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龙图腾网获悉中理检验有限公司申请的专利一种实验室安全风险智能预警方法、系统、介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121745704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610243958.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种实验室安全风险智能预警方法、系统、介质及产品是由谭新星;黄青松;刘迎春;林冠春;徐阳设计研发完成，并于2026-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实验室安全风险智能预警方法、系统、介质及产品在说明书摘要公布了：一种实验室安全风险智能预警方法、系统、介质及产品，涉及风险预警领域。方法包括：基于实时监测数据校准实验室数字孪生模型，基于实验室数字孪生模型并融合预设的设备故障概率模型与人员行为不确定性模型，计算生成初始概率分布；通过数值算法推演初始概率分布在未来多个时间点上的概率密度分布变化，得到对应的状态预测概率分布；基于每个未来时间点的状态预测概率分布得到在未来各时间点发展至各危险状态的概率值；当评估出的任一危险状态的概率值超过预设阈值时，通过优化算法反向求解最优控制算符，并执行最优控制算符对应的干预动作。实施上述技术方案，能够提前预测实验室安全风险。

本发明授权一种实验室安全风险智能预警方法、系统、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种实验室安全风险智能预警方法，其特征在于，包括： 获取部署于实验室内的多源异构传感器的实时监测数据，基于所述实时监测数据校准预设的实验室数字孪生模型，基于校准后的所述实验室数字孪生模型的状态信息，并融合预设的设备故障概率模型与人员行为不确定性模型，计算生成表征系统当前不确定性的初始概率分布； 通过数值算法推演所述初始概率分布在未来多个时间点上的概率密度分布变化，得到对应的状态预测概率分布； 将每个未来时间点的所述状态预测概率分布，分别向预定义的多个危险状态模式进行投影计算，得到在未来各时间点发展至各危险状态的概率值并输出； 当评估出的任一危险状态的概率值超过预设阈值时，通过优化算法反向求解最优控制算符，并执行所述最优控制算符对应的干预动作， 所述基于校准后的所述实验室数字孪生模型的状态信息，并融合预设的设备故障概率模型与人员行为不确定性模型，计算生成表征系统当前不确定性的初始概率分布，具体包括： 将校准后的所述实验室数字孪生模型中所有实体的当前状态参数，提取并映射到系统状态空间中，形成状态向量，基于所述状态向量生成表征状态置信范围的多元高斯概率分布，作为初始概率分布的基点； 调用所述实验室数字孪生模型中与目标设备的设备型号以及当前工况相匹配的所述设备故障概率模型，输入所述目标设备当前的运行时长、负载率至所述设备故障概率模型，接收所述设备故障概率模型输出的条件故障概率密度函数，所述条件故障概率密度函数定义了当前设备状态在健康状态邻域内发生漂移的连续概率，所述目标设备为所述实验室数字孪生模型中的任意一个设备； 调用所述实验室数字孪生模型中与目标人员的角色以及当前操作任务相匹配的所述人员行为不确定性模型，输入当前任务复杂度、环境干扰度至所述人员行为不确定性模型，接收所述人员行为不确定性模型输出的离散概率分布列表，所述离散概率分布列表定义了所述目标人员行为状态的可能离散分支，所述目标人员为所述实验室数字孪生模型中的任意一个人员； 基于所述实验室数字孪生模型中定义的实体间物理与逻辑关联关系，在系统状态空间中对所述基点、所有设备的所述条件故障概率密度函数以及所有人员的所述离散概率分布列表进行联合分布计算，得到所述初始概率分布， 所述基于所述实验室数字孪生模型中定义的实体间物理与逻辑关联关系，在系统状态空间中对所述基点、所有设备的所述条件故障概率密度函数以及所有人员的所述离散概率分布列表进行联合分布计算，得到所述初始概率分布，具体包括： 将所述基点、所有设备的所述条件故障概率密度函数以及所有人员的所述离散概率分布列表分别建模为概率张量网络中独立的因子节点； 根据所述实验室数字孪生模型中定义的设备间物理连接、人员-设备操作关系以及环境耦合关系，在所述概率张量网络的各所述因子节点之间定义关联边，以构建网络拓扑结构； 根据所述网络拓扑结构，对相互连接的因子节点沿共享的关联边执行张量收缩运算，通过求和消去所有中间变量以得到联合概率分布张量，并对所述联合概率分布张量进行归一化处理以得到所述初始概率分布。

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