Page 201 - 水文地质勘探技术探究

第八章 煤矿水害治理技术的应用

和大量未知因素等特征，导致 AI 技术在煤矿水害防治中应用效果不佳；三是 AI
技术在煤矿水害防治中的应用具有一定局限性。
（一）数据处理

数据处理是 AI 技术的重要组成部分，是 AI 技术的核心功能，其包括数据预
处理、数据清洗、数据变换、数据集成等。在数据预处理中，需要对矿井水害防
治领域内的原始数据进行标准化处理，并建立统一的规范，便于后续工作的开展。
在数据清洗过程中，需要对采集到的原始数据进行筛选和清洗，以保证原始数据

的准确性。在数据集成和分析过程中，需要将采集到的原始数据按照统一标准进
行整合，并建立统一规范的标准数据库。在煤矿水害防治领域中，由于不同时期、
不同地区、不同矿井、不同工况等因素的影响，导致采集到的原始数据存在较大

差异。
（二）知识获取
知识获取是指从大量数据中发现隐含在其中的、尚未被人们所认识的知识，
其是 AI 技术应用的关键。目前，知识获取主要有以下几种方式：一是通过计算
机模拟人脑来进行知识获取，该方式虽然具有高效、快捷等优点，但其无法保证

数据的全面性和完整性，因此该方式在实际应用过程中受到较大限制；二是基于
数据挖掘技术和知识图谱进行知识获取，该方式可以在数据中发现隐含的、未被
人们所认识的知识，其可以实现数据之间的关联和分析，但其需要对大量的数据

进行处理，计算量较大，因此该方式在实际应用过程中受到较大限制；三是基于
机器学习算法进行知识获取，该方式可以实现对数据的自动学习和自动建模，但
其无法保证数据质量和完整性。
（三）知识表示
知识表示是指利用知识表示方法将某个领域的知识表示成计算机可识别的形

式，以便于计算机理解和使用，是知识发现和知识管理的重要技术之一。在煤矿
水害防治领域中，大量的水文地质资料包含着大量的专业术语、数据和概念，但
目前常用的知识表示方法存在一定局限性。例如：对于复杂的水文地质条件，无

法通过统计分析来确定其产生原因，也无法通过逻辑推理来识别其可能产生的影
响因素。因此，采用传统方法构建煤矿水害防治知识图谱并不适用于复杂的煤矿
水害防治领域。因此，构建煤矿水害防治知识图谱可以有效弥补传统方法在这方
面存在的不足。目前煤矿水害防治领域中常用的知识表示方法包括：基于规则、

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