【集成】石油石化安全生产大...

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解决方案：

石油石化安全生产大模型通过融合人工智能技术与行业专业知识，正推动行业从传统依赖人工经验的安全管理，向智能化、主动预警的新模式转变。例如，传统依赖人工巡检与监控，面对海量视频画面，易出现疲劳漏检，且无法实现全天候覆盖等安全监管效率低，大模型的解决方案利用视频智能分析，对安全风险进行实时识别与自动告警，实现从"人防"到"技防"的转变。

专家经验难以固化传承，遇到突发状况时，查询资料、寻求解决方案耗时长、效率低，生产、设备、安全等系统数据标准不一，形成数据孤岛，价值难以挖掘，难以支撑协同管理等，构建行业知识库与智能问答系统，将问题处理时间从数小时缩短至分钟级，为决策提供即时支持。通过大模型能力打破数据壁垒，实现生产、设备、安全等环节的一体化智能管理。

传统事故预警与应急响应不足，多为"事后处理"，缺乏对风险的前瞻性预测和高效的应急推演能力，大模型。深度融合化工机理与应急知识，进行风险推演，并提供应急预案智能支持。

 

产业效益。

安全生产大模型在石油石化行业的价值，正通过一系列具体的技术路径和落地应用展现出来，并带来了显著的产业效益。

让安全监管更精准：通过给生产区域安装"智慧的眼睛"，大模型能秒级识别如人员闯入、动火作业隐患、原油泄漏等异常情况和风险。例如，长庆油田通过应用昆仑大模型，使得原油泄漏检测的误报量下降了90%，夜间人员闯入识别的准确率甚至达到了100%。
让应急处置更高效：大模型充当"永不疲倦的专家大脑"，将行业法规、历史案例、设备数据等整合成庞大的知识库。当设备出现故障征兆时，系统能进行预测性维护，从"事后维修"转向"事前预防"。在钻井等作业中遇到复杂情况时，智能决策系统能快速从案例库中匹配处置方案，将措施建议的专家采纳率提升至82%。
让安全与效益双赢：大模型驱动了安全管理模式的整体变革，形成了从风险发现、自动预警、工单派发到整改跟踪的闭环管控体系。这种模式的转变带来了直接的经济效益，例如，有企业的巡检与审计成本因此降低了50%以上。此外，通过对生产全流程工艺进行优化，大模型还能助力企业降低能耗，有案例显示，单个装置每年有望提升超千万元的收益。

 

 

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