面向油气管道材料的数据增强与科研智能体技术服务项目可不招标信息公示

非招项目名称 ：面向油气管道材料的数据增强与科研智能体技术服务项目

公示发布时间 ：2026-07-17

公示开始时间 ：2026-07-17

公示结束时间 ：2026-07-21 00:00:00

采购项目单位联系人 ：刘文会

采购项目单位联系人方式 ：199****7190

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 ：****

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 ：1.1项目背景：根据相关课题推进要求，项目需围绕油气管道材料典型场景开展数据增强、垂域大模型构建和科研智能体能力建设，支撑跨领域知识融合、深度智能分析和知识驱动的人机共融交互研究。通过引入专业技术服务，拟基于采购人提供的实验数据、仿真数据、文献数据、知识图谱和专家规则，构建面向油气管道材料的数据增强框架，研制管道材料专属垂域大模型，并建设面向材料科研任务的科研智能体能力，形成从数据增强、模型训练、实验方案生成和结果分析的科研闭环，为课题阶段评审、测试验证和成果验收提供技术支撑。 1.2研究成果：（1）形成面向油气管道材料典型场景的数据增强技术方案。围绕油气断裂、外腐蚀、内腐蚀、氢腐蚀等场景，构建基于材料演化特性的数据增强框架。（2）形成油气管道材料垂域大模型能力。开展领域文献、教材、知识图谱及相关技术资料的知识抽取，构建领域逻辑链条、推理数据和合成数据，完成模型训练或微调，形成管道材料专属垂域大模型。（3）形成面向油气管道材料科研场景的科研智能体原型。设计并实现文献检索、实验方案生成、实验结果分析等智能体能力，串联形成面向材料研发任务的智能体协同工作流程和科研闭环。（4）形成测试大纲、技术文档和验收支撑材料。包括但不限于技术方案、测试大纲、数据说明、模型训练与评测说明、系统使用说明、阶段汇报材料、评测报告、验收材料等，支撑采购人开展阶段评审、测试验证、成果验收和归档管理。 1.3质量要求或服务标准：详见“主要技术要求或技术方案” 1.4服务地点：**市 1.5最高限价：不含税530万元，含税561.8万元（按照6%税率计算） 1.6服务期限：合同签订之日起至2028年5月30日 1.7资金来源：集团公司定向项目《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》（项目编号****）

具体理由 ：

其他 ：

主要技术要求或技术方案 ：（1）油气管道材料数据增强技术服务。围绕油气管道材料断裂、外腐蚀、内腐蚀、氢腐蚀等典型场景，基于采购人提供的实验数据、仿真数据、知识图谱、文献数据和专家规则等多源数据，开展数据**梳理、数据对接、数据增强方案设计与技术实现，构建基于材料演化特性的数据增强框架，形成可用于模型训练、模型校准和模型评测的增强数据集（规模10万条样本）。 （2）油气管道材料垂域大模型技术服务。面向油气管道材料科研分析任务，开展领域文献、教材、知识图谱及相关技术资料的知识抽取，构建领域逻辑链条、推理数据和合成数据；开展模型训练或微调、知识图谱增强、模型评测和优化，形成管道材料专属垂域大模型能力。 科研智能体技术服务。面向油气管道材料科研场景，设计并实现文献检索、材料实验方案生成、实验结果分析等科研智能体能力，串联形成面向材料任务的智能体协同工作流程和科研闭环。

采购范围说明 ：（1）油气管道材料数据增强技术服务。围绕油气管道材料断裂、外腐蚀、内腐蚀、氢腐蚀等典型场景，基于采购人提供的实验数据、仿真数据、知识图谱、文献数据和专家规则等多源数据，开展数据**梳理、数据对接、数据增强方案设计与技术实现，构建基于材料演化特性的数据增强框架，形成可用于模型训练、模型校准和模型评测的增强数据集（规模10万条样本）。 （2）油气管道材料垂域大模型技术服务。面向油气管道材料科研分析任务，开展领域文献、教材、知识图谱及相关技术资料的知识抽取，构建领域逻辑链条、推理数据和合成数据；开展模型训练或微调、知识图谱增强、模型评测和优化，形成管道材料专属垂域大模型能力。 （3）科研智能体技术服务。面向油气管道材料科研场景，设计并实现文献检索、材料实验方案生成、实验结果分析等科研智能体能力，串联形成面向材料任务的智能体协同工作流程和科研闭环。

标段编号 标段名称 标段描述 备注

1	面向油气管道材料的数据增强与科研智能体技术服务项目	（1）油气管道材料数据增强技术服务。围绕油气管道材料断裂、外腐蚀、内腐蚀、氢腐蚀等典型场景，基于采购人提供的实验数据、仿真数据、知识图谱、文献数据和专家规则等多源数据，开展数据**梳理、数据对接、数据增强方案设计与技术实现，构建基于材料演化特性的数据增强框架，形成可用于模型训练、模型校准和模型评测的增强数据集（规模10万条样本）。 （2）油气管道材料垂域大模型技术服务。面向油气管道材料科研分析任务，开展领域文献、教材、知识图谱及相关技术资料的知识抽取，构建领域逻辑链条、推理数据和合成数据；开展模型训练或微调、知识图谱增强、模型评测和优化，形成管道材料专属垂域大模型能力。 （3）科研智能体技术服务。面向油气管道材料科研场景，设计并实现文献检索、材料实验方案生成、实验结果分析等科研智能体能力，串联形成面向材料任务的智能体协同工作流程和科研闭环。