[发明专利]基于知识图谱理念和技术的工程图谱数据信息管理方法

说明书

本发明公开了基于知识图谱理念和技术的工程图谱数据信息管理方法，数据仓库的工程对象数据库选用Neo4j图数据库作为数据库软件平台，Neo4j与传统的关系型数据库不同，Neo4j主要通过节点和关系来存储数据，每个节点可以标注Label，类似于表，可以分别建立索引。与关系型数据库不同，节点之间的关系(类比为表之间的关系)同样作为物理对象存储，从而避免多表查询的笛卡尔积问题，极大提高关联检索的性能。且本专利同时对基于以知识图谱理念和ISO15926标准，采用Neo4j技术的工程对象数据仓库设计方法中的将对象作为节点并通过节点和节点之间的关系来分类、关联、存储数据的方法进行保护。

技术领域

本发明涉及数据信息管理技术领域，具体为基于知识图谱理念和技术的工程图谱数据信息管理方法。

背景技术

流程工业为重资产行业，工程建设期时间长，移交文件类型复杂、数量多、数据量大，而且全部是需要长期保存和随时提供的成果文件。在传统以文档为中心的信息化管理方式中，工厂建设和运维期间对文档的使用既取决于文档本身的质量，也取决于人对文档的理解。甚至，对于某些特殊格式文件，还需要具备专业的软件操作技能。在这种情况下，工厂的建设和运维人员很难及时准确地得到所需信息，对于海量文档中存在的不完整、不准确、不一致的问题，也难以发现并修正。

作为数字化移交的基础，流程行业的工程建设需要一种以对象为核心的数据仓库，它应该包含工程对象数据库和工程文件数据库。其中工程建设数据仓库中管理的工程对象数量多，数据量大，同一个数据还会有多个来源，并且相互之间关联度极高。

在服务于生产运营业务过程中，工程对象数据仓库必须能够向业务应用提供高性能的广度和深度关联检索，例如设备检维修业务场景下，需要从数据仓库的工程建设数据仓库中一次性调取：设备及零部件、工艺、模型、供应商信息、施工安装记录等一系列结构和非结构化数据，涉及3级以上的深度，5维以上的广度。至于工程文件数据库应具备如下特性：提供全面的安全性保障(例如：文件访问控制、类型安全控制、备份机制、快速恢复机制)；为了满足生产运营业务的各类应用场景，文件数据库应支持高性能流式传输，以及分布式缓存机制；工程文件数据库在存储和管理方面应具备灵活的扩展机制，按当前128个项目数量测算，工程文件库应满足TB级文件存储能力。随着工程项目的增加，移交文件数据量会逐步增长，未来应满足PB级别的文件存储和管理。

发明内容

本发明的目的以“文档”为中心的信息化管理方式，工厂建设和运维期间对文档的使用既取决于文档本身的质量，也取决于人对文档的理解。以“对象”为中心的信息化管理方式，可以极大地改善文档为中心所带来的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于知识图谱理念和技术的工程图谱数据信息管理方法，所述数据仓库的工程建设数据仓库从数据类型上划分，可以分为工程对象数据库和工程文件数据库。工程对象数据仓库用于存储和管理产生于工程建设期，包括设计、采购、施工，遵循数字化移交规范，为生产运维服务的静态历史数据。

优选的，基于知识图谱理念和技术的工程图谱数据信息管理方法，包括以下步骤：

1).工程建设数据仓库主要分为两个部分：工程对象数据库和工程文件数据库。

2).工程对象数据库和工程文件数据库之间通过一致的文件指针进行内联交互，建立统一的工程建设数据仓库逻辑模型。

3).数据仓库的工程对象数据仓库逻辑模型符合ISO15926的国际标准。其核心为工程对象及关联关系，通过复杂的对象组织来映射工程对象的原生原貌。

4).单个工程对象的核心定义包括两个部分：Id和Context。工程对象Id是项目范围内工程建设期赋予工程对象的唯一编号，如设备位号；在工程对象数据库中，关联关系可以对工程对象进行若干维度的描述。如对象类型、文档、系统外主数据、生命周期属性集等。同时，每一种关联关系在相对的方向上有对应的称谓。