【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通风控制，尤其涉及一种用于医疗实验室的智能通风控制系统及其控制方法。
技术介绍
1、早期的通风系统多采用简单的机械通风，无法实时监测和调节室内空气质量。随着对空气污染和感染控制的重视，尤其是在医院和实验室等特殊场所，通风系统的设计逐渐朝向更为智能化的方向发展。传感器技术和物联网（iot）的兴起为智能通风系统的研发提供了新的机遇。通过将环境传感器与通风设备结合，能够实时监测温度、湿度、二氧化碳浓度等参数，从而实现更为精确的通风控制。此外，智能算法的应用使得通风系统能够根据实时数据进行自我调整，提升能效并保障实验室内的空气质量。现代技术，如大数据分析和人工智能，进一步提升了通风系统的智能化水平，使其能够预测和应对突发的空气质量变化。然而，目前传统方法在气流模式计算和空气过滤控制上不够完善，容易导致气流分布不均或无法有效去除有害气体，同时传统废液处理系统往往缺乏监测和调控机制，导致废液处理不及时或效率低下，近而导致智能通风控制的安全性和效率较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种用于医疗实验室的智能通风控制系统及其控制方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种用于医疗实验室的智能通风控制方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取医疗实验室结构数据；对医疗实验室结构数据进行多点分布式传感器网络构建，生成医疗实验室分布式传感网络；对医疗实验室分布式传感网络进行环境多点数据采集，得到标准环境采集数据流；通过标准环境采集数据流
4、步骤s2：对标准环境采集数据流进行风速与气流模式计算，生成实验室柜门状态感应数据；根据实验室柜门状态感应数据进行空气多重过滤降解控制，生成循环空气分配数据；对循环空气分配数据进行毒性气体分解压缩控制，生成废液处理数据库；
5、步骤s3：根据废液处理收集数据库进行废液状态监测，生成废液状态监测数据；利用废液状态监测数据进行废液收集自动调控，生成废液收集调控运行数据；对废液收集调控运行数据进行云端同步存储，生成废液收集云端存储数据；
6、步骤s4：基于循环空气分配数据和废液收集云端存储数据进行内外循环监控网络构建，生成医疗实验室柜通风循环控制监测网络；对医疗实验室柜通风循环控制监测网络进行循环效能反馈优化，生成医疗实验室柜通风控制优化数据，以执行智能通风控制作业。
7、本专利技术通过获取医疗实验室结构数据和构建多点分布式传感器网络，能够全面感知实验室内部的环境条件，提供准确的环境信息，生成的标准环境采集数据流确保了数据的一致性和准确性，为后续分析和建模提供了可靠的基础。通过标准环境采集数据流进行动态环境状态建模，生成的环境感应状态数据可以实时反映实验室内环境的变化，支持快速响应。风速与气流模式的计算，能够实时监测实验室柜门状态，从而有效评估空气流动和换气情况，确保实验室空气质量。通过空气多重过滤降解控制，生成的循环空气分配数据能够确保实验室内部空气的洁净度，降低有害物质的浓度。对循环空气分配数据进行毒性气体分解压缩控制，确保了废气处理的高效性，为实验室环境的安全性提供保障。废液状态监测数据的生成，能够实时跟踪废液的状态，及时发现和处理潜在问题，确保实验室的安全与合规。利用废液状态监测数据进行废液收集自动调控，提高废液处理的效率，减少人工干预，提高工作效率。废液收集调控运行数据的云端同步存储，确保了数据的安全性和可访问性，为后续分析和决策提供支持。基于循环空气分配数据和废液收集云端存储数据构建的内外循环监控网络，能够实现对实验室空气和废液的全面监控，提升实验室管理效率。通过对通风循环控制监测网络的循环效能反馈优化，确保实验室通风系统的高效性和可靠性，降低能耗和运营成本。执行智能通风控制作业，提升实验室的自动化水平，减轻人工负担，提高操作的安全性和准确性。因此，本专利技术通过实时数据采集、动态建模、全面空气质量和废液处理控制，以及系统集成优化，提高了医疗实验室中智能通风控制的安全性和效率。
8、优选的，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：获取医疗实验室结构数据；
10、步骤s12：基于医疗实验室结构数据进行关键位置选取，得到医疗实验室关键位置数据；根据医疗实验室关键位置数据进行多点分布式传感器网络构建，生成医疗实验室分布式传感网络；
11、步骤s13：对医疗实验室分布式传感网络进行环境多点数据采集，得到原始环境采集数据流；对原始环境采集数据流进行数据预处理，生成标准环境采集数据流，其中数据预处理包括数据清洗、数据去噪、数据缺失值填充和数据标准化；
12、步骤s14：通过标准环境采集数据流进行动态环境状态建模，生成环境感应状态数据。
13、本专利技术通过获取医疗实验室的结构数据，能够全面了解实验室的布局和空间分布，为后续的数据采集和分析奠定基础。结构数据的获取能够帮助识别实验室中的关键区域和设备，优化资源配置和传感器布置。基于医疗实验室结构数据进行关键位置选取，确保传感器网络的部署针对性强，能够准确捕捉到重要位置的环境信息。多点分布式传感器网络的构建，能够同时对多个关键位置进行环境监测，提升数据采集的全面性和准确性。对医疗实验室分布式传感网络进行环境多点数据采集，获取丰富的原始环境数据，为后续分析提供基础。通过数据预处理（包括数据清洗、去噪、缺失值填充和标准化），可以显著提高数据的质量和可靠性，确保后续分析和建模的准确性。利用标准环境采集数据流进行动态环境状态建模，生成的环境感应状态数据能够实时反映实验室内的环境变化，支持快速响应，生成的环境感应状态数据为管理和操作决策提供了数据支持，有助于提高实验室的安全性和效率。通过获取结构数据、选取关键位置、构建传感器网络及动态建模，形成了一个系统化的环境监测框架。这一框架不仅提升了实验室环境监测的精度和效率，还为后续的智能控制和优化提供了坚实的基础。
14、优选的，步骤s14包括以下步骤：
15、步骤s141：对标准环境采集数据流进行特征序列分解，生成环境采集特征序列数据，其中特征序列分解包括空气温湿度特征分解以及颗粒浓度特征分解；对环境采集特征序列数据进行窗口化分析，生成环境时序关联数据；
16、步骤s142：利用环境时序关联数据对环境采集特征序列数据进行实验室空间特征分布分析，生成实验室空间特征参数分布数据；对实验室空间特征参数分布数据进行卷积逐层嵌套，从而生成环境空间特征建模数据；
17、步骤s143：基于预设的rnn神经网络对环境空间特征建模数据进行环境状态预测，生成环境感应状态数据。
18、本专利技术通过对标准环境采集数据流进行特征序列分解，包括空气温湿度和颗粒浓度特征的分解，能够从多个维度分析环境数据，有助于识别影响实验室环境的关键因素。窗口化分析生成的环境时序关联数据，能够揭示环境参数随时间变化的规律性，为进一步的分析和建模提供了基础数据。利用环境时序关联数据进行实验室空间特征本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，作用于医疗实验室柜，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤S21包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤S225包括以下步骤：
8.根据权利要求4所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤S24包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
10.一种用于医疗实验室的智能通
...【技术特征摘要】
1.一种用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，作用于医疗实验室柜，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的用于医疗实验室的智能通风控制方法，其特征在于，步骤s21包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的用于医...
【专利技术属性】
技术研发人员：周滔，李玲龙，曾垂友，
申请(专利权)人：深圳大因医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。