< img height="1" width="1" style="display:none;" alt="" src="https://px.ads.linkedin.com/collect/?pid=8596108&fmt=gif" />

Kakšna je umetna inteligenca kriogenih rezervoarjev za shranjevanje?

Nov 03, 2024 Pustite sporočilo

‌ Uporaba umetne inteligence v kriogenih rezervoarjih za shranjevanje se odraža predvsem pri inteligentnem upravljanju in spremljanju varnosti. ‌

Inteligentno upravljanje
Inteligentno upravljanje kriogenih rezervoarjev za shranjevanje se odraža predvsem v naslednjih vidikih:

‌ Inteligent Monitoring Management‌: Preko inteligentnega sistema za upravljanje knjižnic z inteligentnim tekočim nitrogenom si lahko uporabniki ogledajo upravljanje vzorčne knjižnice v realnem času prek zaslona za spremljanje rezervoarja, vključno z vnosom in izstopom v skeniranju, lokacijo vzorca, zmogljivostjo za shranjevanje v rezervoarju itd.

‌Remote spremljanje in alarm‌: Celoten sistem upravljanja podpira oddaljeno spremljanje in oddaljene funkcije alarma. Uporabniki si lahko na daljavo ogledajo status delovanja in status upravljanja vzorcev tekočega dušikovega rezervoarja prek mobilnih telefonov ali računalnikov, kar zagotavlja veliko udobje in zaščito‌.

‌ Upravljanje in nadzor oblasti‌: Sistem podpira funkcije upravljanja organov, da zagotovi, da lahko samo pooblaščeni uporabniki dostopajo do podatkov in upravljajo, kar še dodatno zagotavlja varnost podatkov in standardizacijo operacij‌.

Varnostno spremljanje
Varnostno spremljanje kriogenih rezervoarjev za shranjevanje je v glavnem doseženo z inteligentnim sistemom spremljanja, ki ima naslednje funkcije:

‌ Resnično spremljanje temperature: Podatki o temperaturi v realnem času v skladišču se zbirajo prek senzorjev z visokim natančnostm in se za analizo podatkov prenašajo na centralno procesno enoto‌

‌Abnormalni alarm‌: Sistem za analizo podatkov uporablja napredne algoritme AI. Ko bo zaznana nenormalna temperatura, bo samodejno izdala alarm in povezala druge varnostne ukrepe, kar bo močno izboljšalo znanstvenost in učinkovitost upravljanja varnosti‌.

‌ Učenje in optimizacija prilaganja‌: Sistem nenehno izboljšuje natančnost in hitrost odziva spremljanja z učenjem podatkov in optimizacijo modela, da se zagotovi varno delovanje rezervoarja za shranjevanje.