[發(fā)明專利]一種實驗室通風(fēng)異常檢測方法與系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010093761.1
• 申請日: 2020-02-14
• 公開（公告）號: CN111256943A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張維緯
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南長海現(xiàn)代實驗室設(shè)備有限公司
• 主分類號: G01M9/08
• 分類號: G01M9/08;G01P5/00
• 代理公司: 上海波拓知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31264
• 代理人: 周志中

本發(fā)明公開了一種實驗室通風(fēng)異常檢測方法，包括步驟S1、S2和S3，所述步驟S1為實時采集通風(fēng)管道內(nèi)的實時風(fēng)速數(shù)據(jù)；所述步驟S2為收集所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)，并將一段時間內(nèi)多個所述風(fēng)速數(shù)據(jù)構(gòu)建成異常識別模型；所述步驟S3為根據(jù)所述異常識別模型利用數(shù)理統(tǒng)計方法檢測所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)并判斷所述通風(fēng)管道是否發(fā)生異常。本發(fā)明還公開了一種實驗室通風(fēng)異常檢測系統(tǒng)，包括多個風(fēng)速傳感器、傳感網(wǎng)絡(luò)以及后臺服務(wù)器，用以實現(xiàn)如上述的實驗室通風(fēng)異常檢測方法。本發(fā)明提供的實驗室通風(fēng)異常檢測方法及系統(tǒng)利用數(shù)理統(tǒng)計方法構(gòu)建異常識別模型對實驗室通風(fēng)的情況進行檢測，方法簡單容易實現(xiàn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及實驗室安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種實驗室通風(fēng)異常檢測方法與系統(tǒng)。

背景技術(shù)

實驗室是科研單位進行實踐教學(xué)和從事科學(xué)研究的重要場所，在培養(yǎng)創(chuàng)新型人才和發(fā)展科學(xué)技術(shù)中具有重要的地位和作用。在化學(xué)實驗進行中，可能會產(chǎn)生有毒有害的氣體，如果沒有及時把這些有害氣體從實驗室排出，不僅可能對設(shè)備造成一定的損壞，還有可能污染實驗室內(nèi)空氣質(zhì)量，對實驗人員的身心造成傷害。為了避免實驗室工作人員吸入一些有害的化學(xué)物質(zhì)，實驗室應(yīng)有良好的通風(fēng)條件。利用通風(fēng)柜把一些蒸汽、氣體和微粒(煙霧、煤煙、灰塵等)通過通風(fēng)管道排出實驗室。

但在排風(fēng)過程中，通風(fēng)柜的風(fēng)機可能出現(xiàn)設(shè)備故障或者管道破裂而導(dǎo)致氣體無法有效排出實驗室，影響排風(fēng)效果，對實驗人員造成傷害。因此，如何有效檢測實驗室的通風(fēng)是否異常顯得異常重要。

前面的敘述在于提供一般的背景信息，并不一定構(gòu)成現(xiàn)有技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種可檢測通風(fēng)管道是否發(fā)生異常的實驗室通風(fēng)異常檢測方法與系統(tǒng)。

本發(fā)明提供一種實驗室通風(fēng)異常檢測方法，包括步驟S1、S2和S3，所述步驟S1為實時采集通風(fēng)管道內(nèi)的實時風(fēng)速數(shù)據(jù)；所述步驟S2為收集所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)，并將一段時間內(nèi)多個所述風(fēng)速數(shù)據(jù)構(gòu)建成異常識別模型；所述步驟S3為根據(jù)所述異常識別模型利用數(shù)理統(tǒng)計方法檢測所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)并判斷所述通風(fēng)管道是否發(fā)生異常。

進一步地，所述步驟S1為在所述通風(fēng)管道內(nèi)同時采集多組實時風(fēng)速數(shù)據(jù)。

進一步地，所述步驟S2包括S21和S22，所述步驟S21為對所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)建立時間滑動窗口模型，所述步驟S22為對所述時間滑動窗口模型中的多個滑動窗口數(shù)據(jù)構(gòu)建所述異常識別模型。

進一步地，所述步驟S21包括S211和S212，所述步驟S211為依照采集時間將所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)形成序列數(shù)據(jù)，所述步驟S212為給所述序列數(shù)據(jù)維護一個大小恒定的窗口,保存最新的多個數(shù)據(jù)，當(dāng)新數(shù)據(jù)到來時，最早的數(shù)據(jù)將過期，窗口將保存最新的數(shù)據(jù)并去除最早的數(shù)據(jù)，形成所述時間滑動窗口模型。

進一步地，所述步驟S22包括S221和S222，所述步驟S221為篩選出所述滑動窗口數(shù)據(jù)中的中位數(shù)med，所述步驟S222為采用拉依達準則以med±3σ為區(qū)間構(gòu)建所述異常識別模型，其中σ為所述滑動窗口數(shù)據(jù)中的標準差。

進一步地，所述步驟S1為在所述通風(fēng)管道內(nèi)同時采集多組實時風(fēng)速數(shù)據(jù)；所述步驟S3包括S31和S32，所述步驟S31為運用所述數(shù)理統(tǒng)計方法根據(jù)所述異常識別模型判斷所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)有無異常，當(dāng)出現(xiàn)異常時執(zhí)行所述步驟S32，所述步驟S32為當(dāng)所述多組實時風(fēng)速數(shù)據(jù)中有超過一半為異常時，則判斷所述通風(fēng)管道發(fā)生異常。

進一步地，所述步驟S31中判斷所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)有無異常的判斷方法是所述滑動窗口數(shù)據(jù)中的任一數(shù)據(jù)不在med±3σ區(qū)間內(nèi)，則判斷所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)有異常。

進一步地，所述步驟S31中判斷所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)有無異常的判斷方法是在所述滑動窗口數(shù)據(jù)中相鄰兩個數(shù)據(jù)相等，則判斷所述實時風(fēng)速數(shù)據(jù)有異常。