DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实验 3.1. 实验光路(见图5) 反射器反射后的偏振光 经过环形器后从主光路分离，在偏振分束器中分成两束振动方向相互垂直的正交光，分别由两个光电探测器接收其光强 及 并转换成电信号 [ 11 ] ，经电子运算器得到 ： (11) 是与光纤性能及光电转换有关的系数。 3.2. 线性双折射对不同反射结构的影响 实验中分别采用普通单模光纤和LB低双折射光纤作为传感光纤，反射元件分别采用正交反射镜和直接反射镜，通过两两组合，来阐述线性双折射对系统的影响。虽然无法定量测出以上传感光纤与反射元件组合后系统内的双折射大小，但是通过传输矩阵的理论分析可以得出线性双折射从小到大的顺序分别为：1) 低双折射光纤与法拉第反射镜(LBF + FRM)；2) 单模光纤与法拉第反射镜(SMF + FRM)；3) 低双折射光纤与普通反射镜(LBF + Mirror)；4) 单模光纤与普通反射镜(SMF + Mirror)。因为正交反射镜可以部分消除光纤内部的线性双折射，而传统反射镜的效果会使光纤内的线性双折射加倍 [ 12 ] 。所以采用法拉第反射镜的实验组，其系统内部的双折射要整体小于采用传统反射镜的实验组；低双折射光纤的线性双折射要小于普通单模光纤，所以反射镜相同时，采用低双折射光纤的系统内的双折射要小于采用单模光纤的实验组。 分别作出四组实验的拟合曲线如图6、图7，图中纵坐标M表示输出信号上式(11)中输出信号 的均方根峰值。图6中数据点的线性强于较图7，图7中数据点在电流较大时偏离拟合曲线且向下弯曲。比较两幅图可以发现，采用相同反射元件，单模光纤做传感光纤时数据点拟合的斜率总是要小于低双折射光纤。而图6中两条拟合曲线的斜率整体大于图7。这也验证了线性双折射越大，曲线斜率越低的结论。 图5. 实验光路 图6. 法拉第反射镜：输出值随电流值变化 图7. 直接反射镜：输出值随电流变化 3.3. 振动对不同反射结构的影响 实验采用50 Hz交流电，待测电流值为1000 A，LB作传感光纤，比较不同反射结构对外界振动的免疫性用重物敲击传感光纤环来模拟外界振动。输出信号的波形如图8中(a)、(b)，可以看出，当采用正交反射镜时，在外界振动突然来到时，波形基本不发生变化；采用传统反射镜时，波形完全变形；振动消失，波形也随之恢复。 由于法拉第反射镜可以通过交换正交的偏振态部分消除双折射，所以当振动引起光纤内部双折射变化时，FRM反射镜可以一定程度上减小这种变化 [ 13 ] ；但是对反射镜而言，这种变化是双倍的，当信号淹没在振动引起的线性双折射中，波形就会发生紊乱 [ 14 ] 。 3.4. 温度稳定性测试 温度变化时，由温度产生的热应力也会导致光纤内部的线性双折射变化，从而影响测量精度。实验中，反射结构均采用正交反射镜，传感光纤分别采用低双折射光纤和单模光纤 [ 15 ] ，系统输出值M随时间变化的曲线。图9、图10中为传感光纤为LB光纤，在十分钟内，当温度从20℃均匀上升到70℃时，可以看出输出值有明显的下降，说明在温度上升时，LB光纤内部的线性双折射也随之升高。而单模光纤却呈现缓慢上升趋势，这说明在温度上升时，单模光纤内部的线性双折射反而减小，但这种趋势不明显且在8分钟左右时逐渐变得平缓。 造成这两种不同趋势的一种可能的解释是 [ 14 ] ：实验中采用的低双折射光纤在制造过程中，预制棒在拉纤的同时，绕轴自转。当温度上升时，拉纤过程中旋转产生的应力得以释放，从而影响了光纤的性能，同时由于光纤涂覆层与外部松管套在受热过程中具有不同的伸缩系数，伸缩系数不匹配产生的应力也会对光纤的传感性能产生影响，但对单模光纤而言，这种应力恰好在某种程度上补偿了线性双折射的影响，从而使得曲线呈现缓慢上升的趋势，这是采用预偏置角补偿来补偿线性双折射从而补偿温度变化的原因 [ 16 ] 。
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user: 4. 总结 文章从密勒矩阵出发，推导出光纤电流传感器中正交反射式结构及直接反射式结构的等效传输矩阵，证明当电流为零时，正交反射式结构能够消除线性双折射的影响。在电流不为零时，通过传输矩阵，给出了偏振面旋转随电流变化的曲线，曲线表明：相同的线性双折射对正交反射式系统的影响要明显小于 图8. 外界振动对输出信号的影响。(a)振动对正交反射系统的影响；(b)振动对反射系统的影响 图9. 低双折射光纤的温度稳定性 图10. 单模光纤的温度稳定性 直接反射式系统。在随后的实验同时还表明：正交反射式结构相比直接反射结构有更好振动免疫性。所以采用正交反射镜时，基于偏振检测类型的光纤电流传感器具有更好的性能。对不同光纤的温度稳定性进行了分析，给出了一种温度补偿的方案。
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user: 摘 要 通过对罗汉坪水库2001~2003年共11场次洪水及其相应降雨数据的分析计算，找出不同前期降雨量、降雨强度、降雨总量对雨洪系数的影响，建立了4条降雨量–径流深关系曲线，并进行曲线的合理性分析，拟定雨洪系数，最终构建不同条件下雨洪系数关系曲线，用于短期洪水预报，特别是用于中小型水库在已知暴雨的情况下预报未来库水位值，解决水库的防洪安全与水库蓄水的尖锐矛盾，具有很好的实用价值。 关键词 :罗汉平水库，雨洪系数，研究与应用
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user: 1. 研究背景 1971年前由于水文观测资料的缺乏，水库等水利工程建设多采用国內外经验公试进行计算，计算精度较差；1971年后云南省出版了《云南省水文手册》，用以指导全省水利工程建设，计算精度比经验公式较好一些，但由于全省各地水文特性不同，精度有高有底；1975年河南省冲垮了“板桥”以“石漫滩”两水库，引起了水利部高度重视，提出了用可能最大暴雨计算水库设计洪水位；1992年云南省水利厅出版了《云南省暴雨洪水查算手册》，用于1000 km 2 以下的水利工程防洪安全计算，精度比前面所有方法有很大提高，但用于指导昭通水利建设仍显不足；1995年昭通水文勘测大队提出了《水文地理法计算中小河流设计洪水的研究》这一成果的出现更好地指导昭通水利建设的发展，主要用于集水面积在100 km 2 以下的水利工程建设，弥补了《省暴雨查算手册》在昭通中部和南部地区对中小流域洪水计算精度的不足，该成果获得了昭通行署(现昭通市)科技术进步二等奖。以上所述成果至今均用于无资料地区的洪水计算，为了增加无资料地区水利工程洪水计算的方法和提高洪水计算精度，以及用于短期洪水预报，特别是用于中小型水库在已知暴雨的情况下预报未来水库洪水位值，具有很好的实用价值。 昭通市现有中小型水库178座 [ 1 ] ，水库在汛期大都定有汛限水位，汛限水位的确定基本都是采用水文气象部门的大暴雨洪水资料，用数理统计方法分析确定，很难反映客观现实情况，特别是一般洪水的变化情况无法判定。造成了目前中小型水库的防洪安全和水库蓄水的尖锐矛盾，要妥善处理好这一矛盾，就必须认真地开展好水库的预报工作。中小水库的洪水位预报可以采用雨洪系数的分析成果来完成，这就是我们分析研究雨洪系数的目的所在。
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user: 3. 分析结论 通过对罗汉坪水库2001~2003年共11场次洪水及其相应降雨数据进行分析计算，找出不同前期降雨量、降雨强度、降雨量对雨洪系数的影响，建立了4条降雨量–径流深关系曲线，并进行曲线的合理性分析，拟定雨洪系数，最终构建不同条件下雨洪系数关系曲线，用于短期洪水预报，特别是用于中小型水库在已知暴雨的情况下预报未来水库水位值，解决水库的防洪安全和水库蓄水的尖锐矛盾，具有很好的实用价值。
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user: 摘 要 本文在介绍聚变能及其可能实现装置托卡马克聚变堆的基础上，结合红外测温原理及其系统，论述了红外测温诊断在EAST、JET、Tore Supra等托卡马克装置上的应用，为托卡马克聚变堆红外测温诊断提供参考。 关键词 :托卡马克，红外测温诊断，EAST
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user: 1. 引言 传统的煤、石油、天然气等石化能源，是古代生物遗体在长期的与氧隔离的地质条件下形成的，这种有限的资源经不起现代工业的巨大消耗。取之不尽的核能源，将使人类摆脱能源危机[ 1 ] 。聚变能量是通过轻原子核(氢的同位素氘和氚)发生聚变核反应释放出来的。半个世纪以来，世界上许多国家一直在从事核聚变研究工作，主要是由于聚变反应堆所使用的燃料容易得到，而且取之不尽。据估计，地球上有海水10 21 千克，每千克海水含氘0.03克，共含氘3 × 10 16 千克，以全世界能源消耗年平均2 × 10 20 焦耳计算，地球上的氘可使用3 × 10 10 年之久[ 2 ] 。 托卡马克是一种利用磁约束来实现受控核聚变的环形装置，其中央是一个环形的真空室，外部缠绕着线圈，通电时内部会产生巨大的螺旋磁场，加热并控制等离子体，创造氘、氚实现聚变的环境，并实现人类对于聚变反应的控制。图1为中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所的托卡马克装置EAST (Experimental Advanced Superconducting Tokamak)的结构示意图。 第一壁是托卡马克装置中面对等离子体的一层固体结构，也就是真空室壁，用于封闭等离子体。在托卡马克装置等离子体运行过程中，第一壁材料特别是限制器和偏滤器区域会受到强烈的热负荷作用。开展对聚变装置的第一壁温度测量和热负荷特性的研究将为未来聚变实验装置的安全运行、第一壁材料的优化选择和结构设计、改善等离子体性能提供重要的依据。
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user: 2. 红外测温原理 红外线的波长为0.76微米~100微米，是自然界存在的一种最为广泛的电磁波辐射，它基于任何物体在常规环境下都会产生自身的分子和原子无规则的运动，并不停地辐射出热红外能量，分子和原子的运动愈剧烈，辐射的能量愈大。 普朗克黑体辐射公式给出，温度为T的黑体在单位时间内从单位表面积辐射出的波长为 的单位波长区间的电磁波能量为： 其中：k是玻耳兹曼常数，k = 1.38 × 10 − 23 J/K；h是普朗克常数，h = 6.626 × 10 −34 J·s。此公式给出了黑体的温度与辐射能量之间的关系[ 3 ] 。 黑体是一个理想模型，其吸收本领最强，辐射本领也最强，而实际的物体的辐射本领要小于黑体，所以红外测温中还有一个重要参数就是发射率ε，也称“辐射率”或辐射系数。物体的发射率是物体在一定温度下辐射的热能与黑体在同温度下辐射能量的比值，实际物体的发射率在0到1之间，它是影响红外测温结果的直接因素。物体的发射率随材料的性质和表面状态变化而变化，即任何物体的发射率因材料而异，取决于其材料的性质，而同一材料的发射率又与其表面状态有关，如光洁度、氧化程度及其覆盖层等，它还随被测物的温度变化而有所变化。因此，发射率的标定是红外测温前的一项重要工作，通过黑体热辐射公式及实际物体的发射率便可得到实际物体的辐射能量与表面温度间的关系。 温度在绝对零度以上的物体，都会因自身的分子运动而辐射出红外线。红外测温的主要设备红外热像仪，通过非接触探测红外能量(热量)，将物体辐射的功率信号转换成电信号后，成像装置的输出信号就可以完全一一对应地模拟扫描物体表面温度的空间分布，进而在显示器上生成热图像和温度值，并可以对温度值进行计算，它利用物体表面温度和其辐射之间的关系来计算得到温度分布。
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user: 3. 红外测温诊断在托卡马克装置上的应用 3.1. 红外测温诊断系统介绍 托卡马克上基本的红外测温诊断系统，如图2所示，主要包括红外热像仪、触发采集、远程传输和控制几个部分。在放电过程中由于有辐射存在，不便于人直接操作，所以采取触发采集的方法，在托卡马克放电前如提前100 ms触发，热像仪接收到触发信号后开始采集数据，设置采集时间，如10 s，则10 s后采集结束。本地电脑放置在托卡马克装置附近，温度数据及图像存储在本地电脑内，可通过远程控制电脑查看、处理。 3.2. 红外测温诊断在EAST上的应用 EAST是中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所自行设计研制的国际首个全超导托卡马克装置，它具有非圆截面和全超导磁体系统。 通过在红外热像仪前加一组透镜组成了内窥镜，内窥镜的透镜组部分进入了真空室，其视场范围更广，观测范围比红外热像仪在窗口外观测要大很多。EAST上的大视场红外/可见集成式内窥镜，可同时采集红外图像和可见图像。 图3为内窥镜系统三维图，考虑到未来ITER强烈的中子辐照，其很多诊断要求只能开一个小孔来观测，所以EAST的红外系统内窥镜前端采用小孔入射方式。视场光从小孔进入，经内部椭球面镜、平 图1. EAST结构示意图 图2. 红外诊断系统示意图 图3. 内窥镜系统三维图 面镜反射为近平行于内窥镜的光线，再经卡萨格林系统将光线聚焦，由红外透镜组(锗透镜系统)成像于红外探测器上。所有的反射镜都采用镀金膜，镀金膜在红外波段有很强的反射率，高达98%。 图4所示为集成式内窥镜的位置及观测范围，内窥镜安装在K窗口，可观测P、O、N三个窗口范围内的上、下偏滤器，限制器及低杂波天线，如图5所示。图4为红外图像，不同的颜色即代表不同的温度，红外相机在工作过程中，将所有观测部分的温度记录下来，通过专用软件即可对测量结果进行处理。 3.3. 红外测温在JET (Joint European Torus)上的应用 [ 4 ] [ 5 ] JET是欧洲的托卡马克，其内窥镜系统可同时进行红外观测和可见光观测，观测范围为上偏滤器、内壁、外部极向限制器、ICRF (离子回旋频段)天线和上限制器。图6所示为内窥镜结构，内部装有一组透镜组，使其观测到了内部很大范围。图7为红外图像，显示了通过内窥镜观测到的JET内壁的温度分布。 EAST上的红外测温系统与JET上的系统是基本相同的，其特点都是通过红外/可见集成式内窥镜进 图4. EAST上的集成式内窥镜及观测范围示意图 图5. EAST上内窥镜的红外图像 图6. JET上红外内窥镜结构 行观测，视场范围更广，不仅可获得红外图像和温度数据，还可获得可见图像。而其缺点也是由于视场 范围广造成的，由于同时可观测不同区域，这些区域的材料不同，发射率也是不同的，在设置一定的材料发射率后会给温度测量带来一定的误差，则材料的发射率应该按照主要观测的区域进行设置。 3.4. 红外测温在ASDEX Upgrade上的应用 [ 6 ] [ 7 ] ASDEX Upgrade是德国的托卡马克装置，图8中左图为ASDEX Upgrade上红外热像仪观测示意图，可观测上偏滤器，右图为红外热像仪测量的上偏滤器温度分布红外图像。图9所示为ASDEX Upgrade上通过红外热像仪监测ICRH (离子回旋频段波加热)天线和保护限制器(通过反射镜)的示意图。 ASDEX Upgrade的红外相机由于放置于窗口外观测，其视场范围相对较小，每个红外相机只能观测到部分第一壁表面。但正是由于每个相机观测的范围有限，其观测范围内材料发射率基本相同，温度数据的准确性相对较高一些。 图7. 内窥镜观测到的温度差 图8. ASDEX Upgrade上红外热像仪测量上偏滤器温度 3.5. 红外测温在Tore Supra上的应用 [ 8 ] 法国的托卡马克Tore Supra，红外测温系统的设计是为了观测整个环向限制器表面(15 m长，总面积7.5 m 2 )，以及五个加热天线。为了覆盖整个环向限制器和所有天线，E1~E6六个水冷红外内窥镜沿环向360度均匀分布可观测A1~A4四个天线，内窥镜E7观测天线A5。 图10中，左图为通过七个内窥镜和五个天线的分布，右图为内窥镜观测到的环向限制器和天线的红外图像。
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user: 4. 结束语 红外测温诊断，是获取托卡马克聚变堆第一壁温度及热负荷的重要手段，对第一壁进行实时监测与 图9. ASDEX Upgrade上通过红外热像仪监测ICRH天线和保护限制器 图10. Tore Supra上通过七个内窥镜观测限制器和天线 分析，并用于实时反馈控制，对聚变实验装置、聚变堆的安全运行具有重要作用，获取的数据可进行第一壁热负荷的计算，也可为第一壁材料的优化选择和结构设计等提供重要参考依据。本文在介绍聚变能及其可能实现装置托卡马克的基础上，结合红外测温原理及其系统，论述了红外测温诊断在EAST、JET、Tore Supra等托卡马克装置上的应用，总结了其优缺点。对于未来的聚变堆ITER，可通过内窥镜系统对第一壁进行大范围观测，并用于实时反馈控制；同时对于重点关注的区域如偏滤器还可通过红外相机进行单独观测，以提高数据的可信度，红外测温诊断将会成为ITER上必不可少的诊断手段。
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user: 摘 要 本文通过对横涧铀矿床的地球化学研究，表明该矿床的赋矿围岩(花岗斑岩)的岩石地球化学特征具有高硅、富碱、低镁和准铝质–过铝质的岩石特征。矿床具有明显的蚀变分带特征，可以分为5个带。W、Mo、Pb可以作为寻找铀矿化的指示元素，稀土元素配分模式图表明近矿蚀变和矿石的轻稀土元素相对富集，重稀土元素相对亏损，表明近矿蚀变和矿石稀土元素具有继承性和同源性，同时说明蚀变作用对稀土元素分布模式的影响很小。 关键词 :横涧铀矿床，地球化学特征，围岩蚀变
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user: 1. 引言 横涧铀矿床是20世纪60年代勘探提交的铀矿床，矿山于1966年投入生产，目前该矿后备资源出现严重危机，但矿床深部及外围仍有较大找矿潜力。近60年来，前人开展了卓有成效的研究工作，先后提出“次火山岩型铀矿”和“斑岩型铀矿“等矿床成因认识，认为矿化与花岗斑岩关系密切，受斑岩体的内外接触带的裂隙控制，总结出“盲岩体、盲构造、盲矿体”的三盲找矿模式[ 1 ] 。对于横涧铀矿床的围岩蚀变，很多学者进行了大量的研究，但由于热液蚀变的多期、多阶段性，很多认识需要进一步深入研究，本文选取相山矿田北部的横涧铀矿床为研究对象，通过显微镜下薄片鉴定和岩石地球化学方法，对矿床的地球化学特征进行研究。
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user: 2. 矿床地质特征 2.1. 区域地质背景 相山铀矿田位于扬子板块、华夏地块、湘桂赣地块结合部位的南西侧。区域上受NE向遂川–德兴深断裂与NNE向鹰潭–安远断裂交汇控制(图1)。处在NE向赣杭火山岩成矿带与NNE向大王山–于山花岗岩成矿带交汇部位的相山大型塌陷式火山盆地，属与酸性、中酸性、中浅成火山岩浆活动有关的中低温热液铀矿床。 相山火山盆地总体上分为三层结构：基底主要为震旦系浅变质碎屑岩系；盖层主要由下白垩统打鼓顶组(K1d)和鹅湖岭组(K1e)火山–沉积岩系组成；在盆地北西侧火山岩之上有上白垩统的红层覆盖，盆地内部及其东部、北部外缘还发育有燕山期花岗斑岩和黑云母二长花岗岩[ 2 ] 。 矿田内最主要的成矿构造是密集裂隙带，在火山塌陷过程中形成一系列弧形和放射状构造，它们与区域性构造共同控制稍晚的次火山岩(花岗斑岩) (图2)的产出，同时也控制了铀矿床的展布[ 3 ] ，而横涧铀矿床产在相山矿田北部。 2.2. 矿化特征 横涧铀矿床产于相山火山塌陷盆地北部边缘的环状断裂和滑覆体与NNE向陡倾断裂联合控制的次火山岩内外接触带。滑覆体由震旦系变质岩和部分上侏罗统下部火山岩组成。在滑覆体范围内，到目前为止发现了10个大、中、小型与花岗斑岩相关的铀矿床。横涧铀矿床是其中一个大型的铀矿床(图2)。 横涧铀矿床位于上述滑覆体的西南端，产铀花岗斑岩体NNE向的断裂侵入，并部分向东潜入到滑覆面以下，岩体南北两端出现向东弯曲的弧形(图3)。成群的脉状铀矿体主要分布在花岗斑岩东侧弧形的内外接触带。 图1. 相山铀矿田大地构造位置图 图2. 相山盆地北部矿带地质略图 图3. 横涧矿床示意图 矿床内出露震旦系变质岩系及上侏罗统打鼓顶组和鹅湖岭组火山杂岩，见图3。 (1) 震旦系变质岩(Z)：主要分布在矿床西部和北部。北部震旦系呈推覆体覆盖在打鼓顶组砂岩之上。岩性主要是绢云母石英片岩。 (2) 花岗斑岩：主要沿北东向裴家–埫坑逆断层及南部的北西向逆断层侵入，形成了一向南西突出的陡立的弧形岩墙。花岗斑岩由钾长石、石英、少量黑云母组成。 2.3. 矿带、矿体特征 横涧矿床铀矿带及矿体主要赋存在花岗斑岩内，其次赋存在花岗斑岩岩墙与其东部中生界侏罗系下统打鼓顶组下部(J3d1)粉砂岩及其西部震旦系(Z)片岩接触带附近，而以东部与J3d1粉砂岩接触带附近的矿化较为富集(图4)。 产于花岗斑岩中的矿体，沿走向分布与岩墙走向基本一致，倾向大部分相反，倾角60˚~70˚。但在花岗斑岩岩墙东南部，矿体倾向与岩墙基本一致(图4)。矿化幅度宽，连续性好。矿体呈脉状、透镜状，规模较大。 2.4. 矿石特征 横涧铀矿床的围岩蚀变发育显著，对矿床的形成具有重要的影响，根据矿物的共生组合，本矿床原生矿石类型可划分为铀–赤铁矿–绿泥石型和铀–萤石–水云母型(图5)。 1) 铀–赤铁矿–绿泥石型主要分布在北部蚀变粉砂岩中。矿石为角砾状构造，铀矿物主要存在于胶结物中，少量充填在赤铁矿化角砾里。铀主要为胶状的沥青铀矿，呈细小点状和发丝状，并且常与绿泥石紧密共生。此外，还有萤石、水云母、磷灰石及黄铁矿、方铅矿、闪锌矿、辉铜矿、红镍矿等硫化物。 2) 铀–萤石–水云母型：在各种岩性中均有分布，是本矿床的主要工业矿石类型。矿石为浸染状、巢状，具残斑交代构造。沥青铀矿呈斑点状、发丝状、肾状及半圆形胶状体。与沥青铀矿共生的矿物有 图4. 横涧矿床9~39号剖面图 萤石、水云母；另有绿泥石、黄铁矿、方铅矿、闪锌矿、黄铜矿及辉铂矿等。 2.5. 围岩蚀变特征 2.5.1. 蚀变类型 横涧矿床矿前期热液蚀变以水云母化、钠长石化为主，伴随有碳酸盐化和绿泥石化(图6 SN09-28、SN09-32)。 图5. 横涧铀矿床不同矿石类型手标本 图6. 横涧铀矿床不同蚀变围岩镜下照片 水云母化表现为紫红色粉砂岩的褪色蚀变。钠长石化主要发育在花岗斑岩中，交代长石斑晶。成矿期早阶段的热液蚀变以钠长石化、赤铁矿化为主，发生在各类近矿岩石中，以花岗斑岩中最为发育，常形成低品位的红化矿石；成矿期晚阶段的热液蚀变以水云母化为主，伴随有绿泥石化、萤石化、碳酸盐化等(图6 SN09-7、SN09-12)，形成相对较富的铀矿石。早阶段形成的红化矿石，常呈角砾状，被晚阶段形成的水云母、绿泥石、方解石、萤石及硫化物所胶结或叠加，而形成富矿石。 2.5.2. 蚀变分带特征 根据以往研究成果和此次对岩性、蚀变矿物组合、交代强度等分析，将横涧矿床从矿体到围岩可分为5个带(图7)。 (1) 矿化中心带：即萤石–方解石–伊利石铀矿化带，主要发育萤石化、水云母化、碳酸盐化以及晚期的硅化。紫色萤石呈细脉状和团块状充填于碎裂岩中，含锰方解石和微晶石英脉也有充填，蚀变岩石斑晶除残留少量透长石外，其余基本被萤石–方解石交代，蚀变矿物主要为萤石、方解石、伊利石等，副矿物为钛的氧化物、磷灰石、辉钼矿、黄铁矿等。 (2) 矿旁蚀变带：又称红化蚀变带，强烈的红化使岩石呈深浅不同的红色，主要蚀变为赤铁矿化(红化)、水云母化、绿泥石化和硅化。伊利石强烈交代斜长石，但保留斜长石原始结构；绿泥石呈微脉状分布在矿物裂隙中；硅化向围岩逐渐减弱。主要蚀变矿物有赤铁矿、伊利石、绿泥石、石英等。 (3) 近矿蚀变带：绿泥石呈淡绿色球粒集合体或呈链珠状交代基质，伊利石多交代黑云母，所以该带绿泥石、伊利石含量增加，萤石含量显著较少，蚀变作用使岩石呈黄绿色，蚀变矿物主要有伊利石、绿泥石等。 (4) 远矿蚀变带：该带主要由钠长石化、水云母化组成，蚀变岩石呈灰色，故又称之为灰色蚀变带。水云母化呈面状分布，蚀变范围大，主要交代斜长石斑晶和基质；钠长石化沿碎裂岩裂隙分布发育，叠加在水云母化之上，主要交代钾长石斑晶，蚀变矿物组合为钠长石、伊利石等。 (5) 微弱蚀变带：主要为花岗斑岩和晶屑凝灰岩组成，花岗斑岩呈斑状结构，块状构造，主要矿物为石英和碱性长石；晶屑凝灰岩具晶屑–玻屑凝灰结构，主要矿物组成为石英、碱性长石及少量白云母、黑云母。由于受蚀变作用影响，该带上述岩石有微弱蚀变，表现为含有少量的蚀变矿物钠长石、伊利石和绿泥石等[ 4 ] 。 综上所述，从矿化中心带到微弱蚀变带，蚀变的强度逐渐减弱，蚀变新生矿物种类也明显减少；靠近矿化中心的蚀变矿物主要是萤石、伊利石、方解石等酸性蚀变新生矿物，而远离矿化中心的蚀变矿物主要是绿泥石、钠长石等碱性蚀变新生矿物。在时间顺序上表现为先碱后酸的特征，说明横涧–岗上英铀 图7. 横涧铀矿床蚀变分带示意图 矿床至少经历了两次热液蚀变过程，同时，蚀变强度和蚀变带规模受围岩的碎裂程度和热液流体的性质控制[ 5 ] 。
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user: 4. 结论 (1) 横涧铀矿床的赋矿围岩主要是燕山晚期的浅成–超浅成花岗斑岩，岩石地球化学特征表明该区矿石和近矿蚀变具有高硅、富碱、低镁和准铝质–过铝质的岩石特征。 (2) 横涧矿床矿前期热液蚀变以水云母化、钠长石化为主；成矿期早阶段的热液蚀变以钠长石化、赤铁矿化为主；成矿期晚阶段的热液蚀变以水云母化为主，伴随有绿泥石化、萤石化、碳酸盐化等，形成相对较富的铀矿石。 (3) 矿床蚀变具有明显的分带性，从矿体到围岩可依次划分为5条带，分别为矿化中心带(萤石化+水云母化+碳酸盐化+硅化)、矿旁蚀变带(红化+绿泥石化+弱萤石化+弱硅化)、近矿蚀变带(强绿泥石化+水云母化)、远矿蚀变带(钠长石化+水云母化)和微弱蚀变带(弱水云母化)。 (4) 在微量元素的蛛网图上，矿石和近矿蚀变显示出Rb、Th明显富集，Ta、Nb、Ce、Zr、Hf、Sm、Y和Yb轻微富集，W、Mo、Pb可以作为寻找铀矿化的指示元素；稀土元素配分模式图表明近矿蚀变和矿石的轻稀土元素相对富集，重稀土元素相对亏损，表明近矿蚀变和矿石稀土元素具有继承性和同源性，同时说明蚀变作用对稀土元素分布模式的影响很小。
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user: 摘 要 本文利用WebGIS的优势，研究了灾害信息的Web发布、检索和可视化的关键技术，主要涉及到异质异构数据的集成和数据的分布式检索融合技术，并对他们进行了详细地阐述；最后建立了灾害信息的Web发布和可视化系统，用户可以清楚地在地图上了解到灾情信息以及灾情动态变化的过程，对灾害的评估与防止具有重要意义。 关键词 :WebGIS，灾情信息，异质异构数据的集成，数据的分布式检索融合
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user: 1. 引言 网络地理信息系统(WebGIS)是Web技术与GIS技术相结合的产物，随着Internet技术和计算机技术的飞速发展，WebGIS已成为当前GIS领域的研究热点。异质异构数据的集成和数据的分布式检索融合技术是WebGIS中的关键技术。 频发的自然灾害对人类造成大量的生命和财产损失，为了减少相应的损失并做好防灾工作，不同部门之间的协同工作变得非常重要。为了解决不同来源、不同内容、不同数据模型、以及不同数据格式的地理信息数据之间的共享与互操作的难题，目前，多源空间数据集成的方式大致有三种：数据格式转换模式、数据互操作模式、直接数据访问模式，其中数据互操作模式是OGC (Open GIS Consortium开放式地理信息系统联盟)制定的数据共享规定，而GML (GeographyMarkup Language地理标记语言)作为OGC制定的应用于网络环境下的地理空间数据通用接口，遵循数据互操作模式，有效的解决传统Web语言对复杂的地理信息描述和表现所具有的先天缺陷，方便地进行空间数据交换、传输、集成[ 1 ] 。异构数据库的互操作就是要在一个检索系统内对多种异构数据同时进行检查[ 2 ] 。
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user: 2. 异质异构数据的集成和数据的分布式检索融合技术研究现状 2.1. 异质异构数据的集成 国内外众多学者对基于GML的数据集成进行了大量的研究。Rancourt将GML与先前所定义的空间标准进行比较，得出GML能有效的满足空间数据交换标准的要求的结论，并预测GML将在行业应用中占据主导地位。Zhang et al.在网络环境下以GML的作为异构空间数据库交换共享空间数据的格式，成功实现数据的互操作。朱前飞等提出了一种新的基于GML的数据共享解决方案，并初步探讨了方案的实施步骤。崔希民等提出了GIS数据集成和互操作的系统架构，并在该架构中采用GML作为异质异构GIS数据的统一格式，在数据层次上实现GIS数据的集成和互操作。张霞等提出一种基于GML构造WebGIS的框架结构，给出实现框架技术，实际集成应用方案较少，需进一步进入进行深入研究。 2.2. 数据的分布式检索融合技术 现有以下几种可行的实现方法：1) 进行不同数据库间的格式转换，如利用Z39.50标准进行数据库的统一转换，这种方法往往要求各个数据库在字段级别实现统一，故灵活性较差。2) 运用元搜索引擎的基本原理，利用数据库提供的Web客户端接口如CGI等进行统一检索，这种方法需要针对不同的信息源开发相对应的检索接口，在资源种类繁多、结构各异、页面常有变化的情况下，技术层面的投入成本也随之增加。3) 利用CORBA技术提供统一的检索接口。利用以上方法都对异构数据库的互操作问题提供了一些解决方法，但均未能得到广泛应用。
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user: 3. 灾害信息可视化系统的关键技术 3.1. 异构多源多接口资源动态封装与接入技术 主要围绕多种平台下，不同种类资源的统一封装与接入技术展开研究，资源动态封装是指通过专用软件工具在系统运行的过程中进行部署于、与配置来将共享资源(包括数据资源、应用处理资源以及知识资源)封装为符合标准定义的WebService，配置到相应的服务中去；资源动态接入技术是指在系统运行的过程中实现本地资源共享的更新，由交换中心通过查询服务获取最新的资源信息，使用户或客户程序可以通过相应的服务接口获取或调用相应的资源[ 3 ] 。资源动态封装与接入技术是平台扩展能力的基础体现，好的设计可以接入很强的接入能力，目前接入技术可以针对特定资源进行设计，但在设计过程中要考虑扩展能力。 3.2. 分布式空间信息检索与自适应融合技术 分布式空间信息检索技术是支持对海量的分布式的空间信息库进行高效访问的核心技术，是本文的技术难点之一。不同与通常意义上的空间信息库，本文所研究的空间信息所得到并维护的空间信息库由于是不断地从Internet上分析和提取得到的，因此不具有空间完备性、时间完备性或主题完备性其中的任何一条。所以，对这样的空间信息库而言，常规的空间索引技术并没有很好的效果，课题需要在借鉴这些技术的基础上，研究更有效的分布式空间信息索引技术-基于Web服务的分布式信息检索，其基本思路是：以Web服务形式存在的服务器端检索程序负责从各自的数据库中检索数据；具有代理功能的客户端程序负责向多个Web服务同时发出调用命令并接收返回效果。 3.3. 基于SVG的灾情信息可视化发布 建立一个Web Agent，资源模块负责将各个部门灾情信息资源节点转换为GML文档格式，通过元数据模块将GML格式转换为SVG文档，元数据模块具体的实现是通过XSLT转换，主要是XSLT (Extensible Stylesheet Transformations)是一种XML格式的数据转化为另外一种XML格式的数据的语言[ 4 ] 。源XML数据的元素被分析，过滤，记录，新的元素根据转化要求被创建。用GML表示的地理空间可以方便转化为SVG格式。SVG模块主要实现数据的可视化[ 5 ] 。 Web Agent定义各种空间信息的描述模板，Web Agent上有一个元数据数据库，每一个元数据对应一个样式表如元数据point对应一个名为point.xsl的样式表，将其在GML文档中所包含的坐标串解析给SVG中的circle元素，而x，y坐标则分别以变量的形式赋予circle元素的cx和cy属性，并为circle元素的半径r属性赋一个较小的值，这就表示可以绘出点对象。 当GML文档向SVG转化时，先对GML文档进行遍历，将出现的元数据所对应的样式表集成，生成一个新的样式表，根据这个样式表将GML文档转化为SVG图像，再将SVG图像返回给用户[ 6 ] ，如图1所示。
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user: 4. 灾害信息可视化系统 4.1. 技术路线 由于灾害信息来源于各个部门的异质异构数据，需要通过为各个部门建立相应的资源节点，让信息以统一的形式供外部调用，对于用户而言，其用户界面为Portal界面，用户可以根据需要检索相关的灾 图1. Web Agent 害信息。检索时，需要通过分布式的检索方式从资源节点上提取相关的信息，信息按照矢量的类型分别进行压缩传输，最终的空间信息通过Web方式进行发布和显示。灾害信息可视化系统技术路线如图2所示。 1) 由于GML对于地理信息中空间信息的描述已经有了很好的语义层编码模型，因此，我们可以使用GML空间信息编码模型对灾情信息的空间特征进行有效的描述，其中包括灾情发生的时间、地点、持续时间、影响范围等相关内容。如果在GML中对于灾情信息中涉及的其他特征如下垫面状况、受损失土地、人员伤亡、房屋倒塌需救助和转移安置人口信息等社会经济信息进行有效的描述，则需要对GML的编码模型进行有效的扩展，以包含这些内容，统一表达灾情信息。 2) 各个部门对灾情信息的管理已经具备一定的规模，因此可以在已有资源基础上工作，利用专用软件工具将资源封装为符合交换标准的Web Service，配置到相应的服务中去，并完成本地资源向交换中心的信息注册与发布。 3) 对于空间信息的检索，主要采用GSQL来实现，由于灾情信息包含数据种类繁多，需要根据需要将GSQL进行扩展。 4) 分布式检索技术，其基本思路是：以Web服务形式存在的服务器端检索程序负责层各自的数据库中检索数据；具有代理功能的客户端应用程序负责向多个Web服务同时发出调用命令并接收返回结果。 5) SVG作为GML可视化手段具有很好的应用前景，SVG图像中的文字独立于图像，适合对精度要求极高的地图进行显示，并且可以编辑和查询地图中的文字，特别适用于网络速度较慢情况下的空间信息网络发布。 4.2. 系统实现 本系统实现了异质异构数据的统一封装与接入，各个资源节点获取的GML文档进行融合并且基于SVG进行可视化显示，并且对海量的分布式的空间信息库进行高效访问，用户可以直观的从地图上了解到灾害信息。如图3所示，主要介绍该系统的主要过程。客户端通过Internet向Web服务器发送服务请 图2. 灾害信息可视化系统技术路线 图3. 基于SVG的GML可视化策略 求，Web服务器接受该请求，并调用GIS应用服务器来处理用户的请求，GIS应用服务器提取GML数据库中的数据并按其一定的数据组织方式转化为SVG格式，并将其通过Web服务器发送到客户端，这时客户端用户就可以通过SVG插件来浏览地图以及对灾害信息数据，并且可以在客户端对灾害信息数据进行互操作，如对数据动态展示等[ 7 ] 。 如图4、图5所示，用户可以清楚的了解到地震地点、路段，以及动态变化过程，这些地震灾害信息数据都来自与不同的数据节点，并且结构不相同，本系统将不同部分的数据进行标准化包装和显示。系统本身提供了友好的用户界面以及交互性强的灾害信息Web发布界面。 本系统原理如下：从不同节点获取的地理信息数据存放在数据库中，转化为GML格式。当用户请求数据时，将从服务器获取相关的数据，通过SVG等相关技术展现给客户。
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user: 5. 结束语 本文详细的阐述了异质异构数据的集成和数据的分布式检索融合技术研究现状，并进行了改进，为解决灾情信息可视化和检索等提供了技术支持，实际意义明显。长期以来灾害信息一直在其主管部门进行管理与发布，各个部门已经有自己主管灾害信息的发布系统，如国家地震局等部门就有灾害信息的共享发布系统，但是灾害信息往往不是孤立的，比如地震往往会带来一些地址灾害，多种灾害事件的联合显示与发布，目前研究成果很少。因此，本文的研究有助于将多种信息综合到一个平台，充分挖掘灾害 图4. 用户检索界面 图5. 用户检索相关信息界面 之间的内在联系，对灾害的评估与防止具有重要意义。同时WebGIS服务给深受困扰的空间地理信息共享、互操作和集成问题带来了新的解决途径，是当前可预计的最佳解决方案。未来的灾害信息服务形式通过WebGIS来解决是一种必然的趋势，包括查询服务、可视化、空间数据处理服务等。
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user: 摘 要 当前在医疗信息化的推动下，人们开始从诊疗流程出发研究医疗信息的采集。本文对传统型、研究型和新型门诊诊疗流程进行分析，对三种形式下的门诊诊疗流程做了对比研究，从数据利用以及人性化服务角度出发设计出一套通用门诊信息采集系统，为未来智慧型医院的发展打下良好基础。 关键词 :诊疗流程，信息采集，医院门诊
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user: 1. 引言 门诊工作是面向社会的重要窗口，是医院接触病人时间最早、人数最多、范围最广的部门 [ 1 ] 。医院信息化的发展正在慢慢改变着门诊诊疗模式，各医院依据自身条件建立适合自身发展的信息采集系统，本文首先对目前出现的各种门诊流程进行分析，在综合其特点之后，结合大数据时代的需求，提出构建“以数据为中心”的门诊信息采集系统，为今后过渡到智慧型医院打下坚实基础。
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user: 2. 常见门诊诊疗流程 2.1. 传统门诊 传统门诊是“以医院业务处理为核心”，其门诊信息采集系统下的患者就诊流程如图1所示。 上述门诊诊疗流程是当前大多数综合型医院实施医院信息化后采用的流程，为方便患者，部分医院还会在挂号处设置预约挂号子系统，在护士站增设“分诊”窗口，所有的医院都设有收费发药子系统。绝大多数医院门诊信息管理以门诊医生工作站子系统为核心，门诊医生工作站对医生在诊断室的业务进行管理，主要处理病人就诊的详细信息，包括：建立并书写门诊病历、诊断、开处方、检查/检验申请单的录入与查询、检查/检验报告单的浏览等 [ 2 ] [ 3 ] 。 2.2. 研究型门诊 研究型门诊是通过构建“以患者为中心”的患者健康管理中心，此中心是在患者离院后，为患者提供全程健康服务，从而处处体现“为患者服务”的理念。，其门诊信息采集系统下的患者就诊流程如图2所示。 患者进入门诊流程后，有二种情况，一是首诊患者，二是复诊患者。如果是首诊患者，则需在接待护士处登记基本信息，建立患者健康档案，并进行挂号，而对于复诊患者，或其它协作医院过来的患者，则只需挂号。然后在中医功能检查室采集症状，进一步获取患者健康信息，随后进入候诊室填写量表，便于医生诊断用。在分诊之后进入诊断室，由医生进行现场诊断，如果还需检验，则开具检验单，进入检验室采集检验信息。对于部分患者，医生会开具有中医特色的治疗项目，帮助患者缩短治愈时间，最后患者在研究型药房取药离开回家。而对于病重患者，医生会直接开具住院单，进入住院流程。还有些患者可能有其它需求，例如要求转院。在患者健康管理中心，随访对象为离院后申请纳入科研课题的患者，由随访护士对科研课题患者针对于随访项目进行有医疗目的的访问。 2.3. 新型门诊 新型门诊是以“新技术”为核心，其门诊信息采集系统下的患者就诊流程如图3所示。 图1. 传统门诊诊疗流程图 图2. 研究型门诊诊疗流程图 新技术主要包括移动计算技术、智能传感技术(物联网技术)、自动识别技术和人工智能技术等[ 4 ] ，在诊疗流程的各个环节，无论是患者管理、医疗管理、用药管理、医疗环境管理方面，这些技术都有应用[ 5 ] 。如在检查室对患者的管理，以测体温为例，利用无线接收贴在患者身体上的体温传感器发送的数据，通过PC端或条码阅读器查看患者的体温信息，在用药方面，通过对分发给患者的条码腕带实现给药核对[ 6 ] 。
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user: 3. 功能分析 通过以上分析发现三类门诊分别从“以业务过程为核心”、“以患者为中心”以及“以新技术为核 心”出发，诊疗流程设计的侧重点虽各有不同，但其功能依次是包含关系，即后者包含前者的功能。随着大数据时代的到来，对数据的利用已逐渐成为研究热点，而医院数据更是一笔巨大的宝库等待人们的发掘和利用。这三类门诊均建立有数据库，但对于各系统之间数据的关联以及数据的后期利用并没有深入考虑，因此本文综合前三类门诊的特点设计门诊信息采集系统，立足于为患者提供人性化服务，采用新型门诊的诊疗流程，在其基础之上增强数据利用功能，新设计的门诊信息采集系统划分为三大功能模块，如图4所示。 1) 健康服务 此模块包括健康档案管理、医学伦理管理、随访管理和网站服务管理。健康档案管理实现患者健康 图3. 新型门诊诊疗流程图 图4. 功能模块图 档案信息的录入和维护。其中健康档案信息包括：人口学信息、社会经济学信息、亲属(联系人)信息、社会保障信息和个体生物学标识等。医学伦理管理实现录入和维护患者的服务信息，服务信息包括患者申请服务信息，如纳入标准和排除标准等信息。随访信息管理包括对随访项目信息和随访患者信息的管理，由随访护士根据科研需要进行随访项目相关跟踪指标的录入查询和修改。网站服务管理包括对预约信息、论坛信息和健康宣教信息的管理。 2) 医疗服务 此模块包括检查室、候诊室、诊断室、检验室、治疗室、药房等医疗诊室的信息管理。检查室信息管理实现对患者舌面脉体质辨识、生命体征和来自其他设备的信息的采集，以界面集成的方式展现在医护人员面前以供查询和浏览。候诊室信息管理主要是对量表信息的管理。诊断室信息管理实现为患者填写主诉、现病史、既往史等病历信息，查询患者历史病历、检查检验信息，录入诊断结果处方等功能。检验室、治疗室信息管理实现对患者检验结果信息和治疗信息的管理。药房的管理包括对药品(包括中药、西药)和用药信息的管理。 3) 系统服务 此模块包括对系统用户权限、用户及数据的管理。系统管理员负责维护系统的各项功能和系统的所有数据，包括数据的备份与恢复，保证数据的完整与一致性；负责用户管理，和角色分配。
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user: 4.系统设计 4.1. 数据库设计 根据前面的功能分析进行系统数据库设计，图5为数据库逻辑模型图。此模型充分考虑到了三个中心，分别是：“以患者为中心”、“以服务为中心”以及“以数据为中心”，将数据整理分成13大类，下面介绍三大模块分别所需的数据表。 1) 健康服务 健康档案部分包括患者健康信息表、患者申请服务信息表、患者社会信息表、患者基本信息表，医 图5. 数据库逻辑模型示意图 学伦理部分包括患者申请服务记录表、患者中止服务记录表、受试者筛选登记信息表、受试者入选登记表、受试者签认代码表，随访部分包括随访项目记录表、随访计划表、随访历史表，网站部分包括审核状态表、预约挂号表、预约检查表、论坛信息表、健康宣教信息表。 2) 医疗服务 检查部分包括舌诊跟踪信息表、脉诊跟踪信息表、面部跟踪信息表、体质辨识信息表、生命体征信息表、其他检查结果信息表，量表部分包括量表基本信息表、量表区域表、量表条目信息表、量表条目选项信息表、量表计算公式表、量表计算公式与量表关联表，诊断部分包括门诊病历信息表、门诊病历模板信息(基本元素、复合元素、段落元素、元素值域明细)表、诊断结果信息表，检验部分包括理化指标信息表、检验结果表，治疗部分包括临床针灸穴位组成表、临床针灸处方表、中医处方组成表、中药复方信息表、疗法信息表，药品部分包括临床中药信息表、临床西药信息表，医生部分包括医护人员信息表、科室信息表。 3) 系统服务 系统管理部分包括用户信息表、权限表。 本门诊信息采集系统的数据库设计与前面三类系统不同之处在于：不仅针对医院的门诊业务，同时为加强后期的数据利用，还充分考虑到了医院数据集成后的数据仓库构建以及数据挖掘，为患者设置唯一ID号，且该号码不可重复。患者每次门诊就诊会对应分配相应的门诊号，即一个病人ID号对应多个门诊号。同一患者多次门诊数据可以通过唯一ID号进行检索，从而获取患者多次就诊的动态数据，不仅有助于为患者提供深层次的医疗服务，同时该动态数据的科研价值将有利于医生提高临床医疗水平。 4.2. 界面设计 在数据库设计之后，需要进行界面设计，为方便用户使用，将整个软件的展示分为三大块，上半部分为LOGO和菜单(一级导航)，下半部分分为二大块，左侧设置导航栏(二级导航)，根据权限不同看到的功能不同。医生护士登陆后可以实现自己所属权限范围之内的所有功能。右侧设计为医疗服务功能模块下诊疗室信息管理中门诊电子病历的界面。 为方便医生调用患者信息，以就诊时间为参照系，将门诊患者按初诊和复诊进行划分，如果是初诊病人则由医生为病人新建病历，如果是复诊病人，则在界面左侧显示查询条件，可以将某位病人历次就诊信息以列表的形式显示在左下侧，点击即可查看病人历史病历。病历界面根据病种不同，由医生自行设定，可设置成模板。通常病历首页主要包括主诉、现病史、刻下症、既往史、过敏史、家族史、主要的体格检查、望闻切诊信息、中医诊断(包括疾病诊断及证候诊断)、西医诊断、治法、方剂、药物、其它治疗等，可以适用于中/西医电子病历的书写。此外，其它系统的数据，如辅助检查、CT、X光等信息可通过数据集成或者远程访问的方式进行查看。 4.3. 系统实现 本系统的实现采用B/S模式，选择Java SH (Spring Hibernate)框架进行开发，分为四层：表示层、业务逻辑层、控制层、数据持久层和数据访问层，采用框架技术搭建的应用系统结构清晰、可复用性好、维护方便。利用Hibernate框架对持久层提供支持，Spring做管理。系统的基本业务流程是：在表示层中，首先通过JSP页面实现交互界面，负责接收请求(Request)和传送响应(Response)，然后在配置文件中将ActionServlet接收到的Request委派给相应的Action处理。在业务层中，管理服务组件的Spring IoC容器负责向Action提供业务模型(Model)组件和该组件的协作对象数据处理组件完成业务逻辑，并提供事务处理、缓冲池等容器组件以提升系统性能和保证数据的完整性。而在持久层中，则依赖于Hibernate的对象化映射和数据库交互，处理对象数据处理组件请求的数据，并返回处理结果。采用SH开发模型，不仅可实现视图、控制器与模型的彻底分离，而且还可实现业务逻辑层与持久层的分离。这样无论前端如何变化，模型层只需很少的改动，并且数据库的变化也不会对前端有所影响，大大提高了系统的可复用性。
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user: 5. 小结 随着信息技术在医院应用的不断深化，越来越多的医院开始使用电子病历采集数据。虽然各医院的数据采集均遵循了一定的流程，但现有门诊流程大多根据医院内部组织结构而定，医院的特色无法体现，数据利用效率不高。智慧型医院作为医院未来一个新的发展方向，无论是其对新技术的应用还是其对医院流程的再造，都还在不断探索中。本文通过对三种类型的门诊诊疗方式进行研究，对现有诊断流程进行了优化，充分体现“以数据为中心”，主要功能模块突出了患者健康服务以及数据利用，在数据库设计时充分考虑了医院数据集成及其数据挖掘，并采用现今流行的B/S架构，利用Java SH框架进行开发，本系统的使用有望为今后发展到智慧型医院奠定良好基础，从而更好的为社会提供医疗服务。
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user: 摘 要 云计算环境下，服务是指各种抽象的虚拟化的网络资源，伴随着环境的动态化、服务的多样化和用户需求的个性化，服务选择问题越来越重要。把这些服务经过进一步的组合后，以服务组合的方式提供给终端用户，能保证用户能高效地选取服务。本文从用户体验质量的角度，分析云计算环境下用户访问服务的行为特征，利用其访问服务的偏好性，提出基于用户行为偏好的服务选择策略。理论分析和实验结果表明，该策略能保证较高的性能及用户满意度，并能减少时间开销，为用户提供更有效的服务选择方案。 关键词 :云计算，服务选择，用户偏好，用户满意度，服务质量
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user: 1. 引言 在云计算模型中，用户的需求是服务资源预留的主要依据。而现实中，用户的喜好往往是随着时间的推移变化的，例如新的云服务出现后，用户根据自己的体验，往往会选择新的云服务。 本文提出用户偏好的服务选择策略，该策略通过综合考虑用户个性化的QoS心理预期，在时间上的变化规律，预测特定时间段内云计算的任务负载分布以及用户QoS目标，动态调整云计算环境中的服务选择策略，提升整体的资源利用率，实现用户对单位资源满意度最大化。基于用户偏好的服务选择策略建立起一个以时间轴为变量的策略，将云计算的服务时间划分成不同的服务时间片，通过对用户偏好进行统计和数据挖掘，得到同类用户的任务分布与QoS要求在时间轴上的离散分布规律，从而将不同云计算中心的服务时间片根据不同的服务选择策略进行轮转，使云计算系统在用户满意度和时间开销上实现均衡。
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user: 2. 相关工作 如文献[ 1 ] -[ 3 ] 所述，目前大多数云计算的服务选择策略的研究是假设用户无差别。事实上，不同的用户有不同的偏好包括他们感兴趣的内容、上网时间等。文献[ 4 ] 论述了基于全局QoS约束分解的Web服务动态选择。事实上，在用户群体基本不变的情况下，影响云计算服务选择的关键因素是用户偏好。文献[ 5 ] [ 6 ] 对于可预测的、长期的、周期性的负载采取主动方式，使用统计和机器学习、研究任务分配、最短路径，建立长期负载模式下的性能模型，文献[ 7 ] 研究云计算环境下，基于蚁群算法的任务分配，分析大量的负载变化统计数据，为全局资源多目标优化提供决策支持。文献[ 8 ] 研究了用户隐私属性及其分类，文献[ 9 ] 研究了用户体验质量(QoE)的模型与评价方法，两者都是从用户的角度进行研究的。 综上所述，目前关于云计算的服务选择着重于分析资源物理位置放置、负载变化等因素的影响，虽然有从用户的角度研究的，而很少涉及云计算用户偏好对服务选择策略的影响。在文献[ 10 ] 中，QoS评价模型统一认为，QoS最终是通过用户的满意度来体现的Qos优劣的统一标准应该是用户的满意度，因此，为了满足用户对不同云计算服务的不同需求，研究用户偏好对服务选择策略的影响具有重要的意义。
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user: 3. 服务选择模型设计 3.1. 云计算模型 基于云计算的模型如图1所示，它是一种面向服务的层次化体系结构，包括以下4层：管理层，主要实现集中化管理，为用户提供支持工具，包括问题求解管理、仿真数据库和模型库管理、分析评估管理等。资源层，主要实现资源的虚拟化，包括应用服务资源池、数据服务资源池、存储资源池等。应用层，为用户提供的应用程序。最上层是用户层，是云计算服务的对象。 3.2. 基于用户偏好的服务选择框架 基于用户偏好的服务选择策略，建立一种基于用户行为特征分析的分布式调度框架(如图2所示)，分为三层，从上到下分别是云服务、控制中心、资源池。云服务的用户代理负责收集本地用户行为信息然后上传给各类SaaS (服务提供商)的用户行为数据分析处理模块，其中用户数据分析的过程如图3所示。 图1. 云计算模型 图2. 基于用户偏好的服务选择框架 图3. 用户行为数据处理过程 用户行为数据分析处理模块通过用户提交任务查看用户的行为，然后对用户的行为历史数据进行统计、分析，定性刻画出某个时间片内用户的工作状态和任务完成时间的心理预期。用户行为规律数据按服务类别聚类化，采用唯一的服务类别编码，统一存储在云计算的综合控制中心的策略管理模块。任务调度模块收到任务管理模块的请求后，根据服务编码查找当前时间片内服务选择策略，然后进行资源动态分配。
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user: 4. 基于用户偏好的服务选择策略 用户满意度与成本是IaaS (信息服务商)所关注的两个重要指标。大量的调度算法都是在固定的QoS指标下寻求局部最优服务选择，但它们忽略了用户期望任务完成时间在时间轴上的变化规律，从而导致可能消耗了大量的资源却对用户总体满意度无增长贡献即单位资源的平均用户满意度贡献率低。本文基于用户偏好调整特定时间片内的服务选择策略，根据用户期望的完成时间来决定服务选择策略，从而达到提升单位资源的平均用户满意度的目的。 本文基于用户偏好的服务选择策略思路如下：通过策略管理器持续收集SaaS的终端用户偏好，建立用户偏好信息表，给每个服务任意时间片内的工作状态和QoS等级做好标记。当有任务提交到任务管理器时，资源调度器通过查询用户偏好信息表，规划任务队列和服务选择策略，实现单位资源的用户满意度最大化。 本文主要涉及两个算法：一是用户偏好信息表构建算法，二是基于用户偏好的服务组合算法。 算法一：用户偏好信息表构建算法伪代码如表1。 定义3.1：用户在第七个周期内累计访问服务组合Si的时长为 ，1 ≤ k ≤ m，这里采用一周作为一个周期，m表示周期数。周期的编号采用由早到晚的顺序递增排序。 定义3.2：加权平均时长 需重点考虑用户在最近m个周期内访问服务组合的时长，即离当前时间越近的访问记录对服务访问时长的统计结果影响越大。 定义3.3：当两服务组件属于同一服务组合中的元素时，称其为一组组件对。假定所有组件对集合为 为服务组合St中的服务组件。 定义3.4：两服务组件属于同一服务组合中的元素时的次数 ，1 ≤ x ≤ p，1 ≤ y ≤ p，x ≠ y。其中，p为用户所访问服务组合中的服务组件数。 定义3.5：服务组件 和组件 的亲近度【】记作 。组件间的亲近度表示两个服务组件在用户访问偏好上的相似性，通常用户对服务的访问越频繁，则这些服务节点被用户选择的几率就越高。 用户访问组件 和 的时长 ， 和 即为用户访问其所属服务组合的时长 。且组件间的亲近度是对称的，即： ，x ≠ y。 定义3.6：直接距离 。由于组件的直接距离由组件间的亲近度决定，即直接距离与亲近度呈反比例关系。亲近度越高的组件，表明它们作为服务组合中的元素被用户选中的次数越多，由此得到的两者间的直接距离越短。公式3.1反映了直接距离 与服务组件 ，亲近度[ 11 ] 的关系。 Table 1 User preferences-based information table construct algorith 数据结构说明 UTaskList(UID，[(TasklD， CommitTime)]}，是用户一周的需求列表； UCheckReportList{UID，[(ChcekNO， CheckTime)])，用户一周查看计算结果的点击事件列表； ResourceProvisionPolicyList{PolicyID， [ServiceID，(Ti，Policy)]}，资源分配策略表； 输入 UTaskList， UCheckReportList 输出 ResourceProvisionPolicvList 初始化变量 1: RPPList =null; 2: ULoad[l=0; 3: UCheckFrequence[ ]=0; 统计用户各时间片内 的任务分布规律 4: UTaskList.each{|value| 5: ts = GetTimeSegment (value.CommitTime); 6: ULoad[ts]++} 计算各时间段的负载状态 7: for j=0 to ULoad.size do 8: r = (∑ULoad[j].cp)/Call; 9：switch(r) 10：case FREE_SCALE 11: ULoadState[j] = Sl，break; 12: case A_BIT_FREE_SCALE 13: ULoadState[j] = S2，break; 14: case NORMAL_SCALE 15: ULoadState[j] = S3，break; 16: case BUSY_SCALE 17: ULoadState[j] = S4，break; 18: case VERY_BUSY_SCALE 19: ULoadState[j] = S5，break; 20：default 21: ULoadState[j] = STATE_ERROR; 22: end for 计算各时间段用户的心理预期 QoS 值 23: AvgCount = ∑UCheckFrequence/n 24: for j=0 to UCheckFrence.size do 25: r = ∑UCheckFrequence[j]/AvgCount 26: switch( r ) 27: case UNCOCERN_SCALE 28: UQoS[j] = GREEN，break; 29: case CONCERN_SCALE 30: UQoS[j] = YELLOW，break; 31: case HURRY_SCALE 32: UQoS[j] = RED，break; 33: end switch 34: end for 35: RPPList = SetPolicy(ULoadState，UQoS); 36: return RPPList 表1. 用户偏好信息表构建算法 (公式3.1) 算法二：基于用户偏好的服务组合算法流程图如图4所示，伪代码如表2。