國內智能開采領域研究熱點和發(fā)展趨勢的知識圖譜分析

吳駿一，王 沖，楊海江，倪雪松，4

(1.華北科技學院 計算機學院,北京 東燕郊 065201;2.燕山大學里仁學院 電氣工程及自動化系,河北 秦皇島 063500;3.華北科技學院 安全工程學院,北京 東燕郊 065201;4.華北科技學院 保衛(wèi)處,北京 東燕郊 065201)

0 引言

煤炭作為我國的主體能源，不僅在能源結構中占有較大比重，而且非常符合我國的能源稟賦和進行現(xiàn)代化建設的可持續(xù)發(fā)展需求。近年來，雖然國內煤礦開采產(chǎn)能以超高速度提升，但是開采模式較粗放，工礦企業(yè)整體生產(chǎn)效率低、前沿技術應用少、信息流通速率慢、智能化水平低等問題也都一一顯露了出來，具體表現(xiàn)為多種數(shù)據(jù)同步傳輸不可靠、部分采集數(shù)據(jù)不可信、遠程控制實時性差和智能決策準確性低等問題[1]。隨著數(shù)字化、信息化、機械化、自動化開采的步進，煤炭行業(yè)智能化開采的相關概念也日趨清晰；智能開采的必然要求是主要采煤系統(tǒng)具有智能感知與決策，自我學習和執(zhí)行的能力。在信息技術更迭和行業(yè)間技術交叉融合的背景下，煤炭行業(yè)面臨著巨大的競爭機遇和轉型壓力；發(fā)現(xiàn)亟需突破的先行核心技術并找到煤炭開采的發(fā)展方向，尋求一種更加高效、系統(tǒng)化、智慧化的發(fā)展模式成為當務之急，如何實現(xiàn)煤礦開采智能化、無人化一直是政府學界關注的重點問題。

立足于更好地進行智能開采學術研究的出發(fā)點，實現(xiàn)從對智能開采的理論研究向科研成果孵化的轉化；這就需要對我國學術界既往的研究內容進行總結，總結歸納智能開采領域的現(xiàn)有研究成果。考慮到中國幅員遼闊，煤礦藏資源的分布具有區(qū)域性，那么專門從事于智能開采領域研究的高影響力科研機構具有什么樣的空間分布特征？有關領域的專家學者對該領域的發(fā)展做出了什么樣的貢獻？產(chǎn)生了何種深遠影響？這是本文首先思考的問題。緊接著，通過對智能開采領域的研究現(xiàn)狀的分析研究，可以發(fā)現(xiàn)智能開采研究的焦點都有哪些，研究的主題是如何隨著時間演進的；并施以系統(tǒng)分析，對未來的發(fā)展趨勢做出大膽預測。

相較于已有研究成果，本文將通過對中國期刊網(wǎng)(CNKI)論文進行數(shù)據(jù)可視化來呈現(xiàn)當前中國學界對于智能開采的研究思路，總結智能開采領域研究的發(fā)展路徑，從空間分布特征與時間序列兩個角度探索新的研究焦點和預測未來的演進趨勢，以期指導智能開采領域的學術性研究，并且有利于實現(xiàn)從理論向實踐的轉化。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

智能開采始于采掘機械和電液控制系統(tǒng)智能化研究，這是智能開采的底層支撐[2]。20世紀90年代，我國煤炭機械化已經(jīng)經(jīng)歷了近十年的發(fā)展歷程，基本實現(xiàn)綜合機械化設備自研發(fā)，并開始投入研發(fā)電液控制系統(tǒng)[3, 4]；2020年是我國全面建成小康社會的關鍵節(jié)點，選用這三十年間的文獻進行分析，在較大跨度的時間范圍內廣泛選取樣本能保證數(shù)據(jù)分析的可靠性和可信性。作者著眼于中國國內智能開采領域的研究現(xiàn)狀，于2020年12月31日登入中國期刊網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫，采集并整理了智能開采領域的相關文獻2228篇，數(shù)據(jù)的具體篩選條件見表1。中國期刊網(wǎng)(CNKI)是國內最具有權威性的科學技術文獻索引工具之一，是用于國內文獻計量研究的理想數(shù)據(jù)源。

表1 數(shù)據(jù)來源

智能開采實際上是一個廣泛的主題，涉及到很多學科領域。單純使用智能開采進行主題搜索，所搜索的智能開采文獻的可能涉及范圍小、相關系數(shù)低，事實上，沒有一項研究本身能夠解決智能開采研究主題的選擇所帶來的復雜性。因此本文通過在專業(yè)檢索中構造邏輯表達式來進行研究。為盡可能全面地覆蓋近年來智能開采研究領域，更好地追溯智能開采領域的發(fā)展軌跡，故選取專業(yè)檢索的方式，時間范圍均設置為1990年～2020年，最終確定了以上2228篇文獻。

1.2 研究方法

繼2003年科學知識圖譜這一概念首次提出，美國德雷賽爾大學的陳超美教授于2005年推出運行在JVM虛擬機上的免費開源軟件——CiteSpace——被廣泛地用于知識映射和文獻共被引研究，通過CiteSpace的將引文數(shù)據(jù)可視化為若干圖表，而在文獻計量學中把這類圖看作科學知識圖譜[5, 6]。我選用CiteSpace(5.6.R3 SE 64位)就智能開采研究文獻進行機構作者的空間分布特征繪圖和關鍵詞的共詞分析以及聚類分析。本文借助以上制圖實現(xiàn)對智能開采領域潛在演化機制的分析，并找出可以作為關鍵節(jié)點的文獻，研究智能開采領域當前的熱點和發(fā)展趨勢。

本文通過從國內 CNKI 數(shù)據(jù)庫中采集到的數(shù)據(jù)，首先研究了智能開采領域研究機構和個人的合作特征，然后通過圖譜分析得到智能開采領域的研究主題、演進趨勢及研究熱點，最后梳理和掌握該領域在國內的發(fā)展路徑及未來方向，為國內智能開采領域研究提供新思路。

2 智能開采研究領域的空間特征分布

2.1 高影響力機構的空間特征分布

跟蹤重要團隊的研究方向是該領域得以發(fā)展的重要導向。通過對發(fā)文機構的分析可以得出國內各機構在智能開采領域的貢獻及影響力。通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)智能開采領域發(fā)文量前10的機構如表2所示。

表2 高影響力機構排序表

由表2可以發(fā)現(xiàn)，發(fā)文量最多的是中國礦業(yè)大學( 北京) 31篇，明顯高于其他機構，說明該機構在智能開采研究領域貢獻較大，該機構的“礦業(yè)工程”專業(yè)處于世界一流學科水平，在智能開采研究領域處于領先位置，其研究成果眾多，具有較大的影響力。由圖1可知中國礦業(yè)大學(北京)與煤炭科學研究院、天地科技公司、北京大學有合作關系且共現(xiàn)關系顯著;其余研究機構組成相對零散的網(wǎng)絡，沒有明顯顯示出與其他機構存在跨機構合作關系，表明以機構獨立研究為主。

2.2 重要發(fā)文作者分布特征

研究領域內優(yōu)秀作者的存在則是該領域發(fā)展的根本動力。通過作者合作網(wǎng)絡(圖2)可以發(fā)現(xiàn)國內智能開采領域存在一個合作高度緊密、極具有影響力的科研合作團體。主要成員由王國法、范京道、龐義輝、任懷偉、毛善軍等學者組成。王國法院士于20世紀90年代初，主持創(chuàng)新研發(fā)了新型低位放頂煤液壓支架等關鍵技術裝備；首次提出了液壓支架與圍巖的“三耦合”原理和設計方法；首次實現(xiàn)煤礦常態(tài)化工作面有人巡視、無人操作的智能綜采；主持建立了中國綜采和液壓支架技術標準體系，是我國采煤成套技術實現(xiàn)完全國產(chǎn)化的領軍人物。

圖1 高影響力機構合作網(wǎng)絡

圖2 重要發(fā)文作者合作網(wǎng)絡

追蹤重要作者并結合表3可以發(fā)現(xiàn)排名前十的作者大部分隸屬于企業(yè)，發(fā)文被引量明顯領先其他作者的是任懷偉、王國法、袁亮等學者。任懷偉發(fā)文量上處于領先位置并在煤礦綜采裝備系統(tǒng)、工作面智能化控制和智能礦山關鍵技術研究上有重要貢獻[7, 8]；袁亮院士在瓦斯抽采、共采等方面的研究頗有建樹[9, 10]。上述三位學者的貢獻對煤礦智能開采領域相關研究有著非常深遠的影響。在合作網(wǎng)絡圖譜中，結點越大說明出現(xiàn)頻次越多，連線越粗說明合作關系越密切。

表3 重要發(fā)文作者排序表

進一步挖掘重要作者信息并結合圖1可以發(fā)現(xiàn)，以王國院士法為核心，包括范京道、趙國瑞等數(shù)位作者的共現(xiàn)合作關系顯著且合作關系密切，組成一個最大的作者共現(xiàn)合作網(wǎng)絡團隊，該團隊主要關注領域是煤炭綜采理論與技術實踐、先進裝備研發(fā)以及體系建設。

結合表2、圖3分析智能開采領域發(fā)展現(xiàn)狀可以看出重要作者及團隊的研究方向對智能開采領域研究熱點的探索十分具有前瞻性。結合表2可以得出重要發(fā)文作者的所屬機構與發(fā)文機構的發(fā)文量有較強關聯(lián)，例如隸屬于中國煤炭科工集團的王國法院士團隊、安徽理工大學的袁亮院士團隊、天地科技股份有限公司的任懷偉團隊的發(fā)文量都占各自機構發(fā)文量的很大比重，說明機構中的重要作者對機構在該領域的發(fā)展起正向作用，同時也反映出機構的研究力量較為集中，形成了穩(wěn)定的、突出的核心研究群體，各機構將來可以從多方面、多角度來進行研究人才的培養(yǎng)。通過分析重要作者合作關系及團隊研究領域發(fā)現(xiàn)智能開采領域研究集中于煤礦安全、煤礦生產(chǎn)技術及管理、煤礦綜采裝備與智能控制等方面。

3 研究熱點與前沿

3.1 國內智能開采領域的研究主題

國內智能開采領域所涉及的研究主題十分豐富，但是真正反映文獻關注點與思維角度的關鍵詞一般只有3～5個。對于選自智能開采這一特定領域的若干文獻：提取其核心內容的詞頻分布，對關鍵詞進行共現(xiàn)，找到智能開采領域的研究熱點問題。通過構建共詞網(wǎng)絡，可以清晰地體現(xiàn)學科結構的數(shù)據(jù)集中程度：智能開采領域的關鍵詞結點用一個彩色圓表示，彩色圓環(huán)由若干圈彩色年輪組成，被引用的次數(shù)越多繪制出的結點就越大。年輪的顏色代表結點的出現(xiàn)年代，有助于分析研究領域熱點問題和演進趨勢；年輪的厚度代表結點的中介中心度，年輪層越厚這個節(jié)點的中介中心度就越高，結點就越重要[11]。

在關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡中(圖3)共被引頻次較高的20個關鍵詞如表4所示。從表4可以看出最重要的五個關鍵結點分別是“煤礦”、“智能”、“采煤機”、“應用”和“物聯(lián)網(wǎng)”。這說明在國內智能開采研究領域，以上五個領域是主要的研究主題；位于可視化的圖譜右側，集中程度高。圖3中存在“智能”、“智能開采”或“智能化開采”等含義相近的關鍵詞，可以歸結為“智能化”是最常見的關鍵字，因為煤炭開采本就是一個包含著巨大信息體量的行業(yè)，在項目施工及管理過程中會產(chǎn)生大量的信息。在關鍵詞的頻次上可以看出，與智能化和管理相關的關鍵詞都有著較高的被引頻次，在產(chǎn)生大量信息和文檔的項目管理過程中實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)交換和信息管理是智能開采的理念之一。

表4 關鍵詞詞頻排序表

關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡是在靜態(tài)空間中繪制的，但事實上國內智能開采領域關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡是基于1990年～2020年的時間線連續(xù)繪制的，對于關鍵詞的分析需要考慮所選取數(shù)據(jù)的時間特性，雖然不能直觀地看出智能開采領域研究主題的具體集中情況和演進趨勢，但是依據(jù)關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡所呈現(xiàn)的信息還是可以間接地輔助決策。每兩個具有共被引關系的關鍵詞結點在網(wǎng)絡中都由一根線聯(lián)結，線的顏色表示他們聯(lián)結的時間，與關鍵詞結點外部圓環(huán)的顏色類似，可以用來分析聯(lián)結出現(xiàn)的先后順序。

“智能”是貫穿始終的研究主題，不論是早期采煤機、液壓支架的研制，還是之后電液控制系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)的設計與應用，實現(xiàn)“智能化”一直是智能開采領域的研究主題。在信息化的背景下，傳統(tǒng)的 “管理”，“采煤機”和“煤礦”等關鍵字很自然地過渡到了“人工智能”，“物聯(lián)網(wǎng)”，“云計算”和“大數(shù)據(jù)”等新興計算機技術。這種現(xiàn)象產(chǎn)生的原因主要是當今世界前沿交叉學科融合發(fā)展已經(jīng)成為了時代主題，智能開采將煤炭綜采與新興技術相結合，以促進更便捷的信息傳輸與交換，“物聯(lián)網(wǎng)”、“云計算”、“人工智能”和“大數(shù)據(jù)”等計算機技術不僅極大提升生產(chǎn)力水平大提升，而且具有較高可靠性，采煤技術和新興技的結合必然是智能開采領域的新趨勢。

圖3 國內智能開采領域關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡

圖4 國內智能開采領域關鍵詞聚類網(wǎng)絡

圖5 國內智能開采領域時間線聚類網(wǎng)絡

3.2 演進趨勢

科學知識圖譜進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)可視化常常采用聚類分析進行知識發(fā)現(xiàn)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，根據(jù)術語的相對相關程度，聚類分析可以將大量的研究數(shù)據(jù)分類為不同的單元，從大量信息中抽取出共性這有助于確定智能開采的研究主題，演進趨勢及其相互聯(lián)系[12]。通過聚類算法生成的關鍵詞聚類網(wǎng)絡可以很好地將數(shù)據(jù)以可視化的形式展示出來。

在本文中，通過K-core算法確定了 17個共被引聚類，在K核心算法中生成的聚類的質量高，類內關聯(lián)性高，類間關聯(lián)程度低，這種高內聚特性使得分析過可以避免異常數(shù)據(jù)帶來的極大影響[12]。采用對數(shù)似然比(Logarithm Likelihood Ratio，LLR)算法根據(jù)每個群集中引用的文檔的關鍵字，從唯一類別和覆蓋范圍兩個角度為每個群集選擇一個標簽。聚類標簽的質量取決于文章中關鍵詞的術語集的多樣性、廣度和深度[11]。對數(shù)似然比(LLR)為：

(1)

也稱為對數(shù)似然比統(tǒng)計量(Logarithm Likelihood Ratio Statistic，LLRS)，其中為對數(shù)似然函數(shù)。群集的生成的標簽表示群集的焦點。考慮時間對聚類分析結果的影響，這是基于關鍵詞聚類分析的另一種形式，它可以顯示每個聚類的發(fā)展。從圖4中可以看出，文獻首先集中在#4和#11這兩個主要類別中，然后發(fā)展到#0、#1、#5、#12、#14和#15，最后為#2、#3，#6、#7、#8、#9 和#10。此外，該圖還顯示了每個群集中出現(xiàn)重要結果的時間節(jié)點，例如頂部的群集0代表的域，范圍從1995年～2020年。其中，2001年和2007年之間有一系列重要的里程碑熱點。

本文宏觀地給出了17個類別集群(圖4)，這些數(shù)字顯示了智能開采領域研究的跨學科性和高度信息化要求。根據(jù)聚類標簽顏色變化我們也能知道各個聚類標簽在智能開采領域的發(fā)展時間。不同顏色對應1990年～2020年之間的不同年份，冷色調代表距離現(xiàn)在較遠的時間，暖色段代表距離現(xiàn)在較近的時間。

(1) 智能開采研究的初級階段(1990年～2000年：#1、#6)主要發(fā)表了兩類主題的文獻：“采煤機”和“工作面”。

改革開放后，我國大規(guī)模地引進采煤機械，逐漸由傳統(tǒng)的人工采煤、炮采演進到普采、綜采。20世紀90年代以來，我國采煤機械的自主研發(fā)初具規(guī)模，自行設計制造的大功率綜采成套機械設備均符合標準化、通用化、系列化；我國不同類型礦區(qū)就復雜煤層賦存條件采用具有針對性的技術和裝備，并針對不同傾角的煤層條件開發(fā)特殊類型液壓支架，逐步形成新的理論體系；這一階段不僅實現(xiàn)了量大而廣的普采設備向成套綜采設備的更新，還開展了綜采設備電氣化的研究[3, 4, 7]。

與此同一時期，具有高可靠性、采用大功率綜采裝備的高效集約化綜采模式在西方先進采煤國家開始出現(xiàn)，大功率機械使得綜采工作面的產(chǎn)量與效率大幅提高；我國的工業(yè)基礎積貧積弱，國產(chǎn)裝備的生產(chǎn)能力和可靠性均不及進口裝備，設備制造技術以及檢驗標準等方面均遠落后于西方發(fā)達國家，德國DBT、美國JOY等國外煤機企業(yè)長期壟斷我國高端綜采裝備市場；從1995年起神東礦區(qū)通過大量引進國外高端綜采成套設備實現(xiàn)了工作面的高產(chǎn)高效開采，我國科研人員奮起直追，在提高設備自研發(fā)能力的基礎上為了實現(xiàn)綜采工作面的自適應控制，引入了電液控制系統(tǒng)[7]。

(2) 智能開采研究的二階段(2000年～2010年：#0、#2、#3、#5和#7)主要發(fā)表了五種主題的文獻：“智能化”、“遠程控制”、“自動化”、“智能礦山”和“應用”。

步入21世紀，對于煤礦智能化開采以及智能礦山的建設提上議程，并快速發(fā)展。電液控制系統(tǒng)作為采煤工作的底層設備是這一階段的研究重點。

北京天地科技股份有限公司于2001年7月和德國Maco公司聯(lián)合創(chuàng)辦北京天地瑪珂電液控制系統(tǒng)有限公司，天地瑪珂成立之初僅是充當外國公司的售后支持，顯然科研人員并不滿足于此，于2005年自主研發(fā)了電控系統(tǒng)控制器，2008年開發(fā)的具有自主知識產(chǎn)權的成套電液控制系統(tǒng)通過了工業(yè)性試驗的鑒定；從1991年我國獨立自主研發(fā)出第一套實驗性電液控制系統(tǒng)后，四川神坤裝備股份有限公司與2007年完成了十五米工業(yè)實況電液控制系統(tǒng)的項目驗收，鄭州煤機集團于2009年完成了電液控制系統(tǒng)的井下工業(yè)性實驗，并通過了技術鑒定[2]。

經(jīng)過不懈努力，基本實現(xiàn)了采煤機、刮板運輸機、帶式運輸機等傳統(tǒng)綜采工作面機械設備由手動操作向自動控制的升級，大幅提升了這些單機設備的集控水平，遠程控制、智能控制以及自動化技術與采煤技術逐漸深度融合，綜采自動化工作面已經(jīng)初具雛形。

(3) 智能開采研究的現(xiàn)階段(2010年～2020年：#4、#8和#9)主要發(fā)表了三種主題的文獻：“5g”、“人工智能”和“計算機技術”。

第三階段主要的研究熱點在于以人工智能、5G技術為導向的計算機技術。5G即是指第五代移動通信技術( The fifth Generation Mobile Communication Technology，5G)，其中的海量機器通信(Massive Machine Type Communications，mMTC)可以為物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)采集多種數(shù)據(jù)提供技術支撐，超可靠低時延( Ultra Reliable Low Latency Communications，urLLC)可以有效滿足智能聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下端設備間的通信保障[1]。人工智能技術可以充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術的優(yōu)勢形成泛在智能，提供智能開采過程中的自我預測和自行決策[13-15]?？梢哉f近10年來，現(xiàn)代化采煤作業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、智能機器人等技術深度融合，煤炭工業(yè)由高速發(fā)展轉向高質量發(fā)展，前沿交叉技術呈井噴式出現(xiàn)。

2014年陜西黃陵煤礦率先啟用SAM型綜采工作面智能控制系統(tǒng)進行智能開采，自2014年以來，巴彥高勒煤礦進行煤層大采高智能化開采應用，采用國產(chǎn)成套設備使得高危環(huán)境作業(yè)人數(shù)減少60%，2017年紅柳煤礦把智能開采技術應用于中厚煤層這一復雜地質條件。

現(xiàn)如今，已基本實現(xiàn)煤礦企業(yè)信息系統(tǒng)的普及應用，開始朝著互聯(lián)網(wǎng)新興技術的集成應用發(fā)展。各項代表性技術開始應用于煤礦開采，國內學者對這些技術的研究工作也開始慢慢突顯。在圖5的三階段中，可以直觀地看到各項技術的名稱及它們所對應的標簽。隨著這些技術在與智能開采交匯融合的同時，國內討論智能開采的理念的聲音開始放大，智能開采的理論也隨著底層技術的發(fā)展達到了一個新的高度。

智能開采首先通過機械化研究開始，再到自動化、遠程控制，最后到智能監(jiān)測、智能調度和智能識別。各個聚類標簽中突現(xiàn)出該學科領域的技術為其所用，例如：計算機技術、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等?？梢员憩F(xiàn)為智慧建造領域包含著管理、計算機、互聯(lián)網(wǎng)、土木工程等多學科的技術集成應用。再結合各個標簽領域的主題，可以理解為：智能開采由工程管理信息化逐步發(fā)展而來，數(shù)字化是其手段，智能化發(fā)展是第一要義。

4 結論

(1) 對2228篇智能開采領域的相關文獻進行分析發(fā)現(xiàn)，科研機構普遍開設在主要產(chǎn)煤地，各機構之間有比較緊密的合作關系，中國礦業(yè)大學處于核心地位；全國范圍內形成了較多緊密合作的科研群體，以王國法院士所領導的科研團隊最為突出。目前的研究熱點多元化，可以歸納為綜采技術與裝備智能化、智能機器人、智能控制、智能視頻、智能識別、智能調度、智能監(jiān)測及智能放煤8個方面主題。在對現(xiàn)有文獻使用計量科學進行分析基礎上，結合煤炭開采的實際需求和我國智能開采水平仍然處于初級階段的現(xiàn)狀，不難看出：當前的技術方向是謀求實現(xiàn)礦井固定崗無人值守，采掘、運輸、分選等環(huán)節(jié)可以智能感知和自動執(zhí)行，秉持煤能源綠色環(huán)保清潔的可持續(xù)發(fā)展道路。

(2) 智能開采以實際工程需求為背景，在工程項目建設過程中充分利用自動化、物聯(lián)網(wǎng)和無線通訊等技術將工程信息數(shù)字化，再通過大數(shù)據(jù)、人工智能和云計算等信息技術建立多學科交叉集成式智能系統(tǒng)，可以提高整個煤炭行業(yè)的智能化程度和管理能力。

(3) 智能化開采將變革傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，把煤炭工人從惡劣的工作環(huán)境中解脫出來；煤炭行業(yè)也就可以成為年輕人喜愛的職業(yè)，提升工作的體面感、尊嚴感，因為科技發(fā)展的唯一目的就是解放和發(fā)展生產(chǎn)力，將從根本上改變煤炭產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)粗放型的開采、管理模式，實現(xiàn)煤炭開采智能化。