DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 数据描述和处理 3.1. 数据预处理 3.1.1. 缺失值处理 从图1中可以看出，12个指标变量中只有是否本地籍、婚姻、是否有公积金3个指标变量基本不含缺失值，是否有个人住房贷款、是否有其他贷款、未销户贷记卡账户数3个指标变量所含缺失值较少，其余指标变量含有较多缺失值，其中收入缺失最多，其次是贷款逾期笔数和贷记卡逾期账户数，且两者的缺失情况存在相关性。 缺失值处理步骤如下：①删除含有缺失值最多的样本，此时是否本地籍、婚姻中已不含缺失值。②直接删除是否有公积金中2个缺失值对应的样本。③是否有个人住房贷款和是否有其他贷款的缺失值具有相关性，两者同时缺失，且缺失数量只占0.097%，所以直接删除缺失值对应的样本。④贷款逾期笔数和贷记卡逾期账户数的缺失值也具有相关性，且通过数据观察分析可知：该两指标缺失很可能是因为征信机构提供的透支或逾期信息汇总数据中没有记录客户的相关信息，所以直接删除缺失值中未逾期客户对应的样本，而对逾期客户的缺失值用逾期客户对应该两指标的均值来各自填充。⑤通过对征信机构提供的未销户贷记卡或未结清贷款信息汇总数据的观察分析得出未结清贷款笔数和未销户贷记卡账户数的缺失很可能是因为申请者目前并没有未结清贷款和未销户贷记卡，所以没有记录在汇总数据中，对该两指标的缺失值用0填充。⑥在对不含缺失值的指标变量进行异常值处理后，再对于工作城市、教育、收入的缺失值依次进行处理，采用的方法为决策树回归预测缺失值，此时所有指标变量都已不含缺失值，且基本保存了所有的逾期客户样本。 3.1.2. 异常值处理 模型所选的分类型变量无异常值，所以此处只对贷款逾期笔数、贷记卡逾期账户数、未结清贷款笔 图1. 模型指标数值缺失情况示意图 数、未销户贷记卡账户数4个数值型变量进行异常值处理(该4个指标变量取值虽以整数形式出现，但需通过时间上的计算取得，所以属于连续变量，可以通过箱线图反应异常值情况)，其箱线图及异常情况如图2所示。箱线图是根据3σ准则判断异常值，从图中可知该四个指标的异常值较多，若直接将其删除会减少大量样本，所以此处通过分箱操作来减轻异常值的影响，同时还能起到去噪和数据离散化的作用，处理后数据取值情况如附录所示。 3.2. 特征选择 对特征集合进行特征选择的目的是为了寻找并排除与目标变量相关性较差的特征，这些特征对分类的作用不大而且可能会降低分类的精确度，同时特征集合的维度越高，学习难度越大，模型的复杂度越大，越有可能造成过拟合现象。通过特征选择排除不相关特征，减少特征数量，降低维度，既能简化模型，提高模型的泛化能力，减少过拟合，又能从中加深对特征之间关系的认识和理解。 模型指标变量经数据预处理后都已转换为离散的分类变量，所以本文采用卡方检验的方法检验各特征变量与目标变量的相关性，并根据得分对各特征变量的重要性进行排序，结果如图3所示。从图中可以看出，分类作用最大的特征变量是贷记卡逾期账户数，这是因为客户的违约记录是反映个人信用良好情况的最直接凭证，曾经出现过违约的客户，再次违约的可能性很大。贷款逾期笔数也是客户的违约记录，但它的分类作用却较低，这是由于该指标变量取值为0的占75.43%，取值为1的占17.61%，余下取值只占6.96%，取值变化较小，所以分类作用也不大。分类作用较大指标变量还有未结清贷款笔数、未销户贷记卡账户数、工作城市、收入，前两者反映了客户的还款负担，其他未销户贷记卡或未结清贷款会加大申请者的还款压力，进而增强违约的可能性；后两者是反应客户偿还能力的重要指标，经济相对发达地区的工资相对较高，客户有能力按时偿还贷款，违约的可能性也就相对较小。至于是否本地籍、教育、婚姻等指标变量只能间接的反映客户的偿还意愿或偿还能力，其分类作用也小些。 图4刻画的是各指标变量之间的皮尔逊相关系数，颜色越浅，相关性越大；颜色越深，相关性越小；正数代表正相关，负数代表负相关。未结清贷款笔数与是否有其他贷款之间，未销户贷记卡账户数、是 否有个人住房贷款与收入之间，贷款逾期笔数与未销户贷记卡账户数之间的相关性较大，若将相关性较大的两个变量同时放入模型中，会造成信息重叠，出现冗余变量。 综合考虑特征变量与目标变量的相关性以及特征变量之间的独立性，决定删除是否有其他贷款和是否有公积金这两个指标变量，用余下的10指标变量建立模型。 3.3. 非均衡数据集 非均衡数据集是指数据集中各类样本数目并非基本均衡，而是相差很大，数据集中某一类别的样本数可能远远高于其他类别。从图5可以很直观的看出，逾期客户与未逾期客户的样本数相差甚大，逾期样本只占9.25%，本文的数据集是一个非均衡数据集。 图2. 数值型指标变量箱线图及异常情况 图3. 各特征变量卡方检验得分及相对重要性 图4. 各特征变量相关性热度图 非均衡数据集不再满足最小化错误率、数据集各类别样本量大致相同、错误代价相同等分类目标和分类假设，若直接对非均衡数据集使用传统的分类算法进行分类，这些分类器分类时往往偏向多数类，从而导致少数类识别正确率极低，分类器整体性能较差。 非均衡分类问题的解决方法大致分两个方向：一是重构数据集，通过重取样改变数据的原始分布，减少数据集的不均衡程度，主要包括过取样和欠取样；二是改进分类算法，通过对不同类样本设置不同的权值、调节各类样本之间的代价函数、调整分类边界等措施提高分类器的性能。由于本文的建模数据较少，所以先是采用SMOTE算法对数据进行过采样以减少数据集的不均衡程度同时增加了样本量，再利用AdaBoost提升算法将多个弱分类器组合成强分类器，从而改善分类性能 [ 4 ]。SMOTE算法会从每个少数类样本的最近邻中随机挑选一个样本，然后在两个样本之间的连线上随机挑选一点作为新和成的少数类样本，并将这些新合成的少数类样本点合并到原来的数据集中，从而得到相对均衡的新数据集，但 图5. 贷款状态分布图(−1代表未逾期，1代表逾期) SMOTE算法改变了样本的原始分布。AdaBoost提升算法通过每次增加错误分类的样本权值，减少正确分类的样本权值对数据集的分布迭代加权，在一定程度上减弱了SMOTE算法改变样本原始分布带来的负面影响。
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user: 4. 模型研究 4.1. 模型建立 提升方法是从弱学习算法出发，通过改变训练数据的概率分布，学习多个弱分类器，然后将这些弱分类器组合成一个强分类器的统计学习方法。AdaBoost算法就是其中一种具有代表性的提升算法，它通过提高被错误分类的样本的权值和降低被正确分类的样本权值的方法来改变训练数据的概率分布，采用加权多数表决的方法组合弱分类器，算法的具体过程如下所示： 4.2. 模型求解和检验 4.2.1. 弱分类算法(构建最佳单层决策树) 输入：训练数据集 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } ，其中 x i ∈ X ⊆ R n ，   y i ∈ Y = { − 1 ， + 1 } 。 输出：最佳单层决策树。 1) 训练数据集中的每一个特征 x ( i ) 的分类阈值 v = min ( x ( i ) ) + j ∗ s ， 其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， j = − 1 ， 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， 10 ，步长 s = 1 10 ( max ( x i ) − min ( x ( i ) ) ) 。 2) 根据每一个特征 x ( i ) 的分类阈值v建立单层决策树，该弱分类器由 x ( i ) ≤ v 或 x ( i ) > v 产生。 3) 在构建的所有单层决策树中找出错误率最低的决策树为最佳单层决策树。 4.2.2. AdaBoost算法 输入：训练数据集T和最佳单层决策树分类器。 输出：最终分类器 G ( x ) 。 1) 初始化训练数据集的权值分布： D 1 = ( w 11 ， ⋯ ， w 1 i ， ⋯ ， w 1 N ) ，其中 w 1 i = 1 N 。 2) 对 m = 1 ， 2 ， ⋯ ， M (M为AdaBoost的迭代次数)： 1、使用权值分布为 D m 的数据集进行弱学习，得到基本分类器 G m ( x ) 和相应的分类误差率 ε m ，分类误差率的表达式为： ε m = ∑ i = 1 N P ( G m ( x i ) ≠ y i ) = ∑ i = 1 N w m i I ( G m ( x i ) ≠ y i ) 。 2、计算 G m ( x ) 的系数 α m = 1 2 ln ( 1 − ε m ε m ) 。 3、利用 α m 更数据集的权值分布，其中被正确分类的样本权重更改为 w m + 1 ， i = w m i Z m e − α m ，被错误分类的样本权重更改为 w m + 1 ， i = w m i Z m e α m ，规范化因子 Z m = s u m ( D m ) 。 4.2.3. 模型求解 利用python3.0编程从训练数据集中学习上述模型，模型运行结果如表2所示。本文目标变量的取值情况是正例代表逾期，反例代表未逾期，所以在不考虑分类代价的情况下，模型分类的精确度、回召率、F值都能较好的衡量对少数类样本(逾期客户)预测的准确性和分类器的性能。从表中可以看出，模型的精确率(Precision)、回召率(Recall)、F值、AUC值相差不大，且都随着分类器数目的增加而提高，但提高速度逐渐下降，最终趋向于一个稳定值。当分类器数目达到500时，模型的精确度、回召率、F值就已基本稳定在79%左右，分类器的平均性能达到87.30%；当分类器数目达到时2000时，模型的精确度、回召率、F值就已基本接近80%，分类器的平均性能达到88.01%。 Table 2 Model training resul Num Error Precision Recall F1-score AUC 1 0.37 0.6315 0.6288 0.6269 0.6288 5 0.31 0.6926 0.6898 0.6887 0.7516 7 0.30 0.7004 0.7003 0.7003 0.7691 10 0.29 0.7097 0.7067 0.7056 0.7856 15 0.27 0.7316 0.7317 0.7312 0.8010 26 0.26 0.7425 0.7424 0.7424 0.8153 34 0.25 0.7499 0.7498 0.7498 0.8233 58 0.24 0.7630 0.7628 0.7627 0.8390 88 0.23 0.7712 0.7709 0.7708 0.8473 150 0.22 0.7824 0.7824 0.7824 0.8583 320 0.21 0.7894 0.7892 0.7891 0.8685 500 0.208 0.7921 0.7918 0.7917 0.8730 1000 0.205 0.7954 0.7948 0.7947 0.8770 1500 0.204 0.7967 0.7962 0.7961 0.8788 2000 0.202 0.7988 0.7982 0.7980 0.8801 6060 0.201 0.7995 0.7986 0.7984 0.8823 表2. 模型训练结果 4.3. 模型结果分析 根据前文得到的模型求解和检验情况，此处具体绘制了由分类器数目为的500和2000的AdaBoost模型得到的训练结果的ROC曲线图和混淆矩阵(图6)。从ROC曲线图可以看出，真实预测曲线远离随机猜测曲线而逼近左上角，真实预测曲线下方面积大，说明模型的分类器性能高；从混淆矩阵中可以看出，随着分类器个数的增多，未逾期客户分类正确率变化不大，已基本稳定在77.5%左右，而逾期客户分类正确率则进一步提高，由80.85%提高到了82.15%，但即使将分类器个数提升到6060，逾期客户分类正确率只有82.66%，提升幅度不大，而且分类器数目越多，程序运行时间越长，效率越低。分类时，将逾期客户错分为未逾期客户的损失代价要比将未逾期客户错分为逾期客户的损失代价大得多，逾期客户分类正确率较高的模型损失代价相对较小，所以应尽量选择逾期客户分类正确率较高的模型。综合考虑分类器性能、程序运行时间以及损失代价，本文选用分类器数目为2000的AdaBoost模型预测测试集的逾期情况(表3)。 在对测试集进行预测之前，同样需要对测试集数据的缺失值、异常值进行预处理和特征选择，其处理方法和训练集的处理方法大致相同，不同点在于对测试集中贷款逾期笔数指标变量和贷记卡逾期账户数指标变量的缺失值是直接删除而不是利用均值填充；不对测试集数据进行过采样。处理好数据后用分类器数目为2000的AdaBoost模型进行预测，预测结果中逾期客户占测试样本的10.14%。 图6. 模型分类器数目分别为500和2000的ROC曲线图 Table 3 Confusion matri Num = 500 预测结果 1 (逾期) −1 (未逾期) 真实结果 1 (逾期) 11，906 2820 −1 (未逾期) 3313 11，413 Num = 2000 预测结果 1 (逾期) −1 (未逾期) 真实结果 1 (逾期) 12，098 2628 −1 (未逾期) 3317 11，409 表3. 混淆矩阵
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user: 5. 结论和建议 5.1. 结论 本文选用了12个初始指标变量，从个人基本信息、财务状况、贷款特征和信用历史4个方面刻画客户的个人信用情况，学习建立个人信用评估模型，预测客户贷款逾期情况。在数据描述和处理过程中发现，贷记卡逾期账户数、未结清贷款笔数、未销户贷记卡账户数、工作城市、收入等直接反映客户信用历史、还款压力和还款能力的指标变量的分类作用较大，而是否本地籍、教育、婚姻等间接反映客户的偿还意愿或偿还能力，其分类作用要小些，是否有公积金指标变量在分类中几乎不起作用，所以直接反映客户信用历史、还款压力和还款能力的指标变量分类作用较大。 建立的基于AdaBoost非均衡分类个人信用评估模型在分类器数目为500时，模型的精确度、回召率、F值就已基本稳定在79%左右，分类器的平均性能达到87.30%；当分类器数目达到时2000时，模型的精确度、回召率、F值就已基本接近80%，分类器的平均性能达到88.01%，之后基本趋于稳定。采用数据挖掘方法得出的信用行为模式能够更加准确地预测个人未来的信用表现，对于企业有着重要的意义。 5.2. 建议 1) 模型指标选取需有理有据，减少变量冗余 征信机构提供的原始数据包含的变量数接近百个，建模之前应提前了解各指标含义，参考相关研究成果，选取具有代表和有价值的指标，删除无价值和重复指标。初步选好指标后，还需结合数据集自身特点，综合考察各指标的重要性及各指标之间的独立性，留下重要指标，删除重要性低和信息重叠严重的指标。 2) 非均衡数据集缺失值处理时应尽量避免删除少数类样本 用于预测客户逾期情况的个人信用评估模型的建模数据大都是非均衡数据集，训练集中逾期客户的数量很少，这部分信息很是珍贵，所以在进行缺失值处理时应尽量避免删除存在缺失的逾期客户样本，而应通过归纳总结或有关算法对其缺失值进行填充。 3) 选用逾期客户分类正确率较高的模型 对客户逾期情况进行分类的分类代价是不一样的，将逾期客户错分为未逾期客户的代价要比将未逾期客户错分为逾期客户的代价大得多，后者只是损失了利息收入，而前者损失的却是全部或部分本金，所以在评价预测客户逾期情况的个人信用评估模型时，相比模型的错误率，更关注模型的分类精度以及逾期客户分类正确率，所以应选用回召率、F值、AUC值等反映逾期客户分类正确率的指标作为模型的评价指标，选用逾期客户分类正确率较高的模型预测测试集的逾期情况。
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user: 摘 要 脑瘫儿童家长在脑瘫儿童康复过程中扮演着举足轻重的角色，因此，提高家长参与脑瘫儿童康复的程度与质量对促进脑瘫儿童的康复及家庭的和睦有重要作用。本文以D市残疾人康复中心的家长参与脑瘫儿童康复过程为例，指出家长对参与康复训练的重要性认知不足；家长对康复训练所需的专业技术掌握不够；家长获得的社会福利不足，导致参与质量不高。因此，文章提出了完善脑瘫儿童家长参与康复训练的社会政策；搭建家长参与康复训练的网络资源平台；加大社会工作服务对家长参与康复训练的支持力度；建立家访服务模式，提升家长参与度；提高家长对参与康复训练的认识；增加专业人员与家长的沟通与交流，从而加大对家长参与脑瘫儿童康复的社会支持力度。以此，构建起家长参与脑瘫儿童参与康复训练的社会支持体系。 关键词 :社会支持，家长参与，脑瘫儿童，康复训练 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 十九大报告提出，要按照兜底线、织密网、建机制的要求，全面建成覆盖全民、城乡统筹、权责清晰、保障适度、可持续的多层次社会保障体系，在这一背景下，研究和讨论如何为身处弱势的脑瘫儿童及其家长提供充分的社会支持是非常具有现实意义的课题。 国内外大量有关家长参与脑瘫儿童康复训练的研究表明，家长参与对促进脑瘫儿童康复和发展具有重要的作用。常俊玲关于家长参与康复训练对脑瘫患儿的康复作用的研究表明，家长参与治疗更加有利于脑瘫患儿的康复 [ 1 ] 。黄春香等学者的研究项目中也表明“基于家庭的、通过改善父母的认识、态度和行为的早期干预不仅是可行的，也是有效的，能够促进婴幼儿躯体、智力、运动、行为和情绪的全面发展，并且，干预开始的时期愈早、效果愈佳” [ 2 ] 。因此，“对特殊儿童的教育是家长和专业教育人员的共同任务。” [ 3 ] 自上世纪康复运动疗法尤其是引导式教育康复训练法引入我国以来，国内脑瘫儿童的康复疗效大大提高。但脑瘫儿童在进行康复时常面临康复训练周期长、治疗费用高、一段时间内疗效不明显、康复见效慢等问题，导致患儿的家长在参与治疗过程中效能感过低、参与力度弱等现状。因此，本文以D市残疾人康复中心为案例，运用文献分析法、参与观察法、访谈法等研究方法，分析在D市残疾人康复中心中家长参与到脑瘫儿童康复教育的现状，以社会支持视角分析中心所提供的正式支持与非正式支持，指出中心及社会等对脑瘫儿童家长的社会支持仍有不足，从而更好的为脑瘫儿童家长提供所需要的专业服务，为提升家长参与的有效性和积极性，促进脑瘫儿童的康复及家庭和睦提供可行的路径。
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user: 2. 脑瘫儿童及分析的视角 2.1. 脑瘫儿童 脑瘫也称为脑性瘫痪，脑瘫儿童是指在出生前后1个月内由多种原因引起脑部缺氧而导致非进行性脑损伤综合症的儿童，这些儿童的症状主要表现为中枢性运动障碍及姿势异常，最常见的主要有运动障碍、姿势障碍、语言障碍、视听觉障碍、生长发育障碍、牙齿发育障碍、口面功能障碍、情绪和行为障碍、癫痫等。脑部损伤具有不可逆性，是不能完全治愈的，但脑瘫儿童从出生后到脑发育完全尚有2.5~3年的时间，此期间进行康复训练及治疗有可能弥补某种范围的缺陷，因而脑瘫儿童需要接受全面而持续的康复治疗训练，才有机会提高其好转率。 2.2. 社会支持 社会支持最早在精神病学领域中兴起，是由社会资源和亲密他人所供应的思维、感知中符合实际需求的正式性支持或非正式性支持，它有利于协助个体提高社交能力和参与活动，促进个人的身心发展，还能减轻人们的心理压力，带动其保持良好的情绪，并帮助他们回归社区。后来，经过在社会学领域的深入发展将社会支持定义为：“各种社会形式对社会弱势群体及社会生活困难者所提供的无偿救助和服务，从一般意义上说，社会支持指人们从社会中所得到的、来自他人的各种帮助” [ 4 ] 。因此，可以说社会支持是个体与个体，个体与社会、社会与社会之间的一种良性互动，而非仅仅是单纯的奉献与索求，也并非一种单向性的协助与帮扶。“社会支持不但涉及家庭内外的供养与维系，也涉及各种正式与非正式的支持与帮助。社会支持不仅是一种单向的关怀或帮助，它在多数情形下更是一种社会交换” [ 4 ] 。 依据社会支持理论的观点，一个人所拥有的社会支持网络越强大，就能够越好地应对各种来自环境的挑战。从目前的研究来看，我们可以按照支持主体将社会支持分为四类：由政府和正式组织(非政府组织)主导的正式支持；以社区为主导的“准正式支持”；由个人网络提供的社会支持；由社会工作专业人士和组织提供的专业技术性支持。这四类支持互有交叉，但在更多层面相互补充，已经初步形成了政府主导、社会参与、多元并举的社会支持系统框架。
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user: 4. 家长参与脑瘫儿童康复训练中存在的问题 4.1. 家长对参与康复训练的重要性认知不足 1) 家长对参与康复训练存在认知偏差 调查中发现，相当部分家长对于参与康复训练的含义的理解还不够充分。例如家庭其他成员尤其是脑瘫儿童的父亲，由于担负较大的经济压力，较少参与到孩子的康复过程中来，因而对家长参与康复过程存在偏见，这就导致了家庭成员中只有固定的少部分家长总是参与康复训练，而其他家庭成员参与康复训练的积极性不高，这种情绪在家长交流的过程中还会相互传播，进而影响固定参与康复训练的家长的参与度与积极度。因此有必要提高家长对参与康复训练的认知。 2) 家长缺乏对康复训练技能的理解 据笔者观察，存在着家长担忧孩子哭闹而选择放弃培训课程，或年纪较大的家长不理解培训课程的意义和价值，使得相当一部分家长未能通过培训掌握必要的康复技能。同时，由于家庭中文化程度较高的一方一般都作为家庭的经济支柱参与工作，而文化相对较低的一方则全天候照顾孩子。使得多数陪伴者对专业的康复训练知识理解也是一知半解，虽然大部分家长会按照治疗师的建议引导孩子进行康复训练，但大多数却不知道某一项具体的康复训练背后真正的意义。 3) 家长参与的效能感低 家长参与到孩子的康复训练中是一项为时较长而见效较慢的工作，短时间内是较难获得明显效果的，会引起一部分家长产生失落感，而对参与过程失去耐心与信心，从而影响其参与行为和参与效果。例如中心曾针对家长开展的康复训练培训，家长的参与度并不高，同时日复一日的康复训练流程，家长会产生懈怠感和疲惫感，从而降低参与康复训练的积极性与投入性。甚至有的家长没有遵循治疗师及班主任的指导建议，导致参与的康复流程与治疗师的建议相矛盾。 4.2. 家长对康复训练所需的专业技术掌握不够 1) 家长与教师交流不畅 一方面，在家长培训计划实施中，家长主动与老师的沟通交流的次数较少，老师也缺乏了解家长的文化程度与知识接受能力，文化程度较低的家长往往理解力不够；另一方面，治疗师需要面对多个脑瘫儿童及其家长进行长期的康复指导，在这个过程中会根据不同脑瘫儿童的特点去设计有针对性的康复措施并教授家长如何引导孩子康复，但也会由于精力和技术等原因限制，有时难以兼顾和不同的家长进行良好的沟通，从而导致技术指导的效果受限。同时，进行康复训练过程中，治疗师或班主任多与较为活泼开朗的家长互动，有时候忽略了其他沉默寡言的家长。 2) 家长执行康复训练不严格 从家访报告我们可以看出，中心的专业人员为家长在家中参与康复指导设计了紧密的家长能力培养与家居康复流程规划建议。但由于家长家务的繁忙等原因，导致无法很好地监督孩子完成任务。同时中心与家长的联系并不密切，对家长参与脑瘫儿童完成家居康复训练的任务没有及时跟进，一定程度上反映了专业人员及家长都把重心放在了中心的康复训练，忽略周末乃至寒、暑假家居康复训练的重要性，导致家庭康复与中心康复存在脱节现象。 4.3. 家长获得的社会福利不足，导致参与质量不高 要提高家长的参与程度与参与质量，就必须解决经济的后顾之忧。“家庭中工作的一方成为家庭中唯一的经济来源，但是，他们往往由于自身因素和一些客观原因，被排斥在主要劳动部门外，而只能在次要劳动部门就业，收入不稳定且缺乏相关福利保障，同时，这些家庭还需要负担残疾儿童康复治疗的大量支出，原本就不宽裕的生活变得更加括据。” [ 5 ] 由于外部的经济压力较大，使得家长无法以良好的心态参与到孩子的康复中。另一方面，之所以造成这种困境，也是由于家庭将资源用于孩子的康复训练中，相应的对孩子的期望较高。但是，脑瘫儿童的康复过程具有长期性，短期内难以见效，因此参与过程不可避免的产生焦虑感、挫败感及怀疑心理，从而导致参与程度及参与质量较低下。
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user: 5. 社会支持视角下提升家长参与脑瘫儿童康复训练的路径 5.1. 完善脑瘫儿童家长参与康复训练的社会政策 首先，政府应当完善脑瘫儿童及其家庭的社会福利体系，构建起由政府、社会、非营利组织等多元化支持的脑瘫儿童家庭服务体系。通过改善脑瘫儿童家庭的经济状况，从而降低家庭的经济负担，使得家长以良好的心态参与到孩子的康复中。一方面，政府应从制定政策与规划资金等方面给予正式性的社会支持，对脑瘫儿童家长的就业问题采取恰当的援助措施，加大对脑瘫儿童家长就业的帮扶。另一方面，社会成员应理解和关怀脑瘫儿童家庭，如社会工作服务机构与其他社会慈善组织等协同合作，向社会宣传脑瘫儿童知识，构建全社会对脑瘫儿童的理解和帮助。再者，基金会等组织可通过微博、网站、讲座等活动定期举办爱心募捐活动，动员社会各界力量来帮扶和支持脑瘫儿童家庭，并将募捐到的资金用于购买康复器材和为贫困的脑瘫儿童家庭发放生活补助金，以减少家长在参与脑瘫儿童康复过程中的经济压力与心理负担。 其次，政府有责任有义务建立家长参与康复训练的专业机构。聘请专职人员从事辅助、协调家长参与的工作，以期系统性地解决阻碍家长参与康复训练的难题。同时需要建立完善的家长参与脑瘫儿童康复过程的档案体系，掌握与把控好家长心理需求和危机防御机制，从而确保危机干预的及时性与有效性。 最后，加快制定针对脑瘫儿童家长参与儿童康复的法律法规，对家长参与康复的义务与权利做出明确规定。引导康复机构把家长参与康复过程纳入到老师技能的考核标准中，从正式支持和非正式支持两方面为家长参与提供必要的保障，引导家长参与康复过程走向制度化和规范化。 5.2. 搭建家长参与康复训练的网络资源平台 从调查中发现，家长的年龄集中在30~45岁左右，这部分人群对微信的使用率较高，在晚上、双休日及寒、暑假期间，脑瘫儿童家长在家中对孩子进行家庭康复训练，对家庭康复指导的需求是较高的，因此应尽快建立针对家长参与的微信公众号，根据家长使用微信的特点推送康复指导内容，为脑瘫儿童家长提供可靠的指导信息、丰富的康复内容与易于掌握的康复训练知识，提高家庭康复的使用效率，让更多患儿家长掌握相关知识。家庭康复内容应包含脑瘫儿童推拿按摩的指导、站立行走的训练、饮食护理、语言训练的指导等。 5.3. 加大社会工作服务对家长参与康复训练的支持力度 在进行社会工作服务过程中，最坚强有力的支撑是社工的专业价值信念，社会工作者在家长参与脑瘫儿童服务过程中需要具备更加稳定的专业价值观。通过价值观的提升和巩固，从而能有效地解决家长在参与过程中所遇到的问题。 其次，对于脑瘫儿童领域的服务，尤其是针对家长参与方面的服务，对服务的能力要求相对也较高，那么专业的培训也就更必不可少了。通过专业的培训，旨在提升社工对家长参与方面所提供的服务的专业化水平。社工也应以积极主动的态度融入到每个班级中去分析各个班级家长在参与过程中的真正需求，并在专业的督导与培训中不断提升针对家长参与方面的专业化服务效果，才能让残疾人康复中心看到社工的价值所在，从而以尊重与接纳的态度加强与社工的合作。 5.4. 建立家访服务模式，提升家长参与度 首先，社工需要以积极主动的态度融入到每个班级中去分析各个班级家长在参与过程中的需求、希望等，从而对家访过程中可能出现的问题做好心理准备与制定应对措施。具体做法是，社工在跟班参与康复训练的过程中，以专业的工作方法与技巧多与家长进行互动交流，取得家长的认可与信任，建立起良好的信任关系；同时要提前向该班班主任与治疗师了解该家长的家庭状况、文化水平、参与程度、对患儿的教养方式，以及其个性爱好、现状、需求等方面的情况。 其次，社工要提前告知家长家访的时间与内容，让家长做好心理准备。社工通过采取针对家庭的一对一的入户家访形式，来对家长进行指导、了解家庭在参与康复训练过程中存在的问题，帮助其解决问题。从而使家长的参与度在家庭中也达到一种良好的状态，有效配合中心开展家长参与康复训练的流程。 5.5. 提高家长对参与康复训练的认识 针对脑瘫儿童的康复训练，要让家长意识到康复的最终目标是使脑瘫儿童的身体功能通过持久的训练而得以恢复到最大限度，使其能融入正常社会生活中。然而这是一个漫长的康复过程，是需要将此最终的目标分成若干个阶段来进行的，处于不同年龄及不同症状的脑瘫儿童有着不同的康复目标与训练计划。残疾人康复中心为每个孩子及其家长量身定制了中心康复课程与家居康复规划等精准化、理想化的康复训练方案，但对康复方案的实施程度是重中之重，而方案能否在漫长的康复过程中得以有效实施，其关键在于家长能否积极配合。因此，需要家长的耐心与信心，需要家长掌握正确的康复方法，需要家庭的经济支持，更需要其他家庭成员的相互支持与理解。 5.6. 增加专业人员与家长的沟通与交流 脑瘫部门的团队建设是促进家长参与康复训练的一个至关重要的因素。为了保证与家长在参与过程中互动的实效性，有必要对老师的沟通交流技能及服务意识进行培训。 首先，残疾人康复中心应提供沟通方面的培训计划，让班主任与治疗师了解家长的需求。因此，康复中心有责任利用各种形式，开设老师与家长沟通交流的课程。在对老师岗前培训的课程中，应增加沟通理论的学习。同时，老师要积极开展关于沟通交流的研究，提高自身的理论水平，相互切磋沟通技巧，发展老师与家长的沟通实践能力，促使家长在参与的过程中能更有效的吸收理解老师所传递的知识，也能以更尊重老师的态度虚心接受老师的指导。 其次，要提升班主任与治疗师的服务意识。一方面，班主任与治疗师需要改变自身的态度，作为老师就应该充分地去了解自己班上甚至是其他班级的家长的个性，要保持价值中立的理念，对不同地位不同个性的家长都应一视同仁地对待。同时老师要有同理心，懂得换位思考，尊重不同家长的社会背景、生活经验、文化程度及不同的教养方式，视家长为重要的参与伙伴，学会制定交流计划与进行交流反思。
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user: 6. 结语 正如罗尔斯所说：“为了平等地对待所有人，提供真正的平等的机会，社会必须注意那些天赋较低和出生于较不利的社会地位的人们。” [ 6 ] 无疑，脑瘫儿童家庭在社会中不可避免地处于相对弱势的地位，而这种地位是自然原因而非个人过错所导致的，因此社会支持的意义就在于“对福利和负担的分配进行安排，从而因自然差异而导致的社会弱者能够与幸运者分享同等的利益，使最不利者的处境得以改善。” [ 7 ] 构建一个从宏观制度设计到微观个体支持，从外在物质保障到内在情感支持的社会支持体系，不仅是对现实需求的满足，更是人文关怀的体现。
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user: 摘 要 为了长平煤矿区煤炭资源的合理开发利用、矿山地质环境保护工作，文章以长平煤矿为研究对象，通过外业调查和工程类比法探讨来长平煤矿矿区地质环境及恢复治理方法。通过研究当前矿山地质环境问题及影响程度，然后针对矿山工程可能遭受或工程建设可能加剧引发的矿山地质环境问题进行预测评估，来研究地质环境与保护恢复治理分区，提出了以工程治理、回填裂缝、土地及生态恢复、建立矿山地质环境监测体系等为主的监测与防治措施，使煤矿开采与矿山地质环境问题恢复治理工作同步进行，为长平煤矿区在保护地质环境下开发利用矿产资源提供参考。 关键词 :矿山地质环境，恢复治理，长平煤矿区 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 近年来，为了国家长期发展与建设，针对矿产资源开发利用过程中已造成的矿山地质环境问题，要求采用科学的技术手段及方法进行恢复与治理。 依托于国家重点基础研究发展计划项目和国家地质调查专题项目，对长平煤矿开采区矿山地质环境问题展开研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，对其影响程度进行评估，并提出了恢复治理措施，为长平煤矿区在保护地质环境中开发利用矿产资源提供依据。
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user: 2. 研究区概况 长平煤矿位于高平市区西北12 km处掘山村附近，矿区大部分处于寺庄镇，西南角小部分属于野川镇，西北角小部分属于沁水县柿庄镇 [ 4 ] - [ 10 ] 。研究区面积5808.96 hm 2 。 2.1. 地面工程 煤矿地面建设项目主要包括为工业场地、洗煤厂、釜山风井场地、芦家峪风井场地、排矸场、铁路专用线、场外道路等。其中工业场地内布置主、副斜井、进风立井、回风立井等4个井筒，工业场地内建有办公楼及医务所。 2.2. 地下开拓系统 矿井采用斜井-立井开拓。划分为6个盘区，分别为301盘区、302盘区、303盘区、304盘区、305盘区、306盘区。盘区接替顺序为301盘区 → 302盘区 → 304盘区 → 303盘区 → 305盘区 → 306盘区。盘区内采用前进式，回采工作面推进方式采用后退式。
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user: 3. 矿山地质灾害现状分析及影响程度 研究区主要发育的地质灾害类型有：地面沉降及地裂缝、崩塌、滑坡、泥石流。研究区属地质灾害低易发区~中易发区。如图1所示。 图1. 地质灾害影响现状评估图 3.1. 地面沉降及地裂缝 目前，长平煤矿仅对3号煤进行了开采，据调查，经多年开采，矿区内3号煤已形成大面积采空区，现状采空区条件下，地面沉降范围约1012.53 hm 2 ，最大下沉值达3520 mm，造成周边村落房屋形成裂缝，部分严重地区已整体搬迁。同时地面裂缝致使周边村村通道路损毁，需要重新修整。研究区内地表水系主要有丹河和釜山水库，调查发现，现状条件下地表水系受地面沉降、地裂缝影响较轻(图2)。 3.2. 崩塌 研究区内共存在崩塌隐患点5处，对公路过往车辆及行人造成威胁。崩塌特征如表1所示。以上崩塌点可能发生的崩塌规模均为小型、发生可能性较小(BT2发生可能性中等)且威胁对象多为耕地及荒山及少量村级公路，可能造成的损失较小，崩塌地质灾害影响程度为较轻。 3.3. 滑坡 研究区大部分地段为第四系所覆盖，滑坡隐患点主要有4处，均为人工填土滑坡，矿方均已进行有效治理，发生的可能性小，滑坡地质灾害影响程度为较轻。各滑坡隐患点特征见图3。 图2. 地裂缝照片 图3. 滑坡隐患点坡照片 Table 1 Collapse point featur 编号 地点 斜坡性质 规模 坡高(m) BT1 釜山水库东侧 岩质 小型 5~12 BT2 下海则村东北约560 m 岩质 小型 15~25 BT3 李家河村北 土质 小型 5~10 BT4 明家沟村附近北固公路两侧 岩质 小型 3~4 BT5 回沟村西 土质 小型 6~8 表1. 崩塌点特征 3.4. 滑坡 研究区冲沟较发育，形状多呈“U”字型，区内黄土层厚度较大，降水入渗条件好。研究区内有2条大沟谷，走向基本为南北方向，分别为位于研究区中部的明家沟村~李家河村~回沟村~釜山村沿线沟谷和位于研究区中北部的明庄村~上海则村~下海则村~史家村沿线沟谷。区内黄土层厚度较大，降水入渗条件好，两岸较陡，自然边坡稳定，沟谷历史上没有发生过泥石流，为潜在泥石流沟谷。
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user: 4. 矿山地质灾害预测分析及影响程度 随着煤层的开采势必形成大面积采空区，尤其矿井采用先进采煤方法，煤柱留设大量减少，大面积的采空区会造成地面沉降和地裂缝，还可能导致崩塌、滑坡、泥石流等不良地质现象产生。 4.1. 地质灾害预测评估 4.1.1. 地表变形预测评估 采用概率积分法，在对研究区地表变形进行预测。长平煤矿剩余服务年限为27年，参考矿井配采计划，将剩余服务年限划分为五个开采时段，时长分别为5年、2年、5年、7年、8年，预测地表最大下沉值为3529.14 mm、最大水平移动值641.00 mm、最大水平变形值为17.52 mm/m。 4.1.2. 地面沉降、地裂缝地质灾害预测评估 研究区地面变形预测矿井采用斜立混合开拓方式、大采高一次采全厚采煤法、单水平+676 m开拓3号煤。煤层采掘属充分采动。国内外采矿经验表明，当采深采厚比介于30~100之间，地层中没有较大地质破坏情况下，煤采出一定面积后，会引起岩层移动并波及到地表，其地面沉降和变形在空间上和时间上都有明显的连续性和一定的分布规律，常表现为地表移动盆地。井田内3号煤埋藏深度一般在211~741 m之间，煤层倾角3˚~12˚、平均8˚，平均厚度5.48 m，采深采厚比在53~106之间，煤矿采空区上方会形成大面积地面沉降及地裂缝。 4.1.3. 崩塌、滑坡预测评估 研究区地貌属丹河流域侵蚀低山~丘陵区地貌，第四系黄土广泛分布，区内冲沟发育，地形切割较严重，沟谷两侧边坡坡度一般70˚~90˚，垂直节理发育。当采空区塌陷后，边坡倾斜地表将产生附加采动滑移，滑移方向指向山体的下坡方向，因而凸形变坡部位将产生附加水平拉伸变形，在边坡、陡坡的边缘附近常出现裂缝。在煤层充分开采的条件下，对矿区边坡倾斜地表产生的附加采动滑移会更大，易于形成采动崩塌与采动滑坡。 根据前述地表最大移动、变形和倾斜值的数据可知，煤层开采后，沟谷边斜坡上将会出现地面裂缝，如果集中暴雨等沿裂缝下渗，会诱发崩塌、滑坡地质灾害。矿区大面积回采后，现状调查中存在的滑坡隐患点HP1~HP4位于沉陷区范围内，但已稳沉且矿方已采取治理措施，发生的可能性小，威胁对象主要为行人；现状调查中存在的崩塌隐患点BT1~BT5均属于小型，且处于保护煤柱内，发生的可能性小(BT2发生可能性中等)，威胁对象主要为行人、车辆及少量房屋等，发生的可能性小，受威胁人员一般小于10人，受威胁财产一般小于100万元。 4.1.4. 泥石流预测评估 泥石流沟易发程度量化标准矿区地形较复杂，属于低山—丘陵区，矿区东部为开阔的丹河河床，中西部为低山和黄土梁、峁。矿区内天然沟谷中松散堆积物少，缺乏发生沟谷型泥石流的物源且矿区范围内至今未发生过泥石流。矿区建设及采矿过程中产生的渣土及矸石堆积在沟谷中，可能成为沟谷型泥石流物源。 泥石流地质灾害预测评估研究区内，沟谷为轻度易发泥石流沟谷，在暴雨条件下，发生泥石流的机率为0.2~0.8。威胁对象主要为沟中旱地、荒沟及在沟谷内通行的人员，威胁人员数小于10人，经济损失小于100万元。 4.1.5. 矿区含水层破坏现状分析与预测 3号煤顶板以上含水层主要包括下二叠统山西组及K8砂岩裂隙含水层、二叠系上、下石盒子组砂岩裂隙含水层、基岩风化带裂隙含水层及松散层孔隙含水层。井田内3号煤埋藏深度一般在211~741 m之间，导水裂缝带不会直接沟通上方的基岩风化带裂隙含水层及松散层孔隙含水层，煤矿开采不会对基岩风化带裂隙含水层及松散层孔隙含水层结构造成直接破坏，矿区内村庄水源井多已干涸，影响程度为严重；对下二叠统山西组及K8砂岩裂隙含水层、二叠系上、下石盒子组砂岩裂隙含水层结构产生直接影响或破坏，对该含水层结构影响严重。 太原组岩溶裂隙含水层位于3号煤的底板，厚度大、岩溶裂隙发育差、富水性较弱，根据“下三带”理论，仅考虑工作面宽度时，底板采动导水破坏带高度约20 m。对该含水层结构影响严重。 4.1.6. 矿区地形地貌景观破坏现状分析与预测 矿区内无文物保护单位，存在县级旅游区。矿井为地下开采，采矿活动不存在剥离山体等工程活动，矿山开采对地形地貌景观的影响主要表现在采矿引发的地面变形(地裂缝、塌陷、崩塌、滑坡)在局部破坏原生地形地貌形态的同时，对景观影响较明显，如山体开裂、植被破坏等；矿区建设及道路、工业场地等对原生的地形地貌、主要交通干线两侧可视范围内地形地面景观的影响和破坏等。 4.1.7. 矿区土地资源环境污染现状分析与预测 据土壤调查结果与山西省土壤背景值和国家土壤一级标准相比较得知，除Cu和山西省背景值相近外，Cd、Zn、Pb、Cr均比山西省背景值要高，且后沟村、芦家峪村的Cr已超过国家土壤一级标准。表明长平矿区周边土壤重金属有不同程度的积累，长期的煤矿资源开采、运输及煤矸石的堆放等活动对区域土壤造成了一定程度的影响。煤矿开采对土壤环境污染较严重。 4.2. 预测矿山环境影响等级 基于上述各分项的预测情况，结合山西类似地区煤矿开采后对地质环境影响程度，利用工程类比法预测影响程度。基于上述各分项的预测情况，在研究区划分了10个重点防治区，总面积3687.64 hm 2 ，占评估面积的63.48%；共划分了1个一般防治区，总面积2121.32 hm 2 ，占研究区面积的36.52%。
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user: 5. 矿山地质环境保护与恢复治理探讨 5.1. 保护与恢复治理分区 在对矿山地质环境保护与恢复治理分区时，采用“就大不就小、就高不就低”、“区内相似，区际相异”原则。以长平煤矿工业园区、铁路与公路、土地资源及含水层等危害对象为主体，根据现状影响程度、预测影响程度以及危害对象进行综合分析，将研究区分为重点防治区和一般防治区(图4)。重点防治区位于各个研究区东北部，一般防治区主要分布在研究区位置。 5.2. 保护与恢复治理措施 5.2.1. 地面沉降、地裂缝治理 对于地面沉降主要采取村庄搬迁、监测、示警工程以及部分道路修复。对于轻度裂缝区采取就地取表土充填；对于中度裂缝区采用粒径较大的矸石先行填充裂缝，达到合适标高后就地取土覆盖，填土方法采用人工及机械填充。 5.2.2. 崩塌、滑坡隐患治理 根据边坡形态特征、破坏模式及现场勘查结果，对BT2采取浮石清理 + 锚杆 + 锚喷面层封闭 + 排水工程的治理方案。对BT4采取危岩清理 + 主动防护网的治理方案。针对BT3、BT5采取搬迁避让的治理方案。滑坡隐患点治理治理方案为检测。 图4. 地质灾害影响预测评估图 5.2.3. 含水层破坏治理 对于含水层的破坏治理，主要采取的措施为含水层监测。 5.2.4. 地形地貌、土地资源破坏治理 主要采取水土修复、地形地貌景观恢复及监测等措施。
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user: 6. 结论 1) 长平煤矿区在现状条件下矿山地质环境问题有：崩塌、采空区地面塌陷隐患、人工边坡等地质灾害及采矿对地形地貌景观的破坏、土地资源的破坏。 2) 随着煤层的开采，容易形成大面积采空区，预测地质环境问题主要有采空区地面沉降、塌陷、泥石流隐患，含水层破坏、地形地貌景观破坏以及土地资源的破坏。 3) 保护与恢复治理分为10个重点防治区和1个一般防治区，治理措施主要是工程治理、回填裂缝、土地及生态修复、含水层检测等措施，并建立矿山地质环境监测体系，系统地进行地面塌陷地形地貌、地貌景观、土地资源和含水层监测。
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user: 摘 要 为了获得小垂直发散角和较低阈值电流密度，本文设计了一种基于模式扩展层结构的980 nm InGaAs/GaAs/AlGaAs单量子阱激光器新型结构。通过Crosslight软件模拟优化，研究了模式扩展层和低折射率层对激光器的垂直发散角及阈值电流密度的影响。当激光器垂直发散角为17˚时，激光器阈值电流密度为257 A/cm 2 。垂直发散角最小可以达到15˚左右，阈值电流密度为494 A/cm 2 。 关键词 :半导体激光器，垂直发散角，阈值电流密度，限制因子，模式扩展层 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 目前，随着新一代超高速、超大容量光纤通讯的快速发展，泵浦源如何与光纤高效的耦合越来越引起人们的关注。980 nm半导体激光器是掺饵光纤放大器最理想的泵浦源，但是由于激光器有源区厚度很小，导致其垂直发散角非常大，使得激光器远场光场光斑呈椭圆形，降低了980 nm半导体激光器的泵浦效率和光纤耦合效率。 目前减小半导体激光器垂直发散角的一般方法有非对称波导、宽波导大光腔、模式扩展层等，李建军等 [ 1 ] 采用非对称超大光腔波导结构，激光器的垂直发散角降低到24˚。Zhu Xiao Pen等 [ 2 ] 优化宽波导大光腔结构制备的980 nm半导体激光器的垂直发散角降低到23˚。F. Bugge等 [ 3 ] 利用宽波导结构获得了InGaAs多量子阱激光器的阈值电流密度约为200 A/cm 2 ，远场发散角为20˚。Byungjin Ma等 [ 4 ] 优化了2步N型包层GaInP-AlGaInP量子阱激光器结构，器件的远场发散角为15.3˚。 K. H. Hasler等 [ 5 ] 采用InGaAs量子阱超大光腔和分布布拉格反射(DBR)锥形激光器结构，器件的垂直远场发散角减小至15˚。A. Pietrzak等 [ 6 ] 利用超宽厚度(8.6微米)宽波导结构，得到多量子阱激光器的远场发散角为15.6˚。宽波导大光腔结构 [ 7 ] 在减小发散角时会激发高阶模，且会增大激光器的阈值电流密度，同时材料外延生长也变得困难。Soohaeng Cho等 [ 8 ] 设计制造了一种特殊结构的激光器，虽然发散角可以降低到15˚左右，但是阈值电流密度却升高到1600 A/cm 2 ，极大的限制了其应用。模式扩展层结构 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 可以降低激光器的垂直发散角至20˚左右，但器件阈值电流密度通常大于不含扩展波导的普通结构激光器。 本文在980 nm半导体激光器普通结构基础上，利用Crosslight软件中的Lastip模块对带有模式扩展层结构的半导体激光器进行模拟仿真，研究了模式扩展层和低折射率层对激光器的垂直发散角及阈值电流密度的影响。基于模式扩展层结构，在扩展波导和中心波导层之间加入一个低折射率层，设计了一种新的半导体激光器结构，有效降低激光器的远场发散角。调整模式扩展层和低折射率层的折射率和厚度，可以有效降低激光器的远场发散角。
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user: 2. 结构设计和模拟分析 本文中激光器条宽为50 μm，腔长为800 μm，前后腔面膜反射率为5%、95%。980 nm半导体激光器外延结构：有源区为In 0.23 Ga 0.77 As/GaAs单量子阱，量子阱宽度为6 nm，势垒厚度为10 nm。波导层为渐变波导，材料为0.1 μm厚的Al x Ga 1−x As，x从0.2渐变至0.4。限制层为1.2 μm厚的Al 0.4 Ga 0.6 As。其中有源区和波导层不掺杂，N型限制层掺1 × 10 18 cm −3 ，P型限制层掺8 × 10 17 cm −3 。由光场的近场和远场分布的傅里叶变换以及远场垂直发散角的定义可知，近场光场越宽，远场发散角越小。模式扩展层结构是在普通结构的限制层中对称的插入一个高折射率波导层，如图1所示，为含有模式扩展层结构的激光器的折射率及其近场光场图，左纵轴和右纵轴分别对应于激光器的有效折射率和激光器的近场光场。由图1可见，近场光场在主峰的两边各产生了一个次峰，这两个次峰的位置正好处于模式扩展层的位置。模式扩展层可以起到扩展近场光场，从而降低远场发散角的作用。图2为一种新结构的小发散角激光器的折射率及其近场光场图，基于模式扩展层结构，在扩展波导和中心波导层之间加入一个低折射率层，新结构有效的扩展了激光器的近场光场，能够有效降低激光器的远场发散角。 图1. 模式扩展层结构激光器的折射率及其近场光场 图2. 新结构激光器的折射率及其近场光场 2.1. 模式扩展层厚度对激光器特性的影响 新结构中的低折射率层材料为Al 0.5 Ga 0.5 As，厚度为0.4 μm。适当调整扩展波导中Al的组分，材料为Al 0.35 Ga 0.65 As。低折射率层和扩展波导层均掺杂，其掺杂浓度分别为5 × 10 17 cm −3 和3 × 10 17 cm −3 。图3为新结构激光器的垂直发散角和阈值电流密度随模式扩展层厚度变化的关系图。由图3可知，随着模式扩展层厚度的增加，激光器的阈值电流密度以指数函数形式迅速上升，而远场垂直发散角则呈近线性降低，这与普通的含有模式扩展层结构激光器的变化趋势相同。当模式扩展层厚0.5 μm时，此时垂直发散角最小为15˚，阈值电流密度达到最大为494 A/cm 2 ；而当模式扩展层厚度为0.25 μm时，激光器的发散角最大为20˚，其阈值电流密度只有184 A/cm 2 。当模式扩展层厚度0.4 μm时，激光器发散角为17˚，阈值为257 A/cm 2 ，此时发散角很小，阈值电流密度也较低。 图3. 新结构激光器的垂直发散角和阈值电流密度随模式扩展层厚度变化的关系 2.2. 低折射率层厚度对激光器特性的影响 对新结构中低折射率层的厚度进行模拟优化，设定模式扩展层厚0.3 μm，外延层各部分的掺杂、Al组分等都不改变。如图4(a)所示，为新结构激光器的垂直发散角和阈值电流密度随低折射率层厚度变化的关系图。由图4可见，随着低折射率层厚度的增加，激光器的阈值电流密度近线性降低，垂直发散角的降低趋势逐渐变缓，当厚度达到0.5 μm后，低折射率层继续加宽，但是垂直发散角没有明显变化。激光器垂直发散角最小可以降低到18˚，器件的阈值电流密度为173 A/cm 2 。图4(b)为对应情况下，器件的光学限制因子与低折射率层厚度的关系，限制因子随着低折射率层厚度增加不断上升。 图4. (a) 新结构激光器的垂直发散角和阈值电流密度随低折射率层厚度变化的关系；(b) 新结构激光器的限制因子随低折射率层厚度变化的关系 由图4可知，随着低折射率层厚度的增加，激光器垂直发散角和阈值电流密度均下降，而光学限制因子却随着厚度的增加而上升，这一结果与一般结构不同。一般情况下，垂直发散角降低的同时伴随着限制因子的下降，而限制因子降低会引起激光器阈值电流密度的增加。对于普通的InGaAs/GaAs/AlGaAs模式扩展层结构激光器而言，在一定厚度范围内随着内限制层厚度的增加，远场垂直发散角和限制因子呈下降的趋势，而阈值电流密度则会迅速上升。对于只含有低折射率层的激光器结构而言，随着低折射率层厚度的增加会使得限制因子上升，远场发散角降低，阈值电流密度也不断下降 [ 14 ] [ 15 ] 。出现本文这种现象是低折射率层和模式扩展层共同作用的结果，在这一过程中低折射率层起到了主导作用。 2.3. 模式扩展层和低折射率层Al组分对激光器特性的影响 低折射率层和模式扩展层的折射率对激光器的光场、阈值电流密度等有重要的影响，适当的折射率差可以降低激光器阈值电流和发散角。对此，通过改变低折射率层Al组分(X L )和模式扩展层Al组分(X M )，研究折射率对激光器性能的影响。确定低折射率层厚度为0.4 μm，模式扩展层厚度为0.3 μm，其它不变。图5(a)为激光器远场发散角和阈值电流密度与模式扩展层Al组分的关系，其中实线对应于阈值电流密度，虚线对应于远场发散角。每一条曲线代表一个不同的低折射率层Al组分，分别为0.4、0.45、0.5。图5(b)为激光器限制因子与模式扩展层Al组分的关系。 图5. (a) 阈值电流密度以及远场发散角与模式扩展层Al组分之间的关系，每条曲线分别代表一个不同的低折射率层Al组分(■：X L = 0.4；▲：X L = 0.45；▼：X L = 0.5)；(b) 限制因子与模式扩展层Al组分之间的关系，每条曲线分别代表一个不同的低折射率层Al组分(■：X L = 0.4；▲：X L = 0.45；▼：X L = 0.5) 由图5可知，当低折射率层Al组分X L 恒定不变时，随着模式扩展层Al组分X M 的升高，激光器的远场发散角和限制因子不断上升，而阈值电流密度则不断下降，而且这种趋势随着低折射率层Al组分X L 的增加而越来越明显。对于X L = 0.4时，即为普通的模式扩展层结构，从图5(a)可知低折射率层的引入有效的降低了模式扩展层结构激光器的垂直发散角。取X L = 0.5，X M = 0.35时，器件发散角为19˚，与普通模式扩展层结构相比，新结构限制因子低了0.2%左右，阈值电流密度较模式扩展层结构并没有明显的增加。 当X L = 0.5，X M 恒定不变时，激光器垂直发散角始终比X L = 0.45和X L = 0.4时低，且随着模式扩展层Al组分X M 从0.4降低到0.32时，阈值电流密度和限制因子变化幅度最大，而当X M 降低到0.3后，激光器近场光场变差。这说明在一定的范围内增加低折射率层和模式扩展层中Al组分差，即提高两者的折射率差，可以降低激光器的发散角和限制因子，需要注意的是器件阈值电流密度会迅速增大。
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user: 3. 结论 本文研究了模式扩展层和低折射率层对激光器的垂直发散角及阈值电流密度的影响。基于模式扩展层结构，在扩展波导和中心波导层之间加入一个低折射率层，利用Crosslight软件对半导体激光器特性进行模拟仿真，优化了新结构低折射率层和扩展波导层的厚度以及Al组分，设计出一种新型的小发散角、低阈值电流密度的半导体激光器结构。结果表明：新结构比普通的模式扩展层结构有更小的垂直发散角，低折射率层和模式扩展层保持适度的折射率差可以有效降低激光器的远场发散角。当新结构模式扩展层材料为Al 0.35 Ga 0.65 As，低折射率层材料为Al 0.5 Ga 0.5 As，厚度均为0.4 μm时，激光器垂直发散角降低到17˚，此时阈值电流密度为257 A/cm 2 ；而当低折射率层厚度为0.6 μm，模式扩展层厚度为0.3 μm时，激光器垂直发散角降低到18˚，且器件具有更低的阈值电流密度173 A/cm 2 。
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user: 摘 要 本文采用旋涂成膜的方法，以ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点为发光层，制备了类似三明治结构的ITO/PEDOT:PSS/TFB/QD/ZnO/Al发光器件，系统地研究了不同的旋涂速率对器件光电性能的影响。实验结果表明，随着旋涂速率的降低，器件的电流密度和亮度逐渐下降，启亮电压升高，而EQE随着量子点层厚度的增加呈现出上升的趋势。其中在3000 rpm条件下有最低的启动电压2.2 V，在2000 rpm条件下有最大的EQE 14%。 关键词 :量子点发光二极管，壳层厚度 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 近年来，半导体量子点由于其荧光量子产率高、光化学稳定性强、吸收光谱宽、单色性佳、发射光谱连续可调以及可溶液操作等特点引起了研究人员的广泛关注，特别是最近几年平板显示器行业研究的热点 [ 1 ] [ 2 ] 。由于QD-LED相比于OLED具有更低的功耗、更长的寿命和更低廉的制备成本，量子点发光二极管最有希望成为下一代平板显示 [ 3 ] [ 4 ] 。 目前，研究者们已通过多种手段提高器件的性能，如提高量子点的荧光量子产率、优化器件结构、优化电荷传输材料、提高载流子的平衡等。量子点发光二极管由电子传输层、量子点发光层和空穴传输层三层构成，其中电子传输层连接阴极，空穴传输层连接阳极。量子点的特性(如荧光量子产率、晶体结构、表面配体、粒径等)对量子点发光二极管的性能有着至关重要的影响。特别是在旋涂量子点时，量子点成膜厚度会影响器件的电子注入效率，从而影响器件的性能 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。 对于多层结构的QLED器件，量子点层的厚度对器件的亮度及外量子效率均有很大的影响。因此，本论文以ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点为发光层，以ZnO纳米晶为电子传输层，通过改变旋涂转速来控制发光量子点的厚度，量子点的厚度改变直接影响了二极管的发光性能，随着旋涂速率的降低，量子点层厚度的增加，载流子尤其是空穴注入量子点层更加困难，器件的电流密度和亮度逐渐下降，启亮电压升高，而EQE随着量子点层厚度的增加呈现出上升的趋势，从而发现在2000 rpm的条件下有最大的EQE 14%。