CN117029124A - 生化空调系统以及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及室内空气处理技术领域，公开了生化空调系统以及方法，包括空调器、空气净化扩散器与进气口、多个风管、通风装置以及本地管理服务器，本地管理服务器与之相连接，用于收集环境信息，并以地板空调方式控制，地板空调方式控制即在室内空间以下部送气上部排气的方式进行，下部送气位置放置空气净化扩散器，空气净化扩散器输出端通过风管与空调器相连接，风管与空调器之间设有风阀，空调器与通风装置相连。通过下部空气供应和上部空气排出形成上部低速气流的地板空调方法，实现高效空气调节和最小化病毒扩散传播，与现有天花板空调方法相比，生化空调系统有助于通过减少室外空气冷却负荷，满足相对更多的利用室外空气，营造舒适的室内环境。

Description

生化空调系统以及方法
技术领域
本发明涉及室内空气处理技术领域，具体为生化空调系统以及方法。
背景技术
空调，通过将冷空气和热空气提供到室内，为人类创造一个更舒适的室内环境。一般来说，空调器包括室内单元以及带有压缩机的室外单元，室外单元和室内单元通过制冷剂来循环，从而达到调节室内温度，净化室内空气的作用。
空气净化器是一种净化空气的设备，通过将室内空气吸入主体并通过净化过滤器等过滤后，再将其供应回室内。除了空气净化功能外，最近引入的空气净化器还被提出具有排气的通风功能，将室内污浊空气排到室外，同时引入室外新鲜空气进入房间。
但是，在由于无法开门窗通风的情况下，尽管通过操作空气净化器，很大程度上减少了室内的二氧化碳(CO2)、挥发性有机化合物(VOCs)、氡和甲醛(HCHO)等有害气体，但是室内积累的无法解决的通风问题正在增加公众的焦虑，通风行业再次受到关注。
基于越来越多的环境问题，如黄尘和细灰尘，人们对提供空气净化的空调系统更感兴趣，这种空调系统除了执行上述加热、冷却、过滤，还需要一起构建通风系统。
然而，目前国内外现有空调系统尚未将加热、冷却、空气清洁、消毒和通风等功能集成到一起，功能性不高，此外，由于现有空调系统具有空气供应结构和上部进气结构在污染空气与供应的空气混合的状态下排放，这种方式是低效的，在这种供气和排气结构中，房间内中间高度也就是人呼吸活动区域，高速气流的扰动下，反而加大了室内传播传染性病毒的可能性。
所有空调都需要系统集成解决粉尘和病毒等环境问题的管理，同时在运行时考虑节能的问题。
因此，为了解决上述所列举的一系列问题，需要研究一种能够在进行高效空调的同时尽量减少病毒在室内的传播，也就是能够同时提供冷却和加热、空气清洁、消毒和通风集成在一起的系统，本领域的技术人员有必要研发生化空调系统以及方法。
发明内容
本发明目的是提供生化空调系统以及方法，将细粉尘或病毒等污染物诱导到上层(上层属于非呼吸空间)，最小化病毒的扩散，通过使用地板空调的下部供气和上部排气形成室内低速气流，和受控的生物空调系统去除细粉尘和消毒病毒，获得舒适的温度，并全面管理生化空调系统。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：生化空调系统，包括空调器、空气净化扩散器与进气口、多个风管、通风装置以及本地管理服务器，所述本地管理服务器与之相连接，用于收集环境信息，并以地板空调方式控制，所述地板空调方式控制即在室内空间以下部送气上部排气的方式进行，下部送气位置放置空气净化扩散器，所述空气净化扩散器输出端通过风管与空调器相连接，所述风管与空调器之间设有风阀，所述空调器与通风装置相连。
所述本地管理服务器用于根据环境信息控制空调器、空气净化扩散器、通风装置。
作为一种优选的技术方案，所述本地管理服务器由收集单元、预测单元、控制单元、统计研究单元、评价升级单元以及数据库组成，所述收集单元用于收集环境信息，所述预测单元用于接收收集单元提供的信息，通过比较环境信息值，以确定环境信息值在允许的误差范围内，所述控制单元基于在正常操作范围内的感测环境信息，通过神经网络学习模型进行学习，使得各设备能够以最佳的控制值进行控制，统计研究单元可以收集从收集单元收集的环境信息、预测单元的预测结果和控制单元的控制信息，并根据所收集的数据生成各种统计数据，通过大数据进行感知/控制历史、不仅可以生成预测/诊断结果的统计列表、事件、管理历史等全面统计数据，还可以基于这些统计数据生成评估数据以评估优化所需的管理状态或维护状态，所述评估升级单元可以接收通过在评估预测模型和诊断模型的信息，通过学习和适应来升级上述评估模型，并通过提供的重新评估信息，以神经网络学习算法为基础学习和适应评估模型种的问题，执行上述评估模型的升级，所述数据库可以对传感信息、控制信息、误差预测结果、评估结果等进行分类，可以通过多个数据库系统地存储和管理，并且在请求时提供信息。
作为一种优选的技术方案，所述空气净化扩散器包括用于控制空气净化扩散器的控制板、可吸入颗粒物传感器、VOCs传感器、CO2传感器或温湿度传感器，捕获可吸入颗粒物和病毒的空气净化过滤器以及UVC杀菌装置。
作为一种优选的技术方案，所述风管上设有回风口，所述回风口内设有可控制风量的回风口加压风机、回风口止回阀。
作为一种优选的技术方案，所述通风装置由通风管道、通风散流器以及通风散流器风管组成。
作为一种优选的技术方案，所述本地管理服务器连接有交互式服务器、管理终端以及有线和无线网络单元。
本发明还提供如下技术方案：生化空调方法，包括以下步骤：
S401、收集环境信息(温湿度、微尘、VOC、CO2)；
S402、决定运行模式(通风、空气净化、制冷暖)；
S403、以收集的环境信息为基础进行控制(空调器、风阀、空气净化扩散器、通风装置、回风口)；
S404、根据室内温度条件控制气流；
S405、根据预测功能，预测感应误差及判断是否正常；
S406、计算判断结果并发送给管理者；
S407、根据评价功能评价预测功能，生成评价结果；
S408、根据预测结果及评价结果升级预测功能及评价功能
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明为生化空调系统以及方法，通过下部空气供应和上部空气排出形成上部低速气流地板的空调方法，从而实现高效空气调节和最小化病毒扩散传播，与现有的天花板空调方法相比，生化空调系统有助于通过减少室外空气冷却负荷，并且可以满足相对更多的利用室外空气，从而营造舒适的室内环境。
(2)本发明为生化空调系统以及方法，由于从地板到天花板的自然气流可以通过以下方式大大减轻病毒感染颗粒的输送路径，去除居民呼吸区域的有害颗粒物，与天花板空调相比，室内空气混合更少。
(3)本发明为生化空调系统以及方法，与天花板空调相比，空气从地板流向天花板，在呼吸区域较少的空气混合，可以大大减轻病毒感染颗粒的传递路径，将现有的强气流系统改进为低速气流系统，能够在没有病毒传播的情况下安全地制冷或制热，同时用卫生安全地方式收集并消除病毒。
(4)本发明为生化空调系统以及方法，此外，地板空调方法相比目前的天花板空调系统是一种不同的系统方式，它实现了室内的温度分层，实际的居住区和呼吸区是洁净的，漂浮在这个区域上面的病毒颗粒被气流和温暖的空气排挤到顶部，从天花板返回时，被安装了UVC的空气净化扩散器中直接消除，可以大大改善室内的空气质量。
附图说明
图1为生化空调系统以及方法的系统单元示意图；
图2为生化空调系统以及方法中本地管理服务器内部组成示意图；
图3为生化空调系统以及方法流程示意图；
图4为生化空调系统以及方法下部供气和上部排气的低速气流示意图；
图5为生化空调系统以及方法净化扩散器结构示意图；
图6为生化空调系统以及方法天花板通风装置构成结构示意图；
图7为生化空调系统以及方法加压风机和回风口止逆阀结构示意图；
图8为生化空调系统以及方法安装实例结构示意图；
图9为生化空调系统以及方法天花板送风上部排气与地板送风上部排气原理示意图；
图10为生化空调系统以及方法生化空调监控屏幕示例图；
图11为生化空调系统以及方法实验结果图。
附图标记中：100、风管；110、空调器；120、风阀；130、空气净化扩散器；131、空气净化过滤器；132、UVC杀菌装置；140、通风装置；141、通风管道；142、通风散流器；143、通风散流器风管；150、回风口；151、回风口加压风机；152、回风口止回阀；200、本地管理服务器；210、收集单元；220、预测单元；230、控制单元；240、统计研究单元；250、评价升级单元；260、数据库；300、交互式服务器；400、管理终端；500、有线和无线网络单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开说明书的具体实施例的限制。
实施例
请参阅图1-10所示，本发明提供生化空调系统技术方案：包括空调器110、空气净化扩散器130与进气口、多个风管100、通风装置140以及本地管理服务器200，本地管理服务器200与之相连接，用于收集环境信息，具体的，环境信息包括温湿度信息、CO2浓度、VOCs浓度、可吸入颗粒物浓度、供气量、排气量、送风量，并以地板空调方式控制，地板空调方式控制即在室内空间以下部送气上部排气的方式进行，下部送气位置放置空气净化扩散器130，空气净化扩散器130输出端通过风管100与空调器110相连接，风管100与空调器110之间设有风阀120，空调器110与通风装置140相连；
空气净化扩散器130包括用于控制空气净化扩散器130的控制板、可吸入颗粒物传感器、VOCs传感器、CO2传感器或温湿度传感器，捕获可吸入颗粒物和病毒的空气净化过滤器131以及UVC杀菌装置132。
管道100设置成朝向下方延伸至室内地板并且空气净化扩散器130设置在端部面向管道100的地板的部分，在这种结构中，当空调110通过风阀120调节所需的热量，并且调节后的空气与室内上部空气混合，通过管道100穿过空气净化扩散器130再从底部送入室内。
此外，室内空气净化是指其中形成上部气流的室内被污染空气，从上部回风口150吸入通过管道100进入空气清洁扩散器130从下部实现供气。
本地管理服务器200用于根据环境信息控制空调器110、空气净化扩散器130、通风装置140，具体的，空气净化扩散器130将传感器检测到的环境信息发送给本地管理服务器200，在本地管理服务器200的控制下，空气净化扩散器的UVC(紫外线)LED能够对传染性病毒进行消毒。此时，UVC杀菌装置132安装过滤器内部，使对人体有害的UVC光不会暴露于外部，并且灭菌效果可以最大化。此外UVC(紫外线)LED空气净化方法，根据未来的技术进步扩散器可应用其他先进的灭菌方法。
此外，可保持室内设定温度通过成比例地控制风阀120的打开和关闭，根据房间内不同风量的居住者的需求进行可变风量(VAV)控制，室内可以保持在恒温状态。
请参阅图1-10所示，其中，本地管理服务器200由收集单元210、预测单元220、控制单元230、统计研究单元240、评价升级单元25以及数据库260组成，收集单元210用于收集环境信息，本地管理服务器200可以执行以下角色：管理和控制地板空调，以便有效地实现地板空调。为此，本地管理服务器200从空调或空调器110、风阀120、空气净化扩散器130和通风装置140收集各种信息。
收集单元210通过与空调110的内部通信风阀120、空气净化扩散器130和通风装置140每个设备的数据信息。
预测单元220接收收集单元210提供的信息后，通过比较环境信息值，以确定环境信息值在允许的误差范围内。因此预测单元220可以确定对应设备，例如，空调110、风阀120、空气清洁扩散器130和包括传感器的通风装置140(或其中的传感器)等是否在正常工作。
此外，预测单元220可以生成预测模型，基于使用至少一种机器学习或神经网络学习算法，使用预测模型的预测结果，并且可以确定传感器是否在允许的误差范围内正常工作。
学习算法可以是，例如，支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等，这些都是有利于模式学习的。
根据预测单元220的预测结果，如果不正常工作，可以停止收集信息，并且可以向综合服务器300或管理终端400设置警告警报(例如，正常、警告或异常)。
此外，作为标准多的允许误差在学习的初始阶段不存在收集的传感器信息，因此根据初始传感器的出厂设计，可能会反应手册中规定的允许误差。
此外当预测单元220处理感测信息时，将感测信息转换为频率可能更有效，并在随后的步骤中学习或分析感测信息而不是通过神经网络训练时间序列数据集，对于这些频率的转换，快速傅里叶变换(FFT)是很好的选择。
此外，即使传感器的误差范围超出允许，预测单元220可以使用故障计数器来防止对暂时错误的误判。
故障计数器是在传感器的误差范围大于标准允许误差的情况下，只有在特定计数以上时，才能判定为故障或性能下降，并通知综合服务器300或管理终端400。
在这种方法的情况下，通过回归(recursive)的方式可以减少由上述临时错误等引起的误判。
此外，上述故障计数器在运行时间超过特定范围时将再次重置为0，或在相应的传感器关闭时重置为0，从而防止计数器值持续累积而产生的问题。
控制器230基于在正常操作范围内的感测环境信息，通过神经网络学习模型进行学习，使得各设备能够以最佳的控制值进行控制。
具体控制值可以是开/关时间、温度和湿度、空气供应量、空气排放量、空气调节器110的温度、风阀120、空气净化扩散器130或通风装置140等。学习结果再次反映在学习模型的输入变量中重新训练，并将最佳值添加到alpha或从alpha中减去，确保持续校正最佳控制值。
统计研究单元240可以收集从收集单元210收集的环境信息、预测单元220的预测结果和控制单元230的控制信息，并根据所收集的数据生成各种统计数据。通过大数据进行感知/控制历史、不仅可以生成预测/诊断结果的统计列表、事件、管理历史等全面统计数据，还可以基于这些统计数据生成评估数据以评估优化所需的管理状态或维护状态。
值得一提的是，统计研究单元240可以系统地显示通过监控程序收集的信息，以便使用统计数据作为监控数据，并且可以提供例如如图10所示的画面。
评估升级单元250基于上述预测模型的预测结果，利用预先生成的评估模型进行预测验证，计算预测结果的预测准确度，并对预测准确度带来的预测误差进行敏感的学习，以便调整预测模型的权重或变量。可以执行预测模型的升级，重复学习的次数越多，预测模型的升级就会持续进行，从而进行自适应，即使最终没有预测结果，也可以自行调整预测模型的权重或变量，通过人工智能算法实现自我净化。
具体来说，如果预测模型的执行结果预测值呈现出一定的模式，则会根据模式调整该模型的变量，从而经历持续升级的适应阶段。其中预测模型和评估模型可以是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)的模型和评价模型基函数(RBF)神经网络、SVM算法等。
此外，由于传感信息、预测结果以及预测模型和评价模型的评价信息是大数据化的，大数据是周期性更新的，因此不仅是利用大数据进行预测模型，通过定期更新评估模型，使其能够根据大数据的变化模式进行自适应，从而确保模型的可靠性。
也就是说，如果预测值呈现一定的模式，就会根据模式调整该模型的变量，从而经历持续升级的适应阶段。
此外，经过适应阶段的相关模型最终可以通过人工智能算法自行进化。
因此，评估升级单元250可以接收通过在评估预测模型和诊断模型的信息，通过学习和适应来升级上述评估模型，并通过提供的重新评估信息，以神经网络学习算法为基础学习和适应评估模型种的问题，执行上述评估模型的升级。
数据库260可以对传感信息、控制信息、误差预测结果、评估结果等进行分类，可以通过多个数据库260系统地存储和管理，并且在请求时提供信息。
综合服务器300通过有线和无线网络单元500连接到本地管理服务器200，并且是用于集成地管理每个本地区域的多个本地管理服务器200。中央管理者可以在中央控制所等地定期监控和统一管理本地管理服务器200。
有线和无线通信网络单元500是指能够在节点之间交换信息的连接结构作为终端和服务器，并且包括局域网(LAN)、广域网网络(WAN)、因特网(WWW)、有线/无线数据通信网络、电话网络、有线/无线电视通信网络等。
无线数据通信网络的示例包括，但是包括但不限于3G、4G、5G、3GPP(第三代合作伙伴计划)，LTE(长期演进)、WIMAX(全球微波互操作性)接入)、Wi-Fi、蓝牙通信、红外通信、超声波通信、VLC(可见光通信)、LiFi等
为此，综合服务器300可以从每个本地管理服务器200收集环境信息、控制信息、预测和评估结果、统计资料等，并进行管理。
此外，作为物联网设备的管理终端400由管理员拥有，可以是便携式终端，可以监控本地管理服务器200的状态，类似于综合服务器300，管理终端400可以收集环境信息、控制信息、预测和评估结果、统计数据等，并在终端屏幕显示。
此外，为了确认本发明的生化空调系统气流分布和净化能力，在以往的传统的空调系统在相同条件下进行了实验。
参阅图11，实验室标准为3.2m(宽)×3.2m(长)×3.8m(高)的实验空间，空气净化能力为12平，样品为常规空调方法和当前的三种空调方法，用烟雾弹注入细粉尘，测试时间为30分钟。
样品的条件是样品1为传统天花板空调方法，为顶部650mm空气供应(现有空调产品)，样品2、3和4为本发明的三种形态，主要是在吸入部位置、高度的差异分别为650mm、1650mm和2200mm。此外，样品4还连接了空调和空气净化器110，并增加了辅助排气用的净化器。
实验结果如图11所示，从实验结果可以看出，从样品1到样品4，空气净化能力明显提高。特别是，可以看到样品1和采用本发明底部空调方式的样品2～4相比，空气净化能力有明显差异。
生化空调系统的本地管理服务器(200)从各个设备收集有关室内温度的环境信息湿度、细粉尘、VOCs、CO2、供气量、排气量、送风量的环境信息(S401)。
本地管理服务器200基于收集的环境信息确定运行模式，控制温度，控制风阀120、空气净化扩散器130和空气净化器130的开关，并且根据室内温度来来进行气流控制(S402、S403和S404)。
此外，本地管理服务器200可以周期性地利用预测模型，将环境信息中相对应的传感信息的传感误差与标准的允许误差范围相比较判断是否正常(S405)。
此外，本地管理服务器200将生成判定结果，并将其发送到设置的管理终端400和控制服务器(S406)。
本地管理服务器200可以使用预测模型的预测结果来评估预测模型评估模型，生成评估结果和评估信息，并使用评估信息通过学习来升级评估模型(S407和S408)。
请参阅图1-10所示，其中，风管100上设有回风口150，回风口150内设有可控制风量的回风口加压风机151、回风口止回阀152。
在本实施方式中，本发明的生物空调系统采用地板空调系统，其中空气净化扩散器130回风口150设置在天花板上为了使用下部空气供应方法和上部空气排放方法从而进行空气调节。
如图7所示多个管道100设置有加压风机151和止回风阀(BDD)152，不会造成污染空气的回流。
地板空调方法是一种上部送风方法，而天花板空气调节方法是上部排风方法。与高速空气供应方法相比，制冷时相对温度较高(例如18℃)供应，和在加热期间相对较低的温度(例如28℃)，外气冷气使用时间长，减少了制冷负荷，有助于节约能源，使用外气可以满足相对更舒适的室内环境。
参考图6，所有外机都可以在生化空调系统内运行，通风装置140的供气口为连接到通风管道141以连接到通风散流器142和通风散流器风管143连接到生化空调系统的管道100。像如图4所示，如连接的生物空调管道系统，所有空气都可以通过空气净化单元进行净化和消毒，可以下部空气供应以及管理室内空气质量。即通风装置140包括通风管道141，连接到生化空调系统的风阀120，室内空气回流至通风装置供气口，通风装置可以将室外空气分配到每个管道的通风散流器142和通风散流器风管143。
参考图9，地板送风空调方法(图9中的B)和现有的天花板空调方法(图9中的A)的很大差异在于气流的速度和分布。
当采用地板空调方式时，制冷时将以高于天花板空调的送风温度(18℃)和较低的送风速度(1.25m/s或更低)供应。
当空气以这种方式流入房间时，仅从地面到2m高的活动区进行空气调节，形成2m或更高的非活动区的温度分层，使得活动区域的空气保持在令人愉快的状态，而上部被污染空气返回到通风装置消毒后再进行循环。
这样，室内空气呼吸产生的污染颗粒物逐渐爬上非活动区，只有新鲜空气保持在活动区，从而保持舒适的环境。
也就是说，地板空调方法与现有的天花板式空调的不同，室内污染空气不会混合或循环，而是将污染空气引导到上部，通过天花板回风口进行处理，可以有效的提高空气质量。
地板空调方法是对形成低速稳定气流，使得室内气流不扩散，通过执行下部空气供应和上部空气排放，通过执行以下操作防止病毒扩散到整个室内空间，低速下部空气供应，并将室内空气流保持在上部垂直方向，这是非呼吸部分。
具体而言，室内下部(1.75米或以下)是活动区域，优先净化下部空气源，此时，空气供气速度必须小于等于1.25m/s，垂直上升气流速度可以保持在0.05m/s或更低。
此外，可安装多个回风口150以形成回流，以便去除整个室内空间的停滞区域。如图4和8所示室内天花板的一层(1.75米或以上)被吸入回风口150中清洁安全地收集后返回空气净化扩散器130。
捕集的可吸入颗粒物病毒通过安装在空气净化器内的过滤器和UVC杀菌装置进行杀菌处理。
本发明还提供生化空调方法技术方案，括以下步骤：
S401、收集环境信息(温湿度、微尘、VOC、CO2)；
S402、决定运行模式(通风、空气净化、制冷暖)；
S403、以收集的环境信息为基础进行控制(空调器、风阀、空气净化扩散器、通风装置、回风口)；
S404、根据室内温度条件控制气流；
S405、根据预测功能，预测感应误差及判断是否正常；
S406、计算判断结果并发送给管理者；
S407、根据评价功能评价预测功能，生成评价结果；
S408、根据预测结果及评价结果升级预测功能及评价功能。
本发明的工作原理及使用流程：按以上实施方式进行工作，直至完成全部工作步骤。
以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.生化空调系统，其特征在于，包括空调器(110)、空气净化扩散器(130)与进气口、多个风管(100)、通风装置(140)以及本地管理服务器(200)，所述本地管理服务器(200)与之相连接，用于收集环境信息，并以地板空调方式控制，所述地板空调方式控制即在室内空间以下部送气上部排气的方式进行，下部送气位置放置空气净化扩散器(130)，所述空气净化扩散器(130)输出端通过风管(100)与空调器(110)相连接，所述风管(100)与空调器(110)之间设有风阀(120)，所述空调器(110)与通风装置(140)相连。
所述本地管理服务器(200)用于根据环境信息控制空调器(110)、空气净化扩散器(130)、通风装置(140)。
2.根据权利要求1所述的生化空调系统，其特征在于：所述本地管理服务器(200)由收集单元(210)、预测单元(220)、控制单元(230)、统计研究单元(240)、评价升级单元(25)以及数据库(260)组成，所述收集单元(210)用于收集环境信息，所述预测单元(220)用于接收收集单元(210)提供的信息，通过比较环境信息值，以确定环境信息值在允许的误差范围内，所述控制单元(230)基于在正常操作范围内的感测环境信息，通过神经网络学习模型进行学习，使得各设备能够以最佳的控制值进行控制，统计研究单元(240)可以收集从收集单元(210)收集的环境信息、预测单元(220)的预测结果和控制单元(230)的控制信息，并根据所收集的数据生成各种统计数据，通过大数据进行感知/控制历史、不仅可以生成预测/诊断结果的统计列表、事件、管理历史等全面统计数据，还可以基于这些统计数据生成评估数据以评估优化所需的管理状态或维护状态，所述评估升级单元(250)可以接收通过在评估预测模型和诊断模型的信息，通过学习和适应来升级上述评估模型，并通过提供的重新评估信息，以神经网络学习算法为基础学习和适应评估模型种的问题，执行上述评估模型的升级，所述数据库(260)可以对传感信息、控制信息、误差预测结果、评估结果等进行分类，可以通过多个数据库(260)系统地存储和管理，并且在请求时提供信息。
3.根据权利要求1所述的生化空调系统，其特征在于：所述空气净化扩散器(130)包括用于控制空气净化扩散器(130)的控制板、可吸入颗粒物传感器、VOCs传感器、CO2传感器或温湿度传感器，捕获可吸入颗粒物和病毒的空气净化过滤器(131)以及UVC杀菌装置(132)。
4.根据权利要求1所述的生化空调系统，其特征在于：所述风管(100)上设有回风口(150)，所述回风口(150)内设有可控制风量的回风口加压风机(151)、回风口止回阀(152)。
5.根据权利要求1所述的生化空调系统，其特征在于：所述通风装置(140)由通风管道(141)、通风散流器(142)以及通风散流器风管(143)组成。
6.根据权利要求1所述的生化空调系统以及方法，其特征在于：所述本地管理服务器(200)连接有交互式服务器(300)、管理终端(400)以及有线和无线网络单元(500)。
7.生化空调方法，其特征在于，适用于权利要求1至6中任一项所述的生化空调系统，包括以下步骤：
S401、收集环境信息(温湿度、微尘、VOC、CO2)；
S402、决定运行模式(通风、空气净化、制冷暖)；
S403、以收集的环境信息为基础进行控制(空调器、风阀、空气净化扩散器、通风装置、回风口)；
S404、根据室内温度条件控制气流；
S405、根据预测功能，预测感应误差及判断是否正常；
S406、计算判断结果并发送给管理者；
S407、根据评价功能评价预测功能，生成评价结果；
S408、根据预测结果及评价结果升级预测功能及评价功能。
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