DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 研究方法 (一) 研究设计 为了检验本研究模型及假设，我们采用了在线问卷调查的方式收集数据。本文中所调查的变量是在前人研究的基础上发展起来的，故在线问卷中的题目均在前人成熟量表的基础上配合移动银行情境进行开发与设计，看其中所有变量都采用Likert五级量表进行测量，从“非常同意”到“非常不同意”。由于本研究在中国进行，故问卷采用中文编写，以便受访者能够准确理解，并配合回译方式以保证问卷效度。此外，问卷由两位专家(包括一名相关专业大学教授和一名行业专家)进行审阅，并检查了调查问题是否清晰表述、有意义以及易于理解，我们根据专家提出的专业意见对初问卷进行了修改。在问卷发放之前，为确保问卷得以正常运行，我们预先发放给几位移动银行使用者对问卷进行预填写，并对其在表述和格式方面提供的反馈和建议进行修改，最终确定正式问卷。 (二) 测量标准构建 在本研究中，调查问卷被分为两个部分，第一部分包括受访者的个人基本信息和有关移动银行的使用经验，第二部分中包含18项问题测量各个变量(即游戏化、媒体丰富度、积极情绪、亲密度和移动银行采用意向)，以探讨移动银行的采用意愿，详见表1。 Table 1 The instrument of the questionnair 变量 测量变量项 (非常不同意/不同意/一般/同意/非常同意) 参考来源 游戏化 (GAM) GAM1我认为在移动银行应用程序的游戏中学习财务知识会更好 GAM2我会非常享受使用一个带有游戏元素和机制的移动银行app GAM3我认为移动银行APP应该通过积分系统奖励客户 [ 26 ] [ 52 ] 媒体丰富度 (MR) MR1移动银行app可以给予和接收及时的反馈 MR2移动银行app可以根据个人需求定制信息 MR3移动银行app可以在信息中传达各种不同的线索 [ 53 ] 积极情绪 (PA) PA1在使用移动银行期间，我感到很满意 PA2总的来说，在移动银行中办理业务给我带来了享受 PA3我觉得移动银行充满了惊喜 PA4在使用移动银行期间，我感到很开心 [ 54 ] 亲密度 (INT) INT1我认为移动银行是我的一个朋友 INT2我对移动银行有一种亲近感 INT3我很享受使用移动银行的过程，并且在使用时感觉非常舒适 INT4我觉得在移动银行app上办理业务是我生活中非常重要的一部分 [ 55 ] 采用意向 (AI) AI1我将来仍打算使用移动银行 AI2在日常生活中，我会尽量使用移动银行 AI3我计划将来更频繁地使用移动银行 AI4我想用移动银行管理我的银行账户 [ 56 ] [ 57 ] 表1. 问卷量表 (三) 描述性统计分析 本次调查共收回131份有效问卷，最终样本中受访者的人口统计数据如表2所示。 表2中人口统计分析显示：在131名受访者中，男性和女性受访者分别占38.93%和61.07%；在年龄方面，超过90%的受访者处于20~39岁之间，其中企业人员(37.40%)、专业技术人员(16.03%)和全日制学生(26.72%)的占比较多；在教育背景方面，学历为本科的受访者最多(59.54%)；在移动银行的使用方面，有将近80%的受访者使用移动银行超过1年，其中有36.64%的受访者已具有超过4年的移动银行使用经验，此外，有将近一半的受访者对移动银行的使用频率较高，但仍有28.25%的受访者很少使用、甚至几乎不使用移动银行。 Table 2 The demographic information of sampl 类别 数量 百分比(%) 性别 男 女 51 80 38.93 61.07 年龄 20岁以下 20~29岁 30~39岁 40~49岁 50~59岁 60~69岁 3 61 32 25 10 0 2.29 46.56 24.43 19.08 7.63 0.00 教育背景 高中以下 高中及专科 本科 研究生及以上 10 37 78 6 7.63 28.24 59.54 4.58 职业 事业单位/公务员/政府工作人员 企业职员 7 49 5.34 37.40 专业技术人员(如教师、医生、金融业务人员等专业人员) 商业/服务业从业人员 全日制学生 退休人员 其他 21 6 35 0 13 16.03 4.58 26.72 0.00 9.92 月平均收入(元) <5000 5000~9999 10，000~14，999 15，000~19，999 20，000~24，999 25，000~29，999 >30，000 75 45 7 0 2 0 2 57.25 34.35 5.34 0.00 1.53 0.00 1.53 移动银行使用经验 小于1年 1~2年 2~3年 3~4年 大于4年 31 13 25 14 48 23.66 9.92 19.08 10.69 36.64 最近一年内使用移动银行的频率 从不 少于每季度一次 每季度两三次 每月两三次 每周两三次 每天都使用 14 23 12 28 33 21 10.69 17.56 9.16 21.37 25.19 16.03 表2. 样本人口统计信息表
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user: 6. 讨论与结论 本研究以SOR模型为基础，首次引入游戏化和媒体丰富度两个因素，以探究外部环境刺激如何通过影响使用者的积极情绪以及与移动银行之间的亲密度，来进一步预测用户对移动银行的采用意愿。本研究共检验了7个假设，其中只有1个假设不显著，即媒体丰富度并不显著影响用户与移动银行之间的亲密度，这可能与当前移动技术频繁升级、更新有关，这一现象会使现有技术迅速过时，从而导致移动银行内部的丰富度不再能够吸引用户，提升彼此亲密度。因此，在中介效果分析中，我们去除了媒体丰富度通过亲密度影响用户对移动银行采用意愿这条路径，共检验了6条路径，其中有一条完全中介，其他均为部分中介。 结果表明，游戏化会通过增加用户的积极情绪和用户与移动银行之间的亲密度影响用户对移动银行的采用意愿，即从用户角度来说，在移动银行中增加游戏元素和特征会使用户在使用中更加愉快，同时也能够提高用户的参与度，使其与移动银行的互动与粘性增加，进而显著提高用户采用移动银行的意愿。因此，移动银行服务提供商应该努力通过在各个板块增加游戏设计元素(如游戏积分奖励系统、在指引中增加游戏动漫元素以实现趣味操作等)来提高系统的有趣性与吸引性。此外，积极情绪在游戏化对亲密度的影响中也起到部分中介的效果，这表明用户与移动银行亲密关系的强弱也受在游戏化场景下积极情绪增加的影响，这一结果肯定了用户与移动银行的亲密度与用户的情绪是不可分割的，如果用户对移动银行产生更多的积极情绪，那么用户就更倾向于与移动银行建立一种长期的亲密关系。 同时，我们发现媒体丰富度也会通过用户的积极情绪对用户与移动银行之间的亲密度和用户有关移动银行的采用意愿造成影响，其中，积极情绪在媒体丰富度与采用意向之间起部分中介作用，在媒体丰富度与亲密度之间起完全中介作用。因此，移动银行供应商可以通过提高在线客服的效率和增加页面中各板块的功能来提高系统的丰富程度，以增加与老用户之间的粘性，同时促进新用户的采用。 (一) 理论意义 本文通过探讨用户采用移动银行的因素以及因素之间所产生的中介作用，对移动银行采用意愿类研究做出以下贡献。 首先，本研究是第一批以“刺激–机体–反应(即SOR)”模型为理论基础，探索用户关于移动银行采用意愿的研究。本文通过研究在移动银行背景下所提供的外部环境对用户在采用时内在状态的影响，以及验证这些影响能否能够进一步促进或抑制移动银行的采用，为移动银行的采用提供了具体见解。 其次，本研究首次提出将媒体丰富度、积极情绪以及亲密度用于移动银行采用的研究，并进一步探索这些因素之间所存在的中介效应。研究中发现，游戏化、媒体丰富度、积极情绪以及亲密度都是决定用户采用移动银行的重要驱动因素，且积极情绪与亲密度在模型中也被验证具有中介作用，这不仅为移动银行的采用提供了新的见解，还对模型中变量之间的因果关系做出了另一种解释，帮助更好地理解用户对于移动银行的采用。 (二) 实践意义 本研究的结果为移动银行的进一步开发和其供应商提供了重要的实际意义。首先，移动银行开发商需要关注对移动银行应用程序中游戏元素的设计，例如在首页和指引界面增加游戏互动提高其趣味性，或者采用积分奖励系统提高其吸引程度，游戏元素的采用和增加会对用户采用移动银行产生帮助。 其次，媒体丰富度对用户关于移动银行的采用具有显著的正向影响。因此，为了促进用户采用，建议开发人员可以尝试改善和增加移动银行的现有功能、提升界面信息的可更新速度和可读性，而供应商可通过促进完善移动银行中客服的部署，使用户能够得到更及时和有用的反馈，从而帮助用户与移动银行建立更长久的亲密关系。 (三) 局限性和未来研究方向 尽管有上述几点理论和实践贡献，本研究仍存在一些局限性，因此，仍有进一步研究的空间。首先，本文是一项横断面研究，只研究了某一时间点下用户对移动银行采用的意愿和看法，所以研究结果并不能适用于长期。因此，建议未来可以对移动银行的采用进行纵向研究，以提供更有操作性的研究结果。 第二，本研究的调查样本均来自于中国，由于各个地区的经济发展水平、科技水平以及互联网基础设施等存在差异，故研究的结果可能不具有普遍性。今后的研究可以在其他地区进行。第三，本研究通过移动银行应用程序来预测用户对移动银行的采用意图，而不是他们的实际行为和重复使用行为。因此，如果未来的研究能够收集和利用用户重复使用行为的实际数据，则会对移动银行的改善和普及提供更好的见解。
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user: 摘要 总结分析现阶段大学生校园贷市场出现的问题，从国家、借贷平台、学校、家庭和学生个人等方面提供解决大学生校园贷问题的建议。通过文献分析法，对校园贷市场现状进行分析，总结大学生校园贷市场的风险成因。国家行业监管的空白、借贷平台风控措施的缺失、学校教育的不足、家长监护的疏忽以及大学生自控能力的欠缺，造成了大学生校园贷市场乱象丛生。国家、借贷平台、学校、家长和学生都应付出切实的努力，规避“校园贷”的风险，促进校园贷市场的良性发展。
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user: 1. 前言 “校园贷”的主要服务对象为大学生，其贷款业务的形式是借出资金并分期偿还，大学生仅需向非法借贷平台或借贷人提供身份证件、学校及学历信息以及学生家长的联系方式，即可贷得几千到数万元不等的现金 [ 1 ]。借贷平台凭借“1分钟申请，10分钟审核，快至1天放款，0抵押0担保”的噱头，使校园贷成为大学生获取资金的主要渠道之一。 早在2005~2008年，大学校园中就有校园贷的身影，此时校园贷的形式是各大银行推出的校园信用卡业务。大学生的购物欲望强烈，校园信用卡的出现极受大学生的欢迎。大学生的人口基数大，市场潜力充足，各大银行为了这一块市场大蛋糕，非理性地展开竞争，高逾期率、高坏账率、高注销率和高睡眠率等债务问题接踵而至，这很快引起了监管部门的重视并引发了各种整顿。2009年银监会发布《关于进一步规范信用卡业务的通知》，明确表示银行不得向没有债务偿还能力的大学生发放信用卡，于是各大银行不得不提高发放门槛甚至叫停校园信用卡的发放。随着校园信用卡逐渐退出大学生市场，购物欲望强烈的大学生得不到足够的资金支持，这为校园贷的肆意滋生提供了契机。2014年，校园贷市场崛地而起，高利贷、多头贷、传销贷、刷单贷等不良校园贷随之出现 [ 2 ]，一系列恶性事件将校园贷推上了风口浪尖，为了提高国家金融部门的监管力度，借贷平台的风控意识，以及学校、家长及学生的重视程度，对校园贷的风险因素分析及应对策略研究显得尤为重要。
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user: 2. 我国校园贷市场的现状 通过对上述文献的检索分析发现，现如今校园贷市场的发展现状呈现如下几个方面： 2.1. 国家行业监管空白的风险 “校园贷”属于互联网金融行业，近几年互联网金融行业发展迅速，属于国家监管部门的空白地带，监管部门设立不完全，职责不明确，分工不合理，都是导致如今“校园贷”市场乱象丛生的主要原因。 例如，至今还没有一个比较完备的法律体系来保证“校园贷”市场借贷平台和借贷人之间的正当权益。借贷平台可以随意设置借款利率，只要不超过《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》第26条对最高民间借贷利率为年利率24%规定 [ 3 ]，借贷平台就可以设置无限接近于这一数值的借款利率，甚至有些借贷平台将实际利率改头换面，变成所谓的服务费，账户管理费，风险评估费用，实际计算出来的费用远远高于24%的年利率。此外，由于借贷平台的市场准入门槛低，仅需现金投入和软件开发就能够进入市场，这为借贷平台准入资格的审核工作增加了困难，加上如今自媒体时代的迅速发展，借贷平台的自我宣传广告遍布各大社交媒体软件 [ 4 ]，吸引消费欲望强烈但又资金来源不足的大学生进入其中。又如，至今还没有成立一套权威有效的大学生个人贷款的信用评估体系，加上各借贷平台都唯利是图，各自为营，不愿意共享大学生的借贷信息，导致大学生一人多借，借新还旧等现象时有发生，而学生也深陷借贷平台的债务危机当中，浪费大好青春年华，结束生命、铤而走险等事件也不足为奇。 2.2. 借贷平台风控措施的缺失 至今借贷平台缺乏完备的管理规范，以及专业的技术指导，导致校园贷恶性事件时有发生，借贷平台本身存在的风险是造成这一现象的主要原因，如借贷平台与学生签订合同时涉嫌欺诈、贷款的审核工作不够严格、借贷平台存在暴力催收的现象。 2.3. 学校教育的不足 如今高等院校都存在不同程度的“放养式”的学习管理模式，对学生的生活关注不尽到位，对学生的学习状况不清晰了解，任凭学生自由发展。如今的互联网金融发展迅速，学校的这种教育模式对涉世未深的大学生来说是弊大于利 [ 5 ]，校园贷的恶性事件与学校的教育方式不无关系。因为对学生金融财政方面的知识缺乏正确的行为疏导和相关专业基础知识普及，对校园贷的危害谈之甚少，使得好奇心旺盛，乐于接受新事物的大学生深陷校园贷的危机当中。这就导致了在面对一些被盗用信息借贷的学生时，学校方面仅仅采取息事宁人的态度，劝说学生家长先将债务还清，给校园贷的恣意妄为提供了可乘之机。 2.4. 家长监护的疏忽 如今通讯设备发达而且手段方式丰富多样，然而这并没有加强家长跟学生之间联系，学生与家长之间几周或几月之间通一次电话的现象屡见不鲜，而学生仅在生活费用上出现短缺时才会跟父母通一次电话或者发一次信息。同时家长对于“校园贷”市场的不敏感，没有足够的知识储备，不能很好地跟学生沟通“校园贷”可能的危害性以及风险防范，家长与学生之间沟通不到位不及时，家长缺乏对学生财务管理能力的培养 [ 6 ]，这也导致当学生向家长倾诉自己的财务危机时，将学生视为掌上明珠的家长虽然会生气、痛心，但最终只能为学生欠下的债务买单。 2.5. 大学生自控能力的欠缺 大学生购买欲望强烈，但资金来源有限，仅仅依靠父母的生活费支持显然无法满足盲目攀比的大学生开支所需，而各大银行退出大学生校园信用卡市场，学生只能通过借贷平台进行借款。一些自制力较弱的大学生在尝到校园借贷的甜头之后屡试不爽 [ 7 ]，等到还款期限的到来才发现自己早已债台高筑，在催债人员的威逼之下只能求助于父母，甚至有些跟父母沟通不到位的学生选择结束自己的生命，进而也可能引发令人痛心的事件。
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user: 3. 国际“校园贷”市场的现状——以美国为例 3.1. 国外放贷门槛高，不存在严格意义上的“校园贷” 美国有很多为学生提供学业贷款的平台，并不存在为学生提供消费贷款的平台。根据2016年纽约联邦储蓄银行最新发布的《学生贷款借款和还款趋势》研究报告 [ 8 ]，美国学生贷款总额为1.23万亿，其中绝大部分贷款由联邦政府提供。放贷人得拥有营业执照才能放贷，由此可见国外的放贷门槛很高。 3.2. 专注于贷款再融资业务，收费透明，还款方式灵活 美国联邦政府贷款由联邦财政审批，教育部负责发放。收费透明化是国外贷款平台的一大特点。在美国贷款平台上进行贷款，无需申请费或初始费，也不会以任何名目设立咨询费，不同的贷款期限对应着不同的利率标准(分为固定利率和浮动利率两种方式)，但都低于联邦学生贷款利率，一切需要交纳的费用均一目了然，让学生在充分了解缴费规则的情况下自由选择贷款额度及方式。另外，还款方式灵活和人性化也为国外平台吸引了更多客户。以美国某网贷平台为例，借款人不是因为自身的过错导致失业，可以向平台申请停止每月的还款，并且平台还会帮助借款人寻找工作。 3.3. 平台审核严格，将借贷风险控制在最低水平 无论是何种用途的消费类贷款，个人收入和个人信用的历史数据，以及个人的信用评分都是必不可少的审核条件。美国学生贷款人的平均特征及申请资格具体如表1所示。 Table 1 Average characteristics and eligibility of American student lender 贷款人平均特征 申请资格 贷款规模：$74354 至少达到所在州的成年年龄，签署合同具有法律效力 总收人：$134866 借款人或其联合签署人必须是美国公民或永久居民 FICO评分：74 必须是已经被雇佣或者已经拿到企业的offer在90天内人职 每月净现金流：$5509 毕业于被TitleIV认可为的大学生或研究生 工作经验：5年 如果是法律专业的研究生，需要通律师资格考试且获得证书 附加因素：信用历史、收人和就业状态等 表1. 美国学生贷款人的平均特征及申请资格
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user: 4. “校园贷”风险的应对策略 4.1. 国家应该完善对“校园贷”行业的监管和重视大学生的借贷需求 1) 设立单独的“校园贷”行业的监管部门。现如今“校园贷”发展势力猖獗，行业乱象由来已久 [ 9 ]，对大学生的危害影响巨大，只有单独设立“校园贷”的监管部门，加强对线上借贷平台资质的审核，剔除利率高昂的“套路贷”，出台“校园贷”市场的监督管理办法，保证监管部门能够定点对“校园贷”市场进行审核，从源头上杜绝“校园贷”恶性事件的发生。 2) 设立能够给大学生提供贷款的正式机构，允许银行给大学生提供小额的贷款，或者可以跟一些大型的电商平台进行合作，比如阿里、京东等，让他们给大学生提供贷款服务，从而切实满足大学生的借贷需求。 3) 建立大学生的借贷征信系统 [ 10 ]，对于不满足借贷条件，或者屡次不按时还款的大学生，规定任何平台都不得对其提供借贷服务，为大学生的借贷提供一个安全的阀门，避免大学生贷无可贷的事件发生。 4) 建立大学生借贷的法律援助体系 [ 11 ]，为有借贷需求的大学生提供咨询，同时为深陷“套路贷”、“连环贷”等恶性贷款事件的学生提供法律援助，尽可能的减少大学生的生命财产损失。 4.2. 借贷平台严格规范自身，达成与大学生互利共赢的行业标准 1) 将借贷利息公开透明化 [ 12 ]，借贷平台应明确标明借贷利息的计算方式，剔除所谓的服务费，账户管理费及审核通过费用，对于借贷利息明码标价。 2) 借贷平台应主动告知学生借贷中存在的风险 [ 13 ]，不能唯利是图，将告知学生借贷风险当成自身的义务，切实保障借贷平台的服务水平。 3) 避免暴力催收事件的发生，借贷平台应培训自身员工，提升员工素养，倡导在打催收电话时从“恐吓威胁”向“对法院提交诉讼”进行转型。 4) 将部分借款利息转变为课程培训费用 [ 14 ]，可以在借款平台上上架一些跟财务管理方面相关的课程，在平台上贷款的学生可以用来学习知识，丰富自我，因为课程学习的费用已经通过部分利息支付完成，所以学生无需再付款学习。这是借款平台与学生之间的一种互利共赢模式，借款平台不仅能够盈利，还能够获得一些忠实的学生用户，而学生能够获得知识，提升自我，下次借款时会更倾向于这样的借款平台。 4.3. 学校应加强学生财务金融方面的教育 1) 设立选修甚至是必修课程 [ 15 ]，着重介绍“校园贷”的危害及远离“校园贷”的必要性，提高学生对“校园贷”的警惕性，做到不参与，不宣传，不深陷其中。 2) 定时对学生的财务状况进行详实有效的调查 [ 16 ]，安排辅导员约谈财务状况出现问题的学生，纠正学生不良的消费习惯，切实保证学生的学习生活质量。同时为了保证同学的隐私，辅导员可以自由选择约谈的地点，切实保证学生的财务信息不外泄。 4.4. 家长应加强与学生日常生活的沟通 家长与学生深处异地时，应约定每月或每周进行固定的电话约谈，学生在家长身边时，家长应多次跟学生进行聊天谈话，从而保证家长对学生的学习生活有比较好的掌握和了解。对于出现财务问题的学生，家长应对其进行疏导，督促其养成好的消费习惯 [ 17 ]，保证学生身心的健康成长。如果学生的情绪出现极大的波动，应该耐心疏导，询问原因，避免避重就轻，造成无法挽回的局面。 4.5. 大学生应树立正确的消费观和价值观 不盲目攀比，根据自己实际的消费能力量力而行，同时也要劝诫想要接触校园贷的同学 [ 18 ]，实现同学间的互帮互助。同时要养成勤俭节约的好习惯，不肆意挥霍父母给的生活费。体恤父母工作的辛劳以及大学美好生活的来之不易，不要因为一时冲动的消费欲望而深陷“校园贷”的深渊。 实在需要借贷时，应该“货比三家”，选择还款利息低，还款压力小，以及费用利息公开透明的借贷平台 [ 19 ]。大学生应该加强自我约束的能力，一但出现还款期限到来而自己还不上款的现象，不要拆东墙补西墙，这时一定要向父母坦白，并保证以后不在接触“校园贷”。
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user: 5. 结语 如今“校园贷”在大学生市场发展迅速，行业乱象由来已久，要想切实整顿“校园贷”市场，国家必须尽快成立对于“校园贷”市场的监管部门，同时出台一系列法律法规，切实保障大学生的根本利益。借贷平台也不应该唯利是图，忽略在借贷过程中的风险，同时也应该注意提升平台自身，实现长效发展。学校与家长都应该做好学生的思想工作，协助其养成良好的财务管理能力，拒绝“放养式”的教育。学生自己也要养成正确的消费理念，不盲目跟风攀比，实事求是，脚踏实地，养成勤俭节约的好习惯。值得庆幸的是，如今大型电商平台推出了提前消费的业务，如支付宝的花呗和备用金，京东的京东白条和京东金条，他们利率较低，还款压力小，能够切实满足大学生超前消费的欲望并有效降低“校园贷”可能带来的各种风险。
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user: 摘要 随着大数据时代的到来，海量数据不断涌现，从中寻找有用信息，抽取对应知识的需求变得越来越强烈。针对该需求，知识图谱技术应运而生，并在实现知识互联的过程中日益发挥重要作用。信息抽取作为构建知识图谱的基础技术，实现了从大规模数据中获取结构化的命名实体及其属性或关联信息。同时，由于具有多样化的实现方法，扩充了信息抽取技术的应用领域和场景，也提升了对信息抽取技术研究的价值和必要性的认可度。本文首先以知识图谱的构建框架为背景。探讨信息抽取研究的意义；然后从MUC、ACE和ICDM三个国际测评会议的角度回顾信息抽取的发展历史；接着，基于面向限定域和开放域两个方面，介绍信息抽取的关键技术，包括实体抽取技术、关系抽取技术和属性抽取技术。
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user: 1. 引言 随着计算机技术和互联网的飞速发展和知识互联时代的到来，人们期寄着构建一个更加智能的、机器可理解可计算的万维网。知识图谱(Knowledge Graph)的概念逐渐出现在人们视野中。知识图谱在语义处理、开放处理等功能方面都显现出很强的能力，在智能推荐、问答和对话系统以及大数据分析和决策等应用中也体现出越来越重要的价值。知识图谱预计将在互联网知识互联的实现过程中起到中流砥柱的作用。 文献 [ 1 ] 给出了知识图谱的定义：知识图谱是一个用于描述物理世界中的概念及其联系的语义网络，它包含以下三个重要的因素：1) 概念。概念可以是实体、属性，也可以是一个事实，例如“一个人有两只手”。概念通常被描述为节点；2) 关系。关系是两个概念节点之间的语义联系，例如属性关系、拥有关系等；3) 概念和关系的背景知识。因为同一个概念和关系都有许多不同的表达方式，因此需要其背景知识作为提供查询的字典或者本体对多种表现形式进行连接。 知识图谱是知识工程在现今大数据阶段的一个标志性工具。知识工程是将人工智能的原理和方法 [ 2 ] 用于构建大规模知识库。知识工程创立者费根鲍姆(Feigenbaum)给出了知识工程的确切定义，即将知识集成到计算机系统从而完成只有特定领域专家才能完成的复杂任务 [ 3 ]。知识工程从以图灵测试为代表的前知识工程开始，经历了以知识库、框架、推理机为核心的专家系统，Web1.0、群体智能Web2.0等发展阶段，随着2012年知识图谱概念的提出以及Dbpedia、Freebase、YAGO等知识库的建立，知识工程发展进入了一个新的发展阶段 [ 4 ]，即大数据知识工程(BigKE)。大数据知识工程实现了对数据中的语义，包括隐含语义的挖掘，使数据成为了智慧数据(Smart Data)，其目标是自动或半自动地获取知识，融合碎片化知识，然后建立基于知识的系统 [ 2 ]，最终达到为一众应用(例如，语义搜索系统、智能推荐系统、问答和对话系统以及大数据分析与决策)提供互联网智能知识服务的目的。 知识图谱的构建经历了人工构建和群体构建(众包)，现在自动构建技术成为了各个业界的研究热点 [ 5 ]。知识图谱构建的两个基本构造是“实体–关系–实体”三元组和“实体–属性(值)”键值对的构建。实体通过它们之间的关系连接在一起形成图数据库 [ 1 ]。知识图谱的构建从数据来源分类，可分为面向结构化数据、面向半结构化数据以及面向非结构化数据的知识图谱构建。本文主要介绍面向非结构化数据的知识图谱构建过程，以及应用的关键信息抽取技术。吴信东等人在文献 [ 6 ] 提出了大数据知识工程模型BigKE，实现了三层次的知识建模过程：首先对大数据进行三阶段处理，进行在线挖掘学习得到碎片化知识模型；接着对碎片化知识进行多个步骤的知识融合；最终实现以需求为导向的知识服务。因此，对应于BigKE提出的三层次过程，知识图谱的构建(Knowledge Graph Construction)技术按照自底向上的过程也包括三个层次：信息抽取(Information Extraction)、知识融合(Knowledge Fusion)和知识加工(Knowledge Processing) [ 7 ]。 基于大数据知识工程下知识图谱的构建，如吴信东等人在文献 [ 8 ] 提出的HACE定理所述，信息抽取可以描述为这样的一个过程：首先，第一阶段对大量孤立、模糊、复杂的动态非结构化数据进行初步处理和计算；然后，第二阶段对数据进行深层语义分析、用户隐私保护问题分析以及应用领域知识的结合分析；最后，第三阶段选择合适的挖掘算法和抽取技术进行数据抽取和融合 [ 8 ]。通过将抽取得到的碎片化知识存入知识库的数据层和模式层，我们最终可以对数据形成本体化表达。这里的抽取技术又按照抽取过程分为实体抽取(Entity Extraction)、关系抽取(Relation Extraction)、属性抽取(Attribute Extraction)以及实体链接(Entity Linking)等 [ 9 ] [ 10 ]。其中，实体抽取用于发现文本或者网页中的命名实体，并将其加入现有知识库中。关系抽取用于自动抽取实体之间存在的语义关系。属性抽取属于一种特殊的关系抽取。信息抽取的目标是自动化知识获取，即实现自动地从异构数据源中抽取实体、关系、属性等信息进而得到候选知识单元。 由于知识图谱的构建过程是通过以结构化形式描述客观世界中的概念、实体以及其关系开始的 [ 11 ]，概念、实体、关系等信息提取的准确性对构建过程至关重要，信息丢失、冗余、重叠往往是知识图谱构建面临的最大挑战 [ 1 ]。作为知识图谱构建的第一步，信息抽取是得到候选知识单元的关键。信息抽取的完整度、准确度直接显性影响后续知识图谱构建步骤的质量和效率以及最终知识图谱的质量。 面向知识图谱的信息抽取与传统信息抽取有很大区别。面向知识图谱的信息抽取大多面向开放域(Open Domain)而不再是限定领域(Closed Domain)。同时，随着维基百科(Wikipedia)等知识库的出现，知识图谱的数据源从有限的文本类型扩展为多源、异构、语义结构复杂的海量数据。因此，信息抽取的核心技术从单一的文本分析变为复杂的知识发现、知识链接等，并在新的应用场景和领域中对现有技术和实现方法提出了新的挑战问题。 信息抽取作为构建知识图谱的基础技术，实现了从大规模数据中获取结构化的命名实体及其属性或关联信息。同时，由于具有多样化的实现方法，扩充了信息抽取技术的应用领域和场景，也提升了对信息抽取技术研究的价值和必要性的认可度。 本文首先以知识图谱的构建框架为背景。探讨信息抽取研究的意义；然后从MUC、ACE和ICDM三个国际测评会议的角度回顾信息抽取的发展历史；接着，基于面向限定域和开放域两个方面，介绍信息抽取的关键技术，包括实体抽取技术、关系抽取技术和属性抽取技术。
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user: 2. 信息抽取研究的发展历史 2.1. 信息抽取相关概念 信息抽取系统是一种从大量信息源中迅速抛开无效信息找到有用信息的信息获取工具。关于信息抽取的定义有以下几种。 定义1 信息抽取的目标是从海量数据中，尤其是本文数据中，快速精准分析抽取出特定的事实信息(Factual Information)，将其转换成可理解可使用的结构化形式信息 [ 12 ]，最后将条理的结构化信息存储在数据库中，等待下一步的分析利用。 定义2 信息抽取是一种自动地从结构化(Structured Data)、半结构化(Semi-structured Data)或非结构化(Unstructured Data)数据中抽取概念、实体、事件，以及其相关的属性和之间的关联关系等结构化信息的技术 [ 13 ]。 信息抽取带有一定的文本理解。可以看作深层的信息检索技术，也可以看作是简化的文本理解技术。信息抽取通常从两方面进行实现：一类是基于知识发现(Knowledge Discovery in Databases， KDD)和数据挖掘(Data Mining)的方法，通常处理结构化、半结构化的数据；另一类是基于自然语言处理(Natural Language Processing， NLP)和文本挖掘(Text Mining)的方法 [ 12 ]，通常处理非结构化数据。信息抽取的具体方法可分为三类：第一类是基于规则(基于专家系统)的方法。主要在早期使用，使用人工编制规则，存在效率低，系统可移植性差等不可忽视的局限性；第二类是基于统计的方法，可在一定程度弥补第一类方法的缺点；第三类是基于机器学习的方法，，它大幅减少了人工干预，并具有处理新文本的能力，是目前常用的方法。 2.2. 信息抽取发展史 2.2.1. MUC会议和ACE会议 到20世纪80年代末，由于消息理解系列会议(Message Understanding Conference， MUC)的召开，信息抽取技术开始飞速发展，逐渐进入蓬勃期，成为了自然语言处理领域的重要分支之一。 MUC会议自1987年召开第一届起，一共进行了7届会议。会议由美国国防高级计划研究局DARPA资助，其主要目的是对信息抽取系统进行评测 [ 14 ]，是典型的评测驱动会议。会前MUC组织会提供样例文本和抽取任务说明，参会单位进行信息抽取系统的开发。在会议召开时参会单位将对各自系统进行样例文本集合的测试，然后通过与手工标注结果进行对比，得到评测结果。最后在会议中对评测结果进行分享、交流、讨论。 MUC会议在抽取任务中定义了模板、槽的填充规则以及模板填充机制，将信息抽取规定为模板填充的过程，模板填充即将抽取出的文本信息按照一定规则填入模板的相应槽中 [ 12 ]。除此，会议还定义了一套完整的评价指标，由准确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值以及平均填充错误率(Error Per Response Fill， EPRF)等进行结果评价。 在会议的逐年开展过程中，信息抽取任务逐渐细化、复杂化：抽取模板由单一的扁平结构变为多个模板的嵌套结构；组成模板的槽，从18个、24个到47个的逐渐增加；评测任务也在开始仅有的场景模板(Scenario Templates)填充任务上进行了命名实体识别(Named Entity Recognition)任务、共指消解(Coreference Resolution)、模板元素填充(Template Elements)、模板关系抽取和事件抽取等的任务扩充。 总之，MUC会议的召开吸引了世界各地的研究者开始信息抽取系统的开发，在信息抽取研究的实践和理论方面都起到了极大的促进作用 [ 15 ]，并确立了信息抽取的各种标准和规范，以及信息抽取技术的研究和发展方向。 继MUC之后，2000年12月，由美国国家标准技术学会(NIST)、美国国家安全局(NSA)以及中央情报局(CIA)共同主管举办的自动内容抽取(Automatic Content Extraction， ACE)评测会议接着成为了信息抽取研究的又一巨大推动力，将信息抽取技术推向了一个新的高度。ACE会议的研究内容是开发自动内容抽取技术，实现对不同来源的语言文本的自动处理，尤其对新闻语料中的实体、关系、事件进行自动识别、抽取和描述。 和MUC相比，ACE不限定某个领域或场景 [ 16 ]，增加了对系统跨文档处理(Cross-Document Processing)能力的评价，采用基于漏报和误报的评价体系。其中，“漏报”表示实际结果中存在而系统输出中没有；“误报”表示实际结果中不存在而系统输出中有。 2.2.2. ICDM2019知识图谱比赛KGC [ 6 ] 2019年IEEE国际数据挖掘大会ICDM (International Conference on Data Mining)举办了知识图谱构建比赛KGC。该比赛由明略(Mininglamp)科学院和合肥工业大学主办，旨在对特定领域或多领域的非结构化文本进行自动知识图谱构建。该比赛的目的是生成类似人在阅读一段文字时的思维模式的知识图谱，因此比赛的评判由专家进行。比赛邀请了学位授予机构和工业实验室的团队参加，要求参与者首先设计模型，以文本作为输入，以知识图谱作为输出，从文本数据中提取知识三元组，并在比赛方提供的统一测试集上进行测试，若通过第一轮筛选，则进一步提供Web应用程序来可视化给定数据集的知识图谱。比赛规定知识图中的节点必须是文章中的实体词；链接必须是实体之间的关系词或属性；并且节点必须由原始文本中的单词或短语表示，且对同一单词的同义词进行合并。比赛的数据集是涵盖汽车工程、化妆品、公共安全和餐饮服务四个行业的300篇新闻短文本，其中120篇为专家预先进行手工标记的文章。 这个KGC比赛的新颖之处在于，没有为实体或关系预先提供任何类型的架构。除了ICDM 2019的KGC比赛，还涌现出了不少于信息抽取技术相关的国际学术会议，如国际信息和知识管理大会(International Conference on Information and Knowledge Management， CIKM)。 2.3. 性能衡量指标 在衡量信息抽取系统性能的指标中最常用的是准确率(Precision)跟召回率(Recall)。准确率指的是在抽取的所有结果中正确抽取结果所占的比例 [ 17 ]；召回率指的是所有可能的抽取结果中正确抽取结果所占的比例 [ 12 ]。通常两者的调和平均数F指数也常用于性能衡量，F指数的计算如下： f − m e a s u r e   =   ( b e t a 2 + 1 ) p r e s i c i o n ∗ r e c a l l ( b e t a 2 ∗ p r e c i s i o n ) + r e c a l l 其中beta是召回率和准确率的相对权重。beta的取值一般为1、1/2、2。当beta = 1/2时召回率的重要程度是准确率的2倍；当beta = 2时召回率的重要程度是准确率的一半；为1时两者则同等重要。
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user: 4. 信息抽取方法总结 信息抽取包括实体抽取、关系抽取、属性抽取等多个子任务。以下分别以应用领域、技术方法以及数据源为分类依据对提及的三个子任务分别进行了介绍。具体的方法和领域分类见表1和表2。 Table 1 Models of NE 实体识别方法 策略 代表工作 开放域 半监督算法 [ 41 ] 远距离监督算法 [ 42 ] 两种实体分类方法 [ 38 ] [ 39 ] 特定领域 条件随机场 [ 21 ] [ 28 ] [ 29 ] 最大熵 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] 隐马尔可夫模型 [ 27 ] 神经网络条件随机场 [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] [ 34 ] 滑动窗口 [ 35 ] 表1. 实体识别方法 Table 2 Models of R 关系抽取方法 策略 代表工作 开放域 OIE框架 [ 16 ] [ 75 ] [ 76 ] WOE系统 [ 77 ] OIE ReVerb系统 [ 11 ] [ 20 ] [ 78 ] OILLIE系统 [ 20 ] N元关系抽取 [ 79 ] [ 80 ] 联合推理 马尔科夫逻辑网 [ 59 ] [ 79 ] [ 81 ] [ 82 ] 本体推理 [ 14 ] [ 84 ] [ 85 ] 特定领域 有监督学习 [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] 弱监督学习 [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ] [ 52 ] [ 53 ] 无监督学习 [ 54 ] - [ 59 ] 基于本体 [ 67 ] - [ 74 ] 表2. 关系抽取方法 信息抽取方法根据处理信息来源的不同分为面向自然文本的信息抽取、面向web文本的抽取以及面向社交网络的信息抽取，如表3。 Table 3 Source-based classificatio 处理对象 代表工作 自然语言文本 [ 11 ] [ 23 ] [ 30 ] [ 35 ] [ 44 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 74 ] [ 80 ] Web文本 [ 33 ] [ 37 ] [ 48 ] [ 52 ] [ 55 ] [ 59 ] [ 79 ] 社交网络文本 [ 56 ] 表3. 按处理对象分类 面向开放领域方法信息抽取方法应用范围广泛，可以很好的处理大规模数据，既可以处理自然语言文本，例如文献 [ 80 ] 提出的ClausIE模型，文献 [ 11 ] 提出的REVERB系统以及基于本体的系统 [ 74 ] 都是对文本进行信息抽取；又可以有效处理web文本，例如文献 [ 79 ] 提出N元关系抽取模型KPAKEN来对网络文本进行多元关系抽取。 在面向特定领域的信息抽取关系抽取方法中，基于有监督的抽取方法常用来处理自然语言文本，例如文献 [ 47 ] 提出基于核函数的系统，文献 [ 46 ] 提出使用卷积树核方法来对文本中的关系进行抽取，文献 [ 44 ] 使用了ACE语料作为输入来进行信息抽取，其数据规模较小，在人工标注预料训练集方面占有优势，通过学习训练集得到抽取规则因此准确率也较高；基于弱监督和无监督的抽取方法更多的用来处理大规模web数据，其减少了对于人工信息标注的需求，实现了对Freebase、Wikipedia等web文档的信息抽取，并且可以得到较准确的抽取效果，例如文献 [ 37 ] 基于无监督的机器学习方法提出KNOWITALL系统，对web文档进行实体和关系抽取，文献 [ 48 ] 基于弱监督机器学习方法Bootstrap对实体关系进行抽取，文献 [ 52 ] 使用Freebase为数据源进行基于远距离监督学习的无标注文本的关系抽取，文献 [ 59 ] 基于无监督方法提出的句子级别注意力级别模型，对Freebase、Wikipedia数据进行处理，文献 [ 55 ] 基于无监督方法提出的词嵌入方法处理Wikipedia文件中的信息。 在实体识别抽取中，基于规则以及基于统计的实体识别方法通常用来处理自然语言文本，其针对性强，准确率高，通常在人工标注下可以获得好的识别效果，例如文献 [ 23 ] 使用基于规则的方法实现了以公司名称为处理对象的，文献 [ 79 ] 将K最近邻(KNN)分类器与线性条件随机场(CRF)模型相结合实现了从简短非正式Twitter文章中进行命名实体识别，文献 [ 30 ] 使用混合模型将最大熵模型和基于规则的方法结合实现了从自然语言文本中识别生物医学命名实体；基于深度学习的方法无需人工定义相关特征通过训练数据自主学习有用特征然后利用特征进行命名实体识别，基于深度学习的方法既用来处理单领域自然文本，例如文献 [ 35 ] 以科学文章为处理对象使用神经标记模型实现从科研文章中提取关键字短语，深度学习也可以用来处理web数据例如文献 [ 33 ] 提出了一种半监督系统对Twitter微博进行实体识别和分布式表示。 信息抽取的数据来源除了自然语言文本以及web文本这两种数据源外，社交网络数据也是一种丰富数据源。社交网络节点规模大且关系种类繁多，文献 [ 56 ] 提出了基于无监督方法使用顺序联合聚类算法对包含多个节点的社交网络中的多种关系进行抽取。
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user: 5. 结束语 本文首先根据知识图谱的概念、构建技术框架引出了信息抽取的概念，接着通过三个国际评测会议介绍了信息抽取的发展历史；后续详细介绍了信息抽取关键技术，包括实体抽取、关系抽取和属性抽取；最后分析了信息抽取的研究趋势。我们系统性分析了面向知识图谱信息抽取的常用方法，根据技术特点分为实体抽取、关系抽取以及属性抽取三类子任务。其中各个子任务根据其应用领域分为面向特定领域和面向开放域两种，根据其数据来源分为面向文本和面向Web两种。 在面向特定领域的情境下，信息抽取各个子任务的技术方法较成熟、经典，例如在实体抽取中常用CRF、ME、HMM、NN-CRF等基于统计的模型；在关系抽取中常使用基于监督、半监督或无监督的机器学习方法。 在面向开放领域的应用中，随着大数据时代、全网时代的到来，更多新的优秀的方法正在不断地涌现。具体地，在实体识别任务中，出现了一些基于自学习方法的实体分类模型，从而不再需要通过人工构造大量语料标注、大量的特征；在关系抽取中，出现了以OIE框架为基础的众多优秀系统，基本实现了各种词性间的关系抽取以及隐含关系的抽取。
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user: 摘要 在软弱围岩的介质环境中，采用新意法可以实现大断面隧道的全断面开挖。为了探讨新意法应用的关键技术，依托于浙江某山岭隧道工程，选取了20米作为试验段，进行了新意法技术的应用试验研究。本项试验研究的结果表明：实施新意法的关键在于掌子面超前岩体的加固、掌子面挤出变形的实时量测和实时施工反馈。试验研究证明采用玻璃纤维锚杆对掌子面超前岩体进行加固可改善其刚度和强度，研究还提出了实时量测掌子面前方岩土体挤出变形的新技术——基于磁环感应的掌子面超前岩土体挤出变形量测技术，并取得成功。研究的成果可供类似工程借鉴。
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user: 1. 引言 在山岭隧道施工中，新奥法在我国得到了广泛的应用，新奥法作为一种主要的隧道施工方法，已写入了我国现行的相关规范中 [ 1 ] [ 2 ]。但是，对于软弱破碎岩体中的大断面隧道，随着工程实践的不断增多，新奥法的不足之处也不断显现出来。根据新奥法原理，为了控制隧道开挖后隧道围岩的变形和充分利用围岩的自稳能力，要求采用分部开挖方法，如采用台阶法、侧壁导坑法，预留核心土环形开挖法、CD法或CRD法等。这往往导致开挖空间小，无法采用大型机械进行施工，使得隧道掘进效率较低；同时由于初始衬砌(特别是钢拱架喷锚支护)无法封闭，初始衬砌的支护作用无法充分发挥出来，因而常常出现变形过大甚至冒顶事故。根据调研，这类冒顶事故大部分都是由于掌子面失稳导致的，而且隧道设计和施工均采用新奥法原理 [ 3 ]。 基于对新奥法原理的实践总结和理论探索，在新意法的基础上，意大利学者Pietro Lunardi [ 4 ] 教授提出一种新的隧道施工工法——按岩石或土层的控制变形分析的隧道施工法(Analysis of Controlled Deformation—Rock or Soil， ADECO-RS)，在我国称为新意大利隧道施工法(New Italian Tunneling Method，NITM)，简称新意法。新意法的核心是采用技术措施维护或加强掌子面超前岩土体的刚度，达到对掌子面挤出变形和隧道收敛变形的控制，最终确保掌子面的稳定和隧道安全。对于软弱岩体，掌子面超前岩土体的变形控制通过超前加固来实现。新意法的突出优点是在软弱围岩的介质环境中可以实现全断面隧道开挖。 新意法在我国隧道实践中虽然尚处于探索起步阶段 [ 5 ]，但这些初步的探索和试验研究已经显示出其突出优势，值得总结推广，以期形成规范性技术指南，进一步提升我国的隧道建设水平。 作为新意法技术未来推广的技术储备，依托于浙江某山岭隧道工程，选取了IV级围岩地层的20米长度作为试验段，对新意法的关键技术进行试验研究。本项研究包括对原台阶法新奥法的优化设计，形成新意法施工方案；制定玻璃纤维锚杆对掌子面前方岩体进行加固的施工方案；掌子面超前岩体挤出变形的量测新技术的研发和监测结果分析；新意法施工的隧道力学行为的有限元分析计算。 本文将对此研究的相关成果进行介绍。
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user: 2. 工程概况 2.1. 地质概况 依托工程为G25长(春)深(圳)高速德清至富阳段扩容杭州段的奇坑隧道。隧道位于浙江省杭州市余杭区瓶窑镇奇坑村山区。新意法试验段选在左洞，桩号K54+246~K54+266区间。如图1所示。试验段的隧道最小埋深约20 m。该段内有一节理密集带穿过隧道轴线。地貌上看，该段为低山，沟谷地段。隧道的上覆地层自上而下分别为：全风化凝灰岩，厚度5~6 m；强风化凝灰岩，厚度约2米；中风化凝灰岩。隧道位于中风化凝灰岩中，岩质坚硬，但岩体破碎，完整性差，且有节理密集带穿过，含裂隙水，属于IV级围岩。节理密集带为V级围岩，节理带厚度约6~7 m。 图1. 试验段地质纵剖面图 2.2. 原设计新奥法施工方案 隧道为双洞单向三车道，左洞和右洞长度均为2430 m。隧道净空高度5米，宽度14.5米，断面为五心圆。左右洞隧道结构按分离式隧道设计。毛洞尺寸为洞高约11.3 m，洞宽约17 m，毛洞面积为154.5 m 2 ，按属超大断面隧道(国际隧道协会ITA规定，断面面积大于100平米，属超大断面隧道)。原设计按照新奥法原理，采用复合式支护结构形式。初期支护以锚杆、钢筋网、喷射混凝土及钢拱架组成联合支护体系，开挖方法采用上下台阶法开挖。如图2所示。 2.3. 优化的新意法施工方案 试验段采用新意法进行施工，实现全断面开挖。掌子面超前加固如图3所示。 图2. 原设计新奥法方案 图3. 玻璃纤维锚杆加固掌子面前方核心掩体和采用新意法实现全断面开挖 新意法的方案设计如下：掌子面前方核心岩体采用玻璃纤维锚杆进行超前加固，玻璃纤维锚杆的加固密度按4 m × 4 m布置。玻璃纤维锚杆直径为22 mm，中空，壁厚为8 mm，总长度15 m，由7 m和8 m两节接长，采用套筒连接。锚杆成孔孔径63 mm，采用水泥浆，加早强剂。玻璃纤维锚杆的搭接长度根据有限元数值计算结果确定，初定为3 m，同时根据掌子面前方核心岩体的挤出变形情况进行调整。 为实时掌控隧道开挖及初始衬砌后，隧道掌子面前后方围岩变形，除了原设计的隧道洞周收敛变形、拱顶沉降等监测内容外，还对掌子面挤出变形、掌子面前方核心岩体的挤出变形进行跟踪监测。
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user: 3. 掌子面前方核心岩体的超前加固 3.1. 掌子面前方岩体加固的力学机理 隧道开挖是一种三维力学行为。隧道开挖前，地层中任意一点处于三向应力状态，一旦开挖，掌子面位置附近应力状态会进行调整，即 σ 3 卸载至0，如图4所示。 图4. 掌子面处任意一点在开挖前后的应力状态 如此，将导致最大剪应力 τ max = 1 2 ( σ 1 − σ 3 ) 逐渐增大，最后达到 τ max = σ 1 2 。当 τ max 小于岩土体的抗剪强度 τ ，岩体稳定，否则破坏，如图5所示。 图5. 掌子面失稳滑移力学机理 对于软弱破碎围岩和土层，其抗剪强度都很低，掌子面出现滑移的可能性都很大。自然，滑移失稳之前均有明显的掌子面挤出变形。为了控制掌子面前方岩土体的变形，确保其稳定，可以通过掌子面后方预留土的办法，其目的是保持 σ 3 至一定水平。如图6所示。这就是新奥法原理的分部开挖法。 图6. 分部开挖法——预留核心土 也可以通过对掌子面前方核心岩土体进行加固，提高其抗剪强度 和其刚度。加固的方法很多，如采用水平旋喷桩加固、注浆加固和打设超前锚杆和管棚等，其中采用玻璃纤维锚杆进行掌子面前方核心岩土体加固是很有效的方法之一，如图7所示，这种方法可以实现隧道的全断面开挖。这也是基于新意法原理的施工方法。 图7. 玻璃纤维锚杆加固掌子面前方核心岩土体 从前面新奥法和新意法对于掌子面变形控制及确保其稳定的措施可以看到：新奥法需要分部开挖，初始支护需要分次完成，无法做到一次封闭，这导致如下结果：大型机械不能进洞作业，影响了施工效率；初始支护不能一次封闭，导致隧道变形短期内持续增大，影响洞室稳定；掌子面变形依靠预留土体的被动反压作用，可靠性较低，无法确保掌子面稳定。而新意法采取主动支护方式，对掌子面岩体进行加固，提高了掌子面超前岩体的刚度和强度，可有效控制掌子面的变形并确保其稳定；隧道可采取全断面开挖，初始支护一次完成形成封闭，使得初始支护能够及时地、有效地控制隧道变形；隧道采取全断面开挖使得采用大型机械施工成为可能，提高了生产率，降低了工人的劳动强度，保障了施工安全。 3.2. 玻璃纤维锚杆加固设计和施工 理论上说，作为对掌子面加固的锚杆，只要它能达到防止掌子面滑移失稳，减少掌子面的挤出变形的目的，采取哪一种材料是没有关系的。但是由于隧道处在不断掘进进程中，掌子面前方核心岩土体加固用的临时锚杆，因此，从施工实践上说，在材料选择上，除了其强度和刚度的加固效果考虑外，还应考虑其能够便于后续施工。比较而言，玻璃纤维锚杆具备了这种优良特性。 3.2.1. 玻璃纤维锚杆的力学特性 玻璃纤维锚杆全名为玻璃纤维增强塑料锚杆(Bolt of Glass Fiber Reinforced Polymer，简称GFRP锚杆)，由纤维和树脂材料复合而成。玻璃纤维注浆锚杆具有以下特点：1) 抗拉强度高、重量轻。试验表明，玻璃纤维锚杆的抗拉强度可达到钢质锚杆的1.5~2倍；但其重量只为同种规格钢质锚杆的1/4~1/5。这个特点能够保证它加固岩土体的效果；2) 抗剪和抗扭强度低，易于机械挖除。这个特点确保了隧道掌子面前方岩土体易于开挖，也为隧道的机械化高效施工创造了条件。3) 锚杆为全长粘结性锚杆，杆体全段锚固，锚注结合，浆液可以渗透入锚杆周围的岩土层中，为杆体提供锚固力的同时也加固了锚杆周围岩体。4) 锚杆防静电、阻燃，安全性好。这一特点为其在瓦斯地层中的应用提供了安全保证。 本工程试验段采用的玻璃纤维锚杆为智性纤维复合加固南通有限公司生产，如图8所示。锚杆为中空锚杆，锚杆表面采用螺纹，提高杆体与锚固体的摩阻力；中央为中空，方便采取孔底注浆，无需另设注浆管。考虑到运输方面对长度的限制，锚杆可以根据需要接长，专门设计了钢制套筒街头。锚杆的力学参数如表1所示。 图8. 玻璃纤维锚杆与钢制接头 Table 1 The properties of ∅22 hollow GFRP bol 产品 型号 外径/壁厚 (mm/mm) 杆体极限 抗拉力(KN) 横截面积 (mm²) 极限抗拉 强度(MPa) 扭矩 (N*m) 水压 (bar) 单位 重量 (g/m) 弹性 模量 (GPa) 弯曲 强度 (MPa) 断裂 伸长率 (%) 螺距 (mm) ZX-22/8 22/8 170 280 >600 80 170 590 40 >400 2.5 10 表1. ∅22中空注浆锚杆产品性能规格表 3.2.2. 玻璃纤维锚杆的安装和质量控制 1) 玻璃纤维锚杆的安装 本工程试验段的玻璃纤维锚杆按4 m × 4 m的密度布设，按2-3-2-3方式布置10根锚杆，如图3所示。考虑到光面爆破的爆破孔和掌子面前方核心岩体挤出变形监测孔，需要统筹安排。由于爆破孔孔深只有4 m，而锚杆孔和监测孔孔深15 m，因此布孔时优先考虑锚杆孔和监测孔。锚杆孔由阿特拉斯·科普拉XE3C三臂凿岩台车完成，台车配备锚杆孔特制钻头，电脑自行定位、自动控制钻孔深度和方向。锚杆孔成孔直径63 mm。 成孔完成后，锚杆按7 m + 8 m连接组装，同时配置对中定位支架，插入孔内。锚杆口部与水泥浆注浆管连接，进行注浆，直到孔口溢出水泥浆，持压2分钟后停止注浆。考虑到相邻锚杆应接头错开布置的要求，相邻锚杆按7 m + 8 m/8 m + 7 m交错布置。注浆浆液为纯水泥浆，水灰比0.45，加早强剂，以加速锚杆尽早达到设计强度。 锚杆注浆达到养护强度后，实施爆破开挖。图9为锚杆安装、注浆及全断面开挖的全过程照片。 图9. 玻璃纤维锚杆安装及爆破开挖过程照片 3.3. 锚杆锚拉力现场试验 新意法的核心是通过加固技术措施提高掌子面超前岩土体的强度和刚度，达到对掌子面挤出变形和隧道收敛变形的控制，最终确保掌子面的稳定和隧道安全。新意法成败的关键在于掌子面超前岩土体的加固效果。因此，爆破开挖前必须对玻璃纤维锚杆的加固效果进行检测，确保爆破开挖后，掌子面挤出必须在设计允许范围内，确保掌子面稳定。 本工程通过对玻璃纤维锚杆的现场拉拔力试验来检查玻璃纤维锚杆的可靠性。试验针对无早强剂和有早强剂两种情况下，养护至一个开挖循环时间长度(24小时)时的锚杆拉拔力进行了现场拉拔试验。图10为现场试验结果。从图10中可以看出，加早强剂的水泥浆锚杆抗拉强度有所提高：图中普通水泥浆锚杆拐点处拉力为75 kN，而加早强剂的锚杆拐点处拉力为100 kN。 图10. 锚杆拉拔力现场试验结果 根据试验段新意法施工方案的有限元数值计算结果，掌子面抗滑移稳定性安全系数为1.21，锚杆拉力在100 kN以上时，掌子面抗滑移稳定性安全系数为大于1.3。试验结果表明，普通水泥浆锚杆和早强水泥浆锚杆的抗拉强度对应于掌子面不同的稳定性安全系数，早强水泥浆对于提高锚杆的早期强度是有效的，这可以缩短锚杆的养护时间。