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申请/专利权人：成都四为电子信息股份有限公司;四川发展新兴产业园区投资建设管理有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于GPT的智慧园区安全应急管理系统及方法，对园区内的安全风险进行辨识、评估、管控和应急响应，解决传统的园区安全管理方式存在的低效、不精准、不及时等问题；系统包括：数据采集及管理模块、数据库构建模块、数据预处理模块、GPT模型微调模块和GPT模型发布及调用模块，本方案利用GPT模型对园区内的各类数据进行分析和挖掘，实现风险量化和可视化，生成园区安全风险辨识评估规范和安全风险评估实施办法，制定安全风险分级管控机制和应急预案，形成双重预防机制；对园区内的重大危险源、特殊作业、封闭化管理等进行智能监测和预警，实现实时感知和动态调整。

主权项：1.一种基于GPT的智慧园区安全应急管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：管理实时数据物资储备，采集综合数据并通过各种通讯协议和API网关，对不同类型的数据进行采集；步骤S2：管理应急安全数据，利用数据导入接口收集园区应急数据和规范数据，并通过选择历史数据类型将选择的文件数据导入数据库；步骤S3：分别对时序数据和混合数据进行预处理，并对数据进行增强；步骤S4：基于历史数据、时序数据、混合数据和应急安全数据对GPT模型进行微调；步骤S5：园区风险评估，执行评估任务，并对评估过程和结果进行确认；步骤S6：利用GPT模型制定安全管理措施，以及安全隐患及应急预案；步骤S7：实时处理输入数据并根据不断变化的情况做出调整，对数据库中的信息进行深入分析，预测安全事故，所述预测安全事故具体包括：实时采集数据和报警信息，实时设置阈值判断并自动触发预警，识别和统计风险发生的模式和规律，利用风险模型预测未来一段时间内风险的变化趋势，分析不同风险因素之间的关联性，并结合GPT模型进行智能分析和决策支持；所述GPT模型智能分析利用GPT模型，结合历史数据和实时信息，对风险进行分析，生成事故发展情景及后果；GPT模型根据分析结果，提供应对建议并直观展示风险分布、趋势和预测结果，将风险等级和经济损失转换为具体的数字，根据实时数据和分析结果，动态调整预警阈值和其他参数；最后根据风险评估结果，自动触发预警系统，快速通知相关人员；步骤S8：通过GPT模型进行智能调度和决策支持与分配，所述智能调度对结构化数据使用现有的优化算法提供最优的资源调配方案，对非结构化数据，通过GPT模型接口，选择当前情况并根据现有资源，解析非结构化数据提供更全面的情境分析；所述决策支持在紧急事件发生时，自动提出基于当前可用资源的最优调配建议，通过建议和应急预案做出决策和应对方案；在应急响应期间，持续监控资源使用情况，根据情况变化动态调整调配方案，收集用户反馈和事件报告，用于未来的预测模型训练和系统优化。

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