露天礦山設(shè)備故障知識(shí)圖譜框架及輔助決策系統(tǒng)研究

劉光偉，付恩三，2

（1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)，遼寧 阜新 123000；2.應(yīng)急管理部信息研究院，北京 100029）

露天礦山穿孔、爆破、采掘、運(yùn)輸、排土等生產(chǎn)環(huán)節(jié)需要大量工程設(shè)備參與其中，某一生產(chǎn)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵設(shè)備出現(xiàn)故障，勢(shì)必影響露天礦山的生產(chǎn)運(yùn)行[1－3]。礦山工程設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，露天礦山調(diào)度人員需將故障設(shè)備協(xié)調(diào)各部門調(diào)離現(xiàn)場(chǎng)，維修人員快速準(zhǔn)確判斷故障原因并采取恢復(fù)措施。由于露天礦山大部分設(shè)備為國(guó)外進(jìn)口，設(shè)備發(fā)生故障后，需要與廠家進(jìn)行協(xié)商溝通，維修周期長(zhǎng)，時(shí)效性差，使得礦山生產(chǎn)成本增加，礦山經(jīng)濟(jì)效益也會(huì)受到影響，給露天礦山接續(xù)生產(chǎn)帶來(lái)困難[4－6]。

目前，知識(shí)圖譜研究正處于熱點(diǎn)研究的興起階段，部分學(xué)者已將知識(shí)圖譜應(yīng)用與露天礦山設(shè)備故障診斷方面，如東北大學(xué)的田鳳亮[7]等通過(guò)建立一種露天礦卡車故障的NLP 技術(shù)挖掘與分析的方法，來(lái)分析卡車故障的原因；神華勝利北電露天礦的劉喜等[8]對(duì)露天礦自卸卡車的電動(dòng)輪故障進(jìn)行分析。因此，基于露天礦山設(shè)備故障處置決策的全流程場(chǎng)景和需求，構(gòu)建露天礦山工程設(shè)備故障處理領(lǐng)域知識(shí)圖譜及輔助決策系統(tǒng)，將知識(shí)圖譜與露天礦山設(shè)備領(lǐng)域知識(shí)有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障問(wèn)題追蹤，異常信息超前預(yù)警，完成維修人員主動(dòng)管理、超前優(yōu)化、超前處置和預(yù)測(cè)性維護(hù)，形成基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的判斷方法和操作邏輯，通過(guò)知識(shí)查詢、鏈接和推理進(jìn)行智能輔助決策，提升露天礦設(shè)備事故處理能力、精準(zhǔn)挖掘設(shè)備潛在故障風(fēng)險(xiǎn)，最終實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)知預(yù)判的目標(biāo)，為露天礦山工程設(shè)備故障處理提供相應(yīng)的輔助決策。

1 露天礦山設(shè)備故障知識(shí)圖譜架構(gòu)

知識(shí)圖譜本質(zhì)上是實(shí)現(xiàn)對(duì)各類事物之間的相互關(guān)系進(jìn)行描述[9]。通常采用三元組[10]知識(shí)表示方法。露天礦山設(shè)備故障知識(shí)圖譜架構(gòu)如圖1。

圖1 露天礦山設(shè)備故障知識(shí)圖譜架構(gòu)

露天礦山工程設(shè)備故障處理系統(tǒng)圖譜有5 層結(jié)構(gòu)，具體如下：

1）設(shè)備數(shù)據(jù)層。露天礦山所有與測(cè)量、穿爆、采掘、運(yùn)輸、排土等工藝環(huán)節(jié)相關(guān)的設(shè)備故障處理所涉及到的各類結(jié)構(gòu)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，作為圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)，涵蓋數(shù)據(jù)包括：感知實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、操作手冊(cè)等。

2）圖譜實(shí)現(xiàn)層。從基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)中提取相關(guān)知識(shí)，凝練形成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜網(wǎng)絡(luò)。

3）數(shù)據(jù)分析層。露天礦工程設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中接收到的實(shí)時(shí)設(shè)備工況數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和結(jié)構(gòu)化表示；

4）推理決策層。通過(guò)構(gòu)建各類邏輯庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和歷史庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障設(shè)備的分析研判；

5）綜合展示層?；谥R(shí)圖譜構(gòu)建結(jié)果，系統(tǒng)界面提供綜合展示、數(shù)據(jù)查詢、輔助決策、知識(shí)檢驗(yàn)以及知識(shí)指引。

根據(jù)露天礦山的知識(shí)圖譜和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將露天礦山設(shè)備故障分析流程分成數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)映射、模型訓(xùn)練、模型運(yùn)行、圖譜管理應(yīng)用，最終實(shí)現(xiàn)圖譜的交付應(yīng)用。

2 設(shè)備故障知識(shí)圖譜構(gòu)建

2.1 設(shè)備知識(shí)圖譜構(gòu)成

露天礦山構(gòu)建工程設(shè)備故障處理知識(shí)圖譜，主要包含露天礦山設(shè)備故障事件、概念模型任務(wù)事件、業(yè)務(wù)邏輯事件、故障案例事件以及模型方法事件，這5 類核心要素構(gòu)成露天礦山設(shè)備故障處理的綜合本體，定義的五類要素之間的語(yǔ)義關(guān)系可以表示為：Equipment failure Ontology ＝｛Open－pit mine equipment failure events，Conceptual model events，Business logic events，F(xiàn)ailure case events，Model inference graph，Relation｝。其中：①Open－pit mine equipment failure events：露天礦山設(shè)備故障事件；②Conceptual model events：概念模型任務(wù)；③Business logic events：業(yè)務(wù)邏輯事件；④Failure case events：故障案例事件；⑤Model method event：模型方法事件；⑥Relation：表示露天礦山設(shè)備故障事件、概念模型事件、業(yè)務(wù)邏輯事件、故障案例事件以及模型方法事件之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)關(guān)系[11-12]。

1）設(shè)備故障事件。設(shè)備故障事件，主要包含露天礦山設(shè)備中各零部件實(shí)體、各實(shí)體之間的連接關(guān)系、層次關(guān)系以及各實(shí)體的屬性，一個(gè)設(shè)備故障事件本體可表示為：Open pit mine equipment failure events＝｛Failure concept，F(xiàn)ailure device name，F(xiàn)ailure time，F(xiàn)ailure location，Event Relation｝。其 中：①Failure concept：故障概念；②Failure device name：故障設(shè)備名稱；③Failure time：故障時(shí)間；④Failure location：故障地點(diǎn)；⑤Event Relation 故障事件之間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)關(guān)系的定義，如故障設(shè)備引發(fā)、故障設(shè)備并發(fā)等。

2）概念模型任務(wù)。概念被稱為本體，是對(duì)實(shí)體圖形的抽象，比概念圖像更適用于人類的思維方式[13-14]，也可用于規(guī)范和提煉設(shè)備大數(shù)據(jù)層面的各種事實(shí)表述，但對(duì)規(guī)則、邏輯以及案例的判斷需要首先從概念層面上進(jìn)行運(yùn)算，進(jìn)而再傳遞至相應(yīng)的實(shí)體圖譜進(jìn)行具體信息的；而概念數(shù)據(jù)本身則是對(duì)有關(guān)設(shè)備數(shù)據(jù)概念層級(jí)關(guān)聯(lián)、屬性關(guān)系和關(guān)聯(lián)關(guān)系的統(tǒng)一表述，把一個(gè)設(shè)備概念模型的本體描述為：Conceptual model events＝ ｛Data Concept，Data Property，Data Relation｝。其中：①Conceptual model events：所有設(shè)備數(shù)據(jù)概念的集合；②Data Property：設(shè)備數(shù)據(jù)本身屬性的定義；③Data Relation ：設(shè)備數(shù)據(jù)之間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)關(guān)系的定義。

3）業(yè)務(wù)邏輯事件。通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯圖譜從設(shè)備事故處理預(yù)案、設(shè)備運(yùn)行細(xì)則、事故處理說(shuō)明書等文獻(xiàn)中提取得到的知識(shí)點(diǎn)，包括設(shè)備通用的運(yùn)行方法、事故分類、處理特點(diǎn)等內(nèi)容，在重大事故出現(xiàn)時(shí)，可以從圖譜網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)路徑上實(shí)現(xiàn)相應(yīng)信息檢索和推理。業(yè)務(wù)邏輯事件本體表示為：Business logic events＝｛Operating principles，Cause analysis，Disposal points｝。其中：①Operating principles：所有設(shè)備的操作原則集合，包含設(shè)備操作手冊(cè)、設(shè)備維修操作流程、操作注意事項(xiàng)等；②Cause analysis：原因分析，包含設(shè)備故障原因分析、故障發(fā)生時(shí)間、地點(diǎn)、設(shè)備故障狀態(tài)等；③Disposal points：處置要點(diǎn)，包含處理步驟、處理流程、故障修復(fù)情況以及修復(fù)后設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等內(nèi)容。

4）故障案例事件。故障案例事件是對(duì)每個(gè)設(shè)備的故障信息進(jìn)行記錄與存儲(chǔ)，并建立結(jié)構(gòu)化的案例庫(kù)，在新的事件信息出現(xiàn)后，可將案件信息從概念層面上進(jìn)行特征提取和統(tǒng)計(jì)相似程度，以便給出對(duì)相似案件的處理歷史信息和使用建議。故障案例事件本體表示為：Failure case events ＝｛Failure name，F(xiàn)ailure handling process，Handling points，F(xiàn)ailure repair results｝。其中：①Failure name：故障案例庫(kù)中故障事件名稱；②Failure handling process：整個(gè)設(shè)備故障整體處置流程，包括處理人、處理時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、檢查故障原因等；③Handling points：故障處置要點(diǎn)，包含維修關(guān)鍵配件重難點(diǎn)分析、更換配件拆裝流程；④Failure repair results：故障修復(fù)結(jié)果，包含故障之前狀態(tài)描述、維修后設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)等。

5）模型方法事件。模型方法事件，從設(shè)備維修操作規(guī)程與歷史經(jīng)驗(yàn)中人工或半自動(dòng)化地構(gòu)建邏輯運(yùn)算庫(kù)、規(guī)則庫(kù)、算法庫(kù)，針對(duì)設(shè)備的不同單元體，構(gòu)建相應(yīng)的算法模型圖譜，實(shí)現(xiàn)對(duì)露天礦山設(shè)備故障診斷和處置進(jìn)行推理決策。模型方法本體是有關(guān)模型方法概念層次關(guān)系、屬性關(guān)系以及關(guān)聯(lián)關(guān)系的統(tǒng)一描述。將一個(gè)模型方法本體表示為：Model method event＝ ｛Method Concept，Method Property，Method Relation，Method Restriction，Method Instance｝。其中：①M(fèi)ethod Concept：模型方法概念的集合；②Method Property：模型方法本身屬性的定義；③Method Relation ：模型方法之間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)關(guān)系的定義；④Method Restriction：公理，描述方法與方法之間的約束關(guān)系；⑤Method Instance：模型方法的具體實(shí)例。

根據(jù)現(xiàn)有的露天礦設(shè)備故障評(píng)估模型、方法體系和專家先驗(yàn)知識(shí)，將模型方法分為統(tǒng)計(jì)分析、模型仿真和故障診斷3 大類。每個(gè)類可以再細(xì)分為子類。模型方法的基本屬性包括：方法名稱、類別、方法功能、方法描述、應(yīng)用效果、適用設(shè)備類型、適用礦區(qū)。語(yǔ)義關(guān)系主要分為方法之間的相關(guān)性、方法名稱的相似性和方法函數(shù)的相似性。該方法的關(guān)聯(lián)度計(jì)算類似于設(shè)備數(shù)據(jù)本體中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度計(jì)算，采用關(guān)聯(lián)分析算法對(duì)文本相似度進(jìn)行計(jì)算。

2.2 設(shè)備圖譜構(gòu)建技術(shù)

1）知識(shí)抽取。實(shí)體抽取的典型方法包括基于特征的方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。在工程設(shè)備故障處理中，大部分工程設(shè)備實(shí)體通過(guò)已有數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)體構(gòu)建，還需從文本中抽取的實(shí)體包括設(shè)備異常原因、設(shè)備異常狀態(tài)、操作內(nèi)容、調(diào)整措施、維修流程及維修手段等內(nèi)容。知識(shí)抽取包括對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取兩種方式。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要通過(guò)安裝在車輛儀表的車載終端設(shè)備對(duì)將車輛所有靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽?。汗收咸幚淼膶傩猿槿∪蝿?wù)主要指從預(yù)案、操作說(shuō)明書、處置手冊(cè)中提取相關(guān)狀態(tài)量閾值、開關(guān)分合狀態(tài)等內(nèi)容。知識(shí)抽取流程如圖2。

圖2 知識(shí)抽取流程圖

2）知識(shí)融合。露天礦設(shè)備的故障知識(shí)庫(kù)圖譜中，有較大比例數(shù)據(jù)源都是中文文本數(shù)據(jù)，因?yàn)橹形亩鄻有缘拿枋?，或者多個(gè)文字表示方法的同一內(nèi)容可能會(huì)造成在知識(shí)提取過(guò)程中出現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余，所以針對(duì)提取過(guò)程中獲取的孤立的實(shí)體構(gòu)造、屬性和相關(guān)信息，就需要將數(shù)據(jù)融合，并對(duì)其加以統(tǒng)一管理，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，主要內(nèi)容就是實(shí)體鏈接方法和知識(shí)庫(kù)的信息融合。露天礦山設(shè)備實(shí)體在系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中一般都有具體定義和名稱，要利用計(jì)算機(jī)技術(shù)手段，將現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)涵轉(zhuǎn)換成資源與描述框架的三角組合形態(tài)，將從其他形式中提取的知識(shí)要素與其內(nèi)涵實(shí)現(xiàn)知識(shí)融通。

3）知識(shí)加工。進(jìn)行了知識(shí)融合之后，下一步還必須進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，部分質(zhì)量評(píng)價(jià)要求在人工參與甄別之后，合格的部分內(nèi)容才會(huì)進(jìn)入到知識(shí)庫(kù)中，這樣為了保證知識(shí)庫(kù)的品質(zhì)，在增加數(shù)據(jù)后，才能實(shí)現(xiàn)知識(shí)推理、擴(kuò)展已有的知識(shí)、獲取新知識(shí)，主要內(nèi)容可以分為本體構(gòu)造、知識(shí)推理和質(zhì)量評(píng)價(jià)。本體構(gòu)造的大致過(guò)程可以分為實(shí)體相似度計(jì)算、實(shí)體關(guān)系抽取以及本體的生成，例如對(duì)露天礦山運(yùn)輸車輛本體構(gòu)架。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘新的實(shí)體或建立實(shí)體之間的新關(guān)聯(lián)的過(guò)程，從而實(shí)現(xiàn)拓展和豐富礦山設(shè)備之間的圖譜知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。

4）知識(shí)更新。隨著露天礦山設(shè)備更新、備品備件的更新、裝備模塊設(shè)計(jì)的更新，各類相關(guān)對(duì)應(yīng)的裝備使用準(zhǔn)則、裝備的應(yīng)對(duì)預(yù)案等內(nèi)容，都會(huì)進(jìn)行不斷更新。而實(shí)體層的更新，主要是為了更新裝備實(shí)體圖譜中的重要實(shí)體知識(shí)節(jié)點(diǎn)，包括露天礦山設(shè)備的新增或相關(guān)傳感裝置限值的設(shè)計(jì)變化、裝備部件變化等。

5）知識(shí)存儲(chǔ)。經(jīng)過(guò)知識(shí)抽取，融合，加工和更新之后，把不同結(jié)構(gòu)的來(lái)源信息，轉(zhuǎn)換為更結(jié)構(gòu)化的三元組信息。針對(duì)露天礦山設(shè)備中的實(shí)體、關(guān)系屬性等明確的設(shè)備數(shù)據(jù)而言，圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)方法有時(shí)較為明顯，能夠做到從概念、特性、實(shí)例等幾個(gè)層面，對(duì)露天礦山設(shè)備的故障知識(shí)圖譜進(jìn)行綜合呈現(xiàn)。將實(shí)體－關(guān)系－實(shí)體、實(shí)體－屬性－屬性值三元組當(dāng)中的首尾部分保存為對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，將屬性關(guān)聯(lián)、語(yǔ)義相關(guān)保存為邊，以此完成了結(jié)構(gòu)化知識(shí)三元組在圖形中節(jié)點(diǎn)與邊之間的映射。

6）可視化平臺(tái)。多維數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)支持多種類型的數(shù)據(jù)源，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、Hive、Elasticsearch、Kylin 和REST API 等大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)源，可提供交叉表、柱狀圖、餅狀圖、時(shí)序圖等多種豐富多樣的圖表種類，可快速定制在瀏覽器上生成業(yè)務(wù)化、可視化的業(yè)務(wù)報(bào)表，實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備相關(guān)傳感器數(shù)據(jù)在設(shè)備仿真圖上實(shí)時(shí)展示?？梢暬脚_(tái)如圖3。

圖3 可視化平臺(tái)

3 結(jié)語(yǔ)

1）提出了一種面向露天礦山工程設(shè)備故障處理輔助決策的知識(shí)圖譜架構(gòu)，自下而上分為5 個(gè)層級(jí)，即設(shè)備數(shù)據(jù)層、圖譜實(shí)現(xiàn)層、數(shù)據(jù)分析層、推理決策層和綜合展示層。針對(duì)露天礦山設(shè)備故障處理的應(yīng)用場(chǎng)景和技術(shù)需求，開發(fā)露天礦設(shè)備故障輔助決策雛形系統(tǒng)。并在國(guó)內(nèi)某露天礦進(jìn)行運(yùn)用，驗(yàn)證了知識(shí)圖譜的科學(xué)性和高效合理的關(guān)聯(lián)性，提高了維修人員的技術(shù)水平和設(shè)備的安全運(yùn)行能力，為下一步深入分析提供了重要的參考。

2）知識(shí)圖譜在露天礦山設(shè)備故障領(lǐng)域的分析還才剛起步，在知識(shí)圖譜設(shè)備數(shù)據(jù)層結(jié)構(gòu)中，受到多維數(shù)據(jù)、完整度的制約很大，而且由于在具體案例中，對(duì)完整的關(guān)系描述基本缺乏，所以對(duì)實(shí)體、關(guān)系信息抽取的有效性也會(huì)受影響。本書還將進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)來(lái)源的范疇，通過(guò)總結(jié)與運(yùn)用對(duì)露天礦山設(shè)備檢修時(shí)已有的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)新知識(shí)、新設(shè)備的有關(guān)故障診斷理論和方法流程加以發(fā)現(xiàn)和總結(jié)，并以此增加知識(shí)圖譜的完善程度。

3）隨著智能礦山建設(shè)的逐步推進(jìn)，礦山設(shè)備故障知識(shí)圖譜設(shè)計(jì)可融合圖像、音頻、文本等多維數(shù)據(jù)信息，進(jìn)一步分析故障知識(shí)演化、推理及人機(jī)交互，更好的服務(wù)礦山安全生產(chǎn)，提高設(shè)備效率，降低礦山開采成本。