DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 协方差分析对于方差分析的补充 方差分析将来自各子总体抽样样本汇总在一起，先假设他们来自一个总体(即假设没有差异)，然后将这个汇总样本的总变动(SS T )分解为两个部分。一部分是组内变动(SS W )，代表着本组内(即某个子总体内；在多因素分析时则是按多因素进行划分的交互分组内)各案例值关于总平均值的分布离散程度。另一部分是组间变动(SS B )，代表着各组平均值关于总平均值的分布离散程度。用公式表示为：SS T = SS W + SS B 。 然而在心理学实验研究中，存在着各种实验误差。这些实验误差对实验结果会产生不同的影响，常使实验结果不能达到预期的效果。为了克服实验误差的影响，研究者常采用恰当的实验设计来控制实验误差对实验结果的影响。但有些影响实验结果的因素不易通过实验设计的方法进行控制，这时汇总样本的总变动(SS T )就不仅仅包括组内变动(SS W )和组间变动(SS B )，它还包括不可控制变量造成的误差(SS E )此时：SS T = SS W + SS B + SS E 。 研究者可借助统计的方法对实验误差进行有效的统计分析方法。然而在现有的心理学实验研究中，对于这种不可控制变量造成的试验误差的有效规避是极为少见的  (高艳慧，万迪昉，郭海星，2012) (王洪利，王刊良，李艳，2011) 。 心理学的实验研究中，常常会出现既有可以控制的变量，又有不可以控制的变量同时影响实验结果的情况。这时就需要采用协方差分析的统计处理方法，将可控制变量和不可控制变量(即协变量)综合起来加以考虑。比如，要研究独生子女与非独生子女儿童的认知能力，而父亲的文化水平对儿童的认知能力又有一定的影响，要消除这一因素对实验结果的影响，就需要将父亲的文化水平这一因素作为协变量进行协方差分析，才能得到更准确的结果。由此可见，协方差分析在心理科学研究中有着广泛的用途  (于义良，李爱玲，1999) 。 协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础上的一种统计分析方法，其基本思路是根据因变量对协变量的回归系数，从因变量中扣除受协变量影响的部分，从而正确分析自变量对因变量的关系。 协方差分析的步骤如下：  (黄中，2000) 第一步：计算各组均值、平方和及协方和。 第二步：计算公共组内平方和及协方和 第三部：计算总平均值、总平方和及总协方和 其中 最后根据如上计算结果，列出协方差分析表： 当P个总体均值有显著差异时，就需要对均值排序，又由于有协变量的影响，所以需把协变量同时都取在相同的水平上，这时就有 其中 通过具体案例，我们可以更加清晰地看出协方差分析的重要性。 如果我们以某专业的五个班级的第一学期经济致学基础课(微积分)的期末统考成绩(y)和高考数学成绩(x)作为分析的原始数据。 首先研究五个不同专业的期末统考成绩有无显著差异。当不考虑协变量x的影响时，只需作单因素方差分析，由表1可见在显著性水平α = 0.01下差异是极其显著的。 按平均成绩由高到低排序为 但是这样得到的结论可能是有问题的。因为四班学生的入学数学成绩在五个教学班中最低( 119.4)，而二班学生的入学数学成绩在五个教学班中最高(138.7)，如果入学数学成绩对大学第一学期数学课成绩有影响，那么入学成绩(即学生的基础)与大学教学的效果就会混杂，这时四班的平均成绩低就很难判断是由大学教学效果的差异还是由学生基础所致。 学生的基础对学生后续课的学习有直接影响，这是众人的共识，因此上述的方差分析方法需要进行修正，即用协方差分析方法，对大学教学效果的评价扣除学生入学考试成绩的影响。 按照协方差分析计算步骤，我们列出协方差分析表如表2。 根据协方差分析可见，五个教学班第一学期数学统考成绩有极显著差异，注意到有协变量的影响， 所以对均值的排序，需要把协变量同时都取在相同的水平上，这时就有 ，其中 。 先按 (I = 1， 2， 3， 4， 5)由大到小的顺序重新排列为 由此我们可以看出，单纯运用方差分析的结果与运用协方差分析的结果可能大不相同究其原因主要是由于协方差分析排除了协变量对固变量的影响作用，这种把回归分析和方差分析结合起来运用的方法正是协方差分析的实质和优点所在，使其所做结论更切合实际一些。 这启示我们在进行研究的过程中要综合考察各种可能影响研究结果的因素，在进行研究之前尽量通 Table 1 Analysis of variance of grade 方差来源 平方和 自由度 均方 F比 临界值 显著性 班别间 2518.24 4 629.56 51.68 F α = 0.01 = 3.34 ** 班别内 2436.36 200 12.18 总和 4954.60 204 表1. 成绩的方差分析表 ** 在0.01水平下显著。 Table 2 Analysis of covarianc 方差来源 修正平方和 修正自由度 均方 F比 临界值 显著性 班别间 1209．324 302.33 121.42 48.76 F α = 0.01 = 3.34 ** 班别内 496.16 199 2.49 总和 1705.48 203 表2. 协方差分析表 ** 在0.01水平下显著。 过完善的研究设计避免可能造成的影响。
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user: 3. 方差分析的统计检验力和效果大小报告不足 现有的大量实验研究中，研究者通常只报告数据分析中方差分析的F值以及p值，以此说明实验处 理是否产生影响，然而仅仅做到这些还是略显草率。例如在我们做相关分析的时候，尽管结果可能会显示相关系数在α = 0.01水平上显著，但是其值仅仅为0.25的话，我们也很难确定实验结果的可信度，因为相关分析的效果大小是R 2 (郭志刚，1999) ，而.25的平方仅为0.0625。因此研究者在报告研究结果是应当连同统计方法的效果大小和统计检验效能一起报告。 效果大小(effect size， ES)是指某个特定总体中的某种特殊的非零的数值。这个数值越大，就表明由研究者所处理的研究现象所造成的效果越大。 目前，学术界对于如何评估方差分析效果大小至少存在两类不同的指标体系：一类以η 2 作为指标，另一类以粗体小写字母f值作指标。两类指标所根据的理论背景不同，被接受的程度也有所不同。其中，η 2 的含义是“实验处理之后各组间平方和在总体平方和中所占的比重”，η 2 的指标值大，反映实验效果大，η 2 的指标值小，则反映实验效果小，因此这一指标所反映的效果大小的内涵最容易让人们所理解  (胡竹菁，戴海琦，2011) 。 美国著名心里统计学家J. Cohen指出  (Cohen J.， 1973) ，可以用η 2 来表示效果大小的指标，其计算公式为： 。 目前较多的西方学者采用这种方法来估计方差分析的效果大小。 比如有人研究了个人表现的反馈类型对其自尊的影响。让15名被试参加一项知识测验，每组各5名被试。不管被试在测验中的实际表现如何，对积极反馈组，都告诉他们水平很高；对消极反馈组，都告诉他们表现很差；对控制组，不提供任何反馈信息。最后，让所有的被试都参加一个自尊测验，测验总分为100分，得到的分数越高，表明自尊越强。实验结果如表1所示，问不同反馈类型的各组被试的自尊水平是否存在显著差异? 对表3的数据进行方差分析后可以得到如表4所示的方差分析表。 根据表4，我们可以算出效果大小 说明在该实验中，总体变异中约有51%是来自反馈类型的实验处理。由于η 2 的结果作效果大小指标的便于理解性，著名的统计软件SPSS就采用η 2 作为该软件“一般线性模型”模块中有关效果大小的指标。将表1中的数据输人SPSS运行后，SPSS给出的效果大小值是“η 2 = 0.51”(注：英文版SPSS给出的结果标为“Partial Eta Squared”；中文版SPSS 18.0给出的结果标为“偏eta方”)，与上述用η 2 作为效果大小的指标计算出的结果完全一样。 如前所述，J. Cohen认为，当用η 2 作方差分析效果大小的指标时，在η 2 = 0.14时就属于大的效果，但0.51的效果大小还是远远大于0.14。因此有的统计学家认为用η 2 作为实验处理在总变异中所占比重的估计方法一般会高估实验处理的效果，提出另外一个含义与η 2 大致相同的指标ω 2 来反映实验处理效果大小，其计算公式为： 还是一表1和表2的的数据为例，将已知数据代入公式后可得： 虽然ω 2 = 0.43比η 2 = 0.51的值更小，但被认为能更准确地反映反馈类型对被试自尊水平实验中的效果。 在统计决策中，存在范I型错误和II型错误的可能性。错误地拒绝虚无假设H 0 为I型错误，我们可以通过α检验(p值)来判断。错误地接受虚无假设H 0 为II型错误，判断犯II型错误的可能性用检验效能来表示。检验效能等于1−β。我们一般通过采用更低的α水平来防止犯I型错误，但防止II型错误却没有那么容易，因为β很难求得。方差分析备择假设的期望分布值通常用希腊字母Ф表示。当用η 2 来作为方差分析效果大小的指标时，可以根据η 2 值，各组人数和分组数直接查相应的换算表求统计检验效能1-β的值。以表l的数据为例，分组数k = 3的相应换算表有如表5所示。 如表3所示，各组人数是n = 6，在表5中最接近的值是n = 10那一行，效果大小η 2 = 0.51，虽然其值远远大于η 2 = 0.14，也只能查最接近的叼η 2 = 0.14那一列，结果为对本次实验数据进行方差分析的统计检验力1−β为51%。 Table 3 The scores of self-esteem under different feedback condition 积极反馈组 控制组 消极反馈组 84 71 59 74 75 64 81 73 62 75 74 69 84 69 75 70 82 67 表3. 不同反馈类型条件下被试自尊水平测试得分表 Table 4 ANOVA of self-esteem under different feedback condition 变异来源 平法和 自由度 均方 F 组间 448 2 224 7.814 ** 组内 430 15 28.67 总变异 878 17 表4. 不同反馈类型对被试自尊水平影响的方差分析表 ** 在0.01水平下显著。 Table 5 Scores of the power of a statistical test when k = n 效果大小 η 2 = 0.01 η 2 = 0.06 η 2 = 0.14 10 0.07 0.21 0.51 20 0.10 0.43 0.85 30 0.13 0.61 0.96 40 0.16 0.76 0.99 50 0.19 0.85 1.0 100 0.36 0.99 1.0 表5. 分组数为k = 3的统计检验力换算表 尽管通过方差检验的F值和p值，我们可以看出实验处理能够起到预期的作用，但是这些还不够，我们还需要考察其效果大小或者统计检验效能，探索实验处理能发挥多大程度的作用，并且还要尽可能剔除其它因素对研究结果的影响。
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user: 摘 要 为了了解近年来洞庭湖水域面积的年际间变化趋势，探寻影响其变化的因素，作者采用改进的归一化差异水体指数法(MNDWI)对1996~2014年间9月份Landsat数据进行处理，提取了洞庭湖主要水域信息，并利用ARCGIS软件计算水域面积，统计分析变化规律。结果表明：洞庭湖主要湖区水域面积总体呈缩小趋势。初步分析其萎缩的可能原因，主要为泥沙的不断淤积、围湖造田、气候的剧烈变化和三峡工程蓄水运行等。 关键词 :洞庭湖，水域面积，遥感监测，MNDWI，Landsat
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user: 1. 引言 我国地域广阔，湖泊数量多，分布广。我国各地出现湖泊面积和水量明显波动变化，总体呈萎缩趋势，西部地区部分湖泊甚至干涸，湖泊面积的减小不仅导致湖区内湿地面积缩小，还破坏了江湖水生生态系统的稳定性 [ 1 ] 。 洞庭湖是我国第二大的淡水湖，主要由西洞庭湖、南洞庭湖和东洞庭湖三个湖盆组成。近年来，由于气候变暖、人类不合理的开发和利用，造成洞庭湖水域面积不断缩小。据气象卫星长期的监测数据显示，洞庭湖区5月同期水平面平均值为900 km 2 ，而2011年5月17日洞庭湖水体面积约为382 km 2 ，相较于2010年5月24日湖区面积1649 km 2 缩小了76.8%。洞庭湖水位及表面积的不稳定变化，导致洪涝灾害频繁，严重影响了洞庭湖区及周围的生态环境 [ 2 ] 。因此，洞庭湖水域面积变化监测对改善洞庭湖区生态环境和生产资源具有重要意义。
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user: 2. 研究区域及数据源 2.1. 研究区概况 洞庭湖位于湖南省东北部、湖北省荆州南部，地理坐标位于N28.5˚~29.5˚，E111.75˚~113.25˚之间 [ 3 ] ，南纳湘、资、沅、澧水四水汇入，北部与长江相连，在长江中游发挥着重要的调蓄洪作用。该湖泊位于亚热带季风湿润气候区，雨量丰沛，年降水量1100~1400 mm，每年4~6月的雨季降雨量占总降水量的50%以上，并且多为大雨或暴雨，形成了良好的水文、土壤和气候条件，良好的自然环境孕育了丰富多样的湿地植被和动物湿地气候条件。洞庭湖区亦是全国重要的渔业和商品粮基地。 本文主要采用美国陆地卫星Landsat系列影像数据研究洞庭湖水域面积，由于洞庭湖面积较大，需要东西两景影像镶嵌才能获取整个湖面的影像图，但考虑到两条不同轨道的卫星影像时相相差较大，加上天气的影响，难以获得时相非常相近的动态观测数据，而采用单景影像较易实现动态观测，单景Landsat影像仅包括东洞庭湖区及南洞庭东部湖区，因此，将东洞庭湖区及南洞庭东部湖区作为研究区(图1)。 2.2. 数据源 本文选用轨道号为123-40的Landsat 4-5 TM和Landsat 8 OLI_TIRS影像进行研究，9月降雨少，没有洪水的干扰，湖水稳定；且秋高气爽，易于获取无云的遥感影像，因此，选择9月的遥感数据作为研究的基础数据。 本次研究所选择数据源均为美国地质调查局网站(http://glovis.usgs.gov/)下载的Landsat数据，1996年至2013年间，共6个时相，影像质量较好，无云覆盖，适合水体信息提取(表1)。
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user: 3. 研究方法 3.1. 数据预处理 由于本次研究所采用的Landsat 4-5与Landsat8影像数据已经进行过辐射校正，因此只需将所有时相的影像数据进行严格配准，然后裁剪出相同范围的子区遥感影像。 3.2. 水域提取 目前，国内外学者常用的水体提取方法有很多，如单波段阈值法、多波段谱间关系法、指数模型法、密度分割法等。单波段阈值法是对遥感影像中的近红外波段设定合适的阈值来将水体与非水体区分开来的方法，该方法使用起来较为简单，但是难以区别水体与非水体间的过渡区，无法提取较为细小的水体，Frazier等 [ 4 ] 采用该方法提从TM5影像中取水体信息，但效果欠佳。多波段谱间关系法则主要是通过分析水体与背景地物间的波谱曲线特征关系，进而利用波段间逻辑关系式提取水体信息，周成虎等利用(TM2 + TM3) > (TM4 + TM5)关系式可将水体阴影区分开 [ 5 ] 。常用的指数模型法有McFeeters等的水体指数(NDWI)法 [ 6 ] 、徐涵秋在归一化差异水体 图1. 研究区范围 Table 1 Remote sensing image of Landsat 4-5 TM and Landsat 8 OLI_TIRS of Dongting Lak 传感器类型 时相(年-月-日) 影像质量 传感器类型 时相(年-月-日) 影像质量 Landsat 4-5 TM 1996-09-02 无云 Landsat 4-5 TM 2005-09-11 无云 Landsat 4-5 TM 2000-09-13 无云 Landsat 4-5 TM 2009-09-06 无云 Landsat 4-5 TM 2002-09-03 无云 Landsat 8 OLI_TIRS 2013-09-17 无云 表1. 洞庭湖区Landsat4-5 TM和Landsat 8 OLI_TIRS遥感数据源 指数NDWI (Normalized Difference Water Index) [ 6 ] 基础上改进的归一化差异水体指数(Modified NDWI， MNDWI)法 [ 7 ] 和丁凤所提出的新型水体指数(NWI)法 [ 8 ] 等。 本文主要采用MNDWI指数模型法提取1996~2013年9月份遥感影像中水域的信息。MNDWI指数模型(公式(2))是在原有的NDWI指数模型(公式(1))的基础上进行了修正，将NDWI指数模型中的近红外波段替换为中红外波段，具体公式如下： (1) (2) 公式(1)中Green为TM2，即绿光波段，NIR为TM4，即近红外波段，公式(2)中MIR为TM5，中红波段。由于NDWI仅考虑到了植被因素，却忽略了地表土壤和建筑物。洞庭湖区内地物类别大致可分为水域、植被、裸地和建筑物等，利用该指数模型提取水体时，会将许多建筑物的背景错归为水体，达不到满意的提取效果。但是，MNDWI用中红波段代替了NDWI中的近红外波段，增强了水体与建筑的反差，降低了二者的混淆，减少了背景噪音，从而提高了水体专题信息提取的准确度 [ 7 ] 。利用ENVI 4.8遥感软件的波段比值运算，结合相应时相的真彩色合成影像图，选取相应的阈值(0.158112-0.189873)提取水体信息(表2)。 基于MNDWI指数模型法所提取的水域图存在一定的碎小图斑、孤岛等问题，在ArcGIS中对碎小图斑剔除和孤岛过滤后，得到洞庭湖水域分布图(图2)，将水域图与原始真彩色合成影像图叠加，一致性较好。最后，将提取出的水域图转换为矢量数据，使用ArcMap中的FieldCalculator计算水域多边形的面积，计算所得面积如表2所示，其变化规律如图3所示。
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user: 4. 结果分析 由图2、图3和表2可知，1996~2013年之间，洞庭湖主要湖区水域面积变化明显，总体呈萎缩趋势。主要特点如下：1) 湖面总体呈抛物线减少。2) 2013年湖区水域面积最小，比1996年的2329.162 km 2 缩小了57.02%，即1328.063 km 2 ，年平均减少78.12 km 2 。3) 2000年该湖区水域面积出现异常减少，相较于1996年和2002年的平均面积减少了16.6%。这一结果与孙芳蒂等人的监测结果基本一致 [ 9 ] 。 研究区包含东洞庭与南洞庭东部湖区，泥沙大量淤积致使洞庭湖湖床抬高，湖泊面积缩小。1999年湖南省遥感中心通过对洞庭湖70年代和90年代卫星遥感影像对比解译，发现洞庭湖泥沙淤积速度极快，其中南洞庭泥沙沉积速度最快，年均沉积速率达到12.94 cm，年均扩展面积达7.35 km 2 ；东洞庭泥沙淤积速率相对较慢，年均沉积速率3.53 cm，年均扩展面积达4.41 km 2 [ 10 ] 。 2003年三峡工程运行以来，虽然由长江三口注入洞庭湖的泥沙大幅度减少，泥沙淤积速度放缓 [ 11 ] ，但入湖水量也急剧减少，使得洞庭湖秋季枯水提前，持续时间增长 [ 12 ] ，这加速了洞庭湖水域面积的缩小。据中科院亚热带农业生态所调查显示，自1989年至2011年，二十余年间，东洞庭草洲面积持续增加，并已增加了305 km 2 ，占湖盆面积的2/3，草洲面积的扩大，使得水体面积有所缩小 [ 13 ] 。此外，2000年湖区水域面积异常剧减可能为全球气候剧烈变化所致。 Table 2 Water area of Dongting Lake extracted by MNDW 时相(年-月-日) 面积(km 2 ) 阈值 时相(年-月-日) 面积(km 2 ) 阈值 1996-09-02 2329.162 0.171429 2005-09-11 1907.624 0.189873 2000-09-13 1876.769 0.171429 2009-09-06 1581.108 0.181860 2002-09-03 2170.766 0.176471 2013-09-17 1001.099 0.158112 表2. MNDWI指数法提取的洞庭湖水域面积 图2. MNDWI法提取的洞庭湖主要湖区1996~2013年水域面积对比图 图3. 1996~2013年洞庭湖主要湖区水域面积变化曲线图
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user: 5. 结论 本文主要针对洞庭湖主要湖区水域面积变化进行了遥感监测研究，基于1996~2013年9月Landsat TM和Landsat OLI_TRIS的遥感影像，采用MNDWI指数模型法提取水体信息，获得水域面积数据和年际间变化曲线图，并进一步分析了洞庭湖主要湖区水域面积年际间变化的趋势及其驱动力。 结果表明，1996~2013年，洞庭湖水域面积总体呈抛物线递减趋势，近年来有加速递减的趋势，导致形成该趋势的可能原因为：洞庭湖内泥沙的不断淤积、三峡工程的运行等。洞庭湖水域面积的逐年递减会对湖内的航运、水产养殖和湖区周围的农业耕作等造成巨大影响，我们应加强对洞庭湖水域面积变化和应对措施的关注度。
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user: 摘 要 牛栏江红石岩形成大型堰塞湖后，及时收集堰塞湖区水文气象和工程设计资料，通过洪水几率、洪水标准、设计洪峰流量和设计时段洪量分析，及时为堰塞湖排险处置提供了洪水分析计算成果，得出堰塞湖在8至9月份发生年最大洪水的几率是大的，为35%;并得出5年和20年一遇的设计洪峰流量，1 d、3 d、5 d、7 d设计洪量成果；当发生5年和20年一遇洪水，通过水量平衡方程进行调洪演算来分析堰塞湖的最高洪水位和最大库容，1 d、3 d、5 d、7 d设计库容超过堰塞湖最大库容的有6个，漫堰的概率为75%；通过洪水漫堰后淹没、溃堰风险分析，得出风险范围是极大的，在堰塞湖上下游83 km的河段，有4213人，6个水电站会受到淹没和溃坝影响。因此，红石岩堰塞湖的排险处置是非常紧迫的。 关键词 :堰塞湖，洪水风险，分析
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user: 1. 引言 2014年8月3日16时30分，云南省鲁甸县发生6.5级地震，在鲁甸县火德红乡李家山村和巧家县包谷垴乡红石岩村交界的牛栏江干流上，因地震造成两岸山体塌方形成堰塞湖。红石岩堰塞湖以上流域面积11，832 km 2 ，堰塞体位于红石岩水电站取水坝下游600 m处，堰塞体顶部高程1216 m，堆积体高约83~96 m，堰塞体垂直河道方向迎水面长约286 m，背水面长约78 m，顺河方向顶部宽部约753 m，估算堰塞体总方量约1200万m 3 。根据中华人民共和国水利行业标准《堰塞湖风险等级划分标准》 (SL450-2009)，红石岩堰塞湖总库容2.6亿m 3 ，按该规范划分标准，红石岩堰塞湖属大型堰塞湖。此时正处于主汛期，牛栏江洪水的风险大，不仅影响堰塞湖的排险和后续处置，直接影响上下游4县(区)12个乡镇，以及牛栏江上下游上建有的小岩头、天花板、黄角树等水电站。因此，对红石岩堰塞湖洪水分析及洪水风险分析意义重大。该领域的研究，我国的王雄世、邢爱国对堰塞湖溃堰洪水进行了研究，没有涉及洪水风险分析[ 1 ] [ 2 ] ，匡尚富等人进行了堰塞湖溃堰及影响分析评估，重点主要溃堰理论研究和下游风险评估，没有涉及洪水漫堰、实地调查及上游的风险评估[ 3 ] ，由于堰塞湖的突发性和水文等基础资料等条件的影响，研究的范围和深度受到客观限制，本文结合红石岩堰塞湖的实际，对堰塞湖洪水进行了分析，对洪水漫堰进行了风险分析，并结合实地调查进行洪水漫堰和溃堰时洪水的风险分析，支撑红石岩堰塞湖排险和后续处置工作，现归纳如下，供同行参考。
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user: 2. 流域和工程概况 牛栏江发源于昆明市杨林海，位于 102°53′~104°05′，25°02′～27°24′之间，属长江流域金沙江下段水系的右岸一级支流。河流由南向北流经嵩明、寻甸、马龙、沾益、宣威、会泽、鲁甸、巧家等县后，在巧家红山乡汇入金沙江，河长469 km，流域面积13，211 km 2 ，小河水文站控制面积12，696 km 2 。流域平均比降4.4‰，牛栏江于大沙店进入昭通市鲁甸县，至金沙江汇口113 km，河床平均坡度6.5‰，昭通市区间面2012 km 2 ，占流域总面积的15.2%。 牛栏江昭通段属山区性天然河道，断面形状多呈“U”型，局部“V”型，常水水面宽在42~81.2 m之间，小河水文站历史最高水位780.10 m，出现在1997年7月19日，相应流量1610 m 3 /s，多年平均水位776.02 m，相应流量140 m 3 /s，该站8、9、10月发生年最大洪水的发生几率分别为15%、20%、0%；一次洪水历时在7~10 d，洪峰持续时间在1~3 d左右。 牛栏江水系水能资源丰富，水能理论蕴藏量183.5万千瓦，可能开发的装机容量约88.6万千瓦。牛栏江干流除建有德泽大(2)型水库外，水电站采用“二库十级”开发方案，自上而下依次为：黄梨树、大岩洞、象鼻岭、小岩头、罗家坪、洪石岩、天花板、凉风台、陡滩口、黄角树水电站。受红石岩堰塞湖影响建成电站有小岩头、红石岩、天花板、黄角树等6座水电站(支流2座)，牛栏江干流已经建成的4座电站装机630 MW。
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user: 3. 洪水分析 为支撑堰塞湖的排险、后续处置和群众避险，进行了牛栏江红石岩堰塞湖的洪水分析计算，为简化计算，选择小河、大沙店水文站调查和实测的洪水资料进行分析，按面积比拟法计算堰塞湖的设计洪峰流量、洪量。 3.1. 洪水标准 根据中华人民共和国水利行业标准《堰塞湖风险等级划分标准》(SL450-2009)，牛栏江红石岩堰塞湖总库容2.6亿m 3 ，按该规范划分标准，红石岩堰塞湖属大型堰塞湖，应急排险处置和后续处置的设计标准为5年、20年一遇。 3.2. 洪峰流量的计算 牛栏江流域干流上先后建有河湾子、黄梨树(1958年建站)、大沙店、小河等水文站。牛栏江下游入金沙江控制站小河水文站1958年设立，后因垮山停测，1971年上迁9.5 km至巧家县小河乡坝统村，至2010年后停测，测站控制面积12，696 km 2 。大沙店于1966年设立，至1982年后停测，测站控制面积10，870 km 2 。红石岩堰塞湖控制面积11，832 km 2 ，与小河站流域面积相差6.8%。为简化计算，选择邻近的小河和大沙店水文站调查和实测的洪水资料进行分析计算，以此作为红石岩堰塞湖的洪水计算的依据[ 4 ] 。 根据小河水文站1959~2010年实测洪水年最大洪峰流量资料和历史调查洪水资料组成不连续系列，按经验频率公式P = a/(N + 1) + (1 − a/(N + 1)) × (m − L)/(n – L + 1)计算频率(a为调查历史洪水，N为调查历史洪水排位期，m为洪水序号，n为实测洪水个数，L实测系列中提出的大洪水)，用矩法公式计算统计参数，经P-III型曲线适线求得年最大洪峰流量统计参数为：小河站多年平均洪峰流量Q m = 1250 m 3 /s，Cv = 0.64，Cs = 4Cv。 通过建立大沙店与小河站洪峰流量相关，展延大沙店洪峰流量系列，与小河系列一致，同理计算大沙店水文站的年最大洪峰流量统计参数为：Q m = 1020 m 3 /s，Cv = 0.62，Cs = 4Cv，按面积比内插计算堰塞湖的洪峰流量设计值，成果见表1。 3.3. 设计洪量的计算 根据小河水文站1959~2010年实测洪水年最1 d、3 d、5 d、7 d最大洪量资料系列，按经验频率公式P = m/(n + 1)计算频率(m为洪水序号，n为实测洪水个数)，用矩法公式计算统计参数，经P-III型曲线适线求得年最大1 d、3 d、5 d、7 d洪量统计参数，由此计算小河站设计洪量，按面积比拟法计算堰塞湖的各时段设计洪量[ 5 ] ，成果见表1。 3.4. 洪水几率分析 据小河站1959~2010年实测洪水资料系列经统计得知：在52年中，8、9、10月发生年最大洪水的次数分别为6次、8次、0次，发生几率分别为15%、20%、0%，10月份未发生过年最大洪水。由此可见8、9月发生年最大洪水的几率是高的。
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user: 4. 洪水风险分析 4.1. 堰塞湖洪水漫堰的风险分析 “8.03”地震发生后，堰塞湖水位从8月3日16:30的1137.5 m上升至8月4日9:40的1162.0 m，上涨24.5 m，涨幅1.42 m/h。 8月3日16:30时至4日16:30时，入堰塞湖平均流量353 m 3 /s方米，湖容3050万m 3 。4日16:30时至5日16:30时，入堰塞湖平均流量为206 m 3 /s，堰塞湖增加蓄水量1780万m 3 万m 3 ，5日16:30时堰塞湖水位为1174.77 m，相应库容4830万m 3 。5日18时堰塞湖水位为1174.98 m，湖容为4880万m 3 。 采用堰塞湖库容曲线，以堰塞湖设计洪水成果为入流，出流以8月7日现状出流126 m 3 /s计算(7日调压井开始溢流)，设定调洪起始水位为1174.98 m，通过入流和出流水量平衡方程连解，即用调洪演算来分析堰塞湖的最高洪水位和最大湖容。水量平衡方程为Q – q = ±∆V(Q为堰塞湖时段平均入流，q为堰塞湖时段平均出流，∆V为蓄水变量)。分析20年、5年一遇的洪水时，堰塞湖的净入湖水量见下表，加上现状库容4880万m 3 后堰塞湖的水位和库容见下表2。当遭遇5、20年洪水，按1、3、5、7日设计洪量；在5日18时堰塞湖现存水量4880万m 3 的基础上，按现状下泄流量126 m 3 /s计算，堰塞湖水位将接近或者超过1216 m。由此可见，堰塞湖漫堰的可能性是极大的，设计时段洪量慢堰的概率为75.0%。 4.2. 堰塞湖漫堰后洪水风险范围的分析 堰塞湖漫堰后的风险主要是两个，一是漫堰后对上游的淹没风险，堰塞湖对上游堰塞湖内部分居民和小岩头电站造成淹没，加剧库区地质灾害的发生；另一个是溃堰对下游的影响风险，一旦溃决，将形成溃坝洪水，对下游沿岸的小河镇等地人民生命财产造成的危害难以估量，并直接威胁着下游天花板、黄角树等水电站安全，极易引发灾害，故堰塞湖排险处置迫在眉睫。 4.2.1. 上游防护对象的风险范围分析 小岩头电站厂房-堰塞湖湖区的洪水风险范围分析。小岩头厂房设计、校核水位分别为1208.56 m和1209.5 m，小岩头厂房室外地坪高程1211 m。当堰塞湖水位超过1208 m时，小岩头电站厂房会受到洪水影响。 小岩头电站厂房-堰塞湖湖区25公里的河谷地带，涉及昭通市鲁甸县、巧家县和曲靖会泽县，1230 m以下的村庄会受到淹没影响和湖岸崩塌影响。通过洪水漫堰风险分析，在堰塞湖湖区25公里的河谷地带，1座电站被淹没，3个乡镇，256户，758人口会受到回水淹没影响。 Table 1 Hongshiyan design flood peak discharge and the results of the actual tabl 频率(%) 洪峰(m 3 /s) W 1d (亿m 3 ) W 3d (亿m 3 ) W 5d (亿m 3 ) W 7d (亿m 3 ) 20 1500 0.802 1.97 2.98 4.33 5 2560 1.10 2.75 4.06 5.84 表1. 红石岩设计洪峰流量及洪量成果 Table 2 Hongshiyan table design water level and capacity of the actual tabl 频率(%) 水位(m) V 1d (亿m 3 ) 水位(m) V 3d (亿m 3 ) 水位(m) V 5d (亿m 3 ) 水位(m) V 7d (亿m 3 ) 20 1195.18 1.08 1209.32 2.00 # 2.70 # 3.42 5 1200.16 1.36 # 2.77 # 3.86 # 4.79 表2. 红石岩设计水位和库容成果表 注：库容超过2.6亿m 3 ，“#”表示水位已超过1216.0 m的堰塞湖堰顶高程。 4.2.2. 下游防护对象的风险范围分析 长江委研究了堰塞体全溃、2/3溃、1/3溃三种情况12中方案，其中对应泄流槽开挖深度为8 m、宽度为5 m的全溃方案，溃口洪峰流量为54，300 m 3 /s，入金沙江汇口洪峰流量为26，000 m 3 /s，沿程水位变幅为24.6~86.2 m。长江委的溃堰洪水分析提供了洪水水位沿程的变化和变化幅度，但是战线长、范围大。为有的放矢，结合实地调查和测量，选定下游重点防护对象进行风险分析，重点防护对象为牛栏江河谷低洼处的人口集中的村镇和电站。选定的控制断面为天生桥、回龙湾、罗家梁子、桃花园、锅厂、小河镇，各重点防护对象洪水影响分析如下。 堰塞湖至天生桥4.5 km的河段：河流水位1093 m，溃堰后洪水位1171 m；沙坝村最低高程1139 m，红石岩电站和沙坝河(支流)四级电站厂房1113 m已经破坏，1个乡镇，17户，32人会受到溃坝影响。此河段为溃堰后洪水影响最严重的区域。 天生桥至回龙湾5 km的河段：河流水位为1060 m，溃堰后洪水位1122 m；左岸巧家包谷脑、老店乡的吊岩子、大坝子等村庄，最低高程为1094 m，右岸鲁甸最低高程1074 m，牛栏江跨河大桥1074 m，堰塞湖下游4.5 km的河段，1个乡镇，8户，20人会受到溃坝影响。此河段为溃堰后洪水影响比较大的区域。 回龙湾至罗家梁子(天花板库区) 8.6 km的河段：天花板死水位为1050 m，溃堰后洪水位1093 m；左岸巧家老店乡团林堡村最低高程为1140 m，天花板电站取水坝坝顶高程1076.80 m；此河段为溃堰后洪水影响主要是天花板电站取水大坝。 天花板电站坝址至桃花园(谓姑) 5.4 km的河段：河流水位为940 m，溃堰后洪水位974 m；巧家的开基、谓姑、二坪子等地最低高程946 m，天花板和清水河(支流)电站厂址河堤高为974 m，2个乡镇，107户，268人会受到溃坝影响；此河段为溃堰后洪水影响严重的区域。 桃花园至锅厂10 km的河段：河流水位为870 m，溃堰后洪水位为900 m；巧家锅厂村最低高程912 m，2个乡镇，53户，135人口会受到溃坝影响；此河段应该注重防范河岸崩塌。 锅厂至小河镇至黄角树取水坝24.5 km的河段：河流水位为774 m，溃堰后洪水位为800 m；巧家小河镇最低高程780 m。黄角树电站坝址校核标准P = 0.05%，校核洪水洪峰流量7170 m 3 /s，校核洪水位774.37 m，黄角树电站坝址会受到影响，1个乡镇，250户，3000人口会受到溃坝影响。此河段为溃堰后洪水影响严重的区域。 以上各防护对象断面，溃堰流量变化在26，000~54，300 m 3 /s，水位变幅在23.7.0~86.2 m之间，人口集中的鲁甸的沙坝村、巧家的小河镇、谓姑村，以及天花板等电站为重点防护对象，涉及堰塞湖重点风险范围的上下游河长83 km，乡镇9个，总人口有4213人，6个水电站会受到回水淹没和溃坝洪水影响；其余下游至金沙江汇口河段防护重点是河库岸崩塌的风险。溃堰对居民点影响，地方政府需结合现场调查，考虑安全超高、河道距离，可能产生的地质灾害等因素，根据实际情况，确定人员是否真正安全，是否转移避险，并建立相关的联动避险机制。
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user: 5. 结论 针对堰塞湖排险处置的紧迫性，及时收集堰塞湖区水文气象和工程设计资料，通过比较分析，及时为堰塞湖排险处置提供了洪峰流量、洪量等设计洪水成果；通过堰塞湖洪水漫堰、淹没和溃堰风险分析，为堰塞湖的排险处置决策提供了技术支撑，同时也为群众的避险提供了重点和范围。为此，由国家防总、水利部牵头成立的云南鲁甸8.03地震牛栏江红石岩堰塞湖排险处置指挥部提出了在堰顶开挖泄洪槽、以调压溢流、爆破调压井施工支洞堵头和新建泄洪洞的科学处置措施，至10月4日堰塞湖蓄水基本放空，排险和后续处置两个阶段工作结束，险情基本排除。
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user: 1. 引言 某公司从回转窑脱氟氯氧化锌中回收铟，铟富集采用三段逆流浸出，即沸腾浸出(中浸)—酸浸—高浸，用纳米氧化锌中和酸浸液中的酸，再用锌粉置换富集铟，铟富集渣送铟回收车间生产精铟，中浸液及置换后液送湿法炼锌系统生产电锌。三段逆流浸出的液固分离均采用浓密机浓缩分离，酸浸、高浸两个工序的液固比大，酸浸液、高浸液体积大，铟离子浓度低，导致中和置换消耗的纳米氧化锌和电炉锌粉量大，铟锭生产单位成本居高不下，且在置换过程中有一定量的H 3 As和H 2 放出，对职工身心健康极为不利。为了降低铟锭生产单位成本，改善职工操作环境，我们进行了实验室工艺优化试验，并对铟富集工序进行了工艺改进，将中浸由沸腾浸出改为连续中浸，将中浸、酸浸、高浸的液固分离由浓密机浓缩分离改为厢式压滤机压滤分离，并将中浸、高浸的始酸均提高到170~180 g/L，将液固比由原来的8~9:1降低到3~5:1，使酸浸液体积压缩了3/4，铟离子浓度由原来的80 mg/L左右提高到400 mg/L以上，并在酸浸液沉铟之前增加了锌精矿净化除杂工序，将中和、置换沉铟改为中和沉铟，纳米氧化锌单耗降低了64%，锌粉单耗降低为零，消除了生产过程中H 3 As、H 2 等有毒有害气体对职工身心健康的危害，改善了职工操作环境，取得了巨大的经济效益和显著的环境效益。
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user: 3. 生产实践 对试验数据总结分析，我们认为：通过对中浸、酸浸、高浸液固比的降低，始酸的提高，可提高铟的浸出率，提高酸浸液铟离子浓度；通过硫化锌精矿对酸浸液净化除杂，可有效除去砷、锑、锡等有害杂质，对铟回收萃取工序十分有利，由于将Fe 3+ 还原成Fe 2+ ，而Fe 2+ 水解的pH值在6.65以上[ 4 ] ，避免了在中和沉铟过程中铁的水解沉淀，为中和沉铟创造了良好条件，同时中和沉铟过程中不会有H 3 As和H 2 等有毒有害气体放出，可大大改善职工操作环境，杜绝职业危害，净化除杂后的锌精矿可以返回沸腾焙烧系统作为锌冶炼原料使用。 结合试验情况，我们对铟富集生产工艺进行了改造，将沸腾浸出改为连续中浸，将中浸、酸浸、高浸的液固分离由原来的浓密机分离全部改为箱式压滤机压滤分离，将中浸、高浸调浆及配罐液体均改为锌电解废液，提高了中浸及高浸始酸，并将液固比由8~9:1降低到3~5:1，增加了一道用锌精矿对酸浸液净化除杂工序，将铟富集由纳米氧化锌中和、锌粉置换改为纳米氧化锌中和沉铟。改造后，经过1年的生产运行，工艺顺畅，中和置换的难压滤现象得到显著改善，铟富集过程中用砷化氢报警仪检测不到有毒有害气体，铟萃取工序的有机相使用周期由原来的12天，提高到了35天，酸浸液铟离子浓度由80 mg/L左右，提高到了400 mg/l以上，酸浸液体积由原来的800 m 3 /d以上，压缩到了200 m 3 /d以下，铟浸出率由原来的65%以下，提高到了85%以上，富集渣含铟由原来的1.2%以下，提高到了3.0%以上，纳米氧化锌单耗由原来的162 Kg/Kg·In降低到了58 Kg/Kg·In，电炉锌粉单耗由原来的85 Kg/Kg·In降低到了0，由于纳米氧化锌和电炉锌粉是公司自产的，均按加工费4元/Kg计算，仅纳米氧化锌和电炉锌粉单耗降低一项可使铟锭制造成本下降756元/Kg·In。
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user: 4. 结束语 经过试验研究和生产实践证明，通过对中浸、酸浸、高浸液固比的降低，始酸的提高，提高了铟浸出率，提高了酸浸液铟离子浓度，通过硫化锌精矿对酸浸液净化除杂，实现了中和沉铟，从源头上治理了砷污染，降低了铟锭生产成本，改善了职工操作环境，并为铟萃取工序打好了原料基础。经济效益、环境效益显著。
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user: 摘 要 本文概述了商业纯钛大塑性变形的近期研究现状，分析了等径角挤压、累积叠轧、异步轧制大塑性变形方法与原理。探讨了大塑性变形方式对纯钛晶粒细化、力学性能的影响及变化规律。基于目前SPD技术的应用现状，对其发展和应用前景展开了讨论和展望。 关键词 :商业纯钛，大塑性变形，超细晶
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user: 1. 引言 近年来，鉴于细晶材料表现出许多有益的力学性能，如高强度、高延伸率等。制备具有高比强度和良好塑性相匹配的材料，一直是各国材料科学和材料工程的研究热点。就目前研究现状来看，合金强化、形变强化、细晶强化和固溶–沉淀强化是常用的提升材料组织性能的主要途径[ 1 ] [ 2 ] 。针对纯金属材料，晶粒细化及织构控制是改善、提高金属材料性能的最有效途径之一。采用传统的锻造、挤压、轧制以及随后的热处理工艺，尽管晶粒尺寸最小可达10 μm并形成变形织构或者再结晶织构，但仍难以满足对高性能材料的要求。采用大塑性变形(Severe Plastic Deformation，SPD)技术制备的材料通常具有超细晶(Ultra-Finer Grain，UFG)组织，可获得晶粒尺寸小于1 μm的UFG材料并形成一些特殊的织构组分，因此具有优异的力学性能和使用性能[ 3 ] 。目前，采用大塑性变形方法来获得UFG材料，有等径角挤压(Equal Channel Angular Pressing，ECAP)、累积叠轧(Accumulative Roll Bonding，ARB)、异步轧制(Asymmetric Rolling，ASR)等技术[ 4 ] 。而这些技术主要包括以下特点：1) 大塑性变形量；2) 相对低的变形温度；3) 变形材料内部承受高压。应用SPD技术，已经成功制备出纯金属、合金、金属间化合物、金属基复合材料等细晶材料[ 5 ] 。 工业纯钛因其优异的耐腐蚀性、无毒性而广泛地应用于航空航天、化工、复合板和生物医药工程等领域[ 6 ] 。由于钛是重要的结构材料，研究人员正致力于进一步提高其力学性能以促进新的应用。工业纯钛的具有低合金化、高纯度的特点，唯有通过细化晶粒是提高其综合力学性能的重要途径，研究表明：当材料晶粒细化至纳米尺寸，不仅综合力学性能得到改善，而且物理化学特性也将发生重大变化[ 7 ] 。例如，在同等条件下，ECAP制备的超细晶纯钛具有较低的腐蚀电流密度、较高的钝电位以及较低的腐蚀率，较粗晶钛的具有更好的耐蚀性[ 8 ] 。
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user: 3. 展望 SPD技术的一个根本出发点就是材料的在发生大塑性变形的同时其形状、尺寸基本不发生改变。目前通过此技术能制备出超细晶、高性能的结构件[ 26 ] 。但在实际应用中还有待加强一下问题的研究。 1) 由于技术限制只能生产尺寸较小的结构材料，进一步开发研究新方法，生产出大尺寸构件以扩大其应用。 2) 改善SPD技术在室温或者更低温获得超细晶塑性较差的问题，通过合金化和特殊工艺对超细晶结构件进行热处理来减少位错密度，保证一定的塑性。
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user: 摘 要 以QHD32-6项目中研制的2250KN海洋钻修机模块为例，ANSYS有限元计算进行工况分析。对各工况分析计算中涉及到的规范及要求进行详解，并对计算中可能出现的问题进行分析，并形成有效且合理的工况分析载荷列表，为有限元计算提供核心依据。 关键词 :海洋钻修机模块，ANSYS，有限元分析，载荷工况分析
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user: 1. 前言 载荷工况分析是有限元分析的基础和依据。海洋钻修机模块的载荷工况分析，需综合分析钻修机的安装、作业以及移运等载荷工况，并考虑海洋平台作业区的特殊环境要求。其分析过程中要求遵循的标准较多，分析的工况类型也比较复杂。 本文以QHD32-6项目中研制的2250KN海洋钻修机模块为例，结合需遵循的行业标准和规范，对海洋钻修机在位作业的静力载荷、极限环境载荷、拖航载荷以及吊装载荷进行深入研究，总结并提出合理的载荷工况分析列表，为结构的有限元分析计算提供依据。
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user: 2. QHD32-6钻修机模块简介 2250kN海洋钻修机模块[ 1 ] 是为中海油秦皇岛32-6油田设计的钻修机模块，用于其新增的CEPI和CEPJ固定式平台钻、修井作业。该钻修机模块总体设计时，井架采用自升式套装结构，底座采用大模块化的双层双向滑移结构形式，满足了CEPI和CEPJ平台钻机大移动跨距进行丛式钻井和修井作业的需求， 钻修机结构示意图见图1。
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user: 4. 载荷列表 4.1. 静力载荷列表 2250KN海洋钻修机静力分析中的载荷组合描述如表4所述。 4.2. 地震分析载荷列表 2250KN海洋钻修机地震分析载荷工况组合描述如表5所述。 4.3. 拖航分析载荷列表 2250KN海洋钻修机拖航分析中的载荷工况组合描述如表6。 4.4. 吊装分析载荷列表 2250KN海洋钻修机吊装分析中的载荷工况组合描述如表7。
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user: 5. ANSYS计算结果 5.1. 静力分析结果 根据ANSYSY计算结果可知，钻修机在满钩载225 T，满立根135 T操作工况中，井架最大应力位于二层台连接处前立柱，最大应力为195.5 Mpa，最大校核Uc值为0.939 [ 3 ] 。其应力云图如图6所示。 当钻修机在满转盘225 T，满立根135 T非预期工况时，底座应力最大值位于立根区域，最大应力为200.7 Mpa，最大校核Uc值为0.968。应力云图如图7所示。 根据本文第3、4节分析，对钢结构杆件我们按AISC《钢结构手册》中轴心压/拉弯组合的规定校核；对壳单元计算按等效应力进行校核；所有校核过程在ANSYS后处理模块中进行。结果表明，2250kN海洋模块钻机在静力分析中所有工况下所有杆件的强度、刚度和稳定性校核值均满足设计要求。 5.2. 地震分析结果 根据ANSYSY计算结果可知，钻修机在钩载112.5 T，立根67.5 T地震工况中，井架最大应力位于二层台连接处前立柱，最大应力为190.6 Mpa，最大校核Uc值为1.308。其应力云图如图8所示。在其余工况中井架应力均小于该工况。 当钻修机在转盘112.5 T，立根67.5 T地震工况时，底座应力最大值位于下层底座导轨连接梁，最大应力为178.2 Mpa，最大校核Uc值为0.999。应力云图如图9所示。其余工况中底座应力均小于该工况。 Table 4 The combination of static load wor 载荷 操作工况1a 操作工况1b 非预期风暴工况 预期风暴工况 起升工况[ 6 ] 设计风向 0˚~333˚ 0˚~333˚ 0˚~333˚ 0˚~333˚ 0˚~333˚ 井架固载 100% 100% 100% 100% 100% 钻台结构固载 100% 100% 100% 100% 100% 钻台结构活荷载 100% 100% 75% 75% 100% 转盘载荷 0 100% (2250 KN) 100% (2250 KN) 100% (2250 KN) 0 井架钩载 100% (2250 KN) TE (150 KN) TE (150 KN) TE (150 KN) TE (150 KN) 立根载荷 100% (1350 KN) 100% (1350 KN) 100% (1350 KN) 0 0 设计风载 100% (29.6 m/s) 100% (29.6 m/s) 100% (47.8 m/s) 100% (55 m/s) 100% (21.6 m/s) 顶驱载荷 100% (钻井扭矩) 0 0 0 0 AISC校核系数 1.00 1.00 1.33 1.33 1.00 表4. 静力载荷工况组合 Table 5 The combination of seismal load wor 载荷 地震工况1a 地震工况1b 井架固载 100% 100% 钻台结构固载 100% 100% 钻台结构活荷载 75% 75% 转盘载荷 0 50% (1125 KN) 井架钩载 50% (1125 KN) TE (150 KN) 立根载荷 50% (675 KN) 50% (675 KN) 地震载荷 100% 100% AISC校核系数 1.33 1.33 表5. 地震载荷工况组合 Table 6 The combination of towing load wor 驳船运动组合 横摇 + 升沉 横摇 − 升沉 纵摇 + 升沉 纵摇 − 升沉 设计风向 0˚、90˚、180˚、270˚ 井架固载 仅包含基段、中上段、上段及天车 钻台结构固载 100% 转盘载荷 0 钩载载荷 0 立根载荷 0 设计风载 100% (35 m/s) AISC校核系数 1.33 表6. 拖航工况组合 Table 7 The combination of suspending wor 名称 重量(单位KG) 质量系数 动载系数 AISC校核系数 上底座主体 75，817 1.1 1.25 1.00 附属设备 76，520 下底座主体 94，044 1.1 1.25 1.00 附属设备 18，643 坡道 2708 1.1 1.5 1.00 右上底座 25，059 1.1 1.25 1.00 上中间座 23，680 1.1 1.25 1.00 右下座 28，562 1.1 1.25 1.00 下中间座 11，496 1.1 1.25 1.00 左后支腿 5934 1.1 1.25 1.00 表7. 吊装工况组合 图6. 井架静力分析应力分布图 结果表明，2250kN海洋模块钻机在地震分析中所有工况下所有杆件的强度、刚度和稳定性校核值均满足设计要求。 5.3. 拖航分析结果 根据ANSYSY计算结果可知，钻修机在拖航工况中，最大应力位于井架基段前腿处，最大应力为235 Mpa，最大校核Uc值为1.316。其应力云图如图10所示。 图7. 底座静力分析应力分布图 图8. 井架地震分析应力分布图 图9. 底座地震分析应力分布图 图10. 拖航应力分布图 结果表明，2250kN海洋模块钻机在拖航分析中所有工况下所有杆件的强度、刚度和稳定性校核值均满足设计要求，拖航位移分布图如图11所示。 5.4. 吊装分析结果 以钻台钢结构总成左后支腿吊装为例，吊装示意图如图12所示。根据ANSYSY计算结果可知，下支腿吊装最大应力位于连接横撑处，最大应力为40.4 Mpa，最大校核Uc值为0.163。其应力云图如图13所示。 图11. 拖航位移分布图 图12. 吊装示意图 图13. 吊装应力分布图 结果表明，2250kN海洋模块钻机在吊装分析中所有工况下所有杆件的强度、刚度和稳定性校核值均满足设计要求。
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user: 6. 结论 本文以QHD32-6项目2250KN海洋钻修机模块钻机为例，通过对设计标准、规范及用户要求的贯彻，深入研究海洋钻修机载荷工况，提出合理的载荷列表及分析方法。2250KN海洋钻修机各工况中，操作工况、起升工况以及吊装工况中校核值不超过1.0，地震工况和拖航工况中校核值均不超过1.33。海洋钻修机模块载荷工况分析为有限元计算和结构优化设计提供了充分且有力的计算依据，并通过CCS及现场作业验证，有效保证了钻修机的设计安全，并为海洋钻修机设计提供了成功案例。
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user: 摘 要 由于局域线性模型的简洁、易于实现，在过去的三十年里，它被广泛的研究并用来预测混沌时间序列。本文依据混沌时序的局部特性和非线性特性，在局域线性模型的基础上，提出基于多项式系数自回归模型的局域非线性混沌时间序列预测方法(简称局域非线性模型)。相比于局域线性模型，该模型能够有效地逼近混沌时间序列的非线性特性。三种典型的混沌时间序列(Logistic映射、Henon映射和Lorenz系统)的仿真结果表明，局域非线性模型的多步预测性能及预测稳定性均好于局域线性模型，且在样本数据较少的情况下也有较高的预测精度。 关键词 :混沌时间序列，局域线性模型，相空间重构，局域非线性模型
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user: 1. 引言 混沌是动力系统的一种复杂表现，已经在水文、医学、经济等众多领域中发现混沌现象 [ 1 ] - [ 4 ] 。对混沌时间序列的建模和预测已经成为研究具有混沌现象的各类时间序列的热点 [ 5 ] - [ 7 ] 。应用混沌理论结合其他方法对其进行预测，其效果更好，如水文预测 [ 8 ] 、风电池功率预测 [ 9 ] 、交通流预测 [ 10 ] - [ 13 ] 等。 混沌时间序列预测的早期方法可归纳为 [ 7 ] ：全局法，最大Lyapunov指数法，局域法以及自适应预测法。现今方法则可总结为：人工神经网络模型 [ 14 ] - [ 19 ] ，支持向量机(Support Vector Machine，简记为SVM)模型 [ 20 ] - [ 26 ] ，复合模型 [ 9 ] [ 27 ] 和改进的自适应预测模型 [ 13 ] 。但这些模型和方法较为复杂，实现繁琐，且有过拟合、局部极小和易受主观经验的影响等问题。线性模型已经有几十年的应用历史。由线性模型构建的针对混沌时间序列的局域线性模型十分简单可行，文献 [ 8 ] 和 [ 28 ] 对局域线性预测模型又进行了改进，提出了两种新的局域预测方法NLLP1 [ 28 ] 和NLLP2 [ 8 ] ，使得局域线性预测模型的预测精度和预测长度有了很大提升。然而，局域线性模型的线性化过程掩盖了混沌时间序列的非线性特性，限制了局域线性模型的适用范围。 为了克服这些方法的缺点，本文依据混沌时间序列的局部特性和非线性特性，结合相空间重构的思想和多项式系数模型(Polynomial Coefficient Model) [ 29 ] 提出局域多项式系数自回归混沌时间序列预测模型(Local Polynomial-coefficient Prediction，简记为LPP)，并根据时域和状态域定阶给出了两种不同的LPP方法。LPP是一种局域非线性方法，可将其看成对局域线性法的改进。LPP模型可以很好的描述混沌时序的非线性特性，能够在不增加较大计算量的前提下提高预测精度，同神经网络模型和SVM模型相比，结构简洁且易于实现。通过对三种典型混沌时间序列(Logistic映射、Henon映射和Lorenz系统)的仿真实验表明，本文方法是有效的。