DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 不同遮荫强度对存活率的影响 表1可知，全光照和50%遮荫时，未见植株死亡现象。当遮荫率70%时，出现部分植株死亡的情况，达到16.7%，当遮荫度90%时，死亡率达到73.3%，处理1与处理2、无显著差异，其余处理两两比较均差异显著，实验表明随着遮荫率的增加苗木死亡株数增多。 3.2. 不同遮荫强度对植株栽培性状变化影响 表2可知，根据方差分析表输出的P值为0~0.024可以看出，临界值取0.05，P值均小于临界值。因此否定H0假设，不同遮荫处理对茎长、茎数、分级数、分蘖数和蓬径5个指标均差异显著。 如表3所示，经过不同遮荫强度处理，丛生福禄考的茎长增幅不同，进一步比较后发现：遮荫50% > 全光照 > 70% > 90%；50%与全光照、70%、90%均差异显著(P < 0.05，下同)，全光照与90%相比差异显著，全光照与70%相比无显著差异(P > 0.05，下同)。70%与90%相比差异显著。 茎数随着遮荫强度的增加，数量减少。全光照与其他三组处理相比茎数增幅最多且差异显著。50%与90%相比差异显著，50%与70%、70%与90%处理间无显著差异。 分级数随着遮荫强度的增加，数量减少。全光照、50%分别与90%相比分级数差异显著，其余各组处理相比，无显著差异。 分蘖数随着遮荫强度的增加，50%、90%则减少分级现象显著增多，全光照分级增加最多，与各处理间均差异显著；其次是70%遮阴处理时分级数减少了42.53%，70%与其余各组处理无显著差异。 篷径增幅量变化趋于与分蘖数一致。全光照、70%与90%相比差异显著，其余各组相比无显著差异。 Table 1 The mortality of Phlox subulata under different shading treatment 处理 Shading treatments 遮荫前活株数 Number of live plants 遮荫后活株数(株) Number of live plants 死亡率(%) Mortality 1 90 90 0.0 2 90 90 0.0 3 90 75 16.7 4 90 24 73.3 表1. 不同遮荫强度下的丛生福禄考死亡率 Table 2 Table of variance of the effects of different shading treatments on the inde 指标 Index 平方和 SS df 均方 RMS F 显著性 Sign. 茎长 Stem length 1212.543 3 404.181 6.305 0.000 17，437.844 272 64.110 18，650.388 275 茎数 Number of stem 21，401.095 3 7133.698 9.779 0.000 75，867.370 104 729.494 97，268.465 107 分级数 Gradig number 3.309 3 1.103 2.324 0.080 41.767 88 0.475 45.076 91 分蘖数 Prout number 717.159 3 239.053 8.943 0.000 2780.047 104 26.731 3497.206 107 蓬径 Canopy diameter 928.743 3 309.581 3.208 0.024 17，369.583 180 96.498 18，298.326 183 表2. 不同遮荫处理对指标影响的方差表 Table 3 The cultivation characteristics under different shading treatment 处理 Treatment 茎长 Stem length 茎数 Number of stem 分级数 Gradig number 分蘖数 Prout number 蓬径 Canopy diameter 1 9.0778 ± 0.9131b 53.2333 ± 6.3736a 1.4667 ± 0.1043a 7.5667 ± 1.6848a 12.4333 ± 1.4983a 2 11.7778 ± 0.7301a 34.7000 ± 4.9056b 1.3000 ± 0.1450a 1.4444 ± 0.2690b 9.3667 ± 1.1925ab 3 8.0000 ± 1.007bc 24.9444 ± 4.443bc 1.2500 ± 0.1505ab 4.3472 ± 0.4035b 11.9583 ± 1.2258a 4 4.5833 ± 1.5369d 15.3333 ± 3.9794c 0.7500 ± 0.1637b 1.5833 ± 0.5372b 4.7500 ± 2.0402b 表3. 不同遮荫强度对指标的影响 同列数据后不同小写字母表示在0.05水平下差异显著；Different lowercase alphabets represented significant different at 0.05 level 3.3. 丛生福禄考各栽培性状变化的相关性 如表4所示，丛生福禄考的茎长与蓬径增量呈中等程度正相关，差异显著(P < 0.01)，茎数与蓬径增量呈弱相关，差异显著，分级数与分蘖数增量呈弱相关，差异显著；茎长与分级数、茎数与分级数、蓬径与分级数均无显著相关性(P > 0.01)。
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user: 4. 讨论 有关遮荫对植物不同器官的影响研究已不少见，器官的发育性状是往往是植物对生长环境适性能力的表现。徐召丹等 [ 15 ] 进行对玉簪甜心，花叶蜘蛛抱蛋和白穗花6个品种的玉簪进行遮荫实验，发现在荫蔽环境下，植株通过调节植株高度，增加叶片长度宽度来适应环境的变化，雷燕 [ 16 ] 对地被菊进行耐荫研究，发现植株通过调节基部茎的粗细，节间增长，调整高生长以尽快打破弱光环境。进一步说明了通过对植株茎部形态生长变化，是植株对于遮荫环境的适应能力以及冲破弱光环境的方式。 本研究初步表明，随着遮荫程度加大，茎长增幅“先增后减”的趋势表明丛生福禄考通过调节茎段生长速率来促使自己打破弱光环境。茎数和分级因光照强度降低，形成一致的下降趋势。分蘖数、蓬径在全光照和70%遮荫时的要高于50%和90%遮荫，说明一定的弱光环境能够促进分蘖能力和冠幅延伸。但仅在全光环境中时差异显著，说明弱光环境对于丛生福禄考的分蘖形成是不利的。 生福禄考的蓬径与茎长，茎数与茎长，呈极显著正相关，随着前2者在弱光环境下表现出的不适性，植株生长量开始减少。当过度遮荫时(遮荫 > 70%)，植株开始死亡，这也说明了丛生福禄考对于极度弱光环境的不适性。这些都是通过栽培性状观察得到的结果，后期还需进行特定生理指标的测量分析来论证这个结果。
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user: 5. 结论 本试验初步证明，丛生福禄考在全光环境下，长势最佳。在轻度遮荫环境下，也能生长，表现出了一定的耐性，只是长势相比全光环境差。在中度和重度遮荫环境下，严重影响到其生长。因此，认为 Table 4 Simple correlation coefficient matrix of the amplitude of cultivation characteristic 指标 Index 茎长 Stem length 茎数 Number of stem 分级数 Gradig number 分蘖数 Prout number 鲜重 Fresh Weight 蓬径 Canopy diameter 茎长 Stem length 1 0.368 ** 0.183 0.133 0.192 0.481 ** 茎数 Number of stem 1 0.169 0.098 −0.001 0.265 ** 分级数 Gradig number 1 0.273 ** 0.172 0.193 分蘖数 Prout number 1 -0.014 0.167 鲜重 Fresh Weight 1 -0.038 蓬径 Canopy diameter 1 表4. 丛生福禄考形态指标增幅相关因素的简单相关系数矩阵 ** 表示在0.01水平下显著相关； ** Indicate significant correlation at 0.01 level 丛生福禄考是轻度耐荫植物，在夏季生长时，不需要为其采取遮荫措施。在园林植物配置中，丛生福禄考应选择种植在开阔无遮光环境下。
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user: 摘 要 国有企业即是我国社会性质的具体表现形式，又控制着我国的经济命脉，大庆油田作为国有企业的一员，它对社会责任的适当履行对于全体国民和地区的稳定发展具有重大影响。本文结合目前的经济形势和市场情况，讨论大庆油田目前在履行企业社会责任中存在的一些问题，总结产生这些问题的原因，并尝试提出一些对策和建议。 关键词 :企业社会责任，国有企业，大庆油田 Copyright © 2017 by authors 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 企业社会责任这一概念最早由英国经济学家Oliver Sheldon，在1924年提出 [ 1 ] ，此后，社会责任的概念不断深化和发展。20世纪50年代，被誉为“现代企业社会责任之父”的美国经济学家Howard Bowen在他的历史巨著《企业人的社会责任》中首次对“企业社会责任”给出了明确定义 [ 2 ] 。随着人类社会和全球经济的不断发展，人们对企业社会责任的认识更加全面和广泛，现阶段的企业社会责任微观角度来讲是指整个社会希望企业在法律、经济、道德和慈善四个方面履行义务的总和 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，即企业的社会责任为企业对整个社会的非经济责任总和 [ 6 ] ，从宏观方面来看，即企业的经营合法性印证了约束企业的社会规范的合法性 [ 7 ] [ 8 ] 。企业的社会责任还可以分为经济型和非经济型、对企业内部和企业外部等方面，随着社会的不断进步和企业规模的不断壮大，人们对企业社会责任的涵盖面要求越来越广，企业合理履行社会责任又从反面促进企业扩大市场，从而促进企业自身的发展，企业履行社会责任与自身的发展息息相关 [ 2 ] 。
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user: 2. 大庆油田的企业简介 大庆油田有限责任公司(后文简称大庆油田)是中国石油天然气股份有限公司的全资子公司，是一家国有大型企业，大庆油田是我国大陆发现的第一个陆相生油型砂岩油气田，自1959发现至今，已开发超过57年，累计探明石油地质储量超过64亿吨，生产原油累计已超过22亿吨，大庆油田为我国的经济发展做出了杰出贡献。大庆油田在过去近六十年的发展历程中，可以划为三个历史阶段，第一阶段为1960年至1975年，这一阶段原油持续增产，从年产不到一百万吨增产到4600万吨；第二阶段为1976年至2002年，这一阶段为油气当量持续稳产5000万吨以上；第三阶段为2003年至今，产量逐步下调阶段 [ 9 ] 。现阶段大庆油田的状况为可开采储量逐年下降，开采含水率居高不下，大庆油田已步入中后期开发阶段，员工数量庞大，目前超过24万人，由于近年全球经济萧条尚未复苏，加之上游可开采储量不断减少，下游油价长期低迷，油田周边服务产业机构臃肿等原因，导致大庆油田巨额亏损，其社会形象饱受民众和职工非议。
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user: 4. 大庆油田履行社会责任的改进对策 社会中缺少有效的监督机制，没有健全的评估国有企业履行社会责任目标的评价体系，国有企业社会责任相关的法律法规不健全，政府没有设立相应的国有企业社会责任管理机构，政府没有正确的政绩观，政府通常只是片面的以大庆油田实现经济目标，创造财政收入为考核标准，对于大庆油田在环保以及引领产业升级方面的考核不多。 4.1. 优化内部运行、推进公民化治理 合理梳理大庆油田内部二级单位，对于水、电、通讯、暖、物业等相关的企业进行产权和经营权改制 [ 17 ] ，建立适应社会主义大生产和市场经济的、产权明晰、权责分明、管理科学的内部企业管理制度，通过科学的管理制度使内部二级亏损企业成为自主经营、自负盈亏、自我发展、自我约束的法人实体和市场竞争主体。 优化企业内部运行，解决好组织协调问题，增进内部队伍之间、不同部门之间的团队协作，如扩展外部市场的油田建设项目，协调好投标部门与施工部门的合作，对于施工部门和招标部门不能以简单的工程量论英雄，招标部门必须以施工成本为基础进行投标，保证中标价的利润空间。 推进大庆油田的公民化治理，将员工纳入到企业治理权的范畴，让企业员工作为企业的共同治理者参与企业治理，如拓展职工代表大会的职权，公司管理者的任命以及企业重大事项的决策必须通过职工大会民主决定，成立包含普通员工和外部利益相关者的监事会对企业管理层进行监督等措施 [ 18 ] 。公民化治理模式能够建立大庆油田主动履行社会责任的内部推动力。 4.2. 优化人力资源、促进企业健康发展 人力资源从来都是经济增长的动力，而非企业累赘，由于大庆油田发展历史悠久，员工结构优良，大部分都是技术熟练、经验丰富的产业人才，可以通过组建劳务分包公司，向缺少技工、职业人才的地区输送劳务队伍，我国劳务输入地区大部分为东南沿海较发达地区，劳动力成本高于大庆地区，通过劳务分包不仅可以降低企业的内部成本，还可以改善员工的收入水平 [ 9 ] [ 19 ] 。 建立有效合理的员工奖惩制度，促进员工的劳动积极性，建立适当的淘汰机制。员工的薪资与单位的盈利行为相挂钩，而不是一味的以工程量进行评估。企业招工破除“子女工”魔咒，一律实行应聘上岗，实现企业紧缺人才能够施展自己的人生价值，企业冗员有序淘汰 [ 17 ] 。 建立员工职业培训制度，把员工的职业技能培训作为企业一项长期发展规划 [ 19 ] ，员工的个人能力和技术状况直接关系着企业生产效率和产品质量，加强员工的职业培训，可以为企业带来直接或者间接的经济效益，还有利于企业的发展壮大 [ 20 ] 。 4.3. 发展开采技术、开拓海外市场 加快勘探发现，填补储量，提升采油技术，加大稠油、重质油的开采力度，抓住国际油价低，国内油价比较平稳这个趋势，以高技术创新支持的前提下开拓海外市场，扩大油气生产量，提升油品质量，借助国家以大庆为基地大量引进俄罗斯油气为契机，形成油气上下游产品加工产业链。借国家“一带一路”战略，努力实现大庆油田特色产品走出去，拓展产品的销售市场。 4.4. 建立企业履行社会责任的法律、法规约束体系 国有企业承担社会责任的根本原因是国有企业的性质，各级人民政府作为社会公众利益的代表和社会公众的监护人，应当以行政干预和经济调控的方式引导和监管国有企业履行社会责任的方向和内容，同时必须有效惩处国有企业逃避社会责任的行为，确保国有企业对社会责任的有效履行 [ 7 ] [ 8 ] 。当前对于不履行社会责任的国有企业惩处缺乏系统的法律法规为依据，从反面弱化了国有企业履行社会责任性的积极性和主动性。 4.5. 制定科学的国有企业社会责任目标评价体系 以企业社会责任年度报告的形式核算和监督一个企业在一定时段内履行社会责任的总贡献值，定期报告社会责任履行情况，将迫使企业自觉关注和规范自身的经营行为，主动的履行适量的社会责任 [ 7 ] [ 8 ] 。国有企业以年度报告的形式汇报社会责任履行情况，公众可以独立的监督和评价企业履行社会责任的行为，政府可以根据国有企业的报告对其履行社会责任结果进行定量赋值评价。没有科学定量的标准进行评价国有企业履行社会责任情况，很难界定企业履行社会责任的达标情况。 大庆油田在企业社会责任方面的缺失是多方面造成的，有些是历史原因遗留的，从企业内部到社会环境，从企业管理者到普通职工，都有一定的责任，为了社会和谐稳定健康发展，人与自然和谐共处，需要企业和政府共同努力，循序渐进，一步步加强和规范企业社会责任的履行。
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user: 5. 结论 在市场经济体制下，逐利性是企业的天性，这是由资本的性质决定的，我国是社会主义国家，国有经济对我国的社会发展至关重要，是实现社会目标的关键因素。大庆油田作为国企的一员，有义务履行社会责任，然而在外部约束条件不全面，内部制度不健全的情况下，很容易出现社会责任履行的缺失 [ 21 ] 。 政府作为国有企业的管理者和市场的干预者，应该从制定法律法规，制定评价体系两个方面来推动和加强国有企业履行社会责任是政府当前的重要任务。国有企业的属性决定了国有企业的宏观社会责任包含了社会稳定与进步、提高就业率，经济责任的实现利润目标充实国家财政、推动国民经济发展，国有企业的社会责任牵扯着社会和谐稳定、国民经济的稳定安全，以及国家财富的增值和人民生活水平的提高，国有企业承担着其它企业无法替代的社会作用，国有企业履行好社会责任需要从内部和外部加强管理，内部通过管理制度的改革增进源动力，外部需要政府制定法律法规增强监管和惩处力度来实现。
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user: 当前研究中的“公共艺术教育/教学” 混淆现象
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user: 摘 要 在当前的高等教育界，存在两种内涵截然不同，名称却高度近似的“公共艺术教育/教学”，这样一个名词用来形容两个差别极大的研究领域，由此不可避免地产生极大的混淆。本篇文章通过数据库CNKI以“公共艺术教学”为检索关键词，针对主题进行检索，得到的74篇相关文献展开数据分析。探索相应的解决方法，以助于两方面的教育与教学活动健康顺利发展，为中国高等教育做贡献。 关键词 :公共艺术教学，公共艺术教育，混淆，量化 Copyright © 2017 by author 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. 问题的提出 20世纪90年代开始，我国对提高大学生人文素养的呼声越来越高。“十八大和十八届三中全会更是提出了全面实施素质教育，深化教育领域综合改革；改善美育教学，提高学生审美和人文素养的要求。” [ 1 ] 。在此背景下人文素质得到各大高校的纷纷重视，更加注重学生的“公共”艺术教育。但在另一个专业艺术学科领域，“公共艺术教学”作为一门新兴学科在2012年开始进入《普通高等学校本科专业目录》。“公共艺术教育/教学”两种性质截然不同的教育/教学，对应一样的中文名称，已经引起在文献检索、项目申报、成果评优甚至具体教学活动中的严重混淆，造成不良后果 [ 2 ] 。 通过在CNKI数据库选取的有关“公共艺术教学”为主题的74篇文献中，超过一半以上的文献仍存在名称与内容混淆问题，持续对研究者带来负面影响。何种方式才能有效分辨两者，最大化避免名称混淆？必须要在文献本身出发去研究可行有效的方法。本文尝试采用学术研究领域运用最为广泛的数据库CNKI数据文献计量的方式，运用数量研究法、描述性研究法、个案研究法与系统研究法等多种方法入手，严谨判断这种混淆现象出现的深层次原因。积极探索这一现象的解决方式，对以后如何分辨“公共艺术教学/教育”起到一定的参考作用。
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user: 2. “公共艺术教育/教学”在文献领域的混淆 在数据库CNKI检索得到的74篇相关文献中，最早一篇文献收录时间为2005年12月30日，目前数据更新截止至2017年5月15日。在74篇关于“公共艺术教学”的文献中，经统计得到2005年至2017年间，各年的收录情况以及名称与内容混淆的数据分布表(见表1)。 表1显示，10年中2005年和2010年发表以“公共艺术教学”为主题的文章较少仅1篇，2015年收录数量最多为13篇。除了2005、2008、2010年外，其他年份的文献直接分辨率基本在50%左右。虽同为混淆率为一半，但在文献数量也存在差异，如一年发表2篇文献与13篇文献相比较，出现错误文章的数量显然后者更为严重。由此，直接分辨率仍处于一个下降的趋势，对两个学科的研究都造成了不良后果。仅通过文献名称无法直接辨别两者时，检索者可能会采取何种措施？下文中将分辨方式分为四大类进行定量分析，积极探索解决这一混淆现象的方式方法(见图1)。 Table 1 Literature distribution based on the subject of “public art teaching” in 2005-2006 CNK 年份 “公共艺术教学”文献(篇) 两者混淆百分比(%) 2005 1 0 2006 5 0.4 2007 5 0.6 2008 5 0.8 2009 7 0.29 2010 1 1 2011 6 0.5 2012 7 0.29 2013 9 0.67 2014 7 0.43 2015 13 0.47 2016 6 0.5 2017 2 0.5 总计 74 平均 0.5 表1. 2005~2006年CNKI收录以“公共艺术教学”主题文献分布 图1. 两者混淆百分比图
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user: 3. “公共艺术教育/教学”混淆现象量化分析 基于上述数据分析，较为直观的发现“公共艺术教学/教育”的混淆情况仍较为严重，下文将文章的各个组成部分，即：副标题、关键词和摘要、全文以及作者单位和文献名称。采用定量分析的研究方法，逐一研究分析各部分造成两者混淆的原因。 3.1. 对照副标题分辨结果 副标题是对全文主旨的补充，对主题起到补充说明的作用。在副标题分辨过程中，将74篇文献中10篇带有副标题的文章作为一类，按照其副标题性质分成了举例类、补充说明类。在举例类的6篇文献中，多数是以某高校为例用来缩小文章范围，透过副标题检索者无法直接分辨其内容。 在补充说明类的4篇文献中，其中2篇采用直接说明的方式，明确提到“公共艺术教学与实践”、“公共艺术教学的个性与共性”。主标题为“实验性的公共艺术”，那么作者必然是在论述“公共艺术”教学专业的相关知识。另外2篇则是间接表明文章的主旨，以“美育类舞蹈课程的启示”“高校公共艺术教育教学模式”为研究方向，作者一开始把文章高度放在了各大高校学生的艺术素质教育上而非专业教学方向。由此可见，副标题在分辨文章的属性时起到了重要的辅助作用(见图2)。 3.2. 需要结合关键词、摘要分辨结果 在题目、副标题都无法直接辨别两者时，查询者就需要通过查看关键词、摘要的方式了解文章的结构内容。在本次以“公共艺术教学”为主题调查的74篇文献中，又加以“公共艺术”、“公共艺术教育”和“公共艺术教学”作为关键词的高级检索方式，得到了更加准确的数据(见表2)。 从表2得出结论：大部分作者对“公共艺术教育/教学”这一概念理解为“公共”艺术教育的比例较高。在综合调查的74篇文献中，通过关键词、摘要方法可以直接分辨出“公共艺术教育/教学”的文章比例大约占30%。其中13篇文献题目中明确提到了“公共艺术教学”，但在阅读摘要后发现作者将“公共艺术教学/教育”的概念完全混淆使用，标题与内容相去甚远。如文献“高职院校公共艺术教学多元化方法探讨”，题目中出现了“高职院校”作为前缀，其着重点一般在“公共”艺术教育上，但名称中的“公共艺术教学”使检索者容易产生异议，导致两者名称出现混淆。这种情况下查看文章的关键词与摘要至关重要。文献的摘要中明确提到了“提高大学生综合人文素质”可以准确定位其内容一定是关于促进学生全面发展的“公共”艺术教育，而非其他。 图2. 副标题分辨结果 Table 2 Keyword confusion document statistic 关键词 文献篇数 混淆比例 公共艺术教育 公共艺术教学 公共艺术 21 38% 62% 公共艺术教学 8 63% 37% 公共艺术教育 32 93% 7% 表2. 关键词混淆文献统计表 在未直接出现“公共艺术教育/教学”的文献中，名称基本以课程探索、展览名称作为题目，检索者则需要通过关键词与摘要进行区别。比如某一文献的摘要部分明显标示着至关重要的一句话，即：“公共艺术在我国还属于一门新兴学科”，从而确定整个文章的研究方向是面向“公共艺术”教学专业的研究。类似的一句话就可以使检索者相对容易地分辨出两者的区别，从而得到所需要的讯息。 3.3. 必须通读全文分辨结果 上述方法都不奏效时，必须要通读全文的方式去分辨文章，这是最耗费时间与精力的方法。而此类文献约占总调查文献的12%，单从数据上分析已经是占据高位，对今后的科研文献检索、项目申报甚至正常教学活动的开展都带来了相当大的制约作用。造成必须通读全文分辨结果的原因，大致分为四类，即：名称的无标志性、名称与内容相反、注重课程分析与学院简介(见图3)。 其中1篇标题为“关于中国公共艺术教育”的文章，关键词部分有“公共艺术；公共性”，假设检索者未通读全文必然会认为这篇文章是关于“公共”艺术教育的广义范畴。通读文章后发现此篇文献是在论述各大艺术院校纷纷创办或建立公共艺术专业为总基调，调查对象是“公共艺术”教学这门新兴学科。在检索过程中，当文献题目适用于两者无法直接判断且无标志性的语言，同时关键词、摘要中也未有任何明确或委婉地提示性词汇时，只能通读全文去了解研究者的思想。 3.4. 只能通过作者单位和文献名称分辨 基于对上述方法的讨论，检索者还可采用一种较为方便、简单的方式分辨结果，但这仅限于小部分文献，即浏览作者单位及其文献名称辨别文章。这类方式分辨结果的比例为55%。这个数据占据分辨方式最高位。 作者单位对检索文献的判断举足轻重。如作者来自某艺术高校或高校艺术专业，那么其研究方向必然会以本专业为根基展开研究，大多数是关于“公共艺术”教学/教育的发展。这其中8篇文献的作者来自综合类大学艺术专业、美院雕塑系等，研究方向基本以建筑类居多，他们对“公共艺术教育/教学”的概念了解较为透彻，所以在文献命名、关键词部分都能够鲜明表达出文章的内容。而其他的作者多数来自各大综合类院校并非艺术专业的老师或学生，研究重点更侧重于提升学生综合素质方面。由此，检索者可以通过作者单位为主名称为辅的方式分辨文章。 在调查的文献中有63篇标题出现了“公共艺术教育/教学”，但仅38篇与文章表述内容相符，其中11篇文献名称中间接出现了标志性的词汇，如“促进大学生全面发展”、“美育教学若干思考”等，由此这类文章多数是将研究目标集中于包括全体学生在内的“公共”艺术教育。有7篇关于民族文化与公共艺术教育的文献，如标题为“实施本土教育”、“民族审美意识培养”等，将民族文化与公共艺术教 图3. 通读全文分辨结果原因分布图 育更好的相互融合，培养当代大学生的民族素养，这是在一个通识教育的角度展开阐述，因此论述的方向为“公共”艺术教育。 从研究主题来看，75%以上的文章不得不通读全文或借助作者单位才能分清文章内容。解决或降低这一混淆现象，提高分辨比例成为两者发展共同面临的重要问题(见图4)。
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user: 4. 解决两者名称混淆问题的路径探索 基于上述量化分析，样本数量虽然有限，但仍明显看出以提高学生综合素质为目的来自于普通高校的“公共”艺术教育，与作为专业艺术教育一部分的“公共艺术”教育两者中文名称混淆在研究中造成的具体困难。下文通过总结分析的方法，针对这一问题提出相应的解决方法。 4.1. 规范“公共艺术教育/教学”学科名称 在此次调查文献中，35%左右的文章内容与名称截然不同，这对于检索文献、查询资料产生了相当严重的消极影响，所以规范使用名称刻不容缓。 作者本人、出版单位以及教育主管部门需要共同对这一现象引起重视。作者本人在撰写文章前应事先对这一定义有深入了解，并有能力产生判断的依据。作者在文章名称、关键词与摘要等部分应注重突出文献主旨，在加强对学校“公共”艺术教育关注的同时，更加注重现阶段新兴学科的发展，了解前沿学科知识，更好的将两者名称进行区别。出版单位在审稿过程中需要制定规范名称的相关规章制度，加大监管程度严格规范文章名称，对于其名称与内容不符者应反馈并告知投稿者两者的区别性，让作者加以重视防止再次出现类似错误。教育主管部门应广泛普及两学科知识，制定相关的实施方案，加强两者的学习、宣传及培训等各项工作，不断推进两者名称规范的深入实施，促进两学科的健康、协调发展。 用规范名称的对策去解决“公共艺术教育/教学”的混淆情况，需以上三个部门的共同努力实践。借助这一契机深化对教育、教学区别的认识，又可以尝试打破科学的壁垒让艺术教育与公共教育更好的融合，使两者产生良性互动，共同促进学科进步、提高学生的全面发展。 4.2. 加强“公共艺术教育/教学”两学科研究者的学科交流 名称混淆追本溯源是使用者缺乏对两者基本概念的理解与掌握造成。无论是从事“公共”艺术教育还是“公共艺术”教学的教学者，都需要加强学科之间的交流学习。 图4. 名称中出现“公共艺术教育/教学”文献统计图 图5. 无法直接辨别文献与总文献对比图 “公共艺术”作为艺术大众化的前沿学科，正随着中国城市化的发展进程不断深化，公共艺术景观规划与设计所涉及的主体牵扯到社会生活中的方方面面。所以作为“公共艺术”专业学科教学者，更应注重专业知识与综合知识相互交流与融合，找到两者的契合点。提高学生专业技能的同时也对学生的审美能力、美育教育起到一定的重要作用 [ 3 ] 。 “公共”艺术教育者，肩负着提高全体学生综合素质的重任，艺术素养如何加强与提高？首先作为教育者要注重加强学科交流，了解各个专业学科的研究方向、目标，在专业知识中找到适合于提高全体学生艺术素养的关键点，是此学科发展的重要途径之一。 艺术设计领域需要更多具备全面的分析能力、组织能力、创新能力的人才，以及具备开发多重文化并具有整合能力的设计与制作一体化的团队和个人。同时在综合领域中又需要以专业知识作为根基，共同培养学生的艺术素养，促进学生的全面发展。由此加强学科交流也是有效避免两者名称混淆的有效途径之一 [ 4 ] 。
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user: 5. 结语 本文通过定量分析的研究方法，对“公共艺术教学/教育”的混淆做出了多方面的分析。从表1看，分辨比例虽然一直波动不大，但文献数量变动较大。通过折线图观察，无法直接分辨的文章数量与文献发表的总数量成正比例，如2017年发表此类文献共2篇无法直接分辨的文章为1篇，2013年发表的13篇文献中有6篇文献无法直接分辨。由此看来，近几年来两者混淆情况并未得到有效的管理(见图5)。 一方面“公共艺术”作为一门近几年刚兴起的学科，像任何成长中的学科一样，面临着诸多理论与现实的问题。在理论方面，资料较少资源匮乏，对这一领域缺乏深入的认知。在现实方面，最重要的挑战是逐渐趋于规范化、合理化。另一方面，“我国教育部于2016年颁布《全国普通高等学校公共艺术课程指导方案》，强调了高校中公共艺术教育的重要性并在具体实践方面给出了很多指导性建议”，但是在实践过程中仍旧暴露出许多问题。通过上文对两者概念、混淆程度、分辨方式、解决途径的详细论述，帮助更多研究者意识到这一问题，以助两学科健康有序发展 [ 5 ] 。
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user: 摘 要 提出了基于知识图谱的包装产业信息查询技术架构，并对知识体系构建、知识抽取、知识融合和知识应用等核心技术进行了阐述。提出一种基于领域本体的问题分类方法和结构化语义信息提取方法，根据给定的种子模板，从大规模训练数据中可以自动学习相关的模板。以中国包装产业数据库搜索为例，提出一种能处理自然语言查询的基于知识图谱的中国包装产业数据库查询方法，给出了基于知识图谱的中国包装产业数据库查询系统的具体构建步骤。 关键词 :包装产业信息，知识图谱，本体知识库，信息查询 Copyright © 2017 by authors 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 随着信息化时代日新月异的发展，以及对数据的生产、存储、处理等能力的进一步提高，传统的互联网技术正由原来的计算科学转换为数据科学，在大数据、“互联网+”和“工业4.0”迅速发展的浪潮中，谁拥有数据就拥有了开启未来大门的钥匙。我国包装产业从改革开放以来快速发展，已建成涵盖设计、生产、检测、流通、回收循环利用等产品全生命周期的较为完善的体系，分为包装材料、包装制品、包装装备三大类别和纸包装、塑料包装、金属包装、玻璃包装、竹木包装五大子行业。总产值从1980年的72亿元跃升至2015年的1.8万亿元，初步形成长三角、珠三角以及环渤海三大包装产业带。但是，包装产业“大而不强”的矛盾十分突出。我国包装企业总数达30万个，其中规模以上企业只有2万多家，90%左右为中小企业。大数据时代的到来使得包装行业不仅仅是自己这个企业的数据统计，还有国内国外整个行业以及行业上下游的行业数据，因此，这个数据要是统计下来可是一个非常庞大的数据库。包装产业决策人员面对互联网产生的包装产业海量数据，如何进行信息挖掘，并将信息优势转换为决策优势，改善企业的前途，改良行业的状态，已成为一大难题。以知识图谱(knowledge graph)为代表的知识工程技术应用是解决该难题的方法之一。相对于信息，知识能更直接地指导人的决策和行动，从而弥补信息优势向决策优势转换中的缺失，即信息优势首先转换为知识优势，然后再由知识优势转换为决策优势。 本文提出了基于知识图谱的包装产业信息搜索技术架构 [ 1 ] 并阐述了相关核心技术，同时提出基于领域本体 [ 2 ] 的问题分类方法和结构化语义信息提取方法 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，在此基础上，实现了一种能处理自然语言查询的包装产业数据库搜索方法。
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user: 2. 知识图谱 知识图谱，也被称为科学知识图谱、知识域可视化或知识域映射地图，是科学知识的发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。产业知识图谱是聚焦在产业和金融这个垂直领域，以企业为核心，建立起相关经济要素之间的相互联系，然后用大数据对关系量化，最后用机器学习寻找要素之间的隐含影响和传导效应，最终梳理出一条完整的商业逻辑链条。包装产业知识图谱主要描述了包装企业、包装人物、包装产品等，将人、产品、企业等进行关联起来。 随着大数据时代的到来，知识图谱已经在其他领域有所应用 [ 6 ] 。国内已有百度“知心”、搜狗“知立方”等通用领域知识图谱 [ 7 ] ，已有医疗、歌曲、电影等专业领域知识图谱。Google在2012年发布了“知识图谱”，利用知识图谱将Google的搜索结果进行知识系统化。2013年2月，百度也推出了自己的知识图谱。不同于基于关键词的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。例如在百度的搜索框里输入“马云”的时候，搜索结果页面的右侧还会出现“阿里巴巴创始人成员”等与“马云”相关的人物，如图1(a)所示；另外，对于包含逻辑关系的搜索语句例如“马云妻子”，百度能准确返回他的妻子“张瑛”，如图1(b)所示。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。
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user: 3. 中国包装产业大数据知识图谱技术体系架构 3.1. 构建流程 由于中国包装产业大数据知识图谱强调知识的深度和整体的层次结构，因此在构建时通常采用自顶向下和自底向上相结合的方式。其中，自顶向下的方式是指通过本体编辑器或手工构建的方法预先构建知识图谱的模式图，进而构建数据图。而自底向上的方式指在构建数据图时，利用多种抽取技术获得知识源中的实体、属性和关系，并将这些置信度高的抽取结果合并到知识图谱中。知识图谱G由模式图G s 、数据图G d 及二者之间的关系R组成。本文在已经构建了包装产业大数据知识图谱模式图G s 的前提下，从数据源出发，采用自底向上的方式说明构建知识图谱数据图G d 和关系R的过程。如图2所示。 图1. 百度搜索知识图谱应用 图2. 中国包装大数据知识图谱构建流程 3.2. 知识存储 知识图谱中的知识存储在它的知识库中，是一个规模庞大的关联集合。对知识进行抽象和约束，是建立知识图谱的基础，主要包括本体库和知识分类。本体库指以某种方式有序组织的本体的集合，其中本体描述了概念的属性和相互关系，如包装企业应包含企业名称、企业基本信息、企业股东、企业高管、近年财报等属性。包装材料应包含材料类别、特点、作用和产品性能等属性，包装企业和包装材料间的关系为包装企业生产包装材料。知识分类描述了不同概念和实体的分类以及上下位关系，如PE薄膜、珍珠棉、气泡袋均属于内防护包材；按包装材料的成分可以分为含金属包材、塑胶类包材、纸质类包材、玻璃类包材、木质包材等；按用途又可分为隔热包装、抗菌包装、绝缘包装等。 3.3. 知识库构建 知识图谱技术的核心，可分为知识抽取和知识融合2个层次 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。 3.3.1. 多策略学习的知识抽取方法 在知识体系约束和引导下，从结构化、半结构化和非结构化数据中使用人工规则和自动实体抽取算法相结合的方法自动抽取包装企业、包装产品和包装人物等包装类实体，同时可以针对包装竞争关系、包装产品从属关系等多种关系进行实体关系抽取；另外，对于包装产业大数据知识图谱中的基本实体类可以从开放数据中进行属性信息的自动补充，包括的数据类型如字符串类型、时间类型、范围类型、集合类型、对象类型等，并导入知识图谱中。例如，从某新闻报道中“∙∙∙∙∙∙湖工大党委书记唐未兵、校长谭益民一行来我校考察交流∙∙∙∙∙∙”抽取出“湖工大”、“唐未兵”、“谭益民”等实体，以及“湖工大的党委书记是唐未兵”、“湖工大的校长是谭益民”的实体关系。 本文提出多策略学习的方法进行知识获取。多策略学习是指利用不同知识源之间的冗余信息，使用较易抽取的信息来辅助抽取那些不易抽取的信息。结构化知识和半结构化知识由于具有显式的结构和固定的格式，属于易抽取的信息，而无结构的文本知识属于较难抽取的信息。 如图3所示，对于结构化知识中的关系数据库数据，通过D2R (Relational Database to RDF)映射的方法将其转化成知识图谱中的链接数据。对于百科数据中的信息框(Infobox)、表格等半结构化知识，则使用基于封装器(HTML Wrapper)的抽取方法。对以上两种数据来源的知识进行抽取，并且将抽取的结果加入到种子集中。 对于广泛存在于中国包装联合会、各包装企业、有包装学科的大学等的非结构化知识，则采用远程监督和基于模式的方法相结合的增量迭代抽取方式。所谓远程监督是一种基于假设“如果两个实体存在某种关系，那么任何包含这对实体的句子都很有可能表达相同的关系”、利用已知的实体关系对自动标注文本的方法。这里就可以利用种子集自动标注文本数据，然后根据标注结果自动地生成高质量的模式。利用这些模式到文本中学习新的知识，并加入到种子集中。这一过程不断迭代，直至没有新的知识被学习出来。 以上三类知识经过抽取，并将抽取结果加入种子集中。 3.3.2. 知识融合 对不同来源知识进行整合和优化的过程，包括实体对齐、实体属性值判定、实体消歧以及实体关系补全等。实体对齐将描述同一实体的不同描述方式映射到同一实体，如将“湖工大”和“株洲唯一一所本科学校”映射到“湖南工业大学”；实体属性值判定是在进行实体融合时，不同来源的知识对实体的同一属性描述不一致，需确定该属性的取值，如不同来源的知识在描述“湖南工业大学”时，给出了不同的建校时间值，此时可根据知识来源的可信程度以及属性值被不同来源提及的次数进行判定；实体消歧是指同一个词汇可能代表不同实体，因此需根据上下文信息推测当前词汇究竟指向哪个实体，如企业高管名字可能出现同名，此时可以根据上下文描述的企业名称、企业所在地区等信息推测该名字具体指哪位企业高管；实体关系补全利用多个来源的知识推测实体间关系，如在学术会议相关知识中发现某2位教授参加的学术会议存在大量交集，则可推测这2位教授相互认识。本文的系统所采用的知识融合方法如图4所示。 图3. 多策略学习方法 图4. 知识融合方法
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user: 4. 基于模板匹配的结构化查询 知识图谱构建后，通过知识图谱存储和查询引擎，可使用简洁灵活的查询语句对知识进行高效查询。但是需要用户将信息需求写成特定格式的查询语句，以便获得相应知识，故要求用户具有专业知识并经过训练。由于RDF数据的复杂性以及SPARQL、Cypher查询语言的复杂性，而自然语言查询语句是一种无结构化的查询语句，为此本文提出一种基于规则模板匹配的查询语句自动转换算法，从而支持用户利用自然语言进行查询。 提出的方法主要包括自然语句分词、问题分类、模板匹配、查询生成等步骤 [ 1 ] 。自然语言查询语句的转换过程如图5所示。 4.1. 对输入的语句进行分词处理 自然语句分词采用中国科学院计算技术研究所的汉语词法分析系统ICTCLAS。在处理特定领域文本时，因为大量的专业术语没有被收录到系统库中，造成分词的结果不准确，甚至是错误。本文的系统分词时底层依赖于两类词库：非专业领域词库和包装知识库。这样系统进行分词时就会优先按照用户自定义词典中的词条进行分词，从而将领域专业术语正确的识别出来。 非专业词库收录了日常用语、流行词汇等来源于生活和网络的词汇，主要用于对句子中常用人称、动词、名词等的识别。包装知识库是从专家撰写的知识体系文档、互联网(这里主要是指中国包装网)以及部分包装资料库数据文档中抽取得到的，使用团队之前已经翻译的部分RDF文档作为实验数据来源，抽取文档中包装工程知识的中文名称，构建用于实验的包装知识词库。 4.2. 要素检测 要素检测的一个重要任务就是将问题中的关键词映射为本体中对应的元素，这样才能从语义层次上 图5. 自然语言转换为查询语言的处理流程 对问题进行理解。为了方便关键词向本体元素的映射，我们结合本体知识表达的方式，定义了几个本体要素，它们分别是C、R、V、E。其中C代表本体中的类，例如，“大学”就是一个类。R代表对象属性，它将本体中的两个类或者实例关联起来，例如，“开设”就是一个R，<湖南工业大学，开设，包装印刷专业>就是它的一个例子。V代表数据属性，它用来描述类的内在属性，它将一个实例和字符串或数值关联起来，例如，“哪些”就是一个V。E代表本体中的具体实例，例如，“玻璃瓶”、“玻璃罐”、“玻璃盒”就是玻璃包装材料的实例。 将知识图谱中概念、实体和关系的名称按照上述要素分别建立词库。当用户输入自然语言查询时，结合上述词库使用自然语言分词算法，将自然语言查询分割成要素和要素值。例如，“哪些大学开设包装工程专业”的分词结果为：<哪些，V> <大学，C> <开设，R> <包装工程专业，E>。 4.3. 模式匹配 根据上两个步骤得到的分词结果以及自然语言的要素模式，通过查询构建的模板库，可实现要素模式到查询模式的映射。通过分析包装领域用户查询的问题，可将用户的查询需求拆解为以下一些基本类型及由这些基本问题类型组合而成的复杂问题类型。 1) 查询某一类事物，例如，“什么是木包装”； 2) 查询某一类事物的分类，例如，“木箱包装有哪些种类”； 3) 查询某一类事物的某一方面属性，例如，“什么是瓦楞纸的克重”； 4) 查询某一类事物中实例的最值，例如，“国内最大的包装机械制造公司是哪个”； 5) 查询两个实例是否存在特定关系，例如，“湖南工业大学在株洲吗”； 6) 查询某一实例一其他实例之间的关系，例如，“谁是湖南工业大学的校长”、“湖南工业大学校长是谁”； 7) 比较两个实例的某一方面的属性，例如，“瓦楞纸和箱板纸的克重谁的高”； 8) 查询某一实例与某一类事物实例的关系，例如，“湖南工业大学的包装学科带头人有哪些”； 9) 查询属性值为某一给定值的一类事物，例如，“哪些大学开设了包装工程专业”、“国内哪些高校有包装工程专业”； 10) “国内包装工程专业生源数在200以上的大学有哪些”，则是(8)和(9)类型问题组成的； 假设用户查询问题的语义可以用一个或者多个三元组近似表示，三元组表示形式为<主语，谓语，宾语>。如，“湖南工业大学开设了哪些包装类专业”的三元组表示为：<湖南工业大学，开设，包装类专业>。用本体要素C和E表示三元组的主语和宾语，R和V表示谓语，也是问题中的已知信息；用“?”或者“? + 本体要素”表示待查询对象；用符号m表示数值，Max表示最值类型问题，Comp表示比较类型问题。表1给出了包装知识图应用中一些基本查询问题的要素模式到查询模式的映射模板库。 4.4. 查询生成 将3.2节中得到的要素值填入3.3节得到的三元组查询模式，生成知识图谱查询语句。例如，“哪些大学开设了包装工程专业”，用上面提出的方法，得到的查询为 。 4.5. 构造SPARQL查询 对于受控短语的转换，需要定义相应的模板。如“哪些大学开设了包装工程专业”，确定模板为“select A where B”类型。这里需要确定是A和B的内容，将对应的语句内容替换出查询语句中的A和B就能够得到相应的SPARQL查询。 经过处理后的语句，将其转换为SPARQL查询语句的关键点是将语义类型节点替换成拥有该类型的变量。语句中“大学”首先被映射为要查询的语义类型节点，将其选择出来作为变量“?x”替换语句中的A。根据之前步骤语义映射及分析的结果，提取语句中的三元模式集为(?x type大学.?x开设包装工程专业)。将三元模式作为查询语句中B的生成源，将(?x type大学.?x开设 包装工程专业)按照规范替换B，生成完整的SPARQL查询语句为： “select ?x where (?x type大学.?x开设包装工程专业)”。 上述基于规则模板匹配的方法适用于简单的自然语言查询，如果需处理语义更复杂的查询，应使用基于组合范畴语法，以及基于机器学习等其他算法。
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user: 5. 包装大数据知识图谱构建及应用 5.1. 图谱构建 构建知识图谱首先从中国包装联合会、中国包装网、维基百科、百度百科等资源中提取所需内容。利用爬虫技术从包装互联网空间中抓取的文本包含HTML标签等杂讯，需要进行数据清洗。数据准备 Table 1 Mapping template library from element schema to query schem 问题要素模式 三元组查询模式 Max ? Comp ( ， ) ， 表1. 要素模式到查询模式的映射模板库 完成之后，我们通过统计机器学习算法提取文本中的命名实体，继而通过特殊的正则模式匹配找出实体之间的关系，并将其持久化为csv文件。最后，我们将所有命名实体及实体关系导入Neo4j图数据库。构建的知识图谱如图6所示，图谱中的圆节点为为实体。为了显示效果，实体各属性未在图中绘制。 5.2. 中国包装知识图谱应用实例 建立在知识库上，在知识库存储查询引擎、自然人机交互以及语义分析等技术支撑下，实现了面向包装产业任务的信息搜索服务。如，对于包装企业，根据行业问答“国内排名前10的包装企业有哪些”，智能解析问题，在知识图谱中寻找答案，并可视化给出答案：胜达集团、上海界龙集团有限公司、上峰SALFO∙∙∙∙∙∙。对于技术人员，根据科研问答“国内哪些高校有包装工程专业”，智能解析问题，在知识图谱中寻找答案，并可视化给出答案：湖南工业大学、西安理工大学、武汉大学、北京印刷学院∙∙∙∙∙∙。又例如，对知识图谱任意两个(或多个)实体节点，发现它们之间可达的路径，如图7所示，左图表示湖南工业大学、杨军、冯江华之间的关系，右图表示湖南工业大学与株洲时代机电设备有限责任公司的关系。 图6. 样例数据库构建的知识图谱 图7. 路径、关联分析示意图
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user: 6. 结束语 本文详细阐述了中国包装大数据知识图谱的技术架构，提出了基于知识图谱的包装产业信息查询技术架构，并对知识体系构建、知识抽取、知识融合和知识应用等核心技术进行了阐述。提出了基于知识图谱的包装产业信息搜索技术架构，并结合包装产业数据库搜索给出了具体步骤。采用面向特定领域本体的问题分类方法，将包装产业知识图谱上的查询归结为10种基本类型问题及由基本类型问题组合而成的复合问题。采用结构化语义分析方法，提出一种能处理自然语言查询的基于知识图谱的中国包装产业数据库查询方法。最后，给出了基于知识图谱的中国包装产业数据库查询系统的具体构建步骤和应用实例。 基于知识图谱的包装产业信息搜索具有广泛的应用场景，能支撑中国包装产业大数据的行业数据情报服务、招聘求职服务、市场咨询服务、创新与众包服务、智慧包装服务、包装知识服务等多种应用，后续将在异构数据知识图谱构建和用户搜索意图理解等方面展开进一步研究。
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user: 摘 要 堆芯内布置的探测器数量通常非常有限，因此堆芯内很多运行参数无法在线监测，比如燃料包壳表面温度，燃料芯块中心温度，DNBR等，对这些安全性指标进行在线监测及分析可以辅助操作员更好的了解整个堆芯运行状态，提高反应堆运行安全性。本论文以秦山一期反应堆为研究对象，利用THEATRe程序对反应堆热工水力部分进行仿真，通过REMARK程序对反应堆堆芯物理部分进行仿真，然后在GSE仿真平台上对两个程序进行耦合，实现对反应堆堆芯物理、热工的反馈计算，并在此基础上以秦山一期核电站仿真机数据作为边界和输入条件对秦山一期核电站进行实时计算，以实现耦合仿真程序实现对堆芯安全性参数的在线监测。 关键词 :实时仿真，在线监测，程序耦合 Copyright © 2017 by author 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 随着2011年日本福岛核事故的发生，核安全问题受到了人们越来越多的关注，确保核电站的安全运行成为核电发展的关键。在机组运行中反应堆堆芯内部功率分布、温度场分布以及MDNBR的大小及位置是反应堆安全运行的重要参数，燃料元件超温是核反应堆运行安全的重大威胁之一，不大的超温，尽管不会发生严重的核安全事故，但对燃料元件包壳材料产生热损伤，多次累积有可能造成寿命损耗 [ 1 ] 。但是由于受到测点安装条件的限制，堆芯中相关测点数量非常有限，只能够监测到为数不多的重要位置点的数据，不能全局观测堆芯温度分布，存在很大的监测盲区。随着计算机水平和堆芯计算模型的发展，许多的堆芯计算程序被开发出来用于计算反应堆堆芯运行参数，使反应堆操纵员能够在运行过程中实时监测反应堆堆芯各关键运行参数的分布以及变化趋势，便于其更好的了解堆芯运行状态，具有代表性的便是西屋公司开发的BEACON系统，其能够根据堆芯内探测器数据重构堆芯功率分布，实时计算停堆裕度，但其完成单次计算需要数秒时间，难以在瞬态过程中实时跟踪反应堆的实际运行过程 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 为了能在反应堆瞬态过程中及时跟踪其运行状态，并在线计算堆芯运行参数，本文利用实时仿真程序REMARK和THEATRe分别对秦山一期核电站的反应堆堆芯物理部分及反应堆热工水力部分进行仿真计算，然后在GSE仿真平台上对两个程序进行耦合，实现对反应堆堆芯物理、热工的反馈计算。之后在此基础上使用秦山一期核电站仿真机在不同运行工况下的数据对反应堆内部的功率分布、燃料及包壳温度场分布、MDNBR等参数进行在线计算，结果表明耦合程序能够在稳态及瞬态工况下快速、实时、准确地计算堆芯安全性参数，能够用于堆芯参数在线计算、监测的目的。
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user: 2. 耦合仿真模型简介 因为实际电站数据较难获取，本文以秦山核电站全范围仿真机代替实际电站为耦合程序提供运行数据作为边界条件，耦合程序在线计算流程如图1所示，REMARK程序根据仿真机提供的控制棒棒位及硼酸溶液浓度计算堆芯三维功率分布，然后将功率分布数据传递给THEATRe程序，THEATRe程序结合仿真机提供的堆芯进口流量、温度及堆芯出口压力数据计算堆芯热工水力参数，之后再将THEATRe程序计算出的冷却剂温度以及燃料的平均温度数据传递给REMARK程序对应的节点计算功率分布，从而完成堆芯物理-热工耦合计算。具体流程图如图1所示。 图1. 耦合程序计算流程图
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user: 3. 堆芯物理仿真 REMARK是美国GSE公司开发的堆芯物理仿真程序，REMARK程序将中子划分为快群和热群两个能群，将缓发中子分为6组，将U-235、U-238、Pu-239的衰变热量分成23组，能够对中子的通量和功率分布进行精确仿真 [ 5 ] 。 REMARK仿真程序中的使用的两群中子扩散模型可由式(2-1)~(2-3)表示： 1 υ 1 ∂ Φ 1 ( r ， t ) ∂ t = ∇ D 1 ( r ， t ) ∇ Φ 1 ( r ， t ) − Σ a 1 ( r ， t ) Φ 1 ( r ， t ) − Σ 12 ( r ， t ) Φ 1 ( r ， t )     + ( 1 − β ) v 1 Σ f 1 ( r ， t ) Φ 1 ( r ， t ) + ( 1 − β ) v 2 Σ f 2 ( r ， t ) Φ 2 ( r ， t )     + ∑ i = 1 6 λ i C i ( r ， t ) + S ( r ， t ) (2-1) 1 υ 2 ∂ Φ 2 ( r ， t ) ∂ t = ∇ D 2 ( r ， t ) ∇ Φ 2 ( r ， t ) − Σ a 2 ( r ， t ) Φ 2 ( r ， t ) + Σ 12 ( r ， t ) Φ 1 ( r ， t ) (2-2) ∂ C i ( r ， t ) ∂ t = − λ i C i ( r ， t ) + β i [ v 1 Σ f 1 ( r ， t ) Φ 1 ( r ， t ) + v 2 Σ f 2 ( r ， t ) Φ 2 ( r ， t ) ] (2-3) 式中， ϕ 1 ， ϕ 2 ：快中子、热中子通量密度， 1 / ( cm 2 ⋅ s ) ； D 1 ， D 2 ：快中子、热中子扩散系数， cm ； Σ a 1 ， Σ a 2 ：快中子、热中子吸收截面， cm − 1 ； Σ f 1 ， Σ f 2 ：快中子、热中子裂变截面， cm − 1 ； Σ 12 ：快中子转移截面， cm − 1 ； C i ：缓发中子先驱核浓度， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 6 ， cm − 3 ； λ i ：缓发中子先驱核衰变系数， ； β i ：有效缓发中子份额， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 6 ； S ：外加中子源， 1 / ( cm 3 ⋅ s ) ； ν 1 ， ν 2 ：快中子、热中子引起裂变时释放的平均中子数 υ 1 ， υ 2 ：快中子、热中子速度， cm / s 。 考虑到计算精度及速度，本文中REMARK程序在堆芯径向上以每一个燃料组件为一个节点，在轴向上均匀划分10个节点，共划分出1210个节块。堆芯节块划分示意图如图2所示。为了计算方便，在计算过程中认为每个节块中的各个参数都是均匀的、相等的，且泄漏项只向每个节块周围相邻的6个节块中泄漏。