[发明专利]一种基于知识图谱的油气钻采装备运维方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的油气钻采装备运维方法及系统，所述方法包括：构建油气钻采装备运维知识图谱并对其中的问题现象实体进行加工；在加工后的油气钻采装备运维知识图谱中进行问题识别，得到可能的问题现象实体集合；将可能的问题现象实体集合反馈至运维人员，以帮助运维人员从油气钻采装备运维知识图谱中获取所需要的相关信息；其中，所需要的相关信息包括关联的问题部件、问题原因、作业指导以及相似问题对应的历史作业。本发明充分考虑油气钻采装备运维场景的数据特点，且整体构建过程简单便捷；有效减少了设备运行问题，提升了生产效率。

技术领域

本发明涉及运维技术领域，特别是一种基于知识图谱的油气钻采装备运维方法及系统。

背景技术

油气钻采装备是集机、电、液、气为一体的复杂装备，故障点多，故障判断困难。且油气钻采往往位于交通不便、工业品供应不完善的偏远地区，一旦因维修或维护不完全，甚至会引发相应的设备故障或事故，另一方面还会导致设备的修复更加困难，停机等待时间大大加长，从而造成油气开采失败的严重后果。

目前，油气钻采装备的故障诊断、设备维修与维护都是依托于有经验的工程师依靠自身经验，结合现场作业和检查结果来进行判断需采取哪些操作的，受限于人工检测方式(客观性不足、工作环境恶劣等)致使工程师难以长时间冷静专注地排查问题、严重依赖工程师自身经验等因素的影响，导致油气钻采装备的运维工作实施困难，问题排查时长极不稳定，从而导致维修进度缓慢、排产计划延期、生产效率下降等各种问题。尽管目前有少数企业采用人工智能方法来对设备自动进行故障诊断与故障预测，且在实验室与简单场景下可达到一定的效果，但对于工作环境较为恶劣的油气钻采装备这类复杂的机械型设备而言，其实施难度很大，且效果往往会大打折扣，无法达到使用要求。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种基于知识图谱的油气钻采装备运维方法及系统，以解决上述技术问题。

本发明公开了一种基于知识图谱的油气钻采装备运维方法，其包括以下步骤：

步骤1：构建油气钻采装备运维知识图谱并对其中的问题现象实体进行加工；

步骤2：在加工后的油气钻采装备运维知识图谱中进行问题识别，得到可能的问题现象实体集合；

步骤3：将可能的问题现象实体集合反馈至运维人员，以帮助运维人员从油气钻采装备运维知识图谱中获取所需要的相关信息；其中，所述所需要的相关信息包括关联的问题部件、问题原因、作业指导以及相似问题对应的历史作业。

进一步地，所述构建油气钻采装备运维知识图谱的过程包括：

基于油气钻采装备知识领域的划分，建立本体模型；

基于油气钻采装备知识领域的划分，定义各模块间关系；

基于本体模型和各模块间关系，从现有的油气钻采装备运维数据中挖掘对应的三元组，并导入neo4j知识图谱数据库中，即得到初步油气钻采装备运维知识图谱。

进一步地，所述基于油气钻采装备知识领域的划分，建立本体模型，包括：

将油气钻采装备知识领域划分为部件、作业、员工、问题现象、问题类型、问题原因和作业指导共7个模块；

所述作业的实体属性中需包含问题出现时间t，基于油气钻采装备知识领域的划分与各模块间的关系建立起本体模型。

进一步地，对所述油气钻采装备运维知识图谱中的问题现象实体进行加工的过程包括：

将问题现象实体内容进行文本预处理，获取所有的词条集合，并记录各词条出现的次数，将所得词条定义为关键词key_word，定义其与对应问题现象实体之间的关系为“关键词key_word—出现次数n—问题现象phenomenon”，表示此关键词在对应问题现象中出现的次数，定义出现次数为此关键词实体对问题现象实体权重的指向权重。