综合分析页岩气开采环境风险

研究者运用CiteSpace软件^[1]进行文献研究。

1.基于中国知网（CNKI）文献资源的数据挖掘研究

基于中国知网（CNKI）数据库，本文选择主题词检索，以环境为主题词，并且包含关键词页岩气，时间跨度为1990年至2018年，期刊来源选择：SCI、EI来源期刊、核心期刊、CSSCI、CSCD。检索到145条文献，样本过小且发表时间集中于2009年至2018年，遂决定将来源期刊设置为所有期刊，时间跨度调整为2009年至2018年。检索时间为2018年10月13日，共检索到356条文献，对它们进行人工筛选，剔除会议记录、报纸、通知、征稿启事等无用信息及实际与研究内容不相关文献，最后得到337条文献。由于CNKI导出的数据不包含引文信息，所以本文无法进行文献的被引性分析。

（1）基本数据分析

运用Excel软件统计这337篇论文的期刊载文量、作者及其机构的发文量，借助信息可视化软件CiteSpaceⅢ绘制作者合作图谱、机构合作图谱、高频关键词、聚类图谱及时序图，对突现关键词进行探测，对各知识图谱进行简单解读。作者发文数量、机构发文数量和文献时间表如图1-1、图1-2、图1-3所示。

（2）作者合作图谱

图1-1　337篇论文的作者发文数量

图1-2　337篇论文的机构发文数量

图1-3　337篇论文的时间分布

通过追踪对页岩气开采环境风险研究领域有重要学术影响力的作者，可以迅速定位到他们发表的重要文献，这些文献可能是某研究领域内的“关键点”和“分水岭”，其研究方式、方法和结论可能影响着后续的研究方向。图1-4显示了页岩气开采中环境风险问题研究的作者合作图谱。图中每一个节点代表一个发文作者，圆形节点及节点文字的大小表示发文的数量；节点之间的连线表示作者之间存在合作关系，连线越粗，合作次数越多。如图1-4所示，排名前7位的作者（何敏、梅续东、张思兰等）同时也构成了最大的合作团体。从整体研究现状来看，学者的研究普遍呈现合作的趋势。

（3）发文机构合作图谱

机构与机构之间的合作图谱显示，其网络密度仅为0.016，表明机构之间的合作整体比较离散，如图1-5所示。可以看到，重庆市涪陵页岩气环保研发与技术服务中心、重庆市页岩气开发环境保护工程技术研发中心两家机构不仅发文量领先，同时以这两家机构为中心构成了整个研究领域最大的机构合作网。另外，以中国石化股份有限公司石油勘探开发研究院为中心及中国矿业大学资源与地球科学学院为中心的两个团体合作也较为紧密；除此之外，其余少数机构之间合作仅以两两合作方式进行，大部分机构之间以内部合作为主的现象较为明显。

（4）关键词共现图谱

关键词是对一篇文献主题的高度概括，高频关键词常常被用来确定一个领域的研究热点。研究选取关键词作为节点，分析时间切片为1年，连线强度选择Cosine，“Top N=50”，分析项目选择网络精简算法来精简每个切片网络，其他选择软件默认设置，生成了图1-6所示的关键词共现网络图谱（其中如默认关键词“页岩气”，节点远远大于其他关键词，对图谱的阅读产生了较大影响，已从图谱中去掉）。图中每一个三角形节点代表一个关键词，其形状大小及节点文字大小均代表该关键词出现的频次高低。连线的多少则说明关键词共现的系数，连线越多则代表关键词间相互联系越密切。我们从图1-6可以看出热点词汇有“页岩气（未在图谱中显示）”“环境影响”“水力压裂”“页岩气开发”“沉积环境”等。

图1-4　作者合作图谱

图1-5　发文机构合作图谱

图1-6　关键词共现图谱

同时与“能源安全”连线的只有“美国”和“英国”。有学者统计，2017年美国对中国出口原油765.3×104t。2018年1月，出口量达到200.7×104t，中国超过加拿大成为美国原油出口最大目的地国。相比石油，天然气是更加清洁的能源，其中页岩气更是成为近几年能源革命的热点词汇。中国缺油少气，但页岩气资源非常丰富，开发页岩气一方面对于中国减少油气对外依赖、减少煤炭消费量、调整能源消费结构、保证能源安全等方面意义重大；另一方面，美国提出“美国能源优先计划”，力图重塑全球能源格局，开发页岩气将对我国未来能源贸易产生深远影响。

另外，图1-6中与“安全”相连接的只有“开采风险”。一提到安全，很多学者首先想到的是生与死，而不会把它和环境、健康等因素直接联系到一起。这里的“安全”没有与各种环境和健康相关的关键词紧密联系，也反映出中国作为发展中国家，安全概念更加偏重于技术和生产，安全观念还有待进一步提高。

另外，由于中介中心性反映了一个节点在整个网络中“媒介”的能力，在一定程度上也能够反映研究的热点，因此，本书中将频次和中介中心性结合起来作为研究热点的判断依据，对高频关键词以及高中心性关键词进行了统计排序，如表1-3所示，频次排在前五位、且中介中心性大于0.1的关键词是“页岩气”“环境保护”“水力压裂”“页岩气开发”“环境污染”，说明这些关键词就是页岩气开发环境风险问题研究领域的热点。

（5）关键词聚类图谱

表1-3　高频和高中心性关键词综合排名

关键词聚类分析是在共现分析的基础上，利用聚类的统计学方法，把共现网络关系简化为数目相对较少的聚类的过程。本文中选取（LLR）算法对每个聚类进行自动标识，阈值设置为5，聚类数量为6，生成关键词聚类图谱，如图1-7所示。

图1-7　关键词聚类图谱

聚类#0：“页岩气”是最大的聚类，包含“水力压裂”“防控措施”“沉积特征”“开发区域”等21个关键节点，这个聚类中，主要时间集中在2015年，研究者们普遍聚焦的是开采过程中的技术问题。

聚类#1：“环境保护”包含“环境风险”“减排措施”“美国”等14个关键节点。这个聚类中的发表文献主要出现在2014年。在可持续发展的背景下，大量的研究者们关注了页岩气开采中的各类涉及环境保护的问题。

聚类#2：“沉积环境”包含“龙马溪组”“四川盆地”“沉积相”等11个关键节点，研究者们从技术层面深入研究了中国特别是四川盆地的页岩气开采问题。

聚类#3：“环境污染”包含“页岩气开发”“环境监管”“水资源”等11个关键节点，这个领域的研究主要涉及环境污染及监管方面的问题。

聚类#4：“天然气”包含“环境影响”“涪陵”“资源开发”等8个关键节点，作为重要的清洁能源，天然气特别是页岩气的开发，仍然是非常热门的研究领域。

聚类#5：“开发”作为最小的一个聚类，只包含了“开发”“能源”“法律法规”三个关键节点，这个领域的研究，主要探讨的是关于页岩气开发相关的法律法规问题。

（6）关键词突发性检测

突变词是特定时段内出现较多或使用频率较高的词，根据突变词可以判断研究领域的前沿。图1-8展示了2009年至2018年排名前3位的突变词。可以看到，2012年至2013突现的关键词是“天然气”和“美国”；2013年至2014年突变词是“开发”。

图1-8　关键词突发性检测

在聚类图基础上，按时间片段统计前沿关键词时序图谱，如图1-9所示。“天然气”“水力压裂”“环境风险”“环境保护”“环境监管”“能源革命”“能源安全”等关键词连接着时区内若干个小节点，是整个时区的基础和支撑。从时序图中，我们可以看出对页岩气开采的环境风险研究基本可以分为三个阶段：① 前期研究阶段，学者们主要关注的是页岩气的勘探、开发等技术问题，也涉及一些环境保护问题；② 中期研究阶段，对于环保的呼声愈发强烈，研究的重心开始向清洁能源的开发转移。同时开采过程中的水污染、大气污染等问题受到研究者们的重视；③ 后期阶段，有了前两阶段的积累，学者们将页岩气这一清洁能源的开发，提升到了国家战略高度，与之相关的开发与研究不仅契合绿色发展观，同时对于推动我国能源革命、优化能源结构有着深远的影响。

图1-9　关键词时序图谱

2.基于Web of Science核心集合数据库的数据挖掘研究

为了研究国外对于页岩气环境问题的研究。研究者继续选择Web of Science核心集合数据库。以环境为主题词，并且包含关键词页岩气，出版时间为2009年至2018年，检索时间为2018年10月19日，共检索到717条文献。

（1）基本数据分析

本文运用Web of Science自带工具和Excel软件统计这717篇文献的作者及其机构的发文量，借助信息可视化软件CiteSpaceⅢ绘制作者合作图谱、机构合作图谱、高频关键词、聚类图谱及时序图，并对突现关键词进行探测，并对各知识图谱进行简单解读。作者发文数量、机构发文数量和文献时间表、来源期刊分布如图1-10、图1-11、图1-12、图1-13所示。

（2）作者合作图谱

图1-10　717条文献的作者发文数量

图1-11　717条文献机构发文数量

图1-12　717条文献时间分布

图1-13　717条文献来源期刊文献数量

通过追踪对页岩气开采环境风险研究领域有重要学术影响力的作者，可以迅速定位到他们发表的重要文献，这些文献可能是某研究领域内的“关键点”和“分水岭”，其研究方式、方法和结论可能影响着后续的研究方向。图1-14显示了页岩气开采中环境风险问题研究的作者合作图谱。图中每一个节点代表一个发文作者，圆形节点及节点文字的大小均显示发文数量的多少；节点之间的连线表示作者之间存在合作关系，连线越粗，合作次数越多、强度越高；圆圈的厚度色环越厚，表示在对应的年份发文越多。节点阈值为3。排名前5位的作者分别是JIANG ZX、ABDULLAH WH、HORSFIELD B、ZHANG JC、CHEN L。同时，除ABDULLAH WH以外，以其他四人为中心构成了整个研究领域最大的作者合作团体。从整体研究现状来看，学者的研究普遍呈现合作的趋势。

（3）发文机构合作图谱

图1-14　作者合作图谱

机构与机构之间的合作图谱如图1-15所示，机构间连线错综复杂，说明不同的机构间合作比较广泛，但其网络密度（Density）值仅为0.019，这表明机构之间的合作比较广泛但强度偏低。其中，China Univ Petr（中国石油大学）和China Univ Geosci（中国地质大学）两所高校发文量遥遥领先（分别为50篇和49篇，详见图1-11），以两所高校为中心构成了整个研究领域最大的机构合作网。其余大部分高校和研究机构之间也有着相当广泛的合作关系；此外，也存在少数高校如Univ Oklahoma（美国俄克拉何马大学）以内部合作为主的研究方式。

图1-15　发文机构合作图谱

（4）研究热点：关键词共现图谱

关键词是对一篇文献主题的高度概括与凝练，高频关键词常常被用来确定一个领域的研究热点。本文研究选取关键词作为节点，分析时间切片为1年，连线强度选择cosine，“Top N=50”，分析项目选择方法为网络精简算法来精简每个切片网络，阈值为5。另外，为了让图谱更加简洁明了，作者去掉了所有出现频率低于3次的关键词，其他选择软件默认设置，生成了如图1-16所示的关键词共现网络图谱。图中每一个三角形节点代表一个关键词，其形状大小及节点文字大小均代表该关键词出现的频次高低。连线的多少则说明关键词共现的系数，连线越多则代表关键词间相互联系越密切。我们从图中可以看出热点词汇有“shale gas（页岩气）”“source rock（烃源岩）”“environment（环境）”“organic matter（有机质）”“depositional environment”（沉积环境）等。

另外，由于中介中心性反映了一个节点在整个网络中“媒介”的能力，在一定程度上也能够反映研究的热点，因此，本书中将频次和中介中心性结合起来作为研究热点的判断依据，对高频关键词以及高中心性关键词进行了统计排序，如表1-4所示，出现频次排在前9位，且中介中心性大于0.1的关键词是“basin（盆地）”“black shale（黑色页岩）”“pyrolysis（热解）”“environment（环境）”等等。我们发现，关键词的中心性和它出现的频次，并没有明显的相关性。表内的关键词同时兼顾了这两项指标，说明它们就是页岩气开发环境风险问题研究领域的热点。

图1-16　关键词共现图谱

表1-4　关键词中心性排名

（5）研究领域：关键词聚类图谱

关键词聚类分析是在共现分析的基础上，利用聚类的统计学方法，把共现网络关系简化为数目相对较少的聚类的过程。本书中选取（LLR）算法对每个聚类进行自动标识，阈值设置为20、聚类数量为8的关键词聚类图谱，如图1-17所示。

聚类#0：“lacustrine shale（湖相页岩）”是最大的聚类，包含“Mississippian Barnett shale（密西西比系巴涅特页岩）”“Sichuan basin（四川盆地）”“Fort Worth basin（福特沃斯盆地）”等37个关键节点，主要研究时间集中在2014年，在这个聚类中，研究者们普遍聚焦的是开采过程中的地质条件和环境问题。

聚类#1：“hydraulic fracturing（水力压裂）”包含“shale gas（页岩气）”“natural gas（天然气）”“Marcellus shale（马塞勒斯页岩）”“methane（甲烷）”等32个关键节点。这个聚类中的发表文献也主要出现在2014年，该研究领域主要关注的是与水力压裂相关的页岩气开采技术问题。

图1-17　关键词聚类图谱

聚类#2：“biomarkers（生物指标）”包含“source rock（烃源岩）”“organic matter（有机质）”“crude oil（原油）”“Late Cambrian（晚寒武世）”等31个关键节点，该领域研究时间主要集中于2010年，学者们从各种具体的有机质来分析页岩气开采中的生物指标。

聚类#3：“pyrolysis（热解）”包含“gas（天然气）”“coal（煤）”“organic rich shale（富有机质页岩）”“prediction（预测）”等26个关键节点，主要研究时间集中于2012年，该领域主要从热解的角度探究页岩气的形成机理及赋存条件，并借此对其进行科学的预测。

聚类#4：“kerogen（干酪根）”包含“indicator（指标）”“origin（起源）”“maturation（成熟度）”“water（水）”等22个关键节点，主要研究时间集中在2012年，该领域的主要研究方向是以干酪根为关键词探究它从形成到成熟的历程，进而对页岩气的水环境、沉积环境等进行研究。

聚类#5：“black shale（黑色页岩）”包含“sediment（沉积物）”“diagenesis（成岩作用）”“stratigraphy（地层学）”“trace metal（微量金属）”等19个关键节点，主要研究时间集中在2012年，该领域主要是以地层学为基础，从各个角度用不同的指标对黑色页岩的成岩作用进行研究。

聚类#6：“upthrust（逆冲断层）”包含“basin（盆地）”“carbonate（碳酸盐岩）”“tectonics（构造）”“multidisciplinary investigation（多学科研究）”等13个关键节点，主要研究时间集中在2013年，该领域主要以碳酸盐岩、泥岩、泥底辟构造等方面对盆地的各种地质属性进行多学科交叉研究和探索。

聚类#7：“bacterial community（细菌群落）”，七号聚类为最小的一个聚类，只包含“Barnett Shale（巴涅特页岩）”“oil field（油田）”“diversity（多样性）”“petroleum system（含油气系统）”等9个关键节点，主要研究时间集中在2013年。巴涅特页岩气最早应用水平钻井和水力压裂技术进行开采，由此为世界打开了页岩气开发的大门，该领域是以生物学为基础，以细菌群落的多样性为切入点，展开与之相关的研究。

（6）研究趋势：突变词检测

突变词是特定时段内出现较多或使用频率较高的词，根据突变词可以判断研究领域的前沿。图1-18展示了2009年至2018年排名前20位的突变关键词。我们可以看到，在这十年间的不同阶段，我们分别检测到不同的突变关键词。2009年至2012年，它们是“crude oil（原油）”“basin（盆地）”“marine（海相）”“trace element（微量元素）”等；2013年至2015年，它们是“evolution（演化）”“Gulf of Mexico（墨西哥湾）”“petroleum（石油）”“generation（形成）”等；而2016年至2018年，它们是“Northeastern British Columbia（不列颠哥伦比亚省东北部）”“marine shale（海相页岩）”“gas adsorption（气体吸附）”“surface area（表面）”和“lacustrine shale（湖相页岩）”。

图1-18　突变词检测

在聚类图基础上，设置阈值40（词频小于40的关键词将不会在图中显示节点名称），按照时间片段统计前沿关键词时序图谱，如图1-19所示。其中，“organic matter（有机质）”“source rock（烃源岩）”“environment（环境）”“shale gas（页岩气）”“sichuan basin（四川盆地）”“natural gas（天然气）”“impact（影响）”“organic compound（有机化合物）”等关键词连接着时区内若干个小节点，是整个时区的基础和支撑。从时序图中，可以看出对页岩气开采的环境风险研究基本可以分为三个阶段：前期研究阶段，学者们主要聚焦于原油、有机质、烃源岩、沉积环境、盆地等页岩气开采中的具体问题，研究偏重于具体物质和开采技术；中期研究阶段，研究者们的关注重心逐渐转向盆地、中国能源、风险、能源模式、环境污染等宏观问题，研究的角度更加系统和全面并开始思考能源带给人们的环境问题；近期研究阶段（该部分关键词较新颖，词频普遍较小，远远小于设定阈值，故均未显示关键词名称），开始出现“optimization（优化）”“policy（政策）”等关键词，这表示该阶段已经不再停留于技术研究和环境保护，更多关注的是能源结构的优化、更加科学的能源政策等，得以用新的高度审视关于页岩气的环境问题。

图1-19　关键词时序图谱