基于知識圖譜的海上智能油田油性?；奉A(yù)警系統(tǒng)研究

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.06.016

中圖分類號：TE5；TP274 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）06-0047-03

Research on Offshore Intelligent Oilfield Oil Hazardous Chemicals Early Warning System Based on Knowledge Graph

HUANGZhibin

（CNOOC Information Technology Co.，Ltd.， Shenzhen 518o52，China）

Abstract：With the developmentof intelligent oilfield technology，traditional manual monitoring methods for oily hazardous chemicals generated in the production processcan no longer meet the requirements of real-time and accuracy. By constructing an intelligent warning system，comprehensive monitoring，rapid response，and scientific decision-making ofoilyhazardous chemicalrisks can beachieved.To this end，this article proposesa knowledge graph based intellgent oil and hazardous chemical warning system for offshore oil fields，which combines knowledge graphs and machine learning models such assupport vector machines to improve the warning capability for oil and hazardous chemicals in offshore oil fields.

Keywords： knowledge graph; intelligent oilfield; oil hazardous chemicals; early warning system

1 研究背景

海上油田在開采過程中，由于其復(fù)雜的環(huán)境和高風(fēng)險(xiǎn)的操作性質(zhì)，常常面臨著各種油性危險(xiǎn)化學(xué)品的潛在威脅，可能對海洋生態(tài)系統(tǒng)和作業(yè)人員人身安全造成嚴(yán)重影響。隨著智能油田技術(shù)的快速發(fā)展，對生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的油性危化品的管理模式已難以滿足實(shí)時、高效的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和預(yù)警需求?；谥悄芑蛿?shù)字化的油性?；奉A(yù)警系統(tǒng)研究成為重要課題，以期通過多源數(shù)據(jù)融合和人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中油性危化品的智能識別、風(fēng)險(xiǎn)評估與動態(tài)預(yù)警。并且，隨著知識圖譜的發(fā)展，將知識圖譜技術(shù)應(yīng)用于該領(lǐng)域，通過語義建模和關(guān)系挖掘，有效整合生產(chǎn)過程中油性?；返南嚓P(guān)信息，并通過實(shí)時監(jiān)測油性危化品數(shù)據(jù)，形成精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力，能夠顯著提升海上油田的安全管理水平，是智能油田發(fā)展不可或缺的重要組成部分。

2 知識圖譜原理及構(gòu)建

知識圖譜是一種以圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式組織和存儲知識的技術(shù)，能夠直觀表達(dá)實(shí)體及其之間的關(guān)系。其核心目標(biāo)是通過結(jié)構(gòu)化和語義化的方式對知識進(jìn)行建模，從而實(shí)現(xiàn)知識的表示、推理和查詢。知識圖譜的構(gòu)建依賴實(shí)體、關(guān)系和屬性三部分。在知識圖譜中，實(shí)體和關(guān)系通常被嵌入到低維向量空間中，以便支持計(jì)算。嵌入模型的目標(biāo)是學(xué)習(xí)映射函數(shù) f， 采用式（1）進(jìn)行描述：

式中， h 代表實(shí)體； r 代表關(guān)系； t 代表屬性。這種表示方式能夠直觀地展示事物之間的聯(lián)系，使信息的語義關(guān)系更加清晰。知識圖譜的構(gòu)建過程包括數(shù)據(jù)采集、信息抽取、知識建模和知識存儲等步驟，廣泛融合來自不同數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過語義建模，知識圖譜為每個實(shí)體及其關(guān)系定義明確的語義上下文，使其具有機(jī)器可讀性和可推理性1]。

知識圖譜的核心功能之一是知識推理，即通過已有的知識發(fā)現(xiàn)隱含的關(guān)系或驗(yàn)證新的知識。例如，在已知某種化學(xué)品的性質(zhì)和特定環(huán)境條件的情況下，可以推理出其潛在風(fēng)險(xiǎn)。這種推理不僅依賴于明確的邏輯規(guī)則，還結(jié)合了概率推理和模式識別等方法。此外，知識圖譜能夠通過智能檢索和問答技術(shù)，快速響應(yīng)復(fù)雜的查詢請求，提供語義級別的精確答案。在實(shí)際應(yīng)用中，知識圖譜常用于信息檢索、推薦系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)評估和科學(xué)研究等領(lǐng)域。尤其在復(fù)雜系統(tǒng)中，如海上智能油田，知識圖譜可以有效整合油田操作數(shù)據(jù)、化學(xué)物質(zhì)屬性、環(huán)境監(jiān)測信息和應(yīng)急管理知識，為危化品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和決策提供強(qiáng)大的技術(shù)支持。知識圖譜的構(gòu)建流程如圖1所示。

如圖1所示，首先在數(shù)據(jù)獲取階段，需針對海上油田油性危化品的特點(diǎn)，收集與其相關(guān)的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。例如，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括化學(xué)品數(shù)據(jù)庫（如危化品的化學(xué)性質(zhì)、MSDS安全數(shù)據(jù)表）、油田操作手冊、傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)（如溫度、壓力、濃度等），以及標(biāo)準(zhǔn)化事故記錄；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源于監(jiān)測設(shè)備的日志文件、環(huán)境報(bào)告、報(bào)警記錄等；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則涵蓋科學(xué)文獻(xiàn)、技術(shù)手冊、事故案例描述以及專家報(bào)告等文本信息。通過對這些數(shù)據(jù)的多樣化采集，為知識圖譜構(gòu)建奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

在知識抽取階段，重點(diǎn)是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識圖譜中的實(shí)體和關(guān)系。通過自然語言處理（NLP）技術(shù)，從非結(jié)構(gòu)化文本中提取生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的?；访Q（如“苯乙烯”）、化學(xué)性質(zhì)（如“閃點(diǎn)： 31^°C ”）、操作條件（如“儲存溫度： 15^°C～25^°C^′′ ）和風(fēng)險(xiǎn)特性（如“遇高溫易燃”）。例如，可以從以下描述中抽取實(shí)體和關(guān)系：“海上油在生產(chǎn)過程中可能產(chǎn)生苯乙烯，其閃點(diǎn)為 31^°C ，具有高易燃性。”對應(yīng)抽取為

實(shí)體：苯乙烯（化學(xué)品）、閃點(diǎn)（屬性）

關(guān)系：開采過程 $$ 苯乙烯、苯乙烯 -31^°C （閃點(diǎn)）

從結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，直接映射出化學(xué)品濃度監(jiān)測記錄（如“濃度 gt;500ppm^′ 時觸發(fā)報(bào)警）或泄漏傳感器的報(bào)警信號（如“檢測到濃度升高”與“高壓泄漏”關(guān)聯(lián)）。采用關(guān)系抽取算法和預(yù)定義規(guī)則，將這些信息轉(zhuǎn)化為三元組，如（苯乙烯，閃點(diǎn)， 31^°C ）（苯乙烯，風(fēng)險(xiǎn)，易燃）。

在知識融合階段，需要整合不同來源的數(shù)據(jù)以解決異構(gòu)性問題。對于同一化學(xué)品“苯乙烯”在不同數(shù)據(jù)集中可能出現(xiàn)的描述差異（如“styrene”與“苯乙烯”），通過實(shí)體對齊技術(shù)消除重復(fù)；對于同一事物的不同描述，結(jié)合上下文語義分析技術(shù)進(jìn)行歸一化處理。

在知識處理階段，首先，將知識圖譜存儲于圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）中，以支持高效的查詢和推理。其次，通過動態(tài)更新機(jī)制，實(shí)時采集油田的傳感器數(shù)據(jù)，如監(jiān)測到生產(chǎn)過程中油性化學(xué)品濃度達(dá)到閾值 ，最后，利用知識推理實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評估和預(yù)警。例如，基于規(guī)則推理，當(dāng)產(chǎn)生的油性?；返拈W點(diǎn)低于環(huán)境溫度即 T_FHHgt;T_H，H 時，推理得出存在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。此外，評分函數(shù)可用于預(yù)測未知關(guān)系。例如，預(yù)測新的三元組評分函數(shù)為

通過計(jì)算不同油性危化品之間的可能關(guān)聯(lián)，可以補(bǔ)充圖譜中的缺失關(guān)系。通過上述過程構(gòu)建的海上智能油田油性?；分R圖譜，不僅全面反映生產(chǎn)過程中可能產(chǎn)生的油性危化學(xué)品的屬性、環(huán)境條件和風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系，還能通過智能推理預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn)，為海上油田的安全管理和決策支持提供科學(xué)依據(jù)。例如，在開采過程中，系統(tǒng)可通過知識推理和實(shí)時數(shù)據(jù)監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的苯乙烯濃度異常增加且周圍溫度超過閃點(diǎn)，于是自動觸發(fā)火災(zāi)預(yù)警并推薦應(yīng)急措施，這種智能化應(yīng)用充分體現(xiàn)了知識圖譜在復(fù)雜工業(yè)場景中的價值。

3 基于知識圖譜的海上智能油田油性危化品預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建

為進(jìn)一步提高知識圖譜對油性?；返念A(yù)警能力，本文進(jìn)一步結(jié)合支持向量機(jī)模型構(gòu)建預(yù)警系統(tǒng)。將知識圖譜與支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合，用于?；奉A(yù)警，能夠充分發(fā)揮知識圖譜的語義表達(dá)與推理能力，以及SVM在模式分類和預(yù)測中的優(yōu)勢，從而構(gòu)建一個高效、智能的預(yù)警系統(tǒng)，系統(tǒng)具體構(gòu)建流程如圖2所示。

如圖2所示，首先，知識圖譜的構(gòu)建圍繞危化品的全生命周期管理，包括其化學(xué)屬性（如閃點(diǎn)、毒性）、環(huán)境數(shù)據(jù)（如溫度、壓力、濃度）及歷史事故數(shù)據(jù)等。通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如MSDS安全數(shù)據(jù)表）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如傳感器日志）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如事故報(bào)告、專家文檔）的整合，構(gòu)建涵蓋實(shí)體（危化品、操作條件、設(shè)備等）及其關(guān)系（如“易燃性”“需要隔離”等）的知識圖譜，并通過規(guī)則推理生成高層次的語義特征。例如，根據(jù)推理規(guī)則“環(huán)境溫度高于危化品閃點(diǎn)且濃度超過閾值，則存在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)”，知識圖譜可動態(tài)生成風(fēng)險(xiǎn)等級標(biāo)簽，為進(jìn)一步分析提供依據(jù)[2]。

在數(shù)據(jù)處理階段，結(jié)合知識圖譜的推理結(jié)果與實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)（如溫度、壓力、濃度等）提取特征，將推理生成的語義標(biāo)簽（如“高風(fēng)險(xiǎn)”或“低風(fēng)險(xiǎn)”）轉(zhuǎn)化為數(shù)值特征，與數(shù)值型傳感器數(shù)據(jù)共同構(gòu)成完整的特征向量。隨后，利用SVM模型對這些特征進(jìn)行訓(xùn)練與分類。模型的訓(xùn)練樣本來自歷史數(shù)據(jù)，其中，正樣本包括已知的?；肥鹿拾咐?，負(fù)樣本則為正常操作記錄。在訓(xùn)練階段，對輸入特征向量進(jìn)行歸一化處理，選擇適合的核函數(shù)（如RBF核）增強(qiáng)分類的非線性能力，從而提高模型對復(fù)雜關(guān)系的捕捉能力。

系統(tǒng)運(yùn)行時，實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入知識圖譜進(jìn)行語義推理，生成與?；废嚓P(guān)的風(fēng)險(xiǎn)等級標(biāo)簽；同時，這些數(shù)據(jù)與傳感器采集的實(shí)時參數(shù)共同轉(zhuǎn)化為特征向量，輸入到訓(xùn)練好的SVM模型中，完成對當(dāng)前狀態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)評估。例如，當(dāng)環(huán)境溫度達(dá)到 35°C 且苯乙烯濃度超過600ppm時，知識圖譜識別該溫度已超過苯乙烯的閃點(diǎn)（ （31^°C） ，推理生成“高風(fēng)險(xiǎn)”標(biāo)簽，與傳感器數(shù)據(jù)共同形成特征向量；SVM預(yù)測結(jié)果表明當(dāng)前操作屬于“高風(fēng)險(xiǎn)”狀態(tài)，系統(tǒng)立即觸發(fā)預(yù)警，提示操作人員隔離作業(yè)區(qū)域并降低溫度。通過這一融合方案，知識圖譜的解釋性與SVM的分類精度相輔相成，不僅提升了預(yù)警的準(zhǔn)確性和時效性，還為操作人員提供了透明化的風(fēng)險(xiǎn)分析依據(jù)，是?；分悄茴A(yù)警系統(tǒng)的有效實(shí)現(xiàn)路徑[3]。

本文收集某海上石油?；繁O(jiān)測與預(yù)警數(shù)據(jù)集，共有11萬條數(shù)據(jù)，其中包括6789條報(bào)警數(shù)據(jù)，通過對比不同模型的預(yù)測性能，得到表1。

如表1所示，融合知識圖譜的SVM在各項(xiàng)指標(biāo)上表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，尤其是在關(guān)鍵性能指標(biāo)AUC值、精確率和召回率上，對比其他模型的提升幅度尤為明顯。具體來說，融合知識圖譜的SVM的AUC值達(dá)到了0.8869，相比普通SVM，提升幅度達(dá) 21.06% ，相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提升幅度達(dá)到了 23.95% ，而相比融合知識圖譜的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，仍然有 19.66% 的顯著提升。這表明知識圖譜提供的高層語義特征與SVM的分類能力結(jié)合，能夠更加全面地捕捉潛在風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的綜合判別能力。

結(jié)束語

海上智能油田在開采和生產(chǎn)過程中可能產(chǎn)生各類油性?；?，這些化學(xué)品多具有易燃、易爆、腐蝕性強(qiáng)等特點(diǎn)，一旦管理不當(dāng)，不僅可能導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故，還會對海洋生態(tài)環(huán)境造成長期破壞性影響。因此，對油性?；愤M(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和預(yù)警至關(guān)重要。本文提出的融合知識圖譜的SVM模型相比其他模型不僅在分類準(zhǔn)確性上顯著提高，還通過知識圖譜增強(qiáng)特征建模能力和信息利用效率，實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)險(xiǎn)事件的精準(zhǔn)預(yù)測。這種結(jié)合方式尤其適合對生產(chǎn)過程中油性?；奉A(yù)警的復(fù)雜場景，能在多維特征中高效提取風(fēng)險(xiǎn)特征，為海上智能油田等領(lǐng)域的安全管理提供可靠的技術(shù)支撐。

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