摘要：随着国家对环境空气质量管控力度的不断加大，挥发性有机物（VOCs）治理成为工业废气排放控制的重要任务。为减少有机废气的排放，建议采用低VOCs或者无VOCs产品或技术，可显著降低VOCs排放。此外，通过改进生产工艺和优化操作参数，可以进一步减少生产过程中的VOCs使用和排放。基于此，文章聚焦人工智能在VOCs安全预警中的技术适用性与场景落地路径，以石化储罐区，喷涂车间和污水处理环节为切入口展开实践层面的探索，力图在理论与实操之间建立有效链接，为构建智能化、自动化的挥发性有机废气治理与预警体系提供现实参考。

关键词：人工智能；挥发性有机废气；安全预警；

在工业化持续推进与安全监管日益严格的双重背景下，挥发性有机物引发的环境与安全问题日渐凸显。传统的监测体系往往依赖固定式传感设备和阈值触发机制，难以实时捕捉排放波动，缺乏趋势判断与预警能力，导致应急响应滞后甚至事故失控。随着人工智能在多领域的快速发展，借助深度学习，时序识别与传感网络融合等手段，AI具备识别复杂信号模式，预测泄漏路径并动态调整响应参数的能力，这为挥发性有机废气的全过程安全管控与预警提供了新的可能。

一、人工智能技术在VOCs安全预警中的适用性

（一）VOCs治理中感知响应的智能替代可能性

挥发性有机物在工业排放中呈现出波动强，扩散快和隐蔽性高的特点，特别是在封闭或半封闭作业环境中，一旦传感器部署点位不当或响应滞后，便极易出现监测死角与信息断点，从而埋下安全隐患。基于人工智能的智能感知手段逐步被提上研究议程，试图通过动态建模与多源数据融合的方式提升对挥发性有机废气释放行为的识别能力。人工智能具有非线性建模与自适应特征识别的技术优势，能够识别复杂背景中微弱浓度波动，趋势性异常变化以及多因素叠加效应，尤其适用于高复杂度和高动态性环境中的污染源预警[1]。通过训练历史工况数据，AI可以构建对VOCs异常释放的行为画像，并在浓度尚未达到报警阈值前预测潜在风险。这种前置预判机制，有望替代传统系统中依赖人工经验判断或单点浓度判断的模式，在时间响应空间覆盖和误报过滤能力上实现突破。

（二）人工智能模型与风险数据的适配潜力

挥发性有机物包括废气，废气的排放具有极强的工况相关性，其浓度成分与波动周期往往受到温度和设备运行状态等多维因素共同影响。挥发性有机物（VOCs）是形成细颗粒物（PM2.5）和臭氧（O3）的重要前体物，也是造成重污染天气的重要组成部分，因此挥发性有机物的治理尤其重要[2]。传统监测系统难以充分解析这种多变量耦合现象，而人工智能模型则擅长处理此类高维，非线性和动态性强的输入特征，能够在复杂参数背景下识别出规律性信号。因此，AI模型具备从大体量，异构型感知数据中提取关键风险因子的能力，成为VOCs风险数据处理的潜在有力工具。当前主流的神经网络算法，支持向量机和时序建模技术等均已被广泛应用于空气质量预测与工业过程异常识别研究中，在适度调整结构参数后即可迁移至VOCs安全预警领域。尤其在涉及气体扩散趋势预测，事件先兆建模，复合浓度识别等方面，人工智能表现出较高的泛化能力与实用前景。

（三）预警系统中AI闭环能力的集成可行性

安全预警系统通常包括感知、判断与响应三个核心环节。人工智能介入的可行性不仅体现在单点识别阶段，更关键的是其能否与现有预警架构实现动态联动，即构建“识别—预测—联动控制”闭环机制。闭环响应能力的建立，关系到AI从辅助分析工具向主动决策机制转变的可行性。人工智能需要嵌入到数据采集终端，边缘运算平台以及中控系统中形成统一的数据流与逻辑流，AI模块可实时处理多点浓度数据，并对可疑泄漏趋势发出分级预警信号，辅助值守人员提前启动应急响应机制，人工智能具备成为VOCs安全预警系统核心组成模块的现实可能。

二、人工智能在VOCs治理关键场景中的实践探索

（一）石化储罐区泄漏预测路径构建尝试

在石化储罐区，挥发性有机物中的废气具有高压、高温、易逸散的特点，一旦发生泄漏，可能引发火灾爆炸等严重事故。为解决此问题当前行业正探索构建基于人工智能的泄漏预测路径，核心在于集成多源数据采集，模型训练优化与联动预警机制三大模块。第一步为搭建高频感知体系，在储罐区布设红外热成像设备，激光气体分析仪及环境气象站，实时获取气体浓度和温湿风速等关键参数，并形成可追溯的数据链[3]。第二步为引入以LSTM（长短期记忆网络）为代表的时序神经网络，对采集到的VOCs浓度与环境因素数据进行建模训练，该模型具有强大的历史依赖识别能力，可精准还原并预测泄漏物质的扩散趋势与强度变化路径。

在实际应用中，如某单位构建了以智能巡检、预测模型、平台联动为一体的泄漏监测体系，实践显示该系统能够基于历史泄漏数据，气象数据与地理信息等要素，实现对罐区潜在泄漏扩散趋势的智能识别与动态模拟。以LSTM模型为核心构建的预测路径相较于传统物理法，预警准确率提升15%至20%，可提前1至2小时发出大范围泄漏风险提示，为应急调度预留关键时间。该路径还与调度平台集成，在识别出高扩散风险区域后自动启动喷淋和通风等响应系统，真正构建起AI驱动的泄漏预测路径。

（二）喷涂作业VOCs监测路径构建探索

在工业喷涂车间，VOCs浓度变化具有波动大和扩散路径复杂的特点。构建基于人工智能的喷涂作业VOCs监测路径，关键在于推动从定点监控向动态感知和智能识别转变，形成覆盖作业全流程的预警逻辑闭环。当前一些具备智能化基础的喷涂产线已实现自动化涂装设备部署，以六自由度喷涂机器人为主体，配合激光扫描器，红外传感模块与温湿感知系统，但仅依靠设备本体的运转效率难以完全规避高浓度VOCs聚集风险，因此进一步融合AI算法进行风险点动态识别成为提升治理成效的关键路径。

以某智能涂装车间为例，该车间部署了多节点VOC传感器与温湿度感知模块，借助5G与工业以太网形成实时数据回传网络，再结合SVM（支持向量机）算法对历史监测数据与工况变化进行建模处理。在系统实测中，该路径可提前30分钟至1小时精准定位高浓度聚集风险区，并将误报率降低近50%。平台联动机制在模型识别到浓度升高趋势时，可同步驱动局部通风系统与喷淋装置启动，构建起“数据采集—AI识别—智能响应”的闭环路径[4]。

（三）污泥暂存VOCs预警路径探索

在污水处理流程中，污泥暂存环节常因密闭性不足、堆存时间过长和高温环境影响，成为VOCs间歇性释放的高风险点，尤其在夏季极易形成甲硫醇、氨等异味性有机气体聚集，带来环境污染与安全隐患。传统通风与除臭措施多为定时或手动启停，无法精准应对气体浓度变化。为此，部分污水厂尝试引入基于人工智能的智能感知与预警系统，通过布设多点VOCs传感器和环境参数采集装置，结合神经网络模型，实时建模污泥堆存条件下的VOCs释放趋势。系统可根据堆泥体积、温湿度变化等因素进行动态判断，在浓度异常积聚前30分钟发出联动预警信号，自动激活通风与雾化除臭设备，实现“识别—预测—响应”的闭环管理。此外，部分厂区还将图像识别技术嵌入模型中，通过识别储泥表面的鼓泡、起皮等视觉信号，提升模型鲁棒性。实践表明，该路径显著提高了污泥VOCs释放的风险预测效率，为处理末端补强治理短板提供了可行方案。

总结：VOCs的超标会严重影响大气环境，造成大气污染问题，如果不及时进行治理，长此以往就会对社会造成严重的影响。人工智能在VOCs治理中的应用不仅推动了传统监测手段向智能化和预测性转型，更为高风险场景下实现安全预警与动态响应提供了系统性技术路径，其融合建模、实时感知与联动控制的能力正成为环境安全治理的重要突破口。

参考文献：

[1]代欣，苏济月，马小华，等.挥发性有机废气治理技术进展研究[J].黑龙江环境通报，2025，38（04）：114-116.

[2]杨昕蒙.挥发性有机废气处理系统改造工程实例分析[J]. 肇庆学院学报， 2023，44（5）：29-32.

[3]倪峰.研究大气环境中挥发性有机废气的治理技术[J].低碳世界，2024，14（10）：22-24.

[4]曹路.挥发性有机废气治理技术进展探究[J].清洗世界，2024，40（08）：70-72.