基于知識圖譜的海上智能油田油性危化品預警系統研究

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.06.016

中圖分類號：TE5；TP274 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）06-0047-03

Research on Offshore Intelligent Oilfield Oil Hazardous Chemicals Early Warning System Based on Knowledge Graph

HUANGZhibin

（CNOOC Information Technology Co.，Ltd.， Shenzhen 518o52，China）

Abstract：With the developmentof intelligent oilfield technology，traditional manual monitoring methods for oily hazardous chemicals generated in the production processcan no longer meet the requirements of real-time and accuracy. By constructing an intelligent warning system，comprehensive monitoring，rapid response，and scientific decision-making ofoilyhazardous chemicalrisks can beachieved.To this end，this article proposesa knowledge graph based intellgent oil and hazardous chemical warning system for offshore oil fields，which combines knowledge graphs and machine learning models such assupport vector machines to improve the warning capability for oil and hazardous chemicals in offshore oil fields.

Keywords： knowledge graph; intelligent oilfield; oil hazardous chemicals; early warning system

1 研究背景

海上油田在開采過程中，由于其復雜的環境和高風險的操作性質，常常面臨著各種油性危險化學品的潛在威脅，可能對海洋生態系統和作業人員人身安全造成嚴重影響。隨著智能油田技術的快速發展，對生產過程中產生的油性危化品的管理模式已難以滿足實時、高效的風險監測和預警需求。基于智能化和數字化的油性危化品預警系統研究成為重要課題，以期通過多源數據融合和人工智能技術實現生產過程中油性危化品的智能識別、風險評估與動態預警。并且，隨著知識圖譜的發展，將知識圖譜技術應用于該領域，通過語義建模和關系挖掘，有效整合生產過程中油性危化品的相關信息，并通過實時監測油性危化品數據，形成精準的風險預警能力，能夠顯著提升海上油田的安全管理水平，是智能油田發展不可或缺的重要組成部分。

2 知識圖譜原理及構建

知識圖譜是一種以圖數據結構形式組織和存儲知識的技術，能夠直觀表達實體及其之間的關系。其核心目標是通過結構化和語義化的方式對知識進行建模，從而實現知識的表示、推理和查詢。知識圖譜的構建依賴實體、關系和屬性三部分。在知識圖譜中，實體和關系通常被嵌入到低維向量空間中，以便支持計算。嵌入模型的目標是學習映射函數 f， 采用式（1）進行描述：

式中， h 代表實體； r 代表關系； t 代表屬性。這種表示方式能夠直觀地展示事物之間的聯系，使信息的語義關系更加清晰。知識圖譜的構建過程包括數據采集、信息抽取、知識建模和知識存儲等步驟，廣泛融合來自不同數據源的結構化、半結構化和非結構化數據。通過語義建模，知識圖譜為每個實體及其關系定義明確的語義上下文，使其具有機器可讀性和可推理性1]。

知識圖譜的核心功能之一是知識推理，即通過已有的知識發現隱含的關系或驗證新的知識。例如，在已知某種化學品的性質和特定環境條件的情況下，可以推理出其潛在風險。這種推理不僅依賴于明確的邏輯規則，還結合了概率推理和模式識別等方法。此外，知識圖譜能夠通過智能檢索和問答技術，快速響應復雜的查詢請求，提供語義級別的精確答案。在實際應用中，知識圖譜常用于信息檢索、推薦系統、風險評估和科學研究等領域。尤其在復雜系統中，如海上智能油田，知識圖譜可以有效整合油田操作數據、化學物質屬性、環境監測信息和應急管理知識，為危化品風險預警和決策提供強大的技術支持。知識圖譜的構建流程如圖1所示。

如圖1所示，首先在數據獲取階段，需針對海上油田油性危化品的特點，收集與其相關的結構化、半結構化和非結構化數據。例如，結構化數據包括化學品數據庫（如危化品的化學性質、MSDS安全數據表）、油田操作手冊、傳感器監測數據（如溫度、壓力、濃度等），以及標準化事故記錄；半結構化數據來源于監測設備的日志文件、環境報告、報警記錄等；非結構化數據則涵蓋科學文獻、技術手冊、事故案例描述以及專家報告等文本信息。通過對這些數據的多樣化采集，為知識圖譜構建奠定堅實基礎。

在知識抽取階段，重點是將這些數據轉化為知識圖譜中的實體和關系。通過自然語言處理（NLP）技術，從非結構化文本中提取生產過程中產生的危化品名稱（如“苯乙烯”）、化學性質（如“閃點： 31^°C ”）、操作條件（如“儲存溫度： 15^°C～25^°C^′′ ）和風險特性（如“遇高溫易燃”）。例如，可以從以下描述中抽取實體和關系：“海上油在生產過程中可能產生苯乙烯，其閃點為 31^°C ，具有高易燃性。”對應抽取為

實體：苯乙烯（化學品）、閃點（屬性）

關系：開采過程 $$ 苯乙烯、苯乙烯 -31^°C （閃點）

從結構化和半結構化數據中，直接映射出化學品濃度監測記錄（如“濃度 gt;500ppm^′ 時觸發報警）或泄漏傳感器的報警信號（如“檢測到濃度升高”與“高壓泄漏”關聯）。采用關系抽取算法和預定義規則，將這些信息轉化為三元組，如（苯乙烯，閃點， 31^°C ）（苯乙烯，風險，易燃）。

在知識融合階段，需要整合不同來源的數據以解決異構性問題。對于同一化學品“苯乙烯”在不同數據集中可能出現的描述差異（如“styrene”與“苯乙烯”），通過實體對齊技術消除重復；對于同一事物的不同描述，結合上下文語義分析技術進行歸一化處理。

在知識處理階段，首先，將知識圖譜存儲于圖數據庫（如Neo4j）中，以支持高效的查詢和推理。其次，通過動態更新機制，實時采集油田的傳感器數據，如監測到生產過程中油性化學品濃度達到閾值 ，最后，利用知識推理實現風險評估和預警。例如，基于規則推理，當產生的油性危化品的閃點低于環境溫度即 T_FHHgt;T_H，H 時，推理得出存在火災風險。此外，評分函數可用于預測未知關系。例如，預測新的三元組評分函數為

通過計算不同油性危化品之間的可能關聯，可以補充圖譜中的缺失關系。通過上述過程構建的海上智能油田油性危化品知識圖譜，不僅全面反映生產過程中可能產生的油性危化學品的屬性、環境條件和風險關系，還能通過智能推理預測潛在風險，為海上油田的安全管理和決策支持提供科學依據。例如，在開采過程中，系統可通過知識推理和實時數據監測，發現生產過程中產生的苯乙烯濃度異常增加且周圍溫度超過閃點，于是自動觸發火災預警并推薦應急措施，這種智能化應用充分體現了知識圖譜在復雜工業場景中的價值。

3 基于知識圖譜的海上智能油田油性危化品預警系統構建

為進一步提高知識圖譜對油性危化品的預警能力，本文進一步結合支持向量機模型構建預警系統。將知識圖譜與支持向量機（SVM）結合，用于危化品預警，能夠充分發揮知識圖譜的語義表達與推理能力，以及SVM在模式分類和預測中的優勢，從而構建一個高效、智能的預警系統，系統具體構建流程如圖2所示。

如圖2所示，首先，知識圖譜的構建圍繞危化品的全生命周期管理，包括其化學屬性（如閃點、毒性）、環境數據（如溫度、壓力、濃度）及歷史事故數據等。通過結構化數據（如MSDS安全數據表）、半結構化數據（如傳感器日志）和非結構化數據（如事故報告、專家文檔）的整合，構建涵蓋實體（危化品、操作條件、設備等）及其關系（如“易燃性”“需要隔離”等）的知識圖譜，并通過規則推理生成高層次的語義特征。例如，根據推理規則“環境溫度高于危化品閃點且濃度超過閾值，則存在火災風險”，知識圖譜可動態生成風險等級標簽，為進一步分析提供依據[2]。

在數據處理階段，結合知識圖譜的推理結果與實時監測數據（如溫度、壓力、濃度等）提取特征，將推理生成的語義標簽（如“高風險”或“低風險”）轉化為數值特征，與數值型傳感器數據共同構成完整的特征向量。隨后，利用SVM模型對這些特征進行訓練與分類。模型的訓練樣本來自歷史數據，其中，正樣本包括已知的危化品事故案例，負樣本則為正常操作記錄。在訓練階段，對輸入特征向量進行歸一化處理，選擇適合的核函數（如RBF核）增強分類的非線性能力，從而提高模型對復雜關系的捕捉能力。

系統運行時，實時監測數據輸入知識圖譜進行語義推理，生成與危化品相關的風險等級標簽；同時，這些數據與傳感器采集的實時參數共同轉化為特征向量，輸入到訓練好的SVM模型中，完成對當前狀態的風險評估。例如，當環境溫度達到 35°C 且苯乙烯濃度超過600ppm時，知識圖譜識別該溫度已超過苯乙烯的閃點（ （31^°C） ，推理生成“高風險”標簽，與傳感器數據共同形成特征向量；SVM預測結果表明當前操作屬于“高風險”狀態，系統立即觸發預警，提示操作人員隔離作業區域并降低溫度。通過這一融合方案，知識圖譜的解釋性與SVM的分類精度相輔相成，不僅提升了預警的準確性和時效性，還為操作人員提供了透明化的風險分析依據，是危化品智能預警系統的有效實現路徑[3]。

本文收集某海上石油危化品監測與預警數據集，共有11萬條數據，其中包括6789條報警數據，通過對比不同模型的預測性能，得到表1。

如表1所示，融合知識圖譜的SVM在各項指標上表現出顯著優勢，尤其是在關鍵性能指標AUC值、精確率和召回率上，對比其他模型的提升幅度尤為明顯。具體來說，融合知識圖譜的SVM的AUC值達到了0.8869，相比普通SVM，提升幅度達 21.06% ，相比BP神經網絡，提升幅度達到了 23.95% ，而相比融合知識圖譜的BP神經網絡，仍然有 19.66% 的顯著提升。這表明知識圖譜提供的高層語義特征與SVM的分類能力結合，能夠更加全面地捕捉潛在風險，提高模型的綜合判別能力。

結束語

海上智能油田在開采和生產過程中可能產生各類油性危化品，這些化學品多具有易燃、易爆、腐蝕性強等特點，一旦管理不當，不僅可能導致嚴重的安全事故，還會對海洋生態環境造成長期破壞性影響。因此，對油性危化品進行有效的風險監測和預警至關重要。本文提出的融合知識圖譜的SVM模型相比其他模型不僅在分類準確性上顯著提高，還通過知識圖譜增強特征建模能力和信息利用效率，實現了對風險事件的精準預測。這種結合方式尤其適合對生產過程中油性危化品預警的復雜場景，能在多維特征中高效提取風險特征，為海上智能油田等領域的安全管理提供可靠的技術支撐。

參考文獻

[1]魏紅，冒奎，路亞彬.危化品運輸風險信息集成與共享預警平臺研究[J].化工管理，2023，1（30）：119-125.

[2]黃小菲.遏制危化品泄漏事故發生的極早期預警理論探討[J].化學工程與裝備，2023，1（7）：260-262

[3]李婧.基于大數據的危化品安全生產智能監管系統研究[J].工業A，2024，1（3）：19-23.