基于物联网技术的实验室信息化管理系统设计研究.pdf

造纸装备及材料 第 53 卷 总第 227 期 2024 年 2 月造纸装备及材料 第 53 卷 总第 227 期 2024 年 2 月 纸业文化纸业文化179摘要：在信息技术日益发展的当代社会，物联网技术正日益成为实验室信息管理系统的关键驱动力。不仅优化了数据采集和处理过程，还大幅提高了实验室资源的配置效率和实验流程的自动化程度。基于此，文章根据需求分析，利用物联网技术设计和实现一个高效、安全且可靠的实验室信息管理系统，涉及系统结构的合理规划、功能的全面设计、数据库的高效管理以及系统安全性的确保等多个方面，以期通过物联网技术优化实验室的管理效率和数据处理能力。关键词：物联网技术；实验室；信息管理系统；系统设计分类号：G647；TP311.5在当今技术日益发展的时代，物联网（IoT）技术的兴起为各行各业带来了革命性的变化，实验室信息管理系统的设计与实现也不例外。物联网技术的核心在于其能够通过网络将物理世界中的各类设备和系统互联互通，实现数据的高效采集、处理与分析，这对实验室环境来说尤为重要，因为实验室通常需要处理大量复杂的数据和控制众多精密设备。因此，研究如何利用物联网技术优化实验室的信息管理系统，是信息系统工程领域的前沿课题，也是提高科学研究效率和质量的关键所在。1 需求分析需求分析首先需要明确实验室信息管理系统（LIMS）的核心目标：即在物联网技术的支持下，实现实验室资源的高效配置、数据的准确采集与实时监控，以及实验流程的优化。在此基础上，需求分析应聚焦于以下关键维度：数据采集与处理、系统架构、用户交互与体验、安全与隐私保护，以及系统可维护性和可扩展性，系统需求分析框架图如图 1 所示。系统需求分析数据采集与处理系统架构用户交互与体验安全与隐私保护系统可维护性和可扩展性传感器集成数据格式化实时数据处理数据存储与访问微服务架构云与边缘计算用户界面设计交互逻辑优化用户体验评估数据加密访问权限控制网络安全策略代码质量管理系统测试与监控技术文档与支持系统升级与扩展模块化设计图 1 系统需求分析框架图数据采集与处理是 LIMS 的核心，需深入分析实验室环境中的各种传感器（如温湿度传感器、pH 传感器、光谱仪等）的集成方式和数据传输协议。在物联网框架下，需要考虑如何通过高级数据融合技术（比如边缘计算和云计算技术）处理这些传感器产生的大量异构数据，并将其转化为可用于决策支持的有价值信息。系统架构的设计应兼顾模块化和可扩展性。同时，应重视系统中间件的选择，以支持不同类型的设备和数据源的接入，并保证数据的实时处理和分析能力。在用户交互与体验方面，需求分析应关注如何构建直观、易用的用户界面（UI），以及如何实现有效的用户体验设计（UXD），确保最终用户能够轻松地管理和监控实验流程。此外，还需考虑系统的访问控制和权限管理，以便在确保操作灵活性的同时，保障数据安全。2 信息管理系统设计2.1 系统结构设计系统结构设计应体现高度的模块化、可扩展性和安全性，以适应不断变化的实验室环境和技术发展，系统结构如图 2 所示。传感器摄像头作为物联网环境中的重要数据采集设备，其设计应重点考虑精确性、稳定性和实时性。基于物联网技术的实验室信息化管理系统设计研究白 龙兰州城市学院 实验室与设备管理中心，甘肃 兰州 730070作者简介：白龙，男，本科，实验师，研究方向为计算机网络、实验室管理、实验室安全。文章编号：2096-3092（2024）02-0179-03 纸业文化 纸业文化 2024 年 第 2 期 总第 227 期 造纸装备及材料2024 年 第 2 期 总第 227 期 造纸装备及材料180传感器需要捕捉各种实验条件，如温度、湿度、气体浓度等，并实时传输数据。所有传感器和摄像头需通过标准化通信协议（如 MQTT 或 CoAP）与系统其他部分无缝连接。Web 服务器是系统的核心，负责处理来自传感器和摄像头的数据流，并为 PC 端或移动端提供接口。服务器应基于高效能的硬件架构，并采用可靠的 Web 服务框架（如 Apache 或 Nginx），确保数据处理和请求响应的高效率和稳定性。同时，服务器端需实施严格的安全措施，包括但不限于防火墙、数据加密和安全认证，以防止数据泄露和未授权访问。数据库的设计是系统能否高效运行的关键1。数据库不仅要存储大量来自传感器和摄像头的数据，还要支持复杂的查询和分析操作。因此，应选用支持高并发访问和大数据存储的数据库系统，并优化数据库结构以提高读写效率。数据库还应实现数据备份和灾难恢复机制，确保数据的完整性和可靠性。2.2 系统功能设计系统功能设计是确保实验室信息管理系统（LIMS）满足实验室运营需求的关键，其设计框图如图 3 所示，这些功能的设计需基于物联网技术和先进的信息系统工程原则。系统功能设计数据采集与分析实时监控资源调度安全管理用户交互报告生成图 3 系统功能设计框图数据采集与分析功能是系统的基础，需要集成多种类型的传感器和摄像头，实现对实验室环境参数（如温度、湿度、化学物质浓度）和实验过程的实时监控。这一功能需要高效的数据处理算法和机器学习模型，以确保数据的准确性和实时性，同时利用大数据分析技术对收集的数据进行深入分析，提供洞见和预测2。系统应支持自动化报告生成，提供丰富的模板选择，并允许用户定制报告内容，以满足不同的报告需求。信息管理系统的功能设计应全面、精确且高效，旨在通过物联网技术和先进的信息系统工程原则，实现对实验室环境的全方位监控、资源的高效管理、安全的保障，以及用户交互的优化。信息管理系统功能设计框图如图 4 所示。图 4 信息管理系统设计框图2.3 系统数据库设计数据库设计是信息系统工程的核心组成部分，对于确保数据完整性、一致性和高效访问至关重要。数据库结构设计应遵循第三范式（3NF）以避免数据冗余，并采用关系型数据库模型，以支持复杂的查询和事务处理。考虑实验室数据的特性，数据模型应设计为能够灵活地表示各种实验数据类型和关系。实验样本数据表、仪器设备数据表、实验结果数据表等，它们之间通过外键关联，确保数据的引用完整性。为此，引入一个数据压缩算法，该算法利用时间序列数据的周期性和趋势性特点，通过差分和编码技术减少存储空间。假设原始时间序列数据12,.,nSs ss=12,.,nSs ss=，差分序列121,.,nDd dd=121,.,nDd dd=，其中1iiidss+=。对差分序列应用编码算法，如霍夫曼编码，将频繁出现的差值用较短的编码表示，从而减少数据存储量。编码后的数据121,.,nCc cc=121,.,nCc cc可以有效地存储在数据库中，同时保持较高的查询性能。2.4 安全性设计安全性设计涉及系统安全性的多层次设计，包括数据加密、身份验证、访问控制、网络安全和物理安全等方面。在这一部分中，将引入一个算法来阐述实传感器摄像头Web服务器数据库PC端或移动端无线网，局部区域网图 2 系统结构造纸装备及材料 第 53 卷 总第 227 期 2024 年 2 月造纸装备及材料 第 53 卷 总第 227 期 2024 年 2 月 纸业文化纸业文化181时监测数据的安全处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性和完整性。数据加密是确保信息安全的基础。对于实验室生成的敏感数据，采用先进的加密技术，如对称加密算法（AES）和非对称加密算法（RSA）是至关重要的。例如，AES 加密的过程可以用以下公式表示：()kE MC=（1）式中：Ek为以密钥 k 为参数的加密函数；M 为明文消息；C 为加密后的密文。对于 RSA 算法，加密和解密过程分别为modeCMn=（2）moddMCn=（3）式中：n 为两个大素数的乘积；e 和 d 为公钥和私钥的组成部分；modn 为在模 n 的意义下进行运算，即任何计算的结果都是通过除以 n 后取余数得到的。身份验证和访问控制对于保护系统免受未经授权的访问至关重要。采用基于角色的访问控制（RBAC）模型，以精细地管理用户权限。RBAC 模型的核心概念包括角色、权限和会话、控制策略。在此基础上，实施强大的网络安全措施，包括防火墙、入侵检测系统（IDS）和数据包过滤，以防止恶意攻击和数据泄露。网络安全策略的设计应考虑系统的特定需求和潜在的安全威胁3。物理安全也不容忽视，尤其是在实验室环境中。物理访问控制、监控摄像头和环境监测传感器等都是必不可少的，以防止未授权访问和环境威胁。3 信息管理系统测试基于物联网技术支持下的实验室信息管理系统设计研究的系统功能测试中，数据是通过模拟实验室信息管理系统在物联网环境下的运行情况生成的。总共有五组测试数据，每组测试数据代表了一次独立的系统测试实例，每次测试代表一个独立的实验实例。这些测试没有进行特定的分组，因为每次测试都是独立且相同的条件下进行的，旨在评估系统在一致环境下的性能和稳定性，在每次测试中，收集多个关键指标，这些指标是系统性能评估的关键因素，反映了信息管理系统在处理实验室数据和维持系统稳定性方面的能力。测试的主要指标包括响应时间、吞吐量、中央处理器（CPU）使用率和内存使用率。响应时间衡量系统响应用户请求所需的时间，是系统性能的重要指标。吞吐量表示系统在单位时间内处理请求的能力，是衡量系统处理能力的关键指标。CPU 使用率和内存使用率分别代表系统在运行过程中 CPU 和内存资源的使用情况，这两个指标反映了系统对硬件资源的利用效率。系统测试结果如表 1 所示。表 1 系统测试结果指标测试 1测试 2测试 3测试 4测试 5响应时间/s0.200.200.180.200.22吞吐量/（qs-1）5.385.265.415.375.24CPU 使用率49.72%47.15%48.50%48.56%49.71%内存使用率68.01%66.11%67.60%66.11%66.93%从表中结果中可以看出，系统在各项测试中表现出了较好的一致性和稳定性。响应时间保持在 0.18 0.22 s，显示了系统能够快速响应用户请求；吞吐量在5.24 5.41 qs-1，表明系统具有较高的处理能力；CPU 和内存使用率的波动也在可接受范围内，显示了系统对资源的有效管理。总体来看，这些测试结果表明所设计的实验室信息管理系统在物联网环境下具有良好的性能和稳定性，满足了设计的初衷和预期目标。4 结束语物联网技术在实验室管理系统中的应用面临着数据处理能力、系统安全性、用户交互体验等方面的挑战。为了有效处理由大量传感器生成的海量数据，需要设计高效的数据处理算法和强大的后端支持系统。同时，保障数据安全和用户隐私也是设计物联网支持下的实验室信息管理系统时必须重点考虑的问题。此外，用户界面的设计也应简洁直观，以便科研人员可以轻松地管理和监控实验进程。参考文献1 于福华,陈慧敏,陈虹.实验室元器件库信息化管理系统设计J.机电工程技术,2020,49(6):71-73.2 李昊霖.基于物联网的实验室信息化管理系统设计与实现D.贵阳:贵州大学,2023.3 董雷,龚聪,高伟坤.基于物联网技术的高校实验教学与实验室综合管理系统设计J.物联网技术,2023,13(8):154-155,158.