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    國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷領(lǐng)域研究的知識(shí)結(jié)構(gòu)分析

    2013-11-20 05:05:26麻鳳海侯劍華
    中國(guó)礦業(yè) 2013年2期
    關(guān)鍵詞:煤田可視化礦山

    麻鳳海,侯劍華,左 成

    (1.大連大學(xué)建筑工程學(xué)院,遼寧 大連116622;2.大連大學(xué)人文學(xué)部,遼寧 大連116622)

    開(kāi)采沉陷學(xué)是礦山測(cè)量的一個(gè)傳統(tǒng)學(xué)科分支,是專(zhuān)門(mén)研究地下資源開(kāi)采引起地表和巖層移動(dòng)與變形現(xiàn)象及其相關(guān)問(wèn)題的科學(xué)[1]。煤炭資源是我國(guó)的主要地下能源,研究開(kāi)采沉陷問(wèn)題對(duì)改善我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)、提高人民生活水平、提高礦山開(kāi)采量、減少礦山開(kāi)采沉陷危害等等都有著非常重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。如今我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展必然要求加快對(duì)礦物的需求與消耗,所以對(duì)礦山開(kāi)采沉陷的研究是重中之重。

    礦山開(kāi)采沉陷學(xué)的研究已有近百年的歷史,應(yīng)用當(dāng)前國(guó)際研究前沿的文獻(xiàn)信息可視化技術(shù),使用CiteSpace等可視化軟件系統(tǒng)繪制該研究領(lǐng)域理論演進(jìn)的科學(xué)知識(shí)圖譜,展示并挖掘礦山開(kāi)采沉陷領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu)及其演進(jìn)歷程。

    1 研究方法與數(shù)據(jù)處理

    文獻(xiàn)共被引的概念于1973年由美國(guó)情報(bào)學(xué)家亨利·斯莫(Henry Small)和前蘇聯(lián)情報(bào)學(xué)家依林娜·馬沙科娃分別提出[2]。文獻(xiàn)共被引分析是繼引文分析方法提出之后科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的一種重要方法,也是引文分析理論(學(xué))的重要補(bǔ)充[3]。共被引分析又被稱(chēng)為同被引分析,作為引文分析的一個(gè)重要內(nèi)容,受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛注意。文獻(xiàn)的共被引關(guān)系反映了文獻(xiàn)之間的研究方向和研究主題具有密切的關(guān)聯(lián),兩篇文獻(xiàn)共被引的頻次越多說(shuō)明它們學(xué)術(shù)研究方向的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。由此推而廣之,由多篇文獻(xiàn)間的共被引關(guān)系形成的文獻(xiàn)共被引聚類(lèi),反映了聚類(lèi)文獻(xiàn)之間共同的研究方向和關(guān)注的熱點(diǎn)主題。通過(guò)信息可視化的科學(xué)知識(shí)圖譜表現(xiàn)出來(lái)的文獻(xiàn)共被引聚類(lèi),揭示了科學(xué)知識(shí)領(lǐng)域中主流研究的知識(shí)結(jié)構(gòu)和研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

    繪制共被引網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜是共引分析的一個(gè)重要內(nèi)容。其中,一個(gè)重要方面是如何對(duì)共引網(wǎng)絡(luò)圖譜進(jìn)行聚類(lèi)分析。在共被引網(wǎng)絡(luò)中,共被引的連接表示兩篇文獻(xiàn)同時(shí)被另一篇文獻(xiàn)引用的頻次,兩篇文獻(xiàn)之間的共被引強(qiáng)度是文獻(xiàn)間共被引頻次的度量指標(biāo)。由美國(guó)德雷克塞爾大學(xué)(Drexel University)陳超美博士開(kāi)發(fā)的CiteSpace信息可視化軟件可用于探測(cè)和分析學(xué)科研究前沿隨時(shí)間相關(guān)的變化趨勢(shì)以及研究前沿與其知識(shí)基礎(chǔ)之間的關(guān)系,并且發(fā)現(xiàn)不同研究前沿之間的內(nèi)部聯(lián)系。通過(guò)對(duì)學(xué)科領(lǐng)域的文獻(xiàn)信息可視化使研究者能夠直觀的辨識(shí)出學(xué)科前沿的演化路徑及學(xué)科領(lǐng)域的經(jīng)典基礎(chǔ)文獻(xiàn)[4-5]。

    本文進(jìn)行計(jì)量分析所使用的數(shù)據(jù)均來(lái)自美國(guó)科學(xué)技術(shù)信息情報(bào)所(ISI)的 Web of Science,應(yīng)用信息可視化分析工具CiteSpace可視化軟件系統(tǒng),對(duì)文獻(xiàn)的作者、題目、摘要等數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行分析。以Ts=(mining same subsid*)為檢索式,對(duì)ISI相應(yīng)引文數(shù)據(jù)庫(kù)中以英語(yǔ)發(fā)表的文獻(xiàn)進(jìn)行檢索,在檢索結(jié)果數(shù)據(jù)中保留學(xué)術(shù)論文和會(huì)議論文等文獻(xiàn)類(lèi)型。

    2 研究結(jié)果

    在國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷研究的文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,利用CiteSpace軟件的譜聚類(lèi)算法繪制的知識(shí)圖譜標(biāo)識(shí)了該領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)及其研究前沿的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程。CiteSpace可視化軟件可以自動(dòng)為文獻(xiàn)共被引的聚類(lèi)進(jìn)行標(biāo)注,標(biāo)注的來(lái)源主要有標(biāo)題(title),摘要(abstract)和索引詞(descriptor)三種,而根據(jù)研究的需要,進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)識(shí)抽取詞組的算法有 TF*IDF,LLR(log likelihood ritao)和IM(Information mutual)等三種,進(jìn)而組合成9種可選擇的聚類(lèi)自動(dòng)標(biāo)示方法。核心的聚類(lèi)標(biāo)識(shí)信息如表1所示。同時(shí)對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行可視化分析。運(yùn)行得到國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷研究的文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜(圖1)。

    表1 國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷研究文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)中節(jié)點(diǎn)大于10的聚類(lèi)信息

    通過(guò)文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)結(jié)果,按照聚類(lèi)大小和聚類(lèi)主題“純度”等指標(biāo)確定的核心聚類(lèi)代表了國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷領(lǐng)域研究的主流知識(shí)結(jié)構(gòu)。結(jié)合聚類(lèi)標(biāo)識(shí)的主題詞的分析,梳理這一領(lǐng)域研究的主流方向包括以下方面。

    圖1 礦山開(kāi)采沉陷領(lǐng)域文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)圖譜

    將國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷研究文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)大于10的聚類(lèi)信息具體分析,結(jié)果顯示這些聚類(lèi)信息可以清晰的串聯(lián)起國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷研究的脈絡(luò),體現(xiàn)出該研究方向的前沿。節(jié)點(diǎn)中最大的為31號(hào)聚類(lèi),此聚類(lèi)的聚類(lèi)信息主要是地層記錄,圍繞著地層記錄還有活躍,沉降,西班牙,蒸發(fā)溶解沉降等。從31號(hào)聚類(lèi)我們可以看出國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷研究方向中西班牙的地層記錄有著很重要的地位,至2000年國(guó)外的很多學(xué)者已經(jīng)對(duì)西班牙東北的埃布羅河盆地有著廣泛的研究,埃布羅河是西班牙最長(zhǎng)、流量最大和流域面積最廣的河流。但是由于土地干旱、貧瘠,所以人口稀少。在埃布羅河盆地,由石膏溶蝕造成的沉降具有重要的社會(huì)經(jīng)濟(jì)后果。石膏巖溶的沖擊作用導(dǎo)致許多塌陷,對(duì)線(xiàn)性結(jié)構(gòu)(公路,鐵路線(xiàn),灌溉渠道),以及建筑和農(nóng)業(yè)土地是不利的。不可預(yù)見(jiàn)的災(zāi)難性沉陷也使人的生命處于危險(xiǎn)之中。研究埃布羅河盆地獨(dú)特的地質(zhì)地貌使我們對(duì)各式各樣地質(zhì)地貌的礦山開(kāi)采時(shí)有了更廣泛的認(rèn)識(shí),也可以盡可能的將開(kāi)采沉陷降到最低。這使人民生活安全有了保障,減小的采動(dòng)損害更有利于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

    其次28號(hào)聚類(lèi)也提供給我們很多重要的信息,該聚類(lèi)主要以塌陷幾何為中心,以冰熔體,延伸,火山口,火山沉陷為輔。煤礦遭遇塌陷后會(huì)給煤礦安全帶來(lái)巨大隱患和威脅,所以對(duì)于礦山沉陷來(lái)說(shuō)塌陷幾何是重中之重。而巖體對(duì)于沉陷是一個(gè)重要的影響因素,火山沉陷對(duì)巖體的形成與變化有著很重要的影響,如火山沉陷嚴(yán)重,則對(duì)周?chē)沫h(huán)境也有著很大的破壞與污染。

    34號(hào)聚類(lèi)主要介紹了澳大利亞的南部煤田,利用合成孔徑雷達(dá),差分干涉方法,聯(lián)合個(gè)案研究,及澳大利亞的新南甘文維地區(qū)的研究,總結(jié)了澳大利亞的南部煤田的特點(diǎn)。澳大利亞擁有豐富的煤礦資源,2011年一家澳大利亞公司稱(chēng),在辛普森沙漠(Simpson Desert)發(fā)現(xiàn)的一塊煤田可能是世界上最大的煤田,澳大利亞煤田的普遍性與特殊性體現(xiàn)了研究澳大利亞煤田對(duì)礦山沉陷的重要性。悉尼煤田于1795年發(fā)現(xiàn),是至今為止在澳大利亞南部最有名的煤田。悉尼煤田位于塔斯曼地槽的前淵坳陷,由于褶皺起伏、正斷層發(fā)育及以后的侵作用,煤田被分割成隆起的無(wú)煤區(qū)和沉陷的含煤區(qū)。悉尼煤田具有煤層傾角較緩,斷層少,構(gòu)造簡(jiǎn)單,埋藏深度較淺等特點(diǎn)。所以說(shuō)悉尼煤田是澳大利亞最優(yōu)質(zhì)的煤田,且其工業(yè)價(jià)值最大,廣泛被開(kāi)采及應(yīng)用。

    接下來(lái)是大小值為13的35號(hào)聚類(lèi),中心為波斯尼亞和黑塞哥維那這個(gè)國(guó)家,由于波黑礦產(chǎn)資源豐富,主要有鐵礦、褐煤、鋁礬土、鉛鋅礦、石棉、巖鹽、重晶石等,其中煤炭蘊(yùn)藏量達(dá)38億t。這其中主要城市圖茲拉地區(qū)食用鹽儲(chǔ)量為歐洲之最。所以圍繞著波黑35號(hào)聚類(lèi)主要研究了它的鹽巖開(kāi)采,以及利用地理信息系統(tǒng)的評(píng)估等。在南斯拉夫時(shí)期波黑便是聯(lián)邦內(nèi)較貧窮的地區(qū)之一,獨(dú)立后又發(fā)生了內(nèi)戰(zhàn),經(jīng)濟(jì)受到嚴(yán)重?fù)p害,而豐富的礦產(chǎn)資源不僅能夠補(bǔ)給本國(guó)所需資源,更能夠帶動(dòng)波黑的經(jīng)濟(jì),使波黑經(jīng)濟(jì)漸漸復(fù)蘇。所以研究波黑的礦產(chǎn)資源及礦產(chǎn)開(kāi)采對(duì)礦山開(kāi)采沉陷來(lái)說(shuō)有著重要的研究意義。

    49號(hào)聚類(lèi)的大小值為12,此聚類(lèi)向我們提供的重要信息便是長(zhǎng)壁開(kāi)采這個(gè)關(guān)鍵詞。煤礦開(kāi)采前,根據(jù)地形地勢(shì)等開(kāi)采條件,具體分析開(kāi)采的特點(diǎn),要制定詳細(xì)的安全開(kāi)采計(jì)劃和方案。長(zhǎng)壁式采礦方法是一種普遍運(yùn)用于開(kāi)采緩傾斜薄礦床的采礦方法,它具有采切量小、回采工藝簡(jiǎn)單以及機(jī)械化程度高等優(yōu)點(diǎn),但此種方法主要運(yùn)用在煤礦類(lèi)軟巖礦山中,在圍巖強(qiáng)度較大的鐵礦中運(yùn)用較少[6]。對(duì)于我國(guó)而言,長(zhǎng)壁采煤方法已趨成熟。

    1984年,在美國(guó)猶他州東沃薩奇高原便進(jìn)行過(guò)一次較大規(guī)模的地震監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)。此實(shí)驗(yàn)地區(qū)經(jīng)常用于地下采煤,從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中發(fā)現(xiàn),此地區(qū)地震活動(dòng)與長(zhǎng)壁式采礦的四個(gè)地區(qū)有明顯的空間關(guān)系。由于長(zhǎng)壁式開(kāi)采會(huì)引起頂部塌陷,這種地層塌陷會(huì)引起張力破壞,便形成了壓爆事件的震源機(jī)制,引起礦震事件。對(duì)于我國(guó)來(lái)說(shuō),由于西北地區(qū)大煤田的開(kāi)發(fā),對(duì)淺埋煤層長(zhǎng)壁開(kāi)采的利用也日益增大。所以研究長(zhǎng)壁開(kāi)采對(duì)礦區(qū)的地表沉陷有著重要的意義,同時(shí)也對(duì)研究地震活動(dòng)有著不可動(dòng)搖的地位。

    采煤方法和工藝的進(jìn)步和完善始終是采礦學(xué)科發(fā)展的主題[7]。采煤方法的多樣性及其迅速的發(fā)展將帶動(dòng)煤炭開(kāi)采的各項(xiàng)變革,大大的推進(jìn)煤炭開(kāi)采朝高產(chǎn)、高效、高安全性、高穩(wěn)定性的方向發(fā)展。

    30號(hào)聚類(lèi)的輪廓值為0.832,大小值為11,如此高的輪廓值說(shuō)明此聚類(lèi)在高度統(tǒng)一的引用同一方面的知識(shí),這便是這個(gè)聚類(lèi)的關(guān)鍵內(nèi)容,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、地理信息系統(tǒng)來(lái)探究地面沉陷危害。由于礦山開(kāi)采所引起的地面沉陷是一個(gè)嚴(yán)重的災(zāi)害性問(wèn)題,所以一直以來(lái)為了盡量減少和控制開(kāi)采所引起的地面沉陷一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者的頭等問(wèn)題,此問(wèn)題的急需解決不僅對(duì)工程上有絕大的幫助,對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和人民生活都有著重大的實(shí)際意義。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上,依據(jù)人腦基本功能特征,試圖模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的功能或結(jié)構(gòu)而發(fā)展起來(lái)的一種新型信息處理系統(tǒng)或計(jì)算體系。2002年畢忠偉,等便在《采礦技術(shù)》上發(fā)表了《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在礦山開(kāi)采沉陷中的應(yīng)用》一文,文中提到將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于礦山開(kāi)采沉陷預(yù)測(cè)中可以使預(yù)測(cè)圖文并茂,大大雖短預(yù)測(cè)時(shí)間,預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確,效果良好[8]。同樣的,國(guó)外學(xué)者也一直沒(méi)有停止對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注,AMBROZIC T于2003年發(fā)表的《Prediction of subsidence due to underground mining by artificial neural networks》(利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測(cè)地下開(kāi)采沉陷)一文,一經(jīng)發(fā)表便有較高的被引頻次,體現(xiàn)了本文章的核心地位,也突出了利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測(cè)地下開(kāi)采沉陷這種技術(shù)已然成為現(xiàn)如今該方向研究上的前沿與重點(diǎn)。

    同樣的,地理信息系統(tǒng)在地面沉陷危害中的應(yīng)用也是該研究方向上的一個(gè)熱點(diǎn)與前沿技術(shù)。隨著社會(huì)的進(jìn)步,各項(xiàng)技術(shù)的飛速發(fā)展,人們對(duì)地下資源的需求也日益增加。但是必要的開(kāi)采又會(huì)引起一定的開(kāi)采沉陷,破壞地面上的一些建筑與設(shè)施,所以如何大量開(kāi)采又引起盡量小的開(kāi)采沉陷或者不造成破壞一直是眾多研究者的大難題。應(yīng)用地理信息系統(tǒng),可以說(shuō)大大的解決了這個(gè)難題。由于在地理信息系統(tǒng)的支持下,不僅可以方便地管理開(kāi)采信息,還可以對(duì)開(kāi)采破壞進(jìn)行有效地監(jiān)測(cè)、模擬、分析和評(píng)價(jià),從而為開(kāi)采設(shè)計(jì)方案的制定與優(yōu)化提供全面、及時(shí)、準(zhǔn)確和客觀的服務(wù)與技術(shù)支持[9]。利用此方法后,可以有效的減少由于煤炭開(kāi)采而引起的地表及其上建筑物的破壞,使更多的保護(hù)對(duì)象免受其害。

    對(duì)于開(kāi)采沉陷,傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法是基于收集資料法和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查法的基礎(chǔ)上,依據(jù)選擇合適的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)出開(kāi)采塌陷深度與范圍,以此來(lái)確定沉陷影響的破壞程度等內(nèi)容[10]。但是由于所受條件的限制,例如所需資料多,現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查精度要求高,已有數(shù)據(jù)盡量保持實(shí)時(shí)性等限制,所以傳統(tǒng)方法的預(yù)測(cè)往往不能保證很高的準(zhǔn)確度。而且傳統(tǒng)方法所費(fèi)人力多,投資大,又達(dá)不到好的效果。相反的應(yīng)用地理信息系統(tǒng)技術(shù)則有出色的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性及數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性等優(yōu)勢(shì),研究者可以長(zhǎng)期保存數(shù)據(jù),也可以依情況的不同而隨時(shí)更改模型,修正不合理的方案。避免和改善了傳統(tǒng)方法的不足,從而可以有效的進(jìn)行沉陷區(qū)的整治與預(yù)防。所以說(shuō)利用地理信息系統(tǒng)對(duì)礦區(qū)的沉陷進(jìn)行預(yù)測(cè)與防治,是一種比較好的方法,可以大大改善礦山開(kāi)采沉陷的巨大破壞作用,還可以減少人力,縮短時(shí)間等。

    礦山的開(kāi)采沉陷算是礦區(qū)災(zāi)害中比較嚴(yán)重的一個(gè)方面,其往往有危害大,難治愈,經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重等特點(diǎn)。而GIS技術(shù)能大幅的治理這些方面,可以有效的保護(hù)環(huán)境,使社會(huì)經(jīng)濟(jì)高效可持續(xù)發(fā)展。國(guó)外的學(xué)者也一直重視GIS技術(shù)的發(fā)展和利用,KIM KD于2006年發(fā)表在《Environ Geol》的《Assessment of ground subsidence hazard near an abandoned underground coal mine using GIS》(利用地理信息系統(tǒng)評(píng)估一個(gè)廢棄地下煤礦附近的地面沉降危害)一文,文章發(fā)表后引起了學(xué)者的高度關(guān)注,被多次引用??梢?jiàn),GIS技術(shù)一直是開(kāi)采沉陷領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的前沿與熱點(diǎn)問(wèn)題。

    3 研究結(jié)論與展望

    通過(guò)CiteSpace可視化軟件繪制了礦山開(kāi)采沉陷領(lǐng)域研究文獻(xiàn)的科學(xué)知識(shí)圖譜,著重將共被引網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)大于10的聚類(lèi)信息進(jìn)行了分析,展示國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷領(lǐng)域研究的知識(shí)結(jié)構(gòu),對(duì)該領(lǐng)域研究重點(diǎn)及前沿進(jìn)行了初步探討。不同聚類(lèi)所代表的不同的礦山開(kāi)采沉陷研究方面的重點(diǎn)與前沿,聚類(lèi)的大小與輪廓值可以顯示出研究者對(duì)此方面的研究熱度與研究的統(tǒng)一性。國(guó)際礦山開(kāi)采沉陷研究方向中,長(zhǎng)期以來(lái)致力于對(duì)西班牙埃布羅河盆地的地質(zhì)地貌、澳大利亞的南部煤田、波黑的鹽巖開(kāi)采這些方面的研究,這些研究不僅使研究者對(duì)各式各樣的地質(zhì)地貌的礦山開(kāi)采有了更廣泛的認(rèn)識(shí),也可以盡可能的將開(kāi)采沉陷降到最低。同時(shí)在研究方法中可以分析出:合成孔徑雷達(dá),差分干涉方法,淺埋煤層的長(zhǎng)壁開(kāi)采,利用地理信息系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估等方法,這些比較好的方法已經(jīng)廣泛的被應(yīng)用于探究礦山開(kāi)采所引起的地面沉陷危害等方面,這些方法不僅可以改善礦山開(kāi)采沉陷的巨大破壞作用,還可以減少人力,縮短時(shí)間等。不斷進(jìn)步和完善的新的方法與工藝對(duì)工程研究具有重要的意義,減小的采動(dòng)損害更有利于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),也使人民生活安全有了保障。

    我國(guó)作為世界產(chǎn)煤大國(guó),大量的開(kāi)采地下資源是必不可少的,而如何保證在大量開(kāi)采時(shí)有最小的沉陷損害是研究者一直以來(lái)的努力方向。所以運(yùn)用新技術(shù)、新手法,多方面的進(jìn)行煤炭開(kāi)采與地面沉陷預(yù)測(cè)便成了重中之重。要使礦區(qū)的土地最大的實(shí)現(xiàn)它的價(jià)值,更要使礦區(qū)的發(fā)展得到可持續(xù)長(zhǎng)久的發(fā)展。

    [1]楊帆,麻鳳海.急傾斜煤層采動(dòng)覆巖移動(dòng)模式及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

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