摘要
本发明公开了一种基于多模态AI大模型的供热系统管网异常检测方法,包括:在供热系统管网的关键节点处部署多种类型的检测装置,采集供热系统管网运行过程中的不同模态不同类型的检测数据,并结合管网不同运行状态下关键数据的虚拟计量和管网历史各类型异常事件信息形成供热系统管网多模态数据集;利用多模态大模型整合多种模态数据,从多种模态数据中提取关键信息,构建供热系统管网异常多模态知识图谱;形成具有供热系统管网异常事件检测知识基础的预训练大模型;依据供热系统管网异常多模态知识图谱微调预训练大模型,并利用强化学习算法优化大模型后,构建供热系统管网异常事件检测大模型;利用大模型输出异常事件检测结果。
技术关键词
供热系统管网
异常事件
异常检测方法
大语言模型
数据
实体
强化学习算法
知识蒸馏技术
文本
胶囊网络
图谱
模型预训练
基础物理定律
多模态融合机制
管道位移检测
机器学习算法
生成关系
视觉成像设备
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定位单元
融合定位系统
定位方法
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磁传感器
侧扫声纳图像
海底线缆
快速检测方法
建立神经网络模型
样本
同步传输方法
双模接收机
关键帧
数据加密
多路音视频数据
高位收水冷却塔
排污控制系统
百万机组
生成对抗网络
水位控制模块