DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 机载雷达对海探测过程中目标回波会伴随着大量的海杂波，对海杂波进行仿真有助于提升雷达海杂波抑制能力。海杂波的幅度在时间和空间上随机起伏，并且存在一定的相关性。为逼真地模拟海杂波的特性，采用K分布模型实现了海杂波幅度起伏特性的模拟，采用立方功率谱实现了海杂波相关特性的模拟，并考虑了海浪运动和雷达平台运动引起的多普勒效应。仿真结果表明，该模型能够较好反应机载脉冲多普勒雷达海杂波幅度的起伏特性和时间相关性。 关键词 :机载脉冲多普勒雷达，海杂波，K分布模型，功率谱，时间相关 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 机载雷达采用下视方式对海探测时，海表面会反射大量的电磁波，即海杂波。海杂波严重影响了雷达对海上舰船、低飞导弹等海上目标的探测，一直是雷达系统设计人员非常关心的课题。机载雷达对海探测时决定雷达探测性能的不是接收机内部噪声，而是环境杂波中的海杂波。因此研究海杂波的形成机理、海杂波的分布特性，对海杂波进行建模仿真可以为制定雷达设计方案、选择雷达参数、采取各抗杂波的措施等工作提供理论依据 [ 1 ] 。本文将通过研究海杂波时间起伏特性和相关性，根据K分布起伏模型实现海杂波时域和频域的仿真。
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user: 2. 海杂波K分布起伏模型 海杂波产生是由于海面后向反射的原因，而海杂波强幅度则是因为海浪破坏了海面光滑度，并且海杂波后向反射能力强弱即后向散射系数，随频率、入射角和海况级别而增加。因此，海杂波强度的影响因素包括海况(即风速)、风向、观测时间、擦地角、电磁波极化和波长。海杂波幅度随时间和空间随机起伏，若海杂波视为大量的独立随机散射体的回波合成，其幅度可用Rayleigh分布模型仿真。高分辨率雷达可以把不同的波浪结构分辨开，海杂波便呈现尖峰状，而在波浪后面区域会被遮挡，该情况下对数正态分布能更好的逼近海杂波的起伏特性。韦布尔分布是另一种常用的海杂波模型。与对数正态和Rayleigh模型相比，韦布尔模型在很宽的条件范围内很好地与实验数据相匹配。对数正态分布模型和韦布尔分布模型对长拖尾的非高斯杂波模拟有比较好的改善，但不能很好地模拟尖海杂波等非均匀区域杂波的特性 [ 2 ] 。 根据高分辨率雷达在低视角的实际海杂波数据，K分布的复合形式可以很好地与观测数据匹配 [ 3 ] 。该模型不仅可以在很宽的范围内与杂波幅度分布相匹配，还能够正确地模拟出杂波回波脉冲间的相关特性，并且K分布可以从原理上很好的解释海杂波的形成过程。用K分布模型表示海杂波基于以下假设 [ 4 ] ：在每个给定的距离-角度分辨单元中，海杂波的幅度起伏服从高斯分布(称为散斑，speckle)，其方差在时间和空间上服从Gamma分布。这相当于用Gamma分布的随机变量(称为纹理，texture)在时间和空间上调制散斑功率。该过程称之为“调制过程”，也就是用空间上服从Gamma分布的强度来乘以一个独立的复高斯散斑分量。海杂波中散斑的形成来自于毛细浪的作用，而“调制”的纹理(即Gamma分布随机变量)相当于米数量级上的海浪的起伏。K分布随机变量x的概率密度函数为： K ( x ; a ; v ) = 2 a Γ ( v + 1 ) ( x 2 a ) v + 1 K v ( x a ) ，   x > 0 ， v > − 1 (1) 式(1)中， v 为形状参数， a 为标度参数， a > 0 ， K v ( x ) 为 v 阶第二类修正贝塞尔函数。对于大多数雷达杂波形状参数的取值范围为 ，当 v 的取值较小时杂波有较长的拖尾，当 v → ∞ 时杂波分布逼近Rayleigh分布。 如上所述，K分布混合模型包含了杂波起伏的两个部分，这两部分具有不同的相关时间。第一部分是基本幅度调制分量，属于慢变化分量，它是由照射区域空间变化引起的电磁波散射电平变化所致。基本幅度调制分量可用取平方根的Gamma分布表示，其相关性依赖风速等环境条件，相关时间长达秒量级，并且不受雷达捷变频的影响，可通过对数据进行1/4秒的积分而分离出来。第二部分是斑点分量，属于快变化分量，它是由雷达距离单元中杂波的多路径散射特性产生的，可通过散射体内部运动或者频率捷变而去除相关。斑点分量可从短时间序列的杂波数据中分离出来。
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user: 3. 机载脉冲多普勒雷达功率谱模型 杂波是随机起伏信号，但是在时间上存在相关性，其时间相关性可用其功率谱密度或自相关函数表示，常用的海杂波功率谱模型有高斯模型和全极点模型两种。 3.1. 高斯功率谱模型 高斯杂波功率谱模型的功率谱密度函数表达式为 S ( f ) = S 0 exp ( − f 2 2 σ f 2 ) (2) 式中， S 0 为杂波中心频率的杂波功率谱密度， σ f 为杂波频谱的均方根。海浪相对于雷达具有一定的速度 [ 5 ] ，若海浪运动引起的海杂波平均多普勒频率用 表示，则杂波功率谱密度函数可用式(3)表示 S ( f ) = S e 0 x p [ − ( f − f d ¯ ) 2 2 σ f 2 ] (3) 考虑到机载平台的运动，飞机与海面存在相对运动，设换算后的径向速度为 v r ，则由于飞机平台运动引起的多普勒频移为 (4) 因此海杂波功率谱密度应进一步修正为式(5) S ( f ) = S 0 exp [ − ( f − f d ¯ − f d ) 2 2 σ f 2 ] (5) 3.2. 全极点功率谱模型 高斯功率谱模型简单且容易理解，但不能很好的描述杂波功率谱分布的拖尾效应，全极点模型可以更精确的描述具有拖尾效应的杂波模型。全极点模型函数表达式为： S ( f ) = S 0 1 1 + ( f / f c ) n (6) 式中， f c 为3 dB截止频率(在该频率杂波功率谱值与功率谱最大值相比下降3 dB)，其它各参数含义与3.1节一致。考虑到海浪运动和飞机平台运动引起的多普勒频移，参照式(5)全极点模型可以表示为式(7) S ( f ) = S 0 1 1 + [ ( f − f d ¯ − f d ) / f c ] n (7) 当式(7)中，当n值取2时称为马尔科夫模型或柯西模型，n值取3时称为立方谱模型。
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user: 4. 相关K分布海杂波模型模拟仿真 4.1. 相关K分布海杂波模型建立 如前所述，K分布混合模型包含了杂波起伏的两个部分，一部分是慢起伏的基本幅度调制分量，服从Gamma分布，具有长相关时间；另一部分快起伏的斑点分量，具有短相关时间，服从Rayleigh分布。若用 z 2 表示海杂波的功率，则它可以用两个独立随机变量的乘积表示 [ 6 ] ： (8) 其中，X服从Rayleigh分布，代表了快变化分量；Y服从Gamma分布，代表了慢变化基本幅度调制分量。分别产生服从Rayleigh分布的随机数x和服从Gamma分布的随机数y，通过计算 z 2 = x y 就可得到需要的随机序列。相关K分布的产生流程如图1所示。 根据图1，相关K分布杂波数据产生的步骤为 [ 7 ] ： 1) 根据仿真需求，选择合适杂波功率谱函数 ，本文采用的杂波功率谱为立方谱函数，即式(7)中n取3后的结果。对 S ( f ) 进行N次采样得到功率谱序列 { S ( k ) } ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 。 2) 对得到的功率谱序列 { S ( k ) } 进行逆傅里叶变换，得到所求杂波的自相关系数序列 { s ( j ) } ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 。 3) 根据杂波相关系数 { s ( j ) } 利用最小二乘法计算得出图1中相关高斯随机序列 { w n ， i } ( n = 1 ， 2 ， ⋯ ， θ ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N )的相关系数 r j 和 、 ( w θ + 2 ， i ) ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 的相关系数 q j ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N )。 4) 根据得到的相关系数 r j 和 q j ，利用AR模型设计图1中滤波器 H 1 ( ω ) 和 H 2 ( ω ) 。 图1. 相关K分布杂波产生框图 5) 产生独立的高斯分布序列 { v j ， i } ( )，并经过线性滤波器 H 1 ( ω ) 和 H 2 ( ω ) 调制产生出满足相应谱特性的相关高斯随机序列 { w j ， i } ( )。 6) 根据图(1)所示步骤，得到所需要的相关K分布随机序列 { z i = x i y i } ( )，其中： x i = w θ + 1 ， i 2 + w θ + 2 ， i 2 (9) y i = w 1 2 + w 2 2 + ⋯ + w θ ， i 2 (10) 4.2. 相关K分布海杂波模型仿真分析 根据上一节的模型和步骤对S波段雷达下的海杂波进行仿真，仿真条件如下： 1) 海杂波功率谱模型选择立方谱模型，3 dB截止频率 f c = 90   Hz ，海杂波平均多普勒频率用 f d ¯ = 30   Hz ； 2) 雷达飞机平台相对海面的径向速度 v r = 100   m / s ，雷达工作波长 λ = 0.1   m ，平台运动引起的多普勒频移为 f d = 2 v r λ = 2000   Hz 。 由以上仿真条件，得到的独立不相关高斯随机序列和产生的相关K分布杂波如图2和图3所示，图3中的数据相较于图2具有相关性。 对产生海杂波的概率密度分布和功率谱进行计算后得到图4和图5。由图可以看出：产生的海杂波在幅度分布上具有长拖尾特性，符合K分布特性，而功率谱关于中心频率左右对称，符合立方功率谱的特性。 图2. 独立不相关随机序列仿真 图3. 仿真产生的相关K分布海杂波 图4. 产生海杂波幅度统计结果 图5. 仿真海杂波功率谱计算结果
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user: 5. 结束语 海杂波仿真对雷达系统设计和雷达信号处理都有非常重要的作用。在考虑海杂波平均多普勒频移和平台运动引起的多普勒频移的基础上，通过采用立方功率谱和K分布模型，仿真了机载脉冲多普勒雷达的海杂波。结果表明，仿真信号在幅度分布和功率谱特性上符合设定的参数。
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user: 摘 要 自制化工教学实验装置，促进理论与实践的有机结合，学生可直观地掌握化工实验的基本方法。通过自制的装置，将实验内容直接呈现，加深学生对实验课的基本理论的理解，研究不同工况，不同条件的操作特性，培养学生分析问题和解决实际工程问题的能力，促进理论与实践的结合，增强学生的实践能力，提高实验教学水平。 关键词 :自制教学装置，改进实验内容，提高教学创新水平 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 人才是一个国家和社会发展的最重要的资源，人才教育培养模式的探索一直是一个热点话题。专业素养教育倡导学生的再学习与创新能力培养，从而适应时代的需要。培养出具有创新意识，创新思维及创新能力和具有工程实践能力的高素质技术人才是工科院校的主要任务 [ 1 ] 。大连理工大学是教育部直属全国重点大学，化工与环境生命学部是学校办学实力最强的学部之一。化工综合实验教学中心拥有一支85人高水平的教师队伍(其中教授26人、副教授/高工35人、工程师/讲师26人)。在打造化工科学前沿的路上，自主设计完成化工实验装置，研制出多套具有独立知识产权的实用教学实验设备，建立起高水平的实验教学创新平台，以满足加强基础、拓宽专业、培养能力、突出创新、培养大学生创新实验能力的办学理念。2012年获批教育部“十二五”国家级示范中心。
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user: 2. 自主研发实验教学设备装置，提高实验水平 教学实验室承担着大学生的各类教学实验课，是培养大学生自学能力、动手能力、科研能力和提高学生科学素质的最重要的场所，实验仪器设备的状况、实验技术人员和教师的综合水平、均是影响实验的重要因素 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。实验是知识的源泉，在实验教学的实践中，努力探索教育教学改革，在自制教学实验装置取得突破。 2.1. 校化工原理实验室自制装置的发展 以成立于1953年的化工原理专业实验室为例，在七十年代中期，率先提出了化工原理实验装置小型化的改革思想，依照教材的参数进行设计并加以实施设备装置的研制，先后开发出流体阻力实验装置、流量计校正装置、离心泵性能装置、过滤实验装置、传热综合实验装置、精馏实验装置、气体的吸收实验装置、干燥实验装置等全套化工原理实验课程所需要的实验装置。同时，依照设备的基本原理及操作流程，编写出新的实验讲义，对本科生开出了相对应的实验课程。这些实验装置的开发成功，满足了本科教学实验的需求，同时也是对全国化工原理实验教学起到了极大的推动作用。 1996年校化工原理实验室得到学校教务处的重点支持，更新了筛板塔等所有实验所用装置，教学实验的面貌焕然一新。并参加了2000年参加教育部举办的“全国高等学校教学仪器设备展示会”(见图1)，效果良好，自身的开发能力也得到极大提升。 2.2. 实验装置的技术改进与新功能研发 在实践中探索，在实验中发现问题，不断进行完善。十几年来我们持续更新实验装置，升级改造换 图1. 自制装置 代，解决装置在实验中所存在的不足。采用现代的化工测试测量技术、AI控制技术、集成显示技术，以前瞻性的设计理念，结合企业的实际生产过程，将前沿的科研成果及时转化为实验教学内容。使实验装置具备了开设设计型或综合型实验的条件，实验装置的技术水平和实验内容得到极大提升，达到国内同类实验室的领先水平。 2.2.1. 流量计校正及离心泵综合实验装置的研发 应用最前沿的变频调速技术、高精度压力传感测控技术，研制出“离心泵性能与流量计校正研究型综合实验装置”，率先实现了测试数据数字化。使离心泵特性曲线测定、管路特性曲线测定、孔板流量计和文氏管流量计孔流系数测定，离心泵串、并联操作及其特性曲线的测定和离心泵的气蚀现象观察为一体的，单套装置完成多项实验研究内容的综合实验装置。 2.2.2. 实验装置的原理及流程图 实验装置流程图如图2，图3所示，实验装置为两套对称的实验设备，两套设备之间配有管线和阀门。每个单套设备中，离心泵用三相异步电动机带动，并加设变频调速装置，电动机功率由瓦特计测定。在吸入口侧，安装有单向底阀、过滤网、阀门、加水漏斗和真空度测量装置。泵的出口侧安装压力测量装置、出口调节阀和三个流量计，分别为标准孔板流量计、被标定文氏管流量计和孔板流量计。关闭两套设备间阀门，两套设备可分别独立完成单泵特性曲线测定、管路特性曲线测定和流量计校正实验。开启两套设备间的阀门，可实现两台泵的串、并联操作。实验介质为自来水，离心泵将水从水槽中吸入，经滤网、单向阀进入吸入管段。吸入管线上的阀门可调节泵吸入口侧的阻力，观察离心泵的气蚀现象。在离心泵的吸入口和排出口处安装的真空与压力测量装置可测量水的进口真空度和出口压力。出口阀门用来调节水的流量，标准孔板流量计用来测量系统中水的流量。 2.2.3. 装置在实验中的使用效果及作用 新研制的实验装置完全采用不锈钢材质，装置上所配备的测量及控制单元也全部选择为高稳定性高精度仪表，测量的一致性高，运行稳定，实用性强。学生通过实验，了解化工设备的内部结构、特点，掌握化工实验的基本方法和实验技能。实验通常是按各单元操作原理设置，其中的离心泵性能曲线测定和流量计校正分别用两套不同的实验装置完成。近几年来，随着创新型人才培养的需要，化工原理实验也不断从基础的、单一功能的基本实验向综合型和研究型实验发展。通过进行综合型和研究型实验研究，学生可利用已有的理论知识，自行设计实验内容。从而，训练学生的创新能力和工程能力，提高学生的工程实践、工程设计、工程计算以及科研动手能力，熟练操作化工原理实验装置的动手能力。发挥学生的主观能动性，积极进行创新性思维，提高其发现问题、分析问题和解决实际问题的能力。 图2. 离心泵性能与流量计校正研究型综合实验装置图 图3. 流量计校正及离心泵综合实验装置
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user: 3. 自制先进的生产过程模型，搭建认识实习基地 通过自制“合成氨装置实习模块”、“成套催化裂化装置实习模块”，每年为700名本科生提供认识实践教学，为本科生的工程思维起到铺垫和引导，对工业生产的全过程有一个前瞻性认知。 3.1. 前沿的合成氨装置模型开阔学生视野 1998年结合国内引进美国凯洛格公司的合成氨装置，这种以“烃类，蒸汽转化法”为基本流程，是国际认同的先进装置。校化工原理实验室以1:30制成模型，为学生提供前沿实习参考。管道、设备、工艺流程完全按照标准，并标注出不同颜色，不出校门就可以掌握先进装置的大部分内容。2000年参加教育部举办的“全国高等学校教学仪器设备展示会”(见图4)效果很好，得到其他相关院校的高度评价。 3.2. 新的装置模型应用效果 化工认识实习基地是国内最早的校内实习基地之一，所有教学设施全部依据我校化工类学生的教学需要而自主设计。实践教学突出以实物硬件为主，视频，图像为辅的直观特点。随着声光电技术的发展，给了改进合成氨装置模型更新换代的空间，新装置模型采用透明材料，全方位，立体化灯光显示生产工艺流程。实验教学所用的成套合成氨装置实习模块(见图5)，成套催化裂化装置实习模块(见图6)完全以工程应用为背景，结合缩微化生产装置模型与可视化，完整的生产过程一目了然。 图4. 自制装置模型 图5. 合成氨装置模型 图6. 催化裂化装置模型
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user: 4. 科研成果转化为实验装置提高实验教学水平 化工实验实验室的实验装置有其独到的特点，许多工程类的装置，难以买到现成的产品，需根据实验课的教学内容进行自行设计搭建。选择教师在专业前沿上适合教学的先进科研成果，通过自制实验装置，及时转化为实验教学内容，走产学研相结合的路，提升实验教学质量。 4.1. 低品位能量电化学转化及深度利用 2014年选中绿色能源化工的前沿项目“低品位能量电化学转化及深度利用”。该项目涵盖能源和资源转化利用等重要基础产业，其应用范围已渗透于与国民经济发展密切相关的各行业，为实验教学提供了一个有效的实验及示范平台，加深学生对运用电化学原理进行能量转化与回收利用以及电化学热力学和电化学动力学的认识与理解，同时通过实验深入掌握培养学生在实践中节能、减排、环保意识，加强学生对所学专业知识之间的相互融合及在实际工程中发掘并解决工程问题的能力。 4.2. 低品位能量电化学转化及深度利用装置结构框图(图7) 1) 低品位能量(废热、高浓盐水及太阳能)电化学回收平台，低品位能量电化学转化及深度利用实验平台，包括低品位能量(废热、高浓盐水及太阳能)电化学回收单元，高品位化学能的电化学转化成单元(电解水制氢及氧)及高品位化学能的深度利用单元(既可用于氢氧质子交换膜燃料电池，又可用于直接甲醇燃料电池的测试平台)。该平台可以实现电池配与性能测试。 2) 高品位化学能电化学转化平台(电解水制氢及氧)。其中，低品位能量的电化学回收单元，包括单电池组装及测试装置、单电池反应物的补给系统及多电池集成系统。主要部件包括电化学工作站、旋转环盘电极测试系统、温度采集器及控制器、盐度检测仪、溶氧仪、数据记录系统(微型电子计算机)。 3) 高品位化学能的高效利用平台(既可用于氢氧质子交换膜燃料电池，又可用于直接甲醇燃料电池的测试平台)。其中，电化学转化成高品位化学能单元，包括燃料电池膜电极、石墨流场及流场分配板、不锈钢端板 + 集流板 + 电木垫片、加热片 + 热电偶、冷冻干燥仪、超纯水系统、氢和氧分离装置，数据记录系统(微型电子计算机)。 4.3. 实验的基本原理 式(1)Nernst方程可用于计算电化学系统中相对于标准电极电位 E 0 的指定氧化还原反应的电极电位E。 图7. 低品位能量电化学转化及深度回收利用实验平台 E = E 0 − R T n F ln ( a r e d a o x d ) (1) 对于电极由同种金属制成，但与其接触的溶液具有不同的离子活度的电化学系统——浓差电池，其电动势可以表示为式(2)。 E = E 0 + R T n F ln a M 2 + ( I I ) − E 0 − R T n F ln a M 2 + ( I ) = R T n F ln ( a M 2 + ( I I ) a M 2 + ( I ) ) (2) 可见，浓度差别在1个数量级的电解液，可将电动势改变0.059/nV。因此、目前海水淡化工业、化工等企业所排放的高浓度盐水具有大量的潜在能量，若得以有效利用，节能效果显著。 然而，由高浓度盐水产生电的品质一般较差，不能并入电网传输或直接利用，这使电的储运与转化成为这些低品位能能否有效利用的关键。氢是非常清洁的能量载体，便于储运与转化，氢氧燃料电池是氢能清洁高效利用最典型的例子。因此，将低品质的电通过电解水转化为氢并再利用，已成为我国能源发展战略的一个重要环节。水电解池器中膜电极结构如图1所示，其阴、阳极发生反应如式(3)和(4)所示。 4 OH − − 4 e − → O 2 + 2 H 2 O (3) 4 H 2 O + 4 e − → 2 H 2 + 4 OH − (4) 4.4. 实验的目的及效果 1) 通过实验，让学生学会实现高浓度盐水中的低品位能直接向电能转化电化学装置的设计与使用方法。2) 掌握电解水装置的膜电极结构与系统组装方法。3) 将低品位能量电化学转化与电解水装置联用，掌握电化学系统能量转换效率的计算方法。2016年建成了低品位能量电化学转化及深度回收利用实验平台，开出了120人、4学时的实验课。直观地展示低品位能量电化学转化的原理实验，激发了学生们对绿色能源化工的兴趣(图8)。 以此项目组队参赛队参加竞赛取得好成绩2017年参加在天津大学举办的首届美国化学工程师学会(American Institute of Chemical Engineers， AIChE)主办的Chem-E-Car 竞赛(Chemical Engineering Car Competition)荣获全国第二名的好成绩，2018年获得两个单项第一。
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user: 5. 自制设备的现状及前景展望 实验教学是培养学生的实践能力的重要方面，而实验仪器又是实验教学的重要工具。实验室是培养 图8. 转化及深度利用实验平台实际图 精英人才的摇篮，实验设备是培养人才的重要武器，理论知识及科学数据必需通过实验设备来检验 [ 5 ] 。新技术的变革也在不断推动着创新思维的发展。我们通过前沿的科研成果转化为自制的实验教学装置，及大地提高了实验教学水平。将先进的设计思想及理念融到实际的设备中，并通过实验的检验助推理论水平的提升。实验室应用自制设备装置，可在三个层次展开实验教学。第一类是基本型试验，学生通过这类实验一是掌握化工实验的基本方法，通过验证性实验加深理解基本理论。第二类是综合型实验，即在基本方法和基本操作的基础上，研究不同工况，不同条件的操作特性，培养学生分析和解决实际工程问题的能力。第三类是创新研究型实验，该类实验注重实验教学中的设计性和研究性，以满足教学目标对学生创新能力培养要求。通过自制化工教学实验装置，及时更新换代，确保教学实验装置的先进性及测量数据的合理性、可靠性、完整性和可重复性，使学生更好地掌握化工基本单元操作，理解化工课程的基本内容。教师通过设计改造实验装置，进一步增进理论结合实际的能力，更加生动的讲解实验原理及关键环节，使教学实验更具有实用性。下一步，瞄准自主控系统以及模拟仿真系统，将其引入到教学实验装置中，实现软硬件结合的新一代实验装置。自行开发有针对性实训装置带有精确数据采集，状态控制的软件系统。以此带动其他实训装置的建立，全视角，全方位展示化工实验能力与实验教学水平。
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user: 6. 结束语 科学实验是一个创造和发现的过程，运用已知的理论知识探索未知世界 [ 6 ] 。自制实验教学装置，激发学生们对传统知识及新技术的好奇心，树立起对科研的兴趣并立下勇敢追求未知科技的志向，对提升学生专业素养、团队合作精神、跨领域学习及交流的能力，对实验室建设、教学改革等方面都起到了明显效果 [ 7 ] [ 8 ] 。
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user: 摘 要 模型选择是统计研究的热点，随着大数据时代的到来，数据维数越来越高，在经济金融学领域，生物统计领域，图像处理等领域对模型的选择产生了更大的需求。同时稀疏模型在机器学习中发挥越来越重要的作用，它可以避免模型过度拟合的情况。本文主要基于多元线性回归模型进行模型选择的研究，主要对带有惩罚因子的模型选择方法中的岭回归、LASSO和SCAD三种方法和贝叶斯模型选择方法进行了总结阐述。后面通过数据模拟和实例分析，重点研究在稀疏性模型的前提下，对这四种模型选择的方法进行分析对比。通过研究分析可以发现在模型稀疏性较强的情况下，岭回归表现较好，SCAD方法能较好地去除不重要变量，结果与岭回归相差甚小，由此可以根据这种良好的性质在实际的应用当中得到充分利用。 关键词 :模型选择，变量选择，稀疏模型 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 近几年来线性回归模型以其简洁易于分析的优点受到研究者们的青睐，最典型的线性回归模型为 Y i = x i T β + ε i ，或者等价于 Y = X β + ε ， 其中 Y = ( Y 1 ， ⋯ ， Y n ) T 是 n 维响应变量， X = ( x 1 ， ⋯ ， x n ) T 是 n × p 的设计矩阵， β = ( β 1 ​ ， ⋯ ， β p ) T 是 p 维参数向量和， ε = ( ε 1 ， ⋯ ， ε n ) T 是 n 维独立同分布的随机误差向量。线性回归模型简单来说是一种因素与另外多种因素的依存关系，尤其是在分析多因素的情况下，线性回归模型会显得更加简单和方便。同时线性回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；而实际上一个变量仅受单个因素影响的情况极少，多为多因素影响，尤其在经济，生物等领域，所以通常使用多元线性回归对实际问题进行分析。 对于多元线性回归问题，选取一个适合的模型对数据的分析起着至关重要的作用，全模型的估计结果固然比较好，但对于变量比较多的情况下，全模型就会显得繁琐产生过度拟合的情况，因此在这种情况下，为了后续工作的快速有效进行变量选择是很有必要的，尤其在商业和生物学等领域，人们不得不越来越频繁的处理高维问题，这就使对有效的变量选择产生了巨大的需求。 对于高维线性回归，最小二乘的惩罚方法通过约束模型的回归系数进行变量选择，在过去十年中该方法已经得到广泛发展。从1970年Hoerl和Kennard [ 1 ] 提出的岭回归到1996年Tibshirani [ 2 ] 将岭回归估计中的L2范数罚正则项替换成L1范数罚正则项得到了The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)这一变量选择方法，后来2001年Fan和Li [ 3 ] 提出了Smoothly Clipped Absolute Deviation (SCAD)的变量选择方法。自从变量选择的过程被提出后，许多研究者们对其进行了深入的研究总结，Luo和Chen [ 4 ] 于2008年对The Extended Bayesian Information Criterion (EBIC)进一步详细阐释，之后在变量选择这一方面还做了大量研究，使其发展渐趋成熟，如Cho和Fryzlewicz (2011)等 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，Zhang K，Yin F，Xiong S [ 8 ] 对带有惩罚因子的模型选择做了简单的总结，白玥和田茂再 [ 9 ] 于2017年对LASSO、SCAD等方法做了对比，进行了有无分组的讨论。与此同时，为了选出最优模型，运用贝叶斯思想方法进行了贝叶斯模型选择 [ 10 ] 研究，在模型先验信息已经得到的情况下，根据其思想可以准确算得模型的后验概率，这也就得到了每一模型的概率，利用贝叶斯因子便能选出概率相对较大的模型以此作为最优模型。 而稀疏模型近几年来在机器学习和图像处理等领域发挥着越来越重要的作用，它具有变量选择的功能，可以解决建模中的过拟合等问题。稀疏模型可以将大量的冗余变量去除，只保留与响应变量相关性最大的解释变量，不仅简化了模型而且还保留了数据集中最重要的信息，有效解决了高维数据及建模中的诸多问题。同时，稀疏模型具有更好的解释性，便于数据可视化、减少计算量等优点被大量使用。 本文主要基于稀疏性较强的线性回归模型，对多种模型选择方法做一模拟比较，文章第二部分主要介绍惩罚因子模型选择方法，第三部分则主要介绍贝叶斯模型选择方法，第四部分主要进行数据模拟对多种方法进行对比，第五部分则主要进行实例分析。
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user: 2. 惩罚因子模型选择 模型选择是统计领域中的前沿问题，以线性回归模型为基础对多种模型选择方法做一简单介绍。考虑线性回归模型 Y = X β + ε (1) 其中 Y = ( Y 1 ， ⋯ ， Y n ) T 是 n 维响应变量， X = ( x 1 ， ⋯ ， x n ) T 是 的设计矩阵， β = ( β 1 ​ ， ⋯ ， β p ) T 是 p 维参数向量和， ε = ( ε 1 ， ⋯ ， ε n ) T 是 n 维独立同分布的随机误差向量。 用最小二乘的方法得到参数 β 的估计值为 β ^ O L S = arg min ‖ Y − X β ‖ 2 = ( X ′ X ) − 1 X ′ Y (2) 对于线性模型而言，变量选择即是模型选择，对于传统的变量则方法有Lasso，岭回归和SCAD等方法，由于变量的个数较多，对后面的计算产生很大影响，所以运用这些方法进行变量选择是很有必要的，而这些传统的变量选择方法都是基于增加惩罚项的思想进行运算的。 惩罚因子法是目前比较流行的模型选择的方法，且运作效率较高，可以同时做到变量选择和参数估计，在参数估计时惩罚因子法可以通过压缩部分系数为零来实现模型选择。这部分主要介绍惩罚最小二乘实现模型选择，即实现下式最小化 ‖ Y − X β ‖ 2 + P λ ( | β | ) (3) 其中 P λ ( | β | ) 为惩罚项， λ 为调整参数，惩罚项 P λ ( | β | ) 的选取不一样则出现了多种模型选择方法。 2.1. 岭回归 岭回归是Hoerl和Kennard [ 1 ] 提出的，主要解决变量之间多重共线性的问题，如果变量之间存在多重共线性，则岭回归提供了一种较为稳定的方法，改进了最小二乘方法。 由于线性回归模型中自变量可能存在着多重共线性的问题，所以最小二乘方法所估计的参数 β ^ = ( X ′ X ) − 1 X ′ Y 不是很稳定，岭回归则给 X ′ X 加了一个正常数矩阵 k I p ( k > 0 ) ，这样 ( X ′ X + k I p ) 接近奇异性的程度就会比 X ′ X 要轻的多，由此便得到了岭回归的参数估计 β ^ r i d g e = ( X ′ X + λ I p ) − 1 X ′ Y (4) 这一估计还等价于以下优化问题，通过利用 l 2 惩罚函数来改进最小二乘估计，得到参数的估计 β ^ r i d g e = arg min { ‖ Y − X β ‖ 2 + λ ∑ j = 1 p β j 2 } (5) 其中 λ ≥ 0 为调整参数， I p 是 p × p 的单位矩阵；而调整参数 λ 主要通过最小化GCV准则得到 G C V ( λ ) = ‖ ( I n − A ( λ ) ) Y ‖ 2 ( T r a c e ( I n − A ( λ ) ) ) 2 (6) 其中 A ( λ ) = X ( X ′ X + λ I p ) − 1 X ′ ；调整参数 也可以通过岭迹图对调整参数进行选择，这种方法存在较强的主观因素。虽然岭回归得到参数估计 β ^ r i d g e 是 β 的有偏估计，但一定程度上解决了变量之间的多重共线性的问题。 2.2. LASSO方法 LASSO方法是Tibshirani [ 2 ] 在The nonnegative garrote (NG) [ 11 ] 方法的基础上发展而来的，也是岭回归的一特殊形式。对于NG方法，其参数估计为 β ^ N G = ( u 1 β ^ 1 ， ⋯ ， u p β ^ p ) (7) 这里的 u = ( u 1 ， ⋯ ， u p ) 为非负向量，是下面二次凸优化的解 min u ≥ 0 { ‖ Y − X B ^ u ‖ 2 + 2 λ ∑ j = 1 p u j } (8) 其中 B ^ = d i a g ( β ^ 1 ， ⋯ ， β ^ p ) ， ( β ^ 1 ， ⋯ ， β ^ p ) ′ 是参数最小二乘的估计值， λ 为调整参数。 而LASSO方法的思想与NG方法类似，都是将部分系数进行压缩到零来实现模型选择。LASSO是在 ∑ j = 1 p | β j | ≤ t 的约束下进行的参数估计，等价于添加 l 1 惩罚函数优化以下函数得到参数估计，即 β ^ L A S S O = arg min { ‖ Y − X β ‖ 2 + λ ∑ j = 1 p | β j | } (9) 其中 λ 为调整参数，通常是通过十折交叉验证的方法选择。 相比于岭回归来说，LASSO方法对重要变量的系数压缩较轻，提高了参数估计的准确性。LASSO方法计算复杂度较小，具有参数估计的连续性和渐近正态性这一良好的oracle性质 [ 12 ] 。 2.3. SCAD方法 SCAD [ 3 ] 方法是由Fan和Li (2001)提出的，其惩罚函数是对称且非凹的 β ^ S C A D = arg min { ‖ Y − X β ‖ 2 + ∑ i = 1 p P λ ， γ ( | β i | ) } (10) 其中 P λ ， γ ( | β i | ) 是惩罚项，其一阶导数为： P ′ λ ， γ ( θ ) = λ { I ( θ ≤ λ ) + ( γ λ − θ ) ( γ − 1 ) + I ( θ > λ ) } (11) 通过数值模拟和实证分析等方法，Fan和Li建议 γ 取3.7，调整参数 λ 则通过CV方法取得最优值。 Fan和Li (2001)的文章提出SCAD方法也具有良好的oracle性质：1) 稀疏性：模型选择的结果将一些不重要的变量系数变为零或真模型中变量系数为零的经过选择之后其估计值接近于零；2) 渐近正态性：模型选择后的参数估计渐近服从正态分布。而且SCAD方法较岭回归方法而言，减少了选择模型的预测方差，较Lasso方法而言，减轻了过度压缩系数的情况，减少了参数估计的偏差。
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user: 3. 贝叶斯模型选择 除了通过利用惩罚因子来压缩系数的方法进行模型选择外，还可通过计算模型的概率，由概率的大小进行模型选择，贝叶斯模型选择便是利用这一点。 同样对于上述线性回归模型，含有 p 个预测因子 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X p ，为了进行模型选择，我们首先利用二进制变量进行理解。令 γ = ( γ 1 ， γ 2 ， ⋯ ， γ p ) 为 p 维二进制变量，其中 γ i 为示性变量，如果变量 X i 被选入模型中则 γ i = 1 ，否则 γ i = 0 。根据不同变量的选入情况，只利用被选入变量做简单的线性回归，由此可知整个模型空间有 2 p 种可能的选择，得到每一模型的概率。 对于模型概率的计算，其关键即为得到模型的后验概率，在数据 y 给定的情况下，得到模型后验概率 P ( M k | y ) = P ( y | M k ) P ( M k ) ∑ l = 1 k P ( y | M l ) P ( M l ) (12) 这里 P ( y | M k ) = ∫ P ( y | θ k ， M k ) P ( θ k | M k ) d θ k 是模型 M k 的边缘似然概率， θ k 是模型中的参数， P ( θ k | M k ) 是 θ k 在模型 M k 条件下的先验密度函数， P ( y | θ k ， M k ) 是似然概率， P ( M k ) 是模型 M k 的先验概率。将比值 P ( M 1 | y ) P ( M 2 | y ) 定义为贝叶斯因子，通过贝叶斯因子可以快速的找到概率最大的模型，这一模型就是贝叶斯模型选择的结果，即 M ^ = arg max M k P ( M k | y ) (13) 为了进一步研究分析模型选择的结果，将对多种模型选择的方法进行比较研究，其具体分析将在第四部分数据模拟中加以说明。
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user: 4. 数据模拟 这一部分将以多元线性回归为基础，对带有惩罚因子的多种模型选择与贝叶斯模型选择方法在不同情况下进行模拟对比，主要研究模型选择在稀疏模型下的情况。 模拟1：对于线性回归模型 Y = X β + ε ， ε ~ N ( 0 ， σ 2 ) (14) 给出8个预测因子，即 p = 8 ，并且每个变量数据均由正态分布产生，即 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X 8 ~ N ( 0 ， Σ ) ，而这里正态分布里面的方差矩阵S的第 i 个和第 j 个的相关系数取 ρ | i − j | ，此次模拟中回归系数选择为 β = ( 4 ， 3 ， 1.5 ， 0 ， 0 ， 2 ， 0 ， 0 ) ，而 ρ 的选择是从0.1变化到0.9。 根据样本容量 n 和随机误差服从正态分布中的方差 σ 的取值不同，分成四种情况进行模拟：情况一： n = 30 ， σ = 1 ；情况二： n = 30 ， σ = 4 ；情况三： n = 100 ， σ = 1 ；情况四： n = 100 ， σ = 4 。对于每种情况，我们重复进行1000次试验，且最后结果由模型损失Model Error (ME) E ( y − y ^ ) 来表现，为了便于观测结果，将对模型损失取对数进行观测，图1是此次模拟的结果。 模拟1结果表明：由于岭回归根据GCV选取 λ 后将全部变量选入，岭回归的模型损失最小。其次是SCAD方法，并且 ρ 的不同对结果影响不太大。当 σ 较小时，SCAD和LASSO方法相差不大，但当 σ 较大时SCAD方法优于LASSO。这说明SCAD方法与岭回归结果相差甚小，且可以较好的将不重要的参数去除掉，具有良好的稀疏性性质，减少了后期计算量。 图1. 稀疏模型下不同相关系数变化情况 模拟2：继续沿用模拟1中的线性模型 Y = X β + ε ， ε ~ N ( 0 ， σ 2 ) 此次模拟我们主要考虑系数稀疏性不强，但有一些接近于0的情况。这里取 n = 30 ，分别对 σ = 1 和 σ = 4 这两种情形下观察 ρ = 0.1 ， 0.5 ， 0.9 的变化情况变量系数设置为 β = ( 4 ， 3 ， 1.5 ， z ， z ， 2 ， z ， z ) ，其中 z 从0变化到1.5，其他设置与模拟1相同。而结果在图2中展现。 由模拟2可以看出模拟结果虽然与模拟1类似，但是 ρ 的大小对结果有影响。当 σ 和 ρ 均较大时，随着 z 的增加，SCAD模型损失越来越小，而且模型损失也接近全模型的模型损失。这说明对于随机误差和回归变量的相关性加强，SCAD方法不但能够较为准确的选取重要变量，将不重要的变量去除掉，而且损失也小于其他的惩罚方法。SCAD的优势更为明显，它不但可以较好的将不重要的参数去除掉。
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user: 5. 实例分析 这一部分我们主要对麦考斯 [ 13 ] 等的著作中采用的内膜—中膜厚度及其影响因素的数据集进行分析，这一数据是法国波尔多地区的多家医院于1999年利用超声技术对受试者进行的测量，收集了一些主要风险因素信息。这一数据中含有8个预测因子，即 p = 8 ，110个观测值，其中内膜—中膜厚度(measure)作为响应变量 Y ，令 ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X 8 ) 表示为会诊时的年龄(AGE)，体重(weight)等8个预测因子，由此可以得到响应变量与预测因子之间的关系 Y = ∑ i = 1 8 β i X i 而模型选择的目的就是为了选出最优模型，最终进行预测，使预测的结果更为准确。为了达到我们的目的，所以这里选用前100个观测值为训练集，即 n = 100 ，后10个观测值为测试集，以此分析不同模型选择方法之间的差异。 此次结果放在下面两表中，其中表1为各个预测因子之间的相关系数，表2是对内膜—中膜厚度数据分析结果的总结。由表1可以看出部分变量之间存在很强的相关关系，变量之间存在共线性问题，由此我们可以看出对婴儿出生体重的影响虽然由8个预测因子影响，但是数据特征信息主要集中在几个变量上，进而就可以简化模型，减少计算量。从表2中可以看出岭回归和SCAD方法在此稀疏模型中表现良好，但SCAD可以较好的去除不重要变量，贝叶斯模型选择则过度筛选变量，造成信息丢失的情况，总体来看SCAD方法与岭回归得到的全模型的预测结果相差较小。 图2. 几乎稀疏模型不同情形下系数变化情况 Table 1 Correlation coefficient matrix of prediction factor 变量 X 1 X 2 X 3 X 5 X 6 X 7 X 8 X 1 1 0.293 −0.646 −0.485 −0.093 0.043 −0.047 −0.196 X 2 0.293 1 −0.394 −0.090 0.260 0.177 −0.232 0.209 X 3 −0.646 −0.394 1 0.562 0.026 −0.041 0.142 0.162 X 4 −0.485 −0.09 0.562 1 0.120 0.091 −0.080 0.184 X 5 −0.093 0.26 0.026 0.120 1 0.483 0.033 0.207 0.0430 0.177 −0.041 0.091 0.483 1 −0.095 0.292 X 7 −0.047 −0.232 0.142 −0.080 0.033 −0.095 1 −0.032 −0.196 0.209 0.162 0.184 0.207 0.292 −0.032 1 表1. 各预测因子之间的相关系数矩阵 Table 2 Analysis of intima-media thickness dat 方法 选择预测因子 相对应系数 ‖ Y − Y ^ ‖ 2 岭回归 X 1 ， X 2 ， X 3 ， X 4 ， X 5 X 6 ， X 7 ， X 8 0.001，0.003，−0.0004，0.001， 0.005，−0.0004，0.002，0.017 0.00431 LASSO X 2 ， X 4 ， X 7 ， X 8 0.004，0.001，0.0002，0.012 0.00435 SCAD X 2 ， X 4 ， X 8 0.0046，0.0016，0.004 0.00417 贝叶斯模型选择 X 2 ， X 4 0.007，0.004 0.00700 表2. 内膜–膜中厚度数据分析
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user: 6. 总结 本文主要对带有惩罚因子的岭回归、LASSO、SCAD三种模型选择和贝叶斯模型选择进行了简单的介绍，并通过数据模拟和实例分析对多种方法进行了对比分析，得到在稀疏模型的前提下，岭回归表现较好，SCAD可以较好地去除不重要变量。而本文主要基于线性回归模型进行研究，所以后面主要工作可以对其他更为复杂的模型进行研究。
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user: 摘 要 电子气体是指在半导体及其它电子产品生产过程中所用到的高纯度气体，随着微电子工业的发展，电子气体的纯度和产品质量之间的关系日益密切，尤其是金属杂质的存在对半导体器件质量及成品率影响很大。因此，ppb (10 −9 )至ppt (10 −12 )级金属杂质的捕集及检测对电子气体的生产过程尤为重要。本文对电子气体中金属杂质的捕集以及分析方法做了文献综述，并对其今后的研究方向进行了展望。 关键词 :电子气体，金属杂质，捕集，分析方法 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 电子工业用气体统称电子气体，指在半导体及其它电子产品生产过程中所用到的高纯度气体，是微纳电子制造国家安全战略产业的关键支撑材料，其广泛应用于大规模集成电路、液晶显示器、多晶硅和薄膜太阳能电池、新型电光源、光电半导体器件以及光纤通讯器件等电子行业 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。表1为一些电子工业生产中所常用到的高纯气体 [ 3 ]。 近年来，随着微纳电子先进制程向大尺寸、窄线宽、高集成度、高均匀性和高完整性发展，对电子气体的纯度和一致性要求越来越高，除了应具有5 N (99.999%)以上纯度，还要求电子气体中的H 2 O、气体杂质(如O 2 、CO 2 、CO、CH 4 等)和金属杂质(如Al、Cr、Cd、Cu等)的指标达到ppb (10 −9 )至ppt (10 −12 )数量级，气体的品质要求高度稳定且一致。电子气体的纯度对于半导体器件的质量与成品率影响很大，尤其是气体中的金属杂质会造成半导体器件的缺陷，从而产生漏电、电压不稳等问题 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。 电子气体中的金属杂质主要来源于生产电子气体的原料及气体中的颗粒，这些金属杂质在气体中主要存在于0.1~20 μm的悬浮颗粒或小于0.1 μm的气溶胶中。建立气体中痕量金属杂质的检测方法，对高纯气体的生产、储存和运输等均具有指导意义 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。 Table 1 High purity gas required for electronic productio 高新器件 制造中所需的高纯气体 大规模集成电路 化学气相沉积：SiH 4 、NH 3 、O 2 、N 2 O、TEOS(四乙氧基硅) 化学刻蚀：CF 4 、SF 6 、NF 3 、Cl 2 、CCl 4 、BCl 3 、HBr、HCl 化学掺杂：BF 3 、B 2 H 6 、PH 3 、AsH 3 液晶屏 化学气相沉积：SiH 4 、SiN x 化学刻蚀：SF 6 、HCl、Cl 2 太阳能电池 化学气相沉积：SiH 4 、PH 3 、NF 3 扩散、刻蚀：POCl 3 、O 2 、CF 4 光电半导体 化学气相沉积：AsH 3 、PH 3 、NH 3 、N 2 、H 2 化学刻蚀：BCl 3 、Cl 2 光导纤维 化学气相沉积：SiH 4 、SiCl 4 、GeCl 4 化学刻蚀：CF 4 、Cl 2 、SF 6 表1. 电子工业生产中所需的高纯气体 随着现代分析仪器的发展，国外对高纯气体的分析经历了离线分析(off-line)、在线分析(on-line)和原位分析(in-situ)三个阶段。我国在高纯气体分析方面，也已进入在线分析阶段，且分析检测的灵敏度高，可以实现气体中痕量金属杂质的分析测试 [ 3 ]。然而，由于一些气态样品不能直接导入分析仪器进行金属成分的测量，一般需要把气体样品先进行液体化，即将含有金属杂质的气体样品捕集到溶液中，以该溶液为样品，才能选定合适的检测手段进行分析。由于高纯气体中的金属杂质含量低至ppb至ppt级，因此，对测定时使用的取样方法(防止样品污染)、检测方法以及分析测试仪器(灵敏度和检测限等)均提出了更高的操作要求。本文综述了电子气体中金属杂质的一些捕集方法以及几种不同的检测方法。
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user: 2. 金属杂质捕集方法 2.1. 溶液吸收法 溶液吸收法是指使样品气通过吸收液，使得样品中的金属杂质被捕集到溶液中 [ 12 ]。该方法作为一种常用的气体样品捕集方法，适用于与吸收液进行化学反应或吸收液对其有强溶解性的气体样品。由于各类气体化学性质的差异，寻找合适的吸收液是该方法采样的关键。此外，由于样品气的水解或电离，捕集后的溶液呈强酸、强碱性或生成沉淀物。因此，需要进行基体分离才能进行金属杂质测定。 崔先航等 [ 10 ] 用蒸馏水作为氯化氢和氨气的吸收液，吸收后分别转化成盐酸、氨水溶液。取样系统如图1所示，在吸收瓶中装入吸收液，尾气瓶中加入指示剂，控制适当的气流流速，当达到饱和吸收量时停止取样；然后取部分吸收液进行直接挥发去除基体并浓集金属杂质。 此外，他们也采用稀碱溶液(0.1 mol/L氢氧化铵)作为硅烷吸收液，然后在吸收液中加入氢氟酸，加热时形成挥发的四氟化硅去除硅基体；采用1%过氧化氢和1%氢氧化铵混合液作为砷烷和磷烷的吸收液，然后在砷烷吸收液中加入浓盐酸，加热形成挥发的三氯化砷除去基体砷；而对于磷烷吸收液则采用强碱性阴离子树脂静态分离去除磷基体。取样系统如图2所示，与图1取样系统不同的是，烷类气体取样前先用惰性气体清洗系统十分钟，且取样完毕后再用惰性气体清洗以确保安全。 2.2. 填充柱法 该方法指在聚四氟乙烯管中，装入气相色谱用的填充剂，使样品气通入此柱并捕集金属杂质，然后将填充柱上的金属杂质溶解到酸溶液中，作为样品溶液 [ 12 ]。其中，填充剂的选用是该方法的关键。填充剂要求不能含有金属成分、不能与样品气发生反应且具有耐酸性。通常，填充剂可采用高分子聚合物或氟树脂类聚合物等。 图1. 氯化氢和氨气取样系统图 图2. 烷类气体取样系统图 宫崎和之等 [ 12 ] 对填充柱法和溶液吸收法进行了对比研究，其分别采用两种方法捕集样品气N 2 -BCl 3 (10%)中的金属杂质。填充柱法捕集系统如图3所示，捕集系统先后由填充柱和吸收溶液组成，吸收溶液是为了判断金属杂质是否完全捕集到填充柱中，吸收溶液出口侧的填充柱是为了防止逆扩散的金属杂质进入系统内而设计的；溶液吸收法的捕集系统如图4所示，为了与填充柱法进行比较，该系统先后由吸收溶液和填充柱组成，以判断金属杂质捕集是否完全捕集到吸收溶液中。 两种方法捕集金属杂质的结果列于表2中。由表可见，溶液吸收法对于Mg、Si元素，不但在吸收溶液中能检测出来，而且在填充柱中也能检测出来；然而采用填充柱法，表中所有的金属杂质均在吸收溶液中检测不出来，即填充柱能够将金属捕集完全。由此可见，填充柱法相比溶液吸收法捕集效率更高。此外，采用填充柱法样品气与金属杂质分离后，为达到溶液化，可控制因水解造成的主气体影响，这适用于大多数半导体工业气体。 填充柱法的技术关键，是要根据样品气的种类、浓度进行预处理实验，通过改变填充柱的长度来决定最佳的捕集条件。 2.3. 蒸发捕集法 蒸发捕集法是使液化的样品气蒸发，对残留在容器内的金属成分进行溶解作为样品溶液 [ 13 ]。然而，在主体成分蒸发时，金属杂质也随之部分逸出，因此需配合溶液吸收法进行前处理。该方法适用于沸点较低、易对分析仪器产生不良影响的腐蚀性气体样品。 姜阳等 [ 13 ] 采用蒸发捕集法和溶液吸收法相结合的方法，将待测液氨在室温下进行挥发，挥发出的氨气用超纯水吸收液吸收，溶解为氨水，作为溶液吸收法样品；此外，在待测液氨挥发结束后加入一定量稀硝酸，溶解残留在容器内的金属元素，作为蒸发捕集法样品；然后，将氨水样品与稀硝酸样品混合稀释后进行待测液中金属杂质含量的检测。
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user: 4. 总结及展望 综上所述，依据电子气体的不同特性，可以选择不同的气体捕集方法以及检测方法进行样品气中金属成分的测量。然而，在电子气体痕量金属离子分析中，取样过程中来自试剂、容器和环境等的外源性杂质所造成的二次污染，气体-杂质、杂质-杂质及它们与仪器系统之间的相互作用，再加上基体干扰，均可能构成背景干扰，影响痕量杂质的准确分析，导致分析结果很容易出现偶然误差甚至错误。特别对于Cl 2 、HCl和HF等具有嗜水性和腐蚀性的气体，对金属离子的提取以及分析系统和方法均提出更严苛的要求。因此，还需深入系统地研究电子气体中超痕量杂质的干扰因素，揭示其形成途径和影响机理，为正确消除背景干扰提供理论依据，确保分析结果的代表性、准确性和重现性，实现单种金属杂质的精准分析。
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user: 摘 要 本文首先利用金属元素粉末球磨后通过放电等离子烧结制备了Ti-11Fe-3Nb-3Mn-3Sn (at.%)钛合金。同时在球磨后的元素粉末中加入10 wt.%的FeCoCrNiMo0.15 (at.%)高熵合金颗粒通过放电等离子烧结制备了高熵合金颗粒增强的钛基复合材料。本文对两种材料在室温条件下进行了往复式滑动摩擦磨损试验，利用场发射扫描电子显微镜、显微硬度测试仪和超景深三维轮廓仪等设备对加入高熵合金颗粒前后的钛合金样品及其摩擦磨损行为进行了研究和对比。结果表明：在钛合金中加入高熵合金颗粒增强后，高熵合金颗粒增强钛合金硬度得到提高。高熵合金颗粒外层与钛合金形成一定厚度的扩散层，加入高熵合金颗粒后的钛合金耐磨性能提高明显。Ti-11Fe-3Nb-3Mn-3Sn合金与高熵颗粒增强后的Ti-11Fe-3Nb-3Mn-3Sn合金的磨损机制主要为粘着磨损，磨粒磨损和少量的塑性变形。 关键词 :钛合金，高熵合金，颗粒增强复合材料，显微组织，摩擦性能 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 钛合金由于其高的比强度、较好的耐腐蚀性能、在飞行器制造、化学化工设备，车辆工程和生物医用等领域中均有着极为广泛的应用前景 [ 1 ] [ 2 ] 。但是钛合金存在硬度低，耐磨性能不佳的问题限制了其应用范围 [ 3 ] 。汤慧萍 [ 4 ] 等人指出钛基复合材料具有较高的拉伸强度、显微硬度，弹性模量和优良的耐磨性，但是纤维增强的钛基复合材料因其界面反应等原因导致制备工艺复杂，成本较高。粉末冶金作为一种近净成形工艺，具有材料利用率高，组织成分均匀等优点。采用粉末冶金方法制备颗粒增强钛基复合材料还可以在较大的范围内进行增强颗粒含量调整和优化，并且具有制备工艺简单，成本较低等特点，是制备低成本颗粒增强钛基复合材料的主要方法 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。 高熵合金作为新兴的合金材料，突破了传统的合金设计理念，由于其高熵效应，使得其具有比传统合金更好的高强度，高硬度和耐磨性能 [ 8 ] [ 9 ] 。Meng等人 [ 10 ] 研究发现采用激光熔覆方法制备了高熵合金增强的AZ91D复合材料，其摩擦磨损性能相比基材，得到很大的提高。还有研究 [ 11 ] 表明FeCoCrNi加入Mo元素，会生成σ相，这种金属间化合物相能够大幅度提高了硬度，最高可达610.55 HV。Tan等人 [ 12 ] 利用放电等离子烧结技术制备了Al 0.6 CoCrFeNi高熵合金颗粒增强Al 65 Cu 16.5 Ti 18.5 非晶合金，发现其裂纹传播稳定性提高，断裂面能量的显着增加，屈服强度高达3120 ± 80 MPa。Chen [ 13 ] 等人采用粉末冶金方法制备了AlCoNiCrFe高熵颗粒增强的铜基复合材料，发现高熵合金颗粒比金属玻璃具有更好的强化效果。但是，目前以高熵合金作为增强颗粒制备钛合金复合材料的相关报道还很少。 本文利用球磨元素粉末的方法采用放电等离子烧结(SPS)制备了Ti-11Fe-3Nb-3Mn-3Sn (at.%)钛合金。同时，将10 wt.%的FeCoCrNiMo0.15高熵合金作为增强颗粒与球磨后的元素粉末混合均匀后也采用放电等离子烧结方式制备了颗粒增强钛基复合材料，并分别对比研究了两种材料的微观组织与室温下的摩擦磨损行为。