文献类型：成果

完 成 人：刘竟成 尹刚 唐超 孙开伟 李朝荣 张炜 刘菊梅 王学强 邓月华 靳永

完成单位：重庆科技学院 重庆大学 重庆斯欧信息技术股份有限公司 重庆邮电大学 宜宾学院 中国石油化工股份有限公司西北油田分公司采油二厂 四川圣诺油气工程技术服务有限公司

项目年度编号：2000230292

公布年份：2020

语　　种：中文

成果简介：1.主要技术内容： 鉴于能源、制造、汽车等领域生产数据在结构类型、数据格式和数据需求等方面难以实现高效集成与协同，根据《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号)的要求，该成果通过面向能源及相关领域工业互联系统的数据采集，建立大数据分析平台，并针对工业大数据多源、多模态和数据间缺乏统一标准与规范，提出了适应能源及相关行业的多模数据采集和处理方法，其具有响应时间短、吞吐性能高、扩展性好的特点；同时，针对跨平台、跨应用、跨区域的能源及相关领域与企业集群，解决能源采集数据、能源传输数据、能源存储数据和一体化能源管理数据等众多异构数据所带来的数据群管理难、协作效能低等难题，通过提出非结构化、透明化数据管理与处理机制，最终实现面向数据驱动的能源工业生产效能提升。 2.技术创新点： (1)搭建面向高效能源服务的大数据分析融合平台。 构建面向能源工业、生产制造领域的数据采集系统、数据传输系统、大数据处理与分析系统，提升了分布式能源企业集群的数据管理能力。 (2)提出面向能源及相关领域工业互联网的特征大数据定位采集方法。 针对能源工业互联网信息采集精度低、信息读取速度慢等难题，通过采用多模多态传感器、异构数据总线、柔性制造网络等手段，实现对异构数据的按需获取、能源供应链信息的无缝透明、以及制造源故障的精确定位，提升了单位数据采集的效能与质量间的高效平衡能力。 (3)建立基于智能学习的大数据特征提取模型。 通过采用文本分类的简明语义分析方法，建立了基于知识图谱的概率图谱评价模型，提出面向能源工业的高效的特殊属性归属机制，实现了基于模板对象的海量文本数据挖掘方法和特征提取。 (4)提出了多源�

关 键 词：大数据分析融合平台  数据采集方法 软件  

分 类 号：TP319]