DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 佛山梁园 佛山梁园是梁氏宅园的总称。先后建成于清嘉庆末年至同治末年期间(1820~1874年)，总占地约16公顷。梁园创建人梁蔼如、梁九章、梁九华、梁九图叔侄四人均系清代岭南著名诗书画家。昔日与探花李文田、湖广总督骆秉章、湖南巡抚吴荣光、广东画坛怪杰苏仁山和粤东三子之张维屏、黄培芳等岭南政要名士相交甚密，雅集唱和。 梁园中名气最大的是无总懈斋、寒香馆、十二石斋和汾江草庐，园主人梁氏叔侄四人都是当地知名 图1. 东莞可园滋树台(四季分别为春兰、蕙兰、建兰、墨兰) 的诗书画家，名气很大。梁九图与当时的岭南名人张维屏、吴荣光、陈璞、吴炳南、岑徵、黄培芳等诗酒唱酬，与岭南画坛的宗师辈居廉、居巢、苏六朋、苏仁山等交往密切，曾经邀其居此作画 [ 4 ] 。“画坛怪杰”苏仁山应邀绘有《十二石斋图》。所谓：“自道平生作画逾千，以此图最为得意。”从14世到18世的梁氏族人中，种兰、写兰的就有数人。梁蔼如入选《清代广东书画名家录》，尤其对于兰花的热爱。梁九图、梁九章都是绘兰画梅的高手。尽管至今仍没有发现群星草堂主人梁九华的书画作品，但从群星草堂的植物品种分析和在园子里设置书屋来看，应该是擅书能画的。梁纪为著名的花鸟画家，其作品设色艳丽、形象生动，具有强烈的时代特征和水乡风韵。 梁园的植物配置与诗书画都有密切的联系。寒香馆、菊花楼主人梁九章对梅花情有独钟，寒香馆里，树石幽雅，古梅奇石环列左右。梁蔼如其无怠懈斋占地仅一亩左右，园中设有药栏、花坞，曲折幽翳。梁九仪爱好盆艺，尤爱兰花，拥有的瓷盆、石盆数以千计，台榭轩琅堂室到处摆放兰花。梁纪喜种兰花和绘画，筑有三百平方的兰苑，栽种了数十种名兰。梁园的主人种花、爱花、赏花、画花，从中寄托自已的理想与追求。园中植物配置也颇具画意，或绿树一角，或蕉叶几丛，俱能入画。庭院古木蕴秀，芳香四溢，松梅苍虬，竹屋蕉窗，松堤柳岸，三五奇石，或卧或立，墙角幽篁一丛，仿如枯木竹石图 [ 4 ] 。
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user: 4. 顺德清晖园 顺德清晖园位于顺德县大良镇华盖里，占地约3500平方米，始建于嘉庆五年(1800年)。以明清文化和珠江三角洲水乡风貌著称，为晚清“岭南四大名园”之一。清晖园基址为明朝万历丁未状元黄士俊府邸废园，后于乾隆年间龙应时购得，其子龙廷槐、其孙龙元任世代书香，能诗能文，以“一门三进士”享誉顺德。 清晖园园主龙家是当时大良有名的书香门第，龙氏家族的成员多能吟诗作画，成为秀出岭南的书香世家。龙应时为博学之士，龙廷槐儿子龙元任能文章、工声律、善书画。同时，清晖园更是社会贤达，文人雅士酬唱交流的广阔天地。诗书画三绝的才士黎简，受龙家邀请游览清晖园，但见荷花池芙蓉吐艳，小阁亭玲珑风清。写就的“白菡萏开含露重，红蜻蜓去带香飞”对联，成为园中佳作之一。清代书法名家探花李文田是龙元任孙子的泰山大人，在清晖园留下大量碑帖和墨宝，如风台、归寄庐等。 清晖园原占地只有五亩多，但仅书斋便建了笔生花馆、真砚斋、惜阴书屋三座。清晖园植物配置不以量取胜，不仅仅着眼于绿化，更重要的是具有画意。因此，园内栽种野芋头、野蕨、水葵、千日红、龟背竹、美人蕉、石榴等植物，不但具有强烈地方植物特色，而且能够入画。花卉的选择上力图同中求异、异中求同，以达风花雪月、光景常新之效果 [ 5 ] 。龙氏绘画的题材除了传统山水外，花鸟绘画多与清晖园的植物相关。正如林家强先生所总结：“龙迪猷工画梅竹，龙天保善画花鸟，龙世权善画梅兰竹，龙锡桢工画山水，龙光庆工画花鸟草虫，龙寿年画山水笔墨苍浑，龙凤镳画山水秀逸。”
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user: 5. 番禺余荫山房 番禺余荫山房，始建于清同治六年，落成于同治十年。占地1598平方米，以“小巧玲珑”之南粤庭园著称于世。园主邬彬、长子、次男前后中举，邬氏有“一门三举人，父子同折桂”之誉 [ 6 ] 。 邬氏家族，多有精通书画。园主邬彬，平常勤奋好学，琴棋书画，多才多艺，常与省内骚人墨客雅集园中。邬继枢，素精青鸟术(堪舆风水术)，嗜书画金石，搜罗富而鉴别精 [ 7 ] 。陈澧昔年尝客其家，书其庐曰：“乐耕草庐”，题其轩曰：“评茶、读书之轩”，一时名流题赠络绎云。邬庆时，学识渊博，著述甚多，少年便精于书法，受书法名家封道生笔诀启发，至心领神会，创出“菊梅兰竹”执笔法 [ 7 ] 。而园内植物配置，自然成为舞文弄墨的题材。余荫山房玲珑水榭，又称闻木樨香水榭，是园主人邀集骚人墨客挥毫雅叙的地方。临池别馆，原为书斋，因前临四方荷池，池中荷花盛开，田田荷叶，翠盖红裳， 图2. 番禺余荫山房临池别馆的四方荷池 故称临池别馆。同时，古时候的文人雅士以墨砚为“池”，蘸砚挥毫成为“临池”，以临池来命名体现了园林植物配置景观与书画创作活动的息息相关(图2)。
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user: 6. 广府十香园 广府十香园位于河南隔山乡，建于清同治四年(1865年)，为清末著名画家居廉、居巢兄弟居住、作画及授徒之所。世称“二居”为岭南画派之启蒙鼻祖，誉十香园为岭南画派之发祥地。为临摹写生，园内点缀景石，莳载素馨、茉莉、瑞香、夜合、珠兰、鹰爪、含笑、白兰、夜来香、鱼子兰等10种香花，故名“十香园”。啸月琴馆室内有居廉写生用的草虫标本，馆外有奇石花草，居廉留下的传世画稿中多在此间创作。
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user: 7. 结语 综所上述，清代岭南庭园的植物配置文化内涵与岭南绘画艺术尤其花鸟画，具有诸多的关联，主要有以下五个各方面的认识： 其一是岭南庭园植物配置以花卉观赏为特点，不仅具有画意，而且能赏诗入画，甚至作为绘画写生 图3. 居巢《绣球蝴蝶》扇面 图4. 居巢《草蜢南瓜花》斗方 的题材而存在。所谓：“两处园林都入画，满庭兰玉尽能诗。”其二是岭南庭园占地规模狭小，植物配置的视觉空间和景深距离也相对缩短，观赏尺度也多属于近赏。这些特征影响到岭南绘画的题材和规格尺寸。从上述岭南庭园案例中可以充分体现(图3、图4)。其三是岭南庭园的主人，有不少本身就是诗书画家，或者作为画家的身份直接参与到园林的营造。如东莞可园的二居、潮阳西园的萧眉仙等；或作为应邀游览和赋诗作画者参与到园林的活动中，如黎简、苏仁山等，其美学思想和审美倾向影响到造园活动和植物选材。其四是以二居为代表的岭南绘画，注重写生，锐意创新，创造了撞粉、撞水的花鸟画技法，其绘画风格影响了19世纪末20世纪初的岭南画派的 “二高一陈”(高剑父、高奇峰、陈树人)和“关、黎”(关山月、黎雄才)，其作品堪称东西方画技之结晶。在务实求真和变革求新的风格内涵上与岭南庭园艺术具有一定的共性。其五是岭南绘画艺术讲究“疏不可以跑马，密要通风”原则，正是岭南庭园繁杂纷陈、玲珑通透的植物配置风格特征的写照。
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user: 摘 要 针对现有的单个深度线索对深度感知不准确的问题，以Marr创建的由采集图像到成功构建三维信息的体系结构为基础，本文提出了一种结合多种深度线索的单目图像深度排序方法，实现室外场景中的单目深度排序任务。首先，对输入的单目图像进行超像素分割，确定要排序的目标。然后将分割的区域进行区域属性标记，分别标记为地面、天空、垂直物三个类别中的某一类。对于标记为天空的区域我们将其深度固定为最远，而标记为地面的区域将其深度值固定为最近，对于标定为垂直物的区域，结合局部区域之间的遮挡关系和消失点线索综合考虑。其次，构建图模型，结合区域与地面接触点位置关系和区域之间的遮挡关系构建图模型，然后使用置信度传播进行全局推理，获取一致的深度排序结果。最后利用区域外观特征，把具有外观像素的超像素区域进行合并，并使用混合进化算法进行全局能量优化，得到最终的深度排序结果。在BSDS500数据集上，验证了本文方法的深度排序性能，实验结果能够说明本文的深度排序表达优于GM2014获取的深度排序结果。 关键词 :遮挡检测，地面接触点，置信度传播，深度排序 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 场景深度结构恢复是估计出单幅单目二维图像中任一点与摄像机之间的距离关系进而获取真实的场景结构的空间布局表达。人类视觉系统作为基本的双目视觉能够直接感知场景的空间深度结构，也被很快应用到各项计算机视觉研究中。然而，现实生活中，我们获取的大部分图像都是有单个摄像机拍摄的二维图像或二维视频，这些图像或视频缺乏多视角信息，研究起来更具有挑战性。单目视觉场景的深度结构是场景物体间相对位置关系的集合，其基本任务就是判定场景中的物体对之间的相对位置远近关系，也就是单目图像深度排序，能够有效的指导人类从二维图像重构出具有几何信息和照片真实感的三维结构，获得图像的三维立体重构，进行场景的三维现实模拟，同时在视频监控、机器人导航等实际领域中具有广泛的应用。 单目场景深度排序就是判定目标距离摄像设备之间更远或更近的关系。针对这一课题，许多方法被提出，其中大部分工作研究关注在双目视觉系统下视差的计算，或通过学习参数的方法估计深度信息。当前用于获取单目图像深度的方法大致可以分为两类：基于深度线索的深度信息获取和基于传感器的深度信息采集。 单目图像深度估计主要依赖于特定场景中的单目线索，如亮度、阴影、遮挡、凸形、消失点、纹理梯度等低层线索。Palou等人 [ 1 ] 根据T连接中接近平角的区域更可能是遮挡区域以及凸形更可能出现在前景目标区域中，获取目标之间的遮挡关系，并利用该遮挡关系构建深度排序概率图进行全局推理。凸形作为T连接进行遮挡判定的补充，可以得到更鲁棒的相对深度估计。然而，仅依靠单一的深度线索是不够的，特别是复杂的场景Hoiem等人 [ 2 ] 把图像划分为不同的平面区域，包括地面、天空、垂直物，并在此基础上为深度估计提供全局约束。Zeng等人 [ 3 ] 除了依靠局部遮挡线索外，另外计算了地面接触点和消失点之间的相对距离关系以此构建MRF模型，获取全局的深度排序关系，但该方法依靠于获取可靠的区域分割，分割的效果直接影响最终的深度排序结果，对于比较复杂的场景无法获取较好的结果。 由于深度传感器的推广使用，大量深度数据被获得。郭连朋等人 [ 4 ] 直接使用Kinect相机直接获取目标到相机的绝对深度值。Wang等人 [ 5 ] 使用一个可调整角度的一致性图片在光场图像构建一个遮挡预测框架进行深度估计的算法。Liu等人 [ 6 ] 使用深度学习的方法来进行深度估计。利用卷积神经网络和连续条件随机场提出深度卷积神经场模型，在深度卷积神经网络中联合学习条件随机场的一元和二元项。在3D设备基础上，非参传递的数据驱动方法被应用。Karsch等人 [ 7 ] 采用非参采样方式实现深度估计，给定输入图像，该算法利用最近邻方法从深度数据库中选取匹配的候选图像，并通过时空信息光流和运动估计对扭曲处理后的深度图像进行最优化，从而实现未知图像的深度估计。此外Liu等人 [ 8 ] 也将单目深度估计视为最优化问题，通过非参方式在深度数据库中检索获取与输入图像相似的深度图，并利用这些深度图构建数据项进行深度推理，从而实现深度估计。 本文启发于Marr视觉理论框架，符合Gestalt视觉感知过程，构建了合理的、一致的场景深度布局结构，体现了计算机视觉、生物视觉、物理学的学科交叉。从场景结构中的高层信息出发，结合局部深度线索与全球属性的深度排序，提出了一种新的深度传播机制，以协调多种深度线索。本文的深度排序框架如图1所示。与现有的深度排序方法相比，本文的贡献主要在于： 1) 针对单个深度线索无法获取全局一致的深度排序结果，从场景结构中的高层信息出发，我们结合局部深度线索与全局线索估计相对的深度关系，如图1中的全局深度线索和绝对深度线索部分。 2) 结合多个深度线索，提出一种深度传播机制，协调多种深度线索，并结合区域外观线索，确保全球一致性的深度排序。 3) 在BSDS500数据集上，与GM2014 [ 9 ] 结果进行了对比，实验表明本文方法的性能要优于该对比方法。 图1. 本文深度排序框架
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user: 3. 实验结果及分析 本文的验证实验室基于BSDS500数据集的。该数据集是加利福尼亚大学伯克利分校 [ 13 ] 提出的图像分割数据集，主要是基于室外场景的，有500张图像，其中200张图像用于训练，200张图像用于测试，其余的100张用于验证试验。该数据集给出了图像分割和边缘检测的真实结果，因此当前许多遮挡检测和单目深度估计方法采用该数据集作为定性评价的数据集。为了与GM2014进行比较，本文同样选择BSDS500中的100张图像进行实验，并给出了与GM2014比较的定量和定性结果。测试过程中同样以像素点之间深度关系与真实标记是否一致作为最终的评价标准来验证本文方法的性能。该评价标准沿用了GM2014提出的深度排序估计方法，即当成对像素之间的深度关系与真实标记一致时，设置为1，不一致时，设置为0，统计1的个数占总的像素关系的比例就是该图像的正确率。 本文结合了多个局部特征获取深度排序结果，通常，具有相似外观特征的超像素区域更可能属于同一深度图层。本文把置信度传播获取的深度排序关系作为一种前景/背景约束，另外计算每个超像素区域的颜色和纹理特征，把具有外观相似同时满足深度值相近的超像素区域放在同一深度图层上。对于不同的图像类型，每个特征的重要性都不相同，每个特征权重参数的最优值是由给定的数据集决定的。为了获取BSDS500数据集上，每个特征的权重参数，本文采用 [ 9 ] 中所述的BFGS方法获取最优的结果，对应的最优的参数为 ， ， 。 本文使用 [ 9 ] 中混合进化优化方法来获取最终的深度排序结果。图4和表1给出了不同方法使用不同的深度线索在BSDS数据集上的深度排序结果。针对该定量结果，可以得出：1) 在总体能量层面：本文方法在BSDS500的100张图像上取得了更好的性能，平均正确率达到85.1%，同样优于GM2014的平均正确率83.4%；2) 在单个线索层面：本文方法验证了不同的特征线索对深度排序结果的影响，在加入消失点线索后获得了更好的结果，验证了消失点作为深度排序线索的有效性。 针对上述获得的定量结果进行分析：1) 相较于GM2014 [ 9 ] 仅采用低层的图像特征进行区域深度排序，本文方法加入高层语义信息进行区域属性标记，并且加入区域的地面接触点与消失点之间的位置关系作为全局限制条件，能够有效减小由于区域之间遮挡关系判定有误导致深度排序错误的问题，因此，本文的深度排序性能优于GM2014方法；2) 由于GM2014中缺乏高层语义信息，可能会把属于同一目标的超像素区域放在不同的深度图层。由于没有高层语义信息，仅仅依靠区域之间的同层关系不能把这些 图4. BSDS500数据集上深度排序实例 Table 1 Accuracy of depth ordering with different depth cue 检测方法 线索 消失点 区域面积 显著性 凸形 T连接 纹理 颜色 所有线索 GM2014 __ __ 61.29 __ 48.66 44.73 51.21 83.4 本文方法 61.87 __ __ 75.82 41.95 44.22 53.02 85.1 表1. 不同深度线索对深度排序的影响 区域进行合并，而本文方法进行了区域属性标记，可以直接把天空和地面区域直接标记出来，同时使用了深度传播机制能够获取更加一致的全局深度排序，综合来看，本文的深度排序优势更明显。
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user: 4. 结束语 现有的仅使用单个深度线索进行深度排序存在不足，针对该问题，本文联合考虑局部遮挡线索和全局布局约束，通过构建图模型，研究多个深度线索对深度排序的影响，最后在数据集BSDS500上证明了本文方法的有效性。
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user: 摘 要 诺氟沙星(NFX)是最常见的抗生素之一。本文研究了介质阻挡放电等离子体对降解水中NFX的影响。利用紫外分光光度计测量了放电过程中产生的活性物质过氧化氢的浓度。研究了放电功率以及加入不同浓度的Fe 2+ 后对NFX降解效率的影响。结果表明，NFX的降解效率随着放电功率的增加而增加。低浓度的Fe 2+ 有利于促进NFX的降解，高浓度的Fe 2+ 会产生抑制作用。本文研究发现Fe 2+ 的浓度为10 mg/L时，NFX的降解效率最高。 关键词 :诺氟沙星，介质阻挡放电，降解效率，催化剂 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 诺氟沙星(NFX) (图1)是氟喹诺酮类抗生素药物的一种，已经在地表水、地下水、海水和饮用水等多种水体环境中检测出来 [ 1 ] 。研究发现NFX在医药废水中的浓度在3 ng/L~240 μg/L之间，地表水中NFX的浓度在0.5 ng/L~6.5 mg/L之间 [ 2 ] 。水环境中诺氟沙星的存在会诱导抗药菌的产生，最后危害到人类和水生生物的健康 [ 3 ] 。因此，如何将NFX从水中去除受到了国内外学者的关注。生物降解、臭氧氧化、氯化等多种方式已经被应用于去除水中的NFX [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，但它们都有很多缺点。Guo [ 7 ] 等人研究了热活化过硫酸盐(PS)对NFX去除的效果，结果表明PS可以有效去除水中的NFX，但去除率受体系温度以及初始pH的影响而且会产生二次污染。生物降解法中的微生物容易受外界因素影响从而影响NFX的去除率。 近年来，高级氧化技术由于其较高的去除率以及无选择性等优点而被广泛应用于处理水中的污染物。介质阻挡放电等离子体(DBD)是高级氧化技术的一种，DBD可以在常压常温下在气液界面进行放电，产生过氧化氢(H 2 O 2 )、羟基自由基(·OH)等活性物质，这些活性物质都有很强的氧化能力，从而可以破坏有机物分子结构，达到降解污染物的目的 [ 8 ] 。Vanraes等 [ 9 ] 利用DBD去除水中的除草剂，Wang等 [ 10 ] 利用DBD去除水中的三氯卡班，都取得了较好的效果。 图1. 诺氟沙星的结构式 由于DBD反应体系放电过程中会产生H 2 O 2 ，因此本文在反应体系中加入了亚铁离子与H 2 O 2 会产生芬顿反应，考察对目标有机物降解效率的影响。国外学者Biljana等 [ 11 ] 研究了在介质阻挡放电体系中加入Fe 2+ 对活性染料脱色率的影响，结果表明与不加入Fe 2+ 的反应体系相比，加入浓度为1~5 mg/L的有助于提高脱色率，相反，加入高浓度的Fe 2+ (10 mg/L)后脱色率反倒降低5%。中国学者Feng等 [ 12 ] 研究了H 2 O 2 加入到DBD反应体系中对降解敌草隆的影响。结果发现低浓度的H 2 O 2 (0.05~0.15 g/L)可以加快降解效率，反应开始20 s后已有10.9 %的敌草隆被降解；高浓的H 2 O 2 (1.5~15 g/L)会降低降解效率。 作者前期研究了DBD对抗血脂类药物吉非罗齐的降解效果，发现DBD对吉非罗齐具有较高的去除率。为了研究DBD对其他药物的去除情况，本文选择了一种抗生素类药物诺氟沙星进行研究，考察了DBD对NFX降解的效果。研究了影响NFX降解的因素，为降解药物类污染物提供了一种可行的方法参考。
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user: 2. 实验试剂与仪器 2.1. 实验试剂 诺氟沙星(中国食品药品检定，纯度大于99%)；乙腈(Tedia公司，色谱纯)；磷酸(国药化学试剂有限公司，分析纯)；氢氧化钠(国药化学试剂有限公司，分析纯)；盐酸(国药化学试剂有限公司，分析纯)；超纯水。 2.2. 实验仪器 等离子体高频高压电源(南京苏曼电子有限公司，CTP-2000K)；高效液相色谱(DIONEX有限公司，Ultimate 3000)；电子分析天平(METTLER TOLEDO有限公司，XSE105DU)。 2.3. 实验反应器 实验过程中所用的反应器如图2所示。 其中，1-接等离子体高频高压电源；2-高压电极；3-上支架；4-可调节旋钮；5-电介质；6-容器；7-接地电极；8-下支架；9-电极。 接通高压电源时，由于电介质的阻断了两电极之间的电流，使得电极间的气体发生了电离、激发、自由基形成等过程，从而形成大量的活性物质。部分活性物质进入到溶液中与目标污染物发生反应，从而达到降解的目的。 图2. 反应器图 2.4. 实验方法 2.4.1. 液相色谱条件 利用Ultimate 3000型高效液相色谱进行分析，外标法定量。液相色谱条件为：Thermo C18色谱柱，柱温为30℃，流速为1.0 mL/min，流动相为乙腈：水(含0.025 mol/L的磷酸) = 20:80，紫外检测波长为278 nm。 2.4.2. GEM的标准曲线 分别量取1、3、5、7、9、11 mL的浓度为100 mg/L的NFX标准储备溶液于100 mL容量瓶中稀释定容成1、3、5、7、9、11 mg/L的溶液，利用HPLC测量溶液中NFX浓度，根据HPLC测得的NFX峰面积与NFX浓度作图得出NFX的标准曲线如图3所示。 2.4.3. 测量放电过程中产生的活性物质H 2 O 2 的浓度 DBD放电过程可以在液相中产生大量的活性物质，本文主要利用Photo-Lab 6100 VIS分光光度计测定DBD放电过程中水相产生的活性物质(H 2 O 2 )的含量。结果如图4所示。 2.4.4. 影响因素 1) 放电功率对NFX降解的影响 在介质阻挡放电降解有机物的过程中，放电功率是一项十分重要的参数，直接关系到放电过程中产生的活性物质的浓度 [ 8 ] 。 准确量取浓度为100 mg/L的NFX标准储备溶液10 mL于100 mL的容量瓶中，定容配成10 mg/L的NFX待处理溶液。每次实验时量取10 mL浓度为10 mg/L的NFX溶液于反应器中，在不同的放电功率下处理一定时间后取样，利用HPLC测量溶液中残存的NFX的浓度，结果如图5所示。 图3. NFX的标准曲线 图4. H 2 O 2 物质浓度随放电时间的变化曲线 图5. 放电功率对NFX的降解效率的影响 根据公式(1)计算NFX的降解效率： η = C 0 − C t C 0 × 100 % (1) 式中，C 0 (mg/L)为初始0时刻溶液中NFX的浓度；C t (mg/L)为处理t时刻后溶液中残留的NFX的浓度。 2) 加入催化剂Fe 2+ 对NFX降解的影响 考虑在DBD放电过程中可以产生过氧化氢，因此加入亚铁离子(Fe 2+ )到反应体系中，考察对NFX的降解的影响。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. NFX的标准曲线 如图3所示为NFX的标准曲线。经过拟合得到NFX的标准曲线的线性回归方程为y = 4.7998 x − 0.58499，R 2 = 0.99951；这表明NFX的浓度在0~11 mg/L范围内，峰面积与浓度呈现出较好的线性关系。 3.2. 不同放电功率产生的H 2 O 2 的浓度 如图4所示，在同一功率下，H 2 O 2 的浓度随着放电时间的增加而增加；对于不同放电功率情况下，H 2 O 2 的浓度随着放电功率的增加而增加。在放电功率为60 W、处理10 min后，水中H 2 O 2 浓度从0.06 mg/L增加到11.15 mg/L。 3.3. 放电功率对NFX降解的影响 如图5所示，随着放电时间的推移，在每个放电功率下NFX的降解率都是逐渐增加的。在不同放电功率情况下，NFX的降解效率随着放电功率的增加而增大，这与DBD放电过程中产生的过氧化氢浓度变化趋势相符合。随着放电功率从40 W增加到60 W，NFX的降解效率从42.0%增加到70.0%。当放电功率从60 W持续增加到80 W，NFX的降解效率仅仅增加了1.8%。NFX的降解效率在最开始的1 min内，降解效率增长幅度较高；后续时间段内降解效率也逐渐增长，但增长幅度较小。例如，当放电功率为40 W、60 W和80 W时，在放电时间为1 min时，降解效率分别为42.0%、69.9%和83.7%；当放电时间增加到4 min时，降解效率分别增加到73.9%、97.1%和99.5%。从图中数据可以看出，80 W较60 W对降解效率只有小幅度的提升，故而从经济友好方面考虑60 W为较好的放电功率。 3.4. 加入Fe 2+ 对NFX降解效率的影响 DBD放电过程中水溶液中会形成过氧化氢(H 2 O 2 )，本试验考虑在溶液中加入亚铁离子(Fe 2+ )构成Fenton反应提高NFX降解效率。按试验方法，保持放电功率不变，对加入不同浓度Fe 2+ 后对NFX降解效率影响进行研究，NFX初始浓度为10 mg/L，放电功率为60 W。 从图6可以看出，相比于单独的DBD反应系统，Fe 2+ 在低浓度范围内(5~10 mg/L)对NFX降解具有促进作用，较高浓度的Fe 2+ (15 mg/L)对NFX降解具有抑制作用；随着放电时间的增加，NFX的降解效率都是增加的，前1 min内增速较快，后续时间缓慢增长。放电开始1 min后，在单独的DBD反应系统中NFX的降解效率为69.9%；在加入10 mg/L Fe 2+ 后的DBD反应系统中，NFX的降解效率达到99.0%；在加入15 mg/L Fe 2+ 后的DBD反应系统中，NFX的降解效率为54.2%。以上结果表明，Fe 2+ 的浓度对NFX降解效率有显著影响，这是由于加入Fe 2+ 后，在反应体系中构成了H 2 O 2 /Fe 2+ 反应体系，Fe 2+ 起催化作用促进H 2 O 2 分解生成羟基自由基(·OH) [ 13 ] ，随着Fe 2+ 浓度的增加，加快了H 2 O 2 的分解，使得水体中·OH浓度增加，而·OH可以与NFX反应，从而提高NFX的降解效率；但Fe 2+ 并非越多越好，DBD放电过程中产生的H 2 O 2 量是一定的，过多的Fe 2+ 可能会消耗溶液中的H 2 O 2 [ 14 ] ，生成Fe 3+ 和OH − ，反而使得NFX降解效率降低。综合考虑以上因素，催化剂Fe 2+ 的浓度为10 mg/L适宜。 Fe 2 + + H 2 O 2 → Fe ( OH ) 2 + + ⋅ OH (2) Fe ( OH ) 2 + + hv → Fe 2 + + ⋅ OH (3) Fe 2 + + ⋅ OH → Fe 3 + + OH − (4) 图6. 不同浓度Fe 2+ 对NFX降解效率的影响
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user: 4. 结论 本文研究的介质阻挡放电等离子体反应器可以有效地去除水中的NFX。随着放电功率的增加，体系中产生的活性物质过氧化氢的浓度增加，从而使得NFX的降解效率增加。当放电功率为60 W时，NFX的降解效率较高。Fe 2+ 对NFX的降解可以产生促进作用，但当其过量的时候会产生抑制作用。当加入的Fe 2+ 的浓度为10 mg/L时，NFX的降解效率最高。这可能为处理含类似药物的污水提供了一种有效的手段。
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user: 摘 要 选用腐熟的鸡粪、猪粪、羊粪和牛粪为试验材料，通过室内培养试验，研究了有机肥料中矿质氮、有效磷和速效钾的养分释放特征。研究结果表明，不同品种有机肥具有不同的养分释放特征。培养150天后，鸡粪的矿质氮、Olsen-P和速效钾释放量分别为37.88%、30.21%和84.49%；猪粪的矿质氮、Olsen-P和速效钾释放量分别为18.87%、60.07%和68.93%；羊粪的矿质氮、Olsen-P和速效钾释放量分别为11.71%、2.96%和42.71%；牛粪的矿质氮、Olsen-P和速效钾释放量分别为7.83%，66.02%，9.83%。表明各有机肥施入土壤经过150天之后，鸡粪仍会有60%~70%未被矿化或矿化后被重新固定的氮磷残留在土壤中，猪粪有50%的N和40%的P被残留在土壤里，羊粪90%以上的氮磷都被残留在土壤中，牛粪有34%的磷和90%的氮被残留在土壤中。 关键词 :有机肥料，矿质氮，有效磷，速效钾，养分释放 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 随着我们畜禽养殖业的迅速发展，利用畜禽粪便加工而成的有机肥料越来越多的应用于农业生产中，特别是在无公害和绿色农业生产中，是提高土壤肥力、净化生态环境和资源有效再利用的重要措施 [ 1 ] 。畜禽粪便中除了含有农作物生长必需的大量元素氮磷钾和有机质外，还含有相当数量的中微量元素及氨基酸、糖、维生素等有机营养成分 [ 2 ] ，是一种优质的有机肥源。有机肥料施入土壤后的养分循环是当前国内研究的一个核心问题 [ 3 ] [ 4 ] 。关于有机肥的研究多集中在改善土壤理化性状、土壤肥力、土壤养分平衡等培肥效果，以及提高作物产量、品质等方面，而对有机肥的转化和释放规律的研究较少，因此研究不同有机肥料在土壤中的营养元素释放规律，对进一步完善作物生产中有机肥料的施用有着重要的作用。不同畜禽的有机肥料特性各不相同，为此本研究针对目前常用的几种畜禽类有机肥料，采用室内培养试验，研究了施用不同鸡粪、猪粪、牛粪和羊粪后N、P、K养分的释放特性，为合理施用畜禽有机肥料，促进农业生态环境中的养分平衡，实现生产与环境协调发展提供依据。
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user: 2 材料与方法 2.1. 试验材料 供试土壤为潮土，取自济南郊区，经风干后过2 mm筛，其pH 7.81，有机碳1.047%，，硝态氮71.16 mg/kg，铵态氮4.57 mg/kg，速效磷13.99 mg/kg，速效钾200.7 mg/kg。有机肥料样品经风干粉碎后过1 mm筛备用。鸡粪1为发酵的干鸡粪，牛粪2为鲜牛粪，其余为当地市场销售的商品有机肥料。各种有机肥料的基本性状见表1。 2.2. 试验设计 试验采用室内恒温培养法。设对照(CK，不施有机肥)和不同有机肥料共7个处理，每个处理33次重 Table 1 Basic properties of organic fertilizer 处理 有机肥养分状况 有机肥速效养分状况 每1 kg土带入的养分状况 N% P% K% C/N 硝态氮mg/kg 铵态氮mg/kg 速效磷 mg/kg 速效钾 mg/kg pH 硝态氮mg/kg 铵态氮mg/kg 速效磷mg/kg 速效钾mg/kg 鸡粪 4.11 1.61 1.64 7.29 9.00 5208.32 84.81 8120 6.93 0.01 5.71 0.48 46.33 牛粪 1.10 0.11 1.61 8.28 872.50 17.8 51.01 952 7.54 4.68 0.10 1.37 25.54 羊粪 2.30 0.22 1.67 8.09 21.00 4013.36 453.79 3585 8.23 0.05 12.40 5.63 44.46 猪粪 2.98 0.30 1.47 10.22 33.00 2508.44 11.42 8148 7.22 0.06 8.91 0.10 72.62 表1. 有机肥料的基本性状 复。称取风干过2 mm筛的土壤200 g，按照200 mg N kg −1 土(以全氮计)施入供试有机肥，有机肥与土壤充分混匀后装入不透明塑料瓶中，按田间最大持水量(WHC)的60%加入去离子水，用透气的保鲜膜封口，每2 d采用称重法补充去离子水使水分含量恒定，于25度恒温条件下进行培养。从培养之日起，分别于培养后第0、3、7、15、30、45、60、75、90、120 d、150天取样，每次每个处理取出3个重复，用于测定NH 4 -N、NO 3 -N、有效磷和速效钾。每次取样剩余样品继续培养。 2.3. 测定项目与方法 土壤有机质采用重铬酸钾氧化-外加热法测定；硝态氮和铵态氮采用1 mol/L氯化钾浸提(土水比为1:5)，全自动间断化学分析仪(AUTOCHEM200)测定；有效磷采用0.5 mol/l碳酸氢钠浸提(土水比为1:20)，钼锑抗显色-分光光度计法测定；速效钾采用1 mol/l乙酸铵浸提(土水比为1:10)-火焰光度计法测定。有机肥全氮、全磷、全钾采用H 2 SO 4 -H 2 O 2 消解，定氮仪测定全氮，钒钼黄显色一分光光度计法测定全磷，火焰光度计法测定全钾 [ 5 ] 。 氮释放量 = (土壤矿质氮 − CK中矿质氮)/施氮量 × 100%。 磷释放量 = (土壤有效磷 − CK中有效磷)/施磷量 × 100%。 钾释放量 = (土壤速效钾 − CK中速效钾)/施钾量 × 100%。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 土壤矿质氮的动态变化 3.1.1. 土壤铵态氮的动态变化 从表1中可以看出，不同的畜禽有机肥所含的铵态氮含量差别很大，在等氮量条件下各有机肥施入土壤后，铵态氮含量高的有机肥处理其土壤中铵态氮含量也迅速增加。从图1土壤中铵态氮的变化中可以看出，牛粪处理土壤铵态氮含量的变化与对照处理基本接近，说明牛粪施入土壤后对土壤铵态氮几乎没有影响。而猪粪、羊粪和鸡粪在培养初期都迅速增加了土壤铵态氮含量，在之后培养的前15天内铵态氮含量又急剧下降，到第15天时各畜禽类有机肥处理的铵态氮含量甚至低于了对照处理，出现了土壤铵态氮的净固定，之后铵态氮含量维持在较低水平，与对照处理没有显著的差异，直至培养150 d后土壤铵态氮含量只有4.27~7.15 mg/kg。 3.1.2. 土壤矿质氮动态变化 图2为不同畜禽有机肥处理在不同培养时期土壤矿质氮的释放量。在等氮量条件下，由于有机肥品种不同其特性也不同，施入后有机氮素的矿化及对土壤矿质氮的激发效应也不一致，各处理在整个培养过程表现出来的规律也不相同。鸡粪处理培养始时矿质氮的释放量为40%左右，随后逐渐增加，在培养 图1. 土壤铵态氮动态变化 图2. 土壤矿质氮释放量 的第7天矿质氮释放量达最大为60%~70%，随后释放量迅速下降，培养结束时鸡粪为37.88%，与培养初期基本相同。羊粪处理培养始时的矿质氮释放量为28.67%，随培养时间增长矿质氮释放量逐渐增加，培养90天时释放量最大为39.45%，之后氮素的生物固定作用大于矿化作用，土壤矿质氮释放量迅速下降，培养结束时矿质氮释放量仅为11.71%。猪粪处理的矿质氮释放量随培养时间缓慢增加，整个培养期出现了三次高峰，分别在第7天、60天和第15天，培养结束时矿质氮释放量占总施氮量的18.87%。牛粪矿质氮释放量最大值出现在培养的第30天，之后释放量迅速下降，培养结束时矿质氮释放量仅为7.83%，远低于培养初始时的15.01%。 3.2. 土壤有效磷的动态变化 图3为不同畜禽有机肥料处理土壤中有效磷释放量的变化。土壤中的有效磷是处于一个矿化释放与土壤固定的动态平衡之中，尽管有机肥矿化过程中磷会被释放出来，但是土壤中的无机磷极易被土壤固定，只有在磷的释放率大于固定率时才能测出其增加 [ 6 ] ，但不同有机肥处理的有效量释放量表现出来的规律却各不相同，牛粪对土壤磷素的活化效果最明显，培养75天时土壤有效磷释放量达100%以上，说明牛粪施入土壤激活了土壤磷素的矿化，猪粪的效果略低于牛粪，培养结束时有效磷释放量占总施磷量的60%，说明猪粪中60%的磷可以被矿化供作物吸收利用。鸡粪处理整个培养期有效磷释放量比较平稳，释放量在30%~50%之间浮动，培养结束时释放量与起始值基本相同，表明鸡粪可供当季作物吸收利用的速效磷释放量与有机肥料中原有可被提取的有效磷含量基本相同。羊粪虽然含有相对较高的有效磷，但可能由于羊粪的特性使得土壤中磷的固定率远大于释放率，整个培养期磷素基本没有被矿化出来，有效磷释放量几乎为零。 3.3. 土壤速效钾的动态变化 图4可知，畜禽有机肥施入土壤后均可以增加速效钾的含量，但是处理间差异很大，培养150天时 图3. 土壤有效磷释放量 图4. 土壤速效钾释放量 鸡粪处理的速效钾释放量占总施钾量的84.49%，然后是猪粪为68.93%，羊粪为42.71%，牛粪最低仅为9.83%。整个培养过程各处理土壤速效释放量的变化各有不同，鸡粪整个培养过程速效钾先缓慢上升后缓慢下降趋势，在第30天释放量最低仅为45.37%。猪粪在培养的0~15天速效钾释放量下降，15~45天又回升，之后缓慢下降。牛粪处理，培养时间长短对速效钾的含量影响不大，培养结束时的释放量跟起始值基本相同，整个培养过程释放量相对比较稳定。羊粪处理在培养0~15天速效钾含量缓慢下降，15~45天缓慢回升，之后维持在一个水平。
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user: 4. 结论 有机肥氮素释放过程主要决定于有机肥的C/N和氮含量 [ 7 ] [ 8 ] 。不同的分解条件下，供试物料C/N不同，分解量有较大的差异。李俊良等 [ 9 ] 研究指出，有机肥料的C/N与其氮素矿化率呈直线相关，C/N低于17时，有机肥料开始释放无机氮，此值可作为有机肥料固定和矿质化的临界值。C/N为14时可作为评价有机肥料是否供应植物氮素的临界值。在等氮量条件下，各处理施入土壤后都可以增加土壤中的矿质氮含量，但是对土壤矿质氮的激发效应并不一致，而且整个培养过程氮素的生物固定和矿化作用交替进行，矿质氮含量变化成峰谷状变化，培养150天结束时各处理矿质氮释放量占总施氮的比例差异较大，鸡粪处理为37.88%，猪粪18.87%，羊粪11.71%，牛粪处理为7.83%。鸡粪的氮素矿化率最高，猪粪随培养时间增加矿化量逐渐增加；牛粪整个培养过程氮素固定作用大于矿化作用，而羊粪起始矿化量还是比较高的，随培养时间增长矿化量逐渐减少，氮素固定作用大于矿化作用。 不同有机肥料对土壤磷素和有机肥料中磷素的矿化效果差异很大，在本试验中，牛粪对土壤磷素的活化效果最明显，在培养75天有效磷释放量达100%以上，在培养结束时有效磷释放量仍然高达66.02%，说明牛粪施入土壤激活了土壤磷素的矿化。培养结束时鸡粪释放量为30.21%，与培养初始值接近，表明鸡粪可供当季作物吸收利用的速效磷释放量与有机肥料中原有可被提取的有效磷含量基本相同。猪粪处理随培养时间的增加有效磷释放量逐渐增加，培养结束时有效磷释放量占总施磷量的60%，与牛粪释放量相近。羊粪可能由于其固定率大于其释放率，整个培养期有效磷释放量几乎为零。赵明等 [ 10 ] 表明，鸡粪和猪粪在棕壤土上的Olsen-P的释放率分别为24.6%和34.88%，其释放率略低于本研究，可能是由于土壤质地的差异。 有机肥料中钾素多以无机形态为主，各有机肥料中速效钾的含量差异很大，所带入土壤中的速效钾量也各不相同，培养时间长短对土壤速效钾含量的影响很小。畜禽有机肥施入土壤后均可以增加速效钾的含量，但是不同品种的有机肥之间差异很大，培养结束时鸡粪处理的速效钾释放量占总施钾量的84.49%，然后是猪粪为68.93%，羊粪为42.71%，牛粪最低仅为9.83%。
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user: 摘 要 四川盆地下中三叠系海相钾盐广泛分布，主要发育的固态钾盐——杂卤石多与石盐、硬石膏、岩盐等矿物共生，岩性十分复杂。因此，准确识别出杂卤石就显得十分重要。笔者以测井方法理论和数学统计理论为基础，结合主成分分析方法，建立fisher判别模型开展研究区岩石矿物定性识别研究，整体的判别正确率达到了82.9%，效果明显。与传统测井识别方法——交会图法相比具有识别准确率高、操作简单、识别速度较快等特点，值得进行推广使用。 关键词 :固态钾盐，杂卤石，四川盆地，Fisher判别法，交会图法 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 中国是一个传统农业大国，对钾肥的需求量非常大，钾盐是制作钾肥的重要原材料之一同时也是重要的工业原料，中国非常短缺，主要原因是钾盐资源的勘探不明。四川盆地下中三叠统嘉陵江组和雷口坡组广泛发育难溶性固态钾盐——杂卤石(K 2 SO 4 ∙MgSO 4 ∙2CaSO 4 ∙2H 2 O)是制造钾肥的原料之一。1991年发现的农乐杂卤石矿床表明四川盆地三叠纪钾盐具有良好的勘探开发前景。因此，加大四川盆地海相钾盐的勘探开发力度有助于缓解我国钾肥缺乏的困境，提供重要的工业原材料。地球物理测井方法具有纵向速率高，解释精确、快速的特点，是我国主要用以识别划分固态钾盐的主要方法之一。2014年，陈科贵、李利等人归纳总结了四川盆地南充盐盆固态钾盐的测井响应特征并对南充盐盆盐岩层位进行了重新梳理 [ 1 ] ；2014年，陈科贵、李春梅等提出了用交会图法来识别固态钾盐矿物 [ 2 ] 。但是传统测井方法识别过于依赖个人主观因素，速度也慢，识别误差较大，很难对杂卤石进行精确的划分和区别。2016年，陈科贵等将模式识别法引入到钾盐领域 [ 3 ] [ 4 ] ，建立BP神经网络模型和支持向量机模型开展杂卤石层识别，识别正确率达80%以上，效果良好；2017年，陈科贵、李进等人提出了改进的支持向量机杂卤石识别法 [ 5 ] ，也取得了不错的效果。 判别分析是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法，目前在气候分类、农业区划、土地类型划分等方面有着广泛的应用。笔者将判别分析中的Fisher判别法引入到钾盐勘探领域，以测井理论和数学统计理论为基础，开展固态钾盐杂卤石的识别与储层的划分。Fisher判别分析法相对于传统测井识别法具有操作简单，识别速度快，样本数据要求低等优点，并且可以有效地减小人为因素引起的误差，提高识别精度和速率。为了进一步提高固态钾盐岩性划分的精度，我们基于前人的研究经验，提出了主成分分析——Fisher判别方法识别杂卤石。研究表明，该方法相对于传统测井识别法具有更广阔的勘探应用前景。
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user: 2. 研究区概况 川中地区位于四川盆地川西凹陷带中东部，构造上为一次级凹陷 [ 6 ] 。四川盆地三叠纪地层钾盐矿物广泛分布，岩性复杂，主要的钾盐矿物有杂卤石、无水钾镁矾、硫锶钾石，钾石膏等。研究区是四川盆地盐类沉积最广的次级盐盆，主要含盐构造有广安构造、南充构造、合川大石桥构渠县鲜度构造及大英构造。川中三叠系地层钾盐沉积受苏皖运动和印支运动的影响，在海退期沉积石膏、杂卤石等蒸发岩类，其中杂卤石在广安构造地区和龙女寺构造地区沉积情况较好 [ 7 ] 。但是川中地区的杂卤石多与其他岩石矿物互存 [ 8 ] [ 9 ] ，常伴随有硬石膏、岩盐、泥岩、碳酸盐岩等矿物发育，传统的测井方法很难判别区分杂卤石。
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user: 3. 杂卤石测井响应特征 四川盆地的发育的固态钾盐主要为杂卤石 [ 10 ] [ 11 ] ，杂卤石隶属高电阻率难溶含钾矿物，含有结晶水，密度(DEN)高值的区间为2.72~2.78 g/cm 3 。常规的杂卤石测井响应特征为：自然伽马(GR)相对较高；声波时差(AC)一般为55~95 us/ft，高补偿中子(CNL)相对高值。在沉积作用下，四川盆地的杂卤石分布于石膏、硬石膏和盐岩之中，形态主要有层状、浸染状、团块状、星点浸染状或板块状四种。因杂卤石含有大量的K，故在自然伽马测井能谱曲线上，杂卤石层的响应是非常明显的，反映为高K，低Th和U。因为研究区的地层条件，杂卤石层中杂卤石与石膏互相黏连，且还有别的黏土矿物的存在，种类多含量大，给杂卤石的区分造成了不便。因此，笔者以钾盐矿物的测井响应特征为基础，测井解释方法原理和数学统计理论为指导，开展交会图法和PCA-Fisher判别分析法钾盐矿物定性识别研究，最后用准确的岩心分析资料验证识别结果，比较两种方法的优缺点。
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user: 4. 杂卤石交会图识别标志 交会图法是一种常用的岩性识别技术。将两种或多种数据在平面图上交会，根据其交会点的坐标可以比较大致地定出岩性变化的范围。在地球物理测井方法中，经常用五条常规测井曲线——自然伽马(GR)、中子密度(CNL)、声波时差(AC)、密度(DEN)、深侧向电阻率(RLLD)来反映岩性的变化。杂卤石具有放射性，自然伽马及自然伽马能谱测井信息是识别其最有效的信息之一，而电阻率曲线，孔隙度曲线又能很好的分辨泥岩及其他蒸发岩。考虑到不同岩性的电性特征存在差异，因此我们建立了深侧向电阻率(RLLD)和三孔隙度(AC、DEN、CNL)、自然伽马(GR)的曲线交会图，开展研究区固态钾盐矿物的识别。(图1)。 通过分析对比图中杂卤石与泥岩层各方面特性，可以看到杂卤石声波时差相对较小，密度较大；而泥岩层声波时差相对较大，密度较小。因此识别杂卤石的重叠图中，杂卤石出现幅度差的差异越大，就代表杂卤石越纯。使用交会图法可以较好的区分出岩盐，绿豆岩和杂卤石。但是对于泥质杂卤石，膏质杂卤石，杂卤石膏岩不是很好识别，主要是因为杂卤石的含量不高，岩性分界线很难划分。交会图对于大部分岩性都能进行大致的区分，但是很多岩性重叠，且容易受到主观因素的影响，使区分难度大大增加。
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user: 5. PCA-Fisher判别分析法 Fisher判别分析的基本思想是通过投影，使得总体在所有多维空间的样本点投影到一维空间上。对于投影的要求是不同分类的组与组之间类间离差尽可能大，同类分组的类内离差尽可能小，然后利用方差分析的方法推导出判别函数，此次研究我们使用的是线性判别函数。 5.1. PCA主成分分析原理 主成分分析是一种统计分析方法，核心思想是找出几个彼此之间互不相关的综合变量在力求数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维，使这些综合变量能够尽可能地代表原来变量的信息量。 图1. 交会图法识别岩石矿物。(a) CNL与RLLD交会图；(b) AC与RLLD交会图；(c) DEN与RLLD交会图；(d) GR与RLLD交会图 假设 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X p 为原变量， Z 1 ， Z 2 ， ⋯ ， Z p 为新变量，做线性组合为 Z = A X ，主成分分析数学模型为 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ： { Z 1 = a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 p x p Z 2 = a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 p x p                                       ⋮ Z p = a p 1 x 1 + a p 2 x 2 + ⋯ + a p p x p 其中： Z i 和 Z j ( i ≠ j ; i ， j = 1 ， 2 ⋯ ， p )相互无关； ； 是 的一切线性组合中方差最大者； 是与 不相关的所有 的所有线性组合中方差最大者；……； 是与 不相关的 的所有线性组合中方差最大者。 主成分的求解主要就是确定 ( )在主成分 ( )上的系数 ，计算过程如下： 1) 计算相关系数矩阵 ， ( )为原变量 和 的相关系数。 2) 解特征方程 ，求出特征值，并按从大到小排列 ；分别求出对应特征值 的特征向量 使 。 3) 计算第k个主成分 的贡献率 ，主成分 ( )的累计贡献率 。如果m个成分的累计贡献率≥80%，则说明m个成分包含了p个成分的大部分信息，则主成分的个数就为m。 5.2. Fisher判别分析求解方法 设有m个样本 ，每个样本都有 个指标。而样本的均值常量分别为 。所以从样本中抽出n i 的样本，所以可以得到 [ 15 ] [ 16 ] ： 设判别函数为： 。 计算组内样本均值和总样本均值，并且分别求出组内差e与组间差b。 (E为组内离差平方和) (B为组间离差平方 为了使离差比λ达到最大，所以要使得e的值趋近于1，所以即成立为一个在c T Ec=1的条件下，使得c T Bc的取得最大值的问题。 根据极值存在条件，在有约束的条件下，运用拉格朗日乘子法，令 ，可求得 进一步对其整理可以得出 ，λ和c分别为 的最大特征值和对应的特征向量，从而求出判别函数。
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user: 6. 建立PCA-Fisher判别分析模型 PCA-Fisher判别分析模型是通过建立数学分析的模型进行岩性划分。首先以测井响应中的主要相关变量GR、CNL、AC、CAL、DEN、Rt和自然伽马能谱中Th、K、U的测井曲线作为输入进行PCA主成份分析，找到可以代替原变量的主变量。然后以筛选出的主变量测井曲线值作为输入建立Fisher判别分析模型开展研究区钾盐层段岩性识别。最后，以准确的录井结果验证模型的性能，并改进模型(表1)。 6.1. 测井数据归一化 为了有效的避免数据量纲和量纲单位对实验数据的影响，我们对上述数据进行归一化处理，使得数据处于在同一个数量等级测试。我们发现GR，AC，CNL，DEN，U，Th，K测井曲线做线性归一化，Rt曲线做对数归一化最为合适，图2为Rt曲线线性归一化和对数归一化对比图。 6.2. 建立PCA分析模型 用SPSS软件处理归一化后的测井数据，求出样本数据的特征值、方差贡献率和累积方差贡献率。表2为变量的方差分析表。 通过分析上述表格可得出中子密度(CNL)、声波(AC)、密度(DEN)、自然伽马(GR)和深浅双侧向电阻率(Rt)五个主成份变量对于结果的累计贡献率影响最大，达到了89.993%，基本包含了大部分的信息变量， Table 1 Part of the learning sampl 样品标号 测井参数值 SP (MV) GR (API) AC (us/ft) CNL (%) DEN (g/cm 3 ) Rt (Ω∙m) U (ppm) Th (ppm) K (%) 1 94.808 70.396 54.685 8.199 2.874 2281.675 0.115 1.893 5.009 2 94.793 68.237 54.854 8.559 2.872 2445.312 0.107 1.941 4.880 3 94.777 66.478 55.022 8.819 2.872 2529.145 0.103 1.980 4.747 4 94.761 64.798 55.166 9.139 2.871 2612.978 0.099 2.020 4.614 5 94.821 63.518 55.382 9.299 2.872 2754.949 0.095 2.092 4.484 6 94.880 61.679 55.526 9.579 2.873 2896.920 0.092 2.163 4.353 7 94.939 59.600 55.287 9.739 2.874 3093.243 0.096 2.187 4.254 表1. 为部分学习样本 图2. 线性归一化和对数归一化对比图 Table 2 Variance analysis tabl 成分 特征根 方差贡献率/% 方差累积贡献率/% GR 3.536 39.289 39.289 AC 1.507 16.739 56.028 CNL 1.343 14.918 70.946 DEN 1.161 12.896 83.842 Rt 0.554 6.151 89.993 U 0.468 5.205 95.198 Th 0.322 3.581 98.779 K 0.072 0.802 99.581 SP 0.038 0.419 100.000 表2. 变量方差分析表 Table 3 Part of the sample main component scor 样本标号 主成分得分 GR (API) AC (us/ft) CNL (%) DEN (g/cm 3 ) Rt (Ω∙m) 1 1.09881 0.88475 1.16792 −1.1296 0.3081 2 1.16504 0.90211 1.03049 −1.16213 0.29538 3 1.25852 0.88295 0.82582 −1.23979 0.28749 4 1.32262 0.86403 0.7261 −1.26021 0.25798 5 1.36595 0.84849 0.61131 −1.26641 0.2591 6 1.28924 0.8636 0.52894 −1.15149 0.34615 7 1.22953 0.85944 0.47231 −1.05073 0.39827 表3. 部分样本主成分得分 因此我们可以以这五个作为输入建立fisher判别分析模型(表3)。 6.3. 建立Fisher分析判别模型 首先根据岩心，薄片，录井资料，我们在川中研究区优选了120个测试样本。样本的选取原则：尽量不选择岩层较薄和岩层界点附近的样品，这些地方的样品受到围岩和其他方面的影响较大，对于岩石指示并不明显。通过对变量的主成分分析发现CNL、AC、DEN、GR和Rt五个主成份变量的方差累积贡献率达到了89.99%，这5个主变量的测井信息可以较好的反映岩性变化。在判别的过程中，需要对测井数据进行归一化预处理，即通过变换处理将数据的输入和输出限制在[0，1]的区间内。大多数测井曲线如GR、AC、DEN和CNL进行线性归一化即可，但Rt为非线性对数曲线，需要先进行对数变换。从交会图可以看出绿豆岩、石盐的测井曲线差异较大，利用Fisher判别时为了减少分类数量，仅对难区分其他5种岩性进行判别。选择研究区的学习样品，经过典则判别函数对样品进行投影，建立的典则判别函数F1、F2： 从建立的典则判别函数交会图3上可以看出该方法能较好的将几种岩性分开，特别是白云岩、石膏等岩性，表明该方法具有较好的岩性识别能力。 判别过程中，需要建立分类判别函数，表达式如下： f1、f2、f3、f4、f5是fisher判别分析法得到的岩性概率函数。分别对应杂卤石(1)、石膏(2)、白云岩(3)、膏质杂卤石(4)、杂卤石膏岩(5)。将建立的模型样本带入上述岩性概率函数中计算，得到的f值与所对应岩石类型进行比对，得出岩性判断结果。通过对120个测试样本进行测试(见表4)，发现杂卤石的判别率达到了88.9%，膏质杂卤石 图3. 典则函数交会图 Table 4 Discriminant result 岩性 测试样本数 预测结果 正确率 杂卤石 27 24 88.9% 石膏 25 23 92.0% 白云岩 19 19 100.0% 膏质杂卤石 24 19 79.2% 杂卤石膏岩 25 20 80.0% 表4. 判别结果 和杂卤石膏岩的判别性较差，但是整体的判别正确率达到了82.9%，准确率较高。 以研究区富集有杂卤石的X井为例，将建立的fisher判别模型进行实际应用，开展研究区杂卤石的定性识别(如图4)，并与录井结果进行对比，评价模型的性能。从图上可以看出，Fisher法识别杂卤石与录井结果符合度较高，模型性能较好，但是在岩石交界面处仍然有较大的误差。这是因为岩石交界面处杂卤石多于其他岩石矿物相结合，岩性复杂，导致识别准确率降低。
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user: 7. 结论 1) 通过交会图法的研究和分析，我们发现交会图法虽然简单明了，但是其岩性判断图形重合，不明显，导致识别难度较大，速度较慢，如果将多种岩性一起进行识别，判断的正确率就会大大降低。 2) Fisher判别法不受人为因素的影响，具有方法简单，可操作性强等优点，可直接利用测井解释软件进行自动解释，判别速度较快，准确率较高。以主成分分析处理后的测井数据为基础，数学统计理论为指导，建立Fisher判别分析模型开展研究区的钾盐层段定性识别，整体的判别正确率达到了82.9%，准确率较高。 3) 和交会图法相比，Fisher判别分析模型识别正确率和识别速度都有了较大的提高，更加适用于在 图4. 解释实例 复杂的岩层中寻找杂卤石等含钾矿物，所以该方法有较高的应用价值。
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user: 摘 要 流畅阅读是指读者流利、准确且有感情的阅读，作为阅读障碍者的核心问题之一，关注流畅阅读能力的提高方法对改善阅读障碍的生活现状和学业成就至关重要。以往国内外关于流畅阅读能力的干预研究大致可分为语言和基础视觉两大类，语言层面字词水平的语音意识和篇章水平的重复阅读干预研究对阅读准确性作用明显，其效果的保持性各有不同；基于视觉大细胞–背侧通路功能的基础视觉层面相关干预研究试图从认知方面做出补救。未来研究还需要考虑不同语言背景、不同年龄阶段、不同认知层面对干预效果的影响，以及对阅读流畅性韵律指标进行更多关注和系统研究。 关键词 :流畅阅读干预，语音意识，重复阅读，视觉大细胞–背侧通路 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/