DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 实验材料和方法 2.1. 实验材料 钼粉(Mo)，分析纯，阿拉丁；硫氰化钾(KSCN)，分析纯，南京化学试剂有限公司；过氧化氢(H 2 O 2 )，30%纯度，南京化学试剂有限公司；钼酸钠(Na 2 MoO 4 )，分析纯，阿拉丁；硫代乙酰胺(CH 3 CSNH 2 )，分析纯，国药集团化学试剂有限公司；无水乙醇(C 2 H 5 OH)，分析纯，南京化学试剂有限公司；罗丹明B(C 28 H 31 ClN 2 O 3 ，RhB)，分析纯，阿拉丁。 2.2. 样品制备 2.2.1. 单独MoO 3 的制备 称取0.72 g钼粉置于35 mL的去离子水中，磁力搅拌5 min。然后逐滴缓慢滴加10 mL浓度为30%的过氧化氢溶液，每次滴加1 mL，分十次滴加，其中时间间隔为10 s，持续搅拌30 min，直到溶液逐渐由浑浊的深灰色转变为澄清的亮黄色。接着将制得的前驱体溶液转移到聚四氟乙烯反应釜内衬中，将反应釜放入180℃烘箱中保温12 h。冷却后收集固体粉末，用去离子水和无水乙醇分别清洗过滤去除杂质，70℃烘干，得到白色MoO 3 粉末备用。 2.2.2. MoS 2 @MoO 3 复合光催化剂的制备 称取上述制备的0.1 g的MoO 3 置于烧杯中加入40 mL去离子水中。再加入2 mg的钼酸钠和4 mg的硫代乙酰胺，将混合溶液磁力搅拌30 min，混合均匀后转移至反应釜中，180℃下保温24 h。随炉冷却后收集粉末样品，用去离子水和无水乙醇分别洗涤两次，80℃干燥得MoS 2 @MoO 3 复合光催化剂。单独的MoS 2 采用0.1 g的钼酸钠和0.2 g的硫代乙酰胺的水热反应获得，用于对比。 2.3. 样品表征 采用日本理学的Miniflex 600 X-射线衍射仪进行物相表征分析，测试条件为：电流、电压分别为15 mA、40 KV；Cu靶K α 激发；衍射角2θ测试范围：10˚~70˚；扫描速度：10˚/min。采用美国FEI公司S-4800型场发射扫描电子显微镜对样品进行微观形貌表征及能谱测试。 2.4. 染料标准曲线绘制 在暗吸附及光催化实验中，染料溶液的浓度无法直接测得。由于不同浓度的染料溶液在紫外-可见分光光度计下的吸光度值不同，从而可利用吸光度通过换算得到待测溶液中的染料浓度。根据朗伯比尔定律(Lambert-Beer law)： A = lg ( I o I ) = lg ( 1 T ) = k c d (1) 其中，A为测试样品的吸光度；I o 和I分别为入射光强和透射光强；T为透射比，即透射光强与入射光强之比(I/I o )；k为吸光比例系数；c为待测样品溶液浓度；d为光程，即盛放溶液石英槽的透光厚度。据此可知，溶液的吸光度与其浓度存在线性关系，因此我们可以配置一系列已知浓度的染料溶液并进行线性拟合，再根据得出的线性方程计算被测染料溶液的浓度。 试验中使用的染料是RhB。染料溶液标准曲线的绘制过程为：首先使用1 L的容量瓶配置浓度为100 mg/L的RhB溶液，然后稀释一定的倍数配置出浓度为1~10 mg/L的RhB溶液，并对每份样品溶液进行光吸收度测试。不同浓度标准溶液的紫外-可见吸收光谱如图1(a)所示。由图谱可知RhB溶液的特征吸收峰位于553 nm处，样品溶液的浓度和特征吸收峰处吸光度的对应关系如图1(b)所示：RhB染料的标准曲线拟合方程为A = 0.0937C − 0.0012，相性相关系数为0.99545。 2.5. 光催化测试 光催化反应实验过程中一直磁力搅拌保证实验样品与染料溶液能够充分接触。另外，光催化反应的 图1. (a) 不同浓度RhB溶液的标准吸光度图谱；(b) 浓度-特征吸收峰吸光度拟合曲线 过程中采用循环水冷凝，防止溶液在强光照射下由于吸收能量使得自身温度过高而蒸发，影响溶液浓度，降低实验的精准度。可见光下光催化实验使用的光源是功率为150 W的氙灯，波长为400 nm~800 nm。 实验中以RhB溶液为模拟有机污染物，称取待测物质15 mg，量取100 mL浓度为10 mg/L的RhB溶液。将溶液倒入烧杯中，然后加入待测物质磁力搅拌，在黑暗条件下搅拌1 h使待测物质与染料分子之间达到吸附-脱附动态平衡。暗态吸附结束后进行光照，每隔10 min从烧杯中抽取5 mL上层溶液离心后测试。使用UV-3600型紫外-可见分光光度计测试暗态吸附及光催化过程中的染料溶液，根据特征峰 (553 nm)对应的光吸收度，换算得到所测溶液的浓度，计算出光催化降解度。公式为： E t = ( C O − C t ) ÷ C O × 100 % (2) 式中E t 为光催化进行到t时刻的光催化降解效率，C o 为暗态吸附结束后染料溶液的浓度，C t 为光催化进行到t时刻使染料的浓度。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. X-射线衍射分析(XRD) 图2为单体MoO 3 和MoS 2 以及MoO 3 @MoS 2 复合物的XRD图谱。通过与标准JCPDS卡对照发现，单体MoO 3 的衍射峰与正交晶系的α-MoO 3 相对应(JCPDS #05-0508， a = 0.3962 nm， b =0.1385 nm， c = 0.3697 nm)，相应的(020)、(110)、(040)、(021)、(150)等主要衍射峰明显而尖锐，表明其结晶度较高 [ 15 ] 。而单体MoS 2 的衍射峰对应于标准六方相MoS 2 (JCPDS #37-1492)，其中2θ = 14.52˚、32.56˚、40.67˚和57.60˚处的衍射峰分别对应于MoS 2 的(002)、(100)、(103)和(110)晶面 [ 16 ] 。相比之下，MoO 3 @MoS 2 复合结构样品的衍射峰包含MoO 3 和MoS 2 的衍射峰，只是(020)晶面对应的MoO 3 衍射峰强度明显下降，2θ约15˚、33˚位置处的强度较弱、跨度较宽的峰对应于MoS 2 的(002)和(100)晶面。这种结果可以确认MoS 2 /MoO 3 复合催化剂的成功合成，并且水热反应过程中MoO 3 的晶体结构保持稳定，MoS 2 可能优先在MoO 3 的(020)晶面形核生长。 3.2. 表面形貌分析 图3(a)为单体MoO 3 的SEM照片，可以看出，白色的MoO 3 呈相互堆叠交织的纳米带结构，纳米带 图2. 单体MoO 3 、MoS 2 及MoS 2 @MoO 3 复合样品的XRD图谱 图3. (a) MoO 3 和(b) MoS 2 以及(c) MoS 2 /MoO 3 复合样品的SEM图；(d) 负载颗粒的EDS能谱 的宽度在2~5 μm之间，且表面及边缘均清晰、光滑，相关研究表明，MoO 3 的带状形貌与水热反应溶液的强酸性环境有关。而黑色的单体MoS 2 为板片状结构，板片由1~3 μm的MoS 2 团聚而成，如图3(b)所示。图3(c)为MoS 2 @MoO 3 复合物的SEM照片，由图可以看出，复合样品中MoO 3 纳米带表面出现明显的MoS 2 纳米颗粒。根据相关光催化研究经验，MoS 2 的催化活性位点主要分布于其侧面边缘，这些位置存留着大量的悬挂键和晶体缺陷细，但是在范德华力的作用下，单相MoS 2 常产生较为严重的团聚现象，不可避免的使边缘活性位点数量大幅度下降，导致其催化活性降低 [ 17 ] [ 18 ] ，因此弥散分布的负载颗粒保证了催化活性位点不会因为团聚而消失，有利于载流子的迁移，从而提高了整体的催化能力。图3(d)为MoS 2 @MoO 3 复合物中负载颗粒的EDS能谱，可以发现Mo、S的原子比接近1:2，这表明MoO 3 纳米带表面生长的纳米颗粒为纯净的MoS 2 ，进一步证实了MoS 2 @MoO 3 复合物的形成。 3.3. 样品的光催化性能 图4(a)为吸附平衡后单体MoO 3 、MoS 2 以及MoS 2 /MoO 3 复合物的光催化降解RhB的曲线。从图中可以看出，单体MoO 3 和单体MoS 2 在60 min的可见光照射下浓度几乎没有变化，这表明这种条件下RhB并没有得到降解。归其原因在于单体MoO 3 带隙过宽，可见光下无法有效激发出电子、空穴，故不显示光催化活性；而单体MoS 2 虽然带隙窄小，可见光下可以激发出大量电子、空穴，但电子、空穴复合严重，因而也不显示光催化活性。然而，MoS 2 /MoO 3 复合物显示了较高光催化活性，在60 min的可见光照射下降解率可达到75%。通过光催化降解RhB曲线变换得到In(C/C 0 )~t曲线，拟合后可以计算出产物的降解速率常数，如图4(b)所示。单体MoO 3 和单体MoS 2 的降解速率常数几乎为0，这与其几乎不显示光催化活性的结果一致，而MoS 2 /MoO 3 复合物的降解速率常数为0.02304，远远大于单体的降解速率常数值。在可见光的照射下，MoS 2 /MoO 3 复合物中的MoS 2 价带的电子(e − )跃迁至导带，在价带留下强氧化性的空穴(h + )。一部分空穴直接氧化降解RhB分子，另一部分与溶液中的OH - 反应生成强氧化性的羟基自由基(·OH)，进而氧化RhB分子。同时，激发至导带的e − 向MoO 3 导带转移，因而e − 与h + 实现了快速分离，故复合催化剂表现出较好的可见光催化活性。
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user: 4. 结论 通过水热法成功地获得了MoS 2 /MoO 3 复合催化剂，SEM显示复合物由MoO 3 纳米带表面负载MoS 2 纳米颗粒组成，XRD和EDS进一步确认了MoS 2 /MoO 3 复合物的形成。产物的光催化性能测试表明，MoS 2 /MoO 3 复合物展示了比单体MoS 2 和MoO 3 更优异的降解RhB特性，在60 min的可见光照射下降解率可达到75%，对应的降解速率常数为0.02304，这种更好的可见光催化活性来自于电子与空穴的快速分离。 图4. (a) 单体MoO 3 、MoS 2 及MoS 2 @MoO 3 复合样品的光催化降解RhB曲线；(b) 对应的光催化反应速率拟合曲线
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user: 摘 要 利用化学方法制备了Fe 2 O 3 /N掺杂纳米氧化锌复合材料并研究了其光催化性能。复合材料具有很高的光催化性能，18 min内苯胺溶液的降解率可达到92%。光催化降解速率会随着光催化反应时间的增大而减小。苯胺溶液初始浓度增大，苯胺溶液的光催化降解速率减小。酸性环境有利于苯胺的光催化降解，随着pH值的增大，苯胺的降解速率变小。 关键词 :掺杂，ZnO，光催化 Copyright © 2018 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 目前，光催化剂主要研究都集中在TiO 2 光催化性能及降解污染物研究上 [ 1 ] - [ 8 ] ，而ZnO作为与TiO 2 相同禁带宽度的半导体材料，具有与TiO 2 相同甚至更高的活性，且可使用电化学等方法以低成本大规模工业化生产，因此，ZnO作为一种新型的功能材料具有成为新型高效光催化剂的潜质 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。ZnO作为光催化剂降解有机污染物本身存在着两个主要的问题需要解决：第一，光催化反应效率低，这主要是由光生载流子(电子和空穴)的高复合率造成的；第二，到目前为止所研究的半导体光催化剂一般只能被紫外光激发，或者仅能利用可见光中的一小部分，太阳光谱中紫外光(400 nm以下)不到5%，因此光利用率很低，限制了其实用。 本文中将制备Fe 2 O 3 与N掺杂纳米氧化锌形成复合材料，使其在有效阻止电子–空穴复合的同时增加可见光光催化响应范围，极大提高其光催化性能。
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user: 2. 试验 2.1. 样品的制备 将Fe 2 O 3 和已制备好的N掺杂的纳米ZnO [ 13 ] 和六甲基四胺溶解到去离子水中充分搅拌30分钟后，将溶液倒入高压釜中放入烘箱加热到90℃，保温4小时，取出、室温冷却，过滤，将过滤物100℃烘干，得到所需的Fe 2 O 3 与N掺杂ZnO复合材料。 2.2. 样品的性能与表征 样品的X射线衍射谱(XRD)采用日本理学公司生产的D/Max-2400型X射线双晶衍射仪表征；光催化实验是用甲基橙溶液作为模拟污染物进行的。光源采用15 W普通照明用荧光灯，与液面距离保持在15 cm，用分光光度计测定不同时间甲基橙溶液浓度的变化。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 样品的结构性质 由图1对比JCPDS卡片，XRD图谱的大部分的衍射峰是ZnO (纤锌矿)的晶相，这就说明在Fe 2 O 3 纳米粉的表面已经包裹了纤锌矿相的氧化锌，结晶性较好；但我们还可以观察到两个较弱的衍射峰不属于ZnO相，分析表明它们是α-Fe 2 O 3 相。从以上衍射峰我们可以确定，α-Fe 2 O 3 /ZnO复合纳米材料除了主相ZnO外还有α-Fe 2 O 3 的相，而α-Fe 2 O 3 和的晶向分别为(104)和(110)。 图1. 样品的XRD谱图 3.2. 样品的光催化性能 将复合材料0.12 g加入到50 mL 20 mg/L的苯胺溶液中，15 w普通照明用荧光灯照射，磁力搅拌，所得苯胺溶液降解的动力学曲线如图2所示。由图可见，当光催化反应进行3 min时，苯胺的降解率可以达到81%，当时间为18 min时，苯胺降解率为92%，苯胺的降解率会随着时间的增加而增大，同时还可以看出，催化反应刚开始时，光催化速率增加很快，而过了3 min后，光催化速率就下降了，其原因可能是由于在反应过程中会产生一些反应中间物，这些中间物会在催化剂表面累积并占据了活性位，这样就导致了复合材料光催化活性降低. 分别配制20、30、40、50和60 mg/L的苯胺溶液，均取50 mL，加入0.12 g复合材料光催化剂，并研究其光催化性能，由图3可见，当初始浓度最小时，降解率最高，随着初始浓度增加，降解速率和降解率均逐渐减小。这说明降解物的初始浓度对复合材料的光催化降解存在一定程度的影响。当初始浓度逐渐增加时，一方面苯胺分子会与催化剂光生羟基自由基竞争，另一方面反应生成的大量中间产物也会消耗羟基自由基，由于光催化反应一般都在催化剂表面进行，而过多的产物会附着在催化剂表面阻碍其吸收光，也会阻碍其与污染物接触，从而使苯胺降解速率及降解率降低。 为研究pH值对光催化降解苯胺效果的影响，采用HCl和NaOH调节浓度为20 mg/L的苯胺溶液初始pH值分别为2.58、4.36、6.37、9.18、10.65和12.24，所得苯胺溶液降解动力学曲线如图4所示。由图4可知，溶液的pH值不同，复合材料光催化剂对苯胺的催化降解速率也不同。酸性条件有利于苯胺的降解，pH值为2.58时，苯胺的降解速率最大，随着pH值的增大，复合材料对苯胺的光催化降解速率减小。其原因可能是由于一方面随着pH值增大，复合材料中ZnO的水解程度变大，形成 Zn ( OH ) 4 2 − 。另一方面，pH值提高，会降低吸附并增加苯胺阴离子与复合材料表面的静电排斥，此时降解将取决于表面产生的羟基自由基向阴离子浓度较低的双层扩散，这一过程比电荷直接转移要慢。此外，pH值的提高可能会导致复合材料中ZnO空带位置的阴极取代，这会导致空穴氧化能力降低。 由图5可知，复合材料具有更高的光催化效率。复合材料作为光催化剂，当反应时间为18 min时，降解率可以达到92%，几乎完全被降解。而N掺杂的纳米ZnO光催化效率大约在50%左右。可见，复合材料光催化剂的光催化活性较高。这主要是由于光催化的光源是可见光，复合材料对于可见光的吸收要远高于N掺杂的纳米ZnO导致的。 图2. 苯胺溶液降解的动力学曲线 图3. 不同初始浓度苯胺溶液降解的动力学曲线(a-e初始浓度逐渐增大) 图4. 不同PH值苯胺溶液降解的动力学曲线(a-f PH值逐渐减小) 图5. 光降解效率与时间变化关系。(a) N掺杂的纳米ZnO，(b) 复合材料 通过对复合材料光催化苯胺溶液的研究可以表明，当N掺杂的ZnO纳米材料与Fe 2 O 3 复合后，在可见光的照射下，电子可以从Fe 2 O 3 转移到ZnO纳米粒子的导带上，而纳米粒子价带上的电子可以转移到Fe 2 O 3 上，这样减少了电子一空穴的复合几率，不同能级的差异导致Fe 2 O 3 和N掺杂的ZnO接触后，光生电子容易从ZnO表面Fe 2 O 3 转移，相应减少ZnO表面电子的密度，也就减少了电子–空穴在ZnO表面的复合几率，从而提高了Fe 2 O 3 /ZnO包覆粒子的光催化活性，也拓宽了整个体系的可见光谱响应范围，使得复合材料在可见光光的照射下，大大提升了光催化剂的催化性能。
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user: 4. 结论 通过Fe 2 O 3 /N掺杂纳米氧化锌复合材料的光催化性能研究可知，不同能级的差异导致Fe 2 O 3 和N掺杂的ZnO接触后，光生电子容易从ZnO表面Fe 2 O 3 转移，减少了电子–空穴在ZnO表面的复合几率，并拓宽了整个体系的可见光谱响应范围，使得复合材料在可见光的照射下，大大提升了光催化剂的催化性能。
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user: 摘 要 提升城市公交系统的运行效率和管理水平，改善城市交通状况，一直是交通管理部门和公交企业的发展目标，同时也是创建“公交都市”的根本要求。如今公交IC卡系统和车载GPS技术已经成熟，在我国多数城市得到应用，本文通过时间关联匹配，构建公交IC卡刷卡数据和GPS数据的融合模型，实现了对乘客上下车情况动态掌握和实时分析，最后应用所收集到的深圳市的公交出行数据进行误差分析。 关键词 :IC卡和GPS数据，上下车站点，误差检验 Copyright © 2018 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 面对城市里交通供给与交通需求之间巨大的不平衡，业内专家学者、交通管理部门和公交运营企业已经认识到，单纯加强基础设施投资建设是不够的，甚至会加剧城市的拥堵，着眼于城市公共交通事业的发展，不断改善公交出行环境，优化公交线网结构，才是解决城市交通问题的破题所在。 随着物联网技术的不断发展，公交一卡通在国内大量城市得到了广泛应用，持卡出行的居民占比持续增加，截止2015年底，深圳通卡累计发行量突破3000万张，已实现地面公交、地铁线路100%覆盖，在部分出租车上也可以刷卡。一卡通刷卡数据作为公交乘客出行行为的记录，通过与城市智能公交系统其他动静态信息的结合，经过挖掘分析后，可为公交线网规划、企业运营管理和市民出行服务提供决策依据。 王炜等提出的“逐条布线，优化成网”的方法，以直达客流量最大为目标，重点考虑单条公交线路的优化，具有很强的实践指导作用。 华南理工大学徐建闽 [ 1 ] 利用GPS与公交IC卡数据生成了乘客OD，其中推算乘客上车站点的原理即是将GPS位置信息与IC卡数据的交易记录信息进行匹配，即将GPS中包括的位置、时间等信息与IC卡数据中的交易时间等信息联系起来。 然而将公交IC卡数据与GPS数据融合分析后，得到客流特征和线网的运行信息，此方面的研究还有不成熟的地方。本文所进行的基于公交IC卡和GPS数据挖掘分析的乘客上下车站点模型研究，模型应用可以作为公交管理决策的依据，具有一定实际意义和应用价值。
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user: 2. 上车站点识别 2.1. 乘客上车站点匹配 由于公交IC卡刷卡数据只有上车刷卡时间、所乘车辆等信息，而缺少上车时的刷卡站点位置信息，也就无法得到完整的乘客出行行为特征，因此想要获取乘客下车信息，分析乘客整个出行链行为特征，须利用GPS数据和IC卡数据融合，根据时间匹配先识别乘客上车站点的近似位置信息，再利用密度聚类算法对上车点聚类，以此准确判断的公交站点位置。 在进行站点匹配前，首先要对站点进行层次划分。RouteStop代表公交车在某个公交站台周围的行驶路径，Stop代表公交停车区域，将处在一定范围内，具有连续性的Stop和Routestop称作一个Stoparea，如图1所示。 按照此思路划分，深圳市共有Stoparea 0.5万个，全市站点Stoparea如图2。 2.2. IC卡与GPS时间数据修正 由于同一站点乘客往往不是单人上车，刷卡记录会有多条，但是站点GPS数据只有一个，公交IC卡所记录数据时间和GPS系统所记录时间往往不能够完全对应。收集深圳市IC卡刷卡记录3万条，取第24，100至24，600共计500条，剔除噪声数据后以IC卡刷卡时刻为基准时刻，统计公交车辆的GPS时间、刷卡时间、实际到站时间和离站时间，可以明显看出存在时间差异性，时间差异情况如图3所示。 这种时间差异的情况，经常会带来时间匹配时数据的缺失，为了降低影响，我们在进行时间匹配前需要先对有关数据进行修正。 假设一个修正时间差为Δt： Δ t = T GPS − T IC (1) 式中T IC 为IC卡记录时间，T GPS 为GPS记录时间。对Δt进行重复计算以求得最后结果，当站点准确率达到理想值后，即认为此时对应的时间差为此线路的系统最优修正时间差。按照GPS时间，通过最优修正时间差对IC卡的记录时间进行修正。 图1. StopArea说明 图2. 深圳市StopArea汇总 图3. IC卡与GPS数据时间差异说明 2.3. 上车站点的聚类分析 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法，是一种基于密度的聚类算法，依据高密度连通性区域，可以聚集起密度足够高的区域，并且在噪声中发现数据中任何形状的簇。相连点的最大密度集合区域划分为簇，簇的聚类在有噪声的空间数据中可以以任意形状出现。由于本文先对IC卡数据和GPS数据使用时间匹配，因此难免会形成数据噪声，会对站点识别结果的精确度产生不利影响，所以本文采用DBCSCAN密度聚类算法可以降低数据噪声对站点识别的影响，提高聚类的精确度 [ 2 ] 。 Step 1：获取IC卡刷卡记录的起止时间，获取GPS到站记录的起止时间，取两个时间的交集并外延30 min，得到起止时间t 0 ，t 1 ； Step 2：获取t 0 ，t 1 时间区间内的所有到站时间记录，划分起止时间； Step 3：读取一个车次的所有刷卡记录A，记每一条记录为一类，则共有n类，刷卡记录均是按照事件顺序排列的，因此取连续的两类进行聚类，计算它们的时间间隔，重复此步骤直到找到最小时间间隔时停止聚类，得到聚类结果t a ，各站点聚类结果集合记为C； Step 4：读取一个车次的所有到站数据B，到站时间记为t b ，若 | t a − t b | < 10 min ，则将C全部平移 | t a − t b | 生成时间记录D，用记录D匹配到站时间记录B，计算匹配相似度v n ； Step 5：若 | t a − t b | ≥ 10 min 成立，则求v n 中的最小值，确定最佳平移时间，继而确定最佳匹配下车站点，记录并保存。
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user: 3. 乘客下车站点推算 分析乘客的出行情况以及获取车内乘客的数量，对于掌握整个公交系统的运行态势具有重要意义。由于国内的公交普遍采用一票制，公交IC卡只记录了乘客上车刷卡时的信息，缺失了乘客的下车信息，无法直接根据站点数据、IC卡数据和GPS数据精确地得到乘客实际的下车站点。本文根据出行链的思想，设计了判别乘客下车站点的算法，根据乘客在各个站点的下车可能性推断其最可能下车站点。 3.1. 站点权重 乘客高频站点吸引权(频次)：收集某乘客在一段时期内的所有刷卡数据，统计该乘客分别在各站点的刷卡次数，再分别除以再所有站点刷卡次数的总和，可以得到高频站点的吸引权重，记作A 1 [ 3 ] 。式2中i为高频站点的个数，A i 为在一段时期内IC卡数据记录中该名乘客在第i个刷卡地点的刷卡次数，A 1 为频点的吸引权(频次)。 A 1 = { 1 ，                                     i = 1 A i ÷ ∑ n = 1 i A n ，     i > 1 (2) 站点下车吸引权：表示此站点对于所经线路的乘客在此站点下车的吸引力度。先求出该条线路在此站点上车人数的总和，再分别除以该线路此车次的总计上车人数。式3中K j 为本车次在第j个站点的上车人数，n为站点个数。 A 2 = K j ÷ ∑ n = 1 j K n ，     T i ∉ R (3) 3.2. 下车站点算法 收集整理城市连续7天的IC卡数据和公交GPS数据，在已知公交站点和确定乘客上车站点的条件下，构建乘客出行链 [ 4 ] [ 5 ] 分析乘客的出行行为，对乘客下车站点进行判断。算法如下：(见图4)。 Step 1：汇总某乘客的所有出行记录，对照连续两次出行线路L i 与L i +1 ，先判断这两条线路是否为同一条线路，然后根据GPS数据中的时间记录和上下行信息判断下车站点是否处在上车站点的下游。 Step 2：如果Step 1的判断结论为该下车站点并非与上车站点在同一条线路且位于下游处，则获取下一条刷卡记录的GPS坐标(x i +1 ，y i +1 )，计算其与上车刷卡线路L i 的欧式距离O i +1 ，判断O i +1 是否小于1 km (一般同一条线路相邻的两个公交站点间距离不超过1 km)。 Step 3：若判断连续两条线路L i 和L i+1 为同一条线路，且后一次刷卡记录位于前一次行程下车站点的下游，或者O i +1 小于1 km，则认为乘客出行链连续，后一条刷卡记录的上车站点即为上一条刷卡记录的下车站点； Step 4：若以上判断均不成立，则认为该乘客的出行节发生断裂。此时则需获取该名乘客的出行规律，再次判断。查找乘客公交IC卡ID编号，根据编号提取该名乘客在连续7天内的所有公交出行刷卡记录， 图4. 下车站点识别算法流程图 记录汇总后计算其分别在每个上车站点的上车频次，依此判断前次出行上车点的下游是否存在高频站点； Step 5：若上步判断结果得到下游存在高频站点，则认为下游的这个高频站点就是该乘客此次出行的可能下车站点，频次A 1i 越高则乘客在此站下车的可能性越大； Step 6：若Step 4判断结果得到下游不存在高频站点，此时我们利用该乘客此次出行所乘线路L i 在各站点的吸引权重判断乘客下车站点的可能性。提取线路L i 的线路编号line_ID，筛选出该乘客在对应编号线路上的全部刷卡数据，结合站点位置信息，计算乘客在各站点的下车吸引权A 2i ； Step 7：按照Step 6乘客在下游站点下车吸引权的计算结果，确定乘客此次出行的最可能下车站点。某站点的吸引权越大，则乘客在此站点下车的可能性就越大，反之，吸引权越小，乘客在此站下车的可能性则越低。 通过上述算法进行乘客下车站点的识别。
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user: 4. 误差分析 挑选深圳市M352次公交的15个趟次，站点客流情况如图5。 分别进行上、下车站点推算T检验。检验结果如表1、表2。 其中，变量1：IC站点上车客流量；变量2：人工调研站点上车客流量。 图5. M352客流站点分布情况 Table 1 Get-on passenger flow treatment resul 变量1 P取值 IC处理结果 调研结果的1.04倍 调研结果的1.044倍 调研结果的1.05倍 调研结果的1.1倍 变量2 调研结果 0.90255 0.91142 0.90278 0.88995 0.78728 表1. 上车客流处理结果表 其中，变量1：IC站点上车客流量；变量2：人工调研站点上车客流量。 Table 2 Get-off passenger flow treatment resul 变量1 P取值 IC处理结果 调研结果的1.06倍 调研结果的1.065倍 调研结果的1.07倍 调研结果的1.08倍 变量2 调研结果 0.79160 0.80783 0.79268 0.77769 0.74819 表2. 下车客流处理结果表 其中，变量1：IC站点下车客流量；变量2：人工调研站点下车客流量。 其中，变量1：IC站点下车客流量；变量2：人工调研站点下车客流量。 可以看出，当IC卡站点客流量分别取调研结果扩样和IC处理结果时，人工调查客流量与IC卡处理结果的T检验参数取值接近。因此，可以大致认为，IC处理结果的整体误差比例在5%左右。
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user: 5. 结语 本文先对公交IC卡刷卡数据和GPS数据采用时间匹配的方法得到近似上车位置，再按照修正时间差优化上车位置，再依此为基础通过DBSCAN聚类分析的方法判断上车站点。最后根据出行链的思想，给予乘客高频站点下车吸引权，分析不同出行行为下可能的下车站点。最后结合深圳市的公交运行数据，用T检验对算法进行误差检验。整个识别流程具有一定的实际意义和应用价值。
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user: 基金来源 桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2016YJCX06)。
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user: 摘 要 系统主要通过研究基于电子海图、移动互联网以及大数据模式下的小型船舶智能移动导航终端来解决小型船舶使用电子海图、船舶导航以及船舶避碰等问题。文章简述了小型船舶智能移动导航系统在电子海图上叠加多元异构数据以及云服务存储等方面的技术运用以及两种电子海图的显示方式：瓦片图切片和矢量电子海图解析。并介绍了小型船舶智能移动导航系统应具备的功能。最后介绍了该系统开发的过程和应用案例。 关键词 :电子海图，导航，移动终端，云计算，大数据 Copyright © 2018 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 电子海图信息显示系统以及电子海图系统(ECDIS/ECS)是近十几年来航海领域出现并逐渐成熟的一项新技术，它适应了海运船舶驾驶实践的需求。但是现有的电子海图系统(ECDIS、ECS)大多采用工业计算机或普通台式计算机作为平台，具有体积大、造价高、维护难的特点。我国沿海渔船、小型运输船舶众多，渔船将近100万艘，小型运输船舶超过10万艘。由于成本和船员素质等原因，我国沿海大部分小型运输船舶和渔船还未能够使用中国海事局电子海图进行船舶定位和导航，也没有有效电子手段接收中国海事局发布的航海通告、航行安全警告等信息。 因此，本文针对上述需求，研发了小型船舶智能移动导航系统，该系统借助于云计算平台、Web云端和智能手机云端，综合集成各类助导航信息及航海保障信息并进行发布，用户只需要有一个网络浏览器或移动终端(如智能手机、掌上电脑)应用软件，以及一些基本的硬件设备，就能获取最新的电子海图数据和各类服务功能，且不存在电子海图数据更新的问题。该系统已经得到广泛使用，用户反映较好。本文从系统设计、功能构成和用户使用等方面，做了概要阐述。
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user: 2. 小型船舶智能移动导航系统总体设计 2.1. 整体架构 以满足业务信息化应用上的需求为基本前提，本着长远规划，合理布局，优化结构的思路，实现平台研发的可持续发展。根据项目需求，整个应用软件总体架构可以概括为“五级层次，四大体系”。本系统采用面向对象模式设计，各功能子模块以对象形式实现相互调用，对本系统的所有功能进行集成，形成一个整体的系统进行安装部署。系统总体架构如图1所示。 基础设施层：通过对硬件设备、基础系统软件的集成，为各模式业务系统及本系统提供统一、稳定的运行环境。基础运行环境包括机房环境、网络设备、安全设备、服务器、存储设备、高性能计算机、操作系统、数据库、文件系统、应用中间件等内容。 基础软件层：后台技术框架采用J2EE架构，为系统的可伸缩性、灵活性、易维护性提供了良好的机 图1. 整体技术架构图 制。Web服务器采用tomcat + nginx平台技术，高效处理异构数据资源。缓存处理方案为成熟的Redis技术，支持系统工作负载的数据吞吐量与延迟状况的实时优化。大数据处理分发平台基于Hadoop + Spark技术研发，并根据业务深度优化。 数据资源层：通过对数据资源的统一规划，实现资源的集中存储、数据共享。数据资源层存储本项目产生的结构化数据和非结构化数据，主要包括关系型数据库和文件系统。 技术支撑层：借助自动更新、任务调度、数据存取、接口通讯协议等底层技术保证前后端的信息衔接；借助业务产品加工处理、WEBGIS、SVG矢量化图形、HTML5、WEBGL、OSGEarth、Chart图形图表展现和Node.js信息推送等关键技术，保证了前端展示合理、交互友好。 平台应用层：系统主要通过Web页面为用户的使用提供支持，主要包括直接用户和最终用户使用操作的各类界面。各用户界面需要提供友好操作方式，为用户提供应用支撑。本项目的最终系统用户，分别为运维管理用户、服务用户(或称操作人员)，服务用户又分为模式用户(研发和业务运行)和科研用户。 2.2. 大数据处理与部署 小型船舶智能移动导航系统计划采用Hadoop和Spark [ 1 ] 计算框架构建一种高效的、强可扩展性的大数据安全分析检测平台，实现海图数据、海缆数据、气象水文数据、通航信息等海量异构数据的整体优化整合，使用离线模型生成与在线检测相结合的方式对异构网络数据进行分析，在海量数据流环境中实现实时安全分析检测 [ 2 ] 。基于Hadoop和Spark的大数据安全分析平台具有优秀的可扩展性及高效处理能力，能够满足安全大数据的分析与检测要求(图2)。 分布式存储： 首先，在对文件的物理存储方面，云计算框架中与一般的操作系统中有不同的处理。传统的操作系统中传统的windows或Linux操作系统下，文件都是本分成了小块(block)进行存储，例如windows操作系统下，每一块的文件大小是8 K字节。然而在云计算中，文件的分块将比传统的文件分块空间大，这 图2. 部署设计 是为了便于处理较大数据时，获得较高的效率。本项目的后续研究中，适合用这种方法处理移动端航行数据。例如当存储某一个移动端的历史轨迹时，将该移动端的历史轨迹数据都存放在同一个较大的数据块中，这样在查询数据和读写数据时能较快获得结果。 其次，在文件的读写方面，也存在着显著的差异。传统的操作系统中对文件的读写设计了连续读写和随机读写两种方式，由于文件被分块存储，则随机写的效率低于顺序写的效率。然而在云计算框架中，有很多数据往往只写入一次，但却有多次的读取操作，所以在云计算中，文件写入被设计成顺序写入方式，这种写入数据的效率远高于随机写的方式。结合本项目的研究，要设计移动端航行数据的存储系统，该系统的特征之一就是连续不断的写入航行数据，而写入数据后基本不对这些数据进行进一步的修改，其后的操作基本是对移动端航行数据的读取，因此用这种数据读写方式非常快捷。 最后，文件被分布在计算集群里的计算机上，而不是集中在某一台计算机上。云计算需要众多的计算机协同配合，因此数据文件不是存储在某一台计算机上，而是散列在集群里的计算机上。并且为了防止集群中某些计算机出现故障而影响到集群的工作状态，在散列分布这些数据文件时，还设计了备份机制，即一份文件在多台不同计算机上有相同的拷贝而不是在一台计算机的不同硬盘上有相同的多份拷贝(RAID模式)。这样，在读取数据文件时，可由集群中不同的计算机分别读取分布在散列在本计算上的文件块，读取效率也大大提高。并且在这种模式下，往集群中添加新的计算机，不仅能扩大集群的存储容量，还可以提升集群的计算能力和容载能力。
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user: 3. 小型船舶智能移动导航系统功能设计 小型船舶智能移动导航系统必须能够满足最基本的电子海图显示以及信息支持能力，并且利用移动终端的网络能力，实时接收各类辅助信息并进行数据叠加。通过智能手机以及云计算的运算能力，实现智能避碰、航线设计与推荐，智能导航等功能，图3为该系统的技术流程图。 图3. 技术流程图 3.1. 电子海图显示 小型船舶智能移动导航系统最基本的功能是电子海图的显示，目前互联网地图常使用的地图显示模式是瓦片图形式，而主流的电子海图信息显示系统采用的是矢量模式。 1) 电子海图瓦片图模式的建设 电子航行瓦片生成工具的建设需要完成电子海图瓦片切片系统以及离线包制作等功能建设。在获得最新的电子海图数据后，系统支持前端应用系统提交查询航行水域经纬度范围信息，实时查询电子海图数据库，根据S-52标准快速绘制生成航行示意图瓦片并返回。业务流程如图4所示。 必须考虑到该系统用户在远海航行时移动终端丢失信息的情况。由于海图资源是通过网络向服务器请求获得，当移动网络在海上失效的情况下就无法从服务器获取海图资源。为了使本系统用户能够在没有网络的情况下仍然可以使用系统进行定位，需要开发切片的离线包。电子航行示意图离线包制作工具根据主要功能可以分为两个模块，分别是自定义下载模块和预定义下载模块。 自定义下载模块和预定义下载模块工作流程图5、图6所示。 2) 矢量电子海图模式建设 电子海图数据采用国际标准(S57)封装，该标准提供了一种在不同的计算机系统间传输数据记录及说明的方法。将电子海图数据解析后，数据中的点线面三种物标类型和相应的空间坐标解析形成内部数据格式，相比瓦片图形式可极大地提高电子海图的显示效率。之后将内部数据按图幅存储到终端的存储卡 图4. 快速生成电子海图瓦片业务流程图 图5. 自定义下载模块流程图 上，根据比例尺形成图幅索引便于海图的显示检索。一个海图文件由一个或多个逻辑记录组成，每个逻辑记录由头标区、目次区、字段区构成。首记录为数据描述记录，其后的各个记录为数据记录。 电子海图解析后为了方便一次解析多次使用，可以将解析后数据形成内部格式数据，并根据文件名、比例尺、图框范围等要素存储起来形成海图数据库，需要时可以直接检索读取显示，这大大节省了海图的显示预处理时间。 为了显示海图中的物标以及船舶定位信息，需要将数据中的地理坐标转换为移动设备上的屏幕坐标， 图6. 预定义下载模块工作流程图 而在进行海图漫游、缩小放大等操作时，又必须将操作的屏幕坐标点变换为对应的地理坐标。屏幕坐标与地理坐标之间的转换对于电子海图的显示和操作至关重要。数据的空间位置采用的是世界地理坐标系统。在显示海图时，由于显示器的平面特性，必须以某种地图投影的方式把地图椭球面表现在平面上才能进行正常的显示及航海作业。所以，要求电子海图也采用与纸质海图相同的地图投影方式。 3.2. 海上数据通信 小型船舶移动智能终端利用网络云服务以及大数据的接入来实现系统的智能化，因此网络信号也应作为系统的建设功能之一。 移动网络通讯信号理论上最远只能达到30海里。但是目前利用4G宽带通信技术通过网内船舶作为中间节点，实现多层信号跃迁，将岸基信号最远扩散至80~100海里，形成船舶间的立体移动通信网络。在这个区域内，可以覆盖80%的沿海航行船舶。 3.3. 船舶避碰 小型船舶智能移动导航系统的船舶避碰功能，可以借助于移动终端的定位功能以及网络AIS信号，获取船舶本身的位置以及附近其他船舶的相对位置，并利用航海相关的避碰模型进行计算，将危险情况提前告知驾驶者，起到提醒和规避船舶碰撞的功能。实现船舶避碰，需要实现船舶安全半径、船艏扇形区域计算、船舶定位、船舶信息获取等功能。 3.3.1. 安全半径 安全半径是智能避碰的基础，系统将会针对进入安全半径的船舶进行位置计算，并判断其中可能对本船造成危险的船只。安全半径为两圈，内圈是报警圈，按照小型船舶的船型大小，一般设置为3海里，监视圈内船舶并对可能发生的碰撞进行报警；外圈是预警圈，半径为5海里，监视圈内船舶，但不进行报警。视不同航行模式作适当调整。 当安全半径内无船舶时，避碰提醒指示为安全，安全圈为绿色； 当安全半径内有船舶时，避碰提醒指示为注意，安全圈变为橙色，并发出提醒声音； 当安全半径内有高风险船舶时(通过相对速度等因子综合判定)，避碰提醒指示为危险，安全圈变为红色，并发出警报声音。 3.3.2. 船艏扇形导航 船艏扇形导航区域的目的是识别在船艏前方最具有危险性的船舶。扇形导航区域是指船首左侧30°至船首右侧30˚的60˚扇形区域内(扇形半径为1.5海里)，如有船舶，则变色提醒，同时避碰指示变色，在海图上重点标识该船舶，发出相应警报声音。 3.3.3. 船舶定位 系统只通过平台GPS实现定位，其余船只通过AIS或北斗定位。 3.3.4. 船舶信息 系统应可以通过AIS网络信号等途径，获取船舶的具体信息。包括：船旗国、MMSI、呼号、IMO类型、位置经纬度、长/宽/吃水等信息。以方便沟通与交流。 3.4. 智能提醒 小型船舶移动智能导航系统需要特别考虑到针对小型化船舶人员配备不齐的情况，在驾驶室或船台缺乏足够人员保持警戒的情况下，如能提供智能语音提醒，导航全程智能语音提醒，则能增加安全保障。 船舶前方有碍航物时提示碍航物信息，有灾情时提示灾情信息，并同时给出航行建议。智能提醒可结合智能穿戴设备，结合智能避碰功能，提供更多安全保障。例如，渔船晚间抛锚后，值班人员打瞌睡时发生险情，智能提醒功能可以提供声音提醒，如果配合智能穿戴设备，即使在船舱中也可以提供智能提醒功能。 3.5. 辅助导航 小型船舶的导航功能是本系统建设重点之一。由于大型船舶有详细的航线设计及规划，而沿海小型船舶的航行计划性较弱，而气象、海况则对小型船舶的影响更大，所以小型船舶移动智能导航系统的辅助导航功能应考虑针对这些船舶的导航及优化。 首先应利用电子海图的优势和矢量化数据以及及时的数据更新能力，提供使用者及时的海图保障。在此基础上，航线设计应能实现普通的ECDIS航线设计的基本功能，即设计转向点并绘制航线，之后自动进行航线检查功能，在航线途中有碍航物时提示碍航物信息。但是利用移动终端的数据获取能力，智能导航系统的航线设计有更大的扩展可能：有灾情时提示灾情信息；给出航行建议；船舶航行前提醒航行途中的气象信息(包括风、浪、天气、能见度等)、洋流(流向、流速)、潮汐、海事信息(航警)等。 利用移动终端和移动网络的便捷性以及移动设备的计算能力，智能导航系统可以轻易将电子海图、气象数据结合，形成简易的气象导航能力，利用目前渔业部门提供的信息，可以提供渔船渔区导航能力，利用潮汐等信息，可以提供船舶回港提示功能。其他例如：提供航线绘制、测量工具、航线推荐、一键回港、一键渔区等功能。提供港口选择、我的位置、收藏的点、地图选点等多种选点方案，满足各类需求。 3.6. 一键求助 海上救助的关键是时间，黄金救援时间非常短，例如冬季人员在5摄氏度的水中，只能存活1一个小时。移动智能导航设备的优势则是平台易于搭建，利用成熟的移动终端设备例如手机，很容易打造综合性救援网络体系。 求助船舶利用智能导航系统或AIS信号发出求救后，只要安装有本系统的手机都可以接收到信号。一键求助应支持快速发送救援信息，多渠道高覆盖接收者：可一键拨打救助中心电话、可通知周边船舶协助、可通知政府管理人员(综合管理云平台提醒) (图7)。 以云服务平台为基础，开发基于AIS-MOB的警告功能，实现对落水人员的位置提醒，增强海E行云服务平台的功能性、拓展其服务领域 [ 3 ] 。
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user: 4. 小型船舶移动智能导航系统建设 4.1. 建设过程 2013年，交通运输部东海航海保障中心开始了小型船舶移动智能导航系统的建设，2014年成功开发了基于电子海图瓦片图的后台管理系统以及移动端APP系统，并命名为“海E行”。2017年，东海航海保障中心成功将“海E行”升级为基于矢量电子海图的系统。 4.2. 应用案例 2017年5月16日，海事局舟山空巡总队成功安装海E行及AISWIFI设备，实现了海E行首次运用与空中巡逻飞机的创举(图8)。 2017年7月，吴淞海事局使用海E行+及AIS WIFI设备，并成功安装与两条执法巡逻船，成功运用 图7. 基于AIS MOB人员落水信息推送 图8. 空巡总队飞机使用海E行及AIS WIFI 与海事巡逻船执法之中。同月，崇明海事局三条巡逻船成功安装海E行+及AIS WIFI设备，进一步提升了海E行+及AIS WIFI的使用区域和范围。2017年8月，黄浦海事局以及杨浦海事局各两条巡逻船也安装了海E行+及AIS WIFI设备，并取得了一致的好评。
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user: 5. 结束语 随着电子海图显示与信息系统应用的推广和深入，用户对电子海图系统的功能、应用形式不断提出新的要求。国际航标协会IALA提出的E-Navigation战略 [ 4 ] ，要求船舶的导航系统能够综合性的显示海事信息，以增强船舶从泊位到泊位的全程航行、海上服务、安全和安保能力，更好的保护海洋环境，提高航行安全和效率。交通运输部海事局也提出以感知船舶为核心理念构建“智慧海事”。小型船舶智能移动导航系统的开发为广大海上低配船舶和涉海岸基用户提供免费的、基于互联网的、支持Web和APP双重应用的电子海图定位、导航、航线设计的应用服务，不仅适应新时代下的船舶导航应用需求，而且展现了科技信息化对海事科学发展的支撑和引领作用，为公众提供了便捷、实时的信息服务。
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user: 摘 要 由于目前多数货车通过高速公路收费站时需停车计重收费，收费站出口严重拥堵时有发生，如何让货车也能享受ETC的便捷，提高计重收费货车在收费站的通行效率，已成为高速公路运营单位迫切需要解决的问题。本文根据货车计重收费的现实情况，结合货车ETC车道的功能需求，研究探讨了合理、实用的货车ETC车道布局方案，并对实施货车ETC所面临的轮轴识别、动态称重关键技术点进行了分析阐述。 关键词 :货车，不停车计重收费，车道布局，关键技术 Copyright © 2018 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 ETC (Electronic Toll Collection)不停车收费系统具有良好的经济效益和社会效益，但是，由于我国货车通行费计算的特殊性，货车在高速公路收费站还不能很好地享受到ETC的便利性及其优惠福利。中国有着世界第一大的公路运输市场，市场规模超过5万亿人民币，2017年整体的货运周转量为196，130百亿吨公里，轻中型货车保有量近1500万辆 [ 1 ] ，相比客车ETC的34%的使用率，货车仅为0.3%。高速公路作为公路运输的大动脉，在公路运输中起着重大作用，但是，计重收费的货车在收费站通行效率低下，是造成收费站拥堵，运营效率不高的原因之一，研究实施货车ETC，对缓解收费站出口拥堵、运输服务提质升级、智能技术广泛应用、绿色安全水平提升具有重要意义。
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user: 2. 货车ETC车道功能 货车ETC车道是供货车不停车采用电子支付通过收费站的车行道，计重不停车收费车道的主要功能有： 1) 能在MTC和ETC两种收费模式下进行切换，在不同模式下都能在车道按照相应操作流程正确进行操作，同时将车道控制机的过车交易数据及时上传到收费站计算机系统。 2) 接收费站下传下来的货车ETC系统相关参数，比如同步时钟、费率表、白名单、黑名单等。 3) 对收费车道的管理和控制，具有设备状态自检功能。 4) 可保存车道交易的收费数据，可通过人工导出数据。 5) 通信链接不通时，能继续运行不会影响到车道正常工作。 6) 将非ETC卡，余额不足等报警信息实时传送到收费站监控室。 7) 可根据设定时间自动执行下班操作。 8) 能对通信车辆自动征求识别车牌，入口可将车牌信息写入通信卡，出口可自动比对通行车辆车牌信息的一致性。 9) 对车道触发的抓拍图像进行相关处理。 10) 接收车道上传的计重收费的货车车辆过车信息，判断正常车或者超限车，按照相关费率表计算出相应的通行费。
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user: 3. 货车ETC车道布局方案 在目前运营的客车ETC系统中，根据相关收费站车道条件及其他相关因素的差异，车道布局主要设置有栏杆前置，栏杆后置两种不同的技术方案。对于货车ETC来说，在现有收费站的基础上新建一条货车ETC专用车道比较困难，所以多数为在现有车道上进行相关改造，比较常见的有单天线方案和双天线方案。 3.1. 单天线方案 货车ETC车道布局单天线方案可在原客车ETC车道上改造，对于单天线方案，又可分为栏杆前置型(见图1)和栏杆后置型(见图2)。 在计重收费模式下，车辆重量是通行费计算的前提条件，即计算通行费前必须获得车货总重数据，那么，在栏杆前置型中，称重设备就得移到收费天线前面。同时，用于轮轴识别，车辆分离的光栅等也需要作相应的移动，成对安装的车辆分离光栅也影响了误入的大型货车转其它车道处理。另一方面，由于需要往前安装相应设备，对车道的横坡纵坡等提出了较高的要求，改造的难度也是相当大的。 另一种单天线方案为栏杆后置，此方案称台布置，车辆光栅，轮轴识别仪器等都能满足布置要求，对收费站现有车道来说改动也比较少。但是，栏杆后置方案货车有很大几率误入，一旦误入车道，车型较大的货车倒车转入其他车道就显得非常困难，也带来了一定的安全隐患，即使能转MTC模式处理，也对收费站收费人员带来了不必要的麻烦，违背了无人值守不停车收费的初衷。 3.2. 双天线布局方案 双天线方案就是在车道出口前、后各安装一套天线，是单天线布置方案的一种优化升级。货车要进入ETC车道，首先要通过前置天线的筛选判断，非法车辆如非货车ETC车、黑名单等拒绝进入车道，需走人工车道通过收费站，合法车辆则放行；车辆进入车道后进行动态称重，车道计算机根据费率算出相应的通行费额，后天线作为扣费天线，完成扣费后，后栏杆抬起，车辆驶出收费站。相对于单天线方案， 图1. 货车ETC车道单天线栏杆前置布局方案 图2. 货车ETC车道单天线栏杆后置布局方案 双天线方案主要缺点是投入较多，车道的控制软件较为复杂等 [ 2 ] 。
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user: 4. 货车ETC关键技术 货车ETC的实施，用户普遍关心的是对称台对车辆称重结果数据的准确与否，不能对车辆超限做出误判等关键问题，因为这些都是通行费计算的重要依据 [ 3 ] 。所以，与之相关的轮轴识别、动态称重等技术就成为货车ETC中至关重要的技术，在货车不停车计重收费技术领域中不可或缺的技术，成为系统能推广普及的关键技术点。 4.1. 轮轴识别技术 目前，计重收费的货车在收费站交通行费时，车型识别主要靠人工识别，检测器、计算机辅助来完成。封闭式高速公路路段对客车按照车辆行驶里程和车型进行收费，基本收费方式为：通行费 = 车型费率×行车里程；而对于货车，车辆未超载的情况下通信费计算公式是：通行费 = 车货总重×相对应区间费率×实际行驶里程，对于超限货车，超限30% (含30%)以内的超限运输车辆，基本费率和未超载的车辆一样计算通行费，超限30%以上但没有达到100%的，则要按照基本费率最低3倍，最高6倍的方式，对超限车辆过度使用高速公路收取补偿性收费。而于超限超过核定装载吨数一倍以上的车辆，则采取规定的最高6倍基本费率来收取。 在货车ETC中，除了对车型进行分类外，轴型的判断准确性也是尤为重要，他是货车是否超限的重要依据。例如，一辆六轴货车要运送一批货物从A市到B市，A市到B市高速公路里程为361公里，按照国家标准GB1589-2016，这辆六轴货车的车货总重限定标准为49吨，如果车货总重58吨，车轴识别正确为6轴，牵引车驱动轴非单轴，那么超限未达到30%，则通行费约970元；如果未正确识别轴数，认定为5轴车，那么它超限率就为(58吨 − 43吨) ÷ 43吨 = 34.9%，此时，按照相关通行费收取政策，该车的通行费分为两部分：未超限部分和超限部分，其中，超限部分又分为超限30%以下和超限30%~50%部分，此时，通行费约1561元，比正常识别时多了560元。这样一来，增加了司乘人员与收费站之间的矛盾，同时，由于错误的扣费，导致车辆长时间堵在车道，影响了后续车辆的通行，常常如此，损害了货车ETC系统的形象，对系统的推广应用是十分不利的。 虽然轮轴识别模块仅仅是整个复杂的货车ETC系统众多功能模块的其中一小个，但是它直接影响到系统对车辆超限的判定，如果经常发生故障，不仅对车道过车扣费产生影响，也影响到货车ETC系统的形象，稳定、可靠、能正确识别车辆轮轴的轮轴识别器成为货车ETC系统的关键技术之一。 4.2. 动态称重技术 货车ETC就是要求货车在无需停车的情况下完成称重并扣除相应的通行费，所以动态称重技术在货车ETC系统推广应用过程中起到非常关键的作用 [ 4 ] 。国家标准《动态公路车辆自动衡器》(GB/T 21296-2007)中，动态公路车辆自动衡器(简称动态汽车衡)主要有对车轴进行动态称量和对整车动态称量两大类。 4.2.1. 轴重式动态衡 所谓动态轴重式汽车衡，就是先称量车辆的一个轴或轴组，然后依次累加计算得到车辆总重量。轴重式称台又分为单称台，双称台，轴组称三种 [ 5 ] 。 称台为单称台时，车辆在运动中通过称台的时间很短，存在设备采集信息的时间短，称重精度较差，不能有效应对各类称重“作弊”行为等不足；双称台台面相比单称台进行了延长，改善了单称台的部分缺点，可靠性较高，但是对于货车不停车过车而言，精度较差，易造成收费争议；轴组称称量台面加长，行车方向的称台长度大约是两台面轴重衡的两到三倍，可满足双联轴、三联轴的称重要求，同时具有高稳定性，可有效避免不规范行驶状态下的逃费行为。 4.2.2. 整车式动态汽车衡 相比其他动态称重设备，整车式动态汽车衡长度可达21米，宽度3.2米，完全可以对整俩车辆进行称量，同时具有动态称重速度快和静态称重高精度的优点，动态称重精度达到国标1级(称重误差 ± 0.5%)，能满足连续过车的要求。同时，整车式称重平台相对完善的控制系统除了完成车辆的称重之外，相对丰富的应用扩展可对车型、司机的多种作弊手段进行检测，把数据实时上传至车道控制机，确保了车辆在缴纳通行费上的科学、公平、合理。但时，整车式动态汽车衡有投资大，土建施工复杂，施工周期长、对车道要求较高等缺点 [ 6 ] 。
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user: 5. 结语 货车不停车计重收费系统具有很好的经济效益和社会效益，受益的不仅限于高速公路收费站，实施计重收费的桥隧也可以采用货车ETC系统来提高过车效率。货车ETC的推广普及，要研究的方面还很多，如挂车、超长货车的解决方案，称重数据争议处理办法等，同时，在移动支付盛行的今天，结合移动支付收费方式使计重收费的货车快速便捷通过高速公路收费站也是以后需要努力研究的方向。
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user: 摘 要 本試验依据卫生福利部公告之健康食品安全性评估方法，对大鼠胚胎发育之影响及造成畸胎的可能性；测试之菇类菌丝复合性饮品，是以樟芝菌丝体发酵全液为主体，添加各1% (v/v)的巴西蘑菇菌丝体浓缩发酵滤液、云芝菌丝体浓缩发酵滤液、舞茸子实体浓缩萃取液及桑黄子实体浓缩萃取液，经调整糖酸比后制成。共设置4组试验组，为对照组、低、中及高剂量组，投予剂量分别为180、360及720 mL/kg Body Weight (B.W.)，分别为人体每日建议口服剂量(人体每日360 mL/60kg B.W.)之30倍、60倍及120倍。每组各使用20只完成配种的雌性Sprague-Dawley (SD)品系母鼠，以口服管喂方式分别于怀孕第6至15天投予试验物质，并于怀孕第20天将各组怀孕母鼠安乐死后以帝王切开术进行解剖检查。试验结果显示，各剂量组与对照组比较，母鼠子宫重量、胚胎着床数、胚胎着床前损失率、胚胎着床后损失率及胎数体重在统计上均无明显差异(p > 0.05)；胎鼠之外观、内脏及骨骼检查，各剂量组及对照组胎鼠均未显示明显之畸胎现象。综合以上实验结果，菇类菌丝复合性饮品于本试验设计条件下，对大鼠胚胎发育不会造成不良影响；其投予剂量最高可达720 mL/kg B.W.，为人体建议摄取量(每日360 mL/60kg B.W.)之120倍。 关键词 :樟芝，巴西蘑菇，云芝，舞茸，桑黃，菌丝体，致畸胎 Copyright © 2018 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/