【技术实现步骤摘要】
本申请涉及手套箱，具体涉及一种用于手套箱的气体氛围智能调控方法及其手套箱。
技术介绍
1、手套箱是将高纯惰性气体充入箱体内，并循环过滤掉其中的活性物质的实验室设备。也称真空手套箱、惰性气体保护箱等。主要功能在于对o2，h2o，有机气体的清除。广泛应用于无水、无氧、无尘的超纯环境，如:锂离子电池及材料、半导体、超级电容、特种灯、激光焊接、钎焊、材料合成、oled、mocvd等。也包括生物方面应用，如厌氧菌培养、细胞低氧培养等。
2、现如今随着化学化工过程的迅速发展，对反应过程的要求越来越高，手套箱作为氛围控制的设备越来越多的被引入实验室和工厂中。通过氛围控制，可以减少过程的副反应，产品纯度更好，稳定性更好。因此，随着对产品质量要求的日益苛刻，对手套箱自身氛围控制能力的要求也逐渐提高。
3、目前的手套箱在使用时主要存在以下缺陷：对于钙钛矿常用的溶剂(如dmf、dmso、h2o、cb等)难以去除，会导致大量残留并造成手套箱内的纯氮气气体氛围被破坏。现有的净化过滤装置需要经常更换，且对不同溶剂的处理能力不同，无法满足日益苛刻的生产要求。
4、鉴于此，本申请提出了一种用于存在有溶剂挥发过程的气体氛围可控的手套箱，能够针对dmf、dmso、h2o、cb等溶剂进行溶剂检测和去除。
技术实现思路
1、为了解决现有手套箱难以去除箱体内的大量残留溶剂等问题，本申请提供一种用于手套箱的气体氛围智能调控方法及其手套箱，以解决上述技术缺陷问题。
2、根据本申请
3、通过探测器采集手套箱内的气体数据，气体数据包括气体属性和气体浓度；
4、将当前气体属性和当前气体浓度输入dqn网络中，dqn网络根据预设的当前气体属性对应的期望气体净化程度，输出对应的待净化气体浓度值；
5、净化控制体根据待净化气体浓度值控制对应的换气阀的选择、开关操作和换气时长，实现气体的循环和排放。
6、上述技术方案，可实现通过输入溶剂名称(不同的气体属性)，ai算法自动控制气体进出手套箱方法(根据不同溶剂，控制不同的换气阀开关、采用不同的开口进气或出气)。引入dqn网络，通过检测系统反馈数据，能够智能调节气体循环量与排气的比例。
7、优选的，dqn网络的训练方法为：
8、s21、初始化dqn网络的参数，参数包括权重和偏置；
9、s22、初始化经验回放缓冲区，经验回放缓冲区用于存储历史经验；
10、s23、重置气体循环系统，获取当前气体属性，根据当前气体属性选择并执行当前换气阀的开关，实时获取当前气体净化程度，以及观察下一个气体属性，将当前气体属性、当前换气阀的开关、当前气体净化程度以及下一个气体属性作为历史经验存入经验回放缓冲区中；
11、s24、从经验回放缓冲区中随机抽取一批经验，用于训练dqn网络，并且将当前dqn网络的参数复制给目标网络，用于计算下一个气体属性的最大预测气体净化程度；
12、s25、重复执行步骤s23-s24，直到气体循环系统达到终止状态或者达到最大时间步骤限制，最终获得训练好的dqn网络。
13、通过上述技术方案，可训练获得针对不同气体输出相对应的气体氛围调控模式的dqn网络。
14、优选的，气体属性为dmf、dmso、h2o和cb的其中一种。
15、优选的，在步骤s24中，从经验回放缓冲区中随机抽取一批经验，用于训练dqn网络，还包括：用期望气体净化程度和当前dqn网络预测的气体净化程度之间的均方误差作为损失函数，进行梯度下降和反向传播，更新dqn网络参数，进而将当前dqn网络的参数复制给目标网络。
16、通过上述技术方案，能够不断更新dqn网络的参数，有益于训练能够实现气体智能调控的dqn网络。
17、优选的，气体循环系统根据净化控制体的操作给出反应，其中，反应包括效益和状态更新。
18、优选的，效益由两个子奖励组成，用公式表示为：
19、rewards＝a1(c0-cn)+a2(cn-1-cn)
20、其中，rewards代表效益，c0代表初始时刻的待净化气体浓度，cn代表目标时刻的待净化气体浓度，cn-1代表目标时刻的上一时刻的待净化气体浓度，a1和a2为分配系数，用于分配两个子奖励的权重。
21、优选的，dqn网络由两个全连接层组成，全连接层之间使用激活函数relu连接，深度q网络的优化器为adam。
22、第二方面，本申请提供了一种气体氛围智能调控的手套箱，手套箱包括：
23、探测器，配置于采集手套箱内的气体数据，气体数据包括气体属性和气体浓度；
24、ai管路控制系统，ai管路控制系统包括dqn网络模型和净化控制体；
25、dqn网络模型配置于将当前气体属性和当前气体浓度输入dqn网络中，dqn网络根据预设的当前气体属性对应的期望气体净化程度，输出对应的待净化气体浓度值；
26、净化控制体配置于根据待净化气体浓度值控制对应的换气阀的选择、开关操作和换气时长，实现气体的循环和排放。
27、优选的，换气阀的开关包括上进气口阀门开关、上出气口阀门开关、下出气口阀门开关以及下进气口阀门开关。
28、通过上述技术方案，增加一对进气口(上下两个口进气，上下两个口出气)，能够改变原有循环路径，处理溶剂分子下沉导致的溶剂无法排出问题。
29、优选的，手套箱还包括冷冻机和分体式净化系统，冷冻机分别与手套箱的进气口以及分体式净化系统相连接，分体式净化系统内设置有吸附柱，吸附柱内填充有含氟三嗪基多孔有机材料。
30、上述技术方案，通过配置冷冻机既可以作为低温液化挥发的各种溶剂分子的冷阱用来保护真空泵，同时也可以对进气口中充入的气体进行降温，并且连接分体式净化系统，在气体循环纯化过程中不断给气体制冷保持低温环境。
31、与现有技术相比，本专利技术的有益成果在于：
32、(1)搭载了基于ai模型的人工智能调节系统，通过探测器实时采集气体的含量和属性的数据，并将其输入到dqn网络中，随后dqn网络根据气体的含量和属性，并根据预设的目标和约束，优化不同换气阀的开关。经过dqn网络的优化，将优化后的待净化气体的含量值输出到净化控制体中，净化控制体根据这些值，调节换气阀的开关，实现气体的循环和排放。
33、(2)dqn网络不断地接收新的气体的含量的数据，并根据反馈，不断地更新和优化换气阀的换气策略，实现气体的智能可控循环。
34、(3)本申请提供的手套箱增加一对进气口(上下两个口进气，上下两个口出气)，能够改变原有循环路径，处理溶剂分子下沉导致的溶剂无法排出问题。
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1.一种用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，所述DQN网络的训练方法为：
3.根据权利要求1所述的用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，所述气体属性为DMF、DMSO、H2O和CB的其中一种。
4.根据权利要求2所述的用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，在步骤S24中，从所述经验回放缓冲区中随机抽取一批经验，用于训练所述DQN网络，还包括：用所述期望气体净化程度和当前所述DQN网络预测的气体净化程度之间的均方误差作为损失函数，进行梯度下降和反向传播，更新所述DQN网络参数，进而将当前所述DQN网络的参数复制给目标网络。
5.根据权利要求2所述的用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，所述气体循环系统根据所述净化控制体的操作给出反应，其中，所述反应包括效益和状态更新。
6.根据权利要求5所述的用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，所述效益由两个子奖励组成，用公式表示为：
7.根据权利要
8.一种气体氛围智能调控的手套箱，其特征在于，所述手套箱包括：
9.根据权利要求8所述的气体氛围智能调控的手套箱，其特征在于，所述换气阀的开关包括上进气口阀门开关、上出气口阀门开关、下出气口阀门开关以及下进气口阀门开关。
10.根据权利要求8所述的气体氛围智能调控的手套箱，其特征在于，所述手套箱还包括冷冻机和分体式净化系统，所述冷冻机与所述手套箱的进气口相连接，所述分体式净化系统内设置有吸附柱，所述吸附柱内填充有含氟三嗪基多孔有机材料。
...【技术特征摘要】
1.一种用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，所述dqn网络的训练方法为：
3.根据权利要求1所述的用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，所述气体属性为dmf、dmso、h2o和cb的其中一种。
4.根据权利要求2所述的用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，在步骤s24中，从所述经验回放缓冲区中随机抽取一批经验，用于训练所述dqn网络，还包括：用所述期望气体净化程度和当前所述dqn网络预测的气体净化程度之间的均方误差作为损失函数，进行梯度下降和反向传播，更新所述dqn网络参数，进而将当前所述dqn网络的参数复制给目标网络。
5.根据权利要求2所述的用于手套箱的气体氛围智能调控方法，其特征在于，所述气体循环系统根据所述净化控制体的操作给出反应，其中，所述反...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘家凯，陈盈旭，杨安泰，
申请(专利权)人：桑若厦门光伏产业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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