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实验室作为科学研究与创新的重要基地，其安全问题日益受到重视。传统实验室安全管理模式在保障实验室安全方面起到了重要作用，但随着实验室数量和复杂性的增加，传统模式逐渐暴露出局限性。基于此，以文献计量学为研究方法，借助CiteSpace可视化分析软件，对近5年发表于该领域核心期刊上的文献进行了系统性的梳理与分析。通过对关键词共现、聚类以及作者与机构合作网络的深度挖掘，旨在清晰描绘该领域的研究力量分布、研究热点，以及未来发展趋势。分析发现，人工智能技术，如神经网络等深度学习算法，正迅速成为实验室安全智能化升级的关键驱动力。着重总结了这些技术在实验室实时危险监控、风险评估以及自动预警等方面的应用途径。最后对人工智能技术在未来实验室安全领域的发展前景进行展望。
Abstract：Laboratories, as crucial bases for scientific research and innovation, are receiving growing attention regarding safety issues. Traditional laboratory safety management models have played a significant role in ensuring a safe laboratory environment. However, with the increase in the number and complexity of laboratories, the limitations of these conventional approaches have become more evident. Against this backdrop, using bibliometrics as the research method and leveraging CiteSpace visualization analysis software, this study systematically reviewed and analyzed literature published in core journals in this field over the past five years. Through an in-depth exploration of keyword co-occurrence, clustering, and the author-institution collaboration network, this research aims to outline the distribution of research forces, research hotspots, and future development trends in this field. The analysis reveals that artificial intelligence technologies, particularly deep learning algorithms such as neural networks, are rapidly becoming the key driving force for the intelligent upgrade of laboratory safety. Then, the application approaches of these technologies in real-time hazard monitoring, risk assessment, and automatic early warning in laboratory were emphatically summarized. Finally, the future prospects of artificial intelligence technology in the field of laboratory safety are discussed.
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基本信息:
中图分类号:TP18;X959
引用信息:
[1]张人友,冯文龙,张福蕾,等.人工智能技术在实验室安全领域的应用分析[J].安全、健康和环境,2025,25(10):1-11.
基金信息:
化学品安全全国重点实验室开放基金(SKLCS-2024014),涉危化品实验中人行为的耦合演化及概率安全分析; 北京市教委科技计划项目(KM202210017002),人机交互视角下的高校科研实验风险评估与溯源研究