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申请/专利权人：红杉天枰科技集团有限公司

摘要：本发明涉及计算机科学领域，揭露了一种利用大模型增强水务知识的方法及装置，所述方法包括：获取待增强排水场景的水务增强需求，采集述水务增强需求对应的污水数据，对污水数据进行同构化处理，得到水务污水数据；确定水务污水数据的图谱schema，构建水务污水数据的水务知识图谱；识别水务污水数据的水务特性，建立污水数据分析模型；利用污水数据分析模型分析待增强排水场景的水污染状态，构建待增强排水场景的水污染平衡模型和水污染环境影响模型；分析待增强排水场景的水污染解决方案，基于水务知识图谱和水污染解决方案执行待增强排水场景的水务知识增强。本发明可以增强模型在水利领域的理解力，提高对水务场景中水务知识的增强效果。

主权项：1.一种利用大模型增强水务知识的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待增强排水场景的水务增强需求，其中，所述待增强排水场景是污水净化厂，所述水务增强需求是指在为了提高排水系统的性能和应对水管理挑战而必须满足的具体要求，基于所述水务增强需求，采集所述待增强排水场景的污水数据，对所述污水数据进行同构化处理，得到水务污水数据；确定所述水务污水数据的图谱schema，基于所述图谱schema，构建所述水务污水数据的水务知识图谱；识别所述水务污水数据的水务特性，基于所述水务特性，建立所述水务污水数据的污水数据分析模型；基于所述水务污水数据，利用所述污水数据分析模型分析所述待增强排水场景的水污染状态，基于所述水污染状态，分析所述待增强排水场景的水污染平衡机制，构建所述水污染平衡机制的优化目标，基于所述优化目标，确定所述水污染平衡机制的优化函数，通过所述优化函数，建立所述待增强排水场景的水污染平衡模型，基于所述水务知识图谱，分析所述待增强排水场景的水污染环境影响因子，采集所述水污染环境影响因子的序列因子数据，识别所述序列因子数据的数据特征向量和水污染状态标签，基于所述数据特征向量和所述水污染状态标签，利用下述公式构建所述水污染环境影响因子对所述待增强排水场景对应水污染状态的影响关系函数； ；其中，表示预测的水污染状态值，表示水污染环境影响因子的因子特征向量，表示序列因子数据的第个数据特征向量，表示拉格朗日乘子，表示序列因子数据第个数据特征向量对应的水污染状态标签，表示核函数，表示偏置项，表示数据特征向量的数量，基于所述影响关系函数，分析所述水污染环境影响因子对所述待增强排水场景对应水污染状态的影响关系，基于所述影响关系，构建所述待增强排水场景的水污染环境影响模型，其中，所述水污染平衡模型是指对水务场景进行水污染分配的模型，所述水污染环境影响模型是指模拟不同环境对水务场景水污染状态影响的模型，所述水污染平衡机制是指水污染系统中各种因素之间相互作用和相互制约的关系，它包括了污染物的来源、迁移路径、转化过程和去除机制，所述优化目标是指在改善水污染状态的过程中，希望达到的具体目标或标准，这包括减少污染物浓度、改善水质、降低环境影响、提高污水处理效率，所述优化函数是指用来描述如何通过调整和优化系统参数来达到优化目标的数学函数，在污水系统中，这涉及到污染物处理效率、成本效益分析、资源分配问题，所述水污染环境影响因子是指影响水污染状态的各种环境因素，包括降雨量、气温、土壤类型、水体流速、生物多样性；基于所述水污染平衡模型和所述水污染环境影响模型，分析所述待增强排水场景的水污染解决方案，基于所述水务知识图谱和所述水污染解决方案执行所述待增强排水场景的水务知识增强。

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