Volume 3,Issue 5
人工智能大语言模型在压力管道检验检测中的应用探讨
压力管道在能源运输、化工生产等领域充当核心基础设施，其安全运行直接牵扯到产业稳定与公共安全。传统检验检测模式因人工经验的依赖、多源数据的分割、标准解读的滞后等局限而受限，难以匹配现代化工业对安全管控高效化、精准化的实际需求。人工智能大语言模型（LLM）借助其强大的自然语言理解、知识整合以及跨模态推理能力，为压力管道检验检测的智能化过渡提供了新的路径[7]。本文围绕压力管道检验检测行业的痛点展开，全面剖析大语言模型的技术适配性，重点考察其在标准解读与知识图谱搭建、多模态故障诊断、检验全流程智能化管控等核心场景的应用逻辑，同时结合期刊可找到的真实案例验证技术的可行性，最后审视当前应用碰到的技术瓶颈与行业困境，提出具有针对性的优化方向，为大语言模型在压力管道检验检测领域的深度融入提供理论支撑与实践引导。
[1] 吴洋, 郑宏伟, 程佳, 陈永强, 肖国军. 人工智能大语言模型在特种设备检验检测中的应用探讨[J].中国特种设备安全,2025,41(S1):122-126.
[2] 李斌, 胡洁靓, 张正华, 陈勋, 张立红. 人工智能在压力管道检验检测中的应用展望[J].特种设备安全技术,2024(4):18-19.
[3] 张瀚文, 张立辉, 郝博, 司永宏, 杜非. 基于人工智能大模型建立压力管道知识库应用探究[J]. 中国特种设备安全,2025,41(S1):102-106.
[4] 韩普, 李雄, 刘森嶺, 等. 基于大语言模型的医疗健康领域知识服务模式研究[J].西华大学学报( 哲学社会科学版),2025,44(1):24-35.
[5] 张晴雪, 张欣亮, 武凌杰. 多模态AI 智能体在工业缺陷检测中的应用[J].机器人技术与应用,2025(1):37-40.
[6] 李欣桐, 马素芬, 张丰聪, 等. 中医药领域大语言模型的研究进展与应用前景[J].南京中医药大学学报,2024,40(12):1393-1403.
[7]齐福利，人工智能在压力管道检验检测中的应用[J]. 中国战略新兴产业 . 2025 (14) :53-55.
[8] 蔺健宁, 压力管道检验检测技术综述及优化研究：方法、应用和展望[J]. 产品可靠性报告 . 2023 (08):146-148.
[9] 陈贵堂, 叶常青, 压力管道材料老化机理及其检验检测方法的创新研究[J]. 中国设备工程 . 2026 (01) :180-182.
[10] 宁卫卫，压力管道裂纹检验中无损检测技术分析[J]. 中国设备工程 . 2025 (23): 164-166.