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题名基于24Model的动火作业事故致因文本挖掘
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作者
牛茂辉
李威君
刘音
王璐
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机构
山东科技大学安全与环境工程学院
山东省港口集团有限公司
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出处
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第3期151-158,共8页
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基金
国家自然科学青年基金资助(51904169)
山东省自然科学基金资助(ZR2023ME093)。
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文摘
为探究工业动火作业事故的根源,提出一种基于“2-4”模型(24Model)的文本挖掘方法。首先,收集整理220篇动火作业事故报告,并作为数据集,构建基于来自变换器的双向编码器表征量(BERT)的24Model分类器,使用预训练模型训练和评估事故报告数据集,构建分类模型;然后,通过基于BERT的关键字提取算法(KeyBERT)和词频-逆文档频率(TF-IDF)算法的组合权重,结合24Model框架,建立动火作业事故文本关键词指标体系;最后,通过文本挖掘关键词之间的网络共现关系,分析得到事故致因之间的相互关联。结果显示,基于BERT的24Model分类器模型能够系统准确地判定动火作业事故致因类别,通过组合权重筛选得到4个层级关键词指标体系,其中安全管理体系的权重最大,结合共现网络分析得到动火作业事故的7项关键致因。
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关键词
“2-4”模型(24Model)
动火作业
事故致因
文本挖掘
指标体系
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Keywords
"2-4"model(24Model)
hot work
accident causes
text mining
index system
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分类号
X928.02
[环境科学与工程—安全科学]
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题名高校实验室火灾爆炸事故致因文本挖掘与分析
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作者
李威君
李景楠
刘音
胡相明
牛茂辉
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机构
山东科技大学安全与环境工程学院
山东科技大学矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室培育基地
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出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第8期244-248,共5页
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基金
中国高等教育学会科学研究规划课题重大项目(22SY0107)
山东省本科高校教学改革研究项目(M2020020)
山东科技大学青年教师教学拔尖人才培养项目(BJ20221107)。
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文摘
为从历史事故中学习经验教训以指导高校实验室安全管理实践,选取2000~2024年国内外81起高校实验室火灾爆炸事故的报告文本作为样本,运用文本挖掘技术进行事故致因因素分词与特征项处理,构建共现矩阵绘制事故致因共现网络,结合Apriori算法挖掘关联规则。研究表明,违规和错误操作、安全意识淡薄、管理不当是高校实验室火灾爆炸事故常见的诱因;安全意识淡薄、管理不当、错误操作的共同出现是主要致因模式;堆放可燃物、管理不当与事故发生具有强关联性。该方法降低了传统人为分析的主观性,揭示了事故致因的深层关联,可为事故预防提供精准的依据。
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关键词
高校实验室安全
火灾爆炸事故
文本挖掘
关联分析
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Keywords
laboratory safety in universities
fire and explosion accidents
text mining
correlation analysis
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分类号
G647
[文化科学—高等教育学]
X928
[环境科学与工程—安全科学]
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