基于CiteSpace和Excel的國內智慧礦山熱點、發展過程與發展趨勢探析*

鐘樹達 張電吉 方凱賢

（武漢工程大學資源與安全工程學院）

近年來，互聯網技術的進步極大地推動了礦山物聯網的發展［1］，計算機輔助軟件在礦山中的應用也越來越廣泛［2］。隨著國家自然資源主管部門相關政策的出臺，礦山建設需要更加規范化、標準化，同時符合綠色礦山的標準［3］。在這一時代背景下，傳統礦山必然朝著智慧礦山轉型。

智慧礦山是指將云計算、物聯網、虛擬現實、數據挖掘等新技術結合起來［4］，實現礦業開發的經濟效益、生態效益和社會效益統一的礦山［5］。在“2020礦業前沿與信息化智能化科技年會”上，有學者以智能制造為主題做了關于智慧礦山的學術報告，可見隨著人工智能的迅速發展，智慧礦山的新紀元即將到來［6］。但是，目前國內智慧礦山的研究還不成熟，研究體系以及研究方向尚待明確。相關文獻較少，從文獻計量的層面深入分析智慧礦山研究熱點和發展趨勢的文獻更為稀缺，有必要對國內關于智慧礦山研究現狀和主流趨向的文獻作綜合性計量。

本文以2011—2020年發表的以智慧礦山為研究主題的中文文獻為研究對象，分析智慧礦山文獻數量分布趨勢、文獻期刊來源、核心研究機構、高頻引用文獻、研究熱點與發展趨勢，預測未來研究趨勢，以期推動智慧礦山未來的研究與發展。本文使用陳超美教授研發的CiteSpace軟件［7］以及Excel對參考文獻進行綜合計量分析。

1 數據來源及研究方法

1.1 數據來源

在中國知網上以“智慧礦山”為主要主題檢索得到154篇相關文獻。通過數據整理與清洗，刪除作者缺失、摘要缺失的文獻，對于發表年份缺失的文獻進行再檢索和補充，最終得到146篇與智慧礦山密切相關的文獻。

1.2 研究工具

文獻計量軟件CiteSpace是陳超美教授開發的可視化文獻計量分析軟件，是文獻分析領域典型的可視化分析工具，是當下文獻研究領域應用較廣泛的可視化軟件［8］。

統計軟件Excel是微軟公司開發的一款簡單、易操作的電子表格制作、處理辦公軟件，具有強大的制表功能、函數運算功能以及數據統計分析功能［9］。

2 研究結果與分析

2.1 智慧礦山文獻數量的態勢分析

逐年統計智慧礦山文獻數量，利用Excel繪出2011—2020年國內智慧礦山文獻逐年分布趨勢，如圖1。

由圖1所見，國內的智慧礦山發展大致可分為2個階段：

第一階段，智慧礦山概念引入期（2011—2015年），大約5 a，也是我國智慧礦山研究的初期，此階段發表25篇文獻，占文獻總量的17.1%。這一過程緩慢且不穩定，主要是因為人工智能發展尚未成熟，智慧礦山研究技術受限；智慧礦山的應用前景尚未明晰，從業者難以利用智慧礦山創造更多效益。

第二階段，智慧礦山研究發展初期（2016—2020年），此階段發表121篇文獻，占文獻總量的82.9%。2016年左右，國內智慧礦山的研究剛邁入穩步發展階段，研究文獻數量逐年增加，這主要是因為早期學者的高質量研究起到了一定啟蒙作用，互聯網、人工智能以及大數據應用已開始在智慧礦山建設中發揮重要作用［10］，數字礦山對當代礦山研究發展的推動作用十分顯著［11］，智慧礦山有光明的發展前景。

整體來看，過去10 a智慧礦山文獻數量的發展趨勢說明，未來智慧礦山文獻數量將持續增加，待研究相對成熟后，智慧礦山研究將邁入快速發展階段。

2.2 智慧礦山文獻來源分析

利用Excel統計2011—2020年國內智慧礦山文獻來源，見表1。

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表1表明:智慧礦山論文主要涉及礦業類學科雜志，刊登文獻數居前5位期刊刊文量占選取文獻總量的32.2%，包括有色金屬、工礦自動化以及煤炭科學技術為主題的期刊。

2.3 智慧礦山研究核心機構分析

利用Excel統計發表文獻數不小于3篇的研究機構，得到發文居前8的高產機構，見表2。

表2表明:過去10 a智慧礦山文獻刊載數量居前8的機構共發文51篇，占文獻總量的34.9%；大部分機構發文數為1～2篇。各機構較少的發文數量說明各機構的研究隊伍有待擴大，研究深度有待提高［12］。

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2.4 智慧礦山高被引文獻分析

研究文獻的引用次數可以評估學者的研究能力以及研究貢獻，并可以作為文獻學術價值和質量的評價指標［13］。利用Excel統計被引次數居前10的智慧礦山研究論文，見表3。

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表3表明:①《智慧礦山框架與發展前景研究》引用次數高，根據引用次數一般與文獻質量、文獻貢獻呈正相關關系，可以認為其研究質量較高，為眾多學者所認可，為本領域研究作出較大貢獻。②高引用頻次的智慧礦山研究文獻的研究內容較為豐富，涉及互聯網+、系統工程、物聯網、安全生產模型等多個領域，說明智慧礦山研究領域研究內容百花齊放。

2.5 智慧礦山研究熱點與前沿的可視化分析

2.5.1 智慧礦山關鍵詞的熱點分析

用CiteSpace以及Excel統計篩除“智慧礦山”后得到2011—2020年排名前10的智慧礦山高中心性關鍵詞，如表4。中心度代表關鍵詞在本領域研究的重要性，一般關鍵詞的詞頻越高，中心度值越大，在研究中的位置上便越重要［14］。

表4顯示：前期中心度較高的關鍵詞主要是“數字礦山”“安全生產”“技術”等偏理論的詞匯，后期中心度較高的關鍵詞則多轉為“大數據”“三維可視化”“虛擬現實”等偏應用的詞匯。由此可見，信息化時代技術使得日趨豐富的智慧服務不斷加入網絡，礦山會越來越智慧，越來越安全，越來越高效［15］。

分析上述數據可知，過去10 a國內關于智慧礦山的研究主要集中在“智能化”“信息化”“大數據”等幾個主題，智慧礦山與物聯網、大數據、智能化、三維可視化、信息化等信息技術的集成應用極有可能成為本領域的主流趨向。

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2.5.2 智慧礦山突現詞分析

利用CiteSpace軟件生成2011—2020年國內智慧礦山突變詞檢測圖，見圖2，圖中突現強度表示關鍵詞在相應時間段的研究數量，強度值越高代表相關研究數量越多［16］。

圖2表明:2011—2012年，“安全生產”突現強度達到1.237 5，智慧礦山領域出現大量安全生產相關內容；2012—2016年，“物聯網”“發展”“安全質量標準化”“自動化”“感知礦山”“數字礦山”的突變程度分別達到3.558 9，1.094 5，0.901 6，0.901 6，1.548 2，1.340 4，國內智慧礦山領域出現大量相關研究，研究內容豐富；2016年后，“數據挖掘”“信息化礦山”“自動化礦山”“數字化礦山”“數據傳輸”“人工智能”等研究關注點呈井噴式出現，相關研究已開始與先進技術緊密結合。

3 結論及展望

研究表明，過去10 a國內智慧礦山研究尚存不足之處:智慧礦山研究文獻少且與先進技術的結合不成熟；智慧礦山研究內容豐富但不深入；智慧礦山文獻來源期刊種類多，但領域內報道此內容的核心期刊并未形成；國內研究機構智慧礦山領域發文數量普遍偏低；尚未形成廣為認可的研究成果。結合當下研究的不足，對未來智慧礦山領域研究發展方向及研究熱點作出如下展望：

（1）隨著智慧礦山關注度日漸增高，研究設備和資金的支持將更雄厚，研究成果有望呈井噴式呈現，量變產生質變，進而會有廣為認可的研究成果。同時為了深入研究，各研究機構將會加強合作交流，實現優勢互補，最終形成系統的智慧礦山研究體系。

（2）目前國內智慧礦山研究正在迅速發展，在大數據及智能化的發展日趨成熟的背景下，采礦業未來必定向著更為智能化和信息化的方向轉型。未來智慧礦山研究會更緊密地結合智能化、信息化等內容。

（3）科學技術的飛速發展將會豐富智慧礦山的研究內容，不僅“智慧礦山+物聯網”“智慧礦山+數據挖掘”“智慧礦山+人工智能”的結合應用研究會更加深入，其他行業的新興科技引入也會使“智慧礦山”變得更為“智慧”。