团队可以访问这些数据，
以确定培训或维护需求。鉴于此，基于智能需求的控制通过换气率变化来保护居住者，同时还节省大量能源。此外，在极少数情况下，当通风柜可能发生故障或实验室人员可能意外地从通风柜产生无组织排放时，监控功能可以捕获此数据。系统自动增加换气率并将事件记录为数据报告的一部分。 现实生活中的例子 一名大学 EH&S 专业人员刚刚登录 DCV 仪表板，突然发生了一件意外事件：房间内的二氧化碳 (CO 2 ) 浓度在大约 24 小时内超过百万分之 2000 (ppm ) 。他立即前往房间调查原因。经过一番探索，他发现设备上的CO 2气体管道连接有问题。管道修好了，泄漏消失了。通过使用分析将泄漏识别为 CO 2，该大学能够节省与对其所有燃气管道系统进行额外泄漏测试相关的资金。此外，数据显示 DCV 系统响应良好，并按设计增加了通气率。 另一个例子是，在费城一所领先研究型大学的实验室，DCV 系统标记了一周中特定的一天和一天中经常发生污染水平超出正常范围的时间。使用这些数据来识别采用不安全做法的特定实验室技术人员，对该技术人员进行 意大利 WhatsApp 号码列表 重新培训，并大大降低随着时间的推移暴露于污染物的风险。 智能部署基于需求的控制 能源部已经采用并正在推广由加州大学欧文分校首创的智能实验室概念。他们发布了决策树，以便在校园内 1,500 多个实验室空间中正确、智能地部署基于需求的控制。该决策树发现大约 86% 的空间符合基于需求的控制。这意味着某些空间可能需要更高的基本 ACH 速率 – 业主决定是否应进行 IEQ 监控而不是基于需求的控制。简而言之，了解有害物质存在的位置以及在危险化学品的通风柜下工作时培训和促进安全实验室实践仍然至关重要。 技术为每个实验室的 EH&S 人员提供了一双眼睛 基于智能需求的控制技术使 EH&S 人员能够始终在每个实验室拥有一双“眼睛”。
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全实践是否有效，在必要时提供用于再培训的数据，并根据需要优化实验室稀释空气来保护乘员的安全。在此过程中，该平台使 EH&S 团队能够采取积极主动的方法来确保实验室气流安全。他们可以使用这些数据来减轻日常任务的负担，并使 EH&S 员工能够专注于更高价值的组织变革。 同时，该智能平台通过消除过度通风显着减少能源消耗。将智能系统纳入研究中心的空气管理并不是为了减少空气，而是为了维护所有实验室人员的健康和安全，并增加以前无法获得的洞察力。请记住，并非所有实验室都适合 DCV 技术，应在需要时通过设施团队、EH&S 和经验丰富的第三方专业人员之间的仔细协调来智能部署 DCV 技术。 如果部署得当，组织将获得双重好处：大量节省成本以及为其 EH&S 和 PI 员工提供新的见解和情报。这降低了风险，节省了成本，并利用了这些新方法所取得的进步。
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