曹现刚， 张梦园， 雷卓， 段欣宇， 陈瑞昊

(1.西安科技大学 机械工程学院， 陕西 西安 710054；2.陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室， 陕西 西安 710054)

0 引言

煤矿装备维护是基于装备类型、维护方案、工作环境等多种因素综合作用的结果，其覆盖的各类相关信息具有复杂、分散等特点，存在共享度低及缺乏有效管理等问题，制约了煤矿智能化发展[1]。近年来，许多研究通过建立大数据管理系统以实现对煤矿装备维护信息的管理。曹现刚等[2]提出了一种基于Hadoop的煤矿机电设备运行状态大数据管理平台，以实现煤矿机电设备信息的高效管理。谭章禄等[3]构建了煤炭大数据平台管理协同构架，旨在实现煤炭大数据全生命周期信息管理。程曜安等[4]提出了一种面向大型装备的MRO(Maintenance, Repair and Operations，维护、维修和大修)支持系统，实现了以中性物料清单为核心的维修知识管理。大数据管理系统的应用从一定程度上提高了煤矿装备维护信息的管理效率，但缺乏对煤矿装备维护知识的表示能力，没有形成相对完整的煤矿装备维护知识管理体系，无法实现知识挖掘及知识间关系链接，导致大量具有深度挖掘价值的信息不能得到有效利用。

知识图谱是一种自带语义、蕴含逻辑含义与规则的特殊图数据，具有人类可识别、对机器友好的特点，运用知识图谱能够提升网络环境下知识互联和知识共享的效率[5-6]。因此，本文构建了煤矿装备维护知识图谱，可将煤矿装备维护信息聚类为具有利用价值的知识。……