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基于数据驱动 U-Net 模型的大气污染物扩散快速预测,提升计算速度近6000倍
发布日期:2023-06-05T07:08:44.000+0000 浏览量:4184次

项目背景

当前,常见的大气污染预测模型大多是基于物理机理构建的,比如空气质量预测模型 Calpuff、AERMOD、CMAQ 等。然而,这些模型运算较为复杂,对于输入数据的要求非常高,运算耗时也比较长,适合用于常规固定区域的预报。当遇到突发污染事件时,就无法有效发挥作用。

针对以上问题,本项目以某城区 3km*3km 范围的固定模拟区域,根据污染物扩散模型,快速计算任意释放点源和任意风向的污染物扩散动图,并进行精度评估。仅利用城市局部污染物扩散云图作为输入,使用深度学习模型提取图像中污染物扩散的特征,纯数据驱动,无需建立物理模型,预测耗时短,适合作为突发污染扩散事件时的应急处置决策辅助。

项目需求

课题名称

基于数据驱动的污染物扩散深度学习模型案例

课题需求

外部单位提供数据集,总数据集详细描述:120 个动图数据(3 个风速*5 个释放源点位 * 8 个风向)。选取其中任意 1 个动图的数据,基于数据驱动类模型(模型不限制)提取数据特征,得到污染物扩散模型,可对污染物扩散进行预测。
  • 项目地址

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5663515
实现过程
数据集
我们选择了风速 15m/s,风向正北,Pos_0 作为污染源释放点的动图数据,数据来源于某城区 3km*3km 范围的固定区域内污染物扩散 CFD 模拟结果(南京欧帕提亚公司提供),共 745 秒 148 张污染物浓度云图,两张图片时间间隔 5 秒。
基于飞桨 2.4.0 的开发环境,在对动图解压之后,我们发现动图解压得到的 181 张静态图片中第 148 张之后的图片存在明显的图像抖动。我们采用了基于 Harris 角点检测的图像对齐算法进行处理,但是图像抖动没有得到完全消除。为了保证模型输入数据的质量,我们丢弃了第 148 张之后的静态图片。


图1  原始数据
U-Net 网络模型
网络模型如图 2 所示,其由 3 个 Encoder/Decoder、9 个卷积 Conv、9 个反卷积 Conv-T 组成,约 30 万个训练参数。之所以选择 U-Net,是因为该网络在图像分割和目标识别中应用广泛,污染物扩散模式学习可以看作是一种动态的目标识别任务,只不过目标的形态比较抽象;另一个原因是 U-Net 的代码实现较简单,短时间内可以完成网络的搭建。
图2 U-Net网络图
核心代码
   
     
import paddle
import paddle.nn  as nn
import paddle.nn.functional  as F
from paddle.nn.utils  import weight_norm

# 创建基础卷积层
def create_layer(in_channels, out_channels, kernel_size, wn=True, bn=True,
                 activation=nn.ReLU, convolution=nn.Conv2D)
:

     assert kernel_size %  2 ==  1
    layer = [ ]
    conv = convolution(in_channels, out_channels, kernel_size, padding=kernel_size //  2)
     if wn:
        conv = weight_norm(conv)
    layer.append(conv)
     if activation  is  not  None:
        layer.append(activation())
     if bn:
        layer.append(nn.BatchNorm2D(out_channels))
     return nn.Sequential(*layer)

# 创建Encoder中的单个块
def create_encoder_block(in_channels, out_channels, kernel_size, wn=True, bn=True,
                         activation=nn.ReLU, layers=2)
:

    encoder = [ ]
     for i  in range(layers):
        _in = out_channels
        _out = out_channels
         if i ==  0:
            _in = in_channels
        encoder.append(create_layer(_in, _out, kernel_size, wn, bn, activation, nn.Conv2D))
     return nn.Sequential(*encoder)

# 创建Decoder中的单个块
def create_decoder_block(in_channels, out_channels, kernel_size, wn=True, bn=True,
                         activation=nn.ReLU, layers=2, final_layer=False)
:

    decoder = [ ]
     for i  in range(layers):
        _in = in_channels
        _out = in_channels
        _bn = bn
        _activation = activation
         if i ==  0:
            _in = in_channels *  2
         if i == layers -  1:
            _out = out_channels
             if final_layer:
                _bn =  False
                _activation =  None
        decoder.append(create_layer(_in, _out, kernel_size, wn, _bn, _activation, nn.Conv2DTranspose))
     return nn.Sequential(*decoder)

# 创建Encoder
def create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, wn=True, bn=True, activation=nn.ReLU, layers=2):
    encoder = [ ]
     for i  in range(len(filters)):
         if i ==  0:
            encoder_layer = create_encoder_block(in_channels, filters[i], kernel_size, wn, bn, activation, layers)
         else:
            encoder_layer = create_encoder_block(filters[i -  1], filters[i], kernel_size, wn, bn, activation, layers)
        encoder = encoder + [encoder_layer]
     return nn.Sequential(*encoder)

# 创建Decoder
def create_decoder(out_channels, filters, kernel_size, wn=True, bn=True, activation=nn.ReLU, layers=2):
    decoder = []
     for i  in range(len(filters)):
         if i ==  0:
            decoder_layer = create_decoder_block(filters[i], out_channels, kernel_size, wn, bn, activation, layers,
                                                 final_layer= True)
         else:
            decoder_layer = create_decoder_block(filters[i], filters[i -  1], kernel_size, wn, bn, activation, layers,
                                                 final_layer= False)
        decoder = [decoder_layer] + decoder
     return nn.Sequential(*decoder)

# 创建网络
class UNetEx(nn.Layer):
     def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[163264], layers=3,
                 weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None)
:

        super().__init__()
         assert len(filters) >  0
        self.final_activation = final_activation
        self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)
        decoders = [ ]
         # for i in range(out_channels):
        decoders.append(create_decoder(out_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers))
        self.decoders = nn.Sequential(*decoders)

     def encode(self, x):
        tensors = [ ]
        indices = [ ]
        sizes = [ ]
         for encoder  in self.encoder:
            x = encoder(x)
            sizes.append(x.shape)
            tensors.append(x)
            x, ind = F.max_pool2d(x,  22, return_mask= True)
            indices.append(ind)
         return x, tensors, indices, sizes

     def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes):
        y = [ ]
         for _decoder  in self.decoders:
            x = _x
            tensors = _tensors[:]
            indices = _indices[:]
            sizes = _sizes[:]
             for decoder  in _decoder:
                tensor = tensors.pop()
                size = sizes.pop()
                ind = indices.pop()
                 # 反池化操作,为上采样
                x = F.max_unpool2d(x, ind,  22, output_size=size)
                x = paddle.concat([tensor, x], axis= 1)
                x = decoder(x)
            y.append(x)
         return paddle.concat(y, axis= 1)

     def forward(self, x):
        x, tensors, indices, sizes = self.encode(x)
        x = self.decode(x, tensors, indices, sizes)
         if self.final_activation  is  not  None:
            x = self.final_activation(x)
         return x
训练
训练时输入数据为上一时刻的污染物云图,输出为预测的下一时刻的污染物云图。当前的训练 batch-size 为 1,即只预测下一时刻的污染物扩散情况。训练时,每 10 个 epoch 保存一次模型,防止训练意外中断时模型参数丢失。
   
     
# 训练方法
def train(model, train_dataset, criterion, optimizer, device, num_epochs):
    loss_history = [ ]
    epoch_loss =  0
# 遍历批次
     for epoch  in range(num_epochs):
        optimizer.clear_grad()
         for batch_id  in range(len(train_dataset) -1):
            inputs = train_dataset[batch_id]
            outputs_true = train_dataset[batch_id+ 1]

            inputs = T.ToTensor()(inputs)
            inputs = paddle.unsqueeze(inputs,  0)
            outputs_true = T.ToTensor()(outputs_true)
            outputs_true = paddle.unsqueeze(outputs_true,  0)

# 训练
            outputs = model(inputs)
# 计算损失值
            loss = criterion(outputs, outputs_true)
             if batch_id %  10 == 0:
                print( 'epoch:',epoch, 'batch_id:',batch_id, 'loss:',loss.numpy())
            loss.backward()

            epoch_loss += loss.item()
        optimizer.step()
        epoch_loss /= len(train_dataset)


        loss_history.append(epoch_loss)
        print( "Epoch [{}/{}], Loss: {:.8f}".format(epoch +  1, num_epochs, loss.numpy()[ 0]))

     # 保存模型
         if epoch %  10 ==  0:
            save_model(model,  '/home/aistudio/pollution_model.pdparams')

    print( "Training complete.")
return loss_history
预测
预测时,输入测试数据某时刻的污染物扩散云图,预测下一时刻的污染物扩散情况。测试函数中 supervise 这个 flag 为后续连续预测多个时刻的数据预置了接口。目前 supervise 置为 true,当模型预备连续预测多个时刻数据时,测试时将 supervise 置为 false。
   
     
def test():
     # 初始化结果列表
    results = [ ]

     # 测试集合起始点
    inputs = test_dataset[ 0]
    inputs = T.ToTensor()(inputs)
    inputs = paddle.unsqueeze(inputs,  0)

     # 是否supervise
    flag_supervise =  True

    device = paddle.set_device( 'gpu'  if paddle.is_compiled_with_cuda()  else  'cpu')
     # 加载模型
    model = UNetEx( 3, 3, 3)
    load_model(model, '/home/aistudio/pollution_model.pdparams',device)

     for num  in range( 1, 10):

         # 进行预测
        outputs = model(inputs)

        outputs_np = outputs.numpy()
        outputs_np = np.squeeze(outputs_np, axis= 0)   # 去除第一个维度(batch_size)
        outputs_np = np.transpose(outputs_np, ( 120))   # 将通道维度调整为最后一个维度
        outputs_np = ( 255 * np.clip(outputs_np,  01)).astype( 'uint8')
         #outputs_np = outputs_np.transpose([1, 2, 0])
         #outputs_np_uint8 = (outputs_np * 255).astype(np.uint8)
         # 将预测结果添加到结果列表中
        results.append(outputs_np)

         if flag_supervise ==  False:
             # 将预测结果作为下一帧的输入
            inputs = outputs
         else:
             # 使用真实数据预测
            inputs = test_dataset[num+ 1]
            inputs = T.ToTensor()(inputs)
            inputs = paddle.unsqueeze(inputs,  0)

     return results

results = test()
项目成果

图3 计算函数损失值
图4 对比 CFD 模拟参数对比
图5 残差值对比

如图 5 所示,浓度误差主要集中在污染源附近(如图红色框),主要数值分布在-0.02~0.02 之间。不同颜色分别代表不同浓度区间误差,蓝色表示的低浓度相对误差较小,绿色红色表示的中高浓度误差平均误差较高,绿色区域表征的中等浓度区域,偏大的误差影响的面积较大。

图6 数值对比
未来发展方向
预测能力方面
  • 基于前一时刻的污染物浓度云图,预测后十个时刻、二十个时刻,四十个时刻的污染物浓度云图;

  • 尝试用多时刻预测多时刻。

网络方面
  • 尝试引入更先进的网络架构,如 transformer;
  • 对于网络层数和每层网络的神经元个数,尝试进行敏感性分析和误差分析;
  • 尝试引入更多种类的激活函数如 tanh,silu 等;
  • 尝试对 learning rate、batch size 等超参数进行调整实验。
物理原理方面
  • 尝试引入物理先验知识,对建筑、边界位置施加 loss 软约束;
  • 尝试利用流体 NS 方程对模型进行修正。
模型方面
  • 尝试引入更多参数作为输入:如污染源位置、污染源初始浓度等提高模型的适应能力;
  • 增加模型参数量级,探索大模型对复杂多态问题的处理能力;
  • 尝试和传统流体求解方法进行融合。
项目意义与心得
本项目尝试用 U-Net 网络通过污染物扩散云图来学习污染物扩散的模型参数,对污染物扩散进行快速预测,是数据驱动计算场景拓展的一次探索。从项目结果来看,模型计算速度相比 CFD 模拟提升明显,但是模型预测的效果还有待提升,未来将通过探索以上几个方向,不断优化模型预测效果。项目实现过程中,我们花费了大量的时间处理背景存在抖动的图像,直到后来发现有一部分数据集的质量要远远好于另一部分,我们选择放弃质量不好的数据,从而加快了项目的进展。
数据处理过程中有以下几个方面的心得。
第一 ,对项目的数据应该第一时间进行全局探索,了解数据的全貌,对数据质量进行评估;
第二 ,与其花费大量的时间处理质量不好的数据,不如先使用质量较好的数据,优先做对模型取得进展更加关键的事情;
第三 ,相对于改变模型的结构,提高输入数据的质量对模型的训练结果起到更加积极的作用。一些开源模型的效果无法复现的原因在于训练数据的不公开,即便大家都用到同样结构的网络,但是训练数据不同,模型取得的效果就大不相同。从这个角度看,模型参数是训练数据在网络上留下的压缩信息,训练数据存在的瑕疵很难通过优化网络来解决。
飞桨 AI for Science 共创计划为本项目提供了强大的技术支持,打造活跃的前瞻性的 AI for Science 开源社区,通过飞桨 AI for Science 共创计划,学习到了如何在飞桨平台上使用科学计算的 AI 方法去解决 CFD 模拟预测的问题,并且大幅度提高了数据驱动计算的速度。相信未来会有越来越多的项目通过 AI for Science 共创计划建立产学研闭环,推动科研创新与产业赋能。

相关地址

  • 飞桨 AI for Science 共创计划
https://www.paddlepaddle.org.cn/science

  • 飞桨 PPSIG-Science 小组
https://www.paddlepaddle.org.cn/specialgroupdetail?id=9
  • 
飞桨 PaddleScience 工具组件
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience

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