ScottDuncanAI/PID-to-Knowledge-Graph

项目介绍

pid-to-kg 是一个 Claude 技能，面向需要处理管道及仪表流程图（P&ID）和工艺流程图（PFD）的工艺工程人员。它能读取数字版或扫描版 PDF，生成一张连通的知识图谱，覆盖三类信息：工艺流向（每台储罐、泵、阀门和管段的上游与下游）、测量关系（哪台仪表测量哪个变量、在流程中的确切位置），以及从传感器经控制器到执行元件（含 I/P 继电器、串级、联锁和变频器）的控制回路。

工作方式分为两部分：识别符号和追踪线条需要视觉判断，由 Claude 逐张全图并分块阅读；页面预处理、图谱构建和校验属于固定流程，由经过测试的 Python 脚本统一执行。产物包括 summary.md、graph.json、graph.duckdb 和用于列出疑点的 qa_report.md，目标是作为化工制造上下文层的一层，供 LLM 应用查询。

快速使用

准备：Claude Code（桌面版或终端版）和 Python 3.10 以上；推荐 3.12，3.13 及以上仍可用，但没有 OCR 交叉校验和自动页面转正。

1. 在仓库页面点击 Code → Download ZIP 并解压。
2. 进入解压后的 skills 目录，把 pid-to-kg 复制到个人技能目录：Windows 为 C:\Users\<用户名>\.claude\skills\，macOS 为 /Users/<用户名>/.claude/skills/。目录不存在就新建；.claude 默认隐藏。
3. 新建项目文件夹，把 P&ID PDF 放进去，用 Claude Code 打开该文件夹。
4. 让 Claude 转换，例如：Convert haile.pdf into a knowledge graph. The P&IDs are on pages 47–60. 技能会自动加载，首次运行会安装所需 Python 包，并在执行命令前请求许可。
5. 用图上可核对的问题检验结果，例如 What sensor measures the flow into TK-101, and where exactly is it? 结果保存在项目文件夹内的 work/<plant name>/kg/。

没有现成图纸时，作者的公开化工制造数据集列出了真实许可设施的 P&ID 集合，数字版和扫描版都有，并标注了图纸页码。

输出与扩展

默认产物有四类：可直接作为 LLM 上下文的 summary.md、qa_report.md、遵循图谱 schema 的完整 graph.json，以及用于 SQL 查询（含递归上下游搜索）的 graph.duckdb。较大项目可以要求导出到 Neo4j 或供 yEd、Gephi、NetworkX 使用的 GraphML。节点与边类型见本体文档，设备和仪表还带有最接近的 DEXPI 类别。

使用约束

• 抽取质量取决于图纸清晰度；低分辨率扫描可能丢失小字，无法读取的条目会被标注，而非猜测。
• 控制回路来自 ISA-5.1 位号和图上的信号线，仅存在于控制说明或因果图中的逻辑不会被采集。
• 流向依据箭头和设备逻辑推导，需要推断的边会标记为 flow_direction: inferred。
• DEXPI 映射仅供参考，不是经认证的 DEXPI 导出。
• 图谱由机器抽取，在用于设计、操作、变更管理或 HAZOP、LOPA 等安全研究前，必须由合格工程师复核。
• 项目采用 MIT 许可证。开发时使用 pip install -e ".[dev]" 和 pytest。

HotRepo 点评

该项目于 2026-11-11 出现在 HotRepo 的 Python 新项目榜：统计窗口约 1.5 小时内新增 11 Star、2 Fork，当时累计 111 Star、27 Fork。观察窗口很短、仓库也很年轻，这反映的是早期关注度而不是稳定采用情况；站内没有记录到 GitHub 全语言日榜名次。资料里比较突出的是工程取舍：把符号识别留给 Claude，把渲染、图谱构建和校验交给确定性脚本，输出结构还对接到 ISA-5.1 位号和 DEXPI 类别；README 也明确写出流向推断会打标记等失败情形。