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

user: 3. 气冷转向辊失效分析 下面对气冷转向辊二处的失效进行分析。 1) 自由端轴和轴套内孔间隙的产生 轴和轴套材质是35钢，键是45钢，筋板是Q235钢，其材料成分和力学见表2和表3所示。 Table 2 Material composition of rib plate， shaft， sleeve， side plate and ke C% Mn% P% S% Fe% Cr% Ni% Cu% Si% 筋板Q235 0.17 1.4 0.03 0.03 余量 轴、轴套、侧板35钢 0.35 0.58 0.017 0.03 余量 0.04 0.02 0.02 0.22 键45钢 0.45 0.65 0.017 0.03 余量 0.25 0.30 0.02 0.27 表2. 筋板、轴、轴套、侧板和键材料的化学成份 Table 3 Mechanical properties of rib plate， shaft， sleeve， side plate and ke 抗拉强度MPa 屈服强度MPa 筋板Q235 340 235 轴、轴套、侧板35钢 530 315 键45钢 600 400 表3. 筋板、轴、轴套、侧板和键材料的力学性能 气冷转向辊自重约10吨，带钢的张力为90 KN，由于键槽连接的轴和孔之间存在间隙，正常工作情况下，轴和孔的受力点在孔内表面和轴外表面的最顶部，如图6所示。 图6. 轴和轴套内孔的受力点 不过随着轴和轴套的转动，受力点也在不断地变换，一转下来，轴和孔整个圆周的每个点都经历了受力最大的瞬间，最后轴和轴套内孔的磨损就趋于一致。 在气冷转向辊启动和停止的时候，轴和轴套内孔之间会有相对移动，使得轴和轴套内孔之间产生摩擦并带来磨损。由于轴和轴套内孔的材料是35钢，表面硬度不高，耐磨性并不好。由于转向辊工作环境温度较高，轴和轴套内孔之间不能采取润滑措施，在长时间的工作过程中，轴和轴套内孔的这种摩擦和磨损就一直存在，轴和轴套内孔之间的间隙就会逐渐加大。轴和轴套内孔之间的间隙加大后，会造成轴套内孔所连接的筒体在转动过程中会产生上下振动，振动的冲击作用会加速轴和轴套内孔之间的摩擦磨损，加速轴和轴套内孔之间间隙的进一步扩大。转向辊的环境温度也比较高，200℃~300℃，长期转动对轴和轴套内孔的材料所产生的疲劳作用，都会加速轴和轴套内孔之间的摩擦磨损。总之，高温、疲劳、特别是振动等原因造成轴和轴套内孔之间的间隙逐渐增大直到目前这个状态。 2) 固定端轴和筋板焊接处焊缝开裂分析 固定端轴和筋板之间的连接采用的是电弧焊接方法，对焊缝材料的分析表明，焊条是304不锈钢焊条，其成分和力学性能如表4和表5所示。 Table 4 304 stainless steel electrode compositio Cr% Ni% Mn% Si% C% P% S% Fe% J304 18.5 9.53 1.90 0.45 0.055 0.020 0.015 余量 表4. 304不锈钢焊条成份 Table 5 304 mechanical properties of stainless steel electrod J304 断裂强度MPa 屈服强度MPa 495 255 表5. 304不锈钢焊条机械性能 焊缝的横截面结构如图7所示。 图7. 焊缝的横截面结构 焊缝断口形貌如图8所示。 图8. 焊缝断口形貌 从焊缝横截面结构图和焊缝断口形貌可见，轴和筋板焊接时几乎没有开破口，焊接面积不够，使焊缝的强度受到很大的影响。但这并不是造成焊缝开裂的原因，因为同样的焊接，在自由端轴套与筋板的焊接时并未产生裂纹，如前面给出的图2所示。 当然，固定端的轴和筋板焊接处的焊缝受力比自由端轴套与筋板焊接处焊缝的受力一要大一些，具体受力大小经计算机数字计算见图9所示。 图9. 自由端轴套与筋板和固定端轴与筋板焊缝的受力比较 虽然固定端轴与筋板焊缝处的应力为26.0 MPa，大于键槽连接处轴套与筋板焊缝处的应力17.12 Mpa，但都远小于不锈钢焊条焊缝的断裂强度495 MPa，可见，焊接材料和焊接工艺都不是固定端轴和筋板焊缝开裂的主要原因。 焊缝开裂的主要原因是，键槽连接的自由端，轴和孔之间存在10 mm的间隙，这个间隙造成筒体的振动，这个振动会传导到筒体的另一端，恶化了固定端焊缝的受力状况，焊缝在长期的周期性应力作用下会产生疲劳，疲劳作用会大大降低焊缝的抗拉强度；转向辊的工作环境温度在200℃~300℃左右，长期在这个温度环境下工作，焊缝特别是不锈钢焊条焊缝会产生蠕变，也会降低焊缝的强度。四个焊缝的焊接质量不会完全相同，在某个强度较低或受力最大的点如焊缝的焊趾首先出现微裂纹，这个微裂纹在周期性应力作用下，会逐渐扩展，如下图10所示；四个焊缝焊趾有一个焊缝焊趾开裂，起不到承载应力的作用，全部应力就会加到其它三个焊缝焊趾的上面，恶化了其余三个焊缝焊趾的受力状况，加速了其余三个焊趾的开裂，如果余下的三个焊趾有一个焊缝中存在问题，就会先期开裂。余下的焊趾受力状况会进一步恶化。如此，四个焊趾会先后都开裂，并扩展一直到焊缝的根部。 图10. 固定端轴和筋板焊缝裂纹的萌生及其扩展
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 1) 对气冷转向辊进行整体着色探伤和目测检测，转向辊的失效之处有二处，一是自由端键槽连接处轴和轴套内孔之间产生了约10 mm的间隙，二是固定端轴与筋板的焊接焊缝开裂； 2) 自由端键槽连接处轴和轴套内孔之间大间隙形成的原因是：由于轴和轴套内孔之间采用的键槽连接方式，在转向辊启动和停止的时候，轴和轴套内孔之间会有相对移动，使得轴和轴套内孔之间产生摩擦并带来磨损，在长时间的工作过程中，轴和孔的这种摩擦和磨损就一直存在，轴和孔之间的间隙就会逐渐加大； 3) 固定端轴与筋板的焊缝开裂的原因主要是：自由端轴和轴套内孔之间存在的大间隙，会造成轴套所连接的筒体在转动过程中产生剧烈的上下振动，振动会传导到筒体的固定端，恶化了固定端轴和筋板焊缝的受力状况，固定端连接的四个焊缝会逐个开裂而失效。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 萤火虫算法(FA)是一种基于群智能的优化技术，它在很多优化问题上表现出较好的性能。然而，它求解复杂优化问题时存在一些问题，如收敛速度慢，精度低。针对这些问题，本文提出了一种新的萤火虫算法(取名AFA)，该方法使用了三种混合策略，以获得好的优化性能。它首先使用一种自适应的参数方法来动态改变步长参数，然后应用一种改进的搜索策略来消除吸引力，于是，AFA不再包含光吸收系数和初始吸引力这2个参数；再使用反向学习来提高解的精度。仿真结果表明，本文提出的AFA算法优化结果优于MFA及PAFA算法。
system: [SYSTEM]

user: 1. 标准萤火虫算法 萤火虫算法是由剑桥大学的Yang教授提出的一种群智能算法，它模拟了萤火虫的闪烁求偶行为。类似于粒子群算法，萤火虫算法也是一种基于群体的随机搜索算法。群体中的每个个体(萤火虫)是对应问题的一个候选解。萤火虫算法的搜索依靠个体之间的吸引而产生移动来完成，适应值较好(较亮)的萤火虫具有较大的吸引力，使得适应值较差(较暗)的萤火虫向其移动。 个体(萤火虫)之间的吸引力定义为： β ( r i j ) = β β 0 e − γ r i j 2 (1) 其中r ij 表示萤火虫之间的距离，它定义为： r i j = ‖ X i − X j ‖ = ∑ d = 1 D ( x i d − x j d ) 2 (2) 对于两个不同的萤火虫X i 和X j ，适应值较差(较暗)的萤火虫将向较好的萤火虫移动。假设X j 优于X i ，则X i 向X j 移动，移动方式表示为： x i d ( t + 1 ) = x i d ( t ) + β 0 e − γ r i j 2 ( x j d ( t ) − x i d ( t ) ) + α ε i d ( t ) (3) 标准FA中的参数都事先设定的，FA的搜索能力受到其控制参数(如步长因子)的影响，会导致算法收敛早熟；标准FA因参数设置不当而导致算法无法收敛或收敛速度过慢。为了解决这两类问题，使算法具有较好的优化性能，需要对标准FA进行改进。
system: [SYSTEM]

user: 2. 改进算法的实现 萤火虫算法 [ 1 ] [ 2 ] 是基于以下三个理想化的特征提出的：(1) 萤火虫不分性别，即萤火虫之间的相互吸引只考虑个体发光的亮度；(2) 吸引力与发光亮度成正比，与个体之间的距离成反比；(3) 萤火虫的亮度由待优化的目标函数值决定，即 I i = f ( x i ) 。FA的关键思想是亮度小的萤火虫被亮度大的萤火虫吸引而向其移动，并更新自身的位置。萤火虫的发光亮度取决于自身所处位置的目标值，亮度越高所表示的目标值越好，吸引其他萤火虫的能力也越强。若相邻的个体亮度相同，萤火虫则随机移动。 在标准的FA中，每个萤火虫都能被人群中其他明亮的萤火虫所吸引，这种吸引力机制称为完全吸引模式 [ 3 ] [ 4 ]，在该模型下，标准FA具有双环操作，因此，计算时间复杂度很高，同时FA的搜索能力受到其控制参数(如步长因子)的影响 [ 5 ]。为了解决这个问题，本文提出了一种自适应的参数策略来动态调整步长因子，来消除吸引力。 1) 自适应搜索策略 一些文献指出，FA的搜索能力受到其控制参数(如步长因子)的影响。为了克服这个问题，本文使用了一种自适应的参数策略来动态调整步长因子α的值。 α ( t + 1 ) = ( 1 9000 ) 1 / t α ( t ) (4) 其中，t指进化的代数。 基于Rao等人提出的Jaya算法，本文针对萤火虫的移动方式进行了下面改进： x i d ( t + 1 ) = x i d ( t ) + r 1 d ( x j d ( t ) − | x i d ( t ) | ) − r 2 d ( x w d ( t ) − | x i d ( t ) | ) (5) 其中，r 1d 和r 2d 是2个[0，1]之间的随机数，X w 是当前种群中的最差解。与原有的萤火虫移动公式相比，上述改进公式消除了吸引力的概念。因此，我们新提出的算法不再包含初始吸引力和光吸收系数两个参数。 2) 反向学习过程 为了加快算法的收敛，本文使用了反向学习策略(Opposition-Based Learning OBL)。对于当前种群中的最好解X best ，本文利用OBL产生一个反向解 X b e s t * 。 X b e s t * ( t ) = a ¯ + b ¯ − X b e s t ( t ) (6) 其中， [ a ¯ ， b ¯ ] 表示当前种群的搜索区间。如果新产生的反向解 X b e s t * 优于X best ，则使用 X b e s t * 替换X best 。一些研究表明 [ 6 ] [ 7 ]，反向学习策略OBL有较高的概率找到的反向解比当前解更好。 3) 算法实现过程 Begin Initialise the population; while the stopping condition is satisfied do Update the step factor according to equation (4); for i = 1 to N do for j = 1 to N do if f(Xj) < f(Xi) then Conduct the movement according to equation (5); Compute the fitness value of Xi; end if end for Conduct the X best * according to equation (6); ifX best * be better than X best X best = X best * end if end for end while End
system: [SYSTEM]

user: 3. 使用基准函数来测试AFA算法的性能 3.1. 测试函数 为了验证AFA算法性能，本文使用了7个基准函数进行测试 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]，所有测试函数均为最小值优化函数且全局最优解均为零。 测试函数1： F 1 ( X ) = ∑ i = 1 D x i 2 ，     x i ∈ [ − 100 ， 100 ] (7) 测试函数2： F 2 ( X ) = ∑ i = 1 D | x i | + ∏ i = 1 D x i ，     x i ∈ [ − 10 ， 10 ] (8) 测试函数3： F 3 ( X ) = ∑ i = 1 D ( ∑ j = 1 i x j ) 2 ，     x i ∈ [ − 100 ， 100 ] (9) 测试函数4： F 4 ( X ) = max i ( | x i | ， 1 ≤ i ≤ D ) ，     x i ∈ [ − 100 ， 100 ] (10) 测试函数5： F 5 ( X ) = ∑ i = 1 D − 1 ( 100 ( x i − x i 2 ) 2 + ( x i − 1 ) 2 ) ，     x i ∈ [ − 30 ， 30 ] (11) 测试函数6： F 6 ( X ) = ∑ i = 1 D i x i 4 + r a n d ( 0 ， 1 ) ，     x i ∈ [ − 1.28 ， 1.28 ] (12) 测试函数7： F 7 ( X ) = 418.9829 ⋅ D − ∑ i = 1 D − 1 ( x i sin ( | x i | ) ) ，     x i ∈ [ − 500 ， 500 ] (13) 3.2. 测试结果分析 测试实验中上述7个函数维度D分别设置为为10和30，并将AFA的计算结果与MFA和PAFA进行比较，结果显示，本文提出的HFA优于其它两种改进的FA算法。所有算法的终止条件均设置为适应值函数最大个数(MaxFEs)。维度D = 10时，MaxFEs设置为1.0e+04；维度D = 30时，MaxFEs设置为5.0e+04。对于两种不同的维度值，算法的其他参数α，β 0 ，γ分别设置为0.2，1.0，及1/Γ2。 表1展现了当维度D = 10时，经过30代的演化计算三种算法所得到的最优函数值。从结果来看AFA函数结果除函数F7外均优于MFA。求解函数F7问题时，算法MFA和PAFA的优化结果优于AFA算法的结果。与MFA算法类似的是，AFA算法求解F1至F6函数所表现出的其他性能(收敛速度、不易陷入局部寻优等)亦优于PAFA算法，如对于所有的测试函数求解过程中，当AFA算法已找到最优函数值时，算法MFA和PAFA仍陷入局部寻优过程。正如文章开始提到的“标准FA的搜索能力受到其控制参数(如步长因子)的影响，会导致算法收敛早熟”，通过自适应策略，本文提出的AFA算法不易陷入局部寻优的过程。 表2展现了当维度D = 30时，经过30代的演化计算三种算法所得到的最优函数值。如表所示，AFA求解F1，F2，F3，F5，F6，F7函数展现了较好的算法性能。MFA在求解F4函数时优于AFA。相对于PAFA，求解F1，F2，F5，F6函数时MFA能够找到更加精确地解。求解F3，F4，F7函数时PAFA性能优于AFA。 Table 1 Computational results of each algorithm for D = 1 测试函数 MFA PAFA AFA 最优解 最优解 最优解 F1 2.08e+02 2.59e+01 6.19e−05 F2 2.83e+00 8.46e−01 2.68e−03 F3 4.26e+02 1.56e+01 4.52e−01 F4 8.65e+00 1.21e+00 1.32e−01 F5 2.04e−02 6.49e−03 4.16e−03 F6 1.87e+03 1.42e+03 1.08e+03 F7 3.01e+01 1.84e+01 3.12e+01 表1. 维度D = 10各算法寻优结果 Table 2 Computational results of each algorithm for D = 3 测试函数 MFA PAFA AFA 最优解 最优解 最优解 F1 5.34e+02 8.82e−04 1.68e−09 F2 1.01e+01 1.42e−02 1.12e−05 F3 2.15e+03 8.08e−03 3.12e−01 F4 8.65e+00 1.29e−02 1.32e+01 F5 6.96e−02 1.62e−02 1.28e−02 F6 6.53e+03 6.12e+03 5.98e+03 F7 1.83e+02 2.78e+01 3.26e+01 表2. 维度D = 30各算法寻优结果 图1展示的是当维度D = 10，算法AFA、MFA和PAFA求解函数F1，F2时的算法收敛过程。 图1. D = 10，AFA、MFA及PAFA的收敛过程，(a) 功能F1，(b) 功能F2 图2展示的是当维度D = 30，算法AFA、MFA和PAFA求解函数F1，F2时的算法收敛过程。 图2. D = 30，AFA、MFA及PAFA的收敛过程，(a) 功能F1，(b) 功能F2 从收敛曲线来看，本文提出AFA的收敛速度也比MFA和PAFA快。通过标准反向学习过程，AFA解决了“FA因参数设置不当而导致算法无法收敛或收敛速度过慢”问题。 测试实验中，MaxFEs的值设置的较小。当维度从10增加到30时，MaxFEs的值从1.0e+04增加到5.0e+04，算法MFA和PAFA的实验结果值得到了改进，但如果将MaxFEs设置为一个更大的值时，AFA可能会有更好的表现。通过实验可以得出，MaxFEs的值对AFA的算法性能影响很大。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结束语 本文提出了一种新的数值优化算法AFA，该算法基于标准的萤火虫算法FA，采用三种改进的措施，包括自适应的参数方法来动态改变步长参数，应用一种改进的搜索策略来消除吸引力；再使用反向学习来提高解的精度。为了验证AFA的算法性能，文章测试了7个标准的数值优化函数，并分别测试了所测7个函数不同维度值。实验结果表明，AFA算法在求解大部分函数时所表现出来的性能都优于算法MFA和PAFA。 然而，通过函数收敛图可以发现，AFA在整个优化过程中，该算法的收敛速度并没有明显优于MFA和PAFA算法，如何解决这一问题，使AFA算法性能更好，这将是作者今后的研究工作之一。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 赣南采茶戏是我国传统文化中重要的组成部分，并被列入了第一批国家非物质文化遗产保护目录中。然而在文化多元化、多媒体数字化的今天，因传播方式和推广的不足，采茶戏濒临失传。为了更好地推广和传承该传统文化，增强文化自信，本文以互联网 + 传统文化方式，设计实现了一个基于微信小程序的赣南采茶戏聚合平台。该平台以爬虫等方式采集了采茶戏的经典曲目、精美图集及当前相关报道等信息并以不同方式展示，提供戏曲教学、演出信息发布及订座、每日答题功能，构建了一个“视频 + 教学 + 演出”的立体化传播形态，通过评论模块，为采茶戏爱好者提供了交流的可能。该平台以微信小程序方式触及到了广大用户群体，提高了大众对赣南采茶戏的兴趣及参与度，为采茶戏的传承与推广创造了一种全新的平台和途径。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 赣南采茶戏是一个具有悠久发展历史的民间戏剧表演形式，有着300多年历史，是中国传统文化体系中不可忽略的构成要素，在我国戏曲艺术当中也占有重要地位。但随着多媒体数字化时代的到来，采茶戏发展困难重重，濒临失传，主要有以下几个原因：1. 从事采茶戏的演员日益减少，传统采茶戏数量急剧减少；2. 当前主要的传播方式是“送文化下乡”的面对面的传播方式和电视传播，传播路径和被推广群体之间产生了错位；3. 采茶戏的传承采用以口口相传的方式为主，少有文字和谱例的记录，故一旦失去传承人就会失去传承途径，然而当前年轻人的传承积极性并不乐观 [ 1 ] [ 2 ]。虽然自2017年赣州市开始实施“赣南采茶戏振兴工程”，为继续扩充人才队伍，再次启动定向生培养，“赣南采茶戏进校园”，推广采茶戏广场舞、健身操等普及活动，但是仍未改变群体小众化问题 [ 3 ]。在文化自信的今天，人们已经充分认识到拯救传统艺术的紧迫性和使命感。为了更好的推广和传承赣南采茶戏，本文以互联网 + 传统文化形式，为采茶戏设计构建一个“视频 + 教学 + 演出”立体化的网络传播平台，把采茶戏及其承载的民俗文化进行传承和发扬，使更多受众认识、了解从而爱上采茶戏。当前微信小程序因无需下载、用完即走的特点，吸引了大量用户，微信小程序数量已超过320万，日活超4.1亿，人均单日使用次数为8.5次/日 [ 4 ]，这些数据很好地证明了人们对于小程序的接受度，故基于微信小程序设计，实现一个采茶戏宣传推广平台能触摸到广大的用户群体，为采茶戏的推广和传承发挥积极的作用。
system: [SYSTEM]

user: 2. 需求分析 针对当前采茶戏信息相对零散且获取信息难、学习传承难和无沟通交流平台等问题，采用调查法、信息研究法等方式确定了如下功能性需求： (1) 戏曲教学模块：包括教学视频、教学简介以及用户评论，通过教学目录告知用户该教学视频内容大纲，并允许用户评论记录学习心得等，提供一个学习交流的方式。 (2) 相关报道模块：包含当下关于采茶戏的相关报道新闻信息，帮助用户了解采茶戏的最新消息。 (3) 精美图集模块：主要包括一些经典曲目图集或者具有代表性的图集，以图片加说明文字的形式，让用户从多维度更好的了解采茶戏。 (4) 历史渊源模块：主要是介绍赣南采茶戏的来源、发展历史等信息，帮助用户了解采茶戏的历史信息。 (5) 首页：首页承担了较重的宣传推广作用，在界面美观的同时展示精彩内容。故首页分为三部分：a. 顶部为滑动幻灯片，可以用来推广宣传最近的演出或时下相对热门的曲目等信息。b. 中间为4个信息模块的入口：历史渊源、精美图集、戏曲教学和相关报道。c. 下半部分则以新闻列表形式展示时下相关热门的报道。 (6) 视频数据库：为了传承经典曲目，收集并保存经典曲目和最新表演曲目。 (7) 答题模块：以答题形式帮助用户快速了解采茶戏的相关知识，同时根据答题积分情况进行积分，不同积分具有相应的荣誉称号。 (8) 演出模块：展示最近的演出信息，对于每场演出，展示时间、地点和演出内容介绍等关键信息，并提供位置导航功能和订票功能。 (9) 我的模块：实现用户登录，获取用户微信名称和头像，记录用户的答题积分、订票信息和收藏信息。 非功能性需求包括： 可用性：系统应当具有较为友好的界面，人性化的交互方式，保证基本功能的正常使用。 可靠性：本系统涉及较多的视频播放需求，应提供合理的带宽保证较多用户可同时正常流畅的播放视频，对于订票需要处理好并发问题，避免一票多卖等情况。 兼容性：本系统基于微信小程序平台，应保证在安卓和IOS两个平台均能正常使用全部功能。 可维护性：对于本系统的各个功能模块数据，可方便的完成数据的增加、删除、修改和查询等后期维护功能。
system: [SYSTEM]

user: 4. 系统实现与测试 本系统基于上述详细设计，采用了5个Tab页，分别为答题、视频、首页、演出和我的。首页如图4所示，以精彩内容吸引和留存用户，演出详情页如图5所示，展示了演出的基本信息，并提供了订票和导航入口。教学模块如图6所示，列举了教学目录，并允许用户在评论部分中进行交流学习心得。本次测试采用黑盒测试，对该小程序的各个功能页面的兼容性、效率性、易用性、可维护性进行评估，测试结果显示该聚合平台各功能模块测试正常，在不同的手机系统以及不同屏幕尺寸的手机上拥有着良好的适配性，使用操作简单。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 本文基于赣南采茶戏所遇到的宣传推广和传承保护的困境，设计实现了赣南采茶戏聚合平台小程序，通过建立经典曲目数据库，提供戏曲教学、演出订票、评论等功能，成功构建了一个“视频 + 教学 + 演 图4. 首页 图5. 演出详情 图6. 教学模块 出”立体化的网络传播平台。该平台依托于微信的广大用户群体，以小程序形式触及了更多的用户，缓解了受众小问题，同时通过本平台丰富且精彩的内容，提高了大众对赣南采茶戏的兴趣和参与度，为赣南采茶戏这一非遗文化的宣传和传承保护发挥了积极作用。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 由于最大团问题(maximum clique problem， MCP)的复杂性、挑战性，以及在数据挖掘等各个领域的广泛应用，使得在计算机科学领域求解MCP问题具有非常重要的意义。本文通过介绍最大团问题以及研究意义，描述了最大团问题的研究现状，指出目前精确性算法和启发式算法解决最大团问题存在的不足，根据最大团中两两节点间均有边相连的性质提出了基于邻接点求解最大团算法，并论证该算法的正确性和完整性，最后将此算法应用于包含任意节点求其最大团的问题。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在无向图G = (V， E)中，团(clique)指图G的一个完全子图，完全子图是指在图内节点之间均有边相连。最大团问题旨在给定的图G中找出一个或若干个团，团内所包含的节点数是最多的。最大团问题在生物信息学、编码理论、计算机视觉、组合拍卖、经济学分析、社会网络分析等实际问题中，存在着广泛的应用，与最大独立集、最小顶点覆盖、图染色等其他经典的NP难度问题也密切相关。 在已有求解最大团问题的算法中，根据求解方式及结果精确度的不同主要被分为两种：精确性算法和启发式算法。启发式算法是以牺牲准确性来达到提高求解速度的目的，而精确性算法采用对所有可能解进行保留的方法，从而保证了所求解为全局最优。虽然在理论的角度上分析，对所有可能解进行保留验证对比的方法使得精确性算法在时间复杂度上居高不下，但近年来的研究进步使得精确性算法的实际求解能力得到显著提升。 本文研究基于邻接点的最大团精确性算法。论文紧紧围绕最大团中两两节点间均有边相连的性质展开，具体组织结构如下：第二部分介绍关于求解最大团的研究现状：接着对最大团问题相关概念进行介绍，并由最大团的性质提出一种求解最大团问题的算法及并进行算法示例；然后证明基于邻接点求解最大团问题的算法具有正确性及完整性；并利用本文所提出的基于邻接点求解最大团的方法实际应用于求包含任意节点的最大团；最后总结全文并阐述未来工作。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究现状 求解最大团问题在多项式时间内可以转化为其他问题，然而，由于任意图上的最大团问题是一个单项式时间算法，现有的多项式算法主要集中在一些特殊图上——如处处h可断图 [ 1 ]、循环图 [ 2 ] [ 3 ]、无爪图 [ 4 ] 等。 现有的求解最大团问题的算法主要分为两种：精确性算法和启发式算法。最初提出求解最大团问题时，研究人员的主要研究方向为精确性算法，最早的精确性算法(Exact algorithm)——枚举法于1957年由Hararv和Ross提出 [ 5 ]，随后1981年，Tsouros [ 6 ] 引进深度优先来解决时间复杂度太高的问题，结果证明取得了一定的效果，而后来又基于枚举法提出了分支定界法，分支定界法明确只求得图中的最大团，避免产生冗余的候选最大团，因此采用分支定界法求解最大团的关键在于找到较好的上界、下界以及确定的分支策略，在很大程度上改善了算法的时间复杂度以及空间质量。 随着对最大团问题研究的深入以及图规模的增长，精确性算法因其求解时间长效率低，启发式算法凭借其能够在较短的时间里得到近似解获得研究学者们的青睐，经典的启发式算法包括：蚂蚁算法 [ 7 ]、遗传算法 [ 8 ]、神经网络 [ 9 ]、模拟退火 [ 10 ] 和禁忌搜索 [ 11 ] 等。 但启发式算法得到的结果只是近似解，并不适用于挖掘精确结果的情况。而近年来，精确性算法凭借其结果完全性、准确性的特点依旧是学者们的主要研究方向之一。2003年Tomita和Seki等人提出了MCQ算法 [ 12 ]，MCQ算法是基于近似顶点染色的分支限界算法，其顶点染色不仅用于团上界值的估计，分支顶点的排列顺序也依赖于顶点染色的结果。MCQ采用顺序顶点染色方法，在搜索树的每个节点上对候选顶点以预先排列好的顺序，逐一为每个顶点分配其能够获得的最小颜色编号。如果染色数上界不能达到完全剪枝的目的，则所有的候选节点按照其获得的颜色编号由小到大排列(相同颜色编号的顶点排列在一起)。Tomita的实验表明，MCQ在性能上显著地超越了同期最好的其它算法。而后基于MCQ算法改进提出的MCR算法 [ 13 ] 也进一步提升了算法的性能，利用Carraghan和Pardalos提出的退化顺序作为初始顶点排列顺序。2007年Konc和Janezic延续了MCQ算法的基本框架，在顶点的排列顺序上进行了改进 [ 14 ]。沿着MCQ、MCR的算法思路，Tomita等五位研究者在2010年提出了更加高效的MCS算法 [ 15 ]。MCS算法引入了RE-NUMBER程序，对部分已染色的顶点进行重新调整，以进一步减少分支顶点数量。2013年Li和Fang等提出了IncMaxCLQ中，引入了被称为渐进上界的线性时间复杂度上界计算方法 [ 16 ]。2015年Segunda等将MaxSAT推理的思想融入到BBMC算法中，提出了改进的BBMCX算法 [ 17 ]。与Li等人的在MaxCLQ中使用的MaxSAT推理不同，BBMCX算法将MaxSAT推理限定在最多三个颜色分类中。Segunda等把运用MaxSAT推理获得的上界称为亚染色数界。实验表明集合了亚染色数界的BBMCX算法，在搜索树大小和执行时间上比其前身BBMC算法有了进一步的改进。
system: [SYSTEM]

user: 3. 最大团问题及基于邻接点求解最大团算法 3.1. 最大团问题描述 给定无向图G = (V， E)，其中V为节点集；E为边集。若 U ⊆ V ，且对任意两个节点 u ， v ∈ U 有 ( u ， v ) ∈ E ，则称U是G完全子图。 团是指图的节点集的一个子集，使得其导出子图为完全子图，如果一个团不是其他任何团的子集，则称该团为极大团。一个图中含有节点数最多的极大团称为该图的最大团。 本文是基于邻接点求解最大团问题的，对于邻接点有以下定义：若节点u和v之间有边相连，则节点u和v互为邻接点。表1为本文最大团问题所需符号表示。 Table 1 Symbolic representation required for maximum clique proble 符号 含义 G 给定所求的图(一般为无向无权图) V 图G的节点集合 E 图G的边集合 C 图G中的团 N(v) 节点v的邻接节点集合 IN(v) N(v)与其中各节点邻接点集的交集 Maximal-Clique[v] 包含节点v的极大团集合 Maximal-Clique[k] 图G中含k个节点的极大团集合，k值随循环变化 Maximum-Clique(G) 图G中最大团的集合 表1. 最大团问题所需符号表示 3.2. 基于邻接点求解最大团问题算法基本思想 由最大团的性质可知，假设无向图中包含一节点v，则节点v的邻接点可能与节点v共同组成最大团，根据此性质可以提出这么一个想法：v的所有邻接点集合 N ( v ) = { v i ， ⋯ ， v j } (1 ≤ i ≤ n，n为图G中的节点数)内存在节点它们之间任意两点之间都存在边相连，那么节点v与这些节点组成的图必定在包含节点v的极大团中。 由于最大团内任意节点之间均有边相连，则可在其中任意一个的邻接点集中找到其他组成最大团的节点。 基于以上，提出了一种基于邻接点的基本算法，如算法1所示。 算法1 基于邻接点求解最大团 输入：无向图G = (V， E)。 输出：Maximum-Clique(G)：图G中最大团的。 变量：Maximal-Clique[k]：图G中含k个节点的极大团集合，求解过程中存储当前已经得到的极大团序列。 步骤： 1. 对利用邻接矩阵对图G中的节点及边信息进行存储。 2. 将节点v i 与其邻接点集合N(v i )中的各节点分别组成C 1 ，此时Maximal-Clique[k] = C 1 (k = 2)。 3. 若N(v i )与其中各节点邻接点集的交集IN(v i ) ≠ ∅，则将IN(v i )内各节点与对应C 1 分别组成C 2 ，此时Maximal-Clique[k] = C 2 (k = 3)，并删除原先较小的Maximal-Clique[ 2 ]。 4. 重复步骤3，直到交集IN(v i ) = ∅。 5. 此时Maximum-Clique(G) = Maximal-Clique[k]。 3.3. 算法示例 图1为所需求解最大团的无向图，对图1进行步骤1、2的操作。 图1. 所需求解无向图 根据算法，得到各节点的邻接表，此时得到的极大团如下所示： C 1 = {(1， 2)， (1， 3)， (2， 3)， (2， 12)， (3， 4)， (3， 9)， (3， 11)， (3， 12)， (4， 5)， (4， 6)， (4， 7)， (5， 6)， (5， 7)， (5， 8)， (6， 7)， (7， 8)， (8， 9)， (8， 10)， (9， 10)， (9， 12)}。 第二次递归，判断组成当前Maximal-Clique[k]各v i 的N(v i )中是否存在交集，若存在则加入当前极大团得到较大的Maximal-Clique[k]，第二次递归结果图2所示： 图2. 包含3个节点的极大团 第三次递归，在构成Maximal-Clique[ 3 ]的各节点的N(v i )中寻找交集，得到图3极大团： 图3. 包含4个节点的极大团 此时得到的极大团包含节点数最多，即为所求的最大团。
system: [SYSTEM]

user: 4. 算法的正确性和完整性 算法正确性的意义是算法的结果图一定是极大团，且结果图中包含的节点数一定是最多的。算法完整性的意义是当包含节点数最多的极大团不止一个时，算法所求的结果中一定包含所有的节点最多的极大团。 引理1 对于任意的一个图，算法所求的结果图是团。 证明1) 对于任意的一个图G，经过一次递归后得到结果图Maximal-Clique[ 2 ]，其中的结果图的节点集一定都包含于图G节点集，此时结果图Maximal-Clique都为团。 2) 假设当子图G的结果图Maximal-Clique为团，根据算法后续递归Maximal-Clique[k]中的节点都是图G中的节点，并且Maximal-Clique[k]一定为完全子图。 综合证明1)和2)，根据数学归纳法可以得出——对于任意的一个图，基于邻接点求解的结果图必定是团。 引理2对于任意的一个图，所得到的团是极大团且一定包含所有的极大团。 证明在此算法图G中的点表示为v (图中各节点)和N(v) (各节点的邻接点集)。对于v，在算法开始时就需要遍历各节点以获得邻接点集，所以不会存在丢失任意节点的邻接点集。对于N(v)，各节点都会通过邻接表存储其邻接点，因此对于任意节点其邻接点都不会丢失。 上面已经证明，在图G中包含任何节点的团中没有遗漏节点，也就是说，得到的团是一个极大团。此外，在相应的子图中可以找到包含图中任何节点的团，即它包含了所有的极大团。因此，对于任何一个图，结果图都是完备的，也就是说，结果图不仅是一个极大团，而且它包含了所有的极大团。 引理3最大团就是在极大团中含有节点数最多的一个或若干个。 证明极大团是指团内任意节点间均有边相连，且不是任何一个团的子集，而最大团则是含有节点数最多的完全子图，所以可知含有节点数最多的极大团就是最大团。 定理4基于邻接点求解最大团问题的方法是正确的。 证明由上述证明首先可知本文提出的算法对于任何求解的无向图，最后得到的结果一定是团。然后根据算法的遍历过程可知，所求结果一定是极大团，且包含所有的极大团。最后可以证明含有节点数最多的极大团就是最大团。由此可以证明算法是正确的。 定理5基于邻接点求解最大团问题是完整的。 证明根据算法的步骤3及步骤4，算法通过遍历当前组成极大团节点的邻接点来找到共同的邻接点，从而将共同邻接点加入到极大团中组成新的极大团，则可知包含图中任意一个节点的团均可以在对应的子图中找到，由此可知算法不会遗漏任何极大团，算法求解最大团是完整的。
system: [SYSTEM]

user: 5. 求包含任意节点的最大团 与大多求解最大团的算法相比，本算法的特点是基于节点逐渐加入邻接节点构成极大团，从而得到最大团，且不会漏掉任何一个极大团，所以算法正确性较高。 此算法第一步是得到每个节点的邻接链表，由此我们可以提出求解包含任意指定节点的最大团的应用。应用具体方式方法与本算法的区别只是在开始时就指定任意一个节点，此时定义Maximal-Clique[v]表示含有节点v的极大团，具体步骤如下： 1) 得到指定节点v的邻接链表N(v)； 2) 求v邻接链表的各节点的邻接表N(v i )； 3) v与其N(v)的各节点组成Maximal-Clique[v-2]； 4) 判断 N ( v ) ∩ N ( v i ) ≠ ∅ 是否成立，若成立则将交集中的节点加入得到Maximal-Clique[v-3]； 5) 重复4)直到 N ( v ) ∩ N ( v i ) = ∅ ； 6) 此时包含节点数最多的极大团即是所要求的包含指定节点v的最大团。 以图1为例，指定求解包含节点5的最大团的过程如下： 1) 节点5的邻接链表N(5) = {4， 6， 7， 8}； 2) 得到N(4) = {3， 5， 6， 7}，N(6) = {5， 6， 7}，N(7) = {4， 5， 6， 8}，N(8) = {5， 7， 9， 10}； 3) 得到包含节点5的Maximal-Clique[5-2] = {(5， 4)， (5， 6)， (5， 7)， (5， 8)}； 4) N(5)∩N(4) = {6， 7}，N(5)∩N(6) = {4， 7}，N(5)∩N(7) = {4， 6， 8}，N(5)∩N(8) = {7}。将交集中的节点加入对应的Maximal-Clique[5-2]得到新的Maximal-Clique[5-3]，如图4所示。 图4. 包含节点5的3-极大团 5) 递归最终求得所需的包含节点5的最大团，结果为图5。 图5. 包含节点5的最大团
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结和未来工作 本文根据最大团内两两节点间均有边相连的性质，提出了一种求解最大团问题的算法，并将该算法应用到求解包含任意节点的最大团问题当中。下一步的工作将在本文的基础上，将关联分析中的问题转化为解决图论中的问题，并将求解最大团问题应用于关联规则挖掘步骤当中。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文章在给定环境下，求出室内的稳态、动态温度分布 [ 1 ] [ 2 ]。通过傅立叶导热定律，采用热平衡法建立区域节点离散方程，利用雅克比迭代算法进行分析求解 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。通过围护结构耗热量公式计算出房间的基本耗热量 [ 6 ]，推导以房间温度为变量的能量守恒方程，求得出水口水温，然后确定定解条件，建立稳态导热内节点离散方程 [ 7 ] [ 8 ]，并利用雅克比迭代的方法表达连续介质各点在同一时刻的温度分布。把进水口流量分成等差值情况进行分析讨论，在不同流量下，依据能量守恒方程，便可通过假设出水口温度求出室内平均温度，进而分别求出每种流量下的室内温度分布。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 房间内的温度对于普通百姓而言，温度大小的变化对他们的影响不是很大，没有强制性要求。但对于某些特殊行业(比如医药行业)而言，室温是有严格规定的，必须按照行业准则进行调控室内温度。在给定时刻的房间内温度随空间位置的变化，这是热量传递研究中要解决的主要问题之一。在换热器、反应器等化工设备中，由于两流体存在温差，或因反应具有热效应，形成温度分布。 许多城市冬季供暖采用热水供热的方式。每一户有一个进水口和出水口，热水通过进水口进入房间，由出水口离开房间。一个基本问题是，如何调整进水流量，使得在室外天气不断变化时，室内的温度维持在一个相对稳定的范围内。
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型的结果及理论分析 (一) 当室外温度为0度，进水口流量为每小时0.5立方米时，依据房间的长宽比，我们把房间分成了100 × 50个小正方形，并且利用热量守恒方程： 0.12 ( t n − t w n ) G = 40 − T 出 节点离散方程条件下的温度呈现点状发散分布，同时进水口温度为40℃，然后假设出水口温度为35℃，作为边界条件进行雅克比迭代演算(详细程序见《附录一》)，得到当室外温度为0℃，进水口流量为每小时0.5立方米时的演算结果如下。 结果一：ans = 20.7920； 结果二：Num = 3780； 结果三： 房间节点温度的数值解。(房间左半部分同右半部分结果呈对称分布，左半部分详细结果见《附录三》)； 结果四： 房间内的空间温度分布云图(见下图4和图5)。 图4. 西面和南面 图5. 东面 结果分析： 1) 通过热量守恒方程计算得到的室内平均温度为约等于20.8℃；而通过雅克比迭代计算出的室内平均温度为20.7920℃，由此证得热量守恒方程计算的室内平均温度的合理性。 2) 程序迭代次数为3780次。迭代次数越高，各节点温度分布精确度越高，但保真性较差，因而设置迭代次数为5000次以下比较合理。 3) 得到了房间各节点的温度分布的数值解，由于数据太大，我们每隔一列截取一列的节点温度，做成表格以供参考。左半部分房间节点温度见《附录三》。得到结果是靠近暖气片的温度最高，随着节点与暖气片距离的增加，温度逐渐降低。次结果仅适用于室内空气未强制对流情况下的结果。若室内有人员活动，各点平均温度将趋于室内的平均温度值。 4) 得到室内温度分布云图，直观的表达了室内的温度分布情况，可以看出温度分布与距离是呈指数函数关系递减。 (二) 当室外温度为0℃，进水口流量在0.1~1之间变化时，以0.1 m 3 /h的差值建立水流量间隔分配表(表1)，将每个给定的流量分别代入热量守恒方程中，计算出满足热量守恒得室内平均温度与出水口温度。再使用MATLAB进行雅克比迭代算法，基于问题的雅克比算法进行条件程序的改写，使得最终迭代的室内平均温度和热量守恒方程得出的室内平均温度在非常小的误差范围之内，这就保证了热量守恒方程所计算的出水口温度和室内平均温度的合理性。利用plot函数绘制房间重要区域温度分布集中曲线图来分析研究。 Table 1 Water flow interval distribution tabl 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 水流量(m 3 /h) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 表1. 水流量间隔分配表 结果一： 分别对出水口温度和室内温度进行计算，并给出相应的结果与理由，并且对变流量下房间平均温度和出水口温度的变化情况建立了以下表2和折线图6。 Table 2 Indoor temperature verificatio G ( m 3 / h ) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 T 出 ( ˚ C ) 20.2 28.5 32.2 34 35 35.82 36.3 36.74 37 37.3 T 室 内 平 均 ( ˚ C ) 16.5 19.16 19.5 20 20.8 20.9 21.05 21.73 22 22.3 T 程 序 验 证 ( ˚ C ) 16.49 19.11 19.45 19.95 20.79 20.89 21.04 21.72 21.99 22.29 表2. 室内温度验证 结果二： 十种流量情况下房间内节点温度分布的数值解(部分)。 图6. 变流量房间动态平均温度 结果三： 并且对流量在0.1~1之间变化时，房间东墙、西墙以及中间部分建立了以下三个温度分布曲线图(见图7)。 图7. 不同流量下温度分布曲线图
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 由不同流量下温度分布数值解汇总表以及房间重要区域温度分布集中曲线图可知：在不同流量下房间内的温度分布趋势基本一致，且只与出水口温度相关。 在同一流量下，出水口温度越高，房间内的平均温度偏高；出水口温度越低，房间的平均温度越低。各节点的温度变化趋势与平均温度变化基本一致。 在不同流量下，出水口温度在一个稳定区域内变化时，若流量越大，则房间平均温度越高；流量越小，房间平均温度越低。各节点的温度变化趋势与平均温度变化基本一致。 由此验证：所假设的热量守恒方程中，流量、出水口温度和室内温度存在一定的关系和相关性。出水口温度和室内平均温度是负相关的；室内平均温度与流量是正相关的。即验证了热量守恒方程假设的合理性。 所构建的室内温度分布模型具有通用性。此模型可以根据温度源的温度，计算任何封闭空间内各个点的温度大小，并且能确定封闭空间下的平均温度，并且做出房间温度分布云图直观地了解温度分布。可以被类似于植物温室和植物工厂等多种需要考虑房间温度的封闭空间利用。将该模型及模拟算法与控制理论相结合，便可控制房间温度，维持稳态。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文以鄂北丘陵山区南部皂市镇幅水文地质调查为例，在鄂北丘陵山区的物探找水实践中，综合运用对称四极电测深法、高密度电法、激电测深、电阻率测井法进行地下水勘查研究。通过四种方法的组合应用，有效避免了单一勘探方法的多解性，提高了勘探的准度与精度，最终探索出电阻率法在地下水勘查工作中“面上控制，线上定性，点上量化，井中验证”的优化模式，可较准确的划分富水区，大大提高了成井率，为鄂北丘陵山区严重缺水地区地下水勘查提供借鉴或参考意见。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 地下水作为地球上重要的水体，与人类社会密切相关。近年来，随着经济、社会的高速发展和人口的快速增长，水资源的需求量也急剧增加，在缺水地区合理开发利用地下水资源可有效缓解缺水问题 [ 1 ]。而当下传统的、直接的找水方法多数是钻井勘察，其盲目性大，成井率低，经济损耗大。目前，利用物探技术方法进行地下水资源勘查工作已经取得了显著成效 [ 2 ]。但如何“统筹兼顾、合理布局”的推进地下水勘查和利用工作；如何更加有效的运用常规物探方法，既能高效、准确的达到地质目的，又能合理的配置地勘人力物力；如何取长补短，科学搭配不同的物探手段来避免单一物探方法的多解性等等，这些已然成为水工环地勘工作者正在思考和探索的问题。 电法勘探是应用度最广的物探找水方法，在鄂北丘陵山区的物探找水实践中，通过综合运用多种常规电阻率方法进行勘探，理论联系实际，不断在实践生产中探索出科学地应用组合模式，即“面上控制，线上定性，点上量化，井中验证”的优化模式，不仅提高了勘探的准度与精度，较准确的划分富水区，大大提高了成井率，而且合理缩减了地调工程的成本，取得了较好的社会经济效益。
system: [SYSTEM]

user: 2. 工作原理 2.1. 视电阻率测深法 实际地质情况下，地下地质体并不是均匀导电介质，其电阻率存在较大差异，而且同一介质也存在各向异性现象，实际工作中所测得的电阻率不是某单一地质体的电阻率，称其为视电阻率，用ρs来表示。视电阻率垂向电测深法是在同一个测点上依次扩大供电极距AB，使得探测深度逐渐加大，这样便可得到测点处沿垂直方向由浅到深的视电阻率变化情况 [ 3 ]。 2.2. 高密度电法 高密度电阻率法实际上是一种阵列勘探方法，它以地下岩层间或者岩矿石间的电性差异为基础，研究在人工施加电场的作用下，电流在地下传导时所形成的电荷变化分布规律。一次布极便能完成纵向和横向二维勘探过程，既能反映地下某一深度沿水平方向岩土体的电性变化，同时又能提供地层岩性沿纵向的电性变化情况，具备电剖面法和电测深法两种方法的综合探测能力。高密度电阻率法实质上属于直流电法，和常规电阻率法一样，不同之处是它的装置是一种组合式剖面装置，通过仪器控制进行电极转换而进行组合测量，测量效率较高，测量点数较多，测量的精度较高，从而获得了相对较多的地层信息 [ 4 ]。 2.3. 激电测深 激发极化法是根据岩、矿石之间的电化学活动性差异来找矿和解决地质问题的一种重要的地球物理方法，它又分为直流激发极化法(间域法)交流激发极化法(率域法)。在充电和放电过程中，由于电化学作用引起的这种随时间缓慢变化的附加电场现象，称为激发极化效应IP效应。激发极化法是以不同岩矿石的激电效应之差异为物质基础，通过观测和研究大地激电效应，以探查地下地质情况的一种勘探方法。在激电测深时，通常固定MN，增加AM和BN，这样可在同一测点得到不同深度上的信息，据不同测点上的测深可编制电测深拟剖面图 [ 5 ]。 2.4. 水文测井 视电阻率测井是以研究岩矿石电阻率的相互差异为基础的，测量装置由电源E、电流表mA、可变电阻R以及供电电极A、B组成供电回路；测量电极M、N接到地面记录仪器∆U组成测量回路。根据稳定电流场的理论，假设地下空间为无限均匀各向同性的介质，其视电阻率为 ，当由供电电极A流出的电流为I时，根据MN之间的电位差U及电极装置系数K，可以算出视电阻率 ρ 值 [ 6 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 电阻率法找水应用实例 本文以鄂北丘陵山区水文地质调查项目为例，根据项目设计的要求，结合工作区实际情况，考虑施工成本及效率，优化选择对称四极电测深法、高密度电法、激电测深、电阻率测井4种物探方法相结合，达到探明缺水山区地下水分布的目的。 3.1. 目的和任务 开展鄂北严重缺水地区1:5万水文地质调查，查明基础水文地质条件和地下水资源状况，调查适宜饮用地下水的区间分布和埋藏条件；调查鄂北地下水开发利用状况及其相关生态环境地质问题，分析人类工程活动与自然气候变化对地下水的影响。物探工作的任务是使用多种物探方法，查明鄂北地区地层分布情况，划分出含水地层以并定性分析其水资源含量，指出富水地区，为水井布设提供合理的物探依据 [ 7 ]。 3.2. 工作思路 (1) 在已知水文地质条件区布设试验性物探剖面，收集该区域内岩层(石)的视电阻率数据，并运用电法勘探数据处理软件进行地球物理反演形成地电断面图，建立地质–地球物理模型。 (2) 在未知区域合理布设电测深长剖面(点距250 m)，大致摸清研究区内地层、岩性和构造，在重点找水靶区布设高密度电法剖面(点距10 m)进行高精度勘察，解译后结合水文地质背景资料，推荐水文孔孔位和孔深。 (3) 在拟定孔位上进行激电测深，查明孔位下方垂向上的岩层界线和岩石电性，判断含水层埋深和厚度，以指导成井工作。 (4) 钻孔结束后，采用电阻率测井法，查清真实压力、温度和湿度等背景条件下，井壁岩层的孔隙度特征及含水性，从而验证地面物探工作对含水层定性定量的解译成果。 (5) 最后对比分析物探解译成果与钻探岩性资料以及抽水试验资料，修正研究区内含水岩层的电性参数，评价电阻率法在研究区内进行地下水勘查的准确性和可靠性 [ 8 ]。 3.3. 成果分析 本次物探工作实际工作区范围大，重点勘探区较多且分布零散，下面以视电阻率测深6线、高密度电法ZK4线、激电测深ZK4线、水文测井ZK4号孔成果资料为例进行分析说明，测线平面布置图如图1所示。 图1. 测线平面布置图 3.3.1. 电测深6线 该测线用于查明区内地层、岩性和构造，划出易含水靶区，为后面的电法工作提供依据。 根据区域地质资料得知，区内地表为第四系耕土、亚粘土、粘土及砂砾层，第四系之下是新近系掇刀石组和古近系文峰塔组两套地层，地层界线呈近南北向展布，界线埋深约为15~40 m左右。测线区域位于淮阳山字型前弧西翼与新华夏系江汉构造盆地北缘毗邻地带，测线穿过西河–皂市断裂。 从地电断面来看(见图2)，剖面上视电阻率横向变化较大，纵向上由浅至深逐渐增大，电阻率在5~75 Ω∙m之间，表明剖面上岩性变化较大，存在断裂破碎带或岩性接触带等地层构造。结合地质资料，推测在测线里程桩号1270 m处为新近系与古近系两套地层的分界线，结合地质资料，测线西北端下部为古近系文峰塔组泥岩，局部夹有砂岩、砂砾岩，测线东南端下部为新近系掇刀石组碎屑岩、粘土岩，局部夹有砂岩、砂砾岩。新近系下方为古近系文峰塔组泥岩。推测在测线里程桩号2890~3100 m为西河–皂市断裂破碎带。 图2. 视电阻率垂向电测深6线剖面解释成果图 3.3.2. 高密度ZK4线 根据电测深6线的推断成果，在电测深6线断层附近布设一条1.2 km的高密度测线进行高精度勘查，更精确地确定地下水富水区域，并推荐钻孔孔位。 从地电断面来看(见图3)，整条剖面视电阻率值不均一，在5~65 Ω∙m之间，推测地电断面上主要由粘性土、粘土岩、砂岩、(砂质)泥岩组成，高密度测线位于断裂破碎带附近，低阻异常较明显，测线桩号515~615 m处为断裂破碎带反应。从电性上分析，该区域基岩较破碎，富水性较好。 图3. 高密度电法ZK4线剖面解释成果图 通过对高密度电法资料的分析，推荐3个拟选井位点TJ-ZK41、TJ-ZK42和TJ-ZK43。其中TJ-ZK41位于ZK4号孔高密度测线267 m处，推荐井深为70 m；TJ-ZK42位于ZK4号孔高密度测线570 m处，推荐井深为80 m；TJ-ZK43位于ZK4号孔高密度测线872 m处，推荐井深为70 m。经地质组人员与当地政府沟通，考虑到当地实际用水需要，选择TJ-ZK42为拟成井孔位。 3.3.3. 激电测深ZK4线 在高密度ZK4线的成果基础上，在最终推荐的钻孔TJ-ZK42处进行激电测深，进一步该处探测地下水的富水性强弱，点号为JD-ZK4，AB/2最大极距为240 m。激电测深曲线见图4。 图4. 激电测深ZK4线视电阻率及极化率曲线图 ρs曲线波动较小，曲线呈H型，H型底部较平缓，曲线尾支呈缓慢上升趋势，在AB/2 = 240m处出现最大值，表明新近系掇刀石组视电阻率较低或岩层较厚。极化率η s 曲线也呈缓慢上升状态，极化率值由浅层的0.26%上升至约0.8%，推测新近系掇刀石组局部岩层中富水性较好，推荐孔位成井可能性较大。 3.3.4. 水文测井ZK4孔 ZK4孔位于新近系掇刀石组碎屑岩裂隙孔隙水分布区内，含水层由新近系掇刀石组半固结的碎屑岩组成，含水层岩性为砂岩、砂砾岩。根据钻探资料，该孔0~7 m为粘土，7~36.2 m为粘土岩，36.2~38.3 m为砂砾岩，38.3~54.78 m为粘土岩，54.78~97.9 m为含钙质泥岩，97.9~117.86 m为泥岩。 根据综合测井成果图(见图5)，分析结果如下：0~11.84 m，电阻率值较低，自然伽马较高，粘土。11.84~19.44 m，电阻率值出现正异常波动，自然伽马与自然电位降低，波速上升，推测为砂砾层，含水。19.44~26.24 m，电阻率值重新降低，同时自然伽马与自然电位出现正异常波动，推测为粘土岩。26.24~29.2 m，电阻率值出现正异常波动，且波峰较大，自然伽马出现负异常波动，推测为中粒砂岩，含水。29.2~36.08 m，电阻率值重新降低，同时自然伽马与自然电位出现正异常波动，推测为粘土岩。36.08~38.52 m，电阻率值出现正异常波动，同时自然伽马与自然电位出现负异常波动，推测为砂砾岩。38.52~54.6 m，电阻率值重新降低，同时自然伽马与自然电位出现正异常波动，推测为粘土岩。54.6~97.04 m，电阻率值略微升高，自然伽马与自然电位较为平稳，推测为钙质泥岩。97.04~115.6 m，电阻率值降低，推测为泥岩 [ 9 ]。 钻孔抽水试验资料显示，钻孔ZK4含水层顶板埋深36.2 m，含水层厚度2.1 m，稳定水位埋深16.5 m，抽水试验降深14 m，流量约为463.62 m 3 /d，渗透系数19.97 m/d。该试验结果与测井解释划分的含水层基本吻合，验证了该测井成果的准确性。 图5. ZK4综合测井成果图
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文以实际水文地质调查工程为例，将工作研究区的地质背景、水文地质条件、地球物理特征与四种常规电阻率法有效的结合，通过合理组合电阻率法应用模式，按照“从未知到已知”的思路，坚持由粗到细的原则，循序渐进地开展地下水勘查工作，有效解决了单一物探方法在鄂北丘陵山区缺水地区找水工作中的多解性难题，探索出该类型区域找水的有效技术方法和组合形式，有效提高了找水成井效率。 视电阻率电测深6线为短剖面，旨在控制西河–皂市断裂的走向和新近系与古近系地层分界线西南端的走向。结合工区内地质背景资料，研究划定了贫水区和富水区，在富水区域布设高密度电法剖面线，高精度的查明电性低阻异常带。通过对电测深法与高密度电法解译剖面的比较分析，发现电测深法在纵向上的分辨率高，高密度电法温纳(α排列)装置对电性的水平变化反应灵敏。两种常规电阻率不仅在勘查过程中极大的控制了研究区范围，而且综合了彼此在横向和纵向上分辨率高的优点，有效的反映了研究区内的岩性特征，为准确定位水文孔提供了有价值的参考依据。 在拟定ZK4钻孔处进行的激电测深数据表明，整个图幅内的含水岩层极化率值偏低，局部岩石电阻率值为20 Ω·m左右，极化率峰值约1%，推测为新近系掇刀石组砾石层富水性较好，钻孔验证效果与解译一致。量化了研究区内含水岩组的地球物理特征值，是判断含水层的重要依据。水文测井资料分析验证了工作区主要含水岩组为白垩系–古近系碎屑岩孔隙裂隙水含水岩组和新近系掇刀石组半固结碎屑岩裂隙孔隙水含水岩组，电阻率法找水的定井准确率较高，在研究区基本正确可行，有一定的推广价值。 通过上述四种方法的组合应用，有效避免了单一勘探方法的多解性，提高了勘探的准度与精度，最终探索出电阻率法在地下水勘查工作中“面上控制，线上定性，点上量化，井中验证”的优化模式。