Приложението на изкуствения интелект в криогенните резервоари за съхранение се отразява главно в интелигентното управление и мониторинга на безопасността.
Интелигентно управление
Интелигентното управление на криогенните резервоари за съхранение се отразява главно в следните аспекти:
Management Management Intelligent Quing Intelligent Sample Sample Bibrary System Sample System, потребителите могат да преглеждат управлението на пробната библиотека в реално време чрез екрана за наблюдение на резервоара, включително въвеждане и излизане на сканиране на код, местоположение на пробата, капацитет за съхранение в резервоара и т.н., за да се постигне ефективно и интелигентно управление на пробата
Monitoring и аларма на ремото: Цялата система за управление поддържа дистанционните мониторинг и дистанционните алармени функции. Потребителите могат да преглеждат дистанционно работното състояние и състоянието на управление на пробите на резервоара за течен азот чрез мобилни телефони или компютри, осигурявайки голямо удобство и защита.
Data Управление и контрол на авторитета: Системата поддържа функции за управление на авторитета, за да гарантира, че само упълномощени потребители могат да имат достъп и да управляват данни, като допълнително гарантират сигурността на данните и стандартизацията на операциите.
Мониторинг на безопасността
Мониторингът на безопасността на криогенните резервоари за съхранение се постига главно чрез интелигентна система за наблюдение, която има следните функции:
Мониторинг на температурата на повторно-време : Данните за температурата в реално време в резервоара за съхранение се събират чрез сензори с висока точност и се предава на централния обработващ блок за анализ на данни
Abnormal аларма: Системата използва разширени AI алгоритми за анализ на данни. След като бъде открита ненормална температура, тя автоматично ще издаде аларма и ще свърже други мерки за безопасност, като значително подобрява науката и ефективността на управлението на безопасността.
Data Учене и оптимизация : Системата непрекъснато подобрява точността и скоростта на реакция на мониторинг чрез обучение на данни и оптимизация на модела, за да се гарантира безопасната работа на резервоара за съхранение.