DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 联动设计 5.1. 转角器 为了不影响开窗过程，消除干涉，内外两窗的联动杆位置安装在上下两侧。通过把手来控制联动杆部件的运作时，需要一个把竖向运动转化为横向运动的装置，转角器 [ 10 ] 就是这样一个部件。 转角器，因使连杆动作转过一个角度而得名。本设计在窗体状态切换装置中运用转角器部件(如图7)，安装在窗角上，上连杆连接拨叉部件，下连杆通过长连接杆与把手部件配合。 图7. 转角器：1：壳体；2：下连杆；3：上连杆 由转角器的剖面图(图8)可以清楚地看到，转角器的工作原理大致为：把手部件的动作带动下连杆往下移动(由于垫块和螺钉的限位，下连杆只可做上下移动)，与下连杆铆接相连的皮带通过转角把力转到了横向的上连杆，使上连杆向左平移，从而使得与上连杆相连的拨叉向左平移，与联动杆分离。从而实现了，把手控制联动杆切换窗体状态的动作。 图8. 转角器剖面图：1：壳体；2：下连杆；3：上连杆；4：皮带；5：垫块；6：螺钉 5.2. 拨叉 拨叉与联动杆均为整个联动部件最直观的部分，同时也是最简易的部分。这两个零件安装与窗扇的上下两侧，主要传导内外两窗之间的力，使得两窗之间产生联动。 如图9为拨叉与联动杆及其周边零件的部分联动部件图。拨叉与图8中的上连杆相接，转动把手触发上连杆移动时，拨叉会向外移动，撤除对联动杆的限位。此时，移动内层窗时为独立动作，不会产生联动效果，可单独开关窗，达到方案要求。 图9. 联动部件图：1：滑槽；2：滑块；3：拨叉；4：固定块；5：联动杆 5.3. 联动扣锁 本设计中，内外两窗在全关闭状态下都需要有扣锁限位。内窗的扣锁就跟常见外开窗相似，通过把手边上的挡块与窗框的配合实现限位。由于单侧操作的缘故，需要设计一个内外两窗的联动锁扣，可以让操作者在室内对外层窗操作扣锁进行限位。 如图10，当把手逆时针转过90˚时，挡板离开窗框失去作用，从而使得窗扇能够开启。当把手转过180˚时，凸轮顶起与之相连的连接杆，使其向上或向下运动，从而联动转角器等部件，实现状态切换。 图10. 把手组合部件图：1：把手；2：凸轮组合；3：连杆；4：外挡板
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user: 6. 结论 本文设计了一种新型通风净化隔声窗，通过校核计算验证了其设计的合理性。目的在于面对目前大气污染及噪声污染等问题窗户是每个建筑物必不可少的一部分。从中国门窗行业发展分析及投资潜力研究报告 [ 11 ] 了解到市场上将会不断出现一些以低碳环保减排为目标的新技术和新标准，在这样的市场环境下，掌握最新的主被动降噪技术的通风净化隔声窗将会在新一轮的市场竞争中占据先机，是隔声窗行业的重要发展方向之一。
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user: 摘 要 近些年，上海的都市旅游发展迅速，各大景区客流量也出现日益增多的情况，为了进一步了解上海景区在节假日和工作日等不同时段的客流变化特征，本项目通过上海市旅游局官方微信公众号“乐游上海”统计了2018年3月15日至2018年10月15日上海市35个3A级及以上景区每日10:00和15:00客流量，在此基础上，通过描述统计分析得出上海旅游景区每日15：00客流量普遍高于10:00客流量。通过K-means聚类分析发现几个热门景点占据了上海每日大部分客流量，而大部分3A及4A景区客流量仍处于较低水平。通过对不同类型的景区客流量进行时间序列分析，建立ARIMA模型，得出上海市3A及以上景区客流量存在不同的波动性，并且在时间上存在相互影响。本项目通过描述性统计分析，K-means聚类分析及时间序列建模的方法，图形与模型并存，直观科学地分析了客流量的分布情况并预测了景区客流量的未来趋势，希望能对上海旅游业发展提供帮助。 关键词 :景区客流量，上海旅游景区，K-Means聚类分析，时间序列分析，ARIMA模型 Copyright © 2019 by author(s) 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 1.1. 背景及目的 1978年国家为改革开放大局所需提出“大力发展旅游事业”，由此，我国旅游业开始萌芽。到1998年12月，中央经济工作会议把旅游业明确为“国民经济新的增长点”。随后，“假日制度”推出，大众旅游风生水起，旅游市场繁荣兴旺。而2017年，“大力发展全域旅游”成为中央经济工作会议对旅游业定位的重要肯定。 携程发布的《2018上海旅游大数据报告》显示，2017年上海共接待国际旅游入境者873.01万人次，国内旅游者31845.27万人次，2018年同比增长55%。文化和旅游部发布的2018年旅游市场基本情况显示，2018年全年，国内旅游人数55.39亿人次，比上年同期增长10.8%。 在旅游业繁荣发展的情况下，部分旅游景区在法定节假日也出现了客流量激增的情况，大大降低了游客的游玩体验。为了旅游业更长远的发展，同时符合可持续发展战略，对各景区客流量的研究和预测是极其重要的。 上海作为经济领先的大都市，旅游业也发展迅速，但同时也不可避免的出现了景区客流量日益增多的情况。在寒暑假、法定节假日，上海部分景点均出现客流量趋于饱和的现象。由此，本文基于上海市3A及3A级以上景区的客流量数据，分别比较不同日期和不同时间段上海旅游景点客流量差异；分析法定节假日、寒暑假及上海旅游节对上海景点总客流量的影响；对各景点依据客流量进行聚类分析，并建立时间序列模型预测未来的客流量，为上海旅游业的可持续发展提出有效的优化方案。 1.2. 研究方法 本文运用的主要研究方法是： 1) 观察法：通过上海市旅游局官方微信公众号——乐游上海观测各景点每日客流量数据并到各景点进行实地考察。 2) 文献研究法：通过查找与景区客流量、时间序列等相关的文献，获得相关的研究方法及研究经验。 3) 描述性统计分析：绘制节假日和非节假日及不同时间段的客流量折线图，直观形象的对比分析节假日及时间段对客流量的影响。 4) K-means聚类分析：对35个不同的旅游景点的客流量进行分类，分析客流量相似的部分景点。 5) 时间序列建模：建立时间序列ARIMA模型，分析景点客流量在时间上的变化趋势。 1.3. 研究现状 近年来，随着国内旅游业不断发展，如何预测景区客流量成为重要研究问题。目前，国内在客流量预测领域的研究主要集中在城市公共交通而对景区客流量预测的研究较少。对上海旅游客流量的研究调查主要有旅游承载力研究 [ 1 ] (2007，汪宇明等)以访谈及问卷调查的方式进行实证分析 [ 2 ] (舒锡慧等，2011)，上海市旅游景区点客流时空分布特征及成因分析 [ 3 ] (刘春济等，2006年)和景点管理可容纳量的实际可操作性，并强调利用政策和制度的强制性来确保对旅游景点的管理工作能顺利进行 [ 4 ] (黄筱焯，2005年)。近年来，对旅游客流量的分析已经加入了统计分析方法，主要有基于ARIMA模型的旅游业实证研究 [ 5 ] (陈珊等，2017)，对年度旅游数据建立ARIMA模型进行预测分析 [ 6 ] (刘燕玉等，2016年)，运用不用时间维度的景点人数进行时间序列分析 [ 7 ] (赵玥，2018年)。本文基于以上研究，对上海市的旅游日度数据进行时间序列分析，建立ARIMA模型并进行预测，试图用模型展示上海市的每日旅游量的变化趋势。 1.4. 数据来源与处理 通过上海市旅游局官方微信公众号——乐游上海统计了2018年3月15日至2018年10月15日上海市87个3A级及以上景区每日10:00和15:00客流量。由于部分园区存在季节性闭园、部分时间段数据缺失的情况，最终筛选了如表1所示的35个数据完整的景区进行研究分析。在此基础上，将所有数据分为节假日和非假日，并将每一天35个景区的数据求和，从宏观及微观数据上分析上海市3A及3A级以上景区的客流量。
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user: 2. 景区客流量描述性统计分析 2.1. 不同时间段的景区客流量差异分析 在以下的描述性统计分析中，将已筛选出的35个旅游景点客流量总和作研究对象，建立日客流量折线图。 通过图1和图2两张日客流量折线图可以较为直观地观察到旅游景区每日10:00和15:00客流量存在显著性差异且15:00客流量普遍高于10:00客流量。 对节假日10:00和15:00客流量进行方差齐性检验。如图3所示，其中A代表10:00，B代表15:00。两样本的方差齐性F检验的原假设为“A和B样本的方差相等”，对应的P值 < 0.0001，则拒绝原假设，认为两组观测的方差差异显著，可以证明10:00和15:00景区客流量的确存在显著性差异。 相对于早上，游客更多的会选择下午的时间段到景区游玩，另外，导致下午景区客流量高于上午的原因可能是游客在景区停留的时间较长，所以到下午，景区的客流量会越来越多。 Table 1 Overview of passenger flow in major scenic area 2018.3.15 2018.3.16 … 2018.10.15 上海国际旅游度假区 4446 18，464 19，543 22，544 … 10，845 22，791 东方明珠广播电视塔 123 1023 888 1215 … 266 999 上海野生动物园 128 476 2591 1640 … 837 3954 上海科技馆 120 788 2012 1076 … 536 239 上海自然博物馆 63 467 1207 432 … 263 834 上海博物馆 174 678 616 918 … 323 1171 上海佘山国家森林公园 西佘公园 129 67 3 115 … 291 713 上海佘山国家森林公园 东佘公园 25 86 58 106 … 14 0 上海豫园 377 678 413 845 … 700 613 上海城市规划馆 56 497 61 338 … 110 178 上海动物园 330 636 512 574 … 683 1549 上海世纪公园 340 876 551 1058 … 398 427 上海大观园 122 89 168 54 … 201 4 朱家角古镇 531 980 1416 1010 … 840 1127 上海市青少年校外活动营地——东方绿舟 32 299 1090 1706 … 82 119 上海海洋水族馆 496 522 541 451 … 657 468 上海鲜花港 42 17 32 32 … 6 98 上海月湖雕塑公园 57 34 79 35 … 35 2144 上海嘉定州桥 2872 1520 3948 2748 … 1220 1140 上海长风公园 144 465 1144 1147 … 1462 1758 前卫生态村 12 5 70 25 … 14 61 上海马陆葡萄艺术村 168 45 115 52 … 1107 1010 上海环球金融中心观光厅 40 198 82 470 … 214 67 上海植物园 2425 3098 4591 5753 … 3059 4040 上海南翔景区 2050 2416 2283 2659 … 3096 3393 上海徐家汇源景区 1529 985 2589 1718 … 1483 2233 上海辰山植物园 210 165 181 240 … 1157 274 上海宝山国际民间艺术博览馆景区 188 166 211 176 … 4326 165 上海滨海森林公园 2 12 2 2 … 2 50 上海田子坊景区 900 2682 1309 2335 … 668 2238 上海M50创意园 909 1244 574 1290 … 798 1533 上海和平公园 1242 2377 1865 2841 … 1875 2586 上海醉白池公园 109 166 66 156 … 437 241 上海宏泰园 45 65 45 68 … 14 13 周浦花海 26 1 27 92 … 208 1176 表1. 各大主要景区客流量概览图 图1. 节假日不同时间段客流量对比图 图2. 非节假日不同时间段客流量对比图 图3. 节假日10:00和15:00客流量差异性检验 2.2. 节假日与非节假日景区客流量差异分析 从图4所示的2018年3月15日~2018年10月15日的景区客流量时序图可以看出，第一，在清明节、劳动节、儿童节、端午节、中秋节、国庆节等节假日客流量均出现了不同程度高峰。清明节、端午节、中秋节等节假日有其传统意义，更多的倾向于在家中度过，且休息时间都在1~3天，不方便远距离的出行，所以客流量高峰主要有上海市内游客引起。相比普通节假日而言，五一和十一期间的客流量高峰明显突出了很多，这两个假日休息时间长，除去长期居住在上海的游客外，客流量高峰主要由外来游客引起。但是其客流量接近平时的两倍，对于旅游景区来说，人流过大，负担太重，应针对性的进行人流分散和控制。第二，在7月和8月份的暑假期间，客流量整体趋势比非暑假期间高出一截，而9月份后，客流量出现了较为明显的下降，说明在上海的游客中，学生群体也占据了一定比例，学生的放假和开学都能对客流量带来一定程度的影响。 图4. 节假日与非节假日景区客流量 2.3. 基于K-Means法对旅游景点聚类分析 K-means聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。 本项目对35个旅游景点每日10:00和15:00客流量进行K-means聚类分析，希望找出相似客流量的旅游景点。 因为变量值变化很大，所以聚类前将数据标准化。如图5和图6显示从一类到四类变化是，组内的平方总和有一个明显的下降趋势，四类之后，下降的速度减弱，说明35个旅游景点较大概率被聚成四类。 将35个旅游聚合成四类，通过图7可以发现上海国际旅游度假区为一类，上海植物园为一类，上海野生动物园与东方绿舟为一类，其余景点为一类。对聚类结果进行猜测，上海国际旅游度假区和上海植物园每日客流量对比其他景区有显著性差异，上海野生动物园与东方绿舟每日的客流量也较多，在第四类的景区中也可以发现上海科技馆与上海动物园分为一类，猜测这两个景点的主要客流量为学生，所以客流量的波动趋势较为相似。 图5. 组内的平方和和提取的聚类个数的对比 图6. 组内的平方和和提取的聚类个数的对比 图7. 对35个旅游景点客流量进行聚类 本文认为此次聚类效果较为不理想的原因在于景点之间的客流量差距过大，几个热门景点客流量一直处于高位而其他景点仍有很大的发展空间。
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user: 4. 结论与建议 通过上述分析可以得出上海旅游景区每日10:00和15:00客流量存在显著性差异且15:00客流量普遍高于10:00客流量。节假日中五一和十一黄金周景区客流量较平日出现激增，双休日相较于工作日景区客流量有小幅上升，在9月份景区客流量也呈现下降趋势。通过时间序列分析，上海市3A及以上景区客流量在时间上存在相互影响，滞后周期为1。 可以得出，相对于早上，游客更多的会选择下午的时间段到景区游玩，另外，导致下午景区客流量高于上午的原因可能是游客在景区停留的时间较长，所以到下午，景区的客流量会越来越多。同时，景区的客流量并不会因为季节的变化而带来巨大的波动，整体上一年中3月到10月的客流量没有太大变化，景区客流量会出现爆炸的时间主要为五一小长假和十一黄金周期间。 针对以上问题，首先，各景区可以为游客规划合理的游玩路线，避免出现游客聚集现象，同时合理的路线也可以减少游玩时间，可以减轻景区下午时间段客流量较大的问题。其次，各景区可以利用ARIMA模型预测未来的客流量趋势，提前制定出合理的控制方案。另外，针对“五一”小长假和“十一”黄金周期间加强对景区人流的控制，避免出现旅游容量过饱和，降低游客的游玩体验。 同时，通过K-means聚类算法可以得出上海少数几个热门景点如上海国际旅游度假区、上海植物园、上海野生动物园和东方绿舟一直占据了绝大部分客流量，而其他景点客流量依旧处于较低水平，如果上海想要进一步可持续发展旅游业，可以针对其他旅游景点进行特色宣传，促进其他景点的旅游业发展。特别在五一小长假和十一黄金周期间，可以提前加强其他客流量较少景点的宣传，促使客流量分散到不同景区以防止几个热门景点出现客流量饱和的情况。 基于ARIMA时间序列模型可以发现四类景区的客流量存在不同的波动性和自相关性。上海国际旅游度假区的客流量数据在几个月内都存在较大的波动，且波动存在周期性。上海植物园的客流量在3~6月和10月以后较高，波动性也较大，而7~9月的客流量相对较低，波动也较为平稳，时间序列的影响上也不存在明显的周期性。上海野生动物园和东方绿舟的客流量除清明、五一小长假、十一黄金周等会出现明显的高峰，其余时间的波动都较为平稳，没有明显的上升趋势，时间序列上的影响表现为前两天的客流量对当下的客流量存在影响。其他景区在3~5月和10月份的客流量波动较大，其余几个月也有较弱的波动，波动表现出周期性。模型检验的结果表明时间序列模型能够较好的拟合客流量数据，建立的ARIMA模型能够针对不同的景区进行客流量预测分析，在达到饱和点之前及时进行控制。 本文通过描述性统计分析及时间序列建模的方法，图形与模型并存，直观科学地分析了客流量的分布情况并预测了景区客流量的未来趋势。但由于项目时间原因，收集的数据时间线上不够长，且部分景区的客流量数据更新不及时，导致收集的景区数据覆盖不全面。
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user: 摘 要 S-(-)-α-苯乙胺是制备磷霉素的中间体，并且是首选的酸性外消旋化合物拆分剂之一。本文利用苯乙酮与甲酸胺发生刘卡特反应合成外消旋α-苯乙胺，然后在甲醇中用L-酒石酸对α-苯乙胺进行化学拆分，最后对产品的红外光谱和紫外光谱进行了分析；通过条件实验得出了合成外消旋α-苯乙胺时最优的反应物比例为苯乙酮与甲酸胺的摩尔比为1:5，拆分α-苯乙胺时的最优温度为70℃、最优拆分时间为20 min，最优搅拌速度为240 r/min。在这些最优条件下做出的结果是；α-苯乙胺的最优产率为43.72%；拆分后的最优光学纯度为80.22%。 关键词 :外消旋α-苯乙胺，合成，拆分，光学纯度 Copyright © 2019 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 S-(-)-α-苯乙胺是一种基础的碱性手性化合物，是制备磷霉素的中间体，并且是首选的酸性外消旋化合物拆分剂之一，尤其是近年来，手性工业快速发展，S-(-)-α-苯乙胺在洒石酸、苹果酸等工业拆分生产中得到了广泛的应用 [ 1 ] 。大部分S-(-)-α-苯乙胺由拆分外消旋体α-苯乙胺制得，但传统的合成拆分方法在合成产量和拆分后的光学纯度上都有所欠缺，因而对传统生产工艺的改进就变得更加重要。本文在传统合成拆分α-苯乙胺的基础上研究了反应物比例对合成外消旋α-苯乙胺的产量的影响以及拆分温度、拆分时间和搅拌速度对拆分后光学纯度的影响，提出最佳的工艺条件，并在最佳工艺条件下做出了最佳结果；并对产品的红外光谱和紫外光谱进行了分析。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验试剂 苯乙酮(AR，99%，天津有需化工有限公司)；甲酸铵(AR，88%，长沙鑫本药业有限公司)；氯仿(AR，99%，上海阳光试剂有限公司)；盐酸(AR，36%~38%，南京化学试剂股份有限公司)；氢氧化钠(AR，96%，南京化学试剂股份有限公司)；甲苯(AR，99.5%，济南大晖化工科技有限公司)；酒石酸(AR，99%，南京化学试剂股份有限公司)；甲醇(AR，99.9%，山东德彦化工有限公司)；无水硫酸钠(CP，98%，山东德彦化工有限公司)；乙醚(AR，99.5%，安徽金邦医药化工有限公司)。 2.2. 外消旋α-苯乙胺的合成 在250 ml四口烧瓶中分别投加24 ml苯乙酮(99.9%)、40 g甲酸铵及十粒陶瓷拉西环，温度计插入液面下1 cm，在左侧口插入蛇形冷凝管改装成简单蒸馏装置，用油浴缓缓加热，温度升高后混合物缓慢熔成两层，温度升至150℃~155℃时混合物全部熔成液相。在沸腾状态下冷凝管下口不断馏出苯乙酮、水及碳酸铵，并且有气相氨气和二氧化碳气体放出。温度升到185℃，移除油浴加热装置，反应过程约需90 min。将馏出物移至球形分液漏斗进行分层处理，静置30 min后，分出下层液体(粗苯乙酮)，并将分出的下层液体加入原反应瓶中。用油浴缓慢回报，控制温度182℃，反应90 min。 反应结束后，移除油浴回报装置，冷却，待温度降至室温，将反应液移入球形分液漏斗中，同时滴加30 ml蒸馏水反复洗涤，以除去水溶物。分出上层(粗品N-甲酰-α-苯乙胺)重新移入反应瓶中，分出的下层水相用氯仿萃取两次，每次用氯仿15 ml，并将两次萃取液一并移入反应瓶中。分别向反应瓶中滴加盐酸(37%)，为防爆沸加十粒陶瓷拉西环，用油浴加热，馏出萃取剂，缓慢保持微回流50 min，使N-甲酰-α-苯乙胺完全水解。移除加热装置冷却，在温度降低过程中如有结晶析出，可以加入最少量的水使之溶解。再分别用15 ml氯仿萃取，并将3次萃取液合并，选取另外的500 ml的三口烧瓶回收氯仿，三口烧瓶余液移入500 ml烧瓶中。 将三口烧瓶移至冰浴中，当温度不再降低时，用恒压滴加漏斗缓慢滴加35%的碱液(先期配制好的氢氧化钠液体)并开启磁性搅拌器。约15 min滴加完成，并延迟反应30 min。反应结束后，移除冰浴，换成油浴加热，三口烧瓶加入十粒陶瓷拉西环，并加装蛇形冷凝管装置，收集液开始为碱性，收集至pH = 7为止。蒸馏结束后，收集液约为75 ml左右。 将上述蒸馏收集液移入250 ml梨形分流漏斗中，加入甲苯20 ml，进行萃取，共需萃取3次，并将3次萃取液合并后用氢氧化钠进行干燥，干燥后的萃取液移入250 ml三口烧瓶中加入十粒陶瓷拉西环，并加装蛇形冷凝管装置，先蒸馏出萃取剂，再改用空气冷凝管蒸馏，收集收集180℃~190℃馏分，产品总重约8 g~9 g，为无色透明油状液体。用橡塞塞密封，以备拆分实验使用。 2.3. 外消旋α-苯乙胺的拆分 对酒石酸进行溶解，在500 ml三口并烧瓶中，称取12.6 g (0.082 mol) (+)-酒石酸投加入烧瓶中，并量取200 ml的甲醇滴加入烧瓶中，使用油浴加热至微沸腾，开启电磁搅拌使其溶解。使用固体加料器，在搅拌状态下缓慢加入10 g α-苯乙胺。操作过程一定要缓慢小心，以免物料溢出造成损失，导致实验失败。反应结束后，冷却并用橡胶塞密封，静置一天以上，观察烧瓶内有白色棱状晶体析出。如发现析出物不是棱状晶体而是针状晶体，则应将针头晶体重新加热、溶解、冷却、结晶，处理至棱状结晶。然后将棱状结晶移至抽滤瓶中，加30 ml冷甲醇洗涤后抽滤，放入真空干燥箱中干燥，干燥后稳重得(-)-胺(+)-酒石酸盐约8 g。将本次实验的晶体约8 g，投入到250 ml的三口烧瓶中，滴加30 ml水，开启电磁搅拌，使其部分溶解，再使用恒压滴加漏斗，滴加50%氢氧化钠溶液，搅拌使晶体全部溶解为止。然后将溶解物转移至梨形分流漏斗中，分两次用乙醚进行萃取，乙醚用量每次20 ml，两次萃取液合并后用无水硫酸钠干燥。 将干燥后得醚萃取液用滴液漏斗分批转入25 ml圆底烧瓶中，在水浴中蒸去乙醚，然后蒸馏收集180℃~190℃馏分于一称重瓶中，产量约2 g~2.5 g，用塞子塞住锥形瓶准备测定比旋光度。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 通过改变苯乙酮与甲酸胺的投料摩尔比提高(±)-α-苯乙胺的产量 研究表明，投料比对产率会产生重要的影响 [ 2 ] ，结果如图1，可见，将投料比从1:2改变至1:5时，胺的产量迅速上升，但在比例升至1:6之后曲线趋于平直，这是由于在反应中甲酸胺分解为甲酸和氨气，氨与羰基发生亲和加成，接着脱水生成亚胺，而甲酸再还原亚胺生成胺。由于生成的氨气很多还来不及发生加成便逸出了，减少了亚胺的量，因而提高甲酸胺的用量可以提高产量；而当甲酸胺的用量增大到一定的数量时，由于受到苯乙酮用量的制约，产量不再明显上升。为了达到原料的充分利用，无需再提高比例，则达到最佳产量的投料比例是苯乙酮与甲酸胺的比例为1:5。 3.2. 通过改变拆分时间来提高S-(-)-α-苯乙胺的光学纯度 在进行拆分实验的过程中发现，加入反应物(±)-α-苯乙胺后的拆分时间对拆分后胺的比旋光度和光学纯度有很大的影响 [ 3 ] ，比旋光度及光学纯度的数据见图2。可以看出，当加入(±)-α-苯乙胺后的反应时间由10 min升至20 min时，拆分后的光学纯度明显上升，光学纯度由56%上升至60.2%，这是由于随着拆分时间的延长，拆分剂和被拆分的外消旋体可以充分接触，并使反应更彻底；但当反应时间延至25 min时，拆分后的光学纯度在60.2%~60.6%之间波动，几乎不变，这表示反应已经充分进行了，无需再延长时间，所以20 min时最佳的拆分时间。 图1. 苯乙酮与甲酸胺的投料摩尔比α-苯乙胺的产量的影响 图2. 拆分时间对S-(-)-α-苯乙胺的光学纯度的影响 3.3. 通过改变拆分温度来提高S-(-)-α-苯乙胺的光学纯度 [ 4 ] 实验步骤中提到为使(+)-酒石酸溶解而加热至约 60 ℃ 时，即混合物微沸腾时加入(±)-α-苯乙胺，但在实际操作中这个温度下很多酒石酸无法溶解，而且在拆分反应后放置一天后几乎没有任何结晶析出；考虑到甲醇的沸点是 64.5 ℃ ，所以决定在 64.5 ℃ 上下寻找合适的温度点进行这一条件实验，得到了显著的结果。数据及趋势见图3。可以发现，当拆分温度由 62 ℃ 上升至 70 ℃ 时，拆分后的光学纯度迅速上升，提高温度的效果十分显著，这是由于随着温度的升高，酒石酸得到了充分的溶解，从而使反应进行得更加充分，拆分的效果更加好；但是当温度升至 74 ℃ 时，拆分效果迅速下降，且在实验过程中可以观察到，当加入(±)-α-苯乙胺后，三口烧瓶的内瓶壁上附着了一些白色的膏状物质，这可能是由于L-酒石酸在 74 ℃ 受热而部分分解，减少了反应物，从而降低了拆分效果。由此看出，最佳的拆分温度是 70 ℃ 。 图3. 拆分温度对S-(-)-α-苯乙胺的光学纯度的影响 3.4. 通过改变拆分时的搅拌速度来提高S-(-)-α-苯乙胺的光学纯度 [ 5 ] 在进行前期的尝试性实验过程中，发现了在拆分过程中如果搅拌速度不一样的话，会引起从结晶形状到光学纯度等一系列结果的变化，所以决定考察搅拌速度对于拆分效果的影响。数据及趋势见图4，可以发现：当搅拌速度由185 r/min升到240 r/min时，拆分效果得到了明显的提高，这是由于搅拌是为了使酒石酸更快地溶解以及两种反应物充分的接触，而搅拌速度的加快促进了酒石酸的溶解和反应地进行；但是，可以看到，当搅拌速度上升到264 r/min时，拆分效果迅速下降，在实验中可以观察到，在这个条件下得到的晶体较少，大多数都呈粉末状，这是由于搅拌速度太高使得晶体过于细小，从而降低了拆分效果。由以上分析可知，拆分过程的最佳搅拌速度是240 r/min。 图4. 拆分时的搅拌速度对S-(-)-α-苯乙胺的光学纯度的影响 3.5. 制备α-苯乙胺的红外光谱 由红外光谱图(图5)可以看出样品所含的官能团：① 3360和3300处有两个中等强度的吸收峰，是伯胺的N-H伸缩振动；② 3087，3062，3028这一组峰是苯环的C-H伸缩振动，且1650到1450的峰形尖锐的几个吸收峰是苯环的C=C伸缩振动(即骨架变形振动)，这些就能够证明苯环的存在；729和696是面外弯曲振动，是单取代苯的证明。③ 1650-1590应是N-H弯曲振动的较强峰，但却被在这一区域有很强吸收的苯环的C=C伸缩振动而覆盖；1180处有一个强度较弱的吸收峰，这是C-N伸缩振动；1410处的另一个C-N伸缩振动也同样被苯环的C=C伸缩振动覆盖。通过(图6)样品的核磁图谱进行定性和定量分析各种有机物的成分、结构，与α-苯乙胺的核磁图(1HNMR)一致。 图5. α-苯乙胺的红外光谱图 3.6. 制备α-苯乙胺的核磁图(1HNMR) 图6. α-苯乙胺的核磁图(1HNMR)
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user: 4. 结论 由以上的条件实验确定了合成α-苯乙胺最佳苯乙酮与甲酸胺的投料摩尔比为1:5，拆分的最佳反应时间为20 min，反应最佳温度为 70 ℃ ，拆分过程的最佳搅拌速度240 r/min。
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user: 摘 要 本文联合太阳能和土壤源热泵，提出了太阳能–土壤源热泵联合供热装置，在分析其工作原理和运行模式的基础上，建立了系统的热力计算模型。案例分析表明，系统具有良好的热力性能，且其动态回收期为5.81年，经济性良好。 关键词 :太阳能，土壤源热泵，供热，经济性 Copyright © 2019 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. 绪论 能源短缺问题一直是我国面临的巨大问题，对此我国国务院于2012年发布了《中国的能源政策》白皮书。该书明确地指出“维护能源长期稳定可持续利用，是中国政府的一项重要战略任务” [ 1 ] 。在能源方面，随着我国对于能源问题的重视，二十一世纪以来我国新出台了《节约能源法》 [ 2 ] 、《可再生能源法》 [ 3 ] 等相关的法律法规来解决我国的能源问题。 本文提出一种太阳能–土壤源热泵联合供热装置，充分利用可再生能源，达到节能减排的目的。
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user: 2. 系统的提出 系统的组成： 太阳能–土壤源热泵联合供热装置，收集太阳能用于夏季制冷，并将多余的太阳能存储于土壤埋管中，在冬季将所收集能量来提供建筑热负荷，系统组成如图1。 图1. 太阳能–土壤源热泵联合供热装置 系统的工作原理： 根据该系统的特点，有三种运行模式： 1) 夏季运行工况：热水经过太阳能集热板3充分加热后与换热器1进行换热。换热器1中输出的高温水经循环泵13与喷射器9相连接，由喷射器9出口的中温中压水通过管路流经第一冷凝器10，与土壤埋管4进行换热。第一冷凝器10换热完毕的低温水一部分经过膨胀阀12进入第一蒸发器11用于吸取室内热量，最终被引射诱导入喷射器9中与高温水充分混合后进入第一冷凝器10。另一部分低温水进入换热器1。 2) 冬季运行工况一：当太阳能充足时，太阳能集热板直接给用户供暖。 3) 冬季运行工况二：当太阳能不足时，太阳能集热板3中的热水进入土壤埋管4先进行第一步加热，提高水温，再流经第二蒸发器5，使第二蒸发器5中的冷凝剂蒸发，经过压缩机6提升能量品位后，进入第二冷凝器7充分释放热能给用户8。冷凝剂由第二冷凝器7冷凝后经过节流阀2再流入第二蒸发器5中。 系统的优点： 1) 冬季太阳足时，太阳能直接与用户相连，为室内供热。 2) 冬季太阳不足时，蒸发器的水经土壤被土壤储存热量加热，再进入太阳能被进一步加热，随后进入压缩式热泵与冷凝器中的地热水混合为室内供热。 3) 在利用土壤中的热量时，与普通方法相比，无需消耗电能却得到了一样的效果，同时土壤中的热量取自夏季多余的太阳能，更加减少了电能消耗，使得低品位热能得到了充分的利用，与普通方法相比，更加节能减排。 本系统所述利用了可再生能源中的太阳能的热量，并采取了具有良好节能效果的土壤源热泵，使之与现有的传统散热器采暖和地板辐射采暖相比，节约冬季的供热能耗，降低供热系统的污染物排放，具有良好的经济和环境效益。 一、系统在采暖期充分利用了太阳能集热器收集到的可再生能源，降低系统的供热能耗，达到节能减排的显著效果。 二、在运行方面，加入了蓄热装置，可以使得在太阳能充足时储存剩余的热量，减少了向采暖系统的供水量；在太阳能不足时作为热源给室内采暖系统提供热量。实现太阳能充分的利用，节约了煤等不可再生资源，并且可以减少新建供暖锅炉的投资，减少对环境的污染。 三、土壤源热泵的使用使得在没有太阳能及太阳能提供热量不足时，能够照常给室内采暖系统提供热量，以备在太阳能不足的时候使用。 本系统已申请实用新型专利，专利正在受理中。
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user: 3. 数学模型 为计算系统的性能，建立如下数学模型。 太阳能集热器总面积 [ 4 ] ： A c = Q w c ρ f ( t 2 − t 1 ) J t η c d η L (1) 式中： A c 为直接式系统集热器总面积，m 2 ； Q w 为用户日平均用热水量，L；c为水的比热容； ρ 为热水密度，kg/L；t 2 为储水箱内水的最终设计水温，℃；t 1 为水箱进水温度，℃；f为太阳能保证率，根据系统使用期内的太阳辐射量、系统经济性及用户需求等因素考虑取值，一般范围在30%~80%； J t 为太阳能集热器所在地集热器总面积上的年平均日或月平均日太阳辐照量，kJ/m 2 ； η c d 为集热器年或月的集热效率，具体取值根据产品实际测试结果而定； η L 为管路及储热水箱热损失率，经验值取值范围是0.2~0.3。 真空管太阳能集热器流量计算 [ 4 ] ，太阳能集热系统的流量与太阳能集热器的特性有关，一般由生产太阳能集热器的生产厂家给出。若没有相关参数，则真空管型太阳能集热器取值在0.015-0.02L/(s·m 2 )进行估算。根据能量守恒定律，在稳定工况下，真空集热管的能量平衡方程为 [ 4 ] ： Q A = Q U + Q L (2) 式中， Q A 为透射在集热管上的太阳辐照能量，W； Q U 为同一时段内集热管输出的有用能量，W； Q L 为同一时段内集热管对周围环境散失的热量，W。 垂直埋管换热器换热量可由下式计算： Q e = A v ρ c Δ T (3) q = Q l (4) 其中： Q e 为垂直埋管换热器换热量；A为U型管内径面积；v为U型管水的进口流速； ρ 为循环水密度；c为循环水比热容； Δ T 为水的进、出口温差；l为钻井的深度；q为单位井深换热量。 土壤侧的钻井数可由下式确定 [ 5 ] ： (5) 式中：n钻井数；G机组水流量，l/s；v竖埋管管内流速，假定流速0.4 m/s； d j 竖埋管管内径，mm。 地下埋管换热动态分析温度场变化由下式确定 [ 5 ] ，地下温度场变化，采用线热源-常热流模型，该模型将地埋管在土壤中的传热看作为一恒定的线热源，导体初始温度为t 0 的无限长圆柱体的一维非稳态导热问题，其温度解析式可表示为： Δ T g = T ( τ ， r ) − T g = q 4 π λ s I ( r 2 4 α s T ) ` (6) 式中： Δ T g 为 τ 时刻半径r处的土壤与远边界温度之差，℃；当r为孔洞半径时即为孔洞壁面与土壤远边界温差； T ( τ ， r ) 、T g 分别为 τ 时刻半径r处的土壤温度及土壤远边界初始温度，℃；q为单位长度埋管的热流，W/m； α s 为土壤的导温系数，m 2 /s； λ s 为土壤导热系数，W/(m·K)；I为指数积分函数，其表达式： I ( X ) = ∫ x ∞ e − u u d u = x − ln ( x ) − C − x 2 2 × 2 ! + x 3 3 × 3 ! + ⋯ + ( − 1 ) n + 1 x n n × n !     ( x = r 2 4 α s τ ) (7) 式中：C为欧拉常数，C = 0.57726。 热泵相关参数计算公式： Q e + W = Q c (8) c o p = Q c W (9) 式中： Q c 为系统的制热量，W为系统的输入功率，cop为系统的制热性能系数。 工程的总费用通常包括初投资和年运行费用两部分，将初投资费用进行折算再与运行费用相加，得出费用年值。其计算公式如下 [ 6 ] ： (10) 式中：Z为费用年值，元/年； C t 为初投资，元； C r 为年运行费用，元/年；j为年利率，10%；n为设备使用寿命，年。 净现值(NPV)指标是通过计算方案寿命期内每年发生的现金流量，并按一定折现率将各年的净现金流量折算到投资期初，将各年现值进行叠加就得到净现值，可由下式计算 [ 7 ] ： N P V = ∑ n = 0 n ( C I − C O ) t ( 1 + i ) − t (11) 式中：CI为流入净现金；CO为流出净现金；i为基准收益率；n为设备的寿命期。 回收期反映了方案投资回收的速度。动态投资回收期是指方案净现金流量现值累计为零时的时间。回收期越短，说明方案越早的开始盈利，设备的寿命期内收益越多，动态投资回收期可由下式计算 [ 7 ] ： P B P = m − 1 + ∑ t = 0 m − 1 F t ( 1 + i ) − t F m ( 1 + i ) − m (12) 式中：m为累计净现金流量首次为正值或零的年数； F t 为第t年的净现金流量。
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user: 4. 算例分析 本文选择长春地区某173 m 2 的保温建筑为研究对象，冬季采暖热负荷为根据系统管道的循环水流量、各时刻的采暖热负荷等数据并参考相关文献 [ 7 ] 进行反复试算最终确定了一个最佳的集热器面积90 m 2 。结合地质勘测报告，确定土壤埋管的相关计算参数，见表1。 Table 1 Relevant parameters of soil buried pipe 热导率(w/m∙k) 井深(m) 比热容(kJ/kg∙k) 导热系数(w/m∙k) 单位散热量(w/m) 直径(mm) 个数 1.99 150 9.46 2.97 29.63 100 5 表1. 土壤埋管相关参数 图2. 采暖期供水温度变化曲线 图3. 采暖期COP随室外温度变化曲线 采暖期热泵出水温度和系统的COP值变化情况见图2和图3。采暖期热泵的最高、低出水温度分别为49.3℃和27.8℃，并随室外温度的升高而增大；系统的COP值随室外温度的下降而降低，采暖期的最大和最小性能系数值分别为4.77和1.79，且室外温度越低时，系统的COP值衰减越快，整个采暖期的平均值为3.23，可以看出该系统的冬季热力性能良好。 经过与设备商家的咨询，对系统中的设备的价格进行确定，得到系统初投资见表2。从表2中数据可以看出，系统中价格较贵的设备是太阳能集热板和土壤源热泵，约占总投资的95.48%。 Table 2 Calculation of initial investment of the syste 土壤源热泵(万元) 循环水泵(元) 管材(含人工费) (元) 太阳能集热板(万元) 总投资(万元) 1.64 425 1500 2.61 4.4510 表2. 系统的初投资计算 将采暖期电能消耗及初投资参数代入经济性指标计算公式得到系统的相关经济性指标，见表3。 Table 3 Calculation results of system economic inde 初投资(万元) 运行费用(万元/年) 费用年值(万元) 净收入(万元/年) 净现值(万元/年) 采暖及空调收费(万元/年) 4.4510 0.295 0.8178 1.0478 4.4699 1.0478 表3. 系统经济性指标计算结果 该系统每年的运行费用为0.295万元，系统的费用年值和净现值分别约为0.9万元和4.47万元，从上述两指标的角度来看，系统是可行的。系统的动态资金流量表情况见表4。 Table 4 Fund flow table of dynamic payback perio 收入(元) 系数 折算后收入 资金流量 10478.16 0.9091 9525.70 34984.30 10478.16 0.8264 8659.15 26325.15 10478.16 0.7513 7872.24 18452.91 10478.16 0.683 7156.58 11296.33 10478.16 0.6209 6505.89 4790.44 10478.16 0.5645 5914.92 -1124.48 表4. 动态回收期资金流量情况表 本系统的动态回收期为： P B P = m − 1 + | ∑ t → 0 m − 1 F t ( 1 + i ) − t | F m ( 1 + i ) − m = 6 − 1 + 4790.44 1124.48 + 4790.44 = 5.81 可见，本系统的动态回收期(PBP)均小于其设备寿命，系统可行。从动态回收期的角度看本系统也具有一定优势。
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user: 5. 结论 本文提出了太阳能–土壤源热泵联合供热系统，分析了该系统的工作原理和运行模式，建立了系统热力分析模型。通过算例分析发现，对于173 m 2 的建筑，系统的冬季平均COP为3.23，系统的热力性能良好；系统的投资为4.451万元，采暖季的运行费用1.0478万元，系统的费用年值和净现值分别为0.9万元和4.47万元，动态回收期为5.81年，系统的经济性可行。
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user: 摘 要 变压器作为电力系统的核心设备，局部放电对变压器以及电网危害极大。针对变压器磁屏蔽破损引起的局部放电问题，本文对一起500 kV变压器低压侧磁屏蔽绝缘破损事故进行研究，分析了局部放电发展的全过程，通过比较离线检测手段和在线监测手段，指出在线监测能够及时发现并准确定位变压器内部发生的局部放电现象。 关键词 :变压器，绝缘破损，磁屏蔽，局部放电 Copyright © 2019 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 电力变压器是电力系统中的核心设备，其运行状况直接关系着电网的安全和稳定运行 [ 1 ] 。一旦发生故障，就有可能引起大面积停电事故，给电力系统和国民经济带来重大损失。局部放电 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] (partial discharge， PD)是电力设备特别是电力变压器绝缘劣化的主要原因，对局部放电进行在线检测是预防电力变压器突发绝缘性故障的有效手段之一。 变压器内部的局部放电 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 是影响电力变压器安全稳定运行的重要因素，仅依靠常规电气试验 [ 5 ] 是很难发现变压器在运行过程中发生的局部放电现象，油色谱分析 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 能够很好地验证变压器内部是否发生了局部放电现象，超声局部放电 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 在线监测技术能够实现对变压器局部放电的长期监测和及时告警，将以上三种方法综合使用，能够比较准确地判断变压器内部是否发生局部放电现象，甚至能够对放电点进行精确定位。本文对某500 kV主变因低压侧磁屏蔽绝缘破损引起的局部放电现象进行分析和研究，探讨500 kV主变局部放电的检测、诊断和处理技术的相关问题。
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user: 2. 主变局放的发展过程 事故变压器型号为ODFPSZ-250000/500，2000年4月1日生产，2000年10月30日投入运行，投运后运行情况良好，未发生过乙炔超标现象。2008年1月9日的正常试验中发现，油中乙炔含量为0.3 µl/l，后缩短监测周期跟踪测试。2008年3月18日乙炔增长到0.7 µl/l，2008年3月28日乙炔增长到1.0 µl/l，达到规程注意值，后对2号主变A相3号潜油泵进行检查，发现其线圈电流达到20.1A，明显偏大，同时潜油泵噪声异常，当天投入1号潜油泵，将3号潜油泵退运并进行更换。之后乙炔含量长期稳定在0.9 µl/l，直到2008年10月10日，发现乙炔增长至2.2 µl/l，相对产气率为28.9%/月，更换1、3号潜油泵后乙炔含量依然持续上升，至11月6日乙炔含量增加至3.4 µl/l，主变内部局部放电的强度在持续增强。 油色谱离线测试数据变化过程如图1所示，相应监测期的变压器负荷变化情况如图2所示。 图1. 油色谱离线测试数据变化趋势图 图2. 监测期内故障变压器负荷变化趋势图
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user: 3. 局部放电在线监测装置及其监测数据 为了提高变压器运行状况的检测水平，检修人员在缩短油色谱离线测试周期的同时，加装OLM0403移动式局放在线监测系统 [ 13 ] [ 14 ] ，它是一套4通道移动式局放在线监测系统，安装了一个宽带电流互感器用于监测铁心接地线上的局放脉冲电流信号，通过特殊抗干扰措施，提取变压器内部的放电脉冲电流信号；两个超声传感器，通过磁吸技术固定在变压器器身上，一个安装在高压侧；另一个安装在低压侧，另一通道用于提供基线噪声参考。 局部放电在线监测系统监测期内的局放峰值趋势图如图3所示，局放平均值趋势图如图4所示。
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user: 4. 局部放电发展过程分析 4.1. 油色谱离线测试数据分析 从油色谱离线测试数据的变化情况可以看出，故障变压器局部放电的发展过程分为三个阶段：第一阶段为2008年1月9日至3月28日，该阶段乙炔含量从0.3 µl/l增长到1.0 µl/l；第二阶段为2008年3月31日至2008年9月10，该阶段乙炔含量基本稳定在0.9 µl/l上下；第三阶段为2008年10月10日至2008年11月8日，该阶段乙炔含量持续上升。 第一阶段3号潜油泵持续运行，由于3号潜油泵电流过大，可以判定3号潜油泵内部转子转动受阻，受阻的原因是转子轴偏斜，转子与定子表面发生摩擦产生的火花将油分解产生乙炔，但转子轴偏斜尚不严重，火花为非持续性的，所以乙炔增长速度并不是很快。第二阶段更换了损坏的潜油泵，乙炔基本稳定，说明变压器内部的放电点已经排除或放电不明显。第三阶段乙炔含量剧增，更换所有潜 图3. 监测期内局放峰值趋势图 图4. 监测期内局放平均值趋势图 油泵后乙炔含量依然持续上升，排除潜油泵产生乙炔的因素，但仅凭借离线测试数据已无法确定放电点的具体位置。 4.2. 局部放电在线监测数据分析 通过局部放电峰值和日平均值两组曲线的分析，可以明显看出，铁心接地线上的局放脉冲电流信号很小，且很平稳，没有明显的内部放电信号传导到铁心。高压侧有间断性超声信号，且与低压侧超声有一定的相关性，但与铁心接地线上的局放脉冲电流信号基本没有相关性。低压侧超声信号起伏变化很大，超声峰值点超过基准值的40多倍，7月9日的一点超过900多倍，持续时间30多分钟，这些最大峰值点持续时间不等，间隔时间较长，且自身很难看出规律，与局放脉冲电流信号也没有明显的相关性。因此初步分析这种超声信号不是由单一的局放产生的。将局放监测的超声信号与变压器的负荷电流曲线对照分析，可以明显看出其相关性，负荷电流大于550 A时，低压侧出现超声信号，负荷突变时超声信号明显大幅度变化。因此可以进一步推断，这是由负荷电流或漏磁引起的接触性放电，同时伴随有震动。 4.3. 离线测试和在线监测数据综合分析 在第一阶段，高压侧和低压侧均监测到了明显的局部放电信号，虽然离线测试数据的分析认为第一阶段乙炔的增加是由3号潜油泵故障引起的，但通过综合分析在线监测数据可知，在第一阶段已经伴随有低压侧漏磁引起的接触性放电现象，只是发展的较为缓慢，而高压侧的传感器，由于安放位置距离3号潜油泵较近，因此在第一阶段能够监测到明显的局部放电信号。 更换潜油泵后，进入第二、三阶段，高压侧监测到的局部放电信号明显减弱，低压侧仍能监测到明显的局部放电信号，这就说明3号潜油泵位置并没有发生局部放电现象，在排除了所有潜油泵造成局部放电的原因后，即可判定在低压侧发生了漏磁引起的接触性放电。再通过与油气监测数据进行相关分析，每次大的超声信号过后，延时一段时间，油气开始上升，其中总烃变化比较明显，乙炔的上升说明发生过放电。
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user: 5. 解体分析验证 对3号潜油泵进行解体验证了第一阶段潜油泵故障是乙炔上升的一个主要因素，图5所示为3号潜油泵转子靠近外圈处的明显划痕，造成划痕时产生的火花导致乙炔的发生。 图5. 3号潜油泵转子上的划痕 对主变低压侧磁屏蔽进行解体检查，发现低压侧第4块油箱磁屏蔽绝缘纸板断裂处及其与油箱接触部位有放电痕迹，如图6、图7所示，低压侧第5块油箱磁屏蔽发生破损，如图8所示。油箱磁屏蔽绝缘纸板被箱壁上焊接的电屏蔽铜板焊道扎破，导致油箱磁屏蔽两点接地，其中低压侧两块油箱磁屏蔽在漏磁场作用下形成闭环，导致驱流放电。 图6. 低压侧磁屏蔽的放电痕迹 图7. 低压侧磁屏蔽与油箱接触部位放电痕迹 图8. 低压侧第5块油箱磁屏蔽绝缘纸有破损
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user: 6. 结论 1) 油色谱离线测试手段依然是发现变压器内部故障的重要手段之一，通过油色谱离线测试和检查潜油泵电流可以及时发现因潜油泵故障引起的乙炔超标。 2) 局部放电在线监测技术是油色谱离线测试的重要补充，局部放电在线监测能够及时发现并定位局部放电点。 3) 变压器磁屏蔽绝缘破损会引起变压器内部产生局部放电现象，应提高变压器制造工艺水平，防止磁屏蔽两点接地。
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user: 摘 要 以永辉超市为调研主体，研究消费者将信任从超市实体店转移到购物平台即京东到家永辉超市，消费者自身因素中性别差异、购物年限、购物频率和收入水平与信任转移的关系。采用调查问卷的方式收集数据，运用SPSS和多元Logistic回归模型，实证研究了消费者自身因素对渠道间信任转移的影响和作用。研究结果表明：在中国电子商务市场环境下，消费者将信任从实体店转移到购物平台的过程中，性别差异对信任转移不存在显著的正向影响，为国外有关研究分歧增加了一个实证；购物年限和购物频率显著影响信任转移，消费者依靠自身交易经验来决定是否作出消费渠道的信任转移；消费者的收入水平对渠道间信任转移不存在显著的正向影响。 关键词 :信任转移，性别差异，购物年限，购物频率，收入水平 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着互联网和智能设备的推广，在线消费已经成为商品交易的重要模式，带动了在线消费者规模的迅速增长。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)调查显示，截至2018年6月，我国网民规模达8.02亿，手机网民规模达7.88亿。由此可见，我国网民和手机网民的规模持续扩大，互联网普及率攀升。在线消费从很大程度上改变了消费者传统的实体店购买模式，在线消费从初期的网页端交易，逐步发展为手机移动端购物，同时利用电子商务扩大市场也成为企业运营必需的发展战略。因此，研究在线消费者自身因素及其对渠道间信任转移的影响，显得具有一定的理论和实践意义。 目前，对消费者信任的动态变化中存在的性别差异影响，有学者进行了初步探索，但基于实体店到同一品牌购物平台，性别差异对信任转移的影响尚未有深入研究。同时，国外学者对性别差异是否影响消费者信任也存在着明显的分歧；关于购物经验对信任的影响研究相对较多，具体到子变量对信任转移存在的影响仍有研究空间；关于收入水平对渠道间信任转移的影响国内外研究相对较少。 以京东到家永辉超市为研究背景，在电子商务环境下研究消费者信任从实体店转移到购物平台的消费者自身因素。采用调查问卷的方式，运用SPSS和Logistics分析方法，研究了性别差异对信任转移的影响，购物经验分为购物年限和购物频率两个方面进行了研究，收入水平是否显著影响信任转移，本研究作出了探索性的尝试。
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user: 2. 文献回顾 Lee和Turban [ 1 ] 将信任作为在线消费者进行交易的中介变量，他认为信任包含四项主要因素，包括买方对在线卖方的可信任度、买方对在线消费环境的信任感，安全因素如第三方认证以及其它的安全保障方法、个人的信任倾向即消费者自身因素。同时，McKnight [ 2 ] 等研究指出在交换关系中，一个重要的考虑因素是愿意进行交换的对象，而信任在决定跟谁交换中起决定性作用。 《中国互联网络发展状况统计报告(第39次)》，中国互联网络信息中心，2016年12月信任转移是逐步认知的进程和构建信任的机制，根据信任目标相关的实体或企业信息产生信赖，该认知过程被称为信任转移。近年来，信任转移已成为国外学术界研究热点，研究发现消费者对一个渠道的信任程度将影响同一品牌其它渠道的信任感知。Kuan和Bock [ 3 ] 发现消费者对实体商店的信赖可以或许明显影响网络平台信任。Hahn和Kim [ 4 ] 在此基础上，提出实体店信任可用于预测消费者使用企业购物平台搜索产品的意愿，该意愿和在线消费信心正向影响消费者的购买意愿。Badrinarayanan [ 5 ] 基于评价性条件反射理论，实证消费者对实体商店的态度正向影响其对在线平台和供应商的态度，其信任也正向影响在线信任。Gefen [ 6 ] 认为消费者依据技术信任和商家信任来决定其购买决策，同时结构保障和情景正常也对信任产生重要影响。 在性别差异的研究方面，Dittmar [ 7 ] 指出消费者的性别和个体差异致使对相同事物的认知也会截然不同，性别差异被认为是个体差异的主要因素，不同性别的消费者即男性、女性，在消费心理和购买决策上具有不同特征，男性对待购物的态度是务实的，而女性则容易具有情绪化的倾向。男性和女性在进行口碑传播时也存在着差别，Mulac [ 8 ] 提出女性进行意见交换时更倾向于感情化。Gefen [ 9 ] 研究了她们分享自己的体验，已期得到他人的赞扬，更多展现的是情感需求的社会表现。男性的沟通交流则更倾向于信息互换，首要是为了晋升社会地位和对别人的影响力。Awad和Ragowsky [ 10 ] 分析了信任传播过程中，男性为了展示本身的知识面和能力，取得对方的认同而发布信息，而女性则是为了与别人分享喜悦，达到自我完善及互惠，因此可以看出性别差异对建立信任及信任传播存在差异。Rodgers [ 11 ] 等研究结果表明，女性消费者相对男性消费者而言，较容易受到感情和当时情绪因素的影响，而消费者满意正是消费者在与网络商家进行愉悦而便捷的交互中，逐渐积累的一种对网络商家及其网络平台的积极情感反馈。因此，Shankar [ 12 ] 提出相对于男性消费者，女性消费者对购物平台及商家满意度将更大程度地影响其对网络商家信任水平的提高或降低。然后，Lewicki [ 13 ] 研究发现在消费者与卖家的关系承诺阶段，性别差异的影响作用并不显著，消费者更看中卖家的经营能力与行为善意。在线消费者和卖家达成较高水平的关系承诺之后，双方建立持续信任，消费者的行为和态度更加忠诚，形成一种稳定的行为意向，这时的消费者性别差异已不显著。 关于购物经验的相关研究，Zucker [ 14 ] 提出信任来源于消费者的消费经验或以前的交易行为，或基于消费对象自身背景而产生的信任感，也基于第三方认证、法律法规等制度信任。基于多层面特征模型，Kim [ 15 ] 提出了消费者建立信任的前因和后果，认为信任的前因包括经验、认知、情感和个性化差异，以此影响信任和对网络购物的风险意识。国内学者发现购物平台的结构保障和供应商因素对在线信任具有显著的正向影响 [ 16 ] ，因此消费者的购物体验，即对购物平台保障和供应商的消费体验将显著影响在线信任，也将增进自身的购物频率。在对信任的进一步迭代研究中，Lewicki [ 17 ] 提出信任的迭代演化可分为三个阶段，分别是基于计算的信任，基于常识的信任，和基于认同的信赖。同时，Singh [ 18 ] 按照时间节点，将信任分为购买前信任和购买后信任，潜在消费者依据间接经验作出是否信任及购买决策，老用户则依靠自身交易经验。 在收入差异对信任的研究方面，国内外实证研究相对较少，Uslaner [ 19 ] 研究了个体特征对信任水平的影响，包括收入水平、性别差异、教育背景、宗教信仰等。Alesina [ 20 ] 和Ferrara [ 21 ] 研究得出收入少、女性、教育程度低、少数族裔的信任水平则更低，在性别差异上，男性比女性拥有更高的信任水平。Delhey和Newton [ 22 ] 提出收入高低造成信任水平的差异，个体的社会经济条件越好，社会信任度越高。综合上述文献，本论文提出了如下假设： H1：在线消费者的性别差异对信任转移具有显著的正向影响。 H2：在线消费者的购物年限与信任转移正相关。 H3：在线消费者的购物频率对信任转移具有显著的正向影响。 H4：在线消费者的收入水平显著正向影响消费者的信任转移。