一种实验室大数据管理系统的制作方法

本发明涉及数据管理
技术领域：
，特别涉及一种实验室大数据管理系统。
背景技术：
：目前，对实验室的日常管理一般都是采用以人为主的管理模式，以现代化的计算机设备以及管理系统为辅助，来实现对实验室的管理，但是实验室在没有统一平台的规范管理下，往往是独立的，而且，对于实验室管理方面，也是很难提供完整的与实验室相关的信息，且对实验室中进行临时性的资源配置，如信息的调用也未起到很好的作用，因此对实验室大数据进行管理就显得尤为重要。技术实现要素：本发明提供一种实验室大数据管理系统，用以通过对实验室的基础数据进行存储和分类管理，并对其进行调用，实现了对实验室大数据进行管理的目的。本发明实施例提供一种实验室大数据管理系统，包括：获取模块，用于获取实验室的基础数据，所述基础数据包括：各个实验室的实验业务数据；服务器，用于对所述获取模块所获取的基础数据进行存储，并将所述基础数据进行分类管理，同时基于预先建立的大数据分析模型，对所获取的基础数据进行分析，得到相应的管理信息，所述管理信息包括：管理各个实验室的新增实验设备信息、管理各个实验室的更新维护实验设备及借用报废实验设备信息、管理各个实验室的开放时间信息、管理预设时间段内对各个实验室的实验设备的使用信息；移动终端，用于接收用户输入的调用指令，并基于所述服务器所存储的所述基础数据及所得到的管理信息，调用与所述调用指令相关的调用信息，并将所述调用信息进行显示。在一种可能实现的方式中，所述服务器，还用于根据所述移动终端所接收的用户所输入的调用指令，对所述调用指令进行关键词的提取，并基于所提取的关键词，对相关的实验业务数据进行查询。在一种可能实现的方式中，还包括：采集模块，用于基于实验设备在实验室中采集所有与目标实验相关的实验数据；服务器，还用于基于预先建立好的实验项目分类模型，对所述采集模块所采集的实验数据进行分析归类，并基于检验数据库对分析归类后的实验数据进行检验，确定所述分析归类后的实验数据是否在对应的预设范围内，若是，基于所述分析归类后的实验数据，对相应的所述预先建立好的实验项目分类模型进行训练；若否，向所述移动终端发送第一报警指令；同时，从所述分析归类后的实验数据中筛选出不在对应的预设范围内的实验数据，并基于故障分析模型对所筛选出的实验数据进行故障分析，确定与故障分析结果相关的所述实验设备，并将所述实验设备的设备信息传输到所述移动终端。在一种可能实现的方式中，所述目标实验中包括至少一类实验项目；所述分析归类后的实验数据，是将实验数据按照类实验项目进行分析归类的；所述实验项目分类模型中包括至少一个类实验项目模型；且所述类实验项目与所述类实验项目模型一一对应。在一种可能实现的方式中，还包括：监测模块，用于对实验室的内部环境进行监测，获得相应的环境监测信息；所述服务器，还用于对所述监测模块所获得的环境监测信息进行存储，并基于预先建立的环境监测模型，对所获得的环境监测信息进行识别分析，获得相应的环境监测结果；其中，所述环境监测信息包括至少一项环境监测参数；所述服务器，还用于判断所有的所述环境监测参数是否在对应的预设环境参数范围内，若是，控制所述监测模块按照间隔的预设时间段进行工作；若否，控制所述监控模块继续工作，同时向所述移动终端发送所述环境监测参数不在对应的预设环境参数范围内的第二报警指令。在一种可能实现的方式中，所述监测模块包括：感知单元，用于对所述实验室的外部环境进行感知，并获得感知信息；识别单元，用于根据所述感知单元获取的感知信息，识别确定所述实验室的外部环境的安全信息，并将所述安全信息传输到控制单元；控制单元，用于基于预先设置好的安全评估库，对所述安全信息进行安全评估，并将对应的评估结果通过服务器传输到所述移动终端进行显示。在一种可能实现的方式中，所述监测模块所获得的环境监测信息还包括：所述实验室内部环境的空气污染浓度；所述监测模块，还用于对所述实验室内的实验设备的使用时长进行监测；所述服务器，还用于对所述监测模块所获得的所述实验室内部环境的空气污染浓度、和相关的环境监测参数进行曲线拟合；根据拟合后的曲线结果、及所述监测模块所监测的实验设备的使用时长，确定所述实验设备与损害因素的第一接触时长，并根据预先设定好的预设规则，确定所述实验设备在预设时间内与损害因素的第二接触时长，基于累计映射表，获取与所述第二接触时长对应的接触等级；所述服务器，还用于根据所获取的接触等级、及获取与所述损害因素对应的损害等级，获得相应的所述实验设备的风险等级；所述服务器，还用于将所获得的所述风险等级传输到所述移动终端，且所述移动终端的用户根据所述风险等级执行相应的操作。在一种可能实现的方式中，所述损坏因素是基于空气污染浓度、和相关的环境监测参数获取到的。在一种可能实现的方式中，所述服务器，在对所述获取模块所获取的所述基础数据进行存储时，为保证数据的安全完整，需要对所述数据采用多个子服务器分开存储，且在多个子服务器存储的过程中，能根据数据的重要程度，自动控制子服务器的数量，在所述自动控制子服务器的数量的过程中，包括如下步骤：步骤a1、构建一个加密数据集，所述加密数据集中拥有大量不同的非零数值；步骤a2、对每个子服务器都给定一个唯一的非零数值，作为标识编号；步骤a3、从加密数据集中随机选择m-1个数值作为加密系数；步骤a4、获取子服务器不能正常使用的概率；步骤a5、将n取m，并计算数据稳定度；f(n)为数据稳定度，f为子服务器不能正常使用的概率，判断f(n)是否大于预设稳定度，若大于则将n作为所述子服务器的数量，若不大于，则重复的将n加1后重新计算稳定度，直至f(n)大于预设稳定度，此时n则为解的自动控制子服务器的数量；步骤a6、每n个子服务器都对基础数据进行加密；其中，f(k)为第k个子服务器对基础数据进行加密后的结果，date为基础数据，pj为从加密数据集中获取的第j个加密系数，gk为第k个子服务器的标识编号，％％为取余数，t为预设的一个较大的素数，k＝1、2、3…n；并每个子服务器加密后的结果进行存储，作为基础数据在每个子服务器的存储结果；步骤a7、在使用数据时，从任意m个能正常使用的子服务器中提取加密后的结果，并进行解密；其中，rt为解密后的值，f(j)为提取的m个子服务器中第j个子服务器加密后的结果，gt为提取的m个子服务器中第t个子服务器的标识编号，gj为提取的m个子服务器中第j个子服务器的标识编号,pj为提取的m个子服务器中第j个子服务器的加密系数,pt为提取的m个子服务器中第t个子服务器的加密系数。本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1为本发明实施例中一种实验室大数据管理系统的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。本发明实施例提供一种实验室大数据管理系统，如图1所示，包括：获取模块，用于获取实验室的基础数据，所述基础数据包括：各个实验室的实验业务数据；服务器，用于对所述获取模块所获取的基础数据进行存储，并将所述基础数据进行分类管理，同时基于预先建立的大数据分析模型，对所获取的基础数据进行分析，得到相应的管理信息，所述管理信息包括：管理各个实验室的新增实验设备信息、管理各个实验室的更新维护实验设备及借用报废实验设备信息、管理各个实验室的开放时间信息、管理预设时间段内对各个实验室的实验设备的使用信息；移动终端，用于接收用户输入的调用指令，并基于所述服务器所存储的所述基础数据及所得到的管理信息，调用与所述调用指令相关的调用信息，并将所述调用信息进行显示。上述实验业务数据，包括但不限于实验室准备中或实验过程中需要记录或获取的数据，且对应的实验业务数据格式包括但不限于，文本格式、图片格式、视频格式等。将基础数据进行分类管理，例如可以是将基础数据按照不同的实验室进行分类管理的，或者是将基础数据是按照不同类型的数据格式进行分类管理的等。上述大数据分析模型，是基于神经网络预先训练好的，且大数据分析模型是为了对基础数据进行大数据分析的，来获得相应的管理信息，其好处是，方便对基础数据进行识别，且便于根据获得的管理信息对实验室内的相关的实验设备等进行管理。上述调用指令，例如可以是，a实验室调用指令，然后从基于服务器所存储的基础数据、及所得到的管理信息，调用与a实验室调用指令相关的调用信息，其调用信息例如可以是，与a实验室相关的所有实验业务数据。上述移动终端，包括但不限于手机、笔记本、电脑、pc端等电子设备。上述技术方案的有益效果是：通过对实验室的基础数据进行存储和分类管理，并对其进行调用，实现了对实验室大数据进行管理的目的。本发明实施例提供一种实验室大数据管理系统，所述服务器，还用于根据所述移动终端所接收的用户所输入的调用指令，对所述调用指令进行关键词的提取，并基于所提取的关键词，对相关的实验业务数据进行查询。上述调用指令例如为a实验室调用指令，提取出的关键词为a实验室，此时对a实验室的实验业务数据进行查询。上述技术方案的有益效果是：通过对调用指令进行关键词的提取，方便对实验业务数据进行查询。本发明实施例提供一种实验室大数据管理系统，还包括：采集模块，用于基于实验设备在实验室中采集所有与目标实验相关的实验数据；服务器，还用于基于预先建立好的实验项目分类模型，对所述采集模块所采集的实验数据进行分析归类，并基于检验数据库对分析归类后的实验数据进行检验，确定所述分析归类后的实验数据是否在对应的预设范围内，若是，基于所述分析归类后的实验数据，对相应的所述预先建立好的实验项目分类模型进行训练；若否，向所述移动终端发送第一报警指令；同时，从所述分析归类后的实验数据中筛选出不在对应的预设范围内的实验数据，并基于故障分析模型对所筛选出的实验数据进行故障分析，确定与故障分析结果相关的所述实验设备，并将所述实验设备的设备信息传输到所述移动终端。优选地，所述目标实验中包括至少一类实验项目；所述分析归类后的实验数据，是将实验数据按照类实验项目进行分析归类的；所述实验项目分类模型中包括至少一个类实验项目模型；且所述类实验项目与所述类实验项目模型一一对应。上述目标实验是预先准备要做的实验；上述实验项目分类模型，是基于神经网络反复训练得到的；上述实验数据，例如以环境检测实验为例，对应的实验数据分别为温度数据、湿度数据，对实验数据进行分析归类，则温度数据归类于温度，湿度数据归类于湿度，并基于检验数据库对分析归类后的实验数据进行检验，例如检测的温度数据为23摄氏度，对应的预设温度范围为18摄氏度～27摄氏度，此时，将此数据作为温度数据样本对实验项目分类模型进行训练，其好处是，提高实验项目分类模型的识别准确度；例如检测的温度数据为16摄氏度，此时，向移动终端发送第一报警指令，其第一报警指令例如可以是，超温度范围报警指令；同时将数据，检测的温度数据为16摄氏度筛选出来，基于故障分析模型对其进行故障分析，确定与故障分析结果相关的实验设备，例如可以为温度检测实验设备出现故障。上述技术方案的有益效果是：通过对实验数据进行归类、检验和筛选，提高确定故障实验设备的可靠性，并且通过移动终端进行显示，方便用户查看。本发明实施例提供一种实验室大数据管理系统，还包括：监测模块，用于对实验室的内部环境进行监测，获得相应的环境监测信息；所述服务器，还用于对所述监测模块所获得的环境监测信息进行存储，并基于预先建立的环境监测模型，对所获得的环境监测信息进行识别分析，获得相应的环境监测结果；其中，所述环境监测信息包括至少一项环境监测参数；所述服务器，还用于判断所有的所述环境监测参数是否在对应的预设环境参数范围内，若是，控制所述监测模块按照间隔的预设时间段进行工作；若否，控制所述监控模块继续工作，同时向所述移动终端发送所述环境监测参数不在对应的预设环境参数范围内的第二报警指令。上述环境监测参数，例如可以是实验室内部的温度和湿度；上述环境监测模型，是基于神经网络基础上进行训练得到的。上述监测模块按照间隔的预设时间段进行工作，是为了降低监测模块的功耗，提高监测模块的使用寿命；上述预设时间段，可以是人为设定的。上述第二报警指令，例如可以是与环境监测参数不在对应的预设环境参数范围内的指令。上述技术方案的有益效果是：通过对实验室内部环境进行监测，便于对实验室进行管理。本发明实施例提供一种实验室大数据管理系统，所述监测模块包括：感知单元，用于对所述实验室的外部环境进行感知，并获得感知信息；识别单元，用于根据所述感知单元获取的感知信息，识别确定所述实验室的外部环境的安全信息，并将所述安全信息传输到控制单元；控制单元，用于基于预先设置好的安全评估库，对所述安全信息进行安全评估，并将对应的评估结果通过服务器传输到所述移动终端进行显示。上述感知信息例如，可以是感应实验室外部环境是否有烟雾出现，根据出现的烟雾浓度，确定外部环境的安全信息，例如烟雾浓度低于预设烟雾报警浓度，确定对应的安全信息为第一安全等级，根据安全评估库对第一安全等级进行评估，对应的评估结果是外部环境安全。上述技术方案的有益效果是：通过对实验室外部环境进行感知和安全评估，可有效的确保实验室外部环境的安全性。本发明实施例提供一种实验室大数据管理系统，所述监测模块所获得的环境监测信息还包括：所述实验室内部环境的空气污染浓度；所述监测模块，还用于对所述实验室内的实验设备的使用时长进行监测；所述服务器，还用于对所述监测模块所获得的所述实验室内部环境的空气污染浓度、和相关的环境监测参数进行曲线拟合；根据拟合后的曲线结果、及所述监测模块所监测的实验设备的使用时长，确定所述实验设备与损害因素的第一接触时长，并根据预先设定好的预设规则，确定所述实验设备在预设时间内与损害因素的第二接触时长，基于累计映射表，获取与所述第二接触时长对应的接触等级；所述服务器，还用于根据所获取的接触等级、及获取与所述损害因素对应的损害等级，获得相应的所述实验设备的风险等级；所述服务器，还用于将所获得的所述风险等级传输到所述移动终端，且所述移动终端的用户根据所述风险等级执行相应的操作。优选地，所述损坏因素是基于空气污染浓度、和相关的环境监测参数获取到的。上述空气污染浓度，是实验室内部空气环境的混合空气浓度；曲线拟合，是为了对空气污染浓度、和相关的环境监测参数进行有效的分析，为后续分析提供有效的分析基础；上述第一接触时长，可以是瞬时的接触时间，上述第二接触时长，可以是对第一接触时长的累加和；上述累计映射表，例如如下表所示：第二接触时长20-30mim30-50min50-70min70-90min接触等级第一等级第二等级第三等级第四等级上述根据所获取的接触等级、及获取与所述损害因素对应的损害等级，获得相应的所述实验设备的风险等级，可如下表进行表示：上述表格中的接触等级和损害等级越高对应的风险等级越高。上述预设规则，例如可以是，第二接触时长的获取是基于第一接触时长的累积获得的。上述技术方案的有益效果是：通过获取实验设备的风险等级，便于对实验设备进行及时处理。本发明实施例提供一种实验室大数据管理系统，所述服务器，在对所述获取模块所获取的所述基础数据进行存储时，为保证数据的安全完整，需要对所述数据采用多个子服务器分开存储，且在多个子服务器存储的过程中，能根据数据的重要程度，自动控制子服务器的数量，在所述自动控制子服务器的数量的过程中，包括如下步骤：步骤a1、构建一个加密数据集，所述加密数据集中拥有大量不同的非零数值；步骤a2、对每个子服务器都给定一个唯一的非零数值，作为标识编号；步骤a3、从加密数据集中随机选择m-1个数值作为加密系数；步骤a4、获取子服务器不能正常使用的概率；步骤a5、将n取m，并计算数据稳定度；f(n)为数据稳定度，f为子服务器不能正常使用的概率，判断f(n)是否大于预设稳定度，若大于则将n作为所述子服务器的数量，若不大于，则重复的将n加1后重新计算稳定度，直至f(n)大于预设稳定度，此时n则为解的自动控制子服务器的数量；对于重要的数据，其稳定性要求越大，最大为1。步骤a6、每n个子服务器都对基础数据进行加密；其中，f(k)为第k个子服务器对基础数据进行加密后的结果，date为基础数据，pj为从加密数据集中获取的第j个加密系数，gk为第k个子服务器的标识编号，％％为取余数，t为预设的一个较大的素数，k＝1、2、3…n；并每个子服务器加密后的结果进行存储，作为基础数据在每个子服务器的存储结果；步骤a7、在使用数据时，从任意m个能正常使用的子服务器中提取加密后的结果，并进行解密；其中，rt为解密后的值，f(j)为提取的m个子服务器中第j个子服务器加密后的结果，gt为提取的m个子服务器中第t个子服务器的标识编号，gj为提取的m个子服务器中第j个子服务器的标识编号,pj为提取的m个子服务器中第j个子服务器的加密系数,pt为提取的m个子服务器中第t个子服务器的加密系数。有益效果：利用上述技术，可以将需要存储的基础数据存储在n个子服务器上，所以能够保证所述数据的安全性，不会因为某个子服务器停止工作而影响数据的存储和提取，且对于重要性越大的数据，则分配的子服务器越大，安全性则越高，同时，对于存储在服务器上的数据，均为分块加密后的数据，即任意一台子服务器被攻破都不会导致数据被泄露，必须需要m个子服务器的加密后的结果才能进行解密，使得所述数据更难被泄露，保证了数据的安全性，且由于是任意m个子服务器都能解密成功，则在n-m个子服务器出现非正常工作时，也能通过加密后的结果得到原始数据。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。当前第1页1 2 3