知识图谱技术在智慧城市中的应用

信息壁垒、信息烟囱的存在导致数据交换共享不畅、数据难以交叉互通、数据应用创新不足，各应用系统缺乏对数据的深度挖掘分析，于是，多源异构数据整合和分析成为智慧城市建设的重中之重。

知识图谱技术对于智慧城市建设及其相关应用能力的提升十分重要。作为底层AI技术之一，知识图谱能够提供一个根据治理协议共享数据的统一框架，基于开放标准，并利用数据之间的关系进行业务和运营的优化，使用同源分类法和词汇表来描述城市中所有部门通用术语的数据，将各种不同来源的数据能够在一个全面的、可查询的语义图上链接在一起，以展示关系中的相关点。

通过知识图谱技术应用，将城市生活中的衣、食、住、行数据，城市管理中的行政管理、公共事业管理、劳动与社会保障、土地资源管理等数据进行分析和挖掘，建成易于人类组织、管理和利用的动态知识库，最终为城市中的居民应用、政府办公、领导决策提供强劲支撑。

数字锦屏（一期）运营指挥中心项目主要围绕“两中心”建设，即城市应急指挥中心和城市管理中心。通过城市应急指挥中心和城市管理中心提供的信息通道和桥梁，打通与各专业部门综合管理平台接口，实现应急联动，有力推进锦屏城市综合应急管理创新，切实提高维护公共安全能力水平；并能够为锦屏城市综合运营管理中心提供公共安全领域态势的运行展示、分析、研判、预测和辅助决策等信息。

应急指挥信息系统全面构建锦屏应急事件知识图谱，从而建立各类实体之间、事件之间的实物关系、空间关系、时间关系及扩展关系等，实现灾害历史相似分析、灾害影响关联分析，为应急指挥提供最优指挥方案，为政府应急指挥提供智慧化辅助支撑。

通过对已发生的突发事件各处置阶段、处置方式、处置效果、经验教训等关键要素的抽取整理，形成结构化案例信息。以复盘演练的方式，分析已有案例推演情景形成的灾变演化场景规律，通过数据的机器学习分析结果反馈回AI知识图谱，以便于在应急处置过程中自动关联匹配历史相似案例，可以实现防止问题再次发生或者至少减轻问题带来的负面影响。

当发生重大灾难事故时，系统能够分析已有案例推演情景形成的灾变演化场景规律，结合相关应急预案、标准规范、法律法规、事故案例、工艺知识、资源保障等知识信息，分析预测自然灾害类，安全生产类突发事件单灾种及多灾种灾变/耦合演变结果、提出风险防护、处置救援、资源调配建议，为事故救援处置提供辅助决策支撑，生成应对事故灾害的指导流程和决策方案，辅助领导高效进行应急处置。

通过基于知识图谱的应急联动指挥系统的建设，锦屏市在面对重大风险事件时，通过提高应急救援的反应能力和救灾的科学性，最大限度地控制了风险和消除隐患，推进了应急管理由应急处置向全过程风险管理转变。

目前化工企业的安全问题大多比较重视事故发生后的处理，但往往事故发生后已经造成一定规模的损失了，甚至可能造成无法挽回的结果，所以要管理好企业的安全问题，就需要对事故的源头进行管理和把控，进行隐患的辨识、排查、处理和评估，及时将事故苗头扼杀在摇篮之中。然而就目前化工企业实际情况而言，内部安全管理内容繁杂、专业度要求较高，而安全员短缺，并且在专业度以及处理经验方面都比较有限，隐患排查难度较高。

风险管控与隐患排查服务系统，通过知识图谱技术构建智能识别机制，及时发现风险、识别隐患，形成双重预防机制，及早监管和处置，避免事故发生。基于安全图谱，企业隐患排查不再是基于某一地区、某一行业类别的统一的隐患排查内容，而是基于企业自身产品、工艺、设备、人员构建的隐患排查体系，排查内容会因企业性质或各类参数的变化而动态变化，实现精准化隐患排查。

如针对某一储罐，知识图谱将该储罐的材质、购买年限、装料类型、能承载的温度、压力、经常发生事故的结构、处置办法等相关数据提前录入，进行关联，在不同的使用年限中，系统会依据当时储罐的状况，自动生成风险点位，提醒管理人员进行风险识别确认和管控，解决因为知识和经验不足而遗漏风险的问题，更全面、更准确地进行风险的记录和归档。同时，系统可提供针对性的风险管理的方法和处置方案，不仅识别风险，还能智能进行风险的分类，并依据现有知识体系给出风险处置应对的举措，完成风险闭环管控，铸就防止事故发生的第一道防线。隐患排查结合法律规范、往期经验、事故案例及隐患案例，就某一企业的特定装置或工艺路线等智能生成隐患排查表，帮助企业识别隐患，进行记录归档，同时依据隐患的类型及程度进行智能分类，帮助企业进行内部隐患的管理。系统还可依据自身已有的知识体系、经验体系，为现有隐患提供整改方案、复查举措，将事故苗头消灭在隐患阶段，完成隐患排查的闭环，铸就防止事故发生的第二道防线。

系统自2016年运行以来，给企业的隐患排查工作带来了极大的便利，通过智能优化升级，系统主动与时俱进。平台数据资源开放共享，逐步积累更多的数据和资源，对积累下来的数据进行深度挖掘和智慧应用，完成系统的升级和优化，助力每一家企业的隐患排查体系建设，与企业共建隐患排查常态化和长效化机制，通过这些机制全面提升企业的安全管理水平。据统计，企业隐患的识别率平均提高了10%以上，安全生产事故率降低了8%左右，人员的隐患处置效率提高了近一半，另外，使用此系统的安全员在知识积累、经验技能上也得到了显著的提升。平台同时为化工行业的其他安全应用提供数据和技术支撑，从而实现整个行业的共赢，更好地保障化工行业的安全。

目前，火灾已经成为我国发生频率最高、破坏性最强、影响最大的的灾种之一。在现行的消防救援体系中，通常在接到火灾情况报警后通过询问现场情况，了解火灾地点、起火原因、过火面积、逃生路线等情况，并在第一时间派遣消防员赶往火灾现场，根据现场指挥官的经验判断以及综合专家意见，形成扑救方案进行扑救。但这种方式一来非常依赖于指挥官的经验、二来需要收集的信息多且杂乱，且对于一些不常见的材料起火很难在短时间内快速匹配到熟知材料特性的专家提供扑救方式建议，三是扑灭方式不当引发的二次爆炸通常会造成更大的人员伤亡。

我国消防部队在构建作战指挥体系还处于不成熟的阶段，无论是在体系建设还是指挥过程中都存在许多问题，缺乏一套统一和完善的现场指挥系统以及相对完整的标准化作业程序。指挥员在组织指挥灭火时，往往需要具有敏锐的观察力、准确的判断力、良好的协调能力和灵活的应变能力，大多数基层指挥员往往是院校毕业生，虽然理论知识水平相对扎实，但实战经验甚少，对火场的把握能力不够，不能及时掌握火场的重要信息，向上级传达的火场情况出现偏差，导致在组织指挥灭火作战时，抓不住主要方面，延误时机，所以急需利用信息化的手段量化现场情况，在辖区中特别是重点单位，通过视频能查看周围环境、道路水源情况，重点单位的内部情况、火场外部情况的观察，在掌握灾情的情况下，对火场作战进行统一指挥，做出有针对性的部署。

通过将知识图谱技术应用于消防救援实战指挥平台中，除了提升消防部队战备值守智能化水平、通过应急资源在GIS地图上的展示及作战态势标绘等功能，实现“城镇、农村、森林、草原”等的“一张图”灭火救援外，平台在平时学习消防相关法律、法规、规章、标准等，并整合危化品相关特性、电气行业隐患排查、雷电情况监测、烟蒂等隐患报警、设备隐患信息等，形成知识图谱数据库。在火灾发生的第一时间通过火灾源头快速匹配扑救预案，并通过平台的智能演算确定预案的适用情况，为火灾现场指挥提供精确的决策支撑，使现场指挥官通过数据分析对比预案的优劣，快速准确的确定灭火的方式，在火灾灾情发展前做出正确的决策，最大程度上减少火灾事故带来的人员伤亡及经济损失。

该平台以知识图谱为底层技术，系统可以进行自我学习，进行优化，智能升级，在不断改进中适应行业的发展变化。如接到报警电话的时候快速调用现场周边地图，并综合当日的天气、温度、风力、风向及其他影响因素，快速生成科学救援路径。如由原起火点引燃其他物质造成新的起火点增加或突发爆炸等情况后，系统将根据新的情况，自动调整匹配相应的处理方式、应急预案，挑出适合的处置方式，并生成适宜此情况下的救援路径。每次出动消防部队处理的紧急情况，无论事件大小，都将被记录在系统的数据库里，对起火原因、过火面积、处理方式、伤亡情况、疏散方案等结果都会在系统中进行记录和归档，形成消防安全日志，便于事后查询和归档总结。系统建立消防安全数据库，将历来数据进行分析、挖掘和处理，并结合历史相似相关事故、案例以及法律规范，对已有的系统进行升级，得到更符合现状的消防安全数据库。基于此思路，每一次消防实践都是系统的一次自我学习和成长，帮助完善消防安全体系，依据完善后的体系事前预防，将事故发生概率降至最低，将人民群众生命财产安全升到最高。

• 自然资源部主管
• 中国测绘学会主办
• 面向测绘地理信息行业的全国性综合刊物