DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 损伤检测分析 3.1. 模态频率分析 由振动理论可知，对于一个多自由度振动系统而言，低阶固有频率对系统的动力响应贡献较大，而高阶固有频率影响较小，所以对多自由度系统只要提取其低阶固有频率就能很好地反映系统的动力特性。因此本文在此提取了该塔机的前5阶模态，损伤前后模态频率以及频率的变化见表1。 从表1可见，塔机结构损伤前后频率的变化都较小，变化量最大值为0.00217 Hz。可见结构的局部损伤对频率的变化并不敏感。 Hearn及Agbabian等利用频率变化平方比对简单结构的破损诊断取得了有益的成果 [ 4 ] ，在此本文也分析了该塔机损伤前后频率平方的相对变化，从表1可见，频率平方的相对变化最大值也仅为0.0097，可见该参数对结构局部的损伤也不敏感，因此利用模态频率对塔机结构的损伤进行检测，检测效果是非常不明显的。 3.2. 模态振型分析 本文又分别提取了完好状态和损伤状态的前5阶模态振型，由于塔机整体单元数众多，而损伤位置仅在塔身部分，因此，仅提取了塔身上对应损伤主肢所在列的节点的振型，利用matlab编程，对比显示损伤前后塔身振型的变化，各阶振型的对比图见图2(a)~图2(e)。 从塔身的5阶振型对比图可见，塔身结构的局部损伤对振型的影响也不大，从振型的变化无法判断结构的状态，更谈不上对损伤位置的判断。 图1. 塔机有限元结构模型 3.3. 振型的变化率分析 将塔身的模态振型根据公式(1)作进一步的分析。 Δ ϕ i ， j = ϕ g i ， j − ϕ d i ， j ϕ g i ， j (1) 式中， ϕ g i ， j ——代表结构完好状态第 j 个节点的第 i 阶振型值 ϕ d i ， j ——代表结构损伤状态第 j 个节点的第 i 阶振型值 Δ ϕ i ， j ——第 j 个节点第 i 阶振型的变化率 Table 1 Comparison of modal frequency before and after damag 模态阶数 完好状态固有频率(Hz) 损伤状态固有频率(Hz) 频率的变化 频率平方的相对变化 1 0.15370 0.15343 0.00027 0.0035 2 0.24577 0.24458 0.00119 0.0097 3 0.53605 0.53388 0.00217 0.0081 4 0.62761 0.62686 0.00075 0.0024 5 1.5682 1.5679 0.0003 0.00038 表1. 损伤前后模态频率对比 图2. 各阶振型对比 图3. 各阶振型对比 结构损伤后各阶振型的变化率分别见图3(a)~图3(e)。 分析图3可见，结构没有损伤的地方模态振型的变化曲线是光滑的，而对应塔身高度17.5 m、32.5 m处结构损伤的模拟，在图3(a)~图3(e)中都可见，两处损伤部位五阶模态的变化率曲线上均有非常明显的突变点，因此，用这种方法来判断结构的损伤不仅是可行的，而且这种方法还可以在判断结构状态的同时，能准确地将损伤位置很好地反映出来。
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user: 4. 结论 塔式起重机结构损伤识别及健康检测是一个非常迫切的问题，但目前尚处在基础理论研究阶段，本文探讨了利用有限元程序ANSYS对塔式起重机结构损伤的判断方法，首先建立塔式起重机结构损伤前后的模型，然后研究了各模态参数对结构损伤的敏感性，研究结论如下： 1) 塔机各阶固有频率反映塔机的整体状态，它对局部结构的损伤不敏感，其变化不能很好地反映结构状态情况。 2) 塔机振型的变化也不能很好地反映局部结构的损伤状态。 3) 塔机振型的变化率不仅能很好地反映局部结构的损伤状态，而且还能很好的定位损伤结构的位置。 该方法可以为塔机等大型钢结构的健康状况诊断提供一条有效途径。
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user: 摘 要 根据联合国标准，中国已进入老龄化社会。为应对老龄化社会带来的社会经济弊端，中国与多数国家一样采用延迟退休的策略。本文研究延迟退休策略的核心问题——延迟的工作年限数。采用国际比较的方法，收集整理不同发展水平的70个国家数据；测算各国预期受教育时间长度、预期寿命长度和平均工作年限等观察值；拟合全球平均工作年限的随机分布，服从Logistic分布；计算平均工作年限的m-s及其拐点；界定中国退休年龄。研究结果表明，中国需要延迟7年工作年限，其平均工作年限才能达到世界平均水平。 关键词 :延迟退休，国际比较，工作年限，Logistic分布 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 国家统计局发布的《2015年全国1%人口抽样调查主要数据公报》显示，2015年中国60岁及以上人口为22，182万人，占总人口的16.15%；同2010年第六次全国人口普查相比，60岁及以上人口占总人口的比重上升2.89%。参考联合国教科文组织规定的标准，中国已经进入了人口老龄化社会，且老龄化程度将不断加剧。人口老龄化问题使政治、经济、社会、文化等方面均受到不同程度的影响，生产力、生产方式、产业结构和社会生活等都随之改变。从国际上看，主要表现为老年人口抚养比增加、社会养老保障资金收支压力增大、劳动力成本增加等诸多不利因素，老年人口增多形成“新人口红利”、养老休闲产业发展加速等有利因素。为应对人口老龄化带来诸多不利因素的挑战，欧洲的英国德国、东亚的日本韩国、北美的美国等国家都逐渐提高法定退休年龄，中国也提出“渐进式延迟退休年龄”的改革方案。 中国退休年龄是1978年5月24日第五届全国人民代表大会常务委员会第二次会议原则批准，现在仍然有效的《国务院关于工人退休、退职的暂行办法》(国发【1978】104号)文件所规定的退休年龄。经过多年发展，中国经济社会已经发生巨大变化，GDP从全球第15名上升为第2名，平均人口预期寿命已从68岁延长至76.1岁。原有的退休政策是否应该延用已成为学术界讨论的热点。一方认为中国现有的环境下仍应使用原有的退休方案。张奎等 [ 1 ] (2014)认为延迟退休可能会对青年人就业产生“挤出效应”，从就业角度看应该延用原有的退休方案。刘元春 [ 2 ] (2013)从中国退休“双轨制”、从事行业差异等方法论述统一延迟退休会导致社会不公平加剧，社会矛盾激化，从社会公平角度建议延用原有的退休方案。姜向群 [ 3 ] (2004)指出中国经济正处于转型阶段，老年人接受新事物能力弱，精力有限，身体状况不如年轻人好，剩余工作时间短，工资水平，职工住房补贴以及医疗保险与年龄成正相关关系，延迟退休将提高劳动力成本，不利于经济的持续快速增长。 另一方认为中国现有的环境下不应使用原有的退休方案，应实施延迟退休方案。中国社会科学院人口与劳动经济研究所2015年12月发布的《人口与劳动绿皮书：中国人口与劳动问题报告No.16》从中国的人均预期寿命的变化情况分析，提出中国应该延迟退休年龄，且2045年男女职工退休年龄延迟至65岁。熊必俊 [ 4 ] (2004)、张熠 [ 5 ] (2011)、袁磊 [ 6 ] (2014)等从延迟退休对缓解养老保险基金支付压力角度，论述延迟退休可以推迟养老保险资金缺口来临的时间窗口以缓解养老保险资金缺口规模的增大。王钰鑫等 [ 7 ] (2010)、刘琛 [ 8 ] (2015)等从劳动力市场角度，论述延迟退休短期形不成老年人和年轻人竞争工作岗位的现象，中长期对就业是有促进作用。刘贵平 [ 9 ] (1999)认为义务教育的普及和提高，高等教育的广泛发展，越来越多达到法定劳动年龄的青年仍在接受教育，若不延迟退休，国家将损失一部分劳动力资源。 上述研究基本着眼于社会管理、市场供需、群体特征等角度，对中国是否应该延迟退休进行研讨。对于劳动力的个体特征却较少研究，可能造成即使市场和社会需要延迟退休而劳动力却无能为力的状况。本文尝试增加新的研究角度，从劳动力个体特征出发研究延迟退休问题。延迟退休改革方案中的首要问题是确定退休年龄，正如马凯副总理所述“退休年龄是推迟到63岁还是65岁？”。针对这一极具实用价值的问题，本文尝试利用统计学方法给出界定退休年龄的参考标准。即从劳动力个体特征出发利用人一生中成长、工作、退休的合理时间分配，界定中国退休年龄。
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user: 2. 研究框架 人一生时间可以分为成长阶段、工作阶段和退休阶段三个阶段(如图1)。成长阶段指一个人从出生到进入劳动力市场的时间跨度，在这个阶段中主要是身体的发育和教育的培养；工作阶段是一个人从进入劳动力市场到退出劳动力市场的时间跨度；退休阶段是一个人从劳动力市场退出后直至生命终结的时间跨度。三个阶段是对人生期限的一种粗略划分方式，能够明了一个人在进入和退出劳动力市场的所有历程。一般情况下，在一个时间范围内，受制于科技和社会发展的瓶颈，大部分人的生命长度是在某个较小的幅度内波动。又由于成长阶段主要受国家宏观层面的教育政策影响，工作阶段的时间跨度则主要由国家退休政策影响。退休政策在界定工作阶段的时间跨度时，应该考虑劳动力的生命长度和受教育时间长度，而非仅从其中某一个角度出发研究。 如果退休年龄不作调整，受教育程度的提高必然带来起始工作年龄的推迟，实际工作年龄的后移导致工作年限缩短这对国家和个人都是不利的。对于国家来说，将减少高学历人员的工作时间，造成劳动力资源的严重浪费，对于个人来说，将减少退休前的储蓄，陷入老年贫困。 在退休年龄不进行任何调整的情况下，预期寿命的延长不仅导致退休人员领取退休金的时间变长，客观上也增加了养老金的支付压力，更重要的是导致了强制退休，使一些具有工作能力、经验与技能的退休人员无法发挥应有的价值，过早被迫离开工作岗位，这不仅违背了个人工作意愿，也造成了人力资源的浪费和低效率配置。中国人口预期寿命的大幅度提高已经为延迟退休年龄创造了条件。从这方面来看，退休年龄理应随预期寿命的延长而做出相应的调整。 自中国改革开放以来，经济社会已发生巨大变化，教育政策也发生巨大改变，主要有普及义务教育、转型职业教育、扩招高等教育等。教育政策的改变使中国人均受教育年限大幅增加，从1989年的6.26年增加至2013年的9.05年。中国人均寿命从1989年的63.0岁增加至2013年的73.7岁。若统一按照原有退休年龄为60岁的规定，则工作年限减少了2.79年；退休阶段增加了10.7年。故研究现存模式是否合理。 合理性在哲学中是相对较难界定的概念，黑格尔在《法哲学原理》中提出“存在即合理”是广泛接受的论断。本文沿用该论断，采用国际比较的方法，在全球不同国家研究各国成长阶段时间长度、工作阶段时间长度、退休阶段年龄、预期寿命等变量，推算各国工作时间长度的特征，建立工作阶段时间长度的分布模型，依据统计学知识确定中国工作阶段时间长度的统计属性。详细步骤主要分为：首先，采用抽样方式在全球抽取部分国家作为样本；其次，收集整理各个样本的相关数据，计算各国预期受教育年限和退休年龄；然后，推算各国的工作年限，并研究其统计分布规律；最后，利用统计分布的性质和概率性质判断中国工作阶段时间长度的位置，判定中国工作阶段时间长度是否合理及其调整策略。 图1. 人生时间分配三阶段图
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user: 3. 数据收集与整理 3.1. 抽取样本 根据世界银行和世界卫生组织公布的世界各国受教育状况、法定退休年龄等方面的基本数据，计算出世界各国的平均受教育年限、平均工作年限及工作生命周期比，比较中国退休政策在全球各国中所处的位置。在全球224个国家和地区，选取具有代表性的国家进行分析研究。 综合考虑抽样方案的目的性、可度量性、可行性以及经济性，采用如下随机抽样方案：以联合国编写的《人类发展报告——2016》中的统计表“人类发展指数及其构成”为抽样框。按照人类发展指数，全球国家被分为4层：极高人类发展水平、高人类发展水平、中等人类发展水平和低人类发展水平，每层的容量分别为：49、53、42、43。采用在每一层随机抽样的方案，分别抽取了32个极高人类发展水平的国家，21个高人类发展水平的国家，8个中等人类发展水平的国家，9个低人类发展水平的国家(见表1)。 3.2. 预期受教育年限 受教育年限的度量方法主要有两个指标：平均受教育年限和平均预期受教育年限。平均受教育年限是指6岁及以上人口的平均接受学历教育的总年数与6岁及以上人口总数之比，计算公式为 E ¯ = E P (1) 式中E为某一人口群体中每个人的受教育年限之和，P为该人口群体的总人数。 在实践操作中，P一般可根据特定的需要确定，而E的计算则受到各种条件的制约。除人口普查资料可推算外，一般很难得到某一人口群体中所有个体的受教育年限。为简化计算工作，便于年度间的对比，E的计算应尽量使用已有的各种经常性统计资料。一种有效的改进指标为平均预期受教育年限，即各年级净入学率之和，计算公式为： F ¯ = k 初 等 × λ 初 等 + k 中 等 × λ 中 等 + k 高 等 × λ 高 等 (2) 其中 λ 初 等 ， λ 高 等 ， λ 高 等 分别为初等净入学率、中等净入学率、高等净入学率， k 初 等 ， k 中 等 ， k 高 等 分别为初等教育学制、中等教育学制、高等教育学制。 因此，本文采用第二个指标，即平均预期受教育年限度量各国受教育阶段的长度。同时考虑到统计口径问题，以及各年级的净入学率较难精确统计，用初等净入学率、中等净入学率、高等净入学率等指标推算平均预期受教育年限。 Table 1 Sample countries draw 发展阶段 国家名称 极高人类发展水平 爱沙尼亚、斯洛文尼亚、大韩民国、立陶宛、希腊、克罗地亚、拉脱维亚、古巴、波兰、 美国、比利时、新西兰、意大利、列支敦士登、智利、芬兰、以色列、英国、瑞典、匈牙利、 西班牙、瑞士、日本、法国、荷兰、葡萄牙、爱尔兰、丹麦、塞浦路斯、卢森堡、澳大利亚、挪威 高人类发展水平 中国、土耳其、厄瓜多尔、白俄罗斯、泰国、约旦、阿尔巴尼亚、伊朗伊斯兰、保加利亚、 哈萨克斯坦、乌拉圭、哥斯达黎加、哥伦比亚、多米尼加共和国、安提瓜和巴布达、 圣卢西亚、黎巴嫩、墨西哥、秘鲁、巴拿马、伯利兹 中等人类发展水 南非、几内亚、巴拉圭、圭亚那、埃及、印度、菲律宾、博茨瓦纳 低人类发展水平 乌干达、中非共和国、莫桑比克、马里、津巴布韦、尼泊尔、尼日尔、阿富汗、巴基斯坦 表1. 抽取的样本国家 3.3. 预期寿命 人口寿命的度量指标主要有：平均寿命和预期寿命。平均寿命是指某一群体所有人口的生存寿命总年数与人口总数之比，计算公式为： 平均寿命 S ¯ = S P (3) 其中S为某一人口群体中每个人的生存寿命之和。 预期寿命指在一定年龄组的死亡率水平下，该年龄组的一批人从出生到死亡平均可能生存的年(岁)数。通常所说的平均期望寿命是指刚出生的一批人平均一生可能存活的年数，计算时依据寿命表，采用蒋氏法计算。预期寿命不受原来人群年龄构成的影响，使得不同时期或不同地点的预期寿命可以直接进行比较，所以采用预期寿命衡量各国人口寿命长度。 3.4. 平均退休年龄 退休年龄是指国家根据职业，健康状况及其他情况规定的职工应该退休的年龄。退休年龄在不同国家之间的标准并不一致，有的国家为减少失业，降低退休年龄标准；有的国家或因财政承受能力有限，或因平均寿命提高，或因高技能人才短缺，延长退休年龄；也有的国家实行弹性退休年龄制度。 在样本国家中，存在同一国家内不同性别的退休年龄存在差异，这使得不同国家的退休年龄在相互比较时相对困难，为了简化难度本文采用平均退休年龄度量各国退休年龄，其计算公式为 T ¯ = T M + T W 2 (4) 其中 T M 为男性退休年龄， T W 为女性退休年龄。 3.5. 预期寿命 工作年限指工作人员的连续工龄，计算公式为 W = T ¯ − F ¯ − 6 (5) 利用联合国、世界银行、世界卫生组织等多个数据源的数据，按照上述公式(1)~(5)计算各国相关指标的观测值，整理为表2。
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user: 5. 统计建模 预期受教育年限 本部分给出界定中国法定退休年龄的统计分析模型，寻找中国退休年龄的理论值。利用表2中各个国家的数据绘制工作年限的Q-Q图(见图9)。可见，工作年限的分布函数与正态分布的分布函数相距较大，在0.5累计概率处左边的累积概率较低而右边较高。因此需要选用其他的分布函数拟合工作年限的分布。 图9. 工作年限的Q-Q图 综合考虑工作年限样本数据的特征，选用Logistic分布拟合工作年限。 采用 χ 2 检验检验工作年限是否服从Logistic分布函数。建立原假设： H 0 ： F ( x ) = F 0 ( x ) 其中F(x)为工作年限的分布函数；F 0 (x)是理论分布，为Logistic分布。 由于在Logistic分布函数 [ 10 ] F ( x ) = 1 1 + e − x − μ σ ， − ∞ < x < ∞ (6) 中位置参数 μ 和尺度参数 σ 的值未知，所以采用最大似然估计法估计它们的值。估计结果为： μ ^ = X ¯ = ∑ i = 1 70 X i = 42.40 ， σ ^ = 2.00 将样本值按照从小到大分为6组，统计各组的实际频数。 p i = F 0 ( a i ) − F 0 ( a i − 1 ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 6 (7) 计算各组的理论频数。结果汇总为表3。 查表得 χ 0.99 2 ( r − m − 1 ) = χ 0.99 2 ( 3 ) = 11.34 > 3.72 ，因此不能拒绝H 0 ，所以在水平为 α = 0.01 下认为工作年限服从Logistic分布。该分布的分布函数为 F ( x ) = 1 1 + e − x − 42.4 2 因此，工作年限服从Logistic分布，该分布的拐点为x = 42.4，即工作年限在拐点42.4左侧呈现加速上升态势，拐点42.4右侧则上升速度减缓，最后趋于稳定。中国工作年限x = 35.34，远低于42.40，因此有有待增加的空间。 Table 3 Distribution test calculation tabl 区间 n i F ( · ) p ^ i n p ^ i ( n i − n p i ) 2 n p i ( − ∞ ，38] 7 0.10 0.10 6.98 0.00 (38，40] 10 0.23 0.13 9.22 0.07 (40，42] 9 0.45 0.22 15.31 2.60 (42，44] 20 0.69 0.24 16.79 0.62 (44，46] 12 0.86 0.17 11.77 0.00 (46， ∞ ) 12 1.00 0.14 9.93 0.43 ∑ 70 1.00 70.00 3.72 表3. 分布检验计算表 增加中国工作年限的方案。一种方案为直接达到各国平均水平，即工作年限从35.34年增加到42.40年，增加7.06年。另一种方案为逐步增加方案。计算工作年限分布的3s区间，分别为：1s区间为(40.4， 44.4)，2s区间为(38.4， 46.4)，3s区间为(36.4， 48.4)。中国工作年限x = 35.34，处于3s之外，又一次印证中国工作年限需要增加的论点。逐步增加方案的思路为每次适当提高进入下一个区间，即增加三次，每次增幅为：1.06年，2年，2年。最终，中国工作年限进入1s区间，处于在国际比较中相对合理的位置。
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user: 6. 政策及建议 本文从全球宏观角度出发，从分析延迟退休年龄的现实需要人手，剖析了延迟退休年龄面临的障碍，在此基础上进一步提出了延迟退休年龄的改革思路。研究形成以下结论： 1) 随着平均预期寿命的延长和工作起始年龄的提高，在现行退休年龄政策不变的情况下，“法定工作年限”在不断缩短。中国平均“法定工作年限”由1992年的38.85年缩短至2013年的35.15年，占生命周期比重由2000年的52.69%下降至2013年的46.50%。(估算退休年龄)平均意义上，目前我国人口平均工作时间不到生命周期的一半，基本工作权利难以得到实现。根据工作年限的经验分布函数推算，认为我国平均工作年限应推迟约7年的时间才能赶上世界平均水平。 2) 从国际经验来看，英国、希腊等国家由于退休年龄提高较快，出现了罢工和社会动荡等现象。为了减轻延迟退休对劳动者和社会的冲击，通过时间来化解矛盾。美国计划从2002年到2027年，德国计划从2012年到2029年，将退休年龄由65岁逐步提高到67岁，每年仅延迟退休1到2个月。我国也应小步慢走、渐进到位。每年推迟几个月退休，经过一段相当长的时间，逐步把退休年龄提高到一个合理的区间。 3) 面对延迟退休年龄这一必然趋势，应在延迟退休年龄正式实施之前为之扫平障碍。通过预先公告，科学宣传，广泛听取意见，引导民众走出对延迟退休年龄已形成的认识误区，从而认识到延迟退休年龄是顺应预期寿命延长、平均受教育程度提高的自然结果，是对基本工作权利的保障。 本文仅就全球宏观视角下延迟退休年龄的需要及改革思路进行了探讨。但事实上，调整退休年龄是一项复杂而困难的系统工程，它与经济社会发展的诸多方面密切相关，比如劳动力的供给与就业，养老金的收支平衡等等。此外，本文没有对延迟退休年龄的优化方案等进行深层次分析，比如考虑到城乡养老金待遇水平差异，男性和女性在延迟退休年龄的方案设计上是否应有所区别；这些都是值得进一步关注和深入研究的内容。
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user: 摘 要 结构方程模型是一种分析建立、统计预测多变量因果关系的数学分析方法。本文从心理学的角度出发，将学业设为学习能力、创造性思维、语言表达能力、交流合作能力四个维度，将时间设为时间价值感、时间监控观和时间效能感三个维度。对长春市四所高校的学生发放700份调查问卷，使用SPSS统计软件进行问卷信度分析，得到问卷信度为0.893，表明信度良好。用AMOS软件建立模型系数估计统计量以及结构方程模型路径图，得到所有项路径系数的P值都在0.05的显著性水平以下，表明大学生时间管理和学业水平存在显著正相关，并据此建立了相关的结构方程。研究结果显示，好的时间管理不仅可以提高学生的学习绩效，还可以为促进人格的进一步社会化奠定良好的基础。 关键词 :结构方程模型，相关性分析，时间管理，大学生，学业 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 现阶段，许多专家及学者试图从大学生的时间管理角度去研究影响大学生学业水平的因素。黄希庭等人(2001) [ 1 ] 提出时间管理倾向是一种个体在运用时间方式上所表现出来的心理和行为方面的人格特征，具有多维度、多层次的心理结构，主要由时间价值感、时间监控观和时间效能感构成。魏佳(2015) [ 2 ] 的研究表明在时间管理倾向的三个维度中，时间效能感主要影响学业成绩，与大学生学业成绩成显著正相关。而李茹锦(2008) [ 3 ] 在不同的成就对学业成绩的间接作用的研究中发现，学业成绩与时间监控感、时间效能感成显著正相关，但时间效能感不在多元线性回归中显现。以上的研究都是借用传统的统计方法实现的，但对于这种传统的统计方法，其中因素自身的测量和因素之间的关系是分开出的，先是对因素进行测量，评估概念的信度和效度，接着通过评估标准，将测量资料用于进一步的分析。为了区别于传统方法，本文基于结构方程模型对大学生时间管理对学业的影响进行相关性研究。 结构方程模型 [ 4 ] 便于我们从诸多的子维度中找出关联度最大的影响因子，Heidi Janssens等人(2016) [ 5 ] 利用结构方程模型对工作压力、长期病假和受欺凌三者潜在的关系进行了研究，Florence Fulk、Paul Succop等人(2016) [ 6 ] 通过结构方程模型，在已有统计数据的基础上，找出了被调查个体所在地空气、土壤、灰尘中锰含量及个体取暖方式、父母受教育水平、室外活动时间对个体摄入锰含量的相关关系等。 本文构建结构方程模型，通过将难以直接衡量的学习能力，创造性思维，语言表达能力和交流合作能力以调研打分为测量变量予以概念化，进向通过测量变量之间的协方差关系研究潜变量之间的关系，拟合结果可以清晰地显示出学业水平和时间管理能力的预测关系，其主要包括测量方程和结构方程两类。
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user: 2. 结构方程模型原理和模型建构 结构方程模型(Structure Equation Modeling)是一种分析建立、统计预测多变量因果关系的数学分析方法，涵盖了回归分析、因子分析、通径分析、协方差分析等诸多一元及多元统计分析方法所具备的优点 [ 7 ] 。综合了传统统计方法中因子分析和路径分析的各项优点，通过为难以直接测量的潜变量设定观测变量，借助这些可以用于统计分析的观测变量之间的关系进一步研究潜在变量之间的关系。结构方程模型不但可以使研究人员在分析中处理测量误差，而且又可以分析潜变量之间的结构关系。因此可以将结构方程模型的联立方程组分成以下两类： 1) 测量方程 X = Λ x ξ + δ ，     Y = Λ y η + e 测量方程是表示观测变量 x ， y 与潜变量 η ， ξ 之间关系的 方程组。其中 X 是表示外生指标组成的向量， Y 是表示内生指标组成的向量， Λ 用来表示外生指标与外生潜变量之间的关系和内生指标与内生潜变量之间的关系， e 是外生指标 X 的误差项及内生指标 Y 的误差项， η 是内生潜变量， ξ 是外生潜变量。 2) 结构方程 η = B η + Γ ξ + ζ 结构方程组主要用于表示潜变量与潜变量之间的关系。其中 B 表示内生潜变量之间的关系， Γ 是外生潜变量对内生潜变量的影响， ξ 是外生潜变量， ζ 是结构方程的残差项。 由这两组方程，再加上一些模型的设定，通过一种迭代求解过程，就能计算出结构方程模型中的各个参数。
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user: 4. 模型结果分析 4.1. 问卷可信度分析 由于信度分析能够分析出评价调查的稳定性和可靠性。所以我们将收集的数据经过量化处理后导入SPSS软件进行信度分析。分析结果如表2所示。 一般情况下，信度分析达到0.8左右时则可以表示问卷的信度良好，0.9以上则表示信度极好。从表2可以看出问卷信度为0.893，信度良好。 4.2. 学生时间管理和学习能力的相关性总体分析 从表3可以看成。时间管理与学业水平有很强的相关性且影响显著。从研究中发现，学习成绩较为出色的学生，其时间管理倾向的特质比学习成绩相对逊色的学生更为突出。时间管理不仅提高学生的学习绩效，更重要的是可以促进人格的进一步的社会化创造良好的基础。 4.3. 从不同的维度分析 为了更好的研究大学生时间管理与其学业之间的影响，我们根据调查问卷的结果又从不同性别、年级，高校，家乡所在地四个方面进行了详细的分析，得到了以下结论： 1) 心理学研究表明，女性多属于场依存型，男性则多属于场独立型。步入大学，学生可以自由支配的时间增多，师长的约束减少，男生的独立适应能力明显高于女生，导致男生的时间管理倾向总体要强于女生。但女生因为从小被灌以做事认真、踏实、稳重的思想，所以在时间监控感上要优于男生，更容易在规定时间内完成学习任务。学习能力、交流合作能力要优于男生。同时有研究指出，男生和女生的大脑发育从小就是不一样的，这就导致女生的抽象思维和逻辑思维不如男生，所以男生的创造性思维要优于女生，当然语言表达能力也要优于女生。 2) 从不同地区的角度来说，南方大都是经济发达省份，人口较多，竞争也就相对比较激烈，这就使得南方的教学质量高于北方的教学质量，学生的学习观念比较强，使得其拥有较强的学习能力。相比之下，北方学生没有了地域优势，只能靠自身的努力来发展，所以北方学生对自身的要求严格，在时间管理上要优于南方学生。 3) 对于不同高校的学生，985和211高校的学生学习能力及时间管理能力相比一本学生和二本学生 Table 2 Reliability statistic Cronbach’s Alpha 项数 0.893 20 表2. 可靠性统计量 Table 3 Student time management and learning ability of the overall analysis of the correlation tabl 时间价值感 时间监控感 时间效能感 时间管理 学习能力 0.446** 0.558** 0.697** 0.618** 创造性思维 0.434** 0.533** 0.674** 0.577** 语言表达能力 0.421** 0.543** 0.726** 0.593** 交流合作能力 0.309** 0.444** 0.643** 0.495** 学业水平 0.461** 0.606** 0.792** 0.664** 表3. 学生时间管理和学习能力的相关性总体分析表 要较好一些。主要有两方面原因，一方面是985和211高校的校园学习氛围相比之下较好，学习资源也相对较多，一个良好的学习环境对学生的学业发展也是很重要的。另一方面985和211高校的学生大部分都是从小就是对学习能力和时间管理能力要求较严格的，在成长的过程中已经形成了良好的习惯，再加上来自名校上的自信，让他们更容易取得好成绩。 4) 从心理学角度来说，初到一个陌生的环境，人本能的想要证明自己，这在211，985名校中尤为明显。但与此同时，大一的学生并没有完全掌握高中与大学学习方法上的不同，导致学习效果并不明显，相比之下，大二、大三的学生学习能力较强，同时，随着学科竞赛的加入，高年级学生的交流合作及语言表达能力也得到了加强。
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user: 5. 结论 本文调研了大学生时间管理与其学业之间的影响，并建立了结构方程模型进行分析，研究结果表明，大学生时间管理和学业水平存在显著正相关。为了使大学生能够更好的管理时间来提升学业水平，本文给出以下建议：要有时间管理意识并努力培养自己的时间管理意识；要有明确的目标并为此目标的实现制定详细的计划做到高效的时间管理；学会并保持做事有条理并学会使用任务清单；分清主次并牢记要事为先；劳逸结合，张弛有度，才能更有效率的学习；牢牢把握效率与效果的关系。
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user: 摘 要 本文基于主成分降维方法和部分线性模型研究了香港地区的空气污染和呼吸疾病之间的关系。实证分析中通过与线性模型和带时间趋势的线性模型的对比研究，发现所提出的方法在预测效果上更加准确，并且香港地区的空气污染与呼吸疾病之间存在非线性关系。 关键词 :空气污染，呼吸疾病，部分线性模型 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/
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user: 1. 引言 近年来，空气污染愈发严重，人类对环境的破坏与污染让我们赖以生存的地球遭受侵害。空气污染对人类的直接影响便是通过人类的呼吸，继而引发各种呼吸疾病，并且这些呼吸疾病大多会导致各种难以想象的严重后果。研究可以发现，空气污染跟与呼吸道有关的呼吸疾病的发生率存在重要联系；同时，空气中蕴含的各种可以吸入的颗粒物的存在也会致使呼吸的困难和呼吸道的感染。如何有效地研究空气污染跟与呼吸道有关的呼吸疾病的发生率之间的关系成为众人关心的问题。 在过去20年中，关于半参数模型的估计和建模问题已引起了学者们的广泛关注。部分线性模型是其中一类简单有效的半参数模型，相对于参数和非参数模型，它有更强的适应性和解释能力，在医学、金融、环境等领域得到了广泛的认可。部分线性模型最早由Engle等 [ 1 ] 研究气象与电力问题时提出。在实际应用研究中使用部分线性模型或者对它进行各种相关研究的学者众多。Cuzick利用渐近估计方程研究其参数估计，得到了估计量的相合性 [ 2 ] 。梁华和黄四民基于部分线性模型对居民消费结构进行了剖析 [ 3 ] 。Schmalensee和Stoker使用它研究了美国家庭的汽油消费情况 [ 4 ] 。Liang等基于bootstrap方法研究了模型参数和误差方差的估计，发现利用bootstrap方法逼近得到的估计量与大样本估计量有相同的渐近分布 [ 5 ] 。在对异方差部分线性模型进行探讨时，Ma等证明了异方差下部分线性模型的参数是半参有效的 [ 6 ] ；You 和Chen研究了带有序列相关误差的半参数部分线性模型，给出了一种新的估计误差结构的方法，进一步提出窗宽选择方法、参数部分的有效半参广义最小二乘估计方法和基于bootstrap的拟合优度检验 [ 7 ] 。李启华等灵活运用模型了半参数形式下的特征价格指数 [ 8 ] 。Jiang基于调整参数指数平方损失函数提出了部分线性模型的稳健估计方法，并将其应用于研究花粉水平数据和盐分数据 [ 9 ] 。 协变量维数较高时，部分线性模型的估计效率会降低。杨宜平等 [ 10 ] 、Luo和Gerard [ 11 ] 提出了部分线性模型的变量选择方法，首先对高维协变量降维，再利用选择的协变量估计模型，有效提高了其估计精度。但是，该方法在实际应用中却较为复杂。因此，在前人研究的基础之上，本文从估计和预测的角度对维数较高的部分线性模型的估计进行探讨，拟将主成分分析方法应用到部分线性模型中，降低模型维数，提高模型的估计精度。为研究空气污染和呼吸疾病之间的相互关系，本文利用香港新东方东地区2000年1月1日至2001年1月15日的化学污染物水平与呼吸系统疾病每日住院人数数据，基于部分线性模型研究两者之间的关系。 本文的主要研究框架如下：第一部分，在部分线性模型基础上，提出了主成分部分线性模型，并对其估计方法进行介绍。第二部分是实证分析，将采用主成分分析与部分线性模型拟合和预测香港新东方东地区呼吸系统疾病每日住院人数，并通过比较得出结论。第三部分是本文的结论。
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user: 2. 模型的估计 部分线性模型中既包含参数部分又包含非参数部分，它具有超越参数和非参数模型的适应和解释能力，其具体形式为： Y = X T β + g ( T ) + ε (1) 其中 Y 是响应变量， β 是 p 维参数向量， X 是 p 维协变量， T 是1维协变量， g ( ⋅ ) 是未知函数， ε 为随机误差，且满足 E ( ε ) = 0 和 V a r ( ε ) = σ 2 。 部分线性模型的估计方法有很多，如局部多项式估计、核估计、样条估计等。这里仅对局部多项式估计方法进行介绍。假设 { X i T ， t i ， y i ; i = 1 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， n } 是来自模型(1)的一组样本，有 g ( t i ) = E ( y i − x i T β ) ， i = 1 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， n 。 g ( ⋅ ) 鉴于真值 β 的一个非参数估计为 g ˜ ( t ， β ) = ∑ i = 1 n W h i ( t ) ( y i − x i T ) β (2) 其中 W h i ( ⋅ ) = ( n h ) − 1 K ( h − 1 ( t i − ⋅ ) ) { A n ， 2 ( ⋅ ) − ( t i − ⋅ ) A n ， 1 ( ⋅ ) } A n ， 0 ( ⋅ ) A n ， 2 ( ⋅ ) − A n ， 1 2 ( ⋅ ) ， A n ， j ( ⋅ ) = 1 n h ∑ i = 1 n K ( t i − ⋅ h ) ( t i − ⋅ ) j ， j = 0 ， 1 ， 2 ， h 为带宽。为了估计 β ，最小化下面的残差平方和 S S ( β ) = ∑ i = 1 n [ y i − x i T β − g ˜ ( t i ， β ) ] 2 (3) 求解式(3)的极小值，可得参数 β 的估计 β ^ n = ( X ^ T X ^ ) − 1 X ^ T y ^ (4) 其中 y ^ = ( y ^ 1 ， ⋯ ， y ^ n ) T ， X ^ = ( x ^ 1 ， ⋯ ， x ^ n ) T ， y ^ i = y i − ∑ j = 1 n W h j ( t i ) y j ， x ^ i = x i − ∑ j = 1 n W h j ( t i ) x j ， i = 1 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， n 。 基于估计的 β ^ n ，可得非参数部分 g ( ⋅ ) 的估计，即 g ^ n ( t ) = ∑ i = 1 n W h i ( t ) ( y i − x i T β ^ n ) (5)
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user: 3. 空气污染与呼吸疾病数据的实证分析 本部分利用香港某地区实际数据来探讨空气污染与呼吸疾病之间的关系。使用的实际数据是2000年1月1日至2001年1月15日的香港新东地区的空气污染物和其它影响环境因素的日常测量值数据，其中2000年2月19日到2000年2月24日的相对湿度由于数据缺失，剔除这七天的数据。主要考虑四种环境污染物——二氧化硫SD(g/m 3 )X 1 、可吸入颗粒物RSP(g/m 3 )X 2 、二氧化氮ND(g/m 3 )X 3 、臭氧OZ(g/m 3 )X 4 和两个环境因素——温度Tem(摄氏)X 5 和相对湿度Humi(%)X 6 。感兴趣的问题是研究新东地区的化学污染物与呼吸系统疾病每日住院人数(Y)之间的关系。 首先，将数据分为两部分，第一部分用于拟合模型，第二部分用于评价拟合的模型，数据的分割点是2001年1月1日。评价模型优劣的两个指标选用平均平方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)，即 MSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 和 MAE = 1 n ∑ i = 1 n | y i − y ^ i | (6) 其中 y ^ i 是 y i 的预测或拟合值， n 是样本数。 简单统计分析发现，自变量X 1 、X 2 、X 3 、X 4 、X 5 、X 6 对Y的关系均是非线性的，因此考虑对X 1 、X 2 、X 3 、X 4 、X 5 、X 6 做主成分分析。前三个主成分的方差累积贡献率为82%，成分得分系数矩阵见表1。从而，三个主成分可表示为： Z 1 = 0. 123 X 1 + 0. 393 X 2 + 0. 321 X 3 + 0. 173 X 4 − 0.220 X 5 − 0.288 X 6 Z 2 = 0. 494 X 1 − 0. 007 X 2 + 0. 329 X 3 − 0. 483 X 4 + 0.082 X 5 + 0.216 X 6 Z 3 = 0. 414 X 1 + 0. 085 X 2 − 0. 171 X 3 + 0.304 X 4 + 0.752 X 5 − 0.288 X 6 。 主成分Z 1 、Z 2 和Z 3 的方差累积贡献率为82%，包含了数据绝大部分的有用信息。数据由六个自变量变为三个自变量，达到降维目的。新的自变量Z 1 、Z 2 和Z 3 对呼吸疾病日住院人数(Y)的散点图如图1~图3所示。由图可知，呼吸疾病日住院人数(Y)与第一主成分Z 1 之间没有明显的线性关系，而与第二、第三主成分Z 2 、Z 3 之间存在较为明显的线性关系。所以，将Z 1 作为模型(1)中非参数部分的协变量，将Z 2 、Z 3 作为部分线性部分的协变量。基于新协变量Z 1 、Z 2 、Z 3 对模型(1)进行拟合和预测。 对于部分线性模型，先通过主成分方法降维，再计算回归系数，得 β ^ = [ 2.11 − 7.25 ] T 。图4给出了呼吸疾病日住院人数(Y)的真实值与估计值(data 1是真实值，data 2是估计值)。通过图4可知，使用所提出方法估计的呼吸疾病日住院人数(Y)接近其真实值，这说明提出的估计方法是非常有效的。最后，给出残差序列的散点图和自相关系数图，如图5和图6所示。通过图6可知，残差序列仅在滞后5阶时存在微弱的相关性，这进一步说明使用主成分降维方法和部分线性模型处理此数据是合理正确的。 接下来，利用部分线性模型对2001年1月1日到1月15日的呼吸疾病日住院人数进行预测。计算得到的预测值(四舍五入)为185、71、84、97、101、41、85、73、88、70、62、77、84、134、50，实际 Table 1 Component score coefficient matri 1 2 3 4 5 6 X 1 0.123 0.494 0.414 −0.110 1.085 0.231 X 2 0.393 −0.007 0.085 0.484 −0.118 −1.604 X 3 0.321 0.329 −0.171 0.254 −0.871 1.194 X 4 0.173 −0.483 0.304 0.566 0.506 1.028 X 5 −0.220 0.082 0.752 0.239 −0.871 −0.110 X 6 −0.288 0.216 −0.288 1.055 0.303 −0.054 表1. 成分系数得分矩阵 图1. Z 1 对呼吸疾病日住院人数(Y) 图2. Z 2 对呼吸疾病日住院人数(Y) 图3. Z 3 对呼吸疾病日住院人数(Y) 图4. 呼吸疾病日住院人数(Y)的真实值和估计值 真实值为185、71、84、97、101、41、85、73、88、71、62、77、84、134、50，误差约为6.7%。一般情况误差小于10%认为预测是比较准确的。为了说明提出方法的优越性，再利用线性模型(LRM)和带有时间趋势的线性模型(LRMT)对此数据研究。表2列出了三种不同模型下计算的预测值的MSE和 图5. 残差序列散点图 图6. 残差序列自相关图 Table 2 MSE and MAE of daily number of hospitalized patients with respiratory diseas 模型 MSE MAE PLM 0.3248 0.2982 LRM 25.7670 3.6130 LRMT 26.9070 3.9064 表2. 呼吸疾病日住院人数的MSE和MAE MAE。通过表2可知，利用主成分降维方法和部分线性模型预测的结果明显比另外两种模型的预测更准确。
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user: 4. 结论 本文将主成分降维方法引入部分线性模型的估计，通过实证分析从系数估计和平均平方误差的角度，研究部分线性模型对建模香港地区空气污染与呼吸疾病数据的有效性。通过比对部分线性模型、线性模型和带有时间趋势的线性模型对实际数据的分析，验证了基于主成分降维方法的部分线性模型的预测结果更加准确和有效。同时，实证分析显示香港地区的空气污染与呼吸疾病之间存在非线性关系。
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user: 摘 要 应用MetroIn_DPM数字近景工业摄影测量系统及Axyz/MTM经纬仪工业测量系统在实验室内进行的模拟实验，论证了MetroIn_DPM系统应用于工程项目的可行性；并应用MetroIn_DPM数字近景工业摄影测量系统对加油站罩棚及立柱进行了监测实践，得到了加油站罩棚的变形量及趋势。 关键词 :工业摄影测量，图像处理，经纬仪测量系统，形变监测，最佳曝光强度 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 MetroIn_DPM是由解放军信息工程大学研制的一套数字近景工业摄影测量系统，包括图像数据处理软件 [ 1 ] 、数码相机、环形闪光灯、人工标志以及定向靶等。该系统操作简单，只需测量人员对被测物布设回光反射标志，用数码相机对布设的标志进行拍摄，通过图像处理软件解算出测量点的三维坐标 [ 2 ] - [ 8 ] 。主要用于小型工业设备的测量。 本文结合岱庄生建煤矿域内某加油站罩棚的形变监测，对MetroIn_DPM系统在大型建构筑物形变监测中的应用进行了研究。通过室内的实验及对加油站罩棚形变的实测分析，验证了该系统用于大型建构筑物形变监测是可行的，其测量精度可满足形变监测的要求。
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user: 4. 结论 通过实验室的对比分析及实际工程的应用实践表明，MetroIn_DPM数字工业摄影测量系统在实验室内当拍摄距离为4~5 m时，目标点的平均点位误差为0.061 mm。在拍摄距离为10~12 m时，目标点的平均点位误差为0.081 mm。与Axyz/MTM工业测量系统测量结果对比其坐标差值的RMS平均值为0.1662 mm。在野外拍摄距离为20 m时，其点位测量精度可控制在1 mm左右。由此得出MetroIn_DPM数字工业摄影测量系统在较远距离拍摄的精度可以满足一般建构筑物监测工程的精度要求。
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user: 摘 要 铼是一种稀有金属，在地壳中平均含量约为1 × 10 −7 %。由于具有特殊的物理化学性能，铼在工业领域已经得到了广泛的应用。自然界中的铼贵重而稀散，准确测定其含量存在一定的困难。巨大的工业需求促进了各种铼分析方法的开发与应用，比如电化学溶出伏安法、分光光度法、X射线荧光光谱法、电感耦合等离子体发射光谱法，电感耦合等离子质谱法等等。电感耦合等离子质谱具有很低的检出限，基体效应小，谱线简单，能同时测定许多元素，动态线性范围宽及能快速测定同位素比值等特点。地质学中常用于测定岩石、矿石、矿物、地下水中微量、痕量和超痕量元素。随着大型精密仪器的开发应用，铼样品的前处理、分离、富集以及测定方法都有不同程度的进展。综述了近些年来矿石样品中铼的分离、测定方法的进展，重点介绍了电感耦合等离子体质谱法在测试铼中的应用，分析比较了各方法的优缺点，并展望了铼的分离、分析方法的发展方向。 关键词 :铼，电感耦合等离子质谱，矿石，研究进展 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 铼(Re)是一种贵重的高度分散金属元素，在地壳中含量极低，平均含量约为1 × 10 −7 %。因其具有高熔点、高沸点、高密度、高强度、耐腐蚀等优良特性 [ 1 ] ，在现代工业、航空航天、国防等领域具有广泛的应用前景 [ 2 ] 。在自然界中尚未发现铼的独立矿物存在，而是分散存在于各种硫化矿物及超基性岩类矿物中 [ 3 ] 。铼多以微量伴生于铀、铂、钼、铜、铅、锌等矿物中 [ 4 ] ，是地质找矿的指示元素，因此，其测定对地质找矿具有十分重要的意义。 电感耦合等离子质谱法(ICP-MS)具有检出限低、灵敏度高、分析速度快、自动化程度高，而且能够同时检测多种元素，在地质矿产样品分析中体现出较强的竞争优势和发展潜力 [ 5 ] [ 6 ] ，是目前矿石中铼的主要测定手段。本文就近年来矿石中铼的分解、富集方法进行了综述，重点介绍了ICP-MS在矿石中铼的检测方面的应用现状。
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user: 2. 样品的前处理 含铼矿样的分解及试液的预处理方法和条件是影响铼分析结果准确度的重要环节之一。前处理方式的选择不仅与元素化学性质、样品性质有关，还要充分考虑到操作过程的难易程度。近年来，含铼矿样的分解方法主要有氧化镁烧结法、酸溶法、碱熔法、逆王水法、硫-镍试金法(火试金法)、玻璃封管法、微波消解法等 [ 7 ] - [ 12 ] 。各方法的原理及优缺点见表1。
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user: 3. 铼的分离与富集 由于一般岩石样品Re含量通常只有0.x~x ng/g，二者浓度相差两个数量级以上，在直接测定的情况 Table 1 Comparison of decomposition methods for samples [1 分解方法 原理 方法评价 氧化镁烧结法 高温烧结，将铼氧化至七价呈可溶性高铼酸盐 样品分解比较完全，试液含盐量较少；二次烧结，回收率更高；适用于含铼量较高的样品 酸溶法 强酸及强氧化剂将铼转化成酸溶物 取样量较少(0.1~0.2 g)，分解效果不太理想，使用王水复溶，可提高回收率 碱熔法 高温熔融，强氧化性碱将铼转化为水溶性盐 可将样品完全分解，但过程中引入了大量熔剂，使得过程空白值高，同时会造成溶液中含盐量很高 逆王水法 硝酸将硫氧化成高价，再加入盐酸使样品分解 适用于含硫量较高的样品，空白较低 硫-镍试金法 样品与溶剂入过氧化钠-硼砂共熔，铼富集在镍扣中与基体分离 富集效率高，但熔剂镍空白较高；需对不同性质的样品采用不同比例的助熔剂熔融，且在样品处理过程中铼会有一定的损失 玻璃封管法 高温高压密闭酸性氧化 操作复杂，溶解样品时间长，且有一定的危险性，不宜快速分析 微波消解法 在密闭容器中通过微波加热使样品在高温高压下进行消解 样品分解完全，空白低，消解能力强，消耗试剂少，可避免挥发损失和试样的沾污 表1. 含铼矿样的分解方法对比 [ 1 ] 下，其干扰不可忽略，并且其检出限与ICP-MS仪器的检出限在同一水平，测定误差较大。因此，必须通过分离富集后才能得到准确可靠的结果。分离富集铼常见的方法有萃取分离法、离子交换法、液膜法、沉淀法、氧化还原法和泡沫塑料吸附法等 [ 13 ] - [ 20 ] 。萃取分离法是利用萃取剂中的阴离子与 ReO 4 − 发生交换、络合反应或协同作用实现铼与其他共存元素的分离，该方法价格便宜、工艺成熟，但萃取剂易燃、易挥发、有毒、反萃取困难。离子交换法无毒无污染、工艺简单，已工业化，可富集原液中较低含量的铼。 ReO 4 − 与树脂柱上的阴离子发生离子交换反应，然后用洗脱剂使 ReO 4 − 脱离树脂。液膜法是在酸性介质中，乳化液膜体系迁移富集 ReO 4 − ，使铼与常见共存离子较好分离。此法用于富集测定钼精矿、多金属矿石和合金中的微量铼，结果令人满意；液膜分离是一种简单、快速、选择性强的新型分离技术，但仍处于开发研究阶段，技术还不够成熟。沉淀法利用各种化合物溶解度的不同使铼与基体分离，适用于铼含量高的原液。氧化还原法是指加热使铼的高价氧化物还原为非挥发性化合物，适合于氧化物混合物中的铼，但耗能较大。泡沫塑料吸附法是将泡沫塑料作为吸附介质对铼进行吸附，回收率较高。