CN113449120A - 一种结合空间信息的管线安全综合监管方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种结合空间信息的管线安全综合监管方法,包括:构建管线***知识图谱步骤:根据管线安全综合监管业务流程采集管线数据;对采集的管线数据进行知识建模与知识抽取,构建得到管线***知识图谱;并从采集的管线数据中提取转换得到管线空间数据与管线***知识图谱中的属性数据相互补充,形成融合管线空间数据、管线属性数据及管线各业务数据的知识图谱;数据查询或数据分析步骤:接收管线安全综合监管业务指令,依据业务指令在知识图谱中,进行数据查询或数据分析操作,并将业务分析结果以可视化的形式返回至用户端。本发明有效推动地下管线多源资源信息整合,对管线安全综合监管业务进行有序组织,具有较强的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及管线监管和知识图谱技术领域,具体涉及一种结合空间信息的管线安全综合监管方法。
背景技术
城市地下管线是指城市范围内供水、排水、燃气、热力、工业等管线及其附属设施,是城市居民生活、工业生产和保障城市运行的重要基础设施。当前,我国城镇化进程达到前所未有的规模和建设速度,城市地下管线建设规模也不断扩大。然而,在如火如荼的建设热潮背景下,城市地下管线管理中的问题也层出不穷:盲目施工造成地下管线被破坏,导致停水、停气、停电以及通信中断,重复掘路、无序掘路引起“马路拉链”,排水不畅导致的道路积水和城市内涝,部分城市因管线泄露引发了严重的路面坍塌、管线泄漏***等危及国家公共安全的事件。
针对频发的管线安全事故,如何能够在城市地下管网快速发展过程中保证其输配及使用安全被有效监管,成为公共安全管理方面的一个难点。目前,我国地下管线安全综合监管仍处于起步阶段,管理经验积累不足,管理技术水平较低。我国管线安全综合监管信息管理主要存在以下几个问题:
1、目前并没有较规范化、结构化和标准化的业务流程及管理手段指导地下管线安全综合监管业务,导致无法***地管理地下管线***业务关联数据,严重降低了业务处理效率;
2、目前,管线安全综合监管相关数据库多为关系数据库,无法存储非结构化数据,如管线产品质量文件、管线技术规范文件等;且在关系数据库环境下产生的查询必须处理大量的表和复杂的码联系以及连接运算,复杂查询效率低,***维护成本高且修改困难;
3、由于管线安全综合监管全过程涉及多领域知识,但利用关系数据库进行数据存储通常导致不同数据融合程度低,管理时难以有效联动不同信息和充分利用不同数据导致监管业务处理效率低。
4、现有管线数据库的空间知识覆盖度较低,存在空间关系和坐标信息等属性缺失问题,无法提供管线空间查询、分析、可视化等多种重要的业务支撑服务。
针对管线安全综合监管信息管理过程中可能遇到的问题,我们亟需一种能够全面指导管线安全综合监管相关业务的信息管理方法。本专利研究将知识图谱用于融合管线安全综合监管多领域知识,以解决以上问题。
发明内容
鉴于上述的分析,本发明旨在提供一种结合空间信息的管线安全综合监管方法,以解决管线安全综合监管信息管理过程中遇到的上述问题。
本发明提供的技术方案是:
本发明公开了一种结合空间信息的管线安全综合监管方法,包括以下步骤:
构建管线***知识图谱步骤:根据管线安全综合监管业务流程采集管线数据;对采集的管线数据进行知识建模与知识抽取,构建得到管线***知识图谱;并从采集的管线数据中提取转换得到管线空间数据与管线***知识图谱中的属性数据相互补充,形成融合管线空间数据、管线属性数据及管线各业务数据的知识图谱;
数据查询或数据分析步骤:接收管线安全综合监管业务指令,依据业务指令在所述知识图谱中,进行数据查询或数据分析操作,并将业务分析结果以可视化的形式返回至用户端。
进一步地,所述构建管线***知识图谱步骤,具体包括:
步骤S1、采集与管线安全综合监管相关的管线数据;依据管线***业务流程进行数据处理,构建管线安全综合监管数据模型框架;
步骤S2、对所述管线安全综合监管数据模型框架进行拆解,并根据各类业务具体执行环节确定知识图谱的三元组,构建管线安全综合监管知识图谱的模式层;
步骤S3、对采集的管线数据进行三元组识别,存入以模式层为基本架构构建的知识图谱图数据库中,构建出管线安全综合监管知识图谱的数据层;
步骤S4、从采集的管线数据中提取转换得到管线空间数据,构建融合管线空间数据、管线属性数据及管线各业务领域数据的管线***知识图谱。
进一步地,所述步骤S1中,包括:以下子步骤:
步骤S110、确定地下管线安全综合监管所涉及的业务流程;所述业务流程包括管线隐患排查治理业务流程和管线运营管理业务流程;
步骤S120、采集管线的现有数据库、现有管理***中结构化、半结构化和非结构化数据;依据所述业务流程,搭建管线安全综合监管基本数据框架。
进一步地,所述搭建管线安全综合监管基本数据框架,具体包括:
1)将获得的结构化、半结构化和非结构化数据划分为五个知识域:管线实体知识域、周边环境知识域、管线隐患排查治理知识域、管线运营管理知识域和综合管理知识域;
2)依据所述业务流程中具体的业务执行环节,对各知识域中的数据进行进一步的信息划分,构建出地下管线安全综合监管基本数据模型框架。
进一步地,所述管线实体知识域,包括管线信息、管线相关设施信息、管廊信息和管廊相关设施信息;
所述周边环境知识域,包括基础地质信息、水文信息以及气象信息;
所述管线隐患排查治理业务知识域包括管线隐患排查业务信息、管线隐患信息、管线隐患风险评估与治理信息;
所述管线运营管理业务知识域包括管线日常巡检信息、管线实时监测信息、管线安全预警事件信息、管线应急处置事件信息;
所述综合管理知识域包括管线工程信息、管线组织信息、管线相关用户信息、标准规范信息以及图档资料信息。
进一步地,知识图谱的三元组包括实体-关系-实体、以及实体-属性-属性值;
其中,所述关系,用于刻画不同实体之间联系,主要从管线安全综合监管文档资料中相关语料提取出实体间的关联关系,通过关系将实体联系起来形成网状的数据结构;
所述属性,用于描述实体的固有特征,主要从管线数据库提供的管线信息资源目录提取得到核心实体的实体属性。
进一步地,所述知识图谱模式层的构建通过专业本体库构建软件进行本体库的搭建而成,具体包括:
将每个实体概念在图谱中作为一个节点,识别每个节点对应关系列表,所述关系列表按方向和关系类型进行存储,在图示中作为连接实体与实体的有向边表示;构建图谱时将实体属性视为实体与属性值之间的一种名词性关系连接实体和属性值。
进一步地,所述知识图谱的数据层构建包括:
将搭建好的本体库存储为owl文件,并导入到专业图数据库软件中形成图数据库,将管线数据进行知识抽取后得到的实体、属性、关系数据存入图数据库中,完成数据的补充,实现数据层的构建。
进一步地,对于管线数据中结构化数据的知识抽取,通过建立数据表与知识图谱模式结构映射关系抽取知识元;
对于管线数据中非结构化数据的知识抽取,借助于语义识别、语义匹配进行包括实体、关系和属性在内的知识元抽取。
进一步地,所述从采集的管线数据中提取转换得到管线空间数据与管线***知识图谱中的属性数据相互补充,具体包括:
从采集的管线数据中提取管线空间坐标有关的数据存储为管线数据库中的管线实体域中的属性数据;
使用专业GIS软件将存入的管线实体知识域中与管线空间坐标有关的数据属性转换为空间数据并存储为shapefile文件;
利用图数据库中的空间模块导入shapefile文件,将抽取的实体关系及地理空间属性补充到构建的知识图谱中,使图数据库中管线空间数据与属性数据通过实体ID关联。本发明至少可实现以下有益效果之一:
本发明从最基础的管线安全综合监管业务流程出发,对现有的管线数据实施了知识建模与知识抽取,完成了知识图谱的构建,并从收集的管线实体数据中提取转换得到管线空间数据与现有属性数据相互补充,从而构建出一个融合管线空间数据、管线属性数据及管线各业务数据的知识图谱;解决了现有技术中开展地下综合管线安全综合监管过程中可能遇到的数据表达形式多样、业务相关关系复杂,管理***查询效率低、整体业务流程缺乏标准化、结构化的技术指导以及空间属性缺失等多个技术问题,有效推动地下管线的多源资源信息整合,对管线安全综合监管业务进行有序组织,具有较强的应用前景。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的,而并不认为是对本发明的限制,在整个附图中,相同的参考符号表示相同的部件。
图1为本实施例中的管线安全综合监管方法流程图;
图2为本实施例中的构建管线***知识图谱流程图;
图3为本实施例中的管线安全综合监管业务流程图;
图4为本实施例中的管线安全综合监管五大知识域关系图;
图5为本实施例中的管线安全综合监管知识图谱示例图;
图6为本实施例中的管线实体知识域图谱示例图;
图7为本实施例中的周边环境知识域图谱示例图;
图8为本实施例中的管线隐患排查治理知识域图谱示例图;
图9为本实施例中的管线运营管理知识域图谱示例图;
图10为本实施例中的综合管理知识域图谱示例图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例,其中,附图构成本申请一部分,并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
本实施例公开了一种结合空间信息的管线安全综合监管方法,如图1所示,包括:
构建管线***知识图谱步骤:从管线安全综合监管业务流程出发采集管线数据;对采集的管线数据进行知识建模与知识抽取,构建出管线***知识图谱;并从采集的管线实体数据中提取转换得到管线空间数据与管线***知识图谱中的属性数据相互补充,形成融合管线空间数据、管线属性数据及管线各业务数据的知识图谱;
数据查询或数据分析步骤:接收管线安全综合监管业务指令,依据业务指令在所述知识图谱中,进行数据查询或数据分析操作,并将业务分析结果以可视化的形式返回至用户端。
具体的,如图2所示,所述构建管线***知识图谱步骤,包括:
步骤S1、采集与管线安全综合监管相关的管线数据;依据管线***业务流程进行数据处理,构建管线安全综合监管数据模型框架;
步骤S2、对所述管线安全综合监管数据模型框架进行拆解,并根据各类业务具体执行环节确定知识图谱的三元组,构建管线安全综合监管知识图谱的模式层;
步骤S3、对采集的管线数据进行三元组识别,存入以模式层为基本架构构建的知识图谱图数据库中,构建出管线安全综合监管知识图谱的数据层;
步骤S4、基于现有管线数据库中的管线实体域中的属性数据,利用GIS方法提取并转换为管线实体空间数据;构建融合管线实体空间数据、管线属性数据及管线各业务领域数据的管线***知识图谱。
其中,现有管线数据库是指各地方政府主管部门、专业管线权属单位等既有地下管线信息管理***中,已建数据库,包含管线类型、管线材质、断面尺寸、埋设方式等基本属性信息。
更具体的,所述步骤S1包括以下子步骤:
步骤S110、确定地下管线安全综合监管所涉及的业务流程;所述业务流程包括管线隐患排查治理业务流程和管线运营管理业务流程;
步骤S120、采集管线的现有数据库、现有管理***中结构化、半结构化和非结构化数据;依据所述业务流程,搭建管线安全综合监管基本数据框架。
其中,在步骤S110中,首先确定涉及地下管线安全综合监管的各主要业务环节;进而对其中的每项业务环节细化工作流程;利用分解细化的工作流程,串联起具体的、完整的管线***业务实施流程。
进一步地,步骤S110具体包括:
步骤S111、依据《地下管线检测与可靠性鉴定标准》等已公开标准规范,结合管线安全综合监管的业务需求及住房城乡***等主管部门的工作要求,确定涉及管线安全综合监管的业务环节,主要包括管线普查、管线修补测和隐患排查工作、以及日常运营维护管理。
其中,
通过管线普查工作,用于采集获取管线基础信息;
通过管线修补测和隐患排查工作,用于在普查获得基础数据基础上,进一步针对盲区和潜在风险区,补充获得补测数据和隐患信息,并依据收集的数据进行隐患治理工作,消除事故隐患;
管线日常运营维护管理,包括开展管线日常巡检、实时监测、安全预警和应急处置等工作环节,用于提升对管线安全事件的智能化监管决策与应急处置能力,在施工层面上提升对误挖漏管线事件的快速应急处理,以避免更大的事故发生。
针对安全综合监管涉及的主要业务活动,将地下管线安全综合监管业务划分为两类业务:管线隐患排查治理业务和管线运营管理业务。
步骤S112、依据管线综合管理相关实施方法及标准规范确定关键业务活动,梳理出包括管线隐患排查治理业务和管线运营管理业务在内的两类业务流程。
具体的,管线安全综合监管业务流程如图3所示。
管线隐患排查治理业务由管线隐患排查、管线隐患风险分析、管线隐患治理三个子业务活动组成。为彻底摸清地下管线家底,先通过隐患排查工作评估获得管线隐患信息,进而通过管线隐患风险分析开展隐患治理计划的制定和实施,排除地下管线安全隐患。
管线运营管理业务,主要通过管线日常巡检、实时监测业务获取管线实时状态信息,依据巡检监测信息进行预警分析与报警管理,基于事件紧急程度的不同分别进行安全预警管理或安全事故应急处置,以避免更大的事故发生。
以上两大类业务活动相互影响、相互联系,切实加强地下管线监管能力,提高管线运行安全性。
其中,在步骤S120中,依据地下管线隐患排查治理及运营管理两类业务的具体流程,对获得的包括结构化、半结构化和非结构化的所有管线数据进行处理分类,构建出地下管线安全综合监管基本数据模型框架。
具体包括:
1)将获得的所有管线数据划分为五个知识域:管线实体知识域、周边环境知识域、管线隐患排查治理知识域、管线运营管理知识域和综合管理知识域。
具体的,管线安全综合监管五大知识域关系如图4所示。
2)依据所述业务流程中具体的业务执行环节,对以上各知识域中的数据进行进一步的信息划分,构建出地下管线安全综合监管基本数据模型框架。具体为:
①管线实体知识域,包括管线信息、管线相关设施信息、管廊信息和管廊相关设施信息。
其中,管廊(全称:地下综合管廊)是在城市地下的一个隧道空间,是集中敷设市政管线的公共隧道,设有专门的检修口、吊装口和监测***,实施入廊管线的统一规划、统一设计、统一建设和管理。
②周边环境知识域,包括基础地质信息、水文信息以及气象信息。
③管线隐患排查治理业务知识域,包括管线隐患排查业务信息、管线隐患信息、管线隐患风险评估与治理信息。
④管线运营管理业务知识域,包括管线日常巡检信息、管线实时监测信息、管线安全预警事件信息、管线应急处置事件信息。
⑤综合管理知识域,包括管线工程信息、管线组织信息、管线相关用户信息、标准规范信息以及图档资料信息。
更具体的,所述步骤S2包括以下子步骤:
步骤S210、分析拆解管线安全综合监管数据模型框架,确定管线安全综合监管知识图谱的三元组;
其中,所述管知识图谱的三元组包括(实体1-关系-实体2)及(实体-属性-属性值)。
本实施例中,通过对采集的管线数据和主要业务流程进行分析,提取出管线安全综合监管知识图谱;如图5所示;
所述管线安全综合监管知识图谱在五个知识域中涉及的三元组的核心实体类包括:
1、管线实体知识域:如图6所示;
1)管线信息核心实体类包括管线;
2)管线相关设施信息核心实体类包括管体、保温层、防腐层、管内传输介质;
3)管廊信息核心实体类包括管廊;管廊相关设施信息核心实体类包括廊体、运营管理设施。
2、周边环境知识域:如图7所示;
1)基础地质信息核心实体类包括河道地形、土层;
2)水文信息核心实体类包括地表径流总量、降水量、地下水储量、城市积水量;
3)气象信息核心实体类包括温度、湿度、降水期、降水预报、恶劣天气预报。
3、管线隐患排查治理知识域:如图8所示;
1)管线隐患排查业务信息:
①管线关联隐患排查业务信息核心实体类包括综合管线风险评估指标、风险评估报告;
②周边环境隐患排查业务信息核心实体类包括地质雷达法、周边环境风险分析报告;
③管线自身隐患排查业务数据:
a、管道内窥摄像检测排查业务信息核心实体类包括排查方案、管道内部实时影像、评估报告;
b、腐蚀检测业务信息核心实体类包括施工设计方案、管线外腐蚀信息、管道外防腐***整体质量评价报告、检测报告;
c、泄漏检测业务信息核心实体类包括泄漏检测报告、泄漏检测方案、泄漏检测仪器、泄漏检测指标。
2)管线隐患信息核心实体类包括管线自身隐患、管线关联隐患、周边环境隐患;
3)管线隐患风险分析及治理业务信息核心实体类包括风险因素、隐患治理计划、风险减缓措施、修复方法、风险减缓建议。
4、管线运营管理知识域:如图9所示;
管线日常巡检监测业务信息核心实体类包括巡检事件、实时监测事件、其他事件;
管线安全预警业务信息核心实体类包括预警事件、预警警报、故障诊断/预测信息、专项分析信息、危险源警示信息、危险区域警示信息;
管线应急处置业务信息核心实体类包括应急事件、应急预案、事故统计分析报告、灾后重建计划。
5、综合管理知识域:如图10所示;
管线组织单位信息核心实体类包括各类管线组织单位;
管线用户信息核心实体类包括各类管线用户;
管线工程信息核心实体类包括各类管线工程;
管线图档资料信息核心实体类包括各种图档资料,例如:产品质量证明文件、管线设计资料、竣工验收资料、管道工况、运行历史与维护历史资料等文档信息、单位资质、项目计划、项目建议书、管线清单、控制成果资料、地形图以及各专业管线的调绘资料等。
三元组的属性主要用于描述实体的固有特征,主要从管线数据库提供的管线信息资源目录提取得到核心实体的实体属性,例如:
管径、管龄、管材是管体该实体的属性;
隐患地点、隐患坐标、隐患部位、隐患描述为管线隐患的属性。
三元组的关系主要用于刻画不同实体之间联系,主要从管线安全综合监管文档资料中相关语料提取出实体间的关联关系,通过关系将实体联系起来形成网状的数据结构。例如:
“根据日常巡检监测信息进行通过管线运行状态监管进行安全预警分析提示并告警。”依据以上语料,日常巡检监测信息通过管线运行状态监管与安全预警事件产生关系。
“根据安全预警事件进行应急预案的制定。”依据以上语料,安全预警事件作为制定依据与应急预案产生关系。
步骤S220、利用管线安全综合监管知识图谱的三元组,使用专业本体库构建软件进行本体库的搭建,构建知识图谱模式层。
具体的,每个实体概念在图谱中为一个节点,识别每个节点对应关系列表,所述关系列表按方向(主域与值域)和关系类型进行存储,在图示中作为连接实体与实体的有向边表示。构建图谱时将实体属性视为实体与属性值之间的一种名词性关系连接实体和属性值。但由于属性数量较多,在图示中不做过多展示。
更具体的,所述步骤S3中管线安全综合监管知识图谱的数据层的构建包括:
将搭建好的本体库存储为owl文件导入到专业图数据库软件中,以图数据库作为知识载体,将数据库与管理***中识别出的实体、属性、关系存入图数据库中,完成实例数据的补充,实现数据层的构建。
其中,对于管线数据中结构化数据的知识抽取,通过建立数据表与知识图谱模式结构映射关系,进行知识元的抽取;
对于管线数据中非结构化数据的知识抽取(如:管线图档资料),借助于语义识别、语义匹配进行包括实体、关系和属性在内知识元的抽取。
更具体的,所述步骤S4中所述基于现有管线数据库中的管线实体域中的属性数据,利用GIS方法提取转换为管线实体空间数据;包括:
针对包含物理实体的管线实体知识域,使用专业GIS软件将存入的管线实体知识域中与管线空间坐标有关的数据属性转换为空间数据并存储为shapefile文件。
利用图数据库中空间模块导入shapefile文件,将抽取的实体关系及地理空间属性补充到构建的知识图谱中,使图数据库中管线空间数据与属性数据通过实体ID关联。实现数据相互补充,以构建出融合管线实体空间数据、管线属性数据及管线各业务领域数据的管线***知识图谱。
本实施例的数据查询或数据分析步骤:在接收管线安全综合监管业务指令,依据业务指令进行相应的数据查询或数据分析操作,并将业务分析结果可视化的形式返回至用户端。
更具体的,在本步骤中,
所述管线安全综合监管知识图谱面向应用提供的基本业务有:基于管线相关业务数据间关系的检索、分析、组织和文本挖掘功能、空间查询定位、空间分析及结果可视化。
对于以上空间基本业务的具体实现方法有:数据统计分析、基于属性特征的查询、语义查询、基于空间关系查询、基于地理位置查询、基于空间关系和属性特征的联合查询、基础空间分析功能(事故缓冲区分析、最佳路径分析)及查询结果可视化。
综上所述,本实施例提供的结合空间信息的管线安全综合监管知识图谱构建方法,从最基础的管线安全综合监管业务流程出发,对现有的管线数据实施了知识建模与知识抽取,完成了知识图谱的构建,并从收集的管线实体数据中提取转换得到管线空间数据与现有属性数据相互补充,从而构建出一个融合管线空间数据、管线属性数据及管线各业务数据的知识图谱;解决了现有技术中开展地下综合管线安全综合监管过程中可能遇到的数据表达形式多样、业务相关关系复杂,管理***查询效率低、整体业务流程缺乏标准化、结构化的技术指导以及空间属性缺失等多个技术问题,有效推动地下管线的多源资源信息整合,对管线安全综合监管业务进行有序组织,具有较强的应用前景。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种结合空间信息的管线安全综合监管方法,其特征在于,包括以下步骤:
构建管线***知识图谱步骤:根据管线安全综合监管业务流程采集管线数据;对采集的管线数据进行知识建模与知识抽取,构建得到管线***知识图谱;并从采集的管线数据中提取转换得到管线空间数据与管线***知识图谱中的属性数据相互补充,形成融合管线空间数据、管线属性数据及管线各业务数据的知识图谱;
数据查询或数据分析步骤:接收管线安全综合监管业务指令,依据业务指令在所述知识图谱中,进行数据查询或数据分析操作,并将业务分析结果以可视化的形式返回至用户端。
2.根据权利要求1所述的管线安全综合监管方法,其特征在于,
所述构建管线***知识图谱步骤,具体包括:
步骤S1、采集与管线安全综合监管相关的管线数据;依据管线***业务流程进行数据处理,构建管线安全综合监管数据模型框架;
步骤S2、对所述管线安全综合监管数据模型框架进行拆解,并根据各类业务具体执行环节确定知识图谱的三元组,构建管线安全综合监管知识图谱的模式层;
步骤S3、对采集的管线数据进行三元组识别,存入以模式层为基本架构构建的知识图谱图数据库中,构建出管线安全综合监管知识图谱的数据层;
步骤S4、从采集的管线数据中提取转换得到管线空间数据,构建融合管线空间数据、管线属性数据及管线各业务领域数据的管线***知识图谱。
3.根据权利要求2所述的管线安全综合监管方法,其特征在于,
所述步骤S1中,包括:以下子步骤:
步骤S110、确定地下管线安全综合监管所涉及的业务流程;所述业务流程包括管线隐患排查治理业务流程和管线运营管理业务流程;
步骤S120、采集管线的现有数据库、现有管理***中结构化、半结构化和非结构化数据;依据所述业务流程,搭建管线安全综合监管基本数据框架。
4.根据权利要求3所述的管线安全综合监管方法,其特征在于,
所述搭建管线安全综合监管基本数据框架,具体包括:
1)将获得的结构化、半结构化和非结构化数据划分为五个知识域:管线实体知识域、周边环境知识域、管线隐患排查治理知识域、管线运营管理知识域和综合管理知识域;
2)依据所述业务流程中具体的业务执行环节,对各知识域中的数据进行进一步的信息划分,构建出地下管线安全综合监管基本数据模型框架。
5.根据权利要求4所述的管线安全综合监管方法,其特征在于,
所述管线实体知识域,包括管线信息、管线相关设施信息、管廊信息和管廊相关设施信息;
所述周边环境知识域,包括基础地质信息、水文信息以及气象信息;
所述管线隐患排查治理业务知识域包括管线隐患排查业务信息、管线隐患信息、管线隐患风险评估与治理信息;
所述管线运营管理业务知识域包括管线日常巡检信息、管线实时监测信息、管线安全预警事件信息、管线应急处置事件信息;
所述综合管理知识域包括管线工程信息、管线组织信息、管线相关用户信息、标准规范信息以及图档资料信息。
6.根据权利要求2所述的管线安全综合监管方法,其特征在于,知识图谱的三元组包括实体-关系-实体、以及实体-属性-属性值;
其中,所述关系,用于刻画不同实体之间联系,主要从管线安全综合监管文档资料中相关语料提取出实体间的关联关系,通过关系将实体联系起来形成网状的数据结构;
所述属性,用于描述实体的固有特征,主要从管线数据库提供的管线信息资源目录提取得到核心实体的实体属性。
7.根据权利要求2所述的管线安全综合监管方法,其特征在于,
所述知识图谱模式层的构建通过专业本体库构建软件进行本体库的搭建而成,具体包括:
将每个实体概念在图谱中作为一个节点,识别每个节点对应关系列表,所述关系列表按方向和关系类型进行存储,在图示中作为连接实体与实体的有向边表示;构建图谱时将实体属性视为实体与属性值之间的一种名词性关系连接实体和属性值。
8.根据权利要求2所述的管线安全综合监管方法,其特征在于,
所述知识图谱的数据层构建包括:
将搭建好的本体库存储为owl文件,并导入到专业图数据库软件中形成图数据库,将管线数据进行知识抽取后得到的实体、属性、关系数据存入图数据库中,完成数据的补充,实现数据层的构建。
9.根据权利要求8所述的管线安全综合监管方法,其特征在于,
对于管线数据中结构化数据的知识抽取,通过建立数据表与知识图谱模式结构映射关系抽取知识元;
对于管线数据中非结构化数据的知识抽取,借助于语义识别、语义匹配进行包括实体、关系和属性在内的知识元抽取。
10.根据权利要求8所述的管线安全综合监管方法,其特征在于,
所述从采集的管线数据中提取转换得到管线空间数据与管线***知识图谱中的属性数据相互补充,具体包括:
从采集的管线数据中提取管线空间坐标有关的数据存储为管线数据库中的管线实体域中的属性数据;
使用专业GIS软件将存入的管线实体知识域中与管线空间坐标有关的数据属性转换为空间数据并存储为shapefile文件;
利用图数据库中的空间模块导入shapefile文件,将抽取的实体关系及地理空间属性补充到构建的知识图谱中,使图数据库中管线空间数据与属性数据通过实体ID关联。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114254013A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-03-29 | 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 | 基于冶金行业的安全管理方法、***、设备及介质 |
CN118095810A (zh) * | 2024-04-28 | 2024-05-28 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种智慧燃气管网附属设施维护方法与物联网*** |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108710625A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-10-26 | 电子科技大学成都研究院 | 一种专题知识自动挖掘***及方法 |
CN109446684A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-03-08 | 航天海鹰机电技术研究院有限公司 | 管线矢量数据的自动校验方法 |
US10496678B1 (en) * | 2016-05-12 | 2019-12-03 | Federal Home Loan Mortgage Corporation (Freddie Mac) | Systems and methods for generating and implementing knowledge graphs for knowledge representation and analysis |
CN111125294A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-05-08 | 武汉中科通达高新技术股份有限公司 | 一种空间关系的知识图谱数据模型表示方法及*** |
CN111444351A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-24 | 清华苏州环境创新研究院 | 一种行业工艺领域知识图谱构建方法及装置 |
CN111897914A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-06 | 杭州叙简科技股份有限公司 | 用于综合管廊领域的实体信息抽取及知识图谱构建方法 |
CN112380298A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-02-19 | 成都航天科工大数据研究院有限公司 | 一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法及*** |
CN113010621A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-06-22 | 厦门渊亭信息科技有限公司 | 基于gis与知识图谱的可视化整合装置、方法及计算设备 |
-
2021
- 2021-07-02 CN CN202110755104.3A patent/CN113449120B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10496678B1 (en) * | 2016-05-12 | 2019-12-03 | Federal Home Loan Mortgage Corporation (Freddie Mac) | Systems and methods for generating and implementing knowledge graphs for knowledge representation and analysis |
CN108710625A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-10-26 | 电子科技大学成都研究院 | 一种专题知识自动挖掘***及方法 |
CN109446684A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-03-08 | 航天海鹰机电技术研究院有限公司 | 管线矢量数据的自动校验方法 |
CN111444351A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-24 | 清华苏州环境创新研究院 | 一种行业工艺领域知识图谱构建方法及装置 |
CN111125294A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-05-08 | 武汉中科通达高新技术股份有限公司 | 一种空间关系的知识图谱数据模型表示方法及*** |
CN111897914A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-06 | 杭州叙简科技股份有限公司 | 用于综合管廊领域的实体信息抽取及知识图谱构建方法 |
CN112380298A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-02-19 | 成都航天科工大数据研究院有限公司 | 一种油气管道缺陷修复的知识图谱构建方法及*** |
CN113010621A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-06-22 | 厦门渊亭信息科技有限公司 | 基于gis与知识图谱的可视化整合装置、方法及计算设备 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
MOHAMAD YASER JARADEH 等: "Open Research Knowledge Graph: Next Generation Infrastructure for Semantic Scholarly Knowledge", 《K-CAP \'19: PROCEEDINGS OF THE 10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE CAPTURE》, pages 243 * |
秦海涛: "面向中文知识图谱本体构建***的设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》, pages 138 - 1611 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114254013A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-03-29 | 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 | 基于冶金行业的安全管理方法、***、设备及介质 |
CN114254013B (zh) * | 2021-12-03 | 2024-06-25 | 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司 | 基于冶金行业的安全管理方法、***、设备及介质 |
CN118095810A (zh) * | 2024-04-28 | 2024-05-28 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种智慧燃气管网附属设施维护方法与物联网*** |
CN118095810B (zh) * | 2024-04-28 | 2024-07-05 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种智慧燃气管网附属设施维护方法与物联网*** |
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