抽油机井的故障处理方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本发明涉及油气勘探技术领域，特别涉及一种抽油机井的故障处理方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

在抽油机井运行中，通常会出现各种各样的故障，如载荷变大、供图肥大、动液面上升等故障。

目前抽油机井在进行故障处置时，通常以现场专家经验判断为主，由专家诊断出抽油机井的故障类型，再给出相应的故障抢救措施和作业措施，以指导维修人员进行抽油机井的故障处理。

可见，专家在诊断抽油机井的故障过程中可能需要参考多方面的因素，导致进行故障诊断需要消耗大量的时长，导致故障诊断的效率较低。

技术实现要素：

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的抽油机井的故障处理方法、装置、存储介质及电子设备。通过预先创建包含多个三元组的知识图谱数据库，进而可以在知识图谱数据库中查找与状态关键词相匹配的三元组，进而得到三元组中的故障类型数据和/或处理措施数据，实现快速的故障判断。

本发明还提供了一种抽油机井的故障处理装置，用以保证上述方法实际中的实现及应用。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种抽油机井的故障处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获得处于故障状态的抽油机井的故障状态信息，所述故障状态信息包括至少一个状态关键词；

在预先创建的知识图谱数据库内的多个三元组中，查找与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组；所述知识图谱数据库内的三元组基于所述抽油机井的历史故障数据生成，所述历史故障数据至少包括：所述抽油机井的历史故障类型及所述历史故障类型对应的故障状态数据、处理措施数据；

基于所述目标三元组，获得所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据；

将所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据进行输出。

在一种实现方式中，所述知识图谱数据库内的三元组包括两个节点和所述节点之间的关系，其中：

所述三元组中的两个节点包括：所述历史故障数据中的故障状态数据和故障类型数据，或者，故障状态数据和处理措施数据，所述三元组中的节点之间的关系为所述节点对应的数据之间的逻辑关系。

可选的，所述故障状态数据的节点与所述故障类型数据的节点之间为故障判断的逻辑关系，所述故障状态数据的节点与所述处理措施数据的节点之间为故障处理的逻辑关系。

在一种实现方式中，在预先创建的知识图谱数据库内的多个三元组中，查找与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组，包括：

将所述状态关键词与预先创建的知识图谱数据库内的每个三元组中的节点进行字符比对，以得到与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组；

所述目标三元组中的故障状态数据组成的节点中包含所述状态关键词或者包含与所述状态关键词相似度大于第一阈值的字符或字符串。

在一种实现方式中，基于所述目标三元组，获得所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据，包括：

获得所述目标三元组中的节点之间的目标逻辑关系；

在所述目标逻辑关系为故障判断的逻辑关系的情况下，获得所述目标三元组中的节点数据为目标故障类型数据；

在所述目标逻辑关系为故障处理的逻辑关系的情况下，获得所述目标三元组中的节点数据为目标处理措施数据。

在一种实现方式中，将所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据进行输出，包括：

将所述抽油机井的故障状态信息和所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据以预设的输出格式进行输出。

可选的，所述处理措施数据包括抽油机井的故障抢救措施数据或故障作业措施数据。

一种抽油机井的故障处理装置，包括：

状态获得单元，用于获得处于故障状态的抽油机井的故障状态信息，所述故障状态信息包括至少一个状态关键词；

三元组查找单元，用于在预先创建的知识图谱数据库内的多个三元组中，查找与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组；所述知识图谱数据库内的三元组基于所述抽油机井的历史故障数据生成，所述历史故障数据至少包括：所述抽油机井的历史故障类型及所述历史故障类型对应的故障状态数据、处理措施数据；

目标获得单元，用于基于所述目标三元组，获得所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据；

目标输出单元，用于将所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据进行输出。

一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项权利要求所述的抽油机井的故障处理方法。

一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如上述任意一项所述的抽油机井的故障处理方法。

一种电子设备，设备包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如上述任一项所述的搜抽油机井的故障处理方法。

借由上述技术方案，本发明提供的一种抽油机井的故障处理方法、装置、存储介质及处理器中，在获得待处理的故障状态信息之后，在包含有多个三元组的知识图谱数据库中查找与故障状态信息中的状态关键词相匹配的目标三元组，进而得到目标三元组中的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据之后，将这些数据进行输出，由此实现快速的故障判断，从而能够提供相应的处理措施数据给工作人员，以便及时进行有效的故障处理，从而避免了专家主观判断所消耗的大量时长，进而提高故障判断的效率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例一提供的一种抽油机井的故障处理方法的流程图；

图2示出了本发明实施例一提供的一种抽油机井的故障处理方法的部分流程图；

图3示出了本发明实施例二提供的一种抽油机井的故障处理装置的结构图；

图4示出了本发明实施例提供的一种设备的结构示意图；

图5示出了本发明实施例在实际应用中抽油机井的故障处理相关数据的示意图。

具体实施方式

抽油机井生产故障处置管理是一种基于行业经验的积累性知识管理方式，故障处置的管理随生产经验的积累而不断完善。

而目前抽油机井故障处置的知识管理以现场专家经验判断为主，故障诊断积累的经验存于相关的故障处置总结文档与阶段处置研究报告之中，无法形成系统化的知识积累与知识共用。而且只能通过行业专家进行故障判断的处理方式会明显需要消耗大量的时长，导致故障判断的效率明显较低，同时，专家的主观判断势必引入过多的主观因素，导致故障判断的准确性较低。

而知识图谱技术是指知识图谱建立和应用的技术，是融合认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义网络、数据挖掘与机器学习等方向的交叉研究。知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

知识图谱的基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性值组成的键值对，实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构，基于某行业的知识图谱可以最大程度对行业知识就行有效管理与应用。

知识图谱的构建是指建立图谱的数据模式,就是对整个知识图谱的结构进行定义。行业知识图谱的应用方法是先基于大量数据为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。

基于此，本发明的发明人在研究中发现：通过抽油机井故障处置知识图谱的建立，可以对抽油机井故障处置的方法方案进行有效管理，通过知识图谱本体与实体的建立，形成抽油机井故障处置知识的积累与应用，改变原有只能通过行业专家进行处置方法的判断方式，以知识库的形式建立知识搜索与知识添加的迭代模型，抽油机井现场生产管理人员可以通过对知识图谱的搜索快速进行故障处置的建议与操作，从而大大提高抽油机井故障处置的效率与成功率。

为此，本发明的发明人经过进一步研究提出一种能够对抽油机井的故障进行处理的技术方案，用以解决以上各种技术问题。具体的，本发明中在获得待处理的故障状态信息之后，在包含有多个三元组的知识图谱数据库中查找与故障状态信息中的状态关键词相匹配的目标三元组，进而得到目标三元组中的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据之后，将这些数据进行输出，由此实现快速的故障判断，从而能够提供相应的处理措施数据给工作人员，以便及时进行有效的故障处理，从而避免了专家主观判断所消耗的大量时长，进而提高故障判断的效率。

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

参考图1，为本发明实施例一提供的一种抽油机井的故障处理方法的实现流程图，该方法可以适用于能够进行数据处理的终端或服务器上，如云端或本地的服务器上，主要用于对抽油机井的故障进行快速判断并提供相应的判断结果。

具体的，本实施例中的方法可以包括以下步骤：

步骤101：获得处于故障状态的抽油机井的故障状态信息。

其中，故障状态信息包括至少一个状态关键词。故障状态信息可以在抽油机井出现故障无法正常运行时生成，该故障状态信息中包含有表征抽油机井当前故障状态的关键词，如最大载荷减少、功图肥大、电流增加等关键词。

步骤102：在预先创建的知识图谱数据库内的多个三元组中，查找与状态关键词相匹配的至少一个目标三元组。

其中，知识图谱数据库内的三元组基于抽油机井的历史故障数据生成，历史故障数据至少包括：抽油机井的历史故障类型及历史故障类型对应的故障状态数据、处理措施数据。历史故障类型是指抽油泵漏失、抽油杆杆断等故障类型的数据，故障状态数据是指“示功图变细”、“功图扁平”等状态数据，处理措施数据可以包括故障抢救措施数据或者故障作业措施数据，故障抢救措施数据是指“先碰泵，如碰泵无效，可调微碰生产”、“浅部杆断的井，进行捞杆恢复”等对抽油机井进行抢救处理的措施数据，故障作业措施数据是指“地层漏失严重的井考虑放套是否出砂”、“捞杆无效或杆断位置较深，直接上修作业”等对抽油机井进行作业处理的措施数据。

需要说明的是，在三元组中包括两个节点和节点之间的关系(节点的边)，其中，一个三元组中的两个节点可以为历史故障数据中的历史故障类型、故障状态数据和处理措施数据中的任意两个数据，节点之间的关系是指两个数据之间的逻辑关系。

具体的，本实施例中所查找到的目标三元组中包含有节点数据：故障状态数据，且目标三元组中的故障状态数据与状态关键词相匹配。

需要说明的是，目标三元组可以为一个或者多个，目标三元组中除了故障状态数据，另外一个节点数据即为故障类型数据或者处理措施数据。

步骤103：基于目标三元组，获得抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据。

其中，如果目标三元组中除了故障状态数据包含的节点数据为故障类型数据，那么获得该目标三元组中的故障类型数据为抽油机井的目标故障类型数据；如果目标三元组中除了故障状态数据包含的节点数据为处理措施数据，那么获得该目标三元组中的处理措施数据为抽油机井的目标处理措施数据。

步骤104：将抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据进行输出。

其中，本实施例中可以将目标故障类型数据和/或目标处理措施数据输出在工作人员的终端如手机或监控中心的设备上，以提示给工作人员及时进行故障处理。

具体的，本实施例中可以将所述抽油机井的故障状态信息和所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据以预设的输出格式进行输出。例如，将故障状态信息和其对应的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据以表格的形式并按照表格中的顺序输出到终端或设备上。

由上述方案可知，本发明实施例一提供的一种抽油机井的故障处理方法，在获得待处理的故障状态信息之后，在包含有多个三元组的知识图谱数据库中查找与故障状态信息中的状态关键词相匹配的目标三元组，进而得到目标三元组中的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据之后，将这些数据进行输出，由此实现快速的故障判断，从而能够提供相应的处理措施数据给工作人员，以便及时进行有效的故障处理，从而避免了专家主观判断所消耗的大量时长，进而提高故障判断的效率。

具体的，所述知识图谱数据库内的三元组包括两个节点和所述节点之间的关系，其中：所述三元组中的两个节点包括：所述历史故障数据中的故障状态数据和故障类型数据，或者，故障状态数据和处理措施数据，所述三元组中的节点之间的关系为所述节点对应的数据之间的逻辑关系。

其中，所述故障状态数据的节点与所述故障类型数据的节点之间为故障判断的逻辑关系，表示：在抽油机井出现与故障状态数据对应的故障状态时，可以确定抽油机井的故障类型为故障类型数据对应的类型；

所述故障状态数据的节点与所述处理措施数据的节点之间为故障处理的逻辑关系，表示：在抽油机井出现与故障状态数据对应的故障状态时，可以确定对抽油机井可以采用处理措施数据对应的处理措施进行故障处理。

在一种实现方式中，步骤102中在预先创建的知识图谱数据库内的多个三元组中，查找与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组时，具体可以通过以下方式实现：

将所述状态关键词与预先创建的知识图谱数据库内的每个三元组中的节点进行字符比对，以得到与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组；

其中，所述目标三元组中的故障状态数据组成的节点中包含所述状态关键词或者包含与所述状态关键词相似度大于第一阈值的字符或字符串。例如，目标三元组中的节点数据中包含所有的所述状态关键词，或者，目标三元组的节点数据中包含一部分状态关键词，或者，目标三元组的节点数据中虽然不包含状态关键词本身，但包含其他字符或字符串，而这些字符或字符串与状态关键词之间的相似度比较高，即高于第一阈值，如目标三元组中的字符串与状态关键词之间的相似度到达90％，超过80％的第一阈值。

在一种实现方式中，步骤103中在基于所述目标三元组，获得所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据时，可以通过以下方式实现，如图2中所示：

步骤201：获得所述目标三元组中的节点之间的目标逻辑关系。

其中，所述目标逻辑关系可以为故障判断的逻辑关系或者故障处理的逻辑关系。

步骤202：在所述目标逻辑关系为故障判断的逻辑关系的情况下，获得所述目标三元组中的节点数据为目标故障类型数据。

其中，本实施例中在目标三元组中获得除故障状态数据之外的其他节点数据为目标故障类型数据。

步骤203：在所述目标逻辑关系为故障处理的逻辑关系的情况下，获得所述目标三元组中的节点数据为目标处理措施数据。

其中，本实施例中在目标三元组中获得除故障状态数据之外的其他节点数据为目标处理措施数据。

参考图3，为本申请实施例二提供的一种抽油机井的故障处理装置的结构示意图，该装置可以适用于能够进行数据处理的终端或服务器上，如云端或本地的服务器上，主要用于对抽油机井的故障进行快速判断并提供相应的判断结果。

具体的，本实施例中的装置可以包括以下单元：

状态获得单元301，用于获得处于故障状态的抽油机井的故障状态信息，所述故障状态信息包括至少一个状态关键词；

三元组查找单元302，用于在预先创建的知识图谱数据库内的多个三元组中，查找与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组；所述知识图谱数据库内的三元组基于所述抽油机井的历史故障数据生成，所述历史故障数据至少包括：所述抽油机井的历史故障类型及所述历史故障类型对应的故障状态数据、处理措施数据；

目标获得单元303，用于基于所述目标三元组，获得所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据；

目标输出单元304，用于将所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据进行输出。

由上述方案可知，本发明实施例二提供的一种抽油机井的故障处理装置，在获得待处理的故障状态信息之后，在包含有多个三元组的知识图谱数据库中查找与故障状态信息中的状态关键词相匹配的目标三元组，进而得到目标三元组中的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据之后，将这些数据进行输出，由此实现快速的故障判断，从而能够提供相应的处理措施数据给工作人员，以便及时进行有效的故障处理，从而避免了专家主观判断所消耗的大量时长，进而提高故障判断的效率。

其中，所述知识图谱数据库内的三元组包括两个节点和所述节点之间的关系，其中：

所述三元组中的两个节点包括：所述历史故障数据中的故障状态数据和故障类型数据，或者，故障状态数据和处理措施数据，所述三元组中的节点之间的关系为所述节点对应的数据之间的逻辑关系。

具体的，所述故障状态数据的节点与所述故障类型数据的节点之间为故障判断的逻辑关系，所述故障状态数据的节点与所述处理措施数据的节点之间为故障处理的逻辑关系。

在一种实现方式中，三元组查找单元在预先创建的知识图谱数据库内的多个三元组中，查找与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组时，可以通过以下方式实现：

将所述状态关键词与预先创建的知识图谱数据库内的每个三元组中的节点进行字符比对，以得到与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组；其中，所述目标三元组中的故障状态数据组成的节点中包含所述状态关键词或者包含与所述状态关键词相似度大于第一阈值的字符或字符串。

在一种实现方式中，目标获得单元在基于所述目标三元组，获得所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据时，可以通过以下方式实现：

获得所述目标三元组中的节点之间的目标逻辑关系；在所述目标逻辑关系为故障判断的逻辑关系的情况下，获得所述目标三元组中的节点数据为目标故障类型数据；在所述目标逻辑关系为故障处理的逻辑关系的情况下，获得所述目标三元组中的节点数据为目标处理措施数据。

在一种实现方式中，目标输出单元在将所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据进行输出时，可以通过以下方式实现：

将所述抽油机井的故障状态信息和所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据以预设的输出格式进行输出。

可选的，所述处理措施数据包括抽油机井的故障抢救措施数据或故障作业措施数据。

需要说明的是，本实施例中的抽油机井的故障处理装置可以包括处理器和存储器，上述关状态获得单元、三元组查找单元、目标获得单元以及目标输出单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现对抽油机井的故障处理。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述抽油机井的故障处理方法。

本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述抽油机井的故障处理方法。

本发明实施例提供了一种电子设备，如图4中所示，设备包括至少一个处理器401、以及与处理器401连接的至少一个存储器402、总线；403其中，处理器401、存储器402通过总线403完成相互间的通信；处理器401用于调用存储器402中的程序指令，以执行上述的搜索关键词的调价方法。本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：

获得处于故障状态的抽油机井的故障状态信息，所述故障状态信息包括至少一个状态关键词；

在预先创建的知识图谱数据库内的多个三元组中，查找与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组；所述知识图谱数据库内的三元组基于所述抽油机井的历史故障数据生成，所述历史故障数据至少包括：所述抽油机井的历史故障类型及所述历史故障类型对应的故障状态数据、处理措施数据；

基于所述目标三元组，获得所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据；

将所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据进行输出。

可选的，所述知识图谱数据库内的三元组包括两个节点和所述节点之间的关系，其中：

所述三元组中的两个节点包括：所述历史故障数据中的故障状态数据和故障类型数据，或者，故障状态数据和处理措施数据，所述三元组中的节点之间的关系为所述节点对应的数据之间的逻辑关系。

其中，所述故障状态数据的节点与所述故障类型数据的节点之间为故障判断的逻辑关系，所述故障状态数据的节点与所述处理措施数据的节点之间为故障处理的逻辑关系。

在一种实现方式中，在预先创建的知识图谱数据库内的多个三元组中，查找与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组，包括：

将所述状态关键词与预先创建的知识图谱数据库内的每个三元组中的节点进行字符比对，以得到与所述状态关键词相匹配的至少一个目标三元组；

所述目标三元组中的故障状态数据组成的节点中包含所述状态关键词或者包含与所述状态关键词相似度大于第一阈值的字符或字符串。

在一种实现方式中，基于所述目标三元组，获得所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据，包括：

获得所述目标三元组中的节点之间的目标逻辑关系；

在所述目标逻辑关系为故障判断的逻辑关系的情况下，获得所述目标三元组中的节点数据为目标故障类型数据；

在所述目标逻辑关系为故障处理的逻辑关系的情况下，获得所述目标三元组中的节点数据为目标处理措施数据。

在一种实现方式中，将所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据进行输出，包括：

将所述抽油机井的故障状态信息和所述抽油机井的目标故障类型数据和/或目标处理措施数据以预设的输出格式进行输出。

可选的，所述处理措施数据包括抽油机井的故障抢救措施数据或故障作业措施数据。

以下结合图5中所示的故障相关信息，以石油勘探中对抽油机井的故障处理为例，对发明中的技术方案进行举例说明：

首先，本发明中在石油勘探过程中基于知识图谱对抽油机井的故障相关数据进行三元组创建，按照科学、严谨的思路进行设计与实现，整体按照本体建模、知识加载、知识搜索三个流程节点进行。如下：

1、本体建模：在抽油机井故障类型、故障确认(故障状态)、抢救措施与作业措施知识体系的基础上，按照知识图谱的思想，将业务模型通过本体表现出来，其中，这里的业务模型是指如果一口抽油机井发生的故障，那么根据不同的故障类型，有不同的故障确认方法，同时对应不同的抢救措施与作业措施，具体的表现就是可以认为故障类型、故障确认、抢救措施与作业措施就是本体，他们之间的表现关系就是如上所述。进而通过知识图谱三元组的节点和边(对应知识图谱的节点和边，就是上述提到的故障类型、故障确认、抢救措施与作业措施是节点，边是指节点之间的关系，关系描述为不同故障类型对应不同的故障确认方法，故障状态得到具体的确认后分别对应故障类型及相应进行抢救措施或作业措施的节点，两者只能有一个)，来表现抽油机井故障类型、故障确认、抢救措施与作业措施(用知识图谱的节点来表示)及它们之间的关系(是类型确认和措施之间的关系，用知识图谱的边来表示，具体的关系表述为不同的故障类型对应不同的故障确认方法，当故障类型确认后，再去判断是进行抢救措施还是作业措施，同时判断采取抢救措施与作业措施的具体方案)；

2、知识加载：知识加载有两种方式，一种方式是按照故障类型、故障确认、抢救措施及作业措施的标准格式进行知识的结构化数据导入，如导入知识图谱的图数据库中，在导入时是按照标准的格式进行导入，其中就包含了三元组的关系，其中三元组的构建过程就是明确类型、确认和措施之前的关系过程。第二种方式是从非结构化文档中抽提知识，通过人工标注的方法将知识加载到知识图谱库中。

3、知识搜索：抽油机井现场生产管理中，用户在知识图谱的三元组中通过对状态关键字的搜索，就可以搜索到以故障类型、故障确认、抢救措施或作业措施包含关键字(关键词)为导航的知识结果(目标三元组)，其中主要的关键字如下表1中所示，进行状态关键字的搜索之后知识图谱模型会根据关键字查找到相应的知识条目及知识条目对应有本体关系的相关知识条目进行展示。

表1关键字

综上，本发明中运用知识图谱技术，对抽油机井故障处置知识进行有效管理与应用，实现抽油机井故障诊断效率及准确率的大幅提升。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(cpu)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。