DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 相似度特征选择 基于相似性的链接预测，是根据所观察到的网络拓扑信息，构建相似性指标来进行链接预测，是目前链接预测领域的主流方法。为了选择合适的特征，避免特征越多效果越差的现象，本文从基于节点和路径的两大类属性中选择相似度特征进行链接预测。 3.1. 基于节点属性的特征选择 1) 公共邻居 S x y CN = | Γ ( x ) ∩ Γ ( y ) | (1) 计算出两个节点x，y的公共邻居节点，并以此计算x和y节点的相似度。通常我们认为两个节点的邻居集合重复度很高时，即使两者之间没有直接连接的边，也可以认为x和y很可能存在某种关系，它们建立关系的可能性很大。 2) Salton指标 S x y Salton = | Γ ( x ) ∩ Γ ( y ) | k x × k y (2) 这个指标又被称为余弦相似度，是在CN指标基础上加入了两个节点度的信息。 3) Sorensen指标 S x y Sorensen = 2 | Γ ( x ) ∩ Γ ( y ) | k x + k y (3) 这个指标是在Salton指标基础上进行的改造，常常被用作生态社区数据。 4) adamic_adar指标 S x y AA = ∑ z ∈ Γ ( x ) ∩ Γ ( y ) 1 log | Γ ( z ) | (4) 这个指标通过赋予少数链接的邻居更多权重，来改善公共邻居的作用。思想是每个邻居节点在相似度计算中的贡献是不同的，度小的公共邻居节点的作用比度大的节点更重要。 5) RA(resource_allocation)指标 S x y RA = ∑ z ∈ Γ ( x ) ∩ Γ ( y ) 1 | Γ ( z ) | (5) 这个指标是基于网络资源动态分配思想产生，通过计算两个节点间能够传输的资源数量来度量他们之间的相似性。 6) HPI指标 S x y HPI = | Γ ( x ) ∩ Γ ( y ) | min { k x ， k y } (6) 根据定义，该指标的分母是由较小的节点度决定的，因而度大的节点更容易与其他节点有较高相似性，也就是说与枢纽节点相连接的链接会被分配较高的相似度分数。 7) HDI指标 S x y HDI = | Γ ( x ) ∩ Γ ( y ) | max { k x ， k y } (7) 这是类似于HPI的相反效果的枢纽指标。 8) LHN指标 S x y LHN1 = | Γ ( x ) ∩ Γ ( y ) | k x × k y (8) 这个指标给有许多共同的邻居的节点对分配高相似性。但是相比较与CN系数，该系数不会无限制的变大。 9) PA (Preferential Attachment)指标 S x y PA = k x × k y (9) 这个指标被称作优先连接机制，它忽略了网络结构信息对相似度的影响，仅仅考虑了节点的度。一个节点的度越大，也就是与其他节点产生链接多，那么这个节点将来与未连接节点产生链接的可能性越大。 10) Jaccard指标 S x y Jaccard = | Γ ( x ) ∩ Γ ( y ) | | Γ ( x ) ∪ Γ ( y ) | (10) Jaccard方法的主要思想是两个节点拥有的共同邻居占它们所有邻居节点的比例越高，那么他们未来发生联系的可能性越大。 3.2. 基于路径的特征选择 相对于基于节点的相似度特征选择，基于路径的方法需要考虑网络的整体拓扑信息，因而有两个致命的缺点：第一，计算一个全局相似度指标是非常费时的，并且在网络规模巨大时，这种计算方案是行不通的；第二，全局的拓扑信息有时是不可获取的，特别是当使用一个分散的方式来实施算法时。因此，如何选择既容易计算，并且链接预测准确率又高的相似度指标就显得尤为重要。 1) 最短距离 基于路径的方法中最简单的指标。如果两个节点之间的最短路径越短(除去直接连接的边)，则它们越容易产生作用，越可能连接。 2) Katz方法 Katz是一种计算节点声望的方法。它给予短路径更高的权重，然后计算全部的加权路径和，定义为 S x y = ∑ i − 1 ω β i ⋅ | p a t h s x ， y ( i ) | (11) 其中， p a t h s x ， y ( i ) 是图中节点x和y之间所有长度为L的路径的集合， β ( 0 ≤ β ≤ 1 )为衰减系数。 越小，则该方法越接近公共邻居算法，原因是路径越长，对和的贡献越小。 3) 本地距离 定义为 S = A 2 + ε A 3 (12) 其中，ε为参数，A为邻接矩阵，如果节点x和y直接相连，则 A x y = 1 ，否则 A x y = 0 。
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user: 5. 结束语 本文首先概括分析了现有社会网络链接预测方法，尝试挖掘多维相似性特征，并使用机器学习的方法进行链接预测。通过大量实验验证了此方法的可行性。基于多维相似度属性的方法是现在常用的链接预测方法，但是相似度属性的选择是一个难点，选择不好则会出现维度越多反而效果更差的现象，如何选择相辅相成的特征，尝试进行主成分分析可能是下一步的一个工作重点，另外，如何将机器学习的方法达到实用，与并行、大数据等技术进行融合，并且考虑真实社交网络的动态变化，是链接预测实际应用的一个关键。
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user: 摘 要 本文针对某公司的液氨系统采用事故树分析方法进行分析，通过事故树最小割集、最小径集分析计算结果，提出防止液氨泄漏事故的有效措施，其设备缺陷，应急管理与应急操作失误是导致液氨泄漏事故的主要因素。文章研究结论对液氨企业消除事故隐患，实现安全生产具有积极的指导意义。 关键词 :液氨泄漏，事故树分析，安全对策 Copyright © 2018 by author 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. 基本情况及危险性分析 1) 基本情况 某公司液氨系统设备配有31，000 L碳钢卧式液氨大槽2只，11，600 L液氨计量槽2只，8000 L液氨中间槽2只，11，700 L氨基化釜2只，以及锂法制冷压缩机、低温水，单冷压缩机、炔化釜等设备。卧式液氨大槽位于车间南面，如图1所示。 2) 危险性分析 由于液氨系统液氨的存储量较大，设备的腐蚀和老化，工艺自动化程度较低，液氨系统区域范围内人员密度较大，存在着大量的危险因素。 a) 液氨系统的存储量为50 m 3 ，大大超过了《危险化学品重大危险源辨识》(GB18218-2009)规定的临界量10 T，故此液氨系统属于重大危险源 [ 1 ] 。 b) 液氨系统的设备工艺管线老化，腐蚀严重。两液氨大槽使用年限较长，处于老年故障期，设备和部分管道沿线腐蚀严重，且缺乏行之有效的探伤等检测措施，2005年至今没有进行检测、检验。不能对设备总体情况做出充分的风险分析。 c) 工艺自动化程度较低。液氨系统缺少必要的自动切断装置，自动联锁装置，自动喷淋系统，很多的阀门开关还需要人员到现场手动操作，这使得液氨在发生泄漏时不能迅速做出应急反应。 d) 液氨系统周围人员密度较大，缺乏液氨泄漏的应急救援演练和相配套应急防护用品等，在液氨泄漏发生时会大大增加人员伤亡风险。 e) 现场部分设施不符合相关法规标准的要求，如未在液氨大槽的安全阀入口处加装相应的切断阀；液氨储罐四周应设置高度不小于1.0 m的不燃烧实体防火堤 [ 2 ] ，而现场的防火堤高度不够(只有20 cm)，两液氨大槽的安全距离不够。 图1. 室外液氨大槽 f) 液氨系统在运行过程中还存在火灾爆炸、中毒、冻伤、机械伤害、噪声、高处坠落、车辆伤害等事故的危险 [ 3 ] 。
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user: 2. 液氨泄漏事故树分析 最常见的液氨泄漏的情形是储罐罐壁泄漏及其管路系统泄漏，通过液氨泄漏事故树分析，寻求其安全对策。 1) 事故树绘制 根据对泄漏原因的分析，建立液氨泄漏事故树，如图2所示。 2) 布尔代数运算 T = A1A2 = ( A3 + A4 ) ( X5 + X6 ) = ( X1X2 + X3 + X4 ) ( X5 + X6 ) = ( X1 + X3 + X4 ) ( X2 + X3 + X4 ) ( X5 + X6 ) = X1X2X5 + X1X2X6 + X3X5 + X3X6 + X4X5 + X4X6 3) 最小割集，经计算得到6组最小割集 K1 = { X1 ， X2 ， X5 } ; K2 = { X1 ， X2 ， X6 } ; K3 = { X3 ， X5 } ; K4 = { X3 ， X6 } ; K5 = { X4 ， X5 } ; K6 = { X4 ， X6 } . 4) 最小径集，通过计算得到3组最小径集 P1 = { X1 ， X3 ， X4 } ; P2 = { X2 ， X3 ， X4 } ; P3 = { X5 ， X6 } . 图2. 液氨泄漏事故树
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user: 3. 分析结果与预防措施 1) 依据最小割集提出的对策措施 通过事故树的计算，得到4组最小割集，即液氨泄漏事故的发生有4种“可能途径”。由最小割集的定义可知，当最小割集中的全部基本事件同时发生时，顶上事件就会发生。例如若某组最小割集中的某一基本事件不发生，则该割集就失去了造成事故发生的危险性。由于X5和X6在6组最小割集之中出现频率均为50%，比X1，X2，X3，X4出现的33%要高，故首先考虑X5 (应急预案)和X6 (现场应急处置)，以切断液氨泄漏后造成事故的可能路径，因此，可根据各个最小割集所具有的基本事件采取有效的预防措施 [ 4 ] 。 2) 依据最小径集提出的对策措施 最小径集表示系统的安全性，一个最小径集对应一种预防顶上事件发生的方案。系统有多少个最小径集，就有多少种预防顶上事件发生的方案。最小径集越多，表明系统越安全。最小径集容量越小，越容易控制其中基本事件的发生，从而以较小的代价实现系统的安全。 事故树共有3组最小径集，只要控制其中的任一最小径集组，就可防止液氨泄漏事故的发生，从所得的最小径集中可以看出，要预防液氨泄漏造成事故的发生即只要控制{X1， X3， X4}，{X2， X3， X4}，{X5， X6}中的一组就可以防止事故发生 [ 5 ] 。 {X1， X3， X4}表示要防止腐蚀疲劳，防止法兰阀门失效和管道破裂；{X2， X3， X4}表示要进行定期检测检验，防止法兰阀门失效和管道破裂；{X5， X6}表示要制定详细的应急预案，并对作业人员进行应急演练与培训。企业可根据具体情况采取其中一种措施或多种措施，保证液氨系统的安全。 另外，如有可能，应尽量减少液氨的储量，使其不超过重大危险源储量的临界量；若不可能减少储存量，需要对工艺进行自动化改造，减少现场操作人员，提升安全自动化水平，按照标准要求设置不小于1.0 m的不燃烧实体防火堤。对于液氨运行系统的火灾爆炸、中毒、冻伤、机械伤害、噪声、高处坠落、车辆伤害等事故应有相应的预防措施 [ 6 ] 。
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user: 摘 要 在我国发展的过程中，越来越注重居民的幸福感，随着“大数据”时代的到来，研究数据从以前的调查问卷变成了线上数据。本文以居民为研究对象，以居民情感为着力点，在新浪微博的数据支持下，系统全面地探索居民夜间情感的时空变化规律。首先通过使用网络爬虫采集居民微博数据，再构建微博文本情感分析模型将微博文本转化为情感倾向，最后使用ArcGis软件对居民夜间情感变化进行可视化，并结合微博文本词频，探索情感的变化规律和特征。研究表明居民在夜间的情感变化主要受饥饿程度、疲劳程度、睡眠等因素影响。 关键词 :微博，大数据，居民情感，时空变化 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 智能手机的普及、web2.0技术的日益成熟以及移动网络的迅速发展，使得社交媒体软件迅速发展和被使用。据统计，截至2017年6月，中国网民人数达到7.51亿，其中手机网民占96.3% [ 1 ] ，而新浪微博，截至2017年9月，活跃用户就达到了3.76亿 [ 2 ] ，占网民人数的一半以上。大量的用户在新浪微博平台上每天就会产生上万GB的数据，这些数据包括文字、图片、视频、地理位置和个人信息等数据。由于这些数据都是用户表达自己当时的情感、所想而产生的，他人干预的因素较小，因此数据能较为真实的反映出用户当时的状态，具有较高的挖掘价值。 Rotton [ 3 ] 深入的研究发现，每天的气温、天气的干燥或者潮湿、雾霾程度都可以影响居民的情绪，让居民变得更加暴躁甚至具有攻击行为；Welsch [ 4 ] [ 5 ] 则利用二氧化氮气体的排放量来评估环境污染的程度，对比了54个国家的数据，研究了居民的主观幸福感与环境污染的关系，研究结果显示，空气污染程度与居民幸福感程度成反比；刘华珍 [ 6 ] 从情感体验和人际关系出发，对萧山居民精神生活状态进行了深入研究，发现女性居民情感状态要比男性的好；陈映雪 [ 7 ] 通过微博数据分析居民情感与建成环境之间的联系；易善君 [ 8 ] 等人通过分析微博数据和空气数据，研究空气质量与居民情感之间的关系，得出空气中对居民情感影响较大的为颗粒物质与有刺激性气味的气体。上述都是研究居民情感与客观因素的关系，而本文则是注重研究居民情感在生活中自身的变化规律。
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user: 2. 数据采集及预处理 2.1. 数据采集 目前采集新浪微博数据的主要方法有两种，即新浪微博API [ 9 ] 和网络爬虫 [ 10 ] - [ 15 ] 。由于新浪微博并没有将API的使用权限完全对开发者开放，而且限制了API的调用次数，导致使用新浪API无法大量采集微博数据，故使用网络爬虫获取数据。 本文设计并实现了基于Pthon的新浪微博爬虫，并获取了赣州市居民微博共413，450条，所获取的微博数据内容包括：用户ID、昵称、用户所在地区、微博发布时间、微博发布位置的坐标、用户性别、用户年龄及微博文本等。为更好地将数据展示出来，现将部分数据从MongoDB数据库中导出到Excel表中，部分微博数据如图1所示。 2.2. 数据预处理 针对从微博上采集的数据，为保证数据的真实性、有效性、和可靠性，在研究数据开始前必须对所有数据进行整理和清洗。微博数据预处理按以下步骤逐步进行： 第一步：数据初步去噪。数据进行分割后，通过MongoDB查询语句，将有值缺失的数据进行处理。由于用户年龄、性别、等数据为随机且互相独立的，故无法通过使用插值法补齐，所以针对有值缺失的数据，一律删除，共删除3184条微博，剩余410，266条。 第二步：进一步去噪。经过初步去噪，保证了现有数据都为完整的数据，由于本文的研究对象为赣州居民，而非旅游者，所以，在微博数据采集时已经将用户所在地不是“江西 赣州”的微博进行剔除，现将所在地为“江西 赣州”但所发微博不在赣州范围内的微博数据剔除，以保证数据尽可能的准确，剔除后共保留数据326，852条。 第三步：对微博文本进行精简。通过观察图1可以发现，几乎所有的微博文本都有几个共同的部分：一，几乎所有微博文本后都带有一个链接，且该链接与微博文本情感无丝毫关联；二，大部分微博中存在@符，在微博中@表示向某人说或是提到某人的意思，所以@后的部分文本是用户名，这些文字对微博情感也没有任何影响；三，部分微博中存在##符，在微博中##代表话题，话题也不能作为情感判断的语句。所以将微博中这三部分的内容全部清除后，可以得到一条更干净且表达情感更直接的微博文本。这样做不仅可以有效减少计算机处理的数据量而且还可以提高情感分析的准确率。 虽然经过了三个步骤的数据整理和清洗，但仍然有些无法被检测的错误信息存在。如微博发布位置的坐标，用户可以在发布微博时更改真实的位置信息从而使地理坐标失去真实性，但由于本文研究的数据量较大，因此认为这部分错误数据对研究结果的影响相对较小，因此不对此类数据做任何操作。
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user: 3. 微博文本情感分析模型构建与情感倾向计算 3.1. 情感分析模型评估指标 本文使用精确度(Precision)、召回率(Recall)、F-度量值(F-Measure)和宏平均(Macro-averaging) [ 16 ] 作为情感分析模型的评估标准。计算公式如公式1至公式4。 图1. 部分微博数据 Pricision ( c ) = TP ( TP + FP ) (1) Recall ( c ) = TP ( TP + FN ) (2) (3) Macro-averaging = 1 n ∑ c F-Measure ( c ) (4) 其中TP (真阳性)是相关项目中正确识别为相关的，TN (真阴性)是不相关项目中正确识别为不相关的，FP (假阳性)是不相关项目中错误识别为相关的，FN (假阴性)是相关项目中错误识别为不相关的，c为分类属性(为积极，中性，消极)，n为分类数目(n为3)。模型的整体性能由宏平均值决定，宏平均值越高说明分类模型的整体性能越好。 3.2. 语料库的制作 本文通过从获取的微博文本中随机提取4600条作为待分类文本，通过去重，最终得到4585条，使用人工标注其情感倾向。由于人工对微博文本情感分析带入了个人感情色彩，有可能对同样的语句产生不同的理解从而导致不同的情感倾向分类，故而将这4585条微博文本同时交于三人分类，待三人都分类完成后再进行比较，如果针对某条文本三人分类一样，则取该值作为文本的分类，如果两人一样一人不一样，则取有两人一样的值作为文本的分类，如果三人分类都不一样，则交由第四人进行情感倾向分类(第四人并不知道前三人对文本情感倾向的分类情况)，之后再取有两人一样的值作为该文本的分类。通过这种方式可以保证每条微博文本至少有三人对它进行过阅读、分析，可以得到一个可靠的语料库。 经过人工文本情感分析，得到积极语料2139条，中性语料1601条，消极845条。由于是随机抽取，理论上应与实际的分布相吻合即积极约占46.65%、中性约34.91%、消极约占18.44%。该语料库将用于微博文本情感分析模型分类效果的验证。部分语料库如图2所示。 3.3. 微博文本情感分析模型的构建 本文使用基于情感词典与语义规则的情感分析模型来计算微博文本的情感值，该模型的中心思想就是先将文本分成若干个语义完整的句子，之后提取每个句子中的情感词，根据情感词典和语义规则求出每个句子的情感值，最后再根据语义规则求出整个文本的情感值。 3.3.1. 基础情感词典的构建 本文汇总了清华大学李军中文褒贬义词典、台湾大学NTUSD简体中文情感词典和知网Hownet情感 图2. 部分语料库数据 词典，通过去重合并后得到积极词汇14，443个(含英文)，消极词汇18，299个(含英文)，程度词328个(含英文)，其中积极词汇权值为1，消极词汇权值为−1，又把程度词分为“最”、“很”、“较”、“稍”、“欠”五个程度，权值分别为2.0、1.75、1.5、1.25、0.5。另收集转折词15个，否定词19个，基本的情感词典就初步构建完成。 3.3.2. 情感词典的修改更新 由于网络词语更新十分迅速，基础词典中存在着一些包含个人丰富情感的网络词语没有被收录的问题，从而导致该模型对部分带有新生网络词语的微博文本情感分析结果不准确，所以需要对基础情感词典进行一个更新与修改。将流行的网络情感词汇添加到情感词典中，如“嗨”、“嗨皮”、“囧”、“么么哒”、“巴适”、“给力”等等共1231个，将一些情感不明的词语从情感词典中删除如热、光顾、动态平衡、上等等共239个。 3.3.3. 语义规则 设文本t经过分句得到n个语义完整的句子分别为S1、S2、……、Sn，语义规则如下： 一，如果句子Si中只包含情感词，例如“她漂亮”，其中“漂亮”为积极词汇，则整个句子也是积极倾向，所以这类句子的情感值计算公式如下： w i = ∑ j = 1 a e i (5) 其中w i 为句子Si的情感值，a是句子中情感词的数量，e j 为第j个情感词的情感权值。 二，如果句子Si中不存在情感词，例如“我在吃饭”，该句子并没有任何情感倾向，所以这类句子的情感值计算公式如下： w i = 0 (6) 三，如果句子Si中情感词前存在否定词，则情感倾向就发生了反转，如“她不漂亮”，其中“漂亮”是积极词汇，但在前加了一个否定词，则使整个句子变成了消极，所以这类句子的情感值计算公式如下： w i = ∑ j = 1 a ( ( − 1 ) b j ∗ e i ) (7) 其中b j 表示第j个情感词前否定词的个数，若b j 为奇数则句子情感与情感词情感相反，若为偶数则句子情感与情感词情感相同。 四，如果句子Si中情感词前存在程度词，如“她非常漂亮”，其中“非常”加强了“漂亮”的程度，使得句子的积极程度更高，所以这类句子的情感值计算公式如下： w i = ∑ j = 1 a ( ∏ f = 1 k j d j f ∗ e j ) (8) 其中k j 表示第j个情感词前程度词的个数，d jf 表示第j个情感词前的第f个程度词的权值。 五，如果句子Si中情感词前即存在否定词也存在程度词，例如“她非常不漂亮”，其中“非常”加强了“不漂亮”的程度，所以所以这类句子的情感值计算公式如下所示 (9) 六，如果S1、S2、……、Sn中出现了转折词且最后出现转折词的句子为Sm，例如“今天好累啊，但是很开心。”，可知文本的主要情感是由转折词后的句子决定的即“很开心。”，所以文本t的情感值为最后出现转折词的句子及之后句子的情感值之和，计算公式如下： (10) 其中S为文本t的情感值。 七，如果S1、S2、……、Sn中都没有出现转折词，则文本t的情感值为所有句子的情感值之和，计算公式如下： S = ∑ i = 1 n w i (11) 通过以上规则，可以计算出文本的情感值，再通过判断情感值所在区间，得出文本情感倾向。由于本文是粗分类，所以将情感值大于0的判定为积极情感倾向，等于0的为中性，小于0的为消极情感倾向。 结合上诉情感词典和语义规则，基于情感词典与语义规则的情感分析流程如下： 第一步，文本分句。根据常用的标点符号，如“。、……，？！”等将文本分割成若干个句子。 第二步，分词。使用前文介绍的包含网络用语词典的jieba分词工具对每个句子进行分词。 第三步，情感词定位及句子情感值计算。根据情感词典，提取出每个句子中的情感词及情感词所在位置，并找出情感词前的程度词和否定词，计算出每个句子的情感值。 第四步，文本情感值计算。判断句子中是否存在转折词，如果存在则对最后出现转折词的句子及之后句子的情感值进行求和，结果作为文本情感值，如果不存在转折词对则所有句子的情感值进行求和，结果作为文本的情感值。 整体流程如图3所示。 3.3.4. 情感分析效果评估 由于本文研究的是粗分类即将文本情感倾向划分为积极、中性、消极，所以情感值大于0的即为积极，等于0的为中性，小于0的为消极。通过上诉文本情感分析模型和语料库得到评估数据如表1所示。 3.4. 情感倾向计算 使用上诉文本情感分析模型计算出所有微博的情感值，并转换为微博文本的情感倾向，情感倾向整体结果如表2所示，与语料库的比例较为接近。
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user: 4. 居民情感时空变化分析 4.1. 研究区域的提取 由于本文研究是基于微博数据进行的，如果区域中微博数量过少则无法反映居民的真实情感规律及特征，所以要将微博数据密度较高的区域提取出来作为研究区域。 首先利用ArcGis软件先将所有微博数据定位到空间，发现微博数据较为分散(如图4(a)所示)，再使用核密度分析和自然间断点分级法将密度分为极低、低、中、高、极高五级，为了显示更加清晰，所以没有显示数据密度过低的区域(如图4(b)所示)，发现只有一个区域微博密度极高，而其他区域微博密度都为低或极低，最后使用半径为10 KM的圆将密度高的区域完全选取，又因为极大部分数据都在章贡区内，所以对微博数据进行剪裁，经过剪裁得到研究区域(如图4(d)所示)。 通过观察图4可以发现：一，微博分布与赣州水系分布基本相似；二，微博数据集中在章贡区内，其他区域微博密度极低，所以可以认为章贡区内居民的情感特点可以代表赣州市居民的情感特点。 4.2. 居民情感时空变化研究方法 为了了解居民的情感的时空变化情况，本文通过将居民情感时空变化与该时段下的高频词汇相结合，从而更加深入、准确的分析出导致居民情感时空变化因素，对居民情感在空间上的变化规律进行分析与总结。 图3. 情感分析模型整体流程图 Table 1 Assessment data of sentiment analysis mode 准确率 F度量值(积极) F度量值(中性) F度量值(消极) 宏平均 0.810905 0.789818 0.774278 0.581362 0.715152 表1. 情感分析模型评估数据 Table 2 Proportion distribution of sentiment in microblog tex 情感倾向 情感值范围 数量 比例 积极情感 (0，+∞) 160843 49.21% 中性情感 0 111097 33.99% 消极情感 (−∞，0) 54912 16.80% 表2. 微博文本整体情感倾向比例分布 图4. 研究区域提取过程图 关于居民情感的时空变化可视化方法，先使用ArcGis中的渔网工具生成500*500米的网格，之后计算网格内的情感均值，再利用后一个时间段的均值减去前一个时间段的，得到情感变化数据，最后根据数据值的大小分为三类：如果结果大小范围在之间[−0.1，0.1]，情感均值波动较小，则认为该网格情感均值较前一个时间段基本无变化，在(0.1，2]之间，则认为该网格积极情感较前一个时间段有增加趋势，在[−2，−0.1)之间则认为该网格积极情感较前一个时间段有减少趋势。最后通过给网格的三种分类分配不同的颜色进行可视化，得到居民情感时空变化图。 4.3. 居民夜间情感时空变化 本文将微博数据按照24小时划分，得到发布微博数与时的关系变化曲线如图5所示。 根据图可以发现从17时开始到23时布数呈上升趋势，且在0时微博发布数也较多。根据居民“朝九晚五”的作息规律和微博发布数，故将夜间时间范围定义在17时至0时。在夜间时段，居民能够自由活动，受到的干涉较少，其微博情感更有意义；在这个时间段内，居民发布微博数量较多，居民的情感表达更为丰富。 首先将17时至0时共8小时分为4个时间段，分别是：时段1，17时到18时(17点0分0秒到18 图5. 发布微博数与时的关系变化曲线 图6. 时段1到时段2居民情感变化 图7. 时段2到时段3居民情感变化 图8. 时段3到时段4居民情感变化 点59分59秒)；时段2：19时到20时(19点0分0秒到20点59分59秒)；时段3：21时到22时(21点0分0秒到22点59分59秒)；时段4：23时到0时(23点0分0秒到0点59分59秒)，再使用ArcGis得到居民夜间情感的时空变化图如图6至图8所示。 通过观察图6到图8，可以发现以下变化特征： 1) 时段1到时段2 (图6所示)，高校积极情感变化较为平稳且有增加趋势，在万象城、赣州市中央公园、九方购物中心、黄金广场等地居民积极情感增加趋势明显。在19时微博中“吃”、“喜欢”、“买”等词出现频率较高，可知19时段大部分居民处于吃饭或者购物阶段，而万象城和九方购物中心刚好能满足居民的这两项需求，所以居民情感不断增加，部分居民也会选择饭后去公园散步，所以黄金广场和赣州市中央公园积极情感也在增加，其他区域的变化特征则反映了居民情感的一种波动性。 2) 观察时段2到时段3 (图7所示)，万象城、赣州市中央公园、九方购物中心、黄金广场等地居民积极情感较为平稳但有减少趋势，居民整体积极情感开始减少。在该时间段，微博中“累”、“心累”、“困”等词的出现频率升高，导致居民积极情感出现减少，但在万象城、九方购物中心等地变化平缓，说明居民在这些地方更容易产生积极情感，受到“累”等影响较小。 3) 观察时段3到时段4 (图8所示)，可以发现，居民整体情感又开始上升，在高校和住宅区尤其明显，但在万象城、九方购物中心等地居民积极情感有所下降。该时段微博中“晚安”等词的词频较高，说明大部分居民在此时段进入睡眠且通过微博表达了居民睡前的美好祝愿和对明天的憧憬，所以高校和住宅区积极情感上升，而万象城、九方购物中心等地微博数量在此时段已经较少，积极情感出现了下降。
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user: 5. 结论 通过结合微博高频词汇对居民夜间情感时空变化特点与规律进行了分析，总结起来有以下几点： 1) 居民夜间情感时空变化较为明显，整体的居民积极情感呈现先增、稍减、再增的趋势。 2) 居民在消费或是公园散步时积极情感比较容易产生且受到疲倦的影响较小。 3) 居民在准备休息时，会通过微博表达睡前的美好祝愿和对明天的憧憬，居民情感较为积极。
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user: 摘 要 本文采用湘南地区25个国家气象站2010~2016年近7年的平均月降水资料，以及25 m分辨率的数字高程模型(DEM)资料，运用多元回归方法对地理因子(地表起伏度和地形高程)和降水数据进行非线性建模，得出其拟合关系，讨论南岭山脉地形下，南岭地形对湘南降水的影响。研究表明：南岭地区的月平均降水集中在120~140 mm，分布呈现明显的右偏态分布。同时，这一区域的降水一方面随着起伏度的变化以20 m附近为转折点，整体上呈现一个先减弱后增加的“凹”形趋势，地形起伏度增加50 m，降水量变化增加10 mm。另一方面，随着地形高度的增加以200 m附近为转折点，整体上呈现一个先增强后减弱的“凸”形趋势，海拔高度超过200 m，地形对降水的影响起到一定的阻碍作用。 关键词 :南岭地区，降水，多元回归，ArcGIS 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 强降水是湖南省的主要灾害性天气之一，并且降水分布具有明显的地域性特色。在进行中短期预报时，预报员通常使用模式预报的大气环流背景场及降水产品，往往忽略了当地的地域性地形因素，以至于经常无法对高山地区或平原地区的降水差异预报准确。降水要素除了受大气环流气象因子影响以外，高程、坡度、坡向等地形因子通过影响太阳辐射的分布、区域热力状况，也会影响降水的分布和强度 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。一些理论主要集中在地形降水的机理研究，孙继松 [ 5 ] 认为过山气流受地形影响，在迎风坡上表现为水平辐合，对降水的产生具有明显增幅作用，Colle等 [ 6 ] 认为如果低层气流稳定，会产生地形最气流的阻挡，使得迎风坡的降水产生增幅现象，对于不稳定气流，上升气流能够直接触发对流系统或者稳定的带状降水。研究南岭地形影响下降水的特征，不仅对湘南强降水天气的预测和预警方法的改进具有重要气象理论价值，而且有利于增强地形降水的预测和预警能力，增强气象保障和社会服务能力。 本文运用多元回归方法对地理因子(地表起伏度和地形高程)和降水数据进行非线性建模，得出其拟合关系，讨论南岭山脉地形下，湘南降水与地形之间的关系，有利于增强预报员对南岭地区降水的订正水平，为气象服务工作提供科学有效的支撑。
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user: 2. 资料来源和方法 降水数据选取湖南省内25个国家气象站近7年(2010~2016)汛期4~9月的降水，地理分布范围是111˚E~114˚E，25˚N~26.8˚N (图1)。选取的站点并非全部地处南岭山脉区域，还包括了一部分位于南岭北侧较低地势区域站点，以便进行地形因子的变化与降水关系的对比分析。地形因子选取包括地形高程、地形起伏度、坡度、坡向等数据，数据通过ArcGIS对1:50，000湖南省数字高程模型(DEM)资料进行提取 [ 6 ] 。 传统的估算方法主要利用数据内插建立降水等值线的空间部分，由于这种方法对观测数据的资料要求较高，且当观测资料较为稀疏的情况下难以保证数据的准确性，而利用回归分析方法建立气象要素与 图1. 南岭地区气象站点分布(红点) 地形要素之间的统计关系，在定量反映地形要素与降水的分布上有一定优势 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。本文基于多元非线性逐步回归分析法，建立多个地形因子和降水之间的非线性数学模型数量关系式，得出要素间的数量依存关系，从而进一步揭示出各因子间内在的规律。
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user: 3. 南岭地区降水特征 利用南岭地区国家气象站2010~2016年汛期4~9月的月平均降水分布(图2)可见，南岭地区的月平均降水集中在120~140 mm，呈现明显的右偏态分布。根据月降水与地形的箱线图(图3)分析，降水随海拔高度呈现波浪式渐增，且180~200 mm降水主要集中在海拔250~500 m高度之间，可见，降水并非单纯因海拔高度增加而增加，而随着地形高度的增加呈现非线性趋势 [ 11 ] ，因此在下面的分析中使用非线性拟合方法讨论地形与降水关系。 利用数字高程模型(DEM)数据筛选出对降水有直接影响的地形因子，进行相关性分析，其中海拔高度、地形起伏度与国家站降水相关性最好(表略)。通过对降水数据与地表起伏度和地形高程进行非线性逐步回归分析，以分析南岭地区地形参数对降水变化的影响程度(表1)，其中x 1 表示地形高度，x 2 表示地形起伏度，y表示站点月平均降水，引入的变量有6个，分别是 x 1 ， x 2 ， x 1 2 ， x 2 2 ， x 1 3 ， x 2 3 。经过逐步回归之后，剔除了 x 2 变量，只保留了剩余5个变量，拟合方程如下： y = 0.01 + 0.7 x 1 − 0.2 x 1 2 − 0.002 x 2 2 + 0.006 x 1 3 − 1 e − 6 x 2 3 其中，所有参数均通过了显著性检验，并且方程整体也通过了F检验，拟合方程的回归效果较好。 图2. 南岭地区月平均降水量分布图 图3. 南岭地区月平均降水量与地形高度分布图 Table 1 The relationship between topographic factors and precipitatio 参数 地形高度x 1 地表起伏平方 x 2 2 地形高度平方 x 1 2 地表起伏立方 x 2 3 地形高度立方 x 1 3 回归系数 0.7 −0.2 −0.002 0.006 1e −6 T检验值 2.7 −3 −2.5 3.3 2.4 通过检验 是 是 是 是 是 表1. 地形因子与降水量拟合关系 图4. 地表起伏度与南岭地区降水量实况(红色)及拟合方程(蓝色)，阴影为95%置信区间
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user: 4. 地表起伏对降水的影响 对降水及方程的拟合值经过平滑处理之后，降水随地表起伏度的变化如图4，实况降水与拟合结果分布区间较为吻合，且拟合曲线根据地形高度呈现，先减小后增加的趋势。当地表起伏在0~10 m和20~30 m之间时，拟合值略低于实况，而在10~20 m之间时，拟合值略高于实况。总体来看，拟合方程与实况的差异并不大，准确率较好。同时，南岭地区的降水随着起伏度的变化以20 m附近为转折点，整体上呈现一个先减弱后增加的趋势，地形起伏度每增加50 m，降水量将增加10 mm。这是由于当地势较为平坦时，起伏度越小越有利于水汽的输送，水汽来源受到的阻挡越小；而当地势变化较大时，起伏度越大越有利于水汽的辐合、增强了动力抬升，有利于降水的形成。
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user: 5. 地形高度对降水的影响 对比地形高度和降水的拟合及实况分布结果(图5)，南岭地区的降水随着地形高度的增加以200 m附近为转折点，整体上呈现一个先增强后减弱的趋势。这一趋势正好与地表起伏度相反。当地形高度在200 m以下时，随着地形高度的增加，通过迎风坡的抬升作用有利于降水的增加。而当海拔高度高于200 m时，地形作用阻碍了水汽通道的畅通，对降水起到一定的削减作用。位于近地面的超低空急流收到地影响向后是的水汽在山前辐合，形成降水，而南岭地形复杂，海拔不断上升加之地形起伏多变，使得降水更容易在200 m高度附近形成降水。
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user: 6. 小结 本文利用南岭地区国家站降水资料，分析了湘南地区汛期降水的影响，利用GIS提取了与降水相关的地形因子，并建立了多元非线性逐步回归模型，分别讨论了地形起伏度以及海拔高度对降水的影响，可以发现： 1) 南岭地区的月平均降水集中在120~140 mm，分布呈现明显的右偏态分布。随着地形高度和地形 图5. 地形高度与南岭地区降水量实况(红色)及拟合方程(蓝色)，阴影为95%置信区间 起伏的增加，降水并不是一个线性趋势，呈现一种非线性的趋势。 2) 通过对降水数据与地表起伏度和地形高程进行非线性回归分析。总体来看，海拔高度、地形起伏度与降水量有良好的相关性，拟合方程与实况的差异并不大，拟合准确率较好。南岭地区的降水一方面 随着起伏度的变化以20 m附近为转折点，整体上呈现一个先减弱后增加的“凹”形趋势。另一方面，随着地形高度的增加以200 m附近为转折点，整体上呈现一个先增强后减弱的“凸”形趋势。 3) 由于本文分析中使用的是南岭地区内的国家站站点，下一步还需在现有的基础上逐步加入自动站观测数据进行分析，加强对南岭地区降水的理解。
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user: 摘 要 如何有效地加强城镇的综合治安管理是现代化城镇治理的一大难题。本文以上海市吕巷镇为例，剖析了建设智慧城镇安全系统的动力和目标，阐述了智慧城镇安全系统的支撑技术，并提出了一个“可预防”的安全城镇系统设计架构，即在数字城镇的基础上有机地融合人脸识别、视频分析、大数据和物联网等技术，以实现对城镇中人和物的有效管控。 关键词 :智慧城镇，安全系统，人脸识别，大数据，视频分析 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 近年来随着人民对社会安全与秩序的强烈需求，各地方政府都已大量建置视频监控摄像头及储存装备。不论是交通要道、治安重点场所或是街头巷弄，随处可见架设监控摄像头。布建大量摄像头的同时也产生了大量的视频数据，通常需要耗费大量的人力监控这些大量的视频数据，针对重大的事件，甚至必须以肉眼逐一搜寻，往往吃力不讨好。因此，采用影像视频分析技术协助侦查人员快速分析及过滤大量视频资料已经成为世界的趋势。 2013年4月，深圳市公安局龙岗分局罗岗派出所结合公安实际工作，从改善城中村治安环境人手，以建立常态化的源头治理模式为目标，在全国首创了社区科技围合防护系统 [ 1 ] 。该系统以物理围合为依托，综合“身份验证”、“门禁管理”、“移动警务终端”、“快速布防”、“猫眼工程”、“人脸识别”等系统或科技手段，达到人防、物防、技防的统一结合；同时整合派出所、出租屋综管站、物业管理处等资源，实现联合办公、联勤联动、齐抓共管的管控效果，全面提升辖区的治安管理水平。通过一年的运作，试点的桔子坑小区治安状况得到明显好转，实现了社区总警情、入室盗窃警情明显下降，出租屋和流动人口管理不断规范和群众满意度提升的社会效益。 桂林市恭城瑶族自治县自2015年7月正式启动“人脸识别”认证技术以来，在各乡镇劳动保障事务所安装认证终端设备，实现了乡镇网点全覆盖，打通企业退休职工认证“最后一公里” [ 2 ] 。 2017年3月“两会”期间，习总书记在上海代表团提到上海的城市管理要精细化 [ 3 ] ，城市公共安全(如：社区治理、社区安全防范、打击犯罪、案件侦破)是城市精细化管理的底线。而如何借助人工智能实现“可预见”、智能化、低成本的智慧城镇安全精细化管理就是本文研究的主要目的。 如何构建现代智慧城镇治安管理的边界？如何依托现有视频监控系统植入人工智能核心技术？智慧城镇安全系统建设是一个系统工程，需要根据每个城镇自身的特点，在做好顶层设计后统一规划，分步实施。 本文主要针对上海市吕巷镇进行智慧城镇安全系统的设计，第一部分分析了吕巷镇实现可预防的安全城镇的基础条件；第二部分介绍了该系统的设计总体思路；第三部分介绍了系统的功能设计；第四部分介绍了系统的适用场景；第五部分对本文进行总结。
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user: 2. 吕巷镇基础条件分析 实现可预防的安全城镇的需要有城市安全管理信息化的基础，即： 1) “看得见”，“眼睛”已经形成规模：视频图像监控，已经覆盖到了村镇、街道的各个角落。 2) “认得出”，“识别”已经初具效应：生物识别、智能卡口、机动车违章抓拍(电子警察)等。 3) “能交互”，“通信”已经蓬勃发展：3G/4G/5G，wi-fi，智能光网、IPV6等； 4) “助打击”，“硬件及软件平台”小试牛刀：定位跟踪、基础数据库(人口、车辆等)。 5) “可预防”，“大数据挖掘及应用”进行行为分析、异常预测等。 上海市吕巷镇构建智慧城镇安全系统已具备的基础条件： 1) 具有开放式村镇的条件：城乡一体、既有封闭式小区、又有开放式村群。 2) “眼睛”已基本覆盖：用于治安管理、网格化管理的高清监控以基本覆盖村镇。 3) 网络已互联互通：用于视频图像传输的网络已经基本建成。 4) 两类基础数据库业已成熟。公安人口信息库、机动车信息库已经建成;各类违法人员车辆、违法人员、重点人员、敏感人员数据库可以获得。 对于目前尚缺的辖区范围内常住人员动态数据库和辖区机动车保有动态数据库的获取方法： 1) 对于辖区范围内常住人员动态数据库：通过布置在各村主要出入路口的高清视频，进行人脸识别，建立各村常住人员数据库；通过布置在各封闭式小区主要出入口的高清视频，进行人脸识别，建立各小区常住人员数据库；通过布置在辖区重点区域的高清视频，进行通过人脸识别，建立重点区域常住人员数据库；通过布置在酒店、旅馆、网吧等的高清视频，通过人脸识别，建立常住人员数据库； 2) 对于辖区机动车保有动态数据库：通过布置在村主要出入路段的高清视频，进行机动车牌照识别，建立各村机动车数据库；通过布置在各封闭式小区主要出入口/车库的高清视频，进行机动车牌照识别，建立各小区机动车数据库；通过布置在辖区主要道路的高清视频，进行机动车牌照识别，建立日常经常过往车辆数据库。
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user: 3. 系统的设计总体思路 该智慧城镇安全系统核心功能共分为2部分：在线实时预警和目标搜索。 在线实时预警模块(见图1)：实时的对网络摄像头捕获到的画面进行人脸检测和车辆检测，并分别人脸黑名单库和车辆黑名单库进行特征比对，匹配成功则发出实时预警以及搜寻其运动轨迹并生成证据报告。 目标搜索模块(见图2)：对数据库中的监控视频进行特定目标的搜索，用户可设定搜索条件，如：搜索目标(人物或车辆)、限定搜索时间段、衣着颜色、性别、年龄、是否配戴眼镜等，也可导入图片以图搜图或者直接在视频画面中框出目标进行搜索，最后得到目标的移动轨迹以及最后出现的地点并生成证据报告。 吕巷镇实例中对人的掌控实例分析如见图3所示。 若可疑人员出现在A小区，比对A小区实有人口，判定为流动人员；当此人出现在B小区、C小区等小区，可疑对此人的轨迹进行分析；或为快递人员、或为城管执法人员、或为推销员，或为行为可疑人员，可对人员进行提前预判阶段。 经过一段较长时间(2~3个月)的自动信息采集，通过分析流动人员路径轨迹、出现时间、滞留时间、出现频次，流动人员社会关系谱，形成流动人口数据库，自动掌握流动人员的活动；从而实现对特定人员的实时预警，对犯罪人员的定点追查，对犯罪网络的歼灭，可以实现有效打击。 吕巷镇实例中对车的掌控实例分析如图4所示。 若可疑车辆出现在A路段，比对辖区实有车辆，判定为流动车辆；当此车辆出现在B路段、C路段等路段，对车辆的轨迹进行分析；或为快递人员、或为城管执法人员、或为推销员，或为行为可疑人员，可对车辆进行提前预判阶段。 经过一段较长时间(2~3个月)的自动信息采集，通过分析车辆路径轨迹、出现时间、滞留时间、出现频次，车辆与人员社会关系谱，形成流动车辆数据库，自动掌握流动人员与车辆的活动；从而实现对特定人员及事件的实时预警，对犯罪人员的定点追查，对犯罪网络的歼灭，可以实现有效打击。
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user: 4. 系统的功能设计 整个系统功能的实现离不开人脸检测技术、人脸识别技术、视频分析技术、大数据技术。而这些技术的实现离不开人脸库的设计、车辆库的设计、人脸检测识别模块设计、车辆检测识别模块设计。 图1. 在线实时预警模块 图2. 目标搜索模块 图3. 吕巷镇街区对人分析图例 人脸库分为有效人脸库和无效人脸库。有效人脸库包括常住人员库、陌生人库和待定人员库。从网络摄像头获取到图片后进行人脸检测，根据设定的阈值(如：脸部大小)，将人脸小于设定阈值的人脸存入无效人脸库，大于等于设定阈值的人脸存入有效人脸库并进行人脸识别，获取该人在本镇出现过得的天 图4. 吕巷镇街区对车分析图例 数，然后根据天数将该人分到相应的数据库中。常住人脸库的判定方法为：1) 该人持续在本镇出现过一定天数(该数值可以手动设置)；2) 一个月或者两个月出现在本镇的天数达到某值(该值可以设置)。待定人员库判定方法：该人在本镇曾经出现过一次。陌生人员库判定方法：该人连续一定天数没有在本镇出现过(该值可以手动设置)。将来搜索时可以在不同库中搜索特定人员信息。车辆库的设计也是如此。 人脸检测识别核心演算法，引入了先进的人工神经网络演算法，可快速提取人脸特征，形成神经网络特征编码，并结合深度学习技术，可实现快速、精准识别。使识别准确率进一步得到提升技术来说。 视频分析技术，提供强大而全面的视频分析模组，除人脸识别外，还包括：警戒线侦测、警戒区、遗留物、车牌识别、方向侦测、客流侦测、徘徊侦测、逗留侦测、聚集打架侦测、闯红灯侦测等60余种视频分析演算法。 大数据技术，通过前端视频文件人工智能后获取的人脸数据库、机动车数据库、调用公安在逃犯数据、人口数据库、机动车数据库；可以高效地挖掘出城镇安全风险事件及人物，提前防范、及时报警、辅助案件的快速侦破。
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user: 5. 本系统的适用场景 吕巷镇集村镇一体，既具有现代集镇(人员密集场所和银行、商场等重要区域和目标)相对集中的特点；又具有周边农村及社区开放式特点。建设智慧吕巷的过程中，可以充分应用现有图像视频大数据构建适合吕巷现代集镇管理需要的平台，让吕巷称为首个可预防的安全城镇。 1) 对辖区内重要金融场所(见图5)： 在金张公路沿线农业银行、邮政储蓄银行等区域使用本系统，对周边人群分布进行动态采集，形成人群结构大数据；可通过设定特定时间(如：20:00~6:00)进入此区域，启动人脸识别； 2) 中小学校周边(见图6)： 在吕巷幼儿园、吕巷小学、吕巷中学使用本系统对周边人群分布进行动态采集，形成人群结构大数据；可通过设定特定时间(如：6:30~8:00，15:00~17:00)进入此区域，启动人脸识别；并比对特殊人员(精神病、犯罪嫌疑人、劳教人员)，进入此区域立即报警。杜绝恶性事件的发生。 3) 交通要地(见图7)： 通过公共交通进出辖区集中点周边人群进行采集分析，形成流动人员进出辖区的时间分布、空间分布、周边人群关系网状图谱。 4) 流动人员集聚区(见图8、图9)： 图5. 吕巷镇街区重要金融场所图例 图6. 吕巷镇街区中小学校周边图例 图7. 吕巷镇街区交通要地图例 图8. 吕巷镇工作聚集区图例 图9. 吕巷镇生活聚集区图例 图10. 吕巷镇人员居住区域图例 对流动人群比较集中的工作集聚区(如：工业区)、生活集聚区(如镇村结合部)周边人群进行采集分析，形成流动人员进出辖区的时间分布、空间分布、周边人群关系网状图谱。 图11. 吕巷镇网吧图例 图12. 吕巷镇加油站、酒店、娱乐场所图例 5) 全镇人员居住区域(小区) (见图10)： 通过采集全镇各小区、村委实有人口信息，对进出辖区、小区、村的人员进出辖区的时间分布、空间分布、周边人群关系网状图谱。 6) 其他重要区域，如：加油站、网吧、酒店、娱乐场所(见图11)： 对其它重要区域(加油站、网吧、酒店娱乐等) (见图12)治安事件易发地的周边人群进行采集分析，形成流动人员进出辖区的时间分布、空间分布、周边人群关系网状图谱。
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user: 6. 结束语 现代城市是开放的，村镇是开放的，技术是开放的，数据是共享的；在开放的大环境下，如何构建现代村镇治安管理的边界，唯有依靠大数据挖掘与人工智能。 本文设计的智慧村安全系统通过针对上海市吕巷镇进行深度分析设计，可有效地加强该镇的现代化城镇治安精细化管理。
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user: 摘 要 云南地形气候复杂，光缆线路时常存在安全隐患。光缆线路的正常运行是保障电力系统安全稳定运行的重要条件，及时掌握光纤线路的实时运行状态，是保证电力系统信息畅通的基本前提。本文首先构建了基于光纤传感网的光缆线路温度监测系统架构，由应用层、传输层、检测层构成，接着研究了光纤传感温度检测技术，并建立了包含传感子系统、数据采集处理子系统的光缆线路温度监测系统，最后进行了仿真实验，对光缆线路温度或异常信息进行监测分析，为实现对光缆安全评定管理奠定基础，提高了运行效率，为建设现代化、信息化、智能化电网做出贡献。 关键词 :光纤传感网，光缆线路，温度，监测系统，仿真分析 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 电力工业中的光缆线路大都处在强电磁场中，一般电学传感器无法使用。很多情况下需要测量的地方处在高压中，如高压开关的在线监测，高压变压器绕组、发电机定子等地方的温度和位移等参数的实时测量，这些地方的测量需要传感器具有很好的绝缘性能，体积要小、而且是无源器件，光纤光栅传感器是进行这些测量的最佳选择。有一些电力设备经常位于难以到达的地方，如荒山野岭、沙漠荒原、山地中的传输电缆和中继变电站，使用准分布式光纤光栅传感系统的遥测能力可以极大地减少设备维护费用。因此光纤光栅传感器在电力工业中的应用前景很好，使用光纤光栅可以极大地减轻测量的阻碍 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 目前，现有的各类光缆线路需要管理维护，拓扑结构比较复杂，运维任务困难、繁重。在本世纪初出现了光通信网络的光缆监测系统，对于P2MP结构的接入网，特别是电力系统的配电网络，由于靠近用户，环境复杂，动物、施工、水浸等原因，再加上用户电源、设备等多种因素直接导致光缆线路监测网络传输中断。无法通过关联告警来有效区分用户侧是光缆、光路、设备还是电力故障原因导致通讯中断产生。因此监测传感网络的研究和实验迫在眉睫 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。 目前，电缆光纤网络类型主要通过网元链接，光缆成环率不高，通信维护人员少，站点之间距离远。网络故障或异常时，传统的检测手段费时费力且定位不准确，靠人工开挖、爬杆查找等手段，严重影响了工作效率。不仅如此，不及时的查找并排除故障对电网安全运行构成严重威胁。 本文首先构建了基于光纤传感网的光缆线路温度监测系统架构，由应用层、传输层、检测层构成，接着研究了光纤网检测技术，并建立了包含传感子系统、数据采集处理子系统的光缆线路温度监测系统，最后进行了仿真实验，对光缆线路温度或异常信息进行监测分析，提高了运行效率，为建设现代化、信息化、智能化电网做出贡献。
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user: 2. 光纤传感网光缆线路温度监测架构 本文提出了由应用层、传输层、检测层构成的3层体系架构。底层为检测层，检测光缆线路温度信息；中间层为传输层，对光缆线路温度信息进行传输；顶层为传输层，监视通信性能事件等，并触发测试 [ 7 ] 。 光纤传感网光缆线路监测系统架构示意图如图1所示。
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user: 3. 光纤传感温度检测技术 对于光纤折射率分布α = 2的梯度光纤，如果只在平面内产生微弯，可以证明其损耗的确切表达式。假设光纤轴与坐标系z轴重合，并且其微弯的曲率脉冲形状为高斯系列，则曲率函数CG(z)可表示为： C G ( z ) = ∑ n = 1 N C n ( z ) = ∑ n = 1 N A n exp [ − 4 ( z − u n ) 2 W n 2 ] (1) 式中，C n (z)表示光纤第n个微弯的曲率函数，N为光纤总微弯数，A n 、u n 分别是曲率脉冲峰值及峰值坐标，W n 是以曲率值降为峰值的1/e处的脉冲宽度。由功率谱密度可推得： ζ G ( Δ β ) = | ∫ − ∞ + ∞ C G ( z ) e − j Δ β z d z | 2 ≈ π 4 N A 0 exp [ − ( Δ β ) 2 W 0 2 / 8 ] (2) 式中：A 0 、W 0 分别为平均曲率脉冲峰值和宽度。利用关系式 Δ β = − 2 2 Δ n / d 和微弯损耗表达式，可得高斯型曲率函数引起的微弯损耗为： L G = 3.06 1 Δ n N A 0 2 W 0 exp [ − Δ n W 0 2 d 2 ] (3) 式中，Δn为光纤相对折射率差，d光纤芯径。由此可以看出，小小的扰动可以引起光的能量的减小，我 图1. 光纤传感网光缆线路温度监测系统架构 们可以利用微扰引起瑞利散射背向散射光能的变化 [ 8 ] 。 因此，在对测量对象的测量过程中，由于传感光栅在粘贴于弹性元件时参考温度为T 0 ，若结构不受任何外部机械荷载的作用，但温度发生了 Δ T 的变化，由于光纤和宿主结构之间的热膨胀系数失配将产生附加应变。这种热致轴向应力可表示为： Δ σ = Y F ( α H − α Λ ) Δ T (4) 式中，H是宿主结构的热膨胀系数。把式(4)代入式(3)，得： Δ λ B λ B = { 1 + 1 n e f f [ ∂ n e f f ∂ ε ] T } ( α H − α Λ ) Δ T + ( α Λ + 1 n e f f [ ∂ n e f f ∂ T ] σ ) Δ T (5) 若把温度变化改写为有效应变的变化，则式(5)可改写为： Δ λ B λ B = S ε Δ ε T (6) 式中，T为引入的表观热应变： Δ ε T ≡ [ ( α H − α Λ ) + S T S ε ] Δ T (7) 若引入新的表观温度敏感系数S： S α ≡ S T + S ε ( α H − α Λ ) (8) 则式(8)可改写为： Δ λ B λ B = S ε Δ ε + S α Δ T (9) 因此，解决热表观应变最常用的方法是独立地检测温度。
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user: 4. 光纤传感网光缆线路温度监测系统 光纤传感网光缆线路温度监测包含传感子系统，数据采集处理子系统等组成。 4.1. 传感子系统 传感子系统基于光纤传感技术。是利用光纤和光栅信息材料构成的传感器，具有成本低，抗干扰能力强的优点 [ 9 ] 。传感子系统通过一定数量的Bragg光栅将待测的信息进行传感。具体如图2、图3所示。 4.2. 光缆线路温度监测系统 光纤传感网光缆线路温度监测系统实时监测光缆线路的温度状况，达到对光缆安全评定。对监测数据进行统计、分析，发现光缆的衰减分布趋势，捕捉光缆缺陷、故障的征兆，做到提前检修。高效管理光缆资源，提高运行分析、设备分析、光缆在线检修、工程切改、光缆网优化调整等管理水平 [ 10 ] 。 1) 光缆线路监测系统功能：通过实时在线监测光纤收光功率，根据温度信息为依据，进行判断，当收光功率变化超常时，将以不同级别输出告警信息。 2) 光缆线路资源管理功能：按照通信系统管理系统统一格式建立各种统计报表模型，建立光缆各个光纤配线节点、光缆接头盒位置、光传输设备和业务相关通信方式记录，并进行编辑、创建、查询、显示、打印等。 图2. 传感器子系统 图3. 光缆线路温度监测系统图