DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实例验证与结果分析 根据所选取的上证综指，利用模型预测提前1天、1周和1个月的收盘价变动。并且利用公式(4)进行归一化处理，处理后的数据如图4所示。按照所选取的从2008年10月31日到2014年12月31的数据，将其分为训练集以及测试集，该模型最终利用1200个数据进行训练，300个数据进行预测，所使用的技术指标如图4~7所示。模型的训练程度根据MAPE和RMSE进行评估。 图4. 归一化后的收盘价 图5. MTM和MACD指标 图6. MA和EMA指标 图7. RSI指标 图4为所选股票的收盘价趋势，图5~7为实验所选取的技术指标特征。MA的作用是消除股价随机波动的影响，寻找股价波动的平均趋势；EMA是指确定时间窗口下的平均值，数据点越近权重就越大，数据点越小权重越小；MACD是一种常见的技术分析工具，用于分析股票价格变化的强度、方向、能量以及趋势周期；RSI包括了交叉、数值、形态和背离等多方面的判断原则，RSI强弱指标的理论和实践极其适合于股票市场的短期投资；MTM又称动量指标，通过观察股价波动的速度来揭示股票价格反转的规律变化。通过这些技术指标特征，可以对股票价格规律进行更准确的刻画，便于SVM-KNN更准确地预测股票涨跌趋势。 对于SVM分类器，对参数C和γ进行优化，并选择最优参数如表2所示，其中C为SVM的松弛因子，C越小，模型的泛化能力就越强；γ为所选用径向基核函数的参数，γ值越小说明单个样本的影响力越大。对于KNN，根据文献阅读最终选择10作为K值。 Table 2 Parameter selection of SV 参数选取 时间长度 1天 7天 30天 C 29 36 52 γ 0.2 0.7 0.7 表2. SVM的参数选取 表3说明了SVM对于短期、中期和长期的上证综指涨跌预测的情况。可以看出，SVM对于股票价格1天，7天，30天的涨跌预测准确率均在90%以上。 Table 3 SVM’s forecast of the ups and downs of the Shanghai Composite Index on different period 时间长度 1天 7天 30天 上证综指 0.96 0.92 0.91 表3. SVM对于不同周期上证综指的涨跌预测情况 图8~10所表示的为根据SVM-KNN对于1天、7天和30天的价格预测情况。可以看出，股票价格趋势拟合良好，所提算法能很好的预测股票价格趋势。表4是根据MAPE和RMSE计算的预测误差。 Table 4 MAPE and RMSE calculation error 时间长度 1天 7天 30天 上证综指 MAPE 0.20 0.23 0.32 RMSE 0.0051 0.0057 0.0102 表4. MAPE和RMSE计算误差 表4是对模型进行评估，MAPE代表了平均绝对百分比误差，误差值越小，代表模型的拟合度越好，RMSE代表了均方根误差，是均方误差的算术平均值，评价数据变化的程度，RMSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。 本文所提出的模型完全依赖于SVM的分类标签和KNN算法计算具有相似类别标签的K个邻域，将其均值与前一天的指数相加即可预测第二天的指数。该过程过滤了不需要参与预测的数据，从而降低了误差。 图8. 一天的涨跌预测情况 图9. 七天的涨跌预测情况 图10. 三十天的涨跌预测情况
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user: 5. 模拟投资 为了更加充分的验证模型的有效性，本文利用对上证综指2014年11月19日到2014年12月31日的涨跌趋势进行预测，根据涨跌结果根据其收盘价进行模拟投资。 5.1. 构建投资策略 首先，根据SVM对上证综指2014年11月20日到2014年12月31日的涨跌趋势进行预测，再利用KNN输出30天的收盘价。接着，确定投资策略：规定在11月20日对上证综指以当日收盘价买入一股，随后观察涨跌趋势，在“当日上涨，明日下跌”的前一天卖出股票，并在“当日下跌，明日上涨”的前一天再次买入股票。如表5所示，买入的时间点应该为：11月20日、11月28日、12月20日和12月22日；卖出的时间点应该为：11月25日、12月19日、12月22日和12月23日。最后，根据中国股市的“T + 1交收”交易规则，本次买卖股票规定必须持有两天以上才可以卖出，因此，在模拟的30天内只进行两次交易。 Table 5 Thirty-day rise and fal 日期 涨跌 日期 涨跌 日期 涨跌 11/20 1 12/4 1 12/18 1 11/21 1 12/5 1 12/19 1 11/24 1 12/8 1 12/22 −1 11/25 1 12/9 1 12/23 1 11/26 −1 12/10 1 12/24 −1 11/27 −1 12/11 1 12/25 1 11/28 −1 12/12 1 12/26 −1 12/1 1 12/15 1 12/29 −1 12/2 1 12/16 1 12/30 −1 12/3 1 12/17 1 12/31 −1 表5. 30天的涨跌情况 5.2. 计算收益 图11为预测30天的价格走势图。由图可知，30天内基本走势为上升，只有两次大规模的回落，为了保证盈利，可以在两次回落点前进行买卖。 t日实施投资并持有两天以上后将获得的股票当日收益率为： R t = u t + n − u t u t (11) 其中， u t + n 为卖出时的收盘价， u t 为买入时的收盘价。 根据公式(11)，得到在两次交易中分别卖出股票后的当日收益率，根据公式(12)可以计算得出模拟投资期间的累计收益率。 CumR = ∏ t = 1 n ( 1 + R t ) − 1 (12) 其中， R t 表示t日收益率，n表示做出投资操作的次数。 本文中，根据投资策略，30天内，第一次在11月19日买入股票，11月25日卖出股票，其收益率为0.053；第二次在11月28日买入股票，12月23日卖出股票，其收益率为0.15。因此，两次投资以后获得的累计收益率为0.21。 图11. 30天收盘价 5.3. 结果分析 夏普比率也称为夏普指数，是可以同时衡量收益和风险的综合指标，表示投资者每多承担一单位风险可获得的额外收益，计算公式如(13)所示： Sharperatio = E ( R p ) − R f σ P (13) 其中， E ( R p ) 表示投资组合的期望收益， R f 表示无风险利率， σ P 表示投资组合的标准差。如果夏普比率为正值，说明在衡量期内股票的平均净值增长率超过了无风险利率，在以同期银行存款利率作为无风险利率的情况下，说明投资股票比银行存款要好。夏普比率越大，说明股票的单位风险所获得的风险回报越高。夏普比率为负时，按大小排序没有意义。夏普比率是以资本市场线作为评价基准，对投资绩效做出评估。 本文根据公式(13)计算得出所构建的投资组合的夏普比率为1.618，由此说明该投资方案要好过银行存款，并且单位内获得正回报。
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user: 6. 总结 本文提出了基于SNM-KNN算法的股票价格预测方法，并结合相关技术指标于对上证综指短期、中期和长期的涨跌趋势进行预测。本算法首先通过技术指标对股票涨跌趋势进行初步刻画形成特征矩阵，然后利用SVM良好的分类能力预测股票涨跌趋势，同时结合KNN算法预测涨幅，实现准确预测股票价格的目的。最后，实验结果验证本文所提算法对股票市场指数具有较好的预测能力。
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user: 摘 要 本文构建1个目标层、4个准则层、12个评价指标的区域科技创新评价指标体系，评价徐州市2010年~2017年区域科技创新能力。在权重的确定上采用主观赋权和客观赋权相结合的办法，采用层次分析法(AHP)确定准则层的权重，通过熵权算法确定指标层的权重，通过线性加权合成区域科技创新及指标层综合评价值。最后根据研究结果，提出对策建议。 关键词 :区域科技创新体系，综合评价，层次分析法，熵权算法 Copyright © 2019 by author(s) 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 推动区域科技创新是践行“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念的集中体现，也是贯彻落实创新驱动发展战略的重要组成部分。近年来徐州市立足科技创新和产业发展实际，大力实施创新驱动战略，以建设区域性产业科技创新中心为目标，建立完善区域科技创新体系，引领徐州经济高质量发展。区域科技创新能力评价是建设区域创新体系、制定区域科技创新战略的基础。只有明确徐州区域科技创新能力的水平，发现其中的问题，才能有针对性地采取措施，提高徐州市区域科技创新能力。 对于科技创新体系评价的研究已经趋于成熟，学者们所用指标体系因研究区域不同而呈现差异，但主要依据科技创新投入、科技创新产出、科技创新绩效、科技创新环境四个方面进行具体指标选取及重新整合。研究方法主要有灰色关联分析法 [ 1 ] [ 2 ] 、主成分分析法 [ 3 ] [ 4 ] 、因子分析法 [ 5 ] 、层次分析法 [ 6 ] [ 7 ] 、TOPSIS法 [ 8 ] [ 9 ] 、DEA [ 10 ] 法等。本文在其他学者研究的基础上，结合徐州市区域科技创新的实际情况及数据的可得性，构建1个目标层、4个准则层、12个评价指标的徐州市区域科技创新指标体系，在权重的确定上采用主观赋权和客观赋权相结合的办法。采用层次分析法确定准则层的权重，通过熵权算法确定指标层的权重，最后通过线性加权合成徐州市区域科技创新及指标层综合评价值。
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user: 2. 区域科技创新评价指标体系 构建合理的指标体系，是评价徐州市区域科技创新的重要环节。本文在其他学者研究的基础上，结合徐州市实际情况，分别从创新资源(B 1 )、创新投入(B 2 )、创新产出(B 3 )和创新绩效(B 4 ) 4个方面构建徐州市区域科技创新评价指标体系。见表1。 Table 1 Evaluation index system of regional science and technology innovation in Xuzhou Cit 目标层 准则层 指标层 单位 区 域 创 新 评 价 指 标 A 创新资源(B 1 ) 民办科技型企业(C 11 ) 个 各类专业技术人员(C 12 ) 人 创新投入(B 2 ) 机构经费支出(C 21 ) 万元 科技支出/公共财政预算支出(C 22 ) % R&D经费内部支出合计(C 23 ) 万元 创新产出(B 3 ) 高新技术产业产值/GDP (C 31 ) % 有效发明专利数(C 32 ) 件 高新技术产业产值占全省比重(C 33 ) % 高新技术产业利税总额(C 34 ) 万元 创新绩效(B 4 ) 人均GDP(C 41 ) 元/人 能源效率(C 42 ) 万元/吨标准煤 全员劳动生产率(C 43 ) 万元/人 表1. 徐州市区域科技创新评价指标体系
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user: 3. 区域科技创新评价模型构建 3.1. 层次分析法(AHP) 准则层采用主观赋权法更为合理，因为准则层权重所采用的确定方法能够直接反映出循环经济评价结果是否具有科学性。本文利用AHP法建立评价模型，对准则层进行权重赋值，主要有以下四个步骤： 1) 建立递阶层次结构模型 最上层即为目标层，往往是1个要素，最下层通常是对象层或者方案层，而中间层级可以有一个层次或者多个层次，一般为准则层或者指标层。 2) 构造成对比较判断矩阵 建立模型之后，构造判断矩阵，即将各层元素之间进行参考，从而判断出各层要素重要性排名。 3) 判断矩阵的一致性检查 为了保证应用层次分析法得到的结论合理，还需要对构造的判断矩阵进行一致性检验。 a) 计算判断矩阵每一行元素的乘积 M i = ∏ i = 1 n x i j ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n b) 计算 M i 的n次方根 W ¯ i W ¯ i = W i n c) 对向量 W ¯ = [ W ¯ 1 ， W ¯ 2 ， ⋯ ， W ¯ n ] T 正规化(归一化处理) W i = W ¯ i ∑ i = 1 n W ¯ i 则 W = [ W 1 ， W 2 ， ⋯ ， W n ] T 即为所求的特征向量。 d) 计算矩阵的最大特征根 λ max λ max = ∑ i = 1 n ( A W ) i n W i 其中 ( A W ) i 表示向量 A W 的第 i 个元素。 e) 为了检验判断矩阵的一致性，需要计算它的一致性指标， C I = λ max − n n − 1 然后，查表得出相对应的平均随机一致性指标RI，随机构造500个矩阵样本，随意抽取1~9及其倒数，构造正互反矩阵，得到最大特征根的平均值 λ ′ max ，并定义为一致性指标(表2)： R I = λ ′ max − n n − 1 C R = C I R I = λ max − n R I ⋅ ( n − 1 ) 只有当 C R < 0.1 时，层次单排序的结果才认为是满意的；否则，判断矩阵的元素需要调整。 Table 2 Mean random consistency inde 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 表2. 平均随机一致性指标 3.2. 熵权算法 熵权算法是一种客观赋权法，因为它仅依赖于数据本身的离散性。熵权算法确定权重主要有以下几步骤： 1) 形成原始数据矩阵 对n个样本，m个指标，则 x i j 为第i个样本的第j个指标的数值 ( i = 1 ， ⋯ ， n ; j = 1 ， ⋯ ， m ) ： X = [ x 11 x 21 ⋮ x m 1 x 12 x 22 ⋮ x m 2 ⋯ ⋯ ⋱ ⋯ x 1 n x 2 n ⋮ x m n ] (1) 2) 对原始矩阵进行无量纲化处理 由于各指标的评价单位不同，必须将各种指标转化为无量纲的相对量。本文采用均值化法对数据进行无量纲化处理。 r i j = x i j / x ¯ i j (2) 3) 计算第j个指标下，第i个项目的指标值的比重 p i j ： p i j = r i j / ∑ i = 1 m r i j (3) 4) 计算第j个指标的熵值 e j ： e j = − k ∑ k = 1 m ( p i j ⋅ ln p i j )     ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (4) 其中， k = 1 / ln m 。 5) 计算第j项指标的差异系数 h j ： h j = 1 − e j     ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (5) 6) 计算第j个指标的熵权 w j ： w j = h j ∑ i = 1 n h j = 1 − e j ∑ i = 1 n ( 1 − e j )     ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (6) 7) 分别计算各个评价对象的综合评价值： u i = ∑ j = 1 n w j p i j (7)
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user: 5. 提高徐州市区域科技创新能力的对策建议 5.1. 优化创新环境，建设创新平台 推进江苏淮海科技城和徐州科技谷建设，构建高效率的区域创新体系，形成区域性产业科技创新中心框架体系。依托徐州软件园、中国矿业大学文昌校区、中国矿业大学国家大学科技园、徐州工程学院城南校区、徐州“2.5产业园”等载体，规划建设5平方公里的淮海科技城。统筹产业创新布局，着力建设徐州产业技术研究院和一批国家重点实验室、国家技术中心等国家级科技创新平台。 推进徐州科技创新谷建设。依托徐州国家高新技术产业开发区、徐州国家安全科技产业园、中国矿业大学南湖校区，规划建设5平方公里的徐州科技创新谷，配套建设徐州国际学术交流中心、科技创新大厦、大学生创新训练中心等创新载体，重点发展主导产业和战略性新兴产业研究院集聚区，加快建成全球优势创新资源集聚区、政产学研金深度融合发展示范区、区域性高新技术产业发展助推器。 5.2. 增加科技创新投入 设立徐州市国家创新型城市建设专项资金，用于科技成果转化、科技创新平台建设等重项目。建立和完善以财政投入为引导、企业投入为主体，财政资金与社会资金、直接融资与间接融资、股权融资与债权融资有机结合的科技创新投融资体系。建立和培育发展科技金融服务中心等多种形式的服务平台，支持天使投资、私募基金、产业投资等股权投资对科技企业进行投资和增值服务。 5.3. 培育、引进创新创业人才 着眼于徐州产业发展的需要，大力培育复合型创新创业人才队伍和技能型人才大军。实施创新型企业家培育工程，通过组织定向培训、选聘发展顾问、开展个性服务等措施，提升企业家综合素质和创新能力。通过项目和实绩激励，引导在科研生产一线建功立业。实施新型技能大军培育工程，积极推进职业院校提档升级，创新培养模式，加强载体建设。同时注重引进高层次创新创业人才，大力引进符合徐州产业发展方向、具有自主创新成果、能够突破产业核心技术的高层次创新创业。加强国外人才智力对接，以重大科研项目、重点学科建设为载体，综合采取柔性引进、项目引进、专项资助引进等方式，大力引进符合徐州产业发展方向、具有自主创新成果、能够突破产业核心技术的高层次创新创业人才及团队。对高层次创新创业人才实行“一张绿卡全程服务”，凭卡可享受奖励补贴、创业扶持、居留落户、医疗社保等相关待遇和服务，一窗口受理、一站式联办、一网式运行。 5.4. 强化政策保障，建立监测和考评机制 认真贯彻落实《国家创新驱动发展纲要》，完善相关配套政策，形成完善的科技政策支撑体系，大力提升自主创新能力，加快科技成果转化。建设科技数据指标动态监测平台，随时分析掌握科技创新状况。
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user: 摘 要 现有配电系统可靠性评估大多基于设备长期历史数据的平均故障率，无法响应配电网运行状态以及运行环境的动态变化。文章综合考虑变压器因热老化、放电、受潮等因素引起的故障失效，建立环境温度与负荷特性相依的故障率模型和以“健康状态”为条件的故障率模型，进而获得多因素驱动的变压器短期可靠性模型。通过构建相关配电网的可靠性评估指标，基于变压器的短期可靠性模型，利用前推故障扩散法实现配电网的短期可靠性评估。最后通过算例验证了变压器短期可靠性模型的有效性，所得结果可实现配电网的故障预警，为配网的故障快速排除提供基础。 关键词 :变压器，负荷特性，健康状态，配电网，短期风险评估 Copyright © 2019 by author(s) 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 配电网承担着将电能从电源或输电网传输到不同电压等级用户的重要任务，直接与用户相连，对供电可靠性影响较大。据电力公司的统计，80%的用户非计划停电是由配电网故障引起的 [ 1 ]。配电网可靠性的准确快速评估是减少故障损失的基础，有着十分重要的意义。随着我国配电网的快速发展和社会用电需求的不断增加，对于配电网可靠性评估提出了更高的要求。 当前配电网可靠性评估的典型方法包括故障模式影响分析法、人工神经网络法，可靠性框图法、蒙特卡洛法和故障树分析法 [ 2 ] [ 3 ]。但目前应用于配电网可靠性评估的变压器故障率模型主要利用直观的数理统计模型确定 [ 4 ]，该类模型只是对变压器故障的一种简单模拟，忽略了变压器内部的复杂机理分析，无法反映变压器实时运行状态与运行环境对故障率的影响。针对这一问题，国内外学者针对变压器故障率模型进行了大量的研究，文献 [ 5 ] [ 6 ] 从设备寿命累积损耗的过程出发，采用描述老化过程的威布尔分布，建立了设备长期逐步失效的Arrhenius-Weibull模型。但是上述模型更侧重于变压器中长期老化的变化规律，无法反映短时超铭牌运行等短期因素对变压器时变风险的提高；同时上述模型在计算变压器热点温度时，忽略了绝缘油粘度的影响，存在一定的误差，影响了配电网可靠性评估的准确性。 单一特征量在变压器故障状态的表达上存在误差。因此文献 [ 7 ] 引入热动力学中焓的概念，根据标准生成焓对油中溶解气体进行加权，引入能量加权DGA概念，最后基于EWDGA和马尔科夫模型，提出了变压器潜伏性的故障率估计方法。张伯明等人同样考虑油气信息作为潜伏性故障发展情况的特征量，通过建立多状态马尔可夫过程模型对变压器的故障率进行了估计，并基于延迟半马尔可夫过程建立变压器时变停运模型 [ 6 ] [ 8 ]。但是该类模型仅仅是从变压器的角度出发建立了变压器的时变停运模型，没有从配电网可靠性评估的角度考虑变压器停运造成的影响。 综上所述，文章充分考虑绝缘油粘度的影响，准确计算变压器的热点温度。基于热点温度，结合变压器的寿命损耗，确定变压器的MTTF (平均无故障持续时间)，构建计及负荷特性以及环境温度影响的变压器实时故障率模型。针对上述故障率模型无法响应热老化以外的放电、受潮、冲击、形变等因素造成的故障，文中以“健康状态”为条件的故障率模型作为补充，建立变压器健康程度与故障率关联关系，提高变压器短期故障率模型的准确性。然后结合不同负荷需求，分析了变压器实时故障率的动态特性；针对配电网的风险评估，通过构建配电网的相关可靠性评估指标，基于元件优化编号，利用前推故障扩散法实现配电网短期可靠性评估，验证变压器故障率模型的可行性与准确性。
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user: 2. 多因素驱动的变压器故障率模型 2.1. 负荷特性与环境温度相依的老化失效模型 变压器的热点温度指的是电力变压器运行时绕组最热区域内达到的温度，是变压器绝缘失效的主要驱动因素。热电类比法将变压器的热传导过程简化为电路模型，可以直接反映变压器的物理过程，得到较为准确的特征温度 [ 9 ]。针对油浸式自冷的变压器，根据Susa D模型可知，其顶层油温为： θ oil = ( k 2 R + 1 R + 1 ) 1 1 + n μ pu n n + 1 Δ θ oil，R + θ a (1) 式中，k是负载系数，R是额定电流下负载损耗与空载损耗的比值， Δ θ oil，R 是额定负载下变压器顶层油相对环境温度的稳态温升，θ oil 、θ a 分别是顶层油温与环境温度，n是非线性指数，对于带负载的油浸式变压器，此处取0.25，μ pu 为任意温度下油粘度与额定油温下油粘度的比值，如下式所示： μ pu = μ μ R = exp ( 2797.3 θ oil + 273 − 2797.3 θ oil，R + 273 ) (2) 基于顶层油温，变压器的热点温度可由式(3)计算： θ hst = k 2 m n + 1 μ pu n n +1 Δ θ hst，R + θ oil (3) 式中，m是非线性指数，此处取0.8， Δ θ hst，R 是额定负载下变压器绕组相对顶层油的稳态温升，θ hst 为绕组热点温度。 以绕组热点温度θ hst 为基准的相对老化率V在热点温度110℃的值为1 [ 10 ]，则其相对老化率为： V = exp ( B 110 + 273 − B θ hst + 273 ) (4) 式中，B为经验常数。 由上式可知，在特定热点温度下变压器的期望寿命可由下式表示： T = N / V (5) 式中，N为变压器在基准热点温度110℃时的绝缘寿命，一般取180，000 h。 将式(4)代入式(5)可得： T = N exp ( 15000 θ hst + 273 − 15000 110 + 273 ) (6) 针对热老化引起的变压器绝缘失效问题，变压器的平均无故障持续工作时间(MTTF)与变压器的热点温度有关，因此计及环境温度与负荷大小的变压器故障率如下式所示： λ ( k ， θ a ) = 1 T N exp ( 15000 110 + 273 − 15000 θ hst + 273 ) (7) 2.2. 健康状态相依的潜伏性失效模型 单一特征量在设备故障状态上的表达可能存在偏差，随着近年来发现设备的健康状态对设备的故障率有直接的影响，国内外学者提出了以“健康状态”为条件的故障率模型，反映变压器的潜伏性失效模型。 健康指数(health index/indices， HI)是根据设备监测信息制定的反映设备健康状态的量化指标 [ 11 ] [ 12 ]。国外的学者对变压器的评分细则和权重计算进行过研究，从统计的角度建立了健康指数和设备故障率的关系。国内学者借鉴了国外健康指数的思路，也分别针对输电网和配电网设备制定了健康状态评分体系的企业标准。在此基础上，国家电网在2009年颁布的《输变电设备风险评估导则》用指数关系给出了健康指数HI和设备平均故障率λ的关系式： λ ( HI ) = k e − c HI (8) 式中，k和c为采用统计数据拟合出的正常数，k为比例参数，c为曲率参数。 2.3. 健康状态相依的潜伏性失效模型 对于变压器而言，老化失效、隐性失效致停运模式等两类停运模式的机理是不同的，停运时间相互独立。从可靠性的角度看，两类种停运模式具有逻辑串联的关系，因此变压器的短期可靠性模型如下式计算： λ t = λ ( HI ) + λ ( k ， θ a ) (9) t t = λ ( k ， θ a ) t 1 + λ ( HI ) t 2 + λ ( k ， θ a ) t 1 λ ( HI ) t 2 λ t (10)
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user: 3. 输电线路安全裕度的表征配电网的短期风险评估 配电网主要基于用户数采用概率、频率和时间类指标来度量可靠性，重点表征用户的停电情况。文章采用的系统可靠性指标主要有以下三个：用户失负荷时间期望(LLTE)、用户失负荷概率期望(LLPE)、用户失负荷持续时间期望(LLDE)。 3.1. 用户失负荷时间期望(LLTE) 用户失负荷时间期望表示用户在单位时间内发生电力缺额的时间期望，可用用户停电时间和户数之比表示为： LLTE = ∑ i ∈ NS ( U LP， i N i ) ∑ i ∈ NS N i (11) 式中，U LP ，i 表示负荷点i的平均失负荷时间；NS为系统所有负荷点集合；N i 为负荷点i的用户数。 3.2. 用户失负荷概率期望(LLPE) 失负荷概率期望表示系统用户在单位时间内失负荷的平均停电次数，可用用户停电总次数与用户数之比表示可表示为： LLPE = ∑ i ∈ NS ( λ LP， i N i ) ∑ i ∈ NS N i (12) 3.3. 用户失负荷平均持续时间(LLDE) 用户失负荷平均持续时间表示系统中经受停电的用户在单位时间内单次停电的平均持续时间，可用用户停电时间总和与用户停电总次数之比表示： LLDE = ∑ i ∈ NS ( U LP， i N i ) ∑ i ∈ NS ( λ LP， i N i ) (13) 现有的网络连通性分析方法一般需对每个失效时间或每个负荷点进行一次网络拓扑搜索，计算量随网络规模的增大而急剧增大 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。文章参考文献 [ 16 ] [ 17 ]，基于元件优化编号，利用前推故障扩散法实现配电网短期可靠性评估。该方法仅需数次网络遍历便可确定所有元件停电的影响范围和隔离范围，枚举停电元件时无需再次遍历网络即可对节点进行分类并累加得到系统的可靠性指标，其可靠性评估流程如图1所示。 图1. 可靠性评估算法流程
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user: 4. 导线动态载流能力评估与运行温度预警 为验证计及负荷特性与环境温度的变压器故障率模型的有效性，文章通过计算IEEE标准定义的四种不同负载类型下变压器的故障率，分析变压器实时故障率的动态特性，为后续配电网的可靠性评估提供底层基础。算例采用的环境温度数据分别取自西南地区某地夏季和冬季某日24 h的温度数据，负载数据取自IEEE标准 [ 18 ]，分别如图2、图3所示。算例假设配电网采用的变压器为油浸式变压器，变压器短期可靠性模型的参数如表1所示 [ 19 ]。 图2. 24小时环境温度曲线 图3. 四种负载类型的变压器负载系数 Table 1 Transformer short-term reliability model parameter 老化失效模型 潜伏性失效模型 B N k c 15，000 180，000 13.0691 −0.0717 表1. 变压器短期可靠性模型参数 基于变压器的故障率模型，分别计算不同负载情况下24小时内变压器的实时故障率，如图4所示。 由图4可知，四种负载条件下，随着负载条件逐步增大，变压器的故障率随之增高。其中，短期急救负载与长期急救负载数据基本一致，只在12点时负载较长期急救负载高，因此在变压器在12时的故障率急剧提高；从夏、冬季比较来看，夏季环境温度高，在同一负载条件下，变压器夏季的故障率普遍高于冬季相应时刻。综上可知，变压器的故障率随着运行温度和负荷条件的变化呈正相关趋势，故文章提出的故障率模型可以有效地反映负荷特性和环境温度对变压器故障率的影响。 图4. 变压器实时故障率曲线 结合变压器健康状态相依的潜伏性失效模型，采用RBTS-BUS2系统对变压器的短期故障率模型进行验证，分析该模型的有效性与准确性。该系统有2个常开联络开关，58个节点，其中22个负荷点，图5中LP1~LP22表示负荷点 [ 20 ]。 图5. RBTS-BUS2配电网 通过在线监测、带电检测等手段获取变压器各部件的状态量，结合各部件的权重对变压器的扣分值进行综合计算变压器的健康指数，并根据式(8)计算变压器的实时故障率，结果见表2。 夏季的环境温度较高，变压器的故障率普遍高于冬季相应时刻，因此采用夏季的环境温度。为验证变压器短期故障率模型在配电网短期可靠性评估中的有效性，以RBTS-BUS2系统为研究对象，设置以下四种情形： case1：假设RBTS-BUS2系统中的变压器承载正常周期性负载； case2：假设RBTS-BUS2系统中#11变压器承载超铭牌过负荷运行，其余变压器承载正常周期性负载； case3：假设RBTS-BUS2系统中的#11变压器承载长期急救负载运行，其余变压器承载正常周期性负载； case4：RBTS-BUS2系统中#11变压器承载短期急救负载运行，其余变压器承载周期性负载。 针对以上四种情形，分别计算配电网的可靠性评估指标。具体如图6~8所示。 Table 2 Transformer short-term reliability model parameter 设备 健康指数 故障率 设备 健康指数 故障率 #1 94.35 0.0151 #12 91.03 0.0191 #2 94.35 0.0151 #13 86.50 0.0265 #3 91.35 0.0187 #14 87.92 0.0239 #4 89.56 0.0213 #15 91.14 0.0190 #5 96.50 0.0129 #16 87.36 0.0249 #6 90.88 0.0193 #17 87.70 0.0243 #7 88.66 0.0227 #18 95.38 0.0140 #8 93.49 0.0160 #19 97.36 0.0121 #9 87.92 0.0239 #20 94.35 0.0151 #10 94.18 0.0153 #21 95.38 0.0140 #11 87.02 0.0255 #22 88.50 0.0229 表2. 变压器短期可靠性模型参数 图6. RBTS-BUS2系统用户失负荷概率期望 图7. RBTS-BUS2系统用户失负荷时间期望 图8. RBTS-BUS2系统用户失负荷平均持续时间 仿真结果表明：1) 三个系统可靠性指标中，用户失负荷时间期望(LLTE)与用户失负荷平均持续时间(LLDE)对于配电网中元件运行状态改变的反应更为灵敏，可以有效地协助配电系统运行维护人员辨识配电网运行状态，为实现配电系统的故障预警提供基础。2) 当变压器承载周期性负载以及计划超铭牌运行时，变压器的故障率主要由健康状态相依的潜伏性失效模型决定，配电网的可靠性评估指标变化范围较小，配电系统运行维护人员需要加大对设备的日常维护和检修工作，改善设备的健康状态，降低配电网的时变运行风险。3) 当变压器承载长期急救性负载以及短期急救负载时，变压器的故障率主要由环境温度与负荷特性相依的实时故障率模型决定，配电网的可靠性评估指标变化范围较大，配电系统运行维护人员需要采取相关降风险措施，进行相应的负荷调整，确保变压器与配电网的安全可靠运行。4) 配电网的短期可靠性评估对于整个配电系统的运行状态感知较为准确，可以快速获取配电网运行风险较大的时间点，协助配网运行维护人员实现正确规划与紧急调度，具有实际价值。
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user: 5. 结论 文章综合考虑变压器因热老化、放电、受潮等因素造成的故障，建立多因素驱动的变压器短期可靠性模型。基于变压器的短期可靠性模型以及相关系统可靠性评估指标，利用前推故障扩散法实现配电网短期可靠性评估，最后利用RBTS-BUS2系统完成算例分析。经过算例分析，可获得以下结论： 1) 变压器运行状态的动态变化会影响变压器的实时故障率，进而影响配电系统的可靠性评估指标，利用构建的可靠性指标有效地协助配电系统运行维护人员辨识配电网运行状态，为实现配电系统的故障预警提供底层基础。 2) 当变压器承载周期性负载以及计划超铭牌运行时，变压器的故障率主要由健康状态相依的潜伏性失效模型决定，当变压器承载长期急救性负载以及短期急救负载时，变压器的故障率主要由环境温度与负荷特性相依的实时故障率模型决定。 3) 基于变压器的短时可靠性模型的配电网可靠性评估，可获取配电网运行风险较大的时间点，可协助运行人员进行相应的系统调整，为实现配电网的故障预警以及故障快速排除提供基础。
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user: 摘 要 设计并合成了N-羟甲基甲酰胺(HOF)亲水抗菌剂，研究了枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)和啤酒酵母(Saccharomyces cerivisiae)在含N-羟甲基甲酰胺的培养基中的培养特性，并进行了抑菌实验和核酸释放实验。结果表明，HOF能抑制枯草芽孢杆菌和啤酒酵母菌的生长，有显著的抗菌作用，且HOF浓度越高，抗菌效果越强。在同样条件下，HOF对枯草芽孢杆菌和啤酒酵母菌的抑菌作用强于甲酰胺。HOF对枯草芽孢杆菌细胞膜和细胞壁影响不大，但对啤酒酵母菌细胞壁和细胞膜有很强的破坏作用，导致细胞内核酸的外泄。 关键词 :抗菌剂，N-羟甲基酰胺，设计，细菌，真菌 Copyright © 2019 by author(s) 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 各种各样的致病微生物在自然界分布非常广泛，并在一定条件下生长、繁殖，不仅会引起各种材料的分解、变质和腐败，还威胁着人类的健康。目前，除了严格规范抗菌药物的使用，避免细菌过快地产生耐药性，还迫切需要开发一些新型的抗菌药物。抗菌剂中，有机抗菌剂杀菌力强、种类多，但其缺点是毒性大、水溶性较差等。有机抗菌剂中，酰胺类化合物是抗菌剂市场中增长最快的一类。现有的酰胺类抗菌剂的分子结构特征是：含有酰胺键；酰基端连有芳环及或氢键受体；氨基端连有芳环且在芳氨基的邻位有一个辅助基团 [ 1 ] [ 2 ]。上述酰胺类抗菌剂分子结构复杂，合成路线长，难溶于水。文献报道，药物如果在尿中溶解度小，易出现结晶而阻塞肾小管或输尿管上端。当发现结晶尿时，若不及时处理，可发展为血尿、蛋白尿、尿痛等；重者可致尿闭或尿毒症 [ 3 ]。 而应用最早和最普遍的有机抗菌剂是甲醛，它是醛类抗菌剂的一种 [ 4 ]。低浓度的甲醛为抑菌剂，高浓度可作为灭菌剂，其杀菌谱广，对细菌繁殖体及细菌芽胞以及病毒等均有杀灭作用。但甲醛具有强烈的刺激性气味，特别是对眼睛和鼻粘膜造成严重影响。此外，醛类在贮存和使用过程中易氧化，导致抗菌活性降低 [ 5 ]。 为设计新药物，磺胺药是一个很有启迪意义的例子。对氨基苯磺胺(简称磺胺)早在1908年就已合成，但当时仅作为偶氮染料的中间体，而未用于医疗方面。在1932年Mietzsch和Klarcr首次合成含有磺胺结构的红色偶氮染料，命名为百浪多息(Prontosil)。百浪多息在动物体内具有抑菌作用，而在试管中不能抑菌，说明百浪多息本身无抑菌作用。后来实验证明，百浪多息在动物体内经代谢释放出磺胺，磺胺才是百浪多息抑菌作用的基本结构 [ 6 ]。随后各国科学家以磺胺为母体，合成了大量衍生物，找到了很多优良的磺胺药，使当时许多细菌性感染，如肺炎、脑膜炎都有了特效的治疗药物，是医疗史上的一个重大进展 [ 7 ]。当磺胺分子中氨基的一个氢原子替换为其他基团，可获得一系列不吸收的衍生物，如酞磺胺噻唑、琥珀磺胺噻唑等。这些磺胺药在消化道内不溶解，但在通过消化道的过程中可被分解，释放出具有游离氨基的磺胺而发挥抗菌作用，用于治疗肠道感染 [ 3 ]。 本研究受百浪多息经动物体内经代谢释放出有效抑菌成分启发，以酰胺为母体结构，引入潜在的醛基——羟甲基，设计出一类新型抗菌剂：N-羟甲基酰胺类亲水抗菌剂(图1)。作者猜测该抗菌剂在病菌细胞内被酶分解成酰胺和甲醛，既起酰胺类抗菌剂和醛类抗菌剂作用，又克服市售酰胺类抗菌剂水溶性差、醛类抗菌剂易氧化的缺点，可望成为一类环境友好的亲水低毒抗菌剂。 图1. N-羟甲基酰胺类抗菌剂设计
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 试剂：甲醛、甲酰胺、三氯乙酸、NaOH为分析纯，购自国药集团化学试剂有限公司。胰蛋白胨、酵母浸膏、麦芽膏粉为生化试剂购自广东环凯微生物科技有限公司。琼脂条购自福建泉州市泉港化工厂。新洁尔灭(苯扎溴铵)(江西草珊瑚消毒用品有限公司)。 供试菌种：枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)、啤酒酵母(Saccharomyces cerivisiae)以上菌种均由集美大学微生物实验室提供。 仪器：NMR仪(Bruker AV400，Bruker公司)，UV-Vis分光光度计(UV5200，上海元析仪器有限公司)，恒温培养箱(MJ-160B-II型，上海跃进医疗器械厂)，恒温培养摇床(HWY-2112，厦门德维科技有限公司)。 2.2. N-羟甲基甲酰胺的合成 甲酰胺与甲醛在碱催化剂催化下反应制得N-羟甲基甲酰胺(HOF)，反应式如图2： 图2. HOF的合成反应 HOF的合成按文献 [ 8 ] 方法合成，略作修改。具体如下： 1) 在250 mL圆底烧瓶中，加入甲酰胺20 mL (0.5 mol)，碱催化剂NaOH 0.12 g和水25 mL，搅拌溶解，调节pH为9左右，用冰水冷却至5℃以下。 2) 缓慢滴加37%甲醛溶液44 mL (0.55 mol)。滴加过程中，反应放热，继续用冰水浴维持反应温度在10℃以下。滴加完毕后，缓慢升温至室温，搅拌反应24 h。反应期间控制pH持在9左右。 3) HOF的纯化：将反应所得的HOF加入到混合阴、阳离子交换树脂中，搅拌30 min，抽滤，滤液旋转蒸发除去水分和未反应的甲醛，再于60℃真空干燥10 h得到HOF。 2.3. 在含N-羟甲基甲酰胺的培养基中的培养特性研究 分别配制含HOF的培养基(枯草芽孢杆菌培养用LB培养基：胰蛋白胨10.0 g，酵母浸膏5.0 g，NaCl 10.0 g，水和HOF总量为1000 mL，调节pH至6.8~7.0。啤酒酵母培养用麦芽汁培养基：麦芽膏粉130 g，琼脂20 g，水和HOF总量为1000 mL，自然pH。)。分别取4 mL上述培养基装入10 mL小三角锥瓶中，每个浓度装三瓶，于121℃高压灭菌20 min。分别吸取新制的菌悬液0.04 mL接种到每个小三角锥瓶中，将菌液混合均匀(细菌终浓度约为105 CFU/mL，真菌终浓度约为104 CFU/mL)。接种后，分别取出每个浓度梯度的小三角锥瓶1瓶，与空白做好标记后置于4℃冰箱中；其余2个小三角锥瓶作为平行样置于30℃摇床中培养48 h。定时用紫外分光光度计测定培养液在600 nm的吸光度(A600)，与接种后未培养的培养液及对照组的A600做比较。 2.4. 抑菌实验 配制LB固体培养基，置于高压蒸汽灭菌锅121℃灭菌20 min，待培养基冷却至45℃左右，迅速倒入约15 mL培养基于无菌培养皿中，轻轻摇动培养皿，然后平置于台面冷却凝固待用。分别吸取0.1 mL的枯草芽孢杆菌菌悬液加入到上述平板，用无菌玻璃涂布棒涂布均匀。用镊子将无菌牛津杯(外径为8 mm，内径为6 mm)垂直放于平板标记位置上，轻轻加压，使其与培养基接触无空隙，在杯中加入200 μL配好的一定浓度的抑菌液，平放于4℃冰箱2 h后，取出置于30℃培养箱中培养18 h，记录抑菌圈大小。 2.5. 核酸释放实验 为研究HOF对细胞膜的影响，参考文献 [ 9 ] 方法进行了核酸释放实验，具体如下： 1) 将培养14 h左右的菌液，分别取4 mL装于无菌离心管，在5000 r/min，常温离心10 min，弃去上清，加入2 mL无菌生理盐水，将细胞吹散，再次离心，洗去残余的培养液，收集菌体。 2) 分别往离心管中加入9 mL HOF和无菌生理盐水，反复吹吸，使菌体分散，分别分装成3管。定时取出3 mL菌液，离心，取上清，测量在260 nm的吸光度(A260)。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. N-羟甲基甲酰胺的合成 产物的核磁共振谱于室温录谱，NMR化学位移以四甲基硅烷(TMS)为内标，结果如下：1H NMR (400 MHz， D2O) δ: 8.145 (s， 1H， HCO-)， 4.810~4.825 (d， 2H， -CH2-); 13C NMR (400 MHz， D2O) δ: 166.101， 70.736， 64.867。分析结果表明，所得产物即为目标产物(图3)。 图3. HOF的 13 C NMR 3.2. 细菌在含N-羟甲基甲酰胺的培养基中的培养特性 枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)是一类好氧型、内生抗逆孢子的杆状细菌，在极端的条件下，还可以诱导产生抗逆性很强的内源孢子，表现出强抗热、抗化学药物和抗辐射特性 [ 10 ]。本论文所采用的枯草芽孢杆菌为革兰氏阳性菌，研究HOF对其生长和发酵的影响。枯草芽孢杆菌在含HOF溶液的培养基中的培养48 h结果见表1。 Table 1 The effect of HOF on the growth curve of Bacillus subtili HOF浓度/% A 600 接种未培养 实验1 实验2 平均值 15 0.035 0.050 0.045 0.048 10 0.036 0.038 0.035 0.036 5 0.040 0.040 0.042 0.041 1 0.037 0.041 0.036 0.038 0.5 0.035 0.035 0.036 0.036 0 0.040 1.954 1.964 1.959 表1. HOF对枯草芽孢杆菌生长的影响 由表1可见，HOF对枯草芽孢杆菌有显著的抗菌作用。一般认为有机抗菌剂的作用机理可归纳以下3个方面：一是作用于细胞壁和细胞膜系统；二是作用于生化反应酶或其他活性物质；三是作用于遗传物质或遗传微粒结构 [ 11 ]。一般认为有机抗菌剂通过渗透和扩散作用，进入细胞内部，使蛋白质变性并导致酶失活，从而达到杀死细菌细胞的作用。可是，我们先前的非水相酶研究发现，HOF作为溶剂，脂肪酶溶于其中表现出很高的酯交换活性，属于生物相容溶剂，不会引起蛋白质变性 [ 8 ]。因此有理由推测HOF的抑菌机制为：进入细胞内部后，HOF在酶作用下，分解成甲酰胺和甲醛，既起酰胺类抗菌剂作用，又起醛类抗菌剂作用，从而表现出高的抑菌活性。此外，枯草芽孢杆菌虽然具有很强的向胞外分泌蛋白酶的能力，但蛋白酶的分泌发生在细菌生长周期的对数晚期 [ 10 ]，因而HOF的抗菌剂作用不大可能是由于胞外酶作用下分解所致。 酵母对有机物具有一定的耐性，郑晓冬等对10株酵母进行了有机溶剂耐受试验结果发现啤酒酵母比其他酵母抗非极性溶剂的能力更强 [ 12 ]。因此，本实验所用菌种为啤酒酵母菌，研究HOF对其生长的影响。啤酒酵母菌在含HOF溶液的培养基中的培养48 h结果见表2。 Table 2 The effect of HOF on the growth curve of Saccharomyces cerivisia HOF浓度/% A 600 接种未培养 24 h 48 h 5 0.174 0.155 0.153 3 0.168 0.156 0.159 1 0.163 0.162 0.165 0.8 0.158 1.563 1.806 0.5 0.158 1.843 2.228 0.3 0.158 1.938 2.091 0 0.163 2.021 2.216 表2. HOF对啤酒酵母菌生长的影响 由表2可见，HOF对啤酒酵母菌也有显著的抗菌作用。HOF对啤酒酵母菌的最低抑菌浓度介于0.8%~1%之间。 3.3. N-羟甲基甲酰胺的抑菌实验 用牛津杯法研究了HOF对枯草芽孢杆菌的抑菌作用，结果列于表3。 Table 3 The antibacterial activity of HO HOF浓度/ % 抑菌圈直径/mm 实验1 实验2 平均值 2.5 15 12 13.5 5 15 15 15.0 10 25 26 25.5 20 43 39 41.0 40 50 49 49.5 100 60 63 62.5 表3. HOF抑菌活性 由表3可见，HOF对枯草芽孢杆菌有显著的抗菌作用，且HOF浓度越高，对枯草芽孢杆菌的抑菌效果越强，形成的抑菌圈越大。在同样条件下，5%甲酰胺溶液(A)的抑菌圈平均直径为有10.5 mm，常规消毒用的浓度0.25%新洁尔灭(C)的抑菌圈平均直径只有10.0 mm，比HOF(B)的抑菌圈平均直径15.0小(图4)。我们还进行了HOF对啤酒酵母菌的抑菌实验，结果表明HOF对啤酒酵母菌的抑菌作用也强于甲酰胺。可见，HOF有较强的抗菌作用，可望成为新型抗菌剂。 图4. 不同抗菌剂对枯草芽胞杆菌的抑菌圈 3.4. 核酸释放实验 病菌细胞壁和细胞膜被破坏后，细胞内核酸的泄露会使细胞外溶液核酸浓度发生变化，在紫外分光光度计的检测下，可以观察到吸光值的变化。枯草芽孢杆菌实验表明，随着时间的增长，HOF和对照组的吸光值变化不大，说明实验过程中，枯草芽孢杆菌维持原有的细胞通透性，可见，HOF对枯草芽孢杆菌的抑菌机制不是作用于细胞壁和细胞膜系统。啤酒酵母菌实验结果见表4。 Table 4 The effect of HOF on DNA relief of Saccharomyces cerivisia 试验品 A 260 0 h 2 h 24 h 24 h破壁 蒸馏水 0.604 0.819 0.971 2.814 生理盐水 0.503 0.716 0.908 2.229 HOF 0.416 0.858 1.704 2.023 表4. HOF对酵母菌细胞核酸释放量的影响 由表4可见，随着时间的增长，对照组的吸光值略为增加，而HOF实验组的吸光值上升很快，说明HOF对真菌细胞壁和细胞膜有强破坏作用。因为超声波的物理剪切力和空化作用在短时间内破坏啤酒酵母的细胞结构，促使核酸有效的溶出，我们进行了超声波破壁实验。结合超声波破壁实验数据，不难发现，啤酒酵母菌在蒸馏水和生理盐水中作用24 h后，其吸光值变化不大，但是经超声波破壁后，吸光值增大了3倍左右。可见，啤酒酵母菌在蒸馏水和生理盐水中作用24 h后，其细胞壁和细胞膜系统还是完整的。对照超声波破壁数据，可以发现啤酒酵母菌在HOF中作用24 h后，其细胞壁和细胞膜系统基本上遭到破坏，这可能是HOF对啤酒酵母菌抑菌作用机制之一。
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user: 4. 结论 设计并合成了N-羟甲基酰胺亲水抗菌剂，HOF能抑制枯草芽孢杆菌和啤酒酵母菌的生长，有显著的抗菌作用，且HOF浓度越高，抗菌效果越强。在同样条件下，HOF对枯草芽孢杆菌和啤酒酵母菌的抑菌作用强于甲酰胺。啤酒酵母菌在HOF中作用24 h后，其细胞壁和细胞膜系统基本上遭到破坏，这可能是HOF对啤酒酵母菌抑菌作用机制之一。HOF对枯草芽孢杆菌细胞膜和细胞壁影响不大，其抗菌作用可能是由于HOF在病菌细胞内被酶分解成酰胺和甲醛，起酰胺类抗菌剂和醛类抗菌剂作用，该机制还有待后续实验进一步验证。N-羟甲基酰胺类亲水抗菌剂克服了市售酰胺类抗菌剂水溶性差、醛类抗菌剂易氧化的缺点，可望成为一类环境友好的亲水低毒抗菌剂。
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user: 摘 要 高校实验技术人员是实验仪器设备管理与使用的主体，也是高校实验室教学与科研的辅助人员。建设高水平的一流实验室，不仅要有高精尖的仪器设备，还要有具备良好的岗位意识及高水平的专业技术人员队伍作为支撑。本文基于作者的工作实践，分析、阐述了高校实验技术人员综合素质提升的途径与方法。 关键词 :实验技术人员，岗位意识，综合素质 Copyright © 2019 by author(s) 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 新工科建设理念为高等院校的专业发展提供了新的发展方向与机遇。使得现代高等教育在实现教育、科研和社会服务等基本功能的同时，更需加强高素质、多层次、多样化专业技术人才的培养 [ 1 ] [ 2 ]。高等院校除了完成基本的教育功能，更多地体现在社会科研与实验服务方面，如基于多学科渗透与设备资源共享的大学生实践与科技研发的关键基地 [ 3 ]。作为高校实验技术人员，兼顾实验仪器、设备管理与运行，实验教学与科研等任务，在加强自身技术管理岗位认同的同时，充分调动工作积极性，并在实践工作中主动提高自己的综合素质，对于高校教育、教学工作的开展，是非常重要的。本文基于作者的工作实践，对高校实验技术人员的工作环境、状态及心理认同进行了系统分析，并探讨了提升相关工作人员的素质的有效途径与方法。
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user: 2. 高校实验技术人员的重要作用 以武汉科技大学国家重点实验室为例，现有20多名专职实验技术管理人员，他们在完成本职实验测试工作之余，承担学院部分专业实验课的教学任务，还参与一些科研项目的研究，这不仅能发挥他们的特长，能使学校的资源得到合理利用，还能使学生的实验技能得到很大提高，反过来也能促进大型仪器技术管理人员自身业务素质的提高，进而更好地服务于实验教学和科研工作，具体表现在以下几方面 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。 2.1. 实验、科研与教学工作的互补性 随着新型仪器设备的研发应用和新兴研究课题的日新月异，仪器的使用方法和功能也在不断改进，与此相关的实验教学教材也需要不断完善、发展。实验技术人员在从事实验教学过程中，需要认真备课，阅读教材并查阅相关文献，结合科学研究、经济与社会形势、大学生就业趋势等特点，及时补充、修订实验教材，实现实验、科研与教学的互补。 2.2. 通过实验教学提升学生综合素养 实验教学项目的开展，有利于增加大学生跟实验技术管理人员的交流和互动，通过亲自动手制备样品(像TEM透射电镜、SEM扫描电镜等微观分析仪器，都有严格的样品制备要求，学生可以学习自己制备样品)、测试样品(例如场发射扫描电镜实行了“开放共享”，增加了教师、学生进入实验室熟悉大型仪器设备的机会)、分析样品数据，并最终以此为依据完成实验论文的写作或实验方案的制定(例如根据烧结样品的TG-DSC综合热分析图谱，可以定性或定量地得出样品升温过程中发生反应的温度点和能量变化，从而指导样品烧成方案的精确制定)这一系列操作过程，使实验课真正成为他们验证理论的课和动手实践的课。
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user: 3. 新工科背景下高校实验技术人员自我提升 3.1. 提高身心素质 在实验管理、教学、科研过程中，需要同时开展脑力与体力劳动，因此，实验技术人员要适当进行体育锻炼，积极参加学校组织的各项教职工体育项目活动，确保拥有强健的体魄，才能有充沛的精力和体力进行工作和学习。身体机能体现的是人体活动的一种能力，心理是客观现实的思想反映。只有心里真正认可并甘愿为此付出努力，才能支配身体全身心地投入，激发自身的潜能。所以实验技术人员要重视自己心理素质的培养 [ 7 ] [ 8 ]。实验技术人员往往身兼多能：仪器设备维护；服务教学、科研；实验、科研活动参与者必需的辩证思维能力；实验过程中突发情况的稳定处置能力与创新工作精神。 3.2. 提高管理能力 实验管理包括实验室安全管理和设备技术管理。 安全管理包括：强化预防、制度上墙等；电、气、水各路运行情况监控，定时检查实验室的电路是否老化、超负荷，水路是否畅通，通风系统是否正常等环境安全情况，确保实验室用电、用水及通风安全；掌握、更新各位危险物料、设备的处置措施，了解并掌握各种危险药品的性质，分类单独存放并张贴安全警示；对高压气瓶安装加固装置和安全减压阀；对各种有危害性的操作环境进行说明和警示；对废水、废气和废试剂加强管理和回收；灾害风险意识，提高自救、呼救、应急处理和逃生的能力；“科技创安”是提高管理水平的一种有效手段 [ 9 ]。例如，我们重点实验室为培养人才创造条件，加大了实验室对学生和老师的开放力度的同时在各实验室安装了红外扫描探头和摄像头，由中心控制室实时监控各实验室的使用情况。在提高实验室、设备等使用率的同时，确保实验安全性。 仪器设备管理与维护，是保障实验教学、科研等环节稳定运行的关键 [ 10 ] [ 11 ]。第一，每台仪器建立原始资料及维修记录、仪器校准核查记录、来人来样使用登记记录、仪器耗材及易损备件的使用和采购记录等管理档案。第二，将每台仪器的安全操作规程张贴上墙，操作人员要严格按照规程进行操作：实验前认真检查仪器及实验条件是否符合要求，备好实验用品；实验中注意观察仪器的运行状态并适时作出调整，保持仪器的最佳工作状态；实验后，按要求收尾、清扫及关闭仪器。仪器技术管理人员既要有娴熟规范的操作技能，又要有应对突发状况、独立解决问题的能力。但如果遇到不完全了解的异常状况，不要盲目操作，要及时咨询或通知专职维修人员，以便做出正确判断并处理，以防引发故障或使故障扩大。第三，仪器技术管理人员除了每天要对所负责的仪器设备进行日常维护检查，还要定期对设备进行维护保养，以及对设备运行与检测指标的监控、核准等。 3.3. 强化专业素质 从事实验教学和科研工作的过程，是实验技术人员强化相关基础课和专业课理论知识学习的过程；也是他们通过实验验证理论，完善各项实验技能的有效途径；同时通过对学生的组织管理，能够锻炼他们的科学管理水平。 实验开展，安全先行。实验技术人员应在实验安全的基础上，践行节约、环保意识，并用科学的管理模式来规范管理。在很大程度上，实验技术人员的责任心和工作态度直接决定着仪器设备使用率及实验教学实施质量的高低，此外，还要乐于从事一些辅助性、服务性和事务性工作，为科研人员提供第一手实验数据。作为实验设备的技术管理人员，首要的任务是做好仪器的管理、使用、维护与维修、功能开发等工作；其次，要具备学习意识和学习能力，提高自己接受新事物、掌握新技术的能力；第三，应具备一定的创新意识和创新能力，来丰富和改进实验教学手段；最后，应具备一定的科研意识和科研能力，了解并掌握科研选题、技术路线制定以及科研论文撰写的方法。 3.4. 提高业务素养 实验技术人员需要掌握系统的学科专业理论知识和实验理论知识，以及熟悉实验设备的系统原理、操作方法、详细步骤和数据分析技术等。专业知识和专业技能，通过理论学习和前期的岗位培训，他们大都能正常获得和掌握。但是现代科学技术发展很快，许多新材料、高技术的探索研究，一些特殊的光、点、磁实验要求，许多真空、高温、高压等的极端实验条件，还有与其他测试设备联用等相关知识和测试技术，把大型仪器技术管理人员逼到了科技发展的前沿。为此，他们要积极参加一些有针对性的专题培训或讲座(如精密仪器的使用管理维修讲座，现代测试技术发展现状讲座等)；参加学术研讨会，开展学术交流活动；到一些先进的高校实验室参观访问，或到某一方面有特长的实验室进行短期工作和学习。参加这些专业培训或交流活动的大都是某一方面的“行家”、“里手”，通过交流学习，大家一方面开阔了视野，充实了知识量，吸纳了先进经验；另一方面有利于形成自我学习进修的压力，使“终身学习”成为每个大型仪器技术管理人员的明确理念和自觉行动。此外，积极投入实验教学改革、实验仪器开发和专业团队科研活动，不断调整实验教学方法、提高课内外教学能力，并将科研成果应用于实验教学过程中，使实验、教学、科研紧密关联，相辅相成，进而在提高自身专业业务素养的同时，促进实验室建设的稳步推进与提高。