一种辅助危化品事故处置决策的应急资源信息融合方法

技术领域

本发明涉及应急资源处理技术领域，特别是一种辅助危化品事故处置决策的应急资源信息融合方法。

背景技术

凡具有腐蚀性、自然性、易燃性、毒害性、爆炸性等性质，在运输、装卸和储存保管过程中容易造成人身伤亡和财产损毁而必须要特别防护的物品，均属危险品。危险品具有特别的物理、化学性能，运输中如防护不当，极易发生事故，并且事故所造成的后果较一般车辆事故更加严重。现有的危化品事故进行处理都是人工来完成，这样现场风险隐患的分析判断通过人工来完成，工作量巨大、且非常容易出现人为失误。

信息融合是信息聚合的更进一步，不仅强调将大量的、多源的、异构的信息聚合在一起，更强调如何通过技术手段实现全面化、科学化和系统化的融合。但在实际操作中，会面临如信息冗余、结构差异性等矛盾问题。为了解决这些问题，就需要通过技术手段实现对信息的进一步融合。

发明内容

为克服上述问题，本发明的目的是提供一种辅助危化品事故处置决策的应急资源信息融合方法，实现对信息的融合，从而更好对危化品事故进行及时处理。

本发明采用以下方案实现：一种辅助危化品事故处置决策的应急资源信息融合方法，所述方法进行应急资源信息融合体现在构建的知识图谱与外部资源的融合，所述方法对应急资源信息数据进行数据级融合操作、特征级融合操作、以及决策级融合操作，

所述数据级融合操作为：首先是危化品事故相关信息的收集，其次是危化品事故相关信息的预处理，最后是危化品事故相关信息的数据融合；在危化品事故应急处置中，数据级融合的目的是将来自不同信息源的数据进行有效地整合；

所述特征级融合操作为：将来自不同源的危化品事故信息特征进行整合和融合，包括特征提取、特征表示和编码、特征融合和特征选择和降维四个步骤；

所述决策级融合操作为：在对突发事故应急指挥中，就要制定相应的行动方案；针对设定区域，需要事先预测在现场会发生的情况，以及事故的危害程度，包括事故的种类、数量、会出现的位置及出现的时间方面的内容；

最后基于危化品事故处置决策支持系统的构建，包括步骤有：明确应急决策的目标、基于规则推理的规则建立、现场数据的收集和预处理、数据输入和规则匹配、规则推理和决策生成和结果评估和优化。

进一步的，所述危化品事故相关信息的收集具体为：首先需要收集危化品相关的应急资源信息，这些信息来源于物理传感器、医疗卫生机构信息和公安消防部的数据，所述物理传感器的采集信息包括：气象信息、交通信息、事故时间、故事地点、危化品浓度、扩散情况；所述医疗卫生机构信息包括：医疗物资供给、医护人员数量、医护位置；应急资源信息包括：应急资源供应机构、资源名称、资源数量、机构位置；应急专家信息包括：姓名、联系方式、擅长领域以及应急经验知识；应急知识信息包括：危化品信息、应急标准信息；危化品信息包括：危化品CAS号、危化品类型、危险性描述、物理化学性质和毒理学信息；危化品库区包括：危化品摆放位置、库区危化品信息。

进一步的，所述危化品事故相关信息的预处理具体为：收集到的数据会格式不一，存在噪声，需要进行预处理；预处理包括数据清洗、格式转换、数据规约工作，以使数据符合后续处理和分析的需要；

所述数据清洗：是移除数据中的错误、冗余和不相关的信息；包括处理缺失值、删除重复的数据、更正错误的数据和移除噪声；

所述格式转换：将数据转换成适合分析和处理的格式；格式转换的过程包括归一化、离散化、编码；对于危化品事故的相关信息，需要考虑危化品的物理和化学性质、环境因素、人员状态进行格式转换；

所述数据规约：降低数据的复杂性，选择最重要的特征进行分析；对于危化品事故，需要根据专业知识和经验选择最重要的特征，最重要的特征包括危化品事故的类型、事故的严重程度、应急资源的数量和类型。

进一步的，危化品事故相关信息的数据融合具体为：

数据关联和关系建立：通过识别和建立信息之间的关联关系，将不同信息源中相关的信息进行关联；将危化品种类与应急基础知识、救援装备和专家信息分别进行关联；这有助于构建信息之间的联系，形成一个更完整的知识图谱；

数据对齐：根据时间或空间的关联，将不同数据源的数据进行对齐，确保数据的一致性和连贯性，最终形成一组危化品数据集合。

进一步的，所述特征提取：在这一步骤中，在数据级融合的基础上使用文本挖掘技术从收集到的资源数据中提取相关特征；特征的选择应该与危化品事故应急处置的需求相匹配，从专家信息中提取专家的专业领域、工作经验特征；从救援装备信息中提取装备的类型、性能指标、数量特征；从医疗资源信息中提取医疗设施的床位数量、医疗人员的资质特征；从气象预报数据中提取温度、风速、降水量特征；从交通状况数据中提取道路拥堵程度、交通限制特征；应急行动包括医疗资源和救援装备的调度、现场检测、处置和人员防护与救治；

所述特征表示和编码：将提取的特征表示为统一的编码形式，以便于后续的融合和分析；将危化品事故类型编码为整数标签，将气象条件编码为温度、湿度、风速数值，使用序列编码表示危化品事故的时间演化特征；

所述特征融合：在特征融合阶段，需要将从不同资源中提取的特征进行融合，融合的目的是将不同特征组合成一个综合的特征向量，以便更好地描述资源的状态和可用性；使用特征拼接的方式，将危化品物质特征、气象条件特征和交通情况特征按列进行拼接，形成一个包含多个数据源的特征向量；

所述特征选择和降维：在融合后的特征集中，会存在冗余或不相关的特征，因此，进行特征选择和降维是一个重要的步骤，使用信息增益法去除冗余信息并提高模型的效率和性能。

进一步的，所述决策级融合包括：关联关系融合和空间关系融合，关联关系融合通过数据挖掘技术能够实现对地理信息、天气、交通信息和医疗卫生信息的关联化融合，建立联动机制；空间关系融合则通过卫星定位系统和地理信息技术对信息集合进行多维化融合，实现对危化品事故的空间信息分析服务；

所述基于规则的推理：用于辅助危化品事故处置决策中的应急资源调度和分配；基于规则的推理是基于预定义的规则集合，根据当前的情境和条件进行逻辑推理，从而得出相应的决策建议。

进一步的，所述基于应急资源信息融合的危化品事故应急处置决策支持：能帮助指导应急处置过程中的决策和行动；根据当前的情境和条件进行逻辑推理，从而提供决策建议和指导；以下是危化品事故应急处置决策基于规则推理的决策支持系统的构建流程：

5.1明确事故应急处置的目标：需要明确危化品事故发生后的首要目标，即在危化品事故发生时，如何最优地分配和利用应急资源，以最大程度减少人员伤亡和财产损失；

5.2规则建立：首先，需要根据知识图谱的构建与外部资源信息的融合，制定一套规则集合；这些规则描述了不同的应急情境和相应的行动建议；规则应基于可靠的科学知识和实践经验，确保其合理性和准确性；

5.3数据收集和预处理：收集与危化品事故相关的数据，包括危化品信息、环境条件、救援资源、人员伤亡情况；对收集到的数据进行清洗、整理和标准化，以确保数据的准确性和一致性；

5.4数据输入和规则匹配：将当前的情境和条件输入决策支持系统；这些输入数据包括危化品事故的类型、事故发生地点、环境参数；决策支持系统将根据输入数据和预定义的规则集合进行匹配；

5.5规则推理和决策生成：一旦找到匹配的规则，根据规则的条件和行动建议生成相应的决策建议；决策生成的结果应基于准确的逻辑推理和合理的判断；这些决策建议涉及救援队伍的调度、医疗资源的派遣、专家的联系；

5.6结果评估和优化：生成的决策建议进一步评估和优化；包括对建议的可行性、效果和风险进行评估；如果结果不满意，调整规则集合、更新输入数据或修改规则匹配的优先级，以获得更好的决策结果。

本发明的有益效果在于：实现对信息的融合，从而更好对危化品事故进行及时处理。不采用人工的方式进行处理信息，这样可减少主观因素的不确定性对危化品事故处置结果的影响，辅助企业制定具有针对性的控制措施。

附图说明

图1是本发明一实施例的数据级融合操作示意图。

图2是本发明一实施例的特征级融合操作示意图。

图3是本发明一实施例的决策级融合操作示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

本发明提供了一种辅助危化品事故处置决策的应急资源信息融合方法，所述方法进行应急资源信息融合体现在构建的知识图谱与外部资源的融合，所述方法对应急资源信息数据进行数据级融合操作、特征级级融合操作、以及决策级融合操作，

请参阅图1所示，S1、所述数据级融合操作为：首先是危化品事故相关信息的收集，其次是危化品事故相关资源信息的预处理，最后是危化品事故相关信息的数据融合。在危化品事故应急处置中，数据级融合的目的是将来自不同信息源的数据进行有效地整合，使得后续的分析和决策基于的是全面、准确的信息。

请参阅图2所示，S2、所述特征级融合操作为：将来自不同源的危化品事故信息特征进行整合和融合，以提取更全面、准确和可靠的特征表示。包括特征提取、特征表示和编码、特征融合和特征选择和降维四个步骤。

请参阅图3所示，S3、所述决策级融合操作为：在对突发事故应急指挥中，就要制定相应的行动方案。针对设定区域，需要事先预测在现场可能发生的情况，以及事故的危害程度，包括事故的种类、数量、可能出现的位置及出现的时间等方面的内容。

S4、最后基于多源信息融合的危化品事故应急处置决策支持系统的构建，包括步骤有：明确应急决策的目标、基于规则推理的规则建立、现场数据的收集和预处理、数据输入和规则匹配、规则推理和决策生成和结果评估和优化。

其中，2.1危化品事故相关信息的收集具体为：首先需要收集危化品相关的应急资源信息。这些信息来源于物理传感器、医疗卫生机构信息和公安消防部的数据，所述物理传感器的采集信息包括：气象信息、交通信息、事故时间、故事地点、危化品浓度、扩散情况；所述医疗卫生机构信息包括：医疗物资供给、医护人员数量、医护位置；应急资源信息包括：应急资源供应机构、资源名称、资源数量、机构位置；应急专家信息包括：姓名、联系方式、擅长领域以及应急经验知识；应急知识信息包括：危化品信息、应急标准信息；危化品信息包括：危化品CAS号、危化品类型、危险性描述、物理化学性质和毒理学信息；危化品库区包括：危化品摆放位置、库区危化品信息；危化品事故处置案例信息：事故的详细情况、应急响应措施、事故调查结果。

2.2危化品事故相关信息的预处理：收集到的数据可能格式不一，存在噪声，需要进行预处理。这预处理包括数据清洗、格式转换、数据规约等工作，以使数据符合后续处理和分析的需要。危化品事故的多源信息预处理需要注意危化品的特性和涉及到的环境和设备等信息。

(1)数据清洗：数据清洗是预处理的第一步，目的是移除数据中的错误、冗余和不相关的信息。这可能包括处理缺失值、删除重复的数据、更正错误的数据和移除噪声。对于本专利来说，清洗危化品事故相关的数据，需要根据危化品的性质和行业标准进行清洗，清洗过程中危化品的一些关健信息以危化品事故处置标准中的信息为准。

(2)格式转换：将数据转换成适合分析和处理的格式。格式转换的过程包括归一化、离散化、编码等。对于危化品事故的相关信息，需要考虑危化品的物理和化学性质、环境因素、人员状态等进行格式转换。

(3)数据规约：降低数据的复杂性，选择最相关的特征进行分析。对于危化品事故，可能需要根据专业知识和经验选择最重要的特征，如危化品事故的类型、事故的严重程度、应急资源的数量和类型等。

2.3危化品事故相关信息数据融合：

(1)数据关联和关系建立：通过识别和建立信息之间的关联关系，将不同信息源中相关的信息进行关联。将危化品种类与应急基础知识、救援装备和专家信息分别进行关联。这有助于构建信息之间的联系，形成一个更完整的知识图谱。

(2)数据对齐：根据时间或空间的关联，将不同数据源的数据进行对齐。确保数据的一致性和连贯性，最终形成一组危化品数据集合。

所述特征级融合操作中：3.1特征提取：在数据级融合的基础上使用文本挖掘技术从收集到的资源数据中提取相关特征；特征的选择应该与危化品事故应急处置的需求相匹配，从专家信息中提取专家的专业领域、工作经验特征；从救援装备信息中提取装备的类型、性能指标、数量特征；从医疗资源信息中提取医疗设施的床位数量、医疗人员的资质特征；从气象预报数据中提取温度、风速、降水量特征；从交通状况数据中提取道路拥堵程度、交通限制特征；应急行动包括医疗资源和救援装备的调度、现场检测、处置和人员防护与救治；其中，文本挖掘技术已经是现有技术再次不进行详细说明。

3.2特征表示和编码：将提取的特征表示为统一的编码形式，以便于后续的融合和分析。将危化品事故类型编码为整数标签，将气象条件编码为温度、湿度、风速等数值，使用序列编码表示危化品事故的时间演化特征等。

3.3特征融合：在特征融合阶段，需要将从不同资源中提取的特征进行融合。融合的目的是将不同特征组合成一个综合的特征向量，以便更好地描述资源的状态和可用性。使用特征拼接的方法，将危化品物质特征、气象条件特征和交通情况特征按列进行拼接，形成一个包含多个数据源的特征向量。

3.4特征选择和降维：在融合后的特征集中，可能存在冗余或不相关的特征。因此，进行特征选择和降维是一个重要的步骤，使用信息增益法去除冗余信息并提高模型的效率和性能。该信息增益法已经是现有技术再次不进行详细说明。

4.1由知识图谱所得出信息多为标准文本信息，而现实生活中则需要根据实际情况而进行应对调整。决策级融合包括：关联关系融合和空间关系融合，关联关系融合通过数据挖掘技术能够实现对地理信息(地图软件)、天气、交通信息和医疗卫生信息的关联化融合，建立联动机制；空间关系融合则通过卫星定位系统和地理信息技术对信息集合进行多维化融合，实现对危化品事故的空间信息分析服务。

4.2基于规则的推理：基于规则的推理是一种常用的方法，可以用于辅助危化品事故处置决策中的应急资源调度和分配。基于规则的推理是基于预定义的规则集合，根据当前的情境和条件进行逻辑推理，从而得出相应的决策建议。

所述基于应急资源信息融合的危化品事故应急处置决策支持：可以帮助指导应急处置过程中的决策和行动。它基于预定义的规则集合，根据当前的情境和条件进行逻辑推理，从而提供决策建议和指导。以下是危化品事故应急处置决策基于规则推理的决策支持系统的一般流程：

5.1明确事故应急处置的目标：需要明确危化品事故发生后的首要目标，即在危化品事故发生时，如何最优地分配和利用应急资源，以最大程度减少人员伤亡和财产损失。

5.2规则建立：首先，需要根据标准知识图谱的构建与外部资源信息的融合，制定一套规则集合。这些规则描述了不同的应急情境和相应的行动建议。规则应基于可靠的科学知识和实践经验，确保其合理性和准确性。

以下是一个基于规则的推理在危化品事故处置决策中的应用示例：

(1)如果危化品类型为X，且风向指示危化品扩散方向与救援路线相同，那么应调度救援队伍沿指定路线前往现场。

(2)如果危化品事故发生在高温季节，且温度超过Y度，那么应增派医疗资源并做好针对高温环境的应急措施。

(3)如果专家团队中有专家A的空闲时间，且专家A的专长与危化品事故相关，那么应立即联系专家A寻求技术支持。

5.3数据收集和预处理：收集与危化品事故相关的数据，包括危化品信息、环境条件、救援资源、人员伤亡情况等。对收集到的数据进行清洗、整理和标准化，以确保数据的准确性和一致性。

5.4数据输入和规则匹配：将当前的情境和条件输入决策支持系统。这些输入数据可以包括危化品事故的类型、事故发生地点、环境参数等。决策支持系统将根据输入数据和预定义的规则集合进行匹配，找到与当前情境最匹配的规则。

5.5规则推理和决策生成：一旦找到匹配的规则，系统将进行规则推理，根据规则的条件和行动建议生成相应的决策建议。决策生成的结果应基于准确的逻辑推理和合理的判断。这些决策建议可能涉及救援队伍的调度、医疗资源的派遣、专家的联系等。

(1)资源分类：根据危化品事故处置的需要，将应急资源进行分类。常见的分类包括人员资源(如救援队伍、医疗人员)、装备资源(如救援车辆、防护装备)、物资资源(如救援用品、药品)等。

(2)资源需求评估：针对每一类资源，需要评估危化品事故处置中的资源需求。这可以通过专家咨询、历史案例分析、模型仿真等方式进行。评估内容包括：不同事故规模下所需资源的数量、资源之间的关联性、资源的时效性等。

(3)资源匹配与分配：在资源匹配与分配阶段，需要根据资源需求和可用性进行资源匹配与分配。这包括确定哪些资源可以被调动、哪些资源需要调度到事故现场、如何调度资源以及优先级等。

5.6结果评估和优化：生成的决策建议可以进一步评估和优化。这可以包括对建议的可行性、效果和风险进行评估。如果结果不满意，可以调整规则集合、更新输入数据或修改规则匹配的优先级等，以获得更好的决策结果。

决策支持系统基于规则推理可以帮助应急处置人员在危化品事故中做出合理的决策和行动，提高处置效率和决策的准确性。它具有较强的可解释性，使决策过程更透明和可理解。然而，规则推理的系统也需要不断更新和维护，以反映最新的知识和实践。

总之，本发明实现对信息的融合，从而更好对危化品事故进行及时处理。不采用人工的方式进行处理信息，这样可减少主观因素的不确定性对危化品事故处置结果的影响，辅助企业制定具有针对性的控制措施。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。