DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 美国ERCOT日前市场部门 2.1. 部门业务介绍 ERCOT交易组织结构及各部门职能如图1所示，图中标注编号的部门职责如下： [ 1 ] 运行实时市场，保证系统安全。 [ 2 ] 运行安全校核，分析越限。 [ 3 ] 运行日前市场，负责ERCOT绝大部分交易业务。 [ 4 ] CRR不需要专门的操作员，在年度和月底运行一次CRR的拍卖。CRR在前期和后期的信息数据发布，运行结果检验等工作也由市场运营部门负责。负责这部分的人员包含数个工程师和一个主管。 [ 5 ] 对金融输电权，日前市场和实时市场进行分析；市场规则执行与分析室负责对市场问题进行分析，比如市场力、阻塞收益不足等市场成员关心的问题；价格校验处负责对市场价格进行校验，如价格异常或者是因为操作员干预造成的价格扭曲，要及时分析并更正。 [ 6 ] 制定市场规则。 [ 7 ] EMMS支持团队，负责整个电力市场管理系统(EMMS)的技术支持。 2.1.1. 说明 ERCOT日前市场部门(DAM Desk)负责监督日前市场运营是否完全符合ERCOT的规章制度，包括对日前市场的准备和执行进行监督，以及对市场参与者提交的信息进行验证。此外，日前市场部门还负责在市场信息系统(MIS)发布日前市场出清结果 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。日前市场交易时间为06:00~13:30。 2.1.2. 日前市场部的不同职位 1) DAM主管，负责对DAM Desk各种职位进行监管。 2) DAM操作员。DAM操作员共6名，分为3组，每组两人。在DAM的运营日都会有两位成员负责该运营日的全部操作。在某些情况下，日前市场的一部分操作可由DAM支持人员执行。 图1. ERCOT交易组织结构图 2.1.3. 日常职责 负责运营DAM市场，包括周末和假期(每日05:00~13:30)。 1) 收集市场参与者关于日前市场的问题，根据需要将问题上报给ERCOT管理层，以便在日前市场结束前解决问题。 2) 在获得准确信息后，回答市场参与者的问题。 3) 对市场参与者的问题和解决方案进行备案。 4) 将任何未解决的问题提交给DAM支持人员或DAM主管。 2.2. 日前市场组织流程 2.2.1. 开始运营前的检查 在05:15之前致电技术支持组，以确保日前市场的操作系统可以正常进行。 2.2.2. 查看ERCOT系统状态 日常的DAM运营中，DAM部门负责检查系统状态。 1) 核实并发布下一个交易日的市场所需信息。 2) 监控/检查外部系统数据接口。 3) 复制所有应用程序的能量管理系统(EMSI)数据。 2.2.3. 创建日前ESSP序列和PSS/E文件 DAM操作员应在日前不迟于06:00前，创建并公布当前的电气类似结算点(ESSP)列表和PSS/E格式的网络模型，并将结果上传到市场管理系统(MMS)数据库和MIS安全区域。 2.2.4. 对日前市场中上传的竞标信息等数据进行校核 对DAM提交的竞标信息等数据进行校核，这一步最主要是检查交易方是否满足信用要求，为此DAM操作员需执行以下程序。 1) 审查交易方的信用额度。 2) 验证QSE (具备交易资质的市场交易方)的信用。 3) 审核验证报告。 2.2.5. 执行DAM数据输入程序 在DAM报价信息提交结束之前，DAM部门操作员确保已从市场参与者收到DAM报价数据，验证并准备好执行DAM出清程序。为确保按时完成DAM出清流程，DAM部门执行以下流程。 1) 监督/检测DAM数据提交的工作。 2) 确认DAM出清算法的参数设置。 2.2.6. 执行DAM市场出清流程 当信息提交窗口关闭后，所有的竞标信息都不可再被更改，DAM开始出清。DAM的出清流程包含以下任务。 1) 检查DAM提交窗口是否关闭。 2) 检查辅助服务是否充足。 3) 告知QSEs辅助服务需求，以便于实时市场辅助服务竞标。 4) 日前市场出清。 5) 通知市场成员DAM的出清结果和发电配额等。 6) 发布DAM结果。 2.2.7. 执行DAM市场出清之后的流程 在DAM出清以及分配发电计划之后，DAM还要做如下工作。 1) 完成日前市场总结报告。 2) 校验DAM的价格。 2.2.8. 处理DAM市场出现的问题 DAM部门在任何DAM应用程序中发生错误时要采取以下过程。 1) 查看适用程序中的步骤，以确保不会出错。 2) 邀请DAM市场支持团队和DAM主管帮助确定问题。 3) 将问题提交至上一级并寻找EMMS支持团队和相关部门进行解决。 4) 必要时，与EMMS支持团队和其他ERCOT内部小组合作，以帮助解决问题。 5) 记录ERCOT内部团队采取的操作和解决措施。 6) 确认该问题是否得到解决。 2.2.9. 处理DAM市场的时间偏差 DAM时间偏差发生时应遵循的程序。 1) 第二阶段验证流程推迟的程序。 2) 日前市场提交竞价信息的结束时间推迟的程序。 3) 日前市场出清结果发布推迟的程序。 4) 日前市场清算中止的程序。
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user: 3. 美国PJM市场部门 3.1. 部门业务介绍 PJM交易组织结构及各部门职能如图2所示。 3.1.1. 说明 日前市场部门负责监督日前市场运营，包括对日前市场所需数据的准备，以及对市场参与者提交的信息进行监督。此外，日前市场部门还负责在市场信息系统发布日前市场出清结果。 图2. PJM部门架构图 日前市场通常08:00开始交易，13:30结束。但是日前市场部门的工作实际上从开始交易前的前一天(运营日的两天前)就已经开始，并一直持续到市场出清结果公布为止 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。 3.1.2. 日前市场部的不同职位 1) DAM部门经理，负责对DAM Desk各种职位进行监管。 2) DAM工程师，主要分为高级工程师、工程师和分析师等。 3.2. 日前市场组织流程 虽然日前市场是在运营日的前一天开始，但是针对日前市场的准备工作其实在日起市场的前一天就已经开始了，即运营日前两天。 3.2.1. PJM日前市场准备工作 日常的DAM运营中，DAM部门负责检查如下PJM系统状态。 1) 核实并发布下一个交易日的市场所需信息。 2) 监控/检查系统数据接口。 3.2.2. 创建日前市场网络模型 DAM操作员需要结合整个电网的检修计划，安全约束调整、故障排查、系统拓扑等信息创建网络模型。并检查24 h的网络参数是否合理，每个节点的灵敏度是否在正常范围内。这项工作需要至少2名员工完成，也即一名工程师和一名分析师。在正常的工作日期间，会有5~6名日前市场部门的工程师和分析师一起从各个不同的方面针对模型提出问题并做出修改。在节假日期间，也要保证至少有一名工程师和一名分析师共同制定网络模型，防止发生错误。这一部分的工作量较大，因此需要提前一天完成，以便于交易当天系统出清可以及时进行(需要指出的是，日前市场部门和调度部门的网络模型是不同的，调度部门的网络模型更加繁杂，需要考虑包括变压器、开关操作等信息，而这些信息并不包含在日前市场制定的网络模型里)。日前市场部门的工程师在创建完成市场网络模型之后，应将结果上传到专门的安全数据库。 3.2.3. 修改日前市场网络模型 日前市场08:00，日前市场部门的工作人员需要与调度部门的可靠性工程师进行沟通，获得最新的负荷预测、停运/非停运计划信息，并对昨日制定的网络模型进行相应的修正，以获得最新的系统网络模型信息。比如有些检修计划可能提前完成，有些检修计划可能滞后完成，一些检修计划可能取消。不过，在实际工作中，这一步往往不需要对网络模型做出过多修改。 3.2.4. 执行DAM数据输入程序 在DAM报价信息提交结束之前，DAM部门操作员确保已从市场参与者收到DAM报价数据，验证并准备好执行DAM出清程序。为确保按时完成DAM出清流程，DAM部门执行以下流程。 1) 监督/检测DAM数据提交的工作。 2) 确认日前市场出清算法的参数设置。 3.2.5. 执行日前市场出清流程 当信息提交窗口关闭后，所有的竞标信息都不可再被更改，开始日前市场的出清流程，主要包含以下任务。 1) 检查报价提交窗口是否关闭。 2) 日前市场出清。 3.2.6. 执行日前市场出清之后的流程 在日前市场出清以及分配发电计划之后，日前市场还要做如下工作。 1) 校验日前市场价格。 2) 完成日前市场总结报告。 3.2.7. 处理日前市场出现的问题 日前市场部门发生错误时要采取以下措施。 1) 查看已有规章制度中的步骤，以确保不会出错。 2) 必要时，与其他内部小组合作，以帮助解决问题。 3) 记录采取的操作和解决方法，便于以后相似问题的处理。 4) 一般来说，针对市场成员提出的问题，主要由客服部门解决。但对于一些技术性地问题，需要日前市场部门进行解决。比如，由于市场成员的信用保证金并不是实时更新的，可能存在市场成员缴纳了保证金，但是系统还未更新，导致无法提交数据，这时就需要日前市场的工作人员手动在系统里进行更新。同样，如果机组的最小启动时间和最小运行时间发生变动，但是并未在系统里进行更新，在收到市场成员的通知后，也需要手动将该数据进行更新。
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user: 4. 北欧电力市场 4.1. 北欧电力市场组织架构 北欧电力交易所(Nord Pool)的组织架构包括董事会、客户顾问委员、管理团队等。其中：1) 董事会由一名主席与七名成员构成；2) 客户顾问委员会是北欧电力现货市场的高级别顾问委员会，对所有与北欧电力现货交易有限公司运营有关的活动提出建议。委员会由电力交易商和行业代表组成，向北欧电力现货市场的董事会报告。3) 管理团队由7个部门构成，为别为业务开发部、财务部门、法律部门、市场运营部、IT部、风险管理部门和市场监管部门等。其中市场运营部门又可以分为日前市场部门、日内市场部门和结算部门 [ 12 ] - [ 21 ]。北欧电力交易所的架构如图3所示。 4.1.1. 说明 日前市场部门负责监督日前市场运营，包括对日前市场所需数据的准备，对市场参与者提交的信息进行监督，市场信息系统发布日前市场出清结果。 日内市场部门负责日内市场所需数据的准备，以及对市场参与者提交的信息进行监督。 图3. 北欧电力交易所组织架构图 4.1.2. 日前市场部门和日内市场部门不同职位 1) 部门经理，负责对部门里的所有职员进行监管，并负责处理紧急事务。 2) 出清工程师，主要负责针对报价进行出清，披露出清信息等工作。 4.2. 日前市场组织流程 4.2.1. 日前市场的准备工作 1) 从TSO接受网络模型信息 输电系统运营机构(TSO)在每个季度前，确定全部市场价区，同时披露各价区间的传输极限信息。北欧电力市场一般分为15~17个不同的价区，其中挪威被分成5个价区，瑞典被分为4个价区，丹麦被分为2个价区，芬兰、拉脱维亚、爱沙尼亚、立陶宛各一个价区。TSO在每周前会基于最新的设备检修计划，复核全部价区间的线路传输极限。每日10:30，TSO向北欧电力交易所日前市场部门提交第二天每个小时的线路输送极限以及电网的网络模型。 2) 核实并发布下一个交易日所需的信息 在北欧电力市场中，不同的信息披露时间和披露频率都不同。对于一些随时变换的信息(如风电预测、发电量预测、负荷预测)，只要有新的信息出现，并且这项信息属于应当披露的范围，那么该信息就会被上传到Nord Pool的信息发布网站上，便于市场参与者随时获得最新的数据。北欧电力交易所还要每周收集电力工业相关的数据并做出报告，同时提供市场的关键信息，如突发事故等。每天和每周发布的与电力工业有关的信息包括：北欧总的发电量和售电量、联络线的输电容量、水库的水量、北欧地区的有关天气情况、主要输电线路和电厂的检修情况。 北欧电力交易所主要通过网络进行信息发布，其发布的信息对公众免费。市场主体和登陆用户还可以从FTP服务器下载所需的数据和信息，每天的报纸和杂志也会刊登电力市场的主要信息。 4.2.2. 获取市场参与者报价 市场参与者可以提交日前市场的报价，直到日前市场关闭。日前市场部门定期监控和审查提交的数据，这项工作包括以下步骤。 1) 监控/审核参与者提交相关的流程和消息。 2) 回应与数据提交相关的市场参与者的问题。 3) 采取必要措施以确保正常处理数据提交。 在接受市场报价之前，Nord Pool日前市场部门需要对市场参与者的保证金进行检查。如果某市场成员的信用保证金不符合要求，那么该市场成员就不能够在系统提交数据。每日12:00以前，各市场主体应向Nord Pool提交自主申报计划，即各自价区的日前发/用电量价曲线。申报截止前，用户可以多次调整自己的报价，但是日前市场部门将选取最新的一次报价，作为用户的最终报价。 4.2.3. 执行日前市场的出清流程 当信息提交窗口关闭后，所有的竞标信息都不可再被更改，日前市场开始出清流程，主要包含以下任务。 1) 检查报价提交窗口是否关闭 Nord Pool的报价系统会拒绝所有在提交时间窗口之外提交的报价信息。在正常情况下，12:00以后就不可再提交报价信息，除非窗口时间因特殊情况被推迟。 2) 日前市场出清 日前市场部门会计算出次日24个时间节点的出清价格，具体的过程主要包含以下内容：检查日前市场出清程序是否可以正常运行(其出清程序是基于GAMS语言开发的BALMORAL程序包)；执行日前市场出清算法；采取必要措施确保出清过程能够及时完成；检查和批准市场出清结果；将出清结果存储到数据库中并将出清的结果记录备案。 日前市场数据提交窗口时间关闭之后，市场出清程序应该尽快执行。每日12:00~13:00，日前市场部门依据市场主体的报价信息进行出清，得到节点电价及系统统一结算点，并依据此前披露的各价区间的传输极限信息，开展阻塞管理工作，得出分区电价。 3) 发布出清结果 每日13:00，日前市场出清完成，Nord Pool向市场主体发布出清结果，包括出清价格、成交电量、每天最后一笔交易的价格、最高售电价格、最低买入价格等。市场主体可在结果发布后30分钟内向Nord Pool进行申述。 4) 交易结果复核 每日13:30，市场主体对出清结果申述截止。确认结果有误的，Nord Pool将修正错误后重新出清，并在14:00前发布最新结果。出清结果无误后正式生效，市场主体按照现货合同进行结算。 5) 完成日前市场总结报告 日前市场的工程师应记录与数据更正、市场应用程序执行异常及应对措施、市场出清程序配置更改、与市场参与者的通信摘要等相关的操作和信息。日前市场清算完成后，日前市场的工程师应完成运营摘要报告。 整个日前市场的流程如图4所示。 4.3. 日内市场组织流程 每日12:00，日前市场关闭，此时距离实时市场还有36小时，Nord Pool允许市场主体在此期间调整发用电平衡需求，此期间即为日内市场(亦称为电力平衡市场)。日内市场运营时间为每日12:00至实时运行前一小时。 4.3.1. 日内市场的准备工作 与日前市场部门相同，TSO需要向北欧电力交易所日内市场部门提交第二天每个小时的线路输送极限以及电网的网络模型。这些信息将被用于价区间的阻塞管理。 图4. 北欧电力市场日前市场部门工作流程 4.3.2. 接收市场成员报价 日内市场的合同为物理合同，报价包含类型、价格、出力三方面信息。市场主体通过交易系统进行自主申报，特殊情况下可采用电话报价方式。日内市场部门对报价电话进行录音，原则上保留一周备查。市场主体的报价信息，成交前均可变更。日内市场的报价系统会拒绝所有在提交时间窗口之外提交的报价信息。在正常情况下实时运行前的2个小时以后就不可再提交报价信息，除非窗口时间因特殊情况被推迟。 4.3.3. 执行日内市场的出清程序 按照“先到先得、高低匹配”的原则，日内市场的报价成交的顺序第一看申报价格高低，第二看报价达到交易系统的时间先后。日内市场部门的电子交易系统负责接收市场成员的报价，管理报价成交顺序，成交后进行确认，以及与参与者共享报价和交易有关的信息等。 4.3.4. 发布出清结果 日内市场合同一旦成交，日内市场部门将通过系统或电话方式向市场主体发布确认信息，并将成交结果自动推送和结算部门。全部交易采用加密方式进行，日内市场部门只披露公众、公开信息。 4.3.5. 完成日内市场总结报告 日内市场的工程师应记录与数据更正、市场应用程序执行异常及应对措施、市场出清程序配置更改、与市场参与者的通信摘要等相关的操作和信息。日内市场清算完成后，日内市场的工程师应完成运营摘要报告。 整个日内市场的流程如图5所示。
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user: 5. NASDAQ电力金融市场 电力金融市场中的交易不考虑电网阻塞、输电容量等技术因素的限制，因此只要存在相应的信息接口，金融市场的运营完全可以与物理市场剥离，并由其他大宗商品交易中心负责运营。北欧电力金融市场早期由Nord Pool负责，2008年转由纳斯达克交易所(NASDAQ OMX)运行。 NASDAQ电力金融交易全部通过电子交易系统完成，极少需要人工操作。NASDAQ金融市场的电子交易系统拥有一个很完善的终端应用系统，交易成员可通过专线或者VPN网使用该终端应用系统进行交易，也可以使用第三方或者自己内部开发的应用系统。NASDAQ电力金融市场电子交易系统的终端应用系统是一个基于Windows的应用环境，其功能完善，使用方便，可以快捷地进行交易信息查询、下单、修改报价单、撤销报价单和打印等基本功能 [ 22 ]。 图5. 北欧电力市场日内市场部门工作流程 1) 08:00开始，市场成员可以开始提交自己的报价。市场交易成员可通过两种方式和电子交易系统连接，一是通过专线连接，二是通过VPN联网。市场交易成员可通过交易系统ETS进行在线交易，也可以通过电话委托金融柜台将报价信息输入到ETS系统中进行交易。市场成员提交的报价信息需要包含以下内容：市场成员ID、报价的类型(全部交易或者是分批交易等)、报价的电价和电量、银行账户信息、提交报价的操作人信息。 2) 接下来，电子交易系统会按照报价的高低对其进行排序，相同的报价会按照报价的时间先后进行排序。按照顺序，只要有可以匹配的卖方报价和买方报价，就会达成交易。电力金融市场的电子交易系统性能较高，可以一分钟处理1000个交易。这个过程会不断持续进行至18:15结束。 3) 交易结束之后，电子交易系统会通过银行接口将相应的交易信息传递给银行，由银行系统进行转账业务。 4) 市场交易员会根据当天的交易业务完成情况做出金融市场报告，供交易者参考。
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user: 6. 结论 通过对国外电力市场调研，可以发现由于市场架构的不同，有些电力市场的交易中心较为独立，和调度机构相对分离，如北欧Nord Pool电力市场。而有些市场的交易中心则和调度中心属于一个机构，两者共同参与市场出清，如美国PJM电力市场 [ 12 ]。各个电力市场的对比如表1所示。 Table 1 Comparison of electricity markets in different countrie 电力市场 市场架构 交易中心和调度机构的关系 业务部门构成 现货市场出清方式 价格机制 美国PJM 日前市场 实时市场 交易中心和调度中心共同负责日前市场的出清，调度中心向交易中心提供网络拓扑数据，交易中心负责金融输电权的运行。 实时市场部、金融输电部、日前市场部 机组组合与经济调度 节点电价 美国ERCOT 日前市场 实时市场 交易中心负责日前市场和金融输电权市场的出清，调度中心负责实时市场的出清。 实时市场部、金融输电部、日前市场部、市场运行支持人员 机组组合与经济调度 节点电价 北欧Nord Pool 日前市场 日内市场 实时市场 交易中心负责日期市场和日内市场的出清，调度中心负责实时市场的出清，调度中心向交易中心提供网络拓扑数据。 日内市场部、日前市场部、结算部 供需曲线的交点(仅考虑价区间联络线的限制) 区域电价 表1. 各国电力市场对比 尽管各国电力市场架构不同，但这些比较成熟的电力市场也有共同之处值得借鉴。 1) 建立各部门之间完善的信息沟通机制 在ERCOT电力市场、PJM电力市场和Nord Pool电力市场中，不同部门之间的信息沟通都十分便捷。通过共享数据库，不同的市场部门可以轻松检索到相关信息，极大提高了工作效率，避免了不同部门之间的重复性工作。 2) 建立信用保证金制度 在ERCOT电力市场、PJM电力市场和Nord Pool电力市场中，市场成员在提交报价的时候，都会被报价程序进行检测。报价程序会将市场成员在银行的信用保证金和市场成员提交的报价进行对比。如果信用保证金不足，会强制市场成员取消报价或者改变报价策略。 3) 建立价格校验机制 价格校验是电力市场准确无误运行的基石。在电力市场的实际运营中，极有可能出现出清结果不正确的情况，这就需要一个价格校验机制来检验出清结果的准确性。ERCOT基于SAS开发了价格校验工具，会根据出清结果重新进行计算，以判定出清结果是否正确。 4) 注重市场信息的公开 信息披露制度是一个电力市场能否稳定、公开、透明运行的基础。在美国PJM和ERCOT电力市场以及北欧Nord Pool电力市场，信息披露都十分完善。市场成员可以通过市场披露的信息，独立对出清结果进行校验和分析，并结合市场信息制定自己的报价策略。完善的信息披露有利于鼓励市场成员积极参与电力市场。 5) 建立电力市场培训机制 美国PJM电力市场和北欧Nord Pool电力市场定期开展电力市场培训课程，为市场成员参与电力市场提供技术支持和咨询服务。通过这些课程，一方面促进市场成员积极参与电力市场，并与电力市场机构就电力市场运营的问题形成共识，另一方面也提高了市场成员对电力市场运行结果的分析能力，提高市场的竞争力。
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user: 摘要 随着激光雷达技术的发展及广泛应用，点云数据的地物分类及场景理解成为了当前的研究热点。由于在机器学习提取局部特征过程中，不可避免地出现过分割或者欠分割的情况，分类结果存在局部误差。针对此现象，研究引入了前背景图割的方法，通过实际的激光扫描点云数据分类实验，得到了精细优化后的分类结果，提高了原来的分类精度并验证了该方法的有效性。
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user: 1. 引言 机载LiDAR能快速获取大面积、高密度、高精度的三维点云数据，被广泛用于数字城市建立、数字地面模型获取、海岸线探测等领域；三维点云数据的解析及分类在场景理解和兴趣目标建模等方面具有重要的意义，因此点云分类成为了目前的一个研究热点 [ 1 ] [ 2 ]。 近年来，基于机器学习理论的分类方法得到了广泛的发展 [ 3 ]。目前，主要利用基于局部特征的机器学习分类器 [ 4 ] 来对点云进行分类，如支持向量机分类器 [ 5 ]，随机森林分类器 [ 6 ] 等。由于机器学习特征提取过程中存在过分割或者欠分割 [ 7 ] 等问题，不能对点云进行精细分类。当物体边缘存在分类误差时，分类的误差会对模型参数造成极大的影响。此外有研究工作者将上下文相关的思想引入点云分类中，虽然取得了一定的进展 [ 4 ] [ 8 ]，但是其计算效率及复杂度方面还存在一定的不足。 针对上述分类误差的情况，本文引入了图割的方法，结合初始点云分类的结果 [ 9 ] 对地物的整体特性进行提取，进而优化分类效果并提高分类精度。
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user: 3. 试验和分析 本文使用的试验数据为电力应用激光扫描数据，点云密度为60点/m 2 。为了验证算法的有效性，从原始数据中选取两个数据集合：训练集和测试集；训练集大小约为100万点，测试集大小约为500万点。目标类别分别为地面，植被，建筑物，电力塔，电力线。首先，从训练集中随机选取每类别中的4000个样本集用于对JointBoost分类器 [ 14 ] 进行训练；剩余的训练数据作为验证集对分类器的参数(弱分类器数量)及邻域大小进行分析及选取 [ 15 ]。训练好的分类器可以对测试集进行分类验证。实验环境采用Intel I7处理器，16 G内存的计算机。 在点云分类过程中我们首先采用JointBoost分类器对点云进行分类，然后采用图割的方法对分类结果进行改进。 3.1. 地物精确提取 除了一些众所周知的英文缩写，如IP、CPU、FDA，所有的英文缩写在文中第一次出现时都应该给出其全称。文章标题中尽量避免使用生僻的英文缩写。电力塔是电力场景中极其重要的一种地物。由于分布复杂，它的点云分类结果一般存在较为严重的误分情况，因此精确提取电力塔，获取其位置、姿态等关键信息对于保障电力正常的输送以及损坏后的重建显得尤为重要。 本文将电力塔作为主要研究对象，引入图割分类优化方法对电力塔进行精确提取。图3为电力塔分类及其周围区域点云前背景图割结果图。从图3(a)中可以看出，点云初始分类后存在一定的误分情况，主要集中在电力塔同其他类别物体(植被、电力线等)相交的区域以及点云密度稀疏甚至缺失的区域。在分割过程中，选择可靠的电力塔点为前景点，同时选择电力塔周围其他可靠的物体，如电力线，植被等作为背景点(图3(b))。图3(c)显示了前背景图割结果，可以看出分割后，电力塔整体得到了精确提取，同时也使得电力塔与周围物体的边界点被准确分类。 图3. 对电力塔及其周围点进行前背景图割：(a) 使用JointBoost以及局部特征获得的点云初始分类结果；(b) 前景种子点为橘黄色，背景种子点为绿色，黑色点为非可靠物体上的点；(c) 分割结果 3.2. 点云分类结果优化 通过优化场景中所有物体的局部分类误差结果来对场景中的不同地物经行精确分类。而基于JointBoost的地面分类结果精度很高，在前背景图割过程中，为了节省计算时间，不对可靠地面物体进行分割。在分割过程中，依次对区域中可靠物体及其扩展邻域内点进行前背景图割，分割结果如图4所示。可以看出分割后，结果具有光滑性。 图4. 一区域中除地面点外其他类别物体分割结果。图中不同的彩色表示分割后的前景地物点，黑色表示背景点 分割结束后，对非可靠物体中被误分割到前景对象中点的类别进行优化，重新标记其类别为前景对象(图5)。调整的后的前景对象，同初始分类结果相比，其局部分类误差得到了降低，分类精度得到了明显改善。 图5. 前景对象提取结果 分类优化后，点云分类效果较初始分类结果有了一定的提升，整体准确率由93.8%提升到95.9%；同时，分类结果具有光滑的特性，物体内部具有较少的误差点，不同物体间边界清晰。同初始分类结果相比，优化后的结果在精度以及可视化方面都有了提升(图6)。 从以上的分类结果，可以看出利用图割的思想优化点云分类结果确实可行。从根本上来说，由于JointBoost在提取局部特征过程中会出现过分割或者欠分割的情况，导致分类结果存在局部误差，不能对点云进行精细分类。而能量函数的大小能够量化点云分类结果的好坏。当能量函数取得最小值时，即表示数据与分类的标签相符合。同时图割能够解决能量最小化问题。因此本文定义点云分类中的能量函数，将能量优化问题转换成图割问题，通过最小化图割的代价进而解求得到能量的最优值进而优化JointBoost分类器初始分类结果。图割分割完毕后，对分割到待提取物体上的所有点的类别进行优化，使被误分割到前景中的非前背景种子点的类别调整为前景物体的类别。实验结果也证明了分类结果更加光滑，分类精度大大提高。 图6. 点云分类优化结果
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user: 4. 结论 本文主要对复杂场景中激光扫描数据的精确分类及地物提取进行了研究。基于局部特征的机器学习分类方法存在分类误差的情况，本文引入前背景图割的方法，对物体整体信息进行提取，进而改进了整体分类效果；重点对该方法中图的建立以及前背景种子点的选取等关键点进行了分析。 在图的建立过程中，引入了KNN邻域系统，将点云中邻近激光点构建成图的边，并且按照边的长度赋予其权重。由于误差点具有局部性的特征，本文采用区域增长的方式提取出可靠的物体，将待提取可靠物体上的点设置为前景种子点，其他可靠物体上的点则为背景种子点，通过求取最小图割解，将对象从背景中分割提取进而优化点云分类结果。 为了验证本文算法的有效性，首先通过实验分析了电力塔的提取情况，分割后的物体内部具有光滑性，同时与其他物体间具有明显的间隔。然后对大场景的点云分类优化效果进行分析，分类精度得到了一定程度的提升。在后续的实验完善过程中，还需要进一步对种子点进行精确选取，同时优化能量函数的定义以及求解精度效率等。 点云分类对于后续的地物目标建模及三维虚拟城市具有建立重大意义。而复杂场景的点云分类研究仍是一项有挑战的任务，未来还需在分类方法、提高分类精度及实时化等方面进行更加深入的研究。
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user: 摘要 经历了几十年的变化，同位素地球化学已然成为了地球化学的重要组成部分，并在解决跨越地球科学整个领域的各种地球科学问题当中起到了很大的作用。铁是地球上丰度最高的变价金属元素，也是不可或缺的成矿元素，稳定铁同位素地球化学的研究是一个比较前沿的方向，铁作为非传统稳定同位素，从稳定同位素的方向研究出了一系列铁地球化学方法。目前，铁同位素地球化学已广泛应用于行星探测、矿物示踪、深氧循环、表生过程和大洋中脊玄武岩演化等方面。目前，如何将铁同位素与其他同位素结合起来，应用于行星地质学、矿物示踪等领域还有待进一步研究。本文将主要从铁同位素测定方法的变迁、铁同位素分馏的不同过程以及铁同位素的研究及应用做出详细的论述。
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user: 1. 引言 铁具有四种稳定同位素： 54 Fe、 56 Fe、 57 Fe和 58 Fe，分别占总同位素的5.845% [ 1 ]、91.754% [ 1 ]、2.1191% [ 1 ] 和0.2919% [ 1 ] 个原子。铁的同位素组成通常报告为δ 56 Fe，这是 56 Fe/ 54 Fe比值相对于IRMM-014参考标准的部分每密耳偏差 [ 1 ]。δ 58 Fe几乎从未报道过，因为 58 Fe是一种罕见的同位素，测量结果表明，它与δ 56 Fe的质量相关分馏作用 [ 1 ] 有关，但某些趋磁细菌产生的磁铁矿除外。通常报告δ 57 Fe值，因为它允许确保解决的分析伪影存在。与δ 58 Fe一样，它在质量相关分馏的作用下体现出与δ 56 Fe有关。现如今铁同位素地球化学在行星探测、矿物示踪、深氧循环、表生过程以及大洋中脊玄武岩的演化均有所应用，目前低于铁同位素如何与其他同位素结合并将其应用到行星地质、矿物示踪等领域还有待深入研究。
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user: 2. 铁同位素测定方法 随着时代的变迁，质谱学 [ 2 ] 的研究不断突破，新的质谱仪系统也接连被发明出来，如多收集器–电感耦合等离子体质谱仪，能对之前没办法精确测量的各种重元素和过渡元素的同位素变化进行研究。 铁同位素组成最初的测定方法为TIMS (即热电离质谱法 [ 1 ] )。TIMS仪器有一个偏差，很不稳定，且很难纠正。MC-ICPMS (多采集器电感耦合等离子体质谱法 [ 1 ] )具有更好的精密度和再现性，虽然受较大仪器质量偏差的影响，但这种偏差比TIMS稳定得多。用MC-ICPMS测量铁的同位素组成要更容易更方便一些，因而MC-ICPMS广泛应用于追踪涉及铁的地球化学和生物化学过程方面。 双尖峰技术 [ 2 ] 已经应用于铁同位素地球化学，偏离了黄金标准的直接进样方法，因为铁首先通过色谱从样品中纯化出来，然后在质谱分析前直接进样，以校正仪器质量分馏。 质谱–电感耦合等离子体–质谱分析方法原理及发展如下： 保持自然发生的、依赖质量分馏的精确的铁同位素分析需要质谱方法，包括校正仪器质量偏差和去除元素和分子等压线 [ 2 ]。使用溶液雾化进行质谱分析的样品需要通过离子交换色谱进行纯化，以去除不需要的等压线和基质元素 [ 2 ]。因为样品可以同位素分馏，化学纯化必须定量。 最初的质谱–电感耦合等离子体–质谱(MC-ICP-MS)分析方法通过冷等离子体或反应池将陶土等压线(如 54 Fe上的 40 Ar 14 N)降至最低(见图1)，并对Fe质量分析进行了峰上减零，保留了 54 Fe、 56 Fe和 57 Fe之间的质量相关行为 [ 2 ]。现代电感耦合等离子体质谱分析使用伪高质量分辨率技术来消除泥质等压线 [ 2 ]。这种伪高质量分辨率技术使用窄的限定狭缝，并调整法拉第收集器的变焦光学器件或位置，使得只有铁峰值进入法拉第收集器 [ 2 ]。然而，这些技术降低了离子信号，并且通常只有约10%的离子束通过狭窄的限定狭缝传输 [ 2 ]。 图1. 质量为54、57和58的陶土等压线图，作为N 2 注射器气体流速和D 2 (a)或H 2 (b)碰撞气体流速的函数(引自Johnson C等 [ 2 ] ) 在质谱–电感耦合等离子体–质谱分析过程中，仪器质量偏差的校正可以使用样品标准 [ 2 ] 包围，假设样品的质量偏差与标准的质量偏差相同。添加铜或镍可以改进这一方法，并归一化到恒定的铜或镍同位素比率 [ 2 ]。仪器质量偏差也可以用双尖峰技术来校正，假如样品的加标在化学纯化之前，那么其产值就不用定量，因此双峰值方法应用于复杂基质中的超小样品就显得更为优越。 在质谱–电感耦合等离子体–质谱分析中，轻同位素比重同位素先流失，质量偏差的大小反映了分析物溶液中存在的物质。为了避免这种基质问题，样品和标准品的浓度应相匹配，且样品应经过化学提纯。一般来说，与干等离子体技术相比，通过使用湿等离子体技术可以使基体效应最小化 [ 2 ]。 可以将电感耦合等离子体质谱或质谱用于原位铁同位素分析。质谱分析为黄铁矿的铁同位素分析提供了更高的空间分辨率，但在高对称性矿物中受到取向效应 [ 2 ] 的影响。使用纳秒脉冲宽度的激光进行准确无误的铁同位素分析需要在样品和标准值之间进行细致的矩阵匹配 [ 2 ]。相比之下，应用湿等离子体技术时，使用飞秒脉冲宽度的激光就不需要样品和标准值之间的矩阵匹配。
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user: 3. 铁同位素分馏 3.1. 氧化还原过程 铁元素主要为Fe 2+ 、Fe 3+ ，是变价元素，因此在铁的地球化学循环过程中氧化还原起着重要的作用。流体(包括海水)中铁的化学沉淀、部分熔融过程、岩浆分异作用等重要的地质过程，甚至生物作用过程，铁的氧化还原作用都有所涉及。铁同位素在氧化还原的过程中发生明显的分馏。 3.2. 生物过程 在生物吸收铁过程中，生物的吸收和运移过程 [ 3 ] 对铁同位素的分馏造成一定影响，特别是当铁的价态发生变化时。生物虽然在生物的诱发过程起到一定作用，但铁只是简单的接受或提供电子，并没有进入细胞内部，且铁同位素分馏的结果与无生物参与的氧化还原结果相当，Fe 2+ 和Fe 3+ 之间的分馏趋势一致 [ 3 ]。由此而知，生物诱发的氧化还原过程与无生物参与的氧化还原过程基本一致。 3.3. 地幔交代、部分熔融和岩浆分异过程 Fe 0 和Fe 2+ 之间的分馏主要是在金属铁和硅酸盐之间的分异过程中进行。高温条件下Fe 2+ 、Fe 3+ 之间的分馏主要在部分熔融和岩浆结晶分异过程中进行。据前人考证，部分熔融和岩浆结晶分异过程均能产生一定的铁同位素分馏 [ 3 ]。硅酸盐地球的铁同位素组成比上地壳的平均值略重。玄武岩和地幔橄榄岩的δ 56 Fe值存在~0.1‰ [ 3 ] 的差距，且地幔橄榄岩的铁同位素组成并不均一，表明铁同位素分馏发生在了地幔在部分熔融过程中。 3.4. 硫化物的结晶沉淀过程 在铁地球化学循环中，铁硫化物的形成是很重要的一个过程。黄铁矿、黄铜矿、闪锌矿等是铁在自然界中的主要硫化物，其中最主要的是黄铁矿。平衡分馏理论计算表明，黄铁矿是自然界中铁同位素最重的矿物 [ 3 ]。某些研究表明，自然界中沉积黄铁矿铁同位素组成整体偏负且变化很大，其δ 56 Fe值为ca. −3.5‰~ca.1.5‰，变化可达5‰ [ 4 ]。 3.5. 风化过程 风化过程是地球表层重要的地质过程。火成岩的铁同位素组成整体上一致。δ 56 Fe主要在0.1‰ [ 3 ] 附近。风化作用形成的页岩、黄土的δ 56 Fe主要在−0.15‰~0.35‰ [ 3 ]，说明在氧化条件下，铁同位素分馏在化学风化过程中整体不明显。 风化过程中，固体颗粒或岩石中的铁以Fe 3+ 和Fe 2+ 形式存在，而在溶液中的铁主要以Fe 2+ 形式存在。风化作用涉及到矿物的氧化还原作用、生物作用、溶解淋滤作用、沉淀作用、吸附作用等。 风化过程中，控制铁同位素分馏的主要因素仍然是氧化还原作用。在大量生物参与的情况下，生物作用同样是控制铁同位素分馏的重要因素。 3.6. 趋磁细菌铁的分馏过程 细菌氧化亚铁产生铁沉淀，其δ 56 Fe值大于含水Fe 2+ 。这种分馏的幅度是由含水Fe 2+ 和Fe 3+ 之间的非生物分馏以及含水Fe 3+ 和铁沉淀之间的动力学分馏驱动的。 细胞内磁铁矿是由趋磁细菌产生。磁铁矿和铁源之间的铁同位素分馏与有机配体络合的细胞Fe 2+ 和磁铁矿之间的平衡过程一致 [ 2 ]。 铁还原细菌 [ 2 ] 产生的含水Fe 2+ 的δ 56 Fe值比铁基质低。这种分馏是由具有高δ 56 Fe值的活性铁层的产生驱动的，其为低δ 56 Fe的含水Fe 2+ 提供了质量平衡 [ 2 ]。 3.7. 铁同位素分馏系数 通过穆斯堡尔谱学 [ 2 ]、NRIXS [ 2 ] 和第一性原理计算确定的b值 [ 2 ] 的联合约束可以规定铁同位素的分馏系数。混合密度泛函理论B3LYP模型 [ 2 ] 被认为是众多第一性原理计算中最适用的模型，主要是它倾向于模拟与测量值一致的振动频率和键长等性质。这些计算β值 [ 2 ] 的不同方法互不干扰，因此可以更加准确的计算β值。 通过实验方法测定铁同位素分馏系数，其中部分交换法、包括合成法和三同位素法 [ 2 ] 三种技术。目前广泛认为最好的实验方法是三同位素法(见表1)，因为它可以测定同位素交换动力学 [ 2 ] 和完全交换时的分馏系数。反向三同位素法 [ 2 ] 是研究低温下铁同位素分馏相对最优的方法，该方法中固体物质的表面积是变化的，进而可推断100%交换是如何被同位素交换动力学影响的。过去15年，旨在确定平衡和动力学分馏因子 [ 1 ] 的实验数量也大幅增加，这些因子是用于解释自然样品中铁同位素变化的。 Table 1 Three-isotopeexchange experiments between aqueous Fe2+ and ferrihydrite and Fe-Si gels (Quoted from Johnson C et al. [ 2 ] 固态铁特性 D 56 Fe Fe(II)- 固态铁 (‰) 硅校正后的纯高铁酸盐 −3.2 硅吸附的高铁酸盐 −3.17 ± 0.08 Fe-Si共沉Fe:Si 1:1 −2.58 ± 0.14 Fe-Si共沉Fe:Si 1:2 −3.51 ± 0.20 Fe-Si共沉Fe:Si 1:3 −3.99 ± 0.17 表1. Fe 2+ 水溶液与亚铁盐和铁硅凝胶的三同位素交换实验(引自Johnson C等 [ 2 ] ) 羟基氧化铁上的吸附过程中水合Fe 2+ 起着重要作用，但羟基氧化铁和水合Fe 2+ 之间的同位素分馏的驱动是由铁基质和Fe 2+ 组分之间的电子和原子交换造成的，而不是吸附过程本身造成的。在非生物实验中，如果Fe 2+ 不能被吸附(比如，低的酸碱度下Fe 2+ 不能被吸附)，铁基质和Fe 2+ 之间就不会发生铁同位素交换。 总之，大量的实验和许多计算的分馏系数相互印证。经前人计算的六溴代二苯中Fe 2+ 和Fe 3+ 的β值与水–矿物实验以及涉及含水Fe 2+ 和Fe 3+ 的实验相一致。这些β值被认为是含水铁的最佳约束β值 [ 2 ]。经实验和计算的黄铁矿、赤铁矿和菱铁矿确定的β值也是准确的，因为前人已经通过计算β值的三种独立方法中的至少两种方法对其进行了计算，并且这些值与实验相吻合。
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user: 5. 结论 随着同位素地球化学的不断发展，非传统稳定同位素地球化学也成为越来越热门的研究方向和趋势，Fe同位素作为其中的一种，不仅在测试技术和方法以及分馏系数的计算上取得了重大的突破，从热电离质谱法发展到质谱–电感耦合等离子体–质谱分析法，铁同位素的分析方法实现了质的飞跃，使得铁同位素的测定值越来越精确，应用领域越来越广泛，包括原位铁同位素分析。铁同位素分馏也从之前的氧化还原过程、生物过程扩展到了趋磁细菌中的分馏过程，分馏系数的计算方式也越来越多而且相互还可以印证。作为稳定同位素之一的非传统稳定同位素，在行星地质、地球表生过程、矿物示踪成矿、岩石学、矿物学、大洋中脊演化、深氧循环等领域都有着十分重要的应用和研究空间。在之后的研究工作中，可以将铁同位素与锌同位素或其他同位素结合，应用于火成碳酸盐的组成，相信通过利用铁锌同位素组成可以更好地测定火成碳酸盐碳酸盐循环遗失的那部分成分，进而更加精确地测定其组分。当然，当铁同位素结合更多其他同位素时，可研究的领域也会越来越广泛。
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user: 摘要 本文阐述了产教融合是提高职业教育水平的关键，是确保技术技能人才培养质量的根本，生产性实训基地是产教融合的重要平台。学校应根据专业特色建设相应的生产性实训基地，校企合作，共建共管，并赋予生产性实训基地社会服务功能，通过生产性实训基地开展社会服务项目实现产教融合。
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user: 1. 引言 产教融合是提高我国职业教育体系现代化水平的关键所在，是确保技术技能人才培养质量的根本所在。《国家职业教育改革实施方案》指出，促进产教融合校企双元育人，坚持知行合一、工学结合，推动校企全面加强深度合作，打造高水平实训基地，打造双师型教师队伍。促进产教融合校企“双元”育人是职业教育改革的重要方式，是培养高素质技能型人才的重要保障措施。打造一批高水平实训基地，为职业院校在校生取得职业技能等级证书和企业提升人力资源水平提供有力支撑 [ 1 ]。
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user: 2. 产教融合校企合作国内外研究现状 西方经济发达国家依托企业开办实训工厂，以学徒制模式培养技术技能型人才。如德国的“双元制”模式 [ 2 ]，在企业设立实训工厂，学生通过工厂实训进行职业技能专业培训和实际操作训练，直接培养企业所需求的技术技能型人才，以及英国的“三明治”模式，澳大利亚的“新学徒制”模式，美国的“合作教育”模式等，这些举措对培养技术技能型人才具有重要作用，政府高度重视并有明确的法律、政策和制度上的支持与保障，形成多元参与的利益相关者机制，形成了校企联合为主体、工学结合的人才培养模式。 我国的职业教育产教融合政策经历了一个漫长的演变历程 [ 3 ]。“教育与生产劳动相结合”时期(1949~1977年)，制定了“教育必须与生产劳动相结合”的指导思想；产教结合时期(1978~2013年)，职业教育面向基层，面向生产和服务的第一线；产教融合时期(2014年至今)，职业教育与社会经济、生产更加紧密地联系起来，呼唤产教深度融合。2019年《国家职业教育改革实施方案》强调“促进产教融合校企‘双元’育人”等。由此，产教融合逐渐成为顺应时代要求的职业教育发展的重要方向。
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user: 3. 生产性实训基地是产教融合的重要平台 产教融合是提高职业教育水平的关键，是确保技术技能人才培养质量的根本，生产性实训基地是产教融合的重要平台。在实训基地的建设途径方面，校内生产性实训基地的特征为建设主体多元化、筹资方式多样化、运行机制市场化；生产性实训具有真实性、先进性、共享性；管理模式企业化、实训工作情景化，以真实的工作任务为载体开发课程教学内容，将知识点、技能要求与具体工作任务联系起来，强调实践性，注意生产性实训基地环境职场化，功能多样化，及运行信息化等因素 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。国内外专家学者在职业教育产教融合校企“双元”合作育人方面的研究成果、方法以及模式为高职院校探讨高水平生产性实训基地建设，产教融合协同育人模式提供了重要的参考意义。
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user: 4. 校企合作产教融合生产性实训基地建设 为深化产教融合校企合作，改革和创新人才培养模式，学校制定了深入推进校院两级管理改革实施方案，深入推进“三个一流”建设方案，强化一流专业建设，加大一流名师、一流骨干教师培养，二级学院加大科研平台建设，加强生产性实训基地和生产性教师工作室建设，鼓励师生进入生产一线，激发师生创新创业积极性和主动性，依托专业优势广泛开展技术服务。 4.1. 成立了两个生产性教师工作室 为全面激发学校办学活力，强化学生实习实训，实现专业对接产业、课程对接岗位、教学内容对接企业项目，提升学校服务地方经济社会能力，学校试点建设一批生产性教师工作室。 依托建筑工程技术、工程造价专业优势，土木工程学院引进工程咨询公司，与工程造价协会紧密合作，组建了工程造价研究所，成立了工程项目管理服务、工程造价教师工作室，搭建一个根植于校内，师生共同参与的产教融合平台。 教师工作室采取公司化、市场化运营模式，积极与有关企业深度合作，并依托工作室和企业开展实际生产，强化学生实习实训，培养学生实践技能，对接项目，开展生产性项目化教学。教师工作室以培养学生为中心，根据专业实际开设1~3门工作室项目课程，承担项目课程教学。对接赛事，参加各类技能竞赛活动。 构建“学校课程 + 企业课程”双线交织的课程体系。企业深度参与专业教学改革，多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训，促进企业需求融入人才培养环节。 改革以项目引导的“工学循环”教学模式。以真实项目为载体，根据项目进行有针对性的知识学习，弹性化地安排课堂教学，采用校内学习与企业顶岗双向循环的教学模式，学、做结合，相互促进与启发，提升学习成就感，提高学生岗位适应能力，增强学生的职业素养。 构建对接企业标准的多元化学生考核评价体系。由行业、企业、学校、学生多元构成评价主体，采取开展工作质量、职业素养、专业技能、知识掌握、协同合作等多元要素评价，建立基于学生综合素养提升的多元评价体系。 4.2. 建成了1个广安市院士(专家)工作站 为贯彻落实党的十九大精神，持续推进《国家中长期人才发展规划纲要(2010~2020)》实施，助力创新驱动发展，大力引导支持优秀人才及各类创新要素向企业聚集，围绕产业发展打造一批产学研创新联盟，服务产业转型升级，加快培养创新型人才，贯彻《广安市院士(专家)工作站建设与管理办法》建成了广安市院士(专家)工作站，通过引进校外专家，整合校内专业教师，组建工作站团队，开展纵向科研课题研究，横向科研项目技术服务。 4.3. 建成了1个建筑工业化构配件生产性实训基地 贯彻落实四川省高等职业教育创新发展行动计划总体实施方案，对接服务广安市装配式建筑示范城市，突出建筑工业化与BIM技术特色，“政行企校”四方联动建成了1个建筑工业化构配件生产性实训基地。 围绕基地建设与运行模式、校企联合工学结合人才培养机制进行探索与创新，着力加强建筑工业化构配件生产与装配实践教学能力、师资队伍和社会服务能力的建设。积极对接区域经济需求，充分发挥师资、实训资源等优势，承担广安市装配式建筑技术推广工作，为试点城市建设提供技术支持。基地先后受广安市建筑培训中心委托，为地方产业发展提供师资培训和学生技能训练。专业教师为区域内企业提供装配式建筑技术咨询。 通过“校中厂”积极探索产品加工、技术推广、新产品试制等多种形式的校企深度合作，共建共享实训资源的长效机制；做到生产与实训的有机结合，引入企业真实的工作环境、文化氛围和管理模式，在生产产品的同时达到实训的目的，真正实现企业进校园、工程师进课堂、产品进实训，做到文化互融、人员互聘、资源共享。借力建筑信息模型(BIM)“1 + X”试点工作，建设广安市BIM人才培训基地，开展BIM社会培训及技术服务，依托BIM工程咨询中心建设BIM特色班，通过生产性实训，促进师生专业技能的共同提升。 4.4. 建成了1个四川省玄武岩纤维新材料研究院(创新中心) 根据四川省《关于加快构建“5 + 1”现代产业体系推动工业高质量发展的意见》及广安市《加快发展玄武岩纤维新材料产业的意见的通知》提出“以华蓥山经济开发区为载体，加快规划建设玄武岩产业园”。在广安市委指导下，学校组建了四川玄武岩纤维新材料研究院(创新中心)。土木工程学院以新型建筑材料工程技术专业对接玄武岩产业，与四川帕沃可矿物纤维有限公司开展校企合作，产教融合，坚持校企“共建、共管、共享、共赢”的协同发展理念，以对接企业实际生产为着眼点，建设集“产、学、研、培、鉴、赛”为一体的共享型实训基地。依托玄武岩研究院，专业教师参与玄武岩新材料研发，依托四川帕沃可矿物纤维有限公司，建成校外新材料生产性实训基地，学生顶岗实训。培养玄武岩产业“双师型”教师，培养高技术技能型人才。以玄武岩新材料在建筑工程中的应用研究，带动建筑工程技术专业群建设，改造、提升传统优势专业和加强新办专业建设，稳步提高办学水平，强化办学质量，促进土木工程学院专业发展。 4.5. 依托生产性实训基地积极开展专业技术服务 依托生产性实训基地，充分发挥学校社会服务功职能，提升社会服务工作的能力和水平。学校制定了《关于全面提升社会服务能力和办学效益的改革实施方案》，建立了目标考核激励机制，以利于全面深化校企合作产教融合，积极开展各类技术服务。土木工程学院依托专业优势，与中铁二十三局集团第六工程公司签署了校企战略合作协议，并就重庆巴南至綦江高速公路(渝黔高速扩能工程)第三合同段(YQTJ7标段)测绘工程项目签订了横向技术服务合同(以下简称渝黔测绘项目)。该工程全长22.682 km，工程总造价38.6亿元。学院承担本项目中除隧道外所有施工测量和控制测量任务，测绘项目总价1308万元，工期30个月，由土木工程学院工程测量技术专业师生负责实施。该项目为学院深入贯彻校企合作产教融合的一个重要举措。学院委派两名专业老师带队，17级工程测量专业学生、外聘12名测绘工程师赴渝黔项目成立校企合作指挥部。根据项目全线情况划分七个工区，共投入GPS、全站仪等设备29台，学生分为7组，由外聘专业测绘工程师担任组长指导学生实施测绘工作。截止2020年8月，项目组完成了包含桥梁桩基、墩柱、盖梁、抗滑桩、挡土墙等测绘任务90%以上，为渝黔高速公路项目顺利推进提供重要保障。依托省级工程测量技术现代学徒制教学项目，学院采用校内学习与企业顶岗 “双循环”现代学徒制教学运行方式，实施“1 + 1.5 + 0.5”的教学运行手段，实行工学交替“双主体”育人模式。对学生实施以能力为本位的综合性考核，形成“行业、企业、学校、学生”多元评价体系，开展教学质量评价。保证学生在理论知识学习同时，专业技能和职业素养得以提高。两位带队教师在本项目实施过程中也取得突破性成长，获得多项省级奖项、软件著作专利。
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user: 5. 结论 1) 产教融合是提高职业教育水平的关键，是确保技术技能人才培养质量的根本，生产性实训基地是产教融合的重要平台。 2) 生产性实训基地应建立校企融合运行机制，形成“行业、企业、学校、学生”多元评价体系，开展教学质量评价。 3) 生产性实训基地应赋予社会服务职能，建立目标考核激励机制，提升社会服务工作的能力和水平，以利于全面深化校企合作产教融合，积极开展各类技术服务。
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user: 摘要 巴西桑托斯盆地盐下碳酸盐岩目的层中常发生井漏，但对于漏失原因认识还存在争议。本文以典型漏失的A井为例，基于录井、取芯、常规测井、成像测井等资料的综合分析，揭示了漏失层段储层控制因素及其形成机制。研究表明，A井盐下碳酸盐岩漏失主要发生在断裂或裂缝发育的层段，深部热液沿破碎带运移，对原生孔洞以及次生裂缝发生溶蚀、沉积，形成复杂的热液溶蚀储层，成为发生严重漏失的主要原因。桑托斯盆地盐下碳酸盐岩主要包括介壳灰岩、球粒灰岩、叠层石灰岩等多种类型，沉积时间仅13 Ma±、沉积物厚达数百米，不具备长期抬升暴露遭受淋滤形成典型喀斯特储层的必要条件。
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user: 1. 引言 巴西桑托斯盆地深海–超深海盐下领域是近年来油气勘探的热点，但在钻井过程中常常在盐下碳酸盐岩目的层中发生井漏事故。但是，关于该盆地盐下储层漏失研究公开发表的资料非常罕见，现场对于漏失原因的认识也存在很多争议。本文以桑托斯盆地东北部一口典型漏失井为例，结合测录井和取芯等资料，系统分析漏失部位碳酸盐岩储层的典型特征，揭示井漏层段储层控制因素，为今后钻井中预防和控制泥浆漏失提供参考依据。
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user: 2. 地质概况 桑托斯盆地位于巴西东南海域，盆地东北部以卡布弗里奥低凸起的外延线与坎波斯盆地为界，西南部以弗洛里亚诺波利斯隆起与佩罗塔斯盆地相邻，东南部大致以圣保罗台地西北缘为界，西北–北部与陆地接壤。盆地总面积约35.2 × 10 4 km 2 ，是巴西海域面积最大的盆地 [ 1 ] [ 2 ]。 桑托斯盆地沉积巨厚，从构造演化上划分，先后经历了早白垩世早期(135~124.5 Ma)的裂陷阶段、早白垩世晚期的过渡阶段(124.5~112 Ma)和晚白垩世以来的裂后阶段(112 Ma至今) [ 3 ]。平面上，盆地具有三坳两隆一斜坡的构造格局，从西向东依次为：西部斜坡带、西部坳陷带、西部隆起带、中央坳陷带、东部隆起带和东部坳陷带。A井位于桑托斯盆地东部隆起带东北部(图1(a))。垂向上，由于过渡期膏盐层分隔，盆地沉积地层呈现断坳双层结构(图1(b))。
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user: 3. A井盐下泥浆漏失特征 A井位于L油田南端，该井在5382 m (TVD，下同)进入盐下地层，完钻深度为5878 m，钻揭盐下Barra Velha组微生物灰岩368 m、Itapema组介壳灰岩128 m。 根据泥浆操作记录，该井盐下漏失非常严重，主要发生在Barra Velha组中下部5482~5742 m段，漏失层段跨度达260 m (表1)。其中5482~5532.75 m段为取芯过程中发生的漏失，其他部位为正常钻进过程中发生漏失。从不同深度段的漏速和累计漏失量可见，不同位置漏失情况差异非常大：例如，录井综合图记录5482~5519 m段取芯过程中动态漏速约50 bbl/h、在5547 m处正常钻进中动态漏速250 bbl/h、在5641 m正常钻进中动态漏速高达650 bbl/h；此外，泥浆操作记录也显示不同层段初期漏速差异巨大；另一方面，不同层段的累计漏失量差异也比较大，漏失量较大位置分别发生在5519 m、5552 m和5742 m处，累计漏失量分别为3578 bbl、5718 bbl和6807 bbl。 图1. 桑托斯盆地构造纲要图(a)和过盆地地质剖面图(b) Table 1 Table of mud operation loss in the pre-salt target layers of A-Wel 地层 深度/m 持续时间/h 初期漏速/bbl∙h −1 漏失量/bbl Barra Velha 5482~5492 24.00 330 Barra Velha 5492~5519 52.00 1266 Barra Velha 5519 384.00 140.0 3578 Barra Velha 5519~5532 24.00 10.3 30 Barra Velha 5550 18.00 5.0 1675 Barra Velha 5552 48.00 98.0~146.2 5718 Barra Velha 5552~5572 24.00 92.0 952 Barra Velha 5572~5578 24.00 73.8 1771 Barra Velha 5578~5597 24.00 11.7 284 Barra Velha 5597~5643 24.00 7.1~88.1 2285 Barra Velha 5643~5683 24.00 25.3 607 Barra Velha 5683~5731 24.00 22.9 550 Barra Velha 5731 24.00 40.1 981 Barra Velha 5742 600.00 25.9~51.0 6807 表1. A井盐下目的层泥浆操作漏失情况统计表 钻进过程中在漏速较快的部位也采取了一些措施：例如在5552 m深度附近钻进中采取投入LCM药剂、降低泥浆密度(从9.96 ppg降低到9.70 ppg)等措施，虽然漏速得到控制(从250 bbl/h降低到120 bbl/h)，但随即也观察到气测值的迅速上升，不得已只能提高泥浆比重(提升至9.90 ppg)，但漏速也随之加大(230 bbl/h)，表明漏失段容纳空间具有随泥浆比重动态变化的特征；在5641 m处观察到动态漏速高达650 bbl/h时，及时泵入Baralock/Barablend堵漏材料，漏速降低到100 bbl/h，进一步采用碳酸钙/石墨堵漏材料，漏失降低至25 bbl/h。 A井盐下目的层钻进中在Barra Velha组中下部不仅漏失频发，而且泥浆累计漏失量也高达26834 bbl，物资和经济损失非常巨大，严重影响工程作业。例如在5742 m处因漏失过于严重不能继续钻进，不得已采取增加井身结构、下套管封堵漏失段的方式才继续实施了下部地层钻进。