DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 光系统II 光系统II是多亚基膜复合物，位于堆积的格拉纳区域 [ 48 ] [ 49 ] ，蓝藻中的光系统II超复合物包括RC蛋白D1和D2，天线亚基CP47和CP43，膜内在小亚基(PsbE，PsbF，PsbH-M，PsbN，PsbX，PsbY，PsbZ和PsbYcf12)和3个外在亚基(PsbO，PsbU和PsbV) (如图2)。 3.1. 光系统II反应中心亚基 光系统II的核心是由约25~30个亚基组成的多亚基复合物，亚基的确切数目似乎是物种特异性的。它们主要涉及光系统II的组装，修理和调节 [ 50 ] [ 51 ] 。大多数蛋白质亚基具有低(≤15 kDa)或非常低的分子量(≤5 kDa)。核心复合物内的催化中心由四个最大的膜内在亚基PsbA (D1)，PsbB (CP47)，PsbC (CP43)和PsbD (D2)组成。具体而言，D1和D2形成光化学RC，其负责电荷分离和电子转移，都包含五个跨膜螺旋的膜蛋白并形成异二聚体，全部相对于膜平面倾斜 [ 52 ] [ 53 ] ，并且CP47和CP43围绕D1-D2核心，具有类似的六个螺旋结构，充当内部天线蛋白，参与从外围天线到RC的光捕获和能量传输，并且D1-D2复合物与Cyt b559 (由PsbE和PsbF亚基组成)构成了光系统II复合体的中心，因为它在该光系统的光催化活性中结合大多数辅因子 [ 54 ] 。 其他膜内在小亚基包括PsbE，PsbF，PsbH-M，PsbTc，PsbW，PsbX和PsbZ。12个低分子量(MM)的跨膜亚基围绕反应中心，形成带状结构。除了具有两个螺旋的PsbZ之外，大多数这些亚基在结构上是保守的，具有单个跨膜螺旋。这些亚基对核心复合物的二聚化和稳定化以及核心复合物和外围天线复合物之间的关联都是必不可少的。另外，它们结合细胞色素b-559保护光系统II复合物免受光损伤。三个外在亚基PsbO，PsbP和PsbQ构成析氧复合物，其还包括CP43的腔结构域和D1的C末端结构域，屏蔽水分解机器。其中，PsbO稳定Mn络合物，而PsbP和PsbQ参与优化钙和氯离子物理浓度下的析氧。 3.2. 天线系统 外部天线系统由单体色素–蛋白质复合物组成，光系统II核心和三聚体LHCII直接接触。植物LHCII占叶绿体膜中总蛋白质的约30%，代表地球上最丰富的膜蛋白 [ 55 ] [ 56 ] 。LHCII作为由Lhcb1，Lhcb2和Lhcb3构成的异源三聚体。每个多肽跨越类囊体膜三次，其C末端位于腔侧 [ 57 ] 。LHCII复合物对光合作用和叶绿体形成是至关重要的。 第一个功能，LHCII异源三聚体通过次天线亚基Lhcb4 (CP29)，Lhcb5 (CP26)和Lhcb6 (CP24)与光系统核心复合物连接。在菠菜PSII-LHCII超复合物中，两个LHCII异源三聚体与两个CP26蛋白从两侧侧接核心二聚体复合物 [ 58 ] 。植物中主要类型的超复合物的结构为C 2 S 2 M 2 (C：PSII核心复合物；S：强结合的LHCII；M：中等结合的LHCII)，这个超复合物中有四个LHCII三聚体，其中两个强结合的LHCII三聚体(S 2 )以及CP26和CP24，以及中等结合的三聚体(M 2 )与CP29一起包含电子传输的核心复合体 [ 59 ] [ 60 ] 。 第二个功能，LHCII三聚体的基质表面带负电荷，而其N末端前15个残基含有4个带正电荷的残基。这种引人注目的电荷模式类似于“类Velcro”模式，保证了LHCII三聚体在相邻类囊体膜中的非特异性相互作用，这对于叶绿体形成是必不可少的。Lhcb1的组成型表达强有力地增加了转基因烟草植株中的格拉纳堆积 [ 61 ] ，而打击Lhcb1和Lhcb2对形成基粒叠层的妨碍 [ 62 ] [ 63 ] [ 64 ] 。 PSII-LHCII超复合物中的辅助因子对于此超复合物发挥适当功能是必不可少的。辅因子主要包括叶绿素，类胡萝卜素，脂质等，在高等植物C 2 S 2 M 2 PSII-LHCII超复合物中，总共有105个叶绿素分子，28个β-胡萝卜素和叶黄素，一个血红素，一Mn 4 CaO 5 簇，一个质体醌和许多脂质。有趣的是，LHCII单体显示出与CP29相同的氨基酸序列和结构相似性，然而，它们结合的叶绿素的类型，数量和位置有显著差异 [ 56 ] [ 65 ] [ 66 ] 。作为最大的发色团结合的天线亚基，LHCII含有吸收不同波长660 ± 20 nm的太阳辐射的Chls。 图2. 植物光系统II的结构模型
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user: 4. 展望 在这篇综述中，我们总结了植物光系统的一些特征，它们是高度有组织的色素蛋白超复合物，可将光能转化为化学能并维持地球上的生命。这两个光系统结合相似的辅因子，具有一些相似的亚基并暴露于相同的环境，因此它们具有许多共同的宏观特性。然而，由于必须催化不同的反应，在进化过程中，已经调整了与两个光系统结合的辅助因子的性质，以便能够串联工作。PSII和PSI是可能在最强氧化(PSII)和最低还原(PSI)氧化还原电位下运行的酶。 尽管现在可以获得关于植物光系统中激发能量转移和电子转移机制的非常详细的信息，但是关于这些超复合物如何达到其最大的光化学效率(总是超过80%)的许多细节仍然是未知的。此外，导致在自然波动的光环境下，特别是在整个超复合物水平上调节光系统活性的详细机制仍有待阐明。
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user: 摘 要 通过在喀什地区八个县市种植不同农作物的土壤中，按不同年份分层，调查残膜的数量、分布、累积情况，分析造成喀什地区土壤污染的成因，并进一步提出对本地残膜的治理对策。 关键词 :喀什，残膜，概况，成因，对策，探讨 Copyright © 2019 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 喀什地区自上世纪八十年代中期，开始大面积推广使用地膜种植至今，棉花、复播玉米及瓜菜的地膜覆盖率已达100%；三十多年的扩大地膜覆盖的时间里，虽然坚持实施如人工揭膜、捡膜，不断引进、试验、改进机械清膜，轮作倒茬等措施，但地膜对土壤的污染仍然逐年在加重，常常造成土壤质量下降，农作物缺苗断垄，是目前影响棉花、玉米、小麦、瓜、菜一播全苗的重要因素之一。
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user: 2. 喀什地区土壤残膜及分布情况如下 2.1. 残膜问题十分严重 Table 1 The 2015 annual survey of farmland film residu 填报单位：喀什地区 2015年4 月 24日 调查面积：亩 残留量：公斤/亩 调查项目 棉花 玉米 瓜类 蔬菜 小麦 其它 调查地点 调查面积 残留量 调查面积 残留量 调查面积 残留量 调查面积 残留量 调查面积 残留量 调查面积 残留量 莎车县 127.7 12.14 109.5 17.35 33 13.51 13 7 疏勒县 71 8.12 43 5.98 26 2.87 麦盖提县 370 16.42 410 11.77 喀什市 1650 11.37 450 3.08 950 0.81 岳普湖县 1400 15.59 550 12.88 伽师县 1200 14.32 疏附县 85 12.84 78 12.57 50 7.91 70 7.3 英吉沙县 61 8.55 12.11 25.2 9.43 5 5.55 平均残留量 12.41 12.11 8.48 4.706 表1. 2015年度农田地膜残留量调查统计表 表1显示：1) 土壤中的残膜量：棉田 > 玉米田 > 瓜类 > 菜地。2) 植棉大县土壤中相应残膜多，如麦盖提县、岳普湖县、伽师县等。3) 大田的残膜量大于瓜、菜田。 2.2. 残膜在土壤耕作层中的分布是上重下轻 由表2~4可知：0~10 cm土层的残膜 > 10~20 cm土层的残膜 > 20~30土层的残膜，平均分别占残膜总量的50%、40%、10%；尤其是0~20公分的土层残膜量占到90%左右。 Table 2 Statistics of the 2004 survey results of Megiti Count 项目 土层(cm) 调查点面积(m 2 ) 残膜(kg/m 2 ) 折合(kg/亩) 占残膜总量(%) 0~10 10 0.0945 6.3 46.2 10~20 10 0.091 6.07 44.3 20~30 10 0.0198 1.32 9.6 合计 10 0.2053 13.69 表2.麦盖提县2004年调查结果统计表 Table 3 Jiashi County Spring 2016 Survey Statistic 类别 土层(cm) 面积(m 2 ) 残膜(kg/m 2 ) 折合(kg/亩) 占残膜总量(%) 0~10 10 14.25 9.5 66.3 10~20 10 5.13 3.42 23.9 20~30 10 2.11 1.41 9.8 合计 30 21.49 14.32 表3. 伽师县2016年春季调查统计表 Table 4 Magagei County 2010 Survey Statistic 土壤深度(cm) 面积(m 2 ) 残膜(kg/m 2 ) 折合(kg/亩) 占残膜总量(%) 0~10 10 0.12505 8.340835 53.4 10~20 10 0.088 5.8696 37.6 20~30 10 0.021 1.4007 9.0 合计 10 0.23405 15.611 表4. 麦盖提县2010年调查统计表 2.3. 残膜还在逐年积累 随着地膜覆盖栽培年限的延长，农用地膜大量残留于土壤中，地膜分解速度非常慢，加上残膜的回收率低，土壤中残膜不断增加 [ 1 ] 。 Table 5 Statistics of the survey results of Megiti County in 2004 and 201 项目 土层(cm) 调查面积(m 2 ) 残膜(kg/m 2 ) 折合亩(kg/亩) 2004年 2010年 2004年 2010年 0~10 10 0.0945 0.125 6.3 8.340 10~20 10 0.091 0.088 6.07 5.8696 20~30 10 0.0198 0.021 1.32 1.4007 合计 10 0.2053 0.234 13.69 15.611 表5.麦盖提县2004、2010年调查结果统计表 由表5可知：1) 残膜还在逐年积累。 2) 主要集中积累在表层0~10 cm。
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user: 3. 土壤残膜累积的原因 1) 地膜销售和回收市场不规范。市场上销售的地膜厚度0.006 mm~0.01 mm，农民单纯追求降低种植成本，多使用厚度低于0.008 mm的超薄地膜，不利于回收；扶持和鼓励残膜回收的财政投入不足，人工回收残膜成本50元/亩左右，企业收购残膜价格低，致使绝大部分农民不愿回收。 2) 清捡手段落后，清捡效果欠佳。我区目前废旧地膜回收仍以人工回收为主，部分县市开始引进试用机械回收，但无论是人工回收还是机械回收均只能解决地表残膜，无法回收耕作层内的残膜，且地表残膜也只能回收裸露在外的很少部分，留下的地膜就在耕作层积累，最终形成白色污染。 3) 残膜回收后乱堆放，不能得到合理处理，对环境和土壤造成二次污染。回收的残膜或者直接堆积在沟渠内或田间道路上，与杂草或秸秆一同焚烧，再次污染环境，造成极大的资源浪费；或者搁置田埂林间，很大部分因风吹、蓄带等原因又重新散落田间，造成二次土壤污染。 4) 回收残膜的投、产不成比例，特别是近几年回收强化措施不到位，奖罚制度不完善，形成大面积耕地不揭膜、不回收、放任自留的恶性习惯；因回收残膜的最佳时期与农忙季节重叠，人工收集残膜的劳动强度大，效率低，强制措施退化，奖励措施不足，每年的残膜回收率只有30%左右；我区目前引进的地膜生产加工企业，生产地膜原材料主要采用购买的塑料颗粒，回收后的残膜的使用量因回收渠道不畅、政策不完善等只占5%左右，没有形成有效的产业链。
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user: 4. 土壤残膜治理的必要性 1) 试验表明，当农田残膜量为225 kg/hm 2 时，容重较无残膜土壤增加18.2%，土壤孔隙度降低13.8%，0~120cm 土层的土壤体积含水率下降、土壤水分下渗速度缓慢、生育期内土壤贮水量减少 [ 2 ] 。 2) 喀什地区支柱产业–棉花的一播出苗率，由2014年的11，136株/666.7m 2 降至2018年的9959株/666.7m 2 [ 3 ] ，与土壤地膜污染关系密切。
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user: 5. 土壤残膜调研结论 上述八个县市土壤中残膜的调查结果表明，喀什地区农田中残膜量在120~240 kg/hm 2 ，最多已达到255 kg/hm 2 ，土壤残留污染程度为三级污染 [ 4 ] ；而且大部分残膜分布在0~20 cm的土层中，特别是地表0~10 cm土层中的残膜占总残膜的50%左右，严重恶化了农作物的一播全苗的土壤环境。
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user: 6. 对策 坚持“积极试用、开发降解膜，提倡使用易揭地膜，适时彻底揭除地膜，整地时人工清捡残膜”的原则，辅助以对回收残膜农民的奖励和对利用残膜厂家政策的扶持，从而最大限度地降低残膜对土壤的污染。 1) 加大土壤残膜为害的宣传，规范我区地膜市场，坚持推广0.008~0.01的易揭地膜。 2) 强化常规地膜棉花、地膜玉米头水前的揭膜措施 [ 5 ] ，不揭膜不给水；滴灌棉花要在棉花收获后及时清膜。 3) 秋翻、春耕时，农工必须跟机及时清捡残膜；结合春播秋种的整地，严把“净”字中的无残膜标准。 4) 鼓励农民养成清捡、集中、销售残膜的习惯，政府可以出台政策，以现金补贴的政策，在回收地膜有一定收入的基础上，再给一定的补贴，加大残膜回收力度，减少土壤污染；同时，积极鼓励地膜厂家回收和重复利用废旧材料，从市场销售给优惠的同时，在机械更新、改造等项目上也可优先照顾。 5) 适当轮作倒茬：对地膜种植时间长、残膜积累多、土壤污染严重的地块，可以适当与不铺膜的小麦、复播不铺膜的玉米轮作倒茬。轮作倒茬在减少积累的同时，通过几年的整地清捡可使土壤得到一定的清洁和恢复。 6) 积极引进、试验、示范可降解地膜，争取通过适合喀什地区的降解地膜的推广，从根本上解决地膜对土壤的污染难题。
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user: 摘 要 功率放大器(PA)是无线通信中的重要的非线性器件。PA的记忆非线性恶化了通信系统的传输性能。采用预失真技术可以降低PA的记忆非线性带来的系统性能损失。本文对PA记忆非线性自适应预失真技术进行研究，建立基于全内核Volterra级数的自适应预失真模型，借助LS、RLS、LMS和Kalman滤波算法对全内核Volterra预失真模型的内核进行参数辨识，并以最小均方误差(MSE)作为指标对四种算法进行深度优化。仿真结果表明，Kalman滤波算法具有最优的参数辨识精度，在噪声环境下，基于Kalman滤波自适应预失真器依然能够有效地补偿PA的记忆非线性，本文的研究为进一步理解和研究无线通信系统的自适应预失真技术提供参考。 关键词 :功率放大器，预失真技术，Volterra级数，参数辨识 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着无线通信产业的迅速发展，移动通信已经迈入5G时代，无线移动通信系统及相关技术正经历一个高速发展的时代。而更高通信容量的宽带通信技术背后，是很多诸如OFDM以及MIMO等非恒定包络调制方式的应用，这些信号具有宽频带以及较高的频谱利用效率，对功率放大器(PA)的线性度提出较高要求。 PA作为无线通信系统的关键组成部分，其功能是将已调信号放大到所需功率并经天线发射。PA符合晶体管特性，在放大区内PA呈现线性，而随着输入信号功率的增加，PA将呈现非线性特性。同时随着带宽增加，记忆效应(即功放当前输出同时取决于当前的输入信号以及过去时刻的输入信号)也较为突出。PA的记忆非线性效应会导致通信信号的失真，带内误码率升高，带外频谱扩展，通信质量下降等问题 [ 1 ] 。为避免此类问题，常采用数字预失真技术对功率放大器的记忆非线性进行补偿，为保证对具有记忆效应的功率放大器非线性失真的补偿性能，数字预失真器的特性应与功率放大器的非线性特性及记忆特性完全相反，这些特性需通过建立功率放大器行为模型进行准确描述，功率放大器行为建模的本质是非线性系统辨识问题。 近年来不少国内外学者对记忆功率放大器的行为模型进行大量研究，提出诸如Winner模型及Hammerstein模型等用以描述功率放大器的非线性记忆效应，而鉴于功率放大器和数字预失真本身的一些特点，基于Volterra级数的模型得到最广泛的研究和应用，Volterra级数能较为全面地描述一个非线性系统 [ 2 ] ，但由于其模型复杂度非常高，参数数目庞大，研究者提出各类简化或改进Volterra级数模型，诸如2006年A. Zhu提出的DDR-Volterra级数 [ 3 ] 等模型。而模型参数的获取需要对模型进行辨识，1997年，Changsoo Eun首次提出基于间接学习结构的预失真估计结构，大量参数估计算法可以应用于预失真系统中 [ 4 ] 。常用的辨识算法有最小二乘法(LS)，Kwong于1992年提出的经典变步长最小均方法(LMS) [ 5 ] ，递归最小二乘法(RLS)以及卡尔曼滤波法。 针对功率放大器非线性特性引入的非线性失真问题，本文对功率放大器的预失真补偿技术进行研究，建立基于Volterra级数的预失真器数学模型，分别采用LS，RLS，LMS，Kalman滤波算法对Volterra预失真器进行参数辨识，以最小均方误差作为衡量指标，对四种算法进行参数优化，进而构建出有效的Volterra预失真器。
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user: 2. 功率放大器与预失真器技术 2.1. 功率放大器的非线性记忆特性 在工程应用中，通常期望功率放大器具有理想的线性增益，但理想功率放大器在实际中并不存在，功率放大器符合晶体管特性，在放大区内呈线性，而随着输入信号功率增加，功率放大器将呈现非线性。功率放大器非线性特性在时域中通常采用幅度–幅度调制转换(AM-AM)及幅度–相位调制转换(AM-PM)，分别指输入幅度变化导致的输出幅度及相移的非线性变化。AM-AM失真与AM-PM失真能对非线性系统进行较直观的描述，AM-AM失真主要研究输入信号与输出信号幅度上的非线性失真特性，AM-PM失真主要表现在输出信号与输入信号的相位上。 功率放大器的AM-AM及AM-PM特性仿真图如图1所示。 图1. AM-AM及AM-PM特性仿真 从图中可以看出，输入信号经功率放大器放大后，幅度并不是线性放大，并且输出信号与输入信号相位差不为0，即功率放大器具有非线性放大的特性。同时实际功率放大器总存在一定程度的记忆效应，即指功率放大器当前输出同时取决于当前的输入信号以及过去时刻的输入信号，在宽带通信系统中，功率放大器呈现出显著的记忆非线性。 为对功率放大器非线性记忆特性进行更好描述，需建立功率放大器模型。依据建模方式及目的不同，功率放大器的模型可分为物理模型和行为模型，其中物理模型是依据电路、元件相互关系并利用基本电路定律形成非线性方程，适合电路级仿真，但物理模型需要较多器件内部详细信息并且计算复杂度高。不同于物理模型，行为模型属于“黑箱”模型，不需要很多器件内部信息，可通过实验数据进行模型建立并利用该模型对功率放大器行为特性进行描述及分析。Saleh函数结构简洁，能利用较少参数实现功率放大器非线性记忆特性的描述，应用有记忆特性的Saleh函数模型 [ 6 ] 如式(1)： φ ( n ) = α φ | x ( n ) | 2 1 + β φ | x ( n ) | 2 + arg [ x ( n ) ] y ( n ) = α A | x ( n ) | 1 + β A | x ( n ) | 2 + exp [ j φ ( n ) ] (1) 其中， arg [ x ( n ) ] 为输入信号 x ( n ) 的相角， α A β A ， α φ β φ 分别为功放AM-AM和AM-PM特性拟合参数，分别为： α A = 2.1587 β A = 1.1517 α φ = 4.0330 β φ = 9.1040 利用FIR滤波器首先对输入信号进行处理，再引入Saleh函数模型，即为有记忆特性的Saleh模型。 2.2. 预失真技术原理 预失真技术即在功率放大器前端构造一个与其特性相反的非线性系统，输入信号经该非线性系统产生非线性特性，抵消功率放大器的非线性失真实现整个系统的线性化，从模型上可将预失真器看为功率放大器的逆模型。预失真器置于功率放大器之前，系统结构功能示意图如图2所示。 图2. 预失真技术原理示意图
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user: 3. 预失真器的数学模型 预失真模型为与功率放大器模型特性相反的非线性多项式模型，主要有以下几类。 3.1. Wiener模型 Wiener模型具有两箱式结构，由一个线性子系统和一个无记忆非线性系统级联而成，结构示意图如图3所示。 图3. Wiener模型结构示意图 若非线性子系统由多项式形式实现，线性子系统经FIR滤波器实现，输出可表示为 [ 7 ] ： y ˜ ( n ) = ∑ k = 1 K α 2 k − 1 [ | ∑ m = 0 M h ( m ) x ˜ ( n − m ) | 2 ( k − 1 ) ∑ m = 0 M h ( m ) x ˜ ( n − m ) ] (2) 其中，M表示FIR滤波器的长度，h(m)表示FIR滤波器单位脉冲响应，α 2k−1 为多项式的系数，K为多项式最高阶数。 3.2. Hammerstein模型 Hammerstein模型与Wiener模型的结构相对称，可视作Wiener模型的逆模型，由一个无记忆非线性(NL)子系统与一个线性时不变级联而成，结构示意图如图4所示。 图4. Hammerstein模型结构示意图 若非线性子系统由多项式形式实现，线性子系统经FIR滤波器实现，则输出可表示为： y ˜ ( n ) = ∑ m = 0 M h ( m ) ∑ k = 1 K α 2 k − 1 | x ˜ ( n − m ) | 2 ( k − 1 ) x ˜ ( n − m ) (3) 其中，M表示FIR滤波器的记忆长度，h(m)表示FIR滤波器单位脉冲响应，α 2k−1 为多项式的系数，K为多项式最高阶数。 3.3. Volterra级数模型 Volterra级数是Taylor幂级数的扩展，相当于在Taylor级数的基础上增加记忆项，它能较为全面地描述一个非线性系统并描述其记忆特性，非常适合动态非线性系统的建模，在记忆非线性功率放大器及数字预失真建模中得到非常广泛的应用，其时域表达式如式(4)： y ( t ) = h 0 + ∑ n = 1 ∞ z n [ x ( t ) ] y n [ x ( n ) ] = ∫ − ∞ ∞ ⋯ ∫ − ∞ ∞ h n ( τ 1 ， τ 2 ， ⋯ τ n ) x ( t − τ 1 ) x ( t − τ 2 ) ⋯ x ( t − τ n ) d τ 1 d τ 2 ⋯ d τ n (4) 其中， h n ( τ 1 ， τ 2 ， ⋯ τ n ) 称为Volterra级数的n阶内核，同时也被称为n阶非线性冲激响应，离散域表达式为 [ 8 ] ： y ( n ) = ∑ m 1 = 0 M h 1 ( m 1 ) x ( n − m 1 ) + ∑ m 1 = 0 M ∑ m 2 = 0 M h 2 ( m 1 ， m 2 ) x ( n − m 1 ) x ( n − m 2 )                                                           + ⋯ + ∑ m 1 = 0 M ∑ m 2 = 0 M ⋯ ∑ m p = 0 M h k ( m 1 ， m 2 ， ⋯ ， m k ) x ( n − m 1 ) x ( n − m 2 ) ⋯ x ( n − m k ) (5) 式中， x ( n ) ， y ( n ) 是输入输出信号的复包络， h k ( m 1 ， m 2 ， ⋯ ， m k ) 是k阶离散Volterra级数核，k表示Volterra级数模型的非线性阶数，M表示Volterra级数模型的记忆深度，反映功率放大器记忆特性的大小。 由于Volterra级数模型能较为全面地描述一个非线性系统并描述其记忆特性，非常适合动态非线性系统的建模，本文应用全内核的Volterra级数模型对预失真器进行建模，通过参数辨识算法对其进行参数辨识，以抵消功率放大器的非线性放大特性。
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user: 4. Volterra预失真器模型辨识 4.1. 预失真器参数辨识 由于预失真器和功率放大器具有相反非线性特性，从系统辨识角度考虑，二者并无本质差别，用于功率放大器的模型同样可适用于预失真器的建模，但数字预失真器在系统参数辨识方面要比功率放大器部分要复杂，预失真器位于功率放大器前端，无法获得该系统理想输出信号，一般可先对功率放大器进行建模，再通过反馈和学习对预失真器进行模型建立和参数辨识。预失真器反馈学习结构大概可分为直接学习结构和间接学习结构，预失真器直接学习结构系统示意图如图5所示。 图5. 预失真器直接学习结构 其中，x(n)表示输入信号，经预失真器得信号u(n)，预失真器输出信号送入功率放大器PA中得到功率放大器输出信号y(n)，设功率放大器增益为G，对y(n)进行G倍衰减反馈至预失真器输入端进行参数辨识。预失真器间接学习结构如图6所示 [ 9 ] 。 图6. 预失真器间接学习结构 间接学习结构无需辨识功率放大器的行为模型，而是假设一个在结构上与预失真器完全相同的后失真器，在其中进行参数辨识，并把辨识参数复制到预失真器。对于功率放大器系统，若存在后失真器，则也存在唯一和后失真器等同的预失真器，若通过间接学习结构能辨识出后失真器，则该后失真器即为预失真器。预失真器的参数辨识算法主要有LS算法、RLS算法、LMS算法以及Kalman滤波算法。 4.2. 最小二乘算法(LS算法) 最小二乘算法 [ 9 ] 通过求实际值y(k)与模型计算值 y ^ ( k ) 之差平方和达最小的参数值作为最小二乘法的解，误差平方和可表示为： J ( a 0 ， a 1 ， ⋯ a n ) = ∑ k = 1 N e 2 ( k ) = ∑ k = 1 N [ y ( k ) − y ^ ( k ) ] 2 (6) LS算法参数估计值 a 0 ， a 1 ， ⋯ a n 满足： J L S = min [ J ( a 0 ， a 1 ， ⋯ a n ) ] (7) 将输入以及参数均用向量形式表示： X k = ( 1 ， x 1 ( k ) ， ⋯ x n ( k ) ) T θ = ( a 0 ， a 1 ， ⋯ ， a n ) T (8) 则输出y(k)可表示为： y ( k ) = X k T θ + e ( k ) (9) y(k)的向量表达式也可用矩阵表示： y N = X N θ + e N (10) 式中， y N = [ y 0   y 1   ⋯ y n ] T ， X N = [ x 0   x 1   ⋯ x n ] T 。 则最小均方误差可表示为： J ( θ ) = ( y N − X N θ ) T ( y N − X N θ ) (11) 若 X N T X N 为满秩矩阵，可得最小二乘解为： θ = ( X N T X N ) − 1 X N T y N (12) 4.3. 递归最小二乘法(RLS算法) LS算法是通过计算矩阵 ( X N T X N ) − 1 一次处理所得。递归算法指在每取得一新数据时，就根据此数据对原估计量进行修正得到新的估计量。引入一个加权因子 λ 对式(6)进行修正： ε ( n ) = ∑ k = 1 n λ n − k e 2 ( k ) (13) 其中， λ 称为遗忘因子， 0 < λ ≤ 1 。 RLS算法是通过 n − 1 时刻数据去估计n时刻数据。最常用的递归最小二乘算法为： θ ^ N + 1 = θ ^ N + P N x N + 1 x N + 1 T P N x N + 1 + 1 [ y ( n + 1 ) − x N + 1 T θ ^ N ] P N + 1 = P N − P N x N + 1 x N + 1 T P N x N + 1 T P N x N + 1 + 1 (14) 式中 P k = ( X k T W k X k ) − 1 ， W k 为权系数矩阵。 4.4. 最小均方算法(LMS算法) RLS算法简化形式为： θ ^ N + 1 = θ ^ N + K e r r o r ，用 μ X N 代替增益矩阵 K 即为LMS算法： θ ^ N + 1 = θ ^ N + μ X N e r r o r (15) 其中 μ 为步长参数，满足 0 < μ < 1 / λ max ， λ max 为输入信号 x ( n ) 特征值的最大值。LMS算法是一种搜索算法 [ 10 ] ，其算法如下： y ^ ( n ) = X T ( n ) θ ( n ) e ( n ) = y ( n ) − y ^ ( n ) θ ( n + 1 ) = θ ( n ) − 2 μ X ( n ) e ( n ) (16) 4.5. 卡尔曼滤波算法(Kalman滤波算法) 卡尔曼滤波算法利用目标动态信息，设法去掉噪声的影响，得到关于目标位置的良好估计。其基本思想是利用前一时刻的状态估计值和当前时刻的观测值获得动态系统当前时刻状态变量的最优估计。 由 n − 1 时刻参数辨识值 θ ^ N − 1 预测N时刻的参数辨识值 θ ^ N ，有： θ ^ N ' = A θ ^ N − 1 + B μ N − 1 (17) 由前一次协方误差 P N − 1 以及噪声Q预测新误差 P N ： P N ' = A P N − 1 A T + Q (18) 卡尔曼增益的计算式为： K = P N ' X N T X N P N ' X N T + λ (19) 其中，λ为遗忘因子。接着进行模型辨识结果的校正更新如式(20)： θ ^ N = θ ^ N ' + K ( y N − X N θ ^ N ' ) (20) 并更新P值如式(21)： P N = P N ' + K X N P N + Q (21)
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user: 5. 仿真分析 本文通过MATLAB对功率放大器及预失真器进行模型仿真，仿真实验样本信号为OFDM信号，基带带宽为2 MHZ，射频带宽为4 MHZ。OFDM即正交频复用技术，是多载波方案的实现方式之一，其主要思想是将信道分为若干正交子信道，将高速的数据信号转化成并行低速子数据流，分别调制到每个子信道中进行传输，每个子信道带宽仅为原信道带宽的一小部分，信道均衡相对容易。 仿真以均方误差(MSE)为指标衡量模型的准确性，均方误差指实际值与模型计算值之差平放的期望，均方误差定义式为 [ 11 ] ： M S E = 1 n ∑ k = 1 K ( y k − y ^ k ) 2 N M S E = 10 log M S E ( dB ) (22) MSE越小表示模型精确有更好的精确度。 本文借助LS、RLS、LMS和Kalman滤波算法对预失真器模型分别进行参数识别，取Volterra非线性阶数K为3，记忆深度M为6，分别利用四种算法进行参数辨识，信号经过预失真器和功率放大器后的功率谱密度如图7所示。 图7. 不同参数辨识算法功率谱密度比较 各自的均方误差如表1所示。 Table 1 Model accuracy for different algorithm identificatio 参数辨识算法 MSE (dB) LS算法 −47.3862 RLS算法 −40.8945 LMS算法 −25.7961 Kalman滤波算法 −68.6391 表1. 不同算法辨识模型精度 于图7可看出，Kalman滤波算法辨识得到的功率谱密度边带较低，并且最小均方误差非常小。而LMS算法在此条件下参数辨识能力较差，并且步长参数 μ 随数据的改变稳定性较差。 其次，对实验数据引入已知信噪比的高斯白噪声，分别利用四种算法进行模型参数辨识。引入信噪比为30 dB的白噪声，辨识效果如图8，表2所示。 图8. 30 dB噪声时信号经过DPD与PA后的功率谱密度 Table 2 Model accuracy for different algorithm identificatio 参数辨识算法 MSE (dB) LS算法 −46.4224 RLS算法 0.4074 LMS算法 −25.7871 Kalman滤波算法 −56.8075 表2. 不同算法辨识模型精度 若引入信噪比为20 dB的高斯白噪声，四种辨识算法如图9，表3所示。 图9. 20 dB噪声时模型输出功率谱密度 Table 3 MSE of model identification at 20 dB nois 参数辨识算法 MSE (dB) LS算法 −29.9639 RLS算法 12.4689 LMS算法 −25.7707 Kalman滤波算法 −48.0569 表3. 引入20dB噪声模型辨识均方误差 在15 dB至40 dB以5 dB为间隔引入高斯白噪声，利用四种算法进行模型辨识，做出均方误差与信噪比的关系图线如图10所示。 图10. 不同噪声情况下模型均方误差 由图10可看出，引入不同信噪比的高斯白噪声后，四种算法辨识效果都有一定的影响。其中，LS算法在信噪比为30 dB时参数辨识性能达到极限，其参数辨识性能不会再随输入信号信噪比的增加而提高；RLS算法辨识效果随噪声引入性能下降较为明显；LMS算法辨识效果受噪声影响较小，但其辨识能力与其他辨识算法相比非常有限，无噪声时模型辨识均方误差仅为−25.7961 dB；Kalman滤波算法具有较好的参数辨识效果，无噪声时辨识均方误差可达−68.6391 dB，并且随输入信号信噪比的不断增加，其参数辨识性能会不断地改善。综上所述，Kalman滤波算法具有更好的稳定性和模型辨识能力，RLS算法在噪声环境下辨识能力较差，LMS算法虽然辨识能力有限，但其在噪声环境下依然有较好的辨识稳定性。经Kalman滤波算法辨识后的系统AM-AM，AM-PM特性如图11所示。 图11. Kalman滤波算法辨识的DPD-PA放大特性 如图11所示，引入预失真器(DPD)补偿的功率放大器AM-AM与AM-PM特性较图1有很好的改善，输出信号幅度值为输入信号幅度值的线性放大，输出信号与输入信号的相位差近似为0，说明预失真模型能够很好地补偿功放的非线性放大特性。
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user: 6. 结论 本文对功率放大器记忆非线性自适应预失真技术进行研究，建立基于全内核Volterra级数的自适应预失真模型，借助LS、RLS、LMS和Kalman滤波算法对全内核Volterra预失真模型的内核进行参数辨识并以最小均方误差(MSE)作为指标对四种算法进行深度优化。仿真结果表明，Kalman滤波算法具有最优的参数辨识精度，辨识最小均方误差可达−68.6391 dB；在噪声环境下，基于Kalman滤波自适应预失真器依然能够有效地补偿功率放大器的记忆非线性。本文为进一步理解和研究无线通信系统的自适应预失真技术提供参考，并对模型参数辨识算法的改进提供一定的参考价值，为之后采用改进的Kalman滤波算法以及压缩感知(Compressed sensing)算法进行更高精度的参数辨识打下基础。
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user: 摘 要 目的：探讨综合性护理对CT增强扫描造影剂所致不良反应的干预效果。方法：选择本院2017年9月~2018年11月收治的380例接受CT增强扫描的患者为研究样本，以Excel随机函数法分为参照组和干预组各190例，参照组采取常规护理，干预组采取综合性护理，观察对比两组患者不良反应情况和护理效果。结果：干预组生命体征异常发生率、不良反应发生率均低于参照组，SAS、SDS评分均低于参照组，GCQ舒适度评分高于参照组，P < 0.05。结论：综合护理能改善CT增强扫描过程中患者心理负担，降低不良反应和生命体征异常风险，提高患者舒适度，有利于保证CT扫描过程顺利，值得临床应用。 关键词 :CT增强扫描造影剂，不良反应，综合护理，应用效果 Copyright © 2019 by author(s) 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 影像学检查是临床常用的诊断方式，尤其是针对一些疑难杂症的诊断，影像学能提供全面可靠的信息，例如CT检查具备无创、安全、经济成本低、分辨率和重复利用度高的优势，可用于诊断各种组织病变。在CT诊断过程中使用血管内造影剂进行增强扫描是常用的成像诊断方法，其能提高病变器官和病灶成像的清晰度，从而保证诊断信息的可靠性 [ 1 ] 。但在CT增强扫描期间，需在短时间内将大量的碘造影剂注入患者静脉，可能会导致患者发生不良反应，若反应十分严重则会导致CT扫描中断，此外，注射造影剂时需进行静脉穿刺，患者可能会产生心理负担，对机体稳定性造成影响，从而影响到检查结果的准确性 [ 2 ] [ 3 ] 。因此在CT增强扫描时需采取必要的措施预防患者不良反应，确保扫描过程顺利，保证扫描结果的真实性和完整性。本次研究基于以上论述，探讨了综合性护理措施对CT增强扫描造影剂所致不良反应的控制作用，选择本院2017年9月~2018年11月收治的380例接受CT增强扫描的患者进行分组观察，详见下文。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选择本院2017年9月~2018年11月收治的380例接受CT增强扫描的患者为研究样本，纳入标准：所有患者均因身体某部位或器官不适而入院接受CT诊断，诊断方式为先常规平扫，再增强扫描。排除标准：①有明显心、肝、肾功能严重障碍患者；②有CT造影剂使用禁忌症或过敏史的患者。所有患者接受诊断前均与本院签署《护理观察知情同意书》，经本院医学伦理委员会批准，遵循《赫尔辛基宣言》所述的伦理要求。以Excel随机函数法分为参照组和干预组各190例，参照组男115例，女75例，年龄22~81岁，中位年龄(49.72 ± 2.28)岁，CT扫描部位包括30例盆腔、65例腹部、11例胸部、40例头部；干预组男120例，女70例，年龄23~80岁，中位年龄(49.75 ± 2.15)岁，CT扫描部位包括25例盆腔、65例腹部、11例胸部、45例头部。两组患者基线资料对比无显著差异(P > 0.05)，具有可比性。 2.2. 方法 参照组采取常规护理：①增强扫描使用造影剂前对患者病史进行详细了解，尤其是药物过敏史，对碘过敏的患者、哮喘发作期、甲亢治疗期患者禁用碘造影剂。若患者合并严重的心、肝、肾功能疾病、慎用碘造影剂，但可在严密监测下慎用；②为患者耐心解释增强扫描项目和目的，讲述造影剂的特征及使用的程序、可能出现的不良反应，充分尊重患者的知情权；③检查时协助患者摆正所需体位，需要时请家属陪同。针对腹部扫描患者需嘱咐其检查前1晚进食流食，检查当日禁食4小时并排空大小便，检查前1 h饮水500 mL~700 mL，盆腔检查患者需憋尿，并保留灌肠800 mL清水 [ 4 ] 。静脉穿刺时选择18 G~20 G静脉留置针，注射时对造影剂剂量和流速进行调节，并准备好急救用品；④增强扫描完成后持续观察30 min，若患者无不良反应则可离院，若存在不适感则嘱咐患者及时返回医院检查。 干预组采取综合性护理：①健康宣教。制作CT扫描科普手册供患者领取阅读，扫描前对患者及其家属进行必要的CT诊断常规知识宣教，让患者了解扫描作用、过程、注意事项和可能出现的不良反应，耐心解答患者疑问，积极与患者及其家属互动，提高患者依从性；②心理疏导。检查前评估患者对CT增强扫描的知晓程度和患者心理状态，主动进行针对性心理疏导，针对依从性差的患者需耐心开导，并给予相应的激励措施，让患者充分感受到医护人员的关怀，在条件允许的情况下可引导患者参观机房设备或观摩其他患者的检查过程，消除患者因陌生感和恐惧感产生的焦虑、抑郁心理，减少患者的排斥感；③环境护理。CT扫描室保持环境整洁，舒适明亮，温湿度适宜，设置候诊座椅，保持环境安静，同时保证整个室内环境的无菌性，多进行通风减少异味。也可在检查前播放舒缓的音乐，一直到检查结束，起到缓解情绪，转移患者注意力的作用；④预防护理。尽量选择碘普罗胺等非离子型造影剂，注射前先将造影剂保存在接近人体温度的35℃~37℃恒温箱中，从而降低造影剂黏稠度，减少变态反应风险。选择静脉穿刺血管时尽量避开关节处、静脉窦和血管分叉处，宜选择粗、直、弹性强的肘正中静脉，减少患者穿刺不适感，穿刺后使用18 G~20 G静脉留置针避免渗漏 [ 5 ] 。针对身体虚弱、心脏病、高血压等存在高危因素的患者，需尽量在主管医生和患者家属陪同下检查，并做好动态监测，例如注射过程中的压力峰值，一旦患者发生不良反应需立即停止注射并做好抢救工作；⑤增强扫描后护理。轻度过敏反应通常在注射造影剂后20 min时发生，扫描完成后需至少观察30 min，若患者无明显不适感可离院，并让患者增加饮水量，促进造影剂排除体外，若患者出现异常反应则需立即采取处理措施。 2.3. 观察指标 观察对比两组患者不良反应情况、生命体征异常发生率和护理效果。生命体征以血压和心率监测为主，心率变化波动 > 10次/min为异常，血压变化波动 > 10 mmHg为异常。护理效果包括心理状态、舒适度两项指标。①心理状态以Zung氏焦虑(SAS)、抑郁(SDS)量表进行评分，包括精神情感、躯体障碍、精神运动障碍、心理障碍4个维度共计20个项目，5分制评分，以50分为临界值，50~59分为轻度焦虑/抑郁，60~69分为中度焦虑/抑郁，70分以上为重度焦虑/抑郁；②舒适度以GCQ舒适状况量表进行评分，包括生理、心理、环境、社会文化、精神状态5个维度共28个项目，每项均以1~4评分，1分表示完全反对，2分表示部分同意，3分为大部分同意，4分为完全同意。理论总分112分，分值越高表示舒适度越高。 2.4. 数据统计分析 采用SPSS 20.0对数据进行统计分析，计量资料以( x ¯ ± s )表示，t检验；计数资料以n(%)表示，卡方检验。P ≤ 0.05表示统计结果存在显著差异。
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user: 3. 结果 3.1. 不良反应情况、生命体征异常发生率 干预组生命不良反应发生率、体征异常发生率均低于参照组，P < 0.05，见表1。 Table 1 Comparison of adverse reactions and abnormal vital signs between the two groups (n；%；n = 190 组别 药剂渗漏 恶心呕吐 荨麻疹样皮疹 头痛 眼结膜红染 总发生率 血压异常 心率异常 总发生率 参照组 5 15 20 10 5 55(28.95) 30 35 65(34.21) 干预组 1 5 9 5 5 25(13.16) 10 20 30(15.79) x 2 / / / / / 7.500 / / 9.048 P / / / / / 0.006 / / 0.003 表1. 两组患者不良反应情况、生命体征异常发生率对比(n；%；n = 190) 3.2. 心理状态、舒适度 干预组SAS、SDS评分均低于参照组，GCQ舒适度评分高于参照组，P < 0.05。见表2。 Table 2 Comparison of psychological state and comfort score between two groups ( x ¯ ± s ；n = 190；unit: fraction 组别 SAS SDS GCQ 参照组 48.27 ± 5.63 47.15 ± 4.85 92.63 ± 4.37 干预组 29.24 ± 4.67 28.17 ± 4.83 104.34 ± 4.26 t 16.037 17.093 11.828 P 0.000 0.000 0.000 表2. 两组患者心理状态、舒适度评分对比( x ¯ ± s ；n = 190；单位：分)
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user: 4. 讨论 CT增强扫描是一种提高正常组织和病变组织间灰阶差的扫描方法 [ 6 ] [ 7 ] ，有利于增加病变检出率，在临床诊断疑难杂症中得到了广泛应用，但CT增强扫描需用到造影剂，可能会增加患者对检查的恐惧感和排斥感，增加不良反应风险，甚至带来严重后果。丁玉萍 [ 8 ] 等人在研究中分析了增强扫描造影剂对患者的机体影响，其认为造影剂注射所用的高压注射器自动速度快，会增加血管外造影剂渗漏的风险，或因患者原发病症导致血管弹性低，也可能导致造影剂渗漏。注射时若造影剂黏稠或存在较大的阻力，可能导致注射后血管内造影剂流动阻塞，出现反流问题。此外，造影剂的代谢过程中可能会引发患者不适反应，急性变态反应通常表现为急性过敏样症状，例如皮肤瘙痒、荨麻疹样皮疹、消化道反应等 [ 9 ] 。造影剂的不良反应有不可预计性，因此在CT增强扫描期间做好护理工作对减少不良反应，保证诊断过程顺利十分重要。 本次研究结果显示：干预组生命体征异常发生率、不良反应发生率均低于参照组，SAS、SDS评分均低于参照组，GCQ舒适度评分高于参照组，P < 0.05。刘金梅 [ 10 ] 认为造影剂导致的不良反应主要与注射速度快慢、血管因素、剂量多少、室内环境、患者心理因素有关。本次研究采取综合性护理措施兼顾到了患者自身因素、环境因素、操作因素以及预防措施，取得了良好的护理效果，原因分析为：①扫描前做好健康宣教有利于纠正患者对增强扫描的错误认知，采取心理疏导则能缓解患者对静脉穿刺、造影剂和CT设备的陌生感和恐惧感，可缓解患者焦虑、抑郁心理，提高配合度；②对扫描环境进行针对性控制能保持操作顺利，提高患者舒适度，减少因环境刺激导致的不良反应；③短时间内向患者静脉注射大量造影剂会产生较大的刺激，容易导致药剂渗漏，且造影剂刺激到患者皮下组织后会引发软组织肿胀，导致患者痛苦加重 [ 11 ] 。因此需选择合适的穿刺血管预防渗漏，临床通常选择粗直、弹性佳的血管，例如上肢手背、肘正中处静脉等，可缩短穿刺时间，提高一次穿刺成功率，并能减少药液外渗问题，降低患者检查后的不适感。但对血管弹性降低的高龄患者进行静脉穿刺时，需尽量以前臂正中静脉作为穿刺血管；④离子型造影剂虽然有较高的稳定性，但毒性大、渗透压高，碘普罗胺等非离子型造影剂具有低毒性和低渗透的特点，神经血管耐受性较强，在CT增强扫描中安全可靠，可减少患者血压和心率异常升高的副作用；⑤增强扫描完毕后让患者多饮水可促进体内积存的造影剂代谢排出，这也是预防检查后恶心呕吐、头痛、皮疹、眼结膜红染等不良反应的主要措施。若患者因自身病因不宜过多饮水，也可采取低流量吸氧，同样可起到预防或缓解不良反应的作用 [ 12 ] 。 综上所述，综合护理能改善CT增强扫描过程中患者心理负担，降低不良反应和生命体征异常风险，提高患者舒适度，有利于保证CT扫描过程顺利，值得临床应用。
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user: 摘 要 本文以丙烯酸、甲基丙烯酸甲酯、甲基丙烯酸、丙烯酸丁酯为单体，以偶氮二异丁腈为引发剂，以异丙醇为溶剂，采用溶液聚合法合成了水溶性丙烯酸树脂。通过研究溶剂与单体的配比、滴加时间、保温时间对树脂水溶性和粘度性能的影响，确立了水溶性丙烯酸树脂的最佳合成配方。在配方条件下制得的树脂为淡黄色透明液体，水溶性好。 关键词 :丙烯酸树脂，水溶性，溶液聚合 Copyright © 2019 by author(s) 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 水溶性丙烯酸树脂分子主链或侧链中含有足够多的极性基团或离子，能溶于水的丙烯酸树脂主要包括聚(甲基)丙烯酸、聚(甲基)丙烯酰胺和某些N-取代的聚(甲基)丙烯酰胺、聚(甲基)丙烯酸盐等，都具有一般水溶性高分子的性质，主要有：吸附性，容易吸附水中的固体微粒，也容易被其他固体表面吸附，因此有良好的絮凝作用；增黏性，少量的高分子可使水的黏度增加很多；导电和离子交换性，带离子的水溶性丙烯酸树脂具有这种性质；和金属离子的作用，极性基团常可和金属离子形成螯合物。制得水溶性丙烯酸树脂的方法可以用一般合成高分子的方法、反相乳液聚合法或接枝聚合法，也可以用某些亲水性的丙烯酸系单体或含有足够量(例如50%以上)亲水性丙烯酸系单体和丙烯酸酯及其他单体的混合物，以水为溶剂进行聚合，直接制成丙烯酸树脂的水溶液。水溶性丙烯酸树脂可用作增稠剂、织物处理剂、乳化剂、絮凝剂、土壤调节剂、水溶性黏合剂、化妆品添加剂等。在纺织、医学、选矿、石油、环保、食品、造纸、水处理及农林业等领域得到了广泛应用 [ 1 ] [ 2 ]。 制备水溶性丙烯酸类树脂常采用的聚合方法有两种，即溶液聚合法和乳液聚合法。但由于乳液聚合法合成的聚合物的水溶性不如溶液聚合法，故水溶性丙烯酸聚合物一般采用溶液聚合法制备。为了提高共聚物的水溶性，制得的共聚物需进一步水性化。水溶性丙烯酸类聚合物的水性化方法又有三种：1) 醇解法即丙烯酸类树脂在溶液中共聚成粘稠状的丙烯酸酯，然后部分醇解，使聚合物具有水溶性。2) 成盐法即以丙烯酸类与含有不饱和双键的芳酸单体在溶液中共聚，然后加胺中和成盐，使聚合物具有水溶性。其中成盐法最为常用。3) 引入非离子亲水性基团法：向聚合物分子链上引入某些非离子亲水性基团，如多元羟基基团、多元醚键等也可以增加树脂的水溶性，得到水性丙烯酸树脂。常用的单体或链段有聚乙二醇、聚丙二醇、聚1，4-丁二醇、聚醚–醋类、氨基甲酸酯类和聚醚–多轻基类化合物 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。本文中采用溶液聚合法中的成盐法，以丙烯酸、丙烯酸酯、甲基丙烯酸、甲基丙烯酸酯等作为基料，在偶氮二异丁腈存在下，以醇作溶剂进行聚合 [ 6 ] [ 7 ]。
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user: 2. 反应机理 反应是在溶液中进行的，自由基引发聚合。由反应式可知，聚合物分子侧链含有 、 、 和 等亲水性官能团，大分子双键消失，产物有良好的共聚结构 [ 3 ]。 (1) 将以上产物与氨水反应，得到水溶性丙烯酸树脂 [ 1 ] [ 2 ] ，其反应式为： (2) 中和之前，聚合物难溶于水，呈白色稠状丝团。中和后，呈透明状稳定聚合物水溶液，能溶于水。
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user: 3. 水溶性丙烯酸树脂的合成 3.1. 药品 本实验所用药品见表1。 Table 1 Drugs in this experimen 药品名称 试剂种类 生产厂家/产地 甲基丙烯酸甲酯 分析纯 国药集团化学试剂有限公司 丙烯酸 分析纯 天津市科欧密化学试剂有限公司 丙烯酸丁酯 分析纯 天津市科密欧化学试剂有限公司 2-甲基丙烯酸 分析纯 沈阳新西试剂厂 异丙醇 分析纯 天津市博迪化工有限公司 偶氮二异丁腈 分析纯 上海化工有限公司 十二烷基硫酸钠 分析纯 沈阳市东兴试剂厂 三乙胺 分析纯 国药集团化学试剂有限公司 氨水 分析纯 天津市科欧密化学试剂有限公司 表1. 实验所用药品 3.2. 仪器 本实验所用主要仪器见表2。 Table 2 Instruments in this experimen 仪器名称 型号 生产厂家 精密增力电动搅拌器 JJ-1型 常州国化电器有限公司 电热恒温水浴锅 DK-S22型 上海精密实验设备有限公司 傅里叶交变红外光谱仪 NEXUS470型 美国热电局高力公司 电子天平 BS124S型 上海民桥精密科学仪器有限公司 旋转粘度计 NDJ-1型 上海尼润智能科技公司 表2. 实验所用主要仪器 3.3. 合成步骤 将异丙醇加入到装有搅拌器、冷凝器、温度计和滴液漏斗的四颈瓶中，另将单体、引发剂、阻聚剂、表面活性剂等混合均匀后装入滴液漏斗；启动搅拌，加热，待温度升至溶剂回流时，开始滴加单体，单体滴加时间为2~3小时；继续保温反应3小时，聚合反应完成，停止加热；温度降至70℃左右时，进行减压蒸馏脱除回收部分溶剂和未反应的单体，此时共聚物的固含量大于80%；加入三乙胺进行中和反应后，加入适量蒸馏水进行稀释，再加29%的氨水调节溶液PH至7~8，补充适量蒸馏水，得到固含量为60%的水溶性丙烯酸树脂，降温至室温后出料。
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user: 4. 树脂的性能 4.1. 溶剂用量对树脂水溶性的影响 表3给出了溶剂用量对树脂外观、水溶性的影响。 Table 3 Effect of different solvent dosage on water solubility of resi 溶剂与单体的质量比 0.5:1 0.6:1 0.8:1 1:1 1.2:1 树脂外观 浑浊 略显浑浊 透明 透明 透明 加水溶解状况 水溶性较差 水溶 完全水溶 完全水溶 完全水溶 溶解速度 慢 较慢 较快 快 快 表3. 溶剂用量对树脂水溶性的影响 从表3可以看出，溶剂与单体的比例越大，树脂的外观越透明，水溶性越好。当溶剂与单体的比例达到一定的值后，树脂的水溶性趋于稳定。溶剂与单体的质量比在1:1附近为最好。 当溶剂用量很少时，单体和引发剂的浓度较大，反应速度过快，体系受热不均，凝胶效应增加，从而导致单体分子聚合不均匀，得到的树脂水溶性差、外观浑浊。 随着溶剂的增加，单体和引发剂的浓度不断降低，凝胶效应减弱，同时溶剂量越大，体系内向溶剂链转移反应的倾向越大，反应逐渐缓和，树脂的聚合均匀，并且各项性能逐渐变好。 当溶剂用量超过一定值后，由于单体浓度减小，单体分子间发生有效碰撞的机会减少，同时，溶剂量增多，体系内引发剂的浓度相应降低，使得反应速率降低，残余单体量增多。 4.2. 滴加时间对树脂水溶液粘度的影响 溶剂与单体的质量比为1:1，保温时间为2.5 h制得水溶性丙烯酸树脂，测得其粘度与滴加时间的关系如图1。 图1. 粘度与滴加时间的关系 图1表明随着混合单体滴加时间的延长，树脂的粘度降低，单体滴加时间为3 h左右为宜。 单体滴加速度过快，单体和引发剂来不及完全反应而在体系内逐渐积累，发生凝胶现象使反应难于控制，聚合率较低。随着单体滴加速度的降低，滴加时间延长，单体和引发剂有充分的时间发生反应，此时聚合反应接近恒速聚合，丙烯酸树脂转化率提高。滴加时间过长，会延长聚合反应时间，高温时体系内易发生一些副反应，影响产品的质量。所以树脂的转化率在达到一个最大值后，随着滴加时间的继续增加，呈现出了不规则的变化。 4.3. 保温时间对树脂粘度的影响 溶剂与单体的质量比为1:1，单体滴加时间为3 h，制得水溶性丙烯酸树脂，测得其粘度与保温时间的关系如图2。 图2. 粘度与保温时间的关系 由图2可知，随着保温时间的增大，树脂的粘度基本没有变化。 由于在单体中补加了部分引发剂，使游离的单体可以继续发生反应，提高了转化率。若保温时间过长，会影响产品的转化率及树脂的质量。本实验的保温时间为2.5 h到3 h。 4.4. 树脂的稀释曲线 溶剂与单体的质量比为1:1，单体的滴加时间为3 h，保温时间为3 h的丙烯酸树脂的稀释曲线如图3。 图3. 树脂稀释曲线 由图3可知，随着水的加入，丙烯酸树脂的粘度急剧下降，说明实验制得的丙烯酸树脂有很好的水溶性。 4.5. 红外光谱 本实验条件下制备的水溶性丙烯酸树脂的红外光谱如图4。 图4. 水溶性丙烯酸树脂红外光谱图 2920 cm −1 处有亚甲基的伸缩振动吸收峰；3360 cm −1 处有一强吸收宽峰，为丙烯酸中羧基和羟基缔合形成氢键；1730 cm −1 处有强而尖的吸收峰，为羰基的特征吸收峰；1570 cm −1 、1390 cm −1 为C-H对外伸缩振动吸收峰；1450 cm −1 为碳酸根，1160 cm −1 为C-O-C即甲基丙烯酸甲酯的伸缩振动吸收峰；1626 cm −1 处的双键伸缩振动吸收峰及993 cm −1 处的双键弯曲振动吸收峰消失，说明双键已经聚合，产物具有良好的共聚结构。