【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于辅助交互学习，具体涉及一种基于工业智能的电池级碳酸锂产业链监测与认知推演系统。
技术介绍
1、工业智能的电池级碳酸锂产业链监测与认知推演系统，是一种融合云边端协同、知识图谱及多模态大模型等技术，针对电池级碳酸锂产业链(涵盖采矿、冶炼、材料加工、电池制造及回收等环节)的实时监测、动态推演与决策支持平台，其核心是通过跨域资源接入、产业链知识建模、运行态势推演及服务协同，解决产业链多环节数据孤岛、资源调度低效及风险响应滞后等问题。
2、现有的电池级碳酸锂产业链监测面临两大问题，一是资源整合与动态调度能力不足，产业链上下游涉及海量异构设备(协议涵盖modbus、rs485等)、分散的算力资源(如边缘端轻量化芯片与云端高性能集群)，现有系统因缺乏跨域协议转换、云边算力自适应调度及多任务并行处理机制，导致资源接入效率低、实时数据分析延迟，难以支撑200家以上企业资源的协同管控；二是推演与决策智能化水平有限，传统方法依赖静态知识图谱与人工经验，无法基于多模态大模型对产业链动态场景(如原材料价格波动、技术供需失衡)进行时空建模...
【技术保护点】
1.一种基于工业智能的电池级碳酸锂产业链监测与认知推演系统，其特征在于：包括资源管控数据库、知识图谱建模库、态势推演处理模块、服务协同应用模块及安全防护模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于工业智能的电池级碳酸锂产业链监测与认知推演系统，其特征在于：所述动态知识图谱构建单元基于国产多模态大模型生成产业链摘要，标注采矿、冶炼环节的实体属性及逻辑拓扑关系，所述时空扩散模型生成单元融合图神经网络与因果推理算法，模拟碳酸锂价格波动对下游电池制造的影响路径，输出供应链断点预测置信度(≥95％)、技术供需失衡关联图谱及碳排放超标风险等级(分3级)。
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【技术特征摘要】
1.一种基于工业智能的电池级碳酸锂产业链监测与认知推演系统，其特征在于：包括资源管控数据库、知识图谱建模库、态势推演处理模块、服务协同应用模块及安全防护模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于工业智能的电池级碳酸锂产业链监测与认知推演系统，其特征在于：所述动态知识图谱构建单元基于国产多模态大模型生成产业链摘要，标注采矿、冶炼环节的实体属性及逻辑拓扑关系，所述时空扩散模型生成单元融合图神经网络与因果推理算法，模拟碳酸锂价格波动对下游电池制造的影响路径，输出供应链断点预测置信度(≥95％)、技术供需失衡关联图谱及碳排放超标风险等级(分3级)。
3.根据权利要求2所述的一种基于工业智能的电池级碳酸锂产业链监测与认知推演系统，其特征在于：所述多任务分布式调度引擎基于拓扑分拣定向循环图算法实现负载均衡与故障切换，性能指标包括：支持200家以上企业资源并行处理，任务响应延迟≤500ms，故障切换时间≤100ms，资源利用率≥90％。
4.根据权利要求1所述的一种基于工业智能的电池级碳酸锂产业链监测与认知推演系统，其特征在于：所述服务协同应用模块的低代码开发功能包括：通过可视化拖拽界面生成原材料供应地图，绑定企业gps坐标及产能数据；通过api网关对接金融系统，支持产融协同服务部署周期≤2小时。
5.根据权利要求4所述的一种基于工业智能的电池级碳酸锂产业链监测与认知推演系统，其特征在于：所述原材料供应地图的预警规则包括：当供应商交货延迟超72小时或物流成本...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴小王，
申请(专利权)人：青海中信国安科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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