文献标识码：B文章编号：1003-0492（2024）11-073-05中图分类号：TP309

★许爱国（山西离柳焦煤集团有限公司，山西吕梁033000）

关键词：文本挖掘；煤矿安全；风险识别；风险评价

煤矿行业由于作业环境的复杂性和潜在的高风险性，其安全事故的预防与风险管理一直是研究和实践的重要课题。随着信息技术的发展，文本挖掘技术已被广泛应用于各种领域的数据分析中，为安全风险评估提供了新的方法和视角。本研究的目的是探索文本挖掘技术在煤矿安全风险识别与评价中的应用，并通过分析历史事故报告和实时数据，构建一个能够动态评估和预测煤矿安全风险的模型，旨在提高煤矿安全管理的预防效率和准确性，从而降低事故发生率，保障矿工安全。

1　基于文本挖掘煤矿安全风险识别

1.1　文本挖掘技术及基本流程

文本挖掘技术涵盖了将大量非结构化文本数据转化为有价值知识的过程，不仅包含数据挖掘、机器学习等技术，还融合了数据库管理、文本处理与统计分析等多领域知识。这种转化不是通过提取精确数据完成，而是通过识别文本中的概念、规律和模式，这些通常以定性的规则表现，形式多样。该技术的实施流程始于文本数据的收集，这包括从各种电子和印刷源中获取信息。收集后的数据需通过预处理步骤，如文本清洗和标准化，以剔除噪声和准备数据进行深入分析。预处理的一个重要环节是文本碎片化，通过这一过程，大型文本被分解为更易于分析的小段。接下来，采用各种降维技术来消除语料库中的冗余信息，保持信息的价值密度。这一步骤关键是保证数据的质量和相关性，以便在后续的分析中能够提取出有用的知识。之后，通过关键词提取、聚类分析和数据挖掘技术，从处理过的文本中识别出重要的信息和模式。最后一步是结果的可视化，这一步骤使分析结果更加直观，便于解读和展示。可视化不仅帮助研究人员理解数据模式，也使得非专业人士能够理解复杂的分析结果。通过这些步骤，文本挖掘技术使研究人员能够从庞大的文本集合中发现有价值的知识，进而支持决策制定和新知识的创建。具体流程如图1所示。

图1 文本挖掘基本流程

1.2　相关词语挖掘中文文本挖掘流程设计

针对中文文本挖掘在煤矿安全风险识别中的应用，本研究设计了一套优化流程，以提高信息提取的准确性和效率如图2所示。首要步骤为中文分词，这一过程对于分析结构复杂的中文文本至关重要。中文分词技术通过算法将连续的文本字符串切分为独立可识别的词汇单元，是后续文本分析的基础。随后，关键词提取环节对识别文本中的中心思想和主题信息发挥核心作用。此步骤运用统计学方法和自然语言处理技术，从分词结果中筛选出携带信息量大的词汇，为理解文本内容提供关键线索。在关键词基础上，进一步执行相关词语挖掘。该过程不仅识别语义上接近的词语，还包括风险评估中常见的变体和同义表达，增强了模型对风险因素多样表述的适应能力。相关词语挖掘的算法复杂，涉及语义相似度计算，能够有效地从大量数据中找出潜在的联系。

图2 改进的文本挖掘流程

此外，相关词语语义分析进一步深化了对词汇含义及其相互关系的理解。通过构建词语间的语义网络，可以揭示不同词语在特定语境中的意义变化，以及它们与煤矿安全相关性的强度。此环节对于准确识别风险因素至关重要，因为许多安全风险因素在不同文本中可能会以不同方式表述。最终，事故风险致因成分的聚合将所有分析数据综合考量，通过聚类算法将相似的风险因素归类，形成清晰的风险类别。该步骤不仅整合了单一风险因素，也使得整体风险评估更加系统化，为后续的安全管理提供了科学的决策支持。

1.3　煤矿安全事故案例文本挖掘与风险因素识别

煤矿安全事故案例文本挖掘与风险因素识别是识别潜在矿山危险的关键步骤，涉及从历史事故报告中提取和分析数据，以建立风险模型和预防策略。本节详细介绍了通过文本挖掘技术分析煤矿安全事故案例，并识别关键的风险因素的方法。（1）通过自然语言处理（NLP）技术，对事故文本进行语言预处理，包括去除停用词、标点符号，以及进行词性标注和词根还原。这些步骤清洗数据，为更深入的文本分析准备文本结构。（2）实施文本分词，特别是针对中文文本，需要准确地将连续的字符流分割成有意义的词语单元。中文分词采用基于统计的模型如双向最大匹配法（BiMM），能够有效地处理中文的分词问题。在关键词提取环节应用TF-IDF（TermFrequencyInverseDocumentFrequency）公式，计算每个词在事故报告中的权重：

TF-IDF（t,d）=TF（t,d）×IDF（t）

其中TF是词t在文档d中的频率，IDF是逆文档频率，用于降低常见词的权重。通过TF-IDF分析，可以识别出文本中重要的风险描述词。文本中识别的关键词进一步通过潜在语义分析（LSA）进行处理，以揭示词语之间的隐含关系。LSA通过构建词项-文档矩阵，应用奇异值分解（SVD），提取主题和概念，进一步理解词语间的深层语义联系。

2　煤矿安全风险因素重要性与关联性分析

2.1　煤矿安全风险因素关联规则挖掘步骤

在煤矿安全事故的研究中，关联规则挖掘技术是分析事故数据中风险因素的关键工具，能够揭示各种风险因素之间的潜在联系及其对事故发生的影响。本研究基于文本挖掘识别的煤矿安全事故风险因素，采用Apriori算法对事故数据进行深入分析，以识别风险因素之间的强关联规则，具体步骤如下：（1）构建煤矿安全事故数据库DB；（2）设定最小支持度阈值Minsup；（3）通过设置最小置信度阈值Minconf，从频繁项集中导出所有满足最小置信度要求的强关联规则；（4）进行关联规则的优化处理，移除那些提升度Lift不大于1的关联规则；（5）结合领域专家的经验和安全管理实践，对挖掘出的关联规则进行深入解读和分析。Apriori关联规则算法操作流程如图3所示。

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图3 Apriori关联规则算法操作流程

2.2　基于Apriori算法的煤矿安全风险因素关联规则挖掘

2.2.1　数据来源

在本研究中，数据来源是通过文本挖掘技术分析的800份煤矿事故报告，这些报告由国家煤矿安全监察局和相关矿区提供，涵盖了过去十年内发生的各类事故。通过自然语言处理技术，将非结构化的事故报告文本转换为结构化数据，形成了煤矿事故风险致因信息布尔数据集。此数据集不仅记录了每份报告的基本信息，还详细标注了事故中出现的各种风险因素，如操作失误、设备故障、监管不力等，并将这些因素转化为布尔值（出现为1，未出现为0）。具体数据结构如表1所示，每列代表一种风险因素，每行代表一份事故报告，数据表中的值表示相应风险因素是否被报告中提及。

表1 关联规则挖掘基础数据集

每项数据的采集和处理都经过严格的验证和审查，确保数据的准确性和可靠性。通过对这些结构化数据的分析，本研究旨在应用Apriori算法挖掘出事故风险因素之间的关联规则，以揭示不同风险因素如何组合影响事故的发生，从而为煤矿安全管理提供科学的预防策略。

2.2.2　安全风险因素关联规则挖掘

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，主要用于发现频繁项集并从中生成强关联规则。首先，设定最小支持度（Minsup）和最小置信度（Minconf）阈值。在本研究中，设定Minsup为5%（即项集在所有事故报告中至少出现5%），Minconf设为60%，意味着只考虑置信度至少为60%的规则。数据表格如表2所示，包含五种主要风险因素：操作失误（A）、设备故障（B）、监管不力（C）、环境因素（D）和安全培训缺失（E）。表格中的1表示该风险因素在对应的事故报告中出现，0则表示未出现。

表2 关联规则挖掘数据表

数据挖掘过程分为以下步骤：（1）生成频繁项集：利用Apriori算法首先生成频繁1-项集，例如，{A},{B},{C}等。根据设定的Minsup计算每个项集在数据库中的支持度。例如，计算项集{A}的支持度即计算包含A的报告数量占总报告数量的比例。然后，算法逐步通过自我结合生成频繁2-项集、3-项集等，如{A,B},{A,C},{A,B,C}等，并同样计算这些项集的支持度，只保留满足最小支持度的项集。（2）导出关联规则：从频繁项集中导出关联规则，并计算每条规则的置信度。例如，从频繁项集{A,B}中可以导出规则A→B（如果发生A，则会发生B）。

2.3　煤矿安全主要风险因素及其关联因素分析

煤矿安全的研究中，识别主要风险因素及其关联因素是评估和预防事故的关键。本节基于对800份煤矿事故报告的文本挖掘分析，识别出以下主要风险因素：操作失误、设备故障、监管不力、环境因素和安全培训缺失；进一步的关联分析揭示了这些因素之间的相互作用，对事故的综合影响提供了深入的见解。表3中列出了这些主要风险因素以及在事故报告中的出现频率，以及通过关联规则分析得到的关联因素强度。

表3 主要风险因素及出现频率

操作失误与设备故障之间存在显著的关联，分析表明操作不当往往会导致设备出现故障或故障情况加剧。此外，监管不力与安全培训缺失之间的关联度最高，表明监管层次的不到位与员工培训不充分密切相关，这两个因素共同作用显著增加了煤矿安全事故的风险。此分析基于Apriori算法对事故数据集进行挖掘得到的关联规则，其中关联强度表示为提升度，提升度大于1表示有正相关性。通过这种方法，不仅能识别单一风险因素，还能深入理解多种因素的相互作用，为制定针对性的预防措施提供了科学依据。这种综合分析方法是煤矿安全管理的重要工具，有助于优化安全策略和减少事故发生率。

3　文本挖掘支持下的煤矿安全风险评价分析

3.1　模型构建

在煤矿安全风险评价的研究领域，构建一个动态的评价模型是至关重要的。这种模型应对煤矿井下复杂多变的环境具有响应能力，并能够随时调整风险评估以适应环境变化。本节旨在描述如何利用大数据和实时安全数据，建立一个能够动态评估煤矿安全风险的模型。模型构建分为两个主要部分：（1）基于历史事故数据和风险因素的综合分析，建立关联模型。这一步骤中，采用机器学习技术如决策树、随机森林或神经网络，从煤矿事故大数据中学习并识别出风险因素与事故发生之间的复杂关系。此关联模型能够揭示各种因素如何相互作用并导致安全事故，为后续的风险预警提供理论支持。（2）模型以煤矿实时收集的安全数据为输入。这包括从监控设备、传感器和其他实时监测系统收集的数据，如瓦斯浓度、温度、湿度等关键安全指标。实时数据输入模型后，模型能够即时评估当前的安全状况，并预测潜在的安全风险。

3.2　风险评价

煤矿安全风险评价是一个多维度的分析过程，涉及大量历史数据和实时数据的综合处理。文本挖掘在这一过程中扮演了核心角色，通过从历史事故报告中提取信息，建立风险数据库，以及实时监测数据的分析，实现对潜在风险的动态评估。文本挖掘支持下的煤矿安全风险评价首先依赖于对历史事故报告的分析。各项报告包含了关于事故原因、影响和结果的详细描述，是识别和理解历史风险因素的关键数据源。通过自然语言处理技术，将非结构化文本转换为结构化数据，如风险因素的频率、关联模式等，为风险评估提供数据基础。最新风险评价结果如表4所示。

表4 风险评价结果

4　结束语

本研究通过文本挖掘技术支持煤矿安全风险的识别与评价，分析了828份事故报告并建立了关联模型，显著提升了煤矿安全事故的预测与管理能力。我们成功实现了从非结构化文本中提取关键风险因素，构建了动态的风险评估模型，并应用实时数据进行风险监测。成果方面，本研究识别了主要风险因素，明确了各个参数之间的相互关系，并通过风险评估模型为矿区安全管理提供了定量化的决策支持。然而，研究也存在不足，包括数据依赖性强、模型泛化能力有限以及对实时数据处理的挑战。未来工作将致力于优化数据处理流程、提升模型的适应性和准确性，以更全面地应对煤矿安全风险，确保矿工安全和矿区运营的持续稳定。

作者简介：

许爱国（1977-），男，山西交口人，工程师，学士，现就职于山西离柳焦煤集团有限公司，研究方向为煤炭开采技术。

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摘自《自动化博览》2024年11月刊