基于ChatGPT的矿山工程风险评估预警系统实现探讨.pdf
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1、0引言随着我国经济的飞速发展,矿山资源开发强度不断加大,矿山安全生产面临越来越多的挑战和压力,各种安全问题比较严重,特别是煤矿、金属矿等重点行业的矿山安全生产问题尤为突出。为持续提升矿山安全保障水平,国家大力推进矿山安全风险评估监测预警系统建设,为防范和化解矿山重大风险提供了强有力的信息化支撑。然而,当前我国矿山工程风险评估预警系统建设还存在一些问题和挑战。例如,目前的系统主要依赖于传感器等硬件设备进行数据采集和传输,缺乏对数据深度分析和挖掘的能力,难以对复杂多变的风险情况进行精准识别和预测,系统功能还不够智能化,需要进一步完善。ChatGPT是一种基于深度学习的先进生成式对话模型技术,具有强
2、大的文本理解能力和数据挖掘分析能力1。自从ChatGPT发布以来,在短短的半年时间内,众多专家学者探讨了 ChatGPT技术在各个领域的应用。曾雄2在智能客服、信用评分、智能投顾、风险评估等方面探讨 ChatGPT在金融行业的应用。张弛等3从攻击和防御 2个方面详细分析 ChatGPT在网络安全领域中的应用,并从内容风险和提示注入攻击方面剖析伴生的风险。李红莲4邀请多位产业界、学界、证券投资界的资深专家学者对 ChatGPT在安防行业的发展与趋势进行访谈。程平等5从预算管理、成本管理、资金管理、绩效管理4个方面详细阐述ChatGPT具体的应用思路,分析基于ChatGPT应用可能存在的风险并提出
3、相应的对策。夏天6以ChatGPT为例,展望基于人工智能技术的可穿戴服装在医疗领域的应用。张鹏7从生成大坝风险评估方案、识别大坝潜在风险和优化大坝监测系统布点等方面探讨 ChatGPT在大坝安全评估中的应用。这些案例展示了ChatGPT技术在安防、医疗、商业和工程等不同领域的应用价值和创新能力,体现了ChatGPT在多个行业的适用性和巨大潜力。然而,针对矿山工程安全风险评估预警这一重要领域的研究和应用仍较缺乏。本文探讨如何将具有先进的自然语言处理技术、生成技术和对话技术的 ChatGPT引入矿山工程风险评估预警系统开发中,详细分析基于 ChatGPT技术的矿山工程风险评估预警系统实现的可行性,
4、旨在为提高矿山工程领域安全管理水平和效能提供一种新的思路和途径。1基于ChatGPT的矿山工程数据处理本部分详细分析矿山工程数据的来源,基于ChatGPT技术从数据采集、数据传输和数据清洗3个方面讨论矿山工程数据的处理问题。1.1数据来源矿山工程是一个涉及多个学科和领域的复杂系【作者简介】刘乃嘉,女,重庆江北人,任职于南宁高新区管委会,工程师,研究方向:安全科学与工程。【引用本文】刘乃嘉.基于ChatGPT的矿山工程风险评估预警系统实现探讨 J.企业科技与发展,2023(8):44-47.基于ChatGPT的矿山工程风险评估预警系统实现探讨刘乃嘉(南宁高新区管委会,广西 南宁 530007)摘
5、要:ChatGPT是一种基于自然语言生成的人工智能技术,是近年来人工智能领域的研究热点,具有在各个领域广泛应用的潜力。文章针对矿山风险智能化分析预警这一矿山工程领域的关键问题,探索将ChatGPT应用于矿山安全工程的可行性和有效性,详细阐述利用ChatGPT处理矿山安全工程数据、识别矿山工程风险因素、评估矿山工程风险等级和预警矿山风险事件的方法和步骤,旨在为矿山工程安全管理提供新的思路和方法,以及提供一种基于人工智能技术的矿山风险分析预警系统的设计思路和实现方案。关键词:风险评估;预警系统;ChatGPT;矿山工程中图分类号:TD76文献标识码:A文章编号:1674-0688(2023)08-
6、0044-04企业技术实践刘乃嘉.基于ChatGPT的矿山工程风险评估预警系统实现探讨44统工程,其数据来源广泛,内容丰富,形式多样。具体来说,矿山工程数据主要包括以下几个方面:一是矿山安全监控数据,包括瓦斯、粉尘、通风、温度、湿度等环境参数,以及煤层自燃、火灾、顶板运动等安全隐患的监测数据;二是人员部位监测数据,包括矿工的身份信息、位置信息、健康状态等,以及矿井内的人员分布和流动情况;三是矿震与地应力监测数据,包括矿震事件发生的时间、地点、震级、能量等,以及矿体内部的应力分布和变化情况;四是水文监测数据,包括矿井内外的水位、水压、水质等,以及水文地质条件和水害风险的评估数据;五是矿用设备管理
7、数据,包括设备的型号、规格、状态、故障等,以及设备的维修、保养、更换等管理数据8;六是双重预防管理数据,包括矿山安全生产规章制度、安全检查记录、隐患排查整改情况等,以及矿山安全生产责任制和考核制度等管理数据;七是工业视频监视数据,包括矿井内外的视频图像、视频流等,以及视频分析和识别技术产生的数据。这些数据中既有结构化的表格数据,也有半结构化的文本数据,还有非结构化的图像、音频、视频等多媒体数据,这些数据构成了海量的多源异构数据集,对其进行有效的处理和分析是实现矿山工程智能化和数字化的基础和前提。对矿山工程数据进行管理的目的是为后续的风险评估和预警提供准确、完整、及时的数据支撑。1.2数据采集数
8、据采集是指通过各类传感器设备或人工巡检等方式,实时或定期收集关于矿山工程安全风险的各类数据,包括温度、压力、流量、水位、气体浓度、震动、噪音等。数据采集需要考虑数据的完整性、准确性、实时性等要求,以及数据的存储、传输、加密等问题。传统的矿山工程数据采集设备往往需要布线、供电、维护等,并且设备功能的柔性化程度不够高,极大地增加了数据采集的成本和难度。将矿山工程中的各种设备通过ChatGPT技术进行通信和控制,使数据采集智能化。一是自动生成数据采集计划和策略。利用 ChatGPT技术可以根据数据的特征和规律(例如数据的类型、分布、变化、相关性等),自动设计数据采集的目标、范围、频率和方法,并且生成
9、相应的数据采集计划和策略,提高数据采集的效率和质量。二是动态优化数据采集参数和策略。利用 ChatGPT技术可以根据设备的实时状态(设备故障和损坏、信号丢失等)、环境变化(温度、湿度、气压等变化)、数据变化(数据的噪声、异常值、缺失值等)的异常,动态调整优化数据采集的参数和策略,改变数据采集的设备、位置、时间和方式,提高数据采集的精确度、稳定性、可靠性。1.3数据传输系统需要将获取的数据从数据源传输到数据中心进行存储和处理。这一过程需要保证数据传输的完整性、安全性和实时性,避免数据丢失、被篡改或延迟。有线通信、无线通信等传统的数据传输方式往往受到矿井内外环境的影响,发生电磁干扰、信号衰减、网络
10、拥塞等情况,影响数据传输的速度和质量。同时,这些方式也存在数据遭到泄露、篡改、攻击的安全隐患。ChatGPT技术在矿山工程数据传输方面具有灵活性和安全性的优点。一方面,ChatGPT技术可以根据不同的用户和场景,进行个性化和智能化的适应和优化,例如根据用户的需求、偏好和权限,选择合适的数据传输方式(有线或无线)、格式(文本或图像)、内容(全部或部分),或者根据场景的变化和紧急程度,调整数据传输的优先级、频率、速度。另一方面,ChatGPT 技术可以利用加密、认证、防火墙等手段,保护数据的安全性,防止数据被泄露、篡改或攻击。这些优点使 ChatGPT技术能够有效地提高矿山工程数据传输的效率和质量
11、。1.4数据清洗目前,矿山工程数据规模大、来源多样,存在不一致性、不完整性、不准确性,由于数据冗余、特征多样化、复杂度高,因此普遍存在数据相关性低、维度高、分布不均及存储成本高等问题。这就需要对收集到的各类数据进行必要的清洗处理,即消除数据中的噪声、缺失值、重复值、异常值等,以提高数据的质量和适用性。利用ChatGPT技术可以辅助或优化数据清洗工作。一是可以提高数据清洗的效率和质量,减少因人工干预产生错误的可能性。ChatGPT可以根据数据的质量和问题,自动生成数据清洗的步骤和方法,自动删除无用或重复的数据、转换数据格式、修正数据错误、补充数据缺失等。ChatGPT还可以根据数据的分布和关联,
12、自动生成数据清洗的效果和评估,显示数据清洗前后的对比,计算数据清洗的准确率,分析数据清洗的影响。二是可以提高数据清洗的智能化。ChatGPT可以根据数据的特点和需求,自动生成数据清洗的策略和方案,例如根据矿山工程的不同阶段,选择不同的数据清洗目标和标准,或者根据矿山工程的不同类型,选择不同的数据清洗方法和技术。ChatGPT还可以根据数据的潜在信息和知识,自动生企业科技与发展,2023年,第8期,总第502期45成数据清洗的建议和优化,例如根据矿山工程的发展趋势,提出数据清洗的改进方向。2基于ChatGPT的矿山工程风险识别、评估和预警矿山工程风险识别、评估和预警是矿山安全治理的重要环节,主要
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