DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实验 3.1. 染色体数目与形态研究 3.1.1. 实验材料 用于染色体研究的鼠尾草属植物采集信息，如表1所示。 Table 1 Collection data of the Salvia taxa examined in this stud 编号 学名 中文名 采集地 S0418 Salvia daiguii 张家界鼠尾草 湖南张家界市永定区 S0751 Salvia cavaleriei var. simplicifolia 血盆草1 贵州省贵阳市花溪区 S0708 Salvia cavaleriei var. simplicifolia 血盆草2 贵州省铜仁市江口县 S0171 Salvia chinensis 华鼠尾草 安徽省安庆市岳西县 表1. 用于染色体研究的鼠尾草属植物采集信息 实验器材： OLYMPUS DP73成像系统，OLYMPUS BX43细胞学显微镜，西门子KK25V61T1冰箱，一恒TU-100 恒温金属浴，0℃~100℃温度计，2 mL离心管，1.5 mL离心管，离心管架，培养皿，0.002 mol/L 8-羟基喹啉溶液，卡诺氏固定液(无水乙醇:冰醋酸 = 3:1)，1 mol/L盐酸，卡宝品红染色液，胶头滴管，载玻片，盖玻片，镊子，解剖剪，解剖刀，解剖针，滤纸，铅笔，竹签，中性记号笔。 3.1.2. 实验方法 本次的方法参照胡忠红等 [ 10 ] 所使用的方法，经过预实验做了一些调整，具体如下： 1) 材料的预处理：于上午9~11点取生长旺盛的鼠尾草属植物幼嫩根尖0.5~1.0 cm，取材后用清水和软毛刷清理沙土。待根尖清理干净后，尽快放入盛有8-羟基喹啉溶液的2 mL离心管中(此操作应在通风橱进行)，在15℃~20℃下预处理6至8小时。其间要注意温度的控制。 2) 固定：将预处理后的根尖直接放入盛有卡诺氏固定液的2 mL离心管中，放置在4℃冰箱10小时以上(或至少过夜)。固定后若未立即使用根尖，可继续在4℃冰箱中存放数星期。 3) 漂洗与解离：从卡诺氏固定液中取出固定好的根尖，在清水中漂洗约10 min；再将根尖放入盛有60℃、1 mol的盐酸的1.5 mL离心管中，解离10~12 min (不同种时间不同)。解离后立即取出根尖放入装有清水的培养皿漂洗，更换至少4次水，其间可用装有蒸馏水的洗瓶等用具吹打冲洗，增强漂洗效果。将漂洗后的根尖放在装有蒸馏水的培养皿中备用。 4) 制片与观察：取出待用根尖置于载玻片上，用滤纸吸去根尖周围大部分的水(不要彻底吸干，以防在操作过程中根尖失水过多，影响细胞形态)，用刀或镊子将根尖分生区切下，用解剖针挑去根冠和表皮组织，留下分生区细胞。再次用滤纸吸去残留水分，之后在材料上滴一滴卡宝品红染色液，染色5 min后，盖上盖玻片，注意尽量避免产生气泡，若有气泡产生，可轻压盖玻片挤去气泡，并保持盖玻片不滑动，用滤纸吸去多余染液。用竹签敲击盖玻片，力度均匀适中，敲击方向垂直于盖玻片，施力点密集，使细胞尽可能均匀分散为一层。用OLYMPUS BX43研究级显微镜观察目标区域内的分生区细胞，寻找分裂期的染色体。若看到有染色体未分散在同一平面上的情况，应重复敲击盖玻片的步骤，直至染色体均匀分散。选取染色体分布理想的视野，用OLYMPUS DP73成像系统进行拍照，选取对应的比例尺印入照片，并保存图像。将符合要求的临时装片用加拿大中性树胶进行封片，制成永久装片，标注标本编号和制作日期。 3.2. 花粉形态学比较研究 3.2.1. 实验材料 FEI Quanta 250扫描电子显微镜(以下简称“扫描电镜”)，Magnetron Ion Sputter Metal Coating Device MSP-2S离子溅射仪，样品台，日新NEM双面导电胶带(SEM专用)，硫酸纸，4种鼠尾草花粉，PCR管或离心管(用于存放、晾干花粉)。 3.2.2. 实验方法 1) 用镊子取盛花期发育成熟、形态饱满的鼠尾草花粉，置于pcr管或离心管内自然风干3~4天(与环境湿度有关)，周围可放变色硅胶保持合适的湿度，其间可用光学显微镜观察花粉干燥情况。 2) 剪取适当大小的导电胶带，将其粘在样品台上，再轻轻沾取微量烘干的花粉，尽量使得不同花粉在胶带上分散开，避免重叠，以便于观察与拍照，由于花粉粒较小，该步骤可借助光学显微镜操作。若花粉重叠，可用洗耳球轻轻吹开花粉，但注意在操作期间避免不同种的花粉之间互相混杂造成材料污染。粘好花粉后编号，不同编号的花粉分开存放于密封箱内。 3) 将粘好花粉的样品托与样品托架放入离子溅射仪中镀铂金膜。 4) 操作扫描电镜：A：放气3分钟；B：将样品台放入扫描电镜的样品室，执行抽真空20分钟；C：开灯丝(beam on)，升样品台(按住鼠标滑轮上升至黄线1 cm处)；D：自动白平衡，自动对焦，找到目标物；E：手动调节对比度、亮度、对焦，找到理想的视野，拍照。
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user: 5. 结论 鼠尾草属植物染色体和花粉形态研究在国内外都鲜有报道。本研究通过细胞学和孢粉学两种微观分类手段对4个鼠尾草属植物居群进行了比较，研究结果显示出4个鼠尾草属居群种中，无论是亲缘关系较远的2个血盆草(S. cavaleriei var. simplicifolia)居群与华鼠尾草居群(S. chinensis)，还是形态上极其相似、容易混淆的张家界鼠尾草(S. daiguii)居群与血盆草2 (S. cavaleriei var. simplicifolia)居群，或是目前可被《中国植物志》归为同一类的血盆草1 (S. cavaleriei var. simplicifolia)和血盆草2 (S. cavaleriei var. simplicifolia)，它们之间的微观形态差异显著。研究结果充分显示了这两种微观分类手段可作为鼠尾草属植物分类的可靠微观分类依据，也对药用鼠尾草的应用具有重要指导意义，同时为鼠尾草属植物原有物种的鉴定和修订作铺垫。
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user: 摘 要 I-V特性是光伏探测器最重要的表征手段之一。用电压扫描方式对光敏元尺寸为Φ 5 mm的InGaAs探测器进行I-V测试时，在负压方向电流出现了震荡现象。分析认为采样时电压处在变化中，变化的电压会引起积累在P-N结空间电荷和扩散区电荷的改变，形成P-N结电容效应而导致。本文通过测试不同光敏元尺寸探测器的零偏电阻、暗电流和电容，讨论了光敏元尺寸对InGaAs探测器I-V特性测试的影响。结果表明：随着光敏元尺寸增大，探测器的零偏电阻减小，暗电流增大，电容增大。并分析了InGaAs探测器的P-N结电容效应及其对I-V特性测试的影响，当零偏压结电容C > 10 −8 f @2 kHz时，I-V特性曲线在负压方向电流出现了震荡现象，测试过程中可通过限流设置或从正偏压至反偏压测试两种方式避免电流振荡现象，实现大光敏元Φ 5 mm InGaAs探测器I-V特性测试。 关键词 :结电容效应，光伏探测器，InGaAs探测器，I-V特性 Copyright © 2019 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 短波红外InGaAs探测器，具有量子效率高、灵敏度高、在近室温条件下即可获得良好的性能。所以在红外系统小型化、低成本化等方面具有很强的竞争力 [ 1 ] 。InGaAs探测器研制过程离不开器件的表征，而器件的I-V特性是探测器重要的电学特性，是光伏器件最重要的表征手段之一 [ 2 ] [ 3 ] 。国内外学者对InGaAs探测器I-V特性的研究主要集中在对器件暗电流特性实验分析和理论模拟上 [ 4 ] [ 5 ] ，通过对所得I-V特性曲线的分析可以得到器件的零偏电阻和暗电流，通过对暗电流和微分电阻的拟合还可以得到材料的某些重要参数和器件工艺中引入的缺陷等信息，这些对分析和改进工艺有重要指导作用 [ 6 ] [ 7 ] 。 目前I-V测试较常采用的测试方法是电压触发，同时对电压电流值进行采样。该方法是电压扫描，采样时电压处在变化中，变化的电压会引起积累在P-N结空间电荷和扩散区电荷的改变，形成P-N结电容效应，导致在对应偏压下的暗电流上叠加一个由于电容充放电带来的电流。器件电容大，暗电流小时，就会出现振荡现象。本文就结电容对单元InGaAs光伏器件I-V特性测试的影响进行了研究。
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user: 2. 结电容对InGaAs探测器I-V特性测试影响 2.1. 结电容 PN结电容分为势垒电容和扩散电容两部分 [ 8 ] [ 9 ] 。势垒电容主要研究的是多子，是多子数量变化引起电容的变化。即当外加正向电压时，电压大小的变化，引起耗尽层宽窄的变化，及耗尽层正负电荷多少的变化，这种效应称之为“势垒电容”。势垒电容的大小与P-N结面积成正比，与耗尽区厚度成反比，反向偏置电压的增加会使耗尽区厚度增加而使势垒电容减小。正向偏置时，耗尽区厚度变小使得势垒电 容增大。势垒电容 C j = A ε s q N B 2 ( V b i − V ) 。扩散电容研究的是少子，当外加正向电压变化时，引起耗尽层少子浓度及数量的变化，这种电容效应成为“扩散电容”。扩散电容 C d = A q 2 L p p n 0 k T exp ( q V k T ) 。PN 结反向偏置时电阻大，扩散电容小，主要为势垒电容。正向偏置时电阻小，主要为扩散电容。 2.2. 结电容对InGaAs探测器I-V特性测试影响 InGaAs光伏探测器的基本部分是一个P-I-N结(如图1所示)，其电流电压特性(如图2所示)类似普通二极管，只是它有一个反向随光照强度变化的光电流。PN结交界处存在势垒区。结两端电压变化引起积累在此区域的电荷数量的改变，从而显现电容效应。这种电容效应的存在会影响测试结果，即在对应偏压下的暗电流上叠加一个由于电容充放电带来的电流。一般情况下，结电容充放电电流相比暗电流可以忽略，但当器件结电容较大，暗电流较小时，这种影响就变得显著起来，测试出的I-V特性曲线如图3所示。 图1. InGaAs探测器结构示意图 图2. InGaAs探测器典型I-V特性曲线 图3. Φ 5 mm InGaAs探测器I-V特性曲线 在InGaAs光伏器件I-V测试时，可以等效为结电阻( R s = V I = R s ( V ) )与结电容的并联。在交变电压下，通过P-N结的电流可分为两部分，一部分通过结电阻，一部分由结电容充放电产生。即 I s = V R s + C j ∂ V ∂ t [ 10 ] ， 其中第一项为探测器的暗电流，第二项为电容充放电电流。当暗电流较小，电容充放电电流就会产生影响，导致通过P-N结的电流变化较大，I-V特性曲线就会产生震荡现象。
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user: 3. 试验结果与改进措施 3.1. 试验结果与讨论 使用Agient B1500A半导体参数测试仪，采用电压触发同时对电压电流值进行采样，电压触发由正向负施加。测试了Φ 1 mm、Φ 3 mm、Φ 5 mm规格的InGaAs探测器I-V特性曲线如图4所示。由图4可以看出随着光敏元尺寸的增大零偏下的暗电流增大，Φ 5 mm的InGaAs探测器I-V曲线在负压方向电流出现了震荡现象，初步分析探测器的结电容太大所导致。测试了Φ 1 mm、Φ 3 mm、Φ 5 mm规格的InGaAs探测器2 kHz下的C-V特性曲线如图5所示。由图5可以看出随着光敏元尺寸的增大零偏压下探测器的结电容变大。表1给出了Φ 1 mm、Φ 3 mm、Φ 5 mm光敏尺寸InGaAs探测器的零偏电阻值、−0.1 V下的暗电流和2 kHz下零偏压下的电容值。当探测器光敏尺寸由Φ 1 mm增至Φ 5 mm时，暗电流增至原来的33倍而电容提高至原来的21倍。随着光敏尺寸的增加，暗电流和电容显著增加。 Table 1 The zero bias resistance， dark current and capacitance of Φ 1 mm、Φ 3 mm、Φ 5 mm InGaAs detector 光敏元尺寸 零偏电阻(Ω) 暗电流(A) @-0.1V 电容(F) @2 kHz/0V Φ 1 mm 3.43E+08 7.36E−11 9.27E−10 Φ 3 mm 6.73E+07 3.27E−10 7.32E−09 Φ 5 mm 1.21E+07 2.44E−09 1.95E−08 表1. 不同光敏尺寸下的零偏电阻、暗电流和电容 图4. 不同尺寸Φ 1 mm、Φ 3 mm、Φ 5 mm InGaAs探测器I-V特性曲线 图5. 2 kHz下不同尺寸Φ 1 mm、Φ 3 mm、Φ 5 mm InGaAs探测器C-V特性曲线 3.2. 改进措施 I-V特性曲线在负压方向电流出现了震荡现象是由于P-N结电容效应，对于自研Φ 5 mm的InGaAs探测器，材料掺杂浓度5E16，内建电场0.665 V，介电常数ε为13.9，模拟探测器的C-V曲线与实测曲线如图6所示。在负压方向实测值和模拟值基本一致。在I-V测试中有两个过程，对自然放置状态下(零偏)的探测器加电压，探测器两端电压迅速上升至设定数值，当加上反偏电压时结电容会放电，叠加在暗电流之上，显示为振荡；加正偏电压时为充电，测试正常。当结电容放电影响探测器的暗电流时，可在测试中通过设置限流来避免电流的振荡，如图7所示。当限流设置为1 mA时，I-V测试曲线正常；或测试时从正偏压至反偏压测试，加正偏电压时为充电对暗电流影响较弱，暗电流缓慢减小，I-V测试曲线正常如图8所示。 图6. Φ 5 mm InGaAa探测器电容模拟值与实测值 图7. 在不同限流下Φ 5 mm InGaAs探测器I-V曲线
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user: 4. 结论 本文讨论了P-N结电容效应的存在对InGaAs探测器在电压扫描方式下的I-V测试曲线的影响，解释了当暗电流较小，电容较大时InGaAs探测器I-V测试曲线在负压方向电流出现的震荡现象。测试了不同光敏元尺寸下InGaAs探测器的零偏电阻、暗电流和电容。随着光敏元面积增大，InGaAs探测器的零偏电阻减小，暗电流增大，电容增大。并分析了InGaAs探测器的P-N结电容效应及其对I-V特性测试的影响，当InGaAs探测器的零偏压结电容C > 10 −8 f @2 kHz时，I-V特性曲线在负压方向电流出现震荡现象，测试过程中可通过限流设置或从正偏压至反偏压测试两种方式避免电流振荡现象，实现 图8. Φ 5 mm InGaAs探测器I-V特性曲线 大光敏元Φ 5 mm InGaAs探测器I-V特性测试。
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user: 摘 要 昆明市属全国严重缺水城市之一，随着昆明城市的快速发展，饮用水供需矛盾越显突出。作为市区重要饮用水源地——松华坝水源区，是昆明城市的生命之源，其水资源量的大小直接关系到昆明城市居民的生活饮用水问题。为有效解决昆明城市居民的饮水问题，科学合理地配置水资源，开展松华坝水源区的水资源调查分析工作十分关键。本文依据13站多年实测水文气象资料，采用水文比拟法和典型年调节法计算，分析了松华坝水源区的来水量、可利用水量和供水可靠性，查清了松华坝水源区的水资源时空分布、水资源总量等问题，为有效解决区域水资源优化配置和可持续利用提供参考。 关键词 :水资源，调查，调节计算，松华坝，饮用水源 Copyright © 2019 by authors and Wuhan University. 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 昆明市人均占有水资源量不足300 m 3 ，属全国14个严重缺水城市之一 [ 1 ] ；而随着昆明城市的快速发展，城市人口猛增，饮用水供需矛盾越显突出，严重制约了昆明市经济社会的健康发展。作为市区重要饮用水源地——松华坝水源区，是昆明城市的生命之源，其水资源量的大小直接关系到昆明城市居民的生活饮用水问题 [ 2 ] 。为有效解决昆明城市居民的饮水问题，科学合理地配置水资源，开展松华坝水源区的水资源调查分析工作十分必要。查清松华坝水源区本区的水资源时空分布、水资源总量等问题，是有效解决区域水资源优化配置和可持续利用的关键。 国内外对重要城市饮用水源区水资源的调查分析研究较多，结合不同的环境、资料等边界条件，采用的分析方法不尽相同，但对于同一水源点多采用相对单一的方法进行分析；而本文以昆明市盘龙江松华坝水库坝址以上流域为水资源调查分析范围(593 km 2 )，采用实测资料法与水文比拟法组合的方法综合分析计算同一水源点的水资源量，并结合典型年调节计算法，详细阐述了松华坝水源区的来水量、可利用水量和供水可靠性，查清了松华坝水源区的水资源时空分布、水资源总量等问题，为有效解决区域水资源优化配置和可持续利用提供参考。
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user: 2. 松华坝水源区资料概况 从调查分析区域情况看，目前区域内水文站设有小河、中和、甸尾、白邑4个水文站，雨量站有松华坝、中和、平地、双桥、闸坝、阿子营、阿达龙、白邑、大石坝共9个雨量站。经对各站点实测资料进行可靠性、一致性、代表分析，确定资料最短代表段为1971~2017年。区域河流水系及水文站点分布见图1所示。
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user: 4. 结语 本文以水文实测资料为基础，调查分析了松华坝水源区的来水量、可利用水量和供水可靠性，结果为：松华坝水源区在丰(10%)、平(50%)、枯(90%)水年的来水分别为31，319、17，618、8674万m 3 ，在扣除水面蒸发量、水库渗漏量、生态水量后，相应的可利用水量分别为20，300、15，100、6400万m 3 ；无论从工程上还是从水质方面来看，松华坝水库供水可靠性均较高。 本次分析成果可为有效解决昆明主城水资源优化配置和可持续利用提供参考，也可为同类水源区的水资源调查分析提供参考。随着松华坝水源区内水文监测数据系列的增长，松华坝水源区水资源需做进一步分析研究。
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user: 摘 要 洞庭湖是长江流域重要的调蓄湖泊，由于三口四水以下区域未设控制测站，该部分面积降雨形成的径流量无法直接观测，定量研究较少。针对该问题，本研究分别建立了SWAT模型和新安江模型，选取了不同的目标函数，模拟1991~2009年的区间径流，以反推的区间径流年总量值进行验证。结果表明：1) 在SWAT模型方案中，目标函数同时纳入确定性系数和总量相对误差所得的区间径流模拟精度最高；2) 在新安江模型方案中，在以残差平方和为目标函数的基础上，引入区间径流为正值的约束，模拟效果最好；3) 基于洞庭湖区间的径流系数以及水文模型的模拟结果，发现1995年和1996年前后，该流域的降雨径流关系可能发生了变化，因此采用分段率定的方式，在率定期和检验期均可获得具有较高精度的模拟结果，两个模型的水量平衡问题得到了很大的改进。提出的模型和方法可为洞庭湖流域未控区间水量平衡分析提供依据。 关键词 :洞庭湖，SWAT模型，新安江模型，区间径流，分段率定 Copyright © 2019 by authors and Wuhan University. 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 洞庭湖位于中国湖南省北部，长江荆江河段以南，洞庭湖流域总面积26.22万km 2 ，它是长江流域重要的调蓄湖泊，具有强大的蓄洪能力 [ 1 ] [ 2 ] 。由于洞庭湖湘、资、沅、澧四水和长江三口控制站以下的区间河道纵横，水系复杂 [ 3 ] ，在该区域未设水文测站，称为未控区间。三口四水控制站以下未控区间的洞庭湖平原区面积为5.26万km 2 ，占洞庭湖流域总面积的20%。目前涉及到洞庭湖的各项科学研究与规划，均未考虑该区间面积的径流量 [ 4 ] ，一般只做概化处理，对成果精度影响较大。开展三口四水以下洞庭湖未控区间径流研究，对提高洞庭湖乃至长江水情分析成果的准确度，从而合理确定洞庭湖及长江治理规划方案具有十分重要的意义。 水文学方法在区间径流模拟中均表现出水量不平衡的问题，根本原因是各种误差在未控区间上累积。纵观以往研究发现，处理未控区间问题主要通过水量平衡方法修正 [ 5 ] ，历史和场次洪水分析等经验分析方法 [ 6 ] ，数据驱动方法 [ 7 ] 和建立TOPMODEL [ 8 ] 和SWAT等分布式流域模型 [ 9 ] [ 10 ] 。水文学方法多关注于流域出口洪量的模拟 [ 11 ] ，未控区间降雨径流关系模拟一直是有待深入研究和探讨的问题。目前的研究很难建立预报方案，加之洞庭湖地区地形和河网复杂，其他方法无法直接移用。此外，洞庭湖未控区间的各年径流系数差异很大，降雨径流关系错综复杂，固定不变的流域参数适用性较差 [ 12 ] [ 13 ] 。因此，本文在洞庭湖未控区间分别建立了SWAT模型和新安江模型，研究未控区间的水量平衡问题。
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user: 2. 流域概况 如图1所示，研究对洞庭湖三口四水控制站以下未控区间流域进行实地调研、水文调查以及科学数据查询，收集所需流域下垫面数据以及水文气象数据如下： DEM数据采用90 m分辨率SRTM数据；土地利用数据来源于国家地球系统科学数据平台，分辨率为1 km，数据时期为2010年；土壤数据为南京土壤所测量的1:100万土壤数据，数据时期为2009年，土壤分类系统为FAO-90。 气象数据采用石门、澧县、临澧、南县、华容、安乡、岳阳、常德、汉寿、沅江、湘阴、益阳、宁乡、汨罗、平江、长沙、株洲、双江口、桃源、桃江、月田、毛田等22个气象站点的雨量和气温数据。 研究选用三口四水控制站实测流量资料作为区间来水流量，包括1990~2009年沙道观、新江口、弥佗寺、康家岗、管家铺、石门、桃源、桃江和湘潭水文站逐日流量资料。由于洞庭湖湖泊水域面积大，特别在洪水期间调蓄作用明显。而模型对洞庭湖调蓄作用还不能有效模拟，故本研究采用东洞庭湖、南洞庭湖和西洞庭湖水位容积曲线，通过南嘴、小河嘴、营田和城陵矶(七)站逐日水位计算调蓄的水量，并折算为流域出口城陵矶站的流量。流域区间流量没有实测值，只能通过水量平衡计算得到反推的区间流量值。 图1. 洞庭湖未控区间流域位置示意图 本研究中使用1990年资料进行模型“预热”，并以1991~2000年为率定期，2001~2009年为检验期，利用城陵矶水文站反推流量数据对径流进行校准和验证。 分别计算洞庭湖流域区间各年的径流系数，如表1所示，洞庭湖1990~2009年共计20年的平均径流系数为0.47。最大值为0.84，发生在1998年；最小年径流系数为0.27，发生在2007年，年间差异较大。因此，洞庭湖流域收集的资料存在水量不平衡的现象，会直接导致计算年尺度模拟的区间径流总量的水量与实测相差很大。 Table 1 Annual runoff coefficient of uncontrolled area in Dongting Lake basi 年份 区间年降雨量/mm 区间年径流深/mm 年径流系数 1990 1416 470 0.33 1991 1386 689 0.50 1992 1242 439 0.35 1993 1654 706 0.43 1994 1484 457 0.31 1995 1638 787 0.48 1996 1490 804 0.54 1997 1431 644 0.45 1998 1886 1577 0.84 1999 1698 975 0.57 2000 1349 501 0.37 2001 1232 603 0.49 2002 1997 1141 0.57 2003 1314 740 0.56 2004 1372 637 0.46 2005 1350 543 0.40 2006 1270 527 0.42 2007 1063 282 0.27 2008 1279 446 0.35 2009 1200 464 0.39 平均 1438 672 0.47 表1. 洞庭湖流域未控区间年径流系数表
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user: 3. 研究方法 3.1. SWAT模型 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)模型是由美国农业部(USDA， United States Department of Agriculture)开发的分布式水文模型 [ 14 ] 。SWAT模型具有明确的物理机制，这一特点减少了模型对资料的依赖性，是充分考虑下垫面条件并且较为成熟的分布式水文模型，可用于无资料的平原水网地区的径流模拟预测。SWAT模型基于数字高程模型(DEM)提取流域河流水系并将流域分成若干个子流域 [ 15 ] [ 16 ] ，对于每一个子流域，根据其中土壤类型、土地利用和管理措施的组合情况，进一步划分为多个水文响应单元(HRU， Hydrological Response Unit)。 SWAT模型参数采用自动率定(SWAT Calibration and Uncertainty Programs， SWAT-CUP)软件进行，选用序贯不确定拟合(SUFI-2)算法作为参数估计的最优化方法。实际研究表明，只将确定性系数DC作为平原水网流域SWAT模型参数率定的目标函数，区间水量难以达到平衡。为此，选取确定性系数DC和总量相对误差RE共同作为日尺度径流过程模拟效果的目标函数： max D C = 1 − ∑ i = 1 n ( Q 出 ， i − Q ⌢ 出 ， i ) 2 ∑ i = 1 n ( Q 出 ， i − Q ¯ ) 2 (1) (2) 式中： Q ⌢ 出 ， i 为流域出口的模拟流量值， Q 出 ， i 为流域出口的实测流量值， Q ¯ 分别为实测流量值均值，n为资料序列长度， Q 区 间 ， i 、 Q ^ 区 间 ， i 为区间入流的反推值和模拟值。 3.2. 新安江模型 新安江模型 [ 17 ] 被广泛应用在我国南方湿润和半湿润地区，且应用结果良好，流程图如图2所示。该模型以降雨和潜在蒸散发为输入，采用三层蒸发模型，主要产流方式为蓄满产流 [ 18 ] 。蓄满产流是指，当包气带蓄水量未达到田间持水量时，所有降雨均被土壤吸收；当包气带蓄水量达到田间持水量后，才开始产流。三水源新安江模型将总径流被划分为地表径流、壤中流、地下径流三种。对三种径流分别使用不同的方法进行汇流，其中地表水使用单位线法，土壤水和地下水采用线性水库法。最后，地表出流、壤中出流和地下水出流之和形成流域出口断面的流量。 图2. 三水源新安江模型计算流程图 三水源新安江模型共包含15个参数，本研究以遗传算法(Genetic) [ 19 ] 的结果作为优化参数的初值，然后采用罗森布朗克(Rosenbrock) [ 20 ] 方法计算，最后采用单纯形(Simplex) [ 21 ] 方法得到模型的最优参数。对于洞庭湖流域，新安江模型的目标函数一般为残差平方和(SSR)： min F = ∑ i = 1 n ( Q 出 ， i − Q ^ 区 间 ， i − Q ^ 入 ， i ) 2 (3) 式中： Q ^ 入 ， i 为演进到流域出口的上游入流的模拟值。 但考虑到水量平衡的问题，在目标函数中加入洪量模拟的评价指标RE： min F = ∑ i = 1 n ( Q 出 ， i − Q ^ 区 间 ， i − Q ^ 入 ， i ) 2 ⋅ ( 1 + R E ) (4) 另一方面，理论上，由流域出口流量减去单位线演进后的上游入湖流量的模拟值，可得区间流量匹配的目标序列，该目标序列应均为正值，所以可在目标函数中加入约束： { min F = ∑ t = 1 n ( Q 出 ， i − Q ⌢ 入 ， i − Q ⌢ 区 间 ， i ) 2 s . t . Q 出 ， i − Q ⌢ 入 ， i ≥ 0 (5) 3.3. 评价指标 研究采用以下指标对水文模型计算结果进行评定分析： 1) 确定性系数DC [ 22 ] 。 2) 径流区间年总量相对误差RE。 由于流域区间流量一般没有实测值，只能通过水量平衡计算得到反推的区间流量值，该反推区间流量值在年尺度上较为准确，因此采用第j年径流总量相对误差RE来评价模拟的区间流量： R E j = ( ∑ i = 1 m Q 区 间 ， i − ∑ i = 1 m Q ⌢ 区 间 ， i ) ∑ i = 1 m Q 区 间 ， i × 100 % (6) 式中：m为第j年包含的时间步长数。
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user: 5. 结语 本文根据洞庭湖未控区间流域现有资料，分别建立洞庭湖未控区间的SWAT分布式模型和新安江模型。在SWAT模型的方案中，选取了两种目标函数：1) 仅使用确定性系数DC；2) 同时考虑DC和总量相对误差RE。而在新安江模型的方案中，选取了三种目标函数：1) 仅使用残差平方和SSR；2) 在SSR的基础上加入RE；3) 在SSR作为目标的基础上，引入区间流量为正值的约束。然后结合1990~2009年径流系数的变化，分析不同目标函数下的洞庭湖区间水量年总量模拟的结果，发现率定期期间流域降雨径流关系可能发生了变化，最后采用分段率定的方式，得到最终的模拟结果。研究结论如下： 1) 以SWAT分布式模型模拟洞庭湖区间径流时，同时考虑DC和RE能提高模拟精度； 2) 以新安江模型模拟洞庭湖区间径流时，在SSR作为目标的基础上引入区间流量为正值的约束可以改善模拟效果； 3) 将率定期数据分为1991~1995以及1996~2000两段，分别率定水文模型的参数，结果显示分段率定对洞庭湖流域区间径流模拟具有明显作用，模拟准确性显著提高。 本文仅从目标函数和分段率定两个方面改进区间流量的模拟，在新安江模型中未考虑堤垸区的影响，这些问题还待进一步研究。
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user: 摘 要 固定旋转式雷达波测流仪，实现了水文站流量测验的自动化，很好地解决了无人值守条件下中小河流、山区性暴涨暴落河流流量自动测验难题。本文简介非接触式雷达波测流技术原理，以景德镇市陈家埠水文站为例，分析雷达波测流仪数据稳定性以及与缆道流速仪相关关系，为推广雷达波测流仪在中小河流的应用积累经验。 关键词 :雷达波测流仪，河道流量监测，数据分析，中小河流 Copyright © 2019 by authors and Wuhan University. 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，水文监测面临传统水文站数量多、人工方式控制测流工作效率低、洪水期测流安全威胁大、高洪水位时流量测验及时性差等问题，尤其还存在山溪性河流暴涨暴落、水文测验易受漂浮物、滚石影响等难题。解决无人值守条件下中小河流、山区性暴涨暴落河流流量自动测验难题，可极大地促进传统水文技术的进步，具有广阔的市场前景和社会价值。 固定旋转式雷达波在线测流系统是非接触测流系统，由雷达波流速仪、测流控制及数据传输系统、旋转结构、水位计、太阳能供电系统、支架和中心站管理软件组成。系统利用雷达测速探头实测主槽中泓若干条垂线水面流速，雷达测速控制器可根据测速垂线起点距位置、当前水位等，将雷达测速探头水平和垂直组合旋转一定的角度，完成对指定测速垂线上方水面流速的实测。系统控制器收到雷达测速控制器发送的实测水面流速数据后，将采集到的水位数据一并发送给流量计算终端，实时计算出断面流量，系统控制器将水位、流速、流量及工况数据发送给遥测终端机，并通过GPRS网络将数据发送到中心站，从而实现断面无人值守自动测验。
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user: 2. 雷达波测流系统 2.1. 工作原理 雷达波流速仪测速的原理是应用多普勒效应(即移动物体对所接收的电磁波有频移的效应)，根据接收到的反射波频移量计算得出被测物体的运动速度。使用雷达波流速仪测量流速时仪器不需接触水体，即可测得水体表面运动速度(水面流速)，属非接触式测量。测速时仪器固定在岸上或桥上，工作时雷达波流速仪发射的微波射到被测水体的水面上，一部分微波般水体吸收，一部分微波被水面波浪的迎波面反射回来，产生多普勒频移信息被仪器天线接收。据此测出反射信号和发射信号的频率差，计算出水面流速。雷达波流速仪的特点是测量速度快，适合在洪水期使用。由于测速时不受水面漂浮物、水质、水流状态的影响，而且流速愈大，漂浮物愈多，反射波愈强，有利于雷达波流速仪工作。 在实际应用中，固定旋转式雷达测流仪位于水面上方，以一定的俯角向水面发射雷达波，并接收从水面返回的雷达波信号，根据雷达波反射特性和多普勒测速特性，回波信号的频率变化与水面流速成正比关系，传感器通过检测频率变化得到水面流速。计算公式如下 [ 1 ] [ 2 ] ： V = C 2 f 0 cos θ f D = K f D (1) 式中：V为水面流速；f 0 为发射声波频率；f D 为多普勒频移量(频率差)；C为电波在空气中传播速度；θ发射波与水流方向的夹角，是俯角和方位角的合成。 2.2. 技术参数 固定旋转式雷达测流仪采用RG30雷达探头，具体参数如下： 测速范围：0.15~15.00 m/s；测速精度：±0.02 m/s； 最大测程：30 m；波束宽度：12˚； 微波功率：最大130 mA；工作频率：24 GHz。
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user: 3. 陈家埠站概况 该站于2011年7月设立，位于江西省乐平市礼林镇陈家埠村，东经117˚09'55''，北纬28˚51'07''。监测断面设于安殷水，集水面积615 km 2 ，至河口距离12.6 km。属国家中小河流水文站、流量三类精度站。测验项目有水位、流量、降水量等。 河道顺直长约1 km，主河槽呈U型，上游约500 m处有一大弯道，下游300 m处有一沙洲有急滩，沙洲长约250 m将安殷水分为左右两支，经过沙洲后合并，下游600 m处有一大弯道，对本站中、低水起控制作用。测验河段大致顺直，长约600 m，中高水主槽宽度为70~100 m，当水位达27.50 m时，左、右岸均有较大滩地，低水时左岸有回流，左、右岸均有死水区。河床由岩石、卵石、泥沙、粘土组成，河床基本稳定，河岸为泥土。滩地均为菜地和水田，河岸生长杂草、树木，枯水期河堤有水草，洪水期漂浮物为杂草、树枝等物，对测验工作有影响，历年大断面图见图1。 洪水来源为上游降水；一次洪水过程1~2天，洪峰持续时间0.5~1 h，具有暴涨暴落山区河流特性；洪水一般为单峰型，间断性暴雨时也会出现复式或连续多个复式峰型；水位流量关系为单一曲线关系，目前资料整编采用单一曲线法。 图1. 陈家埠水文站历年大断面图
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user: 4. 比测试验 4.1. 设备安装 雷达波在线测流系统探头总共有3个，分别悬挂在江村大桥上，探头前端逆水流方向并与垂直方向夹角为45˚，根据控制系统发出的指令每隔一个小时进行测量3条垂线水面流速，安装位置见图2。 图2. 陈家埠水文站雷达波测流仪安装位置 4.2. 试验情况 陈家埠水文站2016~2018年雷达波在线数据共13，076组；其中2017年数据6831组，数据缺失率低，连贯性好，最具代表性，本次分析采用2017年雷达波在线数据。同时采取缆道流速仪法的实测流量资料41份。
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user: 5. 成果分析 5.1. 数据稳定性分析 为分析雷达波测流仪测流数据的稳定性，将2017年各相同水位流量数据进行描述统计分析，分析结果见表1，从表中可以看出，在21.6 m以上雷达波测流数据较稳定，原因是水位在21.6 m时，陈家埠水文站雷达波测流断面河床多出裸露，影响回波因素较多，导致测流数据不理想。 5.2. 雷达波测流仪水位流量关系相关分析 将雷达波测流数据按月划分系列，每个系列中，将相同水位下的流量数据平均处理，点绘雷达波水位流量相关图(见图3)，可以看出在水位21.60 m以下点据分布散乱，21.60 m以上点据分布呈带状分布，说明在水位21.60 m以下雷达波流量测验不稳定，选取21.60 m以上雷达波流量数据，点绘水位流量关系图，见图2，根据《水文资料整编规范》(SL 247-2012) [ 3 ] 进行三检计算，结果见表2。 Table 1 Statistical results of radar wave flow measurement dat 水位 项目 平均 标准误差 中位数 众数 标准差 方差 峰度 偏度 区域 最小值 最大值 求和 观测数 21.2 11.18 2.52 7.34 7.34 6.18 38.14 −0.06 1.28 14.16 7.34 21.5 67.06 6 21.25 17.29 1.88 15.90 7.96 7.77 60.40 1.42 0.95 29.24 7.96 37.2 293.94 17 21.3 21.90 0.78 18.50 18.50 9.22 85.03 28.12 4.06 86.32 8.58 94.9 3021.68 138 21.4 30.24 0.81 29.40 21.10 9.29 86.38 −0.32 −0.16 43.66 9.84 53.5 3961.14 131 21.5 36.69 1.13 41.30 43.90 9.37 87.72 −0.15 −0.48 47.4 11.1 58.5 2531.3 69 21.6 48.57 0.53 46.40 46.40 4.40 19.38 4.26 2.19 21.5 43.4 64.9 3302.8 68 21.7 53.17 0.38 52.80 51.40 2.60 6.77 5.93 2.39 12.7 50.6 63.3 2499.1 47 21.8 58.44 0.48 57.80 57.80 3.05 9.33 30.31 5.20 21.1 55 76.1 2337.6 40 21.9 63.37 0.25 62.90 62.90 1.20 1.45 6.48 2.69 4.5 62.5 67 1457.6 23 22 68.81 0.25 68.70 #N/A 0.66 0.44 2.41 1.23 2.1 68 70.1 481.7 7 22.1 79.04 1.01 78.00 78.00 3.65 13.30 6.88 2.35 15 74.8 89.8 1027.5 13 22.2 88.19 1.30 87.30 #N/A 3.43 11.75 −1.37 0.59 8.8 84.4 93.2 617.3 7 22.3 98.35 1.68 97.50 #N/A 5.30 28.12 −0.23 0.40 17.8 90.2 108 983.5 10 表1. 雷达波测流数据描述统计结果 图3. 陈家埠水文站雷达波测流仪水位流量关系图 Table 2 Test results of water level-flow relation of radar wave flow mete 项目 计算值 允许值 合理性 符号检验 0.52 1.15 合理 适线检验 不做检验 1.64 合理 偏离数值检验 0.23 1.28 合理 系统误差(%) 0.11 ±2% 合理 随机不确定度(%) 5.2 6.0 合理 表2. 雷达波测流仪水位流量关系检验成果表 5.3. 雷达波测流仪与缆道流速仪相关分析 为实现陈家埠站在线式ADCP正式应用的目的，依据《声学多普勒流量测验规范》(SL337-2006) [ 4 ] 有关规定及相关技术要求，必须开展指标流速与断面平均流速关系的比测率定工作。要求在高中低各水位级同步测量30组对比数据以上，通过线性回归的率定分析方法确定其流量或流速关系。 根据上述分析结果及缆道流速仪测流成果，在相同水位下分别摘取缆道流速仪法流量和雷达波流量数据，点绘流量关系图，见图4。可以看出，在水位21.60 m以上水位流量关系稳定，河道流量三检结果见表3。 Q = 0.000009 Q 雷 达 − 0.0014 Q 雷 达 + 1.147 Q 雷 达 − 29.783 (2) 图4. 雷达波测流仪与缆道流速仪流量关系图 Table 3 Test results of relationship between radar wave current meter and cable flow mete 项目 计算值 允许值 合理性 符号检验 0.62 1.15 合理 适线检验 不做检验 1.64 合理 偏离数值检验 0.43 1.28 合理 系统误差(%) 1.05 ±2% 合理 随机不确定度(%) 4.9 6.0 合理 表3. 雷达波测流仪与缆道流速仪关系检验成果表 建立了雷达波测流仪与缆道流速仪流量相关关系后，在实际工作中即可采用雷达波测流仪数据，根据公式(1)计算出河道流量，从而真正实现流量的在线监测。
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user: 6. 结语 通过在陈家埠水文站的实验成果分析，认为通过雷达设备测量水面流速解决陈家埠水文站中高水测流难题的方案是切实可行的，而且具有安全快捷、测量数据效果佳的特点。下一步陈家埠水文站将做好数据收集，资料分析工作，并及时增加、完善有关配套的RTU等远程数据传输设备，实现长期自动在线监测功能，同时对景德镇水文局其它中小河流站进行仪器安装，数据分析等工作，充分发挥该项技术的便捷、高效性能。 雷达波测流系统是集测流、无线传输、测验数据库管理、网站发布、业务处理于一体的全自动流量测验系统，软件操作和设备安装简便，易行易学易会，无需设备进入水体，是一种较为理想的测验方式，特别是随着目前中小河流水文站网建设逐步完善，水文系统面临站点多、人员少的困难，雷达波测流系统是实现“无人值守”较为理想的选择。
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user: 摘 要 本文从零模函数的变分刻画入手，将这类带有组合性质的优化问题等价转化为具有拟双线性结构且全局Lipshitz连续的优化模型，以此设计了求解零模正则化复合优化问题的多阶段凸松弛方法，并对该方法进行了收敛性分析。 关键词 :零模正则化，MPEC问题，精确罚，多阶段凸松弛 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 在过去几十年，高维回归在基因学、金融、图像处理、气候科学、传感器网络等领域有着广泛应用。经典的高维线性回归模型假设预测变量的维数n总是大于样本的数量m，尽管有效的预测变量的维数s总是远小于n的。零模正则化在统计、机器学习、信号与图像处理、稀疏模型选择和误差修正、金融工程及量子计算等领域中有着广泛的应用。这种非凸正则为稀疏恢复提供了一种有效的方法。然而，在高维的问题中却很难分析。
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user: 2. 零模正则复合优化问题 2.1. 零模正则问题 设 R n 是赋予了内积 〈 ⋅ ， ⋅ 〉 及诱导范数 ‖ ⋅ ‖ 的有限维向量空间。考虑零模正则规划： (1) 其中 ν > 0 是正则项系数， ψ : R m → ( − ∞ ， + ∞ ] 为连续可微强凸函数， A : = [ a 1 T ， a 2 T ， ⋯ ， a m T ] T ∈ R m × n 为设计矩阵， c 为已知向量， μ > 0 为任意小的常数， x ∈ R n 为系数向量， ‖ x ‖ 0 为向量 x 中非零元个数。该模型将为以后的逻辑回归研究作铺垫 [ 1 ] [ 2 ]。记 ，则函数 f 是全局Lipschitz连续的，记其Lipschitz常数为 L f [ 3 ]。由于零模函数的不连续性和非凸性质，(1)这种问题通常是NP难的，难以求得其全局最优解。一个常用的处理方法是使用凸松弛技术，这种方法通过解一个或一系列在数值上易于处理的凸优化问题来产生一个理想的局部最优解或至少一个可行解。 2.2. 零模问题的等价Lipschitz替代 本文将从问题(1)的等价MPEC问题和这个MPEC问题的全局精确罚问题中得到解估计 x ^ ，并证明 x ^ 可以通过求解一个精确罚问题得到。令 Φ 代表闭适当凸函数 φ : R → ( − ∞ ， + ∞ ] 且 [ 0 ， 1 ] ⊆ int ( d o m ϕ ) 的函数 族，其中 ϕ 满足下面的条件： ϕ ( 1 ) = 1 ， 1 > t ∗ ： = arg min 0 ≤ t ≤ 1 ϕ ( t ) ， 且这样的 t ∗ 是唯一的。 令 t ¯ 为 ( ∂ ϕ ) − 1 ( 1 1 − t ∗ ) ∩ [ t ∗ ， 1 ) 中的最小元素，由下面引理(参考文献 [ 4 ] 引理5)可知这样的 t ¯ 存在： 引理1：令 ϕ ∈ Φ ，存在 使得 ，且对任意给定的 ω ≥ 0 和 ρ > 0 ，最优值 v ∗ : = min t ∈ [ 0 ， 1 ] { ϕ ( t ) + ρ ω ( 1 − t ) } 满足： { v ∗ = 1 ， v ∗ ≥ ρ ω ( 1 − t 0 ) ϕ ′ − ( 1 ) ( 1 − t ∗ ) ， v ∗ ≥ ρ ω ( 1 − t 0 ) ， 若 ρ ω ∈ ( ϕ ′ − ( 1 ) ， + ∞ ) ; 若 ρ ω ∈ [ 1 1 − t ∗ ， ϕ ′ − ( 1 ) ] ; 若 ρ ω ∈ [ 0 ， 1 1 − t ∗ ) . 下面将说明对任意 ϕ ∈ Φ ，问题(1)可以重写为一个等价MPEC问题。不难验证：对任意给定的 x ∈ R n 和 ϕ ∈ Φ ， ‖ x ‖ 0 = min θ ∈ R n { ∑ i = 1 n ϕ ( θ i ) : ‖ x ‖ 1 − 〈 θ ， | x | 〉 = 0 ， 0 ≤ θ ≤ e } (2) 因此问题(1)等价于： min x ∈ R n ， θ ∈ R n { ν f ( x ) + ∑ i = 1 n ϕ ( θ i ) : 〈 e − θ ， | x | 〉 = 0 ， 0 ≤ θ ≤ e } (3) 假设问题(1)有非空全局最优解集且最优值为 ϖ ∗ ，由文献 [ 4 ] 可得如下引理： 引理2：令 ϕ ∈ Φ ，零模正则问题(1)等价于问题(3)。当 x ∗ 是问题(1)的全局最优解时， ( x ∗ ， max ( s i g n ( | x ∗ | ) ， t ∗ e ) ) 是问题(3)的全局最优解且最优值等于 ϖ ∗ ；相反的，若 ( x ∗ ， θ ∗ ) 是问题(3)的全局最优解，那么 x ∗ 是问题(1)的全局最优解且 ‖ x ∗ ‖ 0 = ∑ i = 1 n ϕ ( θ i ∗ ) 。 问题(3)的可行集中包含着如下互补约束： e − θ ≥ 0 ， | x | ≥ 0 且 〈 e − θ ， | x | 〉 = 0 。这说明零模正则化问题也是一个带有互补约束的数学规划问题(MPEC)，但是MPEC在优化中也是一类很难的问题。虽然(3)的目标函数比原问题(1)简单，但却含有非凸互补约束 〈 e − θ ， | x | 〉 = 0 ，这将比非凸目标函数更难处理。为解决这个非凸约束，考虑问题(3)的罚问题： min x ∈ R n ， θ ∈ [ 0 ， e ] { v f ( x ) + ∑ i = 1 n [ ϕ ( θ i ) + ρ ( 1 − θ i ) | x i | ] } (4) 其中 ρ > 0 是罚参数。下面的定理将说明问题(4)是问题(3)的全局精确罚，即它们有相同的全局最优解集 [ 4 ]。 定理1：令 ϕ ∈ Φ 。对所有 ρ > ρ ¯ = v L f ( 1 − t ∗ ) ϕ ′ − ( 1 ) 1 − t ¯ ，有 S ρ ∗ = S ∗ 。这里 S ρ ∗ 是与 ρ 相关的问题(4)的全局最优解集， S ∗ 是问题(3)的全局最优解集。 由定理1，零模正则问题(1)的解估计量 x ^ 可在 ρ > ρ ¯ 时，由求解问题(4)得到，即： ( x ^ ， θ ^ ) ∈ min x ∈ R n ， θ ∈ [ 0 ， e ] { v f ( x ) + ∑ i = 1 n [ ϕ ( θ i ) + ρ ( 1 − θ i ) | x i | ] } ，其中 ρ > ρ ¯ 。 (5) 由于 [ 0 ， 1 ] ⊆ int ( d o m φ ) ，函数 在 [ 0 ， e ] 上是Lipschitzian连续的，所以问题(5)在其可行集 上也是Lipschitzian连续的。对任意 ϕ ∈ Φ ，定义相应的函数 ϕ : = R → ( − ∞ ， + ∞ ] ：若 ， φ ( t ) = ϕ ( t ) ；若 t ∉ [ 0 ， 1 ] ， φ ( t ) = + ∞ 。问题(5)可以重新写为更简便的形式： min x ∈ R n ， θ ∈ R n { v f ( x ) + ρ ‖ x ‖ 1 + ∑ i = 1 n [ ϕ ( θ i ) − ρ θ i | x i | ] } 。 由共轭函数的定义和以上讨论，可以得到： x ^ ∈ arg min x ∈ R n { v f ( x ) + ρ ‖ x ‖ 1 − ∑ i = 1 n φ ∗ ( ρ | x i | ) } ，其中 ρ > ρ ¯ (6) 这意味着下面的函数是 ‖ x ‖ 0 的等价DC替代： Θ ( x ) : = ρ ‖ x ‖ 1 − ∑ i = 1 n φ ∗ ( ρ | x i | ) 。
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user: 3. 多阶段凸松弛法 从上一节可知，求解零模正则化问题的解估计 x ^ ，对于 ϕ ∈ Φ 且 ρ > ρ ¯ 时，可由求解罚问题(5)得到。当给定 v > 0 时，阀值 ρ ¯ > 0 是容易计算得到的。对一个给定的 ρ > ρ ¯ ，虽然罚问题(5)是非凸的，但是这种结构使得它比零模正则化问题更好解决。特别的，当变量 θ 选定时，问题(5)退化为关于 x 的凸的极小化问题；当变量 x 选定时，问题(5)退化为关于 θ 的凸的极小化问题，后面将看到这样的问题是有闭式解的。基于此，本文将通过使用多阶段凸松弛法交替求解问题(5)来得到解估计 x ^ [ 5 ]。 算法1. (GEP-MSCRA求解 x ^ ) Step 0：取 ϕ ∈ Φ ， v > 0 和初始点 θ 0 ∈ [ 0 ， t ¯ e ] 。置 k : = 1 。 Step 1：令 v k − 1 = e − θ k − 1 并计算下面的极小化问题： x k ∈ arg min x ∈ R n { f ( x ) + λ ∑ i = 1 n v i k − 1 | x i | } 。 (7) 若 k = 1 ，由 x 1 的取值选取参数 并使 λ = ρ v − 1 。 Step 2：计算下面的极小化问题： θ k ∈ arg min θ ∈ [ 0 ， e ] { ∑ i = 1 n [ ϕ ( θ i ) − ρ θ i | x i k | ] } 。 (8) Step 3：置 k ← k + 1 ，返回(S. 1)步。 注1：由函数 φ 的定义， θ k 是(8)的最优解当且仅当 θ i k ∈ ∂ φ ∗ ( ρ | x i k | ) ， i = 1 ， ⋯ ， n 。由于 φ ∗ 是R上的凸函数，次微分 ∂ φ ∗ ( ρ | x i k | ) 是容易求得的。因此，多阶段凸松弛法每次迭代的计算难度都在于解决问题(7)，即一个加权 L 1 − 范数正则化问题 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。这是一类凸优化问题，它可以通过标准的凸优化方法求解，比如：增广拉格朗日法，内点法 [ 9 ]，IRLS-LARS [ 10 ]，路径跟踪法，迭代加权最小二乘法等。对于多阶段凸松弛法，下面的命题(参考文献 [ 4 ] 注释3.1)说明一旦满足互补条件，迭代点 x k 就是原问题(1)的局部最优解。 命题1：对任意的 k ≥ 1 ， ( x k ， θ k ) 为算法1生成的迭代点。若 ∑ i = 1 n ( 1 − θ i k − 1 ) | x i k | = 0 ，则 x k 是原问题(1)的局部最优解；且当 ∑ i = 1 n ϕ ( θ i k − 1 ) = ‖ x k ‖ 0 时，对于 ρ > ρ ¯ ， ( x k ， max ( s i g n ( | x k | ) ， t ∗ e ) ) 是问题(5)的局部最优解。
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user: 5. 结论 本文从零模函数的变分刻画入手，将这类带有组合性质的优化问题等价转化为具有拟双线性结构且全局Lipshitz连续的优化模型，以此设计了求解零模正则化复合优化问题的多阶段凸松弛方法，并对该方法进行了收敛性分析。在理论方面，本文证实了将文献 [ 4 ] 的理论结果即：在比限制等距性质(RIP)更弱的限制强凸条件下，定量刻画了多阶段凸松弛法每阶段最优解的误差界，且每阶段最优解的误差界递减拓展到复合模型的有效性，将为以后研究逻辑回归奠定理论基础。以后将证明当阶段数达到一定条件后，误差界保持不变且精确识别真实解的支撑集。
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user: 摘 要 变压器套管在运行过程中时常会因各种各样的原因产生渗油现象，传统的油位检测方法效率低且准确率无法保证，为了及时发现并采取解决措施，为此提出一种基于相对温差判据的红外成像套管漏油检测方式。该方式在红外成像的基础上，结合温度判据和套管故障面积，能够准确判断是否漏油以及漏油程度，提醒运维人员及时发现问题并采取相应的措施，以保证变压器的正常运行。 关键词 :套管漏油，故障检测，红外测温 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 根据变电站运维经验，设备运行中经常会发生充油设备渗漏油问题，此类缺陷往往呈过程性发展，其缺陷级别以随着渗漏油的严重程度不断提升。因此设备管理部会安排周期性巡检，希望能够预防并提早发现渗漏点，目前对充油设备渗漏油的检测具有如下特点： 1) 主要依靠例行巡检观测发现油渗漏情况； 2) 例行巡检对象多为变压器套管。 由于充油设备油渗漏可能会对设备绝缘产生影响，检修人员试图通过绝缘性预防试验，如测量绝缘电阻，计算吸收比等发现油渗漏。针对变压器套管试图通过气相色谱分析有无异常进行判断油渗漏。但实践表明，利用上述方法很难发现设备油渗漏情况。广东电网曾做过相关探索，在已知某220 kV主变中性点套管渗油的情况下，对其进行绝缘电阻试验和抽取变压器本体油样进行色谱分析，均未发现异常。这表明常规性检查试验无法发现套管渗油现象。这主要是和套管渗油的形成与特点有关。 造成充油设备油渗漏的原因主要有三类：① 运输安装操作方法不当引起；② 设备质量问题造成的。如接口处密封性不好、充油设备组件质量不过关等；③ 设备在长期运行条件下发生了一定程度的劣化。如环境温度、负荷变化等情况发生的热胀冷缩。由此可知，常规性检查试验很难发现变电设备密封性和热胀冷缩问题。 综上所述，充油设备油渗漏现象具有发生频率高、后果严重但检测困难的特点，是变电站急需解决的难点问题。 红外热成像技术已运用于变电站巡检多年，技术非常成熟。之所以在变电站例行巡检中利用红外热像很难发现充油设备油渗漏现象，究其原因是巡检人员不知道如何利用热成像检测结果分析充油设备套管的状态。 鉴于此，论文在利用已有的红外成像检测结果，分析设备发热成因，在此基础上根据红外色相差异，结合设备色相差异面积提出了一种采用相对温差判断充油设备油渗漏，从而解决充油设备油渗漏检测问题。
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user: 3. 基于温差判据红外检测方法应用 图7中，C相套管整体温度一致，根据温差判据，AB两相顶部温度热像图显示，已有低温区，且低温区已超出正常范围的40%，大于20%，可以判别为一般故障。在故障面积方面，一般空气对流无法造成大面积的套管温度梯度。通过温差判据和故障面积分析，可以得出结论：该变压器套管A、B两相已有漏油趋势 [ 4 ] 。 图8中的C相套管与图6中的A、B相套管类似，已有漏油的趋势，B相出现了大面积低温区，可见B相套管已经大面积缺油。 图6. 套管渗油红外检测流程 图7. 66 kV变压器套管缺油1 图8. 66 kV变压器套管缺油2