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文獻標(biāo)識碼：B文章編號：1003-0492（2024）11-073-05中圖分類號：TP309

★許愛國（山西離柳焦煤集團有限公司，山西呂梁033000）

關(guān)鍵詞：文本挖掘；煤礦安全；風(fēng)險識別；風(fēng)險評價

煤礦行業(yè)由于作業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性和潛在的高風(fēng)險性，其安全事故的預(yù)防與風(fēng)險管理一直是研究和實踐的重要課題。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，文本挖掘技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析中，為安全風(fēng)險評估提供了新的方法和視角。本研究的目的是探索文本挖掘技術(shù)在煤礦安全風(fēng)險識別與評價中的應(yīng)用，并通過分析歷史事故報告和實時數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個能夠動態(tài)評估和預(yù)測煤礦安全風(fēng)險的模型，旨在提高煤礦安全管理的預(yù)防效率和準確性，從而降低事故發(fā)生率，保障礦工安全。

1　基于文本挖掘煤礦安全風(fēng)險識別

1.1　文本挖掘技術(shù)及基本流程

文本挖掘技術(shù)涵蓋了將大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值知識的過程，不僅包含數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，還融合了數(shù)據(jù)庫管理、文本處理與統(tǒng)計分析等多領(lǐng)域知識。這種轉(zhuǎn)化不是通過提取精確數(shù)據(jù)完成，而是通過識別文本中的概念、規(guī)律和模式，這些通常以定性的規(guī)則表現(xiàn)，形式多樣。該技術(shù)的實施流程始于文本數(shù)據(jù)的收集，這包括從各種電子和印刷源中獲取信息。收集后的數(shù)據(jù)需通過預(yù)處理步驟，如文本清洗和標(biāo)準化，以剔除噪聲和準備數(shù)據(jù)進行深入分析。預(yù)處理的一個重要環(huán)節(jié)是文本碎片化，通過這一過程，大型文本被分解為更易于分析的小段。接下來，采用各種降維技術(shù)來消除語料庫中的冗余信息，保持信息的價值密度。這一步驟關(guān)鍵是保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和相關(guān)性，以便在后續(xù)的分析中能夠提取出有用的知識。之后，通過關(guān)鍵詞提取、聚類分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從處理過的文本中識別出重要的信息和模式。最后一步是結(jié)果的可視化，這一步驟使分析結(jié)果更加直觀，便于解讀和展示。可視化不僅幫助研究人員理解數(shù)據(jù)模式，也使得非專業(yè)人士能夠理解復(fù)雜的分析結(jié)果。通過這些步驟，文本挖掘技術(shù)使研究人員能夠從龐大的文本集合中發(fā)現(xiàn)有價值的知識，進而支持決策制定和新知識的創(chuàng)建。具體流程如圖1所示。

圖1 文本挖掘基本流程

1.2　相關(guān)詞語挖掘中文文本挖掘流程設(shè)計

針對中文文本挖掘在煤礦安全風(fēng)險識別中的應(yīng)用，本研究設(shè)計了一套優(yōu)化流程，以提高信息提取的準確性和效率如圖2所示。首要步驟為中文分詞，這一過程對于分析結(jié)構(gòu)復(fù)雜的中文文本至關(guān)重要。中文分詞技術(shù)通過算法將連續(xù)的文本字符串切分為獨立可識別的詞匯單元，是后續(xù)文本分析的基礎(chǔ)。隨后，關(guān)鍵詞提取環(huán)節(jié)對識別文本中的中心思想和主題信息發(fā)揮核心作用。此步驟運用統(tǒng)計學(xué)方法和自然語言處理技術(shù)，從分詞結(jié)果中篩選出攜帶信息量大的詞匯，為理解文本內(nèi)容提供關(guān)鍵線索。在關(guān)鍵詞基礎(chǔ)上，進一步執(zhí)行相關(guān)詞語挖掘。該過程不僅識別語義上接近的詞語，還包括風(fēng)險評估中常見的變體和同義表達，增強了模型對風(fēng)險因素多樣表述的適應(yīng)能力。相關(guān)詞語挖掘的算法復(fù)雜，涉及語義相似度計算，能夠有效地從大量數(shù)據(jù)中找出潛在的聯(lián)系。

圖2 改進的文本挖掘流程

此外，相關(guān)詞語語義分析進一步深化了對詞匯含義及其相互關(guān)系的理解。通過構(gòu)建詞語間的語義網(wǎng)絡(luò)，可以揭示不同詞語在特定語境中的意義變化，以及它們與煤礦安全相關(guān)性的強度。此環(huán)節(jié)對于準確識別風(fēng)險因素至關(guān)重要，因為許多安全風(fēng)險因素在不同文本中可能會以不同方式表述。最終，事故風(fēng)險致因成分的聚合將所有分析數(shù)據(jù)綜合考量，通過聚類算法將相似的風(fēng)險因素歸類，形成清晰的風(fēng)險類別。該步驟不僅整合了單一風(fēng)險因素，也使得整體風(fēng)險評估更加系統(tǒng)化，為后續(xù)的安全管理提供了科學(xué)的決策支持。

1.3　煤礦安全事故案例文本挖掘與風(fēng)險因素識別

煤礦安全事故案例文本挖掘與風(fēng)險因素識別是識別潛在礦山危險的關(guān)鍵步驟，涉及從歷史事故報告中提取和分析數(shù)據(jù)，以建立風(fēng)險模型和預(yù)防策略。本節(jié)詳細介紹了通過文本挖掘技術(shù)分析煤礦安全事故案例，并識別關(guān)鍵的風(fēng)險因素的方法。（1）通過自然語言處理（NLP）技術(shù)，對事故文本進行語言預(yù)處理，包括去除停用詞、標(biāo)點符號，以及進行詞性標(biāo)注和詞根還原。這些步驟清洗數(shù)據(jù)，為更深入的文本分析準備文本結(jié)構(gòu)。（2）實施文本分詞，特別是針對中文文本，需要準確地將連續(xù)的字符流分割成有意義的詞語單元。中文分詞采用基于統(tǒng)計的模型如雙向最大匹配法（BiMM），能夠有效地處理中文的分詞問題。在關(guān)鍵詞提取環(huán)節(jié)應(yīng)用TF-IDF（TermFrequencyInverseDocumentFrequency）公式，計算每個詞在事故報告中的權(quán)重：

TF-IDF（t,d）=TF（t,d）×IDF（t）

其中TF是詞t在文檔d中的頻率，IDF是逆文檔頻率，用于降低常見詞的權(quán)重。通過TF-IDF分析，可以識別出文本中重要的風(fēng)險描述詞。文本中識別的關(guān)鍵詞進一步通過潛在語義分析（LSA）進行處理，以揭示詞語之間的隱含關(guān)系。LSA通過構(gòu)建詞項-文檔矩陣，應(yīng)用奇異值分解（SVD），提取主題和概念，進一步理解詞語間的深層語義聯(lián)系。

2　煤礦安全風(fēng)險因素重要性與關(guān)聯(lián)性分析

2.1　煤礦安全風(fēng)險因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘步驟

在煤礦安全事故的研究中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)是分析事故數(shù)據(jù)中風(fēng)險因素的關(guān)鍵工具，能夠揭示各種風(fēng)險因素之間的潛在聯(lián)系及其對事故發(fā)生的影響。本研究基于文本挖掘識別的煤礦安全事故風(fēng)險因素，采用Apriori算法對事故數(shù)據(jù)進行深入分析，以識別風(fēng)險因素之間的強關(guān)聯(lián)規(guī)則，具體步驟如下：（1）構(gòu)建煤礦安全事故數(shù)據(jù)庫DB；（2）設(shè)定最小支持度閾值Minsup；（3）通過設(shè)置最小置信度閾值Minconf，從頻繁項集中導(dǎo)出所有滿足最小置信度要求的強關(guān)聯(lián)規(guī)則；（4）進行關(guān)聯(lián)規(guī)則的優(yōu)化處理，移除那些提升度Lift不大于1的關(guān)聯(lián)規(guī)則；（5）結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗和安全管理實踐，對挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行深入解讀和分析。Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法操作流程如圖3所示。

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圖3 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法操作流程

2.2　基于Apriori算法的煤礦安全風(fēng)險因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

2.2.1　數(shù)據(jù)來源

在本研究中，數(shù)據(jù)來源是通過文本挖掘技術(shù)分析的800份煤礦事故報告，這些報告由國家煤礦安全監(jiān)察局和相關(guān)礦區(qū)提供，涵蓋了過去十年內(nèi)發(fā)生的各類事故。通過自然語言處理技術(shù)，將非結(jié)構(gòu)化的事故報告文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成了煤礦事故風(fēng)險致因信息布爾數(shù)據(jù)集。此數(shù)據(jù)集不僅記錄了每份報告的基本信息，還詳細標(biāo)注了事故中出現(xiàn)的各種風(fēng)險因素，如操作失誤、設(shè)備故障、監(jiān)管不力等，并將這些因素轉(zhuǎn)化為布爾值（出現(xiàn)為1，未出現(xiàn)為0）。具體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表1所示，每列代表一種風(fēng)險因素，每行代表一份事故報告，數(shù)據(jù)表中的值表示相應(yīng)風(fēng)險因素是否被報告中提及。

表1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集

每項數(shù)據(jù)的采集和處理都經(jīng)過嚴格的驗證和審查，確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。通過對這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析，本研究旨在應(yīng)用Apriori算法挖掘出事故風(fēng)險因素之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以揭示不同風(fēng)險因素如何組合影響事故的發(fā)生，從而為煤礦安全管理提供科學(xué)的預(yù)防策略。

2.2.2　安全風(fēng)險因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

Apriori算法是一種常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，主要用于發(fā)現(xiàn)頻繁項集并從中生成強關(guān)聯(lián)規(guī)則。首先，設(shè)定最小支持度（Minsup）和最小置信度（Minconf）閾值。在本研究中，設(shè)定Minsup為5%（即項集在所有事故報告中至少出現(xiàn)5%），Minconf設(shè)為60%，意味著只考慮置信度至少為60%的規(guī)則。數(shù)據(jù)表格如表2所示，包含五種主要風(fēng)險因素：操作失誤（A）、設(shè)備故障（B）、監(jiān)管不力（C）、環(huán)境因素（D）和安全培訓(xùn)缺失（E）。表格中的1表示該風(fēng)險因素在對應(yīng)的事故報告中出現(xiàn)，0則表示未出現(xiàn)。

表2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘數(shù)據(jù)表

數(shù)據(jù)挖掘過程分為以下步驟：（1）生成頻繁項集：利用Apriori算法首先生成頻繁1-項集，例如，{A},{B},{C}等。根據(jù)設(shè)定的Minsup計算每個項集在數(shù)據(jù)庫中的支持度。例如，計算項集{A}的支持度即計算包含A的報告數(shù)量占總報告數(shù)量的比例。然后，算法逐步通過自我結(jié)合生成頻繁2-項集、3-項集等，如{A,B},{A,C},{A,B,C}等，并同樣計算這些項集的支持度，只保留滿足最小支持度的項集。（2）導(dǎo)出關(guān)聯(lián)規(guī)則：從頻繁項集中導(dǎo)出關(guān)聯(lián)規(guī)則，并計算每條規(guī)則的置信度。例如，從頻繁項集{A,B}中可以導(dǎo)出規(guī)則A→B（如果發(fā)生A，則會發(fā)生B）。

2.3　煤礦安全主要風(fēng)險因素及其關(guān)聯(lián)因素分析

煤礦安全的研究中，識別主要風(fēng)險因素及其關(guān)聯(lián)因素是評估和預(yù)防事故的關(guān)鍵。本節(jié)基于對800份煤礦事故報告的文本挖掘分析，識別出以下主要風(fēng)險因素：操作失誤、設(shè)備故障、監(jiān)管不力、環(huán)境因素和安全培訓(xùn)缺失；進一步的關(guān)聯(lián)分析揭示了這些因素之間的相互作用，對事故的綜合影響提供了深入的見解。表3中列出了這些主要風(fēng)險因素以及在事故報告中的出現(xiàn)頻率，以及通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析得到的關(guān)聯(lián)因素強度。

表3 主要風(fēng)險因素及出現(xiàn)頻率

操作失誤與設(shè)備故障之間存在顯著的關(guān)聯(lián)，分析表明操作不當(dāng)往往會導(dǎo)致設(shè)備出現(xiàn)故障或故障情況加劇。此外，監(jiān)管不力與安全培訓(xùn)缺失之間的關(guān)聯(lián)度最高，表明監(jiān)管層次的不到位與員工培訓(xùn)不充分密切相關(guān)，這兩個因素共同作用顯著增加了煤礦安全事故的風(fēng)險。此分析基于Apriori算法對事故數(shù)據(jù)集進行挖掘得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則，其中關(guān)聯(lián)強度表示為提升度，提升度大于1表示有正相關(guān)性。通過這種方法，不僅能識別單一風(fēng)險因素，還能深入理解多種因素的相互作用，為制定針對性的預(yù)防措施提供了科學(xué)依據(jù)。這種綜合分析方法是煤礦安全管理的重要工具，有助于優(yōu)化安全策略和減少事故發(fā)生率。

3　文本挖掘支持下的煤礦安全風(fēng)險評價分析

3.1　模型構(gòu)建

在煤礦安全風(fēng)險評價的研究領(lǐng)域，構(gòu)建一個動態(tài)的評價模型是至關(guān)重要的。這種模型應(yīng)對煤礦井下復(fù)雜多變的環(huán)境具有響應(yīng)能力，并能夠隨時調(diào)整風(fēng)險評估以適應(yīng)環(huán)境變化。本節(jié)旨在描述如何利用大數(shù)據(jù)和實時安全數(shù)據(jù)，建立一個能夠動態(tài)評估煤礦安全風(fēng)險的模型。模型構(gòu)建分為兩個主要部分：（1）基于歷史事故數(shù)據(jù)和風(fēng)險因素的綜合分析，建立關(guān)聯(lián)模型。這一步驟中，采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)如決策樹、隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從煤礦事故大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并識別出風(fēng)險因素與事故發(fā)生之間的復(fù)雜關(guān)系。此關(guān)聯(lián)模型能夠揭示各種因素如何相互作用并導(dǎo)致安全事故，為后續(xù)的風(fēng)險預(yù)警提供理論支持。（2）模型以煤礦實時收集的安全數(shù)據(jù)為輸入。這包括從監(jiān)控設(shè)備、傳感器和其他實時監(jiān)測系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)，如瓦斯?jié)舛取囟取穸鹊汝P(guān)鍵安全指標(biāo)。實時數(shù)據(jù)輸入模型后，模型能夠即時評估當(dāng)前的安全狀況，并預(yù)測潛在的安全風(fēng)險。

3.2　風(fēng)險評價

煤礦安全風(fēng)險評價是一個多維度的分析過程，涉及大量歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的綜合處理。文本挖掘在這一過程中扮演了核心角色，通過從歷史事故報告中提取信息，建立風(fēng)險數(shù)據(jù)庫，以及實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)對潛在風(fēng)險的動態(tài)評估。文本挖掘支持下的煤礦安全風(fēng)險評價首先依賴于對歷史事故報告的分析。各項報告包含了關(guān)于事故原因、影響和結(jié)果的詳細描述，是識別和理解歷史風(fēng)險因素的關(guān)鍵數(shù)據(jù)源。通過自然語言處理技術(shù)，將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如風(fēng)險因素的頻率、關(guān)聯(lián)模式等，為風(fēng)險評估提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最新風(fēng)險評價結(jié)果如表4所示。

表4 風(fēng)險評價結(jié)果

4　結(jié)束語

本研究通過文本挖掘技術(shù)支持煤礦安全風(fēng)險的識別與評價，分析了828份事故報告并建立了關(guān)聯(lián)模型，顯著提升了煤礦安全事故的預(yù)測與管理能力。我們成功實現(xiàn)了從非結(jié)構(gòu)化文本中提取關(guān)鍵風(fēng)險因素，構(gòu)建了動態(tài)的風(fēng)險評估模型，并應(yīng)用實時數(shù)據(jù)進行風(fēng)險監(jiān)測。成果方面，本研究識別了主要風(fēng)險因素，明確了各個參數(shù)之間的相互關(guān)系，并通過風(fēng)險評估模型為礦區(qū)安全管理提供了定量化的決策支持。然而，研究也存在不足，包括數(shù)據(jù)依賴性強、模型泛化能力有限以及對實時數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)。未來工作將致力于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程、提升模型的適應(yīng)性和準確性，以更全面地應(yīng)對煤礦安全風(fēng)險，確保礦工安全和礦區(qū)運營的持續(xù)穩(wěn)定。

作者簡介：

許愛國（1977-），男，山西交口人，工程師，學(xué)士，現(xiàn)就職于山西離柳焦煤集團有限公司，研究方向為煤炭開采技術(shù)。

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摘自《自動化博覽》2024年11月刊