一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法及系统

摘要

本发明涉及油气管道修复技术领域，公开一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法，包括：收集管道缺陷修复的相关数据，按照管道缺陷修复流程进行整理和分类，形成初步的管道缺陷修复数据模型框架；分析拆解所述管道缺陷修复数据模型框架，确定对应的缺陷修复业务数据域，确定管道缺陷修复知识的三元组；识别所述三元组，完成管道缺陷修复的知识抽取，并将识别后的三元组导入图数据库，构建知识图谱。本发明通过将现有的管道修复隐性知识显性化，借助可视化的图数据和知识推理，并基于语义搜索和语义匹配为用户提供管道修复业务知识参考，为缺陷修复知识点的积累、传递和共享奠定了基础，在为缺陷修复业务活动中的用户提供知识服务的同时，拓展了用户技能提升的途径。

说明书

技术领域

本发明属于油气管道修复技术领域，具体涉及一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法及系统。

背景技术

油气管道经过多年运行后，由于腐蚀、运行管理不善等原因，不可避免的会产生各种损伤和泄露，带来严重的经济损失，但全线更换新管道，不仅工程量庞大，而且耗资大、工期长。如何经济高效、快捷地恢复管道安全运行的问题受到了行业内的极大关注。油气储运因管道腐蚀或其他原因发生安全事故后，针对事故进行的修复，是被动的应对，而管道缺陷修复就是要变被动为主动，在事故发生前就对管道进行检测和评价，预先制定修复维护计划，进行有计划的修复，而这个过程是周期进行持续改进的，从而确保管道长期处于无事故状态。

油气管道缺陷修复是一个集理论知识、专业技能和实践经验的综合活动。现有技术中，对于油气管道的缺陷修复，更多的是依赖维修人员自身的经验，但不同的维修人员的水平不同，且经验是一个主观且隐性的知识，无法在短时间内直接传递给他人，更无法形成一个客观的规范标准，因此亟需一种能够客观全面指导维修人员进行油气管道缺陷修复的方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法及系统，用以解决现有技术中油气管道缺陷修复业务缺乏客观全面的指导方法的技术问题。

为了实现上述目的，本发明采用以下的技术方案：

一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法，所述方法包括：

步骤1：收集管道缺陷修复的相关数据，按照管道缺陷修复流程进行整理和分类，形成初步的管道缺陷修复数据模型框架；

步骤2：分析拆解所述管道缺陷修复数据模型框架，确定对应的缺陷修复业务数据域，并根据所述缺陷修复业务数据域确定管道缺陷修复知识的三元组；

步骤3：识别所述管道缺陷修复知识的三元组，完成管道缺陷修复的知识抽取，并将识别后的三元组导入图数据库，构建管道缺陷修复知识的知识图谱。

进一步的，所述方法还包括：

步骤4：接收所述管道缺陷修复知识的查询指令，根据所述查询指令进行语义搜索和语义匹配以获取检索结果，并将所述检索结果返回至信息查询展示界面。

进一步的，所述步骤1具体包括：

步骤1.1：收集油气管道工程建设管理系统、管道完整性管理系统、管道生产管理系统以及管道全生命周期生产运营业务系统中关于管道缺陷修复的结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据；

步骤1.2：依据《油气管道管体修复技术规范》和CDP油气管道工程系列规定文件中关于管道缺陷修复流程的规定，将所述管道缺陷修复的结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行整理和分类，形成初步的管道缺陷修复数据模型框架。

进一步的，所述管道缺陷修复流程对应的管道缺陷修复关联数据包括：

缺陷评价业务活动关联数据：检测数据、工艺参数、钢管数据；

修复方案业务活动关联数据：缺陷评价数据、修复技术、修复材料、维修人员、维修设备、组织机构、数据记录表、管道基础信息、标准规范；

修复材料准备业务活动关联数据：材料信息、供应商信息、备品备件；

现场开挖业务活动关联数据：位置信息、定位设备、基础地理、周边环境；

清除防腐层业务活动关联数据：防腐层信息、清除工具；

基材表面处理业务活动关联数据：表面处理要求；

缺陷定位业务活动关联数据：定位设备、测量数据；

缺陷修复业务活动关联数据：修复材料、修复方法；

现场检测业务活动关联数据：检测方法、检测数据；

修复防腐层业务活动关联数据：修复方式、修复材料；

定期开挖检测业务活动关联数据：定期开挖数据。

进一步的，所述步骤2具体包括：

步骤2.1：分析拆解所述管道缺陷修复数据模型框架，并基于管道缺陷修复知识的应用方向，将管道缺陷修复业务数据域确定为管道实体知识域、管体缺陷及修复知识域以及修复方案制定知识域；

步骤2.2：根据所述数据管道实体知识域、所述管体缺陷及修复知识域以及所述修复方案制定知识域确定所述管道缺陷修复知识的三元组；

其中，所述三元组包括实体、关系以及实体和关系的属性。

进一步的，所述管道实体知识域包括：管道基础信息、管道设施信息、第三方设施信息、基础地理信息、管道风险信息、检测信息、维抢修信息、缺陷及修复知识信息以及标准规范信息；

所述管体缺陷及修复知识域包括：缺陷信息、相应方式信息、修复方案信息、修复流程信息、修复技术要求信息和保障措施信息；

所述修复方案制定知识域包括：管体缺陷信息、修复材料信息、维修资源信息和历史修复方案及方案模板信息。

进一步的，所述管道基础信息包括：管线和线路段；

所述管道设施信息包括：钢管、防腐层、焊口和桩；

所述第三方设施信息包括：第三方管道和地下障碍物；

所述基础地理信息包括：管道埋深和土壤；

所述管道风险信息包括：高后果区、高风险管段、地区等级和地质灾害；

所述检测信息包括：管体缺陷；

所述维抢修信息包括：缺陷修复方案、组织机构、修复材料、维修设备、维修人员、维修记录、抢修记录、修复方案模板和公司；

所述缺陷及修复知识信息包括：缺陷修复知识、缺陷类型、修复方法、修复响应、缺陷修复流程、补强修复要求、焊接要求、数据采集要求、保障措施、HSE要求、环境保护、安全保护、人员健康保障和质量保证；

所述标准规范信息包括：标准规范。

进一步的，所述步骤3具体包括：

步骤3.1：识别所述管道缺陷修复知识的实体、关系以及实体和关系的属性，完成管道缺陷修复的知识抽取；

步骤3.2：将识别后的实体、关系以及实体和关系的属性知识导入图数据库，构建管道缺陷修复知识的知识图谱。

进一步的，每个实体在图谱中为一个节点，所述识别所述管道缺陷修复知识的关系包括：识别实体表示的节点之间的关系；其中，每个节点对应一个关系列表，所述关系列表中存储有与所述节点相关的关系记录；其中，所述关系记录按照类型和方向进行存储。

本发明还提供一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建系统，所述系统包括：

数据收集及整理单元，用于收集管道缺陷修复的相关数据，按照管道缺陷修复流程进行整理和分类，形成初步的管道缺陷修复数据模型框架；

数据域及三元组确定单元，用于分析拆解所述管道缺陷修复数据模型框架，确定对应的缺陷修复业务数据域，并根据所述缺陷修复业务数据域确定管道缺陷修复知识的三元组；

知识图谱构建单元，用于识别所述管道缺陷修复知识的三元组，完成管道缺陷修复的知识抽取，并将识别后的三元组导入图数据库，构建管道缺陷修复知识的知识图谱；

查询指令响应单元，用于接收所述管道缺陷修复知识的查询指令，根据所述查询指令进行语义搜索和语义匹配以获取检索结果，并将所述检索结果返回至信息查询展示界面。

本发明的有益效果为：首先通过收集各个管道修复管理系统中的相关数据，按照管道缺陷修复流程进行整理和分类，形成初步的管道缺陷修复数据模型框架；然后分析拆解所述管道缺陷修复数据模型框架，确定对应的缺陷修复业务数据域；然后识别所述管道缺陷修复知识的实体、关系以及实体和关系的属性，完成管道缺陷修复的知识抽取，并将识别后的知识导入图数据库，构建管道缺陷修复知识的知识图谱。本发明通过将现有的管道修复隐性知识显性化，借助可视化的图数据和知识推理，并基于语义搜索和语义匹配为用户提供管道修复业务知识参考，为缺陷修复知识点的积累、传递和共享奠定了基础，在为缺陷修复业务活动中的用户提供知识服务的同时，拓展了用户技能提升的途径。

附图说明

图1是本发明实施例油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法的流程图；

图2是本发明实施例步骤1的流程示意图；

图3是本发明实施例步骤2的流程示意图；

图4是本发明实施例步骤3的流程示意图；

图5是本发明实施例油气管道缺陷修复流程的示意图；

图6是本发明实施例管道缺陷修复的知识图谱模型；

图7是本发明实施例高后果区和管线名称的知识存储模型；

图8是本发明实施例管道实体知识域图谱模型；

图9是本发明实施例管体缺陷修复知识域图谱模型；

图10是本发明实施例缺陷修复方案知识域图谱模型；

图11是本发明实施例油气管道缺陷修复的知识图谱构建装置的模块图。

具体实施方式

为使本说明书实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明保护的范围。

应当理解，尽管本文可能使用术语第一、第二等等来描述各种单元，但是这些单元不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个单元和另一个单元。例如可以将第一单元称作第二单元,并且类似地可以将第二单元称作第一单元，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。

应当理解，对于本文中可能出现的术语“和/或”，其仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，单独存在B，同时存在A和B三种情况；对于本文中可能出现的术语“/和”，其是描述另一种关联对象关系，表示可以存在两种关系，例如，A/和B，可以表示：单独存在A，单独存在A和B两种情况；另外，对于本文中可能出现的字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”关系。

应当理解，在本文中若将单元称作与另一个单元“连接”、“相连”或“耦合”时，它可以与另一个单元直相连接或耦合，或中间单元可以存在。相対地，在本文中若将单元称作与另一个单元“直接相连”或“直接耦合”时，表示不存在中间单元。另外，应当以类似方式来解释用于描述单元之间的关系的其他单词(例如，“在……之间”对“直接在……之间”,“相邻”对“直接相邻”等等)。

应当理解，本文使用的术语仅用于描述特定实施例，并不意在限制本发明的示例实施例。若本文所使用的，单数形式“一”、“一个”以及“该”意在包括复数形式，除非上下文明确指示相反意思。还应当理解，若术语“包括”、“包括了”、“包含”和/或“包含了”在本文中被使用时,指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在性,并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、单元、组件和/或他们的组合存在性或增加。

应当理解，还应当注意到在一些备选实施例中，所出现的功能/动作可能与附图出现的顺序不同。例如,取决于所涉及的功能/动作,实际上可以实质上并发地执行,或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。

应当理解，在下面的描述中提供了特定的细节,以便于对示例实施例的完全理解。然而,本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统，以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实例中，可以不以不必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术，以避免使得示例实施例不清。

实施例一

为了解决现有技术中油气管道缺陷修复业务缺乏客观全面的指导方法的技术问题，本申请实施例提供了一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法，该方法通过将现有的管道修复隐性知识显性化，借助可视化的图数据和知识推理，并基于语义搜索和语义匹配为用户提供管道修复业务知识参考，为缺陷修复知识点的积累、传递和共享奠定了基础，在为缺陷修复业务活动中的用户提供知识服务的同时，拓展了用户技能提升的途径。

请具体参见图1-10，示出了本发明实施例的一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法的流程示意图及知识图谱模型，所述方法包括以下步骤：

步骤1：收集管道缺陷修复的相关数据，按照管道缺陷修复流程进行整理和分类，形成初步的管道缺陷修复数据模型框架；

在本发明实施例中，所述步骤1具体包括：

步骤1.1：收集油气管道工程建设管理系统、管道完整性管理系统、管道生产管理系统以及管道全生命周期生产运营业务系统中关于管道缺陷修复的结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据；

步骤1.2：依据《油气管道管体修复技术规范》和CDP油气管道工程系列规定文件中关于管道缺陷修复流程的规定，将所述管道缺陷修复的结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行整理和分类，形成初步的管道缺陷修复数据模型框架；其中，所述管道缺陷修复过程中所产生的数据包括开展各项业务活动所需要的数据以及修复过程中产生的数据。

在本发明实施例中，所依据的技术标准文件不限于所述《油气管道管体修复技术规范》和CDP油气管道工程系列规定文件，凡属于本领域中关于油气管道修复管理的技术规范文件均可以为本发明实施例提供参考，例如《在役油气管道线路管体修复管理规定》等。

在本发明实施例中，所述管道缺陷修复流程对应的管道缺陷修复关联数据包括：

缺陷评价业务活动关联数据：检测数据、工艺参数、钢管数据；

修复方案业务活动关联数据：缺陷评价数据、修复技术、修复材料、维修人员、维修设备、组织机构、数据记录表、管道基础信息、标准规范；

修复材料准备业务活动关联数据：材料信息、供应商信息、备品备件；

现场开挖业务活动关联数据：位置信息、定位设备、基础地理、周边环境；

清除防腐层业务活动关联数据：防腐层信息、清除工具；

基材表面处理业务活动关联数据：表面处理要求；

缺陷定位业务活动关联数据：定位设备、测量数据；

缺陷修复业务活动关联数据：修复材料、修复方法；

现场检测业务活动关联数据：检测方法、检测数据；

修复防腐层业务活动关联数据：修复方式、修复材料；

定期开挖检测业务活动关联数据：定期开挖数据。

步骤2：分析拆解所述管道缺陷修复数据模型框架，确定对应的缺陷修复业务数据域，并根据所述缺陷修复业务数据域确定管道缺陷修复知识的三元组；

在本发明实施例中，所述步骤2具体包括：

步骤2.1：分析拆解所述管道缺陷修复数据模型框架，并基于管道缺陷修复知识的应用方向，将管道缺陷修复业务数据域确定为管道实体知识域、管体缺陷及修复知识域以及修复方案制定知识域；

在本发明实施例中，所述管道实体知识域中的数据被管道缺陷修复业务活动所共享，为静态数据，通常为关系型结构化数据，所述管道实体知识域包括：管道基础信息、管道设施信息、第三方设施信息、基础地理信息、管道风险信息、检测信息、维抢修信息、缺陷及修复知识信息以及标准规范信息；

在本发明实施例中，所述管道基础信息包括：管线和线路段；

所述管道设施信息包括：钢管、防腐层、焊口和桩；

所述第三方设施信息包括：第三方管道和地下障碍物；

所述基础地理信息包括：管道埋深和土壤；

所述管道风险信息包括：高后果区、高风险管段、地区等级和地质灾害；

所述检测信息包括：管体缺陷；

所述维抢修信息包括：缺陷修复方案、组织机构、修复材料、维修设备、维修人员、维修记录、抢修记录、修复方案模板和公司；

所述缺陷及修复知识信息包括：缺陷修复知识、缺陷类型、修复方法、修复响应、缺陷修复流程、补强修复要求、焊接要求、数据采集要求、保障措施、HSE要求、环境保护、安全保护、人员健康保障和质量保证；

所述标准规范信息包括：标准规范。

在本发明实施例中，所述管体缺陷及修复知识域的数据多为静态数据，通常为关系型结构化数据。所述管体缺陷及修复知识域包括：缺陷信息、相应方式信息、修复方案信息、修复流程信息、修复技术要求信息和保障措施信息；

在实际应用中，企业可以根据相关的体系管理规定、行业和国家的标准规范，通过对管道本体缺陷修复方法及要求的信息积累和使用查询，为缺陷修复方案制定和缺陷修复实施提供指导性信息，以保证缺陷修复满足合规性、安全性要求。

所述修复方案制定知识域包括：管体缺陷信息、修复材料信息、维修资源信息和历史修复方案及方案模板信息。

在实际应用中，制定管体的修复方案，需要综合考量多方面的因素，如：修复技术的选择、施工组织、施工过程安排、保障措施、验收和记录等，全面而准确的信息能够有效提升修复方案的合理性、修复过程的安全性，保障管道修复的质量。

步骤2.2：根据所述数据管道实体知识域、所述管体缺陷及修复知识域以及所述修复方案制定知识域确定所述管道缺陷修复知识的三元组；

其中，所述三元组包括实体、关系以及实体和关系的属性。

步骤3：识别所述管道缺陷修复知识的三元组，完成管道缺陷修复的知识抽取，并将识别后的三元组导入图数据库，构建管道缺陷修复知识的知识图谱。

在本发明实施例中，所述步骤3具体包括：

步骤3.1：识别所述管道缺陷修复知识的实体、关系以及实体和关系的属性，完成管道缺陷修复的知识抽取；

步骤3.2：将识别后的实体、关系以及实体和关系的属性知识导入图数据库，构建管道缺陷修复知识的知识图谱。

在本发明实施例中，每个实体在图谱中为一个节点，所述识别所述管道缺陷修复知识的关系包括：识别实体表示的节点之间的关系；具体的是节点之间的线性参考关系，所述线性参考关系包括线性向量关系。其中，每个节点对应一个关系列表，所述关系列表中存储有与所述节点相关的关系记录；其中，所述关系记录按照类型和方向进行存储。同时，系统还能够对所述关系附加属性，如图6所示，所有的实体和关系都可以定义它的属性，不同实体之间通过关系进行关联形成关系型网络结构，从而实现对于复杂链接查询的快速响应。例如，和图7所示，实体1高后果区与实体2管线名称之间线性连接，其关系属性为所属管线，通过检索高后果区或者管线名称，能够获取该实体的关系网络结构。

在本发明实施例中，所述方法还包括：

步骤4：接收所述管道缺陷修复知识的查询指令，根据所述查询指令进行语义搜索和语义匹配以获取检索结果，并将所述检索结果返回至信息查询展示界面。

在本发明实施例中，所述根据所述查询指令进行语义搜索和语义匹配以获取检索结果包括：根据所述查询指令识别管道缺陷修复业务活动的数据实体，按照管道缺陷修复业务标准和知识域分类，执行业务数据实体分类模型与数据字典，获取检索结果。

本本发明通过将现有的管道修复隐性知识显性化，借助可视化的图数据和知识推理，并基于语义搜索和语义匹配为用户提供管道修复业务知识参考，为缺陷修复知识点的积累、传递和共享奠定了基础，在为缺陷修复业务活动中的用户提供知识服务的同时，拓展了用户技能提升的途径。

实施例二

参见图11，本发明实施例还提供一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建系统，所述系统包括：

数据收集及整理单元1，用于收集管道缺陷修复的相关数据，按照管道缺陷修复流程进行整理和分类，形成初步的管道缺陷修复数据模型框架；

数据域及三元组确定单元2，用于分析拆解所述管道缺陷修复数据模型框架，确定对应的缺陷修复业务数据域，并根据所述缺陷修复业务数据域确定管道缺陷修复知识的三元组；

知识图谱构建单元3，用于识别所述管道缺陷修复知识的三元组，完成管道缺陷修复的知识抽取，并将识别后的三元组导入图数据库，构建管道缺陷修复知识的知识图谱；

查询指令响应单元4，用于接收所述管道缺陷修复知识的查询指令，根据所述查询指令进行语义搜索和语义匹配以获取检索结果，并将所述检索结果返回至信息查询展示界面。

在本发明实施例中，所述根据所述查询指令进行语义搜索和语义匹配以获取检索结果包括：根据所述查询指令识别管道缺陷修复业务活动的数据实体，按照管道缺陷修复业务标准和知识域分类，执行业务数据实体分类模型与数据字典，获取检索结果。

实施例三

本发明实施例还提供一种终端设备，所述终端设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法。

应当理解，在本申请实施例中，处理器可以是中央处理单元，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

实施例四

本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。

因此，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述的方法。所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型。