DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着国内机动车保有量的不断增长，特别是私人小汽车数量的剧增，城市停车问题日益突出 [ 1 ] 。截至2014年底，我国机动车保有量达2.64亿辆，其中汽车1.54亿辆，而城市停车位建设已远远不能跟上机动车增长速度。 国内外已有研究一直致力于探究停车场设置对周边动态交通流产生的影响 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。我国新兴中小城市，私家车的增长十分迅速，但是目前国内外学者对于停车场停车特性和城市交通流相互关系的研究还较少开展，相关理论不够成熟，而目前国内动态交通流的预测仍然是以实时行车速度为基础，无法适应瞬息万变的道路交通情况及现实预报的需求，成为城市交通管理及出行预测迫在眉睫的问题。深入研究利用停车信息的城市交通流状态识别方法，对提高城市动态交通运行状态预测具有积极的作用，将会给予人们生活出行极大的便利。 以往的动态交通流运行状态监测、流量预测多数依靠路段监控系统，回输流量，通行能力等信息为研究对象进行计算，而本文结合基于交通四阶段法的城市道路交通需求预测研究的思路，提出一种利用现有停车场信息采集系统监测的出入流量数据，结合地块用地性质、交通出行率等特征，预测出周边道路的动态交通流运行状态的方法。
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user: 2. 交通四阶段法 多年来，国内外专家学者利用不同领域的方法进行城市交通流状态的识别、预测，有基于统计方法、交通仿真模型、神经网络模型等，与上面的方法相比，交通四阶段法考虑各小区出行相关因素建立数学模型，更适用于城市宏观交通流状态识别、预测。 交通四阶段法 [ 5 ] [ 6 ] 以居民出行调查(person trip survey)为基础，由交通生成(trip generation/attraction)、交通分布(trip distribution)、交通方式划分(model split)、交通量分配(traffic assignment)四个阶段组成，预测流程如图1所示。交通四阶段法预测过程需要经过反复迭代计算才能得出结果，使用TransCAD可以大大简化预测步骤，减少计算过程。
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user: 3. 基于停车信息的城市交通流量预测建模 四阶段法是在居民出行调查的基础上，通过各个小区的发生和吸引量，根据居民的目的地选择、交通方式选择、出行时刻选择以及路径选择，将流量分配到城市路网中，该过程可以获取到小区间的出行OD、各路段的饱和度、交叉口流量流向等信息。四阶段法中出行生成是以小区为节点进行计算的，而对于小区而已，停车场可以看作是主要的交通生成和吸引源，大部分的车辆出入均是通过停车场。考虑到这样的特点，本文建立基于停车信息的四阶段法数学模型，并通过TransCAD软件实现该方法。 图1. 预测流程 基于停车信息的交通流量预测“四阶段法”中，出行生成阶段我们把小区停车场车辆的出入流量作为该小区的发生和吸引交通量进行计算，交通方式划分阶段默认停车场采集的流量数据均为机动车流量，所以不再进行交通方式的划分。出行分布阶段和交通分配阶段使用TransCAD提供的模型计算，有关模型描述如下。 3.1. 出行分布 由于停车场划分比较细致，为了减少预测误差，本文对小区内部出行分布和小区之间的出行分布独立预测与分析。 小区内部出行分布采用比例系数法进行求解，公式如下： q i i = K O i α D i β S i γ (1) 式中 q i i 为小区i内部出行量， O i 为小区i交通发生量， D i 为小区i交通吸引量， S i 为小区i面积，k为小区i比例系数， α 、 β 、 γ 为待定系数 小区之间的出行分布采用双约束重力模型求解，根据总出行量与小区内部出行量的差值便可得到外部出行发生吸引量。双约束重力模型可以表示为： q i j = A i O i B j D j f ( c i j ) (2) A i = 1 ∑ j B j D j f ( c i j ) (3) B j = 1 ∑ j A i O i f ( c i j ) (4) 式中 q i j 为小区i与小区j的出行量， O i 为小区i的产生量， D j 为小区j的吸引量， 为阻抗函数， A i 、 B j 为平衡系数。 3.2. 交通分配 本文流量分配模型采用随机用户平衡模型(SUE)，满足以下假设：1) 各类出行者的路径决策均以随机方式做出；2) 各类出行者的出行时间理解误差随机变量符合Gumble独立同分布，那么各类出行者的路径选择基于Logit均衡，第i类出行者选择OD对 ω 之间路径k的概率为： p k i ω = e − θ i c k ω ∑ r ∈ R ω e − θ i c k ω ， ∀ k ∈ R ω ， ω ∈ W ， i ∈ I (5) 其中 θ i 刻画了不同类型的出行者对路径出行时间理解的不确定性，当 时，表示第i类出行者事实上以UE原则来选择路径。 假定第i类出行者的需求 q ω i 是关于OD对 ω 之间期望最小行程时间的严格单调递减函数，并且有上届，则有 q ω i = D ω i ( C ω i ) ≤ q ¯ ω i ， ∀ ω ∈ W ， i ∈ I (6) 根据离散选择理论，第i类出行者在OD对 ω 之间的期望最小行程时间 C ω i 有以下计算公式： C ω i ( c ω ) = E [ min ( C k i ω k ∈ R ω ) | c ω ] = − ln ∑ k ∈ R ω e − θ i c k ω / θ i ， ∀ ω ∈ W ， i ∈ I (7) 对于第i类出行者，其随机用户均衡有如下表达式： f k i ω = q ω i p k i ω ， ∀ k ∈ R ω ， ω ∈ W ， i ∈ I (8)
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user: 4. 案例分析 4.1. 计算过程 我们利用桂林叠彩区万达广场周边区域停车场系统作为研究对象，使用TransCAD软件对上述方法进行论证。主要包括以下几个步骤：交通小区划分、构建路网、交通分布预测以及交通流分配。 1) 交通小区划分 根据区域内大型停车场分布，结合土地使用、路网结构和地形特征等，将研究区域划分为26个交通小区，编号1~26，由于万达广场具有2个机动车出入口，设置编号17、18，并在研究区域外设置了7个虚拟交通小区，编号27~33，具体划分情况如图2所示，并建立交通小区数据结构表，如表1所示。 Table 1 Traffic cell data structure tabl 序号 数据项名称 注释 数据类型 字段长度 1 Area 面积 Real 10 2 P 交通生成 Integer 8 3 A 交通吸引 Integer 8 表1. 交通小区数据结构表 图2. 交通小区划分示意图 2) 建立路网 建立路网数据结构表，如表2所示，将区域内各等级道路进行分类，按照不同等级对路网数据进行编辑。研究范围内为“三横三纵”的骨架路网格局，东西向有东二环路作为大型车辆及城市交通流的集疏运通道，南北向有中山北路、滨江北路作为连接桂林主城区与桂林北站及灵川的主要通道，研究区域内另有芳华路与规纵二路作为主干道。研究区域道路网络如图3所示。 图3. 道路网络 Table 2 Road network data structure tabl 序号 数据项名称 注释 数据类型 字段长度 1 Road Name 路名 Integer 8 2 Speed 设计速度 Integer 8 3 Capacity 通行能力 Integer 8 4 Time 行驶时间 Real 10 表2. 路网数据结构表 3) 交通分布 把研究区域停车场系统获取到的出入流量作为发生吸引流量，采用双约束重力模型法进行交通分布预测，阻抗函数f采用伽马函数 ，得到研究区域出行OD矩阵(小区1~10)如表3所示。 Table 3 Study area travel OD matrix (1 - 10 cells ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 0 20.87 63.85 37.80 32.76 86.31 85.98 63.85 32.76 0.02 2 20.87 0 43.01 16.95 39.46 79.69 85.93 43.01 39.46 20.87 3 63.85 43.01 0 59.65 37.29 36.70 42.94 0.02 37.29 63.85 4 37.80 16.95 59.65 0 56.10 96.33 102.57 59.65 56.10 37.80 5 32.76 39.46 37.29 56.10 0 68.16 67.82 37.29 0.02 32.76 6 86.31 79.69 36.70 96.33 68.16 0 20.40 36.70 68.16 86.31 7 85.98 85.93 42.94 102.57 67.82 20.40 0 42.94 67.82 85.98 8 63.85 43.01 0.02 59.65 37.29 36.70 42.94 0 37.29 63.85 9 32.76 39.46 37.29 56.10 0.02 68.16 67.82 37.29 0 32.76 10 0.02 20.87 63.85 37.80 32.76 86.31 85.98 63.85 32.76 0 表3. 研究区域出行OD矩阵(1~10小区) 4) 交通流分配 根据交通分布预测生成的区域出行OD矩阵，使用随机用户平衡模型(SUE)进行交通流分配，得到研究区域路段流量饱和度图和部分交叉口流量流向情况如图4、图5所示： 图4. 路段流量饱和度图 图5. 研究区域部分交叉口流量流向情况 4.2. 结果分析 将通过该方法预测部分路段的流量与人工预测结果及现状流量进行对比分析，发现该方法预测结果基本上能够反映现状交通量，其结果整体稳定性较高，预测误差符合合理性区间，该方法对于城市交通流状态识别、预测能够提供可靠的支持。部分路段交通量预测分配对比如表4所示。 Table 4 Comparison of traffic volume prediction and distribution in some section 道路名称 流向 人工预测交通量(pcu/h) 本文方法预测交通量(pcu/h) 现状交通量(pcu/h) 东二环东段 A-B 1566 1415 1382 B-A 1489 1377 1254 规横一路东段 A-B 265 230 159 B-A 427 351 311 芳华路东段 A-B 561 673 627 B-A 1498 1550 1602 规横二路东段 A-B 204 197 245 B-A 289 307 293 规横四路东段 A-B 705 816 798 B-A 867 964 946 表4. 部分路段交通量预测分配对比
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user: 5. 结语 本文通过停车信息的实时反馈，基于TransCAD交通规划“四阶段发”理论建立停车信息与动态交通流运行状态间递推模型，从而反推、预测地块周边的动态交通流运行状态，提出一种基于停车信息的城市交通流量预测方法，并结合案例分析说明该方法的可行性。本文建立的模型，有助于城市动静态的协同发展与调控，增强城市交通灵活度，扩大交通管理措施影响力，提高交通设施利用率，提升城市智慧交通建设水平。
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user: 摘 要 本文研究的是一种非最小耦合暗能量模型。在这种暗能量模型中，作为暗能量的标量场与引力的耦合形式为 F ( ϕ ) = 1 + a ϕ 2 。我们研究了该暗能量场的特征和演化行为，并分析了选取不同的参数对模型的影响。通过分析，发现参数a对模型的演化有关键性的作用——暗能量是否一直表现为Quintessence场。 关键词 :暗能量，非最小耦合 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 目前的天文观测数据，如超新星、哈勃、Planck等，对一种具有负压特征的物质：暗能量提供了支持和限制 [ 1 ] - [ 8 ] 。暗能量和物质、辐射一样，都是宇宙的构成成分之一。并且，伴随着宇宙的膨胀，辐射和物质将在此过程中被稀释，从而在辐射和物质相继占主导地位之后，暗能量最终在宇宙演化中成为主要成分，并最终主导了宇宙的演化。因此，对于暗能量的研究就有了重要的意义。暗能量模型有很多，在本文中，我们研究的是与引力有非最小耦合的标量场暗能量模型。在这类模型中，因为暗能量与引力有非最小耦合作用 [ 9 ] - [ 13 ] ，而引起了有别于一般传统暗能量模型的演化情况。我们首先分析了一般形式的暗能量模型；然后又选取了一种具体形式为 F ( ϕ ) = 1 + a ϕ 2 的耦合形式，与一种指数势能；最后分析了不同的耦合系数对暗能量演化的影响。
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user: 2. 一般形式的非最小耦合暗能量模型 对于一般的暗能量场 ϕ 和引力发生非最小耦合的情况，普遍的拉氏量形式为 [ 9 ] ： L = F ( ϕ ) R 16 π G + 1 2 k ( ϕ ) ∇ μ ϕ ∇ μ ϕ − V ( ϕ ) + L m (1) 因此，与之相对应的作用量为： S = ∫ ​ d 4 x − g [ F ( ϕ ) R 16 π G + 1 2 k ( ϕ ) ∇ μ ϕ ∇ μ ϕ − V ( ϕ ) + L m ] (2) 由(1)可得标量场 ϕ 的运动学方程为： ∇ μ ∇ μ ϕ = − 1 k ( ϕ ) [ − F ′ ( ϕ ) R 16 π G + 1 2 k ′ ( ϕ ) ∇ μ ϕ ∇ μ ϕ + V ′ ( ϕ ) ] (3) 其中的“'”代表对标量场 ϕ 求导。 从(2)中可得： F ( ϕ ) 16 π G ( R μ ν − 1 2 g μ υ R ) = − 1 2 T m μ ν − 1 2 T ϕ μ ν + 1 16 π G [ ∇ μ ∇ μ F ( ϕ ) g μ υ − F ( ϕ ) ; μ ; ν ] (4) T m μ ν 为物质和辐射的能动量张量， T ϕ μ ν 表示暗能量的能动量张量，即： T ϕ μ ν = k ( ϕ ) ( ∇ μ ϕ ∇ ν ϕ − 1 2 g μ ν ∇ μ ϕ ∇ μ ϕ ) + V ( ϕ ) g μ υ 由方程(4)，得： R = 8 π G − k ( ϕ ) ∇ μ ϕ ∇ μ ϕ + 4 V ( ϕ ) + ρ m − 3 P m − 3 ∇ μ ∇ μ F ( ϕ ) F ( ϕ ) (5) 把(5)代入前面的运动学方程(3)中，最后可得运动学方程： ∇ μ ∇ μ ϕ = − 1 k ( ϕ ) [ − F ′ ( ϕ ) ( 8 π G − k ( ϕ ) ∇ μ ϕ ∇ μ ϕ + 4 V ( ϕ ) + ρ m − 3 P m − 3 ∇ μ ∇ μ F ( ϕ ) F ( ϕ ) ) 16 π G                       + 1 2 k ′ ( ϕ ) ∇ μ ϕ ∇ μ ϕ + V ′ ( ϕ ) ] (6) 公式(6)决定了 ϕ 的演化。
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user: 3. 具体形式为 F ( ϕ ) = 1 + a ϕ 2 ， K ( ϕ ) = 1 的暗能量模型 以上的推导是适用于一般的非最小耦合暗能量模型的。我们下面具体分析一种 F ( ϕ ) = 1 + a ϕ 2 ， K ( ϕ ) = 1 的模型 [ 13 ] ，并采用势能 V = m e b ϕ 2 ，分析它的特征。 在这种情况下，公式(2)的形式成为： S = ∫ ​ d 4 x − g [ 1 + a ϕ 2 R 16 π G + 1 2 ∇ μ ϕ ∇ μ ϕ − V ( ϕ ) + L m ] (7) 这种模型的暗能量能量密度为 [ 12 ] ： ρ = ϕ ˙ 2 + 3 a H 2 ϕ 2 + V ( ϕ ) − 6 a H ϕ ϕ ˙ (8) 压强为： P = ϕ ˙ 2 − a ( 2 H ˙ + 3 H 2 ) ϕ 2 − V ( ϕ ) − 4 a H ϕ ϕ ˙ − 2 a ϕ ϕ ¨ − 2 a ϕ ˙ 2 (9) 暗能量的状态方程为： w D E = P D E ρ D E = ϕ ˙ 2 − a ( 2 H ˙ + 3 H 2 ) ϕ 2 − V ( ϕ ) − 4 a H ϕ ϕ ˙ − 2 a ϕ ϕ ¨ − 2 a ϕ ˙ 2 ϕ ˙ 2 + 3 a H 2 ϕ 2 + V ( ϕ ) − 6 a H ϕ ϕ ˙ (10)
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user: 4. 模型演化两种不同情况的分析 根据前面的运动学方程(6)，对暗能量场的演化进行数值计算。为了分析耦合系数a的作用，下面的分析选取同一种势能 V = m e b ϕ 2 ，不同的耦合系数 ( a = ± 0.01 ) 的两种情况。 1) 耦合系数a > 0 根据由于物质和辐射所占的比例为： Ω m = ρ m a t t + ρ r a d ω 0 ϕ ˙ 2 ϕ + V ( ϕ ) − 3 H ϕ ˙ + ρ m a t t + ρ r a d ≈ 30 % 为了符合目前的实验数据限制，选取适当的初始条件，并用自然单位制，a = 0.01，m = 6，b = 0.1，使得今天 Ω m = 30 % ，如图1所示。 图1. 物质与辐射占的百分比 在这样的初始条件下，标量场的演化过程为： 图2横坐标为lna，纵坐标为标量场的值。标量场随时间越来越小，势能也随之减小，意味着这种情况下的暗能量场的状态方程一直大于−1，近似于比较普遍的一般暗能量场的行为。 图2. ϕ 的演化过程 图3表示暗能量的状态方程w先是跟随辐射，然后跟随物质，最后下降到−1附近，最终状态类似于宇宙学常数。 图3. 暗能量的状态方程参数w 2) 耦合系数a < 0 如果使耦合系数a = −0.01；要使今天的 Ω m 仍然为30%，如图4。 图4. 物质与辐射占的百分比 需要使m = 7；b = 0.1。 图5中，暗能量场随时间增加，因此势能和能量密度也随宇宙的膨胀而增加。这意味着它的演化过程与前面a = 0.01的情况完全不同。在某个阶段，表现形式类似于phantom场。 图5. ϕ 的演化过程 图6是暗能量本身的状态参数w随时间的演化情况，在今天附近，它演化到了−1以下，跟图5暗示的情况是符合的。 图6. 暗能量的状态方程参数w 可以看出，当a取正数时，暗能量场的演化行为先跟随物质和辐射；当物质和辐射被稀释后，暗能量场摆脱前两者的影响，逐渐接近于−1。而当a取负数时，在物质和辐射占比例大时，与a取正数的情况近似；物质与辐射比例变得足够小后，有一种先增加再减小到−1以下的过程。 以上a取正数或负数而导致的两种情况，都在目前的实验允许范围之内 [ 1 ] - [ 8 ] ，有待于观测的进一步精确。
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user: 5. 结论 根据前面的分析，这种非最小耦合暗能量模型的演化过程高度依赖于耦合系数a的选取，如果a大于0，演化情况类似于quintessence暗能量模型；而a小于0，则会有一个从quintessence场演化到phantom场的过程，最后状态方程参数w从下方无限接近于−1。这两种完全不同的情况给模型的演化提供了多种可能，提高了这类模型的普适性。
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user: 摘 要 通过电化学刻蚀法以KOH作为刻蚀液制备多孔GaN材料。本文主要研究刻蚀电压和刻蚀液浓度两方面对多孔GaN材料形貌的影响，其中刻蚀电压变化范围为10 V~25 V，并以能带模型进行理论分析。刻蚀液浓度变化范围为20%~50%，并着重通过动力学模型进行理论分析。理论分析和实验结果均表明：在电化学刻蚀制备多孔GaN材料时，通过改变刻蚀电压和刻蚀液浓度可以实现对孔尺寸、孔洞率、孔密度等孔形貌的控制。 关键词 :GaN，电化学刻蚀，形貌，刻蚀液，刻蚀电压 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 纳米材料是在三维空间中至少有一维处于纳米尺寸(0.1~100 nm)或由它们作为基本单元构成的材料。纳米材料种类非常广泛，其中多孔纳米材料有着举足轻重的地位，由于其很多优良的性质，例如比重小、表面积大、强度大、能量吸收特性良好等，引起了广大科研人员的关注 [ 1 ] 。 GaN半导体材料为III-V族N基半导体的代表，禁带宽度达3.4 eV，熔点高达1700℃，其化合物带隙在0.7 eV~6.2 eV的范围内，对应的波长范围是200 nm~1771 nm，从紫外光波区一直覆盖到红色光。利用其化合物禁带范围宽，使得GaN作为固体发光材料而具有广泛的应用前景 [ 2 ] [ 3 ] ；利用其耐高温高压的性质，被应用于高亮度蓝光二极管 [ 4 ] 、蓝光激光二极管 [ 5 ] 、紫外探测器 [ 6 ] 等领域。近些年，由于石油稀缺、污染日渐严重等问题的出现，人们对清洁能源的开发越发重视。氢气作为清洁能源进入科学家们的视野，但常规工业化方法制备氢气效率普遍较低。GaN材料，由于其表面积大和多孔特性，使其能够作为阴极裂解水法的催化剂，从而更高效地制备氢气 [ 7 ] [ 8 ] 。 现阶段，多孔GaN材料的制备方法大致分为两类：干法刻蚀和湿法刻蚀 [ 9 ] 。干法刻蚀技术较为成熟，已被利用于工业生产中。干法刻蚀的优点是可以通过整齐有序的掩模制备得到孔径形貌相同、整齐的多孔结构，缺点是操作程序复杂、成本高、技术要求高、污染严重、结构表面损伤。作为湿法刻蚀的一种，电化学刻蚀被认为是绿色环保的刻蚀工艺，具有工艺温度较低，对样品特征损伤小，刻蚀速率高，深宽比高等优点。2013年，Yoon-Han Lee [ 10 ] 等人通过电化学刻蚀制备了纳米多孔GaN，并研究其光谱和光电导性，测量出低带边缘光电流能量势垒为304 meV，为高效太阳能电池和太阳能燃料装置的设计提供了重要的参考。2014年，Cheah Sook Fong [ 11 ] 等人使用了KOH溶液作为刻蚀液，结果表明，刻蚀持续时间对多孔结构的层特性有很大的影响，随着刻蚀时间的延长，GaN的结晶质量急剧下降。2014年，R. Radzali [ 12 ] 等人经研究发现，随着刻蚀时间的增加，孔密度和尺寸增加，位错密度较小，拉曼光谱强度增加，总体而言，样品的结构和光学性能有大幅改善。2017年，Yusuke Kumazaki等人 [ 13 ] 利用电化学刻蚀和化学刻蚀相结合的方法制备多孔GaN材料，结果表明，可以通过电化学刻蚀实现对GaN多孔结构形貌的精确控制。国内学者对于多孔GaN湿法刻蚀也做了很多研究。2012年，山东大学 [ 14 ] 使用HF作为刻蚀液刻蚀n型GaN，发现样品呈现弯曲分支和高度平行两种纳米多孔形态，刻蚀速率大于100 μm∙min −1 。2015年，山东大学 [ 15 ] 以乙醇和HF的混合溶液作为刻蚀液，通过电化学刻蚀制备了多孔GaN材料。当GaN掺杂浓度高于10 17 cm −3 时，孔隙生长方向在[ 0001 ]和[ 1120 ]之间，当GaN掺杂浓度高于10 19 cm −3 时，则孔隙生长方向一致。2016年，中国科学院 [ 16 ] 以离子液体[BMIM] ClO 4 作为刻蚀液刻蚀多孔GaN，并通过光辅助改善了晶格完整性。 由国内外研究现状得知，目前对于电化学刻蚀多孔GaN材料的研究仍旧处于试验阶段，由于电化学刻蚀中各参数的影响仍没有被充分了解，孔的刻蚀情况非常复杂，电化学的刻蚀机理也在探索之中，所以孔的大小、形状和生长位置等很难得到有效的控制。本文研究刻蚀电压和刻蚀液浓度两方面对多孔GaN材料孔尺寸、孔洞率、孔密度等形貌方面的影响，其中刻蚀电压变化范围为10 V~25 V，刻蚀液为KOH溶液，浓度变化范围为20%~50%，通过能带模型和动力学模型进行理论分析，总结电化学刻蚀多孔GaN规律。
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user: 2. 实验 实验流程见图1，所用样品均为[ 100 ]晶向的n型掺Si的GaN材料，将其分割成1 cm × 0.5 cm的刻蚀片，刻蚀前经过镀In电极处理，电化学刻蚀在自制(C 2 F 4 )N刻蚀槽中进行。其中阴极材料为Pt电极，刻蚀液配置为KOH溶液和去离子水，外加电源为国产GPD3303直流源，电压输出量程为0 V~35 V，刻蚀时间统一为5 min。多孔GaN材料的形貌采用扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope， SEM)观察。 图1. 实验流程示意图
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user: 3. 结果讨论 首先对刻蚀片镀In电极处理，然后采取20%浓度的KOH溶液作为刻蚀液，刻蚀电压依次选择为10 V、15 V、20 V、25 V，刻蚀时间为5 min。当刻蚀电压为10 V时，得到样品m1的SEM图像见图2(a)，可见只得到粗糙表面，并没有孔洞的形成。增加刻蚀电压至15 V时，得到样品m2的SEM图像见图2(b)，发现有孔洞的出现，孔尺寸较小，平均孔径为36.3 nm，孔密度为2.5 × 10 10 cm −2 ，孔洞率定义公式可以表达为： 图2. 刻蚀电压为(a) 10 V；(b) 15 V；(c) 20 V；(d) 25 V时得到的多孔GaN的SEM图像 P = s × n S (1) 式中，P为孔洞率；s为平均孔径；n为面积内孔数量；S为样品面积。 m2样品孔洞率为21%。进一步增加电压至20 V时，得到样品m3的SEM图像见图2(c)，由图像看出孔径增加，并且孔洞分布不在均匀，平均孔径达到64.2 nm，孔密度达到3.1 × 10 10 cm −2 ，孔洞率约为34%。之后再次增加刻蚀电压至25 V，得到样品m4的SEM图像见图2(d)，孔径继续增加，但孔密度明显下降，平均孔径大小约为71.9 nm，孔密度为1.9 × 10 10 cm −2 ，孔洞率为43%。 不同刻蚀电压下，样品m1、m2、m3、m4的孔尺寸、孔密度、孔洞率变化曲线见图3。在电化学刻蚀过程中，半导体和刻蚀液界面上，阴极和阳极同时发生氧化和还原反应。由于GaN材料存在缺陷的原因，如表面空位、扭曲点等，所以在原子尺度上刻蚀速率是不均匀的，缺陷处刻蚀得更快，这就导致了这些缺陷处会先变成坑，最终变成孔洞。由图可知，当刻蚀电压为15 V时，进入刻蚀的起始阶段，由于缺陷的原因，开始出现孔洞，孔尺寸小。见图3(a)、图3(c)，随着刻蚀电压升高，刻蚀程度逐渐增加，更多的缺陷处变成坑，由缺陷演化成的坑逐渐增大，平均孔尺寸和孔洞率也随之持续增加。见图3(c)，当刻蚀电压为10 V至20 V时，随着刻蚀电压的升高，孔密度持续增加，但当刻蚀电压高于20 V时，小孔逐渐合并变成大孔，向稳定态发展，所以出现孔密度降低的现象。 图3. 电化学刻蚀多孔GaN材料。(a) 孔尺寸；(b) 孔密度；(c) 孔洞率随刻蚀电压的变化图 图4(a)为不加电压时GaN材料的表面能带图，图4(b)为加电压后GaN材料的表面能带图，图4(c)为加电压后GaN和刻蚀液中载流子的分布图。不加电压时，GaN表面存在一耗尽层，这一耗尽层厚度与Si掺杂浓度有关，耗尽层厚度越小，孔洞率和孔尺寸越大。一些空穴聚集在GaN表面，当加刻蚀电压时，由于外加电场的存在，在GaN侧形成空间电荷区(Space Charge Region， SCR)，同时在刻蚀液侧形成亥姆霍兹层(Holmholtz Layer， HL) [ 17 ] 。另外，GaN的能带变得更加弯曲，更多的空穴聚集在样品表面，这些空穴产生于电子隧穿或受热激发。部分空穴将从GaN表面逃逸出来与刻蚀液侧HL层中的电子复合，使GaN表面得到氧化形成GaO x 并溶解于刻蚀液中。外加电压越大，GaN侧SCR和HL厚度越小，GaN表面的能带弯曲也越大，表面聚集的空穴越多，更多的空穴参与复合反应，生成的GaO X 越多，则GaN受到刻蚀。因此，多孔GaN的孔尺寸、孔洞率始终随着外加电压的增大而增加。但当外加电压超过20 V时，由于孔尺寸的不断增加，小孔逐渐合并变成大孔，所以孔密度逐渐降低。 图4. (a) 不加电压；(b) 加电压时GaN的能带图；(c) 加电压时GaN和刻蚀液的载流子分布图 在KOH溶液中，GaN的刻蚀是溶解和析出气体的过程，每溶解一定的Ga原子就会有相应的N 2 分子析出，刻蚀的主要产物是 Ga 2 O 3 ( OH ) 6 6 − 。根据拉曼光谱显示，OH − 是一种活性刻蚀离子 [ 18 ] [ 19 ] ，刻蚀过程中水也同样是一种活性物质 [ 20 ] [ 21 ] ，即OH − 和H 2 O为反应物，N 2 和 Ga 2 O 3 ( OH ) 6 6 − 为反应产物。以KOH溶液作为刻蚀液，刻蚀反应方程可以表达为： 2 GaN + 6 H 2 O + 6 OH − → N 2 + Ga 2 O 3 ( OH ) 6 6 − + 3 H 2 O (2) Glembokki提出一个动力学模型，由于OH − 和H 2 O是活性物质，所以游离的OH − 和H 2 O是主要的反应物，相应的刻蚀速率方程为： R = k [ H 2 O free ] r [ OH free − ] s (3) 式中，R为刻蚀速率；k为一常数；[H 2 O free ]为游离H 2 O浓度； [ OH free − ] 为游离OH − 浓度。 由此可知，在KOH浓度较低的情况下， [ OH free − ] 随之较低，使得刻蚀速率较低；反之KOH浓度较高的时候，[H 2 O free ]则较低，使得刻蚀速率仍旧较低。只有在KOH浓度适中时，即 [ OH free − ] 和[H 2 O free ]均浓度适中时，刻蚀速率才能达到最大值。所以当刻蚀液浓度逐渐增加时，刻蚀速率随着刻蚀液浓度的增加而增快，在同等刻蚀时间5 min中内刻蚀程度增加，孔尺寸和孔洞率均增加，小孔逐渐合并变成大孔，孔密度呈现减小趋势。当刻蚀液浓度达到一适中值时，刻蚀速率最大。当刻蚀液浓度超过从适中值继续增加时，刻蚀速率随着刻蚀液浓度的增加而减慢，在同等刻蚀时间5 min中内刻蚀程度降低，所以孔尺寸和孔洞率均减少，而小孔合并程度降低，孔密度增加。 首先对刻蚀片进行镀In电极处理，然后固定刻蚀电压15 V，依次选取20%、30%、40%、50%浓度的KOH溶液作为刻蚀液，刻蚀时间为5 min。当刻蚀液浓度为20%，刻蚀后样品m5的SEM图像见图5(a)，发现了大量的孔洞出现，孔尺寸较小，但数量大。平均孔径为36.3 nm，孔密度为2.5 × 10 10 cm −2 ，孔洞率为21%。当刻蚀液浓度为30%时，得到样品m6的SEM图像见图5(b)，孔尺寸明显增大，孔洞数量明显下降。平均孔径达64.7 nm，孔密度为2.0 × 10 10 cm −2 ，孔洞率为46%。继续增加刻蚀液浓度至40%时，得到样品m7的SEM图像见图5(c)，孔尺寸仍有增加，平均孔径为72.6 nm，孔密度为1.9 × 10 10 cm −2 ，孔洞率为50%。当刻蚀液浓度增加至50%时，得到样品m8的SEM图像见图5(d)，孔尺寸迅速减小，但孔洞数量明显增加。平均孔径为33.8 nm，孔密度为2.3 × 10 10 cm −2 ，孔洞率为23%。 图5. 刻蚀液浓度为(a) 20%；(b) 30%；(c) 40%；(d) 50% KOH溶液时得到样品的SEM图像 不同电解液浓度下，样品m5、m6、m7、m8的孔尺寸、孔密度、孔洞率变化曲线见图6。当刻蚀液浓度从20%增加到40%时，由理论分析得刻蚀速率随着刻蚀液浓度的增加而增快，在同等刻蚀时间5 min中内越来越多的缺陷发生了刻蚀，且刻蚀程度增加，所以孔尺寸和孔洞率均随浓度的增加而增加，小孔逐渐合并变成大孔，孔密度呈现减小趋势。当刻蚀液浓度从40%增加到50%时，刻蚀速率随着刻蚀液浓度的增加而减慢，导致在同等刻蚀时间5 min中内刻蚀程度降低，孔尺寸和孔洞率均减少，而小孔合并程度降低，所以孔密度增加。理论分析结论与图6(a)~(c)实验规律相符。 图6. 电化学刻蚀多孔GaN材料(a) 孔尺寸；(b) 孔密度；(c) 孔洞率随刻蚀液浓度的变化图
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user: 4. 结论 本文采用KOH作为刻蚀液的电化学方法刻蚀多孔GaN结构，研究了刻蚀电压和刻蚀液浓度对于多孔GaN结构形貌的影响。其结果可以归纳为以下几点： 1) 当刻蚀电压范围为[10， 25] V时，多孔GaN材料的平均孔尺寸和孔洞率随刻蚀电压的增加而增大，多孔GaN材料的孔密度和刻蚀速率随刻蚀电压的增加先逐步增大，孔密度最大值为3.1 × 10 10 cm −2 ，但当电压达到20 V后开始逐渐下降。 2) 当刻蚀液浓度为[20%， 50%]时，多孔GaN材料的平均孔尺寸和孔洞率随刻蚀液浓度的增加先逐步增大，平均孔尺寸最大为72.6 nm，孔洞率最大为50%，但当刻蚀液浓度超过40%后开始逐渐减小。孔密度随刻蚀液浓度的增加先逐步减小，最小为1.9 × 10 10 cm −2 ，但当刻蚀液浓度超过40%后开始逐渐增大。
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user: 摘 要 本文研究随机掺杂引起的超深亚微米SOI MOSFETs器件阈值电压波动，提出一种由沟道粒子数目波动引起的阈值电压波动标准差的解析模型，计入了沟道粒子数目和位置变化所带来的阈值电压波动影响。通过研究不同参数下器件阈值电压变化情况，所建立模型计算的预测结果与Sentaurus TCAD数值模拟结果吻合良好。 关键词 :SOI MOSFETs，阈值电压，随机掺杂 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 超深亚微米SOI MOSFETs器件因其抗闩锁、高速、低功耗、抗辐照等优良特性，在低压、低功耗电路、耐高温电路、微机械传感器、光电集成、无线通讯等方面都有重要应用。随机掺杂波动(Random Dopant Fluctuation， RDF)是粒子热扩散等造成的一种本征现象。对于短沟道器件，其沟道内杂质原子总数较少，因此杂质数目相对涨落将达到较大的比值。且由于注入、扩散等工艺的随机性，沟道内粒子的位置的分布同样是随机的。随机分布造成器件参数失配，引起漏致势垒降低对器件参数产生很大影响 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。随着工艺技术的进步，器件特征尺寸逐步缩小，沟道掺杂粒子的随机掺杂引起阈值电压的剧烈波动，严重影响电路的性能。 源漏RDF通过影响器件的沟道电势和接触电阻对FD-SOI晶体管的阈值电压的波动等统计特性具有重要影响 [ 4 ] 。随机波动掺杂对SOI MOSFETs的抗电离总剂量辐照能力有重要影响，这种影响主要体现在期间被辐照之后。总剂量辐照和随机掺杂剂波动的综合效应已在45 nm部分耗尽SOI器件中得到了验证 [ 5 ] 。通过在器件的沟道中引入一定的掺杂波动，模拟现实中的RDF现象。发现RDF影响SOI器件的截止频率同时建立了关段电流和截止频率的解析模型 [ 6 ] 。RDF的波动包括，掺杂粒子数目和粒子位置波动两种。仿真模拟表明，RDF的波动对器件的阈值电压等关键参数的波动影响较大 [ 7 ] ，但是仿真结果只能表明特定情况下的结论，并不能预测不同情况下参数的波动。更重要的是，将粒子数目和位置的波动混合在一起，不能直观的了解两种波动的比值，不利于对器件的理解。Y. Yasuda巧妙的将这两种效应进行了独立分析和整体研究，并且发现数目的波动与位置的波动成一定比值。这个比值与器件的沟道掺杂浓度、沟道长度等之间相关 [ 8 ] 。这类模型的仿真，只能定性的告诉我们器件特性的波动与器件参数的关系，同时仿真需要很多的计算资源，提出了一个粗略的解析模型来分析SOI器件沟道掺杂数目波动引起的阈值电压的波动 [ 9 ] 。本文在充分调研已有模型的基础上，提出一种由沟道粒子数目波动引起的阈值电压波动标准差的解析模型，建立了反应沟道粒子数目波动和位置变化的阈值电压模型，该模型将为控制超深亚微米SOI MOSFETs器件阈值电压波动提供重要的理论预测。
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user: 2. 短沟道SOI MOSFETs阈值电压模型 对于短沟道SOI MOSFETs器件，可采用如图1所示的高斯箱法求解器件沟道区泊松方程来得到器件阈值电压 [ 10 ] 。 二维泊松方程如下： 图1. 高斯箱法求解阈值电压示意图 ∂ 2 ϕ 1 ( x ， y ) ∂ x 2 + ∂ 2 ϕ 1 ( x ， y ) ∂ y 2 = q N A ε S i     ( 0 ≤ x ≤ t S i ， 0 ≤ y ≤ L ) (1) 上式中 ϕ 1 ( x ， y ) 代表整个高斯箱内的电势分布，N A 代表高斯箱内即器件沟道的掺杂浓度，q代表元电荷， ε S i 代表硅的介电常数。在硅膜内进项准二维求解，假定埋氧化层电场均匀分布，可将方程(1)化简为 ε S i t S i η 1 ∂ E s f ( y ) ∂ y + C o x [ V g s − V f b f − φ s f ( y ) ] + C b o x [ V s u − V s u b b f − φ s b ( y ) ] = q N A t S i (2) η 1 可以看作工艺常数，通过拟合得到。通过拟合参数η 1 来说明横向电场E sf (y)/η 1 的影响。t si 为硅膜区厚度，V fbf 、V fbb 分别为沟道正、背表面的平带电压。C ox 、C si 、C box 分别代表栅氧、硅膜和埋氧等效电容。 根据高斯定理及SOI MOSFETs器件正背栅耦合效应，可以求得阈值电压表达式如下： V t h = V t h ， L − Δ V t h ， S C E (3) 其中，V th，L 为长沟器件阈值电压，∆V th 为短沟道器件电压漂移量示 [ 10 ] 。 V t h ， L = V f b f + C ˜ b o x C ˜ o x φ s − C ˜ b o x C f o x ( V s u b − V f b b ) + ( 1 − C ˜ b o x 2 C s i ) q N A t s i C f o x (4) Δ V t h ， S C E = C ˜ b o x C ˜ o x × [ 2 ( V b i − 2 φ f ) + V d s ] 2 cosh ( L g / 2 l ) − 2 (5) 1 C ˜ b o x = 1 C b o x + 1 C s i (6) 1 C ˜ f o x = 1 C f o x + 1 C s i (7) 1 C ˜ o x = 1 C f o x + 1 C s i + 1 C b o x (8)
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user: 3. 反应沟道粒子数目波动和位置变化的阈值电压标准差模型 沟道RDF引起的阈值电压的波动 σ V t h ， t o t a l 可以表示成数目波动 σ V t h ， t o t a l 和波动 σ V t h ， t o t a l 两种主要效应共同作用的结果，它们之间关系可由式(9)描述。 ( σ V t h ， t o t a l ) 2 = ( σ V t h ， p o s ) 2 + ( σ V t h ， n u m ) 2 (9) 3.1. 粒子数目波动引起的阈值电压波动 将器件正、背栅的平带电压，沟道表面强反型时的表面势等代入式(4)，到长沟道FD SOI器件的阈值电压的表达式 V t h ， L = ϕ ′ m ， f − [ χ ′ f + E g 2 q + k T q ln ( N A n i ) ] − Q s s ， f C f o x + 2 C ˜ b o x C ˜ o x k T q ln ( N A n i )     − C ˜ b o x C f o x ( V s u b + k T q ln N s u b N A ) + [ 1 + C ˜ b o x C s i ] q N A t s i C f o x (10) 假设沟道内粒子数目的波动符合泊松分布，粒子数目主要集中在理想掺杂浓度附近。对于在式(10)中出现的关于浓度的函数，可利用泰勒公式进行一阶近似来拟合粒子数目的波动。式(10)可化为 V t h ， L = A 1 [ ln N ¯ A n i + 1 N ¯ A ( N A − N ¯ A ) ] + A 2 N A + A 3 [ ln N ¯ A N s u b + 1 N ¯ A ( N A − N ¯ A ) ] + B 1 (11) A 1 = k T q ( 2 C ˜ b o x C ˜ o x − 1 ) (12) A 2 = q t s i C f o x [ 1 − C ˜ b o x 2 C s i ] (13) A 3 = k T q C ˜ b o x C f o x (14) B 1 = ϕ ′ m ， f − χ ′ f − E g 2 q − Q s s ， f C f o x − C ˜ b o x C ˜ f o x ( V s u b − V f b b ) (15) 式中， N ¯ A 表示器件沟道掺杂的理想浓度，是式(8)中自然对数函数进行泰勒展开的基点。器件正表面修正的金属功函数、正表面修正的电子亲和能、硅的能带宽度以及背栅的等效平带电压不受沟道内杂质浓度的影响，即B 1 代表了不受杂质浓度波动影响的物理量。 短沟道器件阈值电压还有修正项，对修正项采用相同的处理方法，可最终得到短沟道器件的阈值电压V th 可表达为 V t h = ( A 1 + A 3 N ¯ A + A 2 + A 4 N ¯ A ) N A + A 1 ( ln N ¯ A n i − 1 ) + A 3 ( ln N ¯ A N s u b − 1 )     − A 4 ( ln N D N ¯ A n i 2 + 1 − 2 ln N ¯ A n i ) + B 1 − B 2 (16) A 4 = k T q C ˜ b o x C ˜ o x ( cosh ( L g / 2 l ) − 1 ) (17) B 2 = V d s C ˜ b o x 2 C ˜ o x ( cosh ( L g / 2 l ) − 1 ) (18) 再根据标准差计算公式及式(16)，可得到短沟道SOI MOSFET器件由粒子数目波动引起的阈值电压标准差如下式所示。 σ V t h ， n u m = ( A 1 + A 3 N ¯ A + A 2 + A 4 N ¯ A ) N ¯ A v = ( A 1 + A 3 + A 4 N ¯ A + A 2 ) N ¯ A W L t s i (19) 3.2. 粒子位置波动引起的阈值电压波动 随着器件特征尺寸缩小，掺杂粒子位置的波动对阈值电压产生不可忽略的作用，粒子位置波动引起阈值电压波动 σ V t h ， p o s 对总体阈值电压的波动影响比重可用系数R p 来进行近似描述，该系数可用电荷共享理论来解释，并采用数值模拟和实验提取相结合的方法来提取获得 [ 8 ] 。 R p = ( σ V t h ， p o s σ V t h ) 2 (20) ( σ V t h ， t o t a l ) 2 = ( σ V t h ， p o s ) 2 + ( σ V t h ， n u m ) 2 (21) 文献 [ 8 ] 报道了R p 随 L g N A 1 / 2 变化的关系曲线，本文参考该文献，利用函数拟合方法得到系数R p 。 R p = R p 0 + C 0 ⋅ log 10 ( L g N A 1 / 2 ) − 1 (22) 式中，参数 C 0 和 R p 0 可以通过仿真获得或由工艺代工单位提供相关工艺下的R p 计算获得。对于给定的工艺，也可以结合数值仿真拟合得到。
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user: 4. 结果与分析 RDF导致的阈值电压波动与器件沟道长度密切相关，本文通过比较Sentaurus TCAD的数值仿真结果与所建立解析模型的计算结果来进行模型验证。 图2给出了σV th 与沟道长度的关系曲线。器件沟道长度为28 nm时，标准差为45 mV左右；当器件 图2. σV th 与沟道长度的关系 沟道为90 nm时，阈值电压标准差急剧减小至20 mV左右。阈值电压标准差与 L g − 1 / 2 有着较强正比例关系。公式(22)能够反映出这之间的对应关系。但是由于R p 同样和沟道长度密切相关，随着沟道长度的下降，R p 逐渐增加，故在 L g − 1 / 2 较大时，实验数据点和拟合直线稍有偏离。 图3给出了σV th 与N A 的关系曲线。更高的掺杂浓度导致随机杂质波动造成阈值电压离散的扩大化。同时图中可知，器件的沟道长度较小时，阈值电压的波动越大，与模型预测结果吻合。阈值电压波动模型的预测值与实验仿真的结果一致，且 σ V t h ， n u m ∝ N A 。因此，模型将为控制阈值电压的波动提供了理论依据，即可通过降低沟道掺杂浓度来抑制阈值电压波动影响。 图4为σV th 与t si 的关系曲线。硅膜的厚度和均匀性直接影响FD-SOI MOSFET的电学特性。对于超深亚微米SOI MOSFETs而言，更薄的硅膜能够有利于器件及电路优良特性的展现，且较薄的t si 和低通道掺杂浓度器件对RDF具有较强的抑制作用。 图5给出了σV th 与t ox 的关系曲线。当栅氧化层的厚度从1.0 nm增加到2.0 nm时，器件的σV th 的变 图3. σV th 与沟道长度的关系 图4. σV th 与t si 的关系 图5. σV th 与t ox 的关系 化较大，可见其对阈值电压波动的影响较大。在不同浓度时，模型曲线σV th 随t ox 变化的斜率不同。图中的线性拟合曲线说明，σV th 与t ox 成正比，这与所获得的模型很好地匹配，即系数A 2 在近似情况下与t ox 成正比。
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user: 5. 结论 本文通过考虑掺杂数目和掺杂位置波动所引起的阈值电压波动，建立起来反应随机掺杂引起的超深亚微米SOI MOSFETs器件阈值电压模型，采用Sentaurus TCAD的数值仿真结果验证了所建立解析模型。依据模型计算和商用软件的对比计算结果，分析了随机掺杂情况下阈值电压随不同器件参数的波动变化情况，模型将为控制阈值电压的波动提供重要的理论预测。
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user: 摘 要 发酵香肠是添加一定的发酵剂将肉品发酵且能长期保存的肉制品。根据发酵香肠的特征，可以将发酵香肠分为干发酵香肠和湿发酵香肠，根据成熟时间的不同，干发酵香肠又可分为短成熟期发酵香肠及长成熟期发酵香肠。发酵香肠在我国有着悠久的历史，也是被我国消费者广泛接受的发酵肉制品，具有特殊的风味。发酵香肠中不同种类的发酵剂，其发酵特性各有差异，并且所产生的代谢产物对产品品质的影响也不同。随着发酵剂的应用越来越广泛，人们常用的微生物发酵剂有三大类：细菌、霉菌和酵母菌。 关键词 :发酵香肠，发酵剂，发酵特性 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 国内外发酵香肠的研究现状 1.1. 发酵香肠概述 发酵香肠是指在绞碎的肉中添加香辛料、盐、糖或其它添加剂，灌入天然肠衣中，在一定温度、湿度下经过自然发酵，成熟，干燥等工艺加工而成的肉制品，并且不经过加热除菌，能长期保存的肉制品。制作发酵香肠，必须要保证两方面：第一，确保产品有较长的货架期；第二，要保证产品品质，如好的风味，口感，质地及组织状态等 [ 1 ] 。 在发展中国家，发酵食品占据人们日常食物的60%，同时也是保存食品(包括肉)的常见方法之一。乳酸菌制作发酵肉制品产生特殊的风味而备受人们的关注与喜爱 [ 2 ] 。同时，由于乳酸菌可以改善肉制品的挥发性物质、色泽、质构等因素，在发酵肉制品中得到广泛的应用 [ 3 ] 。著名的萨拉米发酵香肠产于意大利的南部，并且在世界上许多国家人们用传统的方法生产了许多发酵肉制品 [ 5 ] 。 中国式发酵香肠是被中国消费者广泛接受的发酵肉制品，是绞碎的肉经过盐，糖，谷氨酸钠，碱性磷酸盐，亚硝酸盐等其它调味料如白胡椒、大蒜等经过发酵、成熟制成的 [ 4 ] ，具有特殊的风味，例如，广东香肠，哈尔滨红肠和金华火腿。现如今，除了猪肉和背部脂肪，再添加部分辅料(如：甘薯，魔芋，甲壳素)即可以制作新型发酵香肠，特别是低脂肪、低卡路里肉制品深受人们的喜爱 [ 5 ] 。中国式发酵香肠是在中国很多地区被广泛接受的传统肉制品，它不仅有着特殊的风味而且有较长的保质期。现如今，随着各地区人们口味及喜好的差异，人们选用不同的原料肉及调味料来制作香肠，如内蒙古地区人们选用羊肉为原材料进行制作加工。 1.2. 发酵香肠分类 尽管发酵香肠的种类很多，根据其特征，可以将发酵香肠分为两类，分类情况如表1所示。 Table 1 Classification of fermented sausage 香肠类型 发酵时间 最终水分含量 最终水分活度 示例 湿发酵香肠 3~5天 34%~42% 0.95~0.96 German Teewurst， Frische Mettwurst 干发酵香肠 (短成熟期) 1~4周 30%~40% 0.92~0.94 Summer sausage (长成熟期) 12~14周 20%~30% 0.85~0.86 Hungarian salami， Italian salami， French saucisson 表1. 发酵香肠的分类 1.2.1. 湿发酵香肠 湿发酵香肠的发酵时间较短，一般为3~5天，并且在加工过程中形成亚硝酸钠。产品最终的水分含量在35%~42%之间，水分活度大约在0.95~0.96之间。为了减少产品的质量问题以及产品包装的颜色残留，加工的原料必须保证微生物含量较少，且要在加工过程中添加一定量的碳水化合物，在低温及环境相对湿度较高的条件下烟熏及贮藏。为了使产品在较短时间内酸度迅速降低，在香肠加工过程中可以添加一些化学酸化剂，如葡萄糖酸，有机酸如乳酸和其它酸等 [ 6 ] [ 7 ] 。 1.2.2. 干发酵香肠 根据成熟时间的不同，干发酵香肠可分为两类，短成熟期发酵香肠及长成熟期发酵香肠。 1) 短成熟期发酵香肠 短成熟期发酵香肠又名半干香肠，其成熟时间为1~4周。香肠在腌制的时候添加亚硝酸钠，有时也添加硝酸钾。后来，微球菌也作为发酵剂应用到了发酵香肠当中，现如今，乳酸菌是发酵香肠的主要发酵剂，还要在发酵香肠中添加一定量的糖类和一定量的化学酸化剂如葡萄糖酸。使用发酵剂可以改善产品的微生物情况，感观品质和延长货架期。最终产品的水分含量在30%~40%之间，水分活度在0.29~0.94之间 [ 8 ] [ 9 ] 。 2) 长成熟期发酵香肠 长成熟期发酵香肠又名干香肠，干香肠在全世界较为出名，如西班牙和美国部分地区的Chorizo和Salchichón香肠，意大利的Salami香肠等。在欧洲，发酵香肠有着很悠久的历史。部分干发酵香肠的成熟期长达16周，例如，Hungary香肠的成熟期为6周而salami的成熟期为12周到14周。在腌制过程中添加亚硝酸盐或者硝酸钾可以抑制一定有害微生物的生长。干发酵香肠最初的加工温度在6℃到15℃之间，最终的水分活度达到0.85~0.90，最终的水分含量为20%~30%，在这样的条件下，可以避免微生物污染的问题 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。