该问题是由于Airflow Papermill operator在执行任务时超时导致的。为了解决这个问题，可以通过增加“execution_timeout”参数的值来解决。下面是一个示例代码，将“execution_timeout”设置为2小时：

from airflow.operators.papermill_operator import PapermillOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

with DAG(
        'example_papermill_operator',
        default_args=default_args,
        description='Example PapermillOperator DAG',
        schedule_interval=timedelta(days=1),
        catchup=False
) as dag:

    papermill_task = PapermillOperator(
        task_id='example_papermill_operator_task',
        input_nb="/path/to/input/notebook.ipynb",
        output_nb="/path/to/output/notebook.ipynb",
        parameters={"param": "value"},
        execution_timeout=timedelta(hours=2)
    )

在这个例子中，我们设置“execution_timeout”为2小时来避免任务在60分钟后超时。可以根据需要将其设置为适当的值。