DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 林业投入产出效率测度方法研究 目前，测算生产效率的方式有很多，可将其划分成两种类型：第一，参数法，涵盖C-D生产函数法以及索洛余值法；第二，非参数方法，包括Malmquist指数法和数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis， DEA) [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。在上述方法中，DEA法无需对参数与模型予以预先设置，也无需要先明确各指标之间的可比程度，该类方法适用于多投入多产出领域效率的评估，其优势是能够规避因为函数错误而导致结果错误的问题。以下主要就DEA分析方法及相关研究进行综述。 DEA模型发展的历程：1978年A. Charnes等首先提出DEA方法，提出生产效率计量应以相对效率多投入多产出为基础、客观准确地评价效率。早在1957年便已产生DEA原型，即Farrel在研究英国农业的生产力时候所提及的包络思路。A. Charnes经过多年努力，使非参数方法通过数据包络DEA形式流行于20世纪80年代。因此，有时候也将DEA称之为Farrell 型有效分析法或非参数方法。它在评价多投入多产出效率方面有着不可比拟的优势。 DEA分析的原理：主要是通过保持决策单元(Decision Making Unit， DMU)的输出或者输入不予改变，采取运筹学理论中的线性规划以及保证统计数据的准确性来说较为有效，将各DMU在其生产前沿 1 中投影，对比DMU偏离DEA前沿面程度，对其是否有效加以评估 [ 4 ]。DEA方法是一种相对效率评价，能充分考虑对于DMU而言投入产出中的最优化方案，所以可充分体现评估对象的特征以及信息，对于评价系统的多投入多产出效率有明显的优势。 目前，有几种经典的DEA模型。1978年，Charnes，Cooper和Rhodes提出了第一个重要的DEA模型——C 2 R模型，即规模报酬不变模型。它把单输入、单输出的工程效率推介与普及至多输出与多输入系统的评价相对效率领域，为决策单元中评价相对效率提出行之有效的、具有可操作性的工具。1984年，Banker，Charnes和Cooper提出了不考虑生产可能满足前提的DEA模型——BC 2 模型，即可变规模报酬模型，应用该模型可以评价部门间的相对技术有效性。1985年，Färe和Grosskopf给出了满足“规模报酬非增”的DEA模型——FG模型。1990年，Seirord和Thrall构建DEA中的ST模型，使规模报酬非减的需求得到满足。以上模型即具有代表性的DEA模型，这些模型主要针对经济学领域的规模收益问题的评价，并构成了一个比较完备的评价系统 [ 5 ] [ 6 ]。 除了上述DEA模型以外，还有一些新的DEA模型，它们都是在传统DEA模型的基础上做了不同方向上的改进，例如C²W模型就是对决策单元进行改进后得到的评价模型，而C²WH模型则是对权重改进后得到的评价模型。此外，还有综合DEA模型、发展DEA模型、动态DEA模型以及考虑随机因素的DEA模型等。总之，随着DEA模型的广泛应用，多种派生的和专用的DEA模型相继诞生，成为系统分析的有效工具。目前，国内外可以检索到的有关DEA的学术论文近万篇，主要集中在经济系统评价与分析、人力资源管理、技术创新与技术进步、金融分析、财务管理、银行管理、物流与供应链管理等领域。随着经济和社会的发展，DEA方法必将被不断完善，在未来的经济建设中发挥着更大的作用 [ 7 ]。
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user: 5. 结束语 因此，从上述相关研究可以看出，虽然一些学者对林业生产技术效率和投入产出效率等有一定的研究，但对山东省农户干果类经济林产品的生产效率的研究较少，尤其对不同具体树种的农户干果类经济林产品的生产效率的研究基本没有。本研究根据已有的研究成果，以山东省农户干果类经济林为研究对象，在生态文明建设的大背景下，分析平原林业农户干果类经济林生产经营规模效益以及林地细碎化等的影响，并探讨农户林地生产技术效率和成本效率等，为提高林业生产效率和加强管理等提供参考。
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user: 摘要 粉丝经济作为一种发展迅猛的强大经济力量推动了众多产业的发展，粉丝经济的快速发展为我国旅游业的进一步发展带来了新视野。各类粉丝经济呈现出百花齐放的发展态势，本文通过分析粉丝经济与旅游经济融合发展的现状，重点提出了各种类型的粉丝经济与旅游经济融合发展的路径与方法，以借助粉丝经济的巨大发展潜力，推动粉丝经济与旅游经济的融合发展，打开旅游业发展的新局面。
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user: 1. 研究背景 随着经济和社会的发展，人们的精神文化需求趋向于多元化和个性化，因此产生了关注不同人、事物、话题等的各类群体，称其为“粉丝”。对粉丝的理解一般都指向那些关注对象为明星、名人的群体，实际上，粉丝群体已经延伸到了各个领域和圈层，如文学圈、古风圈、同人圈、萌宠圈、音乐圈、美食圈等。所谓粉丝经济，就是粉丝群体针对被关注对象为了满足个人需求而产生的一系列与关注对象相关的消费行为所产生的经济现象 [ 1 ]。学者张嫱认为粉丝经济是一种新经济模式，这种新兴经济模式以粉丝的情绪资本为核心要素，并把粉丝社区作为增值粉丝情绪资本的营销手段 [ 2 ]，也就是说粉丝经济是以情感性的消费现象为主。在粉丝经济发展的背景下，明星演出圈、同人圈、古风圈、动漫圈等各大圈层的粉丝群体数量都十分庞大，据新浪微博发布的《2019新浪微博明星白皮书》显示，明星的粉丝数突破了192亿人次，同比增长25亿人次，增速保持近15%。粉丝群体规模大，消费能力强劲，据阿里巴巴2017年发布的《明星消费影响力报告》显示，“明星同款”成最热搜索词和销售爆款，销售收入也高达上亿元。而各大圈层，尤其是明星演出圈相关活动的举办对众多行业都具有明显的经济拉动效益，对城市乃至区域的经济增长、形象宣传、游客流量增长、服务能力提升等具有推动作用。 粉丝群体规模庞大，需求差异明显，粉丝经济的发展潜力巨大，可以将其作为旅游业的利基市场进行开发，实现粉丝经济与旅游经济的融合发展，达到互利共赢的效果。因而，在旅游市场开发中应该提高对各大粉丝群体的重视，探索旅游经济与粉丝经济融合发展的可能性，推动旅游经济的进一步发展，完善旅游业的市场结构。
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user: 2. 粉丝经济与旅游经济融合发展的意义 粉丝经济与旅游经济的融合发展为旅游业的进一步发展开拓了新的旅游市场，对旅游业的发展具有深层次的意义。 2.1. 完善旅游市场，丰富旅游产品 各类圈层的粉丝群体向游客身份的转化，无疑是对我国旅游细分市场多方面的完善。针对各类粉丝群体所设计的旅游产品与项目，是旅游业产品设计的进一步细化与丰富，是市场需求差异化、个性化的发展态势下旅游业能动机制的发展契机，是旅游业各项发展的创新与各服务水平的深化，是文旅融合大背景下，发展文旅产业的又一大潜在市场。 2.2. 利用粉丝经济，降低淡季损失 大部分旅游产品、旅游地区都深受旅游淡季的影响，旅游淡季所带来的经济损失及该问题的解决一直困扰着各大旅游企业和文旅行政部门。粉丝经济与旅游经济的融合发展，为旅游淡季问题的解决提供了出路。粉丝经济的首要消费物品并非是旅游产品，为各类粉丝群体所设计的旅游产品的消费时间可以在当地的旅游淡季，从而减少淡季损失，平衡淡旺季收入落差。 2.3. 丰富客源结构，引入新型营销 粉丝经济与旅游经济的融合，可以丰富旅游目的地和活动举办地的客源结构，增加以各类圈层的粉丝群体为主体的游客。粉丝群体规模大、影响力强，粉丝营销因此成为了效果显著的新型营销方式之一，培养粉丝群体忠诚度、发展粉丝经济，是目的地引入这种营销方式的重要手段，是宣传目的地形象、打造区域品牌、提升城市印象的契机。 2.4. 关注利基市场，满足个性需求 从旅游业利基市场的角度看待粉丝群体个性化的需求，利基市场的差异是各大旅游企业、旅游城市打造差异化优势的重要机会。西安利用古风圈打造了“大唐文化”的城市旅游形象、青岛利用音乐圈打造了“青岛凤凰音乐节”的旅游品牌，以各类粉丝群体为主体的利基市场提供了差异化发展的思路，将思路及时付诸实践的企业和城市掌握发展利基市场的先机和进入壁垒。
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user: 3. 粉丝经济与旅游经济融合发展的现状 随着互联网的发展，人们获取信息的速度增快、途径增多，各大圈层的粉丝群体逐渐壮大，粉丝经济也得到了各大产业的关注。而粉丝经济在旅游业没有得到充分的发展和利用，粉丝经济与旅游经济现阶段的融合发展主要体现在旅游六要素的食、住、行、娱这四要素上。据大麦网发布的2017年《中国现场娱乐消费洞察报告》显示，异地参加明星演出活动或其他活动成为流行，参与活动的大部分粉丝群体满足旅游异地性的条件。在异地所发生的行为，不可避免地涉及到食、住、行。 3.1. “食”要素领域的融合发展现状 “食”在旅游行为中指对旅游目的地特色美食所进行的消费，较之于日常的饮食活动，旅游活动中的饮食消费水平较高。鉴于粉丝群体外出的主要动机是参加被关注对象的活动，粉丝经济在“食”要素领域的发展现状与进行外出旅游活动的普通游客差别不大，甚至体现出更低的消费意向。在把握粉丝经济在“食”要素领域与旅游经济的融合发展中，以旅游作为城市主要发展产业的海南省取得了一定的进展。海南省通过主动申请明星演出活动的举办权，不断积累经验，在2019年11月15日至17日举办的“华晨宇火星人演唱会——海口站”中，通过餐厅的免费代金券、华晨宇粉丝名称同名主题活动、演唱会门票充当代金券、各大美食街播放华晨宇作品等方式 [ 3 ]，充分利用了粉丝经济在旅游“食”要素领域的发展。 3.2. “住”要素领域的融合发展现状 据大麦网显示，明星演出活动的举办时间多集中于周六日的傍晚，部分也会在周五的傍晚举行，大型演艺活动、其他圈层的节事活动或纪念活动等会平均持续两天时间，所以，参加活动的粉丝至少会有一晚的时间留宿在活动举办地。酒店周末的房价会略高，有些企业也会借活动举办的时间点有意提高酒店房价来增加收益，而粉丝群体的高消费力，会明显提高目的地酒店的入住率与收益率。所以，粉丝经济对住宿业经济的带动效果，与普通游客无大的差别，住宿时间会略短于普通游客。 3.3. “行”要素领域的融合发展现状 参与活动的粉丝群体大多来自异地，粉丝经济在交通运输业上的渗透主要体现在对火车、高铁、飞机等交通工具的使用上，尤其会使航空公司获得更大的收益。在目的地，粉丝经济的融合主要是对出租车、地铁等公共交通的使用。当上万的人群涌入一个城市并且在相近的时间前往相同的地点，能够为城市交通业带来巨大收益的同时，也是对城市服务能力、应急能力、安保能力等的考验。同样地，海南省在2019年“华晨宇火星人”演唱会的举办期间，通过统一调度市内出租车、延长地铁运行时间等方式，避免了巨大拥挤隐患，为市内交通运输业带来收益，体现出海南省较强的服务能力。与普通游客的出行行为相比，粉丝群体的出行具有明显的集聚性特点。 3.4. “娱”要素领域的融合发展现状 粉丝经济是由于粉丝群体对被关注主体的偏爱而产生的消费行为，所形成的特殊的经济现象。参与明星演出活动的粉丝群体以与明星的现场娱乐体验为主要目的，参与漫展的动漫圈粉丝群体以欣赏COSER为主要目的，参与纪念活动的文学同人圈粉丝群体以与文中主人公的“互动”为主要目的，同样的，其他圈层的粉丝在参加活动时，很少开展以旅游为主的娱乐活动。海南省在2019年“华晨宇火星人”演唱会的举办期间，通过将演唱会门票变为景区门票折扣券的方式，吸引粉丝在海南开展旅游活动，将粉丝经济与旅游经济进行了很好的融合。与普通游客相比，粉丝经济在“娱”要素领域的发展主要体现在活动的门票收入。
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user: 5. 结语 各个圈层的粉丝经济都是我国经济与文化高度发展的产物，是我国民众各类爱好、各种文化百花齐放造就的场面。旅游业是一个国家经济与文化发展到一定程度才能起步的产业，旅游业应该以更加包容、更加开放、更加敏锐的态度去观察、去发现、去体会市场的需求与变化。按保继刚教授在2020广东文化和旅游产业投融资对接会上的发言来说“旅游是共享经济，旅游是一种水到渠成，我们的建设到了一定程度的时候水到渠成的事情，而不是为了旅游而旅游”。各类粉丝经济与旅游经济的融合，是旅游经济与粉丝经济的共享，是“粉丝经济+旅游经济”的发展，旅游活动可以作为主要外出目的的次要安排。粉丝经济与旅游经济的融合发展会为旅游业的发展创造新局面，粉丝经济的朝气能够为旅游市场的完善、旅游产品的创新、游客结构的丰富、旅游经济的增长和旅游业进一步的发展注入新鲜的“血液”。
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user: 摘要 翼型前缘设置旋转圆柱能够有效抑制大攻角下的流动分离，提高翼型升阻比。本文采用在垂直轴风力机叶片前缘加旋转圆柱的流动控制方法，研究此方法对垂直轴风力机气动性能的影响。结果表明：前缘旋转圆柱转速比和圆柱尺寸对翼型升阻特性影响显著，随着转速比和尺寸的增大，翼型上下表面压差逐渐增大，上表面分离区逐渐消失，升阻比得到提升。叶片前缘加旋转圆柱后，风力机的最大净风能利用率相比传统垂直轴风力机有所提升，且尖速比越小，前缘旋转圆柱对风能利用率的提升越显著。
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user: 1. 引言 风能是一种无污染的可再生能源，风力发电已成为风能利用的重要形式之一 [ 1 ] [ 2 ]。根据转动轴方向的不同，风力机可分为垂直轴风力机和水平轴风力机。两者相比，水平轴风力机风能利用效率高，但其必须面朝风向，需要偏航装置和尾翼，且其重型设备都需置于塔架顶端，而垂直轴风力机可以接受各个方向的风，无需偏航装置和尾翼，其重型设备都在地面上，维护更加方便 [ 3 ]。Darrieus垂直轴风力机因其成本低，结构简单，易于维护，噪音低等优点而备受关注 [ 4 ] [ 5 ]。 Modi等 [ 6 ] 在翼型不同位置处加装旋转圆柱，研究其对叶片表面流动分离的影响，结果表明：在翼型前缘加旋转圆柱可以提升升力系数，推迟失速攻角，且转速比越大，升力系数越大。Zhang等 [ 7 ] 对NACA0015翼型前缘加旋转圆柱进行了研究，分析对比圆柱转速比及间隙对翼型气动性能的影响，并设计了一种前缘带旋转圆柱的新翼型。庄月晴等 [ 8 ] 研究了前缘旋转圆柱对S809翼型气动性能的影响，结果表明：顺时针旋转的圆柱可以有效地抑制翼型表面的流动分离，改善翼型的气动性能。Zhuang [ 9 ] 等探究了叶片前缘加旋转圆柱对水平轴风力机气动性能及流动控制特性的影响，结果表明：在大尖速比下，叶片前缘加旋转圆柱风力机的风能利用率系数较原风力机有显著提升。Kazemi [ 10 ] 等设计一个类似跑步机的翼型，翼型表面可以循环运动，其前缘最大厚度与NACA0021翼型最大厚度一致，结果表面：翼型表面的循环运动速度影响着翼型的气动性能，随着循环速度的增加，翼型升力系数不断增大，升阻比在一定循环速度下达到最大。Lou [ 11 ] 等通过实验和数值模拟探究了在NACA4418翼型表面加旋转圆柱，结果表明：在NACA4418翼型分离点附近加旋转圆柱能有效改善翼型气动性能。翼型前缘设置旋转圆柱能够有效地抑制翼型表面的流动分离，但将前缘旋转圆柱应用于垂直轴风力机，分析其对风力机流场及动态气动性能的研究较少。 本文在NACA0015翼型的基础上，对其前缘加装三种不同直径的圆柱得到三种新的翼型，采用数值模拟方法分析对比在不同转速比下三种翼型的气动性能。选取气动性能最佳的翼型，将其应用于Darrieus直叶片垂直轴风力机，研究前缘圆柱不同转速比对使用该翼型的垂直轴风力机气动性能的影响，分析对比该翼型垂直轴风力机与NACA0015翼型垂直轴风力机的流场及风能利用率。
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user: 2. 参数定义与计算方法 2.1. 参数定义 定义圆柱表面线速度与来流风速的比值为转速比i，对于单个翼型绕流研究，定义圆柱顺时针旋转时为正，逆时针旋转时为负，其表达式为： i = U r U ∞ (1) 式中： U r ——圆柱表面线速度，m/s， U ∞ ——来流风速，m/s。 实度是叶片数量和弦长的乘积与风轮直径的比值，其表达式为： δ = N c 2 R (2) 式中：N——叶片数，c——叶片弦长，m，R——垂直轴风力机的旋转半径，m。 风能利用率表征风力机从来流风能中吸收能量的大小程度，尖速比 λ 、转矩系数 C m 和风能利用率 C p 的表达式为： λ = R ω U ∞ (3) C m = M 1 2 ρ A R U ∞ 2 (4) C p = P 1 2 ρ A U ∞ 3 (5) 式中：ω——垂直轴风力机转子的旋转角速度，rad/s，M——垂直轴风力机叶片所受转矩，N × m，ρ——空气的密度，kg/m 3 ，A——垂直轴风力机扫风面积，m 2 ，P——垂直轴风力机输出功率，W。 定义垂直轴风力机叶片前缘旋转圆柱转速比 i θ ，定义圆柱与风力机旋转方向相同时为正，反之则为负，其表达式为： i θ = i max sin ( θ ) (6) 式中： i max ——周期内圆柱最大转速比， θ ——风力机相位角，˚。 由于圆柱在流场中的转动形式为角速度随垂直轴风力机相位角变化而变化的变转速运动，因此圆柱转动会消耗能量。 当圆柱在加速转动过程中时，圆柱受到外界的正功，故外界消耗功率P 1 与圆柱受到外界输入功率P cyl 相等，此时，P 1 的表达式为： P 1 = P c y l = M c y l ω c y l (7) 当圆柱在减速转动过程中时，圆柱受到外界的负功，故外界消耗功率P 1 与圆柱受到外界输入功率P cyl 相反，此时，P 1 的表达式为： P 1 = − P c y l = − M c y l ω c y l (8) 由于在变转速运动中，圆柱总是在消耗能量，故将式(7)及(8)整合后，整个旋转过程P 1 的表达式可表示为： P 1 = | P c y l | = | M c y l ω c y l | (9) 定义旋转圆柱能量消耗系数 C j 及净风能利用率 C p j ，其表达式为： C j = P 1 − P 2 1 2 ρ A U ∞ 3 (10) C p j = C p − C j (11) 式中： P 1 ——外界消耗功率，W， P 2 ——旋转圆柱绕其圆心轴转动时所受到的气动力输入功率，W， P c y l ——圆柱转动受到外界输入功率，W， M c y l ——圆柱自转转矩，N × m， ω c y l ——圆柱旋转角速度，rad/s。 2.2. 网格划分及计算设置 2.2.1. 翼型绕流网格划分 分别在NACA0015翼型前缘10%、20%及30%弦长处加圆柱，其直径与圆心所在位置翼型厚度相等，切除前缘，保留尾缘，等比放大调整翼型弦长至原翼型弦长，定义翼型名称为C01、C02及C03，如图1所示。圆柱表面与翼型表面间隙在0.15%倍弦长至0.25%倍弦长间较为合适 [ 12 ]，本文间隙设为0.2%倍弦长。图2为计算域示意图，翼型弦长为0.42 m，来流风速为10 m/s，入口距翼型前缘30倍弦长，出口距翼型尾缘30倍弦长，边界条件设为速度入口、压力出口，整个计算域采用结构网格填充。图3为近翼型表面网格及圆柱与翼型间的网格示意图，设置y+约为1，翼型及圆柱表面为无滑移壁面。 图1. C01、C02和C03示意图 图2. 计算域示意图 图3. 网格示意图 2.2.2. 垂直轴风力机网格划分 垂直轴风力机的轴向截面示意图如图4所示，叶片个数为3，叶片弦长为0.2 m。Castelli等 [ 13 ] 认为为了避免阻塞效应，流域必须足够大，故本文流域入口及上下边界距风力机旋转中心的距离取40倍旋转直径，出口距旋转中心的距离取60倍旋转直径。边界条件为速度入口，压力出口，上下边界为对称边界，翼型及圆柱为无滑移壁面。垂直轴风力机旋转域网格如图5所示，设置y+约为1，由非结构网格填充，翼型表面由49层结构网格构成。 图4. 垂直轴风力机轴向截面示意图 图5. 垂直轴风力机旋转域网格示意图 2.2.3. 数值模拟计算设置 Gosselin等 [ 14 ] 对比分析了S-A模型、Transition SST模型和k-ω SST模型对垂直轴风力机数值模拟结果的影响，结果发现k-ω SST模型较为合适，故本文计算选用k-ω SST两方程湍流模型，采用基于压力求解器的SIMPLE求解算法，二阶精度计算。
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user: 4. 结论 本文采用数值模拟的方法研究了NACA0015翼型前缘加三种不同直径的旋转圆柱后新翼型的升阻特性及垂直轴风力机叶片前缘旋转圆柱对风力机气动性能影响，得到以下结论： 1) 随着前缘旋转圆柱转速比增加，翼型失速攻角推迟，升力系数提高，阻力系数降低，升阻比提高。在大攻角下，达到一定转速比后，升力系数及升阻比高于原翼型，阻力系数低于原翼型。此外，当转速比达到1后，随着前缘圆柱尺寸的增大，翼型升阻比在大攻角下显著提升。 2) 在不考虑旋转圆柱耗能的情况下，C03翼型垂直轴风力机最大风能利用率随前缘圆柱转速比的增大而不断提高，最高风能利用率所对应的尖速比不断减小。尖速比越低，前缘旋转圆柱对风能利用率提升越大。在各个尖速比下，均存在一个最佳转速比，使得风能利用率得到最大提升。 3) 在考虑旋转圆柱耗能的情况下，将前缘旋转圆柱应用于旋转半径33米的垂直轴风力机。当前缘圆柱转速比为i 3.2 时，C03翼型垂直轴风力机净风能利用率在2.35尖速比时达到最大，相对NACA0015翼型垂直轴风力机最大风能利用率增大约2%，且C03翼型垂直轴风力机风能利用率达到0.3以上的尖速比范围更大。
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user: 摘要 应用数值模拟的方法对旋转式三角形管相变蓄热器蓄热性能进行研究，并进行了相变区域的场协同分析。研究结果表明，和非旋转模型相比，旋转模型可显著提升相变蓄热器蓄热效果，缩短蓄热时间，蓄热效率总体可提高80%左右。但转速并非愈高愈好，从节能和场协同性角度综合考虑，不宜过高提升转速，本文计算参数下3 rad/s为最佳转速。
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user: 1. 引言 相变储热技术利用相变材料(Phase change material， PCM)的特性来存储/释放热量，具有设备设计简单，储热密度高，储热温度相对恒定等优点。但是由于相变材料的热导率低，为了减小换热器尺寸，必须引入相变蓄热器的优化技术。目前开展的许多相关的研究工作，主要可以分为以下两个方面：1) 针对相变材料进行优化，如加入石墨等制成复合相变材料以提高热导率；2) 针对相变蓄热器的结构进行优化，如加装肋片或采用多种熔化温度的相变材料进行分腔填充等。 在传热领域，换热器管壁形状对换热效率和换热机理的影响已有少量的研究者进行了报导。如吴孟丽等 [ 1 ] 提出一种新型双螺旋梯形槽管的异型管设计，以满足对高黏度除冰液的快速加热需求。王伟洁等 [ 2 ] 模拟计算了5种换热管管型(圆管、扁管、椭圆管、滴形管和蛋形管)的降膜蒸发器的管外液膜厚度，发现蛋形管成膜效果最好。王腾 [ 3 ] 研究了类梯形管在相同断面周长下的最佳长宽比。闫登强等 [ 4 ] 研究了热管换热器中三角形、方形、圆形及混排组合的换热性能，发现三角形热管的综合传热系数最高。Shahsavar等 [ 5 ] 从能量效率和(火用)效率的角度，对三种截面为圆形、三角形和矩形的蛇形管对光伏/热(pv/t)单元特性的影响进行了实验评估，并与传统光伏系统进行了比较。但在相变蓄热器的蓄热强化领域，异型管的应用还少见报导。Rabienataj Darzi等 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 采用数值模拟的方法分别研究了相变材料在水平环形结构中、两椭圆柱之间、倾斜的椭圆环的熔化和凝固过程。 二十一世纪伊始，过增元等 [ 9 ] 从能量方程的角度出发，重新审视了热量输运的物理机制，将对流换热等效为有内热源的导热，认为对流换热的强度不仅取决于流体的物性，同样取决于温度场与速度场的协同性。减小流体温度梯度矢量与速度矢量之间的夹角可以更为有效的强化换热，这一原理被称之为场协同理论。如孟继安等 [ 10 ] 在场协同原理的指导下设计了多纵向涡传热强化技术的换热器，换热强化好，阻力小。何雅玲等 [ 11 ] 的数值计算结果证明了在交变流动下的换热，场协同理论具有指导强化换热的意义。Chen等 [ 12 ] 通过研究两个平行板之间的多孔介质中的强制对流换热，最大的场协同角对应于对流阻力最高的位置。Zhai等 [ 13 ] 研究了三种微通道的热传递协同性和熵产，发现扇形腔微通道的协同性更好。 近年来，赵明等 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 分别从管束式储能单元几何设计、多相变材料分腔填充、加装分形肋片以及基于拓扑优化方法设计的肋片等角度进行了蓄热单元的结构优化。本文将异型管设计引入相变蓄热器的结构优化中，在场协同理论指导下，加入外部功源进行强化换热，研究蓄热器整体旋转对三角形双套管蓄热器蓄热性能的影响，并从对流强度和速度场与温度场的协同性方面分析了优化的原则和机理。
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user: 2. 物理模型 如图1所示，物理模型为等边三角形的双套管蓄热单元，该模型参照文献模型 [ 17 ] 给出，文献中的模型内管为传统圆管，内部半径R in 为20 mm，外部半径R out 为40 mm；三角形管模型设计为与文献模型内管二维横截面面积相等，即等质量流量，则等腰三角形边长定为53.87 mm，外圆直径为80 mm。该模型同时采用外置动力源，使蓄热器整体延顺时针方向保持恒定的转速ω进行整体旋转。 图1. 物理模型
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user: 3. 数学模型 3.1. 数学描述 本文研究模型中计算区域的旋转，因此我们需要建立如下速度关系式： v = v r + u r (1) 其中牵引速度 u r 表达为： u r = ω × r (2) 上式中 v ：绝对速度， v r ：相对速度， u r ：牵引速度，ω：旋转角速度。 由于管道沿轴向的温度几乎是恒定的，而直管在出口和弯管处的影响可以忽略，因此可将物理模型简化为二维传热问题，考虑到相变材料融化中的自然对流影响，必须同时建立连续性方程、动量方程和能量方程，其中材料相变的能量方程采用焓法模型建立，引入热焓，不考虑内部热源，将焓和温度作为待求参数。并作出以下假设： 1) 相变材料相变过程中的自然对流采用层流模型，为低速非稳态不可压流动过程； 2) 相变材料和管壁材料为均质和各向同性； 3) 不考虑粘性耗散。 基于上述分析和假定的控制方程描述如下： 1) 连续性方程： ∇ ⋅ v = 0 (3) 2) 动量方程： ∂ v ∂ t + v ⋅ ∇ v = 1 ρ ( − ∇ P + μ ∇ 2 v + ρ β g ( T − T r e f ) ) + S g (4) 3) 能量方程： ∂ H ∂ t + ∇ ( v H ) = ∇ ( λ ρ C p ∇ H ) (5) 其中潜热焓值为： Δ h = β ⋅ Γ p (6) 显热焓值为： h = h r e f + ∫ T r e f T C p d T (7) 相变材料的总焓为： H = h + Δ h (8) 上式中： v 为液态材料流体速度、t为时间、μ为动力粘度、ρ为材料密度、P为压力、T为相变材料温度、T ref 为参考温度、 g 为重力加速度、 S g 为源项、λ为相变材料导热系数、h ref 为参考焓值、C p 是相变材料比热容、Γ p 为PCM相变潜热。β为液相分数，其定义如下所示： { T < T s                               β = 0 T > T l                               β = 1 T s < T < T l             β = T − T s T l − T s (9) 其中T s ：固态临界温度，T l ：液态临界温度，部分相变材料为同一数值。 S g ：源项，其定义如下： S g = ( 1 − β ) 2 β 3 + ε A m u s h v p (10) 其中A mush ：模糊区常数，一般取值在10 4 ~10 7 之间，取值愈高，相变材料凝固时速度回落的愈快，容易引起解的波动和发散，本文取值为10 5 ；ε取值为0.0001，该值的意义在于提供一个小数，防止分母为0，计算溢出。 边界条件的取值如下：内部边界条件T w = 363.15 K，相变材料初始温度T init = 293.15 K，外边界为绝热边界条件。 3.2. 物性条件 1) 相变材料相变过程中采用层流模型，为低速非稳态不可压流动过程； 2) 相变材料和管壁材料为均质和各向同性； 3) 不考虑粘性耗散，密度采用Boussinesq假设，物性参数如表1： Table 1 Physical property parameter tabl 名称 RT50 Steel 固体密度(kg∙m −3 ) 880 8030 液体密度(kg∙m −3 ) 760 定压比热容(J∙kg −1 ∙K −1 ) 2000 502.5 相变潜热(J∙kg −1 ) 168，000 相变温度(K) 318 导热率(W∙m −1 ∙K −1 ) 0.2 16.27 动力粘度(kg∙m −1 ∙s −1 ) 0.005302 热膨胀系数(1∙K −1 ) 0.0006 表1. 物性参数表
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user: 4. 数值计算方法及模型验证 4.1. 数值计算方法 本文采用ANSYS Fluent中的“焓法–多孔模型”处理材料相变过程。该模型中的“多孔”本质上就是处理动量方程中的固相–液相–及固液界面的统一性问题。方程(4)中的源项 S g 就是体现“多孔”内涵的参数，即将相变界面模糊的“两相区”视为多孔性等于液体区域的多孔介质区域，并设孔隙率与液相分数相等。此外，采用滑移网格技术处理计算区域内壁面的旋转和网格问题。速度与压力求解方法采用非稳态隐式的SIMPLEC算法，压力项采用PRESTO方法离散，对流项采用QUICK格式离散，能量为一阶迎风格式。 4.2. 网格考核与时间步长考核 模型整体采用结构化网格，沿径向采用1.3向内增长速率，对内壁面边界网格进行加密。网格考核结果如图2所示。由图可知，在蓄热过程中，随着网格数目的增加，液相分数相差很小，最大计算误差分别为0.73%，考虑经济性，选用网格数目为24，480。 在网格数为24，480情况下，通过对比时间步长0.05 s、0.1 s和0.2 s时液相分数的变化情况，研究其对数值模拟结果的影响，时间步长考核结果如下图3所示。蓄热过程中时间步长影响很小，液相分数最大误差分别为0.56%。选择0.1 s作为时间步长进行后续计算。 4.3. 模型有效性验证 利用文献 [ 17 ] 所提供的实验数据进行模型有效性考核。通过监测模型加热面上方5 mm处的温度和文献实验数据进行对比，结果如图4所示，最大数据误差为4.5%。因此模拟数据和实验数据吻合较好，模型验证正确。 图2. 不同网格数目下液相分数 图3. 不同时间步长下液相分数 图4. 模型有效性验证
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user: 5. 结果与讨论 5.1. 不同转速下蓄热过程模拟 转速为0时的数值模拟结果如图5所示。由图可知，可以将0转速模型蓄热过程分为三个阶段，阶段一：相变材料在加热壁面处率先融化，生成液相PCM流体薄层，液相区域沿径向增大。阶段二：由于浮升力作用，液态的PCM向蓄热器上部聚集，此时自然对流十分强烈，整体温度从上到下递减。在PCM上部完全融化以后，液相区域从两侧向下扩散。阶段三：模型上部蓄热融化充分进行，自然对流较为充 图5. 0 rad/s模型蓄热过程模拟结果。(a) 液相图；(b) 温度场图；(c) 流场图 分，由于相变材料导热率偏低，在自然对流进一步减小的情况下，热量难以扩散，相变区域下部液化速度减慢。综上，转速为0 rad/s时，由于自然对流的影响，融化过程中流场分布极为不均匀，导致上半部融化完后下半部才开始融化，因此考虑通过输入外部动力源使蓄热单元旋转的方式强化对流效应，使蓄热器上下融化更加均匀、快捷。 为了研究不同转速对蓄热过程的影响，将转速分别设定为2 rad/s，3 rad/s，4 rad/s，和5 rad/s。 图6、图7和图8展示了不同转速下的液相图，温度场图和流场图。以2rad/s为例，蓄热过程可以分为两个阶段。阶段1：由液相图(以图6为例)知，当蓄热器开始以恒定速度整体旋转时，内壁面附近的PCM材料率先融化，并随着旋转加强了换热，三角形内管与其外接圆之间区域(旋转区)的PCM材料快速全部融化，且其融化区域的温度场较为均匀。阶段2：旋转区之外的圆环区域逐步开始融化，因为该区域为有限尺寸的圆环，此时的换热形式主要通过导热作用逐步将固态PCM逐层融化剥离。 为了进一步分析转速对蓄热过程的影响，引入无量纲量F o 数，其定义如下： F o = α ⋅ τ D 2 (11) 其中α：热扩散系数，等于λ/(ρ·c p )；τ：计算所用时间；D：当量直径。 图6. 不同转速液相图 图7. 不同转速温度图 图8. 不同转速速度图 对于PCM区域对流换热引入平均努赛尔数 N u ¯ ，定义如下： N u ¯ = h ¯ ⋅ D k (12) 其中 h ¯ 为PCM材料液相流体的平均对流传热系数。 根据数值计算的结果，由图9可知，在约300 s之前，转速越高的模型液相分数较大，但模型之间差别不大。在此之后，3rad/s的液化速率迅速增加，最先融化。由图10可得，0 rad/s在3051 s完全融化，2 rad/s、3 rad/s、4 rad/s、5 rad/s的完全融化时间分别为512 s、487 s、522 s、525 s。相比于非旋转模型，旋转极大地提升了融化效率(平均提升80%左右)。从图11中可以看出，转速越快，平均温度的升温速率就越大。由图12可知，旋转模型在蓄热初期的平均对流强度明显高于0 rad/s，且对流强度的减弱速度也相对较慢，不同转速之间的对流强度之间差别不大。蓄热过程中对流强度持续减小，最后保持稳定，在旋转模型最外层PCM全部融化时，液态PCM的平均速度会有小幅度的上升，在图12中表现为Nu数的小波峰，因此融化速率也会有小幅度的提高，在图9中表现出完全融化前的液相分数急剧上升。在蓄热器优化方案的设计上，既要增加蓄热器强制对流，又要考虑经济性，转速的选择并非愈高愈好，在本文的计算参数下，转速在3 rad/s左右为最佳。 图9. 不同转速液相分数图 图10. 0 rad/s与旋转模型液相分数图 图11. 不同转速平均温度图 图12. 不同转速Nu对比图 5.2. 不同转速下的场协同分析 为了更进一步深入分析转速对蓄热过程的影响，引入场协同理论进行换热分析，场协同角的定义如下： β = arccos ( U ¯ ⋅ ∇ T ¯ | U ¯ | | ∇ T ¯ | ) (13) 其中β：温度梯度矢量与速度矢量之间的夹角。夹角越小，对流与换热的协同性越好。 图13中展示了不同转速下场协同角的分布。可以从图中看出，随着换热的进行，从里向外的场协同角有所降低，在远离内管的地方，场协同角减小幅度较大，使得温度场和速度场产生很好的协同性。随着转速的提升，场协同角的均匀性越来越好，尤其在蓄热的后期阶段，转速高的场协同角明显低于转速低的场协同角。将模型一分为二的看，在内管三角形及其外接圆所包裹的区域中，转速的提升对场协同角的影响并不大，在外接圆与外壁面之间的区域，转速越大，场协同角越小。从整体来看，场协同角的范围集中在0˚~20˚和160˚~180˚，说明旋转使对流和温度场产生了很好的协同性。 图13. 不同转速下场协同角分布 图14. 不同转速平均场协同角 为了研究分析蓄热过程中流动与换热协同性，统计蓄热过程中相变材料区域的平均场协同角，如图14所示。如图，场协同角的变化可以大致分为两个阶段，在换热初期，场协同角迅速增大，稳定在某个值上下波动，随着换热的进一步进行，场协同角有减小的趋势，直到PCM完全融化。3 rad/s模型的平均场协同角明显低于其他三个模型，平均场协同角越小的模型融化速率越快，符合场协同原理，5 rad/s平均场协同角相对最大，融化最慢。
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user: 6. 结论 本章通过数值模拟的方法研究了整体旋转式三角形管相变蓄热器的蓄热性能并进行了场协同分析，得出如下结论： 1) 整体旋转式相变蓄热器比相同结构的非旋转式蓄热器可以显著提升蓄热效果，缩短蓄热时间约80%。 2) 提升转速有利于提高相变区域的对流强度和协同性，但转速并非愈高愈好，应选择合理转速，本文的计算参数下，3 rad/s的协同性最好，为最佳转速。
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user: 摘要 舰船消防管网在战斗中发生战损后，如果不能及时隔离受损区域将会导致消防管网失压，因此及时找到受损位置并迅速隔离受损区域对于提高舰船消防管网生命力乃至保证舰船生命力都具有十分重要的作用。为了实现消防管网受损监测诊断，本文通过改进舰船消防管网水力计算方法，建立受损监测诊断模型，并采用SCEM-UA算法来求解该模型，并用实例验证了本文所提诊断模型的可行性和有效性。
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user: 1. 引言 舰船消防管网对于保障舰船安全、不沉行等具有十分重要的作用，一旦消防管网发生战损，不仅难以保障舰船消防安全，爆管对于舰船装备安全将带来巨大的安全风险，尤其在战时情况下，管网受损失压不仅难以保障正常的消防功能，还可能带来舱室进水蔓延造成舰船倾斜，对舰船安全构成严重威胁，因此，舰船消防管网发生受损事故后的发现、隔离、恢复对于提高舰船生命力具有非常重要的实际意义。为了减少由于战损导致的消防管网影响区域，可以通过管网探测、定位漏损点并通过关闭阀门来隔离受损区域，还可以通过在消防管网中安装一些调压阀，通过调低阀门开度降低受损区域的供水压力从而减小漏损程度 [ 1 ]。 近年来，国内外大量专家学者对管网漏损管理问题开展了大量研究。Nicolini M.等 [ 2 ] 提出了一种用于管网流量计和减压阀优化配置模型，该模型分别采用了遗传算法和穷举搜索来实现，并且将论文成果用于一个真实案例中，印证了所提方法的可行性。陶涛等 [ 3 ] 利用一个新的优化算法布谷鸟算法，建立管网调压阀优化模型，确定调压阀的数量、最优安装位置以及最优操作方式，并在算例管网中与遗传算法进行对比测试，验证了方法的可行性。Mohammad M. [ 4 ] 通过研究减压阀的配置最优模型来减少城市供水管网的漏损情况，并将用实际城市管网验证了所提方法的有效性。Zoran S. [ 5 ] 等建立了城市管网漏损探测的逆模型，并以改进遗传算法来求解该模型，相比传统遗传算法，具有计算精度更高、收敛效果更好、计算速度更快的优点。 本文建立了基于压力的舰船消防管网的水力分析模型，并以此为基础建立管网受损监测诊断模型，然后采用SCEM-UA算法来求解该受损监测诊断模型，实现舰船消防管网在线受损监测诊断。
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user: 2. 舰船消防管网水力分析模型 舰船消防管网在稳定工况下，管网中各节点满足下列连续方程： ∑ j Q i j = Q D i + Q L i (1) H i − H j = K i j Q i j n (2) 式中， Q i j 为连接节点i和节点j的管段流量， Q D i 为节点i的用水量， Q L i 为节点i的漏损量， H i 为节点i的水压， K i j 为管段ij的摩阻系数，n为流量指数(海森–威廉公式取为1.85)。 节点i的用水量 Q D i 计算公式如下： Q D i = { Q D e m a n d i                                                                               当 H i > P i _ s e r 时 Q D e m a n d i ( P i − P i _ min P i − P i _ s e r ) 0.5             当 P i _ min ≤ H i ≤ 0                                                                                                       当 H i < P i _ min 时 P i _ s e r 时 (3) 式中， Q D e m a n d i 为节点i正常用水量， P i _ s e r 为节点i能满足正常用水量的最小节点水压值， P i _ min 为节点i的临界水压值，水压在 [ P i _ min ， P i _ s e r ] 区间时节点i的用水量与水压成指数关系，而水压低于 P i _ min 时该值节点i出水量为0。 对于节点i漏损量的计算，本文采用基于水压驱动流量的计算方法，也就是说节点i漏损量 Q L i 与该节点i的水压成指数关系： Q L i = { K i ( H i − Z i ) β       当 H i > Z i 时 0                                                           当 H i ≤ Z i 时 (4) 式中， K i = C d ， i A i ⋅ ( 2 g ) β ， C d ， i 为局部损失系数， A i 为受损处的破口面积，g为重力加速度， Z i 为节点高程， β 为漏损指数，通常取值在0.5到2.8之间 [ 6 ]，这需要根据管网系统的具体情况具体分析。
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user: 3. SCEM-UA算法的基本原理 1992年Duan等提出了用于求解非线性优化问题的SCE-UA全局优化算法。该方法综合了下山单纯形法、受控随机搜索理论、系统进化论、竞争性进化论等的特点，目的是在参数可行域中寻找最优参数值。SCE-UA方法首先在参数可行域内确定一个随机样本，然后利用下山单纯形法进行种群进化，使其趋于更优的参数可行域并逐步剔除具有低后验概率值的区域。SCE-UA算法通常能够找到模型参数空间中的全局最优点，但是该算法比较依赖于初始点的选取 [ 7 ]，如果没有选取到合适的初始点集，则会导致算法陷入局部最优解，且该算法在拟合效果上相比其他优化算法优势并不明显。SCEM-UA算法在SCE-UA的基础上，根据马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)理论，采用MH法(Metropolis-Hastings)取代SCE-UA算法中的下山单纯形法，以此估算可能性最大的参数集和后验概率密度分布函数，从而避免算法陷入局部最优解中。与MH算法相比，SCEM-UA的优点主要表现在两个方面：1) 该算法能同时得到模型最优解和后验概率密度函数；2) 为了使算法收敛，SCEUA需要先验概率密度分布函数，而SCEM-UA不需要先验概率密度分布函数。但是SCEM-UA算法计算复杂度要高于MH算法。 SCEM-UA算法的基本步骤如下 [ 8 ]： 1) 设定种群大小s和复合体个数q。对于待求参数的模型，s代表该种群随机抽取参数集的个数，每个参数集包括3个待求参数对应的值。q代表该种群被划分的复合体个数，每个复合体包含 m ( m = s / q ) 个参数集； 2) 计算该种群中每个参数集的后验分布密度。 3) 将s个参数集按其后验密度值从大到小排序，并将其存入数组D中。 4) 将D分为q个复合体 C K ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ) ，每个复合体对应1条Markov链 S K ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ) 每个复合体 C K 包含 m ( m = s / q ) 个参数集。 5) 将每个复合体 C K ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ) 中具有最大后验密度值的点作为 Markov链 S K ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ) 的起始点，利用SEM算法进行进化。 6) 将进化后的q个复合体 C K ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ) 合并为D，并将进化后的新一代种群按后验密度值从大到小排序。 7) 检验是否满足Gelman-Rubin收敛准则。如果满足Gelman-Rubin收敛准则，或者达到最大进化次数，停止；否则，返回(4)。 使用Matlab编写SCEM-UA算法程序，然后调用Epanet计算相应的水力模型可以很方便的实现消防管网受损监测诊断功能，相应计算流程如图1所示。 图1. 舰船消防管网受损监测诊断流程图
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user: 4. 算例仿真 为了验证本文所提模型的计算效果，利用如图所示的管网模型来仿真验证，本文采用如图2所示的管网模型。 图2. 消防管网的结构及其基本参数 管网物理模型如图2所示，受损位置模拟三种单受损点情况，三种情况下的受损点分别分布位于节点2、节点5和节点6上，受损时模拟其局部受损系数 C d ， i = 0.68   L / ( s ⋅ m 0.5 ) ，压力监测点分别部署在节点3、节点4和节点7上。对于SCEM-UA算法，设置复合体个数q为7，种群大小s为350，最大进化次数为800，通过Matlab编写SCEM-UA程序来求解该管网的受损监测诊断模型。为对比本文算法的计算效果，本文采用遗传算法、并行遗传算法与SCEM-UA算法求解结果进行对比，遗传算法的最大遗传代数都取为800，并行遗传算法种群数量取为14个。计算结果如表1所示。 Table 1 System resulting data of standard experimen 可能的受损位置 实际受损数据 模型求解结果 遗传算法求解结果 并行遗传算法 SCEM-UA算法 受损位置发生在节点2时 A2 0.68 0.69 0.70 0.66 A5 0 0.08 0.05 0.02 A6 0 0.11 0.09 0.03 受损位置发生在节点5时 A2 0 0.06 0.02 0.04 A5 0.68 0.63 0.65 0.65 A6 0 0.13 0.14 0.07 受损位置发生在节点6时 A2 0 0.04 0.04 0.03 A5 0 0.05 0.01 0.02 A6 0.68 0.65 0.71 0.69 表1. 标准试验系统结果数据 上述表格分别使用了基本遗传算法、并行遗传算法和SCEM-UA算法来求解管网受损监测诊断模型获得的结果，由计算结果可知，SCEM-UA算法能够用于求解消防管网监测诊断模型中，且其计算结果相比遗传算法更优，因为其在非受损节点的局部损失系数要比受损节点的局部受损系数小得多，区分效果更好。
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user: 5. 结束语 舰船消防管网发生战损后及时可靠的受损区域管理对于提高舰船生命力具有非常重要的作用，本文根据舰船消防管网的特点，分析其水力，并建立了消防管网受损监测诊断模型，提出使用SCEM-UA算法来求解该受损诊断模型，通过使用Matlab编写算法编码，调用Epanet计算管网水力情况，求解出最接近受损情况的管网局部受损系数分布情况，从而实现了舰船消防管网受损监测诊断的目的。通过仿真结果可以看到，通过SCEM-UA求解该模型具有收敛速度快、受损诊断结果准等优点，具有较高的实用价值。下一步考虑将本文所提算法用于大型供水管网中，实现其快速受损监测诊断。
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user: 摘要 在睡眠领域慢性失眠和阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome， OSAHS)是最常见的两大类疾病，近年来研究发现慢性失眠和OSAHS相互作用影响，可引起更严重的睡眠结构紊乱、焦虑抑郁症状、认知功能下降和躯体化症状的发生，严重者会导致心脑血管疾病甚至猝死的发生，因此对慢性失眠共病OSAHS的及时筛查和诊治尤为必要，但由于两者的共病关系对治疗方案的选择成为了新的挑战，本综述对慢性失眠共病OSAHS的流行病学特点、共病影响机制、临床特征表现和治疗方案选择等方面进行阐述。
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user: 1. 引言 随着睡眠医学领域研究的不断发展，我们对睡眠障碍疾病的研究愈加深入，睡眠问题也不断被公众所重视，在睡眠障碍疾病中慢性失眠和是最常见的两大类疾病。失眠是指在合适的入睡时间和入睡环境中频繁存在难以入睡和(或)睡眠维持困难和(或)夜间醒后难以再次入睡等睡眠质量差导致一系列日间功能受损的症状，典型的患者可以出现劳累感、情绪障碍及认知功能水平下降，甚至引发心悸、胸闷、消化功能紊乱等一系列躯体化症状。失眠可分为短期失眠、慢性失眠和其他因素性失眠，其中慢性失眠定义为同时存在睡眠结构紊乱和日间功能障碍症状，每周至少发作3次且持续时间至少3月，而无法用不恰当的睡眠时间、地点和其他类型睡眠障碍所解释的一种睡眠障碍疾病 [ 1 ]。最新的流行病学调查显示慢性失眠的发病率为15%~24% [ 2 ]。而OSAHS是以睡眠过程中出现反复发作的上呼吸道全部或部分阻塞(呼吸暂停或低通气)为主要机制，以反复阻塞导致睡眠唤醒甚至破碎、打鼾及日间过度思睡为特征性表现，据报道全世界OSAHS的发病率为7%~10% [ 3 ]。 1973年Guilleminault第一次报道了慢性失眠共病OSAHS的病例并提出失眠共病OSAHS (co-occurring insomnia/obstructive sleep apnea， CIO)的新概念 [ 4 ]，起初人们仅仅认为是失眠继发于OSAHS，但研究发现OSAHS治疗明显好转后仍然存在失眠症状 [ 5 ]，由此人们认为两者共病是一种特殊的睡眠障碍类型，慢性失眠和OSAHS相互独立又互相影响，近年来有关两者共患病率、影响机制、临床表现及治疗预后的研究愈加广泛。
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user: 2. 慢性失眠共病OSAHS的流行病学研究 2001年Krakow首次提出了共病患者约占OSAHS患者总人数的50% [ 6 ]，而随着睡眠医学的不断发展，我们对慢性失眠和OSAHS的诊断和评估方法更加先进和全面，Ong的研究报道OSAHS患者中共病人群的占比为22%到54.9%，而与此同时慢性失眠患者中共病人群的占比为29%到67% [ 7 ]。而最新的流行病学报道来自于Zhang的研究，在综合了37项研究的流行病学调查显示，OSAHS患者中共病失眠的占比为38%，而根据OSAHS的界定标准不同，以AHI ≥ 5界定时失眠患者中共病OSAHS的占比为35%，以AHI大于等于15界定时失眠患者中共病OSAHS的占比为29% [ 8 ]，同时在一些军事人员、创伤患者等特殊人群的调查中发现慢性失眠共病OSAHS的发病率更高 [ 9 ]。由此我们认为慢性失眠共病OSAHS在慢性失眠和OSAHS人群中发病率很高，因此对共病患者的筛查和诊断显得尤为必要。
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user: 3. 慢性失眠共病OSAHS的影响机制 慢性失眠和OSAHS作为睡眠障碍疾病中最为常见的两大类疾病，尽管人们认为同时发生在一人身上可能是巧合，但越来越多的研究显示，两者的共病关系并非巧合而且具备双向的影响作用机制。OSAHS的存在会引起和加重失眠症状，增加觉醒次数 [ 10 ]。另一方面慢性失眠的存在也会引起和加重OSAHS的病情 [ 11 ]。OSAHS患者反复的微觉醒和低氧血症的心理生理调节过程可能促进了失眠的发生发展，而反过来失眠可能通过某些机制改变患者上呼吸道肌肉张力而引起OSAHS的加重，下面我们对近年来的两者相互影响作用机制进行阐述和探讨。 3.1. 失眠引发OSAHS的机制分析 3.1.1. 睡眠减少引发颏舌肌功能障碍 Leiter的一项研究对比了11名男性在睡眠剥夺前、睡眠剥夺一夜及恢复睡眠后三种情境下的颏舌肌肌电分析，结果显示睡眠剥夺下颏舌肌的活动明显减少，约有60%肌肉功能受损 [ 12 ]，考虑原因可能是失眠患者体内对上呼吸道运动神经元起兴奋作用的5羟色胺神经递质水平下降 [ 13 ]，从而揭示了失眠通过颏舌肌活动的影响导致OSAHS的病生理过程。 3.1.2. 失眠降低唤醒阈值 研究认为呼吸唤醒阈值的降低在OSAHS的发病机制中具有一定作用，约20%的呼吸暂停事件不引起皮层兴奋睡眠唤醒，也有20%的睡眠暂停可自行重新开放气道恢复气流通畅，而持续不必要的睡眠唤醒会通过血气紊乱、阻碍慢波睡眠发展进程从而引起或加重OSAHS的发生 [ 14 ]，已有证据表明唤醒本身也会促进气道再次塌陷的发生，失眠过程便降低了睡眠中的低唤醒阈值引起患者对呼吸事件的过早觉醒促进OSAHS病程的发生和发展 [ 15 ]。 3.1.3. 慢波睡眠减少 研究发现OSAHS患者在慢波睡眠中AHI指数明显下降，OSAHS程度得到明显改善 [ 16 ]，然而失眠患者的睡眠结构紊乱，导致慢波睡眠明显减少，从而使呼吸暂停或低通气事件发生更频繁，从而加重OSAHS病情。 3.2. OSAHS引发失眠的机制分析 3.2.1. 气道反复塌陷导致的生理性高度觉醒状态 OSAHS患者在睡眠过程中表现为咽部塌陷、呼吸暂停及长时间的低血氧，并在睡眠唤醒后终止随后进入下一个睡眠周期，患者在睡眠过程中反复经历此过程，从而导致生理性的高度觉醒状态，表现为静息心率增加、体温增加及基础耗氧量的增加，自主神经功能明显失调，从而引发失眠症状 [ 17 ]。 3.2.2. 夜尿增多 一项对社区有明显夜尿症状的老年人调查研究显示，66.7%确诊为OSAHS，且夜尿的严重程度与AHI呈正相关，探究原因为OSAHS患者低血氧状态引起胸腔压力的剧烈变化，从而增加左室后负荷，心房牵张释放心房利钠肽，导致肾素–血管紧张素–醛固酮系统的抑制作用，引起肾脏损伤，导致肾小管重吸收障碍，表现为夜间的排尿频率和尿量增加 [ 18 ]，起夜次数增多从而引起睡眠中断导致失眠的发生。 3.3. 共同作用机制分析 下丘脑–垂体–肾上腺轴(hypothalamic pituitary adrenal， HPA轴)的过度激活：HPA轴控制皮质醇的分泌具有生物节律性，以满足人体的正常规律生理活动，HPA轴是人体内应激反应的重要神经内分泌介质，同时受多种因素的影响。研究发现OSAHS患者低氧导致过度的频繁觉醒可引起HPA轴的过度激活刺激皮质醇的过度分泌通过增强交感神经活性从而引起失眠症状。另一方面慢性失眠患者的生理性高度觉醒状态也刺激HPA轴的过度激活，兴奋交感神经张力增加，导致频繁觉醒睡眠碎片化加重OSAHS病程，因此目前普遍研究认为HPA轴的过度激活是慢性失眠和OSAHS相互作用的主要影响机制。同时研究也发现HPA轴的过度激活可以引发情绪障碍及认知障碍 [ 19 ]。
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user: 4. 慢性失眠共病OSAHS的临床表现 慢性失眠共病OSAHS作为一种特殊类型的睡眠障碍，研究认为其临床表现并不仅仅是失眠和OSAHS临床特点的简单叠加，单纯OSAHS患者表现为明显的日间嗜睡 [ 20 ]，但研究发现两者共病患者日间功能受损症状较单纯失眠或OSAHS患者明显增加，且多表现为高度疲惫感，但主观困倦感低，因此常不表现为明显的日间嗜睡 [ 21 ]。Chung研究发现睡眠维持困难和早醒是OSAHS患者中最常见的失眠类型 [ 22 ]，而一项对慢性失眠共病OSAHS的大型流行病学研究发现，有59%患者主诉睡眠维持困难，28%主诉为早醒，16%患者主诉入睡困难 [ 23 ]。 由于失眠和OSAHS的相互作用和影响，其对睡眠、情绪和认知等方面表现为更严重的损害。Krakow的研究最早提出共病患者比单纯失眠或OSAHS患者更容易出现情绪障碍、认知下降及明显的躯体化症状 [ 6 ]。Gooneratne的研究也发现对比于健康人群或仅存在单一睡眠障碍(失眠或OSAHS)的患者，共病患者在日间的情绪方面、认知功能方面明显存在更严重的损害 [ 24 ]。Smith研究发现慢性失眠共病OSAHS患者比单纯失眠或OSAHS患者表现为更严重的抑郁、焦虑情绪 [ 25 ]。 随着多导睡眠监测不断应用，对慢性失眠共病OSAHS的客观睡眠结构也有了更全面的研究。Li对860名门诊就诊的慢性失眠患者进行的PSG筛查显示有30%存在共病症状，其睡眠结构研究显示N1期睡眠和唤醒指数随OSAHS的严重程度呈线性上升趋势，N3及REM睡眠随严重程度呈下降趋势，首次揭示了大样本慢性失眠患者数据中共病的筛查率及睡眠结构在共病不同程度OSAHS患者中的明显特征性变化 [ 26 ]。一项对比了单纯慢性失眠患者和单纯OSAHS患者各80例及合并两种疾病的患者50例的PSG研究显示：共病患者对于比单纯失眠患者睡眠效率明显减少，但觉醒次数、AHI指数及低氧程度不及单纯OSAHS患者严重，且多表现为睡眠维持困难 [ 27 ]。最新的一项研究发现共病组相比于单纯失眠及OSAHS组表现为实际总体睡眠时间、N3睡眠时间减少和频繁觉醒，主观睡眠质量下降和日间嗜睡程度增加，但低氧严重程度不如OSAHS组，夜间平均心率高于失眠组 [ 28 ]。目前关于慢性失眠共病OSAHS的睡眠结构研究多集中于与单纯失眠及OSAHS人群的对比，缺乏从健康对照人群对正常睡眠结构的横向对比和参照，且对睡眠效率、睡眠各分期、AHI及低氧程度等各指标与睡眠量表、情绪及认知量表的相关性研究甚少，值得我们进一步探索发现。