1、71ResearchonStandardApplication:STANDARDSCIENCE2023,No.5基于油田领域标准知识图谱的数字化服务平台研究黄珊1牟建荣2王凯月1延伟1杨欣欣张俊华（1.中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心；2.中石化胜利海上石油工程技术检验有限公司；3.中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司胜利采油厂）摘要：本文介绍了我国油田企业标准化发展的现状与问题，明晰了本体和知识图谱的概念内涵，创新性地提出了适用于油田领域的“标准化对象（产品）-体例（段落结构）-指标（属性）”三元组核心数据模型，据此研究了油田领域标准知识图谱的数字化服务平台的建设思路、主
2、要功能与未来方向。关键词：油田领域，知识图谱，数字化，服务平台DOI编码：1 0.3 9 6 9/j.issn.1674-5698.2023.05.012Research on Digital Service Platform Based on Oilfield DomainStandards Knowledge GraphHUANGShanMoU Jian-rongWANG Kai-yueYANWeilYANG Xin-xinZHANG Jun-hua(1.Shengli Oilfield Branch Technology Testing Center,China Petrochemica
3、l Co.,Ltd.;2.Sinopec Shengli Offshore PetroleumEngineering Technical Inspection Co.,Ltd.;3.Data Laboratory,Shengli Oil Production Plant Management Zone)Abstract:This paper introduces the current situation and problems of standardization development in Chineseoilfield enterprises,clarifies the concep
4、tual connotations of ontology and knowledge graph,and innovatively proposesaa“standardized object(product)style(paragraph structure)index(atribute)triple core data model suitablefor the oilfield field.Based on this,the construction ideas,main functions,and future directions of a digital serviceplatf
5、orm for oilfield field standard knowledge graph are proposed.Keywords:oilfield field,knowledge graph,digitization,service platform作者简介：黄珊，高级工程师，学士，主要研究方向为企业标准化信息化牟建荣，工程师，学士，主要研究方向为石油领域标准化。王凯月，助理工程师，学士，主要研究方向为标准化研究。延伟，高级工程师，本科，主要研究方向为标准化研究。杨欣欣，工程师，学士，主要研究方向为企业标准化信息化。张俊华，工程师，中专，主要研究方向为石油领域标准化。722023年第
6、5 期标准应用研究学科标准1标准制定的背景和目的石油天然气工业发展至今，已形成涵盖石油勘探、开发、油气集输、储运等十几个专业的工业体系。随着我国石油天然气工业的迅速发展，企业规模不断增长，油气勘探开发难度也不断加大，油田企业的安全形势比较严重，面临的挑战和竞争前所未有，同时暴露出的安全、健康、环境问题也愈来愈多，在石油天然气勘探开发面临的对象、要求的技术条件、新工艺、新技术应用等方面的安全与环保问题日益突出。当前，世界各国公众的安全和环保意识不断提高，对安全事故和环境问题的关注也达到了史无前例的高度，作为美国油气工业界标准制定机构的美国石油学会（API）组织，其下属三大部门之一的安全健康环保部
7、，专门负责制定及修订健康、安全与环保标准，而勘探生产部和炼油部也都分别制定其相关领域的安全与环保标准。我国的安全生产技术标准化工作，已经形成设计类标准、安全生产设备/工具标准、生产工艺类安全卫生标准、防护用品类标准、管理类标准、安全技术规程等几大安全环保标准体系。相关研究表明，不按标准规范操作的事故时有发生，由人为失误造成的约占事故总起数的7 0%左右。石油石化企业从事的是高危行业，一旦发生大型或特大型事故将给社会带来严重的灾难，给企业带来巨大的财产损失，且给企业形象造成恶劣的影响。油田安全及环保问题是油田生产当中的两个重要的问题，社会也非常关注，油田的相关部门正加强对两个方面问题的认识程度，
8、利用正确的策略，并且采取有效的方法，让标准数字化工作在油田环保安全工作中起到决定性和规范性作用是本文研究的基本出发点。2油田领域标准化现状与问题分析2.1油田现行标准法规数量庞大，但数字化程度不高目前，我国油田企业在用标准系统包括标准动态管理系统、标准制修订系统、油田标准查询系统、技术监督管理平台等平台，各平台的历史标准数据独立存储，标准规范和格式也不统一，对标准的统一使用和集中管理带来不便。此外，在用企业、国家、行业、地方等标准仍以非结构化电子文档形式存在，各标准内容、条款、指标等标准核心要素数字化程度不高，在指导油田环保安全生产活动方面存在较大短板22.2标准获取方式较为传统落后，人为主观
9、活动导致标准使用的不确定性风险较大油田安全风险点多、分布广、作业现场分散，油田企业环保安全管理是一项典型的知识密集型工作，但这些知识分散存储在各种资料中，如：标准规范、施工组织设计、安全技术方案、事故调查报告以及其他各种技术及管理资料等。在油田环保安全管理过程中需要大量的专业领域知识的支持，这些资料由于数据量大、种类繁多、来源广泛，很难快速准确地从中获取有价值的知识2.3木标准指导安全检查工作能力不足当前油田现场操作实施及监督人员在日常工作中常常需要随身携带大量纸质标准文档和规章制度文件，发现问题后需要耗费大量精力去查阅，但现有的搜索引擎仍以文件名称或编号进行检索，纸质或电子版的标准文档、规章
10、制度、法律法规中涉及的知识需要花费较多的人力成本和时间成本进行解读，存在检索标准、规章制度等资源不全，检索手段落后、查全率和查准率低、检索质量不高等问题，大大影响了标准、规章制度和相关法律法规的推广普及应用。鉴于此，本文在数据库与文件存储中对油田领域的国家、行业、地方、团体等标准数据进行数据保存，通过多源异构数据集成的方式在数据管理系统中建成标准题录数据库，之后对标准数据进行内容识别，构建标准内容知识图谱，标准知识图谱中具有标准化对象、指标、限定类、体例等内容，最终在pc端上提供油田领域诸如：题录检索、全文检索、指标展示等知识图谱的数字研究服务。3基于油田领域标准知识图谱的数字化服务平台创建的
11、思路3.1本体本体的概念最初起源于哲学领域，用于描述事73ResearchonStandardApplication:STANDARD SCIENCE2023,No.5物的本质。本体一词产生之后，学者们便对其概念及内涵作了不懈的研究和探讨。1 9 9 8 年Student等人对于本体的特点给出了一个更为明确和全面的解释：“知识本体是对概念体系的明确的、形式化、可共享的规范说明”，并且进一步指出，知识本体是“领域知识规范的抽象和描述，表达、共享、重用知识的方法”。如果把每一个知识领域抽象成一套概念体系，再具体化为一个词表来表示，包括每一个词的明确定义、词与词之间的关系（例如：代、属、分、参关系）
12、以及该领域的一些公理性知识的陈述等，并且能在这个领域的专家之间达成某种共识，即能够共享这套词表，上述所有就构成了该知识领域的一个“知识本体回。最后，为了便于计算机理解和处理，需要用一定的编码语言（例如：RDF/OWL）明确表示上述体系（词表、词表关系、关系约束、公理、推理规则等）。在这个意义上，知识本体已经成为一种提取、理解和处理领域知识的工具，可以被应用于任何具体的科学和专业领域。总之，本体是构建知识图谱的基础。3.2知识图谱知识图谱是对真实世界某些特定领域中的元素以及它们之间的相互关系的抽象表示，一种计算机可计算可理解的结构化知识表示模型。知识图谱采用面向对象的方式对真实世界进行抽象，将领
13、域中的“元素”抽象为“实体”，在图谱中以节点来表示，将两个元素之间的内在联系抽象为“二元关系”，在图谱中以边（连接两个节点）来表示，将实体和关系的名称用标签标注，据此形成两个实体与关系的三元组结构（如图1 所示）。深度4500油井米图1知识图谱的“三元组”结构其中，实体指客观世界中存在的人（例如：油田工人）、事（例如：大气污染物排放控制要求）、物（例如：油井）、属性值（例如：4,5 0 0 米）或者概念（例如：油田十四五规划）。关系指实体间的关系（例如：因果关系）或者属性（例如：深度）。三元组则是由两个实体及其之间关系构成的组合。例如：实体1 油井，属性为深度，实体2（它是一个属性值）为4,5
14、 0 0 米。3.3基于油田领域标准知识图谱的数字化服务平台的创建思路针对油田领域标准文件间碎片化、标准间数据难以关联、数据结构复杂导致机器难以理解等难点，将石油行业油田企业特点、环保安全领域属性与标准文本数据特点结合，以环保安全标准规范等技术资料为底层数据，设计油田环保安全标准知识组织方法论，明确知识的展示形态；研究基于自然语言处理和机器学习的半自动化标准知识组织技术；梳理建立知识体系各要素之间的关联关系，形成面向油田环保安全领域的标准规范知识图谱，并据此构建基于油田领域标准知识图谱的数字化服务平台，为在其他领域的延展应用奠定了夯实的技术基础。基于油田领域标准知识图谱的数字化服务平台的创建思
15、路主要有以下4个方面。3.3.1研发基于知识本体理论的油田环保安全标准知识的组织方法论标准知识组织方法论，是实现知识图谱中标准内容的实体识别和关系抽取的基础和依据：1）结合油田环保安全管理体系及油田标准体系，设计形成适合于油田环保安全领域的标准知识分类体系，其中，涵盖工作场景、业务流程、应用设备等多种组织维度；2）在此基础上，结合油田业务维度（如：勘探开发、地面工程、公用工程及海上工程等），基于知识本体理论，采用叙词表等组织方式，研究适用于油田企业的三元组核心数据模型，即标准化对象（产品）一体例（段落结构）一指标（属性），如：“轻质石油产品一酸度一中和1 0 0 ml轻质石油产品所需氢氧化钾的
16、毫克数”（GB/T258-2016轻质石油产品酸度测定法），其中，产品和体例均需要建立同义词和上下位的关系，指标包括：指标项、指标值、计量单位、限定类等，实现文献碎片化，形成基于知识本体理论，采用叙词表等组织方式的油田环74标准应用研究2023年第5 期准学科标保安全标准知识组织方法论。3.3.2研发基于自然语言处理和机器学习的半自动化标准知识组织技术与通用知识图谱不同，适用于油田企业环保安全领域的知识图谱面向特定领域，深度和完备性、针对性较强，实体属性较多且具有行业意义。通常，行业领域知识图谱的数据模式构建由本领域专家来承担，但专家对计算机中知识图谱的理解有限，一般建设周期长，人力成本高，知识图谱构建启动难。为大幅度降低行业知识图谱启动时的构建成本，通过对半结构化数据及非结构化数据做半自动化处理：1）以人工处理的结构化数据为训练集，应用机器学习框架，针对半结构化数据，实现自动的实体与关系标注，并构建标准知识图谱；2）以人工构建的词表和语法规则范式为基础，针对非结构化数据，实现实体识别与消歧、关系标注，并构建标准知识图谱。再由专家对关键信息进行总结，通过迭代的方式优化标注结果，供专家筛
