本發明涉及石化數據分析，具體涉及一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法。

背景技術：

1、石化行業作為能源及化工原料的重要提供者，其生產活動往往需要占用大量土地，用于建設工廠、儲存設施等；

2、石化行業在生產過程中會產生大量的污染物，包括廢水、廢氣、廢渣等，這些污染物如果未經妥善處理，可能會對土壤、水源等環境要素造成污染。

3、現有技術中將石化數據與土地污染監測數據相結合，可以更加準確地識別污染源、污染范圍和污染程度，為制定有效的污染防治措施提供科學依據，有助于及時發現和處理環境污染問題，防止污染范圍擴大和污染程度加重。

4、基于此，本申請提出一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法，本發明所解決的技術問題為：現有的石化生產區域用地難以根據有限地勘測數據，對石化生產區域用地的污染程度進行準確地評估；更不能根據評估的結果，對石化生產區域用地的污染來源和污染檢測點進行分析判斷，最終也不能對石化生產區域用地的污染程度進行合理規劃，來解決石化生產區域用地污染高效檢測的問題。

2、本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

3、一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法，包括以下步驟：

4、步驟1：獲取石化生產區域用地，將石化生產區域用地劃分多個區域，采集每個區域的土壤數據，確定是否存在污染區域；

5、步驟2：根據確定的污染區域，獲取污染區域的位置數據，通過石化生產區域用地的污染分析模型，輸出得到石化生產區域用地的污染評估值；

6、步驟3：若石化生產區域用地的污染評估值大于等于石化生產區域用地的污染評估閾值時，則生成石化生產區域用地污染嚴重信號；

7、步驟4：基于石化生產區域用地污染嚴重信號，確定是否存在外部污染和外部污染的檢測點，以及規劃檢測路線。

8、作為本發明進一步的方案：在步驟1中，污染區域確定過程為：

9、將所儲備的土地按照等面積的方式進行劃分得到多個區域，對每個區域的土壤進行采樣分析，得到每個區域的土壤數據；

10、若土壤數據大于或等于對應標準的土壤數據，則表示該區域的土壤質量比較低，達不到用地標準，則將該區域標記為污染區域。

11、作為本發明進一步的方案：在步驟2中，石化生產區域用地的污染評估值的輸出過程為：

12、通過石化生產區域用地的污染分析模型，計算得到石化生產區域用地的污染評估值zrt；其中，bf表示的是污染區域分散比，swi表示的是第i個污染區域的污染超標值，i表示的是污染區域的數量。

13、作為本發明進一步的方案：污染區域分散比的獲取過程為：

14、獲取所確定污染區域，將污染區域按照順時針和由內向外的方向進行連線，構建污染區域封閉曲線；

15、獲取污染區域封閉曲線的長度和石化生產區域用地邊緣的長度，將污染區域封閉曲線的長度與石化生產區域用地邊緣的長度進行比值計算，得到污染區域分散比。

16、作為本發明進一步的方案：第i個污染區域的污染超標值的獲取過程為：

17、若土壤數據大于或等于對應標準的土壤數據，將該區域標記為污染區域；

18、獲取污染區域中土壤數據大于或等于對應標準的土壤數據，標記為超標土壤數據，通過公式，計算得到土壤數據超標值sti；其中，bti表示的是標準的土壤數據，cti表示的是超標土壤數據；

19、將所有的土壤數據超標值sti進行求和計算，得到第i個污染區域的污染超標值swi。

20、作為本發明進一步的方案：在步驟4中，外部污染疑似區域的確定過程為：

21、獲取污染區域是否存在處于土地邊緣區域內，若處于，將該污染區域標記為外部污染疑似區域。

22、作為本發明進一步的方案：外部污染的檢測點的確定過程為：

23、若所有的外部污染疑似區域存在間斷分布現象，劃分得到多個外部污染分析區域；

24、根據多個外部污染分析區域，獲取最大污染超標值的外部污染分析區域，將最大污染超標值的外部污染分析區域與土地邊緣區域接壤的位置，標記為外部污染檢測點。

25、作為本發明進一步的方案：檢測序列的規劃過程為：

26、基于每個外部污染分析區域的外部污染疑似比較值，按照外部污染疑似比較值從大到小進行排布，得到外部污染檢測點的排列順序。

27、作為本發明進一步的方案：外部污染疑似比較值的獲取過程為：

28、將區域數值擴散系數和超標數值擴散系數，分別標記為xsq和xsc，通過公式，計算得到外部污染疑似比較值zbw；其中，a1、a2均為權重比例系數。

29、作為本發明進一步的方案：數值擴散系數的獲取過程為：

30、獲取外部污染疑似區域的個數，以及與外部污染疑似區域所相鄰的污染區域的個數，并和值計算，得到區域數值擴散值，再將區域數值擴散值與石化生產區域用地劃分區域個數進行比值計算，得到數值擴散系數；

31、超標數值擴散系數的獲取過程為：

32、獲取外部污染疑似區域的污染超標值，以及與外部污染疑似區域所相鄰的污染區域的污染超標值，并求和計算，得到超標數值擴散值，將超標數值擴散值與所有污染區域的污染超標總值進行比值計算，得到超標數值擴散系數。

33、本發明的有益效果：

34、（1）本發明獲取所石化生產區域用地，將石化生產區域用地劃分多個區域，采集每個區域的土壤數據，確定是否存在污染區域；根據確定的污染區域，獲取污染區域的位置數據，通過石化生產區域用地的污染分析模型，輸出得到石化生產區域用地的污染評估值；將石化生產區域用地的污染評估值與對應的閾值進行比較，生成石化生產區域用地污染是否嚴重信號；本發明通過對石化生產區域用地的污染區域進行檢測劃分，根據所劃分的污染區域的位置和污染程度，可以更加準確地對石化生產區域用地進行質量監測，以及可以基于監測得到的數據和信號，可以更加合理完成后續規劃工作；

35、（2）本發明基于石化生產區域用地污染嚴重信號，確定是否存在外部污染和外部污染的檢測點，以及規劃檢測路線；本發明通過對石化生產區域用地的污染是否由外部污染源所導致的進行初步判斷，再根據所初步判斷的結果，確定檢測點位置，以及根據外部污染疑似比較值得到的外部污染檢測點的排列順序，對外部污染的輕重緩急進行有理地規劃，不僅實現外部污染源的檢測，還實現合理規劃檢測的順序。

技術特征：

1.一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法,其特征在于，在步驟1中，污染區域確定過程為：

3.根據權利要求1所述的一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法,其特征在于，在步驟2中，石化生產區域用地的污染評估值的輸出過程為：

4.根據權利要求3所述的一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法,其特征在于，污染區域分散比的獲取過程為：

5.根據權利要求4所述的一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法,其特征在于，第i個污染區域的污染超標值的獲取過程為：

6.根據權利要求1所述的一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法,其特征在于，在步驟4中，外部污染疑似區域的確定過程為：

7.根據權利要求6所述的一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法,其特征在于，外部污染的檢測點的確定過程為：

8.根據權利要求7所述的一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法,其特征在于，檢測序列的規劃過程為：

9.根據權利要求8所述的一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法,其特征在于，外部污染疑似比較值的獲取過程為：

10.根據權利要求9所述的一種基于ai的石化數據大模型分析管理方法,其特征在于，數值擴散系數的獲取過程為：

技術總結
本發明涉及石化數據分析技術領域，具體涉及一種基于AI的石化數據大模型分析管理方法，包括以下步驟：獲取所石化生產區域用地，將石化生產區域用地劃分多個區域，采集每個區域的土壤數據，確定是否存在污染區域；根據確定的污染區域，獲取污染區域的位置數據，通過石化生產區域用地的污染分析模型，輸出得到石化生產區域用地的污染評估值；若石化生產區域用地的污染評估值大于等于石化生產區域用地的污染評估閾值時，則生成石化生產區域用地污染嚴重信號；基于石化生產區域用地污染嚴重信號，確定是否存在外部污染和外部污染的檢測點，以及規劃檢測路線；本發明不僅實現外部污染源的檢測，還實現合理規劃檢測的順序。

技術研發人員：劉義輝
受保護的技術使用者：北京尚博信科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28