DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与讨论 采用上文理论建立有限元模型对点源激光在模型表面激发超声导波进行分析，热源位于z = 2.5 mm处，方向沿负y轴方向。脉冲激光以表面热源的形式加载相交界面脊部，其辐射能量I 0 为1 × 10 11 W/m 2 。图2为模型表面温度场示意图，可以看出温度升高区域主要是热源辐照的中心点附近，温升约为20 K，由此看出声波产生处于热弹机制。激光辐照的边缘区域，温度迅速降低；远离激光辐照区域，温度保持室温不变。 图2. 激光辐照弯曲相交界面温度场 相交弯曲模型的表面应力示意图如图3所示。从图中可以看出点源激光激发的声表面波同时沿弯曲脊方向和侧表面传播。时间t = 0 μs时，模型中无激光作用，无声波传播。T = 0.4 μs时，激光作用区域(脊部)应力最大，红色代表应力值最大；声波除了沿着脊部传播，同时沿侧面扩散传播，且沿脊部传播的导波最强。t = 0.8 μs时，声波沿侧面继续向外扩散传播。根据能守恒定律，沿侧面传播的声波幅度逐渐衰减。脊部传播的导波保持不变。在t = 1.2 μs时，沿脊部传播的声波到达边界，由于边界x-y平面设置的低反射边界条件，因此观察不到声波。沿侧面传播的声波振幅持续减弱。 图3. 相交弯曲模型的表面应力示意图 在模型脊上0至5 mm取点，等间隔为0.05 mm，导出每个点在y方向上的竖直位移，结果如图4所示。其中横坐标为时间，纵坐标为z方向上位置。z方向2.25~2.75 mm处为激光作用区域，位移最大。随时间推移，声波在z = 2.5 mm处向两侧沿z轴的正负方向传播。蓝色部分是激光源照射区域，始终处于最大位移。由于其结构的特殊性，沿脊部传播的声波，能量集中，衰减很小 [ 9 ]。弯曲相交界面的相交角度为90度，因此在脊上传播声波只有瑞利波，铝材料中的速度约为3000 m/s，由此估算声波从激光的边缘位置传播到模型边约为0.81 μs，与仿真结果吻合。 图4. 模型脊上位移情况的B-scan图 在脊部激光加载区域一侧等间隔取5个点，如图5所示绘制波形图。黑色箭头表示采样方向，即导波传播方向。随着采样点远离激光加载区，声波起震时间越晚，但是导波在传播过程中峰值基本无衰减，即沿脊背上传播的声波能量不损失。此特性可用于后期检测导波在相交界面脊部传播是否有损伤。为了更好的研究导波能量变化，对沿脊部传播的导波能量进行分析。 图5. 弯曲相交界面脊部不同位置处的声波波形 在上述研究的基础上，对扫查得到的位于脊部的波形的功率谱进行积分，得到了声波沿脊部传播过程中的能量变化，如图6所示。横坐标表示z轴位置，纵坐标表示归一化的能量值。该图中可以看出，在z轴2.25 mm~2.75 mm位置能量值最大，该区域为激光加载区，与图4结论吻合。在0 mm~2.25 mm与2.75 mm~5 mm这两个区域，声波能量与激光作用区能量相比非常小，基本不发生变化。为了更好的观察声波能量的变化，对0.2 mm~2.0 mm区间能量进行放大处理。发现其能量值在0.1附件波动变化，波动范围很小，在此认为声波能量基本保持不变，与前文结论一致。 图6. 弯曲相交界面声波能量分布
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user: 4. 总结 本文研究了激光作用于90度弯曲相交界面导波的传播特性。首先，建立激光作用于90度弯曲相交界面脊部模型。在热源辐照点附近，温升为20 K，保证了声波在热弹机制的激发。导波除了沿脊部传播，同时向相交界面侧面扩散传播。根据能守恒定律，沿侧面传播的声波能量逐渐衰减。其次，通过对脊部等间隔取点，z方向2.25 mm~2.75 mm处为激光作用区域，位移最大。相交界面的相交角度为90度，因此在脊上传播声波只有瑞利波。随着采样点远离激光加载区，声波起震时间越晚，并且在传播过程中峰值基本无衰减。最后，对位于脊部声波波形的功率谱进行积分，激光作用区能量最大，传播区域能量值在0.1附件很小范围波动，在此认为声波能量基本保持不变。
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user: 摘要 经典的联合变换相关(JTC)在相关面上存在较强和较宽的自相关峰，而用以判断识别的互相关信号本身强度较弱且不够尖锐，其互相关峰信噪比也相对较低。为了提高JTC相关识别性能，本文从图像的频域处理入手，通过对功率谱的放大处理来提高互相关峰的强度，用高通滤波器来强化图像高频部分，提高互相关峰的锐度。仿真计算结果表明，对功率谱放大后再进行高通滤波处理，两种方法的结合不仅增强了互相关信号的强度，而且使互相关信号的信噪比得到明显提高，从而进一步优化了联合变换相关系统的识别性能。
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user: 1. 引言 经典的联合变换相关(joint transform correlation， JTC)在相关输出面上存在互相关信号本身强度较弱、不够尖锐且信噪比低的问题，为了提高JTC相关识别性能，对图像进行预处理是一种常用的提高图像识别能力的方法。图像的处理主要分为“空间域”技术和“频率域”技术两大类，“空间域”指图像平面自身，这类方法是以对图像像素的直接处理为基础，而“频率域”处理技术是以修改图像的傅立叶变换谱为基础的 [ 1 ]。比如，对相关识别性能影响明显的图像锐化处理，就是在图像的空间域通过空间微分来实现的，如基于一阶微分的梯度法和基于二阶微分的拉普拉斯算子等都能实现图像的锐化，但这种方法算法相对复杂，运算量较大，对于实时性要求高的识别系统是一个不利因素 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。在“频率域”对图像也可进行相应的处理，图像傅立叶变换的频率分量与图像的空间特征直接相关，低频对应着图像中灰度级变化缓慢的区域，高频则对应着图像中灰度级变化较快的部分。长春理工大学的陈驰在光学相关图像增强技术研究中用拉普拉斯算子来增强功率谱，提高了条纹的对比度 [ 5 ]，军械研究所的张勇，方兴桥等人基于功率谱相减实现无零级衍射的联合变换相关器，用来去除零级相关峰的干扰 [ 6 ]。图像中常用的特征信息，如边缘及突变的部分主要与高频分量有关，采用高通滤波处理就可实现图像的锐化处理效果，而且算法相对简单，实时性好 [ 2 ] [ 7 ]。本文主要从“频率域”对联合变换功率谱进行优化处理，采用功率谱放大和高通滤波处理，并将两种方法结合，以达到提高联合变换相关识别性能的目的。
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user: 3. 功率谱的高通滤波处理 图像傅立叶变换的频率分量中低频对应着图像中灰度级变化缓慢的区域，高频则对应着灰度级变化较快的部分，当减少零频和低频成份时，根据相关的物理意义，这将会使相关亮点的能量更加集中，相关运算产生的相关峰更为尖锐 [ 1 ] [ 7 ]。考虑到相关峰主要由功率谱中的高频信号决定，而指数函数具有抑制低频、增强高频的作用，因此，用指数滤波器 H ( u ， v ) 对功率谱作高通滤波处理，以抑制功率谱中的低频成份，增强高频成份，就可以实现锐化相关峰特性的目的。 根据频域滤波模型 G ( u ， v ) = F ( u ， v ) H ( u ， v ) ，其中 F ( u ， v ) 为输入图像的傅里叶频谱， H ( u ， v ) 为滤波器传递函数； G ( u ， v ) 为滤波后输出结果。m阶截止频率为 D 0 的指数滤波函数为： H ( u ， v ) = exp [ − ( D 0 u 2 + v 2 ) m ] (7) 其中： D ( u ， v ) = ( u − M / 2 ) 2 + ( v − N / 2 ) 2 ，式中m控制着传递函数的增长率，通常取 m = 2 。由公式(7)可知， F ( u ， v ) 中的低频(小于 D 0 )成分，因乘上一个远小于1的 H ( u ， v ) 值而被衰减，而高频成分却被乘以一个接近于1的 H ( u ， v ) 值而保留。对比计算表明，指数高通滤波器得到的结果比广泛应用的巴特沃斯滤波器更为光滑， m = 2 时称为2阶指数高通滤波器，2阶指数高通滤波器也是常用的高通滤波器。 对图像J1先进行指数高通滤波处理后，再相关识别，分别选取截止频率 D 0 为10、15、20的2阶指数滤波器对图像进行处理，其相关输出结果如图2(a)~(c)所示，其相关技术参数如表2所示。 计算分析表明，截止频率的选择与图像的频谱分布有很大的关系，截止频率越大，图像之间更多的比较高频细节的相关情况，可有效提高相关峰值半宽度和信噪比特性，峰值半宽度由原来的2731减小为19，信噪比SNR由原来的5.0224提升为89.9783，这使得互相关峰更加细锐，并且互相关峰与中间自相关峰分离明显，从而更易于判断和识别相关目标。但是，由于滤波去除了低频信息，所以互相关峰值强度也下降明显，由原来的2.6074e+017降低为1.7286e+015，相关峰值强度的降低，使得后续的探测与识别易受噪声干扰，实际实验中，通常需要调节增大光强输出功率来解决 [ 9 ]。因此在应用中，截止频率不能取的过高，以免互相关峰强度太弱，进而难以被接收器CCD有效识别。
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user: 4. 功率谱联合处理相关识别 基于以上的分析可知，对于功率谱的放大处理，可以有效地降低相关峰接收探测器光敏面尺寸的要求，同时还增强了互相关信号的强度，但是峰值半宽度和信噪比的特性提升不明显；而对功率谱的指数 图2. 图像J1功率谱指数高通滤波后的联合变换相关图 Table 2 The correlation parameters of J1 by exponential high-pass filte 截止频率 互相关峰值I 峰值半宽度 信噪比SNR 未滤波处理 2.6074e+017 2731 5.0224 D 0 = 10 6.6210e+015 59 49.5221 D 0 = 15 3.0364e+015 27 68.1815 D 0 = 20 1.7286e+015 19 89.9783 表2. 图像J1功率谱指数高通滤波处理后联合变换相关参数表 高通滤波处理，使自相关峰与互相关峰有效区分，对互相关峰信号的峰值半宽度和信噪比的特性提升十分明显，但互相关信号强度的降低是其不利因素。综合以上分析，本文提出将两种方法结合起来，取长补短，先用功率谱放大处理增强互相关信号的强度，再对功率谱进行指数滤波处理提高信号的峰值半宽度和信噪比特性，从而有效提高联变换相关识别性能，也有效降低了相关峰接收探测器光敏面尺寸及响应阈值灵敏度的要求。 应根据具体识别图像的频域特征来分析确定功率谱放大的倍数及高通指数滤波器相关参数的选取，对于图像J1来讲，我们期望相关峰值半宽度在20~50之间(注意：峰值半宽度也不能太小，如果太小，易受到噪声信号干扰，也不易被探测到)，信噪比SNR > 40，同时保证互相关峰值强度在探测器的响应阈值内。在实验系统中，我们采用的接收器CCD为德国AVT生产的Prosilica GT1910，传感器尺寸为2/3英寸，尺寸较小。经分析计算，功率谱放大倍数取 n = 1.6 ，指数高通滤波处理中，选择参数为 m = 2 ，截止频率 D 0 = 15 ，则实验系统中CCD可满足相关要求。相关输出结果如图3所示，其相关技术参数对比表如表3所示。由表3中相关参数对比可以看出，经过功率谱放大及指数滤波处理后，相比于单纯的功率谱放大处理来说，其峰值半宽度由1184变为22，信噪比提高明显，由7.7310提高为95.9568；相对于单纯的指数滤波处理来说，相关峰强度由3.0364e+015提高为1.3144e+016，在实验中基本不需要再调节增强光强输出功率了，且峰值半宽度和信噪比特性也进一步提高。计算结果及实际实验都表明：功率谱放大及高通滤波处理的结合，即保证了互相关峰的强度又有效提升了峰值半宽度及信噪比性能，对于联合变换相关识别性能的优化是有效的和可行的。 图3. 图像J1功率谱放大1.6倍与指数滤波( m = 2 ; D 0 = 15 )后的联合变换相关图 Table 3 The correlation parameters of J1 by the power spectrum amplification and exponential high-pass filte 功率谱处理方法 互相关峰值I 峰值半宽度 信噪比SNR 未进行处理 2.6074e+017 2731 5.0224 功率谱放大1.6倍处理 7.3068e+017 1184 7.7310 指数滤波处理( m = 2 ; D 0 = 15 ) 3.0364e+015 27 68.1815 功率谱放大1.6倍与指数滤波( m = 2 ; D 0 = 15 )结合处理 1.3144e+016 22 85.9568 表3. 图像J1功率谱放大及滤波处理后联合变换相关参数表
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user: 5. 结论 由于经典的联合变换相关(JTC)在相关输出面上存在互相关信号本身强度较弱、不够尖锐且信噪比低的问题，在实际系统中的识别有一定的困难，为了提高JTC相关识别性能，将功率谱进行放大处理及指数高通滤波处理，这两种功率谱处理方法的结合，取长补短，基于实际图像选取合适大小的技术参数，通过软件算法的处理，一方面提高了互相关峰的强度、峰值半宽度及信噪比性能，使得实验中接收器CCD更易于探测到互相关信号，避免了由于滤波处理所造成的峰值强度过低的问题；另一方面，当处理宽度相对较大的图像时，功率谱放大后，接收器CCD也可以探测到完全的光场输出，有效降低了接收器CCD光敏面尺寸要求。计算及实验表明：功率谱处理对于实际实验中的有效探测识别具有重要作用，这对于联合变换相关识别性能的优化及实际应用都具有重要的理论价值和实践意义。
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user: 摘要 为了探讨青少年成长型思维对自我悦纳的影响及家庭社会经济地位在其中的作用，运用成长型思维、自我悦纳和家庭社会经济地位问卷调查某中职学校的2357名学生(平均年龄17.12 ± 2.52，男生占42.2%)。结果表明：1) 青少年成长型思维显著影响自我悦纳；2) 家庭年收入在成长型思维与自我悦纳关系中起调节作用，并且随着家庭年收入水平增高，成长型思维对自我悦纳的预测作用逐渐减弱。这说明，对于低家庭年收入青少年，更高水平的成长型思维能够提高自我悦纳水平。
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user: 1. 引言 自我悦纳是指个体在了解自己的身体、能力和性格等方面的所有特点后，依旧能接纳自己的实际情况，是个体内在价值投射在个性和行为上的体现(Tafarodi & Swann， 2001)。从这个意义上来说，自我悦纳是个体的自我感知，属于人格特质的一部分(Oltmanns， Gleason， Klonsky， & Turkheimer， 2005)。自我悦纳不仅是个体心理健康的标志(李韧，刘先华，2007)，而且自我悦纳水平的高低能够反映出个体人格的结构化和组织化程度(Walęcka-Matyja， 2014)。同时，自我悦纳又是个体的一种心理机制，它通过使个体认识并接受其所有的优点或缺点来适应消极环境，有助于维护个体心理健康状态，而这又会进一步促进个体社会化，使个体更好地融入社会(Kim， 2008；戴吉，张玉桃，邓云龙，2013；巴雪冰，杨连生，2016)。有研究表明，可以通过对自我悦纳的干预来提高个体应对各种压力性事件的能力(Safren， Thomas， Mayer， Biello， Mani， Rajagandhi， Periyasamy， Swaminathan， & Mimiaga， 2014)。自我悦纳程度越高，个体的积极情绪水平和情绪调节的期望程度也越高(Jimenez， Niles， & Park， 2010)。青少年时期是个体自我意识形成的关键时期，青少年较低水平的自我悦纳不仅会对其日常活动产生消极影响(Walęcka-Matyja， 2014)，而且也不利于个体的道德认知和道德行为的发展(崔玉凤，叶松庆，2016)。因此，提高青少年的自我悦纳水平有利于其心理健康的良好发展(张晖，何凯，罗军，李鎏，綦林，武海霞，梁耀明，2016)。 成长型思维是指个体相信能力、人格和智力等个人属性是可以改变的态度或信念(Dweck， 2006)。以往关于成长型思维的研究大多关注成长型思维与学业成就之间的关系(Paunesku， Walton， Romero， Smith， Yeager， & Dweck， 2015; Yeager & Dweck， 2012)，但却忽略了成长型思维对人格特质等个人属性的影响。Dweck (2008)认为，成长型思维作为一种信念，是可以改变的。一旦改变，那么人格特质也会随之改变。例如，倾向消极的自我归因和易自责的个体在面对生活中的消极事件时往往更容易产生抑郁情绪，而拥有成长型思维的个体在面对相同的消极事件时却不会轻易受到影响。研究表明，拥有成长型思维的个体往往更倾向于维护自己的自尊不受损害，而自尊水平的高低又反映着个体自我悦纳水平的高低，因此他们会通过自我调节策略的使用，弥补自己的缺点来修复自我感知(Molden， Plaks， & Dweck， 2006; Davies， 2006; Robins & Pals， 2002)。因为人格特质中包含着个体的自我感知(Oltmanns， Gleason， Klonsky， & Turkheimer， 2005)，个体对其自身特点的认知正确程度不可避免地也会受到成长型思维的影响。基于以上，本研究假设成长型思维对自我悦纳有正向预测作用。 影响个体自我悦纳的因素不仅包括个体内部因素，如成长型思维，还包括外界环境因素，如家庭环境因素中的家庭社会经济地位。家庭社会经济地位是一个综合性概念，与社会、经济和文化三方面相联系(Hackman， Farah， & Meaney， 2010)。Matthews和Gallo (2011)认为家庭社会经济地位是个体家庭资源持有的体现，依据家庭所拥有或掌握的某些资源进行等级排名即可得到家庭社会经济地位。家庭压力模型(Masarik & Conger， 2017)认为，家庭的经济压力、家庭功能和其他环境压力源会对个体生活产生各种影响。对于儿童来说，家庭经济困难及由此带来的家庭压力会导致父母较高的心理压力，父母的心理压力又会导致儿童青少年不良适应行为。具体来看，高家庭社会经济地位会为个体的适应性功能的发展创造良好的环境，促使学生的心理素质得到更好的发展，反之，低家庭社会经济地位不仅会限制个体最佳适应性功能的发展，加速了个体不良适应性行为的产生，而且不利于儿童的心理发育，导致儿童产生自卑情绪(Bornstein & Bradley， 2014; 牛娟，刘家琼，黄佳佳，2018；罗晓路，李天然，2015)。有研究表明，家庭收入的提高也许会对父母和儿童各方面产生有利的影响(Huston， Duncan， Mcloyd， Crosby， Ripke， Weisner et al.， 2005; Fauth， Leventhal， & Brooks-Gunn， 2004; Morris， Duncan， & Clark-Kauffman， 2005)。一项纵向研究支持了这一观点，该研究表明家庭社会经济地位的动态变化(由高到底)也会导致个体自我悦纳水平的变化(由高到低) (Orth， Urich， Robins， Richard， Trzesniewski， Maes， Jurgen， Schmitt， & Manfred， 2009; Davies， 2006)。由此可见，家庭社会经济地位可能调节个体的认知与自我悦纳的关系。 综上所述，本研究针对成长型思维与自我悦纳、家庭社会经济地位的关系提出如下研究假设模型(见图1)。研究假设包括：1) 成长型思维对自我悦纳有显著影响；2) 家庭社会经济地位(家庭年收入和父母受教育水平)在成长型思维与自我悦纳的关系中起着调节作用。 图1. 家庭社会经济地位在成长型思维与自我悦纳的关系中调节作用模型假设
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 本研究采取整群抽样的方法，调查某中职学校一二年级全体学生共2342名青少年作为研究对象。以班级为单位，由心理学教师和研究生组成施测团队统一组织施测。受调查者的平均年龄为(17.12 ± 2.52)岁，其中男生989人(42.2%)，女生1353人(57.4%)。父母受教育年限分布如下：没有上过学的有11人(0.5%)；小学毕业的有232人(9.9%)；初中毕业的有1065人(45.5%)；高中毕业的有652人(27.8%)；职校、技校毕业的有53人(2.2%)；中专毕业的有58人(2.5%)；大专(非全日制)毕业的有51人(2.3%)；大专(全日制)毕业的有59人(2.5%)；本科(非全日制)毕业的有34人(1.4%)；本科(全日制)毕业的有81人(3.4%)；研究生及以上学历的有46人(2%)。所有被试及未满18周岁被试的父母(或监护人)签署了知情同意书。 2.2. 研究工具 2.2.1. 家庭社会经济地位 本研究的家庭社会经济地位采用了家庭年收入和父母最高受教育水平两个独立指标来考察。 家庭年收入水平的调查题目为“你家今年的总收入(总收入是全家所有成员收入的总和)是：1 = 3000元以下，2 = 3001~6000元，3 = 6001~10，000元，4 = 10，001~30，000元，5 = 30，001~50，000元，6 = 50，001~100，000元，7 = 100，001~150，000元，8 = 150，001~200，000元，9 = 200，001元以上”。 父母最高受教育水平的调查题目为“你父亲/母亲的受教育水平是：1 = 没有上过学，2 = 小学，3 = 初中，4 = 高中(包括职高、技校、中专)，5 = 大专，6 = 本科，7 = 研究生及以上”(董奇，林崇德，2011)。最后取父母双方中受教育水平最高一方作为父母最高受教育水平，然后转化为受教育年限。 2.2.2. 自我悦纳量表 本研究使用的自我悦纳量表源于中国儿童青少年心理发育特征调查项目组完成(董奇，林崇德，2011)编制的生活满意度量表的自我满意度的分量表。量表由“我是一个不错的人”“大多数人都喜欢我”“跟我在一起很有趣”“我觉得自己长得不错”“我喜欢我自己”等5个问题构成。采用4点计分，每个项目从“很不同意、不太同意、基本同意、很同意”采取“1、2、3、4”四级评分，总分越高，代表学生的自我悦纳程度越高。本研究中自我悦纳量表的内部一致性系数为0.74，重测信度为0.54。 2.2.3. 成长型思维量表 本研究使用的成长型思维量表是在Dweck (2006)编制的成长型思维量表的基础上，翻译成中文版的成长型思维量表。中文版成长型思维量表共有10个项目，包括“你是特定类型的人，你很难真正改变这一点”“音乐天赋是任何人都可以通过学习而获得的”“你可以大大提升你的智力水平”等。采用4点计分，0代表完全不同意，1代表不同意，2代表同意，3代表完全同意。总分在0~30分之间，分数越高表示个体拥有较高水平的成长型思维。本研究中中文版成长型思维量表的内部一致性系数为0.78，重测信度为0.83。 2.3. 数据处理 采用SPSS20.0软件对数据进行描述性统计、相关分析及分层回归分析。数据符合正态分布，计量资料均采用(均数 ± 标准差)表示，p < 0.05表明差异有统计学意义。对各个主要变量进行多重共线性检验结果表明，VIF值在1.004到1.009之间，按照当0 < VIF < 10时不存在多重共线性的标准(杨梅，肖静，蔡辉，2012；肖雪梦，张应应，2015)，本研究中的各个主要变量不存在多重共线性问题。此外，共同方法偏差采用Harman单因子检验的结果表明，特征根大与1的因子有3个，第一个因子解释的变异量为38.03%，小于40%的临界标准，说明本研究中的共同方法偏差不显著(Harris & Mossholder， 1996)。
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user: 3. 研究结果 3.1. 相关分析 将性别与年龄作为背景变量，与成长型思维、自我悦纳和家庭年收入、父母最高受教育水平进行Pearson相关分析，结果如表1所示。由表1可知，成长型思维与自我悦纳呈显著正相关(r = 0.578， p < 0.01)，与家庭年收入和父母受教育水平虽然相关也显著，但是相关系数较低(r = 0.045， p < 0.05; r = 0.044， p < 0.01)；自我悦纳与家庭年收入和父母受教育水平显著正相关，但是相关系数也较低(r = 0.073， p < 0.01; r = 0.060， p < 0.01)。 Table 1 Correlation analysis of main variabl M ± SD 1 2 3 4 5 1性别 - 1 2年龄 17.12 ± 2.52 0.008 1 3成长型思维 19.37 ± 5.39 −0.091 ** −-0.046 * 1 4自我悦纳 15.21 ± 3.23 −0.055 ** −0.031 0.578 ** 1 5家庭年收入 4.57 ± 2.36 −0.133 ** −0.006 0.045 * 0.073 ** 1 6父母受教育年限 4.05 ± 2.15 −0.098 ** 0.003 0.044 * 0.060 ** 0.085 ** 表1. 主要研究变量的相关分析 注：性别：男生 = 0，女生 = 1；家庭年收入：1 = 3000元以下，2 = 3001~6000元，3 = 6001~10，000元，4 = 10，001~30，000元，5 = 30，001~50，000元，6 = 50，001~100，000元，7 = 100，001~150，000元，8 = 150，001~200，000元，9 = 200，001元以上； * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.005下同。 3.2. 回归分析 首先将除性别外的所有变量进行标准化处理，然后将性别与年龄、成长型思维、家庭年收入与父母受教育水平、成长型思维与家庭年收入的交互项和成长型思维与父母受教育水平交互项依次放入回归方程，以检验它们对自我悦纳的独特效应。结果显示，性别和年龄对中职生的自我悦纳有显著的负向预测作用(β = −0.077， 95% CI = −0.265~−0.050; β = −0.058， 95% CI = −0.110~−0.005)；成长型思维对中职生的自我悦纳有显著正向预测作用(β = 0.551， 95% CI = 0.550~0.646)；家庭年收入对中职生自我悦纳有显著正向预测作用(β = 0.047， 95% CI = 0.003~0.091)；成长型思维与家庭年收入的交互项对中职生自我悦纳有显著负向预测作用(β = −0.065， 95% CI = −0.108~−0.021)，所有预测变量对自我悦纳的联合解释力(R 2 )为0.317 (见表2)。结果表明，家庭年收入水平在中职生的成长型思维与自我悦纳关系间有显著的调节作用。 Table 2 The moderating effect of family socioeconomic status on the influence of growth mindset on self-acceptanc 层次 自变量 因变量 Β SE 95%CI 自我悦纳 第一层 性别 −0.077 0.055 −0.265， −0.050 年龄 −0.058 0.027 −0.110， −0.005 ∆F = 6.382 *** ∆R 2 = 0.009 第二层 成长型思维 0.551 0.024 0.550， 0.646 家庭年收入 0.047 0.022 0.003， 0.091 父母受教育水平 0.041 0.023 −0.003， 0.086 ∆F = 202.380 *** ∆R 2 = 0.303 第三层 成长型思维 × 家庭年收入 −0.065 0.022 −0.108， −0.021 成长型思维 × 父母受教育水平 −0.024 0.021 −0.063， 0.019 ∆F = 4.725 *** ∆R 2 = 0.005 表2. 家庭社会经济地位在成长型思维对自我悦纳影响中的调节效应 为进一步探究家庭年收入如何影响成长型思维与自我悦纳间的关系，进行简单斜率(simple slope)分析。取家庭年收入标准分数的0和正负1作为均值组、高分组和低分组，绘制简单斜率图(见图2)。 图2. 家庭年收入在成长型思维与自我悦纳关系中的调节作用 由简单斜率分析可知，家庭年收入低分组的成长型思维对自我悦纳的正向预测作用显著(Simple Slope = 0.367， t = 26.282， p < 0.01)，家庭年收入高分组的成长型思维对自我悦纳的正向预测作用也显著(Simple Slope = 0.325， t = 23.582， p < 0.001)，但家庭年收入低分组时成长型思维对自我悦纳的预测作用要强于家庭年收入高分组。由此可知，随着家庭年收入的增高，成长型思维对自我悦纳的正向预测作用逐渐减小。
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user: 4. 讨论 4.1. 青少年成长型思维对自我悦纳的影响 本研究结果表明青少年成长型思维对自我悦纳有显著影响。这一结果验证了Dweck (2006)的观点，即成长型思维不仅能够影响学生的学业表现，拥有成长型思维的个体更可能在对其个人属性的认识上有积极的态度。有研究者以中国青少年为被试的研究发现，发展水平较高的成长型思维也能显著预测个体的自我悦纳水平(Zeng， Hou， & Peng， 2016)。国外的研究结果也与此类似，如有研究表明拥有成长型思维的学生其自我悦纳程度要高于持固着型思维的学生(Whittington， Rhind， Loads， & Handel， 2017)。 对个体而言，自我悦纳是个体对其自身各方面的认知，会受到成长型思维的影响的(Rothbart & Ahadi， 1994; Dweck， 2006)。拥有成长型思维的个体更容易把生活中遇到的挫折、困难看成是朋友而非阻碍。他们允许自己犯错，并乐于为改正错误付出努力；他们也允许自己身上存在不完美，并能够接受自己的缺点，把缺点视为自己进步的方向(Davis， 2016)，因此会有更高的自我悦纳水平。此外，研究表明，若父母对孩子拥有“成长型思维(相信孩子的能力是可以提升的)”，那么他们更有可能把这种信念传递给下一代(Andersen & Nielsen， 2016)。中国父母望子成龙望女成凤的心态不可避免的使得他们对子女有更高的学业和未来社会地位的期望(张德兰，黄大庆，2014)，因此父母会不停告诫自己的儿女“唯有读书才能改变命运”“只有认真学习才能考上一个好大学”等等。这些信念无疑都在向子女传递着这样一种信息：只要你努力付出，你就能改变现在的一切。所以，无论是个体本身拥有成长型思维，还是父母把自己的 “成长型思维”传递给子女，都能对青少年的自我悦纳有显著影响。 4.2. 家庭社会经济地位在青少年成长型思维与自我悦纳关系中的调节作用 本研究结果表明家庭社会经济地位中的家庭年收入维度在成长型思维与自我悦纳关系间起到调节作用。随着家庭年收入的增高，成长型思维对自我悦纳的正向预测作用逐渐减小。与此同时，家庭社会经济地位中的父母最高受教育年限维度却没有调节成长型思维与自我悦纳间的关系。这一结果说明，家庭社会经济地位虽然是影响个体身心发展的家庭环境因素中的核心组成部分(殷华敏，牛小倩，董黛，牛更枫，孙丽君，2018)，但是可能只有家庭年收入这个维度才调节着个体成长型思维与自我悦纳间的关系。 根据Oakes和Rossi (2003)的观点，即家庭的经济资源属于物质或经济资本，而父母的知识或技能水平属于人力资本，本研究证明了家庭的物质或经济资本而非人力资本调节着中职生成长型思维与自我悦纳间的关系。这一结果与以往研究有所差异。根据家庭压力模型，家庭经济困难会对父母的情绪、行为产生消极影响，这反过来又会损害儿童与成人的健康发展(Conger & Conger， 2002)。具体而言，较低家庭社会经济地位的父母更可能采取独裁、严厉惩罚的养育方式(Hoff， 2003; Hoff， Laursen， Tradif， & Bornstein， 2002)，进而导致儿童青少年的情绪与社会性发展受阻。但本研究结果却证明了来自低家庭年收入的中职生相较于来自高家庭年收入的中职生，他们的成长型思维对自我悦纳的正向预测作用更加显著。这就是说，虽然拥有成长型思维的中职生更有可能有较高水平的自我悦纳，但是这一过程是受到家庭年收入的影响的。之所以来自较低家庭年收入的个体其成长型思维对自我悦纳的正向预测作用更显著，这可能是因为对中国父母而言，他们对孩子较高的期望和心理支持可能会缓冲经济劣势带给孩子的负面影响，因而家庭年收入较低的中职生对自己各方面可能有更加正确的认知，更能接受自己的缺点。除此之外，调节效应结果表明也许正如Conger和Donnellan (2007)建议的那样，作为组成家庭社会经济地位的各个方面，研究者应该分别考察家庭收入、父母受教育状况、父母职业状况等因素对个体发展的影响。 综上所述，本研究通过探讨成长型思维与自我悦纳间的关系，结果验证了成长型思维能显著影响个体的自我悦纳水平，一定程度上丰富了Dweck提出的成长型思维在人格领域的相关研究。本研究的不足之处是仅仅考虑了个体家庭社会经济地位在成长型思维与自我悦纳之间的关系，而没有纳入其他可能的家庭环境因素，如家庭结构因素。有研究表明，家庭结构对个体的发展也有重要影响(Walęcka-Matyja， 2014)。此外，本研究中的数据仅是一次收集得来，没有进行数据的追踪研究，所以横断数据未必能全面地描述个体自我悦纳水平是如何随着成长型思维变化的。因此，未来的研究可以采用动态的追踪数据进一步探讨影响个体成长型思维与自我悦纳关系的其他家庭环境变量。
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user: 5. 结论 本研究表明：1) 青少年成长型思维显著影响自我悦纳；2) 家庭年收入在成长型思维与自我悦纳关系中起调节作用，并且随着家庭年收入水平增高，成长型思维对自我悦纳的预测作用逐渐减弱。这说明，对于低家庭年收入青少年，更高水平的成长型思维能够提高自我悦纳水平。
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user: 摘要 胶东地区是我国最大的金矿集区，其金矿床的大量形成和巨量金的来源一直广受关注。招平断裂带是胶东地区最重要的金成矿带，坐落于招平断裂带中部的大尹格庄金矿床是一个典型的大型的构造蚀变岩型金矿床。根据大量的岩相学观察和野外地质研究，将大尹格庄金矿床中的黄铁矿分为三个阶段(Py1、Py2、Py3)，同时将其与成矿期前胶东群中的黄铁矿(Py0)进行对比。其中三个阶段分别为：(1) 石英–(绢云母)–黄铁矿阶段(Py1)，黄铁矿呈浸染状或团块状分布在绢英岩中，为成矿早期；(2) 石英–多金属硫化物阶段(Py2)，由石英、黄铁矿和多种金属硫化物组成，硫化物主要有黄铜矿、方铅矿、闪锌矿等。含矿热液多沿裂隙充填或者以脉状、网脉状穿插早期的矿脉，为金成矿的主要阶段；(3) 石英–碳酸岩阶段(Py3)，石英–碳酸岩呈细脉状充填在矿体围岩中或者前两个阶段形成的构造角砾岩之间，多分布在断层下盘，主要矿物为石英+碳酸岩+少量黄铁矿，无金矿化。三个阶段的黄铁矿晶格中Au含量普遍较低，大部分低于1 ppm，说明Au主要以可见金的形式存在。Py1和Py3中微量元素总量较少，而主要矿化阶段Py2中微量元素总量远高于其余阶段。Py2中Au和As的含量相对较高，且两者呈良好的正相关关系，表明As的加入对Au的富集起到了重要作用。
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user: 1. 引言 胶东地区位于华北克拉通(NCC)东缘，是我国最重要的金矿集区，其黄金总储量居全国首位，已探明黄金资源储量已超过4000吨，占全国的近1/4 [ 1 ] [ 2 ]，每年的产金量占全国总量的1/5 [ 3 ]。胶东主要的金资源储量位于胶东西北部，占胶东地区金资源总量的90% [ 4 ]。胶东地区已探明的大–超大型金矿床有数十处，中小型金矿床有百余处 [ 5 ]，绝大部分的金矿床受NE-NNE向的断裂控制。 胶东地区的金矿床主要有石英脉型金矿床和构造蚀变岩型金矿床两种。其中，构造蚀变岩型金矿床，又称“焦家式”金矿床是区内最重要的金矿床类型，占胶东已探明金矿资源量的90%以上 [ 6 ] [ 7 ]。位于胶东金矿集区的招–平断裂带中段的大尹格庄金矿床，是典型的构造蚀变岩型金矿床。 黄铁矿是一种分布十分广泛的硫化物，同时也是重要的载金矿物。黄铁矿在许多不同类型的热液型矿床中都普遍存在，如斑岩型铜矿床、卡林型金矿床、造山型金矿床等 [ 8 ]。黄铁矿中通常具有较多的亲铁和亲铜元素，微量元素主要以类质同象的方式存在与黄铁矿中，也有部分以微小矿物包体的形式存在。其中较多的元素一般为Co，Ni，Cu，As和Zn，最高可达10，000 ppm，其次是是Se，Mo，Ag，Sb和Pb，高者也可达1000 ppm，而Sn、Bi、Au等含量较少，可达10~100 ppm [ 9 ]。黄铁矿特有的结构特征使得其在形成过程中或者受到外来流体的交代时，上述元素的变化可以记录成矿流体的化学性质及其演化过程，因此对黄铁矿中的微量元素的变化特征进行分析可以对成矿流体的演变和成矿过程进行约束 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。近年来，激光剥蚀电感耦合等离子体质谱(LA-ICP-MS)分析技术发展迅速，被越来越多的研究者应用于矿床研究中，其在黄铁矿原位微区微量元素分析上也得以广泛运用 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。
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user: 2. 区域地质背景 胶东由于位于胶莱河的东边而得此名，胶东矿集区处于华北克拉通的东南缘，横跨了秦岭–大别–苏鲁造山带及华北板块这两个一级构造单元(图1)。胶东所占国土面积不大，仅有约0.3%，然而却占据了全国将近1/4的黄金储量和产量。其探明储量和黄金产量之多，乃全国之最。同时，其单一矿床规模级别之大也是全国首位。即便放到全球范围来看，此等规模的矿集区也极其少见。而构造蚀变岩型金矿资源是其最主要的组成部分，占据了约80%的储量，同时也占了全国金矿总储量的20%。 图1. 胶东区域地质图 [ 15 ] 胶东地区的花岗岩–绿岩地体的地表出露总面积大约为19770 km 2 [ 17 ]。其中，胶东岩群的出露面积大约为1528 km 2 ，近乎占其总面积的7.73%。然而，山东省地矿局通过岩石单元的调查分析，将胶东基底岩石进行了大量分解，其分解结果显示，原太古宙绿岩带胶东岩群目前只剩下了约4 km 2 ，只占到总面积的0.02%。而元古宙粉子山群和荆山群的出露面积则分别514 km 2 和2167 km 2 ，其各自的占比为2.60%和10.96%；上元古界蓬莱群出露面积约356 km 2 ，约占1.80%。而中生界白垩系和侏罗系的出露面积达到7509 km 2 ，约占总面积37.98%。第四系等出露面积2145 km 2 ，约占比10.85%。 胶东金矿集区，横跨秦岭–大别–苏鲁造山带和华北板块这两个大地构造单元(图1)，在漫长的地质进程中，经历了多期的构造变形于改造，留下了不少的构造形迹。在绿岩带基底内，发育了广泛的褶皱、韧性变形以及逆冲推覆构造，此外，由于华北–扬子板块的碰撞对接，使得该地区的构造形迹更为复杂；中生代以来，三叠纪碰撞造山过程、白垩纪岩石圈的拉伸–减薄过程以及印支期末特提斯–古太平洋板块向古亚洲大陆消减导致了大量强烈而频繁的脆性断裂活动，生成了大量不同方位的断裂构造，构成了如今胶东地区以NNE向断裂为主并夹持NE、EW向构造的格局。 胶东地区岩浆活动丰富，同时具有多期多旋回的特点。总体来看岩体展布主要呈NE向和近EW向，岩石类型齐全，从酸性到超基性都有(图1)。其中，以燕山期岩浆活动最为强烈。其岩石类型较复杂且规模较大。其次较强烈的是新太古代五台–阜平期。各岩浆期均有反映从基(中)性向酸性演化的旋回。前震旦纪的侵入岩经历了不同程度的变质变形作用，特别是经历了韧性剪切带的叠加改造，形成了花岗质片麻岩，其上可见明显的片麻理和糜棱面理。中生代以来，胶东地区花岗岩的产出和展布主要受近NE、EW和NNE这三个主要方向的断裂构造控制。本区的脉岩类型和产出时代也较全，与成矿关系密切的基性和中性岩脉的产状也和区域构造线方向具有很好的相关性。
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user: 3. 矿床地质背景 大尹格庄金矿床位于招(远)–平(度)断裂带中段，是一个超大型的构造蚀变岩型金矿床，具有“深､大､贫”的特点，目前勘探深度已达一两千米｡大尹格庄金矿位于胶西北隆起区的东南缘，地处郯庐断裂带东侧，玲珑花岗岩体东南缘(图2)，北面为栖霞复背斜｡矿区南起勾山水库，北至道头，面积约41 km 2 ，地理坐标为E 120˚20'29''~120˚21'34''，N 37˚12'41''~37˚14'12''｡ 图2. 大尹格庄矿床地质图 大尹格庄金矿床第四系广泛分布。太古界胶东群和古元古代荆山群浅变质岩则主要出露于矿区东部，招平断裂带上盘｡华北东缘为古生代末–早中生代经华北克拉通南(秦岭–大别–苏鲁)北(兴蒙)两条东西向碰撞造山带焊接而成为欧亚大陆东缘的一部分，随后强烈卷入到NNE向的滨太平洋构造域，使区内大陆地壳的演化进入了一个崭新变革和转折阶段，随着晚中生代以来的西太平洋俯冲作用，该研究区发生了一系列强烈的构造–岩浆活化，在上述多期大地构造活动的叠加下，大尹格庄矿区的褶皱、断裂、节理等构造均大量发育。区内出露的岩浆岩主要有玲珑花岗岩和各类脉岩，主要分布于矿区西部，招平断裂带下盘(图2)。 根据野外、岩相学观察及矿物共生组合关系，将成矿热液期从早到晚划分为三个阶段：(1) 石英–(绢云母)–黄铁矿阶段，黄铁矿呈浸染状或团块状分布在绢英岩中，为成矿早期；(2) 石英–多金属硫化物阶段，由石英、黄铁矿和多种金属硫化物组成，硫化物主要有黄铜矿、方铅矿、闪锌矿等。含矿热液多沿裂隙充填或者以脉状、网脉状穿插早期的矿脉，为金成矿的主要阶段；(3) 石英–碳酸岩阶段，石英–碳酸岩呈细脉状充填在矿体围岩中或者前两个阶段形成的构造角砾岩之间，多分布在断层下盘，主要矿物为石英 + 碳酸岩 + 少量黄铁矿，无金矿化，是成矿结束的标志。 大尹格庄金矿床的矿石类型主要有以下几类：① 浸染状黄铁绢英岩化碎裂岩型，该矿石类型呈自型、半自型晶粒状结构，绢云母均匀分布，黄铁矿有时呈脉状发育(图3(b))；② 块状多金属硫化物型，该类型矿石为块状构造，发育大量以黄铁矿为主的多金属硫化物(图3(d)、图3(e))，金品位较高；③ 细脉状黄铁绢英岩化花岗岩型，该类矿石主体为花岗岩，为块状构造，石英含量较高，黄铁矿呈脉状发育(图3(a)、图3(c))。 图3. 大尹格庄金矿床矿石特征 大尹格庄金矿床存在多种类型的黄铁矿，根据成矿阶段的不同，通过镜下光薄片微观观察及矿物共生组合规律，将大尹格庄金矿床的黄铁矿分为以下几类。 Py0：发育于胶东群中，多呈中-细粒，裂隙较少，表面较干净，一般为星点状产出(图4(f))，偶尔也可见团块状(图4(g))。 Py1：产于石英–黄铁矿脉中，中粗粒，自形–办自形，呈单颗粒或者团块状矿物集合体形式产出。常发育碎裂结构，表面常见裂隙和孔洞(图4(d)、图4(e)) Py2：产于石英–多金属硫化物脉中，偶尔呈矿物集合体产出(图4(a)~(c))，中粗粒，裂隙较多，表面常见石英和大量的细小硫化物，常伴生黄铜矿和方铅矿，裂隙中常见自然金和银金矿产出。 Py3：为矿化晚期产物，裂隙较少，呈中–细粒，常产于碳酸盐脉附近，偶尔可见少量黄铜矿(图4(h)、图4(i))。 图4. 各世代黄铁矿镜下特征(反射光)
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user: 4. 样品采集与测试方法 总共21个采自地下坑道和钻孔的新鲜样品参与了微量元素测试，样品包括了围岩和不同矿化阶段的矿石。选取的样品经过筛选，手标本观察，然后切割并打磨抛光成薄片和光片，进行显微镜下的矿相学观察。随后将选好的点进行微量元素测试。 微量元素含量采用激光剥蚀电感耦合等离子体质谱(LA-ICP-MS)来测定。这项测试在中南大学地球科学与信息物理学院进行，测试采用50微米的束斑直径，激光能量为5 J/cm 2 频率为7 Hz，每次测试前有30秒的空白背景时间，随后的激光剥蚀时间为40~50秒。 该研究采用多外标无内标的分析处理方法，外标采用GSE-1G、GSD-1D、MASS、Py。测试元素包括Mg25、Al27、Si29、S33、Ti49、V51、Cr53、Mn55、Co59、Ni60、Cu65、Zn66、Ge72、As75、Mo97、Ag107、Sn117、Te125、Au197、Pb204、Tl205、Bi209。对测试数据采用Glitter软件进行处理分析。
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user: 6. 讨论 6.1. 黄铁矿的微量元素分布特征 如前所述，大尹格庄金矿床各个成矿阶段的几种不同类型的黄铁矿，其微量元素的变化及分布特征具有明显的差异，而微量元素在黄铁矿中的存在形式主要有以下几种：(1) 在黄铁矿的矿物晶格中以不可见的固溶体形式存在；(2) 以不可见的纳米级的硫化物微粒存在；(3) 以可见的微米级的硫化物包体形式共生于黄铁矿中 [ 18 ]。下面讨论各微量元素在大尹格庄金矿床的黄铁矿中的分布特征。 在LA-ICP-MS测试过程中，Au的信号曲线表现平稳，波动较小，表明Au在测试的黄铁矿以不可见的纳米级粒子或者晶格金存在。但是，在第二成矿阶段黄铁矿Py2中可以见到自然金的存在，表明在成矿过程中有部分金直接析出而生成银金矿。此外，由于黄铁矿晶格中容纳Au的能力有限，导致有部分金也会形成于黄铁矿的裂缝中。本研究测试的黄铁矿点位均为光滑干净的表面，可能这也是导致本次测试结果黄铁矿中Au元素含量不是很高的原因(大部分Au < 1 ppm)。但是还是可以明显看出不同阶段的黄铁矿中Au的元素含量存在着明显的差异。第二成矿阶段为主要的金成矿阶段，其黄铁矿中Au含量要显著高于其余两个阶段。此外，Au含量与As含量也存在着显著的正相关关系(图5)，可以明显看出，第一阶段的黄铁矿中As含量较低，第二阶段As含量有了明显提高，随后第三阶段As含量再次降低，这与Au的含量趋势相一致。这可能与黄铁矿中Au的溶解度有关。黄铁矿中As元素含量越高，Au在黄铁矿中的溶解度也就越高 [ 19 ]，这也就意味着黄铁矿中Au和As有着密切相关的联系。 此外，在主要金成矿的黄铁矿中，Ag、Pb、Bi也都与Au具有良好的正相关关系。说明其与金成矿也有着密切的关联，在成矿过程中，随着温度的降低，这几种元素也与Au同时沉淀下来，以微小矿物包体的形式赋存于黄铁矿中。 黄铁矿中的Co和Ni元素主要以类质同像的方式进入到黄铁矿中，可以看到在成矿前的胶东群中的黄铁矿中，Co和Ni的含量都很高(图6)，而进入成矿阶段后，Co和Ni的含量急剧下降，很多甚至低于检测限。说明在大尹格庄金矿床的成矿过程中，成矿热液里Co和Ni的含量很低，导致以类质同像方式进入黄铁矿晶格中的Co和Ni很少。 6.2. 金的赋存状态 大量学者研究发现，金通常可以在硫化物中以可见金和不可见金的形式存在。其中，可见金主要分布于黄铁矿的裂隙中或以包体金的形式赋存于黄铁矿中，不可见金包括晶格金和纳米粒子金这两种形式 [ 19 ]。在大尹格庄金矿床的黄铁矿中，在显微镜下可以明显观察到大量自然金和银金矿的存在(图4)，说明存在大量的可见金。而在观察不到可见金的LA-ICP-MS点位测试区域，测试结果显示Au含量稳定且高于检出限，表明也有不可见金的存在。M Reich et al. [ 19 ] 通过对浅成热液型金矿和卡林型金矿的研究，推导出了金在含砷黄铁矿中的最大溶解度曲线：C Au = 0.02 × C As + 4 × 10 −5 (C Au 和C As 分别代表Au和As的摩尔浓度)，本研究的测试数据投图表明(图5)，绝大部分样品点均未达到黄铁矿中Au的溶解度上限，表明测试结果中的Au大部分在黄铁矿中以晶格金的形式(Au + )存在。只有在第三阶段Py3中有部分样品点超出Au的溶解度上限，表明黄铁矿中可能有微小包体金的存在。但是本次测试中，黄铁矿中Au含量大部分都低于1 ppm，然而该矿床的富矿体金含量可达10 g/t，再结合镜下观察到大量可见金的存在，说明大尹格庄金矿床Au主要以可见金的形式赋存于黄铁矿中。 在第二成矿阶段(即Au的主要沉淀阶段)中，Au与As表现出了明显的正相关特征(图5)，说明大尹格庄金矿床中Au的富集作用与As具有密切联系。Au和As通常有两种方式同时进入载金黄铁矿中，一种为Au和As取代两个Fe(As 3+ + bAu + + (1-b)M→2Fe 2+ ，M指黄铁矿晶格缺陷中的其它元素)，另一种为Au替代Fe，As替代S [ 10 ]。前者在高氧逸度的高S浅成热液型金矿中较为常见 [ 20 ]，然而大尹格庄金矿中金的沉淀环境为相对还原环境，因此，该矿床载金黄铁矿中的Au和As主要是以后者的方式进入，通过以As替代S的方式，造成黄铁矿的晶格缺陷，从而使得Au + 进入其中。前人研究表明，在后期成矿作用和成矿热液流体的改造下，载金黄铁矿中的晶格金可能会从晶格中释放出来从而再次富集 [ 12 ]。大尹格庄金矿床中，Py0和Py1中Au含量普遍不高，而Py2中Au的含量却有了相对较大的提高，说明有可能是第二成矿阶段过程中的热液活动对前期形成的黄铁矿进行了改造，使得Au在Py2中进行富集。 图6. 黄铁矿微量元素图解
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user: 7. 结论 (1) 胶东大尹格庄金矿床分为三个成矿阶段：(a) 石英–(绢云母)–黄铁矿阶段，为成矿早期；(b) 石英–多金属硫化物阶段，由石英、黄铁矿和多种金属硫化物组成，为金成矿的主要阶段；(c) 石英–碳酸岩阶段，为成矿末期。 (2) 主要成矿阶段中，Au和As呈明显的正相关关系，As含量的增加提高了黄铁矿中Au的溶解度。此外，Ag、Pb、Bi也与Au沉淀具有密切联系。 (3) 各阶段黄铁矿中Au含量普遍低于1 ppm，同时镜下观察到大量可见金的存在，说明大尹格庄金矿床中Au主要以可见金的形式赋存，部分以晶格金存在。
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user: 摘要 针对P2P网贷平台信用风险这一问题，本文从网贷平台主体这一研究视角进行信用风险评估。首先采用网络爬虫技术获取80家健康平台的客观数据，其次构建信用风险预警指标体系，利用K-means聚类方法构建P2P网贷平台信用风险预警模型，并对该模型进行优化，最后通过分析这80家正在运行的健康平台进行风险评估，合理预测风险情况，为投资者和借贷者提供参考。
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user: 1. 引言 我国的P2P网贷平台发展迅速，2009年P2P平台的数量仅有9家，现如今已有六千余家。P2P平台快速发展的同时，问题平台相继出现，例如平台跑路、倒闭等情况时有发生，阻碍了网贷平台的可持续发展。据网贷天眼研究院不完全统计，截至2019年9月30日，我国P2P网贷平台数量累计达6698家，其中问题平台5785家，在运营平台913家，较去年同期减少750余家。整个9月份，无新增网贷平台，新增问题平台3家(新增的3家问题平台中，1家是因暂停运营，1家因平台清盘，1家是因警方介入)。2019年10月，P2P网贷行业成交额为776.41亿元，环比下降13.84%，贷款余额为9139.03亿元，环比下降10.70% .近两个月，平台发标量减少，行业成交额降幅相对较大，跌破800亿。截至2019年9月30日，网贷行业贷款余额为8161.15亿元，较上月大幅下降。受监管三降和合规备案的要求，网贷行业贷款余额已连续10个月下降。 现关于P2P平台信用风险，国内外状况不同。少数商业巨头所占领的国外市场，征信体系完善，监管制度成熟，平台存在的风险系数较低，主要信用风险来源于借款人 [ 1 ] [ 2 ]。Emekert和Baklouti通过Lending Club网贷平台数据发现，借款期限、借款总额和利率等信息会显著影响违约率 [ 3 ] [ 4 ]。Lin通过Prosper网贷平台的数据证实，社会网络中的关系社会资本，会导致更好的借贷投资结果，包括更高的贷款资金可能性，更低的违约风险和更低的利率 [ 5 ]。国内有研究表明，P2P网贷借款人的信用是平台信用风险的根源，肖会敏和张卫国等人认为评估借款人的信用是P2P网贷公司控制风险的重要步骤，对于网贷公司的正常运行有着极其重要的意义 [ 6 ] [ 7 ]。Shen Wei和Andreas Mild等人提出了决策支持的应用，他们通过分析单一的贷款市场，建立了不仅有利于借款人，同时也是对借款人的一种制约的模型 [ 8 ] [ 9 ]。 关于P2P风险研究不仅局限于借款人，信用风险评价开始拓宽到各项影响因素，开发不同评价方法也成为研究重点 [ 10 ]。例如，Chen， Dongyu、Lai， Fujun和Lin， Zhangxi针对影响P2P平台借贷双方的因素，进行了实证研究。其结果表明对借款人的信任和对中介机构的信任是影响贷款人借贷意愿的重要因素 [ 11 ]。姜琪主要针对成交量这一影响因素进行了探讨，他认为P2P平台整体生产效率低，而技术是推动生产效率增长的主要因素 [ 12 ]。杨立等人以信息经济学和博弈论为基础，提出了社交网络信用风险缓释机制的理论框架，从三个环节分析了P2P借贷信用风险成因；古定威等人则是以博弈论为基础，通过完善征信体系以及平台是否合法运营，建立了政府–平台–用户的双层信用风险控制体系 [ 13 ] [ 14 ]。Yanhong Guo和Wenjun Zhou等人提出数据驱动的新兴市场投资决策框架，将P2P借贷中的投资决策作为一个有边界约束的投资组合优化问题进行了研究 [ 15 ]。张蜀林等人通过对比分析决策树、支持向量机和 Ada Boost算法对借款人的信用进行的评级同时也对平台进行了分类研究 [ 16 ]。林春雨等人将模型的建立与大数据相结合，利用机器学习的方法对多维度历史数据进行研究，对平台进行风险监测 [ 17 ]。王丹、张洪潮运用层次分析法(AHP)通过构建基于模糊数学综合评价方法的定量指标评价模型和基于专家评分表的定性指标评价模型，对P2P网贷平台进行了风险评估 [ 18 ]。郭艳红等人提出投资者构成分析法，通过分析投资者信息遴选出最有价值的投资，辅助投资者进行投资决策的方法 [ 19 ]。夏克雨通过数据运用随机森林算法对跑路的平台进行了研究 [ 20 ]。 综上所述，已有的相关研究主要是针对借款人的信用评估以及对不同评价方法的开发，但是对P2P网贷平台信用风险的研究，不仅局限于借款人，而是合理预测健康平台运行状况。本文针对健康平台进行分析，采用K-means聚类方法对网贷平台进行信用风险评估，利用网络爬虫获取80家正在运行网贷平台的数据，建立指标体系，构建K-means聚类模型，对现有的P2P网贷平台进行信用评估，给投资者和借款者选择安全稳定的P2P网贷平台提供参考。
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user: 2. 指标的选取及指标体系的建立 影响我国P2P网贷平台发展的因素很多，判断选取的指标是否科学合理，会对样本平台的评估结果产生影响，使得结果产生的偏差较大。为了真实反映样本的可靠度，本文依据全面性、科学性、适用性、时效性、定量与定性相结合等原则选取信用风险评估指标。 依据指标选取原则，选取的指标应具有代表性，不能偏向某一方面的特例，结合第三方网站所选取的指标，本文一共选取了9个指标的，主要包括：成交量、投资人数、借款标数、借款人数、资金净流入、平均预期收益率、运营时间、注册资本、待还余额。具体情况如下表1所示。 Table 1 Credit risk evaluation index system of P2P lending platfor 指标类型 指标名称 内容说明 发展前景指标 成交量(X1) 平台成交量越大，代表盈利能力越强，后期发展好。 平均预期收益率(X2) 表明平台的盈利能力，预测平台是否稳定。 经营能力指标 投资人数(X3) 表明平台的资金流动情况以及实力。 借款标数(X4) 平台的借款情况，也表明受欢迎情况。 借款人数(X5) 表明平台的可观收入情况。 盈利能力指标 资金净流入(X6) 可缓解平台的资金流动压力。 运营时间(X7) 平台时间越长，经营越稳定。 注册资本(X8) 代表平台的偿债能力。 待还余额(X9) 反映平台的规模大小。 表1. P2P网贷平台信用风险评估指标体系表