劉永立，王海濤，2

（1.黑龍江科技大學(xué) 安全工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱150022；2.黑龍江工業(yè)學(xué)院 資源工程學(xué)院，黑龍江 雞西158100）

煤炭一直是我國能源最主要供給形勢，是我國支柱性產(chǎn)業(yè)之一[1]。隨著國家推進(jìn)“兩化融合”，特別是近幾年國家出臺了智能化礦山建設(shè)的相關(guān)指導(dǎo)文件[2]，使得我國煤礦安全生產(chǎn)管理的信息化建設(shè)得到了廣泛而深入的推進(jìn)，安全生產(chǎn)狀況取得了明顯好轉(zhuǎn)[3]。但是，煤礦災(zāi)害事故仍然偶爾發(fā)生，應(yīng)急救援的能力仍有待提升[4-6]，而應(yīng)急預(yù)案對應(yīng)急救援有著重要的指導(dǎo)和參考作用。目前，煤礦企業(yè)很多應(yīng)急預(yù)案都是紙質(zhì)型或電子文檔型保存的，這些應(yīng)急預(yù)案的時(shí)效性較差，管理方式也相對落后，不能高效整合多種救援資源，限制了應(yīng)急救援的水平[7-8]。為了解決這類問題，提出了基于知識圖譜的應(yīng)急處置管理方法。

知識圖譜是一種用于揭示實(shí)體間關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)，由“E（實(shí)體）-R（關(guān)系）-E（實(shí)體）”基本單位組成，實(shí)體之間借助關(guān)系相互關(guān)聯(lián)，構(gòu)成網(wǎng)狀知識結(jié)構(gòu)[9-10]。知識圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，以符號的形式描述實(shí)體的概念與實(shí)體間邏輯關(guān)系[10]。首先，知識圖譜收集結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，收集到的數(shù)據(jù)利用信息抽取技術(shù)（實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、屬性抽?。┏槿“虢Y(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)體，抽取后的實(shí)體與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)倉庫進(jìn)行知識融合，消除指稱項(xiàng)與事實(shí)對象間的歧義。然后，在已有知識庫基礎(chǔ)上，運(yùn)用知識加工技術(shù)進(jìn)一步挖掘隱含的知識，進(jìn)而豐富和擴(kuò)展知識庫。最后，構(gòu)建形成知識圖譜服務(wù)于應(yīng)用[11-12]。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心是最早開始研究事理圖譜的研究機(jī)構(gòu)[13]。事理圖譜是圍繞事件知識本身而展開的一種知識圖譜，是1個(gè)描述事件之間演化規(guī)律和模式的事理邏輯知識庫。結(jié)構(gòu)上，事理圖譜是1 個(gè)有向圖，其中節(jié)點(diǎn)代表事件，有向邊代表事件之間的順承、因果、條件等事理邏輯關(guān)系[14]。順承事理是1 種時(shí)間上的偏序關(guān)系，表示先后的動(dòng)作邏輯；因果事理表示事件的前因后果，即1 個(gè)事件導(dǎo)致另1 個(gè)事件的發(fā)生；條件事理描述的是條件與結(jié)果間的關(guān)系，是預(yù)設(shè)與結(jié)果的邏輯。

1 煤礦耦合災(zāi)害領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建

煤礦耦合災(zāi)害領(lǐng)域知識圖譜由災(zāi)害領(lǐng)域圖譜（火災(zāi)圖譜、耦合災(zāi)害圖譜）、管理部門圖譜、災(zāi)害事理圖譜3 個(gè)子圖譜構(gòu)成。圖譜中包含了圖像信息、文本信息、音頻信息等不同形態(tài)、不同知識單元、不同屬性的多源異構(gòu)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，通過知識圖譜的“E（關(guān)系）-R（實(shí)體）-E（關(guān)系）”特征以及可視化方法進(jìn)行有效融合。

1.1 火災(zāi)圖譜

火災(zāi)圖譜如圖1。

圖1 火災(zāi)圖譜Fig.1 Mapping knowledge domain of fire hazard

煤礦火災(zāi)的數(shù)據(jù)信息以文本信息為主，同時(shí)具有圖像（工作面環(huán)境）、聲音（井上下聯(lián)絡(luò)通話）等多種信息形式，是存儲(chǔ)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等信息的動(dòng)態(tài)知識圖譜。煤礦火災(zāi)信息由多相關(guān)部門分別掌管，火災(zāi)數(shù)據(jù)手續(xù)繁瑣、效率低下，若某個(gè)部門出現(xiàn)問題，導(dǎo)致信息進(jìn)展緩慢，極易出現(xiàn)“堵塞”或“瓶頸”，嚴(yán)重制約救援進(jìn)度。此外，數(shù)據(jù)融合過程中極易出現(xiàn)數(shù)據(jù)重復(fù)，數(shù)據(jù)值不一致等問題，如何將來自2 個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)匹配關(guān)聯(lián)同1 個(gè)自然實(shí)體也是煤礦火災(zāi)信息處理難點(diǎn)之一。因此，需要事先將不同機(jī)構(gòu)不同部門的信息數(shù)據(jù)聯(lián)合起來，才能滿足快速應(yīng)急響應(yīng)的需求。

采用基于知識圖譜的數(shù)據(jù)融合方法，將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)以“屬性-值”的形式存儲(chǔ)在知識圖譜中，通過元素級、結(jié)構(gòu)級匹配以及其他一些實(shí)體對齊的技術(shù)將多個(gè)來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行融合。通過建立火災(zāi)知識圖譜，建立火災(zāi)特征庫，全方面存儲(chǔ)火災(zāi)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下火災(zāi)對象多源信息的自動(dòng)提取、聚集、管理與融合。

1.2 耦合災(zāi)害圖譜

火災(zāi)耦合災(zāi)害圖譜如圖2。

圖2 火災(zāi)耦合災(zāi)害圖譜Fig.2 Mapping knowledge domain of fire coupled hazard

與煤礦火災(zāi)圖譜相類似，由火災(zāi)引發(fā)的耦合災(zāi)害圖譜包括主要內(nèi)容為：火災(zāi)生成的煙氣、瓦斯、CO有毒有害物質(zhì)；火災(zāi)導(dǎo)致工作面支護(hù)設(shè)備破損、失效，等引發(fā)的災(zāi)害；火災(zāi)形成的火風(fēng)壓，導(dǎo)致礦井通風(fēng)系統(tǒng)，局部通風(fēng)系統(tǒng)紊亂等災(zāi)害；受火災(zāi)影響的人員位置、火災(zāi)導(dǎo)致疏散通道受阻、礦井通信聯(lián)絡(luò)中斷等礦井安全避險(xiǎn)系統(tǒng)受損災(zāi)害。

1.3 監(jiān)管部門圖譜

監(jiān)管部門圖譜如圖3。

圖3 監(jiān)管部門圖譜Fig.3 Mapping knowledge domain of supervision department

煤礦企業(yè)監(jiān)管部門繁多、數(shù)量大、關(guān)系復(fù)雜，監(jiān)管過程中經(jīng)常涉及多部門資源聯(lián)合調(diào)度，聯(lián)合調(diào)度要求資源時(shí)效性強(qiáng)、動(dòng)態(tài)性高、變化性頻繁。傳統(tǒng)應(yīng)急處置方法通常只能獲取與煤礦直接相關(guān)的司法機(jī)構(gòu)信息，若煤礦災(zāi)害事故出現(xiàn)跨區(qū)域，傳統(tǒng)應(yīng)急預(yù)案無法及時(shí)獲取多區(qū)域監(jiān)管部門的詳細(xì)信息，難以實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域多部門聯(lián)合執(zhí)法，影響應(yīng)急處置速度。為解決這些問題，通過構(gòu)建監(jiān)管部門圖譜，建立行政管轄區(qū)域的管理部門關(guān)系網(wǎng)，將錯(cuò)綜復(fù)雜的管理部門以知識圖譜的形式清晰地展現(xiàn)出來。

煤礦企業(yè)發(fā)生災(zāi)害事故后，通過獲取行政管轄范圍內(nèi)多個(gè)系統(tǒng)各級各部門的基本信息、上下級關(guān)系等數(shù)據(jù)，將各個(gè)機(jī)構(gòu)看作實(shí)體，基本信息看作屬性，上下級關(guān)系作為實(shí)體間關(guān)系，構(gòu)建監(jiān)管部門圖譜。通過構(gòu)建監(jiān)管部門圖譜，將錯(cuò)綜復(fù)雜的監(jiān)管部門以關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的形式清晰地展現(xiàn)出來。當(dāng)發(fā)生煤礦災(zāi)害事故，監(jiān)管部門圖譜快速、準(zhǔn)確、全面地調(diào)取監(jiān)管部門的完整信息，實(shí)現(xiàn)多部門高效聯(lián)動(dòng)響應(yīng)以及應(yīng)急預(yù)案的生成，實(shí)現(xiàn)多區(qū)域監(jiān)管部門信息的快速調(diào)取以及多部門跨區(qū)域聯(lián)合監(jiān)管。

2 基于煤礦災(zāi)害事理圖譜的輔助決策支持技術(shù)

災(zāi)害事理圖譜通過構(gòu)建災(zāi)害觸發(fā)條件知識網(wǎng)絡(luò)，將復(fù)雜領(lǐng)域的事件結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化、層次化以及抽象化；通過構(gòu)建災(zāi)害事理圖譜，自動(dòng)抽取災(zāi)害事件的因果事理、順承事理、條件事理等。以實(shí)時(shí)應(yīng)急態(tài)勢為驅(qū)動(dòng)，結(jié)合知識災(zāi)害實(shí)體推理技術(shù)與輔助決策支持技術(shù)，將應(yīng)急處置決策所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)以及應(yīng)急決策知識進(jìn)行無縫融合，為應(yīng)急預(yù)案智能化的決策支持提供可行方案。

2.1 煤礦災(zāi)害事理圖譜

煤礦災(zāi)害事理圖譜如圖4。

圖4 煤礦災(zāi)害事理圖譜Fig.4 Coal mine hazard event logic graph

災(zāi)害事理圖譜旨在從海量災(zāi)害事故案例調(diào)查報(bào)告描述文本中，運(yùn)用事件抽取、事件對齊、事件融合以及泛化技術(shù)，自動(dòng)形成大規(guī)模災(zāi)害事理圖譜，得到因果關(guān)系、條件關(guān)系、順承關(guān)系等事件間關(guān)系，為應(yīng)急處置預(yù)案的生成提供事件態(tài)勢驅(qū)動(dòng)的智能化應(yīng)急決策支持。如煤礦內(nèi)因火災(zāi)的起因主要有煤的自然發(fā)火期短，工作面丟煤多、漏風(fēng)多，亂采亂挖等；煤礦外因火災(zāi)的引起主要原因有機(jī)電起火、明火作業(yè)、違章放炮等。這些原因在適宜的條件下引發(fā)火災(zāi)的發(fā)生和蔓延，最終導(dǎo)致其它耦合災(zāi)害的發(fā)生。

傳統(tǒng)應(yīng)急處置預(yù)案模式固定死板，根據(jù)煤礦災(zāi)害類型進(jìn)行固定流水化作業(yè)，無法根據(jù)煤礦災(zāi)害的實(shí)際異常情況有針對性地智能生成應(yīng)急處置預(yù)案。運(yùn)用煤礦災(zāi)害事理圖譜的事件邏輯推理技術(shù)，預(yù)測煤礦火災(zāi)發(fā)展趨勢，將決策信息動(dòng)態(tài)注入預(yù)案流程節(jié)點(diǎn)，動(dòng)態(tài)生成智能應(yīng)急處置節(jié)點(diǎn)，為應(yīng)急處置預(yù)案提供輔助決策支持，將災(zāi)害造成的危害降到最低。

2.2 基于災(zāi)害事理圖譜的應(yīng)急預(yù)案生成

災(zāi)害事理圖譜的應(yīng)急預(yù)案生成如圖5。

圖5 災(zāi)害事理圖譜的應(yīng)急預(yù)案生成Fig.5 Emergency plan generation of hazard event logic graph

當(dāng)煤礦生產(chǎn)出現(xiàn)異常情況，需及時(shí)生成異常狀況預(yù)警，并根據(jù)煤礦災(zāi)害事理圖譜的邏輯推理技術(shù)預(yù)測災(zāi)害趨勢，為應(yīng)急預(yù)案的生成提供事件態(tài)勢驅(qū)動(dòng)的智能化應(yīng)急決策支持，進(jìn)而根據(jù)不同的異常情景有針對性地動(dòng)態(tài)生成應(yīng)急處置方案。以圖2 中耦合災(zāi)害事件邏輯為例，災(zāi)害事理圖譜與應(yīng)急預(yù)案的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，利用監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)狀況異常情況，首先確定是否誤報(bào)警，如果是誤報(bào)警進(jìn)行消警，如果不是馬上確認(rèn)核實(shí)災(zāi)害情況，判斷是否能控制住災(zāi)害危險(xiǎn)源。如能則進(jìn)行現(xiàn)場處置，如不能啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，直至災(zāi)害消除。

2.3 應(yīng)急預(yù)案模板

針對煤礦災(zāi)害突發(fā)性、復(fù)雜性、隱蔽性等特點(diǎn)，以事件驅(qū)動(dòng)的形式實(shí)現(xiàn)應(yīng)急處置流程在多部門間有序流轉(zhuǎn)，形成以火災(zāi)為主多種耦合災(zāi)害應(yīng)急預(yù)案模版，涉及應(yīng)急小組、司法局、公安局、法院、檢察院等多個(gè)部門協(xié)同監(jiān)管，為應(yīng)急處置預(yù)案的生成提供基本框架。應(yīng)急預(yù)案模板如圖6。

圖6 應(yīng)急預(yù)案模板Fig.6 Template of emergency plan

傳統(tǒng)應(yīng)急處置預(yù)案手續(xù)繁瑣復(fù)雜，各監(jiān)管部門需按規(guī)定時(shí)間內(nèi)層層上報(bào)，上級監(jiān)管部門通過查閱大量的相關(guān)文件做好決策再層層下達(dá)，處理速度緩慢。通過應(yīng)急預(yù)案模板，構(gòu)建龐大的災(zāi)害事故知識庫，存儲(chǔ)事故相關(guān)數(shù)據(jù)；當(dāng)檢測到煤礦災(zāi)害事故時(shí)可自動(dòng)匹配到相似事故案例，根據(jù)災(zāi)害信息直接定位相關(guān)災(zāi)害處置程序，進(jìn)而快速生成事故應(yīng)急預(yù)案。

3 多部門應(yīng)急處置融合模型與生成算法

多部門應(yīng)急處置融合模型如圖7。

圖7 多部門應(yīng)急處置融合模型Fig.7 Multi-sectoral emergency response integration model

構(gòu)建的應(yīng)急預(yù)案模板為整個(gè)應(yīng)急處置預(yù)案提供基本框架，存儲(chǔ)在煤礦災(zāi)害知識圖譜中的多源異構(gòu)信息向應(yīng)急預(yù)案模板動(dòng)態(tài)注入數(shù)據(jù)，災(zāi)害事理圖譜中的事件邏輯為動(dòng)態(tài)智能應(yīng)急處置提供輔助決策支持，最后將注入數(shù)據(jù)后的應(yīng)急預(yù)案模板與智能預(yù)案流程節(jié)點(diǎn)進(jìn)行融合，生成最終的應(yīng)急處置預(yù)案。

結(jié)合煤礦災(zāi)害領(lǐng)域知識圖譜、災(zāi)害事理圖譜以及應(yīng)急預(yù)案模板，提出了多部門應(yīng)急處置預(yù)案動(dòng)態(tài)融合模型與生成算法，算法流程如下：

1）從煤礦災(zāi)害領(lǐng)域圖譜中獲取火災(zāi)及耦合災(zāi)害基本信息。

2）通過監(jiān)管部門圖譜獲取監(jiān)管部門基本信息。

3）根據(jù)煤礦災(zāi)害類型調(diào)取對應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案模板。

4）將煤礦災(zāi)害與監(jiān)管部門圖譜中的事故案例進(jìn)行匹配，得到相似事故的應(yīng)急處置方案。

5）根據(jù)煤礦災(zāi)害發(fā)展趨勢在災(zāi)害事理圖譜中匹配到相似事件的邏輯網(wǎng)。

6）將第2）步得到的具體監(jiān)管部門注入第3）步預(yù)案模板中的相應(yīng)部門。

7）將第4）步獲取的相似事故應(yīng)急處置方案作為第3 步應(yīng)急預(yù)案模板中的決策參考。

8）根據(jù)第5）步得到的煤礦災(zāi)害發(fā)展趨勢生成相應(yīng)的應(yīng)急處置計(jì)劃，并注入預(yù)案流程節(jié)點(diǎn)。

9）將第6）、第7）步動(dòng)態(tài)注入數(shù)據(jù)后的應(yīng)急預(yù)案模板與第8）步生成的智能預(yù)案流程節(jié)點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)融合，生成多部門應(yīng)急處置預(yù)案。

4 結(jié) 語

傳統(tǒng)煤礦災(zāi)害應(yīng)急處置的工作模式需花費(fèi)相關(guān)工作人員大量的時(shí)間與精力，按照固定死板的預(yù)案流程緩慢推進(jìn)，極易造成預(yù)案使用瓶頸并延誤行動(dòng)進(jìn)程。此外，傳統(tǒng)應(yīng)急預(yù)案的生成模型無法根據(jù)災(zāi)害的實(shí)際情況動(dòng)態(tài)生成智能應(yīng)急預(yù)案，若涉及跨區(qū)域多部門聯(lián)合監(jiān)管，亦難以實(shí)現(xiàn)高效的協(xié)同合作?；谥R圖譜的原理，針對煤礦火災(zāi)及耦合災(zāi)害的特征，設(shè)計(jì)了煤礦災(zāi)害應(yīng)急處置管理模型和算法。提出的多部門應(yīng)急處置預(yù)案融合技術(shù)，與傳統(tǒng)應(yīng)急處置預(yù)案的生成技術(shù)相比，具有如下優(yōu)勢：

1）煤礦企業(yè)信息往往以紙質(zhì)文檔、電子文檔、相關(guān)記錄儀器、系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫等形式存儲(chǔ)，應(yīng)急處置想要獲取相關(guān)信息需通過調(diào)用不同存儲(chǔ)設(shè)備或者文檔，程序繁瑣復(fù)雜，工作效率低。此外，傳統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)儲(chǔ)方法易導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失和篡改，傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新困難，造成監(jiān)管部門獲取的信息不及時(shí)、不準(zhǔn)確、不全面，嚴(yán)重影響應(yīng)急救援進(jìn)度。構(gòu)建煤礦災(zāi)害知識圖譜，通過制定知識圖譜底層數(shù)據(jù)庫的訪問、查詢、修改、刪除等權(quán)限，確保靜態(tài)數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)，利用知識圖譜數(shù)據(jù)庫的觸發(fā)機(jī)制實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)快速更新。借助知識圖譜的搜尋方法快速準(zhǔn)確定位所需信息，實(shí)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)的快速提取，提升了數(shù)據(jù)調(diào)用的時(shí)效性。

2）煤礦企業(yè)以往的信息管理系統(tǒng)大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)，這就需構(gòu)建大量關(guān)系表來維護(hù)煤礦災(zāi)害錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系, 嚴(yán)重地降低運(yùn)行性能。而利用知識圖譜底層圖數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)特性，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜關(guān)系數(shù)據(jù)的高性能存儲(chǔ)，以知識圖譜形式存儲(chǔ)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新，降低復(fù)雜關(guān)系數(shù)據(jù)的維護(hù)成本，提高數(shù)據(jù)調(diào)用的時(shí)效性，提高信息管理系統(tǒng)運(yùn)行效率。

3）煤礦企業(yè)傳統(tǒng)應(yīng)急預(yù)案生成，都是通過煤礦

工作人員對災(zāi)害事故現(xiàn)場情況簡單描述了解情況，這也是應(yīng)急小組實(shí)施應(yīng)急預(yù)案前獲取信息的唯一渠道。由于煤礦災(zāi)害態(tài)勢的不確定、多變性，人員情緒緊張導(dǎo)致語言表達(dá)不準(zhǔn)確、局限性等因素影響，致使應(yīng)急預(yù)案缺乏時(shí)效性。知識圖譜技術(shù)在獲取應(yīng)急態(tài)勢方法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用自身技術(shù)特點(diǎn)獲取煤礦災(zāi)害相關(guān)實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，迅速獲取災(zāi)害位置及其周邊環(huán)境信息，再借助輔助分析等手段得到災(zāi)害態(tài)勢的實(shí)時(shí)變化，不但節(jié)約獲取實(shí)時(shí)災(zāi)害態(tài)勢的成本，更能以實(shí)時(shí)災(zāi)害態(tài)勢為動(dòng)力，快速準(zhǔn)確制定符合災(zāi)害現(xiàn)場情況的應(yīng)急決策。