一种基于AI大模型的智能建筑空气净化控制方法及系统与流程

本发明涉及空气净化，尤其涉及一种基于ai大模型的智能建筑空气净化控制方法及系统。

背景技术：

1、随着人工智能技术以及互联网平台，让人工智能与传统行业、新型行业进行深度融合，创造出了新的发展，空气中含有许多有害颗粒物和气体，如细菌、病毒、霉菌、尘螨、花粉和挥发性有机化合物等，浑浊的空气会降低居住和工作空间的舒适度，使人感觉更加沉闷和窒息，在流感季节或其他呼吸道传染病流行时，还会有很多病原体在空气中的传播，从而增加交叉感染的风险。对于哮喘患者、过敏体质人群或者老年人等敏感人群，浑浊的空气会让他们增加呼吸道的刺激和过敏反应，空气中的湿气还会促进霉菌生长，从而导致家具和建筑材料损害。所以空气净化对于保障人体健康、提高生活质量以及保护财产具有重要意义，现有技术中，空气净化主要针对空气中pm2.5等可吸入颗粒物、细菌和病毒等微生物，但部分气体浓度较低对人体健康无碍，浓度较高时对人体健康有害，存在空气净化效果有限的问题。

2、现有的空气净化系统通过对空气质量进行检测分析，将结核杆菌含量、百日咳杆菌含量分别与结核杆菌含量阈值、百日咳杆菌含量阈值进行比较实现空气净化。

3、例如公告号为：cn107239881b的发明专利公告的一种评估空气净化器净化能力的方法及装置，包括：获取待评测空气净化器每个档位分别对应的cadr值和噪声值；获取预设的数学模型，将所述每个档位分别对应的cadr值和噪声值分别代入所述数学模型，获得每个档位对应的值，将所述每个档位对应的值进行平均，获得净化能力表征值，所述净化能力表征值用于表征所述待评测空气净化器的净化能力。

4、例如公开号为：cn113112041a的专利申请公开的一种基于空气净化器的云计算医疗系统，包括：云平台，所述云平台通信连接有处理器，所述处理器通信连接有空气净化模块、药物管理模块、停车规划模块、预约挂号模块、存储模块以及控制器；所述空气净化模块用于对医院空气质量进行检测分析，具体的检测分析过程包括以下步骤：获取空气中的结核杆菌含量以及百日咳杆菌含量；通过存储模块获取到结核杆菌含量阈值与百日咳杆菌含量阈值，将结核杆菌含量、百日咳杆菌含量分别与结核杆菌含量阈值、百日咳杆菌含量阈值进行比较。

5、但本技术在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

6、现有技术中，空气净化主要针对空气中pm2.5等可吸入颗粒物、细菌和病毒等微生物，但部分气体浓度在安全范围内对人体健康无碍，在安全范围外对人体健康有害，采取的净化措施不对应，净化可能不彻底，存在空气净化效果有限的问题。

技术实现思路

1、本技术实施例通过提供一种基于ai大模型的智能建筑空气净化控制方法及系统，解决了现有技术中，空气净化效果有限的问题，实现了有效彻底地进行空气净化。

2、本技术实施例提供了一种基于ai大模型的智能建筑空气净化控制方法，包括以下步骤：获取空气净化数据库；识别空气中存在的成分，获取空气净化参数；通过对空气净化参数进行分析得到净化程度评估指数；根据净化程度评估指数得到空气质量评估值；根据空气质量评估值分析空气净化程度进行空气净化；根据空气净化参数和净化程度评估指数分析并解决净化原因。

3、进一步的，所述空气净化数据库包括安全数据、舒适数据和阈值；所述成分包括气体、颗粒物、细菌、病毒、温度和湿度；所述空气净化参数包括有害成分数据、有害成分浓度、有害成分种类数量、有害生物、有害生物种类数量、有害生物浓度、温度和湿度；所述净化程度评估指数包括浓度最小安全指数、浓度最大安全指数、种类安全指数、生物最小安全指数、生物最大安全指数、温湿度舒适指数；所述通过对空气净化参数进行分析得到净化程度评估指数的具体分析过程为：通过对有害成分浓度分析处理得到浓度最小安全指数和浓度最大安全指数，通过对有害成分种类数量分析处理得到种类安全指数，通过对有害生物种类数量和有害生物浓度分析处理得到生物最小安全指数和生物最大安全指数，通过对温度和湿度的数据分析处理得到温湿度舒适指数。

4、进一步的，所述气体包括有害气体、高浓度有害气体和无害气体；所述颗粒物包括有害颗粒物、高浓度有害颗粒物和无害颗粒物；所述细菌包括有害细菌、高浓度有害细菌和无害细菌；所述病毒包括有害病毒、高浓度有害病毒和无害病毒；所述安全数据包括高浓度有害气体的最大安全浓度、高浓度有害气体的最小安全浓度、高浓度有害颗粒物的最大安全浓度、高浓度有害颗粒物的最小安全浓度、高浓度有害细菌的最大安全浓度、高浓度有害细菌的最小安全浓度、高浓度有害病毒的最大安全浓度、高浓度有害病毒的最小安全浓度；所述舒适数据包括空气中的舒适温度和空气中的舒适湿度；所述阈值包括净化执行最大阈值、净化执行最小阈值、浓度安全最大阈值、浓度安全最小阈值、生物安全最大阈值、生物安全最小阈值和种类安全阈值。

5、进一步的，所述浓度最小安全指数和浓度最大安全指数的具体分析过程为：有害成分浓度包括高浓度有害气体的浓度和高浓度有害颗粒物的浓度，通过对高浓度有害气体的浓度与高浓度有害颗粒物的浓度进行分析处理得到浓度最小安全指数和浓度最大安全指数；所述种类安全指数的具体分析过程为：有害成分种类数量包括有害气体的种类数量和有害颗粒物的种类数量，根据有害气体的种类数量和有害颗粒物的种类数量分析得到种类安全指数；所述生物最小安全指数和生物最大安全指数的具体分析过程为：有害生物种类数量包括有害细菌的种类数量和有害病毒的种类数量，有害生物浓度包括高浓度有害细菌的浓度和高浓度有害病毒的浓度，通过对有害细菌的种类数量、高浓度有害细菌的浓度、有害病毒的种类数量和高浓度有害病毒的浓度进行分析得到生物最小安全指数和生物最大安全指数；所述温湿度舒适指数的具体过程为：温度和湿度的数据包括空气中的温度和湿度，通过对空气中的温度和湿度进行分析处理得到温湿度舒适指数。

6、进一步的，所述根据净化程度评估指数得到空气质量评估值的具体分析过程为：通过对浓度最小安全指数、种类安全指数、生物最小安全指数和温湿度舒适指数进行分析处理得到空气质量最小评估值，通过对浓度最大安全指数、种类安全指数、生物最大安全指数和温湿度舒适指数进行分析处理得到空气质量最大评估值；所述空气质量评估值包括空气质量最小评估值和空气质量最大评估值。

7、进一步的，所述空气质量最小评估值的具体获取方法为：

8、

9、式中，λmin表示空气质量最小评估值，concmin表示浓度最小安全指数，spc表示种类安全指数，ηmin表示生物最小安全指数，t表示温湿度舒适指数，ε1表示浓度最小安全指数对应的权重比例，ε2表示种类安全指数对应的权重比例，ε3表示生物最小安全指数对应的权重比例，ε4表示温湿度舒适指数对应的权重比例。

10、进一步的，所述空气质量最大评估值的具体获取方法为：

11、

12、式中，λmax表示空气质量最大评估值，concmax表示浓度最大安全指数，spc表示种类安全指数，ηmax表示生物最大安全指数，t表示温湿度舒适指数，表示浓度最大安全指数对应的权重比例，表示种类安全指数对应的权重比例，表示生物最大安全指数对应的权重比例，表示温湿度舒适指数对应的权重比例。

13、进一步的，所述根据空气质量评估值分析空气净化程度进行空气净化的具体分析过程为：将空气质量最大评估值与净化执行最大阈值进行比较，将空气质量最小评估值与净化执行最小阈值进行比较，若空气质量最小评估值不小于净化执行最小阈值且空气质量最大评估值不大于净化执行最大阈值，则不需要进行空气净化，否则需要进行空气净化；所述根据空气净化参数和净化程度评估指数分析并解决净化原因的具体过程为：当空气需要进行净化时，将浓度安全指数、种类安全指数、生物安全指数和温湿度舒适指数与对应的阈值分别进行比较，查找净化原因，执行净化原因对应的解决措施，重复识别空气中存在的成分到根据空气净化参数和净化程度评估指数分析并解决净化原因过程，当不需要进行空气净化时，不进行后续步骤。

14、进一步的，根据空气净化参数和净化程度评估指数分析并解决净化原因的具体过程为：当空气需要进行净化时，将浓度安全指数、种类安全指数、生物安全指数和温湿度舒适指数与对应的阈值分别进行比较，查找净化原因，执行净化原因对应的解决措施，重复识别空气中存在的成分到根据空气净化参数和净化程度评估指数分析并解决净化原因过程，当不需要进行空气净化时，不进行后续步骤。

15、进一步的，所述浓度最大安全指数表示空气中气体和颗粒物的浓度的最大安全程度；所述浓度最小安全指数表示空气中气体和颗粒物的浓度的最小安全程度；所述种类安全指数表示评估空气中有害成分的种类数量的安全程度；所述生物最大安全指数表示空气中细菌和病毒最大安全程度；所述生物最小安全指数表示空气中细菌和病毒最小安全程度；所述温湿度舒适指数表示空气中温度和湿度对人体的舒适程度；所述空气质量最小评估值表示空气需要净化的最小程度；所述空气质量最大评估值表示空气需要净化的最大程度。

16、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

17、1、通过获取空气净化参数，对空气净化参数进行分析得到净化程度评估指数，从而根据净化程度评估指数得到空气质量评估值，进而实现了根据空气质量评估值分析空气净化程度有效地进行空气净化，有效解决了现有技术中，空气净化效果有限的问题。

18、2、通过对温度和湿度的数据分析处理得到温湿度舒适指数，从而根据温湿度舒适指数评估空气中温度和湿度对人体的舒适程度，当空气中的温度和湿度对人体不舒适时，执行对应的解决措施，进而实现了净化空气的同时调整对人体舒适的温度和湿度，使得工作人员的工作效率更高。

19、3、通过获取有害成分浓度并进行分析处理得到浓度最小安全指数和浓度最大安全指数，根据浓度最小安全指数和浓度最大安全指数评估空气质量，从而更为准确地判断空气净化程度，进而实现了根据空气净化程度分析空气净化效果。