張娜 馮套柱 郭道燕

摘 要：為研究影響能源礦山建設的穩(wěn)定風險，解決能源礦山建設的安全問題，構建能源礦山穩(wěn)定風險網(wǎng)絡模型，選取18個風險因素作為模型基礎數(shù)據(jù)，對風險因素影響關系進行賦值，利用社會網(wǎng)絡分析法對能源礦山穩(wěn)定風險網(wǎng)絡結構特征進行分析，計算整體網(wǎng)絡和個體網(wǎng)絡指標，預測威脅能源礦山穩(wěn)定建設的源風險因素與核心風險因素。結果表明：威脅能源礦山穩(wěn)定的源風險因素有不同利益群體的訴求、民眾參與程度不夠、缺乏公共信息溝通渠道以及立項程序?qū)徟缓戏?；核心風險因素主要有民眾無處表達訴求、民眾參與程度不夠、民眾信任程度低、缺乏公共信息溝通渠道；能源礦山穩(wěn)定風險因素之間存在相互聯(lián)系但關聯(lián)程度較低，源風險因素被觸發(fā)易引發(fā)一系列風險反應，核心風險因素在能源礦山風險網(wǎng)絡具有連接樞紐特質(zhì)能控制風險作用路徑兩端的穩(wěn)定風險因素。研究結果為攻克能源礦山安全穩(wěn)定建設難題提供新方案。

關鍵詞：能源礦山；社會網(wǎng)絡分析；網(wǎng)絡結構特征

中圖分類號：TE 121文獻標志碼：A

文章編號：1672-9315（2023）03-0586-07

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2023.0316開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Structural characteristics of the stability risk network of energy mines

ZHANG Na，F(xiàn)ENG Taozhu，GUO Daoyan

（College of Management，Xian University of Science and Technology，Xian 710054，China）

Abstract：In order to examine the stability risk factors affecting the construction of energy mines and to avoid the protential risks ?of energy mine construction，the stability risk network model of energy mines is constructed，with 18 risk factors selected as the base data.The influence relationship of risk factors is assigned，and the structural characteristics of the stability risk network of energy mines are analyzed by using social network analysis.The overall network and individual network indicators are calulated to predict the source risk factors and core risk factors that threaten the stability of energy mines.The results show：the source risk factors threatening the stability of energy mines mainly include the demands of different interest groups，insufficient public participation，lack of public information and communication channels，and illegal approval of project procedures；the core risk factors mainly include fewer ways for the public to express their demands，insufficient public participation，low public trust，and lack of public information and communication channels.Those factors are interrelated，though in a comparatively low degree，and a train of risk reactions would be triggered as the source risk factor is stimulated.The core risk factors in the energy mine risk network are passible to connect hubs to control the stable risk factors at both ends of the risk action path.The results of the study provide a new solution to? the problems of safety and stability construction in energy mines.

Key words：energy mines；social network analysis；network structure characteristics

0 引 言

隨著中國工業(yè)化進程的不斷加快，經(jīng)濟持續(xù)高速發(fā)展，中國能源礦山工程建設速度居于世界前列，工程類型眾多且建設深度和規(guī)模都在不斷增大^[1]。由于能源礦山開采難度大、儲存量大、分布不集中、開采過程中環(huán)境污染強的特點，這使得能源礦山在建設過程中具有很多的不確定性，不僅會拖慢能源礦山建設進度，還會在能源礦山建設過程中造成安全事故，由此引發(fā)安全穩(wěn)定風險。中國是世界上的能源礦業(yè)大國，能源礦山數(shù)量眾多，各類礦產(chǎn)資源的開采及儲存量十分可觀，礦山安全生產(chǎn)趨勢向好，但仍經(jīng)常發(fā)生重大事故，尤以煤礦和金屬礦山最為嚴重，能源礦山整體安全形勢依然嚴峻^[2-3]。朱云飛等對1950—2016年間礦井特大事故進行統(tǒng)計得出國有礦井發(fā)生的事故數(shù)和死亡人數(shù)占礦井事故的65%^[4]；蔣星星等通過對礦山事故發(fā)生的規(guī)律和特點進行梳理后認為，在礦山事故中頂板事故和運輸事故發(fā)生頻率最高，占事故數(shù)的56.55%^[5]。長期、高強度、破壞性的礦山開采活動使得礦山生態(tài)環(huán)境惡化，對礦區(qū)城市的經(jīng)濟發(fā)展和人民的生命健康造成威脅^[6]。

在能源礦山風險評估的方法研究方面，MISHRA等為地下礦山制定了數(shù)值排序系統(tǒng)，用于選擇概率計算方法、確定性及可能性方法^[7]。CUI等提出了云模型和混合半定量決策方法，幫助進行風險處理的預算規(guī)劃，并為有效減少廢棄礦山的負面影響提供指導框架^[8]。蘇港等運用風險矩陣法建立二維矩陣模型，對硫礦的爆炸風險進行評估^[9]。聶興信、劉杰等在能源礦山風險評估中引入社會因素，從“人—環(huán)—機—管”4方面建立指標體系，發(fā)現(xiàn)組合賦權模型與云模型結合的評估方法對礦山的風險評估有較高的可實用性^[10-11]。陳洋洋、李爽等針對礦山安全風險問題，為降低事故發(fā)生概率，采用雙重風險評估機制進行礦山風險評估，實現(xiàn)風險的閉環(huán)管理和動態(tài)管控^[12-13]。在評估能源礦山風險因素等級方面，胡建華等結合貝葉斯網(wǎng)絡、解釋結構模型等方法，從環(huán)境風險—事故風險—社會風險3方面構建了風險評價指標體系^[14]。楊國梁等運用模糊綜合評價法對煤礦風險因素進行評價，提出煤礦施工準備階段風險為高風險，其余風險等級低^[15]。柯麗華等運用社會網(wǎng)絡分析法對風險網(wǎng)絡結構特征進行分析，提出影響礦山安全的核心風險因素和關鍵風險作用路徑^[16]。臧成君等從過程和結果兩方面建立礦山風險管控指標體系，從靜態(tài)和動態(tài)兩方面對礦山安全績效進行評估預測^[17]。

以上研究對能源礦山所作的風險評估大多是針對礦山建成后的安全風險及生產(chǎn)風險，但很少有學者對能源礦山的穩(wěn)定風險進行評估，分析影響能源礦山穩(wěn)定，造成能源礦山事故的風險因素。穩(wěn)定風險評估是防范化解穩(wěn)定風險的制度安排，通過對穩(wěn)定風險相關的理論與實踐進行調(diào)查探析^[18-19]，從利益相關者角度建立風險評估指標體系，才能從根本上解決穩(wěn)定風險評估問題^[20-24]。選用社會網(wǎng)絡分析方法對能源礦山穩(wěn)定風險進行評估，通過風險網(wǎng)絡結構特征分析影響能源礦山穩(wěn)定建設的源風險與核心風險。

1 能源礦山穩(wěn)定風險網(wǎng)絡構建

能源礦山是指富含大量能源礦產(chǎn)的貯存地。中國現(xiàn)探明的礦產(chǎn)資源儲量十分豐富。近幾年來中國對能源礦產(chǎn)資源的勘探力度不斷加大，為了能源礦山順利進行，需要對它進行穩(wěn)定風險評估，分析風險網(wǎng)絡結構特征，找到威脅能源礦山順利建設的源風險和核心風險因素。

1.1 穩(wěn)定風險因素識別

為研究能源礦山穩(wěn)定風險，對其進行穩(wěn)定風險評估，整理近10 a能源礦山事故案例以及能源礦山穩(wěn)定風險的權威性文獻，梳理事故案例及文獻中參與能源礦山前期準備階段的利益相關者及其引發(fā)的穩(wěn)定風險因素。經(jīng)歸納整理，識別能源礦山的3個利益相關者為決策者、影響者和執(zhí)行者，作為能源礦山風險評價指標體系的I級指標。按照“合理性、合法性、可行性、可控性”4個原則對I級指標所引發(fā)的穩(wěn)定風險因素進行細化分析，確定評價指標體系的18項Ⅱ級指標（圖1）。

1.2 穩(wěn)定風險網(wǎng)絡模型

為判別風險因素之間的影響關系程度，采用問卷調(diào)查法及訪談法對風險因素影響關系程度進行研究。調(diào)查風險因素之間的影響強度，按照李克特五分量表（1=關系最弱；5=關系最強）對風險因素之間的影響程度進行打分。結合問卷及訪談結果，超一半的關系強度數(shù)值不小于3，則將2個因素之間關系強度用“1”表示，否則用“0”，得到風險因素影響關系的鄰接矩陣。運用可視化軟件工具，將鄰接矩陣轉(zhuǎn)化為風險網(wǎng)絡模型圖，圖中每一個箭頭都表示風險的傳遞，箭頭代表風險的發(fā)出者，箭尾代表風險的接收者（圖2）。

2 能源礦山風險網(wǎng)絡結構特征

2.1 整體網(wǎng)絡結構特征

2.1.1 整體網(wǎng)絡密度

對能源礦山穩(wěn)定風險網(wǎng)絡的整體網(wǎng)絡指數(shù)進行計算，得到網(wǎng)絡密度和風險結點間的平均距離（表1）。能源礦山穩(wěn)定風險網(wǎng)絡共包含18個風險節(jié)點，網(wǎng)絡密度為0.219，表明能源礦山穩(wěn)定風險之間存在一定的關聯(lián)性。網(wǎng)絡密度取值在0～1，數(shù)值越大表示聯(lián)系越緊密，能源礦山整體網(wǎng)絡密度在0.5以下，表示該網(wǎng)絡的風險因素之間的連接為稀疏連接，說明能源礦山建設及運行過程的風險存在較大的差異現(xiàn)象，由此會造成風險網(wǎng)絡的密度較小，風險因素之間的聯(lián)系程度偏低。同時表明風險之間的聯(lián)系不是隨機的，只有雙方之間存在因果關系的風險才會關聯(lián)。

能源礦山穩(wěn)定風險網(wǎng)絡的節(jié)點間平均距離為2.282，表明風險是通過2.282次的傳遞關聯(lián)起來的，這也是風險在該網(wǎng)絡中的傳播效應，可表達為能源礦山某個穩(wěn)定風險發(fā)生后，平均需要經(jīng)過2.282個風險就可以觸發(fā)另一個風險。

2.1.2 風險因素位置塊

通過塊模型對整體網(wǎng)絡進行分析，聯(lián)系較為緊密的風險群體定義為塊，用CONCOR法和層次聚類法將風險節(jié)點按區(qū)位劃分為塊，能源礦山的18個穩(wěn)定風險因素被劃分為8個風險塊，每塊包含不同的風險因素（圖3）。用“s”表示一級指標，“sr”表示二級指標，以便區(qū)分不同利益相關者引發(fā)的穩(wěn)定風險因素，例如民眾無處表達訴求表示為“s2r1”。對這8個風險塊進行密度計算，得出每個風險塊與其他風險塊的密度值，并不是所有的風險塊之間都有聯(lián)系，沒有聯(lián)系的2個風險塊之間的密度值為0（圖4）。

結合整體網(wǎng)絡密度值與塊密度關系數(shù)據(jù)，將塊密度中大于整體網(wǎng)絡密度0.219的值賦值為“1”，小于0.219的值賦值為“0”，得出各位置塊之間的發(fā)送與接收關系數(shù)。塊1的發(fā)送與接受關系分別為2，1；塊2為3，4；塊3為4，2；塊4為2，1；塊5為2，1；塊6只有6條接收關系，沒有發(fā)送關系；塊7的發(fā)送與接受關系分別為1，1；塊8為2，1（圖5）。

根據(jù)Burt對風險位置塊的屬性劃分^[21]，得出塊1、塊2、塊3屬于首屬人位置；塊4、塊8屬于發(fā)送型位置；塊6屬于諂媚位置；塊5、塊7屬于經(jīng)紀人位置。處于網(wǎng)絡核心地位的位置塊應既有發(fā)送關系也有接受關系，因此確定首屬人位置塊應處于核心地位，塊1、塊2、塊3為核心位置塊。

2.2 個體網(wǎng)絡結構特征

個體網(wǎng)絡結構特征通過節(jié)點的中心性進行分析，中心性的計算指標為度中心度和中間中心度，通過對這2個指標進行分析可以確定各風險因素節(jié)點在風險網(wǎng)絡中的角色和作用。

2.2.1 度中心度

采用度中心度的出度和入度2個指標，分析風險因素在風險網(wǎng)絡中的特點和角色。在有向網(wǎng)絡圖中，出度表示輸出關系，點的出度值越大則該風險對其他風險的影響越大；入度表示輸入關系，點入度較大表示該節(jié)點受其他風險的影響作用越大。

通過計算得到能源礦山所有穩(wěn)定風險節(jié)點的出度與入度數(shù)值（表2）。為直觀地分析不同風險節(jié)點出度與入度的關系，以入度為橫坐標，出度為縱坐標，將風險節(jié)點以坐標的形式呈現(xiàn)（圖6），可以得出風險因素節(jié)點的分布情況。

根據(jù)能源礦山各穩(wěn)定風險因素的出度和入度數(shù)值和坐標分布圖，得知s1r1（不同利益群體的訴求）、s2r3（民眾參與程度不夠）、s3r3（缺乏公共信息溝通渠道）、s3r4（立項審批程序不合法）、s3r5（征地拆遷補償不合理）這5個風險因素的出度大且入度小，對其他風險因素的影響較大，在風險網(wǎng)絡中具有風險源的特征。

2.2.2 中間中心度

中間中心度衡量的是某一風險節(jié)點對其他風險及對風險傳導的控制能力。中間中心度越高，該風險連接的其他風險節(jié)點越多，“橋”的效應越明顯，位于2個風險因素傳播的最短路徑上的風險因素稱為“橋”，對風險傳播的控制作用最強。

通過計算得到各風險節(jié)點中間中心度的數(shù)值，將風險因素按中間中心度的數(shù)值從大到小進行排列（圖7），得出s2r1（民眾無處表達訴求）、s2r3（民眾參與程度不夠）、s2r8（民眾信任程度低）、s3r3（缺乏公共信息溝通渠道）、s2r7（對安置補償不滿意）、s1r1（不同利益群體的訴求）這6個風險因素的中間中心度數(shù)值大，說明它們對其他風險因素的控制能力較強，多處在2個風險因素傳播的最短路徑上，在能源礦山穩(wěn)定風險網(wǎng)絡中充當橋梁的作用。

3 能源礦山穩(wěn)定風險

3.1 源風險

根據(jù)SNA相關理論，能源礦山穩(wěn)定風險因素中滿足出度大、入度小且處于核心風險位置塊上的風險因素為影響能源礦山建設的源風險。綜合分析，不同利益群體的訴求位于風險位置塊1，出度與入度的差值為2；民眾參與程度不夠、缺乏公共信息溝通渠道、立項審批程序不合法位于風險位置塊2，出度與入度的差值分別為2，5，3（圖8）。這4個風險因素均處于核心位置塊上，都滿足出度大、入度小，是能源礦山的源風險因素。

3.2 核心風險

根據(jù)SNA相關理論，核心風險因素需滿足點的出度與入度數(shù)值均較大、中間中心度數(shù)值較大且處在核心塊上。民眾無處表達訴求與民眾信任程度低位于風險位置塊2，出度與入度的值分別為8，9；2，11，中間中心度值分別為分別109，41；民眾參與程度不夠、缺乏公共信息溝通渠道位于風險位置塊3，出度與入度的值分別為7，5；9，4，中間中心度值分別為分別43，40（圖9），這4個風險因素滿足核心風險條件，是能源礦山的核心風險因素。

4 結 論

1）構建了能源礦山穩(wěn)定風險評估的網(wǎng)絡模型，模型的基礎數(shù)據(jù)來源于能源礦山建設的決策者、影響者、執(zhí)行者3方面引發(fā)的穩(wěn)定風險因素，建立了3個Ⅰ級指標，18個Ⅱ級指標的能源礦山穩(wěn)定風險指標體系。

2）提出用社會網(wǎng)絡分析法對能源礦山穩(wěn)定風險進行風險評估，分析穩(wěn)定網(wǎng)絡結構特征，預測出影響能源礦山穩(wěn)定建設的源風險與核心風險，風險等級程度較高，各方需對此加強控制管理。

3）認為能源礦山穩(wěn)定風險網(wǎng)絡的整體密度數(shù)值偏小，穩(wěn)定風險因素的可達距離長，風險因素之間的連接為稀疏連接，關聯(lián)程度低，在風險網(wǎng)絡中存在只有接收關系和發(fā)送關系的穩(wěn)定風險因素。

參考文獻（References）：

[1] 劉建坡，徐孝男，武峰，等.基于決策樹的地下工程透水事故發(fā)生風險定量評估[J].金屬礦山，2023，52（2）：217-224.

LIU Jianpo，XU Xiaonan，WU Feng，et al.Quantitative risk evaluation of water inrush hazard based on decision tree of underground engineering[J].Metal Mine，2023，52（2）：217-224.

[2]張進德，田磊，裴圣良.礦山水土污染與防治對策研究[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì)，2021，48（2）：157-163.

ZHANG Jinde，TIAN Lei，PEI Shengliang.A discussion of soil and water pollution and control countermeasures in mining area of China[J].Hydrogeology & Engineering Geology，2021，48（2）：157-163.

[3]付恩三，白潤才，劉光偉，等.“十三五”期間我國煤礦事故特征及演變趨勢分析[J].中國安全科學學報，2022，32（12）：88-94.

FU Ensan，BAI Runcai，LIU Guangwei，et al.Analysis on characteristics and evolution trend of coal mine accidents in our country during“13th five-year”plan period[J].China Safety Science Journal，2022，32（12）：88-94.

[4]朱云飛，王德明，戚緒堯，等.1950—2016年我國煤礦特大事故統(tǒng)計分析[J].煤礦安全，2018，49（10）：241-244.

ZHU Yunfei，WANG Deming，QI Xuyao，et al.Statistics analysis of extra serious coal mine accidents from 1950 to 2016 in China[J].Safety in Coal Mines，2018，49（10）：241-244.

[5]蔣星星，李春香.2013—2017年全國煤礦事故統(tǒng)計分析及對策[J].煤炭工程，2019，51（1）：101-105.

JIANG Xingxing，LI Chunxiang.Statistical analysis on coal mine accidents in China from 2013 to 2017 and discussion on the countermeasures[J].Coal Engineering，2019，51（1）：101-105.

[6]陳國良，時洪濤，汪云甲，等.礦山地質(zhì)環(huán)境“天—空—地—人”協(xié)同監(jiān)測與多要素智能感知[J].金屬礦山，2023（1）：9-16.

CHEN Guoliang，SHI Hongtao，WANG Yunjia，et al.Integrated Space-Air-Ground-Human monitoring and multiple parameters intelligence sensing of mine geological environment[J].Metal Mine，2023（1）：9-16.

[7]MISHRA R K，RINNE M.Guidelines to design the scope of a geotechnical risk assessment for underground mines[J].Journal of Mining Science，2014，50（4）：745-756.

[8]CUI C，WANG B，ZHAO Y，et al.Risk management for mine closure：A cloud model and hybrid semi-quantitative decision method[J].International Journal of Minerals，Metallurgy and Materials，2020，27（8）：1021-1035.

[9]蘇港，饒運章，田長順，等.基于爆炸參數(shù)的硫化礦塵云爆炸風險評估[J].有色金屬科學與工程，2023，14（1）：118-124.

SU Gang，RAO Yunzhang，TIAN Changshun，et al.Risk assessment of sulfide ore dust cloud explosion based on explosion parameters[J].Nonferrous Metals Science and Engineering，2023，14（1）：118-124.

[10]聶興信，高趙祥，劉哲偉，等.基于組合賦權法-云模型的采礦工作面熱濕度風險等級評定[J].安全與環(huán)境學報，2022，22（4）：1957-1969.

NIE Xingxin，GAO Zhaoxiang，LIU Zhewei，et al.Study on evaluation of heat and humidity risk level of mining face based on combination weighting method and cloud model[J].Journal of Safety and Environment，2022，22（4）：1957-1969.

[11]劉杰，馬倩，王婉青，等.基于組合賦權-云模型的地下礦山中毒窒息事故評估[J].昆明理工大學學報（自然科學版），2022，47（6）：43-52.

LIU Jie，MA Qian，WANG Wanqing，et al.Cloud model evaluation of poisoning and suffocation accidents in underground mines based on combined weighting[J].Journal of Kunming University of Science and Technology（Natural Science），2022，47（6）：43-52.

[12]陳洋洋，李先福，吝曼卿，等.基于雙重預防機制的磷礦山安全管控系統(tǒng)的設計與應用[J].礦業(yè)研究與開發(fā)，2023，43（1）：158-163.

CHEN Yangyang，LI Xianfu，LIN Manqing，et al.Design and application of phosphate mines safety control system based on dual-prevention mechanism[J].Mining Research and Development，2023，43（1）：158-163.

[13]李爽，賀超，鹿乘，等.煤礦智能雙重預防機制與智能安全管控平臺研究[J].煤炭科學技術，2023，51（1）：464-473.

LI Shuang，HE Chao，LU Cheng，et al.Research on intelligent dual prevention mechanism and intelligent security control platform of coal mine[J].Coal Science and Technology，2023，51（1）：464-473.

[14]胡建華，楊慶芳，曾平平，等.城市地下礦山地表感知風險模糊ISM-BN評價模型與應用[J].礦冶工程，2022，42（6）：34-39.

HU Jianhua，YANG Qingfang，ZENG Pingping，et al.Fuzzy ISM-BN evaluation model for perceptible risks on surface of urban underground mines and its application[J].Mining and Metallurgical Engineering，2022，42（6）：34-39.

[15]楊國梁，宋嬌嬌，張召冉，等.基于AHP-Fuzzy法的煤礦立井凍結法施工風險管理研究[J].中國礦業(yè)，2020，29（5）：178-182.

YANG Guoliang，SONG Jiaojiao，ZHANG Zhaoran，et al.Research on construction risk management of mine shaft freezing method based on AHP-Fuzzy method[J].China Mining Magazine，2020，29（5）：178-182.

[16]柯麗華，陳魁香，胡南燕，等.基于SNA的露天礦爆破安全風險評估[J].中國安全科學學報，2022，32（10）：48-56.

KE Lihua，CHEN Kuixiang，HU Nanyan，et al.Safety risk assessment of blasting in open-pit mine based on SNA[J].China Safety Science Journal，2022，32（10）：48-56.

[17]臧成君，瞿園，高旭.基于風險管控的煤礦安全績效評估方法[J].中國安全科學學報，2022，32（S1）：29-33.

ZANG Chengjun，QU Yuan，GAO Xu.Coal mine safety performance assessment methods based on risk management and control[J].China Safety Science Journal，2022，32（S1）：29-33.

[18]穆娜娜，查國清，井靜云，等.城市軌道交通項目社會穩(wěn)定風險調(diào)查分析與思考[J].中國安全生產(chǎn)科學技術，2021，17（S2）：136-139.

MU Nana，CHA Guoqing，JING Jingyun，et al.Analysis and thinking on social stability risk investigation of urban rail transit project[J].Journal of Safety Science and Technology，2021，17（S2）：136-139.

[19]黃杰，朱正威，王瓊.風險感知與我國社會穩(wěn)定風險評估機制的健全[J].西安交通大學學報，2015，35（2）：48-55.

HUANG Jie，ZHU Zhengwei，WANG Qiong.Risk perception and improving of social stability risk evaluation mechanism in China[J].Journal of Xian Jiaotong University，2015，35（2）：48-55.

[20]羅曉輝，胡瓏瑛，劉德海.暗箱操作和信息公開情境下重大工程項目社會穩(wěn)定風險評估——基于分層貝葉斯網(wǎng)絡的動態(tài)博弈分析[J].技術經(jīng)濟，2018，37（10）：117-130.

LUO Xiaohui，HU Longying，LIU Dehai.Social stability risk assessment of major engineering project under conditions of black-box operation and information disclosure：Dynamic game analysis based on hierarchical Bayesian network[J].Technology Economics，2018，37（10）：117-130.

[21]BURT R S．Positions in networks[J]．Social Forces，1976，55（1）：93-122.

[22]程久龍，王慧杰，徐忠忠，等.基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的鉆孔瞬變電磁法巖層富水性預測研究[J].煤田地質(zhì)與勘探，2023，51（1）：289-297.

CHENG Jiulong，WANG Huijie，XU Zhongzhong，et al.Research on aquifer water abundance evaluation by borehole transient electromagnetic method based on FCNN[J].Coal Geology & Exploration，2023，51（1）：289-297.

[23]范京道，黃克軍，李川，等. 煤炭開發(fā)工程“五化協(xié)同”模式研究[J].煤田地質(zhì)與勘探，2023，51（1）：55-65.

FAN Jingdao，HUANG Kejun，LI Chuan，et al. The mode of “Five Modernization and Cooperation” in coal development project[J].Coal Geology & Exploration，2023，51（1）：55-65.

[24]王慶偉，邢夏帆，鄒明俊，等.生態(tài)地質(zhì)層理論在煤層保護和生態(tài)修復中的應用：以高原高寒礦區(qū)生態(tài)治理實踐為例[J].煤田地質(zhì)與勘探，2023，51（4）：104-109.

WANG Qingwei，XING Xiafan，ZOU Mingjun，et al.Application of ecological geological layer theory in coal seam protection and ecological restoration：An example of ecological management practice in plateau alpine mining areas[J].Coal Geology & Exploration，2023，51（4）：104-109.

（責任編輯：李克永）