基于CiteSpace知識圖譜分析的露天礦粉塵濃度預(yù)測研究進展與展望

肖雙雙 馬亞潔 李衛(wèi)炎 劉錦

摘 要：粉塵濃度預(yù)測可為粉塵防治提供依據(jù)。為探明國內(nèi)外露天礦粉塵濃度預(yù)測研究進展，針對中國知網(wǎng)和Web of Science收錄的粉塵濃度預(yù)測相關(guān)文獻，采用CiteSpace、VOSviewer可視化圖譜分析軟件，從文獻計量學(xué)角度對關(guān)鍵詞進行處理，提取高頻關(guān)鍵詞、研究熱點，生成聚類圖譜和熱點時間軸。根據(jù)可視化分析結(jié)果，從露天礦粉塵濃度影響因素、指標體系、預(yù)測方法3個方面進行分析。結(jié)果表明：露天礦粉塵濃度的影響因素研究主要體現(xiàn)在生產(chǎn)強度和氣象因素方面，選取的粉塵濃度預(yù)測指標通常有剝離量、采煤量、溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等；粉塵濃度預(yù)測方法主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林、線性回歸等以及結(jié)合粒子群、遺傳算法優(yōu)化的組合算法預(yù)測模型。未來露天礦粉塵濃度預(yù)測研究應(yīng)深入挖掘影響粉塵濃度的因素和科學(xué)建立預(yù)測指標體系，加強機器學(xué)習(xí)和智能優(yōu)化算法的組合應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：露天礦；粉塵濃度；預(yù)測模型；知識圖譜；計量分析

中圖分類號：TD 804

文獻標志碼：A

文章編號：1672-9315（2023）04-0675-11

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2023.0404

Prediction of? dust concentration in open-pit mine

based on CiteSpace knowledge graph analysis

XIAO Shuangshuang1，MA Yajie1，LI Weiyan2，LIU Jin1

（1.

College of Energy Science and Engineering，Xian University of Science and Technology，Xian 710054，China;

2.Zhejiang Communications Resources Investment Group Co.，Ltd.，Hangzhou? 310020，China）

Abstract：Dust concentration prediction can provide evidence for dust prevention and control.In order to explore the research progress of dust concentration prediction in open-pit mines at home and abroad，CiteSpace and VOSviewer visual graph analysis software were used to process keywords from bibliometric perspective，extract high frequency keywords and research hotspots，and generate clustering mapping and hotspot timeline for the literature related to dust concentration prediction included in China Knowledge Network（CNKI）and Web of Science.Based on the visualization analysis results，a analysis was conducted from three aspects of open-pit mine dust concentration influence factors，index system and prediction methods.The results show that the influencing factors of open-pit mine dust concentration mainly reflected in the production intensity and meteorological factors，and the selected dust concentration prediction indicators usually include stripping volume，coal mining volume，temperature，humidity，wind speed，wind direction，etc.The dust concentration prediction methods mainly involve neural network，random forest，linear regression，etc.，and the combined algorithm prediction model

coupled with particle swarm and genetic algorithm optimization.Future research on dust concentration prediction in open-pit mines should dig deeper into the factors affecting dust concentration with the prediction index system established，and strengthen the combination of machine learning and intelligent optimization algorithms.

Key words：open-pit mine；dust concentration；prediction model；knowledge graph；quantitative analysis

0 引 言

露天礦產(chǎn)塵點多、粉塵量大、擴散范圍廣，影響職工健康，加速設(shè)備磨損，影響生產(chǎn)效率和生產(chǎn)安全，污染周邊生態(tài)環(huán)境。露天礦粉塵職業(yè)危害已成為礦山領(lǐng)域最重要的職業(yè)健康問題，并產(chǎn)生較大的社會影響。在國家加快推進生態(tài)文明建設(shè)、大力推進綠色礦山建設(shè)的背景下，露天礦粉塵防控已成為亟待解決的重大行業(yè)問題［1］。為更精準高效的開展粉塵防治工作，需要對各產(chǎn)塵點的粉塵濃度進行精準預(yù)測，粉塵濃度預(yù)測是實施粉塵污染防治的前提，是指導(dǎo)各類防治措施的實施準則。如何從產(chǎn)塵環(huán)節(jié)中挖掘關(guān)鍵的特征因素，建立有效的粉塵濃度預(yù)測模型，近年來已經(jīng)成為國內(nèi)外的研究共識和熱點。

國內(nèi)外學(xué)者通過理論分析、現(xiàn)場監(jiān)測等研究了溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)力、風(fēng)向、剝離量、采煤量等因素對粉塵濃度的影響，選取風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度、產(chǎn)煤量、剝離量等指標建立粉塵濃度預(yù)測指標體系，采用時間序列、線性回歸、灰色理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、求和自回歸移動平均-廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸（ARIMA-GRNN）組合算法、灰色-廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GM-GRNN）組合算法等構(gòu)建了多種粉塵濃度預(yù)測模型，能夠?qū)Ψ蹓m濃度的發(fā)展趨勢做出大致預(yù)測。為提高粉塵濃度預(yù)測的準確率，一些學(xué)者在模型預(yù)測方法的研究中不局限于單一傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)算法預(yù)測，而是逐漸引入機器學(xué)習(xí)，采用生物智能優(yōu)化算法結(jié)合機器學(xué)習(xí)建立粉塵濃度預(yù)測模型，如粒子群-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSO-BP）組合預(yù)測模型［2］。但是隨著各種方法模型的不斷涌現(xiàn)，在粉塵濃度預(yù)測模型的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢方面的評述較少，預(yù)測方法的現(xiàn)狀和演進趨勢仍然不清楚。近年來文獻計量分析已在多個學(xué)科中應(yīng)用，發(fā)文量呈逐年遞增的趨勢，基于文獻計量學(xué)分析露天礦粉塵濃度預(yù)測研究現(xiàn)狀與展望，檢索并梳理國內(nèi)外相關(guān)研究進展，有利于充分了解露天礦粉塵濃度預(yù)測的研究現(xiàn)狀，分析粉塵濃度與各類影響因素之間的關(guān)系，正確、有效的開展粉塵預(yù)測研究工作，幫助露天礦更好的制定粉塵防治策略。

因此，基于CNKI和Web of Science收錄的526篇粉塵濃度預(yù)測相關(guān)文獻，采用CiteSpace與VOSviewer知識圖譜可視化軟件進行統(tǒng)計分析及數(shù)據(jù)挖掘，揭示粉塵濃度預(yù)測的研究熱點、研究方法和發(fā)展過程，系統(tǒng)歸納了露天礦粉塵濃度影響因素、指標體系的研究現(xiàn)狀，梳理了粉塵濃度預(yù)測方法隨時間的演進趨勢，提煉出預(yù)測方法的4大類型，并分類展開詳述，提出露天礦粉塵濃度預(yù)測研究展望，以期為露天礦粉塵濃度預(yù)測的深入研究提供參考。

1 基于文獻檢索的研究脈絡(luò)分析

1.1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

為對粉塵濃度預(yù)測的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢進行詳細分析，通過對近40 a國內(nèi)外粉塵濃度預(yù)測相關(guān)的文獻進行檢索，檢索方法如下。

數(shù)據(jù)來源：中國知網(wǎng)（CNKI）、Web of Science（WOS）。

檢索區(qū)間：1981年1月1日—2022年12月31日。

檢索主題：SU=“粉塵濃度預(yù)測”+“PM2.5濃度預(yù)測”+“濃度預(yù)測模型”。

研究方法：計量學(xué)、可視化分析。

運行環(huán)境：VOSviewer、CiteSpace。

共檢索到文獻526篇（CNKI 389篇、WOS 137篇），研究“礦山粉塵預(yù)測”的相關(guān)文獻共220篇（CNKI 40篇、WOS 180篇），研究“露天礦粉塵預(yù)測”的相關(guān)文獻共48篇（CNKI 9篇、WOS 39篇），由于不同領(lǐng)域的粉塵濃度預(yù)測方法類似、指標體系不同，為全面歸納粉塵濃度預(yù)測方法發(fā)展動態(tài)，基于526篇文獻，運用CiteSpace、VOSviewer軟件從文獻計量學(xué)的角度生成研究內(nèi)容的高頻關(guān)鍵詞的聚類圖譜和演化趨勢圖譜，對1981年—2022年的粉塵濃度預(yù)測相關(guān)研究熱點進行可視化分析。

1.2 文獻數(shù)量動態(tài)變化

國內(nèi)外關(guān)于粉塵濃度預(yù)測的研究領(lǐng)域發(fā)表成果及發(fā)展趨勢，如圖1所示，2013年以前該領(lǐng)域研究論文數(shù)量較少，PM 2.5、粉塵濃度預(yù)測論文發(fā)表數(shù)量每年基本保持在1～2篇，2014—2018年該領(lǐng)域發(fā)文量開始增加，中英文文獻數(shù)量分別維持在每年25篇左右，總體上論文數(shù)量呈上升趨勢，隨著計算機科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，人工智能、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等的興起，與計算機技術(shù)進行學(xué)科交叉的方法技術(shù)不斷應(yīng)用于各行業(yè)領(lǐng)域，自2019年起發(fā)文量顯著增加，文獻數(shù)量增長主要體現(xiàn)在基于機器學(xué)習(xí)的智能預(yù)測方法。

1.3 檢索文獻的計量分析

1.3.1 高頻熱點關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞代表著文獻研究主題，利用VOSviewer對關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計分析，如圖2、圖3所示。圖中不同顏色代表不同的研究主題，節(jié)點的大小代表該研究內(nèi)容共現(xiàn)頻率的高低，線條的粗細代表研究內(nèi)容的關(guān)聯(lián)強度。

從圖2、圖3可以看出，在粉塵濃度預(yù)測方面，PM 2.5、預(yù)測模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)、粒子群優(yōu)化、組合預(yù)測等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率較高，這些關(guān)鍵詞體現(xiàn)了研究的熱點主題。

1.3.2 聚類主體分析

基于CiteSpace軟件的K值聚類分析，設(shè)定參數(shù)K=10，提取10個聚類團，生成粉塵濃度預(yù)測研究關(guān)鍵詞聚類圖譜，如圖4所示。

粉塵濃度預(yù)測研究大致可分為：環(huán)境影響因素、預(yù)測模型（時間序列、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色模型），模型優(yōu)化（機器學(xué)習(xí)）、預(yù)測控制、結(jié)果影響（塵肺病）10大聚類團，基于機器學(xué)習(xí)的模型優(yōu)化預(yù)測是該領(lǐng)域研究的主流。

1.3.3 關(guān)鍵詞聚類的時區(qū)演化

運用CiteSpace可視化分析軟件提取1～7個高頻關(guān)鍵詞，該時間軸主要針對該領(lǐng)域研究熱點與發(fā)展趨勢進行分析，從時間軸可看出，早期的研究方法主要為壽命表法、灰色理論、線性預(yù)測等傳統(tǒng)方法。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展，自1995年后，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測粉塵濃度逐漸成為新的研究熱點，從2005年起，基于粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法等優(yōu)化算法的組合預(yù)測模型逐漸取代BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等單一的預(yù)測模型，如圖5所示。

2 露天礦粉塵濃度預(yù)測研究現(xiàn)狀

粉塵濃度預(yù)測過程主要是通過對現(xiàn)場監(jiān)測到的數(shù)據(jù)進行收集和預(yù)處理，根據(jù)數(shù)據(jù)特征采用合適的預(yù)測算法建立粉塵濃度預(yù)測模型，確定其模型參數(shù)，分析影響粉塵濃度的關(guān)鍵因素，通過優(yōu)化算法調(diào)整優(yōu)化其參數(shù)，對結(jié)果進行修正，提高預(yù)測結(jié)果的準確率，如圖6所示。粉塵濃度預(yù)測的核心包括選取粉塵濃度影響因素，構(gòu)建粉塵濃度預(yù)測指標體系，建立粉塵濃度預(yù)測模型［2］。

2.1 粉塵濃度影響因素和預(yù)測指標體系

露天礦作業(yè)的每個環(huán)節(jié)都伴隨著粉塵的產(chǎn)生，露天礦作業(yè)環(huán)境敞露于地表，鉆孔、爆破、采裝、運輸、排卸各環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生大量粉塵，由此帶來的粉塵污染更為嚴重。產(chǎn)塵量與所用機械設(shè)備類型、生產(chǎn)強度、巖石性質(zhì)、開采方法以及自然條件等眾多因素有關(guān)。目前，國內(nèi)外學(xué)者通過理論分析、現(xiàn)場監(jiān)測等研究了溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)力、風(fēng)向、剝離量、采煤量等因素對粉塵濃度的影響。如WANG等對西北哈爾烏素露天煤礦的粉塵污染進行了分析，得出影響粉塵濃度的因素順序為：產(chǎn)煤量>邊界層高度>風(fēng)速>溫差>溫度>濕度［3］。QI等在對影響PM濃度的重要性分析時，除當(dāng)前PM濃度受前5 min PM濃度的影響外，其他影響因素順序為：濕度>溫度>噪聲級>風(fēng)速>風(fēng)向［1］。LI等對TSP濃度預(yù)測時根據(jù)影響因素的重要程度分配權(quán)重，結(jié)果顯示TSP在08∶00～09∶00期間最高，在15∶00～16∶00期間最低。分析其原因主要影響因素為：氣象參數(shù)、正常作業(yè)以及逆溫層［4］?；粑牡确治鎏卣髯兞恐匾?，認為環(huán)境影響因素中，濕度對粉塵濃度影響最大，其次是溫度、噪聲，風(fēng)速、風(fēng)力及風(fēng)向影響較小，如圖7所示［4］。 CHINTHALA等通過結(jié)合風(fēng)穿透效應(yīng)，研究了風(fēng)侵角和擴散系數(shù)對PM10濃度的影響，研究表明風(fēng)侵角隨露天礦深度的變化對PM 10截留有顯著影響［5］。

露天礦的生產(chǎn)塵源主要來自鉆孔、爆破、采裝、運輸、排卸等作業(yè)環(huán)節(jié)。在鉆孔作業(yè)下，粉塵顆粒由孔底高速噴出孔口而產(chǎn)生高濃度粉塵；爆破環(huán)節(jié)礦巖爆破瞬間會在爆區(qū)周圍產(chǎn)生濃度極高的粉塵顆粒，污染周邊環(huán)境。采裝、運輸、排卸等環(huán)節(jié)因礦巖間摩擦碰撞和道路運輸產(chǎn)生大量的揚塵。一般認為剝離量和采煤量越大，即生產(chǎn)強度越大，產(chǎn)塵量就越大。

溫度對粉塵濃度的影響主要由逆溫現(xiàn)象導(dǎo)致空氣流動性受阻，溫度較低時，粉塵無法擴散，造成嚴重的空氣污染。一般濕度越大空氣中水分子含量越多，空氣相對濕度對粉塵濃度預(yù)測結(jié)果有顯著影響。風(fēng)速、風(fēng)力是粉塵擴散速度的直接影響因素，在露天礦采場內(nèi)部，較小的風(fēng)速也可能產(chǎn)生揚塵，增加空氣中粉塵濃度。風(fēng)向影響粉塵擴散方向，具有隨機性和不確定性。

因此，生產(chǎn)強度大小決定了產(chǎn)塵量的多少，氣象因素決定粉塵的聚集與擴散。根據(jù)影響因素選擇預(yù)測指標，建立粉塵濃度預(yù)測指標體系是粉塵濃度精準預(yù)測的關(guān)鍵。目前，該指標體系主要分為氣象類指標和生產(chǎn)類指標2大類。氣象類指標包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度等；生產(chǎn)類指標包括產(chǎn)煤量、剝離量、生產(chǎn)噪聲等［7］，如圖8所示。

2.2 粉塵濃度預(yù)測方法

計量學(xué)可視化分析得出粉塵濃度預(yù)測方法主要是沿著早期的壽命表、宏觀測算、經(jīng)驗類比法等傳統(tǒng)方法發(fā)展為時間序列、線性回歸、灰色理論等方法，再延伸至近年的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林、支持向量機以及生物智能算法優(yōu)化機器學(xué)習(xí)等組

合方法的研究脈絡(luò)發(fā)展的。基于可視化分析結(jié)果，將粉塵濃度預(yù)測相關(guān)方法進行歸類，系統(tǒng)的分析對比各方法的特點和適用范圍，將應(yīng)用次數(shù)較高的預(yù)測方法和模型進行匯總，見表1。

目前的粉塵濃度預(yù)測方法分為定性和半定量預(yù)測、線性回歸預(yù)測、機器學(xué)習(xí)預(yù)測以及組合預(yù)測4大類。

2.2.1 定性和半定量預(yù)測

壽命表、宏觀測算、經(jīng)驗類比法為傳統(tǒng)預(yù)測方法。傳統(tǒng)預(yù)測方法大致可分為定性預(yù)測和半定量預(yù)測2種，在定性預(yù)測方法的應(yīng)用中，王美霞等采用職業(yè)衛(wèi)生調(diào)查、類比法、經(jīng)驗法預(yù)測了擬建項目的噪聲與粉塵職業(yè)病危害因素預(yù)期接觸水平，根據(jù)預(yù)測結(jié)果采取相應(yīng)防護控制措施［8］。韓磊等通過分析煤礦污染變化趨勢、煤工塵肺患者發(fā)病特征、暴露水平與發(fā)病的關(guān)系，掌握煤工塵肺病發(fā)病規(guī)律，對煤工塵肺未來發(fā)病情況做出預(yù)警預(yù)測［9］。

在半定量預(yù)測方法的研究中，陳春生等在壽命表法的基礎(chǔ)上增加了肺內(nèi)石英粉塵負荷量估算法對鐵路隧道工現(xiàn)場粉塵容許濃度進行了估算，并對該方法的數(shù)據(jù)處理部分稍加改進，將累積發(fā)病率取了逆正態(tài)分布函數(shù)后再建立的方程，使得結(jié)果更加符合實際應(yīng)用［10］。沈陽等運用貝葉斯決策分析技術(shù)評估某高速公路隧道掘進工粉塵累計暴露情況，并估計決策分析最小樣本數(shù)。得出該高速隧道掘進工暴露矽塵濃度超標嚴重，基于粉塵測定的貝葉斯決策分析技術(shù)可實現(xiàn)累計暴露預(yù)測及最少檢測樣本估算［11］。GHOSE等針對粉塵排放源展開研究，使用排放因子或預(yù)測方程對不同采礦活動粉塵排放進行量化，重點介紹了本研究在環(huán)境保護領(lǐng)域的重要性以及該研究可能產(chǎn)生的影響，得出結(jié)論：得以估計的產(chǎn)塵量可以適當(dāng)評估對空氣質(zhì)量的影響，并制定適當(dāng)?shù)目諝馕廴究刂撇呗裕?2］。BALAGA等提出并開發(fā)一種基于冪函數(shù)的粉塵濃度預(yù)測算法功能模型，可針對不具經(jīng)驗數(shù)據(jù)的粉塵分布狀態(tài)進行預(yù)測，建立PM10、PM4和PM2.5粉塵顆粒的分布特征，該模型適用范圍廣，不受粉塵粒徑大小以及粉塵源距離限制，為礦山工作者提供更安全高效的粉塵防治策略［13］。TRIPATHY等重點介紹礦井不同作業(yè)區(qū)域的粉塵水平監(jiān)測、不同來源收集的粉塵表征、粉塵的個人暴露情況，采用AERMOD軟件對礦井不同位置和附近區(qū)域的粉塵濃度進行了預(yù)測［14］。傳統(tǒng)方法如粉塵健康風(fēng)險評估大多基于定性或者半定量的方法，缺少粉塵暴露的連續(xù)性監(jiān)測，不能在風(fēng)險概率的基礎(chǔ)上進行定量評估，使得粉塵長期累積暴露評估客觀性下降。以上宏觀預(yù)測模型僅僅能夠反映出預(yù)測對象的主要變動趨勢，因此傳統(tǒng)的預(yù)測方法在需求數(shù)據(jù)波動較大的復(fù)雜環(huán)境下逐漸被其他更好的方法取代。

2.2.2 線性回歸預(yù)測模型

粉塵預(yù)報早期常用理論方法，包括函數(shù)解算法和圖像查找法。隨后有學(xué)者開始采用統(tǒng)計模型來預(yù)測預(yù)報，如張志偉等采用灰色理論的預(yù)測方法，建立了降塵含量的GM生成函數(shù)預(yù)測模型，對邯鄲市工業(yè)居民混合區(qū)降塵含量歷年的變化規(guī)律進行預(yù)測研究［15］。陳日輝等用粉塵濃度統(tǒng)計值建立GM模型，對原始數(shù)據(jù)進行了滑動平均處理，該模型預(yù)測結(jié)果相對誤差較?。?6］。曹玉珍等結(jié)合灰色預(yù)測模型以及模型的預(yù)測結(jié)果檢驗評估，以MATLAB語言編寫為開源程序，對廣州市降塵量進行預(yù)測分析，結(jié)果與實際情況相符，該程序可應(yīng)用于不同指標或同一指標不同時段的建模和模型檢驗過程，為灰色模型在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供了幫助［27］。

GM灰色理論、直線回歸等方法一般適用于線性趨勢預(yù)測，因此，不適合對波動較大的數(shù)據(jù)進行預(yù)測；對于非線性和不穩(wěn)定的數(shù)據(jù)，還需要預(yù)測模型具有較強的非線性映射能力。如王月紅等以某礦粉塵濃度時間序列為基礎(chǔ)，提出了差分自回歸移動平均預(yù)測模型，建立ARIMA粉塵濃度預(yù)測模型，該模型適用于非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的處理。得到初步模型后，根據(jù)貝葉斯信息準則對比模型的優(yōu)劣，選擇最優(yōu)模型提高預(yù)測精度［18］。毛煒嶧等通過對常規(guī)的回歸分析方法加以改進，綜合滑動相關(guān)理論以及集合回歸方法建立超級集合模型，利用反推法逐級尋找與沙塵日數(shù)序列有顯著統(tǒng)計關(guān)系的前期環(huán)流因子，得出它們之間的關(guān)系，為塔里木盆地多發(fā)季節(jié)沙塵日數(shù)的預(yù)測提供依據(jù)［19］。礦井產(chǎn)量與粉塵排放量之間的線性關(guān)系較弱，采用非線性方法建立模型可以提高結(jié)果的準確率。

2.2.3 機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型

在機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用中，任屹罡等建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對鄭州環(huán)境空氣中粉塵濃度PM10進行預(yù)測，以平均氣壓、平均氣溫、平均相對濕度和平均風(fēng)速這4類氣象因子來預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果的準確率可達86.85%［20］。王布川采用LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對煤巷綜掘工作面的粉塵濃度進行了預(yù)測，結(jié)果顯示預(yù)測值誤差在±10%以內(nèi)，預(yù)測結(jié)果可靠［21］。李德根等通過分析各產(chǎn)塵因素對截割粉塵濃度的影響，建立基于熵權(quán)法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分析掘進工作面截割粉塵濃度的變化規(guī)律。結(jié)果表明：熵權(quán)法RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以準確預(yù)測掘進工作面粉塵濃度［22］。李明等在對粉塵影響因素分析的基礎(chǔ)上，建立了粉塵SiO2含量、粉塵濃度、接塵時間與塵肺發(fā)病率之間的關(guān)系，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來實現(xiàn)粉塵危害三因素與塵肺病發(fā)病率之間的劑量-反應(yīng)關(guān)系，對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，參數(shù)進行選擇調(diào)整，建立了粉塵模擬和預(yù)測模型［23］。單純用線性模型或非線性模型會導(dǎo)致信息源不廣泛問題，合適的組合模型可更好地發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系，提高模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性，如圖9所示。

2.2.4 組合預(yù)測模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法雖然能夠處理非線性、非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但易陷入局部最優(yōu)，且易導(dǎo)致過擬合現(xiàn)象。隨著數(shù)據(jù)增加，冗余性問題也將制約預(yù)測精度和計算效率（圖10）。在多種方法綜合預(yù)測模型的研究中，王永斌等分別建立GM（灰色系統(tǒng)）模型、BPNN（反向傳播網(wǎng)絡(luò)）模型、GM-GRNN（灰色-廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）組合模型對我國塵肺病發(fā)病人數(shù)進行預(yù)測，并根據(jù)誤差分析對比3種模型的預(yù)測效果，結(jié)果表明，GM（1，1）-GRNN組合模型的擬合及預(yù)測效果優(yōu)于GM（1，1）模型和BPNN模型［25］，也是首次將多種智能算法相結(jié)合使用。

卞子龍等基于求和自回歸移動平均模型（ARIMA）與灰色模型GM（1，1）、廣義神經(jīng)回歸網(wǎng)絡(luò)模型（GRNN）的分別組合，構(gòu)建適合江蘇省塵肺病預(yù)測的組合模型。通過對比擬合分析ARIMA預(yù)測模型、ARIMA-GM組合模型、ARIMA-GRNN組合模型的誤差值得出，在江蘇省塵肺病新病例預(yù)測中ARIMA-GRNN模型誤差最小，擬合效果最好［26］。周旭等采用時間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的外因輸入非線性自回歸模型（NARX模型）來預(yù)測粉塵濃度和時間的關(guān)系，該模型適用于時序型數(shù)據(jù)，可以給不同時段的輸入之間建立聯(lián)系［27］。劉杰等提出了一種結(jié)合弱化緩沖算子優(yōu)化的分數(shù)階累加灰色（FGM）預(yù)測模型，對廢氣中煙（粉）塵排放濃度的變化進行預(yù)測和擬合，并對比分析GAWBO和AWBO以及WAWBO 3種弱化緩沖算子處理后得到的預(yù)測結(jié)果，發(fā)現(xiàn)運用WAWBO算法優(yōu)化過的FGM模型預(yù)測的數(shù)據(jù)精度高、誤差低，結(jié)果與實際煙（粉）塵排放情況更符［28］，如圖11所示。張易容通過建立傳統(tǒng)回歸、隨機森林、LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，選取時間因子、氣象因子及采裝強度作為輸入變量，預(yù)測哈爾烏素露天煤礦PM2.5濃度值，結(jié)果表明LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型效果較好［29］。王雅寧采用決策樹、馬爾科夫等算法知識，構(gòu)建了屬于露天礦的隨機森林-馬爾科夫粉塵濃度預(yù)測模型，通過馬爾科夫修正后的預(yù)測結(jié)果精度較高［30］。

3 露天礦粉塵濃度預(yù)測研究展望

國內(nèi)外學(xué)者對露天礦粉塵預(yù)測進行了大量的研究，取得了豐富的成果，為后續(xù)研究提供重要的參考。綜合考慮露天礦粉塵產(chǎn)塵機理、物化特征、影響因素等，構(gòu)建完善露天礦粉塵濃度預(yù)測研究體系，如圖12所示，尚有以下問題需深入研究。

1）礦山尤其是露天礦礦山產(chǎn)塵點多、產(chǎn)塵量大、粉塵濃度大、擴散范圍廣，影響粉塵濃度的因素眾多，了解掌握影響粉塵濃度的主要因素是粉塵濃度精準預(yù)測的關(guān)鍵。根據(jù)氣象理論、粉塵擴散機理，運用人工智能、大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)的方法對粉塵濃度影響因素進行深入挖掘分析，揭示影響粉塵濃度的關(guān)鍵因素，構(gòu)建科學(xué)的粉塵濃度預(yù)測指標體系。

2）影響粉塵濃度的因素眾多，且數(shù)據(jù)波動較大，粉塵環(huán)境具有不確定性、時變性、非線性，僅使用現(xiàn)行的、單一的模型對粉塵濃度進行預(yù)測，難以獲得最優(yōu)解。將多種智能預(yù)測算法與優(yōu)化算法相結(jié)合，構(gòu)建粉塵濃度預(yù)測智能模型，并根據(jù)預(yù)測場景、數(shù)據(jù)特征進行參數(shù)優(yōu)化，提高預(yù)測精度。

3）采用各種非線性的預(yù)測方法結(jié)合智能優(yōu)化算法對模型的參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整，檢驗?zāi)Ｐ皖A(yù)測效果，提高結(jié)果的可靠性，并增強模型的魯棒性，以期獲得更好的預(yù)測效果。

4）推廣應(yīng)用各類粉塵預(yù)測模型并評估其預(yù)測精度、優(yōu)勢及不足，為預(yù)測模型優(yōu)化提供參考。

4 結(jié) 論

1）PM2.5、預(yù)測模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)、粒子群優(yōu)化、組合預(yù)測為粉塵濃度預(yù)測方面的研究熱點，基于機器學(xué)習(xí)的模型優(yōu)化預(yù)測是該領(lǐng)域研究的主流，基于優(yōu)化算法的組合預(yù)測模型逐漸取代單一預(yù)測模型。

2）在粉塵濃度影響因素及預(yù)測指標體系方面，生產(chǎn)強度大小決定了產(chǎn)塵量的多少，氣象因素決定粉塵的聚集與擴散。粉塵濃度預(yù)測指標主要包括氣象類指標和生產(chǎn)類指標2大類。氣象類指標包括溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等，生產(chǎn)類指標包括剝離量、采煤量等。

3）在粉塵濃度預(yù)測方法方面，基于可視化分析結(jié)果，將目前的粉塵濃度預(yù)測方法分為定性和半定量預(yù)測、線性回歸預(yù)測、機器學(xué)習(xí)預(yù)測以及組合預(yù)測4大類，系統(tǒng)分析對比了各類方法的特點和適用范圍。當(dāng)下主流的預(yù)測方法為基于機器學(xué)習(xí)、生物智能算法優(yōu)化的組合預(yù)測模型。

4）國內(nèi)外在露天礦粉塵預(yù)測研究方面取得了豐碩的成果，相關(guān)理論方法不斷革新，但仍存在粉塵濃度影響因素缺乏深度挖掘、粉塵濃度預(yù)測指標主觀選取、預(yù)測方法單一不變等問題。應(yīng)積極引入大數(shù)據(jù)、人工智能等新方法新技術(shù)，不斷提升粉塵濃度預(yù)測的科學(xué)性和準確性。

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（責(zé)任編輯：劉潔）