基于数字孪生的海量多源异构数据中台建模与融合关键技术研究与应用 标准

多源异构数据情境中学术知识图谱模型构建研究1. 引言1.1 背景介绍学术知识图谱是一种以知识为中心的图形表示，它帮助研究人员在各种学术领域中发现、管理和利用知识。

在当今信息爆炸的时代，学术知识图谱的构建变得尤为重要。

由于学术领域的复杂性和多样性，单一数据源的知识图谱存在信息不足和局限性的问题。

基于多源异构数据构建学术知识图谱成为当前研究领域的一个热点问题。

多源异构数据包括了来自不同来源、不同领域和不同结构的数据，如学术论文、专利、项目资助等。

这些数据之间存在着丰富的关联和交叉，通过整合这些数据可以更全面地呈现知识之间的关系。

多源异构数据的整合涉及到数据的清洗、融合和统一表示等技术挑战，需要借助先进的数据处理和知识表示方法来实现。

构建基于多源异构数据的学术知识图谱模型具有重要的意义和挑战。

本研究旨在探索如何有效地整合、表示和融合多源异构数据，构建高质量的学术知识图谱模型，以提升学术研究的效率和质量。

通过本研究，可以为学术研究者提供更便捷的知识获取和交流平台，推动学术领域的发展和创新。

1.2 研究意义通过建立学术知识图谱模型，可以有效地整合来自不同学术领域、不同研究机构以及不同数据源的知识信息，实现知识的跨领域、跨机构、跨源的研究与应用。

学术知识图谱模型能够帮助研究人员更好地了解学科之间的关联与演化，发现新的知识点和研究热点，对于促进科学研究和学术交流具有积极的推动作用。

学术知识图谱模型还能够为学术信息检索、文献推荐、科研决策等方面提供更加精确、个性化的服务，促进学术研究的进步和创新。

通过构建多源异构数据情境中的学术知识图谱模型，可以更好地应对信息时代的挑战，推动学术研究的发展，促进知识的共享与传播。

【字数：320】1.3 研究目的研究目的是为了解决多源异构数据情境下学术知识图谱构建中的挑战和问题，提出一种有效的模型构建方法。

通过整合不同来源、不同类型的学术数据，构建一个全面、准确、可扩展的知识图谱模型，以实现学术领域知识的整合和共享。

制造业工业云平台建设与应用方案第1章工业云平台概述 (4)1.1 工业云平台发展背景 (4)1.2 工业云平台定义与特点 (4)1.3 工业云平台在制造业的应用价值 (4)第2章工业云平台技术架构 (5)2.1 总体架构设计 (5)2.1.1 基础设施层 (5)2.1.2 数据层 (5)2.1.3 平台层 (5)2.1.4 应用层 (5)2.2 数据采集与处理 (6)2.2.1 数据采集 (6)2.2.2 数据处理 (6)2.3 云计算与存储技术 (6)2.3.1 云计算技术 (6)2.3.2 存储技术 (6)2.4 网络通信与安全技术 (6)2.4.1 网络通信技术 (6)2.4.2 安全技术 (7)第3章工业云平台关键技术研究 (7)3.1 设备接入技术 (7)3.2 大数据与人工智能技术 (7)3.3 数字孪生技术 (8)3.4 边缘计算技术 (8)第四章工业云平台功能模块设计 (8)4.1 设备管理模块 (8)4.1.1 设备信息管理：对企业内部所有设备的基本信息进行登记、分类和管理，包括设备型号、生产厂商、购置时间等。

(8)4.1.2 设备状态监控：实时监测设备运行状态，包括设备开关机、运行参数、故障报警等，便于及时掌握设备状况。

(9)4.1.3 设备维护管理：制定设备维护计划，实现设备保养、维修、更换等工作的自动化管理。

(9)4.1.4 设备远程控制：支持远程控制设备启停、参数调整等功能，提高设备操作的便捷性和安全性。

(9)4.2 数据分析模块 (9)4.2.1 数据采集与存储：实时采集生产过程中的数据，包括设备数据、工艺数据、质量数据等，并存储至云平台数据库。

(9)4.2.2 数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，提高数据质量。

(9)4.2.3 数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析，挖掘潜在规律和异常情况。

(9)4.2.4 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，便于用户直观了解生产状况。

机电工程技术MECHANICAL&ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGY第50卷第01期Vol.50No.01 DOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2021.01.001张宪民，薛栋栋，郑家和，等.智能制造中基于0PC UA的多源异构数据传输与解析技术[J].机电工程技术，2021,50(01)：1-7.智能制造中基于OPC UA的多源异构数据传输与解析技术*张宪民，薛栋栋，郑家和，李海(华南理工大学广东省精密装备与制造技术重点实验室，广州510641)摘要：随着信息技术的快速发展，智能制造技术得到了业界的高度重视，而智能制造的关键环节之一是实现各设备与各系统的互联互通。

OPCUA 作为一种用于工业通讯中的数据交互规范，可用于实现对制造过稈中的多源异构数据的传输与解析，进而实现互联互通。

以智能制造互联互通研究领域的热点技术OPCUA为出发点，介绍了OPCUA的发展历史与技术特点，在此基础上分析了OPCUA技术的研究进展与应用情况，指出了需要解决的技术问题，最后对OPC UA技术进行了展望。

为OPC UA技术的应用和研究提供了参考。

关键词：OPCUA；多源异构数据；智能制造;互联互通中图分类号：TP274文献标志码：A文章编号：1009-9492(2021)01-0001-07开放科学(资源服务)标识码(OSID)：嚴讓豎瓠The Transmission and Parse Technology of Multi-source Heterogeneous Data Basedon OPC UA in Intelligent ManufacturingZhang Xianmin，Xue Dongdong，Zheng Jiahe，Li Hai(Guangdong Provincial Key Laboratory of Precision Equipment and Manufacturing Technology,South China University of Technology,Guangzhou510641,China)Abstract:With the rapid development of the information technology,intelligent manufacturing technology has been highly valued by the industry,and one of the key links of intelligent manufacturing is to realize the interoperability between each device and each system.As a data interaction specification for industrial communications,OPC UA can be used to realize the transmission and analysis of heterogeneous data from multiple sources in the manufacturing process,thus achieving interoperability.Based on the hot technology OPC UA in the field of intelligent manufacturing interconnection,the development history and technical characteristics of OPC UA were introduced.On this basis,the research progress and application of OPC UA technology were analyzed,and the technical problems to be solved were pointed out.Finally,the prospect of OPC UA technology was presented.It provides a reference for the application and research of OPC UA technology.Key words:OPC UA;multi-source heterogeneous data;intelligent manufacturing;interoperability0引言随着“工业4.0”与“中国制造2025规划”的提出，制造业开始向智能制造转型［1-2］o工业物联网是第四次工业革命的表现形式［3］，一个完整的工业物联网架构从下至上可以分为智能感知层、互联互通层与智能决策层3个层级［4］。

基于数字孪生的智能车间建设方案随着新一代信息技术与制造技术的深度融合发展，制造业的生产方式正在发生深刻变革，为实现制造业中的设备信息能及时汇总处理，从而驱动整个制造业更加智能化的发展。

为实现对车间／产线现场设备工作状态信息，加工工艺参数信息，车间物料周转过程、工件工艺质量信息、加工过程中的能源损耗信息等的在线监测、分析与故障预警，有必要建设一个生产过程监测系统，全面实现车间设备和生产执行情况的集中监测、预警管理，实现生产过程的透明可控。

1研究内容本文的主要研究内容是对产线的三维实时监控的研究，其中最重要的就是对数字孪生的研究，生产线数字孪生主要是对物理机床的传感器、状态、加工等数据等进行采集、处理与融合，构建生产线实时和历史数据模型，以实现物理机床电气系统的数字化映射。

数字孪生体虚拟模型可以直观地体现数控机床的物理实体实际外观状态，一个精确、逼真的数字孪生体虚拟模型可以为工人提供强烈的沉浸感。

三维实时监控可以对生产线物理实体的加工过程和全生命周期进行全面了解与掌控，为生产线的调试、报警预警、远程操控提供平台。

2关键技术研究2.1数据建模技术对数据进行分析建模是数字孪生技术的重要基础，通过使用数字孪生技术与数据建模结合在一起，能够在数字空间中对产线的运行过程进行同步映照。

利用工业物联网结合物理实体产线的实际运行数据，对产线数字孪生体进行模型构建、运动链接、环境搭建，利用产线的数字孪生体对物理机床的整个生命周期进行仿真、监控、调试以及控制等操作，完成虚实相融、以虚概实的数字化。

2.2制造实时数据监控技术制造实时数据采集与监控以产线的数字孪生技术作为基础，囊括了现场生产的物理生产层面和生产工艺层面的映射。

在现场生产的物理层面，主要研究加工中的多源异构数据的可视化映射，实现车间的可视化监控；在生产工艺层面，研究了基于数字孪生的生产线上的制造数据实时仿真计算方法，完成机床实时生产数据与生产工艺相融合，从而实现基于数字孪生层面的数据监控展示。

大规模多源异构数据的融合与建模研究随着互联网和信息技术的快速发展，我们正处于一个数据爆炸的时代。

大规模多源异构数据正以前所未有的速度产生并积累，这些数据包含了各个领域的信息，如社交媒体、医疗记录、物联网数据等。

然而，由于数据的来源多样性和种类繁多，如何有效地融合并对这些数据进行建模成为一个重要的研究方向。

本文将探讨大规模多源异构数据的融合与建模研究，并讨论其应用价值和挑战。

在大规模多源异构数据融合的研究中，一个核心问题是如何将来自不同源头、具有不同结构和语义的数据进行整合。

这通常包括从数据清洗、数据集成、数据挖掘等多个环节。

首先，数据清洗是一个关键的步骤，主要是处理数据中存在的噪声、缺失值和不一致性。

清洗后的数据可以提高后续处理的准确性和可靠性。

其次，数据集成涉及如何将来自多个不同源头的数据进行统一的表示和语义映射，以便进行后续的分析和挖掘。

最后，数据挖掘是根据融合后的数据进行知识发现和模式分析的过程，需要利用机器学习、数据挖掘和统计等技术。

大规模多源异构数据融合与建模具有广泛的应用价值。

首先，在社交媒体领域，融合多源异构数据可以帮助我们更好地理解用户行为和情感倾向，从而提供个性化的推荐和服务。

其次，在医疗健康领域，将来自不同医疗机构和设备的数据进行融合和建模可以帮助提高诊断的准确性和治疗效果。

此外，在城市规划和交通管理等领域，融合多源数据可以提供更准确的预测和决策支持。

然而，大规模多源异构数据融合与建模也面临着一些挑战和难题。

首先，数据的质量和可信度是一个重要的问题。

由于数据的来源多样性，其中一些源数据可能存在错误和不准确性，这可能对后续的分析和建模造成影响。

因此，我们需要开发有效的数据质量控制和评估方法。

其次，数据隐私和安全也是一个重要的考虑因素。

在融合多源数据的过程中，确保数据的隐私和安全是至关重要的。

最后，数据的规模和复杂性也是一个挑战。

由于大规模多源异构数据具有海量和高维的特点，针对这样的数据进行建模和分析需要更高效的算法和计算资源。

学术研讨基于大模型和知识图谱的标准领域融合应用方法研究■ 郑佳明* 陈家宾 胡杰鑫 杨洪杰（中国船舶集团有限公司 综合技术经济研究院）摘 要：为帮助解决标准编制发布周期长以及标准知识供给效率低等贯彻实施方面的主要问题，进一步革新标准化工作方式，本文基于已有大模型和知识图谱在标准领域的应用研究成果，首先对大模型和知识图谱在标准领域应用情况分别进行了介绍，对其领域应用优劣进行了具体分析，进而进行了标准领域的融合应用分析研究，提出了大模型辅助知识图谱构建、知识图谱辅助大模型研发、大模型应用平台和知识图谱智能应用平台的相互增强三种融合应用思路，对船舶标准领域的数字化、智能化建设具有较大的参考价值。

关键词：标准，大模型，知识图谱，智能应用，融合应用DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.23.001Research on Integrated Application Methods in the Field of Standards Based on Foundation Models and Knowledge GraphsZHENG Jia-ming* CHEN Jia-bin HU Jie-xin YANG Hong-jie（China Institute of Marine Technology & Economy）Abstract:In order to help solve the main problems such as long period of standards development and low efficiency of standard knowledge supply in the field of standards implementation, and further innovate the standardization working mode, based on current research results of the application of foundation models and knowledge graphs in standards fi eld, this paper fi rst introduces the application of foundation model and knowledge graphs in this fi eld, analyzes the advantages and disadvantages of the application, conducts analysis and research on the integrated application in standards fi eld, and puts forward three ideas of integrated application, such as the construction of knowledge graphs assisted by foundation models, the research and development of foundation model assisted by knowledge graphs, and the mutual reinforcement of platforms for foundation model application and intelligent application of knowledge graphs, which is of great reference value for the digital and intelligent construction in the fi eld of standards on shipping.Keywords: standard, foundation model, knowledge graph, intelligent application, integrated application0 引 言标准是为获得最佳秩序、促进最佳社会效益，以科学、技术和实践经验的综合成果为基础的重要文件。

多源异构数据湖的聚存算关键技术及应用科技进步奖多源异构数据湖的聚存算关键技术及应用在科技进步奖中具有重要地位。

随着全民数智化应用的不断拓展，诸多业务平台数据量急剧膨胀，掌握多维度、多平台、多渠道、跨领域业务相关数据的离线和实时分析能力，成为当下和未来大数据研发工程师、系统架构师职场发展的必备技能。

作为大数据领域的下一个风口，数据湖技术正是这些问题的完美解决者。

数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。

不管是传统数仓承载的结构化数据还是半结构化数据、非结构化数据、二进制数据等任意类型的数据，数据湖都可以轻松实现采集、存储和分析。

如需更多关于“多源异构数据湖的聚存算关键技术及应用”的信息，建议查阅相关资料或咨询科技专家。

第 6 期2023 年 12 月NO.6Dec .2023水利信息化Water Resources Informatization0 引言智慧水利是水利高质量发展的显著标志[1]，按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”的要求，以数字化、网络化、智能化为主线，构建数字孪生流域，是推动水利高质量发展的重要实施路径。

2021 年 11 月，水利部印发《“十四五”期间推进智慧水利建设实施方案》的通知，各流域陆续启动数字孪生试点建设工作。

冶运涛等[2]从定义、特征、关键科学问题和技术体系等理论层面阐述了数字孪生流域的内涵，为智慧流域研究提供了借鉴。

黄艳[3]结合长江流域智慧水利试点建设，梳理了现阶段数字孪生流域发展需求，提出了数据底板、模型库、智能应用建设，以及敏捷响应配置平台技术等数字孪生流域建设的关键技术，并探讨了长江流域三峡库区、汉江流域及长江中下游行蓄洪空间试点数字孪生技术建设技术方案。

李文学等[4]对数字黄河与数字孪生黄河的关系进行了分析，提出了数字孪生黄河建设实施的具体途径，阐述了包括业务应用、数字孪生黄河平台、物联智能感知、采集传输等在内的主要建设任务，提出了推进数字孪生黄河建设的 4 项主要保障措施。

刘昌军等[5]探索了数字孪生淮河防洪“四预”模式，对数字孪生底板、数字化场景、数字化流场和数字映射，以及基于高性能并行计算的水文水动力学实时模拟预报的关键技术进行了研究。

目前，珠江流域[6]、松辽流域[7]、海河流域[8]等重要江河及重点小流域[9-10]也开展了数字孪生流域的建设探索。

根据水利部和长江水利委员会（以下简称长江委）建设数字孪生流域的总体部署，选取汉江流域为数字孪生建设先行先试工作试点。

汉江作为长江流域最大的支流，水资源十分丰富，以石泉、安康、丹江口为代表的大型控制性水库建成运行并发挥作用，标志着汉江主要控制性水库群已初具规模，汉江流域水资源已从大力建设开发利用，逐步走向科学调度运用管理的新时期。

基于数字孪生技术的智慧水利应用研究摘要:本文分析了当前智慧水利发展面临的问题，提出了基于数字孪生技术的智慧水利应用体系构建原则及总体框架，指出了数字孪生技术在水利行业的应用方向，通过融合数字孪生技术，实现多业务、多层级数据的整合共享、智能分析与全面展示，为水利管理工作提供辅助决策支撑。

关键词: 数字孪生；智慧水利；数据挖掘；虚拟映射智慧水利是智慧社会的组成部分，对社会经济的支撑作用和地位尤为重要，对促进水利可持续发展有重要意义。

水利信息化向水利智慧化的转变成为趋势。

因此，亟待加强智慧水利相关内涵与应用研究，将数字孪生技术与智慧水利需求相融合，构建覆盖水利十大业务的智慧水利应用体系。

1 智慧水利发展现状1.1 感知采集不全面智慧水利的实现需要借助各类型传感器、大数据、云计算等设备及技术的支持，为水利管理提供持续监测、智能预警、统计分析等智慧应用。

随着物联网技术的发展，当前在水资源、水安全、水生态、水环境、水灾害、水工程等方面均已初步建设部分感知采集体系，但是部分地区在农村饮水、灌区自动化、水利工程安全监测等方面仍然存在短板，总体来说，感知采集体系建设距离智慧水利要求还有一定差距，存在着监测、传输、控制手段落后，监测种类不全，监测分布不均等问题。

1.2 基础数据不融合目前水利主管单位基础数据、静态数据存在数据量多且电子化程度较低的现象，水利工程管理涵盖了十大业务，业务覆盖面广，工作过程数据繁多，但还有很多与业务管理相关的基础数据尚未实现电子化，如河道划界、岸线规划、采砂规划、供水工程等基础数据。

由于水利管理基础数据存储分散、不成体系，导致统计维度单一、分析深度不够、要素关联不足等问题，管理人员无法总体掌握各项水利业务基本情况。

1.3 数据挖掘不深入目前，各水利系统多采用独立开发的形式建设，多业务数据割裂，十大业务数据并未实现融合共享。

数据的缺失和整合不充分，直接导致数据的内在联系与关联关系无法建立，难以形成综合性的数据关联服务，难以对数据进行关联分析与价值挖掘，且目前水利模型库与学习算法库还未搭建成型，未实现海量数据的深度挖掘。

当前我国公路总里程达528万km，公路养护里程525.16万km，占公路总里程比重为99.4%，加强公路管养、公路资产保值增值具有重要意义[1]。

交通运输部印发的《“十四五”公路养护管理发展纲要》明确提出，开展公路安全设施精细化提升行动，提升公路养护管理数字化水平[2]。

近年来，公路资产管理系统由单机版逐渐发展为网络版，由单一模块到综合平台，有效提升了公路资产管理水平[3]。

国内学者从2010年开始逐步开展公路资产管理及养护技术研究。

在管理系统研究方面，吴文娟、钟鸣等分别从不同角度对道路资产管理系统开展研究[4-7]。

在数据感知方面，部分学者已开展诸多有意义的研究探索。

陈显龙提出利用无人机拍摄图像进行路桥病害检测，提高了道路病害采集效率[8]；李智等提出采用物联网技术实现道路资产管理网联化和智慧化[9]；徐杰等提出一种基于车载移动测量、倾斜摄影等多源数据成果的高精道路地图互补采集方法及关键技术[10]；王代君等研究区域交通基础设施群监测关键技术，基于多源数据实现集群桥梁和边坡的结构模型、状态监测管理[11]。

在道路建模方面，刘霜辰等基于路面激光扫描点云对运营高速公路建模，利用点云对道路构件进行单体化，建立统一标准体系公路管养数字孪生系统设计及关键技术研究黄 杰（中国路桥工程有限责任公司，北京 100010）［摘要］传统道路资产管养手段可视化、集成性不足，文章提出多维感知数据融合的公路管养数字孪生系统，明确了其建设需求和准则、系统整体框架、多层析综合可视化框架及数字孪生模型互动框架，梳理了典型公路管养中公路管养要素可视化、公路巡检专家远程指导、应急演练等应用场景及实现关键技术，为公路管养标准化、精细化、智能化提供支撑。

［关键词］公路管理养护；精细化；多源数据融合；建模仿真；健康状态评估［中图分类号］U495［文献标识码］A［文章编号］1001-554X（2023）06-0028-07DOI: 10.14189/ki.cm1981.2023.06.032[收稿日期] 2022-12-02[通讯地址] 黄杰，北京市安定门外大街丙88号下的资产管理系统[12]；张浩提出利用切斜摄影、点云建模、BIM建模等方式构建公路全要素、全周期数字化模型[13]；刘士宽等实现三维模型、二维GIS地图、全景和资产信息属性的联动可视化以及公路养护信息资源的整合和共享，其中三维模型是基于CityMaker三维平台进行制作，但人工工作量比较大[14]；王艳军等提出1种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图（OSM）的三维道路边界精确提取方法[15]。