近日，同济大学工程风险研究团队张冬梅教授、甘彬霖博士研究生等在《Tunnelling and Underground Space Technology》期刊上发表了题为“Ontology-driven knowledge graph for decision-making in resilience enhancement of underground structures: Framework and application”的研究论文，报道了地下结构韧性提升决策的最新研究成果。

提升复杂灾害条件下地下结构韧性已成为重大社会需求，然而当前地下结构韧性提升决策主要依赖于主观经验，存在领域知识整合不足与智能决策模型缺失的突出问题。为此，本研究提出一种基于本体知识的地下结构韧性知识图谱构建方法（图1），通过融合韧性知识量化分析、韧性不足故障树建模及灾害链事件树分析（图2），建立了涵盖10类地下结构韧性知识的本体体系（图3）。采用自上而下与自下而上相结合的系统化构建路径，形成包含应用层、规则层、模式层和数据层的多层次知识图谱框架。在此基础上，基于专家经验法抽取地下结构韧性相关知识，通过语义网络与知识融合构建数据层，并利用Neo4j图数据库实现知识可视化与工程案例应用（图4）。该结果有效促进了复杂灾害条件下地下基础设施韧性提升研究，为地下基础设施韧性提升智能决策提供方法基础。

图1 地下结构韧性提升知识图谱构建流程

图2 基于事件树原理的地下结构灾链决策模型

图3 知识体系中知识类型及其关联逻辑

图4 地下结构韧性提升知识图谱可视化效果

第一作者

甘彬霖 博士研究生

主要从事地下结构韧性提升与智能化方面的研究

邮箱：ganbl@tongji.edu.cn

第二作者（通讯作者）

张冬梅 教授

主要从事盾构隧道结构安全与韧性提升方面的研究

邮箱：dmzhang@tongji.edu.cn

撰稿：甘彬霖

编辑：刘 元

校对：王 森

审核：申轶尧