基于CiteSpace和Excel的国内智慧矿山热点、发展过程与发展趋势探析*

钟树达 张电吉 方凯贤

（武汉工程大学资源与安全工程学院）

近年来，互联网技术的进步极大地推动了矿山物联网的发展［1］，计算机辅助软件在矿山中的应用也越来越广泛［2］。随着国家自然资源主管部门相关政策的出台，矿山建设需要更加规范化、标准化，同时符合绿色矿山的标准［3］。在这一时代背景下，传统矿山必然朝着智慧矿山转型。

智慧矿山是指将云计算、物联网、虚拟现实、数据挖掘等新技术结合起来［4］，实现矿业开发的经济效益、生态效益和社会效益统一的矿山［5］。在“2020矿业前沿与信息化智能化科技年会”上，有学者以智能制造为主题做了关于智慧矿山的学术报告，可见随着人工智能的迅速发展，智慧矿山的新纪元即将到来［6］。但是，目前国内智慧矿山的研究还不成熟，研究体系以及研究方向尚待明确。相关文献较少，从文献计量的层面深入分析智慧矿山研究热点和发展趋势的文献更为稀缺，有必要对国内关于智慧矿山研究现状和主流趋向的文献作综合性计量。

本文以2011—2020年发表的以智慧矿山为研究主题的中文文献为研究对象，分析智慧矿山文献数量分布趋势、文献期刊来源、核心研究机构、高频引用文献、研究热点与发展趋势，预测未来研究趋势，以期推动智慧矿山未来的研究与发展。本文使用陈超美教授研发的CiteSpace软件［7］以及Excel对参考文献进行综合计量分析。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

在中国知网上以“智慧矿山”为主要主题检索得到154篇相关文献。通过数据整理与清洗，删除作者缺失、摘要缺失的文献，对于发表年份缺失的文献进行再检索和补充，最终得到146篇与智慧矿山密切相关的文献。

1.2 研究工具

文献计量软件CiteSpace是陈超美教授开发的可视化文献计量分析软件，是文献分析领域典型的可视化分析工具，是当下文献研究领域应用较广泛的可视化软件［8］。

统计软件Excel是微软公司开发的一款简单、易操作的电子表格制作、处理办公软件，具有强大的制表功能、函数运算功能以及数据统计分析功能［9］。

2 研究结果与分析

2.1 智慧矿山文献数量的态势分析

逐年统计智慧矿山文献数量，利用Excel绘出2011—2020年国内智慧矿山文献逐年分布趋势，如图1。

由图1所见，国内的智慧矿山发展大致可分为2个阶段：

第一阶段，智慧矿山概念引入期（2011—2015年），大约5 a，也是我国智慧矿山研究的初期，此阶段发表25篇文献，占文献总量的17.1%。这一过程缓慢且不稳定，主要是因为人工智能发展尚未成熟，智慧矿山研究技术受限；智慧矿山的应用前景尚未明晰，从业者难以利用智慧矿山创造更多效益。

第二阶段，智慧矿山研究发展初期（2016—2020年），此阶段发表121篇文献，占文献总量的82.9%。2016年左右，国内智慧矿山的研究刚迈入稳步发展阶段，研究文献数量逐年增加，这主要是因为早期学者的高质量研究起到了一定启蒙作用，互联网、人工智能以及大数据应用已开始在智慧矿山建设中发挥重要作用［10］，数字矿山对当代矿山研究发展的推动作用十分显著［11］，智慧矿山有光明的发展前景。

整体来看，过去10 a智慧矿山文献数量的发展趋势说明，未来智慧矿山文献数量将持续增加，待研究相对成熟后，智慧矿山研究将迈入快速发展阶段。

2.2 智慧矿山文献来源分析

利用Excel统计2011—2020年国内智慧矿山文献来源，见表1。

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表1表明:智慧矿山论文主要涉及矿业类学科杂志，刊登文献数居前5位期刊刊文量占选取文献总量的32.2%，包括有色金属、工矿自动化以及煤炭科学技术为主题的期刊。

2.3 智慧矿山研究核心机构分析

利用Excel统计发表文献数不小于3篇的研究机构，得到发文居前8的高产机构，见表2。

表2表明:过去10 a智慧矿山文献刊载数量居前8的机构共发文51篇，占文献总量的34.9%；大部分机构发文数为1～2篇。各机构较少的发文数量说明各机构的研究队伍有待扩大，研究深度有待提高［12］。

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2.4 智慧矿山高被引文献分析

研究文献的引用次数可以评估学者的研究能力以及研究贡献，并可以作为文献学术价值和质量的评价指标［13］。利用Excel统计被引次数居前10的智慧矿山研究论文，见表3。

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表3表明:①《智慧矿山框架与发展前景研究》引用次数高，根据引用次数一般与文献质量、文献贡献呈正相关关系，可以认为其研究质量较高，为众多学者所认可，为本领域研究作出较大贡献。②高引用频次的智慧矿山研究文献的研究内容较为丰富，涉及互联网+、系统工程、物联网、安全生产模型等多个领域，说明智慧矿山研究领域研究内容百花齐放。

2.5 智慧矿山研究热点与前沿的可视化分析

2.5.1 智慧矿山关键词的热点分析

用CiteSpace以及Excel统计筛除“智慧矿山”后得到2011—2020年排名前10的智慧矿山高中心性关键词，如表4。中心度代表关键词在本领域研究的重要性，一般关键词的词频越高，中心度值越大，在研究中的位置上便越重要［14］。

表4显示：前期中心度较高的关键词主要是“数字矿山”“安全生产”“技术”等偏理论的词汇，后期中心度较高的关键词则多转为“大数据”“三维可视化”“虚拟现实”等偏应用的词汇。由此可见，信息化时代技术使得日趋丰富的智慧服务不断加入网络，矿山会越来越智慧，越来越安全，越来越高效［15］。

分析上述数据可知，过去10 a国内关于智慧矿山的研究主要集中在“智能化”“信息化”“大数据”等几个主题，智慧矿山与物联网、大数据、智能化、三维可视化、信息化等信息技术的集成应用极有可能成为本领域的主流趋向。

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2.5.2 智慧矿山突现词分析

利用CiteSpace软件生成2011—2020年国内智慧矿山突变词检测图，见图2，图中突现强度表示关键词在相应时间段的研究数量，强度值越高代表相关研究数量越多［16］。

图2表明:2011—2012年，“安全生产”突现强度达到1.237 5，智慧矿山领域出现大量安全生产相关内容；2012—2016年，“物联网”“发展”“安全质量标准化”“自动化”“感知矿山”“数字矿山”的突变程度分别达到3.558 9，1.094 5，0.901 6，0.901 6，1.548 2，1.340 4，国内智慧矿山领域出现大量相关研究，研究内容丰富；2016年后，“数据挖掘”“信息化矿山”“自动化矿山”“数字化矿山”“数据传输”“人工智能”等研究关注点呈井喷式出现，相关研究已开始与先进技术紧密结合。

3 结论及展望

研究表明，过去10 a国内智慧矿山研究尚存不足之处:智慧矿山研究文献少且与先进技术的结合不成熟；智慧矿山研究内容丰富但不深入；智慧矿山文献来源期刊种类多，但领域内报道此内容的核心期刊并未形成；国内研究机构智慧矿山领域发文数量普遍偏低；尚未形成广为认可的研究成果。结合当下研究的不足，对未来智慧矿山领域研究发展方向及研究热点作出如下展望：

（1）随着智慧矿山关注度日渐增高，研究设备和资金的支持将更雄厚，研究成果有望呈井喷式呈现，量变产生质变，进而会有广为认可的研究成果。同时为了深入研究，各研究机构将会加强合作交流，实现优势互补，最终形成系统的智慧矿山研究体系。

（2）目前国内智慧矿山研究正在迅速发展，在大数据及智能化的发展日趋成熟的背景下，采矿业未来必定向着更为智能化和信息化的方向转型。未来智慧矿山研究会更紧密地结合智能化、信息化等内容。

（3）科学技术的飞速发展将会丰富智慧矿山的研究内容，不仅“智慧矿山+物联网”“智慧矿山+数据挖掘”“智慧矿山+人工智能”的结合应用研究会更加深入，其他行业的新兴科技引入也会使“智慧矿山”变得更为“智慧”。