请根据以下需求内容，编写核电领域故障树分析工具开发技术方案。要求：内容严格要求附件内的需求描述 一、基于故障树模型的故障原因排查智能应用工具开发 1、整体需求描述 根据甲方技术要求，结合AI最新技术，开发一套故障树智能应用工具，该工具可实现：基于已有的停机停堆故障树模型，在核电机组或设备出现报警或异常时快速响应，利用AI的语义识别能力和基本推理能力，快速定位到停机停堆故障树结构中的某个中间节点，充分总结利用故障树模型的知识数据，进行报警或异常原因分析并提供可视化界面，同时，结合机组已有的实时测点信息或操作员获取的其它信息，交互式的排除部分原因分支，最后结合经验反馈数据，给出最终可能原因排序。 2、已有数据基础 1）停机停堆故障树模型：具备包含机组停机停堆原因演绎过程的故障树模型，单机组涉及停堆信号故障树和停机信号故障树30个左右，中间事件为逻辑演绎过程（单机组共8000+个），底事件为具体设备的某个故障模式（单机组共8000+个），底事件包含标准的设备和标准的故障树模式代码及非标准化的描述信息。故障树逻辑结构可通过为EXCEL表单完整描述。 2）机组报警卡：针对每项报警，已编制报警卡（PDF格式），报警卡包含报警原因、后果、报警逻辑等信息。 3）经验反馈信息：历史上发生过的，停机停堆相关的报警或异常对应的原因及后果分析，均在经验反馈系统中存储，已接入iCCM平台。 4）故障树节点对应的测点信息：iCCM平台中已有部分设备故障模式--故障征兆--特征参数--测点的对应关系，可以按照底事件ID匹配到故障树底事件节点。 3、具体步骤及详细要求 1）快速准确定位：要求工具从iCCM平台中获取机组实时的报警或异常信息，充分利用AI的语义识别和推理能力，结合报警卡中的信息及核电基础知识，理解机组实时出现的报警信息或异常描述信息，与故障树的节点的代码和描述进行语义或逻辑匹配，快速（5S内）且准确定位到故障树节点。 2）原因总结：要求工具能读懂故障树的逻辑，可根据故障树的逻辑结构，从定位的节点往下遍历故障树模型，总结不同方面的可能原因，并可视化展示。 3）原因排除：要求结合iCCM平台中已有的设备故障模式--故障征兆--特征参数--测点的对应关系，结合从iCCM平台中获取的实时测点信息，自动排除掉与实时测点信息不符的原因，并可视化展示排除过程。同时，可交互式操作，手动排除部分原因。 4）原因排序及建议：要求结合历史故障经验反馈及处理方式，给出剩余未排除原因的可能性排序，并给出报警或异常的处理建议。若经验反馈中出现故障树模型中未体现的原因，给出优化故障树模型的提示和建议。 5）该工具需要与iCCM平台数据深度交互，并最终嵌入iCCM平台，需从iCCM平台获取报警或异常信息、故障模式-征兆-特征参数-测点关系信息，可视化展示和交互都集成在iCCM平台。 6）要求故障原因定位和排查计算准确率≥90%。 二、基于知识图谱的自动故障树建模工具开发 1、整体描述 基于已有数据基础，结合AI最新技术，开发一套故障树自动建模工具，要求该工具充分利用核电机组已有基础数据，将机械流程图、电气接线图、仪控组态/逻辑图、设备部件故障模式库等结构化数据与核电基础知识等非结构化数据整合为一体化知识图谱，基于用户定义的一个不希望发生的顶事件（一般为图谱中某个节点的某个故障模式或者机组停机停堆），自动搭建故障树模型。 2、已有数据基础 1）设备基础知识库：包括设备代码-设备描述--设备类别-故障模式的关联关系。 2）工艺流程图数据：已有数字化的机械流程图，已对每个设备节点代码、节点设备类属性、节点间的连接关系进行提取，形成设备上下游节点及关系拓扑图数据。 3）电仪链路图数据：已将接线图、逻辑图、组态图进行结构化，并完成每个节点代码、节点属性、节点间关联关系的提取，形成了由节点和线组成的图数据关系。 3、实现步骤 1）基础知识图谱生成：基于已有的工艺流程图数据和电仪链图数据，进行各节点整合，形成整合各图数据节点和上下游关系的知识图谱，每个节点包含设备代码、设备类型和描述信息。 2）故障树顶事件匹配：针对给定的顶事件（不希望发生的故障事件），借助AI的语义识别，准确定位到上一步骤中知识图谱的具体的关联节点，并根据图谱关系遍历到所有关联的节点。 3）节点故障模式补充：根据故障树顶事件的后果类型（通流、断流、流量偏大、流量偏小，流可能包括水流、气流、电流、信号流等），以及设备基础知识库中的故障模式，充分利用AI的推理能力，为知识图谱中与顶事件有关联的各节点匹配合适的故障模式。 4）逻辑关系补充：顶事件相关节点间的逻辑关系（与、或、表决等）根据已有关系补充（仪控链路图部分节点本身具有逻辑关系）和简化，缺乏逻辑关系的节点（机械或电气链路）根据特定规则或AI对业务的的理解（例如，如果上游事件为通流，则两条并联路线通流的逻辑为“或”等）进行补充。 5）故障树构建：将上述补充了关联节点故障模式以及节点间逻辑关系的知识图谱，自动转换为给定顶事件的故障树模型结构。即根据上述补充了关联节点故障模式以及节点间逻辑关系的图谱链路，采用节点法和超级元件法，逐层自动建树，即节点本身故障作为一路，节点上游故障作为另一路，逐步往上，直至遍历所有关联节点。如果某节点没有导致顶事件发生的故障模式，则跳过该节点。要求按照系统-设备-部件/支持设备层级逐层建树，每一层故障树构建后可设置人工审核确认，然后展开下一层故障树构建。 6）该工具需要从iCCM系统获取设备基础知识数据，需具备大语言模型的常规推理能力，自动构建的故障树模型要求可以导入专业故障树建模软件进行计算。7）要求自动建模准确率＞80%。