【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境监测与数据管理，具体涉及一种基于人工智能的环境数据与质量信息管理系统。
技术介绍
1、以土壤与地下水方面的数据为例，目前调查方案上传pdf格式版本，点位都是人工手动输入坐标点位，实验室检测数据是以pdf格式上传，生成的报告也是pdf版本上传，大量数据都堆存在pdf文件中。数字化程度较低。现场的大量照片、钻井的信息资料数据均是以图片粘贴在文档中最终形成pdf格式文件存储。所以，将土壤与地下水方面的法律、法规、条例、实施方案指导的多轮工作累计遗留下来的以及正在产生的数据整合、分析与预测，实现土壤与地下水方向的数据系统、完整、专业的管理与开发利用显得尤为重要。
2、由此可知，目前生态环境方面的数据管理中存在以下挑战：
3、数据复杂：封存在各种文件中的历史数据较多、污染物种类繁多，数据格式、单位不统一，来源分散。
4、数据处理效率低：人工清洗、整理数据耗时耗力，错误率高。
5、智能化不足：缺乏对环境数据的深度分析能力，难以满足趋势预测和智能决策的需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术中，提出一种基于人工智能的环境数据与质量信息管理系统，用于解决环境监测数据分散、格式不统一、处理效率低及智能化分析不足的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于人工智能的环境数据与质量信息管理系统，包括：
3、数据收集引擎dge，用于从多源异构数据中采集环境监测数据；
4、实时数据
5、采样计划模块spm，用于设计和管理样本采集计划，并将规划好的样本信息输入到系统中；
6、数据处理与检查器dp，基于人工智能大模型对数据进行标准化整合与验证，基于设定数据表单eqdd模版整合生成总数据表；其中，所述数据处理与检查器dp通过训练后的人工智能大模型识别pdf、excel、图片中的非结构化数据，并转换为标准化字段整理成统一格式；
7、mongodb数据库，存储结构化与非结构化环境数据，包括数据质量管理模块dqm，使用数据交付dd以一致的格式进行维护，通过执行标准化的数据输入和处理，还包括进行实时监控实时数据管理模块中的数据；
8、报告生成模块，基于内化的人工智能大模型自动输出分析报告；
9、双闭环数据检查系统，包括单机版dp和企业版dp，用于逐级验证数据准确性，将所需数据填充至数据交付dd中，将数据表单的数据加载至数据处理与检查器dp中，进行格式和内容的初步检查，检查数据格式，通过数据处理与检查器检查、识别并记录数据交付dd中存在的数据错误或不一致性，再对发现的数据错误或不一致性进行修正和调整验证数据准确性，在修正后再次通过数据处理与检查器dp验证数据的准确性，并将经过检查和修正的数据表单eqdd进行加载，完成数据加载流程。
10、优选地，所述数据收集引擎dge还包括整合来自实验室信息管理系统的数据。
11、优选地，所述数据处理与检查器dp统一格式的步骤包括：
12、通过开发的应用程序编程接口api与unstructured-io的ocr的融合使用，自动识别各类文档内容并转换为结构化数据，将不同格式文件转为html或markdown格式，保留文档结构，文本部分直接用于nlp预处理，图片/表格部分通过ocr或表格解析工具转换为结构化数据。
13、优选地，所述数据处理与检查器dp对数据进行验证包括：检查表格数据的规范、缺失、空白和/或对应错误并给出提示反馈，直到检查合格。
14、优选地，所述双闭环数据检查系统包括：
15、（1）数据提供人使用单机dd表单提交给单机版dp；
16、（2）使用单机版dp系统检查dd表单的正确性，若单机版dp检查发现dd表单存在错误，则单机版dp提示并要求修订后重新提交直至满足单机版dp检查要求；
17、（3）经过单机版dp系统检查的dd表单提交给企业版dp；
18、（4）企业版dp系统进一步验证dd表单的正确性，进行更深入的检查，如果dd表单不正确，系统将发送拒绝通知和错误报告给数据提供人要求修订，修订后的dd表单被重新提交供进一步检查，直至监测合格通过；
19、（5）经过双重验证的dd表单被提交至mongodb数据库，完成数据的最终存储，并发送接受通知。
20、优选地，还包括三维可视化模块dzv，用于生成污染分布图及水文地质模型，所述三维可视化模块dzv结合水文地质数据与污染物浓度，生成动态扩散模拟图，并标注修复优先级区域。
21、优选地，所述报告生成模块调用人工智能大模型接口api，自动生成风险评估报告及决策支持文档。
22、优选地，所述数据交付dd功能包括进入mongodb数据库、excel电子表格、制表符分隔的文本文件及压缩文件。
23、优选地，所述人工智能大模型包括deepseek大模型、通义千问大模型、grok xai大模型、chatgpt大模型。
24、基于上述技术方案，本专利技术的优点是：
25、通过本专利技术的系统能够分别构建各个领域的生态环境总数据表，实现不同数据类别的全面整合和标准化管理，这些总数据表不仅可以用于后续的数据分析和建模，还为研究污染物的迁移特性以及水文地质条件提供了高效支持。同时基于人工智能大模型的api内化到ai-eqis系统，可以在该层面为各种复杂报告的生成变为现实，并且可以实现各种数据、报告的融合、调用与分享。
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1.一种基于人工智能的环境数据与质量信息管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据收集引擎DGE还包括整合来自实验室信息管理系统的数据。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据处理与检查器DP统一格式的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据处理与检查器DP对数据进行验证包括：检查表格数据的规范、缺失、空白和/或对应错误并给出提示反馈，直到检查合格。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述双闭环数据检查系统的数据检查步骤包括：
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：还包括三维可视化模块DZV，用于生成污染分布图及水文地质模型，所述三维可视化模块DZV结合水文地质数据与污染物浓度，生成动态扩散模拟图，并标注修复优先级区域。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述报告生成模块调用人工智能大模型接口API，自动生成风险评估报告及决策支持文档。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据交付DD功能包括进入
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据总表包括土壤污染总数据表、地下水污染总数据表、水文地质总数据表。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的环境数据与质量信息管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据收集引擎dge还包括整合来自实验室信息管理系统的数据。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据处理与检查器dp统一格式的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据处理与检查器dp对数据进行验证包括：检查表格数据的规范、缺失、空白和/或对应错误并给出提示反馈，直到检查合格。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述双闭环数据检查系统的数据检查步骤包括：
6.根据权利要求1所述的系...
【专利技术属性】
技术研发人员：李静，
申请(专利权)人：北京山水美生态环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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