[发明专利]基于知识图谱的输水建筑物风险评估与防范方法

说明书

本发明属于知识图谱应用技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的输水建筑物风险评估与防范方法，包含：构建由实体、属性及关系组成的输水建筑物知识图谱并利用数据库进行数据存储，抽取知识图谱中实体关系三元组并进行数据融合获取规范统一的实体关系描述；基于知识图谱，结合建筑物运行环境和状况，对第一类风险因子和第二类风险因子进行风险识别分析，根据风险识别分析结果并利用路径搜索方法来评估未知风险因子的发生风险值，进而得到已知风险因子的处置决策和未知风险因子的预防措施。本发明可帮助工程运行管理人员直观了解各类输水建筑物运行风险与风险的预防处置措施，并提供风险评估和风险决策结果，具有较好应用前景。

技术领域

本发明属于知识图谱应用技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的输水建筑物风险评估与防范方法。

背景技术

2012年5月17日，Google正式提出了知识图谱(Knowledge Graph)的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，改善用户搜索质量及体验。实际上，知识图谱并不是一个全新的概念，而是在以前的技术或者理论基础上进行的一个重新定义，知识图谱的概念演化经过了本体论，语义网络，web链接数据等阶段。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。在金融、农业、电商、医疗健康、环境保护等大量的垂直领域，知识图谱都得到广泛的应用。

输水工程是调配水资源时空分布不均，改善生态环境的重要设施。我国兴建了世界上很多大型输水工程，这些工程具有沿线距离长，运行环境复杂的特点。工程运行过程中，每个输水建筑物的损坏都可能导致不可想象的后果，因此为保障输水建筑物的正常运行，充分识别和评估工程运行中各种不确定性因素引起的风险显得至关重要。尽管已有很多工程运行标准和专家学者的研究成果，但回答工程运行过程中有哪些风险，这些风险该如何防范和处置，需要考虑大量关系复杂的因素。知识图谱可以将大量知识或事实以网络化的形式进行表示，并结合一些数学方法，完成一些复杂的推理任务。通过知识图谱对输水建筑物进行风险评估业界几乎还是空白，因此通过构建输水建筑物知识图谱对输水建筑物的风险评估及防范决策有着重要意义。

发明内容

为此，本发明提供一种基于知识图谱的输水建筑物风险评估与防范方法，能够对输水建筑物运行过程中的不确定性因素及其风险有针对性地进行评估和防范，能够保证输水建筑物运行过程风险评估的效率和准确性。

按照本发明所提供的设计方案，一种基于知识图谱的输水建筑物风险评估与防范方法，包含如下内容：

构建由实体、属性及关系组成的输水建筑物知识图谱并利用数据库进行数据存储，其中，实体至少包含：建筑物、第一类风险因子(物质或能量)、风险预防/处置措施。关系至少包含：基于事故致因理论，由实体中第一类风险因子导致或后继引起另一种第一类风险因子的第二类风险因子(破坏形式)，及对第一类风险因子的控制方式(预防或处置)。属性包含两类风险因子的发生概率；

抽取输水建筑物知识图谱中实体关系三元组并进行数据融合获取规范统一的实体关系描述；

结合工程运行状况，对构建的知识图谱中的两类风险因子实体进行识别，结果包括第一类风险因子是否出现，第二类风险因子发生的概率。利用路径搜索和概率融合方法，对未出现的第一类风险因子进行评估；

结合风险识别和风险评估结果，利用出入度排序方法对已出现的第一类风险因子进行处置决策。根据风险评估结果，对未出现的第一类风险因子进行预防决策。

作为本发明基于知识图谱的输水建筑物风险评估与防范方法，进一步地，采用开源数据库对输水建筑物知识图谱及原始数据进行数据存储。

作为本发明基于知识图谱的输水建筑物风险评估与防范方法，进一步地，采用人工标注和机器学习相结合的方式抽取输水建筑物知识图谱中所需的实体关系三元组。