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

user: 1. 引言 对旋轴流风机在矿山局扇等场合得到广泛应用，相关的研究成果较多。文献 [ 1 ] [ 2 ] 对如何设计对旋轴流风机进行了研究，结论指出采用等环量的设计方法较为合理，两级叶轮叶片间的轴向间隙取为0.5倍的一级叶片弦长可以使进入第二级的气流更加平稳，第一级叶片安装角可以稍大，第二级叶片安装角不可过大，防止气流分离严重。文献 [ 3 ] 设计了一种对旋轴流风机，并改变其轴向间距，得出轴向间距对对旋风机的性能影响有限。文献 [ 4 ] 设计了一种对旋轴流风扇并计算其正风流动性能，并选择一种有同样外形尺寸叶片的带后导叶的单动叶轮轴流风机进行对比，结果表明无论是总压还是静压都显示对旋轴流风机要比后者高几乎两倍。盛建红等提出了对轴流式风机反风的数值仿真模拟，选用K40-4-15型轴流风机作为研究对象，重点研究了轴流式风机的反风性能以及叶片安装角、叶型拱度和转速对其反风量的影响。结论中指出随着转速增加正转和反转时风机风压和风量都逐渐增大，但是反风率并不是一直随转速增大而提高，当超过某个转速值后反风率下降 [ 5 ]。文献 [ 6 ] 利用理论公式推导的方法提出矿井轴流通风机反风时，在相同流量下，反转压力损失之所以比正转时大得多，主要是反转时的入口冲角比正转时大，导致分离严重，反风量降低。文献 [ 7 ] 采用数值计算方法指出FBDCZ-NO.16型对旋轴流风机，直接将叶片反转来反风运行时，相较于正风运行，全压效率会严重下降，但是反风运行工况点的反风量均在65%以上。若需提高对旋轴流风机反风时的全压效率可以选择用其它方式实现反风，或采用可逆式方法设计叶片。文献 [ 8 ] 采用数值计算方法指出轴流通风机正转时，随叶型拱度的增大，风量明显增大；通风机反转时，实际反风量随叶型拱度增大而减小，导致反风率急速下降。叶型拱度对轴流式通风机的反风率影响非常显著。文献 [ 9 ] 通过Fluent软件研究矿用对旋风机在不同工况和不同穿孔孔径下的流场特性，同时分析了各噪声观测点的频域以及声压级分布情况，寻求风机降噪方法。文献 [ 10 ] 计算研究3种叶形对旋风机正反风性能，设计工况噪声声压及其频谱特征，发现双钝头叶型比原始C-4叶型平均总声压值有所减小。 上述研究局限于仅对单级轴流风机与对旋轴流风机的一种进行性能研究，或者只研究两者在正风流动方面的差异，并未进行两种风机的反风与噪声特性比较。本文设计了参数相同的单级轴流风机与对旋轴流风机，采用数值计算方法，对比研究二者之间的流动与噪声特性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 数值建模分析 2.1. 计算模型 本文以FBD-NO7.5-2×55KW型对旋轴流风机的设计参数为依据，自行分别设计单级普通轴流风机与对旋轴流风机并进行性能研究。设计单级轴流风机时选择Clark y翼型采用孤立翼型法进行等环量设计，对旋轴流风机设计时假定每级叶片的压升相同，选择Clark y翼型并参照文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 11 ] 中的方法进行设计。设计参数如表1所示，风机模型如图1所示： Table 1 Fan design parameter 风机类型 设计流量m 3 /s 设计全压Pa 设计转速rpm 叶轮外径m 单级轴流 30 2000 2000 1.1 对旋轴流 30 2000 2000 1.2 表1. 风机设计参数 图1. 风机模型示意图 2.2. 网格划分 单级轴流风机计算区域划分为进风管、风机、出风管三部分；对旋轴流风机计算区域分为进风管、一级风机、二级风机、出风管四部分。两模型的进风管、出风管部分均采用结构化网格进行划分，风机部分均采用非结构化网格部分。网格划分情况如图2所示。 图2. 风机模型示意图 分别对两个模型进行网格无关性验证，验证结果如表2所示。 Table 2 Gridding dat 风机类别 网格数量 进口流量 全压效率 单级轴流风机 2，032，034 30 m 3 /s 0.704609 3，205，764 30 m 3 /s 0.704782 4，425，595 30 m 3 /s 0.704231 9，344，198 30 m 3 /s 0.704562 对旋轴流风机 3，956，213 30 m 3 /s 0.688364 5，878，229 30 m 3 /s 0.695732 7，406，882 30 m 3 /s 0.692254 11，037，621 30 m 3 /s 0.695707 表2. 网格划分数据 通过表2中的数据可以发现，单机轴流风机的全压效率在网格数量达到200万时继续加密几乎不再变化；对旋轴流风机的全压效率在网格数量达到580万时继续加密几乎不再波动。所以最终选用单级轴流风机网格为442万，对旋轴流风机网格为587万。 2.3. 边界条件 关于风机流动性能的计算采用定常计算方法，湍流模型选择k-e。针对两个风机模型，当风机正转时定义进风管进口界面作为整个计算域的进口，出风管的出口界面定义为整个计算域的出口；反转时将进出口进行对换。进口边界条件给定为运行工况点的质量流量，出口边界条件设定为自由流动。动静区域的交界面设置为interface，残差收敛标准为10 −5 。监测进出口总压以及风机叶片的扭矩。
system: [SYSTEM]

user: 3. 两种风机流动性能比较 3.1. 两种风机的正风性能比较 设置单级轴流风机转速为2000 rpm，分别选取设计流量的30%、50%、70%、80%、90%、100%、110%、130%作为单级轴流风机正风性能曲线的计算工况点，分别读取模型进出口的面积平均总压相减得到风机全压，由全压与流量的乘积得到有效功率，读取叶片绕旋转轴的扭矩计算得到轴功率。 设定对旋轴流风机一、二级风机转速均为2000 rpm，由于对旋轴流风机两叶片间的流动情况较为复杂，所以计算时选取的工况点较多，从设计流量的20%开始依次递加10%的设计流量，直到设计流量的150%。根据仿真结果得出的风机正风性能曲线如图3所示。 图3. 风机正风性能曲线图 对比两风机的正风流量全压曲线，在相同流量工况下，对旋轴流风机的全压均大于单级轴流风机的全压，对旋轴流风机全压没有明显的驼峰，稳定工作范围更宽。观察两种轴流风机的正风轴功率曲线得到相同工况流量下，单级轴流风机的正风轴功率小于对旋轴流风机正风轴功率。单级轴流风机的最高效率为70.4%，对应流量为30 m 3 /s；对旋轴流风机的最高效率为75.8%，对应流量为36 m 3 /s。通过单级轴流风机的流量效率曲线与对旋轴流风机的流量效率曲线对比可以发现，单级轴流风机效率大于65%的流量范围在27 m 3 /s至33 m 3 /s，对旋轴流风机效率大于65%的工况范围在27 m 3 /s至42 m 3 /s。即对旋轴流风机可以在比单级轴流风机更宽的流量范围内高效运行。 分别选取叶片的不同截面位置分析风机的正风流动性能，流场变化如图4所示。观察图4发现两种风机在设计工况下，仅在10%叶高位置出现了流动分离现象，其它叶高位置均未出现流动分离。由此说明风机设计是合理的。 图4. 设计工况下风机正转流场图 3.2. 两种风机的反风性能比较 保持转速大小不变，叶轮旋转方向变为正风时的相反方向。选取设计流量的30%、50%、70%、80%、90%作为单级轴流风机反风性能曲线的计算工况点，选取设计流量的30%、40%、50%、60%、70%、80%作为对旋轴流风机反风性能曲线的计算工况点，得到结果如图5所示。 图5. 风机反风性能曲线 从图5可以发现两种风机保持转速大小不变，反风运行时，相同的流量工况下，单级轴流风机的反风全压以及全压效率均高于对旋轴流风机。且两种风机的反风全压效率均不超过35%，处于较低水平。 图6是反风运行时的各截面流场，通过风机反风流场图可以发现，不论是单级轴流风机还是对旋轴流风机在不同的叶高截面均会出现一定的气流分离现象，气流的分离导致了反风时风机效率的严重下降。 图6. 风机反风流场图
system: [SYSTEM]

user: 4. 两种风机的噪声特性比较 通过Fluent软件提供的FW-H噪声模型可以定量分析风机的气动噪声性能。选定风机设计工况点进行模拟，在进行气动噪声求解前，需要对风机流场进行非定常模拟，采用SAS模型，得到压力、速度等相关参数与时间的变化关系。然后激活FW-H模型，将叶片设置为噪声源，设置监测点。风机的旋转周期为0.03 s，每个时间步长为0.00025 s，每个步长最大迭代次数为10次，计算600步。然后开始气动噪声模拟计算。对计算结果进行傅里叶变换即可得到声压和功率谱与频率的关系。 4.1. 噪声检测点位置 两种风机的噪声监测点均设置在与风机轴向垂直，且距离叶轮边缘0.5 m与1 m的平面上。Y坐标方向为径向，Z坐标方向为轴向。每个平面上的检测点仅Y坐标变化，分别在叶根高度(a)、叶中高度(b)、叶顶高度(c)处设置监测点。如图7所示。 如图7所示H1、H3长度为0.5 m，H2、H4长度为1 m。 图7. 风机噪声监测点 4.2. 噪声监测点的总声压 单级轴流风机与对旋轴流风机在进出口各噪声监控点处的声压级分别见表3、表4。 Table 3 Sound pressure at monitoring point of single stage axial flow fa 监测点 0.5a 0.5b 0.5c 1a 1b 1c 声压级/dB 127.476 125.16 121.293 118.493 116.974 114.791 监测点 −0.5a −0.5b −0.5c −1a −1b −1c 声压级/dB 123.692 122.257 119.824 117.97 116.772 114.971 表3. 单级轴流风机监测点声压级 Table 4 Sound pressure at monitoring point of counterrotating axial flow fa 监测点 0.5a 0.5b 0.5c 1a 1b 1c 声压级/dB 129.21 126.919 124.291 126.414 124.919 123.402 监测点 −0.5a −0.5b −0.5c −1a −1b −1c 声压级/dB 130.158 128.189 124.94 127.701 126.102 123.73 表4. 对旋轴流风机监测点声压级 可以看到单级轴流风机在设计工况下，相同的距离处，风机进口的监测点声压级均高于风机出口的监测点声压级。距离风机0.5 m处的声压级均高于1 m处声压级，且距离风机0.5 m处的噪声声压级梯度大于1 m位置处梯度。在Z坐标相同时，距离管壁越近的监测点噪声越小，管道中心处的噪声最大。且Z坐标相同时，进口0.5 m处中心声压级比边缘声压级高6.183 dB；进口1 m处中心声压级比边缘声压级高3.702 dB。出口0.5 m处中心声压级比边缘声压级高3.868 dB；出口1 m处中心声压级比边缘声压级高2.999 dB。所有监测点中0.5a监测点的声压级最大。单级轴流风机的噪声平均值为119.973 dB。 对旋轴流风机在设计工况下，相同的距离处，风机出口的监测点声压级均高于风机进口的监测点声压级，这与单级轴流风机的情况相反。在Z坐标相同时，距离管壁越近的监测点噪声越小，管道中心处的噪声最大，与单级轴流风机呈现的规律一致。Z坐标相同时，进口0.5 m处中心声压级比边缘声压级高4.919 dB；进口1 m处中心声压级比边缘声压级高3.012 dB。出口0.5 m处中心声压级比边缘声压级高5.218 dB；出口1 m处中心声压级比边缘声压级高3.971 dB。对旋轴流风机所有监测点中−0.5a监测点的声压级最大。在设计工况下，对旋轴流风机产生的最高声压级比单级轴流风机高2.682 dB。对旋轴流风机的噪声平均值为126.331 dB。对旋轴流风机的噪声平均值比单级轴流风机噪声平均值高出6.358 dB。 4.3. 噪声监测点频谱分析 由风机气动噪声理论可知，离散噪声主要由动叶旋转与空气产生周期性扰动产生；宽频噪声主要由叶尖涡流和叶片尾迹漩涡脱离、湍流边界层、不均匀来流等因素导致的随机脉动而引起。 单级轴流风机和对旋轴流风机的一级、二级叶轮通过频率均为266.667 Hz，对旋轴流风机总的通过频率为533.33 Hz。 由图8可以看出单级轴流风机的离散噪声特征不明显，在通过频率附近稍有波动，但是波动幅度有限。说明单级轴流风机正转时噪声主要为宽频噪声。 图8. 单级轴流风机正风功率频谱图 如图9、图10所示对旋轴流风机叶轮轴心线上的监测点在接近风机通过频率处产生峰值功率谱密度。观察声压级曲线可以发现对旋轴流风机的最高声压级出现在风机通过频率附近。超过风机通过频率后功率谱密度值迅速减小，并且基本稳定，波动很小。 图9. 对旋轴流风机正风功率频谱图 图10. 对旋轴流风机正风声压级
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 通过对比单级轴流风机和对旋轴流风机两种风机的正风运行流动结果可以看到，相同的设计参数，对旋轴流风机的全压性能曲线更加平坦，高效运行范围宽，性能曲线没有明显的驼峰特征，能获得比单级轴流风机更高的全压。 从两种风机的反风流动结果可以发现，不论单级轴流风机还是对旋轴流风机，其运行的全压效率均会严重下降。从全压和效率的角度看，对旋风机的反风性能比单级轴流风机性能更差。 由两种风机的设计工况噪声特性结果可以得知，对旋轴流风机的出口段比入口段噪声高；单级轴流风机的入口段噪声比出口段噪声高。对旋轴流风机的噪声平均值要高于单级轴流风机，同时对旋轴流风机的离散噪声特征更明显。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 通过构建有无信息反馈机制的银行资金存流量系统动力模型，对比分析了信息及时性、充分性和完备性对银行资金链“牛鞭效应”的影响。主要结论如下：1) 信息获取越及时，信息量越充分，信息移动平均期越长，越有利于降低“牛鞭效应”；从整体看，信息及时性的作用显著高于信息充分性的影响。2) 资金需求比库存资金的波动更小，提高信息及时性和充分性的交互作用对需求波动的弱化效果更为显著，将大大降低各级网点和整个银行资金体系的“牛鞭效应”。3) 提高银行资金链上某一环节的信息完备性会显著降低该环节的“牛鞭效应”，对下游无影响，有可能造成上游环节“牛鞭效应”的扩大，但依然有助于从整体上降低银行资金系统的“牛鞭效应”。
system: [SYSTEM]

user: 1. 问题提出 “牛鞭效应”本是供应链管理的基本理论。随着产品内分工的发展，产品供应链被切分为若干环节由独立的厂商分工生产，各厂商之间形成上下游关系，从供给的角度，各厂商需要从供应链上游购入半成品，经加工后再出售给下游环节；但从需求的角度，消费市场决定产成品的需求量，进而决定下游厂商的半成品需求量，并进一步逆向传递给上游厂商。市场需求信息在沿着供应链向上游不断传递的过程中，不确定性增加，导致实际需求被逐级放大的现象，就是供应链管理中常见的“牛鞭效应”。随着金融体系的发展，银行的层级结构也日渐凸显，目前中国的主要银行，基本都遵循设立总部，在各省市设立分行，再在城镇各区域设置支行的网点化经营模式。在资金调配的过程中，同样经历由基层支行获取市场资金需求，通过资金链回溯到省市分行和银行总部的过程，上级银行同样面临着准备金配置数额的不确定性。因此，本文尝试利用供应链“牛鞭效应”的分析方法，探究银行资金链的“牛鞭效应”，为提高银行资金链体系效率、降低资金配置风险提供理论支撑和政策参考。 目前国内外针对“牛鞭效应”的分析主要集中在供应链方面，一般分为两大类：一是证明和测度“牛鞭效应”的存在性和效应大小。例如Sterman (1989) [ 1 ] 基于对啤酒游戏的决策者行为分析，验证了供应链中“牛鞭效应”的存在，Burbidge (1983) [ 2 ] 则从产业升级的动态性视角，就“牛鞭效应”产生的内在动力机制进行了分析和解释。王玉燕等(2019) [ 3 ]、习怡衡等(2019) [ 4 ] 基于各环节分配机制、决策机制和信息共享机制等，设计了量化“牛鞭效应”的测度指标；二是探究影响“牛鞭效应”的影响因素，并结合相关因素提出削弱“牛鞭效应”的优化方案。例如Rodrigues等(2010) [ 5 ] 探究了生产效率、工序进度等因素的影响，并指出调整产品的生产周期有利于降低“牛鞭效应”。Sila (2001) [ 6 ] 则从供应链库存与运输协调匹配的角度，分析了VMI对“牛鞭效应”的影响，计算了最优补货频数和频率，Tang (2011) [ 7 ] 从供应链服务化水平的角度，对服务能力影响供应链“牛鞭效应”的作用进行了模拟优化。 针对供应链“牛鞭效应”的研究基本公认信息化水平是造成“牛鞭效应”的主要原因，因此加强信息化建设有助于降低“牛鞭效应”。这一思路可被充分应用在银行资金链体系的效率研究之中。目前研究认为，提升信息化水平至少包含三方面的信息化建设：一是提高信息获取效率，例如Van (2010) [ 8 ] 探究了信息获取效率和及时性在双方议价过程中的战略效应。二是增加有效信息，Guan (2015) [ 9 ] 通过构建二级信息披露模型，探究了有效信息披露对总体收益的影响，指出质量是影响链条分散或集成模式选择的关键因素。三是强化信息共享，Abrahamsson等(2003) [ 10 ] 分析了信息合作平台对提升企业物流管理绩效的意义，指出构建信息共享平台为产品网络的核心控制中心，有助于提升经营管理的整体效率。近年来，越来越多的研究强调环节间信息交换和系统性信息共享，对于促进业务整合、提高上下游关联质量和整体生产经营绩效具有重要意义(Cao et al.， 2011 [ 11 ]; Prajogo， 2012 [ 12 ] )。 综上所述，大量研究已然指出了供应链“牛鞭效应”的影响因子并分析了信息化等因素对影响“牛鞭效应”大小的作用机制。但将供应链“牛鞭效应”理论应用在银行资金链体系上的研究非常罕见，更鲜有直接聚焦信息及时性、充分性和完备性对银行资金链“牛鞭效应”具体影响和作用差异的研究。本文从造成“牛鞭效应”的核心因素信息化水平入手，构建了银行资金链的系统动力模型并设计了测度“牛鞭效应”的指标。分析了信息及时性、充分性和完备性对“牛鞭效应”的作用差异。本文希望对优化银行资金链信息化水平，针对性降低各环节或整体资金链的“牛鞭效应”提供一定的参考价值。
system: [SYSTEM]

user: 4. 评述性小结 “牛鞭效应”本是探究影响供应链需求传递效率的重要理论，但同样适用于银行金融体系，银行体系中总行、省市分行和地区支行之间的信息传递存在延时和衰减，各级银行决策所依据的信息充分性不同，“牛鞭效应”将深刻影响整个银行体系的资金配置效率。本文引入“可供调整在库时间”和“信息移动平均期”因子，构建了有无反馈机制的资金链存流量系统动力模型，对比了各级银行准备金和实际资金需求、库存量和需求量波动情况，并定量测度了资金链各级银行和整个系统的“牛鞭效应”大小。 基本研究结论如下：1) 信息获取越及时，信息量越充分，信息移动平均期越长，越有利于降低“牛鞭效应”；从整体看，信息及时性的作用显著高于信息充分性的影响。2) 资金需求比库存资金的波动更小，提高信息及时性和充分性的交互作用对需求波动的弱化效果更为显著，将大大降低各级网点和整个银行资金体系的“牛鞭效应”。3) 提高银行资金链上某一环节的信息完备性会显著降低该环节的“牛鞭效应”，对下游无影响，有可能造成上游环节“牛鞭效应”的扩大，但依然有助于从整体上降低银行资金系统的“牛鞭效应”。本文希望能为银行资金链信息化建设和绩效优化提供一定的策略参考。本文对资金链信息完备性方面的分析建立在链状结构基础上，针对存在同业拆借等网状信息共享模式，以及资金的供需平衡问题，则有待进一步撰文研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 人工环境试验室是以空气焓差法为基础来检测各类制冷设备性能的实验装置，本文以某单位现有人工环境实验室为研究对象，采用数值模拟软件对实验室送风结构进行模拟计算，分析探讨了风道送风和孔板送风两种不同送风方式，对房间内气流组织的影响，由模拟结果可知，孔板送风相对于风道送风而言，其温度场更加均匀，其房间内温差可控制在±0.3 K，达到高精度焓差实验室的要求，但孔板送风仅适用于侧出风的被测机，对于顶出风的被测机，会在房间内出现对流扰动，导致其温度场分布不满足测试要求，因而孔板送风方式适用性较差，风道送风方式既适用于侧出风被测机也适用于顶出风被测机，虽其房间内流场分布会出现不均匀的情况，但其温度场温差可控制在±0.5 K，满足国标要求。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 人工环境试验室是以空气焓差法为基础来检测各类制冷设备的性能的实验装置，是检测新型制冷设备能否满足国家标准要求的重要工具。它需要为被测试设备提供持续稳定的环境工况，测试环境工况的优劣，将影响到性能参数的采集精确度，进而影响到制冷设备的性能评估结果。CFD (Computational Fluid Dynamics)即计算流体力学，是研究“三传”(传热、传质、动量传递)及燃烧、多相流和化学反应等领域问题的核心技术 [ 1 ]，同济大学暖通空调及燃气研究所采用CFD数值模件和Airpa计算方法模拟了建筑物空调室外机运行时周围环境的气流分布，根据气流组织的模拟结果分析总结发现影响气流的主要因素为室外机的出风形式和风口形状 [ 2 ]。荷兰X. Peng与A.H.C. van Paassen利用状态矢量空间模型的方法研究了室内空气的温度场 [ 3 ]。利用CFD数值模拟软件对研究对象进行模拟研究，能够整体准确地了解室内空气流场的分布及其变化过程，如压力场、速度场、温度场等，可以较好地掌握其运动变化的规律 [ 4 ]。 本文以某单位已建成的焓差实验室为研究对象，采用数值模拟软件对实验室送风结构进行模拟计算，分析探讨了不同的送风结构和被测机不同出风方式下室内流场的模拟结果。
system: [SYSTEM]

user: 2. 模型建立 2.1. 物理模型 该实验室围护结构采用150 mm聚氨酯库板，其规格尺寸为：5500 mm (宽) * 7000 mm (长) * 4900 mm (高)，其地板采用带保温层的水磨石地面，风道采用50 mm保温板搭建，孔板使用铝制孔板。本文研究风道送风和孔板送风这两种送风方式 [ 5 ]。 2.2. 模型简化 本文对建立的物理模型做出了如下简化： 1) 实验室立板和顶板均由厚度为150 mm的库板搭建，地板采用了300厚的钢筋混凝土层，并预埋了150 mm的挤塑板保温层，因此整个测试房间的漏热量很小，进行数值求解时，将房间壁面简化为一个平面，不考虑其厚度，采用绝热壁面作为其边界条件； 2) 实验室内介质为稳态、不可压缩、定常流动的空气； 3) 测试房间内只考虑被测机放热，因此将被测机视为内热源。 以孔板送风结构为例，简化后物理模型如图1所示： 图1. 孔板送风结构简化模型 2.3. 数学模型 k-epsilon：这是现在最广泛使用的湍流模型中的一种，可以将其分为以下三种类型：Standard k-ε、RNG k-ε和Realizable k-ε。综合考虑三种模型优劣，本文选用RNG k-ε模型作为湍流模型进行后续研究，RNG k-ε模型是用重整化群的数学方法对Navier-Stokes方程推导而来。与Standard k-ε模型的形式比较类似，但是其计算能力是优于Standard k-ε模型，因为该模型的ε方程中增加了附加项，同时将旋转效应等因素的影响考虑在内 [ 6 ]。其湍动能与耗散率方程如下： ρ D k D t = ∂ ∂ x i [ ( α k μ e f f ) ∂ k ∂ x i ] + G k + G b − ρ ε − Y M (1) ρ D ε D t = ∂ ∂ x i [ ( α ε μ e f f ) ∂ ε ∂ x i ] + C l ε ε k ( G k + C 3 ε G b ) − C 2 ε ρ ε 2 k − R (2) 式中： α k ——湍动能下的普朗特数的倒数； α ε ——耗散率下的普朗特数的倒数。 2.4. 边界条件 1) 入口处选用速度入口作为入口边界条件； 2) 出口处选用压力出口作为出口边界条件； 3) 壁面选用wall边界条件，不考虑库房漏热，视为绝热面； 4) 孔板送风均采用porous-jump边界条件，在已知肋板前后的压强或速度的增量时，可以采用多孔跃升边界条件进行定义。与多孔介质模型相比，使用该模型可以使计算收敛性更好，并且在存在扰动的情况下不易引起发散，因此在计算过滤器、薄肋板、孔板等应该尽量采用此边界条件 [ 7 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文基于现有的焓差实验室，借助于ANSYS软件进行数值模拟，对原有送风结构下的室内气流组织的模拟结果进行了分析总结。分析本文中的模拟结果我们可以得到以下结论： 1) 全孔板送风结构适用于测试侧出风形式的被测机，对于顶出风形式的被测机并不能满足测试要求。该送风结构构造简单，其原理是利用大量空气在孔板上方汇集形成静压腔，最后将空气经过孔板送入到主测试区域。通过数值模拟结果云图可以看到，此送风结构下对于侧出风形式的被测机，实验室内的温度场和速度场分布均可达到国标要求，各平面温度场的温差控制在±0.3 K，达到高精度焓差实验室的要求。 2) 风道送风结构对于顶出风形式的被测机测试比较有优势，通过对该送风结构下的模拟结果分析可以发现，实验室内部分区域的流场还是存在分布不均匀的现象，对侧出风形式的被测机进行测试时，冷热流体对流扰动会影响温度场的分布，对顶出风形式的被测机进行测试时，顶部风口处会有部分回流，影响温度场的分布，总体来看风道送风方式适用性强，虽会出现气流组织不均匀的现象，但被测机周围温度和速度要求可满足国标要求。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 针对瓶子后方蜡烛熄灭现象，将所研究的流体空气看作不可压缩流体，引入二维粘性不可压缩流体的Navier-Stokes方程，利用COMSOL Multiphysics软件构建圆柱绕流仿真模型，讨论影响瓶子后方蜡烛熄灭的因素。对雷诺数、蜡烛位置、障碍物形状不同影响因素情况下圆柱绕流模型进行数值模拟，并给出三维情况下的圆柱绕流仿真模型。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 圆柱绕流问题一直是一个经典流体力学问题，与生活以及实际工程问题息息相关。基于2020年国际青年物理学家锦标赛(IYPT)的竞赛题目第二题 [ 1 ]，本文重点利用COMSOL Multiphysics软件进行数值模拟。通过圆柱绕流仿真案例分析该问题并讨论影响瓶子后方蜡烛熄灭的因素。
system: [SYSTEM]

user: 2. 模型构建 设研究的流体为不可压缩流体，引入二维不可压缩流函数，建立xy平面直角坐标系，其连续性方程为 [ 2 ] ∇ ⋅ υ ⇀ = 0 (1) 引入不可压缩流体N-S方程 ρ d υ → d t = ρ f → − ∇ p + μ ∇ 2 υ → (2) 显然圆柱绕流问题与雷诺数有关。Coutanceau [ 3 ] 采用物理模型试验首次揭示圆柱后尾流形态和雷诺数之间的对应关系。在不计流体可压缩性时，Coutanceau指出无限长(二维)光滑圆柱的周期性尾流形态取决于Re数。单圆柱绕流尾流流态随Re数的增加依次经历蠕动流、对称驻涡回流泡、层流态涡街、涡旋由层流向紊流的过渡态、紊流态涡街、涡街消失、重现紊流涡街等阶段所以圆柱绕流问题与雷诺数有关。随着雷诺数的增加尾流流态呈现出不同的流动形态 [ 4 ]。 综上所述，忽略蜡烛燃烧对空气产生的影响，猜想圆柱绕流问题与瓶子的直径、吹气瓶口径的大小、吹气瓶与瓶子的距离、瓶子与蜡烛的距离、瓶子的材料等因素有关。下面将利用软件来进行仿真模拟和探究。
system: [SYSTEM]

user: 3. 数值分析 由于蜡烛燃烧气流沿着竖直方向，对建立的二维仿真模型影响较小，建模时忽略蜡烛燃烧对周围气流的影响，采用COMSOL Multiphysics进行圆柱绕流仿真案例分析。在长15 cm，宽为5 cm的矩形空间中进行研究，介质为空气。为了提高计算精度，保证收敛速度，对圆柱周围进行局部加密 [ 5 ]，根据雷诺数大小构建层流瞬态模型。添加自由三角形网格，网格划分情况如图1所示。其中包含1个“域”、“8个边界”及“8个顶点”。求解的自由度数为25，561 (加1个内部自由度)。 图1. 圆柱周围网格划分情况 3.1. 探究雷诺数对蜡烛熄灭的影响 圆柱绕流问题与雷诺数有关，根据圆柱雷诺数计算公式 Re D = U D υ (3) 其中U为流场特征速度(m/s)；D为特征长度(圆柱体特征长度为直径)； υ 为流体运动粘度(m 2 /s)。 3.1.1. 探究来流速度对蜡烛熄灭的影响 在15 cm × 5 cm的矩形空间中添加直径为1 cm的圆形作为所探究的对象，介质为空气。设置入口速度为0.04 m/s，此时雷诺数约为20，可以看到尾流中有一对稳定的弗普尔旋涡 [ 5 ]。通过增加入口速度改变雷诺数。设置入口速度为0.4 m/s，圆柱直径仍然为1 cm，此时Re = 200。可以观察到稳定的卡门涡街 [ 6 ] [ 7 ]。继续增加入口速度，设置入口速度为0.8 m/s，圆柱直径仍然为1 cm，此时雷诺数约为800，此时旋涡出现不规则现象，并表现出三维效应 [ 8 ]。 针对蜡烛熄灭原因，比较入口速度分别为0.04 m/s，0.4 m/s，0.8 m/s的模拟结果，通过图2~4的对比可以看到，则在距离一定，障碍物相同的情况下，吹气速度越大，后方速度较小的区域就越小，蜡烛位于速度较大区域的可能性就越大，蜡烛就越容易熄灭。 图2. U = 0.04 m/s， Re = 20速度场 图3. U = 0.4 m/s， Re = 200速度场 图4. U = 0.8 m/s， Re = 800速度场 3.1.2. 探究瓶子的直径对圆柱绕流的影响 改变圆柱绕流中圆柱直径D会使得雷诺数发生变化。圆柱直径变大，雷诺数增加。在矩形空间中分别添加直径为1 cm、2 cm、3 cm的圆形作为所探究的对象。设置入口速度为0.4 m/s，观察图5~7仿真结果。 通过COMSOL软件模拟我们可以看到，在曲率半径不是很大的情况下，圆柱直径越小，蓝色区域就越小，则在距离一定的情况下，蜡烛位于该蓝色区域的也就是速度小的区域可能性就越小，蜡烛越容易熄灭，与理论分析结果相符合。 图5. D = 1 cm速度场 图6. D = 2 cm速度场 图7. D = 3 cm速度场 3.1.3. 探究流体运动粘度对蜡烛熄灭的影响 当圆柱绕流所处环境介质改变时，即改变流体运动粘度时，根据雷诺数公式，流体运动粘度的介质越大，雷诺数越小。通过COMSOL Multiphysics软件改变介质，设置入口速度为0.2 m/s，圆柱半径为1 cm，其他变量不变，选取空气、水、植物油三种常见介质进行模拟。 通过观察图8~10圆柱后方蓝色区域大小，看到流体运动粘度越大的介质后方速度小的区域越小，如若后方有蜡烛，则更容易熄灭，与理论分析结果相符合。 3.2. 探究蜡烛位置对蜡烛熄灭的影响 设置入口速度为0.4 m/s，圆柱直径为1 cm时，只改变蜡烛距障碍物的距离，通过COMSOL软件模拟情况如图3所示。此时Re = 200，尾流相对稳定，若在后方放置蜡烛，蜡烛越靠近圆柱体的流体速度越小，越难以熄灭。但当蜡烛距离圆柱体足够远时，尾流对其影响逐渐减弱直至消失，此时蜡烛就难以熄灭。 图8. 介质为空气速度场 图9. 介质为水速度场 图10. 介质为植物油速度场 3.3. 探究障碍物形状对蜡烛熄灭的影响 若将障碍物换成平板，当蜡烛放置在平板后面，从平板前面吹气时，蜡烛的火焰不会熄灭。流体被平板阻塞，不会绕到后面。这种被物体障碍分离的气体流动现象被称为“分离”。当平板相对较小时，可以产生一股在平板后面循环的弱流，这种气流被称为分离旋涡 [ 9 ]。 通过COMSOL模拟观察图11、图12可以清楚的观察到平板后方的速度明显较小，很难将蜡烛吹灭。 3.4. 分析圆柱后方回流现象 在预实验中观察到吹气的瞬间蜡烛火苗在熄灭之前会向水瓶方向移动。通过COMSOL在速度计算结果仿真模拟上添加面上箭头后，放大圆柱部分区域，图13可以清楚的看到在圆柱后方的速度方向朝向圆柱体一侧，这也是由于分离旋涡而产生的现象，模拟情况与实验相符合。 图11. 障碍物为平板时速度场 图12. 局部放大后速度场 图13. 圆柱周围流场速度方向
system: [SYSTEM]

user: 4. 模型补充——三维场圆柱绕流问题分析 在实际问题分析时，实验环境处在三维环境中，当雷诺数较小的时候，我们可以根据对称性将三维问题转化为二维问题方便实际问题的求解。但当Re = 800时，涡街出现不规则现象，并表现出三维效应。随着雷诺数的增加，圆柱周围的流场在沿圆柱展向方向上的脱落逐渐出现了不同步 [ 10 ]。 通过COMSOL构建三维场，在宽度为20 cm，深度为5 cm，高度为2 cm的三维空间中添加直径为1 cm高度为5 cm的圆柱体作为所探究的对象，介质为空气。根据此时的雷诺数更改模型，在湍流模型中选择添加自由四面体网格，网格划分情况如图1所示。其中包含1个“域”、“8个边界”及“8个顶点”。求解的自由度数为25，561 (加1个内部自由度)。如图14，此时Re = 3300可以看到三维现象。
system: [SYSTEM]

user: 5. 误差分析 该模型和理论公式建立于相对理想条件下。与COMSOL仿真相比，真实实验不存在边界条件，区域不封闭可能会有蜡烛燃烧等外界气流干扰；在模型构建中，为方便计算和可视化分析，选取的边界条件、壁面条件和初始条件是理想的并非实际的，且其流场并非均匀的。在数值计算和流场可视化中，应逐步减少对理想条件的依赖，使模拟情况更符合实际。 图14. 三维圆柱绕流不同时刻流场图
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结 本文通过COMSOL Multiphysics软件进行数值模拟，分析了以瓶子后方蜡烛熄灭为例的空气中圆柱绕流问题，直观清晰地得出改变参量后雷诺数改变，使瓶子后方尾流呈现出不同的流动形态，并针对实际问题构建三维模型，弥补二维模型在雷诺数较大的非对称情况的不足，通过仿真结果直观清晰地展示了三维尾流变化，对空气中圆柱绕流问题具有一定的工程价值。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 PM 2.5 和O 3 是大气污染研究的重要内容，基于2020年郑州市自然气象和社会经济数据，本文分析了PM 2.5 和O 3 污染特征，并借助地理探测器探讨影响污染物浓度的驱动因素。郑州市2020年PM 2.5 和O 3 污染表现出明显的季节性，PM 2.5 污染主要分布在空气污染严重的秋冬季节，O 3 污染主要分布在空气质量优良的春夏季节。通过地理探测器分析自然气象因素和社会经济因素对污染物的影响表明：对PM 2.5 和O 3 浓度变化影响最大的前三位驱动因素分别是平均温度(0.39)、环境污染专用设备(0.37)、塑料制品(0.35)和平均温度(0.58)、露点(0.39)、塑料制品(0.31)，任何两种因子的交互作用都要大于单一因子对污染物浓度变化的影响，露点和相对湿度交互后对PM 2.5 浓度变化的影响最大(0.61)，平均温度和二产用电占比交互后对O 3 浓度变化的影响最大(0.73)。研究显示自然气象因素和社会经济因素交互效应，对郑州市2020年PM 2.5 和O 3 浓度的变化起重要作用。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 当前大气污染已经成为世界各国面临的重大挑战之一 [ 1 ] [ 2 ]，大气污染严重危害人体健康，给生态环境、气候变化等带来诸多不利影响 [ 3 ] [ 4 ]。 2021年5月份中华人民共和国环境生态部颁布的《2020中国生态环境公报》 [ 5 ] 显示，在337个地级及以上城市环境空气质量评价中，以细粒物(PM 2.5 )、臭氧(O 3 )、可吸入颗粒物(PM 10 )、NO 2 和SO 2 为首要污染物的超标天数，分别占总超标天数的51.3%、43.1%、5.0%、0.6%和不足0.1%，未出现以CO为首要污染物的超标情况。与2019年相比，PM 10 和CO超标天数比例下降，NO 2 超标天数持平，PM 2.5 和O 3 超标天数比例上升 [ 6 ]。 PM 2.5 是导致霾污染的主要污染物 [ 7 ]，它可以吸收和散射太阳光，降低能见度，具有显著的气候与环境效应 [ 8 ]。PM 2.5 进入体内后，会对人体的呼吸系统造成危害 [ 9 ]。O 3 是光化学污染最主要的产物，是一种强氧化剂，对流层大气O 3 浓度增高，会危害生态化境、影响植物生长，并产生一系列不利于人体健康的影响 [ 10 ] [ 11 ]。PM 2.5 和O 3 虽属于不同类型的空气污染物，但两者在化学上紧密联系，具有共同的前体物NO x 和VOC x ，当前体物浓度发生变化时会引发污染物浓度的复杂变化 [ 12 ] [ 13 ]。 京津冀大气污染传输通道“2+26”城市是我国开展大气污染研究的重点对象。郑州市作为其中的典型城市，人口众多，交通发达，经济发展，城市化建设不断加快，且气候冷暖适中，四季分明 [ 14 ]。按照空气质量综合评价指数，在168个城市环境空气质量排名中，郑州市已连续多年位于空气质量最差的城市之列。如2019年排名为倒数19位 [ 6 ]，2018年排名倒数18位 [ 15 ]，2017年排名倒数第9位 [ 16 ] 等。 韩晋仙等(2019) [ 17 ] 研究发现郑州市2018年的空气质量和首要污染物具有明显的季节变化特征，夏秋季节空气环境质量优于春冬季节。于世杰等(2017) [ 18 ] 通过对空气质量在线监测数据分析，发现郑州市夏季O 3 每日最大8 h浓度具有显著“周末效应”，O 3 小时浓度日变化呈单峰型分布，在15:00~16:00达到峰值，早晨07:00达到谷值。 目前关于污染物来源和传输的研究主要有正交矩阵因子分析PMF (Positive Matrix Factorization) [ 19 ]，该方法可对污染物的本底来源进行解析 [ 20 ]；空气质量模型法CAMx (Potential Source Contribution Function) [ 21 ]，该方法和气象要素相结合可推导不同来源污染物的贡献及污染时段的传输特征 [ 22 ]；化学质量平衡受体模型CMB (Chemical Mass Balance) [ 23 ]，该方法可分析污染物组成成分贡献及与气象条件之间的关系 [ 24 ]；高时空分辨率的排放清单与大气动力–化学在线耦合模式WRF/Chem (Weather Research and Forecasting/Chemistry)是气象研究和预报模型的结合，有利于探究污染物本底污染源的排放和区域输送特性 [ 25 ]；向后轨迹模式等多种算法，以研究地区污染物的输送途径和潜在源区 [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]。但以上研究方法除了对数据有限定条件外，都只是分析自变量对因变量的单一影响，难以揭示和分析时空差异造成的影响，较少涉及自然气象因素和社会经济因素的综合影响。 本文通过对郑州市2020年不同季节污染物的特征进行分析，并借助地理探测器(Geodetector) [ 29 ] 探究自然气象因素和社会经济要素对污染物特征的影响。目前地理探测器在该区域的应用主要集中在文化设施布局、城市住宅价格和零售业空间格局等 [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]，尚未见到对污染物驱动因素的分析。因此本研究可用于了解郑州市不同季节污染特征及不同影响因子对污染特征的影响，对郑州市有效防控PM 2.5 和O 3 污染，提高环境空气质量，走上城市环境保护与经济发展协调的可持续发展道路具有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 数据来源及研究方法 2.1. 数据来源 郑州市2020年AQI、PM 2.5 浓度和O 3 浓度等逐小时数据源于空气质量历史数据查询网(https://www.aqistudy.cn/historydata)。气象数据来自Weather Underground (https://www.wunderground.com)，记录了郑州市新郑机场站点2020年包括温度、相对湿度、气压、降水、风速、风向等指标的逐小时数据。 郑州市2020年规模以上工业综合能源消费量(万吨标准煤)、工业用电量(万千瓦时)、塑料制品(万吨)、环境污染专用设备(万台)、发电量(亿千瓦小时)、第二产业用电量/工业总用电量(二产用电占比)和节能环保支出(亿元)等社会经济逐月数据来自于郑州市统计局的统计月报(http://tjj.zhengzhou.gov.cn/tjyb/index.jhtml)。 2.2. 研究方法 本研究采用地理探测器研究影响PM 2.5 和O 3 浓度的驱动因素，其核心思想基于若自变量对因变量有重要影响，则自变量和因变量的空间或时间分布应该具有相似或一致性 [ 29 ]。基于上述原理，本文利用自然气象因素和社会经济因素分析影响PM 2.5 和O 3 浓度的驱动因素。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果分析与讨论 为分析郑州市2020年空气污染的季节特征，表1中给出了郑州市2020年各月份AQI达标和超标天数、PM 2.5 月均浓度、PM 2.5 月超标天数、O 3 -8h (O 3 日最大8 h滑动平均浓度)月均浓度及月超标天数等数据。 3.1. 郑州市AQI、PM 2.5 和O 3 时间分布特征 从表1中可看出，2020年郑州市空气优良的天数为288天，全年占比78.7%，轻度、中度、重度和严重污染的天数为48、20、9、1天，分别占比13.1%、5.5%、2.5%和0.3%。从月份来看，3月至10月空气质量优良，轻度和中度污染天数占总天数的6.5%。1月和12月污染程度最高，优良天数在当月分别占比为45.2%和16.1%，11月和2月次之，优良天数占比为63.3%和72.4%，这四个月份中出现了不同程度的中度和重度的天气污染状况。从季节角度分析，空气优良的月份主要集中在春季和夏季，空气污染严重的季节主要集中在秋季和冬季。 郑州市2020年PM 2.5 的月均浓度变化范围为22~120 μg/m 3 ，超标天数分布在1~3月和10~12月，对应的浓度变化范围为47~120 μg/m 3 ，平均值72 μg/m 3 。PM 2.5 月均最高浓度(120 μg/m 3 )和最多超标天数(25天)，均出现在1月份。PM 2.5 的高浓度分布主要集中在秋冬季节，与AQI的污染分布一致。 郑州市2020年O 3 -8h的月均浓度变化范围为46~172 μg/m 3 ，超标天数分布在4~9月，对应的浓度变化范围为125~172 μg/m 3 ，平均值148 μg/m 3 。月均高浓度(172 μg/m 3 )和最多超标天数(17天)，均出现在6月份。O 3 -8h的高浓度分布主要集中在春夏季节，与AOI污染分布和PM 2.5 的超标分布相反(表1)。 Table 1 Distribution of the monthly AQI， the monthly mean concentrations of PM2.5and O3-8h and days of non-attainmen AQI PM 2.5 O 3 -8h 优良 轻度 中度 重度 严重 月均浓度(μg/m 3 ) 超标天数/d 月均浓度(μg/m 3 ) 超标天数/d 1月 5 12 7 7 0 120 25 61 0 2月 21 7 1 0 0 60 8 93 0 3月 25 4 2 0 0 48 3 105 0 4月 29 1 0 0 0 43 0 128 6 5月 28 3 0 0 0 29 0 164 15 6月 29 1 0 0 0 30 0 172 17 7月 31 0 0 0 0 29 0 153 12 8月 31 0 0 0 0 22 0 125 7 9月 30 0 0 0 0 28 0 147 7 10月 26 4 1 0 0 47 3 75 0 11月 19 6 4 1 0 70 11 58 0 12月 14 10 5 1 1 84 15 46 0 总计 288 48 20 9 1 65 64 比例 78.7% 13.1% 5.5% 2.5% 0.3% 17.8% 17.5% 表1. 2020年郑州市各月份AQI分布情况和PM 2.5 、O 3 -8h月均浓度及超标天数 3.2. PM 2.5 和O 3 污染与气象要素的相互关系 气象要素对大气污染的形成和消除有重要影响，风向和风速等对污染物的水平输送起着重要作用，而大气的温度、相对湿度等直接影响了大气的化学反应速率。图1展示了全年风速风向图和PM 2.5 和O 3 -8h的全年浓度分布。 从图1(a)全年的风速风向图中可以看出郑州市全年盛行南风，在秋冬季节来自西北方向的风增多。全年的PM 2.5 和O 3 -8h分布表明表明两者浓度在全年呈现出此消彼长的趋势(图1(b))，尤以春夏季节最为明显，但风速风向和PM 2.5 、O 3 -8h的浓度变化之间未表现出明显的相关性。 图1. (a) 郑州市全年风速风向图；(b) 郑州市全年PM 2.5 和O 3 -8h浓度变化 图2中展示了不同季节PM 2.5 和O 3 -8h日均浓度与温度和相对湿度的相关性。PM 2.5 -温度的拟合优度(R 2 )在不同季节具有不同表现，且差异较大。春夏秋冬四季的拟合优度分别为0.11、0.06、0.29和0.11 (图2(a))。除了秋季PM 2.5 -温度拟合优度较大，为0.29外，其余季节拟合优度均较低。PM 2.5 -相对湿度的相关性在不同季节，也具有不同的表现，其拟合优度在春夏秋冬四季分别为0.13、0.11、0.04和0.35 (图2(b))。除了冬季PM 2.5 -相对湿度拟合优度较大为0.35外，其余季节拟合优度较低。PM 2.5 的高浓度值基本均出现在秋冬季节，受平均温度和相对湿度的影响较大。较低的拟合优度表明除了温度和相对湿度外，还有其他因素控制了PM 2.5 的浓度变化。 图2. 不同季节(a) PM 2.5 日均浓度–温度；(b) PM 2.5 日均浓度–相对湿度；(c) O 3 -8h日均浓度–温度；(d) O 3 -8h日均浓度–相对湿度散点图及拟合关系图 O 3 -8h-温度的拟合优度在春夏秋冬四季分别为0.65、0.13、0.73和0.20，在春季和秋季出现了较高的相关性，分别为0.65和0.73 (图2(c))，说明O 3 -8h在春、秋季的高浓度受温度影响较大，在夏季和冬季O 3 -8h和温度的相关性较低。尽管拟合优度有所差异，O 3 -8h和温度之间整体表现出了正相关性。O 3 -8h-相对湿度的拟合优度在春夏秋冬四季分别为0.20、0.53、0.19和0.04 (图2(d))，在夏季出现了较高的相关性为0.38，但其余季节相关性较低。以上分析表明O 3 -8h在夏季的高浓度值受到了其他因素的共同作用 [ 33 ] [ 34 ]。从图中也可得出O 3 -8h相对湿度的相关性随相对湿度大小发生改变(图2(d))，在相对湿度大于0.6时，两者之间则表现出了明显的相关性(R 2 = 0.62)。为了进一步研究影响郑州地区PM 2.5 和O 3 -8h污染特征的因素，本文接下来采用地理探测器进行分析。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 郑州市2020年PM 2.5 和O 3 的全年分布呈此消彼长的状态，尤以春夏季节最为明显，风速风向变化和污染物的分布未表现出相关性。 PM 2.5 污染主要发生在秋冬季节，O 3 污染主要分布在春夏季节。影响PM 2.5 和O 3 浓度的变化因素随季节变化。PM 2.5 的浓度在秋、冬季分别受到温度、相对湿度的影响较大，O 3 浓度在春、夏季节分别受到温度、相对湿度的影响较大。 地理探测器探测结果表明：对PM 2.5 浓度变化影响较大的因素有平均温度、环境污染专用设备和塑料制品等，其中露点和相对湿度交互后对PM 2.5 浓度变化的影响最大，对于O 3 浓度变化影响较大的驱动因素有平均温度、露点和塑料制品等，平均温度和其他自然气象及社会经济因素交互后，对O 3 浓度影响显著提升，如平均温度和二产用电占比交互后对O 3 浓度变化的影响最为显著。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 随着工农业的发展，土壤重金属污染问题日益严峻。土壤重金属污染具有持久性、无法自然降解、处理难度大等特点，对于工农业生产和人类健康造成了巨大威胁。因此，重金属污染土壤修复技术的发展显得尤为重要。土壤修复技术在国外发展较早，在国内仍处于起步阶段。本文介绍了目前国内主流的重金属污染土壤修复技术，阐明了各技术的优缺点，综述了国内的研究进展情况。为以后土壤修复技术的研究提供借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 土壤是人类社会赖以生存的资源，但随着工农业的发展，土壤遭受到了不同程度的重金属污染。据报道，我国约有20%的农业耕地受到重金属污染，每年因重金属污染损失的粮食可达1000万吨，每年损失可达200亿元 [ 1 ]。同时，土壤中的可溶态重金属可迁移至地下水，污染地下水资源，威胁人类的生存健康。因此，如何治理重金属污染土壤日益成为了研究热点。国家为了加强土壤修复工作，于2016年5月印发了《土壤污染防治行动计划》，于2018年8月31日通过了《中华人民共和国土壤污染防治法》 [ 2 ]。 国外对于土壤修复技术的研究较早，美国EPA早在1986年就颁发了适用于商业化重金属污染土壤治理技术的规范。国内相对来说起步较晚，目前重金属污染土壤修复技术仍缺乏成套的设备技术和大规模的工程应用。根据国内外的研究进展，重金属污染土壤修复技术主要有以下三方面的原理：1) 将重金属从污染土壤中去除，包括土壤淋洗技术、植物修复技术、热脱附技术等。2) 将重金属固定在土壤中，主要包括固化稳定化技术、玻璃化技术等。3) 将重金属污染土壤与外界进行隔离，主要包括客土法、阻隔填埋技术等 [ 3 ]。本文综述了几种主要土壤修复技术的原理以及研究进展，旨在为以后的研究提供借鉴，为未来土壤修复技术的发展提供参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 重金属污染土壤修复技术 主流的几种土壤修复技术优缺如下表1所示。 Table 1 Comparison of advantages and disadvantages of mainstream heavy metal soil remediation technologie 土壤修复技术类别 优点 缺点 固化稳定化技术 应用广泛、成本低、见效快 当环境变化时，重金属具有再溶出的风险 土壤淋洗技术 可用于大面积、重度重金属污染土壤 渗透性差的土壤效果不理想、易导致土壤中养分流失 植物修复技术 较为清洁和廉价、不会造成二次污染 修复周期较长 热脱附技术 工艺简单、处理后土壤可再利用 应用范围较窄，仅适用于易挥发重金属，易造成空气污染 电动修复技术 高效、无二次污染、原位修复 如果不能很好的控制土壤体系pH，处理效率会较低 表1. 主流重金属土壤修复技术优缺点比较 2.1. 固化稳定化 固化稳定化技术是目前较为成熟，应用比较广泛的一种处理土壤中重金属污染的技术，是美国超级基金修复污染场地中最主要的一种技术 [ 4 ]。其原理是向污染土壤中添加固化剂或者稳定化药剂，经充分混合后，使得污染土壤变为低渗透性的固化体，或者将污染土壤中的重金属元素转变为化学不活泼形态，以达到降低重金属迁移性和流动性的目的 [ 5 ]。常用的固化稳定化药剂有水泥、粉煤灰、石灰、有机物料(秸秆、禽畜粪便、城市堆肥等)、稳定化药剂(化学药剂硫酸亚铁，硫酸钠等)、矿物材料等。水泥是最常见的固化材料，美国超级基金项目中有80%的项目采用水泥作为固化材料 [ 6 ]。水泥对于多种重金属均有良好的固化作用，稳定剂的选用则是根据污染土壤中不同的重金属类型来确定。固化稳定化具有成本低、工期短等优点，缺点为当环境改变时，重金属有再溶出的隐患。 杨卓悦等开展了砷污染土壤的固化/稳定化研究，利用水泥作为固化剂，黄砂和粉煤灰作为辅助剂，按照土壤: 水泥: 黄砂: 粉煤灰 = 0.5:0.35:0.075:0.075的比例进行配比，经养护后固化体强度可以8.5 MPa，符合填埋的要求 [ 7 ]。张志红利用稳定剂SR(Na 2 S和赤泥按一定比例配置而成)协同硅酸盐水泥处理铅锌重金属污染土壤，实验发现最优配比为向污染土壤中加入SR 2.5%和8% PC，铅锌浸出浓度分别降低97.5%和74.5%，低于危险废物标准，养护28天后抗压强度可达到1080 kPa [ 8 ]。张文等探索了铬渣堆场中六价铬污染土壤的固化稳定化方法，其利用硫酸亚铁、氧化钙、水泥作为固化稳定化药剂，发现硫酸亚铁投加量达到六价铬6.5倍时，六价铬未检出。氧化钙可抑制水溶六价铬的浸出，而水泥可使3880 mg/kg的土壤中六价铬浓度降低至19.9 mg/L [ 9 ]。 2.2. 土壤淋洗技术 土壤淋洗技术是当今修复重金属污染土壤一种常用的方法，相比于固化稳定化法，其能彻底的去除掉土壤中的重金属，从根本上上解决重金属对土壤的危害，具有操作简单、去除率高等优点 [ 10 ]。淋洗技术的关键是淋洗剂的选择，需根据土壤中不同的重金属类型、污染程度等来确定 [ 11 ]。土壤淋洗技术具有可彻底去除重金属、工期短等优点，缺点为可能把土壤中的营养物质一起溶出。 陈灿等研究了针对砷污染土壤的淋洗技术，通过实验筛选出了高效的淋洗剂磷酸钾，优化了淋洗条件，最佳淋洗条件下，土壤中砷去除率可达74%。当将磷酸钾和氢氧化钠作为联合淋洗剂时，去除率可达82.6% [ 12 ]。李世业等以某铬渣污染场地污染土壤为实验对象，研究了去除铬的淋洗技术。其利用水、磷酸、柠檬酸、盐酸、EDTA等作为淋洗剂，分别实验了淋洗效果，发现EDTA对铬的淋洗效果最佳，在最优条件土液比为1:10，淋洗时间为1h时，六价铬去除率可达98.5% [ 13 ]。姚振楠等研究了Cd、As、Pb复合污染土壤的淋洗技术，其选用Na 2 EDTA作为淋洗剂，最优条件为浓度1 mmol/L，固液比为1:4时，土壤中重金属含量可达到修复目标值 [ 10 ]。 2.3. 植物修复技术 植物修复技术是近几年发展起来的新技术，此技术是通过在污染土壤上种植特定的植物，通过植物对重金属元素的吸收以及通过根系微生物群落的固定和富集作用，将重金属元素从土壤中除去。植物修复技术可从根本上消除土壤中重金属的危害，并且具有清洁、环保，不会对土壤本身的功能性造成损害等优势，是一种极具潜力的技术 [ 14 ]。可以在重金属污染土壤上生长的植物被称为超积累植物，不同的植物对于重金属具有不同的选择性，因此，筛选特定的超积累植物和耐性植物对于植物修复具有重要的意义 [ 14 ]。常见的超积累植物有富集As的蜈蚣草、富集Cu的海州香薷、富集Cd的龙葵，富集Zn的东南景天等 [ 15 ]。植物修复具有经济、环保、不破坏土壤结构等优点，缺点为修复周期较长。 国内学者对于利用超积累植物修复污染土壤做了大量研究。杨卓悦等利用蜈蚣草、玉米和玉龙草在东北地区开展了低砷污染土壤(<50 mg/L)的植物修复研究。发现蜈蚣草富集砷最主要的部位为根部，东北严寒天气影响了其富集效果，玉龙草富集效果佳但生物量低，玉米有一定吸附能力，适合东北高寒天气的生长 [ 7 ]。殷永超利用龙葵作为超积累植物，对Cd污染农田土壤进行了两年的场地实验，发现龙葵对于表层和亚表层的Cd具有明显的吸收作用，对于表层Cd的吸收率可达6.3%~16.8%，对于20~80 cm的亚表层吸收率可达49.5%~80.7%，对于轻、中度Cd污染土壤具有良好的修复效果 [ 16 ]。 2.4. 热脱附技术 热脱附法是一种比较成熟、可靠的方法。热脱附技术是通过直接或间接加热污染土壤，使得土壤中的污染物经过热解、相变等过程从而与土壤分离的方法，常用于有机物(多氯联苯、农药、杀虫剂等)污染土壤的处理 [ 17 ]。由于重金属中汞的沸点较低，具有挥发性，也可选用热脱附的技术进行处理。热脱附技术被美国EPA (美国国家环保署)推荐为适合处理较高汞浓度(Hg > 260 mg/kg)污染土壤的方法。热脱附技术优点为成本低、工期短等优势，缺点为只能处理挥发性的污染物，局限性较大。 赵涛等研究了氯盐对汞污染土壤低温热脱附效率的影响，发现MgCl 2 可以有效降低土壤中汞污染物的初始热脱附温度，可将污染土壤中汞的去除率从65.67%~70.74%提升至81.35%~84.91% [ 18 ]。杨乾坤等探索了汞污染土壤热脱附的影响因素，分别在不同温度、不同停留时间和不同氯盐的影响下进行低温热脱附，发现添加了FeCl 3 的汞污染土壤在300℃下停留25 min，去除率可达96.1~96.2% [ 19 ]。 2.5. 电动修复技术 电动修复技术是20世纪80年代兴起的一项修复技术，主要是利用电渗透和电迁移作用，使得土壤中的重金属向电极两端移动，从而在电极两端进行富集，然后进行集中处置。电动修复技术是一种极具潜力的修复技术，不用扰动土壤，可以有效的去除土壤中的重金属。 樊广萍等在传统电动修复重金属技术的基础上，研究了添加不同增强试剂对于电动修复效果的影响。以某电镀厂重金属污染土壤作为实验对象，加入EDTA、乳酸、柠檬酸和硝酸等显著增强了土壤中铜、镍、铅和六价铬的去除效果。其中，阴极加入硝酸后，六价铬的去除率可达93.3%，加入乳酸，对于铜的去除率可达78.7% [ 20 ]。