楊洋，張文博，張建敏，左晨曦

中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)管理學(xué)院，北京 100083

國(guó)內(nèi)外關(guān)于“礦山安全管理”的研究，起始于20世紀(jì)七八十年代。到20世紀(jì)90年代，隨著互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)始普及和廣泛應(yīng)用，“智能礦山安全管理”相關(guān)研究興起。20世紀(jì)末，我國(guó)學(xué)者吳立新等提出了“數(shù)字礦山”的概念，并得到了學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可，在之后近20年的時(shí)間里研究力度不斷加大。近10多年來(lái)，隨著信息革命的深入發(fā)展，在礦山安全管理研究領(lǐng)域中逐步出現(xiàn)了與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)相結(jié)合的研究，在研究?jī)?nèi)容的角度、廣度和深度以及創(chuàng)新性研究方法的確立等方面都取得了一定的進(jìn)展，呈現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。因此，本文基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)軟件Citespace，分別對(duì)礦山安全相關(guān)研究和基于數(shù)字礦山的礦山安全管理相關(guān)研究，進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量統(tǒng)計(jì)分析。

有關(guān)數(shù)字礦山的研究，最早來(lái)自于我國(guó)學(xué)者在1999年首屆國(guó)際數(shù)字地球大會(huì)(1999.11.18—1999.11.20)中的兩篇重要論文[1-2]，都由中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)的吳立新等所著。在這兩篇論文中，作者研究了礦山地理信息系統(tǒng)(MGIS)和基于MGIS的數(shù)字礦山(DM)信息分類(lèi)編碼方法及海量礦山數(shù)據(jù)管理策略，探討了數(shù)字礦山在礦山安全領(lǐng)域中的應(yīng)用。2005年Wu等[3]探討了將數(shù)字礦山應(yīng)用于礦山安全管理領(lǐng)域，這篇文章是能夠查閱到的最早涉及數(shù)字礦山研究的外文文獻(xiàn)。因此，本文中文文獻(xiàn)的計(jì)量統(tǒng)計(jì)范圍為1999—2019年，而外文文獻(xiàn)的計(jì)量統(tǒng)計(jì)范圍為2005—2019年。

文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)分別是中國(guó)學(xué)術(shù)期刊總庫(kù)(下稱(chēng)CNKI)和Web of Science核心數(shù)據(jù)庫(kù)(下稱(chēng)WOS核心庫(kù))。文獻(xiàn)計(jì)量分析的內(nèi)容，包括年度文獻(xiàn)數(shù)量和研究主題分析、主要研究學(xué)者及機(jī)構(gòu)分析、關(guān)鍵詞聚類(lèi)及其中心性分析和高被引文獻(xiàn)內(nèi)容的演化分析四個(gè)方面。通過(guò)聚類(lèi)和可視化分析以及知識(shí)圖譜的形式，直觀呈現(xiàn)數(shù)字礦山和基于數(shù)字礦山的礦山安全管理研究領(lǐng)域以往的發(fā)展歷程、當(dāng)前研究熱點(diǎn)以及未來(lái)的研究方向。通過(guò)梳理本領(lǐng)域已有研究，為礦山安全管理研究形成跨學(xué)科、多分支的成熟研究體系以及數(shù)字礦山安全管理研究領(lǐng)域的創(chuàng)新提供基礎(chǔ)。

1 年度文獻(xiàn)量和研究主題分析

本文首先以“礦山安全”為關(guān)鍵詞進(jìn)行文獻(xiàn)篩選，得到1 099篇中文文獻(xiàn)和844篇外文文獻(xiàn)，合計(jì)1 943篇。再以“數(shù)字礦山”，含“礦山安全、安全”等關(guān)鍵詞對(duì)中文文獻(xiàn)進(jìn)行篩選，得到225篇有效文獻(xiàn)；以“Digital Mine”并含“Safety，Safe，Security，Mine safety”等關(guān)鍵詞對(duì)外文文獻(xiàn)進(jìn)行篩選，得到213篇有效文獻(xiàn)?？梢?jiàn)，從文獻(xiàn)總數(shù)上看，在礦山安全領(lǐng)域研究中約20%的研究都是基于“數(shù)字礦山”視角展開(kāi)的。下面分別對(duì)“礦山安全”和“基于數(shù)字礦山的礦山安全”的文獻(xiàn)進(jìn)行年度文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)分析和研究主題統(tǒng)計(jì)分析。

1.1 礦山安全文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)分析

在“礦山安全”的中文文獻(xiàn)中，文獻(xiàn)數(shù)量從1999年開(kāi)始逐年增加，在大幅增長(zhǎng)后于2015年達(dá)到頂峰，2015年共計(jì)88篇，年度文獻(xiàn)平均為52篇。在“礦山安全”的外文文獻(xiàn)中，文獻(xiàn)的總數(shù)少于中文文獻(xiàn)的數(shù)量，年度文獻(xiàn)平均數(shù)為40篇。如圖1(a)所示，“礦山安全”的中外文獻(xiàn)在發(fā)表數(shù)量方面的整體趨勢(shì)一致，都呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)，中文文獻(xiàn)數(shù)量要略高于外文文獻(xiàn)?；跀?shù)字礦山的礦山安全管理研究中，中文文獻(xiàn)數(shù)量增減變動(dòng)幅度大于外文文獻(xiàn)，年度文獻(xiàn)平均數(shù)為11篇。中外文獻(xiàn)在發(fā)表數(shù)量方面的整體趨勢(shì)一致，都是呈現(xiàn)波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)，外文文獻(xiàn)的年平均文獻(xiàn)數(shù)量略多于中文文獻(xiàn)的數(shù)量，如圖1(b)所示。

對(duì)圖1文獻(xiàn)數(shù)量比較可知：第一，中文文獻(xiàn)在數(shù)字礦山安全管理領(lǐng)域的起點(diǎn)更早，各年度文獻(xiàn)數(shù)量的變動(dòng)幅度更大，但從總體文獻(xiàn)數(shù)量上看，中文文獻(xiàn)的增幅有限；外文文獻(xiàn)中從一開(kāi)始的較少數(shù)量至2019年出現(xiàn)了大幅增加。第二，中文文獻(xiàn)數(shù)量高峰出現(xiàn)在2016年，外文文獻(xiàn)數(shù)量高峰出現(xiàn)在2019年，2016—2019年正是大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)在管理領(lǐng)域中廣泛運(yùn)用的時(shí)期，可見(jiàn)這一時(shí)期如何將新興信息技術(shù)與數(shù)字礦山、礦山安全研究相融合受到了廣泛關(guān)注。第三，中文文獻(xiàn)對(duì)于該領(lǐng)域關(guān)注度的提升早于外文文獻(xiàn)，并且更早地將礦山安全管理與新興數(shù)字化技術(shù)結(jié)合起來(lái)，有力地推動(dòng)了該領(lǐng)域研究的發(fā)展。

圖1 年度文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖Fig.1 Annual literature statistics chart

1.2 數(shù)字礦山安全管理文獻(xiàn)主題分析

在中文文獻(xiàn)中，礦山安全管理研究最初圍繞“數(shù)字礦山”展開(kāi)，隨著技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，大數(shù)據(jù)、信息化、物聯(lián)網(wǎng)和智慧礦山等關(guān)鍵詞逐漸出現(xiàn)在研究主題中，體現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下礦山安全管理研究的時(shí)代意義。如圖2所示，以“數(shù)字礦山”為研究主題的文獻(xiàn)數(shù)量最多，高達(dá)71篇，其次是礦山安全、物聯(lián)網(wǎng)、智慧礦山、信息化和大數(shù)據(jù)等技術(shù)性的研究主題數(shù)量較少，均在20篇以下。

圖2 基于數(shù)字礦山的安全管理文獻(xiàn)研究主題統(tǒng)計(jì)Fig.2 The subject of safety management literature research based on digital mine

在外文文獻(xiàn)中，關(guān)于礦山安全管理的研究較為廣泛，不僅局限于礦山安全事故、原因等內(nèi)容，還將“數(shù)字礦山”引入礦山安全管理領(lǐng)域，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)對(duì)礦山安全管理進(jìn)行研究分析。如圖2所示，研究主題主要集中于數(shù)字礦山(Digital Mine)、煤礦(Coal Mine)、礦山安全(Mine Safety)、物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)、模型(Model)等方面。其中，將“Digital Mine”作為研究主題的文獻(xiàn)數(shù)量最多，表明外文文獻(xiàn)學(xué)者同樣重視“數(shù)字礦山”在礦山安全管理中的研究，但傾向于工科類(lèi)研究。

綜上，中文文獻(xiàn)研究主題和外文文獻(xiàn)研究主題高度重合，具有很高的一致性。

2 主要學(xué)者及研究機(jī)構(gòu)分析

對(duì)本研究領(lǐng)域的主要學(xué)者、研究群和所在研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。在Citespace軟件中，在文獻(xiàn)設(shè)定時(shí)間跨度范圍內(nèi)設(shè)置時(shí)間片為1年，數(shù)據(jù)抽取對(duì)象為T(mén)op 50，得到作者共引分析圖譜，對(duì)作者所屬機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析。在聚類(lèi)分析圖中，節(jié)點(diǎn)代表學(xué)術(shù)論文作者，節(jié)點(diǎn)越大意味著作者發(fā)表的學(xué)術(shù)論文越多；節(jié)點(diǎn)越小，論文越少。節(jié)點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表作者之間的合作強(qiáng)度，連線(xiàn)越多意味著學(xué)者之間合作關(guān)系越強(qiáng)；連線(xiàn)越少，合作關(guān)系越弱。本文重點(diǎn)對(duì)于主要學(xué)者間合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，所以圖中未體現(xiàn)合作網(wǎng)絡(luò)外的學(xué)者名稱(chēng)。

2.1 礦山安全主要學(xué)者和機(jī)構(gòu)

對(duì)礦山安全管理相關(guān)中外文獻(xiàn)中的主要學(xué)者及研究群進(jìn)行聚類(lèi)分析，以“發(fā)文作者”作為節(jié)點(diǎn)對(duì)中文文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析(表1)。其中，發(fā)文作者史秀志發(fā)文數(shù)量最多，共8篇；其次是學(xué)者路東尚、郭建軍、李仲學(xué)、王平，發(fā)文數(shù)量均在5篇及以上；其余作者發(fā)文數(shù)量均少于5篇。中文文獻(xiàn)署名機(jī)構(gòu)主要為高等院校，主要包括北京科技大學(xué)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、中南大學(xué)、武漢科技大學(xué)、山東科技大學(xué)等，可見(jiàn)高等院校對(duì)本領(lǐng)域研究重視并做出較大貢獻(xiàn)。

表1 中文文獻(xiàn)礦山安全管理領(lǐng)域部分主要學(xué)者及所屬研究機(jī)構(gòu)Tab.1 Some major scholars in the field of mine safety management and their affiliated research institutions in Chinese literature

對(duì)外文文獻(xiàn)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果(表2)表明，中國(guó)的Hong Chen作為主要研究學(xué)者，發(fā)文數(shù)量最多，為7篇；文獻(xiàn)數(shù)量位居第二的Yuanping Cheng，同樣來(lái)自中國(guó)，發(fā)文6篇；其余作者發(fā)文量均少于4篇。外文文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量較多的主要研究學(xué)者，最早在2009年開(kāi)始發(fā)表文獻(xiàn)，分別為 Harisha Kinilakodi和R Larry Grayson。

表2 英文文獻(xiàn)礦山安全管理領(lǐng)域部分主要學(xué)者及所屬研究機(jī)構(gòu)Tab.2 Some major scholars in the field of mine safety management and their affiliated research institutions in English literature

礦山安全領(lǐng)域主要學(xué)者、研究群的聚類(lèi)分析如圖3所示。由圖3可見(jiàn)，信息化背景下礦山安全管理中文文獻(xiàn)的研究力量較為集中，形成了一定的研究群體，但群體間較為分散且團(tuán)隊(duì)規(guī)模較小。在外文文獻(xiàn)主要學(xué)者之間的關(guān)聯(lián)性聚類(lèi)分析中，部分節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系較為緊密，形成了三個(gè)較為明顯的研究群體，且群體間相互連接，存在著一定的合作關(guān)系，但團(tuán)隊(duì)規(guī)模有限?？梢哉f(shuō)，國(guó)內(nèi)外在該領(lǐng)域中的合作群體數(shù)量較少，規(guī)模不足，且相互之間連線(xiàn)數(shù)量有限，分布也較為分散；國(guó)內(nèi)外主要研究學(xué)者分布網(wǎng)絡(luò)密度較低，機(jī)構(gòu)間作者合作成果數(shù)量較少，作者間的合作關(guān)系較為松散。對(duì)比可知，中外文文獻(xiàn)在“主要學(xué)者”和“研究群”方面，礦山安全領(lǐng)域的研究以中國(guó)學(xué)者為主，并且在中外文文獻(xiàn)發(fā)表中均形成了一定的研究群，但規(guī)模有限；國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域主要學(xué)者的文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間早于國(guó)外學(xué)者。

圖3 礦山安全管理領(lǐng)域主要學(xué)者研究群聚類(lèi)分析Fig.3 Cluster analysis of research groups of major scholars in the field of mine safety management

以“研究機(jī)構(gòu)”為研究對(duì)象對(duì)中外文文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)包括企業(yè)、高校和科研院所，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。中國(guó)的高校和企業(yè)分別占比29.7%和23.7%，是占比最高的研究機(jī)構(gòu)，說(shuō)明我國(guó)的高校和行業(yè)企業(yè)非常重視本領(lǐng)域的研究。在國(guó)外研究本領(lǐng)域的機(jī)構(gòu)更多的是來(lái)自于高校，占比為17.7%，國(guó)外的企業(yè)和研究院所關(guān)注本領(lǐng)域研究相對(duì)較少。

表3 礦山安全管理領(lǐng)域主要研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)Tab.3 Statistics of major research institutions in the field of mine safety management

中文文獻(xiàn)產(chǎn)出研究機(jī)構(gòu)中主要包括高校、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)，分別對(duì)各機(jī)構(gòu)名稱(chēng)及發(fā)文數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表4。其中，發(fā)文量較多的三所高校分別是中南大學(xué)、北京科技大學(xué)和中國(guó)礦業(yè)大學(xué)。企業(yè)機(jī)構(gòu)中鋼集團(tuán)馬鞍山礦山研究院有限公司發(fā)文數(shù)量最多，為5篇，其余均少于5篇?？蒲袡C(jī)構(gòu)包括中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)研究院、國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局信息研究院和北京礦冶研究總院。大多數(shù)研究是研究機(jī)構(gòu)單一完成，機(jī)構(gòu)間合作較少，雖有一定的研究合作群體，但僅限于發(fā)文數(shù)量較高的機(jī)構(gòu)之間。

表4 礦山安全管理文獻(xiàn)第一署名單位及發(fā)表中文文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)Tab.4 Statistics on the first signature unit of mine safety management literature and the number of published Chinese literature

外文文獻(xiàn)產(chǎn)出研究機(jī)構(gòu)，包括高校和科研院所，其中企業(yè)對(duì)于該領(lǐng)域的研究參與較少，所形成的研究成果也非常有限，因此統(tǒng)計(jì)結(jié)果中不包含企業(yè)相關(guān)信息(表5)。高校在本領(lǐng)域的研究力度較大，發(fā)文數(shù)量多的高校有7所，科研院所對(duì)本領(lǐng)域關(guān)注度較低，成果較少。在7所高校中，China University of Mining and Technology(中國(guó)礦業(yè)大學(xué))發(fā)文數(shù)量最多，高達(dá)71篇；其次是Pennsylvania State University(賓夕法尼亞大學(xué))，發(fā)文10篇；其余高校發(fā)文數(shù)量均少于10篇。另外，外文文獻(xiàn)發(fā)表機(jī)構(gòu)來(lái)源中，國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)占67.4%，國(guó)外研究機(jī)構(gòu)僅占32.6%。外文文獻(xiàn)研究機(jī)構(gòu)之間的合作有限，未形成規(guī)模性的研究群。

表5 礦山安全管理文獻(xiàn)第一署名單位及發(fā)表外文文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)Tab.5 Statistics on the first signature unit of mine safety management literature and the number of published English literature

綜上，本領(lǐng)域中外文獻(xiàn)的產(chǎn)出機(jī)構(gòu)主要來(lái)源于我國(guó)。中國(guó)礦業(yè)大學(xué)的發(fā)文數(shù)量最多，貢獻(xiàn)大。中文文獻(xiàn)中第一署名單位多為企業(yè)，說(shuō)明我國(guó)礦業(yè)產(chǎn)業(yè)界對(duì)礦山安全方面研究關(guān)注度較高；外文文獻(xiàn)中第一署名單位多為高等院校，且多為中國(guó)高等院校，再次說(shuō)明我國(guó)學(xué)者和機(jī)構(gòu)對(duì)本領(lǐng)域研究關(guān)注度高、貢獻(xiàn)大。

2.2 數(shù)字礦山安全管理的主要學(xué)者和機(jī)構(gòu)

對(duì)基于數(shù)字礦山的礦山安全管理的中外文獻(xiàn)的主要學(xué)者及研究群進(jìn)行聚類(lèi)分析，如圖4所示。

圖4 基于Citespace的部分主要學(xué)者及研究管理關(guān)聯(lián)性聚類(lèi)分析Fig.4 Part of the Citespace-based main academic research management clustering analysis

以“發(fā)文作者”作為節(jié)點(diǎn)對(duì)中文文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果見(jiàn)表6。吳立新早在1999年開(kāi)始研究本領(lǐng)域，發(fā)表論文數(shù)量最多，共12篇；殷作如發(fā)表5篇，王迷軍、楊可明、汪云甲發(fā)表均為4篇，張申、邵改革、楊敏、李向陽(yáng)，發(fā)表均為3篇；譚章祿、張錦、王繼生、譚得健、朱旺喜、杜素忠發(fā)表均為2篇。研究學(xué)者主要來(lái)自高等院校，包括中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、河南理工大學(xué)、南華大學(xué)、太原理工大學(xué)等，其中中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)對(duì)數(shù)字礦山安全管理研究工作開(kāi)展較早且發(fā)文數(shù)量較多，貢獻(xiàn)大。

表6 基于數(shù)字礦山的礦山安全領(lǐng)域中文文獻(xiàn)部分主要學(xué)者統(tǒng)計(jì)Tab.6 Statistics of main scholars in Chinese literature in the field of mine safety based on digital mines

中文文獻(xiàn)主要學(xué)者關(guān)聯(lián)性聚類(lèi)分析結(jié)果如圖4(a)所示?；跀?shù)字礦山的礦山安全管理研究力量較為集中，形成了以吳立新為中心的一定規(guī)模的研究群體，群體間作者節(jié)點(diǎn)連線(xiàn)密度較高，但團(tuán)隊(duì)數(shù)量有限，仍存在大量作者為分散的獨(dú)立研究。

外文文獻(xiàn)主要學(xué)者關(guān)聯(lián)性聚類(lèi)分析結(jié)果如圖4(b)所示?？梢?jiàn)，部分節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系較為緊密，可以看到形成了一個(gè)較為明顯的研究群體，在這個(gè)群體中作者節(jié)點(diǎn)連線(xiàn)密度較高。但除該群體之外，整體分布密度較低，表明作者間在研究數(shù)字礦山安全管理問(wèn)題時(shí)雖有合作，并形成了一定的研究群體，但團(tuán)隊(duì)數(shù)量較少。另外，外文文獻(xiàn)的主要學(xué)者中來(lái)自中國(guó)的學(xué)者占70%，國(guó)外學(xué)者僅占30%。

綜上，國(guó)內(nèi)外本領(lǐng)域?qū)W者合作群體數(shù)量較少，且相互之間連線(xiàn)數(shù)量有限，分布也較為分散；國(guó)內(nèi)外主要研究學(xué)者分布網(wǎng)絡(luò)密度較低，機(jī)構(gòu)間作者合作成果數(shù)量較少，作者間的合作關(guān)系較為松散。

表7 基于數(shù)字礦山的礦山安全管理領(lǐng)域外文文獻(xiàn)部分主要學(xué)者統(tǒng)計(jì)Tab.7 Statistics of the main scholars in the English literature in the field of mine safety management based on digital mines

國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)包括企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)，見(jiàn)表8。中國(guó)的企業(yè)和高校占比最高，分別是43.3%和35.4%，中國(guó)企業(yè)和高等院校最為關(guān)注本領(lǐng)域研究，貢獻(xiàn)大。

表8 基于數(shù)字礦山的礦山安全管理領(lǐng)域機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)Tab.8 Statistics of mine safety management institutions based on digital mines

中文文獻(xiàn)產(chǎn)出研究機(jī)構(gòu)包括企業(yè)、高校和科研院所，見(jiàn)表9。中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)和中國(guó)礦業(yè)大學(xué)在數(shù)字礦山安全管理方面研究成果斐然，文獻(xiàn)數(shù)量分別是18篇與10篇，遠(yuǎn)超其他研究機(jī)構(gòu)。大部分的研究是由機(jī)構(gòu)單獨(dú)完成的，機(jī)構(gòu)間合作較少。外文文獻(xiàn)產(chǎn)出研究機(jī)構(gòu)包括高校和科研院所，見(jiàn)表10。企業(yè)對(duì)于本領(lǐng)域研究參與較少，科研成果非常有限，所以不包含在內(nèi)。高等院校的參與度較高，研究成果豐碩，發(fā)文數(shù)量多的高校有7所；科研院所對(duì)該領(lǐng)域關(guān)注度相對(duì)較低，成果較少。在7所高校中，China University of Mining and Technology(中國(guó)礦業(yè)大學(xué))發(fā)文數(shù)量高達(dá)17篇；其次是Beijing University of Posts and Telecommunications(北京郵電大學(xué))，共6篇；其余高校發(fā)文數(shù)量均少于5篇。在此強(qiáng)調(diào)，外文文獻(xiàn)發(fā)表較多的前兩位機(jī)構(gòu)均屬于中國(guó)。另外，外文文獻(xiàn)發(fā)表機(jī)構(gòu)來(lái)源中，國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)占61.9%，國(guó)外機(jī)構(gòu)僅占38.1%。其中，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)和西安科技大學(xué)內(nèi)部作者之間多次合作并形成較多學(xué)術(shù)成果。

表9 基于數(shù)字礦山的安全管理文獻(xiàn)第一署名單位及發(fā)表中文文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)Tab.9 Statistics on the first signature unit of the safety management literature based on digital mines and the number of published Chinese literature

表10 基于數(shù)字礦山的安全管理文獻(xiàn)第一署名單位及發(fā)表外文文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)Tab.10 Statistics on the number of first signed units of safety management literatures based on digital mines and the number of published English literatures

綜上，本領(lǐng)域文獻(xiàn)產(chǎn)出機(jī)構(gòu)主要來(lái)源于我國(guó)，其中，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)的中外文文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量最多，極大地推動(dòng)了本領(lǐng)域的研究步伐。在大量中文文獻(xiàn)中，第一署名單位多以企業(yè)為主，表明我國(guó)礦業(yè)行業(yè)在理論與技術(shù)方面存在一定的需求，進(jìn)而促使高校和研究機(jī)構(gòu)及時(shí)發(fā)現(xiàn)新的研究方向，對(duì)數(shù)字礦山安全管理的研究工作的發(fā)展起到了一定的推動(dòng)作用。

3 數(shù)字礦山的安全管理關(guān)鍵詞分析

為了突出文獻(xiàn)中心性分析，中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞以“數(shù)字礦山”并含“礦山安全、安全”，英文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞為“Digital Mine”并含“Safety，Safe，Security，Mine safety”。抽取1999—2019年CNKI中相關(guān)中文文獻(xiàn)225篇，2005—2019年WOS核心庫(kù)中相關(guān)外文文獻(xiàn)211篇。在Citespace軟件中，設(shè)定時(shí)間跨度為1999—2019年，設(shè)置時(shí)間片為1年，數(shù)據(jù)抽取對(duì)象為T(mén)op30。在關(guān)鍵詞中心性分析中，頻數(shù)代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)，中心性代表數(shù)據(jù)的重要程度。關(guān)鍵詞的頻數(shù)越高越能反映這些關(guān)鍵詞所代表的研究方向的熱門(mén)程度，本文認(rèn)為頻數(shù)出現(xiàn)較低的關(guān)鍵詞具有偶然性，為保證分析結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)可靠，本文以頻數(shù)高低順序?yàn)橐罁?jù)，選取出現(xiàn)頻數(shù)大于2的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析。關(guān)鍵詞的中心性也是衡量關(guān)鍵詞重要性的重要指標(biāo)，中心性越大越能夠反映關(guān)鍵詞所代表的研究方向的重要程度，當(dāng)中心性大于0.1時(shí)，意味著該關(guān)鍵詞重要程度較高；當(dāng)小于0.1時(shí)，則重要程度較低。本文對(duì)中心性大于0.1的關(guān)鍵詞按照時(shí)間升序排序，觀察本領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向以及研究趨勢(shì)。

3.1 主要關(guān)鍵詞和中心性分析

關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜如圖5所示。在中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞圖譜中共有68個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，196條連線(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)密度為0.094 5，Modularty Q的值為0.437 5(大于臨界值0.3)，說(shuō)明關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)效果良好，Mean Silhouette的值為0.620 8(大于臨界值0.5)，說(shuō)明聚類(lèi)效果是合理的。采用對(duì)數(shù)似然比(Log Likelihood Ratio，LLR)算法，共導(dǎo)出5個(gè)主要聚類(lèi)，分別是數(shù)字礦山、礦山安全、安全信息系統(tǒng)、GIS和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。在外文文獻(xiàn)圖譜共有57個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，130條連線(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)密度為0.081 5，Modularity Q的值為0.853 8(大于臨界值0.3)，表明該網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)效果良好；Mean Silhouette的值為0.521 4(大于臨界值0.5)，表明聚類(lèi)的結(jié)果是合理的。同樣基于LLR算法，共導(dǎo)出5個(gè)主要聚類(lèi)：Digital Mine(數(shù)字礦山)、Mine Safety(礦山安全)、Raw Data Sets(原始數(shù)據(jù)設(shè)置)、Internet of Things(物聯(lián)網(wǎng))、Design(設(shè)計(jì))。綜上，中文文獻(xiàn)和外文文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞重合度較高。

“#”為軟件隨機(jī)生成的序號(hào)圖5 數(shù)字礦山安全管理研究領(lǐng)域中外文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜Fig.5 Keyword clustering map of Chinese and English literature in the field of digital mine safety management research

中外文關(guān)鍵詞中心性分析分別見(jiàn)表11和表12?！皵?shù)字礦山”和“礦山安全”是中、外文文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞頻數(shù)與中心性較高的，都大于0.1，并且比其他關(guān)鍵詞出現(xiàn)年限都早，說(shuō)明是當(dāng)前研究的重點(diǎn)。隨著時(shí)間的推移和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，新興技術(shù)關(guān)鍵詞逐漸出現(xiàn)，如“大數(shù)據(jù)”“物聯(lián)網(wǎng)”等都是中、外文文獻(xiàn)中共有的，說(shuō)明本領(lǐng)域研究與新興技術(shù)的結(jié)合越來(lái)越緊密。同樣的關(guān)鍵詞在中文文獻(xiàn)中最早出現(xiàn)的時(shí)間要早于外文文獻(xiàn)，如“數(shù)字礦山”最早出現(xiàn)在中文文獻(xiàn)是1999年、外文文獻(xiàn)是2005年，“礦山安全”最早出現(xiàn)在中文文獻(xiàn)是1999年，而外文文獻(xiàn)是在2011年，“物聯(lián)網(wǎng)”最早出現(xiàn)在中文文獻(xiàn)是2010年，而外文文獻(xiàn)是在2019年。“無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)”及“模型”是2019年在外文文獻(xiàn)中高頻出現(xiàn)，而中文文獻(xiàn)中則沒(méi)有；“智慧礦山”和“數(shù)字化礦山”在中文文獻(xiàn)中出現(xiàn)多次，但未出現(xiàn)在外文文獻(xiàn)中。中文文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞“物聯(lián)網(wǎng)”的中心性為0.1；外文文獻(xiàn)中的“物聯(lián)網(wǎng)”的中心性為0.05。

表11 中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞及中心性分析Tab.11 Keywords and centrality analysis of Chinese literature

表12 外文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞及中心性分析Tab.12 Keywords and centrality analysis of English literature

需強(qiáng)調(diào)的是，中文文獻(xiàn)高頻關(guān)鍵詞 “數(shù)字礦山”與“數(shù)字化礦山”存在較大概念差異。孫豁然(2006年)認(rèn)為“數(shù)字礦山”是與數(shù)字地球、數(shù)字中國(guó)等概念一起產(chǎn)生的，是基于以多時(shí)空、動(dòng)態(tài)的采動(dòng)系統(tǒng)對(duì)礦山實(shí)時(shí)觀測(cè)、網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)信息處理為主體的技術(shù)系統(tǒng)，而“數(shù)字化礦山”則是以數(shù)字礦山為基礎(chǔ)的各種信息數(shù)字化的計(jì)算機(jī)應(yīng)用過(guò)程[4]。也就是說(shuō)，“數(shù)字礦山”是一個(gè)較為宏觀的概念架構(gòu)，是數(shù)字化在礦山進(jìn)行應(yīng)用的技術(shù)理論前提；“數(shù)字化礦山”則是從數(shù)字礦山的應(yīng)用中異化出來(lái)的，與信息化、自動(dòng)化并列的一種數(shù)字礦山關(guān)鍵技術(shù)。

3.2 關(guān)鍵詞演化分析

繪制中外文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞時(shí)間序列圖，如圖6所示。聚類(lèi)分析中文文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞，得到“區(qū)域集中自動(dòng)化控制、物聯(lián)網(wǎng)、礦山安全、數(shù)字地球、應(yīng)用、調(diào)度指揮和GIS”七大類(lèi)別。中文文獻(xiàn)研究重點(diǎn)的演化分為三個(gè)階段。

圖6 基于Citespace的中外文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞時(shí)間序列圖Fig.6 Diagram of Citespace-based time series of keywords in Chinese and foreign language literature

(1) 1999—2007年，數(shù)字礦山安全管理研究發(fā)展及技術(shù)運(yùn)用的基礎(chǔ)階段。研究?jī)?nèi)容主要集中機(jī)械方面問(wèn)題解決方案的研究以及通過(guò)數(shù)字技術(shù)建立信息平臺(tái)以及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[5]，建立數(shù)字礦井，并對(duì)于礦山的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)以及實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化，是技術(shù)在機(jī)械方面以及數(shù)字平臺(tái)方面的運(yùn)用與改進(jìn)，該階段各個(gè)技術(shù)的應(yīng)用較少。

(2) 2007—2016年，數(shù)字礦山安全管理技術(shù)運(yùn)用的高速發(fā)展階段。研究?jī)?nèi)容主要集中于解決礦山環(huán)境監(jiān)測(cè)和安全管理方面的問(wèn)題。在這段時(shí)期，隨著數(shù)字化、信息化、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)的出現(xiàn)，數(shù)字礦山安全管理中也開(kāi)始涌現(xiàn)具有專(zhuān)業(yè)性的先進(jìn)技術(shù)，不再僅限于對(duì)機(jī)械方面的技術(shù)改進(jìn)。例如：通過(guò)運(yùn)用數(shù)字化礦山技術(shù)構(gòu)建智慧礦山以及建立感知礦山體系[6-10]，提升對(duì)礦山環(huán)境、礦山災(zāi)害的監(jiān)測(cè)[11-12]；通過(guò)建立數(shù)據(jù)平臺(tái)，對(duì)各環(huán)節(jié)需收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)共享及監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合[13-14]；利用大數(shù)據(jù)技術(shù)促進(jìn)礦山安全管理的發(fā)展[15-20]。

(3) 2016年至今，數(shù)字礦山安全管理技術(shù)運(yùn)用的成熟階段。研究?jī)?nèi)容主要集中于解決礦山人員管理方面的問(wèn)題。相比第二階段，該階段新技術(shù)出現(xiàn)數(shù)量較少，但填補(bǔ)了前兩個(gè)階段所沒(méi)有涉及的研究空白，例如出現(xiàn)了“無(wú)人礦山”方面的研究等[21-29]。這一時(shí)期認(rèn)為，人員因素是礦山生產(chǎn)安全中最直接、最主要的影響因素，并且保障人員安全也是礦山安全管理中至關(guān)重要的工作[30]。因此，本階段在“以人為本”理念的指引下開(kāi)展研究工作，從全方位、多層次、多角度來(lái)實(shí)現(xiàn)技術(shù)完善并有效提升礦山安全管理水平。

聚類(lèi)分析外文文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞，得到Digital Mine(數(shù)字礦山)、Coal Mine Safety(礦山安全)、Design(設(shè)計(jì))、Raw Data Sets(原始數(shù)據(jù)集)、Coupling Relationship(耦合關(guān)系)和DEM(數(shù)字地形模型)六大類(lèi)。外文文獻(xiàn)研究重點(diǎn)的演化分為二個(gè)階段。

(1) 2005—2012年，數(shù)字礦山安全管理應(yīng)用研究的基礎(chǔ)階段。該階段只對(duì)“數(shù)字礦山”這一概念以及其在礦山地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用進(jìn)行了研究[31]。數(shù)字礦山這一概念的提出最初就是被運(yùn)用于地理方面，隨著信息技術(shù)的逐漸成熟，對(duì)于礦山數(shù)據(jù)的更新、算法的設(shè)計(jì)以及礦山網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的建設(shè)也逐步發(fā)展起來(lái)[32-34]。

(2) 2012年至今，數(shù)字礦山安全管理應(yīng)用研究的發(fā)展階段。在此階段，隨著技術(shù)的進(jìn)步以及對(duì)礦山安全管理重視程度的加深，信息化、數(shù)字化技術(shù)作為關(guān)鍵詞出現(xiàn)并應(yīng)用到相關(guān)研究中。例如：結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合以及建立遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山、機(jī)械等各方面狀態(tài)的即時(shí)監(jiān)控[35-36]；除此之外，還包括對(duì)礦山環(huán)境變化進(jìn)行監(jiān)控的災(zāi)難預(yù)警[37-38]、礦山安全管理的決策系統(tǒng)以及對(duì)礦山人員失誤的分析研究等[39]。

綜上，對(duì)比中外文文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞時(shí)間序列可發(fā)現(xiàn)：首先，中文文獻(xiàn)中對(duì)數(shù)字礦山安全管理的研究起步較早，并且研究集中程度與研究力度始終保持較高水平，基本能夠?qū)崿F(xiàn)該領(lǐng)域的研究與新興技術(shù)及時(shí)結(jié)合，具有一定的前瞻性，從而為數(shù)字礦山安全管理技術(shù)的發(fā)展提供方向和充足的理論支持。中文文獻(xiàn)中多為提出重要理論和概念，多為前瞻性研究。其次，外文文獻(xiàn)中對(duì)于數(shù)字礦山安全管理研究的起步略晚，外文文獻(xiàn)主要集中于結(jié)合實(shí)際案例對(duì)技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行說(shuō)明和模型演示，多為工程類(lèi)實(shí)證研究。

4 高被引文獻(xiàn)的研究?jī)?nèi)容演化分析

4.1 數(shù)字礦山安全管理中文高被引文獻(xiàn)分析

對(duì)基于數(shù)字礦山的礦山安全管理相關(guān)中外文獻(xiàn)的高被引論文進(jìn)行分析，其中中文文獻(xiàn)中被引次數(shù)高于100次的5篇高被引文獻(xiàn)見(jiàn)表13。在中文文獻(xiàn)高被引論文中，吳立新的研究成果多數(shù)具有高被引用次數(shù)，最多達(dá)到480次，其研究成果為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)，并對(duì)該研究領(lǐng)域的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。

表13 1999—2019年國(guó)內(nèi)數(shù)字礦山安全管理研究前5篇高被引文獻(xiàn)信息Tab.13 1999—2019 Domestic digital mine safety management research Top 5 highly cited literature information table

對(duì)數(shù)字礦山的礦山安全管理的研究，吳立新[40]認(rèn)為可分為三大層面：理論層面、關(guān)鍵技術(shù)層面以及工程層面。從理論層面，包括數(shù)字地球、數(shù)字中國(guó)概念的提出與發(fā)展及其現(xiàn)狀，發(fā)展數(shù)字礦山的意義及重要性，分析數(shù)字礦山的特征與任務(wù)，在礦業(yè)信息數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上充分利用多種技術(shù)為礦山安全、規(guī)劃、設(shè)計(jì)等提供支持。從關(guān)鍵技術(shù)層面，數(shù)字礦山理論研究與戰(zhàn)略實(shí)施，必須對(duì)9項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行攻關(guān)，即礦山數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、礦山數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、仿真3DGM與可視化技術(shù)、礦山3D拓?fù)浣Ｅc分析技術(shù)、組件式礦山軟件與模型、地下快速定位與自動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)、井下多媒體通信與無(wú)線(xiàn)傳輸技術(shù)、智能采礦機(jī)器人“班組”技術(shù)以及礦山3S、OA、CDS五位一體技術(shù)[41]，通過(guò)對(duì)這些技術(shù)的攻關(guān)，可極大提升礦山自動(dòng)化程度與管理水平，提升礦山安全系數(shù)。除此之外，還有MGIS等通過(guò)增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的采集和及時(shí)處理，提升重大事故的預(yù)防和提前處理能力[42]，以及統(tǒng)一空間框架與精確時(shí)間同步[43]。從工程層面，主要是在新興物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化技術(shù)的基礎(chǔ)上，分析數(shù)字礦山與自動(dòng)采礦、遙控采礦、礦山物聯(lián)網(wǎng)、感知礦山、智能采礦、智能礦山之間的聯(lián)系，并且提出了煤礦安全避險(xiǎn)六大系統(tǒng)建設(shè)和金屬礦無(wú)人采礦技術(shù)發(fā)展等礦山安全實(shí)例[44]。

盧新明等[45]通過(guò)數(shù)字礦山的完整定義，論述了數(shù)字礦山的技術(shù)內(nèi)涵，提出了安全生產(chǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與本質(zhì)安全保障體系與軟件系統(tǒng)等對(duì)礦山安全管理有重要意義的系統(tǒng)工具。

綜上，高被引中文文獻(xiàn)多以理論研究為主，重點(diǎn)探討了結(jié)合先進(jìn)技術(shù)如何搭建數(shù)字礦山安全管理的研究框架，其中大多從理論層面、關(guān)鍵技術(shù)層面以及工程層面提出了具有前瞻性以及建設(shè)性的概念和建議。

4.2 數(shù)字礦山安全管理外文高被引文獻(xiàn)的分析

外文文獻(xiàn)中前7篇高被引文獻(xiàn)見(jiàn)表14。

表14 2005—2019年礦山安全研究前7篇高被引外文文獻(xiàn)信息Tab.14 2005—2019 Foreign digital mine safety management research Top 7 highly cited literature information table

其中，Karacan等的論文被引用次數(shù)最高，共被引用了444次。值得注意的是，在外文高被引文獻(xiàn)中很多作者所在機(jī)構(gòu)都來(lái)自于中國(guó)。

高被引外文文獻(xiàn)的主要研究有，Karacan等[46]在文章中主要論述了利用云計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)與對(duì)煤層及其下伏和上覆地層的含氣量、操作變量、地質(zhì)條件以及礦井空氣中的甲烷含量加以實(shí)時(shí)自動(dòng)監(jiān)測(cè)，從而提升煤礦安全程度。其研究結(jié)論與成果構(gòu)成了其他文獻(xiàn)的研究基礎(chǔ)。Wang等[47]的研究則引用了一部分Karacan等的研究?jī)?nèi)容，并進(jìn)一步論述了深井煤礦與瓦斯泄露易發(fā)煤層開(kāi)采的安全技術(shù)，該技術(shù)也是基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)和使用的，使得煤礦開(kāi)采的安全性得到了一定程度的提升。Zhang等[48]認(rèn)為環(huán)境監(jiān)視對(duì)地下煤礦生產(chǎn)的安全管理至關(guān)重要，他基于Wang等的研究提出了地下煤礦綜合環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦的位置管理、能源管理和故障管理。Cheng等[49]則是以瓦斯爆炸起火以及煤的自燃危害煤礦安全為背景，介紹了一種旨在防止煤炭自燃和控火防火的新型材料。Yin等[50]的研究是從事故現(xiàn)場(chǎng)、工作工藝、設(shè)備和安裝三個(gè)方面對(duì)煤礦瓦斯爆炸事故的不安全行為進(jìn)行了分析，為礦山安全專(zhuān)業(yè)人員提供了進(jìn)一步減少瓦斯爆炸所必需的信息。Liu等[51]則引用了上述的研究?jī)?nèi)容，通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)近些年煤礦事故死亡原因進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)瓦斯爆炸是煤礦安全事故中對(duì)煤礦工作人員生命安全威脅最大的危險(xiǎn)因素，因此對(duì)瓦斯煤擠壓膨化的發(fā)展過(guò)程進(jìn)行調(diào)查。通過(guò)一系列模擬實(shí)驗(yàn)，分析了瓦斯煤擠壓發(fā)展過(guò)程中瓦斯壓力和應(yīng)力的變化規(guī)律，提出解決方案，為礦井預(yù)防瓦斯爆炸，提升安全性提供了理論基礎(chǔ)。Peng等[52]則研究了一種創(chuàng)新的多標(biāo)準(zhǔn)決策方法(MCDM)以解決煤礦安全評(píng)估問(wèn)題。由于在評(píng)估煤礦安全性的過(guò)程中存在大量不確定和模糊的信息，因此引入語(yǔ)言直覺(jué)模糊數(shù)(LIFN)來(lái)描述該過(guò)程所需的評(píng)估信息，建立了一種語(yǔ)言直觀的煤礦安全評(píng)價(jià)MCDM方法，并提供了一個(gè)示例來(lái)說(shuō)明該方法，通過(guò)敏感性分析和與其他現(xiàn)有方法的比較進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。

綜上，高被引外文文獻(xiàn)中，涉及機(jī)械、環(huán)境、管理、人員四個(gè)方面的相關(guān)技術(shù)，對(duì)礦山安全管理構(gòu)成了較為全面的技術(shù)覆蓋，文獻(xiàn)之間有著相互引用的密切關(guān)系。

5 總 結(jié)

數(shù)字礦山是以礦山系統(tǒng)為原型，以地理坐標(biāo)為參考系，以礦山科學(xué)技術(shù)、信息科學(xué)、人工智能和計(jì)算科學(xué)為理論基礎(chǔ)，以高新礦山觀測(cè)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為支撐，是信息化、數(shù)字化的虛擬礦山，是用信息化與數(shù)字化的方法來(lái)研究和構(gòu)建的礦山，是礦山地表面之下的人類(lèi)工程活動(dòng)的信息全部數(shù)字化之后由計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)來(lái)管理的技術(shù)系統(tǒng)。從數(shù)字礦山概念的提出，經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展其范疇內(nèi)的理論研究呈現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)，基于數(shù)字礦山的礦山安全管理研究成果也越來(lái)越豐富。

本文基于Citespace可視化軟件，對(duì)近20年來(lái)的礦山安全和基于數(shù)字礦山的礦山安全管理已有文獻(xiàn)進(jìn)行了計(jì)量統(tǒng)計(jì)分析，主要內(nèi)容包括：礦山安全和基于數(shù)字礦山的礦山安全管理的年度文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)以及研究主題分析，本領(lǐng)域的主要研究學(xué)者和其所在的研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)分析，本領(lǐng)域的主要關(guān)鍵詞及其中心性分析，以及高被引論文研究?jī)?nèi)容的演化分析。

研究結(jié)果表明：文獻(xiàn)數(shù)量呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，其中以數(shù)字礦山視角研究礦山安全問(wèn)題約占礦山安全領(lǐng)域研究的20%，數(shù)字礦山在安全管理領(lǐng)域的相關(guān)研究一直是本領(lǐng)域?qū)W者們關(guān)注的重點(diǎn)；外文文獻(xiàn)的作者約一半以上都來(lái)自于中國(guó)的研究機(jī)構(gòu)，說(shuō)明我國(guó)學(xué)者在本領(lǐng)域研究中做出了較大的貢獻(xiàn)；中文文獻(xiàn)中對(duì)數(shù)字礦山安全管理的研究起步較早，高被引中文文獻(xiàn)多為理論方法與管理類(lèi)研究，為數(shù)字礦山安全管理技術(shù)的發(fā)展提供方向和充足的理論支持，而高被引外文文獻(xiàn)多為工科技術(shù)類(lèi)研究，主要集中于結(jié)合實(shí)際案例對(duì)技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行說(shuō)明和模型演示，多為工程類(lèi)實(shí)證研究；外文文獻(xiàn)的作者也多來(lái)自于中國(guó)，說(shuō)明我國(guó)學(xué)者同時(shí)兼顧了管理類(lèi)研究和工科技術(shù)類(lèi)研究，再次說(shuō)明了我國(guó)學(xué)者在本領(lǐng)域研究中做出的貢獻(xiàn)。國(guó)內(nèi)外的現(xiàn)有研究集中程度與研究力度基本能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字礦山安全管理領(lǐng)域的研究與新興技術(shù)及時(shí)結(jié)合，具有很強(qiáng)的前瞻性，為數(shù)字礦山理論和方法在安全管理領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展提供必要的理論支持和可行性方法。

未來(lái)隨著全球化程度逐步加深，信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展速度日益加快，礦山安全管理的數(shù)字化已成為一種必然選擇。當(dāng)下在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的礦山安全研究已經(jīng)不是單一學(xué)科的研究，而是融合了多方面學(xué)科知識(shí)的再整合，構(gòu)建新的礦山安全管理研究框架。各方研究者和研究機(jī)構(gòu)之間應(yīng)加強(qiáng)合作，搭建礦山安全管理研究的合作網(wǎng)絡(luò)，擴(kuò)大團(tuán)隊(duì)規(guī)模，共同推動(dòng)數(shù)字礦山安全管理研究的發(fā)展。