DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 呼噜声信号的采集及预处理 2.1. 呼噜声信号的采集 采集呼噜声信号的方法有两种：1) 采用室内麦克风(即环境麦克风)，将微型麦克风悬挂于患者仰卧位时的口部之上，与口部距离15~50 cm [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，也有研究将其置于甲状软骨旁1 cm，距皮肤表面1 cm处 [ 10 ]；2) 采用接触式麦克风，将微型麦克风固定于颈前、胸壁皮肤等位置，如胸骨上窝旁 [ 11 ] 、胸骨上切迹的气管前壁 [ 12 ] 、胸骨柄 [ 9 ] 等处。综合考虑到数据可实时分析特性及采集的便携性，本研究提出一种可穿戴式颈带麦克风采集打呼音信号(如图2)，该颈带麦克风主要参数如表1所示。 图2. 颈带麦克风 Table 1 Main parameters of microphon 主要参数 传输距离 10 m 采样频率 18，000 Hz 电池类型 锂电池 电池续航 15 h 产品重量 约30 g 表1. 麦克风主要参数 2.2. 基于小波变换的呼噜声信号预处理 由于小波分解具有多分辨率、窗口化等特性，且具有较好的信号降噪特性，其被广泛应用于生物信号处理领域，如心音信号、心电信号、脑电波等预处理。对应小波变换原理公式(1)的小波分解结构图如图4所示，本文采用dB系列中dB10为母小波的小波变换对呼噜声信号进行降噪处理，保留信号的有效频带范围为62.5~1000 Hz。小波分解结构图如图3所示。关于打呼噜音实际降噪效图如下：图4为采集到的呼吸音信号，图5为图4中所选取部分的降噪效果图。 (1) 图3. 小波分解结构流程图 图4. 采集的呼噜声信号 图5. 降噪效果图 2.3. 基于功率谱分析的特征提取 信号会产生一定的功率，波的功率与频率之间的关系就被称之为功率谱。功率谱密度函数(PSD)通常是用来表述或者分析功率信号的，他的曲线一般横坐标是用频率表示，纵坐标是由功率表示。因为功率和频率没有负值单位的，所以功率谱曲线上的横纵坐标也没有负数值，频谱图像处于第一象限，并且功率谱曲线所覆盖的面积在数值上等于信号的总功率。它显示了哪些频率变化是强的，哪些频率变化是弱的，即信号功率在频域的分布状况 [ 12 ]。单位是每个频率(宽度)的能量(方差)，也可以通过对该频率范围内的PSD进行积分来获得特定频率范围内的能量。本研究对所采集的信号进行功率频谱分析，在处理过的呼噜声信号的频域和时域上分析其特征。在对呼噜声信号特征提取时，我们采用包络线提取的方法，虽然还有许多其他的方法，但是使用这些方法不利于分析频率组件，因为它们有很多相同的频率组件 [ 13 ]。包络线法是以提取呼噜声信号频率域特征的有效方法。式(2)、(3)即为包络线法对呼噜声信号进行特征提取的原理。 E [ k ] = 1 2 M i j ∑ M = K − M i j k + M i j | X F i j [ m ] | ， K = M i j ， ⋯ ， N i j − 1 − M i j ， j = 1 ， 2 ， 3 (2) X i j [ m ] ∑ n = 1 N i j − 1 X τ i j [ n ] e ( − j 2 π N i j n m ) M = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， N i j − 1 (3) 式(4)是对呼噜声频率域包络线的提取。 S E i j [ k ] = 1 2 S M i j + 1 ∑ M = K − S M i j K + S M i j | E i j [ m ] | ， K = S M i j ， ⋯ ， N i j − 1 − S M i j ， j = 1 ， 2 ， 3 (4) 在对呼噜声信号作率谱分析时采用包络线方法不仅可以减少呼噜声信号的频率分量，还可以保证频率分量在局部区域基本上是对称的。因此可以用包络线法对呼噜声的频率成分进行自动定位，并用于提取呼噜声信号的频率特征。 2.4. 呼噜声信号特征提取 特征提取方法如图6所示，即为基于功率谱，利用阈值线(Thv)得出呼噜声音的频率域特征提取方法。例如对于图6中的呼噜音(见图6(A))，其对应的分析结果为图6(B)所示，由图6(B)可知：对于Thv = 0.5，其提取出的呼噜音心音频率分布分别为：384 Hz和395 Hz；对于Thv = 0.6，其提取出的呼噜音心音频率分布分别为：310 Hz和289 Hz；对于Thv = 0.7，其提取出的呼噜音心音频率分布分别为：269 Hz和203 Hz；对于Thv = 0.8，其提取出的呼噜音心音频率分布分别为：228 Hz和96 Hz；音能量主要集中在10~300 Hz和500~800 Hz。结合阈值分析可以得出阈值线所对应的频率分别为：0.4——(394.26 ± 76.98) Hz和0.8——(201.68 ± 92.14) Hz，0.4——(459.86 ± 142.09) Hz和0.8——(150.76 ± 120.15) Hz。 图6. 基于包络线结合阈值线特征定义图 2.5. 数据分析 通过对十三名健康学生1.5小时/每人共计三十二小时的正常呼吸声和三名患者分别2.5小时、5.5小时、4小时共计11小时的鼾声进行对比分析，可知正常呼吸声信号能量整体较低，趋于稳定的状态；而由两种主成分构成的呼噜音，其能量相对于正常呼吸声更高。结合阈值分析可以得出阈值线所对应的频率分别为0.4——(394.26 ± 76.98) Hz和0.8——(201.68 ± 92.14) Hz，0.4——(459.86 ± 142.09) Hz和0.8——(150.76 ± 120.15) Hz。如表2。 Table 2 Frequency range and threshold line correspond to frequency tabl 频段范围 阈值线对应频率 10 Hz~300 Hz 0.4——(394.26 ± 76.98) 0.8——(201.68 ± 92.14) 500 Hz~800 Hz 0.4——(459.86 ± 142.09) 0.8——(150.76 ± 120.15) 表2. 频段范围与阈值线对应频率表
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user: 3. 总结 用功率谱结合阈值线方法提取呼噜声特征，并对呼噜音特征进行评定。首先，基于微型音频采集器采集呼噜声及基于小波对呼吸音进行降噪预处理。然后，基于功率谱分析结合阈值线方法提取呼吸音信号特征数据。最后通过所提特征对正常与异常呼噜声进行定性分析。由于本研究中特征提取方法依赖于手动设置阈值，势必为医护人员或使用者带来诸多不便。鉴于此，后续会对如何自动提取呼吸音特征、如何提取更为有效特征进行研究，进而为医患用户提供更为直接、更有价值的关于打呼噜的健康诊断信息。
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user: 摘 要 为表示复合心脏病的复杂诊断信息，本研究提出一种基于高斯混合模型结合概率诊断心脏病的方法。本文结构如下：首先，利用电子听诊器采集心音信号；其次，采用小波分解对心音信号进行预处理，以保留心音信号有效成分，然后采用功率谱分析结合阈值线方法提取心音信号频率域特征；最后，基于精度建立最优高斯混合模型数量并结合后验概率得出诊断结果。为验证本研究有效性，以2560秒心音数据作为研究对象，实验结果表明，该方法可以概率模式描述不同类别所属程度得出最终诊断结果。 关键词 :心音信号，高斯混合模型，特征提取，分类 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 背景及意义 根据2019年最新发布的《中国心血管病报告2018》 [ 1 ]，从2018全年大数据分析，中国心血管疾病的患病率及死亡率仍处于上升阶段，推算中国现患心血管病人数为2.9亿。如图1所示，我国农村与城市心脏疾病死亡率居于首位，高于肿瘤、呼吸疾病等其他疾病，特别是最近几年来心血管疾病死亡率持续飙升，已跃居为威胁国民生命安全的重大疾病之首，但早期的心脏疾病愈率极高，因此为降低心脏疾病对人类健康的威胁，其预防和治疗迫在眉睫，刻不容缓。 图1. 2016年国内农村与城市主要疾病死因构成 各项研究 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 及临床数据表明，心音图可以真实地记录正常心音、额外心音及心脏杂音，其将心脏波形可视化，更利于医护人员快速获取心脏状态信息，同时对心音信号的准确识别与分类、对心脏病的诊断与治疗具有重要的临床指导意义，其心脏病诊断结果直接关乎患者理疗方案的选取，由此可见，优化心音信号的识别方法刻不容缓，故快速、准确、高效的心音识别分类研究尤为重要。 关于心音分类可以采用支持向量机 [ 5 ] 、神经网络 [ 6 ] 、决策树 [ 7 ] 或高斯混合模型 [ 8 ] 等算法。采用支持向量机或神经网络算法获取心音分类器将耗费大量的机器内存和运算时间且其无法描述复合心音模糊诊断结果，而高斯混合模型在生物识别方面具有参数数量低、计算量小等特点 [ 9 ] [ 10 ]。鉴于此，本研究提出一种基于高斯混合模型(GMM)的心音分类算法、并以概率模式描述心音分类结果，使心音数据的分类更加精准，分类结果更加清晰直观。 1.2. 论文结构 本文基于高斯混合模型的心音分类研究具体可分为如下五个部分，如图2所示。 图2. 基于高斯混合模型的心音分类研究流程框图
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user: 2. 心音特征提取 2.1. 心音信号介绍 心音是心脏在运作时，由瓣膜关闭、瓣膜打开、心室振动、腱索紧张等产生的声音，即血液流经心脏时产生的震动波 [ 11 ]。具体来说，是瓣膜开起与关闭时产生的湍流造成的震动波，或由心肌收缩、心脏瓣膜关闭和血液撞击心室壁、大动脉壁等引起的振动 [ 12 ]。一般来说，这种震动波能量较低，不易传递至空气形成声波，但仍可用听诊器在胸壁一定部位将该波转换成声音，由于该声音可反映心脏的运作情形，因此在心脏听诊的过程中，医生可以通过这些独特的声音，进而判断心脏的运作情况及健康状态。心音信号主要分为四大类：第一心音(S 1 )、第二心音(S 2 )和两种非常微弱的心音，即第三心音(S 3 )和第四心音(S 4 )，如图3所示。四大心音信号的频率均在20~2000 Hz内，其中第三心音和第四心音的声音极其微弱，一般很难直接检测到。心脏杂音作为临床诊断心脏病的重要参考依据，通常出现在第一心音与第二心音之间。因此，在心音信号识别分类的过程中，第一心音和第二心音起着至关重要的作用。鉴于此，为了提高对心音诊断的准确率，获得更多的心音信息，首先要对提取的第一心音和第二心音进行心音分割，然后从第一心音和第二心音中提取有效的特征值，根据特征值建立模型分析心音信号，最后，将分类方法应用于心脏病的临床诊断与治疗中，以进一步提高心脏病的救治率。 图3. 心音结构示意图 2.2. 心音信号采集 本研究采用美国3M公司自主研发的3M-3200电子听诊器，该电子听诊器体积便携、性能优越，在心音信号采集过程中具有快速、准确、保真等优点。3M-3200电子听诊器基本功率参数如表1所示。该听诊器具有大容量的储存数据功能，可同时储存多组心音数据，并能直接上传到本研究所建立的高斯混合模型心音识别系统，可实现预处理阶段对心音信号的小波降噪和基于功率谱分析法及阈值线方法对心音信号的特征提取，是目前应用最广泛的心音信号采集工具 [ 13 ] (图4为心音采集图例)。 Table 1 Sample diagram of collected heart sound signal 额定最大输出功率P (W) 间距d (m) 150 KHz~80 MHz 80 MHz~80 MHz d = 1， 2 P 80 MHz~2.5 GHz d = 2， 3 P 0.01 0.12 0.12 0.23 0.1 0.38 0.38 0.73 1 1.2 1.2 2.3 10 3.8 3.8 7.3 100 12 12 23 表1. 3M-3200电子听诊器功率参数 图4. 采集的心音信号样例图 2.3. 基于小波变换心音信号预处理 由于外界的噪声干扰及被采集者自身呼吸声的干扰，导致采集到的心音信号带有噪音，为了避免外界及自身噪音对实验数据造成干扰，需要进一步对采集到的心音信号进行预处理，即降噪处理。本研究采用dB10母小波 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 对心音信号进行降噪预处理，其频率参数如图5所示。其中，h和g分别为正交镜像滤波器组中具有低通特性的滤波器和具有高通特性的滤波器，经过第一次分解后，可得到包含原始信号主要信息的低频近似信号cA1，以及包含误差的高频细节信号cD1。下一次分解将近似信号cA1分解为cA2和cD2，…，经过10次分解后可以得到平滑的低频信号cA10 (0~21.5 Hz)，保留cD6~cD10 (21.5~689 Hz)，通过反变换得到21.5~689 Hz的信号。 2.4. 心音信号特征提取 采用功率谱分析法 [ 17 ] [ 18 ] 结合阈值线方法 [ 19 ] [ 20 ] 提取心音信号频域特征数据，采样频率为4410 kHz，特征提取的频率范围21.5~689 Hz。采用小波分解的优点在于能准确地分离高低频信号，可以在保证原始心音信号不受损的情况下对噪音信号进行滤除。利用功率谱分析法结合阈值线方法提取心音频域特征数据可快速获取心音信号特征参数，且准确度较高。心音信号预处理前后对比如图6所示。 图5. 小波分解参数图 图6. 心音信号预处理前后对比图
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user: 3. 基于高斯模型的心音分类研究 3.1. 高斯混合模型介绍 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，简称GMM)是在高斯分布的基础上逐渐发展起来的一种聚类算法，高斯分布即为正态分布，是最为常见的数据分布形式 [ 21 ]。最常见的高斯分布图像如图7所示。 假设混合高斯模型由 个高斯模型组成，则高斯混合密度函数表达式如下 G ( X ) = ∑ k = 1 k p ( k ) g ( X ; μ k ， C k ) = p ( k ) ( 2 π ) D | C k | e − 1 2 ( X − μ k ) T C k − 1 ( X − μ k ) (1) 其中 g ( X ; μ k ， C k ) 、 p ( k ) 、 μ k 、 C k 、D分别表示第k个高斯模型的概率密度函数、权重、期望、协方差矩阵和维度，从高斯混合密度函数公式可以看出，高斯混合模型就是从多个高斯分布中生成的数据模型，即无论是什么形状的分布，只要高斯函数的数量足够多，大量的高斯函数进行线性组合，就可以准确地表示出任意形状的分布，即构建出任意的高斯混合模型，如图8所示，随着高斯函数数量的增加，这个高斯混合模型就会变得足够复杂，就可以用来逼近任意连续的概率密度分布，正是由于高斯混合模型能够近似地模拟任意形状函数的密度分布，高斯函数的计算性能良好，并且其结果准确可靠，因此近年来高斯混合模型在生物识别中得到广泛的应用。 图7. 高斯分布图像 图8. 混合高斯函数图像 3.2. 建立心音特征高斯混合模型 利用MATLAB平台自主开发的软件提取第一心音、第二心音、第三心音、第四心音特征参数并建立高斯混合模型，由于心音特征各不相同，得到如图9所示的三种数据集。实验结果表明，本文所提出的基于高斯混合模型的心音分类研究能快速对不同心音进行识别分类，且分类精度及正确率都极高。 图9. 数据集分布图 如图10所示：在该算法程序中输入具有三种复合病症的心音数据，数据明显呈三种分布形式，将成分参数设为“3”，为了进一步验证本文所提出的算法的准确性，在该算法程序中将自动生成的高斯混合模型的数量范围值设定为“1~6”，即可自动生成1~6组高斯混合模型，如图11所示：本算法可基于精度最优自动选取高斯混合模型数量为“3”，并建立相应的心音特征数据高斯混合模型。该实验结果验证了本文所提出的基于高斯混合模型的心音分类研究的有效性，该算法可自动选取最优参数的高斯混合模型数量，为复合心音数据提供了一种新型诊断分类方式。 图10. 数据参数设置图 图11. 精度最优选取结果图 3.3. 以概率模式描述心音分类结果 如图12(A)所示，根据3种病例(主动脉狭窄89例、二尖瓣回流56例、健康数据111例)共256组2560秒数据进行研究并基于精度最优获取由3个高斯模型组合的混合数学模型，建立3个高斯混合模型分类器，输入4个具有复合心音数据的心音信号样本数据进行案例分析，分类结果如表2所示。 图12. 心音信号识别分类结果 Table 2 Classification of heart sound 样本数据 包含特征模型 所占概率 自动分类 图示 1 1和2 68%和32% 参数模型1 12(b) 2 2和3 25%和75% 参数模型2 12(c) 3 2和3 83%和17% 参数模型2 12(d) 4 1和2 8%和92% 参数模型2 12(e) 表2. 心音分类结果 实验结果表明，本文所提出的基于高斯混合模型的心音分类研究可基于精度最优自动选取高斯混合模型数量，可准确以概率模式描述被测心音分类结果，使心音数据的分类更加精准，分类结果更加清晰直观。
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user: 4. 结束语 本文提出的一种基于高斯混合模型的心音分类研究方法，并以概率模式描述被测心音分类结果，实现基于精度最优选取高斯混合模型数量，建立心音特征数据的高斯混合模型。为验证本研究的可行性及有效性，以3种病例(主动脉狭窄89例、二尖瓣回流56例、健康数据111例)共256组2560秒数据作为研究对象，其识别分类研究结果表明：心音信号不仅被准确识别，而且被精准分类。因此，本研究为医护人员提供一种更加精准且可视化程度较高的心脏疾病诊断信息，其势必为心脏病的治疗提供更为重要参考依据。
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user: 摘 要 本文以web of science中近10年2930篇与贝叶斯网络有关的文献为研究对象，基于文献计量内容分析方法系统地回顾了国内外在贝叶斯网络领域的关注点、研究脉络的发展规律、存在的共性与差异性和研究现状。研究发现，截至目前，特别是在神经网络盛行的现在，贝叶斯网络可以凭借其具有较强的数学可解释性，在智能计算领域的贡献不断深化且具有极大的潜力。分析结果有助于为我国贝叶斯网络研究领域的学者提供研究现状及进展的参考。 关键词 :贝叶斯网络，图谱分析，CiteSpace，研究脉络 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 贝叶斯网络是由途径研究(因果推理链)、因果推断等慢慢衍生而来的。1982年，Pearl等人将贝叶斯网络的概率推理应用于人工智能当中，此后，专家系统中的不确定性表示和推断更多地开始使用贝叶斯网络。和其他人工智能的算法比较，贝叶斯网络因为将图形解释和计算与概率论完美地结合在一起，所以在处理不确定的问题上有比较大的优势。这些优势表现在灵活的依赖性拓扑结构；易于理解和解释，有明显的语义强大的不确定性问题处理能力；能有效地进行多源信息融合。随着对贝叶斯网络的不断研究，其逐渐成为数据挖掘、人工智能等领域解决不确定性问题的关键方法之一，是这些年的一个研究热点 [ 1 ]。 基于此，这篇文章用web of science的核心数据库为数据源，借助CiteSpace工具的文献计量方法对收集到的文献进行统计分析并绘制出知识图谱，解决下面的三个研究问题： (1) 国内外近10年来在贝叶斯网络领域的主要国家和研究机构有哪些？ (2) 国内外近10年来贝叶斯网络领域的研究热点有哪些？ (3) 国内外贝叶斯网络领域的研究方向的发展有什么趋势？ 本文的具体工作如下：首先阐述了数据来源与研究方法，然后对贝叶斯网络分析研究进行描述，得到该领域的主要研究机构及国家、最佳的研究热点以及大致的发展趋势。最后对分析所得到的结果进行总结，希望能用客观以及可视化数据的展示将国内外对于贝叶斯网络研究的现状和大致趋势呈现出来，为我国贝叶斯网络领域的研究人员提供较为清晰的参考。
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user: 2. 数据来源和研究方法 2.1. 数据来源 文献来源于Thomson Reuters公司开发的Web of Science信息检索平台。1) 采用的文献检索方法为TS = ((data “Bayesian network”) or (data “probabilistic network”))。2) 时间跨度 = 2008~2018。3) 索引数据库 = (SCI－EXPANDED)，文献类型 = (PROCEEDINGS PAPER OR ARTICLE)，共得到文献2930篇。经过对比和筛选，删去了与贝叶斯网络无关的文献，最终获得1613条文献题录。这些文献题录包括作者、标题、关键词、摘要、作者地址、引用的参考文献、被引频次、出版日期等属性，供可视化分析。 2.2. 研究方法说明 本文的基本流程如图1所示。 图1. 研究方法流程图 在信息化社会飞速发展的今天，大多数学者选择用数据信息绘制知识图谱对学科知识进行可视化。与其它软件相比，Citespace软件是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，并在科学计量学、数据和信息可视化背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件，由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”，本文以贝叶斯网络的文献数据为基础，分析贝叶斯网络的研究热点、未来趋势等，为相关研究提供依据 [ 2 ]。
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user: 4. 基于共词分析的研究热点 共词分析相比文献的共被引和耦合，其得到的结果是非常直观的。即研究者直接可以通过共词分析的结果，对所研究领域的主题进行分析。图4中心性由最外层十字代表。关键字重叠则由同心十字表示，关键词年份不同十字的深浅层次也不同。关键词之间的远近则代表着其之间的关系。其中同心十字与文字大小成正相关，文字越大也表示关键词被引频次越高 [ 11 ]。表6列出的前十五个词是词频较高和中心性较高的关键词。 图4. 关键词知识图谱 Table 6 List of high-frequency words and high centrality keywords for Bayesian network research (Top15 高频关键词 高中心性关键词 排序 关键词 词频 排序 关键词 中心性 1 贝叶斯网络(bayesian network) 606 1 选择分类(selection) 0.17 2 模型(model) 173 2 概率(probability) 0.17 3 算法(algorithm) 151 3 识别(recognition) 0.15 4 网络(network) 131 4 贝叶斯网络(bayesian network) 0.1 5 系统(system) 113 5 诊断(diagnosis) 0.1 6 推断(inference) 109 6 模型(model) 0.09 7 概率网络(probabilistic network) 69 7 分类(classification) 0.09 8 概率推断(probabilistic inference) 68 8 不确定性(uncertainty) 0.09 9 分类(classification) 68 9 概率图形化模型(probabilistic graphical model) 0.09 10 不确定性(uncertainty) 62 10 神经网络(neural network) 0.09 11 信念网络(belief network) 61 11 信息(information) 0.09 12 概率图形化模型(probabilistic graphical model) 61 12 最优化(optimization) 0.09 13 动态贝叶斯网络(dynamic bayesian network) 58 13 概率模型(probabilistic model) 0.09 14 贝叶斯推断(bayesian inference) 53 14 鉴定(identification) 0.09 15 神经网络(neural network) 42 15 推断(inference) 0.08 表6. 贝叶斯网络研究高频词及高中心性关键词一览表(Top15) Cite Space V可以直接使用WOS等数据库的文献记录，通过提炼研究的关键词或主题词的频次及不同的关键词或主题词之间共现关系，并采用可视化的形式展现主题词或关键词的频次高低、聚类关系，得出研究热点。将最终精炼整理得到的1613篇论文全记录信息导入Cite Space V，时区分隔(Time Slicing) = (From2008 To2018) (1Years Per Slice)；主题词来源(TermSource)为标题(Title)、摘要(Abstract )、作者关键词(Author Keywords (DE))、扩展关键词(Keywords Plus (ID))，即全部勾选;节点类型(Node Types)选择关键词(Keyword)；选择最小生成树算法(Minimum Spanning Tree)进行剪枝(Pruning)；视图方式( Visualization) 保持默认；进行图谱绘制。根据本文的主题，需要对图谱绘制使用的关键词节点进行去重复和合并，合并在不同论文中不同表达形式而意义相同的关键词。合并后“baysian network”的词频达到606次，是本研究中贝叶斯网络领域的最重要的主题词。通过最小生成树算法进行聚类分析，得到如表6所示的高频关键词、高中心性关键词表。从表6中可以看出，在全球范围内来说贝叶斯网络研究领域十分广泛，不仅围绕人工智能、模式识别、机器学习、数据挖掘等传统贝叶斯网络技术应用层面展开，还关注于规划识别、模型诊断、模型诊断串行译码和遥感数据分类等；且在交叉学科如冠心病中医临床诊断、对移动机器人进行避障等领域也有数量可观的论文发表 [ 12 ]。
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user: 5. 研究总结与启示 贝叶斯之父pearl 1985年在《Artificial Intelligence》杂志上首先提出了基于贝叶斯理论的贝叶斯网络的构想。由于贝叶斯网络很好地结合了概率论以及图论相关理论，与当时最流行的基于线性规则的推理相比，能够很好地解决复杂、模糊和不确定问题。因而，在以后的不确定场景下，贝叶斯网络得到了很好的应用，并且逐步取代其他机器学习算法。与此同时，贝叶斯网络出现给很多学者在因果推断问题上提供了一种新的思路，因为这种算法能够有效且直观地解决因果关系问题，这也被称为概率图模型，如隐马尔科夫模型(HMM)和动态贝叶斯网络(DBN)等。表7列出三个阶段的主要研究热点、研究领域以及研究脉络。 图5. 关键词发展脉络时间轴图 Table 7 Phase analysis tabl 时间 1985~1990 1990~2005 2005~至今 研究热点 贝叶斯理论、链式公式、因果关系、贝叶斯推断等 贝叶斯网络、数据挖掘、结构学习、参数学习等 诊断、模型、大数据、分类、概率图形化模型等 研究领域 数学领域、机器学习领域等 数据挖掘领域、人工智能领域、计算机感知领域 [ 13 ] 等 医学诊断领域、大数据领域、决策信息融合领域等 研究脉络 该时期涉及到的领域较少，主要进行网络基础理论体系和不确定性推理的研究 贝叶斯网络发展进入新阶段，国际上开始致力于网络拓扑结构以及参数等的学习，利用大量数据对贝叶斯网络进行构建 该时期有了系统的知识体系和技术支撑，贝叶斯网络应用趋于成熟化，在医疗中的应用更是独占鳌头 [ 14 ] 表7. 阶段分析表 关键词通常是对文章主旨和中心内容的凝练，为检索、阅读等带来很大的便利。Web of Science核心数据库中的所有文章都新增了补充关键词(keywords plus)，这些关键字是通过聚类算法计算得出的。从贝叶斯网络领域每年不同的关注点出发，分析研究贝叶斯网络的发展动向。本文利用CiteSpace 软件生成关键词，从关键字和相关领域术语的变化过程中，可以推断出发展趋势动向，使用时间轴视图绘制其演化过程，便可得到关键词发展脉络时间轴图。 图5中“十字”形节点的大小与此关键词共被引的程度成正比。与关键词节点相连连线的颜色对应关键词出现的年份。 本文简要介绍并分析了国内外近10年有关贝叶斯网络的研究概况和研究热点，可供学者从多方面对该领域进行了解。通过以上介绍，我们可以将该领域研究分为三个阶段：(1) 1990年以前：主要是在贝叶斯网络数学理论方面做研究，在建立贝叶斯网络时也都是以专家先验知识为基础而构建的；(2) 1990~2005年：主要研究如何在大量数据的基础上，进行贝叶斯网络的自主构建；(3) 2005~至今：主要研究贝叶斯网络的应用，来解决实际问题。结合前文的分析，对全文总结如下： 1) 国内外贝叶斯网络领域的研究文献质量一直在稳步提升，在文献数量上美国和中国最有很大的优势，但在文献影响力上美国、英国和法国处于领先地位，而中国凸显出文献数量多国际影响力低的特点。在这十年内，发表论文的机构主要集中在伦斯勒理工学院、格拉纳达大学、云南大学和中国科学技术大学。其中美国伦斯勒理工学院的Ji Q.教授将动态贝叶斯网络广泛应用于计算机视觉、计算机感知，并将理论用于人机交互(特别是人类状态监控)，情景意识和决策信息融合 [ 15 ]。 2) 在近十年内，贝叶斯网络的应用趋于成熟化，它在实际应用中发挥了巨大作用并且体现了深厚的潜力。比如在医学分析领域中有PATHFINDER系统，特别事在对“淋巴结点”分析和诊断中有比较好的表现；CPCSBN远程医疗系统，总共有四百多个节点和九百多条弧，相比较于世界上主要的远程诊疗方法，其性能处于领先地位；ALARM网，具有三十多个节点和四十多条弧，其描述了在手术室中潜在细菌的问题，经常用来做贝叶斯网络在结构学习中检验的标准 [ 16 ]。Ji Q.等用动态贝叶斯网络分类器进行人脸识别的研究；Pedro Larranaga等将贝叶斯网络分类器用于诊断和治疗帕金森综合征；Hudson等将贝叶斯网络用于模拟军事对抗和预测；C. Bielza等利用贝叶斯网络确定早期阿尔茨海默病的标志和病发机制。 3) 近年来，对于贝叶斯网络的研究越来越深入，但学者们大都分布在美国、西班牙、法国和中国这几个国家，中国学者的整体论文数量较多，但高水平、影响因子较高的文章却不多，这也跟国内目前比较推崇神经网络和深度学习有关。2018年“贝叶斯网络之父”Pearl推出自己的新书《The Book of Why》，81岁的Pearl在新书中描述了一个未来世界真正的人工智能是如何进行思考并且做出决策的。他认为让人工智能真正智能起来的关键因素是进行因果推理。机器不能仅仅把发烧和疟疾联系起来，更要能推断出疟疾是可以引起发烧。只要这种因果框架被建立起来，机器就有能力提出反事实的问题——询问在干预介入的情况下因果关系会如何变化，Pearl认为这才是人工智能科学思考的基础。
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user: 摘 要 利用太阳光高效光催化降解空气中的微量乙烯依然是一个很大的挑战。本文在前期研究的基础上，根据半导体光催化降解乙烯的基本原理，选择两种窄带隙的半导体CoO、Bi 2 WO 6 来构建CoO-Bi 2 WO 6 的Z型结构并研究其光催化性能。利用两部步水热法成功制备了一系列超薄的Bi 2 WO 6 负载的CoO复合材料，并采用XRD、SEM、UV-Visible DRS对其结构、形貌和吸光特性进行了表征，然后系统研究了其在模拟太阳光下光催化降解乙烯的性能，4-COBWO样品的性能最佳，在90 min内可以完全光催化降解100 ppm的乙烯，同时具有良好的稳定性。该研究为实现高效光催化净化空气材料的设计与环境污染治理提供了理论研究基础与借鉴。 关键词 :乙烯，光催化，CoO，Bi 2 WO 6 ，Z型结构 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在社会发展和工业化进程的推进中，化石燃料的使用给人类生活带来了巨大的经济财富。然而，化石燃料的燃烧过程以及自然界中植物在生长过程中会释放乙烯气体，导致大气中乙烯气体的含量不断升高 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。空气中微量的乙烯经过一系列演变，最终会形成光化学烟雾，导致严重的大气污染 [ 4 ]。同时，水果蔬菜在贮存过程中释放出的极其微量乙烯可以催熟水果蔬菜，甚至导致其变质腐烂 [ 5 ]。因此，发展能够高效降解大气中以及水果蔬菜在贮存过程中的微量乙烯气体的技术具有极其重大的科研、经济和现实意义。 大气中的乙烯气体具有浓度低、难吸附和十分稳定的特点，导致其极难被降解。目前，消除大气中微量乙烯气体的主要方法有物理吸附法、强氧化剂氧化法、热催化氧化法和光催化氧化法 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。物理吸附法是采用活性炭和分子筛等对乙烯进行吸附，但是吸附量有限，而且在温度升高的情况下容易脱附。强氧化法采用强氧化剂氧化降解乙烯，但是容易对环境造成二次污染。热催化氧化降解乙烯是一种高效快速的方法，但是热催化温度一般在250℃左右，而且一般采用贵金属作为催化剂，导致其能耗大、成本高，不利于大规模推广应用。同时，由于在水果蔬菜的贮存过程中需要极其苛刻的条件，如低温、潮湿、绿色环保。这些苛刻的条件导致物理吸附法、强氧化剂氧化法和热催化氧化法无法使用 [ 10 ]。光催化氧化法利用太阳光光催化降解乙烯，具有设备工艺简单、绿色环保等优点，因此具有广阔的市场及应用前景 [ 11 ]。 目前，关于光催化氧化乙烯的研究报道主要集中于TiO 2 基半导体光催化剂，但其光学带隙最高到3.2 eV，仅能吸收太阳光谱中能量约为5%的紫外光，导致其光催化降解乙烯的效率较低 [ 12 ] [ 13 ]。因此，开发高效、稳定的新型光催化材料以用于光催化净化乙烯具有重大的应用价值。根据光催化降解乙烯的基本原理，光催化降解乙烯主要是利用光催化过程中产生的超氧负离子( O 2 − )和羟基自由基(∙OH)来氧化降解乙烯分子，将其氧化生产CO 2 和H 2 O。所以半导体导带底需要高于O 2 的还原电势(O 2 + e − → O 2 − ， −0.33 V vs. NHE)，半导体价带顶需要低于OH − 的氧化电势(OH − + h + →∙OH， +2.59 Vvs. NHE)。因此，具有高效光催化降解乙烯的半导体光催化剂必须满足以下三个条件：1) 半导体导带底的位置必须高于−0.33 V (NHE)；2) 半导体的价带顶的位置必须低于+2.59 V (NHE)；3) 半导体的带隙必须大于2.92 eV。然而，大多数半导体光催化剂的能带关系很难直接满足上述三个条件，即使少数半导体光催化剂满足上述三个条件，由于其带隙必须大于2.92 eV，因此满足以上条件的半导体光催化剂也只能吸收紫外光，无法充分利用太阳能。 受植物光合作用的启发，我们可以利用两种窄带隙的半导体来构建Z型结构，从而实现利用太阳光高效光催化降解乙烯 [ 14 ] [ 15 ]。在前期研究的基础上，本研究中我们选择具有良好光电性能的窄带隙半导体CoO和Bi 2 WO 6 来构建Z型结构。在本文中，首先采用水热法制备了超薄的Bi 2 WO 6 纳米片，然后利用Bi 2 WO 6 表面的带负电性，在其表面原位生长CoO纳米颗粒。并采用XRD、SEM、UV-Visible DRS对其结构、形貌和吸光特性进行了表征，然后系统研究了其在模拟太阳光下光催化降解乙烯的性能4-COBWO样品的性能最佳，在90 min内可以完全光催化降解100 ppm的乙烯，同时具有良好的稳定性。该研究为实现高效光催化净化乙烯材料的设计与环境污染治理提供了理论研究基础与借鉴。
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user: 2. 实验部分 2.1. 样品制备 A) Bi 2 WO 6 的制备：分别称量0.3300 g二水合钨酸钠[Na 2 WO 4 ∙2H 2 O]、0.9700 g五水合硝酸铋[Bi(NO 3 ) 3 ·5H 2 O]、0.0500 g十六烷基三甲基溴化铵[CTAB: C 16 H 33 (CH 3 ) 3 NBr]，加入到80 mL的去离子水中，并剧烈搅拌12小时，然后将上述溶液转移至100 mL的反应釜中，120℃下水热反应24小时，待其自然冷却至室温后，采用离心法收集产物，然后用去离子水进行多次抽滤清洗，最后在60℃下进行真空干燥12小时，得到超薄的Bi 2 WO 6 粉体 [ 16 ]。 B) CoO-Bi 2 WO 6 的制备：按照CoO和Bi 2 WO 6 质量比为0.8:0.2、0.6:0.4、0.4:0.6、0.2:0.8，分别称量一定量的四水合醋酸钴[Co(CH 3 COO) 2 ·4H 2 O]和Bi 2 WO 6 ，加入到64 mL正辛醇和16 mL乙醇的混合溶液中，并剧烈搅拌12小时，然后将上述溶液转移至100 mL的反应釜中，220℃下水热反应4小时，待其自然冷却至室温后，采用离心法收集产物，然后用去离子水进行多次抽滤清洗，最后在60℃下进行真空干燥12小时，得到CoO-Bi 2 WO 6 的粉体，并分别命名为8-COBWO、6-COBWO、4-COBWO、2-COBWO。 C) CoO的制备：称量1.8400 g四水合醋酸钴[Co(CH 3 COO) 2 ·4H 2 O]和Bi 2 WO 6 ，加入到64 mL正辛醇和16 mL乙醇的混合溶液中，并剧烈搅拌12小时，然后将上述溶液转移至100 mL的反应釜中，220℃下水热反应4小时，待其自然冷却至室温后，采用离心法收集产物，然后用去离子水进行多次抽滤清洗，最后在60℃下进行真空干燥12小时，得到CoO粉体 [ 17 ]。 2.2. 样品结构表征 通过粉末X射线衍射仪(D8-Advance，X射线源Cu靶Kα射线，λ = 0.15418 nm)对样品的物相结构进行表征，扫描范围：10˚~70˚，扫描步长0.02˚，扫描速度为5˚/min；使用分光光度计(日本SHIMADZU UV-3600)测试样品的紫外–可见漫反射吸收光谱(UV-Visiblediffuse Reflection Spectrum)；使用FESEM (蔡司SIGMA 500)、TEM (Tecnai G20)观察样品的形态；岛津气相色谱仪采用FID模式，实时测试反应器中的C 2 H 4 的浓度。 2.3. 光催化活性评价 采用自制的石英反应器(体积为400 mL)，在模拟太阳光下进行光催化降解乙烯的催化性能测试。实施过程如下：称取0.5000 g的CoO-Bi 2 WO 6 粉体，平铺于石英反应器的底部，将反应器进行密封。然后，采用阀门型微量注射器注入40 μL乙烯气体，使反应器中乙烯的浓度为100 ppm。将该反应器避光放置1 h，以使乙烯气体在光催化剂表面达到吸附–脱附平衡。随后打开300 W氙灯的模拟太阳光光源进行光照，每隔30 min进行取样，并利用岛津气相色谱仪的FID检测反应器中乙烯的浓度。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. XRD分析 Bi 2 WO 6 、CoO、CoO-Bi 2 WO 6 样品的XRD图谱如图1所示，在纯Bi 2 WO 6 图谱中，位于28.4˚、32.8˚、47.2˚、55.4˚、72.4˚、68.8˚的衍射峰分别对应于Aurivillius 正交相Bi 2 WO 6 (PDF#39-0256)的(131)、(200)、(026)、(313)、(226)、(400)晶面的衍射峰，而且其衍射峰出现明显的宽化，可见其尺寸较小。在纯CoO图谱中，位于36.5˚、42.4˚、61.6˚的衍射峰分别对应于面心立方相CoO (PDF#75-1546)的(111)、(200)、(220)晶面的衍射峰。在CoO-Bi 2 WO 6 复合催化剂图谱中，所有衍射峰均与Bi 2 WO 6 、CoO的衍射峰对应，除此之外没有其他杂峰出现，由此可知CoO很好的生长于Bi 2 WO 6 纳米片上，且所制备的样品都比较纯净。而经过第二步水热反应负载了CoO之后，Bi 2 WO 6 的衍射峰变得明显尖锐，由此可知Bi 2 WO 6 尺寸变大。同时，随着CoO负载含量的增多，Bi 2 WO 6 的衍射峰强度逐渐减小，而CoO的衍射峰强度逐渐增强。 图1. Bi 2 WO 6 、CoO、CoO-Bi 2 WO 6 的XRD图谱 3.2. 紫外–可见漫反射吸收分析 如图2是Bi 2 WO 6 、CoO、CoO-Bi 2 WO 6 样品的紫外–可见漫反射光谱，纯Bi 2 WO 6 的吸收带边位于450 nm，其半导体带隙约为2.7 eV，这与福州大学王绪绪课题组的报道相一致；而单纯的CoO在整个紫外–可见光区都有很好的吸收，其半导体带隙约为2.47 eV，这与苏州大学康振辉课题组的报道相一致。在CoO-Bi 2 WO 6 复合催化剂的紫外–可见漫反射光谱中，均展现出Bi 2 WO 6 、CoO的吸收带边，且随着负载CoO含量的增加，CoO-Bi 2 WO 6 复合半导体光催化在可见光部分的吸收逐渐增大，这有利于进一步提高对太阳光的利用。 图2. Bi 2 WO 6 、CoO和CoO-Bi 2 WO 6 的紫外–可见漫反射吸收光谱 3.3. SEM分析 样品Bi 2 WO 6 、CoO、CoO-Bi 2 WO 6 的微观形貌如图3中的SEM所示，CoO为正八面体的结构，粒径为500 nm左右。Bi 2 WO 6 为超薄的片状结构，片的尺寸可达微米量级，而厚度仅只有几纳米，这充分证明了XRD的推论，纯Bi 2 WO 6 的衍射峰出现明显宽化的现象就是由于其超薄的结构所致。在CoO-Bi 2 WO 6 复合催化剂中，随着Bi 2 WO 6 含量的增加，Bi 2 WO 6 的纳米片逐渐增多，而CoO颗粒的数量和尺寸逐渐减小。当Bi 2 WO 6 的质量分数达到60%时，已经观察不到明显的CoO的正八面体，这是由于Bi 2 WO 6 的纳米片为CoO的生长提供了大量的成核位点，限制了CoO的生长所致。同时，在Bi 2 WO 6 纳米片上面负载着一些小的CoO纳米颗粒，可见CoO和Bi 2 WO 6 具有良好的接触，这为CoO和Bi 2 WO 6 之间光生载流子的转移提供了良好的保障。同时，经历第二次220℃的高温水热反应后，Bi 2 WO 6 的厚度明显变厚，这与其XRD结果也相一致。 图3. 样品的SEM图：(a) CoO，(b) 8-COBWO，(c) 6-COBWO，(d) 4-COBWO，(e) 2-COBWO，(f) Bi 2 WO 6 3.4. 光催化性能分析 图4. Bi 2 WO 6 、CoO和CoO-Bi 2 WO 6 光催化降解乙烯性能 Bi 2 WO 6 、CoO、CoO-Bi 2 WO 6 样品固定床下光催化降解空气中100 ppm乙烯性能如图4所示。纯Bi 2 WO 6 样品在90 min内仅能将100 ppm的乙烯降解17%，而纯CoO样品在90 min内可将100 ppm的乙烯降解55%。当Bi 2 WO 6 纳米片表面负载了CoO后，其光催化降解乙烯的性能得到明显提升。随着CoO含量增加，CoO-Bi 2 WO 6 复合光催化剂的光催化降解乙烯的性能先增加后减小。当CoO的质量分数为40%，其光催化性能最佳，90 min内能将100 ppm的乙烯完全光催化降解。为了进一步研究其光催化降解的反应动力学问题，我们利用动力学一级动力学公式： − ln ( C / C 0 ) = k t 对其光催化降解乙烯性能曲线进行拟合，其中C是测试的某个时刻乙烯的浓度，C 0 是乙烯的初始浓度，k是一级反应动力学速率，且k值越大，说明该催化剂的催化活性越高。其动力学拟合图如图5所示，Bi 2 WO 6 的反应动力学速率为1.58∙10 −3 ∙min −1 ，CoO的反应动力学速率为9.67∙10 −3 ∙min −1 ，而4-COBWO的反应动力学速率为46.85∙10 −3 ∙min −1 ，是纯Bi 2 WO 6 的29.6倍，是纯CoO的4.84倍，由此可见，CoO和Bi 2 WO 6 的复合能显著提升其光催化降解空气中乙烯的性能。 图5. Bi 2 WO 6 、CoO和CoO-Bi 2 WO 6 光催化降解乙烯反应动力学 光催化剂的稳定性是其实际使用过程中的一个关键参数，为了进一步研究其稳定性，我们选择光催化性能最佳的样品4-COBWO进行了光催化循环稳定性测试，其结果如图6所示。在6次光催化循环降解空气中100 ppm乙烯的测试中，该光催化剂均在90 min能完全催化降解了100 ppm的乙烯，由此可见该催化剂具有良好的稳定性，这为其进行实际应用提高了良好的基础。 图6. 样品4-COBWO光催化降解乙烯循环稳定性测试
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user: 4. 结果 图7. 在光照下CoO-Bi 2 WO 6 Z型结构中电荷转移示意图 根据前人的研究报道的报道，半导体CoO的带隙为2.60 eV，其导带底位于−0.34 V (Vs NHE)，价带顶位于+2.26 V (Vs NHE)。因此，在模拟太阳光照射下，CoO导带上的光生电子可以还原空气中的氧分子生成超氧负离子( O 2 − )，而价带上的光生空穴无法氧化OH − 而生成羟基自由基(∙OH)，导致空穴在价带上聚集，并将Co 2+ 氧化生成Co 3+ ，从而是CoO发生光腐蚀。半导体Bi 2 WO 6 的带隙为2.7 eV，其导带底位于+0 V (Vs NHE)，价带顶位于+2.7 V (Vs NHE)。因此，在模拟太阳光照射下，Bi 2 WO 6 价带上的空穴可以氧化OH − 而生成羟基自由基(∙OH)，而导带上电子无法还原空气中氧分子生成超氧负离子( O 2 − )，而导致电子在价带上聚集，并和空穴发生复合，从而导致其催化性能降低(图7)。根据上述实验结果，在Bi 2 WO 6 表面原位生长CoO后，其复合结构光催化降解乙烯的性能明显优于单纯的CoO和Bi 2 WO 6 。由此，我们可以推断：CoO和Bi 2 WO 6 构成了Z型异质结结构，从而可以将聚集于Bi 2 WO 6 导带上的电子导入CoO表面，与其价带上聚集的空穴发生复合，从而充分发挥CoO的还原能力和Bi 2 WO 6 的氧化能力，提高其光催化降解乙烯的性能。同时，也可以避免CoO光腐蚀现象的发生，提升其稳定性，其循环稳定性测试进一步证实了该推断。该研究为改善CdS、Ag 3 PO 4 、CoO等易因发生光腐蚀现象而失活的光催化剂的稳定性以及实现高效光催化净化空气材料的设计与大气污染治理提供了理论研究基础与借鉴。
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user: 摘 要 通过正交试验设计，研究了再生骨料种类、水灰比、骨胶比和骨料级配对再生混凝土免烧透水砖抗压强度、开口孔隙率及透水系数的影响。采用极差分析和方差分析验证的方法分析了各因素对透水砖性能的影响程度及影响规律，结果表明，骨料种类对透水砖抗压强度影响最大；水灰比和骨胶比是影响透水砖开口孔隙率的关键因素，其中水灰比影响较大；骨料种类和骨胶比对透水系数影响较大，但在0.1水平上并无显著性。在试验范围内，废旧混凝土作为再生骨料，水灰比为0.3，骨胶比为4时，透水砖的主要使用性能(抗压强度、透水系数)达到最佳。 关键词 :正交试验，再生骨料，透水砖，抗压强度，透水系数 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 中国城市化的快速发展进程中，越来越多的地面被城镇建筑和混凝土路面等覆盖，据统计 [ 1 ]，北京市地面硬化面积已超过市中心地面面积的80%，这种“硬化路面”的形成使得自然降水难以渗流，破坏了自然水文循环，加之部分城市极端暴雨天气频发，中国内涝问题已非常严重 [ 2 ]；同时，地表径流峰值增加，排水不足造成的“城市高温化现象”愈加严重 [ 3 ]，有数据分析表明 [ 4 ]，二十世纪80年代中后期，高温化现象已使城市年平均气温增加了0.65℃，占气候变暖增温的147.7%。透水砖因其良好的透水性和蓄水、净水等作用 [ 5 ]，对改善水生态、减少地面硬化问题有重要作用，成为构建“海绵城市”的重要技术之一，已受到广泛关注。 另一方面，中国正处于建设期，每年都产生大量的建筑垃圾，预计到2020年，中国建筑垃圾年产量高达20亿吨 [ 6 ]，受多种因素的影响，目前，国内对建筑垃圾主要的处置方式仍为垃圾场堆积或填埋，造成了严重的土地资源浪费、环境污染等问题 [ 7 ]。特别地，中国是产煤大国，煤矿开采过程中产生的固体废料——煤矸石累积总量已达70亿多吨 [ 8 ]，2017年，仅山西省就产出煤矸石1.3千万吨。为促进资源再利用，改善城市生存环境，响应中央提出的绿色“海绵城市”概念，国内外已开展了利用固废制备透水砖的研究，较多研究 [ 9 ] [ 10 ] 侧重于将废旧混凝土作为骨料制备透水砖；也有研究显示 [ 11 ]，将废旧砖进行强化后制备的透水砖也能满足正常使用；此外，也有关于煤矸石作为骨料的免烧透水砖制备方法及其性能方面的试验探究 [ 12 ] [ 13 ]。本试验主要以三种不同废弃物作为骨料制备免烧透水砖，采用四因素三水平的正交试验设计，探讨不同骨料对免烧透水砖性能的影响。
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user: 2. 原材料及试验方案 2.1. 原材料 水泥：山西省阳泉市冀东水泥股份有限公司生产的普通硅酸盐水泥P·O42.5。其性能见表1。 Table 1 Performance index of ordinary portland cement P·O42. 细度/% 比表面积/(m 2 ·kg −1 ) 凝结时间/Min 抗折强度/MPa 抗压强度/MPa 三氧化硫/% 初凝 终凝 3 d 28 d 3 d 28 d 2 339 150 216 5.2 6.6 26 54.3 2.24 表1. 普通硅酸盐水泥P·O42.5性能指标 再生骨料分别为城中村改造产生的废旧砖块、混凝土以及山西太原西山煤区洗煤所产煤矸石，破碎筛分后，粒径5~10 mm为粗骨料，粒径2.5~5 mm为细骨料，其物理性能见表2；外加剂：太原市鸿泽玉有限公司生产的聚羧酸减水剂，减水率为35%；试验用水为自来水。 Table 2 Physical properties of recycled aggregat 骨料 煤矸石 再生砖 再生混凝土 表观密度/(kg·m −3 ) 1750 1710 2216 吸水率/% 2.56 14.42 4.54 堆积密度/(kg·m −3 ) 1133 846 1186 表2. 再生骨料物理性能 2.2. 正交试验方案设计 本试验拟研究不同固废作为骨料时对透水砖抗压强度、开口孔隙率和透水性等性能的影响，大量研究显示，影响透水砖上述性能的因素主要为水灰比、骨胶比和骨料级配。为分析不同因素对透水砖性能的影响程度，采用正交试验设计方法，其中骨料分别为煤矸石、废旧砖废旧混凝土；水灰比的三水平为0.25、0.3、0.35；骨胶比(骨料与胶凝材料质量比)选取3、4、5三个水平；骨料级配选取三水平，为粗骨料(5~10 mm)和细骨料(2.5~5 mm)之比10:0、8:2、7:3。试验因素和水平如表3，具体正交试验设计方案如表4所示。 Table 3 Factors and level 因素 水灰比 骨胶比 骨料级配(粗:细) 骨料种类 水平1 0.25 3 10:0 煤矸石 水平2 0.30 4 8:2 废旧砖 水平3 0.35 5 7:3 废旧混凝土 表3. 因素与水平表 Table 4 Orthogonal experimental desig 编号 A (水灰比) B (骨胶比) C (骨料级配) D (骨料种类) 1 1 (0.25) 1 (3) 1 (10:0) 1 (煤矸石) 2 2 2 1 2 3 3 3 1 3 4 1 2 (4) 2 3 5 2 (0.30) 3 2 (8:2) 1 6 3 1 2 2 (废旧砖) 7 1 3 (5) 3 2 8 2 1 3 3 (废旧混凝土) 9 3 (0.35) 2 3 (7:3) 1 表4. 正交试验设计 2.3. 试件制作 本试验中所用透水砖试件均采用静压成型工艺。具体过程如下：将不同种类骨料破碎、筛分后进行预湿处理，随后以水泥裹石法进行搅拌。使拌合物达到手捏成团、落地分散的状态；将拌合物自然平铺满模具(加入拌合物至溢满状态，多次振捣后用刮刀铺平)，成型压力为4.5 MPa，定荷30 s，脱模，在室温静置1 d后放入养护室，在20 (±5)℃，相对湿度90%条件下养护28 d后进行性能试验。透水砖制作流程如图1所示。 图1. 透水砖制作工艺流程图 2.4. 性能试验 本试验制作试件为尺寸200 mm × 100 mm × 60 mm透水砖用于抗压强度试验，250 mm × 250 mm × 60 mm透水砖进行钻芯取样用于开口孔隙率试验和透水系数试验，取芯试件尺寸为Ø75mm × 60 mm。 透水砖抗压强度试验按照JC/T95-2005《透水砖》，在STYE-3000C型全自动混凝土压力试验机上进行，实验室自制尺寸为120 mm × 60 mm × 30 mm钢制垫压板，硬度大于HB200；开口孔隙率试验根据ASTM C1688/C1688M-2011《新拌透水混凝土密度和孔隙量的标准试验方法》规定进行，先通过蜡封排液法测出试件实际体积V 0 ，称量绝干透水砖的质量后计算其表观密度；对烘干冷却的试件进行30 min真空处理和20 min饱水处理，测出完全浸水时试件浮重W 1 和沥干表面水分后在空气中湿重W 2 ，以公式(1)计算开口孔隙率P。 P = [ 1 − W 2 − W 1 V 0 ] × 100 % (1) 透水砖透水系数试验在浙江上虞探矿仪器厂生产的透水系数测试装置中进行，其原理参照文献 [ 14 ]，透水系数K T 计算公式如式(2)所示。 K T = Q L A H t (2) 式中：K T ——水温为T℃试件的透水系数，cm/s； Q——试件t秒内的渗出水量，ml； L——试件的厚度，cm； A——试件的上表面面积，cm 2 ； H——水位差，cm； T——时间，s。