DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 《电工电子技术》课程教学模式的改革 3.1. 转变信息化教学理念，加强信息化教学能力 信息化教学可将其封闭式教学模式转变为开放式课堂教学模式。充分使用多媒体教学，发挥其直观性、形象性、有趣性、开放型的优势，让学生化抽象为形象，化静态为动态来吸引学生的学习兴趣，让枯燥无味的知识变得更有趣味性，活跃课堂气氛调动学生的积极性。比如讲解“三极管的放大原理和特性曲线”，大部分学生对于课堂的讲解都很模糊，很难理解三极管是如何进行电流放大和如何进行输入输出特性曲线的测绘，但如果教师将这个原理和特性曲线做成动态过程图，再进行讲解就会显得一目了然，学生也能更加容易的理解和掌握。 然而，信息化教学不仅仅是在传统教学中加入技术化元素，将纸质课本数字化后上传网络，用投影等多媒体设备展示教材内容等，更主要的是根据学生的学习状况，记录并合理分析学习行为，从中提炼出学生个性化学习需求、薄弱环节，并智能推送针对性的学习资源，激发学生自主学习的潜在创新能力和个性化探索。为了实现信息技术与课程教学的深度融合，切实提高教育教学质量，需要教师转变信息化教学理念，加强信息化教学能力，提高信息化业务水平。 近几年，我校积极推进教学信息化改革，每年举办两次教学信息化专题培训，年底举办信息化教学竞赛，内容丰富、实用性强，有力提升了教师的信息化教学能力。同时，借助超星尔雅平台，上半年我校开设公选网络课程184门，8792名学生报名参与尔雅通识课学习，94.86%的学生通过课程考核并获得相应学分，期末考核总体优秀率为87.35%。 3.2. 启发式教学模式，培养学生兴趣 改进教学模式，着力推进从知识课堂向能力课堂、灌输课堂向对话课堂、封闭课堂向开放课堂、重教轻学向教学并重转变。教师将课程知识内容归纳筛选并讲解主要内容和重点内容，着重培养学生的学习电工电子技术的能力，而不是局限关注于某个知识点。让学生主动的参与到教学中去，在教学过程中以提出问题为突破口，以学生为主体，以教师为主导，进行启发式教育模式，调动学生的学习主动性和积极性，让学生深刻理解“学而不思则罔，思而不学则殆”的正确方法论。 革新教学方法，强化“专题讨论式”、“启发式教学”、“案例式教学”，通过学生分组讨论、项目设计、课题研究和主题实践等多种形式，引导学生主动的发现问题、分析问题和解决问题，并在学习过程中获取知识、训练思维、培养能力、发展个性，提高学生学习知识、综合运用知识的能力。比如让学生设计交通灯控制系统，将学生分成小组配合进行课题研究，不仅让学生扎实电工电子课程中的LED性能，计时器，分频电路和逻辑电路等知识，还可以让学生自己动脑，自己动手操作，教师尽可能的扮演组织者，让学生自己扮演课堂的主人提高学生的学习积极性，从而提高授课质量和教学效果。 3.3. 科研反哺教学，培养学生创新能力 在学生培养过程中，电工电子技术教师应积极主动地将科研与教学紧密结合起来。将科研进展及成果融入到教学内容中来，写进教案，启发学生的学习兴趣；将学科前沿带进课堂，开阔学生的视野，防止学生所学知识与社会脱节；将课题带进课堂，丰富课堂案例，引导学生学以致用，培养学生的发散性思维。鼓励学生通过查阅文献、论证和选择方案的过程来掌握科学前沿知识，有效地提高学生分析问题的能力和解决复杂问题的能力。 比如电工电子技术课程中三相电路是比较难理解的地方，这时将三相风力发电机控制电路设计课题引入课堂，不仅使学生掌握了通过整流电路将交流电转化为直流电的运行原理和运行特性，也能使学生在实践中学习和运用，有效的提高了学生分析问题的能力和解决复杂工程问题的能力。 3.4. “以赛促学”，强化实践教学 “以赛促学”的教学模式是通过竞赛实践训练的方式来提高电工电子技术知识水平，培养与当今时代接轨的创新型人才。根据学生的认知特点和水平，鼓励并带领学生们参加大学生电子科技大赛等电子类竞赛，以学生为中心，为学生提供一个能动手、能发挥、能创新的科研实践平台。 在课堂教学中，学生往往缺乏问题意识，学习目标不明确，没有针对性，学习气氛不高，学生通过竞赛可以很容易的发现问题，为了在竞赛中获得更好的奖项，学生会更加积极的翻阅书籍，查找问题的解决方法。学生在参加竞赛的过程中，不仅能够拓宽了学生的知识面，增强了学生的发散性思维能力，实现理论与实践相统一，还可以培养学生的团队精神和创新精神，这有利于学生毕业后更好的适应社会的发展。 2019年4月，安徽理工大学作为安徽省2019年学科和技能竞赛电子类(电子信息、电气、自动化、仪器类)专业水平测试赛考点之一，顺利完成了组织竞赛工作。电子类专业水平测试赛是为了贯彻全国教育大会精神，推动省内高校电子信息、电气、自动化、仪器类专业深化教学体系和课程内容改革而设立的本科专业类水平测试竞赛。本次测试赛由安徽省教育厅、大学生电子设计竞赛安徽赛区组委会主办，由安徽大学、安徽理工大学、安徽工程大学承办。安徽省2019年学科和技能竞赛电子类专业水平测试赛展板如图1所示。安徽理工大学共投入9个标准实验室作为测试赛考场。水平测试赛采用多考点集中封闭方式进行，分为理论考试和实验考核两个部分。共有来自包括安徽理工大学52名同学在内的8所高校的217名考生参加了安徽理工大学考点的竞赛。图2为本次专业水平测试赛考生在测试中。 图1. 安徽省2019年学科和技能竞赛电子类专业水平测试赛展板 图2. 安徽省2019年学科和技能竞赛电子类专业水平测试赛考生在测试中 此外，我校积极组织第五届“互联网+”大学生创新创业大赛启动与培训，完成787项优秀作品；积极参加各类学科竞赛，如大学生智能车竞赛、电子设计竞赛、智能制造竞赛、结构设计竞赛、机械创新设计大赛、数学建模竞赛、过程装备实践与创新大赛等均取得了优异成绩。去年，我校在《2018年全国普通高校学科竞赛评估结果(本科)TOP100排行榜》中排名全国第58名。
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user: 4. 总结 电工电子技术课程是一门理论性和实践性都很强的课程，要培养出综合能力强的高素质创新型人才，必须以创新教育改革为突破口，注重“教学互动性、学生主体性、知识建构性”，深化课堂教学改革，强化实践教学，提高人才培养质量。
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user: 摘 要 针对自然资源部北海局现有业务应用系统整合问题，对CAS集成认证原理进行深入研究，设计搭建了基于CAS模式的单点登录系统。结合北海局各类软件系统的实际情况，分析各类系统实现单点登录所面临的问题，针对这些问题提出不同的解决方案，为北海局业务应用系统的整合集成提供技术路线，以实现北海局单点登录系统的建设。 关键词 :CAS认证，单点登录，系统集成 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着海洋信息化的不断发展，自然资源部北海局内部逐步建立了为海洋管理业务服务的各类信息系统。这些系统建设技术选型各异，每个系统都有独立的认证体系和用户管理模块。用户在使用各个系统时，需要清楚记住每个系统的账户信息并逐一登录认证，这样不仅增大了用户管理的难度，而且不利于系统的安全管理。 基于CAS模式的单点登录系统，在实现一点登录、多点应用的同时，提供统一简便的用户管理，只有通过安全认证且获得使用权限的用户才能访问信息系统，不仅方便用户登录及管理，而且有效提高系统安全性能，保证系统资源的高效实用。
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user: 2. 系统设计方案 目前自然资源部北海局信息化软件系统主要包括3大类系统：基于Java平台的B/S结构应用系统、基于.NET平台的B/S结构应用系统和基于.NET平台的C/S结构应用系统。第一类系统在设计开发时就已充分考虑单点登录的问题，通过在系统配置文件中增加过滤器及监听器等代码，实现CAS单点登录；第二类系统在集成CAS单点登录时是结合表单认证方式完成的，这种方式在用户访问系统资源时会出现循环重定向问题，需要通过配置系统会话状态实现会话数据的保存，避免因用户票据数据丢失造成单点登录失败；第三类系统受系统开发框架限制，无法通过Cookie存储用户验证信息，针对这种情况考虑采取集成基于REST (Representational State Transfer，表现层状态转化)架构的RESTful API接口，实现客户端与服务器端的用户信息交互，以此完成系统登录工作 [ 1 ] 。整个系统结构如图1所示。 图1. 系统结构图
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user: 3. CAS单点登录 3.1. CAS认证原理 CAS (Central Authentication Service，中央认证服务)是Yale大学发起的一个旨在提供企业级单点登录解决方案的开源项目，CAS协议经过3个版本的不断提升，成为目前比较流行的针对Web应用的开源单点登录框架，它具有易用、跨平台、可扩展等特点。CAS框架包括CAS客户端和CAS服务端两部分，CAS服务端是需要对应部署的Web应用，负责对用户进行认证并颁发证书；CAS客户端需要部署在Web应用中，可支持Java、Php、.Net等多种语言编写的Web应用，负责处理对Web应用中受保护资源的访问请求。 CAS协议是基于票据(Ticket)的方式实现安全认证的，Ticket是CAS客户与CAS服务端通信的重要凭证，CAS服务端通过验证Ticket信息来判断用户是首次请求认证还是已通过认证，认证原理如图2所示 [ 2 ] 。用户通过浏览器访问应用系统时，部署在应用系统中的CAS客户端接收到访问请求后，会分析请求中是否含有ST (Server Ticket，服务票据)，如果有说明用户已登录，将跳到图2的Step4；如果没有，浏览器将重定向到CAS服务端。CAS服务端的TGS (Ticket Granting Service，票据授权服务)将对用户Cookie中的TGT (Ticket Granting Ticket，票据授权票据)进行验证，验证通过则返回ST到CAS客户端，跳到图2的Step4；验证不通过，则向浏览器返回登录页面。用户在登录页面中输入用户名和密码，提交到CAS服务端由AS (Authentication Service，认证服务)进行验证，验证成功后CAS服务端会在用户浏览器设置一个TGC (Ticket Granting Cookie，票据验证凭证)，用于存放包含用户身份信息的TGT，以便后期验证用户是否已登录，同时生成唯一的ST返回给用户。用户携带ST通过CAS客户端重定向到CAS服务端，对ST的合法性进行核实，验证成功后返回用户名，验证失败则返回错误信息 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 图2. CAS认证原理图 3.2. 单点登录平台搭建 单点登录(Single Sign-On，简称SSO)，通过统一认证平台同时为多个应用系统提供登录认证服务，能够实现在多个应用系统中，用户只需要登录认证一次就直接访问已授权的系统，而不需要在访问每个系统时进行身份认证。基于CAS模式实现的单点登录平台认证流程如图3所示 [ 6 ] 。 CAS单点登录认证平台包括服务端和客户端，CAS服务端是基于Https协议与CAS客户端进行交互完成对用户的安全认证，搭建一套完整的认证体系主要包括三个步骤：安全设置、服务器定制和客户端配置 [ 7 ] 。 图3. 单点登录认证流程图 安全配置：首先需要修改CAS服务端所在中心认证服务器的Tomcat环境配置，在conf/server.xml文件中启用SSL (Secure Sockets Layer，安全套接层)功能，然后利用JDK (Java Development Kit，Java开发工具包)自带的keytool工具生成证书，将证书以文件的方式导入到CAS服务端和CAS客户端，使双方具有Https通信能力。这个证书是CAS客户端与CAS服务端安全交互的重要保证，通信双方以此证明自己的合法性。 服务器定制：将CAS-Server源代码安装部署到中心认证服务器的Tomcat中即可完成CAS服务端的初步配置。在实际应用中，需要CAS服务端能够读取指定数据库中的用户信息进行安全验证，可以通过修改CAS-Server目录下的WEB-INF/deployerConfigContext.xml文件，配置认证数据源和验证选项来实现。CAS认证数据源支持单数据库、多数据库及域账户等多种方式，用户可以根据系统实际应用需求进行自定义配置。 客户端配置：下载CAS-Client源代码，根据项目实际应用需要将相应的jar包导入应用系统的WEB-INF/lib下，同时在应用系统的web.xml文件中增加CAS认证过滤器，将用户访问请求定向到CAS认证平台中进行安全认证。
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user: 4. 应用系统集成 4.1. 基于Java平台的B/S系统集成 这类系统与CAS单点登录系统结构嵌合度较高，集成难度相对较低，按照CAS客户端配置方法对系统配置文件进行修改后即可完成系统单点登录的集成，登录流程如图4所示。用户首次访问系统，由于未通过认证，系统将跳转至配置文件中指定的casServerLoginUrl地址(即CAS服务端登录认证中心)，在CAS服务端认证完成后，CAS服务器将在系统访问地址(需要配置文件中指定serverName)后添加ticket并返回CAS客户端，CAS客户端接收后会再次向CAS服务端发起ticket验证，CAS服务端验证通过返回成功信息后，CAS客户端将打开受保护页面，登录完成。 图4. 基于Java平台的系统登录流程图 4.2. 基于.NET平台的B/S系统集成 此类系统在集成到CAS单点登录系统中时，会因用户票据失效而发生循环重定向问题，导致用户验证后依然无法正常访问系统资源，考虑通过会话配置保证用户票据的有效性，进而实现用户单点登录，登录流程如图5所示。用户登录系统时，首先重定向到CAS认证中心进行用户验证，验证通过后将用户重定向到系统页面，在此过程系统通过对用户ST进行验证来过滤每一次访问请求，进而实现对系统功能页面的控制。通过对系统SessionState的配置，启用系统会话状态，开始.NET平台的状态服务，保证会话状态持久，从而在系统进行用户ST验证时提供有效的用户票据，实现用户的单点登录。 图5. 基于.NET平台的系统登录流程图 4.3. 基于.NET平台的C/S系统集成 CAS验证是基于浏览器Cookie存储验证信息进行用户认证，此类系统受设计框架限制，不具备Cookie容器，针对此类系统考虑利用RESTful API接口实现系统的CAS登录，登录流程如图6所示。用户通过客户端登录时，首先提交用户名、密码和Service参数至CAS认证中心，验证成功后返回用户TGT至客户端，客户端根据TGT获取用户ST进行验证登录，此种方式与传统CAS认证方式的区别在于TGT存储方式的不同，客户端利用RESTful API接口解决了C/S系统因不具有Cookie容器无法存储用户验证信息的问题，实现了用户在客户端和浏览器之间的登录状态的传输。 图6. 基于RESTful的系统登录流程图 4.4. 基于CAS模式的北海局单点登录平台 利用CAS单点登录技术完成上述自然资源部北海局现有的3类信息系统的集成，形成基于CAS模式的北海局单点登录平台，实现北海局信息系统的一点登录，多点应用。登录平台如图7所示，账户信息验证如图8所示。 图7. 登录平台示意图 图8. 账户信息验证示意图
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user: 5. 总结 本文阐述了基于CAS模式的单点登录系统的设计与分析。在对CAS认证服务进行充分研究的基础上完成单点登录平台的搭建，结合自然资源部北海局业务应用系统现状，就现有异构业务应用系统如何实现单点登录的问题进行分析研究，归纳总结出系统配置、参数登录和RESTful API集成三种单点登录平台集成方式，以此逐步整合已有应用系统的用户认证登录，规范新开发应用系统，提高用户登录效率。此外，通过域账户与单点登录平台的集成，也可以实现多系统的集成登录，基于域账户的CAS认证方式将有助于进一步规范系统用户的管理，进一步提高系统集成度。
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user: 摘 要 目的/意义：分析中国现有的三个主要种质资源数据库和种质资源领域发表的论文，研究得出数据库和论文之间的相互关联规则，给出如何在数据库中更新文献中新品种信息的相关建议。方法/过程：研究发现种质资源数据库和论文之间的同步更新、内容匹配程度和更新程度存在较多的不一致，采用最大相似度法对种质资源数据库进行选择和信息整合，同时运用词频分析法对文献进行清洗，然后设计了基于K-Means算法和CHAID算法的系统分析方法，找出论文中的新品种与数据库品种间的相关联系。结果/结论：以马铃薯“兴佳3号”为例，应用上述系统分析方法，发现在中国作物种质资源信息网数据库中Avon和Ostara两品种与其联系最紧密，作为对其更新到数据库位置的建议。 关键词 :种质资源，数据库，词频分析法，K-Means，CHAID Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 科技文献和科学数据都是科学研究的重要组成部分，也是学术信息交流的基本单元。根据2011年欧盟的PARSE Insight研究显示，超过85%的科学家认为将科学数据与论文进行关联是有用的。种质资源(germplasm resource)是生物体内遗传物质的聚集形式。在遗传育种领域，种质资源的定义是一切能够繁殖的具有一定种质或基因的生物类型的总称 [ 1 ] 。作为重要的遗传物质，种质资源在农作物的繁育方面有着不可或缺的地位。种质资源担任着保持优良作物性状、改良作物品种的角色。种质资源的实物研究成果具体表现为农产品，形成种质资源数据库。另外，学者的研究还产生了大量的学术论文。学术论文一般是基础理论研究和应用研究的产物，是科学研究的代表性成果，农产品则是实际应用的成果，但是，学术论文与种质资源库现在基本是分离的，种质资源数据库与学术论文之间的交互链接不顺畅，农产品与学术论文的更新有脱节现象，主要体现为以下三个方面： 1) 该领域的科研成果大多是基于已有的农产品繁育、改良而来，所以，有些学术论文中会存在提及已有的种质资源，但并未没有标注和引用其来源及相关的种质资源库数据； 2) 一般来说，学术论文的成果会领先于实际应用，以种质资源为研究对象的学术论文中，大多数论文的研究成果是创新性的、会提出新的种质资源，这些新种质资源在种质资源库中没有档案记录； 3) 种质资源数据库的范围、存贮格式多样化导致了其与学术论文链接的困难。 因此，十分有必要在种质资源领域，研究论文(学术成果)与种质资源数据库(产品成果)交互链接的关系，特别是如何将论文提出的新的种质资源可靠的添加到现有资源库，使农作物的繁育、种质资源的更新改良形成良好的闭环。 科学研究中，常通过表达文献核心内容的关键词或主题词的出现频次确定该领域的研究重点和发展动向。由于一篇文献的关键词或主题词是文献核心内容的浓缩和提炼，因此，如果某一关键词在其领域文献中反复出现，则可认为该关键词或主题词所表征的研究主题即为该领域的研究热点 [ 2 ] 。故可将词频分析法应用于种质资源和品种的概念模糊界定中，即通过筛选文献中与二者有关一簇高频词来对一个农作物是否属于品种或种质资源进行判定。K-Means也称快速聚类，属于覆盖型数值划分聚类算法，一般采用数据间的差异程度作为聚类的测度角度，是一种基于划分的方法，该算法的优点是简单易行，并且适用于处理大规模数据 [ 3 ] ，因此K-Means可以应用于本研究中对数据库品种的类别划分。CHAID 模型是决策树中一种基本的分类与回归方法 [ 4 ] ，是最有效率的数据挖掘方法之一，从大量冗杂的数据集中，自动搜索出隐藏在数据集中具有特殊关系的信息，构建成一颗决策树，获得数据中蕴含的知识信息的过程也提取一系列算法规则的过程，可用于本研究中预测新品种将从属于K-Means算法已聚成的已有类别中的哪一类，并在此过程中分析新品种与数据库中现有品种之间的相似度(关系度)。因此选择K-Means聚类算法和CHAID模型展开本研究，并将二者结合构造对农作物新品种分属归类判别的系统分析方法。 本文的主要工作是根据种质资源数据 库和种质资源领域论文的特点，研究文献中的主题词、关键词等对种质资源数据库的判定规则，并尝试利用此规则将新品与原有数据库进行关联。主要工作分为以下三部分： 1) 数据库选取与信息整合。先对各个数据库进行初步介绍，再通过对这些库中的指标对比研究发现异同点，以马铃薯为例列表说明异同。 2) 文献选择与清洗。通过阅读大量文献，发现在目前的学术文献中，缺少很好的阐述种质资源和品种之间区别的文献，相反可以得出品种是包含于种质资源的这一结论；并且就此通过清洗过程找出符合条件的文献进行与数据库建立关联规则。 3) 文献中新品种信息与数据库的关联。在数据库无法及时更新农作物新品种信息的前提下，本文将利用K-Means模型和CHAID模型间接判断新品种从属于数据库哪一部分。
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user: 2. 种质数据库选择与信息整合 2.1. 数据库的选取 种质资源数据库是为了满足育种专家和研究人员对种质资源信息的需求。种质资源数据库，可以实现查询定向培育的有用基因、查找亲本及追踪品种系谱等功能。目前，我国关于种质资源的数据库有中国作物种质信息网、国家农业科学数据共享中心、国家农作物种质资源平台科技资源开放共享目录、中国种业大数据平台、中国农业科学院作物科学研究所、农博数据中心等等。而在本研究中，出于对数据库规模、农业新常态、涵盖范围等三方面的考虑，选取了中国作物种质信息网、中国种业大数据平台以及农博数据中心三个数据库进行研究。 1) 中国作物种质信息网(CGRIS) [ 5 ] 。主办单位是中国农业科学院作物科学研究所种质信息研究室，CGRIS是目前世界上最大的植物遗传资源信息系统之一， 拥有粮食、纤维、油料、蔬菜、果树、糖、烟、茶、桑、牧草、绿肥、热作等340多种作物、47万份种质的信息。它包含有9个子系统，包括为国家种质库管理和动态监测、青海国家复份库管理等。CGRIS共存有700多个数据库，涵盖130万条记录。因此，选取该数据库的原因是其拥有数据多，规模较大。 2) 中国种业大数据平台 [ 6 ] 。该平台由农业部种子管理局、全国农业技术推广服务中心、农业部科技发展中心、中国农业科学院信息研究所共同打造，是在农业发展步入新常态的背景下，为解决作为农业产业链最上端的种业所面临的机遇与挑战，通过应用大数据理念，不断整合数据资源及建立多部门数据利用协同机制而构建的，并且其与国家农业数据中心和农业信息资源共享服务平台有衔接，是一个会不断更新的数据平台，所以选取这个数据库也是有意义的。 3) 农博数据中心 [ 7 ] 。农博数据中心是农博网成功打造的三大特色平台之一，涵盖企业、县市、品种与产品、实用技术、法规标准、人物等六大类别，有丰富的数据、专业的信息和有效的匹配，因此这种被称作行业内人士的百科全书式数据库 [ 8 ] 的选取也是有必要的。 2.2. 数据库信息对比及整合 以马铃薯这一品种为例，CGRIS库中有30条项目指标描述，中国种业大数据平台有10条项目指标，农博数据中心则有8条项目指标。在对上述三个具有代表性的数据库进行对比研究后，发现不同的数据库的描述指标有着区别和联系。具体条目不同如下见表1： Table 1 Database index comparison result 指标类型 类型简介 种质资源数据库名称 项目指标名称 编号类型 编号一般是为了更好地区别、识别种质资源而存在 CGRIS 库编号 统一编号 省编号 原编号 中国种业大数据平台 登记编号 农博数据中心 国家省定编号 名称类型 每个农作物品种都有其唯一的名称 CGRIS 品种名称 译名 科名 属名 学名 中国种业大数据平台 品种名称 农博数据中心 品种名称 分类名称 来源及保存类型 来源及保存类型中的项指标中包含了种质资源的来源地的地理位置、申请者、登记年份等信息 CGRIS 原产地 高程 东经 北纬 来源地 引入时间 保存单位 中国种业大数据平台 登记年份 申请者 农博数据中心 品种来源 选育单位 权力类型 权力类型主要是指品种权等 CGRIS 无 中国种业大数据平台 品种权 农博数据中心 无 表1. 数据库指标对比结果 本节通过对中国目前现有的三个主要种质资源数据库中种质资源信息描述条目进行梳理，基于最大相似程度且基于描述描述条目的不同类型对其中相异的部分进行了归纳整理，共分为四个部分：关于编号类型的描述条目，关于名称类型的描述条目，关于来源及保存的描述条目以及关于权力类型的描述条目。每个数据库所侧重的指标类型均不同，例如来源及保存类型中，CGRIS主要侧重种质资源来源的地理位置，中国种业大数据平台和农博数据中心则更侧重于育种者及育种单位的介绍，描述相同指标有关于性状表现的指标，如幼苗色、株高、茎粗、穗形等等，此处不再赘述。
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user: 3. 基于主题词词频分析法的文献选择与清洗 中国知网 [ 9 ] 凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务，在业界享有极高的声誉为，因此本研究所选取的文献均来源于中国知网。本研究的重点是我国的种质资源，故涉及到的相关学术论文均是中文论文。 3.1. 学术论文主题选取过程 为确定本文高频词阈值选取 [ 10 ] 的方法，本文在中国知网中检索“研究、热点”相关的文献。将摘要=“热点”且主题=“词频”，发表时间为2018年和2017年作为检索条件，共得到225条记录，通过人工筛选去除去部分不合要求的文献，最终得到170篇文献。通过提取170篇文献中高频词阈值的方法，并以此为代表，整理目前我国学界常用的高频词阈值选取方法，结果如下。 Table 2 Results of threshold selection methods for commonly used high-frequency word 方法 数量/篇数 占比 频次选取法 82 48.24% 前N位选取法 42 24.71% 高低频词界定公式选取法 14 8.24% 普赖斯公式选取法 6 3.53% 频次选取法+前N位选取法 6 3.53% 中心度选取法 5 2.94% 高低频词界定公式选取法+前N位选取法 5 2.94% 普赖斯公式选取法+前N位选取法 4 2.35% 普赖斯公式选取法+频次选取法 4 2.35% 高低频词界定公式选取法+普赖斯公式选取法 2 1.17% 表2. 常用高频词阈值选取方法结果 由表2可以看出频次选取法 [ 11 ] 最为常用，其普遍性最高，因此将此作为本文的高频词阈值选取方法。 为确定与种质资源和品种概念相关的关键词，本文在中国知网中检索“种质资源、品种”相关的文献。将主题=“种质资源”或者主题=“品种”，并且主题=“农作物”作为检索条件，按照主题排序，共得到7285条记录，通过主题贴近的标准选取前2000条文献，然后通过人工筛选去除去部分不合要求的文献，最终得到1955篇文献。应用词频分析法 [ 12 ] ，通过python中的结巴词包对这1955篇文献的关键词和摘要进行词频统计。最终发现与农作物种质资源和品种相关的文献研究主题可以分为三类(不同主题热点词见表3)： 1) 对作物种质资源中遗传物质的相关研究(生物基因方面)； 2) 对农作物品种的某性状的相关研究； 3) 对农作物品种的介绍。 Table 3 Different topic hot word 研究主题 热点词 对作物种质资源中遗传物质的相关研究 SSR ISSR 标记 基因 保护 遗传 多样性 图谱 指纹 对农作物品种的某性状的相关研究 抗性 品质 形状 抗寒性 指标 对农作物品种的介绍 筛选 育成 育种 选育 变异 杂交 新品种 表3. 不同主题热点词 经筛选可知第三类研究主题才是本文后续研究所需要的文章，结合前面的高频词，本文在中国知网中，以篇名=“筛选”或篇名=“育成”，或篇名=“育种”，或篇名=“选育”，或篇名=“变异”，或篇名=“杂交”，或者篇名=“新品种”，并且主题=“农作物”为检索条件，共得到2267篇文献。进而利用词频分析法对这2267篇文献的摘要进行高频词统计，其中与数据库指标相关且出现频率最高的前十个词如下表4： Table 4 The top ten most frequent word 词语 出现频数 审定 2082 育种 1420 产量 345 母本 227 父本 219 含量 212 形状 170 编号 162 生育期 119 抗性 87 表4. 频率最高的前十个词 3.2. 相关文献主题分析总结 由3.1小节中的文献主题分析过程可知，种质资源研究的学术论文主要分为三种类型：对作物种质资源中遗传物质的相关研究；对农作物品种的某性状的相关研究；对农作物品种的介绍。其中主题是农作物品种的介绍的学术论文是本研究所需的论文，继续应用词频分析后得出结论：文献中出现频率最高、与数据库指标关联性最强的十个词中，关于品种的介绍性词汇与数据库中重合度很小，除却几个确定性的指标，如名称和编号等，其余描述种质资源信息的指标在摘要中均无法与库中对应上，因此有必要建立文献与数据库的关联规则，以便新品种出现时将其及时补录进种质资源数据库中。
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user: 4. 文献品种信息与数据库信息的关联研究 种质资源数据库与学术论文二者的关联是双向的，但是由于在种质资源的研究中农产品的产出才是目的，所以研究人员一般更关注文章中的信息在数据库中是否更新。现实生活中，从农作物新品种的创造到最终在数据库中添加相关品种条目，往往需要一个漫长的审定过程，而期间往往是相关介绍论文的出现早于数据库的更新。故当一篇有关品种介绍的新文献出现时，通过查询审定编号，人们可以判断数据库中是否存在相关的品种，而目前而言，人们往往可能会在数据库中找不到相关的信息，所以有必要提供一种规则来链接文献和数据库。本文接下来将提供对一个新品种出现时，其应该如何更新入数据库的建议。 4.1. 系统分析算法设计 本节将K-Means聚类算法与CHAID分类算法结合在一起，形成一个系统分析算法，将用于对给出新品种信息插入数据库的建议，具体算法设计见下图1。 图1. 算法流程展示图 首先判断新品种信息是否已在数据库中进行封信，若无，则进行下一步。该系统分析算法首先运用K-Means聚类算法对种质资源数据库信息进行聚类，然后通过CHAID分类算法对文献中新品种信息与数据库中原有种质资源信息进行分类预测，并以此论述种质资源数据库和文献的关联规则，最后给出关于文献中新品种如何更新反映在数据库中的建议。 4.2. 更新数据库——以马铃薯一类为例 马铃薯一直是我国人民的主要食物，其种植面积大，研究范围广，研究时间长，故本文以中国作物种质资源信息网中农作物马铃薯子数据库中所有的品种信息条目作为测试样本集，进行研究， 4.2.1. 基于K-Means模型的马铃薯数据库品种信息分类的实现 首先利用python爬去中国作物种质资源信息网中马铃薯品种的全部数据条目，共得到714条信息记录。其次将这714条数据作为样本集，利用clementine软件中的K-Means模型对其进行聚类，最终聚成四类，具体流程图见图2。 图2. 数据流展示图 在714条数据记录中，每条数据均有30个字段属性，其中由于统一编号、品种名称、译名和病毒抗感性无法作为判断品种的依据，故不予以输入，最终以其他的26个字段作为输入变量用以进行K-Means聚类。最终将714数据共聚为4类，结果如下图3。 图3. 聚类结果 在所有26个输入指标中，K-Means模型最终选择了上述19个变量作为聚类的依据。其中proximities表格中表示的是cluster-1与其他三类的距离。其中$KMD-K-Means表示的是各样本与本类中心的距离。 4.2.2. 基于CHAID模型对马铃薯新品种分类预测 本文从中国知网选取了15篇2018年最新发布的关于马铃薯新品种的文献，确保其在数据库没有记录后，将文献中的信息按数据库的指标形式整理好后，输入clementine软件中作为测试集，以第一步中分好类的马铃薯数据库条目作为分类样本集，利用CHAID模型对其进行分类预测。 在测试集中共输入十五条数据，每条数据共有17个输入字段，分别是：大小，皮色，肉色，芽眼深浅，皮光滑度，整齐度，丰产性，淀粉含量，病毒抗感性，晚疫病抗性，pvx，pvy，蒸食品质，耐储性，送留单位，其它，省；以及类别作为预测的输出字段，用于判断新品种应从属于第一步中四类中的哪一类。 从clementine软件中可以看出，由卡方检验和F检验可以验证出在17个输入变量中，最重要的6个变量是pvx，pvy，大小，形状，丰产性和皮光滑度，其重要程度见表5。并且最终以此6个变量作为分类的节点。 Table 5 Classification node selectio 变量 重要程度 pvx 0.397 pvy 0.329 大小 0.159 形状 0.084 丰产性 0.026 皮光滑度 0.005 表5. 分类节点选择 图4. 预测结果 图4说明，在十五个马铃薯新品种中有10个被预测为属于第一类马铃薯，2个预测为属于第二类，3个被预测为第三类。其中$RC-类别一列表示该样本从属该类的概率。以上为对一个新品种应该如何插入数据库的建议，其中无法具体判断新品种应该所属的位置，只能模糊判断它从属于哪一类别，和哪一群马铃薯品种的特性更为接近，从而间接为其如何插入数据库提供初步建议。 4.2.3. 新品种与数据库中品种的相似性判别 在前一部分中，利用CHAID模型可以判断出新品种从属于数据库中的哪一类别，接下来以兴佳3号为例(具体指标见表6)，以变量重要性为序对cluster-1中的品种信息进行排序，从而找出数据库中与兴佳3号最为相似的品种。 Table 6 Xingjia No. 3’s inde 品种名称 pvx pvy 大小 形状 丰产性 皮光滑度 兴佳3号 - - - 椭圆 高 - 表6. 兴佳3号指标情况 按照上述条件对cluster-1中的数据进行筛选，最终得到46条马铃薯品种信息，其上述6个指标描述与兴佳3号完全一致，在综合考虑淀粉含量等其他因素，最终找出两个马铃薯品种和兴佳3号联系最为紧密，分别是Avon和Ostara。至此，以上为对兴佳3号如何插入数据库的全部建议。 4.3. 模型效果分析 分类模型中，C5.0模型 [ 13 ] 、Discriminant模型 [ 14 ] 、CHAID模型等一直为研究人员大量应用于各种研究中。本文以中国作物种质信息网马铃薯子数据库的714条数据记录作为训练集上，分别测试了C5.0、Discriminant、CHAID三个模型，三个模型结果对比如下图5、图6、图7： 图5. C5.0模型结果图 图6. Discriminant模型结果图 图7. CHAID模型结果图 从三个图结果我们可以直观的看到C5.0预测准确率为94.4%，Discriminant预测准确率为74.37%，CHAID预测准确率为95.94%，因此，从准确率而言，我们应该选择CHAID模型；从模型运行速度角度考虑，三个模型都能较快运行，差别不显著。 而将C5.0模型和CHAID模型应用到测试集上，发现C5.0模型无法在给出一个未知类别的新样本情况下运行，而CHAID能成功的预测新样本的类别。 因此综合考虑模型准确率、可行性及运行速度，CHAID是作为预测论文中出现的品种与原本数据库中哪类样本最为接近的模型。
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user: 5. 结论 本文主要通过对种质数据库信息的整合，运用词频分析法对相关文献进行清洗筛选后，运用K-Means算法和CHAID算法对文献新品种和种质资源数据库给出其关联规则的建议，且系统分析算法模型在准确率、可行性和运行速度方面均令人满意。 但其中的不足主要体现为本研究中输入变量无法量化，其中所有的输入变量不均是数值型变量，故无法对其量化处理，故可能存在偶然性误差。由于本例中输入指标中任何一个都不足以单独作为判断品种类型的指标，故取得输入变量个数不足，导致分类预测仍会存在错误。故今后可以尝试对K-Means模型的算法进行改进，或者利用其他模型例如K中心店模型对聚类结果进行改进；或尝试增加输入指标的个数，因为取得变量个数不足导致判断新品种从属于哪一类还是会有错误，如果将能增加输入变量个数应该能进一步提高准确率，从而进一步完善本文的研究工作。
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user: 摘 要 为探讨热解炭黑(PCB)改性沥青的性能，以PCB、及对PCB进行偶联处理制备偶联炭黑(简称偶联PCB)为研究对象，制备改性沥青及复合改性沥青。试验通过不同掺量下PCB改性沥青、偶联PCB改性沥青、PCB-SBS复合改性沥青的PG分级试验、离析试验和黏度试验，研究了PCB、偶联PCB掺量对基质沥青、SBS改性沥青高低温性能、贮存稳定性、拌和温度与压实温度的影响。研究结果表明：基质沥青中PCB掺量从0%至25%时PG分级都为64-22；SBS改性沥青中PCB掺量从0%至20%时PG分级都为70-22，在掺量为25%时PG分级达到76-22；偶联PCB相比PCB改性沥青贮存稳定性显著提升，但PG分级无变化。建议热解炭黑在基质沥青中掺量不超过15%，在SBS改性沥青中掺量为10%；偶联PCB掺量为15%。 关键词 :道路工程，PCB，改性沥青，偶联，SBS Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2016年全国废旧轮胎产生量在3亿条左右，且每年产生的废旧轮胎正在以8%~10%的速度急剧增加。到2020年，我国废旧轮胎数量将达2000万吨 [ 1 ] 。废旧轮胎综合利用途径主要包括翻新、再生橡胶、橡胶粉、热解等，其中废旧轮胎微负压热解技术，实现了废旧轮胎100%环境无害化回收再利用，其主要产物是热解炭黑 [ 2 ] 。 研究表明，工业炭黑作为沥青外掺剂在掺量为10%~15%时显著改善原有沥青的温度敏感性与抗磨耗性 [ 3 ] 。热解炭黑价格约为工业炭黑的1/4，为其用于沥青改性提供了经济条件 [ 4 ] 。黄科等利用X射线衍射证明热解炭黑是各种型号工业炭黑的混合物 [ 5 ] 。田泉 [ 6 ] 通过热解炭黑沥青混合料试验表明，添加热解炭黑后动稳定度显著提升。K. Lee等人 [ 7 ] 使用热解炭黑改性沥青评价AC-13的混合料性能，结果表明在掺入5%热解炭黑时混合料路面性能达到最佳效果。Z. G. Feng等 [ 8 ] 发现热解炭黑作为外掺剂在掺量小于10%时，其改性沥青贮存稳定性满足规范要求。珠力克 [ 9 ] 用N880工业炭黑及其改性炭黑制备改性沥青，结果表明工业炭黑与改性炭黑皆改善了沥青的高温物理性能，改性炭黑流变、老化及低温性能显著优于工业炭黑。 综上，工业炭黑的掺入显著提升了沥青的高温性能，但微、纳米粉末物质的掺入有可能降低改性沥青的低温性能 [ 10 ] 。偶联剂可增加热解炭黑的活性，进而改善其在沥青中的黏结性能，本研究将通过热解炭黑，文中简称PCB及其偶联产物的改性沥青SHRP试验探讨热解炭黑及其偶联产物改性沥青的PG分级以及两者的高低温性能规律。
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user: 2. 原材料 2.1. 基质沥青 采用岳阳宝利阿尔法70#基质沥青及华特SBS (I-D)。依照公路工程沥青及沥青混合料试验规程对研究中所用的沥青进行检测，其检测结果见表1与表2。 Table 1 Alpha 70# matrix asphalt test result 检测指标 基质沥青 技术要求 检测指标 基质沥青 技术要求 针入度(25℃， 100 g， 5 s) (0.1 mm) 69.4 60~80 闪点(℃) 320 ≥260 针入度指数PI −0.67 −1.5~+1.0 溶解度(%) 99.8 ≥99.5 软化点(TR＆B) (℃) 48.5 ≥46 密度(15℃) (g/cm 3 ) 1.040 - 动力粘度(60℃) (Pa∙s) 189 ≥180 R T F O T 残留延度(5 cm/min， 10℃) (cm) 7 ≥6 10℃延度(cm) 37 ≥15 残留针入度比(25℃) (%) 61.8 ≥61 15℃延度(cm) 大于100 ≥100 蜡含量(%) 2.0 ≤2.2 质量变化(%) −0.12 ±0.8 表1. 阿尔法70#基质沥青检验结果 Table 2 Walter SBS modified asphalt test result 检测指标 SBS 技术要求 检测指标 SBS 技术要求 针入度(25℃， 100 g， 5 s) (0.1 mm) 55 40~60 溶解度(%) 99.7 ≥99 针入度指数PI，不小于 0.1 0 离析实验，48 h软化点差，163℃ 0.8 ≤2.5 延度(5 cm/min， 5℃) (cm) 34 ≥20 弹性恢复，25℃， 10 cm， 60 min， % 95 ≥75 软化点(TR&B) (℃) 87 ≥60 R T F O T 残留延度(5 cm/min，5℃) (cm) 21 ≥15 动力粘度，(60℃) (Pa∙s) 8000 - 残留针入度比(25℃) (%) 80 ≥65 运动粘度，135℃，(Pa∙s) 2.1 ≤3 闪点(℃) 318 ≥230 质量变化(%) 0.06 ±1.0 表2. 华特SBS改性沥青检验结果 2.2. 热解炭黑 选用上海金匙环保科技股份有限公司生产的热解炭黑。表3为炭黑检验结果。 Table 3 PCB test result 性能 检测指标 检测结果 性能 检测指标 检测结果 硬度 邵尔硬度，(%) 60.0 撕裂性能(直角) 中值，(KN/m) 36.0 化学数据 吸碘值，(g/kg) 81 门尼粘度 KPa 35.5 手工DBP，(10 −5 m 3 /kg) 76 硫化性能T = 145℃ T10，(min) 3.03 PH 6.54 T90，(min) 22.25 挥发份，(%) 6.2 拉伸性能145℃ * 30 min 拉断伸长率，(%) 565.2 45 µm筛余物，(ppm) 68 拉伸强度，(MPa) 25.8 加热减量，(%) 2.4 100%定伸，(MPa) 2.2 着色强度，(%) 50 200%定伸，(MPa) 5.0 灰分，(%) 14.0 300%定伸，(MPa) 8.9 表3. 热解炭黑检验结果 2.3. 偶联剂 要使热解炭黑在沥青中的分散性提高，需解决热解炭黑表面大量灰分 [ 11 ] 导致的活性低、结合力较差问题，本研究选用淮安和元化工的HY105钛酸酯偶联剂对热解炭黑进行偶联，以期改善热解炭黑改性沥青的低温性能。其化学名为异丙基三油酸酰氧基钛酸酯，结构式如图1所示。 图1. 钛酸酯HY105化学结构式
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user: 3. 热解炭黑及其偶联产物改性沥青制备 3.1. 酸洗热解炭黑制备 为避免热解炭黑的骨架结构发生分解，控制小部分的不饱和碳原子氧化，本实验采用硝酸酸洗降低热解炭黑中灰分含量，以增加其表面的自由质子。由于热解炭黑是一种纳米级粒子组成的粉体，其中的杂质难以用常规物理方法进行分离，所以采用化学方法进行深度脱灰 [ 12 ] 。制得酸洗热解炭黑简称WPC。 具体步骤如下所示： 1) 将浓硝酸与水配制成浓度20 wt%的硝酸溶液； 2) 将硝酸溶液加入500 ml三颈烧瓶，并将其置于恒温水浴当中； 3) 调节恒温水浴为60℃，并按照硝酸溶液与热解炭黑比率10 ml/g掺入热解炭黑； 4) 打开磁力搅拌机，酸洗60 min后关闭磁力搅拌机； 5) 待酸洗混合液温度降低至室温时，将其用真空抽滤机抽滤分离，用去离子水洗至抽滤水为中性； 6) 将抽滤后的炭黑在120℃下干燥24 h至恒重； 7) 将炭黑研磨，以备接下来的实验。 3.2. 偶联热解炭黑制备 关于钛酸酯偶联剂的作用机理，目前有化学键结合理论、浸润效应和表面能理论、物理作用理论和配位理论等，而钛酸酯偶联剂与无机填料间的偶联作用主要是化学键结合理论。本文选用的HY105型钛酸酯偶联剂，其一端为异丙烷氧基，另一端为不饱和脂肪族长链。参考南京大学胡柏星 [ 13 ] 关于钛酸酯偶联剂最佳用量的研究，钛酸酯HY105的用量为酸洗热解炭黑用量的1 wt%。图2为钛酸酯偶联剂HY105在热解炭黑表面的作用机理。 图2. 钛酸酯偶联剂HY105在酸洗热解炭黑表面的作用机理 钛酸酯HY105偶联修饰硝酸酸洗热解炭黑的实验步骤如下： 1) 将1.0 g HY105钛酸酯溶于50 ml热异丙醇溶液中； 2) 在500 ml烧杯中加入100 g干燥酸洗热解炭黑，将上述热异丙醇溶液缓慢加入烧杯，打开磁力搅拌机搅拌45 min，然后在室温下静置24 h； 3) 将上述偶联PCB在378 K下干燥至恒重。 3.3. 改性沥青制备 由于热解炭黑与沥青材料的性质有较大差别，为使两种材料在微观层面上能很好的相容共混，研究采用德国欧河型号为EF500的高速剪切机，通过借鉴室内聚合物改性沥青的制备工艺来制备改性沥青，分别制备掺量5%、10%、15%、20%、25%的热解炭黑改性沥青与SBS热解炭黑复合改性沥青，以及10%、15%掺量的偶联PCB改性沥青。
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user: 4. 改性沥青Shrp试验与结果分析 4.1. 动态剪切流变试验 试验采用MCR301型号动态剪切流变仪。使用AASHTO T315中试验标准，仪器选择抗车辙因子测试模式，根据规范要求设置对应的应变值与旋转轴。将树脂试模中的试样放入两平行板中，按照电脑指示开始试验，温度70℃下不同掺量炭黑改性沥青的抗车辙因子见图3。 图3. 70℃下炭黑不同掺量抗车辙因子 由图3可知，随着热解炭黑掺量的增加，3种改性沥青老化前后的抗车辙因子的临界温度随之升高。70℃下老化前热解炭黑改性沥青抗车辙因子在掺量25%时相比基质沥青提升23.0%，老化前PCB-SBS复合改性沥青抗车辙因子在掺量25%时相比SBS改性沥青提升208.0%，可知相比基质沥青，PCB的掺入对SBS改性沥青的高温性能提升更为显著；70℃下热解炭黑改性RTFOT后沥青抗车辙因子在掺量25%时相比基质沥青提升12.3%，PCB-SBS复合改性RTFOT后沥青抗车辙因子在掺量25%时相比SBS改性沥青提升87.1%，即PCB的掺入对SBS改性沥青老化后高温性能改善同样优于基质沥青，但差距减少150%。依据PG分级标准，基质沥青从原样至25%掺量的热解炭黑高温等级都在64℃，SBS在掺量低于20%时高温等级在70℃，在25%掺量时达到76℃。 10%掺量下偶联PCB改性沥青相比PCB改性沥青抗车辙因子降低4.2%，与5% PCB改性沥青的抗车辙因子持平，15%掺量下降低3.3%与10% PCB改性沥青抗车辙因子持平。这表明同掺量下偶联PCB改性沥青的高温性能相比热解炭黑改性沥青有降低，但降低较少高温等级仍在64℃。 为进一步分析炭黑不同掺量对沥青粘弹性性质的影响，对温度70℃下相位角作进一步分析。由图4可知随着热解炭黑掺量的增加，相位角逐渐减小，相位角度数的减小意味着热解炭黑的掺入改善了基质沥青与SBS改性沥青的弹性，在相同荷载下有着更好的变形恢复能力。基质沥青随着热解炭黑的掺入在70℃下相位角下降速率显著低于SBS改性沥青，说明热解炭黑对SBS改性沥青的粘弹性改善优于基质沥青。同掺量下的偶联PCB相位角高于热解炭黑，表明偶联PCB对沥青的粘弹性影响弱于热解炭黑。 图4. 70℃下炭黑不同掺量相位角 4.2. 低温弯曲梁流变试验 试验采用TE-BBR型号弯曲梁流变仪。 根据Superpave规范，满足BBR试验要求的温度在减去10℃后即为PG分级低温等级。所用试验材料为经过RTFOT短期老化和PAV长期老化后的沥青试样，试验结果见图5、图6。 图5. 炭黑不同掺量下蠕变劲度S 由图5与图6可知，随着热解炭黑掺量的增加基质沥青与SBS改性沥青的蠕变劲度S逐渐增大，m值逐渐减小。在−12℃下25%掺量PCB改性沥青相比基质沥青蠕变劲度增长32.1%，m值降低8.4%；25%掺量PCB-SBS复合改性沥青相比SBS改性沥青蠕变劲度增长27.6%，m值降低4.9%。随着热解炭黑掺量的增加基质沥青与SBS改性沥青的蠕变劲度S逐渐增大，m值逐渐减小，表明随着热解炭黑的掺入使得沥青逐渐变硬，低温性能逐渐下降，且同掺量变化下基质沥青的低温性能下降快于SBS改性沥青，但尽管低温性能有所下降基质沥青与SBS改性沥青的PG低温等级依然在−22℃，这表明热解炭黑的掺入尽管对低温性能不利，但影响较小。 图6. 炭黑不同掺量下m值 在−12℃下15%相比10%掺量的偶联PCB改性沥青蠕变劲度增长7.4%，m值降低2.4%，对比偶联前后同掺量下PCB改性沥青S值与m值，偶联PCB改性沥青有着更好的低温性能。 4.3. 旋转黏度试验 沥青的黏性表征了荷载作用下沥青的抗剪切变形能力，在以温度为变量时黏性也反映了沥青感温性能的优劣。依照JTG E20-2011《公路工程沥青与沥青混合料试验规程》中T0625-2011来确定不同沥青混合料的拌合温度和压实温度。本研究采用BROOKFIELD数显黏度计，采用135℃和165℃试验温度，试验结果见表4，为便于对比选取部分掺量绘制黏温曲线图见图7。 Table 4 Brookfield test results for different carbon black conten 沥青类型 掺量（%） 135℃ 165℃ 拌合温度℃ 压实温度℃ 沥青类型 掺量（%） 135℃ 165℃ 拌合温度℃ 压实温度℃ 炭 黑 改 性 沥 青 基质沥青 - 0.210 0.050 140.0~147.5 117.3~128.7 复 合 改 性 沥 青 SBS 改性 沥青 - 0.591 0.193 164.8~167.8 155.8~160.3 热解炭黑改性沥青 5% 0.256 0.052 144.9~150.7 127.2~136.0 10% 0.353 0.060 151.3~155.3 139.0~145.1 15% 0.442 0.117 158.6~162.3 147.5~153.1 SBS~热解炭黑改性沥青 5% 0.623 0.214 167.2~170.1 158.3~162.8 20% 0.478 0.122 158.8~162.4 148.7~153.8 10% 0.838 0.263 168.4~170.5 162.2~165.3 25% 0.491 0.127 160.3~163.7 150.4~155.4 15% 0.912 0.342 173.0~175.1 166.7~169.8 偶联PCB改性沥青 10% 0.387 0.086 155.2~159.2 143.2~149.2 20% 1.211 0.481 177.1~178.7 172.1~174.6 15% 0.458 0.118 159.1~162.7 148.5~153.8 25% 1.306 0.526 177.9~179.5 173.3~175.6 表4. 炭黑不同掺量下布氏黏度试验结果 由表4可知随着掺量的增加黏度逐渐增加，炭黑的掺入改变了原有沥青的黏度，使得其所需的拌合及压实温度温度逐渐升高。在热解炭黑掺量为25%时基质沥青的拌合温度上升18℃，压实所需温度上升30℃，SBS改性沥青在掺入25%热解炭黑后，拌合温度提高12℃，压实温度提高16℃，且在掺量从10%提升至15%时，温度上升最为显著。由于沥青混合料在施工过程中温度的影响十分明显，热解炭黑掺量过大对施工工艺提出了更高的要求，因此建议在SBS改性沥青中的热解炭黑掺量为10%。 图7. 炭黑不同掺量下黏温曲线 由图7可知同掺量下的偶联PCB相比热解炭黑有着更高的布氏黏度。钛酸酯偶联剂的掺入增加了热解炭黑表面的活性链烃，活性链烃与沥青稠环的结合越多表现在宏观层面就是沥青的粘聚性增强 [ 14 ] 。 4.4. 离析试验 为进一步验证改性沥青的粘聚性，采用《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》JTG E20-2011中T0661-2011中SBS类聚合物改性沥青离析试验方法，实验结果如图8所示。 图8. 沥青离析试验结果 在同等掺量下的偶联PCB改性沥青软化点差值显著低于热解炭黑改性沥青，10%掺量下接近热解炭黑改性沥青软化点差值的50%，在15%掺量下热解炭黑改性沥青的软化点差值大于规范 [ 15 ] 要求的2.5，但偶联PCB则满足规范要求。这表明偶联PCB在与沥青剪切过程中共混程度优于原有热解炭黑，显著改善原有热解炭黑改性沥青存储稳定性能。因此在满足规范要求下建议热解炭黑在基质沥青中掺量不超过15%，偶联PCB推荐掺量15%。
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user: 5. 结论 1) 通过SHRP试验确定基质沥青从原样至热解炭黑掺量25%时PG分级都为64-22，SBS改性沥青从原样至热解炭黑掺量为20%时PG分级都为70-22，在掺量为25%时PG分级达到76-22，热解炭黑对SBS改性沥青的高温性能提升较为明显。基质沥青与SBS改性沥青PG分级低温性能都满足规范要求； 2) 通过布氏黏度试验可知，热解炭黑与偶联PCB的掺入提升了沥青混合料拌合温度与压实温度，提高了实际施工中对施工工艺的要求，结合SHRP试验在同一PG分级下热解炭黑在SBS热解炭黑复合改性沥青中掺量为10%时有较好的施工条件； 3) 通过对热解炭黑进行偶联，偶联PCB对比同掺量的热解炭黑高温性能有所下降，低温性能则有一定的提升，但PG分级等级并无变化。通过离析试验可知偶联PCB相比热解炭黑显著提升了沥青贮存稳定性，因此建议在长距离沥青运输过程中使用偶联PCB改性沥青效果更优，且在满足规范要求下建议热解炭黑在基质沥青中掺量不超过15%，偶联PCB建议掺量15%。
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user: 摘 要 海底观测会产生规模大、稀疏性强的视频数据，目前的存储方案效率较低。为此，本文提出一种基于Hbase的海底监测视频大数据存储方法。首先，采用运动目标检测方法对视频中的稀疏空白部分和内容密集部分进行分段，对稀疏空白段进行重度压缩，并对密集内容部分进行特征提取，为基于内容的视频检索做准备。接着，设计一种能统一存储上述两部分视频的大数据表，它能在插入稀疏视频段时动态添加压缩信息列，在插入密集内容视频时动态添加特征列，并用行键键尾对两种视频进行了区分，方便查询过滤。实验分析表明：本文方法相比传统方式能节约近75%的存储资源，并能实现基于特征的检索，极大的方便了视频数据的管理。 关键词 :海底监测，视频数据，Hbase，大数据库存储，视频检索 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/