本發明專利技術公開了一種基于GPT的智慧園區安全應急管理系統及方法，對園區內的安全風險進行辨識、評估、管控和應急響應，解決傳統的園區安全管理方式存在的低效、不精準、不及時等問題；系統包括：數據采集及管理模塊、數據庫構建模塊、數據預處理模塊、GPT模型微調模塊和GPT模型發布及調用模塊，本方案利用GPT模型對園區內的各類數據進行分析和挖掘，實現風險量化和可視化，生成園區安全風險辨識評估規范和安全風險評估實施辦法，制定安全風險分級管控機制和應急預案，形成雙重預防機制；對園區內的重大危險源、特殊作業、封閉化管理等進行智能監測和預警，實現實時感知和動態調整。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及應急管理，尤其涉及一種基于gpt的智慧園區安全應急管理系統及方法。
技術介紹
1、隨著智慧園區的不斷開發和完善,為了進一步整合園區軟件硬件資源,通過技術手段加強園區管理方、進駐企業及用戶之間的互通互聯及協作能力,對園區在各方面進行信息的協調和整合,形成“智慧園區”效應,提升園區品牌實力，推動園區的進一步發展，實現園區管理智慧化、服務智慧化的戰略目標，尤其是集成了辦公園區、生活園區以及各種商場、大廈等的新興智慧園區，因此基于園區當前建設基礎上需要設計一整套應急管理系統。
技術實現思路
1、本專利技術提出了一種基于gpt的智慧園區安全應急管理系統及方法，滿足智慧園區對應急安全管理的需求。
2、一方面，一種基于gpt的智慧園區安全應急管理方法，包括以下步驟：
3、步驟s1：管理實時數據物資儲備，采集綜合數據并通過各種通訊協議和api網關，對不同類型的數據進行采集；
4、步驟s2：管理應急安全數據，利用數據導入接口收集園區應急數據和規范數據，并通過選擇歷史數據類型將選擇的文件數據導入數據庫；
5、步驟s3：分別對時序數據和混合數據進行預處理，并對數據進行增強；
6、步驟s4：基于歷史數據、時序數據、混合數據和應急安全數據對gpt模型進行微調；
7、步驟s5：園區風險評估，執行評估任務，并對評估過程和結果進行確認；
8、步驟s6：利用gpt模型制定安全管理措施，以及安全隱患及應急預案；
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p>9、步驟s7：實時處理輸入數據并根據不斷變化的情況做出調整，對數據庫中的信息進行深入分析，預測安全事故；10、步驟s8：通過gpt模型進行智能調度和決策支持與分配。
11、進一步，所述步驟s1數據采集包括協議數據采集和非協議數據采集；所述非協議數據采集通過文件導入到數據庫中，所述協議數據采集包括以下步驟：
12、配置和保存各種數據對應的協議通訊地址及參數，以及對應的的規約采集點位數據；
13、規約引擎解析規約配置文件，分析規約配置信息，提取通訊協議類型和地址參數，加載不同的協議程序，啟動通信進程，采集數據；
14、數據解析，將數據轉發給數據處理模塊。
15、進一步，所述步驟s3數據預處理包括數據清洗和數據標準化：
16、時序數據的預處理通過讀取數據庫某一時間段內的數據到定義好的對象數組中，對數據對象的數據進行數據清洗和數據轉換；包括移除異常值、重復數據、修正錯誤和填充缺失值，將收集到的各種數據轉換為統一的格式，對數據進行清洗，去除不符合規范的數據并將數據按照統一時間標簽進行轉化；
17、混合數據的預處理包括圖像預處理和文本預處理，所述圖像預處理：將圖像轉換為模型可以理解的格式；所述文本預處理：清洗文本、去除或格式化非標準字符，定義數據集的結構然后將混合數據從本地讀取，加載到數據集中。
18、進一步，所述步驟s3數據的增強包括數據插值、時序擾動和序列滯后處理，具體包括以下步驟：
19、數據插值，，其中是插值點在區間上的相對位置，為新的第i個數據，為原始第個數據，為原始個數據；
20、同一序列，通過時序擾動，創建時間平移和拉伸數列，擴展數據訓練集；拉伸數列公式為：，其中是時間縮放因子，時間拉伸取為1.5，時間壓縮取為0.5；時間平移公式為：，時間平移時，取為5x24分鐘做數據平移，其中，為拓展后的數據，為原始數據，為數據平移量；
21、通過將時間序列做滯后處理創建特征矩陣。
22、進一步，所述步驟s4中gpt模型微調使用微調工具，用數據集加載預訓練的gpt模型進行微調，還包括以下步驟：
23、加載數據集對數據進行預處理；
24、設置訓練參數，使用初始化完成后的訓練器執行訓練并進行調整；
25、將微調后的模型進行保存并加載；
26、接口內部調用模型，傳遞參數，模型進行計算并返回結果。
27、進一步，所述步驟s5園區風險評估包括以下步驟：
28、提供輸入數據，所述輸入數據包含模型需要了解的上下文信息和問題描述，包括安全事件的描述、危險源的特征和當前的安全狀況；
29、使用訓練好的gpt模型，調用生成文本的api網關或函數，將輸入數據傳遞給模型，并請求模型生成文本；
30、處理和整理生成的文本，對文本格式化和對內容進行評審和裁剪；
31、將生成的文本輸出為安全事件報告、危險源分析和應急響應建議的格式。
32、進一步，所述安全隱患及應急預案包括：火災爆炸、化學有害物質泄露、網絡安全事件、自然災害、電力中斷問題、人為破壞或惡意攻擊以及人員健康緊急事件。
33、進一步，所述步驟s7預測安全事故具體包括：
34、實時采集數據和報警信息，實時設置閾值判斷并自動觸發預警，識別和統計風險發生的模式和規律，利用風險模型預測未來一段時間內風險的變化趨勢，分析不同風險因素之間的關聯性，并結合gpt模型進行智能分析和決策支持；
35、所述gpt模型智能分析利用gpt模型，結合歷史數據和實時信息，對風險進行分析，生成事故發展情景及后果；gpt模型根據分析結果，提供應對建議并直觀展示風險分布、趨勢和預測結果，將風險等級和經濟損失轉換為具體的數字，根據實時數據和分析結果，動態調整預警閾值和其他參數；最后根據風險評估結果，自動觸發預警系統，快速通知相關人員。
36、進一步，所述步驟s8中：
37、所述智能調度對結構化數據使用現有的優化算法提供最優的資源調配方案，對非結構化數據，通過gpt模型接口，選擇當前情況并根據現有資源，解析非結構化數據提供更全面的情境分析；
38、所述決策支持在緊急事件發生時，自動提出基于當前可用資源的最優調配建議，通過建議和應急預案做出決策和應對方案；在應急響應期間，持續監控資源使用情況，根據情況變化動態調整調配方案，收集用戶反饋和事件報告，用于未來的預測模型訓練和系統優化。
39、另一方面，一種基于gpt的智慧園區安全應急管理系統，用于實現所述的一種基于gpt的智慧園區安全應急管理方法，包括以下模塊：
40、數據采集及管理模塊：通過各種傳感器、設備和系統收集和記錄與園區運營和管理相關的信息，包括氣象數據、環境監測數據、能源數據、人員位置數據、安全監控數據、設備和資產數據、歷史救援數據和園區救援儲備數據；
41、數據庫構建模塊：根據數據類型導入數據，構建數據庫；包括設備監測的時間序列數據、圖片文字標記構建的混合數據、安全規范和操作規程以及安全事故、報告和救援案例；
42、數據預處理模塊：根據需求分別對時序數據和混合數據進行預處理，以及對數據進行增強；
43、gpt模型微調模塊：使用微調工具用數據集對模型進行微調，指定適訓練參數并處理數據加載、模型訓練本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種基于GPT的智慧園區安全應急管理方法，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GPT的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟S1數據采集包括協議數據采集和非協議數據采集；所述非協議數據采集通過文件導入到數據庫中，所述協議數據采集包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種基于GPT的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟S3數據預處理包括數據清洗和數據標準化：
4.根據權利要求3所述的一種基于GPT的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟S3數據的增強包括數據插值、時序擾動和序列滯后處理，具體包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于GPT的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟S4中GPT模型微調使用微調工具，用數據集加載預訓練的GPT模型進行微調，還包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種基于GPT的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟S5園區風險評估包括以下步驟：
7.根據權利要求1所述的一種基于GPT的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述安全隱患及應急預案包括：火災爆炸、化學有害物質泄露、網絡安全事件、自然災害、電力中斷問題、人為破壞或惡意攻擊以及人員健康緊急事件。
8.根據權利要求1所述的一種基于GPT的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟S7預測安全事故具體包括：
9.根據權利要求1所述的一種基于GPT的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟S8中：
10.一種基于GPT的智慧園區安全應急管理系統，用于實現權利要求1~9任意一項所述的一種基于GPT的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，包括以下模塊：
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【技術特征摘要】
1.一種基于gpt的智慧園區安全應急管理方法，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gpt的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟s1數據采集包括協議數據采集和非協議數據采集；所述非協議數據采集通過文件導入到數據庫中，所述協議數據采集包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種基于gpt的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟s3數據預處理包括數據清洗和數據標準化：
4.根據權利要求3所述的一種基于gpt的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟s3數據的增強包括數據插值、時序擾動和序列滯后處理，具體包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于gpt的智慧園區安全應急管理方法，其特征在于，所述步驟s4中gpt模型微調使用微調工具，用數據集加載預訓練的gpt模型進行微調，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：翟純玉，付明，王中杉，董承西，李陽，唐忠文，唐鴻，
申請(專利權)人：成都四為電子信息股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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