基于本体的HAZOP因果知识描述模型

传统HAZOP分析通过专家头脑风暴的讨论形式进行,耗时耗力且无法保证分析结果完备性。针对此问题,本文在语义模型改进HAZOP分析方法的研究领域,提出一种基于本体的HAZOP因果知识描述模型。本文首先对传统HAZOP分析文本抽取共性知识,获得自然语言表述的HAZOP因果知识描述模型结构;再借助本体论的方法,通过对HAZOP因果知识中类、属性、实例的定义实现模型结构化修正;最后,使用本体开发软件Protégé将HAZOP因果知识描述模型通过OWL语言进行表示,构建了基于本体的HAZOP因果知识描述模型,可辅助人工HAZOP分析,提高人工HAZOP分析的效率,同时保障分析结果的完备性。本文以寻找储罐液位变化的致因、后果为例,对该HAZOP因果知识本体的推理过程进行验证,结果表明,该HAZOP因果知识本体可辅助人工推理分析过程,同时发掘HAZOP分析过程的浅层、深层知识,保障分析结果的深度和完备性。