摘要
本发明公开了一种基于大语言模型的燃气管网维护方法、系统及电子设备,旨在解决燃气管网普遍存在的数据融合困难、故障分析依赖人工、运维自动化程度低等问题。所述方法为:先获取并处理燃气管网多源异构数据,然后将其向量化后构建统一的多模态数据库,当监测到数据异常时,采用检索增强生成大语言模型,从数据库中检索关联信息,进行故障根因智能推理,并生成分析报告,最后依据报告自动生成结构化维护指令,与运维系统对接,形成从监测到处置的全流程自动化闭环。所述系统及电子设备是用于执行上述方法。本发明优点为:打通了数据孤岛,实现了精准的态势感知,显著提升了故障诊断的效率与准确性,在降低运营成本与安全风险方面效果显著。
技术关键词
燃气管
大语言模型
多源异构数据
时序
光学字符识别技术
异常事件
命名实体识别模型
报告
智能推理
多模态
物联网网关
无人机巡检
文本编码器
图像编码器
指令
系统为您推荐了相关专利信息
知识图谱构建方法
大语言模型
实体关系抽取
大规模知识图谱
语义向量
注意力机制
协同注意力
速度预测方法
补丁
时序特征
交通流预测方法
模块
时空图卷积神经网络
交通流预测系统
捕捉方法
物理
生理状态信息
数据分析模型
多模态数据融合
多模态传感器
动态评估方法
长短期记忆网络
差错管理
语音情感识别模型
深层特征提取