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中海油能源發(fā)展股份有限公司安全環(huán)保分公司安全環(huán)保工程技術(shù)研究院海上油氣田碳排放預(yù)測(cè)算法研究及智能評(píng)估工具開發(fā)服務(wù)采購(gòu)技術(shù)要求書編制：審核：批準(zhǔn)：1一、項(xiàng)目概況及總體要求《海上油氣田節(jié)能降碳智能評(píng)估關(guān)鍵技術(shù)研究》是中海油能源發(fā)展股份有限公司重大專項(xiàng)研究課題，項(xiàng)目周期：202410-202611。項(xiàng)目針對(duì)海上油氣田典型場(chǎng)景節(jié)能降碳評(píng)估需求，利用大模型和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，搭建海上油氣田節(jié)能降碳知識(shí)庫(kù)，研究能耗和碳排放智能評(píng)估方法和預(yù)測(cè)技術(shù)，開發(fā)智能評(píng)估工具，構(gòu)建基于“海能”大模型的節(jié)能降碳場(chǎng)景子模型，實(shí)現(xiàn)油氣田能耗和碳排放實(shí)時(shí)感知、態(tài)勢(shì)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和預(yù)警以及知識(shí)智能問答和內(nèi)容生成等功能，為海上油氣田節(jié)能降碳評(píng)價(jià)和管理決策提供技術(shù)支撐。本次采辦需求使用人工智能手段，結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)、企業(yè)政策等，研究海上油氣田的能耗和碳排放預(yù)測(cè)模型，為油氣田節(jié)能降碳智能評(píng)估提供基礎(chǔ)支撐，最終集成到海上油氣田節(jié)能降碳智能評(píng)估工具中，為海上油氣田節(jié)能降碳提供，特申請(qǐng)立項(xiàng)采辦！二、服務(wù)內(nèi)容和范圍1、服務(wù)內(nèi)容服務(wù)內(nèi)容包括：海上油氣田能耗和碳排放預(yù)測(cè)算法研究及調(diào)試、海上油氣田節(jié)能降碳智能評(píng)估工具等內(nèi)容。2、任務(wù)量清單序號(hào)工作項(xiàng)目工作內(nèi)容提交成果1外委研究費(fèi)-能耗和碳排放預(yù)測(cè)算法研究采用人工智能技術(shù)，結(jié)合中海油企業(yè)相關(guān)制度政策、能源結(jié)構(gòu)及市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，利用實(shí)際海上油氣田生產(chǎn)作業(yè)過程碳排放數(shù)據(jù)，構(gòu)建海上油氣田典型場(chǎng)景碳排放預(yù)測(cè)模型。1能耗和碳排放預(yù)測(cè)算法模型1套；2海上油氣田能耗和碳排放預(yù)測(cè)算法研究報(bào)告1份。2外協(xié)實(shí)驗(yàn)/試驗(yàn)費(fèi)-能耗和碳排放預(yù)測(cè)算法調(diào)試對(duì)能耗和碳排放預(yù)測(cè)算法進(jìn)行調(diào)試。1能耗和碳排放預(yù)測(cè)算法調(diào)試報(bào)告1份。3設(shè)備與軟件費(fèi)-海上油氣田節(jié)能降碳智能評(píng)估工具試制完成海上油氣田節(jié)能降碳智能評(píng)估工具1套，集成能耗和碳排放預(yù)測(cè)模型和智能評(píng)估模型，具備知識(shí)智能問答，報(bào)告生成，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析和預(yù)測(cè)等功能模塊。1海上油氣田節(jié)能降碳智能評(píng)估工具1套，前后端源代碼及說(shuō)明文檔、數(shù)據(jù)庫(kù)建庫(kù)建表腳本及說(shuō)明文檔、部署手冊(cè)、用戶手冊(cè)、需求文檔、藍(lán)圖設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔、原型設(shè)計(jì)（可編2輯版）與美工設(shè)計(jì)（可編輯版）各1套。2、服務(wù)地點(diǎn)：天津市濱海新區(qū)開發(fā)區(qū)十二大街168號(hào)增1號(hào)。3、服務(wù)期限：自合同簽訂之日起，10個(gè)月內(nèi)完成所有工作內(nèi)容。三、執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范下列標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范對(duì)于本文件的應(yīng)用是必不可少的，本次采購(gòu)主要引用的采購(gòu)標(biāo)準(zhǔn)如下，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與技術(shù)文件相沖突時(shí)，應(yīng)按照文件優(yōu)先級(jí)執(zhí)行：在尋源和合同的執(zhí)行過程中，如果技術(shù)文件和各類標(biāo)準(zhǔn)等文件之間出現(xiàn)矛盾，賣方應(yīng)在交貨之前向買方提出澄清申請(qǐng)。文件的優(yōu)先執(zhí)行順序由高到低為：●中華人民共和國(guó)強(qiáng)制執(zhí)行的國(guó)家法律、法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)●中國(guó)海油集團(tuán)公司強(qiáng)制執(zhí)行的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)●項(xiàng)目所在地強(qiáng)制執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)●本技術(shù)文件所附文件●非強(qiáng)制執(zhí)行的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)●非強(qiáng)制執(zhí)行的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)●通用的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)本項(xiàng)目執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范如下：（1）GB/T45225-2025《人工智能深度學(xué)習(xí)算法評(píng)估》；（2）GB/T15532-2008《計(jì)算機(jī)軟件測(cè)試規(guī)范》；（3）GB/T8566-2022《系統(tǒng)與軟件工程軟件生存周期過程》。四、服務(wù)要求1、設(shè)計(jì)/施工方案要求：11數(shù)據(jù)上云1)自建信息系統(tǒng)及專業(yè)產(chǎn)品化軟件，應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)開放數(shù)據(jù)庫(kù)，滿足數(shù)據(jù)上云要求，優(yōu)先采用數(shù)據(jù)庫(kù)直連方式，其次可采用數(shù)據(jù)推送或接口形式；2)視頻、圖片、音頻、文檔等非結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)OSS進(jìn)行存儲(chǔ)及規(guī)范調(diào)用；3)邊緣數(shù)據(jù)采集的場(chǎng)景，邊緣側(cè)應(yīng)采用云邊協(xié)同技術(shù)架構(gòu)，具備泛化數(shù)據(jù)采集、3邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)分發(fā)上云及云邊配置協(xié)同、應(yīng)用協(xié)同、模型算法協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同等功能，實(shí)現(xiàn)北向（由邊緣向云）和南向（由云向邊緣）雙向管理。數(shù)據(jù)采集應(yīng)使用MQTT、OPC-UA、ModbusTCP、RTSP、HTTP協(xié)議。12數(shù)據(jù)調(diào)用各信息系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)調(diào)用應(yīng)通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的restful接口或數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)同步實(shí)現(xiàn)。2、服務(wù)具體要求：21能耗和碳排放預(yù)測(cè)算法研究【本服務(wù)部分引用GB/T45225-2025《人工智能深度學(xué)習(xí)算法評(píng)估》標(biāo)準(zhǔn)中第四章節(jié)“評(píng)估指標(biāo)體系”中對(duì)模型的42基礎(chǔ)性能、43效率、44正確性】【以下為引用標(biāo)準(zhǔn)中的參數(shù)】：42基礎(chǔ)性能基礎(chǔ)性能指深度學(xué)習(xí)算法執(zhí)行過程中的性能特征,不同算法可能涉及不同性能指標(biāo)?；A(chǔ)性能的評(píng)估指標(biāo)應(yīng)包括但不限于以下。a)準(zhǔn)確率:預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比率。b)精度:預(yù)測(cè)類別為正樣本的集合中真實(shí)類別為正樣本的比率。c)召回率:被正確預(yù)測(cè)的正樣本占全部正樣本的比率。d)錯(cuò)誤率:對(duì)于給定的數(shù)據(jù)集,預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的樣本占總樣本的比率。e)精度和召回率的調(diào)和平均數(shù)(F1值):衡量二分類模型精度的一種指標(biāo),兼顧了分類模型的精度和召回率。f)兩個(gè)概率分布間的差異的非對(duì)稱性度量(KL散度):它比較了真實(shí)分布和理論(擬合)分布之間的差異。