基于语义文本表征与降维的采矿行业事故分析：一种集成聚类框架的创新研究

这篇研究通过整合基于Transformer的自然语言处理（NLP）、非线性降维（UMAP）和无监督机器学习（k-means），构建了AI驱动的采矿事故分析框架。利用Sentence-BERT（SBERT）提取事故叙述的高维语义特征，结合聚类分析揭示了地下采矿（84-98%无设备事故）、露天作业（98-99%车辆相关）等差异化事故模式，为靶向安全干预提供了数据支持。

　　

当前事故数据分析的挑战
当代事故数据分析面临多维度挑战：结构化元数据（如事故类型）与非结构化叙述的割裂，传统方法（如词袋模型/TF-IDF）难以捕捉语义关联，而高维嵌入（如SBERT）又需降维处理。研究指出，简单线性回归（SLRM）等统计方法无法应对采矿事故数据的复杂性，亟需能融合多源数据的综合分析框架。

方法论
本研究采用多阶段分析流程：1）从MSHA数据库提取事故叙述文本；2）通过SBERT生成语义嵌入；3）UMAP降维至3维空间；4）k-means聚类结合树状图细分。关键创新在于将设备类型等结构化变量与文本语义协同分析，实现事故模式的立体解构。

结果
分析247,873起事故数据发现：仅用叙述文本时聚类区分度低（6簇中1簇占主导），而融合"SUBUNIT"等变量后形成12个特征簇。地下采矿簇显示：67%躯干伤（过度用力）、58%下肢伤（滑倒）、95%上肢伤（物料搬运）。露天作业簇中车辆事故占比高达98-99%，且多发复合伤。

讨论
通过树状图细分聚类发现：钻具（92%）、装载机（98%）等设备关联簇具有高度特异性，而噪声性听力损失（96-97%）跨所有作业类型。研究证实语义增强能识别传统统计方法遗漏的模式，如无设备事故中不同伤情的动作诱因差异。

结论
该框架通过SBERT-UMAP-k-means技术链，首次实现采矿事故叙述的语义级聚类分析，为动态风险监测系统的开发奠定基础。未来可扩展至实时文本流分析，推动安全生产从被动响应转向主动预警。