MEModern Engineering2996-69732996-6981Art and Technology10.61369/ME.2026010012Article人工智能大语言模型在压力管道检验检测中的应用探讨https://artdesignp.com/journal/ME/3/1/10.61369/ME.2026010012张勇刚2026312026-01-20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。人工智能大语言模型,智慧特检,压力管道,检验检测

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