基于自然语言处理与机器学习的采矿事故报告分析与根源自动化诊断研究

《International Journal of Coal Science & Technology》：Application of natural language processing and machine learning for analyzing mining accident reports and automating the process of root cause analysis

本研究针对印度煤矿事故报告分析效率低、人为误差大等问题，首次将自然语言处理（NLP）与机器学习（ML）技术应用于该国煤矿安全领域。研究人员利用潜在狄利克雷分配（LDA）主题建模对2010-2015年DGMS事故报告进行自动聚类，结合RAKE算法提取关键短语实现根源分析（RCA），成功构建事故类型分类体系并可视化风险趋势。该方法显著提升事故分析效率，为矿业安全监管提供智能化决策支持。

　　

煤矿事故一直是全球矿业安全的核心挑战，尤其对煤炭消费占比达60%的印度而言，在实现年产15亿吨煤炭的扩张目标下，保障矿工安全成为可持续发展的重要议题。传统的事故报告分析依赖人工处理海量非结构化文本，存在效率低下、主观偏差大、关键信息提取困难等瓶颈，导致安全隐患识别滞后，类似事故反复发生。

为突破这一困境，印度理工学院（ISM）等机构的研究团队在《International Journal of Coal Science & Technology》发表了一项创新研究，首次将自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术系统应用于印度煤矿事故报告分析。研究团队从印度矿山安全总局（DGMS）获取2010-2015年共465份事故报告，通过PyPDF2库提取扫描PDF文本数据，并经过分词、去停用词、词形还原等预处理构建语料库。核心方法包括：采用无监督学习的潜在狄利克雷分配（LDA）模型进行事故主题聚类，通过困惑度与一致性指标优化主题数量；利用RAKE NLTK算法从事故描述中自动提取关键短语；结合随机森林、BERT模型和语义角色标注（SRL）等技术识别组织因素（OF）、环境条件（EC）、人为因素（HF）及防御失效（FD）等根源分析要素。

LDA主题建模实现事故精准分类

通过对比1-16个主题数的模型效果，最终确定9个主题时一致性得分最高，且主题词分布与DGMS事故分类体系高度吻合。例如T1主题词"顶板、坠落、重伤"对应"地层移动"事故类，T3主题词"自卸车、驾驶员、侧翻"指向"非卷扬运输机械"事故。模型自动识别出的9大类事故覆盖了顶板坍塌、运输机械操作、爆炸物管理等27个子类，证明了无监督学习在事故自动分类中的有效性。

多维度数据可视化揭示风险规律

研究通过词云、气泡图等可视化手段发现：贾坎德邦事故死亡率最高（超100例），主要集中于运输机械事故；50-60岁年龄组矿工伤亡最严重（约150人），且普通工人（Mazdoor）和操作工为高危岗位；4月事故发生率显著高于7月，可能与财政年度末生产压力相关。违反安全规程分析显示，《煤矿规程》第190条（通用安全措施）被援引超200次，第98条第1、3款（重型机械操作许可）违规达50次，指向设备管理漏洞。

RAKE算法助力根源自动化诊断

从事故描述中提取的关键短语有效浓缩了致因链，例如"未经授权的搭电启动"直接指向违规操作，"骑手失控与自卸车碰撞"揭示交通管理缺陷。结合命名实体识别（NER）和依赖解析技术，研究进一步构建了逻辑致因序列图（LSCFD）和瑞士奶酪模型（SCM），系统展示组织管理缺失、培训不足、监控失效等多层防御漏洞的叠加效应。

案例验证模型实战价值

以2006年Bhatdih矿瓦斯爆炸（50人死亡）和2016年Rajmahal露天矿边坡坍塌（23人死亡）为案例，LDA模型分别将事故正确归类为"可燃物质"和"其他地层移动"类别。RAKE提取的关键词如"通风系统缺陷""地质断层结构"直指技术与管理根源，生成的SCM模型清晰标注出安全文化缺失、监管不力、应急设备失效等环节的"孔洞"。

研究结论表明，LDA与RAKE等无监督学习算法能高效处理非结构化文本，实现事故自动分类与根源分析，且模型具备跨矿区扩展潜力。该方法将传统耗时数月的人工分析缩短至秒级，为矿山安全监管提供了可解释的AI决策工具。尽管存在数据时效性（2010-2015年）、语言歧义等局限，但本研究开创了印度矿业文本智能分析的先河，为构建煤矿安全4.0体系奠定了技术基础。未来集成实时监测数据与深度学习方法，有望进一步实现风险预警前移，推动全球矿业安全治理向智能化转型。