DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数据和方法 2.1. 数据 四川省(简称川)介于东经97˚21'~108˚31'，北纬26˚03'~34˚19'，位于中国西南腹地，地处长江上游，东西长1075公里，南北宽921公里。与7个省(区、市)接壤，北连青海、甘肃、陕西，东邻重庆，南接云南、贵州，西衔西藏。四川省地形西高东低，大致西部为高原、山地，海拔多在4000米以上；东部为盆地、丘陵，海拔多在1000~3000米之间。全省分为川西高原和四川盆地两大部分。 本文所采用的气温资料是由国家气象信息中心提供的时间序列为1963年1月1日至2013年12月31日，四川省48个地面气象观测站记录下来的日平均气温、日最高气温和日最低气温资料。先将原始文件为TXT格式的气象数据导入到SPSS软件中进行数据初始处理。剔除掉其中连续性不好的观测数据，最终选用40个气象台站资料作为主要分析对象。如图1所示表示1976年松潘和2008年汶川大于4级以上的地震及其余震，气象站台的分布。 2.2. 方法 克里金(Kriging)插值方法是一种以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的地统计方法[ 6 ] -[ 9 ] 。该方法认为空间连续变化的属性是不规则的，不能用简单是平滑数学模型来模拟，应该用随机表面恰当地描述。其使用条件是研究区变量存在空间相关性，考虑测点的相互关系和空间分布位置等几何特征，对每个测点赋予一定的权重系数，最后用加权平均方法来估计未知的变量值。克里格方法是根据未知样点有限邻域内的若干已知样本点数据，在考虑了样本点的形状、大小和空间方位，与未知样点的相互空间位置关系，以及变异函数提供的结构信息之后，对未知样点进行的一种线性无偏最优估计[ 10 ] -[ 12 ] 。 计算公式一般形式可表示为公式(1)： (1) 其中 ， 是 处的预测值， 是 处的测量值。而本文所用的OK方法——克里金方法中的一种，还须满足以下条件：权重 的选取必须使 无偏估计。且估计方差 小于观测值的其他线性组合的方差。计算公式为(2)式和(3)式： (2) (3) 其中， 是Z在采样点 之间的半方差； 是采样点 和位置点 之间的半方差。 为计算最小方差需要的拉格朗日算子。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 四川省1963年-2013年气温时空变化特征分析 通过平均气温变化图和平均气温距平变化图，来分析四川省1963~2013年平均气温的变化情况。如图2、图3。 通过对图2、图3的分析，我们可以看到，四川省的过去50年年平均气温为11.60℃，平均气温在19世纪80年代以前气温偏低，1990年以前，仅仅5(5/27)年的平均气温超过平均值，从1976年开始，气温数据持续走低平均气温距平连续10年跌出−0.5℃，从1990年开始，有15(15/23)年的平均气温超过平均值，有八年的气温距平超过+0.5℃，2005、2006、2007、2008连续4年平均气温距平超出+1℃，2008年是最暖年份，气温距平(1.55)，这与其他的地方的研究数据和世界范围内的研究数据有一定偏差，全球范围内最暖年份为2007年，这可能与四2008年汶川大地震有一定联系。 总体来看，平均气温呈上升的趋势，1963~1975年，气温上下波动幅度较小，相对稳；1976~1988年，整体气温偏低，都低于过去50年间的平均气温。但是气温的变化趋势是逐渐上升的。1988~2001年，这几年的气温在平均气温附近变化，波动幅度非常小。从2001年开始，气温开始大幅度的升高，气温的年平均值均在过去50年的平均气温之上，可以说是全球变暖最严重的几年。2013年的平均气温相对于 图1. 四川省气象台站以及地震分布图 图2. 四川省1963~2013年平均气温变化图 图3. 四川省1963~2013年平均气温距平变化图 1963年的平均气温，上升的幅度为0.6℃，但是平均气温最大浮动值(平均气温最高年份气温 − 平均气温最低年份气温)为2008年平均气温的与1978年平均气温的差值为2.38℃。 如图4所示为根据四川省40个气象站点的年平均气温生成的平均气温空间分布图，通过图可以大致地了解四川省过去五十年平均气温的分布情况。 总体上来说，四川省过去50年里，平均气温由西向东逐渐升高，当然川南地区的攀枝花市气温情况比较反常，这是由于该地区所在位置及地形地貌特征所导致的。从方位分析来看，气温的变化情况是由北向南，由西向东逐渐升高。东西温差达20.5℃，南北温差15℃左右。 3.2. 松潘大地震对气温影响分析研究 3.2.1. 松潘大地震对平均气温影响分析 本文为了对比分析，特地将1976年前后一年即1975、1977年的气温做对比分析，以下分别作了1975、1976、1977三年的平均气温空间分布图，让我们看图分析。 从图5可以看出，三年的气温分布布局大体一致，1975年的气温变化区间是−0.84~18.4℃，1976年的气温变化区间−1.55℃~17.3℃，1977年的气温变化区间为−2.47~17.9℃。总的来说，1976年相对于1975年最低气温降低了0.71℃，1977年相对于1976年来说，最低气温降低0.92℃。而从最平均高气温值来看，1976相对于1975下降了1.2℃，1977则有回升趋势，最高值增加了0.7℃。 因为1976松潘大地震发生在1976年8月的，为了更好地体现地震对气温的影响，现将1975、1976、1977年的平均气温空间变化分布图放到此处，做详细分析。如图6。 从图6的数据可以看出，75年8月的年平均气温变化区间为8.53~28.0℃，76年8月的平均气温变化区间为6.0~26.9℃，77年8月的平均气温变化区间为8.58~28.2℃。单单从地震月来看，地震月的平均气温相对于前后一年同比最低气温近2.5℃，平均气温的最高温度下降了1.2℃，变化比较明显。 从1976年大地震的分析我们大概可以对地震对气温的影响做出判断，因松潘地震的震级为7.2级，影响肯定不那么显著，为了更好地研究地震对气温影响，本文特地选了2008年四川8级汶川地震为例，研究地震对气温的影响，基于1976年的数据分析，我们知道研究地震年度气温前后变化效果不够明显，而对地震月前后年同比分析，得出的结果则比较明显，因此，对2008年四川汶川大地震的研究，我们只对地震月作研究分析。 图4. 四川省1963~2013平均气温空间变化分布 图5. 1975年~1977年平均气温空间分布 图6. 1975~1977年8月平均气温空间分布 3.3. 2008年四川汶川大地震对平均气温影响研究分析 为了对比分析，本文特地将2008年前后一年即2007、2009年的气温拿出来做对比分析，以下分别作了2007、2008、2009三年的5月份的平均气温空间分布图，让我们看图7分析。 总体上，从图7来看，平均气温的最低气温2008年5月偏高，平均气温的最高气温2007年5月偏高。从数据上看2007年5月平均气温空间差异区间为4.87~25.04℃，2008年5月平均气温空间差异区间为5.05~24.13℃，2009年5月平均气温空间差异区间为3.74~22.49℃。而从收集整理数据来看，对于平均气温，2007年5月，全省平均气温为18.29℃，2008年5月，全省平均气温为17.93℃，2009年5月，全省平均气温为16.39℃。可以看到，全省范围，平均气温在07，08，09三年的5月同比均在下降，07-08年的下降幅度小一些，08-09年的下降幅度则非常大。
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user: 4. 结论 (1) 从平均气温的变化趋势及距平变化趋势图，可以看出，不管是日最低气温、日最低气温还是日最高气温，过去五十年的整体趋势呈上升状态，温度上升趋势在2003年之后异常迅速。而在1975年发生过气温的突变，全省气温在1975年之后的10多年处于比较低的水平。根据统计结果，2007年为过去50 图7. 2007~2009年5月平均气温变化图 年的最热年，在其之后，气温开始呈缓慢的降低趋势。 (2) 地震会对气温产生一定的影响，从1975年~1977年及2007年~2009年气温数据对比结果来看，1976年和2008年地震发生时，气温都发生了突变下降，在1976年气温发生突降后，1977年气温又迅速上升到与1975年的相似水平；而2008年地震发生，气温相对于2007年发生了突降，在之后的几年，气温总体都呈下降趋势。总的来说，地震的发生，会引起气温的突变下降。 (3) 对于空间变化来说，四川省的总体气温分布情况为由西向东，由北向南气温逐渐降低的趋势，最冷地区为甘孜、阿坝地区(这些地区海拔较高)，而最热的地区为川东地区及川南的一部分地区。而地震之后，高温区域面积虽然有扩大趋势，但是最高低温却在下降。
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user: 摘 要 目的：研究慢性脑供血不足患者的脑血管功能情况。方法：采用CBA CV300型脑血管功能(CVHI)检测仪分别对120例慢性脑供血不足患者和60例正常对照组进行测定，分析相关指标。结果：慢性脑供血不足(CCCI)患者，随着年龄的增长，平均血流量(Qmean)、最大流速(Vmax)、最小流速(Vmin)、平均流速(Vmean)和差压(DP)等呈显著下降趋势，外周阻力(Rv)、特性阻抗(Zcv)、脉搏波速(Wv)、动态阻力(DR)、临界压(CP)等指标呈现显著升高趋势。CCCI患者的积分值、流速和流量等明显低于对照组，但Rv、Wv及Zcv等明显高于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)。结论：慢性脑供血不足是动脉粥样硬化所致，脑血管功能受损明显，卒中发病风险增加。 关键词 :慢性脑供血不足，脑血管功能
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user: 1. 引言 慢性脑供血不足(Chronic cerebral circulation insufficiency， CCCI)是指由于脑动脉循环障碍引起的一组以头痛、头晕、头重等自觉症状波动性消长的缺血性脑血管疾病[ 1 ] ，严重影响了人们的日常生活。由于CCCI起病隐袭，早期症状不典型，缺乏特异性，给该病的早期诊断及治疗带来困难。本研究旨在揭示CCCI的脑血流特点，以期为临床诊断及治疗提供帮助。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 病例的筛选 采用日本脑卒中学会慢性脑供血不足诊断标准[ 2 ] (2000年最新修订)：(1) 头晕、头痛、头沉、肢体麻木、记忆力减退等自觉症状。(2) 有支持脑动脉硬化的所见：伴有高血压、眼底动脉硬化改变等，或有时可闻及脑灌注动脉的血管杂音。(3) 没有大脑的局灶神经体征。(4) 头部CT/MRI无血管性器质性脑改变或有无明确相应体征的腔隙性脑梗死或(和)轻度脑白质脱髓鞘改变的患者。(5) 年龄大于45岁。排除标准：(1) 其他疾病导致的上述自觉症状，如Alzheimer病(AD)、脑积水、多发性硬化、脑肿瘤、蛛网膜下腔出血等；(2) CT/MRI发现明确相应体征的血管性器质性脑改变；(3) 严重视、听功能障碍和失语，不能参与调查者；(4) 有其他引起中枢神经损伤的疾病或病史，如肿瘤、感染、CO中毒、中枢神经脱髓鞘疾病、严重脑外伤、颅内肿瘤及神经外科手术史和变性疾病等；(5) 存在严重的心、肝、肾功能不全或肺疾病；(6) 精神性疾病患者和严重抑郁状态。收集我院门诊及住院CCCI患者120例，男54例，女66例，年龄45~83岁，其中45~49岁8例，50~59岁40例，60~69岁52例，≥70岁20例。病程1个月~30年。对照组60例，男23例，女37例，年龄45~78岁，平均年龄59.43 ± 8.40岁，均为健康体检者。既往无脑血管病史及危险因素，无头晕史，且头颅CT或MRI检查未见异常。 2.2. 方法 采用CBA CV300型脑血管功能(CVHI)检测仪(复旦大学和第二军医大学联合研发，上海神州高特医疗设备有限公司生产)。该仪器采用超声多普勒探头在颈动脉测量动脉血流速度及血流脉搏波；用压力传感器在同一点检测容积脉搏波，并用在桡动脉测量的血压标定，转换成近似的压力脉搏波；结合受控者的身高、体重等。机内计算机系统按非线性弹性腔模型基本方程等经验公式，计算得到多项反映脑血管功能的特征参数。包括积分值，流速(Qmean， Vmean， Vmax， Vmin)，压力(Wv， Zcv， Rv， DR， CP， DP)。 2.3. 统计学处理 计量资料以均数 ± 标准差( )表示，两组间比较采用t检验，多组间比较采用方差分析，P < 0.05 定义为有统计学意义，所有数据采用SPSS16.0软件包进行分析。
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user: 3. 结果 CVHI检测仪每例可检测到平均血流量(Qmean，单位ml/s)，平均血流速度(Vmean，单位cm/s))，最大血流速度(Vmax，单位cm/s)，最小血流速度(Vmin，单位cm/s)，脉搏波速(Wv，单位m/s)，特性阻抗(Zcv，单位kPa∙s/m)，外周阻力(Rv，单位kPa∙s/m)，动态阻力(DR，单位kPa∙s/m)，临界压力(CP，单位kPa)，差压(DP，单位kPa)及CVHI综合积分值共11个参数。 3.1. 两组CVHI有关参数检测结果及统计分析，见表1 CCCI患者的积分值、流速和流量等明显低于对照组，但Rv、Wv及Zcv等明显高于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)。从而揭示了CCCI患者的脑血管功能较正常人差，主要体现在脑血流的流速、流量以及脑血管的弹性和阻力大小方面。 3.2. CCCI各年龄组间CVHI检测结果比较及统计分析，见表2 在CCCI患者中，随着年龄的增长，平均血流量(Qmean)、最大流速(Vmax)、最小流速(Vmin)、平均流速(Vmean)和差压(DP)等呈显著下降趋势，而外周阻力(Rv)、特性阻抗(Zcv)、脉搏波速(Wv)、动态阻力(DR)、临界压(CP)等指标呈现显著升高趋势。从而说明随着年龄的增长，脑血流渐缓，血管质量渐差。年龄是CCCI发病的危险因素之一。 Table 1 The related parameters of CVHI comparison between CCCI group and normal control grou 各项参数 组别 CCCI组 (n = 120) 对照组 (n = 60) P 积分值 72.43 ± 1.36 92.29 ± 6.07 <0.05 Qmean 7.57 ± 1.04 10.73 ± 0.45 <0.01 Vmean 14.91 ± 2.79 21.67 ± 1.72 <0.01 Vmax 40.41 ± 5.75 43.67 ± 3.63 >0.05 Vmin 6.38 ± 1.65 11.39 ± 0.83 <0.01 Wv 13.45 ± 3.40 10.29 ± 1.33 <0.05 Zcv 17.16 ± 5.70 13.59 ± 2.16 <0.05 Rv 77.51 ± 8.24 58.44 ± 2.65 <0.01 DR 29.49 ± 5.77 27.85 ± 2.68 >0.05 CP 8.37 ± 0.83 7.94 ± 0.77 >0.05 DP 1.92 ± 0.36 2.13 ± 0.46 >0.05 表1. CCCI与正常对照组间CVHI有关参数比较 Table 2 Related parameters comparison among various age groups in CCC 各项参数 年龄(岁) 45~49 (A) 50~59 (B) 60~69 (C) ≥70 (D) 积分值 88 ± 2.83 81.08 ± 3.57 △ 65.92 ± 5.44 53.5 ± 3.18 Qmean 9.23 ± 0.54 7.84 ± 0.51 7.27 ± 0.09 ☆ 6.23 ± 1.01 Vmean 18.58 ± 0.88 16.26 ± 0.53 13.76 ± 0.48 10.96 ± 1.69 Vmax 46.62 ± 1.23 43.63 ± 1.13 △ 38.78 ± 1.70 31.83 ± 5.07 Vmin 8.60 ± 0.34 7.25 ± 0.67 5.47 ± 0.40 4.27 ± 0.72 Wv 9.27 ± 0.74 11.60 ± 1.34 15.15 ± 1.02 17.88 ± 2.48 Zcv 9.73 ± 0.84 14.57 ± 1.65 19.13 ± 1.96 25.58 ± 2.27 Rv 68.37 ± 3.07 72.54 ± 1.42 △ 82.55 ± 4.42 97.69 ± 12.08 DR 22.07 ± 1.32 26.10 ± 1.32 34.35 ± 3.04 44.75 ± 3.25 CP 3.80 ± 0.46 8.04 ± 0.28 8.71 ± 0.17 9.44 ± 0.41 DP 2.36 ± 1.93 2.12 ± 0.56 1.77 ± 0.16 1.43 ± 0.18 表2. CCCI各年龄组间有关参数比较 注：各组间比较△A/B，☆B/C，P > 0.05，其余各组间比较均P < 0.05。
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user: 4. 讨论 慢性脑供血不足(CCCI)患者往往以头晕、头痛、头重为主诉，可伴有肢体麻木无力、视物模糊等，临床表现较复杂，但客观体征较少，头颅CT等检查也很少有异常发现，临床上诊断较为混乱，且脑血管造影具有创伤性和一定的风险性及检查费用昂贵等特点，患者一般不愿接受，因此通过有关检查结合临床作出早期准确诊断很有必要[ 3 ] [ 4 ] 。 CVHI通过检测颈动脉的血流速度、阻力、血管弹性等血流动力学信息反映下游(颅内)脑血管功能，是近些年发展起来的一项卒中预警综合技术[ 5 ] 。已有报道[ 6 ] [ 7 ] 指出，CVHI积分值75分以下，预示脑血管功能异常，卒中发病风险增加。由表1可见CCCI组积分值明显低于正常对照组，且在75分以下，明确了CCCI患者脑血管功能受损，脑卒中发病风险增加。外周阻力(Rv)是反映小血管和毛细血管通畅程度的定量指标，与最小血流速度(Vmin)联合反映脑血管微循环状态，是评估脑血管功能情况较为敏感的指标。本研究发现，CCCI与正常对照组相比均有严重的流速、流量异常，Qmean、Vmean、Vmin均有不同程度降低，且两组比较有统计学差异。结合表2可以看出，随着年龄的增长，平均血流量(Qmean)、最大流速(Vmax)、最小流速(Vmin)、平均流速(Vmean)和差压(DP)等呈显著下降趋势，外周阻力(Rv)、特性阻抗(Zcv)、脉搏波速(Wv)、动态阻力(DR)、临界压(CP)等指标呈现显著升高趋势。积分值在60岁以上患者显著低下，A组与B组比较无统计学意义，提示60岁以上脑血管功能受损明显加重，卒中风险较中年组增高。 脑动脉脉搏波速(Wv)、血管特性阻抗(Zcv)与动脉管壁的整体弹性状况有关。动脉总体弹性越好，Wv越低，Zcv也越小；Wv越高，或Zcv也越大，则说明被检测动脉管壁的整体弹性越差，血管也就越硬化。本研究发现，在CCCI患者中Wv及Zcv均明显高于对照组，提示CCCI患者存在明显的动脉粥样硬化。但动态阻力(DR)、临界压力(CP)及差压(DP)这三个综合反映颅内血管闭锁状态的指标与正常对照组比较均无明显差异，故考虑CCCI患者动脉粥样硬化斑块形成都相对较轻。从上述分析发现，CCCI是动脉粥样硬化过程中的一个阶段，在这一阶段如积极有效的治疗就可以减少脑梗死的发生[ 8 ] 。 目前临床常用的脑血管功能无创伤检测方法是经颅多普勒超声(TCD)，但该方法仅能测定脑血管局部区域血流量分布和个别血管中血流速度，不能检测血管弹性和阻力大小相关的指标，但CVHI检测除直接测定动脉血流速度外，还增加了能够直接检测的反映脑血管弹性特征、阻力大小等脑血液循环动力学特征的重要指标，弥补了TCD的不足。脑血流动力学改变对脑血管病发病及早期诊断较为重要，在未发现斑块形成及血管内壁增厚等形态学改变之前CVHI检测即可发现反映脑血管功能指标的血流速度、外周阻力及血管弹性变化，因此本研究通过无创伤的CVHI检测慢性脑供血不足患者的脑血管功能情况，能使CCCI得到早期诊断，能够为脑血管疾病的预防和治疗提供客观依据。
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user: 摘 要 江西省大湖塘钨矿为已探明资源储量世界级超大型钨矿床，其矿化以白钨矿为主。本文在野外实地工作的基础上，以地球化学热力学理论为指导，结合流体包裹体实验和岩矿鉴定，研究探讨了大湖塘矿床中钨的沉淀机制。研究表明，成矿热液富含K + ，Na + ，Fe，Mn，F − ，Cl − 等离子和CO 2 等挥发分，其通过萃取母岩及围岩中的钨，以氟羟基硫络合物的形式迁移，在温度、压力、pH值和挥发分等因素的综合作用下，钨的络合物分解，生成白钨矿沉淀富集，由此形成大湖塘超大型钨矿床。 关键词 :大湖塘钨矿，成矿热液，成矿机制
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user: 1. 前言 江西省大湖塘钨(钼、铜、锡)矿集区位于九岭山脉的北部，武宁、修水、靖安三县交界区域，为已探明资源储量世界级超大型钨矿床。 大湖塘矿集区成矿条件优越，成矿期次复杂，钨矿以白钨矿为主，蓑衣洞细脉浸染型白钨矿床为典型代表，矿床规模预计达35万吨以上。矿体主要分布在燕山早期花岗岩体的上部围岩(晋宁期岩体)中。白钨矿石呈细脉浸染状分布于黑鳞云母化、钠长石化粗粒黑云母花岗闪长岩和石英脉中。 目前，针对该矿床成因方面的研究相对薄弱，而成矿流体中钨的沉淀机制是矿床成因研究的重要方面，同时也是总结成矿规律的有效途径之一。为此，本文在野外实地工作的基础上，结合国内外相关课题的研究成果，通过流体包裹体、岩矿鉴定等手段，分析矿集区白钨矿中钨的运移沉淀机制，提出白钨矿的沉淀机制模型。
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user: 2. 区域地质概况 大湖塘钨矿集区(图1)地处扬子板块之东南缘，九岭–鄣公山隆起区之西部中北段，北邻修水–武宁滑覆坳陷带，近东西向断裂带与北北东向走滑冲断–伸展构造复合部位，为大湖塘–同安钨(锡)、钽铌多金属矿带的北段[ 1 ] [ 2 ] 。 研究区北北东向构造很发育，是控岩控矿主导构造，近东西向断裂规模较大，也明显控制着岩体或矿体分布。 区内大面积出露晋宁期中粗粒黑云母花岗岩，并有部分中元古界双桥山群浅变质岩残留顶盖。燕山期中细粒黑云母花岗岩、白云母花岗岩和中粗粒斑状黑云母花岗岩及花岗斑岩等呈岩株、岩脉产出，是钨、锡、钼、铜主要的成矿母岩。双桥山群浅变质火山-碎屑岩沉积建造和晋宁期黑云母花岗岩中钨的丰度高，是钨的成矿围岩。 矿体主要分布在燕山期含斑花岗岩与晋宁期黑云母花岗岩的接触带附近，矿石矿物以白钨矿为主。前人测得辉钼矿的Re-Os年龄为143 Ma，表明成矿时代为早白垩世早期。
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user: 3. 白钨矿的迁移形式与沉淀富集 3.1. 钨的迁移形式 成矿物质在热液中的迁移形式，可以为研究成矿环境及矿物富集沉淀机制等提供重要线索[ 3 ] [ 4 ] 。钨 图1. 大湖塘矿集区区域地质略图 的化合物、络合物有很多种。在热液中，普通的化合物在低的热动力作用下搬运成矿物质的能力很弱，而络合物则可以携带大量的成矿物质进行长距离长时间的运移[ 5 ] 。所以，大规模的白钨矿化与钨以络合物形式搬运迁移有很大的关系。由于钨的络合物的复杂性，造成了钨在热液迁移形式上的多样性。多年来前人有关钨矿床成因理论和找矿勘探实践的研究也表明，用单一形式的迁移理论很难解释华南地区乃至国内外众多钨矿床的矿物组合和地球化学特征。根据目前认识，矿集区内钨的迁移形式可能有以下几种： 1) 钨的含卤素化合物； 2) 钨的多酸络合物； 3) 钨酸、钨酸盐及酸酐； 4) 硫代钨酸盐； 5) 钨的氟羟基硫络合物； 6) 钨的羟基络合物。 笔者认为，与白钨矿化有关的钨的迁移形式也具有多样性。根据热力学及矿物共生组合理论，可以得出以下几点认识：一、钨以络合物的形势迁移；二、含矿热液具富碱富硫的特征；三、温度和压力降低以及二氧化碳逸出时，钨的络合物可分解出钨酸根，与钙结合沉淀成矿。据此分析，钨的氟羟基硫络合物可能是本区与白钨矿化有关的钨迁移的主要形式。 3.2. 白钨矿的沉淀和富集 钨的沉淀富集过程复杂，影响因素很多，除受温度、压力和成矿介质组分特征制约外，也受成矿介质酸碱度、二氧化碳逸度和水化脱钙过程的控制。 1) 温度 大量研究表明，白钨矿易在较低的温度下形成。在水热条件下，摄氏一百多度的弱碱性热液中即可形成白钨矿。而有关热液交代石灰岩形成白钨矿的模拟实验表明，当压力较低时，高温对形成白钨矿是不利的[ 6 ] 。大湖塘矿集区流体包裹体均一温度测试结果也表明，在上部围岩中形成的细脉浸染状白钨矿的成矿主要集中在低温范围。 2) 压力 白钨矿化也受压力的影响。根据在K 2 SO 4 溶液中钨酸钙的溶解度实验结果(Равичидр.， 1970)，当压力降到一定程度时(500℃时约为910 kg/cm 2 ，448℃时约为730 kg/cm 2 ，397℃时约为500 kg/cm 2 )，溶解度急剧下降(图2)。 由此可以推测大湖塘矿集区细脉浸染状白钨矿的沉淀机制：含矿流体运移至浅部的构造裂隙，压力突然降低，白钨矿的溶解度随之降低并大量析出。 3) 成矿介质组分 根据以上分析，含矿热液富含K + ，Na + ，Fe，Mn，F − ，Cl − 等离子及CO 2 等挥发分，并主要以氟羟基硫络合物的形式迁移。其中的每种组分都对矿化有特殊意义。 氟、氯、硫三种离子在热液中可以使钨以络合物的形式迁移，其化合物、单质挥发分则是有效的矿化剂。 而K + 和Na + 在热液中对钨的运移也起到关键性作用。前人研究表明，碱金属碳酸盐K 2 CO 3 和Na 2 CO 3 溶液对钨酸钙有显著的溶解能力。在机械搅拌的条件下，碱金属碳酸盐浓度越高，溶解反应进行的越快。反应方程式为： 如图2所示，热液中K + 和Na + 的含量越高，携带 的能力就越强，矿床围岩的岩石表征也体现了成矿热液富K + 和Na + 这一特点。斜长石强烈绢云母化水化脱钙过程消耗了大量的K + ，并置换出大量的Ca 2+ 和Na + ，使流体中Na + 过饱和，导致钠长石化，而Ca 2+ 则进入含钨流体，在一定条件下形成白钨矿。 4) 酸碱度 钨在水溶液中的存在形式很大程度上取决于介质的pH值。当pH > 8时，钨在溶液中以钨酸根的形式存在，并有以下平衡反应： 在水溶液中，钨酸根离子的聚合程度随介质pH值的增大而减小，它们在弱碱溶液中能稳定存在，并能与碱金属阳离子形成相应的化合物。因此，当热液为弱碱性–碱性时，利于成矿。 5) 二氧化碳逸度 根据钨的化学性质，当其以 的形式存在时，若体系中含较多的Fe 2+ 、Mn 2+ 和Ca 2+ 则易于形成难溶化合物而沉淀。这样看来，高浓度的Fe 2+ 、Mn 2+ 和Ca 2+ 似乎对 的迁移是不利的。然而，在具有高的二氧化碳分压的热液中，高浓度的碳酸根和重碳酸根离子可以使钨的阳离子沉淀剂Fe 2+ 、Mn 2+ 和Ca 2+ 存在于热液中与钨一起迁移，此时不会形成白钨矿沉淀；当热液向上运移至裂隙带内时，压力突然降低致使体系中的二氧化碳逸出，其分压大幅降低，造成碳酸根和重碳酸根分解，导致 与Fe 2+ 、Mn 2+ 和Ca 2+ 结合并沉淀，如下反应方程式： 大湖塘矿集区流体包裹体中大量的二氧化碳包裹体以及矿石中的方解石脉(图3)，说明了成矿流体中具有可观的二氧化碳逸度，二氧化碳对流体中 的稳定性起到了重要的作用。 6) 水化脱钙过程 在非矽卡岩成因的白钨矿矿床中，钙主要有两个来源：一是地表渗流的含钙热水，二是接触交代出的钙离子。花岗闪长岩主要矿物斜长石和角闪石均为富钙矿物，它们的蚀变脱钙为白钨矿提供了充足的钙质来源。蚀变脱钙主要表现为斜长石分解为石英和白云母(或绢云母) (图4)，反应方程式为： 图2. P-L图解 图3. 方解石细脉镜下特征(单偏光) 图4. 斜长石绢云母化镜下特征(正交偏光) 当成矿流体处于高的二氧化碳分压时，反应向右进行，热液中碳酸根的浓度降低，使得 (溶度积)，水化脱钙过程中形成的碳酸盐趋于分解。这时，钙主要呈离子状态存于富含二氧化碳的流体中与 一起迁移。直到压力降低，二氧化碳逸出，导致白钨矿的沉淀。
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user: 4. 结论 综合以上论述，本文提出大湖塘钨矿钨的沉淀机制模型：燕山期含矿岩浆侵入晋宁期花岗闪长岩中，在高能热动力、岩浆内压和构造应力作用下，大量富含K + ，Na + ，Fe，Mn，F − ，Cl − 等离子和CO 2 ，H 2 S，Cl等矿化剂助溶剂以及以氟羟基硫络合物为主的各种钨化合物、络合物的热液，沿导矿构造向上运移至上部围岩构造裂隙中，与富长石花岗闪长岩发生交代反应。斜长石、角闪石等富钙矿物发生水化脱钙脱钠，产生的Na + 导致钠长石化，大量钙离子则于热液中富集。在弱碱性环境下，随着温度、压力的降低以及CO 2 等挥发分的逸出，钨的络合物发生分解，与钙离子结合形成白钨矿并沉淀，富集成矿。
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user: 摘 要 采用溶胶–凝胶法制备SnO 2 :Nb复合溶胶，使用旋涂法将其镀于普通玻璃片上，经干燥、热处理制得均匀的SnO 2 :Nb复合薄膜，其它条件不变，探究不同Nb掺杂量、热处理温度对样品薄膜结构、形貌以及光学、电学性质的影响。采用XRD、XPS、SEM等技术手段对所制得的薄膜进行表征。结果表明：煅烧温度为500℃时，SnO 2 :Nb薄膜微粒的结晶度较高，粒径小，膜层分布均匀；用紫外–可见分光光度计和四探针电阻仪对其进行光学、电学性能测试，UV-Vis光谱表明，SnO 2 :Nb薄膜在近紫外光区吸光度有明显的增加，但随着Nb 5+ 掺杂量的增加，薄膜吸光度呈现下降的趋势；电导率测试结果表明：Nb 5+ 掺杂量为8% (物质的量)时，SnO 2 :Nb复合薄膜的导电性最好。 关键词 :SnO 2 :Nb，溶胶–凝胶，复合薄膜，功能材料
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user: 1. 引言 二氧化锡(SnO 2 )作为一种良好的n型半导体材料，在显示器、光学玻璃、太阳能电池以及气敏元件方面有着重要的应用[ 1 ] -[ 3 ] 。但纯的SnO 2 材料导电性较差，所以通过向其掺杂其它元素，来获得集多种元素优点于一身的复合材料薄膜。目前对氧化铟锡(ITO)、氧化锌铝(AZO)、氧化锡锑(ATO)等氧化物透明导电薄膜的研究较为成熟。掺杂元素进入二氧化锡晶胞，形成替位原子，引起二氧化锡的带隙变化，有助于光生电子和空穴的分离，增强了薄膜的光透过性和导电性能[ 4 ] -[ 6 ] 。 本文选用与Sn 4+ 半径相近的Nb 5+ 进行掺杂，采用溶胶-凝胶法以及旋涂技术制备出SnO 2 :Nb复合薄膜，并对其光学、电学性能进行了测试。目前，国内外对SnO 2 :Nb薄膜研究较少，2013年李明超等[ 7 ] 制备出晶粒分布均匀的SnO 2 :Sb透明导电薄膜，并对其表面形态进行了研究。2013年Brion Bob等[ 8 ] 制备出粒径为2~4 nm的SnO 2 薄膜，该薄膜光学性能良好，可用于太阳能电池等方面。2015年殷馨等[ 9 ] 制备出锑掺杂氧化锡纳米粉体，对不同工艺条件下制备出的粉体结构与形貌进行分析。掺杂元素Nb的氧化物颜色比Sb氧化物颜色浅，所以更有助于获得透光度高复合薄膜，使得本文研究具有一定的新颖性。
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user: 2. 实验部分 2.1. 主要试剂与仪器 本实验中应用到的主要实验试剂见表1，实验过程中使用的主要仪器见表2。 2.2. 实验方法 称取一定量的氯化亚锡置于烧杯中，加入适量的无水乙醇，在80℃的恒温水浴下制得SnO 2 溶胶，分别向其中加入物质的量分数为5%、6%、8%、10%的Nb溶胶，将混合后的溶胶磁力搅拌4 h，最终得到浅黄色的SnO 2 :Nb溶胶。保鲜膜密封后，放入真空干燥箱静置陈化24 h，得到浅黄色透明SnO 2 :Nb凝胶。 采用匀胶机，在低转速下将湿凝胶滴加在预处理后的玻璃基片上，高转速下得到湿的凝胶膜，将膜 Table 1 Experimental reagent 试剂名称 分子式 纯度 产地 氯化亚锡 SnCl 2 ·2H 2 O AR 广东汕头西陇化工厂 五氯化铌 NbCl 5 GR 上海至信化工有限公司 无水乙醇 CH 3 CH 2 OH AR 北京化工厂 草酸 C 2 H 4 O 4 ·2H 2 O AR 北京化工厂 氨水 NH 3 ·H 2 O AR 北京化工厂 表1. 实验主要试剂 Table 2 Experimental instrument 实验仪器 型号 产地 磁力搅拌器 78-1 北京科伟永兴仪器有限公司 真空干燥箱 DZF-1AS 北京科伟永兴仪器有限公司 台式匀胶机 KW-4A 中国科学院微电子研究所 循环式多用真空泵 SHB-3 郑州合众仪器有限公司 电子恒温不锈钢水浴锅 XMTD-600 上海精科实业有限公司 表2. 实验主要仪器 片放入真空干燥箱，烘干30 min，放入马弗炉中分别以200℃、300℃、400℃、500℃煅烧2 h，制得SnO 2 :Nb复合薄膜。 2.3. 样品表征 采用日本SmartLab智能X射线衍射仪分析样品结构，辐射源为Cu靶，工作条件为40 Kv，30 mA；日本JSM-6701F型扫描电子显微镜观察复合薄膜的表面形貌；英国VG公司的ESCALAB-250型X射线光谱仪对薄膜样品的掺杂元素含量、掺杂元素价态进行测定。 采用日本UV-2600紫外–可见分光光度计测定薄膜的紫外光吸收率，其光波范围是200~900 nm。RTS-9型双电测四探针测试仪测定薄膜的电阻。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. XRD分析 图1是在不同热处理温度下SnO 2 薄膜样品的XRD谱图。从图中可以看出：200℃煅烧后，无特征峰出现，样品成无定型态。煅烧温度升高后(110)、(101)、(200)、(211)四个晶面出现明显的衍射峰，且强度越来越大。400℃煅烧后，(110)、(101)两晶面的衍射峰较宽，这种衍射峰宽化现象是由于晶体颗粒界面上的原子排列较为无序，存在着大量的氧空位和晶格缺陷。提高温度至500℃，得到了锋型尖锐，峰值较高的SnO 2 薄膜。衍射图谱与SnO 2 的标准卡片(PDF#41-1445)的主要谱线基本一致，表明生成了四方金红石型SnO 2 多晶结构薄膜。由此可见，煅烧温度越高，越有利于晶粒的生长。 图2是热处理温度为500℃，Nb 5+ 掺杂量分别为0%、5%、6%、8%、10%的SnO 2 :Nb薄膜的XRD图谱。整体来看，图中衍射峰较为尖锐，晶化程度较高，结晶度好。与未掺杂的SnO 2 对比，谱图中没有新的衍射峰，说明无新相产生，Sn 4+ ，Nb 5+ 的离子半径分别为0.071 nm，0.064 nm，Nb 5+ 以替代原子的形式进入SnO 2 晶胞。峰值整体略向低角度偏移，随着Nb 5+ 掺杂量的增加，主峰值有所升高，Nb 5+ 取代Sn 4+ 图1. 不同温度煅烧下SnO 2 薄膜的XRD图谱 图2. SnO 2 :Nb复合薄膜的XRD图谱 的位置使得晶胞体积减小，晶格密度增大，掺杂量超过8%后，过多的Nb 5+ 使得SnO 2 内部缺陷增多，晶格发生畸变。 3.2. SEM分析 图3为SnO 2 :Nb (Nb 5+ 掺杂量为8%)复合薄膜的SEM图。在放大5万倍的情况下，薄膜表面较为平整，无明显的裂痕，有球状颗粒生成。左图为热处理温度为300℃的薄膜表面形貌图，可以看出生成的颗粒粒径分布不均匀，有团聚现象，温度升高到500℃(右图)，薄膜表面颗粒分布的更加均匀，粒径较小，更为规整，约为10 nm左右。通过XRD和SEM图谱的综合分析，烧结温度在500℃较为合适。 3.3. XPS分析 图4为Nb掺杂量为8%的SnO 2 :Nb薄膜的X射线光电子谱图，从图中可以看到530.1 eV处是O1s的特征峰，486.3 eV处是Sn3d的特征峰，206.78 eV处是Nb3d的特征峰。实验数据显示Nb的掺杂量为6.85%，相较于理论值也有明显的损失，在实验过程中，pH值对铌溶胶的形成有很大的影响，pH值接近中性时铌溶胶容易以沉淀的形式析出，当Nb的掺杂量过大时，溶液中也有沉淀析出导致原料损失。 图3. SnO 2 :Nb复合薄膜的SEM照片 图4. SnO 2 :Nb复合薄膜的X射线光电子能谱图 在图中280 eV处有杂质C1s的特征峰，主要是热处理时燃烧不充分导致的C残余和薄膜对含C有机物的吸附，可通过实验条件的改善来避免该特征峰的产生。 3.4. UV-Vis光谱分析 图5是Nb掺杂量分别为5%、6%、8%、10%的SnO 2 :Nb复合薄膜的UV-Vis谱图，根据图5的曲线可以看出掺杂过后的SnO 2 复合薄膜对波长400 nm以下的光有显著的吸收，其在可见光400~800 nm范围内几乎不吸收，表明SnO 2 复合薄膜对紫外光利用率较高。当Nb掺杂量为5%时，复合薄膜在紫外–可见光区基本无吸收，当掺杂量逐渐增加，薄膜对紫外光的吸收程度有了明显的增强，吸收曲线也随之产生了蓝移现象。这是由于Nb 5+ 的掺杂使SnO 2 的费米能级向导带移动。掺杂Nb 5+ 的量越多，SnO 2 的带隙就拓展的越宽，就能允许更高能量的光子通过，透过率增强。 3.5. 四探针电阻分析 将厚度约为0.05 mm的复合薄膜放入探针平均间距为1.00 mm的电阻仪中进行测试，测试结果取平均值记录到表3之中。薄膜的电导率随Nb 5+ 掺杂量的增加而变化见图6。当掺杂量为5%时，薄膜的电导率较低，掺杂量为8%时，薄膜电导率有明显的升高。因为Nb 5+ 代替Sn 4+ 进入晶格中，占据了金属离子点阵，为了保持整体的电中性，需要进入更多数量的Nb 5+ ，释放出更多的电子，这些电子的受到的束缚 图5. SnO 2 :Nb复合薄膜的UV-Vis谱图 图6. 不同Nb掺杂量的SnO 2 :Nb复合薄膜的电导率 Table 3 Resistance measurement of SnO2:Nb composite films with different content Nb-Dope 样品 正向电压(mV) 反向电压(mV) 电阻率(kΩ·cm) 电导率(S/cm) 5% Nb/SnO 2 36.95 15.49 9.372 1.07 × 10 −4 6% Nb/SnO 2 80.32 94.95 8.764 1.14 × 10 −4 8% Nb/SnO 2 85.2 48.3 4.502 2.22 × 10 −4 10% Nb/SnO 2 71.86 12.13 4.206 2.38 × 10 −4 表3. 不同Nb掺杂量SnO 2 :Nb复合薄膜的电阻测定 作用很小，可以在晶体中自由移动，提高了薄膜的导电性能。 从图6的曲线中可以看出，当Nb 5+ 掺杂量从8%增加到10%时，电导率没有有明显的增加，这是由于Nb 5+ 含量的增加，势必会导致SnO 2 晶格发生畸变，使得掺杂离子散射增强和内部缺陷增多，导致载流子的迁移率下降，复合薄膜的导电性能没有明显的提升。
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user: 4. 结论 采用溶胶–凝胶法以SnCl 2 ·2H 2 O、NbCl 5 为原料，制备出SnO 2 :Nb透明导电薄膜，通过XRD、XPS两种测试手段，从定性和定量两个方面证明Nb 5+ 以替代原子形式掺杂进SnO 2 晶胞中。 热处理温度为500℃，制得粒径为10 nm左右的SnO 2 :Nb复合薄膜，通过扫描电子显微镜观察到薄膜表面平整，颗粒分布均匀。通过结构测试分析得出：Nb掺杂量达到8%，晶型较好，结晶度高，掺杂超过8%晶格发生畸变。 由样品的紫外–可见光吸收光谱可以看出复合薄膜在紫外区有较强吸收，随着Nb 5+ 的掺杂量增加薄膜对紫外光的吸收强度增强。薄膜的电导率随着Nb 5+ 的掺杂量增加而增强。Nb 5+ 掺杂量为8% SnO 2 :Nb复合薄膜具有较好的紫外吸收率及可见光透过率并且导电性能最好。
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user: 摘 要 西藏冈底斯成矿带是我国最重要的资源接续基地之一，其地质工作程度相对较低，位于班公湖–怒江缝合带与雅鲁藏布江缝合带之间。受板块俯冲和碰撞作用的影响，冈底斯成矿带内岩浆活动强烈，在冈底斯火山–岩浆弧带形成了铜、铅、锌、钼、金多金属等矿床组合，东西向分布的矿床在局部区域具有成群聚集的分布特征，在区域上形成了5个超大型矿集区：雄村铜金矿集区，厅宫–冲江铜多金属矿集区，甲玛–驱龙–邦铺铜多金属矿矿集区，蒙亚啊–洞中拉–亚贵拉多金属矿集区，程巴–努日钨钼铜矿集区。本文在前人研究的基础上，试图总结西藏冈底斯成矿带在喜山期岩浆活动与成矿作用等方面的研究新进展，为冈底斯成矿带作进一步进行地质勘查评价工作部署及找矿突破提供依据。 关键词 :岩浆作用，成矿作用，喜山期，冈底斯，研究新进展
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user: 1. 引言 西藏冈底斯成矿带是位于雅鲁藏布江结合带与班公湖–怒江结合带之间的世界级巨型铜多金属成矿带，其中冈底斯岩浆弧是最重要的Ⅲ级成矿带，研究程度最高在拉孜县–工布江达县长约600 km，宽约90 km范围内，已发现并评价了5个超大型矿集区：雄村铜金矿集区，厅宫–冲江铜多金属矿集区，甲玛–驱龙–邦铺铜多金属矿矿集区，蒙亚啊–洞中拉–亚贵拉多金属矿集区，程巴–努日钨钼铜矿集区[ 1 ] [ 2 ] 。矿床的形成与岩浆活动关系密切，赵涵对冈底斯成矿带中–新生代成矿规律研究认为，冈底斯东部发育典型斑岩型、矽卡岩型等热液矿床为主组成的Cu-Mo-Pb-Zn-Ag成矿系列；中部发育以斑岩型矿床为主的Cu-Au-Ag-Mo成矿系列；西部发育斑岩、浅成低温热液型等矿床为主的Cu-Au-Zn成矿系列，并且通过统计得出西藏冈底斯成矿带的成岩成矿年龄绝大多数为喜山期[ 3 ] 。 不过，目前的找矿进展主要集中于冈底斯中东段，对于冈底斯西部，由于自然条件和工作程度的制约，对区内岩浆类型和成矿作用还缺乏系统的认识。冈底斯西部，如措勤地区，成矿条件优越，已发现的矿床与岩浆作用关系密切，但除了少数矿床被发现外，目前尚未取得找矿新突破。而晚白垩系——第四纪岩浆岩与成矿作用明显，已被众多地质学者所公认，同时，随着找矿工作的不断深入，找矿难度越来越大，成矿发生在地质时期的哪个阶段，什么类型的岩浆岩成矿最有利等制约找矿的重大难题，缺乏岩浆作用与成矿关系的统一认识，进而又影响和制约着内生成矿作用的研究与成矿预测。因此，本文在前人研究的基础之上，试图总结西藏冈底斯成矿带喜山期岩浆作用与其成矿研究的新进展，以便为后续的研究工作提供依据。
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user: 2. 地质背景 西藏冈底斯构造–岩浆成矿带位于班公湖-怒江结合带与雅鲁藏布江结合带之间(如图1所示)，被认为是班公湖–怒江特提斯大洋向南、雅鲁藏布江新特提斯弧后洋盆向北俯冲及其碰撞作用的产物[ 4 ] 。 西藏冈底斯发育的最初基础是一个古老的陆壳，但是经历被动陆缘、活动陆缘(陆缘火山弧)、碰撞造 图1. 西藏冈底斯地区构造单元划分图(程文斌等，2010) 山、陆内伸展走滑等演化阶段。因为各演化阶段均有相应的地层系统的叠合，致使冈底斯成矿带陆壳结晶基底到新生界均有发育，但以被动陆缘期的三叠系——白垩系分布最广。区域地层从前寒武到第四系均有出露，但受构造活动的影响，不同地区地层存在不同程度的缺失[ 5 ] 。 西藏冈底斯构造线总体走势近东西向，因为区域长期走滑效应，次级构造线多呈北西西向，深部应有北东向隐伏构造。区域断裂带主要发育两条巨型断裂带，它们分别为米拉山巨型断裂带和嘉黎巨型断裂带，除此之外还发育一系列规模相对较小的断裂。在空间上，所有断裂错综复杂，构成“米”字型，反映了本区的基本构造格架[ 6 ] 。区域性褶皱构造大多近东西向延伸，主要有色日绒–巴嘎复式背斜、桑巴背斜褶皱、达躺–舍嘎松多向斜褶皱、叶嘎花多–玉弄花多褶皱组合、爬多拉向斜褶皱、巧朵–郎弄褶皱等。 区域岩浆侵入主要发生于燕山晚期与喜山期，其中古新世-始新世为冈底斯岩浆活动最剧烈的时期；区域火山喷发活动主要发生于早–中侏罗世、早白呈世、晚白垩世–始新世；另外，石炭纪–二叠纪火山岩在在冈底斯弧背断隆带上亦有所发育[ 6 ] 。 区域内矿床的形成与岩浆活动密切相关，燕山晚期–喜山期岩浆主要分布在西藏冈底斯中带及南带，而矿床也基本上沿着这两带分布，从西到东依次形成的矿集区有雄村铜金矿集区，厅宫–冲江铜多金属矿集区，甲玛–驱龙–邦铺铜多金属矿矿集区，程巴–努日钨钼铜矿集区，蒙亚啊–洞中拉–亚贵拉多金属矿集区，发育主要包括石英闪长岩、二长花岗岩、花岗闪长斑岩、花岗斑岩、石英斑岩和细晶岩等中酸性侵入岩，含矿斑岩以二长花岗斑岩为主，花岗斑岩次之；矿床类型以斑岩型、矽卡岩型和热液型为主[ 1 ] [ 4 ] [ 7 ] [ 8 ] 。
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user: 5. 结语 冈底斯成矿带以其独特的地质背景、构造–岩浆发展演化过程、巨量的矿产资源，已然成为国内外地质学界研究的焦点和热点。随着对西藏冈底斯成矿带喜山期岩浆活动及成矿作用研究的逐步深入，发现巨量的铜铅锌银金银多金属成矿带受控于古特提斯洋和新特提斯洋发展演化，经历了复杂的地质–构造–岩浆演化过程。因此，在研究冈底斯成矿带喜山期大规模成矿作用的同时，必须重视对喜山期的岩浆活动、成矿作用的研究，研究岩浆活动对冈底斯成矿带地壳发展演化的贡献和对喜山期花岗质岩浆活动可能具有的重大影响，这必将有助于我们更全面深入地理解冈底斯成矿带喜山期大规模的成矿作用。
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user: 摘 要 本文利用机器学习的方法通过训练学习，对通过形式化的错误定位算法进行错误定位的程序在二次定位或者多次定位前进行结果预测，引导用户给出高效的反馈信息(期望值或者正确值的确认信息)，从而减少错误定位的次数，提高错误定位的效率，实现启发式的错位定位。 关键词 :机器学习方法，分类预测，启发式，错误定位
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user: 1. 引言 随着现代社会信息技术的高速发展，软件开发行业已经逐渐成熟。从整个软件开发过程来看，软件的测试、调试和验证一般要占软件开发总消耗的50%~75%，因此构建一个有机高效的软件测试、调试和验证环境对于保证软件的质量、控制软件开发的成本有着重要的作用[ 1 ] 。而在程序的调试过程中，90%的工作在于定位和理解错误，所以程序调试的重点在于错误的定位与理解 [ 2 ] 。而现今的错误定位技术多数具有一定的局限性，适用范围小，定位范围不准确等等。比如基于覆盖信息的错误代码定位技术(Coverage-Based Fault Localization， CBFL) [ 3 ] ，这类方法针对一个程序的错误定位需要大量测试用例来收集分析语句的覆盖信息，偶然性成功测试用例很容易影响该技术的准确率 [ 4 ] 。 为了研究错误定位准确、自动化程度较高且适用范围广的错误定位技术，根据本系统的需求分析，选择基于操作语义的形式化错误定位算法，该算法是由北京航空航天大学软件国家重点实验室软件调试自动化环境研究项目组提出的——它是将程序解析执行后获得程序的执行轨迹栈，根据用户的反馈信息，对于轨迹栈内的每一个路径逆向生成相应的方程组，求解使得方程组无解的第一个语句从而定位出包含错误语句的片段，而通过一次定位出的错误片段可能对用户来讲范围过大，不好准确找到发生错误的语句并修复，这使得用户需求二次定位或者多次定位来缩小范围，以求更好地定位错误。而多次定位中，本文选择相关机器学习方法，对新的测试用例的多个变量进行分类预测，找到预测的定位效果最好的变量来引导用户给出其期望值，从而达到启发式的错误定位。
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user: 2. 启发式错误定位 分类预测是通过基于操作语义的形式化错误定位算法进行错误定位并生成分类信息，从而形成训练数据。然后根据机器学习相关算法对训练数据进行筛选、训练及预测。给出的预测信息，将期望值或是确认值按照预测信息进行排序，引导用户给出有效信息来进行错误定位，提高多次定位的效率和效果。 基于操作语义的形式化错误定位算法(BugIso算法)，输入是路径跟踪中记录的轨迹列表ρ，其输出包括与用户预期矛盾的极小程序片段Seg和一个包含Seg中所有语句的ρ的子列表。 考虑到样本集的程序结构以及分类类域的交叉比较多，根据样本集主要源于测试用例库中的测试集，而由于测试用例库的分级标准使得用例结构之间具有一定的相似程度，因此选择了KNN分类器；由于样本结构的复杂性，因此样本集并不是线性可分的，这需要将其转换为高维线性可分数据集，这里又选择了SVM算法。 SVM算法这里主要借助于LIBSVM [ 5 ] 来实现SVM算法。而对kNN [ 6 ] 算法进行了C++编码实现，首先对数据进行预处理，建立数据结构存储训练数据和测试元组，并设定参数k的值，然后创建一个优先级队列，大小为k，按照其距离的大小存储近邻的训练数据。首先，从已有的训练数据中随机抽取k个数据作为初始化的最近邻样本，然后分别进行这k个训练样本到测试样本的距离，然后将该训练样本的编号和计算得出的距离存入优先级队列。对训练数据集进行遍历并计算当前训练样本和测试样本的距离，所得的距离L与优先级队列中最大的距离Lmax进行比较，如果L ≥ Lmax，则舍弃该训练样本，继续遍历；如果L < Lmax，则将优先级队列中Lmax所对应的样本删除，然后将当前的训练样本加入优先级队列中，不断重复上述过程，当所有样本遍历完成之后，则对于优先级队列中的k个训练样本的所属类别进行统计，选择其中的多数类，将其作为该测试样本的所属类别。当测试数据集测试完成之后计算其误差率，并且继续修改k的值，并重新开始训练，最后选取误差率最小的k值。
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user: 3. 分类预测流程图 分类预测流程图如图1所示。在准备工作阶段主要是确定属性特征，在数据集上生成相应的训练样本。训练过程是通过机器学习的相关算法对训练样本集进行训练。预测过程是根据训练的结果对测试样本集进行预测，得到预测的分类结果。
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user: 4. 训练数据 由于没有现成的数据集，因此需要构建测试用例和训练数据集，根据第六章所建立起的用例库，通过实现的算法对其定位，分析其定位结果，根据上述的分类的标准，对定位结果进行分类，建立训练数据集。 4.1. 输入空间、输出空间 本系统的输入空间和输出空间，也即输入和输出的可能取值的集合。这里根据分类标准和选择，输出空间主要是分类的类别标识，根据确立的分类标准，这里的标识也就是“1”、“2”、“3”，而输入空间这里假设与特征空间为相同空间，对其不予区分。 4.2. 分类标准 分类预测首先需要确立分类的标准。考虑到多次定位的目的是缩小定位范围，因此分类预测的目的 图1. 分类预测流程图 是找到使得二次定位或者多次定位出的结果定位范围较小的变量。 本文所采用的是根据定位范围缩小的百分比来进行分类，也即对于从交互所获取的期望值或者确认值来说，定位范围比首次定位的范围缩小的百分比作为分类的标准。这里的定位范围是以定位结果覆盖的语句数来进行计算。 也即程序的首次定位出的语句数为，而对于某条路径上的一个变量，根据它的期望值或者正确信息确认，进行的再次定位出的语句片段的语句数为，那么范围缩减率 ，根据p的大小平均分为十类，也即10%以下为第一类，标签为1；10%~20%为第二类，标签为2，；20%~30%以上为第三类，标签为3；以此类推。 这里分类的含义即变量所属类别标签越小，代表在首次定位的基础上，该变量获取期望值或者对该变量值进行确认之后进行的二次定位效果越好，也即定位出的包含错误语句片段范围越小，易于找到出错的语句。 4.3. 特征空间 这里本系统的特征空间是高维空间，每一维度都对应一个特征。由于输入空间和特征空间相同，因此本系统的学习模型是建立在特征空间基础上的。 特征空间中存在的特征向量是学习模型的重点。在其中特征选择是一个重要问题。对于一个训练集，每个记录包含两个部分，一是特征空间的取值，二是该记录的分类标签。一般情况下，机器学习选择特征的方式有两种，一是在原有特征基础上创造新特征，二是从原有特征中筛选出无关或者冗余特征，将其去除后保留一个特征子集。这里我们采取了第一种方法。 首先，对于构建的测试用例，能够表现用例结构的特征有以下几点：条件语句数、循环语句数和赋值语句数。经过一个测试集的测试，两种算法的预测结果均表现一般，因此我们在原有特征基础上创造出新的特征，如条件和循环语句嵌套层数，独立的赋值语句数，条件环境中的赋值语句数，循环环境中的赋值语句数，条件循环环境中的赋值语句数等，构成了以下几个特征集。 第一特征集：条件语句数、循环语句数、赋值语句数。 第二特征集：条件语句数、循环语句数、赋值语句数、条件和循环语句嵌套层数。 第三特征集：条件语句数、循环语句数、独立的赋值语句数、条件环境中的赋值语句数、循环环境中的赋值语句数。 第四特征集：条件语句数、循环语句数、独立的赋值语句数、条件循环环境中的赋值语句数。 通过一个测试集的测试，结果如表1。 因此，选择第四特征集，对测试用例利用已实现的算法进行定位，并且计算各个特征的数值以及分类结果，建立有效的训练数据。 4.4. 训练数据 根据测试用例库的分级效果，将测试用例库分为训练集、测试集和交叉验证集。样本集占测试用例库的60%，测试集和交叉验证集分别占20%。这里根据测试用例库中的用例分类，分别选取不同的测试用例作为训练数据的源，形成三个不同的样本集。 样本集1的源代码主要是从测试用例库中每个三级类别里选择该类别其中五分之三数目的测试用例的源文件，然后生成相应的训练数据，形成样本集1。 样本集2的源代码主要是从测试用例库中随机选择不同的几个三级类别，每个类别随机选取该类别三分之一到三分之二数目的测试用例，形成样本集2。 样本集3的源代码是从测试用例库中随机选择一个三级类别，选择该类别的测试用例，然后生成相应的训练数据，形成样本集3。 由类似上述生成样本集的方法生成相应的测试集1、2和交叉验证集。 这里系统对于这些测试用例生成训练数据是通过traindata函数来实现的，主要是对于一个测试用例而言，其中各个路径对应的环境状态信息表中的变量或者由于源代码程序中的错误导致产生用户期望值，或者变量取值是正确的，我们通过对测试用例中的这些变量手动输入用户的反馈信息，也即变量的期望值或者正确信息的确认，从而进行二次定位，将其定位结果范围与程序首次定位的结果相比较，将其语句片段计算出语句数，也即定位范围大小，根据二次定位相比首次定位出的结果缩减的语句数所占首次定位语句数的百分比，也就是根据分类标准来进行类别信息的生成，而特征向量的生成主要是通过对于所有这些变量，根据其路径语序，倒数计算其经过的条件语句数、循环语句数、独立的赋值语句数、条件环境中的赋值语句数和循环环境中的赋值语句数，从而生成训练数据。