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摘要：本发明涉及油田设备技术领域，尤其涉及基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，所述该基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法如下：第一步:知识图谱构建与管理；利用知识图谱技术，将多源异构数据进行集成与关联，形成结构化的知识体系，对设备运行数据、历史故障数据、专家知识和维修记录进行综合建模，构建油田站场设备的全景知识图谱。提高了故障预测的准确性和实时性，优化了数据集成与管理，增强了知识推理与决策支持能力，从而实现油田站场设备的智能化维护与管理。
主权项：1.基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法与系统，其特征在于：所述该基于知识图谱的数字孪生设备故障预测方法如下：第一步:知识图谱构建与管理；利用知识图谱技术，将多源异构数据进行集成与关联，形成结构化的知识体系，对设备运行数据、历史故障数据、专家知识和维修记录进行综合建模，构建油田站场设备的全景知识图谱；第二步：故障预测模型的构建与优化；基于知识图谱的图谱数据和时序数据，结合图数据库、图计算技术与机器学习算法构建设备故障预测模型，实现设备状态的实时监控与故障的预测与预警，帮助运营人员及时采取维护措施，减少停机时间和维修成本；第三步：知识推理与应用；通过知识图谱实现对复杂故障现象的推理分析，提取潜在的故障模式与规律，提供故障预测结果的解释与决策支持，帮助运营人员理解故障原因并采取相应措施。
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