DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 革新型蒸汽发生器改进方向 3.1. 结构及工艺方面的改进 下图1是俄罗斯提出了环形管板式方案，该方案的蒸汽发生器由带波纹膨胀节的壳体、竖直布置的传热管、环形管板及压力腔室、二回路补偿器及冷却剂管线组成 [ 2 ]，最突出的特点是管板采用内空的环形平板，内空空间设置了二回路补偿器用于补偿二回路液态钠体积的变化及稳定钠泵入口处流体流动。上述方案的提出，是因为俄罗斯认为蒸汽发生器的单台功率提高增大了壳体尺寸和管板厚度，以某热功率为700 MW的蒸汽发生器为例，在换热管长度为17 m、管间距为32 mm的设计方案情况下，传统的圆形管板厚度为785 mm，制造这样厚度的管板很复杂，在瞬态工况下也可能产生很高的温度应力，而环形管板方案的厚度仅需170 mm，现有的工业水平完全可以实现。 图1. 环形管板式蒸汽发生器 下图2是日本提出的双璧管–曲面管板式方案，该方案的蒸汽发生器由带波纹膨胀节的壳体、双璧设计的传热管、曲面型管板、压力腔室等组成 [ 3 ]。该方案最突出的特点是传热管由内外两层紧贴在一起且热膨胀系数不同金属材料组成，在夹层内填充氦气以在线监测传热管可能出现的泄漏，以及将传统的圆 图2. 双璧管–曲面管板式蒸汽发生器 平板式管板改进为曲面型管板。上述方案的提出，是因为日本认为传统的单壁管不能完全杜绝钠水反应的发生，采用双璧管的方案后即使传热管的内层出现穿透性裂纹，裂纹的扩展也不会延续到外层金属，且在线监测系统可及时发现可能的泄漏。至于采用曲面型管板是因为单台蒸汽发生器(热功率750 MW)传热管数量多，管板承受的应力较高，曲线型管板可以大大降低温度应力从而降低管板厚度。 下图3是印度提出的弯管–内孔焊式方案，该方案的蒸汽发生器由不带波纹膨胀节且不等径的壳体、局部弯曲的传热管、球形压力腔室等组成 [ 4 ]。该方案最突出的特点是传热管在局部区域设置弯曲段，以及传热管与管板连接接头由传统的焊胀结合工艺改进为内孔焊工艺。上述方案的提出，是因为印度认为传热管之间热膨胀差带来的温差应力是制约蒸汽发生器管板厚度的主要因素，局部弯管的方案可以大大降低管接头承受的应力，再加上采用对接接头的内孔焊可以大大提高蒸汽发生器管接头的可靠性。 图3. 弯管–内孔焊式蒸汽发生器 上述各方案总体上延续了传统的钠冷快堆直流式蒸汽发生器的结构方案和工艺，主要特点是在关键部位进行了改进和创新。作为革新型蒸汽发生器研究的一部分，韩国、法国、日本的国家也分别提出各自的一体式方案。一体化方案的特点是将中间热交换器、二回路钠泵、蒸汽发生器均整合到一个设备中，通过中间介质如铅铋合金的中间传递作用将热量由中间热交换器传递到蒸汽发生器，由此大大节省了中间回路所需的管线、阀门、辅助系统及布置空间。然而一体化方案的主要不足是设备结构尺寸过大，给加工制造、检修、在役检查带来的难度过高，目前还处于可行性理论研究阶段。 3.2. 材料方面的改进 由于与液态钠具有较好的相容性，早期的蒸汽发生器主材多选择奥氏体不锈钢，如304等。实际运行经验表明，蒸汽发生器水侧的应力腐蚀会对不锈钢产生较大的影响，如俄罗斯BN600的蒸汽发生器曾多次出现钠水反应事故。目前钠冷快堆蒸汽发生器的主要材料多选用铁素体钢2.25Cr-1Mo，如俄罗斯的BN600和BN800，我国的CEFR和CFR600。从钠冷快堆蒸汽发生器技术发展来看，改进型9Cr-1Mo，甚至高温抗蠕变性能、抗氧化性能、抗腐蚀性能更好的12Cr目前得到广泛关注，并已经在印度、法国、日本及俄罗斯等国开展相关研发工作。 下图4给出给出了水侧流体对2.25Cr-1Mo和9Cr-1Mo氧化能力的对比曲线，下图5给出了2.25Cr-1Mo和9Cr-1Mo在流动钠液中腐蚀速率对比曲线 [ 5 ]，可以看出9Cr-1Mo抗水蒸气氧化腐蚀能力和抗流动钠液腐蚀能力明显高于2.25Cr-1Mo。 图4. 2.25Cr-1Mo与9Cr-1Mo的氧化增重率对比 图5. 2.25Cr-1Mo与9Cr-1Mo在流动钠液中的腐蚀速率对比 在450℃~500℃内，9Cr-1Mo的蠕变断裂强度比2.25Cr-1Mo高33%至50%，故相同工况下传热管采用9Cr-1Mo的管壁更薄。由于增加了传热效率，可以减少传热管长度提高经济性，更为关键的是传热管长度缩短可以降低管接头承受的温差应力，提高蒸汽发生器的可靠性。 3.3. 革新型方案的差异性及适用条件 对比钠冷快堆蒸汽发生器各种革新型方案可以发现，传热管更长、结构尺寸更大、性能更好的主材、新型结构的管板和传热管、采用对接焊接的管接头连接方案等传统蒸汽发生器改进的主要趋势，在其他方面总体上采用了现有的方案，即最大程度的使用已经建成了蒸汽发生器研发和运行的有益经验。 从提高安全性的角度，蒸汽发生器的管板和传热管连接接头是薄弱环节。运行工况的变化导致热应力急剧增加、焊缝初始质量存在问题都是在各国蒸汽发生器运行时发现的主要问题。从提高经济性的角度，增加蒸汽发生器的传热管数量和长度从最为可行的方案，但也会由此导致蒸汽发生器管板及管接头承受的更高应力。尽管革新型方案在很大程度上提高了经济性和安全性，但由于安全性和经济性在工程上追求的目标永远是矛盾的统一，最终的方案还应结合各国现有的技术储备及工业工艺水平最终确定。
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user: 4. 革新型蒸汽发生器关键技术 蒸汽发生器运行温度为500℃左右，水汽侧工作压力达14~16 MPa，传热管处于钠/水介质热交换边界，两相流传热恶化段的温度脉动、流动不稳定性、冷却剂的侵蚀、腐蚀，管束和支撑间的振动、磨损、瞬变应力、热冲击和热疲劳均易导致传热管缺陷扩展形成穿透性缺陷，进而导致水或蒸汽向钠中泄漏引起钠水反应。上述问题是传统的蒸汽发生器和各种革新型蒸汽发生器都需解决的。 在设计方面，由于革新型蒸汽发生器结构尺寸和管束数量大幅度增加，设备内部的流动将更为复杂，为了满足水汽侧流量最大限值(2000 kg/m 2 s)、基于冲蚀考虑的蒸汽流速限值(60 m/s)、基于降低水侧腐蚀的最大热流密度限值(725 kW/m 2 )，同时还要避免蒸汽发生器所有的运行工况下出现流动不稳定性、过大的管束温差应力，需要开展耦合两相传热和流动的三维精细化温度场分析及必要的试验验证工作。 在制造工艺方面，除了开展性能更好的材料进行实验室评定和工程化试制外，还需重点研究的关键工艺包括新型管板与压力腔室一体化锻造技术、需通过疲劳及蠕变性能试验验证的高稳定性内孔焊技术、双璧或局部弯曲的传热管成型技术等。此外，由于革新型蒸汽发生器结构尺寸的增加，蒸汽发生器部分关键部件也需重新开展工艺研究，如一体化波纹管膨胀节成型技术等。
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user: 5. 结论 开展革新型蒸汽发生器研究是提高钠冷快堆经济性和安全性的必要之路，钠冷技术发展较快的国家已经提出了多种方案并开展了深入的研究。通过对已有方案的研究，本文认为： 1) 革新型蒸汽发生器应最大程度的延续已开展的蒸汽发生器研发和运行的有益经验。 2) 传热管更长、结构尺寸更大、性能更好的主材、新型结构的管板和传热管、对接焊接的管接头连接方案等是蒸汽发生器改进的主要方向。 3) 耦合两相传热和流动的三维精细化温度场分析、关键部件的制造工艺是革新型蒸汽发生器需重点关注的研究内容。
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user: 摘要 本文结合上下解技巧和极大极小方法研究了一类奇异拟线性椭圆型方程解的存在性和多重性。首先，在赋予非线性项和奇异项合理的假设条件下，得到了该问题非平凡解的存在性；其次，增强假设条件并运用山路引理，我们获得了该问题第二个解。
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user: 1. 引言 本文考虑如下奇异拟线性椭圆型方程解的存在性和多重性： { − Δ p u − u Δ p ( u 2 ) = b ( x ) u − γ + f ( x ， u ) ， x ∈ Ω ， u > 0 ， x ∈ Ω ， u = 0 ， x ∈ ∂ Ω ， (1.1) 其中 Ω ⊂ ℝ N ( N ≥ 3 ) 是一个具有光滑边界的有界区域， b ( x ) > 0 、 γ > 0 、 f ( x ， s ) 是连续的且满足一定条件。 近几十年，对含有p-Laplace算子的拟线性椭圆型方程解的存在性等相关问题得到了广泛的研究，如文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。同时，非线性奇异边值问题也引起了不少学者的关注，尤其在流体力学、非牛顿流体等物理领域涌现出了大量的研究成果，如文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。但对于同时包含问题(1.1)中拟线性项以及奇异非线性项的椭圆型方程的问题，仅有较少学者进行研究，且均为 p = 2 的情况，具有代表性结果的是文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 本文目的在于将已有的相关成果拓展到 p ≠ 2 的情形，得到方程(1.1)解的存在性和多重性结果。 下面给出函数 b ( x ) 和 f ( x ， s ) 满足的条件： (b 1 )存在函数 e 0 ∈ C 0 1 ( Ω ¯ ) ， e 0 ≥ 0 且 q > N ，使得 b e 0 − γ ∈ L q ( Ω ) 。 (f 1 )对几乎处处 x ∈ Ω 和任意 s ∈ [ 0 ， δ ] ，存在常数 δ ， k > 0 ，使得 − k b ( x ) ≤ f ( x ， s ) . (f 2 )对几乎处处 x ∈ Ω 和任意 s ∈ ℝ ，存在 F 0 > 0 ， r > 2 p 且 0 ≤ a 1 ( x ) ∈ L ∞ ( Ω ) ， a 1 ( x ) 不恒为0，使得 | f ( x ， s ) | ≤ F 0 ( 1 + a 1 ( x ) | s | r − 1 ) . (f 3 )对几乎处处 x ∈ Ω 和任意 s ∈ [ s 0 ， ∞ ) ，存在 s 0 > 0 且 θ > p ，使得 0 < 2 θ F ( x ， s ) ≤ s f ( x ， s ) ， 其中 F ( x ， s ) = ∫ 0 s f ( x ， t ) d t 。 若 u ∈ W 0 1 ， p ( Ω ) ∩ L ∞ ( Ω ) ， u > 0 ，成立 ∫ Ω ( 1 + 2 p − 1 | u | p ) | ∇ u | p − 2 ∇ u ∇ φ + 2 p − 1 ∫ Ω | ∇ u | p | u | p − 2 u φ = ∫ Ω h ( x ， u ) φ ， ∀ φ ∈ C 0 ∞ ( Ω ) ， (1.2) 其中 h ( x ， u ) = b ( x ) u − γ + f ( x ， u ) ，则称函数 u : Ω → ℝ 是方程(1.1)的一个正弱解。 进一步，方程(1.1)对应泛函如下： J ( u ) = 1 p ∫ Ω ( 1 + 2 p − 1 | u | p ) | ∇ u | p − ∫ Ω H ( x ， u ) ， 其中 H ( x ， s ) = ∫ 0 s h ( x ， t ) d t 。不难发现，对其直接应用变分方法存在困难，主要困难在于当 u ∈ W 0 1 ， p ( Ω ) 时， | u | p | ∇ u | p ∈ L 1 ( Ω ) 不一定成立。为解决这一困难，参考文献 [ 10 ] 中的方法，我们进行变量替换 v = g − 1 ( u ) ，g定义为 { g ( s ) = − g ( − s ) s ∈ ( − ∞ ， 0 ] ， g ′ ( s ) = 1 ( 1 + 2 p − 1 | g ( s ) | p ) 1 / p s ∈ [ 0 ， + ∞ ) . (1.3) 对应泛函J可写为 J ( g ( v ) ) = 1 p ∫ Ω | ∇ v | p − ∫ Ω H ( x ， g ( v ) ) ， (1.4) 且定义 Φ ( v ) : = J ( g ( v ) ) ，在给定 H ( x ， s ) 合理假设条件下， Φ ( v ) 在 W 0 1 ， p ( Ω ) 上有意义。进一步， Φ ( v ) 为如下拟线性方程对应的Euler-Lagrange泛函： { − Δ p v = b ( x ) ( g ( v ) ) − γ g ′ ( v ) + f ( x ， g ( v ) ) g ′ ( v ) x ∈ Ω ， v > 0 x ∈ Ω ， v = 0 x ∈ ∂ Ω . (1.5) 显然，若v是方程(1.5)的弱解，则 u = g ( v ) 是方程(1.1)的弱解。因此只需要研究方程(1.5)的解的存在性。 本文主要结果如下： 定理1.1：假设条件(b 1 )、(f 1 )和(f 2 )成立，则存在 α 0 > 0 使得当 ‖ a 1 ‖ ∞ ≤ α 0 成立时，方程(1.1)至少存在一个正弱解。 定理1.2：假设条件(b 1 )、(f 1 )~(f 3 )成立， r < 2 p * ， p * = N p / ( N − p ) ，则存在 α 1 > 0 使得当 ‖ a 1 ‖ ∞ ≤ α 1 成立时，方程(1.1)至少存在两个正弱解 v ˜ ， v ^ ，且 v ˜ < v ^ 。
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user: 2. 预备知识和基本引理 符号：记 C * ， C * * ， C ， C i ， i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ 表示不同的正常数，且相邻出现可能是不相同的。 记 L P ( Ω ) 是Lebesgue空间，并定义范数 ‖ u ‖ p = ( ∫ Ω | u | p d x ) 1 p ，   1 ≤ p < ∞ ； ‖ u ‖ ∞ = esssup x ∈ Ω | u | ，   p = ∞ 。 记 W 0 1 ， p ( Ω ) 是Sobolev空间，并定义范数 ‖ u ‖ = ( ∫ Ω | ∇ u | p d x ) 1 p 。 注记2.1：由(b 1 )中 b e 0 − γ 的可积性条件，可知 m e a s { x ∈ Ω : e 0 ( x ) = 0 } = 0 且 b ∈ L q ( Ω ) 。 引理2.2 [ 9 ] [ 10 ]：函数g及其导数满足下列性质： 1) 函数g唯一确定的，且是 C 2 和可逆的； 2) 对所有 s ∈ ℝ ， | g ′ ( s ) | ≤ 1 ； 3) 对所有 s ∈ ℝ ， | g ( s ) | ≤ | s | ； 4) 当 s → 0 ， g ( s ) / s → 1 ； 5) 对所有 s ∈ ℝ ， | g ( s ) | ≤ 2 1 2 p | s | 1 2 ； 6) 对所有 s ≥ 0 ， g ( s ) / 2 ≤ s g ′ ( s ) ≤ g ( s ) ； 7) 当 s → + ∞ ， g ( s ) / s → a > 0 ； 8) 存在一个正常数C，使得 | g ( s ) | ≥ { C | s | ， | s | ≤ 1 ， C | s | 1 2 ， | s | ≥ 1 ; 9) 对所有 s ≥ 1 且 t ≥ 0 ， g 2 ( s t ) ≥ s g 2 ( t ) ； 10) 对所有 s ∈ ℝ ， | g ( s ) g ′ ( s ) | ≤ 2 1 − p p 。 引理2.3：函数 s → ( g ( s ) ) − γ g ′ ( s ) ，   s > 0 满足下列性质： 1) ( g ( s ) ) − γ g ′ ( s ) 在 ( 0 ， ∞ ) 递减； 2) lim s → 0 + ( g ( s ) ) − γ g ′ ( s ) = + ∞ ； 3) 存在常数 C 1 > 0 使得对所有 s ≥ 1 ，成立 0 < ( g ( s ) ) − γ g ′ ( s ) ≤ C 1 。 证明：根据g的定义及(1.3)式可知， g ( s ) 在 ( 0 ， ∞ ) 递增， g ′ ( s ) 在 ( 0 ， ∞ ) 递减。当 s > 0 时， g ( s ) > 0 且 g ′ ( s ) > 0 ，则(1)得证。又因 γ > 0 且 s → 0 + 时， g ( s ) → 0 + ， g ′ ( s ) → 1 ，则可得(2)成立。结合(1)的结论以及当 s > 0 时， g ( s ) > 0 且 g ′ ( s ) > 0 ，则可立即证得(3)成立。证毕。
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user: 摘要 2019年底，新型冠状病毒肺炎出现并快速成为全球流行疾病，不但对我们的身体健康造成威胁，对社会经济发展也带来了巨大影响。作为最有效的控制策略，疫苗接种可以通过减少易感者来控制疾病的传播。而接种疫苗会产生一定的经济支付和疫苗副作用风险，不接种疫苗则需承担染病风险以及感染的治疗费用。所以引入博弈免疫策略，可以使得人们通过衡量自身收益来决定是否接种疫苗，从而结合经济情况做出有利于自身的决策。本文建立了SEIQR的传染病动力学模型，引入博弈免疫策略，计算其基本再生数、有效再生数和平衡点，分析其动力学行为。运用印度2020年4月1日至2020年7月29日期间的新增病例和累计病例数据，结合模型进行数值模拟，结果表明在按比例接种疫苗的情况下，当出生率与接种率比例达到一定值时，就能够有效控制疾病传播，并且接种比例越大，疾病流行时间会越短，染病人数也会越少。同时在自愿接种疫苗政策下博弈免疫策略也是有效的，当人们学习模仿能力强或者不接种疫苗个体感染疾病的可能性更大时，会促使更多人接种疫苗，疾病会更快得以控制，并且能够保证人们自身利益。
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user: 1. 引言 新型冠状病毒肺炎是一种由新型冠状病毒引起的传染性疾病。在很短的时间内迅速传播并成为一种全球性流行病。世界卫生组织(WHO)于2020年1月30日宣布新冠肺炎疫情为“国际关注的突发公共卫生事件”，并于2月11日在日内瓦的全球研究与创新论坛上宣布将新型冠状病毒肺炎命名为Corona Virus Disease-19 (COVID-19) [ 1 ]。同日，国际病毒分类委员会(ICTV)提议将新型冠状病毒命名为Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) [ 2 ]。随后于2020年3月11日世界卫生组织(WHO)宣布COVID-19成为大流行。且截至2021年3月10日，全球新冠感染人数达118，188，896人，造成了2，619，825人的死亡 [ 3 ]。目前，最有效的控制策略是接种疫苗，通过减少易感者来有效控制疾病的传播。而接种疫苗会产生一定的经济支付和疫苗副作用风险，不接种疫苗则需承担染病风险以及感染的治疗费用，所以引入博弈免疫策略，可以使得人们通过衡量自身收益来决定是否接种疫苗，从而结合经济情况做出有利于自身的决策。 近年来许多学者也已经将博弈思维结合到传染病模型中对防控措施进行评估研究。博弈是关于包含相互依存关系情况中理性行为的研究。这种相互依存是指参与者理性地采取或选择自己的策略行为，其中博弈的任何一个参与者都会受到其他参与者的影响，并且他的行为也会影响到其他参与者，在这种相互影响的关系中，每一个参与者都尽可能地通过选择行为策略来提高自己的收益 [ 4 ]。而博弈在传染病传播动力中的应用，主要是预测个体行为，并研究其优化策略。在疾病爆发期间，个体往往会通过改变自身行为策略来降低感染风险，同时会产生一定的支付，但是如果不改变自身行为策略，就要承担染病和经济损失的风险。而个体则需要权衡这两个策略之间的收益，选择最优策略。例如Zhao等人 [ 5 ] 在传统SEIR模型的基础上加入博弈论决策过程的行为模仿过程来预测武汉新冠动态，模型估计基本再生数为2.5，得出个人行为变化会影响新冠疫情，且个人模仿率增加和被感染的可能性降低都有可能缓解新冠肺炎疫情。Kabira和Tanimotoc [ 6 ] 将传染病传播模型与进化博弈论(EGT)的行为动力学相结合，发现个人对感染风险和封闭在家里的经济成本的权衡会影响封锁在家的执行率。此外，当个人封锁成本相对较低时，个人更愿意封闭在家并且这样能够有效防控疾病流行。Wei等人 [ 7 ] 将新冠初期政府和公众行为策略博弈结合到传染病模型中，根据英国和中国累计确诊病例，确定新冠在不同策略下的传播规模，结果表明政府在疫情初期采取的应急策略能够有效控制疫情的传播。以上这些研究都是根据新冠传播机理从博弈角度考虑个人和政府的行为策略对新冠传播的影响，都没有从风险和个人支付角度考虑到疫苗免疫对疾病防控的影响。对于疫苗而言，一般情况下，疫苗的接种可以大大降低许多传染病的发病率和死亡率，并且随着越来越多的个体接种疫苗，在群体免疫的作用下，其余未接种疫苗的个体被感染的可能性就会越来越小。对于疫苗覆盖率足够高的人群来说，不需要给每个人接种疫苗就能够消除疾病 [ 8 ]。但是在自愿政策下，个人决定是否接种疫苗由许多因素决定，如疫苗的价格、对疫苗安全性的考虑、疫苗的供应量等。用博弈的方法可以量化个人根据这些因素的做出决策的过程，使得模型具有现实意义。目前，新冠疫苗已经开始全球大规模接种，各个国家都实行了有计划的疫苗接种行为。由于印度人口基数较大，医疗卫生水平有限，所以，本文以印度数据为例子研究考虑加入经济因素，将经济学博弈的思维融合到传染病模型中来研究接种行为对新冠传播的影响。 出于对监控力度和医疗设施的考虑，印度的确诊病人可能没有完全被隔离起来，也具有一定的传染性，所以本文建立SEIQR模型。其次，在流行性疾病模型的基础上，考虑引入疫苗博弈免疫，将个体根据风险信息和收益选择接种行为的过程形式化、公式化，通过计算再生数和平衡点，分析其动力学形态，得出自愿接种的政策下，疫苗博弈策略对新冠疫情的影响。
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user: 2. 模型 2.1. 模型建立 由于印度人口多且密集，医疗水平和隔离治疗不够完善的特点，对于已经确诊的病人，不一定能做到全部隔离治疗，所以确诊者也具有一定的传染能力，由此我们建立SEIQR模型，其中，S表示易感者，E表示潜伏者，I表示有症状的染病者，Q表示确诊者，R表示恢复者。易感者可以通过与潜伏者，有症状的染病者和确诊者接触而感染新冠，根据新冠传播特征，模型采用标准发生率，并且假设其出生、死亡率相等。如图1为新冠传播流程图： 图1. 考虑出生死亡的新冠传播流程图 根据图1的传播流程图，可得下面的微分方程组： { d S d t = μ N − β S I + β 1 S E + β 2 S Q N − μ S ， d E d t = β S I + β 1 S E + β 2 S Q N − δ E − μ E ， d I d t = δ E − m I − μ I ， d Q d t = m I − γ Q − μ Q ， d R d t = γ Q − μ R . (1) 其中， μ 表示出生死亡率， β 表示有症状的染病者对易感者的传染率， β 1 表示潜伏者对易感者的传染率， β 2 表示确诊者对易感者的传染率， 1 / δ 表示潜伏者的潜伏期， 1 / m 表示有症状染病者从出现症状到确诊的时间， 1 / γ 表示确诊者的治愈期。 2.2. 引入博弈免疫策略 疫苗的机理是刺激人体激活免疫抗原，这里假设疫苗是100%有效的，且疫苗接种针对所有年龄阶段的人，包括所有现存易感者和新生儿。假设接种疫苗的经济成本和疫苗副作用风险为 r v ，则对于接种者，支付函数为 f v = − r v . 其他选择不接种疫苗的人则需要承担被感染的风险和感染后治疗的经济成本，设为 r i ，且不接种疫苗者的支付函数与不接种疫苗感染新冠的概率和新冠的流行率有关，所以不接种疫苗者的支付函数表示为 f n = − r i η ( E ( t ) + I ( t ) + Q ( t ) ) ， 其中 η 表示不接种疫苗的个体感染疾病的可能性。 这时，转换策略到接种的支付增加为 Δ E = f v − f n . 假设以 σ 的速率对个体进行抽样，则非接种者 σ x 的速率抽样接种者，则非接种者转换策略到接种者的概率为 ρ Δ E ，其中 ρ 是比例常数。这里用 x 表示接种者的比例，用 ( 1 − x ) 表示非接种者的比例。则当 Δ E > 0 时，非疫苗接种者可能转换为疫苗接种者，且有 d x d t = ( 1 − x ) ⋅ σ x ⋅ ρ Δ E ， 当 Δ E < 0 时，疫苗接种者可能会转换为非疫苗接种者，此时有 d x d t = − x ⋅ σ ( 1 − x ) ⋅ ρ ( − Δ E ) . 如果取 k = σ ρ 表示个人抽样其他人和转换策略的组合模拟率，则上述两个方程可以简化为 d x d t = k x ( 1 − x ) ( f v − f n ) = k x ( 1 − x ) [ − r v + r i η ( E + I + Q ) ] . 在上述博弈策略中非疫苗接种者的支付函数与感染新冠的概率和新冠的流行率有关，即与E(t)、I(t)和Q(t)有关，而E(t)、I(t)和Q(t)可以由传染病模型来确定。所以在模型(1)的基础上加入了博弈免疫，如图2为加入博弈免疫的新冠传播流程图。其中所有易感者的接种比例和新生儿的接种比例都为x。 图2. 加入博弈免疫策略的新冠传播流程图 引入两个参数： κ = k r v ， ω = η r i r v 。微分方程组为： { d S d t = μ ( 1 − x ) N − β S I + β 1 S E + β 2 S Q N − x S − μ S ， d E d t = β S I + β 1 S E + β 2 S Q N − δ E − μ E ， d I d t = δ E − m I − μ I ， d Q d t = m I − γ Q − μ Q ， d R d t = μ x N + x S + γ Q − μ R ， d x d t = κ x ( 1 − x ) [ − 1 + ω ( E + I + Q ) ] . (2)
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user: 5. 结论 本文针对印度实际情况，建立SEIQR模型，在此基础上加入博弈免疫策略，并建立相应模型，计算其基本再生数 R 0 、按比例接种疫苗的有效再生数 R v 和疫苗博弈策略的有效再生数 R ω 。结论表明印度新冠在2020年4月1日到7月29日的基本再生数为1.5941，考虑加入免疫，若按比例接种疫苗，有效再生数 R v 与出生率和免疫率的比例有关，比例大于某一固定值时，有效再生数 R v 大于1，此时疾病将继续传播；比例小于某一固定值时，有效再生数 R v 小于1，此时疾病传播将会得到有效控制，疾病将不会继续传播。且当免疫比例v越大时，染病人数减少越多，且疫情持续时间也会缩短越多。若按照博弈免疫策略进行疫苗接种，即在自愿政策下进行免疫，这时有效再生数 R ω 与参数 ω 有关，有效再生数 R ω = 1 可得 ω 的阈值，当 ω 大于这个阈值时，有效再生数 R ω 大于1，此时地方病平衡点存在，而当 ω 小于这个阈值时，有效再生数 R ω 小于1。且 ω 越大，有效再生数 R ω 越大，即不接种疫苗的个体感染疾病的可能性更大时( η 较大)，有效再生数 R ω 越大。根据数值模拟的结果，在人们学习能力强(k较大)或者不接种疫苗的个体感染疾病的可能性更大( η 较大)时，对于个体，此时接种疫苗的收益比不接种疫苗的收益更大，这会促使人们寻求疫苗接种，从而能够更快地减少染病人数，同时大大缩短疫情的持续时间，更好控制疾病传播且达到消灭疾病的目的。所以在自愿接种的政策下，考虑经济因素的疫苗博弈策略，既能够有效控制疾病传播，又能保障人民自身利益。
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user: 摘要 电–热综合能源系统的优化调度对于实现系统的能源互补、经济运行具有重要意义。本文提出一种基于柔性行动器–评判器(Soft Actor-Critic， SAC)算法的电–热综合能源系统经济调度方法，首先针对电–热综合能源系统优化调度问题进行建模，然后基于SAC框架将该问题转化为强化学习模型，搭建了强化学习环境。最后对基于SAC的电–热综合能源系统优化运行解结果进行分析，并进一步验证该方法的有效性。
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user: 1. 引言 在能源互联网的背景下 [ 1 ]，研究电热综合能源系统协调优化问题已成为了多能协调互补运行的一种有效的途径 [ 2 ]，有助于进一步提高能源利用率，缓解能源危机，突破传统能源体系结构和行业壁垒。 电–热综合能源系统通过利用热力与电力的互补特性，有利于促进可再生能源消纳，提高能源利用率 [ 3 ] [ 4 ]。现今对电–热综合能源系统优化问题的求解，主要包括传统非线性方法求解，如非线性求解器IPOPT [ 5 ]，智能算法求解，如粒子群算法 [ 6 ]，以及线性化简化求解 [ 7 ] 三种求解思路。前两种求解思路在电热耦合愈加密切的高维非线性非凸问题求解中，存在求解时间过长，易陷入局部最优解的问题。线性化易于计算和求解，但简化不可避免出现求解调度结果误差较大的问题。 强化学习的自主学习特性适用于决策问题求解。现已有研究将强化学习应用在电力能源系统的经济调度 [ 8 ] [ 9 ] 和能源管理 [ 10 ] [ 11 ] 中。经济调度问题中，文献 [ 10 ] 基于Q学习提出解决能源系统的优化调度问题的方法，但是对状态和动作的离散处理使得求解过程中存在维数灾难的问题。文献 [ 8 ] 采用近端策略优化(proximalpolicy optimization， PPO)算法，其属于在线策略算法，对样本的需求量大，存在采样效率低的问题。文献 [ 9 ] 基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm， DDPG)算法求解能源系统优化调度问题，该算法输出确定性策略，在每个状态下仅考虑一个最优动作，易陷入局部最优解。文献 [ 12 ] 应用异步优势行动器–评判器(Asynchronous Advantage Actor-Critic， A3C)算法求解能源管理问题，该A3C框架考虑了策略的熵值，但仅将其作为正则项处理。因此，本文采用SAC算法求解电–热综合能源系统优化调度问题，SAC属于随机离线策略算法，将熵最大化添加到优化目标中自主更新，学习探索所有最优策略路径。 本文主要研究基于SAC的电–热综合能源系统协调优化，首先建立电–热综合能源系统优化调度模型，进一步搭建基于SAC框架的电–热综合能源系统优化调度模型，最后通过算例仿真验证该算法求解有效性。
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user: 3. 基于SAC的电–热耦合综合能源系统优化调度模型 标准强化学习自主训练以实现长期奖励最大化，SAC在标准的强化学习优化目标基础上扩充了最大熵目标，最优策略还旨在最大化各个观测状态下的信息熵 [ 14 ]： J ( π ) = ∑ t = 0 T E ( s t ， a t ) ∼ ρ π [ r ( s t ， a t ) + α t Η ( π ( ⋅ | s t ) ) ] (18) 其中 Η ( π ( ⋅ | s t ) ) 为信息熵项， α t 为温度系数。 在优化目标中增加最大熵鼓励探索过程，提升学习速度。温度系数采用最小化式(19)进行自动调整： J ( α t ) = E a t ∼ π t [ − α t log π t ( a t | s t ; a t ) − α t Η ] (19) SAC是基于Actor-Critic框架的深度强化学习算法，由策略网络和价值网络构成，其中价值网络用两个结构相同的神经网络近似软Q值，训练软Q函数参数以最小化软贝尔曼残差： J Q ( θ ) = E ( s t ， a t ) ∼ D [ 1 2 ( Q θ ( s t ， a t ) − ( r ( s t ， a t ) + γ E s t + 1 ∼ p [ V θ ¯ ( s t + 1 ) ] ) ) 2 ] (20) 并通过独立梯度去优化两个网络： ∇ ^ θ J Q ( θ ) = ∇ θ Q θ ( s t ， a t ) ⋅ ( Q θ ( s t ， a t ) − ( r ( s t ， a t ) + γ ( Q θ ¯ ( s t + 1 ， a t + 1 ) − α log ( π ϕ ( a t + 1 | s t + 1 ) ) ) ) ) (21) 策略网络输出为高斯分布的均值和标准差，在进行策略网络的参数更新时，使用Q值更小的网络来作为critic网络减少偏差。参数更新近似梯度为： ∇ ^ ϕ J π ( ϕ ) = ∇ ϕ α log ( π ϕ ( a t | s t ) ) + ( ∇ a t α log ( π ϕ ( a t | s t ) ) − ∇ a t Q ( s t ， a t ) ) ∇ ϕ f ϕ ( ε t ; s t ) (22) 根据强化学习环境，状态，动作，奖励这4个基本要素，结合电-热综合能源系统调度模型建立基于SAC框架的优化调度模型。 1) 动作空间。将所研究系统的控制变量常规机组发电功率，热电联产发电功率以及热电联产热功率作为动作变量，如下所示。 A = { P i G ， H i c h p ， P i c h p } (23) 2) 状态空间。所研究系统的状态变量电负荷，风力发电功率，热电联产装置发电功率，常规机组出力，热负荷，热电联产装置产热功率以及环境温度构成状态空间： S E = { P i G ， P l o a d ， P w ， P i c h p ， H l o a d ， H i c h p ， T e } (24) 3) 环境。以文献 [ 12 ] 为基础搭建强化学习环境，通过策略网络得到当前动作作用于环境，得到即时奖励和下一时段的状态，起到状态转移的作用，并为策略评估提供奖励值。 4) 奖励函数。强化学习目标为实现长期奖励最大化，则将优化目标的相反数设计为即时奖励，同时根据约束条件设置惩罚机制加入到即时奖励中得到最终的奖励函数。惩罚项统一表达形式为式(25) ϕ v = β v ⋅ [ ( v − v max ) f ( v max − v ) + ( v min − v ) f ( v − v min ) ] (25) f ( x ) = { 0   x ≥ 0 1   x < 0 (26) 式中， β v 为惩罚系数，根据不同的越限惩罚设置相应的常数系数。以常规机组出力越限惩罚式(16)为例，设置惩罚项式(27)，为使训练过程中机组出力不越限，设置较大的正惩罚系数值，当机组出力越限时，将引入惩罚，造成奖励函数值大幅降低。约束条件(11)~(17)处理过程类似，不再赘述。 ϕ P G = β P G ⋅ [ ( P i G − P i ， max G ) f ( P i ， max G − P i G ) + ( P i ， min G − P i G ) f ( P i G − P i ， min G ) ] (27) 奖励函数包括常规机组运行成本，弃风惩罚，热电联产装置运行成本以及变量越限惩罚。 r t = − ( f 1 + f 2 + f 3 + ϕ P G + ϕ P G t − G t − 1 + ϕ V + ϕ P c h p + ϕ P c h p t − c h p t − 1 + ϕ T + ϕ m ) (28) 式中 f 1 、 f 2 、 f 3 分别为电力系统、热力系统运行成本以及弃风惩罚。 ϕ P G ， ϕ P G t − G t − 1 分别为常规机组出力越限及爬坡越限惩罚项， ϕ V 为系统节点电压越限惩罚。 ϕ P c h p 、 ϕ P c h p t − c h p t − 1 为热电联产机组出力及爬坡越限惩罚项， ϕ T 为系统节点温度越限惩罚， ϕ m 为系统管道质量流量速率越限惩罚。
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user: 4. 算例分析 本文采用如图2所示电–热综合能源系统进行算例分析 [ 15 ]。电力系统中G1，G2为两台常规发电机组，W1为风电场，CHP1，CHP2为两台热电联产机组。 SAC策略神经网络和价值神经网络均包括两层隐藏层，结构示意图如图3和图4所示，神经元数目为256，策略网络激活函数设置为线性整流函数，反向传播学习率为0.0003，价值网络激活函数设置为带泄露线性整流函数，学习率为0.0003，温度系数初值为0.01，自更新学习率设置为0.0001，对于上述网络系数更新算法均采用交替乘子法。经验回放单元容量为50000，采样样本量设置为128。 图2. 电–热综合能源系统图 图3. 策略神经网络结构示意图 图4. 价值神经网络结构示意图 1) 奖励函数曲线 针对上述算例模型，采用SAC算法进行自学习训练，最终得到的奖励函数曲线及与DDPG算法对比如图5所示，有无熵正则情况下的对比如图6所示： 图5. SAC与DDPG算法对比 图6. 有无熵正则项对比 从图中可以看出，经过10，000轮训练之后奖励曲线收敛，和采用确定性策略梯度算法以及去掉熵正则项得到的计算结果相比，SAC更快达到收敛，并且收敛到较大的奖励值。这是由于SAC将最大信息熵加入到目标函数中，当对动作进行采样时，概率较小的动作可能能够获得更大的Q值，从而鼓励智能体对动作空间进行探索，从不同的方式探索各种最优的可能性，面对干扰时能够更容易做出调整，具有更强的探索能力，能够避免过快陷入局部最优解的困境。同时，与DDPG算法相比较，SAC训练过程稳定性更高，DDPG算法收敛过程存在较大波动，导致训练过程中部分结果超出可行域范围，使得奖励值大幅降低，而SAC收敛过程中无明显波动。 2) 调度结果分析 在网络训练完成之后，可利用策略网络进行调度控制策略的生成。本文采用SAC计算得到的电-热综合能源系统调度结果如图7、图8所示， 图7. 电力系统出力结果 图8. 热力系统出力结果 图7表示各个机组发电量，可以看到，在负荷需求较小的时段内，如图中时刻1，两台成本较高的发电机均以最小出力运行。在常规机组满足最小出力的情况下，负荷需求主要由成本较小的热电联产装置和风力发电机组承担。由于弃风成本的存在，风电始终满足最大消纳；热电联产装置发电成本较常规机组低，因此往往会承担更多负荷，但因为热电联产机组同时进行电能和热能的供应，其发电出力也在一定程度上受到热负荷的限制。白天时段内随着用电负荷上升和风电出力的降低，成本较低的常规机组2优先增加出力。从图8中可以看出，在热负荷的供应过程中，热力系统优先提高成本较低的热电联产机组2的出力。从图7及图8的计算结果可以看出，SAC算法能够针对电–热综合能源系统优化问题给出正确的调度结果。 3) 对比分析 为进一步验证本文SAC算法的有效性，并验证本文所提方法相较于传统方法的优越性，将本文基于SAC的电–热综合能源系统优化算法、粒子群算法(PSO)以及DDPG算法应用于前述算例，对该电-热综合能源系统进行优化求解，并将优化后的运行成本进行比较，如表1所示。 从优化结果可以看出，SAC算法具备最好的寻优能力，采用SAC算法的得到调度成本最优，小于采用PSO方法得到的计算结果。同时训练好的强化学习模型不需要迭代寻优，只需计算策略神经网络的前向过程。因而其策略神经网络可根据给定的输入，在秒级内给出调度策略，远小于本文测试所用的粒子群算法的296 s计算时间，满足实际工程应用的需求。与DDPG算法相比则可以看出，在引入最大熵等改进措施之后，SAC算法具有更好的探索能力，不易收敛到局部最优解，因此SAC算法得到的计算结果优于采用DDPG算法得到的计算结果。综上所述，本文所提出基于SAC的电热综合能源系统优化调度方法计算性能优于传统算法。 Table 1 Results of different algorithm 算法 成本 SAC 237，870 PSO 237，900 DDPG 239，165 表1. 不同算法优化结果对比
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于SAC算法的电–热综合能源系统经济调度方法，该算法采用连续控制策略，避免了离散化带来的高维求解困难问题，同时将最大熵添加到优化目标中，探索各种最优可能性。将本文所提算法与粒子群算法进行对比，验证了本文所提方法的有效性，另外也对两种深度强化学习学习奖励曲线和损失函数曲线进行对比，表明SAC算法在解决电–热综合能源系统的优化调度问题中探索能力更强，收敛稳定性更好，更适用于电–热综合能源系统的经济调度问题。
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user: 摘要 太阳能水蒸发在海水淡化中具有重要作用。利用具有太阳能吸收能力的光热材料，与蒸发器相结合可实现高效的光–蒸汽转换，其中，局部加热和限制加热的界面水蒸发策略作为有效的途径可持续产生水蒸汽。本文综述了太阳能吸收材料的光热转换机理及提高水蒸发率的设计概念，阐述提高太阳吸收率和/或最小化热损失，最终导致高光热蒸发率的太阳能蒸发器原理。
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user: 1. 引言 淡水具有重要的战略意义，对人类的生存和经济发展至关重要，目前，由于人口增长、气候变化等，淡水资源在过去几十年变得极度短缺 [ 1 ]。尽管如此，水是地球上最丰富的化合物之一，71%的地表被水覆盖，但大部分是海水，因此，高效的海水淡化技术具有重要的现实意义 [ 2 ]。传统的海水淡化由于高能耗、基础设施昂贵等问题而限制了其应用，基于此，利用太阳光作为能源产生太阳蒸汽正成为一种有效的解决方案 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。但是，由于自然光转化为热并产生水蒸汽的效率太低，无法实现规模化淡水供应。因此利用广谱太阳光光热转换，抑制热损失与调整蒸发通道是提高太阳蒸汽产生效率的重要途径。本文综述了太阳能吸收材料的光热转换机理及提高水蒸发率的设计概念，阐述提高太阳吸收率和/或最小化热损失，最终导致高光热蒸发率的太阳能蒸发器原理。
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user: 2. 界面太阳能蒸汽发生器 通常，在太阳能驱动的蒸发系统中，太阳能由太阳能吸收器(光热材料)吸收，并转化成热能，利用来加热液体水产生蒸汽 [ 6 ] [ 7 ]。太阳能蒸汽放置系统可分为两类，第一类是光热材料分散在水中，这种系统依赖于昂贵光学浓缩系统来实现液体加热，但是在水中容易造成热损失，导致效率较低。第二种是具有光热效应的界面太阳能蒸汽发生器(ISSG)，在ISSG系统中，太阳能的收集和蒸汽产生都是局限于水–空气界面，转换的热能受到限制只会加热表层水，通过这种方式抑制了界面体系中的热损失，从而减少了吸收器表面的辐射和对流热损失，并消除使用转换的热能来加热水不参与蒸汽生成。
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user: 3. 光热转换机理 纳米结构光热材料是一种新兴的水蒸发方法。纳米结构材料产生的光热效应可以使纳米材料的尺寸减小，并将热限制在纳米级的定义区域。此外，纳米材料具有独特的光电性质，导致局域表面等离子体共振，量子限制效应以及其他现象。根据电磁辐射与物质相互作用的不同，提出了金属等离子体局部化加热、半导体无辐射弛豫和分子热振动三种光热转换机制。 3.1. 金属等离子体局部化加热 在一些金属纳米材料中，出现了局域表面等离子体共振(LSPR)效应，当光子频率与金属表面电子频率匹配时发生的共振光子诱导电荷相干振荡 [ 8 ]。LSPR效应诱导了三个连续现象，包括近场增强、热电子产生和光热转换。当金属纳米粒子以共振波长照射时，会产生等离子体辅助光热效应，从而引起电子气的振荡。电子从占据态激发到未占据态，形成热电子。这些热电子的衰变不是通过辐射发射，而是通过电子–电子散射重新分配热电子能量，这可以迅速提高金属粒子的局部表面温度。这种局部温度转移到粒子晶格，通过电子–声子相互作用在2~5 ps的时间尺度上，然后是声子–声子与周围介质的相互作用，时间尺度为100~380 ps。LSPR效应与粒子的形状、尺寸、介质涂层或介质以及粒子的组装状态密切相关。一般来说，空心结构或形状不对称会使光谱LSPR谱带变宽，而颗粒尺寸或周围介质的变化会导致LSPR带移，并可能使吸收带变宽。目前，金和银是最常见的用于光热蒸发的等离子金属 [ 9 ]。金显示出优异的可见近红外光(NIR)等离子体共振和化学稳定性，而银显示出高等离子体共振响应和低等离子体损失的光学频率范围。此外，其他金属也被开发出广泛的等离子应用，如铝、铜、钴、镍和铂。 3.2. 半导体的无辐射弛豫 当半导体材料在光照下受到类似于带隙的能量激发时，就会产生电子–空穴对。当激发的电子最终回到低能级状态时，能量通过光子形式的辐射弛豫或声子形式的非辐射弛豫转移到杂质/缺陷或材料的表面悬挂键上而释放出来 [ 10 ]。当能量通过声子释放时，它会引起晶格的局部加热，根据光吸收和体/表面复合特性建立温度分布。因此，光热效应通过光激发的扩散和复合载流子在材料中表现出来。金属氧化物和硫系化合物由于其吸收光谱具有良好的可调性而显示出广阔的前景近红外区消光系数大。到目前为止，Cu 7 S 4 ，Cu 12 Sb 4 S 13 ，HCuPO，Cu 2 SnSe 3 ，磁性粒子(Fe 3 O 4 和CoFe 2 O 4 )等都被证实为具有光热蒸发的材料。 3.3. 分子热振动 在许多有机材料中，在吸收光能过程中通过晶格振动产生热量 [ 11 ]。然而，大多数碳单键(包括C-C、C-H和C-O)的σ和σ*之间的能隙太大，对应于350 nm以下的波长，无法实现太阳辐射下的σ-σ*跃迁。共轭π键可以引起吸收光谱的红移。在类石墨烯同素异形体中，大量的共轭π键可以通过太阳光谱的实现π-π*跃迁，激发的电子通过电子–声子耦合而放松，因此能量从激发电子转移到整个原子晶格的振动模式，导致材料的宏观温度升高。其他碳基光热材料，如碳纳米管(CNT)、石墨烯、氧化石墨烯(GO)、还原石墨烯氧化物(rGO)、炭黑、碳纤维、碳珠和炭化天然产物都是界面水蒸发的优良光吸收剂。
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user: 4. 提高蒸发产生率升级 ISSG的传热过程包括太阳能输入、蒸汽输出和与环境的热交换。因此，提高ISSG效率的关键因素是太阳能吸收和转换，以及从材料到水面的水传输以及蒸汽生成界面两侧的热损失，为了实现高效的太阳能蒸发，合成出各种先进的光热材料。 4.1. 光学增强 太阳吸收率是光热转换的一个关键参数，它决定了初始能量的输入量。光热太阳蒸发要求光吸收材料在整个太阳光谱范围内(从250到2500 nm)，具有高效和宽带的光学吸收，并且具有最小的透射率和反射率。除了太阳能吸收材料的固有特性外，合理的宏观和微观结构设计可使材料获得高太阳吸收率。一般来说，平面光热材料由于其光滑的表面，只允许一次反射，导致太阳吸收率较低。例如，由于平面反射，密集堆积的石墨烯薄膜表现出微弱的光吸收 [ 12 ]。因此，粗糙表面/纹理和三维(3D)结构的太阳能吸收器被设计和使用，通过回收/回收多次反射光来提高太阳能吸收率。 4.2. 对齐结构：垂直和水平对齐 垂直排列的天然木材微通道结构可用于多重内部光反射，从而以增强光吸收。此外，垂直排列的微通道在通过毛细作用将水输送到蒸发表面，从而保持良好隔热和水传输。 当太阳能灯关闭时，排列在排列好的微通道中的累积盐也会逐渐溶解回盐水中并扩散到水中。研究发现带有水平微通道的木材的导热系数低于垂直微通道的木材 [ 13 ]。各向异性热传导使吸收的热量沿面内方向重新定向，同时阻碍了水的传导热损失。同时，均匀的纳米级凹坑和螺旋结构促进了木材微通道横向的高效流体输送沿大木腔水平存在。采用石墨涂层实现木材水平排列通道，在普通太阳光照条件下和10个光照条件下的光合效率分别为80%和89%。 4.3. 外部水道受限和绝缘 在ISSG中，由于太阳能吸收器与水体的接触，受热界面与水体之间具有热损失。为了抑制热传导损失，将太阳能吸收器与水体分离的结构可以提高能量转换效率。受自然启发，Miao的小组开发了用于直接高效太阳能蒸汽发生器的模拟蒸腾系统(MTS)，该系统在绝缘体之间引入了空间隔离还有水，水通过毛细力进行运移，类似树根。发泡聚苯乙烯(EPS)泡沫被用作隔热材料，从而成功制备了高性能无毒油墨染色纸和黑色炭化木材光热转换器 [ 14 ]，所制成的MTS发生器在太阳光下的转换效率分别达到85.8%和91.3%。 Wang等人 [ 15 ] 通过盐浸技术合成了碳纳米颗粒(CNPs)和聚二甲基硅氧烷(PDMS)的复合泡沫，用于太阳能蒸发的界面接收器，其中CNP增加泡沫的日光吸收率，约为97%，同时对聚乙烯醇(PVA)进行改性，使泡沫具有亲水性，从而能够将水连续输送到空气–水界面。在较低的850 W/m 2 的太阳能输入下，将水蒸发速率提高了1.26 kg/m 2 ∙h。 Yang等人 [ 16 ] 合成了防污铜锌锡硒化物(CZTSe)纳米材料，并将其沉积在亲水性滤膜上，作为全太阳光谱吸收剂和纳米多孔蒸汽发生器，从而实现高效、稳定的太阳能驱动界面水蒸发。基于CZTSe的装膜具有出色的光热转换、丰富的纳米通道、良好的防污性能，基于此，实现了1.528 kg/m 2 ∙h的太阳能蒸发率，并且在太阳光照射下，蒸汽转化效率高达86.4%，并且在30天之内能稳定进行海水淡化，这种组装的膜显示出优异的脱盐能力，并且可以稳定和安全地净化海水和废水。
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user: 5. 结论 近年来，太阳能蒸发技术在清洁水生产中的应用受到人们的关注。为了了解各种太阳能蒸发器的原理，本文综述了太阳能吸收材料的光热转换机理及提高太阳能蒸发器水蒸发率的设计概念，阐述提高太阳吸收率和/或最小化热损失，导致高光热蒸发率的太阳能蒸发器原理。 尽管最近在实验室条件下实现了高转换效率(>90%，甚至超出了理论极限)，然而，光热机理、太阳热能转换机理、水传输和热传递机理还需要深入研究，从而更好地制备高性能材料。目前海水淡化技术与实际应用之间的差距仍然较大，这是由于室外自然光通量的效率仍需要提高，此外，在规模化利用前，热稳定性、机械性能、可降解性、可重复利用性等还需要进一步的系统研究，同时水冷凝和收集策略以及水冷凝余热的利用对于清洁水生产具有重要意义，因此利用太阳能实现水净化还需进一步研究。
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user: 摘要 本文采用苎麻纤维为原料，配制不同质量浓度的氢氧化钠对其改性。对改性前后苎麻纤维的化学结构和微观形貌进行了表征，发现苎麻纤维表面羟基变少，疏水亲油性能增强，改性后苎麻纤维表面变得粗糙，孔结构增多，有利于吸油。论文考察其对花生油的吸油效果和保油性能，研究发现8%的氢氧化钠溶液改性后的苎麻纤维的吸附效果最好，4%的氢氧化钠溶液改性后的苎麻纤维的保油效果最好。
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user: 1. 引言 吸油材料的开发对于环境保护具有重要意义，通过化学合成的吸油材料成本高、不环保 [ 1 ] [ 2 ]，而天然植物纤维(如荨麻、红麻芯、农作物秸秆等)用作吸油材料具有绿色环保、价廉易得的优点 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。我国苎麻资源丰富，除在吸附重金属 [ 6 ] 和纺织等方面作为增强材料 [ 7 ] 外，苎麻用于吸附材料没有得到很好的应用。所以开发苎麻纤维作为一种天然的、绿色的吸油材料具有重要的意义。苎麻纤维具有较强的吸水性，而吸油率低，所以需要对其改性以提高它的吸油效果。苎麻纤维改性的方法有很多种，常见的有碱–尿素改性、乙酸改性、柔软改性、氨基硅油改性、TDI改性、烷基化改性等方法。程浩南 [ 8 ] 采用碱–尿素改性苎麻纤维，发现改性后苎麻纤维更柔软。郭贺等 [ 9 ] 发现乙酸改性后的苎麻纤维羟基数目减少，降低了苎麻纤维的吸水能力。王晓婷 [ 10 ] 和户岐飞 [ 11 ] 采用溶胶凝胶法利用正硅酸乙酯对苎麻纤维进行表面处理，从而制备具有较高疏水亲油性能的吸油材料。张明明等 [ 12 ] 发现酯化改性会使苎麻中纤维分子排列更加疏松和柔软。何莉萍等 [ 13 ] 采用氨基硅油处理苎麻纤维，从而引入了有机硅分子，提高了苎麻的疏水能力。杨敏鸽等 [ 14 ] 将甲苯-2，4-二异氰酸酯(TDI)与苎麻纤维进行接枝改性，发现其接枝率在超声条件下更高。孙志锋等 [ 15 ] 研究了苎麻纤维的羟烷基改性技术，改性后的苎麻纤维刚性变小，增强了其纺织性能。本文采用苎麻纤维为原料，对苎麻纤维进行预处理和碱法改性，考察改性前后苎麻纤维对花生油的吸油性能，对深度开发植物纤维吸油材料具有很好的参考价值。
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user: 2. 实验部分 2.1. 主要实验原料和仪器设备 苎麻纤维(原麻麻骨)，益阳沅江市城郊苎麻纤维厂；花生油，粘度0.015 Pa∙s，密度0.908 g∙cm −3 ，山东鲁花集团；氢氧化钠，分析纯，天津市恒兴化学试剂；丙酮，分析纯，天津市富宇精细化工；正己烷，分析纯，天津市化学试剂研究所。 真空干燥箱，DZF-6020，上海吉呈仪器设备；红外光谱仪，Nicolet iS5，美国尼高立公司；数显恒温振荡器，SHA-2，上海量壹科学仪器；集热式恒温加热磁力搅拌器，DF-101S，郑州生化仪器；场发射扫描电镜，FEI Sirion200，美国FEI公司。 2.2. 苎麻纤维的预处理及改性处理 2.2.1. 苎麻纤维的预处理 将长段苎麻纤维剪成2~3 cm长度，放入真空干燥箱中(100℃)将其烘干至恒重。再称取烘干后的苎麻纤维10.0 g放入500 mL的烧杯中，依次加入160 mL丙酮和40 mL正己烷，室温下静置6 h后用取出，于70℃真空干燥箱中烘干，保存备用。 2.2.2. 苎麻纤维的改性处理 对苎麻纤维的化学改性采用强碱法，具体流程为：将200 mL新配置的2%的氢氧化钠溶液在圆底烧瓶中，磁力搅拌，升温100℃。再称取10.0 g预处理过的苎麻纤维，放入圆底烧瓶中，蒸煮回流30 min后取出，用蒸馏水洗涤至洗涤液pH值接近7。最后将洗涤过的苎麻纤维放入真空干燥箱中于60℃烘干，即得到2%氢氧化钠改性的苎麻纤维，保存备用。 用上述同样的步骤分别制备4%、6%、8%和10%氢氧化钠改性的苎麻纤维。 2.3. 苎麻纤维吸水实验 称取约1.0 g的改性前或改性后苎麻纤维样品，放入水层厚度为5 cm的锥形瓶中，再放入数显恒温振荡器中，在室温下振荡5 h，设置转速100 r/min，振荡完后用钢丝网取出，悬滴0.5 min后称重，苎麻纤维的吸水能力的计算见公式(1)。 S = Y − Y 0 Y 0 (1) 式中， Y 0 表示吸水之前苎麻纤维的质量(g)，Y表示吸水之后苎麻纤维的质量(g)，S表示吸水能力的大小(g)。 2.4. 苎麻纤维吸油实验 取约1 g的改性前后苎麻纤维样品，放入250 mL的锥形瓶中，在室温下振荡5 h，转速100 r/min，振荡完后用钢丝网取出，悬滴0.5 min后称重，苎麻纤维的吸油能力的计算与公式(1)一样。 2.5. 苎麻纤维保油实验 采用苎麻纤维改性制备吸油材料，研究其保油能力非常重要，称取约1 g的改性前后苎麻纤维样品，放入250 mL的锥形瓶中，在室温下振荡5 h，转速100 r/min，振荡完后用钢丝网取出，分别悬滴0.5、2、7、10、15、30 min后称重，做三组平行实验。苎麻纤维的保油能力的计算见公式(2)。 P S ( t ) = V ( t ) V ( t 0 ) × 100 % (2) 式中， V ( t 0 ) 表示吸油之后在钢丝网上滴0.5 min时的吸油能力， V ( t ) 表示吸油之后在钢丝网上滴的时间大于0.5 min时的吸油能力， P S ( t ) 表示保油率。