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        煤礦機電技術(shù)管理發(fā)展綜述

        2021-09-08 02:27:40李紅驕楊藝春
        中國新通信 2021年14期
        關(guān)鍵詞:結(jié)點機電圖譜

        李紅驕 楊藝春

        【摘要】? ? 為了探究煤礦機電技術(shù)管理的發(fā)展情況,本文以CNKI數(shù)據(jù)庫的2003年到2020年的331篇刊物文獻作為數(shù)據(jù)來源,借助可視化知識圖譜軟件Cityspace和VOSviewer繪制文獻知識圖譜?;诮y(tǒng)計分析與文獻計量的方法,對煤礦機電技術(shù)管理領域的發(fā)文量,作者,熱點,前沿,發(fā)文機構(gòu)等進行了分析。為以后持續(xù)研究的熱點和趨勢提供依據(jù)。

        【關(guān)鍵詞】? ? 煤礦機電技術(shù)管理? ? 學科知識圖譜? ? 發(fā)展趨勢? ? Cityspace? ? VOSviewer? ? 文獻計量

        Abstract: In order to explore the development of coal mine mechanical and electrical technology management, this paper takes 331 publications from 2003 to 2020 in CNKI database as the data source.Based on the method of statistical analysis and bibliometrics, authors, hot spots, frontier, and publishing institutions in the field of coal mine electromechanical technology management. It provides the basis for the hot spots and trends of future continuous research.

        Keywords: Coal Mine Electromechanical Technology Management; Subject knowledge map; Development trend;Cityspace; VOSviewer; Bibliometrics

        引言:

        煤礦開采工作往往存在著較高的風險,我國幾乎每年都會發(fā)生大大小小的煤礦礦難。這些礦難導致礦工的人身安全得不到保障,更會使經(jīng)濟遭受到嚴重的打擊。因此,使煤礦礦難的出現(xiàn)率變低,是煤礦領域研究任務的當務之急。仔細分析,不難發(fā)現(xiàn)這些事故大部分都是煤礦工人技術(shù)操作不當或煤礦設備管理維護體系不夠完善等諸多因素造成的,而為了解決這些問題,就必須著力于研究煤礦機電技術(shù)管理,建立一個完善的集職工培訓和培養(yǎng)、機電設備的檢修管理、設備安全管理于一身的機電技術(shù)管理體系。

        近幾年,科學知識圖譜被廣泛運用于研究某一領域的發(fā)展規(guī)律.科學知識圖譜是以理論文獻為比量研究對象,將科學理論文獻發(fā)展脈絡與關(guān)聯(lián)以圖像的形式可視化,以引文分析方法以及信息可視化技術(shù)為基礎理論指導,運用Cityspace和VOSviewer來將近年國內(nèi)機電技術(shù)管理的發(fā)展可視化,從而整理分析出相關(guān)技術(shù)管理發(fā)展趨勢,為機電技術(shù)管理提供新思路。

        一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

        1.1數(shù)據(jù)來源

        本文以CNKI期刊數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源,以煤礦機電技術(shù)管理、機電技術(shù)管理等作為主題詞檢索,并在檢索結(jié)果中篩掉與煤礦領域沒有關(guān)系的刊物以及外文文獻,選取2003-2020年的331篇中文文獻作為數(shù)據(jù)來源。

        1.2研究工具

        這篇文章使用Cityspace和VOSviewer兩款知識圖譜可視化工具對已有文獻進行分析。

        Citespace是一個注重于分析科研成果著作中蘊含的深層理論知識,并以科學性計算的方法,可視化為背景逐漸發(fā)展起來的一款多圖譜分析軟件,本文采用的是Citespace5.6.R2版本。

        VOSviewer 是荷蘭萊頓大學科技研究中心的 Van Eck 和 Waltman 于 2009 年開發(fā)的一種軟件,用于構(gòu)建和可視化文檔計量網(wǎng)絡。本文采用的是VOSviewer_1.6.15版本。

        二、數(shù)據(jù)分析

        2.1發(fā)文量分析

        整理分析中國知網(wǎng)中的已知檢索信息,并通過Excel繪制出從2003-2020年中每年的發(fā)文量圖,如下:

        從圖1可以看出,在2003-2011年間,各年發(fā)文量均處于低水平狀態(tài)(年發(fā)文量≤7),無較大變化;2012年開始,發(fā)文數(shù)量出現(xiàn)大幅度增長,至2014年發(fā)文數(shù)量達至峰值,主要原因是:十一五規(guī)劃期間(2006-2010),我國煤礦領域科技快速發(fā)展,但煤礦機電技術(shù)管理存在問題較多,主要表現(xiàn)為缺少完善的機電技術(shù)管控制度,機電設施維護不到位,機電技術(shù)綜合管控不足,這種種問題間接的拉低了我國煤礦產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率??茖W合理的機電技術(shù)管制,可以使煤礦采掘的生產(chǎn)效率得到上升,促進金融效益的提升,同時也能夠較為快速地覺察到設備運行中存在的安全問題,提前采取防護措施,加大力度保護煤礦生產(chǎn)在安全穩(wěn)定的環(huán)境中運行。因此,在十二五期間(2011-2015),為了提高煤礦產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率,加快經(jīng)濟增長,我國修訂和完善了大量礦業(yè)領域的法律法規(guī),加快研究和發(fā)展礦業(yè)機電技術(shù)管理。2015年到2020年五年間,發(fā)文量一直居高不下,更加印證了研究煤礦機電技術(shù)管理的必要性。

        2.2作者分析

        結(jié)合數(shù)據(jù)可知,在煤礦機電技術(shù)管理領域,并沒有學者發(fā)布論文數(shù)多于兩篇,這十位學者發(fā)布論文數(shù)均為2篇,可見該領域至今并未有學者進行深入專注的研究。在核心作者中,寇少剛與陳超合作發(fā)布共2篇期刊文獻,石世榮與鄭豐合作發(fā)布共2篇刊物文獻,他們分別從事于陜西彬長胡家河礦業(yè)有限公司和中煤第五建設有限公司第五工程處,可見我國各地煤礦機構(gòu)都致力于研究煤礦機電技術(shù)管理。

        三、研究熱點(關(guān)鍵詞聚類)

        3.1 Cityspace關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

        本文以“煤礦機電技術(shù)管理”、“機電技術(shù)管理”分別為主題詞從中國知網(wǎng)收集數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行基本的格式化整理。將整理得到的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)導入可視化圖譜工具Citespace中進行處理,時間切片選項的年份范圍修改為2003-2020年,設置年份切片間隔為1,節(jié)點類型設置為關(guān)鍵詞(keyword)。每個類型的關(guān)鍵詞只抽取Top50,關(guān)鍵詞之間線段強度設置為Cosine,為了防止結(jié)點太大影響聚類效果,刪掉“煤礦”關(guān)鍵詞后生成如圖3所示的以“安全生產(chǎn)”等為Subject keywords的知識圖譜。

        圖中所有的keyword均以結(jié)點的方式呈現(xiàn),而結(jié)點大小則表示keyword發(fā)生的概率,節(jié)點越大,關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率越高。該知識圖譜共生成248個結(jié)點,連線為772條,親密度為0.0252。圖譜中結(jié)點表示關(guān)鍵字,結(jié)點大小表示關(guān)鍵字突現(xiàn)次數(shù),結(jié)點越大,關(guān)鍵字顯示次數(shù)越多,兩結(jié)點有線段相連,表示這兩個keyword之間有關(guān)聯(lián),聯(lián)線的粗細程度表示它們之間關(guān)聯(lián)的強弱,聯(lián)線越粗,兩關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系越強。

        3.2 VOSviewer聚類結(jié)果

        將CNKI期刊文獻中的數(shù)據(jù),以EndNote格式導出,使用EndNote軟件將文獻格式轉(zhuǎn)換為RIS格式,信息分析類型設置為Co-occurrence,信息分析單位設置為keywords,計數(shù)方法設置為Full counting,關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)閾值設置為5,整理所得273個keyword中有39個keyword滿足設置閾值規(guī)定。為避免節(jié)點過大,篩掉“煤礦”關(guān)鍵詞,聚類結(jié)果如圖4。

        圖4中結(jié)點大小代表keyword顯示數(shù)量的多少,顯示數(shù)量較多的有:安全生產(chǎn)、技術(shù)管控、機電科技管理、煤礦機電、機電技術(shù)、煤礦安全生產(chǎn)等。從上圖可以清楚看到keyword互相的關(guān)聯(lián),keyword色彩不同,即代表類別不同,從上圖可知,keyword聚類完畢后分為7個大類。

        結(jié)合以上兩個圖譜聚類結(jié)果進行分析,可知 :“安全生產(chǎn)”、“機電技術(shù)管理”、“煤礦機電”、“機電技術(shù)”、“應用”、“煤礦機電技術(shù)”為煤礦機電技術(shù)管理的研究熱點。

        四、研究趨勢

        通過對突現(xiàn)詞的研究可以在一定程度上分析得到本領域課題的未來研究趨勢和發(fā)展方向,本文使用cityspace對突現(xiàn)詞進行查找分析,如圖5。

        圖5中,從左至右,第一豎行是keyword,第二豎行是該keyword在已有研究中最早突現(xiàn)的時間,第三豎行是keyword在文獻中的強度,第四豎行是keyword突現(xiàn)的最早時間,第五豎行是keyword突現(xiàn)的最晚時間,最右邊線段為keyword時間跨度。

        結(jié)合圖5和圖6,可以看出“技術(shù)改造”、“機電管理”、“維修”、“機電設備”等為以后持續(xù)研究的熱點和趨勢。

        四、結(jié)束語

        通過對這部分文獻的科學分析,可得出以下結(jié)論:“安全生產(chǎn)”、“技術(shù)管理”、“機電技術(shù)管理”、“煤礦機電設備”、“機電技術(shù)”、“應用”、“創(chuàng)新”、“煤礦機電技術(shù)管理”、“技術(shù)改造”、“維修技術(shù)管理”、“智能礦山”為煤礦機電技術(shù)管理的研究熱點;“技術(shù)改造”、“機電管理”、“維修”、“機電設備”等方面的研究將會是以后的研究趨勢。

        隨著科學技術(shù)的進步與發(fā)展,國家相關(guān)政策制度的不斷完善,對煤礦機電技術(shù)管理的研究加大投入,將會形成更加完善的煤礦機電技術(shù)管理體系,大大減少煤礦安全事故的發(fā)生。

        參? 考? 文? 獻

        [1] 陳悅,陳超美,劉則淵,等.Cite Space 知識圖譜的方法論功能[J].科學學研究,2015,33(2):242-253.

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