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在黄河防汛方面，借助DeepSeek的检索增强生成(RAG)技术和自然语言处理(NLP)算法，与黄河水利已建知识图谱结合起来，通过语义交互系统，初步实现对黄河防汛形势、预报预警以及黄河相关专业数据库中的海量信息进行快速检索并分析，生成图文结合的方案报告。探索建立对DeepSeek友好的水利模型快速注册及耦合计算框架，实现自然语言驱动下DeepSeek对黄河防汛指令的语义解析、逻辑推演及水文预报—水库调度—水动力演进模型协同运算，生成涵盖洪水预报、风险预警和调度影响评估的动态决策报告，提升“四预”机制响应效能。
直管工程安全与运行管理方面，利用大模型技术充分挖掘直管工程的基础信息、工程安全实时监测、运行管护档案及多维工程巡查等数据资源价值，实现工程信息查询、监测预警、预报调用、场景联动等功能，并在数字孪生三门峡、故县、花果山等直管水库及河防工程建设管理中进行应用。在数字孪生三门峡中，基于微调的DeepSeek大模型，采用检索增强生成(RAG)技术调用三门峡专属知识库，在确保数据安全的同时，全面赋能防汛支撑、工程管理、库区管理等业务。在数字孪生山东河防工程中，接入无人机、视频、自动水位计、坝岸智能卫士及人工巡查数据，运用大模型技术对其进行系统性分析与深度挖掘，实现对不同单位及各类问题的智能化精准解答，快速统计工程特定风险发生的频次，剖析其出现频率较高的原因，并据此制定具有针对性的预防与应对策略，从而为河防工程的安全运行提供有力的数据支持和决策依据。