构建煤矿巷道支护知识图谱解决信息融合难题

在当今的煤矿巷道支护领域，面临的主要挑战是专家系统中的知识内容有限，知识整合与共享存在困难，以及如何有效挖掘非结构化数据中的潜在价值。为解决这些问题，一项创新的研究工作着重于构建煤矿巷道支护领域的知识图谱。该知识图谱的构建过程包括以下几个关键步骤： 1. 领域知识建模：首先，研究人员设计了一套领域概念、关系及属性框架，用于规范化和标准化煤矿巷道支护领域的知识表达。这一步旨在明确各个实体、属性以及它们之间的联系，为后续的知识提取和整合奠定基础。 2. 知识获取与实体识别：从结构化（如专业文献、数据库）、半结构化（如技术报告、会议论文）和非结构化数据（如工作日志、现场报告）中搜集相关信息。采用深度学习模型BI-LSTM-CRF进行实体识别，这一模型能有效地解析文本，找出与煤矿巷道支护相关的实体和关系，如巷道类型、支护材料、施工工艺等。 3. 知识图谱存储与管理：利用图数据库Neo4j来存储和管理这些知识，Neo4j的特性使得实体间的复杂关系能够被直观地表示出来。知识图谱的形式有助于知识的查询、分析和推理，提高知识的可访问性和可扩展性。 4. 应用与效益：构建的知识图谱能够提升煤矿巷道支护的设计和管理水平，通过图形化的界面和智能查询，可以快速找到相关的设计方案、施工经验或故障案例，从而加快决策速度，减少错误。此外，它也为煤矿巷道支护的智能化管理提供了强有力的知识支持，促进行业的数字化转型。 通过构建知识图谱，研究人员不仅解决了知识碎片化的问题，还引入了机器学习和人工智能的技术，实现了对大量数据的自动化处理和理解，为煤矿巷道支护领域的知识整合、创新和实践应用带来了显著的改进。这项工作的成果对于推动煤矿行业的可持续发展和安全具有重要意义。