-人工智能-
危化品生产线安全管控AI大模型
危化品生产线安全管控AI大模型针对目前自动化、无人化生产线长期稳定运行的安全性、可靠性难题，提出了数据-模型混合驱动的危化品生产线安全风险机理模型，突破了危化品生产线安全风险物理模型、数据模型、混合模型、数字孪生模型瓶颈，攻克了危化品生产线风险辨识引擎、预警预测引擎、健康评估引擎、智能视频识别引擎，研发了危化品生产线风险辨识数据库与模型库、安全管控智能问答系统、风险辨识与预警预测系统、产线健康评估系统、重大危险源安全管理系统、双重预防机制系统、人员定位系统、智能巡检系统、应急响应系统、预测性运维系统，解决了危化品生产线“感知--建模--仿真--预警--决策”全流程闭环安全管控问题，已在行业内龙头企业得到验证应用，产品从传统人工操作变成了危险工序无人化自动完成，产能提升了2倍，实现了危化品生产线安全可控、生产效能提升、维护成本降低，达到了国内先进水平。
风险预警预测系统
指标类别 | 指标名称 | 描述 | 指标 |
性能指标 | 响应时间 | 任务完成响应所需时间 | 0.3s |
吞吐量 | 每秒能处理的请求数 | 200 | |
决策质量 | 决策准确率 | 正确任务决策数 / 总任务数 | 94% |
决策一致性 | 协同决策相似度 | 92% | |
通信延迟 | 平均通信延迟 | 90ms | |
风险监测 | 异常检测率 | 识别出异常任务或行为的能力 | 94% |
风险评估 | 风险识别召回率 | 被识别风险事件占真实风险总数比例 | 91% |
错误传播率 | 错误决策导致全局失败的概率 | 6% | |
敏捷响应能力 | 故障恢复时间 | 异常后的自愈或恢复时间 | 1s |
资源优化调度 | 调度资源优化的效率 | 92% |
技术成熟度5级，可开展合作开发。
实现了危化品生产线安全可控、生产效能提升、维护成本降低，可以应用于火炸药生产线、民爆生产线，以及化工、电力、钢铁、煤炭、纺织等行业生产线，具有百亿市场规模、良好社会效益。
出品 | 南京理工大学技术转移中心
编辑 | 黄依欣
初审 | 陈威昊
审核 | 高 宇
