国内大数据矿山地压灾害知识图谱分析

地压灾害作为矿山开采过程中不容忽视的阻碍,常造成人员伤亡及财产损失。近年大数据渐渐被引入矿山领域,为研究国内地压综合治理大数据应用现状、后续地压灾害研究提供综合性参考,以主要地压灾害——“冒顶片帮”切入,整理中国知网“冒顶片帮”和“大数据矿山”相关主题重要文献,应用VOS viewer软件分析国内“冒顶片帮”和大数据研究文献的关键词及作者并进行知识图谱分析。结果表明,国内地压灾害研究文献年产量较低且逐年递减,大数据矿山文献逐年递增但主要关注煤矿应用;大数据已开始被应用于地压灾害事故分析。在上述基础上,分析了国内地压灾害综合治理现状,并预测了地压灾害治理与大数据结合的发展趋势。

组态视角下基于BIM的建设项目信息协同效果研究

以BIM信息协同实际效果问卷调查为样本,运用组态软件思想和定性比较研究(QCA)方式融合信息协同的6个因素,以工作人员因素、技术因素、组织协调因素、应用环境因素、协同保障体系为条件,信息因素为结论,讨论产生信息协同实际效果等各方面的高并发和繁杂原理。结果表明:与结果变量一致性由低到高分别是协同保障体系、应用环境因素、技术因素、组织协调因素和工作人员因素;BIM建设项目信息协同存在技术应用环境主导型、全要素型两个组态,其中全要素型因其高覆盖率更大程度地影响BIM建设项目信息协同。

基于CiteSpace和Excel的国内智慧矿山热点、发展过程与发展趋势探析

利用CiteSpace和Excel分析在中国知网(CNKI)上检索到的发表于2011—2020年间的146篇以智慧矿山为主题的研究文献,通过对比所得数据,以文献计量的方法分析智慧矿山研究热点、文献发表数量趋势、文献发表期刊、核心研究机构、高频引用文献与未来发展趋势,得到最终结论:国内智慧矿山的研究目前仍处于发展初期;过去10 a智慧矿山发表文献数量较少,近5a发表文献数量骤增;智慧矿山文献来源的期刊种类较少,文献期刊来源较为分散;国内智慧矿山研究机构发文量普遍偏低;引用频次较高的智慧矿山研究文献研究内容较丰富,并将为后续研究提供参考价值;随着科学技术的不断进步,智慧矿山研究内容会日趋丰富,“数据挖掘”“物联网”等新兴科技与智慧矿山的结合未来将成为领域研究的主流。

理工类大学生小组活动参与度预测分析

将理工类大学生小组活动参与度及影响因素分别作为因变量、自变量,依据其中五百份问卷利用SPSS建立参与度回归模型,通过对比剩余问卷的实际值和预测值验证模型,结果表明:建立的小组活动参与度预测模型合理有效,能以较小的误差预测理工类学生小组活动参与度,能为提高小组活动参与度提供合理建议,并最终推动当代大学课堂考核评价方式的改革。