吳攀鑫， 劉鵬， 舒雅， 余錢坤， 丁恩杰

(1.中國礦業(yè)大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院， 江蘇 徐州 221116； 2.礦山物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室， 江蘇 徐州 221008； 3.中國礦業(yè)大學(xué) 物聯(lián)網(wǎng)(感知礦山)研究中心， 江蘇 徐州 221008)

0 引言

隨著煤礦開采力度不斷加大，安全事故處于高發(fā)態(tài)勢，煤礦安全形勢十分嚴峻[1-2]。煤礦安全的首要目標(biāo)是確保作業(yè)人員生命安全，通過有效技術(shù)手段及時發(fā)現(xiàn)作業(yè)人員的危險操作，為作業(yè)人員提供安全預(yù)警已成為研究熱點。本體可提供一種統(tǒng)一、規(guī)范化的知識表示形式，解決數(shù)據(jù)集成中的異構(gòu)問題，提高信息互操作性，有效實現(xiàn)領(lǐng)域知識的共享與重用[3-6]。目前已有研究人員將本體應(yīng)用到煤礦領(lǐng)域，用來監(jiān)控煤礦生產(chǎn)，實現(xiàn)危險及時預(yù)警。藥慧婷[7]構(gòu)建了煤礦掘進工作面本體模型，為掘進工作面的安全生產(chǎn)提供了指導(dǎo)；張帝等[8]構(gòu)建了基于本體的煤礦底板突水預(yù)測知識庫，有效實現(xiàn)了突水事故預(yù)測預(yù)防；景江波[9]以瓦斯事故為研究對象，構(gòu)建了基于時空約束的瓦斯事故本體，為瓦斯事故預(yù)警提供了支持與保障。但目前煤礦領(lǐng)域本體側(cè)重于對事故的預(yù)測，尚無針對煤礦作業(yè)人員操作安全性的本體研究。本文利用OWL(Web Ontology Language，本體語言)構(gòu)建煤礦主要工種本體，通過研究煤礦領(lǐng)域?qū)I(yè)文獻中的安全生產(chǎn)規(guī)定，基于Jena推理機自定義安全規(guī)則，可有效實現(xiàn)對作業(yè)人員操作安全性的推理，為人員安全提供智能化分析保障。

1 OWL和Jena推理機

1.1 OWL

OWL由XML(Extensible Markup Language，可擴展標(biāo)記語言)和RDF(Resource Description Framework，資源描述框架)發(fā)展而來。OWL采用抽象的形式化語言定義各種實體、屬性及實體間的邏輯關(guān)系，具有結(jié)構(gòu)嚴謹清晰、形式化強、機器可解釋性強等優(yōu)點，在知識工程、信息檢索、智能問答等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用[10]。

1.2 Jena推理機

Jena推理機是一個基于Java的語義網(wǎng)應(yīng)用框架，該框架中包含多種API，支持對RDF、RDFS(Resource Description Framework Schema，資源描述框架模式)、OWL等進行查詢、推理等操作[11]。Jena推理機使用ModelFactory類將本體模型與推理機綁定，推理生成模型對象InfGraph，然后通過本體模型接口對其進行查詢檢索[12]。Jena推理機結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 Jena推理機結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of Jena reasoner

2 基于OWL的煤礦主要工種本體構(gòu)建

本文在七步法[13]和IDEF-5法的基礎(chǔ)上構(gòu)建煤礦主要工種本體，流程如圖2所示，具體步驟如下。

圖2 本體構(gòu)建流程Fig.2 Flow of ontology construction

(1) 收集與分析領(lǐng)域本體概念。通過研究煤礦實際生產(chǎn)狀況，參考《煤礦安全規(guī)程》(2016年版)、《煤礦安全技術(shù)操作規(guī)程匯編》等專業(yè)文獻，確定領(lǐng)域本體中涉及的概念。煤礦主要工種見表1。

(2) 確定本體框架，定義類和類的層次體系。構(gòu)建煤礦主要工種本體的目的在于及時判斷作業(yè)人員安全狀態(tài)，而作業(yè)人員安全與否與自身操作方法、設(shè)備故障和環(huán)境異常變化息息相關(guān)。為全面描述井下生產(chǎn)實況，本文以作業(yè)人員(OperatingPersonnel)、操作方法(OperatingMethod)、操作設(shè)備(Apparatus)、地點(Location)、環(huán)境(Environment)、事故(CoalMineAccident)和狀態(tài)(State)7個大類為基礎(chǔ)框架構(gòu)建煤礦主要工種本體，如圖3所示。在7個大類之下定義了很多子類，用來具體描述煤礦生產(chǎn)相關(guān)信息。部分子類中英文對照見表2。

(3) 定義類的屬性，實現(xiàn)類之間關(guān)于屬性的約束。煤礦主要工種本體中的概念之間存在復(fù)雜的語義關(guān)系，如作業(yè)人員采取某種操作、作業(yè)人員在某處作業(yè)、設(shè)備出現(xiàn)故障、工作面環(huán)境出現(xiàn)異常狀況等，可通過添加對象屬性的方式來表征概念之間復(fù)雜的語義關(guān)系。同時，煤礦領(lǐng)域涉及大量數(shù)據(jù)，如甲烷濃度、作業(yè)深度、溫度、壓力、運行速度、電壓、持續(xù)運轉(zhuǎn)時長等，通過添加數(shù)據(jù)屬性的方式可準(zhǔn)確描述作業(yè)人員、設(shè)備和環(huán)境的數(shù)據(jù)信息。本文通過研究煤礦領(lǐng)域?qū)I(yè)資料，抽象得到煤礦主要工種對象屬性和數(shù)據(jù)屬性，并添加到本體中實現(xiàn)類的約束。部分屬性中英文對照見表3。

表1 煤礦主要工種Table 1 Main types of work in coal mine

圖3 煤礦主要工種本體框架Fig.3 Ontology framework of main types of work in coal mine

中文英文采煤爆破工CoalMiningBlaster端頭支護工EndSupportWorker提升機司機HoistDriver主排水泵司機MainDrainageDriver通風(fēng)設(shè)施工VentilationFacilityWorker帶式輸送機BeltConveyor采煤機Shearer液壓支架HydraulicSupport轉(zhuǎn)載機Transloader瓦斯抽放泵GasDrainagePump主要通風(fēng)機MainVentilator盲巷BlindRoadway煤與瓦斯突出GasBurst

表3 部分屬性中英文對照Table 3 Partial property in both Chinese and English

(4) 創(chuàng)建類的實例，有效表征煤礦生產(chǎn)情境。如定義ZhangSan是采煤打眼工的一個實例，具有workIn WorkingPlace2，wear SafetyHelmet1，use DrillingTool1的屬性，WorkingPlace2是WorkingPlace的一個實例，SafetyHelmet1是SafetyHelmet的一個實例，DrillingTool1是DrillingTool的一個實例，且具有屬性(hasState)不合格(Unqualified)，實例可視化如圖4所示。這些實例表示的情境信息為采煤打眼工ZhangSan正在工作地WorkingPlace2工作，佩戴有安全帽SafetyHelmet1，使用著打眼工具DrillingTool1，且該打眼工具不合格。

圖4 實例可視化Fig.4 Instance visualization

(5) 本體評估。本文通過基于Tableaux算法的Pellet推理機對本體進行語義一致性評估，該推理機不僅支持對OWL本體的推理，還包含許多與外部推理機連接的知識庫接口，支持更為強大的推理功能[14]。對本體進行語義一致性評估，可確保本體的邏輯性與準(zhǔn)確性，為后續(xù)本體的使用打下基礎(chǔ)。

3 基于Jena的安全規(guī)則推理

基于Jena推理機對煤礦主要工種本體進行安全規(guī)則推理，保障井下作業(yè)人員安全。其主要步驟：① 在構(gòu)建的煤礦主要工種本體基礎(chǔ)上，參考《煤礦安全規(guī)程》(2016年版)、《煤礦安全技術(shù)操作規(guī)程匯編》等專業(yè)文獻中的安全生產(chǎn)規(guī)定，采用Jena自定義規(guī)則語法制定安全規(guī)則。② 基于Jena API編寫基于煤礦主要工種本體的安全規(guī)則推理程序，導(dǎo)入自定義安全規(guī)則，實現(xiàn)對井下作業(yè)人員安全狀態(tài)的推理。

3.1 自定義安全規(guī)則

通過研究《煤礦安全規(guī)程》(2016年版)、《煤礦安全技術(shù)操作規(guī)程匯編》等文獻中的安全生產(chǎn)規(guī)定，為煤礦各生產(chǎn)環(huán)節(jié)主要工種自定義了500余條安全規(guī)則，部分安全規(guī)則見表4。

表4 部分安全規(guī)則Table 4 Partial safety rules

3.2 推理規(guī)則實現(xiàn)

根據(jù)已構(gòu)建的煤礦主要工種本體和安全規(guī)則，采用Jena前向鏈推理引擎進行推理，流程如圖5所示，主要步驟：① 由ModelFactory類創(chuàng)建空的本體模型，然后調(diào)用read()方法讀取煤礦主要工種本體。② 注冊推理機，并通過rulesFromURL導(dǎo)入安全規(guī)則。③ 利用推理機對煤礦主要工種本體進行推理，解析得到推理后的本體模型，該本體模型包含原有本體的數(shù)據(jù)和推理后的隱性知識[16]。

圖5 推理流程Fig.5 Reasoning flow

4 實驗分析

基于本體的推理是在本體實例的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的，本文以煤礦主要工種本體中的實例庫為數(shù)據(jù)集進行實驗。實例庫中包括了煤礦生產(chǎn)過程中的主要工種、設(shè)備和環(huán)境狀況等類的相關(guān)實例，類的實例之間通過對象屬性和數(shù)據(jù)屬性實現(xiàn)約束，規(guī)范地描述煤礦井下生產(chǎn)情境信息。在煤礦主要工種本體的基礎(chǔ)上，結(jié)合自定義安全規(guī)則，可實現(xiàn)對本體中作業(yè)人員實例安全狀態(tài)的有效推理。

本文設(shè)計以下實驗對基于OWL的煤礦主要工種本體構(gòu)建及安全規(guī)則推理方法的有效性進行驗證。

(1) 實驗1：采煤系統(tǒng)作業(yè)人員安全狀態(tài)推理(以Rule1為例)。在本體中添加一個采煤打眼工(CoalMiningDriller)實例Lee，其具有的屬性是workIn Place1和takeOperation WetTypeDrilling1，Place1是工作地點(WorkingPlace)的一個實例，WetTypeDrilling1是濕式打眼(WetTypeDrilling)的一個實例。根據(jù)Rule1對該本體表達的生產(chǎn)情境進行推理，得到Lee是安全的。采煤系統(tǒng)作業(yè)人員安全狀態(tài)推理過程的OWL描述如圖6所示。

圖6 采煤系統(tǒng)作業(yè)人員安全狀態(tài)推理Fig.6 Safety state reasoning of personnel in coal mining system

實驗2：掘進系統(tǒng)作業(yè)人員安全狀態(tài)推理(以Rule2為例)。在本體中添加一個掘進機司機(RoadheaderDriver)實例Wang，其具有的屬性是workIn Place2，Place2是工作地點(WorkingPlace)的一個實例，Place2具有的屬性是hasEnvironment RoofCaving1，RoofCaving1是冒頂(RoofCaving)的一個實例。根據(jù)Rule2對該本體表達的生產(chǎn)情境進行推理，得到Wang處于危險狀態(tài)，需及時進行處理。掘進系統(tǒng)作業(yè)人員安全狀態(tài)推理過程的OWL描述如圖7所示。

圖7 掘進系統(tǒng)作業(yè)人員安全狀態(tài)推理Fig.7 Safety state reasoning of personnel in roadway heading system

實驗3：機電運輸作業(yè)人員安全狀態(tài)推理(以Rule3為例)。在本體中添加一個機車司機(LocomotiveDriver)實例Zhang，其具有的屬性是workIn Place3和takeOperation RunningRedLight1，Place3是工作地點(WorkingPlace)的一個實例，RunningRedLight1是闖紅燈(RunningRedLight)的一個實例。根據(jù)Rule3對該本體表達的生產(chǎn)情境進行推理，得到Zhang處于危險狀態(tài)，需及時進行處理。機電運輸作業(yè)人員安全狀態(tài)推理過程的OWL描述如圖8所示。

圖8 機電運輸作業(yè)人員安全狀態(tài)推理Fig.8 Safety state reasoning of electromechanical and transportation personnel

(4) 實驗4：通風(fēng)瓦斯作業(yè)人員安全狀態(tài)推理(以Rule4為例)。在本體中添加一個防突工(OutburstPreventionWorker)實例Bob，其具有的屬性是workIn Place4，Place4是工作地點(WorkingPlace)的一個實例， Place4具有的屬性是hasFacility GasSensor1，GasSensor1是瓦斯傳感器(GasSensor)的一個實例。根據(jù)Rule4對該本體表達的生產(chǎn)情境進行推理，得到Bob是安全的。通風(fēng)瓦斯作業(yè)人員安全狀態(tài)推理過程的OWL描述如圖9所示。

圖9 通風(fēng)瓦斯作業(yè)人員安全狀態(tài)推理Fig.9 Safety state reasoning of ventilation and gas personnel

5 結(jié)語

將煤礦井下生產(chǎn)情境信息抽象成本體概念，構(gòu)建了覆蓋多個生產(chǎn)系統(tǒng)的煤礦主要工種本體；依據(jù)煤礦領(lǐng)域?qū)I(yè)文獻中的安全生產(chǎn)規(guī)定，利用Jena自定義規(guī)則語法制定了安全規(guī)則，并基于安全規(guī)則對煤礦主要工種本體中作業(yè)人員的操作安全性進行推理，及時判斷井下作業(yè)人員安全狀態(tài)，有助于提高煤礦安全生產(chǎn)管理水平。