本文是一篇工程管理论文，本文以社会网络分析、共词矩阵为定量分析方法确定致因因素间相关关系，在定量分析基础上采用Accimap事故分析模型建立煤矿瓦斯爆炸事故致因关系图，利用概率图模型中的贝叶斯网络进行模型的学习、推理和事故原因诊断，提出了煤矿安全政府管控对策建议。
1 绪论
1.1 研究背景及意义
目前中国的煤炭生产能力位居世界第一，同时煤炭消费能力达世界前列水平。我国石油和天然气能源稀少，煤炭丰富，因此煤炭成为中国的主要能源供应，在支持国家的能源需求方面发挥着主导作用。2021年，中国原煤产量达40.7亿吨，煤炭消费量同上年增长5.2%，占能源消费总量的56%。煤炭行业对中国的经济发展做出了重大贡献，但煤炭生产安全状况不容乐观[1][2]。
尽管近年来中国政府当局制定了一系列安全政策和措施，安全状况逐步改善，但由于煤炭生产系统组成复杂，有很多不确定性因素威胁着生产安全，即使微小系统部分有超标偏差，也会造成隐患，并可能导致煤矿事故和人员伤亡[3]。中国煤矿开采的主要事故类别为瓦斯事故、顶板事故、水害、机电和爆破等，其中瓦斯爆炸事故是煤矿事故中最具破坏力的事故之一。如2021年1月10日，栖霞市笏山矿在基础设施建设的施工过程中，由于施工不当造成回风井爆炸事故，事故直接导致20余人被困，10人死亡，经济损失达6000多万元；2019年11月18日，山西平遥煤矿由于瓦斯外溢与火花相撞发生一起瓦斯爆炸事故，导致15人遇难，近10人受伤（包括1人严重受伤），直接经济损失达2000多万元。在2011-2021年期间事故统计中，顶板事故发生最多，其次是运输事故和瓦斯事故。但从死亡人数来看，瓦斯事故的破坏性更大，平均每次死亡人数为4.82人。见图1-1和图1-2。因此，必须使用合适的理论、工具和框架来处理瓦斯爆炸安全事故原因，并实现一个全面的致因分析。
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1.2 国内外文献综述
随着人类社会的工业化、工业生产的高速崛起，设备失效、故障运行等会对生产安全产生威胁，对事故安全的研究与探讨受到越来越多的学者关注。为解决生产现场的突发事件、消除事故隐患，做到提前防控，国内外研究人员们从事故发生的前提、原因、状态、评估等提出许多事故分析理论方法，并系统的提出事故致因模型为全面梳理事故过程，找出关键防控点提供框架[9]。事故致因模型也随着研究的不断深入，由事故树等链条式结构转变成网络式[10]。针对煤矿瓦斯爆炸事故致因分析问题，查阅有关事故分析以及安全态势评估的相关文献，本节将对事故致因模型、瓦斯爆炸事故分析、事故风险分析三个方面展开综述。
1.2.1 事故致因模型
事故视为系统组成部分之间的关系不受控制、发生意外的结果，需要将系统作为整体进行分析，不能单独分析某些部分[11]。瑞士奶酪模型(Swiss Cheese Model, SCM)[12]是早期最为流行的事故致因模型，在航空、医疗[13]等多方面发挥着重要作用，由James Reason于1990年提出。SCM认为长期存在的组织缺陷可以为引发事故创造必要的条件。这些条件和事件的存在代表了防御系统（如物理保护、人员培训、公司管理、程序等）的不足或缺失。系统中的防御及相关的不足用瑞士奶酪的一个“防御层”和一个“孔洞”表示。当“孔”与系统防御对准时，意外轨迹会穿过“防御层”，对人员、资产和环境造成危害。Lenné，Michael [14]借鉴了SCM理论对采矿的安全生产的致因问题作出研究，旨在发现人的行为对事故发生产生的影响。但SCM默认各“防御层”是有顺序的排列，它不考虑系统组件的交互作用，导致它过度简化了事故原因。
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2 相关理论概念
2.1 瓦斯爆炸风险相关特点及理论
近年来中国政府当局制定了一系列安全政策和措施，安全状况逐步改善，但由于煤炭生产系统是一个具有危险和动态特征的复杂系统，即使微小系统部分有超标偏差，也会造成隐患，并可能导致煤矿事故和人员伤亡。发生瓦斯爆炸事故须满足三个条件，即：瓦斯积聚至一定浓度、存在火源、氧气浓度高于12%。一般来说，在煤矿生产工作中，巷道、采空区、工作面等场所氧气浓度都不会低于12%，故将其认作为默认条件。因此，一旦瓦斯监测不到位或通风不良等引起瓦斯积聚，加上引爆火源，就会导致瓦斯爆炸事故的发生。
在我国煤矿开采的主要事故中，瓦斯爆炸发生的频率虽然不如其他事故高，但它是煤矿事故中最具破坏力的事故之一。事故波及范围大，每起事故平均死亡人数位居前列，人员伤亡及经济损失巨大，具有典型的“黑天鹅(Black swan event)”事件特征。黑天鹅事件由纳西姆·塔勒布于2007年给出定义及特点，它的三大特征为：意外性、产生重大或极端影响、可解释或可预测性。意外性即事件在基本毫无征兆的情况下突然发生，出乎意料。意外性的出现可以从内外两个角度来解释。从外部原因来说，此类事件在其范围领域内极少发生，缺少样本和可参考经验。内部致因机理和规律无法掌握，对于日后系统性地防控措施制定带来极大挑战。而不精准的管控策略又会使事件再次发生的概率增大，形成恶性循环。从内部原因来说，由于其发生概率太小，基本将其认定为不可能事件或一定时间内不会在同一主体上重复出现，人们容易忘记或忽略它，造成警惕性低，防范意识差。产生重大或极端影响即破坏力大、事件波及范围大。对于瓦斯爆炸事故来说，在2011-2021年期间事故统计中，瓦斯事故的死亡人数位居前列，平均每次死亡人数为4.82人，造成的经济损失高达数千万元，煤矿企业的声誉也会受到影响。可解释性即事件发生后，找到一种合理的说明来解释事件为什么能够发生。对于瓦斯爆炸事故来说，人们希望找到引起事件发生的原因并通过分析原因间的关系机理，将传统的依据经验、依据高发频率致因作出的主观判断转变至由数据模型分析进行推理决策，在生产环节中主动实施超前防控，进一步降低煤矿瓦斯事故风险。
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2.2 文本挖掘相关概念
随着信息及计算机技术的发展，大数据时代下，海量及高维的数据亟须处理。例如，各类安全网站中数以万计的事故案例，包括公司简介、事故救援处理、具体导致原因、影响范围等等。专业分析人员的工作程度跟不上数据量的增长速度，且仅靠传统的人工检测分析已不能满足需求。因此，在大数据环境下，怎样从冗杂信息中提取有价值的数据并自动挖掘特征，逐步代替人工依赖先验知识进行信息提取，是事故分析的首要前提。
网络学习需要依赖于海量、完整、详尽的数据支持，网络模型建立前，数据的准确获取是重中之重。对于所研究的问题和领域，需要对研究对象从不同维度考量，尽可能全面的进行数据收集处理。且对于数据中的缺失值、异常值等无价值信息，需要进行剔除，以此保证所获得数据的有效性和精确性。煤矿安全网涵盖煤矿法规标准、煤矿管理、煤矿事故报告等多新闻板块，矿井基本信息丰富，事故处理评价体系完整，事故类型、等级、性质叙述详尽，是了解矿业行业的优秀平台。因此，选取煤矿安全网站上的事故案例报告信息作为研究对象。
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3基于文本挖掘的数据预处理 ................. 19
3.1数据的获取.......................... 19
3.2数据的采集............................ 20
3.3数据预处理........................... 21
4基于社会网络分析的Accimap模型构建 ................... 25
4.1瓦斯爆炸事故致因层级界定...................... 25
4.2Accimap模型构建 ....................... 27
4.3本章小结........................ 32
5基于贝叶斯网络的瓦斯爆炸事故风险分析 ............. 33
5.1瓦斯爆炸事故贝叶斯网络模型构建............................ 33
5.2模型验证........................... 39
5.3瓦斯爆炸事故风险分析........................ 40
6 实证研究
6.1 C煤矿概述
C煤矿位于河南省永城市区境内，可采储量2亿多吨。地势低，内部地形平坦，从西北到东南方向呈微倾斜状态，两地相对高差大概在3米。本区境内属于大陆性气候，春季和冬季较为干旱且12月至来年的2、3月份是冰冻期，夏季和秋季降雨居多，季节分明。主采煤层和二煤层顶板主要由砂岩组成，结构稳固，具有吸潮抗风化的特点，易维护。三煤层的各采煤层由于层间距离过近，砂岩厚度变薄，相应的稳固性大打折扣。瓦斯风化带的分布广阔且程度深，经取样判别，矿井相对瓦斯涌出量为1.26m3/t，瓦斯绝对涌出量为10.07m3/min，属于瓦斯矿井。C煤矿的矿井开拓平面图如下图6-1所示。
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7 结论与展望
在参考各国内外文献的基础上，借鉴相关理论和模型，以中国近年百余起典型瓦斯事故爆炸案例为研究对象，进行事故致因因素归纳和风险分析。本文数据集来源自国家矿山安全监察局及煤矿安全网，选取典型瓦斯爆炸事故报告，运用文本提取方法整理出事故致因。以社会网络分析、共词矩阵为定量分析方法确定致因因素间相关关系，在定量分析基础上采用Accimap事故分析模型建立煤矿瓦斯爆炸事故致因关系图，利用概率图模型中的贝叶斯网络进行模型的学习、推理和事故原因诊断，提出了煤矿安全政府管控对策建议。主要结论如下：
（1）本文选取煤矿安全网上的事故案例报告作为数据来源，运用爬虫技术收集了各有关瓦斯爆炸事故的直接或间接致因共2018条。并对数据进行清洗，删减语义重复的内容和不具有主题信息相关的短句，采用python中的jieba工具包进行中文分词和去停词处理等。然后分析主题语义，最终得到54个煤矿瓦斯爆炸事故致因。为展开后续致因机理的分析和建立Accimap事故图模型提供了数据支撑。
（2）运用社会网络分析得到了各致因因素间相关关系强弱程度及因果路径，在定量分析的基础上建立了因果事故图，使识别关键致因更加有效与可靠。从社会网络关系图谱以及建立的Accimap事故图可以直观看出关键致因所在。研究结果表明：政府或监察机构更具核心地位，重要性更大，旨在防止事故的干预措施和战略可能疏忽了政府监管层面的绝对作用，而过度关注物理和技术因素。
（3）根据致因因素变量和初始网络结构，采用GeN Ie2.0软件进行瓦斯爆炸事故贝叶斯模型构建，使用EM算法对网络中各致因节点进行参数估计，进一步地获得各节点因素间准确的量化关联程度，输出因素的条件概率分布，得到完整的瓦斯爆炸事故贝叶斯网络。依据构建的煤矿瓦斯事故概率模型，应用于实际煤矿的事故风险推理中，根据模型可制定相应的管控措施，有效降低煤矿瓦斯事故发生的风险。
参考文献（略）