将煤矿领域来自不同数据源的知识进行抽取，形成知识网络，借助推理技术可辅助煤矿设备故障诊断、安全风险实时预警与处置、灾害事故原因分析、应急救援方案生成及生产组织和运营管理决策支持，从而推进智慧矿山的建设。梳理了知识图谱尤其是煤矿领域知识图谱的研究现状，介绍了以知识为驱动的人工智能发展历程、基于知识图谱的人工智能系统架构、知识图谱的主要类型和代表性工作，剖析了煤矿领域已有知识图谱的知识建模情况、知识图谱构建方式、知识图谱使用方式和成熟度。从实体识别、关系抽取、知识图谱融合与纠错、知识图谱推理等方面，对煤矿领域知识图谱构建与推理技术面临的挑战进行了分析，指出针对上述挑战，须研究基于跨度的识别方法、基于多堆叠分类器的关系抽取方法、实体的嵌入表示方法、实体间关系的一致性约束建模方法；煤矿领域知识图谱推理技术的研究须以应用为驱动，与业务场景密切结合；煤矿领域存在大量图像、视频等多模态数据，未来可构建煤矿领域多模态知识图谱，还可融入时间信息构建煤矿领域时序知识图谱。

0 引言
1研究现状
1.1 知识图谱研究现状概述
1.2 煤矿领域知识图谱研究现状分析
2主要研究挑战
2.1知识图谱构建基础技术面临的挑战
2.1.1 实体识别
2.1.2 关系抽取
2.2 知识图谱构建完善技术面临的挑战
2.2.1 知识图谱融合
2.2.2 知识图谱纠错
2.3 知识图谱推理面临的挑战
3展望
3.1技术趋势
3.2 潜在应用场景
3.2.1 基于知识图谱的综采设备故障智能诊断
3.2.2 基于知识图谱的安全风险实时预警与处置
3.2.3 基于知识图谱的灾害事故原因分析
3.2.4 基于知识图谱的应急救援方案生成
3.2.5 基于知识图谱的生产组织和运营决策支持
3.2.6 典型应用场景示例分析
4结语

罗香玉,华颖,王喜平,等.煤矿领域知识图谱构建与推理方法研究综述[J/OL].工矿自动化,1-10[2024-11-21].https://doi.org/10.13272/j.issn.1671-251x.2024090069.