DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 硫铁矿脱氮除磷机理 硫铁矿(FeS x )是一种天然矿石，来源广价格低，较单质硫作为电子供体，具有良好的自养反硝化脱氮能力及pH自我调节能力。在无外加碳源条件下，硫铁矿中低价态的硫元素以及反应生成的二价铁离子作为电子供体，水中的硝酸盐作为电子受体。 硫铁矿氧化脱氧如式(1)所示。 5FeS 2 + 14NO 3 − + 4H + = 7N 2 ↑ + 10 SO 4 2 − + 5Fe 2 + + 2H 2 O (1) 反应产生的Fe 2+ 被氧化则如式(2) NO 3 − + 5Fe 2 + + 6H + = 0. 5N 2 ↑ + 5Fe 3 + + 3H 2 O (2) 因此由硫铁矿氧化发生的脱氮总反应如式(3) 15NO 3 − + 5Fe 2 + + 10 H 2 O = 7 . 5N 2 ↑ + 10 SO 4 2 − + 5Fe ( OH ) 3 + 5H + (3) 铁是硫铁矿主要组成元素之一。通过硫铁矿(FeS x )氧化过程中产生的Fe 2+ 、Fe 3+ 及Fe(OH) 3 等与水中 PO 4 3 − 形成铁磷复合物，利用矿石吸附、离子沉淀和微生物同化作用，可在更为广泛的pH条件下强化磷的去除 [ 17 ] 。 硫铁矿除磷反应如式(4) (5) Fe 3 + + PO 4 3 − = FePO 4 ↓ (4) 3Fe 2 + + 2PO 4 3 − = Fe 3 ( PO4 ) 2 ↓ (5) 硫铁矿溶于水中后，析出的Fe 3+ 与Fe 2+ 一方面与磷酸根形成难溶性盐，使得溶解性有机磷由水中析出而沉淀分离，达到强而有效的除磷效果 [ 18 ] ，另一方面通过溶解和吸水发生强烈的水解，生成多种含铁的羟基络合物，并有效地降低或消除水体中胶体的ζ电位 [ 19 ] ，使得胶体凝聚发生络合、吸附等作用间接去除水中的磷酸盐。
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user: 3. 硫铁矿自养脱氮影响因素研究进展 硫铁矿自养反硝化处理城市二级出水具有无需外加碳源、污泥产量少、无出水二次污染等优点，目前国内外大部分的研究集中在硫铁矿自养反硝化技术应用于连续反应器脱氮效果影响因素的研究 [ 20 ] ，如水力停留时间(HRT)、硫氮比(S/N)、载体类型、温度、pH等。 3.1. HRT 水力停留时间是硫铁矿进行自养反硝化的一个重要参数。袁玉玲 [ 21 ] 通过实验研究不同的HRT对 NO 3 − -N、TN、 PO 4 3 − -P的去除效率的影响，认为随着HRT的增加， NO 3 − -N、TN的去除效率也逐渐增加，这主要因为停留时间长，反硝化进行的彻底，转化为氮气，同时HRT变长，磷的去除率也逐渐增高。当HRT达到4 h时，磷的去除率可以达到100%。刘凡 [ 22 ] 设计的实验其进水氨氮浓度为52 mg/L，反应器停留时间为10 h，其脱氮效率在55%左右，将HRT延长至24 h后，其脱氮效率提高到80%。吴芳磊 [ 23 ] 进行的实验进水硝酸盐浓度为12.5 mg/L，其停留时间设计为0.25 h、0.5 h、1.0 h三个时间，通过实验发现当HRT为1.0 h及0.5 h时其脱氮效率可以达到99%，即停留时间为1 h时，污水得到了充分的反应。研究表明城市污水二级出水处理水力停留时间最好在8 h~10 h左右。 3.2. S/N 硫自养反硝化过程中，S/N比会对硫自养反硝化产生重要的影响。Di等 [ 24 ] 通过实验发现，在各个S/N比中，当比例为5.1时脱氮效率高于比例为3.5及1.8时，即比例增大有利于硫自养反硝化。赵晴等 [ 25 ] 同样进行了不同S/N比对硫自养反硝化的研究。研究结果表明：在硫化物自养脱氮过程中，提高初始S/N比有效缓解了不同氮还原酶之间的电子竞争，不仅明显提高了N 2 O与 NO 3 − 的降解速度，而且能避免 NO 2 − 、FNA以及N 2 O的积累。即当初始S/N由3.0提高到5.0时， NO 3 − 的降解速度由原来的2.1提高到7.0，增大了3.3倍。 3.3. 载体类型 硫自养反硝化是一个不断消耗碱度的过程，其碱的消耗比例大约是2.9~4.6 [ 26 ] [ 27 ] ，因此能补充碱度的载体的种类就很重要。刘凡 [ 22 ] 设计的实验采用了三种不同的载体组合方式，分别是：硫铁矿 + 麦饭石、硫铁矿 + 白云石、硫铁矿 + 石英砂。通过对比，其三种形式具有不同的脱氮效果。结果表明：麦饭石对硝酸盐氮以及总氮的去除均有提高效果，白云石可以降低出水中硫酸盐，是理想的载体材料。蒲娇阳 [ 28 ] 设计了硫铁矿 + 沸石(1:1)、硫铁矿 + 麦饭石(1:1)以及硫铁矿 + 沸石 + 麦饭石(1:0.5:0.5)为载体进行不同载体脱氮效果研究，结果表明：添加麦饭石的两个反应柱脱氮效果明显高于只有沸石的反应器，其原因是麦饭石可以为微生物提供一定的微量元素，有助于微生物的生长。根据二者的研究可以得出结论：硫铁矿+麦饭石+白云石是理想的填料组合方式。 3.4. 温度 微生物的正常生长繁殖依赖于适宜的温度。一个适宜的温度有利于提高气体传质速率以及改善污泥沉降性能。有文献说明，大部分硫自养菌属于嗜中温菌，最适生长温度在30℃~35℃，最适反硝化温度范围为25℃~30℃ [ 29 ] 。杜海峰 [ 30 ] 通过设置反应器进水硝酸氮为50 mg/L，其水力停留时间(HRT)为4.3 h，同时设置20℃、30℃、35℃、40℃这四个温度梯度来探究温度对硫自养反硝化的效率影响。实验结果表明：当温度为30℃时，其脱氮效率达到95.2%，为4个温度梯度中效率最高的；当温度为35%时，氮去除率仅次于30℃；温度为20℃及40℃时脱氮效率较低，但也可以保持80%的去除率。袁玉玲 [ 21 ] 实验研究表明，硫铁矿系统脱氮除磷效果在一定范围内与温度成正比。当温度为30℃时，氮的去除率达到96%。蒲娇阳 [ 28 ] 设计了硫铁矿+沸石+麦饭石反硝化柱进行其脱氮除磷的研究，其研究发现，当反应器放置在20℃的环境下，其脱氮效果明显下降，当重新放置在30℃下时，其脱氮效果逐渐增强。综上所述，硫铁矿自养反硝化的最佳温度为30℃。
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user: 4. 硫铁矿自养反硝化反应器类型研究 硫铁矿自养反硝化反应器既可以作为实验研究的工具，也是将硫铁矿自养反硝化反应应用于实际的载体，不同的反应器类型对反应器的脱氮效果产生的影响不同。王晖 [ 31 ] (2011)等对比了以生物活性炭为载体的反应器和升流式厌氧污泥反应器(UASB)的脱氮效果，发现生物活性炭反应器的脱氮效果更好。Capua [ 32 ] (2015)等对比了4种不同的化能脱氮生物膜反应器。他们指出目前最为常用的4种反应器分别为packed bed reactor (PBR)、fluidized bed reactor (FBR)、membrane biofilm (MBfR)、biofilm electrode reactor (BER)。其中后两种应用于氢自养反硝化反应。可见，常用的硫自养反硝化的反应器类型有三种。 4.1. 厌氧污泥反应器(UASB) 厌氧污泥反应器是以硫自养反硝化菌为优势菌种的升流式厌氧污泥床反应器UASB (Up-flow Anaerobic Sludge Bed/Blanket)。反应装置由进水装置、蠕动泵、升流式反应器、出水装置和排气装置5个部分组成。反应器顶部的排气装置为三相分离器，反应器的中部可设若干个取样口，用于污泥的取样和参数的监测，反应器的底部设有排泥口。该类反应器在污泥培养成功后，需要向污泥层中加入硫铁矿固体，以提供硫源。原水从反应器下端进入，流经整个滤床后从反应器上端流出，出水以容器收集，由反应器底部的一个高浓度、高活性的硫自养反硝化菌污泥床处理污水中的大部分有机污染物。 该类反应器制作简单方便，不需要外加填料。但是，厌氧污泥床的生物量相对较少，系统受水力停留时间的影响较大，去除硝态氮的效率会随着水力停留时间的增加而增加，而去除总氮的效率却很不稳定。在前期，该类反应器容易出现 NO 3 − -N积累的现象 [ 33 ] 。此外，硫铁矿和污泥颗粒之间接触面积较少，不能为微生物提供足够的硫基质，阻碍了反硝化反应，导致脱氮效率低下。故该类反应器的实际应用价值不大。 4.2. 填充床反应器(Packed Bed Reactor) 大部分的研究者实验用的反应器类型为填充床硫自养反硝化反应器，学者们可以根据硫原料的成分和尺寸，选择不同的填料，使反应器创造出最佳效果。该类反应器多是高瘦的柱式反应器，材质通常为有机玻璃，内填充带有硫源的填料。中间设有取样口，用于测量各项指标，如pH、DO等。原水从反应器的下端流入，经过整个滤床后从反应器上端流出，出水以容器收集，顶部设计气体收集口。配套的设备还有进水水箱，用于模拟进水水质；蠕动泵，用于调整水力停留时间。 填充床反应器容易操作，并且成本较低，污水中氮含量的升高会造成反应器所需要的水力停留时间大幅提高 [ 34 ] 。在填料-硫铁矿系统中，填料作为载体能够为硫自养反硝化菌提供良好稳定的生长环境，而附着在其上的硫铁矿则可以提供浓度较高的基质；此外，附着于填料上的硫自养反硝化菌通过对基质的降解延长了填料的使用寿命。两者的协同关系克服了反应器运行不稳定的限制，显著提高了系统对 NO 3 − -N的去除效率与处理能力。这为该类反应器的实际应用提供了理论基础。 在填料带来优势的同时，填料也导致了反应器容易发生堵塞的问题。老化脱落的生物膜和进水中的SS都可以影响反应器的运行，进而影响处理效率，故该类反应器需要定期的反冲洗。此外，如果进水中含有过高的氮，为保证处理效率，反应器需要较大的容积已提供足够的水力停留时间，且反硝化产生过多的氮气也会影响反应器的运行。这是因为过饱和的氮气在水中形成气泡，环绕在填料周围，降低了填料的孔隙率，且在生物膜表面累积的氮气也会阻碍生物膜与外界的物质传递 [ 35 ] 。因此，该类反应器适用于处理低氮，低SS，缺少碳源的废水，可以广泛地利用于城市生活污水氮磷的深度净化。 4.3. 流化床反应器(Fluidized Bed Reactor) 流化床式反应器的构造，外形和填充床反应器类似，在设备上比填充床反应器多出来了一个回流泵，用于实现处理水回流。废水在反应器底部和处理完的出水混合后，一起进入反应器，处理水回流带来的高流速使填料处于流化态。在反应器出水前的位置上设置回流孔与回流泵相连，使一部分的处理水回流。反应器顶部设计氮气排放口，柱体上具有多个取样口，以便检查运行状态。 与前两种反应器相比，流化床式反应器具有更好的脱氮效果 [ 32 ] ，其通过回流实现的高流速也带来了一系列的优势，如：1) 减少了堵塞的可能性；2) 使污水与填料之间接触更加充分；3) 处于流化态的填料和高流速减少了氮气在水中的累积；4) 减少了水力停留时间并增加了污泥负荷。而且，因为水力停留时间较短，流化床反应器的体积比较小，加上其不需要反冲洗的优势，可以保证连续运行，故流化床反应器的实际运用价值比填充床要高很多。Papirio等人(2014)利用处理水回流可以均化水质的特点，成功地将流化床硫自养反硝化反应器应用于处理低pH、高重金属污染的矿业废水 [ 36 ] [ 37 ] 。 虽然高流速解决了填料带来的问题，但是高流速的冲刷和反硝化反应产生的氮气会造成生物膜的破坏，这是该类反应器的一个致命缺点。Capua [ 32 ] 等人(2015)认为，带有固体硫源的齿状活性炭不仅具有巨大的表面积，而且为细菌的生长提供了较高浓度的基质，利用其作为载体或许可以解决高流速引起的生物量流失的问题。然而，在袁莹 [ 34 ] 等人(2012)的实验中，利用活性炭作为填料的反应器在低水力停留时间的状态下仍然产生了污泥上浮的现象。由于尚未解决高流速对填料生物膜的破坏这一问题，目前该反应器目前运用还比较少见。
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user: 5. 展望 在《水污染防治行动计划》(水十条)实施的大背景下，全国重点区域及重点流域均对污水处理提出了更高的要求，污水处理厂提标增效成为业内关注的热点。北京、天津等地区制定并执行了更为严格的地方标准，其中一些主要指标接近或达到地表水三类/四类水体标准。城市污水即将面临再一次的提标改造任务。而硫自养反硝化是一种可以同时深度脱氮除磷的污水深度净化技术，受到国内学者的高度关注。填充床反应器因为其稳定的运行效果，受到了国内大多数学者的青睐。大部分的研究都是在填充床反应器的基础上，探究硫自养反硝化的影响因素及反应条件，使反应器创造出最佳效果。流化床反应器型的硫铁矿自养脱氮技术在污水深度处理中也具有较高的实用价值。目前，急需解决的技术难题是如何克服流化床反应器内高流速冲刷造成生物膜破坏。一种可以使生物膜更加牢固地附着的新型填料或许是一个解决该问题的方向。
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user: 摘 要 根据临界热流密度Benchmark本体试验，研究定位格架间距对临界热流密度大小和发生点以及发生临界通道的热工水力参数的影响。分析结果表明，随着定位格架间距的增大，临界点向下一个定位格架上游移动，临界热流密度增大，发生临界通道的出口质量流速减小。 关键词 :Benchmark试验，定位格架，临界热流密度 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 定位格架是压水堆燃料组件的关键部件之一，它除了在结构上起支撑和定位之外，还能改善反应堆内流体的热工水力特性，提高反应堆的安全性。燃料组件的临界热流密度(CHF)综合反映了反应堆燃料组件内冷却剂的流动和传热特性，直接影响到组件的安全裕量和最小临界热流密度比(MDNBR)。由于定位格架交混长度 [ 1 ] 的存在，定位格架间距的不同改变了MDNBR的大小和发生点，从而关系到燃料组件的安全性。 本文在临界热流密度Benchmark 5 × 5试验本体的基础上，对沿轴向方向等间距设置13个定位格架的工况进行分析。通过改变定位格架间距，计算分析定位格架间距对MDNBR点的位置以及发生临界的通道热工水力参数的影响。
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user: 2. 燃料组件结构 在压水堆燃料组件中，定位格架沿轴向长度等间距排列。定位格架的存在提高了冷却剂的传热系数，但同时增加了当地压降。如图1、表1所示，基于临界热流密度BENCHMARK 5 × 5实验本体结构 [ 2 ] ，分析的子通道划分如图所示。该组件由25根棒束，总长度3658 mm，36个子通道，其中角通道4个，边通道16个。在组件的入口和出口处设置非交混格架，沿轴向长度方向等间距排列交混格架和简单支撑格架。 图1. 5 × 5组件子通道划分 Table 1 5 × 5 component parameter 组件类型 加热棒数 25 棒间距(mm) 12.6 轴向加热长度(mm) 3658 流道内宽(mm) 64.9 径向功率分布 轴向功率分布 余弦分布 定位格架数 13 定位格架间距(mm) 254 264 274 284 294 304 表1. 5 × 5格架参数
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user: 3. 计算方法 3.1. 子通道划分 将图1所示的燃料组件截面示意图划分为四种典型类型的子通道：角子通道、边子通道和两种中心通道，如图2所示。沿轴向将燃料组件划分为100个节点，不考虑流体所受定位格架的流动压降，只考虑其形阻压降。燃料组件的轴向功率分布采用余弦分布，径向功率分布如图3所示，其中心燃料棒相对功率份额与边通道燃料棒相对功率份额之比C/P为1:0.85。 3.2. 计算模型 3.2.1. 子通道程序 为了便于采用子通道概念分析燃料组件中的冷却剂流动机理，本文作以下假设： 1) 沸腾时，各子通道内的流体为一维两相可分离的滑移流模型。 图2. 子通道分布图 图3. 径向功率分布示意图 2) 空泡份额为焓，压力，质量流率，轴向位置和时间的函数。 3) 相邻子通道间的紊流交混不会引起流量的再分配。 4) 紊流交混可以叠加在能引起流量再分配的横流上。 5) 忽略声速传递的影响。 6) 在子通道内，横流速度远小于轴向速度。 基于以上假设和流动的三大定律，可以得到燃料组件的冷却剂流动的守恒方程 [ 3 ] 如下： 连续性方程： A i ∂ ρ m ， i ∂ t + ∂ m i ∂ x = − ∑ j ( w i j + w ′ i j ) 能量守恒方程： m i u ″ ∂ h i ∂ t + m i ∂ h i ∂ x = q ′ − ∑ j w ′ i j ( h i − h j ) − ∑ j c ( t i − t j ) + h i ∑ j w i j − ∑ j h * w i j 轴向动量守恒方程： 1 A i ∂ m i ∂ t − 2 u i ∂ ρ i ∂ t + ∂ ρ ∂ x = a ′ + 2 u i ∑ j w i j − ∑ j u * w i j A i a ′ = ( m i A i ) 2 ( v i f ϕ 2 D + K v ′ i 2 Δ x + A i ∂ ( v ′ i / A i ) ∂ x + ρ i g cos θ ) − f T ∑ j w ′ i j ( u i − u j ) A i 横向动量守恒方程： ∂ w i j ∂ t + ∂ w i j u i ∂ x = s l c w i j + s l ( P i − P j ) 3.2.2. 计算流程图 子通道程序的计算流程图如图4所示。 3.3. 临界热流密度(CHF)关系式 本文选用了两个参数范围较广且广泛应用于压水堆安全分析的临界热流密关系式B&W-2和W-3关系式来预测临界热流密度Benchmark 5 × 5试验，并比较两关系式与试验的结果，然后分析定位格架间距对临界发生点位置以及热工水力参数的影响。表2列出了B&W-2 [ 4 ] 和W-3 [ 5 ] 的关系式和其适用范围。 图4. 子通道程序计算流程图 Table 2 Critical heat flux formul 关系式 表达式 数据基础 B&W-2关系式 q ″ C H F ， E U = 3.155 × 10 − 3 ( 1.155 − 16.025 D e )                           × [ 3.702 × 10 7 ( 4.3604 × 10 − 4 G ) B                           − 48.21 G H f g ] / [ 12.71 ( 2.252 × 10 − 3 G ) A ] A = 0.712 + 3.006 × 10 − 5 ( p − 13790 ) B = 0.834 + 9.93 × 10 − 5 ( p − 13790 ) L h = 1.83   m D e = 0.0051 ~ 0.0127   m p = 13800 ~ 16550   kPa G = 1020 ~ 5425   kg / ( m 2 ⋅ s ) x = − 0.03 ~ 0.2 F c = q ″ C H F ， E U q ″ C H F ， N U = 1.025 C ∫ 0 z D N B ， N q ″ ( z ) exp [ − C ( l C H F − z ) ] d z q ( z D N B ， N ) [ 1 − exp ( − C z D N B ， E U ) ] C = 9.8 ( 1 − X D N B ) 7.82 ( G / 10 6 ) 0.457 W-3关系式 q ″ C H F ， E U = 3.14 × 10 6 { ( 2.022 − 6.238 × 10 − 8 p ) + ( 0.1722 − 1.43 × 10 − 8 p ) × exp [ ( 18.177 − 5.987 × 10 − 7 p ) x e ] } × [ ( 0.1484 − 1.596 x e + 0.1729 x e | x e | ) × 0.2049 G 10 6 + 1.037 ] × ( 1.157 − 0.869 x e ) [ 0.2664 + 0.8357 exp ( − 124 D e ) ] × [ 0.8258 + 0.341 × 10 − 6 ( h f s − h f ， i n ) ] L h = 0.254 ~ 3.668   m D e = 0.00508 ~ 0.0178   m p = 6895 ~ 15860   kPa G = ( 4.9 ~ 24.5 ) × 10 6 kg / ( m 2 ⋅ h ) x = − 0.03 ~ 0.2 F c = q ″ C H F ， E U q ″ C H F ， N U = C ∫ 0 z D N B ， N q ″ ( z ) exp [ − C ( l C H F − z ) ] d z q ( z D N B ， N ) [ 1 − exp ( − C z D N B ， E U ) ] C = 12.64 ( 1 − X D N B ) 4.31 ( G / 10 6 ) 0.478 表2. 临界热流密度公式
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user: 4. 计算结果与讨论 本文通过临界热流密度关系式的比较，选用合适的计算关系式分析定位格架间距对5 × 5燃料组件的临界发生点位置和该点热工水力参数的影响。 4.1. 临界热流密度计算方法比较 图5给出了临界热流密度Benchmark 5 × 5试验的数据与B&W-2和W-3公式所计算的CHF值的对比。从图3可以看到在临界热流密度Benchmark 5 × 5的试验中W-3公式与试验结果符合较好，而B&W-2在某些工况下的计算结果不可靠。 4.2. 定位格架间距对组件临界点的影响 在临界热流密度Benchmark 5 × 5试验的条件下，由图5确定采用W-3关系式分析沿轴向长度分布13个定位格架的工况进行定位格架间距对组件临界热流密度发生点和发生临界的通道热工水力参数的影响。 由图6给出了沿轴向分布13个定位格架工况在改变定位格架间距时，组件临界热流密度发生点和临界热流密度大小的模拟结果。图6显示当间距比较小时，临界发生点位于定位格架下游处且临界热流密度较小，随着定位格架间距的变大，轴向流体交混越来越充分临界发生点向下一个定位格架上游靠近且临界热流密度大致保持不变。 图7是发生临界的通道质量流速随定位格架位置的变化结果。图8可以看出临界通道的质量流速沿轴向高度逐渐减少，随着格架间距的增大，出口质量流速逐渐变小。结合图9，临界通道空泡份额沿轴向的变化可以知道，由于空泡产生前，通道中冷却剂由单相变为两相，摩擦系数将增加，这时出现一定的交混，因此在空泡起始处质量流密度发生突变。 图5. 临界热流密度关系式计算值与试验值对比图 图6. 格架间距变化下的MDNBR分布 图7. 格架间距变化下的临界通道轴向质量流速 图8. 格架间距变化下临界通道出口质量流速 图9. 格架间距变化下临界通道空泡份额轴向分布
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user: 5. 结论 本文以临界热流密度Benchmark试验本体为研究对象，首先比较临界热流密度关系式B&W-2和W-3，并选用W-3关系式分析定位格架间距对5 × 5燃料组件临界热流密度的影响，结论如下： 1) 定位格架的存在加强了流体的交混。随着定位格架间距的增大，交混越充分，使得临界热流密度变大，同时临界点向下一个定位格架的上游移动。 2) 当定位格架的间距大于定位格架的交混长度时，组件临界热流密度和临界点的位置基本保持不变。 3) 随着定位格架间距的增大，发生临界的通道的质量流速沿轴线高度方向逐渐减小，且出口质量流速也相应变小。
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user: 摘 要 本文主要是分析连续最短增广链算法计算网络最大流的问题。先综述残留网络和层次网络的基本概念，然后分析连续最短增广链算法计算网络最大流的具体过程，再通过与Ford-Fulkerson (福特-富尔克森算法)和Edmonds-Karp (埃德蒙兹-卡普算法)算法进行比较来体现出连续最短增广链算法的突出点。通过相关性的比较，结论是连续最短增广链算法运行效果明显比Ford-Fulkerson好，且优于Edmonds-Karp。 关键词 :连续最短增广链，网络流，最大流，增广链 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 网络流中最大流问题是一个经典的问题，在最初的Ford-Fulkerson算法提出到现在已有60多年的历史了 [ 1 ] ，一直是个值得研究的问题。在此过程中，也提出了许多与之相关的算法。相比于初期的算法，现在对于网络最大流的算法得到了很大的改进，算法时间和空间复杂度都有所下降。常用的算法为Ford-Fulkerson算法 [ 2 ] 、Edmonds-Karp算法 [ 3 ] 和Dinic算法 [ 4 ] 等。 Ford-Fulkerson算法是利用深度优先搜索的思想来寻找增广链，而这样寻找会使得复杂度依赖于最大传输量。Edmonds-Karp算法则在Ford-Fulkerson算法的基础上进行了修改，使得每次按最短路径寻找增广链，但每次找完一个最短增广链后需要重新寻找，利用率不高。而Dinic算法则是效率更高，使用更频繁。 为此，本文对连续最短增广链算法在网络最大流问题上做一个详细的分析。该算法虽然也是按最短路径来寻找增广链的，不过增加了一个层次网络。相比于每次重新寻找最短增广链来说，利用层次网络将避免了重新寻找最短的增广链所带来的多余的步骤。
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user: 2. 基本概念 2.1. 基本定义 定义1.1：有向图为D = (V， E)。V为节点集合，E为边集合，D为由E和V构成的有向图。 定义1.2：对于任意一条边e = {e Î E， v， u Î V}，将会有值c(e)，表示该边的最大容量。 定义1.3：f(e)为该边e现有的传输量，对于任意的边e Î E，它将有0 ≤ f(e) ≤ c(e)。 定义1.4：容量网络中会有一个源点s和一个汇点t。对于给定的容量网络，将存在源点s和汇点t，分别表示网络图中的起点和终点。其它为中间顶点，源点s需要通过中间顶点传输到汇点。 定义1.5：容量网络为G = (V， E， C)。见图1，对于任意边e，将有(c(e)， f(e))，其中c(e)为最大容量，f(e)为实际传输量。 图1. 容量网络 2.2. 预备知识 学会连续最短增广链算法首先需要了解的是残留容量网络。设有容量网络为G = (V， E， C)，那么残留容量网络为G'(V'， E'， C') [ 5 ] ，其中G'的顶点集不变，即V' = V，但对于E'来说，就发生了改变。如果G中存在e = {e Î E， u， v Î V}，满足c(e) > f(e)，那么G'将有边e' = {e' Î E'， u， v Î V'}，满足c(e') = c(e) − f(e)。如果G存在e = {e Î E'，u， v Î V'}，满足f(e) > 0，那么G'将有e' = {e' Î E'，u， v Î V'}，满足c(e') = f(e)。见  图2，边的值对应c(e')。 了解残留网络还是不够的，还需要理解层次网络 [ 6 ] 。见图3，在层次网络中，源点s的层次为0，在残留网络中将存在一顶点v Î V'，那么源点s到达v的最短路径长度就是v的层次。从源点s开始，以广度优先搜索的方法构建层次网络，使的能找到一条最短的增广链。如果无法构建层次网络，就说明网络最大流的求解已经得知。
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user: 3. 连续最短增广链算法 3.1. 算法思路 连续最短增广链算法是先建立层次网络，然后基于层次网络找到最短的增广链，以达到最优解，并且在层次网络上每使用一次增广链后还可以重复使用，直到最短的增广链不存在。如果找不到最短的增广链就利用剩下的残留容量网络继续构建层次网络，并重复这些步骤。当层次网络无法构建时，那么网络最大流问题也就结束了。 已知有一容量网络为G = (V， E， C)，顶点数为n，最大容量为C，实际传输量为f，层次数l，源点为s，汇点为t。 图2. 残留网络 图3. 层次网络 步骤①：初始化容量网络G和可行流f，使的f = {0}。 步骤②：构建层次网络，设集合P为已经设置好层次的顶点集合，Q为已经从集合P中取出来使用的顶点集合，将源点s的层次设为0，即level(s) = 0，并将s加入集合P中，使的P = {s}。接着从P中取出一顶点v(v Î P，v ∉ Q)，对于任意边e = {u ∉ P}且c(e) > 0，有level(u) = level(v) + 1。这样就能计算v的所有邻居节点的层次，并将v加入集合Q，与v相连的u加入P。重复以上步骤，使的无法从P中取出元素即层次网络构建完成。 步骤③：利用层次网络寻找最短的增广链，而层次网络可以重复使用，并且寻找最短的增广链需要以源点s为出发点，以汇点t为终点。一开始以层次为0的点开始，即源点s，由于对于任意边e = 且c(e) > 0有level(u) = level(s) + 1，所以寻找s的下一顶点时就可以根据层次网络快速求得u。同理，对于任意边e = 且c(e) > 0 有level(v) = level(u) + 1，这样就可以得到u的下一顶点。由于步骤②层次网络构建完成，那么汇点t一定有层次，继续寻找下一顶点，直到汇点t就说明最短的增广链成功的找到。然后在增广链的基础上更新残留容量网络，接着继续寻找最短的增广链，直到找不到为止。 步骤④：若能构建层次网络，跳到步骤②，如若不能则网络最大流问题求解完毕。 3.2. 计算过程 下面将对一个具体的网络流进行分析，为了更好的理解连续最短增广链算法，模拟连续最短增广链算法计算网络最大流的过程。以图4为例进行分析。 图4中弧的数字表示最大容量，初始网络流值为0。设V 1 位源点，V 6 为汇点来计算网络图中的最大网络流。首先要构建层次网络，将源点V 1 的层次设为0，根据步骤②的思路来计算每个节点的层次数，得到的层次数如表1所示。 得到了层次网络后，就用它来寻找最短增广链。用层次网络能更快的查找出最短增广链，将得到两条最短增广链，分别是V 1 → V 2 → V 3 → V 6 和V 1 → V 4 → V 5 → V 6 。接着更新网络图，以便得到最新的残留网络。更新后的残留网络如图5所示，此时最大网络流为9。 图5中弧的两个数字分别为最大容量和实际传输量。在增广后明显可以看出V 2 → V 3 这条边已经满了，无法再传输了，但根据增广链的思想，从V 3 → V 2 还能传输6。现在增广后的网络图上再重新构建层次网络，构建后的层次数如表2所示。 INF表示无穷大，代表着无法从源点V 1 达到此点。此时可以得出最短增广链只有一条V 1 → V 2 → V 4 → V 5 → V 6 ，继续在层次网络的基础上更新残留网络。得到的新的残留网络如图6所示。 由于此时不能再构建层次网络了，所以结束该算法，得到的网络最大流为11。连续最短增广链算法主要是利用构建好的层次网络能更快的查找最短增广链。 Table 1 The hierarchy number of the original network plannin 节点 V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 层次 0 1 2 1 2 3 表1. 原网络图中的层次数 Table 2 The hierarchy number of the original network planning after first updat 节点 V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 层次 0 1 INF 2 3 4 表2. 第一次更新的残留网络中的层次数 图4. 原网络图 图5. 第一次更新的残留网络 图6. 第二次更新的残留网络 3.3. 算法复杂度分析 连续最短增广链算法需要重复运行步骤②和步骤③，构建层次网络以及查找最短增广链。已知容量网络G有V个顶点，E条边。在连续最短增广链算法中最多构建V分层次网络。 首先分析步骤②构建层次网络，层次网络是从源点开始，将每个节点与源点的距离算出来以确定节点的层次数。而这过程是用BFS思想 [ 7 ] 来实现的，这就需要遍历每一条边。即构建一个层次网络的时间复杂度是O(E)，由于需要构建V个层次网络，所以构建层次网络总的时间复杂度是O(VE)。 步骤③是在层次网络的基础上寻找最短增广链。由于有E条边，那么最多将存在E条增广链。而对于每一条增广链，都是在层次网络的基础上寻找得来的。而层次数是与源点的距离，那么层次数最大是V，即最短增广链的长度最大为V。所以在寻找增广链上时间复杂度是O(VE)。由于最多构建V个层次网络，而在每个层次网络上寻找最短增广链的时间复杂度是O(VE)，那么寻找增广链总的时间复杂度是O(EV 2 )。 综上所述，连续最短增广链的时间复杂度是O(EV + EV 2 )，即O(EV 2 )。
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user: 4. 算法比较 1) Ford-Fulkerson算法，该算法是每次都寻找一条从源点s到汇点t的路径 [ 8 ] 。然后更新残留网络，直到找不到为止。由于该算法是每找到一条路径后更新残留网络，而残留网络每一条边的最大传输量是根据上一个残留网络得来。已知容量网络的最大传输量是F，那么该算法最坏情况下需要进行F次深度优先搜索，那么总的时间复杂度是O(FE)，那么当F是很高时明显不是一种好方法。 2) Edmonds-Karp算法，该算法是每次寻找一条最短的增广链来进行更新 [ 9 ] 。由于每次查找一条最短的增广链就更新一次，而最坏情况下会有E条增广链。每次更新残留网络的话需要O(VE)的复杂度，那么总的时间复杂度是O(EV 2 )，在存在增广链的条件下，E的最少数量是V − 1，当然实际情况是更多的，即E > V，对E进行平方明显不是最优的情况。 3) 连续最短增广链算法，该算法是分为V个阶段，每个阶段构建层次网络和查找最短增广链。先建立层次网络，在层次网络的基础上去找最短的增广链，而时间复杂度是O(EV 2 )。 一般情况下V < E，那么O(EV 2 )的时间复杂度优于O(EV 2 )，而且不需要考虑最大容量上限的问题。不难看出，连续最短增广链算法运行效果明显比Ford-Fulkerson好，且优于Edmonds Karp。
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user: 5. 案例比较 例1：针对图7的图型模型，利用连续增广链算法求其最大流。 1) Ford-Fulkerson算法：在最佳情况下需要增广2次，最坏情况下需要增广4036次。该算法就是简单用DFS思想去寻找一条增广链，最坏情况下会一直是V s → V 2 → V 5 → V t 和V s → V 4 → V 5 → V 2 → V 3 → V t 这两条。这就需要增广4036次。当然如果正好寻找增广链是寻找到的是V s → V 2 → V 3 → V t 和V s → V 4 → V 5 → V t 这两条，就只需要增广2次，这是最好的情况。 2) Edmonds-Karp算法：在最佳情况下需要增广2次，最坏情况下需要增广3次。该算法相比Ford-Fulkerson算法，有一个优势，每次增广是按BFS思想寻找最短增广链的。所以在最坏情况下寻找到的增广链依次是V s → V 2 → V 5 → V t 、V s → V 4 → V 5 → V t 和V s → V 2 → V 3 → V t 这三条。在最佳情况下的寻找到的增广链是V s → V 2 → V 3 → V t 和V s → V 4 → V 5 → V t 这两条。按最短路径寻找增广链相比于DFS毫无目的的寻找快的多。 3) Dinic算法：在最佳情况下需增广2次，最坏情况下需增广3次。该算法首先构建层次网络，在层次网络的基础上寻找最短增广链。最坏情况下寻找到的增广链分别V s → V 2 → V 5 → V t 、V s → V 4 → V 5 → V t 和V s → V 2 → V 3 → V t 这三条。在最佳情况下寻找到的增广链是V s → V 2 → V 3 → V t 和V s → V 4 → V 5 → V t 这两条。相比于Edmonds-Karp算法每次寻找增广链都用BFS查找一遍来说，在层次网络的基础上寻找最短增广链将快的多。 例2：针对图8的图型模型，利用连续增广链算法求其最大流。 1) Ford-Fulkerson算法：在最佳情况下，需要增广2次，最坏情况需要增广4036次。用DFS来寻找增广链最坏情况下，增广链将会一直是V s → V 6 → V 5 → V t 和V s → V 2 → V 4 → V 5 → V 6 → V t 图7. 案例1 图8. 案例2 这两条。这就需要增广4036次。也有可能正好寻找到V s → V 6 → V t 和V s → V 2 → V 4 → V 5 → V t 这两条，这是最佳情况下，需要增广2次。 2) Edmonds-Karp算法：在最佳情况下需要增广3次，最坏情况下需要增广4次。按最短距离寻找增广链，最坏情况下将依次找到Vs → V6 → Vt、Vs → V2 → V3 → Vt、Vs → V2 → V6 → V5 → Vt和Vs → V2 → V4 → V5 → Vt这四条，最佳情况下将寻找到Vs → V6 → Vt、Vs → V2 → V3 → Vt和Vs → V2 → V4 → V5 → Vt这三条。 3) Dinic算法：在最佳情况需要增广3次，最坏情况下需增广4次。最坏情况下的增广链分别是Vs → V6 → Vt、Vs → V2 → V3 → Vt、Vs → V2 → V6 → V5 → Vt和Vs → V2 → V4 → V5 → Vt这四条。最佳情况下的增广链分别是Vs → V6 → Vt、Vs → V2 → V3 → Vt和Vs → V2 → V4 → V5 → Vt这三条。 整体来说连续最短增广链算法运行速度效果明显快于Ford-Fulkerson，而连续最短增广链算法是建立一个层次网络，使得查找最短的增广链可重复使用。又因为Edmonds-Karp算法每找到一个最短的增广链就更新下。所以可以得出结论：连续最短增广链算法效果明显比Ford-Fulkerson好，且优于Edmonds-Karp算法。
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user: 6. 结束语 网络最大流问题从提出来现在经历了这么多年，为了解决这个问题，提出了很多算法，算法复杂度也逐渐降低。为此，本文对主要常用的连续最短增广链算法，做了一个详细而全面的分析。由于连续最短增广链算法用到了一个层次网络，使得每次能快速地查找到最短的增广链并能重复使用。相比Edmonds-Karp算法有了明显时间上的优化，而且也不要像Ford-Fulkerson算法那样需要考虑容量网络中的最大传输量。
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user: 摘 要 随着电子商务的迅速发展，快递业成为了增长速度最快、发展潜力最大的新兴产业之一，并逐渐渗透到每个普通大众的生活中。尤其对于高校学生而言，他们似乎成为了这个时代的“主宰者”，高校快递运营为这样一个庞大群体提供便捷，但由此产生的快递包装垃圾也不容忽视。北京各高校建立了快递包装回收与再利用处理中心，以消除快递包装乱扔所带来的环境问题。本文通过对北京市各高校的快递包装回收与再利用情况进行调查，了解快递包装回收与再利用体系的现状，对其现存问题提出解决建议，并展望其未来发展潜力。 关键词 :高校快递，回收利用，包装污染 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在目前的北京高校大学生群体中，网购已经成为他们生活中重要的一部分。随着现如今大学生网购的频率越来越高，每天运往高校的快递也是有增无减，在满足了师生购买欲的同时，造成了快递包装散落在学校的不同角落，既造成了浪费，又严重影响了校园的环境美化；另一方面，随着快递包装回收与再利用难题造成的物流成本增加、环境污染和资源浪费等问题也日益凸显 [ 1 ] 。为了解决这些问题，就需要北京高校建立相关快递包装回收与再利用体系。 根据以上情况，北京市部分高校采取了校园内设立快递纸箱回收台的措施用以解决以上出现的问题。本文基于此情况，对北京市高校纸箱回收台的使用情况进行了调查和分析。
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user: 2. 研究方法 为了探究北京高校快递回收与再利用的现状，我课题小组的成员讨论并采取线上与线下结合的方式进行了实地走访。线上主要设计了电子问卷调查，为进一步研究提供了充分的数据支持，问题如：您平时收到的快递包装多由哪些材料构成；您认为快递是否存在过度包装；拆完快递，您的快递包装一般会如何处理；您的学校是否有快递包装回收站点等，并对104份有效电子问卷数据统计。线下则是选择了对北京几所高校进行了实地走访，进一步对其学校的快递回收与再利用体系进行调查，并合理分析归纳。
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user: 3. 快递包装回收与再利用问题及对策方法 3.1. 问卷分析及数据整理 大学生作为网购的主力军，其购物能力不容小觑，所以高校作为一个社会群体，快递量非常巨大 [ 2 ] ，为了了解北京各高校快递包装的回收与再利用现状，我们设计了包括单选、多选、填空共十道题目的线上调查问卷，本次调查共回收了104份网上问卷。 通过图1可以清晰得知北京各高校师生每月收到的快递件数，15.38%的师生每月会收到0~1件；52.88%的师生每月会收到2~4件；22.12%的师生每月会收到5~10件；同时也有9.62%的师生每月甚至会收到10件以上的快递。通过图中数据显示，可以得出北京高校师生这一庞大群体产生的快递包装物数量不容忽视。 除此之外，我们在问卷中通过多选题的形式调查了高校师生平时收到的快递包装物多由哪些材料构成。如图2所示，排名前三的分别是纸箱、塑料盒和塑料防震填充物。经过了解，虽然纸箱、纸盒的回收需要考虑的问题较多，但这是快递包装使用量最大的一种材料，对它的回收势在必行。 线上调查问卷中也调查了高校师生拆完快递后对包装进行处理的方法。其中有83.65%的师生都会选择直接丢弃；28.85%的师生会二次利用做收纳箱；只有10.58%的师生会积攒起来卖给废品回收站和6.73%的师生会交给快递包装回收站。如下图3所示。 经过以上问题的调查，可以得出：大部分的师生都选择直接丢弃快递包装物的结论。于是我们进一步调查了高校师生不愿意进行快递回收的理由，其中有42.86%的师生担心快递单上的个人信息泄露；有28.57%的师生觉得麻烦，没有直接利益；还有14.29%的师生认为成本低、数量多、没有必要回收。如下表1。 通过我们的调查分析得出，74.23%的学校都没有快递包装回收站点，可见学校和快递公司没有相关的环保和对废品循环利用意识以及在校内缺少快递回收站点的建立。国家只是大力倡导绿色物流，对于减少过度包装和提高快递包装物回收与再利用率，并没有制定相关政策来鼓励快递企业回收快递包装物， 图1. 北京高校师生每月收到快递件数 图2. 快递包装物的材料种类 图3. 快递包装处理方法 Table 1 Reasons for not willing to make express deliver 一共104人(100%) 担心快递单个人信息泄露 42.86% 麻烦、没有直接利益 28.57% 成本低、数量多、没有必要回收 14.29% 表1. 不愿意进行快递回收的理由 也没有在高校进行回收站点的布局建设和规划回收体系，因此我国高校快递包装物回收与再利用率难以提高。由此可见，巨大的资源浪费和严重的环境污染促使我们寻找新的途径去处理“买买买”后的快递包装物，只有建立完善的快递包装回收和再利用体系，让快递包装物循环使用，使更多的快递包装能够回到包装生产商手中，快递包装垃圾不再随处可见 [ 3 ] 。 3.2. 快递包装与回收再利用存在的问题 3.2.1. 包装回收不易 快递企业、供应商、快递员和消费者态度不积极，缺乏环保回收意识，认知不足。而且我国倡导绿色消费起步较晚，还未成为人们的消费习惯。我国尚未建立针对快递包装回收利用的完善机制，缺乏对消费者、快递企业和供应商参与回收的激励机制 [ 4 ] 。通过线上样本调查，有74.04%的人愿意把快递包裹回收处理，但是在另一样本中显示只有7.22%的人所在的高校有快递包装回收站点，完全不成正比。 您的学校是否有快递包装回收站点：如图4所示。 3.2.2. 消费者环保意识、回收意识较弱 在北京高校各大快递取货点的周围都会有各种被遗弃的完好纸箱，由于纸箱成本较低，随手丢弃的现象比比皆是。可以发现，快递包装物的回收和再利用的观点在现如今的社会上并没有深入人心，人们的环保意识和回收再利用意识依然淡薄。 3.2.3. 快递包装物的回收成本高 通过我们实地走访，可以发现北京各高校的校园垃圾箱内常存在大量快递纸箱及快递包装塑料袋。大量的包装必定会产生大量废弃物，而多数的包装材料是很难进行自然降解的。以常见的快递包装袋 图4. 关于学校是否有快递包装回收站点的调查 为例，其原料通常是以高密度的聚乙烯原料生产，属于不可降解物，很少有企业愿意收购。而且由于纸箱上贴有运单和胶带，企业在纸箱化成纸浆过程中，需要人工撕下运单和胶带，由此造成的人力成本较高，因此贴满快递运单和胶带的快件纸箱也无人愿意回收 [ 4 ] 。 3.3. 解决方法 3.3.1. 建立快递包装回收与再利用体系 以北京高校为例，可以采取与快递公司合作的方式，对快递包装物进行高效回收，增加快递包装的再利用率。快递公司可在校园人员比较集中的区域，如食堂前、宿舍楼前或者是快递接收处边上提供“拆包裹”的专用平台，学生拆完包裹之后，体积较大的包装箱可通过上方的“纸箱入口”直接投放到回收机进行再利用；其余的包装，如填充物、塑料袋等可直接投放到圆形的“垃圾回收”格口。这样的措施将会避免学生因回收点过远而放弃回收，而且也保证了学生对包装物回收工作的认可度和参与度。 3.3.2. 建立快递包装物回收与再利用奖励机制 高校可以通过奖励机制的形式回馈参与包装废弃物回收的消费者，鼓励学生积极参与快递包装废弃物的回收循环利用。在快递包装回收柜上粘贴二维码，用支付宝或淘宝APP扫描桌上贴的二维码，输入姓名以及捐赠的纸箱数量，即可在现场领取奖品。而且只要参与捐赠纸箱，就能领取天猫优惠券，让学生切身感受到回收快递包装物所带来的好处，形成一种良好的社会风气，使包装回收工作进入良性循环。 3.3.3. 加大快递包装物回收的宣传 学校要加强全校师生的环保意识教育，充分利用校园广播、板报、固定宣传栏等形式，在校内定期开展各种形式的环保教育活动。各级学生会或环保社团可定期举办快递包装物回收主题活动、包装物回收知识宣讲等相关活动，增强大学生回收快递包装物的环保意识，鼓励学生参与到快递包装物回收活动中来 [ 4 ] 。
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user: 4. 结语 大学生对网购的热爱，使得学校里快递包装随处可见，校园内的快递包装问题已不容忽视，而要缓解这种浪费和污染，只有在校内建立可行有效的回收与再利用体系，让这些快递包装能够得到及时的回收和循环利用，才是解决快递包装浪费的关键 [ 5 ] 。因此高校快递包装回收与再利用体系在要求快递公司统一快递包装规格，在便于回收的同时，也是在促使商家和在校生树立环保意识，这样快递公司及相关部门将会把自身责任落实到回收与再利用体系中，为回收与再利用体系的健全发展增砖添瓦。北京高校学生作为回收与再利用体系的核心应该积极参与，促进体系的进一步扩大，使更多的快递包装能够回到包装生产商手中，解决北京高校快递包装到处可见的现象。
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user: 摘 要 在贸易战的背景下，大豆作为中美间的重要贸易品，不免受到贸易战的影响。目前中国已对进口美国大豆采取加征关税的措施，所以对美国大豆涨价之后可能的影响，中国应做好准备。本文从物价的角度分析大豆价格变动对国内的影响，通过建立大豆价格与我国居民消费价格指数及食品类价格指数的三元VAR模型，对物价受大豆冲击的反应程度进行了分析。通过脉冲响应分析发现，居民消费价格指数CPI与食品类CPI均会受到大豆价格的冲击，但冲击幅度不大，结论表明国内物价水平不会因美国大豆征税涨价而大幅波动。 关键词 :通货膨胀，VAR模型，脉冲响应分析 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 我国是最大的大豆消费国，每年的消费量约占世界的三分之一，但我国大豆产量远无法满足国内的需求，国产大豆在国内消费量的占比不足两成。2016与2017年度，中国大豆进口量均突破了9000万吨，是中国进口的主要农产品。进口大豆中转基因大豆占比较大，这种大豆出油率比国产大豆要高，因此，进口大豆的用途主要是榨油和生产饲料。 世界主要的大豆生产国是美国、巴西和阿根廷，其中以美国的大豆产量最高，因此我国进口大豆中美国大豆占比很大。而中国也是美国大豆最大的市场，所以大豆在中美交易当中占有重要的地位。 在中美贸易战的大背景下，大豆不可避免地受到了贸易战的影响。目前中国已经将对美国大豆征税列为可能采取的手段，以应对美国发起的贸易摩擦。 基于大豆在中美贸易中的重要角色，应该对大豆价格上涨可能带来的影响进行分析。在贸易摩擦中，双方在短期内都会受到伤害，应该做的是权衡采取的措施对双方伤害的大小。若对大豆征税，美国受影响的主要是豆农，其他方面则受影响较小。但中国对大豆需求刚性较大，若大豆价格上涨，影响范围肯定大于美国。大豆价格上涨最直接的影响就是带动下游产品价格上行，因此考虑分析美国大豆征税对国内物价的影响大小，以帮助我国采取更合适的政策。
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user: 2. 理论基础 现实生活中的物价受到许多因素的影响，对物价的研究一直在前进，新的方法不断的被发明。本文在前人的经验上，决定用向量自回归模型来刻画大豆价格对物价水平的冲击。 2.1. 模型简介 向量自回归模型简称VAR模型，是一种常用的计量经济模型，1980年由Christopher Sims首次提出。这种模型采用多方程联立的形式，它不以经济理论为基础，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系，而不带有任何事先约束条件。它是AR模型的推广，此模型目前在经济领域，尤其是货币、通胀等较复杂宏观变量的研究中得到广泛应用。 VAR模型是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一，并且在一定的条件下，多元MA和ARMA模型也可转化成VAR模型，因此近年来VAR模型受到越来越多的经济工作者的重视 [ 1 ] 。 2.2. 文献综述 孟岩、张燃(2008)通过建立石油价格波动与我国通货膨胀、股票市场收益之间动态关系的VAR模型，发现石油价格上涨会使我国的通货膨胀加剧，增大股票市场风险 [ 2 ] 。贺骁束(2018)运用敏感性分析，发现若加征关税导致国内大豆价格上涨10%，则将推动CPI上涨最多0.35%，总体而言对国内通胀的影响较为显著 [ 3 ] 。李颖(2011)借助因子分析法从数十个影响物价的因素中提取了6个因子，以此构建了因子增强型向量自回归(FAVAR)模型，发现在经济结构良好的情况下，国际贸易不会引发通胀 [ 4 ] 。阚瑀婷(2017)通过建立SVAR模型，发现人民币汇改后，大宗商品对我国物价的影响显著性提高 [ 5 ] 。仝冰(2010)通过货币政策对物价的冲击发现在货币政策中引入通胀目标可以提高CPI的稳定性 [ 6 ] 。陈玉海(2009)在研究中国CPI变动中发现，大宗商品尤其是能源类商品对我国物价指数影响很大 [ 7 ] [ 8 ] 。