中新网甘肃新闻7月31日电 (刘炜 刘亚东)“干活前就知道可能出现的违章，安全隐患就像被装了‘透视镜’，现场施工监管也高效‘前置化’了。”7月29日，在兰州石化300万吨/年重油催化裂化装置检修现场，建设公司清洗工程公司工程师王超打开移动终端，兴奋地介绍着QHSE大模型给工作带来的便利。

　　随着兰州石化QHSE大模型上线运行，施工作业风险预判与违章行为智能预警实现深度融合，铸就了安全生产科技新防线。

　　在QHSE大模型运行过程中，现场施工人员在作业前，只需通过移动终端向大数据平台提问，例如输入“受限空间作业”“高处作业”“动火作业”等关键词，系统就会自动推送该作业类型的典型风险清单、历史通报违章案例及预防措施，让作业人员、安全管理人员都能事前预判可能出现的违章和事故，让安全管理从“事后追责”变成“事前预防”。

　　自4月份启动项目后，公司质量健康安全环保部携手相关部门强化技术指导，率先在建设公司清洗工程公司组建了QHSE大模型应用小组，主要负责运行大模型所需的硬件配置、软件集成、数据集制作、模型微调、上线运行等工作。

　　面对资源局限，应用小组化身“数字工匠”，与电源超载、硬盘故障、散热瓶颈等“拦路虎”反复较量，通过数十次参数调试与设备优化，成功将普通办公设备升级为支撑大模型运行的高性能服务器。短短两个月内，实现了从硬件架构搭建到系统上线的全链条创新，攻克了硬件适配、系统部署、模型调优等关键难题，搭建起稳定高效的QHSE大模型运行环境。

　　面对海量数据，应用小组主动分析研判，经过分类、去重、合并，选择剔除无关信息，最终提炼出105条高质量问答数据，为线上精准回答常见违章问题打牢坚实基础。在系统集成阶段，由于软件和硬件经常不兼容，新老问题交织涌现，应用小组建立“问题追踪日志”，对每一条操作指令、每一次系统反馈进行地毯式排查，查阅大量技术文档、比对上百个行业案例，总结出一套行之有效的集成方案，将重重困难转化为创新阶梯。在模型微调阶段，应用小组以“AI来解决AI问题”的创新思路，将优化条件输入deepseek商业大模型获取参数建议，再结合实际场景反复验证，在一次次参数设置和测试中找方法，在数据的“沙砾”中不断淘洗，高质量完成了专业大模型的微调，为大模型成功上线做足前期准备工作。

　　从信息化赋能管理流程规范，到数字化提升企业运营和决策效率，再到智能化实现以需求为驱动的智慧决策，作为传统能源行业的兰州石化，主动响应时代发展的新要求，在数字化转型、智能化发展上持续发力，走出了一条适合企业高质量发展的创新之路。（完）