DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 表面能 由式(3) (7) (8)和(11)联立，并E X 2 = E X 3 ，或建立各过程的能量守恒方程，均可得： E B 1 + E X 1 = E B 2 + E X 2 + E N (12) 考虑到液滴铺展过程是由于表面张力在水平方向分力引起，其功W B 1 为： W B 1 = ∫ 0 A 2 ( γ S − γ S L − γ L cos θ ) d A 2 (13) 根据杨氏方程，平衡接触角θ P 满足： γ L cos θ P = γ S − γ S L (14) 将式(6) (9) (14)带入(13)并整理得： W B 1 = [ 1 − 2 − cos θ P ( 1 + cos θ ) 4 ( 1 − cos θ ) ( 2 + cos θ ) 2 3 ] E L 1 = − ( E B 2 − E B 1 ) (15) 因此在铺展过程中，表面张力的水平分力做功是引起系统的表面能变化的根本原因。当接触角θ = θ P 时，式(15)可简化为(R P 为液滴的平衡曲率)： W B 1 = ( 1 − r R p ) E L 1 (16) 考虑到表面能、粘附能和变形能均为内能，从式(12)、(15)可知，在液滴铺展过程中，系统的内能(分子动能除外)守恒，在表面张力水平分力的驱动下，系统的熵增加，液滴表面能和变形能转化为粘附能，没有多余的表面能参与粘性耗散。 进一步分析，可以认为，在液滴的铺展过程中，表面张力的水平分力对液滴动能没有贡献。在常规的认识中，如崔正刚 [ 6 ]、陶英 [ 7 ] 等认为，表面张力是液滴铺展的动力。在铺展过程中，表面张力的水平分力的合力为： F = γ S − γ S L − γ L cos θ (16a) 根据杨氏方程，当接触角θ小于平衡接触角θ P 时，合力F应大于零，根据牛顿运动定律可以推论，液滴的铺展速度应随着时间增大，当接触角等于平衡接触角时，铺展速度达到最大。但这一推论和大多数的试验结果相违背。李大树 [ 8 ]、李德伟 [ 9 ] 等在试验中均指出，液滴在第一振荡周期内的铺展速度均随时间下降。这从侧面给出了表面张力的水平分力没有参与液滴动能的证据。
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user: 4. 压力能 铺展过程中，液滴的内能守恒，液滴的铺展动能就只能来源于同属机械能的压力能和重力势能。将液滴视为不可压缩流体，忽略液静压，由于液滴具有曲率，并符合拉普拉斯方程，同时，液滴在铺展过程中体积保持不变，因此： 状态1时，液滴的附加压力能E Y1 为： E Y 1 = ∫ d ( P 1 V 1 ) = 2 γ L r × 4 3 π r 3 = 2 3 E L 1 (17) 状态2时，液滴的附加压力能E Y2 为： E Y 2 = ∫ d ( P 2 V 1 ) = 2 γ L R × 4 3 π r 3 = 2 r 3 R E L 1 (18) 在铺展过程中，液滴表面张力在垂直方向的分力作用在三相接触线上，并对铺展面A 2 形成压力，在数值上等于拉普拉斯压力 [ 10 ] ，因此滴液表面张力的垂直分力在铺展过程中做功W B2 应等于拉普拉斯压力做功，即等于压力能差： W B 2 = − ( E Y 2 − E Y 1 ) = 2 3 ( 1 − r R ) E L 1 (19) 另外，结合式(16)，在液滴铺展完成时，表面张力做的总功W B 为： W B = W B 1 + W B 2 = 5 3 ( 1 − r R P ) E L 1 (20)
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user: 5. 粘性损耗 在不考虑其他能量损失，如固液界面的摩擦、三相线阻力等时，液滴铺展的能量损耗只来源于粘性损耗。从粘性损耗的定义来看，粘性损耗的直接能量来源仅为机械动能，其他形式的能量只有先转化为动能后，才可能产生粘性损耗。在忽略液滴势能、静液压能等其他机械能转化为动能的情况下，粘性损耗能量W φ 应等于压力能差，并和表面张力的垂直分量做功平衡： W ϕ = W B 2 = 2 3 ( 1 − r R ) E L 1 (21) 在目前的研究当中，液滴铺展过程的粘性耗散能，大都使用式(22)进行计算 [ 1 ] [ 11 ] [ 12 ] ，是不正确的，方程中不应含有表面能，而应含有压力能。 W ϕ = Δ E 动 能 + Δ E 表 面 能 (22)
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user: 6. 结论 1) 液滴铺展过程中，内能守恒，表面能、粘附能和变形能相互转化，没有参与粘性耗散； 2) 粘性耗散的主要能量来源于压力能； 3) 表面张力的水平分量做功引起了内能的转化，垂直分量做功引起了粘性耗散。
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user: 摘 要 基于日、周和年三种时间属性的滑动平均模型预测方法已经在电力需求短期预测方面得到了广泛应用。在本文中，我们研究了一种新的短期电力需求的模型和预测方法，即在日、周和年时间属性的基础上增加了一个月周期，并将这种新的周期应用到HWT模型中得到基于四种时间周期属性的预测算法，通过新加坡市场电力需求预测模型仿真得知，新的包含月周期的预测方法准确性更高。 关键词 :电力需求预测，HWT指数平滑模型，四种季节属性 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 在电力工业系统中，电是通过电厂产生，然后通过电网输送和分配给负载终端 [ 1 ] 。由于电力不能有效地储存，电力系统的稳定性要求电力产生和消耗之间始终保持功率平衡。因此，准确的提前需求预测对生产者和消费者都十分重要。通过准确的电力需求预测，发电厂可以更有效地安排发电量以减少损耗；电力消耗终端也可以从实时调度中获益，社会效益将得到最大化 [ 2 ] 。此外，准确的电力需求预测也将有助于系统安全评估、网格自动控制和维护 [ 3 ] [ 4 ] 。需求预测方法可分为基于参数的方法和基于人工智能的方法。前者将模型描述为一组数学函数，其中参数的选择直接影响数学模型的准确性，而基于人工智能的方法利用如神经网络等模型中的非线性函数逼近和预测能力。近年来，在电力需求建模和预测方面取得了广泛的成果：如基于参数的模型 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，基于人工智能的模型 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 等。Holt Winters Taylor (HWT)指数平滑模型 [ 5 ] [ 6 ] 和自回归滑动平均模型(ARMA) [ 5 ] [ 7 ] 是两种有效的基于参数的方法，其主要优点在于处理具有规律的时间序列的预测上能发挥优良性能。另一方面，人工神经网络(ANN) [ 8 ] [ 9 ] ，径向基函数网络(RBFN) [ 10 ] [ 11 ] 和专家系统 [ 12 ] [ 13 ] 等基于人工智能的方法也得到了广泛的使用。此外，卡尔曼滤波 [ 14 ] 和小波变换技术 [ 15 ] 也被广泛应用于这一领域。以上列举的各种方法都有自己的特点，如模糊逻辑专家系统依赖于专家经验提取的大量规则，因此操作者的经验不一致和不可靠。对于上述所有方法，基于三种时间属性的HWT指数平滑模型在短期电力负荷预测方面都优于所有其他需求预测模型 [ 5 ] 。一般说来，对于城市级电力需求预测这种波动较小规律性较强的时间序列预测问题，基于参数的预测方法的预测精度更高。因此HWT预测算法和ARMA预测模型等方法也得到更多的关注。目前可见的基于参数的预测方法都采用了日、周和年这三个周期时间属性。 我们发现，月周期也能够被利用在电力需求的时间序列预测中，因为电力需求的波动有一定的月周期属性，这主要是由能源市场的独特性所决定。通常大的电力消费者如冶炼厂等会与发电厂以月为单位签订Take-or-Pay (TOP)协议，根据该协议，在一个月内不管消费者能否用完月额度，消费者都需要付整个月额度的钱，从而避免浪费，所以在月底的时候冶炼厂等消费者会加班加点生产下一月度的计划，用完整个月的电力消费额度。所以在月底的时候电力消费要明显高于月初的时候，这就说明了电力需求波动会有一定的月周期属性。在电力预测方面，需要我们去利用这一周期属性。虽然道理很简单，但是已有的文献中都没有从这个方面进行考虑。 本文提出了一种基于四种时间周期属性的电力需求预测自适应Holt Winters Taylor指数平滑算法，四种时间周期属性包括日、周、月、年四种。通过新加坡电力需求历史数据的仿真得知，我们本文提出的预测算法能够更加精确的预测未来短期电力需求，可以证明基于四种时间周期属性的方法要优于前面文献中提到的方法。本文所提出的指数平滑方法可以在其它的预测领域得到应用，比如企业准确的现金流预测 [ 16 ] 等。本文主要的贡献在于通过额外的一个月周期属性建立了新的多周期属性的预测数学模型。
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user: 2. 标准三季度HWT指数平滑模型 HWT 指数平滑模型由Brown， R.G.和Holt， C.C.首先提出，用于描述季节性时间序列的趋势 [ 17 ] [ 18 ] ，然后由J.W. Taylor进一步扩展到双季节性模式 [ 6 ] 。该模型良好的鲁棒性和预测的高精度使得其在季节时间预测方面得到了广泛的应用。由于有白天和夜晚、工作日和周末、夏天和冬天的区别，日模式、周模式和年模式的电力需求各有不同，周期属性在HWT指数平滑模型中通常被当做一个时间属性的模式参考。标准三种时间属性的HWT指数平滑模型可以描述为 L ( t ) = α [ d ( t ) − ( T ( t − 1 ) + S 1 ( t − s 1 ) + S 2 ( t − s 2 ) + S 3 ( t − s 3 ) ) ] + ( 1 − α ) ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) ) T ( t ) = β [ L ( t ) − ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) ) ] + ( 1 − β ) T ( t − 1 ) S 1 ( t ) = γ [ d ( t ) − ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) + S 2 ( t − s 2 ) + S 3 ( t − s 3 ) ) ] + ( 1 − γ ) S 1 ( t − s 1 ) S 2 ( t ) = λ [ d ( t ) − ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) + S 1 ( t − s 1 ) + S 3 ( t − s 3 ) ) ] + ( 1 − λ ) S 2 ( t − s 2 ) S 3 ( t ) = δ [ d ( t ) − ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) + S 1 ( t − s 1 ) + S 2 ( t − s 2 ) ) ] + ( 1 − δ ) S 3 ( t − s 3 ) d ^ ( t ， k ) = L ( t ) + k T ( t ) + S 1 ( t − s 1 + k ) + S 2 ( t − s 2 + k ) + S 3 ( t − s 3 + k ) 其中，L是平均级电力需求，T是电力需求趋势，S 1 、S 2 、S 3 分别是日模式、周模式和年模式的时间属性项，s 1 、s 2 和s 3 的定义类似于原始模型，α、β、γ、λ和δ是相应的平滑参数。d(t)是在时刻t的真实电力需求， d ^ ( t ， k ) 是在时刻t的第k步提前预测。同时，忽略所有每年模式的相关项，则可得到双季节HWT指数平滑模型。 平均级电力需求L，需求趋势T 和时间属性项S 1 、S 2 、S 3 ，都是由历史电力需求数据估计而来，同时根据过去四年采集的数据来利用标准基因算法(GA) [ 19 ] [ 20 ] 估算最优平滑参数α、β、γ、λ和δ。本文中，我们利用提出的改进GA算法来确定最优或者次优参数集α、β、γ、λ和δ。GA算法是由Holland提出的一种随机搜寻方法，这种方法可以模仿基于达尔文的“适者生存”原则的生物系统的发展过程，并相对于其他仿生优化算法，该算法是应用最广泛的算法之一。GA算法是一种基于群体的自适应搜索技术，当搜索空间足够大时，它是极其有效的。
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user: 3. 四种季节HWT指数平滑模型 新加坡国家能源市场中，每月花费超过500新币的非家用消费者可选择成为电力自由消费者，他们可以和任意电力零售商以协议价格签署电力供应合同。通常情况下，消费者和零售商签订的合同是Take-or-pay (TOP)合同，这种合同是一种买卖双方签订的书面协议，要求无论买方是否用完了一个月的配额，买方依旧按月满配额结算，按时付款。因此为了减少浪费，消费者将在每个月底消费使用更多的电。图1显示了平均每日耗电量，具有以下特性： 1) 每月底的电力消费量大于每月前十天的电力消费量； 2) 每月的最后一天的电力消费量最低。 图1. 新加坡平均每日耗电量 L ( t ) = α [ d ( t ) − ( T ( t − 1 ) + S 1 ( t − s 1 ) + S 2 ( t − s 2 ) + S 3 ( t − s 3 ) + S 4 ( t − s 4 ) ) ] + ( 1 − α ) ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) ) T ( t ) = β [ L ( t ) − ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) ) ] + ( 1 − β ) T ( t − 1 ) ， S 1 ( t ) = γ [ d ( t ) − ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) + S 2 ( t − s 2 ) + S 3 ( t − s 3 ) + S 4 ( t − s 4 ) ) ] + ( 1 − γ ) S 1 ( t − s 1 ) ， S 2 ( t ) = λ [ d ( t ) − ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) + S 1 ( t − s 1 ) + S 3 ( t − s 3 ) + S 4 ( t − s 4 ) ) ] + ( 1 − λ ) S 2 ( t − s 2 ) ， S 3 ( t ) = δ [ d ( t ) − ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) + S 1 ( t − s 1 ) + S 2 ( t − s 2 ) + S 4 ( t − s 4 ) ) ] + ( 1 − δ ) S 3 ( t − s 3 ) ， S 4 ( t ) = ζ [ d ( t ) − ( L ( t − 1 ) + T ( t − 1 ) + S 1 ( t − s 1 ) + S 2 ( t − s 2 ) + S 3 ( t − s 3 ) ) ] + ( 1 − ζ ) S 4 ( t − s 4 ) ， d ^ ( t ， k ) = L ( t ) + k T ( t ) + S 1 ( t − s 1 + k ) + S 2 ( t − s 2 + k ) + S 3 ( t − s 3 + k ) + S 4 ( t − s 4 + k ) 模型(1)代表一种新的HWT指数平滑方法，该方法可以用于获取日、周、月、年四种时间周期属性。这种四个时间周期属性的方法是在基于三种时间属性方法的表达式基础上进一步包含了第四个时间属性和额外的平滑公式。在这个公式中，lt、dt、S 1 和S 2 与三种时间属性模型意义相同。S 3 和S 4 定义为月和年这两种时间周期属性。 图2. 一周内的平均日内周期
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user: 4. 应用四种时间周期属性方法进行电力预测 4.1. 数据：新加坡的历史电力需求 本章节将利用从2009年到2013年这五年内每半小时的新加坡真实的电力需求数据来验证所提出的四种时间属性方法的有效性。前两年的数据用于估计预测方法的参数，剩下三年的数据用于验证后验预测的准确性。图2用于表示一周内的平均日内周期，由此可见一周内的每一天日内周期都不相同。总的来说，周日是一周内电力需求最低的一天，而傍晚则是每天中电力需求最高的时刻。周六和周日类此，只是早上有一个高峰时刻出现。历史电力需求的具体要求和放大的图片可以分别如图3和图4所示，其中，可以看到存在着强烈的每天、每周和每年的季节属性。 如图4所示，相比较于平时，公共假期(上周的第三天)可以看到异常的电力需求出现，这种现象会给电力需求模型的简历制造障碍。为了消除这些异常值得影响，一般可以用上一周同一时间的数据来代替公共假期的电力需求数据，这样可以近似接近原始模型。然而，一个更有效的方法是利用本文提出的方法，用基于标准模型如ARMA模型和神经网络模型等的预测值需求来代替公共假期的电力需求数据。这种方法被证明比原始模型方法更有效 [ 7 ] [ 8 ] 。在下面的仿真验证中可以看到当使用新放来代替公共假期的电力需求数据可以明显降低整个模型的预测误差。 图3. 新加坡电力需求的时间序列(2009年1月~2014年9月) 4.2. 模型评价指标 为了评估三种季节属性的ARMA，HWT和IC指数平滑模型的电力需求预测的准确性，我们在每个模型中都将用从00:00开始的半小时超前时间来预测未来24小时的电力需求，并利用绝对百分比误差absolute percentage error (APE)进行比较。绝对百分比误差可以定义为 A P E i = 1 n ∑ j = 1 N | d i j − d i j ^ d i j | ，     i = 1 ， ⋯ ， 48 ，   j = 1 ， ⋯ ， N (1) 其中，d ij 是第j天的第i个半小时的真实电力需求， 是相应的预测需求。在电力系统中，大规模的经济损失可能会导致在特定时间段的预测需求误差较大。因此，另一种模型预测标准，最大绝对百分比误差maximal absolute percentage error (MAPE)，定义为 图4. 半小时电力需求时间序列(2009年1月~2014年9月) M A P E i = 1 10 ∑ m = 1 10 | d i m − d i m ^ d i m | ，     i = 1 ， ⋯ ， 48 ，   m = 1 ， ⋯ ， 10 (2) 其中，m为第i半小时的最大需求误差为前十的天数。 4.3. 仿真结果 四种时间属性HWT指数平滑模型的参数可取为α = 0.01，β = 0.25，γ = 0.04，λ = 0.1，δ = 0.032，ζ = 0.01，这些参数的选择是根据GA算法，通常来说，四种时间属性的HWT指数平滑模型的性能是要比三种季节属性的方法要好，这是因为它包含了更多的时间属性。由图5中的红线可知，四种时间属性HWT指数平滑模型具有1.61%的平均APE，两种季节属性方法只有1.67%平均APE。尽管在预测APE时这两种方法性能相近，三种季节属性的方法在预测MAPE上要具有更优的性能。图6显示的是前十大预测误差的平均值。 图5. 四种时间属性HWT指数平滑模型 图6. HWT季节模型中预测的MAPE平均值
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user: 5. 结论 本文对新加坡电力市场的电力需求进行了预测，首先研究了标准电力需求模型，即HWT指数平滑模型。该模型在热带区域例如新加坡的电力预测可以取得良好的预测精度。为了进一步提高预测精度，本文提出了四种时间属性的模型并在仿真中证明该模型在提升预测精度方面的有效性。
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user: 摘 要 光纤旋转连接器在旋转通信领域的应用越来越广，国内对光纤旋转连接器的需求也越来越大。本文主要分别介绍了单通道和多通道光纤旋转连接器的几种主要结构，并分析了各自的优缺点，提到了光纤准直器的三种耦合误差对光纤旋转连接器整体性能的影响。 关键词 :光纤旋转连接器，结构，概述 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 光纤旋转连接器(也称光纤滑环)是实现旋转平台与静止平台之间光信号传输的器件。随着信息技术的快速发展，信息系统对数据的传输速率和带宽等方面提出了更高更多的要求。因此，在一些需要实现信号旋转通信的领域，传统的电滑环已难以满足使用要求，光纤旋转连接器取而代之就成了必然。光纤旋转连接器与电滑环相比，具有寿命长，旋转速率快，抗电磁干扰能力强等优点。 光纤旋转连接器的分类方法有多种。根据传输通道的多少，可以分为单通道和多通道两种；根据使用光纤的种类，可以分为单模、多模和塑料光纤旋转连接器三类。下面按通道多少的分类方式对光纤旋转连接器进行介绍。
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user: 2. 单通道光纤旋转连接器 单通道光纤旋转连接器具有结构简单、体积小、成本低等众多优点，而且通过波分复用技术可以传输的信号量可以扩展到100 Gbit/s以上。因此，目前应用最广泛的就是单通道光纤旋转连接器 [ 1 ] 。 单通道光纤旋转连接器依照耦合方式不同可分为四种形式：直接耦合、双透镜扩束耦合、单透镜耦合和光纤准直器扩束耦合。这四种光纤耦合方式中，目前最常用的耦合方式是利用光纤准直器耦合光信号 [ 2 ] ，即双透镜扩束耦合。 直接耦合如图1所示，图中1、2分别为输出端和输入端光纤，3为光纤旋转轴线。此种耦合方式最为简单明了，但光耦合损耗较大。要能够真正使用，需要很高的机械加工精度来保证，目前阶段很难保证。 图1. 两根光纤直接耦合 使用光纤准直器进行光耦合是现在单通道光纤旋转连接器最常见的方式，如图2所示。此种方式对比直接耦合，降低了机械加工精度要求，改进了光纤直接耦合的缺点，在此基础上设计而来的光纤旋转连接器的机械结构主要有如下几种： 1) 图3 [ 3 ] 为一种结构，此种结构的优点在于：a) 器件的密封性能好；b) 对准直器尾纤上的护套进行了良好处理，增强了器件上光纤的抗拉能力。 2) 图4 [ 4 ] 中提到的结构中增加了转动拨杆，密封处理相对简单，装配相对容易。 3) 图5为一种单路光纤旋转连接器结构。此结构将安装法兰设计在了定子端准直器的上方，采用拨杆来带动转子端转动，整体结构显的比较宽松，且没有考虑密封。该结构在实际使用安装时可能会带来一定麻烦，且适合在无密封要求的环境中使用。 图2. 用准直器进行耦合 图3. 结构1 图4. 结构2 图5. 结构3 4) 图6 [ 5 ] 中的结构，从外形上看，与前面提到的几种相比存在比较明显的差异。此结构的优点在于准直器尾部空间大，方便调整准直器在安装孔内的位置，但这同时也增加了器件径向方向的外形尺寸。 图6. 结构4 5) 图7 [ 6 ] 显示的结构中，从外形上看，该结构相对较复杂，但其优点在于：具有一定的可拆卸性；能够较方便对准直器进行角度调整。 图7. 结构5
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user: 3. 多通道光纤旋转连接器 多通道光纤旋转连接器相比于单通道来讲，可以传输的信号量更大。常见的多通道光纤旋转连接器有两路和四路等几种。 在已报道过的多通道光纤旋转连接器中，耦合光信号的方式有多种，包括：1) 使用Y型塑料光纤进行双通道光信号耦合，如图8所示 [ 7 ] ；2) 利用对称光学结构耦合光信号，如图9所示 [ 8 ] ；3) 利用反射镜组合进行耦合，如图10所示；4) 利用菲涅耳透镜进行耦合，如图11所示 [ 9 ] ；5) 利用道威棱镜进行耦合，如图12所示。使用道威棱镜进行耦合是最常见的一种方式。道威棱镜是由直角棱镜去掉多余的直角部分而成的，其入射面和出射面与光轴均不垂直，但出射光轴与入射光轴方向不变。道威棱镜的重要特性之一是：当其绕光轴旋转α角是，反射像同方向旋转2α角，正如平面镜旋转一样 [ 10 ] 。 使用道威棱镜进行光信号耦合的优点在于光信号可以逆向传输，即没有指定的输入输出端。其它的方式中多数都只能进行光信号的单向传输。 图8. 塑料光纤结构 图9. 对称光学结构 图10. 反射镜组合结构 图11. 菲涅尔透镜耦合结构 图12. 道威棱镜耦合结构 多通道光纤旋转连接器与单通道光纤旋转连接器相比，在输入输出准直器之间增加了光学元件，这样也就增加了整个期间的装配难度。多通道光纤旋转连接器的难点在于制作光纤阵列无偏准直器，需要使光纤阵列准直器的光束都能够达到偏角最小。德国史来福灵公司已制作出了每个准直器光束偏角小于0.01˚的单模光纤阵列准直器，最多可达69个通道 [ 11 ] 。多通道光纤旋转连接器体积较大、结构复杂、转速低、成本高，在一定程度上限制了其应用。
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user: 4. 准直器的三种耦合损耗 在所有结构中，在安装光纤准直器时，都需要考虑三种装配偏差对两光纤准直器耦合损耗的影响。这三种装配偏差分别为：角度偏差、离轴偏差和轴向偏差 [ 12 ] ，如图13所示。这三种偏差损耗与光纤准直器的具体参数有直接关系。两个准直器的耦合损耗对角度偏差最敏感，其次是离轴偏差和轴向偏差。所以理想的光纤旋转连接器结构是，准直器在其内能够方便进行上述三种偏差校正。 图13. 三种耦合偏差 插入损耗和插入损耗旋转变化量是光纤旋转连接器的两个主要性能指标。准直器的三种耦合损耗的大小直接决定了整个器件的插入损耗大小，机械结构的优劣决定了插损旋转变化量的大小。国内外市场上，现有的单路光纤旋转连接器的插入损耗和插入损耗旋转变化量，主流上都是分别按小于2 dB和小于1 dB去控制。多通道的插入损耗和旋转变化量分别控制在6 dB和2 dB内。为了达到光纤旋转连接器整体性能指标要求，人们从准直器的三种偏差着手，进行优化设计。如设计点精度接近于零的准直器；或者给准直器增加套管，以方便调节等。
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user: 5. 结束语 随着光通信技术的发展以及电滑环使用的局限性，光纤旋转连接器应用的领域越来越广。如：工业领域中的石油平台、工业机器人等；军用装备领域中的雷达系统、光电经纬仪等；医疗领域中的医疗CT等。国内光纤旋转连接器的市场份额国外公司占据了大部分，由于国内光纤旋转连接器研究起步较晚，而其又属于精密的光学通信器件，国内机械加工工艺与国际上先进水平相比还有很大差距，因此国内的光纤旋转连接器在整体性能上与国外还是有差距。单通道光纤旋转连接器国内已有厂家能够自行生产，但为数不多。多通道光纤旋转连接器国内能够自行生产的厂家数量更少，且产品性能和可靠性有待提高。因此，国内光纤旋转连接器生产单位现在需要解决的问题有：一是提高产品的性能指标和可靠性，二是提高光纤旋转连接器的工业化生产水平，三是促进产品的多样化。
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user: 摘 要 在实验室中采用管式炉进行不同直径煤粉颗粒的燃烧实验，通过在线实时测量燃烧过程中CO、NO排放浓度，研究富氧气氛下不同煤粉粒径配比对燃烧过程中CO、NO排放特性的影响。实验结果表明，随着煤粉中细颗粒质量分数增大，燃烧时CO峰值随着增大；细颗粒煤粉质量分数增加对NO峰值影响不大；NO总释放量随细颗粒煤粉质量分数增加而降低。 关键词 :管式炉，富氧燃烧，CO和NO排放 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 煤炭作为我国最基本的一次能源，主要通过燃烧方式加以利用，在其燃烧过程中会排放多种污染物。富氧燃烧技术使用O 2 /CO 2 作为助燃气体代替空气进行燃烧，能够有效降低燃烧过程中多种污染物的产生与排放。将燃烧后产生的烟气进行脱水处理，CO 2 质量分数可达95%以上，能够达到CO 2 富集、减排目的。同时，该技术还能够抑制NO x 排放及高效回收SO 2 ，从而引起各国研究者的广泛关注。Hu [ 1 ] 在动态工况下研究富氧气氛中煤粉燃烧过程中NO x 的析出情况，研究结果发现随温度升高，NO x 排放量增加；富燃料区NO x 在高温和低温下排放处于相同水平。Yamada [ 2 ] 在工业规模的试验炉上比较空气气氛和富氧气氛煤粉燃烧时NO x 的排放，结果表明富氧工况下NO x 排放量大大降低，仅为空气气氛下1/4左右。 煤粉经过细化处理后制得粒径 ≤ 20 μm的颗粒称为超细颗粒，超细颗粒与常规颗粒相比具有着火速度快、燃烧效率高、燃尽效果好、火焰稳定性好等特性，从而引起研究者广泛关注，并进行深入系统研究 [ 3 ] - [ 12 ] 。研究的重点集中在颗粒粒径、氧气浓度、矿物质成分和Ca、Mg、Na、K元素等因素对空气气氛和富氧气氛下超细颗粒的着火特性、燃尽特性、NO x 、SO 2 、排放特性的影响，得到一些有用结论。而对于O 2 /CO 2 气氛下超细煤粉和常规煤粉的混合燃烧特性的研究当前还处于初级阶段，相关文献报道较少。为此，采用管式炉实验方法，对颗粒直径为16 μm和82 μm煤粉按照一定比例混合后的混合煤粉的燃烧特性进行燃烧实验，通过计算机在线实时测量煤粉燃烧过程中燃烧产物的浓度场，以探讨不同粒径配比对混合煤粉燃烧过程中NO、CO排放特性的影响。
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user: 2. 实验设备和方法 2.1. 实验设备 本实验采用管式电阻炉为HR -3A 型，管式炉水平长600 mm，恒温区长度约为200 mm，整个实验系统示意图如图1所示，主要包括加热电炉、温度控制仪、石英管、烟气分析测量装置等。采用800 mm长石英管作为反应器，可在 1100 ℃ 以下长期使用，短期使用温度可达 1500 ℃ 。在使用时为了防止外界空气干扰，提高精度，在石英管的入口和出口处使用玻璃塞进行全封闭。实验中采用的测温仪器为双铂铑热电偶，该型热电偶抗氧化性强、热电性能稳定，可在氧化性气氛中连续使用，其最高使用温度为 1800 ℃ 。尾部烟气分析仪器使用德图公司生产的testo 350PRO型烟气分析仪，可在线实时测量NO x 、SO 2 、CO、O 2 等气体组分含量，精度较高，所得测量结果由数据采集软件采集后直接输入计算机进行分析处理。 图1. 管式炉实验系统示意图 实验过程中，来自高压气瓶的气体经减压阀和流量计后，进入混气箱混合。混合之后的气体经过浮子流量计后进入石英管，在石英管恒温区内与瓷舟中的煤粉发生燃烧反应，反应后产生的烟气经过滤装置干燥过滤后进入烟气分析仪来分析测量。 2.2. 实验方法 实验时精确称量1 g煤粉作为实验燃料，均匀平铺在经过灼烧后达到恒重的瓷舟中。作为反应煤样载体的瓷舟被置于石英管的恒温区域内，每次试验都使用定位装置将瓷舟推入到石英管内的固定位置。试验过程中先将管式炉升温至设定温度，等炉膛温度保持一段稳定时间后，将装好煤粉的瓷舟迅速推入炉内恒温区，之后封闭石英管使煤粉在炉内迅速升温着火燃烧。实验中送入石英管的气体体积流量为6 L/min，实验时间持续10 min左右，选取的实验温度为 950 ℃ 和 1050 ℃ 。实验气氛设定为21% O 2 /79% CO 2 ，两种粒径煤粉混合比例定为16 μm煤粉质量分数为0%、30%、50%、70%、100%五种工况。 2.3. 实验煤种 实验选用燃料为神华烟煤，其性质分析如表1所示。 Table 1 The proximate analysis and ultimate analysis of coa 元素分析(%) 工业分析(%) C daf H daf O daf N daf S daf M ad A ad V ad FC ad 75.89 5.07 17.60 1.11 0.33 12.26 4.31 25.84 57.59 表1. 煤的工业分析和元素分析
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user: 3. 实验结果与讨论 图2所示为温度保持 950 ℃ 和 1050 ℃恒定 时不同工况下测得O 2 体积分数随时间的变化关系曲线。氧浓度的下降说明燃烧反应开始进行，消耗一定量氧气，一段时间之后O 2 浓度恢复到稳定值则说明燃烧过程已经结束。煤粉被送入管式炉恒温区后，煤粉颗粒在高温作用下，迅速脱除水分，之后挥发分快速析出并着火燃烧，最后残余焦炭着火燃烧，随着煤粉中挥发分和焦炭的迅速燃烧，通入的O 2 被大量消耗，使得O 2 体积分数快速下降，很快达到O 2 浓度最低点。然后随着煤粉的逐渐燃烧，O 2 的体积分数开始逐渐回升，经过一段时间之后恢复到一个稳定值。从图中可以看出不同温度对煤粉燃烧过程会产生一定的影响，在950℃工况时O 2 浓度最低点出现在50 s时，最小值为6.5%；而在1050℃时O 2 浓度的最低点则明显提前，出现在25 s左右且最小值为6.0%左右，说明炉温增加会使得O 2 浓度的最低点提前出现，也意味着煤粉的着火燃烧时间提前，这说明了提高炉温对于燃烧过程中煤粉的着火燃烧是非常有利的。 图2. 950 ℃ 、 1050 ℃ 时O 2 体积分数随时间变化曲线 温度保持 950 ℃ 和 1050 ℃恒定 时不同工况下煤粉燃烧时烟气中CO浓度随时间的变化曲线如图3所示。由图中可以看出不同粒径煤粉燃烧时CO浓度都呈现先增加后减少最后达到稳定值的趋势。在两种温度下，超细颗粒煤粉燃烧时CO的峰值均较混合煤粉的峰值要大，并随着混合煤粉中粗颗粒质量分数增加，CO峰值逐渐下降。产生这一现象的主要原因在于小粒径煤粉的加入使煤粉颗粒之间的间距减小，密度增大，反应比表面积也增大，从而使煤粉着火温度降低，燃烧提前，燃烧强度加大，造成O 2 消耗加剧，形成低氧浓度区，有利于CO的产生，最终产生大量CO。比较两种不同温度下CO峰值可看出，低温时CO峰值为20，000 ppm，而高温仅为12，000 ppm，低温时的CO峰值明显高于高温时的，主要原因是由于温度的升高，使得煤粉受热速度加快，挥发分析出及燃烧的完全程度均优于低温工况，从而使得CO排放量在高温时低于低温工况。由此可见提高炉温有利于抑制CO的产生，而小粒径煤粉颗粒的增加则对CO的生成是有利的。 图4为温度保持 950 ℃ 和 1050 ℃恒定 时不同工况下NO浓度随时间变化。从图中可以看出NO的释放呈现出单峰现象，煤粉刚开始燃烧时释放出来的NO量迅速增加，并很快达到极值点，之后则迅速下降。混合煤粉燃烧时NO的释放规律与粗颗粒煤粉(82 μm)燃烧时的规律基本一致，而超细煤粉燃烧时NO的峰值要低于粗颗粒及混合煤粉的。这主要是由于煤粉粒径越小，其堆积密度越大，燃烧时产生的CO量更多，形成还原性气氛更强，大量CO的存在会使已经生成的NO发生还原反应，从而导致NO的排放浓度变小。混合煤粉和82 μm煤粉由于粗颗粒煤粉加入而改善了煤粉颗粒之间的堆积密度，相比超细煤粉，煤粉完全燃烧程度增大，产生的CO也变少，对NO的还原反应随着减弱，导致NO的产生量逐渐增加。从图中还可以看出炉温为 1050 ℃ 时NO的峰值比950℃时要高，并且峰值时间提前，这主要原因在于炉膛温度的升高使煤粉燃烧更加剧烈，煤粉内可燃物的剧烈燃烧使煤粉中氮的释放氧化提前，燃料氮释放后氧化为NO的速率加快，全部燃料氮释放所需时间大大缩短。同时对应炉温为 1050 ℃ 时的CO峰值明显低于950℃时，说明高温时CO对NO的还原作用要弱于低温时的，这也是导致高温时NO排放增加的原因之一。 图3. 950 ℃ 、 1050 ℃ 时CO的体积分数随时间变化曲线 图4. 950 ℃ 、 1050 ℃ 时NO的体积分数随时间变化曲线 温度保持950℃、 1050 ℃ 时不同工况下煤粉燃烧NO累积排放量如图5所示。从图中可以看出在较低温度(950℃)工况下，在0~100 s内，NO生成量急剧增加，200 s之后则增长放缓，并且混合煤粉NO的释放量比超细煤粉得要多，82 μm煤粉产生的NO较少，超细煤粉产生的累计NO量最少。产生这种现象的主要原因在于超细煤粉在燃烧过程中会产生大量还原性气体CO使得NO发生还原反应，从而降低了NO的生成量。而大颗粒煤粉由于颗粒堆积密度较小，在燃烧初期会产生大量CO，加上焦炭的异相还原NO反应，使得82 μm煤粉NO的生成量要小于混合煤粉。在温度较高工况时，大颗粒直径煤粉燃烧时NO释放量最大，而煤粉中16 μm煤粉质量分数为50%时，NO累积排放量最小。在煤粉燃烧初期，由于温度较高，挥发分析出速度较快，燃料中挥发分氮转化为NO的速度也较快，随着煤中挥发分的耗尽，NO来源主要是焦炭氮的转换，由于焦炭的异相反应速度较慢，因此NO的产生速度也逐渐变慢。超细煤粉的存在促进了混合煤粉燃烧时NO向N 2 的转化，有效改善了煤粉的燃烧性能，温度的升高使煤粉中的挥发分析出时间缩短，析出量增加，加强了NO还原，最终降低NO的生成。这说明混合煤粉中超细煤粉质量分数并非越大越好，本实验所采用煤种在1050℃工况时超细煤粉质量分数约为50%降低NO最佳，对其他煤种则应在不同工况下视具体情况具体分析。 图5. 950 ℃ 、 1050 ℃ 时NO累积排放量
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user: 4. 结论 通过以上分析讨论，可以得出以下结论： 1) 粒径大小对煤粉燃烧过程中CO、NO的生成有较大影响，煤粉中超细颗粒质量分数越大，燃烧时CO的峰值越大，随着煤粉中超细煤粉质量分数的增加，NO的累积释放量降低，温度增加时，超细煤粉降低NO排放的效果明显。 2) O 2 /CO 2 气氛下煤粉燃烧时温度对NO的产生影响较大，NO的累积生成量在高温时要高于低温时，炉膛温度较高时，燃料氮的转化率会升高，使NO累积量高于低温时。
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user: 摘 要 物流服务创新不仅是物流企业增强竞争力的重要途径，对于服务经济的发展也起着至关重要的作用。文章为了研究各因素对于辽宁省中小型物流公司服务创新的影响，利用主成份分析法对五种影响因素进行分析。结果表明：企业战略，高层领导能力，信息资源，员工整体素质和对创新的激励都对物流企业服务创新起到了重要的影响，并且其中前三种因素的影响最大，希望能够在一定程度为辽宁省中小型物流企业服务的创新提供参考依据。 关键词 :物流服务创新，主成分分析，影响因素 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 辽宁省地处东北亚地区核心地带，海陆空运输体系较为完备，沿海地区及广大腹地经济加速发展，为现代物流业发展提供了有利条件。仅从近几年货运量的情况来看，辽宁省货运量就一直呈现出稳步上升趋势。长期以来，政府也一直高度重视物流业发展，积极出台各项规划政策措施予以支持。物流发展迅速的同时，竞争也就越来越激烈，大量中小型的物流企业不断涌现，而为了在激烈的市场竞争中保持竞争优势，物流服务商需要超越传统物流服务模式，在服务理念、服务内容和服务方式上实现创新，以提高服务质量和满足客户的个性化要求来提高企业竞争力。创新作为企业提高竞争力的重要手段，可以提高效率和服务质量，降低成本，是物流企业提高核心竞争力的一个重要手段，也是物流企业发展的不竭动力和利润源泉。因此，科学地分析物流服务创新的影响因素，能够帮助企业更好地进行创新活动，缩短创新时间，提高企业竞争力。 国内外学者都针对物流企业服务创新影响因素做了大量研究，现有文献提供了较为全面的物流服务创新影响因素。国外的学者Henard、Szymanski和Mansury Love指出，时间、人力和资金这些创新成功基本资源要素的投入会直接影响服务创新绩效，并且，服务创新成功的企业通常在创新资源方面都能给予充分的保障。服务创新的开展需要周密的计划和安排，专业技术和知识的支持，这些都是影响服务创新的重要因素。国内学者孙颖等从“资源–能力”的视角分析了影响服务创新过程的要素，得出了员工能力、组织能力、高层领导能力、营销能力、知识管理能力五大关键能力和人力资源、资金资源、硬件资源、信息资源四大关键资源 [ 1 ] 。李海婴等学者认为物流服务创新影响因素有员工整体素质，企业培训体系，领导者对创新的态度，对创新思维的学习与包容，新建议的采纳，对创新人员的奖励，对创新过程的激励 [ 2 ] 。周国华(2012)认为物流服务创新影响因素包括内部因素：顾客、员工、供应商、合作伙伴、公共部门，和外部因素：技术知识、社会环境、制度；企业战略、管理水平、组织结构、运作流程 [ 3 ] 。王杏等认为，物流服务创新的影响因素分为三个方面：创新精神、创新激励和创新能力 [ 4 ] 。 本文在现有学者研究基础上收集整理了大量的相关文献，并与物流专业的教授、讲师、等物流专业人员进行了关于物流服务创新影响因素的多次讨论，最后得出物流服务创新的影响因素包括以下五个主要影响因素：企业战略，高层领导能力，员工整体素质，对创新的激励，信息资源 [ 5 ] 。其中企业战略因素是指企业在制定战略时对于物流服务创新的重视程度以及考虑情况；高层领导能力即领导的物流专业能力和管理能力；员工整体素质包括员工的专业素养和创新意识；对于创新的激励是企业对创新行为的有效激励机制的制定；信息资源就是信息技术和现代化物流设备的应用情况。 通过问卷调查对辽宁省20家中小型物流企业进行了调研，下面希望采用主成分分析法对调研原始数据进行统计分析，得到了不同因素对物流公司服务创新的影响程度，从而找出切实可行的建议以提高其物流服务创新能力与水平。
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user: 2. 主成分分析 统计调查问卷的结果后，利用SPSS软件对其进行主成分分析，将企业战略，高层领导能力，员工整体素质，对创新的激励，信息资源这五个因素作为变量1~5，比较各因素对物流服务创新的影响程度。 1) 将原始数据导入SPSS统计软件，通过主成分分析提取一个主要的成分，将其命名为创新，得到每个变量提取的成分占比如下表1所示。可以看出：企业战略、高层领导能力和信息资源三个因素所占成分较高。 Table 1 Common factor varianc Initial Extraction 企业战略 1.000 0.302 高层领导能力 1.000 0.465 员工整体素质 1.000 0.028 对创新的激励 1.000 0.022 信息资源 1.000 0.383 表1. 公因子方差 2) 然后得到了这个主成分每个变量的方差(Variance)与累计占比(Cumulative)见下表2。 Table 2 Total variance explaine Component Initial Eigen Values Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 企业战略 1.200 23.998 23.998 1.200 23.998 23.998 高层领导能力 1.084 21.686 45.683 员工整体素质 0.957 19.134 64.818 对创新的激励 0.935 18.694 83.512 信息资源 0.824 16.489 100.000 表2. 总方差解释 3) 得到每个变量与主成分的影响程度的大小如下表3所示。 然后对结果进行标准化得到：变量企业战略，高层领导能力，员工整体素质，对创新的激励和信息资源对物流服务创新的影响程度分别为0.6375，0.6705，0.458，0.46275，0.65475。数值越接近1，表示对主成分的影响程度越大。可以看出五个因素对物流的服务创新都具有重要的影响，同时，企业战略、高层领导能力和信息资源这三个因素对于物流公司服务创新的影响程度相比较员工整体素质和对创新的激励的影响程度要大。 Table 3 Initial factor load matri Component 1 企业战略 0.550 高层领导能力 0.682 员工整体素质 −0.168 对创新的激励 −0.149 信息资源 0.619 表3. 初始因子载荷矩阵
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user: 3. 分析与讨论 从以上分析能够看出，物流企业要发展必然要进行服务创新，而企业战略，高层领导能力，员工整体素质，对创新的激励和信息资源对于物流的服务创新的有很大的影响作用，因此，企业为了通过物流服务创新而进一步拓展自己拥有的资源和能力，可以从以下五个方面寻求突破。 1) 企业战略引导创新 对于物流企业而言，物流服务创新的过程包括从新服务的产生到最终投入市场并接受客户的评价，且服务创新与企业的运营和营销等活动关系密切，因此企业的服务创新应是基于企业核心竞争力的、以客户需求为导向的战略创新过程。企业必须从战略的高度进行合理的规划和管理，使得服务创新变为企业整体战略引导下的一种有意识的系统性行为，以顾客为主，建立顾客信息数据库，对顾客信息进行综合分析，增加与顾客之间的联系，即实现了企业的发展战略，同时也满足了顾客的切身需求 [ 6 ] 。将物流服务创新纳入到企业战略中去，也要同时注重高素质员工人才的纳入，密切关注竞争对手的动态，并和合作伙伴、政府共同为物流服务创新创造条件，并且要认识到创新活动归根到底是应用新技术等各种手段以不断满足客户的需求。 2) 高层领导加强创新意识 美国前国务卿基辛格博士曾说：“领导就是要带领他的人们，从他们现在的地方，去还没有去过的地方”。企业的物流服务创新活动要求更具专业性和技术性的领导者，以发挥领导者的角色榜样作用，通过自己的行为影响和引导组织中其他成员的创新活动，为他们成长为优秀的创新者提供可能；同时要求领导者具有更强的创新意识，要在成员间打破传统的领导模式，与员工建立高水平的交换关系，为他们提供更多创新活动所需要的资源奖励，激发员工的创造力和积极性 [ 7 ] 。 3) 提高员工整体素质 物流公司的员工与顾客的沟通交流也是物流服务创新的过程，并在其中起到了独特且关键的作用。如果员工在与客户的交互作用过程中，能够有效地直接了解及发掘到客户对物流服务的需求和潜在需求，并由此激发产生大量的创新思想，就可以为公司的服务创新提供灵感和资源，而员工的物流专业素质则直接影响到他们对物流服务变化的感知能力和对服务创新的灵敏程度，尤其是掌握着第一手资料的一线员工，可以说他们是物流企业服务创新的来源，因而他们成为了直接影响到企业物流服务创新成败与否的关键因素，所以公司员工的物流专业素质是开原一鸣物流公司的服务创新的关键影响因素。 所以培养创新意识理念是企业物流服务创新的直接入手点，企业应从这个理念着手，创建创新知识学习平台，尽快帮助企业相关人员不断提高创新理念，积极从事各种创新活动。建立自由、开放、便于信息共享、交流和知识传播的系统，迅捷顺畅地传导企业内外部的信息和知识，帮助各个创新工作信息点的全体组织成员在组织创新运行过程中通过实践、互动、纠错、反思和创新等方式共同学习，并实现全面知识共享、及时反馈关键信息。员工是创新的来源者，也是创新的生产者，更是创新的执行者，物流服务创新的前提手段是提升员工的各种技能，使员工能改变思维，掌握新的技术，适应时代的新变化，推动企业服务模式创新的进程。 4) 对创新的激励 美国的心理学家和行为科学家斯金纳、赫西、布兰查等人提出的强化理论对人类的有意识行为特性进行了深入的研究，他认为人的一切行为都是在有意识的条件下进行反射的，简单的说就是可以对环境起到一定的作用，并能促使环境的变化，而环境的变化即行为的结果又可以反过来对人的行为产生影响。基于这一原理，物流企业应有意识的对服务创新行为进行积极的肯定强化，建立奖励机制，激励企业内的创新意识与行为，这样就能促使员工的创新意识逐步发展，以促进企业的服务创新。 5) 信息资源的整合与规划 美国信息资源管理学家F·W·霍顿(F. W. Horton)和马钱德(D. A. Marchand)等人在上世纪80年代初就指出：信息资源(Information Resources)与人力、物力、财力和自然资源一样，都是企业的重要资源，因此，应该像管理其他资源那样管理信息资源，通过企业内外信息流的畅通和信息资源的有效利用来提高企业的效益和竞争力 [ 8 ] 。信息资源是企业增强创新能力的主要源泉，因此物流企业为发展服务创新需要对信息资源的整合与规划，将分散的客户信息集中起来，有效管理，可以在快速变化的市场竞争中及时准确地掌握客户需求的变化，以及迅速了解物流行业内推出的创新服务并推断出其发展前景，从而进行服务的创新以迎合市场需求，以在竞争中抓住先机，提供更完善、具有吸引力的新服务。
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user: 4. 结论 本文为研究物流服务创新影响因素，通过问卷调查得到数据，利用SPSS主成分分析法对数据进行处理，得到各项影响因素对物流企业服务创新的影响程度，并针对五项影响因素分别给出了讨论和建议，可以为物流企业的服务创新提供一定依据。但是，由于影响物流服务创新的因素很多，本文选取的影响因素还不够全面准确，不足之处还需进一步的修改和完善。
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user: 摘 要 以7个冬春类型不同的小麦品种为试验材料，通过两年的春播试验，探明了春播鉴定法的鉴定条件，在前两年的基础上以区试对照品种为试验材料继续春播法鉴定试验进行方法与指标验证，三年的研究结果表明，春播鉴定法是小麦冬春性鉴定的可靠方法，春播抽穗率等指标可作为冬春性鉴定的有效指标。 关键词 :春播法，小麦，冬春性 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. 引言 目的与意义：目前，冻害已经成为我国黄淮冬麦区的小麦生产的主要气象灾害之一，主要原因之一就是品种利用不当 [ 1 ] [ 2 ] 。温春化特性与抗寒性是品种的两种特性。小麦在生长发育过程中要求较长春化时间的品种，抗寒性不一定强，但抗寒性强的品种要求的春化时间一般较长 [ 3 ] 。小麦冬春性一直是育种学家们研究的热点和小麦生理学领域研究的重要课题，众多学者利用不同品种进行了有关小麦冬春性鉴定方法与指标的研究，并从形态学、生理学、分子生物学等诸多方面进行深入探讨，提出了一些冬春性鉴定的方法例：形态观察法 [ 4 ] 、综合顺序分类法 [ 4 ] 、晚播法 [ 5 ] 、人工模拟鉴定法 [ 6 ] 、分子生物学的方法 [ 7 ] [ 8 ] 等，但具体运用哪种方法与指标简便直观的恰当划分当今众多小麦品种资源为小麦品种的合理利用提供指导是一个急需解决的问题。因此有必要通过对国内外小麦冬春性的研究资料进行收集、研究、分析、验证，总结出行之有效的鉴定方法与指标，为小麦冬春性鉴定提供指导，为小麦品种的合理布局提供帮助。
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user: 4. 结论与讨论 随着生产力的发展和遗传改良力度的加大，我国秋播区存在小麦品种春化的趋势 [ 9 ] [ 10 ] 。然而，近年春季气温波动频繁，对小麦生产带来一定风险。因此，在品种审定前对其进行冬春性鉴定，对品种的审定和推广具有重要意义。 对小麦冬春性的鉴定，大多采用春化处理和晚播量法进行鉴定。王建林等利用春化处理，根据幼苗生长习性和主茎叶脉数的变化，通过综合顺序分类主茎法进行大麦冬春性的鉴定。孙道杰等利用晚播法量化，通过抽穗日差来进行鉴定。梁宜策等利用不同播期小麦主茎全生育的总叶片数量化品种的冬春性 [ 11 ] 。本研究进行小麦冬春性鉴定的主要理论依据是小麦春化阶段发育理论，小麦只有通过一定的低温积累，才能由量变到质变，才能正常抽穗结实。因此，通过春季不同时期播种，主要以春播抽穗率为判定依据，结合成熟情况、苗穗期等指标进行综合判定，可合理地划分品种的冬春性。 但小麦冬春性受气温、光照、养分、水分、植株年龄及光温互作多因素的影响，春播鉴定法能较好的解决气温、养分、水分和植株年龄问题，光照因素依然考虑不足，苗穗期虽然在一定程度上反映光照的因素，但光照长短对品种抽穗的影响还有待进一步研究。
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user: 摘 要 为选育适宜安康地区种植的早熟、商品性好和产量高的马铃薯新品系，2015年以当地种植面积较大的两个早熟品种为对照对6个选育的马铃薯早熟品系的物候期、农艺性状、经济性状和产量进行调查。结果表明，S0406-17生育期62 d、亩产1090 kg，商品薯率80.6%，综合性状表现优，可在安康地区进行下一步生产试验和示范。1003-3、0903-34，平均亩产高，但商品薯率低，需进一步种植观察。 关键词 :马铃薯，中早熟，产量，商品性 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. 背景 目前在陕南二作区(浅山、丘陵、川道区) [ 1 ] 充分利用气候资源及现代农业园设施条件，利用安康的区位优势和生产错季优势 [ 2 ] ，大力栽培推广早熟优质高效的马铃薯新品种，将在有限的耕地上大幅度提高单位面积产量；就实施的山川秀美工程、城镇化建设工程、城市菜篮子工程以及长效巩固退耕还林成果，其社会、经济、生态效益均十分显著 [ 3 ] 。在早熟品种中，“费乌瑞它”由于产量高、品相好，种植范围最广。但是该品种退化快，易感晚疫病，因而选育更多更适宜安康乃至陕南地区的早熟、高产、加工等富硒特色专用型品种尤为重要。因此，安康市农业科学研究所征集多份早熟种质资源在不同海拔区选点进行大量的品种间杂交，从中选育出不同类型的马铃薯新品种在陕南及适宜地区应用推广，以此实现安康及陕南早熟马铃薯新品种选育目标。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 供试品种有8个分别为S0406-17，0903-34，0601-31，0903-165，1003-3，S0607-29，以安薯56号和费乌瑞它为对照(CK)。 2.2. 试验地点 试验地点设在安康市农业科学研究所镇坪高山试验站。 2.3. 试验设计 试验采用随机区组设计，每个品种种植成小区，3次重复，小区面积为8.1 m 2 。小区为5行区、行长3.24 m、行距0.5 m、株距0.27 m。单垄双行种植，小区四周设保护行。收获时测定物候期、农艺性状、经济性状和产量。 2.4. 田间管理 种薯播种前翻晒2 d，采取切块播种，切种后用500倍多菌灵溶液消毒15 min，捞出，晾干备用。于2016年3月13日播种，7月26日收获。每小区点施磷酸二铵、硫酸钾型复合肥各0.3 kg，尿素0.2 kg，未追肥，无排灌水。播种后按乙草胺亩用药量喷除草剂一次。
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user: 3. 试验期间气象和地理数据 3.1. 气象数据 试验期间的气象数据见表1。 Table 1 Meteorological dat 月份 平均最高 温度℃ 平均最低 温度℃ 平均温度 ℃ 降雨天数 天 降雨量 mm 初霜时间 月/日 终霜时间月/日 4 (15~30日) 17.2 11.9 14.3 5 24.9 10月下旬 4月下旬 5 17.3 13.3 15.0 15 146.7 6 17.5 16.0 17.0 24 200.2 7 (1~15日) 22.1 17.0 19.3 13 79.5 平均 18.5 14.6 16.4 14.3 112.8 合计 74.1 58.2 65.6 57 451.3 表1. 气象数据 3.2. 地理数据 纬度32.20，经度109.40。海拔高度1400 m。 土壤类型：黄沙壤土，土质为黄沙壤土，土壤肥力中等偏下。耕地和整地方式：冬前深地一次，播种前打扒地一次。 3.3. 生长期间的特殊事件 5至7月中旬，连续降雨天数偏多，田间晚疫病发生严重，各参试品种(系)按其抗性不同而不同程度先后枯死，产量有差异。