低温加注系统是保障运载火箭发射飞行的重要组成部分,一旦出现运行异常,将导致发射任务推迟甚至失败。然而,低温加注系统存在规模庞大、结构复杂、设备间相互耦合、运行数据不平衡等问题,难以直接建立机理模型或数据驱动模型刻画各种危险因素下安全事故的演化过程。为此,本文基于低温加注系统相关数据,研究了低温加注系统运行安全知识图谱的构建方法,通过提取与整合系统运行过程中各关键要素之间的关系,实现“危险因素—事故”演化过程的知识建模。本文主要工作如下:针对低温加注系统运行安全知识范围广、层次多和关系复杂等问题,本文设计了低温加注系统运行安全本体模型。在模型中,将低温加注系统运行安全本体分为概念、实例、属性和关系四个元素进行知识建模,基于七步构造法对系统结构、危险因素、设备故障和加注事故四个核心概念进行本体建模,从而明确研究问题的范围、应包含的实体、实体属性以及实体间关系,为后续知识抽取和知识融合工作提供模型支撑。为了研究低温加注系统运行过程中加注事故的发生机理和演化过程,本文构建了低温加注系统运行安全知识图谱。以故障报告和期刊文献为知识来源,构建标注语料集CLS-Safety-Corpus,利用Bi LSTM-CRF模型抽取其中的命名实体,基于Snowball模型形成结构化三元组。针对三元组中存在的知识冗余、矛盾、错误等问题,进行了知识融合。通过构建的运行安全知识图谱能够分析工艺参数超限、系统异常、设备故障以及误操作等危险因素对加注过程以及试验任务的影响。同时,为了研究低温加注系统运行安全知识图谱中过程变量、故障、设备、系统和加注事故之间的潜在关系,本文提出了关联挖掘模型（T-KBGAT）。将关联关系挖掘任务重定义为知识图谱中的链路预测任务,以T-GAT作为编码器,Conv KB作为解码器,学习实体的层次类别信息和知识图谱的结构信息,使实体和关系的向量表示包含更加丰富的语义信息。实验结果证明,T-KBGAT模型能有效挖掘实体间的隐含关联。