DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 迭代格式步骤 第一步：选择一个初始的迭代函数初始函数 f = f 0 ( x ) ，可以任意的选取，本篇论文中我们选择 f 0 ( x ) = x ( l − x ) ， x ∈ ( 0 ， l ) ; 第二步：通过解初边值问题(1)得到 u 0 ( x ， t ) ，其中 f = f 0 ( x ) ； 第三步：解共轭方程(14)得到 v 0 ( x ， t ) ，其中 u ( x ， T ) = u 0 ( x ， T ) ； 第四步：令 f 1 = f 0 ( x ) − α v 0 ( x ， T ) ，其中 α ≥ 0 ，并且令 u 1 ( x ， T ) 是(1)的解，此时 f = f 1 ( x ) ； 第五步：选择一个任意小的正常数 ε 作为误差限，计算 ‖ u 1 ( x ， T ) − g ( x ) ‖ 并且和 ε 比较大小。如果： ‖ u 1 ( x ， T ) − g ( x ) ‖ ≤ ε ， 终止迭代，这时取 f = f 1 ( x ) ；如果： ‖ u 1 ( x ， T ) − g ( x ) ‖ ≥ ε ， 那么继续执行第三步，并且令 f 1 ( x ) 为新的迭代初值继续执行归纳的准则直到迭代满足终止条件。 一般来说，如果输入数据是精确的，Landweber迭代法的迭代次数越多，那么输出的数据精度也越高，对于有扰动的情况，在初始的迭代过程中就存在误差，这个计算误差一开始会随着迭代次数的增加而减少。因此，必须在适当的时刻终止迭代。所以，要选择合适的参数，使得迭代格式既是精度高又有好的稳定性的方法。
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user: 5. 数值实验 在这个数值实验中，取 a ( x ) = 1 ， b = 0 ，较正参数 α = 1 ，源项 f ( x ) = ( 2 π 2 − π 4 ) ⋅ sin π x ，初值条件 φ ( x ) = ( 1 − π 2 ) sin π x ，   x ∈ [ 0 ， 1 ] . 正问题的解析解为 u = ( 2 − π 2 − e − π 2 t ) sin π x ， ( x ， t ) ∈ [ 0 ， 1 ] × [ 0 ， 1 ] 。因此，终端观测值为 g ( x ) = ( 2 − π 2 − e − π 2 ) sin π x ，   x ∈ [ 0 ， 1 ] . 重构结果如图1所示，我们可以看到，当迭代次数为500次时，源项能够被很好的反演 图1. 源项数值反演 下面我们来考虑加噪的情况，给出如下的加噪格式 g δ = u δ ( x ， 1 ) = u ( x ， 1 ) [ 1 + δ × r a n d o m ( x ) ] ， 在图2中我们可以看到，当噪声水平在 δ = 5 % 和 δ = 7 % 时，未知源项也可以被很好的重构。 图2. 加噪的源项数值反演 备注应当指出，在不适定问题的数值模拟中，正则化参数N扮演者一个非常重要的角色。
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user: 摘 要 外部性控制指标的重要性决定着其控制指标的选取顺序和外部性控制的执行效率。通过选定3个外部性相关指标：污染控制质量、污染控制成本和按时完成率，设置4套可变因子，基于灰色关联理论建立模型并进行分析研究，得出的相对重要性的指标，预期为有效地奖惩企业控制污染的行为并为监督管理当局提供参考。 关键词 :外部性控制，指标重要性，灰关联分析 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 “十三五”期间，我国党中央和国务院把推动环境污染控制与生态修复、科技创新与可持续发展作为重要任务。加大生态环境保护力度与加快监管体制全面实施，使各地生态环境保护意识不断增强，“绿水青山就是金山银山”已成为全社会保护生态环境的共识。其中，很大一部分涉及到环境负外部性控制的相关指标的监控与测评。实践中，环境负外部性控制(亦为污染控制)的指标纷繁复杂，若能择其重要指标，达到牵一发而动全身之事半功倍的效果，就必然会对指标重要性进行评判，并有所取舍。 在相关文献研究方面，马士华等(2005) [ 1 ] 系统论述了供应链管理的要素和组织管理。王丽娜(2006) [ 2 ] 对不同信息条件下外部性期权的最优投资决策进行了论证。W. L. Na (2006， 2007) [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 对非对称信息条件下外部性控制的委托代理结构和外包模式进行了探讨。J. Cravioto等(2013) [ 6 ] 对墨西哥的交通外部性进行了评价和国际比较。V. Conitzer等(2012) [ 7 ] 计算了外部性表达式的最优结果。C. P. Lin等(2011) [ 8 ] 对e服务中网络外部性的IT关系和它的决定因素进行了阐述。L. Shiell等(2008) [ 9 ] 计算了有代理人的常规企业的污染外部性相关指标。张菊(2008) [ 10 ] 阐述了环境污染的经济原因，并介绍了污染控制的理论方法和实践措施，提出用价值论来控制环境污染。冯思静等(2010) [ 11 ] 对国内外水环境污染控制相关经济政策进行了阐述，表明一种恰当的水污染控制经济方法主要取决于水污染在本质上应归于点源污染还是非点源污染。王佳(2014) [ 12 ] 将预警理论引入到旅游环境承载力研究领域，借鉴生态学、环境经济学等理论，采用系统动力学仿真方法，对我国沿海地区旅游环境承载力预警系统进行模拟分析，并提出相应发展对策。汤姆·泰坦伯格等(2012) [ 13 ] 研究了污染与经济之间的关系，并进一步做了技术分析。用经济学中的理论思想为环境污染问题的解决提供了思路。张克荣(2010) [ 14 ] 从经济学的视角出发，探讨环境保护工作中污染的优化控制及其实现策略，并就已有的污染优化控制方法和措施提出一些看法。 经过对大量相关文献的分析，本文拟采用灰色关联分析方法，选取在外部性控制中比较重要的指标：控污质量、控污成本和按时完成率，设定模型的4组变量，计算得出指标的相对重要程度。通过指标重要程度的比较，为管理当局有效奖惩和监督企业的控污行为提供借鉴。
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user: 2. 排污企业控污指标灰关联分析模型 设排污企业的控污指标有以下4个：按时保质完成率为 w 0 ( k ) ，保质完成率为 w 1 ( k ) ，按时完成率为 w 2 ( k ) ，控污成本为 w 3 ( k ) 。设 k = 1 ， 2 ， ⋯ ; i = 1 ， 2 ， 3 。设 ω ¯ 原始序列集由四个序列构成，即按时保质完成率子序列 w 0 、保质完成率子序列 w 1 、按时完成率子序列 w 2 、控污成本子序列 w 3 ， • 是变换，那么： 定义1：令序列集 X = { X i | i = 1 ， 2 ， 3 } 灰关联变量集，若 X = • ω ¯ ，则称 • 为灰关联变换， • = { INIT ， AVG ， INVL } ，其中，INIT是初始化，AVG是均值化，INVL是区间化；称 X 0 为按时保质完成率序列、 X 1 为保质完成率序列、 X 2 为按时完成率序列， X 3 为排污成本序列。 定义2：令 X 0 为指定的参考序列，令 Δ 01 = { Δ 01 ( 1 ) ， Δ 01 ( 2 ) ， ⋯ ， Δ 01 ( n ) } ，其中 Δ 01 ( k ) = | X ( 0 ) ( k ) − X ( 1 ) ( k ) | ，则称 Δ 01 为保质完成率差异信息序列，它是质量变量和排污企业履行变量之间差异的度量；令 ，其中 Δ 02 ( k ) = | X ( 0 ) ( k ) − X ( 2 ) ( k ) | ，则称 Δ 02 为按时完成率差异信息序列，是时间变量和排污企业履行变量之间差异的度量；令 Δ 03 = { Δ 03 ( 1 ) ， Δ 03 ( 2 ) ， ⋯ ， Δ 03 ( n ) } ，其中 Δ 03 ( k ) = | X ( 0 ) ( k ) − X ( 3 ) ( k ) | ，则称 Δ 03 为成本差异信息序列，它是成本变量和排污企业履行变量之间差异的度量。 定义3：令 Δ ( max ) = max i max k Δ 0 i ( k ) ， Δ ( min ) = min i min k Δ 0 i ( k ) ，则称 Δ ( max ) 为按时保质完成率的上环境参数， Δ ( min ) 为按时保质完成率的下环境参数。 定义4：设 ζ 为0到1之间的实数，则称 B D I = { Δ 0 i ， Δ ( max ) ， Δ ( min ) ， ζ } 为差异信息盒。 定义5：设 r ( X ( 0 ) ( k ) ， X ( i ) ( k ) ) = [ max i max k Δ 0 i ( k ) + ζ min i min k Δ 0 i ( k ) ] ÷ [ Δ 0 i ( k ) + ζ max i max k Δ 0 i ( k ) ] ，则称 r ( X ( 0 ) ( k ) ， X ( i ) ( k ) ) 为按时保质完成率灰关联系数。 定义6：设 ξ 01 = { r ( X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 1 ) ( 1 ) ) ， r ( X ( 0 ) ( 2 ) ， X ( 1 ) ( 2 ) ) ， ⋯ ， r ( X ( 0 ) ( n ) ， X ( 1 ) ( n ) ) } ，同时，设定 ξ 02 = { r ( X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 2 ) ( 1 ) ) ， r ( X ( 0 ) ( 2 ) ， X ( 2 ) ( 2 ) ) ， ⋯ ， r ( X ( 0 ) ( n ) ， X ( 2 ) ( n ) ) } ，设 ξ 03 = { r ( X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 3 ) ( 1 ) ) ， r ( X ( 0 ) ( 2 ) ， X ( 3 ) ( 2 ) ) ， ⋯ ， r ( X ( 0 ) ( n ) ， X ( 3 ) ( n ) ) } 则称 ξ 01 为保质完成率和按时保质完成率灰关联系数集；称 ξ 02 为按时完成率和按时保质完成率灰关联系数集；称 ξ 03 为控污成本和按时保质完成率灰关联系数集。 定义7：设 r ( X ( 0 ) ， X ( 1 ) ) = 1 n [ r ( X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 1 ) ( 1 ) ) + r ( X ( 0 ) ( 2 ) ， X ( 1 ) ( 2 ) ) + ⋯ + r ( X ( 0 ) ( n ) ， X ( 1 ) ( n ) ) ] ，同时， 设 r ( X ( 0 ) ， X ( 2 ) ) = 1 n [ r ( X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 2 ) ( 1 ) ) + r ( X ( 0 ) ( 2 ) ， X ( 2 ) ( 2 ) ) + ⋯ + r ( X ( 0 ) ( n ) ， X ( 2 ) ( n ) ) ] ，设 r ( X ( 0 ) ， X ( 3 ) ) = 1 n [ r ( X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 3 ) ( 1 ) ) + r ( X ( 0 ) ( 2 ) ， X ( 3 ) ( 2 ) ) + ⋯ + r ( X ( 0 ) ( n ) ， X ( 3 ) ( n ) ) ] ，则称 r ( X ( 0 ) ， X ( 1 ) ) 为保质完成率和按时保质完成率灰关联度；称 r ( X ( 0 ) ， X ( 2 ) ) 为按时完成率和按时保质完成率灰关联度；称 r ( X ( 0 ) ， X ( 3 ) ) 为控污成本和按时保质完成率灰关联度。 定义8：设 ψ ( X ( 0 ) ， X ( 1 ) ) = r ( X ( 0 ) ， X ( 1 ) ) ÷ [ ∑ i = 1 3 r ( X ( 0 ) ， X ( i ) ) ] ， ψ ( X ( 0 ) ， X ( 2 ) ) = r ( X ( 0 ) ， X ( 2 ) ) ÷ [ ∑ i = 1 3 r ( X ( 0 ) ， X ( i ) ) ] ，同时，设 ψ ( X ( 0 ) ， X ( 3 ) ) = r ( X ( 0 ) ， X ( 3 ) ) ÷ [ ∑ i = 1 3 r ( X ( 0 ) ， X ( i ) ) ] ，则称 ψ ( X ( 0 ) ， X ( 1 ) ) 为评价排污企业按时保质完成履行的保质完成率相对权重测度；称 ψ ( X ( 0 ) ， X ( 2 ) ) 为评价排污企业按时保质完成履行的按时完成率相对权重测度；称 ψ ( X ( 0 ) ， X ( 3 ) ) 为评价排污企业按时保质完成履行的控污成本相对权重测度。
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user: 3. 数据示例 这里给出某环境治理公司的数值计算和分析案例。设比率单位为百分比率，数值单位为万元， ζ 取值0.5。并设： w 0 = ( 0.803 ， 0.852 ， 0.869 ， 0.901 ) ； w 1 = ( 0.822 ， 0.875 ， 0.888 ， 0.959 ) ； w 2 = ( 0.873 ， 0.786 ， 0.870 ， 0.789 ) ； w 3 = ( 1.21 ， 1.25 ， 1.18 ， 1.28 ) 按定义的模型，可以求出： ψ ( X ( 0 ) ， X ( 1 ) ) = 0.425634 ； ψ ( X ( 0 ) ， X ( 2 ) ) = 0.267236 ； ψ ( X ( 0 ) ， X ( 3 ) ) = 0.307130 。 因此，按照前述定义1~定义8，在给定按时保质完成率、保质完成率、按时完成率、以及控污成本的前提下，某环境治理公司的按时保质完成履行的保质完成率相对权重最高，约为0.43；其按时保质完成履行的按时完成率相对权重最小，约为0.27；而按时保质完成履行的控污成本相对权重居中，约为0.31。
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user: 4. 结论 综上所述，在排污企业的控污行为中，质量是最关键的因素；成本的影响在其次，而时间的影响是最小的。当然，正如复杂的工程项目，具体哪个因素是决定因素，还要取决于质量、成本和时间的制衡。也就是说，要具体问题具体分析。在我国经济逐年稳定快速发展、经济基础日益筑牢的前提下，各地区各部门尤其是排污企业的控污行为：花大成本、不惜力气和时间打造“绿水青山”，是其必由之路，因此在控污中质量第一也是不争的事实。
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user: 摘 要 本文以2017年11月20日至11月25日美元/日元汇率值收盘价为样本数据，研究挂钩于美元兑日元的触发式理财产品的定价问题。首先对汇率数据进行统计分析，利用对数差分方法对数据进行平稳化处理；其次根据AIC准则和极大似然值统计量选出对汇率拟合效果最佳的模型为MA(1)模型，再次考虑到残差不服从正态分布的情况，利用逆变换的方法进行残差拟合，并将其用于风险资产价格的预测；最后通过Monte-Carlo模拟，对触发式理财产品进行了价值分析。 关键词 :MA(1)模型，逆变换方法，理财产品定价，触发式理财产品 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 近年来，投资者对理财方式呈现出多样化的形式，为了满足市场需求，很多商业银行推出了多种汇率挂钩型理财产品。目前，国内市场上汇率挂钩型理财产品层出不穷，受2008年金融危机的影响，当时很多挂钩型理财的收益并不高，甚至出现“负收益”的现象，而渣打银行和汇丰银行中却有几款产品不但没有受到影响，甚至还获得较高的收益，这些产品就是本文研究的触发式结构性理财产品中的一类 [ 1 ] 。触发式挂钩型理财产品与固定收益类不同，其收益为一个“区间”，最终的到期收益率与挂钩标的走势密切相关(如表1)。在今天，如何对其进行定价更是现在金融界的一个很重要的研究点。 Table 1 Hook-type triggered financial products related informatio 产品名称 挂钩标的 理财期限 认购额 收益决定条款 中国农业银行“金钥匙·如意”2017年第289期看涨美元兑日元汇率人民币理财产品 美元兑日元汇率 62天/90天 50，000元/100，000元 见表3 表1. 挂钩型触发式理财产品相关信息 在本文中，主要研究“多区间累计”汇率挂钩类结构化产品，在研究挂钩于汇率波动理财产品的定价问题时，首先对汇率变化数据做时间序列分析，看其是否符合特定的时间序列模型。在很多学者的研究中，都将模型的残差序列默认为正态分布，经过多年的研究，发现残差序列在很多情况下并不服从正态分布与其它已知的分布，当默认残差序列服从正态分布或已知分布来进行研究时得出的结果不一定符合实际情况时，之后逐渐有很多学者寻找新的方法来拟合模型的残差序列。Engle在1982年时首先引入自回归条件异方差模(ARCH)，利用ARCH模型来描述英国通货膨胀率中存在的条件异方差性，并由Bollerslev (1986)发展成为广义自回归条件异方差模型(GARCH) [ 2 ] ，Bollerslev等(1978)使用厚尾Student-t分布，Nelson等(1991)使用广义误差分布(Generalized Error Distribution， GED)，卢方元，李成钰(2007)应用ARCH族模型对1990~2006年的上证综指收益率序列进行分析 [ 3 ] ，但在这些文章中残差分布并不是正态分布，用来研究理财产品的定价并不符合实际情况。在本文中，所用数据所构成的模型残差并不存在ARCH效应。 基于以上分析，考虑到模型中的残差分布问题，本文将用逆变换的方法将模型的残差分布进行拟合，研究表明拟合的残差分布模型更加符合原始数据序列，因此用此模型来研究理财产品的定价更加具有实际意义。
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user: 2. 数据收集、整理及金融市场建模 本文选取新浪财经网2017年11月20日至11月25日美元兑日元的收盘价作为样本区间，每15分钟收集一个数据，共576个观测值，收益率 r t 定义为两时间间隔 Δ t 的收盘价的差分取对数 r t = log ( s t ) − log ( s t − 1 ) ，最后用575个数据构成序列并进行模型检验。 首先对原始数据进行统计描述并做作时序图(见图1)。由图1可以看出，原始序列是非平稳状态，峰度为−1.4877，偏度为0.25739，由此可以得到美元兑日元的即期汇率不服从正态分布，再对原始数据进行正态性检验，发现其p值为2.2e−16，其结果证明与之前分析结果一致。 图1. 美元兑日元即期汇率序列时序图 图2. 汇率数据对数差分之后序列时序图 其次对数据进行平稳化处理。由于原始时间序列数据是非平稳化，此时需要对原始数据进行对数差分处理，进一步对处理后的数据进行BOX检验，可以看出结果p值接近于0，这说明序列之间存在相关性。进一步进行单位根检验。可以看出ADF检验结果p值为0.01，说明在显著性水平0.05的情况下，此时原始序列经处理之后已是平稳序列。将差分之后的数据画出时序图(见图2)，由图也可以看出序列没有不平稳的迹象。 再次对平稳序列进行模型选取和定阶。将美元兑日元差分之后的数据建立时间序列模型。首先对模型进行定阶，画出自相关图与偏自相关图(如图3)，由图可知自相关系数截尾，偏自相关系数拖尾，因此可判断是MA模型。 图3. 自相关图与偏自相关图 进一步使用EACF函数进行定阶(如图4)，可设模型为： X t = μ + ε t − θ 1 ε t − 1 − ⋯ − θ q ε t − q (1.1) 分别建立MA(1)模型和MA(7)模型。 图4. EACF定阶结果图 将用R语言代码获取模型的参数与模型指标，不同模型的极大似然函数估计值、AIC指标如下表2。 Table 2 MA(1)， MA(7) Comparison of model fixed inde 模型 模型参数 对数极大似然 AIC统计量 MA(1) θ 1 = − 0.5588 2731.91 −5461.83 MA(7) θ 1 = − 0.5723 ，   θ 2 = 0.0357 ， θ 3 = − 0.0025 ，   θ 4 = − 0.0466 ， θ 5 = − 0.0052 ，   θ 6 = − 0.0311 ， θ 7 = − 0.0417 2733 −5452.44 表2. MA(1)，MA(7)模型定阶指标比较 由以上表2定阶指数的比较可知差分之后的序列服从MA(1)模型，其模型为： X t = ε t + 0.5588 ε t − 1 (1.2) 最后对残差序列进行分析。先用R语言代码编程获取残差序列，再检验残差序列的相关性，由结果可知残差序列与平方残差序列都是非独立，也进一步的说明残差不存在ARCH效应。进一步对残差序列进行正态性检验，其结果p值趋于0，说明残差序列不服从正态分布。
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user: 3. 基于拟合残差分布的逆变换方法 由于残差序列分布未知，此时为了对序列进行预测，为了方便论述令残差数据序列表示为： x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 图5. 残差数据密度拟合及箱形图 此时画出残差序列的密度函数图(如图5左)与箱形图(如图5右)，通过图形可以看出此残差序列存在异常值。为了消除异常值的影响，我们将其剔除。剔除异常值后画出密度函数图(如图6左)，由图可以看出此时已无异常值存在，说明已达到目的。 图6. 修正后的残差密度拟合及经验分布函数图 为了对残差分布进行分析，此时需用经验分布代替分布函数进行编程实现，那么经验分布函数可以定义为： F n ( x ) = { 0 ，                                           x < x 1 i n ，           x ( i ) ≤ x < x ( i + 1 ) ，     i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n − 1 1 ，                                           x ≥ x ( n ) (2.1) 由于经验分布无反函数，此时需在经验分布函数上选取有限点进行插值拟合，采用经验分布函数中的每条直线段的最左端进行插值，得到的经验分布函数为： F n ( x ) = { i n ，                                                                         x = x ( i ) i n ( i + 1 − x ) + i + 1 n ( x − i ) ，         i < x < i + 1 (2.2) (2.2)式为插值后的经验分布函数，采用此逼近的反函数，用修正后的经验分布代替分布函数，并用逆变换的方法产生随机数进行拟合(如图6右)，进而对相应的理财产品进行分析。
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user: 4. 理财产品价格的Monte-Carlo模拟 根据表1的触发式理财产品相关信息，可设当前时刻为t时刻，理财产品在 ( 0 ， T ) 时间段间的t时刻，汇率达到合同规定的触发点就会获得相应的收益 [ 4 ] ，则根据表3理财产品收益说明书可得到到期日的理财产品的收益模型为： F pay-off = ( 1 + r 1 T ) I { max τ ∈ [ t ， T ] S ( τ ) > p 1 } + ( 1 + r 2 T ) I { p 2 ≤ max τ ∈ [ t ， T ] S ( τ ) < p 1 } + ( 1 + r 3 T ) I { max τ ∈ [ t ， T ] S ( τ ) < p 2 } (3.1) 其中 p 1 = S 0 + 2.5 ， p 2 = S 0 + 0.01 ， r 1 ， r 2 ， r 3 分别为各观察期内的投资收益率，分别为0.049，0.03，0.029。根据理财产品定价的计算步骤，结合Monte-Carlo模拟方法，并按照无风险利率为r进行贴现 [ 5 ] ，则到期日该触发式理财产品的总收益为： υ = exp { ( − r T ) } E [ F pay-off ] (3.2) Table 3 Financial products revenue statemen 行权价1：起息日上午美元兑日元汇率加上约2.50 (根据实际市场情况调整，具体行权价以起息日中国农业银行相关通告为准)。 行权价2：起息日上午美元兑日元汇率加上约0.01 (根据实际市场情况调整，具体行权价以起息日中国农业银行相关通告为准)。 (1) 如在观察期内，美元/日元汇率曾经触及过行权价1和行权价2，则到期时投资者收取4.90%的年化收益。 (2) 如在观察期内，美元/日元汇率曾经触及过行权价2，但未触及过行权价1，则到期时投资者收取3.00%的年化收益。 (3) 如在观察期内，美元/日元汇率未触及过行权价1或行权价2，则到期时投资者收取2.90%的年化收益。 表3. 理财产品收益说明书 依据风险资产模型(1.2)，并结合逆变换方法和Monte-Carlo模拟的基本思想，拟出触发式理财产品的模拟步骤如下： 1) 汇率数据的模拟 美元兑日元的即期历史汇率是已知的，根据时间间隔为 Δ t 提取历史数据为 s ( t 0 ) ， s ( t − 1 ) ， s ( t − 2 ) ， ⋯ ，根据提取的历史汇率数据用ARIMA(0，1，1)序列预测未来瞬时汇率值 s ( t 1 ) ， s ( t 2 ) ， s ( t 3 ) ， ⋯ ，并假设第j次预测 的汇率为 s j ( t 1 ) ， s j ( t 2 ) ， s j ( t 3 ) ， ⋯ ， s j (tn) 2) 计算路径 S j ( t 0 ) ， S j ( t 1 ) ， S j ( t 2 ) ， ⋯ ， S j ( t n ) 下的理财产品的收益 F pay-off = ( 1 + r 1 T ) I { max τ ∈ [ t ， T ] S ( τ ) > p 1 } + ( 1 + r 2 T ) I { p 2 ≤ max τ ∈ [ t ， T ] S ( τ ) < p 1 } + ( 1 + r 3 T ) I { max τ ∈ [ t ， T ] S ( τ ) < p 2 } 3) 重复以上步骤(1)和步骤(2)，共N次(不少于10，000次) 4) 通过以下公司计算理财产品定价的期望收益率 E [ F pay-off ] = 1 N ∑ j = 1 N F pay-off ( j ) (3.3) 5) 按照无风险利率r进行贴现，获得理财产品在到期时刻的价格为 υ = exp { ( − r T ) } E [ F pay-off ]
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user: 5. 理财产品价值分析 根据收益率模型(3.1)式及第二节所述的方法步骤计算理财产品的收益，并通过多次Monte-Carlo模拟 计算出期望收益 E [ F pay-off ] ，最后按照无风险利率r进行贴现，获得理财产品在t时刻的价格为 υ = exp { ( − r T ) } E [ F pay-off ] 。 考虑模型的残差不是正态分布的情况，利用逆变换的方法将残差分布进行拟合，以汇率初始值为 S 0 = 111.596 ，无风险利率为 r = 2.75 % ，并用Monte-Carlo模拟的方法计算出该理财产品的价格如下表4所示。 Table 4 Price of wealth management products linked to the spot exchange rate value of USD/JP 序号 产品代码 理财期限 起购金额 单位本金 50，000本金价格 100，000本金价格 1 ADRY170289A 62 50000 1.003895 50194.75 —— 2 ADRY170289A 90 50000 1.004564 50228.2 —— 3 ADRY170289A 62 100000 1.003895 —— 100389.5 4 ADRY170289A 90 100000 1.004564 —— 100456.4 表4. 挂钩于美元兑日元的即期汇率值的理财产品的价格
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user: 6. 总结 根据美元兑日元的即期汇率数据建模，考虑模型的残差不是正态分布时的情况，并用逆变换的方法将残差分布进行拟合，以此研究挂钩于美元/日元即期汇率值的理财产品价格。由研究结果表明，“金钥匙·如意”2017年第289期看涨美元兑日元汇率人民币理财产品的收益与理财期限有着密切的关系，期限越长单位本金越高，其产生的收益也就越高。通过本文的方法可对各种理财产品的价值进行分析，其结果对投资者有一定的引导作用。
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user: 摘 要 信湖煤矿副井井筒与−960 m车场连接处马头门，地压大，支护形式较为复杂，施工工作面狭窄，机械化程度低，安全风险系数较高，工序转换频繁，质量控制是施工的难点。施工单位认真组织，精心施工，达到了质量优良、安全无事故的施工目标。 关键词 :千米副立井，马头门，施工技术 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. 工程概况 1.1. 工程概述 信湖煤矿是安徽省发改委批准的重点煤矿建设项目，由合肥设计研究院设计，设计生产能力为300万吨/年，立井开拓，在中央区工业场地内布置主、副、风三个井筒。由淮北矿业集团和安徽省煤田地质局合资建设。 矿井位于涡阳县花沟镇境内，东距涡阳县城14 km，交通便利。 主井、副井和风井三个井筒位于同一工业广场内，工业广场地势平坦，自然地面标高+31.4 m。 信湖煤矿副井全深1035 m，井底车场标高为−960 m。井筒与−960 m车场连接处，轨面相对标高±0.000 (绝对标高为−960 m)，顶板相对标高+9.95 m，净宽7.5 m。井筒及连接处外层为锚网、索、喷临时支护，内层双层钢筋混凝土结构，加固段井壁厚度为850 mm，混凝土强度等级为C50。配筋形式为：环向筋Φ22@200 mm、纵筋Φ20@200 mm；底拱钢筋：环筋Φ20@200 mm、水平筋Φ18@200 mm。 1.2. 工程技术特征及工程量 马头门连接处巷道中心线为井筒中线偏西250 mm，从井筒中心算起南侧长40.757 m，北侧长28.738 m。其中1-1断面北侧长2 m，南侧长2 m，净高9.95/8.95 m；2-2断面长12.05 m，净高6.91 m。 连接处计划与井筒同时施工段：南侧掘进9.5 m，浇筑8.41 m (与东、西两个信号控制硐室整体浇筑)，北侧掘进8.5 m，浇筑5 m。 连接处断面均为半圆拱结构，拱高3.75 m，净宽7.5 m，临时支护喷浆厚度100 mm，壁厚850 mm。连接处要求用锚网喷支护，锚杆为Ф22钢筋等强锚杆，L = 2500 mm，锚杆按梅花形状布置，锚杆间排距为800 mm × 800 mm。详见图1、图2。 1.3. 地质及水文地质情况 根据《信湖副井井筒检查孔地质报告》，−960 m车场连接处顶部处于砂岩中，致密，垂直裂隙发育。
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user: 2. 施工方案 2.1. 马头门与井筒相关部分施工方案 井筒掘砌到马头门顶板上口2.0 m (标高−950.5 m)停止永久支护，继续向下掘进至马头门顶板荒径上口(标高−951.93 m)，锚网喷支护好后，继续向下掘进。马头门与井筒一并掘进的同时，井筒超前马头门一个段高4 m，作为临时矸石仓和水窝，以便储存马头门放炮崩落的矸石。最后井筒掘至−966.45 m，待扎筋、立模板结束后自下而上整体浇注 [ 1 ] 。 2.2. 马头门施工方案 随着井筒掘进的下行，先将马头门拱部锚、网、喷、锚索支护完毕再继续施工墙部直至将反底拱和摇台基础一并掘出。考虑马头门设计工程特点及保证浇注混凝土的充填密实性，计划将北侧马头门从井筒中心线向北掘进10.0 m，浇注长度为井筒中心线向北8.55 m；计划将南侧马头门从井筒中心线向南掘进至12.0 m，浇注长度为井筒中心线向南10.5 m。南侧马头门的两个信号操作硐室一并掘出。 马头门内信号操作硐室掘进、支护及碹骨安装同马头门一并施工，马头门连接处与井筒部分一起浇灌混凝土永久支护，永久支护采用整体金属模板拉模施工，高度14.3 m 图1. 1-1断面图 图2. 2-2断面图
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user: 3. 施工方法 3.1. 掘进 1) 采用钻爆法施工：YT-29型凿岩机打眼，Φ22 × 2200 mm六角中空钢钎配Φ42 mm“一”字形钻头打眼，装药选用煤矿许用二级水胶炸药，规格Φ29 × 430 mm，雷管选用煤矿许用毫秒延期电雷管，串/并联正向装药爆破 [ 2 ] 。 2) −960 m车场连接处拱部在打眼前，由当班技术员，按照巷道中心线和标高点用红漆画出巷道掘进荒径轮廓线，打眼工严格按照掘进荒径轮廓线控制好角度进行打眼；炮后同样由当班技术员进行检查，按设计尺寸检查掘进荒径是否满足设计要求，不够之处用风镐刷够，然后进行临时支护 [ 3 ] 。 3) 硐室开门炮，采用打浅眼、多打眼、少装药的原则进行爆破，尽量减少放炮对岩石的震动，炮眼深度控制在1.5 m以内，周边眼间距控制在300~350 mm之内，装药量减半 [ 2 ] 。 为方便倒矸，马头门墙部眼采用竖直向下打眼，眼深2.0 m。间排距0.7~1.0 m，孔间距400~600 mm。矸石放炮后大部分直接崩入井筒内。 3.2. 出矸 −960 m车场连接处出矸采用人工配合耙矸机、抓岩机出矸。放炮前将井筒内矸石出到低于马头门施工水平2~3 m，放炮后矸石自然落入井筒水窝内，剩余矸石用人力、耙矸机、抓岩机扒入井筒内。中心回转抓岩机抓岩装罐，利用井筒施工期间的提升排矸系统排矸。后期井筒施工完毕后，再施工马头门时采用P−90B (45 kw)型耙矸机出矸。 3.3. 一次支护 1) −960 m车场连接处顶部处于砂岩、底部处于泥岩中，支护范围为井筒−945~−964.8 m，马头门拱部、墙部和底拱。马头门拱部掘进尺寸满足设计要求后，用锚杆、锚索、网片及喷浆作为支护，喷浆厚度70 mm。 2) 锚杆参数：井筒为：Ø22 × 2500 mm左旋无纵筋高强树脂锚杆，间排距800 mm × 800 mm，梅花状布置，每根锚杆使用2卷Z2550型树脂锚固剂。网片的规格：2000 × 1000 mm，网格100 × 100 mm，Ф6钢筋焊接，压茬不小于100 mm，用18 # 铁丝绑扎。锚杆托盘规格为150 × 150 mm，用10 mm厚的钢板压制成碟状，方形。 锚索参数：锚索采用高强度低松弛预应力钢绞线，直径17.8 mm，长度为7000 mm，锚索间排距为2.4 m，每根锚索使用“1快2中”共三支树脂锚固剂(1支K2550、2支Z2550)。锚索托盘规格为300 × 300 mm，用15 mm厚钢板加工 [ 4 ] 。 3.4. 钢筋绑扎 −960 m车场连接处拱部，墙部掘进和临时支护完即进行钢筋绑扎。依据由地面向井下传递的井筒十字线和标高控制点，分别在两迎头工作面打上固定的木桩，并钉上铁钉，标定出巷道中心线和−960 m车场连接处底板上1 m腰线，依据巷道中心线和腰线绑扎钢筋。 3.5. 立模及混凝土浇灌二次支护 马头门及井筒连接部永久支护采用整体金属模板施工法，采用由−964.8 m向上拉模施工。施工时，先浇筑到−962.45 m位置，混凝土凝固后在−962.45 m混凝土面上组装摇台基础模板和1 # 、2 # 、3 # 碹骨骨腿，北侧模板高度2.04 m (−962.45~−960.41m)，南侧模板高度1.65 m (−962.45~−960.80m)，待模板组装完毕后，摇台基础和北侧3-3断面以及南侧5-5断面反底拱整体浇筑与模板上口一平。 当北侧−960.41 m和南侧−960.80 m混凝土凝固后，按地面加工碹骨顺序编号下放碹骨和脚手架，北侧组装4 # 、5 # 碹骨，南侧组装4 # 、5 # 、6 # 碹骨，再进行向上提模施工。 马头门及井筒连接部永久支护采用整体金属模板施工法，高度14.3 m，从标高−950.5～−964.8 m，分5次施工。 1) 第一模2.35 m (−964.8～−962.45 m) 2) 第二模2.04 m (−962.45～−960.41 m)。 3) 第三模3.6 m (−960.41～−956.81 m)。 4) 第四模3.2 m (−956.81～−953.61 m)。 5) 第五模3.11 m (−953.61～−950.5 m)。 马头门碹股采用[ 16 槽钢加工，北侧布置5架、南侧布置6架，碹骨间距1.2 m；碹股之间的拉钩使用40的角铁，支撑杆使用3寸Ф76 mm管子连接。 稳设碹股时，先按中、腰线稳设碹骨腿，为防止浇筑砼时碹骨腿位移，每根碹骨腿上打设4根φ22 × 2500 mm锚杆固定碹股腿，之后架设拱部碹骨。 碹骨稳设结束后，立模板、浇筑混凝土。混凝土强度等级C50，浇灌混凝土时要垂直、对称入模，下料要均匀，连续分层浇灌，层厚300 mm，以保证模板稳定。 要随浇随捣，用振捣器将混凝土捣实，捣固方式慢插慢拔，且震动时间不得小于30 s，杜绝蜂窝、麻面，以保证井壁质量 [ 5 ] 。 对接茬施工应严格要求，在浇注接茬时，边浇边捣固，保证混凝土饱满、接茬严密。
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user: 4. 结束语 信湖煤矿副井及井筒连接处等相关硐室，采用锚索支护技术配合锚网喷进行一次支护，有效地控制了围岩的稳定性，既加大了施工段高，加快施工进度，又避免了硐室及相关井筒第一分层钢筋砼支护帽下沉，确保了工程质量和施工安全，为预应力锚索支护在围岩破碎的特大硐室中应用积累了成功的经验。
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user: 摘 要 根据收缩率和延伸率间密度不变时的公式可以推倒出它们之间颈缩的不等式。曲线很好地说明了它的走势。由偏差关系得出在小于14%时收缩偏差较好，在中间一段延伸偏差较好，大于一定值收缩率偏差又变好的规律。在64%偏差率时收缩率的值小于延伸率，它的真实性高1.32倍以上，最大偏差为1.64。推导出 ( S 0 ) 3 − S S 0 + S 0 − 2 S < 0 等两个公式为颈缩发生推倒公式。据文献统计收缩率值在大于25%时比较多，而延伸率则在30%以下较多。双晶由剪应力引起，转位由拉应力引起。 关键词 :密度不变化，最大收缩率偏差，真实收缩率和延伸率偏差，颈缩公式，期刊统计 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 拉伸试验是确定材料机械性能即确定延伸率和收缩率的基本试验。它通常在常温和静载条件下进行，低碳钢是常用的测试材料 [ 1 ] 。假设变形过程中试件的密度不变原则下，研究延伸量和收缩量和率的偏差和颈缩，具有一定的价值 [ 2 ] [ 3 ] 。本论文用密度不变原则来研究收缩率过大的现象。在很多文献当中的数据都是收缩率大于延伸率，只有少数才小于等于延伸率。所以研究收缩率大于延伸率是急需解决的重要难题。为此本研究进行了数学上的推到来找出相应的数学方程式来分析延伸率和收缩率两者间的不等式关系。来寻找解决颈缩问题的方程式。并从数学关系上的偏差规律来看收缩率和延伸率间的比较关系。 使用两者间的偏差来研究真实性是本论文的目的之一。这里的偏差是真实和应变间的偏差，即真实性的大小。有没有合适的偏差计算，它的最小和最大的误差到底是多少，这是我们研究的内容。收缩率偏差大则它的真实性大，即收缩率大。延伸率偏差小于收缩率，真实性变小。这在工程应用方面有利，因为我们不需计算即可知道真实延伸率和收缩率的大小。在偏差较大区间，需换成真实值查看变形过程中的应变。所以一定范围内的偏差值变化规律是这次研究的内容 [ 2 ] 。 因为颈缩是拉伸实验的最后一环，它的延伸率会大于前面延伸变形之和。但从试验结果来看发生颈缩时的延伸率没有那么大。但其收缩率变大，出现颈缩，很有可能是密度变化产生。所以我们研究颈缩是拉伸试验的最重要的环节。
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user: 2. 计算过程 设d 0 为试件初始直径。试件初始横截面积是S 0 ，断裂后截面积减少量是ΔS，断裂后截面积是S [ 2 ] 。试件理论收缩率用ψ和延伸率用ε来表示。 2.1. 设 由于 ψ = 1 1 / ε + 1 (1) 令 ψ = f ( 1 / S 0 ) 则 ψ = 1 S 0 + 1 (2) 由(1)和(2)得 1 / ε = S 0 (3) 即 ε = 1 / S 0 (4) 因为 ε = ψ 1 − ψ (5) 因此 ε = 1 1 / ψ − 1 = 1 S 0 / Δ S − 1 (6) 即 ε = 1 S 0 / Δ S − 1 (7) 如果 1 S 0 + 1 ≥ 1 S 0 / Δ S − 1 (8) 则发生颈缩，即 (9) 化简得 ( S 0 ) 3 − S S 0 + S 0 − 2 S < 0 (10) 这里 S 0 = π d 0 2 / 4 。 上式(10)是密度不变时颈缩发生条件是根据试件拉伸前后的延伸率得出在拉伸后的颈缩公式推倒，即 ψ > K ε ，K是大于等于ε的正整数。此时方程式为不等式，如图1所示，初始截面和断后截面的平方根的倒数成减函数。即 d ( 1 / y ) d x < 0 (11) 所以S和S 0 为增函数关系。 方程式(10)可变为 S > ( S 0 ) 3 + S 0 2 + S 0 (12) 2.2. 设 ε = S 0 令 ψ = f ( S 0 ) 则 ψ = 1 1 / S 0 + 1 (13) 由(1)和(2)得 ε = S 0 (14) 因为 ε = ψ 1 − ψ (15) 因此 ε = 1 1 / ψ − 1 = 1 S 0 / Δ S − 1 (16) 即 ε = 1 S 0 / Δ S − 1 (17) 如果 1 1 / S 0 + 1 ≥ 1 S 0 / Δ S − 1 (18) 则发生颈缩，即 S 0 / Δ S − 1 / S 0 ≥ 2 (19) 化简得 S 0 S 0 − 2 S S 0 + S 0 − S < 0 (20) 这里 S 0 = π d 0 2 / 4 。 方程式(10)可变为 S ≥ S 0 ( 1 + S 0 ) 2 S 0 + 1 (21)
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user: 3. 讨论与结论 S 0 和 的关系曲线如图1。 1 / S 随着 S 0 从0到20mm 2 增大而变小，它从1.5急剧减少到0.3，计算得知S从0.44猛增到11 mm 2 。在初始面积为10 mm之后 1 / S 缓慢降低，之后 1 / S 变平稳。因此选择试件时要注意 S 0 的尺寸不宜过小，S将变小。在曲线上方为颈缩发生区域，越往上颈缩越大。初始横截面 S 0 越小颈缩越不易发生。上述两种情况的函数曲线差不多。都是下端趋于无限大。 从图2可以看出，在趋势线下方收缩率偏差大。在14%~64%即在ψ t = (1.14~1.64)ψ区间真实延伸率和延伸率偏差之比小于收缩率偏差之比，如表1说明收缩率偏差变小，收缩率更真实些。随着常数值的增大偏差变大，当常数为定值时随着真实收缩率ψ t 偏差的增大偏差量增加，说明收缩率更真实些。在延伸量逐渐加大的情况下收缩偏差大于延伸偏差，所以收缩偏差的真实性大。如图2所示，根据虚线可知在虚线上方延伸率偏差率值大，在虚线下方断面收缩率偏差率较小。即延伸率在上方真实性高，断面收缩率在下方其真实性高。在14%~64%区间断面收缩率的偏差率比延伸率的小，真实性高。从图2可以看出，偏差Δ与断面收缩率ψ之比随着断面收缩率的增大而增大。此俩方程式的曲线为一条近似直线，收缩率偏差比延伸率偏差大。收缩率的偏差在大于50%时它的偏差大于延伸率的1.32倍，说明收缩率比延伸率真实约1.32倍。与上一篇收缩率偏差大于延伸率的1.83比较小了一些 [ 2 ] ，说明收缩率偏差在数值大时更大更真实。在本论文中偏差曲线的最大偏差为1.64。 如失稳等难以解决的问题发生，这是当断面收缩率在大于等于理论延伸率时发生的。除了依靠数学关系来判断外，需要模型建立如上推倒的不等方程式才能应用到实践当中，解决问题。如在某些论文当中提出的断面收缩率达到4~7倍理论延伸率值4] 时也可适当运用此式。根据文献 [ 3 ] 如图3统计所示延伸率在值小时如9%~30%区间较多，而收缩率则在26~74区间比较多。这说明收缩率分布在相当大的数值区间，几乎是延伸率的2~3倍。由此可推断颈缩失稳就是断裂后的横向密度变化比较大，引起收缩率相对延伸率变大。纵向密度变化比大就是颈缩产生的根本原因。约70%收缩率是在大于26%的区间，所以它们都发生颈缩。而与大部延伸率所在区间相比大了70%。我们认为双晶由剪应力引起，转位由拉应力引起。它们分别引起收缩率和延伸率。 图1. 当 ε = 1 / S 0 时断后面积和初始面积之间的关系 图2. 真实延伸率偏差之比和收缩率偏差之间的关系图 [ 2 ] Table 1 Deviation of reduction between ψt = 1.14ψ and ψt = 1.64 数值% 序号 ε t Δε/ε ψ ψ t ψ t -ψ式 1 1.98 0.99 1.96 2.25 ψ t = 1.14ψ 2 4.88 2.42 4.76 5.47 3 9.53 4.69 9.09 10.4 4 14.0 6.83 13.0 15 5 26.2 12.6 23.1 26.5 6 40.6 18.9 33.3 38.3 7 53.1 24.2 41.2 47.3 8 64.2 28.7 47.4 54.5 9 1.98 0.99 1.96 3.21 ψ t = 1.64ψ 10 4.88 2.42 4.76 3.00 11 9.53 4.69 9.09 7.81 12 14.0 6.83 13.0 14.9 13 26.2 12.6 23.1 21.4 14 40.6 18.9 33.3 37.8 15 53.1 24.2 41.2 54.6 16 64.2 26.5 44.4 67.5 表1. 收缩率在ψ t = 1.14ψ和1.64ψ时的偏差大小 图3. 文献中断面收缩率和延伸率的关系 [ 3 ] 等
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user: 4. 结论 1) 根据颈缩方程式 ( S 0 ) 3 − S S 0 + S 0 − 2 S < 0 等两公式得出的曲线可知随着 S 0 的增加 1 / S 减小。 这说明此方程式比较准确可以描述密度不变时试件截面积之间的较高级方程式。当试件初始截面积变大到一定值后断裂面积不变。我们认为双晶由剪应力引起，转位由拉应力引起。 2) 收缩率的偏差在大于50%时它的偏差大于延伸率的1.32倍，说明收缩率比延伸率真实约1.32倍。与上一篇收缩率偏差大于延伸率的1.83比较小了一些，说明收缩率偏差在数值大时更大更真实。根据文献统计收缩率值在大于25%时比较多，而延伸率则在低于此值较多。收缩率大概为延伸率的0.5到2倍以上。根据曲线偏差最大值为1.64。
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user: 摘 要 磷石膏是一种重要的磷化工固体废弃物，其处置技术与应用领域等得到了快速的发展。目前国内外在磷石膏的应用率在逐年上升，主要应用于建材、化工和农业等领域。由于磷石膏中含有多种杂质成分，在制备纸面石膏板中存在诸多问题。未来对于磷石膏的大规模利用，其预处理技术与生产工艺改进将是研究重点。 关键词 :磷石膏，预处理技术，应用，纸面石膏板 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 近几年，建筑行业发展迅猛，建筑材料需求量不断增加，对新型建筑材料的开发与利用日益广泛，纸面石膏板作为木制装饰板取代品，不仅具有轻质、隔音、隔热、抗震、强度高、加工性能强等特点，还节约资源、绿色环保、实现可持续发展。由于天然石膏资源有限，脱硫石膏在建筑行业的应用日趋成熟，脱硫石膏成为石膏板、水泥促凝剂等建材的主要原料，随之而来的是脱硫石膏的资源逐渐紧缩。在我国，磷石膏的堆放量已位居世界第一，占全球总量的40%，主要产自贵州、四川、云南、湖北、安徽，占全国总量的87.4% [ 1 ]。磷石膏的堆放占地面积巨大，若不予处置，不仅浪费资源，而且污染环境。因此，开发利用磷石膏对制造行业具有十分重要的意义。本文主要叙述了磷石膏在纸面石膏板中的应用，其中包括磷石膏在国内外的发展及应用情况、磷石膏的物理化学特性、磷石膏的与处理工艺及其应用邻域等。
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user: 2. 磷石膏的发展现状 随着磷肥工业的快速发展，磷肥生产及副产磷石膏，中国已经位居前列。近几年，由于国家产业政策的调整和各方的努力，我国磷复肥产量增量有所减小，磷石膏的利用率有所提升，但全国现有堆存量依然很大，且仍然以每年超过5000万t的净增量增长 [ 2 ] [ 3 ]。 2.1. 磷石膏在国内的利用现状 在我国除北京、天津、上海、吉林、黑龙江、海南和西藏等省市外，其余省份均有磷石膏产出，磷石膏的排放企业相对集中分布在湖北、云南、贵州、山东和安徽等五个产磷省份，这五个省份的磷石膏排放量约占全国磷石膏总排放量的76.8% (如图1所示 [ 2 ] )。 湿法磷酸是采用硫酸分解磷矿石制取磷酸的重要工艺 [ 4 ] ，我国磷石膏产量每年新增堆存的磷石膏近 50 Mt，国内已堆存的磷石膏总量超过5亿t。其中，2016年磷石膏的堆存量为76，000 kt，综合利用量为27，700 kt，比2015年增长了4.5%；由于受国内外化肥市场萎缩、行业大环境变化及深层次问题不断暴露等诸多因素的影响，2017年年产量为75，000 kt，比2016年下降了1.3个百分比 [ 5 ] [ 6 ]。如图2所示，我国磷石膏年产生量受国内外市场影响而有所波动，但利用量、利用率两项指标呈现逐年上升的总体趋势，但是磷石膏产生量与利用量的差值有所增大，表明近几年来我国磷石膏的堆存量在不断加大，磷石膏的利用率急需提升。 2.2. 磷石膏在国外的利用现状 磷石膏资源化利用在西方发达国家和日本等国起步较早。20世纪50年代，德国首先将磷石膏用作水泥工业中作缓凝剂，利用率达95%；法国在70年代初用磷石膏制备β-半水石膏，并研制出相应的生产工艺，目前磷石膏有效利用率仅占4%~5%；日本磷石膏有效利用位居世界第一，利用率达90%以上，其中75%左右用于生产熟石膏粉和石膏板。表1为5个磷石膏产量大国对磷石膏处理及利用情况 [ 7 ] [ 8 ]。 图1. 中国前五省磷石膏产排量占全国排放量的比例 图2. 2011~2017年我国磷石膏产生量、利用量及利用率的汇总情况 Table 1 The treatment and application of phosphogypsum in top five countrie 国家 堆存 利用情况 日本 0% 接近100%，其中约60%用于生产石膏粉和石膏建材，30%用于生产水泥缓凝剂，其他109%应用于食品、医疗等行业 巴西 50% 约50%，其中约40%用于农业生产，10%用于建材生产 美国 100% 少量用于农业，路基材料的研究 印度 80% 约20%用于农业生产、建材生产 西班牙 100% 少量用于肥料、土壤改良剂研究 表1. 5个磷石膏产量大国对磷石膏处理及利用情况 2.3. 磷石膏在国内外各领域的资源化应用 磷石膏的资源化利用主要集中在建材、化工和农业等三个方面： 1) 建材类：利用磷石膏为原料，经过陈化、煅烧、活化和加压等工艺制成相应的石膏建材(如：石膏粉、石膏板、石膏砌块、石膏砖等)和水泥缓凝剂等。张朝辉 [ 9 ] 采用脱硫石膏和磷石膏复合煅烧制备的建筑石膏粉具有强度高，颗粒级配好的特点。 2) 化工类：利用磷石膏为原料，经过一系列的制浆过滤、盐盐反应、蒸发结晶和高温烘干等过程制成硫酸铵、硫酸钾、碳酸钙和氯化钙等。 3) 农业类：利用磷石膏的酸性及含有大量农作物生长需要的养分的特点，可将其用做土壤改良剂，提高土壤的渗水性，还可作为硫肥和钙肥。Xue等 [ 10 ] 通过添加2%的磷石膏促进了石榴石和钙霞石的转化以及钠和钙的交换，制备出性能优良的磷石膏改良剂，为铝土矿的土壤改良提供了一种可行的方法。利用来自磷肥工业的废物的磷石膏驱动碱性物质，有效地降低了pH值，并使可溶性碱度降低了92.2%。 如图3所示 [ 12 ] ，2017年我国磷石膏的利用途径主要有生产β-半水石膏、水泥缓凝剂、石膏砌块、道路填充材料、改良土壤、制硫酸和硫酸铵等化工产品等等 [ 11 ]。其中生产β-半水石膏约2.8万t，生产水泥缓凝剂约2.5万t，可见我国磷石膏的利用率主要用于水泥和制备β-半水石膏等建材行业。 图3. 2017年磷石膏利用情况 磷石膏循环利用技术路线如图4所示 [ 12 ]。 图4. 磷石膏循环利用技术路线图 2.4. 磷石膏在综合利用中存在的问题 首先，磷石膏中杂质含量较多，提高了其利用成本，同比之下市场竞争力差。磷石膏中含有游离磷酸和可溶性磷酸类盐等酸性物质，在生产制备时会腐蚀所接触的设备。使用前必须进行净化除杂处理，除杂处理中还可能会产生二次污染，增加其投资和运营成本。 其次，磷石膏堆存区域集中分布在西南区域，地理位置较偏，造成其他地区在使用过程中运输费用高，而堆放地区域长期存放受降水影响造成该地区环境污染，还占用了大面积的土地资源。 最后，磷石膏在建筑领域应用的标准体系不完善，缺乏用于生产不同建材的磷石膏标准，市场占有率低，难以进行大规模利用。
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user: 4. 问题与结论 利用磷石膏制备纸面石膏板目前存在很多问题。磷石膏杂质较多，目前在制备纸面石膏板时与脱硫石膏或天然石膏混用，无法达到完全替代二者的目的。磷石膏在使用时必须经过预处理，处理方法仍需改进，预处理成本问题也许解决。总体概括为以下几点： 一是对磷石膏预处理技术的改善。目前国内大多数仍采用传统建材为主，大部分中小型企业无法实现对新型建筑材料的预处理，技术及设备相对落后。在现有技术没有取得重大突破的情况下，磷石膏的综合利用基本在建材领域，而目前全国范围内建材领域全行业又存在极为严重的产能过剩。没有新品种、新技术和高质量产品出现的情况下磷石膏综合利用手段和方式也比较单一。 二是磷石膏产品运输成本问题。对于磷石膏的开发与利用，其运输成本远远高于产品成本，大大提高了生产成本，运营效益降低，使市场竞争力减弱，市场规模萎缩。 三是磷石膏综合利用标准体系不完善。对磷石膏的质量控制，技术要求及应用领域等整个体系没有具体完整的标准。 磷石膏作为主要的工业固废产物，每年产量巨大，耗费大量的存储空间，也对环境造成污染。因此，合理规划对磷石膏的使用以及提高相关技术工艺，完善对磷石膏在线无害化处理技术，提高其利用率等措施十分重要。同时，希望能建立健全磷石膏利用体系标准，规范磷石膏的使用。放眼整个建筑以及农业行业，磷石膏的用途十分广阔。综合利用磷石膏制备纸面石膏板项目投资少，工艺简单，易实施，具有显著的经济效益、社会效益和环境效益，可作为国内同行业磷石膏综合利用的重点推广项目。