CN113656647B - 一种面向智能运维的工程档案数据管理平台、方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种面向智能运维的工程档案数据管理平台，包括同一系统架构下的数据管理模块、数据集成模块和知识图谱模块，数据管理模块作为向专用云平台提供数据的基础模块。本发明的有益效果是可提炼沉淀和分散在工程各个标段、各个时间节点中的历史数据，构建工程档案的知识图谱并与智能化运维的智联平台相衔接，分析工程的现时状况和预测未来工程的服役状况，及时提出运维计划及预算，对多源异构数据治理的需求进行准确定位，对未来的工程智能化运维提供基础数据元和数据底座、数据模型，其共性技术方法和模型可用于行业内其他工程。

Description

一种面向智能运维的工程档案数据管理平台、方法及系统

技术领域

本发明涉及工程档案管理及工程维养管理系统，具体是一种面向智能运维的工程档案数据管理平台、方法及维养管理系统。

背景技术

依靠不断增长的综合国力和自主创新能力，我国桥梁建设水平不断提升，仅从2015年末到2019年末4年间，全国公路桥梁从779159座增加到878279座，从2016年到2020年的五年期间，我国铁路建成通车桥梁14039座达8864.1公里，其中高铁桥梁6392座6343.7公里，特别是2018年竣工的HZMB(港珠澳大桥)工程，集桥梁、隧道和人工岛于一体，是世界目前里程最长、投资最多、施工难度最大、设计使用寿命最长的跨海公路桥梁，建设施工包括桥梁、人工岛、海底隧道，涉及海事、航空、海洋生态保护等领域，几乎囊括了所有的交通工程领域，总投资1200亿元人民币，是粤港澳三方首次合作共建的超大型建设。建设期工程各个标段的工艺工法创下了多项世界之最，以岛隧工程为例，是香港、澳门和珠海50余公里连接线的一部分，仅岛隧工程就包括11个单位工程，工序多、体量大、工期长，项目涉及水工、公路、建筑和其他多类专项工程，业内资料数量庞大，参与文件材料生成、收集、整理和归档的单位和人员数量也较多；工程项目工期为7年，档案形成周期长是超大型建设工程的一大特点，经过6年前期筹备和9年建设，留下了大量可资借鉴、提炼和总结的工程档案，包括工程可行性研究、初步设计、施工图设计、施工过程、监理、咨询、第三方检测和测控数据、科研以及工程管理的档案数据，因此，HZMB建设过程的完整史料不仅具有宝贵的历史价值和还有深度管理开发的使用价值，目前，这些档案文件以工程竣工验收的标准和格式基本完成了归档组卷工作，包括文本文件、图纸、视频、音频、内部刊物、正式出版物等结构化和非结构化数据，约2.3万卷，整理、提炼和总结工程在建设过程中的历史数据形成数据资产、知识图谱和数学模型库，对于打造行业标准，特别是对于未来跨海岛隧集群工程的建设具有重要借鉴意义。同时，大桥已经开始运营，打造数字化大桥和智能化运维是营运的目标之一。尽管目前我国的桥梁建造水平已经在国际上处于领先水平，国内建成和在建的各种桥梁工程数量庞大，但目前尚无统一的国家桥梁技术基础数据库，各类在役、在建的桥梁档案管理都是基于单个工程的数据归集和静态管理，没有对桥梁从涉及施工到竣工的历史数据的提炼、分析和数据资产的治理，各桥梁工程之间的数据不能同步在线交互及共享，每个桥梁工程的历史档案数据也不能与桥梁当前管养运维数据同步进行比对，档案管理系统与管养系统分离，没有形成一个历史可参考、现时可监控、未来可预测的全时空域的动态智能化维养管理系统。

发明内容

本发明要解决的技术问题是是现有的工程档案数据管理平台数据源分散，数据静态化、档案数据与运维工程管理分离，管养成本投入大和维护成本高，且无法进行数据的提炼、分析、治理和动态数据更新，不能很好的实现工程智能化维养的目标。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种面向智能运维的工程档案数据管理平台，包括同一系统架构下的数据管理模块、数据集成模块和知识图谱模块，其特征在于：

所述数据管理模块作为向专用平台提供数据的基础模块，将结构化、非结构化数据放入专用平台并进行数据管理，所述数据管理模块包括数据查阅单元、数据资产管理单元、数据安全单元和数据服务单元，其中，所述的专用平台可以是内置系统的用户指令接收处理单元或外置系统的专用云平台；

所述数据集成模块用于多源异构数据融合，所述数据集成模块接收的工程档案数据根据数据类型分为静态档案和动态档案，数据通过信道传输给数据仓库，经数据仓库进行分类排序后传输至数据库，经专用平台对数据库的数据进行调用后在数据融合引擎的加持下推送至智联平台，其中，所述的专用平台是所述的档案数据管理平台的数据融合引擎单元的前置单元，可以是内置系统的用户指令接收处理单元或外置系统的专用云平台，用于响应用户的需求并指示数据集成模块运行，调用数据库存储的数据，启动数据融合引擎单元按预设的或实时自定义的算法规则完成后台的数据融合；所述的智联平台可以是所述的档案数据管理平台的显示终端、或与所述的档案数据管理平台连接的数据档案管理中心，或以基于所述的档案数据管理平台运行的动态工程管理智能维养系统、或第三方云服务器；

所述知识图谱模块用于结合平台内数据实现知识图谱的构建，包括通过信道连接的知识抽取单元、知识表示单元、实体对齐单元、属性矫正单元、本体构建单元、质量评估单元和知识图谱生成单元，具体为将结构化数据、半结构化数据和非结构化数据通过信道传输至知识抽取单元，经知识抽取单元对数据实体识别、关系抽取和属性抽取后用知识表示显示，显示后的数据经过实体对齐、属性矫正、本体构建、质量评估后生成知识图谱。其中，结构化数据，是指遵循数据格式与长度规范由一定的结构(如数据库二维表结构)来逻辑表达和实现的数据，非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用特定的逻辑(如数据库二维逻辑表)来表现的数据，包括不限于所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频、视频信息等，半结构化数据具有一定的结构性，是一种适于数据库集成的数据模型。

作为改进，所述知识图谱模块生成的知识图谱具备自我更新功能，所述的知识图谱模块还包括知识更新单元和知识推理单元，在初始知识图谱构建完成后，知识图谱模块在本体构建后通过知识更新实时对质量评估标准进行再次标定，所述的知识更新单元的数据来自数据集成模块释放的相关数据或来自第三方数据源，然后通过知识推理对质量评估进行再次运作，生成更新后的知识图谱，其中在初始知识图谱构建完成后，知识更新单元可以通过人工复核干预或通过预设的规则启动，以实现符合用户需要的知识图谱的输出。

作为改进，所述一种面向智能运维的工程档案数据管理平台内设有虚拟管理员，所述虚拟管理员包括：1)仿真档案管理员模块，用于根据原来每份档案的编码查找定位，仿真响应用户需求完成人机对话和应答，以及对档案数据按知识图谱进行管理，进一步的还可以与第三方数据源连接，通过预设的算法规则或运行中可自定义的算法规则对知识图谱进行更新，并调出选项进行显示和供用户查阅；2)仿真运维管理员模块，具备自学习功能，用以通过预设的算法规则或运行中可自定义的算法规则，对已经存储的静态数据及动态更新的工程各构成部分的养护日志、监控信息和维修记录的动态数据进行归类、分析，并根据运维记录生成提醒用户进行维养的指令；3)智能运维方案输出模块，仿真运维管理员，可以查阅内部的管理档案，通过与IDC(Internet Data Center，简称IDC，指互联网数据中心，有完善的设备和服务提供数据服务的平台)相连的信道调取相关公开的技术文献和论文，并按相关度排出优先级；进一步地，还可以结合在系统初始化时预存的维修计划的模板，输出运维建议方案。虚拟管理员的人机交互功能以可视化的界面为载体。其中，虚拟管理员可以是内置平台的可完成上述功能的软件或存储该软件的芯片，也可以是在可视化界面上显示的卡通形象，还可以是外置平台的仿真机器人，所述的虚拟管理员可以设置为一个或多个。

作为改进，所述数据集成模块设有用于储放静态与动态数据的相关数据库，分别为静态数据库和动态数据库，两个数据库采用哈希逻辑算法找到最相关的数据，每类档案均根据算法的设定按权重设定相关因子，所述的因子数值是一个变量，在知识图谱形成的过程中，根据机器学习的结果，自我更新或由人工干预后和矫正，实现数据更新。

作为改进，所述静态数据库和动态数据库的搭建方式如下；1)建立静态数据库作为数字化的工程档案中心；2)预留动态维养数据进入数据库的端口；3)匹配动态数据和静态数据； 4)将数据进行可视化处理。

作为改进，所述数据查阅单元用于档案数据库设计和ETL(Extract-Transform-Load，抽取-转换-加载,简称ETL)开发；所述数据资产管理单元用于数据管理、数据地图、数据血缘、数据资产大图的构建。

作为改进，所述数据安全单元用于数据权限管理、分级打标、脱敏以及数据审计、数据留痕及溯源。

作为改进，所述数据服务单元用于数据共享、交换和数据API(ApplicationProgramming Interface,应用程序编程接口)服务。

本发明还提供一种面向智能运维的工程档案数据管理方法，所述的方法基于如上述的档案数据管理平台运行，包括在同一系统架构下完成数据集成步骤，数据管理步骤和知识图谱构建步骤。

本发明还提供一种面向智能运维的工程管理系统，包括如上述的工程档案数据管理平台，用户基于档案数据管理平台形成的知识图谱，完成智能化维养工程管理。

本发明的档案数据管理平台不同于传统的档案数据管理平台，传统的档案数据通常是按照时间顺序以及工程档案管理的行业标准的规则命名管理，对档案数据没有进行体系化的归类、分析和研究，特别是在超大型工程管理时，档案数据庞杂，难以精准快速的从工程全过程各时期不同施工单位的原始档案数据中选择最相关、最重要的数据，本发明的档案管理平台在原有的档案规则基础上增加了人工智能和机器学习，实现了智能化管理，能够按用户的自定义需求通过数据管理、数据集成构建知识图谱，包括并不限于按时间点、目标维养物等；此外，数据管理和集成也不是静态和封闭的，而是动态和开放的，可以从第三方获取动态数据，更新原有的数据档案库，通过质量评估后，实现知识图谱的循环更新。

本发明的档案数据管理方法，基于上述的一种工程档案数据管理平台，因此也是动态、开放和智能化的，采用本发明的方法构建的知识图谱可以实现自我更新。

本发明还提供一种动态智能化维养工程管理系统，所述的系统包括上述的档案数据管理平台，用户基于档案数据管理平台形成的知识图谱，完成智能化维养工程管理。

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明的动态智能化维养工程管理系统包括上述的档案数据管理平台，通过对工程档案数据的提炼、分析和治理可以实现智能化运维，提炼沉淀和分散在工程各个标段、各个时间节点中的历史数据，构建工程档案的知识图谱并与智能化运维的智联平台相衔接，可以分析大桥的现时状况和预测未来大桥的服役状况，及时提出运维计划及预算安排，档案数据管理平台不仅对大桥在建设期形成的多源异构数据进行数据管理和数据集成，还进一步实现了对数据资产的治理，对工程的智能化运维提供有用的基础数据元和“数据底座”，根据运维管理的需求系统自动进行分析准确定位维养问题和制定维养方案，可以提高运维的智能化管理水平，降低运维的成本，其共性技术方法和模型可用于行业内其他工程，具有广泛推广运用的价值。

附图说明

图1是一种工程档案数据管理平台的结构框图。

图2是一种工程档案数据管理平台的数据集成模块的多源异构数据融合原理示意图。

图3是一种基于知识图谱架构的档案数据管理平台的工作原理示意图。

图4是实施例一的示意图。

图5是实施例二的示意图。

图6是一种工程档案数据管理的方法流程示意图

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。

本发明的一种面向智能运维的工程档案数据管理平台，包括同一系统架构下的数据管理模块、数据集成模块和知识图谱模块，所述数据管理模块作为向专用平台提供数据的基础模块，将结构化、非结构化数据放入专用平台并进行数据管理，所述数据管理模块包括数据查阅单元、数据资产管理单元、数据安全单元和数据服务单元，其中，所述的专用平台可以是内置系统的用户指令接收处理单元或外置系统的专用云平台；

所述数据集成模块用于多源异构数据融合，所述数据集成模块接收的工程档案数据根据数据类型分为静态档案和动态档案，数据通过信道传输给数据仓库，经数据仓库进行分类排序后传输至数据库，经专用平台对数据库的数据进行调用后在数据融合引擎的加持下推送至智联平台，所述的专用平台是所述的档案数据管理平台的数据融合引擎单元的前置单元，可以是内置系统的用户指令接收处理单元或外置系统的专用云平台，用于响应用户的需求并指示数据集成模块运行，调用数据库存储的数据，启动数据融合引擎单元按预设的或实时自定义的算法规则完成后台的数据融合；所述的智联平台可以是所述的档案数据管理平台的显示终端、或与所述的档案数据管理平台连接的数据档案管理中心，或以基于所述的档案数据管理平台运行的动态工程管理智能维养系统；其中，所述的数据融合引擎单元包括多视融合单元、空间融合单元、时间融合单元、数据模型融合单元，分别用于按预设的固定算法或实时自定义的算法规则完成对结构化、非结构化、半结构化的数据实现根据用户需求完成多视角信息、空间位置信息、时间信息以及过程中形成的数据模型的数据融合；

所述知识图谱模块用于结合平台内数据实现知识图谱的构建，包括通过信道连接的知识抽取单元、知识表示单元、实体对齐单元、属性矫正单元、本体构建单元、质量评估单元和知识图谱生成单元，具体为将结构化数据、半结构化数据和非结构化数据通过信道传输至知识抽取单元，经知识抽取单元对数据实体识别、关系抽取和属性抽取后用知识表示显示，显示后的数据经过实体对齐、属性矫正、本体构建、质量评估后生成知识图谱，其中，结构化数据，是指遵循数据格式与长度规范由一定的结构(如数据库二维表结构)来逻辑表达和实现的数据，非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用特定的逻辑(如数据库二维逻辑表)来表现的数据，包括不限于所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频、视频信息等，半结构化数据具有一定的结构性，是一种适于数据库集成的数据模型。

所述知识图谱模块生成的知识图谱具备自我更新功能，所述的知识图谱模块还包括知识更新单元和知识推理单元，在初始知识图谱构建完成后，知识图谱模块在本体构建后通过知识更新实时对质量评估标准进行再次标定，所述的知识更新单元的数据来自数据集成模块释放的相关数据或来自第三方数据源，然后通过知识推理对质量评估进行再次运作，生成更新后的知识图谱，其中在初始知识图谱构建完成后，知识更新单元可以通过人工复核干预或通过预设的规则启动，以实现符合用户需要的知识图谱的输出。

所述一种面向智能运维的工程档案数据管理平台，

所述虚拟管理员包括：1)仿真档案管理员模块，用于根据原来每份档案的编码查找定位，仿真响应用户需求完成人机对话和应答，以及对档案数据按知识图谱进行管理，进一步的还可以与第三方数据源连接，通过预设的算法规则或运行中可自定义的算法规则对知识图谱进行更新，并调出选项进行显示和供用户查阅；2)仿真运维管理员(或仿真数据服务员)模块，具备自学习功能，用以通过预设的算法规则或运行中可自定义的算法规则，对已经存储的静态数据及动态更新的工程各构成部分的养护日志、监控信息和维修记录的动态数据进行归类、分析，并根据运维记录生成提醒用户进行维养的指令；3)智能运维方案输出模块，仿真运维管理员，可以查阅内部的管理档案，通过与IDC(Internet Data Center，简称IDC，指互联网数据中心，有完善的设备和服务提供数据服务的平台)相连的信道调取相关公开的技术文献和论文，并按相关度排出优先级；进一步地，还可以结合在系统初始化时预存的维修计划的模板，输出运维建议方案；虚拟管理员的人机交互功能以可视化的界面为载体。其中，虚拟管理员可以是内置平台的可完成上述功能的软件或存储该软件的芯片，也可以是在可视化界面上显示的卡通形象，还可以是外置平台的仿真机器人，所述的虚拟管理员可以设置为一个或多个。

所述数据集成模块设有用于储放静态与动态数据的相关数据库，分别为静态数据库和动态数据库，两个数据库采用哈希逻辑算法找到最相关的数据，每类档案均根据算法的设定按权重设定相关因子，所述的因子数值是一个变量。

所述静态数据库和动态数据库的搭建方式如下；1)建立静态数据库作为数字化的工程档案数据管理中心；2)预留动态维养数据进入数据库的端口；3)匹配动态数据和静态数据；4) 将数据进行可视化处理。

所述数据查阅单元用于档案数据库设计和ETL开发；所述数据资产管理单元用于数据管理、数据地图、数据血缘、数据资产大图的构建。

所述数据安全单元用于数据权限管理、分级打标、脱敏以及数据审计、数据留痕及溯源。

所述数据服务单元用于数据共享、交换和数据API服务。

一种面向智能运维的工程档案数据管理方法，所述的方法基于如上述的档案数据管理平台运行，包括在同一系统架构下完成数据集成步骤，数据管理步骤和知识图谱构建步骤。

一种面向智能运维的工程管理系统，包括如上述的工程档案数据管理平台，用户基于档案数据管理平台形成的知识图谱，完成智能化维养工程管理。

以下是本发明的实施例一。

一种面向智能运维的档案数据管理平台，包括同一系统架构下的数据管理模块、数据集成模块和知识图谱模块，数据管理模块作为向专用平台提供数据的基础模块，将结构化、非结构化数据放入专用平台并进行数据管理，数据管理模块包括数据查阅单元、数据资产管理单元、数据安全单元和数据服务单元；其中所述的专用平台可以是系统内置的用户指令接收处理单元或外置系统的专用云平台；

数据集成模块用于多源异构数据融合，包括通过信道连接的数据仓库单元，数据库单元、专用平台，数据融合引擎单元和智联平台。数据集成模块接收的工程档案数据根据数据类型分为静态档案和动态档案，数据通过信道传输给数据仓库单元，经数据仓库进行分类排序后传输至数据库单元，经专用平台对数据库的数据进行调用后在数据融合引擎的加持下推送至智联平台，所述的专用平台是所述的档案数据管理平台的数据融合引擎单元的前置单元，可以是实体的用户指令接收处理单元或专用云平台，用于响应用户的需求并指示数据集成模块运行，调用数据库存储的数据，按预设的或实时自定义的算法规则完成后台的数据融合；所述的智联平台可以是所述的档案数据管理平台的显示终端、或与所述的档案数据管理平台连接的数据管理中心，或以基于所述的档案数据管理平台运行的动态工程管理智能维养系统；其中，所述的数据融合引擎单元包括多视融合单元、空间融合单元、时间融合单元、数据模型融合单元，分别用于按预设的固定算法或实时自定义的算法规则完成对结构化、非结构化、半结构化的数据实现根据用户需求完成多视角信息、空间位置信息、时间信息以及过程中形成的数据模型的数据融合；

知识图谱模块用于结合平台内数据实现知识图谱的构建，包括通过信道连接的知识抽取单元、知识表示单元、实体对齐单元、属性矫正单元、本体构建单元、质量评估单元和知识图谱生成单元，具体为将结构化数据、半结构化数据和非结构化数据通过信道传输至知识抽取单元，经知识抽取单元对数据实体识别、关系抽取和属性抽取后用知识表示显示，显示后的数据经过实体对齐、属性矫正、本体构建、质量评估后生成知识图谱。

知识图谱模块生成的知识图谱具备自我更新功能，所述的知识图谱模块还包括知识更新单元和知识推理单元，在初始知识图谱构建完成后，知识图谱模块在本体构建后通过知识更新实时对质量评估标准进行再次标定，所述的知识更新单元的数据来自数据集成模块释放的相关数据或来自第三方数据源，后然后通过知识推理对质量评估进行再次运作，生成更新后的知识图谱，其中在初始知识图谱构建完成后，知识更新单元可以通过人工复核干预或通过预设的规则启动，以实现符合用户需要的知识图谱的输出。

一种面向智能运维的档案数据管理平台内设有虚拟管理员所述虚拟管理员包括：1)仿真档案管理员模块，用于根据原来每份档案的编码查找定位，仿真响应用户需求完成人机对话和应答，以及对档案数据按知识图谱进行管理，进一步的还可以与第三方数据源连接，通过预设的算法规则或运行中可自定义的算法规则对知识图谱进行更新，并调出选项进行显示和供用户查阅；2)仿真运维管理员模块，具备自学习功能，用以通过预设的算法规则或运行中可自定义的算法规则，对已经存储的静态数据及动态更新的工程各构成部分的养护日志、监控信息和维修记录的动态数据进行归类、分析，并根据运维记录生成提醒用户进行维养的指令；3)智能运维方案输出模块，仿真运维管理员，可以查阅内部的管理档案，通过与IDC (Internet Data Center，简称IDC，指互联网数据中心，有完善的设备和服务提供数据服务的平台)相连的信道调取相关公开的技术文献和论文，并按相关度排出优先级；进一步地，还可以结合在系统初始化时预存的维修计划的模板，输出运维建议方案；虚拟管理员的人机交互功能以可视化的界面为载体。其中，虚拟管理员可以是内置平台的可完成上述功能的软件或存储该软件的芯片，也可以是在可视化界面上显示的卡通形象，还可以是外置平台的仿真机器人，所述的虚拟管理员可以设置为一个或多个。

数据集成模块设有用于储放静态与动态数据的相关数据库，分别为静态数据库和动态数据库，两个数据库采用哈希逻辑算法找到最相关的数据，每类档案均根据算法的设定按权重设定相关因子。

静态数据库和动态数据库的搭建方式如下；1)建立静态数据库作为数字化的工程档案管理中心，在本实施例中是搭建数字化的大桥工程档案馆；2)预留动态维养数据进入数据库的端口；3)匹配动态数据和静态数据；4)将数据进行可视化处理。

数据查阅单元用于档案数据库设计和ETL开发。

数据资产管理单元用于数据管理、数据地图、数据血缘、数据资产大图的构建。

数据安全单元用于数据权限管理、分级打标、脱敏以及数据审计、数据留痕及溯源。

数据服务单元用于数据共享、交换和数据API服务。

虚拟管理员的人机交互功能以可视化的界面为载体。

下面按工程建造施工过程时间节点构建的时间序列的局部知识图谱，对档案数据管理方法做进一步说明，

本发明还提供一种面向智能运维的工程档案数据管理方法，图6是本发明的工程档案数据管理方法形成知识图谱的流程示意图，包括以下步骤：

步骤一，数据库建立步骤，本步骤是通过构建数据库实现基本的数据管理功能，包括，

首先向专用平台提供真实可靠数据的基础数据作为档案数据；

其次将结构化和非结构化数据(电子档案)放入专用平台并进行数据管理，实现数据查阅、数据资产管理、数据安全及数据服务等四级子功能，其中

1)数据查阅：是通过预设、实时、或自定义的档案数据库算法规则和ETL(Extract-Transform-Load数据提取、转换和加载)开发规则，将原始数据(元数据)按照相应的规则上载送达到目的端，实现可视化、调阅、浏览等基本功能；其中，预设的规则在系统初始化前人工设定和导入，实时的规则在管理平台运行过程中，通过机器学习自动生成，自定义的规则在管理平台维养或升级时，通过人工设定进行更新；

2)数据资产管理：是通过预设实时、或自定义的元数据管理、数据地图、数据血缘、数据资产大图的生成和归类规则，对数据库内的数据资产进行分类管理等，其中，预设的归类规则在系统初始化前通过人工设定和导入；实时的归类归则是在知识图谱生成过程中，机器学习自动生成，自定义的归类原则，是在知识图谱生成后，通过人工干预和矫正的方式，对每类档案设定的相关因子的权重进行调整，辅助机器学习，实现知识图谱的自我更新；

3)数据安全：是通过预制或可实时自定义的数据权限管理、分级打标、脱敏以及数据审计、数据留痕及溯源规则，实现数据存储及管理的安全；

4)数据服务：是通过预制或可实时自定义的数据共享、交换，数据API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的规则，实现与数据库内部和外部资数据资源的共享交互。

步骤二，数据集成步骤，对静态和动态数据库的各种来源的数据类型，包括并不限于图形、视频、文字等格式的数据，各种结构化和非结构化数据，进行不同来源、不同形式的统一的知识表示，实现多源异构数据融合；

步骤三，知识图谱构建步骤，图2是知识图谱构建的原理框图，图3是基于知识图谱架构的档案数据管理平台工作原理示意图，图4是依照时间序列按工程建造施工过程各时间节点搭建的局部知识图谱示意图，包括静态数据图谱31和动态数据图谱32，其中，静态数据图谱31包括立项审批档案数据集301，科研档案数据集302，设计基础档案数据集303，设计文件档案数据集304,施工文件档案数据集305，工程档案管理数据集306，监理文件档案数据集307和竣工验收档案数据集308，其中在的立项档案数据集301中设置包括和不限于档案编号、立项单位、审批单位等关键字作为数据遍历、检索、分析、交互、应用以及生成知识图谱的索引关键字，类似的，在科研档案数据集302设置包括和不限于档案编号、项目名称等关键字，在设计基础档案数据集303设置包括和不限于档案编号、基础子类名称等关键字，在设计文件档案数据304设置包括和不限于档案编号、文件名称等关键字，在施工文件档案数据集305设置包括和不限于档案编号、工段名称等关键字，在工程档案管理数据集306设置包括和不限于档案编号、项目名称等关键字，在监理文件档案数据集307设置包括和不限于档案编号、文件名称等关键字，在竣工验收档案数据集308设置包括和不限于档案编号、项目名称等关键字；动态知识图谱32包括传感数据档案集321和运维数据档案322集，其中，传感数据档案集321设置包括和不限于设备编号、设备型号和采集时间等关键字作为数据遍历、检索、分析、交互、应用以及生成知识图谱的索引关键字，在运维数据档案322 集设置包括和不限于员工编号、数据类型、操作时间的关键字、其中的静态数据图谱31和动态数据图谱32之间设置数据传输通道，各数据子集之间也这只数据传输通道，每个数据传输通道设定不同的优先级，其中设计文件档案数据集304和施工文件档案数据集305与传感数据档案集321和运维数据档案322集设置优先级高于其他数据集的知识图谱生成关联因子。本发明的档案数据管理方法，还包括质量评估步骤，在所述的质量评估步骤，在初始知识图谱构建完成后，将与用户需求进行比对，如果满足用户需求，则输出该知识图谱；如果不满足用户需求，还可以通过知识更新步骤，通过人工复核干预或通过预设的规则启动，对来自数据集成步骤释放的相关数据或来自第三方数据源进行再次学习和分析，然后通过知识推理对质量评估进行再次运作，生成更新后的知识图谱；以实现符合用户需要的知识图谱的输出。

下面进一步说明本实施例中数据模型的构建方式和机器学习的规则，本实施例不限于采用HMM(Hidden Markov Model,马尔科夫模型,以下简称HMM)、CRF(ConditionalRandom Field, 条件随机场)、RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络简称RNN)；LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆简称LSTM)；GRU(Gated Recurrent Unit,门限循环单元简称GRU)的一种或多种的组合，经知识抽取单元对数据进行实体识别，规则由管理人员预设或在运行过程中可以自定义，事先由人为设定标注语料关键字，哪些词属于实体，哪些词不属于实体，哪些词属于实体边界，然后训练模型，利用概率手段得到实体识别的结果，以LSTM模型为例，LSTM属于神经网络模型之一，最初级的神经元由输入、激活函数、输出组成，数学表达是Y(t)＝f(W*x(t))。如果输出Y不仅和输入X有关，还和前一个时间点的计算结果有关，则数学表达就变成:H(t)＝f(W1*H(t-1)+W2*x(t)),Y(t)＝f(W*H(t))，Y是机器学习得到的计算结果，H是用户传递的中间结果，再进一步，如果输出Y的同时，传递长短期时间2个状态H和C，一个改变的快一个改变的慢，就可以实现对以前的计算结果的不同看待和处理，做到有的加强，有的减弱，经过对机器的反复训练，就可以逐步形成工程档案数字模型库和实现知识图谱的动态生长。

在本实施例中，知识点进行聚类按下述方法完成的，以工程档案管理数据集306为例，设置包括和不限于档案编号、项目名称等关键字，根据项目名称中的关键字对数据进行聚类，如青州桥钢索在2017年到2020年的档案数据，其中，青州桥、10号钢索是关键字，用F(Seg(Ci， t))表示对这个时间和位置构成的时空片段内的数据进行聚类融合，即将该时空片段内的多次数据采样获取的数据聚类融合在一起。进一步地，聚类融合步骤还包括依据采用特征相似度矩阵经阈值过滤后进行二值化，设定或选取安装时间、在大桥中的位置、金属疲劳度、长度、受力数据等5个特征，即将相似度达标的两个特征关系设为1，不达标的设置为0。如，5个特征两两计算其相似度，那么得到一个5*5的矩阵M，其中M(3，4)就表示3号和4号特征的相似度，阈值就是取一个标准，大于等于该阈值的算是同一个钢索，小于该阈值就是无关的，进行二值化也就是大于等于的就换为1，小于1的转化为0，识别可以转换为1的数据进行知识点的聚类，同时系统通过记忆和分析本次比对过程，形成对核心数据、边界数据和噪音数据的识别原则，实现知识推理，应用于其他相同相近似的知识表示，如其他钢索的数据分析和治理。

本平台适用在云运用模式下的数据存储、共享、管理、查询需求，从而形成一个支撑工程业务信息资源的整合共享、多源异构数据的处理与数据服务能力的弹性扩展的一体化平台。如本发明的智联平台可以是某个工程的档案数据管理平台的显示终端，还可以是与所述的档案数据管理平台连接的工程管理机关、科研科普机构的数据管理中心，或第三方的云服务器，本发明所述的平台最终将形成面向智能化运维的工程档案数字模型库、形成基于时间序列的工程建造档案数据知识图谱等，形成以档案数据为支撑的历史数据与现时监测数据、未来预测数据的时间序列数据模型，从而形成面向工程整体和全过程的智能化运维管理系统。

本平台在智能运维管理系统中，会设置一个智能虚拟管理员，它的功能有：A:设置有仿真档案管理员，(根据原来每份档案的编码查找定位，能完成人机对话和应答，比如当提问者找寻大桥“中国结”塔体相关的档案文件时，虚拟管理员会回答该是不是要找XXX档案，并调出选项供查询者查阅；实现最快、最准找到需要的原始档案，大型建设工程如港珠澳大桥的建设单位有几百家，工程竣工验收资料比较完备，但建设施工过程中有部分纸质原始资料并没有集中存放，人机交互设置有可视化的界面，可以快速找到、标定所需要的原始档案；除了仿真响应用户需求完成人机对话和应答外，还具有对档案数据按知识图谱进行管理，构建工程档案数字模型库的功能；进一步的还可以与第三方数据源连接，通过预设的算法规则或运行中可自定义的算法规则对知识图谱进行更新，并调出选项进行显示和供用户查阅。

B:虚拟管理员有自学习功能,和属于AI应用,通过设置仿真运维管理员进行机器学习仿真完成工程的运维管理，在工程档案数据管理平台预设算法规则或运行中可自定义的算法规则，档案管理平台除了对原有的档案按图谱进行管理外，还会自动抓取动态更新的工程养护日志、维修记录，对已经存储的大桥各构成部分档案进行比对和数据分析，并根据维修记录生成提醒维养管理人员某标段、设施、部件需要维护保养的提醒或指令；因为有自学习功能，数据越多，它就越聪明，在管理平台的后台自动归纳总结用户的偏好、理解用户的需求，自动生成维养计划或提醒。

C:当大桥某部位需要维修时，虚拟管理员会先调查查阅内部的管理档案，同时还会在网上调取相关公开的技术文献和论文，并按相关度排出优先级，给出维修建议方案。一种实施方式是，各数据集模块设置重要性权重因子外，定期给出需要重点维养的设施(或标段)，通过在系统里设一个虚拟的智能管理员，做为人机对话的端口，如可以问小乔，第某个斜拉索的状况怎么样？需要维修吗？原始的档案在哪里？你建议的维修方案是怎样？在系统初始化时预存维修计划的模板，通过对平台数据和对大数据比对后，虚拟管理员将根据模板给出1-3 个方案，方案形成过程中虚拟管理员会打开与执行大桥维养任务的无人机、水下机器人、维修人员等连接的数据端口，比对输入至平台的VR、AR之类的实时巡检记录，数据进入系统后将进行结构化和非结构的处理，完成知识点聚类，形成时间序列或用户自定义的目标维养物的知识图谱，为维养方案提供辅助判断的依据。其中，虚拟管理员可以是内置平台的可完成上述功能的软件或存储该软件的芯片，也可以是在可视化界面上显示的卡通形象，还可以是外置平台的仿真机器人，所述的虚拟管理员可以设置为一个或多个，类似的，仿真档案管理员和仿真运维管理员(数据服务员)可以设置为卡通形象，设置为一个或多个，当设置为多个时，根据工程的需求分工负责完成不同的工程段的档案数据管理或运维管理。

关于静态与动态数据库方面，知识图谱和多源异构是本发明的档案数据管理平台的基本框架，要实现智能管理员在海量数据中快速的找到“最”相关的文件，底层的算法逻辑是哈希，找到最相关的数据，是每类档案都按权重设定相关因子，由于平台设置有实时和自定义功能，因此在知识图谱形成的过程中，需要进行知识表示的每类档案的因子的数值不是固定不变的，而是一个变量，根据机器学习的结果，自我更新或由人工干预后和矫正，实现数值更新，逐步完成工程档案数字模型库的建立。

静态原始数据(原始档案)和动态维养数据是两套不同的数据，首先应该建立的是静态数据库(数字化的大桥档案馆)，其次要预留动态维养数据进入数据库的端口，第三步还有动态数据和静态数据的匹配第四是找出来和可视化的呈现。

知识图谱自成长所需的档案源数据包括各种结构化和非结构化的数据，经过比对计算后，系统将自动根据优先级和权重把相关的数据归到一个类目下。

需要说明的是，上述实施例中，仅是出于陈述问题的方便，以HZMB(港珠澳大桥)工程为例说明了基于知识图谱的档案数据管理平台的构成及管理方法，是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域人员应该可以理解，本发明所述的档案数据管理平台，同样适用于其他类型的工程档案管理。

实施例二

本实施例具体结合一种用户自定义的目标知识表示的知识图谱的生成来说明本发明的档案管理平台的另一种实施方式，本实施例与实施例1档案管理平台的构成、多源异构数据融合原理、及知识图谱模块构建的工作流程的相同部分不再赘述，本实施例的目标知识表示是需要维养的目标物，图5是按目标维养物构建的局部知识图谱示意图,本实施例的知识图谱的构建原理和流程与实施例一相同，此处不赘述，在本实施例中，的目标维养物400是桥墩 j，目标维养物也可以是桥体结构组成部分中任何整体，如某个工段的整体，或整体中的任意组件或局部，的目标维养物知识图谱40包括目标物本体数据集400，设计档案数据集401，施工档案数据402，监理档案数据集403，运维监测数据集404和地理信息数据集405，以及上游节点数据集406，下游节点数据集407，其中，目标物本体数据集400设置包括和不限于桥墩编号、结构类型等关键字作为数据遍历、检索、分析、交互、应用以及生成知识图谱的索引关键字，类似的，设计档案数据集401，设置包括和不限于档案编号、设计单位等的关键字，施工档案数据402设置包括和不限于档案编号、施工单位等的关键字，监理档案数据集403设置包括和不限于档案编号、监理单位等的关键字，运维监测数据集404设置包括和不限于监测时间、监测数据等的关键字，地理信息数据集405设置包括和不限于经纬坐标、在HMZB中的位置等的关键字，其中，设计档案数据集401，施工档案数据402，监理档案数据集403，运维监测数据集404和地理信息数据集405，以及上游节点数据集406，下游节点数据集407分别与目标物本体数据集400构建数据交互通道，设置每个数据交互通道的优先级，根据在HMZB位置关系的重要性设置不同的知识图谱成长数据提取优先级；本实施例以桥墩为作为目标维养物说明知识图谱的构建过程，本发明并不局限于此，目标维养物也可以是桥体结构组成部分中任何整体、部分、组件或零件，如钢梁结构中的螺钉、电气元件，以及某种施工过程中应用的材料，以钢梁结构中的紧固螺钉为例，可以通过知识图谱呈现整座工程中共使用了多少数量该型号的螺钉，具体在哪些位置使用，每个位置在工程中的重要性定性分类和优先级，生产的厂家，施工装配信息，疲劳程度信息，服役位置的水文地理信息，需要更换和保养的时间等，通过和实时回传的维养数据关联及通过大数据比对，还能对未来的服役状况进行预测，给出维修保养建议，对于电气元件类，知识图谱不仅可呈现历史数据，还能与IDC信道连接获取最新的同类型电气元件更新迭代信息，为维修人员保养更换选型提供参考。通过知识图谱，工程运维人员可以把所有相关的器件，功能相近但不同时期、不同厂家生产的、用在不同标段的器件选择出来形成图谱，通过本发明的档案数据管理平台形成图谱，需要维修保养更换的，给出迭代后的新的产品型号选型建议，对于大型工程中批量的精准维修是可以有效节约维养成本。本发明提供的工程档案管理平台，运行时构建的知识图谱不仅反映历史数据本身，还可以按重要性权重呈现与它关联的其他目标物的档案数据，同时平台数据与实时的管养数据关联，可以根据大数据预测未来情况提出维养建议方案，对工程管理实现精准管养提供辅助判断，对降低工程的维护成本提供数据支撑。此外，本发明提供的工程档案管理平台还可作为一个数据档案管理中心模块单独或与其他数据库组网完成桥梁(或其他工程)知识科普的功能。

优选的，在本实施例构建的智能运维管理系统中设置与设计、施工、监理单位的数据交互端口，保证设计、施工、监理单位与智能运维管理系统可实现目标维养物的数据共享、同步及更新，以及在知识图谱的动态生长过程中系统还可以自动监控、获取设计、施工、监理单位公开的或许可的最近承接的其他类似工程中的相关的设计、施工、监理数据更新。

实施例三

本发明还提供一种动态智能化维养工程管理系统，所述的系统包括实施例一或二所述的档案数据管理平台，用户可根据档案数据管理平台形成的基于时间序列的工程建造档案数据知识图谱或自定义目标知识表示的知识图谱实现对工程管理的智能化维养，其中与前述实施例相同的部分不再赘述。此外，动态智能化维养工程管理系统不仅可以以档案数据为支撑，结合历史数据与现时监测数据、未来预测数据的时间序列数据，构建数据档案模型库，实现智能化维养工程管理，提高运维的智能化管理水平，降低运维的成本，其过程中形成的数据档案模型库和各类知识表示的数学模型、工程档案数据管理平台还可以独立或组合后输出，应用行业内其他工程，具有广泛推广运用的价值。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (7)

1.一种面向智能运维的工程档案数据管理平台，包括同一系统架构下的数据管理模块、数据集成模块、知识图谱模块和虚拟管理员，其特征在于：

所述数据管理模块作为向专用平台提供数据的基础模块，将结构化、非结构化数据放入专用平台并进行数据管理，所述数据管理模块包括数据查阅单元、数据资产管理单元、数据安全单元和数据服务单元；

所述数据集成模块用于多源异构数据融合，所述数据集成模块接收的工程档案数据根据数据类型分为静态档案和动态档案，数据通过信道传输给数据仓库，经数据仓库进行分类排序后传输至数据库，经专用平台对数据库的数据进行调用后在数据融合引擎的加持下推送至智联平台；

所述的数据融合引擎单元包括多视融合单元、空间融合单元、时间融合单元、数据模型融合单元，分别用于按预设的固定算法或实时自定义的算法规则完成对结构化、非结构化、半结构化的数据实现根据用户需求完成多视角信息、空间位置信息、时间信息以及过程中形成的数据模型的数据融合；

所述数据集成模块设有用于储放静态与动态数据的相关数据库，分别为静态数据库和动态数据库，两个数据库采用哈希逻辑算法找到最相关的数据，每类档案均根据算法的设定按权重设定相关因子，所述的因子数值是一个变量；

所述静态数据库和动态数据库的搭建方式如下；1)建立静态数据库作为数字化的工程档案管理中心；2)预留动态维养数据进入数据库的端口；3)匹配动态数据和静态数据；4)将数据进行可视化处理；

所述知识图谱模块用于结合平台内数据实现知识图谱的构建，包括通过信道连接的知识抽取单元、知识表示单元、实体对齐单元、属性矫正单元、本体构建单元、质量评估单元和知识图谱生成单元，具体为将结构化数据、半结构化数据和非结构化数据通过信道传输至知识抽取单元，经知识抽取单元对数据实体识别、关系抽取和属性抽取后用知识表示显示，显示后的数据经过实体对齐、属性矫正、本体构建、质量评估后生成知识图谱；

所述虚拟管理员包括：1)仿真档案管理员模块，用于根据原来每份档案的编码查找定位，仿真响应用户需求完成人机对话和应答，以及对档案数据按知识图谱进行管理，与第三方数据源连接，通过预设的算法规则或运行中可自定义的算法规则对知识图谱进行更新，并调出选项进行显示和供用户查阅；2)仿真运维管理员模块，具备自学习功能，用以通过预设的算法规则或运行中可自定义的算法规则，对已经存储的静态数据及动态更新的工程各构成部分的养护日志、监控信息和维修记录的动态数据进行归类、分析，并根据运维记录生成提醒用户进行维养的指令；3)智能运维方案输出模块，查阅内部的管理档案，通过与互联网数据中心相连的信道调取相关公开的技术文献和论文，并按相关度排出优先级；结合在系统初始化时预存的维修计划的模板，输出运维建议方案。

2.根据权利要求1所述的一种面向智能运维的工程档案数据管理平台，其特征在于：所述知识图谱模块生成的知识图谱具备自我更新功能，所述的知识图谱模块还包括知识更新单元和知识推理单元，在初始知识图谱构建完成后，知识图谱模块在本体构建后通过知识更新实时对质量评估标准进行再次标定，所述的知识更新单元的数据来自数据集成模块释放的相关数据或来自第三方数据源，然后通过知识推理单元对质量评估单元进行再次运作，生成更新后的知识图谱。

3.根据权利要求1所述的一种面向智能运维的工程档案数据管理平台，其特征在于：所述数据查阅单元用于档案数据库设计和ETL开发；所述数据资产管理单元用于数据管理、数据地图、数据血缘、数据资产大图的构建。

4.根据权利要求1所述的一种面向智能运维的工程档案数据管理平台，其特征在于：所述数据安全单元用于数据权限管理、分级打标、脱敏以及数据审计、数据留痕及溯源。

5.根据权利要求1所述的一种面向智能运维的工程档案数据管理平台，其特征在于：所述数据服务单元用于数据共享、交换和数据API服务。

6.一种面向智能运维的工程档案数据管理方法，所述的方法基于如权利要求1-5任一所述的档案数据管理平台运行，包括在同一系统架构下完成数据集成步骤，数据管理步骤和知识图谱构建步骤。

7.一种面向智能运维的工程管理系统，包括如权利要求1-5任一所述的工程档案数据管理平台，用户基于所述档案数据管理平台形成的知识图谱，完成智能化维养工程管理。

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