【摘 要】
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针对物探作业事故提出了一种基于文本挖掘(TM)的分析方法。首先,从人、机、环境、管理四方面分别对事故文本数据进行文本分析,通过筛选得到事故影响因素,并利用k-means聚类识
【机 构】
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中国石油大学（华东）机电学院,中石化石油工程地球物理有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51204203;51875579);山东省自然科学基金青年项目(ZR2016EEQ2b)
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针对物探作业事故提出了一种基于文本挖掘(TM)的分析方法。首先,从人、机、环境、管理四方面分别对事故文本数据进行文本分析,通过筛选得到事故影响因素,并利用k-means聚类识别事故类型;以事故影响因素为前项,事故类型为后项构建多维物探作业事故数据模型,运用多维Apriori技术进行物探作业事故关联分析,得到事故影响因素与事故类型的强关联规则,并通过分析这些规则发掘各类事故的发生规律;最后,应用该方法对某物探公司野外作业事故数据进行分析及验证。研究结果表明,该方法能够加深对事故的认识,为物探作业安全管理提供
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