一种医用分子筛制氧机远程控制方法与流程

本技术涉及氧气制备领域，具体涉及一种医用分子筛制氧机远程控制方法。

背景技术：

1、分子筛制氧机是一种通过psa（pressure swing adsorption）变压吸附制氧装置进行制氧的机器，其通过吸附器中的分子筛吸收压缩空气中的氮气，收集剩余的氧气以达到制氧的目的，目前常作为现代化医院的供氧设备。

2、分子筛制氧机通常配备两只吸附器交替工作，当一个吸附器吸氮时，另一个吸附器通过泄压完成吸附剂的再生，如此反复持续完成持续供氧。在此过程中涉及吸附器的切换控制问题，其中采用固定的空气流进速度，并在吸附器气体出口检测氧气浓度，当氧气浓度低于某一阈值时更换吸附器。此种方法一是导致产出氧气的浓度不可控，使产生的氧气浓度有波动；而且在新换吸附器前期，由于吸附器此时吸氮能力较强，可以采用比固定空气流进速度更高的空气流进速度而加快制氧速度。因此本技术针对传统分子筛制氧机控制时采用固定空气流动导致的制氧速度较慢的问题进行解决。

技术实现思路

1、为了解决制氧速度较慢的技术问题，本技术提供了一种医用分子筛制氧机远程控制方法，所采用的技术方案具体如下：

2、本技术提出了一种医用分子筛制氧机远程控制方法，该方法包括以下步骤：

3、采集每个时刻吸附器进出口流速和进出口氧气浓度以及不同组不同传感器位置的氧气浓度；

4、根据所有时刻相同等级下氧气浓度之间的差异与进口流速的差异获取每层每个等级的边流效应权重；

5、对于每一层分子筛建立坐标系，并获取每个传感器位置的位置向量，基于位置向量和边流效应权重确定吸氮位置不平衡向量；根据位置不平衡向量的模和元素获取每一层分子筛的分子筛局部老化系数；

6、通过所有时刻的出口氧气浓度以及空气氧气浓度的差异和出口流速获取分子筛整体老化系数；

7、通过出口氧气浓度和出口流速获取吸附塔的吸氮容量消耗比例，通过出口氧气浓度和额定氧气浓度获取每个时刻的氧气纯度偏移量；通过吸氮容量消耗比例、氧气纯度偏移量、分子筛局部老化系数和分子筛整体老化系数训练神经网络对医用分子筛制氧机完成远程控制。

8、在上述方案中，针对吸附塔中存在的边流效应对判断吸附塔老化程度的影响，在吸附塔中安装转感器阵列，并根据其距离汽提塔内壁的距离分级，对不同等级位置的吸氮能力随时间的变化程度进行计算，得到边流效应权重，表征吸附塔内部不同位置边流效应发生的强度。进一步根据传感器位置构建位置向量，结合传感器的吸氮能力和边流效应权重，消除边流效应对判断局部分子筛老化程度的影响，构建吸氮位置不平衡向量，进一步得出分子筛局部老化系数，表征分子筛的结构化老化程度。同时，根据出口氧气浓度和氧气量计算出吸附塔的氮气总容量和氮气实时吸收量，并将吸附塔的氮气总容量作为分子筛整体老化系数，表征分子筛的整体老化程度。最后根据吸附塔的氮气总容量和氮气实时吸收量计算吸氮容量消耗比例，根据出口氧气浓度和额定氧气浓度计算氧气纯度偏移量，提取到吸附塔的容量消耗情况，并采用神经网络模型处理数据，完成对吸附塔进口流速的控制。由于消除了边流效应对特征提取的影响，能够准确的控制吸附塔进口流速，进而使出口氧气浓度稳定在额定氧气浓度，降低了出口氧气浓度的波动情况，同时能在吸附塔开始阶段采取更快的进口流速，提高的整体的制氧速率。

9、在一个实施例中，所述吸附器存在多组氧气传感器，组的数量为分子筛层数加一，对于每一组传感器，根据传感器位置距离分子筛中心位置的距离将传感器位置分为不同的等级，传感器位置的等级与到分子筛中心的距离呈正相关关系。

10、在一个实施例中，所述根据所有时刻相同等级下氧气浓度之间的差异与进口流速的差异获取每层每个等级的边流效应权重的方法为：

11、每层分子筛在相同组传感器和下一组传感器之间，对于每个时刻，令相邻两组相同传感器位置的传感器对应的氧气浓度的差值绝对值作为两组传感器之间分子筛相同传感器位置的吸氮能力值；

12、根据相邻时刻的每层分子筛每个等级所有传感器位置的吸氮能力值的差异与进口流速的差异获取每个时刻每个等级的吸附能力衰减量；

13、根据一轮吸附过程中每个等级所有时刻的吸附能力衰减量获取每个等级的边流效应权重。

14、在一个实施例中，所述根据相邻时刻的每层分子筛每个等级所有传感器位置的吸氮能力值的差异与进口流速的差异获取每个时刻每个等级的吸附能力衰减量的方法为：

15、将每个时刻每层分子筛同一等级所有传感器位置的吸氮能力值求均值作为每层分子筛在该等级下的实时吸氮能力量化指标；在同一等级下，将当前时刻与下一时刻实时吸氮能力量化指标的差值记为第一量化差值；

16、根据第一量化差值和进口流速确定吸附能力衰减量；吸附能力衰减量与第一量化差值呈正相关关系，吸附能力衰减量与进口流速呈负相关关系。

17、在一个实施例中，所述根据一轮吸附过程中每个等级所有时刻的吸附能力衰减量获取每个等级的边流效应权重的方法为：

18、在一轮吸附过程中，将每一层每个等级在所有时刻上的吸附能力衰减量相加后线性归一化作为每一层每个等级的边流效应权重。

19、在一个实施例中，所述对于每一层分子筛建立坐标系，并获取每个传感器位置的位置向量，基于位置向量和边流效应权重确定吸氮位置不平衡向量；根据位置不平衡向量的模和元素获取每一层分子筛的分子筛局部老化系数的方法为：

20、对于每层分子筛，以最高等级对应的传感器位置作为坐标原点，以吸附塔横截面建立平面坐标系，以坐标原点为起点到每个传感器位置为终点的向量记为位置向量；

21、将每个时刻的每个位置向量与吸氮能力值、边流效应权重结合获取吸氮位置向量，并通过吸氮位置向量获取吸氮位置不平衡向量；

22、根据吸氮位置不平衡向量的模长获取分子筛局部老化强度，根据吸氮位置不平衡向量元素的标准差获取局部老化系数确定度，根据分子筛局部老化强度和局部老化系数确定度获取每层分子筛的分子筛局部老化系数。

23、在一个实施例中，所述将每个时刻的每个位置向量与吸氮能力值、边流效应权重结合获取吸氮位置向量，并通过吸氮位置向量获取吸氮位置不平衡向量的方法为：

24、令位置向量与吸氮能力值的乘积，与边流效应权重的比值作为吸氮位置向量；

25、将每个时刻每层分子筛中所有的吸氮位置向量相加获取吸氮位置不平衡向量。

26、在一个实施例中，所述根据吸氮位置不平衡向量的模长获取分子筛局部老化强度，根据吸氮位置不平衡向量元素的标准差获取局部老化系数确定度，根据分子筛局部老化强度和局部老化系数确定度获取每层分子筛的分子筛局部老化系数的方法为：

27、在一轮吸附过程中，将每一层分子筛对应的所有时刻的吸氮位置不平衡向量取模长并求均值，将所述均值作为分子筛局部老化强度；

28、对于每一层分子筛的所有吸氮位置不平衡向量，将其中所有第一个元素的值求标准差记为第一标准差，将其中所有第二个元素的值求标准差记为第二标准差，将第一标准差和第二标准差的和记为局部老化系数确定度；

29、根据分子筛局部老化强度和局部老化系数确定度获取分子筛局部老化系数；

30、分子筛局部老化系数与分子筛局部老化强度呈正相关关系，分子筛局部老化系数与局部老化系数确定度呈负相关关系。

31、在一个实施例中，所述通过所有时刻的出口氧气浓度以及空气氧气浓度的差异和出口流速获取分子筛整体老化系数的方法为：

32、将每个时刻的出口氧气浓度的倒数作为吸附器出口分子量，将空气氧气浓度常数的倒数作为吸附器进口分子量，将吸附器出口分子量与吸附器进口分子量相减再乘以每个时刻的出口流速，记为每个时刻的氮气吸附量，将所有时刻的氮气吸附量求和得到吸附塔氮气总容量，记为分子筛整体老化系数。

33、在一个实施例中，所述通过出口氧气浓度和出口流速获取吸附塔的吸氮容量消耗比例，通过出口氧气浓度和额定氧气浓度获取每个时刻的氧气纯度偏移量的方法为：

34、通过出口氧气浓度和出口流速获取每个时刻的氮气吸附量，把从开始吸附到当前时刻的所有氮气吸附量累加作为第一氮气累加值，将第一氮气累加值与吸附塔氮气总容量的比值作为吸附塔的吸氮容量消耗比例；

35、预设额定氧气浓度，将出口氧气浓度和额定氧气浓度做差，将差值记为当前时刻的氧气纯度偏移量。

36、本发明的有益效果如下：

37、针对吸附塔中存在的边流效应对判断吸附塔老化程度的影响，在吸附塔中安装转感器阵列，并根据其距离汽提塔内壁的距离分级，对不同等级位置的吸氮能力随时间的变化程度进行计算，得到边流效应权重，表征吸附塔内部不同位置边流效应发生的强度。进一步根据传感器位置构建位置向量，结合传感器的吸氮能力和边流效应权重，消除边流效应对判断局部分子筛老化程度的影响，构建吸氮位置不平衡向量，进一步得出分子筛局部老化系数，表征分子筛的结构化老化程度。同时，根据出口氧气浓度和氧气量计算出吸附塔的氮气总容量和氮气实时吸收量，并将吸附塔的氮气总容量作为分子筛整体老化系数，表征分子筛的整体老化程度。最后根据吸附塔的氮气总容量和氮气实时吸收量计算吸氮容量消耗比例，根据出口氧气浓度和额定氧气浓度计算氧气纯度偏移量，提取到吸附塔的容量消耗情况，并采用神经网络模型处理数据，完成对吸附塔进口流速的控制。由于消除了边流效应对特征提取的影响，能够准确的控制吸附塔进口流速，进而使出口氧气浓度稳定在额定氧气浓度，降低了出口氧气浓度的波动情况，同时能在吸附塔开始阶段采取更快的进口流速，提高的整体的制氧速率。