石油石化安全生产大...

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石油石化安全生产大模型是一项针对行业高风险特性的智能化技术，通过人工智能，特别是大模型技术，来解决传统生产模式中的核心痛点。例如，针对传统生产模式下依赖人工巡检，工作量大、易漏检，且难以实时监控的挑战，该技术方案的安全隐患排查可以充分利用多模态大模型自动分析图像、传感器数据，实现全天候监测与隐患自动识别。融合数据与故障机理，构建预测性维护模型，提前识别风险，变"事后维修"为"事前预警"。通过AI算法对工艺参数进行分钟级实时自主寻优，提升效率并降低能耗。对多源数据（设备传感器、环境监测等）进行跨模态关联分析，实现更精准的综合风险预警。

行业数据存在"小样本、低质量、跨尺度"问题，且不同系统间数据共享困难，该方案技术采用 "1+X"大小模型联动策略，并探索建立数据共享机制，以小模型在高质量数据场景的突破逐步推动整体智能。

这项技术是典型的集成创新，将多种现有技术融合成一个新的、更强大的系统。

多技术融合：它集成了视觉大模型（用于分析监控图像）、大语言模型（用于理解和生成专业报告，辅助决策）、多模态融合技术（关联分析传感器数据、环境指标等多类信息）以及知识图谱（融入行业安全规则和物理机理）。

机理与数据结合：不同于纯数据驱动的模型，它强调将石油石化的物理化学机理（如地质力学、渗流规律、故障机理）嵌入AI模型，提升了预测的准确性和可解释性。

 

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