【摘 要】
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危险和可操作性分析（Hazard and Operability Analysis,HAZOP）是一种面向工业安全的分析范式。然而,HAZOP报告蕴含的丰富的工业安全知识（Industrial safety knowledge,ISK）尚未得到充分利用。为了复用和释放ISK的价值,优化HAZOP的实施,本文借鉴了知识图谱的开发流程,并基于深度学习,开展了新颖地面向工业安全的HAZOP知识图谱（HA
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危险和可操作性分析（Hazard and Operability Analysis,HAZOP）是一种面向工业安全的分析范式。然而,HAZOP报告蕴含的丰富的工业安全知识（Industrial safety knowledge,ISK）尚未得到充分利用。为了复用和释放ISK的价值,优化HAZOP的实施,本文借鉴了知识图谱的开发流程,并基于深度学习,开展了新颖地面向工业安全的HAZOP知识图谱（HAZOP knowledge graph,HAKG）的研究。论文的研究内容主要包括:HAZOP知识的模式设计。考虑到工艺的HAZOP报告包含的ISK不尽相同,本文开发了一套通用的ISK标准化框架,通过对HAZOP的逐级解构和泛化,能够实现不同工艺的HAZOP报告的标准化和不同类型的ISK的统一表示,并得到ISK本体及其关系。HAZOP知识的挖掘策略。考虑到HAZOP信息的特性,本文提出了一个基于深度学习的ISK提取框架,该框架涵盖本文设计的一系列新颖的优化策略,即,基于主动学习的样本筛选算法,面向知识挖掘的激活函数和基于预训练语言模型的变体,分别用于筛选高质量训练样本、完善网络对语义的表示和增强框架对语义的理解。实验证明了这些优化策略的有效性,提出的框架能够有效地挖掘出预期的ISK,提高了HAKG的质量,延展了深度学习和自然语言处理的视角。HAZOP知识的映射方案。提取出来的ISK以一种新颖形式被组建成三元组,并映射到Neo4j图数据库中,并通过整理得到HAKG。本文以煤炭间接液化工艺为案例开展HAKG。HAKG导向的应用,如ISK可视化、ISK检索、辅助HAZOP、危险传播推理和问答系统,可以挖掘ISK的潜能,完善HAZOP的执行,对增强系统的安全性和普及群众的预防知识具有重要意义。HAKG为ISK的深入化管理和开发提供了一个切实可行方案,扩宽了知识图谱和HAZOP的研究,可以作为工程设计和人工智能集成于工业安全的支持。
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