DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 微量元素分析 利用ICP-MS仪器测定了烃源岩样品沥青质中的微量元素，烃源岩沥青质中含有多种微量元素，稀土元素包括：La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Tb、Gd、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu过渡族金属元素：Se、V、Cr、Fe、Co、Ni、Zn、Cu、La、Ti、Cs等元素。通过对烃源岩沥青质中的稀土元素丰度配分模式分析表明(图4)：长7烃源岩的稀土元素丰度配分模式分为两类，其中以长7湖盆中心优质烃源岩为代表的(G135、B212、B27、B407、B417、B516、H320)井位一类，而位于研究区的G77井的长7黑色泥岩为一类；长9烃源岩中G135、G66、G22井稀土元素配分模式为一类，G52井则为一类；长10烃源岩的G34、G36、G68、Q132井的稀土元素配分模式整体上为一类。另外，通过对烃源岩沥青质中的过渡族金属元素丰度配分模式分析表明(图5)：长7烃源岩的10口井的过渡族金属元素的配分模式一致，为一类型烃源岩，与稀土元素配分模式的两种类型存在一定的差异，这可能过渡族金属元素在油气运移过程中，受到水岩的作用使之过渡族金属元素含量发生变化有关；长9烃源岩的沥青质中的过渡族金属元素丰度配分模式分为两类，G135、G66、G22井过渡族金属元素配分模式为一类，G52井则为一类，这一特征与稀土元素的划分类型完全一致；长10烃源岩的沥青质中的过渡族金属元素配分模式整体上为一类，这与稀土元素配分模式划分特征一致。 综合烃源岩样品饱和烃的C 27 DiaH、C 28 DiaH、C 29 DiaH三角图、稀土元素丰度配分模式及过渡族金属元素丰度配分模式，将所采集的长10、长9、长7烃源岩划分为五种类型：长7湖盆中心的优质 图4. 研究区延长组烃源岩沥青质中稀土元素配分模式图(左：长7，中：长9，右：长10) 烃源岩、长7研究区内的黑色泥岩，长9吴起地区黑色泥岩、长9西河口和顺宁地区黑色泥岩，长10研究区黑色泥岩。在此基础上，将分析的稀土元素和过渡族金属元素同一类型进行平均值化(图6，图7)。 图5. 研究区延长组烃源岩沥青质中过渡族金属元素配分模式图(左：长7，中：长9，右：长10) 图6. 研究区延长组烃源岩沥青质中稀土元素平均值配分模式图(左：长7，中：长9，右：长10) 图7. 研究区延长组烃源岩沥青质中过渡族金属元素平均值配分模式图(左：长7，中：长9，右：长10)
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user: 5. 油源精细对比 为了进行研究区延长组下组合油源的精细对比，本次研究将长7、长9、长10三套5种类型的烃源岩与原油的生物标志化合物参数、原油和烃源岩沥青质中的稀土元素、过渡族金属元素进行多参数分析，对长8、长9、长10油藏进行油源精细对比， 5.1. 长10油层组 烃源岩及原油样品饱和烃的C 27 DiaH、C 28 DiaH、C 29 DiaH三角图分析(图8)，研究区长10油源散点投在了长7湖盆中心的优质烃源岩和吴起地区的长9烃源岩范围内，而与长10烃源岩和西河口地区的长9烃源岩无关系；通过长10原油和烃源岩沥青质中的稀土元素、过渡族金属元素丰度配分模式可以看出，长10原油与长7湖盆中心的优质烃源岩及长9烃源岩的配分模式保持一致，而与长10烃源岩的配分模式不一致(图9、图10)，因此，综合分析认为，长10原油来自长7湖盆中心的优质烃源岩和长9烃源岩，为二源供烃的混源，而长10烃源岩和西河口地区的长9烃源岩基本上对长10原油没有贡献，所以长10具有长7远源侧向运移和长9近距垂向倒灌的石油运移及成藏特征。 图8. 研究区延长组下组合生物标志化合物油源对比三角图(左：长10，中：长9，右：长8) 图9. 研究地区延长组下组合稀土元素配分模式油源对比图(左：长10，中：长9，右：长8) 图10. 研究区延长组下组合过渡族金属元素配分模式油源对比图(左：长10，中：长9，右：长8) 5.2. 长9油层组 烃源岩及原油样品饱和烃的C 27 DiaH、C 28 DiaH、C 29 DiaH三角图分析(图8)，研究区长9油源散点投在了长7湖盆中心的优质烃源岩和吴起地区的长9烃源岩范围内，而与长10烃源岩和西河口地区的长9烃源岩无关系；通过长9原油和烃源岩沥青质中稀土元素、过渡族金属元素丰度配分模式可以看出，吴起地区长9原油与长7湖盆中心的优质烃源岩及长9烃源岩的配分模式保持一致，而与长10烃源岩的配分模式不一致(图9、图10)。因此，综合分析认为，吴起地区长9原油来自长7湖盆中心的优质烃源岩和研究地区的长9烃源岩，为二源供烃的混源，而长10烃源岩和西河口地区的长9烃源岩基本上对吴起地区长9原油没有贡献，所以吴起地区长9具有长7远源侧向运移+长9近源辅助的运移及成藏特征。 5.3. 长8油层组 烃源岩及吴起地区原油样品饱和烃的C 27 DiaH、C 28 DiaH、C 29 DiaH三角图分析(图8)，研究区长8油源散点投在了长7湖盆中心的优质烃源岩和吴起地区的长9烃源岩范围内，而与长10烃源岩和西河口地区的长9烃源岩无关系；通过吴起地区长8原油和烃源岩沥青质中稀土元素、过渡族金属元素丰度配分模式可以看出，吴起地区长8原油与长7湖盆中心的优质烃源岩及志丹地区的长9烃源岩沥青质中的稀土元素配分模式保持一致，而与长10烃源岩沥青质中稀土元素的配分模式不一致(图9、图10)。因此，综合分析认为，吴起地区长8原油来自长7湖盆中心的优质烃源岩和研究地区的长9烃源岩，为二源供烃的混源，而长10烃源岩和西河口地区的长9烃源岩基本上对吴起地区长8原油没有贡献，所以吴起地区长8具有长7远源侧向运移 + 长9近源垂向向上的运移及成藏特征。
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user: 6. 结论 1) 综合烃源岩饱和烃的C 27 DiaH、C 28 DiaH、C 29 DiaH三角图、沥青质中的稀土元素及过渡族金属元素丰度配分模式，将研究区延长组下组合烃源岩划分为五种类型：长7湖盆中心的优质烃源岩，长7研究区内的黑色泥岩，长9吴起地区黑色泥岩，长9西河口和顺宁地区黑色泥岩，长10研究区黑色泥岩。 2) 研究区长8~长10油层组原油来自长7湖盆中心的优质烃源岩和长9烃源岩，为二源供烃的混源，而长10烃源岩和西河口地区的长9烃源岩基本上对研究区延长组下组合油层原油没有贡献，同时，吴起、顺宁、西河口3个地区以及不同的层位的油源存在一定的差异性。 3) 利用油砂和烃源岩抽提沥青质的稀土元素、过渡族金属元素丰度配分模式判识油源在研究区长8~长10油源对比方面具有良好的应用效果，该方法是对鄂尔多斯盆地延长组下组合油源判识的一种有效补充。
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user: 摘要 针对超深井复杂地层参数信息具有随机性的特点，提出了一定置信水平下超深井复杂地层外挤载荷的不确定性分析方法。在考虑地层–水泥环–套管系统完整性的超深井套管外挤载荷模型的基础上，引入概率统计理论，对外挤载荷不确定性进行参数敏感性分析，统计各参数的分布形式，推导出外挤载荷的不确定性分布状态及分布函数，并以库车地区多口井为例，进行了超深井套管外挤载荷的不确定性分析。结果表明：地层弹性模量、地层泊松比的随机性为超深井外挤载荷不确定性的主要影响因素；不确定性分析方法得到的超深井套管外挤载荷当量密度剖面不是单一曲线，而是具有一定置信水平的区间；与不确定性分析方法计算结果相比，传统单值计算方法得到的套管外挤载荷或偏大或偏小，根据套管层次不同而有所差异；套管外挤载荷的不确定性分析方法可以有效地避免传统套管设计方法造成的过安全或欠安全，可为套管抗挤安全系数的选取提供依据。
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user: 1. 前言 对于深井、超深井而言，地质构造复杂、岩性变化大，不同地区地层参数的数值变化较大，即使是同一地层不同深度处地层参数也大小迥异 [ 1 ]。由于超深井套管外挤载荷的不确定性，使得钻井过程中极易发生套管挤毁事故，据不完全统计 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，已有大北6井、克深2井、吐北4井、克深5井、大北203井、乌泊1井、东秋5井、车古2井、却勒1井、新101井等发生了套管挤毁事故。实际上，套管外挤载荷的不确定性使得其预测结果应为一个区间，而不是一单值，且套管外挤载荷的实际值包含在此区间内。 当前套管外挤载荷预测方法均为确定性的单值计算方法 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]：一类是假设有效外挤力均匀分布在套管圆周上，进行套管均匀外挤载荷计算，例如，Pattilo，P.D.等将径向非均匀挤压载荷等效为均匀外挤力学分析模型(2003)；廖华林等在等效外挤载荷模型基础上，建立了内壁磨损条件下的套管均布载荷外挤计算模型(2010)。二是在套管均匀外挤载荷模型的基础上，考虑原场地应力、地层蠕变等条件，进行套管非均布载荷计算，例如，EI-Sayed A. H.，Khalaf F.等得出受非均匀外挤力的套管非正常损坏的计算模型，并针对不同的套管类型，得出相应的套损预测精度(1989)。三是考虑部分地层参数的影响，施太和等在泥岩蠕变非均匀外载模型的基础上，建立了套管外载的三维有限元模型(2008)；万立夫等对不同地应力条件下的不同类型套管的外挤载荷进行了有限元模拟(2012)。而超深井地质条件复杂，目前专门针对深井、超深井套管外载预测方法仍不完善。 为解决深井、超深井套管外挤载荷参数随机性引起的外挤载荷不确定性问题，本文从拉梅问题出发，考虑地层—水泥环—套管系统完整性 [ 2 ] [ 5 ]，以及超深井各个地层组地层参数的随机性，引入概率统计方法，推导出深井、超深井套管外挤载荷的概率密度函数和累积概率函数，提出一定置信水平下的超深井套管外挤载荷不确定性分析方法。该方法对深井、超深井套管的选择及井身结构的设计具有一定的指导意义。
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user: 2. 超深井套管外挤载荷模型 由于深井、超深井地质条件复杂，而传统的套管外挤载荷计算模型没有深入考虑地层参数对外挤载荷的影响 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，因此，本文在等效地应力地层—套管系统模型的基础上，考虑地层—水泥环—套管系统的完整性，建立了超深井套管的外挤载荷模型 [ 15 ] [ 16 ]： p = 2 E c ( 1 − m 2 ) ( 1 + υ s ) ( 1 − υ s ) σ + E s ( 1 + υ c ) ( 1 − υ c ) m 2 q E c ( 1 − m 2 ) ( 1 + υ s ) + E s ( 1 + υ c ) ( 1 − 2 υ c + m 2 ) (1) σ = σ H ⋅ σ h (2) { σ H = ( υ s 1 − υ s + β ) ( σ v − α P p ) + α P p σ h = ( υ s 1 − υ s + γ ) ( σ v − α P p ) + α P p (3) q = − 0.00981 ( 1 − k m ) ρ h (4) 令 { k 1 = E c ( 1 − m 2 ) ( 1 + υ s ) ( 1 − υ s ) σ k 2 = ( 1 + υ c ) ( 1 − υ c ) m 2 q k 3 = E c ( 1 − m 2 ) ( 1 + υ s ) k 4 = ( 1 + υ c ) ( 1 − 2 υ c + m 2 ) (5) 则 k 1 、 k 3 为 υ s 的函数， k 2 、 k 4 为常数。公式(3)可变为： p = 2 k 1 + E s k 2 k 3 + E s k 4 (6) 式中， σ v 为垂向地应力，MPa， σ v = G 0 g h 10 3 ， G 0 = A + B h − C e − D h ，h为深度，m；A、B、C、D为拟合 系数，无因次；p为外载荷，MPa；s为水平地应力，MPa；E c 、u c 分别为套管弹性模量，GPa、套管泊松比，无因次。m为套管内外径比，无因次；E s 、u s 分别为地层弹性模量，GPa、地层泊松比，无因次；q为内压力，MPa； 为钻井液密度，g/cm 3 ；k m 为掏空系数。
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user: 3. 超深井套管外挤载荷的不确定性分析 3.1. 超深井套管外挤载荷参数的随机性分析 (1) 外挤载荷参数变差系数对比 变差系数是衡量参数随机性程度大小的指标，可定义为： C O V = σ μ (7) 式中，COV为变差系数，无因次； σ 为标准差； μ 为均值。 以西部油田山前地区超深井资料为例，统计可得影响外挤载荷不确定性主要参数的变差系数大小(见图1)。统计结果显示，各地层组中地层岩石弹性模量与地层岩石泊松比的变差系数变差系数更大，即地这两个参数是影响外挤载荷不确定性的主要影响因素。 图1. 超深井套管外挤载荷主要参数的变差系数对比 (2) 影响外挤载荷不确定性的主要参数分布形式确定 将上述各地层组地层弹性模量(如图2所示)、地层泊松比进行统计。对统计结果与拟合曲线进行相关性检验 [ 17 ] [ 18 ]，得到地层弹性模量、地层泊松比分别与三种分布形式的平均相关系数(见表1)。 图2. 各地层组弹性模量统计及拟合分布结果 Table 1 Average correlation coefficien 参数 正态分布 对数正太分布 Weibull分布 地层弹性模量 0.962 0.836 0.851 地层泊松比 0.921 0.842 0.857 表1. 平均相关系数 上述地区各地层组弹性模量、泊松比的分布规律均与正态分布拟合较好(见图3和图4)，其与正态分布的平均相关性系数分别为0.962、0.921，均为显著强相关(见表1)，故地层弹性模量、地层泊松比的统计结果可以用正态分布函数拟合。 3.2. 超深井套管外挤载荷分布形式的确定 可将地层弹性模量与地层泊松比看作是二维随机变量。假设用Z表示外挤载荷p，其对应的随机数值为z；用X表示地层弹性模量 E s ，其对应的随机数值为x；用Y表示地层泊松比 υ s ，其对应的随机数值为y，则式(6)可表示为： z = g ( x ， y ) = 2 ( k 1 + x k 2 ) k 3 + x k 4 (8) 由式(7)可知， k 1 、 k 3 为y的函数。则： x = g − 1 ( z ， y ) = s ( z ， y ) = 2 k 1 − z k 3 z k 4 − 2 k 2 (9) 对 s ( z ， y ) 中z求偏导得： ∂ s ∂ z = − k 3 ( z k 4 − 2 k 2 ) − k 4 ( 2 k 1 − z k 3 ) ( z k 4 − 2 k 2 ) 2 = 2 ( k 2 k 3 − k 1 k 4 ) ( z k 4 − 2 k 2 ) 2 (10) 设(X， Y)的概率密度函数为 f X ， Y ( x ， y ) ，故 [ 17 ]： f X ， Y ( x ， y ) = f X ( x ) ⋅ f Y ( y ) (11) 图3. 各地层组泊松比统计及拟合分布结果 图4. 超深井套管外挤载荷当量密度分布 式中， f X ( x ) 、 f Y ( y ) 分别为X、Y的概率密度函数。 根据概率理论 [ 18 ]，z的概率密度函数可表示为： f Z ( z ) = ∫ − ∞ + ∞ f X ， Y ( g − 1 ， y ) ∂ g − 1 ∂ z d y = ∫ − ∞ + ∞ f X [ s ( z ， y ) ] f Y ( y ) ∂ s ∂ z d y (12) 由于地层弹性模量和泊松比均服从正态分布。因此，可将式(8)和式(9)~式(11)代入式(12)，得到外挤载荷的概率密度函数为： f Z ( z ) = 1 π σ x σ y ∫ − ∞ + ∞ ( k 2 k 3 − k 1 k 4 ) ( z k 4 − 2 k 2 ) 2 exp [ − ( 2 k 1 − z k 3 z k 4 − 2 k 2 − μ x ) 2 2 σ x 2 − ( y − μ y ) 2 2 σ y 2 ] d y (13) 对式(13)积分可得超深井套管外挤载荷的累积概率函数为： F Z ( z ) = 1 π σ x σ y ∫ − ∞ + ∞ ∫ − ∞ 2 ( k 1 + x k 2 ) k 3 + x k 4 ( k 2 k 3 − k 1 k 4 ) ( z k 4 − 2 k 2 ) 2 exp [ − ( 2 k 1 − z k 3 z k 4 − 2 k 2 − μ x ) 2 2 σ x 2 − ( y − μ y ) 2 2 σ y 2 ] d y d z (14) 由式(13)可知超深井套管外挤载荷的不确定性分布服从正态分布；若设定累积概率，根据式(14)可求解不同井深处一定累计概率下的超深井套管外挤载荷。以山前区块GN-3井为例，外挤载荷当量密度的概率密度、累积概率曲线如图4所示。
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user: 4. 实例分析 以西部油田山前地区为例，对该地区超深井套管外挤载荷的不确定性进行分析。首先，建立上覆岩层压力当量密度剖面，然后对该地区各地层组岩石的弹性模量、泊松比进行概率统计，得出其分布状态及分布参数表征值(见表2)，而后按照套管外挤载荷的累积概率函数(式14)沿井深方向计算累积概率分别为5%和95%、35%和65%的外挤载荷当量密度，得到置信水平分别为90%、30%的套管外挤载荷当量密度分布区间，并与传统套管外挤载荷计算方法进行对比分析。 Table 2 Random Statistical results of main formation parameters in different formation 地层组 弹性模量 泊松比 均值(GPa) 标准差(GPa) 变差系数 均值 标准差 变差系数 库车组 28.028 8.253 0.294 0.270 0.028 0.106 康村组 28.860 6.673 0.231 0.266 0.021 0.079 吉迪克组 31.444 3.432 0.109 0.259 0.010 0.039 苏维依组 30.855 3.452 0.111 0.261 0.011 0.042 库姆格列木群 28.889 3.952 0.136 0.267 0.013 0.049 巴什基奇克组 28.169 4.200 0.149 0.269 0.014 0.053 巴西改组 26.464 3.627 0.137 0.255 0.018 0.070 表2. 各地层组主要地层参数随机性统计结果 根据该地区地层参数进行概率统计结果(见表2)，按照文献 [ 17 ] 得出了GN-3井的置信水平分别为90%、30%的套管外挤载荷区间，如图5所示。与传统的单一套管载荷曲线相比，具有一定置信水平的套管外挤载荷区间更多地考虑了超深井各地层组主要岩石参数可能出现的变化，求得的每一井深处的套管外挤载荷也会呈现一定的变化。对于工程设计人员来说，把握超深井每一井深处套管外挤载荷可能出现的范围，比仅得知套管外挤载荷的单一数值更加实际有效。若传统的套管外挤载荷计算方法得到的单一数值比实际超深井套管外挤载荷值偏高，设计人员将会选择更高级别的套管，从而导致设计过安全，造成套管选材成本过高；若传统计算方法得到的单一数值比实际套管外挤载荷值偏低，设计人员将会选择更低级别的套管，从而导致设计欠安全，易引发套管安全事故。因此，给出超深井套管外挤载荷的范围将利于设计人员做出更加安全有效的设计方案，从而降低套管选材成本或者减少套管安全事故的发生。 图5. 不同置信水平条件下套管外挤载荷当量密度剖面 从图5(a)中可以看出，在井深1200 m~2800 m处，传统单值计算方法得到的外挤载荷当量密度略高于或接近于累积概率为95%的外挤载荷当量密度；从图5(b)可以看出，在井深1200 m~2800 m处，传统单值计算方法得到的外挤载荷当量密度比累积概率为65%的外挤载荷当量密度平均高出0.17 g/cm 3 左右，导致套管设计过安全，选材级别过高，造成一定的浪费；在井深5200 m~7000 m段，传统单值计算方法得到的外挤载荷当量密度比累积概率为5%、35%的外挤载荷当量密度分别平均低0.12 g/cm 3 、0.18 g/cm 3 ，导致套管设计欠安全，选材级别过低，套管易发生挤毁事故(见表3)。 综上所述，由传统外挤载荷计算方法所选择的山前地区表层套管过安全，而技术套管、油层套管欠安全。而按照超深井套管外挤载荷的不确定性分析方法可选择更低级别的表层套管，以降低成本；对于技术套管及油层套管需选择更高级别套管，以提高抗挤安全性。与传统单一曲线相比，不确定分析方法更多的考虑了每一深度处可能出现的外挤载荷大小，对于超深井复杂地层钻井来说，在获取可能出现的外挤载荷的区间之后，可以根据其结果区间更加合理的选择套管抗挤安全系数，既避免套管材料浪费，又可以提高套管的安全设计，这比利用单一外挤载荷曲线选择套管更接近实际情况，有利于指导井身结构设计。 Table 3 Casing program and safety situation in GN-3 wel 井号 套管层次 套管尺寸(mm) 套管下深(m) 钢级 壁厚(mm) 备注 GN-3 表层套管 508.0 0~308 J55 12.7 安全 技术套管1 339.7 0~3891 TP110V 12.19 变形 技术套管2 244.5 3773~4750 BG110TT 11.99 变形 250.8 4750~5184 TP140V 15.88 安全 244.5 5184~6219.5 BG110TT 11.99 失效 250.8 6219.5~6555 TP140V 12.19 失效 244.5 ① 0~3250 TP140V 11.99 安全 244.5 ① 3250~3773 BG110TT 11.99 安全 油层套管1 177.8 6617~6845 TP140V 14.8 安全 177.8 ② 0~6616 TP140V 12.65 安全 油层套管2 127.0 6332~6918 BG140 9.5 安全 表3. 超深井套管程序及安全情况 注：技术套管1、2分别为第一、二层技术套管，油层套管1、2分别为第一、二层油层套管；①、②为回接套管。
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user: 5. 结论 (1) 考虑到超深井复杂地层外挤载荷的不确定性，其数值大小不应是单一曲线，而是一外挤载荷分布区间，这更有利于工程设计人员明确复杂地层的外挤载荷信息。 (2) 因此，在计算过程中，应尽量多的获取精确资料，有效剔除数据误差，减小外挤载荷的不确定性分布范围，以利于钻井工程设计，选择更为合适的套管，在确保安全的同时，降低成本。 (3) 通过对山前地区多口井分析计算表明，与传统的单值计算方法相比，不确定性外挤载荷计算方法可确定更加合理的套管抗挤安全系数，能够更好地指导井身结构设计，为超深井套管的选择提供更加有力的依据。
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user: 摘要 为研究京津冀能源协同对京津冀地区低碳转型的影响，本文构建了考虑全国碳市场的省间电力市场模型。模型结果表明：(1) 在不实施碳市场政策的情景下，京津冀能源协同有助于减少京津冀地区的碳排放和提升京津冀地区的非水可再生能源电力消纳量；(2) 京津冀能源协同可以节省全国电力系统低碳转型成本，并且可以提升京津冀在全国电力市场中的竞争力；(3) 京津冀能源协同有助于提高碳市场政策的经济效率，降低全国平均碳减排成本。因此，应当积极推动京津冀地区电力部门的能源协同。
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user: 1. 引言 习近平主席在联合国大会上做出“中国2060年前实现碳中和”的承诺，意味着我国将加快低碳转型的进度。而我国的电力部门的二氧化碳排放占全国接近一半的能源相关碳排放 [ 1 ]，并且，随着电气化程度不断增高，电力部分的减排也将同步带动交通、工业、建筑等其他经济部门的减排。随着风、光电为代表的可再生能源发电技术的成本快速下降，电力部门的减排潜力愈发显著，通过可再生能源而非天然气等低碳化石能源减排的经济效率也不断提升 [ 2 ]。然而，由于可再生能源资源和电力消费量的分布存在时空不均匀性，兼且可再生能源发电具有波动性，因此需要多区域协同提高消纳率。 京津冀地区是我国的政治中心，一度也是我国空气污染最严重的地区之一，近年来，随着“大气十条”和打赢蓝天保卫战三年行动计划等政策的实施，北京已经退出了所有的燃煤发电，可再生能源也在京津冀地区得到了快速发展，空气污染得到了一定程度的改善。要在未来持续通过能源协同提高京津冀地区的清洁低碳发展水平，考虑到了三省间产业结构差异明显、发展差距过大、政治和经济地位不平等等现实情况，需要首先研究三省协同发展的可行性和必要性。另外，2020年11月，生态环境部就全国碳排放权交易市场建设再次公开征求意见，意味着全国碳交易市场有望近期内建立，而碳交易市场将成为我国碳减排的重要政策推手。因此，本文拟研究到2030年，京津冀三省电力部门能源协和碳市场政策在能源、环境和经济三方面对国家和京津冀地区低碳减排的推动作用。 为完成研究目标，需要构建一个可以刻画省间碳交易和电力交易的定量模型。在已有文献中有很多满足这一要求的模型，这些模型可以分为三大类：(1) 可计算一般均衡(Computable General Equilibrium， CGE)模型，如Li等构建了一个动态CGE模型来研究多种政策目标对中国经济的影响 [ 3 ]。然而，使用CGE模型进行多区域分析需要大量的数据，而中国相关数据尚不系统，难以获得。此外，像CGE模型这样的自顶向下模型很难考虑可再生能源电力的技术细节问题。(2) 优化模型：如Chen等构建了一个优化模型来研究电力规划和CO 2 减排 [ 4 ]。然而，在这些优化模型中，电力价格和碳交易价格等仅能外生设定。由于中国还没有稳定的全国碳价格的历史数据，因此目前无法使用优化模型来分析碳交易的影响。(3) 部分均衡模型：如Amundsen和Bye提出了一个整合了绿证交易、碳交易和电力交易的均衡模型 [ 5 ]，该模型可以内生求得碳交易和电力交易价格。考虑到各类模型的优劣，本文将基于Wang等论文中提出的部分均衡模型 [ 6 ]，在其上添加碳交易模块。
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user: 2. 方法 2.1. 模型和数据 本文使用的电力市场模型和数据引自Wang等的论文 [ 6 ]。该模型将电力生产商、消费者的行为决策进行了建模刻画，并对不同品类电力的交易进行了区分。此外，不同能源种类的电力的交易也得到了区分。并通过使用省级数据，使得该模型可以处理不同省份的政策和资源的异质性。 本文在Wang等的模型的基础上添加了碳限额与交易模块。即通过修改发电企业的目标函数和约束条件。如式(1)所示，生产商的目标函数为最大化利润，收入部分为售电收入和出售碳排放配额的收入，成本包含新建机组的成本、机组运营成本、燃料成本以及购买碳排放配额的成本。 max n c R ， Y G ， p s R ， R ′ ， Y G ， t b R ， Y ， t s R ， Y ∑ Y { ∑ G ， R ′ ( e p R ， R ′ ， Y G − O M C G − V C R G ) × p s R ， R ′ ， Y G                                                           − ∑ G [ I ( 1 + I ) × [ 1 − ( 1 + I ) L I F E G ] × F C G × ∑ Y ′ = 2018 Y n c R ， Y ′ G ]                                                       + ( t s R ， Y × t p Y − t b R ， Y × t p Y ) } × ( 1 1 + I ) Y − 1 (1) 如式(2)所示，在生产商的约束条件中添加了碳配额的约束，即生产商发电造成的碳排放需要低于国家分配的碳排放限额，否则需要通过购买碳配额来实现。而多余的碳配额也可以在碳交易市场上出售。 ∑ G ， R ′ ( p s R ， R ′ ， Y G × E F R G ) + t b R ， Y − t s R ， Y ≤ ∑ G ， R ′ ( p s R ， R ′ ， Y G × C A P R ) ( β R ， Y ) ∀ R ， Y (2) 2.2. 情景设置 本文的情景设置如表1所示，根据有无京津冀能源协同和碳市场政策，构建了四个情景。碳市场即实施碳限额与交易(carbon cap and trade)政策，碳配额的分配方式为所有省份/地区共用同一个碳排放强度限额，2030年的碳限额为发电碳强度不高于0.486 kg/kWh，该数值基于Yi等的研究 [ 7 ]。京津冀能源协同情景即将北京、天津、河北三省视为一个整体，而无协同情景中，北京、天津、河北作为三个独立的省份独立决策。 Table 1 Scenario setting 碳市场政策 无碳市场 碳市场 京津冀能源协同 无协同 基准情景 碳市场-无协同 京津冀能源协同 仅协同 碳市场-协同 表1. 情景设置
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user: 3. 结果 3.1. 不同情景下的碳排放和可再生能源消纳率 本文首先对比了京津冀能源协同对于全国和当地碳排放量的影响，如图1所示。全国层面来看，京津冀协同对碳排放的影响较少，但对京津冀当地来说，京津冀能源协同可以有效减少碳排放，当没有碳市场政策时，能源协同可以减少京津冀地区1.35亿吨的碳排放，而当有碳市场政策时，能源协同可以减少京津冀地区2.5亿吨的碳排放。这意味着京津冀能源协同有助于京津冀地区的低碳发展，但会造成碳排放向其他地区转移，在考虑全国层面的政策制定时，需要予以考虑。 图1. 京津冀能源协同对CO 2 排放减少量 在可再生能源消纳率方面，如图2。可以看出，当没碳市场政策时，京津冀能源协同对可再生能源消纳率的影响不明显，而当有碳市场政策时，京津冀能源协同可以有效促进京津冀地区的可再生能源的消纳。 图2. 能源协同对非水可再生能源消纳率的影响 3.2. 京津冀电力协同有助于节约社会成本 本文对社会成本的定义为： 社 会 成 本 = ∑ 所 有 地 区 ( 消 费 者 成 本 − 生 产 商 利 润 ) 通过计算各个情景下的社会成本，对比有无能源协同的差异，得到如表2所示结果。结果表明，在没有碳市场政策时，京津冀的能源协同有助于节约社会成本。而当存在碳市场时，京津冀能源协同会增加京津冀地区的社会成本。 然而值得关注的时，京津冀地区可以从全国碳交易市场中获得较多的收入，当无协同时，京津冀地区共从碳市场获得收入449.27亿元，而在京津冀能源协同情景下，可收入986.86亿元。这表名着总体来看，京津冀能源协同可以有效节约京津冀地区的成本。但由于京津冀地区节约的社会成本远高于全国总量，意味着京津冀地区能源协同将全面提升京津冀地区在全国电力市场中的竞争力。 Table 2 Social costs under each scenario (excluding income and expenditure from the carbon trading market) ($100 million 全国 京津冀地区 无碳市场 碳市场 无碳市场 碳市场 无协同 2076.76 2435.98 183.52 276.00 能源协同 2069.72 2417.68 169.71 312.18 表2. 各情景下的社会成本(排除碳交易市场的收入和支出) (亿元) 3.3. 能源协同对碳市场减排经济效率的影响 最后，本文对比了有无协同的情景下，实施全国碳市场的政策经济效率。衡量指标为全国平均单位碳减排成本。如表3所示，可以发现京津冀能源协同有助于提高碳市场的政策经济效率。 Table 3 Carbon market policy unit carbon reduction costs (yuan/ton 无协同 能源协同 碳减排单位成本(元/吨) 124.38 118.05 表3. 碳市场政策的单位碳减排成本(元/吨)
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user: 4. 结论 为研究京津冀能源协同对京津冀地区低碳转型的影响，本文构建了考虑全国碳市场的省间电力市场模型。通过对2030年全国电力市场的模拟计算，本文得到以下结论： (1) 在不实施碳市场政策的情景下，京津冀能源协同有助于减少京津冀地区的碳排放和提升京津冀地区的非水可再生能源电力消纳量，即能源协同可以促进京津冀地区电力部门的低碳转型； (2) 京津冀能源协同可以节省全国和京津冀地区电力部门的成本，并且京津冀地区成本节约量远高于全国，这意味着能源协同可以提升京津冀在全国电力市场中的竞争力； (3) 京津冀能源协同可以将全国碳市场政策的平均减排成本从124.38元/吨降低至118.05元/吨，即京津冀能源协同可以提高全国低碳转型的经济效率。
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user: 摘要 从尿液回收水是解决长期载人航天任务中水需求和再补给挑战的途径之一，尿液在收集和储存中需要控制微生物繁殖和保持化学稳定性。通过向新鲜尿液中添加过氧化氢及分析尿液储存过程中产生挥发性有机物结果表明：过氧化氢能抑制尿素水解而稳定尿液，也能减少尿液在处理过程中产生的挥发性有机物。这表明过氧化氢有可能成为航天任务中尿液回收稳定化处理的低风险化学品。
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user: 1. 引言 载人航天器舱内环境由环境控制和生命支持系统维持，长期载人航天任务中从尿液回收水对生命支持系统水循环和再补给产生重大影响。尿液是航天器中水回收和管理系统的重要来源之一，尿液是包含大量的无机物和有机物组成的水溶液，其中含量较大的包括尿素、氯化钠、其他盐和各种酸，这些物质能占尿液总重的3%~4%(wt.) [ 1 ]。由于尿液富含有机物，在收集存储时易发生微生物定殖，导致尿素水解产生氨气和铵盐，形成生物膜，导致沉淀和结垢，损害尿液收集存储处理设备和污染航天器舱内的大气环境。为了完成在太空的尿液回收，必须通过添加预处理化学品来收集和稳定尿液，达到控制尿液微生物繁殖和稳定尿液中化学物质的目的 [ 2 ]。 目前，在航天任务中使用的尿液预处理化学品是氧化杀菌剂和无机酸组合，氧化性杀菌剂包括六价铬(CrO 3 )、次氯酸钠(NaOCl)、碘化有机物和Oxone [过氧单硫酸钾(KHSO 5 )、硫酸氢钾(KHSO 4 )和硫酸钾(K 2 SO 4 )的混合物]等，而使用的无机酸包括浓硫酸、磷酸和盐酸等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。国际空间站上尿液预处理方式不尽相同，俄罗斯舱段采用的是三氧化铬和浓硫酸组合；而美国舱段采用的Oxone和浓硫酸组合，均使用浓硫酸保证储存尿液呈酸性。虽然这些预处理方法是有效的，但因其强氧化性，引入强致癌性的六价铬及采用浓酸条件，这使得尿液在处理时会产生有毒的挥发性有机物，并对整个处理过程提出了多重密封要求 [ 4 ]。于此，寻找低风险低毒性的尿液预处理方式成了必然的需求。已有学者测试非氧化杀菌剂(季铵和苯甲酸钠)和有机酸组合在尿液处理中使用 [ 4 ] [ 5 ]。基于过氧化氢产生羟基自由基的高级氧化技术广泛地应用于饮用水和有机废水等处理中 [ 6 ]，对于有机污染物能够有效地降解，最终生成水和二氧化碳 [ 7 ]。 因此，本研究开展过氧化氢处理尿液等实验，研究过氧化氢在对尿液稳定化作用，以及对过氧化氢在处理尿液过程中产生挥发性有机物的情况进行分析，以探索适合于航天飞行任务中低毒性低风险尿液预处理化学品。
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user: 2. 方法 2.1. 仪器与试剂 本研究使用的仪器包括：多参数水质分析仪(Multi 9630 IDS，WTW，德国)、气相色谱质谱仪(GC7890/5977MSD，Agilent，美国)和气体预浓缩仪(7200，Entech，美国)。主要使用的化学试剂有三氧化铬(分析纯，阿拉丁)、浓硫酸(98%，国药集团)、过氧化氢(3%，江西草珊瑚消毒用品有限公司)。 2.2. 过氧化氢尿液稳定实验 收集新鲜尿液1 L，分成4份，每份200 ml，其中3份加入10 ml过氧化氢溶液(3%，0.88 mol/L)作为实验组，一份加入10 ml去离子水作为对照组，对加入过氧化氢的尿液，分别用60%硫酸溶液调整溶液的pH值≤4和≤2，使用多参数水质分析仪测定不同时间点的pH值、电导率和盐度。 2.3. 尿液处理过程中挥发性有机物分析 将200 ml过氧化氢、200 ml过氧化氢(60%硫酸20 ml)和40 ml三氧化铬(2%)硫酸溶液分别放入4 L尿液收集桶，尿液在2天内收集完成，在稳定处理5天后，分别取出500 ml，放入吹洗瓶中，用适当流速的氦气将溶液中挥发性有机物吹扫出来，收集到5 L泰德拉气体采样袋中。同时吹扫500 ml新鲜尿液以收集气体到采样袋。然后，采用气体预浓缩仪–气相色谱质谱仪分析气样中的挥发性有机物成份。 不同处理方式的尿液中挥发性有机物测试条件：设置气体预浓缩的进样量200 ml，气相条件设定：色谱柱：Agilent DB-5MS，60 m × 250μm × 1μm，35℃用于6 min，然后6℃/min到140℃用于0 min，然后15℃/min到220℃用于5 min；质谱条件设定：传输线温度：250℃，电子能量：70 eV，离子源温度：230℃，四级杆温度：150℃，扫描模式：Full Scan模式。使用Agilent MassHunter Qualitative Analysis软件分析色谱总离子流图(TIC)，获得各色谱峰面积，计算各色谱峰面积所占百分比。
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user: 4. 结论 这项研究提供的数据表明：0.014%过氧化氢可以抑制尿素水解，从而稳定尿液，在酸性条件下，过氧化氢对尿液的稳定作用会增强。向尿液添加过氧化氢能降低尿液在存储处理过程中产生的挥发性有机物，特别是含硫化合物，降低了恶臭气味。因此，可以得出结论：过氧化氢可以在中性或酸性条件下稳定尿液，并能够减少尿液在存储过程中产生的挥发性有机物，是一种符合低风险低毒性的尿液预处理化学品。
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user: 摘要 本研究通过对2014年至2019年基于雷电监测的大气电场观测资料的分析，发现同期在四川省的16次中强地震前，在排除雷电干扰的情况下，存在以下特征：1) 日均值呈低值异常变化；2) 日均值的异常变化形态呈不规则的“W”型、“V”型及“U”型变化；3) 日均值低值异常出现后，第10天至19天时间范围内，周围r = e M 空间范围内发生中强以上地震的概率为33%。
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user: 1. 引言 地震在孕震期地壳内部由地质活动引起的压电、动电等多种效应激发电磁辐射引起地电场和大气电场异常变化 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，多次被国内外的中强震观测研究结果所证实。早在二十世纪九十年代，我国先后在北京白家疃、延庆、天津宝坻、河北北戴河、邯郸、文安、山西大同等地开展了大气电场观测，并开始对震前大气电场异常进行研究，结果表明在近场较大地震前可以观测到明显的异常现象 [ 5 ] [ 6 ]。近年来，我国气象部门用于气象雷电预警等服务的大气电场观测在2008年汶川、2017年云南漾濞、四川九寨沟和2019年宜宾长宁等多次中强以上地震前出现了明显的异常变化 [ 7 ]，且这些异常变化已作为一种临震前兆引起了人们的关注。对于大气电场地震异常的识别，郝建国认为大气电场出现的是负异常，异常幅度较大，异常持续时间从数小时至十余小时不等，在震前一段时间内多次出现。李一丁、靳小兵等在汶川地震前看到的是正异常变化，在漾濞地震前看到的是孕震区内大气电位梯度呈普遍降低趋势。地震系统已有二十多年未进行大气电场观测，对大气电场与地震关系的研究也近乎处于“休眠”状态。作为一种尝试，本文将基于气象雷电监测的大气电场的地震短临异常进行研究，拟探寻静电前兆异常变化对于中强以上地震短临预测中是否具有普适意义，以进一步促进地震部门与气象部门的合作，进一步促进地震系统大气电场与地震关系的观测与研究。
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user: 2. 基本概述 2.1. 观测基本情况 为有效监测省内雷电情况，四川省气象局建有一个由24个大气静电场观测站等组成的雷电定位网，网内大气电场观测台站大部分分布于川东南地区，见图1。根据我国无线电管理委员会对无线电频段用途分布分配，TLF及以下(0~0.3 Hz)相对较高频率具有杂波干扰小、介质衰减小特性，能量较为集中，是地震电磁前兆异常观测的理想频段，分配给地震实验 [ 8 ] [ 9 ]。目前，四川省气象局采用的中科院电工所DF系列大气静电观测仪、大气电位梯度观测仪，其工频符合地震观测要求。 2.2. 大气电位梯度仪和闪电定位网技术指标 测试环境：测站位于标准气象地面观测场内，电磁环境满足气象探测环境要求；大气静电仪置于距离地面1.5米高处；电位梯度量程范围：±50 kV/m/m；工频：0~0.3 Hz；精确度：10 (v/m)；采样输出时 图1. 四川省大气电场观测台站及2014~2019年四川及邻区M S ≥ 5级地震震中分布图 间：1秒。 雷电监测：采用VLF频段，探测效率 > 80%，定位精度 < 1 km，时差 < 1 S。
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user: 3. 大气电场观测基本原理 大气电场测量的是大气静电场垂直分量。大气静电场点位静电电场强度与测试范围内空间某点点电荷关系，根据高斯定律，大气电场垂直静电场场强可简化表达为式(1) [ 10 ]。 E r = Q ⋅ d / ( 4 ε r 3 ) (1) 式(1)中，r为点电荷距离大气电场测量点位距离，Q为点电荷电荷量，e为空气介电常数，在大气中基本处于各向同性变化不大，d为形成电场的正负电荷距离。 当空间有N个点电荷 Q 1 、 Q 2 ⋅ ⋅ ⋅ Q N 时，大气电场表达式为 [ 10 ]： E = ∑ i = 1 N E i (2) 由于云内电荷分布无法探测，在实际应用是把带电云团内N个电荷视为单个体电荷，即式(1)可以代表两个体电荷之间大气电场。本文中E为带电云团与大地之间在大气电场仪附近产生的局部大气垂直静电场强度(以下简称大气电场)。
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user: 4. 大气电场杂波抑制 4.1. 雷电对大气电场的影响 孕震期动电、压电效应产生的电场异常变化较弱，而雷电对电场干扰较强，虽然经过地–空耦合正向电场放大效应，但雷电还是会引起大气电场异常变化，见图2。因此，排除雷电干扰对于提取地震前兆静电异常变化仍是非常重要的环节之一。 图2. 2014年4月25日乐山雷电天气大气电场观测秒值曲线图 4.2. 雷电或带电云团对大气电场影响的识别和排除 雷电或带电云团会对大气电场产生强烈干扰，可用雷电定位资料推算出对大气电场的影响 [ 11 ] [ 12 ]。当带电云团接近大气电场仪或雷电距大气电场仪的距离减小时，大气电场会随距离接近呈抖动增大。当地面大气电位梯度强度达到±2~3.6 kV/m时，将会在距离10~20 km处产生空气介质击穿而形成闪电。从晴天大气电场强度增大到放电需要5~77分钟，而末次放电后大气电场恢复到晴天变化规律，时间也大于30分钟 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。将T > 77分钟，以距离10 km处闪电在大气电场造成2 kV/m静电场强E 10 为基准，在不考虑电荷量变化基础上，根据库仑定律 [ 10 ]： E 1 0 = Q / ( 4 π ε 1 0 3 ) = 2kV / m (3) 由公式(3)可见，r对E 0 影响最大，在距离r处静电场强E r 为: E r = E 10 / ( r / 10 ) 3 (4) 由公式(4)计算得表1。 Table 1 Field strength caused by lightning at different distance r距离km E r 场强(kV/m) E r 与E 10 比例(%) 2 250 12500 5 16 800 10 2 100 20 0.25 12.5 30 0.074 3.7 40 0.031 1.6 50 0.016 0.8 100 0.002 0.1 表1. 不同距离雷电引起的场强 由表1可见，雷电引起的近地面大气静电场强随距离衰减较快，在30 km距离上衰减近96%，即使电荷量变化较大，电场值仍处于晴天大气正常波动范围内。将发生雷电的时间阈值和场强指标延长，时域T延长至120分钟，场强指标定位E 30 > 0.074 kV/m，将有效排除雷电对大气电场的干扰。 4.3. 晴天大气电场杂波识别及抑制 大量观测数据表明由大气压、温、湿、风、空气成分、降水、雾、地形地貌、测场环境、大气成分等自然现象(统称为晴天大气)产生的大气静电场强变化<±1 kV/m，波形特征为小幅波动，近光滑曲线。季节变化、日变化、太阳辐射等引起的周期性变化、探测环境微弱改变也会引起<±50 V/m的变化，波形特征也近光滑曲线，幅度小于晴天大气，波动周期大于晴天大气 [ 10 ] [ 15 ]。故将测试基准值设置为±10 V/m可以有效抑制部分晴天大气和周期性变化引起的大气电场变化和滤除部分探测环境等引起的变化。 以上分析可见，排除雷电干扰后，在电场仪30 km范围内如果发生超过晴天大气场正常波动的异常变化，应寻找地震孕震期动电或压电产生的干扰原因。如果小于30 km范围内有雷电活动，即便电场出现异常变化，也应视为雷电干扰，需排除。
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user: 5. 大气电场异常信号识别及特征分析 5.1. 资料选取 地震目录：根据中国地震台网正式测定的2014年至2019年四川及邻区M5以上地震。本研究共选取地震目录16个(不含余震)，见图1及表2。 大气电场和雷电监测网观测资料：2014年至2019年四川省气象局雷电监测网和大气电场观测的所有观测数据。 5.2. 异常信息识别 由于大气中闪电及伴随的强降水、高云量、高风速、低能见度将对大气电位梯度造成强烈干扰，因此应该采用晴天标准排除这些强天气因子的变化。并在排除雷电天气现象和晴天大气波动后，如果无人为干扰而大气电位梯度出现异常变化，将考虑是由孕震区内由地质活动动电、压电等效应引起的地震前兆静电异常。 根据历史上对大气电场地震异常的分析方法及现在对大地电场的分析方法，主要有：趋势法和数学分析法。其中数学分析法主要包括拟合法、去趋势法、滤波法、差分分析、均方差分析、方位角法等。为更好结合地震部门与气象部门的分析与研究，本研究主要采用趋势分析法，即根据观测资料原始观测曲线形态与年度变化规律的对比分析，在年变规律正常，无任何干扰的情况下，短期出现的不符合年变规律的异常变化来识别异常。 5.3. 大气电场异常特征 日均值分析法是地震前兆趋势分析中比较常用的分析法。通过对2014年至2019年四川16次中强地震前大气电场资料日均值的分析，发现在排除雷电干扰的情况下，存在以下变化特征： 1) 日均值呈低值突跳。统计显示，大气电场观测日均值高值异常变化大多伴有雷电发生，日均值低值异常变化，有的伴有雷电发生，有的无雷电发生(朱培育等，2019)。图3显示，在2014年4月5日云南永善M 5.3地震、2014年11月22日四川康定M 6.3地震及2019年6月17日四川宜宾长宁M 6.0地震前，在排除雷电干扰的情况下，四川雷波、马尔康、内江等气象台的大气电场日均值均出现了低值突跳变化。图3中红色椭圆虚线标识为无干扰异常变化，红色长方形虚线标识为雷电干扰(下同)。 2) 日均值形态存在“W”型、“V”型、“U”型异常变化。资料显示，不同观测台站，因受到的大气运动、太阳辐射、外环境干扰等不同，其静电场变化规律也不同。各观测站点的日均值变化，一般 图3. 大气电场日均值异常变化曲线 在不同范围内呈有规律的变化。图4是四川宜宾、马尔康、雅安和纳溪气象台2014年及2019年的日均值图，该图显示，在2014年11月22日四川康定M 6.3地震及2019年6月17日四川宜宾长宁M 6.0地震前有明显的“W”、“V”、“U”型异常变化。以上异常变化均是在排除雷电干扰的基础上出现，故很有可能是地震前兆异常。 3) 日均值低值异常与未来中强地震存在相关性。统计显示，日均值低值异常出现后，最短1天，最长114天时间范围，r = e M 空间孕震范围内有中强以上地震发生(表2)。考虑本研究是基于短临异常的研究，114天时间，已经超过3个月的“短临”时间规定，故取接近3个月的92天为最长异常时间。其中，第10天至第19天时间范围内，发生中强地震的概率为33%，第2天至第9天发生中强地震的概率为17%。 5.4. 异常特征机理分析 以上研究显示，大气静电场观测的地震前兆异常大多呈负值变化，分析原因有以下几个方面： 1) 大气电场强度的大小和方向主要取决于大气电位的分布。大气中某点处大气电场的大小等于该点大气电位梯度值，其方向与大气电位梯度方向相反。 2) 观测表明，晴天大气中始终存在方向垂直向下的大气电场，这就意味着大气相对于大地带正电荷，而大地带负电荷。在晴天大气情况下，大气电场强度为正，其常作为扰动天气条件下大气电学量的基准。 图4. 震前的“W”、“V”、“U”型异常变化图 Table 2 Statistics of M ≥ 5 earthquakes (excluding aftershocks) and characteristics of anomalies in Sichuan and its adjacent areas in 2014~201 序号 时间 地点 震级 r值范围(km) r值范围内的台站数(个) 异常台站 异常形态 异常幅度(kv/m) 至发震时间 1 2014.04.05 云南永善县 5.3 200.3 6 雷波 V型 0.248 21天 2 2014.08.03 云南鲁甸县 6.5 665.1 24 盐源、马尔康 V型、W型 0.142、0.16 14天、60天 3 2014.08.17 云南永善县 5 148.4 2 无 4 2014.10.01 四川越西县 5 148.4 2 无 5 2014.11.22 四川康定县 6.3 544.6 23 光华村、马尔康、资阳、纳溪、宜宾 W型、V型、U型 0.3、0.326、0.815、0.442、0.54 39天、81天、14天、13天、14天 6 2015.01.14 乐山市金口河 5 148.4 7 康定、乐山 V型 0.799、0.22 15天、114天 7 2016.09.23 四川理塘县 5.1 164.0 0 无 8 2017.08.08 四川九寨沟县 7 1096.6 24 罗江、内江 V型 0.445、0.167 55天、92天 9 2017.09.30 四川青川县 5.4 221.4 8 无 10 2018.09.12 陕西宁强县 5.3 200.3 3 无 11 2018.10.31 四川西昌市 5.1 164.0 3 无 12 2018.12.16 宜宾市兴文县 5.7 298.9 14 雷波、内江 U型、V型 0.85、0.385 43天、1天 13 2019.01.03 宜宾市珙县 5.3 200.3 6 内江、纳溪 U型、W型 0.381、0.328 6天、7天 14 2019.06.17 宜宾市长宁县 6 403.4 20 纳溪、内江、雅安 V型 0.363、0.587、1.147 78天、78天、54天 15 2019.07.04 宜宾市珙县 5.6 270.4 12 无 16 2019.09.08 内江市威远县 5.4 221.4 17 无 表2. 2014~2019年四川及邻区M ≥ 5地震(不含余震)及异常特征 3) 雷暴天气情况下，雷电产生的强大闪电电流，将导致静电场的变化。其产生的云地闪电过程，以及云体下方地物和植物等的尖端放电过程，所形成的闪电电流和尖端放电电流，将增加大气和大地所携带的异性电荷，从而引起大气电场强度大幅度变化。此时，大气相对于大地即是带负电荷，而大地带正电荷。 4) 大气电场观测的异常变化与雷电、降水、云带电、风速、气溶胶浓度变化、太空辐射、太阳辐射、湿度、温度、电场日变化等诸多因素相关，采用晴天标准排除这些强天气因子的变化，并在排除雷电天气现象和晴天大气波动后，如果无人为干扰而大气电位梯度出现异常变化，将考虑是由孕震区内由地质活动动电、压电等效应引起的地震前兆静电异常。
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user: 6. 结论与讨论 6.1. 结论 1) 不同的观测台点因受到的大气运动、太阳辐射、外环境干扰等不同，导致具有不同的变化规律。 2) 大气静电场的变化，与震源区的电学性质、孕震区结构、地质构造、传播途径及台站位置等诸因素有关。 3) 排除雷电干扰后，四川部分中强地震前，大气电场观测的日均值存在低值异常变化特征，异常形态主要有“W”型、“V”型和“U”型。日均值低值异常出现后，第10天至19天，r = e M 空间范围内发生中强以上地震的概率最大，为33%。 6.2. 讨论 1) 为有效使用气象行业的观测资料，如何用地震行业的标准对气象行业的资料进行预报效能评估，值得深入研讨。 2) 因行业要求和需求不一样，在资料的使用过程中，除了雷电干扰资料比较容易获得外，其他干扰因素资料的获取比较困难。行业的深度合作，任重而道远。 3) 初步研究显示，雷电干扰是大气电场观测用于地震研究最大的干扰之一，且雷电干扰的形态与地震异常形态有雷同之处，如若将大气电场观测用于地震预报研究，如何有效、高效排除雷电干扰，是值得深入研究的课题。
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user: 摘要 为制定出科学的电动汽车充电服务项目评价体系，综合研究充电服务项目的影响因素，本文从经济、社会、规划和环境四个方面，设计了包含15个指标的充电服务项目评价体系，并对指标进行说明。然后通过层次分析法确定出一级指标和二级指标权重。最后通过分析指标权重发现投资回收期、网点建设成本、网点到变电站距离、网点充电负荷、居民接受度和市场规模以及周边环境破坏程度7项指标在充电项目评价体系中最重要，并为充电服务项目评估提出相应建议。该评价体系有利于提升评估决策的科学性和可靠性水平。
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user: 1. 引言 近年来电动汽车在我国快速发展，截至2020年年中，全国新能源汽车保有量上升至417万辆，中国已经成为全球最大的电动汽车市场。电动汽车数量的迅速增加使得电动汽车充电服务的需求急剧上涨。电动车充电站不仅是构成电动车基础设施的关键环节，而且它的推广更是电动汽车在今后更大范围流行的先决条件 [ 1 ]。为满足充电需求，充电桩的建设如火如荼地开展起来。尤其是2020年初在国家提出的“新基建”倡导下，充电桩作为“新基建”的重要一环，迎来新一轮发展机遇。国家能源局数据表明，全国各类充电桩的保有量在2020年6月下旬涨至132.2万台，数量跃居各国首位。
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user: 2. 文献综述 当前，我国学者对电动车充电服务的选址评价研究已经取得了一定成果。毕军等(2016)把灰色关联分析和熵权法结合，以充电站运营服务为切入点，针对充电站运行、用户、影响电网和交通的程度三个方面构建评价体系，其缺陷在于没有考虑到经济因素 [ 1 ]。黄小庆等(2014)在评估充电站运营时着重考虑客户满意度的因素 [ 2 ]。谢超(2018)认为充电站建站时分析城市不同功能区的特征对保障建设充电站的经济效益和电网的稳定程度有重要影响 [ 3 ]。徐帆等(2009)在充电站网点选择的评价体系中侧重于电动车充电方面，认为电动车充电的方式、时间、场所条件和技术等是充电站选址的影响因素 [ 4 ]。姚龙(2015)建立了一种充电站选址的最优模型，采用模糊评价法对算例优化求解，结果表明模型有一定可行性 [ 5 ]。刘广等(2018)使用粗糙集理论评价充电站的规划，但在经济指标下的人力资源成本指标和建设管理指标下的员工管理指标存在重复的可能性 [ 6 ]。冯超等(2020)在设计有关充电站合理性指标时，在交通、经济、建设技术之外还考虑到充电站对电网、环境和社会三个方面的影响 [ 7 ]。李滨等(2020)基于判断矩阵检验修正的方法评价有关社会服务类车辆的充电站选点，把不同类型车的需求层面纳入评价体系 [ 8 ]。乔明娅等(2020)基于模糊综合评价法发现经济因素是影响新能源物流车的充电站选址的最重要因素 [ 9 ]。盛锐等(2020)针对充电站服务能力提出了一种动态评价方法，并使用广义熵权法和基于因子分析的层次分析法用来提升权重分析的全面性 [ 10 ]。魏玲(2016)在多层次灰色评价方法基础上把气温及天气因素对充电设施的影响考虑进站址评价体系 [ 11 ]。刘志鹏等(2012)设计出一种充电站的规划模型，在筛选站址时采用了结合地理因素与服务半径的方法，以充电站规划阶段内的投资、运维、网损成本最少为目标 [ 12 ]。 鉴于目前种类繁多的评价内容，本文以便于运营方评估的角度，主要围绕评价内容构建电动汽车充电服务项目建设的评价体系，并基于层次分析法 [ 5 ] [ 7 ] [ 10 ] [ 13 ] 对各指标的权重进行分析，经过全面、综合的考虑，通过科学性、合理性和可行性的指标设计提高项目网点建设选取的水平，为充电服务项目在盈利、社会考量、布局和环境影响等方面指明评价方向。