基于知識圖譜的火災及耦合災害應急處置管理

劉永立，王海濤，2

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

煤炭一直是我國能源最主要供給形勢，是我國支柱性產業之一[1]。隨著國家推進“兩化融合”，特別是近幾年國家出臺了智能化礦山建設的相關指導文件[2]，使得我國煤礦安全生產管理的信息化建設得到了廣泛而深入的推進，安全生產狀況取得了明顯好轉[3]。但是，煤礦災害事故仍然偶爾發生，應急救援的能力仍有待提升[4-6]，而應急預案對應急救援有著重要的指導和參考作用。目前，煤礦企業很多應急預案都是紙質型或電子文檔型保存的，這些應急預案的時效性較差，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急處置管理方法。

知識圖譜是一種用于揭示實體間關系的語義網絡，由“E（實體）-R（關系）-E（實體）”基本單位組成，實體之間借助關系相互關聯，構成網狀知識結構[9-10]。知識圖譜是結構化的語義知識庫，以符號的形式描述實體的概念與實體間邏輯關系[10]。首先，知識圖譜收集結構化、半結構化、非結構化數據，收集到的數據利用信息抽取技術（實體抽取、關系抽取、屬性抽取）抽取半結構化、非結構化數據實體，抽取后的實體與結構化數據和企業風險倉庫進行知識融合，消除指稱項與事實對象間的歧義。然后，在已有知識庫基礎上，運用知識加工技術進一步挖掘隱含的知識，進而豐富和擴展知識庫。最后，構建形成知識圖譜服務于應用[11-12]。

哈爾濱工業大學社會計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構[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個描述事件之間演化規律和模式的事理邏輯知識庫。結構上，事理圖譜是1 個有向圖，其中節點代表事件，有向邊代表事件之間的順承、因果、條件等事理邏輯關系[14]。順承事理是1 種時間上的偏序關系，表示先后的動作邏輯；因果事理表示事件的前因后果，即1 個事件導致另1 個事件的發生；條件事理描述的是條件與結果間的關系，是預設與結果的邏輯。

1 煤礦耦合災害領域知識圖譜的構建

煤礦耦合災害領域知識圖譜由災害領域圖譜（火災圖譜、耦合災害圖譜）、管理部門圖譜、災害事理圖譜3 個子圖譜構成。圖譜中包含了圖像信息、文本信息、音頻信息等不同形態、不同知識單元、不同屬性的多源異構的關聯數據，通過知識圖譜的“E（關系）-R（實體）-E（關系）”特征以及可視化方法進行有效融合。

1.1 火災圖譜

火災圖譜如圖1。

圖1 火災圖譜Fig.1 Mapping knowledge domain of fire hazard

煤礦火災的數據信息以文本信息為主，同時具有圖像（工作面環境）、聲音（井上下聯絡通話）等多種信息形式，是存儲監控數據等信息的動態知識圖譜。煤礦火災信息由多相關部門分別掌管，火災數據手續繁瑣、效率低下，若某個部門出現問題，導致信息進展緩慢，極易出現“堵塞”或“瓶頸”，嚴重制約救援進度。此外，數據融合過程中極易出現數據重復，數據值不一致等問題，如何將來自2 個異構數據匹配關聯同1 個自然實體也是煤礦火災信息處理難點之一。因此，需要事先將不同機構不同部門的信息數據聯合起來，才能滿足快速應急響應的需求。

采用基于知識圖譜的數據融合方法，將多源異構數據以“屬性-值”的形式存儲在知識圖譜中，通過元素級、結構級匹配以及其他一些實體對齊的技術將多個來源的異構數據庫進行融合。通過建立火災知識圖譜，建立火災特征庫，全方面存儲火災數據，實現復雜網絡環境下火災對象多源信息的自動提取、聚集、管理與融合。

1.2 耦合災害圖譜

火災耦合災害圖譜如圖2。

圖2 火災耦合災害圖譜Fig.2 Mapping knowledge domain of fire coupled hazard

與煤礦火災圖譜相類似，由火災引發的耦合災害圖譜包括主要內容為：火災生成的煙氣、瓦斯、CO有毒有害物質；火災導致工作面支護設備破損、失效，等引發的災害；火災形成的火風壓，導致礦井通風系統，局部通風系統紊亂等災害；受火災影響的人員位置、火災導致疏散通道受阻、礦井通信聯絡中斷等礦井安全避險系統受損災害。

1.3 監管部門圖譜

監管部門圖譜如圖3。

圖3 監管部門圖譜Fig.3 Mapping knowledge domain of supervision department

煤礦企業監管部門繁多、數量大、關系復雜，監管過程中經常涉及多部門資源聯合調度，聯合調度要求資源時效性強、動態性高、變化性頻繁。傳統應急處置方法通常只能獲取與煤礦直接相關的司法機構信息，若煤礦災害事故出現跨區域，傳統應急預案無法及時獲取多區域監管部門的詳細信息，難以實現跨區域多部門聯合執法，影響應急處置速度。為解決這些問題，通過構建監管部門圖譜，建立行政管轄區域的管理部門關系網，將錯綜復雜的管理部門以知識圖譜的形式清晰地展現出來。

煤礦企業發生災害事故后，通過獲取行政管轄范圍內多個系統各級各部門的基本信息、上下級關系等數據，將各個機構看作實體，基本信息看作屬性，上下級關系作為實體間關系，構建監管部門圖譜。通過構建監管部門圖譜，將錯綜復雜的監管部門以關系網絡的形式清晰地展現出來。當發生煤礦災害事故，監管部門圖譜快速、準確、全面地調取監管部門的完整信息，實現多部門高效聯動響應以及應急預案的生成，實現多區域監管部門信息的快速調取以及多部門跨區域聯合監管。

2 基于煤礦災害事理圖譜的輔助決策支持技術

災害事理圖譜通過構建災害觸發條件知識網絡，將復雜領域的事件結構化、標準化、層次化以及抽象化；通過構建災害事理圖譜，自動抽取災害事件的因果事理、順承事理、條件事理等。以實時應急態勢為驅動，結合知識災害實體推理技術與輔助決策支持技術，將應急處置決策所需的基礎數據、專題數據以及應急決策知識進行無縫融合，為應急預案智能化的決策支持提供可行方案。

2.1 煤礦災害事理圖譜

煤礦災害事理圖譜如圖4。

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

災害事理圖譜旨在從海量災害事故案例調查報告描述文本中，運用事件抽取、事件對齊、事件融合以及泛化技術，自動形成大規模災害事理圖譜，得到因果關系、條件關系、順承關系等事件間關系，為應急處置預案的生成提供事件態勢驅動的智能化應急決策支持。如煤礦內因火災的起因主要有煤的自然發火期短，工作面丟煤多、漏風多，亂采亂挖等；煤礦外因火災的引起主要原因有機電起火、明火作業、違章放炮等。這些原因在適宜的條件下引發火災的發生和蔓延，最終導致其它耦合災害的發生。

傳統應急處置預案模式固定死板，根據煤礦災害類型進行固定流水化作業，無法根據煤礦災害的實際異常情況有針對性地智能生成應急處置預案。運用煤礦災害事理圖譜的事件邏輯推理技術，預測煤礦火災發展趨勢，將決策信息動態注入預案流程節點，動態生成智能應急處置節點，為應急處置預案提供輔助決策支持，將災害造成的危害降到最低。

2.2 基于災害事理圖譜的應急預案生成

災害事理圖譜的應急預案生成如圖5。

圖5 災害事理圖譜的應急預案生成Fig.5 Emergency plan generation of hazard event logic graph

當煤礦生產出現異常情況，需及時生成異常狀況預警，并根據煤礦災害事理圖譜的邏輯推理技術預測災害趨勢，為應急預案的生成提供事件態勢驅動的智能化應急決策支持，進而根據不同的異常情景有針對性地動態生成應急處置方案。以圖2 中耦合災害事件邏輯為例，災害事理圖譜與應急預案的動態關聯，利用監測系統發現生產狀況異常情況，首先確定是否誤報警，如果是誤報警進行消警，如果不是馬上確認核實災害情況，判斷是否能控制住災害危險源。如能則進行現場處置，如不能啟動應急預案，直至災害消除。

2.3 應急預案模板

針對煤礦災害突發性、復雜性、隱蔽性等特點，以事件驅動的形式實現應急處置流程在多部門間有序流轉，形成以火災為主多種耦合災害應急預案模版，涉及應急小組、司法局、公安局、法院、檢察院等多個部門協同監管，為應急處置預案的生成提供基本框架。應急預案模板如圖6。

圖6 應急預案模板Fig.6 Template of emergency plan

傳統應急處置預案手續繁瑣復雜，各監管部門需按規定時間內層層上報，上級監管部門通過查閱大量的相關文件做好決策再層層下達，處理速度緩慢。通過應急預案模板，構建龐大的災害事故知識庫，存儲事故相關數據；當檢測到煤礦災害事故時可自動匹配到相似事故案例，根據災害信息直接定位相關災害處置程序，進而快速生成事故應急預案。

3 多部門應急處置融合模型與生成算法

多部門應急處置融合模型如圖7。

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

構建的應急預案模板為整個應急處置預案提供基本框架，存儲在煤礦災害知識圖譜中的多源異構信息向應急預案模板動態注入數據，災害事理圖譜中的事件邏輯為動態智能應急處置提供輔助決策支持，最后將注入數據后的應急預案模板與智能預案流程節點進行融合，生成最終的應急處置預案。

結合煤礦災害領域知識圖譜、災害事理圖譜以及應急預案模板，提出了多部門應急處置預案動態融合模型與生成算法，算法流程如下：

1）從煤礦災害領域圖譜中獲取火災及耦合災害基本信息。

2）通過監管部門圖譜獲取監管部門基本信息。

3）根據煤礦災害類型調取對應的應急預案模板。

4）將煤礦災害與監管部門圖譜中的事故案例進行匹配，得到相似事故的應急處置方案。

5）根據煤礦災害發展趨勢在災害事理圖譜中匹配到相似事件的邏輯網。

6）將第2）步得到的具體監管部門注入第3）步預案模板中的相應部門。

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

8）根據第5）步得到的煤礦災害發展趨勢生成相應的應急處置計劃，并注入預案流程節點。

9）將第6）、第7）步動態注入數據后的應急預案模板與第8）步生成的智能預案流程節點進行動態融合，生成多部門應急處置預案。

4 結 語

傳統煤礦災害應急處置的工作模式需花費相關工作人員大量的時間與精力，按照固定死板的預案流程緩慢推進，極易造成預案使用瓶頸并延誤行動進程。此外，傳統應急預案的生成模型無法根據災害的實際情況動態生成智能應急預案，若涉及跨區域多部門聯合監管，亦難以實現高效的協同合作。基于知識圖譜的原理，針對煤礦火災及耦合災害的特征，設計了煤礦災害應急處置管理模型和算法。提出的多部門應急處置預案融合技術，與傳統應急處置預案的生成技術相比，具有如下優勢：

1）煤礦企業信息往往以紙質文檔、電子文檔、相關記錄儀器、系統數據庫等形式存儲，應急處置想要獲取相關信息需通過調用不同存儲設備或者文檔，程序繁瑣復雜，工作效率低。此外，傳統的靜態數據儲方法易導致數據丟失和篡改，傳統的動態數據存儲方法數據實時更新困難，造成監管部門獲取的信息不及時、不準確、不全面，嚴重影響應急救援進度。構建煤礦災害知識圖譜，通過制定知識圖譜底層數據庫的訪問、查詢、修改、刪除等權限，確保靜態數據的安全存儲，利用知識圖譜數據庫的觸發機制實現動態數據的實時快速更新。借助知識圖譜的搜尋方法快速準確定位所需信息，實現相關數據的快速提取，提升了數據調用的時效性。

2）煤礦企業以往的信息管理系統大多采用關系型數據庫存儲，這就需構建大量關系表來維護煤礦災害錯綜復雜的關系, 嚴重地降低運行性能。而利用知識圖譜底層圖數據庫的結構特性，可以實現復雜關系數據的高性能存儲，以知識圖譜形式存儲多源異構數據，實現靜態數據安全存儲，動態數據的實時更新，降低復雜關系數據的維護成本，提高數據調用的時效性，提高信息管理系統運行效率。

3）煤礦企業傳統應急預案生成，都是通過煤礦

工作人員對災害事故現場情況簡單描述了解情況，這也是應急小組實施應急預案前獲取信息的唯一渠道。由于煤礦災害態勢的不確定、多變性，人員情緒緊張導致語言表達不準確、局限性等因素影響，致使應急預案缺乏時效性。知識圖譜技術在獲取應急態勢方法的基礎上，運用自身技術特點獲取煤礦災害相關實時監控數據，迅速獲取災害位置及其周邊環境信息，再借助輔助分析等手段得到災害態勢的實時變化，不但節約獲取實時災害態勢的成本，更能以實時災害態勢為動力，快速準確制定符合災害現場情況的應急決策。