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基于安全大模型的能源化工安全生产智能监控场景应用
发布于 2026-09-17
场景能力简介
本方案针对化工园区数据孤岛、误报率高、响应滞后痛点，部署云天-安全大模型及全域感知装备。通过“采-集-用”闭环，融合视频、气体、DCS等多源数据，利用UCO本体与混合RAG技术构建知识图谱。实现违规作业、环境异常等隐患的主动认知与跨域关联推理，提供从预警到处置的自动化闭环，显著提升化工安全生产智能化水平。
核心技术先进性与创新点
01
首创“UCO统一本体+混合RAG”架构，突破多源异构数据语义割裂瓶颈，知识检索准确率提升82%。
02
研发多模态协同推理与GNN+LLM融合算法，实现视频、气体、工艺参数时空对齐，隐患识别率达92%，误报率降至8%以下。
03
全栈国产化适配率≥95%，兼容昇腾算力与国产操作系统，拥有多项发明专利及软著，具备自主可控能力。
场景应用案例
合作模式
合作模式为政府购买服务，甲方为巨野县经济开发区管理委员会。项目中标金额3066万元，2025年12月正式落地。通过部署30套自研数据采集系统及大模型平台，打通园区28家企业数据，构建重大安全风险防控体系，实现从被动防御向主动预测转型，已在巨野化工产业园稳定运行。
应用领域及成效
1.增效：告警降噪率≥85%，无效研判工作量减少≥91%；异常识别率≥92%；处置时间从18.7小时压缩至1小时内。 2.降本：替代70%重复人工巡检，降低运维人力成本30%以上。 3.安全：隐患整改完成率提升至98.5%，未发生等级以上安全事件。 4.推广：带动7家上下游企业协同，跨系统数据互通效率提升≥85%。
方案信息
| 解决方案名称 | 基于安全大模型的能源化工安全生产智能监控场景应用 |
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