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）

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Chat-GPT 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Chat-GPT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，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。

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，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，主要涉及以下几个方面：首先，基于已清洗处理的数据，对矿山工程中可能存在的风险源和传播途径进行系统的分析和识别，利用ChatGPT技术生成风险因素的描述和分类；其次，根据风险发生的概率和后果的严重程度，对风险进行定量或定性的评估，确定风险的等级和影响范围，利用ChatGPT 技术生成风险评估报告和建议；最后，及时监测和报告风险的信号和变化趋势，为采取有效的预防或缓解措施提供预警决策支撑，利用ChatGPT技术生成风险预警的信息和指令。风险识别、评估和预警是系统的核心和目标，目的是实现对矿山工程关键地点、重点部位重大风险的及时发现、精准预判。然而，目前的矿山工程风险识别、评估和预警系统仍存在风险识别能力不足、风险评估不准确等问题，导致难以适应复杂多变的矿山环境和情况。因此，需要不断完善和优化该系统的理论方法和技术手段，提高其智能化和自适应性水平。本部分将基于ChatGPT技术探讨如何解决矿山工程风险识别、评估和预警问题。

2.1 风险识别

矿山工程安全管理的核心环节是风险识别，它通过系统危险分析，全面准确地识别系统中的潜在危险因素，为系统危险控制和评价提供信息支持和决策依据。风险识别的质量决定了风险评估和预警的有效性，是风险评估、预警和安全管理的基础和前提。风险识别是指对矿山工程企业生产中存在的各种可能导致事故或损失的危险因素进行识别、分析和记录的过程。风险识别需要涵盖矿山工程企业生产中的人、机器、环境和人的工作活动等多个方面的危害源单元，需要全员参与，覆盖整个矿山工程企业的生产活动和设施。风险识别的目标是找出系统中存在的所有可能导致事故或损失的危险因素，并进行分类、排序和描述，以便于后续的风险评估和预控。

风险识别的方法有很多种，例如检查表法、危害与可操作性分析法（HAZOP）［9］、故障树分析法（FTA）［10］、事件树分析法（ETA）［11］、层次分析法（AHP）［12］等。这些方法各有优点和缺点，适用于不同的场合和目的。但是，这些传统的技术手段难以满足矿山工程风险识别的需求，因为矿山工程是一个复杂、动态、不确定的系统，涉及大量的数据、信息和知识，所以需要高度的专业性和智能性。传统的技术手段依赖专家经验和主观判断，容易受到人为因素的影响，难以保证风险识别的全面性、准确性和时效性。为了解决这些问题，可以利用ChatGPT 自然语言处理技术保证矿山工程风险识别的智能化、自动化和高效化。

ChatGPT 是一种基于自然语言生成（NLG）的技术，它利用大规模的PLM 预训练语言模型（一种利用深度神经网络学习大规模文本数据中隐含的语言规律和知识表示的模型）从海量的文本数据中学习语言知识和分析能力。PLM 可以在不同领域和任务上进行微调（fine-tuning），ChatGPT 利用PLM 微调获得对矿山工程相关数据的理解和生成能力，从而实现矿山工程风险的识别。ChatGPT还通过结合领域知识图谱KG（表示领域中的概念、实例、规则、事件等知识，以及它们之间的语义关联）增强对矿山工程领域的理解和推理能力。例如，ChatGPT利用KG表示矿山工程安全领域的知识（矿山工程场景、活动、设备、人员等实体，以及它们之间的关系、属性、状态等）。ChatGPT 可以利用KG 进行知识推理，根据因果关系推断风险，或根据相似关系推荐风险措施等。

利用ChatGPT 进行矿山工程风险识别，要对相关数据进行异常数据和异常模式识别，根据数据特征和规律识别风险。例如，ChatGPT 通过分析传感器数据，发现煤层温度、氧气浓度、瓦斯浓度等参数的异常变化，从而预警煤层自燃或瓦斯爆炸等风险；ChatGPT可以通过分析图像数据或视频数据，发现支护结构、机械设备、运输车辆等实体的异常状态或行为，从而预警坍塌、机械伤害、碰撞等风险；ChatGPT可以根据历史事故数据库、安全法规知识库等不同的数据库资源和知识库自动识别风险。

2.2 风险评估

风险评估是一种对可能发生的风险事件及其后果进行系统、全面和科学评价的方法，包括对已识别的危险源进行定量或定性的分析，确定风险事件的发生概率、后果严重程度、影响范围和影响因素等参数，并根据这些参数计算风险值和划分风险等级。风险评估的目的是有效地鉴定、理解和管理企业生产经营过程中面临的各种风险，提出合理和有效的风险控制措施，将风险降低到可接受的水平。我国的矿山工程风险评估工作相对滞后，尚未建立完善的评估标准和体系，与欧美发达国家相比存在一定的差距。

在矿山工程风险评估中应用ChatGPT 技术的优势主要包括以下几点：一是ChatGPT 技术能够利用大量的矿山安全文本数据进行预训练和微调，提高模型的泛化能力和领域适应性，使其能够更好地理解和处理矿山工程风险评估问题；二是ChatGPT 技术能够结合多源信息和知识，生成全面和深入的风险分析和建议，提高评估的质量和效率，为决策者提供更有价值的参考依据；三是ChatGPT 技术能够根据风险描述或场景，自动生成风险评估的文本报告，包括风险描述、风险等级、风险因素、风险控制措施等内容，提高评估的准确性和规范性，使报告符合专业规范及其格式要求；四是ChatGPT 技术能够与人类专家进行交互和协作，实现人机协同的智能风险评估，充分发挥人类专家的经验和判断优势和机器学习模型的计算和生成优势；五是ChatGPT 技术能够根据不同的风险场景和需求，生成不同类型和格式的风险评估报告，满足使用者多样化和个性化的需求，为不同层级和部门提供定制化的服务。

2.3 风险预警

矿山工程风险预警是在数据处理、风险识别和风险评估的基础上，及时发现和处理潜在的危险因素、保障矿山工程安全的重要环节。目前，大多数矿山工程风险预警系统缺乏智能化和自动化的功能，无法适应复杂多变的矿山环境。基于ChatGPT 技术的矿山工程风险预警系统利用自然语言处理和生成技术，实现了预警规则、预警判断和预警提示的智能化和自动化，有助于提升矿山工程安全管理水平。风险预警主要包括以下3个步骤。

（1）预警规则：自动定义预警的条件和标准，例如监测数据与阈值的比较、风险等级的划分等。利用ChatGPT 技术可以根据监测数据或历史数据，自动生成合理的预警规则和阈值，减少人为因素的干扰和导致的误差。

（2）预警判断：自动根据预警规则判断是否需要预警，如判断监测数据是否超过阈值、风险等级是否达到预警水平等。利用ChatGPT 技术可以根据自然语言输入快速进行预警判断，并给出相应的理由和证据，提高判断效率和可靠性。预警判断需要考虑各种因素的综合影响，如环境因素、设备状态、人员操作等，同时需要保证预警判断的及时性和准确性。

（3）预警提示：自动根据预警判断给出预警信息，如给出预警等级、预警原因、预警建议等。利用ChatGPT技术可以根据预警信息或风险等级，自动生提高提示的可理解性和可执行性。预警提示需要简洁明了、易于理解，同时需要提供相应的解决方案和建议，以便相关人员及时采取措施进行风险控制和应对。

3 结论

ChatGPT 是一种利用大规模预训练语言模型实现自然语言处理的人工智能技术，具有强大的文本理解能力和数据挖掘分析能力，能够通过学习海量文本数据中蕴含的语言规律和知识表示，提升对矿山工程安全领域的语义理解和逻辑推理能力。该技术能够从复杂多源的数据中自动挖掘和识别矿山工程存在的风险因素，并进行有效的风险分析和预警，具有较强的智能化、自动化和高效化特点，为矿山工程风险评估预警提供了一种新的方法和思路。然而，该技术仍面临着一些挑战，例如数据质量、专业知识表达、结果可解释性等的提升，需要进一步研究与创新，只有这样，才能充分发挥其在矿山工程安全评估预警方面的优势和潜力，为矿山工程安全运行提供更精准高效的技术支持和决策依据。