劉乃嘉

（南寧高新區(qū)管委會，廣西 南寧 530007）

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，礦山資源開發(fā)強(qiáng)度不斷加大，礦山安全生產(chǎn)面臨越來越多的挑戰(zhàn)和壓力，各種安全問題比較嚴(yán)重，特別是煤礦、金屬礦等重點行業(yè)的礦山安全生產(chǎn)問題尤為突出。為持續(xù)提升礦山安全保障水平，國家大力推進(jìn)礦山安全風(fēng)險評估監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)，為防范和化解礦山重大風(fēng)險提供了強(qiáng)有力的信息化支撐。然而，當(dāng)前我國礦山工程風(fēng)險評估預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)還存在一些問題和挑戰(zhàn)。例如，目前的系統(tǒng)主要依賴于傳感器等硬件設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和傳輸，缺乏對數(shù)據(jù)深度分析和挖掘的能力，難以對復(fù)雜多變的風(fēng)險情況進(jìn)行精準(zhǔn)識別和預(yù)測，系統(tǒng)功能還不夠智能化，需要進(jìn)一步完善。

ChatGPT 是一種基于深度學(xué)習(xí)的先進(jìn)生成式對話模型技術(shù)，具有強(qiáng)大的文本理解能力和數(shù)據(jù)挖掘分析能力［1］。自從ChatGPT 發(fā)布以來，在短短的半年時間內(nèi)，眾多專家學(xué)者探討了ChatGPT 技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用。曾雄［2］在智能客服、信用評分、智能投顧、風(fēng)險評估等方面探討ChatGPT 在金融行業(yè)的應(yīng)用。張弛等［3］從攻擊和防御2 個方面詳細(xì)分析Chat-GPT 在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中的應(yīng)用，并從內(nèi)容風(fēng)險和提示注入攻擊方面剖析伴生的風(fēng)險。李紅蓮［4］邀請多位產(chǎn)業(yè)界、學(xué)界、證券投資界的資深專家學(xué)者對Chat-GPT在安防行業(yè)的發(fā)展與趨勢進(jìn)行訪談。程平等［5］從預(yù)算管理、成本管理、資金管理、績效管理4個方面詳細(xì)闡述ChatGPT 具體的應(yīng)用思路，分析基于ChatGPT應(yīng)用可能存在的風(fēng)險并提出相應(yīng)的對策。夏天［6］以ChatGPT為例，展望基于人工智能技術(shù)的可穿戴服裝在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。張鵬［7］從生成大壩風(fēng)險評估方案、識別大壩潛在風(fēng)險和優(yōu)化大壩監(jiān)測系統(tǒng)布點等方面探討ChatGPT 在大壩安全評估中的應(yīng)用。這些案例展示了ChatGPT 技術(shù)在安防、醫(yī)療、商業(yè)和工程等不同領(lǐng)域的應(yīng)用價值和創(chuàng)新能力，體現(xiàn)了ChatGPT在多個行業(yè)的適用性和巨大潛力。然而，針對礦山工程安全風(fēng)險評估預(yù)警這一重要領(lǐng)域的研究和應(yīng)用仍較缺乏。

本文探討如何將具有先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)、生成技術(shù)和對話技術(shù)的ChatGPT 引入礦山工程風(fēng)險評估預(yù)警系統(tǒng)開發(fā)中，詳細(xì)分析基于ChatGPT技術(shù)的礦山工程風(fēng)險評估預(yù)警系統(tǒng)實現(xiàn)的可行性，旨在為提高礦山工程領(lǐng)域安全管理水平和效能提供一種新的思路和途徑。

1 基于ChatGPT的礦山工程數(shù)據(jù)處理

本部分詳細(xì)分析礦山工程數(shù)據(jù)的來源，基于ChatGPT 技術(shù)從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)清洗3 個方面討論礦山工程數(shù)據(jù)的處理問題。

1.1 數(shù)據(jù)來源

礦山工程是一個涉及多個學(xué)科和領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)工程，其數(shù)據(jù)來源廣泛，內(nèi)容豐富，形式多樣。具體來說，礦山工程數(shù)據(jù)主要包括以下幾個方面：一是礦山安全監(jiān)控數(shù)據(jù)，包括瓦斯、粉塵、通風(fēng)、溫度、濕度等環(huán)境參數(shù)，以及煤層自燃、火災(zāi)、頂板運動等安全隱患的監(jiān)測數(shù)據(jù)；二是人員部位監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括礦工的身份信息、位置信息、健康狀態(tài)等，以及礦井內(nèi)的人員分布和流動情況；三是礦震與地應(yīng)力監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括礦震事件發(fā)生的時間、地點、震級、能量等，以及礦體內(nèi)部的應(yīng)力分布和變化情況；四是水文監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括礦井內(nèi)外的水位、水壓、水質(zhì)等，以及水文地質(zhì)條件和水害風(fēng)險的評估數(shù)據(jù)；五是礦用設(shè)備管理數(shù)據(jù)，包括設(shè)備的型號、規(guī)格、狀態(tài)、故障等，以及設(shè)備的維修、保養(yǎng)、更換等管理數(shù)據(jù)［8］；六是雙重預(yù)防管理數(shù)據(jù)，包括礦山安全生產(chǎn)規(guī)章制度、安全檢查記錄、隱患排查整改情況等，以及礦山安全生產(chǎn)責(zé)任制和考核制度等管理數(shù)據(jù)；七是工業(yè)視頻監(jiān)視數(shù)據(jù)，包括礦井內(nèi)外的視頻圖像、視頻流等，以及視頻分析和識別技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中既有結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)，也有半結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，還有非結(jié)構(gòu)化的圖像、音頻、視頻等多媒體數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了海量的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集，對其進(jìn)行有效的處理和分析是實現(xiàn)礦山工程智能化和數(shù)字化的基礎(chǔ)和前提。對礦山工程數(shù)據(jù)進(jìn)行管理的目的是為后續(xù)的風(fēng)險評估和預(yù)警提供準(zhǔn)確、完整、及時的數(shù)據(jù)支撐。

1.2 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是指通過各類傳感器設(shè)備或人工巡檢等方式，實時或定期收集關(guān)于礦山工程安全風(fēng)險的各類數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、流量、水位、氣體濃度、震動、噪音等。數(shù)據(jù)采集需要考慮數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、實時性等要求，以及數(shù)據(jù)的存儲、傳輸、加密等問題。傳統(tǒng)的礦山工程數(shù)據(jù)采集設(shè)備往往需要布線、供電、維護(hù)等，并且設(shè)備功能的柔性化程度不夠高，極大地增加了數(shù)據(jù)采集的成本和難度。

將礦山工程中的各種設(shè)備通過ChatGPT 技術(shù)進(jìn)行通信和控制，使數(shù)據(jù)采集智能化。一是自動生成數(shù)據(jù)采集計劃和策略。利用ChatGPT 技術(shù)可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律（例如數(shù)據(jù)的類型、分布、變化、相關(guān)性等），自動設(shè)計數(shù)據(jù)采集的目標(biāo)、范圍、頻率和方法，并且生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集計劃和策略，提高數(shù)據(jù)采集的效率和質(zhì)量。二是動態(tài)優(yōu)化數(shù)據(jù)采集參數(shù)和策略。利用ChatGPT 技術(shù)可以根據(jù)設(shè)備的實時狀態(tài)（設(shè)備故障和損壞、信號丟失等）、環(huán)境變化（溫度、濕度、氣壓等變化）、數(shù)據(jù)變化（數(shù)據(jù)的噪聲、異常值、缺失值等）的異常，動態(tài)調(diào)整優(yōu)化數(shù)據(jù)采集的參數(shù)和策略，改變數(shù)據(jù)采集的設(shè)備、位置、時間和方式，提高數(shù)據(jù)采集的精確度、穩(wěn)定性、可靠性。

1.3 數(shù)據(jù)傳輸

系統(tǒng)需要將獲取的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心進(jìn)行存儲和處理。這一過程需要保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐暾?、安全性和實時性，避免數(shù)據(jù)丟失、被篡改或延遲。有線通信、無線通信等傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸方式往往受到礦井內(nèi)外環(huán)境的影響，發(fā)生電磁干擾、信號衰減、網(wǎng)絡(luò)擁塞等情況，影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群唾|(zhì)量。同時，這些方式也存在數(shù)據(jù)遭到泄露、篡改、攻擊的安全隱患。

ChatGPT 技術(shù)在礦山工程數(shù)據(jù)傳輸方面具有靈活性和安全性的優(yōu)點。一方面，ChatGPT 技術(shù)可以根據(jù)不同的用戶和場景，進(jìn)行個性化和智能化的適應(yīng)和優(yōu)化，例如根據(jù)用戶的需求、偏好和權(quán)限，選擇合適的數(shù)據(jù)傳輸方式（有線或無線）、格式（文本或圖像）、內(nèi)容（全部或部分），或者根據(jù)場景的變化和緊急程度，調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)先級、頻率、速度。另一方面，ChatGPT 技術(shù)可以利用加密、認(rèn)證、防火墻等手段，保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性，防止數(shù)據(jù)被泄露、篡改或攻擊。這些優(yōu)點使ChatGPT 技術(shù)能夠有效地提高礦山工程數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎唾|(zhì)量。

1.4 數(shù)據(jù)清洗

目前，礦山工程數(shù)據(jù)規(guī)模大、來源多樣，存在不一致性、不完整性、不準(zhǔn)確性，由于數(shù)據(jù)冗余、特征多樣化、復(fù)雜度高，因此普遍存在數(shù)據(jù)相關(guān)性低、維度高、分布不均及存儲成本高等問題。這就需要對收集到的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的清洗處理，即消除數(shù)據(jù)中的噪聲、缺失值、重復(fù)值、異常值等，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和適用性。

利用ChatGPT 技術(shù)可以輔助或優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗工作。一是可以提高數(shù)據(jù)清洗的效率和質(zhì)量，減少因人工干預(yù)產(chǎn)生錯誤的可能性。ChatGPT可以根據(jù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和問題，自動生成數(shù)據(jù)清洗的步驟和方法，自動刪除無用或重復(fù)的數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式、修正數(shù)據(jù)錯誤、補(bǔ)充數(shù)據(jù)缺失等。ChatGPT 還可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布和關(guān)聯(lián)，自動生成數(shù)據(jù)清洗的效果和評估，顯示數(shù)據(jù)清洗前后的對比，計算數(shù)據(jù)清洗的準(zhǔn)確率，分析數(shù)據(jù)清洗的影響。二是可以提高數(shù)據(jù)清洗的智能化。ChatGPT可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和需求，自動生成數(shù)據(jù)清洗的策略和方案，例如根據(jù)礦山工程的不同階段，選擇不同的數(shù)據(jù)清洗目標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)，或者根據(jù)礦山工程的不同類型，選擇不同的數(shù)據(jù)清洗方法和技術(shù)。ChatGPT還可以根據(jù)數(shù)據(jù)的潛在信息和知識，自動生成數(shù)據(jù)清洗的建議和優(yōu)化，例如根據(jù)礦山工程的發(fā)展趨勢，提出數(shù)據(jù)清洗的改進(jìn)方向。

2 基于ChatGPT 的礦山工程風(fēng)險識別、評估和預(yù)警

礦山工程風(fēng)險識別、評估和預(yù)警是礦山安全治理的重要環(huán)節(jié)，主要涉及以下幾個方面：首先，基于已清洗處理的數(shù)據(jù)，對礦山工程中可能存在的風(fēng)險源和傳播途徑進(jìn)行系統(tǒng)的分析和識別，利用ChatGPT技術(shù)生成風(fēng)險因素的描述和分類；其次，根據(jù)風(fēng)險發(fā)生的概率和后果的嚴(yán)重程度，對風(fēng)險進(jìn)行定量或定性的評估，確定風(fēng)險的等級和影響范圍，利用ChatGPT 技術(shù)生成風(fēng)險評估報告和建議；最后，及時監(jiān)測和報告風(fēng)險的信號和變化趨勢，為采取有效的預(yù)防或緩解措施提供預(yù)警決策支撐，利用ChatGPT技術(shù)生成風(fēng)險預(yù)警的信息和指令。風(fēng)險識別、評估和預(yù)警是系統(tǒng)的核心和目標(biāo)，目的是實現(xiàn)對礦山工程關(guān)鍵地點、重點部位重大風(fēng)險的及時發(fā)現(xiàn)、精準(zhǔn)預(yù)判。然而，目前的礦山工程風(fēng)險識別、評估和預(yù)警系統(tǒng)仍存在風(fēng)險識別能力不足、風(fēng)險評估不準(zhǔn)確等問題，導(dǎo)致難以適應(yīng)復(fù)雜多變的礦山環(huán)境和情況。因此，需要不斷完善和優(yōu)化該系統(tǒng)的理論方法和技術(shù)手段，提高其智能化和自適應(yīng)性水平。本部分將基于ChatGPT技術(shù)探討如何解決礦山工程風(fēng)險識別、評估和預(yù)警問題。

2.1 風(fēng)險識別

礦山工程安全管理的核心環(huán)節(jié)是風(fēng)險識別，它通過系統(tǒng)危險分析，全面準(zhǔn)確地識別系統(tǒng)中的潛在危險因素，為系統(tǒng)危險控制和評價提供信息支持和決策依據(jù)。風(fēng)險識別的質(zhì)量決定了風(fēng)險評估和預(yù)警的有效性，是風(fēng)險評估、預(yù)警和安全管理的基礎(chǔ)和前提。風(fēng)險識別是指對礦山工程企業(yè)生產(chǎn)中存在的各種可能導(dǎo)致事故或損失的危險因素進(jìn)行識別、分析和記錄的過程。風(fēng)險識別需要涵蓋礦山工程企業(yè)生產(chǎn)中的人、機(jī)器、環(huán)境和人的工作活動等多個方面的危害源單元，需要全員參與，覆蓋整個礦山工程企業(yè)的生產(chǎn)活動和設(shè)施。風(fēng)險識別的目標(biāo)是找出系統(tǒng)中存在的所有可能導(dǎo)致事故或損失的危險因素，并進(jìn)行分類、排序和描述，以便于后續(xù)的風(fēng)險評估和預(yù)控。

風(fēng)險識別的方法有很多種，例如檢查表法、危害與可操作性分析法（HAZOP）［9］、故障樹分析法（FTA）［10］、事件樹分析法（ETA）［11］、層次分析法（AHP）［12］等。這些方法各有優(yōu)點和缺點，適用于不同的場合和目的。但是，這些傳統(tǒng)的技術(shù)手段難以滿足礦山工程風(fēng)險識別的需求，因為礦山工程是一個復(fù)雜、動態(tài)、不確定的系統(tǒng)，涉及大量的數(shù)據(jù)、信息和知識，所以需要高度的專業(yè)性和智能性。傳統(tǒng)的技術(shù)手段依賴專家經(jīng)驗和主觀判斷，容易受到人為因素的影響，難以保證風(fēng)險識別的全面性、準(zhǔn)確性和時效性。為了解決這些問題，可以利用ChatGPT 自然語言處理技術(shù)保證礦山工程風(fēng)險識別的智能化、自動化和高效化。

ChatGPT 是一種基于自然語言生成（NLG）的技術(shù)，它利用大規(guī)模的PLM 預(yù)訓(xùn)練語言模型（一種利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中隱含的語言規(guī)律和知識表示的模型）從海量的文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)語言知識和分析能力。PLM 可以在不同領(lǐng)域和任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)（fine-tuning），ChatGPT 利用PLM 微調(diào)獲得對礦山工程相關(guān)數(shù)據(jù)的理解和生成能力，從而實現(xiàn)礦山工程風(fēng)險的識別。ChatGPT還通過結(jié)合領(lǐng)域知識圖譜KG（表示領(lǐng)域中的概念、實例、規(guī)則、事件等知識，以及它們之間的語義關(guān)聯(lián)）增強(qiáng)對礦山工程領(lǐng)域的理解和推理能力。例如，ChatGPT利用KG表示礦山工程安全領(lǐng)域的知識（礦山工程場景、活動、設(shè)備、人員等實體，以及它們之間的關(guān)系、屬性、狀態(tài)等）。ChatGPT 可以利用KG 進(jìn)行知識推理，根據(jù)因果關(guān)系推斷風(fēng)險，或根據(jù)相似關(guān)系推薦風(fēng)險措施等。

利用ChatGPT 進(jìn)行礦山工程風(fēng)險識別，要對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)和異常模式識別，根據(jù)數(shù)據(jù)特征和規(guī)律識別風(fēng)險。例如，ChatGPT 通過分析傳感器數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)煤層溫度、氧氣濃度、瓦斯?jié)舛鹊葏?shù)的異常變化，從而預(yù)警煤層自燃或瓦斯爆炸等風(fēng)險；ChatGPT可以通過分析圖像數(shù)據(jù)或視頻數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)支護(hù)結(jié)構(gòu)、機(jī)械設(shè)備、運輸車輛等實體的異常狀態(tài)或行為，從而預(yù)警坍塌、機(jī)械傷害、碰撞等風(fēng)險；ChatGPT可以根據(jù)歷史事故數(shù)據(jù)庫、安全法規(guī)知識庫等不同的數(shù)據(jù)庫資源和知識庫自動識別風(fēng)險。

2.2 風(fēng)險評估

風(fēng)險評估是一種對可能發(fā)生的風(fēng)險事件及其后果進(jìn)行系統(tǒng)、全面和科學(xué)評價的方法，包括對已識別的危險源進(jìn)行定量或定性的分析，確定風(fēng)險事件的發(fā)生概率、后果嚴(yán)重程度、影響范圍和影響因素等參數(shù)，并根據(jù)這些參數(shù)計算風(fēng)險值和劃分風(fēng)險等級。風(fēng)險評估的目的是有效地鑒定、理解和管理企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中面臨的各種風(fēng)險，提出合理和有效的風(fēng)險控制措施，將風(fēng)險降低到可接受的水平。我國的礦山工程風(fēng)險評估工作相對滯后，尚未建立完善的評估標(biāo)準(zhǔn)和體系，與歐美發(fā)達(dá)國家相比存在一定的差距。

在礦山工程風(fēng)險評估中應(yīng)用ChatGPT 技術(shù)的優(yōu)勢主要包括以下幾點：一是ChatGPT 技術(shù)能夠利用大量的礦山安全文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，提高模型的泛化能力和領(lǐng)域適應(yīng)性，使其能夠更好地理解和處理礦山工程風(fēng)險評估問題；二是ChatGPT 技術(shù)能夠結(jié)合多源信息和知識，生成全面和深入的風(fēng)險分析和建議，提高評估的質(zhì)量和效率，為決策者提供更有價值的參考依據(jù)；三是ChatGPT 技術(shù)能夠根據(jù)風(fēng)險描述或場景，自動生成風(fēng)險評估的文本報告，包括風(fēng)險描述、風(fēng)險等級、風(fēng)險因素、風(fēng)險控制措施等內(nèi)容，提高評估的準(zhǔn)確性和規(guī)范性，使報告符合專業(yè)規(guī)范及其格式要求；四是ChatGPT 技術(shù)能夠與人類專家進(jìn)行交互和協(xié)作，實現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的智能風(fēng)險評估，充分發(fā)揮人類專家的經(jīng)驗和判斷優(yōu)勢和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的計算和生成優(yōu)勢；五是ChatGPT 技術(shù)能夠根據(jù)不同的風(fēng)險場景和需求，生成不同類型和格式的風(fēng)險評估報告，滿足使用者多樣化和個性化的需求，為不同層級和部門提供定制化的服務(wù)。

2.3 風(fēng)險預(yù)警

礦山工程風(fēng)險預(yù)警是在數(shù)據(jù)處理、風(fēng)險識別和風(fēng)險評估的基礎(chǔ)上，及時發(fā)現(xiàn)和處理潛在的危險因素、保障礦山工程安全的重要環(huán)節(jié)。目前，大多數(shù)礦山工程風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)缺乏智能化和自動化的功能，無法適應(yīng)復(fù)雜多變的礦山環(huán)境。基于ChatGPT 技術(shù)的礦山工程風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)利用自然語言處理和生成技術(shù)，實現(xiàn)了預(yù)警規(guī)則、預(yù)警判斷和預(yù)警提示的智能化和自動化，有助于提升礦山工程安全管理水平。風(fēng)險預(yù)警主要包括以下3個步驟。

（1）預(yù)警規(guī)則：自動定義預(yù)警的條件和標(biāo)準(zhǔn)，例如監(jiān)測數(shù)據(jù)與閾值的比較、風(fēng)險等級的劃分等。利用ChatGPT 技術(shù)可以根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)，自動生成合理的預(yù)警規(guī)則和閾值，減少人為因素的干擾和導(dǎo)致的誤差。

（2）預(yù)警判斷：自動根據(jù)預(yù)警規(guī)則判斷是否需要預(yù)警，如判斷監(jiān)測數(shù)據(jù)是否超過閾值、風(fēng)險等級是否達(dá)到預(yù)警水平等。利用ChatGPT 技術(shù)可以根據(jù)自然語言輸入快速進(jìn)行預(yù)警判斷，并給出相應(yīng)的理由和證據(jù)，提高判斷效率和可靠性。預(yù)警判斷需要考慮各種因素的綜合影響，如環(huán)境因素、設(shè)備狀態(tài)、人員操作等，同時需要保證預(yù)警判斷的及時性和準(zhǔn)確性。

（3）預(yù)警提示：自動根據(jù)預(yù)警判斷給出預(yù)警信息，如給出預(yù)警等級、預(yù)警原因、預(yù)警建議等。利用ChatGPT技術(shù)可以根據(jù)預(yù)警信息或風(fēng)險等級，自動生提高提示的可理解性和可執(zhí)行性。預(yù)警提示需要簡潔明了、易于理解，同時需要提供相應(yīng)的解決方案和建議，以便相關(guān)人員及時采取措施進(jìn)行風(fēng)險控制和應(yīng)對。

3 結(jié)論

ChatGPT 是一種利用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型實現(xiàn)自然語言處理的人工智能技術(shù)，具有強(qiáng)大的文本理解能力和數(shù)據(jù)挖掘分析能力，能夠通過學(xué)習(xí)海量文本數(shù)據(jù)中蘊含的語言規(guī)律和知識表示，提升對礦山工程安全領(lǐng)域的語義理解和邏輯推理能力。該技術(shù)能夠從復(fù)雜多源的數(shù)據(jù)中自動挖掘和識別礦山工程存在的風(fēng)險因素，并進(jìn)行有效的風(fēng)險分析和預(yù)警，具有較強(qiáng)的智能化、自動化和高效化特點，為礦山工程風(fēng)險評估預(yù)警提供了一種新的方法和思路。然而，該技術(shù)仍面臨著一些挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)質(zhì)量、專業(yè)知識表達(dá)、結(jié)果可解釋性等的提升，需要進(jìn)一步研究與創(chuàng)新，只有這樣，才能充分發(fā)揮其在礦山工程安全評估預(yù)警方面的優(yōu)勢和潛力，為礦山工程安全運行提供更精準(zhǔn)高效的技術(shù)支持和決策依據(jù)。