Exploratory Semantic Reliability Analysis of Wind Turbine Maintenance Logs using Large Language Models

📄 arXiv: 2509.22366v1 📥 PDF

作者: Max Malyi, Jonathan Shek, Andre Biscaya

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

利用大型语言模型进行风力涡轮机维护日志的探索性语义可靠性分析

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 风力涡轮机 维护日志 语义分析 可靠性分析 故障诊断 因果推理

📋 核心要点

  1. 传统风力涡轮机维护日志分析方法难以有效利用非结构化文本数据，限制了运营情报的获取。
  2. 该论文提出一个基于大型语言模型的探索性框架，用于对维护日志进行深度语义分析和推理。
  3. 实验结果表明，该框架能够识别故障模式、推断因果关系、进行站点对比分析和审计数据质量。

📝 摘要（中文）

风力涡轮机维护日志的非结构化自由文本中蕴藏着大量的运营情报，但传统定量可靠性分析方法难以有效利用这些信息。尽管机器学习已被应用于此类数据，但现有方法通常止步于分类，即将文本归类为预定义的标签。本文旨在利用现代大型语言模型（LLM）进行更复杂的推理任务，以弥补这一差距。我们引入了一个探索性框架，该框架使用LLM超越分类，执行深度语义分析。我们将此框架应用于大型工业数据集，以执行四种分析工作流程：故障模式识别、因果链推断、比较站点分析和数据质量审计。结果表明，LLM可以作为强大的“可靠性副驾驶”，超越标签，综合文本信息并生成可操作的专家级假设。这项工作贡献了一种新颖且可复现的方法，将LLM用作推理工具，通过解锁先前隐藏在非结构化数据中的见解，为提高风能领域的运营情报提供了一条新途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有风力涡轮机维护日志分析方法主要依赖于定量分析，难以有效利用蕴含丰富信息的非结构化文本数据。现有的机器学习方法通常仅限于文本分类，无法进行深层次的语义理解和推理，从而限制了运营情报的获取。

核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和推理能力，将非结构化的维护日志文本转化为可操作的知识。通过LLM，可以超越简单的文本分类，进行更复杂的分析任务，例如故障模式识别和因果关系推断。

技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 数据预处理：对原始维护日志进行清洗和格式化。2) LLM推理：使用LLM执行四种分析工作流程，包括故障模式识别、因果链推断、比较站点分析和数据质量审计。3) 结果验证：对LLM的输出进行验证和评估，确保结果的准确性和可靠性。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于风力涡轮机维护日志的语义分析，并将其作为一个推理工具，而不仅仅是分类器。这种方法能够从非结构化数据中提取更深层次的知识，并生成可操作的专家级假设。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的具体细节。LLM的选择和prompt的设计是关键，但具体实现细节未知。论文侧重于展示LLM在特定任务上的应用，而非对LLM本身进行改进或优化。

📊 实验亮点

该研究通过实验证明，大型语言模型能够有效地从风力涡轮机维护日志中提取有价值的信息，并执行复杂的推理任务。例如，LLM能够识别出潜在的故障模式，并推断出故障之间的因果关系，从而为工程师提供更全面的信息支持。具体的性能数据和提升幅度未知，但结果表明LLM可以作为“可靠性副驾驶”，辅助专家进行决策。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于风能领域的运营维护，帮助工程师快速识别潜在故障、优化维护策略、提高设备可靠性并降低运营成本。此外，该方法也适用于其他工业领域，例如航空航天、制造业等，通过分析非结构化文本数据，提升运营效率和安全性。

📄 摘要（原文）

A wealth of operational intelligence is locked within the unstructured free-text of wind turbine maintenance logs, a resource largely inaccessible to traditional quantitative reliability analysis. While machine learning has been applied to this data, existing approaches typically stop at classification, categorising text into predefined labels. This paper addresses the gap in leveraging modern large language models (LLMs) for more complex reasoning tasks. We introduce an exploratory framework that uses LLMs to move beyond classification and perform deep semantic analysis. We apply this framework to a large industrial dataset to execute four analytical workflows: failure mode identification, causal chain inference, comparative site analysis, and data quality auditing. The results demonstrate that LLMs can function as powerful "reliability co-pilots," moving beyond labelling to synthesise textual information and generate actionable, expert-level hypotheses. This work contributes a novel and reproducible methodology for using LLMs as a reasoning tool, offering a new pathway to enhance operational intelligence in the wind energy sector by unlocking insights previously obscured in unstructured data.