DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 蛋白质类肿瘤标志物 1.1. CA19-9 CA19-9是目前临床唯一公认的胰腺癌循环生物标志物，CA19-9在胰腺癌中的表达率为70%~80%，敏感性与肿瘤分期和Lewis抗原有关，在5%~10% Lewis抗原阴性的人群中不能检测出 [ 1 ]。Z. Huang等 [ 2 ] 总结了11项关于CA19-9作为胰腺癌标志物的研究，共1011名胰腺癌患者和1305名健康人，结果提示CA19-9的AUC为0.87，具有良好的诊断意义。尽管在其他非恶性胃肠疾病中，血清中CA19-9的水平可以升高，但其特异性随着年龄的增长而增加 [ 3 ]，一项研究证明，近2/3的良性胆道梗阻患者CA19-9水平升高，而在这些患者中，血清中浓度经常达到数百或数千(U/ml) [ 4 ]，这可能由于CA19-9通过肝脏经胆道排除。另外，有研究发现，CA19-9高于300 U/ml的值表明可能是晚期胰腺癌，并且对确定胰腺癌是否可切除和评估预后具有一定的临床意义，术后CA19-9水平是手术切缘阳性和肝、腹膜复发相关的独立预后因素 [ 5 ]。CA19-9也可根据肿瘤部位和血清胆红素水平选择不同临界值作为胰腺癌切除率的辅助指标，研究表示，以100 U/ml或1000 U/ml为临界值时，灵敏度分别为68%和41%，特异性分别为98%和99.8% [ 6 ]。CA19-9除了是胰腺癌最常用的诊断标志物之一外，还能用于预测胰腺癌患者的肿瘤分期、可切除性、总生存率和治疗反应。 1.2. CEA CEA是一种酸性糖蛋白，最初被用作结直肠癌的生物标志物，据报道超过60%的胰腺导管腺癌患者的CEA水平升高，目前临床上作为胰腺癌第二常用的生物标志物 [ 7 ]。CEA区分胰腺良恶性疾病的敏感性为44.8%，特异性为85.0%，其诊断效能不如CA19-9，但如果对疑似已表现出胰腺癌体征和症状(包括上腹部疼痛，明显的体重减轻，烧心，排便习惯改变和阻塞性黄疸)的患者以5.0 ng/ml作为临界值，有良好的特异性，有助于临床诊断 [ 8 ]。另外，CEA在Lewis阴性患者中的敏感性为63.8%，高于在总体胰腺癌的敏感性，可能作为胰CA19-9的补充生物标志物 [ 9 ]。当CEA和其他临床常用指标联合后，可获得更好的临床应用价值。Gu等人研究报道 [ 10 ]，CA19-9、CA242、CA125和CEA四项联合应用后，诊断胰腺癌的最终敏感性为90.4%，特异性为93.8%。另外，CEA对可切除和不可切除胰腺癌的区分意义不大，但联合CA19-9可预测胰腺癌的可切除性 [ 11 ]。 1.3. 热休克蛋白 热休克蛋白(heat shock protein， HSP)是一种具有强大功能的分子伴侣，保护活细胞免受伤害诱导，在包括癌症在内的各种疾病中都观察到热休克蛋白表达失调 [ 12 ]。研究发现，HSP27的表达水平已在多种人类肿瘤中升高，对癌症的诊断、预后或治疗有重要意义 [ 13 ]。HSP27在胰腺癌中表达上调，诊断胰腺癌的敏感性为100%，特异性为84% [ 14 ]。并且HSP27可能在对吉西他滨的耐药性中起重要作用，可作为预测胰腺癌患者对吉西他滨治疗的反应的可能的生物标志物 [ 15 ]。Beatriz等 [ 16 ] 研究了57例原发性胰腺导管癌，发现所有样本中均检测到HSP47的表达，并且是胰腺癌化学疗法的潜在分子靶点。Dutta等 [ 17 ] 发现胰腺癌患者血清中HSP70升高，且在慢性胰腺炎和健康人群中筛选胰腺癌的敏感性和特异性分别为74%和90%，可作为检测胰腺癌的辅助生物标志物。 1.4. 其他蛋白类标记物 目前质谱技术在各种癌症生物流体和组织进行蛋白质组学中快速发展，大量研究发现了许多肿瘤标记物。Kosanam等 [ 18 ] 研究了20例胰腺癌和20例胰腺良性囊肿患者中的四项血清生物标志物DSG2、DSP、GP73和LAMC2，结果显示胰腺癌血清中LAMC2显着升高，LAMC2的诊断能力优于DSG2、DSP和GP73，并且LAMC2与CA19-9具有诊断互补性。基质金属蛋白酶11 (MMP11)在肿瘤血管生成、迁移、存活和结缔组织降解中起关键作用 [ 19 ]，既往研究发现高水平的MMP11，提示胰腺癌预后不良 [ 20 ]。近年来，许多研究证明了载脂蛋白AII (apoAII) [ 21 ]、PhoSL-HP (岩藻糖基化斛珠蛋白蛋白) [ 22 ]、环细胞间粘附分子-1 (ICAM-1) [ 23 ] 和金属蛋白酶-1 (TIMP-1) [ 23 ] 等均可能成为胰腺癌的潜在生物标志物，但仍需大量的实验验证与应用。
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user: 2. 表观遗传学类标志物 2.1. miRNA 越来越多的研究表明，肿瘤细胞会向血液循环中释放大量RNA (包括miRNA、ncRNA和lncRNA)，这些RNA强烈抵抗血液中的RNA酶，血清中的水平足以进行定量分析 [ 24 ]。微小RNA (miRNA)是内源性小的单链非编码RNA，其长度约为22 nt [ 25 ]，可调节超过50%的蛋白质编码基因的表达，在控制细胞增殖，分化和凋亡诱导中起重要作用 [ 26 ]。miRNA在血液循环中具有高度稳定性，体积小和丰度高的特点 [ 27 ]，大量研究证明，miRNA在胰腺癌发生过程中差异表达，可用于评估胰腺癌的诊断、预后和治疗。一项荟萃分析 [ 28 ]，基于21个胰腺癌的miRNA中(包括905例胰腺癌和449例非癌血液样本)发现四个上调的miRNA (hsa-miR-21-5p、hsa-miR-31-5p、hsa-miR-210-3p和hsa-miR-155-5p)和三个下调的miRNA (hsa-miR-217、hsa-miR-148a-3p和hsa-miR-375)具有重大的诊断潜力，其中hsa-miR-21-5p具有较高的临床诊断准确性。Li等 [ 29 ] 发现血清miR-24、miR-134、miR-146a、miR-378、miR-484、miR-628-3p、miR-1290和miR-1825在胰腺癌中升高，AUC值均大于0.7，其中血清miR-1290区分胰腺癌患者与对照组的能力最佳，AUC为0.96，并优于CA19-9。这些血浆miRNA是筛选早期胰腺癌的理想生物标志物。 2.2. DNA甲基化 DNA甲基化是一种基因修饰，肿瘤的发生可能与CpG岛甲基化引起的抑癌基因失活有关，循环DNA可能从原发肿瘤中脱落，并且受到保护免于降解，使其成为糖核蛋白复合物 [ 30 ]。最近研究发现，ADAMTS1和BNC1可能作为早期诊断胰腺导管癌的生物标志物。一项研究显示 [ 31 ]，诊断胰腺癌时，ADAMTS1的敏感性为48%，BNC1敏感性为79%，特异性均为81%，BNC1可作为新的筛查早期胰腺癌患者的生物标志物。最近研究结果显示 [ 32 ]，血清ADAMTS1诊断胰腺癌的敏感性为87.2%，特异性为95.8%；BNC1敏感性为64.1%，特异性为93.7%；联合两者后敏感性可达到97.4%，特异性增至91.6%，具有良好的诊断价值。Li等 [ 33 ] 发现八个无细胞DNA甲基化可以将胰腺癌患者与健康人区分开，包括TRIM73，FAM150A，EPB41L3，SIX3，MIR663，MAPT，LOC100128977和LOC100130148。此外，MUC2 [ 34 ]、SEPT9 [ 35 ]、p16、RARβ和TNFRSF10C [ 36 ] 等在也促进胰腺癌的发生和发展。DNA甲基化影响基因表达而不影响DNA序列，表观遗传变化发生在肿瘤发生的最早阶段，因此为早期胰腺癌提供了检测和诊断疾病的新方法，血清DNA甲基化状态的测定具有早期发现胰腺癌的强大潜力。
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user: 3. 外泌体 外泌体是一种大小约50~150 nm的许多细胞分泌的囊泡细胞器，它们从健康细胞和癌细胞中脱落到血液和其他体液中，参与信号转导、免疫应答、肿瘤发生、发展、侵袭和转移等一系列生理和病理过程 [ 37 ]。glypican-1 (GPC1)蛋白是由GPC1基因编码，在许多癌症组织中高度表达，包括PC、卵巢癌和胶质瘤等 [ 38 ]，下调GPC1蛋白的表达可以抑制癌细胞的生长，对胰腺的早期诊断有一定作用 [ 39 ]。Dong [ 40 ] 等人，GPC1对76例胰腺癌患者的诊断效果，结果提示AUC为0.885。另外，GPC-1、CA19-9和EUS-FNA的联合可以进一步将诊断胰腺癌的准确性提高到84% [ 41 ]。Plectin-1是一种大的500 kDa蛋白，仅与线粒体有关，可以结合特定的肽，胰腺癌中表达上调，可能有助于检测癌前病变和胰腺癌 [ 14 ]。此外，CKAP4与外泌体一起从胰腺癌细胞中释放，在胰腺癌血清中水平高于健康对照组，有作为胰腺癌生物标志物的潜力 [ 42 ]。另一项研究发现 [ 43 ]，来自外泌体的原癌基因间充质–上皮转化因子(c-Met)诊断胰腺癌的灵敏度为70%，特异性为85%，且c-Met阳性患者的术后生存时间显著缩短。另外，许多来自外泌体，如miR-21，miR-155，miR-17-5p和miR-196a，miR-10b和miR-1246等，均可作为胰腺癌的循环生物标志物 [ 44 ]。
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user: 4. 循环肿瘤细胞 循环肿瘤细胞(circulating tumor cells， CTC)是指从原发肿瘤脱落进入脉管系统的恶性细胞，胰腺癌患者所有阶段的血液中均能发现CTC，以及CTC的存在与存活率差之间有明显关联，与没有CTC的患者相比，具有CTC的患者预后更差 [ 45 ]。CTC目前已获得美国食品药品监督管理局(FDA)的批准，可作为许多癌症治疗过程的辅助性预后指标 [ 46 ]。Colin等 [ 47 ]，采用NanoVelcro/LCM对12例胰腺癌患者的单个CTC的KRAS突变测序，发现100%患者存在的CTC，并证实了92%的患者中至少一个CTC中存在KRAS突变。有学者在胰腺上皮内瘤变的小鼠模型中发现了CTC，这表明在胰腺癌的早期阶段已有CTC存在，这意味着CTC可能作为胰腺癌早期诊断标志物 [ 48 ]。但由于目前检测技术限制，难以应用于临床，随着技术的发展，CTC有望成为胰腺癌的循环生物标志物。
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user: 5. 炎症因子 炎症因子包括趋化因子、生长因子和细胞因子。目前越来越多的证据表明白介素(interleukin， IL)是胰腺癌的潜在生物标志物。Feng等 [ 49 ] 检测68例胰腺癌患者的血清IL-1b、IL-2、IL-6、IL-8、IL-10、IL-13、IL -15和IL-23的水平，结果显示IL-6、IL-8和IL-10的水平与预后明显相关。联合IP-10、IL-6、PDGF和CA19-9区分胰腺癌和良性疾病的能力优于CA19-9 [ 50 ]。另外，血清CRP、IL-6、可溶性肿瘤坏死因子受体II型(sTNF-RII)和巨噬细胞抑制性细胞因子1 (MIC-1)水平与胰腺癌患者生存呈负相关 [ 51 ]。胰腺癌患者的血清CXCL8水平显着高于慢性和急性胰腺炎以及其他消化系统肿瘤患者，诊断能力可能优于CA19-9和CEA [ 52 ]。此外，血清CXCL-16和IL-1B有更好的预测胰腺癌恶病质的能力 [ 53 ]。亮氨酸α2-糖蛋白-1 (LRG-1)是人血清中的一种炎症蛋白，最近的研究表明，胰腺癌患者的血清LRG-1水平升高 [ 54 ]。这些发现证明了炎症因子对诊断胰腺癌的意义。
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user: 6. 总结与展望 胰腺腺癌是一种致命疾病，由于起病隐匿，早期诊断困难，只有极少数患者可以被治愈，仍缺乏真正有效用于筛查该疾病的临床有用标记物，早期诊断仍是世界难题。CA19-9、CEA和CA125是目前常用的血清学标志物，但敏感性和特异性欠佳，早期诊断价值更差，漏诊或误诊率较大。目前越来越多新型生物标志物的涌现(如miRNA、DNA甲基化和外泌体等)，成为研究热点，但目前仍没有能应用于临床的最优选择，未来需要大量实验去比较、验证和确认。随着相关技术的成熟与完善，未来可能会发现更灵敏、特异性更高的循环生物标志物以发现早期胰腺癌。
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user: 摘要 研究小气候的环境效应对改善当地气候和人类舒适度具有重要意义。选取昆明市云南大学呈贡校区的8个样点在夏冬两季进行小气候要素观测，对观测数据进行整理分析，得到如下结果：1) 夏冬季，各观测点气温和地面温度的日变化规律均呈现早低午高的“单峰型”特征，相对湿度则呈现早高午低的“U”形特征；2) 有植被覆盖的下垫面相比于其他不透水下垫面具有更高的降温增湿效应，常绿阔叶林植物的降温增湿效应强于常绿针叶林和落叶阔叶林；3) 夏季，人体感觉普遍偏热，近水域和遮阴强的地方人体舒适度值最接近舒适区间值；冬季，人体感觉普遍偏冷，无水域及无遮阴的地方更舒适。
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user: 1. 引言 小气候是指在大气候背景下，由于下垫面的不均匀性以及人类和生物活动所产生的小范围内的近地气层的气候特点 [ 1 ]。按照研究的空间尺度来划分，小气候所涉及的水平范围约为10 −2 ~10 4 m，垂直范围约为10 −2 ~10 3 m [ 2 ]。研究小气候的环境效应对改善当地气候和人类舒适度具有重要意义。 自上个世纪起，许多学者在不同气候区、不同国家以及不同城市对小气候环境效应进行了广泛研究 [ 3 ]。主要集中在城市内部小气候和公园绿地小气候研究方面。对于城市内部小气候研究，国外开始较早且研究较成熟，1818年《伦敦气候》一书拉开了城市气候的研究序幕 [ 4 ]；之后，Limor等研究了城市建筑布局、城市密度、街道特征等对小气候形成和热舒适的影响，结果表明街道朝向和高宽比的影响较大 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。对于公园绿地小气候，Barradas等的研究表明公园内的气温更低，相对湿度更高，不同设计的公园所具有的小气候特点不同 [ 8 ] [ 9 ]；大量研究表明城市绿化有助于缓解白天开放空间的城市热岛效应 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。适当控制夏季热应激的最好方案是在现场增加两倍以上的落叶树，以避免冬季过度的日光遮蔽 [ 14 ]。 相比国外，国内对小气候的研究起步较晚，研究多通过实地监测法测定城市公园绿地、街道空间、居住区植物结构、广场和滨水带在不同季节的小气候环境效应及与人体热舒适度之间的关系展开 [ 15 ] - [ 24 ]，对校园外部空间小气候的研究开始晚且研究少，目前的研究多围绕于北方、西北方四季分明地区，以及南方湿热地区广州为代表的校园不同绿地类型的小气候效应及舒适度展开 [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ]，对西南地区亚热带高原季风气候的校园环境小气候研究少见。而城市绿地对局地气候的调节改善能力与该城市的气候特征有很大关系，不同地点或不同观测时段内的小气候调节能力差异明显 [ 30 ]。 高校外部空间的小气候环境与学生日常生活与出行密切相关，因此，本研究以云南大学呈贡校区为研究对象，对夏、冬季不同下垫面类型的小气候指标进行实地观测，分析不同下垫面、植物种类、以及群落型所形成的小气候环境效应，为今后的校园、小区和公园等人群活动相对集中场所的绿化建设提供科学参考。
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user: 2. 研究区概况 呈贡区地处昆明市区东南侧滇池东畔(102˚45'~103˚00'E，24˚42'~25˚00'N)，属北亚热带高原季风气候，年温差较小，多年平均气温14.7℃。每年5~10月受印度洋及太平洋暖湿气流控制，形成雨季；11月至次年4月受较为干旱的大陆季风控制，形成旱季 [ 31 ]。呈贡区是昆明市内大学的集中建设地，占地43.15 km 2 ，相当于昆明市半个主城区。呈贡大学城从2005年12月28日奠基，其中，云南大学呈贡校区位于大学城东南部雨花片区内，于2010年9月作为主校区正式投入使用。校区位于关山水库东面，规划总用地面积为2.67 km 2 ，在校师生一万余人。
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user: 3. 研究方法 3.1. 观测点选择 充分考虑校园内适合作为观测点的外部环境特征，尽量排除地形高差、坡度以及高大建筑物对小气候特征的影响，最终确定了8个不同性质下垫面的代表性观测点，各观测点空间分布如图1所示，具体信息如表1所示。 根据观测点的环境特点，将观测点按下垫面类型、植物种类和植物群落类型分为三大类，进行数据分析。以P0为对照点，将遮阴面积小或是无遮阴的P1、P2、P3三个观测点归为不同下垫面大类，种植结构基本相同的P1、P4、P5归为不同植物种类大类，P2、P4、P5、P6、P7归为不同群落型大类。 图1. 观测点空间分布图示 Table 1 Basic information of observation point 观测点 名称 下垫面情况 植物组成 群落结构 典型特征 P0 文典广场 硬质铺装路面 无植被覆盖 无植被 空旷通风，开敞空间 P1 双创林 草地 木兰 (Magnolia liliflora Desr)，草 乔-草 乔木行距大，遮阴面小，落叶现象不明显 P2 泽湖草地 草地 草 草 邻近水域，开敞空间 P3 运动场 塑胶跑道 无植被覆盖 无植被 空旷，无植被 P4 梨园 裸地 梨树(Pyrus， i， f.) 单一乔木 乔木行距大，落叶现象明显 P5 校友林 草地 雪松 (Cedrus deodara (Roxb.) G. Don)，草 乔-草 种植密度较大，遮阴面积大 P6 乔灌林 裸地 滇润楠 (Machilus yunnanensis Lec.)，大花六道木 (Abelia × grandiflora(Andre)Rehd) 乔-灌 灌木密集，整体树林面积小 P7 薰衣草 裸地 薰衣草 (Lavandula angustifolia Mill.) 单一灌木 观测季内常绿，有人工浇水现象 表1. 观测点基本信息 3.2. 观测方法 根据天气情况，分别选取前后天气稳定、晴朗少云的2020年1月10日~12日、2020年8月8日~10日作为观测日。观测每天8:00、10:00、12:00、14:00、16:00、18:00的空气温度、空气相对湿度和地面温度等气象要素。采用希玛便携式数显温湿度计AS817仪器测量空气温度与相对湿度，气温测量误差为±1.5℃，范围为−10℃~50℃，相对湿度在5%~40%时，测量误差为±5%，在41~80%时，测量误差为±4%，测量范围为5%~98%；采用非接触式红外线测温仪AS530仪器测量地面温度，其测量误差为±2℃，测量范围为−32℃~550℃。所有小气候要素数据均在距地面1.5 m高度处测量。 3.3. 数据处理 温度变化率和相对湿度变化率的计算公式为 [ 32 ]： T v = ( T n − T 0 ) / T 0 (1) H v = ( H n − H 0 ) / H 0 (2) 式中：T v 表示温度变化率(%)，T n 为各观测点温度(℃)，T 0 为对照点温度(℃)；H v 表示相对湿度变化率(%)，H n 为各观测点相对湿度(%)，H 0 为对照点相对湿度(%)。 针对每个季节，将各个季节观测日内的数据按6个时刻分别进行算术平均化处理，用季节平均值的数据代表该季节小气候的指标数据；采用均值化后的数据进行计算，得到每个观测点在各个季节的温湿变化率，再对一天6个时刻的季节平均值进行算术平均，用该数值代表该观测点在对应季节的降温增湿率。数据的整理分析以及绘图均采用Excel 2016完成。 根据昆明市的气候特征，确定校园空间尺度上人体舒适度评价的指标为结合空气温度和空气相对湿度要素的综合指标值，计算公式为 [ 33 ] [ 34 ]： D I = T 1 − 0.55 × ( 1 − 0.01 U ) × ( T 1 − 58 ) (3) T 1 = t × 1.8 + 32 (4) 式中：DI表示人体舒适度，U为空气相对湿度(%)，t为空气温度(℃)；当DI值在60~70之间，人体感觉最舒适，DI值低于60，人体感觉偏冷，DI值高于60，人体感觉偏热，具体分级如表2所示 [ 34 ]。 Table 2 Classification of human comfor 等级 指数范围 表征意义 1级 DI < 25 寒冷，感觉极不舒适 2级 25 ≤ DI < 40 冷，感觉不舒适 3级 40 ≤ DI < 50 偏冷或较冷，大部分人感觉不舒适 4级 50 ≤ DI < 60 偏凉或凉，部分人感觉不舒适 5级 60 ≤ DI < 70 普遍感觉舒适 6级 70 ≤ DI < 79 偏热或较热，部分人感觉不舒适 7级 79 ≤ DI < 85 热，感觉不舒适 8级 85 ≤ DI < 90 闷热，感觉很不舒适 9级 DI ≥ 90 极其闷热，感觉极不舒适 表2. 人体舒适度分级
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user: 5. 小结 实验结果表明，校园不同空间夏冬两季的小气候特征及人体舒适度有明显差异，下垫面类型、植物种类和植物群落类型均对小气候效应和人体舒适度有不同程度的影响。具体结论如下： 1) 各观测点夏冬季节的气温、地面温度日变化趋势呈现出早低午高的“单峰型”特征，相对湿度呈现早高午低的“U”形趋势。夏季10:00以前，空气温度和相对湿度变化平缓，16:00以后，空气温度快速下降，相对湿度快速上升，冬季则相反，10:00以前，两者快速变化，16:00以后，变化平缓。 2) 各观测点环境特征对小气候要素具有不同的影响，在冬季的降温增湿作用高于夏季。下垫面材质不同，降温增湿效果不同。邻近水域的下垫面在夏冬季表现出良好的降温增湿效果，有植物覆盖的下垫面次之，塑胶跑道在夏季表现为增温降湿。植物品种因其叶片面积大小呈现出不同的降温增湿效应。常绿阔叶林的降温增湿效果最佳，常绿针叶林次之，落叶阔叶林因为冬季树叶稀少，降温增湿效果最不明显，在夏季具有增温降湿的现象。 3) 在夏季，人体大部分时候感觉偏热，遮阴作用强的植被和近水域的地点使人体感觉趋于舒适，尤其在10:00前；冬季由于温度低于夏季，上述地点不一定会使人体感觉趋于舒适。透水下垫面、常绿阔叶林或常绿针叶林以及林下植物丰富的观测点在夏季人体感觉相对最舒适；冬季则相反，不透水下垫面、无植物遮阴的观测点在冬季人体感觉相对更舒适。 校园是学生活动最频繁的场所，其景观空间设计在考虑功能的同时应兼顾人体舒适感。在进行设计时，可通过增加透水下垫面、建造人工水域景观以及提高乔草结构比例和落叶乔木等方式来改善校园小气候环境，提高室外活动空间的人体舒适度。已有研究表明，当绿地种植达到一定面积时 [ 35 ]，植物群落类型越丰富，降温增湿效果越好。因群落面积的影响，在冬季，单一乔木的降温作用略高于乔灌，其余情况下，乔灌、乔草、邻近水域草地的降温增湿效应均强于单一乔木和单一灌木。乔草的降温增湿效应强于乔灌。 本文分析了校园不同绿地类型对小气候的影响，与国内外对公园绿地小气候的研究相比，该次观测的范围比较小、绿地类型不够齐全。目前对小气候的研究仍在不断发展，在今后的研究中可以适当扩大研究范围，在更大的空间范围中进行研究探讨，找到降温增湿作用明显的绿地种植面积和种植间距以及植物种类，更好地改善生态环境，提高环境舒适感。
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user: 摘要 为实现数控机床几何误差的快速检测与准确补偿，提出了基于6D激光干涉仪的误差检测与建模方法。基于多体系统理论构建了机床的空间误差模型。基于6D激光干涉仪完成了对机床几何误差的检测，并提出了6D误差与空间误差模型的适配方法。针对误差数据中存在的波浪型误差，提出了基于傅里叶级数的误差建模方法，其相比于多项式在精度上提升了15%。基于i5os系统对圆轨迹进行了误差的补偿实验，补偿后圆度提升了58.79%，对机床精度的提升具有重要意义。
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user: 1. 引言 几何误差作为机床误差检测中的关键部分，其与热误差共同占据了机床误差中的70%。相较与动态误差的时变性，几何误差具有不随环境和运行状态变化而改变的特性，因此几何误差的检测与补偿对于机床的精度提升具有极大的意义 [ 1 ] [ 2 ]。机床中不同部件上的几何误差共同作用最终会导致机床空间误差的产生，对于空间误差常用的模型是基于多体系统齐次坐标变换的方法进行构建 [ 3 ]。几何误差产生的原因是由于机床零部件的设计和本身制造精度上的偏差，以及由于部件装配过程中的不准确而引起的误差等。目前对几何误差的检测方法主要是以使用激光干涉仪为主的多线路径测量法主要有12线法 [ 4 ]、13线法 [ 5 ]、7线法 [ 6 ] 等。田文杰等 [ 7 ] 使用改进9线法，根据建立了几何误差的辨识模型，对误差进行辨识且实现了误差的溯源。目前，关于6D激光干涉仪的误差检测与误差模型适配上的研究还比较少。 几何误差具有位置相关性，对其进行有效的参数建模以达到准确的表述和预测几何误差的效果，成为了误差检测中与补偿的关键因素。郭然等 [ 8 ] 多项式表达的不足针对提出了基于切比雪夫多想是的几何误差参数化建模方法。冷寿阳等 [ 9 ] 提出了基于勒让德多项式的几何误差建模方法，对加工中心的几何误差进行了准确的预测。目前对于几何误差的参数化建模主要是采用多项式以及多项式的相关展开去构建。对于多项式建模的问题在于难以确定多项式的次数使之在过拟合的前提下保证其准确性。对于一些具有波浪型的误差而言，使用多项式进行误差的建模，在准确度上不够理想，无法准确表达误差。 综上，本文从6D激光干涉仪的检测与参数建模出发，提出了6D误差与空间误差模型的适配方法，针对多项式表达不足，提出了基于傅里叶级数的参数化建模方法，有效的提升了误差预测的精度。最后，以圆轨迹的误差预测与基于i5os系统的补偿证明了误差辨识与参数建模方法的有效性。
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user: 3. 几何误差参数化建模 目前对于几何误差的参数化建模主要是采用多项式以及多项式的相关展开去构建。对于多项式建模的问题在于难以确定多项式的次数使之在过拟合的前提下保证其准确性。对于一些下弯型或者悬臂型的误差而言，多项式能够较为准确的对误差进行表达。对于一些波浪型的误差而言，如Y轴的定位误差，如图4所示，使用多项式进行误差的建模，在准确度上不够理想，无法准确表达误差。 图4. Y轴的定位误差 考虑到误差的波动性，对此本文提出一种基于傅里叶级数的误差项参数化建模方法。通常，3~5阶的傅里叶级数能够有效的表达误差变化规律，傅里叶级数的阶数越高对于几何误差的表述越准确，但是阶数过高会引入参数过多的问题，使得表达式过于复杂。以Y轴的定位误差为例，以三阶傅里叶级数对误差进行参数化建模，其表达式如下所示。 Δ y = a 0 + ∑ n = 1 3 ( a n sin n y + b n cos n y ) (4) 将上式更改为矩阵形式，在MATLAB中使用最小二乘法对傅里叶级数的系数进行求解。 Δ y = C ⋅ P (5) 式中： P = [ a 0 a 1 b 1 a 2 b 2 a 3 b 3 ] T C = [ 1 sin y 1 cos y 1 sin 2 y 1 cos 2 y 1 sin 3 y 1 cos 3 y 1 1 sin y 2 cos y 2 sin 2 y 2 cos 2 y 2 sin 3 y 2 cos 3 y 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1 sin y m cos y m sin 2 y m cos 2 y m sin 3 y m cos 3 y m ] 以Y轴的定位误差为例，进行基于3阶傅里叶级数的参数化误差建模实例，得到的误差拟合曲线与7阶的多项式拟合误差进行对比，如图5所示。 图5. 多项式与傅里叶级数拟合对比 3阶傅里叶级数相比7阶多项式，能够更加有效的对这一类波浪型误差进行表述，残差能够有效控制在2 μm以内。对于实际的加工而言，任意位置的尺寸超差都会引起工件的报废，所以对于误差检测与补偿的评定应该整个行程上的残差绝对值的最大值emax应作为评价标准之一。其次确定系数R 2 可以度量拟合优度，其值的取值范围为[0， 1]，其值越接近1表示拟合越好。SSE表示残差平方和，均方根误差RMSE表示拟合曲线和原始数据的接近程度，其值越小表示拟合越好，上述参数的表达式如下： R 2 = 1 − ( ∑ i = 1 n ( y i − y ˜ i ) 2 ) ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ i ) 2 (6) SSE = ∑ i = 1 n ( y ˜ i − y i ) 2 (7) RMSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ˜ i ) 2 (8) 上式中： y i 是实际测量值； y ¯ i 是实际测量值的平均值； y ˜ i 是模型预测值。 Table 4 Comparison table of fitting evaluation parameter 拟合方法 emax(μm) R 2 SSE RMSE 3阶傅里叶 1.69 0.8815 2.85 × 10 −5 0.00093 7阶多项式 1.99 0.8666 3.22 × 10 −5 0.00099 表4. 拟合评价参数对比表 由上表4可得，对于3阶傅里叶级数和7阶多项式在未知参数相等的情况下，3阶傅里叶级数的各项拟合指标均优于多项式拟合，从最大残差的绝对值来看，3阶傅里叶级数的拟合准确性相比的多项式提高了15%。
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user: 4. 误差模型的验证与补偿 4.1. 误差模型的验证 圆轨迹检测以两轴联动方式以球杆仪作为检测工具进行圆弧检测，在联动的过程中所引入的动态结合误差数量也较多。球杆仪是一种用于检测机床综合误差的精密仪器，相比于激光干涉仪具有设备价格低，测量效率高，操作简便的特点，但是由于检测轨迹的限制，不能检测出单轴的几何误差量，所以常用与机床的检验中。对于圆轨迹的误差验证工作流程，如下图6所示，在XOY平面上任意选取一个位置，预测半径为100 mm的圆轨迹，使用RenishawQC-20 W无线球杆系统进行实际的轨迹误差检测，并进行对比。 图6. 圆轨迹误差预测流程图 选取点(343.507， −285.090， −286.430)作为圆心，检测的半径为100 mm，安装球杆仪进行检测。虽然在球杆仪的软件中带有除去由于底座和主轴的中心杯具不对中而引起的偏置误差，但是在安装的过程中尽量对中，以减小中心偏置的量。为例尽量的获得更多的检测数据，选取的运动轴的进给率为200 mm/min，按照先逆时针后顺时针的方法进行检测，检测现场如图7所示，按照上述流程产生了圆轨迹的预测与实际的对比图如图8所示。 图7. 球杆仪实验现场图 图8. 圆轨迹误差预测图 预测的轨迹与实际测得数据相符并且趋势一致，最大残差仅为4.5 μm。理论上经过误差模型预测后，若该部分误差能够全部进行补偿，则理想补偿后的圆的圆度应为7.1 μm，可以提升64.32%。因此可以证明基于多体系统理论构建的误差模型以及使用API激光干涉仪测得的数据以及对其6D误差的处理方法能够准确的预测出机床的空间误差，为机床的精度提升提供了坚实的基础。 4.2. 基于i5os的误差补偿 i5os数控系统是由沈阳机床开发，该系统依靠Finch高速通信组件使得上层软件能够实时的读取CNC中的参数信息，依托该功能，开发了基于i5os的误差实时补偿系统，在补偿软件中，由于能够读取当前运动轴位置这样的实时性，可以有效的结合基于傅里叶级数的参数化误差建模方法，将测得的几何误差，使用参数化建模，根据Finch组件读取运动轴当前位置等相关信息，生成该位置下的几何误差，根据空间误差模型得到该点下的空间误差，并实时写入CNC的运动控制模块中，实现空间误差补偿功能。为了验证该补偿平台的有效性，在(343.507， −285.090， −286.430)位置进行圆轨迹的补偿实验，实验现场图和补偿前后的对比图如下所示。 图9. 圆轨迹补偿前后对比图 在图9中，补偿前由球杆仪测得的原始误差中，圆度误差为19.9微米，中心偏置X和Y分别为−5.2 μm和1.8 μm。补偿后的圆度误差为8.2 μm，中心偏置X和Y分别为−0.5 μm和3.0 μm。在XOY平面上进行圆轨迹检测，经过补偿后圆度提升了58.79%，有效的对圆轨迹误差进行了补偿，证明了补偿软件的有效性，同时可以基本达到补偿的预期。虽然并没有达到理想补偿后的圆度值，略有细微的不足，其可能的原因在于实验时按照补偿前和补偿后进行的，由于进给率较小，造成机床的运行过程中不免引入的热误差的影响，造成后面一次的圆度值偏大。
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user: 5. 结论 本文以数控机床的几何误差建模以及补偿为研究内容，以立式加工中心机床的为例，构建了空间误差模型，并基于API XD-6D激光干涉仪对运动轴的几何误差进行了检测与转换。针对机床常见的波浪型误差提出了基于傅里叶级数的几何误差参数化建模方法，证明了该方法在同等系数个数的情况下，相比于多项式在残差最大值上减小了15%，同时各项拟合评价参数均优于多项式误差表达。根据空间误差表达式结合傅里叶级数的参数建模方法对使用球杆仪实测的圆轨迹进行了准确的预测，证明了模型的准确性。基于i5os系统编写了误差补偿软件，对圆轨迹进行了补偿实验，经过补偿后的圆轨迹精度提升了58.79%，证明了补偿软件的有效，同时也证明了基于6D激光干涉仪的机床误差检测与建模方法在工程中的准确性与实用性。
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user: 摘要 针对互联网金融行业信用风险评估这一问题，本文应用RBF神经网络，以互联网金融行业数据为算例，通过分析关于网贷平台的统计数据，对平台进行了信用风险评估，提出了RBF神经网络模型预警新方法，弥补了传统预警方法中所缺乏的客观性与全面性造成预测结果不准确的不足，同时与BP神经网络算法对比，优化信用风险模型，合理预测行业发展信用风险状况，为借贷人提供参考。通过构建RBF神经网络预警模型，从新的视角给出信用风险预测模型，最后通过实例对比分析说明了该方法的有效性。
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user: 1. 引言 回顾我国互联网金融行业的发展，以P2P网贷平台为代表，从萌芽到生长再到全面清退，历经13年。近期，由于互联网金融行业中网贷平台问题层出不穷，导致全部清零，重点在于风险防控缺少具体策略的实施。而互联网金融行业信用风险防控措施所需预案不足，风险预警方法准确率低一直是该行业的痛点。传统的预警方法仍未解决互联网金融风险防控所缺乏科学性、全面性以及创新性。对于互联网金融中任何一个平台来说，大力加强和改进互联网金融风险防控工作，既有利于进一步优化和完善互联网金融平台管理体系，同时也能够为防范和控制互联网金融风险创造更为有利的条件 [ 1 ]。而互联网金融平台的风险预警研究将互联网金融行业风险防控上升到更高层面，因此对互联网金融平台进行风险预警研究对该行业有巨大的推动作用。 现关于互联网金融行业的信用风险研究状况有如下几方面。其中关于借款人信用状况利用神经网络等方法的研究较多，例如肖会敏等人基于神经网络对借款人的信用进行了风险评估 [ 2 ]。吴斌等人结合果蝇优化算法对BP神经网络进行优化，对借款人的信用风险进行了评估 [ 3 ]。Chenqi Jiang等人结合传统的商业银行贷款选择标准基于Logit模型为投资者提供了信息审查参考途径，来判断借款人的情况，降低投资风险 [ 4 ]。张泽等人提出基于思维进化算法优化SKohonen神经网络的借款人风险评估模型 [ 5 ]。 关于互联网金融平台的信用风险基于不同方法的研究不断出现，例如，张丹丹采用因子分析法从监管力度不够和平台风险评价机制两个方面对平台进行了风险评估 [ 6 ]。张春晖基于2016版的COSO-ERM框架对互联网金融中网贷平台麻袋理财的借款人、投资者以及平台自身进行了风险评估 [ 7 ]。孙宝文等人采用二元变量回归模型，从投资者角度出发，对平台潜在的风险进行分析 [ 8 ]。胡晓霁基于声誉视角对网贷平台风险的影响因素进行了探讨 [ 9 ]。王旭等人运用全面风险管理理论，从不同维度构建了民营系平台的内部风险管理体系，对平台风险管理进行了探究 [ 10 ]。Chen Dongyu等人研究了影响平台风险的因素，结果表明借款人的信用和中介机构的信用是重要影响因素 [ 11 ]。Daniel Felix Ahelegbey等人基于潜在位置模型，根据潜在因素的空间位置来区分关联企业和非关联企业的社区，提高了网贷平台评分模型的预测性能 [ 12 ]。 关于互联网金融的信用风险的研究，不仅限于平台本身，更多的是注重方法创新研究，例如李占玉利用SMOTE算法与随机森林相结合，构建了互联网金融公司的财务风险预警模型 [ 13 ]。谭中明等人基于“有限理性”的“最优反应动态”机制结合博弈树对网贷平台产生风险的主体(平台和借款人)进行分析 [ 14 ]。肖曼君等人基于排序选择模型对平台风险的影响因素进行了探究，从投资者的角度对平台来进行风险评估 [ 15 ]。Cathy W.S. Chen等人基于logistic回归(LQR)模型结合预测方法，对违约概率和重大影响变量两个方面进行风险评估，研究了不同分位数的变量对违约风险的影响 [ 16 ]。Kwang-Ho Le等人基于结构方程模型，运用资源交换理论与社会交换理论对于价值创造要素、信任要素与平台诚信之间的结构关系进行了研究 [ 17 ]。胡忠义等人基于多分类器动态集成模型对违约平台进行风险评估，结果显示运用K均值聚类结合神经网络的模型效果最好 [ 18 ]。除了以上风险评估方法以外，还有学者利用机器学习中的神经网络对互联网金融风险进行了研究，如沈一春基于Logistic模型和BP神经网络对网贷平台的财务风险进行了预警研究 [ 19 ]。姜晨等人应用GA-BP神经网络模型针对借款人违约信用风险进行预测研究，得到结果准确率高于BP神经网络模型 [ 20 ]。 综上，互联网金融行业现行的相关研究主要在于信用风险方法方面的研究，本文以互联网金融中网贷平台的数据为例，针对信用风险评估这一问题将应用RBF神经网络，从以下视角进行研究。本文采用MATLAB软件构建RBF神经网络，将所得到的RBF神经网络与现有的BP神经网络算法进行对比，通过比较来优化传统的神经网络预测法，最后通过实例将RBF神经网络引入到互联网金融平台的信用风险预警之中。通过运用RBF神经网络对互联网金融行业信用风险进行预警研究，为其他行业信用风险评估提供新思路。
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user: 2. 构建RBF神经网络信用风险预警模型 RBF神经网络，又称为径向基神经网络，是前馈型神经网络的一种。与BP神经网络相比，RBF神经网络将问题转换为线性可分之后便解决了BP神经网络中局部极小值问题。RBF神经网络也是由输入层、输出层和隐含层组成，与BP神经网络不同的是，RBF神经网络仅有一个隐含层而不是多层隐含层，所以为了实现相同的功能，RBF神经网络就需要更多的隐含层神经元。 RBF神经网络的优点是网络的训练时间更短，需要人工调整的训练参数更少，它对于预测结果可以精确到任意值，其中隐含层中的神经元越多，预测结果就可以越精确。 本研究应用RBF神经网络的自适应性构建了与BP神经网络不同的风险预警模型，避免了反复调试隐含层神经元的数目这一工序。从刚开始训练的时候只有0个隐含层神经元，通过误差检查对比自主的增加隐含层神经元的个数，经过多次反复检查，最后使神经元的个数达到预测需求值，这便是RBF神经网络的自适应性。 在MATLAB软件中本研究使用newrb函数构造一个径向基神经网络。在创建过程中，会不断调试隐含层神经元的个数，直到网络满足要求。隐藏层的作用是把向量从低维m映射到高维P，低维线性不可分的情况到高维就线性可分了，代码如下所示。 net = newrbe (P_train，T_train，30); P_train和T_train同BP神经网络设置的一样，分别是训练集的输入域和输出域，30是RBF神经网络独有的参数spread，这个参数在MATLAB中创建RBF网络时是要事先设定好的，其默认值为1。spread越大，函数拟合越平滑，但是逼近误差会变大，需要的隐藏神经元也越多，计算也越大。spread越小，函数的逼近会越精确，但是逼近过程会不平滑，网络的性能差，会出现过适应现象。所以具体操作的时候要对不同的spread值进行尝试，spread即要大到使得神经元产生响应的输入范围能够覆盖足够大的区域，同时也不能太大，而使各个神经元都具有重叠的输入向量响应区域。本研究中RBF神经网络中健康平台输出值为0，代表风险较低。问题平台输出值为1，代表风险很高。 在本研究中，经过大量测试后，得到的RBF神经网络的网络结构图，如图1所示，它包括1个输入层，10个隐藏层神经元，1个输出层。 图1. RBF神经网络结构图
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user: 4. 结论 针对众多互联网金融信用风险问题，本文利用MATLAB软件工具基于RBF神经网络算法建立信用风险预警模型，通过分析平台的发展数据，结合构建指标体系原则，构建信用风险评估指标体系，以截止2019年10月30日的P2P网贷平台数据为算例，通过100个平台数据的训练模型得到30个平台测试数据的准确率达到93.33%的预测模型，以此得到了准确率较高的RBF神经网络互联网金融信用风险预测模型。 相较于现有的BP神经网络，本研究所应用的RBF神经网络模型更加具有机器学习的特性。由于RBF神经网络可以自主增加隐含层的数目，节约了调试隐含层数目的时间，并且RBF神经网络也不用设置学习效率、迭代次数等参数，属于自主的调节模型，其ROC曲线相较于回归曲线更能反映学习的效率，错误直方图更能直观的反映模型的效率。总结来说RBF神经网络比现有的BP神经网络更加的高效，准确率更高。在风险预测中，为了投资者、借贷者能够很好地规避风险，结合BP神经网络的RBF神经网络更加具有现实意义。同时，应用RBF神经网络在互联网金融行业的信用风险预警中，能够更好的避免传统评估方法中的数据处理不规范，准确率低等问题。
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user: 摘要 为探究岛式地铁站火灾环境下的烟气蔓延规律，本文以某岛式地铁站为研究对象，用Pyrosim建立地铁火灾模型，观测多火源场景下地铁火灾的发展过程，研究其楼梯和出口附近的烟气能见度、烟气温度、烟气高度和温度的变化规律。研究发现：火源分布位置均匀的情况下，烟气温度的扩散具有对称性；地铁火灾燃烧初期，靠近外部火源的楼梯附近的烟气能见度会在下降的过程出现回升的现象；在火灾达到充分发展阶段时，车站中部的一氧化碳浓度回落的幅度更加明显；110 s后，烟气高度开始波动，逐渐趋于稳定，地铁火灾发展到燃烧增长阶段，烟气温度的上升开始到威胁人身安全。
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user: 1. 引言 随着世界城市化进程的发展，高度发达的城市中，人口密度逐渐加大，城市公共交通的建设要求也随之提高。在众多交通工具中，地铁具有占地面积小、载客量大、运行稳定、环保节能等优点，是大多数人出行的最佳选择。然而，地铁同时也具有人流量大、拥堵情况易发、疏散时间长的特点，一旦发生火灾，极易造成重大的伤亡事故 [ 1 ]。表1中整理了世界各国的部分地铁火灾事件 [ 2 ] [ 3 ]。 Table 1 Sorting out some subway accidents at home and abroa 时间 事件 2003年2月 韩国大邱某地铁站发生人为纵火，造成198人死亡，146人受伤。 2003年12月 中国上海某地铁站其相邻的商场起火，烟气蔓延至地铁站。 2006年7月 美国芝加哥某地铁脱轨起火，152人受伤。 2013年6月 俄罗斯莫斯科某地铁站电源线故障，造成52人受伤，约4500人紧急疏散。 2014年5月 韩国军埔站高压绝缘子爆炸，11人受伤。 2015年1月 美国华盛顿某地铁发生火灾，造成1人死亡，2人受伤。 2016年10月 日本东京某地铁站通风口内不明物质燃烧，地铁停运。 2018年6月 英国伦敦某地铁站因为电子设备过热爆炸，地铁站内大量浓烟蔓延。 2019年10月 中国香港多个地铁站发生认为纵火，地铁瘫痪。 表1. 国内外部分地铁事故整理 在地铁火灾研究中，Cui [ 4 ] 等使用“FDS + Evac” (Fire Dynamics Simulation + Evacuation)仿真模型，研究火灾与疏散人员之间的相互作用对疏散结果的影响；Meng [ 5 ] 等建立了全尺寸的地铁火灾模型，探究了通风系统对烟雾蔓延的影响；陈俊沣 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 等建立了1:10的地铁多线换乘车站和平行地铁换乘车站火灾实验模型，研究危险位置发生火灾时的优化排烟方案、不同排烟模式下的烟气扩散规律；Zhang [ 9 ] 等人建立数值模型，结合热释放速率、火源点和疏散人员的因素，分析了具有高潜在风险的火灾场景；Pan [ 10 ] 等人在地下车站中开展试验，研究水雾对烟雾扩散的抑制效果；Giachetti [ 11 ] 等人建立地铁车站模型，研究在考虑几何结构及通风排烟能力下的烟气扩散规律。 可以发现，对于地铁火灾的研究，国内外学者除了收集火灾事故的信息进行分析和进行地铁火灾实验之外，还广泛采用了建立数值模型的方法，说明地铁火灾仿真模拟的方法和其得到数据已被认可。而Pyrosim软件作为一款常用的火灾仿真软件，由于其建立的仿真模型比较贴近实际的火灾，被广泛应用于模拟各类建筑的火灾 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。本文通过对岛式地铁站进行全尺寸比例仿真模型，用Pyrosim软件进行模拟建模，观测多火源火灾场景下地铁火灾的发展过程，研究其楼梯和出口附近的烟气能见度、烟气温度、烟气高度和温度的变化规律。
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user: 2. 模型的建立 2.1. 火灾仿真软件Pyrosim Pyrosim是由美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology， NIST)研发的一款专门用于火灾动态仿真的软件 [ 15 ]。它能提供三维图形化处理功能，用户可以自行创建模型或者导入FDS模型，可以创建通风口、定义燃烧反应和选择燃烧材料，能添加探测设备和灭火设备。Pyrosim还提供Smokeview的调用，以观测火灾发展过程中地铁站内烟气浓度、烟气高度和温度的变化情况 [ 16 ]。 2.2. FDS模型 本文以某岛式地铁为研究对象，在Pyrosim中根据其基本情况和空间结构建立全尺寸火灾模型。主视图如图1所示，俯视图如图2所示。站厅层B0和站台层B1均长120 m，宽24 m，高5 m，总面积约为5760.0 m 2 ，站台层和站厅层之间分布有4个楼梯疏散通道，站厅层围墙两侧各有两个出口站台层两侧共均匀分布着48个屏蔽门。 图1. 地铁站主视图 图2. 地铁站俯视图 为观测地铁站内烟气浓度、烟气高度和温度的变化情况，在每个出口和楼梯口处各添加一个烟雾探测器、温度探测器和一氧化碳浓度探测器，在每个楼梯附近各添加一个烟气高度探测器，在地铁站垂面添加一个切片装置以显示燃烧过程的2D轮廓。为观测多火源场景下火灾发展的具体过程，研究其烟气含量、温度变化等情况，本文设置4个热释放速率为3000 KW/m、燃烧面积为2 m 2 的火源，分别位于24 m、44 m、64 m、84 m处，如图3所示，总体位置偏向车站左端，模拟时间为600 s。 图3. 火源分布图 2.3. 基本控制方程 火灾动力学认为，火灾是一个物理学和化学过程，其燃烧过程遵循质量守恒、动量守恒、能量守恒等定律，火灾动力学模拟器FDS (Fire Dynamics Simulator)基于以下控制方程求解： 1) 质量守恒方程： ∂ ρ ∂ t + ∇ ⋅ ρ μ → = 0 (1) ∇ ⋅ μ → = ∂ u ∂ x + ∂ v ∂ y + ∂ w ∂ z (2) 2) 动量守恒方程： ρ ( ∂ u ∂ t + ( u ⋅ ∇ ) u ) + ∇ p = ρ g + f + ∇ ⋅ τ (3) 3) 能量守恒方程： ∂ ∂ t ( ρ h ) + ∇ ⋅ ( ρ h u ) = ∂ p ∂ t + u ⋅ ∇ p − ∇ ⋅ q r + ∇ ⋅ ( k ∇ T ) + ∑ i ∇ ⋅ ( h i ρ D i ∇ Y i ) (4) 2.4. 燃烧模型 燃烧模型采用氮、氧、水蒸气和二氧化碳的混合物混合受限的无限快反应燃烧模型，包含了描述气体燃料和氧气湍流燃烧的源项和边界条件，热辐射通过热的含灰气体的传输，真实材料的热分解，喷头和烟雾探测器的激活，水和液体燃料液滴的传输，以及描述建筑物内外火灾的各种其他特征。 2.5. 烟气模型 采用Discrete Ordinates模型计算辐射气体和烟黑的热辐射量，求解烟黑质量分数wsoot： ∂ ∂ t ( ρ s o o t ω s o o t ) + ∇ ⋅ ( ρ s o o t h s o o t u s o o t ) = ∇ ⋅ ( μ t σ s o o t ∇ ω s o o t ) + d M s o o t d t (5) 采用Moss-Brookes烟黑模型计算烟黑的生成量，求解标准化自由基核浓度 b n u c ∗ ： ∂ ∂ t ( ρ s o o t b n u c ∗ ) + ∇ ⋅ ( ρ s o o t ν b n u c ∗ ) = ∇ ⋅ ( μ t σ n u c ∇ b n u c ∗ ) + 1 N n o r m d N d t (5)
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user: 3. 仿真结果分析 根据上面的模型，在Pyrosim中进行火灾模拟，得到30 s、50 s、100 s、200 s、和600 s时的结果，如图4所示。由于地铁站的建筑材料以防火材料为主，因此模型中只考虑火源附近的燃烧反应。可以发现，30 s时烟雾已开始从火源处产生，50 s时已扩散到站厅层B0，100 s时烟雾已扩散到各个出口附近，200 s之后整个地铁站已被烟雾笼罩。此外，还可以看出火焰与烟雾的发展过程是关于火源中点对称的。 3.1. 能见度分析 在Pyrosim中添加气相和固相监测设备，以观测烟气能见度的变化。运行FDS模型，统计出的4个出口附近烟气能见度变化情况如图5所示，4个楼梯附近能见度变化情况如图6所示。由图5可以看出，4个出口的能见度在50 s后开始急剧下降，说明此时烟气已经扩散到各个出口，出口1~4分别在58.8 s、62.9s、61.2 s、60.6 s后能见度低于10 m，分别在60.2 s、64.2 s、62.4 s、60.6 s后能见度低于5m，分别在84.1 s、119.2 s、90.6 s、119.6 s后能见度稳定地低于1 m。4个出口烟气能见度变化趋势基本一致。 图4. 火焰燃烧和烟气扩散的过程 图5. 各个出口附近的烟气能见度变化 由图6可以看出，4处楼梯附近的能见度在37 s后开始下降，说明此时烟气已经开始由站台层B1扩散到站厅层B0，楼梯1~4附近的烟气能见度分别在39.2 s、40.3 s、44.2 s、50.4 s后低于10 m，分别在93.0 s、91.8 s、118.0 s、125.0 s后能见度稳定地低于1 m，且楼梯1和楼梯4均在能见度初次低于10 m后有短暂的降低后再回升至10 m以上的情况，说明在火灾发展初期，楼梯2和楼梯3附近的火源产生的烟气对楼梯1和楼梯4附近的烟气浓度有影响，烟气未充满整个车站时烟气的能见度会出现一个短暂的不稳定状态。 图6. 各个楼梯附近的烟气能见度变化 3.2. 一氧化碳浓度分析 在Pyrosim中添加离子感烟探测器，以观测烟气中一氧化碳浓度的变化。运行FDS模型，统计出的4个出口及车站中部附近的一氧化碳浓度变化情况如图7所示。可以看出，出口1与出口2一氧化碳浓度变化曲线一致，出口3与出4温度变化曲线一致，都是从52 s以后稳定地增加，且出口1、2的浓度总是高于出口3、4的200 ppm以上。而车站中部的一氧化碳浓度自32 s后增加，受到的波动比较大，且出现一氧化碳浓度降低的现象。 图7. 车站出口及中部附近的一氧化碳浓度变化 3.3. 烟气高度分析 在Pyrosim中添加层区探测设备，以观测烟气高度变化。运行FDS模型，统计出车站左端、车站中部和车站右端烟气高度变化情况如图8所示。车站中部的烟气高度自42 s后开始下降，中部自28 s后开始下降，右端自61 s后开始下降，而车站中部的烟气高度降低得比左端和右端剧烈，且右端的平均高度高于左端和右端，说明当多火源地铁火灾的场景下，火源位置稍偏则对相反方向的区域烟气高度影响较大。当火灾发展到100 s后，左右两端烟气高度下降时，地铁中部的烟气高度呈上升趋势，反之，左右两端烟气高度上升时，地铁中部烟气高度呈下降趋势，说明地铁火灾发展到中后期，左右两端的烟气高度与地铁中部的烟气高度呈相反的上升/下降趋势。 图8. 车站烟气高度变化 3.4. 烟气温度分析 在Pyrosim中添加感温探测器，利用热辐射效应，使得探测器接收到辐射能后引起温度升高，以观测温度变化。运行FDS模型，统计出各个出口烟气温度变化情况如图9所示。四个出口均在37 s后温度开始升高，而出口1和出口2的温度增长幅度高于出口3和出口4，出口1和出口2在110 s达到68℃后开始增速开始放缓，而出口3和出口4在131 s达到62℃后增速开始放缓，说明111 s~131 s时，火灾发展到了燃烧增长时期，已能对人员安全产生威胁。 图9. 各个出口附近的烟气温度变化
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user: 4. 结论 通过模拟仿真的方法，设计热释放速率为3 MW的多火源地铁火灾场景并建立火灾模型，对比分析地铁各个位置的烟气能见度、一氧化碳浓度、烟气高度和烟气温度变化情况，研究发现： 1) 多火源场景中，火源分布位置均匀的情况下，烟气温度的扩散具有对称性，110 s后，烟气开始蔓延至各个出口，地铁火灾进入燃烧增长阶段。 2) 4个出口附近的烟气能见度上升趋势一致，而靠近火源1和火源4的楼梯附近的烟气能见度会在上升的过程出现回落的现象。一氧化碳浓度方面，出口附近持续上升，而车站中部会出现回落，且在305 s后车站中部的一氧化碳浓度回落的幅度更加明显，说明305 s后地铁火灾达到充分发展阶段。 3) 车站中部和车站左端的烟气高度在火灾发展初期下降趋势相似，在110 s后，三个区域的烟气高度开始波动，逐渐趋于稳定，车站右端的烟气高度高于左端和中部，说明车站右端烟气高度到达威胁人身安全的时间更晚。 4) 四个出口的烟气温度在110 s达到68℃后增幅放缓，出口1和出口2的温度始终高于说出口3和出口4，说明110 s后地铁火灾发展到燃烧增长阶段，温度的上升开始到威胁人身安全。
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user: 摘要 林业发展是我国生态建设与经济建设的重要内容。林业既是公益事业，也是一项基础产业，既有不可替代的生态效益，又有可观的经济价值。与过去相比，社会对林业的需求日益多样化，林业的内涵外延不断丰富，林业的多元化功能逐渐凸显，准确测度农户林业生产效率以及分析其影响因素是研究的热点，本文作者对目前林业经济效率的研究与应用现状进行了综述性地介绍。
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user: 1. 引言 关于林业生产效率的研究，国内外研究者各抒己见，并开展了大量研究。由于林业生产效率问题所涉及的领域和学科极为广泛，不同国家和不同地区的条件和发展背景不同，方法的运用也不尽相同。林业生产效率与林产品生产供给行为是林业经济学研究的热点和重点。本文主要就林业投入产出效率、林农生产供给行为展开详细的综述，最后，对已有相关研究进行评述。