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文獻標識碼：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）

關鍵詞：文本挖掘；煤礦安全；風險識別；風險評價

煤礦行業由于作業環境的復雜性和潛在的高風險性，其安全事故的預防與風險管理一直是研究和實踐的重要課題。隨著信息技術的發展，文本挖掘技術已被廣泛應用于各種領域的數據分析中，為安全風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在煤礦安全風險識別與評價中的應用，并通過分析歷史事故報告和實時數據，構建一個能夠動態評估和預測煤礦安全風險的模型，旨在提高煤礦安全管理的預防效率和準確性，從而降低事故發生率，保障礦工安全。

1　基于文本挖掘煤礦安全風險識別

1.1　文本挖掘技術及基本流程

文本挖掘技術涵蓋了將大量非結構化文本數據轉化為有價值知識的過程，不僅包含數據挖掘、機器學習等技術，還融合了數據庫管理、文本處理與統計分析等多領域知識。這種轉化不是通過提取精確數據完成，而是通過識別文本中的概念、規律和模式，這些通常以定性的規則表現，形式多樣。該技術的實施流程始于文本數據的收集，這包括從各種電子和印刷源中獲取信息。收集后的數據需通過預處理步驟，如文本清洗和標準化，以剔除噪聲和準備數據進行深入分析。預處理的一個重要環節是文本碎片化，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。這一步驟關鍵是保證數據的質量和相關性，以便在后續的分析中能夠提取出有用的知識。之后，通過關鍵詞提取、聚類分析和數據挖掘技術，從處理過的文本中識別出重要的信息和模式。最后一步是結果的可視化，這一步驟使分析結果更加直觀，便于解讀和展示。可視化不僅幫助研究人員理解數據模式，也使得非專業人士能夠理解復雜的分析結果。通過這些步驟，文本挖掘技術使研究人員能夠從龐大的文本集合中發現有價值的知識，進而支持決策制定和新知識的創建。具體流程如圖1所示。

圖1 文本挖掘基本流程

1.2　相關詞語挖掘中文文本挖掘流程設計

針對中文文本挖掘在煤礦安全風險識別中的應用，本研究設計了一套優化流程，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構復雜的中文文本至關重要。中文分詞技術通過算法將連續的文本字符串切分為獨立可識別的詞匯單元，是后續文本分析的基礎。隨后，關鍵詞提取環節對識別文本中的中心思想和主題信息發揮核心作用。此步驟運用統計學方法和自然語言處理技術，從分詞結果中篩選出攜帶信息量大的詞匯，為理解文本內容提供關鍵線索。在關鍵詞基礎上，進一步執行相關詞語挖掘。該過程不僅識別語義上接近的詞語，還包括風險評估中常見的變體和同義表達，增強了模型對風險因素多樣表述的適應能力。相關詞語挖掘的算法復雜，涉及語義相似度計算，能夠有效地從大量數據中找出潛在的聯系。

圖2 改進的文本挖掘流程

此外，相關詞語語義分析進一步深化了對詞匯含義及其相互關系的理解。通過構建詞語間的語義網絡，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性的強度。此環節對于準確識別風險因素至關重要，因為許多安全風險因素在不同文本中可能會以不同方式表述。最終，事故風險致因成分的聚合將所有分析數據綜合考量，通過聚類算法將相似的風險因素歸類，形成清晰的風險類別。該步驟不僅整合了單一風險因素，也使得整體風險評估更加系統化，為后續的安全管理提供了科學的決策支持。

1.3　煤礦安全事故案例文本挖掘與風險因素識別

煤礦安全事故案例文本挖掘與風險因素識別是識別潛在礦山危險的關鍵步驟，涉及從歷史事故報告中提取和分析數據，以建立風險模型和預防策略。本節詳細介紹了通過文本挖掘技術分析煤礦安全事故案例，并識別關鍵的風險因素的方法。（1）通過自然語言處理（NLP）技術，對事故文本進行語言預處理，包括去除停用詞、標點符號，以及進行詞性標注和詞根還原。這些步驟清洗數據，為更深入的文本分析準備文本結構。（2）實施文本分詞，特別是針對中文文本，需要準確地將連續的字符流分割成有意義的詞語單元。中文分詞采用基于統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。在關鍵詞提取環節應用TF-IDF（TermFrequencyInverseDocumentFrequency）公式，計算每個詞在事故報告中的權重：

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重。通過TF-IDF分析，可以識別出文本中重要的風險描述詞。文本中識別的關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系。LSA通過構建詞項-文檔矩陣，應用奇異值分解（SVD），提取主題和概念，進一步理解詞語間的深層語義聯系。

2　煤礦安全風險因素重要性與關聯性分析

2.1　煤礦安全風險因素關聯規則挖掘步驟

在煤礦安全事故的研究中，關聯規則挖掘技術是分析事故數據中風險因素的關鍵工具，能夠揭示各種風險因素之間的潛在聯系及其對事故發生的影響。本研究基于文本挖掘識別的煤礦安全事故風險因素，采用Apriori算法對事故數據進行深入分析，以識別風險因素之間的強關聯規則，具體步驟如下：（1）構建煤礦安全事故數據庫DB；（2）設定最小支持度閾值Minsup；（3）通過設置最小置信度閾值Minconf，從頻繁項集中導出所有滿足最小置信度要求的強關聯規則；（4）進行關聯規則的優化處理，移除那些提升度Lift不大于1的關聯規則；（5）結合領域專家的經驗和安全管理實踐，對挖掘出的關聯規則進行深入解讀和分析。Apriori關聯規則算法操作流程如圖3所示。

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圖3 Apriori關聯規則算法操作流程

2.2　基于Apriori算法的煤礦安全風險因素關聯規則挖掘

2.2.1　數據來源

在本研究中，數據來源是通過文本挖掘技術分析的800份煤礦事故報告，這些報告由國家煤礦安全監察局和相關礦區提供，涵蓋了過去十年內發生的各類事故。通過自然語言處理技術，將非結構化的事故報告文本轉換為結構化數據，形成了煤礦事故風險致因信息布爾數據集。此數據集不僅記錄了每份報告的基本信息，還詳細標注了事故中出現的各種風險因素，如操作失誤、設備故障、監管不力等，并將這些因素轉化為布爾值（出現為1，未出現為0）。具體數據結構如表1所示，每列代表一種風險因素，每行代表一份事故報告，數據表中的值表示相應風險因素是否被報告中提及。

表1 關聯規則挖掘基礎數據集

每項數據的采集和處理都經過嚴格的驗證和審查，確保數據的準確性和可靠性。通過對這些結構化數據的分析，本研究旨在應用Apriori算法挖掘出事故風險因素之間的關聯規則，以揭示不同風險因素如何組合影響事故的發生，從而為煤礦安全管理提供科學的預防策略。

2.2.2　安全風險因素關聯規則挖掘

Apriori算法是一種常用的關聯規則挖掘算法，主要用于發現頻繁項集并從中生成強關聯規則。首先，設定最小支持度（Minsup）和最小置信度（Minconf）閾值。在本研究中，設定Minsup為5%（即項集在所有事故報告中至少出現5%），Minconf設為60%，意味著只考慮置信度至少為60%的規則。數據表格如表2所示，包含五種主要風險因素：操作失誤（A）、設備故障（B）、監管不力（C）、環境因素（D）和安全培訓缺失（E）。表格中的1表示該風險因素在對應的事故報告中出現，0則表示未出現。

表2 關聯規則挖掘數據表

數據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。根據設定的Minsup計算每個項集在數據庫中的支持度。例如，計算項集{A}的支持度即計算包含A的報告數量占總報告數量的比例。然后，算法逐步通過自我結合生成頻繁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）導出關聯規則：從頻繁項集中導出關聯規則，并計算每條規則的置信度。例如，從頻繁項集{A,B}中可以導出規則A→B（如果發生A，則會發生B）。

2.3　煤礦安全主要風險因素及其關聯因素分析

煤礦安全的研究中，識別主要風險因素及其關聯因素是評估和預防事故的關鍵。本節基于對800份煤礦事故報告的文本挖掘分析，識別出以下主要風險因素：操作失誤、設備故障、監管不力、環境因素和安全培訓缺失；進一步的關聯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險因素以及在事故報告中的出現頻率，以及通過關聯規則分析得到的關聯因素強度。

表3 主要風險因素及出現頻率

操作失誤與設備故障之間存在顯著的關聯，分析表明操作不當往往會導致設備出現故障或故障情況加劇。此外，監管不力與安全培訓缺失之間的關聯度最高，表明監管層次的不到位與員工培訓不充分密切相關，這兩個因素共同作用顯著增加了煤礦安全事故的風險。此分析基于Apriori算法對事故數據集進行挖掘得到的關聯規則，其中關聯強度表示為提升度，提升度大于1表示有正相關性。通過這種方法，不僅能識別單一風險因素，還能深入理解多種因素的相互作用，為制定針對性的預防措施提供了科學依據。這種綜合分析方法是煤礦安全管理的重要工具，有助于優化安全策略和減少事故發生率。

3　文本挖掘支持下的煤礦安全風險評價分析

3.1　模型構建

在煤礦安全風險評價的研究領域，構建一個動態的評價模型是至關重要的。這種模型應對煤礦井下復雜多變的環境具有響應能力，并能夠隨時調整風險評估以適應環境變化。本節旨在描述如何利用大數據和實時安全數據，建立一個能夠動態評估煤礦安全風險的模型。模型構建分為兩個主要部分：（1）基于歷史事故數據和風險因素的綜合分析，建立關聯模型。這一步驟中，采用機器學習技術如決策樹、隨機森林或神經網絡，從煤礦事故大數據中學習并識別出風險因素與事故發生之間的復雜關系。此關聯模型能夠揭示各種因素如何相互作用并導致安全事故，為后續的風險預警提供理論支持。（2）模型以煤礦實時收集的安全數據為輸入。這包括從監控設備、傳感器和其他實時監測系統收集的數據，如瓦斯濃度、溫度、濕度等關鍵安全指標。實時數據輸入模型后，模型能夠即時評估當前的安全狀況，并預測潛在的安全風險。

3.2　風險評價

煤礦安全風險評價是一個多維度的分析過程，涉及大量歷史數據和實時數據的綜合處理。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，建立風險數據庫，以及實時監測數據的分析，實現對潛在風險的動態評估。文本挖掘支持下的煤礦安全風險評價首先依賴于對歷史事故報告的分析。各項報告包含了關于事故原因、影響和結果的詳細描述，是識別和理解歷史風險因素的關鍵數據源。通過自然語言處理技術，將非結構化文本轉換為結構化數據，如風險因素的頻率、關聯模式等，為風險評估提供數據基礎。最新風險評價結果如表4所示。

表4 風險評價結果

4　結束語

本研究通過文本挖掘技術支持煤礦安全風險的識別與評價，分析了828份事故報告并建立了關聯模型，顯著提升了煤礦安全事故的預測與管理能力。我們成功實現了從非結構化文本中提取關鍵風險因素，構建了動態的風險評估模型，并應用實時數據進行風險監測。成果方面，本研究識別了主要風險因素，明確了各個參數之間的相互關系，并通過風險評估模型為礦區安全管理提供了定量化的決策支持。然而，研究也存在不足，包括數據依賴性強、模型泛化能力有限以及對實時數據處理的挑戰。未來工作將致力于優化數據處理流程、提升模型的適應性和準確性，以更全面地應對煤礦安全風險，確保礦工安全和礦區運營的持續穩定。

作者簡介：

許愛國（1977-），男，山西交口人，工程師，學士，現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。

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摘自《自動化博覽》2024年11月刊