DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 引入控制理论的自适应补偿 控制理论最基本的任务是对给定的被控制系统设计所能满足期望的性能的闭环控制系统，即寻找反馈控制规律。本文正是旨在为开合式高精度电流传感器的设计寻找有效的补偿方法而引入控制理论的反馈策略。 在控制理论中，状态反馈和输出反馈是控制系统设计的两种主要策略，而输出反馈又分状态微分反馈和参考输入反馈。在本文，对开合式电流传感器的补偿引入的是参考输入反馈策略。 4.1. 基于输出反馈的参考输入反馈原理 在控制系统的设计中，为了有效的地对一个被控对象G(s)进行控制，常常运用参考输入反馈闭环系统，它不仅容易实现，而且一般能够得到满意的效果。这种系统的原理是把输出反馈系统的输出与参考输入对比，然后将误差信号送给控制器系统，最后作用于被控对象G(s)，从而实现强有力的控制效果。这种系统的原理图一般为(图9)： 根据结构图可知，对这种控制系统的设计，关键是设计输出反馈系统F(s)和控制器系统K(s)。 4.2. 在原理性补偿的基础上引入参考输入反馈的补偿方法 为了设计开合式高精度电流传感器，下面遵循如下设计思路： 1) 首先，运用原理性补偿将开合式电流传感器的误差降到一定范围； 2) 然后，对原理性补偿的开合式电流传感器引入参考输入反馈的补偿方法。 即把原理性补偿的开合式电流传感器作为被控对象，构建其输出反馈的闭环系统，进一步提高开合式电流传感器的精度。 本文选择了双级传感器结构 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，这种结构是基于提供二次电势的补偿方法而设计的，二次电势是通过一个辅助铁芯来实现的，即使辅助铁芯承担主磁通，从而使二次回路的电势基本上由辅助铁芯上的绕组来提供，最终使得主铁芯上的激磁阻抗两端的电压非常小，从而导致主铁芯上的励磁电流基本上为零。另外，在这种传感器结构上，很容易引入补偿设计，为进一步引入参考输入反馈的补偿提供了可能。其结构如下图(图10)。 图9. 基于输出反馈的参考输入反馈原理图 图10. 双级传感器结构 其中，n 1 为一次绕组，分别绕在铁芯I和铁芯II上；n 2 、n b 为二次绕组，分别绕在铁芯II和铁芯I上；n 3 为辅助绕组，如果优化选择n b 、n 3 和Z 3 ，可以使铁芯I承担主磁通，而使铁芯II中的磁通很小，基本上是零磁通 [ 10 ] ，从而实现高精度开合式电流传感器。 下面是在提供二次电动势补偿的双级电流传感器结构的基础上引入参考输入反馈的补偿，进一步提高开合式电流传感器的精度。为了将二次输出电流与一次电流进行比较，得到误差信号，只需在主铁芯II上添加一个检测绕组，处理检测绕组的感应电压即可；同时，添加一个补偿绕组，通过控制系统电路输出一个补偿电流到补偿绕组，实现参考输入反馈。其原理图如下(图11)： 因为对铁芯II列磁动势平衡方程有： n 1 i 0 = n 1 i 1 − n 2 i 2 (15) 而检测绕组的感应电压为： u 感 应 电 压 = u n 检 测 绕 组 n 1 s l d i 0 d t (16) 这样检测绕组上的感应电压就是输出信号与输入信号经比较后得到的误差信号，将其送入控制器系统电路，最后由控制器系统电路产生一个反馈电流作用于励磁回路中，即通过在铁芯I中的补偿绕组注入一个与铁芯II中励磁误差电流相关联的反馈电流，从而减小铁芯II中的误差励磁电流，实现参考输入反馈的闭环补偿系统。 4.3. 引入控制理论的自适应补偿 由铁芯的磁化特性知，铁芯在不同的励磁电流下，其磁导率不同，它们属于非线性关系，励磁电流难以直接提取。本文结合铁芯的磁化特性，通过检测励磁的大小判断铁芯的工作点，自动调整电路的放大倍数来实现自适应补偿。结构图如下(图12)。 图11. 参考输入反馈结构 图12. 自适应补偿结构 该自适应补偿结构是在双级电流传感器的结构上增加了两个绕组和一个控制系统电路，控制系统电路包括信号调理功能块、磁化工作点确定功能块、比例自适应控制功能块和跨导放大功能块。各绕组和功能块的作用为： 检测绕组：检测绕组在铁芯II上，通过检测绕组上的感应电压可以提取电流传感器的误差电流。 信号调理功能块：对检测绕组上感应出的电压信号进行信号处理。 磁化工作点确定功能块：通过信号调理功能块处理后的误差信号，并结合铁芯的磁化特性曲线，确定铁芯此时工作时的磁导率。 比例自适应控制功能块：根据铁芯当前的磁导率对跨导放大功能块的比例增益进行自动控制，同时将反馈信号输出到跨导放大功能块。 跨导放大功能块：将反馈信号进行跨导放大输出到补偿绕组。 该自适应补偿结构是在原理性补偿的开合式电流传感器引入参考输入反馈的补偿，能够达到较高的精度，并且引入自适应控制，能够根据铁芯当前工作点自动调整反馈信号的增益，在全量程内具能够实现很好的线性度。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 本文分析了开合电流传感器的误差影响因素，总结提出了三种原理性的补偿方法；同时，提出了一种基于输出反馈的参考输入反馈的双级补偿结构，该结构通过自动调整电路的放大倍数来达到自适应补偿的目的，为高精度开合式电流传感器的设计提供了有效的参考补偿方法。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 以T700碳纤维为增强材料，环氧树脂为基体材料，铜网、镍网、坡莫合金为电磁屏蔽增强材料，采用选定的最优成型工艺制作了金属强化碳纤维复合材料，为了改善金属强化材料与树脂的结合性能，在使用前需对其进行预处理。研究了该材料的层间结合性能、电性能和电磁屏蔽性能，结果表明：通过本方法制得的金属强化碳纤维复合材料具有良好的层间结合性能，未发生分层、开裂现象，并且将金属强化材料加入碳纤维复合材料未破坏其原有的电连续性，通过屏蔽性能测试发现通过改变金属材料的导电(导磁)能力，可以提高复合材料在各频段的电磁屏蔽性能，在低频下尤为明显。 关键词 :碳纤维，复合材料，金属强化，层间结合性能，屏蔽性能 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 现代计算机、电子装置等领域对轻质化电磁防护复合材料的需求极为迫切，由于碳纤维材料兼具密度低、电磁防护性能优异、机械性能突出的特点，受到国内外研究者的青睐 [ 1 ] [ 2 ] 。为了充分发挥碳纤维本身的优势，需要选择合适的树脂与其制成复合材料，由于环氧树脂除了具有较好的机械性能和耐高温性能外，还具有与碳纤维表面良好的粘结性能，确保碳纤维/树脂复合材料不会发生粘结不牢、分层、开裂等现象，因此，制作碳纤维复合材料时多采用环氧树脂为基体 [ 3 ] 。 随着电子设备的小型化和精密化，对材料的电磁防护性能提出更高的要求，如何在保证轻质和机械性能的前提下，进一步提高碳纤维复合材料的电磁防护性能是碳纤维领域的研究热点之一。研究发现在5 Hz~30 KHz的频率内，材料的本征导磁性能是影响其屏蔽效能最重要的因素，在30 MHz以上频率范围，屏蔽材料的导电率将决定波的屏蔽效能，故根据使用条件的不同，对碳纤维复合材料进行磁强化或导电强化等金属化处理，是提高碳纤维复合材料屏蔽性能的关键 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 复合材料金属化的方法有多种，主要包括化学与电化学镀、真空蒸镀、真空 离子溅射、预埋金属网法等，由于碳纤维复合材料多做为电子设备、车体外壳使用，故不宜选择表面金属化，以防在外部环境的作用下金属层发生破坏影响屏蔽性能，预埋金属网(板)法是将金属预埋在制件内，避免了金属层在使用过程中的损伤，此外，采用预埋金属网法得到的电磁强化碳纤维复合材料还具有电磁屏蔽性能强、尺寸精度高、外形美观等优点，故本文选择该方法为增强碳纤维复合材料电磁屏蔽性能的手段进行论述，重点研究了铜网、镍网、坡莫合金的加入对碳纤维复合材料在各频率范围内屏蔽性能的影响，并通过实验确定了最优工艺，确保得到的样品具有良好的层间结合性能 [ 9 ] [ 10 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 2. 试验部分 2.1. 主要原材料 碳纤维(3 K，T700)，吉林石化碳纤维厂；碳纤维(1 K，T700)，吉林石化碳纤维厂；E-51型环氧树脂，济南易盛树脂有限公司；环氧树脂专用固化剂，江阴市前进化工有限公司；环氧树脂促进剂，泰州市海翔化工有限公司；100目铜网，河北博盈金属网有限公司；100目镍网，河北博盈金属网有限公司；0.1 mm厚坡莫合金，上海朝展金属材料有限公司。 2.2. 金属化材料的预处理 为了增加铜网、镍网、坡莫合金板与环氧树脂的粘合性能，在使用前，需对以上金属化材料进行活化处理。将丙酮和硅烷偶联剂(V丙酮：V丙酮硅烷偶联剂 = 100:1)配成混合溶液，并在室温下将金属化材料置于其中浸泡至少25 min。 2.3. 金属化碳纤维/环氧树脂复合材料的制备 本文仅研究材料本身特性对屏蔽性能的影响，为了排除厚度的影响，不同试件的厚度应保持一致，本实验制作3 mm厚的样品为屏蔽性能测试件。 具体制样过程如下： 首先，将环氧树脂和固化剂按照一定比例混合，并向其中加入促进剂，室温下搅拌均匀，然后，将裁切好的碳纤维布(3 K)和金属强化材料按预先设计好的顺序在模具上整齐铺放，每层材料间均匀涂抹适量的环氧树脂溶液，在铺层过程中需用卡尺对样品厚度进行测量并通过调整碳纤维布(1 K)的数量来保证样品厚度一致，最后，按要求将辅材逐一铺设在碳纤维表面，之后将整体置于热压罐内按摸索好的最优成型工艺条件进行固化，成型后即得到目标产品。为了方便叙述，对样品进行编号：纯碳纤维复合材料编号为样品A，铜网增强碳纤维复合材料编号为样品B，镍网增强碳纤维复合材料编号为样品C，坡莫合金强化碳纤维复合材料编号为样品D。 2.4. 测试 2.4.1. 电性能测试 室温下采用AutoSigma 3000DL型电导率测试仪对样品进行电导率测试，为了确保结果的准确性，对样品进行5次测试并取平均值。 室温下采用JDZ-2型导磁率测试仪对样品进行相对磁导率测试，为了确保结果的准确性，对样品进行5次测试并取平均值。 2.4.2. 层间剪切强度测试 室温下按照GB/T 1450.1-2005标准进行层间剪切性能测试。 2.4.3. 屏蔽性能能测试 屏蔽室法测试的屏蔽效能结果重复性好且更加符合屏蔽材料的实际应用情况，故本文采用该法(GB12190-90)测试导电复合材料的屏蔽效能。选取有代表性的10个频点进行测试。其中低频频段(100~1 × 10 6 HZ)选取10 kHZ、150 kHZ、1 MHZ三个频点，中频频段(1~1000 MHZ)选取30、450、1000 MHZ三个频点，高频频段(1~18 GHZ)选取6、10、18 GHZ三个频点。测试示意图如图1所示 [ 1 ] 。 材料的屏蔽效能由下式表示： S P ( dB ) = A 1 − A 2 (1) 图1. 屏蔽性能测试布置示意图 式中：A 1 为无屏蔽室情况下，在模拟场中检测仪器输出为某一值时的衰减器读数(dB)；A 2 为屏蔽室内，检测仪器输出保持不变时衰减器的读数(dB)。为了确保测试结果的准确性，使用铜箔带将测试件固定在测试窗口(600 mm × 600 mm)，具体使用的测试仪器和型号见表1。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果与讨论 3.1. 碳纤维/环氧树脂复合材料形貌及层间性能分析 样品表面和侧面的数码照片如图2所示，从图2(a)中可以看出，金属强化后的碳纤维/环氧树脂板材表面平整、光洁度高，与全碳纤维板材没有显著区别，表明在选定的成型条件下，金属强化材料的加入不会对样品的外观造成影响，此外，通过对比样品侧面数码照片(从上往下依次为样品A到样品D)，可以发现加入金属强化层的板材与全碳纤维板材相同，均展现出密实的层压结构，未出现分层现象，也未发现气泡、孔洞等缺陷，表明采用本实验方法得到的样件层间结合性能良好，这是由于预处理改善了金属强化材料与环氧树脂间的粘结性能所致，此外，本实验选取的成型固化条件是制得界面性能良好样件的又一关键因素。 3.2. 力学性能分析 为了进一步验证金属层与环氧树脂的粘结性能，对样品进行层间剪切测试，试验数据见表2，从表中可以看出，样品B、C的层间剪切强度略低于样品A，但高于样品D，这是由于铜网、镍网具有的多孔结构保证其与树脂有较好的结合性，而坡莫合金表面是完整的光滑平面，与树脂的粘结性能略差。虽然四个样品的层间剪切强度略有差别，但差别不大，说明经过预处理的铜网、镍网、坡莫合金与环氧树脂的结合性能较好，采用预埋金属法可以得到层间结合性能优异的金属强化碳纤维复合材料。 图2. 样品表面(a)和侧面(b)数码照片 Table 1 The equipment and model of electromagnetic shielding properties test 名称 型号 频谱分析仪 MS2726C 信号发生器 HMC-T2240 函数发生器 33250A 双脊喇叭天线 SAS 双脊喇叭天线 SAS 频谱分析仪 MS2726C 表1. 屏蔽性能测试所需仪器及型号 Table 2 The interlaminar shear strength of composite 样品编号 拉伸强度(MPa) 样品A 79 样品B 75 样品C 74 样品D 69 表2. 复合材料层间剪切强度数据表 3.3. 碳纤维/环氧树脂复合材料电性能分析 复合材料的电导率和磁导率数据见表3，从表中可以看出，复合材料的电性能与金属强化材料的电性能有很大关系，向全碳纤维/环氧树脂复合材料中加入的金属强化材料导电(导磁)性能越好，得到复合材料的导电(导磁)性能也越好，表明与碳纤维、环氧树脂制成复合材料并未破坏金属强化材料原有的电连续性。 3.4. 屏蔽性能分析 图3为复合材料电磁屏蔽性能曲线，如图所示，在低频频段(10 KHz、150 KHz、1 MHz)，样品C、D的屏蔽性能远远好于样品A、B，并且样品D的屏蔽效能又好于样品C，这与复合材料的磁导率顺序是一致的，说明低频下材料的磁导率是影响其屏蔽性能的决定性因素。在中频频段(30 MHZ、450 MHZ、1 GHZ)，样品D的屏蔽效能显著高于其他三个样品，样品B、C的屏蔽性能较为接近且略高于样品A，这与金属强化层的导电性成正相关，但在30 MHZ处，样品B、C、D的屏蔽性能高于样品A很多，这可能是由于在该频率下导电性和导磁性共同影响下造成的(30 MHZ下，可能导电性和导磁性均对复合材料的屏蔽性能有较大影响)。在高频频段(6 GHZ、10 GHZ、18 GHZ)，金属强化层的加入对复合材料屏蔽性能的影响趋势和中频相似，不再赘述。通过该图可以看出，采用预埋金属法可以很好的增强碳纤维复合材料的电磁屏蔽性能，在低频下效果尤为明显。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 1) 将预处理后的金属强化材料与碳纤维按照合适的成型工艺制成复合材料，通过外观检验发现该复合材料具有密实的层压结构，未出现分层现象，也未发现气泡、孔洞等缺陷，表明采用本实验方法得到的样件层间结合性能良好。 图3. 金属强化碳纤维复合材料电磁屏蔽性能曲线 Table 3 The electrical properties of composite 名称 相对电导率(%IACS) 电导率(s/m) 相对磁导率 样品A 0.03 1.74 × 10 4 1 样品B 0.4 2.32 × 10 5 1 样品C 0.4 2.32 × 10 5 2.2 样品D 0.74 4.292 × 10 5 539 表3. 复合材料电性能测试数据表 其中标准铜58 Ms/m相对电导率(%IACS)为100%；磁导率等于4π × 10 −7 H/m。 2) 通过层间剪切性能测试，发现加入金属强化材料的碳纤维复合材料与全碳纤维复合材料的剪切强度相近，进一步证明金属强化材料的加入未破坏碳纤维复合材料原有的层间结合性能。 3) 通过电性能测试，发现复合材料的导电(导磁)性能与金属强化材料的导电(导磁)性能成正相关，表明该复合材料中金属强化材料具有良好的电连续性。 4) 通过改变金属强化层的导电(导磁)能力，可以提高复合材料在各频段的电磁屏蔽性能。对屏蔽性能进行测试，发现低频下材料的导磁性是影响其屏蔽性能的决定性因素，随着磁导率的上升，电磁屏蔽性能逐渐增强，采用坡莫合金增强碳纤维复合材料屏蔽性能效果最为明显，在10 kHz时，该复合材料屏蔽效果甚至比全碳纤维复合材料高2万倍以上。在中、高频下，复合材料的屏蔽性能与材料的导电性成正相关，但差别没有低频下明显。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文采用室内试验和现场试验结合，提出白胶煤矿煤体自然发火判识模型，对不同粒度煤样进行升温实验表明，CO在常温下既有，C 2 H 6 在50℃开始出现，C 2 H 4 在125℃开始出现，C 2 H 2 在50℃开始出现，C 2 H 6 在50℃开始出现，C 2 H 2 在试验温度范围内未出现；CO浓度随温度升高基本呈指数规律增加，温度大于120℃时变化趋势明显。CH 4 浓度在130℃~150℃时达到最大值，随后逐步下降。实验初始阶段没有C 2 H 6 和C 2 H 4 气体，在50℃左右温度下才出现少量的C 2 H 6 气体。CO 2 在整个实验阶段存在高温脱附现象，在110℃~120℃左右CO 2 脱附量最大，在140℃左右脱附基本完成；随着温度的升高，C 2 H 4 /C 2 H 6 、CH 4 /C 2 H 6 值逐渐增大；随着温度升高CO 2 /CO值明显增加，到38℃达到峰值。随着温度继续升高，CO 2 /CO值呈下降趋势，到120℃左右达到谷值。根据煤体自然升温过程实验室测试结果和现场实践经验，CO和C 2 H 4 /C 2 H 6 作为判识煤体自然发火的指标气体，其中以CO为主，C 2 H 4 /C 2 H 6 为辅。 关键词 :自然发火，气体指标，判识模型 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 煤自燃是一个复杂的自加热过程，是煤氧化放热与环境散热这对矛盾运动发展的结果，受煤体自身性质、煤矿地质条件、生产方式、矿井通风等多种因素影响。矿井煤层自然发火，一般发生在距煤体暴露面一定距离的深部，具有很强的隐蔽性，而且在自然发火区域，受温差作用能够产生气体热力循环，形成自然对流自供氧，维持火灾持续进行。同时，煤层自然发火往往范围较大，一旦出现自燃就意味着蓄存着大量热能，且在火风压作用下，煤层自燃高温点通常位于比较高的位置，一般的水、浆等流体灭火难以起效。因此，矿井煤层自燃治理十分困难，一般发生自燃发火，容易形成稳定的火源，成为瓦斯爆炸隐患。杨关艳 [ 1 ] 研究了矿井自然发火因素及规律，通过分析煤层自燃危险性与采深、地温、煤体变质程度等因素的关系，研究煤层开采深度与自然发火规律。杨明等 [ 2 ] 提出了复杂条件下自然发火隐患治理相关理论和研究。赵庆杰等 [ 3 ] 总结出了一套自然发火早期预测预报的方法，通过合理布置CO报警仪，加强日常CO监测数据的管理，可以发现CO浓度的微小变化，实现早期预报，辅之以红外测温和经验可以定位火源位置。梁运涛等 [ 4 ] 分析了煤炭自然发火的反应粒子、颗粒内孔、单煤颗粒、颗粒聚团、堆积煤体的多尺度行为和特征，提出了破碎煤体堆积系统自然发火的介尺度概念，并探讨了描述型、关联型和极值型3种多尺度方法在煤炭自然发火介尺度研究中的适用性。邬剑明等 [ 5 ] 以平朔矿区4个煤层煤样为研究对象，利用程序升温试验重点研究CO、C 2 H 4 、H 2 气体在煤氧化自燃过程中的变化规律，认为CO和C 2 H 4 可作为检测煤炭自燃的标志气体。胡楠 [ 6 ] [ 7 ] 通过对矿煤层自然发火特性及CO涌出规律研究得到了煤层低温氧化气体产物H 2 O、CO 2 、CO、CH 4 和C 2 H 4 的生成温度范围，探索了煤样低温氧化自燃生成气体的浓度与温度关系，建立了以CO为主、C2H4为辅的自然发火指标气体。秦毅等 [ 8 ] [ 9 ] 通过煤氧化升温热解实验对其升温过程中各气体随温度的变化规律进行了分析，建立了煤自然发火预测预报体系。 本文采用室内试验和现场试验结合，提出白胶煤矿煤体自然发火判识模型，对不同粒度煤样进行室内升温实验和现场试验，提出对于煤体自然的判识模型。
system: [SYSTEM]

user: 2. 煤体自然发火危险性分析 在对白皎煤矿地质条件、煤层赋存、煤层自然发火危险性、生产条件等进行调查基础上，对矿井的自然发火危险性进行分析，发现白皎煤矿具有严重自然发火危险性。 1) 煤层极易自燃。白皎矿煤层具有高瓦斯、高硫、高发火的自燃危险特征。根据白皎煤矿B4煤层自然发火实验结果，以25℃为起始温度时，该煤层实验自然发火期大约为60天，最短约18天，因此在适宜的条件下，很容易发生煤层自燃。 2) 煤层间距小。白皎煤矿为近距离煤层群开采，主采的B2煤层厚度为0.8~1.4 m，平均厚度1.1 m；B3煤层厚度为1.0~1.8 m，平均厚度1.3 m；B4煤层厚度为1.6~2.4 m，平均厚度1.8 m。二、三煤层层间距0.8~0.0 m；三、四煤层层间距1.6~4.0 m。开采本煤层时，本煤层采空区的冒落带和裂隙带容易与上邻近层沟通，造成上邻近煤层采空区自然发火，威胁本煤层安全生产。 3) 地质构造复杂。白皎煤矿井田范围内地质构造比较复杂，在勘探、基建及生产中，共发现落差大于0.7 m的断层197条，勘探时在现生产采区(东采区、西一采区)仅发现3条断层，而在开采过程中已揭露断层121条。这些地质构造对矿井防灭火工作造成极大困难。当井下巷道穿过地质构造带时，由于煤体破碎、漏风比较严重，并且这些区域支护比较困难，通常需要架棚支护，棚顶及两侧推积了大量松散煤体，自燃危险性比较大。另外，受地质构造影响，矿井回采工作面推进速度较慢，采空区遗煤在氧化带中停留时间较长，容易发生自然发火。 4) 煤层厚度不稳定。开采煤层厚度不稳定，回采过程中局部区域顶部留煤较厚，导致采空区遗煤较多，容易给采空区自燃发火留下安全隐患。 5) 存在较多的联络巷道。白皎矿生产过程中布置有较多的联络巷，联络巷的密闭容易被压裂而引起采空区漏风，并且联络巷与工作面进、回风巷道相交处煤体容易破碎，在联络巷附近容易发生煤层自燃。 6) 工作面搬迁时间较长。采煤工作面设备较多，工作面停采后，撤离工作面时间较长，当停采线附近破碎煤体较多时容易在停采线附近发生自然发火；另外，采煤设备安装所需时间较长，且工作面初始推进过程中容易产生各种问题，推进速度较慢，因而在切眼容易发生自然发火。
system: [SYSTEM]

user: 3. 煤体自然发火指标气体确定 煤炭自燃指标气体是指能预测和反映煤炭氧化和燃烧程度的某种或某几种气体，这些气体的产率随煤温的上升而发生规律性的变化，可以利用指标气体产生量及其变化率和相互间的关系，来进行煤层火灾的早期预报。煤在氧化升温过程中气体的释放因煤种、煤岩性质、地质条件等内外因素的不同而有差别，因此不同的矿井具有不同的自然发火指标气体。目前，国内外煤矿使用的自然发火指标气体如表1所示，我国煤矿所用的气体检测设备(气相色谱仪)主要检测O 2 、N 2 、CO、CO 2 、CH 4 、C 2 H 6 、C 3 H 8 、C 2 H 4 、C 2 H 2 等九种气体。 Table 1 Natural ignition index gas in Chin 指标气体 主要指标气体 辅助指标气体 CO、C 2 H 4 CO/ΔO 2 、C 2 H 6 /CH 4 表1. 中国自然发火指标气体 3.1. 煤体自然升温过程实验室测试 为了研究白皎煤矿煤层自然发火预报指标及其表征参数，在白皎煤矿瓦斯含量最高、发火危险性最高的B 4 煤层中采集煤样2.5t，用塑料编织袋包装，托运至西安科技大学进行了相关实验研究。 试验过程中，将原煤样在空气中破碎并筛分出粒度为：1#(0 mm~0.9 mm)、2#(0.9 mm~3 mm)、3#(3 mm~5 mm)、4#(5 mm~7 mm)、5#(7 mm~10 mm)的五种煤样，以及5种粒度煤样各 220g 组成的6#(混合)煤样，然后进行升温实验，实验分析结果见图1~图2所示。 图1. 不同粒径煤样各参数浓度与温度关系曲线 图2. 白皎煤样自然升温过程中标志性气体比值与煤温的关系曲线 1) 自然升温过程中，各气体出现温度 白皎矿煤层及围岩中赋存有大量的瓦斯，主要是CH 4 ，因此甲烷一般不作为自燃标志气体。CO 2 在空气中含量比较大，一般不以其有无来判断自燃。各气体出现温度如下：CO开始出现温度：常温下即有；C 2 H 6 开始出现温度：50℃；C 2 H 4 开始稳定出现温度：125℃；C 2 H 2 开始出现温度：在实验温度范围内(常温180℃)，未检测到C 2 H 2 。 2) 自然升温过程中各气体浓度随温度变化规律 ①CO浓度随温度升高基本呈指数规律增加，温度大于120℃时变化趋势明显。 ②CH 4 浓度在130~150℃时达到最大值，随后逐步下降。CH 4 主要是煤中吸附气体脱附的结果，温度升高会加速脱附。但是，随着大量瓦斯脱附，煤中残存的吸附瓦斯量减少，从而使脱附产生的瓦斯减少。 ③实验初始阶段没有C 2 H 6 和C 2 H 4 气体，在50℃左右温度下才出现少量的C 2 H 6 气体。说明白皎煤矿煤样富含一定浓度的C 2 H 6 气体，而随后在高温阶段产生的C 2 H 4 气体主要是煤样高温裂解的气体，这与煤样的裂解温度有关。 ④CO 2 在整个实验阶段存在高温脱附现象，在110℃~120℃左右CO 2 脱附量最大，在140℃左右CO 2 气体脱附基本完成，在140℃之后产生的CO 2 气体应该为脱附气体与氧化反应生成的气体之和。 3) 各标志气体的比值 链烷比是研究指标气体浓度与温度关系的重要依据之一，其可以消除因单一指标气体由于井下风流及条件影响而无法准确判断等影响因素。白皎煤样在自然升温中变化为： ①C 2 H 6 在50℃左右开始出现，100℃左右以后可以稳定地检测到C 2 H 4 、C 2 H 6 。随着温度的升高，C 2 H 4 /C 2 H 6 、CH 4 /C 2 H 6 值增大。 ②CO 2 /CO值从实验开始就出现，随着温度升高CO 2 /CO值明显增加，到38℃达到峰值。随着温度继续升高，CO 2 /CO值呈下降趋势，到120℃左右达到谷值。 白皎煤矿自然发火过程中的特征温度及其气体表征见表2所示。 3.2. 煤矿现场实践经验 根据白晈煤矿往年煤炭自燃情况分析，自燃发火过程中伴随有明显CO的释放，其变化情况为： ①当温度升高，出现微量CO和有煤油味时，CO临界值为0.0046~0.04； ②煤油味加重，自热严重时，CO报警值为0.041~0.09； ③出现灼热烟雾，处于阴燃状态时，CO值 > 0.09。 Table 2 The characteristic temperature and its gas characterization in the spontaneous combustion process of the Baijiao coal sampl 特征温度 名称 自然发火实验 备注 表征参数 温度范围 极值温度 瓦斯脱附温度 CH 4 浓度极大 30~40 35.3 瓦斯脱附速度加快 临界温度 CO和CO 2 浓度增大； O 2 浓度降幅加大 50~65 64.3 耗氧加剧；化学反应速度加快 干裂温度 O 2 浓度剧降；CO、CO 2 浓度剧增； 出现C 2 H 4 、C 2 H 6 浓度；温度变化率剧增 90~100 97.7 侧链、桥键等断裂和裂解加快 裂变温度 温度变化率进一步增大； C 2 H 4 、C 2 H 6 浓度增大 140~170 156.5 环状结构断键加快 表2. 白皎煤样自然发火过程中的特征温度及其气体表征 3.3. 煤层自然发火判识 根据白皎矿煤体自然升温过程实验室测试结果和现场实践经验，CO和C 2 H 4 /C 2 H 6 作为判识煤体自然发火的指标气体，其中以CO为主，C 2 H 4 /C 2 H 6 为辅。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 1) 不同粒度煤样进行升温实验表明，CO在常温下既有，C 2 H 6 在50℃开始出现，C 2 H 4 在125℃开始出现，C 2 H 2 在50℃开始出现，C 2 H 6 在50℃开始出现，C 2 H 2 在试验温度范围内未出现。 2) CO浓度随温度升高基本呈指数规律增加，温度大于120℃时变化趋势明显。CH 4 浓度在130℃~150℃时达到最大值，随后逐步下降。实验初始阶段没有C 2 H 6 和C 2 H 4 气体，在50℃左右温度下才出现少量的C 2 H 6 气体。CO 2 在整个实验阶段存在高温脱附现象，在110℃~120℃左右CO 2 脱附量最大，在140℃左右脱附基本完成。 3) 随着温度的升高，C 2 H 4 /C 2 H 6 、CH 4 /C 2 H 6 值逐渐增大；随着温度升高CO 2 /CO值明显增加，到38℃达到峰值。随着温度继续升高，CO 2 /CO值呈下降趋势，到120℃左右达到谷值。 4) 根据煤体自然升温过程实验室测试结果和现场实践经验，CO和C 2 H 4 /C 2 H 6 作为判识煤体自然发火的指标气体，其中以CO为主，C 2 H 4 /C 2 H 6 为辅。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对白皎煤矿2382工作面，设计水力压裂钻孔布置，并将压裂区域与未压裂区域进行对比分析，考察压裂影响半径及压裂效果，结果表明：非压裂区域内抽采钻孔的平均单孔抽采纯量是15.2 m 3 /min，压裂区域内的平均单孔纯量是41.74 m 3 /min，即压裂区域内抽采钻孔的平均单孔抽采纯量是非压裂区域的2.75倍。根据压裂孔出水及见水情况分析，所有抽采钻孔均处于压裂影响范围内，压裂孔影响距离在80 m以上。 关键词 :水力压裂，瓦斯抽采，效果分析 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着煤矿开采深度的不断加深，地应力、瓦斯压力等不断升高，导致煤与瓦斯突出灾害剧增，严重制约煤矿的安全高效开采 [ 1 ] [ 2 ] 。预抽煤层瓦斯是区域防治煤与瓦斯突出灾害的有效措施之一，但由于我国大部分矿井煤层的透气性低，瓦斯抽采困难，抽放效率低，因此，必须采取有效技术措施增强煤层的透气性。而水力压裂技术是针对低渗煤层，实现增透卸压、煤层气高效开采的一种有效技术手段 [ 3 ] [ 4 ] ，并已在国内外众多煤矿中实施。陈铭等 [ 5 ] 建立支撑剂嵌入岩体的本构方程，提出考虑弹塑性变形的支撑剂嵌入深度计算方法。李胜等 [ 6 ] 研究了不同钻孔间距时压裂和抽采过程中煤层弹模、损伤值、渗透率、瓦斯压力、抽采量和压裂贯通时间的变化规律。朱亚东洋等 [ 7 ] 认为通过监测油层裂缝延展过程中产生的微地震事件，能够有效地判断裂缝走向。许江等 [ 8 ] 为了掌握煤体水力压裂过程中压裂孔附近应力场、水压力场的时空演化规律，利用多场耦合煤层气开采物理模拟试验系统进行试验研究。万小乐等 [ 9 ] 开展了单轴试验条件下不同层理角度的页岩水力压裂试验，研究了射孔附近水力压裂过程中页岩各向异性特征对破裂压力及裂缝扩展的影响规律。周东平等 [ 10 ] 提出在压裂过程中实施微地震监测技术，解决了煤矿井下水力压裂裂缝扩展规律及增透范围不明确的问题。 虽然水力压裂措施已应用在多所矿山，且对煤层瓦斯治理取得了较好效果，但是对其应用研究还不充分。因此，本文针对白皎煤矿2382工作面，设计水力压裂钻孔布置，并将压裂区域与未压裂区域进行对比分析，考察压裂影响半径及压裂效果。
system: [SYSTEM]

user: 2. 现场概况及钻孔设计 2.1. 238底板道概况 水力压裂位置选择在矿井238底板道内实施，压裂B 4 煤层2382机巷条带。该巷走向长约392 m，B 4 煤层瓦斯含量平均为18.26 m 3 /t；B 3 煤层本区域缺失，B 2 煤层瓦斯含量平均为18.86 m 3 /t，煤层透气性系数0~0.29 m 3 /(MPa 2 ∙d)。煤层坚固性系数f为2~4，煤层走向275˚，煤层倾向185˚，倾角13˚~23˚，平均倾角16˚。2382机巷埋深400 m，二号(B 4 )煤层厚度为0.5~5.4煤层，平均厚度1.2 m；三号(B 3 )局部薄化、缺失；四号(B 2 )厚度为0.6~4.5 m，平均厚度3.2 m。煤层较稳定，全区可采，顶板为炭质泥岩、泥质灰岩、细砂岩；底板为粘土岩。 2.2. 水力压裂钻孔设计 2.2.1. 水力压裂钻孔设计 根据2382工作面地质资料，在238底板道设计三个水力压裂孔，钻孔穿透两层煤体，终孔于B 4 顶板0.5 m，钻孔孔径为94 mm，倾角20˚。由于238底板道距B 4 煤层岩柱30 m左右，为确保水力压裂过程中不破坏238底板巷，因此将压裂钻孔间距初步设计为60 m，即按30 m半径布置。通过前述煤层钻孔水力压裂裂缝扩展规律，针对白皎煤矿238底板道，压裂孔设计如图1所示。 2.2.2. 水力压裂封孔设计 本次水力压裂工程设计压裂目标煤层为B 4 煤层，因此所有钻孔均要求封孔至B 4 煤层底板处。压裂钻孔封堵采用水力砂浆机械钻孔封孔方式，在施工水力压裂钻孔时，详细记录B 4 煤层段位置，孔口到B 4 煤层底板采用φ50 mm无缝钢管进行封孔，B 4 煤层段采用筛管进行封孔。封孔时通过注浆管送浆至B 4 煤层底板再通过返浆管返浆时结束注浆。 2.2.3. 水力压裂参数计算 根据238底板道的埋深、岩体抗拉强度、目标方向角及预压裂钻孔的有效半径30 m等参数综合模拟计算结果，确定各压裂孔压裂压力计算参数见表1，压裂泵选择CBYL400型压裂泵组。 2.3. 抽采钻孔设计 2.3.1. 压裂区域考察抽采钻孔设计 为考察压裂区域内抽采效果，下步补充措施提供条件，设计压裂区域内考察抽采钻孔按16 × 16 m进行布置，共设计钻孔31个，钻孔孔径94 mm，钻孔封孔深度8 m，封孔方式为水泥砂浆机械封孔。 2.3.2. 非压裂区域对比抽采钻孔设计 同时，在238底板道压裂区域以外，反向设计了33个常规对比抽采钻孔，以分析抽采效果。钻孔按10 × 10 m网格布置，钻孔孔径94 mm，钻孔封孔深度8 m，封孔方式为水泥砂浆机械封孔。 图1. 238底板道压裂钻孔布置剖面图 Table 1 Calculation parameter table for fracturing pressure of each hol 压裂孔编号 压裂压力/MPa 压入水量/m 3 1#压裂孔 20.6 75.4 2#压裂孔 23.8 68.5 3#压裂孔 24.2 67.6 表1. 各孔压裂压力计算参数表
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果分析 3.1. 压裂过程 对1～3#压裂钻孔进行了水力压裂，具体压裂情况及压裂曲线如图2所示。 由图2可知，1#钻孔压入水量81.6 m 3 、最大压力20.6 Mpa，压裂时距1#钻孔以外80 m处有多个钻孔大量出水；压裂曲线如图3所示。2#钻孔压入水量58 m 3 、最大压力24.6 Mpa，进入观察发现3#压裂钻孔有水流出。3#钻孔压入水量71.8 m 3 、最大压力23.6 Mpa，进入观察时发现2#钻孔有水渗出。压裂完 图2. 钻孔压裂曲线图 图3. 压裂孔浓度和流量曲线及238底板道平均单孔抽采纯量曲线 成并开始抽采后，查到该孔瓦斯流量及浓度偏小， 9 月 3 日 对其重新进行了二次压裂，二次压裂时压入水量42 m 3 、后最大压力升至47.6 Mpa时无法继续压入，结束压裂。3#初次压裂50 min左右以后，压力由23.6 MPa急剧降到下降，表明3#孔已经贯通，发现2#压裂孔有出水，停止压裂。3#孔二次压裂70 min以后，压裂泵组的出水压力急剧上升，达到47 MPa以上，分析认为是由于二次压裂导致泥岩对压裂筛管堵塞，造成无法继续压裂。 各压裂钻孔压入水量情况见表2所示。 3.2. 抽采钻孔 3.2.1. 压裂钻孔 各钻孔水力压裂完成后，立即对其进行了排水工作，待孔内水量变小后接入抽采系统进行抽采。累计最大抽采天数65天，三个压裂孔累计抽采瓦斯8582.14 m 3 。其中：1号孔累计抽采65天，瓦斯平均抽采浓度约为70%，瓦斯抽采总纯量为6811.71 m 3 ，平均瓦斯抽采纯流量约为72.77 L/min；2号孔累计抽采62天，瓦斯平均抽采浓度约为9%，瓦斯抽采总纯量为1379.18 m 3 ，平均瓦斯抽采纯流量约为15.45 L/min；3号孔累计抽采61天，瓦斯平均抽采浓度约为27%，瓦斯抽采总纯量为 391.25m 3 ，平均瓦斯抽采纯流量约为4.45 L/min，压裂钻孔抽采曲线如图3(a)~(c)所示。 3.2.2. 压裂区域考察抽采钻孔 1) 第一阶段抽采 压裂区域内抽采钻孔平均抽采浓度23%，抽采混量95~110 m 3 /h，在抽孔数34个，计算得该区域钻孔平均单孔抽采纯量约为10.7~12.4 L/min。 2) 第二阶段抽采 实测汇总抽采总混合量为84 m 3 /h，抽采浓度60%，计算得抽采总纯量为50.4 m 3 /h；非压裂区域“V”锥实测抽采总混合量为30 m 3 /h，抽采浓度70%，计算得非压裂区域内抽采总纯量为21 m 3 /h，即压裂区域内钻孔抽采总纯量为29.4 m 3 /h。计算得压裂区域内平均单孔抽采纯量为20.4 L/min。 3) 第三阶段抽采 继续对压裂区域内所有在抽钻孔的抽采情况进行了统计，压裂区域内抽采钻孔平均单孔抽采纯量最高为37.55 L/min，平均抽采纯量为34.49 L/min，且呈平稳趋势，见表3所示。 3.2.3. 非压裂区域对比抽采钻孔 1) 第一阶段抽采 实测抽采总混合量为30 m 3 /h，抽采浓度70%，同样，该区域有5个钻孔因水大停止抽采，实际在抽孔数28个，计算平均单孔抽采纯量为12.5 L/min。 2) 第二阶段抽采 Table 2 Water pressure and pressure of hydraulic fracturin 孔号 压裂时长/h 最大压力/MPa 稳定压力/MPa 压入水量/m 3 1 2.5 20.6 18.5 81.6 2 1.5 24.6 23 58 3 2 23.6 23 71.8 1 47.6 26 42 表2. 水力压裂压入水量及压力情况表 Table 3 238 Floor drilling late stage drainage parameters tabl 时间 总测 对比孔总测 总纯量(m 3 /min) 对比孔 纯量(m 3 /min) 压裂区域内抽采总纯量(m 3 /min) 对比孔个数(个) 压裂区域内钻孔个数(个) 对比孔单孔纯量(L/min) 压裂区域单孔纯量(L/min) 浓度(%) V锥标况混合量(m 3 /min) 浓度(%) V锥标况混合量(m 3 /min) 1.29~2.4 68.85 2.06 83.5 0.6 1.42 0.5 0.92 28 24 17.86 38.26 2.7~2.12 76.83 2.03 87 0.62 1.56 0.54 1.02 28 24 19.29 42.49 2.13~2.17 77.6 1.97 88.4 0.61 1.53 0.54 0.99 28 24 19.29 41.20 2.20~2.25 75 2.02 89 0.58 1.52 0.52 1.00 28 24 18.57 41.46 3.4~3.6 72.33 1.96 90 0.52 1.42 0.47 0.95 28 24 16.79 39.49 3.7~3.24 70.87 1.98 91.47 0.51 1.40 0.47 0.93 28 24 16.79 38.88 3.26~4.1 70.86 1.99 90.29 0.4 1.41 0.36 1.05 28 24 12.86 43.75 4.1~4.17 68.75 1.98 78.35 0.4 1.36 0.31 1.05 28 24 11.19 43.66 4.18~4.23 66.2 2.09 78.05 0.35 1.38 0.27 1.11 28 24 9.76 46.27 4.24~4.28 65.43 1.92 77.73 0.33 1.26 0.26 1.00 28 24 9.16 41.66 平均 71.272 2 85.379 0.492 1.43 0.42 1.00 28 24 15.15 41.71 表3. 238底板道钻孔后期抽采参数表 继续对非压裂区域内钻孔的抽采情况进行了统计，该区域内抽采钻孔平均单孔抽采纯量最高为 19.26L /min，平均抽采纯量为15.2 L/min，且呈下降趋势，见表3、图3(d)所示。
system: [SYSTEM]

user: 4. 水力压裂试验实施效果分析 4.1. 水力压裂影响范围 1)判定依据 各孔的压裂影响范围通过以下两方面来判定：一是压裂过程中附近钻孔及巷壁的出水情况；二是压裂区域内抽采钻孔施工过程中的见水情况。 2)各钻孔压裂过程中的出水情况 1#钻孔压裂时，共6处出水，最远出水点在1#钻孔以东80余米；而压裂过程中未与2#钻孔沟通；2#钻孔压裂时，从3#钻孔返水，但未与1#钻孔沟通；3#钻孔压裂时，从2#钻孔返水；4#钻孔压裂时，附近15 m巷壁多处出水，未与其它任何钻孔沟通。 3) 抽采钻孔见水情况 压裂区域内抽采钻孔施工过程中发现，所有抽采钻孔见煤层时均大量含水，并造成钻孔施工过程中风排粉穿煤极为困难。 4) 判定结果 ①压裂孔评价：根据压裂情况可以判定，首先实施压裂的3#孔压穿了2#孔，其压裂效果未达到最大，2#孔在被3#孔压穿时才压裂，4#孔因封堵或裂隙问题均应属于报废孔，1#孔经重新封孔后压裂成功，但其压裂时间仅2.5小时，根据煤层正常压裂情况可以判断也没有达到该地点压裂极限值，即其压裂影响范围未达最大。 ②压裂影响范围 根据以上分析，本次压裂最具有代表性的孔为1#压裂孔，应该以1#压裂孔为基础进行综合分析，1#压裂孔向东走向80 m钻孔出水，1#孔以西，由于2#孔属报废孔，其影响主要来自3#孔压裂，又因压裂区域内所有抽采钻孔均出水，说明所有抽采钻孔均处于压裂影响范围内，因此可以推断该处压裂孔影响距离在80 m以上。 4.2. 抽采效果分析 4.2.1. 压裂钻孔抽采效果分析 由压裂影响范围分析可知，1#压裂孔相对最具有代表性，而井下水力压裂的同时对煤层瓦斯同时起驱散作用，1#压裂孔抽采数据说明该孔同时具备抽采功能，因此就一局部区域而言，其附近(压裂影响区域内，此处应该理解为 80m 范围)施工的抽采钻孔只能按总量计算，平均单孔流量不能作为衡量效果的主要指标之一。可以判定：按报告预先设定的标准计算所得的结果为压裂取得的最低效果。 对该区域煤层进行水力压裂后，压裂钻孔的抽采纯量相差较大，3个孔的抽采纯量分别为72.77、15.45、4.45 L/min，特别是3#压裂孔在压裂过程中出现堵孔而造成该孔流量及瓦斯浓度极低，且由于试验钻孔数量过少，因地质情况、煤层厚度变化、压裂的压力、压入水量等多方面的差异而造成各钻孔之间的差异较大，因而不能通过3个压裂钻孔完全说明压裂效果；所以对整个压裂区域进行抽采效果分析。 4.2.2. 压裂区域与非压裂区域抽采效果对比分析 1) 压裂区域内抽采钻孔抽采效果分析 通过分析压裂区域内抽采钻孔的抽采情况可知，压裂区域内抽采钻孔的平均单孔抽采纯量在连续4个月内均呈现了一个平稳的趋势，4个月的平均单孔抽采纯量最低为38.26 L/min，最大平均单孔抽采纯量为46.27 L/min，平均单孔抽采纯量41.74 L/min。 2) 非压裂区域钻孔抽采效果分析 通过表3可以看出，非压裂区域内的平均单孔抽采纯量呈现了一个缓慢下降的趋势，至 4 月 28 日 止已降至9.16 L/min，平均抽采纯量约为15.2 L/min；而矿井普通抽采钻孔的抽采纯量一般仅为4～5 L/min，造成该现象的主要原因是对比孔均反向施工，穿煤长度较正向施工长度长，煤层暴露面积较大；且有部分含水钻孔未纳入抽采计量。 由以上抽采情况分析可知，非压裂区域内抽采钻孔的平均单孔抽采纯量是15.2 m 3 /min，压裂区域内的平均单孔纯量是41.74 m 3 /min，即压裂区域内抽采钻孔的平均单孔抽采纯量是非压裂区域的2.75倍。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 针对2382工作面地质资料，设计水力压裂穿层钻孔，对钻孔进行封孔，确定各压裂孔压裂压力参数。记录各压裂孔压裂过程中的压力、压入水量等参数，分析得出3#压裂孔二次压裂导致泥岩对压裂筛管堵塞，造成无法继续压裂。 2) 非压裂区域内抽采钻孔的平均单孔抽采纯量是15.2 m 3 /min，压裂区域内的平均单孔纯量是41.74 m 3 /min，即压裂区域内抽采钻孔的平均单孔抽采纯量是非压裂区域的2.75倍。 3) 根据压裂孔出水及见水情况分析，所有抽采钻孔均处于压裂影响范围内，压裂孔影响距离在80 m以上。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 非量测数码相机的检校是近景摄影测量研究的热点问题。本文基于标准图像和畸变图像，采用BP神经网络建立物镜畸变改正模型，针对普通数码相机图像的像点坐标进行改正，并与传统Brown多项式畸变模型的结果进行对比分析。实验结果表明，BP神经网络改正模型的精度要优于传统多项式物理模型的精度，能够较好地满足高精度的近景摄影测量需要。 关键词 :相机检校，BP神经网络，物镜畸变，近景摄影测量 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近景摄影测量作为摄影测量学的一个重要分支，目前已经广泛应用于各类测绘生产实践。随着非量测数码相机的不断发展，使得近景摄影测量日趋数字化、自动化。然而，普通数码相机并不是专门为量测而设计生产的，尽管其具有价格低廉、携带方便、可随意调焦等优势，但非量测数码相机存在着较大的物镜畸变 [ 1 ] ，必须经过可靠性检校才能达到近景摄影测量的相应精度需求 [ 2 ] 。 传统的物镜畸变校正模型主要是把畸变类型分为径向畸变和偏心畸变 [ 3 ] 等，基于共线方程及其改化式建立相应的物理模型，以求取相关的畸变参数 [ 4 ] 。但是这类物理模型通常计算复杂，且一般只能满足中低精度的要求，在实际的高精度近景摄影测量生产实践中，必须要考虑完整的光学畸变模型 [ 5 ] ，甚至包括电学畸变和机械畸变等 [ 6 ] 。 采用BP神经网络算法来训练拟合物镜畸变函数，是将整个物镜畸变看成是一个整体，利用畸变图像与非畸变图像之间的某种映射关系来完成相机的高精度检校 [ 7 ] 。该方法不仅简单易于实现，且能较全面的拟合畸变函数 [ 8 ] 。本文基于BP神经网络的物镜畸变改正模型对像点坐标进行校正，通过不断的学习训练来优化模型的权值和阈值，以得到最优解。相较于传统Brown模型的物镜畸变模型而言，无需建立复杂的物理表达式。最后基于两种物镜畸变模型对畸变图像进行了像点坐标的校正实验，并通过实验结果论证了BP神经网络模型精度的可靠性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 非量测相机物镜畸变改正原理 2.1. BP神经网络物镜畸变改正模型 非量测数码相机检校的目的是恢复每张影像光束的正确形状，以保证摄影中心、像点、物点位于一条直线上。针对非量测数码相机，需要检校的内容主要有内方位元素(包括像主点坐标x 0 、y 0 及像主距f)和畸变差(△x，△y)。其中，物镜畸变是影响非量测数码相机精度的关键因素。畸变差通常指光学畸变差，是由物镜系统设计、制作和装配所引起的像点偏离其理想位置的点位误差，光学畸变差是影响像点坐标质量的一项重要误差源 [ 1 ] 。 采用BP神经网络算法对像点进行校正，是将物镜畸变差看成是一个整体。BP神经网络是由非线性变换单元组成的多层前馈神经网络，也可被称为误差反向传播网络 [ 9 ] 。一般分为输入层、隐藏层、输出层。本文所采用的BP神经网络拓扑结构如图1所示： 基于BP神经网络的畸变映射函数关系表达式为： [ x ′ y ′ ] = f ( ∑ i = 1 m w i [ x i y i ] − θ ) (1) 其中： x i 、 y i 为畸变图像的标志点坐标，作为网络训练输入值； x ′ 、 y ′ 为标准图像中的对应标志点坐标，作为网络目标输出值； w i 是权系数，q为阈值。 BP神经网络可以实现从输入到输出之间的任意非线性映射关系的训练拟合，在调整权阈值的过程中常采用的训练方法有LM算法、动量BP算法、可变学习速率BP算法、弹性BP算法、拟牛顿法、最速梯度下降法等 [ 10 ] 。在训练过程中，通过不断地调整网络权值和阈值，使得经过网络多次迭代后的输出值与目标值的最小均方误差逐渐达到最小，并将最终的权值和阈值分配在BP神经网络模型之中，得出最优畸变改正函数模型。 2.2. Brown物镜畸变改正模型 根据摄影测量原理 [ 11 ] ，考虑物镜畸变差，非量测数码相机的像点坐标可表示为： x ″ = Δ x + x y ″ = Δ y + y (2) 其中， ( Δ x ， Δ y ) 为像点畸变差； ( x ， y ) 为像点坐标的量测值； ( x ″ ， y ″ ) 为像点物镜畸变改正值。 Brown物镜畸变改正模型是根据几何光学的原理，将物镜畸变差分为径向畸变和偏心畸变以及CCD面阵内变形等 [ 12 ] 。基于Brown模型的畸变差表达式如式(3)： Δ x = x Δ ( r 2 K 1 + r 4 K 2 + r 6 K 3 ) + ( r 2 + 2 x Δ 2 ) P 1 + 2 x Δ y Δ P 2 + x Δ B 1 + y Δ B 2 Δ y = y Δ ( r 2 K 1 + r 4 K 2 + r 6 K 3 ) + ( r 2 + 2 y Δ 2 ) P 2 + 2 x Δ y Δ P 1 (3)
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验及结果分析 选取一组对应的标准图像和畸变图像，分别对两图像进行灰度化和二值化处理，图像分辨率均为2368 × 4208，如图2(a)、2(b)所示： 在图2中的畸变图像和标准图像中分别选取对应的56个标志点坐标作为训练集，8个未参与训练的标志点坐标作为畸变改正模型检测集。BP神经网络隐层神经元为10个，隐藏层传递函数为正切曲线函数tansig，输出层传递函数为线性函数pureline。量测相关标志点的坐标形成数据文件，由于隐层sigmoid 图1. BP神经网络拓扑结构图 图2. (a) 畸变图像；(b) 标准图像 函数的敏感性，需对数据进行归一化处理 [ 13 ] 。本实验中，采用收敛速度快且精度较高的LM算法进行网络训练。 BP神经网络的训练集坐标取自图2畸变图像和标准图像中一一对应的56个标志点坐标，其中，训练样本占70%，测试样本15%，检验样本15%，均为随机产生；有效性检查次数设为6，网络的初始权值在［-0.5，0.5］之间随机给出，误差性能函数取最小均方误差MSE。当训练结束时，物镜畸变函数形式便已确立，相应的权值和阈值也就贮存在了BP神经网络之中。 通过对比多次训练拟合的结果，从中选出BP神经网络的一种最优模型，对应的训练曲线如图3所示。 图3中，Train代表训练样本学习曲线，Test代表测试样本学习曲线，Best代表当前模型最小均方误差，Validation表示模型第303次迭代时，有效性检查次数达到了预设值6，停止训练。运用该模型对未参与训练的8组检测点像点坐标进行仿真处理，并与相应的实际像点坐标真值对比。结果如表1所示。 为验证BP神经网络函数模型的精度，以Brown畸变改正模型为对比，采用56个像点坐标建立关于7个畸变参数的超定方程组，解算出7个畸变参数，再代入未参与训练的8组检测点对应的像点坐标值，求出对应像点的畸变改正值，并与实际像点坐标值对比分析误差，测试结果如表2所示。 综合表1、表2结果，分别计算模型中误差可知，BP神经网络畸变改正模型精度为0.00139；传统Brown模型精度为0.03143。BP神经网络畸变改正模型精度相对较优，能更好的满足高精度近景摄影测量的需求。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结束语 本文的BP算法对待定点校正误差在0.004~0.0001之间，相比传统Brown多项式模型误差0.06~0.001之间要低出很多。实验结果表明，采用BP神经网络可以更全面的拟合出畸变函数，能较好的满足近景摄影测量高精度的相关需求。但BP神经网络模型也存在不足，其解可能为局部最优而不是全局最优，如何快速准确地在多个局部最优解中选择出全局最优解需进行多次试算确定。此外，本文针对桶形畸变图像进行的训练，得出的畸变函数模型不能适用于枕形畸变等其他畸变类型，对于不同的畸变图像均需重新对其进行学习训练。 图3. BP神经网络学习曲线 Table 1 Results of BP neural network simulation experimen 点号 1 10 19 28 37 46 55 64 x仿真值 0.123614 0.228764 0.338012 0.446923 0.555448 0.664219 0.773037 0.878391 y仿真值 0.874728 0.767690 0.657978 0.550385 0.442007 0.333076 0.223027 0.116705 x误差值 0.00371 0.00014 0.00021 0.00012 0.00035 0.00048 0.00064 0.00301 y误差值 0.00157 0.00039 0.00032 0.00021 0.00031 0.00038 0.00067 0.00200 表1. BP网络仿真实验结果 Table 2 Results of the brown model experimen 点号 1 10 19 28 37 46 55 64 x校正值 0.157304 0.261964 0.362982 0.460333 0.556298 0.683749 0.812597 0.932161 y校正值 0.922988 0.80390 0.677978 0.554465 0.451207 0.354196 0.253807 0.152615 x误差 0.03740 0.03334 0.02518 0.01353 0.00120 0.02001 0.04020 0.05678 y误差 0.04983 0.03660 0.02032 0.00429 0.00951 0.02150 0.03145 0.03791 表2. Brown模型实验结果
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 1963年美国医师Starzl实施了全球首例人体原位肝移植手术，此后随着肝移植外科技术的改进、免疫抑制方案的优化以及移植后病人管理的进步，肝移植成为终末期肝病的最佳治疗手段。然而供肝资源短缺制约了肝移植的进一步发展。近年来心脏死亡器官捐献(DCD)供肝在肝移植手术中的应用，有效扩大了供肝池，并已经得到世界卫生组织认可在全世界范围内实行。DCD供肝作为扩大选择标准的供肝来源，准确评估其质量并确保移植后受体的生存率，是国内外器官移植领域的研究热点。本文就DCD供肝质量评估最新进展作一综述。 关键词 :DCD肝移植，DCD供肝质量，脂肪肝，冷–热缺血时间，危险因素 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/