国际矿山开采沉陷领域研究的知识结构分析

麻凤海，侯剑华，左 成

（1.大连大学建筑工程学院，辽宁 大连116622；2.大连大学人文学部，辽宁 大连116622）

开采沉陷学是矿山测量的一个传统学科分支，是专门研究地下资源开采引起地表和岩层移动与变形现象及其相关问题的科学［1］。煤炭资源是我国的主要地下能源，研究开采沉陷问题对改善我国国民经济、提高人民生活水平、提高矿山开采量、减少矿山开采沉陷危害等等都有着非常重要的理论和现实意义。如今我国经济的快速发展必然要求加快对矿物的需求与消耗，所以对矿山开采沉陷的研究是重中之重。

矿山开采沉陷学的研究已有近百年的历史，应用当前国际研究前沿的文献信息可视化技术，使用CiteSpace等可视化软件系统绘制该研究领域理论演进的科学知识图谱，展示并挖掘矿山开采沉陷领域的知识结构及其演进历程。

1 研究方法与数据处理

文献共被引的概念于1973年由美国情报学家亨利·斯莫（Henry Small）和前苏联情报学家依林娜·马沙科娃分别提出［2］。文献共被引分析是继引文分析方法提出之后科学计量学领域的一种重要方法，也是引文分析理论（学）的重要补充［3］。共被引分析又被称为同被引分析，作为引文分析的一个重要内容，受到了国内外学者的广泛注意。文献的共被引关系反映了文献之间的研究方向和研究主题具有密切的关联，两篇文献共被引的频次越多说明它们学术研究方向的关联性越强。由此推而广之，由多篇文献间的共被引关系形成的文献共被引聚类，反映了聚类文献之间共同的研究方向和关注的热点主题。通过信息可视化的科学知识图谱表现出来的文献共被引聚类，揭示了科学知识领域中主流研究的知识结构和研究的热点问题。

绘制共被引网络知识图谱是共引分析的一个重要内容。其中，一个重要方面是如何对共引网络图谱进行聚类分析。在共被引网络中，共被引的连接表示两篇文献同时被另一篇文献引用的频次，两篇文献之间的共被引强度是文献间共被引频次的度量指标。由美国德雷克塞尔大学（Drexel University）陈超美博士开发的CiteSpace信息可视化软件可用于探测和分析学科研究前沿随时间相关的变化趋势以及研究前沿与其知识基础之间的关系，并且发现不同研究前沿之间的内部联系。通过对学科领域的文献信息可视化使研究者能够直观的辨识出学科前沿的演化路径及学科领域的经典基础文献［4－5］。

本文进行计量分析所使用的数据均来自美国科学技术信息情报所（ISI）的 Web of Science，应用信息可视化分析工具CiteSpace可视化软件系统，对文献的作者、题目、摘要等数据记录进行分析。以Ts＝（mining same subsid＊）为检索式，对ISI相应引文数据库中以英语发表的文献进行检索，在检索结果数据中保留学术论文和会议论文等文献类型。

2 研究结果

在国际矿山开采沉陷研究的文献共被引网络基础上，利用CiteSpace软件的谱聚类算法绘制的知识图谱标识了该领域的知识基础结构及其研究前沿的动态演进过程。CiteSpace可视化软件可以自动为文献共被引的聚类进行标注，标注的来源主要有标题（title），摘要（abstract）和索引词（descriptor）三种，而根据研究的需要，进行自动标识抽取词组的算法有 TF＊IDF，LLR（log likelihood ritao）和IM（Information mutual）等三种，进而组合成9种可选择的聚类自动标示方法。核心的聚类标识信息如表1所示。同时对文献数据信息进行可视化分析。运行得到国际矿山开采沉陷研究的文献共被引网络图谱（图1）。

表1 国际矿山开采沉陷研究文献共被引网络聚类中节点大于10的聚类信息

通过文献共被引网络的聚类结果，按照聚类大小和聚类主题“纯度”等指标确定的核心聚类代表了国际矿山开采沉陷领域研究的主流知识结构。结合聚类标识的主题词的分析，梳理这一领域研究的主流方向包括以下方面。

图1 矿山开采沉陷领域文献共被引网络的聚类图谱

将国际矿山开采沉陷研究文献共被引网络中节点大于10的聚类信息具体分析，结果显示这些聚类信息可以清晰的串联起国际矿山开采沉陷研究的脉络，体现出该研究方向的前沿。节点中最大的为31号聚类，此聚类的聚类信息主要是地层记录，围绕着地层记录还有活跃，沉降，西班牙，蒸发溶解沉降等。从31号聚类我们可以看出国际矿山开采沉陷研究方向中西班牙的地层记录有着很重要的地位，至2000年国外的很多学者已经对西班牙东北的埃布罗河盆地有着广泛的研究，埃布罗河是西班牙最长、流量最大和流域面积最广的河流。但是由于土地干旱、贫瘠，所以人口稀少。在埃布罗河盆地，由石膏溶蚀造成的沉降具有重要的社会经济后果。石膏岩溶的冲击作用导致许多塌陷，对线性结构（公路，铁路线，灌溉渠道），以及建筑和农业土地是不利的。不可预见的灾难性沉陷也使人的生命处于危险之中。研究埃布罗河盆地独特的地质地貌使我们对各式各样地质地貌的矿山开采时有了更广泛的认识，也可以尽可能的将开采沉陷降到最低。这使人民生活安全有了保障，减小的采动损害更有利于国民经济的增长。

其次28号聚类也提供给我们很多重要的信息，该聚类主要以塌陷几何为中心，以冰熔体，延伸，火山口，火山沉陷为辅。煤矿遭遇塌陷后会给煤矿安全带来巨大隐患和威胁，所以对于矿山沉陷来说塌陷几何是重中之重。而岩体对于沉陷是一个重要的影响因素，火山沉陷对岩体的形成与变化有着很重要的影响，如火山沉陷严重，则对周围的环境也有着很大的破坏与污染。

34号聚类主要介绍了澳大利亚的南部煤田，利用合成孔径雷达，差分干涉方法，联合个案研究，及澳大利亚的新南甘文维地区的研究，总结了澳大利亚的南部煤田的特点。澳大利亚拥有丰富的煤矿资源，2011年一家澳大利亚公司称，在辛普森沙漠（Simpson Desert）发现的一块煤田可能是世界上最大的煤田，澳大利亚煤田的普遍性与特殊性体现了研究澳大利亚煤田对矿山沉陷的重要性。悉尼煤田于1795年发现，是至今为止在澳大利亚南部最有名的煤田。悉尼煤田位于塔斯曼地槽的前渊坳陷，由于褶皱起伏、正断层发育及以后的侵作用，煤田被分割成隆起的无煤区和沉陷的含煤区。悉尼煤田具有煤层倾角较缓，断层少，构造简单，埋藏深度较浅等特点。所以说悉尼煤田是澳大利亚最优质的煤田，且其工业价值最大，广泛被开采及应用。

接下来是大小值为13的35号聚类，中心为波斯尼亚和黑塞哥维那这个国家，由于波黑矿产资源丰富，主要有铁矿、褐煤、铝矾土、铅锌矿、石棉、岩盐、重晶石等，其中煤炭蕴藏量达38亿t。这其中主要城市图兹拉地区食用盐储量为欧洲之最。所以围绕着波黑35号聚类主要研究了它的盐岩开采，以及利用地理信息系统的评估等。在南斯拉夫时期波黑便是联邦内较贫穷的地区之一，独立后又发生了内战，经济受到严重损害，而丰富的矿产资源不仅能够补给本国所需资源，更能够带动波黑的经济，使波黑经济渐渐复苏。所以研究波黑的矿产资源及矿产开采对矿山开采沉陷来说有着重要的研究意义。

49号聚类的大小值为12，此聚类向我们提供的重要信息便是长壁开采这个关键词。煤矿开采前，根据地形地势等开采条件，具体分析开采的特点，要制定详细的安全开采计划和方案。长壁式采矿方法是一种普遍运用于开采缓倾斜薄矿床的采矿方法，它具有采切量小、回采工艺简单以及机械化程度高等优点，但此种方法主要运用在煤矿类软岩矿山中，在围岩强度较大的铁矿中运用较少［6］。对于我国而言，长壁采煤方法已趋成熟。

1984年，在美国犹他州东沃萨奇高原便进行过一次较大规模的地震监测实验。此实验地区经常用于地下采煤，从实验结果中发现，此地区地震活动与长壁式采矿的四个地区有明显的空间关系。由于长壁式开采会引起顶部塌陷，这种地层塌陷会引起张力破坏，便形成了压爆事件的震源机制，引起矿震事件。对于我国来说，由于西北地区大煤田的开发，对浅埋煤层长壁开采的利用也日益增大。所以研究长壁开采对矿区的地表沉陷有着重要的意义，同时也对研究地震活动有着不可动摇的地位。

采煤方法和工艺的进步和完善始终是采矿学科发展的主题［7］。采煤方法的多样性及其迅速的发展将带动煤炭开采的各项变革，大大的推进煤炭开采朝高产、高效、高安全性、高稳定性的方向发展。

30号聚类的轮廓值为0.832，大小值为11，如此高的轮廓值说明此聚类在高度统一的引用同一方面的知识，这便是这个聚类的关键内容，利用神经网络、地理信息系统来探究地面沉陷危害。由于矿山开采所引起的地面沉陷是一个严重的灾害性问题，所以一直以来为了尽量减少和控制开采所引起的地面沉陷一直是国内外学者的头等问题，此问题的急需解决不仅对工程上有绝大的帮助，对国民经济建设和人民生活都有着重大的实际意义。

人工神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上，依据人脑基本功能特征，试图模仿生物神经系统的功能或结构而发展起来的一种新型信息处理系统或计算体系。2002年毕忠伟，等便在《采矿技术》上发表了《MATLAB神经网络工具箱在矿山开采沉陷中的应用》一文，文中提到将神经网络应用于矿山开采沉陷预测中可以使预测图文并茂，大大虽短预测时间，预测更加准确，效果良好［8］。同样的，国外学者也一直没有停止对神经网络的关注，AMBROZIC T于2003年发表的《Prediction of subsidence due to underground mining by artificial neural networks》（利用人工神经网络系统预测地下开采沉陷）一文，一经发表便有较高的被引频次，体现了本文章的核心地位，也突出了利用人工神经网络系统预测地下开采沉陷这种技术已然成为现如今该方向研究上的前沿与重点。

同样的，地理信息系统在地面沉陷危害中的应用也是该研究方向上的一个热点与前沿技术。随着社会的进步，各项技术的飞速发展，人们对地下资源的需求也日益增加。但是必要的开采又会引起一定的开采沉陷，破坏地面上的一些建筑与设施，所以如何大量开采又引起尽量小的开采沉陷或者不造成破坏一直是众多研究者的大难题。应用地理信息系统，可以说大大的解决了这个难题。由于在地理信息系统的支持下，不仅可以方便地管理开采信息，还可以对开采破坏进行有效地监测、模拟、分析和评价，从而为开采设计方案的制定与优化提供全面、及时、准确和客观的服务与技术支持［9］。利用此方法后，可以有效的减少由于煤炭开采而引起的地表及其上建筑物的破坏，使更多的保护对象免受其害。

对于开采沉陷，传统的预测方法是基于收集资料法和现场调查法的基础上，依据选择合适的数学预测模型，预测出开采塌陷深度与范围，以此来确定沉陷影响的破坏程度等内容［10］。但是由于所受条件的限制，例如所需资料多，现场调查精度要求高，已有数据尽量保持实时性等限制，所以传统方法的预测往往不能保证很高的准确度。而且传统方法所费人力多，投资大，又达不到好的效果。相反的应用地理信息系统技术则有出色的数据实时性及数据准确性等优势，研究者可以长期保存数据，也可以依情况的不同而随时更改模型，修正不合理的方案。避免和改善了传统方法的不足，从而可以有效的进行沉陷区的整治与预防。所以说利用地理信息系统对矿区的沉陷进行预测与防治，是一种比较好的方法，可以大大改善矿山开采沉陷的巨大破坏作用，还可以减少人力，缩短时间等。

矿山的开采沉陷算是矿区灾害中比较严重的一个方面，其往往有危害大，难治愈，经济损失严重等特点。而GIS技术能大幅的治理这些方面，可以有效的保护环境，使社会经济高效可持续发展。国外的学者也一直重视GIS技术的发展和利用，KIM KD于2006年发表在《Environ Geol》的《Assessment of ground subsidence hazard near an abandoned underground coal mine using GIS》（利用地理信息系统评估一个废弃地下煤矿附近的地面沉降危害）一文，文章发表后引起了学者的高度关注，被多次引用。可见，GIS技术一直是开采沉陷领域国内外学者研究的前沿与热点问题。

3 研究结论与展望

通过CiteSpace可视化软件绘制了矿山开采沉陷领域研究文献的科学知识图谱，着重将共被引网络中节点大于10的聚类信息进行了分析，展示国际矿山开采沉陷领域研究的知识结构，对该领域研究重点及前沿进行了初步探讨。不同聚类所代表的不同的矿山开采沉陷研究方面的重点与前沿，聚类的大小与轮廓值可以显示出研究者对此方面的研究热度与研究的统一性。国际矿山开采沉陷研究方向中，长期以来致力于对西班牙埃布罗河盆地的地质地貌、澳大利亚的南部煤田、波黑的盐岩开采这些方面的研究，这些研究不仅使研究者对各式各样的地质地貌的矿山开采有了更广泛的认识，也可以尽可能的将开采沉陷降到最低。同时在研究方法中可以分析出：合成孔径雷达，差分干涉方法，浅埋煤层的长壁开采，利用地理信息系统及神经网络的评估等方法，这些比较好的方法已经广泛的被应用于探究矿山开采所引起的地面沉陷危害等方面，这些方法不仅可以改善矿山开采沉陷的巨大破坏作用，还可以减少人力，缩短时间等。不断进步和完善的新的方法与工艺对工程研究具有重要的意义，减小的采动损害更有利于国民经济的增长，也使人民生活安全有了保障。

我国作为世界产煤大国，大量的开采地下资源是必不可少的，而如何保证在大量开采时有最小的沉陷损害是研究者一直以来的努力方向。所以运用新技术、新手法，多方面的进行煤炭开采与地面沉陷预测便成了重中之重。要使矿区的土地最大的实现它的价值，更要使矿区的发展得到可持续长久的发展。

［1］杨帆，麻凤海.急倾斜煤层采动覆岩移动模式及其应用［M］.北京：科学出版社，2007.

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［3］梁永霞.引文分析学的知识计量研究［D］.大连：大连理工大学，2009.

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［7］马同生.煤炭开采技术发展方向探讨［J］.煤炭技术，2007，26（3）：118－119.

［8］毕忠伟，王春来，丁德馨.MATLAB神经网络工具箱在矿山开采沉陷中的应用［J］.采矿技术，2002，2（4）：50－51.

［9］张辉，吴侃.地理信息系统在矿区建筑物下采煤优化设计中的应用［J］.湘潭师范学院学报：自然科学版，2005，25（4）：78－79.

［10］李瑞霞.基于GIS的矿区开采沉陷影响土地利用变化研究［J］.河北理工学院学报，2006，28（4）：5－7.