CN120111079B 一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统 （宁波弘泰水利信息科技有限公司）

(22)申请日2025.05.07所(普通合伙)33391GO6N3/0464(2023.0G16Y20/10(2020.G16Y20/20(2020.01)G16Y30/00(2020.G16Y40/10(2020.G16Y40/20(2020.(56)对比文件审查员乔婷权利要求书3页说明书8页附图3页(54)发明名称一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统(57)摘要一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，该系统包括感知采集层、建模仿真层、数据处理与决策支持层、通信层、交互可视化层；所述感知采集层通过摄像头和传感器获取水库界面和数据展示。将构建的库区模型数据叠加到GIS地图中展示，根等功能，构建一种基于知识图谱和数字享生的水库息步骤S7步骤S421.一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，其特征在于，该系统包括感知所述感知采集层通过摄像头和传感器获取水库及周边环境的图像视频数据、水位数所述建模仿真层将实际的水库及周边环境映射为虚拟模型，并将感知采集层获取的数据导入到该虚拟模型中，通过数字孪生技术实现动态监控与分析；所述数据处理与决策支持层进行数据的处理、分析、挖掘以及提供决策支持；所述通信层负责系统的互联互通、远程控制和自动执行任务；所述交互可视化层提供操作界面和数据展示；所述数据处理与决策支持层通过融合跨领域知识图谱，结合历史数据和实时数据，进行深度分析与智能决策，生成具有针对性、全局性的运维建议；所述跨领域知识图谱通过以下方法进行融合：S10:跨领域知识图谱构建：根据待融合的多个领域，构建水利领域及其他相关领域的S20:标准化接口设计：为保证跨领域数据和知识的互操作性，设计标准化的数据接口和交换协议，接口支持不同领域知识图谱之间的数据传输、访问和更新；S30:基于图神经网络和迁移学习构建跨领域图神经网络，对多领域图谱实体进行对齐S40:引入区块链技术：采用区块链技术确保跨领域知识图谱的数据可信性、隐私保护所述知识图谱基于图神经网络和迁移学习进行融合，该融合方法包括以下步骤：S31:对于每个领域的图神经网络，通过图卷积网络GCN的更新规则来表示每一层的节A是归一化的邻接矩阵，包括自连接；W(l)是第l层的学习权重矩阵；在跨领域对齐的任务中，两个领域之间的图谱分别通过这种方式进行图卷积操作，得到两个图的节点表示；S32:两个领域定义为源领域A和目标领域B,在构建图卷积网络后，对源领域A进行预训其中，Lpretrain是预训练损失函数，γ为超参数，用于平衡损失函数中的正则化3S33:将预训练模型迁移到目标领域B,引入对抗性训练机制，减少源领域和目标领对抗性训练的目标是通过最大化源领域和目标领域之间的相似Ladv=-Ex~A[log(D(x))]-Ex~B[log(1-D(x))];2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，其特征3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，其特征S41:数据上链：当新的数据被添加到知识图谱时，将其数据哈希值写入区块链；S42:验证机制：所有跨领域知识图谱的更新或修改都需要经过多个参与方的共识验4S43:加密技术：区块链使用加密算法来确保数据只有授权的用户能够访问和解密；S44:零知识证明：允许一方向另一方证明某个信息的真实性，而不泄露该信息的具体S45:分布式存储：数据不存储在单一的服务器或中央机构，而是分布在多个节点上；S46:智能合约：通过智能合约，跨领域知识图谱中的数据访问和操作通过预定义的规则进行自动化管理和监控；S47:权限管理：通过区块链的权限管理系统，设置严格的访问控制机制，确保只有授权的用户才能修改或访问某些敏感数据。5一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统技术领域[0001]本发明属于水库巡检系统技术领域，具体涉及一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统。背景技术[0002]水库是水资源调控的关键设施，能够有效存储和分配水源，保障农业、工业和城市的用水需求。它不仅有助于防洪减灾、促进经济发展，还对生态保护和社会稳定具有深远意义。为了确保水库的安全运行和发挥其最大效益，定期的水库巡检至关重要。[0003]传统的水库巡检一般依赖人工巡检，往往需要巡检员逐一走访各个检查点，工作量巨大，耗时长，且容易受到天气、地形等外部因素的影响，巡检人员的主观因素也可能导检查，存在较大的安全隐患，尤其在恶劣天气或突发自然灾害时，人员的生命安全可能受到威胁。每次巡检完成后，数据还需要人工记录和整理，信息传递滞后，无法迅速掌握库区的状态和潜在风险。人工巡检结果往往局限于文字记录和照片，难以直观呈现库区整体问题的严重性或变化趋势，缺乏及时的专业决策支持，无法及时做出有效决策。等，已经被应用于水库巡检。这些技术可以提供实时的数据采集和监测，减少人工巡检的频率，并能够有效避免高危区域的人工进入，提升巡检安全性。[0005]然而，现有的技术仍存在一些不足，虽然可以实时获取大量数据，但缺乏对这些数据的智能分析和决策支持，仍需人工干预来进行问题识别和判断，同时，缺乏直观的可视化展示，难以快速帮助管理人员识别潜在风险或整体问题的严重性，导致系统的整体效率和反应速度未能达到预期的最佳水平。[0006]因此，需要一套可视化程度较高、可提供智能决策支持的水库巡检系统，本申请在此方向上进行了进一步的研究。发明内容[0007]针对现有技术中的不足，本申请提供了一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，该系统能够通过数字孪生技术实时反映库区的动态变化，通过无人机巡检智能判断潜在隐患，基于知识图谱分析问题，查询历史事件和相关数据，结境、城市规划等)知识图谱，全面评估问题，帮助决策者从全局视角水库安全性和管理效能，也即能够优化水库巡检工作的效率和准确性，解决现有技术中存在的人工巡检低效以及决策滞后的问题。[0008]本申请的技术方案如下。[0009]一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，该系统包括感知采集层、建模仿真层、数据处理与决策支持层、通信层、交互可视化层；所述感知采集层通过摄像头和传感器获取水库及周边环境的图像视频数据、水位数据、雨量数据、温湿度数据；所述建模6仿真层将实际的水库及周边环境映射为虚拟模型，并将感知采集层获取的数据导入到该虚拟模型中，通过数字孪生技术实现动态监控与分析；所述数据处理与决策支持层进行数据的处理、分析、挖掘以及提供决策支持；所述通信层负责系统的互联互通、远程控制和自动执行任务；所述交互可视化层提供操作界面和数据展示。[0010]作为优选，所述数据处理与决策支持层通过融合跨领域知识图谱，结合历史数据[0011]作为优选，所述跨领域知识图谱通过以下方法进行融合：S10:跨领域知识图谱构建：根据待融合的多个领域，构建水利领域及其他相关领域的知识图谱，所述知识图谱包括手段，从不同数据源中自动提取并构建领域知识图谱；S20:标准化接口设计：为保证跨领域数据和知识的互操作性，设计标准化的数据接口和交换协议，接口支持不同领域知识图谱之间的数据传输、访问和更新；S30:基于图神经网络和迁移学习构建跨领域图神经网络，对多领域图谱实体进行对齐和融合，构建跨领域的统一图谱；S40:引入区块链技术：采用区块链技术确保跨领域知识图谱的数据可信性、隐私保护与安全性。护方面的知识，包括水利工程的设计规范、材料、施工方法；该领域知识图谱可对水库的建水位、气候变化因素的涉及天气、气候、降雨量的相关数据；该领域知识图谱在水库的调度和巡检中，可助识别恶劣天气带来的潜在威胁，如暴雨、洪水等；(3化、物种多样性等内容；领域知识图谱可提供科学依据进行生态修复或污染防控，保障水库库相关的规划问题；该领域知识图谱可帮助识别城市化进程对水质和水资源的潜在影响，评估城市扩张对水库的长期影响；(5)农业灌溉领域：涉及水资源管理、农业用水、灌溉技术；包括农业灌溉的需求预测及水资源的有效利用；该领域知识图谱可助于针对农作物生长合理调度水库中的水资源；(6)法律法规与政策领域：关于水库管理的相关法律法规、政策要求和合规性检查；该领域知识图谱提供水库管理相关的法规、政策的实时查询，确保巡检和操作过程符合政府和行业的标准。[0013]作为优选，所述知识图谱基于图神经网络和迁移学习进行融合，该融合方法包括以下步骤：[0014]S31:对于每个领域的图神经网络(假设为源领域A和目标领域B的图谱),通过图卷[0017]Hl)表示第l层的节点表示，HO即为初始的节点特征；[0019]W①)是第l层的学习权重矩阵；7[0021]在跨领域对齐的任务中，两个领域之间的图谱可以分别通过这种方式进行图卷积[0022]S32:两个领域定义为源领域A和目标领域B,在构建图卷积网络后，对源领域A进行入正则化策略，设源领域A的GCN训练损失为LA,源领域A的正则化项为RA(θ),如下：[0024]其中，Lpretrain是预训练损失函数，γ为超参数，用于平衡损失函数中的正则化项Ra和源领域的损失La。[0025]S33:将预训练模型迁移到目标领域B,引入对抗性训练机制，减少源领域和目标领域之间的分布差异，在目标领域B上同时进行微调和对抗训练：微调时，可固定源领域A的GCN网络结构，调整目标领域的节点特征和关系映射；设目标领域B的微调损失为LB,对抗性训练损失为Ladv,为目标领域B的正则化项，训练过程的总损失可表示为：[0027]其中，δ、入是调节迁移学习的重要超参数，用于平衡微调和对抗性训练的损失，Ladv为对抗性训练损失；[0028]对抗性训练的目标是通过最大化源领域和目标领域之间的相似性来实现迁移学[0032]X是源领域和目标领域的节点表示；[0035]S41:数据上链：当新的数据(如知识图谱中的新节点或关系)被添加到知识图谱旦数据被写入区块链，它就无法被修改或删除，保证数据的不可篡改性和历史可追溯性。[0036]S42:验证机制：所有跨领域知识图谱的更新或修改都需要经过多个参与方的共识验证；比如，某些数据的更新可能需要得到多个节点(例如学术专家、数据源提供方等)的验证，只有通过共识机制，数据才能被确认并加入到知识图谱中。这样就能确保数据是经过广泛验证的，避免假数据或误导性数据的加入。[0037]S43:加密技术：区块链使用加密算法(如公私钥加密)来确保数据只有授权的用户能够访问和解密，即使数据被写入区块链，只有授权用户才能查看数据的详细内容，而不是暴露给所有人。[0038]S44:零知识证明：零知识证明(ZKP)是一种加密技术，允许一方(证明者)向另一方(验证者)证明某个信息的真实性，而不泄露该信息的具体内容；[0039]S45:分布式存储：数据不存储在单一的服务器或中央机构，而是分布在多个节点上；即使一个或多个节点出现故障或遭到攻击，其他节点的副本仍然可以确保数据的完整性和可用性。8[0040]S46:智能合约：智能合约是一种自动执行协议的程序，可以在满足特定条件时自动执行。通过智能合约，跨领域知识图谱中的数据访问和操作可以通过预定义的规则进行自动化管理和监控，确保只有符合特定条件的操作才能进行，避免不安全的操作。[0041]S47:权限管理：通过区块链的权限管理系统，可以设置严格的访问控制机制，确保只有授权的用户才能修改或访问某些敏感数据。[0043](1)数据分析能力有限：现有传感器和监测设备能够实时采集大量数据，但大多数巡检系统缺乏数据处理和智能分析功能，无法对数据进行深度分析，自动识别潜在问题或预测风险，导致数据价值未能充分发挥。[0044](2)智能化水平低：现有水库巡检系统，无法自动从多源数据中提取知识，尽管有大量实时数据，管理人员需要人工分析和判断，缺少智能决策支持，影响了反应速度和效[0045](3)无法提供全局视角：现水库巡检多只关注水利领域本身，缺少与环境、气候变化、城市规划等领域的知识整合。在处理问题时可能无法提供全局性的视角，导致决策偏[0046](4)缺乏动态监控能力：现水库监测多依赖固定传感器的数据，往往只能反映水库某一时刻的状态，无法提供全面、实时的水库动态信息。这就使得管理人员无法对水库的整[0047]相比之下，本申请提供了一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，该系统能够通过数字孪生技术实时反映库区的动态变化，通过无人机巡检智能判断潜在隐患，基于知识图谱分析问题，查询历史事件和划等)知识图谱，全面评估问题，帮助决策者从全局视角做出更科学的决策，提高水库安全性和管理效能，也即能够优化水库巡检工作的效率和准确性，解决现有技术中存在的人工巡检低效以及决策滞后的问题。附图说明[0048]图1基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统整体流程图。[0049]图2基于图神经网络和迁移学习构建一种跨领域图神经网络图谱融合方法。[0050]图3应用于知识图谱的动态更新场景的区块链技术流程图。具体实施方式[0051]下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步详细描述。[0052]以下实施方式中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件，以下通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。[0053]参见附图，本申请中涉及的一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，[0054]感知采集层：该层主要负责水库环境、设施及设备的实时监控与数据采集，采用传感器、监控摄像头和无人机等工具。库区安装监控摄像头，物理大坝配备水位、雨量、温湿9度、液位等多种传感器，实时收集大坝运行状态、结构健康及周围环境数据。无人机则负责空中巡视，获取大坝及周边区域的图像和视频信息，所有数据实时传输至中央系统。[0055]建模仿真层：该层将实际的物理大坝和周边环境映射为虚拟模型，根据感知采集层获取的数据模拟库区状态，通过数字孪生技术实现动态监控与分析。[0056]数据处理与决策支持层：该层主要进行数据的处理、分析、挖掘以及提供决策支持。对传感器采集的原始数据进行清洗、过滤和校验，按照预定规则转换为符合业务需求的各类数据格式。通过融合跨领域的知识图谱，结合历史数据和实时数据，进行深度分析与智[0057]物联通信层：该层主要负责系统的互联互通、远程控制和自动执行任务。通过无线通信技术确保传感器、控制设备、监控中心之间的数据传输。在发现异常或达到设定阈值时，系统可以自动发出警报或执行预设的自动化操作(如启用备用设备、调整水流量等)。[0058]交互可视化层：该层面为巡检调度中心，向用户提供友好的操作界面和数据展示，确保相关人员可以直观、有效地理解水库的运行状况。通过三维模型和图表展示水库的实[0059]以下为本申请中的一种具体实施例。[0060]本发明实施例提供一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统，该系统中[0061]步骤S1:在库区安装监控摄像头，物理大坝配备水感器，实时收集大坝运行状态、结构健康及周围环境数据，将数据实时传输至物联网中心平市规划、农业灌溉、法律法规与政策等领域，重点收集水利工程领域巡检运维业务方面资[0062]水利工程，水库的建设、设计、运行、维护等方面的知识，包括水利工程的设计规等。该领域知识图谱在水库的调度和巡检中，可帮助识别恶劣天气带来的潜在威胁，如暴机物、营养盐等)、生态环境变化、物种多样性等内容。该领域知识图生态修复或污染防控，保障水库的水质和生态平衡。[0065]城市规划，涉及到土地利用、基础设施建设、城市发展与水库相关的规划问题。该领域知识图谱可帮助识别城市化进程对水质和水资源的潜在影响，评估城市扩张对水库的长期影响。[0066]农业灌溉，涉及水资源管理、农业用水、灌溉技术等方面。它包括农业灌溉的需求预测及水资源等的有效利用。该领域知识图谱可助于针对农作物生长合理调度水库中的水[0067]法律法规与政策，关于水库管理的相关法律法规、政策要求和合规性检查。该领域知识图谱提供水库管理相关的法规、政策的实时查询，确保巡检和操作过程符合政府和行业的标准。[0068]步骤S2:对原始数据进行清洗和校验，按照规则转换为符合业务需求的各类数据格式。基于知识图谱构建技术构建各领域知识图谱，并融合跨领域知识图谱。其中，基于图神经网络和迁移学习构建一种跨领域图神经网络进行图谱融合方法，请参阅图2:[0069]步骤S2.1.1,基于知识图谱构建技术构建各领域知识图谱，领域A、领域B、领域C[0070]步骤S2.1.2,对于每个领域的图神经网络(假设为领域A和领域B的图谱),可以通过以下的更新规则来表示每一层的节点表示(图卷积网络GCN):[0072]其中：[0073]H¹)表示第l层的节点表示，H(0)即为初始的节点特征；[0074]A是归一化的邻接矩阵(包括自连接);[0075]W①)是第l层的学习权重矩阵；[0076]σ是激活函数，通常使用线性整流函数(ReLU)。[0077]在跨领域对齐的任务中，领域之间的图谱可以分别通过这种方式进行图卷积操[0078]步骤S2.1.3,在构建图卷积网络后，对源领域A进行预训练。在源领域A上训练一个GCN模型，使其学习到源领域的结构和实体特征表示，同时引入正则化策略，设源领域A的[0080]其中，Lpretrain是预训练损失函数，γ为超参数，用于平衡损失函数中的正则化项Ra和源领域的损失La。[0081]步骤S2.1.4,将预训练模型迁移到目标领域B,引入对抗性训练机制，减少源领域和目标领域之间的分布差异，在B领域上同时进行微调和对抗训练。微调时，可以固定源领域的GCN网络结构，但调整目标领域的节点特征和关系映射。设目标领域B的微调损失为LB,对抗性训练损失为Ladv,为目标领域B的正则化项，那么训练过程的总损失可以表示为：[0083]其中，δ、λ是调节迁移学习的重要超参数，用于平衡微调和对抗性训练的损失，Ladv为对抗性训练损失。对抗性训练的目标是通过最大化源领域和目标领域之间的相似性来实现迁移学习。通过对抗性损失函数来实现，如下所示：[0084]Ladv=-Ex~A[log(D(x))]-E[0085]其中：[0087]X是源领域和目标领域的节点表示；[0088]Ladv是对抗损失。[0089]同时，采用区块链技术确保跨领域知识图谱的数据可信性、隐私保护与安全性，请参阅图3:11[0090]步骤S2.2.1,新增知识图谱数据。[0091]步骤S2.2.2,进行数据预处理。对新增数据(如实体关系、属性)通过SHA-256等算法生成唯一哈希值，作为数据的“指纹”,敏感数据使用非对称加密(如RSA)或同态加密，确保仅授权方可解密；通过零知识证明技术(如zk-SNARKs)验证数据逻辑有效性，无需暴露原始数据。[0092]步骤S2.2.3,[0093]步骤S2.2.4,智能合约权限校验。智能合约检查请求方权限，仅允许满足条件的操[0094]步骤S2.2.5,分布式存储。原始数据存入IPFS或私有数据库，链上仅存哈希值和存储地址。[0095]步骤S2.2.6,区块链上链。签名后的交易广播至节点，通过PoW/PoS等共识生成新区块，形成哈希链，区块哈希链结构确保历史数据无法修改。[0096]步骤S2.2.7,触发智能合约规则。上链事件触发合约逻辑，自动更新知识图谱状态树(如新增实体链接关系),若执行失败(如权限不足),合约回滚至上一状态，但交易记录仍[0097]步骤S2.2.8,更新知识图谱状态树。将新实体关系写入梅克尔树，支持快速检索与历史追溯。[0098]步骤S3:利用三维GIS和无人机倾斜摄影技术构建水库区域三维数字场景模型。[0099]步骤S3.1,收集水库基础地理数据，规划无人机飞行区域，设置航高、航向重叠率和旁向重叠率，确保设备(多镜头倾斜相机、RTK定位)校[0100]步骤S3.2,通过无人机多角度倾斜摄影获取高分辨率影像(含正射、前、后、左、右五视角),同步记录POS数据(位置与姿态),复杂地形分区块飞行。[0102]步骤S3.4,修复水面空洞、植被噪点等缺陷，简化冗余三角面；将模型导入三维GIS[0103]步骤S4,将构建的库区模型数据叠加到GIS地图中展示，根据所采集数据模拟库区状态，并展示环境属性信息；实现巡检过程中维修方案推荐、智能问答等功能，构建一种基于知识图谱和数字孪生的水库智能巡检系统。[0104]所构建的系统包括驾驶舱、三维可视化监控子系统、安全巡检子系统、智能问答与知识检索子系统、综合预警与预案推演子系统。