DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数值模型建立 Drucker-Prager模型可以表征土体的应力–应变的弹塑性变化过程，目前该模型已经大量应用于土体的动力和静力学问题 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。D-P模型采用如图1所示的p-q (p为主应力，q为偏应力)坐标系。其中，该模型的屈服面函数如下式(1)： F s = q − p tan β − d = 0 (1) 式中：β为屈服面在p-q坐标系上的倾斜角，与摩擦角φ有关； d为屈服面在p = 0时的取值，可按照以下的公式确定： d = ( 1 − 1 / 3 tan β ) σ c ，其中σ c 为单轴抗压强度； d = ( 1 + 1 / 3 tan β ) σ t ，其中σ t 为单轴抗拉强度。 图1. Drucker-Prager本构模型 地基土体分为两层，分别为10.2 m的粉质黏土层和9.8 m的粉土层，其参数如表1所示。D-P模型下的土体参数如表2所示。 模型的尺寸为长40 m × 宽40 m × 深20 m，尺寸图如图2所示，网格划分图如图3所示。 Table 1 Subsoil parameter 土体 层厚(m) 容重(kN/m 3 ) 粘聚力(kPa) 内摩擦角(˚) 泊松比 弹性模量E (MPa) 粉质黏土 9.8 18.7 52.0 7.6 0.35 2.6107 粉土 10.2 19.4 37.0 14.4 0.33 3.9348 表1. 地基土体参数 Table 2 Model paramete 土体 k β Ψ 粉土 0.847 28.47˚ 28.47 粉质黏土 0.916 15.47˚ 15.47 表2. D-P模型参数 图2. 数值计算模型尺寸 荷载形式采用正弦波，该波形能够稳定地模拟出不同振动频率下的谐波，考虑到轨道交通、交通荷载以及强夯施工等产生的振动频率，故振动频率选取1 Hz、5 Hz、10 Hz、20 Hz、30 Hz、40Hz。金壮 [ 6 ] 在其研究的文献当中指出，隔振长度在15 m以上时，则隔振材料的性能不受隔振长度的影响，且装置厚度对隔振效率的影响可忽略不计。Mahdavisefat [ 7 ] 等研究发现，振源与隔振材料的距离对于隔振材料性能的影响较小。本文旨在研究隔振材料的几何尺寸(隔振深度)、材料性能(密度、弹性模量)以及振频对于隔振效率的影响，为了减小计算的工作量，隔振长度定为20 m，隔振宽度为0.1 m，隔振材料距振源为3 m，具体的数值模拟工况如表3所示。 不同隔振材料之间的隔振性能需要进行直观的评价，因此，现定义隔振效率公式如下式(2)： η = V 0 − V 1 V 0 × 100 % (2) 式中：η——隔振效率(%)；V 0 ——1号监测点的峰值振动速度(m/s)；V 1 ——2号监测点的峰值振动速度(m/s)。 图3. 计算模型网格划分 Table 3 Conditions of numerical simulatio 工况 密度(kg/m 3 ) 弹性模量(MPa) 隔振深度(m) 频率(Hz) 1 0 0 3 1~40 Hz 2 0 0 6 1~40 Hz 3 0 0 9 1~40 Hz 4 31 0.063 3 1~40 Hz 5 31 0.063 6 1~40 Hz 6 31 0.063 9 1~40 Hz 7 900 580 3 1~40 Hz 8 900 580 6 1~40 Hz 9 900 580 9 1~40 Hz 10 31 0.041 h f 11 31 0.063 h f 12 31 0.097 h f 13 700 580 h f 14 900 580 h f 15 1100 580 h f 16 ρ 348 h f 17 ρ 580 h f 18 ρ 1187 h f 表3. 数值模拟工况
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user: 3. 模型可靠性验证 为了验证所建模型的可靠性，选取现场振动监测的场地进行数值模拟计算，并将数值模拟所得的试验结果与实测结果进行对比，以此验证模型的可靠性。 验证模型的几何尺寸参照工程现场建立，如图4所示，监测点参照图5布置，记录水平向、竖直向振动速度，考虑到6号拾振器是在放置于测试车辆中，在模型计算中去除该监测点位。选取的荷载形式为三角形荷载，如图6所示，其中，夯击能为1500 kN∙m，夯锤与地面接触时间为0.0639 s，最大接触力为2.2 MPa [ 16 ]。 图4. 模型图 图5. 现场监测点布置图 如表4所示，数值模拟的计算结果与现场试验的实测结果相差约8.9%，两者结果较为接近。由此可见，数值模拟所选取的D-P模型能够较好的模拟出工程现场的实际情况。因此，采用D-P模型的数值模拟的计算方法具有良好的可靠性。 图6. 强夯冲击荷载示意图 Table 4 Comparison between numerical simulation calculation value and actual valu 监测点 距离振源位置(m) 实测值(m/s) 计算值(m/s) 差值 3H 4.5 0.0458 0.0439 3.98% 3V 4.5 0.0735 0.6882 6.38% 4H 6.5 0.0324 0.0294 9.14% 4V 6.5 0.0439 0.0405 7.68% 5H 8.7 0.0291 0.0260 10.64% 5V 8.7 0.0038 0.0033 13.29% 7H 19.7 0.0143 0.0129 9.48% 7V 19.7 0.0033 0.0029 10.57% 表4. 数值模拟计算值与实测值对比表
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user: 5. 结论 1) 通过改变振源的振频和隔振材料的埋深，发现气垫和泡沫轻质土在6 m和9 m埋深下达到最佳隔振效果。考虑到强夯的特征振频10 Hz，优选9 m埋深作为强夯隔振深度。该工况下，两者的水平隔振效率分别为73%、39%，竖向隔振效率分别为68%、35%。 2) 气垫隔振材料的弹性模量(即气压)对于隔振效率基本没有影响。 3) 泡沫轻质土的密度从700 kg/m 3 增加到1100 kg/m 3 ，水平、竖向隔振效率分别提高了6%、5%。弹性模量从348 MPa增加到1187 MPa时，水平、竖向隔振效率分别提高了23%、20%。因此，泡沫轻质土的刚度对隔振效率的提升效果更为显著。
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user: 摘 要 南四湖二级坝是江苏、山东两省煤炭等货物运输重要通道，为保证二级坝工程的安全和正常运行，应对二级坝坝顶道路进行除险加固。本文在前人研究基础上，通过对坝顶道路风险因素识别，并细分不同类别，采用专家打分法与层次分析法相结合，定性定量共同分析，以期针对不同类型，提出有效加固除险坝顶道路的优化措施。 关键词 :坝顶公路，病险因素，专家打分法，层次分析法 Copyright © 2020 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 南四湖二级坝枢纽工程是按照《沂沭泗流域规划修正成果及1962年以前工程安排意见》中选定的方案修建的，其目的是为了蓄水灌溉，在湖滨地区改种水稻，以解除严重的内涝灾害。二级坝水利枢纽工程多年来在蓄水灌溉、防洪、排涝、工业供水、水陆交通、水产养殖等多方面发挥重要作用，但由于南四湖二级坝拦湖土坝始建于20世纪50年代末，虽经多次加固，由于受条件限制，至今仍存在许多质量问题，长期以来土坝一直带病运行。由于历史原因和所处的特殊地理位置，二级坝目前是江苏、山东两省煤炭等货物运输重要通道，大量超重车辆通行对坝顶道路造成较大破坏，坝顶道路损坏严重，且由于枢纽工程和管理范围未经确权划界，公路运行管理状况较差。此外，坝顶公路还存在工程条件简陋、现有管理设施不能满足工程自动化管理要求等问题，为保证二级坝工程的安全和正常运行对二级坝坝顶道路进行除险加固是必要的。 国外学者较早开始研究关于大坝及坝顶道路的风险分析技术，1976年，风险分析技术首次用于美国Teton坝的失事分析，在此之后，加拿大、澳大利亚等众多国家通过风险分析方法，以获取加强大坝安全的风险管理措施 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，早期中国关于风险分析主要集中在防洪安全、水资源利用、水利工程施工和地下水应用4个方面 [ 5 ]，相关学者研究病险分析可以划分为两类。一类是定性描述法，如德尔菲法、问卷调查法等；一类是定量描述法，如层次分析法 [ 6 ] 、理想点法 [ 7 ] 、灰色随机风险计算的复合不确定性分析方法 [ 8 ] 研究、基于DEA/AR模型建立的综合评价系统 [ 9 ] 等方法。 总体而言，关于坝顶道路病险因素分析，现有研究尚有以下缺陷：缺少对坝顶道路风险因素的类别划分，在一定程度上只考虑定性或者定量关系。基于此，本文在前人研究基础上，通过对坝顶道路风险因素识别，划分不同类别，采用专家打分法与层次分析法相结合，定性定量共同分析，以期针对不同类型，提出有效加固除险坝顶道路的优化措施。
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user: 2. 坝顶道路病险因素分析 坝顶道路的病险因素来自于两个方面，一方面是作为坝体的组成部分承担防汛的功能，面临坝体所承担的风险；另一方面则是作为道路提供交通便利，面对车辆交通带来的病因。这两个方面的病险因素既有相似之处，又各有差异。 综合大坝与道路的风险评价相关文献，可以发现二者可以将风险分为五类：工程质量风险、安全风险、经济社会风险、组织管理风险、安全风险和自然风险等。在坝顶道路病险因素体系中，这五类病险可以作为一级指标 [ 10 ] [ 11 ]。各一级指标又细分为多项二级指标，形成的病险指标体系如表1所示。工程质量风险是工程自身问题造成的风险，其他风险是工程外部因素带来的风险，两部分组成了指标体系。这些一级、二级指标是在参考大量的文献后选择出来的，保证了指标体系的科学性与完整性。 工程质量病险，是指坝顶道路及相关工程的质量问题引起的病险，比如路面裂缝、坝体变形等，按照部位划分为路面、路基、道路排水系统、公路桥、坝体、泄洪道及输水建筑物、护岸建筑物的质量缺陷。 经济社会风险，是由经济情况和社会环境所引发，具体包括经费不足、社会暴乱等，因经费不足造成的日常维护不到位或机构人员不足也属于经济社会风险。 组织管理风险，是经常性的组织管理工作不力造成的风险，具体包括非经费原因造成的管理制度不完善、机构人员不足、超过使用年限、日常维护不到位等。 安全风险，是安全保证工作不到位造成的风险，常见的安全风险包括安全监测失误、应急预案缺失等，自然灾害、社会暴乱等难以预料的风险因素不包括在内。 自然风险，即自然环境带来的风险，包括严重自然灾害、工程地质问题。 Table 1 Table of hazard indicators on dam top road 序号 一级风险 序号 二级风险 U1 工程质量风险 U11 坝体质量缺陷 U12 护岸建筑物质量缺陷 U13 公路桥质量缺陷 U14 泄洪道及输水建筑物质量缺陷 U15 路基质量缺陷 U16 路面质量缺陷 U17 道路排水系统质量缺陷 U2 经济社会风险 U21 社会暴乱 U22 经费不足 U3 组织管理风险 U31 管理制度不完善 U32 机构人员不足 U33 超过使用年限 U34 日常维护不到位 U4 安全风险 U41 安全监测失误 U42 应急预案缺失 U5 自然风险 U51 严重自然灾害 U52 工程地质问题 表1. 坝顶道路病险指标体系表
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user: 3. 实例分析 1) 南四湖二级坝枢纽坝顶道路工程概括 1958年兴建的南四湖二级坝枢纽工程将南四湖分为上、下级湖，工程横跨昭阳湖湖腰最窄处，东起常口老运河西堤，西至顺堤河东堤，是蓄水灌溉、防洪排涝、工业用水、水陆交通、水产养殖等综合利用的水利枢纽工程。工程全长7360 m，主要建筑物有拦湖土坝、溢流坝、一闸、二闸、三闸、四闸和船闸等组成。拦湖土坝为均质坝，累计全长4263 m，始建于1958年，1975年基本建成。设计坝顶高程39.0 m，因沉降现状高程为38.2 m。 目前，坝顶道路工程主要存在坝顶高程不满足50年一遇设计防洪要求，坝顶防汛道路破损严重，溢流坝堰顶、护坡及消力池损坏严重等问题。例如，微山一线船闸东侧~三闸西侧(桩号0 + 190~0 + 889)段坝顶道路，原为泥结碎石路面，长度为699 m，路面高程为38.00 m，由于微山一线船闸东侧~三闸西侧之间上、下游滩地现有许多码头，平时该段道路上重载车多，车流量大，导致路面沥青产生纵横向裂缝，致使该段道路路面损毁严重。为了保障坝顶道路交通安全，有必要对该坝顶道路的病险因素进行分析研究。 2) 专家打分 邀请专家根据南四湖坝顶道路实际情况，对影响南四湖坝顶道路的各项病险因素进行打分。首先对一级指标进行打分，得到下面的判断矩阵： A 0 = [ 1 8 3 4 7 1 8 1 1 3 1 2 1 1 3 3 1 1 2 1 4 2 1 1 2 1 7 1 1 2 1 2 1 ] 对工程质量风险、安全风险、经济社会风险、组织管理风险、安全风险和自然风险的下属二级指标依次进行打分，得到下列判断矩阵： A 1 = [ 1 7 4 9 3 2 6 1 7 1 1 2 1 1 2 1 4 1 1 4 2 1 2 1 1 2 1 1 9 1 1 2 1 1 3 1 5 1 1 3 2 1 3 1 1 2 1 2 4 2 5 1 1 3 1 6 1 1 1 1 2 1 3 1 ] A 2 = [ 1 1 9 9 1 ] A 3 = [ 1 1 2 1 1 8 2 1 1 1 5 1 1 1 1 6 8 5 6 1 ] A 4 = [ 1 5 1 5 1 ] A 5 = [ 1 1 7 7 1 ] 3) 层次分析并结论 对各个判断矩阵求最大特征根和相应的特征向量，得到以下结果： λ 0 = 5.0194 ， w 0 = ( 0.9096 ， 0.1145 ， 0.2859 ， 0.2480 ， 0.1272 ) T ; λ 1 = 7.0966 ， w 1 = ( 0.8207 ， 0.1146 ， 0.2058 ， 0.1015 ， 0.2776 ， 0.4060 ， 0.1366 ) T ; λ 2 = 2.0000 ， w 2 = ( 0.1104 ， 0.9939 ) T ; λ 3 = 4.0407 ， w 3 = ( 0.1237 ， 0.1964 ， 0.1579 ， 0.9598 ) T ; λ 4 = 2.0000 ， w 4 = ( 0.9806 ， 0.1961 ) T ; λ 5 = 2.0000 ， w 5 = ( 0.1414 ， 0.9899 ) T . 其中，对 A 0 ，有 C . I . 0 = λ 0 − 5 5 − 1 = 0.0049 ，根据表2，有 R . I . 0 = 1.12 ，则 C . R . = C . I . R . I . = 0.0043 < 0.1 ，矩阵 A 0 通过一致性检验。同样对其他判断矩阵进行一致性检验，均通过。 计算各层元素对于总体目标层的合成权重，得到表2。 根据表2可以看出，工程质量风险是坝顶道路使用过程中的关键病险因素，组织管理风险与安全风险次之，自然风险与经济社会风险的重要水平较低，不需要给予太多关注。在二级指标中，坝体质量风险权重最高，一旦坝体出现问题，坝顶道路的安全性将会遭受严重威胁。其次，路面、路基、公路桥等坝顶道路自身部位的质量缺陷也是重要的病险因素。坝顶道路在工程的设计、施工阶段奠定了工程质量的基础，优秀的设计方案、精湛的施工团队都会为坝顶道路的性能提供重要的保障。此外，安全监测失误、日常维护不到位的权重都超过了0.2，证明工程运营阶段也值得重视，有效的日常管理工作有助于延长坝顶道路的预期寿命。 4) 南四湖除险加固工程改进建议 通过专家打分法和层次分析法，对工程质量风险、经济社会风险、组织管理风险、安全风险、自然风险这五个一级指标进行排序，可以得出权重大小为工程质量风险 > 组织管理风险 > 安全风险 > 自然风险 > 经济社会风险。对于自然风险和经济社会风险，由于属于客观因素，并且重要水平较低，所以在管理过程中可较少地关注。对于安全风险，南四湖除险加固工程原来只是根据经验对日常施工进行安全管理，所以不仅需要在日常管理中做好安全监测，还应补全相应的应急预案，以保证在出现安全事故时有章可循；对于组织管理风险，南四湖除险加固工程存在人员不足，设备老化等情况，所以首先需要做好日常维护工作，其次需要对机构人员进行补充，对超过使用年限的设备要及时更新，不断完善管理制度；对于工程质量风险，其所占权重高达九成以上，因此需要给予充分的关注，在今后的施工中，应重点关注坝体的质量问题，其次路面、路基、公路桥等坝顶道路自身部位的质量缺陷也需要给予关注。 Table 2 Weights of risk factors at all level 一级风险 权重 二级风险 权重 工程质量风险 0.9096 坝体质量缺陷 0.7465 护岸建筑物质量缺陷 0.1042 公路桥质量缺陷 0.1872 泄洪道及输水建筑物质量缺陷 0.0923 路基质量缺陷 0.2525 路面质量缺陷 0.3693 道路排水系统质量缺陷 0.1157 经济社会风险 0.1145 社会暴乱 0.0126 经费不足 0.1138 组织管理风险 0.2859 管理制度不完善 0.0354 机构人员不足 0.0553 超过使用年限 0.0451 日常维护不到位 0.2744 安全风险 0.2480 安全监测失误 0.2432 应急预案缺失 0.0486 自然风险 0.1272 严重自然灾害 0.0180 工程地质问题 0.1259 表2. 各级病险因素权重
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user: 4. 结论与展望 1) 结论 本文综合大坝与道路的风险评价相关文献，将坝顶道路风险分为五类：工程质量风险、安全风险、经济社会风险、组织管理风险、安全风险和自然风险等，作为一级指标。并对这五项一级指标进行进一步细分，得到17个二级指标。 本文通过专家打分法及层次分析法，得出五项一级指标的权重大小为工程质量风险 > 组织管理风险 > 安全风险 > 自然风险 > 经济社会风险。对于二级指标，在工程质量风险中，坝体质量缺陷所占权重最大；在组织管理风险中，日常维护不到位所占权重最大；在安全风险中，需要重点关注安全监测；对于自然风险和经济社会风险，所占比重较小，可适当给予较少关注。 2) 展望 高度重视工程质量风险，尤其是坝体的质量。坝体质量风险的权重最高，坝体的安全性将影响整条坝顶公路的安全性。同时对于路基、路面、排水系统等也需要给予相应的关注，避免发生质量事故； 重视组织管理风险对坝顶公路的影响，配备足够的人员，建立完善的管理制度。对于现场设备要做好维护工作，超出使用年限的要及时更新和处理。管理单位必须按要求配备有一定专业技能的人员对工程主要建筑物和设施进行管理。管理人员对所管理对象的所有有关资料和技术必须了解掌握，并建立档案，本着“经常养护、随时维修、养重于修、修重于抢”的原则，发现问题及时向有关部门汇报，并采取相关措施，予以处理； 重视安全风险对坝顶公路的影响，在日常工作中重视安全监测，建立完善的管理制度。管理单位应根据相关规程、规范的要求，制定观测工作细则。应进行经常和特殊情况下的巡查和观测工作，并负责监测系统和全部监测设备的检查、维护、校正、更新补充、完善，监测资料的整编、监测报告的编写以及监测技术档案的建立。
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user: 摘 要 目前，在国内参与交通运输工程(公路、水运)招投标工作的在库专家人数众多，当前执行招投标工作所采用的线下人工通知的途径，需要投入不少人力、物力参与专家抽取工作，存在效率低下、通知方式落后等问题。同时，由于专家的个人信息提前获知，也存在专家信息泄漏的隐患，因此需要在专家库中增加自动抽取与通知的模块，替代人工通知方式，提高工作效率，提升工作质量。本文主要针对专家抽取时的短信智能通知辅助自动抽取的需求，对此功能进行设计与实现。 关键词 :智能通知，自动抽取，软件设计 Copyright © 2020 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. 系统背景 为响应十部委《关于印发<公共资源交易评标专家专业分类标准>的通知》(发改法规[ 2018 ] 316号) (以下简称专业分类通知)，天津市公共资源交易中心建设了全新的评标专家管理系统(以下简称专家库)，完成对原有公路、水运行业的626名在库专家进行信息更新。由于专家人数众多，抽取规则应尽量保证公平、公正，项目抽取专家信息需保密，而目前采用的线下人工通知的方式，需要投入不少人力参与抽取工作，存在效率低下、通知方式落后等问题，同时，由于专家信息提前获知，也存在专家信息泄漏的隐患，因此需要在专家库中增加自动抽取与通知的模块，替代人工通知方式，提高工作效率，提升工作质量 [ 1 ]。 经调研，市场上主要采用电话呼叫语音通知、APP通知等方式来实现自动抽取通知需求，但由于电话呼叫语音通知需要采购相应的呼叫服务器设备，APP通知需要开发相应的IOS、Android客户端软件，在目前仅有短信平台和Web系统应用的情况下，为快速上线自动抽取通知应用，设计并开发了一套短信智能通知辅助自动抽取程序，实现对人工通知方式的替代工作 [ 2 ] [ 3 ]。
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user: 2. 需求分析 使用专家抽取功能的相关用户角色为项目管理人员(招标人或招标代理)、评标专家、监督人(行业监管部门)。专家的基本资料已在专家库系统中进行管理，且专家专业按照公路、水运等行业并根据专业分类通知分别划分为三级(如公路行业的某个三级专业“桥梁工程”，对应一级专业“工程施工”、二级专业“公路工程”)，每个专家可拥有多个评标专业。 为实现专家抽取自动化，首先，需要设计一套自动抽取响应程序，完成专家的自动抽取动作，同时，为保证公平，抽取程序应是随机的；其次，需要自动通知抽取出来的专家，并向其获取是否可参与评标的信息，若专家反馈无法参加评标，则系统程序自动完成补抽，若专家反馈能够参加评标，则系统程序进行记录，并自动发送评标具体信息；另外，考虑到专家可能因各种临时事项无法参与评标，如需请假或生病无法参加等，则需提供请假功能，若专家与项目相关方存在利益关系需回避的，也需提供回避功能。考虑到在自动通知过程中，专家可能未按规定反馈信息，为保障专家抽取工作正常开展，则系统需为监督人提供手动更新专家是否参与评标状态的功能。 除正常抽取外，系统还需支持应急抽取，应急抽取的专家为能够30分钟内赶往评标现场的专家，因此在缩小抽取范围的同时，还需在抽取程序的时间控制上，将抽取时间间隔缩短，抽取频率加大，以确保应急抽取顺利完成。
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user: 3. 设计与实现 3.1. 系统设计 3.1.1. 流程设计 基于以上功能使用需求分析，设计如下图1所示的自动抽取功能流程图。 图1. 专家抽取通知功能流程图 图1所示内容为专家正常抽取通知功能流程图，其中，N为项目管理人员在创建专家抽取申请时，填报的专家所需人数；xx代表变量值，HH:mm:ss为时间变量值，系统均根据实际值做调整。考虑到短信通知方式实时性不稳定的问题，抽取通知策略采用通知超过实际所需专家数的专家手机号，以“先到先得”的方式获取评标资格，先回复确认参加的专家将优先成为评标专家，后确认的专家，在专家人数已满后，将不予接受。专家抽取最多为6轮，若提前抽满，则不再继续抽取。 另外，由于专家数量有限，部分专业的专家可能较少，为保证抽取人数充足，因此在抽取策略上，加上了当所选专业的专家人数不足时，采用扩大抽取专业级别的方式，抽取当前专业的上一级专业的专家(默认按照三级专业进行抽取)。 应急抽取流程与正常抽取类似，仅增加内容包括(1) 抽取的专家必须在注册时，勾选可作为应急专家库专家被抽取；(2) 抽取系数做相应调整，包括第一轮抽取专家总人数由1.5 N调整为2 N，每轮抽取时间间隔为5分钟，最长总抽取时长为30分钟；(3) 抽取通知短信模板中增加必须30分钟内抵达评标现场的通知内容。 3.1.2. 功能模块设计 根据需求分析，设计如下的功能模块结构图，如下图2所示： 图2. 系统功能模块结构图 3.1.3. 数据库设计 在做好需求分析、流程设计及功能模块设计等概要设计内容后，需要重点展开详细设计部分的数据库设计工作。数据库设计需紧贴业务需求，遵循数据库范式理论，增加系统的一致性和完整性，紧紧把握集中控制、统一审核的基本原则，保证数据库设计结构紧凑、分布平衡、定位迅速。专家自动抽取模块涉及的主要数据库表结构设计模型如下图3所示。 3.2. 系统实现 通过对系统的需求分析与设计，确定了系统的功能与逻辑结构，以下则是对系统功能的具体实现过程描述。 3.2.1. 账号管理 监督人通过账号管理功能为项目管理人员创建系统登录账号，账号用户名及密码以短信方式发送到项目管理人员手机号。账号管理功能截图如下图4所示。 3.2.2. 项目信息 项目管理人员通过分配的账号在项目信息模块创建招标项目，录入项目相关信息。项目信息功能截图如下图5所示。 3.2.3. 抽取申请 项目管理人员通过分配的账号在抽取申请模块选择在项目信息模块添加的项目，录入抽取规则(专家人数及专业)，选择需回避的单位，提交抽取申请。由于涉及到流程扭转，不同行业的抽取项目由系统不同的角色来完成抽取审核，因此引入工作流引擎flowable，支持不同角色审核不同行业的抽取申请。抽取申请功能截图如下图6所示。 图3. 专家抽取模块表结构模型 图4. 账号管理 图5. 项目信息 3.2.4. 抽取审核 监督人员分行业分别对公路、水运行业的项目抽取申请信息进行审核，审核通过后，将触发自动抽取通知程序；审核不通过，则返回项目管理人员重新修改提交。 3.2.5. 抽取通知 系统使用随机算法进行专家抽取，对抽取出来的专家发送评标确认短信，短信服务由阿里云短信平台提供。通过在阿里云短信平台自定义短信模板，可以在短信中插入评标项目详细信息。另外，短信分为上行与下行两种类型，下行用于专家通知，上行用于收集专家的反馈信息，并根据反馈信息更新专家是否参与评标项目的状态。 抽取的轮次由调度任务器来控制，最多调度6次后，调度任务器任务调度将停止，若专家提前完成抽取确认，则调度任务器的任务提前停止调度。 抽取的专家信息通过AES算法加密保存在数据库中，抽取申请页面无法查看抽取的专家信息，抽取审核页面只有在签到时候结束后，才能解密查看已抽取的专家信息。 3.2.6. 专家屏蔽 为加强专家评标监管，根据不同的情形设定不同的屏蔽时限，并支持自定义调节：(1) 短信拒绝1次，屏蔽3天；(2) 短信连续拒绝5次，屏蔽180天；(3) 短信确认后未按承诺出席，屏蔽180天。具体屏蔽天数，支持在字典值进行配置，系统根据配置值进行相应屏蔽处理。屏蔽后的专家，将在相应时限内，无法被抽取为评标专家。 3.2.7. 短信记录 由于短信服务由第三方平台(阿里云)提供，因此，为监控短信的上下行情况，开发了短信记录功能，记录每一笔短信发送与接收的详细情况，有助于对功能稳定性做分析。短信记录截图如下图7所示。 图6. 抽取申请 图7. 短信记录
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user: 4. 总结 通过短信智能通知辅助自动抽取需求的分析、设计与实现，专家抽取实现自动化，专家信息保密得到有效保障，抽取规则灵活可配置，同时，加入专家屏蔽，实现评标监管职能，减轻了监督人员工作量，提高了工作效率，也有利于提升监管工作质量。 在无法快速开发APP客户端，以及语音呼叫需要采购语音服务器等客观条件制约下，系统采用了短信通知方式来解决抽取通知难题，对类似需求实现有较强的参考价值。
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user: 摘 要 针对锌冶炼焙烧过程焙砂质量衡量指标可溶锌率难以在线测量的问题，提出采用深度置信网络算法(Deep Belief Network， DBN)预测可溶锌率。但DBN网络结构是影响其预测性能的重要因素，合适的网路结构又难以确定，故提出先用信息熵法确定合适的隐层层数，再用PSO算法对隐层节点数和学习率进行优化，最终确定DBN网路结构。通过数据集仿真和可溶锌率预测实际应用，对该方法进行验证，与BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行对比。结果表明，用信息熵法和PSO算法优化确定的DBN网络结构，预测精度更高，拟合能力更强。 关键词 :深度置信网络，网络结构，信息熵，粒子群算法，可溶锌率 Copyright © 2020 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 焙烧过程是锌冶炼的重要工序之一，锌精矿经过焙烧之后，得到浸出原料锌焙砂，焙砂的可溶锌率直接影响后续工序能否正常进行。焙烧温度、焙烧时间、风料比等焙烧操作条件直接关系到锌焙砂的质量，对可溶锌率有重要影响。因此实现锌焙砂可溶锌率的准确预测不仅对锌焙砂质量的提高有重要意义，而且可通过预测结果及时调整焙烧过程工艺参数实现沸腾焙烧炉的稳定控制，保证整个湿法炼锌流程操作的正常运行。 人工神经网络模拟的是大脑工作方式，在机器学习(ML)和人工智能(AI)等领域有着举足轻重的地位。Hinton教授提出的深度置信网络(DBN) [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，提高了人类在神经网络多隐含层领域的认知。目前在许多领域都有DBN的成功应用 [ 4 ] - [ 16 ]，尽管DBN在很多领域一定程度上取得了成功的应用，但关于锌冶炼焙烧过程可溶锌率预测应用的文献报道很少。许冬 [ 17 ] 运用BP神经网络算法，通过物料组成、操作条件作为输入，可溶锌率作为输出建立的预测模型，虽然能较为准确地预测可溶锌率，但BP神经网络算法属于浅层算法，在有限的样本数量下难以有效地表示非线性复杂函数，泛化能力受到限制，进而影响预测的可靠性，故其准确率有待提高。故采用DBN的方法准确预测焙砂可溶锌率具有相当大的实用性和挑战性。 DBN网络的特点是通过深层次的网络结构，逐层学习训练的方式提高对复杂非线性函数拟合能力，进而提高模型的性能。因此要确定一个合适的网络结构。在实际的应用中，没有成熟的理论帮助确定网络结构，一般是依据积累的经验，多次实验去选择合适的网络结构。Shen [ 18 ] 通过人工反复试验确定的DBN网络结构，但其确定的网络结构复杂且不合理，造成DBN模型运行时间长，模型性能较差。因此，如何优化出最适合的网络结构，对DBN在人工智能领域的应用研究，具有重要的意义。针对这个问题，首先通过信息熵法确定隐层层数，然后采用PSO算法对DBN网络结构的神经元个数和学习率进行优化，确定一个合适的DBN网路结构。这样能够避免模型结构参数选择的盲目性，减少其对模型精度的影响。
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user: 2. DBN预测模型 DBN是根据生物神经网络的研究及浅层神经网络发展而来的，为概率生成模型，通过联合概率分布推断出数据样本分析。DBN生成模型通过训练网络结构中的神经元间的权重使得整个神经元网络依据最大概率生成训练数据，形成高层抽象特征，提升模型性能。 2.1. 深度置信网络 深度学习的常见框架之一是DBN，它是由多个限制玻尔慈曼机(RBM)层组成。其运用分层次抽象的概念，通过分层结构，使用Hinton提出的贪婪算法自下而上的逐层无监督学习，再由自上而下的有监督学习来微调整个网络结构的权值，从而选取数据中更有效的特征。 RBM由两层组成，如图1所示。 图1. RBM网络结构 每一层的节点之间没有链接。一层是可视层，即数据输入层，一层是隐藏层，其所有的节点都是随机二值变量节点(只能取0或者1值)。假设可视层为v，隐藏层为h，它们的单元数目分别为m、n，则联合组态的能量可表示为： E ( v ， h | θ ) = − ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n v i w i j h j − ∑ i = 1 m a i v i − ∑ j n b j h j (2.1) 其中： θ = { w i j ， a ， b } 是RBM的参数； w i j 是可视层单元i与隐藏层单元j之间的连接权值； a i 、 b j 分别表示可视层单元和隐藏层单元的偏置。通过Bolizmann分布和式(1)可以确定这个组态的联合概率分布： P ( v ， h | θ ) = e − E ( v ， h | θ ) Z ( θ ) (2.2) Z ( θ ) = ∑ v ， h e − E ( v ， h | θ ) (2.3) 其中： Z ( θ ) 为归一化因子，在实际问题中，通常较多的关注联合概率分布 P ( v ， h | θ ) 的边缘分布。由此，可以得出v的分布 P ( v | θ ) ，即联合概率分布 P ( v ， h | θ ) 的边缘分布为： P ( v | θ ) = ∑ h e − E ( v ， h | θ ) Z θ (2.4) 由RBM网络的结构性质可知，各可视层单元或隐藏层单元的激活状态之间不存在任何联系，也就是说各层神经元之间是相互独立的。因此，由(2)式的联合概率分布可知，当输入参数与可视层向量v已知时，可得隐藏层h的概率如式(5)所式，当输入参数与隐藏层向量h已知时，可得出可视层v的概率如式(6)所式： P ( h | v ， θ ) = ∏ i P ( v i | h ) (2.5) P ( h | v ， θ ) = ∏ i P ( h i | v ) (2.6) 因此，当隐藏层状态已知时，第i个可视层神经单元被激活的概率如式(2.7)，当可视层状态已知时，第j个隐藏层神经单元的被激活的概率分布如式(2.8)： P ( v i = 1 | h ， θ ) = σ ( a i + ∑ j h i ω i j ) (2.7) P ( h i = 1 | v ， θ ) = σ ( b i + ∑ j v i ω i j ) (2.8) 其中： σ ( x ) = 1 1 + e − x 为sigmoid函数。 DBN使用无监督贪婪算法自下而上的逐层训练学习产生各层之间的权值。训练过程中，首先可视层单元映射到隐藏层单元，隐藏层单元再反射过来重构可视层单元，反复执行这个步骤得到权值。每一层RBM隐藏层的输出作为下一层RBM可视层的输入。与传统神经网络的算法不同的是，DBN的训练只需要单个步骤就能实现最大程度的函数逼近，训练时间明显减少。在上面的预训练过程结束后，DBN使用有标签数据通过BP算法有监督的反向传播来微调预训练生成的权值，得到较为精确的预测模型。DBN网络结构如图2所示。 图2. DBN网络预测模型结构 2.2. 数据集选择及评价指标 为了充分验证DBN预测模型的性能，并为后续算法的应用提供指导，用糖尿病预测数据，分析和验证DBN预测模型以及采用PSO优化后的DBN预测模型。该数据从Kaggle Datasets数据库获得，该库使用范围广，颇受研究者的认可。该数据共1000组，9列，随机把数据集分为950组训练集和50组测试集。 为了说明模型预测效果，本文选用常用的均方误差(Mean squared error， MSE)、决定系数(Coefficient of determination) R²和平均绝对百分比误差(Mean absolute percentage error， MAPE)来检验和衡量模型的精确度和效果的指标。MSE、R²和MAPE定义如下： MSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 (2.9) R 2 = ∑ i = 1 n ( y ^ i − y ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 (2.10) MAPE = 1 n ∑ i = 1 n | y i − y ^ i y i | (2.11) 式中： y i 为实际值， 为模型预测值， y ¯ 为真实值的平均值，n样本数据量。 2.3. 数据预处理 在预测模型建立之前，要考虑输入和输出数据之间数据级及量纲之间的差别，需要对训练数据进行预处理以提高预测模型的可靠性和精度。对数据做归一化处理，归一化公式为： X ′ = X − X min X max − X min (2.12) 式中， X ′ 为做归一化处理后的数据序列，X为做归一化处理前的各数据序列， X ′ 为数据序列中的最大值， X min 为数据序列中的最小值。归一化处理一般是将数据变换到[0，1]之间。 当预测模型计算结束后，再通过反归一化得到预测数据。
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user: 4. 应用研究 锌冶炼焙烧过程是运行复杂的工业过程，存在大量可以在线获得的过程变量，这些变量对于锌冶炼过程的控制非常重要，是锌冶炼过程中必须监测的变量。本文采用国内某大型锌冶炼厂沸腾焙烧过程的实际生产现场采集了500组数据用于验证该方法的有效性，其中的可溶锌率是由该公司技术人员通过采样到的焙砂进行化验分析得到。根据焙砂中可溶锌率影响因素变化的基本规律，经过筛选处理后，选取其中的450组，它们满足基本的焙烧理论和该公司的生产实践。例如，精矿中的锌含量增加，焙砂中的可溶锌率提高。其中前400组作为模型的训练样本，后50组作为模型的测试样本，对方法进行验证。 通过实验所得结果确定DBN模型包括一个输入层，3个隐藏层和一个输出层。输入层为锌含量、铁含量、焙烧温度、焙烧时间、风料比、烟气出口压力，输出层为焙砂的可溶锌含量。PSO算法参数设置如表3所示。 Table 3 Parameter setting of PSO algorith 参数类型 符号 数值 群体规模 m 35 初始种群 P o p { i } i = 1 m 经验值 惯性权值 w 0.5 加速常数 c 1 ，c 2 2，2 最大迭代次数 G max 50 最大速度 V max 2 表3. PSO算法参数设置 预测结果分析 下表4是DBN实验设置参数和PSO优化之后的参数结果对比表： Table 4 Comparison of experimental parameters and PSO optimization network parameter 实验参数 优化参数 隐层节点数 学习率 隐层节点数 学习率 6-29-29-29-1 0.015 6-35-27-34-1 0.0123 表4. 实验参数和PSO优化网络参数对比 将PSO优化后的参数回带到DBN预测模型，预测结果对比如下： 图7. DBN网络预测模型优化前预测结果 图8. DBN网络预测模型优化后预测结果 DBN模型参数优化前后评价结果量化如表5所示： Table 5 Comparison of DBN model experimental parameters and PSO optimization parameters prediction and evaluatio 测试样本量 模型评价指标 实验值 PSO优化值 50组 MSE 0.333 0.2198 MAPE 0.141 0.12 R² 0.9526 0.9863 表5. DBN模型实验参数与PSO优化参数预测评价对比 从图6、图7、图8和表5的结果可以看出，使用PSO算法优化得出的DBN网络参数之后，模型的预测值与真实值之间的误差更小，拟合的更好。决定系数R²更接近于1，证明模型的拟合效果更好，预测能力更强。说明优化模型参数比经验模型参数的预测性能更好，可以得出用PSO算法优化DBN网络模型结构是一种行之有效的方法。 为充分验证本文所采用的预测模型的有效性及科学性，选取BP神经网络预测模型和RBF神经网络预测模型浅层神经网络进行比较分析。 图9. BP神经网络预测模型预测结果 图10. RBF神经网络预测模型预测结果 Table 6 Comparison of performance indexes of soluble zinc rate prediction mode 模型 测试样本量 MSE MAPE R² BP 50组 0.4359 0.51 0.4892 RBF 50组 0.2728 0.41 0.7235 表6. 可溶锌率预测模型性能指标对比表 从图9、图10及表6可以看出，BP和RBF神经网络预测模型预测结果虽然可以与实际值基本拟合，但误差相对于DBN预测模型较大，决定系数R²值较小，证明BP和RBF预测模型的拟合能力较弱，相较于DBN模型预测性能较差，在面对复杂情况时，并不能很好的满足实际生产应用。
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user: 5. 结束语 本文针对锌冶炼焙烧过程焙砂质量指标可溶锌率测量存在的问题，提出采用深度置信网络(DBN)预测可溶锌率，但DBN网络结构对模型性能有很大的影响且其结构难以确定。针对DBN网络结构难以确定的问题，提出采用信息熵法确定隐层层数，运用粒子群算法对隐层神经元个数和学习率进行优化。本文通过数据集实验仿真以及工业实际应用研究证明，采用PSO算法优化DBN网络结构不仅可以节约大量花费在确定网络结构的时间，而且有效地提高了DBN预测模型的精度。证明了该方法的可靠性和可行性，可用于实际工业生产中。
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user: 摘 要 犊牛大肠杆菌病是由致病性大肠杆菌感染引起的一种急性传染病。随着犊牛饲养管理模式发展变化，此病在犊牛疾病中变得较为突出，发病率呈上升趋势。由于此病潜伏期短，发病过程急，如果治疗不及时或治疗失误，犊牛常常于发病后1周内死亡，感染率可达90%左右，死亡率可达10%~50%。如何精准防控、治疗是大家极为关心的一个问题。本文结合笔者多年来的临床研究，从病原、流行病学、临床症状、病理解剖、病因、治疗特点等方面，进行了系统化临床研究分，力图为本病临床防治提供新的临床研究资料。 关键词 :犊牛，大肠杆菌，防治，分析，研究 Copyright © 2020 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 犊牛大肠杆菌病是由致病性大肠杆菌感染起的一种急性传染病。随着犊牛饲养管理模式发展变化，此病在犊牛疾病中变得较为突出，发病率上升。由于此病潜伏期短，感染后6~7 h就可发病，且发病过程急，如果治疗不及时或治疗失误，犊牛常常于发病后1周内死亡，感染率可达90%左右，死亡率可达10%~50%，如果能及时正确诊断、精准治疗，又可较好的挽回相应的经济损失。笔者近2~3年结合犊牛疾病防治临床工作，对犊牛大肠杆菌病防治进行了临床分析研究，在此与奶业同行作以交流。
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user: 2. 病原特点 大肠杆菌广泛的存在于自然界和动物肠道内，大肠杆菌抗原成份复杂，根据菌体抗原不同，可将大肠杆菌分为150多个型，其中16个血清型为致病性大肠杆菌，主要为O78、O8、O86、O9、O15、O26等菌株，这些致病血清型通常具有K98抗原，这也是通过检测K99抗原来诊断本病的原由。大肠杆菌为革兰氏阴性菌，杆状、有鞭毛、能运动，为中等大小杆菌。能引起大肠杆菌病的大肠杆菌可分为败血症性大肠杆菌、产肠毒素性大肠杆菌和其他类型大肠杆菌。目前临床上以具有K99抗原型大肠杆菌感染引起的肠炎型大肠杆菌病较最为多见。
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user: 3. 流行病学特点 犊牛大肠杆菌病是导致犊牛死亡的一个重要原因，犊牛出生后短时间内大肠杆菌就可进入胃肠道，可引起败血症 、肠毒血症、肠炎。其主要传播或感染途径是消化道和脐带感染，也可以通过呼吸道感染。当犊牛出生后食入的免疫球蛋白不足，被动免疫能力低下，难以低抗大肠杆菌的侵袭，就会导致大肠杆菌病发生。 流行病学特点分析 此病是新生犊牛腹泻疾病中最先发生的一个疾病，发病以出生后1~3 d最为突出，最快可以在喂初乳后6~7 h发病，也就是说当新生犊牛感染大肠杆菌后6~7 h就可以发病，并可因剧烈的腹泻和脱水导致死亡。 病例1：犊牛出生后，新生口鼻接触地面污物或粪便，此时犊牛正好处于被动免疫空窗期，大肠杆菌就可通过消化道直接进入犊牛体内及血液循环系统，从而导致犊牛短时间内发病。 病例2：当母牛初乳中含有大肠杆菌时，新生犊牛常在第一次灌服初乳后6~7 h突然发病，即使对初乳进行了巴氏消毒也会发病。如果更换为健康母牛的初乳则会起到明显的防控作用。犊牛出生后短时间发病，病程短急。这就是犊牛大肠杆菌病的流行病学典型特点。
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user: 4. 临床症状特点 本病多发生于出生后1~7 d的犊牛，尤其是出生1~3 d的犊牛，从发病起始时间来看，此病是犊牛出生后最先面临的一个传染性疾病。犊牛出生后，往往表现正常、第一次排出的胎粪也可正常或基本正常，犊牛以突然剧烈的喷射状急性腹泻(图1)和急性脱水为主要临床症状。以肠炎和败血症为主要病理变化，脱水可导致肌无力，表现卧地不起或昏迷休克，可视黏膜苍白、吮吸反应减弱或消失。水样粪便常常呈黄色、白色或绿色，内含蛋花样未消化初乳成份，随病程度延长，水样腹泻会变为粥样腹泻(图2)。如不及时治疗大多于发病后3 d左右死亡。病程较长的病例后期腹泻物中有黏膜及血液成份(图3、图4)。 图1. 水样、黄色、喷射状腹泻 图2. 粥样喷射状腹泻 图3. 病程长的病例后期含黏膜及血液成份的粪便 图4. 病程长的病例后期含黏膜及血液成份的粪便 患病犊牛体温初期升高(40.5℃)、随后体温下降。犊牛精神沉郁、四肢、口腔、鼻镜变凉，发病初期表现呼吸加快、急喘等现象。后躯脏污不洁、粘有粪便、站立无力(图5)，体躯有脱毛现象(图6)。 图5. 躯脏污不洁、粘有粪便、站立无力 图6. 患病牛体躯脱毛、皮肤结痂症状 1) 临床症状特点分析 犊牛患大肠杆菌病，以突然剧烈的喷射状急性腹泻和急性脱水为主要临床特征。其水样粪便常呈黄色、白色或绿色，为什么腹泻粪便会表现黄色、白色或绿色，这与病例所感染的大肠杆菌血清型不同有关，不同血清型大肠杆菌的代谢产物和分泌的毒素有所不同，这是决定腹泻物颜色的基础性原因。所以，犊牛大肠杆菌的腹泻物有些病例呈黄色、有些则呈白色或绿色。仔猪患大肠杆菌时，腹泻也会表现黄色、白色，二者是一样的道理，但在仔猪大肠杆菌病称呼上，往往通俗的将其根据粪便颜色称为仔猪黄痢或仔猪白痢。 2) 大肠杆菌在肠道内大量繁殖，并产生大量毒素，吸附于小肠和结肠黏膜，这些毒素可以刺激肠道黏膜分泌水和电解质，使肠道里面的液体滞留，从而导致腹泻。 3) 犊牛大肠杆菌病在病程后期，常常有一定的病例表现体躯脱毛现象，此现象可表现在后躯体表、头部及四肢。这一病理表现产要由如下三种原因所致： 其一，大肠杆菌感染后会在犊牛体内产生大量毒素，这些毒素通过皮肤向外排出过程，会破坏皮肤毛囊的结构和功能，这是导致患病犊牛体表脱毛的一个主要因素。 其二，犊牛发生大肠杆菌病后，肌肉注射抗生素或静脉输注抗生素治疗是临床上常用的一种治疗手段，如果抗生素用量过大，或选用的抗生素可引发过敏，这种过敏反应是导致患病犊牛脱毛的第二个原因。 其三，犊牛患大肠杆菌病时，由于腹泻往往后躯脏污不洁、粘有粪便，如果不及时清理 ，这些粘附在体表、后肢上的腹泻物可腐蚀皮肤，加之躺卧时的摩擦可使皮肤坏死、结痂，从而引起脱毛 [ 1 ]。
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user: 5. 病理解剖特点 死亡犊牛消瘦、脱水、眼窝下陷，真胃内有凝乳块(图7)，真胃黏膜变红有充血及点状出血(图8)，以不同程度的炎症和出血病理变化为主，一般在小肠、结肠部位炎症较为严重。肝脏肿大(图9)。一些病例伴有肺炎及关节炎病理变化。 图7. 患病犊真胃内的凝乳块 图8. 患病牛真胃黏膜充血、出血性病理变化 图9. 肝脏肿大质地变硬 1) 病理解剖特点分析 由于犊牛大肠杆菌病病程急短，可在发病后3天左右死亡，急剧脱水和毒素作用是导致迅速死亡的主要原因。所以从病理解剖结果来看，其肠黏膜、真胃黏膜的炎症变化并不十分突出，肠黏膜和真胃黏膜以充血、不同程度的炎症和出血变化为主体。且真胃中的初乳消化状态也基本正常，初乳呈凝固块状。 2) 患病牛的肝脏解剖病理变化呈肿大、质地变硬、颜色稍变深。肝脏是重要的解毒器官，大肠杆菌毒素在肝脏内蓄积是导致肝脏肿大的主要原因。
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user: 6. 诊断 根据发病过程的流行病学特点及临床症状可做出初步诊断。用胶体金快速诊断试纸条诊断，是一种很好的临床确诊方法；也可用EISA方法或病原学方法来确诊；也可做病原学诊断。
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user: 7. 发病原因 1) 新生犊牛出生后的被动免疫空窗期(0~3 d)，嘴巴与地面接触，食入环境粪便、污物中的大肠杆菌。犊牛出生后缺乏健全的免疫力，必须依靠初乳才能获得重要的被动免疫能力。犊牛免疫力的建立也有一个过程，不可能即喂即有，所以人们把犊牛出生后的0~3 d称为被动免疫空窗期，此期是犊牛感染的一个重要时期。 2) 新生犊牛食入患有乳房炎的初乳，或初乳被大肠杆菌污染。 3) 母牛在干奶期或围产前期饲养管理不当，影响了母乳中抗体及免疫球蛋白的生成，导致母乳质量下降。 4) 初乳喂服不及时。初乳灌服越早越好(0~1 h)，犊牛对初乳的吸收速率以出生后0~6 h为最高。由于初生犊牛的瘤胃小且无功能，所以饲喂或灌服的初乳将直接进入真胃，并以液状进入十二指肠，母源抗体及母源白细胞将以原形很快通过肠道屏障进入血液、加入被动免疫系统。犊牛出生后约12 h开启“肠闭合-肠道屏障”进程，至生后24 h左右基本完成。这就是初乳灌服越早越好的生理学原因。 5) 初乳喂量不足以犊牛体重的10%来确定灌服初乳量是牛场普遍使用的计算标准。为什么会有这样的标准呢？ 对于出生重为40 kg的初生犊牛而言，一般需要喂给200~300 g的母源性免疫球蛋白才可保证其被动免疫系统的建立。按初乳中免疫球蛋白的含量不低于50 mg/ml (即50 g/1Kg)来计算：4 Kg × 50 g = 200 g [ 2 ]。所以，犊牛出生后需要灌服4 kg的初乳才能满足被动免疫系统建立的基本要求。如果初乳灌服不足，被动免疫系统建立不完善，当然就容易感染大杆菌并发病。被动免疫系统经饲喂初乳后已充分建立，外周血清免疫球蛋白的含量应不低于10 mg/ml。 6) 初乳经过巴氏消毒后为什么还会在灌服初乳后发生犊牛大肠杆菌性腹泻？ 产肠毒素大肠杆菌(ETEC)是通过菌体自身分泌的肠毒素扰乱犊牛小肠的正常生理功能而引发腹泻。根据热稳定性的差异，肠毒素可分为两类：即热敏肠毒素(LT)和耐热肠毒素(ST)。由于分泌的耐热肠毒素 [ 3 ] 对热的抵抗力强，巴氏消毒时就不易被破坏。所以，如果母牛乳腺存在一定程度的大肠杆菌感染，即使母牛乳房外观正常，初乳中也会含有一定程度的肠毒素，由于巴氏消毒并不能完全破坏这种耐热性毒素。所以犊牛吃了含这种毒素的初乳，即使初乳经过了巴氏消毒也可导致腹泻发生。
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user: 8. 治疗方法示例 ◇补液：复方生理盐水1000 ml、5%葡萄糖500 ml，5%碳酸氢钠200 ml、磺胺嘧啶注射液50 ml，一次静脉输。1日1次。 ◇消炎杀菌：庆大霉素60万IU或苯尼考、长效土霉素注射液等，肌肉注射。1日1次。或口服链霉素，每次100~200万IU；或土霉素片8片。1日1次。 ◇病情好转后，可配合口服益生菌制剂，或促进消化的药物制剂。 这是笔者在治疗犊牛大肠杆菌病时常用的3个处方，仅供大家结合具体情况之参考。 治疗注意事项 1) 犊牛大肠杆菌性腹泻，是一种急性传染病，剧烈的腹泻可在短时间内导致犊牛严重脱水，所以必须在第一时间进行以防治脱水为主题的治疗工作，即在第1泡或第2泡腹泻发生后就要及时进行治疗，越早越好。如果治疗延迟，其治疗效果将会大打折扣。第一次治疗后不见好转的犊牛，随后出现病情急剧变化，体温下降，死亡，这与是否及时治疗缓解脱水程度有关。 2) 第一次治疗还但要及时，补液量还要充足；如果第一次补液不足，严重脱水会对犊牛的生理功能造成严重损伤，随后的治疗效果将会明显变差，第一次治疗由于补液不足，将会严重影响犊牛的治疗效果。临床兽医可能会发现，如果次犊牛输液治疗后不见效果，第二次治疗效果将会明显下降 ，这其中就存在第一次补液量不足的问题。因为剧烈腹泻所导致的严重脱水，会严重影响全身细胞的生理代谢功能，从而使犊牛的生理代谢、免疫力等将变得更为低下。由此可见，第一次治疗决定着这头犊牛的病情发展。 如何确定大肠杆菌性犊牛腹泻的输液量呢？ 有人以输液时，以犊牛出现排尿为参照标准，补液补到犊牛排尿为参照标准，这是一个很有价值的参考指标。但总有一定病例出现休克或昏迷的牛，怎么输液也不会排尿，这种情况如果还坚持标准继续提升补液量，可导致心脏问题或肺水肿而死亡。所以，建议大家在第一次输液时按照20~40 ml来确定补液量，并根据脱水程度作以适当加减。当然，如果犊牛还能饮水，静脉补液和口服补液相结合是一种更理想的缓解脱水方式。
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user: 9. 预防措施 预防是最省钱的一种疾病防控措施，针对病因进行预防是防控此病的关键。前面已经介绍了导致本病的主要病因，牛场根据各自在干奶期、产房、新出生犊牛的管理等环节，寻找不足进行行防控，是堵绝本病发生，减少损失的重要一环，在这就不多赘述了。
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user: 摘 要 全球经济社会的可持续发展日益严峻，如何有效发挥技术减排作用是全球亟待解决的重要问题。而新能源产业的进口贸易能够为东道国的碳减排提供技术支持，其技术溢出效应影响着东道国的碳排放。本文基于1998~2018年“一带一路”沿线部分国家的面板数据，将新能源产业的进口贸易技术溢出效应对进口国的碳排放影响进行了实证分析，发现新能源中间品和资本品的技术进口贸易均有利于碳减排，同时抑制经济规模扩大带来的碳排放增加。因此本文建议进口国进一步提高对外开放程度，完善进口新能源产品的结构，利用“一带一路”倡议优势开展贸易合作，同时优化进口国的产业结构促进新能源产业进口贸易技术溢出效应的发挥。 关键词 :新能源，进口贸易，技术溢出，碳排放 Copyright © 2020 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 近年来，资源枯竭和环境恶化严重制约全球经济发展，实现经济社会与资源环境的协调发展已逐渐成为推动全球经济实现可持续发展的关键问题。同时在全球创新的大环境下，技术进步成为保持经济社会生态可持续发展的重要要素。然而如何有效发挥“技术减排”作用，加快推进经济社会生态的可持续发展，仍是全球亟待解决的重要问题。 新能源产业作为战略性新兴产业对于碳减排有着举足轻重的作用，传统化石能源的大量消耗是碳排放的主要原因，而新能源则以其清洁且可持续的特性逐渐成为替代传统化石能源并且能够缓解气候变暖的一个极有前景的选择。而新能源产业的进口贸易能够为东道国的碳减排提供技术支持，其技术溢出效应在一定程度上影响东道国的碳减排技术。因此，深入探究新能源进口贸易技术溢出效应下技术进步对碳排放的影响，剖析技术进步对碳排放的作用路径，具有极大的现实意义。