DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 储层特征 4.1. 储集空间类型 通过岩石薄片、铸体薄片、扫描电镜等分析，研究区火山岩屑砂岩储集空间类型主要为粒间溶孔、岩屑溶孔、长石溶孔为主，原生粒间孔较少，少量微裂缝，见图3。由于火山岩屑砂岩中性岩屑含量高，其塑形强，易被压实，原生孔隙保留差。中性岩屑包括安山岩屑、闪长玢岩等，不稳定组分多，在粒间溶蚀形成不规则孔隙，粒内形成蜂窝状溶蚀微孔，个别溶蚀扩大形成铸模孔。微裂缝在部分井中也有发育，微裂缝可以改善储层的物性，见图3。 图3. 储集空间类型。(a) 粒间溶孔、铸模孔、长石溶孔、岩屑溶孔，hep1，1864.47 m，微观，单偏光50×；(b) 粒内溶孔，hep1，2003.15 m，微观，单偏光50×；(c) 长石溶孔，粒间溶孔，h21，2631.3 m，微观，单偏光50×；(d) 微缝，he11，1051.05 m，放大600倍 4.2. 孔隙结构特征 通过铸体图像及毛管压力等分析显示，该套火山岩屑砂岩与常规砂岩不同，最大进汞饱和度可以很大，最大甚至超过90 MPa，但退汞效率很少超过50%，这是由于本区火山岩屑含量高，孔隙为不规则溶孔，喉道细小为主，所以退汞效率普遍偏低。其孔隙结构可以分为中–细喉道不均匀型、细喉道不均匀型、微细喉道不均匀型，见图4。中–细喉道不均匀型岩性主要为粗砂岩、中砂岩，少量细砂岩；最大汞饱和度一般介于70%~90%之间，退汞效率一般在40%~50%之间；孔喉半径一般介于0.063 μm~15 μm之间，均质系数一般在小于0.25。细喉道不均匀型岩性主要为细砂岩、不等粒砂岩、极细砂岩等；最大汞饱和度一般介于50%~70%之间，退汞效率一般在35%~45%之间；孔喉半径一般介于0.025 μm~6.3 μm之间，均质系数小于0.25。微细喉道不均匀型岩性主要为粉砂岩、泥质粉砂岩等；最大汞饱和度一般小于50%，退汞效率小于40%；孔喉半径小于1 μm，均质系数小于0.25。 图4. 汞饱和度曲线及孔喉半径分布特征。(a)、(c)、(e) 毛管压力与累计饱和度曲线特征，(b)、(d)、(f) 孔喉半径分布特征；(a)、(b) 细–中喉道不均匀型，(c)、(d) 细喉道不均匀型，(e)、(f) 微细喉道不均匀型 4.3. 物性特征 该套火山岩屑砂岩属于中–低孔、超低渗储层，少量低渗、中渗储层，孔隙度多集中在10%~25%之间，渗透率一般小于1 mD，见表1。分选较好的粗、中砂岩溶孔、粒间孔发育，碳酸盐含量低，孔隙度可达到15%~25%之间，渗透率可达到50 mD~500 mD之间；细砂岩次之，孔隙度多集中在10%~15%之间、次为15%~25%之间，渗透率以小于1 mD为主，部分可达到1 mD~10 mD之间，少量大于10 mD；不等粒砂岩孔隙度多集中在10%~15%之间，渗透率以小于1 mD为主，部分可达到1 mD~10 mD之间；粉砂岩孔隙度多集中在10%~15%之间，渗透率均小于1 mD。
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user: 5. 储层控制因素 影响储层发育的因素主要有构造作用、沉积作用、成岩作用及母岩类型等 [ 9 ]。构造作用对该套火山岩屑砂岩储层影响较小，本区主要是受沉积作用及母岩类型的影响，沉积作用决定了储层的类型，母岩类型决定了后期的成岩演化和储集性能。 5.1. 构造作用 陆家堡的前期勘探以寻找构造油气藏为主，在包日温都断裂构造带及马家铺高垒带等发现了一系列构造油藏 [ 10 ]，凹陷以近物源、多物源沉积为主，沉积条件决定了各凹陷储集层物性普遍较差，多方向的物源交汇，形成砂泥交替沉积，油气以短距离运移为主，因此，随后形成了“下洼找油气”理论 [ 11 ]，在陆东交力格洼陷和陆西五十家子庙洼陷部署的探井，均取得了较好的效果，说明在生油岩发育的洼陷地区也可形成油藏 [ 12 ]。 5.2. 沉积作用 陆东凹陷九佛堂期，发育的沉积相类型有近岸水下扇、扇三角洲、辫状河三角洲、浊积扇、湖泊相 [ 13 ]。由于陡坡带边界断裂强烈活动，盆地快速下降，可容空间增大，在初期下降盘发育大量的近岸水下扇沉积和扇三角洲沉积，局部发育浊积体，这三种沉积体也是陆东凹陷储层砂体发育的主要场所。油气主要在砂体中富集，扇三角洲前缘砂体、近岸水下扇中扇河道砂体及外扇內缘砂体处于高能环境，分选相对较好，物性较好；三角洲前缘远端粉砂，由于其紧邻生油岩，有机质生烃产生有机酸溶蚀，长石溶孔发育，但孔隙连通性差。因此，寻找有利的沉积相带也是十分重要的。 Table 1 Pore structure and physical propert 井号 井深(m) 火山岩屑含量 孔隙度(m) 渗透率(mD) 毛管压力曲线 孔喉分布特征 排驱压力(MPa) 最大汞饱和度(MPa) 退汞效率(%) 最大孔喉半径(μm) 平均孔喉半径(μm) 均质系数 he8 1531.27 56% 10.3 <1 0.013 89.58 39.44 57.732 4.132 0.071 1951 52% 10.8 <1 0.015 79.6 46.73 49.429 6.915 0.139 1958.7 51% 17.5 6.86 0.153 75.52 25.45 4.82 1.292 0.272 he19 1631.48 47% 7.7 <1 0.014 73.31 39.18 54.481 6.583 0.122 1766.44 48% 12.4 <1 1.982 68.26 26.47 0.371 0.044 0.117 1767.16 57%% 11.3 <1 1.502 63.12 13.64 0.49 0.094 0.185 1774.33 54% 10.7 <1 0.33 66.04 31.06 2.228 0.279 0.123 hep1 1863.27 46% 20.5 10.4 0.003 78.49 22.11 220.871 8.384 0.04 1864.03 44% 22.4 73.1 0.011 84.61 33.07 67.913 1.244 0.018 1865.69 47% 21.8 126 0.013 91.59 30.81 56.79 2.088 0.039 1866.42 40% 20.7 212 0.013 89.65 34.40 56.102 3.286 0.059 jiao38 1838.8 48% 7.7 <1 0.009 64.61 12.47 82.64 13.66 0.197 1839.1 52% 12.1 <1 0.009 71.93 37.97 86.124 6.742 0.083 表1. 孔隙结构及物性特征 5.3. 母岩类型 通过岩矿综合分析，该区九佛堂组碎屑岩母岩是以中生界中性岩屑为主，少量酸性喷出岩、及少量古生界浅变质岩等。这种特殊的岩性决定了在后期的成岩过程中极易被改造，易于被压实、蚀变泥化、碳酸盐化，溶蚀等，这些作用决定了该套储层储集性能及油气的赋存状态。 中酸性岩屑是一种半塑性–塑性岩屑，成岩过程中，在上覆压力下极易被压缩变形，使得颗粒排列方式趋向于更紧密，原生孔隙发育差。但由于其不稳定组分含量多，易于溶蚀，碎屑上蜂窝状溶孔发育，在分选较好的细、中、粗砂岩中，油气多分布在颗粒溶孔中，喉道细小，油气需要慢慢渗透；粉砂岩属于致密储层，孔隙连通性差，碳酸盐交代强烈，油气分布不均匀，见图5。由于岩石发育微孔隙，束缚水含量高，含油不饱满，所以采油过程中，含水高。因此，对于这种岩性储层特征，应采用焖井的方式，提高单井产能。
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user: 6. 结论 1) 陆东碎屑岩储层为火山岩屑含量高的砂岩，沉积相控制了储油岩层的形成和分布，母岩类型决定了成岩演化和蚀变性能。 图5. 油气赋存特征。(a) 喉道细小，中粒岩屑长石砂岩，hep1，1864.72 m，微观，单偏光50×；(b)油气赋存在岩屑微孔中为主，hep1，1864.72 m，荧光100×；(c) 层理构造，泥岩层与砂岩层，he21，1632.5 m，单偏光100×；(d) 泥岩层中生成的油向粉砂质细砂岩运移，he21，1632.5 m，荧光100× 2) 三角洲平原、前缘亚相具有常规低渗储层特征，前三角洲亚相具有致密油储层特征。 3) 中性火山岩母岩控制了砂岩成岩演化、后生蚀变及储集性能。由于中性岩屑塑形强，易被压实，原生孔隙发育差；但其不稳定矿物含量高，产生大量蜂窝状颗粒溶蚀孔隙，为油气聚集提供充足空间。 4) 油气以赋存于颗粒溶孔中为主，同时由于岩石发育溶蚀微孔隙，束缚水含量高，含油不饱满，采油过程中含水高。因此，建议采用焖井的方式，提高单井产能。
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user: 摘 要 面孔吸引力在人类的生存和社会交往中扮演着重要的角色。前人使用ERP和fMRI技术探讨了面孔吸引力加工的神经机制及其影响因素。研究发现，由于刺激材料、范式等不同，面孔吸引力在外显任务中诱发了N3，在内隐任务中诱发了N1、N2。同时，外显任务激活了楔叶、颞中回、背侧后顶叶、顶下小叶、中央后回；内隐任务则激活了壳核、腹侧被盖区、梭状回、楔前叶、颞上回和旁中央小叶。然而，面孔吸引力在外显和内隐任务中的加工均诱发了包括P1、P2、N170、EPN、P3和LPC在内的脑电效应，并激活了诸如前额叶、尾状核、伏隔核、右侧杏仁核、脑岛、小脑、扣带回、海马和枕叶皮层(舌回、枕中回、腹侧枕叶)这些类似的脑区。表明面孔吸引力加工兼具自动性和奖赏性特点，未来可探讨面孔吸引力的无意识加工，以及跨通道吸引力整合加工的神经机制。 关键词 :面孔吸引力，外显加工，内隐加工，ERP，fMRI Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 尚美之道，千古之风。人们似乎生来就对美的面孔存在偏好，认为“美即是好”。面孔吸引力(facial attractiveness)是指“目标人物面孔所诱发的积极愉悦的情绪体验并驱使他人产生一定程度的接近意愿”(综述见，寇慧等，2013；李欧，陈红，2010)。有面孔吸引力的个体被认为拥有更多良好的人格特质(Langlois et al.， 2000)，会获得更高的薪水(Hamermesh & Biddle， 1994)。从进化角度讲，面孔吸引力还会影响人们的择偶行为(综述见，徐华伟，牛盾，李倩，2016；Rhodes， 2006)，而且对男性择偶影响大于女性(王雨晴，姚鹏飞，周国梅，2015)。 Haxby， Hoffman和Gobbini (2000)提出面孔知觉的分布式神经系统模型。该模型包括两个系统：核心系统和外围系统。前者包括枕下回、颞上沟和外侧梭状回，主要负责加工视觉信息，例如面部特征的早期知觉和对面孔表情、身份、眼睛注视方向的知觉等；后者包括顶内沟、听觉皮层、杏仁核、脑岛、边缘系统和前颞叶，主要负责对他人情绪、注意、言语和身份信息的处理。Senior (2003)在核心系统颞上沟的基础上进一步扩展了该模型，特别是面孔吸引力加工中涉及的奖赏系统，包括豆状核下延伸的杏仁核、腹侧被盖区、伏隔核、眶额皮层和腹内侧前额叶皮层。由此，面孔吸引力的加工受到越来越多研究者的关注(综述见，马华维，俞琴燕，陈浩，2007；尚俊辰，陈文锋，季琭妍，2018；张小将，刘迎杰，刘昌，2015；朱千，寇慧，毕泰勇，2019；Hahn & Perrett， 2014)。 目前，有关面孔吸引力加工的脑科学研究主要考察了外显或内隐任务下，人们感知高低吸引力面孔在动态时间进程和脑区活动上的差异，进而揭示面孔审美的普遍机制。外显任务要求被试直接评价面孔吸引力，需要与面孔审美有关的注意资源的参与，属于非自动加工；内隐任务通过考察被试完成与面孔吸引力评价(审美)无关的任务，获得其对面孔吸引力的各种反应，属于自动加工(张小将等，2015；Bzdok et al.， 2011; Mende-Siedlecki， Said， & Todorov， 2013)。本文主要从外显任务和内隐任务两方面，阐述面孔吸引力加工过程中诱发的脑电效应和激活的大脑区域，并对未来的研究方向进行展望。
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user: 4. 总结和展望 综上，以往研究在外显和内隐任务下，考察了面孔吸引力诱发的脑电成分和激活的脑区。外显的面孔吸引力评价任务属于自上而下的信息加工，由审美相关的选择性注意驱动；内隐任务属于自下而上的自动加工，不需要审美的选择性注意。因此外显任务和内隐任务诱发的脑电活动和激活脑区存在不少差异。具体而言，面孔吸引力在外显任务中诱发了N3，在内隐任务中诱发了N1、N2。同时，外显任务激活了楔叶、颞中回、背侧后顶叶、顶下小叶、中央后回；内隐任务则激活了壳核、腹侧被盖区、梭状回、楔前叶、颞上回和旁中央小叶。不过，两种任务下面孔吸引力加工也存在很多相似性，其诱发了相同的脑电成分，如P1、P2、N170、EPN、P3和LPC，并激活了类似的脑区，包括前额叶、尾状核、伏隔核、杏仁核、脑岛、小脑、扣带回、海马和枕叶皮层(舌回、枕中回、腹侧枕叶)。这些神经活动表明，面孔吸引力加工不需要有意识注意，具有较强的自动化特性。此外，面孔吸引力的加工过程并非在单一脑区发生，而是根据实验任务、范式和被试等不同激活了复杂而广泛的大脑网络。更重要的是，面孔吸引力诱发的脑电效应和激活的很多脑区都反映了奖赏过程，也与情绪加工有关，不再局限于Haxby等(2000)和Senior (2003)提出的面孔知觉的分布式神经模型。未来研究需继续探讨面孔吸引力加工的时间进程和激活的脑网络，不断丰富和完善面孔加工的神经模型。 纵观以往研究，不同研究者采用的面孔图片不同，对情绪效价和独特性也缺乏统一控制，因此难以直接对比不同的研究结果。而且，目前研究多使用静态面孔，与现实生活中人们常见的动态面孔差异较大。今后有必要对实验材料进行改进，使其更具生态效度。另外，目前少有研究同时使用外显任务和内隐任务，难以直接比较面孔吸引力自下而上和自上而下加工过程。未来研究可以使用相同实验材料，利用被试内设计(一组被试先做内隐再做外显任务)或被试间设计(一组被试执行外显任务，另一组被试执行内隐任务)，考察两种任务下面孔吸引力加工的神经机制。此外，以往ERP和fMRI研究集中考察面孔吸引力的阈上加工。行为研究(Hung， Nieh， & Hsieh， 2016; Nakamura & Kawabata， 2018)使用突破连续闪烁抑制范式，发现高吸引力比低吸引力面孔优先突破抑制进入意识，说明面孔吸引力在无意识下仍能被加工，且高吸引力面孔具有加工优势。未来研究可以进一步考察面孔吸引力无意识加工的神经机制。最后，目前研究大多为视觉通道的吸引力，在生活中，嗓音和气味也会影响人们对吸引力的知觉(Groyecka et al.， 2017; Zhang， Liu， Li， & Sommer， 2020)。大脑如何对来自不同感觉通道的吸引力信息进行整合加工？多通道吸引力整合机制在外显加工和内隐加工中是否相同？这些问题都是值得探讨的课题，以在此基础上提出和完善吸引力加工的认知神经模型。
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user: 摘 要 高压天然气站场放空是天然气长输管线常见的工艺操作，该操作一般是由于高压天然气站场有重大安全隐患需要立即处理而引发的。由于高压站场停输时间不宜过长，通常需要预先估计安全隐患的抢修时间。而天然气站场放空时间作为抢修时间的一部分，故其很有必要进行研究。本文基于SPS软件建立放空模型，首先用某站场实际放空操作数据进行验证，结果显示两者放空时间偏差约3%；随后用该模型对另一站场放空操作预先模拟并制定放空操作方案，并在现场按方案进行操作，两者放空时间偏差约5%；最后用该模型在保证安全的前提下就某站场放空时间从放空点数量与放空管段压降速率进行了模拟并总结规律，最终得出高压站场放空时设定两放空点并根据放空初始压力控制压降速率时其放空时间相对较优。 关键词 :高压天然气站场，放空时间，SPS软件，放空点，压降速率 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 天然气放空是天然气长输管道运行单位生产过程中必不可少的一个环节，而对天然气放空时间精确量化是管道运行单位面对的一个难题 [ 1 ]。近年来，许多学者对放空时间进行了研究。诸如：对放空管段建立偏微分方程组并用特征线法转化成全微分方程组进行数值求解，其结果与工程实际放空时间数据吻合良好 [ 2 ]；以Fano方程为基础，运用流体力学与输气管路流动基础理论进行编写程序，可以实现对瞬时放空量、放空时间、截面压力和储气量进行求解，误差控制在2%以内 [ 3 ]；李方圆等利用SPS软件建立了川气东送管道放空计算模型，模拟计算了不同条件下的放空时间和放空过程中的压力变化，进行了放空阀出口管径的比选 [ 4 ]；刘杰针对乌兹别克斯坦临时段管道，探讨了其部分管段内的天然气放空方法，对天然气放空量和放空时间进行理论计算 [ 5 ]；王盼锋对天然气管道放空系统和流动状态作了简要分析，对目前放空系统的放空时间的方法进行了总结与归纳，并且通过TGNET放空案例，计算了放空需要的时间，为现场放空提高理论指导 [ 6 ]；徐东旭针对天然气输气管道放空时间这一研究命题，对几种计算方法进行了分析与研究，旨在找出最合理的放空时间计算方法，为准确生产调度决策、科学计划施工时间、科学气量调配以及有效组织事故抢修等提供可参考的理论依据 [ 7 ]；孔吉民通过对管道内的天然气进行放空或卸压时所用时间及放空量计算公式的推导，得出相关公式，为今后的生产调度决策、气量调峰、合理组织事故抢修等工作，提供了更科学的理论依据 [ 8 ]；叶学礼运用工程流体力学基础理论，结合工程实际，提出一种求解新方法，即以可压缩流体有摩擦绝热一维流支的范诺方程为基础求天然气瞬时放空量，运用数值积分法求累计放空时间 [ 9 ]。 以上文献研究的对象均为天然气管线，而天然气管线中经常放空的位置是天然气站场，相较于天然气管线放空，天然气站场放空量较少，故目前很少有研究天然气站场放空时间的文献。本文利用SPS仿真软件建立天然气站场的放空模型，并用某站场实际放空操作进行验证，结果显示该模型模拟所得放空时间与该站场实际放空时间基本吻合；利用该模型指导另一某站场放空操作，即先用该模型预先模拟并确定操作步骤，而后在现场按确定步骤操作，两者放空时间在可接受误差范围内。在确定该模型适用于站场放空时间仿真后，作者用该模型在保证安全的前提下就某站场放空时间从放空点数量与放空管段压力下降速率进行了模拟并总结规律，该规律对高压天然气站场放空时间的优化起到参考作用。
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user: 2. 仿真模型的建立 2.1. SPS软件介绍 [ 10 ] [ 11 ] SPS仿真软件可对管道输送的单一流体、单相混合流体或者批次流体进行仿真 [ 12 ]，该软件可从INPREP文本文件中获得所建立管道(模型)信息，包括物理元件(管线、气源、阀等)的所有信息。SPS软件能仿真大多数管线的正常运行工况(稳态仿真) [ 13 ]，并能仿真控制管道事故工况(瞬态仿真) [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]，诸如管线断裂、设备故障等。此外，SPS软件还可以计算管道沿线流量、压力、密度与温度等参数，并能以图形或报表的形式输出。 SPS软件的仿真功能可以通过两种形式实现，通过控制序列运行或交互式(运行过程中可以改变边界条件)运行。初始状态可以是零流量状态、已储存的稳定状态或者用户自定义稳定状态。 SPS软件主要程序包括预处理程序(PREPR)、瞬时仿真程序(TRANS)、传输程序(TPORT)和后处理程序(GRAFR)。 2.2. 仿真模型 图1. 放空模型 模型介绍： 基于现场放空段管道建立模型如图1所示，PPPE_1为站场管段，SALE_1为注入气源，SALE_2为输出气源，SALE_3、SALE_4为放空位置；BV_1、BV_2、BV_3、BV_4为截断阀；RG_1、RG_2为调节阀。 在SALE_1处使用压力控制(设管段放空时的压力)，SALE_2处使用流量控制(可设为0.1 m 3 )，SALE_3、SALE_4处使用压力控制(当地大气压)。 图1所示模型有两个放空点，如需增加放空点，应用软件加入即可。 2.3. 基本参数 1) 放空压力放空温度见实际站场放空条件； 2) 放空各管段参数见实际站场； 3) 放空管线的管径。
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user: 3. 仿真模型的验证 3.1. 模型验证1 某压气站放空压力为8.09 MPa，放空温度为21.38℃； 放空管段管外径、壁厚、管长分别为：1016 mm、18.4 mm、41 M；914 mm、25 mm、105 M； 放空管线的管径D114.3 × 8，经过查表得出旋塞阀的阀门系数约为25 m 3 /HR-KPa。 当天实际作业中，开始作业后每个时刻阀门的开度及所持续放空完成时间如下：实际放空完成时间约35分钟，阀门开30%维持约12分钟，阀门开40%维持了约13分钟，阀门全开维持了约10分钟。 根据上述条件设定仿真模型参数，操作步骤如下： 1) 打开BV_1、BV_2运行一段时间(可任意设定，本仿真中设为30 min)； 2) 关闭BV_1、BV_2，打开BV_3； 3) 按照上述实际设定RG_1开度； 4) 仿真得到该站放空压力-时间曲线，见图2。 图2. 放空压力–时间曲线1 (与实际对比) 由图2可得：放空时间约36 min，其仿真所得放空时间与实际放空时间基本吻合，误差约3%。 3.2. 模型验证2 某压气站放空压力为4.46 MPa，放空温度为23.18℃； 放空各管段容积约310 m 3 ； 放空管线的管径D114.3 × 8，经过查表得出阀门系数约为25 m 3 /HR-KPa。 在模型仿真过程中，设定管线内压力为3 MPa以上时RG_1、RG_2开度为25%；管线内压力为2 MPa至3 MPa时RG_1、RG_2开度为30%；管线内压力为1 MPa至2 MPa时RG_1、RG_2开度为35%；管线内压力为0.5 MPa至1 MPa时RG_1、RG_2开度为50%；管线内压力为0.1 MPa至0.5 MPa时RG_1、RG_2开度为100%。 根据上述条件设定仿真模型参数，操作步骤如下： 1) 打开BV_1、BV_2运行一段时间(本仿真中设为30 min)； 2) 关闭BV_1、BV_2，打开BV_3、BV_4； 3) 按照上述实际设定RG_1 、RG_2开度； 4) 仿真得到该站放空压力–时间曲线，见图3。 图3. 放空压力–时间曲线2 (与实际对比) 由图3可得：该设定条件下的放空时间约64 min，而根据上述设定所得放空时间约60 min，两者误差约5%。 由上述两验证可得：该模型仿真所得放空时间与高压天然气站场放空时间基本吻合，故该模型可用于高压天然气放空时间优化的研究。 误差原因分析：1) 旋塞阀的阀门系数精确度不够；2) 旋塞阀没有阀门开度指示，现场人员在实际操作中凭借对阀位指示盘进行观察，以确定阀门开度，无法做到精确控制阀门的开度。
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user: 4. 放空时间优化研究 在研究站场放空时间优化时，需设定某一确定基本条件，而后分析某一影响因素改变时放空时间的变化，并在保证站场放空火炬在其最大安全高度以内时取得最低的放空时间。 4.1. 放空点数 站场放空火炬的最大安全高度约为33.4 m [ 14 ]。在上述模型验证2中，两调节阀的开度严格控制在最高安全高度。 4.1.1. 一个放空点 以模型验证2中基本参数为基础，仅开一路放空，在严格控制最高安全高度时所得调节阀开度设定如下：管线内压力为4 MPa以上时RG_1开度为31%；管线内压力为3.5 MPa至4 MPa时RG_1开度为34%；管线内压力为3 MPa至3.5 MPa时RG_1开度为39%；管线内压力为2.5 MPa至3 MPa时RG_1开度为45%；管线内压力为1.5 MPa至2.5 MPa时RG_1开度为55%；管线内压力为0.5 MPa至1.5 MPa时RG_1开度为65%。管线内压力为0.1 MPa至0.5 MPa时RG_1开度为100%。 根据上述条件设定仿真模型参数，操作步骤如下： 1) 打开BV_1、BV_2运行一段时间(本仿真中设为30 min)； 2) 关闭BV_1、BV_2，打开BV_4； 3) 按照上述实际设定RG_1开度； 4) 仿真得到该站放空压力–时间曲线，见图4。 图4. 放空压力–时间曲线(1个放空点) 由图4可得，仅站一个放空点场放空火炬的最大安全高度以内时取得的模拟放空时间是68 min。 4.1.2. 三个放空点 以模型验证2中基本参数为基础，并增加RG_3、BV_5与SALE5，在严格控制最高安全高度时所得调节阀开度设定如下：管线内压力为3 MPa以上时RG_1、RG_2、RG_3开度为17%；管线内压力为2 MPa至3 MPa时RG_1、RG_2、RG_3开度为21%；管线内压力为1 MPa至2 MPa时RG_1、RG_2、RG_3开度为24%；管线内压力为0.5 MPa至1 MPa时RG_1、RG_2、RG_3开度为35%；管线内压力为0.1 MPa至0.5 MPa时RG_1、RG_2、RG_3开度为100%。 根据上述条件设定仿真模型参数，操作步骤如下： 1) 打开BV_1、BV_2运行一段时间(本仿真中设为30 min)； 2) 关闭BV_1、BV_2，打开BV_3、BV_4、BV_5； 3) 按照上述实际设定RG_1、RG_2、RG_3开度； 4) 仿真得到该站放空压力–时间曲线，见图5。 图5. 放空压力–时间曲线(3个放空点) 由图5可得，三个放空点放空火炬的最大安全高度以内时取得的模拟放空时间是58 min。 综上所述：就该站设定基本参数下，在严格控制放空火焰最高安全高度下，放空点越多，理论上是放空时间越短，但当放空点数在二个与三个时，放空时间相差无几，故结合操作时放空点越多，安全隐患越多，建议在实际站场放空中优先选择两个放空点进行放空。 4.2. 管段压力下降速率 管段压力下降速率与放空管段的管容、初始压力、初始温度有关，本文仅分析验证2前提下的管段压力下降速率 4.2.1. 一个放空点 在严格控制放空火焰最高安全高度下，按照4.1.1的调节阀开度设置与操作步骤进行仿真。可得管线中管段压力下降速率随管段内压力下降而降低，其中在管段内压力压力从4.45 MPa降至1 MPa时的管段压力下降速率为约6 KPa/3s。 4.2.2. 二个放空点 在严格控制放空火焰最高安全高度下，按照模型验证2的调节阀开度设置与操作步骤进行仿真。可得管线中管段压力下降速率随管段内压力下降而降低，其中在管段内压力压力从4.45 MPa降至1 MPa时的管段压力下降速率为约7 KPa/3s。 4.2.3. 三个放空点 在严格控制放空火焰最高安全高度下，按照4.1.2的调节阀开度设置与操作步骤进行仿真。可得管线中管段压力下降速率随管段内压力下降而降低，其中在管段内压力压力从4.45 MPa降至1 MPa时的管段压力下降速率为约7 KPa/3s。 综上所述：就该站设定基本参数下，在严格控制放空火焰最高安全高度下，放空点较多时管段压力下降速率比放空点较少时略大，而放空点越多，安全隐患就越多，故建议优先选择两个放空点进行放空。
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user: 5. 结论 1) 在站场设定基本参数下，该模型的模拟放空时间和实际放空间时间对比时存在一定误差，其主要原因是：① 旋塞阀的阀门系数精确度不够；② 旋塞阀没有阀门开度指示，现场人员在实际操作中凭借对阀位指示盘进行观察，以确定阀门开度，无法做到精确控制阀门的开度；该误差在可接受范围内，故该模型模拟得到的放空时间可以对实际的放空作业有参考价值； 2) 在站场设定基本参数下，可利用该模型进行预先模拟，在严格控制放空火焰最高安全高度下，通过改变放空点数与控制管段压力下降速率使得放空时间得到优化； 3) 在站场设定基本参数下，在严格控制放空火焰最高安全高度下，放空点越多，理论上是放空时间越短，但当放空点数在二个与三个时，放空时间相差无几，故结合操作安全隐患方面考虑建议在实际站场放空中优先选择两个放空点进行放空； 4) 在上述4.2站场设定基本参数下，在严格控制放空火焰最高安全高度下，放空点较多时管段压力下降速率比放空点较少时略大，单从放空管段压力下降速率与操作安全隐患方面考虑，建议在实际站场放空中优先选择两个放空点进行放空； 5) 放空管段压力下降速率在初始压力不同时不一致，如需获得其值需用该模型结合操作步骤进行模拟。
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user: 摘 要 本文基于哈密顿原理，建立了一种柔性立管涡激振动(VIV)的三维有限元动力学模型。该模型考虑了管内流体的流动，而管外尾迹(wake)由一组沿立管变化的并与立管侧向加速度相耦合的范德波尔振子模型(van der Pol oscillator wake model)加以模拟，水深以千米计。立管上端可以设置下入速度，可以随平台移动和摆动，下端则可以悬挂重物(如防喷器)和自由运动，也可以与水下井口连接。基于该模型，本文模拟了在一定的潮流、风流和波浪条件下，带或不带浮力块的隔水管下入过程中的动力学响应，重点讨论了悬挂重量、进入速度、入水深度对隔水管下端落点偏离、上端最大拉应力及全管最大弯曲应力的影响。本文处理的是一种典型的内外流固耦合振问题和复杂初边值问题，为后续有关研究提供了有效的计算分析工具。 关键词 :深水，柔性隔水管，涡激振动，三维模型，范德波尔尾迹模型，流固耦合 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 石油作为当今社会最常用的能源之一，也是经济和社会稳定发展的重要战略资源。陆地及浅海石油资源的勘探已经日渐成熟，然而对于更深水域石油资源的争夺与勘探日趋变为各国的战略需求。而当石油勘探转移到海上领域，就会利用到动态定位平台。动态定位平台可以工作的最大水深在理论上是不受限制的，但实际上存在两个限制：船用立管的长度限制，张紧器和升沉补偿器的性能限制。目前，地球上拥有丰富的海上石油和天然气资源，并且可能大多数都在深水之下，这驱使勘探工作进入到深海甚至超深水领域，一些研究已拓展到3000 m的范围 [ 1 ]。深水钻探立管是连接在海底井口和浮动钻探平台之间的重要设备。因此，迫切需要对海洋深水和超深水钻井设备进行开发 [ 2 ]。而在开发进程中，如果载荷计算不准确，强度设计不合理，将给深水钻井作业带来安全隐患。此前在墨西哥湾和巴西海的钻井过程中，就因为进料塔的故障造成了巨大的经济损失和环境破坏 [ 3 ] [ 4 ]。 作为深海石油勘探必不可少的设备(如图1)，钻井立管是从海床井口到钻探平台的主要连接通道，与泥浆的控制出口相连，在深水中承受多种载荷，包括风，浪，潮和尾迹的流体动力，泥浆和管道的重力和浮力，以及平台张紧器施加的张力，立管内外压差和上下温差等，这些状况都与水深有关。在深水中，比如水深达3000 m，立管的纵横比(L/D)将高达6000，是典型的三维柔性液固相互作用的结构。当水流流过垂直立管时，通常有涡从立管表面频繁脱落，从而形成涡流。涡流激励立管在横流(cross-flow， CF)方向振动，而来流则引起立管在流线(in-line， IL)方向的运动。涡激振动(vortex-induced vibration， VIV)是一种典型的自激振动，如果涡脱落频率接近立管的固有频率之一，则会发生频率锁定现象 [ 5 ]，这将加速结构的疲劳损伤，可能导致无法估量的损失。 计算流体动力学(CFD)直接数值模拟(DNS) [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 被认为是预测细长立管VIV现象的理想方法。但是，由于三维DNS对计算资源的需求太高，从而限制了对在实际雷诺数和实际纵横比的情况下油气深水勘探立管的模拟，导致这种贴合实际工况条件下的模拟至今仍然很少。为了满足当前的要求，本文使用van der Pol振子方程(范德波尔方程)来模拟VIV在结构上的涡激效应，这可以大大节省计算需求并能捕获涡激效应的主要特征。利用范德波尔振子来模拟涡激振动对结构的影响已经被前人广泛地讨论 [ 5 ] [ 11 ] [ 12 ]，如Wang等人 [ 13 ] 为研究内部输运流体的柔性管道涡激振动引起的屈曲，发展了一种三维计算模型和伽辽金解，其中与涡动力相关的非定常水动力用两个范德波尔振子进行模拟，立管为两端铰支，L/D = 200。然而，当轴立管直径为非均匀，部分安装浮力块，以及更复杂的载荷和边界条件时，例如：在受到剪切流和非均匀压力，以及立管因海上平台漂浮而振动，下端悬重摇摆和向下运动等情况下，伽辽金方法已难以解决。因此在本文中，我们首先基于哈密顿原理建立相应的动力学方程，然后采用有限元法(FEM)离散方程，将涡激振子也离散到各结点上，从而让复杂的载荷和边界条件变得易于处理，便于模拟和分析局部带有浮力块的立管在下入过程中含涡激耦合效应的力学行为。本文提出的模型和解法具有模拟纵横比大于6000的立管对所有上述载荷和边界条件的VIV响应的能力，为以后的海洋钻探系统研究和应用提供了强大的计算平台。 图1. 作业立管的结构、载荷及坐标系意图
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user: 3. 钻探立管在深水区下入时的动力学响应 3.1. 计算方案 假设水深分别为500 m、1000 m、1500 m、2000 m、2500 m和3000 m，立管在水下的全长L与对应水深相等，立管外径 [ 19 ] ，内径 ，固体立管的杨氏模量 ，泊松比 ，管道的质量密度 ；管内注满海水，其质量密度 ，管内流体输运速度 ；立管进入深海速度 、0.15 m/s和0.3 m/s；防喷器在空气中的重量分别为Pex = 1000、2000、3000 kN；管外流体(海水)质量密度 为常数。浮力块的质量密度 ，浮力块的外径 ；浮力块从立管底端向上连续布置，其总长度为L b (由于外部流体的速度通常会随着深度的增加而降低，降低模块的安装位置能够减小流体动力对管柱的力学影响)。我们以浮重比R BW 度量浮力块的作用，本文仅考虑 ，即安装浮力块后能使立管上端张紧器的静态张力减小一半，并由此R BW 的值推算L b 。 另外，假设在深水条件下，由波浪引起的水质点运动的速度遵循平面波的线性理论，例如，在xy平面内，在水深x和时刻t，速度u y 为 [ 20 ] ， ( ， )， (22) 其中H w 是波高，T w 是波周期，波数为 ，g为重力加速度，角频率为 。波长定义为 。此外，由风和潮流引起的水质点速度分别为 [ 20 ]。 ， ， ( )， (23) 其中v m 和v t 是水面上风流速和潮流速。在本文中，设 ， ， ， ，并且假定潮流速的方向与y轴平行，风引起的流速和波浪引起的流速方向一致且与z轴平行。其他主要参数值见表3。 3.2. 代表性结果 为了对本模型模拟情况有一个大致了解，图2(a)~(h)给出了带有浮力块的立管进入到1000米水深时几个典型的动力响应图形和曲线，此时上端送入速度 。浮重比 ，对应的浮力块总长 (图2(a)和图2(b)绿色原点组成的长度)。图2的图题中简要说明各子图(a)~(h)的含义。值得注意的是，增加浮力块虽然可以减轻张紧器和平台的负担(如图2(i))，但会增加海流对立管的尾迹效应(如图2(f)~(h))，增大下端横向位移(如图2(a)~(d))和局部弯曲应力(如图2(e)，图2(j))，从而增加下入立管对水下井口的对准难度，还可能加速立管的疲劳损伤。 图2. 带有浮力块的立管进入到1000米水深时典型的动力响应结果。(a) 一个时间点上立管在xy平面内的变形；(b) 一个时间点上立管在xz平面内的变形；(c) 各时间点立管在xy平面内的变形；(d) 各时间点立管在xz平面内的变形；(e) 各时间点立管最大弯曲应力值和所在位置；(f) van der Pol变量p和q在不同的时间点围绕立管的分布情况；(g) p沿立管轴线的分布随时间的演化；(h) q沿立管轴线的分布随时间的演化；(i) 立管轴向拉、压应力时程曲线(顶部应力s Nxt 、中部应力s Nxm 和底部应力s Nx 1 )；(j) 立管中部弯曲应力时程曲线(弯矩M y 引起的应力s Mym ，弯矩M z 引起的应力s Mzm ，由合弯矩M b 引起的应力s Mbm ) 3.3. 立管上端送入速度和下端悬挂重量的影响 本节假设水深(管长) L = 3000 m，管下端悬挂重量分别为Pex = 1000 kN、2000 kN和3000 kN，不加浮力块，流速等其他条件如在3.1所述。当立管下入到接近3000 m时，设立管上端的送入速度分别为u 0 = 0，u 0 = 0.15和u 0 = 0.3 m/s，以此为初始条件模拟60 s。考察这后20 s~60 s立管的下端最大横向位移、上端的最大拉伸应力和全管最大弯曲应力，比较结果如图3和图4所示。可见，在悬吊重量相等的情况下，u 0 的增加会使最大y方向的位移u y 略微降低(图3(a))，而最大u z 几乎没有受到影响(图3(b))。随着u 0 的增加，最大弯曲应力(图4(a))和最大拉伸应力(图4(b))略有下降。此外，Pex的增加使得最大u y (图3(a))和最大拉伸应力(图4(a))都稍微下降，并使得最大弯曲应力也显著降低，比如，与Pex = 1000 kN相比，Pex = 2000 kN时下降27.6%，Pex = 3000 kN时下降53.8%。这是因为IL流向是在y方向上，导致垂直立管向该方向弯曲，而较大的Pex大大降低了IL流弯曲立管的弯曲曲率并有使立管向铅垂线靠拢的趋势，因此，u y 和弯曲应力减小。对于较大的u 0 和Pex下的拉应力的降低，前者是由于水的轴向阻尼作用，而后者是由于悬重可以抑制轴向振动的幅值而发生的。从图4中可明显得出Pex越小，振幅越大，最大拉应力越大；Pex越大，振幅越小，最大拉应力越小。此外，较大的Pex增加了负z向的最大位移，如图3(b)所示。立管z向位移可以归结为流体动力f z ，即等式(15)~(17)中定义的尾流动力。由于较大的Pex减小了立管的弯曲曲率，且垂直直管的尾迹效应大于倾斜直管 [ 21 ]，因此会产生u z 。然而，最大的u z 与最大的u y 数值量级相比很小，可以忽略不计。 因此，适当增加下入速度和悬重可以降低最大弯曲应力和最大拉力应力，只要上部平台和张紧器足够强，几乎不会对立管进入产生负面影响。 图3. (a) 立管下端在来流(y)方向上的最大位移u y 和(b) 在横流(z)方向上的最大位移u z 随底端悬重(Pex)和上端送入速度(u 0 )的变化 图4. (a) 立管最大拉应力和(b) 最大弯曲应力随底端悬重(Pex)和上端送入速度(u 0 )的变化 3.4. 不同水深和悬重的影响 设水深分别为500 m，1000 m，1500 m，2000 m，2500 m，3000 m。当立管下入到对应的水深时，停止送入(u 0 = 0)，以此为初始条件再模拟60 s，考察这后20 s~60 s立管的下端最大横向位移、上端的最大拉伸应力和全管最大弯曲应力。立管上不加浮力块，下端悬重不同，分别为Pex = 1000 kN，2000 kN，3000 kN，海况等其他条件如第3.1小节所述。比较结果如图5和图6所示。 从图5(a)可以看出，当Pex为常数时，最大u y 随着L的增大而增大。在L = 3000 m时的最大u y 是在L= 500 m时的2.5倍。随着L的增大，最大u y 的增大率明显减小。此外，当L保持恒定时，最大u y 随着Pex的增大而减小，因为较大的Pex减小了底端位移(例如，当L = 3000 m时，Pex = 3000 kN时的最大u y 是Pex = 1000 kN时的0.9倍)。 图5. (a) 立管底端的y方向(u y )位移和(b) z方向(u z )位移随管长度(L)和悬重(Pex)的变化 图6. (a) 立管最大拉应力和(b) 最大弯曲应力随管长(L)和悬重(Pex)的变化 与图5(a)中的u y 相比，图5(b)中最大u z 的变化较为复杂。u z 在CF方向上，主要受复杂的尾迹控制，而u y 在IL方向上，主要受来流影响。比较(a) (b)中u z 和u y 的数量级，此时尾流效应可忽略不计。 图6(a)为最大拉伸应力随着L的增大而增大，符合预期结果；但随着吊重的增加，最大拉应力略有下降，此现象可归因于吊重抑制了立管的轴向振动。 从图6(b)可以看出，随着L的增大，最大弯曲应力基本保持不变，但随着悬挂重量的增加而显著减少。其原因可以归结为最大弯曲应力取决于立管的曲率，前者，增加L可能会增加横向位移，但曲率本身可以保持不变；后者，是因为吊重可以将弯曲的立管拉直，从而降低立管的曲率和弯曲应力。
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user: 4. 结论 本文针对内部输运流体的柔性立管发展了一种新的VIV (涡激振动)三维动力学模型，以便能模拟立管在实际环境条件下进入深度为3000 m甚至更深的水中时的动力学响应。重点讨论了悬重、下入速度以及水深对立管底端横向位移(事关防喷器的落点与下井口的对准和控制)以及立管上端最大拉应力(涉及张紧器和平台的提升能力)和最大弯曲应力(涉及立管的疲劳损伤)的影响，并得出如下结论： 1) 在一般海况下，将钻探立管下入到深水中时，降低下入速度对落点偏移量没有明显的影响，但可以少许减小局部最大弯曲应力； 2) 尽管深水需要较长的钻探立管，但长度大的立管自重也大，增加了下垂能力，因此不会增大落点的偏移量； 3) 当水深一定时，增加悬重可以减小落点偏移量，但立管的上端拉力会随悬挂重量的增加而增加，因此需要更强劲的张紧器和排水量更大的平台； 4) 增加浮力块虽然可以减轻张紧器和平台的负担，但会增加海流对立管的尾迹效应，从而加大落点偏离和最大弯曲应力，因此，浮力块加与不加以及加多少必须综合考虑和优化； 5) 本文的仿真结果与现有实验数据具有很好的一致性，但对更复杂情况，本文设置的载荷偏理想化，有待在实践进一步细化和验证。
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user: 摘 要 大蒜(Allium sativum L.)为葱属多年生草本植物，世界各地均有栽培，是常见的药食两用植物。采后的大蒜仍为生命活体，在贮藏过程中鳞茎时刻发生变化，并伴随着衰老、品质劣变、腐烂等现象发生。本文介绍了目前大蒜采后保鲜技术的应用，以及大蒜采后贮藏过程中生理变化情况。 关键词 :大蒜，贮藏方法，保鲜技术，生理 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 大蒜(Allium sativum L.)是百合科(Liliaceae)葱属(Allium)草本植物，采收后的大蒜仍是有生命的有机体。大蒜鳞茎具有自然休眠特性，休眠期的大蒜生理活动微弱，且因品种不同，休眠期一般为20~70 d [ 1 ]。休眠期破除后的大蒜因生命活动增强，鳞茎易发生失水、褐变、腐烂，以及胚芽萌发导致的干枯、霉烂和变质现象，严重影响商品性与食用品质，且大大降低了大蒜内在品质。
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user: 2. 大蒜采后保鲜技术研究现状 程智慧 [ 2 ] 认为，大蒜鳞茎在贮藏期间除了品种和收获时间等因素以外，影响鳞茎贮藏品质的主要因素还有温度、湿度、气体成分和生长调节剂。 气调贮藏是改变贮藏气体成分的典型贮藏形式。Chio [ 3 ] 等研究大蒜在冰温条件下分别进行自发气调(MA)与人工气调(CA，CO 2 8% + O 2 3%)，以及聚丙烯薄膜(PP)包装和散装处理。研究认为采用PP包装大蒜的丙酮酸含量高于未包装处理，采用PP材料结合气调包装能够显著降低鳞茎失重率、发芽率、腐烂率。刘淑娴 [ 4 ] 等研究结果表明，低温气调(1℃~5℃，O 2 ：2%~5%、CO 2 ：8%~10%)处理150 d后，鳞茎的发芽率、腐烂率和失重率分别为0、0和0.6%，而对照组则分别为84%、0和11.6%；经低温气调处理后的大蒜鳞茎外观正常、组织结构无显著变化，且能够显著抑制鳞茎根的生长和胚芽发育。雷发林等 [ 5 ] 研究认为，大蒜鳞茎在气调贮藏条件下O 2 浓度不应低于2%，而CO 2 的浓度不能高于16%；O 2 浓度一般保持在3.5%至5.5%之间，CO 2 的浓度保持在12%至16%之间为较优参数配比。 涂膜保鲜技术是园艺作物常用的保鲜技术之一，被膜剂采用浸渍、涂抹、喷洒等方式均匀涂抹在园艺作物表面，被膜剂风干后形成的薄膜具有抑制呼吸，减少营养损耗，抑制水分蒸发，并能隔绝外界微生物污染 [ 6 ]。梁庆玲 [ 7 ] 采用0.5%~2.0%壳聚糖涂膜处理大蒜鳞茎，认为壳聚糖涂膜能够抑制鳞芽增长速率，延缓鳞茎内物质代谢，保持大蒜鳞茎品质。李瑜 [ 8 ] 认为1.5%壳聚糖复合玉米淀粉较壳聚糖单膜处理能够更有效抑制大蒜呼吸强度，保持大蒜的营养品质和贮藏性状。 辐照保鲜技术主要是利用辐射源、加速电子和X-射线，对园艺作物进行照射处理产生直接和间接化学效应的方法，根本是抑制或致死病原菌微生物及腐败细菌，而到达贮藏保鲜的目的 [ 9 ]。辐照处理在大蒜保鲜中的应用，主要是抑制大蒜胚芽萌发，针对这一方面国内研究较多，但结论差异很大。谢宗传 [ 10 ] 认为大蒜休眠期辐照40 Gy即可抑制发芽，而对于萌发期大蒜，辐照剂量达到80 Gy以上时方可完全抑制发芽。Calra [ 11 ] 利用γ射线精确辐照剂量(1.0~10.0 Gy)分别对休眠期与休眠破除期的大蒜进行辐照处理，结果认为10.0 Gy辐照处理能够显著降低鳞芽萌发(p < 0.01)，对大蒜鳞芽影响敏感，同时幼芽长度、颜色以及过氧化物酶活性均有明显变化；而处于休眠期的大蒜鳞芽上述特征则表现不明显。杨俊丽等 [ 12 ] 比较了 60 Co γ射线和高能电子束对大蒜的抑芽效果，研究认为电子束200 Gy、 60 Coγ射线采用500 Gy对大蒜的抑芽保鲜效果最好。Gson [ 13 ] 认为影响大蒜辐照效果的关键因素是辐照时期和辐照剂量，由此可见，大蒜所处的生理时期是辐照关键影响因素之一，休眠期与萌发期的大蒜对辐照剂量的响应不同。
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user: 3. 大蒜采后生理变化研究现状 李瑜 [ 14 ] [ 15 ] 等研究室温贮藏条件下大蒜品质变化情况，研究认为大蒜在贮藏过程中水分散失、可溶性固形物含量降低；呼吸强度在贮藏1周后开始上升，但随贮藏时间的延长而减弱；VC降解严重，几乎全部损失；可滴定酸贮藏1周后增加，然后逐渐降低。大蒜常温贮藏条件下总糖含量呈先上升后迅速减少趋势，还原糖的变化趋势与之相似；可溶性蛋白和脂类物质呈消耗趋势，而游离氨基酸含量随贮藏时间延长而增加。 Gayle [ 16 ] 研究贮藏温度对大蒜的内芽萌发的影响，设置五个温度，贮藏一定时期后放置于室温，观察其胚芽发育情况。研究结果认为，− 3 ℃ 贮藏大蒜鳞茎9月后，将其放置于室温后不影响鳞茎品质与播种。Dong Bin-Shin [ 17 ] 研究表明，冷冻(− 18 ℃ 、− 40 ℃ )处理大蒜鳞茎15~16个月后，鳞茎失重率很小，仅分别为0.4%和0.7%。在冻藏温度下贮藏，半胱氨酸、酪氨酸和缬氨酸的含量均有少量的升高，且蒜瓣的组织结构和剪切力保持较好。梁庆玲 [ 7 ] 等以苏联蒜和苍山蒜为试验材料，将低温贮藏后的大蒜转移到常温条件下放置，结果发现两个品种大蒜芽瓣比由20%升至80%左右，验证了低温条件利于大蒜贮藏保鲜。同时发现，大蒜鳞茎由冷库移至室温贮藏后，蒜氨酸酶活性低温抑制解除，大蒜呼吸速率升高，与大蒜辣素合成相关酶的活性增强，使鳞茎内大蒜辣素含量呈上升趋势。 刘淑娴等 [ 4 ] 研究结果表明，大蒜鳞茎经低温气调处理4个月后，呼吸强度为34.3 mg·kg −1 h −1 ，此时室温处理组的呼吸强度为42.3 mg·kg −1 h −1 。周莉蓉等 [ 18 ] 研究表明，在−5 ± 1 ℃ 、−3 ± 1 ℃ 和0 ± 1 ℃ 贮藏条件下，大蒜鳞茎的呼吸强度迅速上升的时间分别为120 d、120 d和180 d，可见低温能够延缓呼吸强度60 d。
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user: 4. 大蒜贮藏保鲜中应注意的问题 大蒜贮藏保鲜过程中，因不适的贮藏温度，尤其是温度偏高的条件下，大蒜仍会不断生长，特别是内芽的生长，继而造成营养消耗，芽瓣干瘪。但是温度过低，也会使得大蒜鳞茎出现低温冻害或者冷害，具体表现为鳞芽失去大蒜特有的辛辣味，并呈透明状，丧失大蒜应用品质。气调贮藏虽然效果较佳，但不合适的气体参比特别是在高二氧化碳条件下，会加快无氧呼吸代谢，同样损失大蒜品质。由此可见，精准的贮藏条件才是保证大蒜具备良好品质的关键。
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user: 5. 展望 大蒜作为人们生活的重要调味品，市场早已实现周年供应。大蒜按照种植时间分为春播、秋播两个类型，大蒜的最长贮藏时间要求一般不超过8个月，能够有效抑制大蒜品质劣变，降低腐烂率，且成本较低的贮藏方式，才能被市场广泛接纳和采用。
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user: 摘 要 本文基于线性的Crank-Nicolson/Adams-Bashforth格式，建立了有效稳定的数值算法求解粘性Cahn-Hilliard方程。在该算法中，非线性体积力被显示处理，导致求解具有常系数的线性系统，从而提高算法效率。此外，该算法的稳定性以及误差估计被详细证明。最终，通过数值实验证明了该格式的稳定性及收敛阶。 关键词 :粘性Cahn-Hilliard方程，Crank-Nicolson，Adams-Bashforth，稳定性，误差估计 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 由Cahn和Hilliard在1958年提出的Cahn-Hilliard方程，常用于描述二元合金在某种不稳定状态时相的分离和粗化现象 [ 1 ]。粘性Cahn-Hilliard方程是由Novick Cohen等人 [ 2 ] [ 3 ] 在研究带粘性的二物质相互扩时提出，主要描述在冷却两种溶液如合金、玻璃及聚合物的混合体时出现的粘性相变。 关于Cahn-Hilliard方程的建模，算法，推导和计算方法已经被广泛研究。值得注意的是，设计高效、准确的数值方案是必须的。其中，显式格式通常会导致严重的时间步长限制，而且通常不满足能量衰减特性；隐显格式的优点是是求解常系数代数方程，能使得求解更容易实现 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。然而，半隐式格式通常具有较大的截断误差，因此需要较小的时间步骤来保证精度和能量稳定性。另一方面，满足能量稳定性和较小截断误差的隐式格式，主要缺点是需要在每个时间步长上求解非线性系统。 针对粘性Cahn-Hilliard方程的四阶导数和非线性特点，基于文 [ 7 ] [ 8 ] 提出的稳定的二阶隐显格式，我们研究了混合有限元的Crank-Nicolson/Adams-Bashforth (CN/AB)格式。本文要研究的粘性Cahn-Hilliard方程如下： { u t = Δ w ， ( x ， t ) ∈ Ω × ( 0 ， T ) w = − ε 2 Δ u + f ( u ) + β u t ， ( x ， t ) ∈ Ω × ( 0 ， T ) ∂ n u = ∂ n w = 0 ， ( x ， t ) ∈ ∂ Ω × ( 0 ， T ) u ( x ， 0 ) = u 0 ( x ) ， x ∈ Ω ， (1.1) 其中 u t = ∂ u ∂ t ， Ω ⊂ R d ( d ≤ 3 ) 是有界区域且具有光滑边界 ∂ Ω ，n表示边界上 ∂ Ω 的单位外法向量，u是两 相物质之一的浓度，参数 ε 是一个与界面厚度有关的参数， β ≥ 0 是粘性系数。其中函数 f ( u ) = F ′ ( u ) = u 3 − u 满足如下条件 [ 9 ]：即存在一个常数L，有 max u ∈ ℜ | f ′ ( u ) | ≤ L (1.2) 其中， F ( u ) = 1 4 ( u 2 − 1 ) 2 是双势阱函数。该方程的自由能被定义为 E ( u ) = ∫ Ω ( ε 2 2 | ∇ u | 2 + F ( u ) ) d x (1.3)
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user: 2. 预备知识 首先我们引入一些记号。 H m 表示标准的Sobolev空间并且范数定义为 ‖ u ‖ m = ( ∑ α ≤ m ‖ D α u ‖ 2 ) 1 2 。 ( ⋅ ， ⋅ ) 和 ‖   ⋅   ‖ 分别表示 L 2 = H 0 上的内积和范数。定义 L 2 ( 0 ， T ; H m ( Ω ) ) = { u ( x ， t ) ∈ H m ; ∫ 0 T ‖ u ‖ m 2 < ∞ } 。 式(1.1)的混合变分形式为： { ( u t ， v ) + ( ∇ w ， ∇ v ) = 0 ， ∀ v ∈ H 1 ( Ω ) ( w ， ϕ ) = ε 2 ( ∇ u ， ∇ ϕ ) + ( f ( u ) ， ϕ ) + β ( u t ， ϕ ) ， ∀ ϕ ∈ H 1 ( Ω ) (2.1) 令 T h 为 Ω 的拟一致三角剖分，h为空间网格大小， S h 为定义在 T h 上的分段多项式空间： S h = { v ∈ C 0 ( Ω ) | v | K ∈ P r ( K ) ， ∀ K ∈ T h } ⊂ H 1 ( Ω ) ，其中 P r ( k ) 是次数不超过r的多项式空间。 我们引入Ritz投影算子 R h : H 1 ( Ω ) → S h ，满足： ( ∇ ( R h ϕ − ϕ ) ， ∇ χ ) = 0 ， ∀ χ ∈ S h ， ( R h ϕ − ϕ ， 1 ) = 0 ， (2.2) 并且算子满足如下不等式 [ 10 ]： ‖ ϕ − R h ϕ ‖ p + h ‖ ϕ − R h ϕ ‖ 1 ， p ≤ C h q + 1 ‖ ϕ ‖ q + 1 ， p ， ∀ 1 ≤ p ≤ ∞ . (2.3) 定义截断误差 R n + 1 2 = R 1 n + 1 2 + R 2 n + 1 2 ，其中 R 1 n + 1 2 : = ( u ( t n + 1 ) − u ( t n ) τ ) − u t ( t n + 1 2 ) ， (2.4) R 2 n + 1 2 : = − Δ ( u ( t n + 1 ) + u ( t n ) 2 − u ( t n + 1 2 ) ) ， (2.5) 并且满足如下不等式 [ 11 ]： ‖ R 1 n + 1 2 ‖ s 2 ≤ τ 3 ∫ t n t n + 1 ‖ u t t t ( t ) ‖ s 2 d t ，   s = − 1 ， 0 (2.6) ‖ R 2 n + 1 2 ‖ s 2 ≤ τ 3 ∫ t n t n + 1 ‖ u t t t ( t ) ‖ s + 2 2 d t ，   s = − 1 ， 0 (2.7)