矿山粉尘职业危害已成为矿山行业最重要的职业健康问题,对矿山粉尘危害进行风险评估、量化其危害程度是矿山职业卫生工作的重点。为深入了解矿山粉尘职业危害风险评估领域的研究脉络,基于文献计量学角度,采用VOSviewer与CiteSpace软件...矿山粉尘职业危害已成为矿山行业最重要的职业健康问题,对矿山粉尘危害进行风险评估、量化其危害程度是矿山职业卫生工作的重点。为深入了解矿山粉尘职业危害风险评估领域的研究脉络,基于文献计量学角度,采用VOSviewer与CiteSpace软件对中国知网(CNKI)和WOS(Web of Science)收录的矿山粉尘危害风险评估相关文献进行可视化分析,提取高频关键词,进行关键词共现、聚类分析,获得文献的时序特征、研究主体以及热点前沿信息。根据可视化分析结果,从风险评估指标、危害程度等级、评估方法3个方面进行了详细分析和阐述。细化了风险评估流程,分析了矿山粉尘的理化特性和危害因素,进而归纳了风险评估指标,总结了粉尘职业危害程度分级,按照定性、定量和综合评估3种类别梳理了矿山粉尘职业危害风险评估方法,阐释了健康伤害风险评估的量化模型。研究表明:目前国内外在矿山粉尘职业危害风险评估方向进行了大量深入的研究和实践,评估工作取得了较为显著的成效,但矿山各生产环节粉尘至今仍难以彻底遏制,相关研究理论机制尚未成熟,评估指标影响因素冗杂、危害程度分级缺乏依据、评估方法存在主观不确定性,矿山粉尘职业危害风险评估体系有待系统研究,粉尘危害风险分析及预警平台尚需探索构建。未来,需进一步完善矿山粉尘职业危害风险评估相关法律法规;科学、合理地选择风险评估指标,简化评估工作环节,实现良好的实用效益;突破现有方法局限,建立适用的数据信息论风险评估模型,为矿山粉尘治理提供有效依据;积极应用云计算、大数据等新技术,实现粉尘监测—风险评估—智能防控一体化系统建设。展开更多
粉尘浓度预测可为粉尘防治提供依据。为探明国内外露天矿粉尘浓度预测研究进展,针对中国知网和Web of Science收录的粉尘浓度预测相关文献,采用CiteSpace、VOSviewer可视化图谱分析软件,从文献计量学角度对关键词进行处理,提取高频关键...粉尘浓度预测可为粉尘防治提供依据。为探明国内外露天矿粉尘浓度预测研究进展,针对中国知网和Web of Science收录的粉尘浓度预测相关文献,采用CiteSpace、VOSviewer可视化图谱分析软件,从文献计量学角度对关键词进行处理,提取高频关键词、研究热点,生成聚类图谱和热点时间轴。根据可视化分析结果,从露天矿粉尘浓度影响因素、指标体系、预测方法3个方面进行分析。结果表明:露天矿粉尘浓度的影响因素研究主要体现在生产强度和气象因素方面,选取的粉尘浓度预测指标通常有剥离量、采煤量、温度、湿度、风速、风向等;粉尘浓度预测方法主要采用神经网络、随机森林、线性回归等以及结合粒子群、遗传算法优化的组合算法预测模型。未来露天矿粉尘浓度预测研究应深入挖掘影响粉尘浓度的因素和科学建立预测指标体系,加强机器学习和智能优化算法的组合应用。展开更多
文摘矿山粉尘职业危害已成为矿山行业最重要的职业健康问题,对矿山粉尘危害进行风险评估、量化其危害程度是矿山职业卫生工作的重点。为深入了解矿山粉尘职业危害风险评估领域的研究脉络,基于文献计量学角度,采用VOSviewer与CiteSpace软件对中国知网(CNKI)和WOS(Web of Science)收录的矿山粉尘危害风险评估相关文献进行可视化分析,提取高频关键词,进行关键词共现、聚类分析,获得文献的时序特征、研究主体以及热点前沿信息。根据可视化分析结果,从风险评估指标、危害程度等级、评估方法3个方面进行了详细分析和阐述。细化了风险评估流程,分析了矿山粉尘的理化特性和危害因素,进而归纳了风险评估指标,总结了粉尘职业危害程度分级,按照定性、定量和综合评估3种类别梳理了矿山粉尘职业危害风险评估方法,阐释了健康伤害风险评估的量化模型。研究表明:目前国内外在矿山粉尘职业危害风险评估方向进行了大量深入的研究和实践,评估工作取得了较为显著的成效,但矿山各生产环节粉尘至今仍难以彻底遏制,相关研究理论机制尚未成熟,评估指标影响因素冗杂、危害程度分级缺乏依据、评估方法存在主观不确定性,矿山粉尘职业危害风险评估体系有待系统研究,粉尘危害风险分析及预警平台尚需探索构建。未来,需进一步完善矿山粉尘职业危害风险评估相关法律法规;科学、合理地选择风险评估指标,简化评估工作环节,实现良好的实用效益;突破现有方法局限,建立适用的数据信息论风险评估模型,为矿山粉尘治理提供有效依据;积极应用云计算、大数据等新技术,实现粉尘监测—风险评估—智能防控一体化系统建设。
文摘粉尘浓度预测可为粉尘防治提供依据。为探明国内外露天矿粉尘浓度预测研究进展,针对中国知网和Web of Science收录的粉尘浓度预测相关文献,采用CiteSpace、VOSviewer可视化图谱分析软件,从文献计量学角度对关键词进行处理,提取高频关键词、研究热点,生成聚类图谱和热点时间轴。根据可视化分析结果,从露天矿粉尘浓度影响因素、指标体系、预测方法3个方面进行分析。结果表明:露天矿粉尘浓度的影响因素研究主要体现在生产强度和气象因素方面,选取的粉尘浓度预测指标通常有剥离量、采煤量、温度、湿度、风速、风向等;粉尘浓度预测方法主要采用神经网络、随机森林、线性回归等以及结合粒子群、遗传算法优化的组合算法预测模型。未来露天矿粉尘浓度预测研究应深入挖掘影响粉尘浓度的因素和科学建立预测指标体系,加强机器学习和智能优化算法的组合应用。
