原创文档：智慧地下管廊知识图谱设计与实现

摘要：随着智慧城市建设的推进，地下综合管廊在城市基础设施运行中的作用日益突出。传统地下管廊设备信息分散、故障关联分析困难、运维知识利用率低，难以满足智能化管理需求。知识图谱能够以结构化方式组织领域知识，为设备管理、故障诊断、运维决策和可视化查询提供支持。基于此，本文围绕智慧地下管廊场景，开展知识图谱设计与实现研究。

论文概述

本文首先梳理了地下管廊领域知识，围绕设备、传感器、管线、位置、故障、运维和人员等核心对象构建领域本体，明确了实体类型、属性及其关系。其次，构建了面向地下管廊场景的小规模标注数据集，设计并实现了实体抽取与关系抽取模块。其中，实体抽取采用规则方法、BERT实验模块和混合模式进行对比；关系抽取采用规则模板与实体距离推断相结合的方法。针对领域术语不统一、设备名称与编号并存的问题，本文进一步设计了轻量级知识对齐模块，实现了同义词归一化、编号识别以及名称与编号挂接。随后，基于Neo4j图数据库完成知识图谱存储与管理，并结合Flask、D3.js和ECharts实现了知识图谱可视化查询界面，支持实体搜索、节点详情查看、类型筛选、统计分析和数据导出等功能。最后，从实体抽取、关系抽取、查询效率和推理效果等方面对系统进行了实验验证。

实验结果表明：规则实体抽取方法的F1值为0.3704，关系抽取方法的F1值为0.2500；通用中文BERT模型在地下管廊领域文本上的适应性较弱，未取得优于规则方法的效果。系统在图谱查询方面具有较好的实时性，实体搜索、关系查询、邻居查询和子图查询的平均响应时间分别为6.18 ms、5.90 ms、6.26 ms和10.13 ms。推理实验表明，系统已具备基础的故障源头分析和影响范围推理能力。研究结果表明，本文构建的智慧地下管廊知识图谱原型系统能够较好地支撑地下管廊领域知识组织、 查询与分析需求，为后续面向真实场景的数据扩展和模型优化提供了基础

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作者信息

作者：Bob (张家梁)
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