知识图谱技术在石油天然气勘探开发知识管理中的应用探讨

发布时间：2021-10-18 16:25

　　随着知识图谱技术的快速发展,开展勘探开发知识成果管理及应用技术研究,构建相关油气藏地质知识图谱,挖掘出成果认识之间的内在关联关系,对从事勘探开发的科研人员快速检索资料、提高认识具有极强的辅助作用。论文结合知识图谱技术、勘探开发知识管理应用现状,针对基于知识图谱技术的勘探开发知识管理系统的总体架构设计、知识构建、知识体系管理及知识应用等进行了探讨。 

【文章来源】：信息系统工程. 2020,(01)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

系统总体架构设计

图1 系统总体架构设计在知识体系构建阶段,勘探开发基础知识的分类、收集和整理对后期的知识推理、智能问答、语义检索非常重要。这些基础知识对应通用知识图谱中的常识知识库。例如,在勘探规划和部署阶段,基础知识包含的学科有石油天然气勘探、地层和古生物、沉积与古地理、层序地层、石油钻探等;而地层和古生物学科又包含岩石地层学,而岩石地层学中又有岩石地层单元、油层群、油层组、砂层组等基础概念。

在勘探开发实体识别和抽取方面,有传统的统计学习方法如最大熵分类模型、SVM、HMM和CRF等模型,以及基于规则或Bootstrapping策略加人工标注结果的文本挖掘方法,它们在知识库构建的初期通常较为有效。随着深度学习的兴起,越来越多的深度学习模型被用于命名实体识别和知识抽提。通过对多源异构数据和知识进行深度抽提和管理,构建勘探开发知识库,为知识共享和深度应用打下坚实的基础,如图4。图4勘探开发知识抽取流程示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于知识图谱的管理信息系统可视化研究[J]. 王君林,胡龙伟,郭凤璐,黄宝伦.  信息技术与信息化. 2018(10)

硕士论文
[1]油气勘探开发知识图谱核心算法的研究与实现[D]. 王加楠.中国石油大学(北京) 2016
[2]基于人工标注技术的网页内容抽取系统开发[D]. 周洪喜.复旦大学 2010



本文编号：3443113