一、概述

近年来，长输油气管道的环焊缝缺陷（如裂纹、未熔合等）是导致管道失效的重大隐患。当前工程实践中，基于传统统计学习的环焊缝风险评估模型（如集成学习、高斯过程分类等）已应用于焊口风险筛查，但各模型关注侧重点不同、特征表达能力有限，在复杂文本语义挖掘、多源异构数据关联、小样本偏差校正等方面存在显著局限，导致模型在实际开挖验证中的准确率与泛化性不足。随着大语言模型在复杂语义解析、特征重构、异常甄别等方面的能力迅速发展，利用现有大模型对多源数据进行语义增强、逻辑补全与信息重构，为提升环焊缝缺陷识别能力提供了新的技术路径。本项目计划在管道数据中针对文本、编码及工艺描述等复杂字段，通过深度融合现有大语言模型的语义理解与知识推理能力，衍生高质量特征，完成字段类型识别、结构化拆分建议，系统性提升焊口裂纹及不合格口的智能筛查精度、决策可靠性、以及输出内容的可解释性。

二、采购项目与标段

交货期限：2026

三、供应商资格要求

投标人应为中华人民共和国境内注册的企、事业独立法人

四、询价文件的获取

4.1 有意向参加项目者，于2025-12-02 00:00:00前，登录数字供应链平台进行项目报名。

4.2 报名成功后于2025-11-28 21:25:43至2025-12-02 00:00:00，登录数字供应链平台进行项目下载询价文件。

五、响应文件的递交

5.1 请于2025-12-03 13:00:00秒前，登录数字供应链平台递交项目响应文件。

六、响应文件的开启

6.1 响应文件的开启时间2025-12-03 14:00:00

6.1 响应文件的开启地点国家管网供应链

七、采购人信息

联系人：刘权      联系电话：******      电子邮件：******