构建数字孪生水利建设知识图谱挖掘水利建设对象之间的潜在关系能够帮助相关人员优化水利建设设计方案和决策。针对数字孪生水利建设的学科交叉和知识结构复杂的特性,以及通用知识抽取模型缺乏对水利领域知识的学习和知识抽取精度不足...构建数字孪生水利建设知识图谱挖掘水利建设对象之间的潜在关系能够帮助相关人员优化水利建设设计方案和决策。针对数字孪生水利建设的学科交叉和知识结构复杂的特性,以及通用知识抽取模型缺乏对水利领域知识的学习和知识抽取精度不足等问题,为提高知识抽取的精度,提出一种基于大语言模型的数字孪生水利建设知识抽取方法(DTKE-LLM)。该方法通过LangChain部署本地大语言模型(LLM)并集成数字孪生水利领域知识,基于提示学习微调LLM,LLM利用语义理解和生成能力抽取知识,同时,设计异源实体对齐策略优化实体抽取结果。在水利领域语料库上进行对比实验和消融实验,以验证所提方法的有效性。对比实验结果表明,相较于基于深度学习的双向长短期记忆条件随机场(BiLSTM-CRF)命名实体识别模型和通用信息抽取模型UIE(Universal Information Extraction),DTKE-LLM的精确率更优;消融实验结果表明,相较于ChatGLM2-6B(Chat Generative Language Model 2.6 Billion),DTKE-LLM的实体抽取和关系抽取F1值分别提高了5.5和3.2个百分点。可见,该方法在保障知识图谱构建质量的基础上,实现了数字孪生水利建设知识图谱的构建。展开更多
文摘构建数字孪生水利建设知识图谱挖掘水利建设对象之间的潜在关系能够帮助相关人员优化水利建设设计方案和决策。针对数字孪生水利建设的学科交叉和知识结构复杂的特性,以及通用知识抽取模型缺乏对水利领域知识的学习和知识抽取精度不足等问题,为提高知识抽取的精度,提出一种基于大语言模型的数字孪生水利建设知识抽取方法(DTKE-LLM)。该方法通过LangChain部署本地大语言模型(LLM)并集成数字孪生水利领域知识,基于提示学习微调LLM,LLM利用语义理解和生成能力抽取知识,同时,设计异源实体对齐策略优化实体抽取结果。在水利领域语料库上进行对比实验和消融实验,以验证所提方法的有效性。对比实验结果表明,相较于基于深度学习的双向长短期记忆条件随机场(BiLSTM-CRF)命名实体识别模型和通用信息抽取模型UIE(Universal Information Extraction),DTKE-LLM的精确率更优;消融实验结果表明,相较于ChatGLM2-6B(Chat Generative Language Model 2.6 Billion),DTKE-LLM的实体抽取和关系抽取F1值分别提高了5.5和3.2个百分点。可见,该方法在保障知识图谱构建质量的基础上,实现了数字孪生水利建设知识图谱的构建。
文摘泵站前池中存在复杂的水沙两相流结构,开机组合方式对水流流态与悬移质泥沙运动规律的影响尚不明确。针对该问题,该研究采用Mixture多相流理论和Realizable k-ε紊流模型,模拟不同开机组合条件下的泵站前池水沙运动,分析前池内各个漩涡流区域特征及其形成机理,预测泥沙淤积范围,同时利用多普勒流速剖面仪(acoustic doppler current profilers)等仪器对前池内流速与泥沙淤积进行测量,验证数值模拟结果。在此基础上,分析了典型正向前池泵站5组不同开机组合下的两相流流态,结果表明:前池内漩涡区域致使悬移质泥沙向正向前池边壁区域运移,漩涡流速下沉加速悬移质泥沙沉降;已经形成的泥沙淤积体对泵口流态影响存在明显空间异质性,中间区域水泵受影响程度低于两侧水泵,开机组合工况优化大幅减小了水流偏流角度(比原工况减少了3.35°),提高了前池流速均匀度(提高了了5.84个百分点),降低了前池内泥沙含量(减少了58.60%)。研究成果可为抑制漩涡区域与泥沙淤积对正向泵站前池的危害和泵站优化运行提供理论支撑。
