DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 原理与方法 2.1. 最小二乘法 在对大量点云数据进行直线、对数、圆曲线以及球体等各类拟合时，通常采用经典的最小二乘法，本文运用此方法对全站仪采集的球体数据进行计算并得出球心坐标和球体半径。 根据球体方程有： ( x − a ) 2 + ( y − b ) 2 + ( z − c ) 2 = r 2 (1) 式中，a、b、c为球心坐标，r表示球体半径。 式(1)展开可得： x 2 + y 2 + z 2 − 2 a x − 2 b y − 2 c z + a 2 + b 2 + c 2 = r 2 (2) 令， A = 2 a ， B = 2 b ， C = 2 c ， D = a 2 + b 2 + c 2 − r 2 ，可将式(2)简化为： x 2 + y 2 + z 2 − A x − B y − C z + D = 0 (3) 最小二乘拟合是要保证 v = ∑ ​ ( x 2 + y 2 + z 2 − A x − B y − C z + D ) 2 中的v最小，可以使用对其求偏导的方 法，令其对各个参数的偏导均为零，最后解得： a = A 2 ，     b = B 2 ，     c = C 2 ，     r = a 2 + b 2 + c 2 − D (4) 2.2. 随机采样算法 该算法具有两大优势，一是它可以处理部分点云数据的异常值，二是应用简单。因此该算法广泛应用于鲁棒参数估计。随机采样算法主要分为三部分。首先，随机采集可以估算出所需提取参数模型的点云；再通过点数估计模型参数对每个数据元素进行筛选，并确定最大共识集；最后使用最大共识集估计出最佳模型参数。构造随机采样算法后通过输入离群值自由子集期望的概率p，得到一个离群自由子集。当一个新的子集通过迭代产生一个更大的一致集(更高的内层百分比)时，算法能够自适应的更新子集的数量N。随机采样算法所需参数如表1所示： Table 1 Random sampling algorithm parameter 模块 参数 参数说明 输入 Data 含有异常值的数据(基数 = n) P 离群值自由子集的期望概率 S 估计模型M所用数据元素的最小数量 τ 阈值 输出 M 基于最大共识集合估计的模型 表1. 随机采样算法参数 具体模型参数估计如下： N维球体被定义为满足以下公式的一组点： ( p − c ) T ( p − c ) = r 2 (5) 其中，c是圆心坐标，r是半径，p是最大共识集。 假设所有的点都在球体上， p i ∈ R d ，有公式： ∀ i ， j       ( p i − c ) T ( p i − c ) = ( p j − c ) T ( p j − c ) = r 2 (6) 因此 ( d + 1 ) 中每一对点提供了一个线性相关的方程： ( p i − p j ) T c = 0.5 ( p i T p i − p j T p j ) (7) 给定 d + 1 线性独立点，可得到一个规则矩阵方程，并求解方程组得到c。半径计算为 ，其中 p i 是从最大共识集点云中选择的。 对于d = 2和d = 3可以用卡姆法则来计算以下等式中的矩阵。 在d = 2中，随机的抽取三个点 然后便可以有公式(7)得到： [ ( p 1 x − p 2 x ) ( p 1 y − p 2 y ) ( p 1 x − p 3 x ) ( p 1 y − p 3 y ) ] [ c x c y ] = 0.5 [ ( p 1 x 2 − p 2 x 2 ) + ( p 1 x 2 − p 2 y 2 ) ( p 1 x 2 − p 3 x 2 ) + ( p 1 x 2 − p 3 y 2 ) ] (8) 求解的过程中需要用到逆矩阵，可以表示为： A = ( a b c d ) ， A − 1 = 1 a d − b c [ d − b − c a ] (9) 当d = 3时，随机的在集合中取四个点 p 1 ， p 2 ， p 3 ， p 4 方程组为： (10) 求解过程中的逆矩阵，可以表示为： A = [ a b c d e f g h i ] ，     A − 1 = 1 a ( e i − f h ) − b ( d i − g h ) + c ( d h − e g ) [ e i − f h c h − b i b f − c e f g − d i a i − c g c d − a f d h − e g b g − a h a e − a h ] (11) 给定 的m个点， m > ( d + 1 ) ，要将其拟合到一个球体，使平方代数距离之和最小。根据球体的定义公式(5)有： δ i = p i T p i − 2 p i T c + c T c − r 2 (12) 则最佳的球体参数计算如下： [ c * ， r * ] = arg min c ， r ∑ i = 1 m δ i 2 (13) 设 m = c T c − r 2 ，得到以下线性方程组 ( A x = b ) ： (14) 方程组的解决方案可最小化为： ∑ i = 1 m δ i 2 = ‖ A x − b ‖ 2 (15)
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user: 3. 实验与分析 为了验证“三维激光扫描 + 随机采样算法”的有效性，本文采用RIEGL VZ-1000三维激光扫描仪对北京建筑大学北京大兴国际机场模型及其周围环境进行了点云数据采集和精密拼接，其拼接误差为2~4 mm。拼接后对模型做进一步的切割和去噪处理，得到所需实验区域的点云模型。本文实验采集的点云数量为1223万，点云模型精度为2 cm。利用Geomagic软件对所需螺栓球的点云进行粗略切割处理后，将点云数据导入到随机采样算法计算程序中，得到所需要的螺栓球体球心坐标和半径。 “全站仪 + 最小二乘法”是利用全站仪采集螺栓球体表面上的4个随机点，然后通过MATLAB编写的最小二乘法程序对数据进行计算，最终得到螺栓球的半径和球体中心坐标。 实验用以上两种方法随机拟合了100个钢架结构螺栓球，并分别与已知焊接螺栓球半径作比较(表2和表3)，求得绝对误差并作比较。图2为两种方法得到的绝对误差的统计分析。 实验方法如图1所示。 图1. 实验流程 Table 2 RANSAC processing results (unit: m 球体 坐标x 坐标y 坐标z 半径 真实半径 绝对误差 球01 12.2826 11.3622 3.07601 0.0473 0.045 −0.002 球02 12.4765 9.6414 3.04382 0.0469 0.045 −0.002 球03 11.6625 9.0698 3.19912 0.0449 0.045 0.000 球04 9.8151 11.9422 2.92174 0.0462 0.045 −0.001 … … … … … … … 球97 10.1226 14.9541 3.16862 0.0436 0.045 0.001 球98 9.89898 15.6271 3.20319 0.0475 0.045 −0.003 球99 10.8444 14.4996 3.21283 0.0464 0.045 −0.001 球100 10.9091 12.6175 3.08354 0.0450 0.045 0.000 表2. 随机采样发处理结果(单位： m) Table 3 Least squares processing results (unit: m 球体 x坐标 y坐标 z坐标 半径 真实半径 绝对误差 球01 12.2901 11.3583 3.0700 0.0480 0.045 −0.003 球02 12.4731 9.6490 3.0418 0.0492 0.045 −0.004 球03 11.6672 9.0700 3.2000 0.0441 0.045 0.001 球04 9.8200 11.9475 2.9272 0.0456 0.045 −0.001 … … … … … … … 球97 10.1298 14.9571 3.1613 0.0474 0.045 −0.002 球98 9.8913 15.6212 3.2082 5.8790 0.045 错误 球99 10.8412 14.4915 3.2198 0.0523 0.045 −0.007 球100 10.9012 12.6112 3.0888 0.0490 0.045 −0.004 表3. 最小二乘法处理结果(单位： m) 图2. 两种实验方法误差统计 实验结果表明，利用随机采样算法处理螺栓球点云数据拟合得到的半径，其精度高于最小二乘法，且稳定性更好。表2中可以看出错误的测量点导致了部分拟合结果出现错误，而使用随机采样算法可对误差较大的点进行排除，削减意外噪声点对结果的影响。
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user: 4. 实际应用 北京大兴国际机场航站楼是世界上规模最大、技术难度最高的单体航站楼，由主航站楼核心区和向四周散射的五个指廊组成。航站楼屋盖钢结构采用空间网架结构体系，成不规则自由曲面，总共使用了6万多根钢架，1万多个螺栓球。 为了测定北京大兴国际机场11标段钢架结构中的螺栓球球心坐标，本文采用RIEGL VZ-1000三维激光扫描仪进行扫描和拼接点云模型(图3)后使用随机采样算法对1040个螺栓球进行了拟合，得到螺栓球圆心和半径求得其最低点的三维坐标(图4)。 图3. 国际机场点云 图4. 螺栓球最低点坐标 基于钢架螺栓球体最低点的三维坐标，完成了机场11标段机场内部天花板吊顶安装工作。其中施工前，现场如图5，完成天花板吊顶后的现场，如图6。 图5. 吊顶安装前的施工现场 图6. 完成天花板吊顶工作后的现场
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user: 5. 结论 实验分别用“全站仪 + 最小二乘法”和“三维激光扫描 + 随机采样法”两种方法实现了对钢架结构中螺栓球体特征信息半径和球心坐标的提取。并通过对北京新机场机场模型点云数据进行采集、提取拟合结果、对比数据、分析结果，可得出基于点云数据使用随机采样算法对球体拟合特征信息提取，不仅可以避免利用全站仪在外业人工测量时“飞点”导致内业处理数据的错误，而且可以提高工作效率。实验结果表明基于点云的随机采样算法对球体信息进行提取相对于全站仪打点运用最小二乘拟合球提取特征信息，稳定性更好，精度更高，对新型机场、高铁站等大跨度复杂建筑工程中具有很好的适用性。
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user: 摘 要 为了解决当前存在的资料准备不充分、资源队伍管理不集中、应急测绘过程不可视、应急供图效率低等问题，结合地理信息技术、大数据技术，充分分析了地理空间大数据在应急保障中的作用，建立了基于地理空间大数据的应急保障与指挥调度决策系统。系统由应急数据管理、应急测绘保障与指挥调度、快速制图三大模块组成，实现了以任务为驱动的快速应急响应模式。实际应用证明，系统大大缩短了应急响应时间，为领导决策提供了第一手资料，大大提高了政府的应急保障能力。 关键词 :应急测绘，地理空间大数据，指挥调度，灾情分析 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 测绘产业和测绘科学的飞速发展，地理信息数据的采集、处理、显示、管理和应用都发生了巨大的变化，随着测绘信息化，地理信息数据的获取、数据处理、分发服务等关键技术领域不断取得重要突破，同时也带来了挑战，主要表现在两个方面：第一、地理信息数据具有了大数据特征，需要新的技术和框架进行处理。第二、地理信息化与管理向自动化、智能化方向发展，高性能的空间计算和服务向更大的服务范围、更灵活的服务形式发展。基于地理空间大数据，如何开展应急测绘保障，不断提高应急测绘响应速度，是对测绘行业提出的新要求。应急测绘保障服务体系是突发事件应急准备和应急处置、灾情评估、灾后恢复重建中的地理信息服务和测绘保障的核心与基础 [ 1 ] 。面对这些任务，当前应急测绘普遍存在的主要问题包括灾区基础资料准备不充分、应急测绘资源缺乏合理调度、缺乏实时监控、数据快速供图难等 [ 2 ] [ 3 ] 。针对这些问题，文章 [ 4 ] [ 5 ] 在定义无人机航飞任务统一描述的基础上，提出了一种无人机资源的快速调度方法，综合考虑应急测绘任务需求、优先级、时间窗、作业区域地理环境和无人机测绘资源能力等约束条件，构建最优的应急测绘无人机资源调度模型；文章 [ 6 ] 提出了一种GPU-CPU协同快速正射纠正方法，提高了应急测绘航空影像正射纠正速度；文章 [ 7 ] 以玉树震后测绘保障为例，对应急快速制图进行了研究，阐述了应急地图生产的内容、制图流程、主要方法，有效提高了制图效率；文章 [ 8 ] 考虑应急响应时间要求，设计了应急快速制图地理信息系统；数据可视化方面，文章 [ 9 ] 采用开源OSG技术，设计了一种海量地形快速渲染方案，可有效实现海量三维地形实时加载、漫游；唐川、刘传正等人 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 在重大突发地质灾害应急处置方面做了全面分析和实践。本文结合地理信息技术、大数据技术，在充分分析地理空间大数据与应急测绘保障的关系的基础上，借鉴国内应急处置经验，建立基于地理空间大数据的应急保障与指挥调度系统，为突发事件提供快速测绘资源科学调度、受灾程度分析、过程记录与归档等方面提供了一整套信息化解决方案，全面提高我省应急测绘能力与服务水平。
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user: 2. 应急测绘有关的地理空间大数据 应急测绘主要包含三方面的工作，一是要提前做好数据准备，针对多发易发灾害类型、时间和特点提前收集、整理重点防范地区的各类专题信息和测绘成果资料，有针对性地组织制作各种专题测绘产品；二要积极配合灾情预警，为研判灾情、决策部署提供测绘地理信息成果和技术支持；三要主动提供保障服务，要第一时间启动应急测绘保障预案，提供已有适用的各类测绘地理信息，及时开展航空摄影信息获取、实地测绘、数据处理和加工制作、地理信息系统研发等。 结合以往应急测绘工作经验，常用的地理空间大数据主要以下几类： 1) 已有图件成果 主要包括两类：一类是收集已经公开出版的各种纸质或电子地图，这类地图主要以表达通用的地形要素内容为主，或者针对某一类地形要素进行重点描述，如各种图集中的政区图、交通图等；一类是本单位在日常为政府部门、行业厅局提供测绘地理信息服务或应急保障服务中所加工的电子地图。首先将对各种纸质图件和电子地图按照其表达的主题进行分类，为加快应急服务效率，必要时还可对纸质图件按照最后的打印输出指标进行扫描、电子化，并提取相关的检索信息建立图件库，便于快速查找和使用。具有空间参考的电子地图建立电子地图库。 2) 基础测绘数字化成果 经过多年的数字化测绘技术体系建设，测绘部门已经生产、积累了丰富的以“4D”产品为代表的基础测绘成果，成果全面涵盖交通、居民地、水系、境界、地貌、植被等细节信息，为应急测绘提供基础地图，是应急测绘保障最基本的信息。对这些数据按照基础地理信息数据库建设的要求进行合理的组织，便于后期快速检索、提取。 3) 应急应用数据 基础测绘的数字化成果是按照一定的标准、规范生产的面向全领域的数据，受测绘分级管理、测绘标准、数据模型、生产软件等的影响，该数据在某些特定的应急服务时具有一定的局限性，因此需要在基础测绘成果的基础上提炼出一套更贴合应急需求的应用数据，这套数据既可以用来直接进行快速出图服务，也可以为专业制图和更深层次的应用服务提供数据支撑。 此外，自发地理信息数据也将是一种重要的应急数据来源。它是以公众数据贡献为核心的地理信息，具有现势性高、语义信息丰富、细节翔实等特点，在灾害预警、救援中具有很大的应用价值。文章 [ 15 ] 对这类开放式地理空间数据的可用性进行评价，利用该评价方法，可以有针对性的引入此类数据，用于应急测绘中。
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user: 3. 应急测绘指挥调度系统建设 3.1. 总体架构 系统以突发事件的发生、发展、处置为主线系统功能模块，系统能够实现突发事件快速定位、测绘资源调度、测绘车辆行驶轨迹显示、无人机现场视频回传、测绘数据服务分发等多个实用功能。系统采用B/S架构，应用分层架构设计，由前台、后台两个部分组成，通过Json实现前后端数据数据交互。 1) 数据层 本系统采用先进的分布式数据库作为数据仓库，具有数据读、写速度快，性能稳定等居多优点。 2) 服务层 服务层应用SpringMVC架构，使用Java语言开发，是表现层与数据层的桥梁，实现空间地理信息专题数据和业务数据读写，降低了数据库操作难度，实现空间数据的查询、显示、分析等操作。通过配置管理模块为前台提供图层目录树、分析参数，实现系统的在无需修改代码的前台下，可动态维护系统。通过实现JT808协议，实现GPS位置信息实时记录。通过REST为每个后台功能模块分配服务接口，接受前台传递的参数，并经过运算，将结果以JSON数据格式返回给表现层。 3) 表现层 表现层是呈现给用户的最终形态，本系统前台部分通过采用基于React、Redux、Sass、Leflet、Ant.design自主研发的地图显示框架，实现界面高效交互，并通过websocket、ajax实现异步数据传输，提升了操作流畅度。具备突发事件资源调度，灾前灾后影像对比，测绘成果快速发布等，并且能够通过定制GPS设备实现了应急测绘车轨迹记录。 3.2. 功能设计 3.2.1. 以版本为核心的数据管理 建立长效的数据更新机制，确保应急保障数据能够得到持续更新，提高信息的准确性和现势性。应急有关数据，包括应急基础数据库、事件库、专题库、电子地图库、图件库等，其中应急基础数据库、专题库、电子地图库可以实行定期更新，图件库、事件库采用动态更新。应急数据管理系统对各数据建立版本，与数据生产更新对接，每次生产更新自动产生一个数据的版本，为历史追溯提供了版本支撑。随着时间的推移可以在固定时间、合适时间对版本进行合并，产生固定版本的历史数据(如图1所示)。 图1. 固定版本的历史数据 3.2.2. 以任务为驱动的应急响应 应急测绘保障服务主要体现在“快”，包括响应快、数据获取快、数据处理快、数据共享快等几个方面。而如何体现各阶段时效性，系统设计以任务为驱动，对任务执行的全过程进行监控，包括任务新建、下达、执行、应急车辆实时监控、现场影像回传、数据处理、共享发布等。按照应急测绘响应机制及预案，实时监控全程测绘响应时间。 1) 基于JavaScript的WebGIS地图显示框架 系统是一个以地图为基础、管理业务数据和专题数据的B/S系统，基于HTML5、JavaScript、REST等新一代地图展示技术开发的地图显示引擎，在网页上加载二维影像和矢量、三维的地图。WebGIS (Web Geographical Information System)是Internet技术与GIS技术的结合，实现地理空间数据的共享和互操作，也是GIS应用的重要发展方向。但目前传统WebGIS的局限性日益突出，如地图界面操作体验不佳、数据传输与更新模式单一、用户交互性差、数据响应速度慢及开发维护比较复杂等。同时，由于大多传统WebGIS是基于面向对象软件开发模型的，对系统进行维护与扩展时，由于结构与技术的限制，存在架构模块化程度低、复用性差等问题。将JavaScript应用于WebGIS大大减轻了网络传输和服务器的负担，具有操作界面友好，高效稳定等特点。下图是将地灾隐患点叠加在电子地图上(如图2所示)，并可以在线查看对应的三维数据(如图3所示)。 图2. 地灾隐患点叠加电子地图结果 图3. 查看地灾隐患点三维数据 2) 基于JSON和Thymeleaf模板引擎的任务管理 任务管理主要包括任务新建、测绘资源调度(如图4所示)、任务下达、数据抽取、测绘车监控、现场视频连接、数据发布共享、灾情分析(如图5所示)、历史任务查询等功能。系统采用Thymeleaf模板引擎用于数据详情快速显示。Thymeleaf模板的应用可以让程序实现界面与数据分离，业务代码与逻辑代码分离，利于系统的开发与维护。前后台交互采用JSON格式，一方面具有简洁而清晰的层次结构，易于阅读，另一方面能验证请求和返回数据的完整性，避免丢失。 通过对灾区获取影像进行解译，利用GIS空间分析功能，与已有的地理国情数据库、土地利用数据库等叠加，分析得到各灾情分析指标(如图6所示)。 图4. 测绘资源调度 图5. 灾前灾后影像对比 图6. 受灾报告 将采集制作的高清影像、数字高程模型、倾斜摄影、720度高空全景数据上传至服务器，实现数据的及时入库，用于后续的分析，或者供其他行业部门在线调用，达到了应急测绘保障服务成果快速共享的目的(如图7所示)。 图7. 成果发布共享 移动端成果推送：利用二维码，把事件信息快速推送给相关人员，系统成果更新后，不需要访问系统，扫描二维码即可了解事件(如图8所示)。 3.2.3. 快速制图 基于统一的基础地理信息数据库与应急数据库，利用GIS桌面软件二次开发，建立了从数据查询到整饰输出的快速制图通道。主要功能包括基础数据与图件的查询检索、数据快速选取、模板成图、快速整饰、成果输出(如图9所示)。 图8. 查看全景 图9. 输出成果
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user: 4. 关键技术 技术层面，关键难点主要表现在应急时空数据的管理与数据处理方面，与其他应急系统相比较，关键技术体现在： 1) 时空数据聚合模式。通过定义应急任务与地理信息数据的统一描述模型，并在二者本体描述模型之上建立多级语义映射，详细解析了任务需求，对应从类别、时空和统计角度提取了数据特征，实现任务与地理信息大数据高度聚合，为实现主动检索和发现有效数据集提供了一种机制。 2) 快速分发。基于地理空间大数据，建立了全省统一的应急测绘数据库管理和更新机制。通过应急数据管理系统，实现了应急资源的快速查询与检索、数据裁切、下载等功能，实现了应急数据的快速分发，提高了应急响应速度，同时可以在最短的时间内检索出适用的图件，以提供第一手基本图件资料，便于决策者第一时间确定和了解事件的发生区域和影响范围及其周边情况。 3) 快速制图。同其他制图不同的是，应急制图需要满足应急测绘保障服务的四个层次响应要求。针对不同的时效性要求，系统的快速制图软件分别设计相应的功能。通过预先编制的地图模板，可以实现应急地图的“一键成图”，同时软件提供的编辑和态势标绘等功能，能满足大多数情况下的制图要求。此外，软件提供的工程文件导出的功能，还可以将指定区域的数据及工程快速输出为其他软件可接收的格式，便于后续技术人员进一步制作更专业化的应急地图。
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user: 5. 结论 系统以地理信息技术、云存储、计算机与地图制图为核心技术，将三者紧密结合，用于解决应急测绘保障与指挥调度决策系统建设问题。通过精心设计，形成合理的架构，并将架构付之实践，形成了一个由应急数据管理、应急测绘保障与指挥调度、快速制图组成的系统原型。经过项目实验证实，整套系统能达到缩减资料查找时间，统一应急队伍和资源管理，实现应急测绘实时监控。同时系统利用已设计的多比例尺、多类型的地图模板，根据应急事件的位置及范围，选择与当前突发事件相适应的应急地图模板，可以实现2小时内成果供图、1天内应急地图制作与出图，实现了测绘数据的快速处理与服务，缩短了应急测绘响应时间，满足各层次的应急时效性要求。 后续将针对实际需求，结合先进的人工智能、三维场景实时重建等技术，进一步扩宽应急测绘数据获取途径，提高实时监测预警能力。
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user: 摘 要 为了探讨加筋三维网–锚杆柔性防护下边坡的结构特性，在室内模型试验的基础上，采用FLAC 3D 建立分析模型，通过分级加载，获得了边坡应力应变分布规律，并讨论了锚杆长度、边坡坡率、土体强度指标等对边坡稳定性的影响。结果表明：坡顶超载作用下边坡的变形随荷载增加而增大，坡面水平位移为中部大、上下小的“臌胀”形，坡面竖向位移自坡顶向下逐渐减小；锚杆轴力在轴线方向上呈“抛物线”型分布，锚杆轴力的最大值和所在位置随锚杆布设高度的降低而减少，并逐渐靠近坡面；边坡的稳定性系数随锚杆长度和土体强度指标的增加而增大，但随边坡倾角的增大而减小。 关键词 :FLAC 3D ，数值模拟，筋锚三维网护坡，稳定性分析 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 边坡柔性生态防护一般采用锚杆、土工合成材料与生态基材构成边坡防护体系，通过锚杆与土工合成材料对岩土体进行约束，提高其稳定性和抗冲刷能力，通过生态基材料与土工合成材料为坡面植物生长提供稳定的营养体，促植物快速生长，具有施工简单、生态效果好、工程造价低等优势。随着生态文明建设的发展，工程建设中柔性生态护坡技术越来越受到工程技术人员与研究者的青睐。肖成志 [ 1 ] [ 2 ] 等人通过试验研究了三维网植草护坡性能的主要影响因素，并建立有限元模型分析了边坡浅层和整体在降雨渗流条件下的稳定性。隋明昊 [ 3 ] 利用FLAC3D通过对岩质高陡生态边坡的稳定性分析，得到了植被根系对浅层稳定性加固机理的影响因素。嵇晓雷 [ 4 ] 通过将数值模拟与试验研究相结合的方法，研究了植物根系与边坡土体位移场的关系，揭示了植物根系对土体强度的影响规律。时伟 [ 5 ] 、卢涛 [ 6 ] 等人基于数值模拟进行了锚杆–土工网垫喷播固坡植生技术加固岩质高陡边坡的稳定性分析。王广月 [ 7 ] 等人利用ABAQUS分析了铆钉分布方式和降雨条件下对土工格室防护边坡稳定性影响。肖衡林 [ 8 ] 探讨了边坡柔性防护时三维网的设计指标取值问题。 为了进一步探讨柔性防护下边坡的变形与失稳机理，笔者在室内完成了加筋三维网–锚杆防护下的边坡模型试验，获得了一些有益的结论。在此基础上，本文利用FLAC 3D 建立数值分析模型，以期进一步探讨柔性防护下边坡的应力应变分布规律及其稳定性影响因素。
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user: 2. 加筋三维网–锚杆防护边坡模型试验 边坡加筋三维网–锚杆柔性防护是以加筋麦克垫、植生基材构成坡面防护层，以锚钉加固潜在失稳岩土体并对柔性面层进行锚固。这种防护结构与传统圬工防护结构相比，具有抗侵蚀能力强、结构强度大、耐久性好、施工便捷、环保效果佳，绿化见效快等优点。近年来在公路、市政、水利边坡防护得到成功应用。 为了探讨这种结构的受力变形特点，笔者在室内完成了坡顶超载作用下加筋三维网–锚杆防护边坡的模型试验，获得了边坡坡面侧向变形、竖向变形、锚杆轴力、坡内竖向和侧应力的发展规律(另有论文进行分析，这里不再赘述)。试验结果表明，边坡的极限承载力约为113 kPa，图1为边坡最大水位移随荷载增加的发展曲线。水平位移随荷载变化曲线近似于抛物线，随荷载增大而增大。 图1. 边坡最大水平位移发展曲线
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user: 3. 筋锚三维网防护下边坡的结构特性分析 3.1. 模型建立 为了进一步分析边坡在加筋三维网–锚杆柔性防护下的结构特性，这里以模型试验设计方案为依据，采用FLAC 3D 建立如图2所示的分析模型。加筋三维网和锚杆分别采用土工格栅单元(geogrid)和锚索单元(cable)模拟并通过节点将两者连接；土体采用实体单元建立，其本构关系为莫尔–库伦模型，表1~表3为填土、加筋三维网和锚杆的力学参数。模型计算前，固定模型底部和四周相应法线方向的位移，坡面和模型顶部为自由界面。分析时按模型试验同样的方案进行加载。 图2. 边坡分析模型 Table 1 Mechanical parameters of soil mode 粘聚力(kPa) 10 摩擦角(˚) 25 密度(kg/m 3 ) 2000 切变模量(Pa) 3.0 × 10 8 体积模量(Pa) 6.67 × 10 8 表1. 土体模型的力学参数 Table 2 Mechanical parameters of bol 弹性模量(N/m) 2 × 10 11 抗拉强度(N) 1.0 × 10 10 横截面积(m 2 ) 7.85 × 10 −5 粘结力(N/m) 100 水泥浆刚度(N/m 2 ) 5 × 10 6 水泥浆外圈周长(m) 1.25 × 10 −3 水泥浆摩擦角(˚) 25 表2. 锚杆的力学参数 Table 3 Mechanical parameters of geogri 弹性模量(N/m) 6 × 10 11 泊松比 0.42 耦合弹簧的粘聚力(N/m) 1.5 × 10 6 耦合弹簧的摩擦角(˚) 27 厚度(mm) 3 表3. 加筋三维网的力学参数 3.2. 计算结果分析 图3为由数值分析获得的边坡最大水平位移发展曲线。与图1对比可知，由于材料参数间存在一定的差异，由数值分析获得的边坡水平最大水平位移值较实测值稍大，但两者的发展规律相同。可见，数值模型符合实际，可用于进一步研究。 图4为各级荷载下边坡的位移变化曲线。由水平位移曲线(图4(a))可知，当荷载较小时，边坡临空面上部向内缩进，而中下部向外臌出；随荷载增大，边坡中上部也开始向外鼓胀变形，边坡最大水平位移始终发生在边坡中部。从竖向位移曲线(图4(b))看，竖向位移随荷载增加而增大，且自坡顶向下逐渐减小。当荷载小于100 kPa时，水平位移和竖向位移增长均较平稳，当荷载大于100 kPa后，位移出现急剧增大现象，当加至120 kPa时边坡达到极限承载力状态。 图5为边坡在坡顶超载110 kPa作用下的水平和竖向应力分布云图(压应力为负，拉应力为正)。分析可知，尽管边坡较陡，坡顶荷载达到了边坡极限承载力，但坡体内并没有出现拉应力，应力的分布与增长仍然比较平缓，没有明显的应力集中区，这主要是由于柔性防护结构有较好的变形适应性，能够随着边坡岩土体的变形逐渐发挥作用，保持边坡处于良好的应力状态。 图3. 边坡的最大水平位移发展曲线 图4. 边坡位移随荷载变化曲线 图5. 边坡应力分布图(110 kPa) 图6为坡顶极限荷载作用下(110 kPa)锚杆的轴力分布图。分析可知，锚杆轴力沿其轴线的分布为中间大两端小的“抛物线”型，且最大值自上向下逐渐减小；但各层锚杆的轴力峰值并未出现在同一位置，这主要是由于锚杆轴力受到潜在滑裂面位置的影响，在潜在滑裂面处岩土体发生剪切滑移而导致锚杆拉力达到最大，因此最底层锚杆轴力峰值会更接近锚杆锚头端。 3.3. 边坡的稳定性影响因素分析 为进一步研究不同条件下边坡采用加筋三维网–锚杆防护下的稳定性，采用FLAC 3D 中内置强度折减法对边坡安全系数进行求解，分析锚杆长度、边坡坡率及土体强度对边坡稳定性的影响。 1) 锚杆长度的影响 取锚杆长度为0.1 m、0.2 m、0.4 m、0.6 m、0.8 m、1.0 m、1.2 m、1.4 m。计算边坡的安全系数，计算结果见图7。可见，边坡安全系数随锚杆长度的增大而增大，当锚杆长度小于0.6 m时，边坡安全系数小于1；当锚杆长度超过1 m后，安全系数增长幅度很小。这表明当锚杆长度达到1 m后继续增加锚杆长度对边坡的稳定性影响不大，即在边坡支护中锚杆存在一个合理的锚杆长度。 图6. 锚杆轴力分布图(110 kPa) 图7. 安全系数随锚杆长度变化曲线 2) 边坡坡率的影响 取边坡坡率分别为1:1.75、1:1.5、1:1.25、1:1、1:0.75 (对应的坡角为：29.76˚、45˚、33.71˚、38.68˚、45˚、53.16˚)，控制锚杆长度为1 m。图8为边坡安全系数随边坡坡率变化曲线。可见，随边坡坡角的增大，边坡安全系数近似直线减小，但在常用坡率下，边坡都处于稳定性状态。 3) 边坡土体强度的影响 再以控制变量法研究边坡土体强度的影响。分别取边坡土体的黏聚力为5 kPa~25 kPa (控制坡率为1:0.75、内摩擦角20˚、锚杆长1 m)、内摩擦角为20˚~40˚ (控制坡率为1:0.75、粘聚力10 kPa、锚杆长1 m)计算边坡安全系数，计算结果见图9和图10。可以看到，边坡安全系数随粘聚力增加而增大(图9)，当粘聚力大于20 kPa时，安全系数变化趋于平缓；随内摩擦角的增大，边坡安全系数逐渐增大，两者间近似为线性关系(图10)。 图8. 安全系数随边坡斜率变化曲线 图9. 安全系数随粘聚力增大发展曲线 图10. 安全系数随土体内摩擦角增大发展曲线
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user: 4. 结论 本文在室内模型试验的基础上，建立了加筋三维网–锚杆防护下的边坡数值模型，通过分级加载，获得了边坡应力应变分布规律，并讨论了锚杆长度、边坡坡率、土体强度指标等对边坡稳定性影响。主要结论如下： 1) 在坡顶超载作用下，加筋三维网–锚杆防护下边坡的坡面水平位移为中部大、上下小的“臌胀”形，坡面竖向位移自坡顶向下逐渐减小。 2) 加筋三维网–锚杆防护结构具有良好的变形适应性，使边坡内保持良好的压应力状态。在坡顶超载作用下，锚杆轴力在轴线方向上呈“抛物线”型分布，锚杆轴力的最大值和所在位置随锚杆布设高度的降低而减少，并逐渐靠近坡面。 3) 边坡安全系数随锚杆长度增加而增大，但达到一定长度时，边坡安全系数增长很小；边坡安全系数随边坡角度增大而减小，随土体强度增加而增大。
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user: 摘 要 一直以来，地震薄层或薄互层解释以振幅极值对应地震资料的1/4波长为准则，称为调谐厚度。本文通过设计多套薄层、薄互层模型并分析正演结果证实，薄层和薄互层的地震调谐厚度是不同的。进一步实验证实“1/4波长”的调谐厚度理论值只适用于地震波垂直入射在单薄层的情况下，薄互层的调谐厚度随着薄互层结构的变化而有不同程度的减小。 关键词 :薄互层，模型正演，调谐振幅 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 “调谐厚度”一直以来被用作薄层地震预测的重要指标。实际上，最初的薄层定义就是以入射子波调谐厚度(λ/4)为标准建立的 [ 1 ] 。相应的，就出现了关于传统薄层分辫率的一系列准则，如：λ/4 (瑞利)、λ/8 (威迪斯)、λ/12 (法尔)等。然而，在模型正演和实际资料应用过程中，关于调谐厚度的判断却往往与理论值存在差异，尤其是面向薄互层模型开展同类研究的时候。张军华等(2004)通过对调谐厚度与速度和子波频率关系的研究，认为实际调谐厚度小于λ/4。王红(2015)则证实薄互层内部结构是影响其地震反射的最主要控因。本文通过设计多套薄互层模型，研究薄互层结构要素对判断调谐厚度的影响。
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user: 2. 薄层与薄互层的调谐厚度对比 设计简单的水平薄互层状模型，其中单层砂体厚度2 m、隔层厚度2 m；砂岩速度2550 m/s、泥岩速度2400 m/s；砂岩层数由8层递减至2层(图1)。给定ricker子波频率为30 Hz，那么对应的地震波长约为： λ = v / f ≈ 82   m 。 图1. 砂泥岩薄互层模型 采用简单的褶积正演方法，获得相应的地震记录，并统计最大振幅属性和均方根振幅属性的结果，如图2所示。两种振幅属性的变化规律一致，并且在4层砂体模型(即总厚度16 m)时达到最大，约等于1/5波长长度。理论上，1/4波长所代表的调谐厚度应该在20 m附近，即5层砂体模型。 为了验证单层与互层在计算调谐厚度方面的差异，基于图1给出的薄互层模型，保持地层速度参数不变，构造同等厚度的薄层模型，如图3所示。 采用30 Hz的标准ricker子波进行褶积法正演，提取其反射振幅，绘制反射振幅与薄层厚度的关系曲线，如图4所示。可以看出，单个薄层的厚度约在1/4波长时，反射振幅达到最大值。由此可见，薄层和薄互层在振幅变化的厚度阈值方面是存在差异的。 图2. 薄互层反射振幅与薄互层厚度的关系 图3. 薄层模型 图4. 薄层反射振幅与薄层厚度的关系 进一步设计模型考察薄互层结构带来的影响。建立8种不同砂泥比的楔形薄互层模型(如图5所示)，每种薄互层总厚度变化范围为0~90 m，围岩为泥岩，其中泥岩速度为2300 m/s，砂岩速度为2550 m/s。 采用主频为30 Hz的标准ricker子波进行褶积法正演，基于正演结果进行振幅分析。总厚度一定的条件下，随着砂泥比的增大，薄互层调谐厚度逐渐增大，最终趋于1/4波长，与薄层结论一致。因此，导致薄互层调谐厚度偏离理论值得主要原因在于其内部结构的变化。
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user: 3. 基于反射率法正演结果的分析 褶积法正演只考虑了垂直入射时地震反射波的特征。事实上，薄互层的反射波和透射波是由在各个薄层中经受不同次数的反射和透射后形成的单波叠加的结果。每个单波之间的时差及其干涉条件取决于薄层厚度、薄层中波的传播速度及入射波的入射角。反射波和透射波的波形和频率成分不仅取决于入射波的波形和频谱，而且与薄层的厚度、速度及入射角有关。与两种厚层介质的分界面不同，薄层对在其中形成的反射波或透射波来说是一个线性滤波器，适合反射频率特性来描述。基于反射率法对薄互层模型数据进行正演考虑层间多次波、转换波的影响，使结果更加接近实际情况 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。 对图6所示模型，同样采用主频为30 Hz的标准ricker子波，进行反射率法正演，得到图7所示结果。 图5. 不同砂泥比的楔形薄互层模型 图6. 薄互层反射振幅随厚度的变化曲线 图7. 薄互层反射率正演波形(砂泥比 = 5) 提取不同砂泥比薄互层的反射振幅及其瞬时频率，得到不同砂泥比情况下，薄互层反射振幅、频率随厚度的变化曲线，如图8所示。 图8. 薄互层反射振幅随厚度的变化曲线 可以看出，随着砂泥比的增大，薄互层反射振幅增强。随着砂泥比的增大，薄互层反射振幅极值对应的薄互层厚度(定义为“极值厚度”)增大，逐渐向单薄层靠近，整体仍接近1/5波长。 固定薄互层总厚度不变，砂泥比为1不变，改变砂泥岩互层数(5层、7层、9层)，模型如图9所示。分析不同互层数情况下，薄互层反射振幅与厚度的变化关系，根据正演结果得到的变化曲线如图10所示。 砂泥比固定不变，不同互层数的薄互层结构，其反射振幅极值对应的厚度变化不大，但仍呈现出随层数增大而增大的趋势。受限于模型采样间隔的限制，关于层数对薄互层调谐厚度的影响只能讨论至此，但试验结果仍表明薄互层结构的互层数变化对调谐厚度是有影响的。 图9. 不同互层数的薄互层结构 图10. 薄互层反射振幅随厚度的变化曲线(互层数不同)
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user: 4. 结论及认识 1. 关于调谐厚度为1/4波长的理论结果，只适用于单薄层的褶积法正演结果中；薄互层的实际调谐厚度小于该理论值。 2. 薄互层结构对调谐厚度有影响，具体表现为：调谐厚度随着薄互层砂泥比的增大而增大，随层数增多而增大。 3. 尽管反射率法更适用于薄互层模型的正演，但实际资料中薄互层的层间反射更复杂，从而影响利用地震振幅属性预测薄互地层厚度的精度。
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user: 摘 要 多孔介质的渗透性能表征了流体在多孔介质内流动的难易程度，对流体在多孔介质内的流动过程具有重要影响。本文回顾了近年来多孔介质渗透性能研究的方法、模型、成果和应用，尤其阐述了近年来的研究热点，分形理论在多孔介质渗透性能研究中的应用进展。研究表明，多孔介质的渗透性能由孔隙率、迂曲度、孔隙半径、分形维数、比表面积以及流体性质等共同决定，并不是某一参数的单值函数，而是由众多参数共同作用的复合函数。分形理论在描述不规则、具有分形特征的多孔介质渗透性能方面发挥了重要作用。 关键词 :多孔介质，渗透性能，孔隙结构，分形理论 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 随着碳素行业的不断发展，多孔介质的应用也越来越广泛，发挥的作用也越来越突出，多孔介质渗透性能方面的理论也有了更加深层次的研究。此外，社会工业的需要以及科学技术的进一步发展也要求着多孔介质渗透性能方面的理论不断完善和拓展。为了计算和模拟的简便，在日常的应用和模拟计算中，我们常把多孔介质看做一个连续的介质，借助经验公式，进一步确定各个函数关系中的物性参数，这必然会得出较大误差的物性参数。一直以来国内外许多学者投入了大量人力和物力研究多孔介质渗透性能参数，多孔介质渗透性能方面的研究，不但有着非常重要的实际工程应用价值，而且有着非常重要的理论研究价值。本文主要通过对多孔介质渗透性能的实验直接测量法、数显技术与无损技术、数值分析等的研究方法、格子模型、孔隙网络模型以及分形分析解模型等渗透性能研究模型以及分形理论在多孔介质中的应用等几个方面对多孔介质渗透性能的研究进展和成果进行综述。
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user: 2. 多孔介质渗透性能的研究方法 多孔介质的结构异常的复杂，具有排列随机、无序的特性，例如孔隙的大小与分布，这导致渗透性能的分形研究与渗透率研究速度非常慢，至今未能寻找到符合实际的方法将其准确表述出来。目前，多孔介质渗透率的研究方法有很多，但本质都是以达西定律为基础，即根据出口一侧的渗透量及所加水力梯度来换算得到渗透系数。现主要运用实验法 [ 1 ] - [ 6 ] 和数值分析 [ 7 ] - [ 12 ] 这两大类常规研究方法估算多孔介质渗透率。其中实验法包括实验直接测量法与借助数显技术与三维重构等技术来计算渗透率等参数。数值分析法主要包含数值分析与半分析法等。 2.1. 实验直接测量 多孔介质渗透率通常包含2种：一种是饱和多孔介质另一种是未饱和多孔介质的渗透率，目前最直接的实验测量的方法分为2种：一种是单向流动渗透率测量另一种是径向流动渗透率测量。而无论采取何种渗透率测量方式多孔介质的渗透率总是在误差范围内保持不变，这也从另一个层面说明渗透率和测量方法无关，而只和多孔介质本身固有的微观结构有关。 依据径向流动测量的方法，可得出径向流动达西方程： v r = − K u d P d r (1) 式中，P、r和v r 分别表示为压力、圆心半径和流动速度。v r 是半径r的函数。 假设流量连续，对式(1)积分，则径向流动测量的方法得到的渗透率关系式如式(2)，该式较好的说明了多孔介质的渗透率还与流体的性质有关。 K = μ Q ln ( r 2 / r 1 ) 2 π h Δ P (2) 式中，r 1 、r 2 、h、∆P、Q、μ、K分别表示为：样品内径、样品外径、样品厚度、内外径压差、流量、动力粘度、渗透率。 实验直接测量的结果一般表示为包含有一个或者多个经验常数的函数表达式。其中经验常数也叫做拟合常数，通常无实际的物理意义，并且由实验的精度和人为确定，缺乏准确性和一致性。比如雷树业 [ 13 ] 等在研究颗粒床层的渗流规律时，在试验中得到了颗粒床层渗透率的经验表达式如式(3)，该式含有三个无实际意义物理参数(也叫经验参数)，且该只适用于 d = 0.1 ~ 0.45   mm ，具有一定的局限性。 K = 1.72 × 10 4 d 1.465 ∅ 4.69 (3) 式中，d和 ∅ 分别表示颗粒直径以及孔隙度。该式中3经验常数依次为：1.72 × 10 4 、1.465、4.69。渗透率与颗粒直径的1.465次方成正比，与孔隙率的4.69次方成正比，说明渗透率由颗粒直径与孔隙率共同决定。 Adler和Thovert [ 14 ] 在研究多孔介质玻璃粒子时，借助数值模拟的方法，总结了实际玻璃粒子的经验关系式： K = 0.117 r e 2 ∅ 4.57 (4) 式中， r e 为玻璃粒子等效半径。该式仅适用于玻璃粒子且 0.4 < ∅ < 0.79 。该式也包含3个经验常数分别为0.117、2与4.57。这些经验常数蕴含的实际物理意义是目前研究的难题还有待进学者们更一步研究。 此外，伴随着工业科学技术的日益完善，数显技术与无损检测技术也日趋成熟，利用技术手段较为真实的测量多孔介质渗透率以研究渗透性能的仪器有：核磁共振成像仪(MRI)和X射线层析成像仪(X-CT)等 [ 15 ] - [ 26 ]。MRI技术研究多孔介质渗透性能的性能要优于X-CT。它是借助傅里叶变换重构等的方法再利用多孔介质材料的弛豫时间与核磁共振信息的不同，进而在计算机上成像。MRI技术可测量材料的孔隙率、孔径和饱和度分布等，还可检测孔隙、流体与材料骨架之间的相互作用。 渗透率-孔隙率的关系也可用经典的KC方程 [ 27 ] 来表示： K = ∅ 3 c ( 1 − ∅ ) 2 S 2 (5) 式中，c和S分别代表Kozeny常数以及比表面积。该式较好的说明了渗透率由孔隙结构参数共同作用且渗透率的大小不是随着某个结构参数简单的递增或递减变化。 通常我们规定迂曲度 τ 为流体流经实际长比直线长，假设考虑弯曲毛细管迂曲度 τ ，则渗透率-孔隙率的KC方程可进一步表示为： K = ∅ 3 k ( 1 − ∅ ) 2 S 2 = ∅ 3 36 k ( 1 − ∅ ) 2 d 2 (6) 式中， k = c τ 2 亦被叫做Kozeny常数，d为球形颗粒的半径。Kaviany [ 28 ] 认为假如 τ = 1.414 时，c的值为2.5，即KC常数大约为5。Carman依据实验数据得出：当k = 5时，KC方程得出的渗透率与实验测得结果具有很好的一致性。但也具有局限性，不同的多孔介质有不同的KC方程。 2.2. 数值分析及半分析方法 借助数值模拟技术来计算模拟多孔材料的渗透率，有LBM法、LG法、有限元法等，在模拟的过程中，研究者们通常假定一个和要模拟的的多孔材料孔隙结构参数相近的理想模型，再选取一个符合实际情况的算法，再借以经验公式、相关曲线图表参数在模拟软件中显示数值模拟结果，模型与符合实际的算法的选取都是该过程中的难点，模型与算法的选取差异，结果也大不相同，并且该结果只适用于该多孔材料且无法将模拟结果和多孔介质的渗透率、孔隙度等结构参数结合。 Adler和Mourzenko [ 29 ] [ 30 ] 两人在研究多孔介质宏观输运特性这个问题时，利用数值上求解合适边界条件的方程问题得到了多孔材料的宏观运输特性，传导性的数值结果用因子F (fraction factor)表示为Archier’s定律三维表达式为式(7)。该式研究探索了多孔介质的宏观传质流动等问题，对多孔介质宏观输运具有一定的推动意义。 F = α ∅ − m (7) 式中， m = 1.27 、 α = 1.64 。相对于不同的多孔介质材料m与 α 的值各不相同，比如熔融颗粒在 0.02 ≤ ∅ ≤ 0.20 时， m = 2.3 ， α = 3.3 ；对于砂石，当 0.05 ≤ ∅ ≤ 0.30 时， m = 1.64 ， α = 0.80 。
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user: 3. 多孔介质渗透性能的研究模型 在油气开采领域，储集层渗透率对储集层评价和开发有着重要影响 [ 31 ]。采用解析法 [ 32 ]、实验法 [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] 和模拟法，学者们构建了许多种渗透率与孔隙结构参数的函数关系式，如式(8)。该式得出多孔介质渗透率主要与孔隙度、孔径大小和分形维数等有关，多孔介质的渗透性能不是某参数的单值函数而是一个较为复杂的复合函数，它由孔隙分形维数、迂曲度、孔隙半径等共同决定。 K e = 2 D T − 2 D f n − 1 n 2 ∅ L 1 − D T ( 1 + 3 n ) D T ( n D T − n D f ) n − 1 ( 2 − D f r max 1 + D T ) ( D T − n D f + 3 n ) ( 1 − ∅ ) [ 1 − ( τ min τ max ) ( D T / n ) − D f ] n − 1 (8) 式中， K e 、D T 、D f 、n、r、 τ 、 λ max 依次分别为等效渗透率、迂曲度分形维数、孔隙面积分形维数、幂律指数、孔隙半径、迂曲度、最大孔隙直径。 现有渗透率模型存在较大差异，且只适用于各向同性、相对均质的多孔介质。然而这些参数在不同程度影响着物理规律的变化。因而，怎样构建适合实际真实情况的多孔介质模型，是目前研究的一个难点。目前只能认真分析这些因素的决定作用，才能构建出符合实际问题的真实模型。 如今发展应用于计算机计算模拟孔隙层次微观渗流较好的2种模型为：格子模型 [ 36 ] 和孔隙网络模型 [ 37 ] [ 38 ]。其中网络模型因为应用广泛，研究的学者也更多。这2种模型在石油化工、水文工程和渗流力学等方面得到了较好的应用。 除过格子模型与孔隙网络模型还有理想模型、统计模型、图像重构模型、分形分析解模型等等，理想模型适用于前期的多孔介质的探究，这个模型与实际的真实情况不太相符，误差较大；统计模型具有与实际的真实孔隙有非常好的自相似性；图像重构模型为最接近真实孔隙结构的一种模型，它的优点是无损、精度高，缺点是价格昂贵；本节重点阐述分形分析解模型的使用。分形分析解渗透模型由于无经验常数，5个参数均为有实际物理意义的参数，是目前较为被大多数学者承认的模型，应用较多，它的渗透率通用关系式如式(9)： K = π 128 L 0 1 − D T A D f 3 + D T − D f λ max 3 + D T (9) 式中， L 0 为分形孔隙或颗粒正方形单元的边长； A = L 0 2 ；渗透率K是多孔介质分形维数(D T 和D f )和材料结构的函数； λ max 为最大孔隙直径。 由于多孔材料的 L 0 和A在实际中比较难计算，因此我们可简化式(9)得到式(10)， K = ( π D f ) ( 1 − D T ) / 2 [ 4 ( 2 − D f ) ] ( 1 + D T ) / 2 128 ( 3 + D T − D f ) ( ∅ 1 − ∅ ) ( 1 + D T ) / 2 λ max 2 (10) 从式(10)中可得出多孔介质渗透率仅是孔隙率、分形维数及最大孔隙半径的函数，这三个参数均匀实际的物理意义，且较好的解决了式(9)中 L 0 和A难计算的问题，可适用于大多数场合。
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user: 4. 分形理论在多孔介质渗透性能中的应用现状 Mandelbrot [ 39 ] 在20世纪70年代提出了分形的思想，随之在20世纪80年代Mandelbrot又创立了分形几何理论，大量研究显示 [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] 不规则复杂的物体或者人工合成的材料就具有分形特征，因此分形几何理论被在能源资源与环境、油气藏地热、地下水利用、材料工程等诸多领域广泛使用，而这些领域都与多孔材料的渗透和微结构相关。因多孔材料微结构较为复杂，它的孔隙与材料形貌、孔径大小与孔隙分布等都呈现不规则性和分形的特点，因而借助传统的理论来研究多孔介质额渗透性能比较麻烦且效果不是很符合实际情况。然而，分形几何给学者研究和解决复杂科学问题提供了新的途径，因而分形理论在国内外研究多孔介质渗透性能方面受到了很好的重视，并取得了巨大的研究进展。 Adler [ 43 ] 在1980年就开始对分形物体的输运机理采用几何逾渗模型进行研究，后来他分析了多孔介质中的渗流输运特性，研究了孔隙度与分形参数等和渗透率的定量关系式，得出了渗透率如式(11)，这为今后的多孔介质渗流输运的研究提供了理论层面的参考。 K = K ( ∅ ， D f ， ⋯ ) (11) Chang和Yortsos是最开始提出将分形理论与多孔介质渗透率结合的学者，为研究裂隙渗流，他们提出裂缝介质的渗透率模型如式(12)： K = ( a V s / G ) m r d f − d E − θ (12) 对于一些多孔纤维织物，如普通纤维织物，双向纤维织物等，Yu等 [ 44 ] 通过分形解析的方法得到了渗透率分析解模型，如图1所示。该模型很好的与实验结果相拟合，验证了此分形解析的方法适合这四类多孔介质。 在我国郁伯铭、陈永平、施明恒等学者为分形理论在多孔介质上的应用做出了重要的阐述 [ 45 ] [ 46 ]。陈永平与施明恒为研究三相渗透率模型，以土壤作做为试验载体，利用分形理论对Taylor公式进行了改善，提出了多孔介质渗透率的表达式，并对提出的多孔介质渗透率表达式进行了检验，得到土壤渗透率的分形模型如式(13)，有效填充与推动了对三相分形多孔介质渗透性能方面的研究。 K = B a b ( F / c ) 2 / d s r − 2 ( d m − d s ) / d s δ 2 + b [ 1 − g ( 1 − c X D f − 1 ) 3 / 2 ] 2 ( 2 + b ) [ g ( 1 − c X D f − 1 ) 3 / 2 ] 2 (13) 式中，X，g，a，b，c，δ，B，d s ，d m ，F，r分别代表尺度、几何因子、比例常数、颗粒粒径分布分形维度数、拟合常数、最大颗粒直径、比例常数、谱维数、孔隙质量分形维数、比例因子、单元边长。
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user: 5. 总结 1) 现有渗透率模型中大都含有无实际意义的参数，或是该渗透率模型只定性而没定量分析多孔介质渗透率与孔隙结构参数之间的函数关系，亦或是该渗透率模型只符合有序规则多孔材料，不符合无序混乱的多孔材料。将分形理论和方法引入渗透率模型研究中将有助于解决传统理论不能解决的问题，并且有助于更深层次理解渗透率模型。 图1. 实验测量、传统分析解以及分形模型的比较 [ 47 ] 2) 多孔材料内部看不见摸不着，实际的多孔介质孔隙结构不规则且比较复杂，模拟实验或模拟的过程中采用各种假设得到的渗透率公式也各不相同，并且采用传统的模型研究多孔介质的渗透性能将会与实际相比误差较大，因此将多孔介质渗透率的研究方法与三维重构、3D打印等技术的结合将是今后的一个热门。 3) 对于两相多孔介质，目前已获得渗透率分形分析解模型，并把分形研究从理论应用转变到实际应用层面，这有助于多孔介质渗透性能的进一步研究。 4) 三相多孔介质的渗透率，主要采用实验与数值模拟的方法研究，而迄今为止未见到采用传统的方法理论得到分析解以及采用分形分析解模型的相关报道，三相多孔介质渗透率的分形分析解将是今后研究渗透的一个方向。
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user: 摘 要 随着我国高等教育的进一步普及，髙校毕业生的逐年增加，大学生的就业形势越来越严峻。就业难已经不仅仅是就业市场需求不足或是劳动力过剩的问题，还有很大一部分原因在于大学生的就业力不强。心理资本的概念是随着积极心理学的兴起而提出的，并逐渐成为人们关注的焦点。心理资本对于人们的心理健康、幸福感、工作绩效等方面的作用已经被很多研究学者所证实。根据吕兆华已有研究，大学生心理资本与就业力呈正相关关系，然而结果是否适应于民族类高校还值得研究。本研究假设民族高校的大学生心理资本因性别、民族、年级的不同而有差异，就业力因性别、民族、年级不同而有差异，心理资本总体与就业力总体有正相关。研究运用张阔编制的《积极心理资本问卷》和何昭红、吕兆华的《大学生就业力自评量表》对民族高校大学生心理资本与就业力的相关性进行了实证研究。本研究发现民族高校大学生的心理资本和就业力处于中上水平。不同性别的民族高校大学生在心理资本总体和其他因子上无显著差异。不同性别的民族高校大学生在自我发展因子上差异显著，而在就业力总体和其他方面无显著差异。汉族和少数民族大学生在心理资本总体和各个因子上差异不显著，在就业力总体和各个因子上的差异也不显著。不同年级的民族高校大学生在心理资本的自我效能因子上差异显著，在就业力的适应能力因子上差异显著。其他方面无差异显著。民族高校大学生心理资本与就业力是正向相关关系，心理资本对就业力具有较强的预测作用。 关键词 :民族高校大学生，心理资本，就业力，相关性 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/