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智慧水务运维迎来 AI 新突破 薛浩团队创新图谱补全技术赋能精准决策

2026-01-15 167人浏览
近日，上海威派格智慧水务股份有限公司薛浩博士团队联合南京航空航天大学完成的创新成果《子图结构信息增强大语言模型的水务运维知识图谱补全》，正式刊发于中国科技核心期刊《净水技术》2025 年 11 期。该技术创新性地将子图结构信息与大语言模型深度融合，破解了水务运维知识图谱实体缺失、关系断裂的行业痛点，为智慧水务数字化转型提供了核心技术支撑。
在智慧水务体系中，知识图谱是整合 “水源 — 水厂 — 管网 — 用户” 全链条数据、实现智能化决策的核心基础。然而，水务领域实体类型繁杂、语义关联复杂，构建完整的运维知识图谱需投入大量人力物力，实际应用中普遍存在关键实体缺失、实体间关系不完整等问题。传统补全方法要么难以捕捉复杂语义关联，要么对计算资源要求极高，难以满足水务运维的实际需求。
针对这一难题，薛浩团队提出了一套全新的知识图谱补全方案。该方案以缺失实体为核心，先从现有图谱中抽取相关子图结构信息，再通过提示工程将这些结构化信息转化为大语言模型可理解的文本序列，最后采用 P-Tuning v2 高效参数微调技术，让模型深度融合子图上下文与通用推理能力。通过这一流程，模型能精准完成三元组分类、关系预测、链接预测三大核心任务，有效填补知识图谱中的信息空白。
试验数据显示，该技术表现亮眼：与仅依赖知识图谱三元组信息的传统大模型相比，三元组分类准确率提升 6.5%，关系预测 hits@1 指标提升 6.4%，链接预测 hits@1、hits@3、hits@10 指标分别提升 1.6%、7.3%、5.7%。在某水司智慧运维现场的应用中，该技术更展现出强大的实践价值：泵组运行效率提升 22%，年度维护成本降低 15%，成功避免了多起因水泵轴承故障导致的突发停水事件，设备故障平均修复时间从 60 分钟缩短至 40 分钟，维修效率提升 33%。
值得关注的是，该技术在不同知识缺失率场景下均保持良好鲁棒性，当缺失率低于 50% 时，各项核心指标均能维持 80% 以上，完全适配水务运维知识图谱的实际应用场景。其自动化、规模化的补全能力，不仅大幅降低了人工维护成本，更保证了知识的及时性与一致性，为水务行业从 “被动维修” 向 “主动预判” 转型提供了有力保障。
《净水技术》作为水环境与水务领域的权威学术平台，始终聚焦行业技术创新与成果转化。欢迎广大科研工作者、水务行业从业者订阅关注，积极投稿分享智慧水务、人工智能、知识图谱应用等领域的最新研究成果与实践案例，共同推动水务行业数字化、智能化高质量发展。


期刊简介

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    · 科学引文数据库来源期刊（SCD）

    · 中国科学评价研究中心核心期刊（A）

    · 美国《化学文摘》（CA）收录

    · 开放存取目录数据库（DOAJ）收录

    · 俄罗斯《文摘杂志》（AJ）收录

    · 日本科学技术振兴机构数据库（JST）收录

    · Research4Life（HINARI）收录

    · 波兰哥白尼索引期刊数据库（ICI World of Journals）收录

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    主管单位：

    · 上海市科学技术协会

    主办单位：

    · 上海市净水技术学会

    · 上海城市水资源开发利用国家工程中心有限公司

    学术支持：

    · 同济大学环境科学与工程学院

    · 上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司

    主       编：顾玉亮

    执行主编：阮辰旼

    国内刊号：CN 31-1513/TQ

    国际刊号：ISSN 1009-0177

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