DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 展望 目前人工诱导多倍体方法已有很多，但是可用于规模生产上的方法比较有限，诱导染色体加倍时仍存在发生频率低、嵌合率高等问题。不同的农作物，不同的基因型诱导方法都有差异，还需要大量地重复试验。另外，快速精准地筛选出诱导成功的植株可大大缩短育种时间，所以有必要尽早鉴定植物倍性。 人类社会不断发展，伴随着农作物生长季节气候多变，提高作物抗胁迫能力一直是育种家所期望的，而植物多倍体较二倍体染色体量多，器官大，营养物质含量高，抵抗逆境能力强，正是理想材料。多倍体还可以克服远缘杂交的障碍。在提高作物品质方面，无籽西瓜的需求量也越来越大。总之，探索植物多倍体的研究将对农业创新发展有重要意义。
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user: 摘要 本文针对一个封闭系统中的某种传染病进行研究，建立基于SEIS的感染病模型，讨论了系统中染病人数的变化情况。分析了潜伏者对传染病传播的影响，对于初始潜伏者是工作人员的情况和初始潜伏者是其他人员的情况分别讨论，调整模型参数，得到系统中人数变化图。接着分析了模型平衡点的稳定性，结果表明当 R 0 < 1 时， λ < 0 ，平衡点 A 0 是局部渐近稳定的；当 R 0 > 1 时， λ > 0 故 A 0 是不稳定的，存在地方性平衡点。我们还讨论了主要参数对感染人数的变化情况，结果表明传染率为影响染病人数的主要影响因素，其次是治愈率，因此发现传染病采取隔离，戴口罩等措施是十分必要的。
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user: 1. 引言 传染病(Infectious Diseases)是由各种病原体引起的能在人与人、动物与动物或人与动物之间相互传播的一类疾病。传染病是一种可以从一个人或其他物种，经过各种途径传染给另一个人或物种的感染病。在现实生活中，传染病广泛流传。传染病的特点是有病原体，有传染性和流行性，感染后常有免疫性。 本文分别讨论初始潜伏者是公共场所的工作人员和其它人员时，系统中得病人数的变化情况。本文以沈阳市某一商城为例，假设该城目前处于封城状态，即为一封闭系统，商城为其中的一个公共场所进行研究。当初始潜伏者是工作人员时，初始潜伏者只在固定的地方接触随机的人员；当初始潜伏者是其他人员时，初始潜伏者在随机的地方接触随机的人员。我们运用再生矩阵的方法计算了模型的控制再生数，讨论了平衡点的稳定性，当 R 0 < 1 时，可得 λ < 0 ，故平衡点 A 0 是局部渐近稳定的；当 R 0 > 1 时 λ > 0 ， A 0 是不稳定的，存在地方病平衡点。本文还重点分析了传染率，治愈率对传染病传播的影响，利用数值模拟了参数取值不同时染病人数的变化曲线，结果表明传染率对传染病传播的影响最大，因此隔离是传染病发生时的首要措施。接着我们讨论了疫苗对传染病传播的影响，数值模拟结果表明疫苗的出现大大降低了感染人数的峰值，延长了峰值出现的时间，因此研制疫苗等手段也必不可少。
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user: 2. 模型建立 2.1. 传染病的微分动力模型 利用动力学方法建立传染病模型是应用数学的一个重要分支，为流行病传播数学模型的研究做出了很大贡献。常见的传染病模型按照传染病类型分为SI、SIR、SIRS、SEIR、SEIS模型等，按照传播机理又分为基于常微分方程、偏微分方程、网络动力学的不同类型。对于带有潜伏期的传染病，假设潜伏者按指数分布发展成染病者。 通常感染人数为 β S I S + I [ 1 ]，考虑到工作人员和其他人员在特定场所的接触人数和活动范围不同，本文引入 β S I 1 1 + S + I 1 + β S I 2 1 + S + I 2 作为感染人数，得到其动力学性态的完整分析，如图1所示： 图1. SEIS传染病模型示意图 2.2. 基于SEIS传染病的模型建立 初始潜伏者分别为工作人员和其他人员时，其接触人员数量和活动范围不同。当初始潜伏者是工作人员时，初始潜伏者只在固定的地方接触随机的人员；当初始潜伏者是其他人员时，初始潜伏者在随机的地方接触随机的人员。综合考虑封闭系统中的情况，我们将总人口分为四个不同仓室：易感者(S)，潜伏期患者(E)，工作人员感染者(I 1 )，其他人员感染者(I 2 )，做出如下假设： 1) 假设工作人员和其他人员被感染的概率分别与工作人员和其他人员在人群中占的比例相等。 2) 康复者会二次感染 根据上述假设和图1的传播示意图，我们建立如下模型： d S d t = γ ( I 1 + I 2 ) − β S I 1 1 + S + I 1 − β S I 2 1 + S + I 2 − α S (1) d E d t = β S I 1 1 + S + I 1 + β S I 2 1 + S + I 2 − ε E − α E (2) d I 1 d t = ε E 1 − ( α + γ ) I 1 (3) d I 2 d t = ε E 2 − ( α + γ ) I 2 (4) 其中，S表示封闭系统健康总人数，即易感染人数；S是健康总人数中工作人员数量A和健康总人数中其他人员数量B，其表达式为： S = A + B (5) E表示潜伏者，E 1 表示工作人员潜伏者，E 2 表示其他人员潜伏者，其表达式为： E 1 = A S E (6) E 2 = B S E (7) I 1 表示工作人员染病者数量； I 2 表示其他人员染病者数量；N染病者接触的平均人数； γ 表示染病者到健康人的恢复系数； β 表示传染率， β 1 表示工作人员传染率， β 2 表示其他人员传染率； α 表示死亡率； ε 表示潜伏者转为染病者的转化率。
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user: 3. 实验结果 3.1. 初始潜伏者是公共场所的工作人员 当初始潜伏者是工作人员时，初始潜伏者只在固定的地方接触随机的人员，但其在该公共场所的时间较其他人员的时间长，所以接触的人更多，即 β 1 > β 2 。 设置 E 1 = 1 ，通过Python模拟上述模型，可视化所得数据，如图2所示： 图2. 初始者为公共场所人员时潜伏者和染病者随时间变化图 其中纵坐标分别表示总人数、潜伏者、其他人员染病和工作人员染病的人数，横坐标表示时间。通过上图可以看出该病在25~50天左右达到感染高峰，在200天左右，疾病基本灭绝。 3.2. 初始潜伏者是公共场所的其他人员 当初始潜伏者是其他人员时，初始潜伏者在随机的地方接触随机的人员，但在该公共场所的时间较其他人员的时间短。 设置 E 2 = 1 ，通过Python模拟上述模型，可视化所得数据，如图3所示： 图3. 初始潜伏者为其他人员时潜伏者和染病者随时间变化图 其中纵坐标分别表示总人数、潜伏者、其他人员染病和工作人员染病的人数，横坐标表示时间。通过上图可以看出该病在50~75天左右达到感染高峰，在175~200天作用，疾病基本灭绝。 通过比较图2和图3，可以看出当初始潜伏者是工作人员时较初始潜伏者是其他人员时的图像斜率较陡。可以反映出当初始潜伏者是工作人员接触的人更多，疾病传播的人数更多。
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user: 4. 模型分析与检验 4.1. 平衡点的存在性 我们把上述模型中的工作人员感染人数和其他人员感染人数变为一个变量，如下所示： { d S d t = γ I − β S I N − α S d E d t = β S I N − ε E − α E d I d t = ε E − ( α + γ ) I (8) 其中， D = { ( S ， E ， I ) ∈ R + 3 : N = S + E + I ≤ 1 α } 是模型(8)的不变集。 设无病平衡点为 A 0 = ( S 0 ， E 0 ， I 0 ) ，由于 I = 0 ，则 E = 0 ，若 γ I 0 − β S 0 I 0 N − α S 0 = 0 成立，解得 S 0 = 1 α ，因此模型(8)恒存在无病平衡点为 ( 1 α ， 0 ， 0 ) 。 设 A * = ( S * ， E * ， I * ) 为模型(8)的任意正平衡点，当 I ≠ 0 时，由 d I d t = 0 得 E * = ( α + γ ) I * ε 代入 d E d t = 0 ，得 S * = ( α + ε ) ( α + γ ) ε β ，代入 d S d t = 0 ，得 I * = α ( ε + α ) ( α + γ ) ε β γ − β ( ε + α ) ( α + γ ) ，因此正平衡点为 A * = ( ( α + γ ) ( α + ε ) ε β ， ( α + γ ) I * ε ， α ( α + γ ) ( α + ε ) ε β γ − β ( α + γ ) ( α + ε ) ) 。 4.2. 平衡点的稳定性分析 模型(8)总存在一个无病平衡点 A 0 = ( 1 α ， 0 ， 0 ) ，我们应用再生矩阵的方法 [ 2 ] 来计算模型(8)的控制再生数并验证 A 0 的局部稳定性 [ 3 ]。 此模型有两个仓室分别为： I ( t ) ， E ( t ) ，划分X，Y向量为 X = [ E ( t ) I ( t ) ] ， Y = [ S ( t ) ] X = [ E ( t ) I ( t ) ] = [ β S I N 0 ] + [ ε E + α E − ε E + α I + γ I ] = F 1 ， 2 ( E ， I ) + V 1 ， 2 ( E ， I ) 因为 S + I + E = N ，因此我们取 N = 1 F ， V 的雅可比矩阵如下： F = J a c o b i a n ( F 1 ， 2 ( E ， I ) ) = [ 0 β S 0 0 ] V = J a c o b i a n ( V 1 ， 2 ( E ， I ) ) = [ ε + α 0 − ε α + γ ] 则可得模型(8)的控制再生数： R 0 = ρ ( F V − 1 ) | A 0 = ε β ( α + γ ) ( α + ε ) α 下面利用特征方程理论来证明平衡点 A 0 的稳定性 [ 4 ]。 系统在平衡点处的雅可比矩阵如下： G 0 = [ − α 0 γ − β α 0 − ε − α β α 0 ε − α − γ ] (9) 得到 λ 2 + λ ( 2 α + γ + ε ) + ( α + γ ) ( α + ε ) − β ε α = 0 因此 λ 2 ( α + γ ) ( α + ε ) + λ ( 2 α + γ + ε ) ( α + γ ) ( α + ε ) = R 0 − 1 ，其中 λ 2 > 0 ， α > 0 ， β > 0 ， γ ≥ 0 。 因此当 R 0 < 1 时，可得 λ < 0 ，故平衡点 A 0 是局部渐近稳定的；当 R 0 > 1 时， λ > 0 故 A 0 是不稳定的。 当 R 0 > 1 时， ε β ( α + γ ) ( α + ε ) α > 1 ，则 S * ， E * ， I * 均为正数，故模型(8)存在地方病平衡点 A * [ 5 ]。
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user: 5. 数值模拟各参数对传染病模型的影响 5.1. N对传染病模型的影响 我们分别取N = 100， 1000， 10000， 100000来模拟，如图4~7所示： 从下图可以看出N值基本只影响疫情规模的时间推移情况，对其他数据不存在影响。 图4. n = 100时三种人数随时间变化图 图5. n = 1000时三种人数随时间变化图 图6. n = 10，000时三种人数随时间变化图 图7. n = 100，000时三种人数随时间变化图 5.2. 传染率对传染病模型的影响 我们分别取 β = 0.4 ， 0.8 ， 1.2 ， 1.6 进行模拟，如图8~11所示。 图8. β = 0.4 时三种人数随时间变化图 图9. β = 0.8 时三种人数随时间变化图 图10. β = 1.2 时三种人数随时间变化图 图11. β = 1.6 时三种人数随时间变化图 由图可知， β 的大小直接影响到的是E的数值大小及变化趋势，进而影响到了S与I值的大小及变化趋势。且从图中可以直观了解到 β 的值对整个模型的趋势是有很大影响的，因此戴口罩，减少外出时间居家隔离等措施都可以行之有效的减少 β 的大小，对阻碍病毒传播有一定效果。 5.3. 治愈率对传染病传播的影响 当存在有效药物时，治愈率 γ 将提高，我们分别设置 γ = 0.05 ， 0.2 ， 0.4 ， 0.6 对比如图12~15所示。 图12. γ = 0 .05 时三种人数随时间变化图 图13. γ = 0 .2 时三种人数随时间变化图 图14. γ = 0 .4 时三种人数随时间变化图 图15. γ = 0 .6 时三种人数随时间变化图 由上图可以清晰的看出， γ 值的大小影响了I和E值的极值大小。因此提高医疗救治水平可以有效减少同时间累积的感染人数，提高效率。 5.4. 疫苗对传染病传播的影响 当存在疫苗时，部分易感人群S会直接进入免疫人群，因此我们增加免疫人群这一参数R重新建立模型，假设每天新增的免疫者数量与易感人群数量成正比，比例系数为k，建立模型为： { d S d t = − β S I N − k S N − α S d E d t = β S I N − ε E − α E d I d t = ε E − ( α + γ ) I d R d t = γ I + k S N − α R (10) 打疫苗前后对比如图16、图17所示： 图16. 打疫苗前三种人数随时间变化图 图17. 打疫苗后三种人数随时间变化图 可以看到，疫苗使开始感染的人数有所下降，感染到达峰值也有所延长。
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user: 6. 结论 我们构建了一类在封闭系统中员工和其他人员分开的SEIS模型，探究了潜伏者对传染病传播的影响。结果表明潜伏者为工作人员时染病人数变化的曲线斜率更大，因此在生活中像商场等封闭环境中工作人员实施戴口罩等防护措施是十分必要的。对模型的定性分析表明控制再生数 R 0 是一个临界阈值，决定了传染病传播规模和发展趋势。接着对平衡点进行稳定性分析，结果表明当 R 0 < 1 时，可得 λ < 0 ，故平衡点 A 0 是局部渐近稳定的；当 R 0 > 1 时， λ > 0 故 A 0 是不稳定的，存在地方性平衡点。接着我们通过对调整主要参数来数值模拟传染病人数变化情况，可以直观的看出传染病的传染率和治愈率为影响传染病传播的主要因素，因此在传染病传播期间隔离应该为首要措施，民众应该加强防护意思，采取勤洗手，出门佩戴口罩等来阻断传播，除此之外还应该提高治愈率，例如加强疫苗研制等。
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user: 摘要 新型冠状病毒肺炎目前仍呈现全球大流行趋势，在中国疫情基本结束的情况下，科学探究疫情空间分异特征，对当前国际第二波疫情具有指导意义。基于截至2020年4月16日24时山东省各县(市、区)病例数据，在区县尺度上对病例数进行空间自相关分析。结果显示：山东省疫情经历了爆发、有效控制和稳定的发展过程，累计报告确诊病例763例，病例遍布山东省137个县(市、区)中的99个，覆盖比例达72.26%，各县域疫情空间分布差异明显；山东省疫情呈现空间极化特性，部分区县呈现空间扩散特点，热点区域主要集中于济宁市。由此可知，新型冠状病毒肺炎在山东省存在明显空间分异性，预防和控制传播的措施也应因地制宜。
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user: 1. 引言 自2019年12月以来，由新型冠状病毒引发的肺炎疫情(COVID-19)在极短时间内迅速蔓延至全国乃至全球，严重威胁到人类的健康及生命财产安全 [ 1 ]。疫情已引起世界各国公共卫生系统的重视，2月28日，世界卫生组织将2019新型冠状病毒的全球传播风险和影响风险级别上调为“非常高” [ 2 ]。 自疫情流行以来，许多国内外学者从分子生物学、病理学、流行病学以及用数据驱动的网络模型预测疫情等角度对其进行了研究 [ 3 ] [ 4 ]。目前，预防仍是控制疫情的重要任务，许多最新的研究成果从地理环境的角度探讨了环境因素对新冠肺炎传播的潜在影响 [ 5 ]，为控制疫情提供有力依据。美国霍普金斯大学(Johns Hopkins University)基于ArcGIS Dashboard开发的可视化、可交互的全球疫情地图用于实时跟踪报告全球的新冠肺炎病例 [ 6 ]，该地理可视化成果已成为全球疫情数据网红。20世纪90年代时，地理研究方法已被广泛应用于流行病学的研究当中，学者利用模糊数学与神经网络相结合的地理信息系统(GIS)研究地理现象的空间分布 [ 7 ] [ 8 ]，如应用于人畜流行病时空分布特征及其影响因素分析 [ 9 ]；王姣姣等人利用地理探测器分析高血压合并症患病率与三种重要的经济、社会和地理因素之间的关系，发现人口和社会经济因素、医院类别和地理因素对高血压合并症的患病率有明显的交互影响 [ 10 ]；曹征等人通过探究登革热在广州分布的热点区域从而提出相关建议及措施 [ 11 ]。在对研究结果进行分析的基础上，决策者需要在时空上了解疾病分布并制定疾病干预策略，以便满足当地居民对其所在区域的知情权和对预防指导的需求 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。 以往的研究大多采用时间序列研究方法，如按照时间顺序研究中国多个省份日平均气温(AT)和相对湿度(ARH)与新冠肺炎日病例数的关系 [ 15 ]，多见省、市尺度上病例数量的时空分析 [ 2 ] [ 16 ] [ 17 ]，相对缺少更为精细尺度的探讨，因而对于县(市、区)尺度上的差异化的疫情防控指导较弱，并且不同区域社会经济发展水平对当地疫情状况的影响，也决定着在面临复工复产工作时，不同区域实行有差异化的防疫策略和措施，精准防控可大大降低对疫区相关区域和人员的生产生活影响。因此，在县域尺度下对新冠肺炎的空间分布特征进行研究对于疫情防控具有重要意义 [ 18 ]。 新型冠状病毒肺炎作为一种输入性传染病，均由省外传入山东。通过空间分异机制的研究，探索疫情在山东省的空间分布规律，分析冷热点区域和聚集类型，是在县域层面进行更为精细尺度的探讨尝试，可满足因地制宜，分类指导的防控措施参考需求。因此，本研究在GIS技术的支持下，利用空间自相关分析方法，研究县域尺度下疫情在山东省的空间分布特征，以期有针对性地调配疫情防控资源，为实施高效防控措施提供科学参考，同时也为今后其他新发急性传染病的应急决策提供科学依据。
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user: 2. 研究方法与数据来源 2.1. 研究方法 基于山东省区域内各县(市、区)疫情状况之间潜在的相互依赖关系，使用空间自相关方法探寻疫情的热点区域和冷点区域，并分析疫情状况的聚类和异常值，提取满足一定置信度水平的区域进行分析。使用ArcGIS的地统计分析模块进行空间自相关分析并制图。空间自相关计算公式如下： I i = n ( x i − x ¯ ) ∑ j = 1 n w i j ( n j − n ¯ ) ∑ j = 1 n ( x j − x ¯ ) 2 式中n代表空间单元数(研究中的县级行政单元)； x i 和 x j 分别是i和j县域的病例数；是病例的平均值， w i j 是基于逆距离的空间权重矩阵。 2.2. 数据来源 从山东省卫生健康委员会官方网站收集每日报告新增病例数和累计病例数(均为实验室确诊病例)，时间截至2020年4月16日24时，共收集763例。
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user: 3. 结果分析 3.1. 疫情基本情况 截至2020年4月16日24时，山东省累计报告了新冠肺炎确诊病例763例(不含临床诊断病例及境外输入病例)，在山东省总共137个县(市、区)中，遍布全省99个县(市、区)，比例达72.26%。从每天新增病例数的时序变化过程来看(图1)，新冠肺炎流行大致经历了三个发展阶段：从1月21日到2月5日 图1. 截至2020年4月16日24时山东省新型冠状病毒肺炎新增确诊病例数时序图 的爆发期——早期新冠肺炎传播失控，每天新增的感染者数量迅速攀升；从2月6日到2月23日的有效控制期——新冠肺炎传播能力大大削弱，每天新增的感染者数稳步下降(2月20日因济宁任城监狱疫情新增200名确诊病例)；从2月24日到4月16日的稳定期—疫情基本得到控制，少有新增病例出现。山东省各县(市、区)疫情空间分布差异明显(图2)：济宁市任城区病例数达235例；病例数在15~29之间的有5个县(市、区)，包括济南市市中区、聊城市东昌府、潍坊市奎文区、泰安市泰山区、威海市环翠区；东营、莱芜等38个县(市、区)目前没有出现确诊病例。 图2. 截至2020年4月16日24时山东省新型冠状病毒肺炎累计确诊病例数空间分布图。注：DZ：德州；LC：聊城；JNa：济南；BZ：滨州；DY：东营；ZB：淄博；LW：莱芜；TA：泰安；JNi：济宁；HZ：菏泽；ZZ：枣庄；LY：临沂；RZ：日照；WF：潍坊；QD：青岛；YT：烟台；WH：威海 3.2. 山东省疫情空间自相关分析 分别对山东省各县(市、区)的病例数进行热点分析(Getis-Ord Gi*) [ 19 ] 和聚类和异常值分析(Anselin Local Moran I) [ 20 ]。通过热点分析，有9个区县在99%置信度水平划分为热点区域，主要集中于济宁市(图3(a))。除济宁市外的地区传播风险较低，相对较为安全。热点区域的形成与济宁任城监狱疫情事 图3. 山东省疫情热点分析图。(a) 含任城监狱疫情；(b) 不含任城监狱疫情 件密切相关，若排除任城监狱200例病例这一异常值的影响，济宁任城区病例数为35例，此时有2个区县在95%置信度水平划分为热点区域(图3(b))，分别为市中区(济南)、邹城市(济宁)；7个区县在90%置信度水平划分为热点区域，分布于中部和东部。通过聚类和异常值分析，有22个区县具有显著意义(图4)。其中高–高聚集类型的地区为兖州区(济宁)；在中部和西部，有4个高–低聚集类型的县域被聚集现象不显著的区县包围，分别为乐陵市(德州)、邹平市(滨州)、奎文区(潍坊)和昌乐县(潍坊)；低–高聚集类型的区县共7个，主要分布于西南部，其中6个低–高聚集类型的区县与1个高–高聚集类型的区县将病例数最多的任城区包围；低–低聚集类型的区县共10个，主要分布于东营市，3个区县分散在西北部和中部。经过以上两种类型的空间自相关分析可以看出，山东省疫情具有空间极化的特性，部分区县呈现空间扩散特点。 图4. 山东省疫情聚类和异常值分析图
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user: 4. 讨论与建议 4.1. 讨论 本文搜集了山东省763例新冠肺炎的病例数据，采用空间自相关分析方法分析山东省疫情的空间差异特征，结果发现山东省新冠肺炎分布存在显著空间分异现象。发病的高风险(热点区域)区域集中于济宁市，一方面是由于这个区域的人口密度高，人们活动交流的频率大，另外一个重要原因与济宁任城监狱疫情事件有关。因监狱疫情防控工作督促指导不力，监狱中人群聚集性较强，导致该区新增200名确诊病例，从而也造成任城区周边单极化特征明显的低–高聚集类型区域的出现，如嘉祥县、汶上县等。总体来看，山东省疫情分布单极化特征明显，且疫情分布与社会经济指标分布存在高度相似的耦合现象。 4.2. 建议 基于以上研究结果，各级防控部门应严格控制聚集行为，对密切接触者、疑似病例进行集中隔离和医学观察，尽量减少家庭聚集性疫情的发展。同时，各部门应继续健全完善疫情防控管理体系，疫情彻底结束之前，管理不可松懈，对于各个县域的预防和控制传播的措施也应因地制宜，分类指导。在疫情分布空间自相关分析的基础上，建议应进一步加强和完善区域间联防联控工作机制，确保在市、省、国家乃至全球尺度上，共享新冠肺炎防控信息，加强区域合作，并优化配置防护资源，有效减缓疫情的蔓延。目前疫情仍未结束，需要疫情防控和经济发展之间寻求平衡，成为各级政府当前面临的主要问题。 本研究也存在局限性，限于数据获取、方法选择等问题，本文仅基于县域尺度对新冠肺炎疫情格局进行了分析，更精细化的解释还远远不够。因此，在今后的研究中，细化各个镇(乡)域、村域等地域单元内部的疫情分布格局，可为不同类型乡镇、村庄的疫情防控提供精准指导。
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user: 摘要 板壳式换热器作为一种新型高效紧凑式换热设备，因其换热效率高、压降低、节省占地面积、节约工程及设备安装费用、节省装置操作费用等优点，被广泛应用于炼油、化工、制冷等领域。本文以一种板壳式换热器为对象研究，建立了人字形板片的单流道物理模型并利用数值模拟软件模拟了波纹高度的变化引起的模型流场、速度场、压力场、温度场的变化情况，通过对湍动能、摩擦系数和传热因子的分析，研究了波纹高度的变化对于板壳式换热器流动和传热性能的影响。分析得到：波纹高度的变化造成了内部流体流动状态的变化，随着波纹高度的增大，流体的流动状态由曲折流逐渐转变为十字交叉流，波纹高度越低，湍动能越好，阻力性能越好，但是传热性能变差。模拟表明波纹高度对板壳式换热器的流动和传热性能具有较大的影响，是板壳式换热器优化设计的重要方向。
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user: 1. 引言 板壳式换热器作为高效紧凑式换热器的一种具有换热效率高、端部温差小、压降低、节省占地面积、节约工程及设备安装费用、节省装置操作费用等优点，适合炼油、化工等领域大型化生产装置的使用要求 [ 1 ]。因其紧凑且体积小、耐温抗压、易清洗少结垢等的优点在食品制药等领域广为使用。板壳式换热器采用波纹换热板片，波纹板片依靠自身的波纹结构设计实现了低雷诺数下的湍流强化换热。 近年来一些研究人员对板式换热器的流动性能和传热性能进行了数值模拟研究：刘家瑞等人 [ 2 ] [ 3 ] 通过实验和数值模拟对板壳式换热器准则关系式进行了研究。曲宁 [ 4 ] 利用Fluent软件对波纹形板式换热器进行了流动与传热分析，对流体的速度场、温度场和压力场进行研究并拟合了相关准则关系式，得出各几何参数对于传热和阻力的影响，给出了优化后的几何参数。袁伍等人研究了不同流体入口速度对换热器压降和传热系数的影响 [ 5 ]，刘家瑞对板壳式换热器流量的分布进行了研究 [ 6 ] [ 7 ]。以及袁雨文做了关于波纹夹角对板壳式换热器流动和传热性能影响的研究 [ 8 ]。栾志坚等 [ 9 ] 发现波纹间距和波纹高度的几何参数也会对流体的流动形式产生影响。张洋乐等 [ 10 ] 研究了强化换热板管对于板壳式换热器综合性能的提升。陈武滨 [ 11 ] 等人研究了不同截面形状换热板对于板片性能的影响。 波纹夹角、波纹高度、波纹间距是板壳式换热器板片的重要几何参数，本文受某生产企业委托，针对该企业某型号产品的波纹高度对该换热器流动和传热性能的影响进行模拟研究，对该产品的优化设计具有参考价值。本文建立了板壳式换热器单流道的物理模型，利用CFD模拟了不同波纹高度H下壳程流场的变化，分析研究此变化对于壳程流动和传热性能的影响。
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user: 2. 数值计算模型 2.1. 物理模型 物理模型如图1所示，通过两块波纹板正反堆叠构造出集合模型，由于正反堆叠，上下板波峰与波峰会产生交点，即下文所提到的触点。利用UG软件建立物理模型，通过ICEM软件进行网格划分，使用非结构化四面体网格。板片结构参数如表1所示。 图1. 物理模型图 Table 1 Sheet structure parameter tabl 波纹高度(mm) 波纹角度(˚) 波纹间距(mm) 当量直径(mm) 导孔间距(mm) 1.7/2.2/2.7/3.2/3.7/4.2/4.7 60 7.9 3.4 164 表1. 板片结构参数表 2.2. 网格划分 由于该模型比较复杂，结构化的网格划分容易导致网格的扭曲度较大，很难进行，所以本文选用较普遍使用的非结构化四面体网格，并对关键区域进行网格加密，经网格无关性检验，满足精度要求。网格划分如图2所示。 图2. 物理模型的网格划分以及局部细节图 2.3. 数学模型 结合该换热器实际的流动与换热特点，对数学模型做出以下假设：流体为不可压缩的牛顿流体；流体的流动为定常流动；忽略重力和浮升力的影响；忽略流体的粘性耗散作用；与空气接触的板片与周围环境绝热。因此本次模拟主要运用连续性方程、动量方程和RNGk-ε模型 [ 12 ]。 对于单相不可压缩流体： 连续性方程： ∂ ρ ∂ t + ∂ ( ρ u ) ∂ x + ∂ ( ρ v ) ∂ y + ∂ ( ρ w ) ∂ z = 0 (1) 式中t为时间，s；u、v、w分别为控制体在x、y、z三个方向上的速度分量，m/s。 动量方程： ∂ ( ρ u ) ∂ x + d i v ( ρ u u ) = ∂ p ∂ x + ∂ τ x x ∂ x + ∂ τ y x ∂ y + ∂ τ z x ∂ z + F x (2) ∂ ( ρ v ) ∂ y + d i v ( ρ v u ) = ∂ p ∂ y + ∂ τ x y ∂ x + ∂ τ y y ∂ y + ∂ τ z y ∂ z + F y (3) ∂ ( ρ w ) ∂ z + d i v ( ρ w u ) = ∂ p ∂ z + ∂ τ x z ∂ x + ∂ τ y z ∂ y + ∂ τ z z ∂ z + F z (4) 式中，p是控制体上的压强，Pa；τ为作用在控制体表面上的粘性应力，Pa；F为作用在控制体上的上的外力，N。 RNGk-ε模型： ∂ ( ρ k ) ∂ t + ∂ ( ρ k u i ) ∂ x i = − ∂ ∂ x j ( P r k μ e f f ∂ k ∂ x j ) + G k − ρ ε (5) ∂ ( ρ ε ) ∂ t + ∂ ( ρ ε u i ) ∂ x i = − ∂ ∂ x j ( P r ε μ e f f ∂ ε ∂ x j ) + C 1 ε * k G k − C 2 ε ρ ε 2 k (6) 式中： u i 为i方向上的速度分量； μ 为湍动粘度； G k 为由于平均速度梯度引起的湍动能k的产生项； C 1 ε * 、 C 2 ε 、 σ k 、 σ ε 为经验常数； C 1 ε * = 1.42 ， C 2 ε = 1.68 ， C μ = 0.0845 ， σ k = 1.0 ， σ ε = 1.3 。 2.4. 边界条件 采用速度入口，入口温度设置为323 K，出口设置为压力出口，压力设为101.325 kPa。外部边界设置为无滑移速度边界条件，流道的壁面设置为温度300 K的恒温壁面，其余均设置为绝热壁面。采用分离式求解器隐式求解，压力与速度耦合，使用SMPLE算法，离散化为二阶精度的迎风模式 [ 13 ]。在边界条件设置中，还需要设置湍流强度和水力直径，也即当量直径，计算公式如下： I = 0.16 ( R e d e ) − 1 8 (7)
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user: 4. 结论 1) 随着波纹高度的增大，流体的流动形式从曲折流变为十字交叉流。在波纹高度较小时，流动的主要形式为曲折流，随着波纹高度增大，触点对流体的影响降低。在波纹高度较大时，流动的主要形式为十字交叉流，流体漩涡较小且触点对流体的扰流较小。 图10. 不同波纹高度的传热因子 Table 5 Numerical table of plate heat transfer facto 雷诺数 波纹高度(mm) 2374.03 3956.7164 5539.4029 7122.0895 8704.776 1.7 0.0252 0.0222 0.0209 0.0198 0.0192 2.2 0.0269 0.0236 0.0221 0.0209 0.0203 2.7 0.0276 0.0241 0.0223 0.0212 0.0206 3.2 0.0295 0.0250 0.0234 0.0224 0.0217 3.7 0.0305 0.0266 0.0250 0.0240 0.0230 4.2 0.0321 0.0280 0.0265 0.0254 0.0244 4.7 0.0331 0.0295 0.0280 0.0270 0.0260 表5. 板片传热因子数值表 图11. 不同波纹高度的努塞尔数 Table 6 Numerical table of plate Nusselt numbe 雷诺数 波纹高度(mm) 2374.03 3956.7164 5539.4029 7122.0895 8704.776 1.7 91.081 133.604 176.458 215.048 255.320 2.2 96.553 140.134 183.519 225.728 266.864 2.7 99.729 145.150 188.596 230.493 273.017 3.2 106.729 150.851 197.745 243.163 287.719 3.7 110.416 160.379 210.748 260.251 304.958 4.2 116.001 168.701 223.442 275.501 323.928 4.7 119.938 178.023 236.094 293.010 345.397 表6. 板片努塞尔数数值表 2) 在对其流动性能的研究中可知：当波纹高度相同时，随着雷诺数的增大，湍动能逐渐增大，并且波纹高度越小，湍动能增加的幅度越大，湍流流动越强。当雷诺数相同时，湍动能随波纹高度的减小而增大，且增大幅度随雷诺数的增大而逐渐变大；在对其阻力性能的研究中可知：随着高度增大，板片进出口的压降减小，但流体受到的阻力增加；在对其换热性能的研究中可知：随着高度的升高，温度梯度分布更加均匀，提高波纹高度可以有效强化换热。 3) 在板壳式换热器中，总流量不变时，随着波纹高度减小，湍动能随之增大，湍流程度得以提升，加强了流体的扰动，对于流动性能，较小的波纹高度具有更好的流动性能，但是较高得波纹高度具有更好得到传热性能。因此，在设计板壳式换热器时，应根据产品的实际应用条件，综合考量流动性能和传热性能，选择合适的结构参数。
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user: 摘要 本文依据《甘肃省旅游业发展(2006~2020)》，整理并统计出76个红色旅游资源单体，以76个红色旅游资源单体为研究对象，首先对甘肃省红色旅游资源单体所属的主类、亚类和基本类型进行分析，整理成甘肃省红色旅游资源调查分类表，然后结合GIS可视化分析，运用最近邻分析法、地理集中指数、基尼系数等方法分析甘肃省红色旅游资源分布的空间结构、集中度和均衡度，最后得出相关结论并进行讨论。结果表明：甘肃省红色旅游资源在空间上呈凝聚型分布，在区域内呈集中分布，并表现出不均衡性的特征。
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user: 1. 引言 旅游资源是旅游活动得以产生和发展的必要条件，其赋存的不均衡性及可持续利用，历来是区域经济增长和社会福祉提升的重点关注话题 [ 1 ]。旅游资源的空间分布结构与区域旅游业的布局、规模等空间属性直接相关，在一定程度上影响着区域旅游业的发展战略 [ 2 ]。因此，系统科学地分析旅游资源的空间分布结构，对于区域经济增长，旅游资源的合理规划和开发具有重要的意义。 国内的很多学者对于旅游资源多以宏观的角度分析和探究，如吴必虎，唐子颖分析了中国187家首批4A级景区的空间结构 [ 3 ]，推断出依赖或者靠近于城市的景点更易达到4A级景区的标准。卞显红分析了长江三角洲地区4A级景区的空间结构 [ 4 ]，最后得出华中区等八大地理分区的4A级景区的分布情况。谢志华，吴必虎分析了中国资源型景区的空间结构 [ 5 ]，发现中国资源型景区在31个省区呈现出集中但不均衡的特点。朱竑，陈晓亮则分析了中国A级景区的旅游空间结构分析 [ 6 ]，发现旅游资源的空间结构与人口、地区经济发达水平、地形和交通等因素具有极大的关联。把多勋，王瑞，夏冰对甘肃省民族旅游资源的结构进行分析 [ 2 ]，从民族旅游资源的空间分布类型、分布的均衡性和分布的丰裕度三个不同的层面对甘肃省民族旅游资源进行分析。唐健雄，马梦瑶对湖湘风情文化小镇的空间分布及其驱动因素进行研究和分析 [ 7 ]。王宜强，朱明博则对山东省农业旅游空间结构的特征、农业旅游发展格局的优化模式及其驱动模式进行探究 [ 8 ]。综上所述，在省域范围内对于特定旅游资源的空间结构分析却鲜有成果。 甘肃是一片红色的土地，长征在这片陇原大地上留下了千千万万的红色印记。从时间上看，甘肃是各路红军停留时间最长，活动时间最长的省份；从数量上来看，甘肃遗址遗迹众多，既有长征物质文化遗存，又有长征非物质文化遗存；从空间结构上看，甘肃省的红色旅游资源覆盖了全省90%以上的县级区域。如前述研究所述，科学合理地分析甘肃省红色旅游资源的空间结构，对于区域的经济发展，产业结构的合理布局，红色旅游资源的开发和规划具有现实意义。本研究将对甘肃省红色旅游资源的空间结构进行探讨和研究。
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user: 2. 研究对象及方法 2.1. 研究对象 甘肃省红色旅游资源丰富，遗址遗迹数量也多。根据《旅游资源分类、调查与评价》 (GBT18972-2003)中的旅游资源分类表(如附录1所示)和《甘肃省旅游业发展(2006~2020)》，整理出《甘肃省红色旅游资源分类表》 (如表1所示)。 Table 1 Gansu province red tourism resource classification tabl 主类 亚类代号 亚类 基本类型代号 基本类型 单体个数 所占百分比 E遗址遗迹(11.84%) EB 社会经济文化活动遗址遗迹 EBA 历史事件发生地 2 2.63% EBB 军事遗址与古战场 7 9.21% F建筑与设施(81.58%) FA 综合人文旅游地 FAF 建设工程与生产地 5 6.58% FAI 军事观光地 1 1.32% FAD 园林休憩区域 1 1.32% FB 单体活动场馆 FBA 聚会接待厅堂(室) 1 1.32% FBB 祭拜场馆 1 1.32% FBC 展示演示场馆 3 1.32% FC 景观建筑与附属型建筑 FCB 塔形建筑物 2 2.63% FCC 楼阁 1 1.32% FCH 碑碣(林) 2 2.63% FCK 建筑小品 2 2.63% FD 居住地与社区 FDD 名人故居与历史纪念建筑 32 42.10% FE 归葬地 FEA 陵区陵园 2 2.63% FEB 墓(群) 9 11.84% H人文 活动(6.58%) HA 人事记录 HAA 人物 5 6.58% 表1. 甘肃省红色旅游资源分类表 通过调查与统计，得到76个甘肃省红色旅游资源单体，分属3个主类，7个亚类，16个基本类型。从甘肃省红色旅游资源所属的类型及拥有率来看，甘肃省红色旅游资源主类、亚类和基本类型的拥有率分别为37.5%、22.6%、10.3%。主类中以F建筑与设施为主(占比81.58%)，E遗址遗迹(占比11.84%)和H人文活动(占比)为辅。亚类中以FD居住地与社区单体数目最多(占比32.42%)，其次为FE归葬地(占比11.14%)，EB社会经济文化活动遗址遗迹(占比9.12%)，FA综合人文旅游地(占比7.9%) FC景观建筑与附属性建筑(占比7.9%)单体数目一样多，HA人事记录(占比5.7%)和FC景观建筑与附属性建筑(占比5.7%)也一样多。基本类型中以FDD名人故居与历史纪念建筑最多(占比42.11%)，占甘肃省约三分之一的红色旅游资源单体，其次为FEB墓(群) (占比11.84%)，EBB军事遗迹与古战场(9.21%)，其余的13种基本类型占比较少。上述分析显示，甘肃省红色旅游资源所属类型较为单一，多为遗址遗迹和名人故居。 2.2. 研究方法 本研究将空间分布类型、资源集中程度，资源的均衡性三个层面来进行分析。 第一个层面是分析甘肃省红色旅游资源的空间分布类型。采用的研究方法是最近邻指数法。此分析法是由生态学家Clark和Evans (1954)最先提出 [ 9 ]，主要用于特定空间中点的要素的分布情况。通常情况下点的分布成随机分布，均匀分布和集中分布三种情况。用公式表示为： r ¯ e = 1 2 n / A r ¯ o = 1 n ∑ 1 n r i 式中： r ¯ e 为理论最近邻距离； r i 为实际最近邻距离； A为研究区域面积； n为点状要素个数； 最近邻指数(R)定义为实际最近邻指数和理论最近邻指数之比。即 R = r ¯ o / r ¯ e 。 当R > 1时，即 r o > r e 时，点状要素成随机分布； 当R = 1时，即 r o = r e 时，点状要素成均匀分布； 当R < 1时，即 r o < r e 时 ， 点状要素成聚集分布； 第二个层面是分析甘肃省红色旅游资源的聚集程度。地理集中指数可衡量研究对象集中程度 [ 2 ]，本文用它来测量甘肃省红色旅游资源单体在甘肃省的分布集中程度。用公式表示为： G = ∑ i = 1 N ( X i T ) 2 式中：G为甘肃省红色旅游资源的地理集中指数； X i 为甘肃省第i地市个红色旅游资源单体数量； T为甘肃省红色旅游资源总数； N为甘肃省各个地州市总数； 通常情况下，G值都在0~100之间，如果G值越大，则旅游景点分布越集中，集聚状况越明显；如果G值越小，则分布越分散。 第三个层面是分析甘肃省红色旅游资源的均衡度。基尼系数(Gini coefficient)最初是用来衡量一个国家或地区的居民的收入差距的指标，可以用于刻画空间要素的分布，也可以对两个空间要素的分布进行对比，进而判断其空间分布变化规律，是地理学中用来描述离散区域空间分布的重要方法 [ 10 ]。用公式表示为： H m = ln N H = − ∑ i = 1 N P i ⋅ ln P i G i n i = H / H m C = 1 − G i n i 式中： P 为第i地市红色旅游资源单体个数占红色旅游资源单体总数的比重； N为甘肃省地市总数； C为分布均匀度。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 甘肃省红色旅游资源空间分布类型 以甘肃省76个红色旅游资源单体为基础，依据《甘肃省旅游业发展(2006~2020)》选出甘肃省红色优良级红色旅游资源，筛选出优良级甘肃省红色旅游资源(资源评价为三级以上，如表2所示)，并遴选发展处在成长期或成熟期的19个红色旅游景区进行分析(图1)。 Table 2 Distribution of monomer level of red tourism resources in Gansu Provinc 甘肃省红色旅游资源单体 个数/个 普通级 53 三级 23 四级 5 五级 1 表2. 甘肃省红色旅游资源单体等级分布 图1. 19处红色旅游景区分布 依据理论最近邻公式，计算出 r ¯ e = 1 2 n / A = 1 2 19 / 453700 ≈ 77.26   km 2 ，利用GIS技术，如表3所示，计算出各景区与最近邻景区之间的实际最近邻距离 r i ， r ¯ o = 1 n ∑ 1 n r i = 55.87   km 2 ( i = 1 ~ 19 ) ，得出最近邻指数R = 0.723，由于理论最近邻距离大于实际最近邻距离，所以甘肃省红色旅游资源呈凝聚分布。 Table 3 Neighborhood index of tourist scenes at all level 景区编号 最近邻景区编号 最近邻距离 景区编号 最近邻景区编号 最近邻距离 景区编号 最近邻景区编号 最近邻距离 1 14 43.60 8 5 29.80 15 14 64.30 2 3 19.90 9 15 144.30 16 17 40.00 3 2 19.90 10 5 35.30 17 16 40.00 4 2 109.50 11 1 73.60 18 17 108.8 5 8 29.80 12 13 2.70 19 18 152.10 6 5 62.70 13 12 2.70 7 10 39.00 14 1 43.60 表3. 各级旅游景区最近邻指数 3.2. 甘肃省红色旅游资源集中程度分析 通过调研，发现甘肃省共有76个红色旅游资源单体，14个地市，即T = 76，n = 14。通过分析76个红色旅游资源单体在14个地市的分布情况，可以得出如表4所示的情况。 Table 4 Statistics on red tourism resources monomer in Gansu Provinc 地市名称 单体个数/个 单体所占资源总量比例/% 累计比重/% 位次 所属层面 白银市 14 18.42% 18.42% 1 第一层面(10~15个) 庆阳市 10 13.16% 31.58% 2 酒泉市 10 13.16% 44.74% 2 甘南藏族自治州 10 13.16% 57.90% 2 兰州市 9 11.84% 69.74% 3 第二层面(6~10个) 张掖市 6 7.89% 77.63% 4 平凉市 5 6.58% 84.21% 5 第三层面 (0~5个) 定西市 5 6.58% 90.79% 5 金昌市 3 3.95% 94.74% 6 武威市 2 2.63% 97.37% 7 陇南市 1 1.32% 98.69% 8 天水市 1 1.32% 100.00% 8 合计 76 100.00% 表4. 甘肃省红色旅游资源单体统计表 (注：其他地州市红色旅游资源单体数为0。) 根据表3所示，用公式 G = ∑ i = 1 N ( X i T ) 2 计算出地理集中指数G为18.42。假设76个甘肃省红色旅游资源单体平均分布于各个地州市，即每个地州市拥有红色旅游资源单体的数目为76/14 » 5，通过公式计算得出地理集中指数G为7.14。由于18.42大于7.14，所以从区级尺度上分析，甘肃省红色旅游资源趋于集中。 3.3. 甘肃省红色旅游资源均衡度分析 以甘肃省76个红色旅游资源单体为依据，通过公式计算出H = 2.2044，H m = 2.4849，Gini = 0.8871，C = 0.113。通过分析可以得出，甘肃省红色旅游资源在14个地州市中呈现出空间上的集中但不均衡性，空间上表现出不均衡性。 洛伦兹曲线将居民收入累计百分比与居民总人口累计百分比相结合，以反映城市或者国家居民收入的公平程度 [ 11 ] [ 12 ]，现在引入洛伦兹曲线来反应甘肃省红色旅游资源在各个地州市中的分布情况。横轴代表甘肃省各个地州市，纵轴代表各个地州市的红色旅游资源单体占甘肃省红色旅游资源单体总数的累计百分比，直线M代表绝对平均线，曲线L代表红色旅游资源在各地州市分布的洛伦兹曲线。当曲线L越接近直线M，分布越均衡；反之，当曲线L离直线M越远，分布越不均衡。根据表2红色旅游资源单体等级分布图我们可以得出图2所示的洛伦兹曲线图。 图2. 洛伦兹曲线图 如图2所示，可以将甘肃省红色旅游资源划分为3个层面，第一层面为白银市(占比18.42%)，其次为庆阳市(占比13.16%)、酒泉市(占比13.16%)和甘南藏族自治州(占比13.16%)；第二层面为兰州市(11.84%)、张掖市(7.89%)、平凉市(6.58%)、定西市(6.58%)和金昌市(3.85%)；第三层面为武威市(2.63%)、陇南市(1.32%)和天水市(1.32%)。从图2中可以发现，第一层面的白银市、庆阳市、酒泉市和甘南藏族自治州四个地州市占了甘肃省超过一半的红色旅游资源(占比57.90%)；第二层面的兰州市、张掖市、平凉市、定西市和金昌市拥有甘肃省超过三分之一的红色旅游资源(占比36.84%)；武威市、陇南市和天水市拥有较少的红色旅游资源(占比5.26%)。即白银市、庆阳市、酒泉市和甘南藏族自治州拥有较多的红色旅游资源，而武威市、陇南市、天水市旅游的红色旅游资源极度贫乏。
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user: 4. 结论及建议 4.1. 结论 以甘肃省76处红色旅游资源单体和遴选出的19处发展较为成熟的红色旅游资源景区为研究对象分为三个层面对甘肃省红色旅游资源进行分析。第一个层面使用最近邻分析法进行分析，算出甘肃省最近邻指数R = 0.723，得出甘肃省的红色旅游资源呈聚集型分布。第二个层面使用地理集中指数进行分析，得出地理集中指数为G = 18.42大于7.14，从区级尺度上分析，甘肃省红色旅游资源趋于集中。第三个层面使用基尼系数进行分析，得出甘肃省红色旅游资源分布不均匀的特征。 4.2. 建议 通过《甘肃省旅游业发展(2006~2020)》中对甘肃省红色旅游资源单体的定量评价可知，甘肃省红色旅游资源众多，且多为遗址遗迹和名人故居，但整体质量趋于一般，如有条件，将从更深层次挖掘甘肃省红色旅游资源的价值，更进一步完善甘肃省红色旅游资源分类体系。
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user: 摘要 汽轮发电机集电环运行过程中，滑环与碳刷之间的摩擦及电流通过等因素造成滑环表面温度升高，由轴端引风机进行抽风冷却。通过分析滑环外侧气流分布与滑环表面对流换热能力的关系，提出在无碳刷区域滑环上方加设多排孔笛形管结构，形成笛形管通风的强化冷却通道｡理论分析与数值计算结果表明：笛形通道对风机流量重新进行分配，冷却空气从孔口内直接冲击到滑环表面发挥了强化换热作用。根据管网模型通过优化设计后得到的最佳笛形管结构，无刷区域滑环表面平均Nu提升了26%，而且同时提高表面换热均匀性。
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user: 1. 引言 汽轮发电机集电环通风冷却系统有两个主要部件组成：碳刷和旋转轴组成的滑环与轴端引风机。运行过程中，滑环旋转，碳刷静止，两者之间的摩擦会造成滑环表面温度升高，由轴端引风机对刷面进行抽风冷却。现场检测发现，由于在无碳刷区敞口结构，流量主要集中在引风机入口附近，在滑环近端侧空气流速很高，而在远端侧，沿滑环轴向气流流速快速下降。空气流速分布不均匀导致空气与滑环表面的换热能力不均匀，进而导致滑环表面温度不均匀，甚至出现局部热点温度超过设计值20至40度的现象，造成碳刷打火等安全隐患。 文献 [ 1 ] 应用红外图像测量滑环碳刷的温度，解决了滑环运行状态监测和故障诊断，但不能反映超温故障的原因，也不能为通风设计提供理论支持。采用流动与传热的半耦合计算方法，能全面精确地计算出结构温度分布，文献 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 分别对大型发电机的定子、转子以及全域温度计算，为汽轮发电机的冷却设计提供了有力指导。 沿集电环轴向的气流流动可视为多分支管的汇集流动，受流动沿程阻力的影响，沿轴向靠近引风机入口侧的滑环表面冷却速度低，冷却效果差，表面温度高。调节沿轴向外掠滑环表面的气流速度，控制滑环沿轴的换热系数分布，才可能达到降低远端温度和缩小温差的目标。Wen [ 5 ] 等通过PIV流动测量，发现在传统换热器集箱存在严重的流动不均匀，在集箱中增加带孔挡板可以有效减少湍流耗散，改善流动均匀性。高志成 [ 6 ]、袁培等 [ 7 ] 通过在换热器通道内增设不同孔径分流板改善流量分配的均匀性，发现增加分流板后不均匀度大幅度降低。 孔板射流可以显著提高表面换热系数。San等 [ 8 ] 对圆形射流孔喷射到冷却板上的换热情况进行实验研究，发现努塞尔数Nu随射流间距与射流直径的比值线性增长。岳小棚 [ 9 ] 在高热流密度条件下，通过将斜肋与射流两种强化换热方式进行综合，不仅大幅降低通道壁面温度，而且大幅提高壁面温度分布的均匀性。马朝等 [ 10 ] 通过在试件和喷嘴阵列之间的气流出口处增加挡板，改变气体的流动方向，使试件表面传热均匀性得到大幅度提高。 本文从滑环无刷区域对流换热分布不均匀这一实际问题出发，借鉴多管汇集流和孔板射流换热的理论，提出一种滑环冷却的改进方法：在无刷的滑环上方加设多排孔盖板，形成类似笛形管 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 的结构。笛形管表面的小孔可以改变孔内的压力分布，进而改变不同位置处的流量，并组合小孔射流的强化换热作用，改善壁面的换热系数。 本文参考某台汽轮发电机集电环，提出新型的笛形通风冷却结构，并基于多孔汇集管流的管网计算模型，优化各分支管(孔)通流直径，在提升滑环表面换热的同时，降低表面温差，通过数值计算验证了优化理论设计结果。
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user: 2. 物理模型及数值求解方法 2.1. 发电机集电环计算模形 集电环整体结构由滑环，双向离心风机，碳刷，蜗壳，进出口通道等组成，由于模型具有对称性，本文选取集电环的一侧结构进行研究，如图1所示。本文研究的集电环刷架剖面图见图2，其滑环上安装6排碳刷，占滑环表面积的一半左右，其余面积直接暴露在空气中，由风机进行抽风冷却。 图1. 集电环模形示意图 图2. 刷架示意图 对集电环进行三维建模，采用CFD软件ANSYS-19进行数值计算并分析滑环换热系数。将模形分成大空间区域，进口区域，转子域，以及出口区域.边界条件设置为opening入口，静压出口，其相对压力值设为0。其中来流温度为298.15 K，滑环给定15，000 W/m 2 的热流密度。湍流模型采用剪切应力输运模型Shear Stress Transport (SST)，同时采用压力–速度耦合方程组的simple算法求解离散方程。 2.2. 计算方法的验证 为了验证数值方法的可靠性，应用计算模型分析某台汽轮发电机集电环的滑环表面换热情况，与现场实测数据参数对比，集电环单侧流量相对误差2%，对进口段无碳刷区域不同轴向位置平均速度进行对比后得到图3速度分布，在数值上及流速变化趋势上，本文计算结果都与现场实际运行数据吻合较好，可以认为采用本文数值方法研究集电环流动与换热问题是可信的。 图3. 沿程平均轴向速度分布 图3是在集电环工作点流量下，沿集电环平均轴向速度分布。滑环远端与近端轴向速度相差很大，这是由于离心风机在滑环出口的抽吸作用，使流量主要集中在滑环的近端，而远端风速只有近端风速1/5，整体流速不均匀。 图4是无刷区域的滑环Nu分布云图，大部分区域的Nu比较低，只有滑环近端的换热系数较高。因为其表面换热系数的高低取决于流经刷面气流流速，所以想要达到滑环表面换热均匀，必须重新设计进口结构，使沿集电环轴向流量合理分配。 图4. 原始模型滑环Nu数分布