DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果及分析 3.1. 干旱度与贫困度的时间序列分析 根据计算宁夏六盘山区的贫困与干旱的指标，得出宁夏六盘山区各区县贫困度与干旱度的综合得分，并绘制干旱与贫困的时间序列图(图1、图2)。 3.1.1. 干旱度的时间序列分析 由图1得知，计算所得的宁夏六盘山区干旱度与实际年均降水量变化趋势基本相符。研究区在2007~2017年间，除2014年全年湿润没有干旱灾害发生外，其他年份均有不同程度的干旱灾害发生。其中，泾源县干旱程度随时间演进变化幅度较大，且处于较低干旱度年数与较高干旱度年数近似相等，原州区、西吉县、彭阳县、隆德县4个区县的干旱程度随时间演进变化幅度较小，大多数年份干旱程度保持在高和较高的类型。 图1.干旱度时间序列与年降水量变化曲线 泾源县大部分地区处于六盘山半阴湿区，属半湿润气候，植被类型为森林草原，年平均气温较低，降水量较为充沛，在一些年份可以基本满足农作物的种植需求，所以该地区的干旱灾害所能造成的影响持续性不强，干旱灾害程度年际变化幅度较大；隆德县、原州区、西吉县、彭阳县位于宁夏南部中温带干旱区，属半干旱气候，由于气候干燥、降水稀薄、土壤保水性差、蒸发强烈，降水入渗率极低，导致地下水非常缺乏，且地表径流稀缺，因而极易发生干旱灾害，且影响强度大，因此，这4个区县的干旱程度变化幅度较小。 3.1.2. 贫困度的时间序列分析 由图2得知，宁夏六盘山区总体贫困发生率随时间变化趋势与各区县贫困度变化趋势基本相符。在2007~2017年，宁夏六盘山区各区县贫困发生率逐年降低，贫困程度也有降低趋势。近年来，宁夏六盘山区的经济总量、居民可支配收入逐年增长，居民生活及生产方式多样性不断增加，人民生活水平不断提高，教育事业与医疗水平得到不断地完善；特别是随着精准扶贫战略的实施，扶贫对象的确定更加精准，扶贫的程序更加明确，扶贫资源的利用率极大提升，使得扶贫成果更显著，这些因素有效促进该地区贫困程度的降低。 图2. 贫困度时间序列(a)与固原市贫困发生率(b) 3.2. 干旱度与贫困度耦合关系模型分析 应用贫困度与干旱度的耦合关系模型，结合干旱度与贫困度的综合得分，计算宁夏六盘山区各区县的贫困度与干旱度的耦合度得分(图3)。根据干旱度与贫困度耦合关系类型划分标准，得出各地区的耦合关系类型特征，详见表3。 由表3与图3可知，在大多数年份中，宁夏六盘山区5个区县的贫困与干旱的耦合度得分普遍较高，各个区县的贫困与干旱的耦合关系都为较强以上的相关型，且其中有高达80%的比例为强相关型和极强相关型。通过分析得到，在2007~2008年间，研究区贫困与干旱耦合关系为极强和强相关型，其中极强占据较高比例；2009~2013年间，除泾源县与隆德县在2010年与2012年为较强相关型外，研究区域贫困与干旱耦合关系全为强相关型；2014年由于降水充沛，宁夏六盘山区气候较为湿润，降水量大致可满足农作物生长与居民生活生产用水需求，干旱与贫困之间的耦合关系为较弱相关型；2015~2017年间，除泾源县在2015~2016年为较强相关型外，研究区的贫困与干旱耦合关系类型为强相关性。因此，该区贫困程度与干旱程度的关联性较高，贫困问题与干旱问题之间联系密切，同临近地区的分析结果类似 [ 6 ]。 Table 3 Comprehensive score of coupling degree between poverty and drough 年份 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 平均 原州区 耦合度 1.40 1.29 1.30 1.25 1.30 1.22 1.27 −0.06 1.14 1.35 0.96 1.13 耦合关系类型 极强 极强 强 强 强 强 强 较弱 强 较强 较强 西吉县 耦合度 1.40 1.37 1.31 1.22 1.37 1.32 1.29 0.13 1.17 1.40 1.23 1.20 耦合关系类型 极强 极强 强 强 强 强 强 较强 强 强 强 隆德县 耦合度 1.39 1.31 1.26 1.23 1.31 0.77 1.18 −0.07 1.00 1.36 1.10 1.08 耦合关系类型 极强 强 强 强 强 较强 强 较弱 强 强 强 泾源县 耦合度 1.37 1.25 1.12 0.82 1.30 0.62 1.07 −0.08 0.64 0.53 1.20 0.89 耦合关系类型 极强 强 强 较强 强 较强 强 较弱 较强 较强 强 彭阳县 耦合度 1.40 1.37 1.36 1.18 1.37 1.21 1.28 −0.06 1.07 1.36 0.92 1.13 耦合关系类型 极强 极强 强 强 强 强 强 较弱 较强 强 较强 表3. 贫困度与干旱度的耦合度综合得分与相对应耦合关系类型 图3. 贫困度与干旱度的耦合得分时间序列 贫困与干旱灾害之间相互作用的方式主要有两方面：首先当气候变化、生态脆弱等原因引发干旱灾害后，由于贫困人口的农业生产方式比较单一，生产资料较为缺乏，缺乏相关的农业生产技术，水利工程等农业配套设施不齐全，对自然资源的依赖程度高，使干旱灾害对贫困地区经济发展的破坏性较之于一般地区的破坏性更大 [ 13 ]。其次由于贫困地区的防灾减灾、灾害救助体系通常不完善，导致灾害发生后通常会造成缺水，可利用土地面积减少，土地生产力水平下降，畜产品产量和粮食产量降低，最终导致收入降低等恶劣影响，可使部分农户陷入“气候贫困陷阱”，部分脱贫农户返贫甚至持续贫困 [ 14 ]。因此，贫困与干旱乃至其他气象灾害相互叠加，构成了一个恶性循环陷阱，提高生态脆弱、灾害频发地区的贫困人口脱贫难度。
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user: 4. 讨论和结论 研究区贫困度和干旱灾害程度的关联性较强。干旱的发生频率与程度直接受到气候变化的影响，当平均气温上升时，会促进干旱程度的提高，在过去半个多世纪里，西北干旱区气温上升速率高达0.39℃/10年，为中国升温平均速率的1.39倍 [ 15 ]。因此，导致西北干旱区的空气更干燥，大气含水量减少，土壤水分蒸发速率增快，致使土壤墒情变差，干旱程度加重。降水量的变化是导致干旱程度变化的原因，宁夏六盘山贫困区的泾源县属于温带半湿润地区，降水量较为充沛，而其它区县光照时间较长，太阳辐射较强，地表植被覆盖度低，缺水较严重。因此，泾源县与其他各区县相比贫困程度与干旱程度的耦合性稍低。 综上，宁夏六盘山区十年间的贫困度随着时间的演替呈现下降趋势，反映30多年来改革开放和国家扶贫工作的大力开展对地区的社会经济发展产生了积极的影响。不同县区之间，干旱度的变化趋势相同，但在变化幅度上有一定差异性，表明在不同生态环境条件下，干旱作用强度、干旱影响范围和干旱持续时间等有显著差异；贫困度与干旱度呈现较强的耦合关系。由于研究区处于生态脆弱区域，承载体的高敏感性加剧了干旱程度，导致在气候变暖的背景下干旱发生频率高，持续时间长，旱情更严峻，且易造成干旱灾害与贫困的恶性循环。因此，在生态脆弱地区的扶贫政策制定过程中需要充分考虑干旱及其他灾害的风险管理问题，构建灾害预防与灾害应对和灾后恢复的综合防灾机制。
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user: 摘 要 本文在综合考虑水资源可持续利用主要影响因素的基础上，从水资源、社会、经济和生态环境四个方面选取32个定量指标作为水资源可持续利用评价因素。为了降低层次分析法(AHP)的主观性，采用熵值法修正评价指标初始权重，引入物元理论和主成分分析法对2008~2017年南昌市水资源可持续利用进行综合评价。结果表明，2008、2009年的水资源可持续利用一般，其他年份水资源可持续利用较好；水资源可持续利用评价指数逐年增长，且在2015年和2017年达到水资源可持续利用评价指数的最高值。物元理论、主成分分析法得到的评价结果在逐年变化趋势上基本保持一致，表明这两种方法得到的评价结果具有一定的科学合理性，能够为其他城市的水资源可持续利用评价提供参考。 关键词 :水资源可持续利用，评价指标体系，物元理论，PCA Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University. 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 水资源可持续利用是由可持续发展思想衍生的一种新概念，也是确定社会经济发展和生态环境战略的重要基础 [ 1 ] 。近年来，全球社会经济史无前例的发展，人口规模逐年增加、经济水平逐年提高、生产力水平也有了很大提高，这些都增加了资源和环境的压力。为实现人与社会的可持续发展，绿水青山就是金山银山的理念，及时对南昌市水资源可持续利用状况进行综合评价具有重要意义。金菊良等为了有效地解决水资源评价模型的模糊性、随机性和任意性，建立了基于加速遗传算法的评价模型 [ 2 ] 。董四方等基于DPSIR构建了水资源脆弱性评价指标体系 [ 3 ] 。陈午基于改进关系法，提出了水资源可持续利用评价指标体系 [ 4 ] 。邓绍云等从区域的角度出发，构建了一个高度适用于西北地区水资源可持续利用评价的指标体系 [ 5 ] 。马雪倩、魏玲玲从水资源、经济、社会与环境四个方面建立了水资源可持续利用评价指标体系 [ 6 ] 。王壬等通过相关分析和粗糙集属性约简相结合的指标体系，有效解决了区域水资源可持续利用评价中的干扰现象和指标信息重复 [ 7 ] 。崔莹构建了基于模糊理论的水资源可持续利用评价指标体系 [ 8 ] 。龚巧灵构建了基于BP神经网络的水资源安全利用评价指标体系，并运用ARIMA模型预测了各指标状况 [ 9 ] 。 本文以南昌市作为研究区，基于国内外有代表性的评价指标体系，从经济、社会、水资源和生态环境等方面构建了南昌市水资源可持续利用评价指标体系。选用层次分析法(AHP)确定不同评价指标的权重，同时利用熵值法消除主观判断对评价结果的偏差。在评价方法的选择上，分别采用物元理论和主成分分析法(PCA)对南昌市水资源可持续利用进行评价。通过比较分析两种评价方法的结果，发现了南昌市水资源可持续利用存在的问题，并针对当前水资源可持续利用状况，提出了提高水资源可持续利用状况的解决对策。
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user: 2. 建立综合评价模型 2.1. 评价体系构建及等级划分 通过参考文献资料并综合南昌市水资源安全的情况，从水资源、社会、经济和生态环境子系统方面考虑，充分考虑指标数据的科学性、系统性、层次性、规范性、动态性及可操作性等，得出了具体的目标层、准则层和指标层，以南昌市水资源可持续利用作为目标层；水资源条件、社会、经济和生态环境作为准则层；32个基础性指标作为指标层。评价指标体系如图1所示。 图1. 南昌市水资源可持续利用评价指标体系 2.2. 确定指标初始权重 层次分析法(AHP)是一种系统分析方法，可以将复杂的问题分解形成有序的渐进式层次结构，通过两两比较的方式，确定每个元素的相对重要性，在此基础上进行多目标决策分析方法 [ 10 ] 。通过使用多元素分级处理，使人们的思维过程数学化、系统化以便于接受，从而来确定元素权重。 熵值法的概念源自于热力学，是对系统有序度的一种度量，1948年，Shannon首次引入信息熵来描述信号源信号的不确定性 [ 11 ] 。如果指标的信息熵越小，指标的变异度越大，提供的信息量越大，权重也就越大。因此，本文根据各指标的变异程度，采用信息熵来确定各指标的客观权重 [ 12 ] 。 AHP侧重于决策者的主观选择，而熵值法侧重于挖掘数据本身所包含的客观信息，因此，权重确定的科学方法应组合考虑主观与客观的因素 [ 13 ] 。选用AHP-熵值法组合赋权确定评价指标的综合权重为 w i = β w ′ i + ( 1 − β ) w ″ i (1) 式中： w ′ i 为层次分析法最终确定的权重值， w ″ i 为熵值法最终确定的权重值， β 为偏好系数( 0 ≤ β ≤ 1 )。咨询相关专家意见后确定系数 β 为0.5。 2.3. 基于物元理论的综合评价模型 本文研究的重点是评价水资源可持续利用状况，要在众多的评价指标中找出最重要的指标。水资源可持续利用评价是一个多目标的复杂过程，因为影响水资源可持续利用的因素较多，涉及的指标量过多，同时过多的指标之间可能存在不相容的状况，具有不确定性和模糊性。物元理论属于可以很好解决不相容问题的方法；主成分分析法(PCA)不仅可以将大量相关性很高的指标转化成少量不相关的综合指标，还可以避免主观确定权重的缺陷对评价结果造成影响。因此在查阅相关文献的基础上，结合水资源可持续利用评价指标体系和指标数据的相关特征，本文拟采用物元理论和PCA对水资源可持续利用进行评价。 2.3.1. 建立物元矩阵 水资源可持续利用等级物元可用 R = ( N ， C ， V ) 来描述，其中N表示水资源可持续利用等级，它关于特征C的量值为V。假设D有n个特征，以 及其对应的量值 V 1 ， V 2 ， ⋯ ， V n 来表示，则水资源可持续利用等级的物元矩阵可表示为： R 0 ( N ， C ， V ) = [ R 1 R 2 L R n ] = [ N 0 C 1 V 1 C 2 V 2 L L C n V n ] (2) 2.3.2. 确定经典域与节域 确定经典域物元和节域物元。事物考虑维度用 N j 来表示，第i项特征为 C i ，在 C i 的j等级分量取值区间为 v j i = ( a j i ， b j i ) 时，经典域物元表示为： R j ( N ， C ， V j i ) = [ R 1 R 2 L R n ] = [ N j C 1 ( a j 1 ， b j 1 ) C 2 ( a j 2 ， b j 2 ) L L C n ( a j n ， b j n ) ] (3) 标准事物 N j 和可转化为标准事物共同构成物元P，称所组成的物元 R p 为节域物元，可表示为： R p ( P ， C ， X p i ) = [ P C 1 ( a p 1 ， b p 1 ) C 2 ( a p 2 ， b p 2 ) L L C n ( a p n ， b p n ) ] (4) 式中：P表示评价等级的全体， X p i 为P关于 C i 的取值范围， a p i ， b p i 分别为 X p i 的上限、下限。 2.3.3. 确定关联函数及关联度 物元符合要求的范围程度是遵循关联函数计算物元量值取值在实轴上点的位置得出的。区间范围用 X 0 表示，即 X 0 = | b − a | ，由此可得任意一点x到经典域区间 X 0 的距离可表示为： P = ( x − X 0 ) = | x − 1 2 ( a + b ) | − 1 2 ( b − a ) (5) 对关联函数 K j ( X j ) 可定义为： K j ( X i ) { − P ( X i ， X j i ) | X j i | ， X i ∈ X j i P ( X i ， X j i ) p ( X i ， X p i ) − P ( X i ， X j i ) ， X i ∉ X j i (6) 其中： P ( X i ， X j i ) = | X i − a j i + b j i 2 | − b j i − a j i 2 (7) P ( X i ， X p i ) = | X i − a p i + b p i 2 | − b p i − a p i 2 (8) 式中： X j i = | a j i − b j i | ； K j ( X i ) 表示关联度，即 P 0 的评价指标 C i 对应第j个等级的关联度，对象N关于第j评价等级的综合关联度可表示为： K i ( P 0 ) = ∑ i = 1 n W i ⋅ K j ( X i ) (9) 式中： W i ：第i项评价指标的权重； K i ( P 0 ) ：待评单元隶属于第i级的综合关联度； K j ( P 0 ) ： P 0 属于第j级的关联度值。 2.4. 基于主成分分析法的综合评价模型 2.4.1. 数据标准化 对原始m维随机变量n个样品的矩阵X进行标准化处理，得到Y。标准化公式为： y i j = x i j − x j ¯ s j (10) 式中： X = { x i j } ， Y = { y i j } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m 。 2.4.2. 求相关系数矩阵 R = Y T Y n − 1 (11) 2.4.3. 求解系数矩阵R的特征方程 根据系数矩阵R的特征值和特征向量 | R − λ I m | = 0 (12) 即可得到特征值 λ j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) ，将特征值 λ j 按照从大到小的顺序排列，按照 λ j > 1 的原则提取前p个做为主成分，特征值 λ j 对应的特征向量 R b = λ j b 。 同时，一般认为当累计贡献率大于85%时，可以用新的主成分代替原变量，并包含原变量的主要信息。 ∑ j = 1 p λ j ∑ j = 1 m λ j ≥ 85 % (13) 2.4.4. 确定主成分 F i j = y j T b i (14) 式中： y i = ( y 1 j ， y 2 j ， ⋯ ， y n j ) T ， F i = ( F i 1 ， F i 2 ， ⋯ ， F i p ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m 。第一个主成分为 F 1 ，第二个主成分为 F 2 ，……，以此类推，共选取p个主成分。 2.4.5. 运用熵值法确定子系统的权重 根据下式计算综合得分 F S = w 1 × F B 1 + w 2 × F B 2 + ⋯ + w B × F B n (15)
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user: 4. 结论 本文以2008~2017年南昌市为实证区域，根据南昌市水资源开发利用的特点，构建了南昌市水资源可持续利用评价指标体系，运用AHP和熵值法确定指标权重，在此基础上，分别运用物元理论和PCA评价了南昌市水资源可持续利用等级，并对比分析结果，进而研究单个评价方法的局限性以及耦合评价模型的可行性。 主成分分析法、物元理论评价法都较为清晰地说明了水资源可持续利用及各子系统的变化情况。主成分分析法可以通过选取的主成分进一步观察其代表的主要影响因素的纵向变化情况，分析了水资源可持续利用与平均状态的位置关系；物元理论评价法通过计算各子系统对评价等级的隶属度，进一步研究同一年份中水资源可持续利用优劣隶属度的情况。物元理论和PCA运用于南昌市水资源可持续利用评价时，各有其优势和局限，而两种方法从不同层面进行耦合，某种程度上规避了单个方法存在的局限性，为水资源可持续利用综合评价提供了两种新思路。
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user: 摘 要 随着人工智能图像识别技术的蓬勃兴起，应用领域日益拓宽，将其应用到采砂监管领域，实现对传统监管方式的有力改造是大势所趋。本文根据采砂监管业务的实际需要，研究并设计实现了包含人工智能图像识别技术的视频监控、数据采集、传输存储、智能分析一体化的采砂智能监管信息系统，并应用到鄱阳湖主要采区，为实时监测采区动态数据、维护采区管理秩序提供了有效的技术支撑。 关键词 :人工智能，图像识别技术，采砂智能监管 Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University. 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. 前言 鄱阳湖是我国最大的淡水湖，砂石资源丰富，近年来，随着经济的快速发展，砂石需求量不断增长，在利益的驱使下无证开采、超采滥挖等非法采砂现象也日趋严重，给湖区防洪安全、航行安全、生态安全及社会稳定带来诸多不良影响。但由于鄱阳湖采区的采砂监管执法工作存在水域面积广、涉砂船只多、调查取证难、人力不足等现实难题，造成监管技术手段与业务需求尚不匹配。另一方面，以人工智能为代表的信息技术是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，深刻改变着人们的生产生活方式，有力地提高了经济发展和社会管理水平，也为采砂监管工作带来了新的解决方案，因此，利用人工智能、图像识别技术、3S、移动互联等新一代信息技术来丰富监管技术手段，提升监管与执法工作水平势在必行。 综上，为提升河道采砂监管工作的技术水平，本文从河道采砂监管业务中对船只进行监控，对采量进行监测的实际需求出发，提出一套基于人工智能图像识别技术的智能监管系统，为河道采砂监管工作提供准确可靠的技术手段。
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user: 2. 采砂监管现状研究 采砂监管工作主要围绕如何监管采砂者是否在批准的时间段、区域和采砂量进行采砂，以及如何及时发现打击非法采砂行为等问题来开展 [ 1 ] 。目前国内针对采砂进行监管的手段主要有：1) 执法船只或车辆巡逻，人力资源有限，监测时段及区域有限；2) 岸基视频监控 [ 2 ] ，监测范围有限，对网络要求高，运行维护难；3) 船载视频监控 [ 3 ] ，一般安装在执法船只上，作为实时执法取证的辅助手段；4) 激光及脉冲雷达监测 [ 4 ] [ 5 ] ，仅能作用于静态目标，且造价较高。虽然部分省市、各级流域开展了不同手段的监管信息化试点工作，但普遍智能化程度不高，现代化水平不足，尚无法完全满足河道采砂执法中的综合监管、决策科学的功能需求 [ 6 ] 。
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user: 3. 人工智能图像识别技术 人工智能作为计算机科学的分支，是一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能设备或系统，其中图像识别技术是人工智能领域中的一项重要技术，可广泛应用于社会的多个领域，包括医疗、金融、社会治理、农业及工业等，随着信息技术和科学技术的发展，图像识别正日益完善和改进，必然会成为科技研究的重点，并得到更广阔的应用 [ 7 ] 。将其充分运用到水利行业中，解决监管人力紧缺、技术手段不足等现实难题，是水利行业实现新发展的必然趋势。 在采砂监管业务中，以人工智能技术为基础的船只图像智能识别过程为：一是通过前端监控，采集获取信息数据，建立数据库。二是预处理信息数据，进行去噪、平滑及变换等图像处理操作，突显出图像中的重要信息及特征。三是提取不同图形中的特殊特征并进行选择存储，使计算机建立该特征数据库，具有可记忆性。四是制定识别规则约束，基于此对规律进行识别突显类似特征种类，通过对特殊特征的辨析，实现确认识别图像的目标。
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user: 4. 系统总体设计 本文是在调研鄱阳湖采砂区的实际情况和水政执法监管模式的基础上，重点针对可采区和采砂船只的监管，以监测监控为数据依托，提出一套基于人工智能图像识别、红外监控、智能传感等技术，并包含前端监测数据采集、传输存储、分析预警一体化的采砂智能监管信息系统。系统包括表现层、业务应用层、数据存储层、数据传输层、数据采集层五个逻辑层，如图1所示。 图1. 系统总体架构图 4.1. 数据采集层 通过在重点水域布设红外热成像监控设备、在采砂船只布设船载智能传感设备等手段，对采区进出船只、采砂作业船只进行实时的监控监测数据采集。 4.2. 数据传输层 将采集层数据通过运营商网络或水利专网进行传输、校验、分类、整理，并保存到数据库中或直接提供给业务应用层。 4.3. 数据存储层 数据存储层是应用系统的支撑，由综合数据库、空间数据库等组成，主要存储基础信息、空间数据、可采区资料库、采砂船资料库、实时采砂监控数据和采砂量统计信息等。数据存储层对数据进行转换、加工、提取和过滤，向业务应用层提供数据服务。 4.4. 业务应用层 业务应用层包括业务功能和应用支撑软件，主要包括：基础信息管理、采砂监管一张图、采砂现场智能管理、船只智能识别、智能统计分析、系统管理等功能。 4.5. 系统表现层 系统表现层是系统用户与应用软件之间的接口，通过使用水利专网及互联网与应用软件之间进行衔接。其功能是建立系统各部分之间的联系，控制应用层各功能模块的协调运行、控制参数的输入和运行结果的显示等。包括提供给水政执法部门使用的Web网址等。
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user: 5. 数据采集前端设计 数据采集的目的是满足采砂监管业务的数据需求，依据监管目标，主要对涉砂船只信息、采砂作业状态等进行监测监控相关的数据采集。本系统主要是通过红外热成像监控和船载智能传感设备进行数据采集。 5.1. 红外热成像监控 红外热成像技术与传统的摄像机监控和微光夜视技术相比，具有全天候、远距离、图像清晰、抗气象干扰等显著优势。在采区重要水域布设红外热成像视频监控，对违法采砂、运砂等行为进行侦查和取证，并将采集到的数据传输保存至系统后台数据服务器。 5.2. 船载智能传感设备 在具有采砂许可证的船只上安装嵌入式架构的无线船载智能传感设备，包括设备管理模块、船只身份识别模块、采砂量监测模块、工作状态采集模块、卫星信号接收模块、视频监控模块，对采砂船生产过程进行全方位监管。可获取采砂船工作状态，记录行驶轨迹、有效控制采砂船超时段、超区域、超限量开采，对船只身份进行识别判断，规范采砂秩序。 采砂量监测模块作为采砂量监管的核心功能，其工作原理：船载设备在工作时，根据安装在采砂船上的感应设备及智能传感器，自动获取采砂船开采数据，并通过对电机转速、链斗核定装载量、出砂皮带电机运行时长以及其他关联数据来核定开采时间及相应的开采量，并可根据不同地方砂石资源的优劣，在安装前实地进行产量预测和评估，合理调整系数来达到对采量的准确控制。
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user: 6. 业务功能设计 系统业务功能主要包括：基础信息管理、采砂监管一张图、采砂现场智能管理、船只智能识别、统计分析、系统管理等功能。功能界面示意见图2。 图2. 系统界面 6.1. 基础信息管理 为用户提供采砂区的基本情况，对可采区信息、采砂许可证信息、采砂船等基础信息进行增加、查询、修改、和删除等管理功能。 6.2. 采砂监管一张图 以江西省电子地图为基础，依据采区控制规划图在基础地理图层上叠加每年度的可采区和禁采区信息及坐标；基于地理信息系统(GIS)实时可视化地展示采区正在进行采砂、运砂作业的所有船只，将这些船只的数量、状态、运动轨迹图形化地展现在电子地图上方便查看和操作；借助电子围栏技术，通过设定时间段、划定界限和选定船舶、设定采量等条件，对船舶异常行为如越界采砂行为提供参数和判定规则的设置，在图上提供可视化的告警信息。 6.3. 采砂现场智能管理 通过将船载智能传感设备采集的数据进行智能化的预处理，实时掌握采砂船的工作状态，对船只采砂状态和采砂量进行智能化判定。 1) 越界采砂、无证采砂智能化判定模块 将采砂船作业的定位信息、运砂或采砂船只身份、图像信息、采砂船的工作状态、时间等信息进行采集，并通过装置内的多通路传输模块3G/GPRS无线传输到后台的应用服务器，依据许可证上的采区位置、允许时间等要素进行判定，判定流程如图3。 2) 超量采砂智能化判定模块 通过船载智能监测设备的采砂量监测模块，收集采砂船只的采量监测数据、配载信息等，通过对数据进行智能分析和处理，统计出某艘采砂船在某段时间内的采砂总量，并按照设定的采砂限制进行告警或提醒，判定流程如图4。 图3. 越界/无证采砂判定流程图 图4. 超量采砂智能化判定流程图 6.4. 船只智能识别 针对可能出现的偷采偷运涉砂船只，利用布设的红外热成像监控设备，自动检测过往船只，获取船只图像并提取重要外形特征形成船只数据库；结合先进人工智能算法对船只进行智能识别，对疑似非法涉砂船只实行自动拍摄保留证据。见图5(a)、图5(b)。 图5. (a) 船只智能识别监测效果(可见光)；(b) 船只智能识别监测效果(红外线) 6.5. 统计分析 包括采区采量信息统计报表、涉砂船只信息统计报表、告警信息统计报表。统计报表信息采用饼图或柱状图的形式进行显示。 6.6. 系统管理 对本系统的用户、角色及权限、监测设备状态进行管理，辅助系统的运行。
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user: 7. 应用效果 本系统通过对红外热成像视频监控、船载智能监测设备进行复杂的软硬件系统集成，利用人工智能、移动互联网、数据分析等信息技术，实现图像识别、采量率定、监测预警的智能化、自动化。 目前，该系统已运用于江西省鄱阳湖采区的采砂监管工作，系统上线1年来运行稳定，有效识别涉砂船只约1万余艘，协助水政执法部门处理涉砂违法案件13起。有效加强了湖区采砂动态监管能力，减轻了一线执法人员压力，积累了可靠的监测数据。
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user: 摘 要 水道地形测量的关键技术是获取水深值和瞬间的潮位值(或称之为水位值)，并以此来计算水底点高程。而潮位值的获取方式有验潮和无验潮(GNSS潮位或RTK潮位)等多种不同方法。水道观测时通过Hypack软件进行数据采集，会获得丰富的原始数据，如何利用这些数据获取GNSS潮位值，进而实现GNSS三维水道观测十分有意义。本文对Hypack 2018软件中几种GNSS三维水道观测的技术及实现方法进行了分析与介绍，并通过实例试验数据对比与分析，提出了基于“GPS MNEA-0183”驱动模式下，通过后处理提取原始RAW文件里面关于KTC数据信息中的当地高程信息，用于潮位计算，具有方便快捷、精度高的优势，在内河三维道观测方面具有较高的使用与推广价值。 关键词 :Hypack 2018，三维水深测量，荆江河段，潮位计算 Copyright © 2019 by authors and Wuhan University. 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. 概述 Hypack软件是美国coastal海洋图像公司(Coastal Oceanographic)的产品。该软件除了具备强大的测量成图系统功能外，还可与各种导航系统、测深仪(单波束、多波束)、波浪补偿器、绘图仪、打印机、潮位遥报仪、罗盘等多种测量、疏浚施工设备相连接分别组成自动化数字测绘系统和疏浚工况实时监测系统，是目前世界上测量、疏浚行业应用最为广泛的一种应用软件，也是一个功能齐全的水下地形数据采集与处理的软件包。 利用GNSS进行验潮测量方式与方法较多，如李炜 [ 1 ] 等基于Hypack 2014的GNSS PPK三维水深测量；柴冠军 [ 2 ] 等基于Hypack max软件的RTK验潮技术应用等，还有基于软件要求生成KTD文件进行验潮，也有采用流动站GNSS测出潮位，计算和Hypack测得潮位之间的差值，将该差值输入硬件设置的“垂直偏移”项进行改正潮位等等多种方法。这些方法或多或少存在精度不高、处理繁琐或理解偏差，甚至在国内因成果资料保密等无法实现的难题。长江委水文局多年来一直利用此软件作为长江河道测绘导航与数据采集使用，通过长时间、多版本的使用及经验积累，取得了一些成果。特别是对Hypack 2018新版本中“GPS MNEA-0183”驱动的应用及原始RAW数据的分析，得出了采用原始记录数据中KTC数据行的信息，进行GNSS三维水道观测方面取得了有益的经验，值得推广应用。
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user: 2. 基本原理与方法 2.1. GNSS三维水道观测技术原理 水道地形测量关键技术是获取水深值和瞬间的潮位值(或称之为水位值)，目前，在长江内河的水深主要通过测深系统获取，潮位(水位)主要通过全站仪、水准仪或是水位自计等方式获得。而基于GNSS三维水道观测技术 [ 3 ] 即GNSS验潮模式进行水下地形测量，其潮位的获取来自于GNSS观测值，是利用GNSS实时动态测量技术及其他附属设备(如姿态仪等)实测的数据，通过实时或事后联合解算，计算出测深仪换能器声学中心的三维位置，从而通过软件推算，获得水下测点的平面位置和高程。所以，该方法被称为GNSS三维水道观测技术，因潮位值(水位值)来源于GNSS，所以也被称作GNSS验潮测量技术，平时所说的RTK无验潮也就是采用了GNSS观测值作为潮位值，所以本文统称为GNSS潮位或GNSS验潮。 GNSS三维水道观测的原理如图1所示。假设船舶静止在水面上，H为大地高，L为GNSS接收机天线相位中心到水面的高度，d为换能器到水面的距离(静吃水)，T为船舶静态水面到当地基准面的距离(潮位)，S为换能器到河道底边界面的距离，§为当地基准面到WGS84椭球面的距离，h为当地基准面下的河底高程。则由图1可以得到以下三个关系式： h = S + D − T (1) T = H − § − L (2) h = S + d + L − ( H − § ) (3) 假设当地基准面为1985国家高程基准面时，§即为高程异常，此时 H − § = H 85 高程。则式(3)可转换得到： h = S + d + L − H 85 (4) 图1. GNSS三维水道观测基本原理图 根据实际生产可知：S由测深仪实时测得水深，d + L为固定值(钢卷尺丈量)，若GNSS接收机实时采集到1985国家高程基准面下的正常高，便可实时测得水下1985国家高程基准的河底高程。 2.2. Hypack实现GNSS验潮的方法 2.2.1. 基于K和N值的验潮模式 在Hypack 2018软件大地测量参数设置界面中，通过选项RTK tidecalculation (RTK潮汐计算)的设置即可实现GNSS验潮测量。 通过软件选项可知，要实现GNSS验潮测量，则需要给出N值、K值，软件才能计算出GNSS潮位值。其中，N值为高程基准面从椭球面到大地水准面之间的转换，即大地高向正高的转换，称之为大地水准面差距(与国内高程异常值§存在区别，因高程系统的定义不同，故使用国外软件需加以区分)；K值为高程基准面从大地水准面向深度基准面的转换，即正高向海图高的转换，即成图基准改正。不论选择此模式下的哪一种方式，前提是需要知道K值、N值，所以该方法只适合有精密的似大地水准面精化成果的作业区域。 2.2.2. 基于MNEA-0183大地高和海拔高验潮模式 Hypack软件中的NMEA-0183作为定位设备驱动，可以支持大多数DGPS设备，应用十分广泛。在原始数据中会记录GNSS定位信息原始数据RAW和GGA数据等，这两个数据段中记录了基于WGS-84椭球下的大地高和海拔高。目前，有单位在进行项目生产时采用这些数据计算潮位值。 通过软件明说可知：Hypack软件记录的原始数据中，其中RAW行中数据记录了大地高(即WGS84椭球高)，数值是通过GNSS定位接收机测得的。MSG行中记录了GNSS定位接收机输出的海拔高，我们知道GNSS输出的信息是相对于WGS-84坐标系的，它是一个参考椭球体，所以GNSS输出的海拔高度是垂直于WGS-84参考椭球表面的高度(称为正高)而非我国的平均海平面高度(正常高)。通过长时间多项目的对比分析可知，海拔高减去大地高后，其数值取反即为原始数据MSG行中记录的常值(此值应为大地水准面差距)，很多单位在进行数据后处理时，误把此值作为高程异常值§使用，故采用大地高减去此值作为潮位会存在误差。 另外，MSG数据行中第四个字符串若为GNGGA，则记录的为海拔高。有其他Hypack版本此字符串为GPGGA，则后面记录的为基于当地的正常高，此时再利用此方式计算潮位即为正确值，具体要区分软件版本、记录信息，并做好数据的现场对比工作。 2.2.3. 基于GPS NMEA-0183当地高验潮模式 Hypack 2018软件提供了GPS.CLL (即GPS NMEA-0183)驱动，此驱动除记录了常规的定位、速度等原始信息，还记录了潮位、特定信息等，是一个实时动态RTK值。在设置中需要设定的信息也更加丰富，记录的RAW原始数据也更加多样化，如KTC、TID等几行数据信息。 其中KTC数据行信息，主要语义见表1所示。通过其表述及多次生产试验可知，输入正确的当地基准转换七参数(网络CORS或基站模式)，即可得到当地RTK高程，运用合理的数据处理方法即可实施GNSS三维水道观测。此方法精度更加可靠、有效，如果外业测量时加入姿态仪进行船姿改正，将会提高GNSS三维水道观测的精度和效益。 Table 1 KTC statement and description of original data informatio KTC Strings 例句 释义 备注 KTC KTC Format 格式 dn 1 device number 设备驱动号 t 41109.037 time tag 时间标签 n 11 number of values 值成员的数目 Wht 20.059 WGS-84 Ellipsoid Height WGS 84椭球高度 Lht 42.515 Local Ellipsoid Height 当地椭球高度 U 0.000 Undulation 起伏 K 0.000 K value K值 A −2.169 Antenna Offset 天线偏移 D 0.000 Draft Correction 设计修正 T 17.890 Final Tide 最终潮位 … 表1. KTC语句及原始数据信息说明 在国内，还存在使用流动站GNSS测出潮位，然后计算和Hypack测得潮位之间的差值，将该差值输入硬件设置的“垂直偏移”项进行改正潮位，这种方法想利用本文2.2.1方法，但又却少似大地水准面精化资料，就采用流动站GNSS测出的这一点正常高与大地高差值代表整个测区的高程异常值，就精确测绘来说，此方法存在以点带面的问题，若测区内高程异常值是个变值，这样以固定值代替变值，会造成测量误差。
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user: 3. 项目试验 3.1. 项目实施 3.1.1. 参数求取及基站架设 首先，利用测区内分布均匀合理的高等级点求取测区七参数，并验证其精度。基准站架设在实验区域的中间，本次实验采用Trimble R10设备，采用实时动态RTK测量模式。 3.1.2. Hypack 2018设置与采集 船载定位流动站GNSS接入导航采集软件Hypack 2018，驱动采用GPS NMEA-0183模式。其设置与基准站一致，并利用移动站RTK或常规全站仪等其他方式检核。定位流动站最好竖直安装在测深探头上方，量取探头至护圈中心的总长，则天线高度等于总长减去测深仪吃水深，以提高竖直方向的准确度(需要注意Hypack软件采集的获取的原始高程信息均是基于天线护圈中心的高程信息，在后处理要特别注意这一点)。 在大地参数中输入正确的基准转换七参数。Hypack软件中硬件设置中加入定位及测深驱动模块，并正确设置各项参数，这里不再赘述。 本次试验选择了长约4 km的长江河段，水下测量采用横断面法，共测量了约40个断面，每个断面长约1 km，整个测量时间约6小时，为验证三维水深测量技术，水下作业期间在河段首尾采用人工和潮位计等两种方法进行潮位观测，用作对比。 3.2. 数据处理 项目试验数据处理的方式主要有： 1) 利用中心线法进行人工观测潮位内插。其方法是通过Hypack 2018单波束编辑器中的潮位内插，选择中心线法进行人工潮位数据改算，此值作为潮位的真值，GNSS潮位与其对比分析。 2) GNSS验潮数据处理。主要通过利用VB.NET开发的断面GNSS潮位观测值提取程序。最终提取每个断面的平均潮位，以及每个定标点的水位。 图2. 水下作业期间潮位观测值
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user: 4. 数据分析 为便于验证GNSS三维水道观测技术与方法的正确性，实验组在测量期间进行了人工和潮位计两种潮位观测，其观测值及变化情况如图2所示。 4.1. 内符合精度 每个断面有几十到上百个定标点不等，每个定标点均有个GNSS潮位值，将其每个定标点潮位值与整个断面GNSS潮位值取平均作对比，共计2759点，统计其误差区间发布情况，见表2所示。 Table 2 Statistical table of internal coincidence accurac 互差分布区间/m 定标点/个数 比例/% −0.2~−0.1 4 0.15 −0.1~-0.05 100 3.63 −0.05~0 1325 48.04 0~0.05 1226 44.45 0.05~0.1 98 3.55 0.1~0.2 5 0.18 表2. 内符合精度统计表 通过表2可知，内符合数据统计99.67%互差值小于0.1 m，仅有9个点因大船经过造成的涌浪致使GNSS RTK值偏大，整体来说内符合精度十分可靠，根据现行《水运工程测量规范》以及《水道观测规范》中水位控制测量方面的要求，GNSS三维水深测量成果内符合精度满足要求。 4.2. 外符合精度 试验期间，人工观测潮位采用Hypack中心线法进行数据处理，即按照时间与距离的方式进行内插 [ 4 ] ，其准确度相对较高。然后，将每个断面的GNSS平均潮位与人工观测值进行对比分析，其误差分布见图3所示。 图3. RTK 潮位与中心线法互差分布图 通过图3对比分析，可知互差均小于等于0.1 m，最大误差为0.09 m，根据现行《水运工程测量规范》以及《水道观测规范》中水位控制测量方面的要求，GNSS三维水深测量成果外符合精度满足要求。 4.3. Hypack不同数据提取对比 本次实验数据中，按照本文2.2.2节中的方法——即基于MNEA-0183大地高和海拔高验潮模式，提取了数据值计算了潮位，与本文2.2.3节中的方法——基于GPS NMEA-0183当地高验潮模式(经过验证对比正确的方法)，提取KTC本地正常高作为潮位进行对比分析，互差区间为0.44~0.52 m，可见采用Hypack进行三维水深测量时，要做好检核，采用合适的数据提取与处理方法。本次试验区域如果采用基于MNEA-0183大地高和海拔高的验潮模式就明显出错，也验证了大地水准面差距和我国的高程异常值不具有一致性，故使用国外测量软件时需要做好对比分析工作。两者互差如图4所示。 图4. Hypack两种不同提取方法互差对比分布图
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user: 5. 结语 基于Hypack软件进行GNSS三维水道观测有多种技术与方法，用户可根据当地测区条件，试验出一套合适的作业与数据处理方法。在荆江河段，经过长期的资料积累与试验，可知采用Hypack 2018版软件，合理设置“GPD NMEA-0183”驱动以及大地测量参数，可以获取基于当地高程基准的GNSS潮位值，用于水下高程计算，具有方便快捷、精度高的优势 [ 5 ] ，在内河三维水深测量方面具有较高的使用与推广价值。若采用此方式测量，建议如下： 1) GNSS三维水道观测时系统参数至关重要，硬件上需接入姿态改正设备，以获得良好的GNSS潮位值，根据多次试验数据分析，加入姿态仪可以在GNSS潮位的内符合精度上提高50%。 2) 外业生产中，载体测船尽量保持平稳，选择无风无浪或风浪较小的良好作业环境，作业开始前，需对GNSS潮位进行检核与验证，作业期间注意观测信号及采集的数据稳定性。 3) 在数据后处理过程中，同一个断面尽量选择断面平均潮位作为最终断面潮位值，这里需要搭配Hypack软件的后续开发软件，以便于数据处理，这里特别需要注意的是Hypack软件记录的高程信息都是基于GNSS天线相位中心的，后处理需要天线高度改正。
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user: 摘 要 本文研究一种再生及抗老化能力优良的废旧沥青再生剂RA，并选取RB、RC两种市售再生剂进行对比。再生剂RA以芳烃油为基础油分，经试验设计分析确定了抗老化剂与增塑剂掺量。依据再生沥青三大指标及粘度试验，确定了再生剂最佳掺量为6%。通过动态剪切流变试验分析，结果显示三种不同种类再生剂均能恢复老化沥青的流变性能，再生沥青A1的复数模量G * 与相位角θ可以接近70#基质沥青的水平；通过多级应力重复蠕变试验分析发现再生沥青A1可以获得更高的蠕变恢复率。低温弯曲蠕变试验结果发现自主研发的再生剂RA可以较好的恢复老化沥青的低温抗裂性能。经过对再生沥青质量损失、残留针入度比以及软化点增值的分析，再生沥青A1具有更好的抗老化性能。 关键词 :沥青，老化，再生剂，再生沥青，流变性能 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 沥青路面养护是提高沥青路面使用年限的重要方法 [ 1 ] 。根据国家2018年交通运输行业发展统计公报，我国每年将有470万公里的高速公路需要养护维修，约占我国高速公路总里程的97%。沥青路面养护过程中每年产生的废旧沥青混合料粗略估算约1.8亿吨，而且这个数字还将以每年15%的速度增长 [ 2 ] [ 3 ] 。大量废旧沥青路面铣刨料的堆存，不仅会占用大量的土地空间资源，也需要耗费大量的人力物力 [ 4 ] 。对其进行回收利用，不仅可以减少沥青、集料等不可再生资源的使用，降低综合工程成本，还可以减少能源消耗和温室气体排放，具有明显的经济效益和社会效益 [ 5 ] 。在废旧沥青混合料回收利用过程中，再生剂的使用对废旧沥青混合料再生效果影响显著是再生利用的关键环节。对老化沥青的再生，主要是通过加入一定量的低粘度再生剂或新沥青，使老化沥青的胶体结构得到恢复，同时恢复老化沥青的粘度和流变性能 [ 6 ] 。 目前，再生剂主要以粘度低富含芳香分的轻质油、生物油、废旧机油等为基体，添加其他改善再生剂及沥青性能的添加剂按照一定的制备工艺进行制备。周艺等选用糠醛抽出油、环氧大豆油、松节油及石油树脂为原料制备一种基础再生剂，并通过红外光谱试验及沥青混合料试验对再生剂的分子结构及沥青混合料的高低温性能、水稳定性能进行了分析 [ 7 ] 。唐伯明等以生物油为再生剂，分析比较了基质沥青与生物油再生沥青胶结料的流变性质与化学特性。认为生物油改善了老化沥青的路用性能及化学特性是一种较有潜力的再生剂 [ 8 ] 。况栋梁以含有极性环氧基团的化学油分及油浆为原材料制备了渗透型再生剂，通过测试再生沥青和再生沥青混合料路用性能评价了再生剂的再生性能 [ 9 ] 。综上，目前对于再生剂的研制多以再生沥青路用性能为主要评价指标，但是，在道路服役过程中受气候环境变化以及车辆荷载影响，导致再生沥青混合料的老化速度快于普通沥青混合料，导致再生沥青路面的耐久性能不足 [ 10 ] [ 11 ] 。因此，提高再生沥青的抗老化性能是研发废旧沥青路面再生剂的重要方向。 本文拟采用富含芳香烃的芳烃油作为基础油分补充老化沥青中缺失分子量小的轻组分，加入增塑剂改善其流变性能。在此基础上再加入抗老化剂以提高再生沥青的抗二次老化能力，制备出一种再生效果优良、抗老化性能好的再生剂。通过抗老化试验、沥青流变性能试验对再生剂的基本性能指标及再生剂的再生效果进行了分析研究。
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user: 2. 试验材料与方案设计 2.1. 试验材料 2.1.1. 芳烃油 芳烃油也称芳香烃是一种深色粘稠液体，是指分子中含有苯环结构的碳氢化合物，它是石油化工的基本产品和基础原料之一，也可以从废汽车轮胎中通过高温热解过程进行回收。芳烃油凭借良好的相容性、耐高温和低挥发等特点可以补充老化沥青中缺失的轻质组分，对其产生一定的稀释作用。他可以有效软化沥青，降低沥青大分子含量提高沥青延展性 [ 12 ] 。文中所采用的芳烃油X是由山东孚润达化工有限公司生产，具体参数如表1所示。 2.1.2. 增塑剂 增塑剂是一种在橡胶制备工业上被广泛应用的高分子材料助剂。将其应用在老化沥青再生过程中，它可以降低老化沥青的玻璃化转变温度与粘度，提高再生沥青的延展性能。根据沥青胶体结构理论，沥青是由两性沥青质型网状分子结构组成的。在温度升高时，将增塑剂加入老化沥青中，一方面可以使沥青大分子与增塑剂中分子很好的互溶并不相排斥，促进沥青质大分子间或链段间的运动，塑性增强。另一方面，增塑剂非极性烷基夹在沥青大分子链间，把沥青大分子的极性基遮蔽起来，也减小了老化沥青分子链间的作用力。本文所用的增塑剂具体参数如表2所示。 2.1.3. 抗老化剂 沥青老化主要是热氧老化和光氧老化，在高温及光照作用下，轻质组分发生连锁氧化反应向沥青质胶质转化。再生剂的作用则补充老化沥青中缺失的轻质组分。为防止在拌和过程中再生剂中的轻质组分受高温影响严重散失，从而导致再生沥青混合料的路用性能变差，这就要求再生剂具有优良的抗老化能力。本文在所研发的再生剂中优选了一种层状硅酸盐抗老化剂Z，抗老化剂剂所具有片层结构可以与沥青形成插层结构，分散在沥青中的抗老化剂分子能有效的阻隔水分、有机溶剂等液体也可以阻隔氧气、二氧化碳等在沥青及沥青混合料中的渗透与扩散，使沥青的连锁氧化反应难以形成。从而提高沥青与沥青混合料的耐久性、抗老化性能。 Table 1 Basic performance index of aromatic oi 测试项目 测试方法 测试结果 单位 外观 目测 墨绿色液体 N/A 运动粘度 GB/T 265-ASTM D445 20 100℃mm 2 /s 闪点 GB/T 3536-2008 226 ℃ 水分 GB/T 11133 无 % 密度 GB/T 1884-2000 1.015 g/cm 3 灰分 GB/T 508 0.01 % 表1. 芳烃油基本性能指标 Table 2 Basic performance index of plasticize 测试项目 测试方法 测试结果 单位 外观 目测 无色油状液体 N/A 水中溶解度 ASTM D1064-05 0.04% % 闪点 GB/T 1671-2008 210 ℃ 酸值 GB/T 1668-2008 0.054 mgKOH/g 密度 GB/T 13531 (25℃) 1.045 g/cm 3 沸点 N/A 340 ℃ 熔点 N/A −35 ℃ 表2. 增塑剂基本性能指标 2.1.4. 沥青 本文试验中采用的沥青为由华瑞道路材料有限公司提供的齐鲁70#基质沥青，再生试验中所用老化沥青是按照《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》(JTG D50-2011)通过薄膜烘箱加热试验(TFOT)制得。两种沥青的基本性能指标如表3所示，老化沥青性能指标显示，沥青老化程度较低，文中将老化试验制得的老化沥青作为短期老化沥青进行再生试验。 Table 3 Basic performance index of matrix asphal 沥青类型 基质沥青 TFOT 针入度(25℃)/0.1mm 68.3 49.4 延度(10℃)/cm 40.1 10.4 延度(15℃)/cm 大于150 64.8 软化点/℃ 48.2 53.9 135℃粘度/Pa∙s 0.450 0.630 表3. 基质沥青基本性能指标 2.1.5. 再生剂 文中使用了RA、RB、RC三种再生剂，其中RA型沥青再生剂是本文中所述自主研发再生剂，再生剂RB和再生剂RC为市售常用的两种再生剂，作为对照对RA型再生剂的再生性能及抗老化性能进行评价。 2.2. 实验方案 本研究分两个阶段进行，如图1所示。第一阶段涉及到再生剂的制备及其再生剂最佳掺量的确定，第二阶段设计到再生沥青的制备以及再生沥青流变性能的试验测试。 图1. 实验设计
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user: 3. 再生剂的研发与性能分析 3.1. 增塑剂掺量的确定 以芳烃油为前驱体，将增塑剂按照芳烃油质量分数的6%、8%、10%、12%四个掺量加入芳烃油制备四种不同的再生剂。以芳烃油和加入增塑剂的芳烃油为再生剂按10%的掺量制得五种再生沥青RA0、RA6、RA8、RA10、RA12，对五种再生沥青的基本性能指标进行测试，分析增塑剂对老化沥青的影响。根据表4中数据分析，当增塑剂的掺量为10%时再生沥青的10℃延度恢复到了基质沥青的标准，其他常规性能指标也均能恢复因此，确定10%作为增塑剂的最佳掺量。 Table 4 Performance indexes of recycled asphalt with different plasticizer dosag 试验指标 基质沥青 老化沥青 RA0 RA6 RA8 RA10 RA12 针入度(25℃，0.1 mm) 68.3 28.5 52.4 59.6 63.3 69.3 74.1 软化点(℃) 48.2 58.5 52.1 50.9 49.5 48.3 47.6 10℃延度(10℃，cm) 40.1 0 2.8 9.1 20.1 40.9 66.3 15℃延度(15℃，cm) 大于150 7.3 92.1 大于150 大于150 大于150 大于150 表4. 不同增塑剂掺量下再生沥青性能指标 3.2. 抗老化剂掺量的确定 按增塑剂掺量10%制备再生剂作为前驱体，然后将抗老化剂按照芳烃油质量分数的0%、1%、2%、3%、4%掺入再生剂中得到五种不同抗老化剂掺量的再生剂样品，将五种样品加入老化沥青中制备出五种不同的再生沥青，然后将五种不同的再生沥青放入薄膜烘箱老化5 h，测试二次老化后沥青的性能指标，试验结果如图2所示。结果表明，在一定的掺量范围内，抗老化剂能改善再生沥青的抗老化性能，但抗老化剂对再生沥青的改善效果是有限度的，当达到了2%以后，提高抗老化的掺量不但不会提高改善效果，反而会因为固体粉末的过量掺入对再生剂的改善效果产生负面影响。因此，选择临界值2%作为抗老化剂的最佳掺量。 图2. 抗老化剂的最佳掺量确定 3.3. 再生剂制备工艺与性能测试 再生剂制备工艺的关键问题是将不同的组分分散均匀，并且在分散过程中不会导致各组分的散失以及老化。通过多次试验探索确定沥青再生剂的制备工艺如下： 将增塑剂加入芳烃油中在常温环境下搅拌90 s至混合均匀制得再生剂前驱体，将再生剂前驱体加热至90℃到110℃加入抗老化剂低速剪切15 min至形成均匀液体，制得RA耐老化沥青再生剂。按照《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》(JTG E20-2011)规定的方法，通过克利夫兰开口杯法、运动粘度试验、薄膜烘箱老化试验对A型沥青再生剂的各项指标进行了性能测试，测试结果如表5所示。 Table 5 Basic performance index of RA-type Rejuvenato 测试项目 测试方法 再生剂标准 测试结果 单位 外观 目测 / 粘稠状液体 N/A 60℃粘度 JTG E20-2011 T0619 实测 123 Pa∙S 闪点 JTG E20-2011 T0611 ≥220 240 ℃ 密度 GB/T 1884-2000 实测 1.01 g/cm 3 薄膜烘箱试验前后粘度比 JTG E20-2011 T0619 ≤3 2.5 % 薄膜烘箱试验前后质量比 JTG E20-2011 T0610 ≤3，≥−3 0.7 % 表5. RA型沥青再生剂基本性能指标 由表5可以看出，再生剂的各项性能指标均满足《公路沥青路面再生技术规范》要求且具有以下显著特点：粘度低，可以有效的软化沥青，提高再生效果。闪点高，有效保证了施工的安全性。耐老化性能较好，能够提高再生路面的耐老化性能。 3.4. 再生剂最佳掺量的确定 将本文所制备的沥青RA型再生剂按老化沥青4%、6%、8%的质量分数加入制备老化沥青中，搅拌均匀使老化沥青充分再生以后对三种再生沥青进行流变性能分析，据此分析再生剂对老化沥青的影响并确定沥青再生剂的最佳掺量。三种再生沥青的常规性能指标结果如表6所示。 Table 6 Performance indexes of recycled asphalt with different dosage of regenerato 测试指标 基质沥青 老化沥青 再生剂掺量 4% 6% 8% 针入度(25℃，0.1 mm) 68.3 49.4 62.7 69.1 72.6 软化点(℃) 48.2 53.9 49.5 48.3 47.3 10℃延度(cm) 40.1 10.4 35.8 44.7 52.6 15℃延度(cm) 大于150 64.8 大于150 大于150 大于150 135℃粘度(Pa·S) 450 630 520 445 355 70℃车辙因子(KPa) 0.8789 1.623 1.1268 0.7617 0.5824 −12℃劲度模量(MPa) 51.3 79 65.3 50.6 43.8 表6. 不同再生剂掺量下的再生沥青性能指标 由表6可以看出，随着再生剂的掺量提高老化沥青的性能逐步得到了改善，再生沥青的针入度和延度不断提高，软化点逐渐下降，再生剂的用量达到一定比例以后，再生沥青的各项指标均能恢复到基质沥青的水平。掺入再生剂后，老化沥青的10℃延度有了显著的提高。随着再生剂掺量的提高，再生沥青的延度也不断提高，劲度模量不断减小，说明再生沥青的低温变形能力越来越强。当再生剂掺量为6%时，再生沥青各项性能基本达到了70#基质沥青的水平，因此确定老化沥青的最佳掺量为6%。