基于文本挖掘的核电厂运行事件致因分析

摘要：

为了对核电厂运行事件的致因进行分析,本文基于文本挖掘技术和python工具对国家核安全局近几年通报的运行事件进行语料库构建和文本预处理,利用基于TF-IDF的SVD算法对原始特征项进行去噪降维处理,得到最大解释度的维度 200 维,接下来对文本中的相似描述进行分类归纳,最后得到 34 项核电厂运行事件致因,借助可视化词云图将事件致因词频统计结果呈现,构建共现网络以得出事件致因之间的关联性,用可视化事件致因的 TF-IDF特征值分析事件致因的重要度.结果表明:设备相关事件和人因相关事件占核电厂运行事件的比例较大,相比于前两年的核电厂运行事件,后两年的核电厂运行事件中误碰和监督不到位两项致因的频率明显降低,核电厂应继续加强安全管理,重视运行事件防范.

关键词：文本挖掘、核电厂、运行事件、致因、TF-IDF、SVD

所属期刊栏目：22

分类号：X946

资助基金：国防科技工业核动力技术创新中心项目;湖南省教育厅重点项目

在线出版日期：2023-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：37-44