专利名称：生物危害应急监测预测与优化控制系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一个生物危害应急监测预测与控制系统，属于生物危害防控领域。
背景技术：
生物危害直接威胁人类生命和健康，在世界迅速全球化的今天，以传染病为主的生物危害正以惊人的速度蔓延，全球任何一个角落爆发的传染病都可能会引发全球的警觉。目前，生物危害仍是当今世界范围内引起人类死亡的重要原因，而且人类正面临着与生物危害作斗争的新形势新传染病的出现，旧传染病的复燃，以及病原体对抗生素耐药性的增加，均构成了对人类健康的巨大威胁。同时，随着国际政治、经济的发展，重大公共卫生事件给人类的生活造成一定的影响。另外，以“炭疽事件”为代表的生物恐怖曾造成全世界恐
te〇2002年1月，严重急性呼吸综合征(SARS)在我国广东省首先爆发，并于2003年 3月初输入北京，随之在北京迅速蔓延，同期也引起在世界范围内的爆发流行，其中，以我国广州、香港、北京以及台湾地区疫情尤为严重，据世界卫生组织估计，SARS对全球经济造成了约300亿美元的损失。2009年甲型Hmi流感疫情在全球的爆发，6月11日世界卫生组织宣布其预警级别为流感警戒最高级6级。甲型Hmi流感除了造成直接人员伤亡和巨额医疗费用外，对经济的间接影响、对民众心理和社会安定的危害都是非常严重的。即使普通的流感，每年就夺走了数万人的生命。在生物危害防控工作中，生物危害应急监测预测是核心内容。传染病疫情的开始、 爆发和控制过程，均有客观的发展规律。对疫情进行监测，根据监测结果对疫情的发展进行预测，获取得的监测、预测结果可为决策部门提供依据，提出对传染病疫情发展控制的具体措施和力度，对其科学防控。国内外对于传染病疫情监测、预测已经有较为广泛和深入的研究，尤其是SARS出现之后，关于病毒的传播规律、控制措施和控制效果的研究得到长足发展。目前，生物危害应急领域存在三大关键技术难题。一、由于常规的动力学预测模型参数多为常数，且受主观因素影响很大，而随机原理动力学预测模型尽管从某种程度上弥补了确定参数的主观性，但对于大规模爆发的疫情，其模拟计算量超大，很难实际应用。一般的统计学模型因内在机理的不确定性，难以保证预测精度。建立实用、高精度疫情预测模型是生物危害应急领域的一大技术难题。二、由于常规生物传感器环境适应性差，检测限高，特异性强，难以进行实时监测，研制实时高灵敏度生物传感器也是生物危害应急领域的技术难题。三、在传染病疫情为代表的生物危害控制中，控制措施越严，相应的控制代价就越大， 感染者人数也就会越小，怎样才能使控制代价和感染者医治成本最小？这是一个优化控制问题。生物危害应急监测、预测与优化控制是一个复杂的系统工程，如何将应急监测、预测与优化控制一体化，使之成为智能决策系统，以最小的代价控制以传染病为代表的生物危害，为决策部门提供关键技术支持，既是本领域内需要突破的技术难题，又是当前亟需解决的重大实际问题。
发明内容
本发明提出了一种生物危害应急监测、预测与优化控制技术系统(Biological hazard Monitoring， Predicting and Optimal controlling System for Emergency, BMPOSE)，该系统将应急监测、预测与优化控制一体化。该系统为物联网，它连接两个分系统，一个为生物危害应急监测系统(Biohazard Emergency Monitoring System, BEMS)，另一个为生物危害预测与优化控制系统 (Biological hazard Predicting and Optimal controlling System for Emergency, BP0SE)，BEMS与BPOSE通过物联网进行信息的耦合与关联，并在物联网中通过数据处理最终完成生物危害的控制。物联网利用BEMS、BPOSE的相互耦合技术和内在关联，结合射频识别、红外感应、 全球定位、信息交互和通讯、数值模型与系统无缝耦合技术，提供BEMS、BPOSE的接口，使得 BEMS、BPOSE的信息一体化。所述的生物危害应急监测系统(BEMQ，从各个地域、人群中获得关于生物危害的信息，为危害预测和控制提供基础数据；获取数据的方式具体为1、通过生物传感器自动获取利用细胞免疫学方法，筛选单克隆抗体，经分离纯化后，获得特异性分子探针，作为生物传感器感应元件，利用该生物传感器检测生物危害发生地的基础数据(详情见杨靖亚，徐莉等的专利一种抗副溶血弧菌耐热溶血毒素单克隆抗体及其制备方法，申请号为201110056576. 6)；2、通过生物危害调查人工获取基于国家疾病控制中心(⑶C)及全军疾病控制中心(CDC)传染病常规报告系统和哨点监测系统，获得了应用于传染病疫情预测与控制的基础数据，包括收集重要传染病在人群中的发生情况，将收集到的基础数据写入地理信息系统GIS系统，使地域与基础数据对应；所述生物危害预测与优化控制系统(BPOSE)，包括各种生物危害模型。各种生物危害模型由初始隔离率、目标隔离率、控制措施生效时间三个参数确定，此处的隔离率指的是将潜伏期者有效隔离的比例。其中生物危害模型包括基于非线性、变系数传染病预测模型(详情见专利《基于非线性、变系数预测模型的传染病疫情预测分析方法[P]》.中国专利CN101794342A，2010-08-04)和基于考虑空间非均勻性的传染病传播模型，(详情见专利 《基于考虑空间非均勻性的传染病传播模型疫情预测方法[P]》，中国专利CN101777092A， 2010-07-14)这些模型参数是通过模拟退火和遗传算法原理等反演所得，应用基于龙格-库塔 (Runge-kutta)原理进行求解。工作时，BPOSE根据BEMS提供的基础数据，获取初始隔离率的值，确定控制措施生效时间以及目标隔离率，进而有唯一对应一生物危害模型，由生物危害模型唯一确定生物危害预测结果，由生物危害预测结果即可计算得到对应的控制代价和治疗成本。控制措施生效时间以及目标隔离率由控制措施以及要达到的控制效果确定的，改变控制措施，控制措施生效时间、目标隔离率改变，通过优化算法，从可能的控制措施中得出使治疗成本与控制代价之和最小时的方案，即为最优控制方案，记录该该方案的控制措施，并据此对生物危害实施控制。有益效果
1、建立了生物危害应急监测预测与优化控制物联网系统(IT-BEMPC)。该系统集信息采集、传输、分析、预测、发布于一体，解决了应急监测、预测与决策支持等系统无缝耦合的技术难题。2、创建了生物危害预测与优化控制系统(BPOSE)。建立了传染病疫情预测与控制模型，提出了传染病模型季节影响函数的参数化方案，发展了模型参数反演技术，突破了疫情预测与实际控制措施关联计算的技术瓶颈，预测精度明显优于国内外同类模型，解决了对传染病优化控制的重大技术难题。3、获得特异性分子探针，作为生物传感器感应元件，利用该生物传感器检测生物危害发生地的基础数据，突破了大量获取特异性检测抗原技术瓶颈，将传感器灵敏度提高2 个数量级。
图1生物危害应急物联网系统。图2生物危害应急监测、预测与优化控制系统(BMPOSE)。
具体实施例方式下面结合实施例和附图来说明本发明。以传染病为例，BEMS与BPOSE通过物联网系统进行信息的耦合与关联，所述的生物危害应急监测系统(BEMS)，为危害预测和控制提供基础数据；具体为1、利用生物传感器利用细胞免疫学方法，筛选单克隆抗体，经分离纯化后，获得特异性分子探针，作为生物传感器，检测生物危害发生地的基础数据；利用该种生物传感器检测介质，可将常规菌落数(CFU) IO4 IO5个/毫升提高到IO2 IO3个/毫升，有效提高检测限与灵敏度。2、通过生物危害调查人工获取综合研究了被动监测与主动监测两种方式，基于国家CDC及全军CDC传染病常规报告系统和哨点监测系统，获得了应用于传染病疫情预测与控制的基础数据，与GIS〈地理信息〉系统进行集成。为预测未来传染病发生水平、预防传染病流行、制定防治对策提供依据，及时、系统地收集了重要传染病在人群中的发生情况， 分析了各种影响因素，总结了传染病发生、发展、分布规律和变动趋势。所述生物危害预测与优化控制系统(BPOSE)，包括各种生物危害模型以及生物危害预测结果。各种生物危害模型由初始隔离率、目标隔离率、控制措施生效时间三个参数确定，此处的隔离率指的是将潜伏期者有效隔离的比例。其中生物危害模型包括基于非线性、 变系数传染病预测模型和基于考虑空间非均勻性的传染病传播模型，这些模型参数是通过模拟退火和遗传算法原理等反演所得，应用基于龙格-库塔(Rimge-kutta)原理进行求解。工作时，BMPOSE根据BEMS提供的基础数据，获取初始隔离率的值，确定控制措施生效时间以及目标隔离率，进而有唯一对应一生物危害模型，由生物危害模型唯一确定生物危害预测结果，由生物危害预测结果即可计算得到对应的控制代价和治疗成本。控制措施生效时间以及目标隔离率由控制措施以及要达到的控制效果确定的，改变控制措施，控制措施生效时间、目标隔离率改变，从控制措施中得出治疗成本与控制代价之和最小时的方案，即为最优控制方案，记录该方案的控制措施，并据此对生物危害实施控制。
权利要求
1. 一种生物危害应急监测、预测与优化控制系统BMP0SE，该系统将应急监测、预测与优化控制一体化；该系统为物联网，它连接两个分系统，一个为生物危害应急监测系统BEMS，另一个为生物危害预测与优化系统BPOSE，BEMS与BPOSE通过物联网进行信息的耦合与关联，并在物联网中通过数据处理最终完成生物危害的控制；物联网利用BEMS、BP0SE的相互耦合技术和内在关联，为提供BEMS、BP0SE的接口，使得 BEMS、BPOSE的信息一体化；所述的生物危害应急监测系统BEMS，从各个地域、人群中获得关于生物危害的信息，为危害预测和控制提供基础数据；获取数据的方式具体为a、通过生物传感器自动获取利用细胞免疫学方法，筛选单克隆抗体，经分离纯化后， 获得特异性分子探针，作为生物传感器感应元件，利用该生物传感器检测生物危害发生地的基础数据；b、通过生物危害调查人工获取基于国家疾病控制中心⑶C及全军疾病控制中心⑶C 传染病常规报告系统和哨点监测系统，获得了应用于传染病疫情预测与控制的基础数据， 包括收集重要传染病在人群中的发生情况，将收集到的基础数据写入地理信息系统GIS系统，使地域与基础数据对应；所述的BP0SE，包括各种生物危害模型，各种生物危害模型由初始隔离率、目标隔离率、 控制措施生效时间三个参数确定，此处的隔离率指的是将潜伏期者有效隔离的比例；工作时，BMPOSE根据BEMS提供的基础数据，获取初始隔离率的值，确定控制措施生效时间以及目标隔离率，进而有唯一对应一生物危害模型，由生物危害预测结果即可计算得到对应的控制代价和治疗成本；控制措施生效时间以及目标隔离率由控制措施以及要达到的控制效果确定的，改变控制措施，控制措施生效时间、目标隔离率改变，从控制措施中得出治疗成本与控制代价之和最小时的方案，即为最优控制方案，记录该方案的控制措施，并据此对生物危害实施控制。
全文摘要
本发明涉及一个生物危害应急监测预测与控制系统，属于生物危害防控领域。该系统为物联网，它连接两个分系统，一个为生物危害应急监测系统，另一个为生物危害预测与优化控制系统，BEMS与BPOSE通过物联网进行信息的耦合与关联，并在物联网中通过数据处理最终完成生物危害的控制。该系统集信息采集、传输、分析、预测、发布于一体，解决了应急监测、预测与决策支持等系统无缝耦合的技术难题。
文档编号G05B13/04GK102298318SQ20111013799
公开日2011年12月28日 申请日期2011年5月25日 优先权日2011年5月25日
发明者关彩虹, 刘峰, 周学志, 孙诗德, 徐莉, 王新明, 符天保, 黄顺祥 申请人:中国人民解放军防化指挥工程学院