1、“.....以预防同类型事故再次发生是采用人工方式批量分析事故数据，统计各类事故发生的规律，为事故预防提供依据。由图和图可知技术屏障类型中结构完整性屏障失效导致的事故事件数量最多，其导致了的事故事件人员屏障类型中人员操作屏障失效导致的事故事件数量最多，其导致了是导致人员操作屏障失效的关键原因，装臵设备设计缺陷和装臵设备运行控制缺陷是导致结构完整性屏障失效的关键原因风险防控与隐患排查治理是导致人员操作屏障失效和结构完整性屏障失效的共性管理因素。该研究结果可为油气生产企业事故事件的预防提供依据。关键词文本语义分析模型事故致因大数据技术屏障失效原因油气生产企业管理因素油气行业具有易燃易爆炸有毒有害高温高压等生产油气行业事故事件致因分析中大数据技术的应用大数据论文行控制缺陷分别造成了和的结构完整性屏障失效......”。

2、“.....它们是人员操作屏障失效的关键原因。摘要为深入研究历年油气生产企业事故事件致因因素，为事故事件预控提供依据，采用事故致因理论即屏障理论通过分析石油及天然气行业事故事件调查报告数据，建立了适用于石油石化行业的因和导致屏障失效的管理因素，得到如下结论与建议的事故事件与人员操作屏障失效有关，的事故事件与结构完整性屏障失效相关安全意识缺乏疏忽失误和安全知识技能不足是导致人员操作屏障失效的关键原因，装臵设备设计缺陷和装臵设备运行控制缺陷是导致结构完整性屏障失效的关键原因。油气行业事故事件致因分析中大数据技术的应用大数据论文。由图和图可知技术屏障类型中结构完整性屏障，简称的做法，将屏障划分为技术屏障和人员屏障。其中，从安全功能角度将技术屏障分为类......”。

3、“.....见表。导致屏障失效的管理因素分析事故中失效屏障类型与导致屏障失效的管理因素之间的关联关系，见图。由图可知设备管理因素和风险防控与隐患排查治理因素分别造成了和的结构完整性屏障失效数据标注在屏障理论的基础上，通过注解打标签的方式建立机器学习训练样本。建立训练样本是本文的关键，这项任务需要具备石油领域专业知识和安全专业素养的人员完成，需逐识别出事故中失效的屏障类型，并依次分析屏障失效原因和导致屏障失效的管理因素。值得说明的是，失效屏障类型屏障失效原因和导致屏障失效的管理因素具有对应关系。针对每份事故调查报告，标记其失效的屏障类型每类屏障语义分析模型模型应用结果可视化分析和建议与措施个环节，见图。数据预处理本文数据预处理主要包括数据清洗数据集成和数据缺失标记项任务。本文主要分析事故事件发生的原因，由于原始事故文本数据中些不相关的信息并不会为分析模型的构建提供重要信息......”。

4、“.....因此需要通过数据清洗将其从训练集中去除此外，原始事故文本数据中还存在缺少事故经过描述或者事故原构图中表示文本中第个词的特征向量，文本向量为词向量的平均值，因此分词效果对于文本向量的正确表达至关重要。本文通过爬虫技术行业标准和新词发现等功能建立了包含个领域的专业词库，并将基于领域专业词库形成的文本向量作为模型输入层。在训练分类模型之前将数据分割为训练集和验证集，其比例分别为和，验证集用来评估分类器的性能。构建文本语义分析模型的步骤，见图。值主要包括数据清洗数据集成和数据缺失标记项任务。本文主要分析事故事件发生的原因，由于原始事故文本数据中些不相关的信息并不会为分析模型的构建提供重要信息，反而会在模型训练期间制造噪音，因此需要通过数据清洗将其从训练集中去除此外，原始事故文本数据中还存在缺少事故经过描述或者事故原因描述字段的事故......”。

5、“.....针对数据集成之后础。基于建立机器学习样本的需要，事故事件归因列表包括部分，分别为屏障类型列表屏障失效原因列表和导致屏障失效的管理因素列表。屏障类型列表。本文参照国际油气协会，简称的做法，将屏障划分为技术屏障和人员屏障。其中，从安全功能角度将技术屏障分为类，见表基于人员在人机系统中的典油气行业事故事件致因分析中大数据技术的应用大数据论文因描述字段的事故，因此需要通过数据集成以完善事故事件报告信息最后，针对数据集成之后依然缺失信息的事故事件数据，则标记为数据来源不明，后续不参与建模。建立机器学习样本本文在屏障理论的基础上建立了机器学习样本。屏障是指在事故早期阶段可以阻止危害因素进步向事故演变的措施，它可以限制危害因素产生的伤害和后果，。每个屏障，如果其完好，都应该能够完全阻止事件的进步发展失效原因和导致屏障失效的管理因素......”。

6、“.....将结果以图像的形式直观地展示出来，达到所见即所得的效果。研究方法基于自然语言处理技术，利用事故数据建立训练样本，构建了文本语义分析模型，并利用该模型从万余条事故数据中自动提取失效屏障类型屏障失效原因和导致屏障失效的管理因素，进而进行了统计分析，其流程主要包括数据预处理建立机器学习样本建立文本人员操作屏障失效有关，的事故事件与结构完整性屏障失效相关安全意识缺乏疏忽失误和安全知识技能不足是导致人员操作屏障失效的关键原因，装臵设备设计缺陷和装臵设备运行控制缺陷是导致结构完整性屏障失效的关键原因。数据标注在屏障理论的基础上，通过注解打标签的方式建立机器学习训练样本。建立训练样本是本文的关键，这项任务需要具备石油领域专业知识和安全专业素养的人员完成，需得说明的是，由于本文训练数量有限，因此在建立机器学习样本时采用的是关键词标注方式......”。

7、“.....从而大大提高模型构建的效率。通过两次模型调优和迭代，本文最终训练得到的分类器模型的准确率为召回率为，模型基本可以满足事故事件归因信息的提取需求。结果可视化分析本文利用构建的文本语义分析模型自动提取海量事故事件报告中失效屏障类型屏依然缺失信息的事故事件数据，则标记为数据来源不明，后续不参与建模。建立机器学习样本本文在屏障理论的基础上建立了机器学习样本。屏障是指在事故早期阶段可以阻止危害因素进步向事故演变的措施，它可以限制危害因素产生的伤害和后果，。每个屏障，如果其完好，都应该能够完全阻止事件的进步发展，。油气行业事故事件致因分析中大数据技术的应用大数据论文。模型架型活动将人员屏障分为类，见表。研究方法基于自然语言处理技术，利用事故数据建立训练样本，构建了文本语义分析模型，并利用该模型从万余条事故数据中自动提取失效屏障类型屏障失效原因和导致屏障失效的管理因素......”。

8、“.....其流程主要包括数据预处理建立机器学习样本建立文本语义分析模型模型应用结果可视化分析和建议与措施个环节，见图。数据预处理本文数据预处识别出事故中失效的屏障类型，并依次分析屏障失效原因和导致屏障失效的管理因素。值得说明的是，失效屏障类型屏障失效原因和导致屏障失效的管理因素具有对应关系。针对每份事故调查报告，标记其失效的屏障类型每类屏障的失效原因和导致屏障失效的管理因素，形成机器学习训练样本。训练样本建立的流程见图，训练样本示例见表。事故事件归因形成事故事件归因分类列表是建立机器学习样本的基油气行业事故事件致因分析中大数据技术的应用大数据论文治理因素和教育培训因素分别造成了和的人员操作屏障失效，它们是人员操作屏障失效的关键因素。结论与建议本文采用国际石油及天然气行业主流的事故致因理论屏障理论分析了事故事件调查报告数据......”。

9、“.....并从万余条事故事件数据中自动提取与分析了事故事件中失效屏障类型屏障失效原因和导致屏障失效的管理因素，得到如下结论与建议的事故事件与事故事件。屏障失效原因分析本文利用热力图展示了事故中类失效屏障类型与屏障失效原因之间的关联关系，见图。其中，横轴为失效屏障类型，纵轴为屏障失效原因颜色的深浅代表了占比大小，颜色越深表明两者之间的关联关系越密切。由图可知装臵设备设计缺陷和装臵设备运行控制缺陷分别造成了和的结构完整性屏障失效，它们是结构完整性屏障失效的关键原因安全意识缺乏疏忽失误和安全知识技特点旦发生事故，不仅会造成重大的经济损失，而且会带来严重的社会影响，因此防范安全事故的发生是石油及天然气企业安全管理的重要目标和方向。然而，近年来油气生产企业同类型安全事故重复发生，其重要原因是企业对历史事故事件发生的原因认识不足。随着信息化技术的发展......”。