面向数字孪生工程的水利知识图谱构建及应用

构建水利领域的知识图谱可为数字孪生水利工程建设提供结构化的知识支持。基于黄河小浪底、万家寨水利枢纽预报调度、工程安全、业务规则数据,使用实体识别和关系抽取模型构建面向数字孪生工程的水利知识图谱(KG4DT),并对图谱进行可视化展示。以水利枢纽为核心确定实体分类体系及关系分类体系,构建KG4DT的模式层。使用二次开发的标注平台对非结构化文本进行半自动标注和人工校对,构建KG4DT的数据层。以黄河小浪底和万家寨水利枢纽防洪、减淤、供水、发电业务为主线,结合AC自动机等技术设计知识检索、预案自动生成应用,可为工程运行提供智能决策支撑。

数字孪生飞云江流域水利知识平台建设研究

为提高飞云江流域智慧管控风险能力,根据数字孪生流域知识平台建设要求,以知识图谱为技术框架,引入机器深度学习技术,融入流域预报调度业务规则、历史典型场景洪水模式和专家预报经验等知识,通过图模型可视化处理,将知识以图数据模式进行存储,建立流域业务规则库、历史场景库、专家经验库和知识图谱库。利用图计算引擎管理和驱动知识,对流域特点、水利对象关联关系、业务规则等水利知识,进行挖掘提炼、归类组合、智慧管理和集成应用,构建基于水利知识图谱的数字孪生流域知识平台。数字孪生飞云江流域水利知识平台具有智能匹配、智慧推荐、全景推演等特点,可支撑流域防洪“四预”业务,提升流域风险与调度决策全流程数字化、智慧化、精准化水平,为其他水利知识平台建设提供经验借鉴。

面向智能搜索应用的水利知识图谱构建

在水利知识图谱的基础上,结合字符串相似度以及word2vec生成的词嵌入的余弦相似度,设计了关联属性的语义查询算法,实现了异构水利知识的融合。在网页端搭建了一个智能搜索应用,通过用户实验,验证了基于水利知识图谱的智能搜索应用可以降低水利领域从业人员的数据获取难度,增强对水利领域相关知识的理解。

基于数据资源整合的水利知识服务平台建设

针对在综合网站上查询水利最新动态,检索信息,下载文献较繁琐的问题,结合目前河北省水利行业数据资源现状,遵循水利知识服务平台建设的原则,采用"自建+外采"的整合方式,以知识共享和创新促进知识价值最大化为出发点,利用TPI大数据和KBase知识库等管理系统核心技术,对水利数据资源进行统一规划、整合加工和挖掘分析,逐步建设水利知识服务平台,并搭建水利文献信息系统、河北省水利科研项目管理和知识培训平台3个方面的应用。河北省水利知识服务平台的建设与应用可有效促进水利大数据资源共享和产业的协同创新发展。

发挥高校资源优势 推动水利知识经济进程

随着知识经济时代的逐渐来临，知识成为经济增长的内在核心因素，水利经济必须走内涵发展的路子，全面推动其知识化的进程。高校具有人才、知识的优势，具有科技创新的优势，是水利经济发展的动力源。面对知识经济的挑战，高校必须加快改革步伐，发挥自身优势，更好地服务于水利事业。

水利大模型的建设思路、构建框架与应用场景初探

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。推进数字孪生水利建设是推动新阶段水利高质量发展的显著标志和重要路径,模型和知识是数字孪生水利建设的关键所在。因此,按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求,针对水利业务需求融合大模型、水利专业模型和知识而形成“水利大模型”,是发展水利新质生产力的重要引擎。阐述了水利大模型的概念和构建的重要意义,介绍了构建的思路与总体框架,分析了需突破的关键技术,介绍了行业应用场景。研究成果可为人工智能大模型在水利行业落地提供引导和借鉴。

乡镇建立水利知识科普基地的探讨

做好农村水利知识科普是提升公民水科学素养和水安全意识的重要因素,因地制宜选择合适乡镇建立水利知识科普基地具有现实意义。该文以福建省建瓯市东游镇水利建设为例,从硬件和软件建设两个方面探索乡镇建立水利知识科普基地的试点示范,供参考。

水利综合知识图谱构建研究

基于对水利知识特点的分析,提出了水利综合知识体系的描述方法,包括水利知识的定义、组成与关联;构建了水利知识图谱的构建框架和关键技术体系,以水利行业结构化业务数据的实体关系转换为基础,采用双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Shot-Term Memory Neural Network,BiLSTM)与条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)方法识别半结构化、非结构化学科知识文本以及互联网数据中的水利实体,使用模式匹配和共现网络分析方法抽取各实体间关系,对涉水对象及其属性进行补充,基于风险最小化的最小风险映射模型(Risk Minimization based Ontology Mapping,RiMOM)进行了多源异构水利实体的融合,实现了涉水对象与水利学科知识的融合与关联,形成水利综合知识的建模和表达。在图谱构建过程中,累计抽取水利实体136万个,构建实体关系300余万条,抽取的水利实体对象的标注准确率在80%以上。基于该图谱可实现水利知识的跨域查询与检索,学科图谱与水网图谱间关系查询,挖掘不同水利实体间的隐含关系,提高水利知识检索的效率和知识挖掘发现的能力。

基于知识图谱的水利数据垂直搜索应用

在已建水利数据中心基础上,通过构建水利知识图谱,应用主题爬虫、倒排索引和中文分词等垂直搜索核心技术,建立山东水利数据垂直搜索模型,对水利结构化数据、网页分析提取数据、非结构化文献影像图像数据等进行分析和整理,确定数据之间关联关系,建立索引,实现水利信息资源的精准检索。

知识型水利—中国水利的发展方向

现代科技突飞猛进 ,世界经济正由物资经济向知识经济转变。水利为国民经济的基础 ,必须顺应时代发展的潮流 ,发展知识型水利。知识型水利是指以知识和技术高度密集为基础的水利 ,是一种以现代科学技术为核心建立在知识信息的生产、存储、使用和消化之上的水利。发展知识型水利 ,这既是新时代的要求 ,是由我国的现实国情决定的 ,也是促进我国水利可持续发展 ,走向市场提高经济效益的有效途径。走具有中国特色的知识型水利 ,要依靠科技进步 ,提高科技在水利经济增长中的贡献率 ,要发展水利产业化经营 ,提高人员文化素质 ,保护环境 。

数字孪生淠河建设实践与思考

数字孪生淠河根据淠河流域特征,以流域防洪需求为牵引,提出技术解决方案。在共享安徽省现有数据感知、网络传输、算力环境等基础上,建设内容包括流域数据底板、水利模型平台、水利知识平台等支撑平台,以及在上述支撑平台基础上建立防洪预报、预警、预演、预案“四预”应用。防洪“四预”应用以精细化洪水预报为预警、调度提供基础,洪水预警为下游圩区等保护对象提供多阶段预警,情景化洪水预演以实景化方式分析洪水影响,智能化方案实现防洪预案的快速、自动化生成。通过总结数字孪生淠河建设内容,进一步探讨数字孪生流域建设中存在的难点问题,为相关数字孪生流域建设提供借鉴。

水电企业知识管理探讨

阐述了知识管理的概念和在水电工程中引入知识管理的必要性。分析了水电工程设计的特点及知识管理的现状,探讨了在大型水电设计企业内知识管理系统的系统构成、反馈机制和技术路线等问题,以促进水电设计单位知识管理的发展。

浙江省水利基础数据标准研究

针对现有国家、行业标准规范有关水利基础数据的内容无法满足当前浙江省智慧水利建设和数字化改革的问题,该文将水利地理实体与浙江水利业务充分融合,提出了一种全水利对象分类、全关系时空表达的多层次水利基础数据模型,讨论了水利基础数据质量目标和编制技术流程,重点阐述了水利基础数据标准编制的核心内容,包括水利对象分类颗粒度划分、水利对象编码和水利知识图谱构建等,通过浙江省级地方标准《水利对象分类规范》(DB33/T 2512—2022)、《河湖基础数据规范》(DB33/T 2442—2022)、《水库基础数据规范》(DB33/T 586—2022)的实践,构建了浙江省水利基础数据标准体系,为省级水利基础数据采集、处理、管理和服务提供支撑,为其他行业在基于本行业地理实体编制基础数据标准提供经验。