基于本体的地铁车站施工安全风险知识自动化识别.pdf
《基于本体的地铁车站施工安全风险知识自动化识别.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于本体的地铁车站施工安全风险知识自动化识别.pdf(7页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、第 卷 第 期 年 月 中 国 安 全 生 产 科 学 技 术 收稿日期:基金项目:国家自然科学基金项目();甘肃省自然科学基金项目();兰州理工大学红柳优秀青年人才支持计划项目();甘肃省教育科技创新项目()作者简介:刘平,博士,副教授,主要研究方向为安全风险管理。通信作者:许家铭,硕士,讲师,主要研究方向为工程安全风险管理。:基于本体的地铁车站施工安全风险知识自动化识别刘平,金学强,许家铭,武文凯(兰州理工大学 土木工程学院,甘肃 兰州 )摘要:为有效避免在地铁车站建设过程中,应用不同类型的施工方法时所引起的不同风险事故,提出 种基于本体的地铁车站施工安全风险知识自动化识别方法。首先,采用
2、本体 语言对地铁车站施工安全风险知识格式化,利用 工具对定义的类、对应的属性及其关系进行编码;然后,对相应的风险事件进行 规则语言创建;最后,利用 推理引擎,通过 组合将本体知识和规则语言转化为事实,完成安全风险自动化识别。研究结果可在一定程度上实现风险知识的共享、重用和传递,规范施工时的安全风险知识,并为相关企业在地铁车站施工安全管理方面提供一定参考。关键词:地铁车站施工;本体论;知识建模;风险识别中图分类号:文献标志码:文章编号:(),(,):,:;引言在城市地铁大规模建设的过程中,各种施工安全事故频繁发生,如:年 月 日,浙江省杭州市地铁号线湘湖站工段施工工地(露天开挖作业)发生地面塌陷
3、事故,事故造成施工人员 人死亡、人下落不明 。在地铁车站施工过程中引发风险并造成事故的原因种类较多,其中风险识别不及时,或对已有的信息数据利用不充分是常见的原因之一。目前,相关研究领域内地铁施工环境的风险分析多采用专家经验法、参考历史风险案例库和项目文件等方法,难以形成较为统一的分 析 标 准。同 时,风 险 识 别 是 项 知 识 密 集 型 任务 ,需要大量风险方面的知识储备。然而,相关工作者该方面知识水平参差不齐,难以在突发情况下快速识别出所有风险事件并制订预控措施。若能把该方面知识以某种标准化的形式储存起来,便可以提升知识在工作者中的的共享和传递水平 ,进而提高地铁车站施工过程中风险分
4、析的准确性和事故发生后的处理效率。近年来,国内外相关学者对地铁车站施工安全风险识别方面已开展较多研究。李蒙等 提出地铁车站施工安全风险智能识别模型,利用该模型有效识别出地铁车站施工过程中的主要安全风险;陈太红等 在风险识别基础上,运用风险指数法确定风险发生概率;吴贤国等 利用动态元网络分析方法建立地铁施工安全事故网络节点体系,有效预防事故发生;张绍辉 利用数据驱动的风险识别方法构建地铁施工安全知识库系统,为地铁施工安全风险识别提供 种快速、高效的风险识别途径;等 运用贝叶斯网络实现坍塌和衍生事故风险建模,有效预防地铁建设坍塌事件发生和衍生物损失;应国柱等 通过模糊综合评价法建立 种修正的风险评
5、估 模 型 及 地 铁 盾 构 施 工 风 险 评 估 体 系;王 永 祥等 提出基于结构方程与蒙特卡洛模拟相结合的地铁车站深基坑施工危险性测度方法,有效提升危险性测试准确性。目前,在地铁施工或类似复杂工程施工中的风险自动识别方面,通常采用数据驱动、支持向量机等机器学习方法辅助建设知识库系统。然而,该方法主要是通过在已有数据集上进行训练,从而建立模型,因此,其准确性受到已有数据质量限制,并且在实施过程中还需对数据进行预处理和特征提取等操作,对于新型问题的适应能力相对较弱。综上所述,本文利用基于本体的风险识别方法,将地铁车站施工安全风险案例知识、专家经验和规范中的相关知识进行结构化、系统化存储;
6、针对不同类型的工法特点,通过知识管理、智能推理等方法实现施工安全风险的智能识别和预控,即直接在本体知识库的基础上对经验知识进行推理,进而实现风险识别和预测。该方法更加注重领域知识的建立和维护,数据依赖性较小,可实现知识可视化,使相关工作者更容易理解和使用该类知识。研究结果可为相关企业在地铁车站施工安全管理方面提供一定参考。本体构建工具及表示语言近年来,本体建模工具的应用已较为成熟,本文研究使用美国 大学医学院信息中心团队开发的 建模工具。首先,对其功能进行扩展,将风险描述的自然语言转化为可供计算机处理的形式化语言。为使相应的安全风险知识能被机器理解,以万维网联盟开发的 (,)本体语言作为相关风
7、险知识的表示语言 。是语义网 上描述本体的标准语言,该语言可以将事物元数据描述成种能够让机器理解、存储、流转的类型数据,并为机器进行智能推理奠定基础。但是,由于其语义表达能力对于复杂逻辑的描述存在较多不足,难以进行一般规则知识的表达。(,)是种强调语义表达规则的语言,可以有效避免本体在规则推理方面的一些不足,较为清楚地表达规则之间逻辑联系。本文研究中,规则语言用来描述地铁车站安全风险检查约束,将 中包含的安全风险知识整合到该规则中 。研究框架本文从知识获取、本体构建、安全检查约束、知识应用 个方面来实现对地铁车站风险知识系统化、结构化的处理,本体知识库开发流程如图 所示。图 本体知识库开发流程
8、 )知识获取:领域内相关专家经验知识的获取采用“”经验知识描述框架法,如表 所示。通过对地铁车站施工相关事故典型案例,国家及行业规范标准、开放的信息化平台数据进行收集,形成相应的风险知识档案。表 安全风险经验知识描述框架法 序号关键点说明“”风险事件具体在哪个施工项目的哪个施工活动中发生的“”发生的是什么风险事件(详细描述风险事件的致险因子、过程以及造成的后果)“”风险事件发生时的解决措施(面对风险时的具体行为)“”解决风险时的思路(相关人员采取的经验性和技巧性知识)第 期 中 国 安 全 生 产 科 学 技 术)本体构建:利用本体概念和关系,将抽取的概念按照上下位关系、属性关系、实例关系进行
9、组织和分类。)安全管理约束:使用 规则语言弥补 在规则表达方面的缺陷,描述施工安全检查约束条件,并利用 推理引擎实现规则到事实的转化。)知识应用:实现地铁车站施工安全风险知识的自动化识别。本体知识获取及知识库构建本文知识库的数据来源为国家及行业相关标准规范、典型事故案例集及相关研究报告。通过对数据源的领域知识进行提取和形式转化,实现本体开发。由于目前本体构建尚没有 套完全成熟的体系,本文以斯坦福大学提出的基于 的“七步法”为参考 ,总结出种适用于地铁车站的“四步”开发方法。具体步骤为:定义元本体模型、定义类和类的等级关系、定义类的属性及关系,实例创建。由风险知识建模的元本体模型图 所示为本文风
10、险知识建模的元本体模型,其被定义为地铁车站施工领域的核心概念以及概念之间的层次关系,该关系决定本体开发的基本框架和边界,是后续本体完善和知识功能实现的基础。该模型由以下 部分构成:图 风险知识建模的元本体模型 )风险背景部分:该部分主要用来描述风险背景信息,旨在对施工项目和施工活动的风险知识进行建模。)风险部分:该部分描述风险基础情况,旨在对致险因子、风险事件、事故后果、风险预控措施等进行知识建模。类和类的等级关系定义在领域本体知识库中,个体概念的集合通常用类表示,类是领域本体的核心,由本体的重要术语来定义。在本体建模软件 中,类均是由父类和子类组成的层次结构来表达。在地铁车站施工中,各类安全
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 本体 地铁 车站 施工 安全 风险 知识 自动化 识别
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。