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高質(zhì)量數(shù)據(jù)集典型案例 | 透平機組智能運維高質(zhì)量數(shù)據(jù)集
2025年11月07日 09:05:51來源:國家數(shù)據(jù)局點擊量:40319
導(dǎo)讀統(tǒng)籌設(shè)計、運行、維護、故障等多源數(shù)據(jù),結(jié)合外部權(quán)威文獻與專家經(jīng)驗,建立“采集—清洗—結(jié)構(gòu)化—標(biāo)注—入庫”的標(biāo)準(zhǔn)化流程,累計處理語料8000余份,形成六大典型子集和超300萬訓(xùn)練Tokens,為智能診斷提供高質(zhì)量底座。
  【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】燃氣輪機作為國家能源核心裝備,廣泛應(yīng)用于艦船、飛機及海上平臺,但長期存在運維數(shù)據(jù)分散、結(jié)構(gòu)化不足等瓶頸,制約智能診斷與運維升級。依托覆蓋200余臺機組、15年以上多源運維數(shù)據(jù),創(chuàng)新“工具鏈+智能解析+人工優(yōu)化”模式,構(gòu)建行業(yè)首個覆蓋全生命周期的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,支撐智能運維大模型落地,推動能源裝備運維能力邁向國際領(lǐng)先。
 
  方案和成效
 
  一是夯實基礎(chǔ),構(gòu)建全生命周期語料體系。統(tǒng)籌設(shè)計、運行、維護、故障等多源數(shù)據(jù),結(jié)合外部權(quán)威文獻與專家經(jīng)驗,建立“采集—清洗—結(jié)構(gòu)化—標(biāo)注—入庫”的標(biāo)準(zhǔn)化流程,累計處理語料8000余份,形成六大典型子集和超300萬訓(xùn)練Tokens,為智能診斷提供高質(zhì)量底座。
 
  二是協(xié)同共建,推動應(yīng)用場景落地。聯(lián)合設(shè)備廠家、科研院所和運行單位,建立語料標(biāo)準(zhǔn)與共享機制,打通多型號機組數(shù)據(jù)接口,形成“AI+燃機”協(xié)同生態(tài)。面向業(yè)務(wù)梳理8類43個應(yīng)用場景,率先實現(xiàn)“智能截圖解讀”“報告結(jié)構(gòu)化生成”“手冊對話問答”等功能,已在TES3.0系統(tǒng)和205臺機組規(guī)?;瘧?yīng)用。
 
  三是賦能行業(yè),提升運維效能與國家保障。依托“海能”模型構(gòu)建全生命周期診斷體系,在極端環(huán)境下顯著降低停機風(fēng)險,實現(xiàn)“零宕機、零事故”目標(biāo)。典型故障響應(yīng)由3天壓縮至4小時,人工分析減少70%,累計提前預(yù)警260余起、避免損失上億元,推動行業(yè)由“經(jīng)驗驅(qū)動”向“智能賦能”轉(zhuǎn)型,為國家能源安全和產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐。
 
  創(chuàng)新點
 
  一是構(gòu)建專家+AI協(xié)同體系。建立“專家+AI工程師+知識工程師”三位一體機制,實行語料責(zé)任制和雙重校核,由設(shè)備專家終審語義,確保數(shù)據(jù)權(quán)威性,增強模型推理與診斷深度。
 
  二是形成語料智能處理閉環(huán)。研發(fā)OCR與結(jié)構(gòu)標(biāo)注一體化工具鏈,突破圖文混合、格式復(fù)雜難題,實現(xiàn)“識別—清洗—重建—標(biāo)注”自動化,大幅提升語料處理效率與一致性,滿足大模型高質(zhì)量輸入。
 
  三是打造可追溯語料資產(chǎn)體系。引入全生命周期與版本化管理,覆蓋來源、版本、責(zé)任人等元信息,支持快速檢索與精調(diào),建立可審計、可演進的數(shù)據(jù)底座,保障大模型長期穩(wěn)定發(fā)展。
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