CN112034766A - 一种基于物联网的实验室安全管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于物联网的实验室安全管理系统，该系统包括感知层、网络传输层和应用层，所述感知层包括用于监测实验室环境参数及各实验室设备运行参数的数据采集器，所述应用层包括通过所述网络传输层接收和处理所述运行参数的云监控平台以及与该云监控平台通信连接的远程控制中心。本发明能够基于大数据、物联网信息技术与传统的电气火灾监控相结合，通过云监控平台通过设置多种传感器全方位实时监测并基于神经网络模型能够快速准确识别早期的火灾安全隐患。另外，本发明可针对不同的程度的报警分别进行处理，能够减小电气火灾导致的危害和降低事故损失。

Description

一种基于物联网的实验室安全管理系统
技术领域
本发明涉及实验室安全管理技术领域，具体涉及一种基于物联网的实验室安全管理系统。
背景技术
现有技术中，对于实验室安全监控方式单一，不够全面，特别缺乏对早期的火灾安全隐患预警，如由电池的过充过放引起的过流过热，如不及时发现会烧坏实验室设备，严重时会引起爆炸引发火灾导致人员伤亡和经济损失。另外目前火灾监控系统可靠性差，智能化程度不高，检测手段单一，无法及时预期早期的火灾安全隐患。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术中的实验室安全防护系统检测手段单一，无法及时和准确识别实验室存在的早期的火灾安全隐患的技术缺陷，提出了一种基于物联网的实验室安全管理系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
本发明提供了一种基于物联网的实验室安全管理系统，该系统包括感知层、网络传输层和应用层，所述感知层包括用于监测实验室环境参数及各实验室设备运行参数的数据采集器，所述应用层包括通过所述网络传输层接收和处理所述运行参数的云监控平台以及与该云监控平台通信连接的远程控制中心。
所述的数据采集器包括多个监测实验室环境参数的传感器以及各实验室设备运行参数的电气监测模块。
在一种能够实现的方式中，其中所述传感器有：有毒气体浓度传感器，用于检测实验室试验环境的一氧化碳等有毒气体浓度；火焰传感器，用于检测实验室试验环境的火焰大小；红外温度传感器，用于检测实验室试验环境的温度高低；烟雾传感器，用于检测实验室试验环境的烟雾浓度。
在一种能够实现的方式中，所述的电气监测模块包括：电压互感器和电流互感器：用于监测各实验室设备电压电流情况的电压互感器和电流互感器；直流绝缘监测仪，用于检测实验室管道内直流线路是否漏电；交流绝缘监测仪，用于检测实验室管道内交流线路是否漏电；摄像头，安装于各个实验室内，用于对实验室进行图像采集。
所述的云监控平台获取感知层上传的监测数据并进行综合分析，通过已经构建好的模型来诊断实验室是否存在安全隐患，同时可对监测数据进行实时显示和记录，并在诊断出故障时，发送指令对现场设备进行相关保护操作，同时将相应的报警信息发送至远程控制中心。
在一种能够实现的方式中，所述的云监控平台还包括故障诊断单元，该故障诊断单元通过已经构建好的模型来诊断实验室是否存在电气火灾的安全隐患，并根据故障的严重程度不同生成相对应的报警信息；所述报警信息为三级报警，分别为第一安全防护报警、第二安全防护报警以及第三安全防护报警；其中，第一安全防护报警的判定标准为电流互感器检测到过流短路或直流绝缘监测仪/交流绝缘监测仪检测到漏电，第二安全防护报警的判定标准为有毒气体浓度传感器检测到的有毒气体的流量大小大于预设的预警值，第三安全防护报警的判定标准为所述烟雾传感器检测到的试验环境的烟雾浓度大于预设的预设浓度值或者火焰传感器检测到的火焰大于预设的上限值或者红外温度传感器检测到环境温度高于预设值。
其中，第一安全防护报警时，故障诊断单元判断可能发生实验仪器设备过流短路或者漏电现象，此时将控制声光报警器发出声光报警，并通过人为或者远程的方式或自动方式控制直流供电接触器/交流供电接触器断电，完成报警处理。
其中，第二安全防护报警时，故障诊断单元控制声光报警器启动声光报警，按流程依次控制正在运行的设备自动关闭，并通过直流供电接触器、交流供电接触器切断电源供应，打开新风系统、打开防爆排风扇，待有毒气体传感器检测到的浓度降至安全范围以下，报警解除。
其中，第三安全防护报警时，故障诊断单元立即启动声光报警，提醒现场人员紧急疏散，按流程依次控制正在运行的设备自动关闭，通过并通过直流供电接触器、交流供电接触器切断电源供应，启动灭火弹及喷淋系统，如果火焰传感器检测到的火焰得不到控制，则通过物联网上报园区消防中心，通知专业人士进行处理。
在一种能够实现的方式中，所述的云监控平台进一步通过构建神经网络模型来诊断实验室是否存在电气火灾的安全隐患，通过摄像头、传感器获取烟雾图像，采用图片归一化方式对采集的原始图片进行归一化处理，然后利用烟雾特有颜色变化范围提取疑似烟雾区域，进而为避免烟雾前期可疑似烟雾区域比较小而难以检测识别，采用扩大疑似烟雾区域的方法对区域进行扩大，然后将预处理后的图片输入神经网络模型进行烟雾特征提取和分类，最后根据分类结果给出报警信号。
其中，所述的神经网络模型设计具体步骤如下：首先从摄像头以及传感器采集的图像中提取主要特征，包括：烟雾纹理和颜色矢量特征，使用这些特征作为输入向量，将并将上述矢量进行归一化融合处理作为输出向量；训练支持向量机模型，直到训练完成，最后使用训练好的模型分类烟雾图像，进而根据识别结果选择是否报警。
在一种能够实现的方式中，所述的故障诊断单元还通过获取电流互感器、电压互感器、温度传感器采集的电流电压和温度信息以及绝缘监测仪采集的数据来诊断实验室设备是否发生过流、过压、短路、漏电故障等。
在一种能够实现的方式中，所述现场设备还包括声光报警器、灭火弹、喷淋系统与新风系统；直流供电接触器，用于控制实验室内的直流电的通断；交流供电接触器，用于控制实验室内的交流电的通断；防爆排风扇，包括电动机和风叶，电动机带动风叶旋转驱动气流，使室内外空气交换。
在一种能够实现的方式中，有毒气体浓度传感器可检测CO有毒气体。
本发明的有益效果为：本发明提供的一种基于物联网的实验室安全管理系统，该安全管理系统实基于大数据、物联网等信息技术与传统的电气火灾监控相结合的产物，能够提前发现可能存在的电气火灾隐患并进行预警，避免电气火灾的发生。该安全管理系统通过云监控平台全方位监测火灾现场并进行报警和应急操作，提高了实验室安全隐患监控系统的智能型、可靠性和安全性。并且该云监控平台基于神经网络模型实现火灾隐患的早期识别，预测准确率高，做到全方面、快速准确地发现安全隐患。另外，本发明通过设置多种传感器提供多种检测手段从而及时发现早期的火灾安全隐患，并可针对不同的程度的报警分别进行处理，能够减小电气火灾导致的危害和降低事故损失。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明一个示例性实施例一种基于云计算的实验室设备安全运行运维平台的结构示意图。
附图标记：
感知层1、网络传输层2、应用层3、数据采集器11、云监控平台31、故障诊断单元32、远程控制中心4。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
物联网包括三个层次，即感知层、网络层和应用层。感知层的主要功能是辨别物体和收集信息，网络层包括由无线、有线组成的内部网络，以及因特网、移动网、有线电视网等外部网络，应用层主要指应用物联网技术满足终端用户的各种需求的一组智能化解决方案，这三个层次即可实现外界信息的全面感知、信息的可靠传递以及智能化控制。图1为一种基于物联网的实验室安全管理系统，该系统包括感知层1、网络传输层2和应用层3，所述感知层包括用于监测实验室环境参数及各实验室设备运行参数的数据采集器11，所述应用层3包括通过所述网络传输层2接收和处理所述运行参数的云监控平台31以及与该云监控平台31通信连接的远程控制中心4。
数据采集器11包括多个监测实验室环境参数的传感器以及各实验室设备运行参数的电气监测模块。
由于在火灾发生过程中会产生大量的一氧化碳等有毒气体和烟雾，使用CO等有毒气体浓度传感器和烟雾传感器可以有效地检测火灾，此外火灾的发生一般伴随着温度的升高，安装红外温度传感器对室内温度进行检测可以大大减少错误报警。作为实施例，本发明的传感器包括：用于检测实验室试验环境的一氧化碳等有毒气体浓度的有毒气体浓度传感器、用于检测实验室试验环境的火焰大小的火焰传感器，；用于检测实验室试验环境的温度高低的红外温度传感器；以及烟雾传感器，用于检测实验室试验环境的烟雾浓度。其中烟雾传感器的工作原理为，当传感器检测到室内空气中存在泄漏的可燃气体时，此时传感器的电导率将会迅速发生变化，随着空气中可燃气体的不断泄漏，气体中可燃气体的浓度不断增加，此时传感器的电导率随着泄漏气体浓度的增加而增大，该传感器模块作用是将传感器电导率的变化与泄漏气体的浓度变化相关联起来，并输出相应的信号。
其中本发明的红外温度传感器可以工作在直流电压5V至20V电压下使用，静态功耗小，65微安，延时时间可调节0.3秒至10分钟，封锁时间为0.2秒，具有两种触发方式，低电平期间不可以重复触发，高电平期间可重复触发，默认是高电平状态，感应范围在7米以内，可工作在零下15度至零上70度温度下。系统设计使用的红外传感器模块是基于红外技术，可实现自动控制，灵敏度高，十分可靠，传感器一旦检测到有入侵者进入可检测范围之内时，传感器将会输出一个高电平信号，如果入侵者一旦不在传感器的感应范围之内时，延时信号将会由传感器产生，目的是封锁高电平，此时将会有低电平信号被输出，上述提到的入侵者不在感应范围内时产生的感应封锁时间一般为3至4秒，这是该传感器的一个重要特性。
作为实施例，本发明的电气监测模块包括：电压互感器和电流互感器：用于监测各实验室设备电压电流情况的电压互感器和电流互感器；直流绝缘监测仪，用于检测实验室管道内直流线路是否漏电；交流绝缘监测仪，用于检测实验室管道内交流线路是否漏电；摄像头，安装于各个实验室内，用于对实验室进行图像采集。
其中，云监控平台31获取感知层1上传的监测数据并进行综合分析，通过已经构建好的模型来诊断实验室是否存在安全隐患，同时可对监测数据进行实时显示和记录，并在诊断出故障时，发送指令对现场设备进行相关保护操作，同时将相应的报警信息发送至远程控制中心4。本发明的现场设备还包括声光报警器、灭火弹、喷淋系统与新风系统；直流供电接触器，用于控制实验室内的直流电的通断；交流供电接触器，用于控制实验室内的交流电的通断；防爆排风扇，包括电动机和风叶，电动机带动风叶旋转驱动气流，使室内外空气交换。
另外，本发明的云监控平台31还包括故障诊断单元32，该故障诊断单元32通过已经构建好的模型来诊断实验室是否存在电气火灾的安全隐患，并根据故障的严重程度不同生成相对应的报警信息。本发明通过设置多种传感器提供多种检测手段从而及时发现早期的火灾安全隐患，并可针对不同的程度的报警分别进行处理，能够减小电气火灾导致的危害和降低事故损失。进一步地，所述的故障诊断单元还通过获取电流互感器、电压互感器、温度传感器采集的电流电压和温度信息以及绝缘监测仪采集的数据来诊断实验室设备是否发生过流、过压、短路、漏电故障等。
其中，所述报警信息为三级报警，分别为第一安全防护报警、第二安全防护报警以及第三安全防护报警；其中，第一安全防护报警的判定标准为电流互感器检测到过流短路或直流绝缘监测仪/交流绝缘监测仪检测到漏电，第二安全防护报警的判定标准为有毒气体浓度传感器检测到的有毒气体的流量大小大于预设的预警值，第三安全防护报警的判定标准为所述烟雾传感器检测到的试验环境的烟雾浓度大于预设的预设浓度值或者火焰传感器检测到的火焰大于预设的上限值或者红外温度传感器检测到环境温度高于预设值。
第一安全防护报警时，故障诊断单元判断可能发生实验仪器设备过流短路或者漏电现象，此时将控制声光报警器发出声光报警，并通过人为或者远程的方式或自动方式控制直流供电接触器/交流供电接触器断电，完成报警处理；
第二安全防护报警时，故障诊断单元控制声光报警器启动声光报警，按流程依次控制正在运行的设备自动关闭，并通过直流供电接触器、交流供电接触器切断电源供应，打开新风系统、打开防爆排风扇，待有毒气体传感器检测到的浓度降至安全范围以下，报警解除；
第三安全防护报警时，故障诊断单元立即启动声光报警，提醒现场人员紧急疏散，按流程依次控制正在运行的设备自动关闭，通过并通过直流供电接触器、交流供电接触器切断电源供应，启动灭火弹及喷淋系统，如果火焰传感器检测到的火焰得不到控制，则通过物联网上报园区消防中心，通知专业人士进行处理。
针对现有技术中火灾发生初期产生的烟雾浓度较低、扩散比较缓慢的情况，以及基于纹理和颜色是烟雾检测过程中主要研究的两种特征，纹理特征的分析是基于图像局部统计而完成，而颜色分析是利用图像全局颜色信息表征图像特征。纹理特征反映具有相同现象的图像视觉特征，是物体固有的一种表现形式。纹理表征图像的局部强度信息，且常用统计特征和局部邻域特征方法识别纹理，本发明提出了一种利用烟雾颜色、纹理特征的神经网络检测算法来提高烟雾检测火灾电气隐患的准确性。
其中云监控平台31通过构建神经网络模型来诊断实验室是否存在电气火灾的安全隐患，通过摄像头、传感器获取烟雾图像，采用图片归一化方式对采集的原始图片进行归一化处理，然后利用烟雾特有颜色变化范围提取疑似烟雾区域，进而为避免烟雾前期可疑似烟雾区域比较小而难以检测识别，采用扩大疑似烟雾区域的方法对区域进行扩大，然后将预处理后的图片输入神经网络模型进行烟雾特征提取和分类，最后根据分类结果给出报警信号。
进一步地，所述的神经网络模型设计具体步骤如下：首先从摄像头以及传感器采集的图像中提取主要特征，包括：烟雾纹理和颜色矢量特征，使用这些特征作为输入向量，将并将上述矢量进行归一化融合处理作为输出向量；训练支持向量机模型，直到训练完成，最后使用训练好的模型分类烟雾图像，进而根据识别结果选择是否报警。
并且，训练支持向量机模型进一步包括学习神经网络的反向传播，需要定义该网络的误差函数，选择隐藏层的变换函数，见式(1)：
Figure BDA0002682987090000071
f(x)具有连续、可导的数学性质，见式(2)：
f′(x)＝f(x)[1-f(x)] (2)
选择输出层函数，见式(3)：
Figure BDA0002682987090000072
定义Vi，见式(4)、式(5)：
Figure BDA0002682987090000081
Figure BDA0002682987090000082
式中：Ol为从输出层中的神经元获得的第l个输出；m为隐藏层中的神经元数量；Olj为从隐藏层中的第j个神经元获得的第l个输出；
Figure BDA0002682987090000083
为连接隐藏层中的第j个神经元和输出层中的神经元的权重；θ为输出层中神经元的偏差。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (7)

1.一种基于物联网的实验室安全管理系统，其特征在于，该系统包括感知层、网络传输层和应用层，所述感知层包括用于监测实验室环境参数及各实验室设备运行参数的数据采集器，所述应用层包括通过所述网络传输层接收和处理所述运行参数的云监控平台以及与该云监控平台通信连接的远程控制中心；
所述的数据采集器包括多个监测实验室环境参数的传感器以及各实验室设备运行参数的电气监测模块；
其中所述传感器有：有毒气体浓度传感器，用于检测实验室试验环境的一氧化碳等有毒气体浓度；火焰传感器，用于检测实验室试验环境的火焰大小；红外温度传感器，用于检测实验室试验环境的温度高低；烟雾传感器，用于检测实验室试验环境的烟雾浓度；
所述的电气监测模块包括：电压互感器和电流互感器：用于监测各实验室设备电压电流情况的电压互感器和电流互感器；直流绝缘监测仪，用于检测实验室管道内直流线路是否漏电；交流绝缘监测仪，用于检测实验室管道内交流线路是否漏电；摄像头，安装于各个实验室内，用于对实验室进行图像采集；
所述的云监控平台获取感知层上传的监测数据并进行综合分析，通过已经构建好的模型来诊断实验室是否存在安全隐患，同时可对监测数据进行实时显示和记录，并在诊断出故障时，发送指令对现场设备进行相关保护操作，同时将相应的报警信息发送至远程控制中心。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的实验室安全管理系统，其特征在于，所述的云监控平台还包括故障诊断单元，该故障诊断单元通过已经构建好的模型来诊断实验室是否存在电气火灾的安全隐患，并根据故障的严重程度不同生成相对应的报警信息；所述报警信息为三级报警，分别为第一安全防护报警、第二安全防护报警以及第三安全防护报警；其中，第一安全防护报警的判定标准为电流互感器检测到过流短路或直流绝缘监测仪/交流绝缘监测仪检测到漏电，第二安全防护报警的判定标准为有毒气体浓度传感器检测到的有毒气体的流量大小大于预设的预警值，第三安全防护报警的判定标准为所述烟雾传感器检测到的试验环境的烟雾浓度大于预设的预设浓度值或者火焰传感器检测到的火焰大于预设的上限值或者红外温度传感器检测到环境温度高于预设值；
第一安全防护报警时，故障诊断单元判断可能发生实验仪器设备过流短路或者漏电现象，此时将控制声光报警器发出声光报警，并通过人为或者远程的方式或自动方式控制直流供电接触器/交流供电接触器断电，完成报警处理；
第二安全防护报警时，故障诊断单元控制声光报警器启动声光报警，按流程依次控制正在运行的设备自动关闭，并通过直流供电接触器、交流供电接触器切断电源供应，打开新风系统、打开防爆排风扇，待有毒气体传感器检测到的浓度降至安全范围以下，报警解除；
第三安全防护报警时，故障诊断单元立即启动声光报警，提醒现场人员紧急疏散，按流程依次控制正在运行的设备自动关闭，通过并通过直流供电接触器、交流供电接触器切断电源供应，启动灭火弹及喷淋系统，如果火焰传感器检测到的火焰得不到控制，则通过物联网上报园区消防中心，通知专业人士进行处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的实验室安全管理系统，其特征在于，所述的云监控平台进一步通过构建神经网络模型来诊断实验室是否存在电气火灾的安全隐患，通过摄像头、传感器获取烟雾图像，采用图片归一化方式对采集的原始图片进行归一化处理，然后利用烟雾特有颜色变化范围提取疑似烟雾区域，进而为避免烟雾前期可疑似烟雾区域比较小而难以检测识别，采用扩大疑似烟雾区域的方法对区域进行扩大，然后将预处理后的图片输入神经网络模型进行烟雾特征提取和分类，最后根据分类结果给出报警信号。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的实验室安全管理系统，其特征在于，所述的神经网络模型设计具体步骤如下：首先从摄像头以及传感器采集的图像中提取主要特征，包括：烟雾纹理和颜色矢量特征，使用这些特征作为输入向量，将并将上述矢量进行归一化融合处理作为输出向量；训练支持向量机模型，直到训练完成，最后使用训练好的模型分类烟雾图像，进而根据识别结果选择是否报警。
5.根据权利要求2所述的一种基于物联网的实验室安全管理系统，其特征在于，所述的故障诊断单元还通过获取电流互感器、电压互感器、温度传感器采集的电流电压和温度信息以及绝缘监测仪采集的数据来诊断实验室设备是否发生过流、过压、短路、漏电故障等。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的实验室安全管理系统，其特征在于，所述现场设备还包括声光报警器、灭火弹、喷淋系统与新风系统；直流供电接触器，用于控制实验室内的直流电的通断；交流供电接触器，用于控制实验室内的交流电的通断；防爆排风扇，包括电动机和风叶，电动机带动风叶旋转驱动气流，使室内外空气交换。
7.根据权利要求2所述的一种基于物联网的实验室安全管理系统，其特征在于，有毒气体浓度传感器可检测CO有毒气体。
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