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

★許愛(ài)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(jià)

煤礦行業(yè)由于作業(yè)環(huán)境的復雜性和潛在的高風(fēng)險性，其安全事故的預防與風(fēng)險管理一直是研究和實(shí)踐的重要課題。隨著(zhù)信息技術(shù)的發(fā)展，文本挖掘技術(shù)已被廣泛應用于各種領(lǐng)域的數據分析中，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(jià)中的應用，并通過(guò)分析歷史事故報告和實(shí)時(shí)數據，構建一個(gè)能夠動(dòng)態(tài)評估和預測煤礦安全風(fēng)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(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)涵蓋了將大量非結構化文本數據轉化為有價(jià)值知識的過(guò)程，不僅包含數據挖掘、機器學(xué)習等技術(shù)，還融合了數據庫管理、文本處理與統計分析等多領(lǐng)域知識。這種轉化不是通過(guò)提取精確數據完成，而是通過(guò)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(shù)的實(shí)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(guò)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(jìn)行深入分析。預處理的一個(gè)重要環(huán)節是文本碎片化，通過(guò)這一過(guò)程，大型文本被分解為更易于分析的小段。接下來(lái)，采用各種降維技術(shù)來(lái)消除語(yǔ)料庫中的冗余信息，保持信息的價(jià)值密度。這一步驟關(guān)鍵是保證數據的質(zhì)量和相關(guān)性，以便在后續的分析中能夠提取出有用的知識。之后，通過(guò)關(guān)鍵詞提取、聚類(lèi)分析和數據挖掘技術(shù)，從處理過(guò)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(guān)，便于解讀和展示?？梢暬粌H幫助研究人員理解數據模式，也使得非專(zhuān)業(yè)人士能夠理解復雜的分析結果。通過(guò)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)現有價(jià)值的知識，進(jìn)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(yǔ)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(fēng)險識別中的應用，本研究設計了一套優(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(guò)程對于分析結構復雜的中文文本至關(guān)重要。中文分詞技術(shù)通過(guò)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(guān)鍵詞提取環(huán)節對識別文本中的中心思想和主題信息發(fā)揮核心作用。此步驟運用統計學(xué)方法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，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(guān)鍵線(xiàn)索。在關(guān)鍵詞基礎上，進(jìn)一步執行相關(guān)詞語(yǔ)挖掘。該過(guò)程不僅識別語(yǔ)義上接近的詞語(yǔ)，還包括風(fēng)險評估中常見(jiàn)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能力。相關(guān)詞語(yǔ)挖掘的算法復雜，涉及語(yǔ)義相似度計算，能夠有效地從大量數據中找出潛在的聯(lián)系。

圖2 改進(jìn)的文本挖掘流程

此外，相關(guān)詞語(yǔ)語(yǔ)義分析進(jìn)一步深化了對詞匯含義及其相互關(guān)系的理解。通過(guò)構建詞語(yǔ)間的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )，可以揭示不同詞語(yǔ)在特定語(yǔ)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(huì )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據綜合考量，通過(guò)聚類(lèi)算法將相似的風(fēng)險因素歸類(lèi)，形成清晰的風(fēng)險類(lèi)別。該步驟不僅整合了單一風(fēng)險因素，也使得整體風(fēng)險評估更加系統化，為后續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據，以建立風(fēng)險模型和預防策略。本節詳細介紹了通過(guò)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(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，對事故文本進(jìn)行語(yǔ)言預處理，包括去除停用詞、標點(diǎn)符號，以及進(jìn)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(shí)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(yǔ)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(wèn)題。在關(guān)鍵詞提取環(huán)節應用TF-IDF（TermFrequencyInverseDocumentFrequency）公式，計算每個(gè)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(jiàn)詞的權重。通過(guò)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(jìn)一步通過(guò)潛在語(yǔ)義分析（LSA）進(jìn)行處理，以揭示詞語(yǔ)之間的隱含關(guān)系。LSA通過(guò)構建詞項-文檔矩陣，應用奇異值分解（SVD），提取主題和概念，進(jìn)一步理解詞語(yǔ)間的深層語(yǔ)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)規則挖掘步驟

在煤礦安全事故的研究中，關(guān)聯(lián)規則挖掘技術(shù)是分析事故數據中風(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算法對事故數據進(jìn)行深入分析，以識別風(fēng)險因素之間的強關(guān)聯(lián)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(guò)設置最小置信度閾值Minconf，從頻繁項集中導出所有滿(mǎn)足最小置信度要求的強關(guān)聯(lián)規則；（4）進(jìn)行關(guān)聯(lián)規則的優(yōu)化處理，移除那些提升度Lift不大于1的關(guān)聯(lián)規則；（5）結合領(lǐng)域專(zhuān)家的經(jīng)驗和安全管理實(shí)踐，對挖掘出的關(guān)聯(lián)規則進(jìn)行深入解讀和分析。Apriori關(guān)聯(lián)規則算法操作流程如圖3所示。

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圖3 Apriori關(guān)聯(lián)規則算法操作流程

2.2　基于A(yíng)priori算法的煤礦安全風(fēng)險因素關(guān)聯(lián)規則挖掘

2.2.1　數據來(lái)源

在本研究中，數據來(lái)源是通過(guò)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察局和相關(guān)礦區提供，涵蓋了過(guò)去十年內發(fā)生的各類(lèi)事故。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，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(fēng)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(fēng)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(fēng)險因素，每行代表一份事故報告，數據表中的值表示相應風(fēng)險因素是否被報告中提及。

表1 關(guān)聯(lián)規則挖掘基礎數據集

每項數據的采集和處理都經(jīng)過(guò)嚴格的驗證和審查，確保數據的準確性和可靠性。通過(guò)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(fēng)險因素之間的關(guān)聯(lián)規則，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)的預防策略。

2.2.2　安全風(fēng)險因素關(guān)聯(lián)規則挖掘

Apriori算法是一種常用的關(guān)聯(lián)規則挖掘算法，主要用于發(fā)現頻繁項集并從中生成強關(guān)聯(lián)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(zhù)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(fēng)險因素：操作失誤（A）、設備故障（B）、監管不力（C）、環(huán)境因素（D）和安全培訓缺失（E）。表格中的1表示該風(fēng)險因素在對應的事故報告中出現，0則表示未出現。

表2 關(guān)聯(lián)規則挖掘數據表

數據挖掘過(guò)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(gè)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(guò)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(mǎn)足最小支持度的項集。（2）導出關(guān)聯(lián)規則：從頻繁項集中導出關(guān)聯(lián)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(fā)生A，則會(huì )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)因素是評估和預防事故的關(guān)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(fēng)險因素：操作失誤、設備故障、監管不力、環(huán)境因素和安全培訓缺失；進(jìn)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(jiàn)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頻率，以及通過(guò)關(guān)聯(lián)規則分析得到的關(guān)聯(lián)因素強度。

表3 主要風(fēng)險因素及出現頻率

操作失誤與設備故障之間存在顯著(zhù)的關(guān)聯(lián)，分析表明操作不當往往會(huì )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(guān)聯(lián)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(guān)，這兩個(gè)因素共同作用顯著(zhù)增加了煤礦安全事故的風(fēng)險。此分析基于A(yíng)priori算法對事故數據集進(jìn)行挖掘得到的關(guān)聯(lián)規則，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(guò)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，為制定針對性的預防措施提供了科學(xué)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(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(jià)分析

3.1　模型構建

在煤礦安全風(fēng)險評價(jià)的研究領(lǐng)域，構建一個(gè)動(dòng)態(tài)的評價(jià)模型是至關(guān)重要的。這種模型應對煤礦井下復雜多變的環(huán)境具有響應能力，并能夠隨時(shí)調整風(fēng)險評估以適應環(huán)境變化。本節旨在描述如何利用大數據和實(shí)時(shí)安全數據，建立一個(gè)能夠動(dòng)態(tài)評估煤礦安全風(fēng)險的模型。模型構建分為兩個(gè)主要部分：（1）基于歷史事故數據和風(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)習技術(shù)如決策樹(shù)、隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，從煤礦事故大數據中學(xué)習并識別出風(fēng)險因素與事故發(fā)生之間的復雜關(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致安全事故，為后續的風(fēng)險預警提供理論支持。（2）模型以煤礦實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)監測系統收集的數據，如瓦斯濃度、溫度、濕度等關(guān)鍵安全指標。實(shí)時(shí)數據輸入模型后，模型能夠即時(shí)評估當前的安全狀況，并預測潛在的安全風(fēng)險。

3.2　風(fēng)險評價(jià)

煤礦安全風(fēng)險評價(jià)是一個(gè)多維度的分析過(guò)程，涉及大量歷史數據和實(shí)時(shí)數據的綜合處理。文本挖掘在這一過(guò)程中扮演了核心角色，通過(guò)從歷史事故報告中提取信息，建立風(fēng)險數據庫，以及實(shí)時(shí)監測數據的分析，實(shí)現對潛在風(fēng)險的動(dòng)態(tài)評估。文本挖掘支持下的煤礦安全風(fēng)險評價(jià)首先依賴(lài)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、影響和結果的詳細描述，是識別和理解歷史風(fēng)險因素的關(guān)鍵數據源。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，將非結構化文本轉換為結構化數據，如風(fēng)險因素的頻率、關(guān)聯(lián)模式等，為風(fēng)險評估提供數據基礎。最新風(fēng)險評價(jià)結果如表4所示。

表4 風(fēng)險評價(jià)結果

4　結束語(yǔ)

本研究通過(guò)文本挖掘技術(shù)支持煤礦安全風(fēng)險的識別與評價(jià)，分析了828份事故報告并建立了關(guān)聯(lián)模型，顯著(zhù)提升了煤礦安全事故的預測與管理能力。我們成功實(shí)現了從非結構化文本中提取關(guān)鍵風(fēng)險因素，構建了動(dòng)態(tài)的風(fēng)險評估模型，并應用實(shí)時(shí)數據進(jìn)行風(fēng)險監測。成果方面，本研究識別了主要風(fēng)險因素，明確了各個(gè)參數之間的相互關(guān)系，并通過(guò)風(fēng)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(lài)性強、模型泛化能力有限以及對實(shí)時(shí)數據處理的挑戰。未來(lái)工作將致力于優(yōu)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(fēng)險，確保礦工安全和礦區運營(yíng)的持續穩定。

作者簡(jiǎn)介：

許愛(ài)國（1977-），男，山西交口人，工程師，學(xué)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(kāi)采技術(shù)。

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摘自《自動(dòng)化博覽》2024年11月刊