复杂工程突发事件应急响应情报分析框架

王婉，滕佳颖，程子轩，张小龙

（1.吉林建筑大学经济与管理学院；2.吉林大学管理学院）

构建特征融合的应急情报融合框架，为复杂工程突发事件的应急响应决策提供依据。

1 引言

目前，我国正处于城镇化建设的关键时期。由于多变的环境及致险因子的多维关联性，复杂工程中突发事件频发易导致重大的人员伤亡和财产损失。为避免此类事件发生，或在事件发生时对事件的性质及时研判，可以有效控制突发事件的发酵与蔓延。在大数据环境下，虽有海量数据通过融合方式作为数据资源辅助管理决策，但缺乏针对多源异构的工程信息进行应急决策层面的有效的知识融合。面向复杂工程突发事件应急决策全生命周期的信息需求进行突发事件大数据知识融合是提升复杂工程突发事件的应急决策力的有效途径。基于此，本文提出构建一个面向知识服务的复杂工程突发事件应急响应情报分析框架，以提升复杂工程过程中突发事件的快速响应能力，为突发事件应急决策提供有效支撑，最大限度地降低突发事件导致的各项损失。

2 国内外研究述评

2.1 复杂工程突发事件述评

复杂工程突发事件[1]是指超出正常资源和组织应对能力的突发事件，以及对健康、生命、财产或环境构成直接风险的情况。国内外学者对复杂工程突发事件应急情报管理体系、情报流程优化及情报理论支撑突发事件应急应用等方面进行了相关研究。

蒋勋等[2]根据面向公众、救援人员和决策者三类用户梳理各自对知识库的需求特征，基于应急响应演化规律，构建了多维视角下应急情报管理体系的知识库。陈祖琴等[3]提出为了辅助决策主体更好地做出决策，提高应急决策的精度和效度，从情报流程优化的角度出发探讨应急决策的生成与优化方法。通过设计突发事件特征词典、情景库和策略库、情景地图、策略评价模型和策略多目标优化模型，提供情报支持完成应急决策的生成与优化。Xu Zheng等[4]将社交媒体上的众包用来检测和分析城市突发事件，提出了知识库模型的基本定义，包括关键词、模式、肯定句和知识图，并将时间信息添加到所提出的知识库模型中来检测和描述实时城市应急事件。对实际数据集的研究表明，该算法在突发事件的分析和检测中具有良好的性能。唐明伟等[5]利用本体的概念及关系描述能力，构建本体驱动的突发事件案例知识库，研究了知识库的基本结构，从知识表示、知识冗余性和知识相容性角度研究了知识的转换和存储问题，并从知识查询、案例查询和方案推荐角度研究本体支持下的案例知识利用问题，并强调应用该知识库可以实现面对新的突发事件时，应急管理人员仅提交事件的特征描述就可以从知识库中得到事件的推荐处理方案。

2.2 知识融合研究述评

自20世纪60年代世界第一个基于知识的应用系统DENOEAL诞生以来，国际学术界就开始了知识融合的相关研究。知识融合是指从众多分布式、异购的网络资源中搜索和抽取相关知识，进行转换、集成和合并等处理，并产生新的集成化的知识对象[6]。知识融合的处理对象是知识，值得重点关注的不是数据的简单累积，而是有序的可用于指导实践的信息[7]。国内外学者主要从框架、算法、评价及应用等方面展开了大量的研究。缑锦等[8]在知识融合的若干关键技术研究中提出基于遗传算法和蚁群算法的知识融合算法，扩展了知识规模，丰富了知识储备，并采用参数反馈检验机制，根据新知识的有效性，控制了无用知识的产生。祝清松、冷伏海[9]提出一种为非相关文献知识发现的融合建立一套评价方法。A.Smirnov等[10]将融合分布式知识源的知识网络方法应用于多代理结构及系统分析。总之，专家学者们针对应用层面的研究多集中在面向数字文献聚合以及网络文本资源方面，很少将知识融合的情报分析视角应用于复杂工程领域。因此，本文提出以复杂工程突发事件为研究对象，运用情报学中的知识融合视角与方法梳理融合专家经验知识库与推理知识库的情报分析框架，以此来填补该领域的理论基础研究。

图1 复杂工程突发事件应急决策情报分析框架

3 复杂工程突发事件应急响应情报分析现状

复杂工程在多年的实践作业中，积累了大量的领域知识，其中包括各种标准规范、设计施工手册、招投标合同和科技文献等文本性的显性知识，以及复杂工程案例、专家经验、相关实验与仿真分析数据等隐性知识。复杂工程突发事件呈现的多源异构数据的复杂性并非简单的数据融合就可以有效解决，需要针对大数据环境下复杂系统突发事件的需求信息结构内容与特征，结合复杂工程突发事件的全生命周期，系统地梳理以情报为视角的分析框架，根据各知识库的关联与推理规则客观地支撑突发事件的决策问题。

当前的复杂工程突发事件的研究仍处于数据融合阶段。现有研究主要关注复杂工程突发事件的信息融合问题，缺少面向应急决策需求响应的深层次整合应用。同时，多数还停留在解决某一局部决策的层面上，缺乏站在复杂工程突发事件全生命周期视角的系统性分析。在大数据环境下，建立一套以复杂工程突发事件信息需求为基，以知识融合为力，以应急决策为标的知识融合框架，进而快速响应突发事件。

4 复杂工程突发事件情报分析框架

复杂工程突发事件应急决策情报分析框架如图1所示。

4.1 用户需求表达

复杂工程突发事件的应急决策寻求的理论依据是从用户需求出发，以知识组织的形式和规范化为依据进行整体架构与内在逻辑结构的揭示。领域知识服务同样以用户需求为首，不同的知识需求对于知识组织的要求不同，复杂工程突发事件的知识服务对象是工程领域的管理与决策人员，但种类和层次是多样化的。因此，在探究用户需求时，应把握表现多样化的知识需求，以适应用户提出的知识服务要求。

4.2 知识资源规范化表示

知识资源的规范化表示包含信息资源的规范化表示和用户需求的规范化表示[11]。复杂工程在建设过程中积累了大量的实践数据，其中包括国际国内标准和行业规范、设计、施工手册以及科学支撑数据等显性知识，也包括工程案例、专家经验及实验与仿真分析数据等隐性知识。面对这些多源异构的信息资源，首要任务就是通过准备、检测和清洗对其进行知识的规范化表示，然后进行主题分类和标引形成具有领域知识属性特征的结构化知识，这是构建面向服务的知识库的基础工作，也是建立与用户需求之间细粒度映射问题匹配的前提条件。

4.3 知识库构建

应急情报中知识库的构建是实现面向决策层级知识服务的前提和基础，也是实现复杂工程突发事件应急决策的核心所在。知识库中创新知识的产生是要通过关联、聚类、推理、融合、演绎、归纳等过程形成一个动态优化的过程。本文在学者蒋勋研究成果的基础上，面向复杂工程突发事件的知识服务将知识库构建为常识性知识库、事实经验知识库和推理知识库[12]。常识性知识库涵盖了物理传感器数据、历史案例数据、国内外标准及行业规范以及通用应急预案等信息资源。事实经验知识库是在常识性知识库的基础上，通过对案例演化分析挖掘出事实与经验的细粒度表示，并归纳为满足应急响应效用的特征描述、方案与评价。推理知识库是研判观测事件发展态势与事实经验知识库演化对比，进而推理出下一时刻的应急预案。

5 结语

我国城镇化建设的进程中，复杂工程突发事件大量涌现，对复杂工程突发事件进行科学合理地及时研判可以有效控制财产损失。本文以情报视角，结合知识融合理论，探究面向知识服务的组织问题是科学、有效的解决方法。从工程领域用户需求出发，运用情报分析工具构建面向复杂工程突发事件的知识服务整体框架。针对多源异构数据进行处理形成规范化的知识表示，为知识库的构建奠定良好的基础。根据关联匹配原则将用户需求的问题与知识库中解空间形成有效映射，以满足复杂工程全生命周期的阶段性应急决策。本文的研究仅从理论框架进行探究，下一步可深入探索复杂工程突发事件应急响应的知识结构等细节问题。