一种基于图神经网络的化工企业隐患预测方法及系统

本发明涉及风险预测，尤其涉及一种基于图神经网络的化工企业隐患预测方法及系统。

背景技术：

1、化工行业的发展同时伴随着重大的安全挑战。由于化工厂通常含有大量相互依赖的高风险设备，一旦发生事故，可能触发连锁反应，造成人员伤亡、财产损失，甚至环境污染和社会不稳定。传统的隐患排查方法—主要依赖人工检查和经验判断—在现代化工企业中显得力不从心。这些方法过程繁琐，容易遗漏隐患，难以适应化工行业规模和复杂性的增加，事故风险居高不下。目前的风险评估和预测方法大多基于静态数据，缺乏时序动态预测的能力。这意味着在出现新的数据时，需要重新学习和调整模型，而无法随时间推进实现动态预测。这种静态数据的方法在面对快速变化的生产环境时反应迟缓，难以及时调整以应对新的或变化的生产条件，从而增加了安全隐患的风险。

2、近年来，机器学习技术在隐患和风险管理领域展现出巨大潜力。现有常用的机器学习技术，如卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn），在隐患预测和风险评估方面有其特定的应用方向。cnn主要处理规则的数据结构，如图像，通过卷积操作从局部感受野中提取特征。输入数据通常是二维（图像）或三维（视频），具有空间局部相关性。因此，cnn常用于工业设备图像检测和视频监控分析，通过识别图像和视频中的异常模式来预测潜在隐患。

3、rnn则处理顺序或时间序列数据，如语言序列和时间序列，通过循环结构在时间上传递信息，每个时间步考虑前一个时间步的信息，处理时间依赖关系。因此，rnn在时间序列预测和故障诊断中具有广泛应用。例如，rnn可用于监测工业设备的传感器数据，分析时间序列中的异常变化，以实现故障预警和风险评估。

4、然而，这些技术在处理具有复杂关系的非规则数据时存在局限性。为了解决这一问题，现有技术提出了图神经网络（graph neural networks, gnns），专门设计用于处理由节点（vertices）和边（edges）组成的图结构数据。gnn能够捕捉图中节点之间复杂的关系和特征，适用于社交网络分析、推荐系统、分子结构分析和知识图谱构建等领域。

5、gnn通过图上的消息传递机制更新节点表示，能够有效处理具有复杂连接关系的数据结构。与cnn和rnn相比，gnn的主要优点在于其能够处理非规则数据，并捕捉节点间复杂的关系。这使得gnn在需要综合分析多个因素、节点之间关系复杂的隐患预测和风险评估中表现更为出色。例如，在化工厂的安全管理中，gnn可以分析不同设备和工艺之间的复杂依赖关系，提供更准确的风险评估和隐患预测。

6、现有技术如专利号为“cn 117151478 b”的基于卷积神经网络（cnn）的化工企业风险预警方法及系统，每半小时采集一次潜在危险因素的数据，包括视频、定位、机器监测设备、气体监测设备和应急预案项目等，并通过这些数据预测下一时间点的风险。然而，该方法无法基于过去的隐患和风险点等文本信息，预测多个未来时间点的潜在风险。此外，循环神经网络（rnn）虽然在处理时间序列数据方面表现出色，但难以有效整合其他非规则的数据类型，如隐患记录和复杂的设备关系。

7、相比之下，应用图神经网络（gnn）在化工企业风险预警中具有显著优势：gnn能够处理复杂的图结构数据，综合不同类型的信息，包括非规则的文本数据和图数据，并随着时间推移动态更新模型，从而提供更加精准和全面的风险预警。

8、目前，多数研究集中在图神经网络（gnns）的内嵌问题上。这些研究主要探讨如何在固定的图结构和已知节点范围内进行有效的预测。在这种背景下，gnns能够充分利用图中现有的节点和边的信息，实现较高的预测准确性。然而，这些研究通常假设训练和测试数据的图结构相似且具有固定大小，这使得gnns在处理新出现的图结构时面临局限。如专利号为“cn 112508691 b”的基于关系网标签化和图神经网络的风险预测方法及装置，对信贷用户进行风险预测，是对已经建成的网络中关系或者节点的补充，而不能往后推测在某时间上未出现过的节点。

9、然而，外推问题在实际应用中同样重要，甚至更加关键。外推问题涉及gnns在未知或未见过的图结构中进行预测的能力。例如，在风险管理和隐患预测中，图结构可能会随时间发生变化，引入新的节点和关系。能够处理这种变化并准确预测新节点的行为和关系，对提高模型的实用性和鲁棒性至关重要。

10、尽管目前的隐患排查和风险管理方法已在一定范围内实施，但仍存在一些根本性问题影响其效果。传统方法缺乏足够的预测能力，主要集中在事后的应对和补救，而不是事前的预防和控制。这种局限性不仅降低了风险管理的前瞻性，也使得化工企业在面对突发事件时常常处于被动防御状态，而不是主动预防。

11、为解决上述问题，本发明提出了一种基于图神经网络的化工企业隐患预测方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种基于图神经网络的化工企业隐患预测方法及系统以解决背景技术中所提出的问题：

2、现有的隐患排查方法通常依赖单一数据源，难以有效整合其他非规则的数据类型，难以全面捕捉复杂系统中的隐患和风险；主要依赖静态数据分析，忽视了风险因素随时间变化的动态特性，无法及时识别和应对潜在的安全隐患；容易遗漏关键隐患；依赖人工检查，过程繁琐且易于遗漏隐患，效率低下。

3、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

4、一种基于图神经网络的化工企业隐患预测方法，包括如下步骤：

5、s1：从多源数据中获取高质量信息，并进行数据清洗和预处理；

6、s2：构建化工企业隐患时序知识图谱，整合多源数据，记录和分析隐患、风险点和潜在事故之间的动态关系；

7、s3：利用图神经网络技术搭建化工企业隐患的风险预测模型，并采用多步推断方法对化工企业存在的隐患和风险进行动态预测；

8、s4：采用数据驱动的概率阈值设定方法对预测结果进行筛选。

9、优选地，所述s1中的数据清洗包括去重处理、缺失值处理和异常值处理；所述数据预处理对数据进行标准化处理，再提取数据的有用特征。

10、优选地，所述s2中构建化工企业隐患时序知识图谱具体如下：

11、s2.1：定义知识图谱中的实体，并作为图谱中的节点；

12、s2.2：定义实体间的关系，并作为图谱的边；

13、s2.3：设计图形数据库的模式，包括节点类型、属性和关系类型；

14、s2.4：将清洗和预处理后的数据导入图形数据库，生成相应的节点和边；

15、s2.5：利用图形数据库的管理功能进行图谱的构建和存储。

16、优选地，所述s2.4的数据导入过程中，还基于cypher查询语言，即cql批量插入数据。

17、优选地，所述s3中，使用图神经网络处理动态知识图，具体如下：

18、使用循环过去编码器编码过去事实；使用激活函数获得事件历史的预测结果；

19、使用邻域聚合器对同一时间点上的时间联系建模；使用激活函数获得事件当前时间的预测结果。

20、优选地，所述s3中搭建的风险预测模型采用自回归框架来定义时序知识图谱中所有事件的联合概率分布，并将联合分布分解为条件分布，基于历史事件数据学习条件概率，通过迭代计算生成未来时间点的事件预测结果；再将第一次预测结果作为新的输入，继续进行下一步预测，每一步预测都基于前一步的结果，实现对未来多个事件的连续预测；具体如下：

21、将时序知识图谱作为具有多关系的有向图进行分析，所述有向图中节点间的边上带有时间戳信息，将事件四元组表示为，其中，表示头部实体，表示关系，表示尾部实体，表示时间发生的事件，将时间处的事件集合表示为图，图神经网络使用自回归形式定义所有事件，将联合分布分解为条件分布的序列，其中，在一个时间点处的事件的概率依赖于前个步骤的事件；中的事件在给定之前的事件情况下是相互独立的，则联合分布具体如下：

22、

23、其中，表示在过去事件发生的情况下生成事件的概率；、和表示对应头部实体、关系和尾部实体的条件分布序列；

24、从上述概率中，通过以下方式生成三元组：

25、给定所有过去事件，首先以采样一个头部实体，然后以的概率生成一个关系；尾部实体由生成；

26、以如下方式将、和参数化：

27、

28、

29、

30、其中，分别为用于表征实体和关系的可学习嵌入向量；表示向量的转置；表示在时间点处对的局部表示；表示在时间点处关于的局部信息；表示编码全局图结构的向量表示；

31、所述风险预测模型通过上述嵌入进行多步推断，通过迭代计算生成未来事件的预测结果，以当前时间，预测在时间点处的事件，将多步判断问题抽象为推断条件概率，继承所有的的样本，并以此进行条件概率估计。

32、优选地，所述s4中，风险预测模型在进行隐患预测时生成一系列未来事件的概率分数，对所述概率分数进行统计分析，根据所述概率分数的分布特点设置动态阈值，所述动态阈值根据历史预测结果进行动态调整，每次按照当前预测的结果，将置信度低于当前动态阈值的预测结果过滤掉，筛选高于当前动态阈值的预测结果。

33、一种基于图神经网络的化工企业隐患预测系统，包括：

34、数据采集模块：用于从多源数据中获取高质量信息，并进行数据清洗和预处理；

35、图谱搭建模块：用于构建化工企业隐患时序知识图谱，整合多源数据，记录和分析隐患、风险点和潜在事故之间的动态关系；

36、风险预测模块：用于利用图神经网络技术搭建化工企业隐患的风险预测模型，并采用多步推断方法对化工企业存在的隐患和风险进行动态预测；

37、结果筛选模块；用于采用数据驱动的概率阈值设定方法对预测结果进行筛选；

38、风险预警模块：用于根据所述结果筛选模块的筛选结果进行相应的风险预警；

39、所述风险预测模块包括模型搭建单元和动态预测单元，分别用于搭建风险预测模型和基于模型进行动态预测。

40、与现有技术相比，本发明提供了一种基于图神经网络的化工企业隐患预测方法及系统，具备以下有益效果：

41、本发明通过构建化工企业的隐患时序知识图谱，整合多源数据，全面记录和分析隐患、风险点和潜在事故之间的动态关系，实现对多源数据的综合利用；同时结合图神经网络技术，进行基于多步预测的深度学习和分析，能够对隐患和风险进行动态预测，实现对后推多个时间点的多步预测，提升风险管理的前瞻性和准确性；结合数据驱动的概率分数阈值设定方法，显著提高隐患识别和风险评估的准确性。还通过自动化的隐患预测和风险评估系统，减少了人工检查的依赖，优化了隐患排查流程，提高了隐患排查的效率。