1月17日，《中国煤炭报》以《“矿安智脑”项目  构建知识图谱，助力矿山防灾》为题对我院全球首个“矿安智脑”项目进行报道。现将全文转载如下。

全球首个矿山全域风险防控智能体 “矿安智脑（MineGuard AI）” 项目于 2025 年初在山西太原启动，目前已在核心技术攻关领域取得重要进展，其阶段性核心成果包括矿山安全大数据库构建与事故灾害防控知识图谱构建，为后续打造 “知识驱动 — 风险预控 — 智能决策” 的闭环体系筑牢基础。

该项目由太原理工大学牵头，依托太原理工大学与智能矿山山西省实验室，联合辽宁大学、晋能控股集团、华为技术有限公司、国神公司等多方力量开展联合攻关。矿山安全数据存在来源分散、格式异构的特点，数据涵盖井下设备传感器、人员定位系统、视频监控、地质勘探等多个渠道，同时需要覆盖水、火、瓦斯、粉尘、顶板、冲击地压、煤与瓦斯突出等多类典型事故灾害相关信息。

为攻克数据处理难题，联合研发团队组建跨高校、企业的专项技术组，制定矿山安全研发数据标准，并采用华为技术有限公司提供的边缘计算与多模态数据融合预处理技术，重点破解弱网环境下数据实时处理的痛点。截至目前，团队已完成 1.8 亿条历史非结构化数据的归集与结构化转换，数据内容覆盖设备运行参数、安全规程记录、历史事故案例等关键信息。通过异常值剔除与缺失值补全算法优化，数据准确率提升至 98.8%，单条数据处理时延控制在 1 秒以内，为矿山安全大模型的训练工作提供了高质量的数据支撑。

事故灾害防控知识图谱是 “矿安智脑” 实现智能决策的核心支撑，其构建工作已取得关键进展。项目首席科学家、太原理工大学安全与应急管理工程学院教授邓存宝介绍，联合研发团队携手高校专家，系统梳理采矿、掘进、机电、通风、防治水等 13 个专业领域的知识体系，构建形成标准化知识本体。目前，知识图谱原型已完成约 2950 个核心实体、1.35 万条关联关系的定义与录入，内容涵盖安全规程条款、设备运维标准、危险源特征、事故演化路径等关键信息，对 7 类典型灾害的知识覆盖率达 93%。值得关注的是，研发团队创新引入图神经网络技术，可初步识别设备异常运行、环境参数超限、人员违规操作等风险因素，为后续实现危险源主动辨识、事故预测预报预警奠定基础。

当前，联合研发团队正围绕复杂场景适配优化持续开展攻坚工作。针对井下高粉尘、弱光照环境造成的数据采集精度波动问题，团队着力优化图像增强与传感器数据校准算法；在知识图谱动态更新机制层面，同步开发基于行业最新标准与事故案例的自动学习模块，并推进大模型训练测试，以此保障知识体系的时效性与完整性。

来源：中国煤炭报