采矿知识图谱

采矿知识图谱是建立在知识工程、语义网络与本体论等理论基础之上的一种 领域知识组织与表达方法，其核心在于将地下金属矿开采过程中涉及的多源知识 进行结构化建模与语义关联。传统采矿知识多以文本、图表及经验规则形式分散 存在，难以支撑复杂条件下的系统分析与智能决策，而知识图谱通过“实体—关 系—属性”的三元组结构，将矿山、采矿方法、地质条件、岩石力学、技术经济 指标及生产组织等要素统一表达为语义网络，从而实现知识的系统化组织与关联 表达。 在知识构建过程中，结合本体模型对采矿领域知识进行结构化表达，通过实 体识别、关系抽取及属性抽取等技术，将原始数据转化为标准化三元组，并映射 至统一的语义框架中，从而构建完整的采矿知识网络（图60）。

在系统架构方面，采矿知识图谱采用图数据库+关系型数据库+向量数据库的 混合存储模式（图61）。其中，图数据库用于存储实体及其复杂关系，支持高效 的关联查询与路径分析；关系型数据库用于管理原始文档及结构化数据；向量数 据库用于语义检索与相似案例匹配。该架构能够兼顾结构化表达与非结构化检索 需求，提高系统整体性能与扩展能力。

在应用层面，基于上述技术体系，采矿知识图谱可支持采矿方法优选与推荐、 智能问答、知识检索及辅助决策等功能（图62）。用户输入矿体参数及技术条件 后，系统可通过图谱关系匹配与规则推理，输出候选采矿方法及其适用依据；同 时，还可结合相似矿山案例，实现经验知识的智能复用。通过持续的数据更新与 图谱迭代，系统能够实现动态演化，不断提升知识覆盖范围与决策支持能力。