水利設備故障知識圖譜建設探討

摘 要：為改進水利設備故障處置方式、更新水利系統(tǒng)知識組織和管理方式、提高運行管理人員事故處理能力，從數(shù)據(jù)層、知識圖譜層、服務層、管理層及應用層五個層次搭建知識圖譜技術架構，構建水利設備故障知識圖譜。建立水利設備養(yǎng)護知識庫，破除設備數(shù)據(jù)和養(yǎng)護數(shù)據(jù)之間的壁壘，提升水利設備管理質(zhì)量和運行維護水平，保證各項水利設備得到高效管理，真正實現(xiàn)水利設備的智能化管理。

關鍵詞：知識圖譜；水利設備養(yǎng)護；設備管理

中圖分類號：TP391.3 " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " 文獻標志碼：A

0 引 言

知識圖譜最初是由Google公司提出的，簡單來說，就是以圖形的方式來展現(xiàn)實體、實體屬性以及實體之間的關系，是一種基于圖的知識庫[1-2]。知識圖譜是一種語義網(wǎng)絡，利用人工智能技術將文本、語音等數(shù)據(jù)建模，形成清晰直觀的實體及其關系的知識庫。在人工智能與大數(shù)據(jù)時代，知識圖譜是描述客觀世界中事物關聯(lián)的前沿技術之一，也是新一代搜索引擎關鍵技術。知識圖譜可以有效組織和利用海量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能化的知識獲取、融合、存儲、推理和查詢，其應用場景十分契合水利系統(tǒng)。

水利設備運行受到設備自身原因、運行環(huán)境、周圍條件變化等因素的影響，容易出現(xiàn)運行故障[3]。為應對日益復雜的水利設備故障形態(tài)，突破依賴過往經(jīng)驗且經(jīng)驗難以傳授的困境，亟需利用智能化技術將過往經(jīng)驗提煉為知識，豐富設備故障判斷依據(jù)和恢復手段，幫助運行管理人員迅速、全面地掌握設備故障的關鍵信息，為設備故障處理提供精準的輔助決策。

1 研究必要性

從水利設備故障處置方式、水利系統(tǒng)知識組織和管理方式、提高運行管理人員事故處理能力三個方面闡述水利設備故障知識圖譜建設的必要性。

1.1 水利設備故障處置方式亟需改進

我國水利機電工程數(shù)量日益增多，機電設備運行狀況直接關系到水利設施的運行質(zhì)量。設備故障處理對運行管理人員業(yè)務能力的要求不斷提升。在故障發(fā)生時，管理人員能夠迅速分析系統(tǒng)運行薄弱處，監(jiān)視設備風險點，快速精準判別故障原因以及應采取的故障修復措施。目前設備運行監(jiān)控以人工巡檢和運行監(jiān)測為主，故障處理的決策和執(zhí)行主要依賴管理人員的現(xiàn)場經(jīng)驗和應變能力，各類設備的維修手冊、故障處置方式等大量文本知識均需管理人員反復查詢和記憶。這不僅會導致設備故障處理不及時、疏忽遺漏、執(zhí)行效率低，也會使設備故障處理的經(jīng)驗難以傳承，無法保證設備故障處理的精準性和規(guī)范性。

1.2 水利系統(tǒng)知識組織和管理方式亟需創(chuàng)新

傳統(tǒng)的水利系統(tǒng)知識組織和管理方式無法應對當前急劇增長的水利系統(tǒng)新知識，以知識表示和推理為基礎的知識庫在水利系統(tǒng)已有了成熟的應用案例。但這些知識庫主要依賴于專業(yè)技術人員提取、整理知識，并以圖表形式存儲于系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，存儲的知識結構單一。數(shù)據(jù)庫需實時更新，且每次更新需要耗費專業(yè)技術人員大量時間。尤其對于水利設備管理、運行維護、數(shù)據(jù)交互等知識更新迭代快的領域，現(xiàn)有的知識組織和管理方式已難以滿足系統(tǒng)發(fā)展的需要，亟需一種新型的、智能的知識組織、提取和管理的技術。

1.3 運行管理人員事故處理能力亟需提高

水利運行管理系統(tǒng)是一個信息密集和知識密集的控制中心。通過對水利設備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、操作規(guī)范、事故處理經(jīng)驗等進行知識建模，實現(xiàn)知識驅(qū)動智能管理。知識圖譜是一種基于人工智能技術利用圖模型來進行知識組織和管理的技術方法[4]，非常適合現(xiàn)實世界中很多場景和社會關系的表達，能夠從語義層面表示復雜的實體關系，更好地管理和理解海量知識。構建水利設備故障知識圖譜，充分挖掘設備故障本體涉及的故障類型、故障現(xiàn)象及維保方案等有價值的數(shù)據(jù)，高效解決因運行管理人員知識儲備的差異性和匱乏性而導致的設備故障事故處理效率低的問題，是提升運行管理人員的事故處理能力的有效途徑。

2 研究內(nèi)容

主要從水利設備故障知識圖譜構建、圖譜管理、應用管理、設備故障知識圖譜應用四個層面探討水利設備故障知識圖譜構建方式及應用場景，實現(xiàn)知識圖譜技術在水利設備故障診斷方面的有效應用，提升水利設備智能化運維管理水平。

2.1 技術架構

為有效應對水利設備故障，提高設備的維護和管理水平，水利設備故障知識圖譜技術架構應運而生。它是一種基于圖的知識表示方法，旨在將水利設備故障相關的各種信息（如故障原因、故障現(xiàn)象、解決方案等）進行結構化、系統(tǒng)化的整合和展示。具體技術架構如圖1所示。

（1）數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層是知識圖譜管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)保障及數(shù)據(jù)匯集的主體，包含知識圖譜管理系統(tǒng)和相關應用能力的業(yè)務能力數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)形式主要有結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。

（2）圖譜層。用于存儲、展現(xiàn)水利設備故障知識圖譜的實體、概念、關系，提供構建管理。

（3）服務層。服務層為知識圖譜管理系統(tǒng)提供服務支持，包含知識圖譜SDK、通用知識圖譜平臺、對話狀態(tài)跟蹤、自然語言理解、多輪對話、回復生成、短文本分類、命名實體識別、意圖識別等服務。

（4）管理層。為知識圖譜管理系統(tǒng)主要對外提供的功能，主要包括本系統(tǒng)的功能模塊，如知識建模、知識構建、知識存儲和問答管理。

（5）應用層。通過調(diào)研設備故障診斷智能問答場景，建設基于設備故障養(yǎng)護知識圖譜的智能問答功能，滿足養(yǎng)護人員對于智能問答的需求，同時也為知識圖譜后續(xù)在其它業(yè)務單元的智慧化應用提供基礎框架，實現(xiàn)業(yè)務系統(tǒng)的集成開發(fā)。

2.2 技術路線

研究采用建立水利設備故障知識庫的方式，建立水利設備各種運行異常狀態(tài)與設備異常原因及維修方案之間關聯(lián)。當工程設備出現(xiàn)異常預警時，主動向運行管理人員推送預警信息及對應的維修方案，以便運行管理人員在進行設備檢修時降低運維難度，簡化運維流程，大大提高工程設備運維的效率，降低運維成本。技術路線如圖2所示。

2.3 研究內(nèi)容

2.3.1 水利設備故障知識圖譜構建

2.3.1.1 數(shù)據(jù)源

圖譜構建主要就是通過模型和算法從大量異構數(shù)據(jù)源中獲取知識項并進行結構化處理，進而讓機器認知和理解客觀世界[5]。知識圖譜構建數(shù)據(jù)來源于水利設備養(yǎng)護維修時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括維修工單（含設備故障部件、故障現(xiàn)象、故障原因等）和設備基礎信息（設備名稱、設備參數(shù)等）。其中設備故障部件、設備名稱等屬于結構化數(shù)據(jù)，而故障現(xiàn)象，屬于半結構化數(shù)據(jù)，需要結合關聯(lián)關系提取所需的實體。

（1）維修工單。維修工單是運行管理人員在維修養(yǎng)護結束后上傳的相關信息，主要包括工單關聯(lián)的設備基本數(shù)據(jù)和維修養(yǎng)護的故障鑒定數(shù)據(jù)（含故障部件、故障原因件、故障件狀態(tài)等數(shù)據(jù)）（見表1），數(shù)據(jù)主要以結構化的形式存儲在關系數(shù)據(jù)庫中。其中，“故障部件”、“故障原因”等命名實體以及它們之間的關系是主要獲取項。

（2）設備信息。設備信息包含水利設備信息。字段名、數(shù)據(jù)類型和字段描述如表2所示。

2.3.1.2 水利設備故障知識建模

在對操作維修手冊信息內(nèi)容分析的基礎上，采用本體技術從頂向下對其進行語義建模。

水利設備故障知識圖譜本體分為設備類型、故障類型、設備部件類型、故障現(xiàn)象、維保方案、故障現(xiàn)象類型等。其中，設備類型與設備部件類型存在包含關系、與故障現(xiàn)象存在涉及關系，故障類型與設備部件類型存在涉及關系、與維保方案存在推薦關系，部件故障與故障現(xiàn)象類型和設備部件類型存在涉及關系、與故障類型存在原因關系。

（1）概念導入。本體構建完成后，需要將相關概念、關系、屬性導入知識圖譜管理平臺。

在“知識建模→概念構建”菜單欄中，選擇指定的父類概念，可手動添加或刪除其子概念，包括編輯子概念的名稱、標示、描述，及其屬性、涉及的概念關系等，所有概念的父類為水利設備故障知識圖譜。

（2）概念可視化。完成本體構建之后，可在“知識建模→概念可視化”中對水利設備故障知識圖譜本體進行可視化瀏覽，可選擇樹狀或者網(wǎng)狀結構進行表示，并提供關系顯示/隱藏功能。完成本體構建之后，概念可視化如圖3所示。

2.3.2 圖譜管理

圖譜管理提供知識建模等模塊的快捷入口，單用戶支持構建并管理和維護多個領域圖譜，支持對概念分類、屬性、關系等定義與維護，主要包含圖譜列表、概念管理、屬性管理、實例管理和圖譜可視化。

（1）圖譜列表。管理系統(tǒng)中所有知識圖譜，可以通過圖譜名稱和標識符檢索出對應的圖譜，并對圖譜中關鍵性的信息進行展示以及進行圖譜的新建、編輯、刪除、統(tǒng)計、導入等操作。

（2）概念管理。概念管理為用戶提供管理、創(chuàng)建、刪除、編輯概念的功能。進入圖譜內(nèi)部，針對圖譜可進行圖譜中子概念的管理。概念是圖譜的第一大分類型，需要進行抽象化操作，模塊提供子概念的創(chuàng)建、編輯等操作。

（3）屬性管理。屬性管理是針對圖譜中屬性的管理，可針對圖譜的單個小分類進行屬性定義，模塊提供屬性的創(chuàng)建、編輯等操作。

（4）實例管理。該模塊是針對概念中所需構建的實例進行管理，模塊提供了實例的創(chuàng)建、編輯、導入等操作。

（5）圖譜可視化。該功能對圖譜以及圖譜下的概念、實例等實現(xiàn)可視化的應用，可以從圖譜的節(jié)點角度進行關系的清晰梳理和查看，方便進行業(yè)務的開展，也可提供圖譜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息可視化展現(xiàn)，清晰直觀地展示圖譜內(nèi)概念和實例的關系。

2.3.3 應用管理

圖譜應用提供以文本輸入的交互方式實現(xiàn)基于知識圖譜的智能問答，提供簡單語義理解和二階問題的解答能力，主要包含問答列表、用戶問法、模型管理、問題管理、日志管理和問答配置等。

（1）問答列表。利用該功能可查看到整體的問答列表，可以通過問答名稱和標識符檢索出對應的問答，并對問答中關鍵性的信息進行展示以及可進行問答的新建、刪除、描述等操作。

（2）用戶問法。該功能適配了針對當前圖譜智能問答的集中問法，擁有可擴展性，用戶可以針對當前問法進行擴充用來適應不同的應用場景。

（3）模型管理。該應用是對構建的模型管理庫進行管理，分為歷史版本和線上使用版本，歷史版本可以進行上下線的操作，模型可以創(chuàng)建，擁有唯一的模型ID用來標識。

（4）問題管理。問題管理模塊針對機器未識別出的問題的特殊問答，可進行問答優(yōu)化，對于問答進行問題關聯(lián)，提升問答的訓練優(yōu)化。

（5）日志管理。日志管理記錄了構建后與機器進行交互的問答，包含用戶的問題和機器的回復，并形成日志列表，可查詢鎖定日志。

（6）問答配置。該模塊對于問題的相關參數(shù)進行配置，包含服務超時、兜底和會話的相關設置。具體包含以下功能：①問答編輯。可修改問答名稱和描述。②問答設置。支持服務超時設置、兜底設置以及新會話標識設置。

2.3.4 設備故障知識圖譜應用

2.3.4.1 設備故障智能診斷與處理

由于傳統(tǒng)的運維巡檢需要運維管理人員掌握或查閱大量的設備維護手冊和操作規(guī)范，費時費力。而水利設備故障知識圖譜包含設備、故障現(xiàn)象、故障部件、故障原因等實體間的關系，通過對關系的知識推理和多級匹配，可協(xié)助運維人員快速查找故障原因、獲取應急處置方案，大大提升水利運維系統(tǒng)智能化管理水平。

武漢智慧湖泊系統(tǒng)項目通過挖掘水務管理人員經(jīng)驗構建了水泵設備故障知識圖譜，如表3所示。

通過實體要素關系的匹配，將水務管理人員的經(jīng)驗和操作邏輯提煉為知識，豐富故障判斷和恢復決策手段，幫助管理人員快速、全面地掌控故障處理的關鍵信息，為故障處理提供相應的輔助決策。

2.3.4.2 設備故障智能問答

由于水利設備種類較多，故障類型復雜，需要多次或多級查詢目錄進行故障數(shù)據(jù)查詢。設備故障智能問答可基于設備故障知識圖譜技術通過語音或文本輸入故障描述，抽取設備、故障、異常、處置方案等實體之間的關系，快速找到設備故障知識，提高工作效率和知識共享能力，實現(xiàn)隨時進行知識檢索和快捷問答。

2.3.4.3 設備家族缺陷分析

水利設備通常是集中、批量采購，同一制造商生產(chǎn)的同批次的設備會存在類似的故障缺陷。當遇到某一設備發(fā)生故障時，需要對其設備家族缺陷進行跟蹤，尤其是對同批次設備進行巡檢，避免因家族缺陷引起的故障。將設備故障知識圖譜技術應用于水利設備家族缺陷分析中，通過挖掘隱含關系、知識推理，構建水利設備質(zhì)量管理系統(tǒng)，梳理設備疑似家族性缺陷的概率，為用戶判斷其他水利設備是否發(fā)生潛在缺陷故障提供便利。

2.3.4.4 設備故障風險管理

設備故障知識圖譜通過對設備故障數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，梳理每個設備故障部件的數(shù)量、故障原因，以及與之關聯(lián)的設備故障現(xiàn)象，輔助水利工程管理人員對相關水利設備進行重點關注，實現(xiàn)水利設備的風險研判和風險管理。

2.3.4.5 水利知識檢索

實現(xiàn)對水利信息知識圖譜的2種不同知識檢索方式（圖譜檢索和推理檢索）以及檢索結果的圖形可視化。前者可查詢顯性存儲在水利信息知識圖譜中的知識，后者可利用規(guī)則庫中的知識推理發(fā)掘隱式存儲在水利信息知識圖譜中的知識[6]。

3 結束語

通過深入研究知識圖譜在水利設備故障診斷領域的應用，設計了水利設備故障知識圖譜模型，并探索了部分典型應用場景的功能實現(xiàn)。構建水利設備故障知識圖譜，可充分挖掘設備故障本體涉及的故障類型、故障現(xiàn)象及維保方案等有價值的數(shù)據(jù)，高效解決因運行管理人員知識儲備的差異性和匱乏性而導致的設備故障事故處理效率低的問題，有效提升運行管理人員的事故處理能力。

參考文獻：

[1] 劉嶠，李楊，段宏，等. 知識圖譜構建技術綜述[J]. 計算機研究與發(fā)展，2016，53（3）：582-600.

[2] 郭蘊穎. 基于知識圖譜的電網(wǎng)信息搜索引擎的設計與實現(xiàn)[D].北京：中國科學院大學（中國科學院沈陽計算技術研究所），2020.

[3] 范嘉維. 關于水利泵站設備故障分析與管理維護要點探討[J].四川水泥，2020（1）：170.

[4] PAULHEIM H，CIMIANO P. Knowledge Graph Refinement：A Survey of Approaches and Evaluation Methods[J]. Semantic Web，2017，8（3）：489-508.

[5] 黃恒琪，于娟，廖曉，等. 知識圖譜研究綜述[J]. 計算機系統(tǒng)應用，2019，28（6）：1-12.

[6] 馮鈞，徐新，陸佳民. 水利信息知識圖譜的構建與應用[J].計算機與現(xiàn)代化，2019（9）：35-40.

Construction of Knowledge Mapping of Water Equipment Failures

WU Qiuming1，CHEN Lei1，LIU Wanchun2，CHEN Meng2，HUANG Jing2，WANG Yecong3

（1. Iflytek Intelligent System Co.，Ltd.，Hefei 230088，China；2. Bureau of Water Affairs and Lakes of Wuhan Economic and Technological Development Zone （Hannan District），Wuhan 430000，China；3. Iflytek Huazhong （Wuhan） CO.，LTD.，Wuhan 430000，China）

Abstract：This paper aims to improve the handling of water equipment failures，update the organization and management of knowledge in the water system，and enhance the ability of operational personnel to deal with accidents. To achieve these objectives，we built a technical framework of knowledge mapping consisting of five layers：data layer，knowledge mapping layer，service layer，management layer and application layer. This framework enables the construction of a comprehensive knowledge mapping for water conservancy equipment failures. Additionally，we established a knowledge base for water conservancy equipment maintenance to eliminate the barriers between equipment data and maintenance data，and to improve the quality of water conservancy equipment management and operation. Ultimately，through efficient management，the intelligent management of water conservancy equipment can be achieved.

Key words：knowledge mapping；maintenance of water conservancy equipment；equipment management