【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油田设备，尤其涉及基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统。
技术介绍
1、油田设备的预测性维护是油田提高运营效率和降低风险的重要手段，但传统的设备故障预测方法存在预测准确率较低以及难以预测未知故障类型，主要原因有：
2、1、传统的设备故障预测方法主要依赖于规则模型和历史数据分析，难以处理复杂、多变的油田站场设备环境，预测准确率较低；
3、2、现有的方法无法充分利用油田站场中大量的多源异构数据(包括传感器数据、运行日志、设备信息、维修记录等)，难以构建全面的故障预测模型；
4、3、传统的故障预测方法缺乏知识推理能力，无法从复杂的故障现象中提取有效的知识并应用于预测，并且处理未知故障类型和新出现的问题时，缺乏灵活性和扩展性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在上述缺点，而提出的基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、设计基于知...
【技术保护点】
1.基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述该基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法如下：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述该基于知识图谱的数字孪生设备故障预测系统如下：
3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述S1中的数据管理服务，油田站场数据管理服务的主要功能是收集并管理油田知识数据和运维数据，并经过数据清洗、分类、知识提取等处理后，利用提取的知识和数据，构建油田知识图谱，包括设备信息图谱、工艺流程图谱、运行状态图谱、故...
【技术特征摘要】
1.基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述该基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法如下：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述该基于知识图谱的数字孪生设备故障预测系统如下：
3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述s1中的数据管理服务，油田站场数据管理服务的主要功能是收集并管理油田知识数据和运维数据，并经过数据清洗、分类、知识提取等处理后，利用提取的知识和数据，构建油田知识图谱，包括设备信息图谱、工艺流程图谱、运行状态图谱、故障诊断图谱等，实现知识的可视化表示和关联分析，提供智能化的知识管理和决策支持。
4.根据权利要求2所述的基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述s2中的图数据库，图数据库作为知识图谱的核心组件，它以图结构的方式存储和管理数据，能够高效处理具有复杂关系的数据。
5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述s2中的系统采用neo4j这一主流的图数据库，neo4j具有高效的图数据管理、查询能力和丰富的图算法功能，本系统的油田站场设备故障预测功能主要基于neo4j图嵌入算法与机器学习结合来实现的。
6.根据权利要求2所述的基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述s3中的边缘服务，物联网边...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘永才，吴中华，李楠，刘辛酉，曾祥茂，王飞，杨岳佳，
申请(专利权)人：深圳市佳运通电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。