DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 根据连续油管的不同损伤方式对其失效形式进行分类，对目前常用的连续油管疲劳寿命分析方法进行了研究，重点分析了Miner线性累积理论、应变参数准则、3参数幂函数能量法的寿命预测模型。最后，根据上述疲劳寿命分析方法，笔者指出了现代寿命预测模型的发展趋势与研究方向。 关键词 :连续油管，疲劳寿命，预测模型 Copyright © 2019 by author(s)， Yangtze University 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. 连续油管失效形式 连续油管在使用过程中，会受到物理破坏、化学腐蚀等不同形式的损伤，按照连续油管的损伤方式 [ 1 ] [ 2 ]，其失效形式可分为3种类型：① 物理破坏损伤。连续油管作业工程中，受到挤压、扭转、弯曲、拉伸等力学破坏，在周期性的力学破坏下连续油管产生疲劳损伤，会在一定程度上减少连续油管的使用寿命。② 化学腐蚀损伤。连续油管作业常常在腐蚀性介质环境中，在高温高压的条件下，会增加设备的腐蚀速率。③ 人为因素损伤。主要指装备制造安装失误、作业中操作不当等人为因素造成的连续油管损伤行为。 基于连续油管的受损程度、受损形式各不相同 [ 3 ]，可将其分为以下3种类型：① 变形失效。变形失效是指连续油管作业过程中产生的塑性变形失效。变形失效的主要表现形式为油管鼓胀和截面扁平等。连续油管的塑性变形可能会使油管产生塑性疲劳损伤。② 表面损伤失效。有表面腐蚀损伤与表面接触损伤2种失效形式。表现形式有局部穿孔、压痕、摩痕以及凹陷等 [ 4 ]。③ 断裂失效。断裂失效是连续油管最为普遍的失效形式，包括过载断裂、应力断裂和疲劳断裂。
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user: 2. 连续油管寿命预测方法 针对连续油管较为成熟的疲劳寿命预测理论有：Miner线性累积理论、应力及应变准则和三参数幂函数能量法。基于现场应用与试验数据基础上的经验公式法也较为常见。 1) 基于Miner线性累积损伤理论的疲劳寿命预测方法 该预测方法主要适用于多轴高周疲劳问题，基于线性Miner疲劳法则，构建寿命预测模型，其计算关系式如下 [ 5 ]： N = N M σ M 2 σ r 2 + 2 σ g 2 (1) 式中：N是连续油管基于疲劳累积损伤理论下的计算寿命，次；N M 为连续油管可靠度是0.5时所对应的寿命，次； σ M 为可靠度是0.5时对应的应力，MPa；σ r 、σ g 分别为卷筒与导向架弯曲导致的连续油管的等效应力，MPa。 2) 以应变为参数的疲劳寿命预测模型 该预测模型一般应用于完整连续油管的低周疲劳寿命研究，主要是根据等效塑性应变原理进行计算，对于存在损伤的连续油管预测效果会降低。 基于等效应变理论 [ 6 ]，在径向应力与环向应力耦合作用下连续油管的等效塑性应变关系式为： (2) 连续油管在径向应力与环向应力耦合作用下的疲劳寿命计算公式为： ε p e = C N − α (3) 式中：ε hp 、ε rp 分别为连续油管在内压p作用下的径向应力与环向应力，MPa； α 为材料的塑性指数，1；N为连续油管的计算寿命，次。 3) 三参数幂函数能量法连续油管寿命预测模型 连续油管疲劳寿命预测中常常采用能量法，三参数幂函数能量法能够兼顾考虑连续油管缺陷因素对疲劳寿命的影响(Manson-Coffins方程、幂指函数模型等能量法都忽略连续油管缺陷的影响)，结合三参数幂函数能够综合考虑内压以及初始状态对连续油管疲劳寿命的影响。 4) 疲劳寿命经验公式方法由于在一定程度上忽略了各种因素对寿命的影响，其预测效果具有一定的局限型，但对于环境工况等外部因素相似的连续油管作业，其预测依然具有实用价值，可与理论寿命计算方法进行对比验证，为理论研究提供依据。
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user: 3. 连续油管寿命预测方法发展趋势 1) 基于现有的疲劳寿命预测方法进行改进 基于现有的疲劳寿命预测方法进行改进主要从考虑因素多样化、不确定参数精确化以及适用范围全面化等角度进行深入研究。实际作业中，影响连续油管寿命的因素很多，影响程度也各不相同，且存在不同因素之间相互影响或组合作用的情况，多因素考虑意味着其寿命预测方法具有更加广泛的适用性和更加准确的预测效果；不确定参数精确化应用在基础预测模型建立完成后的修正过程。实际应用时，很难出现两个完全相同的工作环境，参数的选取会影响预测效果，不确定参数精确化不是提高数值精度，而是结合参数的具体影响程度、参数选取的范围来确定参数；适用范围全面化需要脱离单个预测模型的局限性，能够适用于尽可能多的情况(如对含缺陷连续油管的寿命预测等)。 2) 基于计算机仿真技术进行分析 计算机应用能够对具体的连续油管模型进行仿真分析，计算机仿真技术具有分析精确、计算全面的特点 [ 7 ] [ 8 ]。如何建立出能够反映现场实际的连续油管分析模型是该技术的难点，目前主要是基于计算机的有限元分析建立寿命预测简化模型 [ 9 ]。 3) 基于现代优化算法的进行预测模型建立 神经网络、模拟退火算法、模糊算法等现代优化算法技术已经应用于连续油管的寿命预测中，最优化理论能够大幅提升寿命预测效果。
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user: 4. 结语 连续油管在高温高压、高腐蚀性的环境下工作，极易出现失效状况。几种常规的连续油管疲劳寿命分析模型可以在一定情况下预测连续油管的疲劳寿命，但这些预测方法往往不能够满足实际工作需求(如含缺陷连续油管的疲劳寿命预测等)。目前国内对于连续油管疲劳寿命的分析计算处于基于试验法的数据积累阶段，对于复杂状况的寿命预测研究还亟待深入。
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user: 摘 要 采空矿区的塌陷及地表变形是石油天然气管道安全运营的潜在威胁。笔者通过分析矿区开采参数及地质条件，预测采空区地表未来沉陷区域范围及沉陷位移量，对管道进行应力应变分析校核，根据分析校核结果，采取相应的敷设措施，以确保管道建成后的安全运营。 关键词 :采空矿区，敷设措施，安全运营 Copyright © 2019 by author(s)， Yangtze University 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 矿区地下采空部分出现的塌陷会引起不同程度的地表变形，当管道在这些地区敷设时，变形地表会引发管道产生应力应变，严重时甚至会导致管道塑性变形直至破裂，带来巨大的经济损失。为解决这一难题，管道建设者从管道本身可接受的应力应变水平出发，评估未来可能的地表变形对管道安全运营的危害程度，进而采取相应的应对措施，确保管道的安全运营。在日照–东明原油管道工程设计建设过程中，模拟了赵楼煤矿矿区未来可能发生的沉陷及地表变形，研究了管道应力应变状态及敷设方式，提出了相应的工程措施。
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user: 2. 赵楼煤矿的开采状态及地质特征 赵楼煤矿煤层平均总厚约243.57 m，含煤25层。可采及局部可采煤层平均总厚度9.86 m，占煤层总厚度的69%。其中3号煤层占可采煤层总厚度的60%，是主采煤层，其他煤层均为暂不可开采煤层。赵楼煤矿开采工艺为长臂式全部垮落法管理顶板开采，煤层为水平煤层，开采范围内充分采动，平均开采厚度10.3 m，平均开采深度780 m。
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user: 3. 赵楼煤矿地表沉陷预测及管道敷设分析 3.1. 设计方法 用基于概率积分法的采空区沉陷预测模型对采空区未来地表变形进行预测分析，得出采空区沉陷位移及沉陷影响范围。建立管道和土壤间的相互作用模型，结合土壤、管道特性参数等，用有限元分析的方法判定管道在最苛刻条件下的应力应变状态 [ 1 ] [ 2 ]，根据分析结果制定相应的工程措施。 3.2. 基本参数及分析模型 赵楼煤矿矿区采空基本参数和管道及敷设基本参数见表1、表2。赵楼煤矿属近水平煤层，开采深度为780 m，开采厚度为10.3 m，采深采厚比为75.73，大于规定的地表不连续变形的采深采厚比临界值40，因此采用地表均匀连续变形模型进行分析，不考虑地表的不均匀沉降。 Table 1 The basic parameters of subsidenc 开采 深度/m 开采 厚度/m 煤层 倾角/(˚) 下沉 系数/1 时间 系数/1 水平 移动系数/1 基岩 移动角/(˚) 松散层 移动角/(˚) 影响 传播角/(˚) 780 10.3 0 0.75 2.5 0.36 65 65 - 表1. 采空基本参数 Table 2 The basic parameters of pipeline and its layin 管道 外径/mm 管道 壁厚/mm 管道 钢级 外防 腐层 设计 压力/MPa 管顶 埋深/m 回填 土质 敷设 方向 610 9.5 L450 LSAW 3LPE 8.0 1.2 密实黏土 中间穿过 表2. 管道及敷设基本参数 3.3. 煤矿采空区沉陷预测 根据煤矿开采基本参数及地质情况，用采空区沉陷预测分析软件对沿管道敷设方向对应的地表变形轴向、横向和竖向位移情况进行预测分析(图1)，结果显示，地表变形的影响范围约为2000 m，其中最大竖向位移为7.7 m，最大轴向位移为2.8 m，无横向位移。 图1. 管道所在位置地表变形位移 3.4. 管道应力分析 采用三向土弹簧模型进行土壤对管道的约束作用分析。将土壤对管道的约束作用简化为3个方向上离散的非线性弹簧(图2)。采用管单元和弹簧单元对采空区管道受力情况进行分析，模拟给定地表变形情况下，管道与土体之间的相互作用，确定管道在该工况下的力学反应。 图2. 管土作用模型 3.5. 变形分析结果 当回填土为中密黏土时，在地表沉陷变形最大的工况下，管道最大等效应力、最大应变校核计算结果见图3。管道受到的最大等效应力为277 MPa，小于钢管许用应力，拉伸和压缩应变也均小于容许值，表明采取土壤换填后，可满足要求。 图3. 最大等效应力分布图
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user: 4. 赵楼煤矿管道敷设工程措施 针对赵楼煤矿矿区充分采动后的沉陷预测及管道变形分析结果，结合采空区管道敷设基本要求 [ 3 ]，制定工程措施。 1) 编写赵楼煤矿区管道施工技术要求及详细技术方案，对施工过程进行重点监管。对参加施工的各级人员进行专项作业培训，掌握采空区管段施工技术要求。 2) 对矿区管段管沟进行单独验槽，严格把控管沟尺寸、沟底平整度和纵向边坡。 3) 对采空区管段的焊口进行外观检查、100%超声波和100%射线检查，检测的合格等级应达到规定的验收标准。 4) 采空区管段应尽量保持顺直，不宜设置水平转角及热煨弯头，尽量减少冷弯弯管的数量。 5) 加大管沟尺寸，管沟内采取砂土换填措施，管底预埋300 mm厚砂土(砂土的塑性指数IP ≤ 3，且0.1 mm以下的颗粒不应超过15%)。 6) 运营过程中加强监管，建立应变监测系统，实时监测管道应变状态，确保运营安全。
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user: 5. 结语 1) 赵楼煤矿矿区在采取适当工程措施后，管道可通过赵楼煤矿矿区敷设。 2) 管道通过赵楼煤矿敷设时，换填砂土后，管道应力应变值均小于容许值，满足工程要求。
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user: 摘 要 PVD插板在软土地基中形成竖向的排水通道。在上部辅加荷载的作用下，水从上部铺设的沙垫层形成水平排水通道排出。使软土地基在较短的时间内达到较高的固结度。在缅甸成品油库项目中，利用PVD排水板排水法在较短的时间内达到理论沉降计算，加速了地基固结沉降速度，大大缩短了施工工期。 关键词 :PVD插板，软土地基，排水，沉降 Copyright © 2019 by author(s)， Yangtze University 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 竖向PVD排水板排水法是排水固结法的一种形式。该方法使地基的沉降在加载预压期间大部分或基本完成，从而提高地基的承载力和稳定性。使构筑物在使用期间不产生不利的沉降或沉降差 [ 1 ] [ 2 ]。PVD排水板排水法以其施工工期短，沉降量小、稳定性好、造价低等优势在软土基处理工程中占据了举足轻重的地位 [ 3 ]。 缅甸成品油库项目为场区标高6.0 m以下为淤泥层，淤泥深度为22~24 m；标高6.0~10.0 m为沙回填层，需要地基处理场区面积约为10 × 10 4 m 2 。采用PVD排水板和沙垫层组合的施工方法加速了地基固结速度，有效提高了地基的承载力和稳定性，缩短了施工工期，取得了良好的效果。
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user: 2. 技术原理及特点 2.1. 技术原理 利用插板机械在含水量大、孔隙比大、压缩性高、深厚的软土地基中插设具有良好透水性的PVD排水板，在软土地基中形成竖向的排水通道，在排水管道上部铺设沙垫层形成水平排水通道增加排水性能。在上部附加荷载(如预压堆载、沙垫层等)的作用下，在软土地基中产生附加应力。软土地基中的孔隙水应力和附加应力引起的超孔隙水应力随着孔隙水排出而降低，地基的孔隙水含水量也随之降低，从而增加了土体密实度，使软土地基在较短的时间内达到较高的固结度，大大减小地基处理后构筑物的沉降。 2.2. 技术特点 1) PVD排水板可在超软弱地基上进行施工，适用于淤泥、粉土及饱和性土等软土地基。 2) PVD排水板施工快、工期短，每台插板机每日可插板35000 m以上。尤其对于深厚的软土地基进行加固时，可大大缩短施工工期。 3) PVD排水板由厂家批量生产，质量均匀易控制，具有良好的滤水、透水和排水性能，适应地基变形的能力强，不影响排水性能；材料重量轻，搬运方便，施工质量易控制和检查；PVD排水板的断面尺寸小，插入时对地基土扰动小，连续性好；施工机械简单，施工速度快，施工场地整洁。
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user: 3. 操作要点 3.1. 施工准备 3.1.1. 回填沙场地验收 按照场地标高设计要求，对回填沙用设备进行平整，回填沙顶部标高满足设计要求。 3.1.2. 技术准备和测量放线 1) 根据设计给定的处理长度、宽度及板距计算出布设的排数和列数。 2) 划分各施工区域，用全站仪测放各区域控制点，各区控制点插红色小旗同时打下木桩并标明控制点编号。 3) 在已放样确定的范围内，用经纬仪和50 m钢尺按图纸布置测放出PVD排水板打设板位(测放误差控制在 ± 50 mm以内)，边角处排水板可根据实际情况作适当调整，并用竹签或排水板芯等插入沙垫层作标记。 4) 做排水板布桩图和施工记录表格，向现场施工人员进行技术交底和要求，做好施工记录，防止遗漏。 3.1.3. 插板设备组装调试 缅甸成品油库项目插板设备采用挖掘机改装液压静压式插板机，将普通挖掘机卸掉小臂后，加配高25 m的专用活动插板架，利用挖掘机自身的液压传动系统驱动插板机侧面链条传动，插板机上的桩管芯将PVD排水板送入地下，达到设计深度后，插板机前下脚会离地，证明已插到硬土层。上拔桩套管，割断PVD板，移机转入下一根桩位。 3.1.4. 场区沉降观测点设置 在PVD排水板安装前需提前埋设沉降观测点，排水期间，沉降量小于15 mm时，每3天观测1次，沉降量大于15 mm时，需每天观测，每月定期进行月沉降报告总结，验证PVD插板后场地沉降效果是否满足设计要求。 3.1.5. 集水井安装和场区排水沟 PVD排水板处理软土地基需要装大量的集水井，并开挖纵、横向排水明沟，沟底铺PVD布防渗，及时将井内的积水抽出。集水井底标高为6 m，间距50 m (长度和宽度方向各50 m)，井深4 m，井直径为600 mm，采用透水性良好的混凝土管组装，外侧用纱网包裹。 3.2. 打设PVD排水板 PVD排水板施工顺序为：定位 → 将PVD排水板通过导管从管靴穿出 → 将PVD排水板与桩尖连接贴紧管靴并对准桩位 → 插入PVD排水板 → 拔管剪断PVD排水板。 1) PVD排水板导管靴与桩尖均采用圆形。桩尖平端与导管靴配合要适当，避免错缝，防止淤泥在打设过程中进入导管，增大对PVD排水板的阻力。 2) PVD排水板入土深度以穿透淤泥层为准，实际打入深度不得小于设计深度。PVD排水板接长时，采用滤膜内芯板平搭接的连接方式，搭接长度应大于20 cm。打设后的PVD排水板的垂直度偏差应控制在1.5%以内，打设过程中应保证排水带不扭曲，透水膜不被撕破和污染。 3) PVD排水板打设完毕后，剪断多余的部分，剪断时应保证沙垫层以上的外露长度至少为20 cm，使其与沙垫层贯通，保证排水顺畅。 3.3. 堆载预压 为取得良好的固结沉降效果，在回填沙过程中，堆沙的高度超出设计场地标高2 m，超出设计标高的回填沙作为上部压载的荷载。堆载预压时间一般不少于30 d，上部荷载的移除时间应结合地基沉降的数据是否满足设计沉降要求来确定。 3.4. 插板完成区域排水 插板完成后，及时对区域内的集水井进行抽排水，淤泥层中的水通过PVD插板排至沙层内，通过集水井将水抽出汇至纵横向排水明沟内，加速地基固结沉降。
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user: 4. 质量控制措施 1) 为保证沙垫层具有良好的透水性能，在插板过程中提供足够的支承性能，沙垫层应采用含泥量小于5%的中粗沙，且不含有机杂质，碾压密实。 2) 严格按施工图设计的位置、间距进行测放PVD排水板插设位置，并作好标识，严禁随意施插。 3) 桩尖与套管要配套，避免淤泥进入套管。一经发现，必须及时清除，以免塑料板与套管壁间的摩擦力增大带出塑料板。 4) 严格检查PVD排水板的回带长度，当其超过50 cm时，必须在相邻板位处补打一根，且回带的根数不宜超过打设总根数的5%。 5) 为确保PVD排水板打设深度，插板机塔架上应设有明显的进尺标记，以控制排水板的打设深度。
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user: 5. 结语 缅甸成品油库项目经沉降观测表明，在插板1年后，沉降量达到720 mm，符合预期理论计算结果。相较于换填法、静置固结法，节省了工期，大大降低了施工成本。PVD排水板在该项目的成功应用为今后类似软土地基处理提供了技术借鉴和参考。
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user: 摘 要 基于ANSYS和LS-DYNA软件，开发出一种计算方法。建立事故计算模型，利用连续介质力学原理计算管线管壁处受到的应力情况，研究了处于应变状态下发生爆裂事故时的力学动态过程和管道可能被破坏的条件。 关键词 :管道，ANSYS和LS-DYNA软件，连续介质力学，力学动态 Copyright © 2019 by author(s)， Yangtze University 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 管道交叉穿越处是天然气管道运输系统中非常关键的部分。目前对管道穿越处下方天然气管道破裂事故发生级联效应的可能性研究较少。笔者通过ANSYS和LS-DYNA软件系统对石油管道交叉穿越处事故进行研究，以提高石油天然气管道交叉穿越处的功能稳定性，并降低发生事故时产生级联效应的概率。
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user: 2. 地下管道穿越处的事故数值模拟 2.1. 事故计算模型的建立 图1为模型对称示意图。为减少计算单元维度，根据对称原理只计算了整个模型的1/4部分。针对土壤、管道内部介质(天然气或石油)和计算区域顶部的空域，采用了多组分有限体积方法，通过欧拉变量描述连续介质。这种状态下，计算单元与空间紧密相关，不会随着时间的变化产生变形 [ 1 ]。 初始阶段，在管道中通过设定压缩比来确定介质的初始压力。天然气在7.5 MPa压力条件下的压缩比为75.0，石油在6.0 MPa条件下的压缩比为1.05，土壤环境上方空气压力为1个标准大气压。模型设定的参数：低合金机构钢管道(16 Mn)直径1420 mm，壁厚20 mm；管道相互以90˚直角穿越，上部管道距地面深度为1 m；管道之间的距离为0.5 m；土壤环境为亚黏土；裂痕长度为24 m (根据对称原理在模型中为12 m)。裂痕长度确定的前提是两根焊接在一起的管道钢管长度分别为12 m。 图1. 构建计算模型示意图 2.2. 相邻管道负载条件下管道破裂尺寸和特点研究 在下部管道发生爆裂时，对上部管道的负载情况进行了计算研究。对下方管道从下部、上部和侧面发生爆裂的3种情况利用ANSYS和LS-DYNA软件进行了数值模拟。下方管道侧面发生爆裂进行计算时，在不考虑一个对称平面的前提下建立了一个新的计算模型。图2为受爆裂影响上方管道和土壤环境的变形特点，可以看出下方和上方爆裂对管道产生的负载区别明显。 图2. 不同位置爆裂上方管道和土壤环境的变形特点图 在管道上部或侧面发生破裂的初始阶段，压缩的气体会剧烈的穿透土壤冲向地表。在这种情况下，下方爆裂管道破损的部分受反作用力影响被压在土壤中，因此不会直接对上方管道造成影响。在该模型中，从管道开始爆裂瞬间到上方管道爆裂漏出气体流量平稳，整个过程持续时间仅0.3~0.5 s左右。 下方管道从底部遭到爆裂破坏时，管道爆裂区域在内部压力作用下被展开，并在最初阶段阻止气体透过土壤冲出地表。在管道爆裂处会形成一个气腔，只有当气腔达到很大的规模时，气体才会透过土壤从侧面冲出。爆裂管道发生事故部分向上移动，当达到临界变形时管道发生破损并脱离主管道。爆裂飞离的管道碎片通过挤压小规模土壤夹层影响上部管道。气体从下方管道脱离主管道区域通过气腔穿过土壤冲向地表。在该环境中，没有考虑外漏气流对上方管道的直接影响。这种情况下，从事故发生到泄漏气体流量平稳，整个过程持续时间是管道从上部和侧面爆裂情况时间的2~4倍(约1~3 s左右)。 从破损角度看，危险区域长度不超过1个管道直径的长度。管道下部区域在管道发生弯曲变形时出现褶皱现象。管道下部的破裂导致相邻管道的位移明显大于上部和侧部破裂时的位移，塑性变形水平大致相同时，变形区域可达20~30个管道直径。
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user: 3. 结语 1) 当多条地下管线互相穿越，其中一条管线在穿越点发生爆裂事故时，选择了相应模型来计算其运动参数和应力应变状态。 2) 当下方管道的主裂纹处于管体上部、侧面和下部时对上方管道形成的负载差异明显。当爆裂发生于管体上部(侧面)时，天然气会剧烈地冲向地表，而管道之间不会有直接的相互接触。当爆裂发生于管体下部时，事故开始阶段管道爆裂处会展开并阻碍天然气直接冲向地表，管道爆裂部分脱离管体后会通过土壤对上部管道产生巨大冲击力。
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user: 摘 要 本文基于停车换乘和全程自驾两种出行模式，考虑两类出行时间价值和偏好不同的用户，以瓶颈模型为基础搭建双层规划模型，探究了停车场运营商和公交公司在市场竞争和政府干预两种情况下的交通定价方案。其中，换乘停车场和中心停车场分别由公交公司和私人运营商所有。上层管理者的目标函数是最大化利益主体的净利润；下层跟随者根据上层设定的交通价格，选择最小化个人出行成本的交通出行方案。最后通过算例验证了模型的有效性，并发现随着时间价值较高出行者对应出行比例的增大，完全市场竞争和政府管控下的系统总成本之间的差距会逐步增大。 关键词 :停车换乘，用户异质性，交通收费，双层规划，瓶颈模型 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 随着城镇化进程的不断加快，城市私家车保有量快速增长，越来越多的人选择私家车作为上班通勤的主要交通方式。但由于土地资源的限制，很多大城市(特别是市中心)的停车位供给水平很难满足路网上的驾车出行需求，尤其是早晚高峰的通勤时间，停车难问题更加突出，市中心停车场附近的交通拥堵问题进一步恶化 [ 1 ]。为了缓解城市交通压力，单方面提高交通供给水平(例如道路基础设施建设、停车场等)会催生出更多的市中心停车需求，显然是不可持续的。学者们提出利用经济手段或其它创新型的交通管理方案，在系统内部转化部分的机动车出行需求，从而降低人们的出行成本 [ 2 ] [ 3 ]。学术界认为提高公共交通的利用率不仅可以缓解交通拥堵和停车压力，还能在很大程度上降低交通出行系统的碳排放量；但实际上很多出行者离公共车站的距离较远，相比于驾车出行并不十分方便，因此学者们建议在公共站点附近提供停车换乘设施，并基于此提出停车换乘(Parking and Ride， P&R)体系。它允许出行者从家驾车到附近的P&R停车场，再从停车场换乘公共交通到达市中心的工作地；政府为了吸引通勤者选择P&R出行一般会设定较低的停车价格 [ 4 ] [ 5 ]。目前P&R已经在很多发达国家得到应用，2015年中国住建部也印发文件重点强调大力推进P&R停车设施建设，做好停车规划与城市综合交通体系相关规划的衔接。上海作为国内城市发展的引领者，截至2017年底，已经建成15个P&R停车设施，但运营效果整体呈现出冷热不均的现象，一些换乘停车场的工作日泊位周转率超过0.8次/泊位，接近超负荷运转；而有些停车场则不足0.2次/泊位 [ 6 ]。 为了提高停车换乘体系的运营效果，不少学者对P&R模式进行了分析，目前的研究主要集中于两方面：一是从停车场设施供给角度提出最优P&R设计方案。Song和He等人基于多个节点相连的路网结构上提出了一个具有互补约束的数学规划，并利用有效集算法寻求停车场的选址、停车位供给水平及公共交通服务水平的最优解 [ 7 ]；Aros-Vera通过混合线性规划模型，借助Logit模型刻画用户出行选择，探究给定数量的P&R停车设施的选址问题，实现停车位的最大利用率 [ 8 ]；Holguin-Veras等分别基于线性城市(通勤走廊)和二维城市结构，应用抛物方程近似法，研究了极大化潜在P&R需求下的P&R设施最优选址问题 [ 9 ]。二是在已有的P&R设施条件下，从定价策略探究最优的交通管理方案，这也是本文的主要研究内容。黄海军等人考虑全程驾车、地铁直达、停车换乘三种交通出行方式，以瓶颈模型为基础，建立了基于Logit随机均衡出行选择模型，并通过优化地铁票价和停车收费水平，分别实现社会净效益和地铁公司收益最大化 [ 10 ]；Liu和Meng通过连续离散的时间价值假定和基于概率论的随机用户均衡原则，建立了引入拥挤收费的不动点模型，结果证明综合应用拥挤收费与P&R体系是可以实现系统最优 [ 11 ]；Gao和Sun等在P&R体系中引入可交易的许可证制度借助C-Logit模型和双层规划模型，研究了许可证价格对社会总成本的影响 [ 12 ]。 尽管已经有不少关于P&R模式下的交通定价策略的研究，但目前还存在以下三点缺陷：首先过于简化公共交通的成本构造函数，例如公共交通的服务频率、拥挤程度、停车场单位运营成本等经常被忽略；其次一般假定用户具有相同的时间价值，往往会忽略用户异质性对出行选择的影响；同时大部分研究通常以最小化社会总成本作为模型优化目标，但交通定价本身是一种经济行为，有无政府干预可能驱使企业做出不同的定价决策，基于不同的优化目标分析可能会得到更全面的结论。 本文研究了出行者具有不同出行偏好时，停车场运营商和公交公司的交通定价问题。考虑自由市场和政府干预两种模式，基于瓶颈模型建立了双层规划模型：将出行者对出行方式、出行时间以及停车设施的选择作为下层规划，画出用户出行均衡模式图；将运营商对交通定价的决策作为上层规划。分析和对比双层规划在两种模式下的最优解，为完善交通系统设计和收费政策提供理论基础。
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user: 2. 模型建立 2.1. 模型背景及参数说明 考虑有一条公路和公交线路并行的连接居民区O与工作地D的交通系统，如图1所示。系统中有两种不同功能属性的停车场：一是由停车场运营商(企业P)在D处运营的市中心停车场(停车场2)，单位运营成本较高；二是由公交公司(企业Q)为了推进公共交通的使用，在瓶颈处运营的P&R停车场(停车场1)，单位运营成本较低。 拥有小汽车的通勤者每天早晨从O出发到D上班，共有两种交通出行方式选择：一是全程自驾，在工作地附近的停车场2处停车；二是先自己开车到瓶颈处，然后在瓶颈处的停车场1停车换乘公交到达工作地。两个停车场的停车位供给数量恰好能满足系统中的最大出行需求。本文重点研究这两种停车场的相互竞争，为了简化研究，则不考虑公交直达的出行方式。另外假定系统中的出行者是异质的，不同出行者具有不同的出行价值和出行选择偏好。 图1. 单OD双模式出行的系统示意图 假定系统中存在两类出行者：低收入人群(Group w)和高收入人群(Group b)，所有出行者都具有相同的期望到达时间 t * 。设 α i 表示第i类出行者的单位行驶时间成本； θ i 是公交车内拥挤系数( θ i > 0 )； β i 和 γ i 分别表示提前到达和晚到的单位时间惩罚费用( β i < α i < γ i )，令 δ i = β i γ i / ( β i + γ i ) 。参照Cohen [ 13 ] 和Arnott等 [ 14 ] 的研究，本文假定Group w具有相对较高的时间价值、比较灵活的工作时间和对公交拥挤较低的忍耐度；同时相比于车厢内的单位拥挤成本，通勤者往往对单位通行时间成本更敏感。整体上，各参数间的关系如公式(1)所示： α w > α b ， β w < β b ， γ w β w = γ b β b = η θ w > θ b α w / θ w > α b / θ b (1) 设系统中总的出行需求为N，Group w和Group b的总人数分别为 N w 和 N b 。设两类出行者中选择全程自驾的人数分别为 N w A 和 N b A ，选择P&R出行的人数分别为 N w T 和 N b T ，则存在 N w A + N b A = N A ， N w T + N b T = N T ， N A + N T = N 。模型中涉及到的其它参数的补充说明如表1所示。 Table 1 List of other notations involved in the mode 参数类别 参数符号 参数含义 停车场属性 p 1 ， p 2 停车场1和停车场2各自设定的停车费，其中 p 1 ≤ p 2 c 1 ， c 2 停车场1和停车场2单个停车位的运营成本，其中 c 1 < p 1 ， c 2 < p 2 ， c 1 < c 2 公交运营成本 F 公交运营的固定成本(如员工工资、保险费等) a 公交运营的变动成本(与业务量有关，如每班车消耗的汽油、维修费用等)，可用来反映公交车的服务频率 个人出行成本(包括小汽车出行和P&R出行) v 1 ， v 2 小汽车和公交车的自由流行驶速度，其中 v 1 > v 2 L 从O到瓶颈处的距离 l 从瓶颈处到D的距离 P ( x ) 与乘坐距离x有关的公交车票价 T 停车换乘所需时间 s 瓶颈处的通行能力 表1. 模型中涉及到的其他参数说明 2.2. 上层交通定价优化目标 如第1章所述，自由市场竞争模式下，两家运营商的定价目标均为自大化自身利益，其中企业P收入来源仅为中心停车场的停车费，企业Q的收入来源包括P&R停车场的停车费和公交车费。公式(2)和(3)分别表示了两家企业交通定价的优化目标： max T R P = p 2 N A − c 2 N (2) max T R Q = ( p 1 + P ( l ) − a ) N T − c 1 N − F (3) 政府干预模式下，政府期望通过各项管制，引导企业定价目标与最大化社会利益方向一致，则优化目标变为公式(4)，其中 M C i A 和 M C i T 分别表示两类出行者中全程自驾和P&R的人均出行总成本。 max T R = p 2 N A + ( p 1 + P ( l ) ) N T − a N T − ∑ i = w ， b [ N i A ( M C i A ) + N i T ( M C i T ) ] − ( c 1 + c 2 ) N − F (4) 2.3. 下层交通出行广义出行费用 2.3.1. 全程自驾出行费用 由于瓶颈处的通行能力有限，全程自驾的出行者们不可能都在期望时间到达工作地。每一个出行者都需要在瓶颈处的排队延迟费用、早到或晚到的惩罚费用和在停车场2停车的费用之间做权衡，选择最合适的出发时刻。总出行费用如式(5)所示： C i A ( t ) = α i T ( t ) + β i max { 0 ， t * − t − T ( t ) } + γ i max { 0 ， t + T ( t ) − t * } + p 2 ， i = w ， b (5) 式中： T ( t ) 表示小汽车从家出发到停车场的总行驶时间，包括自由流通行时间和瓶颈处的排队等待时间，即 T ( t ) = ( L + l ) / v 1 + D ( t ) / s ；第二项和第三项分别表示t时刻到达瓶颈处的出行者对应的早到或晚到惩罚费用；第四项是D处的停车费。 2.3.2. P&R出行费用 出行者自驾到瓶颈处的停车场2，并通过换乘公交到达工作地，出行成本包括四个部分：从家出发到达D处花费的时间费用、公交车票价、车厢内拥挤成本和瓶颈处的停车费用。其表达式为： C i T ( l ) = α i ( L v 1 + l v 2 + T ) + θ i N T + P ( l ) + p 1 ， i = w ， b (6) 其中出行者在路上耗费的交通时间包括以 v 1 的速度驾车从家出发行驶到瓶颈处的时间、停车换乘的时间T和以 v 2 的速度乘坐公交从瓶颈处到达D处的时间。
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user: 3. 用户出行均衡状态分析 3.1. 人均交通出行成本分析 假定系统中所有出行用户都不存在信息不对称的问题，即都清楚掌握交通状态和停车场信息。当达到均衡状态时，每一位出行者都不可能通过单方面改变其出行时刻或交通方式来减少自己的出行成本。图2是全程驾车用户均衡出行分布模式。如图2所示，考虑到单位延迟时间成本和行驶时间成本对出行成本的影响，Group b会选择在早高峰的中间时间段出行，Group w则更愿意选择在临近早高峰开始或结束的两个时间段出行。 r 1 i 和 r 2 i 分别表示第i类通勤者中早到者和晚到者的出发率，即 r 1 i = α i s / ( α i − β i ) ， r 2 i = α i s / ( α i + γ i ) 。 图2. 全程驾车用户出行均衡分布 用户均衡状态下，每类群体中各个出行者的出行成本相等。参照文献 [ 15 ] 中的研究，以恰好到达工作地的出行者的交通成本为例，Group w和Group b的人均出行总成本可分别表示为： M C w A = δ w N A s + α w L + l v 1 + p 2 (7) M C b A = δ b N b A s + α b α w δ w N w A s + α b L + l v 1 + p 2 (8) 停车换乘的人均总成本可表示为式(9)和(10)。 M C w T = α w ( L v 1 + l v 2 + T ) + θ w N T + P ( l ) + p 1 (9) M C b T = α b ( L v 1 + l v 2 + T ) + θ b N T + P ( l ) + p 1 (10) 3.2. 交通出行模式组合概览 用户的出行选择行为取决于出行方式、个人时间价值和缴纳的交通费用(包括停车费和公交费)。在用户均衡状态下，整体上共存在9种可能的交通出行组合，如表2所示。 Table 2 Nine possible traffic pattern 编号 交通出行状态 条件 交通出行方式分布 1 两类出行者都选择全程驾车 M C w A < M C w T ，   M C b A < M C b T N w A = N w ， N b A = N b N T = 0 ， N A = N 2 两类出行者对全车驾车和P&R都有选择 M C w A = M C w T ， M C b A = M C b T N w A + N b A = N A N w T + N b T = N T N w A ， N b A ， N w T ， N b T > 0 3 Group w只选择全程驾车，Group b对两种出行方式都有选择 M C w A < M C w T ， M C b A = M C b T N w A = N w ， N b T = N T 4 Group w只选择全程驾车，Group b只选择P&R M C w A < M C w T ， M C b A > M C b T N w A = N w = N A N b T = N b = N T 5 Group w对两种出行方式都有选择，Group b只选择P&R M C w A = M C w T ， M C b A > M C b T N w A = N A ， N b T = N b 6 Group w对两种出行方式都有选择，Group b只选择全程驾车 M C w A = M C w T ， M C b A < M C b T N w T = N T ， N b A = N b 7 Group w只选择P&R，Group b对两种出行方式都有选择 M C w A > M C w T ， M C b A = M C b T N w T = N w ， N b A = N A 8 Group w只选择P&R，Group b只选择全程驾车 M C w A > M C w T ， M C b A < M C b T N b A = N b = N A N w T = N w = N T 9 两类出行者都选择P&R M C w A > M C w T ， M C b A > M C b T N w T = N w ， N b T = N b N A = 0 ， N T = N 表2. 九种可能的交通出行组合 参照表2中参数的取值范围设定，例如市中心停车场的停车费必然高于P&R停车场；同时考虑企业为了保证自身净利润也会设置较为合理的交通收费价格，来影响用户的出行选择。因此上述9种交通出行模式并不都是稳定的，例如状态(1)、(4)、(8)和(9)。状态(2)总体上是一种相对稳定的组合，政府也最期望在现实中实现状态(2)，即两类出行者对两种出行方式都有选择。因此在下面的模型讨论和算例分析中，我们将重点对第二种出行均衡状态进行讨论。 根据交通出行组合(2)的定义，我们得到均衡状态时的方式分担情况为： N A = α w s ( l v 2 − l v 1 + T ) + ( P ( l ) + p 1 − p 2 ) s + θ w s N δ w + s θ w (11) N T = δ w N − α w s ( l v 2 − l v 1 + T ) − ( P ( l ) + p 1 − p 2 ) s δ w + s θ w (12)
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user: 4. 交通定价策略优化分析 基于上一章中状态(2)的出行模式，这一章考虑自由竞争和政府管制两种模式，分别对企业P和企业Q的交通收费策略进行优化求解。这里将定价问题看作是一个双层决策博弈，上层管理者是领导者，下层出行者是跟随者：下层出行者根据上层设定的交通价格选择出行成本最小的交通出行方式。下层跟随者的目标函数是最小化个人出行成本，上层领导者的目标函数是最大化利益主体的净利润。该问题的下层问题可以转化为两类出行者对两种交通方式均有选择的用户均衡，下层问题的解可以转化为上层问题的约束，从而将双层规划问题转化为带线性约束的单层数学规划问题 [ 16 ]。 4.1. 企业P和企业Q净利润最大(自由竞争模式) 企业P需要在停车场2设置合理的停车费以保证其自身利润最大化，企业Q需要同时考虑公交车费和P&R停车费以实现自身利益最大化，两家企业的目标函数分别如公式(13)和(14)所示。 max T R P = − ( p 2 ) 2 s + p 2 [ α w s ( l v 2 − l v 1 + T ) + ( P ( l ) + p 1 ) s + θ w s N ] δ w + s θ w − c 2 N (13) max T R Q = − ( P ( l ) + p 1 ) 2 s + ( P ( l ) + p 1 ) [ δ w N − α w s ( l v 2 − l v 1 + T ) + p 2 s + a s ] δ w + s θ w       − [ a δ w N − α w s ( l v 2 − l v 1 + T ) + p 2 s δ w + s θ w + c 1 N + F ] (14) 对式(13)求导得到停车场2的最优停车费定价如公式(15)所示，也称为企业P对企业Q的价格的反应函数。同理，对公式(14)关于 P ( l ) + p 1 求一阶导数，得到企业Q对企业P的价格的反应函数，如式(16)所示。 p 2 = P ( l ) + p 1 + α w ( l v 2 − l v 1 + T ) + θ w N 2 (15) P ( l ) + p 1 = 1 2 [ δ w N s − α w ( l v 2 − l v 1 + T ) + p 2 + a ] (16) 在竞争经营模式下，对于两家企业来说，各自从自身利益最大化出发，最稳妥的定价决策都是基于对对方定价策略的反应，即实现“纳什均衡”。联立方程(15)和(16)，得到纳什均衡点为： p 2 = 2 θ w N 3 + 1 3 ( δ w N s + a − α w ( l v 2 − l v 1 + T ) ) (17) P ( l ) + p 1 = 1 3 [ θ w N − α w ( l v 2 − l v 1 + T ) ] + 2 3 ( δ w N s + a ) (18) 4.2. 社会净收益最大(政府干预模式) 此处将最大化系统净收益转化为最小化社会总成本，则政府期望优化的目标函数如公式(19)所示： min T C = N w A ( δ w N A s + α w L + l v 1 ) + N b A ( δ b N b A s + α b α w δ w N w A s + α b L + l v 1 ) + N w T [ α w ( L v 1 + l v 2 + T ) + θ w N T ] + N b T [ α b ( L v 1 + l v 2 + T ) + θ b N T ] + a N T + F + ( c 1 + c 2 ) N (19) 式中第一项是全程驾车的出行总成本，第二项是P&R的出行总成本，第三项是公交和停车场运营的总成本。结合约束条件，目标函数(19)可以转化为如下的式子： min T C = ( α w N w + α b N b ) ( L v 1 + l v 2 + T ) + N T ( θ w N w + θ b N b ) + ( N − N T ) ( P ( l ) + p 1 − p 2 ) + a N T + F + ( c 1 + c 2 ) N (20) 参照公式(12)可将式(20)转化为关于 P ( l ) + p 1 − p 2 的函数，由此求得式(20)的一阶最优条件为： P ( l ) + p 1 − p 2 = a − [ N b ( θ w − θ b ) + α w ( l v 2 − l v 1 + T ) ] 2 (21) 在此最优解下两种交通方式的流量分配结果为： N A = a s + N b s ( θ w + θ b ) + α w s ( l v 2 − l v 1 + T ) + 2 θ w s N w 2 ( δ w + s θ w ) (22) N T = 2 δ w N − α w s ( l v 2 − l v 1 + T ) − a s + N b s ( θ w − θ b ) δ w + s θ w (23) 由式(22)和(23)可知，政府对交通收费价格的管控不会影响交通方式的流量分配结果，只会影响社会总成本大小。
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user: 5. 算例分析 本章用一个算例验证前面的模型结果，并对数据结果做进一步分析。首先通过变动停车换乘时间和瓶颈处的通行能力，探究基础设施建设水平对系统成本和利润的影响；其次通过调整两类出行者的分布比例探究企业竞争策略下的总成本与政府期望总成本之间的差异变化。模型输入参数如下：系统中出行需求设为 N = 10000 ，两类出行者对应的权重系数(元/min)分别为 ( α w ， β w ， γ w ， θ w ) = ( 1.2 ， 0.5 ， 1.5 ， 0.02 ) 和 ( α b ， β b ， γ b ， θ b ) = ( 0.8 ， 0.6 ， 1.8 ， 0.01 ) 。路段参数为 l = 10 km ， L = 30 km ， s = 70 辆 / min ， T = 10 min 。速度参数为 v 1 = 0.5   km / min ， v 2 = 0.33   km / min 。停车场和公交公司运营参数为 c 1 = 1 元 / 停 车 位 ， c 2 = 5 元 / 停 车 位 ， F = 0 元 ， a = 0.5 元 / 人 。 5.1. 停车换乘时间和通行能力变化 设两类出行者所占比例相等，通行能力s由60辆/min变化到80辆/min，停车换乘所需时间T由8分钟变化到12分钟。图3~6分别显示了不同通行能力s下，停车换乘时间T变化对两家企业定价策略、各自净利润(10 3 元)、系统总成本(10 3 元)和P&R出行分担比例(%)的影响。 图3. 不同通行能力s下企业定价决策随停车换乘所需时间的变化 图4. 不同通行能力s下企业净利润随停车换乘所需时间的变化 图5. 不同通行能力s时社会总成本随停车换乘所需时间的变化 图6. 不同通行能力s时P&R出行分担比例随停车换乘所需时间的变化 由图3可以看出，随着瓶颈路段通行能力的提高，个人自驾出行成本降低，因此停车场运营商和公交公司都通过降低收费价格使系统重新恢复均衡，定价降幅分别为2元和6元左右。这是由于通行能力的提高降低了出行者全程驾车的个人出行成本，这必然会吸引更多出行者选择全程自驾，公交公司不得不选择大幅降低交通价格避免更多用户流失。另一方面，停车换乘时间的增加对两家企业的价格决策影响大致相同，定价降幅大约都为1元左右。结合图4的企业净利润变化情况进一步分析得到，道路通行能力提高使得两家企业的利润都有所降低，公交公司降低的幅度超过25，000元，但停车场运营商损失较小；停车换乘时间增加使得停车换乘成本提高，诱使更多人选择全程驾车出行，最终公交公司利润降低，停车场运营商的利润反而有所增加。因此公交公司要重点加强P&R设施的建设，该因素会显著影响出行者的出行成本和用户均衡状态。 图5的结果表明，社会总成本对停车换乘时间的变化并不敏感，仅有略微上浮。这可能是由于尽管停车换乘时间增加使得均衡状态下的个人出行成本提高，但更多人选择全程自驾又使得公交运营的变动成本降低，成本变动有所抵消。另外，通行能力提高有助于社会总成本显著降低。这和均衡状态下的个人出行成本以及公交运营的变动成本降低有关。 图6中P&R出行分担比例变化结果显示，通行能力的提高和停车换乘时间的增加都会诱使更多出行者选择全程驾车方式出行，这与实际情况相符。但有趣的是，通行能力的变动对停车换乘出行分担比例的影响在逐渐削弱。事实上，单方面提高通行能力的同时也带来了更多的全程驾车出行需求，这使得全程驾车出行成本的降幅有所减小。 5.2. 两类出行者所占比例对系统总成本的影响 这里设通行能力s = 70辆/min，停车换乘时间T = 10 min，Group w所占比例由0.4变化到0.7，图7是自由竞争模式下和政府干预模式下的系统总成本随出行者比例的变化情况，政府管制下的社会总成本一定是最低的。 图7. 竞争模式和政府干预模式下的社会总成本随出行者比例的变化 根据图7的结果，可以发现企业竞争模式下，为了追求各自利润最大化，其定价决策往往使得系统总成本无法达到最优，且这种成本差异会随着Group w在出行者中所占比例的增大而不断扩大。为了避免这种情况，政府不能放任市场自由，交管部门需要适时对交通价格进行管控，例如设置合理的上限和下限或调整税率，使系统总成本与政府期望的最低总成本差距不会过大。
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user: 6. 结语 本文主要分析了自由竞争模式和政府管制模式下两家企业的最优交通收费策略。借助瓶颈模型，基于个人出行成本最小化分析出行者在全程驾车和停车换乘之间的出行决策。基于稳定性和合理性的考量，在给出的不同用户均衡状态类型中选择两种出行方式均有涉及的状态作为重点进行定价策略优化研究。研究发现，政府管控交通收费价格时，其定价决策只会影响系统净收益，对交通方式分担比例没有影响。通过算例分析进一步发现：1) 瓶颈处通行能力提高和停车换乘时间增加会使得停车换乘流量分担比例和交通定价水平都有所降低，但从企业整体运营绩效来看，通行能力提高会降低公交公司和停车场运营商的净利润，而停车换乘时间增加则只会降低公交公司利润，停车场运营商利润反而有所增加。2) 社会总成本随着通行能力提高有显著降低，受通行能力变动影响不大。3) 自由竞争模式下的社会总成本与政府管控模式下的最小总成本之间的差异随着Group w在出行者中所占比例的增大而增大，政府可以通过设定交通收费价格上下限进行适时管控。 本文只对停车收费和公交票价进行了优化分析，但并未考虑停车场容量对系统成本和企业盈利的影响。其次，随着人们环保意识的增强，交通系统碳排放也应该加入出行成本的考虑。这些是我们未来的研究方向。
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user: 摘 要 由于社会竞争日趋激烈，向“智慧化转型”已成为我国物流园区的一大趋势。在疏解非首都功能的大背景下，京南物流基地，作为北京市保留的四大基地之一，在过去发展的重要历史时期，发挥了关键作用。然而，在谋求更大发展中，京南物流基地的传统发展模式也难以为继，迫切需要智慧化建设来实现转型升级。本文首先介绍了京南物流基地现状，探讨基地在转型智慧园区过程中存在的问题，并提出了智慧园区建设推进的思路。 关键词 :京南物流基地，智慧园区，信息化 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 为了适应互联网和物联网的发展趋势，目前各地都非常重视物流信息化建设，鼓励发展综合性和专业性的物流信息服务和物流的交易平台，有效地促进了传统物流园区服务模式的变革。在这种背景下，“智慧物流园区”也应运而生——以物流信息化平台为核心运营纽带和依托，基于物流信息化平台的支撑构建物流园区新的运营服务体系，通过整合有形资源和无形资源，提供增值服务，实现模式创新。本文通过实地调研京南物流基地的11家地权企业和承租公司，了解基地的发展现状，收集物流基地中各企业的基本信息化数据，最后针对其现存问题为智慧园区建设提供了新的手段。
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user: 2. 研究方法 在前期大量调研和收集资料和充分熟悉、消化和利用有关研究资料的基础上，本文采用文献研究法、问卷调查法对京南物流基地各企业的信息化程度进行摸底，进一步分析京南物流基地建设过程中所存在的问题，最后为京南物流基地智慧园区规划方案提供支持。 问卷所涉及的问题主要包括两个部分，分别是基础信息模块和智慧园区模块，其中基础信息模块包括园区车辆管理信息化、园区生产信息化两部分，智慧园区模块包括：效能园区、可靠园区、实力园区、美丽园区、平安园区。
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user: 3. 文献综述 智慧园区是以“园区 + 互联网”为理念，融入社交、移动、大数据和云计算，将产业集聚发展与城市生活居住的不同空间有机组合，形成社群价值关联、圈层资源共享、土地全时利用的功能复合型城市空间区域。智慧园区可以整合信息技术和各类资源，充分降低企业运营成本，提高工作效率，加强各类园区创新、服务和管理能力，为园区铸就超强的软实力 [ 1 ]。我们对国内智慧园区现状及物流基地的转型成功的案例进行研究，以下文献给予本文很大的参考价值。 刘鸿雁(2016)在《建设智慧园区，助推传统园区升级》中指出智慧园区是智慧城市的缩影，积极建设智慧园区，对发展智慧产业，建设智慧城市有着积极作用。并且在明确智慧园区概念的基础上，进一步探讨我国传统园区存在的问题，并提出建设智慧园区的意义 [ 2 ]。 邱建军(2016)在《智慧园区现状及未来》表明“十三五”规划中提出，我国将支持绿色城市、智慧城市、森林城市建设和城际基础设施互联互通。智慧园区作为智慧城市的关键组件亦纷纷涌现。传统园区的发展是以生产要素为驱动的规模化扩张，忽略了对园区发展质量与效率的提升，而智慧园区则是以信息、知识和智力资源为支撑，强调均衡有效地提高园区运行和管理效率，跨越式提升园区发展的创新性、有序性和持续性 [ 3 ]。 马梅彦(2016)在《我国智慧园区研究综述》中通过分析智慧园区的经济效益，明确传统园区的发展方向。综合分析了智慧园区的建设因素及运营模式，在此基础上，又明确了智慧园区的发展趋势 [ 4 ]。 花常生、杨成福、王毅睿、马杰(2017)在《智慧园区建设研究》中阐述了园区的智慧化建设是今后的主要方向，总结了智慧园区的特征及建设意义，分析了园区建设主体的需求，给出了智慧园区的总体架构体系，最后，总结了智慧园区建设过程中存在的一些认识误区，并针对误区提出了园区建设的推进思路 [ 5 ]。 傅小宁、王震(2017)在《基于物联网、云计算新型智慧园区的部署研究》中阐述了智慧园区的定义及功能需求，对智慧园区核心技术应用和发展趋势进行了分析，同时总结了运营商部署智慧园区的优势，探讨基于物联网、云计算、大数据等技术部署智慧园区的系统架构及盈利模式 [ 6 ]。 梁影君(2018)在《智慧城市视角下智慧园区规划建设策略与探索》中从智慧城市视角出发，对智慧园区规划建设策略完成一次有益的探索。主要包括资源利用的实时监控、环境全自动监控、智能建筑应用、园区安全动态监控、停车信息推送及导航、政府企业人才综合服务平台、智慧旅游发展规划等内容。同时也指出，未来智能园区需不断提升信息化、便捷化、人性化水平，才能满足园区企业和人才不断变化发展的需求 [ 7 ]。 郑赟、谢述旭(2018)在《基于物联网的智慧园区建设探索》中首先介绍了物联网的发展现状和关键技术，然后针对物联网在智慧化建设过程中遇到的信息不规范问题提出了解决思路 [ 8 ]。 王学勇、徐均、张谦、张文博(2019)在《基于物联网的智慧园区信息平台的设计分析》中通过对智慧园区的信息平台的需求以及其整体设计进行分析，以此使信息平台更好的符合智慧园区的发展 [ 9 ]。 靳欣欣(2019)在《简析5G如何应用在智慧工业园区》中从5G本身的特性和产业发展、技术应用的需求出发，探究智慧园区通信升级的必然性 [ 10 ]。 同时，廖艳军(2019)在《智慧园区在新时代城市建设中的使命与价值》中指出产业园区是中国改革开放的伴生物，历经了40年的跌宕起伏，在中国城市化与工业化进程中，扮演着重要的核心载体与驱动器的作用，为中国改革开放40年来的城市发展立下了汗马功劳。该文章介绍智慧园区4.0具有资本为王、运营为本、资源为体、服务为用、共享为主、智慧为妙六大特征 [ 11 ]。