极端服役环境管道材料失效知识图谱开发与典型断口特征识别可不招标信息公示

非招项目名称 ：极端服役环境管道材料失效知识图谱开发与典型断口特征识别

公示发布时间 ：2026-07-14

公示开始时间 ：2026-07-14

公示结束时间 ：2026-07-18 00:00:00

采购项目单位联系人 ：杨辉

采购项目单位联系人方式 ：156****2882

异议受理人(监督人) ：李睿

异议受理人(监督人)联系方式 ：150****2325

项目单位 ：****中心

可不招标原因 ：（七）非依法必须招标项目中:5.重大技术装备推广应用、科技研发及技术引进等业务管理对工程、物资、服务采购有明确规定或约定的。

拟选商名称 ：****

项目概况 ：****中心参与国家项目配套课题“氢能和油气输送工程极端环境材料服役高效评价智能实验技术集成平台与应用”，当前存在失效知识碎片化、机理认知不统一、传统断口分析依赖人工经验和氢能及油气环境下专用数据集匮乏、多模型融合研究不足等问题，需要委托有能力的单位提供技术支持。

具体理由 ：

其他 ：

主要技术要求或技术方案 ：1.极端服役环境管道材料失效知识图谱开发与AI分析★ 面向氢气、油气输送管道及关键装备材料在极端服役环境下的断裂、腐蚀、氢脆三大失效模式，以多源异构失效数据为基础、AI大模型为核心引擎、知识图谱为载体，构建"数据采集—文献过滤—知识抽取—知识融合—图谱构建—实验补充—机理校验"全流程闭环技术体系，结合氢损伤、环焊缝断裂、腐蚀等知识图谱必要实验及压缩机叶轮材料疲劳实验数据，实现失效知识结构化与关联关系可视化，为失效机理揭示、风险预测、实验方案生成与安全评价提供数据支撑。 项目要求：负责已有知识搜集和数据整理，格式转换，开展基于管道失效知识图谱的实验方法研究；结合氢损伤、环焊缝断裂、腐蚀等知识图谱必要实验，建立氢能/油气输送材料断裂、油气管道材料腐蚀失效知识图谱；完成压缩机叶轮材料疲劳实验。 交付物：（1）氢气输送管道材料断裂失效知识图谱；（2）复杂环境下关键装备材料疲劳断裂失效知识图谱；（3）油气输送管道材料断裂失效知识图谱；（4）油气输送管道材料内腐蚀失效知识图谱；（5）复杂环境下管道和关键装备材料失效评价关键实验方法。 2.管道材料典型断裂特征断口识别★ 面向四种典型断口（解理、韧窝、疲劳、沿晶）的SEM图像，采用“数据采集→预处理→模型选型与融合→可解释性分析→训练验证”的技术路线。通过收集断口图像，构建原始分类数据集，对数据进行预处理，并测试VGG、ResNet、Inception等经典CNN，通过单一或耦合模型架构的对比，设计特征融合方式，选择最优融合策略；采用Grad-CAM进行可解释性分析，进行模型的训练和评估，使用最优融合比例完成模型最终训练与验证。 项目要求：采用深度学习等算法开发断口识别软件，实现氢气、油气管道材料典型断口形貌智能识别。 交付物：面向氢能和油气管道金属及焊接接头断口识别模型。

采购范围说明 ：范围为： （1）极端服役环境管道材料失效知识图谱开发与AI分析 面向极端服役环境下氢气、油气输送管道及关键装备材料的断裂、腐蚀与氢脆失效问题，针对现有知识碎片化、机理认知不统一、传统断口分析依赖人工经验等短板，构建覆盖“材料—环境—载荷—工艺—失效模式—机理—防控”全链条的专业化知识图谱。通过突破基于AI大模型的多源异构数据自动化抽取与融合技术，结合失效物理模型与数据驱动方法，建立氢致断裂、腐蚀劣化等高精度预测模型，形成“知识图谱—物理模型—智能应用”协同的技术体系，为失效机理揭示、安全评估与寿命预测提供系统化支撑。 （2）管道材料典型断口特征识别 针对管道及环焊缝断口分析效率低、一致性差的问题，对于多模型融合算法在金属断裂图像识别中的研究较浅，还具有很大潜力。本项目将结合多模型耦合算法实现管道材料与环焊缝断口特征及类型的自动识别。融合知识图谱推理与识别结果，进一步研发失效根因诊断、风险预警及实验方案自动生成等核心功能，克服氢能及油气环境下专用数据集匮乏、多模型融合研究不足等挑战，为极端环境下管道与装备材料的工程防控提供智能化、标准化的技术工具。