DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 算法验证 下面主要通过模型计算来验证算法的正确性、精度和适用范围，模型包括VTI、HTI、EDA介质。HTI介质的近似相速度主要针对弱各向异性，具体讨论如下： 模型参数见表1，表2，计算结果见图1~8。 Table 1 Model parameter of model Vp0 (km/s) Vs0 (km/s) ε δ γ ρ (g/cm 3 ) 2.89 1.768 0.1 −0.1 0.1 2.42 表1. 模型1模型参数 Table 2 Model parameter of model Vp0 (km/s) Vs0 (km/s) ε δ γ ρ (g/cm 3 ) 2.89 1.768 0.2 −0.2 0.2 2.42 表2. 模型2模型参数 图1. 模型1精确相速度 图2. 模型1近似相速度 图3. 模型1由(2)式计算的相速度对误差 图4. xoz平面内P、SH、SV的精确与近似相速度比较 图5. xoz平面内P、SH、SV的精确与近似相速度比较 以上精确相速度通过解Christoffel方程得到，近似相速度由(2)计算得到，模型1的计算结果相对误差在4%以内，P、SH波的精度较SV波高，通过图4和图5可以更为直观的了解精确解与近似解的差异。 模型2，当各向异性系数达0.2时，精度有所降低其相对误差在10%以内。试验证明HTI介质当各向异性系数达0.4时，(2)式仍然能满足精度要求，而对P波当各向异性系数达0.5时，相对误差仍然保持在10%以内。
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user: 5. 结论 本文在研究极端各向异性介质地震波传播特征的基础上，研究了VTI、HTI介质中地震波传播的弱 图6. 模型4精确相速度 图7. 模型4近似相速度 图8. 模型2由(2)式计算相速度的对误差 各向异性近似。通过数值计算验证，计算结果相对误差在4%以内，P、SH波的精度较SV波高。当各向异性系数达0.2时，精度有所降低其相对误差在10%以内。试验证明HTI介质当各向异性系数达0.4时，近似表达式式仍然能满足精度要求，对P波当各向异性系数达0.5时，相对误差仍然保持在10%以内。研究成果对地震勘探的数据反演有重要的理论和实用价值。
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user: 摘 要 近年中国许多城市出现雾霾天气，环境污染日益严重，监控预测大气污染已成为空气质量研究中的重要组成部分。本文采用2013年1月到2015年12月成都市月环境空气质量综合指数，通过对数据序列进行平稳性、自相关和偏相关性的分析，建立成都市空气质量预测ARMA模型，检验模型的适用性，并基于实际数据进行预测分析。研究结果表明，所建立的ARMA模型能够有效预测成都市空气质量指数，从而为监控空气污染状况、合理运用环境污染治理措施提供依据。 关键词 :ARMA模型，环境空气质量综合指数，预测
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user: 1. 引言 2016年5月，第二届联合国环境大会发布的最新报告称，每年世界各地约有700万人死于空气污染。去年，美国的一项研究报告显示，中国的空气污染平均每天会造成约4000人死亡，占中国总死亡人数的17%，这些数字都表明中国城市环境污染问题日益突出。环境对居民生活和经济发展产生了巨大影响，不仅造成生产力下降等看得见的损失，还会影响投资环境和产品的市场竞争力。因此，环境的发展变化和大气污染的监控预测已成为空气质量研究的重要组成部分。 2016年1月1日，环境空气质量标准(Ambient air quality standards) GB 3095-2012代替GB 3095-1996和GB 9137-88实施。新空气质量标准是为了贯彻《中华人民共和国环境保护法》和《中华人民共和国大气污染防治法》，保护和改善生活、生态环境，保障人类身体健康而制定的。该标准规定了环境空气功能区分类、标准分级、污染物项目、平均时间及浓度限值、监测方法、数据统计的有效性规定及实施与监督等内容，并提出了环境空气质量综合指数来全面综合地反应空气质量。随着环境空气质量新标准的实施，人们对空气质量的关注程度会更高，因此，科学地评价、分析和预测环境空气质量综合指数就成为一项必不可少的研究工作。 2016年是十三五规划的开局之年，四川省委提出了把成都市建设成为西部地区门户枢纽、西部金融中心、西部经济核心增长极的规划建议。在此经济规划下，成都市的环境质量愈发重要。而成都市位于四川盆地的“锅底”，四川盆地特殊的地理位置和地形特征，这使得成都市云雾较多，且对该市污染物的垂直扩散形成抑制作用。这对市民身体健康和当地经济发展产生了较大威胁和不良影响。所以准确预测成都地区的空气质量，不仅与居民的生活息息相关，也与成都市的经济发展密不可分。
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user: 2. 文献综述 在已有研究中，许多学者通过不同方法对空气质量进行预测预报。孙柏峰利用灰色理论预测模型对吉林省未来十年的污染物排放量进行预测与分析，并且计算了该预测模型的平均相对误差、后验算比以及小误差概率，来衡量模型的准确度 [ 1 ] 。宋宇辰和甄莎运用BP神经网络法和时间序列法，对包头市的二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物的年份浓度值和月份浓度值进行预测，进而对包头市日后的空气质量进行分析 [ 2 ] 。朱悦，郑洪波等运用具有适用性广，预测准确率高等优点的灰色系统预测模型对大连市未来五年空气中二氧化硫的浓度变化趋势进行预测，对其模型的精度和可行性进行了分折和检验，并与目前常用的指数平滑法的预测结果进行了对比，最终得出了灰色系统预测模型精度高的结论 [ 3 ] 。 上述文献所涉及到的预测模型中，对空气质量预测常用的有时间序列法、灰色理论预测法、回归分析法、专家系统法、神经网络法等。其中，BP神经网络模型适用于中长期的预测，优点是逼近效果好，计算速度快，不需要建立数学模型。缺点是无法表达和分析被预测系统的输入和输出间的关系，预测人员无法参与预测过程，收敛速度慢，难以处理海量数据，算法不完备。灰色模型，即对原始数据作累加生成得到近似的指数规律再进行建模的处理方法。优点是不需要很多的数据，能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题；运算简便，易于检验。但缺点是只适合用与中长期的预测，和指数增长的预测，数据波动性对预测精度有较大影响，预测精度较差。时间序列预测法(ARMA模型预测)适应于短期或中期预测。时间序列分析预测法的前提是假定事物的过去会延续到未来，事物的现实是历史发展的结果，而事物的未来又是现实的延伸，事物的过去和未来是有联系的。其优点是简单易行，便于掌握，能够充分运用原时间序列的各项数据，计算速度快，采用组合的时间序列或者把时间序列和其他模型组合效果更好。缺点是不能反映事物的内在联系，不能分析因素之间的相关关系。 在空气质量预测方面，可将城市空气质量的月度变化看成是一组时间序列，基于过去和未来空气质量之间的关联性，利用时间序列的方法研究城市空气污染指数在时间尺度上的演变。综合比较各种方法的优缺点，并结合所收集的数据特征，ARMA模型与其他预测模型相比，具有模型清晰、操作简单、便于执行、所需指标数据简单、预测精度高等优点，因此更加适用于本文的研究。
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user: 3. ARMA模型相关理论 3.1. 理论背景 博克斯–詹金斯法，简称B-J法或ARMA法，是以美国统计学家Geogre E.P. Box和英国统计学家Gwilym M. Jenkins的名字命名的一种时间序列预测方法。博克斯–詹金斯法依据的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，即除去个别由于偶然原因引起的观测值外，时间序列是一组依赖于时间的随机变量。这组随机变量所具有的依存关系或自相关性表征了预测对象发展的延续性，而这种自相关性一旦被相应的数学模型描述出来，就可以从时间序列的过去值及现在值预测其未来值。 Box-Jenkins 预测模型包括自回归模型AR、综合模型I和移动平均模型MA。通过模型设定、参数估计、诊断检验以及预测四个步骤，最终确立最优的时间序列模型ARIMA。 3.2. 模型定义 ARMA模型(自回归滑动平均模型)是研究时间序列的重要方法，由AR模型(自回归模型)与MA (滑动平均模型)为基础“混合”构成，其目的是由时间序列的过去值及现在值预测其未来的值 [ 4 ] 。 自回归模型(AR)：反映经济变量的当前值与其过去值的关系。AR(p)模型是回归模型的一种形式，其一般形式为： 移动平均模型(MA)：反映经济变量当前值与当前及过去误差项的关系。一般形式的MA(q)模型可以表示为： 两者结合的模型自回归移动平均模型ARMA(p，q)模型。如果时间序列 是它的当期和前期的随机误差项以及前期值的线性函数，即可表示为： 3.3. 模型识别 对于一个平稳时间序列的预测问题，首先要考虑的是寻求与它拟合最好的预测模型，而模型的识别与阶数的确定则是选择模型的关键。 AR(p)模型的识别。若序列的偏自相关函数在p以后截尾，而且自相关系数是拖尾的，则此序列是自回归AR(p)序列。 MA(q)模型的识别。若序列的自相关函数在q以后截尾，而且偏自相关系数是拖尾的，则此序列是移动平均MA(q)序列。 ARMA(p，q)模型的识别。若序列的自相关函数和偏自相关系数都是拖尾的，则此序列是自回归移动平均ARMA(p，q)序列。至于模型中p和q的识别，则要从低阶开始逐步试探，直到定出合适的模型为止。模型分类如表1所示。 3.4. 模型估计 经过模型识别，确定了时间序列模型的结构和阶数后，需要对模型进行估计。 估计模型的方法较多，最常用的有最小二乘法、矩估计和利用自相关系数直接估计。
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user: 4. 成都市空气质量预测研究 4.1. 数据来源与处理 所选数据为中国环境监测总站(http://www.cnemc.cn)环境质量报告中2013年1月到2015年12月的环境空气质量综合指数(下文均简称综合指数)。环境空气质量综合指数是新的空气质量标准中所提出的一个衡量空气质量的综合指数，它是一个描述城市环境空气质量综合状况的无量纲指数，综合考虑了 等六项污染物的污染程度，环境空气质量综合指数数值越大表明综合污染程度越重。 一般情况下，人们通过所在城市的AQI数据，可以了解该城市的空气质量情况。在之前的研究文献中，也多采取空气质量指数AQI (Air Quality Index)来进行分析。而在本文中，我们选用环境空气质量综合指数进行研究，这是因为，环境空气质量综合指数可以更加全面、综合地反映地区空气质量。 4.2.模型建立 4.2.1. 平稳性检验 对综合指数序列(CI)画时间序列图，并做ADF平稳性检验。结果分别如图1和表2所示。 由图1可以看出，CI始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界，无明显趋势和周期特征。初步判断CI序列是平稳序列。由图2所示的单位根检验可以看出，t统计量的值小于临界值，p值小于0.05，进一步验证了CI是平稳序列。 Table 1 Model classificatio 自相关系数(ACF) 偏自相关系数(PACF) 模型 拖尾 p阶截尾 AR(p) p阶拖尾 截尾 MA(q) 拖尾 拖尾 ARMA(p，q) 表1. 模型分类 图1. 2013年1月~2015年12月CI时序图 图2. 模型拟合效果图 4.2.2. 模型选定及定阶 根据CI序列的自相关系数和偏相关系数以及模型分类表(表1)，可确定模型为ARMA(p，q)模型。 在选定模型的基础上，确定p和q的值。参考CI数据以及一阶差分后自相关系数和偏相关系数图，根据AIC值越小、相关系数 值越大越好的原则，比较AIC值和 值，根据AIC信息准则判别确定模型的阶数(表3)，可知较理想的模型是ARMA(1，1)。 4.2.3. 模型参数估计 通过Eviews对模型ARMA (1，1)进行参数估计，结果见表4。 由此确定ARMA (1，1)模型如下： 4.2.4. 模型诊断 通过Eviews软件做出模型拟合效果图，可以得出拟合效果较好的结论。为检验回归方程残差的序列相关性，可计算如图2所示的Q统计量，可以看出，自相关和偏相关值都接近于零，Q统计量的P值大于5%，接受原假设，即残差序列不相关，{ }是一个白噪声序列。 4.3. 模型预测 Eviews软件对CI预测有两种方法：动态预测和静态预测。本文采用静态预测方法对第37个CI的数据进行预测(如图3)。 经过静态预测得到2016年1月的预测值 = 6.62。与真实值6.75相比，绝对误差0.13，相对误差1.93%。再根据图3，拟合值与真实值、预测值与真实值之间的误差大部分都在2%之内，认为预测效果较好。通过对未来几期空气质量的预测，发现CI数据变化不大，维持在6左右，这也意味着成都市的 Table 2 ADF tes Null Hypothesis: CI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic—based on SIC， max lag = 9) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic −4.702396 0.0006 Test critical values: 1% level −3.632900 5% level −2.948404 10% level −2.612874 表2. CI序列ADF检验 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Table 3 The AIC value of different model ARMA模型 ARMA(0，1) ARMA(1，0) ARMA(1，1) AIC值 4.3287 4.0960 4.1056 拟合优度 0.1180 0.1310 0.1714 表3. 不同模型AIC值 Table 4 Estimate mode 变量 系数 T值 P值 C 5.8585 14.0695 0.0000 AR (1) −0.0550 −0.2404 0.0030 MA (1) 0.4339 1.7670 0.0068 表4. 模型估计 图3. 静态预测图 空气质量在未来一段时间内不会有所改善，仍将位于空气质量较差城市之列。因此，从长远来看，为改善空气质量状况，防止出现环境恶化的可能性，成都市有必要采取适当措施，以应对大气污染现状，改善生态环境。 4.4. 模型结论及比较研究 根据ARMA模型预测结果及其变化趋势进行分析可以看出，ARMA模型能够很好的根据空气质量历史数据进行短期预测，能够较好的预测出成都未来的空气质量，精确度较高。根据预测结果，成都市空气质量与去年同期相比有所改善，但长远来看，好转趋势并不明显，基本上是维持现有较高的污染水平上下波动。为此，仍需要把保护环境、改善空气质量作为政府工作的重心，仍需采取相关措施加以改善。 BP网络模型是根据人工神经网络的特点设计，以解决因果关系较为复杂的判断、预测等问题为目的技术模型。BP网络包括输入层、输出层以及一层或多层的隐含层。运用此种方法对CI序列进行预测时，需要合理有效的选择隐层数和隐层的节点数。运用SPSS建立BP神经网络预测模型，对第37期的CI进行预测，预测结果为6.43，绝对误差0.32，相对误差4.7%。BP神经网络的预测方法需要将原始数据分为训练集和测试集来建立最优的模型，因此建立出的模型会损失原始数据的部分信息 [ 5 ] 。针对本文只有一个变量CI以及数据量的具体情况，运用BP神经网络来进行预测，并不能显示出其优势，并且预测过程较为繁琐，预测结果误差也较大。经验证，此方法误差比灰色理论模型和时间序列模型误差都大。 灰色理论预测的建模方法实质是对原始数据序列作一次累加生成，使生成序列呈一定规律，并用典型曲线拟合，建立数学模型。对CI序列的预测采取GM(1，1)模型，这是最常用的一种灰色模型，它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型。运用Excel建立灰色预测模型，求出辨识参数，并对第37期的CI进行预测，预测结果为6.52，绝对误差0.23，相对误差3.4% [ 6 ] 。由此可见，灰色理论模型的预测精度较差，序列完整性、可靠性低。此方法误差较BP神经网络误差小，较时间序列模型误差大。 上述比较研究的结果表明，本文对CI序列数据的预测，运用ARMA时间序列分析方法进行预测，操作简单，运算快，预测误差在2%之内，预测结果较好，在短期预测中较为实用。
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user: 5. 结论和建议 本文采用成都市36个月的空气质量综合指数，利用ARMA模型对成都市空气质量进行预测。ARMA模型仅利用环境质量综合指数这一变量的历史数据，即可对未来的空气质量进行短期预测，操作简单，预测结果精确度也较高，研究结果表明，成都市空气质量在未来一段时间内无好转趋势。与BP神经网络和灰色理论模型预测法相比预测效果较好，预测误差相对较小。 值得注意的是，ARMA虽然可以较为精确地预测成都地区空气质量的变化趋势，但无法揭示导致该地区空气质量变化的影响因素和影响机制。关于这方面的不足，还有待于进一步的深入研究和分析。 成都市位于我国四川盆地，又是西部地区经济发展的领头羊，保持良好生态环境的重要性不言而喻。针对目前空气质量差、环境污染重的现状，提出以下两点建议。 第一，做好改善环境的长期规划，把环境工作放在重心位置。2016年6月5日是第45个世界环境日，环境保护部发布了今年环境日的主题：“改善环境质量，推动绿色发展”。根据模型预测结果，短期内成都市空气质量并不会有所改善。据此，成都市应立足现在，着眼未来，采取一系列环境保护措施，短期和长期规划并重，切实把保护环境放在政府工作的重心位置。 第二，加强城市综合治理，大力开展植树种草，扩大绿化面积。成都市位于四川盆地“锅底”，这一不利地理位置的事实虽然无法改变，但控制环境污染仍有许多行之有效的具体措施。比如，增大市区内绿化面积以提高整座城市的绿化覆盖率，严格控制易产生粉尘的建设项目以最大程度减少扬尘产生的污染。这些措施，都可以有效保护市区环境，改善空气质量。
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user: 摘 要 本文结合贵州财政收入的构成内容和结构特点，利用R软件，对收集的数据进行整理分析，找出影响地方财政收入的关键影响因素，使用传统时间序列和多元回归分析方法相结合，建立较为完整的地方财政收入预测模型，对贵州省2015~2016年的财政收入进行预测。 关键词 :多元回归分析，Holt指数平滑预测，预测模型
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user: 1. 研究目的 构建贵州省历史财政收入数据与同期社会经济发展相关的数据库，梳理影响财政收入关联指标，分析、识别出影响财政收入的关键因素；研究各影响因素与财政收入的相关性，精选出财政收入评价指标，研究并建立贵州省2015~2016年财政收入预测的参考模型。
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user: 2. 数据整理 2.1. 数据预处理 数据来源于中国统计年鉴(http://www.nianjianku.com/)，初步选取贵州省财政收入相关的指标变量14个，在EXCEL中对选取的指标数据进行整理。样本数据预处理中出现了缺失值，如2004年，2005年，2006年的税收收入的数据是缺失的，如表1所示。 2.1.1. 缺失值处理 在贵州财政收入的数据中出现明显的缺失值现象，出现缺失值的可能原因有：第一、统计局没有录入数据；第二、国家政策有所改动；第三、数据的丢失。因此对于丢失的数据我们用数据挖掘中的一些方法进行处理。在此我们要研究税收收入与相应关联指标的影响，因此我们需要的是缺失指标的一个趋势，且国家的财政收入指标是缓慢变化的，因此第一和第二种缺失值不会出现剧增或者剧减，因此可以采用数据处理方法求出缺失值。常用的求缺失值的方法有平均法、移动平均法、时间序列推测和加权调整。对历年的税收收入做简单的散点图，发现该序列随时间呈线性指数关系，对缺失数据列采用时间序列分析，我们利用了霍尔特(Holt)两参数指数平滑法 [ 1 ] 推算缺失值序列，结果如表2。 2.1.2. 数据标准化处理 由于数据存在不同的量纲，采用Z-Score值标准方法对数据进行标准化处理。设数据为 ，其均值为 ，标准差为 ，标准化公式如下：
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user: 3. 模型的建立与求解 3.1. 回归模型的建立 设响应变量与解释变量之间有线性关系，则多元线性回归模型 [ 2 ] 为： Table 1 Partial missing values of the original dat 年份 税收收入 (亿元) 全社会固定资产投资 (亿元) 地区生产总值 (亿元) 就业人数 (亿元) 农林牧渔业总产值 (亿元) 工业总产值 (亿元) 1999 61.12 333.9 937.5 1832.5 407.12 551.93 2000 77.43 402.5 1029.92 1866.28 412.97 631.6 2001 67.02 533.74 1133.27 2068.01 418.61 696.63 2002 89.22 632.44 1243.43 2106.14 431.39 797.9 2003 93.44 754.13 1426.34 2145 466.72 977.64 2004 869.25 1677.8 2186 524.64 1394.91 2005 1018.25 2005.42 1944.29 571.84 1690.4 2006 1197.68 2338.98 1953.24 601.54 2066.77 2007 211.85 1488.8 2884.11 1872.64 697.01 2520.36 表1. 原始数据的部分缺失值 注：红色代表缺失值。 Table 2 Predicted value of missing value (100 million yuan 年份 预测值 2004 101.7671 2005 110.4691 2006 119.1711 表2. 缺失值的预测值(亿元) (1) 其中 是 个未知参数， 是回归常数， 为回归系数， 是解释变量的个数， 代表随机误差项。设是 的 组解释变量的观测数据，线性回归模型用矩阵表示为： (2) (2)式中 是 维变量的观测向量(响应变量)， ， 是一个 阶设计矩阵，其形式为 是估计参数向量(回归系数向量)， ； 是服从正态分布 的 维随机向量， ，由最小二乘法原理求得回归参数 的估计值为 。 求得回归方程之后，进一步对回归模型进行检验。 3.2. 回归模型的求解与分析 首先绘制财政总收入与各指标变量之间的散点图，初步剔除对财政总收入影响不显著的变量由图1 图1. 散点图 可看出，就业人数和卫生机构数这两个解释变量的分布情况可知，分布点没有规律并且不呈现任何趋势；说明就业人数和卫生机构数对财政总收入影响不显著，所以我们可以初步剔除这两个变量。初步建立回 归模型 进行回归分析。本文选用Backward法逐步回归进行线性回归，R软件运行结果如图2。 从图2可以看出，逐步回归之后，最终筛选出影响贵州省财政总收入的主要影响因素7个，在此基础之上，建立多元线性回归预测模型对贵州省的财政总收入进行预测。以财政总收入作为响应变量，选取的解释变量如表3所示。 利用以上指标建立多元回归预测模型对财政总收入进行预测，建立的回归预测模型为： 3.3. 回归模型的拟合优度和显著性检验 从图2看出，决定系数 ，调整后的 ，检验统计量 ， ；由决定系数和 检验来看，回归方程高度显著，说明 ，整体上对 有高度显著的线性影响。从回归系数的显著性检验来看，解释变量 对 均有显著影响，其中 个人储蓄存款的 最大，但仍然在5%的显著性水平上对 高度显著，这说明在多元线性回归中不能仅凭简单相关系数的大小来决定指标变量的取舍。 图2. 回归分析结果 Table 3 The main influencing factors of the total fiscal revenue in Guizhou Provinc 相应变量Y 解释变量X Y：财政总收入(亿元) X 1 ：税收收入(亿元) X 2 ：地区生产总值(亿元) X 3 ：农林牧渔业总产值(亿元) X 4 ：货运量(万吨) X 5 ：建筑业总产值(亿元) X 6 ：社会消费品零售总额(亿元) 表3. 贵州省财政总收入的主要影响因素 3.4. 模型诊断 由图3中红线的分布可知，各残差值基本在0轴水平线附近随机波动，途中的曲线与残差的0轴水平线没什么差异，也接近于直线，因此，财政总收入与其他变量之间的线性关系假定成立，各指标变量间线性不相关。 图4可以看出，各个点基本上在直线周围随机分布，没有固定模式，因此，在财政总收入与其他变量的线性模型中， ，关于随机误差项均值为零、同方差的正态性假定基本成立。 3.5. 结果分析 对各指标变量的预测值建立数据框，利用多元回归预测2015~2016年贵州省财政总收入，在95%的置信水平下，R运行的结果如表4。 从表4中看出，2015年财政总收入在95%的置信水平下预测值为 亿元，2016年财政总收入额度为 亿元。 图3. 残差诊断图 图4. 正态性诊断图 Table 4 Total fiscal revenue of Guizhou Province in 2015-2016 (100 million yuan 年份 预测值 预测下限 预测上限 2015 2341.259 2308.760 2373.757 2016 2552.123 2500.027 2604.220 表4. 贵州省2015~2016年财政总收入(亿元)
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user: 4. 模型的作用 回归分析研究的主要对象是客观事物变量间的统计关系，它是建立在对客观事物进行大量实验和观察的基础上用来寻找隐藏在那些看上去是不确定的现象中统计规律性的统计方法。基于影响财政收入的因素分析 [ 3 ] 作为回归模型的一个重要作用。多元回归模型对影响财政收入变量之间的关系作出了度量，从模型的回归系数可以发现财政收入变量间的结构关系，给出财政预测的一些量化依据。通过建立财政收入的宏观预测模型就可以对未来作出预测。
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user: 5. 总结 通过以上对1999年到2014年贵州财政收入相关的经济指标的分析，以定性与定量相结合的方法建立地方财政收入预测模型，预测贵州省2015年到2016年财政收入，为贵州省2015~2016年财政计划提供参考，对其他地方政府建立财政收入预测提供了一定的参考价值。对模型预测方法进行比较，回归模型表现比较稳定，能够弥补ARIMA模型对结构变化不敏感的缺陷，但是，回归模型的限制条件较多，实际运用过程中有一定的难度，达不到理想状态。本文将两种模型结合起来，能降低模型预测的误差，整体表现良好。
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user: 摘 要 近年来，随着科学技术的迅速发展及应用的需要，多智能体系统的协调控制成为控制领域的一个研究热点。一致性问题作为多智能体系统协调控制的基础，受到了各个领域的研究学者越来越多的关注。本文针对非线性多智能体系统设计了相应的一致性控制算法，利用黎卡迪方程方法以及Markov的特性使非线性系统达到均方一致性，最后通过仿真验证了结果的正确性和有效性。 关键词 :多智能体系统，均方一致，领航者，黎卡迪方程，马尔科夫切换拓扑
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user: 1. 引言 近年来，多智能体系统的协调控制发展的越来越快，应用也越来越广泛，比如无人机、编队控制、群集、同步等等，引起了专家学者的广泛关注和深入研究。在多智能体系统的协调控制问题中，多智能体一致性问题是智能体之间协调控制的基础。Vicsek，A.Jadbabaie，Olfati-Saber，Murry和Ren等人 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 分别对一致性展开了研究，做出了理论分析。 上述的文献主要研究的是固定拓扑下的多智能体系统一致性问题，但是在实际问题中，我们经常会遇到很多随机因素的影响，许多系统的操作环境会带有不确定性，导致其通信拓扑结构可能会是随机切换的。在Olfati-Saber和Murry研究一致性问题的影响下，Costa在文献 [ 6 ] 中对带有干扰的连续时间马尔科夫切换下的多智能体系统进行了分析，并使其达到均方一致。对于离散时间下的多智能体系统，Zhang和Mo [ 7 ] [ 8 ] 也研究了马尔科夫切换拓扑下的均方一致性问题。Li等人 [ 9 ] 分别对离散和连续时间随机切换下的高阶多智能体系统的一致性问题展开了研究。Miao等人 [ 10 ] 研究了带有领航者的马尔科夫切换拓扑下的均方一致性问题。文献 [ 11 ] 基于采样控制研究了马尔科夫切换拓扑下二阶多智能体系统的均方一致性问题。 在上述文献中的多智能体系统的动力学为一阶、二阶或高阶的，但在实际生活中，一般的物理系统都是非线性的，因此对非线性系统的研究有着重大的意义。文献 [ 12 ] 研究了有向拓扑结构下的具有非线性系统模型的多智能体系统的同步问题，提出了有向拓扑有生成树可以使多智能体系统达到一致。 [ 13 ] 提出对二阶非线性多智能体系统，其系统可以达到一致。 [ 14 ] 提出了分布式非线性控制协议使多智能体系统达到一致。 [ 15 ] 讨论了有向网络下非线性多智能体系统的协调跟踪问题。 注意到已有的非线性多智能体系统一致性结果其网络拓扑图一般是固定的，往往忽略了其操作环境带来的不确定因素，使得文章的可行性不是很强。目前的文献主要是对于多智能体系统在随机切换下的一致性问题和非线性多智能体系统一致性问题分别给出的，但是同时考虑了随机切换拓扑和非线性多智能体系统下的文章并不多。本文研究了其均方一致性问题，首先假设其拓扑结构受到一个遍历的马氏链驱动，然后运用黎卡迪方程方法和随机系统理论，给出了实现均方一致的条件。
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user: 2. 问题描述 2.1. 图论基础 代数图论在多智能体系统中起着关键重要的作用， 个智能体间的信息交互网络拓扑图记为 ，其中顶点的集合 表示有 个智能体， 是图的边集。 的边 表示智能体 和智能体 之间可以发生信息的交互。图 的邻接矩阵 ，其中 表示节点 和 之间的连接权重，当节点 能从节点 得到其信息时 ，否则 。图 的拉普拉斯矩阵定义为 ，其中度矩阵 是对角元为 ，其它元为零的对角矩阵。即有 ， 。对于无向图 ，其的拉普拉斯矩阵 为一个对称矩阵。本文中我们用用顶点0表示领航者，信息在领航者和包含在领航者邻居集内的智能体之间交互，其拓扑图由图 表示，并且图 由图 、领航者0以及领航者与其邻居之间的边组成。 考虑 个图 的并图： 设 分别是 的邻接矩阵和拉普拉斯矩阵，若 的邻接矩阵 ，则 是 的一个有效拉普拉斯矩阵。设 ，其中 是第 个图中第 个智能体与领航者之间的权值，若智能体与领航者互为邻居 ，否则 。矩阵 ，若对所有 ， ，则称矩阵 是对角占优的。设 ，由 是对角占优矩阵，可知 也是对角占优矩阵。由 可知 也是对角占优矩阵。 在 个不同的拓扑上 随机切换， 当且仅当随机变量 。切换过程 取决于时间齐次马尔科夫过程，这个马尔科夫过程的状态空间相当于所有可能的拓扑。 2.2. 系统模型 考虑包含N个智能体和一个领航者的多智能体系统，智能体i和领航者的系统方程如下所示： (2.1) (2.2) 其中常数矩阵 表示为状态输入矩阵， 表示控制输入矩阵， 表示智能体 在 时刻的状态， 表示领航者的状态， 表示为控制输入， ，是一个连续的向量值函数，它表示网络中各个体的固有非线性动态。 在随机切换拓扑 上，根据多智能体系统(2.1)~(2.2)的领航者跟随一致性问题，我们设计如下一致性协议为： (2.3) 其中 是控制增益。 定义1：对任意的 和 的初始分布，若存在一致增益 使得： (2.4) 则称多智能体系统(2.1)~(2.2)在协议(2.3)下达到领航者跟随一致。 若存在正数 和 使得： 则称以速度 达到连续时间领航者跟随一致。 引理2.1 [ 16 ] ：若 连通，则 是一个正定矩阵。 假设2.1：图 连通。 在假设2.1的条件下 是一个正定矩阵，则 的所有特征值大于0，设 的最小特征值为 ，最大特征值为 ，且存在正交矩阵 ，使得 ，其中 是矩阵 的特征值， 。 引理2.4 [ 17 ] ：非线性函数 满足如下Lipschitz条件： (2.5) 其中 ； 为正常数； 为Euclidean范数。 引理2.5 [ 18 ] ：任意两个向量 和任意的正定对称矩阵 ，有 (2.6) 假设2.2：连续时间马尔科夫过程具有遍历性。 在假设3.1成立的条件下，马尔科夫过程容许唯一的不变分布 ，且马尔科夫过程中的任一状态可以从状态空间中的任何其他状态达到。其中 。不失一般性，对所有的 ，马尔科夫过程 的分布由 给出。 假设2.3： 镇定。 若 可镇定，则如下黎卡迪(Riccati)方程存在正定解 使得 可找到 使得 (2.7) 若 连通，增益矩阵设计为 [ 19 ] 其中系数 。 假设2.4：存在一个 使得： (2.8) 成立，其中 。
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user: 3. 主要结论 这部分研究多智能体系统(2.1)~(2.2)在协议(2.3)下的领航者跟随一致性问题。 定理3.1：考虑马尔科夫切换拓扑，假定假设2.1、假设2.2、假设2.3、假设2.4成立，设 是(3.1)的解， 。则对任意的初始条件，在控制协议(2.3)下，多智能体系统(2.1)~(2.2)可以速度 达到了领航者跟随一致。 证明：智能体 和领航者之间的状态误差表示为 ， 的动态为 其中当 时， ，当 时， 。设 是 时刻的拉普拉斯矩阵，由此可得： (3.3) 其中 。 考虑如下函数 ，我们设 其中 。 通过 [ 20 ] 中的引理4.2得 可知 又由引理1.4和引理1.5可知 可知 设 ， 的分布由 给出，可得 又由假设3.2、假设3.3可知 可得 ，即 ， 以速度 收敛到0，则在控制协议(2.3)下多智能体系统(2.1)~(2.2)可以以速度 达到领航者跟随一致。 注3.1：文章 [ 9 ] 证明了在连续系统切换拓扑是联合连通的情况下，系统会实现均方一致性。本文在该基础上，以黎卡迪方程方法和随机系统理论方法，构造V函数，给出了实现均方一致的数值条件，具有很大的实际意义，而且考虑的系统模型是非线性的，得到的结果也具有工程意义。
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user: 4. 数值仿真 这部分给出例子来证明上述理论的有效性。考虑如图1所示的网络拓扑图，通信拓扑在 ， ， 之间随机切换，图里 ， ， 所有边的权值都为1，并图 边的权值是 ， ， 对应边的权值之和。 考虑包含一个领航者和四个智能体的多智能体系统，如图1，通信拓扑在 ， ， 之间随机切换，假定系数矩阵 ， 容易验证出 是可镇定的。由图1可知 ， ， 是不连通的， 是连通的。 我们可以得出 ， ， 继而 可得 。设连续马尔科夫过程的初始分布 ，假定我们以速度 达到领航者跟随一致。当 ， 时，由(3.1)可得 由 ，取 ，可得 令 ，在控制协议(1.3)下，状态误差轨迹如图2和图3所示，可知4个智能体全部与 图1. 网络拓扑图： ， ， 图2. x i (1)智能体的状态轨迹 图3. x i (2)智能体的状态轨迹 领航者达到一致。
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user: 5. 结论 本文主要研究了连续时间随机切换拓扑情况下的领航者跟随一致性问题，在拓扑图的并图连通的情况下，设计了基于多智能体之间信息的控制协议，利用黎卡迪(Riccati)方程、马尔科夫理论分析得到了领航者跟随的均方一致性，最后通过Matlab仿真验证了结果的正确性。
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user: 摘 要 采用CATIA软件建立LNG储罐二维、三维实体模型，在HYPERMESH软件里划分六面体网格，导入ANSYS软件计算分析3万立LNG储罐整体温度场及热应力分布。根据计算结果文件，总结3万立LNG储罐温度及热应力分布规律，提出LNG储罐保冷施工的关键控制点，加强对LNG储罐保冷施工质量的管理，提升了LNG施工水平。 关键词 :LNG储罐，六面体网格，温度场，热应力
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user: 1. 引言 随着国家经济的发展和对能源的需求增大，特别是天然气消费量逐年增长。液化天然气(LNG)是一种清洁高效的低碳能源，近年来在国内得到了快速的发展，具有广阔的市场前景。 LNG储罐作为LNG工艺的重要储存设备，其保冷结构的合理对LNG运行、输送起到至关重要作用。在大型LNG储罐的保冷施工中，往往出现工作量大，交叉作业多，施工控制环节薄弱，施工水平低，作业风险高等难题 [ 1 ] 。LNG储罐结构较复杂，保冷施工达不到要求，会造成“热短路”现象，对LNG储罐运行不利。本文通过研究3万立LNG在不同季节下的温度和应力耦合场，分析LNG储罐温度场和应力场的分布规律，对LNG储罐保冷施工具有指导意义。
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user: 2. 3万立LNG储罐结构特点 储罐的最大容积3万立方米，罐内外罐罐壁均为圆柱形(图1)。内罐高度26.212 m，内罐半径20.75 m，外罐高度35.998 m，外罐半径21.75 m。各部分结构如下，各部分材料属性如表1所示： (1) 罐顶最里层(第一层)为0.005 m厚的铝吊顶，第二层为0.8 m玻璃纤维，第三层为空气，第四层为0.01 m厚的Q345R钢板。 (2) 罐壁最内层(第一层)是(0.008 m~0.02 m)厚的06Cr19Ni10钢板，第二层为0.3 m厚的弹性毡，第三层是0.7 mm厚的膨胀珍珠岩层，第四层为5 mm厚的Q345R钢板。 (3) 罐底最上层(第一层)是0.005 m厚的06Cr19Ni10 钢板，第二层是0.05 m厚的干沙层；第三层是0.6 m厚的泡沫玻璃砖层，第四层为0.05 m厚的沥青层，第五层为0.006 m厚的Q345R钢板，最外层(第五层)是1 m厚的混凝土层。内罐底边缘是0.4 m × 0.8 m的混凝土环梁。
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user: 3. 二维结构温度场计算与分析 3.1. 温度边界条件 储罐内罐工作温度−163℃，设计液位23.6 m。参照北方的气候特点，夏季环境温度取30℃，冬季环境温度取−30℃ [ 2 ] 。对储罐进行温度加载，采用第三类边界条件，空气对流换热系数25 W/(m 2 ∙K)；液面与内罐吊顶甲板之间充满BOG气体，BOG气体对流换热系数取15 W/(m 2 ∙K)。 3.2. 储罐在不同环境温度下的温度场数值模拟 取夏季、冬季环境温度对储罐温度场进行模拟，得到不同环境温度下储罐结构的温度分布(图2、图3)。 图1. 3万立LNG储罐剖视图 图2. 夏季LNG储罐温度场分布 Table 1 Properties of the materia 序号 名称 弹性模量E (Pa) 泊松比u 导热系数W/(m·k) 线性热膨胀系数 比热容c J/(kg·K) 密度kg/m 3 1 内罐0Cr18Ni9 2.08E11 0.2 11.8 1.67E-5 460 8000 2 聚氨酯泡沫 39.4E6 0.42 0.03 1.4E-5 1380 50 3 高密度聚氨酯泡沫 39.4E6 0.42 0.03 1.4E-5 1380 80 4 外罐 2.1E11 0.274 43 8.0 E-6 440 7860 表1. 主要材料属性 根据温度计算结果绘制罐底温度变化曲线图，如图4、图5所示，该图表示夏季、冬季罐底的温度场分布。从纵向看，在主容器罐底层(0~0.05 m处)，温度几乎无变化，这是因为该层主要Ni钢板及混凝土层导热系数大，传热效果好，几乎不起保温作用。在保温层(0.05~0.65 m处)中，温度梯度很大，这是因为泡沫玻璃砖起到了很好的保冷作用，使低温不容易向外扩散。在(0.65~1.72 m处)，温度与罐外温度都比较接近，这是因为混凝土和Q345R钢板的导热系数大，受罐外温度变化的影响也比较大。 如图6、图7所示，从表中横向看，温度沿罐壁厚度方向逐渐升高，在(0~0.02 m)处，温度几乎无变化，这是因为该层主要Ni钢板导热系数大，传热效果好，几乎不起保温作用。在(0.02~1 m)处，温度沿壁厚方向变化很大，这是因为弹性毡和膨胀珍珠岩，这二者具有很小的导热系数，能够很好的阻止温度 图3. 冬季LNG储罐温度场分布 图4. 罐底温度场分布图 图5. 冬、夏两季罐底温度随厚度变化曲线 图6. 罐壁温度场分布图 的传递，形成了很大的温度梯度；在(1~1.009 m)处，温度几乎无变化，主要是Q345R钢板的导热系数较大，受罐外温度变化的影响大。 如图8、图9所示，罐顶沿竖直方向，温度逐渐升高，温度变化最大的区域集中在玻璃棉保温层和空气层(玻璃棉与拱顶之间)。在(0~0.8 m)处主要是玻璃棉导热系数低，具有很好的保温作用；在(0.8~10.19 m)，主要是内罐与外罐之间的空气层导热系数低，温度进入该层时产生了很大的变化，起到了很好的保冷作用。 图7. 冬、夏两季罐壁温度随厚度变化曲线 图8. 罐顶温度场分布图 图9. 冬、夏两季罐顶温度随厚度变化曲线 如图10所示，内罐边缘处有一圈混凝土环梁，环梁的导热系数高，导致低温向拐角处有明显的延伸，沿罐底径向产生很大的热流，容易出现“热短路”现象。因此，在此处保温时，应作为关键控制点重点检查，保证泡沫玻璃砖的密实度，减少通过外罐底的漏热量，避免形成热桥。
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user: 4. 三维实体模型LNG储罐温度场数值模拟 采用CATIA软件建立了LNG储罐三维实体模型，经专业网格划分软件将储罐划分成六面体网格，并定义材料属性，导入到ANSYS软件设置边界条件，立体地、全方位查看LNG储罐各部位的传热过程，更准确实现LNG储罐的数值模拟 [ 3 ] 。图11为LNG储罐六面体网格剖视图，图12为六面体网格整体视图。 在此情况下，六面体网格是最合适的，六面体允许一个比四面体网格大的多的纵横比，网格数量少，网格质量高，计算精度高，计算的时间短。储罐直径43.5 m，壁厚最小只有0.008 m，用四面体划分出整体网格对计算机配置要求很高。图13为LNG储罐截面温度场分布图，图14为LNG储罐整体温度场分布图。 LNG储罐三维整体温度场模拟效果更为直观，部分储罐结构并不是按轴对称进行对称分布，应按照储罐的完整结构进行温度场模拟分析。 图10. LNG储罐混凝土环梁温度分布 图11. LNG储罐六面体网格剖视图
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user: 5. LNG储罐热应力数值模拟 由于保温材料弹性大，对结构不起承载力作用，利用“生死单元法”去掉保温材料，采用间接耦合法，分析内罐结构和外罐结构的热应力。 经计算结果显示，内罐的最大热应力为43 MPa，根据第四强度准则，最大应力远小于材料的在低温下的允许应力(图15)。应力产生的原因是由于内罐里液体温度为−163℃，液面至铝吊顶之间为BOG气体，温度大于液体温度，由此产生了热应力。 外罐由于受环境温度影响，而保冷材料起到了绝热作用，罐壁温度几乎不发生变化，产生的热应力特别小，可以忽略。
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user: 6. 结论 通过对LNG储罐二维、三维整体温度场及热应力耦合场计算分析，获得了LNG储罐温度场及热应 图12. LNG储罐六面体网格整体视图 图13. LNG储罐截面温度场分布图 图14. LNG储罐整体温度场分布图 图15. LNG储罐内罐热应力分布 力的分布。由计算结果显示，在罐底、罐壁绝热结构交汇处的保冷施工非常重要，作为关键检查点重点监督管理，减少罐底的漏热量，提升LNG储罐施工水平，提高LNG储罐使用寿命。同时施工时应采取防潮干燥措施，防止导热系数增加，降低绝热效果。
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user: 摘 要 法兰连接结构火炬塔架一般采用分节吊装，本文提出一种法兰连接结构火炬塔架整体吊装技术方法的创新。利用CATIA对火炬塔架整体进行100%实体建模，使用CATIA有限元分析模拟火炬塔架整体吊装时的水平和竖直两个极限状态工况，对吊装时塔架的强度和稳定性进行校核计算，查找出危险点及提出薄弱结构的加固处理措施，为吊装工艺设计和方案制定提供依据。 关键词 :法兰连接，火炬塔架，整体吊装，CATIA有限元分析，加固
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user: 1. 引言 针对法兰连接结构火炬塔架一般采用分节吊装，而中七浅冷站安全隐患治理工程火炬塔吊装项目为冬季施工项目，施工期间气候严寒多风雪，吊装施工环境条件极为不利，作业难度大。若采用分段吊装则必然导致高空作业安全风险大，劳动强度高 [ 1 ] 。对此，我们大胆进行尝试提出一种整体吊装的工艺方法。经现场多方结合，确定对塔架进行合理的加固然后采用整体吊装，本文对火炬塔架整体吊装工艺进行校核分析计算。
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user: 2. 火炬塔架结构参数 中七浅冷站安全隐患治理工程放空系统需安装三柱式火炬1座。根据生产厂家给出的图纸，火炬塔架高32 m，火炬头高3 m，总高35 m，总重量16.3 T。塔身及筒体全部为钢管，塔身主材及筒体连接为法兰盘，内部之间采用连接板连接。塔架柱子之间、柱子和横梁之间、柱子和斜撑之间，采用高强螺栓连接。放空筒底部6 m范围内为Ф610 × 12 mm钢管，以上的筒体为Ф406.4 × 10 mm，所有结构材质均为20#钢，火炬塔架整体结构图如图1所示。
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user: 3. 火炬塔架加固设计 法兰连接结构火炬塔架一般采用分节吊装，但施工期间已进入大庆地区的冬季，气温低于−15℃，有风雪。加上登高作业施工安全风险大，作业人员劳动强度大。综合各方面因素，经现场多方结合，确定采用整体吊装。但对塔架结构进行分析来看，主立柱规格Ф180 × 10和Ф159 × 8，立柱和横梁以及斜撑之间均采用6 mm厚节点板连接，火炬和火炬筒体之间采用L63 × 5角钢连接，考虑到该火炬塔架整体结构较为轻薄，为避免在吊装作业过程中出现变形破坏，必须对塔架整体结构合理设置加固。 3.1. 塔架整体加固 为增强塔架的整体刚性，对塔架整体结构设置加固(如图2所示)，采用20b槽钢、临时管箍、支撑管将塔架和火炬筒体连成一个刚性整体。槽钢之间采用12 mm厚钢板进行连接，使之成为一个整体，加强板间距为300 mm，加强板和槽钢之间角焊缝满焊。临时管箍共设置3道，第一道位于距顶部平台3.5 m处，第二道位于距顶部平台15.5 m处，第三道位于距顶部平台27.5 m处。 图1. 火炬塔架整体结构 图2. 塔架整体加固 3.2. 主吊耳加固 该火炬塔架整体吊装，顶部平台尺寸3000 mm，主吊耳形式选取轴式吊耳，长度800 mm。为避免轴式吊耳弯矩过大，对轴式吊耳和塔架连接处进行加固设计如图3所示。 3.3. 溜尾吊耳加固 塔架整体起吊时，溜尾吊耳承受最大载荷，如下图4所示，采用24 mm厚钢板制作溜尾吊耳，并在两侧设置加强圈和加强筋板，以提高吊耳承载能力。
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user: 4. 火炬塔架有限元法校核分析计算 4.1. 火炬塔架CATIA有限元分析计算模型建立 在CATIA三维设计和辅助分析一体化计算平台中建立火炬塔架一比一三维模型(如图5) [ 2 ] ，采用CATIA自带的四面体自适应非线性网格划分技术对整体模型进行网格划分，并针对塔架受力变形较大位置进行局部网格细化以提高计算精度，网格划分后的模型如图6所示。 4.2. 火炬重量、重心位置和惯性矩校核结果 计算模型建立之后，在CATIA软件中查看火炬塔架三维模型的机械属性，对其进行评估分析得到计算总重量和重心位置坐标和体积质量等参数数据如图7所示。 4.3. 有限元法进行强度和挠度校核分析 分析火炬塔架的起吊过程中两个极限位置受力状况，一是火炬塔架完全水平状态时，汽车吊和履带 图3. 主吊耳加固 图4. 溜尾吊耳加固 图5. 塔架三维实体模型 图6. 塔架整体网格划分 图7. 火炬塔架整体机械属性 吊的钢丝绳按照与火炬塔架重心距离的反比承受火炬塔架的部分重量，此时吊耳、钢丝绳上的载荷不大，但是火炬塔架本身由于水平放置，要承受重力产生的弯矩，火炬塔架塔中部弯矩大，需要对火炬塔架的强度和稳定性进行校核；二是，火炬塔架竖直状态时，火炬塔架的全部重量作用在上部的吊耳位置，承受火炬塔架的全部重量，此时吊耳以及吊耳附近的火炬塔身所受应力较大，需要重点对此位置进行校核，具体强度和挠度校核分析如下： 4.3.1. 火炬水平状态分析计算 (1) 应力计算 水平位置时，两端的钢丝绳竖直向上，钢丝绳上端设定固定约束。计算的Von Mises应力如图8所示。结构整体应力水平很低，在10~40 MPa的量级，远低于材料的屈服强度值240 MPa，因此结构整体处于水平位置时受力不大，满足安全要求。 (2) 危险点检查及处理措施 对主立柱法兰螺栓进行应力监测表明(如下图9所示)，水平位置时上部主立柱第2、3、4级法兰螺栓 图8. 整体应力计算结果 图9. 危险点检查结果显示 受力稍大在180~260 MPa之间，因此建议现场对这几处位置法兰进行加强(如图10所示)。测得主吊耳处最大应力在100 MPa左右(如图11所示)，也小于材料的屈服强度值，因此设计的吊耳在水平吊装位置时安全，能够满足安全要求。 (3) 稳定性分析 火炬塔架结构处于水平状态时，塔架结构整体在重力作用下，会有向下的位移，若位移过大，结构在吊装过程中可能会产生失稳破坏，通过水平位移情况可以校核水平起吊吊点设置合理情况。图12为火炬塔架在水平状态时的位移，中间部位位移最大，为11.1 mm。两吊点距离24 m，则最大挠度(f) (m) = L/300 = 0.08 m > 0.0111 m ，可见结构稳定性符合安全要求。 4.3.2. 竖直位置时计算结果 (1) 应力计算 竖直位置时，设定火炬塔架顶端吊耳钢丝绳垂直向上，结构只承受火炬塔架的重力载荷。计算火炬塔架整体的Von Mises应力云图如图13所示。结构整体应力较小，仍然在10~40 MPa的量级，远低于材料的屈服强度值240 MPa，满足强度安全范围，因为结构本身只承受重力载荷作用，没有其它的外载荷。 (2) 危险点检查及处理措施 对火炬塔架整体结构进行危险点检测，结构所承受的局部最大等效应力在火炬塔架上部的主吊耳上(如图14所示)，塔架整体最大应力为主吊耳加强板处局部点应力(值为160 MPa)，小于材料的屈服强度 图10. 法兰连接处加强结构 图11. 主吊耳处应力分布 图12. 水平位置整体位移计算结果 图13. 竖直位置整体应力云图 值。因此结构整体在竖直位置吊装时是安全的。 (3) 稳定性分析 火炬塔架整体位移计算显示(如图15所示)，在竖直位置时，火炬塔架结构不承受外压，只有重力载 图14. 局部最大应力显示图 图15. 整体位移云图 图16. 整体加固、吊耳加固、立柱法兰加固 图17. 整体吊装完成 荷，计算结构的位移大小，结构的最大位移值为7.45 mm，位于火炬塔架的最底部，符合最大变形量要求，满足安全条件。
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user: 5. 现场吊装实施 参考CATIA有限元校核分析计算结果，依据加固指导方案，工程现场完成对该火炬塔架的整体加固、吊耳加固、立柱法兰加固工作(如图16所示)，于2015年12月20日在中七浅冷站安全隐患治理工程火炬区，经过1个小时的吊装作业，该火炬塔架整体吊装作业取得圆满成功(如图17所示)。
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user: 6. 结论 (1) 针对该火炬塔架整体较为轻薄而设置的整体加固、吊耳加固、立柱法兰加固等加固工装进行了大胆新颖的方法创新，保证了该火炬塔架整体吊装的强度和稳定性更加满足安全要求，确保火炬塔架整体吊装作业圆满完成。 (2) 探索了一种法兰连接结构火炬塔架的整体吊装工艺，节省工时，规避安全风险，解决了冬季施工散件高空组装和分段吊装作业的诸多困难，为这种吊装方法推广打下坚实基础。 (3) 通过整体吊装有限元校核计算，巩固成熟了一种运用计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助分析(CAE)对此类法兰连接结构火炬吊装工艺的有限元校核计算方法，进一步推动了我公司吊装技术的进步，现场实际吊装工作验证了有限元强度校核计算结果精确、快捷，安全可靠。
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user: 摘 要 LNG低温管道预冷是LNG工程投产试运行的难点，采用FLUENT软件对Φ 630 × 10 mm低温管道进行BOG气体预冷工艺模拟，在0.2 m/s、0.5 m/s、1 m/s流速下，获得了BOG预冷过程的管道温度变化规律，以及低温管道在预冷过程中的实时温度显示。导出温度数据在ANSYS软件进行热应力分析，总结出低温管道预冷规律。 关键词 :LNG低温管道，预冷，数值模拟
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user: 1. 引言 LNG低温管道安装完毕投入运行前，应对LNG管道进行预冷工艺。由于LNG是液态天然气，运行温度为−163℃。如果不进行预冷直接投入，不仅会产生收缩变形，而且由于冷却过快使低温管道上下表面温差产生弯曲变形及热应力破坏 [ 1 ] 。 预冷是确保LNG工程项目顺利投产试运行的重点工作。首先用冷的BOG气体在管路中循环，冷却必须慢慢的进行，使管路达到−95℃~−118℃范围内，方可直接输送LNG。通过预冷使常温的LNG输送管道达到温度较低工作状态，保证了LNG低温管道的运行。
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user: 2. 低温管道结构 以国内LNG 管线为例，截取直径为Φ 630 × 10 mm管长为5 m的水平直管段为研究对象。管道结构简化为由钢管和保冷层组成，采用BOG作为预冷气体，管道钢管选用厚度为20 mm的0Cr18Ni9，管道保冷层由两部分组成，内层为厚度为100 mm的聚异氰尿酸脂，外层为厚度为50 mm的泡沫玻璃，物性参数见表1。
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user: 3. 模型建立 将管道通入BOG气体，通过与管道壁面换热，使BOG气体的温度升高，进而实现对管道的预冷，管道预冷到达一定程度时将冷量传递给内保温层 [ 2 ] ，此后，通过内、外保温层之间的导热，以及外保温层与大气环境的对流换热，使得管道外保温层的温度逐渐降低。由于低温管道的实际预冷过程较复杂，因而为方便研究 [ 3 ] ，首先需要对模型进行简化： (1) 忽略管壁轴向导热，仅考虑管壁径向导热； (2) 不考虑管道外壁与保冷层之间的接触热阻； (3) 管壁和保冷材料的热容、热导率等物性不随温度变化。 在以上简化假设的基础上，该模型满足连续性方程、动量方程和能量方程，公式如(1)~(5)，保冷层导热微分方程如公式(6)： Table 1 Physical parameters of the pip 名称 密度(kg/m 3 ) 比热(kJ/kg·K) 运动粘度(m 2 /s) 导热系数W/(m·K) BOG 0.717 2223 1.437 × 10 − 5 0.03 0Cr18Ni9 7860 460 / 11.8 聚异氰尿酸脂 80 358.7 / 0.019 泡沫玻璃 16 880 / 0.06 表1. 管道结构物性参数 (1) (2) (3) (4) (5) 保温层满足的导热微分方程为： (6)
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user: 4. 数值模拟计算结果及分析 根据管道预冷规范，管道预冷温降应控制在20 K/h，基于此要求，入口流速不应设置过大 [ 4 ] 。将温度为153 K的BOG气体以0.2 m/s的流速注入管长为5 m的管道中，对管道进行预冷。设置时间步长为60 s，每10 min保存一组数据，计算总时间为12 h，初始时刻管道及环境温度均设置为303 K，图1为管道预冷10 min时的温度分布云图。 当BOG气体分别以0.2 m/s、0.5 m/s和1 m/s的流速进入管道时，分别对这三种工况预冷12 h的管道温降情况进行数值模拟，得到管道壁面的温降曲线如图2所示。 从上图可以看出，三种不同流速的BOG管道预冷趋势，整体上均呈现先变化较快，后趋于平缓的趋势，且在预冷开始的1小时内温降速率最大，0.2 m/s流速时的温降曲线在前10小时内温度变化比较快，最大温降速率约为20 K/h，10小时以后温度的变化逐渐趋于缓慢；0.5 m/s流速时的温降曲线在前7小时内变化比较快，最大温降速率约为34 K/h，以后变化趋于缓慢；流速为1 m/s的温降曲线在前5小时内变化比较快，最大温降速率约为48 K/h，以后变化趋于缓慢，主要是由于管道入口段的BOG温度较低，与管道的温差较大，对流换热系数较大，于是管道温降较快。因此需先以较小速率进行预冷，然后慢慢地增加流速，以上3种流速的管道预冷最大温降速率均小于50 K/h，符合LNG低温管道安全预冷速率指标。 由于管道预冷过程中，管道壁面温度逐渐降低，因而到达一定温度后，会将冷量传递给管道内保温层，内保温层通过导热将温度传递给外保温层，同时由于外保温层与大气环境之间存在对流换热，因而使得外保温层的温度会有小幅度的降低，图3为不同流速下管道预冷12 h横截面温度分布云图。 图1. BOG管道预冷10 min温度分布云图 图2. 不同流速下管道壁面温度随预冷时间变化曲线