DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. DHA与抑郁症 抑郁症是一种常见的心境障碍，可由各种原因引起，以显著而持久的心境低落为主要临床特征，心境低落与其处境不相称。严重者可出现自杀念头和行为。据世界卫生组织统计，抑郁症成为全球第四大疾病，预计2020年可能成为仅次于冠心病的大二大疾病 [ 19 ] 。目前，抑郁症的病因尚不明确，有两大假说，神经递质学说和神经回路学说。下丘脑–垂体–肾上腺轴功能紊乱和皮质–纹状体–丘脑–皮质回路出现信息传导不畅，最终导致神经退化、海马神经功能减退，而损害认知功能。 全球大约有10%重度抑郁的患者 [ 38 ] [ 39 ] ，根据第五版国际精神疾病的诊断和统计分析得出，重度抑郁表现为丧失兴趣、自卑、睡眠功能紊乱、食欲减退或、精力不能集中或者不能思考，这些症状会一直持续，变得越来越重，甚至会出现自杀倾向 [ 19 ] [ 37 ] 。据流行病学调查研究显示，大约20，000多篇报道证实多摄入多不饱和脂肪酸能够减轻抑郁的发生、改善抑郁症状 [ 40 ] [ 41 ] 。每天摄入1 g的DHA能够提高汉密顿抑郁量表的评分。
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user: 7. 结论 DHA大量存在于人脑细胞中，占大脑脂肪酸的25%~33%，占细胞膜脂肪的50%，它与胆碱、磷脂等构成大脑皮层皮质神经细胞膜，是脑细胞储存和处理信息的重要物质结构。DHA具有神经保护作用，能够稳定和修复神经细胞膜、增加细胞膜的流动性；营养修复神经细胞和突触小泡、增加神经细胞突触的可塑性。目前研究认为，DHA这种不饱和脂肪酸是神经系统细胞生长及维持的一种主要元素，是大脑和视网膜的重要构成成分，是对人体非常重要的多不饱和脂肪酸，尤其对婴幼儿及孕妇，是早产儿智力和视力发育关键因子。目前，DHA的开发利用己受到世界各国的关注和重视。DHA能够预防和改善精神疾病和神经退行性病变。特别是为阿尔茨海默病的预防和治疗提供了新的方向。综上所述，我们可以考虑选择DHA作为一种保健品。
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user: 摘 要 短期电力负荷的精准预报是电力能源管理系统(EMS)合理安排生产调度计划、实现节能、经济运行的前提条件和重要保障。本文针对电力负荷波动特征具有不同时间尺度的周期相似性，根据前一天同一时刻、前一周同一时刻负荷和最近24小时平均负荷历史数据、融合气象数据以及工作日、节假日时间事件信息，采用梯度提升算法建立多信息融合的短期电力负荷极限梯度提升(XGBoost)模型，提前一天预测24点电力负荷变化趋势。通过某地区电网日负荷24点曲线预报的实验结果，表明所构建的电力负荷XGBoost预报模型相比随机森林、贝叶斯和KNN方法在计算速度和预测精度方面具有优势。 关键词 :短期负荷预测，预测精度，XGBoost，预测因子 Copyright © 2017 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 负荷预测是根据电力系统的运行特性、自然条件等诸多影响因素，基于电力负荷的过去和现在运行状况，推测未来某特定时刻数值 [ 1 ] 。精准的电力负荷预报是电力能源管理系统(EMS)合理安排生产调度计划、实现节能、经济运行的前提条件和重要保障。电力负荷预报要求预测值与实际负荷的偏差必须小于电网AGC (Automatic Generation Control)调节容量。由于目前电网AGC调节容量一般较小，对电力负荷预测模型精度提出了更高的要求，因此建立高性能实时电力负荷预报模型一直是学术界和工业界研究的热点 [ 2 ] 。 国内外许多学者对此进行了大量、深入的研究，提出了许多有效算法。传统的短期负荷预测方法 [ 2 ] 有回归分析法 [ 3 ] [ 4 ] 、时间序列法、卡尔曼滤波、外推法、指数平滑法、灰色预测法。随着机器学习理论的发展，人工神经网络 [ 5 ] 、支持向量机 [ 6 ] 、相关向量机等方法越来越广泛的用于负荷预测并取得令人满意的效果 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。文献 [ 10 ] 将局部加权线性回归预测算法和云计算Mapreduce模型相结合建立了基于云计算的局部加权线性回归模型进行海量数据的短期负荷预测。文献 [ 11 ] 提出了一种主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合的电力负荷预测方法。文献 [ 12 ] 针对AR无法接纳多源数据与BP神经网络算法结果受相似日影响大等弊端，提出一种优势互补的AR-ANN算法。由于电网规模不断扩大，负荷类型日趋多样化，数据数量和类型也在快速增加，上述方法在处理大量数据时有局限性，复杂的计算又使其运行时间显得较长。 XGBoost (Extreme Gradient Boosting) [ 13 ] 是一种通过一组弱分类器的迭代计算以实现准确分类效果的集成学习框架。XGBoost能够自动利用CPU的多线程并行计算，在算法的实现上又增加了正则项，极大地提高了模型运算效率，而且也使模型的泛化能力得到提升，在分布式应用上也有明显优势。相比于传统GBDT (Gradient Boost Decision Tree)，XGBoost算法上使用了Taylor二阶信息，实现上采用了并行/多核计算方式，训练收敛更快速、准确率更高 [ 14 ] 。目前，在店铺销售预测 [ 15 ] 、事件分类 [ 16 ] 和客户行为预测 [ 17 ] 等方面，XGBoost已经得到广泛应用。 本文采用计算速度快、效果好的XGBoost算法构建电力负荷预测模型，预测因子包括干球温度、露点温度、时刻(小时)、星期几、是否为工作日、前一周同一时刻负荷、前一天同一时刻负荷、前24小时平均负荷，预报输出是未来一天24点电网负荷变化趋势。以某地区电力负荷预报为研究对象进行了实验验证，实验结果验证了本文所提方法的有效性。
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user: 2. 极限梯度提升模型原理 XGBoost是一个设计高效、灵活并且可移植的最优分布式决策梯度提升库，通过一组弱分类器的迭代计算实现准确的分类效果。它实现了梯度提升框架下的机器学习算法。基分类器是分类和回归树(CART)。通常一个基模型很难保障预测精度，常见的解决思路是采用树的集成模型，把多个树的预测综合在一起。假设有 个树，树集成模型为 (1) 其中 是函数空间 里面的一个函数，而 是包含所有回归树的函数空间。树集成模型参数包括每棵树的结构以及叶的得分，可以简单地使用函数 作为参数， 。目标函数包含损失函数和正则化项 (2) 其中，损失函数为平方误差 ，正则化项 包括 和 正则。优化目标函数实际上是求解CART树的结构和叶分数，立即训练所有的树是不容易的，这要比传统的优化问题困难得多。文献 [ 18 ] 提出采用梯度方式，加法策略，即固定已经学到的树，保留原来的模型不变，一次添加一个新的树到模型中。一般假设模型预报初始化 ，每次添加一个新的函数(树)，迭代计算第 轮模型输出预报值 。 (3) 其中， 表示第 轮的模型预测， 表示保留前面 轮的模型预测， 表示加入一个新的函数。在实验中通常用式(4) (4) 来计算 。其中， 表示步长或者收缩，这意味着我们不会在每个步骤中进行完全优化预留未来几轮的机会，有助于防止过度拟合。模型预报式(3)代入目标函数(2)式中，得到 (5) 根据Taylor二阶展式，简化目标函数中损失函数，重新定义目标函数： (6) 其中， ， ， 为常数。移除常数项后，最终的目标函数只依赖于每个样本点在误差函数上的一阶 和二阶导数 。 (7) 假设 为决策树，叶结点数目为 ，每个叶结点权重为 。决策树的学习过程，就是从根结点到叶结点细化的过程，树可以拆分成树结构部分 和叶权重部分 。结构函数 把输入样本x映射到叶结点 中，而 给定了叶权重。 (8) 其中 表示叶子向量， 表示树的结构。正则项表示决策树的复杂度，复杂度定义为叶结点总数和叶节点权值平方和函数。 (9) 其中， 表示 的 模平方， 表示叶结点总数。将式(8)和(9)代入目标函数(7)中，目标函数为 (10) 其中， 被定义为每个叶子上面样本集合 。定义 ， ，从而 假设树的结构 固定，对 求偏导，得到叶结点最优权重和最优的目标值 (11) (12) 表示树的结构分数， 越小，表示树的结构越好。对于当前的结点，采用贪心法进行子树的划分。每次尝试对已有叶结点加入一个分割点，枚举可行的分割点，选择目标函数最小、增益最大的划分。增益如式(13) (13) 其中， 、 分别表示左边树、右边树的增益之和。
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user: 3. 实验结果和讨论 3.1. 电网负荷数据描述 电力系统负荷预报是电网系统建设、调度的重要依据，准确的电网负荷预报既能增强电力系统运行的安全性，又能改善电力系统运行的经济型。本文以电力系统负荷预报为应用研究背景，选取某市的历史小时负荷和温度观测数据 [ 19 ] ，又根据历史负荷数据构造了前一周同一时刻负荷、前一天同一时刻负荷、 前24小时平均负荷三个属性，即(1) ：前一周同一时刻负荷；(2) ：前一天同一时刻负荷；(3) ：前24小时平 均负荷。其中 表示第 天第 小时负荷( 表示日期， 表示小时)。完成属性构造以后，以干球温度、露点温度、一天中的小时、星期、是否为节假日、前一周同一时刻负荷、前一天同一时刻负荷、前24小时平均负荷作为输入变量，详见表1，以第二天24点负荷作为输出，建立负荷预测模型。为了构建电网 Table 1 Description of power load dat 序号 输入变量 单位 均值 标准差 说明 １ 干球温度 ºC 50.04 18.66 ２ 露点温度 ºC 38.47 19.84 ３ 时间 h 温度和负荷变量的采样时间序列 标记为1到24的整数 ４ 星期 day 标记为1到7的整数 ５ 是否为节假日 逻辑变量，如果该日期是节假日 标记为1，否则为0 ６ 前一周同一时刻负荷 MWh 15272.60 3010.66 7 前一天同一时刻负荷 MWh 15270.29 3008.21 8 前24小时平均负荷 MWh 15264.90 1775.04 表1. 电网负荷数据描述 负荷预测模型，共收集某地区电网负荷数据(2004~2008年)样本43847条，选取其中35063条数据(2004~2007年)作为训练样本数据建立负荷预测模型。剩余8784条负荷数据(2008年)作为测试样本来检验所建模型性能。 3.2. 实验环境设置 电网负荷预报实验硬件平台为2.59 GHz的Intel core i7处理器，8G内存，64 bit Win10操作系统平台。模型实验编程语言为python2.7，需要安装一些数学分析和建模、机器学习库，如Numpy、Pandas、Matplotlib、XGBoost、Sklearn。本文数据分析和机器学习主要采用XGBoost工具，该软件包能够自动利用CPU的多线程并行计算，提升计算速度，同时引进模型复杂度控制和后期的剪枝处理改良算法准确度。 3.3. 电网负荷预测模型构建 本文使用XGBoost工具包进行建模，首先加载电网负荷数据集。XGBoost的参数可以分为三种类型：通用参数(General Parameters)、booster参数以及学习目标参数(Task Parameters)。本文的电网负荷预报问题属于回归问题，构建的XGBoost模型目标函数参数选取“count:poisson”，即泊松回归的负对数似然，利用程序内置的交叉验证函数，划分20%为验证集，80%为训练集，计算每次迭代的误差值确定最佳的num-round。通过交叉验证优化参数以后，最终确定模型的booster参数为：树的最大深度(max-depth)为6，迭代次数(num-round)为150，收缩步长(eta)为0.3。 3.4. 实验结果和讨论 本文采用XGBoost算法、随机森林算法、贝叶斯算法和KNN算法预测了某市2008年1月1日到2008年12月31日连续一年的负荷，结果如图1所示。 好的预报模型，模型误差自相关函数曲线近似为一个白噪声序列。图2给出了不同建模方法得到的模型误差自相关函数曲线。为了进一步对比不同模型预测精度，将电网负荷的实际值与模型预测值分别作为横、纵坐标，画出四种方法预测值与实际值散点图，并求出各个散点图回归线的斜率，结果如图3所示。图2和图3实验结果均表明相比随机森林、贝叶斯和KNN方法，XGBoost负荷预报模型性能最好。XGBoost、随机森林、贝叶斯以及KNN这几种建模方法得到的负荷预测值散点更加集中地分布在对角线 图1. 不同建模方法下负荷预测效果对比 附近，且回归线的斜率接近于1，这进一步表明这四种模型得到的负荷值都比较接近于实际值。为了更好地描述不同算法模型的预测性能，采用平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分误差(MAPE)四种评价指标作为各种方法预测效果判断的根据，即 (14) (15) (16) (17) 图2. 不同模型估计误差自相关函数 图3. 不同建模方法的估计值与实际值散点图 式中， 表示第i个实际值， 表示第i个预测值， 表示第i个实际值与预测值的绝对误差。 图4给出的是四种算法模型预测结果的误差分布图。表2给出了四种模型下负荷预报误差和模型的训练时间结果。分析以上结果可见： 1) XGBoost模型和随机森林模型得到的电网负荷的预测值相比其他两种方法能够更好地拟合真实值的变化趋势，且能保证较高的精度，具有更好的预测性能。XGBoost和随机森林均采用集成学习框架， 图4. 不同模型预测误差分布 Table 2 Comparison of load forecasting error and model training time under different model 模型名称 MAE MSE RMSE MAPE 模型训练时间(s) XGBoost 269.26 139，297.13 373.22 1.78% 3.03 随机森林 284.95 163，891.05 404.83 1.87% 16.96 贝叶斯 610.71 762，969.99 873.48 4.03% 1.57 KNN 1050.93 2，107，060.63 1451.57 6.67% 0.08 表2. 不同模型下负荷预报误差和模型训练时间比较 将弱分类器增强成强分类器。XGBoost在迭代优化过程中使用了目标函数的二阶泰勒展开近似，以最快的速度收敛到全局最优，因此XGBoost精度更高。 2) XGBoost和随机森林模型下得到的误差自相关函数曲线更加接近于白噪声序列。预测效果较理想。 3) 在预报误差方面XGBoost模型表现的最好，平均百分误差(MAPE)只有1.78%，随机森林方法达到了1.87%，贝叶斯和KNN算法误差较大。 4) 在模型的训练时间方面，KNN模型表现的最好，只用了0.08秒，随机森林耗时长。XGBoost原生语言为C/C++，在进行节点的分裂时，支持各个特征多线程进行增益计算，因此算法计算速度更快。 综合来看，基于XGBoost模型的电力负荷预测结果在预测精度和计算时间综合指标方面优于其他方法。
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user: 4. 结论 电力负荷预测是电力系统经济调度中的一项重要工作。本文以电力系统负荷预测为应用研究背景，采用XGBoost集成学习框架，利用其并行运算速度快、精度高、灵活性强、鲁棒性好的特点，构建了干球温度、露点温度、一天中的小时、星期、是否为节假日、前一周同一时刻负荷、前一天同一时刻负荷、前24小时平均负荷因子为输入未来一天24点电力负荷为输出的电网负荷预测模型。实验研究结果表明，该负荷预测模型预测结果能很好拟合实际负荷数据，平均百分误差在2%以下。相较于贝叶斯、KNN和随机森林方法，XGBoost负荷预测模型具有预测精度高，模型训练时间短等优势，可在一定程度上满足电网系统对电力负荷短期预报的工程需要，中长期电力负荷预报将在后续研究中逐步解决。
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user: 摘 要 本文根据影响动车选线的基本因素，应用层次分析法和模糊决策理论，对三种动车选线方案进行综合评判。选取了效益、便捷和安全环保3个方面的9个主要影响因素建立模糊综合评判的指标体系，运用层次分析法确定了各因素的权重。运用模糊决策理论确定了动车选线的最优方案。 关键词 :模糊决策，层次分析法，动车线路，方案评估 Copyright © 2017 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 动车以城市间旅客运输为主要服务对象。选线设计以快速、方便、安全、舒适及减少环境干扰为主要思路，应采用的原则包括：尽量通过重要政治经济据点、考虑重大地质因素、充分利用既有客站、采用较高的技术标准、注意环保等 [ 1 ] 。本文通过层次分析法，把复杂问题中的各因素划分成相关联的有序层次，使之条理化、有序化，确定了影响动车选线的基本因素的权重。由于模糊综合评判能够较好的处理大量不确定性、模糊性、随机性因素问题，本文通过模糊综合评判对动车线路选择进行客观的决策。
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user: 2. 层次分析法确定权重 2.1. 建立层次结构图 对两地之间的三种动车线路方案进行优选。从成本、线路经过的城市分布、线路周围自然环境的主要指标进行分析。 动车选线应遵循效益原则，线路状况尽量短、顺、直，减少工程投资，降低运营养护维修费用。轨道材料包括材料的性价比和对当地情况的适应。 动车选线还应遵循方便舒适原则，距离市中心的距离决定是否乘车便利，吸引客流的重要因素，但是动车行车密度高、速度快，其振动和噪音污染对沿线居民影响较大，选线时应尽量远离大的居民居住区、学校和大型公共设施等。与航空线的距离应根据其发展趋势和在该地区经济社会发展中的地位以及客流条件决定是否经由。 此外，动车选线要遵循安全和环保原则，选择地质水文条件好和地基较稳定的位置，必须充分保证行车安全，不能遗留任何安全隐患。动车选线需要注意沿线自然保护区和文物对线路的影响。根据以上分析，建立因素集合 ，以及层次结构模型如图1所示。 图1. 线路选择方案评价层次结构图 2.2. 构造判断矩阵 判断矩阵表示针对上一层某元素，本层次有关元素之间的相对重要性。若 层元素 与下层元素 有关系，构造的判断矩阵采用重要性系数形式如上表，其中 表示对于 而言， 对 的相对重要性，通常取1、2、…、9及其倒数。含义为：取1表示 和 一样重要；取3表示 比 重要一点；取5表示 比 重要；取7表示 比 重要得多；取9表示 比 极端重要；取2、4、6、8表示重要性介于两相邻判断的中值，则有 ， ， [ 2 ] [ 3 ] 。 判断矩阵，见表1~4。 2.3. 一致性检验 由于一些因素的层次单排序的一致性指标为 ，平均随机一致性指标为 ，判断矩阵随机一致性比例为 。当 时，判断矩阵有完全一致性。对1~9阶矩阵， 分别为：0.00，0.00， 0.58，0.90，1.12，1.24，1.32，1.41，1.45。当 时，判断矩阵具有满意一致性。 层次总排序一致性指标为 ， 与 为对应 层次中判断矩阵的一致性指标。随机一致性指标为 ， 与 为对应 层次中判断矩阵随机一致性指标。当 时，判断矩阵 具有满意一致性 [ 2 ] [ 3 ] 。
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user: 3. 模糊综合评判进行优选 根据表5，因素权重 。建立 的评语集合 ，并相的记分为 。对各因素进行单因素评价：专家评分得到评价矩阵 ，如表6。 Table 1 judgment matri 指标 1 1/3 1/5 0.1095 3 1 1/2 0.3090 5 2 1 0.5816 表1. 判断矩阵 Table 2 judgment matri 指标 1 1/2 1/4 0.1265 2 1 1/5 0.1865 4 5 1 0.6870 表2. 判断矩阵 Table 3 judgment matri 指标 1 1/5 1/3 0.1095 5 1 2 0.5816 3 1/2 1 0.3090 表3. 判断矩阵 Table 4 judgment matri 指标 1 2 3 0.5396 1/2 1 2 0.2970 1/3 1/2 1 0.1634 表4. 判断矩阵 Table 5 Level total sorting resul 0.1095 0.3090 0.5816 总排序 指 标 0.1265 0.0139 0.1865 0.0204 0.6870 0.0752 0.1095 0.0338 0.5816 0.1797 0.3090 0.0955 0.5396 0.3138 0.2970 0.1727 0.1634 0.0950 表5. 层次总排序计算结果 Table 6 Expert scoring metho 评价 方案一( ) 方案二( ) 方案三( ) 指标 很好 较好 一般 较差 很好 较好 一般 较差 很好 较好 一般 较差 0 0.2 0.2 0.6 0.7 0.2 0.1 0 0.7 0.2 0.1 0 0.5 0.3 0.2 0 0.6 0.2 0.1 0.1 0.5 0.3 0.2 0 0.1 0.1 0.3 0.5 0.1 0.2 0.5 0.2 0 0.1 0.6 0.3 0.7 0.2 0.1 0 0 0.2 0.2 0.6 0.3 0.4 0.3 0 0.8 0 0.1 0.1 0.1 0.2 0.4 0.3 0.1 0.1 0.6 0.2 0.6 0.1 0 0.3 0.1 0.2 0.1 0.6 0.1 0.2 0.3 0.4 0.7 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.5 0.2 0 0.9 0.1 0 0 0.6 0.1 0.1 0.2 0.4 0.4 0.1 0.1 0.7 0.3 0 0 0.4 0.3 0.3 0 0.6 0.3 0.1 0 表6. 专家评分法 对 做评判 ，以 为行向量，评分集 为列向量进行乘法复合，得方案总分值如下： ， ， ， 综上可知，三种动车线路优先选择顺序为：方案1，方案3和方案2。方案1远优越于其他两种方案。
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user: 4. 结论 本文选取了两地之间的三种动车线路方案进行优选。综合效益、便捷、安全环保因素建立了线路优选的影响因素指标体系。根据模糊数学及层次分析法的基本原理，建立动车选线的模糊综合评判模型，采用层次分析法确定各层次间的判断矩阵及相关影响因素的权重，并全部通过了一致性检验。建立了动车选线的模糊综合评判模型，并对三种动车线路方案进行了优选，得出方案集的综合评判向量，从而确定方案1为动车最优线路方案。
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user: 摘 要 本论文利用羧酸类配体CMIA和Cd，利用溶剂热反应，构筑了一个新的稳定的三维MOF孔道材料。结构分析表明该配合物属单斜晶系，空间群均为P 21 /n，a = 8.1153(4) Å，b = 22.3470(9) Å，c = 25.348(3) Å；α = 90˚，β = 99.4500(10)˚，γ = 90˚，V = 3151.4(2) Å 3 ，并利用红外分析探讨了框架的相互作用。 关键词 :CMIA配体，镉配合物，金属–有机框架 Copyright © 2017 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 金属有机配位聚合物是指由有机配体连接金属节点所形成的具有高度规整结构的无机有机杂化化合物 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。配位聚合物展示出多样的空间几何结构，包括无限的一维链状结构，二维层状结构，及三维骨架结构，其中三维骨架中带有稳定孔道结构的化合物也被称为金属有机骨架(MOF)。并且功能性基团的引入也赋予了配合物多样的物理化学性能，如发光、催化、气体存储、磁性等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。近年来制备带有新颖拓扑结构和优异物理性能的配合物晶体材料已成为无机化学学科研究的一个热点领域 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。 近几年来，研究者利用MOF良好的吸附能力、分离性能和光催化能力，对水相中多种物质的分离进行深度研究，并显示出很好的处理效果，为废掉的污水的净化技术提供了新的技术储备信息 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。在组建MOF的过程中大多采用刚性的羧酸配体，例如间苯二甲酸、均苯三甲酸、5-羟基邻苯二甲酸等线性的桥联配体。一般情况下MOF不是很稳定，难以得到持久性的孔道，如果配体中含有羧基等其他配位基团，可以支撑出稳定的框架，从而得到稳定多孔的MOF。 我们前期合成了同时含三个羧基的配体5-苄氧基甲基二甲酸{5-(carboxymethoxy)isophthalic acid，简称CMIA}。CMIA结构类似于与均苯三甲酸，但苯环上多含有一个羰基，两端含有羧基，是一个V型的半刚性配体，或许可以成为很好的二连接构筑。CMIA同时也具有氢键，通过氢键和π-π堆积作用形成高维的三维网状结构 [ 16 ] ，使得CMIA具有形成多样的配位形式和丰富的超分子结构的能力。 镉的用途非常广泛，在冶金、化工、电子、电池、农业等部门都有不可替代的应用，镉的化合物曾广泛用于制造(黄色)颜料、塑料稳定剂、(电视映像管)荧光粉、杀虫剂、杀菌剂、油漆等，除此之外，镉配合物往往具有荧光效应，镉的MOF往往具有荧光发射，从而可能应用在荧光传感器方面。 基于以上理论，本论文采用配体CMIA和Cd反应，结合溶剂热反应，合成了一个新的稳定的超分子MOF孔道材料。
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user: 2. CMIA镉配合物的合成过程 2.1. 试剂与仪器 合成配合物实验所需试剂与仪器如表1。 2.2. Cd(CMIA)(phen) 2 (H 2 O)·2H 2 O(1)的合成 称取CMIA 0.0050 g (0.02 mmol)，Cd(NO 3 ) 2 ·4H 2 O 0.0100 g (0.03 mmol)，phen (0.0053 g， 0.27 mmol)溶于1 mL N，N-二甲基乙酰胺(DMA)中，搅拌后将溶液装入5 mL封口玻璃容器当中，在100℃下加热晶化两天，然后以每小时 10 ℃ 的速度缓慢降到室温，得到无色块状晶体。经清洗三次后过滤收集。产率约为0.8% (Cd(NO 3 ) 2 ·4H 2 O计算)。 Table 1 Reagent and instrumen 仪器名称 型号 生产单位 小药瓶 电子分析天平 AX224ZH 西杰公司 台式显微镜 LI00 EV560II 南京先欧仪器制造有限公司 干燥箱 DH6000BE 上海琅玕实验设备有限公司 元素分析仪 Perkin-Elmer 2400LS II 苏州瑞优特仪器设备有限公司 红外光谱仪 FTIR920 天津市光学仪器厂 单晶衍射仪 Bruker D8 QUEST ECO BRUKER BIOSPIN phen A.R. 大连水产药业有限公司 CMIA A.R. 实验室自制 DMA A.R 国药集团化学试剂有限公司 表1. 试剂与仪器
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user: 3. CMIA镉配合物的表征 3.1. 晶体学数据的测定 化合物1的晶体X-射线衍射数据是在Bruker D8 QUESTO单晶衍射仪上进行，石墨单色器，Mo-Kα射线， ω -scan方式扫描，测试温度293.2 K。晶体结构均利用Win-GX和SHELXTL程序，采用直接法解析，并且用最小二乘法F 2 精致修改。化合物中的主体框架中的所有非氢原子采用各项异性修正，碳原子采用理论加氢方式。对于孔道内高度无序的客体分子，部分碳原子采用各项同性修正。对于化合物1，由于孔道内的溶剂高度无序，利用SQUEEZE程序扣除掉部分溶剂分子后进行修正 [ 11 ] 。孔道的孔隙率采用Platon进行计算。化合物1的晶体学数据见表2，选择性的键长键角数据见表3。 3.2. 化合物1的晶体结构 单晶X-射线研究表明该化合物是一个通过超分子作用形成的具有一定稳定性的单分子配合物。表2中列出了选择性键长和键角，与相关化合物一致。在该化合物的基本建筑单元中(图1)，包含一个CMIA，一个金属镉，两个邻菲罗啉，一个配位水以及两个晶格水。镉(II)中心为标准的六配位八面体构型。每一个镉(II)中心与来自一个CMIA侧链上的羧基的一个氧原子(O1)、两个邻菲罗啉的四个氮原子配位、一个水分子配位，从而完成六配位变形八面体的配位模式。CMIA配体的一个羧基采用单齿配位模式与一个镉(II)配位，另外两个羧基未参加配位，邻菲罗啉以最常见的螯合模式与一个镉(II)配位，从而整个化合物为单分子结构。 从空间堆积方式来看，如图1，每个镉(II)中心通过桥联羧基和桥联水分子通过超分子作用连接相邻的镉(II)中心，形成稳定的超分子网络。配合物沿着b轴方向无限伸展，如图2，CMIA配体向四个垂直方向伸展，每个CMIA连接一个或两个镉(II)中心，与邻近的镉(II)簇连接，从而构成稳定的三维孔道框架。框架沿c轴方向含有小的孔道。以孔道内对角线相对的最近两个原子计，孔道直径为3.5 Å。孔道内填充了高度无序的水分子。但由于该配合物不是三维框架，该孔道不具有持久的稳定性。 我们发现尽管框架的孔道是由超分子形成的，可是该框架却比较稳定。从结构上看，每个单配合物单分子之间是交错结构，彼此间挤在一起，形成强烈的π-π堆积作用，向任何方向均难以移动，所以框架稳定。其框架的稳定性也被实验所证明。 Table 2 Crystal data and structure refinement for compound 化合物 1 Empirical formula C 17 H 14 Cd 0.50 N 2 O 5 Formula weight 382.50 Temperature 296(2) K Crystal system Triclinic Space group P 21 /n a (Å) 8.1153(4) b (Å) 22.3470(9) c (Å) 17.6160(7) α (˚) 90 β (˚) 99.4500(10） γ (˚) 90 Volume 3151.4(2) Z 8 Density (calculated) 1.612 Mg/m 3 Absorption coefficient 0.761 mm −1 F(000) 1552 Theta range for data collection 2.703 to 28.342 Reflections collected 25721 Independent reflections 7605 [R(int) = 0.0243] 表2. 化合物1的晶体学数据 a R 1 = ∑ | | F o | − | F c | | / ∑ | F o | ; b w R 2 = ∑ [ w ( F o 2 − F c 2 ) 2 ] / ∑ [ w ( F o 2 ) 2 ] 1 / 2 . Table 3 Selected bond lengths (Å) and angles (˚) for compound 键 键长/键角 键 键长/键角 C(1)-O(9) 1.234(2) O(2)-C(2)-H( 2A ) 108.5 O(1)-Cd(1) 2.2497(14) H( 2A )-C(2)-H(2B) 107.5 O(10)-Cd(1) 2.3194(16) C(34)-N(3)-C(31) 118.72(19) O(3)-H(3) 0.8022 C(7)-C(6)-H(6) 120.3 C(3)-O(2) 1.368(2) C(8)-C(7)-C(10) 119.37(17) C(27)-C(31) C(20)-H(20) C(21)-C(22) C(22)-N(2) C(23)-N(4) C(23)-C(24) C(24)-C(25) C(27)-N(4) C(27)-C(31) C(28)-C(29) 1.443(3) 0.9300 1.402(4) 1.322(3) 1.332(3) 1.387(4) 1.356(5) 1.352(3) 1.443(3) 1.336(5) C(6)-C(7)-C(10) C(7)-C(8)-C(3) C(7)-C(8)-H(8) C(3)-C(8)-H(8) O(4)-C(9)-O(3) O(4)-C(9)-C(5) O(3)-C(9)-C(5) O(5)-C(10)-O(6) O(5)-C(10)-C(7) O(6)-C(10)-C(7) N(1)-C(11)-C(12) N(1)-C(11)-H(11) 120.70(18) 120.79(17) 119.6 119.6 124.18(19) 122.06(18) 113.75(18) 124.53(18) 120.90(17) 114.56(18) 123.2(3) 118.4 表3. 选择性键长[Å]和键角[˚] Symmetry transformations used to generate equivalent atoms: #1 x， y − 1， z; #2 x − 1， y， z; #3 x + 1， y， z; #4 x， y + 1， z. 图1. 化合物1的基本结构单元 图2. 化合物1沿a轴的三维超分子结构 3.3. 配合物的红外光谱 合成的该配合物中配体CMIA在1655~1584 cm −1 处的羧基V c =O的特征吸收峰发生了红移，由此可以得出该配合物中羧基参与了配位。在1550~1413cm −1 处应归结为配体CMIA中苯环的特征峰，配合物在3443 cm −1 的吸收峰属于苯环中O-H和溶剂水的伸缩振动的特征峰。红外分析表明羧基完全配位，单晶分析表明框架具有稳定性(图3)。
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user: 4. 论文小结 我们利用半刚性桥连的羧酸配体，CMIA作为中性桥连配体，并利用其和辅助配体phen与金属Cd(II)离子在溶剂热条件下共同作用成功制备一个二维层状化合物。对所得化合物的晶体结构进行了测定和解 图3. 化合物1的红外光谱图 析，结果表明两种有机配体共同连接金属离子形成了稳定二维层，层与层之间又通过处于两侧的phen分子间较强的π–π相互作用进一步扩展称为三维超分子结构。
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user: 摘 要 本文提出基于巴氏距离的统计方法，研究了京津冀地区十三个城市2013年12月至2016年9月每日空气质量指数(AQI)数据，对该地区的空气质量的相关性进行了分析。通过观察数据生成的折线图，发现京津冀各地区的AQI折线图具有一定的相似性。于是，本文基于巴氏距离研究了各地空气质量的相关性，利用模糊聚类方法对上述地区聚类，并分析了聚类结果。聚类结果及数据平均值显示京津冀地区大部分城市处于空气质量恶劣的条件下。 关键词 :京津冀地区，空气质量指数，模糊聚类，巴氏度量 Copyright © 2017 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 用近年来，空气质量问题一直困扰着中国北方很多城市。特别突出的是京津冀地区频繁出现严重雾霾天气。这种现象吸引了大量的学者进行研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，近几年的相关研究数量也成快速增长趋势。模糊数学是一门实用性很强的数学科学 [ 4 ] [ 5 ] ，运用模糊数学方法研究京津冀地区的空气质量数据蕴含的规律，可以定量的验证人们对客观观察的猜测，同时，也能挖掘出一些人们没有观察到的一些规律。
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user: 2. 京津冀地区AQI数据定性分析及问题提出 通过记录 2013 年 12 月 2 日 至 2016 年 9 月 30 日 共计1034天，京津冀地区北京，天津，石家庄等共计13个城市的AQI数据 [ 6 ] ，以北京，天津，石家庄，张家口为例绘制数据折线图如图1。 通过观察图1中数据，可以发现：北京，天津，石家庄的AQI数据折线图形状有一定的相似。这表明上述数据具有一定的相关性，各地区之间的AQI会相互影响。根据空气流动，可以猜测：相邻的城市之间，AQI相互影响会比较大。同时，由于城市交界的复杂性，相邻城市哪一个对中心城市的影响最大，即相关性最大，这些问题需要具体的数据分析才能验证。
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user: 3. 京津冀地区AQI的相关性 巴氏距离是描述概率分布之间差异性的一种方式，可以定量的描述随机变量分布之间的差异。下面是离散型随机变量巴氏距离的定义： 定义3.1 两个离散型随机变量 的分布律为： 。称 为巴氏系数，称 为离散型随机变量 的巴氏距离。 京津冀地区的 个城市 天的AQI指数，记为 ， ，表示第 个城市第 天的AQI指数。为了度量不同城市之间的差异性，对数据作如下操作： 图1. 北京，天津，石家庄，张家口的AQI数据折线图 通过这种变换，既保持原有单个城市的数据结构，又使数据成为某离散型随机变量的分布律，便于利用巴氏距离度量不同城市AQI的差别。计算不同城市间 的巴氏度量，会得到 的巴氏距离矩阵，根据巴氏度量的对称性可知，该矩阵是对称矩阵。利用MATLAB计算，并添加城市名称信息得到表1巴氏度量矩阵 。 通过对城市 所在行的非零数值取最小值 ，得到与城市 最相关的一个城市 ，记为(城市 ，城市 )。得到如下结果：(石家庄，邢台)，(承德，北京)，(张家口，承德)，(秦皇岛，唐山)，(唐山，天津)，(廊坊，天津)，(保定，石家庄)，(沧州，衡水、天津)，(衡水，邯郸)，(邢台，石家庄)，(邯郸，邢台)，(北京，承德)，(天津，唐山)。可以看到除了衡水之外，其他12个城市AQI最相关的城市均与该城市相邻，证实了开始的猜测：相邻的城市之间，AQI影响较大。但是，影响不一定是相互的。
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user: 4. 京津冀地区AQI的模糊聚类 由于巴氏距离矩阵本身是对称矩阵，而且巴氏距离取值于 ，因此巴氏距离矩阵表示了一种模糊相似关系。巴氏距离取值越小，表示两个分布越相似。为了利用模糊相似关系进行聚类，对巴氏距离矩阵做取余运算得到模糊相似矩阵： 利用二次方法 [ 5 ] ，求得模糊相似矩阵 的传递闭包，即表2，与 最接近的模糊等价矩阵 ： 基于模糊等价矩阵，设置置信水平 时，得到聚类结果：第一类：承德；第二类：张家口；第三类：秦皇岛；第四类：其他城市。 为了探讨上述聚类结果的实际意义，计算了各个城市AQI的平均值，如表3。 该表显示显示：第四类城市的AQI平均值都已达到轻度污染程度，而前三类的承德，张家口，秦皇岛的AQI平均值在良好状态。 Table 1 Bhattacharyya distance matrix of 13 cities in Beijing-Tianjin-Hebe 城市 石家庄 承德 张家口 秦皇岛 唐山 廊坊 保定 沧州 衡水 邢台 邯郸 北京 天津 石家庄 0 0.0282 0.0415 0.0302 0.0218 0.0185 0.0113 0.0176 0.0159 0.0067 0.014 0.0296 0.0204 承德 0.0282 0 0.019 0.0184 0.0151 0.0184 0.0257 0.0214 0.0257 0.0292 0.0302 0.0144 0.0185 张家口 0.0415 0.019 0 0.0342 0.0305 0.0358 0.0419 0.0349 0.0357 0.042 0.0415 0.0321 0.0343 秦皇岛 0.0302 0.0184 0.0342 0 0.0123 0.0207 0.0234 0.0202 0.0257 0.0287 0.0302 0.0284 0.014 唐山 0.0218 0.0151 0.0305 0.0123 0 0.0106 0.0172 0.0119 0.0176 0.0219 0.0227 0.0199 0.0071 廊坊 0.0185 0.0184 0.0358 0.0207 0.0106 0 0.0124 0.0145 0.0188 0.0208 0.025 0.0119 0.0091 保定 0.0113 0.0257 0.0419 0.0234 0.0172 0.0124 0 0.0141 0.0138 0.0132 0.0164 0.0261 0.0146 沧州 0.0176 0.0214 0.0349 0.0202 0.0119 0.0145 0.0141 0 0.0081 0.0155 0.0142 0.0293 0.0081 衡水 0.0159 0.0257 0.0357 0.0257 0.0176 0.0188 0.0138 0.0081 0 0.0107 0.0079 0.0338 0.0144 邢台 0.0067 0.0292 0.042 0.0287 0.0219 0.0208 0.0132 0.0155 0.0107 0 0.0074 0.0348 0.0203 邯郸 0.014 0.0302 0.0415 0.0302 0.0227 0.025 0.0164 0.0142 0.0079 0.0074 0 0.041 0.0207 北京 0.0296 0.0144 0.0321 0.0284 0.0199 0.0119 0.0261 0.0293 0.0338 0.0348 0.041 0 0.0219 天津 0.0204 0.0185 0.0343 0.014 0.0071 0.0091 0.0146 0.0081 0.0144 0.0203 0.0207 0.0219 0 表1. 京津冀13个城市AQI巴氏度量矩阵 Table 2 Fuzzy similar matrix of 13 cities in Beijing-Tianjin-Hebe 城市 石家庄 承德 张家口 秦皇岛 唐山 廊坊 保定 沧州 衡水 邢台 邯郸 北京 天津 石家庄 1 0.9856 0.981 0.9877 0.9919 0.9909 0.9887 0.9919 0.9921 0.9933 0.9926 0.9881 0.9919 承德 0.9856 1 0.981 0.9856 0.9856 0.9856 0.9856 0.9856 0.9856 0.9856 0.9856 0.9856 0.9856 张家口 0.981 0.981 1 0.981 0.981 0.981 0.981 0.981 0.981 0.981 0.981 0.981 0.981 秦皇岛 0.9877 0.9856 0.981 1 0.9877 0.9877 0.9877 0.9877 0.9877 0.9877 0.9877 0.9877 0.9877 唐山 0.9919 0.9856 0.981 0.9877 1 0.9909 0.9887 0.9919 0.9919 0.9919 0.9919 0.9881 0.9929 廊坊 0.9909 0.9856 0.981 0.9877 0.9909 1 0.9887 0.9909 0.9909 0.9909 0.9909 0.9881 0.9909 保定 0.9887 0.9856 0.981 0.9877 0.9887 0.9887 1 0.9887 0.9887 0.9887 0.9887 0.9881 0.9887 沧州 0.9919 0.9856 0.981 0.9877 0.9919 0.9909 0.9887 1 0.9919 0.9919 0.9919 0.9881 0.9919 衡水 0.9921 0.9856 0.981 0.9877 0.9919 0.9909 0.9887 0.9919 1 0.9921 0.9921 0.9881 0.9919 邢台 0.9933 0.9856 0.981 0.9877 0.9919 0.9909 0.9887 0.9919 0.9921 1 0.9926 0.9881 0.9919 邯郸 0.9926 0.9856 0.981 0.9877 0.9919 0.9909 0.9887 0.9919 0.9921 0.9926 1 0.9881 0.9919 北京 0.9881 0.9856 0.981 0.9877 0.9881 0.9881 0.9881 0.9881 0.9881 0.9881 0.9881 1 0.9881 天津 0.9919 0.9856 0.981 0.9877 0.9929 0.9909 0.9887 0.9919 0.9919 0.9919 0.9919 0.9881 1 表2. 京津冀13个城市AQI模糊相似矩阵 Table 3 Average of AQI of 13 citie 石家庄 承德 张家口 秦皇岛 唐山 廊坊 保定 沧州 衡水 邢台 邯郸 北京 天津 137.05 78.2 67.848 82.94 120 119 148 108 141 148 134 110 107 表3. 13个城市AQI的平均值
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user: 5. 总结 通过对京津冀地区13个城市1034天的空气质量指数AQI的定量分析，证实了相邻地区的空气质量有影响，但这种影响不一定是相互的，如与保定AQI相关性最大的城市是石家庄，而与石家庄AQI相关性最大的城市是邢台。这在某种程度上反映了石家庄可能是污染源或空气质量较好的地区。但石家庄的AQI指数较高，我们倾向于其是污染源的可能性更大。 基于巴氏距离得出的各个城市AQI之间的模糊相似矩阵，利用传递闭包法对数据经行了聚类。当 时，京津冀地区除了承德，张家口，秦皇岛三个城市，其他城市聚为一类，说明这些地区的AQI相关性较强。同时，由于上述地区AQI指数平均值较高。因此推测该地区出现雾霾的可能性较大。 京津冀地区城市的AQI之间有影响，但这种影响不一定是相互的，确实有一些城市的AQI是被动性的变差。因此，下一步的研究是对被动性污染城市与主动性污染城市的模糊聚类分析。
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user: 摘 要 本文比对了黑龙江漠河中俄输油管道 2014 年 1 月 1 日 至 2017 年 4 月 30 日 期间进口俄罗斯原油中硫含量检验的中俄双方口岸的实验结果，研究了俄罗斯原油检验ГОSТ国家标准和我国原油检验GB国家标准的差异性。根据俄方ГОSТ标准和中方GB标准通过3年多的对比试验，发现采用俄方ГОSТ标准和中国GB标准测定原油中硫含量的检验结果存在系统性偏差，研究了原油中硫含量的中俄双方检验结果的变化规律及相对误差，为中俄原油贸易谈判和争端的解决提供了依据，为中俄总理定期会晤委员会经贸合作分委会的标准计量认证和检验监管常设工作组能源计量分组的四次会谈提供了技术支撑。 关键词 :原油，检验标准，硫含量，比对，实验 Copyright © 2017 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 随着经济的高速发展，原油及原油产品消费大幅增加，自1993年中国大陆成为原油净进口国开始，2016年中国进口原油超过3.4亿吨、总货值超过1500亿美元，已居世界第一位。中国原油对外依赖度达60%以上 [ 1 ] 。目前，中国与其它国家通过海运进口原油合同分为两种：期货合同每年一签；现货合同随时定随时签，考虑到供货周期，通常是提前2个月签定原油进口合同。中国与其它国家通过陆上输油管进口原油合同是长期的，一般超过20年期限 [ 1 ] 。 2011 年 1 月 1 日 ，中俄原油(漠河)管道正式投入运行，标志着中国东北方向的原油进口战略要道贯通，每年1500万吨、期限20年的中俄原油管道输油一期合同开始履行。但是，中俄原油管道输油一期合同，检验标准以俄方ГОSТ标准为准，以俄方实验室数据为结算依据，中方数据仅仅作为参考。 在进口原油的检验鉴定与品质验收上中国GB标准与俄罗斯ГОSТ标准存在诸多差异，造成了双方原油贸易争端，如短重、品质检验结果认定不统一等 [ 2 ] [ 3 ] 。其中，原油含硫量通常作为评价原油质量的一项重要指标，硫对原油加工影响极大，是决定商品原油价格的主要因素 [ 2 ] ，也是海关上税税率的依据；同时也会严重污染环境，腐蚀输油管及炼制设备，影响油品的质量，造成催化剂中毒等，因此硫含量的测定具有重要意义。 本文是在研究进口俄罗斯原油中硫含量检验标准理论比对的基础上 [ 2 ] ，通过对 2014 年 1 月 1 日 至 2017 年 4 月 30 日 中国与俄罗斯两国测定硫含量的1200多个实验数据进行比对研究。
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user: 2. 方法原理 原油中硫含量检验的方法和原理，我们在早期工作中已经研究 [ 2 ] [ 4 ] [ 5 ] 。
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user: 3. 国内外标准 原油中硫含量检验的国内外标准，我们已经进行了系统的探索 [ 2 ] [ 4 ] [ 6 ] 。
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user: 4. 标准比对 进口俄罗斯原油中硫含量检验的中俄标准理论比对的工作已经完成 [ 2 ] 。
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user: 5. 实验方法 5.1. 原油取样、制样 在原油贸易口岸(漠河)采用自动取样方式，中俄每天各自取一个原油样品，自 2014 年 1 月 1 日 至 2017 年 4 月 30 日 连续取样，分别对所取的1200多个原油样品制样 [ 7 ] 。 5.2. 对原油样品进行硫含量的检测 每一批次原油样品中方按GB/T 17606-2009规定测量2次取平均值，俄方按ГOST P51947-2002规定分别测量2次取平均值。
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user: 6. 实验结果与讨论 6.1. 硫含量的比对实验结果 由于GB/T 17606-2009与ГOST P 51947-2002两种标准存在几方面的差异，因此，测定原油中硫含量(%)会产生不同的结果 [ 2 ] 。中俄分别对漠河管道中原油硫含量的测定结果进行比对，结果见表1，表1采用数据为2016年5月份数据，共31组。 为考查实验数据的重复性和再现性，由另一组实验人员分别采用ГOST P51947-2002与GB/T 17606-2009两种标准，对进口俄罗斯原油进行检验，得到原油硫含量(%)结果的差异性，采用的数据为2017年3月份数据，共31组，见图1。 表1中数据表明，对31个不同批次的俄罗斯原油样品采用ГOST标准检测硫含量结果高于使用GB/T标准检测硫含量结果，即俄方硫含量比中方高。 由图1可见，中俄双方所测定的原油硫含量(%)变化趋势大体相同，并且，俄方标准检测的原油硫含量结果普遍高于中方。 6.2. 统计学分析 为了更好的说明中俄标准是否存在的显著性差异 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ，对2014~2017年的实验室数据进行了统计学分析。 采用t检验对GB/T 17606-2009与ГOST P 51947-2002标准所检验的进口原油硫含量(%)进行统计学分析，判断GB/T 17606-2009与ГOST P 51947-2002两种标准是否存在显著性差异。 两种方法是否存在差异，可以使用假设检验进行判断。 Table 1 The comparison of sulfur content in China-Russia crude oil (% 样品编号 中方 俄方 d差值 样品编号 中方 俄方 d差值 1 0.48 0.48 0.00 17 0.46 0.45 −0.01 2 0.46 0.48 0.02 18 0.46 0.46 0.00 3 0.49 0.49 0.00 19 0.46 0.46 0.00 4 0.49 0.50 0.01 20 0.46 0.48 0.02 5 0.50 0.50 0.00 21 0.46 0.45 0.01 6 0.46 0.47 0.01 22 0.47 0.45 −0.02 7 0.47 0.49 0.02 23 0.46 0.46 0.01 8 0.48 0.50 0.02 24 0.45 0.45 0.01 9 0.47 0.48 0.01 25 0.44 0.44 0.00 10 0.46 0.48 0.02 26 0.45 0.46 0.01 11 0.45 0.46 0.01 27 0.45 0.45 0.01 12 0.45 0.45 0.00 28 0.44 0.46 0.02 13 0.46 0.47 0.01 29 0.44 0.44 0.00 14 0.45 0.45 0.00 30 0.44 0.44 0.00 15 0.44 0.44 0.00 31 0.44 0.45 0.01 16 0.43 0.44 0.01 表1. 中俄原油样品中硫含量(%)的比较 图1. 中俄原油样品中硫含量(%)的比对 1) 建立检验假设，确定检验标准 H0:md = 0，即两种方法的测定结果相同；HA:md ≠ 0，即两种方法的测定结果不同，取显著性水平a = 0.05。 2) 计算检验统计量 t = x ¯ 1 − x ¯ 2 S x ¯ 1 − x ¯ 2 d f = ( n 1 − 1 ) + ( n 2 − 1 ) 其中 ， n 1 n 2 分别表示两样本各自的容量， d f 表示自由度， S x ¯ 1 − x ¯ 2 是均数 x ¯ ( x ¯ = x ¯ 1 − x ¯ 2 ) 的标准误差。 3) 确定p值，作出推断结论 查t临界值表，可得到p值。如果p值0.01 < p < 0.05，则为差异显著；如果p > 0.05，则差异不显著。 对2014年1月~2017年4月，中俄双方对漠河管道1200多个原油样品进行硫含量(%)的检验测定结果进行SPSS软件分析，结果见表2。 表2是利用SPSS软件分析的独立样本检验结果。对方差方程的Levene检验，Siq > 0.05，说明接收原假设即方差相等，在这个假设成立的情况下，均值方程的t检验，Siq = 0.00 < 0.05，则拒绝原假设H0，均值不相等，认为中方标准检验同一原油样品中的硫含量(%)数据与采用俄方标准检验的数据存在显著性差异，俄方标准所检验的原油硫含量(%)要显著高于中方，并且比中方的硫含量偏高2.08%。 根据中俄实验室数据，研究了近七年中俄双方硫含量数据变化趋势，如图2；近七年中俄原油硫含量(%)数据相对误差，如表3 (注：2017年数据截止到4月底)。从图2可以看出，采用中国GB/T 17606-2009与俄罗斯ГOST P51947-2002两种标准检验的结果，在变化上都呈现逐年降低的趋势，但俄方的检测结果始终比中方的检测结果高；同时结合表2与对硫含量的独立样本T检验来看，采用中国GB/T 17606-2009与俄罗斯ГOST P51947-2002两种标准检验的结果，有显著性差异。 Table 2 Statistics analysi 方差方程的Levene检验 均值方程的t检验 F Siq t df Siq (双侧) 均值差值 标准误差值 假设方差相等 9.288 0.002 −11.970 2377 0.000 −0.01445 0.00121 假设方差不相等 −11.972 2374.598 0.000 −0.01445 0.00121 表2. 统计学分析 Table 3 The relative error of sulfur content in China-Russia crude oil in recently seven year 年代 GB/T ГOST 相对误差/% 2011 0.55 0.56 1.82 2012 0.50 0.52 4.00 2013 0.50 0.51 2.00 2014 0.49 0.51 4.08 2015 0.49 0.50 2.04 2016 0.48 0.49 2.08 2017 0.45 0.46 2.22 表3. 近七年中俄原油硫含量(%)相对误差 注：以中方数据为真值进行计算。 图2. 近七年中俄双方硫含量数据变化