基于贝叶斯网络和文本挖掘的化工事故因果分析与风险路径识别研究

《Safety》：Identification of Key Contributing Factors and Risk Propagation Paths in Safety Accidents at Chinese Chemical Enterprises

本文综述了应用贝叶斯网络（BN）结合文本挖掘技术分析化工事故因果关系的研究。通过TF-IDF特征提取和LDA主题建模，构建了涵盖设备故障、人为因素、管理缺陷等多维度的因果网络模型，量化了关键风险路径（如中心性指标）。研究为化工安全风险评估提供了数据驱动的决策支持方法。

　　

研究背景与方法框架

化工行业的高风险特性使得事故因果分析成为安全管理的重要课题。传统分析方法难以处理多因素耦合的复杂系统，本研究创新性地融合贝叶斯网络（BN）与文本挖掘技术，建立了数据驱动的分析框架。研究收集了2010-2023年422份官方事故报告，通过Jieba分词工具结合专业词典进行文本预处理，采用TF-IDF算法进行特征加权，利用困惑度指标确定最优主题数量，构建了涵盖技术设备、人为操作、管理监督等多维度的因果网络模型。

关键技术与模型构建

贝叶斯网络的核心优势在于处理不确定性信息的能力，其网络结构由代表风险因素的节点（如X₁, X₂...X_n）和表示因果关系的边组成。条件概率表（CPT）完整描述了节点间的概率依赖关系，例如P(A|B,C)表示在父节点B和C特定状态下A的条件概率。通过计算节点中心性指标（如介数中心性C_B(v_i)），可识别网络中的关键风险路径。文本挖掘环节采用TF-IDF算法量化词条重要性，其中词频（TF）反映单文档内词条出现频率，逆文档频率（IDF）衡量词条在整个语料库中的分布广度。

实证分析与发现

对事故报告的主题提取识别出设备老化、违规操作、安全培训缺失等核心风险因素。贝叶斯网络推理显示，管理因素（如制度漏洞）通过中介变量（如监管缺失）对事故结果的影响路径权重最高，其条件概率值达到0.78。关键路径分析表明，"设备缺陷→应急失效→事故扩大"这条路径的介数中心性显著高于其他路径（p<0.01）。通过1000次Bootstrap重采样验证，模型参数估计的置信区间均在95%以上，证明了模型的稳健性。

应用价值与创新点

本研究建立的BN-文本挖掘混合模型，实现了从海量非结构化文本中自动提取因果规律的功能。相比传统分析方法，该模型能识别隐藏的跨层级因果关系（如管理制度对具体操作的影响），并通过概率推理量化风险传导强度。提出的"动态主题-节点映射"方法，可随新事故报告自动更新网络参数，为化工企业提供可迭代的风险预警工具。研究结果对制定针对性安全措施（如加强关键路径节点监控）具有实践指导意义。