油田環保安全標準內容智能推薦發展方向與對策建議

黃珊 王凱月 延偉 孫紅軍 劉佳 王美

關鍵詞：油田環保安全領域，標準內容，智能推薦，發展方向，對策建議

0引言

隨著互聯網的普及，信息爆炸性增長導致用戶面臨海量信息，使得傳統的信息檢索方式難以滿足個性化需求。用戶希望能夠從眾多信息中篩選出符合個人興趣的內容。用戶在互聯網上的各種行為，如：搜索、點擊、購買、評論等，產生了大量的行為數據。這些數據成為了智能推薦系統的基礎，為個性化推薦提供了可靠的依據。同時，大數據技術的發展使得智能推薦能夠更好地處理龐大的用戶行為數據，而云計算技術為內容智能推薦提供了強大的計算和存儲基礎，機器學習和深度學習技術能夠更好地從復雜的數據中提取特征，實現更準確、精細的個性化推薦。這使得內容智能推薦系統得以實現更高水平的智能化，能通過適應不同終端，如：手機、平板等，提供一致的推薦服務，適應了用戶多渠道的信息獲取需求。

標準內容智能推薦無論對提高工作效率還是促進行業科技創新都有積極的影響。一是智能推薦系統通過分析用戶的行為和需求，能夠為用戶提供精準的標準文獻推薦，減少了用戶手動搜索和篩選的時間，從而提高了工作效率，使用戶能夠更快速地找到所需的信息。二是智能推薦系統基于用戶的興趣、歷史行為等數據，能夠為每個用戶提供個性化的推薦服務，多元個性化服務滿足了用戶多樣化的需求，提供了更加定制化的信息體驗。三是智能推薦系統通過為用戶提供及時、精準的標準信息，智能推薦系統促進了技術創新，研究人員、工程師和決策者可以更方便地獲取最新的技術標準，推動創新成果的產生和應用。同時，智能推薦系統可以為企業和決策者提供更全面的標準信息，支持其在制定戰略、規劃項目和管理風險等方面做出更明智的決策[1，2]。

鑒于此，本文聚焦油田環保安全標準內容智能推薦研究，在明確油田環保安全標準內容智能推薦概念內涵的基礎上，結合當前國內外發展形勢變化，研判油田環保安全標準內容智能推薦的發展方向，最后提出有針對性的促進油田環保安全標準內容智能推薦技術發展的對策建議。

1油田環保安全標準內容智能推薦的概念內涵

1.1油田環保安全標準體系構成

從標準知識組織的角度來看，需要確定標準的主題詞進行分類來確定標準知識的本體，構建油田環保安全領域標準體系其實就是對油田環保安全標準知識進行分類的過程。因此，本文基于標準知識組織的角度，按標準屬性進行分類，設計油田領域環保安全標準體系，以便更適用于油田領域標準知識的展示形態。

根據國內外相關研究，從標準屬性來看，油田領域現行的環保標準體系主要包括：環境質量與污染排放標準、環保管理標準和環境監測技術標準。油田領域安全標準體系主要包括：設計類標準、安全生產設備標準、生產工藝類安全衛生標準、防護用品類標準、安全管理類標準、安全職業教育標準、安全技術規程。本論文按照標準的屬性分類，構建油田領域環保安全標準體系框架（如圖1所示）。

其中，設計類標準主要是指為提高安全生產設計需要的標準；安全生產設備標準主要是為了保證生產設備、工具的設計、制造、使用符合安全衛生要求的標準；生產工藝類安全衛生標準主要是針對經常發生工傷事故和容易產生職業病的生產工藝，規定了最基本的安全衛生要求；防護用品類標準是為了控制防護用品質量，使其達到職業安全衛生要求；安全管理類標準主要是指為提高監察和綜合管理需要的標準，如：HSE管理標準、突發事件應急預案；安全職業教育標準主要是指對從事特種行業的從業人員進行資質培訓和考核的標準；安全技術規程主要是指對從事某一作業所要求達到的最低安全技術要求。安全標準作為提高科技水平和管理水平的重要技術文件，已經進入企業安全生產的各個環節，從基礎建設到生產運行，安全標準始終扮演著不可替代的角色，它對于事故預防、控制、監測和減少職工傷亡事故和職業危害，都發揮了重要的作用。同時，創造良好的安全生產環境和經濟秩序，保護勞動者的安全與健康，也是社會文明的標志和現代化生產的需要。

環境質量與污染排放標準主要指的是規定水環境、大氣環境、土壤環境等相關污染物排放限量要求等環境保護標準；環保管理標準指的是環境保護管理的相關制度標準；環境監測技術標準主要包括環境監測的相關技術以及設備標準。近年來，國家環保工作的力度不斷加大，這些標準發揮了積極作用，污染防治取得很大進展，環境污染加劇的趨勢從總體上開始得到基本控制。環保正在從重視污染防治向污染防治與生態保護、資源保護并重轉變。良好的環境是可持續發展的重要基礎，保護環境是保護健康、維護生態平衡的迫切需要。

1.2油田環保安全標準內容智能推薦的內容構成

油田環保安全標準智能推薦是一種基于人工智能技術，通過分析用戶的行為、興趣、偏好以及系統內部的數據，為用戶提供個性化、精準的信息、產品或服務推薦的過程。智能推薦系統利用算法和模型，從海量的數據中識別和預測用戶可能感興趣的內容，以增強用戶體驗、提高信息利用效率，促使用戶更方便地發現符合其需求的信息。油田環保安全標準領域的智能推薦主要特征包括以下幾個方面[3，4]。

（1）個性化推薦

油田環保安全標準智能推薦系統能夠通過分析用戶的歷史行為、興趣和偏好，為油田環保安全從業者提供個性化的標準內容推薦。根據用戶的實際需求，系統能夠精準地推薦符合其關注領域和工作背景的標準信息。

（2）實時更新和提醒

油田環保安全標準隨著技術和法規的變化可能會經常更新。因此，智能推薦系統要具備實時更新機制，及時反映最新的標準內容，同時通過提供個性化的提醒服務，確保從業者能夠第一時間了解到重要內容或知識的變化。

（3）知識圖譜應用

構建油田環保安全標準的知識圖譜，整合各種相關信息，包括標準、法規、最佳實踐等。智能推薦系統有效運行以標準知識圖譜為基礎，能夠利用知識圖譜的關系和結構，更好地理解標準內容之間的關聯性，提高推薦的準確性和全面性。

（4）語義分析與NLP技術

利用自然語言處理（NLP）技術，對標準內容和知識進行語義分析，使智能問答系統更好地理解文本的含義，這有助于提高系統對用戶查詢的準確性，確保推薦結果更符合用戶的實際需求。

（5）跨平臺適應性

油田從業者可能使用不同的平臺和設備，包括電腦、手機、平板等。智能推薦系統應具備跨平臺的適應性，確保用戶在不同設備上都能夠方便地獲取到個性化的標準推薦服務。

（6）可解釋性與用戶反饋

智能推薦系統應該具備一定的可解釋性，讓用戶了解為何會得到某個推薦結果。同時，通過用戶反饋機制，系統可以不斷學習和優化推薦算法，提高系統的個性化適應性。

（7）安全和隱私保護

在推薦系統中，用戶的數據安全和隱私保護至關重要。系統應采取合適的安全措施，確保用戶的個人和操作信息得到妥善處理，符合相關的隱私法規。

綜合來看，油田環保安全標準領域智能推薦的概念內涵包括了個性化服務、實時更新、知識圖譜應用、語義分析、跨平臺適應、智能搜索、可解釋性、用戶反饋和安全隱私保護等方面，旨在為從業者提供更智能、便捷、安全的標準信息服務。

2油田環保安全標準內容智能推薦系統未來可能發展的方向

根據國內外大數據、人工智能技術的發展方向，結合油田環保安全標準內容構成，本論文認為油田環保安全標準內容智能推薦系統未來可能呈現出以下發展方向。

（1）深度學習與神經網絡的應用

收集并準備與推薦任務相關的數據，包括用戶行為數據、物品信息、用戶特征等，確保數據質量和完整性對于建立有效的推薦系統至關重要。對輸入數據進行處理，提取有用的特征。這可能包括對用戶和物品進行嵌入（embedding），將它們映射到低維空間，以便神經網絡能夠更好地理解它們的關系。推薦系統應用的神經網絡模型包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）、變換器（Transformer）等，通過綜合運用復雜的模型能夠更好地捕捉用戶的隱含特征和復雜關系。

（2）多模態標準知識的智能推薦

集成標準不同模態的信息或知識，如：文本、圖像、音頻、視頻等，實現更全面、豐富的個性化推薦。這將使得推薦系統更好地適應多媒體內容和用戶多樣化的需求。多模態標準數據推薦是指在推薦系統中，利用多種類型的數據（多模態）進行推薦，并且這些數據遵循特定的標準或規范。在這種場景下，推薦系統不僅僅關注單一的數據類型，如：文本或圖像，而是結合了多種數據類型，如：圖像、文本、音頻等。多模態（Multimodal）：表示推薦系統利用了不同種類或模態的數據。可以包括：圖像模態（包含物品的圖像信息，例如：商品的圖片），文本模態（包含關于物品的文本描述，例如：商品的說明或評論），音頻模態（包含有關物品的音頻信息，例如：音樂或語音描述）。因此，多模態標準數據推薦的含義就是推薦系統在進行個性化推薦時，不僅綜合了來自多種不同類型的數據，而且這些數據是按照某種規范或標準進行組織和處理的。這種方法旨在提高推薦系統的精度和個性化程度，因為不同模態的數據可以提供更全面、豐富的用戶興趣信息，從而更好地滿足用戶的需求。在這個背景下，推薦系統需要通過有效的多模態融合技術，將不同模態的信息整合到一個統一的框架中，以更好地理解用戶的興趣和行為。

（3）增強式推薦與虛擬現實

隨著全球標準智能技術由人工單向輸入（如：用戶輸入關鍵詞進行檢索）轉向人機雙向互動等方向發展，未來油田環保安全標準智能推薦技術或系統要更加強調和關注人機雙向理解和互動，要能夠充分運用人機交互、虛擬現實（VR）、3D打印、增強現實（AR）、混合現實（MR）、5G通信、數字孿生、區塊鏈以及元宇宙等技術，全面創新用戶體驗，使用戶身臨其境、實時交互地體驗有關標準的編制、應用、反饋、修訂等推廣實施全過程的信息或知識，用戶可以通過虛擬環境中的個性化推薦內容來更直觀地探索和選擇產品或服務[5]。

（4）用戶主動參與和個體化控制

強調用戶在推薦過程中的主動參與和個體化控制權，使用戶能夠更靈活地反饋對推薦算法調優的對策建議，在此基礎上，研發團隊對相關意見進行歸類，開展相應模型、算法訓練和調優工作，以期針對不同用戶需求定制個性化推薦結果。同時，結合重點用戶的社交網絡信息，在尊重隱私和獲得認可的情況，可視化繪制重點用戶的社會網絡關系，通過用戶的社交圈子和行為為其推薦系統提供更全面的用戶畫像，提高推薦系統的可解釋性，讓用戶能夠理解推薦結果的生成過程。此外，推動不同推薦系統之間的合作，實現信息共享和聯合推薦等。

3油田環保安全標準內容智能推薦系統發展的對策和建議

（1）加大標準內容智能推薦技術的研發投入

加大對內容智能推薦技術的研發投入，鼓勵企業和研究機構進行創新。支持相關領域的技術創新，推動推薦算法、自然語言處理、機器學習等關鍵技術的進步。強化研發團隊和人才培養力度，擴大油田環保安全標準領域研發團隊規模，引入更多具有相關技能和經驗的人才。此外，可以提供培訓和發展計劃，確保團隊緊跟行業最新發展。

（2）研制標準內容智能推薦相關的行業標準

在制定標準內容智能推薦相關的行業標準時，首先需要確立標準制定目標。這些目標應該圍繞如何提高推薦準確率、降低誤判率、增強用戶體驗等方面展開。同時，還需要考慮如何將智能推薦與其他油田環保安全領域的技術相結合，以實現更高效、更實用的推薦效果。

標準內容應該包括智能推薦系統的功能要求、技術要求、數據接口要求、安全性要求等方面的內容。同時，還需要規定推薦結果的呈現方式、用戶反饋機制等方面的要求。這些標準的制定應該盡可能地細化，以便更好地指導實際應用。

（3）強化對用戶數據隱私和安全的保護

強化數據管理，油田環保安全領域標準智能推薦系統應建立嚴格的數據管理制度，包括數據的收集、存儲、使用、傳輸和銷毀等環節。在數據管理過程中，要確保數據的完整性、可用性和機密性。加密數據傳輸和存儲，對于敏感數據，應使用加密技術來保護數據的傳輸和存儲。例如：使用HTTPS、SSL等加密協議來保護用戶數據在傳輸過程中的安全。定期更新安全補丁，應定期更新系統和軟件的安全補丁，以修復已知的安全漏洞。此外，對于不再使用的舊系統或軟件，要及時進行下線或更新，以減少安全風險。

（4）引導用戶參與系統反饋或建設工作

提供明確的用戶反饋渠道（如：在線表單、電子郵件地址或專門的反饋頁面等），確保反饋渠道容易使用，并且能夠讓用戶輕松地表達他們的意見和建議。建立用戶社區（在線論壇、社交媒體群組或專業網站），可以在社區中分享最新的系統更新和功能，同時鼓勵用戶分享他們的使用經驗和意見，通過建立用戶社區，可以更好地了解用戶需求和反饋。

（5）推動跨部門跨主體的交流與合作

為了促進跨部門、跨主體的交流與合作，需要建立一套合作機制（如：定期會議、研討會、交流會等形式）。搭建合作平臺（如：云平臺、社交媒體平臺或專業論壇），提供一個集中的場所，以便不同部門和主體之間進行在線或離線的交流與合作。智能推薦系統需要大量的數據來優化算法和提高推薦精度，通過促進數據共享，可以使得油田領域不同部門和主體之間能夠相互補充數據，提高數據的質量和多樣性。