DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 技术经济分析 3.1. 技术分析 油页岩干馏单元页岩使其热解所需的热量由干馏气和煤气化合成气经循环燃烧产生热量提供。本文以干馏炉为基础，计算其热力学平衡。页岩带入的热量和页岩热解所需的热量等于页岩热解反应热和页岩热解各产物带出的热量，热平衡方程如(5)所示： Q shale + Q ret = Q pyr + ∑ ( Q oil + Q gas + Q semi-coke + Q vap ) (5) 其中Q shale 表示原料页岩带入的热量，Q ret 表示页岩热解反应所需的热量，Q pyr 表示页岩热解产生的热，Q oil 、Q gas 、Q semi-coke 和Q vap 分别表示页岩油、半焦、干馏气以及水分在干馏炉出口处带出的热量。通过如下式(6)计算原料页岩带入的热量Q shale ，如下式所示： Q shale = m shale C p，shale × 50 (6) 其中m shale 表示页岩质量流量，C p，shale 表示页岩比热容。根据有关作者的研究 [ 8 ]，桦甸页岩的比热容C p，shale 为1.05 kJ/(kg∙℃)，通过式(6)可计算得到Q shale 为60.8 kW。其次，油页岩热解反应产生的热Q pyr 可由下式(7)计算， Q pyr = ( m shale − m H 2 O ) Q ˙ pyr (7) 其中 m H 2 O 表示蒸发水分的质量流量， Q ˙ pyr 表示单位页岩热解反应产生的热量。根据相关文献可知 [ 4 ]， Q ˙ pyr 为235 kJ/kg。可代入式(7)计算Q pyr 值是263.0 kW。Q oil 热解页岩油在干馏炉出口处带出的热量可由下式计算，如式(8)所示： Q oil = m oil ( C p，oil T ret + r oil ) (8) 其中m oil 表示干馏热解页岩油的质量流量，C p，oil 表示所需比热容，T ret 表示热解温度，r oil 表示汽化潜热。由相关文献可知 [ 8 ]，页岩油的比热容C p，shale 值为2.26 kJ/(kg∙℃)，r oil 汽化潜热值为368.46 kJ/kg。Q oil 可由式(8)计算获得123.0 kW。Q gas 表示热解产物干馏气在出口处带出的热量，其计算如式(9)所示： Q gas = m gas C p，gas T ret (9) 其中m gas 表示热解产物干馏气的质量流量，C p，gas 表示干馏气比热容。干馏气在出口处温度可经模拟得到为360℃，C p，gas 表示热容，其大小为6.17 kJ/(kg∙K)。Q gas 可由式(9)计算获得，其值为305.3 kW。热解产物半焦带出的热量Q semi-coke 的计算，如式(10)所示： Q semi-coke = m semi-coke C p，semi-coke T ret (10) 其中m semi-coke 代表产物半焦的质量流量，C p，semi-coke 代表比热容。根据已有研究可知其比热容C p，semi-coke 为1.8 kJ/(kg∙℃) [ 8 ]，则Q semi-coke 可由式(10)计算得到，大小为883.3 kW。Q vap 表示水份蒸发所带出的热量，计算式如式(11)所示： Q vap = m H 2 O [ C p，H 2 O ( l ) ( 100 − 50 ) + r H 2 O + C p，H 2 O ( g ) ( 360 − 100 ) ] (11) 其中m semi-coke 为水分蒸发掉的质量流量。经式(11)计算获得Q vap 为148.4 kW。代入热平衡方程式(5)可计算得到一台干馏炉热解油页岩所需1662.2 kW的热量。包括90台干馏炉的干馏过程，因此整个干馏过程热解页岩油所需Q ret 为149.6 MW的热量。页岩热解所需热量由干馏气和煤气化合成气燃烧提供。文章利用RStoic反应器模型来模拟气体燃炉，设定反应温度750℃，压力为0.1 MPa。Q comb 表示干馏气燃烧所放出热量，其计算式如式(12)所示： Q comb = m gas ⋅ ∑ ( Δ h L ， k ⋅ w k ) (12) 其中w k 为干馏气中各组分的占比，Δh L 表示低位热值。其中在干馏过程中油气分离所得到的干馏气经全部循环燃烧释放的热量可由式(12)计算得到，其热量为89.6 MW。由于页岩热解干馏需要149.6 MW的热量，因此需要通过煤气化合成气来补充额外的热量Q supl ，其计算式如式(13)所示： Q supl = Q ret − 0.68 Q comb (13) 通过式(13)计算可知，需要额外补充的热量为60 MW，才能足够满足整个油页岩干馏过程所需的热量。需要的煤气化合成气的量的计算，如式(14)所示： V syn = Q supl / ∑ ( Δ h L ， k ⋅ v o l k ) (14) 其中V syn 表示合成气的体积流量， v o l k 和 Δ h L ， k 分别表示各组分的体积占比和低位热值。所需合成气的量V syn 利用(14)式计算获得，需5.3 × 10 4 Nm 3 /h合成气，耗损煤炭的量为16.9 t/h。 3.2. 经济性能分析 经济性能分析指标是生产成本，生产成本(Production cost， PC)主要涉及原料购买所需费用、公用工程费用、折旧、生产管理、以及设备维修所需费用，总生产费用通过如下式(15)所示估算： PC = C R + C U + C O&M + C D + C POC + C AC + C DSC (15) 其中C R 为原料成本，C U 为公共工程所需金额，C O&M 为设备维修和操作耗费，C D 和C POC 分别为折旧费和工厂管理费，C AC 、C DSC 为行政费和销售费用。其中依据模拟可计算出C R 原料费和C U 公用工程用度。操作人工费用的计算参考作者之前的工作 [ 3 ]，根据生产所需成本的10%来计算。根据20年的直线折旧来计算折旧金额，4%的残值 [ 12 ]。 图4. 煤辅助油页岩热解(a)和抚顺式(b)油页岩热解过程的生产成本概率分布 通过计算得到煤辅助油页岩热解过程和传统的抚顺热解过程的生产成本，如图4所示为单位页岩油生产所需成本的概率分布图，从图中可以看出：1) 两个过程的平均生产成本分别为2636 CNY/t和3024 CNY/t，新过程的生产成本相比相同处理规模的抚顺式炼制过程的生产成本低12%，主要由于间接加热内构件移动床炼制过程的原料利用率高和油收率高。2) 具有经济竞争力的原油价格新过程价格约为51 $/bbl，抚顺式干馏原油售价58 $/bbl。全球油价目前稳定在50 $/bbl附近，在这种情况下，间接加热内构件移动床炼制过程具有一定的经济竞争力，相比传统的抚顺式炼制间接加热内构件移动床技术炼制具有绝对的经济竞争力。然而当国际油价恢复到达100 $/bbl的高位时，抚顺式和新的油页岩炼制技术过程均拥有较强的经济竞争力。
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user: 4. 结论 为解决传统抚顺炉技术瓶颈，中国科学院过程工程研究所研发了新的间接加热内构件移动床技术。新的移动床技术热解油页岩所需的热量一部分来自于热解产生的干馏气全部循环，这部分热量不足，尚需要提供额外燃料气，这部分燃料气由油页岩开采过程伴生煤气化合成气提供。本研究经过对煤辅助油页岩热解反应建模和模拟分析，得到以下结论：1) 热力学分析表明热解375 t/h的油页岩需要149.6 MW的热量，其中干馏气全部循环可释放89.6 MW的热量，剩余60 MW的热量由煤气化合成气供给。2) 经济分析表明采用新过程生产单位页岩油需成本2636元/t，相比抚顺式，其成本降低12%。归因于间接加热内构件移动床技术炼制时原料油页岩利用率和油收率分别比抚顺炉炼制高出20%和25%。
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user: 摘要 物联网是利用各种传感技术或标识技术，以互联网为中心，将人、机、物组合成互联互通的网络系统。标识技术是物联网的数字基础，是赋予万物的数字身份，是让物联网的应用领域覆盖普通物品的前提条件。目前，物联网标识技术主要包括一维码、二维码、射频识别技术和近场通信技术，被广泛应用于智慧仓储、智慧物流、智慧交通、智能支付、门禁安检、零售商超、广告宣传等各行各业。本文深入研究了当前物联网标识技术的工作原理、性能特点和应用场景，并提供了常规的物联网识别技术解决方案的设计方法，对物联网研究的相关学者有较好的参考价值。
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user: 2. 标识技术的应用 物联网标识技术的应用操作流程如图2所示：分析应用场景和需求，确定所需标识技术的类型，进一步确认需要采购的相应的标签打印机类型和耗材，例如，医疗行业，一般采用条码或二维码标识技术，并且大多数病人住院时间不会超过两周，药品的服用周期一般不超过一周，所以使用热敏材质的打印耗材即可，同时需采购腕带打印机和瓶贴打印机，用以打印腕带、瓶贴标签，图3展示了业界常用的一款腕带打印机。在确认采购耗材和打印机之后，需要开发设计模板编辑器，管理人员利用模板编辑器可以绘制个性化模板，并填充数据信息，关联数据库。最后，操作人员通过操作标签模板编辑器，将模板内容原样打印到标签耗材上，用以粘贴到物品表面，赋予数字身份，例如，医院打印出来的腕带，穿戴到病人手腕上，用以管理病人，打印出来的瓶签，粘贴到药瓶表面，用以管理病人用药。病人利用院方的APP，扫描腕带上的条码或二维码，即可实现在线缴费，护士通过扫描病人腕带的二维码信息，即可了解病人的相关信息。所以，一个完整的标识系统操作流程，还需要包括搭建消费者平台、管理员平台、服务器等多个环节。 图2. 标识技术的应用流程 图3. 腕带打印机 图4. 物联网标识技术工作原理图 图5. 医疗HIS系统 图4展示了目前物联网标识技术系统的工作原理图：主要包括管理员系统、标签在线编辑系统、打印机管理系统、打印机驱动、消费者系统、服务器和各类标签打印机等组成部分。管理人员通过管理系统，可查看消费者的相关信息。并利用标签在线编辑系统，创建个性化的标签模板，并关联到数据库(如图5所示，展示了某医院的HIS系统标签模板，用以记录病人门诊信息)，管理人员可通过打印机驱动，或者通过蓝牙/WIFI等无线接口通信方式，实现标签的打印输出。其中打印机管理系统是负责与打印机对接的管理环节，存在形式多种多样，可以是以打印服务的形式存在，也可以是以WEB网页插件的形式存在，还可以以免驱图像处理动态库等形式存在。同时，打印机支持多种通信方式：USB、串口或SOCKET等，操作人员可以通过计算机，也可以通过手机APP实现标签模板的打印，最终，标识信息(包括文字、条码、二维码、RFID等)都将呈现在标签耗材上，用以资源管理。
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user: 3. 结束语 本文介绍了物联网的发展历程，并重点介绍了物联网标识技术在物联网中的地位、分类以及技术特点，最后以典型应用原理介绍了物联网标识技术的应用方法，对研究物联网特别是物联网标识技术的工作者具有较好的参考价值。
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user: 摘要 针对具有成本低廉、破坏性大、防御困难特性的DNS Query Flood攻击，本文构建UDP请求的知识图谱。基于攻击者通过发送大量伪造源IP地址的小UDP包冲击DNS服务器实施攻击的原理，本文通过计算客户机对服务器的正常访问频率确定发现DNS Query Flood攻击的流量阈值，基于加州大学洛杉矶分校的DNS Query Flood攻击实验数据集，利用Neo4j可视化分析检验通过阈值判定攻击的准确性。结果表明，阈值检测的方法在混合流量中对攻击流量的检测成功率高达95.04%。
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user: 1. 引言 网络技术快速发展的同时，各类网络安全问题层出不穷。根据2021年2月公布的第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，2020年，国家信息安全漏洞共享平台收集整理信息安全漏洞20，721个，较2019年同期增长28% [ 1 ]。在各类漏洞威胁中，DDoS (Distributed Denial of Service，分布式拒绝服务)攻击以容易实施、难以防范、难以追踪等特点成为最难以防范和抵御的网络攻击类型之一，其中DNS反射放大攻击(DNS Amplification Attack)又是其中较为常见的方式。DNS攻击主要是利用UDP及DNS协议的安全漏洞，以DNS服务器作为攻击流量的反射放大器，实现对目标主机的DDoS攻击。如果DNS服务器被攻击，将会导致大量网站无法被正常访问，对网络安全造成严重威胁。由于计算机根区文件是公开可访问的，因此顶级域的权威服务器很容易被用来作为反射放大器。 2016年美国Dyn公司遭到了一次与以往不同的DDoS攻击，此次攻击通过Mirai病毒，将攻陷的物联网设备作为“肉鸡”，使得Dyn服务器一下子收到了成千上万条请求导致瘫痪。经调查发现，这是通过DNS的TCP和UDP数据包发起的一次攻击，据称此次攻击手段还不是很成熟，但已经对Dyn内部造成巨大伤害。DNS反射放大攻击是一种具有巨大攻击力的DDoS攻击方式之一，其危害大、成本低、溯源难，被黑色产业从业者所喜爱。攻击者只需要付出少量的代价，即可对需要攻击的目标产生巨大的流量冲击，对网络带宽资源、连接资源和计算机资源造成巨大的压力。Dyn公司的DNS服务器受到DNS反射放大攻击后，导致美国大范围断网，事后的攻击流量分析显示，DNS反射放大攻击是造成美国大范围断网的DDoS攻击的主力之一。 本文通过构建UDP请求的知识图谱，提出运用客户机与服务器的访问频率阈值的方法来检测、发现DNS Query Flood攻击。
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user: 2. 研究现状 2.1. DNS Query Flood攻击研究现状 当前DNS服务器由于其本身缺陷导致安全事故频发，针对DNS Query Flood攻击已有不少研究。严芬等人通过分析一段时间内DNS流量变化情况，得到该时间段内域名解析的成功率，计算出信息熵值，从而判断DNS服务器是否出现异常，进一步利用滑动窗口算法计算源IP地址的信息熵值，与正常情况比较得出结论，并通过实验验证了该检测方法的有效性 [ 2 ]。NM SAHRI和Koji OKAMURA提出引入一个服务器控制器，负责向先前请求DNS服务的每个主机发送身份验证包，通过验证请求客户端网络回复的“身份验证包”，来确定DNS查询是否为合法的查询或攻击包。经实验证实，该方法可以有效阻止来自僵尸网络的所有DNS查询 [ 3 ]。Roberto Alonso等人提出了一种新的递归抽取DNS流量来检测DNS Query Flood攻击的方法，建立了一种基于异常的检测机制，给定DNS使用的时间窗口，利用DNS攻击特征捕获DNS社群结构，通过观察DNS社群结构的变化来判断是否受到DNS攻击 [ 4 ]。 本文通过对客户机与DNS服务器之间的UDP数据包特征的研究，分析DNS Query Flood攻击流量的判定阈值，以尽早发现可能的攻击行为、减少损失。 2.2. 知识图谱简介 知识图谱是结构化的语义知识库，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体–关系–实体”三元组，以及实体及其相关属性–值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构 [ 5 ]。 相对于现有的字符串模糊匹配方式而言，知识图谱一方面能够通过推理实现概念检索从而改变现有的信息检索方式；另一方面能以图形化方式向用户展示经过分类整理的结构化知识，从而更方便人们对知识体系的理解和规律的发现。 实现知识图谱的相关图数据库软件，可将信息数据化、网格化，用可视化的方式呈现大量数据的关系，极大提高数据的可访问性。在图数据库工具中，通过编程可对数据进行多维度的探索，构建数据之间深层次的关系，以提高人工智能的推理能力。知识图谱的方法在金融数据分析中已广泛应用，实现了从简单的量化模型走向更为复杂的价值判断和风险评估的应用，逐步把经验变成可重用、可演化、可验证、可传播的知识模型，实现了数据到智能化决策的提升。 本文将知识图谱方法应用于网络流量分析，以发现DNS Query Flood攻击，这是一种新的应用尝试。
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user: 3. 基于流量知识图谱的DNS攻击检测方法 3.1. DNS Query Flood攻击基本原理 DNS服务器进行域名解析时，是通过UDP报文进行通信的，而UDP协议是一种无连接的服务，在DNS Query Flood攻击中，攻击者可发送大量伪造源IP地址的小UDP包，通过利用大量UDP小包冲击DNS服务器。 客户端与DNS服务器的UDP交互流程如下： ① 首先服务器会查找是否有对应缓存； ② 当没有缓存信息，且该域名无法由该DNS服务器进行解析时，DNS服务器会向上层DNS服务器递归查询域名信息，直到全球互联网的13台根DNS服务器，若仍然无法解析，则没有回应的报文。 此交互过程如图1所示。 图1. 基于UDP的域名解析过程 DNS Query Flood攻击的原理如下：根据图1客户端与DNS服务器的UDP交互流程所述，设有用户机A、服务器B、上层服务器C。当攻击发生时，三者之间的通信过程如下： 1) 用户机A对服务器B发动DNS Query Flood攻击； 2) 服务器B向其上层服务器C进行递归查询。 利用知识图谱概念对DNS Query Flood攻击进行图形描述，如图2所示。 图2. DNS Query Flood攻击的知识图谱 3.2. 流量检测及确定阈值方法 DNS Query Flood攻击难以应对的主要原因在于这是一种攻击流量和正常流量混合在一起的攻击方式。在对于流量进行检测时，如何区分正常流量和攻击流量成为一个难点。 通过图2可直观地发现：在DNS Query Flood攻击过程中，用户机A与服务器B之间、服务器B与服务器C之间的大部分网络流量都是用户机A对服务器B、服务器B对服务器C的单方面数据查询和关联建立。 因此，本文研究提出通过构建历史正常流量知识图谱，对知识图谱中的正常流量进行分类，抽出每一条流量的时间戳，以此计算出正常的源地址对DNS服务器的访问频率，找出其中的最大值作为阈值。确定阈值之后，在实际网络管理过程中，即可以源地址为基础，对流量进行分类，计算出源地址对DNS服务器的访问频率，并与阈值进行比较，小于阈值的则为正常流量，大于阈值的即作为攻击流量的可疑对象，可进一步跟踪处理。
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user: 4. DNS Query Flood检测实验流程 4.1. 实验数据的选取及预处理 本文分析的DDoS攻击流量数据集，来自加州大学洛杉矶分校计算机科学系的网络研究实验室和高级系统研究实验室的数据(https://lasr.cs.ucla.edu/ddos/traces/)。该数据通过在测试机上运行TFN攻击工具并附加在另一台测试机而生成，同时也存在一些合法流量。实验中，分别抽取了两份攻击流量和两份正常流量作为本文研究的对象，将它们记作attacktrace1，attacktrace2，trace1和trace2。因为DNS Query Flood攻击中，攻击者可发送大量伪造源IP地址的小UDP包，通过利用大量UDP小包冲击DNS服务器，所以本文主要研究其中UDP数据包，能更好地对DNS Query Flood攻击流量进行检测、防御。 数据预处理时，首先将获取到的格式为txt文件转化为csv格式。 然后根据官网给出的关于UDP封包的列名信息进行字段处理，生成的数据如表1所示，表中各段含义如下：发送数据包的时间Packet_TIME；掩盖数据包源的IP地址IP_from；掩盖数据包目标的IP地址IP_to；原始源端口PORT_from；原始目标端口PORT_to；数据包的长度LENGTH。 Table 1 Preprocessed data tabl 序号 Packet_TIME IP_from IP_to PORT_from PORT_to LENGTH 1 0.015674 1.1.139.167 1.1.236.8 9997 3 1001 2 0.01574 1.1.139.92 1.1.236.8 9996 4 1001 3 0.015824 1.1.139.210 1.1.236.8 9995 5 1001 4 0.015945 1.1.139.71 1.1.236.8 9994 6 1001 5 0.016028 1.1.139.142 1.1.236.8 9993 7 1001 6 0.01612 1.1.139.131 1.1.236.8 9992 8 1001 7 0.0162 1.1.139.84 1.1.236.8 9991 9 1001 8 0.016283 1.1.139.80 1.1.236.8 9990 10 1001 …… 表1. 预处理后的数据表 4.2. 核心代码 本实验中采用Python语言中的py2neo模块和Neo4j可视化数据库进行构造知识图谱。代码整体可分为三个部分，核心部分就是根据正常流量数据计算其阈值。 1) 通过py2neo模块连接Neo4j数据库，并导入数据。 2) 创建函数create_rel，此函数主要功能是以导进来的数据为基础，构建知识图谱。首先以数据中的IP_from (原IP)和IP_to (目的IP)作为图谱中的两个节点，并把Packet_TIME (数据的时间戳)作为IP_from的一个属性，visit作为连接两个节点的联系，依次构建UDP数据包知识图谱。 3) 以第二步构建好的知识图谱为基础，对IP_from和其时间属性进行统计，并计算IP_from对于DNS服务器的访问频率。具体流程为： ① 通过NodeMatcher查询Neo4j中相同的IP_from地址，并统计其个数，并将其时间属性放进已经定义好的列表attr。 ② 对IP_from的访问频率进行计算，在创建好的attr列表中寻找最大时间和最小时间并求其差值，结合前面统计的IP_from个数计算出IP_from对服务器的访问频率。 ③ 将这部分代码放进一个for循环中，计算每一个IP_from的访问频率，并将每一个频率放进列表Threshod中，找出Threshod中的最大值，作为本实验的阈值。 4.3. 阈值的计算 实验中随机抽取攻击流量5000条和正常流量722条，以及2000条混合流量(其中1000条正常流量，1000条攻击流量)。 第一步：构建知识图谱。运用创建函数create_rel构建出DNS访问图谱，构建的图谱如图3所示。 第二步：计算检测阈值。查找出知识图谱中每个IP_from的个数，并将同一IP_from的时间属性放到列表diff中，计算最大时间差，结合IP_from的个数来计算相应IP每分钟访问的次数，之后将不同IP每分钟访问次数加入到列表Threshod中，找出列表Threshod中的最大值作为检测阈值为28.75721。 第三步：检验阈值的有效性。将5000条攻击流量数据包，按照第一步工作步骤构建攻击流量的知识图谱，之后计算攻击流量每个IP每分钟的访问次数，利用计算出的攻击流量和第二步得出的阈值进行比较，高于阈值为攻击流量，低于阈值的为正常流量。经过实验检验，发现利用阈值28.75721可成功检测出绝大部分攻击流量，正确率高达95.04%。 图3. Neo4j可视化构建的DNS访问图谱 4.4. 攻击流量的检测 为了进一步检验本文方法的可靠性，在数据集中另外选取一部分攻击流量和正常流量，将它们混合在一起构成新的数据集合来进行测试。此混合数据集共计2000条数据，包括1000条正常流量和1000条攻击流量，如表2所示。 Table 2 Example of mixed traffic dat 序号 IP_from IP_to 数量 类型 1 1.1.139.83 1.1.236.54 315 攻击 2 1.1.139.104 1.1.236.8 215 攻击 3 1.1.139.12 1.1.236.27 225 攻击 4 1.1.139.157 1.1.236.56 246 攻击 5 1.1.139.25 1.1.12.7 196 正常 6 1.1.139.177 1.1.12.20 345 正常 7 1.1.139.202 1.1.12.66 228 正常 8 1.1.139.66 1.1.12.96 231 正常 …… 表2. 混合流量数据示例 利用python编写的程序，2000条混合流量计算出的各IP地址的访问频率检测值如表3所示。 Table 3 System resulting data of standard experimen 序号 IP_from IP_to 访问频率 1 1.1.139.83 1.1.236.54 39.80007 2 1.1.139.104 1.1.236.8 29.66331 3 1.1.139.12 1.1.236.27 36.41097 4 1.1.139.157 1.1.236.56 31.05044 5 1.1.139.25 1.1.12.7 24.73938 6 1.1.139.177 1.1.12.20 28.27390 7 1.1.139.202 1.1.12.66 24.06290 8 1.1.139.66 1.1.12.96 24.37952 …… 表3. 标准试验系统结果数据 表3检测结果在Neo4j中的图表现形式，如图4所示。 图4. 访问频率知识图谱 从图4可以看出攻击数据和正常数据的访问频率分别处于以阈值28.75721为分界线的不同区间，这表明利用本文方法可成功区分出DNS Query Flood攻击的攻击流量和正常流量。
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user: 5. 结束语 DNS Query Flood攻击会造成服务器资源被攻击者占用，导致DNS服务器无法对其他正常用户提供服务。由于DNS具有逐级向上查询的特性，当DNS Query Flood攻击出现时，域名服务器与上级域名服务器之间的通信次数急剧增加，最终可能会使上级域名服务器资源也被耗尽，导致更大范围的网络崩溃，这是一种危害极大的攻击手段 [ 6 ]。为此，本文提出了通过构建网络流量知识图谱，运用正常的源地址对DNS服务器的访问频率阈值来检测DNS Query Flood攻击的方法，并在加州大学洛杉矶分校分布网络研究实验室采集的DNS Query Flood攻击流量数据集上通过Neo4j进行可视化分析。实验结果表明该方法确定的阈值对于攻击流量的检测成功率高达95.04%，验证了该检测方法的有效性和可靠性。 当然对于一些大型的DNS服务器而言，由于每天会有各种新增的访问，仅仅运用历史数据可能会影响阈值的准确性，可以在本研究的基础上结合机器学习的方法，结合历史访问数据实时进行阈值的计算和调整，以增加算法的自适应能力 [ 7 ]，可进一步提高其可靠性。
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user: 摘要 针对装备保障教学直观性不够、手段缺乏、损耗大等问题，利用3D Max/Virtools软件开发了装备虚拟训练系统。采用3D Max建立了装备零部件的三维模型，并进行渲染和制作动画，导入到Virtools软件平台上进行集成和交互设计。系统利用Virtools软件BB模块、VSL开发等功能，实现了装备内部构造的分解拆卸、多角度显示交互控制，并设计了故障检修虚拟训练交互模块，开发了实践考核和理论考核功能模块，该系统实用性强，界面和交互性好，对提高装备教学具有重要意义。
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user: 1. 引言 装备教学是保障部队装备形成战斗力的重要手段，也是院校教学的关键环节，直接关系到学员岗位和职业能力形成，特别是装备构造原理、检测维修教学一直是困扰相关院校和部队的老大难问题，主要体现在四个方面：一是构造不直观，难以讲解和阐述，教学效率不高；二是实装训练损耗大，装备保障费用高，装备完好率难以保证；三是装备数量少，学员人数多，难以改变一人做多人看的局面；四是实践训练效率低，检测维修故障排除训练时间长等。要解决以上问题，必须借助于信息化教学技术，开发相关的虚拟训练系统，采用虚实结合方式，解决直观性不够、训练效率低、装备损耗大等问题。复杂机械和装备教学训练系统相关院校也有开发，比如文怀兴等发表的《基于Virtools并联机床虚拟装配系统开发》等 [ 1 ]，李菲等发表的论文《军校电子对抗装备教学问题和对策》等都有相关阐述。但是要实现包括理论学习、装备构造、装备原理、装备使用维护、装备检测、装备维修、实践考核、理论考核等多方面模块内容的虚拟训练系统，需要多种平台软件结合开发，必须具有装备构造拆分、点击查看、部件多角度查看和装配、故障实践操作训练考核等功能，难度较大。下面以笔者开发的某种装备虚拟训练系统为例进行阐述。该型软件针对装备教学和实训需求，开发了包含能够自主学习理论、自主操作和排除故障实训的某型装备虚拟实训系统，主要有概述、构造原理、操作使用、维护保养、分解组装、检测维修等模块。
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user: 2. 系统设计需求分析 某型装备保障教学主要培养学员懂构造原理、会使用维护、检测维修的装备保障人才，培养考核合格后，在部队从事装备保障工作。结合装备构造原理复杂、零部件多，拆分训练损耗大，装备数量少和人数众多实际，需要开发一种虚拟实训操作系统。软件基本需求有：一是展示装备构造，通过鼠标控制零部件多角度展示，便于直观学习，开展装备分解组装交互训练；二是开展检测维修训练，采用演示诊断思路和步骤方式，借助于维修工具模拟实装排除故障；三是开展考核，要开展虚拟故障排除、操作实践考核，并且和理论考核结合起来，客观评价学员知识、技能水平。同时要确保虚拟实训系统应提供完整、准确的三维模型，应具备丰富的交互功能、人机界面、运行性。
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user: 3. 系统设计方案 本系统以3D Max为建模平台，以Virtools软件为媒介集成开发成一款面向对象的虚拟交互软件。首先通过3D Max创建装备的各个部件、零件三维模型并完成装配、渲染和制作动画，使用Virtools专门为3ds Max开发的插件Max to Virtools导出nmo格式文件，将文件导入至Virtools，Virtools通过BB模块、VSL开发等方式控制，最终完成整个虚拟训练系统。设计总界面如图1所示，系统设计方案如图2所示。 图1. 软件界面和功能组成 图2. 系统设计方案
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user: 4. 3D Max建模实现 进行3D Max建模前必须熟悉装备构造和零部件组成，结合开发软件需要用到的拆解零部件进行建模开发。建模要体现装备零部件的真实性和尺寸匹配性，首先用精度较高的游标卡尺测量零部件尺寸并进行绘制，绘制完毕后需要再建模。虚拟现实中的装备构造三维建模模型相对比较复杂，采用单一的建模方式无法实现对整体的建模。针对该装备结构复杂多样、形状不规则的情况，主要采用多边形建模，配合使用其他多种建模方式，按照由简到繁，由易到难的建模思路 [ 1 ]。先从结构比较简单形状比较规则的部件着手，比如面板、传达杆、三脚架等，后期在对结构复杂、形状及其不规则的物体进行建模，比如按钮、齿轮等。另外针对装备内部具有复杂的电路板，因为电路板部件不需要展示其构造组成，只是展示电路原理时候用到关键节点，主要是采用高清照相机拍照片处理后，按照实装位置关系，结合面板叠加嵌套配合生成。模型建模后添加和武器装备颜色一致的材质，从而使装备场景变得真实、生动。添加材质效果见图3示。 图3. 装备渲染后的模型图 在将3ds Max中的文件导出为Virtools的NMO格式文件的过程中需要注意：1) Mesh转换。模型需要先转换为Mesh对象；2) Reset Xform (重置变换)。为了正确而完整的输出所有3ds Max中的模型到Virtools中，在设置从属关系和制作动画之前必须将所有的模型做Reset XForm (重置变换)。3) Material (材质)数据部分。Virtools可接受的贴图尺寸之长与宽数值最好使用2n (如16 × 16，16 × 32，32 × 64等)像素值，这样可以充分利用Virtools中的内存，在保证贴图清晰度的情况下，尽量少的消耗系统资源。4) Light (灯光)数据部分。所有3ds Max的标准灯光等都可以导入到Virtools中。5) Group (组合)数据。为了能够正确的输出组合数据，必须在3ds Max中将组合(Group)打开，成为开放式的组合(Open Group) [ 2 ]。
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user: 5. 基于Virtools软件平台集成 Virtools是一套具备丰富的互动行为模块的实时3D环境虚拟实境编辑软件，产品为可视化界面，软件内置600多种Building Blocks模块，包括原型设计、模拟虚拟环境和3D互动等。使用Virtools可以利用拖放的方式，将BB模块赋予在适当的对象或虚拟角色上，以流程图的方式，决定BB行为交互模块的前后处理顺序，从而实现了可视化的交互脚本设计，逐渐编辑成一个完整的交互式虚拟世界 [ 3 ] [ 4 ]。 Virtools读取3ds Max导出的nmo格式文件，设置灯光、摄像机等效果，利用BB (Building Blocks)和VSL (Virtools Script Language)实现预定功能。本软件集成了8大功能模块，其中装备概况主要以动画、配音演示实现，利用PS软件处理好相关界面和材质；使用维护模块主要以视频形式展示；参考学习模块主要以电路图流程演示，原理展示等方式，并集成了装备许多资料和文字等，在此不做介绍，主要介绍几个关键难点模块。 5.1. 装备构造模块开发 复杂的装备构造模块是教学训练系统的重点，也是学员必须掌握的重难点内容。要掌握逼真的装备构造，必须要实现装备零件拆解、部件展示、部件放大缩小和旋转操作等功能，学员能够利用鼠标进行交互演示和操作，提高装备学习的真实性和交互性，提升学习效果。 本模块利用Virtools实现3维模型的控制和操作展示，实现装备构造的学习。利用鼠标左键控制装备旋转、转动等，利用鼠标右键控制装备的缩小和放大，两者配合实现装备构造的学习。同时鼠标放在或者停留在哪一个部件上，就会显示该部件的名称，并且可以同步放大缩小旋转查看。如果该部件可以拆分，点击相应的工具，就可以拆分，显示其内部构造，如图4所示。 图4. 内部构造展示及控制、拆分图 基于易于操作和逼近现实的共同考虑，采用鼠标控制摄像机角度来展示零部件的过程，可以展现出立体的效果，以给用户一个真实的体验。鼠标拖动物体运动的效果可以使用BB实现，但是相对于用VSL编写代码来讲，用BB实现过程较为复杂，可读性差，可移植性差，故采用VSL编程实现鼠标拖动物体的效果。 如以下用来实现检测鼠标拾取到的3D物体的功能。 InputManager im_Mouse=InputManager.Cast(bc.GetManagerByGuid(GetInputManagerGuid()));//生成InputManager对象 im_Mouse.GetMousePosition(pos_Mouse); //获取鼠标位置对象 RenderContextrcx=bc.GetPlayerRenderContext();//获取渲染设备 IntersectionDesc idc;//声明描述交点信息对象 int axis_x = floori(pos_Mouse.x); int axis_y = floori(pos_Mouse.y); rcx.Pick(axis_x， axis_y， idc); ent3d = desc.Object; //拾取3D对象 以下程序用来实现零件随鼠标的滚动而旋转的功能。 Vector mouseRePos; //定义变量 im_Mouse.GetMouseRelativePosition(pos_Mouse); //得到鼠标的移动量 dragDummy.Rotate(dragNormal， pos_Mouse.z*pi/180/16，NULL，false); //旋转零件 5.2. 装备检测维修模块开发 装备检测维修模块涉及到故障诊断思路、工具使用和操作演示等，对于学员来说，关键是要掌握维修技能，对于教学训练阶段来说，主要是要学会装备模拟故障的排除方法，在岗位上出现类似故障会分析和排除等。所以本模块集成了装备常用的30个故障，采用先原理后操作演示方式对学员进行展示。 以某加温功能为例来说明，按照如图5所示流程图进行故障原理演示。如1) 选取手型工具，打开电源开关；2) 观看目镜加温指示灯，察看是否亮；如果没亮，证明存在故障，关闭电源；3) 选取对应拆装工具，在对应螺丝部位进行拆装；4) 选取手型工具，连接对应转接电缆，选取万用表，在指示灯一段测量是否有2 V电压，如有电压，则更换指示灯；如果没有，则测量电源模块输出是否有27 V，如果有，则更换中间分压电阻等。 故障原理演示完毕后，进入到操作演示阶段，如图6所示，建立模拟修理用的真实场景，构建修理用工具图库和模型库，鼠标单击选择相应的工具后，会显示相应的工具模型，将工具拖动到相应的位置进行操作，例如如果需要用到电压表测量，则点击电压表图库，然后将电压表的表笔拖动放置在相应的测量点，选择相应的电压数值。系统会根据设定的情况显示数值是“0”或者是相应正确的数值，这时候需要操作人员进行下一步的判断。如果选择操作提示模式，这时会显示操作提示步骤，并同步进行相应的操作。 图5. 典型故障排除思路 图6. 故障排除界面及工具展示 5.3. 装备考核模块开发 传统的考核一般只有理论考核，实践考核特别是虚拟考核较难实现。本模块开发了理论模块和实践模块，理论模块有20套题库，主要考核理论掌握情况，满分100分，答题正确数量为最终得分。 实践考核模块分为结构认知模块、故障排除模块。结构认知模块设置100道题，每10道为一组，每题10分。主要是随机抽取一个装备部件名称，如果是面板上的部件，可以通过旋转、缩放等方式操作，直接点击找出；如果是内部部件，需要通过选择相应的工具拆分，在内部找出，并点击找出。正确得分，错误为0，最后统计得分情况。故障排除模块考核主要是前面已经学习的30道故障排除题目，提供题目和工具图库，按照步骤操作，选择工具错误或者操作错误，就会扣分，每一个步骤都有其相应的分值，最后得分为步骤计算分值，满分为100分。如图7为操作错误提示画面。 图7. 操作错误显示 操作评分系统是此处难点，在系统建立评分数列errorArray，存储错误要点及相应的扣分，错误要点体现在屏幕，扣分直接体现在得分区。评价功能贯穿操作始终。编写 getErrorArray函数实现以上功能。getErrorArray函数的部分代码如下： void getErrorArray ( int i_errorID ) {String s0，s1，newString;float errorPoint; getArrayByID (i_errorID， 0 ， s0 ， errorArray ) ; //获取错误字记录 getArrayByID (i_errorID， 1 ， s1 ， errorArray ) ; //获取扣分记录 if ( errorYouPoint <= errorMaxPoint ) { scoreFloat -= errorPoint ; errorYouPoint += errorPoint ; newString=newString+ errorYouPoint ; updateArrayByID(errorID，4， newString，errorArray);//存储扣分记录 } } 在程序的其余地方，直接调用 getErrorArray函数即可，如下面部分代码所示。 if ( testOrder ( DragTarget ) ) setPosition = true ; //执行操作 else getErrorArray ( 3 ) ; //读取错误
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user: 6. 应用及总结 系统集成开发后，以其良好的界面、人机交互性投入到教学使用，学员在课前预习、教员在讲解和考核当中都应用了此系统，解决了新装备教学过程手段匮乏、技术手段不高、装备损耗大、效率不高等问题。该软件教学使用安排如下表1所示。 Table 1 Virtual training teaching arrangemen 课程名称 实践学时 虚拟训练学时 虚拟实训内容 某型装备构造与原理 40 16 构造和工作原理学习、分解、拆装考核 某型装备使用与维修 80 38 装备操作与使用、维修训练与考核 表1. 虚拟实训教学安排 该软件2017年评为学校优秀教学软件一等奖，2018年、2019年学员利用系统进行强化训练，特别是结合混合教学模式应用时，学员能够利用系统对装备进行自主预习，对照构造展示模块能够自主掌握枯燥的理论和复杂的构造内容，树立直观印象。通过系统学习，学员实践成绩平均提高了15.2%，装备完好率达到100%，装备维修费用有效降低，2019年作为训练资源获优秀教学成果二等奖，说明该系统应用后，助力提升教学效果明显。
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user: 摘要 对氧化硼和螺旋碳纳米管(HCNTs)的混合物进行热处理，合成了掺硼螺旋碳纳米管(B-HCNTs)。FE-SEM的结果表明，在掺硼过程中，HCNTs的结构得到了很好的保留，XPS分析表明，HCNTs的结构中确实掺杂了硼原子。B-HCNTs的最佳反射损耗值为−50.19 dB，吸收带宽为3.40 GHz，具有较好的电磁波吸收能力。详细分析了B-HCNTs增强的电磁波吸收能力。所设计的B-HCNTs样品工艺简单、密度低、化学稳定性好，是一种很有前途的轻质高效微波吸收材料。
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user: 1. 引言 随着无线技术和电子技术的飞速发展，电磁波辐射对人类健康和环境的威胁越来越大。因此，通过将电磁波能量转化为热能或其他形式的能量来降低电磁波污染风险的高效微波吸收材料已经得到了大量的研究 [ 1 ] [ 2 ]。在电磁吸收领域，有几种材料已经被证明是强吸收体，如传统的碳材料、金属化合物和MXenes等 [ 3 ] [ 4 ]。然而，低负载的电磁微波吸收材料的需求迫切。高性能和轻量化的各个领域，如航空航天，医疗和健康，以及工业生产。许多具有高介电损耗的碳材料被认为是合适的吸波材料，研究人员在这方面取得了很大的进展，但其磁损耗很弱，限制了其性能的提高 [ 5 ]。理论和实验结果都表明，通过调整电磁波参数、衰减常数、阻抗匹配和微结构来提高微波吸收性能已得到广泛关注 [ 6 ] [ 7 ]。一般而言，材料的电磁波衰减性能取决于复合介电常数和复合磁导率，分别对应介质损耗和磁损耗 [ 8 ]。 碳材料，特别是螺旋碳纳米管(HCNTs) [ 9 ] [ 10 ]，由于其低密度、优异的电学性能和强吸收性能等特点，被普遍认为是极具发展前景的轻质吸波材料。一般来说，据我们所知，优异的微波吸收特性是由复介电常数和复磁导率之间的有效相互作用决定的，因此具有良好的阻抗匹配和衰减特性 [ 11 ]。螺旋碳材料作为典型的碳吸收体，主要表现为介质损耗而无磁损耗，由于其磁性较弱，限制了其应用。本研究采用一种简单的方法，以氧化硼为B源，通过热处理HCNTs制备硼掺杂螺旋碳纳米管(B-HCNTs)，实验结果发现硼元素有利于调节样品的阻抗匹配和电磁波衰减特性。
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user: 2. 实验 为了制备B-HCNTs，将HCNTs和氧化硼以质量比1:10混合在一起，玛瑙研钵中研磨30分钟左右，得到均匀的混合物。将混合物置于石英管炉中，在流动氩气保护下，以5/min的速度升温至1000℃，在1000℃下反应4 h后随炉冷却至室温。将反应后的样品在3M KOH溶液中回流以除去未反应的氧化硼，然后用大量的蒸馏水清洗，清洗后的样品在干燥箱中80℃的真空中干燥。 采用加速电压为5 kV的FEI Sirion 200型场发射扫描电子显微镜(FE-SEM)观察了样品的形貌。采用ESCALAB250表面分析系统，在1486.6 eV的单色Al Kradiation下，用x射线光电子能谱(XPS)获得了元素组成。在对样品进行微波吸收性能的研究中，将所得的HCNTs和B-HCNTs样品与石蜡以20% wt%的比例混合，压成环形样品(外径7.0 mm，内径3.0 mm)，并在频率为2~18 GHz的范围内通过安捷E8363B矢量网络分析仪进行测量。
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user: 3. 表征与讨论 利用FE-SEM对制备的HCNTs和B-HCNTs的尺寸和形貌进行了表征，结果如图1所示，HCNTs样品完全由螺旋纤维组成，形态比较均匀。碳管的直径范围从100到180纳米，大多数管卷曲在一个规则和紧密的方式与非常短的螺距。从图1(b)可以看出，B-HCNTs独特的管状结构基本没有改变。从图1可以看出，HCNTs独特的管状结构在掺杂过程中没有被破坏。 图1. HCNTs (a)和B-HCNTs (b)的FE-SEM图像 通过XPS表征，探索HCNTs结构中掺杂硼的含量。XPS表征显示B-HCNTs的硼含量为0.87%，表明HCNTs与氧化硼以一定比例进行热处理可获得B-HCNTs。随着硼元素的加入，样品氧含量明显增加，从6.38 at%增加到11.28 at%。这主要是因为硼原子促进了氧的吸附。图2清楚地显示出硼(B)、碳(C)和氧(O)的存在，相应的B1s、C1s和O1s峰分别位于~192 eV、~284 eV和~533 eV。在HCNTs的图谱中，只观察到C1s (283.3 eV)和O1s (532.1 eV)的峰。此外，B1s峰的结合能更高(B1s峰为192 ev，纯硼为187 ev)，表明来自B 2 O 3 的硼原子已被引入HCNTs结构。 图2. HCNTs和B-HCNTs的XPS谱图 在2~18 GHz的频率范围内，测量了样品的复介电常数( ε = ε ′ − j ε ″ )和复磁导率( = μ ′ − j μ ″ )。从图3(a)和图3(b)中可以看出，从2 GHz到18 GHz，所得B-HCNTs的 ε ′ 和 ε ″ 值随着频率的增加呈现出明显的下降趋势。根据德拜理论， ε ′ 和 ε ″ 可表示为 [ 12 ]： ε ′ = ε ∞ + ε s − ε ∞ 1 + ω 2 τ 2 (1) ε ″ = ε s − ε ∞ 1 + ω 2 τ 2 ω τ + σ a c ω ε 0 (2) 其中ε s 、ε ∞ 、ω、τ、σ ac 分别为静态介电常数、高频极限下相对介电常数、角频率、极化弛豫时间和交变电导率。如图3(a)、图3(b)所示，得到的HCNTs样品的 ε ′ 和 ε ″ 值呈现典型的频率依赖性，在测试的频域内 ε ′ 和 ε ″ 值逐渐减小。根据方程1和方程2，我们可以得出 ε ′ 和 ε ″ 值的减小主要归因于ω的增大。由于具有相同的结构和种类，在2~18 GHz频率范围内，可以观察到制备的B-HCNTs样品的 ε ′ 和 ε ″ 变化趋势相似。 通过对比可以发现，随着B元素的加入，B-HCNTs样品获得的 ε ′ 和 ε ″ 值明显增加，说明通过B元素可以有效地调节B-HCNTs样品的介电性能。与实验过程中没有添加B时合成的原始HCNTs相比，制备的B-HCNTs样品的 ε ′ 和 ε ″ 值较大，这与B的贡献有关。图3(c)和图3(d)给出了样品的 μ ′ 和 μ ″ 值。结果表明，B-HCNTs的复合介电常数可以得到很好的调制，有利于实现良好的阻抗匹配。可以发现，获得的样本显示出优异且多样的阻抗匹配特性，这有利于获得良好的微波吸收性能 [ 13 ]。 图3. HCNTs和B-HCNTs的(a)和(b) 复介电常数和(c)和(d) 复磁导率的频率依赖性 为了了解电磁波的吸收性能，根据实测的电磁参数和传输线理论 [ 14 ]，计算反射损耗(RL)、介电损耗和磁损耗正切( tan δ E 和 tan δ M )以及衰减常数(α)的值，计算公式如下 Z i n = Z 0 μ ε tanh ( j 2 π f d μ ε c ) (3) RL = 20 log | Z i n − Z 0 Z i n + Z 0 | (4) tan δ E = ε ″ ε ′ ， tan δ M = μ ″ μ ′ (5) α = 2 π f c ( μ ″ ε ″ − μ ′ ε ′ ) + ( μ ″ ε ″ − μ ′ ε ′ ) 2 + ( ε ′ μ ″ + ε ″ μ ′ ) 2 (6) 式中，f为电磁波频率，c为光速，d为样品的厚度，Z 0 为空气的阻抗，Z in 为微波吸收材料的输入阻抗。图4为HCNTs和B-HCNTs的三维RL曲线。如图4所示，在整个测试频率范围内，可以观察到两个明显的强吸收图。此外，HCNTs的最小RL (RL min )值出现在12.4 GHz处为−39.50 dB，其匹配厚度7.92 mm；B-HCNTs的最小RL (RL min )值出现在13.0 GHz处为−50.19 dB，其匹配厚度7.4 mm。 图4. HCNTs (a)和B-HCNTs (b)的RL随频率和厚度的三维曲线 除RL min 的值外，RL min 的有效频带宽度(f b ) (RL < −10 dB)的值是微波吸收材料的一个非常重要的参数。对于微波吸收材料来说，同时拥有较低的RL min 、较大的f b 值和较小的d m 值是非常理想的 [ 15 ]。为了得到它们对应的f b 值，图5给出了它们典型的二维RL曲线。结果表明，HCNTs的最佳带宽为2.0 GHz，对应的厚度8.08 mm；B-HCNTs的最佳带宽为3.4 GHz，对应厚度为3.33 mm。显然，随着B的掺杂，d m 变小，f b 值变大。由上述结果可以看出，所制备的B-HCNTs样品在RL min 、f b 和d m 值的综合性能上具有明显的优势，表现出较好的电磁波吸收能力。 根据先前报道的解释良好电磁波吸收能力的机制 [ 16 ] [ 17 ]，与最近报道的N掺杂石墨烯泡沫 [ 18 ] 类似，所制备的B-HCNTs的优异电磁波吸收性能可以很好地用几何效应来解释。结果表明，与HCNTs相比，所制备的B-HCNTs的EMW吸收性能明显增强。为了了解它们性质的差异，我们根据式(5)、(6)计算了材料的 tan δ E 、 tan δ M 、和α值。图6给出了样品的 tan δ E 、 tan δ M 和α值，有效地反映了电磁波穿透微波吸收材料的衰减能力。对比图6(a)和图6(b)可以发现，随着b元素的掺杂，B-HCNTs样品的 tan δ E 和 tan δ M 值都有所增加，这意味着介电损耗能力和磁损耗能力都有所提高。在整个测试频率范围内，所制备样品的 tan δ E 值均大于 tan δ M 值，说明电磁波的衰减主要来自介电损耗。图6(c)显示了它们的α值。α值越大，表示其具有的衰减能力越强，保证了被穿透的电磁波能得到较大的耗散 [ 19 ] [ 20 ]。结果表明，样品的衰减能力与B元素掺杂密切相关。结果表明，硼元素增强电磁波吸收性能的主要原因是 tan δ E 、 tan δ M 、和α之间具有良好的阻抗匹配和良好的协同作用的结果。 图5. HCNTs (a)和B-HCNTs (b)二维典型RL随频率变化曲线图 图6. HCNTs和B-HCNTs 的损耗切线(a)，(b)与衰减损耗(c)
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user: 4. 结论 综上所述，我们成功地利用热处理方法合成了硼掺杂螺旋碳纳米管(B-HCNTs)。SEM图像表明，HCNTs独特的管状结构在掺杂过程中没有被破坏。硼元素的添加，有利于优化电磁参数。结果表明，制备样品的最佳RL值分别为−39.50和−50.19 dB，它们对应的f b 值约为2.0和3.4 GHz。B-HCNT增强的电磁波吸收能力源于良好的阻抗匹配以及 tan δ E 、 tan δ M 和α之间的良好协作。所制备的B-HCNTs样品工艺简单、密度低、化学稳定性好，是一种很有前途的轻质高效微波吸收的材料。
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user: 摘要 本文结合城市轨道交通网络化发展需求，研究国内外现有AFC系统的不足，结合主流的AFC系统架构研究热点，深入分析了AFC数据信息流和云平台的功能和非功能需求，通过引入云计算技术优化传统五层AFC系统架构，提出构建基于私有云平台的AFC系统融合架构方案。架构中提出通过私有云平台替代传统AFC系统中的ACC层和LC层，不再在SC层设置数据存储和计算资源，并通过云平台实现统一监控与管理。本文提出的私有云平台AFC架构体系，让车站终端设备直接受控于私有云平台，减少车站及线路系统中间收发环节，有助于应对大客流的常态化，解决海量数据的计算与存储等问题，并能满足全局性运营数据的管理需要。
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user: 1. 引言 我国城市轨道交通事业发展迅猛，城市轨道交通线网进入网络化运营阶段，其管理模式也从单线路的垂直管理演进成多线路的区域管理。随着城市轨道交通客运量的暴增，传统的人工检售票无法满足统一的运营管理需要，自动售检票系统(Automatic Fare Collection， AFC)应运而生。 城市轨道交通自动售检票AFC重点实现城市轨道交通售票､检票､计费､清分结算和运营管理等全过程的自动化管理，包括但不限于票卡技术标准、SAM卡技术标准、IC卡读写器技术标准、线网运营管理标准、二维码应用技术标准、NFC应用技术标准、人脸识别技术标准、互联网支付系统数据接口规范、AFC系统数据接口规范、设备操作人机界面规范、运营管理软件人机界面规范及报表标准等。2007年建设部在《城市轨道交通自动售检票系统技术条件》(GB/T 20907-2007)提出了五层架构体系标准，从底至上分别为车票层、车站终端设备层(Station Level Equipment， SLE)、车站计算机系统层(Station Computer， SC)、线路中央计算机系统层(Line Center Computer， LC)、城市轨道交通清分系统层(AFC Clearing Center， ACC)，具有层次分明､安全性高､不受其他线路建设工期影响等优点，伸缩性强，已在国内很多城市中得到应用，但随着城市轨道交通的快速推广和业务发展，传统结构在适应个性化票务处理需求时存在较多不足。
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user: 2. AFC系统发展及存在不足 AFC系统自1997年在上海市轨道交通系统中引入从而正式进入我国，历经起步、应用和优化三个阶段 [ 1 ]，发展至今已得到全面应用。 2.1. 传统AFC系统不足分析 国内城市轨道交通AFC系统大多采用标准的五层架构体系 [ 2 ]，随着交通网规模的快速增大，传统五层架构暴露出较多不足，主要体现在以下六个方面 [ 3 ]： 1) 体系结构复杂、难以快速适应多站点接入，维护及扩展难度随着站点数的增加呈指数级增大； 2) 资源按照高峰客流配置，导致存储和计算的有效利用率偏低，存在较大资源浪费； 3) 采用“一线一中心”模式建设，每条线路均新建LC，导致成本费用居高不下； 4) SC､LC､ACC均会存储并备份交易数据，最终仅在ACC层处理数据，层间数据的过度备份致使通信中转过长，导致整体体系功能偏弱； 5) 不同时期建设的线路集成商及设备不同，缺少标准化的接口规范，导致扩展升级难度增大； 6) AFC负责多运营商和多线路的清分任务，其性能决定整体的效能，成为体系的能力瓶颈。 2.2. 现阶段AFC研究重点 基于上述不足，如何优化AFC系统架构以满足城市轨道交通的发展需求，已成为网络化运营背景下的研究热点和研究重点 [ 4 ]，北京､上海､广州､南京等城市在标准五层架构的基础上，结合自身实际情况对已尝试对AFC系统进行灵活优化，取得一定成效，但整体上全国AFC系统的优化工作仍处于起步阶段 [ 5 ]，相关研究的规范度和适应性不够完善。主流的AFC系统架构优化集中在以下三方面： 1) 新建多线路中心研究 在拥有多条城市轨道交通线路的特大城市中，如果针对每条线路都设置LC，会造成资源的巨大浪费，并对清分中心的服务性能提出更高要求。基于此，北京、广州等城市提出在同一个运营商管辖范围内，设置多线路中心(Multi-Lines Centre， MLC)，将所辖范围内的多条AFC数据直接上传至MLC，实现线路资源共享，并在清分中心层下将线路信息进行处理，减少层间数据传送和清分中心计算的压力。该种方式将MLC视为小型清分中心，在其内部完成所辖线路的数据传输、报表统计、清分分析等运营管理任务。 2) 新建区域线路中心研究 面向城市轨道交通网的区域化管理需求，在一定规模的线网相关线路内设置区域线路中心(Zone-Line Centre， ZLC)，以替代线路中心部分功能。通过ZLC中心与车站标准接口，解决线路独立运营的管理、维修调配等委托，并未未来线路接入预留服务能力。南京市构建基于ZLC的AFC系统，实现多条线路和相关车站的区域集合管理，取得良好的应用成效。 3) 取消线路中心研究 在中小型城市中轻轨线路较少且运营商单一，清算需求和服务压力偏低，因此通过将LC功能分配到SC和ACC中从而取消LC，实现架构精简，提高整体运营效率。在此优化过程中，ACC需增加对SC的监控管了、SC需收集、处理和分析各类LC数据，并与ACC依据规则直接对账。 上述三类优化方案，均在不同程度上实现了系统架构的简化，但对于车站层的优化考虑不足，同时在应对大规模客流的数据处理能力不足，尤其是应对海量的网络化运营数据存储和计算需求时，无法按时保证；此外，也未解决资源利用率低下､系统结构复杂等关键问题。