一种融合风险预警图谱的能源档案分类检索方法及系统与流程

本发明属于数字档案管理，具体涉及一种融合风险预警图谱的能源档案分类检索方法及系统。

背景技术：

1、随着能源行业数字化建设持续推进，生产运行、设备维护、安全监察、项目建设、调度指令、缺陷整改、事故处置和合规审计等业务环节积累了大量能源档案。该类档案通常同时包含结构化字段、文本正文以及图像附件等异构数据。对于能源档案检索而言，实际工程需求不仅在于定位档案本体，还在于在检索阶段同步判断档案业务类别、档案与风险事件之间的关联关系以及是否存在可继续追溯的预警链条。

2、现有技术中，传统关键词匹配、全文检索以及人工标签索引主要依赖词项倒排、静态字段过滤和局部相关性排序，难以表达设备、部件、缺陷、工况和处置动作之间的跨文档关系。当同一风险事实在不同档案中采用别名、简称、专业缩写或不同文种表达时，仅依赖词面或静态标签进行检索，容易造成风险相关档案漏召回或排序靠后，进而导致安全排查和事故复盘过程中关键证据定位不及时，增加人工复核成本并影响检索决策可靠性。

3、例如中国专利cn202510938561.4公开了一种融合知识图谱的智能风险审核预警方法及系统，其重点在于从历史风险事件中识别路径结构异常并触发联动预警。该类方法的图谱主要服务于事件审核与预警分析，未直接进入面向能源档案的候选召回与排序主链路，因此当查询词与文本正文词面重合度较低、但在风险传播路径上高度相关时，难以将对应档案稳定提前召回，这会在事故追溯场景下带来关键证据遗漏风险。

4、又如中国专利cn202510578193.7公开了一种档案智能分类与检索方法及系统，其通过多源特征提取、自适应分类和语义关联图谱实现档案分类与语义排序；中国专利cn202510993213.7公开了一种基于动态分片与自适应索引的档案数据智能分库存储系统及方法，其侧重存储分片和索引访问效率优化。前述方案分别从语义层或存储层改善局部流程，但通常默认分类结果、图谱关系与检索索引可以相互解耦处理，尚未形成使风险预警图谱直接参与分类检索联合求解的技术链路。尤其在能源档案场景中，文本中的设备位号、部件名称、缺陷描述与图像中的异常区域、外观标签和仪表示值之间缺乏围绕同一风险锚点的双向约束时，表观相似而业务事实不同的档案容易被错误聚合，从而引发误检索、误排序以及后续人工校验负担增加的问题。

5、此外，现有人工分类体系和静态标签体系通常将档案类别视为归档时刻的固定属性，难以响应能源档案风险语义随运行阶段、检修阶段和事故复盘阶段发生迁移的实际情况。这样会造成管理分类正确但检索排序不符合当前风险视角的工程问题，使平台难以同时兼顾归档管理和风险追溯两类业务目标。

6、因此，如何使风险预警图谱前移进入能源档案检索主链路，如何在文本证据与图像证据之间建立围绕设备缺陷事实的双向对齐机制，以及如何在保留静态原始标签的同时生成可响应风险语义迁移的动态分类结果，成为本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种融合风险预警图谱的能源档案分类检索方法及系统，以解决现有技术中风险图谱与检索主链路分离、文本图像证据缺乏围绕风险锚点的双向约束以及静态分类标签难以响应风险语义迁移而导致的关键档案漏召回、排序失准和人工复核成本增加的问题。为实现上述目的，本发明提供一种融合风险预警图谱的能源档案分类检索方法，包括：

2、步骤s1，读取能源档案和历史风险事件，构建风险预警图谱对应的统一节点关系表，并基于所述统一节点关系表计算档案锚点与风险事件锚点之间的图谱节点相似度；

3、步骤s2，基于档案锚点对能源档案中的文本证据片段和图像证据区域执行双向对齐，并根据所述图谱节点相似度和双向对齐结果生成动态分类表征，联合静态原始标签形成分类候选集；

4、步骤s3，接收查询语句，依据所述分类候选集执行关键词召回、全文召回和基于所述动态分类表征的向量召回，得到初始候选档案集，并结合查询对应的风险事件锚点集合和所述图谱节点相似度计算所述初始候选档案集的风险感知候选分数；

5、步骤s4，基于静态原始标签与所述动态分类表征之间的冲突关系，对所述初始候选档案集执行分类冲突校正和层级排序，得到分类检索结果；

6、步骤s5，将所述分类检索结果写入结果缓存区并生成结果页，在排序结果满足预警联查条件时，展开关联风险事件和关联档案的联查结果。

7、优选的，构建风险预警图谱对应的统一节点关系表包括：读取能源档案的结构化字段、文本正文和图像附件，从所述文本正文中提取设备编码、部件名称、缺陷类型、工况词、处置动作和时间标识，并从所述图像附件中提取部件区域标签、异常外观标签和仪表示值标签，得到档案锚点字段；读取历史风险事件中的事件编号、路径层级、责任单元和事件时间信息，得到风险事件锚点字段；基于所述档案锚点字段生成档案锚点主键，基于所述风险事件锚点字段生成风险事件锚点主键，并将所述档案锚点主键和风险事件锚点主键写入所述统一节点关系表；获取预先存储的设备别名映射表，在文本缺少标准设备编码而存在设备别名时，依据所述设备别名映射表还原标准设备编码，并将节点主键字段、节点类型字段、标准设备编码字段、部件名称字段、缺陷类型字段、时间片字段、路径层级字段、边类型字段和边权字段组织为所述统一节点关系表。

8、优选的，基于所述统一节点关系表计算档案锚点与风险事件锚点之间的图谱节点相似度包括：依据设备到部件的组成关系、部件到缺陷的状态关系、缺陷到处置动作的处置关系以及档案锚点到风险事件锚点的证据关系建立节点连接，得到风险预警图谱中的类型边和证据边；针对所述证据边，基于实体一致性、时间邻近性和缺陷事实一致性计算证据边边权，并按照预设保留规则筛选高边权证据边；分别根据设备编码一致程度、部件名称一致程度和缺陷类型一致程度生成实体一致性分数，根据档案时间片与事件时间片的时间接近程度生成时间邻近分数，并根据路径层级接近程度和图谱跳数生成路径邻接分数；将所述实体一致性分数、时间邻近分数和路径邻接分数按照预设图谱权重进行融合，得到所述图谱节点相似度，并将所述图谱节点相似度写入图谱索引。

9、优选的，基于档案锚点对能源档案中的文本证据片段和图像证据区域执行双向对齐包括：将文本正文切分为文本证据片段，并对各所述文本证据片段标注设备编码、部件名称、缺陷类型、工况词和处置动作，得到文本证据片段集合；基于图像附件执行区域检测或区域提议，提取包含部件区域、异常标签和置信度的图像证据区域，得到图像证据区域集合；根据所述档案锚点主键，从所述文本证据片段集合和所述图像证据区域集合中筛选与同一设备缺陷事实相关的片段和区域；获取预先存储的业务映射表，基于锚点字段匹配程度、业务上下文一致程度以及图像区域可信度与文本完整度的联合可靠性，计算文本证据片段与图像证据区域之间的双向对齐分数，其中，所述文本完整度由设备编码、部件名称、缺陷类型和处置动作的识别齐全度确定；在能源档案不包含图像附件时，将所述文本证据片段作为单侧证据参与后续动态分类表征生成；基于所述双向对齐结果对所述证据边边权执行回写更新。

10、优选的，根据所述图谱节点相似度和双向对齐结果生成动态分类表征包括：基于所述文本证据片段生成文本主类分数，基于设备专业类别规则生成设备主类分数，基于缺陷分类规则生成缺陷主类分数；根据与当前档案所属专业相关的风险事件锚点集合，融合所述图谱节点相似度和所述双向对齐分数，生成风险关联主类分数；基于所述文本主类分数、设备主类分数、缺陷主类分数和风险关联主类分数，构建用于向量检索和主类判定的动态分类表征；将所述动态分类表征中的动态主类与静态原始标签联合保留，并在两者不一致时记录冲突标记，得到所述分类候选集；所述动态分类表征包含文本证据特征、图像证据特征、图谱邻接特征和分类规则统计特征。

11、优选的，依据所述分类候选集执行关键词召回、全文召回和基于所述动态分类表征的向量召回包括：解析所述查询语句，得到关键词集合、设备编码集合、时间范围、档案类别限定词和风险限定词，并生成检索约束表；获取预先存储的类别映射表，根据所述类别映射表判定查询限定类别，并在所述风险限定词存在时定位查询对应的风险事件锚点集合；结合所述时间范围和档案类别限定词，基于所述检索约束表执行关键词匹配召回，得到关键词候选集合；基于所述检索约束表执行全文索引召回，得到全文候选集合；基于所述动态分类表征执行向量检索召回，得到向量候选集合；对所述关键词候选集合、全文候选集合和向量候选集合执行并集合并，得到所述初始候选档案集。

12、优选的，计算所述初始候选档案集的风险感知候选分数包括：针对所述初始候选档案集中的各候选档案，分别计算关键词匹配分数、全文检索相关分数和向量检索分数；根据候选档案的档案锚点与所述查询对应的风险事件锚点集合之间的图谱节点相似度，并结合所述风险关联主类分数，生成风险图谱感知分数；将所述关键词匹配分数、全文检索相关分数、向量检索分数和风险图谱感知分数按照预设融合权重进行融合，得到所述风险感知候选分数；在查询未解析出风险限定词时，使用所述风险关联主类分数作为所述风险图谱感知分数。

13、优选的，对所述初始候选档案集执行分类冲突校正和层级排序包括：检查各候选档案的静态原始标签与动态主类之间的冲突标记，并结合查询限定类别确定分类冲突关系；在动态主类与所述查询限定类别一致且静态原始标签不一致时，对对应候选档案执行排序上调，在静态原始标签与所述查询限定类别一致且动态主类不一致时，对对应候选档案执行排序下调，得到分类冲突校正系数；基于候选档案锚点与查询相关风险事件锚点之间的证据边边权，提取最大边权作为预警强度；根据所述风险感知候选分数、分类冲突校正系数和预警强度生成最终排序分数，并按照所述最终排序分数对所述初始候选档案集执行层级排序，得到所述分类检索结果；在查询不包含类别限定词时，将所述分类冲突校正系数设为预设基准值。

14、优选的，将所述分类检索结果写入结果缓存区并生成结果页，在排序结果满足预警联查条件时，展开关联风险事件和关联档案的联查结果包括：将排序后的候选档案写入结果缓存区，并按照档案主类、设备对象、风险事件和时间范围组织结果页；在每条结果中同步输出档案编号、静态原始标签、动态主类、关联风险事件、证据片段摘要和证据图像区域编号；判断结果页首位档案的预警强度是否达到预设预警阈值、是否存在关联风险事件锚点以及是否存在证据边；在满足所述预警联查条件时，调用图数据库接口查询首位档案锚点的邻接节点，提取直接风险事件、上游处置档案和下游复核档案，生成所述联查结果并与所述结果页一并输出。

15、本发明还提供了一种融合风险预警图谱的能源档案分类检索系统，包括：图谱映射模块，用于读取能源档案和历史风险事件，构建风险预警图谱对应的统一节点关系表，并基于所述统一节点关系表计算档案锚点与风险事件锚点之间的图谱节点相似度；对齐表征模块，用于基于档案锚点对能源档案中的文本证据片段和图像证据区域执行双向对齐，并根据所述图谱节点相似度和双向对齐结果生成动态分类表征，联合静态原始标签形成分类候选集；分层召回模块，用于接收查询语句，依据所述分类候选集执行关键词召回、全文召回和基于所述动态分类表征的向量召回，得到初始候选档案集，并结合查询对应的风险事件锚点集合和所述图谱节点相似度计算所述初始候选档案集的风险感知候选分数；冲突校正排序模块，用于基于静态原始标签与所述动态分类表征之间的冲突关系，对所述初始候选档案集执行分类冲突校正和层级排序，得到分类检索结果；输出联查模块，用于将所述分类检索结果写入结果缓存区并生成结果页，在排序结果满足预警联查条件时，展开关联风险事件和关联档案的联查结果；各模块用于实现一种融合风险预警图谱的能源档案分类检索方法的步骤。

16、本发明具有以下有益效果：

17、与现有技术相比，本发明将风险预警图谱中的节点相似度和证据边强度前移到候选召回和排序主链路，通过在关键词召回、全文召回和向量召回之后对候选档案进行风险感知评分，解决了仅依赖词面命中或通用语义距离难以稳定发现风险传播路径相关档案的问题，从而使风险相关档案能够在检索前段被优先识别，降低事故追溯、缺陷排查过程中关键证据遗漏带来的人工复核负担，提高能源档案检索结果的风险导向性和排序稳定性。

18、本发明通过围绕档案锚点建立文本证据片段与图像证据区域的双向对齐机制，使文本中的设备编码、部件名称、缺陷类型、工况词和处置动作与图像中的部件区域、异常标签和仪表示值形成事实级约束，缓解了仅基于统一表征容易把表观相似但业务事实不同的档案错误聚类的问题，从而降低多模态误配，增强分类结果和证据链的可解释性，提高复杂能源档案场景下的检索准确度与鲁棒性。

19、本发明通过在动态分类表征中同时保留静态原始标签和动态主类，并在排序阶段基于二者冲突关系执行分类冲突校正，解决了归档时刻静态分类与当前风险视角分类之间不一致时难以兼顾管理规范和检索有效性的问题，从而使历史归档类别与当前风险语义能够并行参与排序，提高事故复盘、设备隐患追溯和安全审计等场景下关键档案的前移能力，增强系统对风险语义时变性的适应能力。

20、本发明通过采用先召回、后风险打分、再冲突校正的分层处理方式，将图谱融合和证据融合限制在初始候选档案范围内执行，避免对全库进行高成本重排计算，在保证风险相关性建模深度的同时抑制整体检索开销，从而有助于维持毫秒级到秒级的工程响应能力，提高大规模能源档案平台的连续运行能力和资源利用效率。