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中心供氧的智能化監控
物聯網與AI技術的融入，使中心供氧系統具備三大智能特征：
全參數實時監測：部署壓力、流量、純度、溫度四類傳感器，
采樣頻率達10次/秒，數據上傳到SCADA系統實現可視化監控，異常參數自動觸發提醒。
預測性維護：基于LSTM神經網絡模型，通過分析歷史數據預測分子篩時間、管道泄漏風險等，
將故障預警準確率增加到92，減少非計劃停機時間。
區塊鏈溯源：關鍵設備運行數據上鏈存儲，確保使用記錄不可篡改，
全參數實時監測：部署壓力、流量、純度、溫度四類傳感器，
采樣頻率達10次/秒，數據上傳到SCADA系統實現可視化監控，異常參數自動觸發提醒。
預測性維護：基于LSTM神經網絡模型，通過分析歷史數據預測分子篩時間、管道泄漏風險等，
將故障預警準確率增加到92，減少非計劃停機時間。
區塊鏈溯源：關鍵設備運行數據上鏈存儲，確保使用記錄不可篡改，
滿足醫療質控要求；同時支持遠程診斷與固件升級，減少現場維護成本。
上一條：中心供氧的系統設備
下一條：中心供氧系統如何實現智能化管理？
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