【摘 要】
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提出了一种结合故障模式和故障影响的穿越钻机设备故障知识图谱构建方法,将不同故障数据源进行整合,采用BiLSTM实体抽取模型和Attention-based BiLSTM关系抽取模型从数据源中抽取知识要素,并进行加工整理导入Neo4j图数据库中。该知识库能实现钻机设备信息、运行维护数据、监测数据以及故障信息等重要数据有效管理与应用,同时能为穿越钻机设备的运行维护提供宝贵的知识和工程经验,为现场的钻机
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提出了一种结合故障模式和故障影响的穿越钻机设备故障知识图谱构建方法,将不同故障数据源进行整合,采用BiLSTM实体抽取模型和Attention-based BiLSTM关系抽取模型从数据源中抽取知识要素,并进行加工整理导入Neo4j图数据库中。该知识库能实现钻机设备信息、运行维护数据、监测数据以及故障信息等重要数据有效管理与应用,同时能为穿越钻机设备的运行维护提供宝贵的知识和工程经验,为现场的钻机运维人员提供辅助决策支持。
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