本發(fā)明涉及應(yīng)急管理，具體為一種基于知識(shí)圖譜的城市燃?xì)夤艿里L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

背景技術(shù)：

1、燃?xì)夤艿乐饕笤O(shè)在城市道路下方，所處環(huán)境建筑密集、人口眾多。同時(shí)，由于燃?xì)夤芫€規(guī)模大、部分管線使用年限較長(zhǎng)、地質(zhì)災(zāi)害、施工破壞等原因，燃?xì)夤艿朗鹿?如燃?xì)夤艿佬孤?時(shí)有發(fā)生，對(duì)社會(huì)存在重大威脅。

2、城市燃?xì)夤艿赖陌踩\(yùn)行對(duì)于城市的正常運(yùn)轉(zhuǎn)和居民的生活至關(guān)重要。然而，管道老化、自然災(zāi)害、第三方破壞等因素導(dǎo)致燃?xì)夤艿朗鹿暑l發(fā)，應(yīng)急管理工作面臨巨大壓力。

3、目前，事故后果分析是燃?xì)夤芫€風(fēng)險(xiǎn)管控的重要手段，但主要集中在事后分析，即在事故發(fā)生后對(duì)其后果進(jìn)行評(píng)估，無法實(shí)現(xiàn)事前預(yù)測(cè)。而燃?xì)夤芫€一但發(fā)生事故，很容易危害群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明提供了一種基于知識(shí)圖譜的城市燃?xì)夤艿里L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括如下步驟：

2、步驟1收集燃?xì)夤艿朗鹿蕷v史信息，包括事故原因、類型、后果的詳細(xì)信息，并收集事故現(xiàn)場(chǎng)的圖像、視頻及文字報(bào)告，識(shí)別并提取所需信息后進(jìn)行多模態(tài)融合得到綜合特征向量，并建立城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜。

3、步驟2構(gòu)建城市燃?xì)夤艿罃?shù)字模型。

4、步驟3實(shí)時(shí)采集城市燃?xì)夤艿肋\(yùn)行狀態(tài)相關(guān)信息輸入城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。對(duì)可能形成風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，在城市燃?xì)夤艿罃?shù)字模型上進(jìn)行標(biāo)注提示，和/或形成報(bào)警信息。

5、進(jìn)一步的，步驟1所述識(shí)別并提取所需信息的方法包括：

6、(1)采用目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行圖像識(shí)別，所述目標(biāo)檢測(cè)算法包括式一所示的損失函數(shù)：

7、

8、其中，loss為總損失，s為網(wǎng)格數(shù)量，b為每個(gè)網(wǎng)格的錨框數(shù)量，classes為類別數(shù)量，i為網(wǎng)格索引，j為錨框索引，c為類別索引，為模型預(yù)測(cè)的第i個(gè)網(wǎng)格第j個(gè)錨框?qū)儆诘赾個(gè)類別的概率，為真實(shí)的第i個(gè)網(wǎng)格第j個(gè)錨框?qū)儆诘赾個(gè)類別的概率，λcoord為位置損失的權(quán)重，為模型預(yù)測(cè)的第i個(gè)網(wǎng)格第j個(gè)錨框的x坐標(biāo)，為真實(shí)的第i個(gè)網(wǎng)格第j個(gè)錨框的x坐標(biāo)，w,h為寬度和高度，為真實(shí)的第i個(gè)網(wǎng)格第j個(gè)錨框是否存在目標(biāo)的指示符(1為存在，0為不存在)，為模型預(yù)測(cè)的第i個(gè)網(wǎng)格第j個(gè)錨框是否存在目標(biāo)的概率，為模型預(yù)測(cè)的第i個(gè)網(wǎng)格第j個(gè)錨框是否存在背景的概率。

9、(2)采用包括式二的以自注意力機(jī)制為核心的模型進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別：

10、

11、其中，attention為自注意力機(jī)制，q為查詢，k為鍵，v為值，dk為鍵的維度，softmax為軟最大值函數(shù)。

12、(3)使用基于概率圖模型的序列標(biāo)注模型識(shí)別文本序列中的實(shí)體和關(guān)系，所述基于概率圖模型的序列標(biāo)注模型的條件概率公式為式三：

13、

14、其中，p(y|x)為序列y在給定輸入y下的條件概率，n為序列長(zhǎng)度，m為特征函數(shù)數(shù)量，yi為序列中第i個(gè)標(biāo)簽，yi-1為序列中第i-1個(gè)標(biāo)簽，xi為序列中第i個(gè)輸入，xi-1為序列中第i-1個(gè)輸入，yj為第j個(gè)特征函數(shù)，λj為第j個(gè)特征函數(shù)的權(quán)重，y為標(biāo)簽集合。

15、進(jìn)一步的，步驟1所述多模態(tài)融合為：利用式四將不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征向量進(jìn)行拼接，形成一個(gè)綜合特征向量。

16、f＝[fv,ft,fs]??式四

17、其中，f為綜合特征向量，fv為視覺特征向量，ft為文本特征向量，fs為傳感器特征向量。

18、進(jìn)一步的，步驟1所述建立城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜的方法包括：

19、步驟1.1定義關(guān)鍵類，建立關(guān)鍵類之間的關(guān)系和屬性，所述關(guān)系和屬性包括：連接關(guān)系、監(jiān)測(cè)關(guān)系、導(dǎo)致關(guān)系和響應(yīng)關(guān)系。

20、步驟1.2運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，從燃?xì)夤艿朗鹿蕷v史信息、事故現(xiàn)場(chǎng)的圖像、視頻及文字報(bào)告中提取實(shí)體、關(guān)系和屬性，構(gòu)建知識(shí)圖譜。

21、步驟1.3使用高性能圖數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存知識(shí)圖譜，并采用b+樹索引機(jī)制實(shí)現(xiàn)快速查詢和分析。

22、進(jìn)一步的，步驟1.2具體包括：

23、步驟1.2.1知識(shí)抽?。?/p>

24、運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，從結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取實(shí)體、關(guān)系和屬性。

25、使用式五進(jìn)行規(guī)則匹配，識(shí)別文本中的特定模式：

26、match＝re.match(pattern,text)?式五

27、其中，match為匹配結(jié)果，pattern為正則表達(dá)式模式，text為待匹配文本。

28、步驟1.2.2知識(shí)融合：

29、(1)實(shí)體對(duì)齊：使用式六進(jìn)行實(shí)體對(duì)齊，計(jì)算兩個(gè)字符串之間的相似度，判斷它們是否指向同一個(gè)實(shí)體：

30、similarity＝sim(string1,string2)?式六

31、其中，similarity為兩個(gè)字符串之間的相似度，string1和string2為待比較的字符串。

32、(2)關(guān)系合并：置信度排序采用式七進(jìn)行關(guān)系合并，根據(jù)關(guān)系的置信度進(jìn)行排序，優(yōu)先選擇置信度高的關(guān)系進(jìn)行合并：

33、merged_relations＝sort(relations,confidence)?式七

34、其中，merged_relations為合并后的關(guān)系集合，relations為原始關(guān)系集合，confidence為關(guān)系的置信度。

35、步驟1.2.3整合知識(shí)融合結(jié)果，得到知識(shí)圖譜。

36、進(jìn)一步的，步驟2所述構(gòu)建城市燃?xì)夤艿罃?shù)字模型的方法包括：

37、步驟2.1使用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行城市燃?xì)夤艿谰€路圖識(shí)別，提取線路位置、類別、關(guān)鍵位置信息，并提取線路的文本信息。所述關(guān)鍵位置包括：閥門位置、調(diào)壓站、歷史事故發(fā)生地點(diǎn)和應(yīng)急資源存放點(diǎn)。

38、步驟2.2結(jié)合地理信息系統(tǒng)獲取城市燃?xì)夤艿谰€路圖對(duì)應(yīng)的地理信息。

39、步驟2.3將線路位置、類別、關(guān)鍵位置信息、文本信息、地理信息整合為城市燃?xì)夤艿罃?shù)字模型。

40、進(jìn)一步的，步驟3所述實(shí)時(shí)采集城市燃?xì)夤艿肋\(yùn)行狀態(tài)信息包括：從燃?xì)夤艿辣O(jiān)控系統(tǒng)中獲取的實(shí)時(shí)壓力、流量、溫度數(shù)據(jù)以及歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，分析城市燃?xì)夤艿赖漠?dāng)前運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并結(jié)合最小二乘法擬合的線性方程得到城市燃?xì)夤艿赖倪\(yùn)行趨勢(shì)數(shù)據(jù)。

41、進(jìn)一步的，步驟3所述結(jié)合城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法包括：

42、步驟3.1獲取城市燃?xì)夤艿喇?dāng)前運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和運(yùn)行趨勢(shì)數(shù)據(jù)，獲取管道及其周邊的地理數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)。

43、步驟3.2將步驟3.1所得的各項(xiàng)數(shù)據(jù)代入步驟1所得城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜，基于式八得到城市燃?xì)夤艿腊l(fā)生事故的可能性。

44、

45、其中，f(x)為預(yù)測(cè)函數(shù)，k為類別，tk為屬于類別k的樹集，i為指示函數(shù)。

46、步驟3.3當(dāng)城市燃?xì)夤艿腊l(fā)生事故的可能性超過預(yù)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)閾值時(shí)，輸出城市燃?xì)夤艿腊l(fā)生事故的位置，并標(biāo)記在步驟2所得城市燃?xì)夤艿罃?shù)字模型的對(duì)應(yīng)位置處標(biāo)記可能發(fā)生事故的類型和可能性。其中：

47、采用式九進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)閾值設(shè)置：

48、

49、其中，p(b|a)為在已知b的情況下a的概率，p(b|a)為在已知a的情況下b的概率，p(a)為a的概率，p(b)為b的概率。

50、進(jìn)一步的，步驟3所述結(jié)合城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法還包括：當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警觸發(fā)或事故發(fā)生時(shí)，利用城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過式十進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)溯源分析。

51、match?path＝(start)-[*]->(end)return?path?式十

52、其中，path為遍歷路徑，start為起始節(jié)點(diǎn)，end為結(jié)束節(jié)點(diǎn)。

53、進(jìn)一步的，還包括：

54、步驟4根據(jù)可能發(fā)生事故和類型或正在發(fā)生的事故類型形成應(yīng)急響應(yīng)與決策支持。包括：

55、步驟4.1事故場(chǎng)景分析：

56、根據(jù)事故發(fā)生地點(diǎn)的管道信息、周邊地理環(huán)境信息和事故類型，構(gòu)建事故場(chǎng)景模型，模擬事故發(fā)展過程并預(yù)測(cè)可能的事故后果。

57、步驟4.2應(yīng)急方案制定：

58、根據(jù)事故場(chǎng)景分析結(jié)果和應(yīng)急資源信息，基于城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜中對(duì)應(yīng)事故的處理信息形成應(yīng)急處置方案，包括搶險(xiǎn)救援流程、資源調(diào)配計(jì)劃和人員疏散路線規(guī)劃。

59、步驟4.3法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)合規(guī)性檢查：

60、基于城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜中的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)，檢查步驟4.2所得應(yīng)急處置措施是否符合相關(guān)法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范要求。

61、步驟4.4資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：

62、基于城市燃?xì)夤艿罃?shù)字模型中的關(guān)鍵位置信息，獲取應(yīng)急資源的分布、數(shù)量、狀態(tài)和使用情況，包括搶險(xiǎn)設(shè)備的位置和可用性、救援人員的待命狀態(tài)及技能特長(zhǎng)、應(yīng)急物資的儲(chǔ)備和消耗情況。

63、步驟4.5資源智能調(diào)配：

64、根據(jù)事故類型、嚴(yán)重程度和現(xiàn)場(chǎng)需求，基于城市燃?xì)夤艿?風(fēng)險(xiǎn)源知識(shí)圖譜中對(duì)應(yīng)事故的處理信息確定所需的應(yīng)急資源種類和數(shù)量，結(jié)合步驟4.4的資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果，制訂資源調(diào)配方案。

65、步驟4.6資源補(bǔ)充與優(yōu)化：

66、在應(yīng)急處置結(jié)束后，根據(jù)資源的使用情況和損耗程度，分析資源的補(bǔ)充需求，制定補(bǔ)充計(jì)劃，及時(shí)補(bǔ)充消耗的應(yīng)急物資，維修或更換損壞的搶險(xiǎn)設(shè)備，確保應(yīng)急資源的可持續(xù)性。

67、步驟4.7事故模擬與培訓(xùn)：

68、構(gòu)建事故模擬場(chǎng)景，進(jìn)行應(yīng)急演練與培訓(xùn)，并對(duì)培訓(xùn)效果進(jìn)行評(píng)估與改進(jìn)。

69、本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明通過先進(jìn)的知識(shí)圖譜技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)燃?xì)夤艿朗鹿实念A(yù)警和實(shí)時(shí)響應(yīng)，提升整體應(yīng)急管理效率和科學(xué)性。