最近，由剑桥大学Markus Kraft教授领导的研究团队在跨学科期刊Nexus上发表了一篇题为“数字实验室设施管理: 通过 “The World Avatar” 自动化研究实验室的运营”的文章。本文提出了一个新的框架，通过使用“The World Avatar”（TWA)，一个全面的动态知识图谱，对专业研究设施进行数字化和自动化管理。
本文还总结了一系列关于数字实验室框架(DLF)发展的论文，该框架由《Nexus》首期发表的一篇观点文章发起:
1.白皮书-数字孪生改造研究实验室 [发表在 Nexus] (DOI: 10.1016/j.ynexs.2024.100004)
2. 数字研究科学家-分布式自动驾驶实验室的动态知识图谱方法 [发表在 Nature Communications](DOI: 10.1038/s41467-023-44599-9)
3. 数字实验室经理-数字实验室经理:自动化研究支撑 [发表在 SLAS Technology](DOI: 10.1016/j.s slast.2024.100135)
4.数字设施经理 - 数字实验室设施经理：通过“The World Avatar”自动化研究实验室的运营 [本工作] (DOI: 10.1016/j.ynexs.2024.100031)
图1：DLF及其相互交织的领域，本研究的重点由红色突出表示
本文展示了TWA方法在解决实验室设施管理中的一些常见挑战方面的能力。这包括与现有建筑管理系统的高成本效益的物联网传感器网络集成，以及通过“Human-in-the-loop”干预以实现高效的通风柜气流管理。同时，还开发了统一的不依赖平台的接口以补充该框架。这些进展在基础科学与智能建筑应用的交汇处，代表了研究实验室整体数字化和自动化的重大进展，为未来研究设施实现良好运营和可持续性奠定基础。
研究背景
2019年建筑碳排放量已占全球碳排放量的39%，城市越来越重视可持续发展。这增强了设施管理对于采取可持续实践的需求，并需要利用物联网（IoT）、建筑信息建模（BIM）和数字孪生（DT）等技术实施“智能建筑”。然而，仍需面临重大的挑战，尤其是关于实现不同系统之间的互操作性，以及将数字解决方案从基本的数据监测演变为产生安全和控制的可操作见解。
虽然设施管理研究主要集中在商业和住宅建筑上，但像研究实验室这样的专业设施面临着独特的挑战，包括不规律的设备使用、高资源成本和严格的安全要求。这些实验室是主要的能源消耗者，尤其是在大学里，他们的能源消耗是办公空间的四倍。为应对这种复杂性，需要物联网系统的结构化集成以满足可持续性目标，这突出了对先进、可互操作的技术解决方案(如语义网技术和知识图谱)的迫切需求。
核心内容
1. TWA中的数字实验室框架
2. 智能建筑的智能传感器 (案例研究1)
第一个案例研究展示了物联网与TWA内的建筑管理系统(BMS)和建筑信息模型(BIM)的集成，使新的传感器能够轻松部署和利用，以提升设施的管理。定制的智能传感器设置旨在优化实验室设备的环境条件，通过互联本体在TWA中呈现，连接每个传感器及其子设备、属性、时间序列数据和空间信息，如设备位置和房间几何形状。这种集成使自动代理能够有效地将传感器数据整合到BMS和BIM中，支持设施管理操作，并实现传感器系统的快速、自动化部署，无论底层硬件和软件如何。
作为概念的验证，部署了一个智能传感器系统，包括温度和湿度传感器、电表和冷却风扇。该系统自动调节化学冷却系统的温度，以优化能源使用并确保传感器可靠运行。自动代理管理着这个过程，当内部温度超过预定义的阈值时激活冷却风扇。这种设置不仅允许通过Dts进行自动控制，而且还展示了TWA在分布式数据架构中建立分散控制系统的能力。控制功能在物理上分散于不同微控制器之间，凸显了该框架的适应性、互操作性以及将新物联网设备整合到统一系统中的便捷性。
3. 减少研究实验室的排放 (案例研究2)
第二个案例研究的重点是开发用于管理通风柜气流的DT，通风柜是实验室中最耗能的系统之一。当通风柜的窗扇打开时，需要增加气流，这导致冷却和新风供应的能耗增加。为了减少能源消耗，许多研究都在探索使用传感器来监测窗扇的位置和占用情况，当通风柜打开时，通常会伴有声音警报。然而，这些解决方案面临着诸如扰人的警报、传感器不准确和高成本等挑战，并且它们通常作为独立系统运行，限制了它们在更广泛的设施管理策略中的整合。
为了克服这些问题，我们将通风柜的监测和控制集成到一个统一的系统中，该系统结合了BMS、定制传感器和BIM-地理信息系统(GIS)模型。图2显示了我们对实验室DT的集成方法，该方法支持通风柜的全面管理，以优化三层TWA结构中的能源效率。这种设置可以实现实时数据监控和故障警报系统，如果未使用的通风柜打开时间过长，则通过电子邮件通知用户。虽然窗扇的关闭可以通过额外的硬件来自动化，但我们选择了人工干预，允许用户和管理人员在行动之前评估情况，减少误报的风险，避免不必要的中断。这种方法已被证明在减少能源消耗和提高用户意识方面是有效的，同时也强调了在向完全自主实验室系统过渡时人类监督的重要性。
图2：TWA三层模型中的自动通风柜(FH)监测和警报系统的工作流程:当智能代理检测到现实世界的变化时，更新DT。其他智能代理分析DT，如果需要，则触发对现实世界的响应动作。
4. 使用混合现实接口的设施管理(案例研究3)
第三个案例研究的重点是开发不依赖平台的用户接口，以增强人机交互并支持设备管理任务，如故障检测、诊断和维护。通过创建可扩展的接口来监测和控制实验室环境，包括桌面、移动和增强现实(AR)应用程序，该研究证明了DLF的适应性。图3所示的界面提供了基于配置文件的定制用户体验，允许实验室用户监控设备状态，管理人员控制气流等变量，而AR界面提供了实验设施的3D空间视图。将BIM和GIS表示集成到这些接口中可以提高设备标记、维护效率，并支持远程实验，最终减少实验室用户和管理人员访问和利用关键信息的障碍。
图3：基于TWA的统一不依赖平台的接口。
这些用户接口的视频演示可以作为这项工作的补充材料:实验设备和相关的实时数据通过AR眼镜投影到我们的办公空间，以及用于监测和控制气流和温度的专用BMS应用程序。
论文总结
推进设施管理的自动化对于提高效率和可持续性至关重要，特别是在研究实验室等专业环境中。然而，在实现各种工具之间的互操作性和适应性方面的挑战仍然存在。我们的工作引入了DLFM，这是一种开创性的设施和实验室管理的集成，直接参与研究进程，以满足资源密集型设施的独特需求。通过利用语义网技术和TWA中的动态知识图谱，这个多功能框架集成了物联网传感器网络，优化了实验室环境，并提供了与不依赖于平台的用户接口。所选案例研究突显了该框架在解决设施管理关键挑战中的优势。通过部署带有模块化代理的智能传感器，自动化通风柜管理以提高能源效率，并实施包括增强现实（AR）在内的多样化用户接口，它展示了适应性和互操作性。与受单一用途设计和严格数据库限制的传统系统不同，该框架将全面的数字孪生与实时数据集成在一起，增强了在多个领域的功能，特别是在研究实验室等专业设施中。这种全面的方法不仅增强了数据管理和系统互操作性，而且为实验室自动化和战略设施管理的重大进步铺平了道路。
研究团队介绍
本文第一作者为Mr. Simon D. Rihm，通讯作者为Markus Kraft教授，均来自剑桥大学。Kraft特教授领导CoMo Group(计算模型)，是新加坡剑桥高级研究中心有限公司的主任。他开创了The World Avatar项目，该项目通过整合不同领域的数据和模型，彻底改变了能源系统管理。它能够全面、实时地分析复杂的相互作用，提高能源效率，减少排放，提高能源弹性，在可持续能源规划和智慧城市工作流程方面树立了新的基准。
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▌论文标题：
The Digital Lab Facility Manager: Automating Operations of Research Laboratories through "The World Avatar"
▌DOI：
https://doi.org/10.1016/j.ynexs.2024.100031
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