危险货物道路运输安全管理知识图谱构建研究

作     者：王仲远 

作者单位：中国石油大学(华东) 

学位级别：硕士

导师姓名：陈国明;王明达

授予年度：2021年

学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：危险货物 安全管理 知识图谱 知识抽取 知识获取 

摘      要：近年来,国家顺应危险货物道路运输发展趋势出台多项新标准,对危险货物道路运输提出系统化安全管理的要求,同时安全管理人员也需借鉴事故知识以保证安全管理的科学性。但标准规范和事故经验的知识普及仍存在难点,庞大知识体量和复杂知识结构增加了人员的知识负担,不利于危险货物道路运输企业(无特殊说明,以下简称危运企业)安全管理工作的开展。如何从庞大知识体量中获取所需安全管理知识,对提高危运企业安全管理水平具有重要意义。本文以危险货物道路运输安全管理(无特殊说明,以下简称DRSM)知识为研究对象,引入知识图谱这一知识管理手段并加以构建,运用图谱获取领域安全管理知识,提升危运企业人员安全知识储备。具体研究工作如下:结合危险货物道路运输项目整体结构和安全管理流程和工作内容,提出了 DRSM领域安全管理知识需求模型。明确知识图谱和知识结构要素,引入知识图谱构建相关技术,分别从理论和技术方面支撑知识图谱构建。基于DRSM领域知识范围,提出了模式层的知识建模流程。整合危险货物道路运输中多个维度下知识分类体系,最终形成多维关联知识结构体系。提出DRSM领域子领域知识概念模型,凝练关键知识,得到DRSM领域知识图谱核心概念并进行关系拓展,构建了多维关联知识体系的DRSM领域知识图谱模式层。采用多源数据构建DRSM领域知识图谱数据层,重点对标准规范和事故数据进行整理。基于模式层中概念结构设计,结合不同数据的特点,提出了多方法融合的领域实体提取方式,共获得988个专业领域实体和4518个事故语料实体,其中模型抽取准确率基本达到85%。构造语料种子模板抽取关系,通过Bootstrapping算法抽取,共获得852条事故语料中的领域实体关系。运用图数据库Neo4j对抽取结果进行知识管理,完成DRSM领域知识图谱构建。分析了 DRSM领域知识图谱子模块间的关系,阐释了 DRSM领域知识图谱运作模式。以某装卸事故为例,运用DRSM领域知识图谱进行了关联知识获取,提出了装卸过程风险控制措施,为企业列出了安全管理责任清单。基于DRSM领域知识图谱进行了系统开发。