# 变更实现方案

本方案旨在响应《变更需求.md》中提出的四项核心改进需求，涵盖前端展示、后端逻辑、数据库设计及与 Python 算法服务的交互。

## 1. 需求一：情景表添加 Keff 阈值设置字段

### 1.1 需求描述
在情景配置中新增 `keff` 阈值参数，并在仿真结果中对超过阈值的 `keff` 值进行红字高亮预警。

### 1.2 数据库变更
在 `scenario` 表中增加字段：
```sql
ALTER TABLE scenario ADD COLUMN keff_threshold decimal(8,6) COMMENT 'Keff预警阈值';
```

### 1.3 后端实现
1.  **实体类更新**：在 `Scenario.java` 中添加 `BigDecimal keffThreshold` 字段。
2.  **接口调整**：`ScenarioController` 的新增/修改接口自动支持该字段（基于 MyBatis-Plus）。
3.  **结果返回**：`SimController` 返回仿真结果时，可以顺便在元数据中返回该阈值，或者前端单独查询情景详情获取。



## 2. 需求二：情景表支持按设备设置算法类型

### 2.1 需求描述
打破原有的“一情景一算法”限制，支持针对不同设备配置不同的算法模型（例如：圆柱槽使用 GPR，环形槽使用 MLP）。

### 2.2 数据库变更
在 `scenario` 表中增加字段，存储设备级算法配置（JSON 格式）：
```sql
ALTER TABLE scenario ADD COLUMN device_algo_config JSON COMMENT '设备算法配置映射，格式：{"deviceId1":"GPR", "deviceId2":"MLP"}';
```

### 2.3 后端实现
1.  **实体类更新**：`Scenario.java` 添加 `String deviceAlgoConfig` 字段。
2.  **推理服务重构 (`DeviceInferService`)**：
    *   **当前逻辑**：按 `deviceType` 分组 -> 获取全局 `algorithmType` -> 加载模型 -> 批量推理。
    *   **新逻辑**：
        1.  解析 `deviceAlgoConfig` JSON。
        2.  遍历所有设备，确定每个设备的算法类型（优先取设备配置，无配置则取情景默认）。
        3.  **重分组**：将设备按 `(deviceType, algorithmType)` 组合进行分组。例如：`{ "CylindricalTank_GPR": [dev1, dev2], "CylindricalTank_MLP": [dev3] }`。
        4.  **分批推理**：遍历新的分组，分别加载对应的模型路径进行推理调用。


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