DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 型钢组合托梁有限元计算分析 4.1. 计算原理和分析模型 型钢组合梁是由钢板拼接等强焊接的U型截面，外包在砖砌体(或含部分混凝土过梁)表面，钢板和砖砌体之间采用对拉螺栓预紧力和结构胶使得两种结构材料形成整体，达到变形协调共同受力的目标。砖砌体作为脆性材料虽然具有抗压强度，但抗拉强度很低。虽然组合梁内灌注了结构胶能一定程度上对砖砌体的力学性能有所改善，但相对外包钢板的材料强度来说几乎可以忽略。钢板材料具有很高的拉压强度，其截面板厚等尺寸通常较小，但面外稳定性较差。砖砌体外包钢板形成的组合梁，梁内砖砌体可以防止外包钢板发生失稳，同时有利于提高组合梁刚度；外包钢板不但提供较高的拉压承载力，还可以对砖砌体形成抱箍效应提高受力性能。 结合工程实际情况，为分析验证砖砌体外包型钢组合梁加固的可靠性，选择一个开间的开大洞墙进行包钢加固的有限元分析。本工程的开大洞墙加固采用墙内外两侧同时外包焊接C型钢板加固，钢板采用对穿螺栓进行连接，过梁底部同时外包钢板进行加固处理。 分析模型原有砌体结构部分尺寸为250 × 990 × 4000 (mm)，其中下部混凝土过梁截面尺寸为240 × 240 (mm)。外包钢板材厚度均为16 mm，具体钢构件尺寸见图2。 1) 有限元模型如图5所示。 2) 原有砌体和混凝土过梁部分采用实体单元建模，外包钢板材采用壳体单元建模，对穿螺栓采用杆单元建模。 3) 材料强度确定。 a) 砌体材料 砌体结构材料，按照现场材料实测报告和《砌体结构设计规范》(GB50003-2011) (以下简称砌体规范)烧结普通砖强度设计值(MPa)取值：砂浆和普通砖强度等级分别为M5和MU10。按照砌体规范，当砂浆强度等级为M5时，烧结普通砖砌体的弹性模量为1600f (MPa)。 b) 混凝土材料 混凝土结构材料，按照现场实测取值，取C20混凝土力学参数，强度取值f c = 9.6 MPa，f t = 1.1 MPa。 c) 钢板材料 钢板材料，按照规范取值，取Q235钢材力学参数，板厚 ≤ 16mm时，强度取值f = 215 MPa，f v = 125 MPa。 d) 高强螺栓 对穿螺栓的高强螺栓采用规范取值。取8.8级高强螺栓力学参数，预紧力80 kN，螺栓抗拉强度830 MPa。 图5. 有限元模型图 4.2. 计算荷载 1) 构件荷载 根据结构整体有限元分析软件中计算导出的墙体恒载、活载、风载、地震等各工况荷载，按不同组合进行包络设计，提取构件产生最不利内力时的工况组合进行构件分析。墙体内力包络值等效为组合梁上线荷载，取为106.47 kN/m，按照均布压力施加于组合梁顶面，范围为组合梁托换的原砌体结构部分。 2) 构件自重 结构自重直接在分析过程中定义重力加速度。 3) 对穿螺栓预紧力 对穿螺栓预紧力，按照规范给出的M16 (8.8级)高强螺栓预紧力80 kN考虑。 4.3. 模型接触关系 外包钢板材与原有结构砌体之间的相互作用在软件中采用接触单元模拟，接触单元的力学参数均依据现行砌体规范。按砌体规范要求，钢板沿砌体滑动时：干燥接触摩擦系数为0.45；潮湿接触摩擦系数为0.35。模型分析中对穿螺栓采用杆单元模拟，未考虑对穿螺栓端头局部垫板的应力扩散效应。未考虑对穿螺栓与原砌体结构之间的相互受力作用关系。最终分析结果中，竖向位移在mm量级，因此可以认为不考虑对穿螺栓与原砌体之间的相互关系，对计算结果的影响可以忽略。 4.4. 边界条件 考虑到分析模型在结构中的受力状态，分析模型两端采用固端边界。模型两端面首先约束竖向位移，之后约束模型端面沿长度方向的位移。由于是等效静力分析且模型无平面外荷载作用，因此模型无x向位移约束。坐标系见前述模型图5中所示。 4.5. 型钢组合托梁模型的分析结果 1) 组合梁整体计算分析数值云图如图6~8所示。 2) 组合梁内部砌体 + 混凝土过梁二者组合部分计算分析数值云图如图9~11所示。 3) 外包钢板材部分计算分析数值云图如图12~14。 4) 对穿螺栓部分计算分析数值云图如图15~16。 图6. 整体模型最大主应力 图7. 整体模型最小主应力 图8. 整体模型竖向位移云图 图9. 砌体和混凝土整体的最大主应力云图 图10. 砌体和混凝土部分的最小主应力 图11. 砌体和混凝土部分的竖向位移 图12. 外包钢部分最大主应力 图13. 外包钢部分最小主应力云图 图14. 外包钢部分竖向位移图 图15. 对穿螺栓最大主应力 图16. 对穿螺栓最小主应力 由以上有限元分析可知： 1) 砌体和混凝土过梁部分应力云图显示，应力最大位置均分布在对拉螺栓附近处，组合梁内混凝土部分最大主拉应力2.6 MPa，最大主压应力−15.5 MPa，砌体部分最大主拉应力1.1 MPa，最大主压应力−3.9 MPa，局部最大主应力超出材料强度设计值，但对拉螺杆以外大部分混凝土和砌体材料处于弹性状态，构件竖向变形最大值仅为0.23 mm。其中，强度计算结果与模型中将对穿螺栓进行简化建模处理的方式有密切关系，工程实际情况下，局部应力集中可通过垫板、结构胶等措施实现应力重新分布，设计时关注螺杆以外整体构件的应力应变情况满足工程安全要求即可。 2) 外包加固型钢或钢板部分最大主拉应力150 MPa，最大主压应力−50.3 MPa，构件竖向变形最大为0.26 mm。故外包C型双拼钢板处于弹性状态，满足承载力和正常使用要求。 3) 在未考虑对穿螺栓与砌体之间的变形协调关系的前提下，从对穿螺栓的简化模拟分析结果可知，几乎所有对穿螺栓位置的砌体和混凝土材料均进入弹塑性状态，对穿螺杆最大拉应力强度值为400.8 MPa，螺杆处于弹性状态。因此在结构设计过程中应检验对穿螺栓端头承压板以及砌体或混凝土材料的局部承压性能，防止对穿螺栓端头因砌体或混凝土率先破坏的情况发生。 基于上述研究与理论分析，组合梁计算模拟结果应力云图显示，构件整体应力应变呈现线性分布，基本符合平截面假定。整个组合构件原有的砌体或混凝土部分在对穿锚栓附近出现局部传力应力集中现象，可通过垫板、结构胶等措施实现应力重新分布满足安全要求，外包钢板和对拉锚栓在包络设计组合工况下均处于弹性状态，钢板应力比小于0.7，对拉锚栓应力比小于0.5，砖砌体或混凝土过梁部分的应力除与锚栓接触位置外均小于材料抗压强度，整体挠度0.26 mm，结构构件整体工作处于弹性状态，变形微小，刚度好，从而验证了计算分析模型和加固设计的安全合理性。此工程已于2013年完成竣工使用，上部墙体和楼板未发现任何变形裂缝等问题，进一步验证此加固托换方法的可靠性。 需要特别说明的是，针对此加固方法，目前国内外鲜有相关文献论述，国外类似研究有英国Hardy S. J.教授对型钢过梁承托砖墙的协同工作进行了计算模拟 [ 11 ]，研究结果表明：由于型钢过梁比混凝土梁的刚度小，其与砖墙共同工作的机理不同于混凝土梁与砖墙形成的墙梁，主要体现在钢梁与砖砌体协同工作时其有效接触长度发生了变化。因此，上述型钢组合梁不应按砌体规范中所述共同受力的墙梁考虑，按独立组合梁托换构件进行模拟计算相对更安全也更符合实际情况。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 在砖混房屋的开大门(窗)洞等加固改造中，相对以往类似结构的加固改造方法，型钢组合梁托换法具有刚度大、整体性好、施工便捷等明显优势。构件外包加固型钢或钢板厚度仅16 mm，板材尺寸常规易采购且基本不占用建筑使用空间，整体构件应力比较小，变形为基本可忽略的0.26 mm，强度和刚度均处于弹性阶段，安全余量大；整个现场施工均不涉及湿作业，选用结构胶、对穿螺栓等锚固成一体，整体性和安全性均满足要求，实现施工方便快捷。 依据本文分析研究和设计成果，在已有结构改造项目中，型钢组合梁托换加固方法已经历多次实践检验。因该托换方案较好的实现了原有砖混砌体结构的使用功能变更需求，达到了预期目标，得到越来越多的工程应用。文中结合工程实例的分析设计、构造及施工技术要点，可为类似改造加固工程上提供参考。建议国内相关规范对此种类型的改造加固方法做进一步的科学试验和研究探讨，形成系统性的规范条文，方便后续工程应用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 静力水准作为一种高精度的高程测量仪器在既有地铁的变形监测中应用广泛。但是列车运行会对静力水准的监测结果产生影响。为了更好的利用静力水准这一监测手段，本文结合工程实际，利用高精度静力水准仪对地铁隧道状况进行24小时实时监测，通过分析数据，探讨静力水准测量运营地铁竖向变形的误差，提出静力水准监测数据的选取方法，以确保既有地铁变形监测数据的准确性。 关键词 :静力水准，既有地铁，竖向变形，误差分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 静力水准作为一种高精度的高程测量仪器，由于其精度高、安装方便，可实施实时监测，监测频率灵活多变，测点之间不需要通视等优点，特别适用于人工无法实施测量的各种狭小空间和恶劣环境的变形测量，因此在工程中有着广泛的应用 [ 1 ]。 目前的静力水准仪的工作原理均为连通器原理 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。一个可以自由流动的静止液面上各个点的重力影响是相同的，或者说液面是等高的。当承放容器的两点高程发生了变化ΔH，则两容器的液面刻度线就会发生变化。读取两容器液面的刻画线，则可计算得出两者高差，将其中一个测点设置在变形影响范围之外的区域，即将此测点设置为基准点，即可知道其他监测点的高程变化量。对于既有地铁工程，由于其自身的运营特性和巨大的社会影响，经常需要实时监控地铁自身的变形情况，而静力水准系统不会对地铁的正常运营产生影响，且能实现全天24小时实时监测，因此静力水准监测系统在既有地铁的变形监测中应用广泛。但是列车运行产生的振动、隧道风等因素均会对静力水准的监测结果产生影响 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。使静力水准的监测结果产生偏差。为了更好的利用静力水准这一监测手段，本文结合工程实际，对静力水准测量运营地铁竖向变形的误差进行探讨，提出静力水准监测数据的选取方法，以确保既有地铁变形监测数据的准确性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 工程概况 在既有运营地铁中，选取长度为26.4 m的盾构隧道(共22环管片)，为增加数据样本，在监测区段布设9个监测点，如图1所示，中间每隔一环布设一个静力水准监测点，两端间隔3~4环管片布设。静力水准仪安装在盾构隧道结构侧壁，如图2所示。根据列车运营时间，晚间0:00至凌晨5:00，为列车停运时间段，其他时间为列车的运营时间段，期间列车的发车间隔为7~10分钟。利用高精度静力水准仪对地铁隧道状况进行24小时监控，每10分钟采集一次数据。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果分析 图3为9个静力水准监测点从上午9:00~第二天9:00，一天24小时隧道结构变形图。如图所示，静力水准的监测数据在整个监测过程中一直处于波动状态，即使在0:00~5:00列车停运期间，数据依然处于波动的状态。但是列车运营期间的监测数据的波动幅值明显更大，且即使在列车运营期间，监测数据的波动幅值也并不相同。根据图3中静力水准24小时隧道结构竖向变形监测数据的波动状态，可将静力水准实时监测数据分为三类：停运期间的数据、运营期间的波动数据和运营期间的稳定数据。 图1. 静力水准自动化监测布置图 图2. 隧道结构静力水准仪 图3. 静力水准24 h监测数据图 3.1. 停运期间的数据分析 根据地铁运营的特点，在晚间0:00至凌晨5:00，列车停运，这一时段静力水准仪受到的外界扰动最小。将图3中的0:00~5:00时间段的两个相邻的数据采集时间点的监测数据相减，得到停运期间监测数据波动图，如图4所示。在这一时段，静力水准测量得到的监测数据虽然也处于波动状态，但是，数据相对比较平稳，数据波动幅值基本全部集中于−0.04~0.04 mm这一区间范围内。由于数据样本较多，可对这一时间段的数据波动情况进行统计分析，如图5所示，在列车停运期间，监测数据的波动值，绝对值大于0.04 mm的占2%，绝对值大于0.03 mm的数值占6%，数值大于0.02 mm的数值占13%，因此数值小于等于0.02 mm的数值占87%。综上所述，在列车停运期间，监测数据的波动区间为−0.02~0.02 mm。即在没有干扰的情况下，静力水准监测数据的波动幅值为0.02 mm。 图4. 停运期间的监测数据波动图 图5. 停运期间的监测数据波动范围统计图 3.2. 运营期间的波动数据 如图2所示，除去列车停运的5个小时，其他时间列车一直处于运营状态。在地铁列车运营期间，静力水准的监测数据相较于停运期间波动更大。但运营期间不同时段的监测数据波动幅值并不相同。根据其不同的波动幅值，可将运营期间的监测数据分为：运营期间的波动数据和运营期间的稳定数据。 如图所示，监测数据的波动区间的时间段主要有四个：6:00~7:00、8:00~11:00、15:00~20:00和22:00~23:00。与其他时间段相比，这四个时间段内，数据波动程度明显加大，这与列车的运行速度、发车频率、载客量和数据传输的时间点等因素有关。图6~9为四个时间段的监测数据波动图，分析这四个时段的数据，有以下几个特点： 1) 所有9个监测点的数据波动规律基本一致。因为监测段的范围只有26.4 m，相比于列车的长度，这段监测范围较小，根据列车的运行速度，列车全长通过所有测点的时间小于1分钟，可以认为列车通过所有测点的时间基本相同，因此，所有9个监测点的数据变化规律基本一致。 2) 对比这四个波动区间，其数据波动具有一定的规律性，数据的变化规律基本相同。分析四个波动时间段的监测数据，出现峰值的频率一般是30 min。例如，16:30~17:00之间，数值在16:30的时候处于正常的状态，在16:40达到峰值，在16:50处开始下降，在17:00的时候恢复原值。其他波动区间也可观察到相同的数据变化规律。因此，在列车运营期间，一个波动周期大约为30 min。 3) 对于运营期四个波动区间，其波动幅值并不尽相同，6:00~7:00的数据的波动范围为−0.3~0.4 mm，是停运时间段的20倍。8:00~11:00这一时段数据较多，对其进行统计分析，绝对值小于0.1 mm的数据只占63%，远小于相对稳定时的数据占比。小于0.2 mm的占84%。数据波动最大范围可达到−0.8~0.8 mm。是停运时间段的40倍。15:00~20:00时间段的数据波动较为剧烈，在这一时间段，波动绝对值小于0.1 mm的数据仅占42%，而大于0.4 mm的数据则为10%。波动范围最大也为−0.8~0.8 mm，基本是停运时间段的40倍。地铁运营期间的第四个波动时段22:00~23:00，这个波动区间的波动范围较大，在−0.5~1.2 mm之间，从22:00~22:40期间，数据波动较轻，波动范围集中于−0.2~0.2 mm，从22:50的时候，数据出现较大变化，波动范围增大到−0.5~0.5 mm，甚至个别数据的波动范围达到±1.2 mm，为停运时间段的60倍。 图6. 6:00~7:00的监测数据波动图 图7. 8:00~11:00的监测数据波动图 图8. 15:00~20:00的监测数据波动图 图9. 22:00~23:00的监测数据波动图 3.3. 运营期间的稳定数据 与波动较大的数据相比，地铁运营期间有三个相对稳定的时间区段，分别为7:00~8:00、11:00~15:00和20:00~22:00。在这三个时间段内，静力水准的监测数据与上述波动区间的监测数据相比，其数据波动幅度较小，在地铁运营期间，属于较为稳定的监测数据。 图10~12分别为上述三个时段的监测数据波动图。如图所示，在这三个时间段，数据的变化规律与运营期波动数据的变化规律基本一致，数据的波动周期也为30 min，即在30 min内监测数据出现峰值，并恢复原值。但是与其相邻的波动区间的数据相比，其幅值明显减小。对于7:00~8:00这一时段，波动范围为−0.1~0.1 mm，为停运时间段的5倍。11:00~15:00这一时段，波动范围也为−0.1~0.1 mm，为停运时间段的5倍。20:00~22:00这一时段，波动大部分在−0.1~0.1 mm范围内，仅有21:00和21:10两个时间点的监测数据超出范围。 这三个时段数据的波动幅度虽大于列车停运期间的数据波动幅度，但是与运营期间的波动数据相比仅为其波动幅值的1/8~1/4，较为稳定。 图10. 7:00~8:00的监测数据波动图 图11. 11:00~15:00的监测数据波动图 图12. 20:00~22:00的监测数据波动图 综上所述，由于静力水准本身的特性，在利用其进行既有地铁的变形监测时，无论是列车停运期间还是运营期间，其监测数据均处于波动状态，尤其是列车运营期间，数据的波动范围可达到停运数据的40甚至60倍。因此在选取监测数据时，应采取选择时间区段而不是时间点的方式，观察监测数据在列车运营期间的波动规律，包括其波动周期和波动幅值，以列车停运后相对稳定的数据为基准，选取几个波动周期，若监测数据均在波动幅值范围内，则数据没有变化，若在这段时间内大部分数据超过其波动幅值的范围，则应考虑数据发生变化。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 利用高精度静力水准仪对既有运营地铁的隧道变形状况进行24小时监控，通过数据分析，得到如下结论： 1) 根据静力水准24小时隧道结构竖向变形监测数据的波动状态，可将其监测数据分为三类：停运期间的数据、运营期间的波动数据和运营期间的稳定数据。 2) 列车停运期间，静力水准测量得到的监测数据也处于波动状态，但波动幅值较小，仅为0.02 mm，监测数据较为稳定。 3) 本工程中，列车运营期间有四个波动较大的时间段，其数据的变化规律基本相同，出现峰值的频率一般是30 min。但波动幅值不同，为停运期间数据波动幅值得20~40倍，有时可达到60倍。地铁运营期间有三个相对稳定的时间区段，期间监测数据的波动幅值为停运期间的5倍，为波动时段的1/8~1/4，相对稳定。 4) 采用静力水准监测既有地铁竖向变形，应采取选择时间区段而不是时间点的方式，观察几个波动周期的数据，识别监测数据的波动规律，以列车停运后相对稳定的数据为基准，若监测数据均在波动幅值范围内，则数据没有变化，若在这段时间内大部分数据超过其波动幅值的范围，则应考虑数据发生变化。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 近年来，价值驱动注意捕获越来越受到研究者的关注。当前关于价值驱动注意捕获的研究多集中于空间注意选择，然而空间注意只是注意选择的一个方面。文章在空间注意捕获相关文献回顾的基础上，从时间维度出发，对奖励、惩罚驱动的注意捕获进行了总结。未来研究可以聚焦在时间维度的价值驱动注意捕获的实验方法以及考察其发展特点。 关键词 :价值驱动注意捕获，奖励，惩罚，时间选择 Copyright © 2020 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 注意，作为一种认知机制，其作用是优先选择某个或某类刺激进行认知加工。想象你正在网页上查找和自己毕业论文有关的资料，这时，你的注意力会集中在与目标(论文)有关的信息上，如题目、摘要等。然而在这种有明确目标的场景下，你的注意仍然可能会被无关信息所吸引，如突然弹出来的娱乐新闻或闪烁的聊天提示。这些与主体的目标无关，但仍然可以吸引主体注意的现象，叫做注意捕获(attentional capture) (Yantis & Jonides， 1984)。 注意捕获研究的经典范式是“无关奇异项”范式。实验中要求被试在多个刺激中搜索一个相对凸显的目标刺激并按键反应(如在多个绿色方形中搜索一个绿色圆形)。50%试次中，出现无关凸显分心刺激(如一个红色方形)；50%试次中，没有无关凸显分心刺激。比较在有分心刺激和没有分心刺激时，被试搜索目标项目所用反应时间。结果发现，无关凸显分心刺激出现的试次中，被试搜索目标的反应时更长。这表明注意首先被物理凸显的分心刺激所捕获，然后才从分心物的位置向目标位置转移，因此目标搜索的时间更长(Theeuwes， 1994)。
system: [SYSTEM]

user: 2. 注意捕获机制 2.1. 传统的注意捕获机制 回顾以往的研究，传统的注意选择机制分为两类。一类是物理显著性引起的注意选择，主要指相较与一般性的刺激，一个在物理性质上不同于周围环境的刺激(例如：颜色、亮度、响度，突然出现等)更有可能引起人的注意，不论该物理凸显刺激是不是当前的目标或任务(Corbetta & Shulman， 2002; Folk， Remington， & Johnston， 1992; Theeuwes， 1994)。另一类是目标导向的注意选择，主要指与目标存在相同特征的分心刺激同样具有注意上的优先权(Awh， Belopolsky， & Theeuwes， 2012; Le Pelley， Mitchell， Beesley， George， & Wills， 2016)。基于此，研究者把前者称为刺激驱动的注意捕获(stimulus-driven attentional capture)，是一种自下而上的注意捕获机制。后者称为目标驱动的注意捕获(goal-driven attentional capture)，是一种自上而下的注意捕获机制。 2.2. 价值驱动的注意捕获 近年来研究者发现金钱奖励也能影响个体的注意选择，而这种注意选择就不能简单用刺激驱动或目标驱动来解释(Anderson， Lauren， & Yantis， 2011b; Anderson， 2016; 杨海波，赵欣，韦小英，王瑞萌，2017)。以Anderson等人(2011b)的研究为例，首先，被试需要在多个颜色各异的圆形中搜索红色或绿色圆形，其中一半试次中，红色与高奖励建立联结，绿色与低奖励建立联结。在随后的测试阶段中，被试的任务是搜索形状奇异项目标(如多个圆形中的菱形)，其中50%的试次中，分心物之一的圆形颜色是红色或绿色。结果发现，高奖励颜色的圆形出现时，目标识别的效率更低。此时，关键分心圆形既非当前目标(目标是菱形)，也不具有物理上的显著性(所有刺激均颜色各异)，因此研究者认为这种注意捕获不能用传统的注意选择机制来解释。另外，一些研究也发现，不仅奖励联结刺激能够优先捕获注意资源，惩罚联结刺激(例如：损失金钱、电击)同样也具有注意优先权(Wang， Yu， & Zhou， 2013; Wentura， Müller， & Rothermund， 2014)。这种将中性刺激与价值信号进行联结，发现该中性刺激即使不具有新颖性，也不是个体需要识别的目标，但仍然能够被注意优先选择的现象称为价值驱动注意捕获(value-driven attentional capture)。 综合以上研究可以发现，价值驱动注意捕获的研究大多是从空间视觉搜索出发，例如Anderson等人(2011a， 2011b)的经典研究。然而，空间注意只是注意选择的一个方面，当所有刺激不同时出现在视觉焦点时，个体仍然可能因为某些刺激本身的特性从而错过目标刺激。值得注意的是，最近的研究表明价值引起的对分心刺激的优先注意会妨碍随后的目标识别。也就是说，在时间选择中，注意也会优先选择与价值相关的刺激(Failing & Theeuwes， 2015; Le Pelley， Seabrooke， Kennedy， Pearson， & Most， 2017; Raymond & O’Brien， 2009; Smith， Most， Newsome， & Zald， 2006)。
system: [SYSTEM]

user: 3. 时间维度的价值驱动注意捕获 3.1. 奖励驱动的注意捕获 时间维度上价值驱动注意捕获的研究一般使用改良的快速序列视觉呈现任务(rapid serial visual presentation task， RSVP)。Failing和Theeuwes (2015)研究了奖励联结分心刺激对时间注意选择的影响。实验分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。训练阶段是一个有奖励反馈的迫选任务。被试需要从给定的两张不同类别的刺激图片中选择其中一张图片，之后屏幕会呈现不同的结果反馈：选择某一类别(山)的图片给予高奖励反馈，选择另一个类别(森林)的图片给予低奖励反馈，图片类别在被试间平衡。在之后的测试阶段，当先前学习过的图片作为RSVP任务中的分心刺激出现时，高奖励类别图片比低奖励类别图片对目标识别的干扰更大。针对这一现象，Failing等人认为奖励联结分心刺激影响了注意在时间选择上的优先性。 3.2. 惩罚驱动的注意捕获 Smith等人(2006)研究了厌恶联结分心刺激对时间注意选择的影响。研究同样采用训练—测试的两阶段实验范式。与Failing等人实验中的训练阶段不同，Smith在训练阶段单独呈现一张图片，刺激图片来自不同的种类，其中一类图片始终与令人厌恶的噪声配对呈现，另一类图片从不与噪声配对。之后的测试阶段，这些图片在RSVP任务中作为分心刺激出现。结果发现，与未与噪声配对过的一类图片相比，与噪声配对的图片对目标识别造成的干扰更大。因此，研究者认为厌恶(或惩罚)联结刺激存在时间维度上的注意捕获。 虽然Failing和Theeuwes (2015)以及Smith等人(2006)分别单独探讨了奖励和惩罚联结分心刺激对时间注意选择的影响，但由于实验设计以及实验范式的问题，研究结果均无法排除额外因素所带来的干扰。在Failing等人的研究中，分析训练阶段的数据发现，被试选择高奖励图片的次数显著高于低奖励图片，这就导致了高奖励与低奖励的联结程度不同。因此结果可能存在另一种解释，是联结程度而不是奖励信息影响了时间注意选择，进而捕获注意(Kyllingsbaek， Schneider， & Bundesen， 2001)。同样，Smith 等人的研究也存在额外因素的干扰。实验中为了强化训练阶段习得的联结，在RSVP任务中另增加了24个强化试次，来自厌恶类别的新图像与100 ms的噪声随机同时呈现。因此，可能存在这样一种情况，为了免受厌恶性噪音的影响，被试会采取某种策略性的预期准备反应，使注意从RSVP任务中脱离，造成目标识别的正确率降低。因此，可能是对厌恶刺激的心理上的回避而不是图片刺激本身，导致目标识别的正确率降低。 基于以上研究，为了避免选择历史所带来的干扰，Le Pelley等人(2017， 2018)的研究取消了训练阶段，通过指导语将刺激与价值信息建立联结，并保留了测试阶段。实验中短时间内快速呈现一系列刺激图片，图片刺激共三类：目标图片、关键分心图片以及填充图片，除了目标图片是向左或右旋转90˚呈现之外，其余所有图片均正向呈现；目标图片在关键分心图片之后出现。被试的任务是检测唯一一张目标图片并对其朝向做出判断。结果发现，与中性分心图片相比，价值联结图片出现的试次中，被试对目标朝向判断的正确率更低。这种现象在分心图片与目标图片间隔100~200 ms时最为明显，在间隔较长的400~1000 ms时消失。
system: [SYSTEM]

user: 4. 未来研究方向 虽然现有研究在一定程度上证明了时间维度价值驱动注意捕获的存在，但是在Le Pelley等人的研究中，价值效价“混合”在了一起，价值联结分心刺激同时包含了奖赏和惩罚的信息：对目标正确反应之后将得到奖赏；对目标反应错误将会受到惩罚。因此，难以确定价值对时间注意选择的影响究竟是由奖赏还是由惩罚所造成的，抑或与两者都有关。 为了弄清价值信息的效价对时间维度的注意捕获的影响，Le Pelley等人(2018)、阿尔祖古力·艾力(2019)从时间维度出发，分别研究了奖励、惩罚驱动的注意捕获。研究通过积分的得失分别设计了奖励与惩罚的情景。但这种操纵依然存在一个问题，虽然奖励和惩罚的物理强度一样，但个体的心理感受强度可能并不一样。并且以往空间维度的价值驱动注意捕获也发现，即使与刺激联结的奖励或惩罚在物理强度上相同，被试心理感受并不一样，他们对惩罚的敏感性更高。例如，Wang， Yu和Zhou (2013)的研究发现具有低知觉凸显性的刺激(如，形状)，与奖励建立联结后，并没有发现其捕获注意。但当低知觉凸显性的形状与惩罚建立联结后，出现了注意捕获。这是未来研究中可以进一步去完善的地方。 此外，阿尔祖古力·艾力(2019)的研究发现：个体的奖励敏感度会影响时间维度价值驱动注意捕获。考虑到不同年龄阶段的个体对奖励的敏感性存在差异，12~15岁的青少年对奖励最敏感，成年人的奖励敏感性存在下降的趋势(Roper， Vecera， & Vaidya， 2014; Somerville， Jones， & Casey， 2010)。而且以往对价值驱动注意捕获的发展性研究更多关注的是非健康的被试，这些研究一般选取患有注意缺陷多动障碍或自闭症谱系障碍的人为研究对象(Sali， Anderson， Yantis， Mostofsky， & Rosch， 2018; Wang， Dinicola， Heymann， Hampson， & Chawarska， 2017)。考虑到青少年的生理和心理正处于特殊的发展时期，与成年被试相比，青少年对奖励相关的刺激敏感性更高。基于此，未来研究可以引入了年龄这一变量，着重考察时间维度上价值驱动注意捕获的发展特点。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 高铁车站结构存在扭转不规则和竖向不规则的特点，为了减小刚度突变和结构的地震响应，需要在高铁车站结构中设置屈曲约束支撑(BRB)。以某大型高铁车站站房结构为例，对非减震和减震结构进行了多遇地震下的弹性时程分析和罕遇地震下的弹塑性时程分析，对比分析了减震前后结构的周期、层间位移角、基底剪力、塑性铰分布和屈曲约束支撑的工作状态。结果表明：屈曲约束支撑有良好的减震效果，多遇地震下为结构提供抗侧刚度，罕遇地震下屈服耗能，减少结构的损伤和破坏。 关键词 :高铁车站结构，屈曲约束支撑，消能减震，弹塑性时程分析，地震响应 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 目前，屈曲约束支撑在混凝土框架结构和钢框架结构中的消能减震研究较为完善。徐自然等 [ 1 ] 研究了屈曲约束支撑应用在上海浦东国际机场卫星厅的中央大厅中的减震效果，结果表明屈曲约束支撑的减震效果良好，可达到消能减震的预期目标；沈绍东等 [ 2 ] 对屈曲约束支撑和粘滞阻尼器应用在某钢筋混凝土框架结构中的减震效果进行了对比研究；高杰等 [ 3 ] 研究了屈曲约束支撑和普通支撑结合布置在混凝土框架结构中的减震效果，结果表明结构在罕遇地震作用下的各项性能指标满足规范要求；徐斌等 [ 4 ] 研究了屈曲约束支撑应用于钢筋混凝土框架结构加固改造工程的效果，结果表明减震效果良好，且能显著减少加固工程量；于敬海等 [ 5 ] 研究了屈曲约束支撑在某高层钢筋混凝土框架结构中的减震效果，结果表明结构的抗震性能得到改善；Almeida A等 [ 6 ] 研究了屈曲约束支撑在钢筋混凝土结构抗震加固的应用，结果表明屈曲约束支撑使原结构的破坏程度限制到了容许水平；徐彦峰等 [ 7 ] 研究了屈曲约束支撑在海口机场综合交通中心钢框架中的抗震效果；朱飞飞等 [ 8 ] 研究了屈曲约束支撑在钢框架结构抗震加固中的应用，结果表明屈曲约束支撑有很好的减震作用；张国伟等 [ 9 ] 研究了屈曲约束支撑钢框架的抗震性能，结果表明屈曲约束支撑大幅提高了结构的抗震性能。在上述研究中，针对屈曲约束支撑应用于混凝土框架结构和钢框架结构中的减震研究较多，而屈曲约束支撑在高铁车站这类大跨复杂空间结构的减震研究不太完善。 高铁车站结构为大型公共建筑，人员密集，抗震性能要求较高。本工程有竖向刚度不均匀、平面刚度不规则和抗扭能力较弱的特点，因此有必要采用消能减震技术，消耗地震输入结构的能量，提高结构的抗震能力。屈曲约束支撑在受拉和受压时均能达到屈服而不屈曲 [ 10 ]，有很好的滞回耗能能力。因此本文选用屈曲约束支撑，通过合理布置屈曲约束支撑，进行多遇地震、罕遇地震下的抗震性能分析，探究了屈曲约束支撑在某大型高铁车站结构减震中的应用效果。
system: [SYSTEM]

user: 2. 模型建立 2.1. 工程概况 本文选择某大型高铁车站主站房为原型进行数值分析。主站房地上三层(含两个夹层)，地下一层(局部地下两层)，总建筑面积为206，000 m 2 。一层为出站层，层高12.4 m，一层为型钢混凝土框架结构；二层为站台层，层高10.0 m，二层为钢管混凝土柱–钢桁架共同组成的框架结构；三层为候车层，层高为27.6 m。候车层下面是桁架层，桁架上下弦之间设置设备夹层。屋面采用两向正交正放钢网架结构，节点采用焊接球。 根据《建筑工程抗震设防分类标准》(GB50223-2008) [ 11 ] 可知，本工程的抗震设防类别为重点设防类(乙类)。由《建筑抗震设计规范》(GB50011-2010) [ 12 ] 可知，该结构所在地区的抗震烈度为7度，加速度为0.10 g，设计地震分组为第一组，场地类别为II类，特征周期为0.35 s。 2.2. 结构模型 采用有限元软件对结构建立分析模型，非减震结构的三维模型如图1所示。其中构件均采用梁单元，楼板采用板单元，钢材采用随动硬化滞回模型，混凝土采用武田三折线滞回模型。对于减震结构，可以在非减震结构的基础上设置一般连接。 站房的首层采用叠合柱，二层、三层柱为钢管混凝土柱；承轨梁和承轨层的主梁均为型钢混凝土梁，承轨层的次梁为钢筋混凝土梁；钢桁架上下弦杆均采用工字型钢截面；屋盖的所有杆件均采用圆钢管截面。混凝土强度等级均采用C60，钢材强度等级均采用Q345。结构梁柱之间连接方式为刚接，基底的边界条件为固结约束，不考虑土–结构相互作用。 图1. 原结构分析模型三维视图 2.3. 抗震性能目标 根据《建筑抗震设计规范》(GB20011-2010) [ 12 ] 的12.3.3条可知，消能减震结构的层间弹塑性位移角限值，应符合预期的变形控制要求，宜比非消能减震结构适当减小。根据《建筑抗震设计规范》(GB20011-2010) [ 12 ] 的附录M.1.1，确定结构构件实现抗震性能要求的层间位移指标如表1所示。 Table 1 Story drift index of structure to achieve seismic performance requirement 性能要求 多遇地震 设防地震 罕遇地震 性能1 完好，变形远小于 弹性位移限值 完好，变形小于 弹性位移限值 基本完好，变形略大于 弹性位移限值 性能2 完好，变形远小于 弹性位移限值 基本完好，变形略大于 弹性位移限值 有轻微塑性变形，变形小于 2倍弹性位移限值 性能3 完好，变形明显小于 弹性位移限值 轻微损坏，变形小于 2倍弹性位移限值 有明显塑性变形，变形 约4倍弹性位移限值 性能4 完好，变形小于 弹性位移限值 轻~中等破坏，变形小于 3倍弹性位移限值 不严重破坏，变形不大于 0.9倍塑性变形限值 表1. 结构构件实现抗震性能要求的层间位移指标 为了保证该高铁车站结构在罕遇地震作用下破坏较小，可以正常使用，并且可以减少结构和构件的修复成本，综合考虑后，确定该结构的抗震性能为性能2，结构竖向构件对应于不同破坏状态的最大层间位移角控制指标如表2所示。 Table 2 Maximum story drift angle of vertical members corresponding to different failure state 结构类型 完好 轻微损坏 中等破坏 严重破坏 高铁车站结构 1/300 1/150 1/75 1/40 表2. 结构竖向构件对应于不同破坏状态的最大层间位移角 由表2可知，罕遇地震作用下，该高铁车站结构的层间位移角不应超过1/150。屈曲约束支撑的性能目标是多遇地震作用下保持弹性，罕遇地震作用下进入塑性耗能阶段。 2.4. 屈曲约束支撑选型及布置方案 根据《建筑消能减震技术规程》(JGJ297-2013) [ 13 ] 第4.1.8条，本文屈曲约束支撑选用Bouc-Wen模型来进行模拟，在有限元软件中采用一般连接中的滞后系统来模拟。屈曲约束支撑的主要参数有初始刚度、屈服位移、屈服力、屈服指数与屈服后刚度比等。屈服后刚度比为芯材屈服后与屈服前的弹性刚度之比，本文取值为0.02。屈服指数影响轴力–变形曲线在屈服点光滑过渡段的范围，该值越大则光滑过渡段的范围越小，本文取值为7 [ 14 ]。 支撑的初始刚度、屈服力和极限承载力分别按式(1)、式(2)和式(3)计算。 K = E A 1 L (1) 式中：K为屈曲约束支撑的弹性刚度，A 1 为支撑钢内芯的等效截面面积，L为屈曲约束支撑的长度。 N b y = η y f y A 1 (2) 式中： N b y ——屈曲约束支撑的屈服承载力； η y ——芯板钢材的超强系数，按照文献 [ 15 ] 确定。 N b u = ω N b y (3) 式中： N b u ——屈曲约束支撑的极限承载力； ω——应变强化调整系数，按照文献 [ 15 ] 确定。 综合考虑后，屈曲约束支撑内芯的截面积为10，000 mm 2 ，内芯钢材采用LY160，结构中各层屈曲约束支撑的主要参数见表3。设定屈曲约束支撑在各层均匀布置，总共布置了106根屈曲约束支撑。经过多轮优化调整后，支撑的布置方式如图2所示。 Table 3 Parameters of buckling restrained brac 布置方向 楼层 初始刚度K/kN·m −1 屈服力F y /kN 屈服后刚度比 屈服指数 X向 1 125，610 1610 0.02 7 2 206，000 1610 0.02 7 3 77，444 1610 0.02 7 Y向 1 127，160 1610 0.02 7 2 206，000 1610 0.02 7 3 96，714 1610 0.02 7 表3. 屈曲约束支撑的参数 图2. 屈曲约束支撑布置示意图 2.5. 地震记录选取 根据《建筑抗震设计规范》(GB20011-2010) [ 12 ] 第5.1.2条，并考虑场地类别、频谱特性、有效峰值及地震波持续时间等因素 [ 16 ]，本文选用三条地震波，两条天然地震波(CORINTH GREECE波和IWATE波)和一条人工地震波(RH2TG035波)。进行多遇地震、罕遇地震时程分析时，三条波的有效峰值加速度分别被调整为35 cm/s 2 和220 cm/s 2 。地震波反应谱和规范反应谱的对比见图3，三组时程波的平均地震影响系数曲线与振型分解反应谱法所用的地震影响系数曲线相比，在对应于结构主要振型的周期点上相差不大于20%，满足抗震规范的要求。 图3. 地震波反应谱和规范反应谱对比
system: [SYSTEM]

user: 3. 屈曲约束支撑高铁车站结构的抗震性能分析 进行多遇地震作用下的结构抗震分析，对比设置和不设置屈曲约束支撑的结构。 3.1. 多遇地震反应谱分析 3.1.1. 周期与振型 采用Ritz向量法对非减震结构和减震结构进行模态分析。对比设置和不设置屈曲约束支撑的结构，周期、振型和周期比的对比结果如表4所示。由表4可知，原结构和减震结构的前三阶模态均分别为沿Y向的平动振型、沿X向的平动振型和绕Z轴的扭转振型。减震结构的周期由0.9783 s减小到0.6208 s，说明屈曲约束支撑增加了结构的刚度。减震结构的周期比由0.94减小到0.84，说明屈曲约束支撑的设置减少了原结构的扭转效应。 Table 4 Structural analysis under frequent earthquake actio 振型 原结构 减震结构 周期/s 扭转系数 周期/s 扭转系数 第1阶 0.9783 0.06 0.6208 0.18 第2阶 0.9639 0.03 0.6141 0.01 第3阶 0.9172 0.97 0.5241 0.78 周期比 0.94 0.84 表4. 多遇地震作用结构分析 3.1.2. 层间位移角 将原结构和减震结构在多遇地震作用下的最大层间位移角进行对比，如表5所示。由表5可知，设置了屈曲约束支撑后，结构的最大层间位移角显著减小，且满足抗震性能目标的要求。 Table 5 Maximum story drift angle under frequent earthquak 层号 X向 Y向 原结构 减震结构 原结构 减震结构 3 1/1406 1/1852 1/1632 1/1936 2 1/3745 1/5358 1/3806 1/5837 1 1/5488 1/6027 1/4175 1/7664 表5. 多遇地震下最大层间位移角 3.2. 多遇地震弹性时程分析 选取三条地震波，两条天然地震波(CORINTH GREECE波和IWATE波)和一条人工地震波(RH2TG035波)。每组地震波均按三向输入，加速度峰值在水平主向(X向)、水平次向(Y向)和竖向(Z向)的比值为1:0.85:0.65。 3.2.1. 基底剪力 表6为弹性时程和反应谱基底剪力的对比结果，结果表明：弹性时程分析时，每条时程曲线计算所得结构底部剪力不小于振型分解反应谱法计算结果的65%，多条时程曲线计算所得结构底部剪力的平均值不小于振型分解反应谱法计算结果的80%，满足《建筑抗震设计规范》(GB20011-2010) [ 12 ] 第5.1.2条，故所选的地震波满足要求。 Table 6 Comparison of base shear between elastic time history analysis and response spectrum analysi 结构类型 分析类型 X向/kN 与反应谱法比值/% Y向/kN 与反应谱法比值/% 原结构 CORINTH波 210，583 96.34 184，977 119.14 IWATE波 179，501 82.12 150，050 96.64 RENGONG波 222，439 101.77 176，167 113.46 平均值 204，174 93.41 170，398 109.75 反应谱法 218，573 100.00 155，265 100.00 减震结构 CORINTH波 224，662 102.79 171，452 110.43 IWATE波 183，508 83.96 138，036 88.90 RENGONG波 223，159 102.10 159，644 102.82 平均值 210，443 99.17 156，377 105.38 反应谱法 212，204 100.00 148，396 100.00 表6. 弹性时程分析与反应谱分析的基底剪力对比 3.2.2. 屈曲约束支撑性能 所有屈曲约束支撑中的最大轴力为1268 kN，故屈曲约束支撑均未屈服，处于弹性阶段，并未进入屈服耗能阶段，仅仅为结构提供附加刚度，满足抗震性能目标要求。 3.3. 罕遇地震弹塑性时程分析 进行罕遇地震弹塑性时程分析时，仍选用多遇地震弹性时程分析所用的三条地震波，两条天然地震波(CORINTH GREECE波和IWATE波)和一条人工地震波(RH2TG035波)。每组地震波均按三向输入，加速度峰值在水平主向(X向)、水平次向(Y向)和竖向(Z向)的比值为1:0.85:0.65。 3.3.1. 塑性铰选择 在主梁和所有的柱上布置塑性铰，通过指定塑性铰可以模拟构件的非线性行为。梁单元两端设置MM塑性铰，该铰忽略了轴力的作用；柱单元两端设置PMM塑性铰，该铰综合考虑了轴力和两个方向的弯矩。 3.3.2. 层间位移角 根据《建筑抗震设计规范》(GB20011-2010) [ 12 ] 第5.5.2条，对采用消能减震设计的结构进行弹塑性变形验算。在峰值加速度为220 cm/s 2 的CORINTH GREECE波、IWATE波和RENGONG波作用下，原结构和减震结构在三条波作用下的最大层间位移角包络值对比见图4。由图4可知，减震结构的最大层间位移角包络值比原结构有所减小，X方向的3层、2层和1层的减震率分别达到了63.72%、35.16%和25.10%，Y方向的3层、2层和1层的减震率分别达到了57.86%、47.84%和7.76%，且减震结构各层的层间位移角更加均匀，故层间位移角的减震效果良好。减震结构在罕遇地震作用下的最大层间位移角都满足了抗震性能目标1/150。 图4. 原结构和减震结构层间位移角包络值对比 3.3.3. 屈曲约束支撑性能 本文在原结构中总共布置了106根屈曲约束支撑，其中有56根进入屈服阶段。所有屈曲约束支撑中的轴力最大值为1654 kN，小于极限承载力3864 kN。选取典型屈曲约束支撑，查看其轴力–变形滞回曲线，如图5所示。由图5可以看出，屈曲约束支撑的滞回曲线饱满，屈服耗能效果良好，可以减少主体结构构件的破坏，满足抗震性能目标要求，且支撑的延性满足要求 [ 17 ]。由于外包钢限制了内芯的屈曲，所以屈曲约束支撑的滞回曲线不会出现捏拢现象，有良好的滞回耗能能力。 3.3.4. 塑性铰分布 由于篇幅所限，以RENGONG波工况下为例，查看结构在最终时刻的塑性铰分布图，如图6所示。由图6可以看出，原结构的主梁基本都出现了第一屈服阶段的塑性铰，首层柱绝大多数出现了第一屈服阶段的塑性铰；减震结构的主梁也基本都出现了第一屈服阶段的塑性铰，而首层柱均处于线性阶段，并未出现第一阶段的塑性铰，塑性铰的屈服程度显著减轻，满足了“强柱弱梁”的要求。所以屈曲约束支撑减少了结构柱的破坏，有效的保护了主体结构，使得结构在罕遇地震作用下有良好的抗倒塌能力。其余地震波工况下塑性铰分布情况和RENGONG波工况类似。 图5. 典型屈曲约束支撑的轴力–变形滞回曲线 图6. 结构塑性铰分布图
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 针对改善某大型高铁车站结构地震响应和扭转效应的问题，采取设置屈曲约束支撑的减震技术，基于有限元软件研究了结构在减震前后的地震响应，可以得到以下结论： 1) 设置了屈曲约束支撑后，原结构的抗震性能显著增强，扭转效应明显改善。 2) 屈曲约束支撑在多遇地震作用下处于弹性阶段，仅仅为结构提供附加刚度；在罕遇地震作用下，屈曲约束支撑进入屈服阶段，滞回曲线饱满，有效耗散地震输入结构的能量，充当结构的“保险丝”，减少结构的损伤和破坏，有效了保护了主体结构，结构可以实现“大震不倒”的抗震目标。 3) 通过合理布置屈曲约束支撑和选用设计参数，可以实现主体结构多遇地震作用下完好、罕遇地震作用下轻微破坏的抗震性能目标。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 高温高压环境是深井、超深井、地热井、稠油热采井等固井面临的最大挑战之一；水泥石的高温强度衰退现象早在20世纪50年代就得到认识，经过近70年的研究，抗高温油井水泥体系的研究已经取得了很大的进展。该文章对本领域的研究成果进行了梳理与总结，调研了三种抗高温油井水泥体系，即加砂硅酸盐水泥、高铝水泥和磷铝酸盐水泥，分析了各种体系的优点与不足；重点阐述了常用加砂硅酸盐水泥的高温强度衰退机理及其物理力学性能影响因素，从而为油井水泥抗高温性能的进一步研究以及现场的配方优化设计提供参考依据。调研发现在较高温度环境加砂硅酸盐水泥均会出现不同程度的强度衰退现象，而减缓强度衰退的方法主要包括减小硅砂粒径、优化颗粒级配和提高水泥浆中的固相体积分数等。 关键词 :油井水泥，强度衰退，加砂硅酸盐水泥，高铝水泥，磷铝酸盐水泥 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着常规浅层资源逐渐枯竭，油气勘探开发逐渐向深地、深水等复杂环境拓展。据统计，全球剩余油气资源40%以上分布在5000 m以下的深部地层 [ 1 ]。深井的井底静止温度可达200℃以上，井底压力可达100 MPa以上 [ 2 ]。而稠油、地热、深层煤等资源的开发利用进一步提高了油井水泥的抗高温要求(可能达到350℃以上)。恶劣的井下环境会导致水泥石强度衰退，尤其是深井中水泥石长期暴露于高温高压环境，难以保证一次固井成功之后井眼环空的长期有效封隔。油气井实际生产过程中，井筒完整性失效的问题非常普遍：部分国家如中国、美国和挪威，井筒封隔失效的比例超过20% [ 3 ]；而深海井由于普遍受高温高压影响且服役时间比较长，完整性失效的比例更是可以超过70% [ 4 ]。完整性失效问题轻者则影响油气井生产，重者则导致井筒报废。马丁等 [ 5 ] 结合热采井的抗高温长效水泥固井技术研究与现场实际应用，推算出若30口井寿命延长一年，则可以增加经济效益5000万元。因此，研究高温高压环境下水泥石强度衰退机理及物理力学性能的长期演化机制，设计高温高压环境长期性能稳定的油井水泥浆配方，对提高深层油气开发的经济效益意义重大。 本文结合实际生产，首先比较了三种不同的耐高温油井水泥体系作为高温高压固井解决方案的优缺点；其次以目前普遍使用的加砂硅酸盐水泥为论述重点，分析了其水化产物随温度和时间的变化规律，总结了在不同温度环境下硅砂加量、粒径级配以及SiO 2 形态(晶体或非晶体)等因素对其各种性能的影响；最后简要分析了养护压力对油井水泥性能的影响。
system: [SYSTEM]

user: 2. 国内外典型深井 深井、超深井钻井技术始于20世纪30年代末期的美国，国际上对于深井、超深井和特深井较为公认的划分方法为：钻完井深4500~6000 m的直井为深井；6000~9000 m的直井为超深井；9000 m以上的直井为特超深井 [ 6 ]。目前，世界上超过9000 m的特超深井共有9口 [ 7 ]。最深井为俄罗斯库页岛的OP-11油井，其完井深度为12，345 m。国内深井钻井技术起步较晚，但发展迅速。1966年7月28日大庆油田完成一口井深4719 m的深井，揭开了国内深井钻井技术发展的序幕。自1986年深井超深井进入规模应用阶段以来，深井、超深井钻井数量逐年增加。2012年，中国石油完成4000 m以上的深井643口 [ 8 ]。近日，中国石化西北油田顺北5-5H井顺利完钻，完钻井深8520 m，井底温度164℃，创高温超深小井眼水平井施工亚洲最深纪录。如表1近年我国部分深井、超深井参数所示，我国已经可以在200℃以上的环境温度中完成钻井且进行开采。虽然我国在钻井工具以及钻井深度上均取得了重大的成果，但在高温环境油气井井筒完整性领域的研究与国外仍有一定的差距。此外，目前国内外针对耐高温水泥体系的实验研究多数采用低温成型，高温养护的方法，模拟环境类似于稠油热采井，不能准确代表深井的实际固井环境。因此，进一步加深高温高压环境下耐高温水泥体系的研究十分必要。 Table 1 List of bottomhole temperatures of deep and ultradeep wells drilled in China in recent year 油井 所在区域 深度(m) 井底静止温度(℃) 南堡3-81井 [ 9 ] 河北省东部 5939 202 新港１井 [ 10 ] 大港油田 6716.4 184 克深7井 [ 8 ] 塔里木盆地 8023 180 马深1井 [ 11 ] 四川东北部 8418 175 顺北1-4H井 [ 12 ] 塔里木盆地 8049.5 165 东方1-1-14井 [ 13 ] 南海莺歌海盆地 2953 155 莫深1井 [ 14 ] 准格尔盆地 6406 154 表1. 近年我国部分深井、超深井及井底温度