DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 苯系物的吸附 图2是所制硅气凝胶与活性炭(比表面1300~1400 m 2 /g，孔容1 mL/g)对苯系物Benzenes (苯、甲苯、乙苯、对二甲苯、苯乙烯)纯溶液的吸附性能测试结果 [ 7 ] 。硅气凝胶首次吸附时吸附容量可达到14.8、12.8、14.0、14.7和14.3 g/g，分别是活性炭吸附容量的11.5、8.0、8.4、11.0、8.8倍。采用真空干燥的方法进行脱附再生，硅气凝胶仍然保持疏水状态，重复5次后吸附容量仍在8 g/g左右。制备的硅气凝胶对苯系物有良好的吸附性，好于优质商业活性炭。这可能是因为气凝胶的三维纳米孔道结构，气凝胶具有更高的孔隙率与孔容。 图2. 硅气凝胶(Si)和活性炭(AC)对苯系物benzenes的5次循环吸附性能 5次循环吸附苯后，硅气凝胶的孔道结构、比表面积、孔容均发生明显变化，如图3所示。吸附前，硅气凝胶比表面积为618.2 m 2 /g，平均孔径23.6 nm，孔容3.6 mL/g；5次循环吸附苯后的硅气凝胶比表面积增大，变为691.2 m 2 /g，平均孔径和孔容大大减小，分别为13.8 nm和2.4 mL/g。原因可能是苯对硅气凝胶表面——CH 3 造成破坏，使得硅气凝胶的骨架SiO 2 颗粒暴露在外，在苯的作用下，孔道逐渐坍塌，孔容减小，比表面积增大。 图3. 苯吸附前(a)及5次循环吸附后(b)的硅气凝胶N2吸附-脱附曲线/孔径分布曲线 3.2. 丙酮、丁醇、乙醇的吸附 图4是所制硅气凝胶对丙酮、丁醇、乙醇纯溶液的吸附性能测试结果，首次吸附时吸附容量为10.6，11.0，11.3 g/g。采用真空干燥的方法进行脱附再生，硅气凝胶仍然保持疏水状态，重复6次后吸附容量仍在8 g/g以上，吸附性能优良。 随着循环次数增加吸附容量降低，同样是因为丙酮、丁醇、乙醇纯溶液对疏水硅气凝胶的孔道结构有一定影响，使得孔道坍塌，孔容和孔径降低。6次循环吸附丁醇后比表面积增大，变为696.0 m 2 /g，平均孔径和孔容分别降低到14.5 nm和2.5 mL/g，如图5所示。 图4. 硅气凝胶(Si)对乙醇、丁醇、丙酮的6次循环吸附性能 图5. 6次循环吸附丁醇后的硅气凝胶N2吸附-脱附曲线/孔径分布曲线(图3(a)是吸附前的情况) 硅气凝胶的循环吸附性能降低，是纯溶液破坏微观结构所导致的。循环吸附苯纯溶液5次、循环吸附丁醇纯溶液6次后，硅气凝胶的孔容和孔径均大幅降低，比表面积从618.2变为690 m 2 /g左右，平均孔径从23.6降到14 nm左右，孔容从3.6降到2.4 mL/g左右，苯与丁醇的破坏程度相当(表1)。本文研究首次关注硅气凝胶吸附纯物质液体时的微观结构变化，对VOCs污染控制及硅气凝胶应用研究具有重要意义。 Table 1 Microstructure changes of silica aerogel after 5-cycle benzene， 6-cycle ethanol adsorption， respectivel 比表面积(m 2 /g) 平均孔径(nm) 孔容(mL/g) 吸附前 618.2 23.6 3.6 5次循环吸附苯后 691.2 13.8 2.4 6次循环吸附丁醇后 696.0 14.5 2.5 表1. 标准试验系统结果数据
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user: 4. 结论 1) 硅气凝胶吸附容量明显优于优质活性炭(比表面1300~1400 m 2 /g，孔容1 mL/g)，对苯系物(苯、甲苯、乙苯、对二甲苯、苯乙烯)纯溶液的首次吸附容量可达到14.8、12.8、14.0、14.7和14.3 g/g，是活性炭吸附容量的8~11.5倍，硅气凝胶对丙酮、丁醇和乙醇纯溶液的首次吸附容量为10.6，11.0，11.3 g/g。 2) 随着循环次数增加，吸附容量降低，但在四五次循环吸附后的吸附容量仍保持在8 g/g以上。苯系物、醇、丙酮纯溶液对疏水硅气凝胶的孔道结构有破坏作用，导致孔径和孔容降低。5次循环吸附苯后，硅气凝胶比表面积从618.2变为691.2 m 2 /g，平均孔径从23.6降到13.8 nm，孔容从3.6降到2.4 mL/g；6次循环吸附丁醇后比表面积变为696.0 m 2 /g，平均孔径降到14.5 nm，孔容降到2.5 mL/g。
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user: 摘 要 人们经常会依据他人的外在特征如面孔来判断对方的一些内在特质，例如，是否值得信任。面孔–特质推论是否会受到面部特征的影响一直是很多研究者感兴趣的问题。本研究考察了注视方向，面孔性别和面部表情是否影响面孔可信度判断。结果显示，注视方向，面部性别和面部表情各自都会影响面孔可信度判断。更重要的是，这些因素之间存在交互作用。注视方向和面孔性别分别调节了面部表情效应。男性被试仅在评判女性面部时会依赖于面孔的注视方向做判断，而女性被试在评判女性和男性面孔时是没有差异的。结果表明，面孔可信度的判断受到多个面部特征的交互影响。 关键词 :面孔可信度判断，面部性别，注视方向，面部表情 Copyright © 2019 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: 2. 方法 2.1. 被试 从中国人民大学有偿招募被试47名(平均年龄22岁，年龄标准差为1.69；年龄范围在18至25岁之间；其中女性被试24名)。所有学生都视力正常或矫正视力正常。每个人都签署了由伦理审核委员会审批的知情同意书，并获取了20元人民币作为报酬。 2.2. 材料 刺激材料是60个成人面孔(20个快乐，20个中性表情，20个悲伤面孔)。照片中的人物目光直接注视正前方，男性图片和女性图片各占一半数量。这些面孔选自中国面部情感图片系统(Gong， Huang， Wang， & Luo， 2011)，全部为灰度照片。注视方向是使用Adobe Photoshop生成的，通过将黑眼珠移动到左眼或右眼角约0.5厘米，最终产生了180个面孔。图1是刺激材料的示范样例。在相同数据库中我们又另外选取了3张面孔(1个快乐的，1个中性表情的，1个悲伤的)用于练习试验。 图1. 当前研究使用的面孔刺激材料示例(上面一行：具有直接注视和转向注视的快乐表情女性面孔；下面一行：具有直接注视和转向注视的悲伤表情男性面孔) 每个面孔都被裁剪成统一大小的矩形形状，高度为6.23˚，宽度为5.39˚。由E-prime 1.1 (Psychology Software Tools Inc.， Sharpsburg， PA， USA)进行刺激呈现和反应记录。使用联想型号为H3050的计算机运行实验，计算机配备21英寸显示器，被试在离显示器大约70厘米的距离观看刺激材料。所有刺激都呈现在黑色背景上。 2.3. 程序 所有被试均完成了面孔可信度评分任务。在每次试验中，屏幕中央出现白色加号(+)，呈现1000 ms，作为注视点。随即呈现一张面孔，持续呈现200毫秒。由于面孔可信度的判断非常迅速(100~167毫秒)和准确(Todorov， Pakrashi， & Oosterhof， 2009)，所以实验中每张面孔持续呈现时间设定为200毫秒，200毫秒已经足够让参与者做出判断。在面孔消失之后，屏幕上会呈现一个7点李克特量表(1表示“非常不值得信任”，7表示“非常值得信任”)。7点李克特量表会保留在屏幕上，直到被试有按键反应才会消失。被试需按下其中一个数字键(即1~7)来评价他们看到的面孔。图2是每个试次所包含的事件顺序示例。所有180个面孔重复一次，在实际实验中总共进行了360次试验。参与者可以在每90次试验后休息一下。整个实验持续约30分钟。 图2. 单个试次的事件序列示例
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user: 3. 结果 对所有条件下的平均得分进行了2 (注视方向：直视vs.斜视) × 2 (面孔性别：男性vs.女性) × 3 (面部表情：中性，快乐，悲伤) × 2 (被试性别：男性vs.女性)的混合设计重复测量方差分析。被试性别是一个被试间变量。注视方向的主效应显著，F(1， 45) = 15.95，p < 0.001， η p 2 = 0.26，直视的面孔比斜视的面孔更可信。面孔性别的主效应是显著的，F(1， 45) = 60.59，p < 0.001， = 0.57，女性面孔的评分高于男性面孔的评分。也就是说，与男性面孔相比，被试认为女性面孔更可信。面部表情的主效应也是显著的，F(2， 90) = 61.70，p < 0.001， η p 2 = 0.57，表明快乐的面孔比中性表情面孔看起来更值得信任，而悲伤的面孔看起来比中性表情面孔更不值得信任。 注视方向和面部表情的交互作用达到显著性水平，F(2， 90) = 18.24，p < 0.001， η p 2 = 0.28。简单效应分析表明，注视方向对中性表情面孔(F(1， 45) = 8.37， p < 0.006)和快乐面孔(F(1， 45) = 30.54， p < 0.001)有显著影响，但不影响悲伤面孔(F(1， 45) = 3.45， p = 0.07)。此外，面孔性别和面部表情存在显著的交互作用，F(2， 90) = 3.24，p =，0.044， η p 2 = 0.06。简单效应分析显示，对于男性面孔(F(2， 90) = 50.39， p < 0.001)和女性面孔(F(2， 90) = 58.64， p < 0.001)而言，面部表情都有显著的影响。没有其他二阶交互、三阶交互作用显著。 被试性别的主效应不显著，F(1， 45) = 0.005，p =，0.94， η p 2 = 0.001。被试性别与注视、面孔性别、面部表情的交互作用不显著，Fs < 1.86。然而，注视 × 面孔性别 × 被试性别交互作用是显著的，F(1， 45) = 5.18， p = 0.028， η p 2 = 0.10。对男性被试和女性被试的评分，分别做了2 (注视方向：直视vs.斜视) × 2 (面孔性别：男性vs.女性) × 3 (面部表情：中性，快乐，悲伤)的方差分析。表1显示了女性被试在所有条件下的平均可信度评分。女性面孔的注视方向效应(F(1， 46) = 10.13， p = 0.003)和男性面孔的注视方向效应(F(1， 46) = 10.56， p = 0.002)都是显著的。表2显示了男性被试在所有条件下的平均可信度评分。判断女性面孔时，注视方向的效应是显著的(F(1， 46) = 7.20， p = 0.01)，但判断男性面孔时，注视方向的效应不显著了(F(1， 46) = 1.73， p = 0.195)。也就是说，无论被判断的面孔是男性还是女性，注视方向都会影响女性被试的面孔可信度判断，直视的面孔可信度得分比斜视的高。然而，只有当被判断的面孔是女性时，注视方向才在男性被试的面孔可信度判断中起作用。 Table 1 Mean trustworthiness rating scores (SD) in female participant 男性面孔 女性面孔 中性 快乐 悲伤 中性 快乐 悲伤 直视 3.37 (1.00) 4.19 (1.13) 2. 85 (0.98) 3.98 (1.08) 5.05 (1.04) 3.29 (0.98) 斜视 3.02 (0.71) 3.58 (1.05) 2.57 (0.83) 3.64 (0.84) 4.40 (1.17) 3.23 (0.92) 注视效应 0.35 0.61 ** 0.28 0.34 0.65 ** 0.06 表1. 女性被试可信度评分的均值(标准差) Note: ** p < 0.01。 Table 2 Mean trustworthiness rating scores (SD) in male participant 男性面孔 女性面孔 中性 快乐 悲伤 中性 快乐 悲伤 直视 3.29 (0.63) 4.22 (0.88) 2.77 (0.78) 3.85 (0.81) 4.89 (0.92) 3.35 (0.84) 斜视 3.17 (0.59) 3.82 (0.87) 2.75 (0.61) 3.62 (0.71) 4.41 (0.96) 3.17 (0.76) 注视效应 0.12 0.40 ** 0.02 0.23 ** 0.48 ** 0.18 ** 表2. 男性被试可信度评分的均值(标准差) Note: ** p < 0.01。
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user: 4. 讨论 大量的证据表明面部表情和面孔性别分别影响面孔可信度判断(Dong， Li， & Liu， 2015; Said， Sebe， & Todorov， 2009)。以前的研究大多只讨论了单一面部特征的影响。可是众所周知的是，人们通常是整合加工多个面部特征，而不是单独加工各个单一的面部特征(Freeman等，2016)。很有可能一个面部特征对面孔可信度判断的影响会受到另一个面部特征的调节。本研究探究了面部表情，面孔性别和凝视方向对面孔可信度判断的影响，更多地关注这些特征的交互作用。此外，我们讨论了女性和男性参与者是否以同样的方式做出面孔可信度判断。 本研究的结果表明，面部表情，面孔性别和凝视方向会改变面孔可信度的评分。具体来说，快乐的面孔被评为比中性表情面孔更值得信任，而悲伤的面孔被评为比中性表情面孔更不值得信任。女性面孔看起来比男性面孔更值得信任。直视的面孔被认为比斜视的面孔更值得信任。这些结果重复了先前的发现(例如，Dong et al.， 2015; Franklin & Zebrowitz， 2013; Sutherland et al.， 2015; Wyland & Forgas， 2010)。更重要的是，我们发现了面部表情和注视的交互作用，快乐和中性表情面孔具有显著的注视效应，但悲伤面孔没有显著的注视效应，这与Willis及其同事(2011)观察到的结果是一致的。此外，在所有被试的面孔可信度判断中，我们发现了面部表情和面孔性别的交互作用。有证据表明在面孔分类任务中，被试会同时加工面部表情和面孔性别(例如，Karnadewi & Lipp， 2011)，在可信度判断的任务中。这两个特征也得到了同时加工，从而都对可信度的评分产生了影响。 男性被试和女性被试在评价男性面孔时表现出了注视效应的差异。女性被试在评价女性和男性面孔时，表现出相似的注视效应。直视的面孔看起来比斜视的面孔更值得信任。相反，男性被试在评价女性面孔时表现出注视效应，在评价男性面孔时没有表现出注视效应。之前，在有关性别判断和面部识别任务的研究中，已经有人调查过注视，面孔性别和被试性别的交互作用。即便实验中注视方向是一个无关的变量，结果依旧显示，直视增强了被试对异性面孔的识别(Vuilleumier， George， Lister， Armony， & Driver， 2005)，特别是对男性被试来说(Goodman， Phelan， & Johnson， 2012)。 以前很少有研究检验被试性别在面孔可信度判断中的作用。Wincenciak及其同事(2013)采用视觉适应范式探讨了男性和女性被试面孔可信度感知的异同。他们发现女性被试有适应后效，而男性被试没有适应后效。在事件相关电位(ERP)研究中，Dzhelyova，Perrett和Jentzsch (2012)调整了一批男性和女性面孔的可信度之后要求被试判断面孔的性别和可信度。行为数据表明可信度任务中存在性别差异，而性别任务中没有性别差异。也就是说，相对于男性被试而言，女性被试对面孔可信度的感知更快且更准确。没有观察到与可信度相关的ERP成分存在性别差异。本研究结果揭示了注视方向和面部表情的交互作用、面孔性别和面部表情的交互作用上均没有性别差异。然而，注视方向和面孔性别交互作用上存在的性别差异。根据上述结果，不能简单地下结论说男性被试和女性被试在判断面孔可信度时存在不同的内在机制。女性和男性被试既可以有一部分相同的机制，也可以各自运用一些独特的策略。 我们的研究结果为多个面部特征对面孔可信度感知的影响提供了支持。在第一印象形成研究中，研究者们用维度方法揭示出了第一印象的三个关键维度：可信度，支配性和年轻-吸引力(Sutherland et al.， 2013)。本研究只关注了可信度。面孔社会类别对第一印象可能存在其他方面的影响，值得进一步研究。
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user: 5. 结论 总之，面部表情对面孔可信度的影响是通过注视方向和面孔性别来调节的。面孔可信度判断不仅受单个面部特征的影响，而且受多个面部特征的交互作用的影响。男性被试和女性被试仅在评判男性面孔时才显示出注视效应的差异。在构建基于面孔的第一印象形成理论的时候，要考虑到面孔特征加工的作用。
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user: 摘 要 为使交通网络控制子区内的交通流具有更好的同质性，本文将道路网络中的路段抽象为点，相邻路段之间的连接关系抽象为边，形成一个对偶的网络拓扑结构图。以用户均衡交通分配得到的路段交通流数据除以路段长度计算得到路段的“拟交通密度”；通过引入路段拟交通密度，扩展了Newman子区划分算法。最后，选取实际路网、以 N S k (Normalized cut Silhouette)指标验证K均值聚类算法、传统Newman算法和扩展的Newman子区划分算法的优劣。研究发现：传统K均值聚类算法得到的各子区 N S k 指标和路网 N S k 指标都相对最小，但同一个子区内的路段在空间位置上不相连，没有实际运用价值；扩展的Newman子区划分算法的 N S k 值优于传统Newman快速划分算法，证实引入了路段拟交通密度作为边权，使得划分出来的结果更加符合交通网络的特性。 关键词 :交通控制，控制子区，聚类算法，Newman网络划分算法，交通密度 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 如何根据交通网络的拓扑结构和交通流的网络分布特征，将庞大且复杂的路网划分成若干独立的子区，有效实现子区上的信号控制，使得整个路网系统变得更加高效、可靠和灵活，一直备受研究者关注。自1971年Walinchus提出路网交通控制子区的概念 [ 1 ] 以后，关于交通控制子区划分的方法，多是基于交叉口关联度模型，结合各种分区算法将交通特性相近的交叉口划到同一个控制子区。也有一部分分区算法是以路段为聚类对象，依据一个特定时间内的拥挤特征，利用谱聚类中的归一化分割(Normalized cut， Ncut)方法进行路网划分，并拓展到对小区的动态划分问题上 [ 2 ] [ 3 ] 。如李刚奇 [ 4 ] 、马莹莹 [ 5 ] 等进行的交通小区划分研究都运用了谱聚类方法。谱聚类在图像分割领域应用最早、也最广泛，具有坚实的理论基础，但其存在两个主要缺点 [ 6 ] ：其一是划分结果对参数值敏感；其二是需求解矩阵特征值，对于聚类规模较大的应用，计算和存储压力大。此外，还有基于聚类的小区划分算法，如Dimitriou等对k-mans算法和METIS算法的路网划分效果进行了对比 [ 7 ] ，发现k均值算法对纯数值属性对象的聚类性能优于METIS算法，但其无法考虑交通网络的空间连接性；王晓轩 [ 8 ] 进一步结合交通流特征，提出了考虑路段空间位置的路网分区方法。但是，基于聚类的小区划分算法，如k-means算法都有一些缺点，即需要事先指定待分类数据聚类数k，然而合适的k值选择是一个比较困难的，用户往往需要选择若干k值来进行实验。并且由于有奇异值对象存在，可能会相当程度上扭曲数据的分布，k-means算法对于噪声是敏感的且不能解决任意形状的数据聚类问题。Newman快速划分算法 [ 9 ] 是Newman等在GN (Girvan-Newman)算法 [ 10 ] 基础上于2004年提出的一种社团快速聚合划分算法，是一种凝聚式层次聚类算法。社区发现算法(Newman算法)常用在社群划分问题上，其实它也是交通控制小区划分的一种有效的算法。该算法的目的是将复杂网络划分成多个“同质”社区，即同一社区内的节点之间连接很紧密，不同社区间的连接非常稀疏。 此外，当前在路段交通流密度的获取上，多是采用微观仿真，如王晓轩运用浮动车数据结合Vissim仿真得到路网各路段的交通流密度值来进行交通控制子区的划分，本文采用基于用户均衡模型进行交通分配得到的路段交通流量来求解路段拟交通密度，因为其有两个优点：一是考虑了交通流量在网络中的分布，从而比已有方法更深入地考虑了人对路径的选择；二是能更好地适应交通需求变化情况下，交通控制灵活变动的需求，屏蔽现有交通控制方案给历史交通流带来的相关性影响。 为了使控制子区交通流具有更好同质性，提高其理论最大路网容量，本文以路段为节点，以路段拟交通流密度相似性为边权，对传统Newman算法进行改进，使该方法能够运用于有权网络的“社团”(交通控制小区)发现，使划分的小区更加符合交通控制的需要，并利用 N S k 指标 [ 11 ] 对划分出的交通控制小区进行“同质性”验证。
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user: 2. Newman快速划分算法及其改进 社区发现算法比较经典的有基于图分割的算法、层次聚类算法和基于模块度的优化算法。图分割算法的基本思想是循环迭代将网络划分成事先设定好规模的两个社区，停止条件是这两个社区之间边的数量达到最小，该数量即为图论中的最小割。其中，Kernighan-Lin算法 [ 12 ] 事先知晓网络中两个社区的大小，无法运用于实际交通网络；层次聚类算法，如GN (Girvan-Newman)算法虽然精度高，但是不知道最终会生成多少个社区、且不能判断算法何时终止。为了解决这些问题，Newman引入了模块度 Q 的概念，它用来评价划分社区的质量。 社团模块度 [ 13 ] 的概念由Girvan和Newman提出，是目前被普遍接受的关于衡量社团划分的标准。模块度是指网络中连接社团结构内部节点边所占的比例与任意连接该社团之间边的比例差的期望。该期望值越高，说明节点越有集中在某些社区内，即网络的模块化结构越明显。可用 Q 函数定量描述社团划分的模块化水平。 假设有 n 个节点的网络，节点彼此之间共有m个连接。 i 和 j 表示节点，当两节点直接相连时，则 A i j = 1；否则 A i j = 0 。 代表节点 i 的度。 δ ( C i ， C j ) 用来判断节点 i 和 j 是否在同一个社区内，在同一个社区内 δ ( C i ， C j ) = 1 ，否则 δ ( C i ， C j ) = 0 。则 Q 函数可以表达为： Q = ∑ i j [ A i j 2 m − k i * k j ( 2 m ) ( 2 m ) ] δ ( C i ， C i ) (1) 假设网络已经被划分成 k 个社团。定义 k × k 维的对称矩阵 e = e i j ，其中，矩阵元素 表示第 个社团和第 个社团之间连接的边数与网络总边数的比例。设 Tre = ∑ i e i i 为矩阵中对角线上各元素之和，其表示网络中社团内部节点之间相连的边数在网络总的边数中所占的比例。设 为每行或者每列中各元素之和，其表示与第 i 个社团中的节点相连的边在所有边中所占的比例，则模块度 Q 也可以表达为： Q = ∑ i ( e i i − a i 2 ) = Tre − ‖ e 2 ‖ (2) 式中： e 2 = ∑ i a i 2 = ∑ i ∑ j ， k e i j e i k (3) 模块度 Q 越大则表明社区划分效果越好。若社团内部边的比例不大于任意社团间连接边的比例的期望值，则 Q ≤ 0 。 Q 的上限为 Q = 1 。 Q 越接近1，说明社团结构越明显，相应的社团结构划分良好。而在实际的网络中， Q 值通常在0.3~0.7之间。在划分社团的过程中，计算每一种划分对应的模块度值，并找出最大 Q 值所对应的一种或者几种划分，即找出最优的社团结构划分。 2.1. 基于模块度的Newman快速划分算法 该算法基于贪婪算法的思想，算法开始时，将社团中的每个节点看作一个初始社团，然后沿着使网络模块度增加最大或减少最小的方向不断地进行社区合并，在算法执行过程中会形成一个树状图，将树状图在 Q 值达到最大的位置处进行断开，这样便能够得到网络中的最佳社区结构。 2.2. 算法步骤 Newman快速算法执行过程如下： 1) 首先把含有 n 个的节点复杂网络视为 n 个社团，那么，初始时有： (4) a i = k i 2 m (5) 式中， k i 为节点 i 的度； 为网络中连接节点的边的总数。 2) 根据贪婪算法的原理，沿着使 Q 增加或者减小速度最小的方向，依次合并两个有边连接的社团，并计算合并后的 Q 值增量： Δ Q = e i j + e j i − 2 a i a j = 2 ( e i j − a i a j ) (6) 合并以后，对相应的元素更新，并将 i 和 社团的行和列相加。 3) 重复上一步，直到每个节点都合并成为一个社团为止。 2.3. 算法改进 将道路网络中的路段抽象为点，相邻路段之间的连接关系抽象为边，则区域路网将被抽象为一个对偶的网络拓扑结构图。但是，道路交通网络拓扑结构图中各个元素之间的关系并不是简单的布尔关系。考虑到引言中各种划分方法虽然考虑的因素不太相同，但最终目的都是为了使得划分后的小区具有交通流的同质性且路网划分的目的是将路网划分为多个具有同等关联水平的小区，为了使Newman算法更加适用于有权网络划分，对经典的Newman社团快速划分算法进行改进，即以各路段拟交通流密度为参数，建立路段拟交通流密度相似度模型 作为道路网络节点 i 和 j 之间的边权参数， D i j 的计算如公式1所示： D i j = 1 − | d i − d j | ∑ ​ d i (7) 式中： 表示路段 i 的拟交通流密度， D i j 即表示两路段 和 的拟交通流密度相似度水平，密度越接近， D i j 的值就越接近1。 由于引入了路段接近水平边权参数 D i j ，改进后的元素 e i j 表示为： e i j = { D i j ∑ i ， j D i j ; 节 点 i 与 节 点 j 之 间 有 边 相 连 0 ; 其 他 (8) a i 可以表示为： a i = ∑ j e i j ∑ i ， j D i j (9) 改进的Newman快速划分算法的合并原则与传统Newman快速划分算法一致，都是沿着 值增大最多或者是减少最小的方向，直至所有节点合并为一个社团。
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user: 3. 实例分析 为了验证本文方法在交通路网控制子区划分的有效性，选取常德市中心城区交通路网，进行划分实验。图1为研究片区的交通路网图，该路网中共有48个信号控制路口和103条路段。划分算法通过Matlab程序语言实现，其中使用用户均衡交通分配得到的路段交通流数据，然后除以路段长度计算得出各条路段的“拟交通密度”。 图1. 常德市中心城区道路网络图 3.1. 子区划分结果 为了验证方法的有效性，将传统Newman社团快速划分算法、本文提出的方法和传统K均值聚类方法得到的子区划分结果进行对比。 首先，将路网视为无权网络，只考虑路段间的拓扑关系，运用传统Newman快速划分算法对图1所示的交通路网进行控制子区划分，划分结果如图2所示。然后，引入路段拟交通流密度相关性参数，采用本文的改进的Newman快速划分算法对路网进行子区划分，划分结果如图3所示。子区合并过程中两种方法模块度 Q 值变化情况如图4所示。由图4可知，采用传统Newman快速划分算法进行子区划分时，当子区划分至第98次时，模块度 Q 达到最大值0.6021，此时子区划分结果最优，路网被划分为5个控制子区，如图5所示，对应图2的子区划分树状图。采用本文改进的Newman快速划分算法进行子区划分时，当子区划分至第98次时，模块度 Q 达到最大值0.6278，此时子区划分结果最优，此时路网被划分为6个控制子区，如图6所示，对应图3的子区划分树状图。 图2. 传统Newman算法控制子区划分树状图 图3. 改进Newman算法控制子区划分树状图 图4. 子区划分模块度值 图5. 传统Newman算法控制子区划分结果 图6. 改进Newman算法控制子区划分结果 接着，运用传统 k 均值聚类方法进行两次子区划分实验，每次划分的初始聚类中心都是随机选取且不相同，划分结果分别如图7、图8所示： 图7. K均值聚类第一次子区划分 图8. K均值聚类第二次子区划分 图7、图8显示了两次随机 k 均值聚类算法划分出的控制子区在空间上的分布情况，同一种线型的路段被划分到同一控制子区，可以看出，各个控制子区的路段在空间上都比较分散，下一节将结合 N S k 指标对划分出的子区“同质性”进行评价。 3.2. 划分结果指标分析 为了评价划分出的控制子区同质性水平，这里引入文献中 [ 11 ] 定义的 N S k (NcutSilhouette)指标来衡量不同子区之间的密度差， N S k 指标通过各子区的路段交通流密度来计算子区之间的平均密度距离： N S k ( A ， B ) = ∑ i ∈ A ∑ j ∈ B ( d i − d j ) 2 N A N B (10) d i 表示路段 i 的密度， N A ， N B 分别为子区域A和子区域B路段的数目。由于 N S k ( A ， B ) 仅表征了子区域A和子区域B之间的平均密度距离，并不能体现子区之间的空间关系。为了补充这一点，进而采用公式(11)对其进行评价： N S k ( A ) = N S k ( A ， A ) N S k ( A ， B ) (11) N S k ( A ， B ) = min { N S k ( A ， K ) | K ∈ N e i g h b o r ( A ) } (12) 式中， k 表示为与子区A相邻接的子区(这里我们只比较相邻子区之间的密度相近性，因为对于两个空间上不相邻的控制子区，即使它们内部的路段密度水平接近，也并不影响分区结果的好坏)。 整个路网的划分结果将由公式(13)进行评价，其表示所有划分子区平均密度距离的平均值： A N S k = ∑ A ∈ C N S k ( A ) k (13) 式中， k 为划分出的子区数，C为划分的子区集合。 N S 评价标准也可以以路段拟交通流密度的方差和均值来表达： N S k ( A ， B ) = V a r ( A ) + V a r ( B ) + ( u A − u B ) 2 (14) 式中 u A ， V a r ( A ) 分别为子区A中路段拟交通流密度的均值和方差，同样的可以得到： N S k ( A ) = N S k ( A ， A ) N S k ( A ， B ) = 2 V a r ( A ) V a r ( A ) + V a r ( B ) + ( u A − u B ) 2 (15) 由公式(15)可知，当均值差很大、方差很小时，说明子区A划分结果很好。一般情况下如果子区A的方差很小，可知子区A的划分结果很好，此时由 V a r ( A ) < V a r ( B ) 可知， N S k ( A ) < 1 。如果大部分子区都有较小的方差和 N S 值，但是有个别的子区有较大的方差和 N S 值时，这种划分结果仍是有效的。 参照图5~8由各方法的划分结果，计算的各子区和整个路网的 N S k 值如表1所示。 通过划分后的路网分区图(图5~8)和相关指标(表1)对比，可以发现传统K均值聚类算法得到的各子区 N S k 指标和路网 N S k 指标都相对最小，但同一个子区内的路段在空间位置上不相连，没有实际运用价值，且通过第一次和第二次划分试验结果(图7~8)对比可以发现，划分结果的质量过于依赖初始聚类中心的选取，造成划分结果的不稳定。与传统Newman快速划分算法控制子区划分结果对比，可以发现本文方法得到的 N S k 值更小，表明划分结果更好，且引入了路段拟交通密度作为边权，使得划分出来的结果更加符合交通网络的特性、更合理。由于路段密度随着时间的变化而不断改变，可以获取不同时段的路段密度对交通路网进行动态划分。本文提出的方法，在评价指标上不及传统的K均值算法，但其很好地保证了子区路网的连接性和控制子区的“同质性”，实现了其在路网划分中的有效应用。 Table 1 Evaluation index of various zoning method 子区 N S k 路网 A N S k 子区1 子区2 子区3 子区4 子区5 子区6 整个路网 传统Newman算法 1.22 0.77 1.51 0.83 1.16 1.10 本文方法 0.97 0.99 0.65 1.29 0.53 0.77 0.86 传统K均值方法 第一次 0.76 0.03 0.73 0.76 0.07 1.38 0.62 第二次 0.13 0.47 1.27 0.48 0.14 0.41 0.48 表1. 各种分区方法评价指标
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user: 4. 小结 为使交通网络控制子区内的交通流具有更好的同质性，本文以路段为对象，通过对传统的Newman快速划分算法进行改进，引入路段拟交通流密度相关性参数作为边权，使得划分出的控制子区既能达到空间上的紧凑性，又能结合路网交通流相关性，使得划分出的子区内部路段拟交通密度相近，可以近似认为子区内部为同质的交通流，便于交通子区内的交通协调控制。本文从宏观层面探讨城市控制子区的划分，实现了子区划分自动化；下一步将在本文基础上研究如何实现子区间的协调控制 [ 14 ] 。
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user: 摘 要 本文将中智理论与DSm理论相融合，基于中智概率(Neutrosophic Probability， NP)及成比例的冲突再分配规则(Proportional Conflict Redistribution Rules， PCR)提出了一种新的融合算法NP-PCR5，通过理论分析、公式推导、算例比较实验，证明了NP-PCR5融合算法在多传感器目标识别中应用的可行性和有效性。 关键词 :中智逻辑，中智度量，中智概率，PCR5 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 为了解决复杂环境因素给单一传感器带来的识别率过低的问题，多传感器信息融合技术应运而生。在现代战场复杂的电磁环境下，因受到噪声或干扰设备等影响，由不同传感器所得到的证据通常是模糊、不确定且不完全的，甚至会出现高度冲突的情况 [ 1 ] 。自2002年由法国学者Dezert和Smarandache所提出的DSm理论可以有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题，应用前景也十分的广泛，近年来得到了陆续的发展 [ 2 ] 。Dezert和Smarandache提出的成比例冲突再分配规则(Proportional Conflict Redistribution Rules， PCR)是将冲突信度按一定的比例关系分配至非空集部分，有效地解决了DSm理论由于引进交运算而造成的融合结果分类精细不利于判决的问题。 中智学是哲学的一个分支。英文Neutrosophy取自拉丁字根“neuter”(中性、中立)，1980年由Florentin Smarandache提出并创立，它主要研究中立性的起源、本质和范畴以及与不同思想观念的作用。中智学关心的是命题、理论、事物、概念或实体“A”和它的对立“Anti-A”、它的否定“Non-A”以及既不是“A”又不是“Anti-A”记为“Neut-A”三者之间的关系。 本文结合中智学研究的主题，将中智概率与从数学意义来看最有效及精确的冲突分配方法PCR5相结合，提出NP-PCR5融合算法，通过理论分析、公式推导、算例比较实验，验证了NP-PCR5融合算法在多传感器目标识别中应用的可行性和有效性。
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user: 2. 中智学 2.1. 中智逻辑 中智学是中智逻辑、中智集合、中智概率论和中智统计学的基础，并在各个学科中都有所应用。中智逻辑作为一个统一的逻辑，它是一种多值逻辑，包含了模糊逻辑、经典逻辑和其他特殊情况，中智逻辑具有以下几个特点 [ 3 ] ： 1) 不确定是由明确的不确定赋值来表述的； 2) 真、假以及不确定是相互独立的(三个不同的赋值)； 3) 它是一个量化逻辑，意味着真、假以及不确定可以用数值来表示； 4) 这种量化需要一个高度真实的间隔，这种间隔是真实数字间隔的一般化，可提供更广的解释框架； 5) 定义了许多新的连接(Neut-A， Anti-A， ……)。 在传统逻辑中，一个命题A要么是“真”要么是“假”。在模糊逻辑中，命题A允许以“真”的程度来表示“更真”或“次真”(也可以表示“更假”或“次假”)。在中智逻辑中，命题A可以表示为T%的“真”，I%的“不确定”和F%的“假”。这里 ( T ， I ， F ) ∈ ‖ 0 − ， 1 + ‖ 3 ，其中， ‖ 0 − ， 1 + ‖ 是超实距离 [ 4 ] 。因此，三个赋值取值于超实距离 ‖ 0 − ， 1 + ‖ 的子集，而不是 [ 0 ， 1 ] 。该符号的特殊之处是它涉及到了三维空间。中智逻辑中命题A由三个真值构成，我们称之为中智值 [ 5 ] ，即 N L ( A ) = ( T ( A ) ， I ( A ) ， F ( A ) ) (1) 2.2. 中智度量 令X是一个中智空间， Σ 是X的σ-中智代数。若 ，则A的中智度量v定义如下 [ 6 ] ： v : X → R 3 ， v ( A ) = ( m ( A ) ， m ( n e u t A ) ， m ( a n t i A ) ) (2) 其中， a n t i A 称之为反-A，表示A的对立面； n e u t A 称之为中智-A，表示既不是A也不是反-A；A满足 A ⊆ X 且 A ∈ ∑ 。 m ( A ) 、 m ( n e u t A ) 、 m ( a n t i A ) 分别表示A、中智-A及反-A的度量。 v是一个度量函数，满足以下两个性质： 1) v ( Φ ) = ( 0 ， 0 ， 0 ) 。 2) 可数可加性：对于 Σ 中所有不相交的可数集 { A n } n ∈ L ，有下式成立： v ( ∪ n ∈ L A n ) = ( ∑ n ∈ L m ( A n ) ， ∑ n ∈ L m ( n e u t A n ) ， ∑ n ∈ L m ( a n t i A n ) − ( n − 1 ) m ( X ) ) (3) 其中，X表示整个中智空间，且 ∑ n ∈ L m ( a n t i A n ) − ( n − 1 ) m ( X ) = m ( X ) − ∑ n ∈ L m ( A n ) = m ( ∩ n ∈ L A n ) (4) 因此，中智度量空间可以用一个三维数组表示，即 ( X ， Σ ， v ) 。 2.3. 中智度量与中智概率 根据中智逻辑 [ 7 ] 可知，若设X是一个中智度量空间，则 0 ≤ v ( X ) = ( x 1 ， x 2 ， x 3 ) ≤ 3 (5) 其中， v ( X ) 所包含的三个元素 的和有以下三种情况： 1) 当三个元素 x 1 ， x 2 ， x 3 相互独立时，满足 0 ≤ x 1 + x 2 + x 3 ≤ 3 ； 2) 当三个元素 x 1 ， x 2 ， x 3 中有两个元素相互独立时，满足 0 ≤ x 1 + x 2 + x 3 ≤ 2 ； 3) 当三个元素 x 1 ， x 2 ， x 3 相关时，满足 0 ≤ x 1 + x 2 + x 3 ≤ 1 。 当 v ( X ) = ( m ( X ) ， m ( n e u t X ) ， m ( a n t i X ) ) = ( x 1 ， x 2 ， x 3 ) 满足 x 1 ≥ 0 ， x 2 ≥ 0 ， x 3 ≥ 0 且 x 1 + x 2 + x 3 = 1 时，就称此种形式的 是中智度量的归一化。 同理，中智概率(Neutrosophic Probability)的归一化形式可以表示为 N P ( A ) = ( m ( A ) ， m ( n e u t A ) ， m ( a n t i A ) ) = ( t ， i ， f ) (6) 其中， m ( A ) + m ( n e u t A ) + m ( a n t i A ) = 1 ，t表示命题A发生的概率，i表示中智-A发生的概率，f表示命题A不发生的概率。
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user: 3. PCR5规则 PCR(成比例冲突再分配规则)是由Dezert和Smarandache提出来的 [ 8 ] ，在DSm理论中共包含PCR1~PCR5五种规则，它们的不同主要在于冲突的比例再分配形式，其中，目前PCR5是从数学意义来讲最有效以及最精确的冲突分配方法。PCR5理论将辨识框架中的单焦元看作冲突信息的来源，把组合后的冲突信息都是按照单焦元的置信指派进行再分配。 两独立证据源的PCR5规则简要介绍如下： m 12 ( X i ) = ∑ Y ， Z ∈ G Θ   and   Y ， Z ≠ ∅ Y ∩ Z = X i m 1 ( Y ) ⋅ m 2 ( Z ) (7) m 12 ( X i ) + ∑ X j ∈ G Θ   and   i ≠ j X i ∩ X j = ∅ [ m 1 ( X i ) 2 m 2 ( X j ) m 1 ( X i ) + m 2 ( X j ) + m 2 ( X i ) 2 m 1 ( X j ) m 2 ( X i ) + m 1 ( X j ) ] X i ∈ G Θ   and   X i ≠ ∅ 0 X i = ∅ (8) 其中， m 1 ( ⋅ ) 和 m 2 ( ⋅ ) 表示两个独立证据源的基本概率分配， G Θ 表示广义幂集空间，式(8)中所有分式的分母不为0，如果分母为0，则分式不再使用。
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user: 4. NP-PCR5融合算法 定理：假设两个独立证据源所获得的信息分别为 N P 1 ( t 1 ， i 1 ， f 1 ) 和 N P 2 ( t 2 ， i 2 ， f 2 ) ，由PCR5规则有 [ N P 1 ⊕ N P 2 ] ( t ) = t 1 t 2 + ( t 1 2 i 2 t 1 + i 2 + t 2 2 i 1 t 2 + i 1 ) + ( t 1 2 f 2 t 1 + f 2 + t 2 2 f 1 t 2 + f 1 ) (9) 证明：因为根据PCR5规则，冲突信度 t 1 i 2 应该按照局部冲突中 t 1 和 i 2 原有的信度比例进行再分配，所以有 x 1 t 1 = y 1 i 2 = t 1 i 2 t 1 + i 2 (10) 因此 x 1 = t 1 2 i 2 t 1 + i 2 ， y 1 = t 1 i 2 2 t 1 + i 2 (11) 同理，冲突信度 按照局部冲突中 t 2 和 i 1 原有的信度比例进行再分配，有 x 2 t 2 = y 2 i 1 = t 2 i 1 t 2 + i 1 (12) 则 x 2 = t 2 2 i 1 t 2 + i 1 ， y 2 = t 2 i 1 2 t 2 + i 1 (13) 同样地，冲突信度 t 1 f 2 按比例进行再分配后，有 x 3 t 1 = z 1 f 2 = t 1 f 2 t 1 + f 2 (14) 则 x 3 = t 1 2 f 2 t 1 + f 2 ， (15) 冲突信度 t 2 f 1 按比例进行再分配后，有 x 4 t 2 = z 2 f 1 = t 2 f 1 t 2 + f 1 (16) 则 x 4 = t 2 2 f 1 t 2 + f 1 ， z 2 = t 2 f 1 2 t 2 + f 1 (17) 冲突信度 i 1 f 2 按比例进行再分配后，有 y 3 i 1 = z 3 f 2 = i 1 f 2 i 1 + f 2 (18) 则 y 3 = i 1 2 f 2 i 1 + f 2 ， z 3 = i 1 f 2 2 i 1 + f 2 (19) 冲突信度 i 2 f 1 按比例进行再分配后，有 y 4 i 2 = z 4 f 1 = i 2 f 1 i 2 + f 1 (20) 则 y 4 = i 2 2 f 1 i 2 + f 1 ， z 3 = i 2 f 1 2 i 2 + f 1 (21) 所以，由式(7)和式(8)可得式(9)，即 [ N P 1 ⊕ N P 2 ] ( t ) = t 1 t 2 + ( t 1 2 i 2 t 1 + i 2 + t 2 2 i 1 t 2 + i 1 ) + ( t 1 2 f 2 t 1 + f 2 + t 2 2 f 1 t 2 + f 1 ) 成立。 同理，可得 [ N P 1 ⊕ N P 2 ] ( i ) = i 1 i 2 + ( i 1 2 t 2 i 1 + t 2 + i 2 2 t 1 i 2 + t 1 ) + ( i 1 2 f 2 i 1 + f 2 + i 2 2 f 1 i 2 + f 1 ) (22) [ N P 1 ⊕ N P 2 ] ( f ) = f 1 f 2 + ( f 1 2 t 2 f 1 + t 2 + f 2 2 t 1 f 2 + t 1 ) + ( f 1 2 i 2 f 1 + i 2 + f 2 2 i 1 f 2 + i 1 ) (23)
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user: 5. 算例分析 假设用于识别目标身份的系统中有两种传感器，对空中目标进行敌我识别时的框架为 θ = ( T ， I ， F ) ，其中，T代表我机、I代表中立、F代表敌机。假设通过两证据源采集到的信息如表1所示，试判定目标的类别。 Table 1 Data collectio T I F 证据源1 0.6 0.1 0.3 证据源2 0.2 0.3 0.5 表1. 采集数据表 由题可知，两证据源所提供的信息是高度冲突的，根据经验，通过观察可看出证据源1所提供的信息不确定性的概率是0.1，而证据源2所提供的信息不确定性的概率是0.3，因此，根据先验知识可知，证据源1提供信息的可信度高于证据源2，所以判定目标的类别为我机。 下面将用本文所述的NP-PCR5方法判定目标类型，观察结果是否一致。 由题可知，两证据源所得信息的中智概率分别为 和 N P 2 = ( t 2 ， i 2 ， f 2 ) = ( 0.2 ， 0.3 ， 0.5 ) ，将 ( t 1 ， i 1 ， f 1 ) 和 ( t 2 ， i 2 ， f 2 ) 分别代入式(9)、式(22)和式(23)可得 [ N P 1 ⊕ N P 2 ] ( t ) = 0.6 ( 0.2 ) + ( 0.6 2 ( 0.3 ) 0.6 + 0.3 + 0.2 2 ( 0.1 ) 0.2 + 0.1 ) + ( 0.6 2 ( 0.5 ) 0.6 + 0.5 + 0.2 2 ( 0.3 ) 0.2 + 0.3 ) ≈ 0.44 [ N P 1 ⊕ N P 2 ] ( i ) = 0.1 ( 0.3 ) + ( 0.1 2 ( 0.2 ) 0.1 + 0.2 + 0.3 2 ( 0.6 ) 0.3 + 0.6 ) + ( 0.1 2 ( 0.5 ) 0.1 + 0.5 + 0.3 2 ( 0.3 ) 0.3 + 0.3 ) ≈ 0.15 [ N P 1 ⊕ N P 2 ] ( f ) = 0.3 ( 0.5 ) + ( 0.3 2 ( 0.2 ) 0.3 + 0.2 + 0.5 2 ( 0.6 ) 0.5 + 0.6 ) + ( 0.3 2 ( 0.3 ) 0.3 + 0.3 + 0.5 2 ( 0.1 ) 0.5 + 0.1 ) ≈ 0.41 通过上述算例表明，虽然在两证据源提供信息高度冲突的情况下，NP-PCR5融合算法所得到的识别结果仍然是我机，且通过该融合算法降低了证据源2的不确定性概率，融合后不确定性概率降至0.15，因此，通过NP-PCR5融合算法对目标进行识别时，识别置信度高，且会降低不确定性，可以合理且客观地反映事实。
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user: 6. 结论 将中智概率与PCR5规则进行融合的算法可以用于目标识别，且适用于两证据源所提供的信息高度冲突的情况下。本文通过理论分析、公式推导、算例实验，对NP-PCR5融合算法识别置信度高、可降低不确定性概率的特点进行了说明，并证明了NP-PCR5融合算法在多传感器目标识别中应用的可行性和有效性。
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user: 摘 要 天然多糖基气凝胶材料因其优异的性能备受关注。但自身含有羟基、羧基等亲水基团，极大地限制了其在选择性吸油方面的应用。本文以海藻酸钠为原料，经过乙醇处理制备了海藻酸钠基气凝胶。以十八烷基三氯硅烷为疏水改性剂，在溶剂二甲苯中制备了疏水型海藻酸钠基气凝胶。疏水型海藻酸钠基气凝胶的表面粗糙，表面微观结构中出现条纹状区域且出现了Si元素和C=O键，表明改性成功。经过疏水改性后对油类的吸附率得到提升并且更加具有选择性。 关键词 :海藻酸钠，气凝胶，疏水 Copyright © 2019 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 当今社会，环境污染严重，在水资源中常见垃圾、重金属离子、浮油等污染物 [ 1 ] 。对于水中浮油的收集是一项重要工作。目前常利用吸附浮油，对浮油进行原位燃烧和分散降解等三种方式处理浮油。吸附法由于简便快捷，不需要大量的设备，只需要对局部污染处使用吸附剂即可去除浮油，在紧急处理泄露原油方面具备很大的优势 [ 2 ] 。常用的锯末等吸附材料在吸附原油的同时也会吸附大量的水，效率极低且不易回收 [ 3 ] 。一些高分子类的合成吸附剂在吸附的同时也会造成自身质量的损失 [ 4 ] 。 海藻酸钠是一种从海带、褐藻等藻类中提取的天然多糖类物质 [ 5 ] ，原料来源广泛且生物可降解 [ 6 ] ，是一种极好的环保材料。利用海藻酸钠制备成海藻酸钠基气凝胶可作为吸附材料使用 [ 7 ] 。海藻酸钠基气凝胶表面带有大量的羟基、羧基等亲水基团，较好的亲水性限制了其在吸油领域的应用。近年来很多报道指出通过表面烷基化或者酯化等改性反应可以对天然多糖基气凝胶进行疏水改性，得到疏水型天然多糖基气凝胶 [ 8 ] [ 9 ] 。 本实验以海藻酸钠为原料制备气凝胶，以十八烷基三氯硅烷为改性剂，通过表面酯化改性反应制备了一种疏水性良好、结构稳定且环境友好型的疏水型海藻酸钠基气凝胶。对其表面形貌、结构、元素组成及分布、静态接触角等进行了分析表征，并对吸油率做了简单测试。
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user: 2. 实验部分 2.1. 主要原料与仪器 海藻酸钠(Sodium alginate)：山东洁晶集团股份有限公司；十八烷基三氯硅烷(OTS)：上海麦克林生化科技有限公司；二甲苯(Dimethyl benzene)：国药集团化学试剂有限公司；无水乙醇(Ethanol)：国药集团化学试剂有限公司。 电子天平(ME104E)：北京欧信胜科技有限公司；真空干燥箱(DZF-6050)：上海圣科仪器有限公司；X射线衍射仪(DX2700)：丹东浩元仪器有限公司；傅里叶红外光谱仪(Nicolet is50)，赛默飞世尔科技有限公司；X射线光电子能谱仪(Escalab 250)：赛默飞世尔科技有限公司；高分辨扫描电子显微镜(Quanta250FEG)：美国FEI公司捷克工厂；光学接触角及3D形貌测量系统(Theta)：瑞典Biolin公司。 2.2. 海藻酸钠基气凝胶的制备 在室温下，称取16.00 g白色海藻酸钠粉末，在机械搅拌下加入到800 ml去离子水中，配置成2wt%的海藻酸钠水溶液。将配置好的海藻酸钠水溶液脱泡后，倒入缓慢搅拌的乙醇溶液中，会出现白色析出物，浸泡1 h后过滤，得到的凝胶物质是海藻酸钠、去离子水和乙醇的混合物。放入冰箱(−68℃)冷冻48 h。最后将其放入冷冻干燥机中干燥48 h得到经过乙醇处理的海藻酸钠基气凝胶(ESA)。 2.3. 疏水型海藻酸钠基气凝胶的制备 量取50 mL二甲苯溶液，在避光条件下加入1.5 mL十八烷基三氯硅烷(OTS)，形成3v/v%的OTS/二甲苯溶液。将ESA浸泡在3v/v%的OTS/二甲苯溶液中1.5 h，然后用二甲苯溶液浸泡洗涤2~3次除去多余的改性剂和副产物。将样品取出放置在通风处12 h使气凝胶中的溶剂慢慢挥发出来，放入真空干燥箱中50℃干燥12 h，得到疏水型海藻酸钠基气凝胶(S-ESA)。 2.4. 疏水型海藻酸钠基气凝胶的吸油率测定 为了测试疏水型海藻酸钠基气凝胶的吸油性能。分别对花生油、真空泵油、二甲基硅油进行了吸附率测定。首先称量原始气凝胶的质量，记作m 0 ，室温下将气凝胶样品浸入到20 ml各种油类中，经过10 min浸泡后取出，用滤纸擦去表面未被吸附的油类，称量其质量记作m 1 ，将该过程重复3次，取平均值。按如下公式计算吸油率： 吸 油 率 ( g / g ) = ( m 1 − m 0 ) / m 0