基于大模型增强的长输管道环焊缝缺陷智能筛查与决策支持系统开发-非招标公告

近年来，长输油气管道的环焊缝缺陷（如裂纹、未熔合等）是导致管道失效的重大隐患。当前工程实践中，基于传统统计学习的环焊缝风险评估模型（如集成学习、高斯过程分类等）已应用于焊口风险筛查，但各模型关注侧重点不同、特征表达能力有限，在复杂文本语义挖掘、多源异构数据关联、小样本偏差校正等方面存在显著局限，导致模型在实际开挖验证中的准确率与泛化性不足。随着大语言模型在复杂语义解析、特征重构、异常甄别等方面的能力迅速发展，利用现有大模型对多源数据进行语义增强、逻辑补全与信息重构，为提升环焊缝缺陷识别能力提供了新的技术路径。本项目计划在管道数据中针对文本、编码及工艺描述等复杂字段，通过深度融合现有大语言模型的语义理解与知识推理能力，衍生高质量特征，完成字段类型识别、结构化拆分建议，系统性提升焊口裂纹及不合格口的智能筛查精度、决策可靠性、以及输出内容的可解释性。

投标人应为中华人民**国境内注册的企、事业独立法人

4.1有意向参加项目者，于2025年12月02日00时00分 00秒前，登录数字供应链平台进行项目报名。

4.2报名成功后于2025年11月28日21时25分 43秒至2025年12月02日00时00分 00秒，登录数字供应链平台进行项目询比文件。

5.1请于2025年12月03日13时00分 00秒前，登录数字供应链平台递交项目响应文件。标书代写

5.2逾期将无法进行递交响应文件，采购人将不予受理。标书代写

5.3供应商在递交响应文件前，应按照有关规定提供人民币0万元项目保证金。标书代写

6.1响应文件的开启时间2025年12月03日14时00分 00秒标书代写

6.1响应文件的开启地点国家管网供应链标书代写