DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 严重扩径段孔隙度预测 4.1. 多元回归模型的建立 利用测井资料及其它已知的物性特征来预测未取芯井的孔隙度是油(气)藏描述的关键之一 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。在严重扩径条件下密度测井曲线受影响失真严重，因此不能使用密度曲线作为计算孔隙度的自变量。由于严重扩径段在研究区储层段占比少，严重扩径岩心样本极少，且声波时差等其他曲线受扩径影响微弱，因此选择声波时差和深侧向电阻率曲线用已经筛选好的岩心样本拟合多元回归公式即可满足对少量严重扩径储层段的孔隙度计算需求。 将准备好的样本集数据导入SPSS软件，选择多元回归模块，自变量选择声波时差曲线和深侧向电阻率的对数，因变量选择孔隙度，然后进行回归拟合。图11为拟合的结果图，拟合精度R = 0.73，最终得到的孔隙度计算公式为： φ = 0.163 × AC − 2.342 × lg LLD − 26.373 ( R = 0.73 ) (1) 图11. 严重扩径储层段多元回归孔隙度计算模型拟合结果 4.2. 严重扩径段孔隙度预测 运用拟合的多元回归公式单独对研究区内的严重扩径段的孔隙度计算，并将结果导入单井图。图12为研究区单井严重扩径层段孔隙度预测成果图，可以看到图中最后一道预测的孔隙度(蓝色曲线)与岩心分析孔隙度(黑色杆状离散曲线)同样具有较好的重叠性。说明模型效果好，计算的孔隙度参数同样能满足后续研究的需求。 图12. H8井孔隙度参数解释成果图
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user: 5. 孔隙度校正效果评价 在严重扩径和非严重扩径条件下，分别使用了不同的方法来校正孔隙度，通常来说，神经网络法使用的测井信息更多，且为非线性模型，能比多元回归达到更好的效果，单由于在严重扩径条件下测井曲线失真严重，因此无法使用神经网络法，只能使用多元回归法来计算，两种条件下使用的方法差异具体对比如表2。 Table 2 Difference of porosity correction methods under severe and non-severe expanding condition 条件 方法 使用曲线 特征 进度 非严重扩径 神经网络法 AC、DEN、CNL、LLD、GR 非线性 R = 0.88 严重扩径 多元回归法 AC、LLD 线性 R = 0.73 表2. 严重扩径和非严重扩径条件下孔隙度校正方法差异 将重新计算后的孔隙度与先前仅使用声波时差拟合计算结果作对比，发现新计算的孔隙度效果要远好于先前计算的孔隙度。图13为H7井3009~3044 m的孔隙度校正成果图，最后一道蓝色曲线为重新计算的校正后的孔隙度，橙色曲线为先前使用声波时差拟合公式计算的孔隙度，可以看到校正后的孔隙度与岩心分析孔隙度的叠合度要明显好于先前计算的孔隙度。如3016~3020 m处、3023~3027 m以及3032~3034 m处，先前计算的孔隙度要明显高于岩心分析计算的孔隙度；而使用新方法计算的校正后的孔隙度与岩心分析孔隙度的叠合程度较好。说明将研究区储层分为非严重扩径部分和严重扩径部分，并分别使用神经网络法和多元回归法计算的孔隙度具有更高的预测精度，能为后续的流体识别等工作提供更为准确的孔隙度参数。 图13. H7井孔隙度参数解释成果图
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user: 6. 结论 1) 研究区有存在比较严重的扩径现象，将扩径程度分为非严重扩径(CAL-D < 10 cm)和严重扩径(CAL-D ≥ 10 cm)两个部分，非严重扩径程度下声波时差和密度测井均不受扩径影响或者受扩径影响小；严重扩径情况下声波受影响微弱，密度受影响严重而导致曲线失真。 2) 针对研究区的扩径现象，在非严重扩径条件下建立了神经网络孔隙度计算模型；在严重扩径条件下使用多元回归法建立了孔隙度计算模型；并用建立好的计算模型计算孔隙度，计算结果与先前的模型相比，岩心分析孔隙度与计算孔隙度的重叠性更好，误差更低，精度更高。 3) 使用本文的方法在杭锦旗地区盒一段的单井孔隙度解释中均取得的较好的成果，效果好于先前使用声波时差计算的孔隙度，能为后续的研究提供更为准确的孔隙度参数。
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user: 摘要 云应地区矿产磷、盐、石膏、芒硝等资源较为丰富。矿泉水、地下水总量较丰富；萤石、硅石、重晶石、绢云母、镍、金、铜等矿产有一定潜力。近些年来，由于矿山开采引起一系列环境问题。矿山地质环境问题主要分为五类：矿山地质灾害、含水层影响破坏、地形地貌景观破坏、土地植被资源占用与破坏、矿山废水及废渣对环境的影响。本文从土壤和水质两个方面对云应地区部分区域内的地质环境进行评价。对今后该地区的环境研究工作有一定参考意义。
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user: 1. 引言 通过开展地下水水质取样分析、矿山地质环境土壤分析等工作，进一步掌握自然地质作用和人类活动影响下的地质环境演变规律和变化特征。顺应保护环境的趋势，减少矿山开采对人类生产生活造成的环境污染 [ 1 ]。对地下水的监测与土壤的治理修复提供理论依据，为以后对该地区进行土壤水质污染的详查工作提供部分理论支撑。
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user: 3. 主要地质环境问题 3.1. 地下水地质环境问题 应城市地下水资源比较丰富，近几年地下水水质、水位基本稳定，但局部地区有逐渐变差的趋势，主要因素是局部地区铁、锰、氨氮等含量超标。 受工程建设抽排水等影响，局部地段上层滞水流失、水位下降、大量抽汲或开采地下水引起地下水位下降等，诱发填土和软土的固结沉降等。 云应膏盐矿区采矿造成周边第四系中更新统冲洪积层粘土、粘土夹砾石孔隙潜水及第四系上更新统冲洪积砂卵砾石孔隙承压水受到严重污染。 其中，膏矿采矿过程中地下水疏干排水未经处理直接通过地表入渗以及露天矿渣堆砌任由雨水冲蚀，导致地下水化学类型为SO 4 -Ca型， SO 4 2 − 最大可达1821.75 mg/L， NO 3 − 最大可达78.26 mg/L，总硬度最大可达1813.2 mg/L，溶解性总固体最大可达3286.78 mg/L，致使周边民井基本废弃。 盐矿区域含水层破坏主要为卤水通过老化破裂的井管外渗、井下开采事故造成地面塌陷、冒卤等，使卤水直接污染地下水以及盐矿生产过程违规排污，污水通过地表下渗间接污染地下水。其污染物主要为生产过程产生的Na + 、 Cl − 、 SO 4 2 − 。在应城市城中至黄滩盐水河一带以及云梦隔蒲蓝天盐化一带，大部分手压井水质有咸味、发涩。特别以炮竹湾一带最为严重，据1998年11月18日该地地下水取样分析表明， Cl − 含量为541.5 mg/L，K + + Na + 含量为288.8 mg/L，很明显地表水已受到严重污染。2018年在该处选择当地手压井进行取样，水质检测分析表明地下水化学类型为SO 4 -Ca•Mg型，Na + 274.35 mg/L， Cl − 335.36 mg/L， SO 4 2 − 1500.46 mg/L， NO 3 − 249 mg/L，总硬度2035.868 mg/l，溶解性总固体3318.22 mg/l，级别为极差级，为咸水。隔蒲潭镇府河村长湾地下水化学类型为Cl-Ca型，Na + 841.95 mg/l， Cl − 1718.56 mg/l， SO 4 2 − 339.00 mg/l， NO 3 − 21.8.00 mg/l，总硬度1053.39 mg/l，溶解性总固体3411.35 mg/l，级别为极差级，为咸水。 3.2. 矿山地质环境问题 应城市矿山类型主要为贵金属矿产、化工原料非金属矿产、建材及其它非金属矿产、能源矿产、冶金辅助原料非金属矿、有色金属矿产等，在复杂的地质背景和强烈的矿山开采活动条件下，区内矿山地质环境破坏严重，地形地貌与地质景观改变极大，生态环境明显劣化，矿山地质环境问题发育强烈。矿山开采引发的矿山地质环境问题主要分为五类：矿山地质灾害、含水层影响破坏、地形地貌景观破坏、土地植被资源占用与破坏、矿山废水及废渣对环境影响 [ 5 ]。 应城市矿山地质灾害主要为地面塌陷，主要表现为冒落型地面塌陷、土洞型地面塌陷和岩溶型地面塌陷。其次为露天开采形成的高陡边坡引起的崩塌 [ 5 ]。 冒落型地面塌陷分布在应城膏矿地区；土洞型地面塌陷分布在云梦、应城盐矿地区；岩溶型地面塌陷分布在汤池温泉 [ 5 ]。 含水层影响破坏分布云应膏盐矿区周边，其中膏矿采矿过程中地下水疏干排水未经处理直接通过地表入渗以及露天矿渣堆砌任由雨水冲蚀，导致第四系中更新统冲洪积层粘土、粘土夹砾石孔隙潜水受到严重污染。 地形地貌景观破坏与土地植被资源占用与破坏分布，其中地形地貌景观破坏主要为碎石场露天采矿挖损、人工堆积为主，开采矿类主要为建材及其它非金属矿产，矿种为建筑用白云岩、灰岩、大理岩。其中矿山开采占用土地最多为应城市，占比为88.81%，云梦占比为11.19%。其破坏方式主要为露天采场，占比达到75.64%，破坏土地类型以草地为主，占比为69.61% (见表1)。 Table 1 Distribution characteristics of land resources occupied and destroyed by mines (according to the destruction method) Unit: hm 破坏方式 草地 耕地 林地 合计 占比(%) 地面坍塌 17.2 1.07 0 18.27 8.80 废石(土、渣)堆场 8.47 0 6.49 14.96 7.21 工业广场 16.41 0 0.14 16.55 7.98 露天采场 102.3 0 54.6 156.9 75.64 尾矿库 0 0 0.74 0.74 0.37 合计 144.38 1.07 61.97 207.42 100 占比(%) 69.61 0.52 29.87 100 - 表1. 矿山占用及破坏土地资源分布特征表(按破坏方式)单位：hm 2 通过调查云应地区盐矿生产废水排放较为严重，在应城老县河上游支流盐水河段，盐矿排污致使沿河4.65 km水域被污染，水体呈现灰白色。
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user: 4. 矿山地质环境现状 应城市内优势矿产磷、盐、石膏、芒硝等资源较为丰富；地热资源、蛇纹岩、饰面用石材及建筑石料矿产资源潜力较大，前景广阔；矿泉水、地下水总量较丰富；萤石、硅石、重晶石、绢云母、镍、金、铜等矿产有一定潜力。其中，膏、盐、磷被誉为应城“三宝”，素有“膏都”、“盐海”、“磷山”之称。岩盐、芒硝、蛇纹岩、镍等矿产资源储量居全省第一位，石膏、地热、磷矿产资源储量分别位列全省第二、四、六位。 目前在应城市开展的矿山地质环境监测仅包含少量的矿山水土环境监测及局部地区地面变形监测，监测范围小，监测内容单一，不能及时反映由于矿山开采引起的一系列环境问题应城市矿山地质环境问题主要分为五类：矿山地质灾害、含水层影响破坏、地形地貌景观破坏、土地植被资源占用与破坏、矿山废水及废渣对环境影响。
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user: 6. 结论 1) 在盐矿附近，土壤盐渍化情况比较严重，但重金属污染情况较轻，目前来看，土壤污染状况属于可控范围内。 2) 应城普遍地下水水质一般，通过地下水水质评价表可知：部分区域地下水氨氮含量偏高，分析可能是浅层地下水受到了地表水的影响，而地表水的氨氮含量超标进而影响地下水中氨氮的含量。 3) 在地下水氨氮超标的区域，通常伴随着硝酸盐含量的超标。原因可能为该区域土壤中氨氮含量较高，由于农作物普遍使用氮肥，这些含氮化肥会随着大气降水等方式逐渐渗入地下，对地下水造成一定程度的污染，从而直接导致地下水硝酸盐含量的增加。 4) 部分区域浅层地下水中镍、砷含量偏高，分析可能与采矿排放污水及工业废渣有关。 5) 地下水浑浊度的加剧通常与水中矿物质含量有关，例如铁、锰等。而考虑到云应地区土壤背景值中铁锰元素含量较高，所以水体浑浊度受其影响较大。 6) 前人研究表明 [ 7 ] - [ 16 ]：该地区水质及土壤的污染源主要为工业废水、工业废渣、储存装置和输运管道的渗漏及事故类污染源。造成这种现象的原因与膏矿和盐矿的开采均有密不可分的联系。
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user: 摘要 本文针对高分遥感影像中蕴含的丰富信息给道路提取结果带来的干扰问题，提出了一种基于改进Encoder-Decoder网络的高分遥感影像道路提取方法。首先在编码区引入残差模块提取图像特征信息，然后在网络的中心区域引入空洞卷积模块，进一步拓展了识别道路特征像素信息的感受野，并保障了特征图分辨率以及像素点空间信息保持不变，增强了网络的细节提取能力，最后使用Sigmoid函数对特征图进行分类。本次实验采用马萨诸塞州道路数据集作为训练数据，实验结果表明，本文所提出的基于改进编码–解码网络道路提取方法将整体的精度、召回率以及F1-score指标分别提升至91%，58%和71%，与U-Net模型相较有着明显的提升。
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user: 1. 引言 交通道路网作为地图以及城市地理信息系统中一个必不可少的元素，对城市规划、地图测绘、地理信息系统更新 [ 1 ] 都具有非常重要的意义。从遥感影像中提取道路信息一直都是遥感应用领域的热门研究方向，随着高分辨率遥感影像在遥感研究领域的普及和广泛应用，如何利用高分辨率遥感影像实现交通道路信息的自动提取已然成为诸多学者研究的热点问题之一。基于不同的研究思路，遥感影像的道路提取方法，可分为基于像元 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]、基于面向对象 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]、基于深度学习 [ 8 ] [ 9 ] 三大类 [ 10 ]。 随着计算机软硬件的快速更新迭代，深度学习作为人工智能领域中的一个热门研究方向，得到了迅速的发展，开始从众多的传统机器学习方法中脱颖而出，在图像分类 [ 11 ] [ 12 ]、图像分割以及目标检测 [ 13 ] [ 14 ] 等计算机视觉领域表现出巨大的潜力与价值。深度学习模型能够从原始图像数据的像素级层面，逐层提取抽象的语义概念，这使得它在图像的特征提取方面具有显著优势。Mnih V [ 15 ] 首次将深度学习引入到遥感影像道路提取的研究，提出了一种基于受限波尔兹曼机的高分辨率航拍影像的道路提取方法。刘笑等 [ 8 ] 结合图像的高维特征和深度神经网络隐藏层信息，提出一种基于全卷积神经网络的道路提取方法，较好的实现了道路的初提取，但在反向传播过程中数据降维的需要导致提取结果粗糙。郭正胜等 [ 9 ] 利用在分割医学图像方面效果显著的U-net模型，提高了道路的初提取精度，但是提取结果会出现粘连现象。上述基于深度学习语义分割模型的道路提取方法一定程度上提高的道路提取的精度和效果，但是在泛化能力上仍需要进一步的增强。 本文提出基于改进Encoder-Decoder网络模型，可以实现高效、智能化遥感影像的道路提取，弥补传统方法场景适用性方面的不足。在Encoder-Decoder网络构架的基础上，将由多组残差模块堆叠而成的深度残差网络引入编码器中，并在网络的中心区域加入膨胀卷积层，然后以瓶颈连接结构组成反卷积层，完成本文编码解码网络结构的搭建。本文所提出方法有效的结合以上各模块的提取优势，可以在减小特征图分辨率损失的同时更细致的挖掘图像深层次特征，获得良好的道路提取效果。
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user: 2. 算法原理 深度学习应用到遥感图像提取时，传统卷积神经网络中的全连接层将被舍弃，并以可以增大图像尺寸的反卷积层替代，由此保留的卷积神经网络主要由输入层、隐藏层、输出层构成，其中隐藏层又包括卷积层、池化层和激活函数。此类隐藏层仅由卷积层、池化层、激活函数组成的网络结构通常被称作全卷积神经网络，它能对输入图像的每个像素都产生预测，输出跟任意尺寸的输入图像保持一致大小的结果。 在前馈神经网络的某一层中引入卷积运算代替一般矩阵乘法，组成卷积层，其作用是提取输入图像的目标特征，通过增加卷积层的层数可以提取深层次的语义特征。卷积运算是指通过数据以及卷积核的内积得到特征图的过程。其公式可以表示为： X j i = f [ ∑ i ∈ M j X i l − 1 ⋅ w i j l + b j l ] (1) 式中i为卷积行数，j为卷积列数，l为对应卷积层的层数，M j 为输入的特征图，w为该层卷积核权重，b为该层的偏置项，f为对应的激活函数，可以对上层卷积层提取得到的简单特征输出做非线性映射以增强模型对异XOR等非线性函数的学习能力。 卷积层输出的特征图会成为池化层的输入，通过对输入的特征图的池化可帮助实现其进一步的降维压缩，这一步骤又被称作特征图的下采样过程。池化对于整个网络的意义在于它可以避免过拟合现象的同时扩大网络模型的感受野，对输入特征图中的目标特征进行突出以保持数据的内在联系。池化方式通常分为最大池化和平均池化两种，本文选取最大池化作为主要的池化方法，通过将图像分为相同大小的子域并把子域中最大值作为输出值，可以加快网络收敛速度，其公式可以表示为： X i ， j l = max m > 0 ， s > n { X i ⋅ s + m ， j ⋅ s + n l − 1 } (2) 式中：s表示池化模板的尺寸大小；m和n表示相应方向的步长。 仅由卷积层和池化层构成的网络模型由于不具有非线性特性而无法训练非线性模型。为解决这一问题，需要在隐藏层中拓展一个非线性函数，通常称为激活函数。常用的激活函数包括Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数和ELU函数。本文选取ReLU函数作为网络的激活函数，其公式可以表示为： f ( x ) = max ( x ， 0 ) (3) 本文采用将二元交叉熵(binary cross entropy， BCE)同DICE (dice coefficient)结合的损失函数其公式可以表示为： BCELoss ( P ， G T ) = − ∑ i = 1 W ∑ j = 1 H [ g t i j ⋅ log 2 p i j + ( 1 − g t i j ) ⋅ log 2 ( 1 − p i j ) ] (4) Dice ( P ， G T ) = ( 1 + w ) ∑ i = 1 N | P I G T | ∑ i = 1 N | P | + | G T | (5) Loss = Dice ( P i ， G T i ) + ∑ i = 1 N BCELoss ( P i ， G T i ) (6) 式中：P表示模型的预测图像；GT表示真值图像；N表示批量大小；W和H分别表示图像的宽度和高度；gt表示GT真值图像中的一个像素值；p表示预测图像P中的像素值； ω 表示权重，取值范围是0.5到1。 2.1. 残差模块 Encoder-Decoder网络中的编码过程实际是编码器对输入影像进行多次的卷积和池化操作的过程，经过下采样的高维特征图的道路特征会以降维的方式往深处传递。随着网络下采样深度的加深，会提取出到不同层次的特征信息。然而深度网络训练由于分辨率不断下降会产生梯度消失或是梯度爆炸的问题，深层网络冗余的权重参数会妨碍模型的收敛。何恺明等 [ 16 ] 针对堆叠更深的网络所导致的网络性能退化问题，构建了残差网络ResNet (Residual neural network)，很好的改进分割网络模型的寻优过程，并缩减模型收敛所要消耗的时间。残差块结构图如图1所示。一个残差块有两条前向传播路径，即 F ( x ) 和x， F ( x ) 路径为拟合路径，x路径为恒等映射分支，即“捷径”(short connection) 。梯度值在反向传播阶段的从残差块的一段输入，会按照x的路径返还，避开了由路径 F ( x ) 返还而造成的2次更新计算导致的梯度爆炸的风险。 图1. 残差块结构 2.2. 网络框架图 本文所提出的道路提取方法主要框架如图2所示，首先本文神经网络模型主体采用了Encoder-Decoder的骨架结构。基于编码解码网络的一贯特点，本文网络同样可分为下采样编码和上采样解码两部分，在编码区接入由4个残差模块组成的深度残差网络ResNet-34作为基础编码器提取图像特征信息，而在解码区通过跳层连接，底层的局部特征信息和通过反卷积过后的高层语义信息得到融合，在此基础之上，本文在编码解码网络的中央区域加入膨胀卷积模块 [ 17 ]，该模块的主要作用是保持参数个数不变的情况下增大卷积核的感受野，防止特征图在卷积过程中分辨率上的损失。
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user: 3. 实验与分析 3.1. 实验数据及环境配置 本文实验数据为马萨诸塞州道路数据集(Massachusetts Roads Dataset)。该数据集一共涵盖了1171张马萨诸塞州的卫星遥感影像且每张遥感影像都有对应的标签数据。数据合集中的遥感影像空间分辨率为1 m，尺寸大小为1500像素 × 1500像素。标签数据为二值化影像，被标记的道路像素值为1，背景像素值为0。由于GPU的运算能力有限，需要将1500 × 1500的图像压缩至512 × 512大小。为保证训练后的效果，需要对原始的数据集进行数据增强，本文实验涉及到的数据增强方式包括水平及垂直镜像、旋转等几何变换。最后得到一个由3268张遥感图像及所对应的道路标签图像组成的增强道路数据集，并将其按2:8的比例分割，选取2652张遥感图像及其标签数据组成训练集，选取剩下的616张遥感图像及对应标签组成验证集，为训练后的得到权值进行测试，数据增强结果如图3所示。 图2. 改进Encoder-Decoder结构框架图 图3. 增强训练数据集 本文实验环境为Windows操作系统，显卡型号为NVIDIA RTX 2080Ti，显存容量8 GB，采用Pytorch 1.6.0作为深度学习框架，Python 3.7作为编辑环境，实验中超参数的设置为：基本学习率base_lr设置为0.0001，迭代轮数epoch设置为20，训练集和验证集的批大小均设置为4。 3.2. 实验结果及分析 为有效评估本文提出的道路提取方法的有效性和准确性，并为该方法的量化对比分析提供可靠数据，本文采用二分类问题常用的混淆矩阵式的评估指标如精确率(precision)、召回率(recall)、F1-score三项评价指标对提取结果进行统计。其定义分别为： Precision = T P T P + F P (7) Recall = T P T P + F N (8) F 1 = 2 ⋅ Recall ⋅ Precision Recall + Precision (9) 式中：TP表示预测为1，实际为1，即预测为道路且实际为道路；FP表示预测为1，实际为0，即预测为道路但实际为背景；FN表示预测为0，实际为1，即预测为背景但实际为道路。 本文选取语义分割领域中应用广泛的U-net模型作为参照，设计一组对比实验，并采用上文提到的评价指标进行量化比较。本文对比实验将在相同数据集，相同迭代次数等同等条件下进行验证测试。为了充分展现两种方法在完整性以及细节上的提取效果，特地选取背景各异的道路图像作为测试数据，其中包含了乡村道路、城区道路、环城高速路等多种道路场景。图4直观的展示了两种道路提取方法在不同场景下的道路提取效果。 图4. 道路提取结果对比图 从图4可以看出，U-Net网络模型虽然较完整的提取出了道路网络，但提取结果仍存在细节上的不足，如在背景复杂、房屋较为密集的城市区域容易出现斑点噪声，提取的道路在某些路段上存在断裂的现象。相比U-Net，本文方法在道路网的整体提取上，过滤掉了很多不必要的提取噪点，并且在道路边缘信息的提取上也更加细致。 表1为两种训练后的模型对测试集进行预测后得到的定量评估数据。可以看到，本文方法相比U-net在精确度上的改善虽然不是很大，但是在召回率和F1值上还是取得了较为明显的提升，召回率达到了58%，F1值达到了71%。两项指标跟U-net相比都取得了10%的增长，提升较为显著。实验结果表明，本文方法在马萨诸塞州道路数据集上的表现要优于原始的U-net语义分割网络。 Table 1 Road extraction results of two different method 模型 Precision Recall F1-score U-net 0.89 0.48 0.62 本文 0.91 0.58 0.71 表1. 两种模型的道路提取结果对比
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user: 4. 结束语 本文针对现有语义分割算法在进行高分辨率遥感影像道路信息提取时存在的完整性不足、漏提、错提、断裂等问题，提出了一种改进的Encoder-Decoder网络模型。本方方法将残差网络模块、膨胀卷积模块引入到编码解码结构的全卷积网络中，从而提升道路提取的效果。残差网络模块可以防止加深网络层数情况下可能会出现的过拟合现象，而膨胀卷积网络的加入可以在扩大特征点感受野的同时，有效的防止特征图分辨率的损失并保护图像的边缘信息。实验结果表明，本文所提出方法相较原始U-Net网络，在遥感影像道路提取方面的效果得到一定的提升，在背景复杂的城市场景以及道路分支结构复杂的场景下都表现出了较强的鲁棒性，更加精确且完整的分割出道路与非道路。虽然本文方法一定程度上提升了U-Net网络在复杂场景下的道路提取效果，但从提取结果以及召回率等指标来看，本文方法在道路像素点的识别方面也依然存在优化的空间。
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user: 摘要 炮孔会对炸药产生的爆炸冲击波产生较大的影响，这种影响主要表现在岩石约束对爆炸冲击波的传播方式、衰减速度、孔壁反射等方面。采用理论计算分析炸药爆炸时爆炸冲击波在开放环境和炮孔中传播方式的差异性，运用ANSYS/LS-DYNA数值模拟两种工况，验证理论计算和软件数据，通过分析表明孔壁的约束作用，削弱了爆炸冲击波在空气中的衰减速度，通过拟合爆炸冲击波衰减曲线，得出开放环境与炮孔中冲击波衰减系数比为1.65；炮孔底部最大反射波叠加压力是入射波的21.5倍，会极大增强炮孔底部压力。
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user: 1. 引言 装药在自由空气中爆炸时，空气冲击波以球形向四周扩散，且随爆距的增大快速衰减，在有限空间内，爆炸冲击波受到空间限制，呈现出不同的特点 [ 1 ]。在钻孔爆破中，研究爆炸冲击波在孔内衰减规律特点对指导工程爆破实践具有重要意义。赵建平 [ 2 ] 等通过实验方法定量研究了混凝土孔中区激起的瞬时爆炸冲击能、爆生气体膨胀能等能量分配及衰减基本特征；冷振东 [ 3 ] 在研究岩石爆破中爆炸能量的释放与传输机制后指出炮孔近区损伤会引起炸药约束条件的弱化，从而导致孔内爆轰压力降低，王梓昂 [ 4 ] 等通过实验研究不同炸药在圆筒装置内爆炸冲击波传播规律与分布特性，得出柱状空间多波叠加，且叠加效应随爆心距的增加而增强的规律。张玉磊 [ 5 ]、宫婕 [ 6 ]、孙中博 [ 7 ]、宋水舟 [ 8 ] 等分别对方形和柱形空间内的爆炸冲击波传播规律进行了实验研究和数值模拟，对孔内爆炸冲击波衰减规律的研究具有重要借鉴意义。这些研究多以实验为主分析爆炸冲击波在密闭空间内的传播规律，对孔内爆炸冲击波的衰减规律研究较少，且多数研究未提到孔内爆炸造成的岩体破碎对爆炸冲击波的衰减的影响，目前未有成形的理论揭示孔内爆炸冲击波的衰减规律。本文通过理论计算、数值模拟等方法对比分析了爆炸冲击波在空气和炮孔中演化过程，研究了影响两种条件下爆炸冲击波衰减的差异性及原因，对孔内爆炸冲击波衰减规律进行了总结。
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user: 2. 基本理论 炸药爆炸在极短时间内产生高温高压的气体爆轰产物，这些高温高压气体扩张冲击周围临近介质，在接触面上形成冲击波并向外传播，同时，爆轰产物也向外膨胀 [ 9 ]。由于空气介质中约束性较弱，冲击波可以向四周发散，所以强度衰减速度也很快。爆炸冲击波在炮孔中传播时炸药周围有密闭介质的约束，使主发装药的爆轰产物和冲击波拥有一定的方向性，主要沿着炸药的轴向进行传播，同时侧壁对冲击波的反射叠加作用，使孔内爆炸形成的冲击波超压大于自由场内相同爆心距的超压 [ 10 ]，导致炮孔中爆炸冲击波的衰减远低于自由环境。 2.1. 自由环境中爆炸冲击波 爆炸空气冲击波的主要破坏参数包括超压、冲量和正压作用时间等。 当球形装药在空气中爆炸时的超压，可根据大量的实验结果得到。TNT球形装药 [ 11 ] 在无限空气中爆炸时，空气冲击波峰值超压的计算式为： Δ P m = 0.084 ( C 1 / 3 r ) + 0.27 ( C 1 / 3 r ) 2 + 0.7 ( C 1 / 3 r ) 3 = 0.084 r ¯ + 0.27 r 2 ¯ + 0.7 r 3 ¯ ( 1 ≤ r ¯ ≤ 10 ∼ 15 ) (1) 式中： Δ P m ——无限空气中爆炸时冲击波的峰值超压(10 6 Pa)；C——TNT的装药质量(kg)；r——距爆心的距离(m)； r ¯ ——比例距离(m/kg 1/3 )。 2.2. 炮孔中爆炸冲击波计算 炸药在炮孔中的爆炸规律，可以看作无限介质的爆轰波只能沿着一个或两个通道进行传播。 根据超压相等时，有 C 2 S = C e 4 π r 2 (2) 于是 C e = C 4 π r 2 2 S = 2 π r 2 S C (3) 式中S为一个方向传播的空气冲击波面积，等于密闭介质的管道截面积。 将(3)代入(1)式中，得 Δ P m = 0.084 ( 2 π C S r ) 1 / 3 + 0.27 ( 2 π C S r ) 2 / 3 + 0.7 ( 2 π C S r ) (4) 若装药一端填塞时，爆轰波只能沿单方向传播，这时只需将式(3)换算成单方向，然后代入(1)式就可得到。
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user: 3. 数值模拟 为了更直观比较炮孔对爆炸冲击波的影响，用ANSYS/LS-DYNA的SOLID164单元建立圆柱型模型，将B炸药分别放置于空气介质和岩石炮孔中，装药直径5.5 cm、长10 cm的圆柱形药柱，炮孔直径为6 cm，孔深55 cm采用不耦合装药结构。 3.1. 有限元模型及算法 计算模型包括两个部分：一是由装药、空气两个部分组成；二是由装药、空气、岩石三个部分组成。其中装药、空气采用欧拉网格建模，单元使用多物质ALE算法；岩石采用LAGRANGE算法，在岩石和空气之间采用*CONSTRAINED_LAGRANGE_IN_SOLID [ 12 ] 实现流固耦合算法。装药采用圆柱体中心起爆，根据模型特点，采用1/4有限元模型减少计算量。选择SOLID164单元和相应的材料属性对几何模型划分网格，创建PART，施加对称约束和无发射边界条件，模型如图1所示。 图1. 数值模拟几何模型 3.2. 材料及状态方程 装药采用B炸药，使用材料模型采用LS-DYNA材料库中提供的炸药模型*MAT_HIGH_EXPLOSIVE_BURN，状态方程采用适合表征炸药材料的*EOS_JWL，炸药材料参数如表1所示。 Table 1 Parameter B explosive material mode 密度(kg/m 3 ) 爆速D (m/s) 爆压PCJ (GPa) 1717 7980 29.50 A (GPa) B (GPa) R1 524 7.67 4.20 R2 初始内能E0 (GJ/m) OMGA 1.1 8.5 0.34 表1. B炸药材料模型参数 空气材料采用空材料模型*MAT_NULL，状态方程采用适合表征空气的*EOS_LINEAR_POLYNOMIAL，空气密度为1.29 kg/m 3 。 岩石材料采用适合表征高应变率作用下的岩石混凝土等结构的HJC本构模型，材料参数设置如表2中所示。 Table 2 HJC model of rock material parameter tabl 密度(kg/m 3 ) G (Gpa) A B C N Pcrush (Mpa) 2600 16 0.79 1.6 0.007 0.61 16 evcrush Plock (Mpa) evlock Tc (Mpa) Fc (Mpa) D1 D2 0.001 800 0.10 4 40 0.04 1.0 K1 (Gpa) K2 (Gpa) K3 (Gpa) rate0 EFmin Smax 85 −171 208 1.0 0.01 7.0 表2. 岩石材料的HJC模型参数设置表(*MAT_JOHNSON_HOLMQUIST_CONCRETE) 采用一般石灰岩的抗压强度，为岩石材料添加失效准则，即达到抗压强度80 Mpa时，岩石单元破坏，不再提供承载能力，删除单元。 3.3. 数值模拟结果及分析 相同时刻爆炸冲击波在空气和炮孔中压力云图如图2所示，装药在空气中爆炸时爆炸冲击波以球形向外扩散，峰值压力在各个方向上基本一致，且炸药中心压力较高，压力随爆心距的增加而逐渐衰减。 装药在岩石中爆炸时，爆炸冲击波会迅速向装药四周传播。由于岩石孔壁在装药径向上的约束，会使冲击波径向压力高于轴向压力，装药在破碎岩石后形成的角隅和棱线会有压力集中，同时沿着炮孔轴向传播的冲击波由于没有岩石的约束峰值压力衰减的很快，炮孔中爆炸冲击波前沿压力大于空气中传播的前沿压力。 爆炸冲击波的衰减很大程度上取决于距离 [ 13 ] [ 14 ]，选取距离装药中心径向10、20、30 cm处的单元的压力时程图进行比较，如图3所示。 图2. 相同时刻不同条件下爆炸冲击波压力云图 图3. 压力时程曲线对比 对比三个空气单元的压力时程曲线(图3(a))可知，自由空气中爆炸冲击波衰减速度很快，峰值压力持续时间较短，波形极为陡峭，且无明显改变，衰减规律较为清晰，10 cm处的峰值压力为29.5 MPa，30 cm处衰减为12.3 MPa，峰值压力随距离指数衰减趋势明显。孔内爆炸冲击波(图3(b))衰减较慢，第一个冲击波峰值压力不是最大峰值压力，10 cm处卸载波时间明显大于空气中卸载波持续时间，说明冲击波衰减速度明显下降，20 cm、30 cm处冲击波峰值压力出现平台，且压力平台持续时间逐渐增加，判断孔壁内多次叠加以及破碎岩石后形成角隅和棱线造成反射叠加，降低了峰值压力的衰减速度。将两者峰值压力随距离的衰减按照同一指数衰减模型( Δ P = P 0 ∗ exp ( − α X ) )拟合衰减率曲线，如图4所示。 图4. 爆炸冲击波衰减率拟合曲线 从图4可知，爆炸冲击波在孔内的衰减率与空气中不相同，孔内衰减低于空气中的衰减，经过拟合曲线得到，爆炸冲击波在炮孔中衰减系数 α m = 0.04459   cm − 1 ，在空气中爆炸冲击波的衰减率 α m = 0.07537   cm − 1 ，炮孔对爆炸冲击波的衰减系数的影响因子k， k = α 空 气 α 炮 孔 = 1.65 数值模拟的影响因子小于理论计算的影响因子，判断由于以下几个原因造成：1) 炸药起爆时部分能量用于破碎岩石，能量配级与空气中爆炸主要转换未冲击能不同；2) 破碎岩石造成了岩体空腔，空腔体积增大，导致后续冲击波能量扩散，冲击波峰值压力降低；3) 理论计算选用炸药和条件与数值计算存在差别，炮孔对爆炸冲击波造成的衰减影响不同。但是通过结果依然可以得出炮孔对爆炸冲击波的影响范围约为1.65。 图5. 炮孔底部压力时程曲线 爆炸冲击波在接触孔底时，空气和岩石波阻抗相差较大，必然会产生较强的正反射作用 [ 15 ]。取靠近炮孔底部空气单元做压力时程曲线，如图5所示，可知爆炸冲击波在炮孔底部会产生反射，叠加的爆炸冲击波峰值压力远高于入射压力，E点(单元35991)，入射压力为32.9 MPa，反射叠加压力为709 MPa，叠加倍数为21.5倍，其它各点叠加倍数平均不低于10倍。从图5可以看出，孔底反射叠加后的冲击波，振荡剧烈，靠近孔底的点反射的峰值压力小于远离孔底的点的峰值压力，但随着时间逐渐增加，判断为冲击波到达孔底后破碎岩石，使峰值压力叠加次数迅速增加，导致后续反射峰值压力值随着增加到最大峰值，之后开始缓慢衰减。
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user: 4. 结论 通过对爆炸冲击波在空气和孔内的衰减规律的不同，可以得出以下结论： 1) 爆炸冲击波在空气与炮孔中传播演化规律不同，空气中爆炸冲击波以球形波形式向四周传播，孔内爆炸冲击波破碎岩体后，呈纺锤体形式传播，由于岩体约束径向峰值压力大于轴向峰值压力，轴向峰值衰减大于径向峰值压力衰减。 2) 与空气中冲击波相比，孔内冲击波峰值压力衰减降低主要是由于孔壁的多次反射叠加和岩体破碎后角隅和棱线反射叠加造成的，岩体破碎程度会影响冲击波衰减速度。 3) 比较空气和孔内爆炸冲击波的衰减率，空气中爆炸冲击波衰减率为孔内爆炸冲击波衰减率的1.65倍。 4) 孔底反射对爆炸冲击波的衰减影响很大，最大反射叠加压力为入射压力的21.5倍，平均反射叠加压力是入射压力的10倍。
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user: 摘要 意思表示瑕疵在民法世界中具有举足轻重的地位。本文首先对意思表示瑕疵制度作了基本的介绍；进而，具体介绍了我国《民法典》规定下的意思表示瑕疵的类型；最后在本文最后一章提出了笔者的思考，包括我国意思表示瑕疵制度存在的缺陷以及相对应的措施。
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user: 1. 引言 意思表示瑕疵是指意思表示不健全，不能发生或不能完全发生效力的欠缺状态，它关乎私法自治与交易安全，并与法律行为、意思表示等的民法中核心制度密切相关，相互融通。但意思表示非常主观，导致在实务中认定“瑕疵”并不是非常顺利，且往往会形成争议焦点。因而，笔者希冀通过对我国意思表示瑕疵制度的研究和思考，能对意思表示瑕疵制度有一个较为深入的了解。
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user: 2. 意思表示瑕疵制度的基本理论 民事法律行为是私法自治的工具，而意思表示又是民事法律行为的核心。通过意思表示，行为人可以根据自己的主观意思与外界发生法律关系，从而塑造与自身有关的私法秩序。但由于各种原因的存在，意思表示也会出现瑕疵，因而对意思瑕疵进行研究具有重要意义。 (一) 意思表示的内涵及构成要件 意思表示是民事主体创设法律关系的工具，亦是自由的法律体系中最重要的行为塑造工具。厘清意思表示的内涵与构造，是实现意思自治的前提。 1) 意思表示的内涵 立法上，意思表示最早出现在1974年的《普鲁士国家的一般邦法》中，并且该法还进一步规定了：所谓意思表示，是应该发生某事或者不发生某事的意图的客观表达。虽然在之后各国(地区)颁行的民法典中再也没有出现对意思表示的具体定义，但是学者们却给了它以很多的定义，如我国大陆民法学者梁慧星教授认为，所谓意思表示，指向外部表明意欲发生一定私法上法律效果之意思的行为 [ 1 ]；我国台湾民法学者王泽鉴先生则把意思表示定义为，企图发生一定私法上效果的意思表示于外部的行为 [ 2 ]；日本学者山本敬三主张，所谓意思表示，是表示令一定的私法上的法律效果发生意思的行为 [ 3 ]；德国民法学者拉伦茨认为，意思表示是指表意人向他人发出的表示，表意人据此向他人表明，根据其意思，某项特点的法律后果(或一系列法律后果)应该发生并产生效力 [ 4 ]。 综上，虽然各学者对意思表示的表述不一，但对其内涵的理解是相似的，即行为人将其内在意思向外界表示出来并产生一定私法效果的行为。 2) 意思表示的构成要件 意思表示的构成要件是构成意思表示必备的要素，是认定意思表示是否成立的标准。 从概念上看，意思表示包括两个方面的内容：一是意思，即行为人旨在达到某种法律效果的内在愿望；二是表示，即行为人将其内在意思宣示于外界的过程。前者被称为意思表示的主观要件，后者被称为意思表示的客观要件，两者缺一不可，任何完整的意思表示都必然包含这两个构成要素。概言之，意思是指意欲发生私法效果的内在、主观的意图，表示是指将效果意思传达与外部的客观行为 [ 5 ]。意思表示的主观要件包括行为意思、表示意思和效果意思：行为意思是指权利主体具有从事某种行为的意思；表示意思是指表意人知道其行为能够产生一定的法律意义，并基于自己的行为以某种方式作出表示的意思或意识；效果意思是指行为人旨在达到特定法律效果的意思。意思表示的客观要件就是表示行为，需要注意的是，表示行为须有其行为足以推知内部之法效意思，否则不能谓为表示行为，因此，事实行为非表示行为，如无因管理的法律效果，系由法律行为向他人表达特定的效果意思而生 [ 6 ]。综上可知，意思存于内心，就不会发生法律效果。行为人若想要自己的内心意思产生法律效果，就必须将意思表现于外部，即将意思予以发表。发表需要借助语言、文字、形体语汇等具有表意功能的媒介。意思表示所表达的意思，不同于一般意思，而是关于权利义务取得、变更及丧失的具有民法效果的意思。 (二) 意思表示瑕疵的产生 意思表示瑕疵，是指表意人在其意思表示形成至向外表达的过程中，由于自身或外在因素而导致其所表达出来的意思与其内心真意不一致的情形。意思表示瑕疵的存在关乎合同等法律行为的效力，明确其内涵及产生原因有助于构建意思表示瑕疵制度。 1) 意思表示瑕疵的内涵 关于意思表示瑕疵的内涵，德国著名学者布洛克斯·瓦尔克曾说：“私法关系的变动，意思与表示之间一致固属理想，但表意人因受自身或外在因素的影响，两者不一致亦较常见，这称之为‘意思表示瑕疵’。” [ 7 ] 也就是说，意思表示瑕疵是指由于其他原因而导致表意人的内心真意与其表示不一致的情况。 由(一)可知，意思表示有两个阶段，分别是意思表示形成阶段和意思表示向外表达阶段。在一般情况下，表意人形成意思表示是没有瑕疵的，向外表达意思表示也是无瑕疵完成的，这就是真实有效的意思表示，其结果就是产生表意人意欲实现的私法效果。法学大儒萨维尼曾经给意思表示中意思与表示之间的关系下过论述：“但这(指意思与表示之间的关系)不能够被理解为好像二者在性质上并不相互依存，如像一个人的意思与另外一个人的意思一样，其一致事实上是十分偶然的；实际上它们在本质上即应当被想像为是结合在一起的。但由此得出，意思与表示之间的一致并非偶然，而是其合乎事物性质的关系。”从这段经典论述中可以知道，意思是表示之间的一致是合乎逻辑的常态，归属于法律行为的本质范畴。那么反面来说，意思与表示的不一致就是反常情况，即意思表示的瑕疵。在此种瑕疵下，意思与表示就不构成“合乎事物性质的关系”，也就不能准许在当事人之间形成他们意欲发生的法律关系，而应当由法律制度规范意思表示瑕疵下的法律效果。 2) 意思表示瑕疵产生的原因 根据是否由表意人本人所引起，可以把意思表示瑕疵产生的原因分为内部原因和外部原因。 通常来说，致使意思表示出现瑕疵的内部原因可分为三类：其一是表意人主观故意为之而出现的瑕疵，亦即表意人明知其作出的表示行为与内心真意不一致而一意为之，是表意人有意作出的内心真意与表示不一致的行为，如“戏谑行为”属于主观故意的意思表示瑕疵；其二是表意人因过失而出现的瑕疵，这种情形大多发生在表达错误中，过失意味着如果表意人事先知晓该错误，就会避免该种错误的发生，且不会再做出之前的表示行为，如“表述错误”、“书写错误”；其三是表意人在无过失情况下导致的不一致，这通常是由于表意人的认知水平和素质欠缺导致的，认知的不足和没有条理性的表达致使表意人的意思表示出现瑕疵。 意思表示出现瑕疵的外部原因是指由表意人以外的因素致使的瑕疵，主要包括因他人欺诈、胁迫以及乘人之危情形下导致的内心真意与表示的不一致。在这些情形下，表意人向外所作的表示均不是其内心的真实想法和意图，而是在他方压迫下不得已作出的表示，表意人并不希望法律关系会根据他所作的表示行为而发生改变。
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user: 3. 从《民法典》看我国意思表示瑕疵的类型 意思表示真实是私法自治的理想状态，但难以避免出现意思表示瑕疵的情形，该种瑕疵会对交易安全产生影响，进而影响社会秩序。本章根据《民法典》对意思表示瑕疵的规定，并通过上文意思表示瑕疵产生的原因对其进行类型化分析。 (一) 因内部原因产生的意思表示瑕疵类型 《民法典》在其第一编第六章的第三节里规定了民事法律行为的效力，其中就包括了3种因内部原因产生的意思表示瑕疵的类型，具体如下： 1) 《民法典》第146条 1 规定了虚假意思表示，是指表意人和相对人通谋作出的与内心真意不一致的意思表示。虚假意思表示中的双方当事人都知道自己所表示出的意思不是真实意思，且该意思表示本身就欠缺效果意思，双方当事人均不希望此意思表示发生法律上的效力。一般而言，虚假表示在结构上包括内外两层行为，外部行为是双方当事人共同作出的与真实意思不一致的行为；而内部行为是隐藏于外部行为之下，体现双方真实意思的行为。司法实务中日渐增多的“名为买卖实为担保”的担保型买卖合同就是虚假意思表示，如内蒙古盛弘建筑工程有限责任公司与内蒙古鑫海房地产开发集团有限公司买卖合同纠纷案 2 ，在该案中买卖行为作为虚伪意思表示无效，而担保行为作为隐藏行为有效。 2) 《民法典》第147条 3 规定了重大误解。认定重大误解需满足以下四个条件：一是行为人主观上存在错误认识，这种错误可以是关于行为的性质，也可以是关于行为的相对人、交易标的的质量、数量等；二是行为的结果与行为人的意思相悖；三是行为人的错误认识与行为后果之间存在因果关系，即如果没有这种错误认识，将不会产生该行为后果；四是行为人在客观上遭受了较大损失，如果没有损失或损失较小，也不会构成重大误解。典型重大误解的案例如张甲诉张乙赠与合同纠纷案 4 ，在该案中，张甲对张乙的赠与是建立在张乙为其亲生子的基础上的，但张乙并非张甲亲生子，因而张甲构成重大误解，可以行使撤销权，这属于主体的认识错误。此外，在孟某某诉人寿保险股份有限公司邢台中心支公司案 5 中，法院认为因原告不能理解专业型保险条款，所以对该保险合同存在重大误解，这属于表示内容的错误。 3) 《民法典》第154条 6 规定了恶意串通。所谓恶意串通，是指行为人与相对人恶意勾结，为牟取私利而实施的损害他人合法权益的民事法律行为。恶意串通的民事法律行为在主观上要求双方有相互串通、为满足私利而损害他人合法权益的目的，客观上表现为实施了一定形式的行为来达到这一目的。典型案例如瑞士嘉吉国际公司诉福建金石制油有限公司等确认合同无效纠纷案 7 ，该案中的债务人以明显不合理的低价转让给其关联公司，关联公司在明知债务人欠债的情况下，未实际支付对价，可以认定债务人与其关联公司恶意串通、损害债权人利益，与此相关的财产转让合同应当认定为无效。 (二) 因外部原因产生的意思表示瑕疵类型 在《民法典》第一编第六章的第三节，除了上述3种因内部原因产生的意思表示瑕疵类型，还有3种因外部原因产生的意思瑕疵类型，具体如下： 1) 《民法典》第148条 8 和149条 9 分别规定了欺诈和第三人欺诈。民法中的欺诈一般是指行为人故意欺骗他人，使对方陷入错误判断，并基于此错误判断作出意思表示的行为。构成《民法典》第148条和149条需要满足以下四个要件：一是行为人须有欺诈的故意，这种故意既包括使对方陷入错误判断的故意，也包括诱使对方基于此错误判断而作出意思表示的故意；二是行为人须有欺诈的行为，包括虚构虚假事实和隐瞒真实情况；三是欺诈行为与错误判断之间存在因果关系；四是受欺诈人基于错误判断作出意思表示。典型案例如刘向前诉安邦财产保险公司保险合同纠纷案 10 ，在该案中，保险公司作为专业理赔机构，在其明知或应知保险事故属于赔偿范围的情形下却故意隐瞒被保险人可以获得保险赔偿的重要事实，对被保险人进行诱导，在此基础上达成的销案协议就属于因欺诈作出的意思表示，被保险人可以请求撤销该协议。 2) 《民法典》第150条 11 规定了胁迫。所谓胁迫，是指行为人通过威胁、恐吓等不法行为对他人思想上施加强制，由此使他人产生恐惧心理并基于恐惧心理作出意思表示的行为。构成《民法典》第150条的胁迫应当满足以下要件：一是胁迫人主观上有胁迫的故意，即故意实施胁迫行为使他人陷入恐惧以及基于此恐惧心理作出意思表示；二是胁迫人客观上实施了胁迫行为；三是胁迫行为具有不法性，包括手段或者目的的不法性；四是受胁迫人意思表示的作出与胁迫存在因果关系。如郑思红、于文合同纠纷案 12 ，根据查明的事实，本案所涉的《股权收购》协议是在原告受胁迫的状态下作出的不真实的意思表示，故该协议属于可撤销情形。 3) 《民法典》第151条 13 规定了乘人之危导致的显失公平。本条的显失公平将原《民法通则》和《合同法》中的“显失公平”与“乘人之危”合并规定，并有了新的内涵：主观上，民事法律行为的一方当事人利用了对方处于危困状态、缺乏判断能力等情形；客观上，民事行为成立时显失公平。典型案例如黄仲华诉刘三明债权人撤销权纠纷案 14 ，在该案中，用人单位与劳动者就工伤事故达成赔偿协议，但约定的赔偿金额明显低于劳动者应当享有的工伤保险待遇，应当认定为显示公平，劳动者请求撤销该赔偿协议的，人民法院应予支持。
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user: 4. 对我国意思表示瑕疵制度的思考 意思表示瑕疵制度一方面关涉行为人自由意志的实现，另一方面又和交易安全及相对人的信赖利益保护密切相关，它在民法世界中具有举足轻重的地位。因此，本章从我国意思表示瑕疵制度存在的不足入手，通过“对症下药”对该制度进行完善。 (一) 我国意思表示瑕疵制度的缺陷 从我国《民法典》对意思表示瑕疵制度的规定来看，目前立法上只规定了6种意思表示瑕疵，且规定的较为宽泛。可见我国法律对意思表示瑕疵制度的规定并不完善，且存在一定的滞后性。 在笔者看来，我国意思表示瑕疵制度的不足之处主要为：其一，《民法典》第146条的虚假意思表示仅指双方通谋的情形，即只规定了双方虚假行为而没有规定单方虚假行为。实务中不乏单方虚假行为的发生，因此立法需要对其中的真意保留和戏谑行为进行规制。其二，《民法典》第146条和第154条或有重复之嫌，双方通谋的虚假意思表示和恶意串通的民事法律行为存在交叉，容易造成司法的混乱。其三，我国对重大误解的规定过于笼统，导致司法在认定重大误解时往往具有争议，且没有在该概念里面做具体区分，不同类型的重大误解应当适用不同的法律条款。 (二) 我国意思表示瑕疵制度的完善 意思表示瑕疵制度在私法领域至关重要，关系到私法自治与交易安全，且与民法中的核心制度紧密联系，相互贯通。故根据以上存在的不足，提出如下措施： 1) 在立法上增加对单方虚假行为的规定。实务中，单方虚假行为又有真意保留和戏谑行为两种形式。真意保留是指表意人将意欲发生法律效果的意思保留于内心，其所表示的内容并非其意思的意思表示 [ 8 ]。对于真意保留的效力，为保护交易安全和相对人的信赖保护，表意人既然通过其意思表示有意识地使某种法律后果发生效力，那么其就不得以某种未表达出来的相反意图来阻止其从事的行为生效 [ 9 ]。但是，在相对人明知表意人真意保留的情形下，相比意思表示无效，使该意思表示为可撤销更为妥当。因而，可以将真意保留作如下规定：“表意人故意作出与其真实意思不一致的表示的，该意思表示有效。表意人能够证明相对人明知的其有权撤销该意思表示，但表意人行使撤销权的法律后果不得对抗善意第三人。” [ 10 ] 戏谑行为是指行为人作出的意思表示并非出于真意，并且期待相对人能知悉其意思表示并非出于真意。对戏谑行为的规定，可以参照德国民法例作如下规定：“戏谑行为无效，但如果相对人对此产生了信赖，则表意人必须向相对人赔偿因信赖该意思表示有效而遭受的损害。” 2) 按照司法审判的一般经验，恶意串通的构成要件有三点：一是要求当事人的主观心理为恶意，二是要求当事人之间存在积极的意思联络。三是恶意串通行为损害了他人的合法权益。恶意串通实质上就是通谋，但它并不必然指当事人通谋为不真实的意思表示，既可能是当事人通谋后以真实的意思表示为之，也可能通谋后为虚伪表示；既可能当事人双方通谋，也可能是一方当事人与另一方当事人的代理人或代表人通谋 [ 11 ]。由此可见，虚假意思表示完全可以吸收恶意串通的民事法律行为。 3) 将“重大误解”更换为“错误”。我国对重大误解的规定不同于其他国家的立法例，大陆法系理论上的误解是受领人的错误，指受领人对表意人的表达作了错误的理解。错误的范围显然大于误解的范围，但我国现行法只规定了重大误解制度，而没有规定错误制度。目前的误解制度只是内容的错误，而不包括表达错误的情况。因而，将《民法典》第147条的重大误解改为错误不仅可以使用语更加规范，而且可以与整个大陆法系相贯通。此外，对于“错误”的规定，应当在相关的司法解释中予以细化，可以将错误划分成意思形成时期的错误以及在意思表达时期的错误，将前者定义为动机错误，将后者又细分为内容上的错误和表示上的错误。
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user: 5. 结语 法律行为的根本属性就是意思表示，如果没有意思表示，那法律行为也将不复存在。意思表示是法律制度和法治社会建构的工具和手段。因而有瑕疵的意思表示必将影响当事人的意志和行为，同样受影响的还有经济生活和社会秩序。意思表示较为主观，瑕疵的认定在实务上也属争议焦点，因此对意思表示瑕疵制度进行探讨具有重要意义。 本文第二章从意思表示瑕疵的基本理论出发，在梳理意思表示的概念及构成要件后，紧接着探究了意思表示瑕疵产生的原因；第三章在第二章所整理的原因的基础上，将《民法典》规定的意思表示瑕疵作了类型化区分；第四章则对《民法典》规定的意思表示瑕疵制度作了思考，其中包括两部分，即意思表示瑕疵制度的缺陷以及相对应的解决方案。 由于笔者研究水平有限，所以本文在深度上有所欠缺。在今后的学习中，我会进行更深入的思考，从而更进一步地把握意思表示瑕疵制度。
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user: 摘要 闪锌矿是镓(Ga)和铟(In)最重要的载体矿物，它在各种类型的矿床中普遍存在。Ga和In已被美国、欧盟、英国、中国等列入关键矿产名录，其在战略新兴产业发展中有非常重要的作用，是平板显示屏、电子半导体和光伏电池等产业必不可少的原料。在本研究中，运用ICPMS技术对澳大利亚和其他国家各类矿床闪锌矿样品中微量元素的含量进行了分析。所得出的结果与相关文献中收集的数据结合在一起，分析Ga和In在不同类型矿床中的分布情况(矿床类型包括矿床工业类型与矿床成因类型)。研究发现，Ga主要分布在热液矿床、层控矿床及银(Ag)矿床中；而In通常在热液矿床、喷流–沉积矿床(SEDEX)和锡(Sn)矿床中含量较高。同时也探讨了Ga和In之间的关系，Ga/In的比率可以用于区别矿床成因类型，即在层控矿床和密西西比河谷型(MVT)矿床中Ga/In > 1；在网状脉矿床中Ga/In ≈ 1；在热液、矽卡岩、火山成因块状硫化物(VMS)和SEDEX矿床中Ga/In < 1。Ga和In的富集均与Cu相关，且Ga的富集与Ag相关，因此分别为下列置换提供了证据：(Ag， Cu) + + Ga 3+ ↔2Zn 2+ 和Cu + + In 3+ ↔2Zn 2+ 。Ga与Co含量的负相关性表明富含Co的闪锌矿相对贫Ga，但是对于这一现象还没有明确的解释。
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user: 1. 引言 闪锌矿是世界上非常重要的锌矿石矿物，且在所有富硫化物的碱金属矿床中都有出现 [ 1 ]。闪锌矿的晶体结构可以容纳多种微量元素，因而非常适合微量元素研究 [ 2 ]。在许多锌矿床中，闪锌矿不仅是Zn的主要来源，还是Cd，Ga，Ge和In等元素的主要载体 [ 3 ] - [ 8 ]。Gatterer (1941)对闪锌矿的形成温度与微量元素含量之间的关系进行了研究，显示Co和In富集在超高温热液矿床中，而Ga和Ge (Hg、Sn)则富集于低温矿床中，在低温组合中，富Ga闪锌矿的形成温度高于富Ge闪锌矿的形成温度 [ 9 ]。Cook等(2009)研究了不同类型矿床中元素的特征，并指出闪锌矿中微量元素的组成或许可以用来指示矿床成因，但是研究中并没有给出分析矿床成因的具体方法 [ 10 ]。 前文已提及闪锌矿是稀散元素Ga和In的主要载体，而Ga和In已被美国、欧盟、英国、中国等列入关键矿产名录，中国则是Ga和In的最大生产国 [ 11 ]。赵汀等(2017)对镓矿资源的需求趋势进行了分析，预测出全球2020年镓金属需求约410~430吨 [ 12 ]。毛景文等(2019b)针对关键金属矿床的成矿作用与成矿环境，同时考虑共伴生特点，将主要的关键矿床分为8种成因类型，其中Ga、In属于多种类型热液矿床中的伴生组分 [ 13 ]。陈伟波等(2019)对铟矿资源的供需现状进行了分析，认为未来我国将可能成为铟纯进口国 [ 14 ]。郭妍冉等(2019)对镓矿资源分布、生产现状及消费特点进行了分析研究 [ 15 ]。徐净和李晓峰(2018)、李晓峰等(2019)对铟的主要矿床类型进行了总结，并预测未来SEDEX和VMS矿床有可能成为铟资源的主要来源，而火山岩中铟的异常富集也应引起重视 [ 16 ] [ 17 ]。Ga和In在战略新兴产业发展中有非常重要的作用，是平板显示屏、电子半导体和光伏电池等产业必不可少的原料。鉴于Ga和In的重要程度，以及其与闪锌矿的密切关系，研究闪锌矿中Ga和In的富集规律对于寻找Ga和In具有十分重要的意义。 本文采用ICPMS溶液分析法获得38件闪锌矿样品中微量元素的含量。所得结果与在文献中收集的数据相结合，通过分析Ga和In在不同类型矿床中的含量变化，以及Ga和In之间，Ga或In与其他微量元素(如Cu、Sn、Ag、Co、Zn等)之间的相关性，来推测哪些类型矿床中的闪锌矿富含Ga或In。