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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111237901B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010063365.4
申请日：2020-01-20
Applicant: 同济大学 , 上海科仕控制系统有限公司
IPC: F24F3/16 , F24F3/147 , F24F11/64 , F24F11/72 , F24F13/06 , F24F110/10 , F24F110/20
Abstract: 本发明公开了一种用于层流手术室定温送风的净化空调系统，包括：包含中空围护隔层板壁的手术室围护、层流送风装置、回风口；定温送风净化空调机组；调节中空围护隔层板壁内表面温度的循环空调机组。提出保证层流送风的净化效果优先，改变常规的评价指标以及传统的温湿度优先的调节措施，用集中空调送风机组优先除去室内湿负荷，以设定阈值温度向手术室送风，使得手术室内保护区域最大、气流质量最佳。在保证手术室围护表面不结露的前提下，调节中空围护隔层板壁的辐射换热量消除显热负荷，控制目标以患者体感舒适度为主，室内温湿度为辅，减少了能耗。本发明提出空气媒介的辐射板壁，避免了水损风险，维持室内最佳的无菌、洁净、舒适的手术环境。
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公开(公告)号：CN111237901A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010063365.4
申请日：2020-01-20
Applicant: 同济大学 , 上海科仕控制系统有限公司
IPC: F24F3/16 , F24F3/147 , F24F11/64 , F24F11/72 , F24F13/06 , F24F110/10 , F24F110/20
Abstract: 本发明公开了一种用于层流手术室定温送风的净化空调系统，包括：包含中空围护隔层板壁的手术室围护、层流送风装置、回风口；定温送风净化空调机组；调节中空围护隔层板壁内表面温度的循环空调机组。提出保证层流送风的净化效果优先，改变常规的评价指标以及传统的温湿度优先的调节措施，用集中空调送风机组优先除去室内湿负荷，以设定阈值温度向手术室送风，使得手术室内保护区域最大、气流质量最佳。在保证手术室围护表面不结露前提下，调节中空围护隔层板壁的辐射换热量消除显热负荷，控制目标以患者体感舒适度为主，室内温湿度为辅，减少了能耗。本发明提出空气媒介的辐射板壁，避免了水损风险，维持室内最佳的无菌、洁净、舒适的手术环境。
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公开(公告)号：CN110701692B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201911009554.7
申请日：2019-10-23
Applicant: 同济大学 , 上海科仕控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于大开间手术室的空调机组及其控制方法，包括送风机组、回风机组和可以选配的新风机组。安装方便、布置灵活，不需要技术夹层做机房。在保持总送风量不变的前提下，改变新风量，维持压差，降低能耗、提高手术室内空气质量。PLC控制系统针对室内外变化的热湿负荷实时控制送风机组、回风机组、以及可以选配的新风机组最佳运行，形成工程质量完全由工厂控制的空调机组。改变了传统的新风集中处理与各手术室循环机组组合的净化空调系统与复杂的空气处理方式，也可通过变频改变总送风量和回风量改变手术区洁净度级别，或仅向个别需要实施手术的手术区送风，或应急转换为直流送风负压模式，以低能耗实现不同手术环境的控制要求。
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公开(公告)号：CN110701692A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911009554.7
申请日：2019-10-23
Applicant: 同济大学 , 上海科仕控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于大开间手术室的空调机组及其控制方法，包括送风机组、回风机组和可以选配的新风机组。安装方便、布置灵活，不需要技术夹层做机房。在保持总送风量不变的前提下，改变新风量，维持压差，降低能耗、提高手术室内空气质量。PLC控制系统针对室内外变化的热湿负荷实时控制送风机组、回风机组、以及可以选配的新风机组最佳运行，形成工程质量完全由工厂控制的空调机组。改变了传统的新风集中处理与各手术室循环机组组合的净化空调系统与复杂的空气处理方式，也可通过变频改变总送风量和回风量改变手术区洁净度级别，或仅向个别需要实施手术的手术区送风，或应急转换为直流送风负压模式，以低能耗实现不同手术环境的控制要求。
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公开(公告)号：CN110210579A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910531274.6
申请日：2019-06-19
Applicant: 同济大学 , 上海科仕控制系统有限公司 , 上海建筑设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在线实时监测空调机组微生物污染的方法，包括：步骤S1，拍摄获取空调机组中关键点在预定时间段内的各个图像，并根据预设的污染特征对各个图像进行判断以及标记，保存标记的图像；步骤S2，根据标记的各个图像的污染特征，由卷积神经网络进行迭代训练，得到分类模型；步骤S3，实时拍摄空调机组中关键点的图像，提取该图像的污染特征，并载入分类模型中进行分类后判断得出关键点的微生物污染程度，当关键点的微生物污染程度达到预设的污染风险等级后发出报警讯号。本发明还公开了一种在线实时监测空调机组微生物污染的装置，能够在线实时监测空调机组微生物污染程度。
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