基于热力场重构的样品存储环境异常定位方法及系统

本发明公开了一种基于热力场重构的样品存储环境异常定位方法及系统；通过构建库房三维模型并进行有限元网格剖分，生成离散网格空间；以各传感器温湿度实测数据作为稀疏边界条件，以纳维‑斯托克斯方程及热扩散方程为物理约束，基于物理信息神经网络求解全网格节点的推导温湿度值，完成从离散点数值到空间连续物理场的映射；根据推导温湿度值生成三维热力图谱并提取空间形态聚集区域；追踪该区域在时间窗口内的重心漂移量，当区域内温湿度均值未超标但重心漂移量持续小于形态稳定阈值时，判定为顽固异常并生成预警信号；将异常区域映射回三维模型，以高亮包围框标记并推送处置指令；能识别数值正常但形态异常的潜伏性风险，实现货架层级精准定位。