面向复杂工业系统潜在事故隐患的代理式人工智能驱动多模态数据融合与智能识别方法

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Agentic artificial intelligence driven multi-modal data fusion and intelligent identification method for potential accident hazards in complex industrial systems

　　

**摘要**

针对复杂工业系统中多源异构数据融合、事故演化建模及危险路径识别等难题，本文提出了一种基于因子空间（FS）与演化网络（EN）的智能体人工智能（AI）驱动的潜在事故隐患智能识别方法。该方法在人工智能方面的创新性在于，所提出的框架通过统一的映射机制融合多模态监测数据，并支持安全管理中的自主感知、推理与决策。具体而言，利用FS实现异构数据的规范化融合与本质因子的提取，从而形成用于智能分析的统一表征。在此基础上，构建基于EN的动态演化模型，纳入事件节点、因果关系及逻辑依赖关系，以支持事故演化的自适应建模。通过结合因子-概率映射函数与路径分析，该方法能够自主识别主导事故路径，实现定量风险评估与主动预警。在工程领域的实际应用方面，本文以高瓦斯煤矿的综采工作面为案例研究，结果表明所提方法能有效捕捉事故演化规律。研究结果显示，该方法能够持续覆盖高风险时段，预警率达到36.4%，验证了其在自适应隐患识别、实时决策支持及智能风险控制方面的能力，凸显了其较强的工程适用性与场景适应性。本工作为复杂工业环境的智能安全管理提供了一种新颖的智能体AI范式，为行业主动风险管理提供了理论支撑与实用工具。

**引言**

随着工业生产日益智能化与复杂化，煤矿、化工、电力等行业的安全生产监控面临着日益严峻的挑战。此类复杂工业系统的运行状态受到多种交互因素的共同影响，包括设备状况、环境变化及生产活动等。全面状态感知依赖于传感器、视频监控及设备状态监测等多模态异构监测手段。然而，不同监测模态的数据在维度、单位及采样频率等方面存在显著差异，导致多源信息的有效融合困难。事故演化具有多因子耦合与动态发展的特征。传统监测方法采用单一阈值策略，无法识别从隐患触发到事故发生完整演化路径，也无法定量分析危险诱发因子，从而显著限制了安全预警的准确性与可预测性。

通过融合图像、光谱、振动、文本等多模态信息，多模态数据融合与智能识别技术可实现工业系统、地质结构及关键设备中潜在事故隐患的精准感知与预警。现有研究主要分为三类：数据融合与模型架构的创新、智能识别方法在具体领域中的应用，以及系统故障演化理论的探索。

在融合架构方面，研究人员开发了更高效、更鲁棒的融合策略以应对多模态数据的异质性与动态特征。Fan等人（2026）提出了一种基于数据增强与动态融合的多模态会话式推荐方法，为理解潜在隐患随时间演化的序列模式提供了参考。Wang等人（2026a）将近红外光谱与多模态数据融合及深度学习相结合，实现了核桃内部空洞缺陷的非破坏性检测，验证了多模态信息在提升检测精度方面的价值。Chen等人（2026a）强调了元数据的重要性，并提出了一种基于Mamba的跨模态融合方法，为设备运行参数与传感器数据的整合提供了新思路。为满足实时性与隐私保护的要求，Alenazi等人（Alenazi, 2026）设计了结合跨模态联邦学习与图Transformer的EdgeST-Fusion框架，用于智慧城市中隐私保护的多模态时空数据分析。Almekhlafi等人（2026）提出了隐私感知自适应Transformer（AMTA），进一步解决了实时融合中的数据安全问题。

该方向的研究已广泛应用于工业、能源及地质工程等典型场景。在多模态分析领域，Nhut Minh Nguyen等人（2026）总结了语音情感识别的各种多模态融合方法与技术，梳理了主流融合策略及现存挑战，为引导人机交互相关应用的发展提供了指导。Veeramalai Sankaradass等人（Sankaradass and Manindra Manish, 2026）构建了结合多模态数据融合与区块链技术的量子启发智能医疗系统，实现了个性化肿瘤治疗的高效安全预测诊断。Ahmed Alsayat等人（Ahmed et al., 2026）设计了跨模态Transformer网络，融合医学图像与纹理特征，通过分层多模态特征融合完成了高精度的肺癌智能分类。在地质与采矿工程领域，Lin等人（2026）和Ding等人（2025）开发了基于水平钻进岩屑光谱曲线图像及钻进参数的智能岩性识别方法，为地下工程安全隐患的识别提供了关键技术。Li等人（2026）建立了基于人工神经网络的实时钻进工况识别方法，可及时判断井下复杂情况。此外，Zheng等人（2025）和Luo等人（2025）将Transformer技术与几何图像建模应用于电动工程机械的节能识别及风电机组的故障预测，拓展了多模态技术在设备全生命周期管理中的应用边界。

为从机理角度支持潜在隐患识别，本研究关注系统故障演化过程的理论建模（Li and Cui, 2026）。作者提出了一种基于TSFD相空间重构与降噪的鲁棒因子信息融合方法，为工业安全信息处理奠定了基础。他们推导了多故障耦合下电气元件失效率变化的偏微分解析公式，揭示了故障耦合的物理机理；并提出了一种基于信息集成的因子对象方法，用于系统故障演化中的对象分类判定；还进一步分析了不确定条件下多模态流数据对系统故障演化过程的影响。

综上所述，当前研究在融合架构创新与领域应用拓展方面取得了显著进展，系统故障演化理论为潜在隐患识别提供了坚实的底层支撑。然而，现有方法仍面临显著局限性：部分方法局限于数据级融合，未能深入挖掘事故演化的内在逻辑；另一些方法对多因子耦合效应的刻画不足，缺乏动态演化分析能力；还有一些方法未能形成从数据处理到路径识别与风险量化的完整工作流，难以满足现场工业监控与预警的需求。

针对上述问题，本文提出了一种基于FS与EN的复杂工业系统安全监控方法。以FS为基础，通过EN构建动态事故演化模型。结合因子-概率映射函数，该方法实现了从因子取值到风险概率的定量转换，以及潜在隐患识别、路径追溯与预警。

本研究的主要贡献如下：

- 基于FS建立了多源异构监测数据的统一映射框架，实现了多模态数据的标准化融合与本质因子投影，解决了不同维度、单位及采样频率的异构数据无法协同分析的问题。
- 构建了包含事件节点、因果边及逻辑关系的潜在事故隐患动态EN模型，并建立因子-概率映射函数族，实现了从因子取值到发生概率的定量转换，从而准确识别主导事故路径并定量计算综合风险值。
- 以高瓦斯煤矿综采工作面为验证案例，所提方法实现了36.4%的预警率，能有效捕捉潜在事故隐患的演化规律，实现定量风险评估、路径追溯及超前预警，验证了其在复杂工业安全监控中的工程实用性与场景适应性。

本文结构安排如下：第2节阐述问题表述及包括FS与EN在内的理论基础；第3节详细介绍所提方法的数学建模；第4节呈现高瓦斯煤矿综采工作面的案例研究与结果分析；第5节讨论方法的优点与局限；第6节总结本研究的主要结论。

**问题表述**

复杂工业系统的安全运行是工业生产的核心。煤矿、化工、电力等领域的生产环节涉及多设备协同与多环境交互，其安全状态需要依赖传感器、视频监控及设备状态监测等多种异构监测源进行全面感知。以高瓦斯煤矿的综采工作面为例——

**数学模型构建**

首先，展示系统架构图以帮助读者更好地理解整体方案框架。

图1展示了所提方法的系统架构，包含四个核心层。数据获取层，负责接入多模态实时数据（如瓦斯涌出量、风速、风量、活动强度等）；数据-因子映射层，实现异构数据到标准化因子空间的统一映射与融合；

**案例分析**

研究对象为高瓦斯煤矿的综采工作面。在内部因素方面，该工作面的煤层瓦斯含量较高，煤层透气性较差。采煤过程中煤体破碎易释放大量瓦斯。综采设备为高功率机械化设备，割煤作业的强度与效率直接影响瓦斯涌出速率。工作面通风系统——

**有效性、局限性与数据验证**

基于FS理论与EN，该方法构建了工业系统安全监控的数学模型。通过多模态数据融合实现异构监测信息的统一映射，解决了传统方法中数据难以协同分析的问题。将事故演化抽象为网络图，并结合概率映射实现事故演化路径的定量化与可追溯，突破了——

**结论**

1）构建了数学模型，解决了复杂工业系统安全监控中多源异构数据融合与事故演化动态定量问题。FS实现了从多模态监测数据到统一因子向量的映射。EN分析将事故演化过程抽象为网络图，完成了多因子耦合关系的形式化描述。EN模型整合了AND（与）、OR（或）及k/n逻辑关系，

**CRediT作者贡献声明**

李沙沙：概念构思、资金获取、调查研究、方法学、项目管理、监督指导、原始文稿撰写。崔铁军：形式化分析、资源获取、验证、审稿与编辑。杨雪：数据整理、可视化。

**资助**

本研究部分由辽宁省科技计划联合项目（自然科学基金-面上项目 2025-MSLH-584）及省高校基本科研业务费专项资金（LJ212410144051, LJ212410144032）资助。

**利益冲突声明**

我们提交了题为"Agentic AI-Driven Multi-Modal Data Fusion and Intelligent Identification Method for Accident Hidden Dangers in Complex Industrial Systems（智能体AI驱动的复杂工业系统事故隐患多模态数据融合与智能识别方法）"的手稿，希望能在"Engineering Applications of Artificial Intelligence（人工智能工程应用）"期刊发表。本手稿投稿不存在利益冲突，且已获所有作者批准发表。本人谨代表全体合著者声明，该工作——

李沙沙|崔铁军|杨雪
沈阳理工大学环境化学工程学院，辽宁沈阳，110159，中国