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Enregistrement W6888594805 · doi:10.19606/j.cnki.jmst.2025020

A visualized bibliometric analysis on remote sensing monitoring of methane emissions in coal mines

2025· article· en· W6888594805 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneGreenhouse gasCoal miningChinaCoalSatelliteTrend analysisField (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote sensing monitoring of methane emissions in coal mines has become a major field of research in the global efforts to monitor potent greenhouse gas emissions. While existing studies predominantly concentrated on the technological dimensions, this study proposes to review previous stu-dies, analyze major trends and pinpoint the current research priorities for this field of study. We retrieved domestic and international literature on remote sensing monitoring of methane emissions in coal mines since 2000 from Web of Science and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) databases via keyword searches. A visualized bibliometric analysis was then conducted using the CiteSpace tool. Results show that research on remote sensing monitoring of methane emissions in coal mines exhibited significant growth, with an average annual increase of 20 %. We identified the evolving trends of leading countries, research institutions, and research domains with top research contributions and proposed intermediary centrality metrics that reflect patterns of international collaboration: The United States (181 articles) and China (98 articles) are the 2 leading countries with the highest contributions of publications, followed by Germany and Canada; The National Aeronautics and Space Administration (NASA) ranks the first among research institutions with 66 publications, while the Chinese Academy of Sciences ranks the fifth globally; Satellite remote sensing, methane concentration retrieval, methane quantification, and intelligent data processing are the current research priorities in this field; International studies focus more on global methane emission monitoring and policy-driven technological innovations while domestic studies excel in monitoring and intelligent management of methane emissions in coal mines; Co-citation analysis revealed that advancements in high-resolution remote sensing and retrieval technologies have significantly enhanced the spatial and temporal precision of methane emission monitoring. This study therefore suggests areas for future research, such as the precision and efficiency of remote sensing monitoring, intelligent data processing and algorithms, multi-platform integration and fusion, and international collaboration and data sharing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0540,083
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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