DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 试验内容 3.1. 试件制作 试件分两组，分别为直径219 mm及273 mm，材料为Q345钢管，壁厚均为8mm，核心混凝土强度等级为C50，膨胀剂掺量分别为0、5%、7%、9%，作为对比，每组中一个试件不填充混凝土(空钢管)，试件高度均为750 mm。试件一端先焊接一块400 mm × 400 mm × 25 mm钢板，然后浇筑混凝土(自密实)并做留样处理，待混凝土凝结硬化后，用砂浆抹平顶面，用同样尺寸钢板焊接，试件规格及材料基本性能见表1~4。 Table 1 Test piece specification 组号 试件编号 钢材 混凝土 L (mm) D (mm) t (mm) D/t 膨胀剂参量 养护时间 第 一 组 GK-1 Q345 - 750 219 8 27.375 - - GP-1-0 Q345 C50 750 219 8 27.375 0% 28天 GP-1-5 Q345 C50 750 219 8 27.375 5% 28天 GP-1-7 Q345 C50 750 219 8 27.375 7% 28天 GP-1-9 Q345 C50 750 219 8 27.375 9% 28天 第 二 组 GK-2 Q345 - 750 273 8 34.125 - - GP-2-0 Q345 C50 750 273 8 34.125 0% 28天 GP-2-5 Q345 C50 750 273 8 34.125 5% 28天 GP-2-7 Q345 C50 750 273 8 34.125 7% 28天 GP-2-9 Q345 C50 750 273 8 34.125 9% 28天 表1. 试件规格 Table 2 Mechanical parameters of steel pip 直径(mm) 壁厚(mm) 屈服强度(MPa) 抗压强度(MPa) 极限应变 219 8 373 419 0.055 表2. 钢管实测力学参数 注：数据来源主要是将空钢管进行轴心抗压试验测试所得。 Table 3 Mechanical parameters of concrete sample block for 28 days of curin 组别 砼强度等级 膨胀剂掺量(%) 抗压强度(MPa) 体积变化率(%) 第一组 C50 0 69.84 −0.0076695 C50 5 69.84 0.0009270 C50 7 69.84 0.0017241 C50 9 69.84 0.1504268 第二组 C50 0 69.84 −0.00598 C50 5 69.84 0.00293 C50 7 69.84 0.00505 C50 9 69.84 0.00838 表3. 混凝土留样试块养护28天的力学参数 说明：体积改变量=实测体积-标准立方体体积。 Table 4 Test piece colum 组别 编号 D × t × L D/t L/D f y (MPa) F cu (MPa) 约束效应系数θ 第一组 GK-1 219 × 8 × 750 27.4 3.42 373 − − GP-1-0 219 × 8 × 750 27.4 3.42 373 69.84 1.31 GP-1-5 219 × 8 × 750 27.4 3.42 373 69.84 1.31 GP-1-7 219 × 8 × 750 27.4 3.42 373 69.84 1.31 GP-1-9 219 × 8 × 750 27.4 3.42 373 69.84 1.31 第二组 GK-2 273 × 8 × 750 34.1 2.75 373 − − GP-2-0 273 × 8 × 750 34.1 2.75 373 69.84 1.02 GP-2-5 273 × 8 × 750 34.1 2.75 373 69.84 1.02 GP-2-7 273 × 8 × 750 34.1 2.75 373 69.84 1.02 GP-2-9 273 × 8 × 750 34.1 2.75 373 69.84 1.02 表4. 试件一栏表 注：其中约束效应系数 θ = A S f y A c f c k ，A s 为钢管横截面面积，A c 为钢管混凝土中混凝土截面面积，f y 为钢管屈服强度，f ck 为混凝土轴心抗压强度标准值，取值为f ck = 0.67f cu ，f cu 为立方体抗压强度标准值。 3.2. 试验装置 该试验在贵州大学土建实验室进行，自密实钢管混凝土试验装置如图3所示，采用YAJ-10000微机控制电液伺服压力试验机进行加载，在钢管外侧中部对称四个位置贴大小为3 cm长度的应变片，每个位置的2个应变片相互垂直，应变片位置示意图如图4所示，然后采用静态应变测试仪(DH3818-2)进行应变数据的采集与记录；采用RLX50A-1000拉线式位移传感器测构件纵向变形。 图3. 试验装置图 图4. 应变片位置示意图 3.3. 加载过程及试验现象 将安装好所有装置的钢管柱推到压力机上，加载速率为30 KN/s进行快速加载，在荷载达到屈服前，构件无明显变形。当荷载持续加载至屈服荷载时，钢管两端与垫焊接位置及中部出现鼓曲，且随着荷载持续增加，鼓曲的幅度增大，但钢管中部变化比端部略小；当荷载接近极限荷载时，钢管中间沿45˚局部鼓曲；当荷载达到最大后，承载力开始下降，最后在钢管中部出现一条与轴线大约呈45˚的斜裂缝。 3.4. 试验结果如表5所示 Table 5 Results of axial compression tes 组别 试件编号 约束效应系数θ 实测极限承载力Nu 实测屈服承载力Ns 理论极限承载力Nu1 理论屈服承载力Nu2 (Nu-Nu1) /Nu1 (Nu-Nu2) /Nu2 第一组 GP-1-0 1.31 4849.9 4213.9 4749.1 7443.5 2.1% −34.8% GP-1-5 1.31 7267.5 4680.1 4749.1 7443.5 53.0% −2.4% GP-1-7 1.31 6861.0 4461.2 4749.1 7443.5 44.5% −7.8% GP-1-9 1.31 5334.4 4377.4 4749.1 7443.5 16.5% −28.3% 第二组 GP-2-0 1.02 未压坏 6615.2 − − − − GP-2-5 1.02 未压坏 7200.4 − − − − 表5. 轴心受压试验结果 注：由于压力机的限制，部分构件未压坏或未做。Nu1：按钢管混凝土统一理论计算极限承载力；Nu2：按式(5)计算极限承载力。
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user: 4. 试验结果与分析 根据表5统计结果，没有参膨胀剂的钢管混凝土极限承载力与统一理论计算的结果相差2.1%，与统一理论计算结果接近，说明钢管混凝土统一理论对未参膨胀剂钢管混凝土承载力的计算吻合度好；而对于膨胀剂参量为5%、7%的钢管混凝土，其极限承载力比统一理论计算的结果分别提高了53%、44.5%，承载力提高效果相当明显，钢管混凝土统一理论对参人膨胀剂的钢管混凝土极限承载力计算吻合度较差；膨胀剂参量为9%的钢管混凝土极限承载力比钢管混凝土统一理论计算结果提高16.5%，承载力提高效果不是很明显。通过绘制屈服承载力和极限承载力与膨胀剂参量的关系见图5，可以看出随着膨胀剂掺量的增加，自密实钢管混凝土的极限承载力呈现先增加后降低，膨胀剂参量在5%~7%之间时钢管混凝土承载力提高幅度较大，因此膨胀剂参量应控制5%~7%之间较为合理，同时通过表5可以看到当钢管混凝土参入合理膨胀剂后，极限承载力宜使用式(5)计算。 图5. 第一组试件屈服荷载和极限荷载与膨胀剂掺量的变化关系 试验的记录和数据处理，得到了如图6所示的不同膨胀剂掺量钢管混凝土短柱轴心受压应力应变曲线和荷载位移曲线变化关系。 图6. 直径219、不同膨胀剂参量钢管混凝土试验值与数值模拟对比 1) 从应力–应变曲线来看，从刚开始加载到接近屈服点时，它们近似重合，所以弹性阶段的弹性模量并无太大差别，单一曲线整体变化趋势(指曲线的走势)相似，从四组曲线总体可以看出，随着膨胀剂掺量的增加，自密实钢管混凝土的屈服应力和极限应力先增加后降低。 2) 由直径为219 mm的不同膨胀剂掺量钢管混凝土应力–应变曲线可知，膨胀剂掺量为5%、7%时，极限应变与极限承载力均明显提高。由于直径为273 mm钢管混凝土试验曲线无下降段，由于机械条件限制，导致数据不足，得不到更准确的结论。 同时通过在钢管混凝土环向和纵向的应变片采集了随着荷载的增加，环向及纵向的应变与荷载的关系如图7所示，其中纵向应变为负，环向拉伸应变为正。 图7. 不同膨胀剂掺量荷载随纵向应变和环向变化关系 由图7可以明显看出膨胀剂掺量为0%、5%、的钢管混凝土构件在屈服时，其环向拉伸应变均在0.004左右，纵向应变均在−0.006左右，而膨胀剂掺量为7%的钢管混凝土构件在屈服时，其纵向应变和环向应变分别为−0.008和0.005，其抗压刚度相比前两种钢管混凝土构件的抗压刚度要小，膨胀剂掺量为9%的钢管混凝土构件，在荷载达到屈服时，纵向和环向应变分别为−0.1和0.008，纵向抗压刚度减小的十分明显；且图7可以看到膨胀剂掺量为5%时，其纵向抗压刚度最大，产生以上现象的主要原因是：对于膨胀剂掺量为0%的钢管混凝土构件，由于混凝土收缩变形，导致混凝土与钢管之间没有完全的接触，不能充分发挥协调受力，而膨胀剂掺量为5%和7%的钢管混凝土构件在混凝土凝结硬化过程中会产生体积膨胀，消除了混凝土收缩变形引起的脱空现象，钢管与混凝土能很好的协同受力；当膨胀剂掺量为9%时，混凝土的体积膨胀大于混凝土的收缩变形，且钢管两端用钢板焊封，导致钢管的环向产生较大压力，在外荷载作用下，钢管环向较早的进入屈服，其环向应变迅速增大，对混凝土约束效果减弱。降低了钢管混凝土的承载力。
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user: 5. 模拟试验及分析 为了验证膨胀剂对钢管混凝土的力学性能的影响，本文利用有限元软件ABAQUS进行建模分析，为了探究套箍系数与膨胀剂对构件承载力的影响，在直径为273和219的基础上，新增了直径为350和400两种管径，其他条件保持不变；针对不同膨胀剂参量的钢管混凝土，其中钢管设置为壳单元，混凝土为实体单元；并将分析结果与试验进行对比分析见图8。 图8. 不同膨胀剂掺量和不同直径与钢管混凝土屈服应力的关系 从图8可以看到，随着套箍系数的降低，屈服应力逐渐下降，说明钢管对混凝土的约束效应逐渐削弱；随着膨胀剂的增加，钢管混凝土的屈服应力逐渐增加，当膨胀剂掺量为5%、7%时，屈服应力及极限强度提高明显，当膨胀剂掺量为9%时，屈服应力及极限强度提高幅度降低，说明钢管混凝土在膨胀剂参入量在5%~7%之间较合理高。因此建议钢管混凝土膨胀剂参入量应控制在5%~7%，通过曲线拟合，得到了钢管混凝土承载力放大系数与膨胀剂变化关系如图9所示。 图9. 拟合曲线
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user: 6. 结论 1) 适量膨胀剂的掺入，不仅能提高钢管混凝土屈服荷载和极限荷载，且能改善钢管混凝土变形能力。 2) 试验研究所针对的几组膨胀剂掺量结果显示，膨胀剂参量为5%、7%时，屈服承载力与极限承载力明显提高，能充分发挥钢管与核心区混凝土承压协同作用，膨胀剂参量宜取5%~7%之间。 3) 本课题通过钢管混凝土短柱轴心受压试验，研究膨胀剂掺量对构件承载力及延性的影响，得到试验条件下的膨胀剂合理掺量，为江凯河特大桥工程施工提供了理论支持。
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user: 摘 要 本文将根据中国教育部制定的《普通高中音乐课程标准(2017年版)》和剑桥国际发布的A-Level音乐课程标准(2017年版)为基础，从培养目标、课程设置、音乐鉴赏和评价方式这几个方面，对中英课程标准进行比较和分析。 关键词 :中国英格兰高中，音乐课程标准比较分析 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 2018年1月，《普通高中音乐课程标准》(2017年版)通过教育部官网面世，标志着高中音乐课程标准改革的开始，也预示着高中音乐教学的转型。英国音乐教育以其专业性、科学性在世界上处于领先地位，拥有世界一流的学术资源，并且非常重视学生的音乐素质培养。英国高中的教学模式也极为发达。A-Level为12~13年级，相当于中国的高二和高三，学生年龄在16~17岁。2017年，剑桥发布的A-Level音乐课程的国际标准，为英国A-Level高中的音乐教学指明了方向。下面将从培养目标、课程设置、音乐鉴赏和评价方式这几个方面对中英高中音乐课标来进行比较和分析。
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user: 2. 培养目标 在中国的课标中，从情感态度与价值观、过程与方法、知识与技能这三个维度来展开，新课标又提出了审美感知、艺术表现和文化理解这三种音乐学科核心素养。强调音乐课应丰富学生情感体验、培养学生审美情趣；指出音乐的学习过程比结果要重要、学会音乐不如会学音乐；提出音乐学科中系统的知识与技能是人的音乐素质中不可缺少的部分，为学生进一步学习音乐奠定基础 [ 1 ] 。 英国剑桥的课标是让学生通过聆听、创作和表演来培养对音乐的热爱。发展各种西方和非西方音乐风格，流派和传统的听觉欣赏，鼓励对音乐的热爱，作出明智的批评性回应。通过在西方和非西方传统中作曲和表演来发展创造性和解释性技能，在更广泛的文化背景下加深对音乐的理解。同时要自信地沟通理解，支持以证据为基础的论证判断。培养高等教育和终身学习中音乐研究所需的技能和理解，并且希望学生今后能成为一名音乐家 [ 2 ] 。 笔者认为，中国的课标更注重审美，抽象性更强，英国的课标更注重实践，技能性更强，注重指引性。中国的培养目标具有浓厚的社会主义核心价值观的渗透，红色文化、民族文化参与其中。但是，中国在对学生的音乐学习技能和成就这一方面的重视程度还有所不足。与中国的音乐课程标准相比，英国的音乐课程标准对学生的音乐知识与技能的起点要求更高，学生在高中阶段就要做好充分准备，逐步踏入更专业、更系统的音乐学习。同时，英国还会挖掘音乐的内在价值和自然属性。但以培养音乐家的目标来培养学生，这或许有一定的局限性。
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user: 3. 课程设置 中国的必修课程有音乐鉴赏、演唱、演奏、音乐创作、音乐与舞蹈、音乐与戏剧六个模块，选择性必修课程有合唱、合奏、舞蹈表演、戏剧表演、音乐基础理论、视唱练耳六个模块。新版课标中，增加了选修课程，整体上显得更加完善，但受目前高考规范的影响，中国高中音乐课的开设情况仍然不容乐观，音乐课始终是毫无疑问的边缘学科，即使开设，也顶多是寥寥无几的音乐鉴赏课，与课标中的要求相距甚远。 A-level课程更基于学生的兴趣，强调的是课程深度，是英国学生进入大学前的主要测试课程。在当中，大部分学生都会学习乐器，学生可以参加乐器考试。另外，有很多不同的音乐社团，其中包括合唱团、管弦乐团、摇滚乐队和爵士乐队等。这在很大程度上归功于课程标准的引导。 英国的音乐课程由音乐表演、音乐创作、音乐聆听和评价三个部分组成。剑桥国际AS和A-Level Music鼓励学习者学习各种音乐并建立自己的个人兴趣。学习者能够在聆听，作曲和表演的音乐活动与世界各地的各种音乐之间建立联系。教师可以灵活地构建剑桥AS和A-Level音乐课程大纲，以便课程支持和培养学习者的音乐体验，兴趣和能力 [ 3 ] 。 在学习教学大纲的课程时，学习如何以更好的理解和目的倾听，创作和表演。这些技能对于音乐家来说非常重要，并且有助于使学生能更高层次地学习和享受音乐。在AS Level，学习者专注于听力，作曲和表演。为了倾听，他们研究集合作品。选择这些是为了支持学习者发展他们的听力技巧和对音乐的理解，包括作曲技巧和表演练习，学习使用西方乐谱。学生还可以听取和探索他们选择的其它音乐，并识别如何通过各种音乐进行交流，鼓励学生在学习作曲和表演时建立自己的个人音乐兴趣。通过这一点，学会开发自己的作品和表演程序。 在A-Level，学生有机会建立个人研究。他们从作曲，表演和调查音乐中选择两个感兴趣的领域。学生有机会提高他们的音乐知识，技能和理解，并通过更深入的学术写作进行交流。在整个课程中，鼓励学生分析和评估并展示以实践和理论理解为基础的工作。通过学习和聆听，通过学术写作来呈现对音乐的理解，这将有助于他们接受高等教育或就业。 以上可以看出中英在课程设置上都以涵盖了审美、表演和批评三个维度，其中审美是音乐欣赏或音乐鉴赏，表演包括演唱和演奏，批评涵盖了音乐评价，也就是学生对音乐的理解和感悟，这一点后文会进行论述。总之，英国的课程设置更加严谨一些，讲究实际，对学生在表演、创造、聆听评价方面的要求更加严格。
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user: 4. 音乐鉴赏 以音乐鉴赏课为例，中国十分关注中国传统音乐和世界民族音乐的风格和文化特征，欣赏中外优秀音乐作品，注重感受和理解，以聆听为主。而英国的音乐鉴赏课明显会以西方音乐为主，涵盖了民谣，爵士乐，流行音乐和世界音乐等各种流派。下面是英国音乐鉴赏课的流程节选。 学生应掌握在原有的知识和技能基础上继续提高演唱演奏、作曲和聆听的能力。进一步提高他们演唱和演奏的流畅、精确以及表现力，并理解音乐作品的结构、风格、类型和传统特点。鼓励学生要像音乐家一样通过实践来不断增强分辨力和意识。合理使用音乐技术以及欣赏和理解更多内容和风格的音乐。 课标列出了学习者在课程中需要学习的知识和技能。学生需要准备听力文件。学生通过学习集合作品和自由选择音乐的组合来培养技能。作品集来自西方古典传统，包括巴洛克音乐和古典音乐。 此外，还介绍了学习听音乐的方法。他们需要发展音乐和语境理解，听觉感知和音乐素养，以及用自己的语言来理解音乐的能力。在培养他们的技能时，鼓励学生学习来自不同时代，背景和传统的各种音乐。要做到这一点，学生需要发展他们的听觉感知技能。听觉感知是能够倾听熟悉和陌生的音乐并能够识别重要特征，它也能够辨别出同一作品的两部作品或两部作品之间的异同，这与对音乐设备的理解有关。学生需要了解这些设备在音乐和历史上的使用方式。 学生需要通过一般的音乐才能和音乐素养来支持这些听觉感知技能，包括音乐如何用符号表示。通过掌握这些听力技巧，学生应该能以更好的理解来进行创作和表演。例如欣赏的音乐作品有JS巴赫的勃兰登堡协奏曲第5号，BWV1050，以及亨德尔的皇家烟花的音乐，HWV351。 从以上可以看出，英国音乐鉴赏要求学生对作品有一个全方位的理解和感悟，运用所学知识去透析作品内涵，有较高的思维深度。同时，在音乐鉴赏的同时也锻炼了学生的写作水平和思辨能力。
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user: 5. 评价方式 中国的评价方式是根据学科核心素养，即审美感知、艺术表现和文化理解而实行的，主要采用日常学习表现和模块学业质量来进行评价，其中有音乐成长记录册、班级演唱、音乐会、合唱节、节目展演等形式。 英国评价方式的四个部分分别为听力、表演、撰写和批判性反思，每一项内容都给出了具体操作细节和流程，一环扣一环。以第一个部分“听力”为例，书面写作，2小时100分，分为三个部分。考生要回答所有三个部分的问题。 A部分：表现实践，共35分，45分钟。它有三个必修问题。A部分包括一系列短期和长期问题，侧重于成分技巧和表现实践，长度和难度都在增加。这些问题需要了解集合作品。B部分：了解音乐。共35分，45分钟。它有两个问题，考生选一个问题。这些问题将集中于音乐理解，包括作品中的构图技巧及其效果。C部分：联系音乐，共30分，30分钟，有三个问题。考生选一个问题。这些问题需要更广泛的音乐流派和风格的知识。 较之中国的评价标准，英国的评价标准描述更加具体严谨、可操作性较强，环环相扣，难度更大，具有挑战性。我国课标中是把评价分散到各个内容标准中，例如在演唱、演奏、创造等方面，都要求学生对自己和他人作出评价。在我国课标中是这样规定的：“学生学习音乐的意愿、状态、方法和效率”“学生体验、感知音乐的能力和审美情趣”。仅仅提出要进行评价，但没有更明确的说明。这是一个值得注意的问题。因为在学生没有建立起一套衡量标准的情况下笼统地对自己和他人的音乐行为进行评价，必然是盲目而片面的。而学生评价音乐和音乐表演的能力在很大程度上反映并促进着学生的音乐能力水平，因此，有必要在这个方面规定得再明确一些。
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user: 6. 结语 通过上述比较我们可以发现：中英两国的音乐课程标准存在一定的差异。为此，我们还需要做出不懈努力。在当今音乐教育学科领域不断倡导多元文化的背景下，了解世界一流国家的音乐学科前沿动态也很有必要。高中是整个教育体系中极为重要的环节，了解英国高中音乐课程标准能对中国高中音乐教育提供一些借鉴。比如，提高美育在我国教育中的位置；重视音乐的母语文化传承，着力挖掘本民族的音乐资源；制定分区、多级化的课程标准在课程标准，制定过程中适当降低标准要求等。总而言之，最终要结合我国音乐教育的特色，能因地制宜地完善我国的音乐课标。
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user: 摘 要 提高风电消纳能力，需在电–热联合系统中加装储热设备，提高热电联产机组的调节能力，增强电力系统的灵活性，解决风电消纳问题。风电预测功率的随机性导致调度问题的不确定性，要求调度方案不仅能满足目标费用最优，而且希望目标费用受不确定性的影响在可接受范围之内。本文基于参数的敏感区域方法，建立含储热的热电联产与风电机组联合运行鲁棒多目标优化经济调度模型。模型包含极小化机组运行的煤耗成本，弃风惩罚费用两个目标，约束条件包括联合调度系统的常规约束、鲁棒约束。利用细菌群体趋药性算法和鲁棒条件检验方法求解模型。通过仿真计算，验证了所提模型和算法的鲁棒性，经济性和有效性，并通过三种模型对比说明本文模型费用最优，鲁棒性最好，风电消纳能力得到了提升。 关键词 :鲁棒多目标优化，鲁棒约束，储热，热电联产，风电消纳 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 近十多年来，我国的风电装机规模得到了跨越式的发展。截至2016年底，全国的风电装机容量达到了1.49亿千瓦，占全部发电装机容量的9%，风电发电量2410亿千瓦时，占全部发电量的4%，平均利用小时数1742小时 [ 1 ]。但在风电迅速发展的同时，也面临着严重的风电消纳问题。根据国家能源局的统计数据，2016年全年弃风电量达497亿千瓦时，弃风较为严重的地区是弃风率都在20%以上。2017年上半年，弃风限电形势明显好转，风电弃风电量235亿千瓦时，平均弃风率达15.3% [ 2 ]。 弃风的主要原因是风电出力本身具有随机性、扰动性和不确定性，消纳风电需要系统提供更多的灵活性，而在风电大规模集中开发的“三北”地区，燃煤火电机组为主的调节能力有限。此外，在供热期间，热电联产(combined heat and power， CHP)机组“以热定电”，出力受到很大限制，调节能力进一步下降，加剧弃风现象。 很多研究工作将风电消纳问题的解决范围拓展到了电–热综合能源系统，提升热电联产机组的调节能力，促进风电消纳，减少弃风。文献 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 在传统模型基础上增加了热平衡约束、热电机组的热电耦合约束、储热装置运行约束等，建立了含储热的电力系统电热综合调度模型，讨论了利用储热消纳弃风的基本运行机理，分析了热电机组配置储热前后运行特性与调峰能力的变化情况。文献 [ 6 ] 研究了包含大容量储热的电–热联合系统电力、热力系统的差异性与互补性，以及包含电、热2种能量形式的优化控制、能量管理、储热装置的设计。文献 [ 7 ] [ 8 ] 重点讨论了热电厂配置电锅炉联合系统优化调度模型，进行日调峰的消纳弃风方案，并分析了方案的经济性。文献 [ 9 ] 提出应该在电热联合调度模型中考虑热力管网的约束，建立了适用于电热能源集成系统分析的热力网络模型，考虑热力网络约束及火电机组启停运行优化模型。研究了电热协调运行方式对风电消纳的促进作用。文献 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 通过对储热环节的控制，打破以热定电的电–热刚性耦合关系，提高系统调节能力。构建了包含储热的热电联产机组、电供热系统的调度模型，将储热纳入包含风电的电力系统有功调度体系。文献 [ 14 ] [ 15 ] 在热电厂中配置蓄热罐有助于改善其调峰能力和提高风电接纳水平。考虑风电不确定性提出热电机组与蓄热罐的协调运行来优化确定蓄热罐运行策略。通过调整电出力以减小弃风，控制热出力以降低运行成本。文献 [ 16 ] 基于该调度模式提出了考虑风电出力不确定性的联合系统优化调度模型。该模型充分利用储热带来的灵活性实现联合运行系统在上网收益和惩罚费用之间的协调，获得收益最高的风电场和热电联产联合优化运行的调度策略。文献 [ 17 ] 以虚拟电厂形式聚合热电联产机组，并参与能量市场和旋转备用市场，提高决策灵活性，获得更大收益。采用鲁棒优化处理不确定性，建立日前热电联合调度优化模型。文献 [ 17 ] [ 18 ] 提出了基于灵敏度区域的多目标优化问题的鲁棒性。文献 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 提出的一种鲁棒的多目标优化方法，能同时考虑决策者和市场的因素对决策的影响。所求的解既要具有较高的质量， 又要满足指定的鲁棒性要求。文献 [ 22 ] 对多目标优化解的鲁棒性度量方法进行了分析，基于用户提出的严格鲁棒性要求，给出了一种严格鲁棒性度量方法并建立求多目标鲁棒Pareto最优解的数学模型，以进化计算去求解双层优化。 文献 [ 23 ] 首次把灵敏度区域的方法引入到求解电力系统问题中来，建立双层逆鲁棒优化模型，内层优化意在求取可行域中较优决策向量和可行解，外层针对理想扰动约束来求取内层结果中鲁棒性较强的解及决策向量的最大扰动范围。本文引入多目标的灵敏度区域，解的鲁棒性约束条件，建立机组煤耗成本，风电惩罚费用为双目标函数，并考虑风电预测波动的RMOO经济调度模型 [ 24 ]。求解利用细菌群体趋药性BCC (bacterial colony chemotaxis)算法求解，并通过解的鲁棒性约束条件选择鲁棒的Pareto解。 上述文献的研究工作侧重于单一目标的优化模型，或者以机组煤耗成本最低为目标，风电出力的不确定性带来扰动成本由其他机组无偿承担，或者以风电惩罚费用最小为目标函数，两个目标之间的费用相互影响分析的少。其次忽略了风电预测误差的影响，多数考虑单一的风电出力曲线。再次文献中都没有考虑目标函数主观上可以承受一定程度的扰动。 在上述文献的研究基础上，结合鲁棒多目标优化理论，本文提出了热电联产机组和风电场联合运行的鲁棒多目标优化RMOO (robust multi-objective optimization)问题，同时顾及风电预测不确定性，调度目标费用可承受一定程度的扰动的鲁棒优化问题。
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user: 2. 鲁棒多目标优化数学模型 2.1. 多目标优化数学描述 多目标优化指满足一定约束条件的n个决策变量，使得m个目标函数组成的向量函数最优化的问题。目标函数组成了不同性能标准的数学描述，由于性能标准之间通常是互相冲突的，多目标优化目的是找到使得所有目标函数值都可接受的解。 多目标优化数学模型 min       F ( x ) s .t           g j ( x ) ≤ 0 ，     j = 1 ， ⋯ ， J                 h k ( x ) = 0 ，     k = 1 ， ⋯ ， K (1-1) 其中 F ( x ) = ( f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f m ) 为目标函数向量 g j ( x ) ≤ 0 ， h k ( x ) = 0 分别为不等式约束，等式约束， x ∈ R n 为决策向量。 满足约束条件的决策变量的集合 X = { x | g j ( x ) ≤ 0 ，   j = 1 ， ⋯ ， J ; h k ( x ) = 0 ，   k = 1 ， ⋯ ， K ， x ∈ R n } (1-2) 称为可行解集。 对于 x 1 ， x 2 ∈ X ，若 ∀ i ， f i ( x 1 ) ≤ f i ( x 2 ) 且存在 j ∈ { 1 ， ⋯ ， I } ， f j ( x 1 ) < f j ( x 2 ) ，称 x 2 比 x 1 Pareto占优，或称 x 1 支配 x 2 ，可记作 x 1 ≻ x 2 。不能被可行解中任何解支配的解称为Pareto最优解。 多目标优化问题的主要任务就是在满足约束条件的可行解中搜索Pareto最优解集(非支配解集合)，即 P = { x * | ¬ ∃ x : x ≻ x * ， x ， x * ∈ X } (1-3) 2.2. 参数的敏感区域与解的鲁棒性 多目标优化问题过程中，最优解易受设计参数或环境参数扰动的影响。参数的随机性导致工程问题不确定性。决策者希望决策方案不仅能满足目标性能最优，而且希望目标性能受不确定性的影响在可接受范围之内。基于灵敏度区域的鲁棒多目标性优化方法可以用来解决设计变量存在不确定性时目标鲁棒性优化设计问题。 含不确定参数 p = ( p 1 ， ⋯ ， p m ) 的多目标优化模型如下 min         F ( x ， p ) s .t             g j ( x ， p ) ≤ 0 ， j = 1 ， ⋯ ， J                   h k ( x ) = 0 ， k = 1 ， ⋯ ， K                   x ∈ R n ， p ∈ R m . (1-4) 设参数p的初始值为 p 0 ，其变化量 Δ p ， Δ p = ( Δ p 1 ， ⋯ ， Δ p m ) 。由参数的变化引起的目标函数变化 Δ f i = f i ( x ， p 0 + Δ p ) − f i ( x ， p 0 ) (1-5) 如果对于 x ∈ X ，给定目标函数值可接受的变化范围 Δ f = ( Δ f 1 ， ⋯ ， Δ f m ) ，由目标函数可接受区域反射到参数p的取值范围称为参数的敏感性区域。 S ( x ) = { Δ p | f i ( x ， p 0 + Δ p ) − f i ( x ， p 0 ) ≤ Δ f 0 ， i = 1 ， ⋯ ， m } (1-6) 定义（最优的可行敏感区域） R ( x ) = min Δ p ‖ Δ p ‖ s .t     max 1 ≤ i ≤ m | f i ( x ， p 0 + Δ p ) − f i ( x ， p 0 ) | = Δ f           g j ( x ， p 0 + Δ p ) ≤ 0           h k ( x ) = 0 ， k = 1 ， ⋯ ， K           Δ p ∈ R m . (1-7) R ( x ) 称为为最优的可行敏感区域，其满足目标函数可接受扰动范围，且满足决策变量的可行性。设 R 0 为初始的敏感系数，满足 { x | R ( x ) ≤ R 0 ， x ∈ X } 的解称为是鲁棒的。将其加入到多目标的模型中，基于敏感区域的 (RMOO)数学模型为 min       f ( x ， p ) s .t           g j ( x ， p ) ≤ 0 ， j = 1 ， ⋯ ， J                 h k ( x ， p ) = 0 ， k = 1 ， ⋯ ， K                 R ( x ) ≤ R 0                 x ∈ R n . (1-8) 其中 R ( x ) ≤ R 0 称为鲁棒约束。
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user: 3. 热电联产与风电联合调度RMOO模型 3.1. 基本约束 热电联产机组同时输出热功率和电功率。输出的电功率和热功率之间的耦合关系称为热电联产机组的“电热特性”，其比值称为“电热比”。 热电联产机组主要有背压式和抽汽式两种类型。背压式机组，汽轮机背压排汽通过热网对外供热。供热期实时满足热负荷需求，电出力 P c h p 完全由其热出力 H c h p 决定，热电比是固定，该类型机组将不具有调节能力。 P c h p = H c h p / k h p (2-1) 抽汽式机组从汽轮机抽取一部分蒸汽作为热源对外供热，在满足运行要求的条件下可以通过调节抽汽量的大小来调整热电比，其电热特性可描述为 C v H c h p ≤ P c h p ≤ P − C k H c h p (2-2) C v ， C k 分别为热电比的下限，上限，P为抽气式机组电出力上限。 两种类型机组的热电出力都受到机组出力能力的限制 P c h p min ≤ P c h p ， t ≤ P c h p max H c h p min ≤ H c h p ， t ≤ H c h p max (2-3) 热电联合机组的爬坡能力约束 − D R max ≤ P c h p ， t + 1 − P c h p ， t ≤ U R max (2-4) 联产机组的热出力一部分直接供热 H d ， t ，如果有剩余 H i n ， t 则输入储热装置中 H c h p ， t = H i n ， t + H d ， t (2-5) 大容量储热加入能使能源优化配置的调控水平达到电力系统的要求，解决可风电接入、电力系统调峰等问题。储热装置受到其储热容量，储放热速度等因素的制约。设 C r max 为储热罐的容量上限，因此有 0 ≤ C r t ≤ C r max ，     t = 1 ， ⋯ ， T (2-6) 单位时间能储放热量的多少由储热装置的储放热速率决定 { 0 ≤ H i n ， t ≤ H i n max 0 ≤ H o u t ， t ≤ H o u t max (2-7) 某时刻储热装置存储热量状态 Δ t ( H i n ， t − H o u t ， t ) = C r t + 1 − C r t (2-8) 电功率平衡约束 ∑ i N G P G ， i ， t + ∑ i N W P W ， i ， t + ∑ i N C P c h p ， i ， t = P D ， t ，     t = 1 ， ⋯ ， T (2-9) P i ， t 为机组电出力， T ， N G ， N W 分别为时段数，常规机组数，风电场数。 联产机组的热出力要满足供热的热力需求热平衡约束 H o u t ， t + H d ， t = H l o a d ， t (2-10) 常规火电机组的出力约束，爬坡能力约束 { P G ， i min ≤ P G ， i ， t ≤ P G ， i max − D R ， i max Δ t ≤ P G ， i ， t + 1 − P G ， i ， t ≤ U R ， i max Δ t (2-11) 设实际系统调度的风电出力 P W ， i ， t ，风电功率预测值为 P W ， i ， t f ， P W ， i ， t f 是不确定量。 0 ≤ P W ， i ， t ≤ P W ， i ， t f (2-12) 3.2. 煤耗费用成本和弃风惩罚费用的双目标函数 本文考虑系统中电出力机组包含常规火电机组，热电联产机组的煤耗费用。常规火电机组煤耗费用 f h = ∑ t = 1 T ∑ i = 1 N G ( α i P G ， i ， t 2 + β i P G ， i ， t + γ i ) (2-13) α i ， β i ， γ i 为机组的煤耗系数。热电联产机组的煤耗费用为 f c h p = ∑ t = 1 T ∑ i = 1 N G ( a i P c h p ， i ， t 2 + b i P c h p ， i ， t + c i ) (2-14) 因此系统总的煤耗费用为 f 1 = f h + f c h p (2-15) 实际调度中系统调度的风电出力低于风电的预测出力，导致弃风。设 C w ， t 为t时刻的弃风惩罚费用，则总的弃风惩罚费为 f w = ∑ i = 1 N w ∑ t = 1 T C w ， t ( P W ， i ， t f − P W ， i ， t ) (2-16) 系统总的费用最小化多目标函数表示为 min F ( P G ， i ， t ， P c h p ， i ， t ， P W ， i ， t ) = { f 1 ， f 2 } (2-17) 3.3. 鲁棒性约束 风电出力具有随机性、间歇性等特点，同时受风电功率预测方法的限制，风电预测出力 P W ， i ， t f 是一个不确定量，设其扰动幅度为 Δ P i ， t 。增强调度系统的应对风电扰动的鲁棒性，可以提高消纳风电能力。 实际调度过程中，调度中心可承受适当程度煤耗费用，弃风惩罚费用扰动。目标函数可承受一定程度的扰动，增强了调度系统的鲁棒性，降低风电扰动带来的影响，能增强系统调度风电的能力。设调度中心可承受的煤耗费用扰动为 Δ f 1 ，弃风惩罚费用扰动为 Δ f 2 。即目标函数的可承受的扰动为 Δ f = ( Δ f 1 ， Δ f 2 ) 。 根据定义1，联合调度模型的鲁棒性约束为： R ( P G ， i ， t ， P c h p ， i ， t ， P W ， i ， t ) = { Δ f i ≤ Δ f ; P W ， i ， t ≤ P W ， i ， t f + Δ P i ， t ; ( 2 - 1 ) ， ⋯ ， ( 2 - 12 ) } ≤ R 0 (2-18) 公式(2-1)~(2-18)联立构成一个目标函数为二次函数，约束均为线性的基于敏感区域的鲁棒多目标优化经济调度(RMOO-ED)模型。
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user: 4. 模型求解 RMOO-ED模型的求解分为MOO-ED模型求解和鲁棒约束检验两部分，第一部分利用BCC算法求解确定型的MOO-ED模型，第二部分从Pareto解集中寻找满足鲁棒约束的鲁棒Pareto解集。 4.1. 算法基本步骤 步骤1：参数初始化。 1) 机组参数，储热设备参数初始化，系统电负荷，热负荷。 2) 风电预测出力 P W f 3) 鲁棒性参数：目标函数可接受扰动参数 Δ f 0 ，风电预测出力扰动 Δ P W f ，鲁棒性约束条件数 R 0 步骤2：求解MOO-ED模型 1) BCC算法参数设置：细菌个数为N，精度 ε ，最大迭代次数为M。 2) 运行带可行性验证BCC算法，得Pareto解集。 图1. 求解RMOO-ED模型算法流程图 步骤3：解的鲁棒性判断 1) 风电预测出力扰动 Δ P W f 。 2) 在风电出力为 P W f + Δ P W f ，进行可行性判断，可行解的调整。 3) 鲁棒约束条件判断 R ( P G ， i ， t ， P c h p ， i ， t ， P W ， i ， t ) ≤ R 0 满足则保留步骤2的Pareto解，否则替换为扰动后的可行解。 步骤4：在鲁棒Pareto解集中选择理想解 1) 设置两个目标函数的权重。 2) 利用TOPSIS (Technique for Order Preference Similar to an Ideal Solution)方法选择理想解。 4.2. 算法框图 算法框图见下图1。
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user: 5. 算例仿真 5.1. 算例数据 本文采用六机组系统进行仿真，系统由两台背压式热电机组、两台抽汽式热电机组和两台常规火电机组，一个风电场，一个储热设备构成，各类电源的装机比例以某地区实际装机比例为准。算例为日前调度，调度周期为24 h，以1 h为调度时段。系统电负荷、热负荷和风电预测功率选取某日0点至24:00的数据见附图A2~A4。机组煤耗特性参数、电热输出运行参数参照文 [ 12 ]。BCC算法参数设置如下：细菌个数为50，初始精度 ε begin = 2 ，最终精度 ε end = 10 − 6 ，精度更新常数 α = 1.25 ，最大迭代次数为500，单个细菌移动速度 v = 1 。 5.2. RMOO-ED模型结果分析 设定RMOO-ED模型目标函数扰动范围 Δ f = 10 % ，风电预测扰动 Δ P w = 10 % 通过算法求解得到的结果如下图2。 图2. Pareto解集 在设定目标函数机组煤耗成本和弃风惩罚费用的权重均为0.5时，在Pareto解集，选取满意解，得到煤耗成本812.01万元，弃风惩罚费用为17.10万元，计算时间为262 s，验证了本文所提基于敏感区域的RMOO-ED模型的合理性，和算法有效性。满意解所对应的风电出力如图3。 图3. 风电预测功率，风电出力 在保证风电合理消纳的情形下，储热设备在热负荷低的时候，能储存多余热量；在热负荷高且风电出力相对大的时候，储热设备放热以降低机组出力，从而增大风电出力，增加风电消纳。供热期上午时段热负荷最低，供热充足，中午时段储热量达到高峰，下午随着热负荷增大，储热设备处于放热状态，在夜间储热设备处于低储存或者零存储时段。如图4。 图4. 储热量 5.3. 确定性MOO-ED模型与两类RMOO-ED模型对比分析 5.3.1. 三种模型结果比较 本节考虑确定性MOO-ED模型，两类RMOO-ED型。不包含鲁棒约束的调度模型称为确定性的MOO-ED模型；单独考虑风电预测功率扰动，目标函数不接受任何扰动的RMOO-ED称为一般鲁棒模型；目标函数和风电预测同时扰动的模型称为基于敏感区域的鲁棒RMOO-ED模型。目标函数值对比结果如下表1。 Table 1 Objective functions of three MOO-ED model Δ P w 煤耗费用/风电惩罚费用 确定型 一般鲁棒 敏感区域鲁棒 Δ f = 10 % 10% 8.1522 0.2362 8.1344 0.1885 8.1201 0.1710 15% 8.1424 0.1864 8.1247 0.1880 8.1099 0.1697 20% 8.1365 0.1609 8.1206 0.1784 8.1095 0.1550 25% 8.1109 0.1555 8.1169 0.1555 8.0979 0.1328 30% 8.1098 0.1550 8.1095 0.1418 8.0964 0.1020 表1. 三种经济调度模型目标函数结果对比 确定性模型在风电预测扰动时，直接修正风电出力约束上限，一般的鲁棒模型鲁棒约束中设定 Δ f = 0 ，基于敏感区域的鲁棒模型设定 Δ f = 10 % 。计算结果表明本文的鲁棒模型费用最优。三种模型风电出力的对比结果如下图5。 图5. 三种经济调度模型的风电出力 敏感区域RMOO-ED模型下，系统的鲁棒性最好，风电出力最多，风电消纳情况最优。 储热装置见图6，储热促进了风电消纳。 图6. 三种经济调度模型的储热量 5.3.2. 目标函数扰动范围的分析 基于敏感区域的RMOO-ED模型，目标函数可接受扰动程度不同，目标函数最优费用不同。本节选取两个目标函数可接受扰动分别为 Δ f = 10 % ， Δ f = 5 % 做比较。分别做50次计算结果相比较，结果如图7~图8。 图7. 目标函数f 1 (机组煤耗成本函数) 图8. 目标函数f 2 (弃风惩罚费用) 在扰动比例10%情形下，目标函数的平均费用低于扰动比例为5%的平均费用。将近70%的算例可接受高比例的扰动的目标函数值更优。更多的计算表明，在一定范围内，目标函数可接受的扰动比例越大，系统的鲁棒性和灵活性越大，系统的煤耗费用越小，由风电预测扰动产生的弃风惩罚费用越小。
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user: 6. 结论 在电–热联合系统中，加装大容量的储热装置，利用弃风电量实现清洁供热，能提高电力系统的鲁棒性和灵活性，增加系统的调节能力，促进可再生能源的就地消纳。风电出力具有随机性、间隙性等特点，增大系统调度的难度。调度方案要求目标函数费用在可接受范围之内目标函数费用最优。本文基于参数的敏感区域方法，设定了双目标函数可接受一定比例的扰动，建立含储热的鲁棒多目标优化经济调度模型。通过仿真计算，所提模型和算法具有很好的鲁棒性，经济性和有效性，系统的风电消纳能力得到了提升。该方法可用于电力系统其他随机调度问题的研究。
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user: 摘 要 美藤果是一种新型的油料作物，其种子中油脂含量在35%~60%之间，蛋白质含量在23%~30%之间。在南美洲，已有3000年的食用历史，主要是食用美藤果油或炒制美藤果叶，但对美藤果蛋白质的利用率一直不高。本文对比了不同地区美藤果的蛋白质成分，并对产品开发、物质提取等研究进展进行了总结，并介绍了其在食品、药品和保健品等方面的研究，最后对美藤果蛋白质今后的加工技术研究及开发利用方向进行了展望。 关键词 :美藤果，蛋白质，加工技术，油料作物 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 美藤果(Plukenetia volubilis Linneo， Inca Peanut， Sacha Inchi)又被称为星油藤、印加果、印奇果、印加花生等，学名南美油藤，目前在我国云南西双版纳、云南普洱、云南红河州、广东湛江、广东九江、海南三亚、海南海口、海南儋州和海南昌江等多地成功引种。美藤果当年种植，当年结果，定植第1年产量可达100~200 kg/亩，2~3年进入盛产期亩产200 kg以上，盛产期可达7~10年，结果期长达75年之久 [ 1 ] [ 2 ]，种植周期远远短于油茶树(五年见果)、油橄榄树(三年见果)等料植物。据预测2030年我国人口将达16亿人，食用油缺口为230亿kg，美藤果的引种可以有效缓解我国食用油的紧缺，同时也是优质蛋白来源，有世界植物营养“长寿果王”和“植物脑黄金”之称 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。现今围绕星油藤的研究多为对其果油的探索，本文对美藤果蛋白质的研究进行总结，为星油藤蛋白质以后的探索研究指示出方向。
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user: 3. 建议与展望 美藤果中有许多功效成分，其蛋白质也具有很大的市场开发潜力。美藤果的栽培虽然历史久远，但在2006年才成功引种至西双版纳，但从各项检测数据来看，西双版纳产的美藤果具有更高的营养价值和更加广阔的开发前景！ 但对于美藤果油的毒理学实验有很多，对于其蛋白质的毒理学动物实验却没有，今后需要在这一方面做更多的研究。美藤果中有30%左右的蛋白质，如果仅仅将美藤果当作单一的油料作物，其榨油后剩下的饼粨一定会造成非常巨大的浪费！中国对美藤果的研究及利用才刚刚开始，且在世界范围内对美藤果蛋白质的研究也极少，今后需要在美藤果的加工和功效验证方面进行更深入的研究，开发出更多的美藤果蛋白质产品，如美藤果蛋白饮料及乳制品、美藤果烘焙食品、美藤果多肽制品和调味品等，还可以蛋白粉形式加入肉制品中开发一系列有易消化吸收、降血压、降血脂、抗菌抗氧化及促进矿物质吸收等多种功能的食品。
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user: 摘 要 通过对红景天叶片、茎、根产生愈伤组织的培养，建立了培养周期短、愈伤组织生长效率高的培养体系。利用多因子正交实验设计及分析，筛选出最佳愈伤组织诱导培养基是MS + 2.0 mg/L 6-BA + 0.2 mg/L NAA + 0.1 mg/L 2，4-D。通过甲基茉莉酸的添加研究诱导愈伤组织生物量及药效物质积累的影响，发现甲基茉莉酸浓度对愈伤组织生物量及药效物质红景天苷积累有显著影响，其中25.0 mg/L MeJA对愈伤组织生物量及红景天苷的积累效果最好。因此，通过培养愈伤组织是一种获得大量红景天活性物质的有效方法，为红景天产品的生产提供一种原材料途径。 关键词 :红景天，愈伤组织，红景天苷，植物生长激素，甲基茉莉酸 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 红景天为景天科(Crassulaceae)红景天属(Rhodiola L.)多年生草本或亚灌木植物，多生长在1，700 m海拔以上的高山苔原带的裸露岩石山上，生存环境恶劣，主要分布于北半球的亚北极地区，包括北欧、中欧、亚洲和北美 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。红景天具有多种药用功效，被誉为“藏人参”，在亚洲和欧洲国家有着很长的民间药用历史 [ 4 ]。红景天属植物在全球有90多种，其药用功效主要有治疗肺炎、传染病的发烧和清血管热等。近年来，国内外对红景天属植物的研究方兴未艾，目前已知其不仅具有抗氧化、抗疲劳类似适应原的作用，还有抑制肿瘤的活性等功效 [ 5 ] [ 6 ]。红景天在传统中医中具有“固本扶正”之功效，具有抗缺氧、抗寒冷、抗疲劳、抗微波辐射等显著功能，防止老年疾病等功能 [ 7 ]。红景天的化学成分主要有苷类、黄酮类、香豆素类、生物碱类等，其中研究公认的活性药效成分为红景天苷、甙元酪醇及络塞维 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。 红景天大多为天然资源，由于其生存在高寒等恶劣环境，自然生长缓慢，故年产量低，同时随着其需求量的增大，使得本来就较为稀少的野生红景天严重缺乏。为了解决这个问题，研究人员开始从多种途径来解决红景天的需求问题 [ 9 ]。红景天组织培养可以克服其自然繁殖率低、野生资源短缺等难题。有研究表明，以植物细胞培养为材料生产次生代谢物具有培养周期短、材料均一、重复性好等优点 [ 10 ]。红景天中含有大量次生代谢物，因此，建立稳定而具有高活力的红景天细胞愈伤组织体系对次生代谢物的生产有重要意义。本研究在红景天组织培养研究的基础上，分析了培养条件对愈伤组织生长量以及红景天苷含量的影响，为通过植物细胞组织培养利用红景天次生代谢产物提供理论依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 植物材料 试验所需植物材料来源于四川省藏区红景天属。 2.2. 外植体的处理 叶片、茎、根用清水冲洗干净，再用75% (V/V)酒精浸泡1 min，用无菌水清洗3次，然后放入0.5%的氯化汞(HgCl 2 )溶液浸泡3 min，最后用无菌水冲洗干净。 2.3. 愈伤组织的诱导和继代培养 将无菌的叶片切成1 cm 2 的小块，块中可带有中脉或是叶缘，接入愈伤组织诱导培养基。愈伤组织诱导培养基配方为如下：MS [ 11 ] + 1.0~3.0 mg/L 6-BA，或是MS +1.0~3.0 mg/L 6-BA + 0.1~0.4 mg/L NAA + 0.05~0.2 mg/L 2，4-D。愈伤组织诱导培养基附加有3%蔗糖、0.7%琼脂粉，pH = 5.8，室温 28 ℃。叶块分为2组，一组置于光周期16 h/8 h中培养，光强2000Lx；另一组暗培养，均培养20 d，对比光培养与暗培养对愈伤组织的影响。愈伤组织诱导设计为20个叶块一个处理，3次重复。20 d后，将诱导出的愈伤组织切成1.0 cm 3 的小块，分成2组，一组接入再生培养基诱导不定芽，另一组转接入新鲜的愈伤组织诱导培养基中进行继代培养，每20 d重复一次，比较多次继代培养对愈伤组织的影响。 2.4. 甲基茉莉酸处理浓度对红景天生长和红景天苷积累的影响 为了筛选适宜的甲基茉莉酸(MeJA)浓度，在愈伤组织诱导培养基中分别加入MeJA 5.0、25.0、50.0、100.0 mg/L，以未加MeJA为对照(0 mg/L)，将第1代愈伤组织从培养基上取出，切块称重后置入加有MeJA的愈伤组织诱导培养基进行培养，分别取4、8、12 d材料后测定生物量、红景天苷含量。 2.5. 生物量的测定 将收取的愈伤组织用自来无菌水冲洗2~3次后，洗掉附着的培养基，用灭菌滤纸吸干愈伤组织表现上的水分，称鲜物重。最后放入40℃的干燥箱中烘干，48 h后称干物重。 2.6. 红景天苷含量的测定 精确称取红景天苷标准品10 mg溶解定容至10 mL 量瓶中，摇匀，配制成1.0 g/L的对照品溶液，移液器吸取前述溶液0.50，0.75，1.00，1.25，1.50，1.75，2.00 mL置于10 mL量瓶中并用甲醇定容至10 mL，分别稀释成0.05，0.075，0.10，0.125，0.15，0.175，0.20 g/L的对照品溶液进行高效液相色谱检测，绘制标准曲线。 称取红景天愈伤组织干燥粉末0.50 g至50 mL三角瓶中，加入10 mL甲醇，溶解摇匀并在超声波125 W条件下，超声处理30 min后，将其放入75℃恒温水浴锅中加热5 h，冷却后补足甲醇至原质量，取上清液经过0.22 μm 的过滤器进行过滤，避光低温保存，待高效液相色谱检测备用。检测波长为275 nm；流动相甲醇-水(85:15)；流速1 mL/min；进样量10 μL；检测温度28℃；保留时间11.5 min。 2.7. 计算方法 愈伤组织诱导率 = (愈伤组织块数/接种外植体数) × 100% 试验数据用SPSS软件进行方差分析，采用邓肯氏最小显著差数测验进行差异分析，显著水平为0.05，每个处理3次重复。
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user: 4. 讨论 适宜的激素水平、继代次数以及愈伤组织疏松程度是红景天愈伤组织培养体系建立所必需的。本实验对红景天的愈伤组织诱导进行了研究，结果显示多组合的植物激素配合可以有效地缓冲外植体类型差异的影响，稳定诱导愈伤组织。植物激素在愈伤组织增殖生长中起关键作用，生长素与细胞分裂素的多种组合使用优于单一生长调节剂；继代培养时间对红景天愈伤组织生长能力有较明显的影响，随着继代时间的延长，活力逐渐下降。红景天属于高山植物，在低海拔区生长时，其生长状态会受到一定的影响，最直接的表现是生长速度有可能减慢，对愈伤组织的形成及生长产生不利影响。红景天初代愈伤组织是由颜色、质地和形态无明显差异的细胞团块形成，经继代后产生绿色致密型、略黄色致密型等外观，但不影响稳定生长。 茉莉酸类化合物在植物中，主要分布于植物的幼嫩组织、花和生殖器官中；在植物发育过程，调节植物的生长发育、防御应答以及通过调节生长和胁迫应激的代谢流来调节次生代谢 [ 12 ] [ 13 ]，起着重要的内源激素作用 [ 14 ]。同时，其能够以信号分子的形式参与到植物次生代谢，激活相应的防御基因，调控相关关键酶基因的表达，影响酶活性，进而调控次生代谢物的生产 [ 15 ]。研究报道显示，不同时期的细胞对诱导子的反应灵敏度不同，只有当细胞达到一定的生长时期才可以有效的接受诱导信号，此时诱导子表现出最强的诱导活性。有研究报道显示，夹竹桃细胞培养初期加入MeJA 100 mg/L，培养21天后，甲黄次苷的生产量达8.93 mg/L为最大值 [ 16 ]。本研究认为愈伤组织生长到第10天时，加入25 mg/L MeJA培养4 d后，有利于红景天愈伤组织的生长和红景天苷的积累。由此可见，在愈伤组织培养过程中，所加入的甲基茉莉酸的浓度及时间对红景天愈伤组织中有效物质的积累有显著差异。
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user: 摘 要 舜是孔孟所推崇的圣人。孔子和孟子都曾以“大孝”论述舜。孟子认为圣人即是人伦之至，舜在人伦的各个方面做到了恰到好处，并且率先为天下立人伦教化使得人与禽兽有了根本的区别。儒家的“仁义”学说与事亲从兄的人伦道德有着密不可分的联系，客观人伦关系中的“一本”决定了仁爱原则必定要体现出差等。作为“行仁之本”，孝在具体的道德实践中发挥着根源性的作用。大孝体现了“为仁由己”的原则，具体来讲，即是不论父母的智愚贤不肖、生死离合，单方面地恪守自己的分位，履行自己的常德，在复杂多变的情感关系中自觉体认生活的“理”或“道”，以接近中道的实践智慧事亲尽伦。 关键词 :舜，大孝，人伦，为仁由己 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/