基于AI大模型的管道失效图谱、断裂失效智能分析模型及智能仿真数据标准化构建技术、基于数据和AI双驱动的安全评估和寿命预测技术开发、实验数据生产节点建设与数据管理可不招标信息公示

非招项目名称 ：

基于AI大模型的管道失效图谱、断裂失效智能分析模型及智能仿真数据标准化构建技术、基于数据和AI双驱动的安全评估和寿命预测技术开发、实验数据生产节点建设与数据管理

公示发布时间 ：

2026-09-29

公示开始时间 ：

2026-09-29

公示结束时间 ：

2026-10-03 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 ：

******公司

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”，项目面向油气管道和输氢管道等材料腐蚀失效图谱、材料临氢原位表征、安全评价与寿命预测、氢气泄漏监测等方面的需求，围绕油气管道及氢能输送材料的复杂服役环境损伤机制，重点解决：（1）基于 AI 大模型的管道失效图谱构建方法开发；（2）油气输送管道材料与环焊缝断裂失效智能分析模型构建及智能仿真数据标准化构建技术研究；（3）基于数据和人工智能双驱动的管道安全评估和寿命预测技术；（4）实验数据生产节点建设与数据管理。国内在以上技术问题尚未开展系统性研究，亟需开展该研究以满足总体项目需求，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 ：

主要技术要求或技术方案应包含：（一）基于AI大模型的管道失效图谱构建方法开发★ 1. 通用大模型优选与领域适配 （1）面向管道材料失效知识图谱构建需求，完成主流通用大模型的场景化评测与优选，建立适配管道材料（含氢气、油气输送管道用钢）失效领域的最优基础大模型。 （2）对优选大模型进行领域适配、提示词工程优化，提升模型对管道失效专业术语、多源异构数据、失效知识抽取与推理的适配能力。 2. 管道材料失效知识图谱大模型分析方法开发 （1）研究并建立基于大模型的管道材料失效知识图谱分析方法体系，覆盖多源异构数据处理、知识抽取、实体消歧融合、关系推理、质量校验等关键环节。 （2）制定管道材料失效领域实体、关系、属性的标准体系与抽取规则，明确材料、失效类型、环境条件、诱因、性能参数、检测方法等实体及关系定义，形成可复用的领域分析规范。 （3）开发大模型辅助的图谱质量评价方法，从实体完整性、关系密度、语义一致性、结构连通性、**组置信度等维度实现量化评分、问题诊断与优化建议生成。 3. 知识图谱管理平台配套功能开发 （1）开发多源资料导入解析模块，支持文档、图片等多格式文件上传与知识抽取入库； （2）开发图谱可视化交互模块，支持图谱浏览、缩放、拖拽、编辑、Cypher 查询、**组导出等功能； （3）开发图谱修缮与版本管理模块，支持实体合并、纠错、版本分支、变更回滚、历史追溯； （4）开发智能报告生成模块，支持失效分析报告、图谱应用报告模板化生成，兼容多媒体嵌入与导出。 （二）油气输送管道材料与环焊缝断裂失效智能分析模型构建及智能仿真数据标准化构建技术研究★ 1. 基于实验和文献收集历史数据，采用“数据驱动+物理机理”双核驱动，特征挖掘能力，引入断裂力学基本理论作为约束，确保预测结果符合物理规律。 整个架构分为三个层级： - 数据层：收集材料属性、试样几何尺寸、焊接工艺相关数据； - 特征工程层：提取断裂失效关键影响因素和指标； - 模型层：构建基于断裂力学理论和深度学习的断裂失效预测模型。 2. 模型核心研发内容与步骤 （1）多源异构数据集构建（数据基座） 智能模型的效果取决于数据的质量与维度。主要收集钢级（X60/X65/X80）的管材、环焊缝的强度与断裂韧性等力学性能参数。 （2）基于断裂力学理论的特征工程（这块我不太明白，按照我的理解改了一下） 拒绝纯粹的“黑盒”机器

采购范围说明 ：

1. 基于AI大模型的管道失效图谱构建方法开发 （1）针对管道材料失效知识图谱构建领域需求，形成系统功能及算法测试大纲； （2）通用大模型优选与领域适配； （3）管道材料失效知识图谱大模型分析方法开发； （4）知识图谱管理平台配套功能开发。 2. 油气输送管道材料与环焊缝断裂失效智能分析模型构建及智能仿真数据标准化构建技术研究 （1）针对油气输送管道材料与环焊缝断裂失效智能分析模型，形成算法测试大纲； （2）管道材料与环焊缝断裂失效智能分析模型构建。 3. 基于数据和人工智能双驱动的管道安全评估和寿命预测技术 采用机器学习、神经网络等人工智能技术， 建立输氢管道断裂安全评估、油气管道内腐蚀寿命预测、油气管道杂散电流腐蚀寿命预测、油气管道焊接结构断裂失效安全评估四个模型，结合智能体等大模型技术，智能评估管道断裂失效安全风险、预测管道腐蚀寿命，完成相关软件开发集成。 4. 实验数据生产节点建设与数据管理 围绕实验数据生产节点的智能化建设，通过搭**台内交互架构，设计灵活外部接入机制，建立多源异构数据标准、清洗对齐方法、存储模型，实现不同类型实验数据自由流通共享，构建数据治理体系，通过智能合约实现数据确权与追踪溯源，形成“采集-清洗-融合-应用-归档”的全流程闭环管理。