本项目聚焦工业设备文档智能处理领域，旨在突破现有技术瓶颈，构建基于大语言模型的设备参数智能抽取与故障预测平台。核心创新点包括：（1）研发跨模态文档解析引擎，实现 PDF、CAD 图纸等多源异构数据的统一表征；（2）构建参数依赖关系图神经网络，解决工业数学公式中的复杂因果推理问题；（3）设计工业知识图谱构建算法，将文档非结构化信息转化为结构化知识网络；（4）开发智能文档生成系统，支持自动排版、参数校验与版本管理。项目成果将形成工业设备全生命周期知识管理体系，为浙江钰烯等制造企业提供数字化转型的核心技术支撑。

浙江钰烯腐蚀控制股份有限公司在腐蚀控制领域深耕超 20 年，积累了深厚研发基础。公司拥有 98 项专利技术（含 25 项发明专利） ，参与编制 9 项国家标准和 1 项团体标准。其省级高新技术企业研究开发中心，曾承担国家 “十三五” 海洋经济创新发展示范项目等。公司还建立多个专业实验室并取得 CNAS 认证，与多所高校开展校企合作，在设备监测、材料研发等方面成果丰硕，为开展基于大模型的设备文档信息抽取与故障预测平台研发，储备了技术、人才与数据资源 。

硬性指标（如：具体参数等，可根据实际情况增减条目。）（1）参数识别准确率：设备文档中关键参数（如温度阈值、压力范围、腐蚀速率等）的抽取准确率达到 98% 以上，确保跨文档参数一致性校验通过率 ≥ 95%。（2）标准信息覆盖率：自动识别工业标准（如 ISO 14224、NACE SP0188）中的技术要求，覆盖率 ≥ 90%，支持参数合规性自动检查。（3）文档处理效率：单份设备手册（100-500 页）的信息抽取与结构化处理时间 ≤ 3 分钟，较人工处理效率提升 80% 以上。

选择性指标（如：在可接受成本范围内的指标等，可根据实际情况增减条目。）（1）预测准确率：基于参数关联分析与历史数据，设备故障预警准确率 ≥ 90%，故障类型识别准确率 ≥ 85%。（2）预测提前期：关键设备故障（如轴承失效、管道腐蚀穿孔）的预测提前期 ≥ 72 小时，为预防性维护提供充足窗口期。（3）风险量化能力：故障风险评估的置信区间误差 ≤ 15%，支持基于概率的维修决策优化，降低非计划停机时间 40% 以上。

成果形式（项目完成后要求技术输出方移交的成果形式以及知识产权等方面要求）方案