[發明專利]一種基于知識圖譜的油氣鉆采裝備運維方法及系統

在審

• 申請號: 202211654751.6
• 申請日: 2022-12-22
• 公開（公告）號: CN116186279A
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 馬波濤;劉勇;吳海平;敬龍兒;胡銀燕;張青
• 申請（專利權）人: 成都航天科工大數據研究院有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F40/289;G06F40/284;G06F40/295;G06Q10/20
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214
• 代理人: 王會改

本發明公開了一種基于知識圖譜的油氣鉆采裝備運維方法及系統，所述方法包括：構建油氣鉆采裝備運維知識圖譜并對其中的問題現象實體進行加工；在加工后的油氣鉆采裝備運維知識圖譜中進行問題識別，得到可能的問題現象實體集合；將可能的問題現象實體集合反饋至運維人員，以幫助運維人員從油氣鉆采裝備運維知識圖譜中獲取所需要的相關信息；其中，所需要的相關信息包括關聯的問題部件、問題原因、作業指導以及相似問題對應的歷史作業。本發明充分考慮油氣鉆采裝備運維場景的數據特點，且整體構建過程簡單便捷；有效減少了設備運行問題，提升了生產效率。

技術領域

本發明涉及運維技術領域，特別是一種基于知識圖譜的油氣鉆采裝備運維方法及系統。

背景技術

油氣鉆采裝備是集機、電、液、氣為一體的復雜裝備，故障點多，故障判斷困難。且油氣鉆采往往位于交通不便、工業品供應不完善的偏遠地區，一旦因維修或維護不完全，甚至會引發相應的設備故障或事故，另一方面還會導致設備的修復更加困難，停機等待時間大大加長，從而造成油氣開采失敗的嚴重后果。

目前，油氣鉆采裝備的故障診斷、設備維修與維護都是依托于有經驗的工程師依靠自身經驗，結合現場作業和檢查結果來進行判斷需采取哪些操作的，受限于人工檢測方式(客觀性不足、工作環境惡劣等)致使工程師難以長時間冷靜專注地排查問題、嚴重依賴工程師自身經驗等因素的影響，導致油氣鉆采裝備的運維工作實施困難，問題排查時長極不穩定，從而導致維修進度緩慢、排產計劃延期、生產效率下降等各種問題。盡管目前有少數企業采用人工智能方法來對設備自動進行故障診斷與故障預測，且在實驗室與簡單場景下可達到一定的效果，但對于工作環境較為惡劣的油氣鉆采裝備這類復雜的機械型設備而言，其實施難度很大，且效果往往會大打折扣，無法達到使用要求。

發明內容

鑒于此，本發明提供一種基于知識圖譜的油氣鉆采裝備運維方法及系統，以解決上述技術問題。

本發明公開了一種基于知識圖譜的油氣鉆采裝備運維方法，其包括以下步驟：

步驟1：構建油氣鉆采裝備運維知識圖譜并對其中的問題現象實體進行加工；

步驟2：在加工后的油氣鉆采裝備運維知識圖譜中進行問題識別，得到可能的問題現象實體集合；

步驟3：將可能的問題現象實體集合反饋至運維人員，以幫助運維人員從油氣鉆采裝備運維知識圖譜中獲取所需要的相關信息；其中，所述所需要的相關信息包括關聯的問題部件、問題原因、作業指導以及相似問題對應的歷史作業。

進一步地，所述構建油氣鉆采裝備運維知識圖譜的過程包括：

基于油氣鉆采裝備知識領域的劃分，建立本體模型；

基于油氣鉆采裝備知識領域的劃分，定義各模塊間關系；

基于本體模型和各模塊間關系，從現有的油氣鉆采裝備運維數據中挖掘對應的三元組，并導入neo4j知識圖譜數據庫中，即得到初步油氣鉆采裝備運維知識圖譜。

進一步地，所述基于油氣鉆采裝備知識領域的劃分，建立本體模型，包括：

將油氣鉆采裝備知識領域劃分為部件、作業、員工、問題現象、問題類型、問題原因和作業指導共7個模塊；

所述作業的實體屬性中需包含問題出現時間t，基于油氣鉆采裝備知識領域的劃分與各模塊間的關系建立起本體模型。

進一步地，對所述油氣鉆采裝備運維知識圖譜中的問題現象實體進行加工的過程包括：

將問題現象實體內容進行文本預處理，獲取所有的詞條集合，并記錄各詞條出現的次數，將所得詞條定義為關鍵詞key_word，定義其與對應問題現象實體之間的關系為“關鍵詞key_word—出現次數n—問題現象phenomenon”，表示此關鍵詞在對應問題現象中出現的次數，定義出現次數為此關鍵詞實體對問題現象實體權重的指向權重。