CN113412132A - 汽化筒的汽雾定量供给平台 - Google Patents

Abstract

本公开包括一种用于汽化多种不同产品中的产品的方法，包括通过汽化器设备的处理器接收期望的剂量，该剂量指示在一个或多个吸入事件期间释放的化合物的量。该方法包括由处理器确定当前吸入事件的发生，并且在当前吸入事件期间，由处理器确定施加到容纳产品的容器的吸入压力；由所述处理器基于所述吸入压力确定预测剂量，所述预测剂量指示在当前吸入事件期间已经在汽雾中释放的化合物的预测量；以及由处理器基于期望剂量和预测剂量选择性地调节由汽化器施加到产品上的汽化温度。

Description

汽化筒的汽雾定量供给平台

相关申请的交叉引用

本申请要求于2018年8月16日提交的名称为“标准汽化筒的汽雾定量供给平台”的美国临时申请号62/719,017的优先权，该申请通过引用并入本文，如同在此完整阐述一样。

技术领域

本公开总体上涉及电子汽化器设备领域，尤其涉及从汽化筒定量供给汽雾并远程控制和跟踪这种用途的系统和方法。

背景技术

已知了用于控制从包含可汽化物质(例如液体或植物制品)的电子汽化器(例如电池供电的汽化笔)吸入的汽化物质剂量的系统和方法。仅仅预先确定输送给用户的设定剂量的系统无法令人满意。能够可控地和精确地定量供给并知晓吸入的汽雾量是所希望的，因为许多用户希望和/或需要控制和知道他们对这种物质的摄入量，无论是出于健康还是娱乐的原因。具体原因包括保持和跟踪医疗保健专业人员开出的剂量、关注长期健康、控制短期效果、防止浪费等。

已经提出了各种解决定量供给问题的方案，并取得了不同程度的成功。例如，PaxLabs,Inc.是具有可移除的专有容器的定量供给汽化器设备/系统的专利申请的受让人，并提出提供校准后的剂量控制。该系统包括专有的容器和电源外壳/电子器件，其仅在一起使用时起作用，不与个人汽化市场上的任何其他产品兼容。专利申请公开号US2016/0157524A1，名称为“Calibrated Dose Control”(“Pax公开”)描述了许多特征，包括容器中的加热储器壁、吸气传感器(描述为开-关切换器)和“剂量预测单元”，其基于计算来估计吸入的汽雾量并关闭汽化器的功能。在“存储单元”的描述中列出的主要变量是“温度、温度分布、输送功率或其组合的测量值”，这是用于计算输送给用户的汽雾测量值的基本数据。遗憾的是，这里公开的系统对于与标准筒一起使用是不精确的。Pax Labs的系统在其“汽化质量预测公式”中只考虑了三(3)个变量，而忽略了发明人发现的重要测量值(即，输入),这是各种消费者和产品真正精确定量供给所需要的。

申请公布号US2017/0156399A1，名称为“计量吸入器”提供了另一种可能的解决方案。该公开涉及使用传感器(广义定义)和计量系统的单体(或“一次性”)汽化器，该计量系统控制和通知给予用户的汽化物质的量。该申请公开了“时段”功能，描述为“用户可以消费特定量的时间”。如果用户吸入时段量的1/4并停止，则设备关闭，并且将在以后的使用时间继续时段量的剩余3/4。遗憾的是，该申请对于什么是确切的时间“时段”以及如何操作是模糊的。不清楚这是否指一天中可以消费物质量的时间，或者汽化的时间是否与消费的量相关。

此外，该申请没有提及用户反馈(例如无线通信)，也没有提及贮存器是否可再填充。因此，没有公开与应用程序通信以及从传感器在外部收集/存储数据以向用户提供鲁棒的反馈。该设备上“从计时器”收集的所有数据似乎都存储在本地，没有考虑精确量化消费的汽化物质量所需的一系列输入变量。虽然该申请的确模糊地提到该指示器“是向外部设备发送信号的发射器”，但是其没有提到该信号是什么，其是否传输实际数据，或者外部设备是什么。所公开的设备还必须在可汽化物质从贮存器中清空后进行弃置，这是在PCB制造中使用的塑料和贵金属的浪费。该申请也没有提到充电能力。

美国专利申请公开号2018/0093054，标题为“Control Of An ElectronicVaporizer”，转让给JUUL Labs,Inc.(“JUUL公开”)公开了一种专有的筒，可以通过使用外部设备来识别，并且可以在本地写入/存储数据。总的来说，其是汽化器，其是一个“包括电源、控制器和一对与处理器连通的汽化器主体触点”的主体和一个“包括筒存储器、加热器、可汽化物质源和一对筒触点的筒，当筒存储器联接到汽化器时，这对筒触点配置成与汽化器主体上的一对汽化器主体触点接合”。这两者是独有的，并且作为完整的产品一起工作。该申请提到了线圈加热时对电阻的主动测量，并相应地调节电压。然而，其不使用关于所使用的特定筒的数据，包括从筒标识中发现的筒内线圈的金属类型，以最准确地设置电压。

此外，JUUL公开提到使用压力传感器或“吸气传感器”来确定何时应该加热线圈(即，当设备应该被激活时)，仅作为开/关切换器。然而，其既没有测量吸入过程中的压力波动以使用该数据来控制剂量，也没有主动改变从电源施加到阴电触点的电压，同时还考虑了筒的线圈金属类型及其特征。

同样，该专利申请是针对一个专有的基于容器的系统，设计有独特的筒和汽化器主体。其不适用于其他汽化器主体或510螺纹可汽化物质筒和其他标准接头类型。其还详细介绍了汽化器、智能手机和远程服务器之间的通信和体验。在智能手机端，所描述的申请显示了帐户创建过程、汽化器的命名、漫游、仪表板、地图、筒信息、滚轮热量控制、汽化器设置、筒扫描、帐户信息和商店定位器。仪表板在条形图系统中显示用户每天的消费统计数据，并显示可汽化物质的消费位置，在地图上标记为圆圈。圆圈越大，该位置出现的使用越多。

该专利申请还描述了汽化器用于定量供给的能力，包括“剂量监测、剂量设定、剂量限制、用户跟踪等”。其还提到可以“基于从筒接收的一个或多个参数修改、控制等”汽化器的操作[申请，0046段]。然而，其没有公开为那些患有特定疾病的人安排定量供给的能力。并且，其没有提供任何关于测量和控制可汽化物质剂量的输入变量的细节。

针对510螺纹连接问题提出了各种解决方案，并取得了不同程度的成功。例如，CCell^TM设计了一种替代的电池配置，用于将510个筒与其Palm^TM设备(和其他类似型号)连接，该设备将510螺丝连接转换为磁性连接。这是通过向该设备提供具有铁磁性特征的金属环形接头管来实现的，铁磁性特征不是阳510螺纹的金属所固有的。用户必须将该环拧到筒的阳510螺纹上，该阳螺纹成为筒底的无螺纹延伸部分。然后，将环筒组件滑入或放入阴管状端子中，该端子在设备侧具有弹簧针中心触点。

遗憾的是，这不是理想的解决办法。举一个示例，必须使用拧到筒上的附加的容易放错位置的小接头环才能进行电气连接。此外，当筒是空的并且准备更换时(在一次性筒的情况下)，接头必须从先前的筒上拧下来并且拧到更换筒上。用户经常会意外地处理掉这些接头，并需要购买更换接头。这些额外的步骤既不方便(将零件拧到筒上和拧下来)，又浪费，而且如果没有接头，电池就没有用了。

因此，需要一种用户可控制的定量供给平台和系统，其能够基于多个重要的输入参数以很高的精度进行定量供给，易于使用和控制，并且可以与市场上的标准筒(例如510螺纹筒)一起使用。

发明内容

本公开通过公开一种用于可吸入汽化物质的新型定量供给平台、系统和设备来满足这些需求，该平台、系统和设备解决了上述问题以及更多问题。该平台包括电池供电的汽化器设备，可以非常精确地测量和控制汽化物质的输出，优选低至毫克。在一个实施例中，本公开的系统还提供了很大的实用性和灵活性，因为该设备不需要像许多现有技术设备那样使用专有的容器或筒系统，而是可以与已经设计、制造并在世界范围内分发的现有标准筒一起工作，例如普遍存在的“510螺纹筒”。该设备可以由内部和外部软件之一或两者控制。

本公开还通过测量和使用发明人发现的与实现精确定量供给相关的多个输入变量公开了迄今为止没有实现的精确定量供给。特别地，通过结合一个或多个其他输入变量，例如筒线圈电阻，实时测量随着时间的推移因为用户吸入(或“用户拖拽”)在筒上施加的压力，可以实现更高的定量供给精度。例如，代替使用Pax现有技术系统中使用的三个(或仅仅三个)变量，用Pax的话来说，包括“汽化质量预测公式”，应当理解，测量和调节用户拖拽力对于实现最佳定量供给控制是至关重要的。在一个实施例中，发明人确定了三(3)个输入，认为这些输入对来自任何给定筒的汽化物质的定量供给的准确度具有高度影响，即：(1)来自吸入-用户拖曳的压力，(2)在筒线圈上测量的电阻，以及(3)基于线圈金属类型、其电阻和用户偏好从电源到筒的受控可变电压输出。每一个可测量的额外输入变量都增加了定量供给准确度的不同百分比，也有助于更好地理解可汽化物质及其对各种消费者的影响。此外，由于本公开的设备设计成与市场上发现的许多不同的汽化筒一起操作，因此其能够识别那些筒及其内容物的独特征质，并相应地进行定量供给调节。

例如，对于给定的筒，该设备可以主动改变从其电源施加到筒的母电触点的电压，同时考虑到该筒的线圈金属类型、其可汽化的内容物(例如，油的粘度)和其他特征。

本公开的平台还公开了可与该设备配合的商业汽化筒的存储特征“库”的使用。这些特征与定量供给准确度相关，并且当与这种筒配合时，本发明的设备可以将这些特征用作输入变量，以提高定量供给准确度。

本公开还讨论了与汽化器设备通信的许多种形式的新颖配套应用程序，包括移动应用程序或计算机上的可下载应用程序，包括向用户提供大量功能的图形用户界面(GUI)。在实施例中，提供了一种应用程序，用于(a)显示与用户对汽化器设备的使用相关的实质性信息，(b)建立定制的定量供给计划；(c)与所述信息交互，(d)输入和探索与所消费的物质相关的产品和服务，(e)向用户提供与他/她的定量供给计划和/或所购买的特定筒相关的直接反馈，(f)显示与所消费的物质相关的详细科学数据，以及(g)根据用户的时间表、生活方式、疾病等建立汽雾摄入时间表。

例如，在一个实施例中，定量供给平台包括配套应用程序，该配套应用程序使用标准蓝牙技术与定量供给设备配对，以测量、控制和跟踪可汽化物质的消费，并将收集的信息中继给用户。该应用程序使用户能够为特定数量的可汽化物质的消费设置时间表，比如说，每四小时两毫克，很像针对各种病痛服用药丸形式的药物。在实施例中，这可以被称为“定量供给计划”，并且可以针对每个消费者进行个性化。

在实施例中，本发明的设备可与标准的510螺纹筒一起使用，设备的寿命可以相对较长，例如定期使用2或3年，而不是消费1/2或1克可汽化物质所需的时间。因此，该设备优选是完全可充电的。此外，本公开的设备可以采用原生显示器来通知用户他们正在消费的量、定量供给计划细节、筒细节、产品细节、可汽化物质细节和吸入/呼出细节，这提供了比仅仅“指示器”有用得多的反馈，该“指示器”在现有技术中可变地描述为可能是：音频信号、视觉信号、视觉显示或振动。

本公开包括一种用于汽化多种不同产品中的产品的方法，包括通过汽化器设备的处理器接收期望的剂量，该剂量指示在一个或多个吸入事件期间释放的化合物的量。当产品汽化时，化合物从产品中释放为汽雾。该方法包括由处理器确定当前吸入事件的发生。在当前吸入事件期间，该方法还包括由处理器确定施加到容纳产品的容器的吸入压力；由所述处理器基于所述吸入压力确定预测剂量，所述预测剂量指示在当前吸入事件期间已经在汽雾中释放的化合物的预测量；以及由处理器基于期望剂量和预测剂量选择性地调节由汽化器施加到产品上的汽化温度。

在实施例中，该方法还包括接收对应于产品的定量供给模型。定量供给模型接收各组吸入压力值，并且对于每组输入的吸入压力值，基于各组吸入压力值输出化合物的预测剂量。在实施例中，确定预测剂量还基于对应于产品的定量供给模型。在实施例中，定量供给模型还接收汽化参数组作为输入，并且对于汽化参数的每个输入组，基于汽化参数的输入组，输出在相应的吸入事件期间汽雾中化合物的相应预测剂量。在实施例中，汽化参数包括在相应吸入事件期间加热容器的线圈的线圈电阻。在实施例中，汽化参数包括在相应的吸入事件期间输送到容器的加热元件的功率量。在实施例中，汽化参数包括在相应的吸入事件期间施加到容器的加热元件的电压。在实施例中，汽化参数包括筒中剩余的产品量。在实施例中，汽化参数包括汽化器设备的电池中的剩余电量。

在实施例中，由应用程序通过与汽化器设备通信的用户设备提供定量供给模型。在实施方案中，定量供给模型选自多个定量供给模型，其中多个定量供给模型中的每一个对应于多个产品中的相应产品。在实施例中，由后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置多个定量供给模型中的每个定量供给模型，以汽化对应于定量供给模型的相应产品的样本。在实施例中，由后端系统基于相应产品的一个或多个产品属性来配置多个定量供给模型中的每个定量供给模型。

在实施例中，选择性地调节汽化温度包括调节施加到加热容器的线圈的电压。在实施例中，加热容器包括加热容器的芯。在实施例中，选择性地调节汽化温度包括响应于确定预测剂量大于或等于期望剂量，停止向容器的线圈施加汽化电压。在实施例中，选择性地调节汽化温度包括响应于确定在给定预测剂量的当前吸入事件期间不可能达到期望剂量，增加施加到容器的线圈的汽化电压。在实施例中，选择性地调节汽化温度包括响应于确定在给定预测剂量的当前吸入事件完成之前可能达到期望剂量，降低施加到容器的线圈的汽化电压。

在实施例中，吸入压力包括在当前吸入事件期间测量的一系列吸入压力值。在实施例中，产品是电子液体，容器是容纳电子液体的可移除的匣子。

在实施例中，产品是电子液体，并且容器是容纳电子液体的可移除的510螺纹筒。在实施例中，产品是干燥的植物物质，容器是容纳干燥的植物物质的贮器。

在实施例中，汽化器设备包括通信单元，其通过网络实现与用户设备的通信；一个或多个传感器设备，其中每个相应的传感器设备监控与汽化器设备和/或其环境相关的条件；电池；和电压控制器，该电压控制器将可变电压施加到容纳待汽化产品的容器的加热元件。汽化器设备还包括微处理器，该微处理器执行处理器可执行指令，该指令使微处理器：接收目标剂量，该目标剂量指示在吸入事件期间要释放的化合物的量。当产品汽化时，化合物从产品中释放为汽雾。微处理器进一步执行处理器可执行指令，该指令使得微处理器接收对应于产品的定量供给模型。定量供给模型接收多组汽化参数作为输入，这些汽化参数包括基于汽化参数的输入组在相应吸入事件期间汽雾中化合物的相应预测剂量。微处理器检测当前吸入事件的开始。在当前吸入事件期间，汽化器设备的微处理器基于从一个或多个传感器接收的传感器数据确定一个或多个汽化参数。每个汽化参数定义了与当前吸入事件相关的条件。在当前吸入事件期间，汽化器设备的微处理器基于汽化参数和定量供给模型确定预测剂量，该预测剂量指示在当前吸入事件期间已经在汽雾中释放的化合物的预测量。在当前吸入事件期间，汽化器设备的微处理器基于目标剂量和预测剂量选择性地调节由汽化器施加到产品的汽化温度。

在实施例中，汽化参数包括在当前吸入事件期间由用户施加的吸入压力。在实施例中，吸入压力包括在当前吸入事件期间测量的一系列吸入压力值。

在实施例中，汽化参数包括在相应吸入事件期间加热容器的线圈的线圈电阻。在实施例中，汽化参数包括在相应吸入事件期间输送到容器的加热元件的功率量。在实施例中，汽化参数包括在相应的吸入事件期间施加到容器的加热元件的电压。在实施例中，汽化参数包括筒中剩余的产品量。在实施例中，汽化参数包括汽化器设备的电池中的剩余电量。在实施例中，由应用程序通过与汽化器设备通信的用户设备提供定量供给模型。在实施例中，定量供给模型选自多个定量供给模型，其中多个定量供给模型中的每一个对应于多个产品中的相应产品。在实施例中，由后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置多个定量供给模型中的每个定量供给模型，以汽化对应于定量供给模型的相应产品的样本。在实施例中，由后端系统基于相应产品的一个或多个产品属性来配置多个定量供给模型中的每个定量供给模型。

在实施例中，选择性地调节汽化温度包括调节施加到加热容器的线圈的电压。在实施例中，加热容器包括加热容器的芯。在实施例中，选择性地调节汽化温度包括响应于确定预测剂量大于或等于期望剂量，停止向容器的线圈施加汽化电压。在实施例中，选择性地调节汽化温度包括响应于确定在给定预测剂量的当前吸入事件期间不可能达到期望剂量，增加施加到容器的线圈的汽化电压。

在实施例中，选择性地调节汽化温度包括响应于确定在给定预测剂量的当前吸入事件完成之前可能达到期望剂量，降低施加到容器的线圈的汽化电压。在实施例中，吸入压力包括在当前吸入事件期间测量的一系列吸入压力值。在实施例中，产品是电子液体，容器是容纳电子液体的可移除的匣子。在实施例中，产品是电子液体，并且容器是容纳电子液体的可移除的510螺纹筒。在实施例中，产品是干燥的植物物质，容器是容纳干燥的植物物质的容器。在实施例中，网络是个人区域网。在实施例中，网络是蓝牙低能量网络。

在实施例中，一种使用在汽化相应产品的一个或多个实例的汽化器设备上执行模拟吸入事件的吸气模拟系统来生成对应于相应产品的定量供给模型的方法包括对于产品的每个实例，获得一个或多个抽吸曲线。每个抽吸曲线定义了在相应模拟事件的持续时间内的吸入压力。对于产品的每个实例，还使用一个或多个抽吸曲线在产品的实例上执行多个模拟吸入事件。对于每个模拟吸入事件，记录用于执行模拟吸入事件的一个或多个抽吸曲线的抽吸曲线；确定与模拟吸入事件相关的一组一个或多个汽化参数；确定由模拟吸入事件产生的汽雾中的活性化合物的量；以及基于抽吸曲线、一个或多个汽化参数的集合以及汽雾中活性化合物的量来训练定量供给模型；以及将定量供给模型存储在存储多个不同定量供给模型的定量供给模型数据存储器中。多个定量供给模型中的每个定量供给模型对应于多种不同产品中的相应产品。

在实施例中，汽化参数包括在相应的模拟吸入事件期间加热容器的线圈的线圈电阻。在实施例中，汽化参数包括在相应的模拟吸入事件期间输送到容器的加热元件的功率量。在实施例中，汽化参数包括在相应的模拟吸入事件期间施加到容器的加热元件的电压。在实施例中，汽化参数包括筒中剩余的产品量。在实施例中，汽化参数包括汽化器设备的电池中的剩余电量。在实施例中，汽化参数包括在模拟吸入事件期间由汽化器设备测量的吸入压力。

在实施例中，通过以下方式确定一个或多个抽吸曲线：对于多个测试对象中的每一个，在一个或多个测试吸入事件期间，测量由测试对象施加在相应测试汽化器设备的吸嘴上的吸入压力。对于每个测试吸入事件，生成对应于该测试吸入事件的测试吸入压力曲线；以及基于测试吸入压力曲线确定一个或多个抽吸曲线。

在实施例中，通过以下方式确定一个或多个抽吸曲线：对于多个汽化器设备中的每一个，接收在历史吸入事件期间由汽化器设备的用户施加到汽化器设备的吸嘴的测量吸入压力。对于每个测试吸入事件，生成对应于历史吸入事件的吸入压力曲线；以及基于吸入压力曲线确定一个或多个抽吸曲线。

在实施例中，该方法包括生成对应于该产品的产品记录；

将定量供给模型与产品记录相关；以及将产品记录存储在存储多个产品记录的产品数据库中。每个产品记录对应一个不同的产品。

在实施例中，该方法包括从与远程汽化器设备相关联的配套应用程序接收请求，该请求指示要汽化的产品的产品标识符。该方法包括基于产品标识符从产品数据库中检索待汽化产品的产品记录；基于产品记录识别请求的定量供给模型；从定量供给模型数据存储器中检索所请求的定量供给模型；以及向配套应用程序提供所请求的定量供给模型，其中配套应用程序向远程汽化器设备提供定量供给应用程序。在实施例中，每个定量供给模型配置成接收对应于当前吸入事件的一组汽化参数，并基于对应于当前吸入事件的汽化参数输出预测剂量。

在实施例中，一种用于向可互换地附接到可控电源的多个电汽雾筒中的任何选定的一个的用户精确地定量供给汽雾的方法，多个筒中的每一个包含具有线圈电阻的加热线圈。该方法包括识别所选筒的线圈电阻；当选定的筒附接到电源时，感测用户在筒上的吸入压力；以及(至少)基于所感测的吸入压力和线圈电阻来实时调节由源提供给筒的定量供给电压输出。

在实施例中，基于附接到电源的筒模型的用户标识来识别电阻。在实施例中，该方法还包括当预设剂量的汽雾已经输送给用户时，停止由电源提供的电压输出。在实施例中，一种用于向多个电汽雾筒中的任何选定一个的用户定量供给汽雾的平台，每个电汽雾筒容纳产品并且可互换地附接到可控电源，该平台包括存储多个汽雾筒中的每一个的筒特征库。筒特征包括筒标识和相关的实验室测试值。该方法包括使用选定筒的一个或多个特征作为实时定量供给配方的一个或多个输入变量，以当附接到可控电源时控制提供给筒用户的剂量。

在实施例中，由应用程序通过用户设备提供定量供给配方，该用户设备与连接到筒的汽化器设备通信。在实施例中，定量供给配方选自多个定量供给配方。多个定量供给配方中的每一个对应于多个产品中的相应产品。在实施例中，由后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置多个定量供给配方中的每个定量供给配方，以汽化对应于定量供给模型的相应产品的样本。

在实施例中，由后端系统基于相应产品的一个或多个产品属性来配置多个定量供给配方中的每个定量供给配方。

在实施例中，汽化器设备包括：通过网络实现与用户设备通信的通信单元；一个或多个传感器设备，其中每个相应的传感器设备监控与汽化器设备和/或其环境相关的条件；电池；和电压控制器，该电压控制器将可变电压施加到容纳待汽化产品的容器的加热元件。汽化器设备还包括执行处理器可执行指令的微处理器，该指令使微处理器：接收对应于产品的定量供给模型。定量供给模型接收多组汽化参数作为输入，这些汽化参数包括基于汽化参数的输入组在相应吸入事件期间汽雾中化合物的相应预测剂量。微处理器还接收对应于产品的产品概况，产品概况指示容纳产品的容器、产品和/或用户的一个或多个属性。微处理器检测当前吸入事件的开始。在当前吸入事件期间，汽化器设备的微处理器基于从一个或多个传感器接收的传感器数据确定一个或多个汽化参数。每个汽化参数定义了与当前吸入事件相关的条件。在当前吸入事件期间，汽化器设备的微处理器基于汽化参数和定量供给模型确定预测剂量，该预测剂量指示在当前吸入事件期间已经在汽雾中释放的化合物的预测量。在当前吸入事件期间，汽化器设备的微处理器基于预测剂量和产品概况选择性地调节一个或多个汽化器设置。

在一些实施例中，当基于预测剂量和产品概况选择性地调节输送的剂量时，微处理器执行反馈回路。在实施例中，选择性地调节一个或多个汽化器设置包括调节输送到加热元件的功率量以影响产品的粘度。在这些实施例的一些中，产品概况定义了与产品相关的粘度数据。

在实施例中，指令还使微处理器接收指示一段时间内总剂量的定量供给计划。在这些实施例中的一些实施例中，选择性地调节一个或多个汽化器设置还基于定量供给计划。在这些实施例的一些中，定量供给计划是尼古丁停止计划。在一些实施例中，产品概况指示产品中尼古丁的量。在这些实施例中的一些实施例中，定量供给计划是可汽化成分的停止计划。通过这个示例，可汽化的成分可以是尼古丁、其他阿片类化合物、酒精化合物等。在一些实施例中，产品概况指示产品中可汽化成分的量。

在实施例中，汽化参数包括在当前吸入事件期间由用户施加的吸入压力。在实施例中，吸入压力包括在当前吸入事件期间测量的一系列吸入压力值

在实施例中，汽化参数包括在相应吸入事件期间加热容器的线圈的线圈电阻。在实施例中，汽化参数包括在相应的吸入事件期间输送到容器的加热元件的功率量。在实施例中，汽化参数包括在相应的吸入事件期间施加到容器的加热元件的电压。在实施例中，汽化参数包括筒中剩余的产品量。在实施例中，汽化参数包括汽化器设备的电池中的剩余电量。在实施例中，由应用程序通过与汽化器设备通信的用户设备提供定量供给模型。在实施例中，定量供给模型选自多个定量供给模型，其中多个定量供给模型中的每一个对应于多个产品中的相应产品。在实施例中，由后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置多个定量供给模型中的每个定量供给模型，以汽化对应于定量供给模型的相应产品的样本。在实施例中，由后端系统基于相应产品的一个或多个产品属性来配置多个定量供给模型中的每个定量供给模型。

在实施例中，选择性地调节汽化温度包括调节施加到加热容器的线圈的电压。在实施例中，汽化参数包括在当前吸入事件期间测量的一系列传感器值。在实施例中，产品是电子液体，容器是容纳电子液体的可移除的匣子。在实施例中，产品是电子液体，并且容器是容纳电子液体的可移除的510螺纹筒。在实施例中，产品是干燥的植物物质，容器是容纳干燥的植物物质的贮器。在实施例中，网络是个人区域网。在实施例中，网络是蓝牙低能量网络。

一种用于向具有产品并且可互换地附接到可控电源的多个电汽雾筒中的任何选定一个的用户定量供给汽雾的平台。该平台包括为多个汽雾筒中的每一个存储筒特征库。筒特征包括筒标识和相关的实验室测试值。该平台包括使用选定筒的一个或多个电、机械或热力学特征作为定量供给配方的一个或多个输入变量，以当筒附接到可控电源时控制提供给筒用户的剂量。在实施例中，由应用程序通过用户设备提供定量供给配方，该用户设备与连接到筒的汽化器设备通信。在实施例中，定量供给配方选自多个定量供给配方，其中多个定量供给配方中的每一个对应于多个产品中的相应产品。

在实施例中，由后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置多个定量供给配方中的每个定量供给配方，以汽化对应于定量供给模型的相应产品的样本。

在实施例中，由后端系统基于相应产品的一个或多个产品属性来配置多个定量供给配方中的每个定量供给配方。

在实施例中，该方法用于向可互换地附接到可控电源的多个电汽雾筒中的任何选定一个的用户精确地定量供给汽雾，多个筒中的每一个都包含具有线圈电阻的加热线圈。该方法包括识别选定筒的线圈电阻；识别从电、机械和热力学特征中的任何一个或多个中选择的选定筒的附加变量的值；当选定筒附接到电源时，感测用户在筒上的吸入压力；以及至少部分地基于感测到的吸入压力、线圈电阻和从电、机械和热力学特征中的任何一个或多个中选择的选定筒的附加的一个或多个变量的值，实时调节由源提供给筒的定量供给电压输出。

应当理解，本发明的应用不限于下文描述和附图和照片中示出的构造细节和部件布置。本领域技术人员将认识到，在不脱离本公开的范围的情况下，可以进行各种修改。

附图说明

受益于以下对各种实施例的详细描述并参考附图，本发明的各种实施例的其他优点对于本领域技术人员来说将变得显而易见，其中：

图1是根据本公开的汽化器设备和定量供给平台的示意图；

图2、图3和图4是根据本公开的汽化器设备的视图；

图5是描绘汽化器设备的局部剖视透视图的示意图，示出了适于与根据本发明的设备联接的汽化器筒；

图6是示出由根据本公开实施例的平台处理的示例性步骤的框图流程图；

图7是示出了根据本公开的定量供给方案的示例的框图流程图；

图8A示出了根据本公开的用户吸入压力曲线的示例图；

图8B示出了图8A的曲线图，并且使用根据本公开的用户简档和筒由本发明设备的电压控制器对压力进行了值和变量调节；

图8C示出了图8B的曲线图，示出了根据本公开的输送给用户的汽化物质的总剂量，其具有图8A所示的用户吸入压力曲线；

图9示出了根据本公开的图8A、图8B和图8C所示的参考用户简档的用户的示例性剂量吸收曲线和吸入/保持/呼出过程；

图10A、图10B和图10C是示意图，其描绘了根据本公开的由与本公开的设备结合使用的应用程序提供的截屏，用于用户加入、筒识别、筒信息显示、定量供给计划设置和产品教育/发现模式；

图11是描绘根据本公开的示例性系统架构的示意图，示出了该设备可以如何与智能手机和云进行无线通信；

图12是描绘根据本发明的汽化器设备的示意图，示出了内部部件；

图13A和图13B是描绘根据本公开的汽化器设备的外部的俯视和仰视透视图；

图14A和图14B是描绘根据本公开的汽化器设备的分解装配图；

图15是描绘根据本发明的吸气模拟器的方法的示意图；

图16是描绘根据本公开的吸气模拟器校准信息的曲线图；

图17是描绘根据本公开的吸气模拟器的示例性结构的示意图；

图18A、图18B、图19A、图19B、图19C、图20A和图20B是根据本公开的吸气模拟信息的实施例的图示；

图21是根据本公开的连接器的实施例的透视图；

图22A是图21所示的连接器外壳的透视图；

图22B是图22A所示的外壳的另一透视图；

图22C是图22A所示的外壳的俯视平面图；

图23是图22A所示的外壳的分解透视图；

图24是图22A所示的外壳与根据本公开实施例的示例性510筒的一部分处于将被推入连接到本发明设备上的位置的第二分解透视图；

图25A是本发明的另一实施例的分解透视图，示出了具有准备插入根据本公开的实施例的系统的510筒的外壳入罩实现方式；

图25B是图25A所示的系统的组装透视图，其中具有推入连接的筒；

图26是图25A和图25B所示的连接器的透视穿透图，该连接器组装到供电设备的PCB板上；

图27是用图25A和图25B的本发明的连接器设计的完全组装的供电设备的透视图，其中保护盖移除，示出了本发明的连接器和插入其中的筒；以及

图28示出了组装本公开的连接器的方法。

具体实施方式

现在参考附图，在几个视图中，相同的附图标记表示相同或相应的特征。

图1示出了根据本公开的一些实施例的示例汽化器系统10。在实施例中，汽化器系统10包括汽化器设备100、由用户设备140托管或访问的配套应用程序150以及定量供给平台160。汽化器设备100是电池操作的设备，用于汽化容器中的产品。汽化可以指在不燃烧物质的情况下，在使物质完全或部分汽化的温度下加热物质的过程。

在实施例中，容器可以是永久的或可移除的筒134(例如，如图6所示的510螺纹套筒、一次性匣子、可再填充匣子、可再填充罐等)，由此筒容纳“电子液体”(也称为“浓缩物”或“油”或“汁”)。可以汽化的电子液体的示例包括但不限于尼古丁汁、草药油等。筒可以在购买时预先填充，或者可以由用户填充。在其他实施例中，容器可以是固定联接或可拆卸联接的贮器，由此用户可以将固体产品插入贮器中进行汽化。可以汽化的固体产品的示例包括但不限于烟草、草药混合物等。出于解释的目的，术语容器可以指“筒”或“贮器”。如所讨论的，容器可以是可移除的或可以固定到汽化器设备100。在容器是可拆卸的一些实施例中，容器可以由第三方制造和/或销售，并且只需要符合汽化器设备的耦合元件(例如，510螺纹，足够大且经过配置，等等)。使得容器可以机械地和电气地连接到汽化器设备100。注意，当提到筒时(例如，“加热筒”或“装载筒”)，该描述也可适用于贮器或其他类型的合适容器。

在操作中，汽化器设备100向线圈或其它合适的加热元件施加电压，加热元件将产品加热到足以汽化产品并将产品中的活性化合物释放到汽雾中的温度。在一些实施例中，汽化器设备100可以通过调节施加到线圈的电压(或流过线圈的电流)来调节线圈的温度，以在吸入事件期间增加或减少汽雾中的活性化合物的量。在这些实施例中的一些实施例中，汽化器设备100可以配置成调节温度，以便在吸入事件(例如，在一次“吸气”或一系列两次或更多次快速吸气期间)输送期望的量的化合物(也称为“期望的剂量”)。在实施例中，吸入事件可以指发生在限定的时间段内(例如，2.5秒)和/或在行为模式期间(例如，直到汽化器超过1.5秒未使用或者在一次未中断吸入期间)的多次吸入(例如，最多一次、两次或三次吸入)。如将要讨论的，汽化器设备100可以在吸入事件期间或之前监测一个或多个参数，并且可以基于一个或多个参数和定量供给模型164调节温度以在吸入事件期间输送到期望量的化合物。定量供给模型164可以指在给定一个或多个输入参数的情况下确定预测剂量的模型。定量供给模型164可以实现为神经网络、基于回归的模型、线性模型、决策树等。在实施例中，汽化器设备100将正被汽化的产品特有的定量供给模型164加载到其存储器中，由此由定量供给模型164确定的预测剂量是基于输入参数和产品和/或容纳产品的容器的特征。输入参数可以包括环境参数、用户参数、筒参数和/或设备参数。输入参数的具体示例可以包括指示在吸入事件期间由用户吸入产生的压力的吸入压力、施加到线圈的电压、指示用于汽化产品的温度的容器温度、线圈的电阻、周围环境的环境温度、吸入事件期间设备的朝向、容器中剩余的产品量、当前吸入事件和先前吸入事件之间的时间量和/或任何其他合适的参数。在整个公开中讨论了附加参数。

在实施例中，汽化器设备100可以通过有线(例如，USB、微型USB、闪电数据线等)或无线通信链路(例如，蓝牙低能量、蓝牙、RFID等等)与用户设备150通信。在一些实施例中，用户设备150可以托管或访问与汽化器设备100结合使用的配套应用程序150(或“应用程序”150)。应用程序150呈现图形用户界面，该界面允许用户控制汽化器设备100的一个或多个方面和/或提供与汽化器设备100中使用的产品相关的信息。在一些实施例中，应用程序150的图形用户界面从用户接收指示期望剂量的输入。在一些实施例中，所需剂量可以以活性化合物的量提供(例如，几毫克的尼古丁等)。在实施例中，期望剂量是每次吸入事件的量(例如，每次吸气的量)。在其他实施例中，期望剂量是每疗程的量(例如，每N次吸入事件的量)。应用程序GUI也可以允许用户提供附加或替代信息。在实施例中，应用程序GUI可以允许用户查看或选择定量供给计划、查看使用分析、查看筒的状态(例如，容器中剩余的剂量量或容器中剩余的可汽化物质的百分比)、设备的状态(例如，电池状态)。在实施例中，应用程序GUI可以允许用户创建定量供给计划，包括设置剂量量、每天最大剂量数、定量供给时段时间表、对汽化器设备100一天可以使用多少小时的限制(或一天中设备可以使用或不能使用的时间)、对一周中设备可以使用的天数的限制、和/或提醒用户使用汽化器设备100的警报。在实施例中，应用程序150可以确定与设备和/或产品的使用相关的分析，并且可以经由应用程序GUI呈现该分析。例如，可以向用户呈现按小时、天、周、月和/或年的消费明细。在另一个示例中，可以向用户呈现与当前产品相关的信息，例如产品的使用日期。在实施例中，GUI可以允许用户提供产品评级和/或反馈。反馈的示例可以包括对产品体验的评级、使用产品的原因、口味和/或烈度的评级、使用的时间戳、剂量量、时段的情绪、用户的环境、效果/体验/效果持续时间、归因于冷却期的副作用、产品是否太强或不够强等。在实施例中，应用程序GUI可以呈现产品概况，例如产品名称、产品图像、产品统计(例如，化合物比例、浓度、分类、口味、品种等)、产品的效果(例如，增强食欲、帮助缓解恶心等)、推荐剂量、用户评论、用户评级、品牌信息、产品在哪里可以买到等等。在一些实施例中，用户可以提供用户体验设置，例如用户想要多浓的汽雾、用户想要汽雾中有多少口味等。在一些实施例中，用户可以通过应用程序150GUI手动控制汽化器设备100。例如，用户可以使用该应用程序增加或降低汽化温度，和/或可以打开或关闭汽化器设备。配套应用程序可能呈现的GUI示例在图11中提供。

在实施例中，应用程序150可以访问定量供给平台180以获得一个或多个定量供给模型164。在一些实施例中，每个定量供给模型164可以与相应的产品或产品组相关联(例如，以相同品牌销售的产品)。在这些实施例中的一些实施例中，应用程序150可以经由应用程序150的图形用户界面从用户接收将由汽化器设备100汽化的产品名称(或产品的其他标识符)。例如，用户可以从下拉菜单、多级菜单或使用应用程序150的搜索功能选择产品(例如，“X公司的芒果味尼古丁筒”)。作为响应，应用程序150可以向汽化器设备100提供对应于产品的定量供给模型164。在一些实施例中，应用程序150可以从定量供给平台180请求对应于选定产品的定量供给模型164。作为响应，定量供给平台180从定量供给模型数据存储器162中检索定量供给模型164，并将定量供给模型164提供给应用程序150(例如，托管应用程序150的用户设备140)。应用程序150可以将定量供给模型164存储在用户设备140的存储器中，和/或可以通过用户设备140和汽化器设备100之间的通信链路将定量供给模型164传输到汽化器设备100。

在实施例中，定量供给平台160支持汽化器设备100和/或应用程序150。如所讨论的，在一些实施例中，定量供给平台160向汽化器应用程序150的各个实例提供定量供给模型164。在这些实施例的一些中，定量供给平台160可以包括定量供给模型数据存储器162。定量供给模型数据存储器162存储定量供给模型164。在一些实施例中，定量供给模型数据存储器162还可以为每个定量供给模型164存储与定量供给模型164的生成和/或更新相关的任何数据，包括从吸气模拟系统190获得的数据、与模型164相关的反馈和/或由模型164对应的产品的生产者提供的数据。在实施例中，定量供给模型164由模型创建系统170生成，这将在下面进一步详细讨论。

在实施例中，定量供给平台160包括产品数据存储器166。在这些实施例的一些中，产品数据存储器166存储产品记录168。产品记录168可以对应于商业上可获得的产品，例如尼古丁筒、用于可再填充罐的尼古丁汁再填充物、干烟草。每个产品记录168可以包括标识产品的产品标识符、产品名称以及产品的一个或多个特征。根据产品的类型，产品的特征可能会有所不同。例如，对于尼古丁筒，产品特征可以包括筒的制造商、筒的尺寸(例如，.7克的尼古丁汁、1克的尼古丁汁等)、产品浓度(例如，3％尼古丁、5％尼古丁、6％尼古丁等)、产品的口味(例如，“烟草”、“薄荷”、“芒果”、“草莓”等)、产品的粘度、筒的电阻和/或任何其他合适的产品特征。产品功能可以从任何来源获得。产品特征可以从数据源爬取(例如，爬取可公开获得的网站)，可以由数据源提供，或者可以由定量供给平台提供商的雇员输入。在实施例中，产品制造商(例如，筒销售者、产品培育者、产品提取者等)可以提供一个或多个产品特征。例如，产品制造商可以提供产品名称、产品口味、产品的品种和/或品种分类、产品浓度、产品的一个或多个尺寸、筒的电阻等中的一个或多个。附加地或替代地，测试设施可以提供一个或多个特征。例如，测试设备可以提供产品的浓度、产品的粘度、产品的汽化温度等。附加地或替代地，定量供给平台提供商可以获得特征和/或测试和分析产品以确定一个或多个特征。例如，定量供给平台的雇员(或承包商)可以手动输入信息，例如产品名称，供应商可以测试容器的电阻浓度、产品的口味、产品的品种和/或品种分类、产品的浓度、产品的一个或多个尺寸等。定量供给平台提供商和/或第三方也可以测试产品，以验证或确定浓度、筒的电阻等。在不脱离本公开的范围的情况下，可以以其他合适的方式获得产品特征。每当定量供给平台160支持新产品时，定量供给平台160可以创建对应于新产品的新产品记录168。此外，在实施例中，如果属性改变(例如，容器中的新设计可能产生不同的电阻和/或新的尺寸)，可以更新产品记录168。

在一些实施例中，产品记录168可以包括对定量供给模型164的参考。在这些实施例中，参考定量供给模型164可由汽化器设备100使用，汽化器设备100汽化由参考产品记录168指示的产品。以这种方式，每个产品(或产品组)具有定量供给模型164，该定量供给模型164配置成引导产品的精确汽化。

在实施例中，定量供给平台160包括模型创建系统170。模型创建系统170可以实现为由一个或多个处理器执行的一组可执行指令。在实施例中，模型创建系统170生成定量供给模型164，定量供给模型164可以存储在定量供给模型数据存储器162中。注意，模型创建系统170可以生成通用定量供给模型164，其用于预测相同类型的所有产品的剂量(例如，所有尼古丁筒)、产品特定定量供给模型(例如，每个产品可以具有其自己相应的定量供给模型164)、用户特定定量供给模型(例如，基于用户的所学习的抽吸曲线生成的定量供给模型)等。虽然本文提供的许多示例集中于产品特定模型的创建，但是贯穿本公开所描述的技术可用于生成通用定量供给模型和/或用户特定定量供给模型。

在实施例中，模型创建系统170可以包括创建定量供给模型164的计算设备。在这些实施例中的一些实施例中，计算设备可以从监控汽化器设备100、产品、容器和/或汽化器设备100的条件的一个或多个传感器接收输入。当使用模型确定预测剂量时，可以考虑许多因素。因此，当创建定量供给模型164时，模型创建系统170可以在模型创建期间监控和/或考虑这些因素中的一个或多个。在某些情况下，这些因素是隐含的，不需要测量。在实施例中，模型创建系统170考虑的相关因素可以包括容器温度(或线圈温度)、容器冷却速率或加热速率、环境温度(或“周围温度”)、吸入压力、环境压力、吸入事件之间的时间量、在先前吸入事件期间的剂量量、容器的类型(例如，筒或贮器的类型)、筒体积、气流温度、气流曲线、容器中产品的量、汽雾密度、汽雾中的颗粒尺寸、产品的粘度(如果是液体)、产品的不透明度(如果是液体)、产品的密度(如果是固体)和/或任何其他合适的因素。

在实施例中，温度相关特征可以由集成到汽化器设备100中的温度传感器(例如。热敏电阻)测量，可以通过有线或无线通信链路传送到模型创建系统170。容器温度与剂量相关。在一些情况下，容器可以与汽化器设备100分开购买(例如，筒134可预装在产品上并从商店或网站购买)，因此，可能不由汽化器设备100的制造商、供应商、提供商等设计。这样，汽化器设备100可以包括放置在容器附近的温度传感器，使得可以根据温度传感器输出的温度读数来近似容器(或线圈)温度。在一些实施例中，可以通过在多个实例下测量容器温度并基于容器温度测量值确定冷却或加热速率来确定容器冷却或加热。容器的温度会影响液体产品的粘度，进而可能影响容器线圈腔的再填充率。环境温度是汽化器设备100的环境的周围温度。环境温度可能会影响线圈和电子液体的温度，以及电子液体的粘度。在实施例中，可以测量气流温度(例如，进入和/或离开容器的加热室)。气流温度会影响线圈的温度和容器中产品的温度，从而影响吸入事件期间的剂量。

在实施例中，与压力相关的测量值可以由汽化器设备100的压力传感器测量，并且可以通过有线或无线通信链路传送到模型创建系统170。在实施例中，压力传感器可以测量在吸入事件期间由用户施加到汽雾室的吸入压力。压力与剂量相关。由于不同的用户将产生不同的压力曲线，所以考虑不同的抽吸曲线可以提供更好的剂量预测。例如，直接吸入和吸嘴吸入产生不同的剂量，并且定量供给模型164应该考虑这种差异。在一些实施例中，也可以测量环境压力，其可以指示汽化通道(例如，吸嘴或容器)中的压力和汽化器设备100的环境之间的差值。在实施例中，可以测量气流曲线。气流曲线测量通过筒通道的气流。虽然气流和压力是相关的，但是其都可能对剂量量有影响，

在实施例中，模型创建系统170还可以确定产品(例如浓缩物)在容器中的液位。在实施例中，在容器的任一侧具有导电电极的电容传感器可以用于确定在给定时间容器中产品液位的变化，因为产品液位的变化改变了电极之间的介电常数。在一些实施例中，超声波传感器可用于测量传感器和浓缩物表面之间的距离。

在实施例中，模型创建系统170可以测量汽雾的特征。在一些实施例中，光学传感器可用于测量汽雾的颗粒密度和颗粒尺寸。在实施例中，模型创建系统170测量浓缩物的特征。例如，模型创建系统170可以测量浓缩物的粘度和/或浓缩物的不透明度。

在实施例中，模型创建系统170维护与先前吸入事件相关的参数。在实施例中，当前吸入事件和先前吸入事件之间的时间影响对应于当前吸入事件的剂量，因为浓缩物在被汽化之前需要重新填充线圈室。此外，前一次吸入事件的剂量量可能会影响重新填充线圈室所需的时间量。

在一些实施例中，当吸气模拟系统190模拟容器上的吸入事件时和/或当生成定量供给模型164时(例如，使用吸气模拟系统190)可以隐式地考虑这些因素中的一个或多个。例如，代替显式测量筒参数，许多参数将使用吸气模拟系统190隐式表征。这些参数可以包括容器的类型、容器的体积和/或吸嘴的形状。

在一些实施例中，模型创建系统170基于吸气模拟系统190的输出生成定量供给模型。吸气模拟系统190是机电系统，其模拟吸入事件，捕获由模拟吸入事件产生的汽雾，并测量所得汽雾中的剂量。在实施例中，吸气模拟系统190可以以受控的方式改变一个或多个相关参数，并且可以测量从汽化器设备100输送的合成剂量(例如，使用金标准测量)。可以改变的参数可以是用户参数(例如，由吸气模拟系统190模拟的抽吸曲线)、环境参数(例如，环境温度、环境压力)、设备参数(例如，电池中的电压、用于汽化产品的温度)和产品参数(例如，汽化前产品的温度、产品的粘度、筒中剩余的产品量等)。在这些实施例中，不需要显式测量或理解产品和容器的特征(但是其可以显式测量或理解)。在这些实施例中，模型创建系统170可以使用吸气模拟系统190的输出来创建定量供给模型164。

在实施例中，吹气模拟系统190可以连接到汽化器设备100，并将模拟的吸入事件(或“合成吹气”)应用到汽化器设备100。模拟吸入事件可以根据一个或多个不同的抽吸曲线来执行。抽吸曲线可以是潜在吸入事件的曲线，由此抽吸曲线绘出吸入压力大小随时间的变化。例如，一些用户可以将汽雾直接吸入他们的肺部，而其他用户可以先将汽雾吸入他们的口中，然后将汽化器设备100从他们的口中取出，再吸入汽雾。在前一个示例中，吸入压力从肺部产生，并且可以是相对较长的吸入，而在后一个示例中，吸入压力从口部产生，并且可以是相对较短的吸入。此外，一些用户可能会进行一次长抽吸，而其他用户可能会进行较短的连续抽吸。因此，每个抽吸曲线可以捕捉用户子集的吸入技术的特征。在实施例中，可以定义和选择抽吸曲线以共同代表汽化器设备100的大多数潜在用户和/或测试最影响剂量量的参数。

在实施例中，可以基于内部测试和/或通过从汽化器设备的用户收集数据来生成抽吸曲线。在前一种情况下，不同的测试对象可以使用汽化器设备100，并且可以为每个用户生成吸入压力曲线。压力曲线可用于理解不同用户之间压力曲线的变化(例如，吸入事件期间不同时间的平均压力、不同时间的吸入压力的标准偏差、吸入事件的平均持续时间等)。使用该数据，可以创建代表人的压力曲线的压力曲线形状类别，使得每个相应压力曲线的形状代表在吸入事件过程中的吸入压力。这些曲线可用作抽吸曲线来模拟吸入事件。

在实施例中，使用从汽化器设备100的用户收集的真实世界数据来生成抽吸曲线。在这些实施例中，汽化器设备100可以配置成捕获和报告围绕用户使用汽化器设备100的测量值。例如，每次用户使用汽化器设备100时，汽化器设备100可以记录每次吸入事件期间的吸入压力，以及一个或多个附加测量值(例如。吸入事件的持续时间、汽化器设备100的取向、吸入事件时的环境温度等)。汽化器设备100可以将该信息报告给配套应用程序150的相应实例，配套应用程序150又将收集的数据报告给定量供给平台160。这个真实世界的数据可以用来理解在大样本量的用户中吸入事件参数的真实分布。然后可以基于收集的真实世界数据生成吸入压力曲线。

在实施例中，可以基于收集的数据(内部和/或现实世界)生成可能的压力曲线的大样本。在一些实施例中，模型创建系统170可以使用主成分分析(PCA)和聚类来识别N(例如，50)个覆盖了标准化为最大吸入压力和持续时间时所有压力曲线的相当大百分比(例如，99％)的最常见压力曲线。然后，可以将这些压力曲线转换成控制吸气模拟系统190的输入值。

在实施例中，吸气模拟系统190可以使用不同的抽吸曲线来模拟产品的一个或多个实例上的吸入事件。例如，在为特定品牌的电子液体筒的特定口味生成模型时(例如，尼古丁筒)，吸气模拟系统190可以使用不同的抽吸曲线测试一个或多个筒。在该示例中，吸气模拟系统190可以根据相应的抽吸曲线模拟吸入事件，直到相应的筒完成。吸气模拟系统190可以使用相同的抽吸曲线测试多个筒，并且可以针对每个单独的抽吸曲线执行前述例程。在每个模拟吸入事件中，吸气模拟系统190可以记录吸入事件的一个或多个特征。在一些实施例中，吸气模拟系统190可以记录以下一个或多个：用于模拟吸入事件的抽吸曲线、由吸入事件产生的测量剂量(或在吸入事件期间不同时间获得的多个测量剂量)、吸入事件的持续时间、吸入事件期间的吸入压力、供应给加热元件的功率、用于汽化产品的汽化温度、用于产生流过线圈的电流的电压、吸入事件时电池中的电压、吸入事件期间容器中剩余的产品量、吸入事件期间的环境温度、吸入事件期间的容器温度和/或任何其他合适的特征。在一些实施例中，可以通过在多次吸入事件中改变特征来确定所收集的特征，同时在多次吸入事件期间保持每隔一个特征，以确定剂量是否受到该特定特征的影响。例如，汽化器设备100的朝向可以改变(例如，侧向、倾斜、倒置、右侧向上),并且吸气模拟系统190可以确定朝向是否影响剂量量。

吸气模拟系统190可以使用不同的抽吸曲线向模型创建系统170输出模拟吸入事件的结果。模型创建系统170可使用所有不同抽吸曲线的模拟吸入事件的结果来训练相应产品的定量供给模型164。模型创建系统170可定义定量供给模型164的输入，以包括可测量的和/或可在吸入事件之前确定的目标参数，并输出预测剂量。输入目标参数可以包括当前吸入压力、汽化温度、汽化电压(施加到线圈的电压)、提供给加热元件的功率、吸入事件的持续时间和/或任何其他可测量的参数。模型创建系统170可以将定量供给模型164的输出定义为预测剂量(其可以作为在吸入事件期间和/或使用光学传感器从汽化器设备100汽化的产品量的函数来测量)。在实施例中，定量供给模型164是预测模型，因为给定输入参数，定量供给模型164预测剂量。模型创建系统170然后可以执行机器学习算法(例如，神经网络、基于回归的学习、决策树等)来确定定量供给模型的传递函数。定量供给模型164的传递函数将吸入事件周围的输入参数转换成吸入事件期间给定时间的预测剂量。通过这种方式，可以在许多不同的抽吸曲线上学习产品的传递函数。当对不同产品重复该过程时，可以学习不同产品的传递函数和定量供给模型164。在一些实施例中，定量供给模型可以与用户数据交叉验证。在这些实施例中，可以对吸气模拟系统190进行微调，以生成与人类生成的结果一致的结果。此外，在一些实施例中，可以使用从用户的汽化器设备100收集的数据来训练、更新和/或交叉验证模型(例如，通过配套应用程序150的报告)。

在实施例中，模型创建系统170基于产品和/或容纳产品的容器的属性生成定量供给模型164。在这些实施例的一些中，定量供给模型164不是使用吸气模拟系统190来确定的。在实施例中，每个产品由其可测量的参数来表征。如果产品在容器(例如，筒)中出售，则可测量参数包括容器的可测量参数(例如，容器的电阻、容器的尺寸、容器的绝缘性能等)以及产品本身的可测量参数(例如，产品的浓度、产品的粘度、产品的汽化点等)。可测量的参数可以从产品的产品记录中获得和/或可以在实验室测试环境中确定。模型创建系统170然后可以基于产品的可测量参数生成定量供给模型164。例如，给定液体的浓度、液体的粘度、液体的汽化点、新筒的电阻以及任何其他测量的参数，模型创建系统170可以基于测量的参数创建定量供给模型164，由此给定相应的汽化温度和相应的吸入压力值，定量供给模型164输出汽雾中的预测剂量。模型创建系统170可以以任何合适的方式生成模型。例如，给定产品的可测量参数、先前分析的产品的可测量参数以及先前分析的产品的定量供给模型，模型创建系统170可以利用机器学习模型来确定要在定量供给模型中使用的权重。

一旦生成了定量供给模型164，模型创建系统170可以将定量供给模型164存储在定量供给模型数据存储器162中。模型创建系统170可以将定量供给模型164与相应的产品记录168(或多个记录168)相关。这样，当定量供给平台160接收到对应于特定产品的请求时，定量供给平台160可以检索所请求产品的产品记录168，并且可以基于产品记录168中的参考识别合适的定量供给模型164。

在一些实施例中，可以为具有相似抽吸曲线的个体用户和/或用户类别生成定量供给模型164。在这些实施例中，模型创建系统170可以基于从个体用户和/或用户类别收集的数据来微调每个定量供给模型。

在操作中，汽化器设备100接收目标剂量量和对应于用户正在汽化的产品的定量供给模型。汽化器设备100可以从配套应用程序150接收目标剂量量和定量供给模型164。汽化器设备100可以将目标剂量和定量供给模型加载到汽化器设备100的存储器中，由此汽化器设备100可以基于定量供给模型和目标剂量来控制施加到容器的电压。当用户开始吸入事件时(例如，开始吸入和/或按下按钮)，汽化器设备产生通过容器的线圈(或另一个合适的加热元件)的电流，该线圈将产品加热到足以汽化产品并释放所需化合物的温度。当用户使用该设备时，汽化器设备100可以监控与吸入事件相关的一个或多个汽化参数，并且可以基于汽化参数、目标剂量和定量供给模型来调节汽化器设备100的一个或多个设置。汽化参数是与当前吸入事件相关的参数，可以包括用户条件(例如，吸入压力、吸入事件的持续时间等)、设备条件(例如，剩余电池寿命的量)、容器条件(例如，容器的温度、容器中剩余的产品量、容器的电阻)和/或环境条件(例如，环境温度)。在实施例中，汽化器设备100可以包括压力传感器，该压力传感器测量在吸入事件期间由用户施加的吸入压力。在实施例中，吸入压力可以表示为从吸入事件开始到当前时间的一段时间内的一组吸入压力测量值，使得吸入压力是当前的抽吸曲线。汽化器设备100可以包括额外的传感器来测量其他条件和/或可以确定其他条件。例如，汽化器设备100可以包括温度传感器，该温度传感器测量指示容器的温度的容器温度和/或指示周围环境的温度的环境温度。在实施例中，汽化器设备100可以确定施加到加热元件的电压和/或供应到加热元件的功率量。在实施例中，汽化器设备100可以基于汽化器设备相对于当前被汽化的产品的先前使用或使用传感器(例如，电容传感器和/或光学传感器)估计容器中剩余的产品量。汽化器设备100可以将汽化参数输入定量供给模型，定量供给模型基于汽化参数输出预测剂量。在这些实施例中的一些中，当用户继续吸气时，汽化器设备100可以在吸气事件过程中重新确定预测剂量。以这种方式，在吸入事件期间，确定给定时间的预测剂量时，将考虑用户的抽吸曲线。

在实施例中，汽化器设备100可以响应于预测的剂量来调节汽化器设备的设置。例如，如果用户在相对低的吸入压力下进行抽吸，汽化器设备100可以确定抽吸不可能达到目标剂量，并且可以提高汽化温度(例如；通过增加线圈的电压)来增加化合物释放的速率。在另一个示例中，如果用户在相对较高的压力下抽吸，汽化器设备100可以确定用户比模型建议的更快地接近预测剂量，并且可以降低汽化温度以降低化合物释放的速率。在另一个示例中，汽化器设备100可以继续允许用户吸入，直到预测剂量达到目标剂量，此时汽化器设备100可以停止加热容器(例如，停止线圈的电流)，从而不再产生汽雾。

在实施例中，汽化器设备100在吸入事件期间收集汽化参数，并在吸入事件过程中确定预测剂量。在这些实施例中，汽化器设备100不一定接收到目标剂量。在这些实施例中，吸入事件过程中的预测剂量和/或汽化参数可以由汽化器设备100记录，并报告给配套的应用程序，配套的应用程序可以将吸入事件和/或汽化参数报告给定量供给平台160。在一些实施例中，应用程序150可以向用户显示关于汽化器设备、产品和/或设备100本身的使用的分析。在示例实施例中，应用程序150可以向用户显示用户在一段时间内(单个时段、一小时、一天、一周等)消费的化合物(例如，尼古丁)的量，和/或一段时间内的平均消费(例如，毫克每个时段、每小时、每天或每周)。在实施例中，应用程序150可以基于预测剂量和/或汽化参数确定容器中剩余的产品量(例如；筒中剩余的电子液体量)。应用程序150可以通过应用程序150的GUI向用户显示产品的剩余量。在实施例中，应用程序150可以确定用户对定量供给计划的依从性(例如，定量供给方案、尼古丁停止、可汽化化合物的停止等)。

在一些实施例中，汽化器设备100配置成控制汽化器以影响液体产品的粘度。在这些实施例中，汽化器设备100可以接收对应于产品的曲线，其中该曲线可以从对应于产品的产品记录168中生成。在这些实施例中，汽化器设备100可以确定目标粘度，以确保产品适当地定量供给汽雾。在一些实施例中，目标粘度可以随容器温度而变。例如，当容器被加热到一定温度时，粘度可能处于产生足够剂量的条件。

在实施例中，汽化器设备100可以将汽化温度保持在上阈值和下阈值之间，以确保充分的用户体验。在实施例中，充分的用户体验可以指汽雾中的可接受的口味量和/或典型吸气的足够汽雾量。充分的用户体验将取决于设备类型和产品类型。例如，在一些设备(例如，尼古丁汽化器)中较厚的汽雾云可能是优选的，而在其他设备中，仍显示出原始产品口味的平滑汽雾是优选的。虽然产品的类型和/或产品本身的性质对于提供充分的用户体验和剂量是重要的因素，但是汽化器设备100的一个或多个设置可以设置成调节所得汽雾的一种或多种性质。例如，汽化器设备100可以调节其汽化温度和/或其加热容器的速度，以调节/增加/减少汽雾的口味、烈度和/或厚度。例如，关于汽化电子液体，汽化某些类型电子液体的范围可以在212℉至482℉之间。在一些实施例中，可以通过保持高于300℉的温度来优化汽雾的口味，使得在接近212℉的汽化温度下产生的汽雾可能是无味的或者可能让用户感觉很弱。对于这些电子液体中的一些，在390℉至430℉的温度范围内汽化可以为用户产生最佳的汽雾，由此汽雾对于该类型的电子液体表现出充分的用户体验。此外，在该温度范围内，具有不同性质(例如，不同的品牌、品种、口味、调味类型、提取类型等)可以在不同的温度下和/或以不同的速度汽化，以改善用户体验(以及化合物的数量)。例如，某一品牌的电子液体可以在410℉汽化，可以提供具有所需化合物量的凉爽但令人满意的“冲击”。在这个温度下，汽雾的稠度会让用户感到稀薄清新和/或可能在吸入时会更平滑。另一个品牌可能在395℉下汽化以提供具有所需化合物量的充分用户体验。

在一些实施例中，用户可以选择或以其他方式提供期望的用户体验的一个或多个属性(例如，经由应用程序150或经由汽化器设备100的用户界面)。

在一些实施例中，汽化器系统10可用于尼古丁停止、可汽化化合物的停止等。在这些实施例中，汽化器系统10可以动态监测和调节用户的尼古丁(或其他可汽化化合物)摄入量，以便用户的消费量可以随着时间的推移而逐渐减少。在这些实施例中，定量供给平台160可以基于用户的渴望调节用户的定量供给计划，从而确保将渴望保持在减少复发机会的水平。在这些实施例中，汽化器系统10可以限制每日尼古丁摄入量(或其他可汽化成分的摄入量)，随时间监测尼古丁摄入量等，以了解用户的渴望并实施定制的定量供给计划。在这些实施例中，汽化器设备100可以监测用户随时间消费的尼古丁或其他可汽化成分的剂量。用户可以购买具有受控量的尼古丁(或其他可汽化成分)的筒，其中浓度取决于使用处于计划的哪个阶段。在这些实施例中的一些中，配套应用程序可以允许用户与定量供给计划和汽化器设备100交互。应用程序150可以应用行为改变和/或游戏化技术来帮助用户减少尼古丁消费或其他可汽化成分的消费。

图2至图6示出了根据本公开的一些实施例的示例汽化器设备100。在示出的示例中，汽化器设备100是计算机控制的、可编程的、可充电的手持硬件设备，其接收并向容纳可汽化物质(例如油、药物或基于植物的物质)的标准筒(例如510螺纹筒)供电。虽然描述为接收510螺纹筒，但是其他实施例可以接收不同类型的容器(例如，匣子、一次性贮器等)。设备100包括中央PCB板132上和外的多个部件。这些部件可以包括(但不限于)处理器102(也称为微处理器)、通信单元104(例如，蓝牙低能量天线)、电压控制器106、显示器108、可充电电源110、压力传感器112、电阻(欧姆)读取器电路114、接收可汽化物质筒的母电触点116、加速度计118、一个或多个其他传感器120(温度、光、湿度和/或海拔传感器)、母电源充电输入122、电源管理集成电路124、触觉反馈部件126和多用途按钮138。注意，上述部件列表不是强制性的，并且汽化器设备100可以包括附加的或替代的部件，而不脱离本公开的范围。

在实施例中，压力传感器112配置成测量不同用户之间的吸入压力的独特范围以及他们在压力室128内的特定吸入。在实施例中，压力传感器112可以向微处理器102输出指示吸入压力的测量值。在这些实施例中，微处理器102监控吸入压力(在零个或多个其他信号中)，以基于吸入压力和零个或多个其他信号实时改变定量供给配方，以确保每次剂量之间的一致体验。在一些实施例中，压力传感器112可以响应于感测到吸入压力而从睡眠状态激活微处理器102。在这些实施例中，压力传感器112在被施加吸入压力(或以其他方式检测到吸入压力)时，可以发出唤醒微处理器的信号。在一些实施例中，微处理器102可以以其他方式激活，例如用户按下多用途按钮138。在实施例中，多用途按钮138允许给设备通电和断电，以及导览和选择设备显示器上显示的各种信息。

在实施例中，传感器120可以包括输出与汽化器设备100、产品和/或汽化器设备100的环境相关的测量值的任何传感器。在实施例中，传感器120可以包括测量容器温度的容器温度传感器。容器温度可以指示给定时间容器中产品的温度，这可能影响产品的粘度。在实施例中，传感器120可以包括指示汽化器设备100的环境温度的周围温度。在实施例中，传感器120包括加速度计118。加速度计118可以输出加速度信号，该加速度信号指示一个或多个相应方向上的一个或多个加速度。在实施例中，微处理器102接收加速度计信号以确定汽化器设备100在给定时间的朝向。在实施例中，传感器包括测量容器中剩余产品量的电容式传感器。传感器120可以包括附加的或替代的环境传感器120，而不脱离本公开的范围。

在实施例中，电阻(欧姆)读取器电路114主动测量附接到汽化器设备100(例如，与510母触点008联接，如图6所示)的容器的加热元件的电阻(例如。可汽化物质筒134的线圈)并将测得的电阻输出到微处理器102。在实施例中，电阻读取器电路114可以输出固定电压的电信号，并且可以测量流经容器的加热元件的电流。替代地，电阻读取电路114可以输出固定电流，并且可以测量实现固定电流所需的电压。在任一实施方式中，电阻读取电路114可以通过将电压除以测量的电流来确定加热元件的电阻。在实施例中，电阻读取器电路114可以向微处理器102输出电阻。替代地，如上所述，微处理器102可以基于电压和电流来确定电阻。如将要讨论的，在实施例中，微处理器102可以使用电压控制器106将设备的电压输出调节到足以加热容器中的可汽化产品以实现目标剂量的范围。例如，可以增加电压以提高温度，降低电压以降低温度。因此，仅考虑两个变量，即(a)随时间变化的吸入压力和(b)加热元件的电阻(例如，特定筒的线圈电阻)—汽化器设备100可以在不同的吸入事件期间输出一致的剂量。在一些实施例中，当消费者如下吸入时：(a)对于相对“低电阻”的筒，即具有低电阻线圈的筒比高电阻线圈需要更少的功率来汽化物质，以及(b)在相对低的吸入压力(更轻的拖拽力)下，将接收相对高的汽雾空气比，因此对于给定剂量，需要更少的功率(例如，更小的电压)来加热筒134内的特定线圈。相比之下，高吸入压力可能导致更多的空气被吸入混合物，这实际上冷却了加热元件，并且反过来可能需要更多的功率给可汽化物质筒线圈，以便平衡汽雾-空气比并提供相同的剂量。为了说明这种汽雾产生与气流(压力)速率的关系，图8A、图8B和图8C示出了给定用户的示例性压力-时间曲线图，该给定用户将具有已知线圈电阻的特定筒与该设备匹配，并且希望将他/她的汽雾摄入量限制在1mg。图8A示出了在800处从时间0到时间n(以毫秒为单位)的用户抽吸曲线。图8B在802处示出了相同的曲线图，但是加入了汽化器设备100的微处理器102对该抽吸曲线的实时调节，同时考虑了吸入压力随时间的变化和容器的线圈电阻。图8C示出了在804处的这些相同的图形描述，其中在该时间段内向用户输出调节后的剂量以匹配用户的期望。在本例中，当用户将其所需输出设置为1mg时，该设备能够跟踪整个时间段内的摄入量，并在计算出吸入了1mg时，即在t＝n时，立即停止输送汽雾。因此，如所见，对于已知线圈电阻的给定筒，汽化器设备100能够在用户之间提供基本相同的体验，而不管他们在筒上吸气有多用力。此外，对于给定的用户，所输送的期望剂量可以是相同的产品对产品，而不管所使用的容器、线圈电阻、品牌和/或产品种类。

在实施例中，微处理器102通过通信单元104与用户设备140配对，从而实现微处理器和由用户设备140托管或以其他方式访问的应用程序150之间的通信。例如，微处理器102和应用程序150可以使用蓝牙低能量协议进行通信，由此微处理器102和托管该应用程序的用户设备140通过蓝牙连接进行连接。在实施例中，应用程序150可以将定量供给模型164和目标剂量传送给微处理器102。在实施例中，应用程序150可以响应于用户从应用程序的GUI选择正在汽化的产品，将定量供给模型164传送给微处理器102。注意，定量供给模型164也可以以其他方式获得。在实施例中，响应于用户通过应用程序150的GUI输入目标剂量，应用程序150可以将目标剂量传送给微处理器102。替代地，用户可以通过汽化器设备100的用户界面输入目标剂量(例如，多用途按钮138)。

微处理器102可以利用定量供给模型164来确定吸入事件期间给定时间的预测剂量，并且可以基于预测剂量和目标剂量来调节汽化器设备100的一个或多个设置。一旦接收到定量供给模型164，微处理器可以将定量供给模型164加载到其存储器中。当用户开始使用汽化器时(例如，开始吸入)，微处理器102命令电压控制器106输出初始电压。初始电压可以设置为基于平均或默认抽吸曲线的值(例如，最常见的吸入压力和最常见的持续时间)来达到目标剂量。在一些实施例中，微处理器102可以确定加热元件(例如，线圈)的电阻来确定合适的初始电压。随着用户继续吸入，微处理器102确定一个或多个汽化参数。例如，在一些实施例中，微处理器102可以确定吸入压力、容器温度、环境温度、设备的朝向、剩余产品的量、施加到加热元件的功率、施加到加热元件的电压等。如上所述，吸入压力可以表示为在当前吸入事件开始时开始的一系列吸入压力值。微处理器102可以将汽化参数馈送到定量供给模型164中，定量供给模型164输出预测剂量。在实施例中，预测剂量可以指示在当前吸入事件期间释放到汽雾中的活性化合物的量。在实施例中，微处理器102可以继续让用户吸入，直到预测剂量达到目标剂量。在这些实施例中，微处理器102可以将预测剂量与目标剂量进行比较。当预测剂量等于目标剂量(或在“冷却”范围内)时，微处理器102可指示电压控制器106停止输出电压，从而在当前吸入事件期间停止任何进一步的汽化。在一些实施例中，微处理器102基于相对于目标剂量的预测剂量，通过增加或减少施加到加热元件的电压来调节加热元件的温度。在这些实施例中，微处理器102可以利用用户的当前抽吸曲线来确定用户是否可能达到或超过给定预测剂量的目标剂量。在一些实施例中，当前抽吸曲线可以是在当前吸入事件期间观察到的用户的吸入压力值。如果不可能达到目标剂量，微处理器102可以指示电压控制器106增加施加到加热元件的电压。如果给定汽化参数和预测剂量，可能会超过目标剂量，则微处理器102可以指示电压控制器106降低电压。在一些实施例中，微处理器102可以基于预测的剂量来控制触觉反馈部件126。在这些实施例的一些中，当预测剂量大于或等于目标剂量时，微处理器102可以致动触觉反馈部件126。

在实施例中，微处理器102可以在一段时间内监测用户的摄入量，以确定是提醒用户使用汽化器设备100还是阻止用户在这段持续时间内进一步使用汽化器设备100。在这些实施例中，应用程序150可以向微处理器提供定量供给计划，由此定量供给计划可以指示对用户剂量和/或用户定量供给计划的限制。例如，用户可以选择或定义定量供给计划，该计划将用户一天过程中的定量供给限制在一定量的活性化合物。在另一个示例中，用户可以选择或定义需要用户在一天中摄取一定量的活性化合物的定量供给计划。在这些示例中，微处理器102(或应用程序150)可以监控用户对与定量供给计划相关的活性化合物的消费，并且可以在用户没有达到最小剂量时通知用户，和/或如果用户已经超过定量供给计划中定义的最大剂量，则可以禁止用户使用汽化器设备100。在一些实施例中，微处理器102可以基于定量供给计划控制触觉反馈部件。例如，如果需要提醒用户服用一定剂量，微处理器102可以启动触觉反馈部件126来提醒用户即将到来的剂量。

在实施例中，汽化器系统10还可以向用户传达“剂量吸收曲线”，如图9中的900所示。汽化器设备100已经计算了吸入的一毫克汽雾，还计算了用户可以屏住呼吸的时间量，以便在呼出之前实现吸入汽雾的期望吸收。这个“屏息”时间可以由设备本身、应用程序或两者来传递。

在实施例中，汽化器设备100对于允许的年龄或经验的使用是直观的，甚至可以在没有来自配套应用程序150的输入的情况下在基本水平上工作。然而，为了最大化定量供给精度，用户所需要的只是创建用户简档并输入插入到设备中的每个新的可汽化物质筒的标识。在实施例中，本公开的设备/平台确保每个消费者，无论是否有经验，都可以根据他们独特的期望和需求获得一致且愉快的体验，而没有过度消费的风险。

图7示出了汽化器系统10的示例流程。在购买了本发明的定量供给设备并将配套应用程序下载到移动设备后(步骤202)，用户将打开应用程序并填写他/她的简档(步骤204)(“用户加入”，如结合图10A和图10D所示)，并建立“定量供给计划”(步骤206)(在此描述)。此时，初始设置完成，可以打开设备(步骤208)并与应用程序配对(步骤210)。

现在，当准备使用时，用户可以在应用程序上识别要插入设备的筒品牌名称(步骤212)，并且由用户或通过计算机视觉来识别筒(例如，品牌、产品名称、数量)(图8，方框706)。在实施例中，定量供给平台可以从产品数据存储器166中识别产品记录168，产品数据存储器166存储市场上可获得的许多标准产品的技术概况的库(步骤214)。如图8的框708所示，该概况可以包括许多“实验室测试的相关值”或特征，这些相关值或特征既包括筒本身，也包括包含在其中的待汽化的产品，这些相关值或特征可能与定量供给准确度相关。该概况还可以参考对应于产品/筒的定量供给模型164，该定量供给模型164可以通过配套应用程序150提供给汽化器设备。在步骤216，筒与汽化器设备100联接，汽化器设备100检测到新的可汽化物质筒已经通过筒插入开关136或通过其他电气装置连接，此时该设备准备好并等待用户吸入(步骤218)。

回到在应用程序150上输入的“定量供给计划”(例如，如图10D所示)，用户可以选择适合他/她的特定需求的计划，包括用途(例如，用于慢性疼痛、帕金森病、化疗症状等)、剂量减少计划、每个时段吸入量、频率方案等。在实施例中，应用程序150可以可选地推荐定量供给计划，以调节在每个剂量期间消费的汽化物质的毫克量和每个时间段的剂量数。用户还可以将定量供给计划设置为“自由式”模式，并跟踪任何时间/长度的剂量消费(图10A)。在实施例中，汽化器设备100可以检测何时移除筒(图10B)并保存该筒的数据，以便消费者可以在不同的品牌和产品名称之间切换。在实施例中，当先前插入的可汽化物质筒被重新引入汽化器设备100时，其概况将在用户的移动电话上弹出以供选择，并且消费将从其停止的地方开始。例如，在实施例中，筒可以具有编码在小的RFID标签上的筒标识符，当连接到汽化器设备100时，该标签被传送到汽化器设备100(图10C)。一旦筒完全耗尽，便将其概况从选择中删除并存档(图10D)。

回到图7，当用户吸气时，在步骤218，汽化器设备100的压力传感器112被激活(步骤220)。接着，处理器102被激活(步骤222)，测量和/或计算环境变量(步骤224)，并且压力传感器112测量感测到的吸入压力并将其输出到微处理器(步骤226)。微处理器102可以将吸入压力和其他测量变量馈送到定量供给模型164，定量供给模型164基于多个输入变量输出预测剂量，包括吸入压力、产品(例如，品牌、口味等)、筒特征、概况和环境变量。在步骤230，算法给筒供电，并在步骤232输出用于激活线圈以在所需定量供给时间内输送可吸入物质的定量供给时间。在步骤234，一旦计算出的量已经被传送，就切断筒的电源。在步骤236，消费活动可以存储到本地存储器。

在一些实施例中，在步骤238，汽化器设备100通过蓝牙或其他已知方式连接到用户的移动电话，并且在步骤240，将活动数据发送到应用程序。此时，设备还可以从应用程序接收设置更改。

在实施例中，定量供给模型164结合了吸入事件/用户特定的多个变量，并且便于在确定的时间量内在汽化器设备100的内部电池和容器之间供电。例如，如果用户想要消费两毫克的可汽化物质，微处理器102使用定量供给模型164，基于特定的设备、产品和/或用户变量，确定必须为筒供电的时间量，以及为了输送这两毫克所需的功率水平。

如图8A、图8B和图8C所示，定量供给算法(例如，实时剂量计算700)，其可由汽化器设备100执行，以在输出790处输出随时间变化的电压，从而实现汽雾的目标定量供给(单位为mg)。在实施例中，定量供给计算700从三个一般类别的变量中获取输入：(a)预定义值710；(b)变量调节730；和(c)实时用户吸入压力750。在实施例中，预定义值包括用户输入值702、定量供给计划设置704、识别的插入筒类型706(品牌、产品名称(品种)、体积)和产品的实验室测试相关值708。筒变量调节730是汽化器设备100基于所感测的气流、电阻、线圈升温和线圈降温实时获取的那些调节，并且包括诸如剩余筒体积之类的因素。如上所述，在实施例中，由汽化器设备100的压力传感器112基于用户吸入750来测量吸入压力。如图所示，当进行变量调节时，在反馈回路中连续调节输出790。在实施例中，计算700至少考虑了用户拖拽力和筒线圈电阻这两个输入的使用。在实施例中，公式将考虑这里公开的任何数量的附加输入。

图11示出了根据本公开的一些实施例的用于控制汽化器设备100的示例方法1100。在实施例中，方法1100由汽化器设备100的微处理器执行。方法1100可以由其他合适的部件执行，而不脱离本公开的范围。

在1110，微处理器102通过用户设备140从配套应用程序150接收定量供给模型164。在实施例中，配套应用程序150响应于用户在配套应用程序150上选择将汽化的产品，从定量供给平台160接收定量供给模型164。

在1112，微处理器102通过用户设备140从配套应用程序150接收目标剂量。在实施例中，配套应用程序150响应于用户在配套应用程序150上定义目标剂量，从定量供给平台160接收目标剂量。在一些实施例中，如果用户没有指定目标剂量，配套应用程序150和/或微处理器102可以默认为默认目标剂量。

在1114，微处理器102检测吸入压力。在实施例中，压力传感器112可以监控施加到容器吸嘴的压力。当感测到吸入压力时，压力传感器112向微处理器102输出信号，指示已经检测到吸入压力，并且在一些实施例中，指示吸入压力的值。

在1116，微处理器102汽化容器中的产品。在实施例中，微处理器102可以指示电压控制器106向容器的加热元件施加初始电压。在一些实施例中，微处理器102在设置初始电压之前确定加热元件的电阻。微处理器然后可以基于电阻设置初始电压。在一些实施例中，微处理器102可以基于定量供给模型164选择初始电压，由此初始电压使得加热元件加热到足以达到目标剂量的温度。

在1118，微处理器102在吸入事件期间确定一个或多个汽化参数。例如，在一些实施例中，微处理器102可以确定吸入压力、容器温度、环境温度、设备的朝向、剩余产品量、施加到加热元件的功率、施加到加热元件的电压、吸入事件的持续时间等。在实施例中，压力传感器112连续输出指示给定时间的吸入压力的吸入压力值。压力传感器112可以向微处理器102输出吸入压力值。如所讨论的，吸入压力可以表示为在吸入事件期间测量的一系列吸入压力值。在这些实施例中，吸入压力可以是代表从吸入事件开始到当前时间的吸入压力的曲线或一组点。在实施例中，微处理器102可以确定输送到容器的加热元件的功率量和/或施加到加热元件的电压。在实施例中，微处理器102可以从温度传感器读取容器温度信号，以确定容器温度。在实施例中，微处理器102可以从温度传感器读取环境温度信号，以确定周围环境的温度。在实施例中，微处理器可以保持时间来监控当前吸入事件的持续时间。在实施例中，微处理器102可以基于从汽化器设备100的一个或多个传感器120接收的信号读取或确定附加的或替代的汽化参数。例如，微处理器102可以确定容器中剩余的产品量、吸入事件期间容器的朝向和/或其他合适的汽化参数。

在1120，微处理器102基于汽化参数和定量供给模型164确定预测剂量。在实施例中，微处理器102将汽化参数(例如，吸入压力、容器温度、环境温度、剩余产品量、供应的功率、施加的电压、吸入事件的持续时间等)馈送到定量供给模型164中。作为响应，定量供给模块164输出预测剂量。在实施例中，预测剂量可以指示在当前吸入事件期间释放到汽雾中的化合物的量。由于吸入压力可以代表自吸入事件开始以来测量的吸入压力值，因此可以训练定量供给模型164以考虑用户在吸入事件期间的当前抽吸曲线来确定预测剂量。在这些实施例中，预测剂量指示自当前吸入事件开始以来已经释放到汽雾中的化合物的量。

在1122，微处理器基于预测剂量和目标剂量选择性地调节汽化器设备100的一个或多个设置。在实施例中，微处理器102可以继续向加热元件(例如，线圈)提供电压，直到预测剂量达到目标剂量。在这些实施例中，微处理器102可以将预测剂量与目标剂量进行比较。当预测剂量等于目标剂量(或在“冷却”范围内)时，微处理器102可指示电压控制器106停止向加热元件输出电压，从而停止当前吸入事件期间的任何进一步汽化。在一些实施例中，微处理器102基于相对于目标剂量的预测剂量，通过增加或减少施加到加热元件的电压来调节加热元件的温度。在这些实施例中，在给定预测剂量的情况下，微处理器102可以利用用户的抽吸曲线来确定用户是否可能达到或超过目标剂量。如果不可能达到目标剂量，微处理器102可以指示电压控制器106增加施加到加热元件的电压。如果在给定吸入压力和预测剂量的情况下，可能超过目标剂量，则微处理器102可以指示电压控制器106降低电压。在一些实施例中，微处理器102可以基于预测剂量来控制触觉反馈部件。在这些实施例的一些中，当预测剂量大于或等于目标剂量时，微处理器102可以致动触觉反馈部件126。

微处理器102可以继续执行步骤1118至1122，直到预测剂量达到目标剂量或者吸入事件结束。当吸入压力在一段时间(例如，一秒)内等于零时，微处理器102可以确定吸入事件已经结束。

图13A、图13B、图14A和图14B示出了处于关闭和组装状态的汽化器设备(图13A和图13B)和分解图(图14A和图14B)。根据本公开将会理解，汽化器设备1300和1302的外部包含与汽化器设备的功能方面分开的装饰特征。分解图(图14A和图14B)在1310和1312处描绘了汽化器设备的各种部件，其包含与汽化器设备的部件的功能方面分开的装饰特征。参照图15，设备100可以在1502处连接到大规模人体吸气数据库，该数据库可以在1504处连接到参数表征(例如，人的压力曲线)。1504处的参数表征还可以从1506处的人类剂量收集接收信息。在1510，吸气模拟器(测试设备)可以从1504的参数表征接收信息，并在1512将信息馈送到高通量剂量收集。在实施例中，1520处的训练剂量预测模型可以从1512处的高通量剂量收集和1506处的人体剂量收集接收信息。可以在1522在高通量模型优化中优化1520的训练剂量预测模型。图16描绘了1600处预测剂量对于1602处列出的不同版本产品的准确度，显示了与实际剂量的相关性。

图17示出了根据本公开的一些实施例的吸气模拟系统190的示例。在图示的示例中，吸气模拟系统190包括真空供应室1702、真空泵1704、真空调节器1706、真空控制器1708、过滤器1710、可控电源1712、天平1714和智能插头1716。在实施例中，计算机1718(例如，模型创建系统170的计算设备)与可控电源1712通信，使得计算机1718控制输送到真空控制器1708的功率。在实施例中，计算机1718还与汽化器设备100通信，由此汽化器设备100汽化测试产品并输出在模拟吸入事件期间测量的一个或多个参数。例如，汽化器设备100可以输出感测到的吸入压力、容器温度、环境温度、朝向和/或在模拟吸入事件期间确定的任何其他合适的参数。汽化器设备100通过管道连接到过滤器1710，由此模拟吸入压力通过过滤器1710从真空调节器1706施加到汽化器设备100。在实施例中，计算机1718根据抽吸曲线控制施加到汽化器设备100的吸入压力的量。如所讨论的，计算机1718可以使用不同的抽吸曲线来测试产品，以测量当应用不同的抽吸曲线时释放到汽雾中的活性化合物的量。图18A描绘了1802处的压力曲线与1804处的人类数据和1806处的模拟数据之和的实施例。图18B描绘了1810处的测量剂量的实施例，其中在1812处具有人类数据，在1814处具有模拟数据。图19A描绘了1820处的人体压力曲线的实施例。图19B描绘了1822处的人体压力曲线嵌入的实施例。图19C描绘了1824处的模拟压力曲线的实施例。图20A描绘了在1830具有六个聚类中心的人的压力曲线的实施例。图20B描绘了1832处六个聚类中心处的模拟压力曲线的实施例。

参照图21、图22A、图22B、图22C、图23和图24，描绘了本公开的推式连接器2100的各种实施例，包括外壳组件(或外壳)2110和附接到外壳2110的开口端的柔性环2120。外壳2110优选地由大致圆柱形的硬塑料主体2112制成，主体2112可以在一端限定开口2114(图22A)，筒134可以插入其中。柔性环2120的内径小于其所附接的筒接收开口2114的内径和任何筒134(例如510螺纹筒)的端部的螺纹和非螺纹部分的外径，该筒可以插入连接器2100中。柔性环2120可以由任何坚固且柔性的材料制成，该材料能够承受因为反复插入筒和从连接器移除筒而引起的反复摩擦力和刮擦力，然而，柔性环2120可以保持其形状。在实施例中，柔性环2120可以由硅树脂制成。

图22A、图22B和图22C描绘了组装后的外壳组件2110的各种实施例，图23和图24描绘了外壳组件2110的分解图。外壳2110包括两组主要部件：硬主体2112和电接触组件2130、2140，其可以在组装过程中安装到主体3112中。接触组件2130可以是正电触点，其具有第一端2134和与之相对的第二端，第二端可以终止于导电圆顶端2138。在实施例中，导电圆顶端2138可以在其中间区域限定孔(图24)。接触组件2140可以用作具有第一端2144的电接地。在实施例中，接地可以分成两个管脚2145和2147，每个管脚分别终止于接地垫2146和2148。如本文所公开的，当最终组装在供电设备中时，正极和接地电接触组件2130和2140的第一端或管脚2134和2144可以分别物理和电连接到可以连接到电池的供电系统。

参照图24，在组装过程中，正接触组件2130可以通过外壳主体2112的中部插入，接地组件2140的管脚2145和2147可以插入外壳主体2112的开口中。因此，组装后的外壳包括从外壳主体2112的内壁突出的接地垫2146和2148(图22C)，处于接触要插入其中的筒134的螺纹2404的位置。在这些示例中，正接触组件2130的导电圆顶端2138可以处于接触筒134的正销2402的位置。

在连接器2001完全组装好的情况下，用户只需要将筒134的螺纹端穿过柔性环2120推入外壳2110，同时形成良好的正极和接地电连接，同时柔性环2120牢固地保持筒134的连接端的颈部2406并将其密封至外壳2110。为了移除筒134，用户可以简单地将其从供电设备的连接器上拔下，这与磁连接系统的操作方式非常相似。应当理解，这种构造比传统的510螺纹螺钉解决方案使用起来更简单。根据本公开，将进一步理解，本公开可以消除(i)用户将筒拧到电池上的需要，(ii)任何附加部件，例如接头，以及(iii)难度大且昂贵的磁性解决方案的需要。

根据本公开将会理解，在各种实施例中，正触点30可以使用“弹簧金属”材料来配置，使得当通过外壳2110的开口2150组装时(图22B和图22C)，其导电圆顶端2138可以弯曲。因此，当在外壳中推动或扣合510螺纹筒时，510螺纹筒的中间销2402可以容易地并且总是与该正触点进行安全接触。同样，当接地触点2140组装到外壳主体2112中时，实施例中的接地垫或小块2146和2148可以稍微向内偏置，使得当任何筒被推入设备中时，接地垫或小块2146和2148可以弯曲，但是也可以确保牢固地压靠510螺纹筒的外螺纹2404并与其形成良好的电接触，该外螺纹2404可以用作510螺纹筒和筒134的接地。最后，正极电触点2130和接地电触点2140的相对端部管脚2134和2144可以分别伸出外壳2110的后端。这些端部管脚2134和2144可以物理地电连接到电源系统，并最终连接到电池。

根据本公开，可以理解的是，这种正极和接地电接触设计和构造可以显示为解决或者至少显著减少由液体泄漏引起的电池过早失效的问题，如以上结合现有技术设计所述。利用本公开的设计和构造，即使筒将一些液体泄漏到电池中，这种情况也不会出现对电连接的担忧，因为端部2138、2146和2148定位在开口2150中，相对远离电池连接器的基部，并且可以总是配置为提供与筒的足够的电接触，而不管液体的泄漏。

参照图25A、图25B、图26和图27，连接器2102可以包括各种类似于上述外壳的硬壳外壳。在一个实施例中，代替柔性环2120，可以使用柔性硅树脂罩2500。图26描绘了罩2500及其附接到供电设备的印刷电路板的电连接的部分透视视图的实施例。在这些示例中，罩2500用作主体2110的电绝缘保护套。罩2500还可以模制有筒接收端2502，该接收端2502可以起到与图21所示实施例中的柔性环2120相同的功能。回到图25A和图25B，在组装时，外壳2112完全滑入罩2500中，直到管脚2134和2144能够分别滑动穿过狭缝2530和2540能够插入罩中。此外，在这些实施例中，罩2500可以在与筒接收端相对的一端包括孔口210，并且该端可以与压力传感器2600(图26)空气-流体接触。当压力传感器2600感测到用户在筒134(或其他筒)上抽吸时，其可以激活电源，筒134(或其他筒)可以最终被推动连接到电池。因此，图27描绘了安装在供电设备2700中的连接器2102的实施例，该供电设备被示为移除了盖子，并且筒134被推动连接到其上。将外壳2110组装到硅树脂罩2500中可能需要工具。因此，图28示出了罩2500的接收端的实施例，该接收端可以在均匀向外的方向上拉伸以接收筒的端部，如箭头2800所示。然后，如箭头2802所示，外壳2110可以插入到罩2500中。

本文公开了本公开的详细实施例；然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是本公开的示例说明，本公开可以以各种形式实施。因此，本文公开的具体结构和功能细节不应解释为限制性的，而仅仅是作为权利要求的基础，以及作为教导本领域技术人员在实际上任何适当的详细结构中以不同的方式使用本公开的代表性基础。

本文使用的术语“一”或“一个”定义为一个或不止一个。本文使用的术语“另一个”定义为至少第二个或更多。这里使用的术语“包括”和/或“具有”定义为包含(即，开放过渡)。

虽然仅示出和描述了本公开的几个实施例，但是对于本领域的技术人员来说显而易见的是，在不脱离所附权利要求所述的本公开的精神和范围的情况下，可以对其进行许多改变和修改。所有专利申请和专利，无论是国外的还是国内的，以及本文引用的所有其他出版物，都在法律允许的最大范围内全部并入本文。

这里描述的方法和系统可以部分或全部通过在处理器上执行计算机软件、程序代码和/或指令的机器来部署。本公开可以实现为机器上的方法、作为机器的一部分或与机器相关的系统或装置、或者实现为在一个或多个机器上执行的计算机可读介质中包含的计算机程序产品。在实施例中，处理器可以是服务器、云服务器、客户端、网络基础设施、移动计算平台、固定计算平台或其他计算平台的一部分。处理器可以是能够执行程序指令、代码、二进制指令等的任何种类的计算或处理设备。处理器可以是或可以包括信号处理器、数字处理器、嵌入式处理器、微处理器或诸如协处理器(数学协处理器、图形协处理器、通信协处理器等)等的任何变体，其可以直接或间接有助于存储在其上的程序代码或程序指令的执行。此外，处理器可以实现多个程序、线程和代码的执行。线程可以同时执行，以增强处理器的性能，并有助于应用程序的同时操作。作为实现方式，这里描述的方法、程序代码、程序指令等可以在一个或多个线程中实现。该线程可以产生其他线程，这些线程可能已经分配了与其相关联的优先级；处理器可以基于优先级或基于程序代码中提供的指令的任何其他顺序来执行这些线程。处理器或使用处理器的任何机器可包括存储如这里和别处所述的方法、代码、指令和程序的非暂时性存储器。处理器可以通过接口访问非暂时性存储介质，该存储介质可以存储如这里和别处所述的方法、代码和指令。与处理器相关联的用于存储方法、程序、代码、程序指令或能够由计算或处理设备执行的其他类型的指令的存储介质可以包括但不限于CD-ROM、DVD、存储器、硬盘、闪存驱动器、RAM、ROM、高速缓存等中的一个或多个。

处理器可以包括一个或多个内核，这些内核可以提高多处理器的速度和性能。在实施例中，该过程可以是双核处理器、四核处理器、其他芯片级多处理器等，其组合了两个或多个独立的内核(称为管芯)。

这里描述的方法和系统可以部分或全部通过在服务器、客户端、防火墙、网关、集线器、路由器或其他这样的计算机和/或网络硬件上执行计算机软件的机器来部署。软件程序可以与服务器相关联，该服务器可以包括文件服务器、打印服务器、域服务器、互联网服务器、内联网服务器、云服务器以及诸如辅助服务器、主机服务器、分布式服务器等其他变体。服务器可以包括存储器、处理器、计算机可读介质、存储介质、端口(物理的和虚拟的)、通信设备以及能够通过有线或无线介质访问其他服务器、客户端、机器和设备的接口等中的一个或多个。这里和别处描述的方法、程序或代码可以由服务器执行。此外，可以认为执行本申请中描述的方法所需的其他设备是与服务器相关联的基础设施的一部分。

服务器可以向其他设备提供接口，包括但不限于客户端、其他服务器、打印机、数据库服务器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器、社交网络等。另外，这种联接和/或连接可以有助于程序在网络上的远程执行。这些设备中的一些或全部的联网可以有助于在一个或多个位置并行处理程序或方法，而不脱离本公开的范围。此外，通过接口连接到服务器的任何设备可以包括至少一个能够存储方法、程序、代码和/或指令的存储介质。中央储存库可以提供要在不同设备上执行的程序指令。在该实现方式中，远程储存库可以充当程序代码、指令和程序的存储介质。

该软件程序可以与客户端相关联，该客户端可以包括文件客户端、打印客户端、域客户端、互联网客户端、内联网客户端以及诸如辅助客户端、主机客户端、分布式客户端等其他变体。客户端可以包括存储器、处理器、计算机可读介质、存储介质、端口(物理的和虚拟的)、通信设备以及能够通过有线或无线介质访问其他客户端、服务器、机器和设备的接口等中的一个或多个。这里和其他地方描述的方法、程序或代码可以由客户端执行。此外，可以认为执行本申请中描述的方法所需的其他设备是与客户端相关联的基础设施的一部分。

客户端可以向其他设备提供接口，包括但不限于服务器、其他客户端、打印机、数据库服务器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器等。另外，这种联接和/或连接可以有助于程序在网络上的远程执行。这些设备中的一些或全部的联网可以有助于在一个或多个位置并行处理程序或方法，而不脱离本公开的范围。此外，通过接口附接到客户端的任何设备可以包括至少一个能够存储方法、程序、应用程序、代码和/或指令的存储介质。中央储存库可以提供要在不同设备上执行的程序指令。在该实现方式中，远程储存库可以充当程序代码、指令和程序的存储介质。

这里描述的方法和系统可以部分或全部通过网络基础设施来部署。网络基础设施可以包括诸如计算设备、服务器、路由器、集线器、防火墙、客户端、个人计算机、通信设备、路由设备和本领域已知的其他主动和被动设备、模块和/或部件的元件。除了其他部件之外，与网络基础设施相关联的计算和/或非计算设备可以包括存储介质，例如闪存、缓冲器、堆栈、RAM、ROM等。这里和别处描述的过程、方法、程序代码、指令可以由一个或多个网络基础设施元件执行。本文所述的方法和系统可适用于任何类型的私有、社区或混合云计算网络或云计算环境，包括涉及软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和/或基础设施即服务(IaaS)特征的那些。

这里和别处描述的方法、程序代码和指令可以在具有多个小区的蜂窝网络上实现。蜂窝网络可以是频分多址(FDMA)网络或码分多址(CDMA)网络。蜂窝网络可以包括移动设备、小区站点、基站、中继器、天线、塔等等。小区网络可以是GSM、GPRS、3G、EVDO、网状或其他网络类型。

这里和别处描述的方法、程序代码和指令可以在移动设备上或通过移动设备来实现。移动设备可以包括导航设备、手机、移动电话、移动个人数字助理、笔记本电脑、掌上电脑、上网本、寻呼机、电子书阅读器、音乐播放器等。除了其他部件之外，这些设备可以包括存储介质，例如闪存、缓冲器、RAM、ROM和一个或多个计算设备。可以使与移动设备相关联的计算设备能够执行存储在其上的程序代码、方法和指令。替代地，移动设备可以配置成与其他设备协作执行指令。移动设备可以与基站通信，基站与服务器接口连接并配置为执行程序代码。移动设备可以在对等网络、网状网络或其他通信网络上通信。程序代码可以存储在与服务器相关联的存储介质上，并由嵌入在服务器中的计算设备执行。基站可以包括计算设备和存储介质。存储设备可以存储由与基站相关联的计算设备执行的程序代码和指令。

计算机软件、程序代码和/或指令可以在机器可读介质上存储和/或访问，机器可读介质可以包括：计算机部件、设备和记录介质，其将用于计算的数字数据保留一段时间间隔；称为随机存取存储器(RAM)的半导体存储器；大容量存储装置，通常用于更永久的存储，诸如光盘、像硬盘、磁带、磁鼓、卡和其他类型的磁存储形式；处理器寄存器、高速缓冲存储器、易失性存储器、非易失性存储器；CD、DVD等光存储装置；诸如闪存(例如USB盘或钥匙)的可移动介质、软盘、磁带、纸带、穿孔卡、独立RAM盘、压缩驱动器、可装卸大容量存储装置、离线等等；其他计算机存储器，诸如动态存储器、静态存储器、读/写存储装置、可变存储装置、只读存储器、随机存取存储器、顺序存取存储器、位置可寻址存储器、文件可寻址存储器、内容可寻址存储器、网络附接存储装置、存储区域网络、条形码、磁性墨水等等。

这里描述的方法和系统可以将物理和/或无形项目从一种状态转换到另一种状态。这里描述的方法和系统还可以将表示物理和/或无形项目的数据从一种状态转换到另一种状态。

这里描述和描绘的元素，包括附图各图中的流程图和框图，暗示了元素之间的逻辑边界。然而，根据软件或硬件工程实践，所描绘的元素及其功能可以通过计算机可执行介质在机器上实现，所述计算机可执行介质具有能够执行存储在其上的程序指令的处理器，作为单片软件结构、作为独立软件模块、或者作为采用外部例程、代码、服务等的模块、或者这些的任意组合，并且所有这样的实现方式都可以在本公开的范围内。这种机器的示例可以包括但不限于个人数字助理、笔记本电脑、个人计算机、移动电话、其他手持计算设备、医疗设备、有线或无线通信设备、换能器、芯片、计算器、卫星、平板电脑、电子书、小工具、电子设备、具有人工智能的设备、计算设备、网络设备、服务器、路由器等。此外，流程图和框图中描绘的元素或任何其他逻辑部件可以在能够执行程序指令的机器上实现。因此，尽管前述附图和描述阐述了所公开的系统的功能方面，但是除非明确说明或者从上下文中清楚，否则不应从这些描述中推断出用于实现这些功能方面的软件的特定布置。类似地，将会理解，上面识别和描述的各种步骤可以变化，并且步骤的顺序可以适应于这里公开的技术的特定应用。所有这些变化和修改都将落入本公开的范围内。因此，对各种步骤的顺序的描绘和/或描述不应理解为要求这些步骤的特定执行顺序，除非特定应用需要，或者明确陈述或者从上下文中清楚。

上述方法和/或过程以及与之相关联的步骤可以用硬件、软件或适用于特定应用的硬件和软件的任意组合来实现。硬件可以包括通用计算机和/或专用计算设备或特定计算设备或特定计算设备的特定方面或组件。这些过程可以在一个或多个微处理器、微控制器、嵌入式微控制器、可编程数字信号处理器或其他可编程设备以及内部和/或外部存储器中实现。这些过程也可以，或者替代地，具体实施在专用集成电路、可编程门阵列、可编程阵列逻辑、或者可以配置为处理电子信号的任何其他设备或设备的组合中。还应当理解，一个或多个过程可以实现为能够在机器可读介质上执行的计算机可执行代码。计算机可执行代码可以使用结构化编程语言(如C)、面向对象的编程语言(如C++)或任何其他高级或低级编程语言(包括汇编语言、硬件描述语言和数据库编程语言和技术)来创建，这些编程语言可以被存储、编译或解释以在上述设备以及处理器、处理器架构或不同硬件和软件的组合的异构组合、或者能够执行程序指令的任何其他机器之一上运行。

因此，一方面，上述方法及其组合可以具体实施在计算机可执行代码中，当在一个或多个计算设备上执行时，该代码执行其步骤。另一方面，这些方法可以具体实施在执行其步骤的系统中，并且可以以多种方式分布在设备上，或者所有功能可以集成到专用的独立设备或其他硬件中。另一方面，用于执行与上述过程相关联的步骤的装置可以包括上述硬件和/或软件中的任何一种。所有这些排列和组合都旨在落入本公开的范围内。

虽然已经结合详细示出和描述的优选实施例公开了本公开，但是对本领域技术人员来说，各种修改和改进将变得显而易见。因此，本公开的精神和范围不受前述示例的限制，而是在法律允许的最广泛的意义上理解。

在描述本公开的上下文中(尤其是在以下权利要求的上下文中)，术语“一”和“一个”和“该”以及类似指代物的使用应解释为涵盖单数和复数，除非本文中另有说明或与上下文明显矛盾。术语“包括”、“具有”、“包含”和“含有”应解释为开放式术语(即，意思是“包括但不限于”)，除非另有说明。除非本文中另有说明，否则本文中对数值范围的叙述仅旨在作为单独提及属于该范围内的每个单独数值的缩写方法，并且每个单独数值并入说明书中，如同其在本文中单独叙述一样。这里描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行，除非这里另有说明或者上下文明显矛盾。这里提供的任何和所有示例或示例性语言的使用(例如，“诸如”)除非另外声明，否则仅仅是为了更好地阐明本公开，而不是对本公开的范围进行限制。说明书中的任何语言都不应解释为表示任何未要求保护的元素对于本公开的实践是必要的。

虽然前面的书面描述使得本领域技术人员能够制造和使用目前认为是其最佳模式，但是本领域技术人员将理解和意识到这里的具体实施例、方法和示例的变化、组合和等同物的存在。因此，本公开不应受上述实施例、方法和示例的限制，而是受本公开的范围和精神内的所有实施例和方法的限制。

权利要求中没有明确说明“用于”执行特定功能的“装置”或“用于”执行特定功能的“步骤”的任何要素，不得按照35 U.S.C.§112(f)中规定的“装置”或“步骤”条款解释。特别是，在权利要求中使用“……的步骤”并不意味着援引35 U.S.C.§112(f)的规定。

本领域的技术人员可以理解，许多设计配置可以享受本发明系统的功能益处。因此，给定本发明实施例的各种各样的配置和布置，本发明的范围由所附权利要求的宽度反映，而不是由上述实施例缩小。

Claims (91)

1.一种用于汽化多种不同产品中的产品的方法，包括：

汽化器设备的处理器接收期望的剂量量，所述剂量量指示在一次或多次吸入事件期间释放的化合物的量，其中当所述产品汽化时，所述化合物从所述产品释放成汽雾；

所述处理器确定当前吸入事件的发生；

在所述当前吸入事件期间：

所述处理器确定施加到容纳所述产品的容器的吸入压力；

所述处理器基于所述吸入压力确定预测剂量，所述预测剂量指示在所述当前吸入事件期间已经在所述汽雾中释放的所述化合物的预测量；以及

所述处理器基于所述期望剂量和所述预测剂量，选择性地调节由所述汽化器施加到所述产品的汽化温度。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收对应于所述产品的定量供给模型，其中所述定量供给模型接收吸入压力值的相应组，并且对于吸入压力值的每个输入组，基于所述吸入压力值的相应组输出所述化合物的预测剂量。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述预测剂量还基于对应于所述产品的定量供给模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述定量供给模型还接收多组汽化参数作为输入，并且对于汽化参数的每个输入组，基于所述汽化参数的输入组，输出在相应的吸入事件期间所述汽雾中的所述化合物的相应预测剂量。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述汽化参数包括在所述相应吸入事件期间加热所述容器的线圈的线圈电阻。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述汽化参数包括在所述相应的吸入事件期间输送到所述容器的加热元件的功率量。

7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述汽化参数包括在所述相应的吸入事件期间施加到所述容器的加热元件的电压。

8.根据权利要求4所述的方法，其中，所述汽化参数包括残留在所述筒中的产品量。

9.根据权利要求4所述的方法，其中，所述汽化参数包括所述汽化器设备的电池中的剩余电量。

10.根据权利要求2所述的方法，其中，应用程序通过与所述汽化器设备通信的用户设备来提供所述定量供给模型。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述定量供给模型选自多个定量供给模型，其中，所述多个定量供给模型中的每一个对应于所述多个产品中的相应产品。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置所述多个定量供给模型中的每个定量供给模型，以汽化对应于所述定量供给模型的相应产品的样本。

13.根据权利要求11所述的方法，其中，后端系统基于所述相应产品的一个或多个产品属性来配置所述多个定量供给模型中的每个定量供给模型。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，选择性地调节所述汽化温度包括调节施加到加热所述容器的线圈的电压。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，加热所述容器包括加热所述容器的芯。

16.根据权利要求14所述的方法，其中，选择性地调节所述汽化温度包括响应于确定所述预测剂量大于或等于所述期望剂量，停止向所述容器的线圈施加汽化电压。

17.根据权利要求14所述的方法，其中，选择性地调节所述汽化温度包括响应于确定在给定所述预测剂量的情况下在所述当前吸入事件期间不可能达到所述期望剂量，增加施加到所述容器的线圈的汽化电压。

18.根据权利要求14所述的方法，其中，选择性地调节所述汽化温度包括响应于确定在给定所述预测剂量的情况下在所述当前吸入事件完成之前可能达到所述期望剂量，降低施加到所述容器的线圈的汽化电压。

19.根据权利要求1所述的方法，其中，所述吸入压力包括在所述当前吸入事件期间测量的一系列吸入压力值。

20.根据权利要求1所述的方法，其中，所述产品是电子液体，并且所述容器是容纳所述电子液体的可移除的匣子。

21.根据权利要求1所述的方法，其中，所述产品是电子液体，并且所述容器是容纳所述电子液体的可拆卸的510螺纹筒。

22.根据权利要求1所述的方法，其中，所述产品是干燥的植物物质，并且所述容器是容纳所述干燥的植物物质的贮器。

23.一种汽化器设备，包括：

通信单元，经由网络实现与用户设备的通信；

一个或多个传感器设备，其中，每个相应的传感器设备监控与所述汽化器设备和/或其环境相关的条件；

电池；

电压控制器，将可变电压施加到容纳待汽化产品的容器的加热元件；

执行处理器可执行指令的微处理器，所述指令使所述微处理器：

接收目标剂量，所述目标剂量指示在吸入事件期间要释放的化合物的量，其中当所述产品汽化时，所述化合物从所述产品释放成汽雾；

接收对应于所述产品的定量供给模型，其中，所述定量供给模型接收多组汽化参数作为输入，所述多组汽化参数包括相应的预测剂量，所述预测剂量基于所述汽化参数的输入组指示在相应的吸入事件期间所述汽雾中的化合物的量；

检测当前吸入事件的开始；以及

在所述当前吸入事件期间：

基于从所述一个或多个传感器接收的传感器数据确定一个或多个汽化参数，其中，每个汽化参数定义与所述当前吸入事件相关的条件；

基于所述汽化参数和所述定量供给模型确定预测剂量，所述预测剂量指示在所述当前吸入事件期间已经在所述汽雾中释放的所述化合物的预测量；以及

基于所述目标剂量和所述预测剂量选择性地调节由所述汽化器施加到所述产品上的汽化温度。

24.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括在当前吸入事件期间由所述用户施加的吸入压力。

25.根据权利要求24所述的汽化器设备，其中，所述吸入压力包括在所述当前吸入事件中测量的一系列吸入压力值。

26.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括在所述相应的吸入事件期间加热所述容器的线圈的线圈电阻。

27.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括在所述相应的吸入事件期间输送到所述容器的加热元件的功率量。

28.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括在所述相应的吸入事件期间施加到所述容器的加热元件的电压。

29.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括所述筒中剩余的产品量。

30.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括所述汽化器设备的电池中的剩余电量。

31.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，应用程序通过与所述汽化器设备通信的所述用户设备提供所述定量供给模型。

32.根据权利要求31所述的汽化器设备，其中，所述定量供给模型选自多个定量供给模型，其中，所述多个定量供给模型中的每一个对应于所述多个产品中的相应产品。

33.根据权利要求32所述的汽化器设备，其中，后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置所述多个定量供给模型中的每个定量供给模型，以汽化对应于所述定量供给模型的相应产品的样本。

34.根据权利要求32所述的汽化器设备，其中，后端系统基于所述相应产品的一个或多个产品属性来配置所述多个定量供给模型中的每个定量供给模型。

35.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中选择性地调节所述汽化温度包括调节施加到加热所述容器的线圈的电压。

36.根据权利要求35所述的汽化器设备，其中，加热所述容器包括加热所述容器的芯。

37.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，选择性地调节所述汽化温度包括响应于确定所述预测剂量大于或等于所述期望剂量，停止将汽化电压施加到所述容器的线圈。

38.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，选择性地调节所述汽化温度包括响应于确定在给定所述预测剂量的情况下在所述当前吸入事件期间不可能达到所述期望剂量而增加施加到所述容器的线圈的汽化电压。

39.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，选择性地调节所述汽化温度包括响应于确定在给定所述预测剂量的情况下在所述当前吸入事件完成之前可能达到所述期望剂量，降低施加到所述容器的线圈的汽化电压。

40.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数中的至少一个包括在所述当前吸入事件期间测量的一系列传感器值。

41.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述产品是电子液体，并且所述容器是容纳所述电子液体的可移除的匣子。

42.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述产品是电子液体，并且所述容器是容纳所述电子液体的可移除的510螺纹筒。

43.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述产品是干燥的植物物质，并且所述容器是容纳所述干燥的植物物质的贮器。

44.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述网络是个人区域网。

45.根据权利要求23所述的汽化器设备，其中，所述网络是蓝牙低能量网络。

46.一种使用吸气模拟系统生成对应于相应产品的定量供给模型的方法，所述吸气模拟系统在汽化相应产品的一个或多个实例的汽化器设备上执行模拟吸入事件，所述方法包括：对于产品的每个实例：

获得一个或多个吸入曲线，其中每个吸入曲线定义了在相应模拟事件的持续时间内的吸入压力；

使用一个或多个吸入曲线在所述产品实例上执行多个模拟吸入事件；

对于每个模拟吸入事件：

记录用于执行所述模拟吸入事件的所述一个或多个吸入曲线中的吸入曲线；

确定与所述模拟吸入事件相关的一组一个或多个汽化参数；

确定由所述模拟吸入事件产生的汽雾中活性化合物的量；以及

基于所述吸入曲线、一个或多个汽化参数的所述组以及所述汽雾中的活性化合物的量来训练所述定量供给模型；以及

将所述定量供给模型存储在存储多个不同定量供给模型的定量供给模型数据存储器中，其中，所述多个定量供给模型中的每个定量供给模型对应于多种不同产品中的相应产品。

47.根据权利要求46所述的方法，其中，所述汽化参数包括在所述相应的模拟吸入事件期间加热所述容器的线圈的线圈电阻。

48.根据权利要求46所述的方法，其中，所述汽化参数包括在所述相应的模拟吸入事件期间输送到所述容器的加热元件的功率量。

49.根据权利要求46所述的方法，其中，所述汽化参数包括在所述相应的模拟吸入事件期间施加到所述容器的加热元件的电压。

50.根据权利要求46所述的方法，其中，所述汽化参数包括所述筒中剩余的产品量。

51.根据权利要求46所述的方法，其中，所述汽化参数包括所述汽化器设备的电池中的剩余电量。

52.根据权利要求46所述的方法，其中，所述汽化参数包括在所述模拟吸入事件期间由所述汽化器设备测量的吸入压力。

53.根据权利要求46所述的方法，其中，所述一个或多个吸入曲线通过以下方式确定：

对于多个测试对象中的每一个：

在一个或多个测试吸入事件期间，测量由测试对象施加在相应测试汽化器设备的吸嘴上的吸入压力；

对于每个测试吸入事件，生成对应于所述测试吸入事件的测试吸入压力曲线；以及

基于所述测试吸入压力曲线确定一个或多个吸入曲线。

54.根据权利要求46所述的方法，其中，所述一个或多个吸入曲线通过以下方式确定：

对于多个汽化器设备中的每一个：

接收在历史吸入事件期间由所述汽化器设备的用户施加到所述汽化器设备的吸嘴的测量吸入压力；

对于每个测试吸入事件，生成对应于所述历史吸入事件的吸入压力曲线；以及

基于所述吸入压力曲线确定所述一个或多个吸入曲线。

55.根据权利要求46所述的方法，还包括：

生成对应于所述产品的产品记录；

将所述定量供给模型与所述产品记录相关联；

将所述产品记录存储在存储多个产品记录的产品数据库中，其中，每个产品记录对应于不同的产品。

56.根据权利要求55所述的方法，还包括：

从与远程汽化器设备相关联的配套应用程序接收请求，所述请求指示待汽化产品的产品标识符；

基于所述产品标识符从所述产品数据库中检索所述待汽化产品的所述产品记录；

基于所述产品记录识别请求的定量供给模型；

从所述定量供给模型数据存储器中检索所述请求的定量供给模型；以及

向所述配套应用程序提供所述请求的定量供给模型，其中，所述配套应用程序向所述远程汽化器设备提供所述定量供给应用程序。

57.根据权利要求56所述的方法，其中，每个定量供给模型配置成接收对应于当前吸入事件的一组汽化参数，并且基于对应于所述当前吸入事件的所述汽化参数输出预测剂量。

58.一种汽化器设备，包括：

通信单元，经由网络实现与用户设备的通信；

一个或多个传感器设备，其中，每个相应的传感器设备监控与所述汽化器设备和/或其环境相关的条件；

电池；

电压控制器，将可变电压施加到容纳待汽化产品的容器的加热元件；

执行处理器可执行指令的微处理器，所述指令使所述微处理器：

接收对应于所述产品的定量供给模型，其中，所述定量供给模型接收多组汽化参数作为输入，并且对于汽化参数的每个输入组，基于汽化参数的所述输入组，输出指示在相应的吸入事件期间所述汽雾中的化合物的量的相应的预测剂量；

接收对应于所述产品的产品概况，所述产品概况指示容纳所述产品的容器、所述产品和/或所述用户的一个或多个属性；

检测当前吸入事件的开始；以及

在所述当前吸入事件期间：

基于从所述一个或多个传感器接收的传感器数据确定一个或多个汽化参数，其中，每个汽化参数定义与所述当前吸入事件相关的条件；

基于所述汽化参数和所述定量供给模型确定预测剂量，所述预测剂量指示在所述当前吸入事件期间已经在所述汽雾中释放的化合物的预测量；以及

基于所述预测剂量和所述产品概况选择性地调节一个或多个汽化器设置。

59.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，当基于所述预测剂量和所述产品概况选择性地调节输送的所述剂量时，所述微处理器执行反馈回路。

60.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，选择性地调节所述一个或多个汽化器设置包括调节输送到所述加热元件的功率量以影响所述产品的粘度。

61.根据权利要求60所述的汽化器设备，其中，所述产品概况定义了与所述产品相关的粘度数据。

62.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述指令进一步使所述微处理器：

接收指示一段时间内总剂量的定量供给计划；

其中，所述微处理器进一步基于所述定量供给计划选择性地调节所述一个或多个汽化器设置。

63.根据权利要求62所述的汽化器设备，其中，所述定量供给计划是尼古丁停止计划，并且所述产品概况指示所述产品中的尼古丁的量。

64.根据权利要求62所述的汽化器设备，其中，所述定量供给计划是可汽化化合物的停止计划，其中，所述产品概况指示所述产品中的可汽化化合物的量。

65.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括在所述当前吸入事件期间由所述用户施加的吸入压力。

66.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述吸入压力包括在所述当前吸入事件期间测量的一系列吸入压力值。

67.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括在所述相应的吸入事件期间加热所述容器的线圈的线圈电阻。

68.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括在所述相应的吸入事件期间输送到所述容器的加热元件的功率量。

69.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括在所述相应的吸入事件期间施加到所述容器的加热元件的电压。

70.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括所述筒中剩余的产品量。

71.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述汽化参数包括所述汽化器设备的电池中的剩余电量。

72.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，应用程序通过与所述汽化器设备通信的用户设备提供所述定量供给模型。

73.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述定量供给模型选自多个定量供给模型，其中，所述多个定量供给模型中的每一个对应于所述多个产品中的相应产品。

74.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置所述多个定量供给模型中的每个定量供给模型，以汽化对应于所述定量供给模型的相应产品的样本。

75.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，后端系统基于所述相应产品的一个或多个产品属性来配置所述多个定量供给模型中的每个定量供给模型。

76.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，选择性地调节所述汽化温度包括调节施加到加热所述容器的线圈的电压。

77.根据权利要求58所述的汽化器设备，其中，所述网络是蓝牙低能量网络。

78.一种用于向可互换地附接到可控电源的多个电汽雾筒中的任一个的选定一个筒的用户精确地定量供给汽雾的方法，所述多个筒中的每一个都包含具有线圈电阻的加热线圈，所述方法包括：

识别所述选定筒的线圈电阻；

当所述选定筒附接到所述电源时，感测所述用户在所述筒上的吸入压力；以及

基于(至少)所述感测到的吸入压力和所述线圈电阻，实时调节由所述源提供给所述筒的定量供给电压输出。

79.根据权利要求78所述的方法，其中，基于附接到所述电源的所述筒型号的用户标识来识别所述电阻。

80.根据权利要求78所述的方法，包括：

当预设剂量的汽雾已经输送给所述用户时，停止由所述电源提供的电压输出。

81.一种用于向多个电汽雾筒中的任一个的选定一个筒的用户定量供给汽雾的平台，每个电汽雾筒包含产品并且可互换地附接到可控电源，所述平台包括：

为所述多个汽雾筒中的每一个存储筒特征库；其中，所述筒特征包括筒标识和相关的实验室测试值；

使用所述选定筒的一个或多个特征作为实时定量供给配方的一个或多个输入变量，以当筒附接到所述可控电源时控制提供给所述筒的用户的剂量。

82.根据权利要求81所述的平台，其中，应用程序通过与连接到所述筒的汽化器设备通信的用户设备提供所述定量供给配方。

83.根据权利要求81所述的平台，其中，所述定量供给配方选自多个定量供给配方，其中所述多个定量供给配方中的每一个对应于多个产品中的相应产品。

84.根据权利要求83所述的平台设备，其中，后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置所述多个定量供给配方中的每个定量供给配方，以汽化对应于所述定量供给模型的相应产品的样本。

85.根据权利要求84所述的平台，其中，所述后端系统基于所述相应产品的一个或多个产品属性来配置所述多个定量供给配方中的每个定量供给配方。

86.一种用于向具有产品并可互换地附接到可控电源的多个电汽雾筒中的任一个的选定一个筒的用户定量供给汽雾的平台，包括：

为所述多个汽雾筒中的每一个存储筒特征库；其中，所述筒特征包括筒标识和

相关的实验室测试值；以及

使用所选定筒的一个或多个电、机械或热力学特征作为定量供给配方的一个或多个输入变量，以当附接到所述可控电源时控制提供给所述筒的用户的剂量。

87.根据权利要求86所述的平台，其中，应用程序通过与连接到所述筒的汽化器设备通信的用户设备提供所述定量供给配方。

88.根据权利要求86所述的平台，其中，所述定量供给配方选自多个定量供给配方，其中，所述多个定量供给配方中的每一个对应于多个产品中的相应产品。

89.根据权利要求88所述的平台设备，其中，后端系统使用来自模拟吸入事件的吸气模拟器的结果来配置所述多个定量供给配方中的每个定量供给配方，以汽化对应于所述定量供给模型的相应产品的样本。

90.根据权利要求89所述的平台，其中，所述后端系统基于所述相应产品的一个或多个产品属性来配置所述多个定量供给配方中的每个定量供给配方。

91.一种用于向可互换地附接到可控电源的多个电汽雾筒中的任一个的选定一个筒的用户精确地定量供给汽雾的方法，所述多个筒中的每一个都包含具有线圈电阻的加热线圈，所述方法包括：

识别所述选定筒的线圈电阻；

识别从电、机械和热力学特征中的任何一个或多个中选择的所述选定筒的附加变量的值；

当所述选定筒附接到所述电源时，感测所述用户在所述筒上的吸入压力；以及

至少部分地基于所述感测到的吸入压力、所述线圈电阻和从所述电、机械和热力学特征中的任何一个或多个中选择的所述选定筒的附加的一个或多个变量的值，实时调节由所述源提供给所述筒的定量供给电压输出。

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