DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 新型水空两用发动机水中工况性能分析 3.1. 水反应金属燃料的选择 水反应金属燃料的主体即为水反应金属，同时也含有少量氧化剂粘合剂和添加剂等成分，混合后形 图3. 外转子层前部支撑结构 图4. 导电滑环及输油管路设计 图5. 输油管路末端接头结构 图6. 金属水反应冲压发动机结构示意图 成的固体贫氧燃料即为金属水反应冲压发动机的主燃料。衡量水反应金属燃料效能的标准主要有体积能量密度与质量能量密度，二者值越高，则燃料的效能越高，表2是一些常见的还原性强的水反应金属单质的体积能量密度和质量能量密度。 由表2，综合考虑金属燃料的能量密度、毒性、与水反应难易程度及可控程度、储存条件等因素，选取金属钠作为本设计中金属-水反应燃烧室的金属燃料。 3.2. 金属水反应冲压发动机的理论分析与计算 衡量金属水反应冲压发动机性能和工作质量的基本参数包括推力、喷口流速以及比冲 [ 6 ] 等，接下来对水室压强、推力和比冲等主要性能参数进行初步的理论分析和计算，以期能对其进行大致的性能评定。 设由燃烧室喷嘴喷出水反应金属燃料钠的速率为x kg/s，在简化问题的原则下，忽略温度变化对该反应的影响，设PV保持恒定值。由反应方程式可知：在标准情况下，若燃烧室内压强为p时，则单位时间内产生气体的体积为0.49 x/p m 3 。同时由分析可知，流量q必定和燃烧室内单位时间产生的气体体积相同，则流量q 1 = 0.49 x/p m 3 。设发动机位于水下30米，那么喷口处的压强约为4 × 10 5 Pa [ 7 ] 。 Table 2 The volume and gravity energy density of metal/water reaction fue 金属种类 密度(g∙cm −3 ) 体积能量密度(kJ∙cm −3 ) 重量能量密度(kJ∙g) Be 1.85 68.93 37.26 Al 2.70 45.77 16.95 Mg 1.74 25.27 14.52 Ca 1.54 15.79 10.25 Na 0.97 5.89 6.07 K 0.86 3.09 3.59 表2. 金属与水反应燃料的体积能量密度与重量能量密度 由伯努利方程p + ρgh + pv 2 = C可知：当喷口处压强与外界压强平衡时，有： (1) 则有喷口流速 (2) 设喷口面积为A，则流量 (3) 由 有 (4) 在结构设计上，金属水反应燃烧室的出口总面积给定为A = 200 mm 2 。 由(4)式可知，如果能够调控水反应金属燃料钠的流量，即可直接对燃烧室内的压强p进行调节，进而控制推力F与比冲I等性能指标，从而控制整个水中运行体。 3.2.1. 推力F 金属水反应冲压发动机产生有效推力的关键就是水金属燃料与水发生燃烧反应，产生大量气体压缩工质水加速喷出，故水金属燃料的加入速率会对推力产生显而易见的影响。由(2)和(4)可导出推力F的计算公式： (5) 由公式(5)可得推力F随燃料流量x的变化曲线如图7。 图7非常清楚的显示出了燃料流量x与推力F的变化关系。由图中关系可知，由于喷口面积A保持不变，推力F随着燃料流量x的增加而递增，二者的关系曲线呈单调递增状。由(4)、(5)二式可知，压强p随燃料流量x的变化关系决定了推力F随燃料流量x的变化。压强p随燃料流量x的变化关系也可从图8中清楚的看出。随着燃料流量x的增加，压强p呈现出单调递增的态势，但变化趋势随着流量x的增大而趋向平缓。 图7. 推力F-燃料流量x-压强p关系曲线 图8. 比冲I与燃料流量x关系 于是可知，通过控制燃料流量x可以显而易见的控制压强p，从而实现控制总推力F的目的。从图中可以看出，当燃料流量x在0.5~1.5 kg/s的范围内变化时，压强p的理论变化范围从2600 kPa到5520 kPa，此时推力F的理论变化范围从568 N到2197 N。经过分析可以得出，控制燃料流量x在此范围内时，可以得到较满意的推进效果。 3.2.2. 比冲I 比冲的定义是单位质量流量推进剂产生的推力，因此又称为比推力。比冲可用来衡量推进燃料本身能量密度的高低，另一方面发动机工作过程中的完善程度也对比冲有一定影响。比冲的定义式为： (6) 于是由(5)、(6)式可知： (7) 当燃烧室喷口总面积A确定的情况下，钠水反应发动机比冲I随燃料流量x的变化关系曲线如图8所示。 由图8可看出，在燃料流量x从0.5 kg/s变化到1.5 kg/s过程中，随着燃料流量的增加，比冲I是单调递增的，且变化范围从1036 N·s/kg到1464 N·s/kg，变化曲线比较平缓。 通过以上对钠水反应发动机推力F和比冲I的分析可知，当多涵道水空两用发动机处于水中工作状态时，比冲可达到1000 N·s/kg，从理论上来说能够提供可接受的推进效果。如何通过更加合理地控制燃料流量来调节发动机的推力，是今后研究工作的方向。
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user: 4. 结论 1) 本文首先对多涵道水空两用发动机进行了总体结构设计，提出了一种可以适应空中和水下两种不同工况条件下工作的新型结构形式，并进行了初步的三维建模，为后续的模拟仿真工作奠定了基础。 2) 对新型发动机在空中工作状态下的情况进行了初步的分析。该发动机理论上能够在满足性能要求的前提下大幅减轻结构重量，提高结构效率和发动机推重比，减少燃油消耗率。但定量的模拟仿真计算工作尚未开展，是以后进一步工作的重点。 3) 对新型发动机在水中工作状态下的工作情况进行了分析。在水中工作时，发动机依靠钠水反应燃烧室作为推进动力来源。在初步给定钠水反应燃烧室出口面积的前提下，对钠水反应发动机产生的推力F及比冲I进行了计算分析，得到了燃料流量、燃烧室压强、推力的变化关系及燃料流量和比冲的变化关系，初步确定了燃料流量的适宜范围，肯定了水中工作条件下的推进效果。但更多对金属水反应冲压发动机水中工作情况的仿真模拟将留待下一步的工作完成。
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user: 摘 要 任务调度是云计算中的一个关键问题，遗传算法是一种能较好解决优化问题的算法。本论文针对遗传算法在任务调度过程中随着任务调度问题复杂度增加，算法的性能出现下降的现象，引入K-means聚类算法，提出一种基于K-means聚类和遗传算法的云计算环境下任务调度的新算法。该算法借鉴 K-means 聚类方法的思想在任务调度前对任务进行聚类预处理，然后根据遗传算法的机制进行任务调度，并提出了时间–负载均衡约束的适应度函数，优化了变异算子。仿真实验结果表明，该算法在云环境下任务调度中具有较高的效率和性能。 关键词 :任务调度，遗传算法，K-means聚类，云计算
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user: 1. 引言 云计算 [ 1 ] 已经成为互联网未来的一个重要的发展趋势。云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源。而这些提供资源的网络称之为“云”。从用户角度来看“云”中的资源是可以无限扩展的，并且可以随时获取。 云计算所提供的服务面向的用户群体是非常庞大的，因此云系统中的任务数量是巨大的，它每时每刻都要处理海量的任务，所以如何高效地进行任务调度是云系统的一个关键问题。目前，大部分云计算平台都采用Google提出的Map Reduce编程模型，用于大规模数据集的并行计算。通过Map和Reduce两个阶段，将较大的任务分割成为多个较小的子任务，然后分配给多个计算资源并行执行，并得到最终的运行结果。在Map/Reduce编程模型下，如何对数量众多的子任务进行调度是个复杂的问题。因此，对云环境下的任务调度算法 [ 2 ] 的研究具有重要的意义。云环境下的任务调度的目标就是按照某种调度策略，对海量任务分配处理单元，以达到任务完成时间最短，成本最低，同时高效地利用系统资源。启发式(heuristic)任务调度算法是解决云环境下任务调度的最佳途径，其中遗传算法具有较强的全局搜索能力，特别在任务调度问题的复杂度增加时 [ 3 ] 。 遗传算法(GA)是一类借鉴生物界中自然选择和遗传机制的随机化自适应搜索算法，最先由美国Michigan大学的Holland J. H.教授提出 [ 4 ] 。GA主要由选择、交叉和变异算子组成。GA的目标是要在一定次数的迭代中进化出一个可接受的解。针对遗传算法的任务调度已经提出了很多方法，然而当任务调度问题的复杂度增加时，算法效率降低。并且遗传算法的群体中某个体适应度大大高于其他个体而迅速繁殖产生的拥挤现象导致算法的效率降低、过早收敛，对此提出了基于k-means的时间–负载均衡约束的遗传算法(KTLBCGA)。本文主要分为5个部分，引言，相关技术介绍，算法介绍，仿真实验，总结。
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user: 2. 相关知识与技术 k-means算法是聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优(平均误差准则函数E)，从而使生成的每个聚类(又称簇)内紧凑，类间独立，以达到较优的聚类效果。K-means算法的步骤如下所示。 Step 1：从数据中随机抽取K个点作为初始聚类的中心。 Step 2：计算数据中所有的点到这个中心的距离，将点归到离其最近的聚类里。 Step 3：重新计算聚类中心。 Step 4：重复Step 2，直到误差小于阈值或者聚类中心不再改变。
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user: 3. 基于K-means的遗传算法的任务调度算法 算法基本思想：首先对问题进行编码，然后借鉴K-means算法思想在任务调度前对任务进行聚类预处理，使得聚类后的每个分组内的任务具有较好的相似性，其次对每一个任务分组进行任务调度，其中遗传算法采用时间–负载均衡约束的适应度函数，避免了早熟收敛，从而提高了算法在任务调度中的效率。 3.1. 染色体的编码与解码 遗传算法采用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体。染色体的编码有很多种方式，可以采用直接编码方式，也可以采用间接编码方式。本文采用资源-任务的间接编码方式 [ 5 ] 。在这种编码方式中，染色体的长度为子任务的数量，染色体中每个基因的取值为该位置对应的子任务占用的资源编号。假设有10个任务，3个可用资源，则染色体的长度为10，每个基因的值则为随机产生的3个资源的编号，如随机产生如下的染色体编码： 这个染色体就代表第一个任务在第二个资源上运行，第二个任务在第三个资源上执行，以此类推，第十个任务在第二个资源上执行。 接下来就要进行染色体的解码，通过解码得到不同资源上任务的分布情况。将任务按照占用的资源进行分类，得到多组按资源编号分类的任务序列，每个序列的编号就是某一个资源的编号，序列中的元素就是在该资源上执行的任务编号。将上述的染色体进行解码得到3个资源的任务序列： 根据解码得到的各个资源上的任务序列和ETC矩阵就可以计算出每个资源执行该资源上的所有子任务所需要的时间，而云计算环境下的任务调度具有并发性，取各个资源上执行任务的最长完成时间，则完成所有子任务的总时间为： (1) 其中，n表示分配到该资源上的子任务数量，singleTime(i，j)表示第i个资源上执行第j个子任务执行完成所用的时间。 3.2. 初始种群的生成 若种群规模为S，子任务总个数为M，资源数为R，则初始化描述为由系统随机产生S条染色体，染色体长度为M，基因的取值为[1，R]之间的随机数。 本文借鉴K-means算法思想对初始种群进行聚类划分， (1) 在n个任务对象中随机确定K个对象作为聚类中心； (2) 将距离初始中心最近的任务分配到该聚类中； (3) 计算每个聚类的中所有任务长度的均值作为聚类中心； (4) 重复执行(2)~(3)，直到聚类中任务不再发生改变； (5) 对每一组任务采用遗传算法进行资源的分配。根据任务的长度进行分组后，各分组内任务之间的具有良好的相似性。 3.3. 适应度函数 遗传算法按与个体适应度成正比的概率来决定当前群体中各个个体遗传到下一代群体中的机会多少 [ 6 ] 。因此，适应度函数的选取是相当重要的，直接影响到遗传算法的收敛速度以及能否找到最优解 [ 7 ] 在任务调度中的一个重要目标就是资源上分配的所有子任务完成的总时间。因此定义适应度函数为： (2) 在任务调度过程中同时要考虑资源负载均衡问题，负载均衡使得资源利用率较高。本文采用染色体上各个资源上分配的任务数量的标准差来衡量负载均衡问题。染色体的各个资源上的任务分配数量的标准差适应度函数为： (3) (4) 其中， 为第j个染色体上第i个资源上所分配的任务数量。 (5) 其中，α∈[0，1]，β∈[0，1]，α + β = 1。适应度函数既考虑了任务调度的时间，又考虑了资源的负载均衡。 3.4. 遗传操作 3.4.1. 个体选择操作 选择操作的目的是为了从当前群体中选出优良的个体。根据各个个体的适应度值，按照一定的规则或方法从上一代群体中选择出一些优良的个体遗传到下一代群体中。KTLBCGA采用轮盘赌选择作为选择操作算子，通过适应度计算公式计算出个体被选择的概率。根据个体适应度计算公式(2)，则个体i被选取的概率为： (6) 3.4.2. 交叉与变异操作 交叉算子是产生新个体的主要方法，它决定了遗传算法的全局搜索能力。将原有的优良基因遗传给下一代个体，并生成包含更优良基因结构的新个体。交叉算子从全局出发找到了一些比较优秀的个体，此时已经接近最优解，但是交叉算子无法对搜索空间的细节进行局部搜索，这时采用变异算子可以拓展新的搜索空间，在种群局部收敛时，通过变异可以保持种群多样性，防止出现早熟现象。变异算子使得算法在接近最优解邻域时能加速向全局最优解收敛。
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user: 4. 仿真实验 本文采用Cloudsim模拟云计算环境，在相同的条件下，将算法TGA [ 8 ] 与KTLBCGA进行对比实验。算法的初始条件：种群规模S = 100，资源数量R = 5，子任务总个数M = 100。虚拟机取[500，1000]之间的随机数，任务长度取[10000，11000]之间的随机数。算法的终止条件设为到达一定的进化代数，进化结束后，从最后一代个体中选择适应度值最大的染色体，将染色体解码后得到任务调度的最优调度方案。KTLBCGA算法的初始聚类中心用K表示，K取2。根据大量的实验数据显示，K = 2时，效果最优秀。 图1表示了TGA和KTLBCGA两种算法的任务完成时间随进化代数的变化曲线。从图中可以看出，在遗传算法的进化初期，KTLBCGA算法优于TGA算法，而在进化的中期TGA与KTLBCGA相接近，随着进化代数的增加KTLBCGA又明显优于TGA，从整个进化的过程来看，KTLBCGA整体优于TGA。 图2显示了不同数量的任务的完成时间。通过图2可以看出，KTLBCGA算法相对与TGA算法在任务完成的总时间上具有优势，并且随着任务数量的增加，KTLBCGA算法在任务完成总时间上的优势越来越显著。而云计算环境下的任务调度通常需要对大量的任务进行处理，所以KTLBCGA算法相比TGA算法更具有优势，在云计算环境下采用该算法更能满足用户的需求。
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user: 5. 总结 本文提出了一种基于时间和负载均衡的适应度函数的遗传算法，并用k-means算法对初始种群进行聚类，然后对每一类任务进行调度，还对变异算子进行了优化。仿真实验结果表明，该算法具有较好的 图1. 进化代数与任务完成时间关系 图2. 任务数量与任务完成时间关系 最优解搜索能力和较高的收敛性，在云计算环境下的任务调度中有比较理想的效果。 在未来的工作中，将考虑任务调度中的经济因素，进一步研究云环境下任务调度中的可靠性和安全性。
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user: 摘 要 准噶尔盆地西北缘五八区佳木河组地层厚度较大，火山岩和碎屑岩共存。研究区发育有5个相，分别是冲积扇相、扇三角洲相、喷溢相、爆发相和再搬运火山碎屑岩相。佳木河组一段发育火山岩相和扇三角洲相以及冲积扇的扇中亚相，而火山岩分布范围广，且多岩断层分布。佳木河组一段物性较好，I、II类储层较多，且多发育在火山相中，而碎屑岩多为III类储层。佳木河组二段和三段以扇三角洲为主，三段的火山岩相比二段发育。佳木河组二段和三段以III类储层为主，同样发育有I、II类储层。佳木河组多为好储层，且试油量较高，因此佳木河组可作为油气勘探开发的重点层位。佳木河组的I、II类储层主要发育在喷溢相的下部亚相和爆发相的热碎屑流亚相，火山岩储层值得重视，重点对裂缝和溶蚀带进行预测。 关键词 :五八区，佳木河组，扇三角洲相，火山岩相，储层评价
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user: 1. 引言 五八区西南部紧邻红山嘴断块区，北部毗邻南白碱滩断裂带，东北部与百口泉探区南部相邻，东南部为玛湖凹陷，面积约为460 km 2 ，呈鼻隆形态，北翼平缓，以斜坡向玛湖凹陷过渡 [ 1 ] 。 研究区二叠系佳木河组地层厚度大，最大厚度可达2000 m以上，将佳木河组地层分为三段。佳木河一段大量发育火山岩相，以中性、酸性火山岩为主，同时伴有大面积的凝灰岩及火山碎屑岩，佳木河组二段以碎屑岩为主，夹有少量中、基性火山岩及凝灰岩，佳木河三段岩性以基性火山岩、火山碎屑岩及碎屑岩为主。五八区佳木河组的物性整体较好，主要原因为碎屑岩中存在大量的剩余粒间孔和溶蚀孔隙，火山岩中发育溶孔和裂缝。试油数据显示，585井(2834~2848 m)碎屑岩储层日产油高达13.08吨，累计产油418.31吨；克007井(3069~3079 m，3103~3109 m)火山岩储层日产油高达50.53吨，累计产油1945.72吨。因此，笔者认为佳木河组储层物性好、含油量高，应加强对佳木河组的勘探与开发(图1)。
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user: 2. 沉积相/火山岩相类型 研究区佳木河组有碎屑岩、火山岩，也包括两者之间的过渡岩性沉凝灰岩和沉火山碎屑岩。佳木河组的沉积相包括冲积扇相和扇三角洲相，火山相主要包括喷溢相、爆发相、再搬运火山碎屑岩相 [ 2 ] 。 图1. 准噶尔地区西北缘八区位置图 2.1. 冲积扇相 五八区的冲积扇垂向沉积序列大都为一个“扇复合体”或“复合扇”的沉积序列 [ 3 ] ，是多期扇沉积作用的结果，每个扇可进一步分为扇根、扇中和扇缘亚相。但佳木河组地层剥蚀严重，仅在佳木河组一段中保留了扇中亚相。扇中亚相分为辫流线、辫流砂岛和漫流带。 辫流线微相主要为砾岩和砂砾岩，粒度中等，分选略好，扁平砾石定向排列。发育洪积层理和大型交错层理；辫流砂岛是辫流线之间或边缘的砂砾滩，沉积物粒度与辫流线微相相近，主要发育大型交错层理，洪积层理次之；漫流带为辫流线间高部位沉积，岩性为砂质泥岩及泥质砂岩，含少量细砾石，见块状层理及不规则层理 [ 4 ] 。 2.2. 扇三角洲相 根据扇三角洲的沉积环境特征，可将其划分成扇三角洲平原、扇三角洲前缘和前扇三角洲3个亚相。扇三角洲平原亚相可进一步划分为辫状河道、天然堤、漫流沉积3个微相；扇三角洲前缘亚相主要发育水下分流河道、水下分流河道间等2个沉积微相。由于五八区工区范围内没有发育前扇三角洲，在本文中不做详细描述。 扇三角洲平原亚相：辫状河道微相主要为棕红色细砾岩、砂质砾岩和含砾砂岩，含砾砂岩和砂岩中常见槽状、板状交错层理、波状交错层理和少量平行层理；天然堤微相主要为粉砂、泥质粉砂及粉砂质泥，分选较差，常含泥砾、植物根茎等残留沉积物，其颜色以棕红色或褐色为主；漫流沉积微相的岩性以泥岩为主，含少量透镜状粉砂岩和细砂岩 [ 5 ] [ 6 ] 。 扇三角洲前缘亚相：水下分流河道沉积相以细砾岩、小砾岩、砂质砾岩和砂砾岩为主，含有少量细砂岩、粗砂岩，砂砾岩的磨圆度和分选性较好，杂基含量较低。水下分流河道在扇三角洲沉积中所占厚度最大，是其主体沉积；分流河道间微相主要发育于水下分流河道的中部—末端，其岩性主要以砂质泥岩和泥质细砂岩为主，其中也常夹有含砾砂岩。 2.3. 喷溢相 喷溢相指火山喷发过程中岩浆熔体从地下深处以火山通道上升至地表，自火山口向外溢流，最终冷凝沉积于火山斜坡处 [ 7 ] [ 8 ] 。熔岩岩心在垂向上呈现出上下不同的特征，下部熔岩致密但多发育有裂缝，上部多发育气孔。根据熔岩的此种特征，将喷溢相分为上部亚相和下部亚相。 喷溢相的岩石类型有安山岩、流纹岩、玄武岩等熔岩，研究区以安山岩为主。上部亚相多为气孔型熔岩，孔隙类型以原生的气孔为主，也有杏仁孔和冷凝收缩孔，但气孔的连通性较差，属于中孔特低渗储层。下部亚相的熔岩气孔相对不发育，但岩石较为脆弱，易形成构造裂缝、成岩裂缝、风化裂缝等次生裂缝。下部亚相的储层多为中低孔特高渗储层。 2.4. 爆发相 爆发相是火山爆发的火山碎屑物、火山灰在地表堆积而成，岩性以凝灰岩为主。根据火山喷发物的动力条件以及流动搬运方式的不同，将爆发相分为热碎屑流亚相和热基浪亚相 [ 9 ] 。 热碎屑流亚相指火山喷出物由于自身重力及喷出物的后续推动的作用沿地表流动，最终冷凝堆积下来。热碎屑流亚相以岩屑、晶屑凝灰岩为主，可见不明显的正韵律，基质支撑，以冷凝胶结为主，溶蚀发育。热碎屑流亚相的孔隙多为粒内溶孔、粒间溶孔，孔隙度较高，可作为良好的储集相带。基浪亚相指火山碎屑物质以高含气的气固混合体近地表搬运，靠爆发产生的惯性力和气体推动力前进，当这些能量被摩擦力消耗尽时，碎屑物堆积成岩。岩性以晶屑、玻屑凝灰岩为主，相对致密，溶蚀不太发育，储集物性差。 2.5. 再搬运火山碎屑岩相 再搬运火山碎屑岩相是火山岩与沉积岩的过渡相，为距离火山口较远处的边缘相带沉积，可出现在火山活动的各个时期。以沉凝灰岩和沉火山角砾岩为主，呈现正韵律。 沉凝灰岩由塑变玻屑、晶屑的火山灰组成，在后期压实作用下，岩性致密，孔隙以原生的微孔隙为主，也有少量的次生溶孔，孔隙度和渗透率较低，难以形成有效储层。沉火山角砾岩的组成成分主要包括各种火山角砾岩屑，晶屑及凝灰质等。沉火山角砾岩孔隙类型以微孔和粒内、粒间溶孔为主，处于断层发育带位置也可发育裂缝，形成粒内、粒间溶孔+裂缝型的孔缝组合类型，可以作为良好的储集空间。
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user: 3. 沉积相平面展布特征 沉积相控制着油气储层的分布和储集性能。碎屑岩储集层的不同类型的砂体中，由于沉积亚相和微相的差异，砂体展布和储集性能都会有明显的不同。同样在火山岩储层中，不同相带火山岩的岩性及储层特征有着明显的不同。多年的勘探与研究表明，研究区的沉积相与油气分布具有密不可分的。因此，开展沉积相带展布规律的研究就显得尤为重要。 3.1. 佳木河组1段沉积平面展布特征 佳木河组1段沉积时期大量发育火山岩相，此时研究区主要受西准噶尔活动带的影响，处于裂陷期，断层广泛发育，并伴随较强的火山喷发。五区火山岩相集中在581北断裂、561北断裂、五区南断层和拐114东断裂附近，呈连片式发育；八区火山岩相广泛发育在克—乌断裂带一侧(图2)。 该时期发育大面积扇三角洲平原亚相，主要沉积微相为辫状河道，沉积物为火山碎屑岩，常含凝灰质。五区中部为一个沉积中心，发育扇三角洲前缘亚相，主要沉积微相为扇三角洲前缘水下分流河道，沉积物中常含有大量凝灰质等火山物质。 3.2. 佳木河组2段沉积相平面展布特征 佳木河组2段沉积时期的火山活动减弱，但在五、八区仍有安山岩和凝灰岩等火山岩分布，整个五 图2. 佳木河组一段沉积相图 八区主要为扇三角洲平原、前缘亚相沉积，发育辫状河道、漫流沉积、水下分流河道、水下分流河道间微相。沉积面积较大，这些相带整体呈条带状展布，走向与断裂带以及该组地层尖灭线基本一致(图3)。 此时西准噶尔褶皱带的隆升作用明显增加，伴随一系列的断裂发育，陆相物源区面积扩大，西高东低的地势更加明显，而此时水域面积也向东部萎缩，导致五区南西南部缺失该组地层。该期断层的发育，一方面为油气的输导提供了条件；另一方面断裂带的发育，为形成构造圈闭、后期油气充注及油气藏创造了空间上的条件。 3.3. 佳木河组3段沉积平面展布特征 五、八区上佳木河组(P1j3)仅有少量火山角砾岩和安山岩等火山岩分布，主要发育扇三角洲平原、前缘亚相沉积，发育辫状河道、漫流沉积、水下分流河道、水下分流河道间微相。相带展布情况与佳木河组2段类似，该组沉积尖灭线继续东移，陆地剥蚀区面积扩大(图4)。 该时期，整个玛湖凹陷区沉积地层表现为进积式，下部粒度较小，有利于烃源岩的发育，上部发育相对较粗的河道沉积以及滨浅湖等相带，可以作为油气的有利储集相带。这种进积式的沉积会发育垂向上反粒序的沉积，对扇体来讲，平原相带会超覆于之前的前缘相带，而前缘相带超覆于前扇三角洲相带，这种超覆作用会使砂体向盆地凹陷内部延伸。由于扇三角洲平原分流河道为辫状河道，这种河道的堤岸强度较弱，河道摆动性强，加上其本身沉积物粒度较粗，分选较差，往往会发育横向上连续性好的砂砾岩。而前缘相带主要发育的是水下分流河道砂体，这种砂体一方面经过湖水的淘滤作用，相对于平原砂体，除粒度变小之外，泥质杂集含量也会变少，会形成多层河道充填物嵌入泥岩背景中，有利于捕获烃类油气 [ 10 ] 。
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user: 4. 储层特征 4.1. 孔缝类型 通过岩芯观察、薄片观察、扫描电镜分析发现，研究区佳木河组孔隙类型按成因可分为两大类，即原生孔隙和次生孔隙，同样裂缝也分为原生裂缝和次生裂缝(表1) [ 11 ] - [ 13 ] 。 碎屑岩储层中，原生粒间孔隙、次生粒内溶孔以及微裂缝的含量较高(图5)为其主要的储集空间，这些孔缝主要发育在辫流线、辫状河道、水下分流河道的砂砾岩和砂岩中；火山岩储层中，次生溶孔为凝灰岩及沉火山角砾岩的主要储集空间，主要发育在热碎屑流亚相和再搬运火山碎屑岩亚相中。而在安山岩、流纹岩等熔岩储层中，裂缝则是其最重要的储集类型，裂缝主要发育在喷溢相的下部亚相。 4.2. 物性特征 本文对五八区40口井1582个佳木河组的分析化验数据点分析研究，编制了佳木河组各段的孔隙度、渗透率直方图(图6)。孔隙度0.35%~30.73%，平均值为10.13%；五八区佳木河组渗透率0 × 10 −3 μm 2 ~1709.63 × 10 −3 μm 2 ，均值为15.27 × 10 −3 μm 2 。并选取680块样品按不同岩性分别统计其物性，具体数据见表2。从整体上看，五八区佳木河组为中孔中低渗储层。
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user: 5. 储层评价 5.1. 储层评价标准 通过对五八区碎屑岩和火山岩的岩相、岩性、物性、孔缝发育情况等多因素分析，分别制定了五八区碎屑岩储层分类表(表3) [ 10 ] - [ 14 ] 。 图3. 佳木河组二段沉积相图 图4. 佳木河组三段沉积相图 图5. 五八区碎屑岩孔缝含量柱状图 Table 1 The hole group of Jiamuhe five eight types of fracture zon 储集空间类型 形成机理 岩性 岩相 孔隙 原生孔隙 气孔 岩浆的挥发分在冷凝成岩过程中逸散而形成的孔隙 安山岩、玄武岩 上部亚相 杏仁孔 熔岩中的气孔被矿物不完全充填所保留的孔隙 安山岩 上部亚相 粒间孔 颗粒与颗粒之间未被凝灰质充填的孔隙 砂砾岩、砂岩、岩屑凝灰岩、沉火山角砾岩、沉凝灰岩 辫流线微相、水下分流河道微相、热碎屑流亚相、再搬运火山碎屑岩亚相 晶间孔 火山岩矿物结晶所产生的孔隙 冷凝收缩孔 岩浆在冷凝过程中，岩浆体积变小所形成的孔隙 流纹岩、玄武岩、凝灰岩 上部亚相、热基浪亚相、热碎屑流亚相 次生孔隙 粒内、粒间溶孔 碎屑岩、火山碎屑岩颗粒及颗粒间的填充物被溶蚀而形成的孔隙 砂砾岩、砂岩、岩屑凝灰岩、沉火山角砾岩 热碎屑流亚相、再搬运火山碎屑岩亚相 晶内、晶间溶孔 火山岩中充填在晶体及晶体间的基质，在溶解和交代作用下形成的孔隙 砂砾岩、砂岩、岩屑/晶屑凝灰岩、沉火山角砾岩、沉凝灰岩 辫流线微相、水下分流河道微相、热碎屑流亚相、热基浪亚相、再搬运火山碎屑岩亚相 晶模孔 火山岩及碎屑岩中晶体被完全溶蚀而形成的孔隙 基质溶孔 易溶基质成分内部发生局部溶解而形成的溶蚀孔隙 各类岩石 各类火山相及沉积相 杏仁体溶孔 杏仁构造中的充填物质受溶蚀作用形成的溶蚀孔隙 安山岩 上部亚相 裂缝 原生裂缝 界面缝 岩石中颗粒因不均一收缩，沿颗粒表面产生的孔缝 砂砾岩、沉火山角砾岩 辫流线微相、再搬运火山碎屑岩亚相 冷凝收缩缝 岩浆冷凝、结晶过程中形成的裂缝 流纹岩、玄武岩、凝灰岩 上部亚相、热基浪亚相、热碎屑流亚相 隐爆裂缝 熔浆中的挥发分在熔岩体的某一部位集中，形成内部压力面发生隐蔽爆破 安山岩 上部亚相 次生裂缝 构造裂缝 受构造断裂运动形成的裂缝 碎屑岩、安山岩、流纹岩 沉积相的各微相、下部亚相 成岩裂缝 在成岩阶段受风化剥蚀等外力作用所产生的裂缝 各类岩石 各类火山相及沉积相 表1. 五八区佳木河组孔缝类型 图6. 五八区佳木河组孔隙度、渗透率直方图 Table 2 Statistical table of the physical properties of all kinds of rocks in the five eight are 岩性 物性 沉积岩 火山碎屑岩 火山岩 孔隙度(%) 最小值 2 0.35 0.55 最大值 18.14 20.39 30.73 平均值 10.37 11.88 10.64 渗透率(mD) 最小值 0 0 0 最大值 1685.05 34.43 1709.63 平均值 27.88 0.75 34.38 表2. 五八区各种岩类物性统计表 Table 3 Classification table of clastic reservoir in five eight are 储层孔隙分类 储层渗透率分类 分类 碎屑岩孔隙度(%) 分类 油藏空气渗透率(%) 气藏空气渗透率(%) 特高 ≥30 特高 ≥1000 ≥500 高 ≥25~<30 高 ≥500~<1000 ≥100~<500 中 ≥15~<25 中 ≥50~<500 ≥10~<100 低 ≥10~<15 低 ≥5~<50 ≥1.0~<10 特低 <10 特低 <5 <1.0 表3. 五八区碎屑岩储层分类表 5.2. 佳木河组储层评价 研究过程中，编绘了多种平面图或单井剖面图，主要有火山岩相平面图、孔隙度平面图、渗透率平面图、单井分析图、储集空间类型等，采用叠合法，参照储层分类评价标准，对工区储层进行分层评价(图7~9)。 图7. 佳木河组一段储层评价图 图8. 佳木河组二段储层评价图 图9. 佳木河组三段储层评价图 从储层分类平面图上可以看出，火山岩的I类、II类发育多发育在溶蚀较好的爆发相和含裂缝的喷溢相中，III类储层发育广泛，在全区火山岩相、碎屑岩相中均有分布。 从佳木河组一段I类、II类储层主要分布在克乌断裂带、五区南断层、拐114井东断裂附近，主要为喷溢相和爆发相中溶蚀发育区域，可作为开发的主要区域。而碎屑岩储层以III类储层为主，主要为辫流线微相和辫状河道微相；佳木河组二段以III类储层为主，I类、II类储层主要发育在火山口附近的喷溢相下部亚相和爆发相热碎屑流亚相中；佳木河组三段同样以III类储层为主，但该段火山喷发规模比二段大，火山岩主要分布在克乌断裂带和拐114井东断裂东侧，多属于I类、II类储层。在检101西断裂北段的480井、检乌27井也发育有火山岩，以爆发相的凝灰岩为主，溶蚀发育，也为好储层。
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user: 6. 结论 1) 佳木河组以扇三角洲相和火山相为主，在佳木河组1段发育有冲积扇相。研究区的扇三角洲相主要包括2个亚相和5个微相，火山相主要有3个相和5个亚相。 2) 五八区佳木河组储层孔隙类型多样，整体上看储层物性较好，佳木河组储量高，因此佳木河组应作为勘探与开发的重点层位。 3) 五八区火山岩的储集性能相对于碎屑岩较好，应加强对火山岩储层的勘探。而火山岩储层中裂缝和溶蚀孔隙起着重要作用，在对火山岩勘探过程中，重点进行裂缝和溶蚀发育带的预测。
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user: 摘 要 本文研究区为红椿沟流域，位于2008年5.12汶川大地震震中映秀镇的东北侧，全流域面积约为5.35 km 2 ，红椿沟为岷江左岸一级支沟，在形态特征上呈现长条状扇形特征，研究区海拔最高点为沟源处望乡石高程为2169.2 m，最低点为沟口，高程881 m，全流域的相对高程差达到1288.2 m。流域主沟长约3.6 km，纵坡率约为357.8‰。研究中发现，红椿沟治理工程竣工后，发生了两次设计工况下的泥石流和一次超标暴雨工况下的泥石流，为合理判断治理工程数值模拟的防灾效果，将模拟结果与工程实际运行效果监测数据相比较，故本文在数值模拟时，选择具有代表性的2种不同频率的重现周期(p = 2%， p = 1%)进行泥石流暴发模拟，同时根据不同区段的监测数据，本文在模拟过程中通过合理设置集水点位置，将治理工程分段进行了防治效果模拟。红椿沟泥石流治理工程在设计工况下(p = 2%)的数值模拟中防灾效果显著，在超标暴雨工况下(p = 1%)的数值模拟中抗灾效果显著。 关键词 :红椿沟，泥石流，防灾效果，数值模拟
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user: 1. 引言 泥石流一般指固液两相流体，多产生于沟谷或坡面上，流体中固体物质多为泥砂、石块和巨砾，总体上呈现为粘性层流或者稀性紊流状态。泥石流产生需要有利的地形条件，充分的物源条件和一定的水源条件三者结合。在地震烈度较高的山区、构造运动活跃的地区、地质环境复杂地区通常容易发生泥石流。泥石流中含有大量的砂石等固体物质，影响范围面积较大，冲刷掩埋的破坏力强，往往暴发突然，过程短暂。泥石流运动过程中产生的危害以冲击、侵蚀、淤积、堆埋、堵塞等形式为主。 汶川大地震彻底的破坏了震中映秀的地质环境，山体裂缝发育加剧，岩土体结构发生强烈变形和松动，滑坡、崩塌、泥石流较震前在数量和暴发频率等方面都有增加 [ 1 ] ，2010年8月12日至8月14日，红椿沟流域内单日降雨量高达126.8 mm，这种超越降雨频率的暴雨，引发了红椿沟大规模的泥石流灾害，造成岷江河道堵塞，洪水淹没映秀新区，泥石流堆积物掩埋了沟口213国道和都汶高速公路，17人在红椿沟泥石流中失踪，损失十分惨痛。泥石流发生后，政府组织有关单位和组织对红椿沟泥石流进行了综合治理，上游采取固源防堵工程，通过稳源固坡、堵点控制，使大量坡面及沟道物源不能启动；中游采取调控减势工程，分级拦挡调节削峰减势，使“大”泥石流转化为“小”泥石流，实现了规模控制；下游采取固床排导槽引导洪水入江。 在过去几年的雨季里，暴雨诱发了红椿沟多次泥石流地质灾害，通过多次实地调查，红椿沟既有防治工程在历年的泥石流地质灾害中，起到了较好的防灾效果。通过调查发现，目前地震灾区的大量地质灾害治理工程采用了50年一遇的设计标准，如果发生超标降雨频率下的泥石流灾害，泥石流威胁沟口及堆积区人类工程的可能性存在，针对这种情况，开展红椿沟泥石流治理工程在超标降雨频率下泥石流暴发的防灾效果数值模拟研究是十分必要的。
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user: 2. 红椿沟泥石流特征及形成条件分析 2.1. 流域特征 本文研究区为红椿沟流域，如图1所示，全流域面积约为5.35 km 2 ，在形态特征上呈现长条状扇形特征，研究区海拔最高点为沟源处望乡石高程为2169.2 m，最低点为沟口，高程881 m，全流域的相对高程差达到1288.2 m。流域主沟长约3.6 km，纵坡率约为357.8‰，研究区的沟谷形态呈现为典型的山区 图1. 红椿沟水系图 河流下切V型谷，由于地处地质构造活跃区，沟道内的跌坎发育较多，整体为强烈抬升构造特征。在5.12汶川地震后，沟谷地形剧烈变化，沟道内松散堆积物含量大大增加，造成了沟道严重堵塞，物源范围较地震之前成倍增加。流域内地形陡峻，覆盖于坡体表层的松散岩土体和岩石节理裂隙高度的发育，在强烈的剪切应力作用下，被切割成碎块，成为震后次生崩塌、滑坡地质灾害隐患。 红椿沟水系总体上看，呈现出树枝状分布，主沟道的右岸发育3条支沟分别为新店子沟、甘溪铺沟、大水沟，主沟道的左侧则发育有龙家沟等支沟。主沟右岸的三条支沟内，震后次生地质灾害现象发育多，形成了大量的松散固体物源堆积于坡面和支沟沟床中，非常丰富，整个流域的右侧是泥石流物源主要集中分布区域，也是泥石流形成的主要诱发区域；主沟的左岸各支沟内的植被十分茂密，山体结构在地震中破坏较小，不良地质现象和隐患发育较少，以零星的坡面侵蚀物源分布为主，无大量的松散固体物源存在，支沟内的流体固体物质含量小，泥沙比小，重度小。故以下重点描述对泥石流产生和暴发起重要作用的右岸三条支沟的沟道条件。 1) 甘溪铺沟 支沟甘溪铺沟是流域面积达到1.44 km 2 的一条大支沟，支沟的流域形态呈长条椭圆状。支沟长度约为1.85 km，沟源位置的分水岭部位高程值为1870 m，支沟沟口高程值为1180 m，相对高程差值达到690 m，甘溪铺沟平均纵坡率为373‰。 通过现场调查，甘溪铺支沟的沟道上游部分地形险要，地势陡峭，其山体坡度大于30˚，基岩出露的部位多在临空面，表层的覆盖层较薄，灌木草丛植被覆盖率较高，仅有少量零星崩塌小碎块石发育，无松散物存在于沟道上游，该段属于泥石流清水区。 甘溪铺支沟的沟道中游部分地形也十分陡峻，支沟中游的右岸上部呈现陡岩悬崖地貌，山本坡度在50˚左右，山体的覆盖层也比较薄弱，灌木草丛等植被发育情况较好，调查发现，由于坡度大，临空面陡峭，在汶川地震影响下，破碎的岩体造成了崩塌的发育，植被生态破坏较严重，在坡脚部位崩塌堆积体大量存在，坡度达到30˚，下部的斜坡体的结构变得松散，低矮的灌木和草丛覆盖，2010年“8.14”泥石流发生后，该区域的滑塌和拉槽下切作用明显，沟道原始地形破坏严重，H05崩滑堆积体成为了“8.14”泥石流暴发的主要启动物源，甘溪铺支沟的沟道中游左岸为陡坡地貌，山体的坡度约40˚，主要为基岩分布，几乎没有覆盖层，崩滑地质现象不发育，能够参与泥石流活动的物源量极少，沟道和坡面流体接近清水流状态，容重相对较小。 甘溪铺支沟的沟道下游部分是冰水堆积物形成的台地，台地宽度约为350 m，沿沟道顺向长度约为450 m，地形较为平缓开阔，台地向下游主沟方向倾斜，倾角约为10˚，沟道内的陡坎结构较为的松散，滑塌相对发育，台地后侧地貌为陡坡，大量的基岩出露，表层的覆盖层很薄，灌木植被发育，“5.12”汶川地震引发的该区段的崩塌地质灾害较为发育，沟道内物源量较多。 2) 大水沟 大水沟是研究区内主沟右侧三条支沟中流域面积最小的一条支沟，其面积为0.33 km 2 ，流域的平面形态呈现条带状特征，支沟长度1.26 km，支沟沟源最高处海拔高程值为2030 m，支沟口高程值1280 m，相对高程差值为750 m，大水沟平均纵坡率高达595‰。 大水沟的地形地貌陡峭，沟谷属深切V形谷，支沟两侧的岸坡坡度大于30˚，流域内斜坡坡体表层覆盖大量第四系冰水堆积物，坡脚部位受沟道侧蚀作用影响强烈，在大水沟的下游部分，受流体揭底作用影响强烈，沟床中基岩出露不可见，大水沟沟道内和两岸坡体上松散堆积物较多，物源量巨大。 3) 新店子沟 主沟右侧的第三条支沟为新店子沟，其面积为0.52 km 2 ，新店子沟流域平面形态呈长条带形，沟道长度为1.27 km，沟源位置最高点海拔高程值为2169.2 m，支沟沟口的高程值为1410 m，相对高程差值为759.2 m，新店子沟的沟道平均纵坡率高达598‰。 新店子沟整体地形陡，纵坡降大。沟道上游坡度在35˚~40˚，基岩分布在这个区段，表层覆盖层的厚度很小，松散的堆积物含量少，植被覆盖好，在部分临空面高度发育的部位，崩塌隐患点发育，崩积物沿山体向下运动，随着坡面侵蚀进入沟道中，形成少量的活动物源，新店子沟中下游发育有古老冲洪积扇，堆积形成的扇体平坦而宽缓，沟道内的流体随着流量的变化流动方向在堆积扇上发生不同程度的变化，新店子沟沟道右岸受流体侵蚀强烈，冲刷作用明显。 2.2. 形成条件 研究区流域地形总体上呈现陡峭的中-高山侵蚀峡谷地形，十分有利于地表水的汇集，且红椿沟主沟和支沟的坡度很大，且顺沟道向下纵坡率逐渐降低，沟谷宽度同样呈现顺沟道向下逐渐变宽，因此，从流域地形的角度分析可知，研究区输送固体物质的条件优越，水动力条件良好。通过对研究区沟道形态的分析，因整个流域面积十分宽广，各支沟的面积和沟长各不相同，降雨发生时，汇入主沟的洪峰在时间和空间上呈现异步的状态。沟源区和红椿沟左岸斜坡区覆盖层薄，有利于降雨形成地表径流，而中下游覆盖层发育的地区则降雨转化成径流的数量相对减少，这种沟源区形成径流，决定其水动力条件往往较强，而中游径流补给相对缓慢，决定其径流时间可能相对较长。 红椿沟植被分布特征表现为：上游新店子沟、大沟和红椿沟左岸、甘溪铺沟沟源地区等植被覆盖率较高，仅局部崩滑区对植被造成了一定程度的破坏，沟道泥石流冲击破坏了少量植被；红椿沟中下段右岸和甘溪铺沟中下段植被覆盖率相对较低，以灌从为主，甘溪铺台地附近有少量耕地分布。 红椿沟泥石流物源启动条件，符合一般性泥石流物源启动的规律，即物源启动由内外条件两个方面共同决定。内在条件一般指物源的密实度和胶结度、沟道条件、地形纵坡等；外在条件指降雨强度和流体冲刷强度。 内在条件，现场调查可知，研究区三大类物源中，易启动部分的共同点是结构松散、固体物质间无胶结，在水流作用下极易参与泥石流活动，成为泥石流物源的补给。红椿沟现存物源点在部分的稳定性都较差，未被压实，也未发生固结。而流域内的地形陡峭，山体坡度大，沟道纵坡率大，水流落差大，故流域内的物源点具备参与泥石流活动的内在启动条件。 外在条件，调查发现，红椿沟泥石流暴发除了受物源量大控制以外，强降雨是其暴发泥石流的主要外在诱发因素。研究区在近几年4次泥石流活动中，都是在强降雨之后突然发生，而且都发生在雨季，因此降雨是诱发泥石流的主要外在因素，降雨后，有利的地形汇水条件使水流迅速汇集，在沟道中形成强烈的冲刷、侵蚀、侧蚀、拉槽、下切等作用，物源点上无胶结、结构松散的固体物质迅速参与到泥石流活动中，强降雨在坡面和沟道内源源不断的产生水流，水流加剧对坡面、沟道、坡体等松散堆积物的冲刷，使更多的物源补给进入洪水形成泥石流。因此红椿沟泥石流具备物源启动的外在条件。 综上所述，研究区暴发泥石流的物源启动条件是：物源点存大大量无胶结、结构松散的固体物质，流域内的地形陡峭，山体坡度大，沟道纵坡率大，水流落差大，在强降雨作用下，坡面和沟道内源源不断的产生水流，水流加剧对坡面、沟道、坡体等松散堆积物的冲刷，伴随水流冲涮作用，各类物源失稳启动进入流体，最终形成大规模的泥石流。
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user: 4. 结论 泥石流的运动和堆积受到所在流域综合因素的影响和控制，降雨频率和流域地形等是不可控的参数因子；物源启动量、沟道通畅度、泥石流流速、泥石流重度等是可人为控制的因子，通过在流域内建设治理工程，可以有效的改变影响泥石流危险性的人为可控参数因子，从而有效的降低泥石流的危险性和危害性，所以治理工程的有效性是衡量泥石流治理工程的重要评价指标。 数值模拟结果显示，上游三条支沟沟道内，所设坝工程对泥石流的拦挡作用明显，沟道内固源范围符合工程设计目标根据数值模拟结果；中游梯级坝设坝位置，粒径大的块石固体物质淤积于坝后方库容区内，粒径小的泥沙随洪水流入下部沟道，梯级坝流量调节作用明显，对泥石流的重度调节作用明显；下游固源区基本无固体物质启动，在排导区基本无泥石流固体物质堆积，红椿沟泥石流治理工程在泥石流数值模拟中防灾减灾效果显著。 在汶川地震和芦山地震后，四川龙门山一带地震影响范围内的山区中，滑坡、泥石流、崩塌等地质灾害频繁发生，短期内剧烈增加了数量庞大的松散堆积物，绝大部分存在于斜坡坡体和山区沟道中，构成大量的泥石流物源，震区山体坡面覆盖层发生松动，大量岩体结构破碎加剧，在突发暴雨作用下，进一步引发生了大量崩塌和滑坡，松散物源量加大，为泥石流的暴发提供了客观条件，现各地质灾害治理工程的设计标准，大多采用了50年一遇降雨频率的设计指标，如果发生超标降雨频率时，泥石流地质灾害对流域的影响依然存在。目前除了运用数值模拟手段外，没有更直接和经济的方式对泥石流防灾减灾工程的效果进行检验，随着大量泥石流治理工程的兴建，进一步研究泥石流治理工程防治效果和泥石流灾害的影响很有必要，具有较高的社会效益和经济效益。
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user: 摘 要 珊瑚的组织和细胞的体外培养可为研究珊瑚的互惠共生、细胞毒理、环境胁迫和生物矿化等方面提供有效的研究工具和手段。本文综述了珊瑚细胞的分离与培养、珊瑚细胞团和组织球的制备及其应用，并对珊瑚的组织和细胞培养的研究前景进行了展望。 关键词 :珊瑚细胞，细胞培养，共生作用
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user: 1. 引言 珊瑚是一类低等海洋无脊椎动物，属于腔肠动物门(Coelenterata)珊瑚纲。珊瑚的生长在珊瑚礁的形成过程中起着重要作用。珊瑚礁具有极其丰富的生物多样性，被誉为“海洋中的热带雨林”。但近几十年来，随着全球气候变暖以及人类活动的影响加剧，导致珊瑚礁的生态功能和生物多样性出现明显退化趋势 [ 1 ] ｡已有研究表明，全球范围内频繁发生的珊瑚白化事件与海水温度上升息息相关 [ 2 ] 。珊瑚与虫黄藻的互惠共生是珊瑚礁发育的最基本生态特征。这种共生关系一旦遭到破坏，就会引起虫黄藻从珊瑚体内流失，造成珊瑚白化 [ 3 ] 。但目前，有关共生作用影响珊瑚白化的细胞学机制尚不清楚。 珊瑚的组织和细胞的体外培养可为研究珊瑚的互惠共生、细胞毒理、环境胁迫和生物矿化等方面提供有效的研究工具和手段。腔肠动物的组织和细胞培养始于19世纪60年代，在过去的几十年间，人们不断探索和优化珊瑚组织和细胞的体外培养技术，但目前仅停留在原代培养水平上，至今仍没有成功建立永生性珊瑚细胞系 [ 4 ] 。本文主要从珊瑚的细胞培养基、组织和细胞的分离与培养以及应用等方面综述珊瑚的组织和细胞培养研究进展，并对珊瑚的组织和细胞培养的研究前景进行了展望。
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user: 2. 珊瑚的组织和细胞培养基 合适的培养基是组织和细胞培养能否成功的关键。早期的珊瑚细胞培养主要使用过滤海水或人工海水，但仅能短期维持细胞的存活，未观察到珊瑚细胞的增殖 [ 5 ] 。Frank et al. (1994)最早将添加不同比例(10%~95%)的Leibovitz’s L-15、DMEM和M199培养基的灭菌过滤海水用于10种腔肠动物包括9种珊瑚和1种水螅的体外细胞培养，对培养效果进行比较，发现添加比例为10%的培养基更有利于所培养细胞的贴壁和存活，而更高添加比例的培养基不利于原代培养细胞的贴壁和存活，但有利于传代细胞的分化 [ 6 ] 。作者推测，这可能与以上三种商业化培养基的添加量降低的同时，降低了糖类等成分的含量，从而减少了细胞毒性，抑制了微生物的过度生长有关。随后，Helman et al. (2008)在开展软珊瑚(Xenia elongata)的细胞培养中又发现，降低培养基中葡萄糖的水平(0.1 mM)有利于抑制珊瑚共生虫黄藻中叶绿素的降解，而高葡萄糖水平(3 mM)则会导致虫黄藻细胞中叶绿素的大量降解 [ 7 ] 。珊瑚的细胞培养中，添加5%~10% 的胎牛血清也是必须的，为细胞提供生长需要的一些生长因子以及胞外基质成分。微生物和原生动物污染也是珊瑚的组织和细胞培养常遇到的棘手问题，为了减少污染，在珊瑚细胞的培养基中通常需要加入1%青霉素和1%链霉素。但抗生素并不能彻底消除微生物污染，更无法有效对抗真菌和原生动物的污染。因此，今后亟需建立有效的珊瑚组织无菌处理技术。
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user: 3. 珊瑚的细胞、细胞团和组织球的制备与培养 3.1. 珊瑚细胞的分离与培养 已报道的珊瑚细胞的分离方法有三种：机械法、化学法和自发震荡法。细胞的最佳分离方法依据珊瑚的种类、培养细胞的类型和培养用途等会有所不同。Frank et al. (1994)采用以上三种方法分离珊瑚细胞，并进行了原代培养。结果发现，自发震荡法的解离效果最好，具有明显的减轻细胞机械损伤的优势，可观察到细胞增殖迹象 [ 6 ] 。而Khalesi et al. (2008)在分离软珊瑚(Sinularia flexibilis)的细胞进行原代培养时，却得到完全不同的结果。他采用机械分离法不仅可以获得较高的细胞密度，还可观察到细胞增殖现象；而通过自发震荡法获得的细胞没有观察到分裂现象 [ 8 ] 。这表明，珊瑚细胞的分离方法是否得当严重影响活细胞的得率、存活和增殖能力。 目前，有关珊瑚的细胞培养研究报道很少，仍停留在原代培养阶段。Frank et al. (1994)成功实现了10种腔肠动物(9种珊瑚和1种水螅)细胞的分离和培养。细胞于体外培养7~20 d内开始增殖，但最终由于破囊弧菌(Thraustochytrium sp.)的污染，导致细胞培养失败 [ 6 ] 。珊瑚的早期胚胎或幼体的细胞具有大量的未分化细胞，细胞分裂能力旺盛，将其作为原代细胞培养的组织来源可能是解决珊瑚的体外培养细胞不易增殖的突破口。Reyes-Bermudez and Miller (2009)以珊瑚(Acroporamillepora)的五个关键发育时期(原肠作用前期、中期和后期，以及浮浪幼虫早期和后期)的细胞进行原代培养，发现仅有浮浪幼虫期的原代培养细胞可存活4周以上。尽管由于破囊壶菌(Thraustochytrium sp.)的污染而导致细胞培养失败，但却提示了以早期胚胎或幼虫的细胞为材料，实现珊瑚细胞体外长期培养的可能性 [ 9 ] 。 3.2. 珊瑚细胞团的制备与培养 Frank et al. (1994)在珊瑚细胞培养过程中，最早发现体外贴壁生长的珊瑚细胞有聚集形成多细胞团(Cell aggregate)的现象 [ 6 ] 。Domart-Coulon et al. (2001)通过酶解法分离得到造礁珊瑚(P. damicornis)细胞后，发现当以1 × 10 6 cells/ml的高密度接种珊瑚细胞进行悬浮培养时，1~3 d后，可观察到珊瑚细胞在培养过程中自发聚集形成悬浮生长的多细胞球体 [ 10 ] 。随后，Helman et al. (2008)在石珊瑚(M. digitata)和软珊瑚(X. elongata)的体外培养1周后的原代培养细胞中，也观察到细胞团的形成，并发现这是由于所培养细胞分泌的有利于加强细胞间粘附的胞外基质所致 [ 7 ] 。Huete-Stauffer et al. (2015)以五种地中海柳珊瑚(Paramuricea clavata、Corallium rubrum、Eunicella singularis、Eunicella cavolinii和Eunicella verrucosa)为材料，采用无钙镁离子的人工海水处理，成功获得了珊瑚的细胞悬液，然后以1 × 10 6 cells/ml密度接种培养，12 h后可观察到细胞团的形成。但细胞团的存活能力具有种特异性，其中珊瑚(E. singularis)的存活能力最好，长达3个月以上，P. clavata可存活2个月，而其他三种珊瑚仅能存活1个月。以5-溴尿嘧啶(BrdU)对细胞团进行核染色，分析细胞的分裂能力，结果发现所培养的细胞团的细胞都具有分裂增殖的能力，而且以珊瑚(E. singularis)的细胞分裂能力最强。这些细胞团的表层细胞覆盖有大量不停摆动的纤毛，推动细胞团在培养基中做旋转运动，这个特点可以做为鉴定细胞团是否具有活性的依据。同时在整个培养过程中，珊瑚细胞和虫黄藻的共生关系仍然维持 [ 11 ] 。 分离的珊瑚细胞在体外培养过程中分裂相很低，且难以维持长期存活。但是，当珊瑚细胞以细胞团的形式悬浮培养时，可以长期维持其细胞活性，并有分裂的现象。因此，从单细胞贴壁培养到细胞团悬浮培养的转变可能是今后珊瑚细胞培养的一个明智的选择。 3.3. 珊瑚组织球的制备与培养 不规则的珊瑚组织小块在体外悬浮培养时，具有变圆并形成球体的自组织能力。形成组织球(Tissue ball)是珊瑚组织体外培养的一个重要特征。珊瑚的组织球制备是很容易实现的。Gates and Muscatine (1992) 首次使用无钙人工海水处理珊瑚(Pocillopora damicornis) 1~4 h后，成功将珊瑚组织从珊瑚体骨骼孔中分离出来。这些珊瑚组织在培养过程中很快形成组织球，组织球由活的珊瑚细胞和虫黄藻构成，表层细胞覆盖有大量不断摆动的纤毛 [ 12 ] 。随后，Kopecky and Ostrander (1999)使用无钙人工海水处理珊瑚(Acropora micropthalma)的组织也取得了类似的结果 [ 13 ] 。Vizel et al. (2011)和Gardner et al. (2015)以体积较大的珊瑚(Fungia sp.)为材料制备组织球时，直接使用镊子将珊瑚虫组织从珊瑚体上剥落，然后将组织切碎，悬浮培养，获得了大量的组织球 [ 14 ] [ 15 ] 。我们在宝石花软珊瑚(Goniopora lobata)的组织球制备中发现，从珊瑚虫头部切下的触手(tentacle)外植体培养于灭菌海水中，可在12~24 h内形成组织球。并且将形成的组织球进一步切成不规则的小块后，这些小块可以很快于2.5 h内形成新的组织球(未发表)。 已有研究表明，体外培养的组织球具有再生能力。Sammarco et al. (1982)首次报道，将珊瑚(Seriatopora hystrix Dana)的离体组织固着在培养基质上，可再生形成新的珊瑚虫个体 [ 16 ] 。Kramarsky-Winter and Loya (1996) 也发现珊瑚(F. granulosa)离体培养的组织球可最终发育成新的珊瑚虫 [ 17 ] 。但组织球的再生过程依赖于合适的培养条件，可通过改变温度和光照等条件来控制组织球的发育 [ 14 ] 。
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user: 4. 应用 珊瑚的细胞、细胞团和组织球培养虽然仍停留在原代培养水平，而且能维持的培养时间较短，但仍是许多研究的理想材料。主要体现在以下几个方面：1) 生物矿化。石珊瑚具有很强的钙化能力，但钙化的细胞机制并不完全清楚。Domart-Coulon et al. (2001)在培养了一周的珊瑚原代培养细胞中，观察到了CaCO 3 的形成过程 [ 10 ] 。随后，Helman et al. (2008)和Mass et al. (2012)分别从两种珊瑚(Montipora digitate和Stylophora pistillata)的培养细胞中观察到了生物矿化的现象 [ 7 ] [ 18 ] 。因此，珊瑚的细胞培养将有助于钙化机制的研究。2) 环境胁迫和毒理学研究。Nesa et al. (2009) 在培养珊瑚(Fungia sp.和P. divaricata)的细胞团时，发现提高温度会促使虫黄藻产生超氧阴离子，导致珊瑚细胞团降解 [ 19 ] 。Down et al. (2010) 将分离培养的不同珊瑚细胞用于细胞毒理学检测，发现这些细胞对高温胁迫的反应以及对环境污染物如氧化铜和硫化物等的毒性敏感性具有显著差异 [ 20 ] 。珊瑚的组织球培养同样可用于研究珊瑚对于环境胁迫的响应机制。我们比较研究了高温、酸化以及高温与酸化共同作用条件下，对宝石花珊瑚的组织球形成的影响。结果表明酸化条件对珊瑚组织球的形成没有明显的影响，但高温可抑制珊瑚组织球的形成，而高温与酸化的共同作用可加剧这种破坏性影响(未发表)。3) 珊瑚-虫黄藻共生作用。珊瑚与虫黄藻的互惠共生与珊瑚的白化密切相关，但其细胞机制尚不清楚。珊瑚的组织球具有与珊瑚活体组织相似的结构和内部微环境，组织球内的虫黄藻与珊瑚细胞保持正常的共生关系，可作为研究珊瑚与虫黄藻共生关系的实验模型 [ 15 ] 。
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user: 5. 前景展望 与其它海洋无脊椎动物的细胞培养一样，珊瑚的细胞建系的难点也主要在于体外培养过程中细胞不易增殖，以及容易受到各种原生动物和微生物污染两个方面。由于珊瑚的组织球易制备，易培养，近年来有取代细胞培养的趋势。随着指状鹿角珊瑚(Acropora digitifera)和虫黄藻(S. kawagutii)的基因组测序陆续完成 [ 21 ] [ 22 ] ，从基因组水平上揭示珊瑚与共生藻共生作用的机制成为可能，将促进珊瑚细胞的建系，反过来，珊瑚细胞的建系也将有利于从细胞水平上解析共生作用中的关键基因。因此，要实现珊瑚细胞系的建立还有很长一段路要走，需克服一系列的瓶颈问题，但相信经过不断地探索和努力，最终一定能够建立珊瑚细胞系。
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user: 摘 要 目的：对黑鱼中敌敌畏的检测方法进行优化。本文采用优化的样品前处理方法，通过凝胶色谱仪净化，利用气相色谱–电子轰击离子源–质谱法(GC-EI-MS)进行检测。敌敌畏在0.01~1 mg/L范围内具有良好的线性关系，相关系数为0.9999。敌敌畏农药残留的检出限为0.01 mg/kg。3个添加水平的回收率范围为73%~90%，相对标准偏差不大于10%。 关键词 :敌敌畏，凝胶色谱净化，气相色谱–电子轰击离子源–质谱法