CN105467953A - 一种面向工业大数据的知识表示及其自动化应用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向工业大数据的知识表示及其自动化应用方法。本方法为：1)对工业企业中的每一类知识资源创建一对应类别的智能对象，得到一智能对象库；2)针对每一设定业务问题定义相应的各种判定条件和计算模型，建立该业务问题的知识自动化规则；3)根据该业务问题的知识自动化规则和业务逻辑，创建该业务问题的业务流程；4)根据该业务流程开始节点的配置从该工业企业实时信息数据中确定出要处理的事件数据，然后根据该事件数据生成事件语句发送给事件引擎；5)事件引擎根据收到的事件语句从该业务流程中查找匹配的节点或智能对象进行处理，并保存处理结果。本发明实现了业务经验的沉淀和传承及自动化应用，提高了业务处理效率。
Description
技术领域
本发明属于信息处理领域，具体涉及一种面向工业大数据的知识表示及其自动化应用方法。
背景技术
以石化、冶金为代表的工业行业经过多年建设和发展，数字化、信息化已经渗透进工业生产的每个角落，数据量的快速增长和深度应用已经处于量变到质变的关键节点，快速获取信息能力、及时准确分析及评估信息的能力成为流程工业企业核心竞争要素。
要发挥流程工业大数据的价值，需要解决的问题包括：(1)知识建模复杂，知识模型异构。以石化行业为例，包括机理模型、业务规则、专家经验等不同类型的知识，难以集成使用。(2)知识执行过程有较强的时间约束，数据处理时效性强。如工业生产运行是以工业现场大量的实时传感数据为基础的，处理的时限要求高，业务的复杂性和需求变化导致标准业务流程的适应能力较弱，需要更为高效的知识应用框架。
发明内容
针对现有技术中存在的技术问题，本发明的目的在于提供一种面向工业大数据的知识表示及其自动化应用方法。
为实现上述发明目的，本发明采用如下的技术方案：
一种面向工业大数据的知识表示及其自动化应用方法，其步骤为：
1)对工业企业中的每一类知识资源创建一对应类别的智能对象，得到一智能对象库；
2)针对每一设定业务问题定义相应的各种判定条件和计算模型，建立该业务问题的知识自动化规则；
3)根据该业务问题的知识自动化规则和业务逻辑，创建该业务问题的业务流程；
4)根据该业务流程开始节点的配置从该工业企业实时信息数据中确定出要处理的事件数据，然后根据该事件数据生成事件语句发送给事件引擎；
5)事件引擎根据收到的事件语句从该业务流程中查找匹配的节点或智能对象进行处理，并保存处理结果。
进一步的，所述智能对象为对应知识资源的形式化描述，包括属性、功能、接口的三元组信息。
进一步的，所述属性信息包括名称、主题域、计算模型信息；所述功能信息用于明确智能对象的构建目标；所述接口信息包括智能对象的输入、输出接口，输入接口中设有输入变量、输出接口中设置有输出变量。
进一步的，根据所述知识自动化规则中的计算模型从所述智能对象库中选取所述业务流程中需要调用的智能对象。
进一步的，所述业务流程包括流程控制节点、数据源、输出节点、数据处理节点、智能对象。
进一步的，所述流程控制节点包括开始节点、结束节点、if判定节点、case判定节点、and_or判定节点；所述数据处理节点包括合并节点、选择节点、去重节点、过滤节点、排序节点、追加节点。
进一步的，按照企业—分厂—装置的维度对工业企业知识资源进行分类，创建每一类知识资源的智能对象。
进一步的，所述装置维度的知识资源包括智能对象库、工艺基础库、文档库、知识自动化；以所述工艺基础库中的工艺卡片信息设定所述判断条件的上、下限值。
进一步的，通过一可视化组态环境创建该业务流程；所述智能对象库设有一可集成第三方建模工具构建的智能对象的智能对象构建模板。
进一步的，通过WebService或动态链接库调用所述智能对象库中的智能对象。
本发明提供一种面向工业大数据的知识表示及其自动化应用方法：
从工业企业的数据源中获取数据，构建并维护智能对象，通过智能对象和规则抽象化描述知识资源(如计算模型、操作手册、工艺卡片等)和动作条件(如数据低于设定值时报警)，进而形成智能对象库，实现多源异构知识管理，进一步根据业务需求将规则与智能对象组合构建业务流程来表达不同业务逻辑，实现知识自动化应用。
所述智能对象是指工业企业中的知识资源在信息***中的抽象描述，包括设备智能对象、算法智能对象、业务智能对象等。以业务智能对象为例，其根据工业生产特点形式化表示为属性、功能、接口的三元组，反映工业企业中典型单元设备运行过程状态及操作安全性和有效性等其他特征；智能对象不局限于自身建模工具，还可通过接口集成第三方建模工具构建的智能对象，具有高度的可扩展性。
所述知识自动化规则定义了一个完整的解决设定业务数据处理的计算服务流程模型，它针对具体业务问题定义了各种判定条件和计算过程；规则由用户定义并进行修改，可以由若干个独立的规则组合成为能够解决更多问题的规则；通过添加流程控制节点(开始、结束、if判定、case判定、and_or判定等)、数据源(实时数据、关系数据源节点等)、输出节点、数据处理节点(合并、选择、去重、过滤、排序、追加等)、智能对象(如业务节点、算法节点)进行数据流程创建、组合、调度和监控，完成业务数据处理逻辑。
所述智能对象库由知识管理器进行管理和维护，提供创建/导入、修改、删除等操作类型，以及智能对象更新的版本编号等。根据企业、分厂、装置等不同粒度对各类对象进行管理。
所述装置类别下包含的工艺基础库、文档库相关内容可根据模板将资料上传导入，实现对装置所有相关知识的管理；构建业务流程时，以工艺基础库中的工艺卡片信息来设定规则的上下限值。
所述知识自动化内容根据业务需求，通过可视化组态环境将智能对象与规则串联实现；新构建的业务流程可称为新的业务智能对象存储在智能对象库中，实现智能对象库的更新。业务流程是根据具体生产的业务处理逻辑构建的，新构建的业务流程可以看做一个大的业务智能对象，一样可以进行调用，也遵循智能对象三元组的定义(属性、功能、接口)。
一种面向工业大数据的知识表示及其自动化应用***，包括智能对象、知识自动化规则、知识库管理器、知识库运行器四个部分，如图1。
所述智能对象是指工业企业中的知识资源在信息***中的抽象描述，其根据工业生产特点形式化表示为属性、功能、接口的三元组，反映工业企业中典型单元设备运行过程状态及操作安全性和有效性等其他特征；每个智能对象在构建过程中定义输入变量与输出变量，智能对象间通过预定义的输入与输出变量的匹配，实现不同智能对象的关联。
所述属性指智能对象基本信息的描述，包括名称、主题域、计算模型等信息；所述功能描述是对智能对象整体功能的概括性描述，明确智能对象的构建目标；所述接口描述指对该智能对象的输入、输出接口进行描述和表示，也对智能对象与外部环境之间的交互信息进行建模。
所述知识自动化规则定义了一个完整的计算服务流程模型，它针对具体业务问题定义了各种判定条件和计算模型，规则由用户定义并进行修改，可以由若干个独立的规则组合成为能够解决更多问题的规则；通过可视化环境根据规则和业务问题对应的业务逻辑选取流程控制节点[如开始、结束、if判定(条件判断)、case判定(多分支判断)、and_or判定(逻辑判断)等]、数据源(实时数据、关系数据源节点等)、输出节点、数据处理节点(合并、选择、去重、过滤、排序、追加等)、智能对象(如业务型智能对象、算法型智能对象)创建对应业务问题的业务流程。
所述知识库管理器是动态管理和集中协调智能对象库、工艺基础库、文档库、知识自动化的平台，提供基本操作服务来满足业务活动执行的需要，包括创建/导入、修改、删除等操作类型，以及智能对象更新的版本编号等。本发明根据IEC/ISO62264标准划分知识管理维度。以石化企业为例，按照“企业—分厂—装置”的维度对知识库内容进行分类，以装置为核心，每个装置维度下分别包括智能对象库、工艺基础库、文档库、知识自动化等内容。
所述智能对象库不局限于自身建模工具构建的智能对象，通过提供智能对象包(即智能对象构建模板，需提供与本发明工具构建的智能对象相同的描述方式)可集成第三方建模工具构建的智能对象，通过WebService或动态链接库调用，具有高度的可扩展性；所述工艺基础库主要包含与装置相关的设备分布、工艺技术规程、工艺卡片等信息，是装置基本信息的汇总，构建业务流程时，以工艺基础库中的工艺卡片信息来设定规则的上下限值；所述文档库主要包含与装置相关的工艺基础文档、安全辅助决策历史记录文档、能源优化报告文档、用户手册等相关文档的汇总；所述知识自动化是对已构建的工艺流程进行监控，并可通过知识运行器构建新的工艺流程，实现知识在工业企业业务中的应用。
所述知识库运行器中包含可视化组态环境，提供可视化的数据流规则配置以构建业务流程，实现不同业务逻辑的表达和操作；企业的所有实时信息数据作为事件接入知识库运行器；通过流程开始节点的配置确定出要处理的事件，产生事件语句(类SQL语句)，发送到事件引擎执行解析；事件引擎对于到达或离开的事件，从该业务流程中查找匹配的节点或智能对象进行处理，随后将处理得到的结果写入关系数据库；用户可根据规则配置来调用一个或多个智能对象，并不直接干预智能对象的内部处理逻辑，但能够管理智能对象的创建和移除；新建的业务流程可作为新的智能对象保存在智能对象库中，实现智能对象库的更新；业务流程保存前需通过验证机制进行校验，验证机制是基于智能对象(包括业务节点、算法节点)对输入、输出变量的预定义。
本发明的有益效果和优点体现在：
1)本发明通过构建智能对象，实现工业大数据中多源异构模型的统一描述，进一步通过知识库管理器对不同维度模型的集成和管理，实现每个类别下各类模型(业务规则、设备信息、操作规程等)的集中管理，并可通过接口集成第三方建模工具构建的智能对象，具有高度扩展性；
2)本发明通过定义业务规则实现业务知识和专家经验的固化，将业务问题的最优操作方法封装成知识，并进一步通过知识库运行器进行规则配置，形成了针对特定业务问题的***化解决方案，并可为同类问题提供借鉴，实现了业务经验的沉淀和传承及自动化应用，提高了业务处理效率。
附图说明
图1是面向工业大数据的知识表示及其自动化应用方法框架示意图；
图2是知识库运行器结构图；
图3是DA203N碱洗塔失效报警流程构建流通图。
具体实施方式
为使本发明的目的、具体步骤和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明做进一步详细说明。
本实施例选取某石化企业化工分厂乙烯装置作为本发明的实施案例。
以该石化企业化工分厂乙烯装置为例，丙烯精馏***(包括DA-406、DA-456和DA-1406三个塔)是实现对丙烯精馏，并在正常工况下，遵循物料平衡规律，即总进料量与总出料量相等。而当两者相差较大时，说明工艺***运转出现异常，需要操作人员及时调整。当前乙烯装置工艺技术人员及操作人员对此情况的分析判断还是停留在仅凭操作人员根据进料以及出料情况是否一致、发生偏差是否是仪表问题等经验分析上。
基于此，需对碱洗失效、催化剂中毒催化剂等5类复杂事件的异常工况问题进行深入分析。以碱洗失效复合报警为例，构建“DA203N碱洗塔失效”智能对象，包括模型基本属性、接口。
其中，基本属性是指智能对象基本信息的描述，包括名称、编号、主题域、版本号等信息。
| 名称 | DA203N碱洗塔失效 |
| 编号 | 201409010012 |
| 主题域 | 复合报警 |
| 版本号 | V2.3 |
| 更新日期 | 20140924 |
接口信息指对该智能对象的输入、输出接口进行描述和表示，也对智能对象与外部环境之间的交互信息进行建模。
输入信息：
输出信息：
进一步，基于“DA203N碱洗塔失效”智能对象构建流程。建立异常工况的关联分析模型，裂解气进入裂解炉需要通过碱洗，体现碱洗效果的主要靠分析出口碱浓度值及是否带黄油、反应器床层温度、塔顶酸性气体含量等，如果合并氢气进气量及管网压力等其他条件判断，还进一步会发现催化剂中毒问题。
综合考虑多变量报警之间时序关系，通过可视化的流程建模工具进行流程建模，实现复杂工况下对装置多参数报警进行关联分析与实时异常检测，并对碱洗失效异常工况进行复合报警提示，如图3。
碱洗失效的报警监控及故障分析均依靠报警判断流程进行支撑，如2015年6月11日18:46:57时，DA203N碱洗塔发生碱洗失效并报警，故障发生时间、位置、原因、操作建议均在报警监控页面中显示，经实践，具有较好的应用效果。
Claims (10)
1.一种面向工业大数据的知识表示及其自动化应用方法，其步骤为：
1)对工业企业中的每一类知识资源创建一对应类别的智能对象，得到一智能对象库；
2)针对每一设定业务问题定义相应的各种判定条件和计算模型，建立该业务问题的知识自动化规则；
3)根据该业务问题的知识自动化规则和业务逻辑，创建该业务问题的业务流程；
4)根据该业务流程开始节点的配置从该工业企业实时信息数据中确定出要处理的事件数据，然后根据该事件数据生成事件语句发送给事件引擎；
5)事件引擎根据收到的事件语句从该业务流程中查找匹配的节点或智能对象进行处理，并保存处理结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能对象为对应知识资源的形式化描述，包括属性、功能、接口的三元组信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括名称、主题域、计算模型信息；所述功能信息用于明确智能对象的构建目标；所述接口信息包括智能对象的输入、输出接口，输入接口中设有输入变量、输出接口中设置有输出变量。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述知识自动化规则中的计算模型从所述智能对象库中选取所述业务流程中需要调用的智能对象。
5.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述业务流程包括流程控制节点、数据源、输出节点、数据处理节点、智能对象。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述流程控制节点包括开始节点、结束节点、条件判断节点、多分支判断节点、逻辑判断节点；所述数据处理节点包括合并节点、选择节点、去重节点、过滤节点、排序节点、追加节点。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照企业—分厂—装置的维度对工业企业知识资源进行分类，创建每一类知识资源的智能对象。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述装置维度的知识资源包括智能对象库、工艺基础库、文档库、知识自动化；以所述工艺基础库中的工艺卡片信息设定所述判断条件的上、下限值。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过一可视化组态环境创建该业务流程；所述智能对象库设有一可集成第三方建模工具构建的智能对象的智能对象构建模板。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过WebService或动态链接库调用所述智能对象库中的智能对象。
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