人工智能技术在高校实验室安全信息化管理中的应用研究

摘要：高校实验室作为教学与科研的重要场所，安全管理至关重要。随着科技发展，传统实验室安全管理模式暴露出诸多问题。人工智能技术凭借其强大的数据处理、智能分析和自主决策能力，为高校实验室安全信息化管理带来新契机。本文深入探讨人工智能技术在高校实验室安全管理中的应用，分析其优势、具体应用场景，旨在推动高校实验室安全管理水平的提升，为师生营造安全的实验环境。

关键词：人工智能；高校实验室；安全；信息化管理；应用

一、引言

高校实验室承担着教学实践与科学研究的双重任务，涉及大量危险化学品、特种设备及复杂实验操作，安全风险高。传统实验室安全管理主要依赖人工巡查、纸质记录和经验判断，存在效率低、准确性差、实时性不足等问题，难以满足当前高校实验室快速发展的安全管理需求。人工智能技术融合机器学习、图像识别、自然语言处理等多种技术，能够对实验室安全数据进行深度挖掘与分析，实现智能化预警、自动化监控和精准化管理，为高校实验室安全管理模式创新提供有力支撑。

二、高校实验室安全管理现状及问题

（一）安全隐患排查困难

高校实验室种类繁多，涵盖化学、物理、生物等不同学科，实验设备和操作复杂多样。人工排查安全隐患时，受限于人员专业知识和精力，难以全面、细致地检查每个角落，容易遗漏潜在风险。例如，在化学实验室中，对一些微量危险化学品的存放和使用情况，人工排查可能无法及时发现违规操作。

（二）安全数据管理混乱

实验室安全数据包括设备运行数据、危化品使用记录、人员培训信息等，数据量大且分散。传统管理方式下，数据多以纸质或简单电子表格形式存储，缺乏有效的整合与分析，导致数据查询困难、利用率低。如在查询某类设备的历史维修记录时，需耗费大量时间翻阅资料。

（三）实时监控能力不足

传统监控系统多为简单的视频监控，无法对实验室环境参数（如温度、湿度、有害气体浓度）及设备运行状态进行实时智能分析。当出现异常情况时，不能及时准确发出警报，延误处理时机。例如，生物实验室中细胞培养箱温度异常升高，传统监控系统难以及时察觉并通知管理人员。

三、人工智能技术在高校实验室安全管理中的优势

（一）高效的数据处理与分析能力

人工智能技术能够快速收集、整合和分析海量实验室安全数据。通过机器学习算法对设备运行数据、环境监测数据等进行建模分析，可及时发现数据异常波动，预测潜在安全隐患。如利用深度学习算法分析危化品存储区域的温湿度数据，提前预判是否存在因温湿度异常引发的危化品变质或爆炸风险。

（二）精准的智能识别与预警

基于图像识别和传感器技术，人工智能系统能够精准识别实验室中的人员行为、设备状态和环境参数。一旦检测到异常情况，如人员违规操作、设备故障、有害气体泄漏等，可立即发出预警信息，通知相关人员及时处理。例如，通过图像识别技术监测实验室人员是否正确佩戴防护装备，若发现未佩戴情况，系统自动发出警报。

（三）自动化的安全管理流程

人工智能可实现实验室安全管理流程的自动化，减少人工干预，提高管理效率和准确性。如自动记录危化品的领用、归还信息，根据库存情况自动生成采购申请；自动安排设备定期维护计划，并在维护到期时提醒管理人员。

（四）个性化的安全教育

借助自然语言处理技术，人工智能系统能够为师生提供个性化的安全教育服务。根据师生的学科专业、实验经历和安全知识掌握情况，推送针对性的安全培训内容和案例分析，提高安全教育的效果。例如，对于化学专业学生，重点推送化学实验安全操作规范及相关事故案例；对于初次进入实验室的学生，提供基础实验室安全知识培训。

四、人工智能技术在高校实验室安全管理中的具体应用场景

（一）实验室环境监测与预警

温湿度监测：在实验室安装温湿度传感器，将数据实时传输至人工智能分析平台。通过机器学习算法建立温湿度正常范围模型，当实际数据超出范围时，系统自动发出预警，提醒管理人员调节空调、除湿机等设备，确保实验环境稳定。如在电子芯片制造实验室，温湿度对芯片性能影响大，精准的温湿度监测与预警可保障实验顺利进行。

（二）设备安全管理

设备故障预测：在实验设备上安装各类传感器，收集设备运行过程中的振动、温度、电流等数据。通过深度学习算法对这些数据进行分析，建立设备故障预测模型。系统可提前预测设备可能出现的故障，提醒管理人员及时安排维护，避免设备突发故障影响实验进度，同时降低设备维修成本。如大型核磁共振设备，维修费用高且维修周期长，故障预测可保障其稳定运行。

设备操作监控：运用图像识别技术对设备操作区域进行实时监控，识别操作人员的动作和行为。通过与预设的正确操作流程对比，判断操作人员是否存在违规操作。若发现违规，系统立即发出警报并暂停设备运行，防止因操作不当引发安全事故。例如，在高压电气设备操作过程中，违规操作易导致触电事故，设备操作监控可有效预防此类事故发生。

（三）危化品管理

危化品存储管理：在危化品存储区域安装智能货架和传感器，实时监测危化品的存储位置、数量和状态。利用人工智能算法对危化品存储环境（如温度、湿度、通风）进行评估，确保存储条件符合安全要求。当危化品数量低于设定阈值时，系统自动生成采购申请；当存储环境异常时，及时发出警报并采取相应调控措施。例如，对于易挥发、易燃的危化品，严格的存储管理可降低安全风险。

危化品使用管理：在危化品使用区域安装摄像头和传感器，结合图像识别和物联网技术，记录危化品的领用、归还时间和使用量。人工智能系统分析危化品使用数据，判断是否存在异常使用情况，如短时间内大量领用、使用频率异常等，及时发现潜在的安全隐患，防止危化品被盗用或滥用。

（四）人员安全管理

人员身份识别与准入控制：在实验室入口安装人脸识别设备，与学校人员信息数据库连接。人工智能系统通过人脸识别技术快速准确识别人员身份，只有经过授权的人员才能进入实验室，有效防止无关人员进入，保障实验室安全。同时，系统可记录人员进出时间，便于追溯管理。例如，对于涉及机密实验的实验室，严格的人员准入控制至关重要。

人员行为分析与安全培训：利用摄像头和传感器收集实验室人员的行为数据，通过人工智能算法分析人员在实验过程中的行为习惯和安全操作情况。对于频繁出现违规操作的人员，系统自动推送针对性的安全培训课程，加强其安全意识和操作规范。例如，对多次未正确佩戴防护手套进行实验操作的人员，推送防护用品正确使用培训内容。

结论

人工智能技术为高校实验室安全信息化管理带来了革命性变革，在提升安全管理效率、精准度和智能化水平方面具有显著优势。通过在实验室环境监测、设备安全管理、危化品管理和人员安全管理等方面的应用，能够有效预防和减少安全事故发生，为高校教学科研工作的顺利开展提供有力保障。未来，随着人工智能技术的不断创新和完善，将为高校实验室安全管理带来更多的机遇和发展空间，助力高校打造更加安全、高效的实验环境。

参考文献：

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[3]张慧，解智涵. 人工智能在高校实验室智能化管理中的应用研究 [J]. 电子元器件与信息技术， 2024， 8 （04）： 88-90.

作者简介：赵秋霞（1980.10），女，汉族，广西桂林人，工程师，经济师，硕士，主要从事实验室管理信息化研究