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韩雨潼，岳增良，张国印，等．不同种植年限羊肚菌根际土壤真菌多样性及代谢通路［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（３）：２１２－２１８．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．０３．０３１不同种植年限羊肚菌根际土壤真菌多样性及代谢通路韩雨潼１，２，３，岳增良１，２，３，张国印１，２，３，郜 静１，３，李 笿１，３，王立安２，４，李守勉２，５，赵振重２，刘晓薇６，王 凌１，２，３（１．河北省农林科学院农业资源环境研究所，河北石家庄０５００５１；２．河北省羊肚菌产业技术研究院，河北邢台０５５４５０；３．河北省肥料技术创新中心，河北石家庄０５００５１；４．河北师范大学生命科学学院，河北石家庄０５００２４；５．河北农业大学园艺学院，河北保定０７１００１；６．河北省柏乡县自然资源和规划局，河北邢台０５５４５０） 摘要：羊肚菌是珍稀类食药兼用菌，兼具极高的药用价值和经济价值，然而作为土生真菌，却缺乏人工设施栽培羊肚菌根际土壤优势菌群分析及主要影响其生长的土壤环境因子探索，其主要优势菌群的代谢通路研究更为鲜见。
针对未种植羊肚菌、种植１年羊肚菌以及种植４年羊肚菌的根际土壤样本，通过Ｉｌｌｕｍｉｎａ平台Ｍｉｓｅｑ高通量测序仪对羊肚菌根际土壤真菌群落进行测序，并使用ＦＵＮＧｕｉｌｄ和ＰＩＣＲＵＳｔ２进行真菌群落代谢通路分析。
结果表明，在黏土中种植羊肚菌后，其根际土壤中真菌群落丰度和多样性都一定程度上降低，且随种植年限增长而更为明显；３组样本排在第１位的优势菌门均为羊肚菌所属的子囊菌门（Ａｓｃｏｍｙｃｏｔａ），第一优势菌纲是粪壳菌纲（Ｓｏｒｄａｒｉｏｍｙｃｅｔｅｓ），且种植羊肚菌后相对丰度随年限增长而逐年增加；样本间优势菌属具有明显差异，新赤壳属（Ｎｅｏｃｏｓｍｏｓｐｏｒａ）与毛壳菌属（Ｃｈａｅｔｏｍｉｕｍ）随种植年限增长成为优势菌属；冗余分析结果表明，子囊菌门与速效磷、速效钾呈显著正相关关系（Ｐ＜０．０５），与磷酸单酯酶、有机质呈显著负相关关系。
刊名：河北科技图苑Hebei Sci-tech Library Journal主办：河北省高等学校图书情报工作委员会周期：双月出版地：河北省保定市语种：中文;开本：大16开ISSN：1006-9925CN：13-1203/G3复合影响因子：0.171综合影响因子：0.136历史沿革：现用刊名：河北科技图苑曾用刊名：河北图苑创刊时间：1988《河北科技图苑》杂志期刊简介《河北科技图苑》杂志是由国家新闻出版总署正式批准，由河北省高等学校图书情报工作委员会主办、面向国内外公开发行的专业学术期刊，具有正规的双刊号，其国内统一刊号：C N13-1203/G3，国际刊号：ISSN1006-9925。
本刊自1988年创刊以来，立足河北，面向全国，沟通域外，努力促进图书馆学、情报学、信息科学的研究及学术交流，积极宣传、贯彻党和国家的科技方针、政策和法律、法规。
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㊀第４９卷第４期煤炭科学技术Ｖｏｌ ４９㊀Ｎｏ ４㊀㊀２０２１年４月ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ㊀Ａｐｒ．２０２１㊀移动扫码阅读任怀伟，巩师鑫，刘新华，等．煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用［Ｊ］．煤炭科学技术，２０２１，４９（４）：１４９－１５８ ｄｏｉ：１０ １３１９９／ｊ ｃｎｋｉ ｃｓｔ ２０２１ ０４ ０１８ＲＥＮＨｕａｉｗｅｉ，ＧＯＮＧＳｈｉｘｉｎ，ＬＩＵＸｉｎｈｕａ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｆｏｒｋｉｌｏ－ｍｅｔｅｒｄｅｅｐｃｏａｌｍｉｎｅ［Ｊ］．ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２１，４９（４）：１４９－１５８ ｄｏｉ：１０ １３１９９／ｊ ｃｎｋｉ ｃｓｔ ２０２１ ０４ ０１８煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用任怀伟１，２，巩师鑫１，２，刘新华１，２，吕㊀益３，文治国１，２，刘万财３，张㊀帅１，２（１．中煤科工开采研究院有限公司科创中心，北京㊀１０００１３；２．煤炭科学研究总院开采研究分院，北京㊀１０００１３；３．中煤新集能源股份有限公司口孜东煤矿，安徽淮南㊀２３２１７０）摘㊀要：千米深井复杂条件煤层智能化开采是当前煤矿技术发展迫切需要解决的难题㊂以中煤新集口孜东煤矿１４０５０２工作面地质条件为基础，针对该工作面俯采倾角变化大㊁矿压显现剧烈㊁顶板煤壁破碎所致的采场围岩稳定控制难㊁液压支护系统适应性降低等问题，研究了千米深井复杂条件工作面智能化开采关键技术，为复杂难采煤层开采提供了技术与装备支撑㊂研发了基于ＬＯＲＡ的工作面液压支架（围岩）状态监测系统，同时获取立柱压力和支架姿态数据㊂提出了基于大数据分析的矿压分析预测方法，采用ＦＬＰＥＭ和ＡＲＭＡ两种算法组合预测提升精度和效率，采用数据分布域适应迁移算法解决了支护过程中时变工况导致预测模型失准的问题，模型预测精度达到９２％以上㊂研发了基于Ｕｎｉｔｙ３Ｄ的工作面三维仿真与运行态势分析决策系统，支撑复杂条件下的围岩控制和煤层跟随截割控制的智能决策㊂现场试验表明：工作面在试验期开采高度达到６．５ｍ，在１４ʎ １７ʎ俯采㊁顶板相对破碎㊁煤层硬度１．６的条件下，月产达到３１．５万ｔ㊂设备可靠性和适应性较之前该矿使用设备明显提升，工作面安全性大幅改善，实现了千米深井三软煤层的安全高效开采㊂关键词：千米深井；智能开采；位姿状态监测；大数据分析；分析决策中图分类号：ＴＤ６７㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：０２５３－２３３６（２０２１）０４－０１４９－１０Ｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｆｏｒｋｉｌｏ－ｍｅｔｅｒｄｅｅｐｃｏａｌｍｉｎｅＲＥＮＨｕａｉｗｅｉ１，２，ＧＯＮＧＳｈｉｘｉｎ１，２，ＬＩＵＸｉｎｈｕａ１，２，ＬＹＵＹｉ３，ＷＥＮＺｈｉｇｕｏ１，２，ＬＩＵＷａｎｃａｉ３，ＺＨＡＮＧＳｈｕａｉ１，２（１．ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒ，ＣＣＴＥＧＣｏａｌＭｉｎｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ㊀１０００１３，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏａｌＭｉｎｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎｉｎｇＢｒａｎｃｈ，ＣｈｉｎａＣｏａｌＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ㊀１０００１３，Ｃｈｉｎａ；３．ＫｏｕｚｉｄｏｎｇＭｉｎｅＣｏａｌ，ＸｉｎｊｉＥｎｅｒｇｙＣｏ．，Ｌｔｄ．，ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＣｏａｌＧｒｏｕｐＣｏｒｐ．，Ｈｕａｉｎａｎ㊀２３２１７０，Ｃｈｉｎａ）收稿日期：２０２１－０２－２８；责任编辑：曾康生基金项目：国家重点研发计划资助项目（２０１７ＹＦＣ０６０３００５）；国家自然科学基金重点资助项目（５１８３４００６）；国家自然科学基金面上资助项目（５１８７４１７７４）；中国煤炭科工集团科技专项重点资助项目（２０１９－ＴＤ－ＺＤ００１）作者简介：任怀伟（１９８０ ），男，河北廊坊人，研究员，硕士生导师，博士，中国煤炭科工集团三级首席科学家㊂Ｔｅｌ：０１０－８４２６３１４２，Ｅ－ｍａｉｌ：ｒｈｕａｉｗｅｉ＠ｔｄｋｃｓｊ．ｃｏｍＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｏｆｃｏａｌｓｅａｍｓｉｎｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｋｉｌｏ－ｍｅｔｅｒｄｅｅｐｃｏａｌｍｉｎｅｉｓａｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｕｒｇｅｎｔｌｙｎｅｅｄｓｔｏｂｅｓｏｌｖｅｄ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆＮｏ．１４０５０２ｆｕｌｌｙｍｅｃｈａｎｉｚｅｄｍｉｎｉｎｇｆａｃｅｉｎＫｏｕｚｉ⁃ｄｏｎｇＭｉｎｅＣｏａｌ，ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｉｎｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｒｏｃｋａｎｄａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｓｙｓｔｅｍｃａｕｓｅｄｂｙｌａｒｇｅｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅｕｎｄｅｒ－ｍｉｎｉｎｇｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎａｎｇｌｅｏｆｔｈｅｍｉｎｉｎｇｆａｃｅ，ｓｅｖｅｒｅｍｉｎｉｎｇｐｒｅｓｓｕｒｅ，ｔｈｅｂｒｏｋｅｎｒｏｏｆａｎｄｃｏａｌｗａｌｌ，ｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｏｆｃｏｍｐｌｅｘｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｉｎｋｉｌｏ－ｍｅｔｅｒｄｅｅｐｃｏａｌｍｉｎｅａｒｅｓｔｕｄｉｅｄ，ｐｒｏｖｉｄｉｎｇｔｅｃｈｎｉｃａｌａｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｔｈｅｍｉｎｉｎｇｏｆｃｏｍｐｌｅｘａｎｄｄｉｆｆｉｃｕｌｔ－ｔｏ－ｍｉｎｅｃｏａｌｓｅａｍｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａＬＯＲＡ－ｂａｓｅｄｓｔａｔｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｓ（ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｒｏｃｋ）ｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ，ｗｈｉｃｈｃａｎａｃｑｕｉｒｅｐｏｓｔｕｒｅｄａｔａｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｗｈｉｌｅａｃｑｕｉｒｉｎｇｃｏｌｕｍｎｐｒｅｓｓｕｒｅｄａｔａ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｍｉｎｉｎｇｐｒｅｓｓｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｅｒｅｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＦＬＰＥＭａｎｄＡＲＭＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗａｓｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ａｎｄｄａｔａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｄｏｍａｉｎａｄａｐｔｉｖｅｍｉｇｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｃａｕｓｅｄｂｙｔｉｍｅ－ｖａｒｙｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｐｒｏｃｅｓｓｓｏｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｒｅａｃｈｅｄ９２％．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｏｐｅｒａｔｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＵｎｉｔｙ３Ｄｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｔｏ９４１２０２１年第４期煤炭科学技术第４９卷ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｆｏｒｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｒｏｃｋｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｃｏａｌｓｅａｍｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｕｔｔｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｕｎｄｅｒｃｏｍｐｌｅｘｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｆｉｅｌｄｔｒｉ⁃ａｌｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｉｎｉｎｇｈｅｉｇｈｔｏｆｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｒｅａｃｈｅｄ６．５ｍｄｕｒｉｎｇｔｈｅｔｅｓｔｐｅｒｉｏｄ，ｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｒｅａｃｈｅｄ３１５０００ｔｏｎｓｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆ１４ʎ 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的常态化开采［４－６］㊂对于地质条件相对复杂的薄煤层及中厚煤层，研发了基于动态修正地质模型的智能采掘技术，采用定向钻孔㊁随采探测等动态修正工作面地质模型，通过构建工作面绝对坐标数字模型实行自主智能割煤［７－９］㊂然而，对于我国东部山东㊁淮南等矿区埋深１０００ｍ左右的深部复杂条件煤层，已有的自动化㊁智能化技术难以达到预期效果㊂深部采场一般存在着高地温㊁高地压㊁大变形的特点，矿压显现强烈，顶板㊁煤壁破碎，工作面倾角变化幅度剧烈，巷道变形大［１０］㊂目前，工作面自动化㊁智能化开采还无法预知所有的地质条件变化情况，开采装备也无法适应大范围的地质参数变化，因而实现自动化㊁智能化难度非常大㊂但从另外的角度，这些深部开采工作面用人多，安全性差，生产环境恶劣，恰恰最需要实现自动化㊁智能化㊂实现煤矿深部智能开采，最重要的是实现采场围岩稳定性控制以及 移架－割煤－运煤 过程与围岩空间动态变化的适应性控制㊂采场围岩稳定性控制需考虑采场上覆围岩结构及参数㊁运移特征㊁支护参数等，提出能够自适应控制围岩的策略和方法［１１－１２］；工作面装备运行与围岩空间变化的适应性控制则涉及装备运行特征㊁围岩动态变化规律㊁空间位姿测量及表征等，给出运行趋势的分析方法和预测性控制算法［１３］㊂其中，支护系统状态测量㊁适应性设计以及装备运行态势的分析预测是首先需要解决的关键问题㊂笔者以中煤新集口孜东煤矿１４０５０２工作面为工业性试验点，针对工作面俯采倾角变化大㊁矿压显现剧烈㊁顶板煤壁破碎所带来的采场围岩稳定性控制难度大㊁液压支护系统适应性降低等问题，基于工作面煤层地质条件研发了７ｍ四柱式超大采高液压支架；建立了工作面状态监测系统，实时监测和解算支架支护状态和围岩定性；研发了基于Ｕｎｉｔｙ３Ｄ的工作面三维仿真与运行态势分析决策系统，突破千米深井智能开采围岩稳定性控制和装备运行适应性控制的关键技术瓶颈㊂１㊀千米深井工作面地质条件及开采特点１．１㊀口孜东煤矿５号煤煤层赋存条件口孜东煤矿５号煤埋深９６７ｍ，工作面沿倾斜条带布置，走向方向南部平缓，北部较陡，煤层平均倾角１４ʎ，局部２０ʎ，俯采最大角度１７ʎ㊂１４０５采区工作面布置如图１所示，首采１４０５０２工作面倾向倾角８ʎ １５ʎ，平均倾角１４ʎ，局部２０ʎ㊂煤层厚度２．８６９．７５ｍ，平均６．５６ｍ，普氏系数１．６㊂工作面顶㊁底板以泥岩为主，少数为细砂岩㊁粉砂岩及砂质泥岩，顶㊁底板围岩特点是岩层较软㊂图１㊀口孜东煤矿１４０５采区工作面布置Ｆｉｇ．１㊀ＬａｙｏｕｔｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｉｎＮｏ．１４０５ｍｉｎｉｎｇａｒｅａｏｆＫｏｕｚｉｄｏｎｇＭｉｎｅ口孜东煤矿１４０５采区煤层厚度等厚线如图２所示，６．０ｍ煤层以上占总采区８０％，７．０ｍ以上煤层占总采区的５０％，８．０ｍ以上煤层占总采区的１０％㊂确定最小采高４．５０ｍ，最大采高７．００ｍ，平均０５１任怀伟等：煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用２０２１年第４期采高６．５６ｍ㊂图２㊀口孜东煤矿１４０５采区煤层厚度等厚线Ｆｉｇ．２㊀ＣｏａｌｓｅａｍｔｈｉｃｋｎｅｓｓｃｏｎｔｏｕｒｏｆＮｏ．１４０５ｍｉｎｉｎｇａｒｅａｉｎＫｏｕｚｉｄｏｎｇＭｉｎｅ１．２㊀工作面装备选型配套根据口孜东煤矿５号煤层地质赋存条件，通过对比分析不同采煤方法㊁支架方案选择的优缺点，综合分析产量和效率因素㊁资源采出率因素㊁采空区遗煤自然发火因素㊁工作面超前段巷道维护因素㊁工作面支护因素㊁人员因素㊁智能化开采因素等，确定选择７．０ｍ大采高一次采全高采煤方法进行开采㊂淮南地区地质构造与国内其他地区有较大不同，具体表现为埋深大㊁ 三软 煤层㊁倾角大㊁松散层厚㊁基岩薄等，工作面主要采用俯斜长壁采煤法㊂对于口孜东煤矿１４０５０２工作面而言，大采高开采可以充分发挥资源采出率高㊁开采工艺简单㊁工作面推进速度快㊁设备维护量少㊁易于实现自动化和有利于工作面 一通三防 等优势，但需要对液压支架与围岩适应性进行深入分析研究，要综合考虑支护强度㊁顶梁前端支撑力㊁合力作用点调节范围㊁防片帮冒顶㊁防扎底等多种因素，对液压支架和成套装备参数进行针对性设计㊂确定支架最大高度７．２ｍ，最小高度考虑运输与配套尺寸，确定为３．３ｍ㊂１４０５０２工作面配套装备见表１㊂表１㊀１４０５０２工作面成套装备Ｔａｂｌｅ１㊀ＣｏｍｐｌｅｔｅｅｑｕｉｐｍｅｎｔｉｎＮｏ．１４０５０２ｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ序号设备设备主要技术参数参考型号１中部支架工作阻力１８０００ｋＮ；高度３．３ ７．２ｍ；支护强度１．７３ １．７８ＭＰａＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ过渡支架工作阻力２２０００ｋＮ；高度２．９ ６．０ｍ；支护强度１．５３ＭＰａＺＺＧ２２０００／２９／６０Ｄ端头支架工作阻力２４２００ｋＮ；高度２．９ ５．５ｍ；支护强度１．５ＭＰａＺＺＴ２４２００／２９／５５Ｄ２采煤机总功率２５９０ｋＷ；采高４．５ ７．０ｍ；滚筒直径３．５ｍ；截深０．８６５ｍＭＧ１０００／２５９０－ＧＷＤ３刮板输送机功率３ˑ１２００ｋＷ；运输能力４０００ｔ／ｈ；卸载方式交叉侧卸ＳＧＺ１２５０／３ˑ１２００４转载机输送能力４５００ｔ／ｈ；长度约５０ｍ；功率７００ｋＷＳＺＺ１３５０／７００５破碎机破碎能力５０００ｔ／ｈ；功率７００ｋＷ；电压３３００ＶＰＣＭ７００７乳化液泵站工作压力３７．５ＭＰａ；流量６３０Ｌ／ｍｉｎ；电机功率５００ｋＷＢＲＷ６３０／３７．５８喷雾泵站工作压力１６ＭＰａ；额定流量５１６Ｌ／ｍｉｎ；电机功率１６０ｋＷＢＰＷ５１６／１６㊀㊀工作面成套装备地面联调试验情况如图３所示㊂图３㊀工作面成套装备地面联调Ｆｉｇ．３㊀Ｇｒｏｕｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔｊｏｉｎｔｄｅｂｕｇｇｉｎｇｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ２㊀千米深井工作面智能开采技术路径针对千米深井复杂条件工作面开采，除成套装备功能㊁参数与围岩条件相匹配外，控制系统能否适应环境动态变化㊁控制围岩稳定并驱动装备跟随煤层自动推进是影响开采效率和安全㊁减少作业人员㊁降低劳动强度的关键［１４－１５］㊂目前，在地质条件简单㊁煤层变化小的工作面，智能化开采技术与装备主要实现开采工艺自动化和 三机 装备协调联动控制，以提升开采效率为目标［１６］㊂然而，上述口孜东煤矿５号煤１４０５０２工作面走向倾向都有倾角㊁顶板破碎㊁围岩大变形，是典型的复杂条件工作面㊂在该工作面实施７．０ｍ大采高开采，极易发生片帮㊁冒顶㊁扎底㊁飘溜㊁上窜下滑等问题，必须通过现场操作工人的经验提前实施预防措施，现有自动化技术无法完成上述功能㊂因此，复杂条件煤层智能开采必须在装备性能㊁参数足够满足要求的前提下，实现以围岩稳定支护和煤层跟随截割为目标的环境适应性控制，是一个不依赖人工操作的自适应自学习过程㊂１５１２０２１年第４期煤炭科学技术第４９卷如图４所示复杂条件煤层智能开采技术路径图㊂环境适应性控制的前提是要首先知道环境的状态，然后对环境变化趋势进行分析和预测，最后通过智能控制技术给出 三机 装备运动参数㊂图４㊀复杂条件智能化开采技术路径Ｆｉｇ．４㊀Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐａｔｈｕｎｄｅｒｃｏｍｐｌｅｘｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ㊀㊀环境状态这里先考虑围岩压力和煤层赋存状态，主要采用压力传感器测量工作面来压情况，采用倾角传感器测量工作面倾角及设备姿态㊂以测量数据为基础，通过支架－围岩耦合关系模型，判断顶板㊁煤壁稳定性，通过三维力学模型判断支架受力状态及其动态变化，通过运动学模型判断工作面推进方向变化趋势㊂工作面装备智能控制综合实时控制㊁趋势控制㊁群组控制㊁模型跟随控制等技术，实现开采工艺工序优化㊁功能参数调整的多数据融合决策，完成工作面稳定支护㊁截割空间与煤层空间最佳重合的自主连续生产㊂３㊀７．０ｍ大采高复杂条件工作面智能化关键技术３．１㊀７．０ｍ超大采高液压支架适应性设计围岩支护和装备推进都离不开液压支架㊂复杂条件工作面开采首先要求液压支架要有适应围岩变化的能力㊂针对口孜东煤矿５煤的１４０５０２工作面条件，对液压支架结构和动态性能进行创新设计，研制出最高的ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ四柱式一次采全高液压支架，如图５所示㊂３．１．１㊀架型参数及支护强度设计根据口孜东煤矿５煤地质条件，以俯采为主且顶板相对破碎，煤层较软，底板主要为泥岩，因此重点考虑顶梁合力作用点控制，以及片帮㊁扎底和漏矸等异常状况㊂为此，采用四柱式液压支架，提升顶梁控制能力㊁防止底座扎底；同时为增强顶梁前端支撑力，采用前后立柱不同缸径设计㊂前立柱采用４００图５㊀ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ四柱式一次采全高液压支架Ｆｉｇ．５㊀ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄｆｏｕｒ－ｃｏｌｕｍｎｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｍｉｎｉｎｇｆｕｌｌ－ｈｅｉｇｈｔｏｎｅｃｅｍｍ缸径，后立柱采用３２０ｍｍ缸径㊂当顶梁合力作用点前移㊁后立柱难以发挥作用时，支架仍有足够的支撑能力㊂根据计算，顶梁前端支撑力最大达到５０００ｋＮ，支架支护强度达到１．７２ＭＰａ，远超过同等高度㊁支护力的支架，这样可以很好的控制顶板，同时减少顶板对煤壁的压力，减轻片帮程度㊂３．１．２㊀护帮及稳定性设计为防止煤壁片帮㊁冒顶，采用伸缩梁＋铰接三级护帮的结构，当采煤机割过煤后，伸缩梁立即伸出并打开护帮板，实现及时支护，避免片帮㊁冒顶的发生㊂伸缩梁行程１０００ｍｍ，大于截割滚筒宽度８６５ｍｍ，在特殊情况下可伸入煤壁支护；三级护帮板回转２５１任怀伟等：煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用２０２１年第４期１８０ʎ后可上翘３ʎ，护帮总高度３５００ｍｍ，如图６所示㊂图６㊀ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ四柱式一次采全高液压支架护帮板结构Ｆｉｇ．６㊀ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＺＺ１８０００／３３／７２Ｄｆｏｕｒ－ｃｏｌｕｍｎｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｇｕａｒｄｐｌａｔｅｆｏｒｏｎｅ－ｔｉｍｅｍｉｎｉｎｇｆｕｌｌ－ｈｅｉｇｈｔ同时，针对工作面走向㊁倾向都有倾角的情况，充分考虑俯采情况下的支架稳定性，合理设计结构件质量和尺寸，使支架重心尽量靠后，适应俯采倾角２０ʎ以下的情况；优化后支架临界俯斜失稳㊁仰斜失稳㊁侧翻失稳分别为２２．２５ʎ，２３．７ʎ以及１８．６ʎ，均大于煤层在各个方向上的倾角㊂设置防倒防滑装置，在工作面两端角度较大的区域安装，辅助调整支架，保障工作面支护系统稳定性㊂３．１．３㊀密闭性及可靠性设计工作面在移架过程中可能有矸石冒落，为此支架需要加强密闭性设计㊂ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ四柱式一次采全高液压支架顶梁和掩护梁均设计双侧活动侧护板，顶梁与掩护梁的铰接处具备防漏矸功能；后连杆设计固定侧护板与挡矸板；尽可能让支架后部封闭，阻止矸石进入支架内部㊂同时，加强推移千斤顶和抬底千斤顶，增强抬底力和推移力，保证动作到位㊂为防止拔后立柱造成活柱固定销损坏，增加销轴直径至５０ｍｍ，大幅增加可靠性㊂３．２㊀工作面液压支架（围岩）状态监测系统研发通过安装在液压支架上的压力传感器反映顶板压力变化情况和岩层运移规律是普遍采用的研究工作面状态的方法［１７］㊂然而，对于走向㊁倾向均有倾角的千米深井复杂条件工作面，只有压力数据还不足以反映围岩情况，必须将立柱压力状态和支架姿态数据（工作面角度）结合起来㊂为同时获取支架压力和姿态数据，研发了基于ＬＯＲＡ的工作面液压支架（围岩）状态监测系统㊂系统结构如图７所示㊂在液压支架上安装双通道压力传感器和３个三轴倾角传感器，通过ＬＯＲＡ自组网与数据监测分站连接，实现数据传输；数据监测分站汇聚工作面局部数据后通过ＣＡＮ总线上传至主站㊂图７㊀基于ＬＯＲＡ的工作面液压支架（围岩）状态监测系统Ｆｉｇ．７㊀ＬＯＲＡ－ｂａｓｅｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔ（ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｒｏｃｋ）主站与工作面集控中心通过ＯＰＣ数据接口通信，将数据通过井下工业以太环网上传至地面的三维仿真系统进行数据分析及控制应用㊂整个系统的通信链路为 集控中心－主（以太网）㊁主－分（ＣＡＮ总线）㊁分－传感器（ＬｏＲａ自组网） ㊂根据工作面地质条件㊁无线信号传输距离和数３５１２０２１年第４期煤炭科学技术第４９卷据采集需求，现场每３台液压支架安装一套监测传感器（包括前㊁后立柱压力２个压力传感器和顶梁㊁掩护梁㊁底座３个倾角传感器），总计安装４０套；在工作面端头安装１台分站，在顺槽集控中心安装１台主站㊂布置方案如图８所示㊂图８㊀井下设备布置方案Ｆｉｇ．８㊀Ｌａｙｏｕｔｐｌａｎｏｆｅｑｕｉｐｍｅｎｔ三轴无线倾角传感器布置方案如图９所示㊂传感器为本质安全型，测量角度范围ʃ９０ʎ，测量误差ʃ１ʎ，传输协议采用ＭｏｄｂｕｓＴＣＰ，采集周期：２０ｓ，延时小于１００ｍｓ，供电方式为干电池供电，可满足１年以上数据采集电量需求㊂主站和分站采用１２７Ｖ直流电源供电，如图１０所示㊂图９㊀倾角传感器布置方案Ｆｉｇ．９㊀Ｌａｙｏｕｔｐｌａｎｏｆｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎｓｅｎｓｏｒ３．３㊀工作面三维仿真与运行态势分析决策平台㊀㊀工作面三维仿真与运行态势分析决策系统是复杂条件工作面智能开采的大脑㊂监测系统采集的数图１０㊀液压支架倾角传感器Ｆｉｇ．１０㊀Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎｓｅｎｓｏｒ据会在平台上进行解算，得出液压支架受力状态和姿态，从而判定围岩稳定性和工作面倾角；同时，可基于历史数据进行趋势分析㊁推进方向路径规划及矿压动态预测；预测结果可通过自动或人工发送指令控制工作面装备调整开采工艺和参数㊂３．３．１㊀液压支架受力状态及位姿解算在倾斜工作面，液压支架受力分析必须考虑角度因素［１８］，如图１１所示㊂图１１㊀液压支架受力分析Ｆｉｇ．１１㊀Ｆｏｒｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔ根据力平衡原理得ðＸｉ＝Ｆｃ－ｆｃ()ｓｉｎθｃ＋Ｆｓ＋ｆｂ()ｓｉｎθｂ＋Ｑｘ()ｓｉｎθｃ－Ｆｙｃｏｓθｙ－Ｆｂｃｏｓθｂ＝０（１）ðＹｉ＝Ｆｃ－ｆｃ()ｃｏｓθｃ＋Ｆｓ＋ｆｂ()ｃｏｓθｂ＋Ｆｂｓｉｎθｂ－Ｑｘ()ｃｏｓθｃ－Ｆｙｓｉｎθｙ－Ｇ＝０（２）式中：Ｆｃ和Ｆｓ为伸缩梁千斤顶和推移千斤顶推力；Ｆｙ为掩护梁在顶梁平面上的投影面积承载的顶板压力再分解至垂直掩护梁方向上的力；ｆｃ和ｆｂ分别为摩擦阻力；θｂ㊁θｙ㊁θｃ分别为液压支架底座㊁掩护梁和顶梁与水平夹角；Ｑ为液压支架顶板载荷；ｘ为液压支架顶板载荷位置；Ｇ为液压支架重力㊂由式（１）和式（２）可求得液压支架底座㊁掩护梁和顶梁在θｂ㊁θｙ㊁θｃ倾角情况下的受力状态，给出合力作用点位置㊁相对正常位置的偏移量㊁立柱平衡性等参数值㊂同时，基于倾角传感器数据可计算出４５１任怀伟等：煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用２０２１年第４期支架实时高度㊁立柱在来压期间下缩量等，如图１２所示㊂液压支护系统的整体受力㊁空间位姿也反映着工作面围岩的力学状态㊁角度及空间形态㊂这些数据均是三维仿真与运行态势分析㊁决策的依据㊂图１２㊀液压支架参数计算Ｆｉｇ．１２㊀Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓ３．３．２㊀基于大数据的矿压分析预测技术千米深井软岩条件开采条件下，工作面矿压规律不明显，传统基于各种顶板结构模型的矿压分析预测方法难以适用，这里尝试采用基于大数据的矿压分析预测技术，分别从预测算法㊁模型输入输出特征工程以及数据分布３个方面进行研究㊂算法方面，液压支架工作阻力数据为典型的时间序列数据，分别基于支持向量机（ＳＶＲ）㊁函数链接预测误差法（ＦＬＰＥＭ）㊁极限学习机（ＥＬＭ）㊁长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）㊁ＢＰ神经网络㊁自回归滑动平均模型（ＡＲＭＡ）㊁最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）等机器学习算法建立液压支架工作阻力预测模型㊂经测试，ＦＬＰＥＭ和ＡＲＭＡ两种算法的预测精度比较高㊂模型输入输出特征工程方面，针对单个支架，选取该液压支架在采煤机第ｋ刀煤过程中的１２个工作阻力数据为模型的输入（一刀煤的时间大约为１ｈ，液压支架工作阻力数据采样时间为５ｍｉｎ），该液压支架在采煤机第ｋ＋２刀煤过程中的第一个工作阻力数据为模型的输出，确定１２维输入１维输出的工作阻力超前一刀预测模型㊂数据分布方面，针对支护过程中时变工况影响工作阻力数据分布㊁导致预测模型失准的问题，采用数据分布域适应迁移算法进行数据分布一致化处理，消除时变工况干扰㊂基于上述３个方面研究，对口孜东煤矿１４０５０２工作面液压支架工作阻力进行超前预测，采用ＦＬＰＥＭ算法，模型预测精度达到９２％㊂如图１３所示为某一液压支架前立柱工作阻力监测值和预测值对比㊂３．３．３㊀工作面空间态势分析和截割路径规划理想情况下，智能化开采要能够使煤机装备自图１３㊀液压支架工作阻力预测结果与相对误差Ｆｉｇ．１３㊀Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｗｏｒｋｉｎｇｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔ动跟随煤层条件变化㊁做到自适应开采［１９］㊂这就需要根据感知数据分析拟合装备的状态和运行趋势，并规划后续推进控制参数㊂影响智能化开采的因素很多，这里集中讨论煤层倾角变化带来的问题㊂如前所述，１４０５０２工作面在走向和倾向方向都是倾斜的㊂有一定角度，且煤层顶底板曲面在揭露的巷道轮廓和切眼轮廓基础上仍有较大的起伏变化㊂因此，给工作面内成套装备的姿态控制和沿巷道的推进方向控制带来很大困难㊂１）工作面内装备姿态控制㊂工作面底板起伏影响液压支架姿态，在移架过程中会发生挤架㊁咬架显现，自动跟机程序无法正常运行㊂因此需根据感知到的工作面倾角变化情况，在跟机移架过程中，自动调整跟机速度㊁跟机架数以及架间的距离，目的是保障顺利移架，跟上采煤机割煤速度㊂因此，建立了以支架移架速度不小于采煤机速度为优化目标㊁以移架规则为约束条件的液压支架跟机规划模型：ｍｉｎ｛ＮＤ／Ｎ１ｔ１＋Ｎ２ｔ２＋Ｎ３ｔ３()－ｖｓｈｅａｒ｝ｓ．ｔ．Ｎ１ȡＮ２ȡＮ３３ɤＮ１＋Ｎ２＋Ｎ３ɤ３ＣｅｉｌΔｍ／Ｄ[]Ｎ＝ＣｅｉｌＮ１＋Ｎ２＋Ｎ３[]ìîíïïïï式中：Ｎ为支架总数；ｖｓｈｅａｒ为采煤机速度；Ｎ１㊁Ｎ２㊁Ｎ３㊁ｔ１㊁ｔ２㊁ｔ３分别为需要进行降架㊁移架㊁升架操作的支架数量与时间；Δｍ为安全距离；Ｄ为架宽；Ｃｅｉｌ［㊃］５５１２０２１年第４期煤炭科学技术第４９卷为朝正向取整函数㊂根据上式，控制系统会根据工作面角度变化引起的液压支架姿态变化和相关位姿关系变化，同时考虑煤机位置㊁速度等参数，自动调整跟机移架策略，从而适应煤层在倾向方向的变化㊂２）截割推进方向控制㊂对于基于滚筒采煤机的长壁综采装备而言，截割推进方向调整一般情况下是靠调整滚筒截割高度和卧底量实现的［２０］㊂受装备配套尺寸限制，工作面每次调整的角度是有限的，因此必须在煤层角度变化之前提前调整，才能使装备逐渐改变推进方向，而调整量和每刀采煤机滚筒卧底抬高的高度需要超前规划和预测㊂基于采煤机滚筒高度在工作面各监测点数据，利用机器学习算法，以前３刀数据为模型输入，未来１刀数据为输出，建立滚筒高度预测模型，实现超前一步预测，从而可以进一步规划工作面倾向和推进方向的推进路径㊂图１４所示采煤机滚筒高度在整个工作面倾向方向的预测值和实际值对比㊂图１４㊀滚筒高度预测结果Ｆｉｇ．１４㊀Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｒｏｌｌｅｒｈｅｉｇｈｔ４ 现场试验与数据分析研发的７．２ｍ超大液压支架㊁工作面状态监测系统和三维仿真与运行态势分析决策平台于２０２１年２月安装在口孜东煤矿１４０５０２工作面（图１５），进行工业试验㊂图１５㊀口孜东煤矿１４０５０２工作面Ｆｉｇ．１５㊀Ｎｏ．１４０５０２ｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｏｆＫｏｕｚｉｄｏｎｇＣｏａｌＭｉｎｅ工作面液压支架状态监测系统也同步安装完成，图１６所示为现场安装的倾角传感器㊂图１６㊀液压支架倾角传感器安装情况Ｆｉｇ．１６㊀Ｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎｓｅｎｓｏｒｉｎｓｔａｌｌｅｄｏｎｓｉｔｅ根据液压支架顶梁㊁掩护梁和底座倾角传感器安装情况，可以对局部工作面液压支架的姿态进行实时监测，如图１７所示㊂图１７㊀液压支架倾角监测情况Ｆｉｇ．１７㊀Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎａｎｇｌｅｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔ工作面三维仿真与运行态势分析决策平台安装在地面集控中心的服务器上，如图１８所示㊂图１８㊀工作面三维仿真与运行态势分析决策平台Ｆｉｇ．１８㊀Ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｉｔｕａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍ工作面三维仿真与运行态势分析决策平台分为３个区域：中间为工作面三维虚拟仿真系统，可根据感知数据实时驱动三维模型运动，从而反映井下工作面真实的情况；同时，也可根据后台预测㊁分析的结果，由优化后的运行参数驱动，提前对后续开采过程进行模拟仿真，从而验证优化结果的有效性；左侧６５１任怀伟等：煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用２０２１年第４期区域为工作面压力及截割轨迹的实时监测结果㊁预测结果的实时展现，直观看到工作面来压情况㊁即将来压的情况，截割过的轨迹以及即将截割的方向趋势，便于把握总体运行情况和趋势（图１９所示）；右侧区域为工作面主要设备运行参数显示及控制区，可事实查看设备的速度㊁方向㊁电机温度㊁高度㊁工作阻力等参数，并且在安全和许可的条件下，部分参数可由人工修改，以便更好地控制设备运行（图２０所示）㊂图１９㊀工作面总体运行情况和趋势界面Ｆｉｇ．１９㊀Ｏｖｅｒａｌｌｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｔａｔｕｓａｎｄｔｒｅｎｄｉｎｔｅｒｆａｃｅｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ图２０㊀设备控制界面Ｆｉｇ．２０㊀Ｄｅｖｉｃｅｃｏｎｔｒｏｌｉｎｔｅｒｆａｃｅ上述设备㊁系统和平台在１４０５０２工作面开采过程中发挥了重要作用㊂现场试验表明：工作面在试验期开采高度达到６．５ｍ左右，每天割煤４ ５刀，月产达到３１．５万ｔ㊂７ｍ四柱式超大采高液压支架在１４ʎ １７ʎ俯采㊁顶板相对破碎㊁煤层普氏系数为１．６的条件下使用，可靠性和适应性较之前该矿使用的支架明显提升，煤壁片帮㊁顶板漏矸情况较少，以前立柱受力为主，没有出现拔后柱情况，工作面安全性大幅改善㊂通过压力和姿态监测数据可实时解算支架合力作用点位置和稳定性，从而保证围岩稳定支护；在工作面三维仿真与运行态势分析决策系统中分析工作面推进方向的变化趋势，判断装备开采空间与煤层的叠加重合度，从而超前调整开采工艺参数以适应煤层变化，实现了千米深井三软煤层的安全高效开采㊂５㊀结㊀㊀论以中煤新集口孜东煤矿１４０５０２工作面地质条件为基础，研究了千米深井复杂条件工作面智能化开采关键技术，并研发了成套装备和监测系统㊁虚拟仿真决策平台，为复杂难采煤层开采提供了技术与装备支撑㊂１）深部开采中，煤层三维曲面分布及围岩变形是其主要特征，综采装备的三维空间姿态及受力状况感知㊁预测是安全㊁高效开采的核心，而非简单条件工作面设备的协同联动控制㊂基于预测结果的预警㊁提前启动工艺保障措施是顺利开采的关键㊂２）研发了基于ＬＯＲＡ的工作面液压支架（围岩）状态监测系统，形成 集控中心－主（以太网）㊁主－分（ＣＡＮ总线）㊁分－传感器（ＬＯＲＡ自组网） 的通信链路，同时获取立柱压力和支架姿态数据㊂３）提出了基于大数据分析的矿压分析预测算法，采用数据分布域适应迁移算法解决了支护过程中时变工况导致预测模型失准的问题，模型预测精度达到９２％以上㊂４）研发了基于Ｕｎｉｔｙ３Ｄ的工作面三维仿真与运行态势分析决策系统，通过监测感知数据实时驱动工作面装备三维模型，同时基于大数据分析结果预测㊁分析和模拟后续开采过程，支撑复杂条件下的围岩控制和煤层跟随截割控制的智能决策㊂针对复杂条件煤层智能开采技术的研究目前尚处于起步阶段，技术㊁工艺和管理上还有许多未解决的问题，需要在环境感知㊁数据分析㊁控制算法等方面加大研究力度，充分利用物联网㊁大数据㊁深度学习等先进技术，不断提高综采装备的智能控制水平，提升复杂条件煤层智能化综采技术的系统性适用性㊁稳定性和协调性，最终降低井下工作人员的劳动强度，提高采出效率和效益㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＷＡＮＧＧｕｏｆａ，ＸＵＹｏｎｇｘｉａｎｇ，ＲＥＮＨｕａｉｗｅｉ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎｄｅｃｏ⁃ｌｏｇｉｃａｌｃｏａｌｍｉｎｉｎｇａｓｗｅｌｌａｓｃｌｅａｎｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＣｈｉｎａ：ｒｅｖｉｅｗａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｉｎｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１９，２９（２）：１６１－１６９．［２］㊀ＫＥＬＬＹＭ，ＨＡＩＮＳＷＯＲＴＨＤ，ＲＥＩＤＤ，ｅｔａｌ．Ｌｏｎｇｗａｌｌａｕｔｏｍａ⁃ｔｉｏｎ：ａｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈ［Ｃ］／／３ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍ－ＨｉｇｈＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＭｉｎｅＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．Ａａｃｈｅｎ：ＣＲＩＳＯＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ＆Ｍｉｎ⁃ｉｎｇ，２００３：５－１６．［３］㊀李㊀森．基于惯性导航的工作面直线度测控与定位技术［Ｊ］．７５１。
化身千百传本扬学——河北大学图书馆古籍再生性保护实践张岚;石芳;孙丽芳【摘要】2018年6月27日,河北省教育厅、河北省高等学校图书情报工作委员会联合策划举办了“第二届‘知网杯’河北省高校图书馆服务创新案例大赛”.文章从赛事概况、优秀案例分析、启示思考几个方面对本次案例大赛进行了总结和评析.【期刊名称】《河北科技图苑》【年(卷),期】2018(031)006【总页数】4页(P45-48)【关键词】高校图书馆;服务创新;创新案例;案例大赛【作者】张岚;石芳;孙丽芳【作者单位】河北大学图书馆河北保定071002;河北大学图书馆河北保定071002;河北大学图书馆河北保定071002【正文语种】中文【中图分类】G252古籍是中国优秀传统文化的主要载体，传承着中华文明。
保护古籍是对中国优秀传统文化的保存和延续，具有启迪民智、古为今用的作用。
古籍保护分原生性保护和再生性保护两种，其中再生性保护不仅可以让古籍“化身千百”，重新“活”起来，还能发挥其“传本扬学”的作用，促进优秀传统文化弘扬和发展。
河北大学图书馆(以下简称“我馆”)利用数字化及影印出版这两个主要手段，通过与外部机构合作，推动图书馆古籍再生性保护工作向前稳步发展。
1 古籍再生性保护工作意义及模式创新我国是历史悠久的文明古国，拥有卷帙浩繁的古代文献典籍。
这些典籍既承载着中华文明，又凝聚着民族智慧，具有极高的历史文物价值和文献研究价值。
因此保护好这些古代文献典籍意义重大。
河北大学图书馆是“全国古籍重点保护单位”“河北省古籍重点保护单位”。
目前，馆藏古籍约2.6万种、 20余万册(件)，善本1 100余种。
虽然古籍藏量丰富、价值极高，但由于年代久远、几经搬迁，加之鼠啮蠹蚀、环境污染等，破损较为严重，80%的古籍存在酸化和老化问题，30%的古籍重度破损，一些珍贵古籍已掉渣、掉块，无法翻阅。
面对这些境况堪忧的珍贵古籍，如何让其在维持原貌的基础上，重新“活”起来，为师生学者研究利用，为高校教学、科研服务，为社会现代化进程服务，是我馆需要解决的重要问题之一。
㊀㊀第５２卷㊀第１１期测㊀绘㊀学㊀报V o l．５２,N o．１１㊀２０２３年１１月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a N o v e m b e r,２０２３引文格式:王安东,武芳,巩现勇,等．一种城市路网多层次复合网格模式识别方法[J]．测绘学报,２０２３,５２(１１):１９９４Ｇ２００６．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２３．２０２２０５２８．WA N G A n d o n g,WUF a n g,G O N GX i a n y o n g,e t a l．Ar e c o g n i t i o n a p p r o a c h f o r c o m p o u n d g r i d p a t t e r no f u r b a n r o a d n e t w o r k s [J]．A c t aG e o d a e t i c a e tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a,２０２３,５２(１１):１９９４Ｇ２００６．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２３．２０２２０５２８．一种城市路网多层次复合网格模式识别方法王安东,武㊀芳,巩现勇,翟仁健,刘呈熠,邱㊀越,张寒雪信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州４５０００１A r e c o g n i t i o na p p r o a c h f o r c o m p o u n d g r i d p a t t e r no f u r b a n r o a dn e t w o r k s W A N G A n d o n g,W U F a n g,G O N G X i a n y o n g,Z H A IR e n j i a n,L I U C h e n g y i,Q I U Y u e,Z H A N GH a n x u eI n s t i t u t eo fG e o s p a t i a l I n f o r m a t i o n,I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g U n i v e r s i t y,Z h e n g z h o u４５０００１,C h i n aA b s t r a c t:A s t h es k e l e t o no fu r b a nc i t i e s,t h es p a t i a l p a t t e r nr e c o g n i t i o no f r o a dn e t w o r k s i so f g r e a t s i g n i f i c a n c ef o r m a p g e n e r a l i z a t i o n,s p a t i a ld a t a m i n i n g,a n d m u l t iＧs c a l er e p r e s e n t a t i o n．T h i s p a p e r p r e s e n t sa na p p r o a c h t o r e c o g n i z i n g t h ec o m p o u n d g r i d p a t t e r no f r o a dn e t w o r k sw i t h l o c a l h e t e r o g e n e i t y b a s e do n r o a dm e s h e s．F i r s t l y,t h em u l t i l e v e l c o g n i t i v e c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e l i n e a r a n d g r i d p a t t e r n o f r o a d m e s h e sa r ea n a l y z e d,a n dt h e m u l t i l e v e lc o g n i t i v eo r d e r,w h i c hf r o m b a s i c m e s h,c o m p o u n d m e s ht o r e g u l a r p a t t e r n,i s p r o p o s e d．S e c o n d l y,t h e r e c o g n i t i o n m e t h o d s o fi n c l u s i o n r e l a t i o n s h i p,p a r a l l e l r e l a t i o n s h i p,a n dl i n e a r p a t t e r n b e t w e e nr o a d m e s h e s a r e d e s i g n e d c o n s i d e r i n g t h e c o m p o s a b i l i t y, l i n e a r i t y,a n de x t e n s i b i l i t y o fc o m p o u n dl i n e a r p a t t e r n．F i n a l l y,t h el i n e a r p a t t e r n sa r ec o m b i n e d a n d d e c o m p o s e d t oe x t r a c t t h ec o m p o u n d g r i d p a t t e r no f r o a d m e s h e s．E x p e r i m e n t ss h o wt h a t t h e p r o p o s e d m e t h o d i s e f f e c t i v e f o r c o m p o u n d g r i d p a t t e r n r e c o g n i t i o nw i t h t h ea g r e e m e n t so f h u m a n s p a t i a l c o g n i t i v e c h a r a c t e r i s t i c s．K e y w o r d s:c a r t o g r a p h i c g e n e r a l i z a t i o n;r o a d n e t w o r k;r o a d m e s h e s;p a t t e r nr e c o g n i t i o n;m u l t i l e v e l c o g n i t i o n;g r i d p a t t e r n摘㊀要:道路网作为城市骨架,其模式识别对于地图综合㊁空间数据挖掘与多尺度表达具有重要意义.针对大比例尺数据中局部异质性明显的道路网格模式识别问题,提出基于网眼的城市道路多层次复合网格模式识别方法.首先分析了道路网眼直线和网格模式的多层次认知特点,提出了 基础网眼➝复合网眼➝规则模式 的多层次认知顺序;然后考虑复合直线模式的组合性㊁延伸性和直线性约束,设计了道路网眼直线模式㊁包含关系和并列关系的识别方法;最后通过对直线模式的组合分解,提取道路网眼的网格模式.试验表明本文方法能有效识别路网数据中的复合网格模式,识别结果符合人类认知特点.关键词:制图综合;道路网;网眼;模式识别;多层次认知;网格模式中图分类号:P２０８㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀文章编号:１００１Ｇ１５９５(２０２３)１１Ｇ１９９４Ｇ１３㊀㊀城市道路网是城市范围内不同功能㊁等级㊁区位的道路,以一定密度和适当形式组成的网络结构[１].作为城市的基础骨架,其结构模式体现了城市的主要结构和空间格局,反映出城市的地形地貌特点㊁功能结构和规划治理情况,蕴含着大量城市形成和发展的内在机制[２].对其结构模式的挖掘和识别是地图综合㊁城市形成㊁更新和扩张㊁交通规划设计等领域的研究热点和难点[３Ｇ５].相关研究从不同研究重点出发,将道路网分为不同结构模式,如网格模式㊁环型模式㊁放射型模式㊁复杂道路交叉口等显式模式[６Ｇ１１],以及城市中心㊁热点区域㊁城市建成区等隐式模式[１２].网格模式作为城市道路网的典型结构模式,在城市布局中十分常见,在长达几千年的城市发展史上,都得到广泛的采用[１３].道路网格模式的识别对城市空间特征挖掘㊁交通规划及地图自动综合具第１１期王安东,等:一种城市路网多层次复合网格模式识别方法有重要意义.根据识别的基本模式单元,现有道路网格模式的识别方法可大体分为两类.(１)基于路段的识别方法.此类方法多将道路网抽象为图结构,以图中顶点作为基本处理单元,从顶点的几何㊁上下文关系特征中抽象出与路网结构相关的特征项,借助图论㊁统计学或机器学习方法进行处理或学习,实现网格模式识别.例如,基于道路结点和改进的霍夫变换策略来实现规则格网的识别[１４];通过构建道路网对偶图,采用交㊁并㊁联合等图运算来提取基础格网模式[１５];基于道路结点的几何㊁拓扑特征,利用多项式评定模型识别道路网中的典型结构模式[１６];基于道路网的线性单元剖分,提出５种特征参量,采用支持向量机分类来提取网格模式[１７Ｇ１８];在构建道路网原始图的基础上,利用图卷积神经网络模型,通过学习人工标注样本,实现网格模式的识别[１９]等. (２)基于网眼的识别方法.此类方法将道路网中路段围成的闭合区域转化为面,即道路网眼,通过计算网眼与邻近网眼的形状㊁方向㊁尺寸相似性及排列特征,采用邻近搜索㊁任务分类㊁隶属度计算或自组织映射聚类等方法完成网格模式的识别.例如,通过计算网眼的几何特征相似性,采用区域生长算法识别网格模式[２０Ｇ２１];基于网眼的形状和关系描述参量,采用机器学习算法识别网格模式,以减少参数阈值设置的人工干预[２２Ｇ２５],等.然而,当前研究中至少存在如下问题有待解决:①根据定义,道路网格模式的基本特征是由两组几乎平行的道路垂直相交构成,网眼形状大多为近似矩形或平行四边形.然而,基于路段的识别方法大多以道路网结构中的 正交性 原则为依据,设计网格模式的特征因子,忽略了网格模式中相邻网格间的尺寸㊁形状相似性和分布的延伸性.从结构模式的定义来看,这些研究的部分识别结果更接近于道路网的 正交模式 或 方格模式 ,而非 网格模式 .②基于网眼的已有识别方法均以单个网眼面要素及相邻网眼间 一对一 的邻近关系作为研究对象,对于整体规则㊁局部破碎的网眼群组,无法将其作为一个整体参与模式构建.为了解决具有局部异质性的道路网格模式识别问题,本文基于道路网眼,顾及视觉认知的层次性,提出一种城市道路网多层次复合网格模式的识别方法,主要解决两个问题:①道路网眼分布模式的多层次认知特征和定义;②网眼复合直线模式和复合网格模式的识别.１㊀道路网眼分布模式的多层次认知特点道路网眼是指道路网中路段围成的闭合区域.与其他面状地图要素相似,道路网眼群组具有丰富的分布模式,直线模式和网格模式是两种典型的分布模式.直线模式中道路网眼有规律地呈直线分布,网眼间具有相似的几何特征,如方向㊁尺寸等;网格模式由若干组近似平行的直线模式与另外若干组近似平行的直线模式,以近似正交的方式相交构成.作为道路对空间划分的结果,其分布模式与道路结构模式有着密切联系.道路网眼的直线和网格模式是道路网格模式的两种表现形式,图１中模式１㊁２分别为网眼的直线和网格模式,两组模式均表现为道路网的网格模式.因此,本文以道路网眼为基本模式单元,通过提取其直线和网格模式,实现道路网格模式的识别.图１㊀道路网结构模式与网眼分布模式F i g．１㊀T h es t r u c t u r a l p a t t e r no f r o a dn e t w o r k sa n dt h ed i s t r i b u t i o n p a t te r no fm e s h依据格式塔认知准则[２６]和 大范围优先 的视知觉认知理论[２７Ｇ２８],人类更倾向于以 主体ң细节 的顺序来认知事物.道路网眼群组具有丰富复杂的几何㊁拓扑特征,人类的认知过程也必然遵循一定的顺序,从而形成了其空间关系的层次性.观察者观看地图时,首先关注道路网眼的整体特征,如图２(a)红色方框中网眼整体具有明显的网格模式特征;然后,才会注意到局部网眼间的细节特征,如图２(b)所示,蓝色网眼间的几何形态差异和复杂拓扑关系会被进一步感知.然而,当前相关研究仅考虑相邻单个网眼间的 一对一 关系,难以识别由多个不规则的网眼多边形拼接而成的网格网眼,对于大比例尺地图中局部异质性明显的道路网格模式,识别结果并不符合人类认知[２９].５９９１N o v e m b e r ２０２３V o l ．５２N o ．１１A G C Sh t t p :ʊx b ．c h i n a s m p ．c om 图２㊀整体到局部的认知过程F i g ．２㊀T h e c o gn i t i o n p r o c e s s f r o m w h o l e t o p a r t ㊀㊀为解决网格模式中局部网眼破碎的问题,本文引入 复合道路网眼 的概念.复合道路网眼的直线和网格模式具有多层次认知的特点:宏观尺度下,道路网眼整体呈直线或网格模式分布;中观尺度下,模式由几何特征相似㊁排列规律相近的简单或复合矩形网眼构成;微观尺度下,根据简单网眼的组合方式,复合矩形网眼进一步划分为包含关系和并列关系复合网眼.复合道路网眼直线和网格模式的多层次认知关系如图３所示.以图４(a)中道路网为例,各层次的具体含义如下.图３㊀道路网眼多层次认知关系F i g ．３㊀T h e r e l a t i o n s h i p o fm u l t i l e v e l c o gn i t i on 图４㊀多层次认知过程F i g ．４㊀T h em u l t i l e v e l c o gn i t i v e p r o c e s s ㊀㊀(１)整体层,包括直线模式和网格模式,其中直线模式的识别是网格模式识别的前提和保障.网眼直线模式具有以下的表现形式:①模式内部的各个网眼具有相似的形状㊁大小和方向特征;②模式内相邻网眼方向一致,且模式的全局方向与各网眼组件方向近似相同或正交;③模式内相邻网眼的公共边近似为两最小面积外界矩形的长边或短边,图４(b )中红色虚线分别表示呈直线模式分布的网眼.网格模式由多组直线模式近似垂直相交构成,处于更高的认知层次,如图４(b )中９组直线模式以近似正交的方式相交构成网格模式.(２)组件层,构成单元为近似矩形的道路网眼.根据矩形网眼所中的基础网眼数量,分为简单矩形网眼和复合矩形网眼,分别如图４(c )中网眼３㊁９和网眼１㊁２㊁４㊁５㊁６㊁７㊁８.其中,简单矩形网眼形状为近似矩形;复合矩形网眼包含多个任意形状的道路网眼,组合后形状为近似矩形.从矩形网眼与基础网眼的空间对应关系的角度来看,组件层中包含１ʒ１(简单网眼)和１ʒn (复合网眼)的空间对应关系.(３)原子层,构成单元为由道路网结点㊁路段直接围成的封闭区域多边形,即简单网眼.根据邻接关系,将组件层复合网眼中简单网眼间关系划分为包含关系和并列关系.包含关系复合网眼由一个主体网眼和若干次要网眼组成,如图４(d)中灰色网眼５㊁６,网眼８㊁９,网眼１０㊁１１和网眼１７㊁１８.主次网眼间空间邻近,整体轮廓互补.其中,主体网眼的面积相对较大,在视觉认知中占主导地位,反映该复合网眼的主要形状特征,如图４(d )中网眼６㊁８㊁１０和１８;次要网眼的面积相对较小,在视觉认知中占从属地位,如图４(d )中网眼５㊁９㊁１１和１７.并列关系复合网眼由若干简单网眼组成,网眼为任意形状多边形,组合后形状为近似矩形,并与相邻网眼构成直线模式.网眼间并列关系难以通过自底向上的组合方法进行探测,６９９１第１１期王安东,等:一种城市路网多层次复合网格模式识别方法其关系的识别依赖于复合网眼邻域的模式特征.图４(d)中蓝色网眼１㊁２㊁３㊁４,网眼１２㊁１３和网眼１４㊁１５㊁１６分别为具有并列关系的简单网眼.２㊀道路网多层次网格模式识别结合道路网眼的多层次认知特点,本文采用自底向上与自顶向下相结合的策略,提出一种多层次道路网眼直线和网格模式的识别方法,整体框架如图５所示,基本思想和关键步骤如下.(１)根据视知觉感知理论中完整性㊁规则性等心理倾向,采用自底向上的策略,合并具有包含关系的网眼,将整体规则㊁局部不规则的相邻网眼组合为视觉感知上更高级的复合网眼.(２)考虑相邻网眼间的尺寸㊁形状相似性和分布的直线性,构建直线模式结构化参数,以此为约束提取直线模式.(３)根据直线模式分布的延伸性,自顶向下构建直线模式连续匹配模板,搜索合并直线模式两端具有并列关系的道路网眼,实现复合直线模式的提取.(４)采用降维的思想,将直线模式网眼组以二维的线段表示,对其进行分解和组合,实现道路网眼网格模式的提取.图５㊀本文方法整体框架F i g．５㊀T h e f r a m e w o r ko f t h e p r o p o s e dm e t h o d道路网眼形状为近似矩形是其作为直线和网格模式的组成单元的必要条件[２０Ｇ２４].本文采用矩形度(R e c)和凹凸度(C o n v)[２９]作为网眼矩形相似度的度量参数,具体含义与计算方法见表１.表１㊀网眼矩形相似度的度量参数T a b．１㊀T h em e t r i c s o f r o a dm e s h r e c t a n g l e s i m i l a r i t y参数参数含义计算方法矩形度R e c描述多边形呈矩形的程度网眼自身面积与其最小面积外接矩形面积的比值凹凸度C o n v描述道路网眼多边形的凹凸程度网眼面积与其凸包面积的比值２．１㊀简单直线模式识别简单直线模式由当前数据中的简单网眼构成,其正确识别是复合直线模式识别的基础.考虑直线模式中网眼的相似性㊁直线性和延伸性等结构特征,结合格式塔认知准则,从道路网眼的大小相似性㊁直线性和对齐程度３个方面引入识别道路网眼直线模式的结构化参数(表２).表２㊀网眼直线模式结构化参数T a b．２㊀T h e s t r u c t u r a l p a r a m e t e r s o f r o a dm e s h l i n e a r p a t t e r n参数参数含义计算方法面积比R a r e a描述两邻接道路网眼之间面积大小差异相邻网眼间较小网眼与较大网眼面积的比值方向差异D o r i e n t描述３个相邻道路网眼之间的直线性相邻３个网眼间质心连线的夹角公共边长度比R c e描述相邻道路网眼之间的对齐程度相邻网眼公共边与网眼最小外接矩形边长度比值的较小值㊀㊀根据直线模式的组织规律,同一模式内部要素间具有相似的几何形态结构.对于道路网眼,其几何形态结构主要表现为形状和大小.其中形状依靠上文中矩形相似度参数进行约束;大小相似度利用网眼面积比进行度量,面积比越大,网眼间大小相似程度越高.为保证模式中的网眼沿直线分布,以表２中方向差异参数作为约束,方向差异D o r i e n t越接近于１８０ʎ,模式的直线性越强.考虑到直线模式相邻网眼间具有相互对齐的特点,引入公共边长度比R c e对模式内相邻网眼间对齐程度进行约束.如图６所示,对于相邻网眼M１㊁M２,定义其公共边长度比R(c e)１,２为公共边(P１P２)长度与公共边对应网眼最小外接矩形边(E M１㊁E M２)长度的比值的较小值,公共边长度比７９９１N o v e m b e r ２０２３V o l ．５２N o ．１１A G C Sh t t p :ʊx b ．c h i n a s m p ．c o m 越接近于１,网眼对齐程度越高.图６㊀公共边长度比F i g ．６㊀T h e l e n g t h r a t i oo f c o mm o ne d ge 综上,本文识别网眼简单直线模式的步骤如下.步骤１:根据网眼间是否具有公共边,构建相邻网眼间邻近关系,同时提取网眼群中矩形度和凹凸度分别大于阈值δR e c 和δC o n v 的简单矩形网眼,加入列表L i s t S G M .步骤２:选取L i s t S G M 中任一网眼M i 及其邻接网眼M j ,计算M i 与M j 的面积比(R a r e a )i ,j 和公共边长度比(R c e )i ,j ,若(R a r e a )i ,j ＞δa r e a 且(R c e )i ,j ＞δc e (式中δa r e a 和δc e 分别为人工设定的面积比和公共边长度比参数阈值),则将网眼M i 与M j 的邻近边e i ,j 加入直线模式临时列表t L i s t L P ,否则,返回步骤２.步骤３:设当前直线模式一侧搜索方向为{i ,j },即S e a r c h L e f t ＝{i ,j },另一侧搜索方向为{j ,i },即S e a r c h R i gh t ＝{j ,i },以S e a r c h L e f t ＝{i ,j }为起始搜索方向,选取M j 的邻接网眼M k ,若M j 除M i 不存在其他邻近网眼,则此搜索方向终止,以S e a r c h R i gh t ＝{j ,i }方向继续搜索.步骤４:计算M j 与M k 的面积比(R a r e a )j ,k 和公共边长度比(R c e )j ,k ,若(R a r e a )j ,k ＞δa r e a 且(R c e )j ,k ＞δc e ,则执行步骤５,否则,返回步骤３.步骤５:计算M i ㊁M j ㊁M k 的方向差异D o r i e n t ,若D o r i e n t ＞δo r i e n t ,则将e j ,k 添加至当前直线模式列表t L i s t L P 中,并令j ＝k ,否则,返回步骤３.步骤６:若当前直线模式向两侧搜索均终止,则该组直线模式识别结束,将当前直线模式列表t L i s t L P 加入直线模式识别结果列表L i s t L P 中,返回步骤２.循环步骤２ ６,直至L i s t S G M 中全部网眼均被遍历.以图７(a)中道路网数据为例,经上述步骤识别的网眼简单直线模式如图７(b )中红色线段所示.受道路网中较低等级道路影响,一些在大尺度上认知为整体的网眼被分割成若干小网眼,呈现出局部破碎的现象,如图７(b )中网眼１㊁２㊁３.由图７(c )中网眼邻近关系可以看出,简单直线模式的提取方法仅利用简单网眼间 一对一 的邻近关系(蓝色线段),难以反映道路网的整体结构模式,需要进一步利用复合直线模式识别方法,提取局部破碎㊁整体规则的直线模式.图７㊀道路网眼简单直线模式识别结果F i g ．７㊀T h e r e c o g n i t i o n r e s u l t s o f s i m pl e l i n e a r p a t t e r n ２．２㊀复合网眼构建与复合直线模式识别复合直线模式的识别是解决网眼局部异质性,实现由低级基础网眼到高级认知模式过渡的关键,其难点在于组件层中复合矩形网眼的识别和构建.对于复合矩形网眼中的包含关系和并列关系,本文分别采用自底向上和自顶向下的策略对其进行识别.２．２．１㊀包含关系识别根据包含关系网眼间轮廓互补的特点,参考文献[３０]中对相离面要素主次关系识别的方法,引入公共边长周长比(R l e n g t h )和约束面积比(R c a )两个参数,分别从一维和二维两个维度描述相邻网眼之间的包含程度.以图８中道路网眼为例,红色线段P ２P ３P ４表示相邻网眼M １㊁M ２间公共边,虚线矩形为M ２最小面积外接矩形S M B R M ２,灰色多边形P １P ２P ３P ４为S M B R M ２与M １的公共区域多边形,参数含义及计算方法见表３.８９９１第１１期王安东,等:一种城市路网多层次复合网格模式识别方法图８㊀包含关系参数F i g ．８㊀T h e i n c l u s i o n r e l a t i o n s h i ppa r a m e t e r 表３㊀包含关系识别参数T a b ．３㊀T h e r e c o g n i t i o n p a r a m e t e r s o f i n c l u s i o n r e l a t i o n s h i p参数参数含义计算方法公共边周长比R L 描述两相邻网眼边界的包含程度相邻网眼公共边长度与网眼周长的比值约束面积比R c a描述两相邻网眼区域的包含程度网眼与相邻网眼最小面积外接矩形交集面积与网眼面积的比值根据包含关系参数和网眼矩形相似度参数,识别包含关系复合矩形网眼的步骤如下.步骤１:计算网眼矩形度R e c 和凹凸度C o n v ,将R e c ＜δR e c 或C o n v ＜δC o n v 的网眼加入列表m L i s t 中.从中选取网眼M i ,计算其与邻近网眼M j 的公共边周长比(R l e n g t h )i ,j 和约束面积比(R c a )i ,j ,若(R l e n g t h )i ,j ＞δL 且(R c a )i ,j ＞δc a ,则将网眼M i 和M j 记为包含关系组,其中δl e n g t h 和δc a 分别为人工设定的公共边周长比和约束面积比参数阈值.步骤２:合并网眼M i 与M j ,记新网眼为M n ,若R e c n ＞δR e c 或C o n v n ＞C o n v i ,说明次要网眼对主要网眼的规则程度具有补充作用,将M n 加入列表m L i s t 中,并从中删除M i 和M j ,否则删除M n .步骤３:循环步骤１㊁２,直至列表m L i s t 中的元素数量不再减少为止,此时全部具有包含关系的复合矩形网眼均被识别.以图７中道路网眼为例,利用上述步骤识别㊁合并包含关系网眼的过程如图９所示.图９(a )为步骤１包含关系的识别结果,粉色线段表示网眼间的包含关系.图９(b )为步骤２包含关系第一次合并结果(深色网眼),粉色线段表示所产生的新的包含关系.经数轮迭代,具有包含关系网眼的最终合并结果如图９(c )所示,其中深色网眼为合并后的包含关系复合网眼.图９㊀包含关系复合网眼识别与合并过程F i g ．９㊀T h e r e c o g n i t i o na n d c o m b i n a t i o n p r o c e s s o f c o m p o u n dm e s h e sw i t h i n c l u s i o n r e l a t i o n s h i p２．２．２㊀并列关系识别及复合直线模式提取从认知角度来看,并列关系复合网眼产生于邻域内直线模式的延伸,例如对于图９(c )中邻近关系相似的网眼对１㊁２和２㊁３,网眼１㊁２更容易被组合为复合网眼.因此,本文利用网眼邻域的模式特征,采用自顶向下的匹配策略,识别具有并列关系的复合网眼.基本思想为:首先根据直线模式两端网眼确定初始匹配模板的几何特征;然后结合直线模式延伸性构建连续匹配模板,向两端搜索㊁匹配待识别网眼;最后结合直线模式约束条件,判定待识别网眼组合后能否构成直线模式,实现复合直线模式的提取.结合图９(a)中道路网眼,说明并列关系及复合直线模式识别方法的具体步骤.步骤１:合并具有包含关系的矩形网眼(图９(c )),提取简单直线模式(图１０(a)中红色线段),存入S L P L i s t 中.步骤２:选取任意一组直线模式S L P i (图１０(a)中红色加粗线段),提取其首㊁末端网眼的最小面积外接矩形,以首㊁末端网眼与其邻接网眼几何中心的相对距离d ㊁方向o 为约束,沿直线模式两端延伸方向计算匹配模板的位置,匹配模板分别记为T l ㊁T r (图１０(a)中蓝色矩形).步骤３:搜索与T l 和T r 存在面状交集的网９９９１N o v e m b e r ２０２３V o l ．５２N o ．１１A G C Sh t t p :ʊx b ．c h i n a s m p ．c o m 眼,记为M s ,如果其模板重叠度(R t o )s ,l ＞δt o 或(R t o )s ,r ＞δt o ,则将M s 存入并列关系候选列表M L i s t 中,执行步骤４,否则,则执行步骤２,式中δT C 为人为设定的模板重叠度参数阈值.步骤４:若M l i s t 中网眼数量大于１,合并M L i s t 中全部网眼,记为M n ,如图１０(b )中蓝色网眼,若R e c (M n )＞δR e c ,则根据２．１节中方法,判断其能否满足直线模式结构化参数约束,若满足,执行步骤５,否则终止该侧搜索.步骤５:当直线模式S L P i 向两侧搜索均终止时,将其存入复合直线模式列表M L P L i s t,并从S L P L i s t 中移除,执行步骤２.循环步骤１ ５,直至S L P L i s t 为空时,结束循环.识别结果如图１０(c)所示,其中红色线段表示网眼直线模式.图１０㊀并列关系网眼与直线模式识别过程F i g ．１０㊀T h e r e c o gn i t i o n p r o c e s s o f p a r a l l e l r e l a t i o nm e s h e s a n d l i n e a r p a t t e r n ２．３㊀网格模式提取道路网眼的网格模式由近似正交的直线模式相交构成,处于更高的认知层次.由网格模式概念可知,组成网格模式的直线模式之间需满足以下３项条件:①各组直线模式近似平行或正交;②正交的直线模式间具有相交关系;③各直线模式构成闭合回路.对于条件①,由于在直线模式中,网眼为方向一致的近似矩形,网眼构成的直线模式方向基本确定,若任意两组直线模式包含同一网眼,则其关系为近似正交;若任意两组不相交直线模式间,存在其他直线模式同时包含以上两组直线模式中的网眼,则两组直线模式近似平行.故条件①可由条件②代替.另外,若多组直线模式构成闭合回路,则相互正交的直线模式间必然相交,故条件③为条件②的充分条件.综上,本文通过对直线模式网眼构成闭合回路进行识别,提取其中的网格模式.当前研究大多采用图论中算法识别多组直线模式中的闭合回路[３１Ｇ３２],算法实现较为复杂.本文从几何角度出发,通过对直线模式邻近图中由结点和线段形成的封闭多边形进行聚类,实现网格模式的提取.以图１１(a )道路数据为例,说明算法具体步骤.步骤１:以各直线模式中网眼几何中心为结点,依次连接相邻网眼,构建直线模式关系图G l(图１１(b)中红色线段).步骤２:提取G l 中封闭区域多边形P (图１１(b )中晕线多边形P １㊁P ２㊁P ３),将其存入列表T P L i s t.步骤３:遍历T P L i s t ,若两多边形P i ㊁P j 间存在公共边(图１１(b )中多边形P ２㊁P ３),则将其聚类为一组,存入列表C l u s t e r L i s t 中.图１１㊀网格模式提取过程F i g．１１㊀T h e e x t r a c t i o n p r o c e s s o f g r i d p a t t e r n ０００２第１１期王安东,等:一种城市路网多层次复合网格模式识别方法㊀㊀步骤４:根据聚类结果,提取每组聚类内多边形顶点所对应的道路网眼,记为一组网格模式网眼G r i d m ,存入G r i d _l i s t 中,如图１１(c )中蓝色和黄色线段对应网眼分别为两组网格模式.３㊀试验与讨论３．１㊀试㊀验本文基于P y t h o n 和Q G I S 编程实现以上算法.试验分为两组,数据分别采用不同空间结构模式的国内外道路网数据.试验中网眼矩形度和凹凸度阈值的设置影响简单矩形网眼以及包含关系㊁并列关系的识别,结合前人的研究成果[２９,３３],取δR e c ＝０．９㊁δC o n v ＝０．９５.算法中所涉及其他阈值设置的指导思想为:面积比和公共边长度比的阈值越大,方向差异的阈值越小,模式的直线性越强.在识别包含关系矩形网眼时,公共边周长比和约束面积比的阈值越大,主要网眼对次要网眼的包含程度越强;在识别并列关系矩形网眼时,模板重合度的阈值越大,模式的同质性越强.试验区域１为国外某地区道路网,数据来自O p e n S t r e e t M a p.如图１２所示,所选试验区域内道路分布密度较高,密度不均匀,没有全局平稳的特征,存在支离破碎的短小路段,但大部分呈垂直交错结构分布,视知觉上呈现出明显的网格模式特征.试验区域包含２４６９个道路简单网眼.经反复测试,试验参数设置见表４.图１２(b )中灰色和蓝色网眼分别为识别出的具有包含和并列关系的复合网眼,提取的直线模式和网格模式分别如图１２(c )㊁(d)所示.图１２㊀试验１直线模式和网格模式识别结果F i g ．１２㊀T h e r e c o g n i t i o n r e s u l t s o f l i n e a r p a t t e r na n d g r i d p a t t e r no f e x pe r i m e n t １表４㊀参数阈值设置T a b ．４㊀A d v i s a b l e p a r a m e t e r s e t t i n g试验简单直线模式识别包含关系识别并列关系识别面积比阈值方向差阈值公共边长度比阈值公共边周长比阈值约束面积比阈值模板重合度阈值试验１０．５１０ʎ０．９０．４０．５０．８试验２０．４１０ʎ０．８０．４０．５０．７１００２。
乡村治理研究的知识图谱作者：刘月霞张博一来源：《河北经贸大学学报·综合版》2023年第04期摘要：运用CiteSpace软件对中国知网（CNKI）中的3 936篇乡村治理相关研究的核心论文进行梳理，绘制作者合作网络、机构合作网络、关键词共现、关键词聚类等知识图谱并进行分析。
结果显示，乡村治理研究发文可分为萌芽期、探索期、发展期和爆发期四个阶段，总体上呈快速增长态势；作者和研究机构的合作表现为整体分散、局部集中的特点；研究热点主要集中在乡村治理的内涵、主体、模式、体系和实现路径等方面。
未来的研究应拓宽研究视角，促进学科交叉融合，运用混合研究方法深刻挖掘传统资源，构建关于乡村治理的本土理论体系。
关键词：乡村治理；知识图谱；CiteSpace；可视化分析中图分类号：G3531；D4226文献标识码：A文章编号：1673-1573（2023）04-0023-08乡村治理作为国家治理的重要组成部分，直接关系着国家治理体系和治理能力现代化的推进，关系着党执政基础的巩固，关系着广大农民获得感和幸福感的提升。
长期以来，党和政府高度关注乡村治理，学界也涌现出大量的研究成果。
为了全面梳理乡村治理研究的进展与成效，本文运用科学文献计量学的分析方法，通过可视化文献分析软件CiteSpace，以中国知网（CNKI）数据库中的“乡村治理”文献作为研究对象，绘制作者合作、研究机构合作、关键词共现、关键词聚类等图谱，探究乡村治理的研究现状、研究热点与发展趋势，以期为推进本领域未来的学术研究提供借鉴和参考。
一、数据来源与研究方法（一）数据来源以中国知网（CNKI）数据库中的学术期刊为文献数据源，以主题“乡村治理”进行检索，来源类别选择“北大核心”和“CSSCI”，时间范围为1998—2022年，检索与下载日期为2022年6月1日，共获得相关文献4 125篇。
为了保证选取数据的可用性及研究结果的准确性，对获取到的原始数据进行逐条筛查，剔除编辑手记、期刊推介、会议述评、新书推荐以及无日期、无作者等无效文献，最终留存3 936篇高质量期刊文献作为本文的研究样本，这些文献基本覆盖了该领域主流和有影响力的研究成果。
《河南图书馆学刊》(1994-2008)发文的被引分析王小娥【摘要】依据对<河南图书馆学刊>(1994-2008)发文的被引情况,分别从论文被引年代分布、频次分布、被引期刊分布、高频被引论文分布、高频作者分布和基金论文被引分布六个方面进行了分析,揭示了<河南图书馆学刊>研究的现状.【期刊名称】《河南图书馆学刊》【年(卷),期】2010(030)002【总页数】5页(P81-85)【关键词】《河南图书馆学刊》;发文;被引分析【作者】王小娥【作者单位】焦作师范高等专科学校图书馆,河南,焦作,454000【正文语种】中文【中图分类】G250《河南图书馆学刊》（原名《河南图书馆季刊》隶属河南省文化厅主管，由河南省图书馆主办，河南省图书馆学会等20多家单位协办，是河南省一级期刊。
1981年2月创刊为季刊，2001年改名为《河南图书馆学刊》，由季刊改为双月刊。
是宣传党和国家的文化政策、展现广大图书情报工作者的学术研究成果、交流图书情报工作实践经验的园地。
《河南图书馆学刊》作为河南省一种图书馆学及其相关学科的学术期刊；从创刊至今，经过了多年的发展，已日益成熟，位于同行期刊的前列。
该刊立足河南,面向全国,连续多次入选全国图书馆学优秀期刊。
内容主要包括图书馆学理论研究，图书馆工作探索以及图书馆资源开发等。
在推进我国图书馆学、情报学、信息科学理论研究，交流国内外先进经验，普及图书馆知识方面作出了一定得贡献。
笔者从文献计量学角度，根据《中国知网》的《中国引文数据库》和《中国期刊全文数据库》对《河南图书馆学刊》（1994～2008年）发文的被引情况进行了统计分析，现将结果表述如下：表1 论文被引年代分布年代发文篇数被引篇数被引篇数百分比被引频次1994 278 30 2.29 46 1995 150 37 2.83 76 1996 141 48 3.67 96 1997 149 62 4.74 128 1998 134 80 6.11 219 1999 125 65 4.97 187 2000 137 82 6.26 320 2001 243 148 11.31 579 2002 238 128 9.78 499 2003 208 121 9.24 443 2004 200 129 9.85 492 2005 189 101 7.72 324 2006 293 154 11.76 351 2007 300 116 8.86 219 2008 295 8 0.61 11合计 3080 1309 100 39901 论文被引年代分析《河南图书馆学刊》(1994-2008)共发表论文3080篇,其中有1309篇论文被引用过,总被引频次3990次,被引论文占总论文的42.5%,被引论文篇均被引次数3.05次。
