DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 计算结果与分析 对周期性边界网格和全流道网格计算结果进行比较分析，研究其对液力透平工作性能的影响。并该透平为对象，进行了多级液力透平气液两相流问题的初步探究。 3.1. 周期性边界与全流道计算对比 图4为CFX单流道周期性网格、全流道非周期性网格以及TurboTides单流道周期性网格计算结果外特性曲线的对比。在扬程上，三者计算结果在0.3~0.6 Q d 小流量工况点下非常接近，随着流量的增大，CFX单流道计算结果与全流道计算结果开始产生明显差异，而TurboTides单流道计算结果始终与其保持较好的吻合性。功率上，三者计算结果相当接近，误差较小。效率上，三者计算结果较为接近，但在0.3 Q d 和0.4 Q d 两个小流量工况点下，TurboTides单流道计算结果与CFX全流道网格计算结果的误差远小于CFX单流道计算结果与全流道计算结果的误差。综合来看，在主要运行工况下和误差允许范围内，采用TurboTides的单流道周期性网格计算的精确性不亚于CFX的全流道计算结果，同时考虑TurboTides的单流道计算更加节省计算资源和时间，因此在一般工程设计中采用TurboTides进行液力透平的计算是有较大的优势和应用前景的。 3.2. 透平内部空化与气液两相问题 以该透平为对象，进行气液两相流问题的初步探究。在工质含气5%的条件下进行计算，计算结果中的气相分布云图如图5所示，发现气体聚集在蜗壳进口管部分，无法进入透平内部。 图4. 周期性边界与全流道网格在不同流量下外特性曲线。注：TT代指TurboTides，Q为通过透平的流量，Q d 为透平的设计流量 图5. 含气5%气相分布云图 为进一步探究多级液力透平内部空化与气液两相问题的关系，在标准流量入口的条件下，设置压力出口且将出口静压降低到0.3 atm，在工质水中加入水蒸气，进口处水蒸气的体积分数为0，选择标准 k - ε 湍流模型，Mixture多相流模型和Rayleigh-Plesset汽蚀模型进行仿真计算，发现工质汽化发生在透平二级叶轮靠近出口处，如图6所示。 图6. 汽化条件下气相体积分布图 由此初步推测，该两级液力透平靠近出口工作级的低压区易发生工质汽化导致气液两相流动。因此对于多级液力透平，其内部低压区的工质汽化有可能是其气液两相流动发生的主要原因之一。
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user: 4. 结论 本文以我国自主研发TurboTides正向设计的液力透平模型为对象，分别在TurboTides和CFX中进行数值计算，初步验证了TurboTides在液力透平正向设计和CFD数值计算上的可靠性。并以该透平模型为对象，进行气液两相流问题的初步探究。通过对该两级液力透平气液两相流问题的研究，分析表明文中两级液力透平靠近出口工作级的低压区当进口压力持续降低时，最易发生工质汽化导致气液两相流动。对于多级液力透平，其内部低压区的工质汽化有可能是其气液两相流动发生的主要原因之一。后期可同时考虑工质的可压缩性，进一步深入研究气液两相流动和工质可压缩性对透平内部流场压力脉动的影响。
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user: 摘要 我国房地产近几年发展势头强盛，虽然经历了2020年的新冠疫情，但全国房价从整体上来讲还是呈现出增长的趋势。可见，国内居民对住房需求势头不减。本文利用了2012年1月到2021年1月近十年的月度房价数据，采用时间序列模型来对天津市的房价未来一段时间的价格指数进行了预测，结果显示在未来一段时间内天津市的房地产市场价格将保持一种下降的趋势，且房地产在短时间内回暖的可能性较小。
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user: 1. 引言 房地产市场是反映一个国家经济状况的具体表现，是我国国民经济发展的支柱行业，是人民安居乐业的载体。房地产市场长期的低迷不利于刺激发展过程中投资者的热情，不利于国民经济的健康稳定。房价也是影响居民购买力、理财、教育文化和制定决策的重要考虑因素，但近年来的房价波动，使得人们在是否购房上面犹豫不决。本文意在利用2012年1月~2021年1月的月度数据，采用ARIMA模型对天津市新建商品房未来一段时间的价格指数进行预测，希望这个结果能够对天津市想要买房的人员有一个参考作用，也希望能够帮助到天津市政府，对改良房价提供帮助 [ 1 ]。
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user: 2. 数据来源 附录1为所搜集到的2012年1月到2021年1月天津市的房价数据。
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user: 3. 研究方法 1) ARIMA模型介绍 ARIMA模型(英语：Autoregressive Integrated Moving Average model)，差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动)，是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p， d， q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。是美国统计学家G.E.P.Box和英国统计学家G.M.Jenkins在前人时间序列研究的基础上新创立的一种对于时间模型识别、估计、检验及预测的分析方法 [ 2 ]。 一般来说，很多时间序列本身是非平稳的，在进行适当差分之后就会变成一个平稳时间序列，对差分平稳时间序列可以使用ARIMA模型进行拟合，ARIMA(p， d， q)模型的结构如下： Φ ( B ) ∇ d x t = θ ( B ) ε t 其中， ε t 为均值为零，方差为 σ ε 的白噪声，且 E ( x s ε t ) = 0 ， ∀ s < t ； ∇ d = ( 1 − B ) d ； Φ ( B ) = 1 − Φ 1 ( B ) − ⋯ − Φ p B p 为平稳可逆的ARMA(p， q)模型的自回归系数多项式； θ ( B ) = 1 − θ 1 B − ⋯ − θ q B p 为平稳可逆的ARMA(p， q)模型的移动平滑系数多项式。 2) 差分运算： 为了将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，我们需要对该序列做差分运算。对于一个序列 { x t } 来说，相邻两时刻序列值之差称为一阶差分表示为 ∇ x t = x t − x t − 1 ，对一阶向后差分一阶所得序列 { ∇ x t } 在进行一阶向后差分运算就得到2阶向后差分，记为 ∇ 2 x t ，即 ∇ 2 x t = ∇ x t − ∇ x t − 1 ，本文中只用到2阶差分 [ 3 ]。
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user: 4. 实际序列模型建立 天津市住房指数未来走势实证分析 1) 序列平稳性检验 本文数据来源于安居客(https://tj.fang.anjuke.com/fangjia/)，数据内容为2012年1月~2021年1月的月度时间序列数据，数据内容是天津市新建商品住房的价格，这里我们首先对这个数据进行时间序列分析，先画出其时序图，如下图所示： 图1. 平稳检验时序图 图1为2012年~2020年天津市房价时序图，从图1可以看出，自2012年~2020年天津市房价前期总体呈上升趋势，在2017年之后有一个下降，且下降趋势过于明显且降幅过大，所以它很有可能不是一个平稳时间序列。 图2，图3为序列的自相关图和偏自相关图，从图2我们可以看到，自相关图具有很强的拖尾性，并且自相关系数长期大于0，表现出很强的自相关性。图3可以看出偏自相关1阶截尾。 图2. 自相关图 图3. 偏自相关图 由于该序列为非平稳的时间序列，所以我们对其进行差分处理，依据数据最优以及准确性原则，我们对其进行2阶差分。图4为差分之后的时序图，从图1可以看出从2012年1月到2021年1月天津市的新建商品房的销售价格的月度价格始终围绕在21000附近随即波动，没有什么明显的周期线特征和趋势，所以该序列可以基本视为平稳时间序列。 图4. 2阶差分之后的时序图 但为了使结论更为严谨，我们做出其自相关图进行进一步分析，图5为销售价格的时间序列自相关图。从平稳序列的自相关图中可以看出，在新建商品住房的价格指数ACF在延迟2阶之后，全部衰减到2倍标准差之内，且自相关图在延迟2阶之后具有明显的截尾特征，所以可以认为该序列为非常强的平稳序列。下面我们在所给的自相关图的基础上做出它的偏自相关图，图6所示，来进一步确认该序列的截尾关图如下所示： 图5. 2阶差分序列自相关图 图6. 2阶差分序列偏自相关图 2) 模型选择与参数估计 此时选择ARIMA(p， d， q)模型进行预测时，参数选择根据0，1，2从低阶到高阶选择，根据AIC准则作为选择最优值模型。根据附录2程序运算可得如下结果，根据AIC最下即最优原则，我们选择ARIMA(1， 2， 1)模型。 Table 1 Model selectio 模型 Log likelihood aic ARIMA(1， 2， 0) −805.12 1614.24 ARIMA(1， 2， 1) −795.41 1596.83 ARIMA(2， 2， 0) −803.48 1612.95 ARIMA(2， 2， 1) −795.11 1598.23 表1. 模型选择 3) 白噪声检验 对残差序列进行白噪声检验，得出p值 = 0.2835 > 0.05，表2。残差序列白噪声检验说明模型显著。即ARIMA(1， 2， 1)模型对时间序列拟合成功。 Table 2 White noise test value 延迟阶数 χ2值 P值 6阶 7.4228 0.2835 12阶 10.051 0.6115 表2. 白噪声检验值 根据估计结果，确定了该模型的拟合结果为： x t = 0.412 x t − 1 + ε t − 0.9667 ε t − 1 ， σ ε 2 = 164712 4) 模型预测 运用上述得到的ARIMA(1， 2， 1)模型对天津市2021年房价分别进行置信水平为80%和90%双层置信区间进行预测，并给出预测表(表3)及预测图(图7)。 Table 3 Comparison between predicted and actual housing prices in Tianji 2021年2月~2021年6月天津市房价预测值 时间 预测值 80%置信区间 90置信区间 实际值 2021年2月 19，644.71 (19，150， 20，223) (18，760， 20，530) 19，687 2021年3月 19，599.00 (18，684， 20，514) (18，200， 20，998) 19，600 2021年4月 19，558.26 (18，327， 20，789) (17，676， 21，441) 19，146 2021年5月 19，521.95 (17，981， 21，063) (17，167， 21，879) 18，954 2021年6月 19，489.59 (17，642， 21，337) (16，665， 22，314) 18，917 表3. 天津市房价预测值与实际值对比 图7. 模型预测图 从预测图中可以看出，预测数据与实际数据的误差区域狭窄，说明预测与实际情况直接基本吻合，由此说明ARIMA(1， 2， 1)模型拟合效果良好，以此模型来得出的预测结果基本上是可信的，从图中也可以看出在接下来5个月天津市的房价将会持续下降，且这个预测的95%的置信区间为(16，665， 22，314)。这说明天津市在未来一段时间内房价市场将会持续低迷，也不会有明显的好转，从天津目前的房价情况来看，可以折射出我国房价在2021年也基本上看不到有回暖的趋势 [ 4 ]。图8为天津市房价模型的个性化预测图，散点图为观测值序列，实线为拟合值，虚线为置信度为95%的置信线。 图8. 个性化预测图
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user: 5. 模型评价 模型优点： ① 该模型是经历一系列的差分以及参数估计来确定的，准确度较高。 ② 根据所得到的房价预测情况，可对居民购房决策提供一定的参考。 ③ 通过预测值与实际值的对比，我们发现实际值在预测范围之内，我们有理由相信该模型具有很强的可信度。 模型缺点： 虽然实际值整体在预测范围之内，但是我们发现预测值整体偏高，可能是由于在数据采集过程中有数据缺失，或者在差分时处理完善，也表明该模型还具有改良空间。
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user: 6. 结论 本文搜集了2012年1月~2021年1月天津市的房价情况，分别采用了差分、参数估计、模型预测的方法建立模型，在此基础上对序列进行分析，并预测了5期序列值。该模型也较好总结了天津市近10年房价的整体情况，以及总体发展趋势，序列结果具有较高可信度。这就是政府必须积极采取宏观措施，使得房地产市场走出目前的窘境，当然目前房地产出现如此情况，也并非政府的不作为而引发，而是“炒房”所引起的。房地产经济对于国民经济的发展具有重要作用，房地产的良性发展，对我们国家经济的发展有一个带动作用，因此调整好产业结构，对提高人民美好生活的向往有着重要作用 [ 5 ]。由于房地产价格的高低不定的原因，使得居民购买时内心也是飘忽不定，由此造成买房热情浓缩，在买房问题上犹豫不决。在这里我们利用指数平滑模型对天津市房价进行预测，从中发现了房价随时间变化的过程。揭示了天津市房地产价格发展变化规律，并通过对数据的合理分析对数据进行了预测，为近期人们在天津市购房提供了理论性的保障。我们还通过对实际问题的调查，对其依据房价构成模型选择的指标进行分析，揭示了房价波动是宏观政策调控的结果。为了保证房价稳健发展使房价能很好的通过市场机制调整，这里给出了合理的调控建议，有参考意义。 时间序列模型对短期经济预测的准确度较高，所以从计量经济学真正的应用到生产中之后，就一直在延续和发展中求完善 [ 6 ]。
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user: 摘要 利用常规观测资料、区域自动站及卫星云图等分析资料，对贵州东部出现的一次区域性暴雨天气过程成因进行诊断分析，并用欧洲中心模式预报(以下简称EC)与实况对比分析。结果表明：此次暴雨过程在副高控制华南–江南东部，贵州处于副高北侧，低层有低涡切变活动，配合高空槽和南支槽及地面的辐合线共同影响，造成的强降水天气。EC模式预报的偏南急流增强，低涡切变位置偏北，但模式预报对此次过程有一定的指导作用。
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user: 1. 引言 贵州位于云贵高原东部，地处亚热带季风气候区，暴雨发生频率高，易造成洪涝灾害，给人民生命财产带来巨大损失，相对于局地暴雨，区域性暴雨过程所造成的自然灾害影响范围更广、损失也更重。牛若芸 [ 1 ] 等研究发现中国95˚Ｅ以东的区域性暴雨过程总体呈夏季最多、冬季最少分布特征。对暴雨的发生发展规律及成因研究，许多气象学者进行了研究。尹洁等 [ 2 ] 指出西南急流加强、中层弱冷空气、地面辐合线维持等多种因素的共同影响是造成持续性暴雨的发生和维持的原因。毛程燕 [ 3 ] 等指出西风槽与副热带高压对峙、中层弱冷空气入侵、切变线及地面梅雨锋的存在是形成2016年6月一次区域性暴雨“列车效应”的主要原因。孔启亮 [ 4 ] 研究发现2012年7月的一次区域性暴雨天气过程是典型的梅汛期静止锋降水。刘勇 [ 5 ] 分析陕西中部一次区域性暴雨是在大气层结对流稳定条件下产生的，降水前期的垂直运动来自于锋面强迫以及锋面上的条件性对称不稳定，后期大气层结稳定垂直运动主要来自于锋面强迫。肖贻青等 [ 6 ] 分析发现副高异常强盛，横槽转竖引导冷空气南下，与副高内部的暖湿气流交汇是造成这次强对流区域性暴雨的主要背景条件。杨秀庄 [ 7 ] 等研究发现，地面中尺度辐合线和850 hPa切变耦合是造成2012年5月12日暴雨过程的主要原因；杜小玲 [ 8 ] 按照从地面冷空气影响的分类原则，将2012年出现的暴雨过程归纳为辐合线锋生型暴雨、辐合线锋生 + 冷锋型暴雨、梅雨锋西段三类暴雨。谷晓平 [ 9 ] 利用贵州省2020年汛期(4月15日~9月30日)的小时降雨资料，对汛期不同时间尺度降雨的时空特征进行了分析，区域性暴雨较常年偏多53.3%。暴雨的研究虽然已取得大量的成果 [ 10 ] - [ 15 ]，贵州地形复杂，由区域性暴雨引发的洪涝、泥石流等自然灾害较多，暴雨预报仍然是预报难点和重点，本文利用常规观测资料、地面区域自动气象站及FY-2G卫星云图等资料，分析此次区域性暴雨天气过程成因，加强对此类暴雨过程的理解和认识，为今后此类暴雨预报预警提供一定的参考依据。
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user: 2. 实况分析 2.1. 降水实况分析 2017年8月11日08时~12日20时贵州东部出现了大范围暴雨天气，主要降水时段集中在11日20时到12日20时(图1)，暴雨主要出现在贵阳中部以北、铜仁市、遵义东部及黔东南北部和南部，有特大暴雨4乡镇，7个县市229区域自动站出现暴雨，大暴雨1站，国家站最大降水出现在松桃站(134.0 mm)，区域站最大降水出现在松桃县兴隆塘(242.3 mm)。 图1. 贵州省2017年8月11日20:00~12日20:00降水量 2.2. 强降水中心逐时雨量 从松桃县兴隆站的逐时降水演变可以看出(图2)，最强时段出现在11日17时~12日08时，最大小时雨强为40.5 mm/h，累计降水量为242.3 mm，强降水主要出现在午后到夜间。 图2. 2017年8月11日08:00~12日08:00兴隆站逐小时降水演变
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user: 3. 环流背景分析 图3. 2017年8月11日20:00中尺度分析 从11日20时500 hPa的环流形势来看(图略)，亚洲中高纬为两槽一脊形势，在贝加尔有冷涡中心，低槽位于蒙古–河套北部，8月11日20:00中尺度分析(图3)显示，四川南部–我省西部有浅槽，副高控制华南沿海地区，588 dagpm线北界位于福建、广东北部一线，贵州受副高外围的西南气流影响；700 hPa低涡中心位于四川东南部–重庆，切变西段位于重庆南部–贵州西南部，东段位于贵州东北部–湖南北部一线，我省为西南气流影响，急流位于广西–广东–福建一线，风速为12~14 m/s；850 hPa切变位于贵州东北部–湖南北部–长江流域一线，贵州为西南气流影响。 12日08时500 hPa呈现“东高西低”背景场，副高略西伸增强，高空槽东移加深，移到重庆–贵州中部，贵州东部处于槽前西南气流，700 hPa低涡中心略北抬，位于重庆–湖北西部，广西–贵州东南部–湖南南部一线急流加强，风速为12~16 m/s，切变明显北抬，贵州东部和南部受西南急流影响，切变西段位于四川南部，切变东段北抬位于湖北南部–长江流域一带，850 hPa贵州东南部–湖南–华南一线偏南气流加强，低空急流建立，风速达到14~18 m/s。 低空急流为此次暴雨的持续和加强源源不断的提供充足的水汽，贵州东部位于低空急流的左侧及切变的右侧辐合较强的区域，副高的稳定维持少动，使得系统稳定少动，使得降水维持。贵州西部受低压控制，地面辐合线位于省的东北部，11日08时辐合线位于省的北部，14时稳定少动；11日20时~23时，辐合线逐渐南压，12日02~05时辐合线南压到省的东南部。随着高空槽东移，槽前正的涡度平流可促进地面辐合线锋生加强，有利于辐合上升运动加强，造成贵州东部出现区域性暴雨天过程。
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user: 4. 水汽条件分析 850 hPa比湿达16~18 g/kg，从水汽通量来看(图略)：从11日08时到12日20时，都有从孟湾往东北方向的西南水汽输送通道，强度较强。从水汽通量散度来看(图略)，11日08时在我省东北部存在明显的水汽通量散度负值区，中心强度达到−3 × 10 −7 g·cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 ，水汽辐合较弱，11日20时水汽辐合中心明显增强，中心强度达到−12 × 10 −7 g∙cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 ，有较强的水汽辐合，为此次暴雨过程提供了充足的水汽。
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user: 5. 不稳定条件分析 从贵阳和怀化的探空图来看，11日20时贵阳探空图显示(图4(a))，从低层到500 hPa水汽达到饱和，CAPE值从08时1010 J/kg增大到1724 J/kg；11日08时怀化站CAPE值为550.6 J/kg，K指数为37，11日20时CAPE值为2669 J/kg (图4(b))，不稳定能量明显增强，低层到300 hPa整层水汽已经达到了饱和，不稳定能量增强，表明代表贵州东部的怀化站水汽和不稳定能量均强于贵州中部，这也是主要强降水出现在贵州东部的主要原因，在有利的动力和热力条件下，在地面辐合线上触发产生深厚对流触发不稳定能量的释放，造成暴雨天气。 图4. 2017年8月11日贵阳(a)和怀化(b) T-lnP曲线
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user: 6. 卫星云图演变 11日17:00 (图5(a))沿副热带高压外围及低空急流左侧有对流云团的发展，对流云团不断发展加强，贵州东北部降水加强，并且受高原上短波槽影响，省的西部也有云团的发展。11日21:00 (图5(b))、22:00 (图5(c))、23:00 (图5(d))、12日00:00 (图5(e))到12日02:00 (图略)，贵州西部云团逐渐发展加强与东北部云团逐渐合并，形成较强的中尺度对流云团，对流云团移动缓慢，贵州中部以北出现强降水天气。12日03:00 (图略)以后位于贵州东北部–湖南北部的云团减弱，但12日01:00 (图5(f))位于贵州东南部及广西东北部的对流云团发展，并不断加强，贵州东北部降水减弱，东南部降水增强。12日08~14:00 (图略)位于东北铜仁市的对流云团与东南部的云团合并加强，造成12日08~14:00 (图略)铜仁南部和黔东南部降水明显增强。 图5. 2017年8月11日FY-2G卫星云图云顶亮温演变(单位：℃)
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user: 7. 模式预报分析 从11日20时EC500 hPa (图6(a))可以看出，副高西脊点位于东经108˚左右，较实况明显偏东，588 dagpm线北界偏南，位于广西东部和广东北部一带，副高偏弱偏南；中高纬度的高空槽位于河套以西，南支槽位于我省西部一带。与实况相比，北支槽和南支槽均略偏西，从700 hPa风场(图6(b))预报来，低涡中心位于四川东南部，我省东南部到华南–江南中部一带有低空急流的建立，从850 hPa风场(图6(c))预报来，低涡中心位于贵州东北部，我省中东部到湖南–广西一点也有低空急流的建立，风速超过12 m/s，与实况相比，低涡中心明显偏西，低空急流明显偏强。地面辐合线(图6(d))位于我省中部偏北一线，预报位置偏北。所以预报雨带整体普遍偏北，尽管东南部暴雨漏报，但EC模式预报对此次过程有一定的指导作用。 图6. 欧洲中心数值预报500 hPa风场高度场(a)、700 hPa风场(b)、850 hPa风场(c)、地面辐合线(d)
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user: 8. 结论 1) 此次区域性暴雨过程是发生在亚洲中高纬为两槽一脊形势，副高控制华南，贵州受副高外围的西南气流影响的大尺度背景下；低层低涡切变及低空急流为暴雨发生提供了动力条件和水汽条件。低空急流为此次暴雨的持续和加强源源不断的提供充足的水汽，贵州东部位于低空急流的左侧及切变的右侧辐合较强的区域使得降水维持。 2) 贵州西部受低压控制，白天气温高，有利于不稳定能量的积聚，地面辐合线位于省的东北部并逐渐南压，随着高空槽东移，槽前正的涡度平流可促进地面辐合线锋生加强，有利于辐合上升运动加强，造成强降水。 3) 此次暴雨的水汽来源于孟湾地区，从孟湾–云南–贵州有西南气流水汽输送通道的建立。且在东北部存在明显的水汽通量散度负值区，有较强的水汽辐合，为此次暴雨过程提供了充足的水汽。沿副热带高压外围及低空急流左侧有对流云团的发展，对流云团不断发展加强，贵州东部降水加强。 4) 由于EC模式预报的偏南急流增强，低涡切变位置偏北，所以雨带整体普遍偏北，尽管东南部暴雨漏报，但EC模式预报对此次过程有一定的指导作用。
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user: 摘要 “互联网+旅游”背景下旅游网络关注度为了解景区旅游需求时空变化提供了重要的切入点。基于百度指数数据分享平台，通过获取2011~2020年北京市68家高A旅游景区的网络搜索数据，借助Python和ArcGIS软件，运用年际变动指数、季节性强度指数和地理集中指数对其进行时间和空间上的特征分析。研究发现：1) 北京市5A高等级景区和1A初等级景区数量较少，“中间大，两头小”的纺锤体结构仍有优化改进的空间。2) 旅游景区网络关注度呈现出旺季较长、平季和淡季较短的特征，并且月度特征由“双峰”向“多峰”转变，高峰出现在4月、8月和10月，与实际旅游流基本吻合。3) 节假日期间网络关注度呈现先升后降趋势，并且随着年份由倒“U”型转变为倒“V”型，其中“五一”关注度高峰出现在4月29~30日，具有明显的前兆效应，“十一”关注度高峰出现在10月2~3日，与实际旅游流趋于一致。4) 全国31个省市对北京高A景区关注度存在明显差异，表现为“近高远低、东高西低”的空间分布特征，主要是地理空间距离和社会经济发展水平综合影响的结果。
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user: 1. 引言 随着社会经济和互联网技术的快速发展，大数据在这个发展过程中应运而生，同时大数据的快速发展也推动了互联网的发展。截至2020年12月，我国网民规模达到9.89亿，互联网普及率达到70.4% [ 1 ]。旅游业已成为全球经济中发展势头最强劲和规模最大的产业之一，也是我国经济发展的支柱产业之一，同时也能带动其他产业的发展。在此背景下，“互联网+旅游”不断迸发出新的火花，旅游信息的传播不再受到时空限制，人们以搜索引擎为平台，以网络搜索关键词为钥匙，在互联网中寻找旅游信息。充分利用大数据，获得有价值信息是当前旅游产业的一次重大机遇，而北京市历史悠久、文化灿烂，是全球拥有世界文化遗产数最多的城市，每年吸引着大量国内外游客慕名参观，其中5A和4A级旅游景区的世界知名度比较高，一定程度上代表着北京市旅游发展的前沿水平。因此，研究北京市高A旅游景区网络关注度时空分布特征，可以及时掌握游客的旅游需求变化，为景区应对旅游高峰提供科学依据，对促进旅游产业高质量、可持续发展具有重要现实意义。 在国内现有文献中，2008年李山等 [ 2 ] 利用百度指数数据，对中国第一批66个5A级景区2006年9月~2017年9月网络关注度展开统计分析，研究发现网络关注度是其现实游客量的前兆。2013年黄先开等 [ 3 ] 运用计量经济学探究了百度关键词与北京故宫实际游客量之间的关系，并建立了自回归分布滞后模型，增强了预测的时效性。2019年刘嘉毅等 [ 4 ] 对“天价虾”事件网络关注度的时空演变特征进行了分析。2020年许艳等 [ 5 ] 结合区域经济差异测算指标，对2013~2017年中国大陆31个省市对乌镇景区的网络关注度进行研究，结果表明网络发达程度、地理空间距离、气候舒适度等是影响时空差异的主要因素。在国外现有文献中，2009年Zheng X.等 [ 6 ] 指出用户输入搜索引擎的关键词可以在一定程度上反映旅游目的地的形象，此外在关于一个特定城市的搜索中，旅游搜索的比例与该城市的“旅游”水平有关，旅行者搜索的关键词反映了他们对城市及其竞争对手的了解。2013年Bing P. [ 7 ] 深入研究了搜索引擎的排名和网络点击量的关系，在排名靠前的搜索引擎中，关于旅游目的地信息的网络点击量也呈现出较高的趋势。点击量与搜索引擎排名有着同样的变动趋势，因此在互联网背景下，需要对旅游要素进行整合，创造新的营销手段。
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user: 2. 研究目的及意义 本文的研究目的是在“互联网+旅游”背景下，从网络搜索视角出发，利用百度指数衡量北京市旅游网络关注度，丰富网络搜索在旅游需求中的应用，研究结果有助于旅游景区正确选择营销推广时段和目标投放地区，避免盲目的、无序的客源市场开发，为北京市旅游景区网络营销、旅游市场开发和旅游景区游客预警管理提供实证依据，从而更好的推动北京市旅游景区的可持续发展和互联网与旅游的深度融合发展。
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user: 4. 北京市A级旅游景区总体发展情况 北京市地处中国华北平原北端，东与天津市毗连，其余均与河北省相邻，分为首都功能核心区、城市功能拓展区、城市发展新区、生态涵养发展区四大功能区，共辖16个区。对北京市2001年至2020年4个时间段A级旅游景区数量进行统计，发现A级旅游景区总体数量呈现逐年上升趋势，由2001年的47家增加到2020年的227家，年均增长率达到8.64%，见表2。2001年北京市产生首批A级旅游景区47家，2007年首批入选故宫、天坛、颐和园、八达岭长城4家5A级景区，此后相继增加5家5A级景区。截至2020年底北京市A级旅游景区数量已经达到227家，其中5A级景区9家，4A级景区72家，3A级景区115家，2A级景区31家，1A级景区0家。综合景区等级和数量来看，3A级景区所占比例最大，其次是4A和2A级景区，而5A高等级景区和1A初等级景区数量较少，意味着这种“中间大–两头小”的纺锤体结构仍有优化改进的空间。 从不同等级旅游景区发展情况来看：3A级和4A级旅游景区增加数量最多，分别从2001年4家和17家增加到2019年115家和72家，年均增长率分别高达19.34%和1.82%。5A级旅游景区增长缓慢，2007年故宫博物院、天坛公园、颐和园、八达岭长城成为北京市首批5A级景区，此后十三陵、慕田峪长城、恭王府、奥林匹克公园相继入围5A级景区，2020年圆明园从4A级景区升级正式成为5A级景区。 Table 2 Statistics of different stages of A-grade scenic spots in Beijin 景区等级 年份 年均增长率 2001 2007 2013 2020 5A 0 4 8 9 - 4A 17 40 67 72 7.89% 3A 4 32 86 115 19.34% 2A 22 53 42 31 1.82% 1A 4 17 10 0 - 合计 47 146 213 227 8.64% 表2. 北京市A级旅游景区不同阶段统计
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user: 7. 结论 本文利用百度指数数据平台，针对北京市高A旅游景区，主要得出以下结论：从年度来看，旅游景区的网络关注度由快速增长阶段到平稳增长阶段，逐渐趋于稳定态势；从季度来看，夏季关注度最高，冬季关注度最低，且旺季较长、平季和淡季较短；从月度来看，网络关注度由“双峰”向“多峰”转变，高峰期出现在每年的4月、8月和10月，与实际旅游流相吻合；从周度来看，网络关注度在周六到达顶峰，周二降到谷底；节假日期间是游客聚集的高峰期，呈现先升后降趋势，“五一”网络关注度峰值出现在4月29日至30日，具有明显的先兆效应，而“十一”网络关注度峰值出现在节假日开始的前两天，前兆效应不明显。从空间来看，受经济发展和距离衰减规律的影响，网络关注度呈现“近高远低且东高西低”的特点，主要集中在北京市、河北省、广州市等发达地区。 通过对北京市高A旅游景区时空特征的分析，为游客外出旅行提供了良好的参考，同时对北京市旅游流的预测和旅游市场开发营销具有一定的参考意义。但本文仅以北京市68家高A旅游景区为例，并不能完全反映北京市的旅游需求，因此分析的结论还不够全面，今后还应该开展影响网络关注度的相关因素和实际旅游人数预测等方面的研究。
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user: 摘要 随着信息化高态势发展，各类网络安全事件频繁发生，网络安全愈发突出。气象业务系统作为国家级的关键信息基础设施，在网络安全问题面临着严峻的挑战。本文针对影响气象网络安全存在的问题，提出提升气象信息网络安全的治理技术，推动气象业务现代化发展。
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user: 1. 引言 气象业务信息化系统是国家级的关键信息基础设施，对各项生产经营活动有着重大的意义。随着各类信息技术的不断涌现和发展，在推动气象网络现代化发展的同时，气象发展的外部环境逐渐趋于复杂化，各类网络安全问题频繁发生。网络是气象数据传输和共享的基础平台，只有保证气象网络的安全，才能有效提升气象业务工作效率。各级气象部门信息系统网络主要包括气象业务内网、局域网、实现国、省、市、县四个节点互联互通的气象业务专网、依托政务外网的国家突发事件预警信息发布系统 [ 1 ]。随着气象业务信息化快速发展，虽然气象信息系统安全建设取得了一定的成绩，但随着气象云和气象大数据建设的不断推进，网络安全形式愈发严峻，气象业务信息系统安全仍然面临着严峻的挑战，因此，发展网络安全治理技术尤为重要。
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user: 2. 气象业务信息化发展中的网络安全问题 结合国内外气象部门的相关数据分析，随着信息化的高速发展，对气象网络平台造成安全隐患的情况主要是病毒威胁、非法访问、平台信息非法盗取、黑客攻击等危害，严重影响气象信息网络系统安全和气象业务平台的正常运行，导致各类网络安全事件产生的问题主要包括以下几个方面。 2.1. 网络病毒和非法入侵 气象网络信息安全平台最大的威胁是病毒入侵，随着各类新型信息技术不断发展的同时，各种新型病毒的种类在不断更新，且更新的速度快，传播的频率高。基于气象网络信息平台发展尚不完善的特点，网络病毒会根据气象网络信息平台系统所存在的漏洞着手，趁着系统更新、装配等时机，采用多种手段对平台开展侵入和和危害，导致平台被病毒感染，影响气象业务的正常运行，严重的甚至导致网络全面崩溃，给气象部门带来巨大的损失 [ 2 ]。因此，气象部门人员应提高防范病毒的意识，确保网络信息安全工作顺利实施。 互联网是独立于虚拟世界并具备高度开放性的空间，该空间没有准入门槛，人们可以自由地利用虚拟身份信息获取信息、相互交流，很多系统具有漏洞的信息平台遭到黑客的入侵和攻击，难以实现对气象网络信息安全的有效保护 [ 3 ]。 2.2. 安全监管不足 信息安全管理工作缺乏有效的监督，对网络安全的重视程度不够，安全培训不到位，缺乏计算机信息系统安全的安全防范和意识。其次，气象网络信息平台和系统普遍存在专业度比较低的现象，很多基层气象单位没有专业的气象网络技术开发和管理人员，信息网络平台存在一定的安全隐患，隐患一旦爆发，将会对业务系统带来一定的影响 [ 4 ]。气象业务管理人员在日常工作中没有及时对系统和软件进行更新，容易受到病毒或恶意软件的攻击。另外，网络安全设备老旧，没有充足资金的投入采购设备，无法有效阻止新的恶性软件和病毒的入侵。
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user: 3. 提升气象信息网络安全的治理技术 3.1. 强化落实信息网络安全责任制 高度重视信息网络安全保护工作，严格依据国家法律法规以及地方、上级主管部门的要求，充分认识网络安全的重要性和紧迫性。按照“谁主管谁负责，谁运营谁负责”的原则，主要领导要考前指挥，层层落实网络安全责任，确保网络安全工作分工明确，责任到人，全面落实信息网络安全管理责任制，建立考核和网络安全责任追究制度，确保信息网络安全工作落实到位。 3.2. 强化信息网络安全管理制度建设 修订和规范各种安全管理制度，包括计算机安全管理制度、机房安全管理制度、网络安全管理制度、网络信息安全突发事件应急预案、气象业务专网安全管理制度、信息系统运行维护管理制度、信息系统信息发布制度、信息系统建设管理制度、计算机及网络安全保密工作实施方案、终端与介质安全管理、人员安全管理制度、网络安全宣传、教育和培训等。 3.3. 强化信息网络防护技术 1) 加强物理层面防护 物理安全策略是指计算机在安全的物理环境下，保障计算机网络安全。物理安全主要是保障线路通断和软、硬件的安全可靠。加强应急基础保障，主要是通信电缆、UPS电源、机房场地环境等基础设施，机房要具有一定的防水防火和抗干扰的能力，UPS电源和发电机等设施要保障到位，确保在突发情况下完成电力供应。 2) 加强网络安全建设 对部门内的系统梳理和筛查，确认测试系统、老旧系统等情况，对无人负责、无任何安全防护措施的网站、测试系统、老旧系统等及时关停。排查出潜在风险隐患，确保出现网络安全事故时，能在规定的时间内有效地处理，将网络安全事故的带来的影响和损失降低到最低。 3) 加强网络安全设备规划部署 无线网络仅限于连接互联网。对无线设备和网络实行统一管理，对接入无线的终端进行实名认证、网络准入和上网管控，且在重大社会活动举行期间要停用无线网络。采用网闸 [ 5 ] 的部署方式实现系统内网和外网的隔离，网闸能阻断具有潜在攻击可能的一切连接，使黑客无法攻击、无法入侵、无法破坏，实现真正的物理隔离。在网络边界部署下一代防火墙 [ 6 ]，通过下一代防火墙的防病毒网关模块，实现对恶意代码的检测和清除。通过入侵检测系统(IPS)，针对用户行为分析检测，对网络进行监测，提供对内部攻击、外部攻击和误操作时的实时保护。通过上网行为管理，能够进行安全审计，对部门内员工的上网行为进行控制。通过部署网络安全分析与管理设备，针对信息系统平台遇到的威胁情报告警信息、网络攻击等安全问题进行针对处理。 4) 加强网络管控 网络安全设备管理要求对登录网络设备的用户进行身份鉴别，对网络设备的管理员登录地址进行限制，设置的口令应符合要求且定期更换。每个终端计算机和服务器都要安装杀毒软件，并及时更新病毒库，实时监测修补系统漏洞，针对性调整防护，强化管理措施、提高风险控制、漏洞加固等工作，加强在防篡改、防病毒、防攻击、防瘫痪、防泄密等方面的有效性。涉密计算机要设置复杂口令，由业务管理人员保管负责，关闭或删除不必要的应用、服务、端口和链接，加强VPN系统和移动应用对用户的身份识别和权限控制。 5) 强化信息网络安全应急演练和应急处置能力 信息网络安全应急演练是健全信息网络安全运行机制，检验信息网络安全应急预案和业务技术专项应急预案的有效性，是相关组织和人员对网络安全突发事件的应急处置能力的体现，保证各项应急调度指挥工作高效、有序地进行。通过网络安全演练，进一步完善、熟悉网络安全应急预案，充分做好应急响应准备，确保能够及时发现、报告和处置网络安全突发事件，不断提高应急处置能力。 6) 做好信息安全等级保护 《网络安全法》于2017年6月1日起正式实施，它是我国第一部有关网络安全的国家法律，在气象网络安全治理方面具有重要的指定意义，网络安全法规定各运营使用单位要开展网络安全等级保护制度。以网络安全和信息安全等级保护2.0 [ 7 ] 指导，根据《网络安全等级保护基本要求》 [ 8 ] [ 9 ]，以保障气象业务系统的安全运行为目标，各运营使用单位按照要求选择具有资质的评测机构，对信息系统安全保护状态开展等级测评工作。加强信息系统建设，提升气象业务信息的基线安全能力。
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user: 4. 结语 网络安全已经成为事关经济发展、国家长治久安和人民群众福祉的重大战略问题 [ 10 ]。信息化技术的不断发展在给我们带来便利的同时，意味着气象信息化发展将会面临更为复杂的发展环境，这就对气象部门的网络安全方面的治理技术提出了更高的要求，需要气象部门不断提高防范和抵御风险的能力，增加相应的安全防护措施、加强信息网络安全管理工作、提升安全防护技术手段，从而提高气象信息的整体安全，为气象事业现代化发展提供坚实的网络基础。
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user: 摘要 为探究对于做PTCA手术的特定(心肺功能等异常) ICU患者与非手术ICU患者生存状况的差异。从eICU数据库中收集ICU患者数据148，532例，其中，接受PTCA手术治疗的患者8862例(PTCA手术组)，未接受PTCA手术治疗的患者139，670例(非手术组)。通过倾向性得分匹配(PSM)分析方法，运用1:1最近邻匹配来平衡组间各协变量之间的差异后，比较两组患者生存率的差异。通过倾向性得分匹配，两组共匹配出17，686例，PTCA手术组和非手术组各8843例。匹配前，除阿帕奇评分算法版本(Apache version)之外的组间各协变量之间的不均衡性明显(均有P < 0.001)。匹配后，PTCA手术组和非手术组的组间各协变量之间的分布特征接近(均有P > 0.001)；PTCA手术组的ICU患者的生存率明显优于非手术组(P < 0.001)。最终结果显示，对于特定的ICU患者做PTCA手术可明显改善其生存状况，故推荐可耐手术的特定ICU患者积极尝试PTCA手术这种治疗方案。
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user: 1. 引言 当前，重症监护室(Intensive Care Unit， ICU)主要用于收治由于各种原因导致的呼吸衰竭、心脏衰竭、严重创伤等各种危重的生命体征不平稳的重症医学患者。PTCA [ 1 ] (Percutaneous transluminal coronary angioplasty)，是经皮管状动脉腔内血管成形术的简称，也就是冠脉支架植入的手术。一般这种手术是针对急性心肌梗塞、慢性的堵塞或者心肌绞痛等心脏功能异常的人。由于进入重症监护室的患者的特殊性，部分患者需在进入急诊重症监护室二十四小时内做PTCA手术，但是患者在做了PTCA手术之后是否对其生存情况有显著的良性改善在医学上目前相关的研究还很少，需要进一步的、大样本量的去不断研究和证实。 eICU合作研究数据库(eICU-CRD)是由飞利浦集团和美国麻省理工学院(MIT)计算生物学实验(LCP)合作创建的大型公共数据库，收集了2014~2015年美国208家医院的ICU患者的大量高质量的临床信息，很好的解决了医务工作者缺少大数据进行临床研究的现状。其中涵盖了患者的生命体征、护理记录、疾病诊断、治疗信息等众多特征数据，为我们现在的临床研究和临床决策提供了大量的重要数据支撑。目前，倾向性得分匹配 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] (Propensity Score Matching， PSM)是使用很广泛和最主流的一种用来平衡协变量之间的差异性的方法。和月月等 [ 5 ] 用倾向性得分匹配来研究生态扶贫政策对农户生计策略和收入的影响，取得较好的平衡协变量的效果。杨沛轩等 [ 6 ] 用倾向性得分匹配来讨论手术对广泛期小细胞肺癌患者生存的影响，并取得较好的研究结论。鲁伟群等 [ 7 ] 使用倾向性得分匹配讨论IVB期结直肠癌患者原发灶切除的临床意义，最终得到原发灶切除对治疗IVB期结直肠癌有巨大作用。由于eICU数据库中的数据存在不同程度的不均衡性 [ 8 ]，为了平衡各协变量之间的差异性，本研究基于eICU数据库中的apache Patient Result表单数据，通过倾向性得分匹配分析方法匹配各组之间的差异性，比较重症医学患者在入ICU二十四小时内做PTCA手术是否能改善其生存状况，并采用Kaplan-Meier方法 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 进行生存分析。
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user: 2. 数据来源及研究方法 2.1. 数据来源 我们对eICU数据库里面的数据进行筛选，选出Apache Patient Result表单数据，里面变量包括医师专长、患者是否有术前心肌梗塞、实际ICU住院时间、死亡情况等23个变量。同时，里面的少数变量数据存在缺失，并且他们都是严重缺失的情况，采用数据填补后进行分析已经没有太大意义，所以我们对这部分进行了删除处理，通过数据清洗最终保留16个协变量。纳入标准：一个患者多次入ICU我们纳入第一条记录。本研究我们共收集了符合要求的ICU患者数据148，532条(例)。在148，532条ICU患者数据中，入ICU二十四小时内接受PTCA手术治疗的患者共8862例(PTCA手术组)，未接受PTCA手术治疗的患者139，670例(非手术组)。 2.2. 研究方法 2.2.1. 倾向性得分匹配 倾向性得分匹配，现在已被不少人验证它在对于观测数据(observational data)或者非实验数据 [ 13 ] (non-experimental data)进行干预效果的评估时作用巨大，是目前常被用在医学上评价某项干预(治疗)方案是否有效的一种较为新奇且有效的统计方法。首先，我们根据完整数据，将成员 k ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) 的倾向值定义为：给定观测的协变量向量 x k 的情况下，成员k被分配到某一个特定干预组 ( W k = 1 ) 而不是非干预组 ( W k = 0 ) 的条件概率： e ( x k ) = p r ( W k = 1 | X k = x k ) (1) 倾向值的最大的好处就在于它能对数据的维度进行简化，因为向量X一般情况下都会包含大量的协变量，即存在多维度的状况，而我们的倾向值方法就是把所有的这些维度简化成一个一维的值。这就意味着，我们可以使用倾向值来平衡样本数据里面的干预组与控制组之间的差异性。相关理论已经证明了拥有同样的倾向值的一名干预组和控制组的成员在我们观测到的协变量 上具有相同的分布，这就说明即使我们的干预组和控制组在各协变量上的取值有差异，那么这种差异也不是常规的非系统差异，而是随机差异。我们把具有相同倾向值或者倾向值的取值在我们给定偏差范围内的干预组与控制组成员匹配在一起进行分析的方法定义为倾向性得分匹配分析法。很多时候，我们直接用上面所提到的条件概率公式算倾向值是很复杂的。一般情况下，我们是用logistic回归对倾向值(即接受干预的条件概率)进行估计，表达式如下： P ( W k | X k = x k ) = E ( W k ) = e X k β k 1 + e X k β k = 1 1 + e − X k β k (2) 式中的 W k = 1 代表成员处于干预状态， W k = 0 代表成员处于控制状态， X k 表示条件变量的向量， β k 表示向量回归参数。 2.2.2. 生存分析 生存分析，是目前被广泛应用在删失数据处理上的一种分析方法。我们假设时间T代表生存时间， F ( t ) = P ( T ≤ t ) 代表T的分布函数， F ¯ ( t ) = 1 − F ( t ) 定义为T的生存分布函数，用来表示个体生存时间大于t的概率。假设 T 1 ， T 2 ， ⋯ ， T n 为独立同分布且非负的代表寿命的随机变量， C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C n 为独立同分布且非负的代表删失的随机变量。我们定义： X k = min ( T k ， C k ) ， δ k = I [ T k ≤ C k ] ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (3) 此外我们令 δ ( k ) 为对应 X ( k ) 的 δ 值，并有 X ( k ) = X l 时， δ ( k ) = δ l 。记 ℜ ( t ) 为在时刻t还在活着的个体数，即为风险集。且做如下假设： n k = ℜ ( X ( k ) ) 里面的个体数， d k = 在时刻 X ( k ) 的死亡数； p k = P ( 活 过   I k | 在 I k   的 开 始 活 着 ) = P ( T > τ k | T > τ k − 1 ) ， q k = 1 − p k 。 我们有 p k 与 q k 的估计如下： q ^ k = d k n k (4) p ^ k = 1 − q ^ k = { 1 − 1 n k ， 若 δ ( i ) = 1 1 ， 若 δ ( i ) = 0 (5) 最终，我们根据Kaplan-Meier方法对生存分布函数的估计如下： F ¯ ^ n ( t ) = 1 − F ^ n ( t ) = ∏ X ( k ) ≤ t p ^ k = ∏ X ( k ) ≤ t ( 1 − 1 n k ) δ ( k ) = ∏ X ( k ) ≤ t ( 1 − 1 n − k + 1 ) δ ( k ) (6)
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user: 4. 结论 由于该eICU数据库中收集的患者信息基本上都是心肺功能等异常的ICU患者，通过PTCA手术到底能不能降低这类心肺功能等异常的ICU患者的实际死亡率，提高其生存率，目前这个问题可供参考的研究资料极少。通过本文的大样本研究和分析，我们通过PSM后，PTCA手术组和非手术组两组在各协变量上的差异性获得明显的改善。结果显示，对于这类特殊的患者，做PTCA手术确实能够降低这类患者的实际死亡率。同时，我们也应该看见，做PTCA手术会明显增加患者的入ICU时长，由于ICU病房的特殊性使得入ICU开销巨大，使得做PTCA手术的ICU患者在这一花销上可能大于非手术组。虽然，本研究纳入的患者病例数很大，在一定程度上足以满足统计学意义上的大样本性质，且通过PSM匹配了大部分临床病理资料的偏移 [ 20 ] [ 21 ] 问题。但是，由于PSM方法的特殊性，如果没有把所有影响结果的协变量都纳入其中进行匹配，将会使得结果造成一定的误差，且这种误差随着没有纳入的协变量的数量增加而增大。所以，如果该eICU数据库的ICU患者数据没有把最终影响我们结果的协变量完全记录进来的话，将会对我们最终的研究和分析的结果产生一定程度上的影响。因此，需要从更多多维度、大样本量的临床研究来证明PTCA手术对于这一类ICU患者的特殊治疗价值。 言而总之，本文基于eICU数据库的研究和分析表明，通过PTCA手术能降低心肺功能等异常的这类ICU患者的实际死亡率，对于可耐受手术的这类特殊ICU患者可积极尝试这种治疗方案。
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user: 摘要 氮化铝(AlN)陶瓷具有优良的热导率、电绝缘性能和介电性能，最重要的是其与硅的热膨胀系数相近，是较为理想的可用于基板和电子器件封装的半导体材料。本文综述了氮化铝的性能、陶瓷成型、烧结等技术的研究进展，并对氮化铝陶瓷的发展方向进行了探讨。
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user: 1. 引言 近些年，随着新能源行业的发展，半导体器件在风力发电、电动汽车等新能源行业的应用中占据日益重要的地位。半导体器件的功率和频率更高，集成规模也越来越大。与传统的树脂基片材料相比，氮化铝陶瓷材料具有较大温度范围内使用无异常、导热系数高、硬度大、耐腐蚀等优点，是优质半导体器件的最佳材料。氮化铝陶瓷材料的导热系数与氧化铍相差无几且无毒无害，热膨胀系数与硅相近；强度高，并且强度随温度升高变化微小；介电常数低，与氧化铝不相上下；化学性质稳定，可不被铜等金属侵蚀。氮化铝广泛应用于新一代半导体基片和电子器件封装材料，因此氮化铝的研究对于经济发展以及行业进步的意义重大 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。本文介绍了氮化铝陶瓷的性能、及近些年氮化铝陶瓷的成型技术和烧结技术的发展状况，并探讨了氮化铝陶瓷的未来发展方向，希望可以为氮化铝陶瓷进一步的研究以及应用探索提供参考。
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user: 2. 氮化铝 氮化铝(AlN)是强共价化合物，被F. Briegler和A. Geuther于1862年发现 [ 5 ]。氮化铝是二元Al-N系中唯一稳定存在的化合物，具有六方纤锌矿的特点，在AlN晶胞中，每个Al原子填充在以4个N原子为顶点的四面体空隙中，形成[AlN 4 ]四面体。在氮化铝晶体中，Al-N键的平均键长为0.1885 nm，而[ 001 ]方向的Al-N键键长为0.1917 nm，相较其他三根Al-N键，所以形成了一个畸变的[AlN 4 ]四面体结构，其空间群为P63mc，晶格常数为a = 0.311 nm，c = 0.978 nm [ 6 ]。 AlN具有以下四个方面的优异性能： 1) 热学性能。单晶氮化铝的热导率理论值可达320 W/(m·k)，室温下其热导率是Al 2 O 3 的数倍，与氧化铍的热导率(理论值为350 W/(m∙k))相近，并且无毒无害。随着温度升高，氮化铝的导热性能会逐渐优于氧化铍 [ 7 ]。在常温下氮化铝的热膨胀系数(4.5 × 10 −6 ˚C)与硅的热膨胀系数(3.5~4 × 10 −6 ˚C)接近。 2) 电学性能。常温下，氮化铝是优良的绝缘材料，其电阻率约为1014 Ω∙cm并且击穿电压可达到15 kV/mm；氮化铝与氧化铝的介电常数相近，可达8.9 F/m (1 MHz)，氮化铝的介电损耗约为(3~10) × 10 −4 (1 MHz)。 3) 力学性能。常温下，氮化铝陶瓷硬度约为12 GPa，密度理论值约为3.26 g/cm 3 ，杨氏模量为308 GPa，莫氏硬度为7~8。氮化铝在2200℃左右分解，室温下抗弯强度可达到300 MPa。氮化铝的强度受温度的影响不大，如温度为1300℃时，氮化铝的高温强度比室温下的强度降低约20%，而氧化铝和氮化硅在高温下下，其强度总体要减少50% [ 8 ]。 4) 化学性能。氮化铝材料耐高温抗腐蚀，可以稳定存在于砷化镓等化合物的熔盐中，并且铝、铜、镍等金属也无法浸润氮化铝材料。氮化铝开始发生氧化的温度约为700℃~800℃，常温下使用氮化铝材料不用考虑器件被氧化的问题。氮化铝容易与空气中的水蒸气发生反应，因此需要在干燥阴凉处保存。
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user: 3. 氮化铝陶瓷成型技术 AlN陶瓷的成型方法有干压、等静压、粉末注射成型和流延成型等。根据产品不同的性能要求以及生产成本的控制，需选择合适的成型方法。 3.1. 干压成型 干压成型由于操作简单可实现连续生产的优点，在工业生产中得到了广泛的应用，在原料混合均匀后，加入适量的结合剂进行造粒，向模具中加入一定量的造粒后的粉料，在压片机上加压形成一定形状的坯体，所施加的压力与所要求的成品性能相关。 干压成型具有工艺简单效率高、在工业应用中容易进行连续生产等优点；但是在压片过程中容易形成应力分布不均造成坯体密度不均，组织结构的均匀性相对较差，会产生开裂、分层等现象；另外模具的造价较高，连续的轴向压制对模具的损害较大导致生产成本上升。 3.2. 等静压成型 等静压成型是将粉体放入高压容器中，利用液体对粉末施加压力，粉体受到来自各个方向并且相等的力，所以冷等静压工艺制备的样品密度高且均匀。等静压成型根据加压过程中的温度可分为冷等静压、温等静压、热等静压。一般情况下，粉体主要采用冷等静压成型，压力范围为100~400 MPa。等静压成型过程可以分成三个阶段：初期压力较小，粉体颗粒开始承受压力进行一定程度的重新堆积；中期压力升高，颗粒发生局部流动，部分团聚粉体出现碎化现象；后期压力达到峰值，排出气体，体积进一步压缩，坯体达到致密化。Watari等 [ 9 ] 通过以Y 2 O 3 ，CaO，Li 2 O为复合烧结助剂，将AlN粉末通过冷等静压在200 MPa下压制60 s成型烧结制备得到了较高热导率的AlN陶瓷。 等静压成型可以生产具有复杂形状的AlN陶瓷，制备出的坯体密度高且均匀。但由于生产成本较高、生产效率较低，等静压成型在工业生产中的应用较少。 3.3. 粉末注射成型 粉末注射成型是一种结合现代高分子注塑理论与陶瓷制造技术的成型方法，是将氮化铝粉末与有机粘结剂等原料均匀混合，原料混合后在一定温度、一定压力下被高速送入注塑成型室内进行成型，成型后采用合适的方法脱除坯体中的粘结剂，最后经烧结获得产品，工艺流程如图1所示。 陶瓷粉末注射成型可以制造形状复杂、尺寸精度要求高的产品。鲁慧峰等 [ 10 ] 采用质量分数为95%的氮化铝粉末和5%的氧化钇添加剂，两者混合均匀后加入酒精溶剂进行造粒，在注射压力为60 MPa~70 MPa、注射温度为150℃~170℃条件下，以热脱脂的方式脱除有机粘结剂，置于真空碳管加热炉中，在流动氮气气氛下进行高温烧结，制得了AlN陶瓷零件。 图1. 注射成型的工艺流程图 注射成型具有成型样品精度高表面粗糙度小、密度均匀、强度高、易实现连续生产等优点，注射成型技术广泛应用于电子信息工程、生物医疗、钟表业以及航空航天等工业领域。但是注射成型主要用于制备小型精密部件，在大部件的制造中成本仍然较高。 3.4. 流延成型 流延成型是将氮化铝粉料与各种添加剂均匀混合制成浆料，而后浆料经漏斗传送至载带上，通过载带和刮刀的相对移动形成素坯膜。在配制浆料过程中需要加入分散剂来避免浆料中的粉末进行团聚沉降，加入粘结剂来保证干燥后生带的成型，加入增塑剂来使生带具备一定的柔韧性 [ 11 ]。分散剂与粘结剂的作用是相反的，不可同时加入，要分先后次序。流延工艺的流程中分散剂、粘结剂、增塑剂的选择及含量配比很关键，都会影响最终产品的性能。 桂如峰等 [ 12 ] 采用流延成型工艺制成素坯，以无水乙醇和丁酮为混合溶剂，以三油酸甘油酯为分散剂制备浆料，制得了形貌良好、柔韧性符合要求的氮化铝生坯，而后经排胶并高温常压烧结后，最终获得了致密度达98%的AlN陶瓷。 流延法成型具有工艺简单、生产效率高、经济效益高等优点，但是流延法成型更适用于制作片状材料，无法实现AlN陶瓷复杂形状的成型。 3.5. 3D打印成型 3D打印是一种可快速成型的增材制造技术，要首先在电脑上创建数字模型，而后将模型数据导入3D打印机中，采用粉末状金属或塑料等可粘合可流动的材料，按照数据模型进行逐层构建整个物体。在陶瓷成型的应用中，光固化3D成型技术应用最为广泛。Belmonte等 [ 13 ] 采用3D增材制造技术，获得了气孔率在45%~64%之间的氮化铝多孔陶瓷，研究发现长方体陶瓷的有效导热系数表现出各向异性，纵向的导热系数大约是横向的六倍，这一现象和多孔结构的解离变化有关。 相对于其他成型方法，光固化成型技术以数字化模型为基础，可以制造具有高精确度、形状复杂的氮化铝陶瓷器件。随着研究的不断深入，3D打印在航天、汽车、生物医疗等领域的应用将会不断扩大。3D成型技术的在陶瓷中的应用关键在于要配制高固含量和低粘度的陶瓷浆料，目前可以用于3D打印的陶瓷浆料很少，这就很大程度限制了3D成型技术的在陶瓷中的应用发展。