基于ChatGPT的礦山工程風險評估預警系統實現探討

劉乃嘉

（南寧高新區管委會，廣西 南寧 530007）

0 引言

隨著我國經濟的飛速發展，礦山資源開發強度不斷加大，礦山安全生產面臨越來越多的挑戰和壓力，各種安全問題比較嚴重，特別是煤礦、金屬礦等重點行業的礦山安全生產問題尤為突出。為持續提升礦山安全保障水平，國家大力推進礦山安全風險評估監測預警系統建設，為防范和化解礦山重大風險提供了強有力的信息化支撐。然而，當前我國礦山工程風險評估預警系統建設還存在一些問題和挑戰。例如，目前的系統主要依賴于傳感器等硬件設備進行數據采集和傳輸，缺乏對數據深度分析和挖掘的能力，難以對復雜多變的風險情況進行精準識別和預測，系統功能還不夠智能化，需要進一步完善。

ChatGPT 是一種基于深度學習的先進生成式對話模型技術，具有強大的文本理解能力和數據挖掘分析能力［1］。自從ChatGPT 發布以來，在短短的半年時間內，眾多專家學者探討了ChatGPT 技術在各個領域的應用。曾雄［2］在智能客服、信用評分、智能投顧、風險評估等方面探討ChatGPT 在金融行業的應用。張弛等［3］從攻擊和防御2 個方面詳細分析Chat-GPT 在網絡安全領域中的應用，并從內容風險和提示注入攻擊方面剖析伴生的風險。李紅蓮［4］邀請多位產業界、學界、證券投資界的資深專家學者對Chat-GPT在安防行業的發展與趨勢進行訪談。程平等［5］從預算管理、成本管理、資金管理、績效管理4個方面詳細闡述ChatGPT 具體的應用思路，分析基于ChatGPT應用可能存在的風險并提出相應的對策。夏天［6］以ChatGPT為例，展望基于人工智能技術的可穿戴服裝在醫療領域的應用。張鵬［7］從生成大壩風險評估方案、識別大壩潛在風險和優化大壩監測系統布點等方面探討ChatGPT 在大壩安全評估中的應用。這些案例展示了ChatGPT 技術在安防、醫療、商業和工程等不同領域的應用價值和創新能力，體現了ChatGPT在多個行業的適用性和巨大潛力。然而，針對礦山工程安全風險評估預警這一重要領域的研究和應用仍較缺乏。

本文探討如何將具有先進的自然語言處理技術、生成技術和對話技術的ChatGPT 引入礦山工程風險評估預警系統開發中，詳細分析基于ChatGPT技術的礦山工程風險評估預警系統實現的可行性，旨在為提高礦山工程領域安全管理水平和效能提供一種新的思路和途徑。

1 基于ChatGPT的礦山工程數據處理

本部分詳細分析礦山工程數據的來源，基于ChatGPT 技術從數據采集、數據傳輸和數據清洗3 個方面討論礦山工程數據的處理問題。

1.1 數據來源

礦山工程是一個涉及多個學科和領域的復雜系統工程，其數據來源廣泛，內容豐富，形式多樣。具體來說，礦山工程數據主要包括以下幾個方面：一是礦山安全監控數據，包括瓦斯、粉塵、通風、溫度、濕度等環境參數，以及煤層自燃、火災、頂板運動等安全隱患的監測數據；二是人員部位監測數據，包括礦工的身份信息、位置信息、健康狀態等，以及礦井內的人員分布和流動情況；三是礦震與地應力監測數據，包括礦震事件發生的時間、地點、震級、能量等，以及礦體內部的應力分布和變化情況；四是水文監測數據，包括礦井內外的水位、水壓、水質等，以及水文地質條件和水害風險的評估數據；五是礦用設備管理數據，包括設備的型號、規格、狀態、故障等，以及設備的維修、保養、更換等管理數據［8］；六是雙重預防管理數據，包括礦山安全生產規章制度、安全檢查記錄、隱患排查整改情況等，以及礦山安全生產責任制和考核制度等管理數據；七是工業視頻監視數據，包括礦井內外的視頻圖像、視頻流等，以及視頻分析和識別技術產生的數據。這些數據中既有結構化的表格數據，也有半結構化的文本數據，還有非結構化的圖像、音頻、視頻等多媒體數據，這些數據構成了海量的多源異構數據集，對其進行有效的處理和分析是實現礦山工程智能化和數字化的基礎和前提。對礦山工程數據進行管理的目的是為后續的風險評估和預警提供準確、完整、及時的數據支撐。

1.2 數據采集

數據采集是指通過各類傳感器設備或人工巡檢等方式，實時或定期收集關于礦山工程安全風險的各類數據，包括溫度、壓力、流量、水位、氣體濃度、震動、噪音等。數據采集需要考慮數據的完整性、準確性、實時性等要求，以及數據的存儲、傳輸、加密等問題。傳統的礦山工程數據采集設備往往需要布線、供電、維護等，并且設備功能的柔性化程度不夠高，極大地增加了數據采集的成本和難度。

將礦山工程中的各種設備通過ChatGPT 技術進行通信和控制，使數據采集智能化。一是自動生成數據采集計劃和策略。利用ChatGPT 技術可以根據數據的特征和規律（例如數據的類型、分布、變化、相關性等），自動設計數據采集的目標、范圍、頻率和方法，并且生成相應的數據采集計劃和策略，提高數據采集的效率和質量。二是動態優化數據采集參數和策略。利用ChatGPT 技術可以根據設備的實時狀態（設備故障和損壞、信號丟失等）、環境變化（溫度、濕度、氣壓等變化）、數據變化（數據的噪聲、異常值、缺失值等）的異常，動態調整優化數據采集的參數和策略，改變數據采集的設備、位置、時間和方式，提高數據采集的精確度、穩定性、可靠性。

1.3 數據傳輸

系統需要將獲取的數據從數據源傳輸到數據中心進行存儲和處理。這一過程需要保證數據傳輸的完整性、安全性和實時性，避免數據丟失、被篡改或延遲。有線通信、無線通信等傳統的數據傳輸方式往往受到礦井內外環境的影響，發生電磁干擾、信號衰減、網絡擁塞等情況，影響數據傳輸的速度和質量。同時，這些方式也存在數據遭到泄露、篡改、攻擊的安全隱患。

ChatGPT 技術在礦山工程數據傳輸方面具有靈活性和安全性的優點。一方面，ChatGPT 技術可以根據不同的用戶和場景，進行個性化和智能化的適應和優化，例如根據用戶的需求、偏好和權限，選擇合適的數據傳輸方式（有線或無線）、格式（文本或圖像）、內容（全部或部分），或者根據場景的變化和緊急程度，調整數據傳輸的優先級、頻率、速度。另一方面，ChatGPT 技術可以利用加密、認證、防火墻等手段，保護數據的安全性，防止數據被泄露、篡改或攻擊。這些優點使ChatGPT 技術能夠有效地提高礦山工程數據傳輸的效率和質量。

1.4 數據清洗

目前，礦山工程數據規模大、來源多樣，存在不一致性、不完整性、不準確性，由于數據冗余、特征多樣化、復雜度高，因此普遍存在數據相關性低、維度高、分布不均及存儲成本高等問題。這就需要對收集到的各類數據進行必要的清洗處理，即消除數據中的噪聲、缺失值、重復值、異常值等，以提高數據的質量和適用性。

利用ChatGPT 技術可以輔助或優化數據清洗工作。一是可以提高數據清洗的效率和質量，減少因人工干預產生錯誤的可能性。ChatGPT可以根據數據的質量和問題，自動生成數據清洗的步驟和方法，自動刪除無用或重復的數據、轉換數據格式、修正數據錯誤、補充數據缺失等。ChatGPT 還可以根據數據的分布和關聯，自動生成數據清洗的效果和評估，顯示數據清洗前后的對比，計算數據清洗的準確率，分析數據清洗的影響。二是可以提高數據清洗的智能化。ChatGPT可以根據數據的特點和需求，自動生成數據清洗的策略和方案，例如根據礦山工程的不同階段，選擇不同的數據清洗目標和標準，或者根據礦山工程的不同類型，選擇不同的數據清洗方法和技術。ChatGPT還可以根據數據的潛在信息和知識，自動生成數據清洗的建議和優化，例如根據礦山工程的發展趨勢，提出數據清洗的改進方向。

2 基于ChatGPT 的礦山工程風險識別、評估和預警

礦山工程風險識別、評估和預警是礦山安全治理的重要環節，主要涉及以下幾個方面：首先，基于已清洗處理的數據，對礦山工程中可能存在的風險源和傳播途徑進行系統的分析和識別，利用ChatGPT技術生成風險因素的描述和分類；其次，根據風險發生的概率和后果的嚴重程度，對風險進行定量或定性的評估，確定風險的等級和影響范圍，利用ChatGPT 技術生成風險評估報告和建議；最后，及時監測和報告風險的信號和變化趨勢，為采取有效的預防或緩解措施提供預警決策支撐，利用ChatGPT技術生成風險預警的信息和指令。風險識別、評估和預警是系統的核心和目標，目的是實現對礦山工程關鍵地點、重點部位重大風險的及時發現、精準預判。然而，目前的礦山工程風險識別、評估和預警系統仍存在風險識別能力不足、風險評估不準確等問題，導致難以適應復雜多變的礦山環境和情況。因此，需要不斷完善和優化該系統的理論方法和技術手段，提高其智能化和自適應性水平。本部分將基于ChatGPT技術探討如何解決礦山工程風險識別、評估和預警問題。

2.1 風險識別

礦山工程安全管理的核心環節是風險識別，它通過系統危險分析，全面準確地識別系統中的潛在危險因素，為系統危險控制和評價提供信息支持和決策依據。風險識別的質量決定了風險評估和預警的有效性，是風險評估、預警和安全管理的基礎和前提。風險識別是指對礦山工程企業生產中存在的各種可能導致事故或損失的危險因素進行識別、分析和記錄的過程。風險識別需要涵蓋礦山工程企業生產中的人、機器、環境和人的工作活動等多個方面的危害源單元，需要全員參與，覆蓋整個礦山工程企業的生產活動和設施。風險識別的目標是找出系統中存在的所有可能導致事故或損失的危險因素，并進行分類、排序和描述，以便于后續的風險評估和預控。

風險識別的方法有很多種，例如檢查表法、危害與可操作性分析法（HAZOP）［9］、故障樹分析法（FTA）［10］、事件樹分析法（ETA）［11］、層次分析法（AHP）［12］等。這些方法各有優點和缺點，適用于不同的場合和目的。但是，這些傳統的技術手段難以滿足礦山工程風險識別的需求，因為礦山工程是一個復雜、動態、不確定的系統，涉及大量的數據、信息和知識，所以需要高度的專業性和智能性。傳統的技術手段依賴專家經驗和主觀判斷，容易受到人為因素的影響，難以保證風險識別的全面性、準確性和時效性。為了解決這些問題，可以利用ChatGPT 自然語言處理技術保證礦山工程風險識別的智能化、自動化和高效化。

ChatGPT 是一種基于自然語言生成（NLG）的技術，它利用大規模的PLM 預訓練語言模型（一種利用深度神經網絡學習大規模文本數據中隱含的語言規律和知識表示的模型）從海量的文本數據中學習語言知識和分析能力。PLM 可以在不同領域和任務上進行微調（fine-tuning），ChatGPT 利用PLM 微調獲得對礦山工程相關數據的理解和生成能力，從而實現礦山工程風險的識別。ChatGPT還通過結合領域知識圖譜KG（表示領域中的概念、實例、規則、事件等知識，以及它們之間的語義關聯）增強對礦山工程領域的理解和推理能力。例如，ChatGPT利用KG表示礦山工程安全領域的知識（礦山工程場景、活動、設備、人員等實體，以及它們之間的關系、屬性、狀態等）。ChatGPT 可以利用KG 進行知識推理，根據因果關系推斷風險，或根據相似關系推薦風險措施等。

利用ChatGPT 進行礦山工程風險識別，要對相關數據進行異常數據和異常模式識別，根據數據特征和規律識別風險。例如，ChatGPT 通過分析傳感器數據，發現煤層溫度、氧氣濃度、瓦斯濃度等參數的異常變化，從而預警煤層自燃或瓦斯爆炸等風險；ChatGPT可以通過分析圖像數據或視頻數據，發現支護結構、機械設備、運輸車輛等實體的異常狀態或行為，從而預警坍塌、機械傷害、碰撞等風險；ChatGPT可以根據歷史事故數據庫、安全法規知識庫等不同的數據庫資源和知識庫自動識別風險。

2.2 風險評估

風險評估是一種對可能發生的風險事件及其后果進行系統、全面和科學評價的方法，包括對已識別的危險源進行定量或定性的分析，確定風險事件的發生概率、后果嚴重程度、影響范圍和影響因素等參數，并根據這些參數計算風險值和劃分風險等級。風險評估的目的是有效地鑒定、理解和管理企業生產經營過程中面臨的各種風險，提出合理和有效的風險控制措施，將風險降低到可接受的水平。我國的礦山工程風險評估工作相對滯后，尚未建立完善的評估標準和體系，與歐美發達國家相比存在一定的差距。

在礦山工程風險評估中應用ChatGPT 技術的優勢主要包括以下幾點：一是ChatGPT 技術能夠利用大量的礦山安全文本數據進行預訓練和微調，提高模型的泛化能力和領域適應性，使其能夠更好地理解和處理礦山工程風險評估問題；二是ChatGPT 技術能夠結合多源信息和知識，生成全面和深入的風險分析和建議，提高評估的質量和效率，為決策者提供更有價值的參考依據；三是ChatGPT 技術能夠根據風險描述或場景，自動生成風險評估的文本報告，包括風險描述、風險等級、風險因素、風險控制措施等內容，提高評估的準確性和規范性，使報告符合專業規范及其格式要求；四是ChatGPT 技術能夠與人類專家進行交互和協作，實現人機協同的智能風險評估，充分發揮人類專家的經驗和判斷優勢和機器學習模型的計算和生成優勢；五是ChatGPT 技術能夠根據不同的風險場景和需求，生成不同類型和格式的風險評估報告，滿足使用者多樣化和個性化的需求，為不同層級和部門提供定制化的服務。

2.3 風險預警

礦山工程風險預警是在數據處理、風險識別和風險評估的基礎上，及時發現和處理潛在的危險因素、保障礦山工程安全的重要環節。目前，大多數礦山工程風險預警系統缺乏智能化和自動化的功能，無法適應復雜多變的礦山環境。基于ChatGPT 技術的礦山工程風險預警系統利用自然語言處理和生成技術，實現了預警規則、預警判斷和預警提示的智能化和自動化，有助于提升礦山工程安全管理水平。風險預警主要包括以下3個步驟。

（1）預警規則：自動定義預警的條件和標準，例如監測數據與閾值的比較、風險等級的劃分等。利用ChatGPT 技術可以根據監測數據或歷史數據，自動生成合理的預警規則和閾值，減少人為因素的干擾和導致的誤差。

（2）預警判斷：自動根據預警規則判斷是否需要預警，如判斷監測數據是否超過閾值、風險等級是否達到預警水平等。利用ChatGPT 技術可以根據自然語言輸入快速進行預警判斷，并給出相應的理由和證據，提高判斷效率和可靠性。預警判斷需要考慮各種因素的綜合影響，如環境因素、設備狀態、人員操作等，同時需要保證預警判斷的及時性和準確性。

（3）預警提示：自動根據預警判斷給出預警信息，如給出預警等級、預警原因、預警建議等。利用ChatGPT技術可以根據預警信息或風險等級，自動生提高提示的可理解性和可執行性。預警提示需要簡潔明了、易于理解，同時需要提供相應的解決方案和建議，以便相關人員及時采取措施進行風險控制和應對。

3 結論

ChatGPT 是一種利用大規模預訓練語言模型實現自然語言處理的人工智能技術，具有強大的文本理解能力和數據挖掘分析能力，能夠通過學習海量文本數據中蘊含的語言規律和知識表示，提升對礦山工程安全領域的語義理解和邏輯推理能力。該技術能夠從復雜多源的數據中自動挖掘和識別礦山工程存在的風險因素，并進行有效的風險分析和預警，具有較強的智能化、自動化和高效化特點，為礦山工程風險評估預警提供了一種新的方法和思路。然而，該技術仍面臨著一些挑戰，例如數據質量、專業知識表達、結果可解釋性等的提升，需要進一步研究與創新，只有這樣，才能充分發揮其在礦山工程安全評估預警方面的優勢和潛力，為礦山工程安全運行提供更精準高效的技術支持和決策依據。