Python-远程-1个月

项目编号：【176274】
基于通信动力系统安全隐患的自动化识别与报告工具开发，需整合**数据管理**、**规则分析**、**文本生成**三大模块。以下是针对各环节的推荐工具栈及技术方案：

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### **一、数据底座工具（存储与管理）**
**核心需求**：结构化存储拓扑参数、设备属性、环境数据，支持版本控制与动态更新。
- 关系型数据库支持Excel/CSV批量导入（设备清单）
- 时序型数据库支持Excel/CSV批量导入（离线提取某时段电流、温度）
- OCR识别图纸信息（拓扑结构提取）

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### **二、数据分析工具（隐患规则引擎）**
**核心需求**：基于行业标准（如YD/T 502、GB/T 30948）构建隐患规则库，实现多源数据联动分析。
- 预置规则库：单点故障检测、材料合规性、环境适应性等10+类隐患模型
- 自定义规则：支持用户添加新规则（如“电池寿命300次”为高风险）
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### **三、文本分析总结工具（报告生成）**
**核心需求**：将分析结果转化为可读性强的隐患报告，支持多维度摘要。
- 一键生成报告：含风险分布热力图、TOP5隐患清单、关联设备列表
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### **四、系统集成架构建议**
```mermaid
graph LR
A[数据源] --> B[数据底座]
A -->|实时流| C[分析引擎]
B -->|拓扑/材料数据| C
C -->|隐患事件| D[报告生成器]
D --> E[PDF/CSV/Web报告]
D --> F[预警通知 API]

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### **五、低成本原型方案**
若需快速验证可行性，可简化技术栈：
- **数据底座**：SQLite（轻量关系库） + CSV文件存储
- **分析引擎**：Python + Pandas（离线规则计算）
- **报告工具**：Jinja2 + HTML/PDF（放弃实时流处理）
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### **六、免费开源替代方案**
可完全使用开源技术栈：
1. **数据管理**：用[DB Browser for SQLite](https://sqlitebrowser.org/)手动管理数据
2. **分析引擎**：扩展[Pandas Profiling](https://pandas-profiling.ydata.ai/)自定义规则
3. **报告模板**：复用[Jupyter Notebook](https://jupyter.org/)直接输出分析结果

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### **七、可交付成果**
1. **工具包内容**：
```
/tool_root
├── data/ # SQLite数据库及导入脚本
├── rules/ # 隐患规则库（Python模块）
├── templates/ # Jinja2报告模板
├── main.py # 主执行入口
└── README.md # 使用手册
```

2. **典型运行效果**：
```bash
>>> python main.py --input 机房A设备表.xlsx
[INFO] 已加载32台设备数据
[ANALYZE] 发现5项隐患：
1. 单点故障：UPS-U1 (位置：1F配电室)
2. 线缆过载：电缆-C12 (负载率：94%)
[REPORT] 报告已生成：output/report_20240626.html
```

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通过分层工具选型，可实现从“数据→分析→报告”的闭环，重点确保**规则库可扩展性**（如添加新国标）和**结果可解释性**（图文关联的整改指引）。


由于预算有限，建议采用“低成本原型方案”