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申请/专利权人：山东浪潮智慧建筑科技有限公司

摘要：本发明公开了基于LLM模型的园区安全应急响应方法、设备及介质，涉及专门适用于管理目的的数据处理方法技术领域，对待响应园区的各种园区安全数据进行预处理得到标准园区安全数据；通过Ollama工具包分析标准园区安全数据获得园区安全关键词及园区安全关键词对应的情感分析结果以确定待响应园区的潜在风险点；基于待响应园区的环境因素数据和潜在风险点构建待响应园区的风险地图，并通过LLM模型分析风险地图和历史数据预测待响应园区可能发生的突发事件及对应事件类型；根据历史数据确定事件类型的历史响应策略及历史响应策略的应急处置效果以生成针对突发事件的目标应急响应方案，并根据目标应急响应方案实现园区安全应急响应。

主权项：1.基于LLM模型的园区安全应急响应方法，其特征在于，所述方法包括：获取待响应园区内各种类型的园区安全数据，并对所述园区安全数据进行预处理，以得到标准园区安全数据；所述园区安全数据包括监控视频、传感器监测数据、报警记录、维护日志以及外部安全情报；通过Ollama工具包对所述标准园区安全数据进行分析，获得对应的园区安全关键词及所述园区安全关键词对应的情感分析结果，并根据所述情感分析结果确定所述待响应园区内的潜在风险点；所述潜在风险点包括易燃易爆区域和重要设施位置；获取所述待响应园区的环境因素数据和历史数据，以基于所述环境因素数据和所述潜在风险点构建所述待响应园区对应的风险地图，并通过LLM模型对所述风险地图和所述历史数据进行分析，预测所述待响应园区可能发生的突发事件，以及所述突发事件对应的事件类型；所述事件类型至少包括火灾、入侵和设备故障；根据所述历史数据确定所述事件类型对应的历史响应策略及所述历史响应策略对应的应急处置效果，并根据所述历史响应策略及所述应急处置效果，生成针对所述突发事件的目标应急响应方案，以根据所述目标应急响应方案实现园区安全应急响应；所述获取所述待响应园区的环境因素数据和历史数据，以基于所述环境因素数据和所述潜在风险点构建所述待响应园区对应的风险地图，具体包括：确定所述待响应园区的位置信息，并根据所述位置信息，采集所述待响应园区在当前季节与下一季节的历史气象数据，以及当前气象数据；确定所述当前季节与所述下一季节的历史气象数据之间的差别，以根据所述差别，确定当前季节的气象数据对应的季节性变化；根据所述季节性变化，确定所述当前气象数据对所述潜在风险点的影响程度，并基于当前气象数据、季节性变化以及所述影响程度，构建所述待响应园区中潜在风险点对应的风险地图；所述通过LLM模型对所述风险地图和所述历史数据进行分析，预测所述待响应园区可能发生的突发事件，以及所述突发事件对应的事件类型，具体包括：将所述风险地图和所述历史数据输入至LLM模型中，以通过所述LLM模型，分析所述历史数据中突发事件的事件类型、事件发生时间以及事件发生地点，确定每种突发事件对应的地理位置分布特征；针对所述风险地图中的每个潜在风险点，根据当前气象数据对所述潜在风险点的影响程度，确定所述潜在风险点对应的权重系数，并根据所述权重系数，确定所述潜在风险点可能发生突发事件的发生概率；确定所述发生概率大于预设阈值的异常潜在风险点，并根据每种突发事件对应的所述地理位置分布特征以及所述待响应园区的空间布局，确定所述异常潜在风险点可能发生突发事件的事件类型。

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