(jī)組問題進(jìn)行及時(shí)診斷,通過人工智能技術(shù),對(duì)一些錯(cuò)誤的輸入結(jié)果,通過規(guī)律得出接近預(yù)期結(jié)果的輸出值,滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控和容錯(cuò)能力的要求;通過機(jī)器學(xué)習(xí)建立風(fēng)電發(fā)電量短期風(fēng)電功率與影響因素之間的內(nèi)在聯(lián)系[8],將聯(lián)系訓(xùn)練成模型,通過調(diào)用模型,便可以預(yù)測短期風(fēng)電功率,經(jīng)常使用支持向量機(jī)法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。

人工智能與氫能的結(jié)合,推動(dòng)著世界汽車行業(yè)的革新,將人工智能技術(shù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制的最優(yōu)化控制應(yīng)用于燃料電池系統(tǒng)MPPT中,將AI技術(shù)和燃料電池系統(tǒng)控制策略深入結(jié)合,為氫能物流車提供更節(jié)能+更長途的解決方案,解決了發(fā)動(dòng)機(jī)效率、壽命、續(xù)航里程等痛點(diǎn)。打造更安全高效的智慧加氫站,新一代智能加氫站,利用加氫站AI管理控制系統(tǒng)全面提升加氫站的管理、服務(wù)和運(yùn)營效率,在安全運(yùn)營的同時(shí)實(shí)現(xiàn)無人操作,降本增效。“AI+氫能”[9]具有巨大的潛力和無限的可能性,在更深層次的融和下,“雙能合璧”必然將爆發(fā)出更驚人的能量,為碳中和目標(biāo)的早日完成貢獻(xiàn)力量。

在其他領(lǐng)域方面,人工智能技術(shù)也實(shí)現(xiàn)了完美的融合,人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了太陽能電站維護(hù)和衰減評(píng)估,在潮汐能發(fā)電領(lǐng)域,人工智能正在積極利用人工智能技術(shù)對(duì)地?zé)豳Y源進(jìn)行定位與預(yù)測等等,人工智能在改變能源行業(yè),在能源轉(zhuǎn)型過程中起到銜接作用,實(shí)現(xiàn)了人工智能行業(yè)與能源行業(yè)的整合,并且在悄然改變著世界。

3.2 減碳領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能應(yīng)用于減碳領(lǐng)域,主要應(yīng)用在化工、制造、發(fā)電、交通等高排碳行業(yè),其應(yīng)用圖譜如圖4所示。通過監(jiān)測和預(yù)測排碳量,優(yōu)化技術(shù),模型設(shè)計(jì),降低碳排放。

圖4 人工智能在減碳領(lǐng)域中的應(yīng)用圖譜

在交通領(lǐng)域,通過5G傳輸數(shù)據(jù),將物聯(lián)網(wǎng)、車輛網(wǎng)、VX2與城市大腦相連,分析每輛車的位置以及路線,提供最佳方案,減少能源損耗;應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺芯片的交通紅綠燈[10],通過邊緣計(jì)算交通流,優(yōu)化燈時(shí),提高通行率,減少能源損耗。同時(shí)還有通過自動(dòng)駕駛技術(shù)快速發(fā)展的無人駕駛,智能車,自動(dòng)駕駛等行業(yè),均是人工智能的成果,將生活產(chǎn)品便捷化、舒適化的同時(shí),降低能耗,減少碳排放。

在電力方面,可再生能源的普及、復(fù)雜大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)和雙向能量流動(dòng)特征的電力設(shè)備的使用,人工智能正在推動(dòng)電力生產(chǎn)和電網(wǎng)行業(yè)的改革。在發(fā)電側(cè),利用新能源發(fā)電,利用人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)、智能算法等技術(shù)進(jìn)行短期、長期、超長期預(yù)測,優(yōu)化系統(tǒng),設(shè)計(jì)模型,減少傳統(tǒng)能耗;在輸變電設(shè)備故障智能診斷和狀態(tài)評(píng)估中,根據(jù)出現(xiàn)的問題,綜合非均衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、代價(jià)敏感學(xué)習(xí)等算法,給出變壓器設(shè)備的自動(dòng)化、差異化、客觀量化狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果,減少運(yùn)輸過程中的電力損失,間接減少碳排放。

在化工領(lǐng)域,主要應(yīng)用知識(shí)圖譜技術(shù)、預(yù)防性維護(hù)、全廠智能優(yōu)化等技術(shù),依托阿里云強(qiáng)大的云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù),建立化工大數(shù)據(jù)平臺(tái),對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備、運(yùn)營的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘,幫助企業(yè)優(yōu)化工藝,降低人力成本,提高生產(chǎn)安全?？赏ㄟ^收集導(dǎo)熱油爐的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),辨識(shí)導(dǎo)熱油爐內(nèi)油溫、送風(fēng)量、給煤量的模型,并通過實(shí)時(shí)控制和優(yōu)化的算法進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí),穩(wěn)定控制爐內(nèi)油溫,降低燃煤消耗,應(yīng)用于鍋爐時(shí)噸蒸汽煤耗降低2.6%,每年節(jié)省數(shù)千萬的燃煤成本。還可通過成分收率提升引擎通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)建模分析,尋找最佳的參數(shù)組合,在合理的能源、 原料消耗的前提下,最大限度地提高成分收率,減少原耗,兼顧能耗;在工業(yè)制造領(lǐng)域主要為人工智能機(jī)器人的投入使用,減少人工干預(yù),減少能耗,提高能效。

人工智能在高排碳行業(yè)的大量應(yīng)用,通過預(yù)測模擬和實(shí)際操作兩種方式使行業(yè)更加智能化、有序化、便捷化,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度,節(jié)約了能源和成本。

3.3 負(fù)碳領(lǐng)域的應(yīng)用

負(fù)碳主要是指通過吸收二氧化碳并進(jìn)行轉(zhuǎn)化的技術(shù),按功能劃分為碳資源化利用技術(shù),生物炭固碳技術(shù),生態(tài)碳匯技術(shù),人工智能在負(fù)碳行業(yè)中主要應(yīng)用于林業(yè)碳匯,碳捕集、利用與封存應(yīng)用(CCUS)等,其應(yīng)用圖譜如圖5所示。

圖5 人工智能在負(fù)碳領(lǐng)域中的應(yīng)用

在林碳匯行業(yè)中,通過人工智能技術(shù)為傳統(tǒng)林業(yè)輸入新的活力,通過人工智能+林業(yè),創(chuàng)建新模式,開發(fā)新領(lǐng)域,建設(shè)完備的信息化農(nóng)林機(jī)制,開展示范性工程, 指充分利用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù),通過感知化、物聯(lián)化、智能化的手段,形成林業(yè)立體感知、管理協(xié)同高效、生態(tài)價(jià)值凸顯、服務(wù)內(nèi)外一體的林業(yè)發(fā)展新模式,實(shí)現(xiàn)林業(yè)信息資源數(shù)字化、林業(yè)資源相互感知化、林業(yè)信息傳輸互聯(lián)化、林業(yè)系統(tǒng)管控智能化、林業(yè)體系運(yùn)轉(zhuǎn)一體化[11]、林業(yè)創(chuàng)新發(fā)展生態(tài)化、林業(yè)綜合效益最優(yōu)化,為碳中和計(jì)劃的實(shí)現(xiàn)貢獻(xiàn)一份力量。

碳捕集、利用、封存(CCUS)主要利用煙氣預(yù)處理、吸收再生、壓縮干燥以及制冷液化系統(tǒng),對(duì)電廠等大型二氧化碳排放源的煙氣進(jìn)行預(yù)處理,生成二氧化碳產(chǎn)品再利用的過程,最終目標(biāo)實(shí)現(xiàn)化石能源的零排放,人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)估和技術(shù)、模型的建造,優(yōu)化方案,接下來我將列舉一些應(yīng)用和案例來介紹人工智能在此技術(shù)中的應(yīng)用。

碳捕集可以分為燃燒前捕集(Pre-combustion)、富氧燃燒(Oxy-fuel combustion)和燃燒后捕集(Post-combustion)。人工智能技術(shù)在燃燒碳捕集中主要運(yùn)用于IGCC(整體煤氣化聯(lián)合循環(huán))系統(tǒng),精密計(jì)算水煤氣的制作過程中配置的空氣含量,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)進(jìn)行技術(shù)分析和數(shù)據(jù)總結(jié),建立完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)輸入結(jié)果取得輸出最優(yōu)結(jié)果,減少能源浪費(fèi),同時(shí)可通過AI視覺監(jiān)測技術(shù)監(jiān)測化工塔內(nèi)的溫度、空氣密度等并及時(shí)核算和調(diào)整,在此過程中,提供的燃燒熱,冷凍條件等均可利用遺傳回歸算法、模擬技術(shù)進(jìn)行模擬與計(jì)算。美國在未來發(fā)電計(jì)劃中投資建設(shè)一座IGCC電廠,計(jì)劃實(shí)現(xiàn)零排碳的目標(biāo)。富養(yǎng)燃燒主要通過提升燃燒過程中的氧氣,提升最終二氧化碳濃度,直接進(jìn)行處理,重點(diǎn)是監(jiān)測氧氣濃度和生成二氧化碳濃度,人工智能技術(shù)在此方面發(fā)揮巨大作用。主要應(yīng)用有:燃燒后捕集是指在煙氣中收集二氧化碳,主要利用化學(xué)吸收和物理吸收以及膜分離技術(shù),通過人工智能技術(shù)的計(jì)算與模擬,優(yōu)化最終方案。

碳利用主要包括化工利用,將CO2以化學(xué)形式轉(zhuǎn)換成合成能源、化學(xué)品等目標(biāo)產(chǎn)物,通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),利用規(guī)律對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析的算法。在化學(xué)合成領(lǐng)域中主要應(yīng)用于根據(jù)化學(xué)物的結(jié)構(gòu)分析出多種合成路線,預(yù)測材料化學(xué)性質(zhì)、譜圖模擬以及路線的算法優(yōu)化,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在蒙特卡洛樹步驟中引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提高計(jì)算精度與效率,該項(xiàng)技術(shù)在化學(xué)合成領(lǐng)域中既可用于尋找路徑,也可對(duì)可能的逆合成路線進(jìn)行初步篩選,用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試集包括了所有過往的有機(jī)化學(xué)反應(yīng);采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),在化學(xué)合成主要應(yīng)用于分子合成中的結(jié)構(gòu)塊形態(tài)、反應(yīng)的起始點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)的識(shí)別。以及通過推薦系統(tǒng),根據(jù)系統(tǒng)所設(shè)定的條件,借助自身云計(jì)算的能力所實(shí)現(xiàn),主要能夠幫助化學(xué)家在多種合成路徑當(dāng)中篩選出簡潔高效的最優(yōu)方法。同時(shí)還可以通過機(jī)器人技術(shù),在化學(xué)合成時(shí),主要應(yīng)用于以機(jī)器人執(zhí)行的自動(dòng)化合成平臺(tái),機(jī)器人輔助執(zhí)行所有合成操作流程,組裝連續(xù)流動(dòng)路徑,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化合成。包括自動(dòng)檢測機(jī)器人、自動(dòng)控制機(jī)器人、自動(dòng)合成機(jī)器人。二氧化碳封存技術(shù)主要可分為地質(zhì)封存與海洋封存兩種[12],在地質(zhì)封存過程中可采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)引導(dǎo)相結(jié)合的方法,對(duì)地質(zhì)變化、徑流走向、封存深度等復(fù)雜場景下的非線性演化進(jìn)行預(yù)測,同時(shí)可根據(jù)地質(zhì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行評(píng)估和推斷,預(yù)測二氧化碳應(yīng)該注入地質(zhì)層的深度以及注入的體積和封存時(shí)間,可利用人工智能模擬實(shí)際環(huán)境,進(jìn)行評(píng)估與總結(jié)。在海洋封存中,利用大數(shù)據(jù)、智能追蹤技術(shù)系統(tǒng)解析海洋微生物所驅(qū)動(dòng)的碳循環(huán)過程,解析碳匯相關(guān)的關(guān)鍵微型生物物種、功能基因家族的碳匯圖譜等[13],但海洋封存技術(shù)尚未成熟,同時(shí)監(jiān)測二氧化碳是否逸出也是一項(xiàng)重要難題。

4 人工智能在碳中和行業(yè)中的展望

碳中和各行業(yè)有巨大的發(fā)展空間和潛力,人工智能技術(shù)尚未完全融入其中,在清潔能源的利用與開發(fā)方面,可通過收集和分析大量數(shù)據(jù),做到更為精準(zhǔn)的預(yù)測與監(jiān)測,提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的靈活性,同時(shí)可利用人工智能技術(shù),拓寬清潔能源的開發(fā)渠道和建立高智能化能源收集工廠,同時(shí)利用人工智能進(jìn)行行業(yè)創(chuàng)新,不斷提升能源開發(fā)技術(shù),例如谷歌在利用人工智能技術(shù)開發(fā)地?zé)崮?使用先進(jìn)的鉆探、光纖傳感、分析技術(shù),收集流量、溫度的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),精確控制水流和尋找資源位置,靈活釋放地?zé)崮?同時(shí)在傳統(tǒng)能源的開發(fā)與利用方面要及時(shí)兼顧,通過技術(shù)模擬,提高能源利用率的同時(shí)提高碳回收率,人工智能技術(shù)在碳中和行業(yè)中的應(yīng)用推動(dòng)著該行業(yè)的不斷改革,它提供了一個(gè)難得的機(jī)會(huì),可以加速向高效、零排放和互聯(lián)的能源系統(tǒng)發(fā)展,這是我們創(chuàng)造更美好明天所需的。在負(fù)碳行業(yè)中,人工智能將傳統(tǒng)能源與新能源的銜接作用,推動(dòng)電力行業(yè)的快速轉(zhuǎn)型,大力發(fā)展光電、水電,逐步將火電轉(zhuǎn)換為輔助電力。在交通領(lǐng)域,通過發(fā)展人工智能技術(shù)對(duì)貨運(yùn)以及客運(yùn)場景進(jìn)行模擬,創(chuàng)建場景模擬系統(tǒng),通過不斷發(fā)展,使得場景更為簡潔、智能,推動(dòng)貨運(yùn),客運(yùn)的智慧發(fā)展,同時(shí)可通過人工智能技術(shù),為人們的出行規(guī)劃更為精準(zhǔn)方案,實(shí)現(xiàn)智慧出行,還通過人工智能技術(shù)與氫能緊密結(jié)合,推動(dòng)新能源汽車行業(yè)的改革。將人工智能與碳捕集相結(jié)合,通過建立人工智能系統(tǒng),進(jìn)行不斷模擬與測試,設(shè)計(jì)最優(yōu)方案,促進(jìn)碳捕集行業(yè)的發(fā)展。同時(shí),通過不斷優(yōu)化智能系統(tǒng),將進(jìn)一步推進(jìn)碳利用的進(jìn)步,同時(shí)在碳封存領(lǐng)域,可以開發(fā)海洋荒漠等地域,通過人工智能技術(shù)進(jìn)行智能分析,為碳存儲(chǔ)開辟新的天地,同時(shí)可建立監(jiān)測系統(tǒng),對(duì)封存情況進(jìn)行及時(shí)反饋和調(diào)整。