DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 方法 2.1. 权重获取 在统计学中，权函数是指在计算平均数等指标时，为各个变量值计算轻重作用的数值的函数。权函数可以被视为执行求和、积分、乘积和平均这些运算的数学系统 [ 2 ]。它的主要作用是增强同一数据集中某些变量对结果的影响。在统计分析中，经常会用到权函数的概念，如加权和以及加权平均数。根据取值的不同，权重可以分为离散型和连续型权重，不同的取值类型有不同的定义方式。本文仅讨论离散条件下的权函数。 权函数 ω : X → ℝ + 定义为离散集X上的取值为正的函数。本文使用的加权和以及加权积分别定义为： ∑ x ∈ X f ( x ) ω ( x ) (1) ∏ x ∈ X f ( x ) ω ( x ) (2) 对于分类任务，特征加权是提高分类准确性的有效技术，尤其是对于那些不同特征对类别标签有不同程度影响的数据集。由于互信息是两个变量之间相互独立性的度量，互信息越大，说明其中一个变量中所包含的有关另一个变量的信息越多，从而表明两个变量之间的联系越紧密。并且，标准化互信息 [ 0 ， 1 ] 的取值范围与权重的取值范围契合，节省了专门进行权重归一化的时间。因此我们将每个特征与类标签之间的标准化互信息作为其权重。假设数据集T的样本量为N，X为数据集中的一个离散型特征，C为类标签变量。其中X、C的取值分别为 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } 和 C = { c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c K } ，则属性X的每个取值的权重 ω ( x i ) 定义如下： ω ( x i ) = N M I ( X ， C ) = M I ( X ， C ) m e a n ( H ( X ) ， H ( C ) ) (3) 其中， M I ( X ， C ) = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 K | x i ∩ c j | N log ( N | x i ∩ c j | | x i | | c j | ) (4) H ( X ) = − ∑ i = 1 n P ( | x i | N ) log ( | x i | N ) (5) H ( C ) = − ∑ i = 1 K P ( | c i | N ) log ( | c i | N ) (6) 2.2. 加权朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是贝叶斯决策论(Bayesian decision theory)中的一种基本分类方法。在所有相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记 [ 7 ]。在朴素贝叶斯分类器中，由于条件独立性假设的存在，使得所有分类特征对于计算后验概率的贡献相同，然而，在大多数实际应用中，情况并非如此。为了解决这一问题，研究者们提出了一些半朴素贝叶斯分类器，即在分类过程中适当考虑某些属性之间的相互依赖关系，如TAN (Tree Augmented naïve Bayes)以及AODE (Averaged One-Dependent Estimator)。 本文提出加权朴素贝叶斯分类器通过在计算后验概率时对属性加权来完成分类任务，以减少属性条件独立性假设带来的消极影响。假设输入空间 X ⊆ ℝ n 是n维向量的集合，输出空间为类别标签集合 Y = { C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C K } . 用 X = { X ( 1 ) ， X ( 2 ) ， ⋯ ， X ( n ) } 表示输入空间 X 上的随机向量，其中 X ( i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ⊆ ℝ n 表示数据集中的第i个特征，用Y表示输出空间 Y 上的随机变量。算法的各参数具体定义如下： 算法输入：数据集： T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } ；待分类实例： x = ( x ( 1 ) ， x ( 2 ) ， ⋯ ， x ( n ) ) T ； 算法输出：类标签预测结果： y ∈ Y 1) 根据数据集信息计算各属性的权重，为待分类实例中的每一个属性值分配相应的权重值： ω ( x ( i ) ) = ω ( X ( i ) ) = N M I ( X ( i ) ， Y ) (7) 2) 计算在特定类别下各属性值的加权条件概率： (8) 3) 根据贝叶斯判定准则，对待分类实例的类标签进行预测： y = arg max C k P ( Y = C k ) ∏ i = 1 n P ω ( x ( i ) | C k ) (9) 其中， x ( i ) 为待分类实例中属性 X ( i ) 的取值。 在实际任务中，给定训练集，可将加权朴素贝叶斯分类器中涉及的各权重值以及所有概率估计值计算出来并存储在模型中，待到需要对实例进行预测时，只需要进行简单的计算便能得到分类结果，从而大大提高预测速度。 2.3. 加权k近邻方法 k近邻方法是一种常用的监督学习方法。k近邻方法是懒惰学习算法中的一种，只有在输入待分类实例后，算法才会开始运行，训练时间开销为零。算法通过距离函数来计算两两实例间的距离，从而确定待分类实例的k个最近邻样本点，最后根据决策规则来判断待分类实例的类标签。k的取值不同，分类结果会有显著不同；其次，采用不同的距离计算方式，找出的近邻也可能存在显著差异，从而导致分类结果有显著不同 [ 7 ]。本文采用欧氏距离作为实例点之间的距离度量，采用多数表决规则来确定待分类实例的类别标签。 本文提出的加权k近邻方法将加权和引入欧氏距离函数的计算中，通过 d ω ( x i ， x j ) = ( ∑ l = 1 n ω ( x i ( l ) ) | x i ( l ) − x j ( l ) | 2 ) 1 2 (10) 来计算实例 x i = ( x i ( 1 ) ， x i ( 2 ) ， ⋯ ， x i ( n ) ) T 与实例 x j = ( x j ( 1 ) ， x j ( 2 ) ， ⋯ ， x j ( n ) ) T 之间的距离： 其中， ω ( x i ( l ) ) = N M I ( X ( l ) ， C ) (11) 算法输入：待分类的实例 x = { x ( 1 ) ， x ( 2 ) ， ⋯ ， x ( n ) } ；数据集 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } 算法输出：实例x的类别y。 1) 通过加权欧氏距离 d W ( ) 的计算结果找出训练集T中与实例x最近邻的k个样本点， 确定这k个点 邻域 N ω k ( x ) ； 2) 在 N ω k ( x ) 中根据多数表决规则决定待分类实例x的类别标签y： y = arg max C j ∑ x j ∈ N ω k ( x ) I ( y i = C j )     ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ;     j = 1 ， 2 ， ⋯ ， K (12) 其中， I ( y i = C j ) 为指示函数，条件成立时函数取值为1，反之取值为0。 加权k近邻方法简单直观，在确定k值、距离度量和分类决策规则后，待分类实例的预测类标签唯一确定。
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user: 3. 实验及结果 3.1. 数据集及实验步骤 本文选用威斯康星乳腺癌数据集 [ 8 ] (Wisconsin Breast Cancer Database: WBCD)进行实验，该数据集总共有699个实例，除类别标签外还包含其他9个特征属性，列举在表1中。根据类标签的不同，该数据集可以划分为241个恶性肿瘤实例和458个良性肿瘤实例。除此之外，该数据集还包含16个有缺失值的样本，在进行实验之前，本文首先将这16个实例删除，实验仅采用剩余的683个完整实例，包括239个恶性肿瘤样本和444个良性肿瘤样本。具体实验步骤如下： 1) 首先采用传统的机器学习方法：朴素贝叶斯分类器、k近邻方法，对数据集进行分类，得到相应算法的分类准确率。 2) 其次，采用本文提出的各类加权机器学习方法：加权朴素贝叶斯分类器、加权k近邻方法再次进行分类，同样以分类准确率作为评价指标。 3) 最后，通过比较这两种传统机器学习方法与其相应的加权方法在分类准确率方面的差异来对本文提出的加权机器学习方法的性能进行评估并借此验证本文加权方法的实用性。 Table 1 Features description in Wisconsin breast cancer databas 数目 属性名称 取值类型 有无缺失值 1 Clump thickness 离散型 无 2 Uniformity of cell size 离散型 无 3 Uniformity of cell shape 离散型 无 4 Marginal adhesion 离散型 无 5 Single epithelial cell size 离散型 无 6 Bare nuclei 离散型 有 7 Bland chromatin 离散型 无 8 Normal nucleoli 离散型 无 9 Mitoses 离散型 无 表1. 威斯康星乳腺癌数据集属性描述 3.2. 实验结果 对于朴素贝叶斯分类器以及本文提出的加权朴素贝叶斯，采用不同折数的交叉验证来进行实验，并计算了各折交叉验证下的分类精度以及平均精度来进行算法性能评估。例如，五折交叉验证首先将数据集划分为5个子集，依次选择5个子集中的一个作为测试集，其他4个子集组成的合集作为训练集。因此，作为测试集的每折数据都有一个分类准确度，这些准确度的平均值作为相应交叉验证下的分类精度。实验结果统计在表2中。 Table 2 Classification accuracies (%) for Naïve Baye 交叉验证折数 朴素贝叶斯分类器 加权朴素贝叶斯分类器 3cv 97.00 97.00 5cv 97.15 97.15 7cv 97.15 97.15 9cv 97.16 97.16 10cv 97.15 97.15 11cv 97.16 97.16 Average 97.13 97.13 表2. 朴素贝叶斯分类器的分类准确率 从实验结果可以看出，本文提出的加权朴素贝叶斯模型在分类准确率方面的表现与传统的朴素贝叶斯分类器相当，平均分类精度都为97.13%。尽管朴素贝叶斯分类器中的条件独立性假设在很多现实数据集中都不成立，但其在实际应用中的表现极佳，是机器学习方法中最有力的分类工具之一。本文提出的方法虽然没有提高其分类精度，但从实验结果也可以看出本文基于互信息的加权方法并不会对本来稳健的分类器造成消极影响，因此本文的加权方法对此类机器学习方法具有一定普适性。 对于k近邻方法以及相应的加权k近邻方法，由于其作为一种惰性学习算法的特性，不存在训练模型，从而不适用于交叉验证。k近邻方法会事先存储整个数据集，待到有待分类实例输入后才会开始进行分类任务。代替使用交叉验证，本文采用不同的k值来进行相关实验，每个k值都对应一个分类准确度，同时本文还计算了平均分类精度。具体实验结果见于表3。 Table 3 Classification accuracies (%) for k-N k k近邻方法 加权k近邻方法 1 88.29 91.59 3 89.49 92.49 5 90.39 92.49 7 90.39 92.19 9 89.79 91.89 Average 89.67 92.13 表3. k近邻方法的分类准确率 从上述实验结果可以看出，对于每一个不同的k值，本文提出的加权方法对分类准确率都有提高，加权模型的最高分类精度达到92.49%，比相应k值下的传统模型最高提升了3%的准确率。此外，传统k近邻方法的平均分类精度为89.67%，而本文提出的加权模型的平均分类精度达到92.13%，平均提高了2.46%的分类精度。因此，可以得出本文提出的加权k近邻模型在分类准确率方面的表现优于传统方法这一结论，从而也可以证明本文提出的互信息加权方法的合理性以及实用性。
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user: 4. 结论 为了解决分类问题中的属性加权问题，为不同属性赋予相应合适权重，以提高分类模型的分类准确率。本文提出了一种基于互信息的属性加权方法，并在两种经典的机器学习方法上进行了实验。将加权模型与传统模型在准确率方面的表现进行了比较。 本文的实验结果表明，我们提出的两个加权模型与传统模型相比表现相当或者更好。同时，值得一提的是，朴素贝叶斯被认为是最简单但功能最强大的分类方法之一 [ 2 ]。这可能是本文的加权朴素贝叶斯分类模型与传统方法表现一样好的原因之一，需要进一步的研究来分析造成这一结果的详细原因。对于k近邻方法，实验结果表明，本文提出的加权k近邻模型的性能优于传统规则。由于k近邻规则是非参数分类器，因此本文提出的加权模型可以应用于任何数据集 [ 9 ]。 通过实验，本文验证了基于互信息的加权方法用于机器学习模型的有效性。这种方法有以下优点： 首先，该方法以信息论为基础，权重的度量结果可信赖。 其次，该方法不会对自身稳健的分类器造成负面影响，因此具有一定普适性。 再次，该方法可以提高传统分类器的分类准确率，从而可以在实际应用中发挥重要作用。 最后，虽然该加权方法在分类准确率方面的表现良好，但其在分类效率方面的表现还有待进一步研究。
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user: 摘 要 目的：探讨2013~2017年我院孕产妇剖宫产率及剖宫产指征变化。方法：选择我院2013~2017年分娩的孕产妇52，197例，分析自然分娩产妇和剖宫产产妇的一般人口学特征，比较不同年份的剖宫产率和剖宫产指征。结果：不同年龄的孕产妇剖宫产率差异有统计学意义(P < 0.05)，≥35岁产妇剖宫产率明显高于13~23岁和24~34岁(P < 0.05)。不同住院天数的孕产妇剖宫产率差异有统计学意义(P < 0.05)，住院8~15天和≥15天的产妇剖宫产率明显高于1~3天和4~7天(P < 0.05)。我院剖宫产率为56.28%，2013~2016年呈逐年下降趋势，2017年有所上升。剖宫产指征前3位是瘢痕子宫、胎膜早破、重度子痫。结论：我院剖宫产率仍较高，瘢痕子宫仍是剖宫产的主要原因。 关键词 :剖宫产，剖宫产指征，瘢痕子宫 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 剖宫产是处理高危妊娠，异常分娩、挽救孕产妇和围产儿生命的有效手段，合理选择剖宫产指征，可降低孕产妇和围生儿的死亡率 [ 1 ]。但由于科技的发展，人们生活水平的提高，使得剖宫产指征有所改变，剖宫产率逐年上升 [ 2 ]。且随着二孩政策的放开，瘢痕子宫，凶险性前置胎盘、子宫破裂等发生率有所提高，如何降低剖宫产率是产科工作者面临的重要课题 [ 3 ]。本文通过分析2013~2017年住院分娩的孕产妇资料，分析本院的剖宫产率以及剖宫产指征变化情况，为持续有效减低剖宫产率提供依据。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 本研究收集我院2013~2017年5年间所有住院分娩病例计52，197例，其中自然分娩22，823例，剖宫产29，374例。 2.2. 研究方法与观察指标 查阅病历数据库中孕产妇的病历资料，包括孕产妇的年龄、住院天数、分娩方式。根据是否有剖宫产指征，将剖宫产妇分为有指征剖宫产和无指征剖宫产。剖宫产指征参考《妇产科学》 [ 2 ] 有关的剖宫产指征，主要分为社会因素、瘢痕子宫、胎膜早破、重度先兆子痫、羊水过少、妊娠期糖尿病、前置胎盘、双胎妊娠、臀位、脐带绕颈、宫内窘迫、巨大儿、羊水胎粪污染等。剖宫产产妇同时有2个及以上指征时，以第一指征进行分析。分析自然分娩产妇和剖宫产产妇的一般人口学特征，统计2013年~2017年我院产妇剖宫产率，分析不同年份产妇剖宫产指征的差异。 2.3. 统计分析 采用SPSS 22.0进行统计分析。计量资料以( x ¯ ± s )描述。计数资料以例(n)和百分比(%)描述，采用c 2 检验，并进行分割卡方检验两两比较。以α = 0.05为检验水准，P < 0.05表示差异有统计学意义。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 产科住院病人一般人口学特征 2013~2017年，医院共收治住院分娩孕产妇52，197例，其中自然分娩22，823例，占43.72%，剖宫产29，374例，占56.28%。孕产妇年龄最小13岁，最大55岁，平均(29.11 ± 5.00)岁；住院天数最短1天，最长68天，平均(5.23 ± 3.01)天。 从表1可知，13~23岁、24~34岁孕产妇选择的分娩方式分布不同，差异有统计学意义(c 2 = 1366.64， P = 0.001)，两两比较后，≥35岁产妇剖宫产率明显高于13~23岁和24~34岁。不同住院天数的孕产妇剖宫产率差异有统计学意义(c 2 = 17282.31， P = 0.001)，两两比较后，住院8~15天和≥15天的孕产妇的剖宫产率明显高于1~3天和4~7天。 Table 1 5 years maternal demographic characteristics [example (%) 项目 自然分娩 剖宫产 χ 2 P 年龄(岁) 1366.64 0.001 13~23 2186 (56.02) 1716 (43.98) 24~34 18，435 (46.17) 21，494 (53.83) ≥35 2202 (26.32) 6164 (73.68) 住院天数(天) 17282.31 0.001 1~3 9569 (98.63) 133 (1.37) 4~7 11，154 (40.31) 16，515 (59.69) 8~15 1926 (14.25) 11，589 (85.75) ≥15 174 (13.27) 1137 (86.73) 表1. 5年孕产妇人口学特征[例(%)] 3.2. 产科住院病人剖宫产率比较 2013~2017年，我院住院孕产妇平均剖宫产率为56.28%。从表2可知，我院剖宫产率2013~2016年呈逐年下降趋势，2016年达低谷(50.78%)，2017年剖宫产率呈现回升趋势，回升至2015年水平。5年间剖宫产率相比，差异有统计学意义(c 2 = 442.63， P < 0.05)。 Table 2 Comparison of maternal cesarean section rate in 5 years [Example (%) 年份 分娩数 剖宫产数 剖宫产率 2013 7555 4923 65.16 2014 10131 5981 59.04 2015 9736 5367 55.13 2016 12805 6502 50.78 2017 11970 6601 55.15 合计 52197 29374 56.28 表2. 5年孕产妇剖宫产率情况比较[例(%)] 3.3. 产科住院病人剖宫产指征构成比较 对剖宫产指征情况分析，重度子痫的不同年份比较差异无统计学意义(P > 0.05)，其它因素的不同年份比较差异均有统计学意义(P < 0.05)，见表3。其中，社会因素从2013年的5.65%逐年下降至2017年的1.09%，不同年份比较差异有统计学意义(c 2 = 284.23， P = 0.001)。2013年剖宫产指征前3位分别是胎膜早破、瘢痕子宫、羊水过少，从2014年至2017年剖宫产指征前3位为瘢痕子宫、胎膜早破、重度子痫。瘢痕子宫从2013年的11.42%上升至2017年的26.69%，不同年份比较差异有统计学意义(c 2 = 670.28， P = 0.001)。胎膜早破从2013年的14.40%下降至2017年的10.71%，不同年份比较差异有统计学意义(c 2 = 670.28， P = 0.001)。羊水过少、脐带绕颈、巨大儿等占比也有所降低。 Table 3 Distribution of indications for cesarean section in maternal women in 5 years [Example (%) 剖宫产指征 2013 2014 2015 2016 2017 χ 2 P 社会因素 278 (5.65) 279 (4.66) 136 (2.53) 126 (1.94) 72 (1.09) 284.23 0.001 瘢痕子宫 562 (11.42) 869 (17.38) 933 (17.38) 1650 (25.38) 1762 (26.69) 670.28 0.001 胎膜早破 709 (14.40) 809 (13.53) 620 (11.55) 689 (10.60) 707 (10.71) 63.45 0.001 重度子痫 405 (8.23) 513 (8.58) 478 (8.91) 555 (8.54) 501 (7.59) 7.952 0.093 羊水过少 426 (8.65) 504 (8.43) 383 (7.14) 408 (6.27) 464 (7.03) 34.14 0.001 妊娠期糖尿病 252 (5.12) 387 (6.47) 388 (7.23) 276 (4.24) 454 (6.88) 68.22 0.001 前置胎盘 210 (4.27) 292 (4.88) 278 (5.18) 385 (5.92) 347 (5.26) 16.85 0.002 双胎妊娠 84 (1.71) 130 (2.17) 147 (2.74) 147 (2.26) 178 (2.70) 17.00 0.002 臀位 99 (2.01) 105 (1.76) 141 (2.63) 269 (4.14) 163 (2.47) 83.08 0.001 脐带绕颈 397 (8.06) 356 (5.95) 276 (5.14) 206 (3.17) 160 (2.42) 255.39 0.001 宫内窘迫 35 (0.71) 42 (0.70) 87 (1.62) 178 (2.74) 159 (2.41) 125.96 0.001 巨大儿 165 (3.35) 185 (3.09) 180 (3.35) 207 (3.18) 142 (2.15) 21.72 0.001 羊水胎粪污染 197 (4.00) 192 (3.21) 134 (2.50) 107 (16.65) 86 (1.30) 118.62 0.001 其他 1104 (22.43) 1318 (22.04) 1186 (22.10) 1299 (19.98) 1406 (21.30) 13.73 0.008 表3. 5年孕产妇剖宫产指征分布情况[例(%)]
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user: 4. 讨论 4.1. 剖宫产率变化情况 剖宫产率的高低是衡量一个地区围生医学水平和人口素质高低的重要指标 [ 4 ]。随着我国剖宫产技术的应用，在降低孕产妇和新生儿死亡率上发挥了巨大作用，但滥用剖宫产，尤其是剖宫产率上升至25%，孕产妇和新生儿死亡率反而升高 [ 5 ]。世界卫生组织将剖宫产率警戒线设置为15%，而我国剖宫产率为46.5%左右，远高于世界卫生组织警戒值 [ 6 ]。本研究显示我院剖宫产率高于50%，超过一半新生儿为剖宫产，分析其原因，大致为：第一，我院作为省级妇幼保健院，收治的孕产妇数量较多，而且有部分孕产妇为高危产妇，高龄、瘢痕子宫、盆腔狭小、胎位不正、妊娠子痫、前置胎盘、胎盘早剥等因素，导致孕产妇无法选择正常阴道分娩，只能选择剖宫产，尽早结束妊娠挽救孕产妇和新生儿生命。第二，孕产妇大多为1980~1995年出生，基本上为我国独生子女，对于妊娠分娩期望较高，加上害怕疼痛、希望尽早恢复阴道、阴道分娩耗时长等原因，错误认为剖宫产比阴道分娩安全便捷。第三，随着经济的改善和健康意识的提高，我国产妇在孕期过分注重饮食保健，导致营养过剩，新生儿体重偏高，产妇在阴道分娩时，宫缩乏力，生产困难，不得不转为剖宫产。另外，也有少数孕产妇家庭为方便孩子9月份入学、迷信生辰八字等原因，选择剖宫产让孩子提前出生。 本研究显示，我院2013~2016年剖宫产率显著下降，从65.16%逐年降至50.78%，主要是我院为降低剖宫产率，近年来提倡自然分娩，开办孕妇学校、推广分娩镇痛等技术，使得剖宫产率下降明显。但是2017年剖宫产率有所回升至55.15%。我院作为省级妇产科医院，承担了全省疑难重症孕产妇的健康保障工作。特别是随着2016年全面开放二胎政策的实施，2016年二胎怀孕率上升，到2017年二胎生产增加。但因为二胎产妇普遍年龄较高，以及其他高危因素，不能正常阴道分娩，使得剖宫产率有所回升。国内研究数据显示：上海市杨浦区中心医院2016年剖宫产率53.7%，高于二胎政策实施前2015年52.4% [ 7 ]；2011~2015年广东省妇幼保健院剖宫产率为45.45% [ 8 ]；绍兴市妇幼保健院2014年剖宫产率为38.76% [ 9 ]。我院5年平均剖宫产率为56.28%，相对于其他研究相对较高，因此降低剖宫产率势在必行。 4.2. 剖宫产指征分析 本研究显示，瘢痕子宫位居剖宫产指征首位，从2013年11.42%迅速增加至2017年26.69%，成为剖宫产的首要原因。瘢痕子宫患者再次妊娠面临诸多危险，易发生前置胎盘、大出血、子宫破裂，甚至危及生命，因此再次剖宫产概率更大 [ 10 ]。因此应加强与孕妇沟通，认清剖宫产的利弊，鼓励首次分娩孕产妇顺产，减少首次剖宫产发生率，同时鼓励符合条件的瘢痕子宫产妇阴道分娩，使剖宫产率回归合理水平。 胎膜早破是指临产前胎膜自然破裂，是妊娠晚期最严重的并发症之一，可造成胎儿在宫内感染，也会造成新生儿呼吸窘迫，对母亲及生儿均会造成严重不良影响 [ 11 ] [ 12 ]。研究显示，胎膜早破是引起我国孕妇剖宫产率增加的主要原因之一 [ 13 ]，而本研究也显示胎膜早破是剖宫产指征的第2位主要因素。因此，在妊娠不同时期要对其进行密切监测，并予以及时处理，合理选择分娩方式，降低不良并发症发生率，改善妊娠结局 [ 14 ]。 重度子痫前期，指的是妊娠高血压进展至十分严重阶段时的病症，患者出现子宫内胎儿发育迟缓、胎儿窘迫、胎盘早剥等严重妊娠结局的风险极大，可对母婴生命安全构成严重威胁 [ 15 ]，其剖宫产率高达84.9% [ 16 ]。本次研究显示重度先兆子痫排在剖宫产指征第3位，重度先兆子痫患者采取阴道分娩引产方式终止妊娠的成功率较低，剖宫产作为解决产科难题的重要手段，可在最短时间内取出胎儿，解除致病原因，从而预防胎儿在孕妇宫缩时受伤，下幅度降低并发症发生率，并改善围产儿的预后 [ 17 ] [ 18 ]。 无指征剖宫产即社会因素剖宫产，指无明显医学指征，孕产妇及家属要求剖宫产。本研究显示从2013年开始，我院无指征剖宫产占比呈下降趋势，低于2011年全国水平 [ 19 ]，原因可能为：① 我院妇产科学是省重点学科，科室医疗水平较高，收危重症孕产妇比例不断增高；② 随着生育政策的调整，所有计划生二胎的产妇首次分娩时会更加谨慎的选择分娩方式，更多地选择自然分娩 [ 20 ]；③ 我院开办孕妇学校为促进自然分娩对产妇进行宣教，并开设水中分娩、分娩镇痛、导乐分娩，一对一陪伴分娩等技术，降低孕产妇待产的恐惧感和疼痛感，使得无指征剖宫产有所降低。
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user: 摘 要 随着制造业、无人驾驶等行业人工智能的飞速发展，工程机械领域也开始迎来自己的无人化、智能化时代。通过文献分析人工智能以及无人驾驶等领域相关技术，重点从逻辑、技术、物理三个方面对智慧吊装系统进行了架构，明确了系统的逻辑顺序，分别对系统感知、决策、控制三个层次进行技术的架构、再对技术实现的物理要素进行说明；构建了一个安全、高效的无人智慧塔吊系统的实现方案。 关键词 :人工智能，无人驾驶，吊装系统，架构 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 装配式建筑的发展使工地现场吊装任务大幅增加，人们对塔吊的性能以及效率提出了更高的要求；同时，塔吊作为施工现场主要的水平和垂直运输工具，其相关事故却频发不断，2017年塔吊每月平均事故发生次数高达10.9次，塔吊已成为施工现场主要的危险源，严重制约着建筑业的发展。提升建筑工程塔吊安全管理水平，提升塔吊安全保障十分必要。其次，在施工现场，经常是多塔吊协同工作，当现场多个塔吊同时参与吊运时，塔吊间工作的先后顺序和工作流程安排等行为，缺少综合协调管理的人员和平台，仅靠塔吊信号工两两间的临时沟通决策，很难在短时间内进行吊运路径优化和具体操作的指挥协调，进一步加大了管理的难度。人工智能的发展，为塔吊性能优化提供了契机，我们希望将人工智能相关技术应用于塔吊智能化当中，通过人工智能算法代替塔吊工的决策、通过塔吊自动采集信息并分析数据来判断吊装安全问题；构建一种安全、高效的无人操作智慧化吊装系统。通过理论上对塔吊实现智能化进行研究分析，为实际技术应用发展提供相应参考。
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user: 2. 文献综述 由于建筑行业多个维度的复杂性使得其无法像一般的工业那样将生产流水线化并进行大规模的快速施工，而对于塔吊智能化的研究国内更是少之又少，表1主要对国内外一些塔式起重机自动化研究的情况进行说明。 Table 1 Related literature on tower cran 来源 相关内容 Lin等 [ 1 ] 提出了一种概率上完整的规划方法用于处理提升路径规划的问题，基于快速探索随机树(RRT)的规划器能帮助起重机姿势受限空间的模拟。 Cai等 [ 2 ] 使用CUDA变成在图形处理单元上实现了主从并行遗传算法，用混合配制空间基于图像的碰撞检测算法实现了在复杂环境中有效避免碰撞生成了高质量的提升路径。 Taghaddos等 [ 3 ] 构建一个由密集型数据库支持的编程算法，能在现场布局上规划多台起重机的使用，达到了起重机的自动规划和优化目标。 Albahnassi等 [ 4 ] 提出了一个运动规划框架，能够近乎实时地可视化和模拟起重机运动规划结果。 Peng等 [ 5 ] 以基于BIM的全面框架模拟3D BIM模型中移动式起重机安全提升，提出了一个支持系统的移动式塔式起重机决策。 Chen等 [ 6 ] 根据起重机操作与提升物体姿态之间的关系建立了计算规划两台起重机协同提升路径的算法。 An等 [ 7 ] 提出一种考虑起重机操作路径的重新优化策略，规划塔式起重机的起升路径。 丁玉岐 [ 8 ] 提出了一种计划管理层、设备管理层、设备终端构成的智慧无人化起重机系统。 赵挺生等 [ 9 ] 对建筑工程塔吊安全影响因素进行了分析。 表1. 塔式起重机相关文献论述 从表1可以看出，国外对塔吊自动化的研究局限于单个塔吊或塔吊群路径规划，对于吊装全过程的研究很少，因此，我们从塔吊吊装至安装全过程入手，实现一种无人智慧吊装系统的架构。
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user: 3. 系统的逻辑架构 基于对无人驾驶技术、塔吊操作流程、传感技术、计算机技术、人工智能等理论的研究，我们将“无人驾驶塔吊”的设计分为三个功能层次，它们分别是感知层、决策层和控制层。这三个层次构成了我们整个设计的基本框架，它们承担着不同的任务，实现着不同的功能，但总是共同作用在塔吊工作的每一个时期。 吊装过程是一个非常复杂的过程，需要几个系统相互协作才能实现最终的操作，三个层次之间的逻辑关系决定了系统信息的传递路径，从而决定了系统各机器的操作，如图1所示，该系统的主要路径为：环境信息通过感知层各机器相互配合采集后，再以相应信号形式传递给决策系统，决策系统再通过对信息的分析做出决策，决策系统再将系统传递给控制系统，控制系统将操作指令通过塔吊一一实现，最终实现感知–决策–控制的过程。 图1. 系统逻辑架构
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user: 4. 系统技术架构 4.1. 感知层技术架构 技术实现：GPS+嵌入式传感系统。 GPS (Global Positioning System)，即全球定位系统，在施工之前将构建放置于预定位置，并将位置信息录入系统，系统通过GPS的定位功能获取装配式建筑构建的现场位置，同时嵌入式传感系统实时收集环境以及塔吊自身状态信息，比如激光雷达获得环境中一些目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，并实时反馈给决策层，实现感知层各类信息采集功能；在信息采集过程中，多个传感器同时工作，会出现信息重复等现象，以障碍物位置信息为例，塔吊小车上激光雷达传感器收集到的障碍物位置信息与塔吊其他位置的激光雷达传感器收集的障碍物位置信息肯定不一致，如果将所有数据全部传递给决策层，决策层将无法确定哪一个数据为准确的数据；并且在嵌入式传感系统中，不止两个传感器，几十个甚至上百个传感器同时工作，将所有数据全部传递给决策层分析，决策层势必崩溃；其次，在数据传递过程中，外界的干扰也会导致一些数据失真，这些也会影响决策层的决策；为了解决这个问题，在数据传递之前，我们需要用卡尔曼滤波算法对采集的数据进行处理，将重复的数据进行剔除，同时降低外界对信号的干扰。 4.2. 决策层技术架构 技术实现：神经网络专家系统 [ 10 ] [ 11 ]。 神经网络专家系统可以控制系统始终适应复杂的环境神经网络，人工神经网络帮助专家系统在专家的交互中直接获取专家的经验数据，并加以综合；同时专家系统为人工神经网络提供解释。选用以人工神经网络为中心，传统专家系统为支持的神经网络专家系统决策模式，当遇到一般情况下的吊装任务，通过人工神经网络的决策以实现系统的决策；当决策过程受到干扰或参数被破坏或状态变化时，专家系统可以在线提取知识库中的规则，修改网络功率，调整模糊控制器的比例因子，使决策系统始终做出正确的决策。同时，该决策系统还能对每一次吊装过程进行学习，并将其存储与知识库中，以应对在之后吊装中遇到相同问题。神经网络专家系统只是为决策系统的框架，其具体的实现必须包含其功能实现的各种算法以辅助决策层实现各类决策任务；以路径规划算法实现吊装路径的确定以及路径的优化决策，以碰撞检测预警算法等实现吊装过程中的碰撞预警、避让等决策，通过机器学习算法完成系统的自我学习功能，再将每次决策后的信息传递给控制层。 4.3. 控制层技术架构 技术实现：车辆控制系统。 车辆控制系统最早应用于无人车，可以利用继电器、可编程控制器、开关元件等实现电机的启动、制动、顺序控制和正反转控制；利用微处理器、传感器、电机控制技术实现对机器变幅、角度、速度的细化控制。塔吊的吊装过程包括起升、回转、变幅；各个过程对速度、角度、起重重量等参数都有很为细致的规定，因此对于这一部分的控制是控制系统的重要工作，通过车辆控制系统，可以很好的解决各类要求。
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user: 5. 系统物理架构 通过前面的分析，系统已经形成了基本的技术框架以及逻辑框架，但是系统的实现必须要有硬件的支持，本部分主要说明系统架构所需要的硬件等物理要素。 5.1. 感知层物理架构 感知层技术主要由GPS+嵌入式传感系统实现，其硬件见表2。 Table 2 Perception layer physical architectur 硬件设备 对应功能 GPS接收器 确定待吊构件位置以及构件安装位置 超声波传感器 近距离和障碍物探测 激光雷达 高精地图制作、障碍物识别和跟踪和自身定位，获得环境中一些目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，对目标进行跟踪 倾角传感器 量测塔机倾斜角度 毫米波雷达 量测距离、速度 重量传感器 获取荷载大小信息 力矩传感器 获取塔机所受力矩大小 风速传感器 采集环境风速信息 温湿度检测仪 监测环境温度与湿度 作业区域限制器 识别作业禁区 表2. 感知层物理架构 以上只是感知层实现数据采集功能的实现，其信号的传递可以建立在无线通讯网络上，那么最重要的问题就是数据的延迟性，随着5G以及移动网络的发展，0延迟已经能基本实现，在感知层数据传递上，我们可以选择基于5G的无线通讯网络，选择无线通讯网络，必须以路由器实现，因此，路由器也是系统重要组成部分。 5.2. 决策层物理架构 决策层是各类算法以及相应系统的集成，需要分析、处理大量的数据，所以其实现必须建立在性能优良的AI芯片上，目前市场上，英特尔与英伟达一直是AI芯片领域上的两大集团，像特斯拉、地平线、眼擎科技这些后起之秀也开始在市场上拥有一席之地；通过一些资料的查询，英伟达发布的Drive Xavier 是目前性能最为优良的AI芯片，Drive Xavier的面积达到350 mm 2 ，内建90亿个晶体管，它支持每秒30万亿次运算，功率只有30瓦，包括一个定制的8核CPU、一个新的512核Volta GPU、一个新的深度学习加速器、一个全新的计算机视觉加速器以及一个全新的8K HDR视频处理器。优良的AI芯片，为决策层的运算提供了基础，保证了决策实现的准确以及迅速。 5.3. 控制层物理架构 控制层实现这对塔吊的吊臂、吊钩、变幅小车、回转机构等机器的控制，而在技术架构中就已经说明车辆控制系统由继电器、可编程控制器、开关元件的物理元件构成；在控制层，可编程控制器可接受由决策层发出的信号指令，按照已经存储好的逻辑运算对继电器、开关元件以及其他机械设备进行控制。
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user: 6. 总结与展望 本文通过文献综述对国内外塔式起重机智能化的研究进行了梳理，并从逻辑、技术、物理三个方面对系统进行了架构，提出了一种无人化智能吊装系统的方案。但是，本文仅从理论层面对其进行了说明，其具体的实现需要以大量的试验为基础，同时，感知、决策、控制三个层次之间的数据传递涉及多种数据格式的转换，这也是日后研究的一个重点。
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user: 摘 要 研究选用了三种不同的疏水陶瓷载体(其主要原料分别为ZrO 2 、SiO 2 及SiC)，采用浸渍还原法，制得了用于水氢同位素交换分离的Pt/疏水陶瓷催化剂。研究通过XRD、SEM、压汞仪及化学吸附仪等对载体及制得的催化剂进行表征，采用气汽并流方式测得催化剂交换效率，考察此三种由不同原料烧制的陶瓷载体对制得催化剂的影响。研究结果表明，以ZrO 2 为原料制得的陶瓷载体，载体结构适宜且稳定性好，最适宜作为载体制备催化剂。制得的催化剂在0.1 m/s气速下其催化交换效率可达31.2%，冲淋4周后催化剂活性几乎无变化。 关键词 :水氢交换，Pt/疏水陶瓷催化剂，载体种类 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 氢同位素分离在核工业中主要应用于重水脱氚、重水升级等领域，而实现氢同位素分离最有效便捷的方法即为水/氢催化交换分离技术，其技术核心为具有优良性能的疏水催化剂 [ 1 ] [ 2 ]。目前应用最广的疏水催化剂包括为Pt/SDB及Pt/C/PTFE两种，其中Pt/SDB类催化剂直接由疏水性良好的SDB直接提供疏水环境，催化剂制备简便，然而其耐温性较差，且较难获得大粒径载体，限制了其应用领域；Pt/C/PTFE类催化剂将Pt粒子负载于活性炭后，再由PTFE乳液涂覆其上获得疏水性，其Pt粒子分散度通常较高，然而其制备工艺繁琐，部分活性位点将被PTFE遮盖，且同样耐温性差 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。基于此，在疏水催化剂的研究中，具有耐受性优、可自由成型、催化剂制备工艺简单的疏水载体亟待研究。 陶瓷载体可满足上述需求，其耐受性优，可长期置于高温辐照环境中使用，故而可延长催化剂使用周期，疏水催化剂的应用领域亦可得以扩展，可使得分离效率更高的双温催化交换得以发展。此外，陶瓷载体成型方便，可制作成任意尺寸，满足不同处理能力的系统。基于此，目前已有众多以疏水陶瓷载体制备疏水催化剂的报道 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ——新型疏水陶瓷载体在制备时已被赋予良好的疏水性，无需后处理疏水化，催化剂制备流程简便，且已获得较优的催化活性。 新型陶瓷载体的制备以陶瓷粉为基础骨架材料，草木灰为造孔剂，两者与助剂混合后经高温煅烧即可获得具有三维多孔结构的载体。与有机类载体原料单一不同，陶瓷原料种类繁多，而何种陶瓷原料更易制得适用于水氢交换的催化剂载体目前尚未得以研究。 本研究采用了主要原料分别为ZrO 2 、SiO 2 及SiC制得的柱状多孔陶瓷载体(φ = 5 mm)，除此外，造孔剂及其它助剂的种类及用量均一致，采用此三种主要原料制备载体相对易成型且存在较优孔结构，是在前期载体制备研究中筛选而出。研究以氯铂酸为前驱体，通过浸渍及气相还原后获得疏水催化剂。采用SEM、压汞仪、XRD、化学吸附仪等对催化剂及载体进行表征，通过气液并流方式获得催化剂交换效率，以考查载体制备原料对催化剂性能的影响，用以确定最适宜制备疏水陶瓷载体的陶瓷原料。
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user: 2. 实验部分 2.1. 仪器与材料 氯铂酸，(Pt含量 ≥ 37 wt%)，沈阳有色金属研究院；乙醇，分析纯，北京化工厂。 管式还原炉，型号1200C，天津市中环实验电炉有限公司；场发射扫描电镜，SUPERA55，德国蔡司；压汞仪，Autopore IV 9510，美国Micromeritic公司；X射线衍射仪，XRD-6000，日本岛津；化学吸附仪，2920，美国Micromeritic公司；密度计，DMA5000，奥地利Anton paar公司；质谱仪，MAT253，美国Thermo公司；催化效率测试装置，自制。 2.2. 催化剂制备 催化剂通过浸渍–气相还原法 [ 10 ] 制得，其前驱体为氯铂酸，浸渍溶剂为乙醇，还原气为H 2 ，三种催化剂铂含量均为14.8 g/L。 2.3. 催化剂及载体表征 场发射扫描电镜测试载体孔结构表面形貌；压汞仪测试载体孔径、比表面积及孔隙率；X射线衍射仪测试催化剂及铂粒子衍射峰，其工作电压为40 kv，工作电流为150 mA，采用Cu靶，扫描测试范围为20˚~90˚，扫描速度6˚/min；化学吸附仪测试催化剂H 2 -TPR曲线，以Ar为预处理气，于400℃下预处理30 min，还原气为10% H 2 -Ar复合气，气体流量均为20 ml/min，测试升温速率为10℃/min，测试范围50℃~400℃；使用化学吸附仪采用CO脉冲吸附法获得铂粒子分散度(%)、铂金属比表面积(m 2 /g)及其粒径(nm)，预处理气为10% H 2 -Ar (50 ml/min)，升温速率10℃/min，升温至400℃后保持30 min；而后继续升温至450℃，使用He (50 ml/min)吹扫30 min；降至40℃使用5% CO-He作为吸附气，loop环容量0.5 ml，CO与Pt化学计量数为1。其计算方法为 [ 11 ] D = 表 面 活 性 金 属 Pt 原 子 数 Pt 总 原 子 数 = V CO / 22414 W × P / M Pt 式中V CO 为CO吸附量，ml；W为催化剂质量，g；P为铂质量分数；M Pt 为相对原子质量，g/mol。 S = V CO × N O × σ Pt 22414 W × P 式中N O 为阿伏伽德罗常数，σ Pt 为Pt原子截面积，0.089 nm 2 。 d = 5 × 10 4 ρ Pt × S 式中ρ Pt 为铂密度，21.45 g/cm 3 。 2.4. 催化剂活性测试 研究采用汽气并流交换装置，如图1所示。测试中氢气线速度0.1~0.5 m/s，催化剂体积4.5 ml，催化柱柱径30 mm。5% D丰度的轻重水在蠕动泵作用下于填料柱中循环，催化柱和填料柱均处在稳定60℃水浴加热中，高纯氢气由钢瓶经稳压稳流，经过填料柱，随饱和轻重水蒸气共同进入催化柱，氢气与轻重水水蒸气以并流方式通过催化交换床，在催化剂的作用下进行氢同位素交换反应。交换后的气汽混合物经冷凝器进行分离，获得气样及水样。密度计测试水样密度，质谱仪获得气样氘丰度，以获得催化分离效率。 F = y − y 0 y ∞ − y 0 式中，F为催化剂分离效率，y o ，y，y ∞ 则表示反应前，反应完成后以及反应达到平衡时气样中氘浓度。 图1. 催化剂分离效率测试方法
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 载体性能表征 Table 1 Pore structure of carrier 载体种类 ZrO 2 载体 SiO 2 载体 SiC载体 平均孔径(nm) 67.4 68.9 70.56 比表面积(m 2 /g) 80.57 91.75 41.28 孔隙率(%) 66.82 79.06 39.12 堆密度(g/cm 3 ) 0.39 0.27 1.33 表1. 载体孔结构相关性能 三种载体的平均孔径、比表面积及孔隙率等性能通过压汞仪测得，如表1所示，由于三种载体所用造孔剂种类一致，因此其平均孔径差距较小，均在70 nm左右。三种陶瓷原料烧制制得载体的孔隙率差距较为明显，其中SiO 2 载体的孔隙率最高，结构疏松；SiC载体孔隙率最低，结构紧密，ZrO 2 载体居中。造成孔隙率差距较大的原因推断为与陶瓷粉自身特性相关，不同的陶瓷粉原料与造孔剂及各种助剂的结合力有所差异导致。在平均孔径接近的条件下，随孔隙率的上升，载体比表面积呈增大趋势，由此表现为SiO 2 载体的比表面积值最大，SiC载体最低，而ZrO 2 载体居中。 扫描电镜测得三种载体SEM图像如图2所示。其中ZrO 2 载体呈现出明显的多孔陶瓷结构，载体孔结构均匀，陶瓷烧制较为紧密。SiO 2 载体由于孔隙率高，使得载体导电性能较差，SEM图像清晰度相对较差，仍能显示出载体结构较为疏松，具有较为密集的孔结构；SiC载体结构紧密，孔隙率低，多孔结构较为不明显。SEM图像显示与压汞仪测试值规律一致。 图2. 载体SEM图像 3.2. 铂粒子性能表征 由三种载体制得催化剂，测得的XRD曲线如图3所示。三种载体由于主要原料不同，使得其衍射峰角度差别较大。此外，如前文所述，SiO 2 载体结构疏松，从而使得仪器接收到的衍射强度较弱，导致载体总体衍射强度相对较弱；SiC载体孔隙率低，结构最为致密，其载体衍射峰最为尖锐；ZrO 2 载体衍射强度居于两者之间。三种催化剂的整体衍射峰中，均未检测到铂粒子衍射峰，其标志性111及200晶面峰信号均弱到未能在衍射曲线中有所呈现。通常情况下，衍射强度低，则表明铂粒子粒径较低，结晶不完善，难以检测到其衍射信号，因此无法通过Sherrer公式计算得到铂粒子粒径，研究将通过化学吸附仪测试对铂粒子进行进一步表征。 图3. 催化剂XRD曲线 Table 2 Performance of Pt particl 催化剂载体种类 ZrO 2 载体 SiO 2 载体 SiC载体 铂粒子分散度(%) 10.13 9.52 5.23 比表面积(m 2 /g) 25.03 23.52 12.88 粒径(nm) 8.54 9.08 18.09 表2. 铂粒子性能 通过化学吸附仪测得三种载体制得催化剂的铂粒子性能如表2所示。其中ZrO 2 载体制得催化剂的铂粒子分散度最优，达到10.13%，相应其铂比表面积最大，铂粒径最低；SiC载体制得催化剂的铂分散度最低，SiO 2 载体制得催化剂其铂粒子各项性能略低于ZrO 2 载体制得的催化剂。通常随着载体比表面积的增加，铂粒子均匀负载程度增加，有利于铂粒子分散度的提高。SiC载体比表面积最低，因此其制得催化剂的铂粒子分散度最低，然而其它两种载体制得催化剂的测试结果却并未呈现此规律。如前文所述，SiO 2 载体的比表面积最高，其铂粒子分散度却未能表现出明显的优势，推断在催化剂的浸渍制备过程中，由于SiO 2 载体孔隙率过高，载体结构疏松导致孔结构强度不够，浸渍液浸入其中造成了多孔结构的破坏，使得载体的孔结构发生变化，进而影响到载体比表面积。为验证上述推测，对浸渍完成的催化剂重新进行了孔结构测试，如表3所示。 由表3可看出，三种载体经浸渍后，SiO 2 载体平均孔径明显增大，比表面积下降明显，其比表面积值甚至降至低于ZrO 2 载体，而ZrO 2 及SiC载体经浸渍后其孔性能各项指标变化不明显。验证了上述推断，SiO 2 载体孔强度较差，浸渍后现有孔道被浸渍液冲破，造成了孔道破坏，出现并孔以及孔道坍塌的现象，从而使得平均孔径值上升，载体比表面积下降。浸渍后载体比表面积由大至小分别为ZrO 2 载体、SiO 2 载体及SiC载体，与铂粒子分散度呈现同样的变化规律——ZrO 2 载体制得催化剂其铂粒子分散度最高，SiO 2 略低，SiC最低。 Table 3 Pore structure (impregnated 载体种类 ZrO 2 载体 SiO 2 载体 SiC载体 平均孔径(nm) 69.1 78.9 70.19 比表面积(m 2 /g) 79.57 76.75 41.03 孔隙率(%) 64.17 75.82 38.89 堆密度(g/cm 3 ) 0.39 0.27 1.33 表3. 孔结构(浸渍后) 研究采用化学吸附仪测试获得催化剂的程序升温还原(H 2 -TPR)曲线，如图4所示。载体制备原料无法被H 2 还原，升温还原曲线中呈现的还原峰即为铂还原峰。铂前驱体氯铂酸的还原过程复杂，且并非单一物质被还原，通常包括不同价态的铂氧化物或者铂氯化物，因此曲线中呈现多个还原峰 [ 12 ] [ 13 ]。对于同种前驱体的H 2 -TPR曲线，还原起始温度及还原峰温度可表征还原反应进行的难易程度，随着起始温度和峰温的降低，还原反应发生的难度下降。三条还原曲线中，ZrO 2 载体制得催化剂的起始还原温度以及还原峰温最低，SiO 2 居中，SiC最高。结合前文结果，随铂粒子分散度及比表面积的增加，还原更易发生，铂粒子比表面积增加，则其暴露在还原氢气中的面积增大，与氢气接触面积的增大使得铂前驱体更易被还原。 图4. 催化剂升温还原曲线 3.3. 催化剂活性及稳定性研究 测得0.1~0.5 m/s气速下，三种催化剂分离效率如图5所示。可知ZrO 2 载体制得催化剂的催化性能最优，SiO 2 载体制得催化剂略低，而SiC载体制得催化剂则远远低于前两者。通常铂粒子分散度越高，则铂活性位点越多，更利于催化剂催化活性的提高。除铂粒子分散度外，在平均孔径接近的条件下，载体孔隙率亦可在一定程度影响催化剂活性，孔隙率越高，孔道越多，同样时间内有更多的反应气扩散至孔道内于活性位点上参与反应，利于催化剂分离效率的提高。SiC载体制得催化剂铂粒子分散度以及载体孔隙率均最低，因此其催化效率最差，ZrO 2 载体制得催化剂的铂粒子分散度最高，在0.1 m/s气速下，催化剂交换效率为31.2%，SiO 2 载体制得催化剂铂分散度略低然而其浸渍后载体的孔隙率仍较高，因此其催化活性在低气速下几乎与ZrO 2 载体制得催化剂持平。而随着测试气速的增加，SiO 2 载体制得催化剂的催化活性与ZrO 2 催化剂的差距则有逐渐增大的趋势，推断随着气速的增加，反应气逐渐来不及扩散至孔道内，孔道内部的活性位点难于参与反应，从而使得SiO 2 载体孔隙率较高的优势逐渐不再明显。 为进一步验证三种催化剂稳定性，经水冲淋四周后催化交换效率(0.1 m/s)如图6所示。冲淋后三种催化剂交换活性均有所下降，而SiO 2 载体制得催化剂其下降最为明显，与其载体孔结构强度较低有关，经冲淋后催化剂结构遭到进一步破坏，活性位点减少导致催化活性下降明显。ZrO 2 及SiC载体制得催化剂的活性下降比率较低，稳定性优。相较三种载体制得的催化剂，ZrO 2 载体结构适宜且稳定，其制得催化剂活性最优且催化活性稳定性佳，最适宜作为新型Pt/疏水陶瓷催化剂的载体进行使用。 图5. 催化剂交换效率 图6. 催化剂稳定性
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user: 4. 小结 研究采用了三种多孔陶瓷载体，其分别以ZrO 2 、SiO 2 及SiC为主要原料，载体经浸渍–气相还原法制得催化剂。通过对载体孔结构、催化剂铂粒子性能、催化活性及稳定性进行表征，表明适宜的载体结构不仅有利于活性位点的附着提高催化活性，还有助于提高催化剂的稳定性。研究结果表明，以ZrO 2 为主要原料制备载体，更易获得适宜且稳定的孔结构，制得催化剂的活性及稳定性均较优，最易获得适用于水氢同位素交换分离的Pt/疏水陶瓷催化剂。
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user: 摘 要 研究分别采用HNO 3 及HCl对载体进行预处理，而后通过浸渍及气相还原后，获得铂(Pt)/疏水陶瓷催化剂。通过SEM、压汞仪、XRD、IR及化学吸附仪等对预处理前后载体及制得催化剂的性能进行表征，通过气汽并流测试催化活性，考察载体预处理对制得催化剂的影响。研究结果表明，载体经HNO 3 及HCl预处理后，比表面积均有所提升，利于制得催化剂铂粒子分散度及其催化活性的提高。此外，采用HNO 3 预处理可在载体表面引入-NO 3 基团，可破坏铂结晶完善度，进一步提升铂粒子分散度，使得制得的催化剂性能优于采用HCl预处理载体制得的催化剂。HNO 3 预处理载体制得催化剂的催化交换效率在0.1 m/s气速下可达到33.1%，较未处理前的26.2%有明显提升。 关键词 :水氢交换，Pt/疏水陶瓷催化剂，载体预处理 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 高性能疏水催化剂 [ 1 ] [ 2 ] 是水氢同位素催化交换技术得以应用的关键，在核工业中，重水生产、升级及重水脱氚等领域均是水氢交换技术的重要应用。目前应用最为广泛的疏水催化剂有两类，一是Pt/有机类催化剂 [ 3 ] [ 4 ]，以Pt/SDB催化剂为主，载体本身为疏水性良好的高分子材料，催化剂制备方法简单，疏水性优，然而其耐温耐辐照性较差，且载体难以制备成大粒径，应用范围较小；二是Pt/C/PTFE类催化剂 [ 5 ] [ 6 ]，其由PTFE乳液提供疏水环境，铂粒子虽分散度高却易被PTFE乳液遮盖 [ 7 ]，制备工艺复杂且同样耐温耐辐照性差，使用期限难以保障。因此耐受性优、制备工艺简单且成型方便的新型疏水载体亟待研究。 为解决上述问题，以无机疏水陶瓷类为载体的疏水催化剂得以研究，疏水陶瓷载体耐受性强、性能稳定且成型方便，使用其制备催化剂不仅可增加催化剂使用时间，还可使双温催化交换工艺得以发展 [ 8 ]。新型疏水陶瓷载体在制备过程中即获得良好疏水性，无需后构筑疏水环境造成铂粒子被遮盖，催化剂制备工艺简便。目前Pt/疏水陶瓷催化剂的研究已取得了一定进展，制得的催化剂具有较好催化活性及稳定性 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。 Pt/疏水陶瓷催化剂属于贵金属/无机载体负载型催化剂，在用于其它催化反应的负载型催化剂研制中，为进一步提升催化剂催化活性，对无机载体采用强酸进行预处理是常用且有效的方法 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。对于新型疏水陶瓷载体，目前已有预处理对微孔(小于10 nm)陶瓷载体影响的研究 [ 11 ]，其用于制备用于氢氧复合的疏水催化剂。而用于水氢交换中等孔径(20~100 nm)的大颗粒疏水陶瓷载体(φ = 5 mm)，强酸预处理对其性能的影响目前尚未得知。 研究分别采用浓硝酸(HNO 3 )及浓盐酸(HCl)对疏水陶瓷载体进行预处理，通过浸渍–气相还原法制得催化剂，经SEM、压汞仪、XRD、化学吸附仪等对载体及催化剂进行表征，以气液并流方式获得催化活性，验证载体预处理对催化剂性能的影响。