DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论 1) 本文根据湿法生产车间废水特点，研究了折点氯化法处理含氨氮废水的可行性，从处理成本等方面考虑，通过试验，得出折点氯化法处理氨氮的最佳条件：进水氨氮浓度小于400 mg/L，次氯酸钠浓度大于8%，则吨水耗次氯酸钠40~60 L。根据废水特点，结合试验结论，设计了采用“吹脱 + 折点氯化法”处理氨氮含量在2000 mg/L左右废水的工艺方案。 2) 目前，国内外氨氮废水降解的各种技术与工艺过程，都有各自的优势与不足，由于不同废水性质上的差异，还没有一种通用的方法能高效、经济、稳定地处理所有的氨氮废水。因此，必须针对不同工业过程的废水性质以及废水所含的成分进行深人系统地研究，选择和确定处理技术及工艺。单独使用物理、化学或生物的方法都不能使废水达标排放，可考虑把几种处理方法结合起来处理，找到这几种处理方法的最优结合工艺，即基建和运行成本最低 ，处理水效果最好，无二次污染和出水水质符合国家规定的排放标准。
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user: 摘 要 通过正交试验法与极差分析法研究了冷变形量、稳定化退火温度、稳定化退火时间对5083铝合金板材力学性能的影响，试验结果表明：在冷变形量为10%~25%、退火温度140℃~200℃、保温时间0.5~3 h范围内，三因素对力学性能的影响主次顺序为：冷变形量 > 稳定化退火时间 > 稳定化退火温度。3 mm厚5083-H321铝合金优选工艺范围为：变形量20%~25%、退火制度160℃~180℃/2h。进一步研究表明，当冷变形量为20%、退火制度为180℃/2h时，试样可获得最佳的综合性能：抗拉强度为328 MPa、屈服强度为256 MPa、延伸率为16.4%，晶间腐蚀质量损失量为18.7 mg/cm 2 ，腐蚀深度为48 um。 关键词 :5083-H321铝合金，生产工艺，正交试验，综合性能
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user: 1. 引言 5083铝合金板材具有质轻、中等强度、易成型等众多优点，可应用于汽车零部件、运煤货车、船舶等交通运输工具制造[ 1 ] -[ 3 ] 。但5083铝合金中Mg含量较高，在室温下长期放置易在晶界处析出β相(Mg 2 Al 3 )，β相的析出将使材料发生时效软化，此外，若β相在晶界处呈网状连续分布，将恶化材料耐蚀性能 [ 4 ] - [ 6 ] 。为减少β相析出带来的不利影响，工业上开发了H321工艺状态，对冷变形后的5083铝合金板材进行稳定化退火，使部分Mg能够以β相的形式在合金内均匀析出，确保时效软化后的材质依旧满足性能要求，同时避免β相沿晶界连续析出降低耐蚀性能 [ 4 ] - [ 6 ] 。在5083-H321态板材的工业生产过程中，再结晶退火后的冷变形量与冷变形后的稳定化退火温度、时间是影响材料最终性能的三个关键工艺参数，三工艺参数需要进行合理搭配才能生产出性能良好的板材。国内部分学者在对H321工艺研究中，通常是逐步改变单个工艺参数，再测量材料性能，以建立5083-H321生产工艺 [ 7 ] [ 8 ] ，但很少有人去研究冷变形程度、稳定化退火温度、稳定化退火时间对材料力学性能的影响主次关系，国内现有研究方式往往工作量大、试验繁琐。本文以3 mm厚5083-H321铝合金板材为研究目标，通过正交试验与极差分析研究了冷变形程度、稳定化退火温度、稳定化退火时间对材料力学性能的影响主次关系，并根据试验结果确定优选的5083-H321生产工艺范围，对所确定范围内试样进行综合性能检测，最终确定最优的生产工艺。
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user: 2. 试验材料和试验方法 本文试验用5083铝合金板材化学成分如表1所示。 本文以实际生产流程为基础，分3步对5083-H321铝合金板材生产工艺进行研究。 第1步：采用表2所示的三因素四水平正交表(L 16 3 4 )来安排试验节点，对试验后的试样进行力学性能检测，通过极差分析方法研究冷变形量、稳定化退火温度、稳定化退火时间对5083铝合金板材力学性能的影响主次关系。具体工艺安排如表3所示。 Table 1 Chemical composition table (wt% 其它 Si Fe Mg Mn Cr Zn Ti 单个 合计 Al 0.14 0.16 4.5 0.6 0.1 0.1 0. 1 <0.05 <0.15 Bal. 表1. 化学成分表(wt%) Table 2 Orthogonal experiment collocation table of factors and level 水平 因素 A冷变形量(%) B稳定化退火温度(℃) C保温时间(h) 1 10 140 0.5 2 15 160 1 3 20 180 2 4 25 200 3 表2. 正交试验因素与水平搭配表 Table 3 Process schedul 试验号 A冷变形量(%) B稳定化退火温度(℃) C稳定化退火时间(h) 1 10 140 0.5 2 10 160 1 3 10 180 2 4 10 200 3 5 15 140 1 6 15 160 0.5 7 15 180 3 8 15 200 2 9 20 140 2 10 20 160 3 11 20 180 0.5 12 20 200 1 13 25 140 3 14 25 160 2 15 25 180 1 16 25 200 0.5 表3. 工艺安排表 第2步：根据正交试验结果确定优选的5083-H321工艺范围。 第3步：对优选范围内试样进行力学性能、耐蚀性能检测，并进行金相组织与拉伸断口形貌观察，确定最优的工艺制度。
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user: 4. 讨论 Al-Mg合金在经冷变形后，晶界和滑移带处容易析出成网状分布的β相，从而严重影响其抗腐蚀性能。稳定化退火可以减少Mg在α (Al)固溶体的过饱和度，促使β相在晶界处析出，随着稳定化退火时间的延长Mg原子不断向晶界处传输使得β相长大，从而减少了β相的网状分布，使得晶内和晶界的电位差相对降低，因此提高了5083-H321的耐晶间腐蚀性能[ 4 ] -[ 8 ] 。但β相的析出将降低Mg元素在Al基体中的固溶强化效果，因而引起合金的力学性能下降。因此制备良好性能的板型需要对冷变形量、稳定化退火温度、稳定化退火时间进行精准控制，保证成品板材稳定化退火后力学性能满足要求，同时β相均匀析出，以使板材日后力学性能稳定、耐蚀性能良好。 冷变形过程中，随着冷变形量的增加，板材晶格畸变、晶粒破碎程度将加大，大晶粒沿轧制方向被拉长，形成纤维或带状组织，晶粒内部产生大量位错及点缺陷，位错间交互作用增强，因此，合金的强度随之增大 [ 9 ] ；而随着退火温度的增大、稳定化退火保温时间的延长，抗拉强度和屈服强度随之降低，这是由于板材在冷加工后积累了较大的形变储能，退火时导致回复，回复软化消除了部分加工硬化，因此强度降低而延伸率提高。但是本文中的稳定化退火温度较低，在200℃以下，远未达到5083铝合金再结晶温度，退火只起到低温回复效果，以点缺陷运动位置。这也是冷变形量对材料力学性能的影响明显大于其它量因素的原因，而稳定化退火温度与退火时间对力学性能的影响差别不大，时间影响稍大于退火温度，这可能是随着时间的延长低温回复更加充分 [ 10 ] - [ 13 ] 。 根据正交实验结果与极差分析，可确定优选的变形程度为20%~25%，退火温度问160℃~180℃，随着退火时间的增长力学性能虽稍有变化，但是时间越长，变化率越低，这与退火温度范围较低有关，综合生产成本，可将退火时间定为2 h。 优选范围内的四组试样结果表明：随着变形量的增大5083-H321板材的耐晶间腐蚀性能降低，而在变形量和稳定化退火时间相同时，在研究的稳定化退火温度下(160℃~180℃，板材未发生再结晶)，板材的耐晶间腐蚀性能取决于稳定化退火的温度，温度越高板材回复软化程度越大，板材晶界处析出的β相尺寸越大，并且成不连续分布，降低了晶内和晶界的电位差，因此耐晶间腐蚀性能提高 [ 4 ] - [ 6 ] ，这就解释了2#试样耐晶间腐蚀性能较其他3个试样好。综合板材力学性能与耐蚀性能，冷变形量为20%、稳定化退火制度为180℃/2h是最佳的3 mm厚5083-H321生产工艺。
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user: 5. 结论 1) 正交试验与极差分析表明：在冷变形量为10%~25%、退火温度140℃~200℃、保温时间0.5~3 h范围内，冷变形量、退火温度、保温时间均会对板材力学性能的影响大小顺序为：冷变形量 > 稳定化退火时间 > 稳定化退火温度。 2) 3 mm厚5083-H321态板材优选的生产工艺范围为：冷轧变形量为20%~25%、退火制度为160℃~180℃/2h。 3) 当冷变形量为20%、退火制度为180℃/2h时试样可获得最优的综合性能：抗拉强度328 MPa、屈服强度256 MPa、延伸率16.4%晶间腐蚀质量损失量为18.7 mg/cm 2 ，腐蚀深度为48 um。
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user: 摘 要 利用扫描电镜、能谱仪对铝合金表面黑条纹区域、表面正常区域、板材中心层进行了形貌检测与能谱分析，实验结果表明：铝合金板面黑条纹缺陷形成的机理是板面清洗不完全的铝粉聚集在一起，在轧制过程压入了铝材表面，并沿轧向破坏表层形成微裂纹，乳液中的有机物碳化将渗入微裂纹中且不易被清洗掉，在视觉上表现为板面黑条纹缺陷。生产中应合理设置工艺参数，同时确保乳液有效，以减少铝粉的产生量，降低铝粉对表面质量的不利影响。 关键词 :铝合金，黑条纹，形成机理，预防措施
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user: 1. 引言 铝合金经过一定表面处理后外表美观，可用于各种外观件与内饰件，如幕墙板、天花吊顶、电器面板、数码产品外壳等。但装饰用品对材料表面质量要求较高，而铝材表面处理后的质量受铝材原始表面质量影响较大，因此要求铝板带材加工企业生产的铝材带材具有较高表面质量[ 1 ] [ 2 ] 。目前，我国诸多铝板带材加工企业中普遍存在沿轧向伸长的板面黑条纹缺陷，冷轧板尤为突出，严重影响了铝板带材深加工后的外观质量 [ 3 ] [ 4 ] 。本文将以一种表面出现大量黑条纹的Al-Mg-Mn合金为材料，通过扫描电镜、能谱仪等仪器设备对材料表面黑条纹区域、表面正常区域、板材中心层进行形貌与能谱检测与分析，对铝合金板面黑条纹缺陷形成的机理进行研究，并提出了预防措施。
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user: 2. 实验方法 首先对板材表面的黑条纹(未进行清洗)进行能谱分析，确定铝板面黑条纹位置的化学成分；再将试样先用酒精对试样进行清洗，将酒精清洗后的试样用超声波振动清洗，以去除试样表面的油品，对清洗后的板材表层黑条纹区域、表层正常区域、板材中心层进行形貌与能谱检测，再做对比分析，以确定黑条纹缺陷的形成机理。 为确保组织检测时能准确找到黑条纹位置，用硬度测试机在黑条纹两端打点标记，对未清洗的表面黑条纹试样进行喷金处理，以提高试样导电性，使未清洗的板材黑条纹能谱检测能够顺利进行。板材中心层形貌与能谱检测过程时，先用牙托粉和PVC管对切取的试样进行冷镶，然后将镶好的样品依次采用320#、600#、1200#的水磨砂纸进行水磨，再用1400#的金相砂纸水磨至样品光亮无深划痕时，最后进行机械抛光。 实验过程中试样形貌检测设备采用型号为FEI Quanta-200的背散射扫描电镜，试样能谱分析采用型号为GENESIS 60S的能谱仪。
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user: 3. 实验结果 3.1. 未清洗的表层黑条纹区域能谱 图1为未经清洗的铝板材黑条纹区域EDS检测结果，从检测结果可知黑条纹处含有大量的S、O及少量C、Cl等飞金属元素，同时也检测到了Al、Mg、Fe、Au、Mn、Cr、Ca等金属元素。 Al-Mg-Mn铝合金中不含非金属元素，根据铝板带材的实际生产流程，S、O、C、Cl等非金属元素可能来自乳化液，Al、Mg、Mn、Fe为合金自身元素，因为试样制备过程中进行了喷金处理，因此检测到了Au元素，Cr、Ca含量较少，其来源还有待分析。 3.2. 清洗后的表层黑条纹区域形貌与能谱 图2为表层黑条纹区域形貌检测结果，放到倍数为100~2000倍，图(a)中1为用硬度机做的标记点，2为黑条纹。结合形貌照片(a)与(b)可以看出黑条纹宽约35 μm，沿轧向延伸，长度约为300 μm，从(c)可知，黑条纹放大2000倍后呈层状剥落形貌，同时有大量细小颗粒压人，此外，如图(b)内区域3所示，在黑条纹附近有许多μm级细小颗粒粘着与表面。 图3为表面黑条纹区域及附近颗粒的能谱检测结果，检测点1处于黑条纹区域，检测结果如图(b)所示；检测点2为黑条纹附近颗粒物，检测结果如图(c)所示。在检测点1处检测到了Al、Mg、O，并发现了C的谱峰(含量极少)，在检测点2处检测到了Al、Mg、O，但2处的O含量明显低于1处，从检测点1与2的能谱可以判定黑条纹区域及其附近颗粒为轧制过程中脱落的铝粉，即氧化铝，两检测点都检测到了Mg，这是因为Mg以合金元素溶于材料中，因此检测到了Mg，此外也不排除熔炼过程中因极易氧化Mg氧化形成氧化镁漂浮在熔体表面，进而在后续的生产中残留在表面，轧制过程中氧化铝铝粉的同时也存在少量的氧化镁。 图1. 黑条纹成分 图2. 黑条纹形貌 图3. 黑条纹能谱分析 3.3. 清洗后的表层正常区域形貌与能谱 图4为表层正常区域形貌照片，放到倍数为200~2000倍。区域1为无任务缺陷与颗粒；区域2内存在沿轧向延伸的条纹，但不放大的情况下肉眼观察不到任何缺陷，因此可以判定是轧制痕(辊痕)；区域3内存在大量1~3 μm尺寸的块状颗粒，但区域3内的颗粒在形貌上与黑条纹位置附近的颗粒(如图2(b)中区域3及图3(a)中点2所示)存在很大差别；区域4内存在黑洞，从其形貌上观测可以判定是第二相脱落，从区域4中的第二相脱落所留下的孔洞可以判定区域3中块状颗粒为材料第二相，而不是轧制过程中脱落的铝粉。 图5为表面正常区域块状颗粒能谱检测结果，检测点1检测结果如图(b)所示，检测点2检测结果如图(c)所示。检测点1与2中元素种类一致，均为Al、Fe、Mn、Mg，未发现O，且各元素含量相差不大，Fe/Mn接近1，这说明正常区域附近块状颗粒物为自身第二相，这与形貌检测结果相符合。 3.4. 中心层形貌与能谱 图6为板材中心层形貌照片，放到倍数为200~2000倍。从照片中可以看出试样中心层存在大量尺寸为1~5 μm的块状第二相，第二相形貌与表层正常区域第二相形貌接近，但中心层第二相比表层正常区域第二相尺寸相对更大，形状更呈块状。 图7为板材中心层基体与第二相能谱检测结果，基体检测点1检测结果如图(b)所示，第二相检测点2检测结果如图(c)所示。基体中主要含量Mn、Mg、Al，检测点2元素种类正常表面第二相一致，含量也相近，Fe/Mn同样接近1，这进一步证明了正常区域块状颗粒为材料自身第二相。
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user: 4. 讨论与分析 铝板带材轧制生产过程中，当轧辊与板材表面直接接触时摩擦力将明显增大，当摩擦力大于铝板表层铝与铝的结合力时，表层部分铝将以铝粉的形式脱离铝板材，并附着在铝板表面 [ 5 ] [ 6 ] 。乳化液在铝板带材冷轧中起重要作用，一方面具有润滑作用，乳化液受热油水分离后将在轧辊与板材之间形成油膜，减小摩擦，避免轧辊粘铝，减少铝粉的产生。另一方面乳化液具有冷却作用，增强铝基结合能力，减少铝粉的产生。此外，乳化液具有洗涤作用，带走铝板表面残留的油污、铝粉等。如果轧制过程乳化液失效，铝粉含量将大量增加，并对铝板材表面形成破坏 [ 7 ] [ 8 ] 。 如图1所示，未经清洗的表面黑条纹中含有大量的S、O等非金属元素，而从图3可清洗非经常元素基本消失，这是因为试样在检测前已进行了酒精清洗与超声波清洗，对比分析说明非金属元素是外来物，最有可能来自乳化液。从图3可知，在黑条纹区域及附近细小颗粒物的能谱检测中均发现大量Al、O和少量Mg，在黑条纹处还检测到了极少量的C，图3中两个检测点的Mg含量与图7中基体Mg含量 图4. 正常区域形貌 图5. 正常区域能谱分析 图6. 中心层形貌 图7. 中心层能谱分析 接近，这说明黑条纹附近的μm级细小颗粒物及压入在黑条纹区域内的颗粒物均为氧化铝，其中的C元素应为乳液中的有机物。从图4~7可知表层正常区域内的块状颗粒物与中心层块状颗粒物成分种类一致，含量接近，可判断其为合金内部第二相，表层正常区域内第二相的尺寸稍小于中心层，形貌上相对圆润，这是因为表层第二相在轧制过程中受到了轧辊的作用，起到压碎与打磨作用，使得第二相尺寸变形，且更加圆润。从肉眼对表层正常区域的观测来看，表层第二相的存在与脱落并未对板材板面质量造成影响。 通过对比分析未清洗的铝板材黑条纹原始成分及清洗后的板材黑条纹区域、表层正常区域、中心层区域的形貌与能谱检测结果，可以判定铝合金板面黑条纹缺陷形成的机理是：轧制过程中板材有大量铝粉脱落，而乳液清洗不完全，导致板面残留较多铝粉颗粒，当氧化铝颗粒聚集在一起时，在后续的轧制过程中将压入铝材表面，并沿轧向破坏表层形成微裂纹，微裂纹中会残留乳液，其中的有机物碳化后吸附在微裂纹中，而实际生产中残留在微裂纹中的乳液不易被清洗，在视觉上表现为“黑条纹”缺陷。
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user: 5. 预防措施 根据上述分析，板面残留的氧化铝颗粒是造成板面黑条纹的直接原因，而氧化铝产生根本有两个：一方面如轧制速度、压下量等轧制工艺不合适时会板与辊的摩擦加重，使铝粉增多；另一方面乳化液失效将导致润滑与清洗功能下降，最终形成表面黑条纹缺陷。因此在生产中应合理设置工艺参数，同时确保乳液有效，以减少铝粉的产生量，从根本上保证铝板材表面质量。为有效减少板面铝粉的产生，现从生产工艺与乳化液两方面提出预防措施。 生产中应控制轧制速度，轧制速度的提高将增加轧制设备轧制力，板材在轧制过程中受力同样增加，使得铝板材的受力容易大于铝合金的结合力，铝合金容易破损产生铝粉。此外应控制轧制变形中的道次变形量及总变形量，变形量过大合金的加工硬化效应急剧上升，材料变形能力降低，铝材将产生微裂纹，继续加工时容易产生铝粉，对于因总变形量过大产生明显的加工硬化现象，应及时进行退火处理，以提高材料加工性能[ 9 ] 。 实际生产中，在设备与工艺允许的情况通常会尽量提高轧制速度、增大压下量，以提高生产效率，此时，乳化液的润滑作用将显得尤为重要，通过分析可采取以下措施来提高乳化液的质量，以增强乳化液润滑效果，减少铝粉的产生 [ 10 ] [ 11 ] 。 1) 提高基础油含量。乳化液由基础油、水、乳化剂、添加剂组成，提高基础油的含量相当于提高了乳液的有效润滑成分，因此润滑能力将有所提高。 2) 降低乳化液ESI值。降低乳液ESI即降低乳液的热稳定性系数。当乳液热稳定性降低时，轧制过程中受热后更容易分离成水与油，充分发挥乳化液分离后容易形成润滑油膜的特征，起到防粘减摩作用。 3) 提高基础油疏水黏度。提高基础油的疏水黏度即提高了基础油的物理吸附性能和润滑膜的强度，又提高了动力润滑能力，可避免粘铝缺陷的产生。 4) 提高乳化液U.A值。即提高“游离态脂肪酸”含量，由于该物质具有化学活性，很容易吸附在金属表面，能有效提高乳液边界润滑能力。 5) 提高乳液的喷射压力。当乳液喷射压力提高时，单位位时间内喷射到带材与轧辊间的有效润滑成分量更增加，润滑效果提高。
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user: 6. 结论 1) 铝合金板面黑条纹缺陷形成的机理是：板面清洗不完全的铝粉聚集在一起，在轧制过程压入了铝材表面，并沿轧向破坏表层形成微裂纹，乳液中的有机物碳化将渗入微裂纹中且不易被清洗掉，在视觉上表现为板面黑条纹缺陷。 2) 生产中应合理设置工艺参数，同时确保乳液有效，以减少铝粉的产生量，降低铝粉对表面质量的不利影响。
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user: 摘 要 狭隘环境下多机器人路径规划使用共享资源时，极易产生冲突，优先顺序化是解决共享资源冲突的一个重要技术。本文提出了一种基于学习分类器的动态分配优先权的方法，提高机器人团队的性能。首先机器人通过XCS优化各自的行为，然后引入和训练高水平的机器人管理者来分配优先权解决冲突。本方法适用于部分可知的Markov环境，仿真实验结果表明本文所提方法用于解决多机器人的路径规划冲突是有效的，提高了多机器人系统解决路径规划冲突的能力。 关键词 :路径规划，多机器人，学习分类器，遗传算法，Q学习
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user: 1. 引言 近年来，多机器人路径规划已成为机器人领域中的一个热点问题。根据机器人对环境的了解程度，可以分为两种类型：环境信息完全已知的全局规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划[ 1 ] [ 2 ] 。多机器人路径规划是为均处在同一个简单或复杂，静态或动态，已知或未知的工作空间中的每个机器人找到一条路径，能避开障碍物并能保证机器人之间无碰撞，最后以最小或较小的消耗完成自己的任务[ 3 ] [ 4 ] 。由于多个机器人间存在资源竞争、且共处一个工作空间，这就造成了机器人间的冲突，解决机器人间的冲突已成为多机器人系统要解决的关键问题。 解决路径规划冲突问题，已有众多学者使用众多方法做了多年的深入研究并产生了大量研究成果[ 5 ] -[ 7 ] 。已有的研究解决方法大致可以分为集中式和离散式两类。集中式方法是将所有的机器人当作一个整体进行路径优化，但在不同的环境下优化结果不可靠，特别是对于部分可知的MDP环境或者机器人太多的环境。离散式方法是分别对单个的机器人进行路径优化，并随时解决优化过程中出现的冲突。两种方法共同的缺陷是算法的计算时间太长，仅能用于较小的环境，且不能保证在较短的时间内总是获得优化或接近优化的结果。 基于上述分析，本文提出采用基于XCS的离散启发式方法用于机器人的路径规划，机器人的优先权由其XCS的预测回报值来确定，而由集中式高水平的规划机器人动态分配各机器人的优先顺序，以解决机器人间的冲突，共同完成多机器人系统的路径规划。
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user: 2. 相关技术原理 2.1. Q学习 Q学习是由 1989年提出的基于 环境的一种学习算法(MDP) [ 8 ] 。其原理是通过对感知的环境状态采取各种试探动作，获得此种试探动作对此种环境状态的奖励或者惩罚信号，并能不断调整学习策略以获得较大的奖励或较小的惩罚，同时反馈给其它机器人，并能够保证学习的收敛性。 单机器人的学习环境是基于 提出的有限四元组 ，其中 是有限环境状态集， 为机器人有限动作集， 为状态转换概率函数。 为机器人的回报函数。 多机器人的学习环境是基于MR-MDP，是一个随机的四元组 。 为离散的环境状态集、 为作用于机器人的动作集， ， 为机器人数量。 为状态转换概率函数。 为机器人的回报函数。在多机器人系统，状态转换是所有机器人联合行动的结果， ， ， 。 2.2. 学习分类器(Accuracy-Based Learning Classifier System， XCS) XCS [ 9 ] 作为LCS的衍生系统是由Wilson提出的基于精度的学习分类器，集成了强化学习、遗传算法和覆盖算法。XCS是由条件、动作和预测回报三个主要的参数组成：条件指明XCS可以匹配的环境输入状态；动作表示在该XCS匹配的环境状态下XCS的建议动作；预测回报 表示该XCS被匹配且执行了该XCS所建议的动作后系统预期从环境获得的回报。预测误差 表示预测回报 的误差；适应强度 表示预测回报 的精度。 Step 1：在开始随机分类器集合选择动作概率大的动作 作用于环境，根 据环境输入，产生一个匹配环境输入的匹配规则集，然后依据每个分类器的回报预测和适应强度值，生成整个系统的预测列表和动作集。 Step 2：分类器在执行机制过程中，每选择一个动作 作用于环境，分类器从环境获得一个回报 ，回报预测、分类器适应值强度更新如下： (1) 其中 是学习效率。 (2) (3) (4) (5) 其中参数 控制预测误差 的冗余度；参数 和 是常量，控制当 被超过时精确度 的下降速度。动作集中的绝对精确度值 被转换为相对精确度值 ，XCS的适应度值 是依据相对精确度值进行更新： (6) Step 3：当匹配规则集中没有分类器与环境输入信息相匹配时，启动规则发现机制的覆盖算法，随机产生一个分类器。覆盖算法产生的新规则的条件部分与环境信息匹配，该规则淘汰规则集中强度最小的规则，存入规则集中。 Step 4：未达到设定迭代次数转Step 2。
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user: 3. 基于XCS的多机器人路径规划冲突解决方案 3.1. 多机器人学习训练方法 在基于XCS的多机器人路径规划冲突解决方案中，机器人学习训练分为个体和团队训练两种方法。在个体训练阶段，XCS使机器人学会避碰，确保机器人在安全的情况下向设定目标运动。在团队训练阶段，团队训练引入的机器人管理者决定机器人的优先权，在任一时刻，所有机器人在没有考虑其他机器人位置的情况下预先感知环境，然后以机器人在管理者约束下的成功等级概率作为各机器人优先权，各机器人依优先权大小进行下一步的行动。 3.2. 机器人优先级别设计 多机器人在未到达目标位置前，个体机器人 在区域 内移动。如果在时刻 ，机器人 对目标位置 进行预测，计算出自己预接近到目标的理想速度和方位角，并将结果通过无线网络发布给其他机器人，同时自己升级为领导机器人。其他机器人根据收到的信息计算出自己的位置和运动趋势，并同时计算出目标和其他机器人与自身的相对位置，根据其他机器人的情况，提出自己预接近目标的理想速度和方位角。对于最终的等级方案，领导机器人采用成功概率加权的方法。该方法首先建立如下位置估计方程： (7) 其中： 分别为成员机器人位置、预计速度和方位角； 为机器人目标位置、速度和方向； 为对目标机器人的移动安全半径(根据机器人大小等因素设定的经验值)； 和 为二维分量上的偏差。 将领导机器人 ， ， ， 代入上式，并将求得的 代入下式，由此可得各成员机器人在机器人管理者约束下的成功等级概率。 (8) 3.3. 解决多机器人冲突的集成适应度函数 多机器人路径规划是要求各机器人能避开动态运行的障碍物，且机器人之间不能相碰。我们把机器人是否在安全范围内，结合机器人本身预测回报值和各机器人等级概率三方面考虑来设计解决机器人冲突的集成适应度函数。 1) 是否在安全之内 我们把所有的障碍物和机器人都视为质点，每个障碍物都有一个安全半径，若机器人与障碍物的距离大于安全半径，则认为是安全的；若小于安全半径，则认为是不安全。障碍物与机器人每一个路点 之间的距离d与安全半径R之间的关系如下： (9) 其中 ，障碍物坐标 ，机器人坐标为 。 的值表明只要机器人质点与障碍物的距离在安全半径之外，则其适应度值为0，若有一个路径点与障碍物的距离在安全半径之内，则适应度为−1。 2) 机器人的预测回报适应度函数 (10) 3) 机器人的成功等级概率适应度函数 (11) 综合上述因素，机器人的集成适应度函数为： (12) 3.4. 解决多机器人路径规划冲突的等级策略 [ 10 ] 本文采用离散启发式机器学习算法，结合Q学习和XCS算法共同解决多机器人路径规划中的冲突问题。LS-SVM获得的最优学习策略作为XCS的初始规则集。XCS通过与环境的交互，可以发现一组用于指导机器人避碰的学习规则，为机器人选择动作提供实时、动态的反馈，使机器人自主地学习到最优避碰规划策略。 Step 1：最小二乘支持向量机产生的最优学习策略作为XCS的初始规则集，并随机执行其中的学习策略。 Step 2：将消息列表中的消息与当前避碰规则的条件部分进行匹配，匹配的避碰规则送入匹配规则集。 Step 3：从匹配规则集中选择合适的避碰编码规则送往效应器，引导机器人产生相应的避碰动作，并依据反馈值来判断避碰效果。 Step 4：重复Step 2~Step 3过程，不断从匹配规则集中选择合适的避碰动作编码规则送往效应器，引导机器人产生相应的动作，直到匹配规则集为空或定时启动避碰规则发现机制。 Step 5：规则发现系统采用遗传算法和规则覆盖算法构造新的避碰规则。 Step 6：对产生的新的避碰规则进行规则合并，使其能概括以前的两个样本，滤除相似的个体，减少基因的单一性，加快了学习收敛速度。产生的新学习个体规则送入规则集，经过XCS发送到其公共规则集中，供其它机器人XCS产生新避碰规则时共享。 Step 7：如果机器人未达到避碰效果，则返回Step 2。
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user: 4. 仿真实验和分析 为了验证算法在多机器人的路径规划冲突中的有效性，以及提高多机器人系统解决路径规划冲突的能力的可行性。下面实验对所提算法进行全方位的验证比较，实验在不同的场景中进行。S和G分别为机器人初始和目标位置，O1~O3为动态障碍物，其它为一般静态障碍物。 实验场景一、U型障碍物的动态狭隘环境 图1为U型障碍物的形状，所有图中G表示机器人目标位置，S表示机器人初始位置。空心圆表示动态障碍物。 图2为多机器人系统在连续五个U型狭隘环境下的运动轨迹，动态障碍物(编号1~3)分别在所属的U型狭隘环境中作上下运动。尽管路途中有连续多个U型陷阱，机器人经过前期个体和团队训练阶段的强化学习，机器人均能摆脱U型陷阱的局部最优，四个机器人最终均顺利到达目标位置G点。 实验场景二、狭窄通道的多障碍物动态狭隘环境 图3为机器人在狭窄通道环境下的运动轨迹。由于图3左图中危险品为静态障碍物，机器人在此环境下能够顺利绕过危险品障碍物的运动轨迹。图3右图内有两个作水平运动的动态障碍物(编号1~2)，机器人在绕过危险品障碍物后，能够精确预测到第一个动态障碍物2的位置，且直线快速通过动态障碍物2的移动区域，然后绕过第二个动态障碍物1，从而完成机器人在狭窄通道环境下的整体运动规划，都能产生平滑的轨迹。 图4为多机器人在狭窄通道环境下的运动轨迹，动态障碍物(编号1~3)均在所属环境下作上下直线运动，所有参与规划的机器人均取得较满意的模拟曲线。在动态狭隘环境下，由于XCS具有较强预测回报能力和环境学习能力，所有机器人都能取得满意的运动轨迹和稳定的收敛效果。 实验场景三、凸凹多障碍物的动态狭隘环境 图5为凸凹多障碍物形状。图6为多机器人系统在有多个凸凹多障碍物狭隘环境下的运动轨迹。尽 图1. U型障碍物的形状 图2. U型环境下的多机器人运动轨迹 图3. 狭窄通道环境下的机器人运动轨迹 图4. 狭窄通道环境下的多机器人运动轨迹 图5. 凸凹多障碍物形状 图6. 凸凹多障碍物环境下多机器人运动轨迹 管有多个易于陷入局部最小的风险陷阱，但机器人(R1、R2、R3)在文献[ 10 ] 所述的行为控制方法follow_wall、avoid_obstacle、move_to_goal的引导下，结合本文提出的XCS集成算法，机器人R1、R2和R3均顺利躲避附近移动的动态障碍物，所有机器人能够非常稳定的到达各自的目标。在安全性方面，图6最危险的地带在凸凹障碍物周围，在30次试验中机器人R1、R2和R3分别成功29、29和30次，整个多机器人系统路径规划成功率在95%以上，表现出良好的动态避障性能。
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user: 5. 结束语 本文提出采用基于XCS的离散启发式方法用于单个机器人的路径规划，机器人的优先权由其XCS的预测回报值来确定，而由集中式高水平的规划机器人动态分配各机器人的优先顺序，以解决多机器人间的冲突，共同完成多机器人系统的路径规划。很大程度上解决了遗传算法的早熟收敛、局部最优解、占据存储空间较大、收敛数度慢等问题，提高了多机器人发现安全路径的能力。
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user: 摘 要 本研究以中国人(N = 201)和日本人(N = 256)为调查对象，测试了对内危害意图的认知在国家主义与群际情绪关系中的中介作用。首先，两个样本的结果显示国家主义以对内危害意图的认知为中介引发了愤怒。其次，在日本人的样本中，国家主义则以对内危害意图的认知为中介引发恐惧，但是在中国人的样本中没有看到这一结果。本研究的结果所包含的含义将在文中被探讨。 关键词 :国家主义，愤怒，恐惧，对内危害意图的认知，群际冲突
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试信息 为了检验所提出的假说，我们以中国国内大学生201名(男性63名，女性134名，性别不明2名)和日本国内大学生256名(男性113名，女性142名，性别不明1名)进行了问卷调查。调查期间为2013年6月，利用上课时间举行。中国被试的平均年龄19.79岁(SD = 1.26)，日本被试的平均年龄为19.19岁(SD = 1.41)。 出于伦理性的考虑，我们在发布问卷之前，会告知答卷者可任意回答，如果途中感到不适，也可中途停止。并且声明此问卷没有恶化两国间的关系的意图，而是为了了解群体间冲突产生的原因以及人类的心理结构而举行的调查。 2.2. 研究问卷 本问卷包含了两种问卷类型。一种是日语版的，一种是中文版的。由于量表本身为日语，因此我们进行了严格的翻译–回译过程。 愤怒参考了  Nawata和Yamaguchi (2012) 的量表。提问方式为“您对于日本，有何感觉？”采用了“生气”，“恼火”，“焦躁”这3个项目(中国人：α = .70；日本人：α = .89)。量表采用五分记分法，依照完全不这么觉得，不太这么觉得，说不清楚，有点这么觉得，完全是这么觉得的，分别给予1、2、3、4、5分。 恐惧参考了  Nawata和Yamaguchi (2012) 的量表。“您对于日本，有何感觉？”采用了“害怕”，“恐惧”，“毛骨悚然”，这3个项目(中国人：α = .79；日本人：α = .86)。量表采用五分记分法，依照完全不这么觉得，不太这么觉得，说不清楚，有点这么觉得，完全是这么觉得的，分别给予1、2、3、4、5分。 国家主义使用  唐沢(1994) 的国家主义的量表，全部6个项目。比如：“与其他国家相比，想把自己的国家视为更优越”，“在联合国的国家会议上，中国应该拥有更大的发言权”，“中华民族是世界最优秀的民族之一”等(中国人：α = .77；日本人：α = .68)。量表采用五分记分法，依照反对，大致反对，说不清楚，大致赞成，赞成，分别给予1、2、3、4、5分。 爱国心使用  唐沢(1994) 的国家主义的量表，全部7个项目。比如：“想一辈子在中国生活”，“如果可以再生的话，仍然希望能当中国人”，“我喜欢中国”等(中国人：α = .78；日本人：α = .77)。量表采用五分记分法，依照反对，大致反对，说不清楚，大致赞成，赞成，分别给予1、2、3、4、5分。 对内危害意图的认知对内危害意图的认知所使用的量表是我们围绕对内群体有危害意图这一宗旨，独自编制的量表。全部两个项目：“日本人总是故意做让中国人为难的事情”，“日本人的行为对中国带有恶意”(中国人：α = .87；日本人：α = .87)。量表采用五分记分法，依照完全不这么认为，不太这么认为，说不清楚，有点这么认为，完全是这么认为的，分别给予1、2、3、4、5分。
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user: 3. 研究结论 3.1. 描述性分析 表1叙述了本研究中使用的变量的均值和标准偏差。 3.2. 相关性检验 在表2中叙述了以中国人和日本人为调查对象的各个变量间的相关值。 3.3. 假说模型的验证 如图1与图2所显示的，对内危害的意图的认知有效的引发了愤怒的情绪(中国人：β = .41，p < .001；日本人：β = .60，p < .001)，无论在中国人的样本和还是日本人的样本当中都显示了对内危害意图的认知对愤怒的预测达到了显著水平。假说1成立。虽然我们在日本人的样本中，对内危害意图的认知有效的预测了恐惧(见图3) (β = .33，p < .001)，但中国人的样本中只看到了对内危害意图的认知对恐惧有影响倾向(见图4) (β = .17，p < .10)。在国家主义与愤怒的关系当中，对内危害意图的认知的中介效果显著(中国人：β = .20，p < .05；日本人：β = .36，p < .001)。所以假说1成立，假说2部分成立。 3.4. Sobel检验 为了看中介变量的效应，我们采用了Sobel检验。从表3中，我们可以看到各个中介变量的中介效果。在中国人的样本当中，我们看到了对内危害意图的认知对国家主义和愤怒有显著的中介效果，但对国家主义和恐惧的中介效果不显著。在日本人的样本当中，我们可以看到危害意图对国家主义和愤怒以及恐惧都有显著的中介效果。
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user: 4. 总结 本研究的最主要目的是为了测试对内危害意图的认知在国家主义与愤怒以及恐惧关系中的中介作用。以中日关系为背景，围绕着对内危害意图的认知，解析国家主义所引发的消极的情绪的具体的心理过程。本研究有两个理论贡献。第一，对内危害意图的认知作为一个重要的中介变量，解释了国家主义与情绪反应间的关系。在以前的研究当中，群体归属感是引起愤怒和恐惧重要因素，但从归属感到情绪反应的心理过程，却极少有研究涉及到。本研究以对内危害意图的认知作为它们之间的中介变量解析了这一心理过程。第二，本研究同时以中国人和日本人作为调查对象，在这当中我们发现，在不同的文化背景之下，对内危害意图的认知所引发的情绪反应也会存在差异，这一结果促进我们或许可以从多文化背景的角度对群际冲突进行理解。 本研究帮助我们从社会心理学的角度进一步加强了对于群际关系的理解。对内危害意图的认知对于群体间消极的关系而言，是一个强有力的说明性要因之一，它帮助我们理解了为何国家主义会使群体成员对外群体产生消极的情绪与态度。因此，我们提议加强中日间的交流，通过交流，了解彼此间的优点和不同的命运。通过深入的接触的方式来削弱类似于危害意图的消极的认知，改善彼此间的态度。 4.1. 研究发现 首先，第一个重要的发现就是，无论是中国人样本还是日本人样本，国家主义通过对内危害意图的认知成功的预测了愤怒。当群体成员越觉得相关外群体对内群体充满恶意，并且有可能会给他们带来伤害的时候，就会诱发内群体的怒气。因此，我们认为对国家注意是导致消极的群际关系的一个重要的因素。 Table 1 Means and standard deviations of measured variables for the Chinese and Japanese sample 中国人(n = 201) 日本人(n = 256) 国家主义 3.88(.76) 3.18(.72) 爱国心 3.80(.70) 3.77(.68) 对内危害意图的认知 3.28(1.09) 2.88(1.14) 愤怒 2.77(.98) 3.56(1.05) 恐惧 3.62(.91) 1.75(.83) 表1. 中国人和日本人各变量的均值和标准偏差结果 Note：括号内为标准偏差。 Table 2 Intercorrelations between measured variables for Chinese and Japanese sample 1 2 3 4 5 1. 国家主义 ― .58 ** .22 ** .14 * −.10 2. 爱国心 .23 ** ― .15 * .10 −.18 * 3.对内危害意图的认知 .36 ** .08 ― .42 ** .14 4. 愤怒 .22 **. .18 * .60 ** ― .40 ** 5. 恐惧 −.01 −.03 .28 ** .40 ** ― 表2. 中国人和日本人各个变量的相关分析的结果 Note：右上角为以中国人为调查对象的相关系数，左下角为以日本人为调查对象的相关系数。Note: ** p < .01; * p < .05 Table 3 Sobel tests for mediated relationship 自变量 中介变量 因变量 中国人 中国人 日本人 日本人 z-test p值 z-test p值 国家主义 对内危害意图的认知 愤怒 2.27 .02 * 5.51 .000 *** 国家主义 对内危害意图的认知 恐惧 1.63 .10 3.64 .000 *** 表3. Sobel测试的结果 Note: *** p < .001; * p < .05. 图1. 在中国人样本中对内危害意图的认知在国家主义与愤怒的关系中的中介作用模型 图2. 在日本人样本中对内危害意图的认知在国家主义与愤怒的关系中的中介作用模型 图3. 在日本人样本中对内危害意图的认知在国家主义与恐惧的关系中的中介作用模型 图4. 在中国人样本中对内危害意图的认知在国家主义与恐惧的关系中的中介作用模型 其次，虽然我们预测对内危害意图的认知会引发恐惧。但这个假设只在日本人的样本当中得到了证实，而在中国人的样本当中则只看到了倾向。但并不能由此说明中国人对日本人不存在恐惧感。因为根据各个变量描述性统计分析的结果(见表1)，中国人的恐惧感平均数值达到3.62，所以很可能是由于天井效应而导致了对内危害意图的认知与恐惧之间无明显的关联。即有可能是由于中国人在回答问卷时，对于恐惧，他们所给予的答案可能都太过于集中，所以，导致了对内危害意图的认知与恐惧感的关联性较为微弱。因此，对于日本人而言，对内危害意图的认知可能是引发他们对外群体的恐惧的要因，相反的，而对于中国人而言，对内危害意图的认知可能不是导致他们的产生恐惧感的主要因素。 第三，无论是中国人的样本还是日本人的样本都显示出了国家主义与对内危害意图的认知的关联。  Tajfel和Turner (1979) 曾经指出，群际的相互比较很可能会引发群际冲突。国家主义是一种以群际比较为基础，带着强烈的优越感的归属感，它有着支配其他群体的强烈的欲望。在  Mummendey和Klink (2001) 的研究当中就表明，国家主义与对外群体的拒否的态度相关联。同时，在  Ljujic，Vedder，Dekker和Geel (2012) 的研究中也表明了国家主义容易引发外群体对内群体的利益存在威胁这种消极认知。这可能是由于国家主义对于自己的国家存在着自豪感的同时，有着强烈的支配着外群体的欲望  (Verkaaik， 2010) 。因此，国家主义对于群体间发生的细微的小事比较敏感，较容易把与其发生摩擦的外群体看成是带有恶意的敌对对象，从而引发了对内危害意图的认知，并且以对内危害意图的认知为中介诱发了对外群体的愤怒与恐惧。因此，如何消减国家主义，将成为解决群际冲突的一个重要的课题。 4.2. 研究不足及展望 本研究有三个限制。首先，虽然本研究认为对国家主义与内危害意图是引发愤怒与恐惧的因素。因为存在着人们由于愤怒和恐惧而觉得外群体有危害内群体的意图的可能性，因此它们之间的因果关系需要在实际的实验操作中获得进一步的证实。第二，不同的国家背景，对内危害意图的认知的产生可能源于不同的现实事件。比如，中国人可能是对于日本侵略中国的历史的认知，而导致中国人觉得日本有危害中国的意图。而日本人则可能是因为对于现代两个国家之间的冲突事件的认知，而导致了他们认为中国对日本带有恶意。同时，情绪的产生往往是由于对于具体的事件的评价，但本研究有关于对内危害意图的认知的测定量表并未具体到某件事例上，因此，未来应该进一步的明确对内危害意图的认知的原由，对对内危害意图的认知的量表进行进一步的改良。第三，本研究是以中日两国的大学生为背景做了调查，并且通过比较发现相同的模型，在不同的文化背景下会出现结果的差异。如果要明确我们的结论，需要进一步的扩大研究范围，比如以其他国家和民族作为调查对象。同时如果要确认我们的模型符合普遍人类的心理而非仅仅适用于中日之间，也需要我们进一步的以不同文化背景的国家的人作为研究的对象。而这些都有待于将来做更深层次的探讨。
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user: 摘 要 本文运用原位吸收光谱和荧光光谱技术研究了谷胱甘肽(GSH)包覆的ZnSe量子点在水相合成过程中光学性质的变化，结合X射线衍射(XRD)和原位X射线吸收精细结构谱(XAFS)的结果，探讨了该过程中量子点的结构演变。结果表明，ZnSe量子点的水相合成过程可分为三个阶段：快速生长→表面重构→晶格弛豫。最初的20分钟为快速生长期，ZnSe量子点的生长十分迅速，表面有很多缺陷；20至40分钟为表面重构期，ZnSe量子点的生长放缓，表面缺陷逐渐减少，荧光量子产率(PLQY)随之升高；40分钟后为晶格弛豫期，Se-Zn键的键长略有增加，ZnSe量子点的尺寸增加缓慢。 关键词 :量子点，水相合成，原位光谱，XAFS
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user: 1. 引言 半导体量子点在许多领域如光电器件和生物医学等有着诱人的应用前景[ 1 ] [ 2 ] 。ZnSe量子点是重要的蓝紫激光和生物标记材料[ 3 ] -[ 5 ] ，也可作为掺杂量子点的主体[ 6 ] 。与其它半导体量子点(如CdSe、CdS等)相比，ZnSe量子点没有毒性且生物相容性好，对生物标记十分有利[ 5 ] [ 7 ] 。 采用水相合成法制备半导体量子点，不仅工艺简单、环境友好、成本低廉，产物还可直接用来标记生物体系，近年来受到越来越多研究者的关注[ 8 ] [ 9 ] 。Ying等人利用水相合成法制备了谷胱甘肽(GSH)包覆的ZnSe量子点，其荧光量子产率高达22%，荧光光谱半峰宽19 nm [ 10 ] 。汪等人利用微波辐射方法，在水相中制得了发射波长在360 nm~410 nm之间可调的GSH包覆的ZnSe量子点，并利用光辐射方法，将荧光量子产率提高到55%，与利用有机金属分解法制得的ZnSe量子点的性能不相上下[ 11 ] 。Yang等人则系统地研究了溶液pH值对水相合成法制备GSH包覆的ZnSe量子点的影响，发现当溶液pH值为11.5时，制得的ZnSe量子点的荧光量子产率最高[ 12 ] 。 为实现对合成过程的有效控制以制备出波长可调且单色性好的高质量量子点，必须深入研究量子点合成过程中光学性质和原子结构的演变规律，因而对量子点生长过程的原位研究变得格外重要。本文通过原位测量谷胱甘肽(GSH)包覆的ZnSe量子点水相合成过程中的吸收光谱和荧光光谱，研究了该过程中ZnSe量子点光学性质的变化，并结合X射线衍射(XRD)和原位X射线吸收精细结构谱学(XAFS)的结果探讨其生长机理。
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user: 2. 实验 2.1. ZnSe量子点的制备 用水相合成法制备硫醇包覆的ZnSe量子点，样品的详细制备过程如下[ 13 ] ：在氮气保护下将0.4毫摩尔的硒粉和0.8毫摩尔的硼氢化钠置于20毫升去离子水中反应，得到澄清的NaHSe水溶液。在80毫升去离子水中溶解1毫摩尔ZnCl 2 和1.2毫摩尔左旋谷胱甘肽(L-GSH)，用1M的氢氧化钠(NaOH)溶液调节溶液的pH值至11.5。将装有上述溶液的反应容器置于油浴中，通入氮气保护，用磁力搅拌器对溶液进行快速搅拌。然后将新鲜制备的20毫升0.02 M NaHSe水溶液迅速注入，反应溶液立即由无色透明变为黄绿色。搭好冷凝管，将反应溶液加热到80℃，恒温回流。 2.2. 吸收光谱和荧光光谱的原位测量 ZnSe量子点水溶液中的吸收光谱由日本岛津UV-2450型紫外可见分光光度计在室温(25℃±2℃)下测得。加热前抽取2 mL反应溶液采集第一张光谱，标记为0 min (反应未开始)。加热后当溶液温度达到80℃时开始计时，每10分钟抽取2 mL反应溶液进行采谱。 荧光光谱由英国爱丁堡FLS920型全功能稳态-瞬态荧光光谱仪在室温下测得，激发光源为450 W氙灯。抽样方式与吸收光谱类似。ZnSe量子点的荧光量子产率用参比法测定。参比荧光标准物质为50 mM硫酸奎宁溶液，它在310 nm光激发下的PLQY为54.6%。 2.3. X射线衍射实验 将反应溶液加热到80℃，恒温回流90分钟后，过滤制得的ZnSe量子点，并用异丙醇洗涤数次后，在室温下真空干燥过夜。获得的粉末在日本理学D/MAX-RA型X射线衍射仪上进行粉末X射线衍射测试，使用Cu Kα射线(λ = 1.5405 Å)，管流为100 mA。 2.4. 原位XAFS实验 Se K吸收边的XAFS谱在北京同步辐射装置(BSRF)的1W1B光束线上测量。储存环能量为2.5 GeV，最大电流强度为250 mA。样品处光通量约为10 11 photons/s/0.1%BW。如图1将反应器与原位池用软管连接，通过蠕动泵使反应溶液在反应器和原位池中循环往复，以确保原位观测的效果 [ 13 ] 。当反应器中的溶液温度达到80℃时开始计时，每隔10分钟记录一张XAFS谱图，每张谱图的采集时间为60 s。使用UWXAFS和USTCXAFS软件包对XAFS实验数据进行分析。
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user: 3. 结果 3.1. 原位吸收光谱分析 图2(a)为ZnSe量子点的吸收光谱，吸收峰对应带间吸收，样品的吸收峰位置相对于ZnSe体相材料(458 nm)均发生了明显的蓝移，随着反应的不断进行，吸收峰逐渐向长波方向移动。 量子点吸收光谱中吸收峰的位置可以反映量子点的尺寸大小，尺寸越大的量子点对应的吸收峰的波长越长 [ 14 ] [ 15 ] 。ZnSe量子点的尺寸可以通过有效质量近似理论公式计算 [ 16 ] ： 其中， 表示量子点与相应体相材料的禁带宽度的能量差， 表示量子点的半径，式中 ， ， 。对于ZnSe [ 17 ] ， ， ， ， 。计算得到ZnSe量子点的尺寸变化如表1所示。 3.2. 原位荧光光谱结果 制得的ZnSe量子点水溶液在可见光照射下呈黄绿色，在紫外线激发下则产生明显的蓝色荧光。ZnSe量子点的荧光光谱如图2(b)所示，图中能观察到两个发光峰：(1) 位于紫外–蓝光区域的发光峰源于ZnSe量子点的激子跃迁。同一样品吸收光谱中吸收峰的波长比荧光光谱中激子跃迁的波长短，意味着带间吸收比激子间的吸收要弱得多，说明制得的量子点尺寸不均匀。由图2(b)可知，ZnSe量子点激子跃迁的发光峰位置与ZnSe体材(发光波长为463 nm)相比有明显的蓝移。荧光光谱中激子跃迁峰位置的移动规律与吸收光谱中吸收峰位置的移动规律类似；(2) 处于长波段拖尾部分的发光峰是由表面态发光产生的 [ 18 ] [ 19 ] ，其原因是量子点的表面/界面出现了缺陷、Zn和Se空位、悬空键等构成的表面态。值得注意的是ZnSe量子点荧光谱中由表面态发光引起的发光峰在开始的20分钟内不断地增长，由于 图1. 原位XAFS实验装置示意图 图2. ZnSe量子点的吸收光谱(a)和荧光光谱(b) Table 1 The evolution of the size of ZnSe quantum dots with reaction tim 反应时间/分钟 0 10 20 30 40 60 90 尺寸/纳米 1.0 1.4 1.7 1.9 2.0 2.2 2.5 表1. ZnSe量子点的尺寸随反应时间的变化 表面态发光是由缺陷引起的[ 18 ] [ 20 ] ，这表明在反应初期伴随着量子点的快速生长ZnSe量子点的表面缺陷也在增加；在20~40分钟内表面态发光峰逐渐被抑制，这意味着表面缺陷减少，量子点通过表面态发生辐射跃迁的几率减小，同时激子跃迁的荧光量子产率从1.3%增大到了8%；40分钟后表面态发光峰已变得很弱。 3.3. XRD结果 从反应90分钟后的ZnSe量子点的XRD谱图(如图3所示)中可以看到三条清晰的衍射峰，与XRD标准卡片JCPDS No.05-0522 (ZnSe)上(111)、(220)和(311)晶面的峰位对应，说明制得的晶体具有闪锌矿型结构。衍射峰相对于体相材料有一定的展宽，说明形成的是ZnSe量子点，根据Scherrer公式由(111)面衍射峰的宽度估算出量子点的尺寸约为2.6 nm。与ZnSe体材相比，衍射峰的位置向大角度方向发生了移动，意味着晶格发生了收缩。很多文献都报道或预言过类似体系中晶格收缩的现象，认为晶格收缩是由硫醇盐层中取向附生的ZnSe和ZnS之间晶格失配导致的 [ 21 ] [ 22 ] 。经美国热电佳尔阿许公司的Atomscan Advantage型感应耦合等离子体原子发射光谱仪测定，用于XRD测试的粉末的组成为ZnSe0.6S0.4，从侧面支持了这一观点。 3.4. 原位XAFS结果 对ZnSe量子点Se K边的XAFS信号进行处理、拟合后得到其结构参数如表2所示。拟合中配位数N、键长R和无序度σ 2 均为可变参量。可以看到，Se-Zn壳层的配位数有明显的增加，而Se-Zn键的键长相对于ZnSe块材晶体的2.455 Å发生了明显的收缩，并且随着反应时间的推移晶格的收缩减弱。结合ZnSe量子点生长过程中Se-Zn壳层的配位数和键长的变化规律则可将整个生长过程分成三个阶段：在最开始的20分钟内，Se-Zn壳层的配位数由3.0迅速增加到3.5，键长由2.433 Å增加到2.439 Å；在20~40分钟内，配位数只增加了0.2，而键长保持不变；40分钟后，配位数不变，键长增加了0.006 Å，逐渐趋近于体材晶体。
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user: 4. 讨论 使用硫醇作为稳定剂的II-VI族半导体量子点的制备过程通常被认为遵循Ostwald熟化机制[ 23 ] [ 24 ] ， 图3. ZnSe量子点的X射线衍射谱图。ZnSe块材晶体三个主要衍射峰的位置用虚线标出 Table 2 The XAFS fitting results of the ZnSe quantum dot 反应时间/分钟 配位数N 键长R/Å 无序度σ 2 /Å 2 0 3.0 ± 0.1 2.433 ± 0.01 0.0055 ± 0.0001 10 3.4 ± 0.1 2.437 ± 0.01 0.0054 ± 0.0001 20 3.5 ± 0.2 2.439 ± 0.01 0.0053 ± 0.0001 30 3.6 ± 0.2 2.439 ± 0.01 0.0052 ± 0.0001 40 3.7 ± 0.2 2.439 ± 0.01 0.0055 ± 0.0001 60 3.7 ± 0.2 2.441 ± 0.01 0.0055 ± 0.0001 90 3.7 ± 0.2 2.445 ± 0.01 0.0053 ± 0.0001 ZnSe体相材料 4.0 ± 0.1 2.455 ± 0.01 表2. ZnSe量子点的XAFS拟合结果 采用水相合成法制得的GSH包覆的ZnSe量子点的HR-TEM图像中量子点的形状规则[ 10 ] ，有力地支持了这种观点。按照Ostwald熟化机制，ZnSe量子点的制备可分为快速成核和缓慢生长两个过程。成核过程一般在几秒钟之内就已完成[ 25 ] ，远短于我们获得一张谱图的时间。加热反应溶液前XAFS谱图就已呈现出ZnSe晶体的特征，表明此时溶液中已形成ZnSe晶核，我们的实验结果反映的是量子点的生长过程。 综合吸收光谱、荧光光谱和XAFS的结果，我们发现水相合成GSH包覆的ZnSe量子点的Ostwald生长过程又可分为三个阶段：(1) 前20分钟内，吸收光谱的峰位和荧光光谱中激子跃迁峰的峰位均迅速红移，Se-Zn壳层的配位数和键长均有明显的增加，而荧光光谱中表面态发光峰不断地增长，这一阶段为量子点尺寸迅速增大并伴随大量表面缺陷的快速生长期。此时由于不同尺寸晶粒的表面自由能存在差异导致较小的晶粒溶解，释放出的单体重新生长在大尺寸晶粒的表面[ 26 ] [ 27 ] ；(2) 20~40分钟，吸收光谱的峰位和荧光光谱中激子跃迁峰的峰位红移速率明显变缓，而荧光光谱中表面态发光峰减弱，同时荧光量子产率升高，Se-Zn壳层的配位数略有增加而键长不变，这一阶段量子点的生长放缓，量子点的表面进行了重构，使得表面缺陷减少，量子点的表面能降低从而总的自由能降低[ 28 ] ；(3) 40~90分钟，吸收光谱和荧光光谱的峰位缓慢红移，荧光光谱中表面态发光峰变得很弱，Se-Zn的配位数不变而键长缓慢增加，为量子点尺寸缓慢增长且表面较平整的晶格弛豫期[ 29 ] 。
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user: 5. 结论 GSH包覆的ZnSe量子点的水相合成过程遵循Ostwald熟化机制，其生长过程可分为三个阶段：快速生长→表面重构→晶格弛豫。在ZnSe量子点生长初期的20分钟里，量子点生长十分迅速，表面缺陷增加；随后的20~40分钟为表面缺陷减少的表面重构期，表面缺陷逐渐减少，荧光量子产率随之升高；而之后的50分钟，为量子点尺寸缓慢增长且表面较平整的晶格弛豫期。相关工作进一步揭示了量子点合成过程中光学性质和原子结构的演变规律，有助于理解其生长机理，为实现对合成过程的有效控制以制备出波长可调且单色性好的高质量量子点提供了重要的实验依据
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user: 摘 要 采用实验室模拟的方法，研究在管线交叉处使用牺牲阳极和涂层保护两种措施的实验效果，将两种措施减小或消除来自阴极保护设施杂散电流干扰的实验效果与用计算机软件ANSYS模拟的结果进行比较，进而为消除来自阴极保护设施杂散电流对交叉管线的腐蚀影响提供一定的科学地依据。 关键词 :杂散电流，牺牲阳极，涂层保护，管地电位
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user: 1. 引言 杂散电流具有多源性特点，按照其来源不同，可将杂散电流腐蚀分为直流、交流和地杂散电流腐蚀。直流杂散电流对金属腐蚀情况类似于电解原理，阳极(正极)为腐蚀区，进行氧化反应，金属发生氧化反应转变为离子进入介质(土壤)，阴极(负极)为非腐蚀区，进行还原反应。直流杂散电流通过土壤(离子导体相)进入埋地金属构件的区域为阴极去，从金属构件(电子导体相)另一处流出的区域为阳极区，杂散电流会引起该区域金属的阳极溶解，造成严重的“腐蚀”破坏。强制电流阴极保护技术因其具有防腐效果好、便于监测和调整等优点而广泛应用于埋地长输钢质管道[ 1 ] ，沿管线外加电位和电流的分布规律受强制电流阴极保护系统的影响，当外部管线或其他金属结构与被保护管线交叉分布时，在交叉区域电流由外部结构流向被保护管线，会导致外部管线因受杂散电流腐蚀而损坏的情况 [ 2 ] 。