DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 实验 2.1. 多孔GaN薄膜制备 用丙酮、乙醇和去离子水清洗氮化镓薄膜，InGa合金做正极，Pt做负极，将GaN片与铂片浸泡在离子液(1-乙基-3-甲基咪唑三氟甲磺酸盐)中并置于氙灯前照射，直流电源电压设为15 V，时长为10 min。 2.2. 多孔GaN/MoO 3 异质结器件制备 用高温胶带覆盖部分多孔GaN薄膜表面，置于热蒸发设备中制备MoO 3 薄膜，腔内压强为5 × 10 4 Pa，蒸发速率为0.1~0.3 Å/s。在多孔GaN和MoO 3 薄膜上分别制备InGa电极和Ag电极，有效光敏面积约为0.01 cm 2 。 2.3. 测试表征 材料的微观形貌采用电子扫描显微镜(Nova Nano SEM430)进行表征，器件光电性能采用紫外光电测试系统(SCS10-EQ99-DSR)进行表征。所有测量都是在室温环境条件下进行的。
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user: 3. 结果与讨论 图1(a)给出了均匀的多孔GaN表面形貌，从图中我们可以看到蜂窝状的孔洞结构。多孔GaN的成机理是：在300 W氙灯光照作用下，GaN中的光生电子从价带激发到导带，在电场作用下电子和空穴在液固界面分离，于是在GaN界面处出现的大量空穴而将GaN表面氧化，N原子与Ga原子之间的三键出现断裂现象，使Ga 3+ 溶解到电解液中，形成多孔网络。图1(b)为多孔GaN上热蒸发沉积MoO 3 层，从而构建出多孔GaN/MoO 3 异质结。 图1. SEM图。(a) 刻蚀时间为10 min形成多孔GaN表面；(b) MoO 3 /多孔GaN表面形貌 图2. GaN/MoO 3 异质结紫外光电探测器器结构与光响应性能表征。(a) 器件结构示意图；(b) 光、暗I-V特性曲线；(c) −3 V电压下的多孔GaN/MoO 3 异质结器件和纯多孔GaN器件的响应度谱；(d) −3 V电压下的多孔GaN/MoO 3 异质结器件和纯多孔GaN器件的外量子效率谱 分别在GaN层和MoO 3 层上制备InGa电极和Ag电极，GaN/MoO 3 异质结紫外探测器示意如图2(a)所示。图2(b)给出了多孔GaN/MoO 3 异质结探测器在黑暗和紫外光照射下(370 nm，功率密度为6.25 × 10 −4 W/cm 2 )的I-V特性曲线。可以观察到，在正向和反向偏压下，暗电流曲线呈现不对称形状，显示出显著的整流特性，说明GaN/MoO 3 P-N异质结的形成。另外，在370 nm光照和−3 V偏置下，器件的输出电流从暗态的5.26 × 10 −10 A增加到2.83 × 10 −6 A，光暗电流比超过3个数量级，表现出显著的光响应。 响应度和外量子效率是评估器件光响应性能的关键参数[ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]。如图2(c)和图2(d)所示，在−3 V偏压下，GaN/MoO 3 异质结器件的峰值响应波长为370 nm，峰值响应度为0.06 A/W，峰值外量子相率为20.3%。作为对比，纯多孔GaN器件(图中黑色点划线)的峰值响应度和外量子效率仅为5 × 10 − 4 A/W和0.5%。与纯多孔GaN器件相比，GaN/MoO 3 异质结器件峰值响应度和外量子效率均提升了两个数量级。此外，我们还发现GaN/MoO 3 异质结器件的窄带响应特性，其响应谱范围为355 nm~380 nm，半峰宽仅10 nm，表明了该器件在紫外区具有高光谱选择性。GaN/MoO 3 异质结器件的性能提升主要归因于多孔GaN晶体质量的改善和异质结的形成，光生载流子在异质结内建电场的作用下，实现高效分离；此外，采用湿法刻蚀多孔GaN，改善了光的吸收特性。
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user: 4. 结论 本文展示了一种基于多孔GaN/MoO 3 异质结的高性能紫外光电探测器。我们采用湿刻法刻蚀多孔结构，降低材料缺陷、提高晶体质量、改善光吸收；通过构建多孔GaN/MoO 3 异质结增强光生载流子的分离。所制备的多孔GaN/MoO 3 紫外光电探测器在−3 V偏压下光开/关比超过10 3 ，响应度可达0.06 A/W，外量子效率可达20.3%，与纯多孔GaN器件相比，异质结器件的响应度和外量子效率均提高了两个数量级。此外，该器件还展现出独特的窄带响应特性。这种具有高开关比、高响应和窄带响应特性的紫外光电探测器有望在保密通讯等领域实现应用。
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user: 摘要 数理金融，是金融数学专业本科生的一门专业核心课程，债券的久期与凸度的计算是该课程的重点和难点。但日常教学过程中，重点的是讲解理论，具体计算涉及较少，编程计算就更少讲授了，导致大多数学生理论强，动手计算能力差。本文以用Matlab软件计算债券的久期与凸度为例，传授学生编程解决计算问题的技能，提高学生的学习兴趣，切实提高学生的编程解决问题的能力。
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user: 1. 引言 数理金融，又称金融数学，数学金融学和分析金融学，是金融数学专业本科生的一门专业核心课程。该课程是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融动内在规律并用以指导实践。主要介绍资产定价的无套利定价和均衡定价原理，以及以此为依据的固定收益证券定价、风险资产定价和衍生产品定价模型。而债券是一种典型的固定收益证券，债券的定价、久期与凸度的计算一直是该课程的重点，本文旨在介绍利用MATLAB编程计算债券的久期和凸度。
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user: 2. 久期和凸度的概念及计算公式 2.1. 久期的定义及计算公式 [ 1 ] 麦考利久期实际上是债券现金流的加权平均期限，其中权重是各期现金流的现值在债券价格中的比重。久期的计算公式如下： D = ∑ t = 1 T P V ( c t ) t P (1) 其中，D是麦考利久期；P是债券的价格； P V ( c t ) 是债券第t期现金流的现值，T是债券的到期时间。 2.2. 凸度的概念及计算公式 [ 2 ] 由于债券价格收益率曲线是凸形的，利益久期估计债券价格波动时，实际上是利用切线作为价格的近似，误差较大。为了更加准确的估计债券价格波动，引入凸度的概念。凸度越大，表示债券价格收益率曲线越弯曲，意味着用久期度量债券的价格波动产生的误差越大。同时利用久期和凸度估计债券价格波动会更加准确。凸度的计算公式如下： d 2 P d y 2 = ∑ t = 1 T t ( t + 1 ) c t ( 1 + y ) t + 2 (2) 2.3. 凸度的性质 [ 3 ] 1) 给定收益率和期限，票面利率越大，凸度就越小。 2) 给定收益率和久期，票面利率越小，凸度就越小。 3) 含有隐含期权的债券的凸度通常为负，即利率下降，价格会以减速度上升。
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user: 3. Matlab程序和例题 3.1. 久期的计算 3.1.1. 已知债券价格编程计算久期 Matlab2016的Financial Toolbox 提供了函数bnddurp，用于已知债券的期限与价格计算久期 [ 4 ] [ 5 ]。 调用格式参考如下： [ModD， YearD] = bnddurp(x， y， z， m， n， k) 主要输入参数： · x：债券净价；y：票面利率；z：结算日；m：到期日 · n：年付息次数，默认的值为2，其它可选值为0、1、2、3、4、6、12 · k：(可选项)债券的天数计算方法，默认的值为0 (实际值/实际值)，常见的选项如下： 0：实际值/实际值；1) 30/360；2) 实际值/360；3) 实际值/365 主要输出参数： · ModD：修正的麦考利久期 · YearD：麦考利久期 [例1]设三种债券的净价分别为105.67元、98.82元和95.45元，面值为100元，每年付息均为5元，交割日期为2017年1月1日，到期日为2020年6月30日，每年付息两次，计息的方式是实际值/实际值，求三种证券的久期和修正久期。 解：计算程序如下： x=[105.67;98.82;95.45]; y=0.05; z='01-Jan-2017'; m='30-Jun-2020'; n=2; k=0; [ModD， YearD] = bnddurp( x， y， z， m， n， k) 运行结果如下： ModD = 3.2068 3.1645 3.1426 YearD = 3.2593 3.2495 3.2443 3.1.2. 已知收益率编程计算久期 Matlab2016的 Financial Toolbox提供了bnddury函数，用于给定债券的期限和收益率，计算久期 [ 6 ] [ 7 ]。 调用的参考格式如下： [ModD，YearD] = bnddury(x， y， z， m， n， k) 主要输入参数： · x：债券的到期收益率；y：票面利率；z：结算日；m：到期日 · n：年付息次数，默认的值为2，其它可选值为0、1、2、3、4、6、12 · k：(可选项)债券的天数计算方法，默认的值为0 (实际值/实际值)，常见的选项具体如下： 0：实际值/实际值；1) 30/360；2) 实际值/360；3) 实际值/365 主要的输出参数： · ModD：修正久期 · YearD：久期 [例2]设三种债券的到期收益率分别为3.2710%、5.3746%和6.4747%，面值为100元，每年付息均为5元，交割日期为2017年1月1日，到期日为 2020年6月30日，每年付息两次，计息的方式是实际值/实际值，分别求三种债券的久期和修正久期。 解：运行的程序如下： x=[0.032710;0.053746;0.064747]; y=0.05; z='01-Jan-2017'; m='30-Jun-2020'; n=2; k=0; [ModD， YearD] = bnddury( x， y， z， m， n， k) 运行的结果如下： ModD = 3.2068 3.1645 3.1426 YearD = 3.2593 3.2495 3.2443 3.2. 债券凸度的计算 3.2.1. 已知价格编程计算凸度 Matlab2016的Financial Toolbox提供了bndconvp函数，用于已知债券期限与价格，凸度的计算 [ 8 ] [ 9 ]。 调用的参考格式为： YearC=bndconvp(x， y， z， m， n， k) 主要的输入参数： · x：债券净价(不包括利息)；y：票面利率；z：结算日；m：到期日 · n：年付息次数，默认的值为2，其它可选值为0、1、2、3、4、6、12 · k：(可选项)债券的天数计算方法，默认的值为0 (实际值/实际值)，常见的选项如下： 0：实际值/实际值；1) 30/360；2) 实际值/360；3) 实际值/365 主要输出参数： YearC：债券凸度 [例3] 设三种债券的净价分别为105.67元、98.82元和95.45元，面值为100元，每年付息均为5元，交割日期为2017年1月1日，到期日为2023年6月30日，每年付息两次，计息的方式为实际值/实际值，分别求三种债券的凸度。 解：运行的程序如下： x=[105.67;98.82;95.45]; y=0.05; z='01-Jan-2017'; m='30-Jun-2023'; n=2; k=0; YearC= bndconvp(x， y， z， m， n， k) 运行的结果如下： YearC = 36.2102 35.4973 35.1272 3.2.2. 根据收益率计算凸度 Matlab2016的 Financial Toolbox 提供了bndconvy函数，用于已知债券的期限和收益率，计算债券的凸度 [ 10 ] [ 11 ]。 调用的参考格式： YearC=bndconvy(x， y， z， m， n， k) 主要的输入参数： · x：债券的到期收益率；y：票面利率；z：结算日；m：到期日 · n：年付息次数，默认的值为2，其它可选值为0、1、2、3、4、6、12 · k：债券的天数计算方法，默认的值为0 (实际值/实际值)，常见的选项如下： 0：实际值/实际值1) 30/360；2) 实际值/360；3) 实际值/365 主要的输出参数： YearC：债券凸度 [例4]设三种债券的到期收益率分别为3.2710%、5.3746%和6.4747%，面值为100元，每年付息均为5元，交割日期为 2017年1月1日，到期日为2023年6月30日，每年付息两次，计息的方式为实际值/实际值，分别求三种证券的凸度。 解：运行程序如下： x=[0.032710;0.053746;0.064747]; y=0.05; z='01-Jan-2017'; m='30-Jun-2023'; n=2; k=0; YearC= bndconvy(x， y， z， m， n， k) 运行结果如下： YearC = 44.0113 43.1144 42.6562
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user: 4. 结语 数理金融这门课内容多而难，计算公式多而复杂，大多数计算用笔无法完成，因此需要学生具备较好的编程能力，熟练掌握一种计算软件。这就需要任课教师讲解理论的同时，教会学生使用软件编程解决计算问题，才能切实有效提高学生的实践动手能力，增强毕业生的就业竞争力。
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user: 摘要 温室气体排放导致全球变暖，寻找“清洁”能源已成为当前的迫切要求。目前，生物燃料因其具有环境效益而备受重视。微藻具有较高的光合效率、较大的生物量和快速的生长速度，具有很大的优势。通过遗传改造产油微藻提高其生物量，使微藻生物柴油具有更大的竞争力。本文总结了目前有关微藻生产生物燃料的过程，并讨论了微藻生物燃料产业的前景和挑战。
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user: 1. 前言 人口的快速增长和技术的进步导致能源需求不断增加，预计到2030年将增长50%或更多 [ 1 ]。天然石油无法弥补目前的消耗速度，这是自然消耗速度的105倍 [ 2 ]。此外，化石燃料的使用会排放温室气体，还有随之而来的全球变暖都将会破环我们生存的环境。Rittmann从三个角度描述了依赖化石燃料的危险：耗尽化石燃料储备；资源减少，导致地缘政治冲突；大气CO 2 浓度增加导致的气候变化 [ 3 ]。因此，寻找“清洁”能源已经成为最严峻的挑战之一。此后，科学家们正在研究几种替代能源，包括太阳能，水力发电，地热能，风能和生物燃料并实施。在这些潜在能源中，生物燃料被视为实现短期替代化石燃料目标的真正手段 [ 4 ]。 生物燃料是包含来自地质学上最近的碳固定即活生物体的能量的燃料。生物燃料可以由无毒，可生物降解和可再生的淀粉，植物油，动物脂肪，废生物质或藻类生物质生产。微藻的高生产率、高增长率，远远优于陆地植物，而且对某些物种来说，储存大量脂类的能力使它们成为基于不与人类食物来源竞争的原料，这是生物燃料有希望的一个来源，它们的使用可带来环境效益，因为它们的使用可减少CO 2 ，碳氢化合物和颗粒物等有害物质的排放，并消除SO x 的排放，从而减少温室效应。 微藻因其产生的有价值的天然产物，它们的废水净化能力及其作为能源作物的潜力吸引了全球的广泛关注。藻类燃料是衍生自藻类的生物燃料。这是生产生物燃料的一个正确的选择，因为藻类在可再生能源应用中具有巨大的潜力，如低投入，高收益 [ 5 ]。因此，这种潜力可以完全取代石油衍生的运输燃料。如今，由于对化石燃料、能源安全、温室气体排放的关注日益增加，以及其他生物富集物被认为是“燃料的食物”。微藻类生物燃料吸引了更多关注。 本文总结概括了微藻生物燃料的种类并从微藻的选择、获取、生物燃料的生产分离纯化等方面总结了目前有关微藻生产生物燃料的研究进展，以期为生物燃料后续的研究提供理论指导和参考依据。
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user: 3. 微藻的其他应用 自2000年以来，中国首次在饥荒中使用微藻(例如Nostoc)来生存 [ 33 ]，并且在五十年代首次将微藻应用到沼气生产中 [ 34 ]，不同类型燃料的来源应用于不同的领域。各种应用的结合，例如将用于生物燃料的微藻类生物质生产与废水处理相结合既实现了多种用途，又经济节约。 3.1. 微藻应用于废水处理 在废水处理设施中，微藻可用于减少清洁和净化水所需的有毒化学物质的量。有报道称，在废水处理池中养殖的藻类既产生了高生物量，又有效地从系统中去除了大多数重金属。Monteiro等人比较了从重金属污染的环境中分离的野生链球菌和相同微藻品种的市售菌株(ACOI 598)去除金属镉的效率 [ 35 ] 获得了相似的结果，并得出结论。Ruiz Marin等人指出，用微生物和斜生栅藻固定污泥，降低了处理成本的三分之一左右，同时藻类的增长率也随之增加 [ 36 ]。此外，Hondafa等人报道，在橄榄油厂废水中培养斜生栅藻，可提高其最大生长速率 [ 37 ]。最近也有文章显示，在栅藻中，TP和TN的去除效率超过90%，同时脂质含量为干重的32%，甘油三酯含量增加至148 mg/L [ 38 ]。因此，废水施肥的藻塘具有多种用途：生物质作为生物燃料、营养吸收吸附重金属，从而对池塘进行清洁作用。 3.2. 微藻固定CO 2 的应用 从工业和其他各种人类活动中释放出大量潜在可回收的CO 2 ，因此需要开发用于利用CO 2 的技术。作为从火力发电厂或炼钢厂排放的烟道气中的CO 2 浓度比大气中高约500倍，目前正在评估筛选耐受高浓度的CO 2 的微藻，这是生物去除烟气中的二氧化碳必不可少的步骤。微藻类是利用过量CO 2 的潜在候选者，因为在培养时，这些生物体能够固定CO 2 ，并暴露于阳光下产生能量和化学化合物。微藻能够有效地固定来自不同来源的二氧化碳，包括大气，工业废气和可溶性碳酸盐。此外，通过微藻类固定CO 2 ，再加上生物燃料生产和废水处理，可能会为当前的CO 2 缓解策略提供非常有希望的替代方法。因此，藻类培养物的光合自养CO 2 固定有潜力减少向大气中释放CO 2 ，从而有助于缓解全球变暖的趋势。
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user: 4. 总结和展望 鉴于微藻将太阳能转化为化学能的内在效率，微藻生物燃料有望替代化石燃料，而且其潜在产量比陆地作物高得多。热带、温带地区充足的阳光和有利的高温条件，可能有利于在封闭的光生物反应器的低成本系统中生产氢气。对于中国来说，这将是一个巨大的机会。在过去的几年中，已经对藻类菌株的遗传和代谢工程优化生产成本的许多成就进行了研究。利用转基因菌株，伴随有效的收获和油提取机制，结合生产高价值的产品和利用残留的副产品来提高生产的经济性，微藻类的生产可以扩大到工业水平。另外，在藻类生物质生产和生物质加工技术的过程中，许多技术方面已得到升级，以生产生物燃料。然而，生产成本仍在挑战藻类转化为生物燃料产业的努力。然而，从藻类中提取和纯化油仍然是生产微藻生物产品和生物燃料的重大挑战，因为微生物油的提取相对耗能高且成本高。在这方面，开发经济，有力的石油提取和提纯工艺是微藻生物燃料产业未来努力的方向。
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user: 摘要 由于石墨烯材料价格昂贵，本论文旨在通过使用聚偏氟乙烯(PVDF)粉末生产价格低廉的类石墨烯碳材料在某些部件上代替石墨烯材料。本文采用通过溶液浇铸法和固相烧结将PVDF粉末制备出类石墨烯碳材料。本实验使用偏光显微镜观察烧结后的类石墨烯碳的形貌，使用激光粒度分布仪测试其粒度及分布，使用X射线衍射(XRD)和红外光谱分析(IR)其成分和结构，使用电化学工作站测试类石墨烯碳/磷酸铁锂半电池的电化学性能。结果表明：烧结时间越长，产品的粒径数值越小，电池的充放电可逆性更加优良，锂离子(Li + )脱嵌更容易且形成的固体电解质界面(SEI)膜质量更好。
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user: 1. 引言 石墨烯作为一种新型的纳米材料，由于其质量轻、导电性好、韧性高等优势成为材料研究层面的一大突破 [ 1 ] [ 2 ]，特别是在锂离子电极材料的优化改进方面受到了人们的重视 [ 3 ]。但是市面上的石墨烯价格昂贵，如若能寻找到更加廉价的石墨烯生产工艺或者替代产品，从而降低石墨烯产品成本以及相关的技术研究费用，对于电极材料的发展将有显著的促进作用。相关文献已经报道了 [ 4 ] 聚偏氟乙烯(PVDF)为前驱体可以制备出更加廉价的氟掺杂类石墨烯碳材料，而Wang等 [ 5 ] 更已经将PVDF制备出的氟掺杂类石墨烯碳材料应用在锂离子电池的磷酸铁锂正极材料中。但遗憾的是，上述研究中制备出的类石墨烯碳层数较厚，并没有表现出像石墨烯一样的薄层结构。 将粉末状PVDF制备成薄膜状PVDF，有利于将PVDF制备成薄层类石墨烯碳。通过对PVDF粉末造孔 [ 6 ] 和改性 [ 7 ] 预处理，可以将其转变为薄片状PVDF。Liu等人 [ 8 ] 通过溶液浇铸法将PVDF粉末制备成薄片状PVDF有机基体。Correia [ 9 ] 和Ribeiro [ 10 ] 等人更进一步，通过添加氯化钠(NaCl)模板，将PVDF粉体制备成多孔PVDF薄片。故本文决定采用NaCl作为造孔剂、聚乙二醇(PEG)作为改性剂及N，N-二甲基甲酰胺(DMF)为溶剂将PVDF粉末制备成薄膜PVDF。通过在氩气氛下的高温烧结除去PVDF粉末中的部分H、F，再通过研磨和减薄的流程获得类石墨烯碳材料，其示制备示意图如图1所示。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验试剂及仪器 本实验采用PVDF粉末(上海阿拉丁生化科技股份有限公司)、PEG (上海阿拉丁生化科技股份有限公司)、DMF (上海阿拉丁生化科技股份有限公司)、NaCl (上海阿拉丁生化科技股份有限公司)。 本实验采用偏光显微镜对材料物相和形貌进行表征，采用电化学工作站和电池测试系统对材料进行电化学性能测试，循环伏安法(CV)的扫描速率为0.1 mV/s，测试电压范围为2.5~4.2 V，电化学阻抗谱(EIS)测试，频率范围为10 −1 ~10 5 Hz。 图1. 溶液浇铸法和固相烧结法制备类石墨烯碳材料的示意图 2.2. 类石墨烯碳材料电极片的制备 2.2.1. 配置PVDF溶液 本实验试剂配比为质量分数16% PVDF粉末，74% DMF，4% PEG以及6%的NaCl。故使用电子称量天平称取8 g PVDF粉末置于烧杯中，加入37 g的DMF置于恒温搅拌仪中搅拌30 min后，加入2 g的PEG改性剂减小溶剂表面张力，使得涂覆时便于形成薄膜，再加入3 g造孔剂NaCl使得成品形成大量小孔，手动搅拌5 min后，将烧杯密封于室温环境下(防止DMF挥发)搅拌约5 h，使得PVDF粉末充分分散于PEG，以及NaCl颗粒在溶液中分布均匀。 2.2.2. 制备类石墨烯碳材料粉末 用滴管取约2 g在铜箔光面上均匀滴成约5 cm直线后用刮刀均匀涂抹至薄膜后放入60℃的干燥烘箱中烘干10 min至形成干燥薄膜后揭下，重复此法制备薄膜约6~8张，对每张薄膜事先称重后进行多次水洗(洗去NaCl颗粒，使薄膜形成小孔)后称重直至重量不再发生变化，随后将薄膜进行放入60℃的真空干燥箱干燥6 h直至薄膜表面无水分。 将干燥后的薄膜分成两组分别折叠或剪碎置于方形坩埚中，再分别放置于管式炉内，在氩气的气氛下使用140℃烧结2 h，然后以5℃/min的升温速率将管式炉升至600℃分别烧结2 h和6 h，烧结产物分别称为600-2和600-6。取出烧结后的产物，加入适量无水乙醇用研钵研磨约2 h成浆料后，用药勺将产物刮取入烧杯中加入约20 ml无水乙醇使用超声波清洗机进行密封超声减薄8 h，每30 min进行人工换水防止温度过高使无水乙醇蒸发，减薄完毕后再放置于60℃的真空干燥箱直至完全干燥，干燥完毕后，刮下粉末再次进行研磨约1 h后得到类石墨烯碳粉末。 2.2.3. 电池的制备 将类石墨烯碳粉末置于研钵中，加入事先研磨后的磷酸铁锂粉末继续研磨，加入导电炭黑直至无明显粗颗粒，和粘结剂共同研磨成浆料后再期间适量加入少许N-甲基吡咯烷酮(NMP)以保持研磨物为粘稠的浆料状，研磨完毕后，使用药匙涂抹至铝箔光面上，再拿刮刀涂敷均匀后干燥，干燥完毕后冲片得到扣式类石墨烯碳/磷酸铁锂材料电极片。采用扣式类石墨烯碳/磷酸铁锂材料电极片为工作极片，金属锂片作为对电极，聚丙烯为隔膜，在氩气气氛下的手套箱中组装成CR2032型号的扣式半电池。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 形貌表征 图2是实验制备出的类石墨烯碳样品的形貌。从图2(A)和图2(C)中可以看出烧结、减薄并研磨后制备出的类石墨烯碳颗粒存在很明显的团聚。因此，在今后的使用中需要使用分散剂来分散类石墨烯碳粉末。从图2(B)和(D)分散较开的样品可以看出，600-6样品明显比600-2样品颗粒更细，但这些颗粒更容易积聚(图2(B)中黄圈所示)。这是由于随着烧结时间的延长，PVDF中有更多的H、F脱离出来，使得碳化时的缺陷增多，研磨时更容易形成小颗粒。并且，颗粒越小，比表面能越大，越容易发生积聚现象。 图2. 类石墨烯碳颗粒的形貌：(A)和(B)分别是600-6样品在100倍和400倍下的图像；(C)和(D)分别是600-2在100倍和400倍下的图像 3.2. 粒度分析 图3是烧结6小时和2小时后类石墨烯碳的粒度大小及分布。600-6样品粒径分布的峰值在3.727 μm，平均粒径为7.762 μm，比表面积为916.6 m 2 /kg。600-2样品粒径分布的峰值在41.59 μm，平均粒径为39.32 μm，比表面积为212.1 m 2 /kg。从图3中可以明显的看出600-6样品的粒径小于600-2样品的粒径，比表面积也远高于600-2样品。但是，600-6样品的粒径分布峰没有600-2尖锐，这是由于600-6的颗粒更细，更容易发生团聚导致的，这与图2的现象一致。 3.3. X射线衍射和红外光谱分析 图4(A)是600-2类石墨烯碳的X射线衍射图谱(XRD)。从XRD图中可以看出，600-2样品的主要成分是碳，并且衍射峰较宽，属于非晶态的碳。图4(B)是PVDF (上)以及600-2 (下)的红外光谱图(IR)。从IR图谱可以明显的看出，在PVDF烧结后，位于975 cm −1 和862 cm −1 处的C-H键和1406 cm −1 附近C-C单键大幅减少，而1068 cm −1 处的C=C双键明显增加，并且出现1578 cm −1 处的C的六元环。另外，位于1212 cm −1 附近的C-F键并未发生明显变化。所以说明了PVDF在烧结时，C-H键断裂并促使C-C单键向C=C双键的转变，而后形成C的六元环即类石墨结构的碳，大部分残余F就形成掺杂。 图3. 类石墨烯碳粉末的粒度分析 图4. 600-2的XRD图谱(A)和PVDF以及600-2的红外光谱图(B) 3.4. 电化学性能测试 3.4.1. 循环伏安曲线 图5是600-6和600-2类石墨烯碳/磷酸铁锂电池的循环伏安(CV)曲线。600-6电池的氧化峰和还原峰分别位于3.318 V和3.558 V，其差值为0.239 V。600-2电池的氧化峰和还原峰分别位于3.336 V和3.554 V，其差值为0.217 V。氧化峰和还原峰分别对应于Fe 3+ 还原为Fe 2+ (即嵌锂过程)和Fe 2+ 氧化成Fe 3+ (即脱锂过程)。从图5中可以看出，与600-2电池相比600-6电池的峰形更加对称，电流密度更高，表明了600-6电池具有更高的电化学反应性活性，更低的欧姆阻抗，在Li + 脱嵌过程中的Fe 3+ /Fe 2+ 的氧化还原反应更容易进行。但同时也看出，600-6电池不如600-2电池的峰尖锐且峰间距更窄，这也反映了其极化作用相对较强。 图5. 样品600-6和600-2的循环伏安曲线 3.4.2. 交流阻抗分析 图6是600-6和600-2类石墨烯碳/磷酸铁锂电池的交流阻抗(EIS)图谱，右插图为EIS图谱在高频区的放大图片，而左插图为交流阻抗谱进行建模拟合简化等效电路图。在等效电路中，R s 表示系统的欧姆电阻，R ct 是电荷转移电阻，R f 是SEI薄膜电阻，W表示Li + 扩散相关的Warburg电阻。根据等效电路图拟合得到各自的电阻值见表1所示。结合EIS图谱在高频和低频的图谱及表1的电阻值，可以明显地看出600-6电池的Rct、Rf和W电阻值均小于600-2电池，这说明600-6电池中电子电导率较高，形成的SEI膜的质量较好，且Li + 脱嵌过程中的扩散速率较大。 图6. 样品600-6和600-2的EIS图 Table 1 System resulting data of standard experimen Samples R s (Ω) R ct (Ω) R f (Ω) W (Ω s −1/2 ) 600-6 2.67 165.7 146.36 172.8 600-2 1.638 215.3 187.73 104.1 表1. 阻抗分析结果
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user: 4. 结论 本文以PVDF粉末为原料，通过溶液浇铸法 + 固相烧结将制备出成本便宜的类石墨烯碳材料。通过研究其固相烧结时间，可知适量延长烧结温度，制备出的颗粒粒度更细。将其制备成类石墨烯碳/磷酸铁锂电极后，Li + 脱嵌更容易且形成的SEI膜质量更好。
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user: 摘要 X射线成像可以获得待测物体内部清晰的组织结构，但是X射线无法对物体边缘精准成像。为了得到待测物体更完整的图像，需要引入可见光成像技术，将两种图像融合。本文首先用交互式配准方法及仿射变换对采集到的可见光图像与X射线图像进行配准，然后对可见光图像进行边缘检测提取图像边缘，再采用像素加权平均进行融合，分别计算融合前后的图像的熵并比较。得出融合图像的熵比可见光及X射线图像的熵值小，说明可见光图像的边缘代替X射线图像的边缘导致融合图像灰度值减小。
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user: 1. 引言 X射线成像检测能够直观清晰地准确表征被射线探测环境中物体的内部结构及其存在的形貌和缺陷，但是X射线成像不能准确完好地呈现物体边缘的形貌。边缘部分的成像效果模糊，X射线图像会自动平滑，不易精准地区分，即使经过图像处理，也很难发现细微之处的破损和缺陷。为了能够更完整地对被测物体整体成像，需要引入可见光成像技术对物体边缘精准成像，可见光图像融合X射线图像检测，以克服X射线对表面及边缘成像的自身缺陷。从不同传感器获取的异源图像所提供的互补或冗余信息，可以直接提供或者补充可见光谱中没有的信息，比任何单个传感器图像都能更好地显示图像 [ 1 ]。 将可见光图像与X射线图像融合，不仅可以获得物体内部的结构，还可以得到物体边缘的准确信息，进而对待测物体有着更准确的检测结果，使融合图像的信息更加丰富。本文首先用交互式配准方法及仿射变换对采集到的可见光图像与X射线图像进行配准，利用Canny边缘检测算法提取可见光图像的边缘，然后采用像素加权平均进行融合，再计算可见光图像、X射线图像和融合后图像的熵，比较X射线图像与融合图像的图像熵，以评价融合图像的质量。
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user: 2. 图像配准与融合方法 2.1. 图像配准 图像配准是图像融合的前提。图像配准是将两幅或者多幅从不同视角、在不同条件或时间下获得的关于同一场景的图像进行最佳匹配的过程，进行对齐和叠加使得相同目标在不同的图像上具有相同的坐标 [ 2 ]。此处需要使用MATLAB的图像处理工具箱将可见光图像和X射线图像进行配准，通过交互界面选取两张图像中的特征点对，指定为成对的控制点，选择要使用的变换类型，并根据控制点对推算出变换参数。对待配准的图像进行空间几何变换，使之对准 [ 3 ]。 交互式配准方法分别在参考图像和待配准图像上选取特征点对，这个过程是人为主观选取的。对于可见光图像和X射线图像的配准，由于它们在灰度和特征信息上还存在着较大的差别，很难通过自动配准的方法精确地选取到一致的特征点，所以本文采用交互式配准的方法。 2.2. 边缘检测 边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓，图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。 本文采用Canny边缘检测法 [ 4 ]，提取可见光图像的边缘图像。Canny边缘检测是一种一阶微分算子检测算法，是边缘检测算子中最为常用的一种。Canny边缘检测在一阶微分算子的基础上，增加了非最大值抑制和双阈值两项改进利用非极大值抑制不仅可以有效地抑制多响应边缘，而且还可以提高边缘的定位精度，利用双阈值可以有效减少边缘的漏检率。 2.3. 图像融合 图像融合是指将不同成像系统采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自图像中的有利信息，最后综合成高质量的图像，将来自不同传感器的图像信息进行整合，能够得到图像中更复杂和细节的信息，以提高图像信息的利用率。加权平均法图像融合算法 [ 5 ] 对原图像的像素直接取相同的权值，然后进行加权平均得到融合图像的像素值，得到一幅新的融合图像。像素加权平均融合算法如下： y = w 1 × f + w 2 × g ( m ， n ) (1) 式中f、g分别为需要融合可见光图像和X射线图像，y为融合后的图像，m、n为图像的行数和列数，w 1 、w 2 为加权系数且两系数的和为1。 由于本文要对可见光图像和X射线图像进行融合，并且两种图像属于不同类型的图像，可见光图像是RGB彩色图像，X射线图像是灰度图像，一般对于维度不同的图像进行运算时，需要将两种图像转换成同一类型，加权平均法不需要对两个图像进行任何变换，也不需要考虑像素之间的关系，所以本文使用加权平均法来实现图像融合。
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user: 3. 融合图像质量评估 本文的图像不是标准的融合图像，因此在图像的融合过程中，需要判别一个图像融合结果的优劣，对两种图像融合后的图像质量进行评估，于是就引出了图像熵的概念，绝大多数时候，图像熵都被用来作为评价图像的一个量化标准。图像熵是一种特征的统计形式，它反映了图像中灰度信息的情况。通过计算源图像与融合图像之间的灰度信息分布情况，从而评价融合图像的质量 [ 6 ]。分别计算可见光图像、X射线图像以及融合后的图像熵。
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user: 4. 结果及分析 本文以分辨率板作为研究对象，获取了分辨率板的可见光图像和X射线图像，提取了可见光图像的边缘，并与X射线图像进行了融合，对结果进行了分析。使用手机相机和X射线成像设备获取可见光图像和X射线图像，如图1所示，相比X射线图像，可见光图像的边缘清晰。 在MATLAB软件中输入cpselect并读取两个图像，出现交互界面，以X射线图像作为基准图像，可见光图像为待配准图像，分别在两图像上手动选取特征点，此处选取4对特征点，将4对特征点的数据保存到工作区，使用cp2tform函数，对特征点数据进行仿射变换，推算出变换参数，对待配准的可见光图像进行空间几何变换。经过交互式配准及仿射变换，得到配准后的可见光图像如图2。 Canny边缘检测提取了可见光图像中分辨率板的边缘，调整窗宽和窗位，提取可见光图像的边缘如图3。 将提取的可见光图像边缘与X射线图像加权融合，得到融合图像如图4。 图1. 可见光图像与X射线图像 图2. 配准后的可见光图像 图3. 可见光图像的边缘检测图像 图4. 像素加权平均图像 引入图像熵客观评价融合图像的质量，计算并比较X射线图像与融合后的图像熵，得到的图像熵如表1： Table 1 Image entropy before and after fusio 图像 熵 可见光图像 6.6406 X射线图像 6.2614 融合图像 6.1903 表1. 融合前后的图像熵 从表1中得知，融合图像的熵比可见光图像和X射线图像的熵值要小，这是因为将可见光图像的边缘提取出来，可见光图像边缘像素与X射线图像的边缘加权平均，融合了X射线图像原有的边缘像素，灰度值明显减小；而且对可见光图像进行边缘检测需要将图像转变为灰度图像，这也导致在边缘提取阶段图像熵就有所减小；此外，两图像的加权系数同样会影响融合图像的熵，边缘图像的加权系数越大、X射线图像加权系数越小，融合图像的熵越小；边缘图像的加权系数越小、X射线图像加权系数越大，融合图像的熵越大。
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user: 5. 结论 本文针对X射线成像对边缘成像的缺陷，提出利用可见光成像辅助X射线成像。将可见光配准，提取可见光图像的边缘，与X射线图像进行加权平均融合，得到融合图像，计算图像熵作为评价融合图像质量参数。可见光图像及X射线图像的熵均大于融合图像熵，表明可见光图像提取的边缘融合了X射线图像，使图像整体的灰度值减小，在保证X射线图像内部信息的同时，也针对了图像边缘，使边缘部分的灰度更大，更便于观察测量。
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user: 摘要 地震相就是在地震反射时间剖面上所表现出来的反射波的面貌。地震相分析研究是利用地震属性提取地震信息，充分利用地震反射的内部结构，外部形态，结合振幅、频率、连续性等特点，研究蕴含在地震反射波中的有关地震波的几何形态、运动学特征、动力学特征和统计学特征的信息，能从多方面反映地下特殊地质现象、沉积现象、流体特征等，地震相分析已成为精细储层描述的重要手段。对于四川泸州地区页岩地层，虽然目前的地震分辨率还很难达到对单一小层的准确识别，但三维地震属性分析可以客观地反映储层的差异性特征，经过钻井标定和沉积相分析，这种差异性在一定程度上体现了储层的非均质性特征，反映了储层厚度的展布情况。均方根振幅(RMS)表示时窗内时间域能量(振幅平方)的平方根。用来显示孤立的或极值振幅异常，其横向变化可以用于研究地层岩性变化、物性及含气性。均方根振幅属性对地层振幅信息比较敏感，本次利用均方根振幅进行地震相预测。
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user: 1. 引言 近年来，我国页岩气勘探开发已进入增储上产的关键时期。四川盆地为页岩气主力战场，该区优质海相页岩普遍发育于上奥五峰组–龙马溪组龙一段下部地层，是目前四川盆地页岩气开发的主要层系。近年来，我国页岩气勘探开发已进入增储上产的关键时期。志留系龙马溪组龙一1 1 +2 小层是目前川南地区页岩气水平井的主要目的层，厚度仅为3~5米。由于地震纵向分辨率受限，在常规三维地震剖面中是无法识别出来的。在页岩气开发中，水平井钻遇率是决定开发效果的关键影响因素。随着页岩气地震勘探开发的深入，如何识别龙一 1 亚段各小层己成为迫切需求[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。本文探讨利用储层预测结果，进行龙一 1 亚段各小层识别，在此基础上进行属性提取。 属性提取的时窗非常关键，图1是连井测井曲线图，图上可见研究区内主要目的层龙一 1 段优质页岩厚度变化较大，无办法开一个固定时窗，这就要求我们要想办法追踪出龙一 1 段小层顶底界面。
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user: 2. 优质页岩测井响应特征 图2为研究区内L4井测井曲线，图中红色为龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩，橙色为龙一 1 4 小层优质页岩，绿色为非优质页岩，优质页岩测井划分门槛值为toc >= 2%，可以看出：优质页岩位于龙马溪组底部，龙马溪组优质页岩具有高自然伽马、低纵波速度、低密度、低纵横波速度比的特征。龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩较龙一 1 4 小层优质页岩具有相对低密度的特征[ 5 ]。 图1. 研究区内连井测井曲线图 图2. L4井测井曲线图 地震反演是页岩气层特征定量描述的重要手段之一，它将地震资料、测井数据、地质解释相结合，具有较高的垂向分辨率和横向分辨率的特点，可将地震信息转换成页岩气层信息。综合考虑地震资料基础和反演方法试验对比，本次采用叠前同时反演技术对页岩气层进行储层预测。 叠前同时反演技术是利用叠前CRP道集数据和井数据(横波速度、纵波速度、密度及其他弹性参数资料)、基于Zoeppritz方程或其近似式反演求解得到与岩性、含油气性相关的多种弹性参数的一种反演方法。 通过AVO正演分析分析了数据处理的保真报幅，在此基础上，开展基于模型约束的叠前同时反演。主要分为6个步骤：数据导入、子波提取、层位标定、模型构建、反演参数优选(反演参数QC)及反演结果分析。进一步，反演纵波速度、横波速度、密度后，可以组合计算得到Vp/Vs，λρ、μρ、σ和岩石脆性等储层参数。 叠前同时反演中用于控制反演效果的参数较多，这些参数对反演结果影响不同。经测试，反演的主要参数如下： A set of Angle Dependent Wavelets (for Pre-Stack Inversion): 6-1(6.5); 6-2(11.5); 6-3(16.5); 6-4(21.5); 6-5(26.5); 6-6(31.5) Prewhitening method: %Pre-whitening P_impedance: 0.3; S_ impedance: 0.3; Density: 0.2 Scaler adjustment factor: 1 反演的时窗为：奥陶系五峰组底界向上200 ms~奥陶系五峰组底界向下50 ms。 通过叠前同时反演得到纵波速度体、横波速度体、密度体。密度反演剖面上井旁道反演结果与测井曲线吻合度较高，特征一致，龙马溪组页岩储层较非储层具有相对低密度的特征明显。图3为研究区内密度曲线连井图，图中红色为龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩，橙色为龙一 1 4 小层优质页岩，绿色为非优质页岩，优质页岩测井划分门槛值为toc >= 2%，可以看出：龙马溪组优质页岩较非优质页岩具有相对低密度的特征，龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩较龙一 1 4 小层优质页岩具有相对低密度的特征。 图3. 密度曲线图 分析该区优质页岩地球物理岩石敏感参数，见图4，图中红色为龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩，橙色为龙一 1 4 小层优质页岩，绿色为非优质页岩，优质页岩测井划分门槛值为toc >= 2%，可以看出，龙马溪组优质页岩与非优质页岩在纵波速度和横波速度上有较大的重叠区域，利用纵波速度或横波速度识别优质页岩的难度较大。但密度、纵横波速度比可较好地区分龙马溪组优质页岩与非优质页岩。龙马溪组龙一 1 4 小层优质页岩与龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩在纵波速度、横波速度、纵横波速度比上有较大的重叠区域，利用纵波速度、横波速度或纵横波速度比识别优质页岩的难度较大。但密度可较好地区分龙马溪组龙一 1 4 小层优质页岩与龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩。 图4. 敏感参数直方图 综上测井曲线、优质页岩敏感参数分析，选用密度可同时区分优质页岩与非优质页岩，龙一 1 4 小层优质页岩与龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩。
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user: 3. 叠前反演 通过前面分析，可知在工区优质页岩具有相对低密度的特征，因此我们利用叠前密度反演来对优质页岩进行预测。 叠前同时反演技术是利用叠前CRP道集数据(或部分叠加数据)、速度数据(一般为偏移速度)和井数据(横波速度、纵波速度、密度及其他弹性参数资料)，通过使用不同的近似式反演求解得到与岩性、含油气性相关的多种弹性参数的一种反演方法，用来预测储层岩性、储层物性及含油气性等。 此次叠前同时反演是在叠前CRP道集数据上进行反演，主要经过数据导入、层位标定、子波提取、模型构建、反演参数选取(反演参数QC)及反演共6个步骤完成，反演得到纵波速度、横波速度、密度，通过参数计算可以得到Vp/Vs，λρ、μρ、σ和岩石脆性等，流程如图5所示[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 图5. 叠前同时反演流程图 叠前同时反演得到纵波速度体、横波速度体、密度体。图6为研究区内连井的纵波速度和横波速度反演剖面。从图上可以看出：反演剖面上井旁道反演结果与测井曲线吻合度较高，特征一致。 图6. 研究区内连井纵横波速度反演剖面 图7为连井密度反演剖面。从图上可以看出：密度反演剖面上井旁道反演结果与密度曲线吻合度高，特征一致；龙马溪组底部呈现为低密度特征，且分布较连续，与龙马溪组优质页岩地质特征相吻合。龙马溪组优质页岩较非优质页岩具有相对低密度的特征，龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩较龙一 1 4 小层优质页岩具有相对低密度的特征[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。 图7. 研究区内连井密度反演剖面
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user: 4. 小层层位对比追踪 由于龙马溪组优质页岩较非优质页岩具有相对低密度的特征，龙一 1 3 小层~五峰组优质页岩较龙一 1 4 小层优质页岩具有相对低密度的特征。密度反演剖面上可以较准确地追踪出龙一 1 4 和龙一 1 3 小层顶界见图8。 图8. 过井密度反演剖面
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user: 5. 地震相及效果分析 图9为龙一 1 亚段的均方根振幅图(时窗为龙一 1 亚段顶–五峰组底)，图上可以看出，区内存在两个红色条带异常体，通过与实钻对比分析，认为该红色异常条带区内龙一 1 4 小层厚度减薄，若目标井位位于该红色一条带内，在钻井时应注意，及时调整轨迹以免钻穿目的层。L4井周围实施水平井，龙一 1 4 小层沉积厚度不稳定，导向首个标志层出现之后，对地震A点预测精度要求更高，目前地震预测A点深度及产状精度尚不能满足精确入靶，靶前距超出设计较多，所以摸索龙一 1 4 小层减薄规律，根据实钻成果，及时开展地震跟踪处理，不断优化校正A点深度及产状尤为重要。图10为龙一 1 亚段地震相图四小层减薄区实际钻井展示图，实钻与预测符合率较高，可见本次地震相分析对实际钻井有较好的指导作用[ 14 ] [ 15 ]。 图9. 龙一 1 亚段地震相(均方根振幅)预测图 图10. 四小层减薄区龙一 1 亚段地震相(均方根振幅)预测图
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user: 6. 结论与认识 基于小层追踪的地震相(均方根振幅)预测，比开固定时窗做的地震相(均方根振幅)预测更加准确可靠，实际钻井结果也进一步证实了该成果的可靠性。目前该成果已经应用到实际生产中，在实际钻井中对水平井入靶点深度的预测及井轨迹的优化设计起到了重要的指导作用，
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user: 摘要 随着社会的转型发展和老龄化问题的日益严重，空巢老人在老年人群体中所占比例越来越大。而空巢老人由于缺少交流陪伴，对于心理和生理上的变化缺乏科学的认识和应对，更容易产生焦虑、自卑、多疑、孤独、失落、敏感等心理问题。居家养老作为最基础的养老方式，是大多数老人的选择。本研究以南京市社区居家养老老年人为例，试图在了解社区空巢老人心理健康状况、社区心理健康服务发展现状的基础上，探索空巢老人心理健康服务需求及影响因素，为提升社区老年人养老生活质量、促进社区心理健康服务水平发展做出贡献。
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user: 1. 绪论 1.1. 问题提出 近日，中国发展基金会发布了《中国发展报告2020：中国人口老龄化的发展趋势和政策》，该报告预测，到2022年左右，我国65岁以上人口占总人口的比例将达到14%，实现由老龄化社会向老龄社会的转变；到2050年，中国老龄化将达到峰值，65岁及以上人口将占到总人口数的27.9%。老龄化已经成为一个亟待解决的社会问题。而我国老龄化趋势中又呈现出空巢化的特征，有关数据显示，我国当前老年人中空巢家庭比例 > 30%，城市空巢家庭比例 > 40%，预计到2030年，空巢老人的家庭比例将增至90% (魏建群，程瑛，罗菊英，2015)。同时，生理因素(躯体健康、性别、年龄、文化程度等)、婚姻状况和经济状况以及家庭结构均会影响空巢老人心理健康，使其容易产生抑郁、孤独感、生活满意度低、焦虑情绪等心理问题，严重者甚至会产生轻生倾向，影响了空巢老人养老生活的质量(王颖，徐在福，于晓宇，2016)。居家养老服务是指政府和社会力量依托社区，为居家的老年人提供生活照料、家政服务、康复护理和精神慰藉等方面服务的一种服务形式。它是对传统家庭养老模式的补充与更新，是我国发展社区服务，建立养老服务体系的一项重要内容。在此背景下，研究空巢老人对心理健康服务的需求，对于完善社区心理健康服务供给体系、推进空巢老人心理健康水平进而提高养老服务供给水平具有重要意义。 1.2. 研究对象及研究方法 1.2.1. 研究对象 采取随机抽样的方法，在南京市秦淮区及江宁区的6个社区，随机选取60岁以上的老人132位，其中空巢老人34例，非空巢老人98例。其中，空巢老人纳入标准为：年龄在60岁以上；无子女或有子女但不与子女同住，且子女探望频率低于每周1次(陶巍巍等，2019)；居住于社区进行居家养老；能够独自阅读或在调查者的协助下完成调查问卷者；排除标准：① 有意识障碍者；② 有精神疾病或严重沟通障碍者；③ 患阿尔兹海默病的老人(穆丹，2018)。 1.2.2. 研究方法 问卷调查法：调查所采用问卷为研究者自己设计，共37个问题，问卷内容分为个人基本信息、心理健康状况评估、心理健康服务现状、心理健康服务意愿四个方面。研究者进入社区向老人发放问卷，原则上由老人自主完成问卷，若老人有疑问或不识字，由研究者进行适当解释，但不可透露个人倾向性影响问卷调查结果。本次调查共发放问卷140份，有效问卷132份，有效率94.2%。其中空巢老人占比25.8%，非空巢老人占比74.2%。 对于问卷调查数据，研究者采用SPSS24.0进行统计分析，采用了描述统计分析、卡方检验、秩和检验、斯皮尔曼相关分析法。 计数资料采用百分率表示；进行比较时，等级资料采用秩和检验，计数资料采用卡方检验；相关性分析采用斯皮尔曼相关分析方法。
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user: 2. 社区居家养老心理健康服务政策及需求供给现状 2.1. 样本基本信息 空巢老人和非空巢老人基本信息进行比较，无统计学差异(P > 0.05)，如表1所示。 Table 1 Comparison of general data between empty-nest elderly and non-empty-nest elderl 项目 类别 n 空巢 非空巢 皮尔逊卡方 P值 性别 男 73 20 53 0.230 0.632 女 59 14 45 年龄 60~65 43 13 30 4.402 0.354 66~70 21 8 13 71~75 20 5 15 76~80 20 4 16 80岁以上 28 4 24 文化程度 不识字或很少 50 17 33 4.824 0.438 小学 30 5 25 初中 35 7 28 中专或高中 15 5 10 大专 2 0 2 居住状况 一人独居 2 0 2 1.833 0.608 与老伴两人居住 20 6 14 与子女居住 20 2 18 与保姆、亲戚居住 2 0 2 表1. 空巢老人与非空巢老人一般资料比较 Continued 2.2. 居家养老模式下社区心理健康服务供给现状 2.2.1. 社区居家养老心理健康服务供给状况调查 目前可实施的对于空巢老人的心理健康服务可分为以预防为目的的辅助性服务和以治疗为目的的专业性服务两大类。基于此，对南京市社区空巢老人心理健康服务供给情况进行调查，调查项目包括：心理健康知识宣传教育、心理健康活动、聊天解闷服务、心理咨询服务、心理健康档案以及娱乐活动。 调查发现，社区的心理健康服务以心理健康知识宣传教育、娱乐活动、心理健康活动为主。心理健康知识宣传教育是众多空巢老人心理健康服务中覆盖率最高的一项，为59.1%，但是其中只有22.7%的服务供给主体是社区；心理健康活动和娱乐活动的覆盖率分别为22.7%和36.4%，均处于较低水平；而聊天解闷服务、心理健康档案、心理咨询的覆盖率均不足10%。 社区空巢老人心理健康服务存在覆盖率较低、服务质量较差、服务内容单一的特征，难以满足空巢老人的多样化需求。 2.2.2. 社区居家养老服务中心的心理健康服务 本次调查走访了南京市玄武区悦心居家养老服务中心，了解到其为社区老人提供的乐龄服务及价格如表2所示。 调研发现，社区居家养老服务中心为社区老年人提供的心理健康服务以辅助性、预防性的为主，对于专业性的心理健康服务，例如心理健康档案、心理咨询服务基本处于空白状态。在居家养老服务中心，虽然设立了心理咨询室，但是由于老人对于心理咨询的了解程度和需求较少，心理咨询室长期处于闲置状态，没有配备专业的服务人员，无法提供专业的心理健康服务。 根据2016年9约18日起正式实施的《江苏省民政事业发展第十三个五年规划》，提出到2020年实现城乡社区居家养老服务中心(站)基本实现全覆盖，街道老年人日间照料中心400个，社区老年人助餐点6000个。根据2019年1月3日南京市民政局公布的信息显示，南京市已建成509个AAA以上等级社区居家养老服务中心，112家社区居家养老服务综合护理中心。但是，目前的社区居家养老服务中心建设仍然不能很好满足老年人社区居家养老的需求。例如南京市老龄化最严重秦淮区共12个街道，112个社区，而截至2019年1月3日，共建成社区居家养老服务中心47个，覆盖率仍然不足50%。 Table 2 Items and prices of community home care service for the age 乐龄文化服务 于社区居家养老服务中心 接受服务 乐龄文化讲座 免费 心灵茶吧 免费 法律咨询 免费 生日关怀 免费 棋牌娱乐 免费 节日关怀 免费 老年大学 详见招生需知 旅游 根据路线收取 表2. 社区居家养老服务部分项目及价格 资料来源：参观南京市玄武区悦心居家养老服务中心获取。 社区居家养老服务中心作为未来养老服务的一个重要供给主体，其服务水平逐年提升，服务内容也不断丰富。但是由于社区居家养老服务中心的建设仍处于发展阶段，所辐射的老人范围尚不足，许多社区空巢老人仍然难以就近享受到符合需求的心理健康服务。且由于空巢老人对于专业的心理健康服务的需求市场较为分散，服务成本较高，供需匹配难度较大，大多数居家养老服务中心提供的服务以生活照料和医疗护理为主，缺乏专业的心理健康服务基础设施和服务人员。