LIMS系统在新增耕地质量监测中的研究与应用

时间：2024-05-22

马增辉，韩霁昌，王欢元，张露，张卫华

(陕西省土地工程建设集团，陕西地建土地工程技术研究院，国土资源部退化及未利用土地工程重点实验室，陕西西安710075)

土地整治工程的最终的产品和成果是新增耕地，是确保18亿亩红线的重要途径，新增耕地的质量是检验和评价土地工程成败的关键，对新增耕地质量检测指标的管理、分析和数据融合显得尤为重要。目前，新增耕地质量监测呈现多源、多点、多指标、长时间的特点。多数据来源——包括遥感、无人机、多传感器、室内仪器分析、流动现场检测等，且数据异构;多项目点——土地项目点数量不断增加，空间变异增大;多指标——新增耕地来源类型较多，主要包括盐碱地、沙地、滩涂、废弃宅基地等，不同土地类型整治后，反映新耕地质量的土壤及其他理化指标不同，指标类型和检测方法繁多;长时间——即要常态监测，一般一个土地整治工程项目投资回收期是8～10年，要求监测时间长。随着土地整治工程的实施，人员更替、项目繁多、数据异构、时期不同，人工管理监测和分析数据的模式无法满足需求，急需一种数字化、自动化的数据采集、整理和分析系统来解决。而实验室信息管理系统(Laboratory information management system，LIMS)为解决管理、分析和数据融合提供了技术和理论支撑。

实验室信息管理系统是协调实验室人员、设备、材料、方法、环境等各类资源，能动地协调工作流程，形成人、机、料、法等要素的闭环控制，规范实验室操作，融合各种数据资源，为实验室高效运行和管理提供保障。目前，国内LIMS系统已在能源、食品、医药、农牧、环保、制造、计量等传统行业的质量检测、鉴定与分析中广泛应用［1－17］。利用LIMS系统多种灵活的管理和运营模式，使新增耕地质量监测达到检测流程标准化、检测数据精确化、检测仪器自动化，解决新增耕地质量检测指标的管理不规范以及数据难以共享等问题，降低实验室成本、信息融合、高效服务和规范化管理，建立一套集现代化管理思想与先进的信息技术为一体的质量管理系统已成必然，以满足当今新增耕地监测信息化、网络化建设及环境管理的要求。

1 新增耕地质量监测实验室信息管理系统的关键技术

人工管理监测和分析数据的模式，其时效性差、准确度低、效率低下、缺乏系统性，主要表现在:手工抄送、录入数据;手工编制报告报表;手工数据统计。这种工作模式已不能适应对新增耕地质量管理的时效性、准确性、系统性要求。针对新增耕地质量监测呈现多源、多点、多指标、长时间的特点，采用信息融合、门户、工作流、物联网等主要技术，分别解决数据异构、空间变异增大、指标类型和检测方法繁多、监测时间长的问题。

1.1 基于信息融合技术的监测数据集成研究依据《农用地分等规程》、《农用地定级规程》、《农用地质量动态检测技术规范》、《补充耕地质量验收评定技术规范(试行)》［18－20］以及西北地区当地生态环境和土地整治后验收标准，制定土地整治后生态环境及土地质量监测指标。质量监测指标，其中自然因素和人为因素包括:

(1)自然因素指标。①水文:水源类型(地表水、地下水)、水量、水质等;②土壤:土壤表层有机质含量、土壤酸碱度(土壤pH)、土壤质地、有效土层厚度、地表岩石露头度、土壤盐碱状况、障碍层距地表深度、土壤侵蚀状况、土壤保水供水状况等;③地貌:坡度、坡向、坡型、地形部位。

(2)人为因素指标。①农田基本建设:灌溉条件(水源保证率、灌溉保证率)、排水条件、田间道路条件、田块大小、平整度及破碎度等。②耕作制度:a.投入，物质投入包括种子、化肥、农家肥、地膜、水电、农机具等;活动投入包括各类生产环节中劳动力投入和必要的农田维护劳动力投入;技术投入包括作物品种。b.产出，即指定作物实际产量。

多源信息融合技术又称多传感器信息融合技术，其关键问题是对具有相似或不同特征模式的多源信息进行处理，以获得具有相关和集成特性的融合信息。基于信息融合的新增耕地监测数据集成研究，是将地貌等GIS和影像数据、水文及土壤质量结构化数据、农田基本建设和耕作制度非结构化数据等异构数据集成及融合，如图1所示。

图1 数据集成及融合逻辑框架

图1中框架逻辑设计分为2层，底层为多传感器采集层，分为自动采集传输传感器、人为干预传感器及其他数据来源3种情况。数据集成及融合层。在土地整治过程中，大量结构、语义异构的不同数据源，采用数据集中、数据联邦和Web服务3种方式，完成数据集成。包括在线传感器自动采集数据与自然因素、人为因素和遥感与GIS数据的融合，向上提供标准的数据访问接口。采用数据集中、数据联邦和Web服务中间件3种方法进行数据的集成和融合。其中，数据集中是将数据库标准相同的数据通过数据集中的方式进行数据集成;数据联邦是将数据库标准不同的数据进行封装;Web服务是将数据异构的数据进行融合，无论标准的原子服务、组合服务向应用层提供XML、RDF等标准的数据文件格式，统一应用组件接口，也就是说，和以往应用相比较，应用不再直接与数据相连接，降低耦合度，为快速搭建应用提供良好的组件接口。

1.2 基于Portal的常态监测体系构建现有新增耕地质量监测包括多传感器、室内仪器分析、流动现场检测等指标检测手段。将Portal技术应用于LIMS系统，形成新增耕地质量室内检测、移动检测、在线监测和现场检测的常态监测体系。以Portal技术构建LIMS系统，使其具有个性化界面定制，单点登录(Single Sign-on，SSO)，以及信息聚合等服务功能，为用户提供单一的访问入口、个性化界面定制和统一的安全管理，提高了平台系统的表现能力，满足不同地点和不同监测方式用户的要求。基于Portal的常态监测体系见图2。

1.3 基于WfMC的工作流技术的检测流程标准化要使新增耕地质量监测LIMS系统达到检测流程标准化，就必须解决工作流技术和流程可视化问题。检测流程管理模块主要完成委托样品检测流程，实现委托样品检测流程的电子化、自动化和业务数据共享，提高实验人员及管理人员的工作效率，包括样品登记、任务分配、样品接收、样品测试、报告审核、报告签发、收费结算、余样处理等功能。WfMC是工作流联盟的简称，可视化建模工具的设计与实现是工作流技术应用于检测流程，使其标准化的关键。在建模工具的设计与实现中，采用面向对象的方法进行设计，其主要包括面板、建模工具菜单、活动、参与者、转移条件、线型等对象。工作流建模工具类见图3。

图2 基于Portal的常态监测体系

图3 工作流建模工具类

(1)DesignerApplet类:面板类。通过DesignerApplet类中init()方法初始化建模工具面板环境。

(2)MainToolBar类:建模工具菜单类。通过MainToolBar()构造方法初始化建模工具菜单。其中包括新建、打开、保存等操作。

(3)Diversion类:转移条件类，也称操作类。Diversion()构造方法初始化各种转移条件;Type属性表示转移条件类型，转移条件类型可分为一般转移、回退转移、自转移、结束、归档、返回发起人、开始子流程、结束子流程等，通过setType()和getType()方法来设置和获取操作类型。

(4)Activity类:活动的实体类。Activity()构造方法初始化活动实例;通过getActivityPanel()得到添加活动的面板，将活动实体以图形化的展现形式添加到面板中，构建工作流过程中的每一个实体。

(5)Actor类:活动的参与者类。Actor()构造方法初始化参与者实例;setActivities()和getActivities()得到该参与者正在执行的活动实例;getDiversion()得到下一步要执行的操作;通过Actor类中的方法和属性将操作、活动、参与者有机地联系在一起。

1.4 基于物联网的检测设备自动化改造和智能控制物联网(Imemet of Things)指的是将传感器、移动终端、可编程控制器等智能化设备经通信网络连接集成，实现互联互通，并根据应用需求进行数据采集和分析、对设备进行管理和控制的系统。而基于物联网的实验室仪器接口自动化改造，采用物联网技术，实现分析仪器与LIMS无缝连接，减少人为处理数据的工作量及出错率。分析和测量仪器种类多，接口类型和文件格式多样，从接口的模式上可分为:有带工作站或COM口的，不带工作站而有RS232或USB接口的和各种接口传输的文件有TXT、PDF、单字符等多种格式。按照实验仪器不同数据类型和传输方式，仪器联机的关键技术分为3种模式:有工作站软件的仪器连接、无工作站但有RS232串口输出的仪器连接和文本格式数据连接。

1.4.1 有工作站软件的仪器连接。对仪器工作站配备网卡联网，自动进行文件解析，产生的结果自动提交更新到LIMS的“样品分析检测”模块中，完成数据自动采集(图4)。

图4 有工作站软件的仪器连接示意

1.4.2 无工作站但有RS232串口输出的仪器连接。a.通过PC机的COM口直接连接仪器的RS232接口，或通过RS232串口扩展卡与PC相连。b.在PC机上安装串口数据采集软件，设置好厂家提供的串口参数，包括波特率、数据位、停止位、奇偶校验位、请求码等。c.运行数据采集软件，在仪器上检测样品后的结果就会自动传输到采集程序中，LIMS系统监听程序会将数据采集到LIMS系统中，在“样品分析检测”模块中进行样品和测试结果的对应，完成数据采集(图5)。

图5 RS232串口输出的仪器连接示意

1.4.3 文本格式数据连接。厂商不提供接口及API函数的特殊仪器，利用仪器设备分析之后，由分析员在工作站上处理和审核仪器生成的数据，标准化处理后，存放在LIMS指定的文件夹下，LIMS通过系统监听程序检测到该文件，将数据录入LIMS系统。

2 国土资源部退化及未利用土地工程重点实验室新增耕地质量监测LIMS系统设计与实现

国土资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室，经国土资源部批准成立，主要从事土地工程领域技术研发、基础研究、实验分析、试验检测等实验研究工作。

2.1 LIMS 需求分析

2.1.1 在检测硬件条件方面。

(1)实验室室内检测。实验室建有样品室、处理室、植物营养实验室、水环境分析实验室、土壤物理实验室、退化土地修复实验室、土地整治工程实验室、土壤化学实验室、资源再配置实验室、质谱仪及天平室、样品库(档案室)等10个专业检测实验室;包括Cleverchem200全自动间断化学分析仪、Mastersizer 2000激光粒度分析仪、ICP－MS 7700e电感耦合离子质谱仪等大型室内检测仪器。

(2)观测站现场检测。对流弥散物理模型、砒沙岩与沙复配成土、黄土高原沟壑区等7个土地工程中试模型和5个野外科学观测站(榆林站、澄城站、卤泊滩站、延安站、华阴站)。包含中子仪等定点现场检测设备。

(3)流动车移动检测。重点实验室拥有1台自主研发的流动实验车，可搭载FieldSpec 4高分辨率地物波谱仪、EM38－MK2－1大地电导仪等检测设备进行常见指标的野外移动检测工作。

(4)多传感器在线检测。HOBOU30小型自动气象站、土壤水分传感器等在线监测设备，使其能够自动采集、远距离控制和实时数据传输。

2.1.2 在检测要求和运行规范方面。满足1个室内检测基地、5个野外观测站、7个中试模型、传感器采集和1个流动实验车检测设备和数据存储的集成和共享;实验室管理应满足实验室资质要求，符合ISO17025标准。重点实验室需求如下:

(1)监测分析服务需求。即省级土地整治项目验收、科研课题实验、小区及大田实验、土地整治工程项目等水土样品的检测分析工作。

(2)实验室设备管理需求。对实验仪器台账、维修记录、校验记录、运行检查记录等的管理需求。

(3)科研实验管理需求。实验申请、实验室审核、仪器预约、培训考核、实验过程、数据存档等管理需求。

(4)科研课题管理。对科研项目的申请、审批、过程管理、成果管理。

(5)实验室各类资料管理需求。对实验数据、国际会议等学术交流、实验报告等纸质和电子数据管理需求。

(6)质量管理需求。对实验室出具的报告中所涉及数据具有可回溯性需求。

(7)土壤样品存档和查询需求。

(8)流动实验车野外科学实验管理需求。

(9)人员管理等其他需求。

因此，在LIMS系统设计时不仅要考虑现有需求的实现，保证实用性，还需在软件架构、系统接口预留等方面考虑灵活性和先进性，保障系统功能扩展适应学科发展的要求。

图6 LIMS系统硬件设计及网络拓扑

2.2 LIMS系统总体设计

2.2.1 系统硬件结构设计及网络拓扑。LIMS系统硬件设计及网络拓扑采用应用服务器双机热备和IP网络存储，应用服务器负责核心的业务处理和计算，设计2台服务器建立双机，之间通过不断使用心跳机制相互监测。同时，满足1个室内检测基地、5个野外观测站、7个中试模型、传感器采集和1个流动实验车检测设备和数据存储的集成和共享，系统硬件结构设计及网络拓扑(图6)。

2.2.2 系统软件结构设计。软件系统框架LIMS系统采用的设计策略和设计概念包括B/S的体系架构、Web Service技术和N层的体系结构(图7)。

图7 LIMS系统软件架构

2.3 系统功能系统主要分为资源管理、系统初始化、检测流程管理、科研实验管理、日常管理、查询统计和外网网站等8个功能模块，系统功能结构见图8。

检测流程管理模块主要完成委托样品检测流程，实现委托样品检测流程的电子化、自动化和业务数据共享，提高实验人员及管理人员的工作效率。①资源管理，包括样品登记、任务分配、样品接收、样品测试、报告审核、报告签发、收费结算、余样处理等功能。②仪器设备管理，实现仪器设备的全生命周期的管理，包括仪器台账、仪器维修记录、仪器校验记录、仪器运行检查记录等设备履历信息的管理。③科研实验管理，科研实验管理模块主要完成科研实验检测流程，实现科研实验流程的电子化、自动化和业务数据共享，包括实验申请、实验室审核、仪器预约、培训考核、实验过程、数据存档、费用结算、数据下载等功能。④科研项目管理，完成科研项目的申请、审批、过程管理、成果管理等功能，实现科研项目信息的电子化和数据共享，提高科研项目管理水平。⑤质量管理，完成实验室内部人员考核计划，评审相关记录及事故和申诉的相关信息。⑥资料管理，完成实验室各类资料的维护、查询、借阅申请、申请审批、文档下载查看等功能。⑦学术交流管理，完成邀请报告、参加访问、国内国际会议等学术交流的维护、查询统计功能。⑧样品库管理，通过二维码对测试样品进行分类管理，可以使用扫描枪对样品的检测参数、样品取样地点等信息进行查询、管理和维护。

图8 LIMS系统软件系统功能

2.4 系统实现主要功能界面包括系统主界面和检测流程界面。系统主界面见图9。

样品检测功能界面如图10所示。检测流程管理模块主要完成委托样品检测流程的电子化、自动化和业务数据共享，检测流程标准化管理分为以下8个标准步骤:样品登记、任务分配、样品接收、样品测试、报告审核、报告签发、收费结算、余样处理等功能。

3 结论

目前，新增耕地质量监测呈现多源、多点、多指标、长时间的特点，数据采集、整理、分析困难，实时监测能力差等问题，这些矛盾应通过建立信息技术平台的方式来解决，而实验室信息管理系统(LIMS)能够为解决管理、分析和数据融合提供技术和理论支撑，4项关键技术的应用很好地解决了新增耕地质量监测中所遇到的问题。

图9 系统主界面

(1)基于信息融合技术的监测数据集成研究，解决了新增耕地质量监测指标检测手段多样和数据异构的问题。

(2)基于Portal的常态监测体系构建，解决了新增耕地质量监测长和项目监测点多的问题，形成常态监测体系。

(3)基于WfMC的工作流技术的检测流程标准化。解决了参与检测的人数众多，实验仪器各种各样，样品指标数据量巨大，将实验中所涉及的人、机、料、物、法有机的整合起来，协同工作，提高实验研究的效率和精度，对庞杂的数据进行录入、处理、分析等工作。

(4)基于物联网的检测设备自动化改造和智能控制，解决了新增耕地质量检测准确性和快速检测的问题。

新增耕地质量是检验和评价土地工程成败的关键，而新增耕地的土壤和水检测是检验质量优劣的基本手段，规范管理样品检测过程和检测数据的存储和共享尤为重要，LIMS系统的设计和建立，尤其在国土资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室的应用，解决了新增耕地质量检测的全方位管理和信息资源共享，为多地点、多检测手段和各种土地类型耕地质量监测提供了一条规范化、标准化管理可行性途径，并为土地工程其他实验室的规范化管理和信息化建设提供参考。

图10 样品检测功能界面

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