本发明涉及管道安全，具体而言，涉及一种基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法。
背景技术：
1、高后果区（high consequence areas，简称hcas）是指管道发生泄漏时，可能对公众健康、安全、环境和社会造成重大不良影响的区域。
2、高后果区的界定会考虑区域的特定类型，如人口密集区、重要设施区或环境敏感区，并根据事故后果的严重程度分为不同的等级，高后果区的具体地理位置和范围可能会随着人口增长、资源环境变化和城市发展等因素而改变，这些区域是政府监管和社会关注的重点，也是管道和企业安全管理的关键领域。
3、为了有效管理和保障高后果区（hca）的安全，企业和监管机构通常采取多种监测手段和定期巡检措施，并撰写详细的报告文件。
4、在现有技术中，cn 110070242 b公开了一种输气管道高后果区识别评价系统及方法，将预先建立的数据库模块中的信息进行分析处理，提取出管道基础数据和周边地理信息数据；从管道基础数据和周边地理信息数据中，按照预先设定的后果要素选择规则，提取出与管道高后果区相关的后果要素信息数据，构成后果要素集；将后果要素集中的数据，依照预先设定的地区等级评定参数对管道沿线地区等级进行划分，得到地区等级数据；将后果要素集数据和所述地区等级数据进行识别，依照预先设定的输气管道高后果区识别准则进行识别，得到高后果区；并根据严重程度进行分级评价，然而在高后果区评审过程中，涉及多种类型信息流融合的方式收集信息并未公开对多种数据源的评定结果的文本处理和融合，即该技术方案解决不了这个技术问题。
5、高后果区报告的撰写，涉及通过人为巡查、传感器网络、数据采集器和通信技术，并且，高后果区中还有多种监测级别和风险级别，因此在现有技术中难以高效的将高后果区内评审相关的各类数据流整合。
6、因此，有必要设计一种基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法用于解决难以高效的将高后果区内评审相关的各类数据流整合的技术问题。
技术实现思路
1、鉴于此，本发明提出了一种基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，旨在解决难以高效的将高后果区内评审相关的各类数据流整合的技术问题的问题。
2、本发明提出了一种基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，包括：
3、在监控地区进行功能区域划分，为每一所述功能区域的监控项目设置不同的监控机制，并且将所述监控机制产生的数据流转化为监控文本；
4、获取每一类所述功能区域的历史高后果区报告，对应提取所述历史高后果区报告发出时的监控文本，并根据所述监控机制分析区域特征；
5、将每一所述区域特征与历史高后果区报告进行比对筛选关键词信息；
6、根据所述历史高后果区报告中的关键词信息获取评估权重，根据评估权重构建映射关系生成所述功能区域的基础评估模型；
7、每当间隔单位时间和预设条件发生时，将实时的监控数据输入所述功能区域的基础评估模型生成e区z案高后果区报告；
8、将所述e区z案高后果区报告及其编写逻辑存储至服务器。
9、优选的，对所述监控地区进行功能区域划分，且对每一所述功能区域的监控项目设置不同的监控机制，包括：
10、确定油气管道的地理位置及其经过的区域，对于第一管线密集度设置为一级监控区域a、对于第二管线密集度设置为二级监控区域b并对于第三管线密集度设置为三级监控区域c，其中第一管线密集程度大于第二管线密集程度大于第三管线密集程度，而监控等级越高代表对于监控项目的监测中触发通知的上阈值和下阈值之间的间隔越小，其中对一级监控区域a通过传感器技术和人工巡查进行监控产生实时数据流，对于二级监控区域b评估其风险范围内的人口密集程度设定监控方法，对于三级监控区域c评估其风险范围内的环境敏感度设定监控方法；
11、所述功能区域划分用于根据每一区域的不同特征、用途和风险水平，将监控地区划分为若干不同的功能区域；
12、对每一所述功能区域的监控项目设置不同的监控机制还包括，对每一所述功能区域设置对应的管理单元，并针对每一所述管理单元中管道输送的品类f的相应的监管策略。
13、优选的，对于二级监控区域b评估其风险范围内的人口密集程度设定监控方法，包括：
14、获取所述二级监控区域b中涉及的每一管道的管道外径d，其管道外径的单位为毫米，及管道最大允许操作压力p，其操作压力的单位为mpa，计算获得每一管道泄漏的波及区域半径r，其中，波及区域半径r通过以下公式计算获得：
15、；
16、根据所述波及区域半径r，获取每一相关管道在所述二级监控区域b内的路径h，设定所述风险范围为以路径h上的每一点为圆心点，以波及区域半径r为半径覆盖的每一区域；
17、获取所述风险范围内的人口密集程度m，将其与预设的第一人口密度m1和第二人口密度m2进行比对，其中m1＜m2，根据比对结果设定监控方法；
18、当m＜m1时，使用遥感技术进行监控产生周期性数据流；
19、当m1≤m＜m2时，使用传感器技术进行监控产生实时数据流；
20、当m2≤m时，使用传感器技术加人工巡查产生实时数据流。
21、优选的，对于三级监控区域c评估其风险范围内的环境敏感度设定监控方法，包括：
22、获取所述三级监控区域c中涉及的环境敏感影响因子，通过以下公式计算环境敏感度q：
23、；
24、其中，n是环境敏感影响因子的数量，是第k个指标的权重，是第k个指标的得分；
25、获取所述环境敏感度q，将其与预设的第一环境敏感度q1和第二环境敏感度q2进行比对，其中q1＜q2，根据比对结果设定监控方法；
26、当q＜q1时，使用遥感技术以第一周期对三级监控区域进行监控产生周期性数据流；
27、当q1≤q＜q2时，使用遥感技术以第二周期对三级监控区域进行监控产生周期性数据流；
28、当q2≤q时，使用遥感技术以第三周期对三级监控区域进行监控产生周期性数据流；
29、其中第一周期的监控频率小于第二周期的监控频率小于第三周期的监控频率。
30、优选的，将所述监控机制产生的数据流转化为监控文本，包括：
31、所述监控文本中自动截取每一信息的时间戳j和地点戳k，用于将不同数据源的事件进行关联，评估跨区域或跨时间的相关事件；
32、所述监控文本中还预设有区域监控文本xg和单位监控文本xgi，其中i为区域内相关设施的个数，g代表监控数据类型，x=a,b,c；
33、所述单位监控文本xgi对于每一所述功能区域内的设施检测数据点进行监控并筛选，其中监控筛选为多维度监控，并对每一维度的数据进行筛选，所述多维度监控根据所述管道输送品类f进行设定，并且对每一维度设置一个显著阈值，剔除在单位时间内小于所述显著阈值的非显著性数据点，对保留的数据记为显著数据点，将所述显著数据点进行信息输出，对相关区域内的多维度监控结果进行提炼生成所述区域监控文本xg；
34、所述单位监控文本xgi采用预设的结构化时序文本格式，并配置分布式检索引，用于当某一设施检测数据点不在自动生成范围内时，在高后果报告发出后，仍可通过所述分布式检索引对报告中的周边其他区域进行主动搜索。
35、优选的，获取每一类所述功能区域的历史高后果区报告，对应提取所述历史高后果区报告发出时的监控文本，并根据所述监控机制分析区域特征，将每一所述区域特征与历史高后果区报告进行比对筛选关键词信息，包括：
36、通过主题模型lda分析历史高后果区报告中的主题信息，对其所属的功能区域及设施检测数据点进行匹配，将历史高后果区报告中的内容文本其与对应设施点测点的监控数据类型g相重叠的词提取为关键词，并且使用词性标注进行分类整合生成关键词信息；
37、根据所述历史高后果区报告中的关键词信息获取评估权重，包括：
38、其中，对于分类整合中每一关键词信息的词性标注所属的类别设置基础权重，并且设置第一修正权重和第二修正权重对所述基础权重进行调整生成所述评估权重；
39、提取所述历史高后果区报告中图表信息，获取图表信息中的字段位置及数值文本或照片编号，根据所述字段位置设置不同的第一修正权重，根据所述数值文本的大小设置第二修正权重，并对照片编号进行标注。
40、优选的，所述根据评估权重构建映射关系生成所述功能区域的基础评估模型，包括：
41、获取每一所述功能区域的历史高后果区报告，对所述历史高后果区报告中的内容文本进行文本预处理，对预处理后的文本进行句体分割，每一句体中仅包括一个因果关系，使用依存句法展开句子结构，并提取其中的因果关系词语，对所述关系词语构建特征，使用机器学习算法训练映射关系判断所属的功能区域，并根据所述历史高后果区报告中的所述照片编号的判断内容文本中的设施检测数据点生成验证集，对映射关系进行验证，生成每一功能区域的基础评估模型，并且将信息源的时间戳j和地点戳k编译在基础评估模型中。
42、优选的，每当间隔单位时间和预设条件发生时，将实时的监控数据输入所述功能区域的基础评估模型生成e区z案高后果区报告，包括：
43、所述预设条件包括，当所述单位监控文本xgi对于每一所述功能区域内的设施检测数据点进行监控并筛选，其中监控筛选为多维度监控，并对每一维度的数据进行筛选，所述多维度监控根据所述管道输送品类f进行设定，并且对每一维度设置一个警报阈值，其中警报阈值大于显著阈值，剔除在单位时间内小于所述警报阈值的常态数据点，对保留的数据记为危险数据点，将所述危险数据点进行信息输出，生成其对应所属的e区z案高后果区报告。
44、优选的，将所述e区z案高后果区报告及其编写逻辑存储至服务器，所述e区z案高后果区报告的编码方法为e为xgi-f组成的数列矩阵，z为单条管道顺油和/或气流方向进行顺序编号；
45、所述编写逻辑包括，获取每一数据获取的时间戳j和地点戳k及监控方法，并将每一所述设施检测数据点的显著阈值和警报阈值的原理进行说明，并使用趋势图或折线图表示显著阈值和警报阈值在单位时间内的趋势。
46、优选的，将所述e区z案高后果区报告及其编写逻辑存储至服务器，还包括：
47、将所述高后果区报告定向发送至评审服务器节点，每一所述评审服务器节点托管有评审专家资源；
48、获取所述后果区报告的编码中e项的数列矩阵，在xgi-f中，根据输送的品类f判断服务器地址的技术领域，根据监控数据类型g判断服务器地址的专业领域，并获取地点戳k分配距离最近的专家，根据x监控区域的级别关联专家资源的工作经验年限，其中，
49、当x=a时，仅关联经验年限大于10年的专家资源；
50、当x=b时，关联经验年限大于6年的专家资源；
51、当x=c时，且所述区域内相关设施的个数i≥3时，关联经验年限大于3年的专家资源；
52、当x=c时，且当所述区域内相关设施的个数i＜3时，关联经验年限小于3年的专家资源。
53、与现有技术相比，本发明的有益效果在于通过功能区域划分和监控机制设置，实现高后果区内多方面监控数据的高效整合，解决数据流整合的技术难题；基于历史高后果区报告和监控文本，深入分析区域特征，确保评估模型的精准性和可靠性；通过构建基础评估模型，并实时输入监控数据，实现高后果区的动态风险评估，确保及时发现和响应风险；利用大模型和数据驱动的方法，自动生成高后果区报告，提高报告编写的效率和准确性；将生成的报告及其编写逻辑存储至服务器，确保报告的系统化管理和便捷检索；通过上述技术手段，提高高后果区的安全管理水平，确保公众健康、安全、环境和社会的重大不良影响降至最低。
1.一种基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，对所述监控地区进行功能区域划分，且对每一所述功能区域的监控项目设置不同的监控机制，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，对于二级监控区域b评估其风险范围内的人口密集程度设定监控方法，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，对于三级监控区域c评估其风险范围内的环境敏感度设定监控方法，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，将所述监控机制产生的数据流转化为监控文本，包括：
6.根据权利要求5所述的基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，获取每一类所述功能区域的历史高后果区报告，对应提取所述历史高后果区报告发出时的监控文本，并根据所述监控机制分析区域特征，将每一所述区域特征与历史高后果区报告进行比对筛选关键词信息，包括：
7.根据权利要求6所述的基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，所述根据评估权重构建映射关系生成所述功能区域的基础评估模型，包括：
8.根据权利要求7所述的基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，每当间隔单位时间和预设条件发生时，将实时的监控数据输入所述功能区域的基础评估模型生成e区z案高后果区报告，包括：
9.根据权利要求8所述的基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，将所述e区z案高后果区报告及其编写逻辑存储至服务器，所述e区z案高后果区报告的编码方法为e为xgi-f组成的数列矩阵，z为单条管道顺油和/或气流方向进行顺序编号；
10.根据权利要求9所述的基于大模型的高后果区一区一案报告自动编写方法，其特征在于，将所述e区z案高后果区报告及其编写逻辑存储至服务器，还包括：
