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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于大语言模型的燃气管网维护方法、系统及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120780816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511261613.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于大语言模型的燃气管网维护方法、系统及电子设备是由蔡宇宸设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的燃气管网维护方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的燃气管网维护方法、系统及电子设备，旨在解决燃气管网普遍存在的数据融合困难、故障分析依赖人工、运维自动化程度低等问题。所述方法为：先获取并处理燃气管网多源异构数据，然后将其向量化后构建统一的多模态数据库，当监测到数据异常时，采用检索增强生成大语言模型，从数据库中检索关联信息，进行故障根因智能推理，并生成分析报告，最后依据报告自动生成结构化维护指令，与运维系统对接，形成从监测到处置的全流程自动化闭环。所述系统及电子设备是用于执行上述方法。本发明优点为：打通了数据孤岛，实现了精准的态势感知，显著提升了故障诊断的效率与准确性，在降低运营成本与安全风险方面效果显著。

本发明授权一种基于大语言模型的燃气管网维护方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的燃气管网维护方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、获取对应于燃气管网的多源异构数据，并对所述多源异构数据进行标准化处理；其中，所述多源异构数据包括时序数据、文本数据及图像数据，所述时序数据包括燃气管网的压力、流量、温度、燃气浓度、振动频率与幅度及声音信号数据，所述文本数据包括燃气管网的维修记录和地质报告，所述图像数据包括无人机巡检拍摄燃气管网的管网图像； 所述步骤S100，包括以下步骤： S101、通过物联网网关实时采集所述时序数据，并对所述时序数据进行数据清洗与时间对齐；其中，对所述时序数据进行数据清洗，包括对所述时序数据中缺失值进行填补及对所述时序数据进行标准化处理；对所述时序数据进行时间对齐，包括基于统一的时间网格对所述时序数据进行重采样； S102、通过应用程序接口或光学字符识别技术获取所述文本数据，并采用命名实体识别模型从所述文本数据中提取预定义的关键实体，其中，所述预定义的关键实体包括核心实体、事件实体及时空与属性实体； S103、获取所述图像数据，并采用目标检测模型识别所述管网图像中的特征，其中，所述特征包括管网锈蚀、结构裂纹和外部环境风险； S200、对标准化处理后的多源异构数据进行向量化编码与融合，构建统一的多模态向量数据库； S300、当监测到燃气管网数据异常时，基于检索增强生成向经过燃气领域专业知识指令微调的大语言模型发起查询，对监测到的燃气管网数据异常情况进行故障根因智能推理，生成分析报告； 所述步骤S300，包括以下步骤： S301、基于异常事件，生成包含元数据、异常数据的查询对象，包括： 将异常事件描述所对应的异常数据与历史同期数据进行比对，以量化异常程度和统计显著性； 对异常事件进行结构化封装，生成一个包含元数据、异常数据的查询对象； S302、基于混合式查询、语义检索及交叉注意力重排序模型构建多模态证据链，包括： 基于所述查询对象包含的元数据在所述多模态向量数据库中执行关键词和元数据过滤，以得到过滤后的数据子集； 获取与所述查询对象对应的查询向量，并基于余弦相似度方法在过滤后的数据子集上进行语义检索，以得到一个或多个候选数据； 基于交叉注意力重排序模型计算每一候选数据与所述查询对象之间的相关性得分，并按照所述相关性得分顺序选择具有预设数量的候选数据构建多模态证据链； S303、基于所述异常事件的描述及所述多模态证据链构建提示词，并将所述提示词输入至经过燃气领域专业知识指令微调的大语言模型； S304、通过所述经过燃气领域专业知识指令微调的大语言模型进行逻辑关联后，生成包含根本原因推断和维护建议的分析报告； S400、基于所述分析报告自动生成结构化维护指令，并与运维系统对接，形成反馈闭环。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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