國際礦山開采沉陷領域研究的知識結構分析

麻鳳海，侯劍華，左 成

（1.大連大學建筑工程學院，遼寧 大連116622；2.大連大學人文學部，遼寧 大連116622）

開采沉陷學是礦山測量的一個傳統學科分支，是專門研究地下資源開采引起地表和巖層移動與變形現象及其相關問題的科學［1］。煤炭資源是我國的主要地下能源，研究開采沉陷問題對改善我國國民經濟、提高人民生活水平、提高礦山開采量、減少礦山開采沉陷危害等等都有著非常重要的理論和現實意義。如今我國經濟的快速發展必然要求加快對礦物的需求與消耗，所以對礦山開采沉陷的研究是重中之重。

礦山開采沉陷學的研究已有近百年的歷史，應用當前國際研究前沿的文獻信息可視化技術，使用CiteSpace等可視化軟件系統繪制該研究領域理論演進的科學知識圖譜，展示并挖掘礦山開采沉陷領域的知識結構及其演進歷程。

1 研究方法與數據處理

文獻共被引的概念于1973年由美國情報學家亨利·斯莫（Henry Small）和前蘇聯情報學家依林娜·馬沙科娃分別提出［2］。文獻共被引分析是繼引文分析方法提出之后科學計量學領域的一種重要方法，也是引文分析理論（學）的重要補充［3］。共被引分析又被稱為同被引分析，作為引文分析的一個重要內容，受到了國內外學者的廣泛注意。文獻的共被引關系反映了文獻之間的研究方向和研究主題具有密切的關聯，兩篇文獻共被引的頻次越多說明它們學術研究方向的關聯性越強。由此推而廣之，由多篇文獻間的共被引關系形成的文獻共被引聚類，反映了聚類文獻之間共同的研究方向和關注的熱點主題。通過信息可視化的科學知識圖譜表現出來的文獻共被引聚類，揭示了科學知識領域中主流研究的知識結構和研究的熱點問題。

繪制共被引網絡知識圖譜是共引分析的一個重要內容。其中，一個重要方面是如何對共引網絡圖譜進行聚類分析。在共被引網絡中，共被引的連接表示兩篇文獻同時被另一篇文獻引用的頻次，兩篇文獻之間的共被引強度是文獻間共被引頻次的度量指標。由美國德雷克塞爾大學（Drexel University）陳超美博士開發的CiteSpace信息可視化軟件可用于探測和分析學科研究前沿隨時間相關的變化趨勢以及研究前沿與其知識基礎之間的關系，并且發現不同研究前沿之間的內部聯系。通過對學科領域的文獻信息可視化使研究者能夠直觀的辨識出學科前沿的演化路徑及學科領域的經典基礎文獻［4－5］。

本文進行計量分析所使用的數據均來自美國科學技術信息情報所（ISI）的 Web of Science，應用信息可視化分析工具CiteSpace可視化軟件系統，對文獻的作者、題目、摘要等數據記錄進行分析。以Ts＝（mining same subsid＊）為檢索式，對ISI相應引文數據庫中以英語發表的文獻進行檢索，在檢索結果數據中保留學術論文和會議論文等文獻類型。

2 研究結果

在國際礦山開采沉陷研究的文獻共被引網絡基礎上，利用CiteSpace軟件的譜聚類算法繪制的知識圖譜標識了該領域的知識基礎結構及其研究前沿的動態演進過程。CiteSpace可視化軟件可以自動為文獻共被引的聚類進行標注，標注的來源主要有標題（title），摘要（abstract）和索引詞（descriptor）三種，而根據研究的需要，進行自動標識抽取詞組的算法有 TF＊IDF，LLR（log likelihood ritao）和IM（Information mutual）等三種，進而組合成9種可選擇的聚類自動標示方法。核心的聚類標識信息如表1所示。同時對文獻數據信息進行可視化分析。運行得到國際礦山開采沉陷研究的文獻共被引網絡圖譜（圖1）。

表1 國際礦山開采沉陷研究文獻共被引網絡聚類中節點大于10的聚類信息

通過文獻共被引網絡的聚類結果，按照聚類大小和聚類主題“純度”等指標確定的核心聚類代表了國際礦山開采沉陷領域研究的主流知識結構。結合聚類標識的主題詞的分析，梳理這一領域研究的主流方向包括以下方面。

圖1 礦山開采沉陷領域文獻共被引網絡的聚類圖譜

將國際礦山開采沉陷研究文獻共被引網絡中節點大于10的聚類信息具體分析，結果顯示這些聚類信息可以清晰的串聯起國際礦山開采沉陷研究的脈絡，體現出該研究方向的前沿。節點中最大的為31號聚類，此聚類的聚類信息主要是地層記錄，圍繞著地層記錄還有活躍，沉降，西班牙，蒸發溶解沉降等。從31號聚類我們可以看出國際礦山開采沉陷研究方向中西班牙的地層記錄有著很重要的地位，至2000年國外的很多學者已經對西班牙東北的埃布羅河盆地有著廣泛的研究，埃布羅河是西班牙最長、流量最大和流域面積最廣的河流。但是由于土地干旱、貧瘠，所以人口稀少。在埃布羅河盆地，由石膏溶蝕造成的沉降具有重要的社會經濟后果。石膏巖溶的沖擊作用導致許多塌陷，對線性結構（公路，鐵路線，灌溉渠道），以及建筑和農業土地是不利的。不可預見的災難性沉陷也使人的生命處于危險之中。研究埃布羅河盆地獨特的地質地貌使我們對各式各樣地質地貌的礦山開采時有了更廣泛的認識，也可以盡可能的將開采沉陷降到最低。這使人民生活安全有了保障，減小的采動損害更有利于國民經濟的增長。

其次28號聚類也提供給我們很多重要的信息，該聚類主要以塌陷幾何為中心，以冰熔體，延伸，火山口，火山沉陷為輔。煤礦遭遇塌陷后會給煤礦安全帶來巨大隱患和威脅，所以對于礦山沉陷來說塌陷幾何是重中之重。而巖體對于沉陷是一個重要的影響因素，火山沉陷對巖體的形成與變化有著很重要的影響，如火山沉陷嚴重，則對周圍的環境也有著很大的破壞與污染。

34號聚類主要介紹了澳大利亞的南部煤田，利用合成孔徑雷達，差分干涉方法，聯合個案研究，及澳大利亞的新南甘文維地區的研究，總結了澳大利亞的南部煤田的特點。澳大利亞擁有豐富的煤礦資源，2011年一家澳大利亞公司稱，在辛普森沙漠（Simpson Desert）發現的一塊煤田可能是世界上最大的煤田，澳大利亞煤田的普遍性與特殊性體現了研究澳大利亞煤田對礦山沉陷的重要性。悉尼煤田于1795年發現，是至今為止在澳大利亞南部最有名的煤田。悉尼煤田位于塔斯曼地槽的前淵坳陷，由于褶皺起伏、正斷層發育及以后的侵作用，煤田被分割成隆起的無煤區和沉陷的含煤區。悉尼煤田具有煤層傾角較緩，斷層少，構造簡單，埋藏深度較淺等特點。所以說悉尼煤田是澳大利亞最優質的煤田，且其工業價值最大，廣泛被開采及應用。

接下來是大小值為13的35號聚類，中心為波斯尼亞和黑塞哥維那這個國家，由于波黑礦產資源豐富，主要有鐵礦、褐煤、鋁礬土、鉛鋅礦、石棉、巖鹽、重晶石等，其中煤炭蘊藏量達38億t。這其中主要城市圖茲拉地區食用鹽儲量為歐洲之最。所以圍繞著波黑35號聚類主要研究了它的鹽巖開采，以及利用地理信息系統的評估等。在南斯拉夫時期波黑便是聯邦內較貧窮的地區之一，獨立后又發生了內戰，經濟受到嚴重損害，而豐富的礦產資源不僅能夠補給本國所需資源，更能夠帶動波黑的經濟，使波黑經濟漸漸復蘇。所以研究波黑的礦產資源及礦產開采對礦山開采沉陷來說有著重要的研究意義。

49號聚類的大小值為12，此聚類向我們提供的重要信息便是長壁開采這個關鍵詞。煤礦開采前，根據地形地勢等開采條件，具體分析開采的特點，要制定詳細的安全開采計劃和方案。長壁式采礦方法是一種普遍運用于開采緩傾斜薄礦床的采礦方法，它具有采切量小、回采工藝簡單以及機械化程度高等優點，但此種方法主要運用在煤礦類軟巖礦山中，在圍巖強度較大的鐵礦中運用較少［6］。對于我國而言，長壁采煤方法已趨成熟。

1984年，在美國猶他州東沃薩奇高原便進行過一次較大規模的地震監測實驗。此實驗地區經常用于地下采煤，從實驗結果中發現，此地區地震活動與長壁式采礦的四個地區有明顯的空間關系。由于長壁式開采會引起頂部塌陷，這種地層塌陷會引起張力破壞，便形成了壓爆事件的震源機制，引起礦震事件。對于我國來說，由于西北地區大煤田的開發，對淺埋煤層長壁開采的利用也日益增大。所以研究長壁開采對礦區的地表沉陷有著重要的意義，同時也對研究地震活動有著不可動搖的地位。

采煤方法和工藝的進步和完善始終是采礦學科發展的主題［7］。采煤方法的多樣性及其迅速的發展將帶動煤炭開采的各項變革，大大的推進煤炭開采朝高產、高效、高安全性、高穩定性的方向發展。

30號聚類的輪廓值為0.832，大小值為11，如此高的輪廓值說明此聚類在高度統一的引用同一方面的知識，這便是這個聚類的關鍵內容，利用神經網絡、地理信息系統來探究地面沉陷危害。由于礦山開采所引起的地面沉陷是一個嚴重的災害性問題，所以一直以來為了盡量減少和控制開采所引起的地面沉陷一直是國內外學者的頭等問題，此問題的急需解決不僅對工程上有絕大的幫助，對國民經濟建設和人民生活都有著重大的實際意義。

人工神經網絡是在現代神經科學研究成果的基礎上，依據人腦基本功能特征，試圖模仿生物神經系統的功能或結構而發展起來的一種新型信息處理系統或計算體系。2002年畢忠偉，等便在《采礦技術》上發表了《MATLAB神經網絡工具箱在礦山開采沉陷中的應用》一文，文中提到將神經網絡應用于礦山開采沉陷預測中可以使預測圖文并茂，大大雖短預測時間，預測更加準確，效果良好［8］。同樣的，國外學者也一直沒有停止對神經網絡的關注，AMBROZIC T于2003年發表的《Prediction of subsidence due to underground mining by artificial neural networks》（利用人工神經網絡系統預測地下開采沉陷）一文，一經發表便有較高的被引頻次，體現了本文章的核心地位，也突出了利用人工神經網絡系統預測地下開采沉陷這種技術已然成為現如今該方向研究上的前沿與重點。

同樣的，地理信息系統在地面沉陷危害中的應用也是該研究方向上的一個熱點與前沿技術。隨著社會的進步，各項技術的飛速發展，人們對地下資源的需求也日益增加。但是必要的開采又會引起一定的開采沉陷，破壞地面上的一些建筑與設施，所以如何大量開采又引起盡量小的開采沉陷或者不造成破壞一直是眾多研究者的大難題。應用地理信息系統，可以說大大的解決了這個難題。由于在地理信息系統的支持下，不僅可以方便地管理開采信息，還可以對開采破壞進行有效地監測、模擬、分析和評價，從而為開采設計方案的制定與優化提供全面、及時、準確和客觀的服務與技術支持［9］。利用此方法后，可以有效的減少由于煤炭開采而引起的地表及其上建筑物的破壞，使更多的保護對象免受其害。

對于開采沉陷，傳統的預測方法是基于收集資料法和現場調查法的基礎上，依據選擇合適的數學預測模型，預測出開采塌陷深度與范圍，以此來確定沉陷影響的破壞程度等內容［10］。但是由于所受條件的限制，例如所需資料多，現場調查精度要求高，已有數據盡量保持實時性等限制，所以傳統方法的預測往往不能保證很高的準確度。而且傳統方法所費人力多，投資大，又達不到好的效果。相反的應用地理信息系統技術則有出色的數據實時性及數據準確性等優勢，研究者可以長期保存數據，也可以依情況的不同而隨時更改模型，修正不合理的方案。避免和改善了傳統方法的不足，從而可以有效的進行沉陷區的整治與預防。所以說利用地理信息系統對礦區的沉陷進行預測與防治，是一種比較好的方法，可以大大改善礦山開采沉陷的巨大破壞作用，還可以減少人力，縮短時間等。

礦山的開采沉陷算是礦區災害中比較嚴重的一個方面，其往往有危害大，難治愈，經濟損失嚴重等特點。而GIS技術能大幅的治理這些方面，可以有效的保護環境，使社會經濟高效可持續發展。國外的學者也一直重視GIS技術的發展和利用，KIM KD于2006年發表在《Environ Geol》的《Assessment of ground subsidence hazard near an abandoned underground coal mine using GIS》（利用地理信息系統評估一個廢棄地下煤礦附近的地面沉降危害）一文，文章發表后引起了學者的高度關注，被多次引用。可見，GIS技術一直是開采沉陷領域國內外學者研究的前沿與熱點問題。

3 研究結論與展望

通過CiteSpace可視化軟件繪制了礦山開采沉陷領域研究文獻的科學知識圖譜，著重將共被引網絡中節點大于10的聚類信息進行了分析，展示國際礦山開采沉陷領域研究的知識結構，對該領域研究重點及前沿進行了初步探討。不同聚類所代表的不同的礦山開采沉陷研究方面的重點與前沿，聚類的大小與輪廓值可以顯示出研究者對此方面的研究熱度與研究的統一性。國際礦山開采沉陷研究方向中，長期以來致力于對西班牙埃布羅河盆地的地質地貌、澳大利亞的南部煤田、波黑的鹽巖開采這些方面的研究，這些研究不僅使研究者對各式各樣的地質地貌的礦山開采有了更廣泛的認識，也可以盡可能的將開采沉陷降到最低。同時在研究方法中可以分析出：合成孔徑雷達，差分干涉方法，淺埋煤層的長壁開采，利用地理信息系統及神經網絡的評估等方法，這些比較好的方法已經廣泛的被應用于探究礦山開采所引起的地面沉陷危害等方面，這些方法不僅可以改善礦山開采沉陷的巨大破壞作用，還可以減少人力，縮短時間等。不斷進步和完善的新的方法與工藝對工程研究具有重要的意義，減小的采動損害更有利于國民經濟的增長，也使人民生活安全有了保障。

我國作為世界產煤大國，大量的開采地下資源是必不可少的，而如何保證在大量開采時有最小的沉陷損害是研究者一直以來的努力方向。所以運用新技術、新手法，多方面的進行煤炭開采與地面沉陷預測便成了重中之重。要使礦區的土地最大的實現它的價值，更要使礦區的發展得到可持續長久的發展。

［1］楊帆，麻鳳海.急傾斜煤層采動覆巖移動模式及其應用［M］.北京：科學出版社，2007.

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［7］馬同生.煤炭開采技術發展方向探討［J］.煤炭技術，2007，26（3）：118－119.

［8］畢忠偉，王春來，丁德馨.MATLAB神經網絡工具箱在礦山開采沉陷中的應用［J］.采礦技術，2002，2（4）：50－51.

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