基于AI的化学检测实验室质量控制方法
潘 娟,朱亚娟
(中科智云环保科技(山东)有限公司,山东 济宁 272000)
摘 要：针对化学检测实验室质量控制的需求,提出了一种基于人工智能的质量控制方法。该方法融合了机器学习、深度学习和知识图谱技术,旨在实现质控流程的智能化。通过对实验宝历史数据进行并常值检测、关键质控指标的趋势预测以及利用知识图谱进行全面风险评估,实验结果表明,相较于传统方法,该方法能显著提高检测数据的质量和实验室工作效率。
关键词：人工智能；化学检测；机器学习
化学检测实验室质量控制是保证检测数据准确性和可靠性的关键。随着人工智能技术的快速发展,将其引人实验室质量控制已成为必然趋势。2022年，国务院印发《“十四五"数字经济发展规划》,明确提出运用人工智能(AI)等数字技术提升传统产业数字化、网络化、智能化水平”。本文在梳理化学检测实验室质控范畴的基础上,探讨AI技术在其中的应用,提出一种基于机器学习、深度学习和知识图谱的质量控制方法,并通过实证研究验证其有效性,以期为相关领域提供新的思路和参考。
1 化学检测实验室质控的范畴
化学检测实验室质量控制涵盖了从样品前处理到数据分析报告的全过程。首先,实验室需建立一套完善的质量管理体系,依据ISO/IEC17025等标准制定操作规程和质控方案。其中,实验方法的确认与验证至关重要,如气相色谱-质谱联用测定环境水中的多环芳烃,需评估方法的选择性、线性范围、精密度、准确度和检出限等指标。另外,实验室还须重视人员培训、仪器设备期间核查和量值溯源等因素。以原子吸收光谱法测定重金属铅为例,分析人员需掌握石墨炉原子化、背景校正和基体干扰消除等关键技术,同时确保石墨管、空心阴极灯等核心部件性能稳定。在分析过程中,须严格执行质控措施,包括空白加标、平行双样、质控样等,利用质控图判断分析体系是否失控。此外，实验室间比对和能力验证也是外部质控的有效手段。以上种种,共同构成了化学检测实验室质控的范畴,需要实验室全体人员齐心协力、持之以恒地贯彻执行,以保证检测数据的可靠、准确和国际互认,为化工、环保等领域的科学决策提供有力支撑。
2 AI技术在实验室质量控制中的基础
AI技术在化学检测实验室质量控制中的应用,需要以大数据和计算平台为基础。实验室需先构建一个涵盖检测全过程的信息化管理系统,实现从样品登记、任务分配到数据采集、分析计算、报告审核等环节的数字化和自动化,并以此积累海量的结构化、半结构化乃至非结构化数据。这其中蕴含了丰富的质量控制相关信息,如分析项目、检测方法、仪器设备、人员操作、环境条件、过程参数以及各种质控数据等。以环境监测实验室常规的水质分析为例,P值、溶解、化学需氧量、氨氮等指标的检测记录经过长期积累,可形成十万级别的多维时间序列数据集。利用Hadoop、Spark等大数据处理框架,实现数据的存储、清洗、集成和分析挖掘,为质量控制的智能化奠定了坚实基础国。与此同时,实验室还需配备高性能计算集群、图形处理器等硬件设施,用于支撑机器学习算法的训练和推理。当前，Python、R、Matlab等高级编程语言以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架已在化学领域得到广泛应用研究人员可以充分利用这些工具,将先进的人工智能模型如支持矢量机、随机森林、卷积神经网络等嵌人到质控流程中,实现从异常值检测到过程预测、风险评估的智能化,大幅提升实验室质量控制的效率和水平。
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