【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的油气钻采装备运维方法及系统
[0001]本专利技术涉及运维
，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。
技术介绍
[0002]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。
[0003]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...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的油气钻采装备运维方法，其特征在于，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。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，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。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：当出现无法确定的问题时，运维人员输入问题现象描述，经过文本预处理、分词与去停用词、命名实体识别操作后，得到问题现象描述中包含的问题类型实体、部件实体与关键词实体，判断实体识别结果中是否存在关键词实体。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断实体识别结果中是否存在关键词实体，包括：若不存在，则提示无相关问题现象实体，请重新输入；若存在关键词实体，则先基于所得部件实体与问题类型实体进行子图搜索，减小搜索范围，再基于关键词实体搜索关联问题现象实体，若搜索结果中不存在问题现象实体，即不存在符合条件的问题现象实体，则提示无相关问题现象实体，请重新输入；若存在，则计算所有问题现象实体的匹配度并基于匹配度排序，获取排名前N的问题现象实体作为可能的问题现象集合。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述问题现象实体的匹配度的计算公式为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：马波涛，刘勇，吴海平，敬龙儿，胡银燕，张青，
申请(专利权)人：成都航天科工大数据研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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