DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 非线性Sine-Gordon方程 我们考虑 的特殊情况，(4)~(5)化为标准的Sine-Gordon方程: (6) 其中 ， ，其孤子解[ 3 ] [ 4 ] 为： (7) 其中 ， 是孤子的速度，“±”对应于正反Kink型孤子。
system: [SYSTEM]

user: 4. 无量纲化 量纲是物理学中的一个重要概念，在做理论运算和数值计算时，无量纲化处理可以使理论运算简单，数值运算方便模型中出现的参数如表1所示(参数单位选取国际单位制)： 对应的矩阵为： 其中I、a、 相互独立。根据 定理[ 5 ] 选取I、a、 为基本物理量，然后寻找其余变量的量纲。 以 为例，对应的线性方程组为： 于是， 同理， 其中上述符号一星表示无量纲化后的参数。 将原模型中参数按照上述各式转换，可得方程(6)无量纲化后的方程为： (8) 其中 根据文献[ 6 ] 的直示踪观察表明，DNA链的复制是从某点开始，以一定的速度向前推进，对于大肠杆菌中的DNA，其推进速度约为800 bp/s，这里一个bp长度为 ；由文献[ 6 ] [ 7 ] ，B-DNA中的平均堆积能为： ，氢键的相互作用能为： ；由文献[ 8 ] 我们取局域能的平均值: ；根据文献[ 9 ] 中的结果取 。 模型中的参数在无量纲化前后的数值对比如表2所示。 Table 1 Parameters in the mode I J V z t M (kg) 1 1 0 1 1 0 0 0 L (m) 2 2 1 2 2 1 1 0 T (s) 0 −2 0 −2 −2 −1 0 1 表1. 模型中的参数 Table 2 Comparison of model parameter 原参数 I J 数值 0.0375 eV 0.08 eV 0.25 eV 800 bp/s 无量纲化参数 数值 1 0.15 1 0.32 1 表2. 模型中参数无量纲化前后的对比表
system: [SYSTEM]

user: 5. 数值实验 此类非线性Sine-Gordon方程具有2p-Kink解[ 10 ] ，即 ， 所以在数值计算过程中可选取Dirchlet边界条件。具体考虑如下方程的初边值问题，对非线性Sine-Gordon方程进行有限差分计算[ 11 ] ： (9) 其中 将区域 进行剖分， 为空间步长，且 ， 为时间步长，且 ，本文采用的符号如下： 5.1. 差分格式 对于上述Sine-Gordon方程构造如下差分格式： 格式1： 格式2： 5.2. 局部截断误差 格式1中 、 、 、 分别在网络节点 处做Taylor展开，得到： 所以此格式关于 二阶相容，关于 二阶相容，其截断误差为 。 格式2中 、 、 、 、 、 分别在网络节点 处做Taylor展开，由上一部分分析可知： 所以此格式关于 二阶相容，关于 二阶相容，其截断误差为 。 5.3. 数值计算结果 对(9)在 ， 上做数值实验，取时间步长为 ，空间步长为 ，我们运用MATLAB语言来完成上述数值实验 [ 12 ] 。图1，图2分别表示差分格式得到的正Kink孤子解的曲面，原方程解析解的曲面，误差绝对值的曲面，差分格式得到的正反Kink孤子解的对比曲线。表3，表4分别给出了在上述条件下原方程的解析解，两种差分格式得到的解，误差的绝对值。 图1. 格式1得到的数值解的曲面(a)，Sine-Gordon方程解析解的曲面(b)，误差的绝对值曲面(c)，格式1得到的正反Kink孤子解的对比曲线(d) 图2. 格式1得到的数值解的曲面(a)，Sine-Gordon方程解析解的曲面(b)，误差的绝对值曲面(c)，格式1得到的正反Kink孤子解的对比曲线(d) Table 3 The resulting data of numerical experiment of scheme (i，n) 精确值 格式1得到的解 误差的绝对值 (10，60) (40，200) (110，400) (180，800) 6.283146293782196 表3. 格式1数值实验数据 Table 4 The resulting data of numerical experiment of scheme (i，n) 精确值 格式1得到的解 误差的绝对值 (10，60) (40，200) (110，400) (180，800) 6.283146293782196 表4. 格式2数值实验数据 本文对模型中的一类非线性动力学方程进行数值计算，首先将模型中的系统Hamiltonian量转换成非线性Sine-Gordon方程，然后对模型中的参数进行无量纲化处理，运用两种差分格式对Sine-Gordon方程进行数值实验，并且对数值实验的结果进行误差分析，进而验证了上述数值方法的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 建立了带有媒体报道的H7N9型禽流感模型，研究媒体报道对H7N9型禽流感传染病传播的影响，并得到了模型的基本再生数R 0 。再利用V函数、Dulac函数及极限方程理论等方法对此模型进行了稳定性分析。证明了当R 0 ≤ 1时，无病平衡点全局渐近稳定；当R 0 > 1时，地方病平衡点全局渐近稳定，发现媒体报道对控制H7N9型禽流感有很大的影响。 关键词 :V函数，Dulac函数，全局稳定性，禽流感模型
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 H7N9型禽流感是一种新型禽流感，于2013年3月底在上海和安徽两地率先发现。H7N9型禽流感是全球首次发现的新亚型流感病毒，被该病毒感染均在早期出现发热等症状。H7N9禽流感病毒主要通过人与带病禽畜接触传播，至2013年4月尚未证实此类病毒是否具有人传染人的特性。病例主要分布于北京、上海、江苏、浙江、安徽、山东、河南、台湾、福建、东莞、汕尾等地。截至2015年1月25日，全国已确诊133人，37人死亡，76人痊愈[ 1 ] 。自从H7N9流感爆发后，公共媒体每天都会对感染者数量、死亡病例数量、感染疾病的症状和预防措施等进行大量的报道。如此一来，将大大减少染病者数量。反之，如果没有媒体的报道，很多易感者会因为不注意、不知情而感染；同时，染病者也会因为低估病情可能不去医院治疗，从而将疾病传染给其他易感者或者使其自身病情加重导致死亡。综上，媒体报道会极大地减小疾病感染率，对传染病的控制有极大影响。 数学模型已经成为分析研究传染病传播与控制的一个重要工具，关于媒体报道对传染病传播的研究也有了一些研究结果[ 2 ] -[ 7 ] 。文献[ 8 ] 研究了具有饱和治疗的禽流感动力学模型。文献[ 9 ] 研究了媒体报道对H7N9传播的具体影响。本文在文献[ 9 ] 的基础上改变了H7N9型禽流感的发生率，继续研究媒体报道对H7N9传播的影响，补充了文献[ 9 ] 的结论。
system: [SYSTEM]

user: 2. 模型的建立 把人类分为三类，用 和 分别表示人类易感者，感染者和恢复者数量，把家禽分为两类:易感者和染病者，分别用 和 表示其数量，假设m为人类易感者 数量上限，我们建立带有媒体报道的H7N9禽流感模型： (1) 其中 分别是人和家禽的出生率； 分别是人和家禽的自然死亡率； 是人的恢复率； 分别是人和家禽的因病死亡率； 分别是染病禽类传染人类和染病禽类传染家禽的传染率； 是媒体影响因子，我们假定所有参数是正常数。 由模型(1)前三个方程知 解得 由模型(1)后两个方程知， 解得 故系统(1)所有解均要进入区域 有下面的引理： 引理1：集合 是系统(1)的正向不变集。 对系统(1)定义基本再生数 ，其中 表示禽流感在家禽中的传染率， 表示没有患病家禽时的总的家禽数量， 表示患病家禽的平均染病期。该基本再生数表示当所有家禽都是易感者时，一个患病家禽在其平均染病期所能传染的所有家禽的数量。 下面将在不变集 中讨论系统(1)的解的性态。
system: [SYSTEM]

user: 3. 平衡点的存在性 定理1：当 时，系统(1)仅有无病平衡点 ，当 时，系统有无病平衡点 和地方病平衡点 。 证明：系统(1)有无病平衡点 。同时，我们可以得到 其中 满足 (2) 因为 ，则此方程中二次项系数为正，且经过点 ，由二次曲线的性质知，方程(2)存在惟一的正解 。 所以，当 时，模型有无病平衡点 和地方病平衡点 。 当 时，由 可得，此时 。 即， 不存在地方病平衡点，仅有无病平衡点。
system: [SYSTEM]

user: 4. 平衡点的稳定性 定理2：对于系统(1)，当 时，无病平衡点 全局渐近稳定。 证明：系统(1)在无病平衡点的Jacobian矩阵为： 显然，当 时，Jacobian矩阵所有特征根都是负值，无病平衡点局部渐近稳定；当 时，Jacobian矩阵有正实根，无病平衡点不稳定。 下面证明无病平衡点的全局稳定性。 构造Liapunov函数 ，则 由Lasalle不变原理[ 10 ] 可知：当 时，无病平衡点 全局渐近稳定。 定理3：对于系统(1)，当 时，地方病平衡点 是全局渐近稳定的。 证明：系统(1)的子系统： 易知当 时，该子系统的地方病平衡点全局渐近稳定。 即： ， 。 可得系统(1)的极限子系统： (3) 取Dulac函数为 ，有 由于 ，因此 。 故系统(3)在其最大不变集上无环，系统(3)的地方病平衡点只要存在就全局渐近稳定。再由极限系统理论可知，系统(1)的地方病平衡点全局渐近稳定。
system: [SYSTEM]

user: 5. 数值模拟 接下来，将通过数值模拟直观显示出媒体报道对该发生率下H7N9型禽流感的影响。首先选取参数 ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ，此时 ，由定理2可知无病平衡点全局渐近稳定。在图1中，选取不同的初始值做数值模拟，易看出无病平衡点的全局渐近稳定性。 若令 ， ，其他参数不变，此时 ，由定理3知地方病平衡点全局渐近稳定。在图2中，选取不同的初始值做数值模拟，易发现地方病平衡点的全局渐近稳定性。 最后，通过在初始条件，即初始染病者人数不变的情况下，选取不同的 值来观察媒体报道对该发生率下禽流感(H7N9)规模的影响。取 ， ， ， ， ， ， ， ， ，此时 ，疾病会持续存在。若分别取 ， ， ，进行数值模拟，从图3易发现虽然媒体报道没有影响疾病的动力学性态，但是随着 值的增大，很大程度上减小了最终该发生率下禽流感(H7N9)的患病人数。 图1. 无病平衡点的全局稳定性(患病人数与时间的解曲线) 图2. 地方病平衡点的全局稳定性(禽流感(H7N9)患病人数与时间的解曲线) 图3. 当R 0 > 1时，患病人数与媒体报道系数的关系(地方病平衡点患病人数与时间的解曲线) 综上，当 时，无病平衡点全局渐近稳定，该发生率下的禽流感(H7N9)将会绝灭；当 时，地方病平衡点全局渐近稳定，禽流感(H7N9)最终将保持地方性。由于基本再生数 为禽类的传染率 和总禽类规模 以及禽类的平均染病期 的乘积，故要想根除该发生率下的禽流感(H7N9)必须设法减小 ，可以通过宰杀来缩短染病期 ，即增大 ，也可以通过减少孵化等措施减少出生率 。并由以上分析可知：媒体报道对该发生率下的禽流感(H7N9)传播的阈值没有影响，即就是对基本再生数 没有影响；但随着 的增大，人类的患病规模就会减少。所以当 时，媒体报道对控制该发生率下的禽流感(H7N9)的传播有很大影响。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：观察神经节苷脂(GM1)对脑外伤大鼠大脑皮质中Nogo-A表达的影响，探讨GM1促进脑外伤神经修复的可能机制。方法：采用SPF级SD大鼠100只，随机分为空白对照组(n = 10)、假手术组(n = 20)、损伤后生理盐水组(n = 35)和损伤后GM1组(n = 35)。通过HE染色观察各组大鼠脑组织不同时间点病理情况；用免疫组化的方法观察Nogo-A阳性细胞数量。结果：通过免疫组化的方法观察损伤后生理盐水组：Nogo-A阳性细胞在造模24时即明显升高，至72 h时仍呈升高的趋势；GMl组：Nogo-A的阳性细胞数早期逐渐升高，至24 h时数量最多，之后开始减少，应用GMl后，Nogo-A的阳性细胞数量的增加较为延后。结论：Nogo-A在颅脑损伤后其阳性细胞数量显著增高，抑制中枢神经损伤后的再生，神经节苷脂GM1在脑损伤后可部分抑制Nogo-A的表达，机制可能通过稳定细胞膜、减轻细胞水肿，从而发挥对实验性脑外伤大鼠的神经保护作用。 关键词 :Nogo-A，脑外伤，神经节昔脂
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 目前随着科技的进步，现代化交通工具特别是汽车，电动车等的广泛应用，以及高层建筑的增加，颅脑损伤患者越来越多，颅脑损伤已经成为危害人们健康和生命的一个重要因素。而颅脑损伤后的救治，特别是神经细胞的保护及修复治疗尤为重要。 Nogo-A是由Nogo基因表达的一种具有轴突再生抑制作用的蛋白质分子，自从Nogo-A蛋白及其受体NgR被发现，中枢神经损伤再生机制的研究就成为神经科学研究领域的热点。随着对Nogo-A、NgR研究的深入，人们对其从分子到蛋白，从表达到分布、功能，都有了一定的认识，但仍存在问题和困惑。有人发现，在大鼠颅脑创伤后，阻断或抑制Nogo-A的表达，能够促进中枢神经系统损伤后结构和功能的恢复[ 1 ] 。 神经节苷脂(GM1)是一种脑神经保护剂，具有刺激中枢神经系统损伤后潜在的代偿机制，促进“神经重构”(包括神经细胞的生存、轴突和突触生长)，在细胞的发育、分化、修复神经组织、神经元的可塑性等方面起着重要作用，有利于增加脑循环的血供量；并有利于脑细胞的修复和再生，抑制脑神经元细胞的凋亡[ 2 ] -[ 4 ] ，国内尚未查到从分子生物水平研究GM1治疗颅脑损伤大鼠康复机制的文献报道。因此我们采用大鼠脑外伤模型，观察应用GM1后各时间点脑外伤大鼠大脑皮质Nogo-A的表达变化，初步探讨GM1对Nogo-A的作用。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 采用SPF级SD大鼠100只，随机分为空白对照组(n = 10)、假手术组(n = 20)、损伤后生理盐水组(n = 35)和损伤后GM1组(n = 35)。假手术组20只，假手术组只行头皮切开和颅骨钻孔，缝合术后腹腔注射生理盐水5 d。脑外伤模型70只，分为损伤后生理盐水组35只，伤后腹腔注射生理盐水5 d；GM1组35只，伤后腹腔注射GM1 5 d。以上各组动物分别处理后于12 h，24 h，3 d，5 d四个时间点使其断头致死。将脑组织标本浸泡在30%蔗糖、40 g/L多聚甲醛溶液中，待3天后，用石蜡固定，切片，通过HE染色观察各组新生大鼠脑组织病理情况；用免疫组化的方法观察Nogo-A阳性细胞数量。 药物神经节苷脂(GMl，商品名“申捷”，山东齐鲁制药有限公司生产，生产批号：4101191EN，注射剂，20 mg/2mL)。 2.2. 方法 2.2.1. 动物模型 采用Feeney’s自由落体硬脑膜外撞击方法制造模型。大鼠术前禁食8 h，禁水2 h，将大鼠用10%水合氯醛(400 mg/kg)腹腔注射麻醉，俯卧位固定于手术台上，右侧颅顶部备皮，常规碘酒、酒精消毒，铺无菌巾，选取右侧颅顶旁正中切口，长约 2.5 cm ， 分离皮肤，切开骨膜，向两侧分离，露出约 0.8 cm 2 大小的颅骨，以前囟后 5 mm ， 中线右侧 3.5 mm 处钻开一直径为 5 mm 的骨窗(注意保护矢状窦和硬脑膜)，置入直径为 5 mm 的脚板，用20 g × 30 cm (高度30 cm)的打击能量造成中型脑损伤，脑右顶叶脑挫裂伤致伤面积为4 mm × 4 mm，骨蜡密封颅骨窗，缝合头皮术毕。假手术组只行头皮切开和颅骨钻孔，缝合术后腹腔注射生理盐水5 d。术后大鼠自由进食、饮水，控制室温在18℃~22℃，定时清洁笼具。 2.2.2. 组织取材、染色 在预定时间点用10%水合氯醛(400 mg/kg)腹腔注射麻醉大鼠，仰卧位固定，胸腹部剃毛，常规碘酒、酒精消毒，铺无菌巾，取前正中切口，切开皮肤、皮下组织，打开胸腔，于主动脉根部置一根医用4号缝线，剪开左心室置管入主动脉升部，用丝线结扎固定，剪开右心耳，用0.1 M磷酸盐缓冲液(pH = 7.4)快速灌洗至组织变白，然后用40 g/L多聚甲醛0.1 M磷酸盐缓冲液(PH = 7.4) 500 ml灌注固定，半小时后断头取脑，创伤组取创伤部位周边皮质及对侧相应区域皮质约1.0 cm 3 。正常对照组和假手术组大鼠则取双侧大脑对应顶叶皮质约1.0 cm 3 。标本取出后随即用40 g/L多聚甲醛0.1 M磷酸盐缓冲液(PH = 7.4)固定，72小时后石蜡包埋，连续切片，切片厚度5 mm，以备免疫组织化学染色。 2.2.3. 免疫组织化学检测 各实验动物组脑切片分别采用SABC法进行免疫组化染色，按SABC免疫组化试剂盒说明书中的步骤进行，兔抗大鼠Nogo-A抗体(武汉博士德生物工程有限公司)稀释度为1:150，二抗采用即用型SABC试剂盒内的二抗原液，DAB显色。分别分组检测Nogo-A在脑外伤大鼠脑组织中的表达。 Nogo-A的表达以胞浆及轴突棕黄色着色为阳性，采用Image-Pro Plus6.Oq全自动图像分析系统，每张切片在高倍镜下(10 × 40)随机选取伤侧大脑半球互不重叠的6个视野，测出阳性反应产物的IOD值和面积area，计算出阳性反应产物的平均光密度值 = IOD/area，从而得出统计学数据。 2.3. 统计学分析 所有数据均以均数 ± 标准差( )表示，应用SPSS16.0统计软件分析，各组间比较采用方差分析，以P < 0.05表示差异有统计学意义。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 脑外伤大鼠脑HE染色观察 通过HE染色观察，12 h时间点观察：神经细胞出现水肿，局部神经元出现核仁消失、核固缩现象；24 h时间点观察：神经元水肿，数量有所减少，核仁消失，核固缩；神经基质水肿；72 h时间点观察：大脑皮质神经元数量明显减少，正常结构消失，星形胶质细胞肿胀，出现脑实质坏死，胶质细胞增生。 3.2. 大鼠脑组织Nogo-A表达变化 本实验结果显示Nogo-A蛋白主要在少突胶质细胞表达．此外神经元也有表达，蛋白染色定位于胞浆及突起，呈棕黄色。 通过免疫组化的方法观察损伤后生理盐水组(见表1)：Nogo-A阳性细胞在造模24时即明显升高，至3 d，时仍呈较高水平，5 d开始下降；GMl组：Nogo-A的阳性细胞数早期逐渐升高，至3 d时数量最多，但少于生理盐水组，之后开始减少，应用GMl后，Nogo-A的阳性细胞数量的增加较为延后。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 目前对于Nogo-A和NgR作用机制的研究已经取得了长足进展，针对其作用的各个环节进行干扰、抑制、拮抗来促进受损的神经恢复，都已经取得了一定成果。但是Nogo-A和NgR复杂信号转导途径的面纱还没有揭开，同时二者作为正常神经纤维髓鞘的组成成分[ 5 ] ，其生理功能目前还不甚明确，还需要更深入的研究。国内外对于Nogo-A及其受体的表达研究主要是针对缺血缺氧性脑损伤，脑梗死及脊髓损伤的研究[ 6 ] -[ 16 ] ，对于脑外伤后脑组织中Nogo-A及其受体的表达研究报导较少，但目前研究发现，在颅脑创伤、局灶脑缺血后Nogo-A蛋白水平明显升高，其升高程度与脑损伤严重程度呈正相关，并与预后有密切关系。因此，Nogo-A蛋白可作为判断颅脑创伤程度、指导治疗及评价预后的敏感性生化指标[ 5 ] [ 17 ] [ 18 ] 。 神经节苷脂在中枢神经系统中含量尤为丰富，外源性神经节苷脂人血后与脂蛋白结合，可通过血脑屏障进入神经系统，尤其高度局限于受损病灶区域，嵌合于神经细胞膜中，参与神经重构的生理过程，从而促进神经细胞修复和功能的恢复；另外，其可通过抑制脂质过氧化反应及减少兴奋性氨基酸的释放，减轻脑损害；还可促进细胞膜各种酶活性恢复，防止钙超载，减轻血管痉挛及脑水肿，发挥脑保护作用[ 19 ] [ 20 ] 。 研究发现神经节苷脂具有良好的脑细胞保护作用，其机制可能是抑制Nogo-A蛋白表达，降低血清Nogo-A蛋白水平密切相关[ 21 ] [ 22 ] 。 Table 1 The expression of Nogo-A on the edge of the trauma of focal brain tissu 组别 例数 平均光密度值 N 伤后12 h 24 h 3 d 5 d 对照组 10 0.00685 ± 0.00209 假手术组 20 0.00751 ± 0.00276 损伤后生理盐水组 * 35 0.01058 ± 0.00391 * 0.04397 ± 0.00375 * 0.04127 ± 0.00408 0.02150 ± 0.00232 * 损伤后GM1 * 35 0.00926 ± 0.00299 0.02733 ± 0.00267 * 0.03786 ± 0.00305 0.02909 ± 0.00313 * 表1. Nogo-A在创伤灶边缘脑组织中表达 (与假手术组比较， * P < 0.05) 本研究采用大鼠颅脑损伤模型研究神经节苷脂对脑外伤大鼠大脑皮质Nogo-A表达的影响。结果发现，与空白对照组及假手术组比较。损伤后生理盐水组：Nogo-A阳性细胞在造模24时即明显升高，至3 d时仍呈较高水平，5 d开始下降；GM1组：Nogo-A的阳性细胞数早期逐渐升高，至3 d时数量最多，但少于生理盐水组，之后开始减少，应用GM1后，Nogo-A的阳性细胞数量的增加较为延后。 说明神经节苷脂具有较好的神经保护作用，其作用机制可能是抑制Nogo-A蛋白表达。Nogo-A在颅脑损伤后其阳性细胞数量显著增高，抑制中枢神经损伤后的再生，神经节苷脂GM1在脑损伤后可部分抑制Nogo-A的表达，可能通过稳定细胞膜、减轻细胞水肿，从而发挥对实验性脑外伤大鼠的神经保护作用。但是对于如何稳定细胞膜，以及如何减轻细胞水肿等的分子机制还有待于进一步研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 根据甲型H1N1流感疫情的传播机理和特点构建数学模型，得到控制疾病流行与否的阈值R 0 ，同时以北京2009年疫情爆发时发布的防控动态报告数据为支撑，对模型进行仿真模拟，模型中各参数意义明确，来源有据，与疫情传播过程密切相关，实现了疫情传播过程的拟合，更精确直观的刻画甲型H1N1流感的发展，对参数敏感性进行分析，从而为防控疫情提供决策和科学意义。 关键词 :甲型H1N1流感，基本再生数，仿真模拟
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 甲型H1N1流感是威胁人类的传染病，2009年3月墨西哥爆发人感染猪流感的疫情，并迅速在全球范围内蔓延。09年的5月16日，北京首次报告一例输入性甲型H1N1流感确诊病例 [ 1 ] 。之后的北京市甲型H1N1流感处于多发爆发的状态，图1是通过北京2009年疫情爆发时发布的防控动态报告统计出的6月份日发病数的曲线。 通过图1可以看出发病者在不断的增加，呈现上升趋势。防控的形势不容乐观。需要积极应对。甲型H1N1流感虽然临床资料相对比较丰富。但利用数学模型研究甲型H1N1流感并不多见，且大家都针对稳定性分析，很少对实际数据拟合和控制 [ 2 ] 。本文研究的甲型H1N1流感的数学模型，是根据发病机理，流行规律和发病特点建立的，甲型H1N1流感主要以流感病人为传染源，无症状者也具有传染性，有效传染期为发病前一天至发病后七天，发病是指是以发热为显著症状来判断是否发病的，甲型H1N1流感病毒在潜伏期的后期就已经具有传染性了，但是传染性最强的阶段应该是在发病之后 [ 3 ] 。所以模型根据北京市的防控措施建立了相应的潜伏期(E)和集中发热观察的疑似感染者(H)，模型如下。
system: [SYSTEM]

user: 2. 甲型H1N1流感模型 通过甲型H1N1流感传播的实际情况，建立以下模型： (1) 其中S为易感者，E为潜伏者，H为具有发热症状的疑似染病者，I为感染者，R为恢复者， 为易感者被潜伏者感染的发生率， 为具有发热症状的疑似染病者感染易感者的发生率， 为感染者感染 易感者的发生率，参数δ为解除观察的发热疑似染病者返回易感者的转化率，ω为潜伏者到发热者的转化率，m为发热症状的疑似染病者到感染者的转化率，d为死亡率，γ为恢复率。总人数 通过计算可以得到系统(1)具有无病平衡点 。由上面的甲型H1N1流感模型我们要想知道疾病是否爆发和流行，要计算基本再生数R 0 ，在无病平衡点处求基本再生数如下[ 4 ] ： 图1. 北京市2009年6月11日至6月30日甲型H1N1流感发病数 接下来，定义F和V为f和v分别在无病平衡点处对有关疾病变量求导： 有 又由 ，得到
system: [SYSTEM]

user: 3. 数值拟合 通过北京市疾病预防控制中心的法定传染病疫情报告甲型H1N1流感的防控情况简报的日报数据中统计出表1数据[ 5 ] 。 表2的数值是根据网上数据和其他学术论文所得到和估计的。 以下两幅图(见图2)是从数值角度出发，以图形形式展示模型模拟结果和实际数据。实际数据是根据表1中统计2009年北京市甲型H1N1流感统计实际发病病例数和模型模拟进行拟合的。可以看出本文模型可以准确刻画甲型H1N1流感发病过程。考虑了人为控制因素的影响，依据模型预测的结果和疫情发展数据还是相对准确的。 Table 1 Statistics of the influenza A (H1N1) in Beijing in 200 日期 累计甲型H1N1流感确诊病例(I) 痊愈出院(R) 在院 累计发热病例医学观察(H) 急诊就诊人数(N) 2009/6/11 29 14 15 628 / 2009/6/12 33 13 20 671 66298 2009/6/13 37 13 24 702 62063 2009/6/14 38 19 19 702 39216 2009/6/15 42 21 21 748 / 2009/6/16 50 25 25 794 / 2009/6/17 53 29 24 827 65686 2009/6/18 55 32 23 885 67200 2009/6/19 / / / / / 2009/6/20 68 / / / / 2009/6/21 74 48 26 1010 / 2009/6/22 81 48 33 1042 38213 2009/6/23 / / / / / 2009/6/24 87 58 29 1072 71452 2009/6/25 / / / / / 2009/6/26 103 / / / / 2009/6/27 106 75 31 1221 / 2009/6/28 112 79 33 1246 / 2009/6/29 120 / / / / 2009/6/30 134 92 42 1304 70826 表1. 2009年北京市甲型H1N1流感统计表 注：上表“/”表示无实际数据。通过表的实际数据，可以看出每日的病情处于增长状态，累计发生发热症状的人也逐渐在增加，但是每日的门诊量相对平稳，无死亡病例。 Table 2 The parameter estimation of model (1 参数 数值 单位 说明 来源 δ 0.143 月 解除疑似发病者返回易感者的转化率 参数估计 ω 2 月 潜伏者到疑似发病者转化率 参数估计 m 0.00143 月 疑似发病者确诊为感染者的转化率 参数估计 γ 0.068 月 恢复率 参数估计 d 0.01 月 死亡率 [ 6 ] 表2. 有关模型(1)中的参数估计 图3是当模型中所有数值不加以控制的拟合曲线，可以证明当不采取措施时疾病将快速发展，并且将处于大规模爆发状。 当 时，无病平衡点E 0 是局部渐进稳定的(见图4)。其参数取值为 ， ， ， ， ， ， ， ， 。 当 时，正平衡点E * 是局部渐进稳定的(见图5)。其参数取值为 ， ， ， ， ， ， ， ， 。 图2. 星代表的是实际北京甲型H1N1的发病实际病例，蓝色箱式图代表预测数据的分散情况统计，绿色线代表模型拟合结果 图3. 不采取控制措施的情况下E，H，I，R的变化情况 图4. 当R 0 < 1时无病平衡点是局部渐进稳定的 图5. 当R 0 > 1时正平衡点是局部渐进稳定的
system: [SYSTEM]

user: 4. 参数敏感性分析 数学模型中基本再生数R 0 是一个很重要的指标，表示的是人在单位时间内所传染人的个数，当 时疾病将会灭亡，当 时疾病将会爆发或者处于平稳流行。以下是数学模型中参数对R 0 的敏感性分析。 从图6可以看出随着β 1 ，β 2 ，β 3 的增大，基本再生数R 0 也不断增大。所以我们要人为的干预这几项的传染率。 图6. 疾病爆发阈值R 0 随β 1 ，β 2 ，β 3 变化图 图7. 疾病爆发阈值R 0 随β 2 ，β 3 变化图 从上面的模拟图(图7)可以看出当β 2 ，β 3 同时影响基本再生数R 0 时，β 2 比β 3 影响的程度高。所以我们要着重控制β 2 的发生率。控制具有发热症状的疑似感染者，对这样的具有发病症状的人进行隔离和观 察有助于使疫情得到控制。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 本论文根据目前掌握的甲型H1N1流感数据，以数学模型为工具建立的关于甲型H1N1流感的传染病模型和目标函数，分析了甲流的传播规律，寻求了控制传染病蔓延的最优控制策略。甲型H1N1流感的传染病模型不仅对今后的传染病提供了理论依据。而且为预防控制它的传播也有实际的指导意义。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文研究中国大陆1999~2011年除西藏外各省份的工业用水效率并提出改善意见。文章应用方向距离函数(DDF)建立四个模型——效率模型、新鲜水模型、废水模型和替代模型，用以计算各地工业用水的无效率分数，衡量效率水平及提升潜力，说明新鲜水可节约程度、废水可减排程度和新鲜水能被循环用水替代的程度。研究表明，拥有丰富矿产资源的贫水省份或水资源丰富的省份工业用水效率低下，而北京、上海这类经济发达但缺水严重的省份工业用水效率较高。 关键词 :工业用水，新鲜水，循环用水，废水，效率
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 中国工业经济持续发展，工业用水不断攀升。然而，中国淡水资源贫乏，是国际公认的贫水大国。水资源供不应求的现实，使得不断增加的工业用水需求陷入窘境。此外，工业废水排放长期居高不下，水生态和水环境受工业废水污染的情况时有发生，这进一步加剧水资源短缺。 应对水资源短缺的重要手段是工业节水，其核心是提高用水效率。由于存在地区差异，包括经济发展情况、工业结构以及水资源禀赋等方面的差异，各地实行统一的工业节水政策显然是不合适的。本文基于省际差异，分析各地的工业用水情况，量化估计省际工业用水效率，分析效率损失背后的原因，测度效率提升的潜力，探讨效率提升的途径，这对提高工业用水效率、落实“三条红线”政策、缓解水资源紧缺和建设可持续发展社会意义重大。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究方法、模型构建和数据 本文应用方向距离函数(DDF)原理构建四个模型实现两个目标：一是估计各地区的工业用水效率；二是测算通过节约新鲜水、减少废水排放或增加循环用水等方式所能达到的工业用水效率提升水平。首先，构建效率模型计算各地区的无效率分数——无效率分数表明在没有牺牲好的产出或增加新的投入的情况下，工业用水能被节约的程度。然后，构建新鲜水模型测度各地工业用新鲜水的节约潜力，构建废水模型测度各地工业废水的减排潜力，构建替代模型测度各地工业用新鲜水能被循环用水替代的潜力。 1 2.1. 研究方法：方向距离函数(DDF) 令 、 和 分别表示经济生产的l维投入向量、m维好产出向量和r维坏产出向量，那么输出集可以定义为： 可见，输出集包含利用投入向量所能生产的所有可能的产出向量。 假定经济生产的好产出和坏产出满足“零结合”条件，即生产过程不带来坏产出的唯一途径就是不生产，或者说没有坏产出的同时也不会有好产出。 2 DDF原理可以找出在经济生产中减少投入、增加好产出且减少坏产出的可能。令 、 和 表示投入方向向量、好产出方向向量和坏产出方向向量，则方向距离函数 可以表示为 3 此时， 、 和 分别刻画经济生产单元 到生产前沿面的的投入方向距离、好产出方向距离和坏产出方向距离，即相对于效率最高的生产前沿面而言，该生产单元可以在 方向上减少β单位投入，在 方向上增加β单位好产出，同时在 方向上降低β单位坏产出。 假定存在N个地区，对于给定的地区 ，令x k 表示该地区的l维投入向量，y k 表示该地区的m维好产出向量，b k 表示该地区的r维坏产出向量。地区k的方向距离函数 可以通过如下线性规划计算得到： (1) (2) (3) (4) (5) (6) 其中 为地区i对应的权重， 为地区k在 ( 或 )方向上的投入减少距离(好产出增加距离或坏产出减少距离)。(2)、(3)、(4)三式左边的线性组合表示能通过N个地区线性拟合得到的所有生产可能性；(2)、(3)、(4)三式的右边部分表示地区k减少 投入、增加 好产出、降低 坏产出；(4) 式的等号由“零结合”条件而来；(5) 式意味着这N个地区的线性组合应满足规模报酬可变假设；最后，(1)式给出地区k到达生产前沿面的距离，即地区k的无效率分数。 上述模型其实是规模报酬可变的非参数模型，它在DDF原理下计算得出各地区的无效率分数。注意，该规模报酬可变模型存在一个缺陷，即最值会影响效率估算结果。这是因为(5)式使具有最小投入x、最大好产出y或最大(小)坏产出b的地区无法通过其它地区线性拟合，这样，具有最值的地区会被模型估算为无效率分数为0，即位于生产前沿面上。为此，本文称真正有效率的无效率分数为0的地区集为“真生产前沿面”，由模型缺陷导致的无效率分数为0的地区集为“伪生产前沿面”。对无效率分数为0的地区，可以通过分析原始数据鉴定它们是属于真生产前沿，还是属于伪生产前沿。 2.2. 模型构建 2.2.1. 新鲜水模型 新鲜水模型用来计算在不增加新鲜水以外的其它投入和不减少好产出的条件下，新鲜水可以被节约的百分比。新鲜水模型为： (7) (8) (9) (10) (11) (12) 其中 和y分别代表投入向量和好产出向量，x是除新鲜水外的投入，f是新鲜水投入。 首先，新鲜水模型不考虑坏产出；其次，新鲜水模型将x方向向量和y方向向量取为0向量，并将新鲜水方向向量取为f k 。这意味着该模型只关心新鲜水投入的减少，而不关心其它投入的减少或好产出的增加，更不关心坏产出到底是增加还是减少。事实上，(9)式中的 表示地区k在用水效率提高后所消耗的新鲜水量，β k 代表新鲜水的节约强度(百分比)。 2.2.2. 废水模型 同理，废水模型只考虑废水排放的减少： (13) (14) (15) (16) (17) (18) 其中x、y和w分别代表投入向量、好产出向量和废水排放，即经济生产的坏产出以废水排放为代表。该模型计算在不增加投入和不减少好产出的条件下，地区k通过提高用水效率所能实现的废水减排强度(百分比)。 2.2.3. 效率模型 效率模型用于计算各地区工业用水的无效率分数。无效率分数衡量的是，用水效率提高后，工业用水总量和废水排放所能减少的强度(百分比)，其中工业用水总量由新鲜水和循环用水两部分组成。即是考虑在不增加其它投入和不减少好产出的条件下，用水效率提高使工业生产在减少用水总量的同时同比例减排废水。这是因为，有理由相信当工业用水总量下降时，废水排放会同比例下降。 效率模型的具体表示如下： (19) (20) (21) (22) (23) (24) (25) 其中 、y和w分别代表投入向量、好产出向量和废水排放，x是除工业用水外的投入，t是包含新鲜水和循环用水在内的工业用水总投入。该模型计算在不增加其它投入和不减少好产出的情况下，地区k通过提高用水效率所能实现的工业用水总量减少和废水减排强度(百分比)。 2.2.4. 替代模型 替代模型计算在不增加其它投入和不减少好产出的条件下，以循环用水替代新鲜水的方式，所能达到的新鲜水节约强度(百分比)。替代模型具体表示为： (26) (27) (28) (29) (30) (31) (32) (33) 相较于效率模型考虑工业用水总量t，替代模型分别考虑新鲜水f和循环用水r两部分，并认为用水效率提高带来的新鲜水节约、循环用水增加和废水减排的强度一致——新鲜水使用和废水排放下降，然而循环用水上升。 2.3. 数据 本文所使用的数据来自历年《中国环境年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》。数据包括1999~2011年除西藏外中国大陆各省(直辖市、自治区)的7类工业指标：资本投入、劳动投入、工业产值(好产出)、废水排放(坏产出)、工业用水总量、新鲜用水和循环用水，由此组成的面板数据共2730个数据值。 4
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果和分析 3.1. 工业用水效率及分析 根据各省份无效率分数的计算结果，可以把它们分为四类地区：前沿效率地区、高效地区、低效地区和极低效地区(见表1)。表1中，有9个省份的无效率分数在1999~2011年间几乎都为0值。勘查原始数据发现，江苏、海南、广西和福建的无效率分数为0，源于其数据中出现的极值。 用水效率比较高的地区主要集中在缺水区。长期以来，水资源贫乏的现实激励这些地区不得不通过改进生产中的节水技术、提高废水处理和循环水再生能力、升级产业结构来实现高效用水。相比之下，水资源丰富的省份和矿产资源丰富的省份多是低效用水的地区。丰富的水资源往往会使提高工业用水效率的努力程度偏低，丰富的矿产资源则会导致特定的高耗水产业成为当地工业经济发展的主导产业，这都不利于工业节水。 3.2. 提高工业用水效率的途径及分析 (1) 节约新鲜用水和减少废水排放 根据新鲜水模型和废水模型的计算结果，山西、黑龙江、重庆、湖南、安徽、浙江、吉林和辽宁等8个省份节约工业用新鲜水和减少工业废水排放的潜力巨大。改进煤炭产业的用水技术、升级废水处理设备是山西提高工业用水效率的有效途径；其它7个省份位于水资源较为丰富的地区，提高工业水价，利用价格机制有助于它们提高工业用水效率。重庆、湖南、安徽、浙江、吉林和辽宁这6个省份的工业用新鲜水节约潜力大于工业废水减排潜力，因此，制定政策激励工业企业节约新鲜用水要比严格管制废水排放更加有效。 (2) 减少工业用水总量和提高循环用水率 根据效率模型和替代模型的计算结果，全国有2/5的省份具有很大的工业节水潜力，可以通过综合运用改进用水技术、升级废水处理设备以及增加循环用水的方式来提高工业用水效率。尤其，在山西、黑龙江、广西、贵州、云南和新疆等省份，有超过60%的工业用水可以被节约，同时有超过60%的工业用新鲜水可以被循环用水替代。 在宁夏、甘肃、陕西、湖南、福建和吉林等省份，改进用水技术的可能性不大，而提高循环用水率的空间较大，即可以通过安装或升级循环用水系统来提高工业用水效率。相反，在四川和河南等地，通过改进工业用水技术节约总用水量的潜力较大，这类政策则更有助于提高工业用水效率。 Table 1 Regional classification of industrial water use efficienc 效率类别(无效分数范围) 地区 前沿效率(D = 0) 真前沿地区：北京、天津、上海、山东、广东 伪前沿地区：海南、江苏、福建、广西 5 高效(0 < D ≤ 0.30) 江西、湖南、浙江 低效(0.30 < D ≤ 0.50) 四川、吉林、陕西、辽宁、内蒙古、甘肃、河南、贵州 极其低效(D > 0.50) 宁夏、湖北、安徽、重庆、新疆、黑龙江、河北、云南、山西 表1. 各地区所属工业用水效率类别
system: [SYSTEM]

user: 4. 研究结论 从1999年到2011年间，中国工业用水效率显著增加，2006年至2011年的增加速度比前7年更为迅速。十一五规划和“三条红线”政策起了很大作用。北京、天津、上海、山东和广东等省份处于我国工业用水的效率前沿面。低新鲜用水量、高循环用水使用率和低废水排放量是这些地区的共同特征。从水资源分布上看，这些用水高效的地区主要集中于缺水区或严重缺水区。 6 工业用水效率较低的省份有：河北、湖北、山西、黑龙江、安徽、河南、贵州、新疆、云南和宁夏。这些省份的工业经济发展高度依赖高耗水产业。其中，云南、贵州和新疆等西部省份的工业用水效率不增反降。相反，内蒙古、辽宁、吉林、江西、四川、山西和甘肃等省份的工业用水效率提高迅速。 基于省际差异，本研究提出以下政策建议：首先，政府应该坚定不移落实并推进“三条红线”政策。第二，各地政府应基于本地的工业发展特点完善并推进工业用水政策。第三，各地政府应运用不同政策工具提高工业用水效率。山西、黑龙江、浙江、福建、湖北、广西、重庆和云南等8个省份节约新鲜用水和减少废水排放的潜力巨大，政府不仅要出台政策激励工业企业少取水也要严格监管推进工业废水减排。重庆、湖南、安徽、浙江、吉林和辽宁这6个省份的新鲜用水节约潜力要大于废水减排潜力，激励节约新鲜用水的政策比限制废水排放的政策更有效。山西、黑龙江、福建、湖北、广西、云南、宁夏、甘肃、贵州和新疆等地的政府应重点出台政策提高工业循环用水率。第四，各地工业部门应采用不同途径提高工业用水效率。宁夏、甘肃、陕西、湖南、福建和吉林等地应重点通过改进循环供水系统来提高工业用水效率。四川、河南等地则应通过改进生产技术节约总用水量来提高工业用水效率。总体上，全国有2/5以上的地区可以通过综合运用改进用水技术、升级废水处理设备和改进循环供水系统的方式提高工业用水效率。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 有关「切る」的先行研究很多，但基于视频语料库以认知语义学的原理研究多义词「切る」的尚未发现。本文基于《JV Finder》视频语料库，通过隐喻和转喻两个观点入手，探讨多义词「切る」的语义特征，并对义项之间的关联性进行阐释。除了对本动词「切る」进行分析之外，也列举相关的复合动词，对其扩展义进行周详解释。比较抽象的惯用句和“不可分解型”的复合动词(語彙的複合動詞)的学习，建议结合视频语料库的多媒体立体语境提供的信息，加深多义词「切る」的语义扩张的理解。考察结果发现「切る」的扩展义在日剧口语对白里大部分是隐喻用法。 关键词 :视频语料库，切る，隐喻，转喻，扩展义
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 一词多义是语言词汇中极普遍的现象，它是历史发展的必然结果。词义可分为基本义和扩展义(或延伸义、引申义)。前者指的是词汇的原义，一般来说是具体的、人类最初认识事物的意义；后者指的是从原义派生出来的词[ 1 ] 。 现代语言学理论认为隐喻和转喻是多义生成的两种主要方式，是语言发展中语义“演变”的重要途径 [ 2 ] 。 关于隐喻、转喻的概念籾山洋介(2002)解释如下： 隐喻：基于两个事物或概念之间存在的某种相似性，用一种事物或概念的表现形式来表示另一种事物或概念。(笔者译) [ 3 ] 。 转喻：基于两个事物或概念之间存在的某种临近性或者关联性，用一种事物或概念的表现形式来表示另一种事物或概念。(笔者译) [ 3 ] 。 隐喻建立在事物或概念间存在的形状、功能等方面的相似关系的基础上；而转喻则强调两种事物或概念间存在的相邻关系。如时间上的邻接关系、手段与目的之间的关系、部分与整体之间的关系等。 多义词「切る」的语义很多，为了便于理解它的各种认知语义，拙稿试图基于视频语料库，探讨其语义特征。因此有必要了解视频语料库应用于外语教学的重要意义。 视频语料库在基于字幕提供真实的文本平面语境的同时，还提供语言具体使用的场面、背景以及说话人伴随的肢体语言，即：多媒体立体语境 [ 4 ] 。 由于多媒体语境提供的信息远远多于文本语境，因此可以说其认知支点丰富，多种感官刺激使原本抽象的情景语境形象化、具体化，使新语境、新知识的吸纳更为快捷。 影视作品中语境的显著特点是多元、立体，具有丰富的认知支点，能够促进学习者调动所有的感官通道去理解语义。 先行研究有森田良行(1989) [ 5 ] 、姬野昌子(1999) [ 6 ] 、ジャマシイ(1998) [ 7 ] 、李暻洙(1997) [ 8 ] 、杉村泰(2008) [ 9 ] 。他们把复合动词「～切る」的意义分为：“切断”、“终结”、“完了”、“极度”、“满怀自信”等几类。然而，对于“终结”与“完了”，“完了”与“极度”之间的异同解释却极其模糊。特别是「言い切る」「思い切る」「諦めきる」的定位，在研究者之间意见并不统一。这样的分类方法，对于日语学习者来说无疑会造成理解上的负担。拙稿建议像这样“不可分解型”的复合动词的学习，最好结合视频语料库的多媒体立体语境提供的信息加深多义词「切る」的语义扩张的理解。 許永蘭(2008) [ 10 ] 从隐喻的观点对「切る」进行分析，总结出7种用法，并进行了“语境上的语义”(文脈的意味)和百科事典的语义(百科事典的意味)的认定。该认定对多义词的语义扩张分析起着重要作用，其意义大于之前的先行研究的分类方法。但是该文只对本动词「切る」的义项进行分析，未涉及「切る」的复合动词，并且对「たんかを切る」这样的比较抽象的难以理解的惯用句没有进行分析。 本研究里使用的语料库是《JV Finder》(刘玉琴等，2013) [ 11 ] 。该语料库是一个日语多媒体立体语境的平台，作为准JSL的日语语境输入途径，系统提供了在线的基于词汇以及场景的视频片段检索功能。截止到2014年7月该语料库收录了40部带有汉语和日语双语字幕的影视剧，共计时长330小时左右，以校园、爱情、职场、家庭等为主题，视频大小为200 G左右。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结语 基于《JV Finder》视频语料库考察多义词「切る」的语义发现有13个，一般都是扩展义的隐喻用法。仅仅借助平面语料库学习多义词很难理解其扩展义。尤其惯用句的学习难度大。比如「たんかを切る」这样的比较抽象的惯用句，利用庞大的“少納言”书面语料库也只出现2个例子，均出自国会会议录和报纸的例子，很难理解其语义。拙稿建议利用多模态的视频语料库，虽然关键词的例子没有平面语料库的例子多，但是多媒体立体语境提供的信息远远多于文本语境，因此可以说其认知支点丰富，多种感官刺激使原本抽象的情景语境形象化、具体化，使新语境、新知识的吸纳更为快捷。视频语料库的应用将有助于学习者对多义词的语义扩张的理解，给学习者提供了多义词学习的有效途径和方法。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 基于DCS架构的自来水厂智能控制系统对供水各环节监测点的数据采集、自动调节和监控管理，通过对工艺进行理论分析、数据跟踪分析、模型仿真、现场实验等，确立有效可靠的控制策略和方案，实现了城市供水的自动化、信息化、智能化。DCS硬件系统拥有多层面冗余配置，确保系统长期可靠运行；软件系统突破单站控制的模式，各单元的协同统筹，实现整体化的管理；过程控制与通讯技术的有效融合，实现细致的运行评估。DCS智能控制系统在网络拓扑结构设计上遵循实时、可靠、先进、开放、易维护等基本原则，具有管理控制一体化、动态的生产调度、先进过程控制及优化、故障处理专家系统等特性。通过上海月浦水厂项目应用表明，基于DCS架构的自来水厂智能控制系统适应自来水厂现场实际，满足于供水行业降低成本、提高管理、完善服务的发展方向，为自来水厂稳定运行，提高供水质量，达到节能降耗及实现现代化管理提供了可靠的技术保障，同时构建了智慧城市的一部分。 关键词 :自来水厂，DCS，智能控制，专家系统，智慧城市
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 自来水厂智能控制系统解决方案面向各种自来水厂，将自来水厂的取水、制水、配水等过程作为一个完整的体系，通过工艺与控制的有效融合，采用多参数智能化运行控制策略，以供水全流程节能降耗为目标 [ 1 ] ，以保证安全供水为约束条件，提供自来水厂自动化、信息化、智能化的控制。 基于DCS架构的自来水厂智能控制系统解决了城市自来水厂对供水各环节监测点的数据采集、自动调节和监控管理。自来水厂的工作人员及管理人员可以对工艺设备全程监控，实时掌握全厂的运作情况，及时发现并处置故障隐患，减少不必要的损失，节约运行成本，提高管理效率，保证供水质量，从而实现了供水的信息化、智能化。
system: [SYSTEM]

user: 2. 基于DCS的自来水厂智能控制系统结构 基于DCS的自来水厂智能控制系统解决方案的体系结构包括自来水厂工艺流程体系、硬件体系、软件体系、智能控制体系，整体结构可参考概览图1。 2.1. 自来水厂工艺流程体系 自来水厂净水工艺取决于取水水源的水质情况和供水水质要求，每种工艺都包括不同的组成部分和流程，每个组成部分都有其各自的运行控制要求和处理措施。 常规的自来水厂净水工艺包括取水泵站、加药配水系统、机械混合、折板絮凝、平流沉淀、V型滤池过滤，处理后的水经加氯消毒后进入清水池，在吸水井前投加氨和补氯后，经送水泵房水泵泵提升由清水输水管网送至配水管网。污泥采用重力浓缩、机械脱水处理方式 [ 2 ] 。工艺流程图如图2所示。 对不同的工艺系统要实现有效控制，需要对工艺流程进行理论分析、数据跟踪分析、模型仿真、现场实验等，从而确立有效可靠的控制策略和方案。 图1. 基于DCS的自来水厂智能控制系统概览 图2. 常规自来水厂工艺流程图 2.2. 自来水厂智能控制系统硬件体系 基于DCS架构的自来水厂智能控制系统是自来水厂实现监测、控制、通讯、人机界面(HMI)的有机组合。硬件系统解决方案是面向整个生产过程的先进过程控制系统，该系统采用操作站、控制器、通讯网路、电源多层面冗余配置，确保系统长期可靠运行。系统拥有高可靠性的硬件设计和内嵌专业化的控制算法，冗余的以太网通讯网络和现场总线通讯网络。 根据集中管理与分散控制相结合的原则，控制系统采用两级分布式结构，一级是厂级中央控制中心(上位管理)，二级是现场区域控制分站(现场控制)。整个系统由一个中央控制室、若干个现场控制站组成，中央控制室与现场控制站之间通过网络进行通讯，组成一个DCS 控制系统。系统架构如图3所示。 硬件系统的合理选择，对于智能控制系统的总体设计、方案配置、设备选型、安装调试、运行维护以及整体工艺系统的稳定运行非常重要 [ 3 ] 。通过硬件设备的有机组合，来协同完成对自来水厂的运行监测、数据传输、计算处理、控制命令的响应等。 2.3. 自来水厂智能控制系统软件体系 软件体系是系统中通讯协议、人机界面(HMI)、数据处理、实时优化控制的有机组合。 基于DCS架构的自来水厂智能控制系统解决方案的软件系统包括操作系统软件、HMI监控组态软件、控制器可视化编程软件、数据库管理软件、优化控制软件和专门针对自来水厂综合智能控制系统的SCADA应用软 图3. DCS控制系统硬件架构 件 [ 4 ] 。系统将逐步突破单站控制的模式，进行各单元的协同统筹，实现整体化的管理，通过过程控制与通讯技术的有效融合，实现细致的运行评估，以及集中专家控制、故障处理和操作指导。基于DCS架构的自来水厂智能控制系统软件界面如图4。 2.4. 自来水厂智能控制体系 基于DCS架构的智能控制系统在网络拓扑结构设计上遵循实时、可靠、先进、开放、易维护等基本原则，是集控制、联锁、数据采集、设备管理和无线通讯系统等功能为一体的智能过程控制系统。系统由中央控制室和现场控制站组成，各站之间通过工业以太网络通讯联接。 2.4.1. 中央控制室 中央控制室是全厂的控制管理中心，中央智能控制系统软件的主要功能有： 1) 信息处理功能：即生成全厂工艺流程图、变配电系统实时动态图，提供友善的中文人机界面，生成历史数据、报警、趋势图。自动定时打印各类生产运行管理报表。 2) 设备的控制功能：即在基于图形和中文菜单的方式上，操作人员在中控室操作员站通过键盘或鼠标对现场控制站的控制参数进行在线修改。在下级释放控制优先权的情况下，对生产过程进行厂级的控制。具有计算机辅助调度功能，可根据出厂压力自动提出配泵方案。 3) 通讯功能：中央智能控制系统与其它系统进行通讯，如与各现场控制主站、与公司总部计算机辅助调度系统中心站之间的通讯。 图4. 基于DCS架构的自来水厂智能控制系统软件界面 4) 系统优化运行管理功能：包括具有计算机辅助调度功能，可根据出厂压力自动提出合理配泵方案；运用加药系统自适应控制软件的“单位源水浊度–加矾量曲线”，给生产中的加矾参数设定提供优化依据；运用泵/马达寿命管理软件，为水厂泵/马达等主要设备的运行、维护和保养提供科学的依据[ 5 ] 。 2.4.2. 现场控制站 现场控制站的软件用来完成生产工艺的自动控制全部任务，包括顺序逻辑控制、模拟量采集和PID调节控制[ 6 ] 。它主要能完成以下功能： 1) 顺序逻辑控制：包括取水泵站、送水泵站机组及滤池各阀门、风机、冲洗水泵等设备之间的联动控制等。 2) 模拟量采集：包括配电间及高压电机的电流、电压、功率、电度量的采集，以及浊度、余氯、水流量、压力、PH值、温度、液位等工艺信号的采集。 3) PID调节控制：加矾及加氯部分的PID调节控制和V型滤池出水调节阀的自动控制。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于DCS架构的自来水厂智能控制系统性能特点 3.1. 管理控制一体化 遵循“集中管理，分散控制”原则，通过计算机、控制系统、网络系统等先进媒质，整合生产整体调度和工艺运行监督控制的综合信息，在中央控制室集中控制，减少运行维护人员，达到减员增效的目的。实现了全厂的管理控制一体化。 3.2. 有效的通讯控制网络 系统采用基于双绞线/光纤的工业以太通讯网络，可与其他现场PLC子站、就地智能设备、智能仪表等现场总线产品以通讯方式进行无缝链接，保证了全厂信息网络的快速传递、稳定运行。 3.3. 动态的生产调度 利用自动采集到的实时数据与实验室的分析数据，经过分析加工处理，形成整个水厂水量、水质、能耗、药耗等数据以图表或图形方式表示出来，管理人员可及时按其经验和知识做出符合实际的判断，下达指令、调整运行参数，保证安全可靠生产运行。 3.4. 先进过程控制及优化 在利用完整的数据源的基础上和电脑的计算能力，开发出先进控制的数学模型，应用于运行控制中，使与经济效益直接相关的水量、水质提高和药耗、能耗降低，提高水厂的现代化管理水平与生产过程调控能力，从而提高供水系统的经济效益和社会效益。 3.5. 故障处理专家系统 对采集到的全厂生产过程中的实时数据，进行“软传感器技术”处理，判断出生产过程中哪些工艺部位，哪些控制环节，哪些主要设备存在故障隐患，并及早为生产人员提供预警显示和运行操作指导，保证生产设备和工艺运行的安全、稳定、可靠运行 [ 7 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. DCS智能控制系统在上海月浦水厂的实际应用 上海月浦水厂是上海第一家引用长江水源的市级水厂，1990年11月开工，1993年6月全部建成。其中30万吨/日的供水项目采用DCS智能控制系统，系统投入使用后管理效率显著提高，运营与维护便捷，成本降低，人员优化，实现了水厂的自动化、信息化、智能化的控制，有力地保障了城市供水质量。 4.1. 月浦水厂DCS的基本功能 DCS主要工艺流程图有：取水泵房流程图、加氯间流程图、加矾间流程图、反应沉淀池流程、V型滤池流程、公共冲洗泵房流程、送水泵房流程、10 kV一次系统、低压系统等主要工艺系统图。DCS智能控制系统人机接口界面参见图5所示。 实现的工艺生产设备监控功能有：所有被监控设备的运行状态、启停控制、各设备之间的联锁控制、工艺参数的设定参数的显示、报警、记录、趋势及累积量计算等 [ 8 ] 。能够了解生产参数的动态情况，便于生产调度、设备管理。DCS智能控制系统工艺组态图参考图6所示。 4.2. 月浦水厂DCS智能控制系统配置 监控操作中心：设置工程师、操作员站、数据服务器、WEB服务器、显示和打印设备，通过冗余工业以太网对全厂实时监控、数据处理、信息存储、管理调度和报表打印 [ 9 ] 。 取水泵房控制站：主要负责对原水水质参数及工艺参数的检测。对取水工艺设备和供配电设备进行监视和控制。并将所监测数据送往监控操作中心，并接受其控制指令。 加药间控制站：主要负责加药间加药设备、加氯设备、氯气流动床生物池、进水水质、流量井、混合反应池、沉淀池、排泥水调节池部分工艺参数的检测及设备的运行监控 [ 10 ] 。并将所监测数据送往监控操作中心，并接受其控制指令。 滤池控制站：主要负责滤池内进出水阀门、反冲洗水阀、反冲洗气阀、冲洗排水阀、冲洗排气阀及冲洗泵房、反洗风机、废水回收池等构筑物的有关设备及工艺水质参数的监控及检测。并将所监测数据送至水厂的监控操作中心，接受其远程监控。 图5. 月浦水厂DCS智能控制系统人机界面 图6. 月浦水厂DCS智能控制系统工艺组态 送水泵房控制站：主要负责清水池、吸水井、送水泵房、高压变配电设备、出厂水质等部分工艺参数的检测及设备的运行监控。并将所监测数据送至水厂的监控操作中心，接受其远程监控。 污泥脱水控制站：主要负责对污泥调节池、储泥池、污泥浓缩、脱水机房等部分工艺参数的检测及设备的运行监控。并将所监测数据送往监控操作中心，并接受其控制指令。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 基于DCS架构的自来水厂智能控制系统是新一代基于网络的自动化控制系统解决方案，该系统不但是一个以控制功能为主的控制系统，而且也是一个具有信息管理功能的综合平台，将整个供水生产过程纳入统一的分布式集成信息系统中。 通过上海月浦水厂项目应用表明，基于DCS架构的自来水厂智能控制系统适应自来水厂现场实际，满足于供水行业降低成本、提高管理、完善服务的发展方向，为自来水厂稳定运行，提高供水质量，达到节能降耗及实现现代化管理提供了可靠的技术保障，同时构建了智慧城市的一部分。