DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 昆明城市土地利用结构分析 3.1. 城市土地利用结构及变化趋势分析 2014年，昆明市的城区面积为2295 km 2 ，建成区面积为524.62 km 2 ，根据数据和城市建设用地划分依据现将城市用地划分为4类：居民及工矿用地，交通运输用地，水利设施用地和绿地。其中居民及工矿用地1275 km 2 ，交通运输用地171 km 2 ，水利设施用地107 km 2 ，绿地面积190 km 2 。各类职能用地占建设用地面积的比分别为73.19%，9.82%，6.14%，10.85% (图1)。 图1. 2014年昆明土地利用结构比例 昆明市的城市建设用地，从2003年的982 km 2 增长到2014年的15，720 km 2 ， 用地呈现持续的扩张趋势，各职能的用地面积均有所增加，其中居民用地及工况用地增加了489 km 2 ，交通运输用地增加56 km 2 ，水利设施用地增加31 km 2 ，绿地面积增加140 km 2 。观察历年各职能土地面积变化直方图(图2)，可以看到这几年昆明城区的各项建设用地面积都在逐年增长，但将历年各项职能用地面积与建设用地面积比例进行比较分析后发现：在2003、2008和2014这三年里居民点及工矿用地、水利设施用地和交通用地在城市建设用地面积中的比例在逐渐减小，而绿地面积所占的比例则在逐年增加，其中居民点及工矿用地面积在建设面积的比例由2003年的76.38%减少到2014年的73.19%；交通运输用地面积比例由11.18%减少到9.82%；水利设施用地面积比例则从7.39%减少到6.14%；绿地面积比例则从2003年的5.05%增加到10.85%。 图2. 昆明历年土地利用结构变化 3.2. 城市土地利用结构信息熵的计算及分析 根据采集的2003年、2008年和2014年的城市各职能土地面积的数据和上述信息熵、均衡度和优势度的计算公式，结果见表1。 通过对昆明市三个时期城市土地结构信息熵、均衡度和优势度的比较，可以看出2014年昆明市土地利用更加高效，城市功能多样化，同时也反映出昆明市土地里利用结构调整，向均衡化转变的趋势。就 Table 1 Urban land use structure， scale and information entropy， equilibrium and dominance in Kunmin 年份 各类用地面积所占比例(%) 信息熵 均衡度 优势度 居民点及工矿用地比例 交通运输用地比例 水利设施用地比例 绿地面积比例 2003 76.38 11.18 7.39 5.05 0.79 0.57 0.43 2008 74.01 12.03 6.30 7.67 0.85 0.61 0.39 2014 73.19 9.82 6.14 10.85 0.87 0.63 0.37 表1. 昆明城市土地利用结构比例及信息熵、均衡度和优势度 用地规模变化来说，各职能类型用地面积都在不断增加扩大；其中居民点及工矿用地和绿地用地增加的面积较大，交通运输用地和水利设施用地面积增加幅度较小；就用地结构比例来说，居民点及工矿用地、交通运输用地和水利设施用地的比例都在下降，其中居民点及工矿用地的比例由之前的76.38%下降至73.19%，而绿地用地面积则由5.05%增加到10.85%。这体现出昆明在进行城市化进程中不仅关注社会经济的发展同时也为了给市民提供更好的生活居住环境，建设资源节约型、环境友好型社会。
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user: 4 城市空间绩效评价指标体系的建立及计算 4.1. 城市空间绩效评价指标的建立 城市空间的特点包括多层次、多功能和多目标。本文采用AHP层次分析法建立城市空间绩效评价指标体系，让城市空间评价内容层次化、条理化，再根据指标选择的科学性、系统性、代表性、可操作性、目的性、特殊性的原则，在前人研究的基础上 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] ，进行城市空间绩效层次框架的总体设计见表2，包括经济绩效、社会结构绩效、资源环境绩效和空间结构绩效4个部分，依次划分出15个指标层。 Table 2 Index system of urban spatial performance evaluatio 目标层 准则层 指标层 指标解释 城市空间绩效 经济绩效 地方财政收入占GDP(%) 区域经济发展水平 地均GDP(万元/km 2 ) 单位面积土地利用所产生的总产值 地均社会消费品零售额(万元/km 2 ) 资金投入强度 地均固定资产投资额(万元/km 2 ) 人均消费品产出 社会结构绩效 人均道路面积(m 2 /人) 衡量城市交通道路承载能力 人均建设用地(m 2 /人) 反映土地利用水平 地均社会从业人数(万人/km 2 ) 反映地区劳动力承载水平 城镇人均可支配收入(元) 反映居民生活质量 每万人拥有公共交通车数(辆) 保障地区交通水平 资源环境绩效 建成区绿地覆盖率(%) 反映绿化建设力度 人均公共绿地面积(人/m 2 ) 反映绿化建设水平 人口密度(人/km 2 ) 衡量城市土地的人口负荷 污水处理率(%) 反映环境治理水平 空间结构绩效 扩展系数 反映城市用地扩展程度 用地结构均衡度 反映城市用地结构均衡度 表2. 城市空间绩效评价指标体系 4.2. 评级指标权重的确定 指标权重没有确切的数值表示，它在不同的评价体系中，同一个指标的权重是不相同的。所以权重是用于表示某一指标在评价体系中的重要程度的一个相对的数值。文章城市空间绩效评价指标权重的确定，采用AHP层次分析法，根据评定各层次中的各元素的相对重要程度，依次构造判断矩阵，运用指标权重计算方法计算判断矩阵中各指标的权重并进行一致性检验，得出城市空间绩效评价指标各级判断矩阵和最终的权重值，其计算结果见表3： Table 3 Final weight value of urban spatial performance evaluation inde 目标层权重 准则层权重 指标层权重 最终权重值 城市空间绩效1.000 经济绩效0.333 地方财政收入占GDP比例 地方财政收入占GDP比例 0.167 0.056 地均GDP 地均GDP 0.333 0.111 地均社会消费品零售额 地均社会消费品零售额 0.333 0.111 地均固定资产投资额 地均固定资产投资额 0.167 0.056 社会结构绩效0.333 人均道路面积 人均道路面积 0.143 0.048 人均建设用地 人均建设用地 0.143 0.048 地均社会从业人数 地均社会从业人数 0.286 0.095 城镇人均可支配收入 城镇人均可支配收入 0.286 0.095 每万人拥有公共交通车数 每万人拥有公共交通车数 0.286 0.048 资源环境绩效0.167 建成区绿地覆盖率 建成区绿地覆盖率 0.207 0.035 人均公共绿地面积 人均公共绿地面积 0.293 0.049 人口密度 人口密度 0.207 0.035 污水处理率 污水处理率 0.293 0.049 空间结构绩效0.167 扩展系数 扩展系数 0.5 0.083 用地结构均衡度 用地结构均衡度 0.5 0.083 表3. 城市空间绩效评价指标最终权重值 4.3. 评价指标标准化处理 在城市空间绩效评价指标体系中，由于各指标的性质不同，评价原始数据会使结果存在较大的水平差距，因此无法将原始数据进行简单分析。为了消除量纲不同带来的影响需要将数据进行标准化处理后转换成比较统一的数值。数据标准化处理常用的方法有总和标准化、标准差标准化、极大值标准化和极差标准化等。而本次的数据则采用极大值标准化法对各指标数据进行标准化处理，公式如下： x ′ i j = x i j max { x i j } ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 式中：x ij 为第i个评价单元在第j个指标上的实际数值，max{x ij }为第j个指标的最大值。原数据经过极大值标准化处理后得出的新数据，除了指标要素的极大值为1，其余所得的数值均小于1。 4.4. 空间绩效的综合评价指标计算 从前文的计算得出了城市空间绩效评价指标体系中的每一项指标的权重值和标准化数据，但只是从不同的方面反映城市空间的绩效水平，因此还需对空间绩效水平进行综合评价。文章在层次分析法确定各项指标权重的基础上，借鉴周丹丹 [ 1 ] 在《城市土地利用绩效评价研究》中的计算模型。采用求和公式将同指标数值进行求和，得出一个反映城市空间绩效水平综合评价指数A，其计算公式如下： A = ∑ i = 1 n A i × W i ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 式中： A i 指城市空间绩效评价体系中各指标的标准化值； W i 则为昆明城市空间绩效评价中各指标的权重值。当城市空间绩效越高时，得出的A值越高，反之则越低。 依据综合评价模型 ，对昆明市城市空间绩效指数计算，结果见表4。由下表可知，在 研究的3年间昆明市的城市空间绩效由2003年的0.46增加到2014年的0.817，其城市空间利用效率有所提升，说明2014年城市空间利用状态良好，空间资源紧凑，仍具有很大的发展潜力。 Table 4 Urban spatial performance evaluation index of Kunmin 年份 经济绩效 社会结构绩效 资源环境绩效 空间结构绩效 综合绩效 2003 0.060 0.171 0.088 0.140 0.460 2008 0.307 0.244 0.144 0.165 0.859 2014 0.323 0.247 0.149 0.098 0.817 表4. 昆明市城市空间绩效评价指数
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user: 5. 土地利用结构与空间绩效的相关分析 5.1. 城市用地规模与空间绩效相关性分析 相关分析描述了要素间互相关系的密切程度。本文运用计量地理学中的相关分析原理来分析昆明市城市土地利用结构与经济绩效、社会结构绩效、资源环境绩效、空间结构绩效和综合绩效的相关系数。相关系数的计算公式 [ 14 ] 如下： r x y = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 式中：r xy 为要素x与y之间的相关系数； x ¯ 和 y ¯ 分别表示两个要素样本值的平均值。相关系数r xy ，是表示两要素之间的相关程度指标，它的值介于≥−1和≤1之间。 r x y > 0 ，表示正相关； r x y < 0 ，表示负相关。r xy 绝对值越接趋近于1，表示两要素的关系越密切；越接近于0表示两要素的关系越不密切。当算出两要素间的相关系数后，还需要对相关性系数进行检验。通过在给定的置信水平下，查寻相关系数检验临界值表来进行检验，若计算得出的相关系数R的绝对值大于在置信水平下的临界值 R α 时，两要素具有显著相关性，反之亦然。 运用SPSS16.0软件处理后得出昆明城市用地规模与各空间绩效的关系程度如表5。由表可知，在研究期间昆明的城市用地规模对于各项绩效有很大的相关性，其中资源环境绩效与用地规模的相关程度大于经济绩效的相关程度，而经济绩效大于社会结构绩效，社会结构绩效与用地规模的相关程度有大于综合绩效，而空间结构绩效的相关程度最低，相关程度值为−0.384。根据昆明城市用地规模与绩效的相关度可知，用地结构信息熵与经济绩效、社会结构绩效、资源环境绩效和综合绩效都为正向相关，而空间结构绩效与结构信息熵为负向相关，且经济绩效和资源环境绩效与城市用地规模相关性显著。 Table 5 Correlation between land use scale and performance in Kunmin 经济绩效 社会结构绩效 资源环境绩效 空间结构绩效 综合绩效 城市用地规模 0.98 0.978 0.984 −0.384 0.94 表5. 昆明城市用地规模与绩效相关度 5.2. 结构信息熵与空间绩效线性的回归分析 文章运用SPSS16.0软件对结构信息熵与空间绩效之间进行线性回归分析，分别得出城市用地结构信息熵分别与昆明城市空间绩效的经济绩效、社会结构绩效、资源环境绩效、空间绩效和综合绩效之间的关系函数。设经济绩效、社会结构绩效、资源环境绩效和、空间绩效和综合绩效分别为因变量Y 1 、Y 2 、Y 3 、Y 4 、Y 5 ，城市土地结构信息熵为自变量X，城市空间绩效与信息熵的关系模型 [ 15 ] 为： Y i = α X + β 上述式中 Y i 表示经济绩效、社会结构绩效、资源环境绩效和、空间绩效和综合绩效的评价值(i = 1， 2， 3， 4， 5)， β 为常数， α 为变量X的系数，X表示结构信息熵值。 一般地，回归模型建立后需要对模型的可信度进行检验，而线性回归方程的显著性检验是通过F来检验。在衡量回归模型的效果时，F越大，就意味着回归模型的效果越显著。事实上，F服从于自由度 f 1 = 1 和 f 2 = n − 1 的F分布，即 F ~ F ( 1 ， n − 2 ) 。在显著水平α下，若 F > F ( 1 ， n − 2 ) ，则回归方程在此水平上是显著的。一般情况下，当 F < F 0.10 ( 1 ， n − 2 ) 时，则认为回归方程效果不明显。 5.2.1. 信息熵与经济绩效的关系 根据上文的关系模型，分析昆明城市土地结构信息熵与经济绩效值的回归关系，得出下列关系式和检验参数： Y 1 = 3.805 X − 2.952 F 1 = 24.237 R 1 = 0.98 根据F分布表， F 0.1 ( 1 ， 1 ) = 39.86 ，因 F 1 < F 0.1 ( 1 ， 1 ) 说明方程在0.1显著水平下，回归方程效果不明显。此外 R 0.1 ( 1 ) = 0.987 ， R 1 < R 0.1 ( 1 ) ，表明昆明城市用地结构信息熵与经济绩效的相关程度显著，经济绩效随着结构信息熵的变化呈现3.8倍的变化浮动。 5.2.2. 信息熵与社会结构绩效的关系 根据昆明城市社会结构绩效值与结构信息熵的数据分析，得出二者之间的关系式和检验参数为： Y 2 = 1.105 X − 0.704 F 2 = 22.110 R 2 = 0.978 分析计算结果，我们可以看到 F 2 < F 0.1 ( 1 ， 1 ) ， R 2 < R 0.1 ( 1 ) 表明结构信息熵与社会结构绩效的回归性不显著，且在显著性水平 α = 0.1 上，用地结构信息熵与社会结构绩效之间的相关性不显著。 5.2.3. 信息熵与资源环境绩效的关系 将昆明城市资源环境绩效数值与结构信息熵，通过SPSS16.0软件分析得出二者之间的关系式和检验参数为： Y 3 = 0.874 X − 0.604 F 3 = 31.409 R 3 = 0.984 经检验分析， F 3 < F 0.1 ( 1 ， 1 ) ， R 3 < R 0.1 ( 1 ) ，说明资源环境绩效与结构信息熵之间的回归模型效果不明显，但资源环境绩效与用地结构信息熵的相关性显著。 5.2.4. 信息熵与空间绩效的关系 把昆明城市土地结构信息熵与空间绩效值进行一元线性回归分析得出二者之间的关系式和检验参数为： Y 4 = − 0.34 X + 0.419 F 4 = 0.173 R 4 = − 0.384 经统计检验分析得出 F 4 < F 0.1 ( 1 ， 1 ) ， R 4 < R 0.1 ( 1 ) ，表明二者的回归方程效果不明显，空间绩效值与城市土地结构信息熵之间的相关性不显著。 5.2.5. 信息熵与综合绩效的关系 根据昆明城市土地结构信息熵与综合空间绩效值，运用统计软件得出二者之间的关系函数式为： Y 5 = 5.444 X − 3.841 F 5 = 7.548 R 5 = 0.940 结果表明， F 5 < F 0.1 ( 1 ， 1 ) ， R 5 < R 0.1 ( 1 ) ，通过方程的检验分析得出：构建昆明城市土地结构信息熵与城市综合空间绩效的一元线性回归方程效果不明显，且两者的相关性不显著。 综合所得方程，可知5个因变量(经济绩效、社会结构绩效、资源环境绩效、空间绩效和综合绩效)与用地结构信息熵构建的回归方程效果都不明显。关于相关性的检验中，经济绩效和资源环境绩效与用地结构信息熵的相关性显著，社会结构绩效、空间绩效和综合绩效的相关性都不显著，特别是空间绩效与结构信息熵的显著性最小。
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user: 6. 结论与讨论 6.1. 结论 文章通过对昆明城市土地利用结构对空间绩效的影响研究分析可以得出以下结论： 1) 研究期间内昆明城市建设用地面积和各二级分类土地面积都在扩大，绿地面积在总建设用地面积的比例在逐年增大，但其余职能用地类型用地比例在减小。依据信息熵原理算出的信息熵在这3年里分别为0.7939，0.8484和0.8686，其数值在逐渐增大，表明城市土地利用结构朝均衡化趋势发展。 2) 经过分析可以看出三年里综合空间绩效值最高的为2008年，2014年位居其次，2003年排在最末；研究期间内间昆明市的经济绩效值、社会结构绩效值和资源环境绩效值都呈现逐年递增的情况，而空间结构绩效值则为2008年最高，为0.165；2003年排名随后，为0.140；2014年空间结构绩效值最低，为0.098；究其原因是人口增长率和建成区面积增长率在2008年增长最大，而2014年变化最小。综合绩效值则是2008年最高，2014年排名第二，2003年数值最低，说明对于综合绩效而言，其空间发展规划和城市扩展方式对综合绩效值存在较大影响。 3) 昆明城市土地利用结构信息熵的变化对经济绩效和资源环境绩效存在影响。对回归方程和相关系数进行分析检验得出：昆明城市土地利用结构信息熵与经济绩效和资源环境绩效有显著地正相关关系。当结构信息熵改变时，经济绩效会有3.805倍的增长，资源环境绩效呈0.874倍增长。 6.2. 讨论 文章通过信息熵原理、层次分析法对于昆明城市土地利用结构与空间绩效关系进行研究，但因本次研究只选取了2003年、2008年和2014年的数据，使得用地类型种类划分的较为粗略，所得的城市土地结构信息熵和均衡度较低。分析 分布临界值表，我们发现随着置信水平数值的减小其 的临界值越大，而随着样本数的增多 的临界值则越小，所以使得结构信息熵与各空间绩效值的回归方程不显著。构建空间绩效的评价指标和方法还有待进一步的完善。城市空间绩效涵盖的范围包括了经济、政治、社会、交通和城市扩展等多方面的内容，文章选取的指标主要有经济和资源环境方面，而在后续的研究中将分析城市扩展方式对空间绩效的影响研究。
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user: 摘 要 针对采油厂注水系统压力损失与能耗实际情况，应用有限元分析和水力学原理，根据油田注水系统管网拓扑结构特点，建立了注水泵开泵组合优化数学模型和油田注水系统仿真模型，提出了注水泵并联工作的图解法。根据油田注水系统仿真与优化的技术原理，建立注水系统管理优化平台，找出泵站运行的最佳方案，达到了注水系统节能降耗的目的。 关键词 :注水系统，数学模型，仿真模型，管理优化平台，优化运行方案 Copyright © 2018 by authors， Yangtze University 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 目前我国陆上油田基本上采用了注水开发方式提高油藏采收率。但同时注水耗能也成为了油田耗电大户，据统计油田注水耗电约占油田总耗电的40%左右。因此，有必要对整个注水系统的效率进行评估研究，找出潜力点，合理匹配泵型组合。 油田注水系统的优化主要有2种型式：设计型优化和操作(运行)型优化。近些年来，国内外众多学者对注水系统进行了优化研究。文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 报道的注水系统的优化大多属于设计型优化，而操作型的优化较少，而且所涉及的注水系统的规模不大。实际的注水系统是由多个节点单元(注水站、配水间、注水井及管线交汇点等)、管道单元(注水干线、注水支线)和附属单元(阀门、弯头、三通等)组成的复杂大系统，对其进行仿真计算和优化求解有相当的难度 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。同时，注水系统的规模越大，系统优化和节能的空间也越大。通过建立注水泵开泵组合优化数学模型和油田注水系统仿真模型，提出了注水泵并联工作的图解法；根据油田注水系统仿真与优化的技术原理，建立了注水系统管理优化平台；通过优化模型找出泵站运行的最佳方案。
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user: 2. 某注水系统运行数据测试分析 某注水系统现场运行泵共20台，其中离心泵机组17台，柱塞泵机组3台(增压泵站内)；测试离心泵泵效合格共17台，合格率100%；测试离心泵泵效节能7台，占比41.18%。压力损失情况见表1，现阶段平均注水压力14.01 MPa，站内管线压力平均损失0.39 MPa，注水管网平均压力损失2.32 MPa，其中管线压力损失0.60 MPa，注水阀组压力损失1.72 MPa。 Table 1 The pressure los 注水 系统名称 注水泵 排出压力/MPa 注水站 出口压力/MPa 注水井 阀前压力/MPa 注水井 井口压力/MPa 站内管线 压力损失MPa 注水管线 压力损失/MPa 注水阀组 压力损失/MPa 宁海注 14.05 13.75 13.62 11.73 0.3 0.46 1.89 胜一注 14.4 12.9 12.83 11.04 1.5 0.07 1.79 胜四注 13.69 13.5 13.04 11.31 0.19 0.46 1.73 胜五注 14.5 14.2 13.41 12.61 0.3 0.79 0.8 胜六注 13.7 13.55 12.56 11.59 0.15 0.99 0.97 胜七注 14.9 14.5 13.84 12.17 0.4 0.66 1.67 胜八注 13.15 13.00 12.22 9.27 0.15 0.78 2.95 胜九注 13.70 13.57 13.01 11.08 0.13 0.56 1.93 平均 14.01 13.62 13.06 11.35 0.39 0.60 1.72 表1. 压力损失情况 注水系统能耗情况见表2，整体有效能量输出为18，837.1 kW，占系统整体能耗59%；机组损失7562.5 kW，占系统整体能耗24%；站内损失540.2 kW，占系统整体能耗2%；管线损失2296.8 kW，占系统整体能耗7%；阀组损失2510.5 kW，占系统整体能耗8%。 Table 2 The energy consumption in water injection syste 注水系统名称 注水系统 输入能量/kW 泵机组 损失能量/kW 站内管线 损失能量/kW 注水系统 回流损失/kW 注水管线 损失能量/kW 注水阀组 损失能量/kW 注水系统 输出能量/kW 宁海注 1628.5 466.3 24.8 0 10.7 156.5 970.2 胜一注 2477.7 495.7 206.5 0 10.0 246.0 1519.5 胜四注 2018.9 492.7 21.2 0 237.2 168.3 1099.5 胜五注 6755.7 1710.4 93.1 0 275.5 0.2 4396.8 胜六注 5057.3 1130.0 43.0 0 582.1 253.7 3048.5 胜七注 4227.6 961.8 77.0 0 442.9 331.5 2414.5 胜八注 5375.0 1275.6 40.6 0 243 921.4 2894.5 胜九注 4485.9 1030.0 34.0 0 495.4 432.9 2493.6 总计 32，026.6 7562.5 540.2 0 2296.8 2510.5 18，837.1 表2. 注水系统能耗情况
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user: 3. 注水系统优化模型 3.1. 数学模型 注水泵开泵组合优化数学模型为： j = α ∑ i = 1 m ( p 2 i − p 1 i ) Q i η p i η e i (1) f = α ∑ i = 1 m ( p 2 i − p 1 i ) Q i η p i η e i ∑ i = 1 m Q i (2) 式中：j为注水总电能，kW∙h；f为单位注水耗电量，(kW∙h)/m 3 ；m为一个注水站的注水泵台数；Q i 为第i台注水泵的排量，m 3 /d；p 2i 为第i台注水泵的出口压力，MPa；p 1i 为第i台注水泵的进口压力，MPa；η pi 为第i台注水泵的效率，%；η ei 为第i台注水电机的效率，%；α为单位换算系数，α = 0.2778。 根据注水管网模拟结果，在确定了注水站的出口流量和出口压力后，确定注水系统离心注水泵的型号、开泵台数、泵的出口压力、工作流量、工作扬程与泵匹配的电动机型号及功率。 3.2. 仿真模型 注水系统仿真数学模型的建立主要研究系统中各单元的能量方程和管网中各节点的流量平衡方程，采用相邻矩阵描述管网拓扑结构。 拟采用直接迭代与牛顿迭代的混合迭代方法对仿真模型进行迭代求解。在实际研究过程中发现对于复杂管网的仿真模型求解时，由于牛顿迭代法需计算函数的导数值，使得到的特性矩阵的元素非常复杂且规律性较差，难以对大型注水系统实现仿真计算。考虑到注水系统的结构复杂，系统方程维数较高，为了保证计算的可靠性，研究中拟采用简单迭代法对仿真模型进行求解。
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user: 4. 注水系统管理优化平台 4.1. 技术原理 基于有限元分析的思想和水力学的原理，根据油田注水系统管网拓扑结构的特点，建立油田注水系统仿真模型。把水力摩阻系数改变造成的误差转变成等效管长的思想，建立管网的管段校核模型。将泵的开停方案和泵的配注流量作为优化变量，以泵站总消耗最小为目标建立优化计算模型，并应用智能算法来进行求解。整个注水管网系统的节点和管段的参数值都可以由仿真模型得到，并且可以通过优化模型找出泵站运行的最佳方案，以达到注水系统节能降耗的目的。 4.2. 主要作用 1) 获得注水管网系统的运行参数。运用仿真计算模块可以获得油田注水系统中各个节点和管段的参数值(流量、压力)，由于注水过程的流量和压力经常会出现波动，其运行过程并非一成不变，从注水系统的流量和压力分布可以看出各个注水泵站的注水半径，这为油田注水系统的运行提供了可靠的数据支持。 2) 校正发生改变的管网模型。由于注水系统长期运行，管网系统中管段的摩阻系数发生改变，其运行参数与原来的参数会产生较大差距，利用校核模块可以找出发生改变的管段，且校核后的参数值与实际值接近，可以反映出实际管网的运行过程。 3) 找出注水系统的最佳运行方案。利用优化计算模块，找出注水泵站的最佳开停方案和泵站中注水泵的最佳配注流量，新的运行方案在满足注水管网各项要求的前提下，使注水系统的总能耗降低，整个系统的运行效率提高，为油田注水系统节能，降低其运行费用。 4) 拟合泵的特性曲线。利用泵的试验测试数据，对注水泵的扬程–流量，效率–流量曲线进行拟合。
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user: 5. 泵机组测试及优化模型分析 胜八注通过3359干线连通胜六注水站，干线上包括有7个配水间，水量为90 m 3 /h；通过S4干线联通胜四注，受水量为30 m 3 /h。胜九注通过S6干线连通胜六注，干线上包括3个配水间，水量为105 m 3 /h。 模型优化发现胜六注–胜八注水力平衡点位于3359配水间处。胜六注–胜九注水力平衡点位于3-6-196配水间处。由于胜八注站内干线测试受水量为30 m 3 /h，其水力平衡点并未处于连通线上，建议对胜八注进行水力切断。 模型1：一台泵工作时的流量为160 m 3 /h，两台泵并联的总流量为297.8 m 3 /h，比单泵工作时增加了137.8 m 3 /h。通过现场测试，胜五注为不同型号泵并联运行，采用压力折算法进行泵机组并联效率分析。 模型2：运行1 # 、3 # 、4 # 泵机组，其额定排量分别为350、400、450 m 3 /h，实际排量分别为402.8、437.2、415.5 m 3 /h，实际排出压力分别为14.4、14.4、14.5 MPa，汇管压力为14.2 MPa，压力折损分别为0.2、0.2、0.3 MPa。在该工况下3台泵分别对于最佳工况点偏移影响分别为0.73%、0.68%、6.33%。通过现场测试，胜六注为两台同型号、同水位的泵机组并联工况，采用并联累加法进行泵机组并联特性分析。 模型3：一台泵当前工作点时的流量为500 m 3 /h，两台泵并联的总流量为1032 m 3 /h，比单泵工作时增加了532 m 3 /h，折算成效率影响为单泵同等压力工况点的0.13%。通过现场测试，胜八注为不同型号泵并联运行，采用压力折算法进行泵机组并联效率分析。
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user: 摘 要 随着石油行业环保要求的更趋严格和泥浆不落地作业模式的推广，对海上钻井产生的油基固废钻屑的输送方式提出了更高要求。传统的非密闭输送由于存在废物滴漏、自动化程度低、传输距离短、安装维护繁琐等问题，迫切需要采用更环保高效的输送方式。为此，开发了一套正压密闭连续输送装置，该装置由振动进料斗、输送管、隔离阀、吹扫系统、自动控制检测系统等组成，通过压力气体作为动力源能够实现管道柔性传输，设备包含多种探测器能够实时检测运行情况，控制系统可以实现全自动控制和故障自动报警功能。试验及现场应用结果表明，该装置充分满足海上平台对油基岩屑输送的高要求。 关键词 :海洋钻井，环保，钻屑处理，正压输送 Copyright © 2018 by authors， Yangtze University 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 在油气田开发钻井作业时，井筒里的钻屑会随着钻井液的循环被带回地面。携带钻屑的钻井液经过固控系统(振动筛、除砂器、除泥器、离心机)固液分离 [ 1 ] 。分离后的固相(钻屑)需要通过一套传输装置，将固相输送到指定位置进行排放或者收集。 目前国内石油行业针对钻屑传输的普遍做法是采用非密闭传输方式，例如螺旋输送、传输带输送。这种传输方式存在易滴漏、结构复杂、占地面积大、不易自动化控制等诸多问题。随着石油行业环保要求的提升和泥浆不落地作业模式的推广，钻屑输送系统需要采用密闭输送方式 [ 2 ] [ 3 ] 。 为了解决现存输送方式的不足，确保更环保高效的岩屑输送，笔者所在课题组研制了正压密闭钻屑输送装置，并通过试验验证了设备的可靠性。该装置能够实现长距离、大落差爬高输送 [ 4 ] ，大幅提升自动化程度，降低污染物滴漏风险。
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user: 2. 钻屑正压输送装置设计 2.1. 正压输送系统的设计计算 输送罐有效容积0.25 m 3 ，输送时间按经验取t = 0.65 min (40 s，不含落料时间)，储罐输送能力G LL 计算如下： G L L = 0.25 ⋅ ρ ′ L t = 41538 ( kg / h ) 式中：G LL 为储罐输送能力，kg/h； ρ ′ L 为岩屑密度，取值1800 kg/m 3 ；t为输送时间，s。 空气消耗量G L 计算如下： G L = G L L N = 1597 ( kg / h ) 式中：N为质量混合比，根据经验取26。 输送速度计算如下： V = α ρ L + B L Z 2 = 22.26 ( m / s ) 式中： α 为系数，粉状物料取 α = 12 ；ρ L 为物料密度，t/m 3 ；B为系数，B = (2 − 5) × 10 −5 ；L Z 为输送管道折算长度，m。 输送管道直径D计算如下： D = 1 53.1 G L N ⋅ ρ ′ L ⋅ V = 0.92   m 推荐采用Φ127 mm × 5 mm标准管。 2.2. 装置组成 装置采用正压输送的方式，实现物料的密闭输送。装置包括锥形料斗、进料阀、输送腔、出料阀、吹扫系统、电气系统等，组装为一个整体橇装设备，满足集成化、模块化，设备体积小，运输方便。在设备上集成本地控制系统，并配置远程控制系统，完成钻屑输送功能。装置结构示意图如图1所示。 图1. 设备结构示意图 2.2.1. 料斗组件 料斗组件主要由锥形料斗、振动电机、料位检测器、上减振圈、下减振圈、吹扫气嘴组成。振动电机与吹扫气嘴配合使用下，钻屑进入料斗后能快速进入输送罐，有效解决卡阻情况。同时料位检测器能实时监测料斗中钻屑情况，防止钻屑溢出。 2.2.2. 输送罐组件 输送罐组件主要由进料阀、输送罐、排出阀、输送器管、吹扫气嘴组成。通过调节进出器阀和气嘴的开启顺序，使钻屑随压力气体高效输送。 2.2.3. 自动控制系统 钻屑密闭输送装置的控制系统，主要由Proface公司的LT-4201M图形逻辑控制器，及外围配套电路组成。LT-4201M集人机界面与I/O控制为一体，具有模拟触摸面板，内部存储器和内置控制程序等特点。自身可内置多路DIO和AIO，支持以太网和串口通讯，是一款非常适用于小型工业控制领域的控制器产品。 钻屑密闭输送装置有两种工作模式可供选择：定时器模式和料位计模式。定时器模式即所有执行器件，如阀门、电机、气泵等，均按照事先设定的各定时器的时间间隔，以一定的时序运行。通过对运行过程和效果的监控，及时对定时器的时间间隔进行调整，使设备达到最好的运行状态。料位计模式即以钻屑密闭输送装置上端的料斗料位作为原始驱动信号，按照控制器内部的逻辑控制程序，驱动所有执行器件。这种模式的优点在于设备可以自适应外部作业条件的改变，无需太多人工干预。 2.3. 装置工作原理 装置工作原理示意图如图2，通过控制面板上的启动按钮(或初始循环的远程循环启动信号)启动一个传送周期。后续循环将由循环计时器或料位探头启动。进料阀打开，料斗内的钻屑在重力作用下由料斗进入输送罐中。料斗振动电机启动，促进物料从进料斗排出。在锥形料斗的底部有扫气喷嘴来进一步辅助排出物料。在静止填充物料期间，排气阀打开，排出输送罐内的空气，出料阀关闭。在定时延迟结束后，振动电机停止，扫气喷嘴、进料阀关闭。当进料阀关闭并充气密封后，将有一个短暂的延迟，允许出料阀完全打开。排气阀关闭，同时将输送空气引入输送罐。钻屑将从输送罐排入密闭管道，并被运送到接收点。短脉冲的空气也将通过空气吹扫喷嘴以固定的时间间隔引入输送罐，帮助在输送循环期间平稳地排出钻屑。当输送罐已经排空时，输送压力下降，循环的大部分有用工作已经完成。输送空气阀将关闭，排气阀打开。当输送压力完全衰减时，“低压”开关将指示循环完成。 图2. 装置工作原理示意图
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user: 3. 现场应用及试验研究 该装置的吹扫气嘴以脉冲的形式开启与关闭，脉冲间隔对岩屑输送有极大影响。一个输送周期的结束是根据单次输送完成后罐内压力降至设定压力后来决定，单次周期越短输送能力越强。表1和表2分别为试验现场测得的相同吹扫时间不同时间间隔和不同吹扫时间相同时间间隔条件下的输送能力参数。从表1可以看出，在吹扫时间设定为10 s时，输送能力随着吹扫间隔时间的加长呈现先减小后增大的趋势，且最优间隔时间为3 s；从表2可以看出，在吹扫间隔时间设定为3 s时，输送能力随着吹扫时间的加长先是减小，但超过一定值之后不再减小甚至开始有略微增大的趋势，其最优吹扫时间为13 s。 Table 1 The transport capacity parameters at different interval 吹扫时间/s 间隔时间/s 输送周期/(s·次 − 1 ) 10 0 166 10 2 147 10 3 125 10 4 149 10 5 150 10 7 170 表1. 不同间隔时间的输送能力参数 Table 2 The transport capacity parameters at different blowing time 吹扫时间/s 间隔时间/s 输送周期/(s·次 − 1 ) 9 3 144 10 3 125 12 3 127 13 3 109 14 3 130 15 3 123 16 3 114 17 3 120 18 3 125 19 3 131 表2. 不同吹扫时间的输送能力参数
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user: 4. 结语 1) 提出了一种钻进平台钻屑输送的方法，设计了一套正压密闭输送装置。该装置具备自动化控制、高效率传输、占地少、环保等级高等优点。 2) 现场试验应用结果表明，该装置性能优秀，能够大幅降低人员的工作量，满足平台对岩屑输送的高要求。 3) 通过试验数据的对比，当吹扫时间设定为10 s时，最优间隔时间为3 s；当吹扫间隔时间设定为3 s时，最优吹扫时间为13 s。
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user: 摘 要 N400作为事件相关电位的一个内源性成分，反映了大脑语言认知的加工过程。回顾N400的发现以及有关N400的多种理论加工模型，我们认为：所有具有潜在意义的刺激都会产生N400，而目前有关N400理论的争论主要集中在语义加工和词汇语义加工的交互。而结合以表意文字为材料的研究进展来看，我们更倾向于支持词汇加工与语义加工的交互。 关键词 :N400，词汇加工，语义加工，交互加工 Copyright © 2018 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 对语言认知的研究一直是认知神经科学、医学等相关学科领域对脑功能研究的重要课题。N400是事件相关电位(ERPs)中经常提到的一种内源性成分，因其产生与言语刺激有关，故也被称为“语言相关电位”。N400反映了语境对字词加工的作用，主要反映言语加工中语义加工及其对字词的词汇加工过程中大脑的电位变化，是研究语言理解的神经机制的客观、可靠的指标。可以从N400的波幅、潜伏期及头皮分布等多个维度来对这一加工过程进行描述。其中波幅显示了语言认知加工的难易程度，加工越困难，波幅越偏负；潜伏期反映了语言认知加工的时间进程；头皮分布在某种程度上可以表明语言认知加工的脑内源。通过这三个指标，我们可以对脑内语言加工过程进行精细的描述。 无阈限串级加工认为，词汇识别是指在IA中低层次的加工由于轻微的激活都可“倾泻”即全部传播到较高层次上去，并以同样方式返回，从而造成各层次相当于同一阶段，不可分离。根据因素相加法则，在IA模型中体现的是两加工在统计学上具有交互作用，因此我们也可以将这种串级加工理解并称为交互加工。
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user: 3. 结论与展望 本文主要回顾了研究者对N400的研究成果及理论解释，以及以汉字为材料的最新进展。将N400引入语言理解的研究中，不仅让我们更清晰的了解语言认知加工的过程，而且对我们之前有关语言理解的研究有了一定的补充和完善。当然现在的研究中还存在一些不足。 首先，早期的研究认为N400是语言理解的一项较反应时更为可靠的指标，因此被称为语言相关电位。但现在的研究发现单词、句子、图片、声音、视频、面孔、音调等这些言语或非言语信息都可以产生N400效应，诱发N400的关键因素是刺激是否有意义，因此更确切地说，N400是刺激意义性的一项指标。 其次，刺激的类型、呈现方式、呈现时间、被试的任务等都会影响到N400的波幅和头皮分布。这可能是造成不同研究者得出不同结果，进而导致N400理论争议的一个重要原因。不同类型的刺激都可以诱发N400，但它们的加工时程有何不同？又有哪些因素会影响N400的加工时程？对这些问题的解决，将会进一步完善我们对N400神经机制的了解。再次，不少N400理论都是以词汇再认理论为基础的，如前词汇加工理论、词汇后加工理论、语义抑制理论、交互激活模型以及词汇核证理论等，因此，解决好各种词汇提取理论的争论，将对解决N400认知机制问题有很大的促进。 最后，ERPs与FMRI技术的结合，澄清了很多神经机制方面的问题，至少我们可以确信，在语义启动任务中，颞中回和额下回是产生N400的两个重要脑区，而这两个脑区分别于词汇通达及语义提取和选择有关，据此推测，N400可能更多反映了词汇加工过程，支持词汇加工理论。对于句子歧义范式中FMRI的研究尚无一致意见，可能与句子加工涉及更多的脑区，且无关变量太多有关。我们认为，在今后的研究中，通过分析各种研究水平或不同任务的内在加工过程以及神经机制，相信可以得到一种比较普遍的理论假设。
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user: 摘 要 为了研究杉木扦插育苗技术，本试验研究了不同激素种类及其不同浓度对杉木扦插苗的生根率、生根根数的影响；不同扦插时间对杉木扦插苗的成活率、苗高及地径生长量的影响。结果表明：在头年10月~翌年1月、2~5月，使用激素浓度200 mg/L~500 mg/L的NAA扦插杉木，成活率可达95%，平均苗均高达35.9 cm以上，平均地径达0.54 cm以上，苗木根系发达、粗壮，苗高适宜，最适上山造林。 关键词 :杉木，扦插，激素 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 杉木(Cunninghamia lanceolata)为杉科杉木属树种，是我国特有的速生商品用材树种 [ 1 ] ，也是桂北地区营造速生丰产林的主要树种。目前林区造林普遍采用实生苗造林，播种繁殖的实生苗个体差异大，难以保持母本良种特性。扦插繁殖的无性系苗既能保持良种亲本性状，而且操作简单 [ 2 ] ，是获得大量杉木良种种苗的主要方法和途径。因此，研究出实用可行的杉木扦插育苗技术，培育大量的杉木良种无性系苗，对营建杉木速生丰产林有着重要的意义。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 植物激素选择与处理 试验选用NAA (国药集团化学试剂有限公司)、IBA (国药集团化学试剂有限公司)和ABT6 (北京艾比蒂生物科技有限公司)三种植物激素，分别设置3个质量浓度(200、500和800 mg/L)，不同浓度的激素溶液分别与黄心土拌成泥浆，以清水搅拌成泥浆为对照，共设9个处理，1个对照。 2.2. 插穗制备 插穗来源于桂林市林业科学研究所杉木采穗圃。选择从基部萌发 [ 3 ] 、无侧枝、半木质化至木质化、带轮生针叶、粗度在0.3 cm以上的穗条，将穗条下部剪成马耳型 [ 4 ] [ 5 ] ，长度8 cm~10 cm带顶芽的插穗，然后在上述制备的激素泥浆中速醮处理，整齐摆放待用。 2.3. 扦插试验地 桂林市林业科学研究所苗圃，地处110˚21'E，25˚18'N，属亚热带湿润季风气候，气候温和，雨量充沛，平均海拔150 m左右，全年无霜期300 d左右，平均气温19℃，年平均降雨量1900 mm。试验地平摊开阔，阳光充足，排水通畅，土壤肥沃疏松，酸性壤土。 2.4. 试验设计 1) 按随机完全区组设计扦插试验。 2) 相同扦插时间，不同植物激素种类及浓度对杉木的生根率、生根根数的影响试验。每个处理5行，每行10株，共50株，3个重复。插后60 d对扦插苗的生根株数和生根根数进行数据采集和分析。 3) 相同植物激素种类、相同激素浓度处理，不同扦插时间对杉木扦插成活率、苗高及地径的影响试验，分别在2016年10月~翌年1月、2017年2~5月、2017年6~9月扦插。2018年1月对扦插苗成活株数、苗高及地径进行数据采集和分析。 2.5. 插床及基质 将插床整理为宽100 cm~120 cm，采用黄心土作为扦插基质，提前一周用0.2%~0.5% KMnO 4 溶液对基质进行消毒处理。 2.6. 插后管理 消毒灭菌：扦插后用500倍多菌灵淋透基质，以后每隔10 d~15 d喷一次杀菌剂，以500~1000倍多菌灵、800~1000倍托布津、800倍百菌清或硫酸亚铁交替喷雾或淋施。 湿度管理：晴天喷雾1~3次/d，保持85%以上的空气湿度，注意基质湿度不能太大。 温度管理：冬季扦插，需覆盖薄膜保温防霜冻。 遮荫：搭建遮光度为50%~70%的荫棚。 施肥管理：结合喷施杀菌剂，加0.1%~0.2%的KH 2 PO 4 ，促进苗木生根；生根后，淋施0.2%~0.5%复合肥2~3次；后期可撒施复合肥(N:P:K = 15:15:15) 1~2次，每平方米撒施15 g~20 g。9月下旬停止施肥。 2.7. 数据分析 试验数据采用Excel 2007和SPSS进行统计和相关性分析。
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user: 4. 小结与讨论 通过试验，可以得出：1) 杉木扦插时，用添加植物激素NAA、IBA和ABT 6 的泥浆进行浆根处理，可以促进扦插苗生根。相同扦插时间，不同植物激素浓度对杉木扦插的生根率、生根根数的影响与对照之间存在显著性差异；不同植物激素种类及不同浓度相互之间差异不显著。因此，在生产中，选用浓度200 mg/L~500 mg/L、价格较低的NAA即可。2) 不同扦插时间对杉木扦插成活率影响较大，头年10月~翌年1月扦插的杉木苗，成活率为95.0%，平均苗高56.9 cm，平均地0.63 cm，达到国家杉木无性系育苗规程的质量等级I级苗规格；2~5月扦插的杉木苗，成活率为95.0%，平均苗35.9 cm，平均地0.54 cm，达到国家杉木无性系育苗规程的质量等级Ⅱ级苗规格；而6~9月扦插的苗木，成活率为53.9%，平均苗高17 cm，平均地径0.35 cm，未达出圃标准。因此，在生产中，头年10月~翌年1月、2~5月是杉木苗扦插的适宜时间，苗木根系发达，粗壮，苗高适宜，最适上山造林。
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user: 摘 要 为了解当前大学生安全意识水平，找到提高大学生安全意识的具体方法，采用问卷法对高校大学生的安全意识进行了调查研究。根据心理学测量问卷编制原则以及当前大学生事故发生规律确定了问卷的编制目标，编制了详细的大学生安全意识调查表，包括人身安全、宿舍安全、网络安全、交通安全和生活安全五个维度，共计30个题目。随机选取部分高校采用线上调查的方法进行调查，数据分析表明大学生整体安全意识水平不高，女大学生安全意识水平较男生差；大学生网络安全意识和交通安全意识水平相对较低，需重点提高；宿舍安全、人身安全和生活安全意识水平也需不断提高。结合大学生校园生活特点提出了加强安全教育、增加安全知识2个提高大学生安全意识的具体办法。 关键词 :安全意识，大学生，问卷调查，安全教育，安全知识 Copyright © 2018 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 随着科技进步和校园的进一步开放大学生的生活越来越丰富多彩，随之而来的不仅是诸多便利也引发了大学生安全问题，有关大学生人生安全、宿舍安全等事故时有发生，2014年9月12个女大学生校外遇害 [ 1 ] ；2016年爆发了震惊社会的大学生裸贷事件，造成众多女生受到伤害 [ 2 ] ，其中重要的原因是大学生的安全意识水平低，给不法分子可乘之机。由此调查当前大学生安全意识水平，有针对性的提出提高安全意识的建议对保障大学生的安全具有重要意义。 当前对大学生安全意识的研究较少，杨彩媚制作调查问卷研究了女大学生网络安全意识 [ 3 ] ；陈峥嵘主要从安全知识的维度研究大学生的安全意识 [ 4 ] ；窦宝全从大学生消防意识的角度进行研究 [ 5 ] ；莫小兰以某大学为例从低年级大学生的角度入手研究高低年级之间安全意识的不同 [ 6 ] ；黄颖娜从地方高校的角度探讨地方学校学生安全意识的情况 [ 7 ] ；曹湘探讨风险社会背景下大学生安全意识的防范能力 [ 8 ] ；牛承义研究公安类大学学生的安全意识水平发现学习过专业知识的大学生安全意识相对较高 [ 9 ] 。 现阶段研究主要集中在人身安全方面，其他方面研究较少。大都集中于某一地区的研究，没有开发出代表性的调查问卷；更多的是针对女大学生的研究，而非对全体大学生的研究；研究方法主要采用纸质问卷法。由此看出当前对大学生安全意识的研究不够详细和系统，鉴于此提出全面研究大学生安全意识水平的目标。当前大学生网络安全受到极大关注，其中引发的人身安全也严重危害着大学生，同时宿舍环境、出行交通和日常生活等安全问题也困扰着大学生，故本次研究将大学生安全意识划分为人身安全、宿舍安全、网络安全、交通安全和生活安全五个维度，同时为节省人力和物力采用线上调查的方法 [ 10 ] 开展研究。
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user: 2. 调查问卷的编制及实施 2.1. 编制目标 根据全面测量大学生安全意识水平的目的以及心理学测量问卷的编制原则，根据划分的每一调查维度确定调查目标并对每一维度设置了数量相同的题目如表1所示。 Table 1 Investigation target and topic settin 调查内容 调查目标 设置题目个数 人身安全 调查事关大学生健康、生命安全的活动 6 宿舍安全 调查大学生在宿舍使用电器等其他违纪违规活动 6 网络安全 调查大学生网购、网袋、网恋、网络购物等活动内容 6 交通安全 调查大学生乘坐公共交通、交通规则等内容 6 生活安全 调查大学生在校园内外生活涉及的食品、物品安全 6 表1. 调查目标及题目设置 2.2. t检验 调查问卷初步形成后，选取某高校大学生30人作为样本进行小范围测试，针对其填写的答案进行详细访谈，主要为是否理解测量题目，通过什么角度进行理解的，其理解深度是否与我们设置问题的目的一致等。取样测试后，通过t检验法 [ 11 ] 进行检验。 将样本中大学生的得分按照由高到低的顺序排序，选取得分最高的8人为高分组每个题目取平均值X i ，选取得分最低的8人作为低分组为Y i ，用t检验比较每个题目i高分组和低分组的得分，检验T值，计算过程如公式3.1、3.2、3.3。当P值小于等于0.01时有效， P { t ≤ t α ( 16 ) } = 0.01 。当P值大于0.01时证明无效，应剔除该题目。 P { t ≤ t α ( n ) } = α (1) P：概率密度 t:t检验值 n样本容量 T = ( X ¯ − Y ¯ ) − ( μ 1 − μ 2 ) S W 1 n 1 + 1 n 2 ~ t ( n 1 + n 2 − 2 ) (2) S W = n 1 S 1 2 + n 2 S 1 2 n 1 + n 2 − 2 (3) T：t检验值 X ¯ ：高分组平均得分 Y ¯ ：低分组平均得分 n 1 ：高分组样本个数 n 2 ：低分组样本个数 μ 1 − μ 2 均值差 本文采用spss软件系统进行了分析，计算结果如表2所示，每一维度题目的P值全部小于0.01，故保留全部题目，说明可信度良好。 2.3. 实施调查 问卷确定以后，编制网络调查问卷，生成相关链接。北京地区高校既有双一流大学，也有普通本科，还有专科院校，各类高校比较全面，同时大城市出现的各类安全问题较多，具有一定的代表性，故选取北京地区各个层次的部分高校进行线上调查，此次调查共有1263名同学完成问卷，全部有效。统计发现男生有674人，女生有589人，男女比例接近1比1；本科生有924人，硕士研究生有339人；年龄集中在18~25岁之间，样本统计的基本内容符合大学研究群体，故认为本次调查对象合理、可靠有效。 Table 2 Distribution of t-test question 维度 初定题目个数 P ≤ 0.01个数 P > 0.01个数 保留题目个数 人身安全 6 6 0 6 宿舍安全 6 6 0 6 网络安全 6 6 0 6 交通安全 6 6 0 6 生活安全 6 6 0 6 表2. t检验题目情况分布