[0001] 本发明涉及一种思维链驱动的危险化学品分析和预处理方法及系统。

[0002] 大型制造型公司的仓库中，常存有众多化学品原料，这些原料潜藏着爆炸的风险。为了有效预防危险化学品爆炸事故的发生，我们必须采取一系列预防措施。这包括对不同的危险化学品进行分类存储、严格控制仓库的温湿度、确保危险化学品的安全装卸、保持设备的完好状态、彻底消除可能的火源，并做好充分的消防准备。

[0003] 安全生产主管部门深知危险化学品爆炸事故的严重性，并会对此类事故展开深入调查,形成全面且准确的爆炸事故调查报告。为了更深入地分析爆炸事故调查报告，并提出相应的防治和救援措施，我们通常会采用多种智能分析系统。这些系统包括但不限于技术专家组咨询、基于机器学习的危险化学品分析系统，以及基于深度学习的危险化学品分析系统。通过这些系统，我们能够获取危险化学品的类型、详细的物理和化学特性，并得到针对性的防治和救援建议。

[0004] 然而，这些系统也存在一定的挑战。例如，技术专家组咨询在协调线上和线下会议时可能面临困难，从而影响分析和咨询的时效。基于机器学习的危险化学品分析系统，由于其使用的算法逐渐失去热度，技术更新变得缓慢，且技术栈的单一性使得问题难以被有效拆解，因此难以构建出完备的危险化学品咨询方案。同样，基于深度学习的危险化学品分析系统也面临类似问题，由于训练数据集和模型结构的不统一，以及技术栈的局限性，使得构建完备咨询方案变得困难。为了解决这些问题，我们需要不断探索和创新，以期提高危险化学品管理和应对事故的能力。

[0033] 下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。

[0034] 本发明提供了一种思维链驱动的危险化学品分析和预处理方法，利用思维链驱动的多视角分析危险化学品和思维链驱动的利用多种分析模式融合分析危险化学品，完整危险化学品分析业务，生成危险化学品分析报告；利用思维链驱动的计算危险化学品预处理方案完成危险化学品预处理业务，生成预处理解决方案。

[0035] 本发明还提供了一种思维链驱动的危险化学品分析和预处理系统/服务器，执行上述所述方法，包括：

[0036] 危险化学品分析业务模块，利用思维链驱动的多视角分析危险化学品和思维链驱动的利用多种分析模式融合分析危险化学品，完整危险化学品分析业务，生成危险化学品分析报告；

[0037] 危险化学品预处理业务模块，利用思维链驱动的计算危险化学品预处理方案完成危险化学品预处理业务，生成预处理解决方案。

[0038] 以下为本发明具体实现过程。

[0039] 如图1所示，本发明提出了一种思维链驱动的危险化学品分析和预处理方法，包括：1)思维链驱动的多视角分析危险化学品，见图2；2)思维链驱动的融合分析危险化学品，见图3；3)思维链驱动的危险化学品预处理方案，见图5。

[0040] 其中，步骤1)和步骤2)中，涉及思维链概念。思维链能够将复杂的业务分解一系列可推理和解决问题，强调逻辑清晰的拆解和构建逻辑严密的业务解决方案。具体到本发明，采用大语言模型LLMs作为分析工具，利用思维链思想拆解危险化学品分析业务和危险化学品预处理业务。利用思维链驱动的多视角分析危险化学品(见图2)和思维链驱动利用多种分析模式融合分析危险化学品(图3)，2阶段分析，完整危险化学品分析业务，生成危险化学品分析报告。利用思维链驱动的计算危险化学品预处理方案完成危险化学品预处理业务，生成预处理解决方案。

[0041] 1、思维链驱动的多视角分析危险化学品，采用大语言模型LLMs作为分析工具。这里采用多种LLMs模型，进行多视角分析危险化学品，详细见图2。

[0042] 思维链驱动使用多种危险化学品分析模型完成多视角分析危险化学品的工作，详细步骤如下：1)用户启动思维链驱动的危险化学品分析任务。2)思维链驱动获取危险化学品分析模型列表。3)思维链驱动将爆炸事故调查报告和分析提示词分发给危险化学品分析模型。4)危险化学品分析模型输出分析结果。5)危险化学品分析结果包括理化特性、预防措施等信息。

[0043] 步骤2)思维链驱动获取危险化学品分析模型列表。优选基于LLMs的通用分析模型，经过危险化学品领域数据库优化再训练的LLMs模型。LLMs可以是GPT、LLaMa和QWen等大语言模型。危险化学品领域数据库包括爆炸事故调查报告、期刊和论文等。

[0044] 步骤3)思维链驱动将爆炸事故调查报告和分析提示词分发给危险化学品分析模型。围绕物理特性、化学特征、物理危险性、化学危险性、物理预防措施、化学预防措施、典型处置案例、危险化学品标准、危险化学品法规等，构建多视角分析的LLMs提示词。

[0045] 步骤4)、5)危险化学品分析结果包括理化特性、预防措施等信息。围绕危险化学品的物理特征、化学特征、预防措施等生成多视角危险化学品分析结果，并且对多视角危险化学品分析结果进行评估和过滤，过滤掉低质量的危险化学品分析结果。防止低质量的分析结果干扰后续的融合分析过程。

[0046] 2、思维链驱动的融合分析危险化学品，采用多种融合分析模式融合分析危险化学品，再回归评测融合分析结果，将最优的分析结果当做融合分析的结果，详细见图3。

[0047] 具体步骤如下：1)获取多视角分析危险化学品的分析结果列表。2)获取思维链驱动的融合分析模式，线性融合、非线性融合、网状融合、树状融合上述分析结果。3)通过和历史爆炸事故调查报告比对，给融合分析结果打分。4)将得分最高的融合分析结果当做最终的危险化学品分析结果。5)危险化学品分析结果包括理化特性、预防措施等信息。

[0048] 步骤2)获取思维链驱动的融合分析模式，线性融合、非线性融合、网状融合、树状融合上述分析结果。从危险化学品的分析结果中，提取危险化学品数据和危险化学品爆炸数据，这个步骤相当于危险化学品分析子任务。然后利用上述数据，生成分析任务的LLMs分析提示词，得到危险化学品分析子任务的结果(LLMs是可选工具，LLMs工作原理不展开)。危险化学品分析子任务的结果需要思维链驱动的融合分析，可选融合分析模式包括：线性融合、非线性融合、网状融合、树状融合，见图4。融合分析的目的在于得到一个逻辑严密的综合分析报告。

[0049] 步骤3)通过和历史爆炸事故调查报告比对，优选多个维度的指标给融合分析结果打分，例如从危险化学品相关性、危险化学品独立性、物理/化学分析完整性、物理/化学分析准确性和分析报告合理性形成评价矩阵x即融合分析结果，然后采用马氏距离给融合分析结果计算打分，马氏距离公式如下：

[0050]

[0051] 其中，S是数据协方差矩阵，S‑1是协方差矩阵的逆矩阵，y是均值向量，x是新的融合分析结果。与欧氏距离不同，马氏距离考虑了数据的形态和方向。在具有不同方差和相关性的多维空间中，马氏距离能够更准确地反映点之间的实际距离。根据马氏距离的值，可以给融合分析结果打分。例如，可以设定一个阈值，距离越小，分数越高，表示融合分析结果与历史数据的一致性越好。

[0052] 根据本发明的另一方面，图4是示出思维链驱动的多种融合分析模型。危险化学品分析子任务的结果需要思维链驱动的融合分析，可选融合分析模式包括：线性融合、非线性融合、网状融合、树状融合。思维链驱动的融合分析模型，能够将大型分析任务，按照典型的分析模式拆分为具有逻辑层次的子分析任务，然后独立和并行的处理子分析任务，继而将分析结果融合成逻辑严密的综合分析报告。

[0053] 其中，线性融合是指子分析任务之间具有并列关系，按照并列关系逻辑处理分析任务，分析结果融合成逻辑严密的综合分析报告。非线性融合是指子分析任务之间具有递进关系，按照非线性关系逻辑处理分析任务，分析结果融合成逻辑严密的综合分析报告。网络融合是指子分析任务之间具有网状关系，网状关系需要拆分为多叉树状关系，按照多叉树状关系逻辑处理分析任务，分析结果融合成逻辑严密的综合分析报告。树状融合是指将多主体多多分支的树状关系的分析任务，按照树状关系逻辑处理分析任务，分析结果融合成逻辑严密的综合分析报告。

[0054] 3、思维链驱动的计算危险化学品预处理方案，详细见图5，具体步骤如下：

[0055] 1)获取上述思维链驱动的危险化学品融合分析结果。2)获取危险化学品的物理特性信息，物理特性可能包括颜色、气味、密度、沸点、熔点、闪点等。3)获取危险化学品的化学特性信息，化学特性可能包括酸碱性、腐蚀性、燃烧性、爆炸性、生物害性等。4)根据危险化学品的物理特性和化学特性，计算危化品爆炸危害程度。5)根据计算危化品爆炸危害程度，计算防护措施和救援措施。

[0056] 本发明利用思维链驱动的计算危险化学品预处理方案完成危险化学品预处理业务，生成预处理解决方案。思维链将危险化学品预处理业务，拆解成上述几个危险化学品预处理子任务(即上述5个步骤)。通过简单链式模式即可完成危险化学品预处理业务。其中，步骤2)和步骤3)从化学品数据库、文献资料、供应商信息等获取物理特性和化学特性。注意这部分数据尽量不要采用LLMs的数据，互联网数据专业化水平不高。步骤4)基于物理和化学特性计算危险指数，典型公式：危险指数(DI)＝a·密度+b·沸点+c·闪点+d·酸碱性+e·燃烧性+f·爆炸性。其中a,b,c,d,e,f是权重系数，根据具体情况调整。步骤5)使用加权法或其他统计方法，将所有特性数据合并成一个综合评分。根据计算的爆炸危害程度，制定防护措施和救援措施。

[0057]

[0058] 其中，wi是指第i个物理特性或化学特性权重，Pi是指第i个物理特性或化学特性概率。

[0059] 步骤5)防护措施包括：根据EHD分数确定所需的防护等级。例如，高EHD值对应更严格的防护措施，如防爆服、呼吸器等。制定具体防护措施，包括个人防护装备(PPE)的选择和使用。救援措施包括：救援措施：根据EHD分数制定紧急救援计划。例如，高EHD值对应更详细和迅速的应急响应方案。制定现场急救措施，包括撤离路线、急救物资准备等。

[0060] 根据本发明的另一方面，图6是示出思维链驱动的危险化学品分析和预处理系统/服务器。该系统/服务器包括中央处理器301、存储器302、内存303、神经网络处理器304、其他外设设备、以及存储在所述存储器302上并可在中央处理器301和神经网络处理器304上运行的计算机程序，所述处理器301执行所述计算机程序时实现如上面描述的思维链驱动的危险化学品分析和预处理的各个步骤。所述中央处理器301是指典型的Intel或者AMD的高性能CPU芯片。所述神经网络处理器304，是指包含神经网络单元(NPU)的IP、子模块、独立NPU芯片、GPU芯片，神经网络处理器硬件适用于加速深度学习网络类型的计算负载，即能够硬件加速深度学习模型及矩阵卷积运算。

[0061] 根据本发明的又一方面，提供了一种计算机可读介质。该计算机可读介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行以实现如上面描述的思维链驱动的危险化学品分析和预处理计算方法。

[0062] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

[0063] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0064] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

[0065] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0066] 以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。