一种实验室智能综合管理方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种实验室智能综合管理方法及系统。

背景技术：

1、现有的实验室管理方法主要依赖于人工监控和定期检查，难以实时、全面地掌握实验室的运行状态。传统方法通常采用固定的检查表和预设的安全规程，无法适应复杂多变的实验环境。同时，数据采集往往局限于单一维度，如温湿度监测或气体浓度检测，缺乏对实验室整体生态状态的全面感知。此外，现有的异常检测和风险评估方法多基于静态阈值，难以捕捉潜在的亚健康状态和动态风险演化过程。

2、这些传统方法存在几个主要不足：首先，缺乏多模态数据的综合分析能力，无法全面反映实验室的真实状态；其次，无法实现实验过程的动态识别和智能预警，导致潜在风险无法及时发现；再者，缺乏对实验室健康状态的量化评估和趋势预测能力，难以提供前瞻性的管理决策支持；最后，应急响应策略往往是预设的，缺乏针对具体情况的灵活调整能力。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种实验室智能综合管理方法及系统，用于提高实验室智能综合管理的效率。

2、本发明提供了一种实验室智能综合管理方法，包括：对实验室的实验室仪器设备运行声学特征、化学环境气味指纹和研究人员生物节律数据进行多模态感知采集，得到实验室生态状态数据流；对所述实验室生态状态数据流进行实验阶段识别和工作流程映射，得到动态实验室活动全息图；对所述动态实验室活动全息图进行实验关键路径分析，得到实验室运行的多维健康指数谱系；对实时采集的实验室生态状态数据与所述多维健康指数谱系进行智能比对和异常模式识别，得到实验室亚健康事件特征链；对所述实验室亚健康事件特征链进行溯源分析和发展趋势分析，得到实验室风险演化路径图谱；基于所述实验室风险演化路径图谱生成实验室安全预警信号，并触发相应的应急响应策略。

3、在本发明中，所述对实验室的实验室仪器设备运行声学特征、化学环境气味指纹和研究人员生物节律数据进行多模态感知采集，得到实验室生态状态数据流步骤，包括：对所述实验室仪器设备的声学信号进行频谱分析，得到设备运行声学特征频谱图，并对所述设备运行声学特征频谱图进行峰值提取，得到设备运行状态特征点集；对所述实验室的化学环境进行气体采样，得到多组分气体浓度数据，并对所述多组分气体浓度数据进行主成分分析，得到化学环境气味指纹；对在实验室内的研究人员的生理数据进行采集，得到心率变异性和皮肤电导率时间序列，并对所述心率变异性和皮肤电导率时间序列进行小波变换，得到研究人员生物节律特征谱；对所述设备运行状态特征点集、所述化学环境气味指纹和所述研究人员生物节律特征谱进行时间戳对齐，得到同步的多模态数据序列，并对所述同步的多模态数据序列进行数据融合，得到实验室生态状态特征向量；对所述实验室生态状态特征向量进行时间序列重构，得到所述实验室生态状态数据流。

4、在本发明中，所述对所述实验室生态状态数据流进行实验阶段识别和工作流程映射，得到动态实验室活动全息图步骤，包括：对所述实验室生态状态数据流进行滑动窗口分割，得到固定时长的实验活动时间片段，并对所述实验活动时间片段提取统计特征和频域特征，得到多维实验活动特征向量；通过k均值算法对所述多维实验活动特征向量进行聚类分析，得到实验活动类型簇，并根据预设的实验类型词典对所述实验活动类型簇进行语义匹配，得到实验阶段标识；基于所述实验阶段标识构建实验活动转移矩阵，得到实验工作流程序列，并将所述实验工作流程序列转换为有向图结构，得到实验工作流程图；计算所述实验工作流程图中各节点的度中心性和介数中心性，得到关键实验节点集合，并根据所述关键实验节点集合的中心性指标对实验工作流程图的边赋予权重，得到加权实验工作流程网络；将所述加权实验工作流程网络映射到实验室物理空间和时间维度，得到所述动态实验室活动全息图。

5、在本发明中，所述对所述动态实验室活动全息图进行实验关键路径分析，得到实验室运行的多维健康指数谱系步骤，包括：对所述动态实验室活动全息图进行图结构分析，识别实验关键节点和路径，得到实验关键路径集合，并对所述实验关键路径集合进行时序排列，得到实验关键阶段序列；对所述实验关键阶段序列中的每个阶段提取时间、空间和资源占用特征，得到多维实验特征矩阵，并对所述多维实验特征矩阵进行主成分分析，得到实验关键因子集；根据所述实验关键因子集构建实验室运行状态评估指标体系，得到初始健康指数评分表，并对所述初始健康指数评分表进行权重调整，得到加权健康指数评分标准；基于所述加权健康指数评分标准对历史实验数据进行回溯性评估，得到实验室历史健康状态数据集，并对所述实验室历史健康状态数据集进行时间序列分析，得到健康状态变化趋势图；根据所述健康状态变化趋势图识别周期性模式和异常波动，得到实验室健康状态周期特征，并通过所述实验室健康状态周期特征对未来健康状态进行预测，得到健康状态预测曲线；对所述加权健康指数评分标准进行数字化编码，得到健康指数评分向量，并将所述健康状态变化趋势图转换为时间序列数据，得到健康趋势序列；对所述健康状态预测曲线进行离散化采样，得到预测状态点集，并将所述健康指数评分向量、所述健康趋势序列和所述预测状态点集按时间维度对齐，构建多维时序矩阵；对所述多维时序矩阵进行时空特征提取，得到健康状态特征张量，对所述健康状态特征张量进行降维处理，得到所述实验室运行的多维健康指数谱系。

6、在本发明中，所述对实时采集的实验室生态状态数据与所述多维健康指数谱系进行智能比对和异常模式识别，得到实验室亚健康事件特征链步骤，包括：对实时采集的实验室生态状态数据进行数据预处理和标准化，得到规范化的实时状态特征向量，并将所述规范化的实时状态特征向量与所述多维健康指数谱系进行特征匹配，得到特征差异矩阵；对所述特征差异矩阵进行阈值分析和异常检测，识别偏离正常范围的指标，得到初步异常指标集，并通过实验室历史数据对所述初步异常指标集进行上下文相关性分析，得到关联异常指标群；根据所述关联异常指标群构建异常事件候选集，并对所述异常事件候选集进行多维度评估和排序，得到异常事件优先级列表；对所述异常事件优先级列表中的事件进行时序关联分析，识别事件间的因果关系和演变规律，得到异常事件关联网络，并基于所述异常事件关联网络提取关键异常事件路径，得到核心异常事件链；对所述核心异常事件链进行语义标注和特征提取，生成异常事件描述符，并将所述异常事件描述符与预定义的亚健康模式库进行模式匹配，得到亚健康事件类型标识；将所述核心异常事件链中的每个事件节点与对应的异常事件描述符进行一一匹配，得到事件描述对应表，对所述事件描述对应表中的每个事件描述对；根据每个事件描述对与所述亚健康事件类型标识进行关联分析，得到三元组集合；将所述三元组集合按时间顺序排列，构建时序关联图，并对所述时序关联图进行因果关系推理，得到因果链接结构；将所述因果链接结构与原始的事件时序信息进行数据融合，构建多层次事件网络，并对所述多层次事件网络进行可视化处理和数据结构优化，得到所述实验室亚健康事件特征链。

7、在本发明中，所述对所述实验室亚健康事件特征链进行溯源分析和发展趋势分析，得到实验室风险演化路径图谱步骤，包括：对所述实验室亚健康事件特征链进行时间序列分解，提取事件发生的时间、空间和类型特征，得到亚健康事件特征矩阵，并基于所述亚健康事件特征矩阵构建事件关联图，得到亚健康事件网络结构；对所述亚健康事件网络结构进行拓扑分析，识别关键节点和核心路径，得到亚健康事件传播链，并通过实验室历史数据对所述亚健康事件传播链进行溯源追踪，得到亚健康事件源头集合；基于所述亚健康事件源头集合进行因果关系分析，构建事件因果网络，得到亚健康事件因果链，并对所述亚健康事件因果链进行风险评估，得到风险等级分布图；通过时间序列预测技术对所述亚健康事件特征矩阵进行趋势外推，得到亚健康事件发展预测曲线，并通过所述风险等级分布图对预测结果进行风险加权，得到风险演化预测图；基于所述亚健康事件因果链和所述风险演化预测图构建多维风险演化模型，得到初始风险演化路径集，并对所述初始风险演化路径集进行多情景模拟，得到风险演化情景树；将所述亚健康事件网络结构、所述亚健康事件因果链、所述风险演化预测图和所述风险演化情景树进行可视化集成，得到所述实验室风险演化路径图谱。

8、在本发明中，所述基于所述实验室风险演化路径图谱生成实验室安全预警信号，并触发相应的应急响应策略步骤，包括：对所述实验室风险演化路径图谱进行风险等级评估，得到风险级别矩阵，并基于所述风险级别矩阵设置多级预警阈值，得到实验室安全预警阈值表；对所述实验室风险演化路径图谱中的关键节点进行实时监测，提取当前风险状态特征，得到实时风险状态向量，并将所述实时风险状态向量与所述实验室安全预警阈值表进行比对，得到预警触发信号；根据所述预警触发信号生成包含风险类型、风险等级和影响范围的预警信息，得到实验室安全预警信号，并对所述实验室安全预警信号进行分级分类，得到分层预警信息集；基于所述分层预警信息集查询预设的应急响应规则库，提取相应的应急处置方案，得到初始应急响应策略集，并通过实验室当前资源状况对所述初始应急响应策略集进行可行性评估，得到可执行应急方案列表；对所述可执行应急方案列表中的方案进行多目标优化，得到优选应急响应方案，并将所述优选应急响应方案转化为操作指令序列，得到应急响应执行清单；将所述实验室安全预警信号和所述应急响应执行清单融合为综合应急指令包，并通过所述综合应急指令包触发相应的应急响应策略。

9、本发明还提供了一种实验室智能综合管理系统，包括：

10、采集模块，用于对实验室的实验室仪器设备运行声学特征、化学环境气味指纹和研究人员生物节律数据进行多模态感知采集，得到实验室生态状态数据流；

11、映射模块，用于对所述实验室生态状态数据流进行实验阶段识别和工作流程映射，得到动态实验室活动全息图；

12、分析模块，用于对所述动态实验室活动全息图进行实验关键路径分析，得到实验室运行的多维健康指数谱系；

13、识别模块，用于对实时采集的实验室生态状态数据与所述多维健康指数谱系进行智能比对和异常模式识别，得到实验室亚健康事件特征链；

14、溯源模块，用于对所述实验室亚健康事件特征链进行溯源分析和发展趋势分析，得到实验室风险演化路径图谱；

15、预警模块，用于基于所述实验室风险演化路径图谱生成实验室安全预警信号，并触发相应的应急响应策略。本发明提供的技术方案中，该实验室智能综合管理方法通过多模态感知采集和数据融合技术，实现了对实验室运行状态的全面、实时监控，显著提高了数据采集的精确度和全面性。通过对实验室仪器设备运行声学特征、化学环境气味指纹和研究人员生物节律数据的综合分析，能够捕捉到传统方法难以发现的微小异常，从而大幅提升了实验室安全管理的敏感性和预见性。实验阶段识别和工作流程映射的引入，使得能够精确地追踪实验进程，识别关键节点，这不仅优化了资源分配，还为异常事件的早期发现提供了重要支持。动态实验室活动全息图的构建为管理者提供了直观、动态的实验室运行状态可视化工具，有效提高了决策的及时性和准确性。多维健康指数谱系的引入，使得实验室运行状态评估从单一指标转向多维度、全方位的综合评估，大大增强了评估的科学性和全面性。通过对实时数据与健康指数谱系的智能比对和异常模式识别，能够快速识别潜在的亚健康状态，为预防性维护和风险管理提供了有力支持。亚健康事件特征链的构建和分析，使得能够深入理解异常事件的发生机制和演变规律，为制定针对性的预防措施提供了科学依据。风险演化路径图谱的生成，为实验室管理者提供了风险发展的全局视图，有助于制定长期的风险管控策略。多级预警机制和自适应应急响应策略的设计，大大提高了实验室应对突发事件的能力和效率。通过多目标优化的应急方案选择，能够在安全性、资源利用效率和实验进度之间找到最佳平衡点。综合应急指令包的自动生成和分发，显著缩短了从风险识别到响应实施的时间，提高了应急处置的效率和准确性。