DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 理论分析 2.1. 鸡蛋热传导模型 将鸡蛋简化为存在密度分布的球体，建立其热传导方程 [ 5 ] ： ∇ 2 T = 1 K ∂ T ∂ t (1) 热扩散率K与介质密度ρ存在以下关系： K = k ρ c (2) 其中k为热传导率，c为比热容。鸡蛋的k，c，ρ值见表1。 将(1)式变换到球坐标系下，化简并结合初始条件和边界条件，可得： Table 1 Parameters of egg yolk and egg whit c / Jg − 1 ⋅ K − 1 κ / 10 − 3 W ⋅ c m − 3 ⋅ K − 1 ρ / g ⋅ c m − 3 蛋黄 2.7 3.4 1.032 蛋白 3.7 5.4 1.038 表1. 蛋黄与蛋白相关参数 { 1 r 2 ∂ ∂ r ( r 2 ∂ T ∂ r ) = 1 K ∂ T ∂ t T ( r ， t ) | t = 0 = T 0 T ( r ， t ) | r = 0 = T 0 T ( r ， t ) | r = R = T w (3) 从而得到温度的通解为： T ( r ， t ) = T w − 2 R ( T w − T 0 ) π r ∑ n = 1 ∞ ( ( − 1 ) n + 1 n ) sin n π r R e − K n 2 π 2 t R 2 (4) 则蛋黄中心温度 T C 为： T C ( t ) = lim r → 0 T ( r ， t ) = T w − 2 ( T w − T 0 ) ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n + 1 e − K n 2 π 2 t R 2 (5) 根据SK Foong对鸡蛋加热的研究 [ 6 ] ，结合鸡蛋导热系数和大量实验的修正结果可得： T C ( t ) = T w − 2 ( T w − T 0 ) e − 6000 t 9 R 2 (6) 其中R为鸡蛋的平均半径。如果将鸡蛋近似看成一椭球体，则 R = ( a + b ) / 4 ，其中a，b分别为鸡蛋的长短轴。 2.2. 光照法原理 对非强激光源，透射光光强可由布格定律表示： I t = I 0 e − a t l (7) 其中 a t 为光的吸收系数，l为介质厚度。光的散射与吸收满足类似规律： I s = I 0 e − a s l (8) 其中 a s 为光的散射系数，l为介质厚度。同时存在散射与透射时则有： I = I 0 e − a l (9) a = a t + a s (10) 由此可以得到利用强光照射物体时，其透射光强度与物体厚度满足指数关系。
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user: 3. 实验测定鸡蛋熟度与透射光强定量关系 3.1. 实验整体流程 1、将一鸡蛋在98℃水中加热累计12分钟，每隔1分钟取出透光拍照并用数学软件得到中心灰度平均值，求出煮熟程度与灰度的关系趋势； 2、对蛋黄蛋清吸收系数单独分析，检验其透光度与厚度的关系是否满足光的吸收定律； 3、通过理论分析与测量数据综合给出不同参数鸡蛋(尺寸、蛋黄体积比、蛋壳颜色)的熟度与图像灰度值的关系。 3.2. 实验装置与步骤 1、实验装置(如图1示意)： 1) 强光手电筒：持续照度约为100，000 Lux； 2) 摄像设备：Casio® ZR1500相机； 3) 照度计：量程200，000 Lux，精度0.1 Lux。 2、操作步骤： 1) 用游标卡尺测量待测鸡蛋的长轴a与短轴b，取鸡蛋平均半径为 R = ( a + b ) / 4 ； 2) 将蛋壳颜色与比色卡对比读出对应颜色系数α； 3) 将鸡蛋水平置于装置凹槽中，调整相机使鸡蛋位于镜头中心，固定相机参数为ISO：1600；快门速度：1/30 s；放大倍率：x2.3；光圈大小：f4.5； 4) 拍摄鸡蛋并将图像导入Matlab®分析得到中心灰度g与鸡蛋平均半径R和蛋黄半径r的关系。 3.3. 参数标定 实验得到同一鸡蛋水煮不同时间的透射图像(如图2所示)，用数学软件MATLAB对图像中心进行灰 图1. 实验装置示意图 图2. 水煮时间逐渐增长的同一鸡蛋实验图像。第一幅图片水煮时间为1分钟；从左往右、从上往下水煮时间逐渐增加，相邻两幅图片水煮时间增加1分钟 度分析，灰度线性反映光照强度。依据前文分析可预测，图像中心灰度与鸡蛋水煮时间应呈指数关系： (11) 为使得拟合系数更加准确，将上式等号两边取对数并对实验数据进行线性拟合(如图3所示)，可得 即有 实验得到的B值取值在0.17至0.21之间，可取B值为0.2以简化计算，联立(6)、(11)式可得中心温度与中心透光灰度值的关系式： (12) 其中，A与鸡蛋平均半径R和蛋黄半径r相关，对三者进行非线性拟合(如图4所示)，可得 最后得到鸡蛋中心温度表达式： (13)
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user: 4. 灵敏度与有效性检测 4.1. 灵敏度检测 透光法灵敏度定义为单位熟度变化引起的透光图像灰度变化。灵敏度满足： 图3. 鸡蛋水煮时间与鸡蛋中心灰度值的拟合图像 图4. 参数A与鸡蛋长短轴平均值(鸡蛋有效直径)、蛋黄直径的拟合图像 (14) 其中 为最高灰度值， 为最低灰度值。由(12)式反解出： (15) 结合(13)式，可得该方法灵敏度公式： (16) 其中 为最高灰度值， 为最低灰度值。可见随着温度升高，该方法灵敏度增大。 4.2. 有效性验证 1) 选取多个鸡蛋按3.2步骤测量并将所得参数带入(12)式计算得到理论中心温度； 2) 将探头式温度计插入鸡蛋测量实际中心温度； 3) 将理论温度与实际温度进行比较并计算误差。 实验测定了7组数据，如表2所示，可见理论温度与实际温度相对误差较小。由于鸡蛋中心温度最终被转化为鸡蛋熟度，而熟度定义以10℃为步进，故可认为该方法可以较为准确地无损测量鸡蛋中心温度，从而得到并控制鸡蛋熟度。
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user: 5. 产品化设计 作者根据本文提出的方法设计了一款可调熟度全自动煮蛋器。该煮蛋器为一体化产品，制造简单，使用方便。该煮蛋器采用光敏电阻测量鸡蛋透光照度值，经由单片机处理得到灰度值，通过固化于单片机中的公式计算出熟度，据此控制电源开关和加热功率，从而达到实时检测并控制鸡蛋熟度的目的。该煮蛋器概念设计如图5所示。 Table 2 The theoretical and actual central temperature of the eg 鸡蛋编号 理论温度/℃ 实际温度/℃ 相对误差/% 1 83.0 82.5 0.6 2 92.1 86.6 6.0 3 52.8 48.3 8.5 4 58.5 59.1 1.0 5 63.6 65.7 3.3 6 60.3 60.1 0.3 表2. 鸡蛋理论与实际中心温度对比 图5. 可调熟度全自动煮蛋器概念设计三维渲染图
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user: 6. 结论 本文提出用光照法检测鸡蛋熟度。鸡蛋煮熟过程中，蛋白质变性使其透光率逐渐变化，因此可以通过强光源照射下鸡蛋图像的灰度及鸡蛋参数推算出鸡蛋的中心温度，即煮熟程度。 本文一方面从热传导方程出发，推导鸡蛋中心温度与其他参量的关系式，并通过拟合实验数据确定公式中的经验参数；另一方面通过软件处理鸡蛋透光图像获得了灰度与烹煮时间的关系。联立两部分结果得到鸡蛋中心温度与透光图像灰度的关系并进行了实验验证。 本文提出的新方法与以往方法相比，可以较为精确地定量测量鸡蛋中心温度从而得到鸡蛋熟度，操作便捷且普适性较好，可以推广用于非侵入式测量物体固液态转化过程中的凝固程度。
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user: 摘 要 论文分别推导了基于注入锁定技术和锁相环技术的光电振荡器的相位噪声传递函数，并仿真比较了自由运行OEO和锁定后OEO的相噪性能。由于光纤对温度的敏感度高，存在易失锁的情况，本文提出改进的注入锁定OEO方案提高系统频率稳定性。考虑到环路系统中射频滤波器的重要性，还设计了X波段窄带滤波器，带宽20 MHz，提升锁相环路整体性能。 关键词 :光电振荡器，相位噪声，注入锁定，锁相环，窄带滤波器 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. 引言 光通信作为当代通信技术发展的最新成就，正在逐渐走向广泛应用的道路。1982年德国科研人员A Neyer和E Voges首次提出了光电混合的光电振荡器的概念和构想 [ 1 ] ，并进行了初步的实验分析。但是由于长光纤对温度的高度敏感性，导致射频信号频稳性差，近几十年来研究员提出许多改善OEO性能的方法，如注入锁定OEO、双环路OEO [ 2 ] 、耦合式OEO [ 3 ] 等。2015年，Qu等人实验了光纤布拉格光栅和法布里珀罗滤波器搭建的新型OEO，获得低相噪信号并提高了频率稳定性 [ 4 ] 。2016年Tae Hyum Kim等人提出使用光延迟线的OEO，利用声光调制器作为储能元件，证实了可以用很短的环路长度获得较低相位噪声的信号 [ 5 ] 。 本文分析了基于注入锁定技术和锁相环技术的光电振荡器，给出了各自的相位噪声模型，为了解决长光纤易受环境温度影响出现的失锁问题，将OEO输出信号和外部参考源信号注入鉴相器，鉴相器输出的直流电压调节延迟线长度，使OEO保持锁相或锁定状态而不失锁，提高OEO的长期稳定性。
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user: 2. 注入锁定 2.1. 自注入锁定 自注入锁定(SIL)是提高振荡器的频率稳定度和降低相位噪声的一种很有效的方法 [ 6 ] 。通过引出部分信号进行延迟再注入回振荡环路中，可以实现振荡器的自注入锁定。在一定的条件下，采用自注入锁定技术可以使振荡器获得与延迟量成正比的相噪抑制，并增大振荡器的等效Q值，有利于减小振荡器的频率波动。 自注入锁定的框图如图1所示，引出的部分振荡信号经过时间延迟 τ d 后以注入强度 ρ 反馈进入振荡回路，图中 θ 0 为输出信号的相位， B = ρ ω 3dB ， ρ = P i n j / P s 是注入强度， ω 3dB = ω 0 / 2 Q 是振荡器的3 dB带宽。 图1. 自注入锁定振荡器框图 由剩余噪声 n 1 ( s ) 引起的输出为： θ 01 ( s ) = − B s θ 01 ( s ) + e − s τ d θ 01 ( s ) + B s n 1 ( s ) (1) 由振荡器自身相位噪声 n 2 ( s ) 引起的输出为： θ o 2 ( s ) = − B s θ o 2 ( s ) + e − s τ d B s θ o 2 ( s ) + n 2 ( s ) (2) θ 0 的功率谱密度可以表示为： S s i l ( ω m ) = | H a ( s ) | 2 S n 1 ( ω m ) + | H b ( s ) | 2 S n 2 ( ω m ) (3) 其中 H a ( s ) = B s + B ( 1 − e − s τ d ) (4) H b ( s ) = s s + B ( 1 − e − s τ d ) (5) S n 1 ( f m ) 为频偏 f m 处的剩余噪声： S n 1 ( f m ) = k T B ′ F 2 P s ( f c f m + 1 ) (6) S n 2 ( f m ) 为振荡器在频偏 f m 处的相位噪声 [ 7 ] ： S n 2 ( f m ) = δ 1 + | G ( V 0 ) | 2 − 2 | G ( V 0 ) | cos ( 2 π f m τ ) + α ⋅ δ / f 1 + | G ( V 0 ) | 2 − 2 | G ( V 0 ) | cos ( 2 π f m τ ) (7) 下面根据公式进行Matlab仿真，OEO的光纤环长选为150 m，光纤延迟线分别使用7 km和11 km来进行自注入锁定。仿真后的结果如图2所示，采用自注入锁定使OEO的相位噪声在频偏10 kHz处降低了20 dB左右，相位噪声下降速度也比原先略快。且从图中可以看出，在相同的注入强度下，光纤延迟线越长，OEO的相位噪声抑制量越大。 下面仿真环路长度150 m的OEO采用11 km光纤延迟线在不同注入强度 ρ 下的自注入相位噪声曲线图。选取的注入强度系数分别为 ρ = 0.0178 ， 0.0562 ， 0.1778 ，可以清晰的看出在延迟时间 τ d 相同的条件下，注入强度 ρ 越大，相噪抑制就越好，但是杂散模式噪声的幅值也提高了(图3)。 2.2. 双自注入锁定 双自注入锁定系统的框图如下图4所示，比起上述的自注入锁定，它引出的振荡信号被分为两部分，分别经过 τ d 1 和 τ d 2 的延时并以相同的注入强度 ρ 反馈会振荡器。假设两个注入之间没有相互作用，那么双自注入锁定系统的输出是两个注入的叠加。 与自注入锁定的相噪推导公式类似，且假设两路分配的功率相等。 依然有： S s i l ( ω m ) = | H a ( s ) | 2 S n 1 ( ω m ) + | H b ( s ) | 2 S n 2 ( ω m ) (8) 其中 图2. 150 m环长自由运行OEO和7 km SIL OEO、11 km SIL OEO的相位噪声仿真 图3. 150 m环长OEO和不同注入强度下11 km SIL OEO的相位噪声仿真 H a ( s ) = 2 B 2 s + B ( 1 − e − s τ d 1 ) + B ( 1 − e − s τ d 2 ) (9) H b ( s ) = 2 s 2 s + B ( 1 − e − s τ d 1 ) + B ( 1 − e − s τ d 2 ) (10) 图4. 双自注入锁定振荡器系统框图 150 m环长OEO采用7 km和11 km光纤延迟线进行双自注入锁定，并单独使用7 km和11 km的光纤延迟线进行自注入锁定，通过matlab仿真对相噪图进行比较。可以看出在双自注入锁定OEO中，杂散模式的抑制较好。双自注入锁定OEO的最好相噪水平决定于其中最长的延迟线的长度以及两个自注入环路的功率分配。本文中两路自注入锁定的功率是相等的，所以双自注入锁定OEO的相噪水平是两段光纤分别进行注入锁定的平均(图5)。
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user: 3. 锁相环光电振荡器 锁相环光电振荡器是一种反馈控制系统，可以用来提高OEO的长期稳定性并降低相位噪声。锁相环光电振荡器包括一个外部参考源(External Signal)、鉴相器(Phase Defector)、环路滤波器(Loop Filter)和OEO。锁相环OEO的s域噪声模型如图6所示： 由图6看出锁相环OEO的开环传递函数为： H ( s ) = K p d K O E O F ( s ) s (11) 其中， K p d 是鉴相因数， K O E O 是光电振荡器的控制灵敏度， F ( s ) 是环路滤波器的频响。自由运行的光电振荡器其噪声在锁相环内传输函数为： H O E O ( s ) = 1 1 + H ( s ) (12) 同理，外部参考源的闭环传输函数为： H R E F ( s ) = H ( s ) 1 + H ( s ) (13) 鉴相器和环路滤波器的内部噪声闭环传递函数相等为： H P D ( s ) = H L F ( s ) = H ( s ) 1 + H ( s ) ⋅ 1 K p d (14) 锁相环OEO的输出噪声可以表示为： Δ θ o u t = Δ θ O E O H O E O ( s ) + Δ θ R E F H R E F ( s ) + Δ θ P D H P D ( s ) + Δ θ L F H L F ( s ) (15) 其中 Δ θ O E O 、 Δ θ R E F 、 Δ θ P D 和 Δ θ L F 分别表示自由运行OEO、参考源、鉴相器和环路滤波器的相位扰动。 图5. 双自注入锁定与单自注入锁定OEO的相噪对比 图6. 锁相环OEO的s域噪声模型 上式表明在锁相环OEO的锁定带宽内，输出信号的相噪更多的受外部参考源、鉴相器和环路滤波器的影响；在锁定带宽外，则受到自由运行光电振荡器自身的影响。因此环路带宽的选择会极大地影响锁相环OEO的相噪，设计滤波器时要综合考虑各个噪声的影响，才能确定锁相带宽。 锁相环OEO最终输出信号的相位噪声在10 kHz处下降了25 dB，而在偏离大于100 kHz的地方没有受到外部信号的影响，锁相环OEO和自由运行的OEO基本保持一致(图7)。
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user: 4. 失锁和改进的方法 OEO锁定后的输出频率与参考频率相同，则OEO的频率稳定性由外部参考源的稳定性决定。外部源通常由高稳晶振倍频产生。锁定后稳定性远远优于自由运行的OEO，则希望OEO的锁定带宽能足够的大。但是带宽一味增大会使OEO得相噪性能恶化，所以一般情况下锁定带宽不超过5 kHz，在温度稳定的实验环境下，OEO很容易失锁，一般只能维持几分钟的锁定时间。为了解决该问题本文搭建了锁定状态检测反馈回路，保证OEO频率稳定在锁定频率内。 框图如图8所示，射频衰减器的作用是调节注入强度改变锁定带宽。经过放大后的射频信号被分为 图7. 自由运行OEO与锁相环OEO相噪比较 图8. 改进的注入锁定式光电振荡器结构图 了三个部分：第一部分耦合后注入马赫增德尔调制器后形成完整的振荡环路；第二部分经过功分后注入鉴相器，鉴相器会输出一个直流电压，大小正比于OEO输出和注入源相位差的正弦函数，控制模块根据直流信号调节延迟线长度，起到监测OEO锁定的情况；第三部分信号用于输出。
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user: 5. 窄带带通滤波器 利用ADS优化工具来设计中心频率10 GHz满足要求的窄带滤波器，窄带滤波器电路图如图9所示。 该滤波器3 dB带宽为20 MHz，带内衰减小于3 dB，9.75 GHz处的衰减为−41.747 dB，10.25 GHz处的衰减为−41.921 dB，均小于40 dB；反射系数约为−20 dB。说明该带通滤波器性能良好，满足设计需求(图10)。 图9. 带通滤波器电路图 图10. 带通滤波器仿真电路图
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user: 6. 结论 本文分别仿真分析了基于注入锁定技术和锁相环技术的光电振荡器，理论分析和仿真结果表明锁定后的OEO比自由运行OEO相噪性能优越很多，且延迟线越长、注入强度系数越大则相噪越小。后又针对易失锁的问题提出了改进的注入锁定光电振荡器。保证了自由运行OEO和参考信号间的固有频率差始终处于锁相或锁定带宽内，不发生失所现象。
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user: 摘 要 通过离体冬瓜叶与活体冬瓜叶对DEHP吸收累积的对比分析，描述了冬瓜叶对DEHP吸收累积的特性。结果表明：离体冬瓜叶对DEHP的吸收累积主要是分配作用机制，符合Lagergren二级反应动力学过程；活体冬瓜叶对大气中DEHP的吸收累积符合二室模型特征，与实际结果拟合效果良好(R 2 > 0.9)。 关键词 :冬瓜，DEHP，二室模型，动力学特性 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 邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯(di-(2-ethylhexyl) phthalate， DEHP)是邻苯二甲酸酯(phthalic acid ester， PAE)中最常用的化合物，被广泛用于塑料制品、纺织品、包装材料等，进入环境的量巨大 [ 1 ]。DEHP从环境迁移到农作物，通过食物链进入人体，能引起睾丸和肝的损伤，诱发肝癌，对人的健康造成重大危害 [ 2 ][ 3 ]。由于其广泛应用和大量生产，DEHP已成为各种环境中普遍存在的污染物。 前期的研究结果表明冬瓜对DEHP有很好的吸收作用 [ 4 ]，植物吸收累积低极性有机污染物的途径已取得基本一致的认识，即主要是地上部分从大气吸收 [ 5 ]，但其吸收特性还缺乏系统的研究，特别是有关蔬菜对DEHP吸收和累积的动力学特征等方面几乎还是空白。本文以冬瓜植株为研究对象，通过离体冬瓜叶与活体冬瓜叶对DEHP吸收累积的对比分析，描述了冬瓜叶对DEHP吸收累积的特性，为从一个很低的极性层面描述植物吸收有机物的行为提供了科学依据，丰富了选择性环境修复有机污染物的理论参考。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 实验材料 将从浙江省农科院购得的黑皮冬瓜种子用1%双氧水浸种30 min，然后用蒸馏水冲洗3次，摊晾5 h，再将种子浸入70℃左右的无菌热水中，浸种1 h后置于有两层湿润滤纸的培养皿(Φ9 cm)中在25℃~30℃条件下黑暗催芽。等瓜苗长至有2~3片真叶时将其定植在普通玻璃温室的包含5 kg土壤和没有DEHP污染的肥料的30 cm直径锅中。在冬瓜结果期之后，三个含有10 cm长度果实的植物个体被转移到温室中。DEHP标准品(GC色谱纯，购自Sigma公司)，三氯甲烷、二氯甲烷、甲醇、无水硫酸钠等购自华东医药股份有限公司。 2.2. 离体冬瓜叶吸附DEHP 取适量的冬瓜叶，洗净后用滤纸吸干样品表面水分，再用剪刀剪开冬瓜叶，放入真空冷冻干燥机，干燥48 h，取出，用高速粉碎机粉粹，用18目的筛子过筛，转入样品袋，封口后放入真空干燥器中保存，备用。用批量平衡法绘制冬瓜叶对DEHP的等温吸附曲线。将未被DEHP污染的冬瓜叶粉末于105℃下烘干24 h后取出，为防止空气中的水分进入植物粉末内影响吸附效果，取出后尽快使用。配置5个浓度点(0.01， 0.02， 0.04， 0.05， 0.06 mg/L)的DEHP溶液，准确称取一定质量的冬瓜叶样品，倒入25 mL离心管中，加入DEHP溶液，其吸附固液比为2:25，用内垫锡箔纸的螺口塞拧紧，让后将离心管放到20 r/min的旋转振荡器上振荡72 h，取下离心管在25.4 ± 0.5℃和4000 r/min的转速下离心15 min，取其上清液，用GC/MC方法测定有机污染物DEHP浓度。空白对比实验表明：挥发、光降解、生物降解和瓶子吸附造成的损失均可忽略不计。为此，冬瓜叶对DEHP的吸附量可用其起始浓度和吸附平衡浓度的差值来计算。根据冬瓜叶对DEHP的吸附量Q e (mg/kg)和平衡时DEHP的浓度C e (mg/L)，采用批量的方法绘制其等温吸附曲线。 2.3. 活体冬瓜叶吸收DEHP 设计一个长、宽、高均为3 m的温室(钢化玻璃材料)。墙墙上有三个孔(Φ5 cm)，一个在从顶部中线往下30 cm处(出风口)，一个在其对立墙面从地面往上30 cm处(进风口)，一个是在强的中间(主要用于取样)，该口设计成可关闭的窗口)。为保持整个活体冬瓜植株在恒定的DEHP浓度中实验，设计了如图1的实验装置：空气发生器(1)，一个容积为25 mL的玻璃容器(2)，内装20 mL DEHP，该容器被安置在一个水溶锅(3)中，玻璃容器通过一根毛细管和三通(4)连接并与载气管相衔接，进气口设在温室的下口，出气口设计在温室的上口并与排风扇(6)相连接。在容器和毛细管上部浓度的迫使DEHP通过毛细管扩散，其扩散速率主要依赖毛细管的尺寸和水浴锅的温度及鼓风速度。在温室的顶部中心，安装有一个电风扇，以1 rpm的速度转动以获得速度非常低的气流。以这种方式，冬瓜植株是有可能暴露在一个恒定的DEHP浓度中的。例如，为获取一个温室中DEHP浓度为78.6 μg/m 3 的温室环境，使用参数为：鼓风机的转速为2800 r/min，水浴锅温度为32.6℃，毛细管长10 cm，直径为0.75 mm。为检查所产生的DEHP浓度，采用QCD-5000智能空气取样器并进行GC/MC分析测定，分四次采样，取平均值。 2.4. 活体样品的前处理 称取适量磨碎后的冬瓜叶样品，用滤纸包好，置入索氏抽提管内，然后注入90 mL分析纯二氯甲烷，在88℃温度下抽提20 h，再旋转蒸发浓缩至5 mL。选用10 mm × 300 mm的玻璃柱，用脱脂棉堵住其下端，在玻璃柱中依次装入约100~120 mm长的中性氧化铝，约30~40 mm长的硅胶和约30~40 mm长的无水硫酸钠。中性氧化铝使用前需进行250℃条件下在马弗炉内中烘4 h的处理，硅胶使用前需进行用二氯甲烷进行索式抽提12 h，并在130℃~140℃条件下烘干的处理，无水硫酸钠需进行250℃条件下马弗炉内中烘4 h的处理。上样前先用二氯甲烷对柱子进行充分湿润，再将浓缩好的样品转移至柱子过柱，最后用二氯甲烷定容至10.0 mL，上机检测。 2.5. 样品中DEHP测定 按Sablayrolles等 [ 6 ]的方法用Agilent 6890 GC/5975 MS气相色谱/质谱联用仪(Agilent Technologies， Palo Alto， CA， USA)测定DEHP。GC测定条件为：色谱柱用HP-5MS毛细管柱(长30 m，直径0.25 mm，孔径0.25 μm)；升温程序：100℃保持1 min，以15℃∙min −1 升至280℃，保持8 min，以25℃∙min −1 升至290℃，保持1 min；载气为He，流速为1.0 mL∙min −1 ；不分流进样，进样量为1 μL。MS测定条件为： 图1. 冬瓜叶吸收DEHP的实验装置图 电子轰击(EI)离子源；电子能量70 eV；离子源温度230℃；四极杆温度150℃，扫描范围50~500 amu，全扫描方式。溶剂切除时间3 min。DEHP的含量按如下两个校准曲线计算y = 5 × 10 −6 x + 0.2638 (浓度范围1~50 µg∙mL −1 ，R 2 = 0.9930)及y = 4 × 10 −6 x + 3.4439 (浓度范围50~500 µg∙mL −1 ，R 2 = 0.9973)。所有实验均重复3次。
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user: 4. 结论 冬瓜叶对DEHP有较强的吸附能力，其作用机理主要是分配作用；离体冬瓜叶对DEHP的吸附动力学符合Lagergren二级反应动力学，吸附热力学证实其吸附过程属于自发进行过程，该吸附过程是放热反应，低温有利于吸附反应的进行；二室模型能较好地描述活体冬瓜叶对空气中DEHP的吸收累积情况。
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user: 摘 要 碳烟是大气细颗粒物的主要成分，主要来源于生物质和化石燃料的燃烧。本文利用透射电镜观察木屑和棉花秸秆在不同条件下燃烧所生成的碳烟的微观形貌，单个碳烟颗粒的形状多为球状。较高的含氧量和温度有利于燃料的有效燃烧，并使碳烟中的有机碳充分挥发，脱氢反应进行的更加完全，最终使碳烟颗粒的粒径减小。而且碳烟颗粒之间通过相互碰撞会发生凝并，使单个颗粒变为链状、网状，排列更加整齐有序。 关键词 :碳烟，透射电镜，微观形貌 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. 引言 随着人类工业化的快速发展，人为活动以越来越大的规模和速度破坏着全球生态化学平衡，对环境以及气候变化也产生着越来越大的影响。其中大气颗粒物起着直接或间接的，渐渐成为科学研究的热点 [ 1 ] [ 2 ] 。其中大气细颗粒物的主要成分是碳质颗粒物，主要来自于化石燃料和生物质燃烧过程中产生的碳烟。碳烟是由于燃料不完全燃烧所产生，它除了降低能源利用率，增加成本之外，最主要的就是其不良的环境效应。化石燃料包括煤、石油、天然气等，主要集中在工业排放以及机动车排放过程，化石能源燃烧对整个大气的污染的危害程度已经广为人知，而对生物质燃烧对大气污染的贡献至今却没有引起足够的重视，相关的研究也比较少 [ 3 ] [ 4 ] 。本文采用美国FEI公司的高分辨透射电子显微镜FEI TecnaiG20 (测试条件为室温200 KV)对棉花秸秆和木屑(取自陕西省西安市未央区牛角村)在相同燃烧条件下的六个代表样品做透射电镜检测，并进行分析。
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user: 2. 样品的制备与检测方法 将附着碳烟样品的滤膜放入试管中进行预处理:用纯度为100%的乙醇(西安天茂化工有限公司)浸泡，用超声仪振荡15分钟，吸取溶液一滴滴加在碳膜铜网上，晾干，待测。检测：调节透射电子显微镜(FEI TecnaiG20)电压选取200KV，将样品分别放大至20 nm、50 nm、100 nm、200 nm等标尺级别，聚焦后拍照。
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user: 3. 扫描结果与分析 将木屑和棉花秸秆在相同条件下燃烧，燃烧后的产物选取六个代表样品用透射电镜进行检测，并分析。如表1所示。 图1为不同实验工况下碳烟形貌图。由图1可见，燃烧温度越高，越有利于化学反应的进行，反应 Table 1 Samples tested by TE 燃料 编号 温度，℃ 流量，l/min 采样距离，cm 燃料质量，g 样品质量，mg 采样时间，min 棉花秸秆 1 300 2 30 3.5187 120.9 25 2 300 3 20 4.2953 26.2 15 3 500 2 30 3.2704 24.4 10 木屑 4 300 2 30 6.8242 153 22 5 300 3 20 10.0213 135.6 20 6 500 2 30 7.867 136.9 20 表1. 透射电镜检测样品 图1. 不同燃烧工况下的碳烟微观形貌 生成的碳烟粒径较小，粒子呈现球状，总体为块状或链状，形貌较为复杂，500℃的碳烟粒子平均直径比300℃下粒子平均直径小。其中，500℃条件下碳烟颗粒链的粘结程度更强，整体排列更加紧密。增大采样流量，氧含量高会促进燃烧，并且减少碳烟的形成。据此可以推论：较高的含氧量和温度有利于燃料的有效燃烧，并使碳烟中的有机碳充分挥发，脱氢反应进行的更加完全，最终使碳烟颗粒的粒径减小。而且碳烟颗粒之间通过相互碰撞会发生凝并，使单个颗粒变为链状、网状，排列更加整齐有序。
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user: 4. 结论 利用透射电镜对本实验采集的样品进行观察，单个生物质碳烟颗粒呈现球状，500℃条件下碳烟颗粒链的粘结程度更强，整体排列更加紧密。增大采样流量，氧含量高会促进燃烧，并且减少碳烟的形成。较高的含氧量和温度使碳烟颗粒的粒径减小。而且碳烟颗粒之间通过相互碰撞会发生凝并，使单个颗粒变为链状、网状，排列更加整齐有序。研究不同参数下碳烟微粒的微观形貌的变化规律，可深入了解颗粒物生成与氧化过程，对减少颗粒物排放量具有重要意义。
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user: 摘 要 无线自组织网络具有布置灵活，不需要固定设备支持，可由其他用户节点代为进行数据转发的优势，在有紧急通信需求的恶劣环境下得到了广泛的应用，本文设计了一种包含中继节点的多用户多输入多输出(MU-MIMO)无线自组织网络，同时，利用半正定松弛(SDR)算法，研究了与之相应的最优化预编码方案。此外，考虑到实现最优预编码算法的高度复杂性，通过奇异值分解和块对角化，本文设计了两种次优化预编码方案作为最优方案的参照。仿真结果证明，本文设计的预编码方案能显著提高系统性能。 关键词 :能量收集，预编码设计，协作通信，中继用户 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，无线通信网络的工作时长受设备能量的制约，在这一背景下，无线能量收集技术受到了广泛的关注与研究 [ 1 ] ，并已被证明可有效运用于无线网络中，延长设备的使用时间 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，由于射频信号可以同时承载信息与能量，参考文献 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 研究了无线信息与能量同时传输系统(SWIPT)，为后续的理论研究奠定了基础。 无线能量收集技术可以一定程度上解决无线网络的能源短缺问题，但随着网络中接入的设备不断增多，用户的可用频谱受到了极大的限制。与此同时，在偏远地区，信号覆盖也是一个问题。为了解决这一困境，随着多输入多输出(MIMO)技术的成熟，学者们证明了运用MIMO技术可以有效提高数据吞吐量和系统信息传输距离，而无需额外的带宽或更高的能耗 [ 10 ] 。 MIMO无线传播信道的两个基本特征是广播和多路访问。因此，某个链路上的发送信号可以被无线网络中的其他相邻节点检测到。这些节点可以形成无线自组织(Ad Hoc)网络，并且作为接收终端的中继站来帮助转发消息。SWIPT MIMO与中继的结合可以有效提高系统传输速率，此时，无线网络的通信质量由射频能量接收机的结构和预编码性能决定。 在上述问题的驱动下，本文研究了包含两个用户的无线Ad Hoc网络(WAHN)中的MIMO系统。本文应用解码–转发(DF)协议下的功率分配接收机来研究发射信号的波束成形和中继节点的功率分配。设计目标是在满足主用户的通信速率需求的前提下，同时最优化功率分配和预编码设计，以最大化从用户的传输速率。此外，由于最优化算法带来的计算复杂度，本文分别利用奇异值分解(SVD)算法和块对角化(BD)算法给出了两个次优的预编码设计，用以与最优化方案作性能对比。
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user: 2. 系统模型 本文设计的具有中继节点的MIMO-WAHN网络如图1所示。系统包括源端节点S，机会主义中继节点R和两个终端节点——主用户i与从用户j。假设系统采用半双工模式进行传输，中继节点遵循DF协议进行数据转发，且所有的信道都是准静态平坦衰弱信道，源端节点配有M根发射天线。中继节点无固定电源且配有M根天线，这些天线同时用于发射源端节点及中继节点自身的信号，用户终端都配备有N根接收天线。中继节点转发源端节点的信息给主用户i的速率要求大于一个最低阈值以保证通信质量，在这一基础上，中继节点利用剩余的能量将自身的信息发送给从用户j。 在本系统中，传输分为两个时隙阶段完成。在第一个时隙，源端节点向中继节点同时发送能量和信 图1. MU-MIMO无线自组织网络系统模型 息。传输信号为 x ∈ ℂ M × 1 ，假设信道状态已知，且信道矩阵为 h = ℂ M × M ，中继节点不需要将信号从频带转换至基带来收集能量，中继节点接收到的信号可以表示为： y = h x + z (1) 其中z表示源端节点至中继节点之间的加性高斯白噪声(AWGN)矢量，z相互独立且服从 z ∼ C N ( 0 ， I ) ，x的协方差矩阵被表示为 S s = Ε [ x x H ] ，源端节点的功率受 Ε [ ‖ x ‖ 2 ] = t r ( S s ) ≤ P s 约束，中继节点通过功率分配的方式对所接收到的能量信息进行分配，分配系数为 ρ ( 0 < ρ < 1 ) 的部分功率用于对接受信息的译码， 分配系数为 1 − ρ 的部分功率被用于处理能量收集，此时，第一时隙内源端节点至中继节点的信息传输速率可表示为： R = log 2 | I + Λ ¯ ρ 1 / 2 h S s h H Λ ¯ ρ 1 / 2 | (2) 中继节点所收集到的能量可表示为： P = t r ( Λ ρ h S S h H ) (3) 其中 Λ ρ = d i a g ( ρ 1 ， ⋯ ， ρ N ) ， ，假设每根天线上的功率分配因子均相同， ρ 1 = ρ 2 = ⋯ = ρ N = ρ ， 在第一时隙中，满足中继节点信息接收速率的前提下，最大化中继节点收集到的能量，可以使得中继节点有充足的能量在第二时隙传输更多的信息，从而实现系统速率最大化。 第一时隙的中继节点能量收集最优化问题(P1)建模如下： P 1 :           max ρ ， S S t r ( Λ ρ h S s h H )                     s .t . r R = log 2 | I + Λ ¯ ρ 1 / 2 h S s h H Λ ¯ ρ 1 / 2 | ≥ γ                                 t r ( S s ) ≤ P s               S s ≥ 0                                 0 ≤ ρ ≤ 1 (4) 其中 γ 表示源端节点的最低传输速率要求。 系统完成第一时隙的传输后，进入第二时隙阶段。此时中继节点通过解码转发(DF)协议，将自身所需传输的信号和从源端节点接收到的信号重新组合后同时传输给主用户和从用户，中继节点从源端节接受并解码的信号为 S S ∈ ℂ N × 1 ，中继节点自身所需传输的信号为 S R ∈ ℂ N × 1 ，此时在第二时隙内，主用户从中继节点接收到的信号矢量可被表示为： (5) 从用户从中继节点接收到的信号矢量为： y j = h j ( W S S S + W R S R ) + z j (6) 其中 h j ∈ C N × M ， h j ∈ C N × M 分别表示中继节点与主、从用户之间的信道系数。中继节点使用预编码矩阵 W s 来转发源端节点S的信号给主用户，并且使用预解码矩阵 W R 来发送其自己的信号给从用户，以此消除用户之间的共道干扰，主、从用户接收端的加性高斯白噪声服从分布 z i ∈ ℂ M × N ~ C N ( 0 ， σ i 2 ) ， z j ∈ ℂ M × N ~ C N ( 0 ， σ j 2 ) 。 因此，主用户的SINR可以表示为： S I N R i = | h i W s | 2 | h i W R | 2 + σ i 2 (7) 从用户的SINR可以表示为： S I N R j = | h j W R | 2 | h j W s | 2 + σ j 2 (8) 由于中继节点遵循DF协议将源端节点的信号转发至主用户，因此，当第一时隙中继节点接收源端节点信号的速率R与第二时隙中继节点转发源端节点信息给主用户的速率 R i 相等时，源端节点与主用户之间的速率达到理论上的最大值 [ 11 ] ，基于此，给出第二时隙的优化目标：满足主用户传输速率的基础上，最大化从用户的速率，且传输过程的能耗由中继节点在第一时隙中从源端节点处收集的能量所提供。 第二时隙中的从用户速率最优化问题(P2)建模如下： P 2 :         max W R ， W S       | h j W R | 2 | h j W s | 2 + σ j 2                   s .t .           | h i W s | 2 | h i W R | 2 + σ i 2 ≥ ψ                                   ‖ W S ‖ 2 + ‖ W R ‖ 2 ≤ P (9) 其中 ψ 表示主用户所需的最小速率。
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user: 3. 最优化解法 在第一时隙中，优化问题P1的优化目标为一个典型的凹函数，且限定条件中的限定函数为凸函数，因此，P1可被视为一个经典的凸优化问题，在求解过程中，首先对 ρ 从0到1的范围内进行迭代取值，这样可以把P1变为只有一个未知变量 S s ，同时将 ρ 锁定为 ρ = ρ ¯ ，此时优化问题P1可被表示为： max S S t r ( Λ ρ ¯ h S s h H ) s .t . r R = log 2 | I + Λ ¯ ρ ¯ 1 / 2 h S s h H Λ ¯ ρ ¯ 1 / 2 | ≥ γ             t r ( S s ) ≤ P s   S s ≥ 0 (10) 此时利用Matlab对 ρ 进行 ρ ∈ [ 0 ， 1 ] 一维搜索，并调用CVX工具箱求解出最优的预编码矩阵 S s ， S s 对应的 ρ 即为P1所求的最优功率分配因子，至此最优化问题P1算法已给出。 接下来，给出P2的最优解法。 首先，定义 S = W s W s H ， Q = W R W R H 及 H = h i h i H ， i = 0 ， 1 ， 2 ，通过半正定规划算法，先松弛掉“秩为一” 这个限定条件，将P2变形为： P2-SDR :   max S ， Q       T r ( H j Q ) T r ( H j S ) + σ j 2                             s .t .         T r ( H i S ) ≥ ψ ( T r ( H i Q ) + σ i 2 ) ，                                               T r ( S ) + T r ( Q ) ≤ P ，                                             S ≥ 0 ，     Q ≥ 0 (11) 如果P2-SDR的解为 S * 和 Q * 且满足条件 r a n k ( S * ) = 1 和 r a n k ( Q * ) = 1 ，则 S * 和 Q * 为P2-SDR的最优解，继而可对 S * 和 Q * 进行特征值分解以求出最优的预编码矩阵 W s * 和 W R * 。但如果 S * 和 Q * 不满足 r a n k ( S * ) = 1 和 r a n k ( Q * ) = 1 这一限定条件，那么求出的预编码矩阵 W S 和 W R 只是最优预编码矩阵解的一个上边界，最优的预编码矩阵 W s * 和 W R * 还需要通过“秩一逼近”算法求出。 为了进一步求解P2-SDR，首先引入等效替代因子t，对P2-SDR进行Charnes-Cooper等效转换，此时优化问题被表述为： P2-SDR-Equ :   max S ， Q ， t       T r ( H j Q )                                         s .t .         T r ( H j S ) + t σ j 2 = 1 ，                                               T r ( H i S ) ≥ ψ ( T r ( H i Q ) + t σ i 2 ) ，                                               T r ( S ) + T r ( Q ) ≤ t P ，                                               S ≥ 0 ，     Q ≥ 0 ，   t > 0 (12) 其次，P2-SDR-Equ为一个满足斯莱特(Slater)条件的凸优化问题，且与P2-SDR的对偶间隙为0。证明问题P2-SDR与P2-SDR-Equ等价的步骤如下： 1) P2-SDR的所有可行解为(S，Q)，其对应的问题P2-SDR-Equ解为 ( S T r ( H j S ) + σ j 2 ， Q T r ( H j S ) + σ j 2 ， 1 T r ( H j S ) + σ j 2 ) ，可以看出两个问题有同样的目标值S与Q。 2) 问题P2-SDR-Equ对应的可行解为(S，Q，t)，而P2-SDR中的可行解为(S/t，Q/t)，两个问题的目标值相同，因此两个问题是等价的。 问题P2-SDR-Equ可以通过在Matlab调用CVX工具箱求出最优值 [ 12 ] [ 13 ] 。 由于之前我们松弛掉了“秩为一”这一条件，导致问题P2-SDR-Equ的最优解中存在着两个矢量变量，分别为 S * 和 Q * ，但由于预编码矩阵的秩必须是大于1的整数，且本文研究的系统包含两个用户， 所以只有当 r a n k ( S * ) = 1 ，   r a n k ( Q * ) = 1 时，有 r a n k 2 ( S * ) + r a n k 2 ( Q * ) ≤ 2 K + 2 [ 14 ] 。本文系统中K = 1，表 示只有一个从用户。此时求解出的 S * 和 Q * 即为问题P2-SDR-Equ的最优解，对应的 W s * 和 W R * 为P2的最优预编码矩阵。
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user: 5. 仿真分析 在本章节中，通过Matlab仿真软件对本文设计的三种预编码方案进行性能对比。仿真环境设置如下：节点之间的传输信道经历平坦衰弱，且信道之间相互独立，不考虑大尺度衰弱，系统中主用户与从用户始终保持标准距离，中继节点处于源节点与主用户之间的直线距离中间位置。 当源端节点与终端节点的天线数目N = 4，主用户与从用户的天线数目M = 2时，仿真结果图2所示。 其中BF表示波束赋形最优化算法，SVD表示第一时隙中的奇异值分解次优化算法，BD表示第二时隙中的块对角化次优化算法，图中给出了三种优化方案下，主用户最低速率需求为 R i = 4 ( bit / s / Hz ) 与 R i = 6 ( bit / s / Hz ) 时的从用户速率。根据仿真所示，可以给出如下结论： 1) 主用户最低速率需求越大，从用户的总速率越小。这是因为中继节点在第一时隙中接收到的能量有限，主用户对速率的需求越高，中继节点可以分配给从用户的功率就越小，因此影响从用户的传输速率。 2) 通过波束赋形算法设计的最优化预编码矩阵在给定的两种情况下都表现出了最优性能。原因是波束赋形能够将发射信号的主瓣对应接收信号的到达角度，旁瓣对应干扰信号的到达角度，在能够增强有用信号的同时还能在一定程度上消除干扰信号，从而提高系统速率。但是最优化方案的实现复杂度很高，因此次优化解目前更具现实意义。 3) 在用户端的天线数量小于发射端天线数量时，块对角化预编码的效果与最优化方案非常接近，这是由于块对角化算法预编码可以将干扰信号映射到有效信号的零空间，从而达到干扰消除效果。块对角化算法预编码在用户数量较少，信道状态已知的条件下很容易实现预编码矩阵设计，计算复杂度较低。而采用奇异值分解算法进行预编码设计，会导致用户空间的子信道成90度，分解后子信道性能差异较大，因此效果相对较差。 源端节点、中继节点、主用户，从用户的天线数量相等，M = N = 4时，仿真结果如图3所示。 当各个终端天线数量相等时，可以看出： 1) 当用户端天线数量等于发射端时，块对角化算法的性能最差，这是因为随着天线数量的增多，信道维度变大，此时块对角化算法不能很好的消除用户间信道干扰，因此性能较差。 图2. 天线数量N = 4，M = 2时的系统速率 图3. 天线数量N = 4，M = 4时的系统速率 2) 用户端天线数量的增加显著地增强了系统的容量，最优化方案效果更佳明显。这是因为波束赋形算法不受分离的子信道性能及接收端天线数目的影响，且MIMO系统的吞吐量随天线数目增多而线性增长，因此波束赋形算法速率提升最大。
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user: 6. 结语 本文研究了基于能量收集的多用户MIMO无线自组织网络的预编码设计，通过波束赋形、奇异值分解和块对角化算法，分别为两个时隙设计了最优化及次优化的预编码方案，仿真结果表明，本文所设计的预编码方案能显著提高系统性能。
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user: 摘 要 与时间和历史问题主导的现代性社会理论不同，后现代性社会理论更加关注空间和地理问题。与其他后现代理论家不同，福柯将空间的政治性和权力性集结在一起，并借助身体全方位展开。以身体为聚焦，透过尸体–肉体–人口的三步跨越，将空间权力和身体政治全面铸合，开创出一种独特的政治视角，最终成就了福柯的独创价值。 关键词 :空间权力，身体政治 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. 导引。身体政治学，一种新可能 将福柯放置在西方现代与后现代理论家的大谱系中给予标注，结论可能来自本体论和认识论两大方面：1) 就本体论而言，是以权力的本体论取代语言的本体论，这是其完成对海德格尔批判和超越之后对尼采的一种回归和再发现；2) 就认识论而言，是以知识考古学的认识论取代传统的主体性认识论，以此用先验性取代或清除主体论的影响，以求达到某种客观的绝对的结果。如此两大方面的结合，既揭示出福柯思想和工具之内在组合的意义，也非常接近于谢里登论福柯时所提出的“新概念和新方法”的核心突破。“在一定的意义上，福柯每一部书都是一个崭新的起点而达到的全新的境界：必须重塑方法论，必须构筑新概念。” [ 1 ] 极为有趣且令人深思的是，在本体论和认识论的结合部，一种超越身体政治的身体伦理，清晰地显明在福柯的晚期思想中。 虽共处于空间转向与主导的共识平台之上，但与诸多后现代理论家将空间生产过分结构化与制度化的倾向不同，福柯却将空间生产更加生动化和具体化。而作为生动化和具体化的凸显便是身体。以身体为聚焦，透过尸体–肉体–人口的三步跨越，将空间权力和身体政治全面铸合，开创出一种独特的政治视角，最终成就了福柯的独创价值。
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user: 2. 身体——空间的政治性和权力性的集合 受其同胞列斐伏尔空间生产理论的影响，福柯也将自己的理论建构在空间平台上，这几乎就是后现代政治的共有平台。“当今的时代或许应是空间的纪元。”作为福柯判断整体时代转向的核心结论，既可以作为福柯开启其“后现代空间权力政治”的起点；也可以作为福柯阐发其“后现代空间权力政治”的终点。其意义在福柯整个思想体系中具有非常的统领价值：一方面，与所有后现代思想家无法摆脱政治与权力的嵌合相关联，“权力关系”仍旧是福柯揭示后现代政治的首要切入；另一方面，在阐释时又融入了空间的范畴，特别是空间生产与社会性的内容。综合看，其基本逻辑在于通过空间、政治、权力与人直接结合，最终将人的历史诠释为权力的历史。福柯看来，政治就是“权力政治”、“身体政治”、“生命政治”的组合，而权力–身体–生命所连接的政治主线背后的主轴却是空间。 就基本前提而言，福柯的空间诠释是通过他对政治与权力的认知开启的。前提是对人和权力的基本认知。当亚里士多德在《政治学》中言明“人是一种政治动物”时，似乎就规划出了人的政治天性，而权力也似乎永远是政治的核心要素。但权力却常常转换形态。“在社会科学上，权力是基本的概念，犹如物理学上的能是基本概念一样。权力和能一样有许多形态。权力必须被看作是不断地从一个形态向另一个形态转变。” [ 2 ] 一方面，福柯对政治的敏感与投入是和整个后现代思想紧密吻合的。从现代到后现代，政治成为一个共有平台。诸如德里达的“解构即政治”，罗斯诺的“证明后现代主义是一种政治现象是一件轻而易举的事情。”等都在宣扬“后现代与政治”的特殊关系，所不同的是福柯进一步将“后现代与政治的关系”建构在空间之上。在福柯这里，空间无所不在的政治感和政治性被不断强化。另一方面，福柯对权力的聚焦又受到尼采权力意志理论和当代自然科学的双重影响，特别是诸如权力力学、权力系统、权力机器、权力技术谱系学、权力情境等新概念的影响。结果，力量关系场境和功能系统、力量编排、力量布展、权力施展等新一类的表述语汇，便常常出现在福柯的著作中，而统管它们的中心只有一个，即权力。 结果，空间的政治性就是空间的权力性，成为福柯空间诠释的基本意念；但真正将空间的政治性和空间的权力性结合在一起的是身体，于是身体才是福柯空间理论的核心标示。政治与权力互相映衬，最终都呈现在身体中。由此可以得出这样的结论：“空间、权力和政治”构成了福柯后现代政治的总纲，其背后凸显的是权力政治的三大递进：“政治解剖学”研究的是尸体，与医院相关；“政治技术学”研究的是肉体，与监狱相关；“生命政治学”研究的是人口，与社会相关。如此完整的三段式递进深刻表达出福柯后现代空间政治清晰的三段体。 透过身体，福柯呈现出哪些观点呢？ 从资本主义社会中布满各种各样的充斥着权力的局部微观空间入手，福柯将重心聚焦于微观的各个场景：监狱、学校、医院、公园、图书馆、公墓等场所。这种对微观空间的关注使福柯走出了一条明晰的路径：医院–癫痫病史；监狱–规训权力；社会–安全管理。而构成这几个主要阶段的中心点贯穿也是非常明晰的。“政府的主要问题，就是用规训结构空间……一个城市，就是一个设计的空间” [ 3 ] 。它们堪称为权力的中心。微观的权力借助微观的空间主导着当代资本主义社会的政治运作与实践。而且，福柯看到伴随空间的解放而来的是权力的分散化结局：空间越分散，关系越重要。由此，资本主义社会中存在的新型权力关系已经发生变化，权力不再是所谓最高的中心点，而是存在于各种社会关系的社会场中，而这些密密麻麻的“社会场”其实就是各种各样的权力网络。就基本特征看，在资本主义社会中权力不再是获得的、取得的，而是在互动关系中发生的，是内在于各种社会关系的；既不是来自上层也不是来自中心，而是来自下层和基层机构。“权力并非一种实体，也非一种流体，而仅仅是一系列机制和程序的集合” [ 4 ] 。这种新型权力依存在不同的社会关系中：生产关系、家庭关系、性关系等。“政治的策略，就是一种基于力量关系的总体的策略……力量并不产生于自身或内部，而是一种关系的产物，以一种互为因果的循环的方式存在” [ 5 ] 。