煤矿安全管理领域知识图谱构建研究

摘 要：知识图谱是大数据时代知识表示的重要方式之一，是实现认知智能的关键技术。本文分析了煤矿安全领域的知识来源，利用Neo4j构建了煤矿安全领域知识图谱，从而为该领域智能搜索、智能问答等应用提供知识支持。

关键词：知识图谱；煤矿安全；知识库；智能搜索

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.09.084

1 引言

煤炭是我国当前和今后很长一段时间重要的战略资源，其在一次性能源消费中约占70%以上。近年来，煤炭开采安全事故时有发生，据统计数据表明，我国在2007年至2016年的10年间共发生煤矿安全生产事故706起（较大事故以上），造成死亡人数为4935人。现有煤矿安全管理依据有法律法规、规章制度、专业规程、操作规程等，安全管理手段有安全监测控制、生产信息管理、业务信息管理等。随着煤矿安全生产信息化的不断发展，各种监测监控数据、设备状态数据、生产自动化数据、安全业务管理数据，为安全生产管理提供了有力的数据支撑，但数据的多源、异构、量大也为知识集成和共享带来了困难。

知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，知识图谱是大数据时代知识表示的重要方式之一，是实现认知智能的关键技术。知识图谱作为一种语义网络，包含实体、概念、属性、关系等信息，使得机器理解与解释成为可能。而本体（Ontology）能够为知识图谱提供基本的数据模式（schema），即概念和概念之间的关系。知识图谱在本体基础上，具有更加丰富的语义关系，尤其是在实体信息和实体关系表示方面，更加灵活和多样化。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域，而在知识图谱构建过程中首要解决的问题即为知识的建模以及知识表示方法。

2 煤矿安全管理领域知识来源

煤矿安全管理领域知识来源主要分为三类：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。其中半结构化的数据和非结构化的数据可通过实体抽取、关系抽取和属性抽取后同结构化数据进行知识融合。

（1）结构化数据来源。目前，大部分煤矿企业的信息化经历了数字矿山、感知矿山阶段的建设，正向智慧矿山迈进。数字矿山是以矿山核心网络为基础，建设矿山应用软件，实现安全生产信息化、综合自动化和在线数据监测；感知矿山是以数字矿山为基础，以物联网技术、VR技术、无线传输技术等为手段开展的更深层次的信息化建设，为煤矿企业积累了大量的安全生产数据。这些长期积累的数据构成了煤矿安全管理领域结构化数据的主要来源。

（2）半结构化数据来源。多年来国家或地方政府针对煤矿安全生产方面制定很多法律、法规和标准，为煤矿安全生产的实施提供了基础保障。在法规方面，如《中华人民共和国煤炭法》、《中华人民共和国矿山安全法》、《安全生產法》、《安全生产监督管理信息隐患排查治理数据规范》、《煤炭安全规程》、《防治煤与瓦斯突出规定》、《煤矿井下紧急避险系统建设管理暂行规定》等，在标准规范方面，如《爆破工岗位操作标准》、《皮带传送机司机岗位作业标准》、《风钻打眼工岗位操作标准》、《采掘安全检查员岗位作业标准》、《机电、运输安全技术规范》等。法律法规和标准规范作为煤矿安全管理中重要的参考依据，通常以半结构化和非结构化的形式保存和管理，

（3）非结构化数据来源。国家安监监察总局下发的（2017）96号文《煤矿安全培训规定》中，明确规定煤矿企业是安全培训的责任主体，应当依法对从业人员进行安全生产教育和培训。目前，煤矿企业安全培训的内容大致包括有：《安全生产法律法规》、《煤矿建设与生产技术》、《矿井通风与灾害防治》、《安全管理与安全培训》、《抢险救灾与事故处理》、《自救互救与创伤急救》等，培训涉及的相关资料主要以文件的方式保存。

3 煤矿安全管理领域知识图谱构建

3.1 构建过程

知识图谱构建过程主要有两种方式：自顶向下（top-down）与自底向上（bottom-up）。本文针对煤矿安全领域，主要采用“自顶向下”的方式构建领域知识图谱。知识图谱构建过程如图1所示。

3.2 知识图谱构建

本文采用图数据库的方式实现知识图谱的存储，图数据库的数据模型以节点和关系来体现。本文通过从多种数据源中提取知识，在Neo4j图数据库中创建了煤矿安全领域知识图谱，如图2所示。

4 结束语

综上，本文分析了煤矿安全领域知识图谱数据的主要来源，通过构建煤矿安全领域的知识图谱，为煤矿安全领域智能搜索，智能问答，个性化推荐提供知识支持。

参考文献：

[1]于群，代帆.简论安全生产社会中介服务机构的形成与管理[J].中国安全科学学报，2004，14（08）：42-45.

[2]诸利一，吕文生，杨鹏等.2007-2016年全国煤矿事故统计及发生规律研究[J].煤矿安全，2018，49（07）：237-240.

[3]AMIT S.Introducing the knowledge graph[R].America： Official Blog of Google，2012.

作者简介：吴雪峰（1980-），男，江苏滨海人，硕士，讲师，研究方向：知识图谱、人工智能。