CN116324373A - 用于医用气体质量监测器的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了用于确定医用气体流的质量的各种方法和系统。在一个示例中，一种用于医用气体质量监测系统的方法包括：经由多个传感器获得医用气体的测量结果，该多个传感器包括湿度传感器、颗粒物传感器、二氧化碳传感器和总挥发性有机化合物(tVOC)传感器中的至少一者；基于所获得的测量结果来确定该医用气体的气体质量指数；以及输出所确定的气体质量指数。

Description

用于医用气体质量监测器的方法和系统
技术领域
本文所公开的主题的实施方案涉及气体递送系统，并且更具体地涉及用于监测从气体递送系统供应的医用气体的装置。
背景技术
医疗保健机构诸如医院包括将不同类型的医用气体(例如，氧气、氮气、二氧化碳和一氧化二氮)递送到整个机构中的各个位置的医用气体管道和气体保持圆筒。例如，医用气体管道可经由管和维修出口的网络将医用气体从集中位置处的源设备(例如，气罐、泵、压缩机、干燥器、接收器和歧管)供应到患者护理位置处的气体递送系统，而气体保持圆筒可以将医用气体储存在患者护理位置处。气体递送系统可继而向患者提供医用气体，诸如提供麻醉(例如，当气体递送系统被构造为麻醉机时)和/或辅助呼吸(例如，当气体递送系统被构造为呼吸器时)。
发明内容
在一个实施方案中，一种用于医用气体质量监测系统的方法包括：经由多个传感器获得医用气体的测量结果，所述多个传感器包括湿度传感器、颗粒物传感器、二氧化碳传感器和总挥发性有机化合物(tVOC)传感器中的至少一者；基于所获得的测量结果来确定医用气体的气体质量指数；以及输出所确定的气体质量指数。这样，医用气体质量监测系统可以输出提供给患者的医用气体质量的指示，并且例如可以由护理提供者检查输出的指示。
应当理解，提供上面的简要描述来以简化的形式介绍在具体实施方式中进一步描述的精选概念。这并不意味着识别所要求保护的主题的关键或必要特征，该主题的范围由具体实施方式后的权利要求书唯一地限定。此外，所要求保护的主题不限于解决上文或本公开的任何部分中提到的任何缺点的实施方式。
附图说明
通过参考附图阅读以下对非限制性实施方案的描述将更好地理解本公开，其中以下：
图1示意性地示出了麻醉机的实施方案。
图2示意性地示出了可以包括在医用气体质量监测系统中的气体质量监测器的实施方案。
图3示意性地示出了可以安装在图1的麻醉机中的医用气体质量监测系统的第一实施方案。
图4示意性地示出了可以安装在图1的麻醉机中的医用气体质量监测系统的第二实施方案。
图5示意性地示出了可以安装在图1的麻醉机中的医用气体质量监测系统的第三实施方案。
图6示意性地示出了可以安装在图1的麻醉机中的医用气体质量监测系统的第四实施方案。
图7示意性地示出了可以安装在图1的麻醉机中的医用气体质量监测系统的第五实施方案。
图8A和图8B示出了用于监测医用气体的质量并且检测可能的污染物的示例性方法的流程图。
图9示出了根据尺寸的可能的颗粒污染物的示例性图表。
图10是用于基于来自医用气体质量监测系统的传感器的输出来检测医用气体污染的第一预示的示例性时间线。
图11是用于基于来自医用气体质量监测系统的传感器的输出来检测医用气体污染的第二预示的示例性时间线。
图12是用于基于来自医用气体质量监测系统的传感器的输出来检测医用气体污染的第三预示的示例性时间线。
具体实施方式
以下描述涉及用于监测经由医用气体流装置(诸如麻醉机或呼吸器)提供给患者的医用气体的流的各种实施方案。在操作期间，医用气体流装置通常从远离患者护理位置并且因此远离医用气体流装置的集中位置接收医用气体(例如，氧气、氮气、一氧化二氮、空气、二氧化碳或它们的组合)。例如，医用气体可经由医用气体管道从集中位置运送到患者护理位置。在一些示例中，由医用气体管道递送的医用气体可能被污染，诸如被水蒸汽、油、颗粒或微生物污染，例如，从而降低其质量。集中位置可包括气体质量监测装置，这些气体质量监测装置监测气体污染物和气体组成并且至少在一些示例中向集中位置处的人员警报气体质量中的任何偏差。然而，这些装置没有向护理提供者警报气体质量中的这些降低，并且没有检测到在集中位置上游(包括在医用气体流装置自身处)在医用气体中引入的污染物。因此，医用气体流装置的操作者可以继续使受污染的医用气体流动穿过医用气体流装置。受污染的气体可能使气体递送系统的部件劣化，例如，从而导致装置停机、高维护成本以及造成操作者更加沮丧。作为另一示例，希望减少患者对较低质量医用气体的暴露。
因此，根据本文所公开的实施方案，提供了一种医用气体质量监测系统以确定患者护理位置处的医用气体的气体质量。例如，由医用气体管道提供的医用气体可以在流动至患者之前最先流动穿过一个或多个气体质量监测器。一个或多个气体质量监测器可包括多个传感器以便检测水蒸汽(例如，经由湿度传感器)、化学或碳氢化合物污染(例如，经由挥发性有机化合物传感器)、颗粒污染(例如，经由颗粒物质传感器)，以及/或者气体组成(例如，经由二氧化碳传感器)。医用气体质量监测系统的控制器可以监测从多个传感器接收到的信号以确定气体质量指数，该气体质量指数可以被输出到显示器。此外，控制器可以使用以各种组合从多个传感器接收到的信号来确定是否存在污染物，并且区分存在的污染的类型(例如，水蒸汽、生物污染、非生物颗粒或化学污染)。在一些示例中，控制器可以执行消毒例程(例如，响应于存在生物污染)或冲洗例程(例如，响应于存在化学污染)以至少减小污染的程度。
本文所公开的实施方案可以提供若干优点。例如，本文所公开的实施方案可以提供对在患者护理位置处提供给医用气体流装置的医用气体的质量的实时监测，从而减少设备和患者暴露于受污染的或以其他方式劣化的医用气体。作为另一示例，医用气体质量监测系统的控制器可以将医用气体质量和任何检测到的劣化传送给医用气体流装置的操作者和日志，使得可以跟踪医用气体质量。例如，跟踪医用气体质量可以实现例如气体递送系统维护和/或特定气体供应商之间的互相关性。
图1示出了根据本公开的实施方案的作为医用气体流装置(例如，气体递送系统或装置)的示例的麻醉机。图2示出了可以包括在医用气体质量监测系统中的气体质量监测器的实施方案，该医用气体质量监测系统用于监测提供给医用气体流装置(诸如图1的麻醉机)或从医用气体流装置提供的气体流的气体质量指数。具体地，气体质量监测器可被配置为测量气体流内的使得能够确定气体流的气体质量指数的量。图3示出了安装在图1的麻醉机中的医用气体质量监测系统的第一实施方案，该第一实施方案包括集成在麻醉机内的两个入口气体质量监测器(例如，麻醉机的每个气体入口有一个入口气体质量监测器)。图4示出了医用气体质量监测系统的第二实施方案，该第二实施方案包括麻醉机外部的两个入口气体质量监测器。图5示出了医用气体质量监测系统的第三实施方案，该第三实施方案包括麻醉机内部的一个出口气体质量监测器。图6示出了医用气体质量监测系统的第四实施方案，该第四实施方案包括麻醉机外部的一个出口气体质量监测器。图7示出了医用气体质量监测系统的第五实施方案，该第五实施方案包括两个入口气体质量监测器和一个出口气体质量监测器。根据图8A和图8B所示的示例性方法，控制器可以利用从包括在气体质量监测系统中的每个气体质量监测器接收到的传感器输出来确定提供给麻醉机以及/或者从麻醉机提供的气体的气体质量指数，并且确定是否存在污染。图9示出了根据尺寸的可能的颗粒污染物的示例图，包括生物污染物和非生物颗粒污染物。图10至图12示出了组合来自气体质量监测器的传感器输出以检测和区分一种类型的污染的预示的示例。
现在转向附图，图1示意性地示出了示例性麻醉机100。麻醉机100是可用于向患者供应医用气体的医用气体流装置的一个实施方案。麻醉机100被定位在患者护理位置101内，该患者护理位置例如可以是医院病房、手术室、病房或医疗保健机构内的其他位置。麻醉机100包括壳体(或框架)102。在一些实施方案中，壳体102可以由脚轮支撑，其中脚轮的移动可以由一个或多个锁控制(例如，停止)。在一些示例中，壳体102可以由塑性材料(例如，聚丙烯)形成。在其他示例中，壳体102可以由不同类型的材料(例如，金属，诸如钢)形成。
麻醉机100还包括麻醉显示装置104、患者监测显示装置106、呼吸气体模块108、一个或多个患者监测模块(诸如患者监测模块110)、呼吸器112(在下文更详细地解释)、麻醉剂气化器114和麻醉剂储存库116。麻醉机100还可包括主电力指示器124、系统激活开关126(在一个示例中，该系统激活开关在被激活时允许气体流动)、氧气冲洗按钮128和氧气控件130。麻醉剂气化器114可使麻醉剂气化并且将气化的麻醉剂与一种或多种医用气体(例如，氧气、空气、一氧化二氮或它们的组合)合并，然后可将其递送给患者。
附加地，麻醉机100可包括一体化抽吸装置、辅助氧气流控制器以及用于提供和/或控制一种或多种医用气体向患者的流动的各种其他部件。在所示的实施方案中，麻醉机100包括第一管道连接器146和第二管道连接器147，以便于将麻醉机联接到管道气体源。具体地，第一管道连接器146经由管材154联接到第一管道气体供应出口150，并且第二管道连接器147经由管材156联接到第二管道气体供应出口152。例如，管道气体供应出口150和管道气体供应出口152可以包括在墙壁安装件、顶板安装件、顶板柱、床头单元或其他安装位置中。每个管道气体供应出口150和152可以提供源自远离患者护理位置101的中央医用气体分配系统处的管道气体供应的医用气体，如将在下文进一步描述的。此外，虽然在图1中示出了两个管道连接器146和147以及两个管道气体供应出口150和152，但在其他实施方案中，可包括更多或更少的管道气体连接器和/或管道气体供应出口。
管道气体供应出口中的每一者可递送不同类型的医用气体，该医用气体可联接到用于该特定类型的医用气体(例如，氧气、空气、一氧化二氮、氮气或二氧化碳)的专用管道气体连接器。作为一个例示性示例，第一管道气体供应出口150递送氧气，该氧气在第一管道连接器146处经由管材154被接收，并且第二管道气体供应出口152递送医用空气，该医用空气在第二管道连接器147处经由管材156被接收。附加地，麻醉机100包括圆筒托架144，一个或多个气体保持圆筒148可经由该圆筒托架联接到麻醉机。因此，通过管道连接和/或圆筒连接，可以将气体提供给麻醉机，其中气体可以包括(但不限于)医用空气、氧气、氮气和一氧化二氮。
如上所述，进入麻醉机100的气体可以与麻醉剂气化器114处的气化麻醉剂混合，之后经由呼吸器112供应给患者。麻醉机还可包括串行端口、收集瓶连接件和圆筒扳手储存区域。此外，在一些实施方案中，麻醉机可包括麻醉气体清除系统132，该麻醉气体清除系统可以使用吸附从患者呼出的麻醉剂的吸附剂(例如，活性碳)。
呼吸器112可以包括呼气端口120处的呼气止回阀、呼气端口120处的呼气流量传感器、吸气端口118处的吸气止回阀、吸气端口118处的吸气流量传感器、吸收剂罐、手动气囊端口、呼吸器释放装置、可调式限压阀、气囊/排气开关和波纹管组件。当患者呼吸回路联接到呼吸器112时，呼吸气体(例如，空气、氧气和/或与汽化麻醉剂混合的一氧化二氮)从吸气端口118离开麻醉机，并且经由联接到吸气端口118的吸气气体通道121行进至患者。来自患者的呼气气体经由联接到呼气端口120的呼气通道122再次进入麻醉机，其中二氧化碳可经由吸收罐从呼气气体中被去除。
在麻醉剂气化器114的操作期间，操作者(例如，麻醉师)可通过调节从气体源(例如，管道供气)到气化器的气体的流量来调节供应给患者的气化麻醉剂的量。操作者可经由调节一个或多个流量调节装置来调节从气体源到气化器的气体流量。例如，流量调节装置可包括被配置成致动麻醉机100的一个或多个流量控制阀的模拟和/或数字调节转盘和/或其他用户输入装置。在一些实施方案中，第一流量控制阀可被定位在气体源与麻醉剂气化器114之间，并且可经由流量调节装置致动到完全打开位置、完全闭合位置以及完全打开位置与完全闭合位置之间的多个位置。
麻醉机100可另外包括一个或多个阀，该一个或多个阀被配置成使来自气体源的气体绕过麻醉剂气化器114。阀可使第一部分气体能够直接从气体源流到吸气端口118，并且使第二部分气体能够从气体源流过麻醉剂气化器114以在流到吸气端口118之前与气化麻醉剂混合。通过调节第一部分气体相对于第二部分气体的比率，操作者可以控制经由吸气端口118施用到患者的气化麻醉剂的浓度。
另外，可至少部分地基于来自呼吸气体模块108的输出来促进上述调节。呼吸气体模块108可被配置为测量离开气化器和/或提供给患者的气体的各种参数。例如，呼吸气体模块108可以测量提供给患者的二氧化碳、一氧化二氮和麻醉剂的浓度。另外，呼吸气体模块108可以测量呼吸速率、最小肺泡浓度、患者氧气和/或其他参数。呼吸气体模块108的输出可经由图形用户界面显示在显示装置(例如，麻醉显示装置104和/或患者监测显示装置106)上和/或被控制器用于提供对提供给患者的麻醉量的闭环反馈控制。
吸气气体通道121可以联接在患者气道(例如，经由被定位成包封患者的口部和/或鼻部或者经由气管插管的呼吸面罩)与吸气端口118之间。气体(例如，一种或多种医用气体，或一种或多种医用气体和来自麻醉剂汽化器114的汽化麻醉剂的混合物)可以从吸气端口118流动，穿过吸气气体通道121，并且进入患者的气道，在气道中，气体被患者的肺部吸收。通过如上所述调节气体中的气化麻醉剂的浓度，操作者可以调节患者麻醉的程度。
在吸气气体通道121联接到气道的状况期间，麻醉剂和/或新鲜气体(不含麻醉剂)可以经由吸气端口118和吸气止回阀流入患者的气道(例如，通过吸入)。例如，吸气止回阀可响应于患者的吸入而自动打开(例如，无需操作者的输入或调节)，并且可响应于患者的呼出而自动闭合。类似地，呼气止回阀可响应于患者的呼出而自动打开，并且可响应于患者的吸入而自动闭合。
在一些实施方案中，操作者可附加地或另选地经由麻醉机100的电子控制器140来控制麻醉机100的一个或多个操作参数。控制器140包括操作地连接到存储器的处理器。存储器可以为非暂态计算机可读介质，并且可被配置为存储将由处理器处理以执行一个或多个例程(诸如本文所述的那些)的计算机可执行代码(例如，指令)。存储器还可以被配置为存储由处理器接收的数据。控制器140可通信地联接(例如，经由有线或无线连接)到一个或多个外部或远程计算装置诸如医院计算系统，并且可被配置为发送和接收各种信息诸如电子病历信息、规程信息等。控制器140还可电子联接到麻醉机100的各种其他部件，诸如麻醉剂气化器114、呼吸器112、呼吸气体模块108、麻醉显示装置104和患者监测显示装置106。
此外，在所示的实施方案中，麻醉机100包括紫外线杀菌照射(UVGI)系统160。UVGI系统160包括多个UV光源，所述多个UV光源可以是例如发射紫外(UV)波长范围内的光的发光二极管(LED)或水银蒸气灯。具体地，由UVGI系统160的多个UV光源发射的光可以是短波长UV-C光(例如，具有介于100nm和280nm之间的波长)。多个UV光源可以分布在整个麻醉机100中，并且可以被定位成将UV光导向气体流通道、气体流通道内的阀和气体流通道连接器。UV光可以杀死或灭活所照射表面上的微生物，诸如细菌、病毒和霉菌。控制器140可以根据消毒时间表激活UVGI系统160，使得多个UV光源发射UV光。作为另一示例，控制器140可以响应于检测到的生物污染而激活UVGI系统160，如将在下文参照图8A和图8B进一步描述的。
控制器140从麻醉机100的各种传感器接收信号，并且采用麻醉机100的各种致动器以基于所接收的信号和存储在控制器的存储器上的指令来调节麻醉机100的操作。例如，可以经由联接到麻醉机100的电子控制器的输入装置(例如，键盘、触摸屏等)来控制气体向吸气端口118的流动。控制器140可经由麻醉显示装置104和/或患者监测显示装置106来显示麻醉机100的操作参数。控制器可经由输入装置接收信号(例如，电信号)，并且可响应(例如，应答)于所接收的信号而调节麻醉机100的操作参数。
例如，操作者可输入待递送到患者的麻醉剂的期望浓度。麻醉机的一个或多个阀的对应阀位置(例如，一个或多个旁通阀的位置，如上所述)可根据经验确定并且存储在控制器的存储器中的预定查找表或函数中。例如，控制器可经由输入装置接收期望的麻醉剂浓度，并且可基于查找表确定与期望的麻醉剂浓度相对应的一个或多个阀的打开量，其中输入为麻醉剂的浓度，并且输出为一个或多个阀的阀位置。控制器可将电信号传输到一个或多个阀的致动器，以便将一个或多个阀中的每个阀调节到对应的输出阀位置。在一些示例中，例如，控制器可诸如通过吸气流量传感器将期望的气体流量与测量的气体流量进行比较。
另外，可至少部分地基于来自呼吸气体模块108的输出来促进上述调节。呼吸气体模块108可被配置为测量离开麻醉剂汽化器114和/或提供给患者的气体的各种参数。例如，呼吸气体模块108可以测量提供给患者的二氧化碳、一氧化二氮和麻醉剂的浓度。另外，呼吸气体模块108可以测量呼吸速率、最小肺泡浓度、患者氧气和/或其他参数。来自呼吸气体模块108的输出可以显示在麻醉显示装置104和/或患者监测显示装置106上以及/或者由控制器140用来提供对提供给患者的麻醉量的闭环反馈控制。
尽管控制器140在图1中出于说明的目的而示出，但应当理解，控制器140可位于麻醉机100内、周围和/或远离该麻醉机的各个位置处。例如，控制器140可包括可遍布于麻醉机100中的多个装置/模块。因此，控制器140可包括在麻醉机100内的各个位置处的多个控制器。作为另一示例，附加地或另选地，控制器140可以包括在麻醉机100外部、位于麻醉机100附近(例如，在患者护理位置101中)或者远离该麻醉机(例如，远程服务器)的一个或多个装置/模块。在每个示例中，多个装置/模块可通过有线和/或无线连接通信地耦接。
如上所述，经由第一管道气体供应出口150和第二管道气体供应出口152递送到麻醉机100的气体可以源自中央医用气体分配系统。例如，中央医用气体分配系统可位于与麻醉机100相同的设施(例如，医疗保健机构)中，但位于设施的不同区域中。因此，第一管道气体供应出口150和第二管道气体供应出口152可以从设施内的远程位置向麻醉机100提供医用气体。例如，管道网络可以将医用气体从中央医用气体分配系统运送到第一管道气体供应出口150和第二管道气体供应出口152，该第一管道气体供应出口和该第二管道气体供应出口可以在使用点位(例如，患者护理位置101)处用作医用气体的终端出口。在一个实施方案中，管道网络由铜管道构成。第一管道气体供应出口150和第二管道气体供应出口152可基于所递送的医用气体进行颜色编码并且用医用气体名称标记。此外，第一管道气体供应出口150和第二管道气体供应出口152可各自包括自密封插口，这些自密封插口接纳气体专用插塞以将管材联接到对应的管道气体连接器(例如，分别为第一管道连接器146或第二管道连接器147)，从而减少不正确气体连接到特定管道气体供应连接器的发生率。
中央医用气体分配系统可包括各种设备，包括但不限于气体保持圆筒和/或气罐、气体歧管(例如，联接到气体保持圆筒和/或气罐)、空气压缩机、真空泵、发生器和浓缩器。例如，某些类型的医用气体诸如氮气、一氧化二氮和二氧化碳可装在预填充气瓶中从外部供应商处购买。预填充气瓶可联接到歧管，该歧管自动地从空气瓶切换到满气瓶(例如，响应于气瓶的压力减小到低于指示气瓶已空的阈值压力)，以便供应恒定的气体流。因此，用于此类气体的管道气体供应可包括预填充气瓶、歧管和联接到歧管的管道网络，以及各种阀(例如，截止阀)、过滤器、传感器和管道气体供应出口。其他类型的医用气体诸如空气可由中央医用气体分配系统现场生成。例如，环境空气可由中央医用气体分配系统的空气压缩机压缩，经由空气干燥器干燥，并且储存在气罐和/或气瓶中(例如，经由填充系统)。因此，在此类示例中，管道气体供应还可包括空气压缩机和空气干燥器。
在一些示例中，氧气也可以现场生成。例如，可将经压缩且干燥的空气(其为约78％的氮气、21％的氧气和1％的氩气以及其他气体)的一部分分配到氧气发生器，该氧气发生器将空气的氧气组分与其他组分分离。氧气可经由氧气浓缩器浓缩以产生约92％至93％氧气(例如，大于90％氧气)的气体。因此，用于经由氧气浓缩器生成的氧气的管道气体供应还可包括氧气发生器和氧气浓缩器。在其他实施方案中，氧气可装在预填充气瓶和/或气罐中从外部供应商处购买，而不是在现场生成。在此类实施方案中，预填充气瓶和/或气罐中的气体可为约100％的氧气。
因此，中央医用气体分配系统可包括用于各种医用气体中的每一种医用气体的管道气体供应，每个管道气体供应包括用于储存、分配和(在一些示例中)生成对应的医用气体的设备。具体地讲，与源自预填充气瓶和/或气罐的气体相比，现场生成的气体(例如，空气和任选的氧气)可能暴露于更多的潜在污染源。例如，水是医用气体的常见污染物，水可经由空气干燥器经由不充分干燥(诸如因使用尺寸过小的干燥器所致或由于例如干燥器饱和)、经由劣化的空气压缩机部件或其他中央医用气体分配系统部件的劣化而引入。另一种可能的污染物的油可经由压缩机引入，诸如当使用非医用级压缩机或发生压缩机劣化时。油还可以分解成各种液体和气体烃。此外，颗粒碎屑可以从砂、灰尘、焊料、焊剂、金属屑、害虫、粘固剂、干燥剂粉尘、纤维、棉绒等引入到管道网络中。作为另一示例，生物污染物，诸如病毒、细菌、真菌(例如，霉菌孢子)和花粉可以被引入到管道网络内和/或麻醉机100内的医用气体供应中。例如，油-水气溶胶剂可覆盖管道网络的内表面并且充当微生物的生长培养基。在广泛的管道网络中，可能出现盲环路和适于细菌增殖的其他位置。附加的可能的液体和气体污染物可包括清洁用化学品残余、增塑剂脱气、卤化溶剂、甲烷、一氧化碳、氮氧化物、氟化氢、硫酸氢、二氧化碳、氯和卤化制冷剂。
虽然中央医用气体分配系统可包括用于检测医用气体污染的各种监视器和用于向局部人员警报污染的警报，但警报可能限于中央医用气体分配系统位置。因此，在中央医用气体分配系统下游发生的污染可能不会被检测到。此外，警报可能无法主动防止受污染的气体进一步被递送到下游设备，诸如麻醉机100。例如，麻醉机100的操作者可能不知道中央医用气体分配系统位置处的警报，并且可能继续用受污染的气体操作麻醉机。因此，受污染的气体可能使麻醉机100的部件劣化并且可能被供应给患者。
因此，图2示出了可用于检测气体内的污染物的气体质量监测器200的实施方案。气体质量监测器200包括包封测量通道204和多个传感器的壳体202。测量通道204提供穿过气体质量监测器的气体流动路径。图2所示的实施方案包括第一传感器206、第二传感器208、第三传感器210和第四传感器212。然而，其他实施方案可包括不同数量的传感器，诸如多于四个传感器或少于四个传感器。每个传感器可以是被配置为测量(例如，检测或感测)流动穿过测量通道204的气体内的不同量或组分的不同类型的传感器。量/组分可包括但不限于气体中总挥发性有机化合物(tVOC)的量(或浓度)、气体中二氧化碳(CO2)的量、颗粒物的量、气体的温度和气体的湿度，如下文将详细描述的。因此，每个传感器被配置为获得不同类型的测量结果。此外，每个传感器(例如，第一传感器206、第二传感器208、第三传感器210和第四传感器212)电连接到数据采集装置214。数据采集装置214可以是嵌入式系统、片上系统、微控制器或包括在壳体202内的另一电子装置，并且被配置为接收来自多个传感器的测量结果并且将原始和/或处理后的测量数据输出到远程网络，如下文将参照图3详细描述的。例如，数据采集装置214可以包括无线通信技术，诸如Wi-Fi和/或蓝牙，以与壳体202外部的其他控制器/网络进行无线通信。例如，气体质量监测器200可以是物联网(IoT)装置。
如下文将参照图3至图7详细描述的，气体质量监测器200可以联接在医用气体流装置，诸如图1所示的麻醉机100内部或外部的各种位置，诸如在医用气体流装置的气体入口或出口处或附近。此外，多于一个气体质量监测器200可以流体地联接到医用气体流装置或联接在医用气体流装置内。气体在入口联接器216处进入气体质量监测器200，流动穿过测量通道204，并且在出口连接器218处离开气体质量监测器200。在入口联接器216处接收的气体源自气体源，诸如管道气体供应，并且在出口联接器218处离开的气体可以直接或间接地流动到患者。作为一个示例，入口联接器216可以与将气体从气体源提供给医用气体流装置的导管(例如，图1的管材154)形成气密密封，使得气体从气体源流动到气体质量监测器200而不逸出，并且出口联接器218可以与医用气体流装置的入口端口(图1的第一管道连接器146)形成气密密封，使得气体从气体质量监测器200流动到医用气体流装置(并且流动到患者上)而不逸出。作为另一示例，入口联接器216可以与医用气体流装置的出口端口(例如，图1的吸气端口118)形成气密密封，使得气体从医用气体流装置流动到气体质量监测器200而不逸出，并且出口联接器218可以与患者递送通道(例如，图1的吸气气体通道121)形成气密密封，使得气体从气体质量监测器200流动到患者而不逸出。
第一传感器206、第二传感器208、第三传感器210和第四传感器212联接到测量通道204以测量在其中流动的气体的各种质量。作为一个示例，第一传感器206可以是湿度传感器，第二传感器208可以是tVOC(或碳氢化合物)传感器，第三传感器210可以是颗粒物传感器，并且第四传感器212可以是二氧化碳传感器。然而，可以使用气体质量传感器的其他组合，这些组合确保流动穿过气体质量监测器200的气体是清洁的、干燥的，并且具有预期组成。在本发明的示例中，被配置为检测水蒸汽的湿度传感器可以向数据采集装置214输出信号，该信号指示流动穿过测量通道204的气体中的水蒸汽的量(或露点)；被配置为检测有机化合物(包括油脂和油)的tVOC传感器可以向数据采集装置214输出信号，该信号指示流动穿过测量通道204的所供应的气体中的有机化合物的量(或浓度)；被配置为检测气体中悬浮的有机颗粒和无机颗粒的颗粒物传感器可以向数据采集装置214输出信号，该信号指示流动穿过测量通道204的气体中的颗粒物的量(或浓度)；并且二氧化碳可以向数据采集装置214输出信号，该信号指示流动穿过测量通道204的气体中的二氧化碳的量(或浓度)。
作为例示性示例，医用空气通常经由压缩机和气体干燥系统生成，如上所述。可能经由湿度传感器检测到气体干燥不充分，这可能导致空气中存在水蒸汽。例如，湿度传感器可被配置为测量从气体源供应的空气的温度和水分(例如，水蒸汽)含量两者，以确定空气的相对湿度(例如，空气中所测量的水分与所测量温度下水分的最大可能量的比率，可表示为百分比)。作为另一示例，包括许多细菌和真菌的需氧生物通过细胞呼吸释放二氧化碳。因此，由二氧化碳传感器进行的测量可用于检测由生物污染物排放的二氧化碳。tVOC传感器可以指示油污染，诸如来自压缩机或递送管的油，或细菌代谢物(例如，丙酮、乙醇或乙酸)。颗粒物质传感器可以指示颗粒污染，诸如在空气未被充分过滤和/或在过滤器下游被污染的情况下。例如，空气的水蒸汽、油、细菌/真菌生长和颗粒污染可造成医用气体流装置的部件劣化。此外，希望向患者递送清洁的、高质量的医用气体。因此，响应于所测量的质量中的任一者在对应的可允许范围之外，可以指示可能的污染，如将在下文参照图8A和图8B进一步描述的。
继续到图3，示出了医用气体质量监测系统300的第一实施方案的示意图。在所示的实施方案中，医用气体质量监测系统300集成在图1中介绍的麻醉机100内。因此，先前在图1中介绍的部件用相同的附图标记表示，并且将不重新介绍。然而，在其他实施方案中，医用气体质量监测系统300可以联接到另一种类型的医用气体流装置，诸如独立式呼吸器或培养箱。此外，为了清楚起见，图1中介绍的麻醉机100的一些部件未在图3中示出，但可以理解，可以存在这些部件。
医用气体质量监测系统300包括第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304，各自在麻醉机的壳体102内在气体入口处联接到麻醉机100。因此，医用气体质量监测系统300在麻醉机100的内部。具体地，第一入口气体质量监测器302联接在第一气体流通道306内，该第一气体流通道使经由管材154和第一管道连接器146从第一管道气体供应出口150接收到的第一气体流动。第一管道气体供应出口150、管材154、第一气体流通道306、第一入口气体质量监测器302和相关联的连接器一起提供供第一气体穿过麻醉机100的气体流动路径。第二入口气体质量监测器304联接在第二气体流通道308内，该第二气体流通道使经由管材156和第二管道连接器147从第二管道气体供应出口152接收到的第二气体流动。第二管道气体供应出口152、管材156、第二气体流动通道308、第二入口气体质量监测器304和相关联的连接器提供供第二气体穿过麻醉机100的气体流动路径。
在图3所示的实施方案中，第一气体流动通道306包括定位在其中的第一流量控制阀312，并且第二气体流动通道308包括定位在其中的第二流量控制阀314。第一流量控制阀312可以在完全闭合位置和完全打开位置之间调节，以改变从第一管道气体供应出口150流动到吸气端口118的第一气体的相对量。类似地，第二流量控制阀314可以在完全闭合位置和完全打开位置之间调节，以改变从第二管道气体供应出口152流动到吸气端口118的第二气体的相对量。此外，第一气体流动通道306在位于第一流量控制阀312和第二流量控制阀314中的每一者的下游的接头310处与第二气体流动通道308接合。因此，第一气体和第二气体在经由吸气气体通道121流动到吸气端口118和患者之前在接头310处以及在其下游汇聚并且混合。可以理解，气体流通道306和气体流通道308的布置是例示性的，并且在气体入口(例如，在第一管道连接器146和第二管道连接器147处)和气体出口(例如，在吸气端口118处)之间以及/或者在其他气体供应和气体出口之间可以存在另外的或另选的气体流通道。
第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304各自包括多个传感器、测量通道和数据采集装置，如上文参照图2详细描述的。因此，第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304两者可以具有上文参考图2的气体质量监测器200描述的配置。第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304各自通信地耦接到远程网络305。远程网络305可以为例如云计算网络，并且还通信地耦接到麻醉机100的控制器140和便携式用户界面315。便携式用户界面315可被配置为(例如，经由显示屏和/或扬声器)向用户输出信息，并且(例如，经由触摸屏、触摸板、触笔、鼠标和/或键盘)接收来自用户的输入。例如，便携式用户界面315可以是平板电脑、智能电话、智能手表或膝上型电脑，并且可以位于远离麻醉机100的位置或者与该麻醉机在相同的房间中。
包括在第一入口气体质量监测器302中的传感器可以在第一气体流动穿过第一入口气体质量监测器302时测量第一气体中的多种质量，并且可以将测量结果从第一入口气体质量监测器302无线传输到远程网络305，诸如通过无线个域网(例如，WPAN)、蓝牙或其他无线通信技术。类似地，当第二气体流动穿过第二入口气体质量监测器304时，包括在第二入口气体质量监测器304中的传感器可以测量该第二气体的多种质量，并且可以将测量结果从第二入口气体质量监测器304无线传输到远程网络305。远程网络305还可以将测量结果传送到便携式用户界面315和/或控制器140，这些测量结果可以包括原始的和/或所处理的测量数据。
由于第一入口气体质量监测器302的定位，第一入口气体质量监测器302仅测量第一气体。此外，由第一入口气体质量监测器302获得的测量结果可用于检测在第一入口气体质量监测器302的上游，诸如在第一管道连接器146、管材154、第一管道气体供应出口150和/或与其联接的气体源内，引入到第一气体中的污染物。类似地，第二入口气体质量监测器304被定位成仅测量第二气体。由第二入口气体质量监测器304获得的测量结果可用于检测在第二入口气体质量监测器304的上游，诸如在第二管道连接器147、管材156、第二管道气体供应出口152和/或与其联接的气体源内，引入到第二气体中的污染物。因此，医用气体质量监测系统300包括监测输入到麻醉机100中的气体，并且可以不检测在第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304上游的位置处引入到第一气体或第二气体中的污染物。
接下来，图4示意性地示出了医用气体质量监测系统400的第二实施方案。医用气体质量监测系统400与图3中介绍的医用气体质量监测系统300基本上相同，差异如下文所述。因此，先前在图1和图3中介绍的相同部件用相同的附图标记表示，并且如先前参照图1和图3描述的起作用。
在所示的实施方案中，医用气体质量监测系统400在麻醉机100的外部。即，与图3的医用气体质量监测系统300不同，第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304定位在医用气体质量监测系统400中麻醉机100的壳体102的外部。具体地，在图4所示的实施方案中，第一入口气体质量监测器302联接在管材154内，在第一管道气体供应出口150和第一管道连接器146之间，并且第二入口气体质量监测器304联接在管材156内，在第二管道气体供应出口152和第二管道连接器147之间。因此，医用气体质量监测系统400可以相比于图3的医用气体质量监测系统300更容易安装到现有的麻醉机中。然而，由于第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304在图4所示的医用气体质量监测系统400中的外部位置，医用气体质量监测系统400可能不检测源自第一管道连接器146和第二管道连接器147的污染物。
图5示意性地示出了医用气体质量监测系统500的第三实施方案。医用气体质量监测系统500与图3中介绍的医用气体质量监测系统300(以及图4中介绍的医用气体质量监测系统400)基本上相同，差异如下文所述。因此，先前在图1和图3中介绍的相同部件用相同的附图标记表示，并且如先前参照图1和图3描述的起作用。
医用气体质量监测系统500包括在麻醉机100的气体出口处联接在麻醉机100的壳体102内的出口气体质量监测器502。因此，医用气体质量监测系统500在麻醉机100的内部。出口气体质量监测器502可以与图3中介绍的第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304基本上相同，不同之处在于其定位在出口处。
在所示的实施方案中，出口气体质量监测器502联接在第二气体流动通道308内，在与第一气体流动通道306的接头310的下游，并且在吸气端口118的上游。因此，出口气体质量监测器502被定位在第一气体和第二气体的汇聚位置的下游，并且出口气体质量监测器502的传感器测量所产生的第一气体和第二气体的混合物。如上文参照图3描述的，测量结果可以从出口气体质量监测器502被无线传输到远程网络305，并且远程网络305还可以将测量结果传送到便携式用户界面315和/或控制器140。
由于出口气体质量监测器502的位置，由出口气体质量监测器502输出的测量结果可用于检测在出口气体质量监测器502的上游，诸如在第一管道连接器146、第二管道连接器147、管材154、管材156、第一管道气体供应出口150和/或与其联接的气体源、第二管道气体供应出口152和/或与其联接的气体源、第一气体流通道306、第二气体流通道308、第一流量控制阀312和/或第二流量控制阀314内，引入到第一气体和第二气体两者中的污染物。因此，医用气体质量监测系统500被定位成在气体在吸气端口118处输出之前检测输入到麻醉机100的气体中的污染物，以及引入到麻醉机100内的气体中的污染物。此外，医用气体质量监测系统500可以不检测在出口气体质量监测器502上游的位置处，诸如在吸气端口118处或在吸气通道121内，引入到气体中的污染物。
接下来，图6示意性地示出了医用气体质量监测系统600的第四实施方案。医用气体质量监测系统600与图5中介绍的医用气体质量监测系统500(以及图3的医用气体质量监测系统300和图4的医用气体质量监测系统400)基本上相同，差异如下文所述。因此，先前在图1和图3至图5中介绍的相同部件用相同的附图标记表示，并且如先前参照图1和图3至图5描述的起作用。
医用气体质量监测系统600包括在麻醉机100的气体出口处联接在麻醉机100的壳体102外部的出口气体质量监测器502。因此，与图5的医用气体质量监测系统500不同，医用气体质量监测系统600在麻醉机100的外部。在图6所示的实施方案中，出口气体质量监测器502联接在吸气端口118下游的吸气通道121内。由于出口气体质量监测器502在图6所示的医用气体质量监测系统600中的外部位置，医用气体质量监测系统600可以另外检测在吸气端口118处引入到流动穿过吸气通道121的气体中的污染物。此外，医用气体质量监测系统600可以相比于图5的医用气体质量监测系统500更容易安装到现有的麻醉机中。
图7示意性地示出了医用气体质量监测系统700的第五实施方案。医用气体质量监测系统700基本上与图3至图6中介绍的医用气体质量监测系统相同，特别是图3的医用气体质量监测系统300和图5的医用气体质量监测系统500，差异如下文所述。因此，先前在图1和图3至图6中介绍的相同部件用相同的附图标记表示，并且如先前参照图1和图3至图6描述的起作用。
医用气体质量监测系统700包括第一入口气体质量监测器302、第二入口气体质量监测器304和出口气体质量监测器502。因为医用气体质量监测系统700包括入口气体质量监测器302和入口气体质量监测器304以及出口气体质量监测器502，所以比较来自入口气体质量监测器302和入口气体质量监测器304以及出口气体质量监测器502的测量结果可以使得能够对污染物源进行定位，如下文将参照图8A和图8B详细描述的。作为例示性示例，当出口气体质量监测器502输出指示细菌污染的测量结果并且第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304两者都不输出时，可以推断出细菌污染的源在麻醉机100内、在入口气体质量监测器302和入口气体质量监测器304的下游，并且在出口气体质量监测器502的上游。作为另一例示性示例，当出口气体质量监测器502输出指示颗粒污染的测量结果并且第一入口气体质量监测器302也输出指示颗粒污染的测量结果(并且第二入口气体质量监测器304不输出)时，可以推断出颗粒污染的源在第一入口气体质量监测器302的上游。
需注意，虽然医用气体质量监测系统700被集成在麻醉机100内，但其他实施方案也是可能的。例如，第一入口气体质量监测器302、第二入口气体质量监测器304和出口气体质量监测器502中的一者或多者或每一者可以联接在壳体102的外部，如图3和图5所示。作为一个示例，医用气体监测系统可包括定位在壳体102内的第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304，以及定位在壳体102外部的出口气体质量监测器502。作为另一示例，医用气体监测系统可包括定位在壳体102外部的第一入口气体质量监测器302和第二入口气体质量监测器304，以及定位在壳体102内部的出口气体质量监测器502。作为又一示例，医用气体监测系统可包括定位在壳体102内的第一入口气体质量监测器302、定位在壳体102外部的第二入口气体质量监测器304，以及定位在壳体102外部的出口气体质量监测器502。因此，图3至图7中所示的实施方案是作为示例提供的，并且医用气体监测系统的其他实施方案可以包括不同数量、不同位置和不同相对位置(例如，相对于麻醉机的壳体)的气体质量监测器。
现在转向图8A和图8B，示出了用于操作医用气体质量监测系统(诸如上文参照图3至图7描述的任何医用气体质量监测系统)以监测提供给医用气体流装置(例如，图1中介绍的麻醉机100)和/或从医用气体流装置提供的气体的示例性方法800。医用气体质量监测系统包括至少一个气体质量监测器，并且该至少一个气体质量监测器中的每一者可以具有图2所示的气体质量监测器200的配置。方法800可以根据存储在控制器的存储器中的指令并且结合一个或多个传感器(例如，图2的第一传感器206、第二传感器208、第三传感器210和第四传感器212)和致动器(例如，图3至图7的第一流量控制阀312和第二流量控制阀314)由一个或多个控制器，诸如图1的控制器140和/或图2的数据采集装置214来执行。
作为一个示例，方法800可以在操作医用气体流装置以向患者提供医用气体时执行，从而能够对所提供的医用气体进行实时的质量监测。如本文所用，术语“实时”是指在没有预期延迟的情况下获得、处理和/或输出信息。附加地或另选地，方法800可以在医用气体流装置的加电自检(POST)期间执行，而医用气体流装置不向患者提供医用气体。作为又一示例，方法800可以在执行消毒例程或其他消毒过程之前和之后策略性地执行，如下面将详细描述的。为简单起见，关于监测单一医用气体来描述方法800；然而，可以理解，方法800可以针对供应到医用气体流装置的多种气体中的每一种并行执行。
在802处，方法800包括经由气体质量监测器的传感器获得气体测量结果。作为一个示例，医用气体质量监测系统可以仅包括联接到医用气体流装置的入口的入口气体质量监测器，并且不包括联接到医用气体流装置的出口的气体质量监测器，诸如图3的医用气体质量监测系统300或图4的医用气体质量监测系统400。作为另一示例，医用气体质量监测系统可以仅包括联接到医用气体流装置的出口的出口气体质量监测器，并且不包括联接到入口的气体质量监测器，诸如图5的医用气体质量监测系统500或图6的医用气体质量监测系统600。作为又一示例，医用气体质量监测系统可包括入口气体质量监测器和出口气体质量监测器两者。因此，传感器可以被定位成在气体被供应到医用气体流装置时(例如，在入口处)以及/或者在气体已经流动穿过医用气体流装置之后(例如，在出口处)测量气体的质量。此外，气体可以是任何医用气体，诸如医用空气、氧气、氮气、一氧化二氮、二氧化碳等，并且可以由气体源供应。气体源可包括一个或多个预填充的圆筒、歧管、管道、阀、过滤器、传感器、压缩机、干燥器和/或浓缩器，如上文所述。具体地，气体源的部件可以被容纳在远离医用气体质量监测系统和医用气体流装置的位置处，并且气体可以经由导管网络(例如，管和管材)被递送到医用气体流装置。
当气体流动穿过每个所包括的气体质量监测器的测量通道(例如，测量通道204)时，传感器可以获得气体测量结果。如上文参照图2描述的，所获得的气体测量结果可以用于任何感兴趣的可测量方面，包括(但不限于)水蒸汽含量(例如，浓度、露点或相对湿度)、tVOC或烃含量、颗粒含量和二氧化碳含量，其中特定方面由每个传感器基于所使用的传感器类型来测量(例如，用于测量气体的水蒸汽含量的湿度传感器、用于测量气体的tVOC含量的tVOC传感器、用于测量气体的颗粒含量的颗粒物传感器，以及用于测量气体的二氧化碳含量的二氧化碳传感器)。此外，在包括附加的传感器的医用气体质量监测系统的实施方案中，附加的传感器可各自测量附加的方面(例如，由氧传感器测量的氧含量)。这样，在802处测量气体的多个不同方面。
在804处，方法800包括基于所接收的气体测量结果来确定气体的气体质量指数。例如，控制器可以组合当前接收的各个传感器测量结果以生成单个易于理解的气体质量指数值。作为一个示例，控制器可以将每个气体测量结果输入到查找表、算法或模型中，查找表、算法或模型可以输出针对输入测量结果的对应的气体质量指数。例如，气体质量指数可以在标准化标度上对气体的总体相对质量进行评定或评分，其中较低的值对应于较低的气体质量，并且较高的值对应于较高的气体质量。例如，较高的水蒸汽含量、tVOC含量、颗粒含量和二氧化碳含量测量结果可以降低气体质量指数。此外，标准化标度可被分成描述性等级范围以帮助解释气体质量指数。作为使用100以内的标度的例示性示例，落在95和100之间的气体质量指数值被赋予“优异质量”等级，落在90和94之间的气体质量指数值可被赋予“良好质量”等级，落在80和89之间的气体质量指数值可被赋予“中等质量”等级，落在70和79之间的气体质量指数值可被赋予“低质量”等级，落在1和69之间的气体质量指数值可被赋予“非常低质量”等级，但也可以使用其他等级和等级范围。此外，当气体质量指数基于从传感器接收的电流测量结果而改变时，控制器可以更新气体质量指数。
在多于一个气体质量监测器联接到气体流的一些示例中，控制器可以根据从每个气体质量监测器接收的测量结果来确定单独的气体质量指数值。作为一个示例，可以组合气体质量指数值，诸如进行平均。作为另一示例，控制器可以使用(例如，基于从出口气体质量监测器接收的测量结果确定的)第二气体质量指数值来调节(例如，基于从入口气体质量监测器接收的测量结果确定的)第一气体质量指数值。在其他示例中，控制器可以使用从每个气体质量监测器接收的测量结果来确定单个气体质量指数值，诸如通过将每个气体测量结果输入到查找表、算法或模型中，如上所述。
在806处，方法800包括输出气体质量指数。例如，可以将气体质量指数输出到用户界面(例如，图3至图7的便携式用户界面315)，诸如输出到用户界面的显示屏，或者经由可听消息输出。例如，可以将气体质量指数值和等级输出到显示器。在一些示例中，除了气体质量指数之外，还可以输出所测量的水蒸汽含量、tVOC含量、颗粒含量和二氧化碳含量中的每一者。
在807处，方法800包括确定气体质量指数是否小于阈值。该阈值是指预先确定的气体质量指数值，高于该阈值，预期气体是清洁的、干燥的，并且具有预期组成。例如，当气体质量指数大于阈值时，可以推断出气体没有被污染，因为污染将导致将气体质量指数降低到阈值以下的测量结果。作为一个示例，阈值可以是“优秀质量”等级范围的下限(例如，在上文在804处给出的示例中为95)。作为另一示例，阈值可以是“良好质量”范围的下限(例如，在上面在804处给出的示例中为90)。
如果气体质量指数不小于阈值(例如，气体质量指数大于或等于阈值)，则方法800前进至809，并且包括将传感器测量结果和所确定的气体质量指数存储在日志中。例如，日志可以根据时间来组织传感器测量结果。因此，新获得的传感器测量结果(例如，当前的传感器测量结果)可以与可用作聚集数据的先前获得的传感器测量结果(例如，先前的传感器测量结果)存储在一起，如下文将参照812详细描述的。此外，通过将所确定的气体质量指数存储在日志中，用户，诸如设施管理者或医疗保健专业人员可以能够随时间推移跟踪气体质量指数以标识气体质量的趋势。日志可以被存储在存储器中，该存储器可以是控制器的本地存储器或者是经由网络(例如，图3的远程网络305)访问的远程存储器。然后方法800可以结束。
相反，如果气体质量指数小于阈值，则方法800前进至808(参见图8B)，并且包括确定是否存在水分。例如，可以响应于所测量的水蒸汽含量大于或等于阈值水蒸汽含量来确定存在水分。阈值水蒸汽含量可以是存储在存储器中的预先校准的非零值，并且对应于处于或高于气体被不正确地干燥的水蒸汽含量。例如，水蒸汽可以在各种导管、联接器、阀等内冷凝，并且充当微生物诸如细菌和霉菌的生长培养基。作为另一示例，当水蒸汽含量高于阈值水蒸汽含量时，可以向患者提供无意中加湿的气体。此外，阈值水蒸汽含量可以基于正在测量的气体和/或测量位置(例如，医用气体流装置的入口或出口)而变化。
如果存在水分(例如，所测量的水蒸汽含量等于或高于阈值水蒸汽含量)，则方法800前进至810并且包括输出水分警报。水分警报可以经由用户界面输出，并且可以包括表示已经在气体中检测到水分的可视消息或符号。附加地或另选地，水分警报可以包括可听见的消息或警报声音。如上所述，在气体中检测到水分通常可以对应于较低的气体质量指数值。
在812处，方法800包括基于随时间推移获得的聚集数据来评估气体的污染。此外，该方法可以响应于在808处未检测到水分(例如，所测量的水蒸汽含量小于阈值水蒸汽含量)而前进至812。因此，无论气体中是否存在水分，都要对气体进行附加的生物和非生物污染评估。聚集数据不仅可以包括当前的传感器测量结果，而且还可以包括在预先确定的持续时间内从每个传感器获得的先前测量结果，诸如存储在日志中的测量结果。作为一个示例，例如，预先确定的持续时间可以是生物污染物可以建立大到足以产生可测量的代谢物的菌落的校准的时间量。代谢物可以为例如二氧化碳、醇(例如，乙醇)、酮(例如，丙酮)和/或羧酸(例如，乙酸)。
控制器可以评估由每个传感器获得的测量结果是否在预先确定的持续时间内增加、减少或保持相同，包括一个传感器测量结果相对于其他传感器测量结果的增加/减少的速率和增加/减少的定时。附加地或另选地，控制器可以将聚集数据与存储在存储器(例如，非暂态存储器)中的多个污染模型进行比较，多个污染模型中的每一个污染模型对应于不同类型的可能的污染物(例如，生物的、颗粒的或化学的)、可能的污染物的组合，或没有污染物，并且确定多个污染模型中的哪一个污染模型与聚集数据最佳拟合(例如，匹配)。作为一个示例，多个污染模型中的每一个污染模型可包括用于不同传感器中的每一个传感器的预示的测量结果、测量结果趋势等。因此，例如，通过将聚集数据与多个污染模型进行比较，与将每个单独的传感器测量结果与阈值进行比较时相比，控制器可以更准确地标识污染的类型。然而，在一些示例中，多个模型中的每一个模型可以附加地或另选地包括用于每个传感器测量的相应阈值，如将在下面详细描述的。此外，每个传感器测量的相应阈值在每个模型之间可以相同或不同。作为例示性示例，阈值tVOC含量对于化学污染模型可以较高，并且对于生物污染模型可以较低。
此外，当包括多于一个气体质量监测器时，至少在一些示例中，可以单独分析每个气体质量监测器的聚集数据。在此类示例中，可以将来自输入气体质量监测器的聚集数据与多个模型进行比较，并且可以独立于来自输入气体质量监测器的聚集数据将来自输出气体质量监测器的聚集数据与多个模型进行比较。这样，来自(上游)输入气体质量监测器的聚集数据的最佳拟合模型可以不同于(下游)出口气体质量监测器的最佳拟合模型。
在814处，方法800包括确定是否存在生物污染，诸如当聚集数据与包括生物污染物的模型匹配时。作为一个示例，当存在细菌时，颗粒含量可以在tVOC和气体的二氧化碳含量增加之前增加。此外，与存在非生物颗粒污染时相比，存在细菌时颗粒含量可以更缓慢地增加。此外，根据存在的生物污染的类型，颗粒含量可以由不同尺寸的颗粒组成。例如，病毒小于细菌，并且一些类型的霉菌孢子大于细菌。不同的生物污染物和非生物污染物的相对颗粒尺寸将在下文参照图9详细描述。此外，当通过多于一个气体质量监测器评估气体时，可以响应于来自气体质量监测器中的至少一个气体质量监测器的最佳拟合包括生物污染物的模型的聚集数据来确定生物污染存在。
在一个示例中，如果气体递送系统配备有入口气体质量监测器和出口气体质量监测器两者，则颗粒计数(例如，指示细菌和霉菌的一系列颗粒测量结果)、tVOC和升高的CO2的测量结果中的差异将用作气体递送系统内的生物污染的指示符。同样地，如果多个气体质量监测系统(例如，经由图3的远程网络305)联网在一起并且跨一组气体递送系统进行相同的气体质量指数测量，如果特定系统的测量结果在数据集中是异常值，则可以推断出在该气体递送系统内存在可能的生物污染。
如果存在生物污染，则方法800前进至816，并且包括输出生物污染警报。生物污染警报可以经由用户界面输出，并且可以包括表示已经在气体中检测到生物污染的可视消息或符号。附加地或另选地，生物污染警报可以包括可听见的消息或警报声音。此外，检测气体中的生物污染通常可以对应于较低的气体质量指数值，因为颗粒含量、tVOC含量和二氧化碳含量可能较高。
在818处，方法800包括基于气体质量监测器的联接位置推断污染的位置。为了被检测到，生物污染物颗粒和代谢物可以与待递送到测量通道的气体一起定向流动，并且可以推断出污染的位置通常在气体质量监测器的上游。因此，如果气体质量监测系统仅包括入口气体质量监测器，则污染的位置可以在来自气体源的递送网络内。如果气体质量监测系统仅包括出口气体质量监测器，则污染的位置可以在来自气体源的递送网络内或者在医用气体流装置内。
如上所述，如果气体质量监测系统包括入口气体质量监测器和出口气体质量监测器两者，则可以基于气体质量监测器中的一者或两者是否检测到生物污染的存在来更精确地定位污染。例如，如果上游入口气体质量监测器未检测到生物污染并且下游出口气体质量监测器检测到生物污染，则可以推断出污染的位置在医用气体流装置内，在入口气体质量监测器和出口气体质量监测器之间。作为另一示例，如果入口气体质量监测器和出口气体质量监测器两者都检测到生物污染，则可以推断出位置在入口气体质量监测器的上游，诸如在医用气体流装置的外部。所推断出的位置可以被输出到用户界面装置，以便例如辅助附加的清洁和检查过程。
在820处，方法800包括执行消毒例程。例如，即使所推断出的污染的位置在医用气体流装置的外部(例如，在医用气体流装置的上游)，生物污染物也可以散布在例如下游导管、阀和连接器中。因此，执行消毒例程可以帮助防止在医用气体流装置内形成附加的菌落。
执行消毒例程可包括激活UVGI系统，诸如图1所示的UVGI系统160，以利用UV(例如，UV-C)光照射内部气体流部件(例如，导管、阀和连接器)。UVGI系统可以被激活长达对于灭活被照射的微生物有效的预先确定的时间量，诸如30分钟。在一些示例中，执行消毒例程还可以包括用高浓度的氧气(诸如大于60％的氧气)冲洗医用气体流装置的气体流通道，并且UV光可以诱导杀死或灭活微生物的活性氧物质的形成。作为一个示例，定位在氧气流通道中的气体流量控制阀(例如，图3至图7的第一流量控制阀312或第二流量控制阀314)可以完全打开，以使高浓度氧气能够流动穿过医用气体流装置的至少一部分。
返回814，如果不存在生物污染，诸如当聚集数据与包括生物污染物的模型匹配时，方法800前进至822，并且包括确定是否存在颗粒污染。作为一个示例，可以响应于最佳拟合包括颗粒污染物的聚集数据的模型来确定存在颗粒污染。作为一个示例，当颗粒含量增加而随后二氧化碳和/或tVOC没有增加时，可存在颗粒污染。此外，当颗粒含量以比存在生物污染时的速率更快的速率增加时，可存在颗粒污染。此外，根据存在的颗粒污染的类型，颗粒含量可以由不同尺寸的颗粒组成。例如，悬浮的大气灰尘小于沉降灰尘，并且沉降灰尘小于重灰尘，如将在下文参照图9详细描述的。此外，当通过多于一个气体质量监测器评估气体时，可以响应于来自气体质量监测器中的至少一个气体质量监测器的聚集数据最佳拟合包括颗粒污染物的模型来确定颗粒污染存在。
此外，即使存在生物污染，诸如除了发起对关于816至820描述的生物污染的响应之外，方法800可包括评估气体的颗粒污染。例如，聚集数据可以拟合包括颗粒污染物和生物污染物的组合的模型。
在一个示例中，如果气体递送系统配备有入口气体质量监测器和出口气体质量监测器两者，则颗粒计数的测量结果中的差异可以指示气体递送系统内的可能的颗粒污染。同样地，如果多个气体质量监测系统联网在一起并且跨一组气体递送系统进行相同的气体质量指数测量，如果特定气体递送系统的测量结果在数据中是异常值，则在该气体递送系统内可存在颗粒污染。
作为另一示例，附加地或另选地，颗粒物传感器可包括颗粒计数器，该颗粒计数器可以测量质量分数和尺寸分数(诸如PM1、PM2.5、PM10和大于PM10的粗粒)，并且颗粒计数器可用于限定存在的一系列颗粒污染物。PM1和PM2.5与PM10和粗粒的测量光谱/量化可进一步用于将可能的霉菌/细菌的测量结合与较大的非生物颗粒(诸如灰尘、水垢、棉绒等)分开。如将在下文参照图9详细描述的，PM10测量结果可用于限定尺寸小于10μm的颗粒(较粗的细灰尘和有机颗粒)，并且粗测量结果可用于限定10μm或更大的粗颗粒(例如，可见的粗灰尘、纤维和大的有机颗粒)。如果PM1和PM2.5颗粒测量结果与指示有机代谢物的tVOC和/或CO2测量结果组合，则可以确定存在可能的生物污染物(霉菌/细菌)，而升高的PM10和粗测量结果和/或指示有机代谢物的tVOC和/或CO2测量结果的不存在可以指示颗粒污染的存在。
如果存在颗粒污染，则方法800前进至824，并且包括输出颗粒污染警报。颗粒污染警报可以经由用户界面输出，并且可以包括表示已经在气体中检测到颗粒污染的可视消息或符号。附加地或另选地，颗粒污染警报可以包括可听见的消息或警报声音。此外，在气体中检测到颗粒污染通常可以对应于较低的气体质量指数值，因为颗粒含量可以较高。
如果不存在颗粒污染，诸如当对聚集数据的最佳拟合模型不包括颗粒污染物时，方法800前进至826，并且包括确定是否存在化学污染。作为一个示例，可以响应于最佳拟合包括化学污染物的聚集数据的模型来确定存在化学污染。作为一个示例，当tVOC含量高于tVOC阈值而二氧化碳含量保持低于二氧化碳阈值时，可存在化学污染。tVOC阈值和二氧化碳阈值一起可以是预先确定的阈值，经过校准以将tVOC和二氧化碳增加与由于清洁溶剂、从塑料排放的化学品等而具有高tVOC含量的生物污染物区分开。作为另一示例，当tVOC含量高于tVOC阈值而颗粒含量小于预先确定的颗粒阈值时，可存在化学污染，颗粒阈值经过校准以将化学污染与生物污染区分开。因此，可以响应于缺乏显著的颗粒和/或CO2测量结果(例如，低于相应的预先确定的阈值)和升高的tVOC测量结果(例如，高于tVOC阈值)来确定存在化学污染。此外，当通过多于一个气体质量监测器评估气体时，可以响应于来自气体质量监测器中的至少一个气体质量监测器的聚集数据最佳拟合包括化学污染物的模型来确定化学污染存在。
此外，即使存在颗粒污染，诸如除了在824处输出颗粒污染警报之外，方法800可包括评估气体的化学污染。例如，聚集数据可以拟合包括颗粒污染物和化学污染物的组合、生物污染物和化学污染物的组合或所有这三种的组合的模型。作为另一示例，聚集数据可以拟合仅包括化学污染(例如，而不是颗粒污染或生物污染)的模型。
如果不存在化学污染，诸如当在最佳拟合聚集数据的模型中不包括化学污染时，方法800前进至832，并且包括将传感器测量结果、所确定的气体质量指数和任何输出警报存储在日志中。因此，新获得的传感器测量结果可以成为聚集数据的一部分。此外，通过将所确定的气体质量指数和任何输出警报存储在日志中，用户能够标识污染发生的趋势并且跟踪设施范围内的气体质量下降和污染问题。例如，在中央气体分配设施处维护之后，颗粒污染警报可能更频繁地发生。作为另一示例，水分警报和生物污染警报可以在使用压缩机的气体源中更频繁地发生。例如，这些趋势可以帮助用户更新维护和清洁协议，或者帮助用户决定从哪家气体供应商购买。
在832之后，方法800结束。例如，可以预先确定的频率重复方法800。作为另一示例，当医用气体流装置正在操作(例如，通电，其中气体流动穿过医用气体流装置)时，可以响应于传感器中的一个传感器的输出的所检测到的变化而重复方法800。因此，更新的气体测量结果可以用于更新气体质量指数，并且相应地输出关于水分、生物污染、颗粒污染和化学污染的任何警报。
作为又一示例，方法800可以在820处执行消毒例程之后重复，以便例如评估和/或量化UVGI系统的有效性。例如，控制器可以比较执行消毒例程之前的医用气体质量指数和执行消毒例程之后的医用气体质量指数，以量化执行消毒例程所导致的医用气体质量指数值的变化(例如，增加)。作为另一示例，控制器可以在执行消毒例程之前立即以及在执行消毒例程之后立即直接比较生物污染物的标记，诸如tVOC和/或二氧化碳测量结果，以量化消毒例程的有效性，从而量化UVGI系统的有效性。这样的信息可以(例如，经由显示器)输出给用户，存储在日志中，以及/或者传送到远程网络。
返回826，如果存在化学污染，诸如当对聚集数据的最佳拟合模型包括化学污染物时，方法800前进至828并且包括输出化学污染警报。化学污染警报可以经由用户界面输出，并且可以包括表示已经在气体中检测到化学污染的可视消息或符号。附加地或另选地，化学污染警报可以包括可听见的消息或警报声音。此外，在气体中检测到化学污染通常可以对应于较低的气体质量指数值，因为tVOC含量可以较高。
在830处，方法800可选地包括执行冲洗例程。例如，如果医用气体质量监测系统包括入口气体质量监测器和出口气体质量监测器，则可以响应于出口气体质量监测器检测到化学污染并且入口气体质量监测器未检测到化学污染而执行冲洗例程，从而指示化学污染在医用气体流装置内并且不源自气体源。冲洗例程可以在医用气体流装置当前未用于向患者提供医用气体时执行，并且可以包括使气体以高流速流动穿过医用气体流装置长达预先确定的冲洗持续时间。例如，流速可以高于用于向患者递送医用气体的流速。作为另一示例，冲洗例程可包括将流量控制阀致动到完全打开位置，以便增加穿过医用气体流装置的气体流。例如，通过将气体冲洗通过医用气体流装置，残留的清洁用化学品可被蒸发并且被迫通过。方法800然后可以前进至832，如上所述。
这样，可以监测提供给医用气体流装置以及/或者从医用气体流装置提供的医用气体流的质量。通过向用户诸如临床医生或设施管理者警报气体质量下降，可以避免向患者递送低质量气体。此外，通过响应于存在生物污染而执行消毒例程以及响应于存在化学污染而执行冲洗例程，可以提高医用气体的质量。此外，消毒例程和/或冲洗例程的有效性可以通过在执行例程之后重复方法800来评估。
此外，虽然示例性方法800包括响应于气体质量指数小于阈值而评估医用气体的水分和其他污染物，但在其他示例中，该方法可包括即使当气体质量指数大于或等于阈值时也评估医用气体的水分和其他污染物。
现在转向图9，示出了比较包括生物污染物和非生物污染物的可能的颗粒污染物的尺寸分布的示例性图表900。生物污染物由带有斜线阴影的长方形表示，并且非生物污染物由无阴影长方形表示。以微米(μm)为单位的尺寸从左到右水平增加，并且在图表900的顶部显示为对数标度。此外，在图表900的底部示出了不同的颗粒尺寸范围，包括PM1(例如，直径为1μm或更小的颗粒物)、PM2.5(例如，直径为2.5μm或更小的颗粒物)、PM10(例如，直径为10μm或更小的颗粒物)和粗粒(例如，直径大于10μm的颗粒物)。气体质量监测系统的颗粒物质传感器，诸如图2中所示的第三传感器210，可以测量气体流内的颗粒的颗粒尺寸和密度，并且气体质量监测系统可以部分地基于所测量的尺寸和密度来确定气体流的气体质量指数。例如，较小的PM1和PM2.5颗粒相比于较大的PM10和粗颗粒可以更大程度地降低气体质量指数。
生物污染物包括病毒902、细菌904、霉菌孢子906和花粉908。非生物污染物包括悬浮的大气灰尘912、沉降灰尘914和重灰尘916。病毒902包括在PM1和PM2.5尺寸范围内。细菌904主要在PM10范围内，但一些细菌904小到足以在PM1和PM2.5范围内被检测到，或者大到足以在粗范围内被检测到。霉菌孢子906可以在PM10或粗测量结果中被检测到。花粉908可以在粗测量结果中被检测到。因此，病毒902和细菌904对气体质量指数的影响比霉菌孢子906和花粉908对气体质量指数的影响更大。
悬浮的大气灰尘912在PM1和PM2.5范围内是可检测的。沉降灰尘914跨越检测范围，并且可以在PM1、PM2.5、PM10和粗测量范围中被检测到。相反，重灰尘916仅在粗测量范围内被检测到。因此，悬浮的大气灰尘912和沉降灰尘914对气体质量指数的影响可大于重灰尘916对气体质量指数的影响。
此外，由于尺寸重叠，生物污染物和非生物污染物在颗粒物质传感器测量结果中可能无法区分。例如，悬浮的大气灰尘912可能无法与病毒902区分开，因为两者都在PM1范围内。作为另一示例，重灰尘916可能由于其重叠的测量范围而无法与花粉908区分开。因此，气体质量监测系统可以包括附加的传感器，这些附加的传感器可以帮助将至少一些生物污染物与非生物污染物区分开，如参照图8A和图8B描述的。
接下来，图10至图12示出了用于经由医用气体质量监测系统检测医用气体中的污染的示例性时间线。医用气体质量监测系统包括定位在医用气体递送系统(例如，图1中介绍的麻醉机100)的入口处的第一上游气体质量监测器和定位在医用气体递送系统的出口处的第二下游气体质量监测器，诸如图7所示的示例性医用气体质量监测系统。第一气体质量监测器和第二气体质量监测器中的每一者包括湿度传感器、tVOC传感器、颗粒物传感器和二氧化碳传感器。因此，图10至图12中的每一个图在曲线1002中示出了上游湿度传感器(包括在第一气体质量监测器中)的输出，在虚线曲线1004中示出了下游湿度传感器(包括在第二气体质量监测器中)的输出，在曲线1006中示出了上游tVOC传感器的输出，在虚线曲线1008中示出了下游tVOC传感器的输出，在曲线1010中示出了上游颗粒物传感器的输出，在虚线曲线1012中示出了下游颗粒物传感器的输出，在曲线1014中示出了上游二氧化碳传感器的输出，以及在虚线曲线1016中示出了下游二氧化碳传感器的输出。
对于所有上述内容，水平轴表示时间，时间沿水平轴从左到右增加。竖直轴表示每个传感器输出的量值，其中该量值从底部到顶部沿竖直轴向上增加。需注意，虽然每个传感器输出被示出为连续的曲线图，但传感器输出可能不随时间推移被连续地接收。例如，可以按预先确定的频率以及/或者在操作医用气体流装置时接收传感器测量结果。例如，每个曲线可包括跨医用气体流装置的多个操作获得的并且存储在存储器中的不同的传感器测量结果。此外，颗粒物传感器输出被示出为对应于检测到的颗粒物总量的单个输出，并且不被划分到不同的测量尺寸范围(诸如PM1、PM2.5等)。然而，在其他示例中，颗粒物传感器可以包括多个输出，每个输出对应于不同的测量尺寸范围。
此外，图10至图12所示的示例包括用于每个传感器输出的相应的污染检测阈值，包括湿度传感器输出阈值(虚线1001)、tVOC传感器输出阈值(虚线1005)、颗粒物传感器输出阈值(虚线1009)和二氧化碳传感器输出阈值(虚线1013)，但在其他示例中，仅一些传感器输出可以具有相关联的阈值(例如，湿度传感器输出阈值)，或者没有一个传感器输出可以具有用于检测污染的相关联的阈值。例如，控制器可以自动地将传感器输出与污染模型进行比较，以确定是否存在污染，而不将每个传感器的输出与阈值进行比较，如上文参照图8A和图8B详细描述的。因此，图10至图12所示的时间线表示可以如何组合从不同传感器接收到的信息以检测医用气体中的污染的一个示例。
最先转到图10，示出了检测区分医用气体中的污染类型的第一预示的示例性时间线1000。在时间t1之前，上游湿度传感器输出(曲线1002)和下游湿度传感器输出(虚线曲线1004)基本上相同，从而指示在医用气体流装置的入口处以及在医用气体流装置的出口处的气体湿度没有显著差异。此外，上游湿度传感器输出(曲线1002)和下游湿度传感器输出(虚线曲线1004)都低于湿度传感器输出阈值(虚线1001)，从而指示在气体中未检测到水分。类似地，上游tVOC传感器输出(曲线1006)、下游tVOC传感器输出(虚线曲线1008)、上游颗粒物传感器输出(曲线1010)、下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)、上游二氧化碳传感器输出(曲线1014)和下游二氧化碳传感器输出(虚线曲线1016)在时间t1之前都保持低于它们相应的阈值。
在时间t1，上游湿度传感器输出(曲线1002)和下游湿度传感器输出(虚线曲线1004)两者达到湿度传感器输出阈值(虚线1001)。作为响应，控制器确定水分存在于医用气体中并且输出水分警报。此外，由于上游湿度传感器输出(曲线1002)和下游湿度传感器输出(虚线曲线1004)两者达到湿度传感器输出阈值(虚线1001)并且保持基本上相同，所以控制器可以推断出水分源在第一气体质量监测器的上游，而不是在第一气体质量监测器和第二气体质量监测器之间。此外，在时间t1，上游tVOC传感器输出(曲线1006)、下游tVOC传感器输出(虚线曲线1008)、上游颗粒物传感器输出(曲线1010)、下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)、上游二氧化碳传感器输出(曲线1014)和下游二氧化碳传感器输出(虚线曲线1016)都保持低于它们相应的阈值，其中每种传感器类型的上游测量结果和下游测量结果保持基本上相同。
在时间t1和时间t2之间，下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)相对于上游颗粒物传感器输出(曲线1010)增加。在时间t2，下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)达到颗粒物传感器输出阈值(虚线1009)，而上游颗粒物传感器输出(曲线1006)保持低于颗粒物传感器输出阈值。作为响应，控制器推断出颗粒物源自位于第一气体质量监测器和第二气体质量监测器之间的源，诸如在医用气体流装置内。控制器将在预先确定的时间段内获得的每个传感器的输出与颗粒污染模型进行比较。然而，在时间线1000的示例中，由于下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)的逐渐增加，每个传感器的组合输出与颗粒污染模型不匹配。因此，控制器继续监测每个传感器的输出。
在时间t2和时间t3之间，下游tVOC传感器输出(虚线曲线1008)相对于上游tVOC传感器输出(曲线1006)增加。此外，下游二氧化碳传感器输出(虚线曲线1016)相对于上游二氧化碳传感器输出(曲线1014)增加。在时间t3，下游tVOC传感器输出(虚线曲线1008)增加到高于tVOC传感器输出阈值(虚线1005)，而上游tVOC传感器输出(曲线1006)保持低于tVOC传感器输出阈值。作为响应，控制器推断出挥发性有机化合物源自位于第一气体质量监测器和第二气体质量监测器之间诸如在医用气体流装置内的源。此外，在图10所示的示例中，控制器响应于超过tVOC传感器输出阈值，对照生物污染模型来评估在预先确定的时间段内获得的每个传感器的输出。由于输出包括在下游二氧化碳传感器输出(虚线曲线1016)和下游tVOC传感器输出(虚线曲线1008)增加之前增加的下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)，所以控制器确定存在生物污染。此外，控制器推断出生物污染的来源在医用气体流装置内的第一气体质量监测器和第二气体质量监测器之间。
响应于检测到医用气体流装置内的生物污染，控制器在时间t4执行消毒例程。具体地，控制器激活UVGI系统(例如，图1的UVGI系统160)以利用UV-C光照射医用气体流装置的内部部件。因此，在时间t4之后，下游tVOC传感器输出(虚线曲线1008)和下游二氧化碳传感器输出(虚线曲线1016)两者迅速降低，因为生物污染物在消毒例程之前停止生成二氧化物和挥发性有机化合物代谢物。下游颗粒物传感器的输出(虚线曲线1012)也开始下降，但下降得更慢，因为被杀死的生物污染物可能需要较长的时间才能从医用气体流装置中被清除。
接下来转至图11，示出了用于检测医用气体中的污染的第二预示的示例性时间线1100。在时间t1之前，上游湿度传感器输出(曲线1002)和下游湿度传感器输出(虚线曲线1004)基本上相同，从而指示在医用气体流装置的入口处以及在医用气体流装置的出口处的气体湿度没有显著差异。此外，上游湿度传感器输出(曲线1002)和下游湿度传感器输出(虚线曲线1004)都低于湿度传感器输出阈值(虚线1001)，从而指示在气体中未检测到水分。类似地，上游颗粒物传感器输出(曲线1010)和下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)基本上相同并且保持低于颗粒物传感器输出(虚线1009)，并且上游二氧化碳传感器输出(曲线1014)和下游二氧化碳传感器输出(虚线曲线1016)基本上相同并且保持低于二氧化碳传感器输出(虚线1013)。然而，刚好在时间t1之前，下游tVOC传感器输出(虚线曲线1008)相对于上游tVOC传感器输出(曲线1006)增加，并且在时间t1达到tVOC传感器输出阈值(虚线1005)。
响应于下游tVOC传感器输出达到tVOC传感器输出阈值，控制器将在预先确定的持续时间内获得的每个传感器的输出与多个模型(包括化学污染模型)进行比较。在时间线1100的示例中，化学污染模型拟合在预先确定的持续时间内获得的每个传感器的输出。具体地，由于上游tVOC传感器输出(曲线1006)保持低于tVOC传感器输出阈值，所以控制器确定化学污染存在于医用气体流装置的入口和出口之间。
响应于确定化学污染存在于医用气体流装置内，在时间t2，控制器执行冲洗例程以用于以高流速递送医用气体流装置长达预先确定的冲洗持续时间，以便在医用气体流装置未用于向患者提供医用气体时使化学污染蒸发和/或将其推出医用气体流装置。因此，在时间t2之后，下游tVOC传感器输出(虚线曲线1008)减小并且变得基本上等于上游tVOC传感器输出(曲线1006)。
图12示出了用于检测医用气体中的污染的第三预示的示例性时间线1200。在时间t1之前，上游湿度传感器输出(曲线1002)和下游湿度传感器输出(虚线曲线1004)基本上相同，从而指示在医用气体流装置的入口处以及在医用气体流装置的出口处的气体湿度没有显著差异。此外，上游湿度传感器输出(曲线1002)和下游湿度传感器输出(虚线曲线1004)都低于湿度传感器输出阈值(虚线1001)，从而指示在气体中未检测到水分。类似地，上游tVOC传感器输出(曲线1006)和下游tVOC传感器输出(曲线1008)基本上相同并且保持低于tVOC传感器输出阈值(虚线1005)，并且上游二氧化碳传感器输出(曲线1014)和下游二氧化碳传感器输出(虚线曲线1016)基本上相同并且保持低于二氧化碳传感器输出(虚线1013)。上游颗粒物传感器输出(曲线1010)和下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)也基本上相同。然而，上游颗粒物传感器输出(曲线1010)和下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)两者在时间t1之前开始以同步的方式增加。
在时间t1，上游颗粒物传感器输出(曲线1010)和下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)两者达到颗粒物传感器输出阈值(虚线1009)。作为响应，控制器将在预先确定的持续时间内获得的每个传感器的输出与包括颗粒污染模型的多个模型进行比较。在时间线1200的示例中，颗粒污染模型拟合在预先确定的持续时间内获得的每个传感器的输出。具体地，颗粒污染模型是最佳拟合模型，因为上游tVOC传感器输出(曲线1006)和下游tVOC传感器输出(曲线1008)基本上相同并且保持低于tVOC传感器输出阈值(虚线1005)，并且上游二氧化碳传感器输出(曲线1014)和下游二氧化碳传感器输出(虚线曲线1016)基本上相同并且保持低于二氧化碳传感器输出(虚线1013)。因此，控制器确定存在颗粒污染。此外，由于上游颗粒物传感器输出(曲线1010)和下游颗粒物传感器输出(虚线曲线1012)两者大于颗粒物传感器输出阈值(虚线1009)，所以控制器确定颗粒污染的源存在于第一气体质量监测器的上游，并且颗粒污染在医用气体到达医用气体流装置之前被引入医用气体。
因此，本文所述的系统和方法提供智能医用气体递送模块，使得在无人为干预的情况下能够将具有预期组成的清洁干燥的医用气体的不间断供应递送到气体递送系统。因此，设备和患者暴露于受污染的或错误的医用气体受到限制，从而减少了气体递送系统劣化并潜在地增加了患者安全性。通过减少气体递送系统的劣化，缩短了气体递送系统停止使用的时长并且降低了维护成本。另外，可提高气体递送系统递送给患者的气体混合物的准确性。总体而言，可提高气体递送系统操作者的满意度。
监测从医用气体管道供应到气体递送系统的入口上游的气体递送系统的医用气体的质量并在该质量在容许范围之外时自动切换到另选气体供应的技术效果是气体递送系统的劣化减小，同时气体递送系统接收不间断的气体供应。
在一个实施方案中，一种用于医用气体质量监测系统的方法包括：经由多个传感器获得医用气体的测量结果，多个传感器包括湿度传感器、颗粒物传感器、二氧化碳传感器和总挥发性有机化合物(tVOC)传感器中的至少一者；基于所获得的测量结果来确定医用气体的气体质量指数；以及输出所确定的气体质量指数。在示例中，该方法还包括基于所获得的测量结果和随时间推移获得的先前测量结果来评估医用气体的污染；响应于污染不存在，将所获得的测量结果与随时间推移获得的先前测量结果存储在一起；以及响应于存在污染，将所获得的测量结果与随时间推移获得的先前测量结果存储在一起，并且向显示器输出污染警报。
在一个示例中，基于所获得的测量结果和随时间推移获得的先前测量结果来评估医用气体的污染是响应于所确定的气体质量指数小于阈值气体质量指数。
在一些示例中，基于所获得的测量结果和随时间推移获得的先前测量结果来评估医用气体的污染包括评估医用气体的生物污染、非生物颗粒污染和化学污染中的一者或多者。在一个示例中，评估医用气体的生物污染、非生物颗粒污染和化学污染中的一者或多者包括：从多个模型中标识对所获得的测量结果和随时间推移获得的先前测量结果的最佳拟合模型，多个模型中的每一个模型包括来自多个传感器的针对生物污染、非生物颗粒污染和化学污染中的一者或组合的预示的测量结果；响应于最佳拟合模型包括生物污染而指示生物污染存在；响应于最佳拟合模型包括非生物颗粒污染而指示非生物颗粒污染存在；以及响应于最佳拟合模型包括化学污染而指示化学污染存在。
在一个示例中，湿度传感器、颗粒物传感器、二氧化碳传感器，以及tVOC传感器中的每一者被包括在多个传感器中，并且基于所获得的测量结果和随时间推移获得的先前测量结果来评估医用气体的污染包括：通过将从颗粒物传感器、二氧化碳传感器和tVOC传感器获得的测量结果与随时间推移获得的先前测量结果进行组合来评估医用气体的生物污染；通过将从颗粒物传感器、二氧化碳传感器和tVOC传感器获得的测量结果与随时间推移获得的先前测量结果进行组合来评估医用气体的非生物颗粒污染；通过将从颗粒物传感器和tVOC传感器获得的测量结果与随时间推移获得的先前测量结果进行组合来评估医用气体的化学污染；以及基于所获得的测量结果和随时间推移从湿度传感器获得的先前测量结果来评估医用气体的水蒸汽污染。
在一个示例中，所获得的测量结果和随时间推移获得的先前测量结果包括聚集数据，并且基于所获得的测量结果和随时间推移获得的先前测量结果来评估医用气体的污染包括：响应于聚集数据与生物污染模型相匹配而输出生物污染警报；响应于聚集数据与颗粒污染模型相匹配而输出颗粒污染警报；以及响应于聚集数据与化学污染模型相匹配而输出化学污染警报。
作为一个示例，湿度传感器被包括在多个传感器中，并且该方法还包括响应于由湿度传感器测量的水蒸汽含量增加至高于阈值水蒸汽含量而输出水分警报。
在一个示例中，输出所确定的气体质量指数包括经由远程网络将所确定的气体质量指数无线传输到便携式用户界面的显示器。
一种医用气体质量监测系统的一个实施方案，包括：联接在气体流动路径中的第一位置处的第一气体质量监测器，该第一气体质量监测器包括多个传感器，多个传感器被定位成测量在第一位置处流动穿过气体流动路径的医用气体内的量；用户界面，该用户界面包括显示器；和控制器，该控制器包括存储在非暂态存储器中的指令，这些指令在被执行时使控制器执行以下操作：从第一气体质量监测器的多个传感器接收测量结果；使用所接收的测量结果来确定气体质量指数值；将所确定的气体质量指数值输出到显示器；以及响应于气体质量指数值小于阈值而输出污染警报。
在一个示例中，第一位置在定位在患者护理位置处的医用气体流装置的壳体的内部。
在另一示例中，第一位置在定位在患者护理位置处的医用气体流装置的壳体的外部。
在示例中，第一位置在定位在患者护理位置处的医用气体流装置的入口处。在一些示例中，医用气体质量监测系统还包括联接在医用气体流装置的出口处的第二气体质量监测器，该第二气体质量监测器包括第二多个传感器，第二多个传感器被定位成测量在出口处流动穿过气体流动路径的医用气体内的量，并且其中控制器包括存储在非暂态存储器中的另外的指令，这些指令在被执行时使控制器执行以下操作：从第二气体质量监测器的第二多个传感器接收测量结果；以及使用从第二气体质量监测器接收的测量结果来调节气体质量指数值。
例如，第一位置在医用气体流装置的出口处，在被构造成将出口联接到患者呼吸回路的气体通道的上游，并且在医用气体流装置的壳体的外部。
作为另一示例，第一位置在医用气体流装置的出口处，在被构造成将出口联接到患者呼吸回路的气体通道的上游，并且在医用气体流装置的壳体的内部。
在一个实施方案中，一种系统包括：气体源；气体流装置，该气体流装置包括患者递送通道；递送网络，该递送网络将气体源流体地联接到气体流装置；医用气体质量监测系统，该医用气体质量监测系统包括至少一个气体质量监测器，该至少一个气体质量监测器中的每一者包括多个不同类型的传感器中的每一者，多个不同类型的传感器被定位成在患者递送通道上游的位置处测量源自气体源的气体流；和控制器，所述控制器包括存储在非暂态存储器中的指令，这些指令在被执行时使控制器执行以下操作：基于从多个不同类型的传感器中的每一者接收的当前测量结果来实时地监测气体流的质量；以及基于从多个不同类型的传感器中的一个或多个或每一者接收的当前测量结果和先前测量结果，实时地评估气体流的可能的污染。
在示例中，多个不同类型的传感器包括湿度传感器、挥发性有机化合物传感器、颗粒物传感器和二氧化碳传感器。在一个示例中，控制器还包括存储在非暂态存储器中的多个污染模型，并且为了评估气体流的可能的污染，控制器还包括存储在非暂态存储器中的指令，这些指令在被执行时使控制器执行以下操作：通过将从挥发性有机化合物传感器、颗粒物传感器和二氧化碳传感器接收的当前测量结果和先前测量结果与多个污染模型中的生物污染模型进行比较来评估气体流的可能的生物污染；通过将从挥发性有机化合物传感器、颗粒物传感器和二氧化碳传感器接收的当前测量结果和先前测量结果与多个污染模型中的颗粒污染模型进行比较来评估气体流的可能的颗粒污染；以及通过将从挥发性有机化合物传感器和颗粒物传感器接收的当前测量结果和先前测量结果与多个污染模型中的化学污染模型进行比较来评估气体流的可能的化学污染。在另一个示例中，控制器包括存储在非暂态存储器中的另外的指令，这些指令在被执行时使控制器执行以下操作：通过将从湿度传感器接收的当前测量结果与阈值进行比较来评估气体流的水分。
在另一表示中，一种用于医用气体质量监测系统的方法包括：基于从多个传感器获得的测量结果来评估流动穿过气体递送系统的医用气体的生物污染，多个传感器中的每一个传感器被定位成测量医用气体内的量；以及响应于检测到生物污染，执行消毒例程。在前述示例中，附加地或另选地，执行消毒例程包括在阈值持续时间内激活紫外线杀菌照射(UVGI)系统，UVGI系统被定位成用UV-C光照射气体递送系统的部件。在前述示例的一个或两个示例中，方法附加地或另选地还包括在执行消毒例程之后立即评估消毒例程的有效性。在任何或所有前述示例中，附加地或任选地，评估消毒例程的有效性包括基于在执行消毒例程之前从多个传感器获得的测量结果相对于在执行消毒例程之后立即从多个传感器获得的测量结果来量化生物污染物的减少。在任何或所有前述示例中，附加地或另选地，多个传感器包括二氧化碳传感器、颗粒物传感器和挥发性有机化合物传感器中的每一者，以及基于从多个传感器获得的测量结果来评估流动穿过气体递送系统的医用气体的生物污染包括，响应于检测到从颗粒物传感器获得的颗粒测量结果的增加，随后检测到从二氧化碳传感器获得的二氧化碳测量结果和从挥发性有机化合物传感器获得的挥发性有机化合物测量结果中的一者或多者的增加，来指示存在生物污染。
如本文所用，以单数形式列举并且以单词“一个”或“一种”开头的元件或步骤应当被理解为不排除多个该元件或步骤，除非明确说明此类排除。此外，对本发明的“一个实施方案”的引用不旨在被解释为排除也包含所引用特征的附加实施方案的存在。此外，除非明确地相反说明，否则“包含”、“包括”或“具有”具有特定特性的元件或多个元件的实施方案可包括不具有该特性的附加此类元件。术语“包括”和“在…中”用作相应的术语“包含”和“其中”的简明语言等同形式。此外，术语“第一”、“第二”和“第三”等仅用作标记，而不旨在对其对象施加数字要求或特定位置次序。
该书面描述使用示例来公开本发明，包括最佳模式，并且还使相关领域中的普通技术人员能够实践本发明，包括制造和使用任何设备或系统以及执行任何包含的方法。本发明可取得专利权的范围由权利要求书限定，并且可包括本领域普通技术人员想到的其他示例。如果此类其他示例具有与权利要求书的字面语言没有区别的结构元素，或者如果它们包括与权利要求书的字面语言具有微小差别的等效结构元素，则此类其他示例旨在落入权利要求书的范围内。

Claims (20)

1.一种用于医用气体质量监测系统的方法，所述方法包括：
经由多个传感器获得医用气体的测量结果，所述多个传感器包括湿度传感器、颗粒物传感器、二氧化碳传感器和总挥发性有机化合物(tVOC)传感器中的至少一者；
基于所获得的测量结果来确定所述医用气体的气体质量指数；以及
输出所确定的气体质量指数。
2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
基于所获得的测量结果和随时间推移获得的先前测量结果来评估所述医用气体的污染；
响应于所述污染不存在，将所获得的测量结果与随时间推移获得的所述先前测量结果存储在一起；以及
响应于存在所述污染，将所获得的测量结果与随时间推移获得的所述先前测量结果存储在一起，并且向所述显示器输出污染警报。
3.根据权利要求2所述的方法，其中基于所获得的测量结果和随时间推移获得的所述先前测量结果来评估所述医用气体的所述污染是响应于所确定的气体质量指数小于阈值气体质量指数。
4.根据权利要求2所述的方法，其中基于所获得的测量结果和随时间推移获得的所述先前测量结果来评估所述医用气体的所述污染包括评估所述医用气体的生物污染、非生物颗粒污染和化学污染中的一者或多者。
5.根据权利要求4所述的方法，其中评估所述医用气体的所述生物污染、所述非生物颗粒污染和所述化学污染中的一者或多者包括：
从多个模型中标识对所获得的测量结果和随时间推移获得的所述先前测量结果的最佳拟合模型，所述多个模型中的每一个模型包括来自所述多个传感器的针对所述生物污染、所述非生物颗粒污染和所述化学污染中的一者或组合的预示的测量结果；
响应于所述最佳拟合模型包括所述生物污染而指示所述生物污染存在；
响应于所述最佳拟合模型包括所述非生物颗粒污染而指示所述非生物颗粒污染存在；并且
响应于所述最佳拟合模型包括所述化学污染而指示所述化学污染存在。
6.根据权利要求2所述的方法，其中所述湿度传感器、所述颗粒物传感器、所述二氧化碳传感器和所述tVOC传感器中的每一者包括在所述多个传感器中，并且基于所获得的测量结果和随时间推移获得的所述先前测量结果来评估所述医用气体的所述污染包括：
通过将从所述颗粒物传感器、所述二氧化碳传感器和所述tVOC传感器获得的测量结果与随时间推移获得的所述先前测量结果进行组合来评估所述医用气体的生物污染；
通过将从所述颗粒物传感器、所述二氧化碳传感器和所述tVOC传感器获得的测量结果与随时间推移获得的所述先前测量结果进行组合来评估所述医用气体的非生物颗粒污染；
通过将从所述颗粒物传感器和所述tVOC传感器获得的测量结果与随时间推移获得的所述先前测量结果进行组合来评估所述医用气体的化学污染；并且
基于从所述湿度传感器获得的测量结果和随时间推移获得的所述先前测量结果来评估所述医用气体的水蒸汽污染。
7.根据权利要求2所述的方法，其中所获得的测量结果和随时间推移获得的所述先前测量结果包括聚集数据，并且基于所获得的测量结果和随时间推移获得的所述先前测量结果来评估所述医用气体的污染包括：
响应于所述聚集数据与生物污染模型相匹配而输出生物污染警报；
响应于所述聚集数据与颗粒污染模型相匹配而输出颗粒污染警报；并且
响应于所述聚集数据与化学污染模型相匹配而输出化学污染警报。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述湿度传感器被包括在所述多个传感器中，并且所述方法还包括响应于由所述湿度传感器测量的水蒸汽含量增加至高于阈值水蒸汽含量而输出水分警报。
9.根据权利要求1所述的方法，其中输出所确定的气体质量指数包括经由远程网络将所确定的气体质量指数无线传输到便携式用户界面的显示器。
10.一种医用气体质量监测系统，所述医用气体质量监测系统包括：
联接在气体流动路径中的第一位置处的第一气体质量监测器，所述第一气体质量监测器包括多个传感器，所述多个传感器被定位成测量在所述第一位置处流动穿过所述气体流动路径的医用气体内的量；
用户界面，所述用户界面包括显示器；和
控制器，所述控制器包括存储在非暂态存储器中的指令，所述指令在被执行时使得所述控制器：
从所述第一气体质量监测器的所述多个传感器接收测量结果；
使用所接收的测量结果来确定气体质量指数值；
将所确定的气体质量指数值输出到所述显示器；并且
响应于所述气体质量指数值小于阈值而输出污染警报。
11.根据权利要求10所述的医用气体质量监测系统，其中所述第一位置在定位在患者护理位置处的医用气体流装置的壳体的内部。
12.根据权利要求10所述的医用气体质量监测系统，其中所述第一位置在定位在患者护理位置处的医用气体流装置的壳体的外部。
13.根据权利要求10所述的医用气体质量监测系统，其中所述第一位置在定位在患者护理位置处的医用气体流装置的入口处。
14.根据权利要求13所述的医用气体质量监测系统，所述医用气体质量监测系统还包括联接在所述医用气体流装置的出口处的第二气体质量监测器，所述第二气体质量监测器包括第二多个传感器，所述第二多个传感器被定位成测量在所述出口处流动穿过所述气体流动路径的所述医用气体内的量，并且其中所述控制器还包括存储在非暂态存储器中的指令，所述指令在被执行时使所述控制器执行以下操作：
从所述第二气体质量监测器的所述第二多个传感器接收测量结果；并且
使用从所述第二气体质量监测器接收的测量结果来调节所述气体质量指数值。
15.根据权利要求10所述的医用气体质量监测系统，其中所述第一位置在医用气体流装置的出口处，在被构造成将所述出口联接到患者呼吸回路的气体通道的上游，并且在所述医用气体流装置的壳体的外部。
16.根据权利要求10所述的医用气体质量监测系统，其中所述第一位置在医用气体流装置的出口处，在被构造成将所述出口联接到患者呼吸回路的气体通道的上游，并且在所述医用气体流装置的壳体的内部。
17.一种系统，所述系统包括：
气体源；
气体流装置，所述气体流装置包括患者递送通道；
递送网络，所述递送网络将所述气体源流体地联接到所述气体流装置；
医用气体质量监测系统，所述医用气体质量监测系统包括至少一个气体质量监测器，所述至少一个气体质量监测器中的每一者包括多个不同类型的传感器中的每一者，所述多个不同类型的传感器被定位成在所述患者递送通道上游的位置处测量源自所述气体源的气体流；和
控制器，所述控制器包括存储在非暂态存储器中的指令，所述指令在被执行时使得所述控制器：
基于从所述多个不同类型的传感器中的每一者接收的当前测量结果来实时地监测所述气体流的质量；并且
基于从所述多个不同类型的传感器中的一个或多个或每一者接收的所述当前测量结果和所述先前测量结果，实时地评估所述气体流的可能的污染。
18.根据权利要求17所述的系统，其中所述多个不同类型的传感器包括湿度传感器、挥发性有机化合物传感器、颗粒物传感器和二氧化碳传感器。
19.根据权利要求18所述的系统，其中所述控制器还包括存储在非暂态存储器中的多个污染模型，并且为了评估所述气体流的可能的污染，所述控制器还包括存储在非暂态存储器中的指令，所述指令在被执行时使所述控制器执行以下操作：
通过将从所述挥发性有机化合物传感器、所述颗粒物传感器和所述二氧化碳传感器接收的所述当前测量结果和所述先前测量结果与所述多个污染模型中的生物污染模型进行比较来评估所述气体流的可能的生物污染；
通过将从所述挥发性有机化合物传感器、所述颗粒物传感器和所述二氧化碳传感器接收的所述当前测量结果和所述先前测量结果与所述多个污染模型中的颗粒污染模型进行比较来评估所述气体流的可能的颗粒污染；并且
通过将从所述挥发性有机化合物传感器和所述颗粒物传感器接收的所述当前测量结果和所述先前测量结果与所述多个污染模型中的化学污染模型进行比较来评估所述气体流的可能的化学污染。
20.根据权利要求18所述的系统，其中所述控制器包括存储在非暂态存储器中的另外的指令，所述另外的指令在被执行时使所述控制器执行以下操作：
通过将从所述湿度传感器接收的所述当前测量结果与阈值进行比较来评估所述气体流的水分。
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