AIMC 实验室提出了一种基于知识图谱的煤矿安全事故致因分析方法。该方法通过构建“煤矿—事故类型—直接原因—间接原因”多层级关联网络，实现对事故深层成因的结构化表达与智能推理，为煤矿安全管理和风险预警提供了全新的智能化决策工具。相关成果已被《科学技术与工程》（EI索引期刊）收录。
破解“因果迷宫”：从线性追因到全要素网状推理
煤矿安全事故往往突发性强、危害性大，且致因复杂、成因链深。传统分析手段多依赖专家经验或线性归因模型，难以捕捉多因素交织、层级传导的隐性风险。针对这一痛点，研究团队引入知识图谱技术，将大量历史事故报告中的实体、关系、属性进行系统抽取与融合，构建起覆盖“人—机—环—管—文”全要素的语义网络。在该图谱中，事故不再被割裂为孤立事件，而是以节点和边的形式呈现为可追溯、可推演的因果链条，能够清晰展示从管理缺陷、设备故障、环境异常到事故爆发的完整演化路径。
关键技术突破：多源异构数据融合与深度推理
研究团队在数据层面攻克了结构化数据库、非结构化文本及图像等多源信息的融合难题，借助大语言模型辅助实体识别与关系抽取，并利用实体对齐、歧义消解等策略保证知识质量。在图谱构建基础上，团队引入PageRank等图算法对致因节点进行全局重要性排序，同时设计了多跳路径推理机制，可自动挖掘间接致因和共现模式。实验选用500份真实煤矿事故报告（涵盖瓦斯爆炸、顶板事故、透水等主要类型），将所提方法与贝叶斯网络、BERT-GNN及大语言模型进行对比。结果表明，知识图谱方法在准确率（0.895）、召回率（0.852）和F1值（0.861）上均取得最优表现，且平均致因链长度达4.4跳，优于对比模型，展现出更强的推理深度和解释能力。
主要发现与实用价值
通过图谱分析与节点重要性排序，研究揭示出“安全管理不到位”“违法生产”“培训缺失”等管理类因素位居致因贡献前列，瓦斯爆炸仍是风险最高的事故类型。这一结果印证了人为因素与管理缺陷仍是当前煤矿安全的核心薄弱环节，而复杂环境问题则常作为事故扩大的触发条件。基于上述分析，团队进一步提出强化监管责任、优化作业培训、构建智能化预警系统等改进建议。
该研究成果不仅能够在事故发生后快速追溯根源、辅助制定救援方案，还可基于历史图谱识别高风险作业模式，实现事前预警。未来，团队计划融合实时传感器数据，推动知识图谱的动态更新与时序推理，助力煤矿安全从“经验驱动”向“知识驱动”跨越。