DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 青光眼是世界第二大不可逆的严重致盲眼病 [ 1 ]，是一组以视网膜神经节细胞(retinal ganglion cell， RGC)损伤及其轴突进行性丢失和视网膜神经纤维层(retinal nerve fiber layer， RNFL)不可逆性损害为主要特征的视神经病变 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]；青光眼的早期诊断尤为重要。传统青光眼诊断的金标准是标准自动视野检查，但其早期诊断的敏感性不足。有研究提示青光眼患者中可能存在微血流的异常。近年出现的光学相干断层扫描血流成像(optical coherence tomography angiography， OCTA)是基于OCT系统的基础上开发出的一种无损技术对视网膜血流进行成像。本研究拟运用OCTA技术研究各期青光眼患者中黄斑及视盘旁区域的微血流变化。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 实验对象及分组 选取2018.04-2019.04就诊于深圳爱尔眼科医院确诊为POAG且眼压控制稳定的患者41人(共77眼，其中早期35眼、进展期25眼、晚期17眼)为观察组，参照Hodapp分级，依据视野检查中的MD值将青光眼分为早期青光眼组(MD > −6 dB) 35眼、进展期青光眼(−6 dB > MD > −12 dB) 25眼、晚期青光眼(MD ≤ −12dB)17眼。选择年龄、性别配对的正常人群23例(43眼)为对照组(见表1)。 Table 1 Comparison and grouping of basic characteristics of research object 基本特征 正常对照组(n = 43) 早期POAG组(n = 35) 进展期POAG组(n = 25) 晚期POAG组(n = 17) 年龄/岁 35.65 ± 13.89 44.8 ± 13.99 41.24 ± 10.85 52.86 ± 12.00 男/女 12/11 10/9 7/6 5/4 最佳矫正视力 0.92 ± 0.15 0.80 ± 0.21 0.78 ± 0.21 0.46 ± 0.27 眼压(mmHg) 15.90 ± 2.56 14.37 ± 2.88 14.00 ± 2.33 14.89 ± 2.87 杯盘比(C/D) 0.44 ± 0.13 0.64 ± 0.10 0.75 ± 0.08 0.83 ± 0.11 表1. 研究对象的基本特征比较及分组 n， number of eyes. 2.2. 眼科常规检查，视野及OCT检查 所有受试者除了接受视力、裂隙灯、Goldman压平式眼压以外，还接受了Humphery-HFA3视野计(Carl Zeiss Meditec。德国，中心24-II全阈值程序SITA-Standard)以及Cirrus HD-OCT的视盘及黄斑区检查(Cirrus HD-OCT400，Carl Zeiss，模式：Optic Disc Cube 200*200以及Macular Cube 512*128)。 2.3. OCTA的视盘及黄斑区血管密度检查 使用RTVue-XR Avanti频域OCTA (Optovue Inc， software Version)对所有入组的研究对象的两只眼进行扫描。检查项目包括视盘辐射状毛细血管(radial peripapillary capillaris， RPC)平均密度检查、黄斑区毛细血管平均密度检查。黄斑区扫描范围为6 × 6 mm 2 ，然后通过软件自带的运动矫正软件对眼动进行校正后获得黄斑区微血管图。选取以黄斑中心凹为中心直径1 mm圆和3 mm旁中心圆环内密度进行分析，以百分比(%)表示。视盘周围毛细血管密度检查采用以视盘为中心进行栅栏状扫描模型(4.5 × 4.5 mm，Angio Disc扫描模式)，操作由同一名专业技术员完成，采集图像后，获取视盘周围辐射状毛细血管(radial peripapillary capillaris， RPC)的血管分布情况。选择信号强度评分在6以上、图像清晰、无断层的OCTA图片，使用机器自带软件进行密度计算，由内置软件自动分析生成黄斑区及视盘全周以及各象限平均毛细血管密度。 2.4. 统计学分析 本数据利用SPSS 24.0软件进行统计学分析；计量数据的表示为平均值±标准差( x ¯ ± s )，采用两样本比较的t检验(两组比较)或者单因素方差分析(多组比较)对不同分组(早期青光眼组、进展期青光眼组、晚期青光眼组和正常对照组)的研究对象视盘及黄斑区血流参数等指标进行对比。使用Pearson线性相关分析对视盘血管参数与视野平均缺损度及视盘RNFL厚度的相关性进行分析。以P < 0.05为差异有统计学意义。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 各组受试者OCTA检查结果 各分组受试者的视盘RNFL厚度、黄斑区GCC厚度、视野、视盘及黄斑区平均毛细血管密度如表2所示。其中各组的结果两两比较均有显著统计学差异(P < 0.001)。图1为4名各期青光眼患者及一名正常对照组的OCTA、眼底视盘照相、视野模式偏差图的检查结果。随青光眼的进展，视盘及黄斑区域的平均毛细血管密度逐步降低。 3.2. 原发性开角型青光眼患者受检眼黄斑区平均毛细血管密度与黄斑区GCC平均厚度及视野MD值的关系 经Pearson线性相关回归分析，全部受检眼的黄斑区毛细血管平均密度与黄斑区GCC平均厚度呈正相关(r = 0.827， P < 0.05)，与视野MD结果呈正相关(r = 0.731， P < 0.05)。分别对早期、进展期和晚期青光眼各组受试者进行分组检验，黄斑区毛细血管平均密度，与黄斑区平均GCC厚度均呈正相关(r = 0.781， 0.677， 0.582， P < 0.05)；早期青光眼组黄斑区毛细血管密度与视野MD值呈正相关(r = 0.353， P < 0.05)；但进展期和晚期青光眼组黄斑区毛细血管密度与视野MD值呈相关性无明显统计学意义(P > 0.05)。见图2。 3.3. OCTA毛细血管密度参数对开角型青光眼诊断效能 采用ROC曲线下面积(ROC-AUC)分析黄斑区平均毛细血管密度、视盘周围平均毛细血管密度对青光眼的诊断效能。其中视盘全周平均毛细血管密度的ROC-AUC为0.836，视盘上方平均毛细血管密度ROC-AUC为0.788，视盘下方平均毛细血管密度ROC-AUC为0.836，黄斑区平均毛细血管密度ROC-AUC为0.852。OCTA的视盘及黄斑血管密度参数对青光眼具有较高的诊断效能。见图3。 Table 2 Comparison of the results of OCTA examination in each grou 正常对照组(n = 43) 早期POAG组(n = 35) 进展期POAG组(n = 25) 晚期POAG组(n = 17) 视盘旁平均RNFL厚度(μm) / 82.97 ± 9.21 67.76 ± 11.14 60.12 ± 16.38 黄斑区平均GCC厚度(μm) / 78.69 ± 10.16 68.04 ± 10.57 55.82 ± 12.50 视野MD (dB) / −3.07 ± 1.57 −8.83 ± 1.79 −19.71 ± 5.05 视盘全周平均毛细血管密度(%) 52.90 ± 1.13 46.75 ± 3.63 40.37 ± 5.97 33.01 ± 4.92 黄斑区平均毛细血管密度(%) 48.55 ± 1.34 44.70 ± 4.66 37.74 ± 4.45 33.23 ± 3.28 表2. 各分组受试者的OCTA检查结果 图1. 不同时期青光眼患者和正常对照人群青光眼相关检查结果。随青光眼进展，OCTA提示视盘旁及黄斑区血管密度降低 图2. 各期青光眼组黄斑区毛细血管密度与GCC厚度值及视野MD值相关性散点图 图3. 视盘及黄斑区毛细血管密度参数对原发性开角型青光眼诊断ROC曲线
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 青光眼发病率逐年上升，据估计青光眼患病人数将从2013年的6430万增加到2040年的1.118亿 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。青光眼的早期诊断尤为重要。传统青光眼诊断的金标准是标准自动视野检查(standard automatic perimetry， SAP)，但其早期诊断的敏感性不足，视野的缺损通常在视神经节细胞死亡多于50%时才会出现 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。目前仍在寻找能够早期发现并诊断青光眼的临床方式。 由于POAG病因尚不完全明了，可能与遗传有关，高眼压作为主要发病因素已达成共识，其他与发病过程相关的机制有房水正常循环的组织结构破坏及功能障碍、血流动力学改变、遗传学因素等。病变早期常缺乏有效的监测工具，以至于很多患者就诊时已出现不可逆性视神经损伤，错过最佳治疗时机，所以早期诊断尤为重要。OCTA技术的发展为POAG发病机制的血管学说提供了有力的检查手段，可以在视野损害之前监测眼底血流的变化，对于疾病的早期发现具有一定的诊断能力。目前OCTA技术在青光眼患者眼底黄斑区、脉络膜、视乳头周围、RNFL等部位的应用均有相关研究。 光学相干断层扫描血流成像(optical coherence tomography angiography， OCTA)是基于OCT系统的基础上开发出的一种无损技术对视网膜进行成像，与传统的荧光血管造影(FFA)相比，OCTA具有无侵入性，可量化性等优点，通过使用OCT信号的偏振信息和相位信息，通过三维自动图像分割计算法，能够对视网膜分层成像观察视网膜脉络膜血管形态及血流改变情况 [ 12 ]。是视网膜影像检查技术发展的里程碑，有助于更好地认识视网膜脉络膜疾病、青光眼和神经眼科疾病的微血管改变。 近年来，有研究利用OCTA技术发现在可疑青光眼患者中，视盘血管密度下降，利用OCTA的视盘血管密度，可以有效鉴别出青光眼，其用于青光眼确诊患者的ROC-AUC为0.84~0.94之间 [ 13 ]。在我们的研究中，我们采用了RTVue-XR Avanti频域OCTA设备，由于设备的采集范围不同，其血管密度值并不能直接比较，但结论较为类似，青光眼患者的视盘及黄斑区血管密度都明显下降。这与Lommatzsch等 [ 14 ] 及Rao等 [ 15 ] 的研究结果相似。 此外，我们还对早、中、晚各期青光眼进行分组研究，分组研究的结果提示，随着青光眼的进展，血管密度逐步下降。Liu等 [ 16 ] 发现，与健康人相比，POAG患眼中cpVD明显减小，认为青光眼血管损伤可能在血管水平上首先体现出来，可支持本研究结论。POAG组视盘RPC层各期毛细血管密度均较不同，随着病情进展逐渐减少。RPC位于神经纤维层内，并且其缺乏与神经纤维束的吻合，在青光眼病程中RPC层血管网容易丧失。本研究结果进一步证实了青光眼患者神经节细胞的损害与血流因素有关，而毛细血管的受损是神经节细胞损害的原因还是结果仍需进一步研究。 本研究发现：①与早期青光眼组视盘毛细血管密度(全周及各象限)比较，进展期和晚期青光眼组的视盘毛细血管密度各参数(全周及各象限)均明显降低，差异均有统计学意义(均为P < 0.01)。②随着病情进展，青光眼患者黄斑区毛细血管密度、视盘毛细血管密度明显减少，即黄斑区毛细血管密度、视盘毛细血管可作为青光眼随访过程中检测的指标。③早期青光眼组的黄斑区毛细血管密度与正常对照组比较，差异具有显著统计学意义(为P < 0.01)，即黄斑区毛细血管密度在早期青光眼中具有较高的敏感性。但正常对照组的视盘全周及各象限的血管密度与早期青光眼组的差异无明显统计学意义、早期及进展期青光眼组视盘毛细血管密度与视野MD值相关性无明显统计学差异、进展期与晚期青光眼组黄斑区毛细血管密度与视野MD值相关性无明显统计学差异(P > 0.05)，可能的原因有：①本研究纳入样本量少，分组后有些组病例数偏少，这可能混杂一些干扰因素引起的误差。②原发性开角型青光眼发病隐匿，且视野等检查在青光眼早期诊断方面存在一定的局限，敏感性偏低。③现有的OCT血管成像系统对于视盘与黄斑区毛细血管密度相关参数测量分析只是单纯量化数据，尚未排除年龄、屈光度差异、屈光介质等混杂因素的干扰。④检查室周围环境有关(周围环境安静程度会影响受试者注意力集中)。⑤受试者大多数年龄偏大，可能与配合程度及疲劳程度有关。 既往有研究发现 [ 17 ]，POAG患眼视盘毛细血管平均密度与RNFL厚度呈正相关，视盘大血管直径与视野MD呈正相关，他们认为血管与结构和功能均相关，通过OCTA观察视盘血流情况可作为青光眼早期诊断的参考，但该研究未比较血管还是结构更能反映视功能变化。在此同时，我们对血流参数的青光眼诊断价值也做了评估，结果与Yarmohammadi等人 [ 18 ] 相似，黄斑区及视盘区的毛细血管密度的ROC-AUC在0.79~0.85之间。具有较高的诊断效能。这提示我们可以通过分层分析毛细血管密度提高对POAG的诊断效能。 总之，OCTA为检测眼底视网膜微循环提供了新的方法。在青光眼患者中，可以通过OCTA发现血管密度的下降。OCTA有望成为青光眼的早期诊断的一种新方法。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 管壳式换热器是目前工业上应用最广泛的换热器类型之一。本文综述了管壳式换热器中高黏流体传热过程强化技术的研究进展，分析了各种传热强化技术的优势与不足。针对高黏流体在管程与壳程内呈层流或过渡流，在传热面处流速慢、扰动弱，传热过程存在传热效率低、传热不均等问题，指出减薄层流热边界层厚度或破坏其发展及增强径向流动混合是强化高黏流体传热的关键。使用管内插入物、对换热管进行螺旋、弯曲及紧凑排列或使用高效的折流板有利于减薄层流边界层厚度，强化径向混合，进而提升传热性能。但在有效提升传热性能的同时也会显著增加流动阻力，难以有效提升换热器的综合性能。高传热与低流阻特性兼备的高黏流体传热强化技术是研究的主要方向，同时向换热器结构简单化与综合性能更优化的方向发展。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在换热设备中，管壳式换热器具有结构简单，维护方便，耐高温高压等优点，在工业上得到了广泛应用。低黏流体在管壳式换热器中能通过湍流机制有效提高换热效率，而对于高黏流体，由于黏度大、操作雷诺数低，流体处于层流或过渡流域，在对流传热过程中普遍存在着传热系数低、传热不均匀以及功耗大等缺点。因而探索高效的高黏流体传热过程强化方法有着重要的意义。本文分别从管程强化传热方法、壳程强化传热方法以及复合强化方法三个角度对目前管壳式换热器强化传热技术的研究进展进行综述，分析各方法针对高黏流体传热过程存在的优势与不足，并指出研究的重点与方向，为管壳式换热器中高黏流体的传热强化研究提供一定的理论基础。
system: [SYSTEM]

user: 2. 管程强化传热 高黏流体在管道中呈层流或过渡流态，在耦合传热的情况下，在流动截面上存在速度与温度梯度。对高黏流体的传热强化必须增加近壁区流体的扰动、减薄近壁处热边界层厚度或破坏其发展，并使流体产生径向流动混合。管程的传热强化主要包括两个方面：一是通过机械加工开发出的异形强化传热管；二是在管内加入内插物。 2.1. 异形强化传热管 异形强化传热管主要通过增强壁面处扰动，减薄层流底层的厚度来强化传热和降低热阻，目前已开发出多种异形强化传热管如波纹管、螺旋槽管、横纹槽管、扭曲椭圆管等。研究表明，相比于普通直管，异形管能获得较小的场协同角 [ 1 ] (速度与温度梯度的夹角)，即能够提高速度与温度梯度的协同程度，提高传热性能，在强化层流传热方面具有一定潜力，但摩擦损失也会显著提高 [ 2 ] [ 3 ]。一些学者研究了低雷诺数下异形管内的流动与传热特性，如Du等 [ 4 ] 研究了新型正弦型槽结构换热管内的流动与传热特性(400 < Re < 1800)，发现相比于直管，正弦型槽结构具有较小的场协同角，使得传热速率能提高4.89倍，而摩擦损失提高了5.62倍。Cheng等 [ 5 ] 采用数值模拟方法研究了椭圆扭曲管在低雷诺数Re = 50~2000范围内的传热特性，发现由于二次流的形成，减小了协同角，提升了传热性能。 2.2. 管内插入物 在研究与应用中，异形管对低黏流体(如空气和水)的强化作用明显，但对高黏流体，尤其是像聚合物熔体这种高黏流体，作用则相对有限。这是因为管粗糙度或外形的变化对管中心处高黏流体影响很小，无法引起有效的径向流动混合。管内插入物能改变近壁区流体的流动行为，破坏热边界层发展，并使流体发生径向流动混合，达到增强管内高黏流体混合与传热的目的。一些管内插入物如图1所示。 图1. 管内插入物 图2. 流体在Kenics静态混合器与空管内的流动行为 其中，Kenics和SMX是静态混合器中较典型且研究较多的两种。以Kenics静态混合器为例，与普通空管不同，高黏流体在Kenics静态混合器中呈现周期性剪切流动，通过不断地剪切、分流、混合以获得较好的混合效果与传热性能，如图2所示。这使得Kenics静态混合器在层流域可显著提高混合效率和传热性能 [ 6 ] [ 7 ]，在工业中也得到了广泛应用。 纽带式插入物能使得流体不断发生转动，从而强化混合与传热。图3为流体在具有不同数量纽带和同向、反向两种方向放置情况下的管内流动机理示意图 [ 8 ]。可以发现，相比于单根纽带，插入多根纽带能形成多个涡流区和回流区；相比于同向旋转放置，反向旋转放置的部分回流变成撞击流，能进一步强化混合和传热，但流动阻力会显著增加 [ 9 ] [ 10 ]。Li等 [ 11 ] 采用数值模拟方法研究了空心纽带插入物在Re = 400~1200范围内对管内层流传热性能的影响，结果表明其传热性能比传统纽带提高28%，且能有效降低流动阻力。Zhang等 [ 12 ] 研究了在Re = 300~1800范围内多根纽带对管内流动和传热的影响，结果表明相比与空管，使用三根和四根纽带能使努塞尔数Nu增加171%~182%，而摩擦系数f约为空管的4.06~7.02倍。另有学者对纽带式插入物进行结构改进并研究其对管内流动和传热的影响，如三角翼纽带 [ 13 ]、方形切角纽带 [ 14 ]、锯齿状纽带 [ 15 ]、带孔纽带 [ 16 ]、V型切角纽带 [ 17 ]，等等。不过这些研究针对的均是低黏流体在高雷诺数下的湍流传热过程，对于高黏层流传热的研究还有待补充。 图3. 不同数量纽带和旋转方向下管内流动机理示意图 [ 8 ] 还有学者研究了其他一些高效的管内插入物来提升管程层流混合与传热性能。Yu等 [ 18 ] 对Q型静态混合器(QSM)在Re = 20~100范围内的层流流动与传热特性进行数值模拟研究，发现流体在QSM中流动时产生分流、反向流动与径向流动，形成二次流，使得QSM能有效提高传热系数，但摩擦系数f也较大，为直管的3.5~6.4倍。Pérez-García等 [ 19 ] 分析了插入螺旋线圈的圆管内的流动与传热特性，结果表明在Re = 200~2000范围内，螺旋线圈能够有效强化管内传热。Tusar等 [ 20 ] 利用计算流体力学方法(Computational fluid dynamics， CFD)模拟研究发现插入螺带式插入物的圆管比普通空管的Nu和f分别增大1.34~2.6倍和3.5~8倍(Re = 200~2300)。Omara等 [ 21 ] 研究了可旋转的螺带式插入物对管内流动与传热特性的影响，实验雷诺数范围为Re = 580~1582，在Re = 580，螺带间距为0，转速为6 rpm时，Nu和f分别较空管增加112%和75%。 综上，目前对管程流动与传热特性的研究多针对低黏湍流过程，少数研究了在低雷诺数下的传热特性，但对高黏流体的层流传热强化研究则较少。与空管相比，异形传热管对管程层流传热过程的传热强化有一定作用，但效果有限；使用管内插入物则能起到明显的传热强化作用，但同时也显著增大了流动阻力。因而对于管程高黏流体的传热过程强化，研究开发高传热与低流动阻力并重的管程强化传热技术具有重要的意义。
system: [SYSTEM]

user: 3. 壳程强化传热 传统的高黏管壳式换热器多采用光滑管设计制造，壳程流动阻力与传热阻力较大，整体效能较低 [ 22 ]。壳程的传热强化主要包括两个方面：一是改变管子外形或在管外加翅片，即通过管子外形或表面性质的改造来强化传热；二是改变壳程折流板或管间支撑物的形式。 3.1. 管型及表面性质改造 翅片可以增大换热面积和增强扰动，提高传热系数，能有效强化低黏流体的传热过程。但翅片对高黏流体的扰动作用弱，且高黏流体易在翅片间滞留，使换热器易结垢难清洁。通过改变管子外形可以增加壳程流体的扰动并提高混合和传热性能。一些异形强化传热管对壳程流体有一定的强化传热作用，如扭曲管，其管与管间可相互支撑，可以使壳程流体不断地旋转，进而提高壳程混合和传热效率。另有一种螺旋式换热管 [ 23 ]，其结构如图4(a)所示，这种螺旋结构能够增强壳程流体扰动，提高混合与换热效率，其还可形成如图4(b)所示的紧凑的换热管束或组成换热管组 [ 24 ] (图4(c))，作为高效换热器应用于壳程高黏流体的换热过程。另有专利 [ 25 ] [ 26 ] 报道了类似中国结型式的强化混合与传热装置(如图5所示)，应用于壳程高黏聚合液的混合传热过程可获得更加均匀的速度分布和温度分布。相比于扭曲管等异形强化传热管，这种大幅度螺旋弯曲并形成高效紧凑的换热管束对壳程高黏流体的传热强化作用更为显著。 图4. 螺旋式换热管 图5. 中国结型式强化混合与换热装置 3.2. 折流板或管间支撑物 弓形折流板、螺旋折流板与整圆形折流板是常见的折流板型式，壳程流体在它们影响下的流动行为如图6所示 [ 27 ]。弓形折流板可以通过增强壳程流体的扰动和局部混合来改善换热，但也存在着壳程侧压降大、折流板与壳壁拐角处易形成滞留死区等缺点 [ 28 ]。通过对弓形数(单/双/三弓形等)、挡板参数(如板间距、缺口高度等)、开孔型式等的设计和优化可以不同程度地改善这些问题。例如，将多弓形折流板以一定角度倾斜配置可形成百叶窗形折流板(图7a)，研究表明，相比于传统弓形折流板能有效减少流动死区，提高换热效率，降低压降 [ 29 ]；或形成一种新型的扭转流换热器折流板(图7b)，压降较弓形折流板降低42.5%~46.9%，综合性能提高7.2%~14.1% [ 30 ]。 图6. 不同折流板影响下壳程流体的流动行为：(a) 弓形折流板，(b) 螺旋折流板，(c) 纵流式折流板 [ 27 ] 螺旋折流板有效克服了弓形折流板存在的问题，流体能够连续流动，且在挡板附近不会出现流动死区，能够提高高黏流体的换热效率、减少壳程污垢和管束振动 [ 31 ]。朱冬生和蒋翔 [ 22 ] 通过实验研究比较了螺旋折流板换热器和弓形折流板换热器对高黏流体(0.03~0.05 Pa·s)的换热性能，发现前者的传热系数高于后者，且压降大幅减小。Zhang等 [ 32 ] 采用CFD方法研究并对比了连续螺旋折流板与非连续螺旋折流板的压降与传热性能，发现非连续螺旋折流板具有较高的传热性能与较小的压降。Du等 [ 33 ] 采用数值模拟方法研究了三分、四分与六分三种非连续螺旋折流板对换热器壳程流动与换热性能的影响，发现当流量增加时，场协同数Fc [ 1 ] (表明速度与温度梯度的协同程度，其值越大，表明传热强化作用越强)减小，单位体积传递热量减少；在相同流量下，Fc随着螺旋角增大而增加，传热性能得到提高，其中六分型式的螺旋折流板的传热性能最好，如图8所示。另外，Yang等 [ 34 ] 通过CFD研究发现非连续阶梯式螺旋折流板的强化传热作用优于弓形折流板和花格支撑板；Wang等 [ 35 ] 研究了非连续折叠式螺旋折流板对换热器壳程层流传热过程的强化作用，发现其综合性能优于弓形折流板，且Nu与f均随螺旋角的增大而增大。 图7. (a) 百叶窗形折流板，(b) 扭转流折流板 图8. 三分、四分和六分螺旋折流板在不同螺旋角β下的场协同数Fc与壳程流量Vs的关系 [ 33 ] 整圆形折流板也被称为纵流式折流板，其特点是壳程流体通过板上的通孔纵向从管束间流过(图6c)，在传热、减小压力损失和防垢等方面有较大的性能提高 [ 36 ] [ 37 ]，但其相关研究基本都针对低黏物系，且值得注意的是，纵流式折流板也只有在大雷诺数的工况下才表现出较优的换热效果。另外折流杆在雷诺数较小或流速较低时综合性能也不明显 [ 38 ]，对于壳程高黏流体的层流换热过程，折流杆和纵流式折流板则效果有限。 综上，壳程高黏流体的传热过程强化主要涉及管型的改进以及折流板或支撑物的结构设计与优化，以提升壳程混合与传热性能。与管程流体传热强化类似，提高壳程换热效率往往以提升壳程阻力为代价。之后的研究应在达到传热过程强化目的的同时，向着结构简单化与综合性能更优化的方向发展。
system: [SYSTEM]

user: 4. 复合强化传热技术 复合强化传热技术是将多种强化技术合理结合使用来增强传热的技术。Bharadwaj等 [ 39 ] 对在插入纽带的螺纹槽管中层流至湍流范围的压降和传热特性进行了实验研究，发现插入纽带能进一步增强由螺旋槽引起的传热增强效果。除此之外，还有纽带与缩放管结合 [ 40 ]、螺旋线圈与纽带插入物结合 [ 41 ]、波纹管结构与弹簧带插入物结合 [ 42 ]、波纹管结构与螺旋杆插入物结合 [ 43 ]、管槽结构与螺旋杆结合 [ 44 ] 等复合强化技术。另外，将异形管与大幅弯曲管型相结合也可进一步强化传热，如Rainieri等 [ 45 ] 实验研究了结合螺旋管与波纹管管型的复合式强化传热管在Re = 70~1200范围内的对流传热特性(Nu结果如图9所示)，Chang等 [ 46 ] 采用CFD方法研究了结合扭曲管型与螺旋管型的复合式强化传热管内的传热特性。上述研究结果均表明，复合强化传热技术能获得比单一使用其中一种更好的传热性能，但同时也显著增加了流动阻力。 图9. 螺旋直管(HSW)和螺旋波纹管(HCW)在不同曲率比δ下的Nu与Re关系 [ 45 ]
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 与低黏流体的湍流机制强化传热不同，高黏流体的传热过程强化则需要通过设法减薄层流热边界层的厚度或破坏层流热边界层的发展，以及增强流体径向流动混合来实现。在提升高黏流体传热过程的同时，也会显著增大流动阻力，产生更多功耗，因而研究开发高传热与低流阻特性兼备的传热强化技术是研究与发展的趋势，同时考虑到经济性与安全性等因素，以获得更优的综合性能和更简单安全的结构是研究的重点。另外，使用复合强化传热技术获得的强化传热效果比单一技术更好，但会进一步增加流阻。如何将多种管程强化传热技术或将管程强化传热技术与壳程强化传热技术合理配合使用是一个重要的研究方向。 目前对管壳式换热器管程和壳程的传热过程强化研究大多针对的是低黏牛顿流体的湍流对流传热过程，仍需对高黏流体或超高黏流体(如聚合物熔体)，尤其是具有复杂流变特性(剪切稀化特性、宾汉特性、粘弹性)的高黏流体的传热强化进行更多的深入研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文针对再生混凝土材料，利用均质化分析方法，建立了串联均质化模型，采用新型有限元法——基于余能原理的基面力单元法对再生混凝土进行细观层次的损伤研究，利用所编非线性损伤基面力单元法分析程序，分析了再生混凝土在单轴压缩荷载情况下的应力应变软化曲线和破坏机理，并将计算结果与试验和细观随机骨料模型分析方法的结果进行对比分析。研究结果表明：这种串联均质化分析方法可以用于分析再生混凝土材料的非线性损伤分析，可以得到再生混凝土材料的抗压强度、应力应变软化曲线和裂纹扩展的过程。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 再生骨料混凝土(Recycled Aggregate Concrete， RAC)简称再生混凝土(Recycled Concrete)，是将废弃混凝土经过清洗、破碎、分级和按一定比例与级配混合形成再生骨料，部分或者全部代替砂石等天然骨料配制成的新混凝土。它作为一种绿色环保型建筑材料已经得到广泛的重视 [ 1 ]。 在再生混凝土性能研究方面，国内外学者对其展开了大量的试验研究，并取得了一些研究成果 [ 1 ]。但试验周期长，费用高，材料内部应力、应变和破坏机理测量较难。因此，开展再生混凝土数值模拟研究是十分有益的工作。2009年，肖建庄 [ 2 ] 建立了再生混凝土随机集料模型，采用有限元法模拟得到了再生混凝土在单轴受压试验下的应力–应变曲线。2012年，李文贵 [ 3 ] 通过变参数数值模拟分析研究了再生混凝土五相介质的力学参数对模型的应力分布特征的影响。彭一江等 [ 4 ] [ 5 ] 推导出基面力元法并采用这种新型有限元法对再生混凝土进行了数值模拟分析，分别在静力与动力荷载作用下进行单轴拉压试验，研究其力学性能。2015年，Liu [ 6 ] 在细观尺度下，研究了采用不同形状骨料再生混凝土的受压性能。2016年，Rajendra [ 7 ] 建立了虚拟裂缝模型和双K断裂模型，确定了再生混凝土不同粗骨料含量的断裂参数。2018年，谢永滨 [ 8 ] 对再生混凝土棱柱体进行了大量试验分析不同取代率下的再生混凝土应力–应变关系。Anuruddha [ 9 ] 通过数值模拟分析得到再生混凝土的弹性模量和强度随老砂浆的含量增加而降低。Job et al. [ 10 ] 通过数值模拟及回归分析的方法，研究了再生混凝土的力学性能与再生骨料取代率的关系。2019年，Tan [ 11 ] 基于离散元方法，对再生混凝土进行了二维数值模拟，主要研究了新老界面薄弱环节对再生混凝土损伤破坏过程的影响。Guo [ 12 ] 针对再生混凝土的非均质性建立了徐变耦合模型，研究再生骨料对再生混凝土的徐变的影响。F. Kazemian et al. [ 13 ] 对再生混凝土进行了抗压强度、抗弯强度和断裂能试验研究。对比了经过处理和未经过处理的再生混凝土的力学性能。2021年，Alireza [ 14 ] 采用离散元法建立了再生混凝土数值模型，使用研究了该模型在无侧限的压缩试验下和加卸载条件下的宏观与微观力学特性。还有一些学者在这一领域开展研究工作。 本文拟针对再生混凝土材料，利用均质化分析方法，从细观层次建立串联均质化模型，运用一种基于余能原理的基面力单元法 [ 4 ] 进行再生混凝土抗压强度和破坏机理研究。
system: [SYSTEM]

user: 3. 再生混凝土立方体单轴静态压缩数值模拟 单轴压缩加载模型 本文运用基于余能原理的基面力元法 [ 4 ]，编制考虑均质化模型的计算分析程序，建立立方体再生混凝土试件加载模型，试件选取100 mm × 100 mm × 100 mm，进行单轴压缩数值模拟试验，首先将立方体模型简化为二维模型取截面尺寸为100 mm × 100 mm，加载模型如图3。加载时采用竖向加载，加载采用逐级静力位移加载，每级加载位移为0.01 mm。 图3. 加载模型 随机骨料模型选取不同的随机数进行投放骨料可以得到骨料分布位置不同的试件，本文选取三个由三组骨料分布不同、骨料颗粒数相同的二维数值模型，试件如图4。 图4. 均质化模型试件二维图 运用余能原理基面力元法细观损伤计算程序计算分析，对生成的三个随机试件的串联等效的均质化模型进行单轴压缩试验数值模拟。三个试件计算结果和试验数据 [ 15 ] 列于表2中。同时以应变为横坐标，应力为纵坐标绘制应力–应变全曲线，串联等效的计算结果如图5。 由图5可以看出，再生混凝土的均质化模型压缩加载过程中再生混凝土试件在初始阶段处于弹性阶段，应力随着压缩的应变增大而增大，当应力趋近于峰值时开始上升缓慢。峰值过后，进入损伤阶段，应力随应变的增加而降低，直至稳定于一个较低的值，不再变化。这与再生混凝土各相本构模型的抗压部分的规律一致。 Table 2 Numerical simulation results dat 峰值应变(10 −6 ) 峰值应力(MPa) 试验数据 [ 15 ] 2160 26.70 串联试件1 2200 28.07 串联试件2 2200 28.10 串联试件3 2100 27.34 表2. 数值模拟计算结果数据 图5. 串联模型单轴压缩应力–应变曲线 为明显简洁的得到再生混凝土数值模拟计算的损伤破坏图，采用FORTRAN中的Quick Win模块将各单元的不同阶段以不同的颜色显示出来。等效单元将设为同一种颜色黄绿色，砂浆为橘色，骨料为蓝色，破坏单元用黑色块来表示，观察数值模拟试件的破坏形态，如图6。 由损伤图分析试件在单轴压缩加载过程中损伤状态的变化，可以得出再生混凝土的破坏裂纹规律：加载到一定应变时，试件局部单元进入损伤阶段，然后沿一定角度逐渐展开，直至整个试件破坏。破坏形态与普通混凝土相近，裂纹相连最后形成四角锥形状；再生混凝土压缩试验 [ 15 ] 中破坏时斜裂缝与加载方向成58˚~64˚角，这与数值模拟分析得到的损伤图一致。由损伤图可以看出，损伤开始出现的位置一般为再生骨料周围，这是因为骨料周围的等效单元包含强度较低的老界面和新界面，最易先达到损伤阶段。均质化等效模型试件破坏裂缝的方向与发展与随机骨料模型一致，并与实际试验规律一致。 图6. 单轴压缩数值模拟计算损伤图
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 1) 利用均质化分析方法，推导出均质化模型的串联等效本构关系，建立了再生混凝土材料的多折线损伤本构模型。 2) 基于余能原理基面力元法，开发了再生混凝土均质化分析的非线性基面力元分析软件和均质化前处理软件。 3) 采用串联等效的均质化模型对再生混凝土的单轴压缩试验进行了数值计算分析，得到了应力–应变软化曲线和损伤破坏过程。 4) 通过将本方法的结果与试验数据的对比，验证了模型建立的可行性与合理性。 5) 研究表明，采用均质化模型的计算效率大大提高，远远高于基于随机骨料模型的细观损伤分析方法，且能保证一定的计算精度。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 随着我国网络支付的迅速发展，网络信贷平台在日常生活中初露头角，然而优质客源对网络信贷平台的发展至关重要。本文对某网络信贷平台的数据进行了分析和挖掘。首先，从客户贷款特征数据中对客户价值进行聚类分析，并针对可发展客户给出相应决策。其次，根据客户的借款类型数据，对客户等级进行重新评价，指明提高平台用户质量、数量的方向。最后，利用已认证客户的信息，研究已认证客户喜好的认证方式与客户属性的关系，按客户喜好推荐认证方式以提高客户的认证率，从而增加客户源的稳定性。综上，本文从三个方面进行了研究，对网络信贷平台的发展具有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 金融是现代经济的核心，而贷款在金融行业中是一个热门业务。因此，贷款公司在金融市场发挥了重要作用。与此同时，随着我国网络支付的迅速发展，网络信贷平台 [ 1 ] 在日常生活中初露头角。因其具有门槛低、成本低等特点，吸引了大量的客户。但是，对于网络信贷平台来说，盲目信贷无形中为公司增加了风险，所以，对客户的信用等级预测变得至关重要。同时，为了使信贷公司的盈利更上一层楼，对贷款客户的价值分类和优先发展客户群的研究是很有必要的。另外，由于众多的网络贷款平台APP同时涌现在人们的视线中，采用特定的策略争夺客户对公司的发展具有促进作用。 本文将根据某网络信贷平台的数据，对客户价值进行分类分析，帮助公司决策；基于客户的借款类型数据，对借款类型的客户进行分群，寻找出潜在客户；利用已认证客户的信息，研究已认证客户喜欢的认证方式与客户属性的联系，按客户喜好推荐认证方式以提高客户的认证率。综上所述，本文将从客户价值分类、潜在客户群挖掘、认证方式推荐三个方面进行研究。这一研究对网络信贷平台的发展具有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 客户价值分类 2.1. 构建贷款客户价值分析关键特征 2.1.1. 构建TAPNO模型 基于某网络信贷平台的数据，将客户的历史成功借款次数T、历史成功借款金额A、总待还本金P、历史正常还款期数N、历史逾期还款期数O这5个特征值作为网络信贷平台识别客户价值的特征(如表1所示)，记为TAPNO模型。 2.1.2. 箱线图识别异常值并处理 箱线图 [ 2 ]，亦称为箱须图，能提供有关数据位置与分散情况的关键信息。箱线图利用数据中的统计量：最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值描述数据。 Table 1 Meaning of characteristic 模型 网络信贷平台TAPNO模型 T 历史成功借款次数 A 历史成功借款金额 P 总待还本金 N 历史正常还款期数 O 历史逾期还款期数 表1. 特征的含义 根据TAPNO模型，选择与TAPNO特征相关的数据，其中不包括历史逾期还款期数，因为该特征在总体基数下，波动较小。因此，对其余4个特征利用箱线图识别异常值(如图1~4)。对于异常值，使用相对应的下四分位数和上四分位数进行填充。 图1. 历史成功借款次数T异常数据识别 图2. 历史成功借款金额A异常数据识别 图3. 总待还本金P异常数据识别 图4. 历史正常还款期数N异常数据识别 2.1.3. 标准化TAPNO模型的5个特征 由于5个特征的数据取值范围差异较大(如表2)，为了消除数量级数据带来的影响，需要对数据进行标准化处理，即标准差标准化 [ 3 ]。 Table 2 Characteristic range of TAPN 特征名称 T A P N O 最大值 649 7，405，926.0 1，172，652.87 2507 60 最小值 9 26，722.0 13，120.68 37 0 表2. TAPNO特征取值范围 经过标准差标准化处理的数据均值为0，标准差为1。其中 X ¯ 为原始数据的均值， δ 为原始数据的标准差，公式如下： X ∗ = X − X ¯ δ 2.2. 使用K-Means算法对客户聚类 2.2.1. K-Means算法原理 K-Means算法 [ 4 ] 是一种最经典也是使用最广泛的聚类方法。K-Means的思想很简单：对于一个聚类任务，首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心 [ 5 ]；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度，分别将它们分配给与其最相似的聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 2.2.2. 确定聚类结果 对数据进行聚类(如图5)，其中，将所有客户聚为4个客户群，customer[ 0 ]为客户群1，customer[ 1 ]为客户群2，customer[ 2 ]为客户群3，customer[ 3 ]为客户群4，values为每个客户群的聚类中心。 图5. 客户聚类结果 2.2.3. 分析聚类结果 对聚类结果进行特征分析，如图6~10雷达图所示。客户群1的5个特征均较大，其中历史逾期还款 图6. 客户群特征分析雷达图 次数最多；客户群2的5个特征均最小；客户群3除历史逾期还款次数较少外，其余4个特征均处于中等水平；客户群4的历史逾期还款次数非常少，其余4个特征均最大。 图7. 客户群1特征雷达图 图8. 客户群2特征雷达图 图9. 客户群3特征雷达图 图10. 客户群4特征雷达图 综合业务分析，客户群1属于可发展客户，该客户其他方面均比较优秀，但是逾期情况较多，调整相关策略后可上升空间大；客户群2属于低价值客户，各方面都非常平庸；客户群3属于一般客户，虽然其他方面平庸，但逾期次数少；客户群4属于高价值客户，逾期次数少，同时经常借款，而且数额大。 因此，客户群价值排名如下：客户群4——高价值用户；客户群1——可发展用户；客户群3——一般用户；客户群2——低价值用户。 2.3. 可发展客户分析 对比可发展用户和高价值用户的特征分析，可见，尽管可发展客户的历史成功借款次数、历史成功借款金额、总待还本金、历史正常还款期数等特征较高价值用户略有不足，但差距不大。然而，可发展用户的逾期还款次数和高价值用户相比，差距非常大。因此，对于可发展用户，可采取措施降低该类客户的逾期次数，例如：当接近可发展用户的贷款期限时间时，便向此类用户推送提醒信息。
system: [SYSTEM]

user: 3. 潜在客户群挖掘 3.1. 初始评级分析 由于在客户首次贷款时，该网络信贷平台便对该客户的价值进行了初始评级 [ 6 ]，评级分布如下(图11)， 图11. 初始评级分布 基本呈现正态分布 [ 7 ]。其中C和D等级人数较高，客户评级中等，评级最高和最低的人数均较少。考虑到该平台的发展，结合借贷类型，希望某类借贷类型的客户评级基本处于C、D等级，因为该类客户有向A和B等级转换的潜力。 3.2. 客户借贷类型的初始评级分析 根据客户的借贷类型，统计不同借贷类型中各个评级的数量(如图12)，并计算每个类型各个评级的人数在该类型客户中的占比情况(如表3)。从整体上看，借贷类型为电商的客户人数较少。 图12. 不同客户类型的评级等级分布图 Table 3 Table of the number of people of different types and rating 初始评级 贷款类型 A B C D E F 电商 0 (0.000) 409 (0.526) 367 (0.472) 0 (0.000) 1 (0.001) 0 (0.000) 普通 1680 (0.025) 4297 (0.063) 38246 (0.561) 20783 (0.305) 2818 (0.041) 307 (0.005) 其他 2133 (0.024) 5744 (0.064) 49749 (0.551) 29471 (0.326) 2997 (0.033) 265 (0.003) 闪电APP 4497 (0.055) 14025 (0.172) 30037 (0.369) 32212 (0.396) 369 (0.005) 292 (0.004) 表3. 不同类型各个评级的人数情况表 根据每个贷款类型中各个评级所占的比率，可视化出每种贷款类型各个评级分布比例图(图13)，分析该图初步得出以下结论： 1) 电商客户大致分布在B和C等级，质量较高，但因其人数较少，因此可以通过某种方式吸引电商客户群体在该平台贷款。 2) 闪电APP客户大致分布在C和D等级，而且闪电APP客户人数较多，因此，该类客户群体属于最具潜力的客户群体，可以优先发展该类客户向更高等级提升。 3) 普通和其他客户群分布属于正态分布，且最多价值评级在C等级，符合正常情况。 图13. 每种贷款类型各个评级分布比例图 3.3. 当前评级分析 3.3.1. 建立线性回归模型 随着客户在该平台贷款次数的增多，该客户的行为逐渐影响着其价值等级的变化，而客户的行为体现在TAPNO模型的5个特征和借款金额、借款期限、借款利率共8个特征中。因此，利用这8个特征并采用线性回归 [ 8 ] 的方式，可预测每位客户的当前价值评级。 回归是估计输入数据与连续值输出数据之间关系的过程。线性回归对一个或多个自变量和因变量之间的线性关系进行建模，要求实际输出与线性方程预测的输出的残差平方和最小，其计算公式如下，其中， θ 是线性回归直线的系数参数： h θ ( x ) = ∑ i = 0 n θ i x i J ( θ ) = 1 2 ∑ i = 1 m ( h θ ( x i ) − y i ) 2 3.3.2. 线性回归模型结果分析 根据回归模型，数据集由TAPNO模型的5个特征和借款金额、借款期限、借款利率、初始评级构 图14. 当前评级与初始评级对比图(部分) 成，随机选取数据集的80%作为训练数据集，接下来利用训练数据集训练线性回归器 [ 9 ]，之后用模型对所有数据进行预测，最终得到当前价值评级与初始评级对比图(图14，只展示部分)。 3.4. 客户借贷类型的当前评级分析 根据预测得到的每个客户的当前评级数据，统计预测后不同借贷类型中各个评级的数量，并计算每个类型各个评级的人数在该类型客户中的占比情况(如表4)。 Table 4 Table of the number of people of different types and ratings after predictio 初始评级 贷款类型 A B C D E F 电商 181 (0.233) 475 (0.611) 103 (0.133) 7 (0.009) 2 (0.003) 9 (0.012) 普通 1904 (0.028) 8555 (0.126) 33697 (0.495) 23562 (0.346) 342 (0.005) 71 (0.001) 其他 2152 (0.024) 7268 (0.080) 49464 (0.547) 30281 (0.326) 1176 (0.013) 18 (0.000) 闪电APP 4486 (0.055) 14143 (0.174) 30078 (0.369) 32305 (0.397) 420 (0.005) 0 (0.000) 表4. 预测后不同类型各个评级的人数情况表 根据每个贷款类型中各个当前评级所占的比率，可视化出每种贷款类型当前评级分布比例图(图15)，分析该图得出以下结论： 1) 随着客户行为的增加，电商客户群的当前价值评级明显提高，从B和C等级向B靠拢，说明电商客户属于优质客户源。 2) 闪电APP客户群的价值仍大部分分布在C和D等级，然而，有向D等级偏移的趋势，该趋势与初步结论有差距。所以，应对闪电APP客户群的行为做出针对性措施，例如，通过预计还款时间消息推送，减少该客户群的预期还款次数等。但是客户群仍属于有潜力客户的性质没有变，因此，网络信贷平台针对做出相应的管控举措。 3) 普通客户群中初始评级在E等级的客户向D靠拢，说明普通客户属于可提升发展客户源。 4) 其他客户群与初步结论相符。 图15. 每种贷款类型当前各个评级分布比例图
system: [SYSTEM]

user: 4. 认证方式推荐 4.1. 认证比例分析 尽管网络借贷平台逐渐出现在日常生活中，但根据该平台借贷人员中已认证人数与未认证人数的比例可视化结果(图16)表明，该网络借贷平台已认证人数和未认证人数之比接近6:4。此比例证明该平台上未认证客户仍有许多，即五分之二的客户属于临时客户，甚至有丢失此类客户的风险。为增加平台客户稳定性，则希望认证用户的数量越多越好。 图16. 已认证与未认证人数比例分布图 4.2. 认证方式与借贷人员属性联系分析 基于某网络信贷平台的数据，借贷人员属性包括年龄和性别。其中，将年龄按照年龄段划分为4个阶段，划分依据参考《信用卡年轻消费群体洞察报告》 [ 10 ]，即18~24岁、25~35岁、36~46岁、47~56岁。另外，该平台的认证方式共有六种：手机认证、户口认证、视频认证、学历认证、征信认证和淘宝认证。 分别计算不同年龄段不同性别的客户选择各种认证方式的数量，数量多极为喜欢，数量低则不喜欢。可视化计算结果如下图17~20所示，数据展示： 1) 18~24岁的男性客户更倾向于手机认证，其次喜欢学历认证；该年龄段的女性客户优选学历认证，其次是手机认证；无论性别，该年龄段的客户选择淘宝认证的人数非常少。 2) 25~35岁的男性客户优选手机认证，其次喜欢学历认证；该年龄段的女性客户选择学历认证和手机认证的人数差距不大；无论性别，该年龄段的客户亦选择淘宝认证的人数非常少。 3) 36~46岁的男性和女性客户均更喜欢手机认证；无论性别，该年龄段的客户选择学历认证的人数明显下降。 4) 47~56岁的男性和女性客户均非常喜欢手机认证；无论性别，该年龄段的客户选择其他认证的人数都很少。 5) 无论什么年龄段最受欢迎的认证方式是手机认证，最不受欢迎的认证方式为淘宝认证。 6) 综合来看，已认证人数中，男性多于女性。 图17. 18~24岁人数分布图 图18. 25~35岁人数分布图 图19. 36~46岁人数分布图 图20. 47~56岁人数分布图 4.3. 认证方式推荐 根据认证方式与借贷人员属性分析，将根据不同年龄段、性别对未认证和未注册人员采用不同的认证方式推荐。 针对已首次借贷却未认证人员： 1) 若该人员属于18~24岁的男性客户则依次轮流推送手机认证、学历认证信息；若属于该年龄段的女性客户则依次轮流推送学历认证、手机认证信息。 2) 若该人员属于25~35岁的男性客户则依次轮流推送手机认证、学历认证信息；若属于该年龄段的女性客户则同时推送学历认证和手机认证信息。 3) 若该人员属于36~56岁的男性和女性客户则推送手机认证信息。 4) 由于选择淘宝认证的人数较少，因此可以考虑移除淘宝认证方法。 针对未首次借贷得潜在认证人员： 1) 在该类人员注册该平台时便推荐请求认证，认证方式均在注册页面。区别在于针对不同年龄段不同性别的客户，认证方式的顺序有所不同。考虑到认证方式的多样性和人类的情绪化，在注册界面推荐的认证方式不多于三个。 2) 若该类人员属于18~24岁的男性客户则在注册认证界面依次推送手机认证、学历认证和视频认证；若属于该年龄段的女性客户则依次轮流推送学历认证、手机认证和视频认证。 3) 若该类人员属于25~46岁的男性客户则在注册认证界面依次推送手机认证、学历认证和户口认证；若属于该年龄段的女性客户则依次轮流推送学历认证、手机认证和视频认证。 4) 若该类人员属于47~56岁的男性客户则在注册认证界面依次推送手机认证、户口认证和视频认证；若属于该年龄段的女性客户则依次轮流推送手机认证、学历认证和视频认证。 5) 若该类人员在注册认证界面均未选择任何一种认证方法，处理方式则与已首次借贷却未认证人员相同。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 通过不同角度对某网络信贷平台的客户进行分析挖掘，对该平台的发展提供了进一步的方向，推动了网络信贷平台的普及和发展，促进了互联网金融 [ 11 ] 的应用。另一方面，由于借贷人员通过个人信誉借贷，有助于体现借贷人员自身的信用价值，对建设社会信用体系有一定的促进作用。 本文研究的主要成果结论与建议如下： 1) 根据客户的历史成功借款次数T、历史成功借款金额A、总待还本金P、历史正常还款期数N、历史逾期还款期数O建立TAPNO模型，根据模型将客户聚类为高价值用户、可发展用户、一般用户、低价值用户，其中可发展用户为重点研究用户。针对可发展客户，可降低其逾期贷款次数，从而促进其向高价值客户发展。 2) 由于电商客户的初始评级大致分布在B和C等级，质量较高。随着该类客户贷款行为的改变，电商客户群的当前价值评级明显提高，从B和C等级向B靠拢。但是因其贷款人数较少，说明电商客户属于优质客户源。因此，可以通过某种方式吸引大量电商客户群体在该平台贷款，有利于提高平台的客户源的质量和数量。 3) 由于闪电APP客户的初始评级大致分布在C和D等级，而且闪电APP客户人数较多，因此，该类客户群体属于最具潜力的客户群体。但是，随着该类客户行为的增加，该类客户群有从C和D等级向D等级偏移的趋势。因此，针对该类客户群可在完整的监督举措管控下，优先发展该类客户向更高等级提升。 4) 普通客户群中初始评级在E等级的客户向D靠拢，且人数较多，说明普通客户属于可提升发展客户源。 5) 客户选择的认证方式与借贷人员属性的年龄段和性别有联系，不同年龄段和性别喜欢的认证方式不同。可以根据此结论分情况选择不同的认证方式推荐，提高客户的认证率，达到稳定客户源的目的。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本实验利用室内模拟法，探究了种植绿狐尾藻(H组)、抛洒底改型微生态制剂(D组)和施用生石灰(S组)对罗非鱼养殖池塘水质和底质营养物含量变化的影响。结果发现：H组对底质中总氮、总磷的去除率最高，分别为32.91%、28.05%。实验期间H组水中的 N H 4 + -N、 N O 2 − -N和TN浓度整体小于其它实验组；S组的 N O 2 − -N和TP浓度显著大于对照组(P < 0.05)， N H 4 + -N和TN浓度前中期显著大于对照组(P < 0.05)；D组的营养盐浓度介于H组与S组之间。研究结果表明，三种底泥改良方式均可降低养殖池塘底泥中的总氮总磷含量，其中种植绿狐尾藻H组对底泥氮磷去除效果最佳，且对水中营养盐浓度几乎无影响，综合修复效果最佳。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 池塘底质中的氮、磷等因为扰动等原因释放至水体中，加重水体负荷导致富营养化 [ 1 ]，生产上常采用生物法、化学法和物理法原位改良养殖池塘底质。种植小白菜、添加生石灰、暴晒均可以降低池塘底泥中营养物质的含量，且小白菜可有效降低水中TP含量，修复效果最佳 [ 2 ]。水生植物在原位改良养殖池塘环境中具有重要作用。研究发现：沉水植物矮慈姑可阻止底泥向水中释放氮磷，使水中氮磷维持在较低浓度 [ 3 ]；种植莲藕可提高微生物对底质有机污染物的降解能力，能吸收底泥里一定量的TN、TP [ 4 ]；投放漂浮植物或放置植物浮床可有效降低加州鲈塘底泥中TOC、TN、TP含量，以及水体中 N H 4 + -N和TN含量 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]；覆盖面积30%的菹草和螺蛳组合能大幅降低养殖池塘水中TN、TP、 N H 4 + -N和 N O 2 − -N浓度 [ 8 ]；空心菜生态浮床对富营养化池塘水体的净化效果较好 [ 9 ]。湿地植物绿狐尾藻(Myriophyllum elatinoides Gaudich)，环境适应力较强，具有强耐污性和耐寒性，水下部分可过冬，同时与水葫芦等外来植物相比生态竞争力不强，生物入侵能力较低，被广泛应用于人工湿地处理畜禽污水中并取得良好效果，但目前在淡水养殖池塘环境改良中的应用及其效果如何尚不清楚。 前人研究发现：罗非鱼精养池塘沉积物中有机质、总氮和总磷产污系数值高于草鱼主养池塘，其变化范围分别为11.068~17.680 kg/m 2 、0.084~0.151 kg/m 2 和0.025~ 0.053 kg/m 2 ，高于草鱼主养池塘 [ 10 ] [ 11 ]；广西罗非鱼养殖排污系数为76.69 g/kg，高于福建省的66.33 g/kg [ 12 ]。调查发现，广西罗非鱼主养区南宁市的池塘底泥中氮磷污染较为严重，可能是导致池塘水体富营养化的主因 [ 13 ]。为探究湿地植物绿狐尾藻在淡水养殖池塘环境改良中的作用，本研究以广西大学水产基地冬闲期罗非鱼养殖池塘水和底泥为材料，在室内模拟构建淡水池塘养殖环境，开展种植绿狐尾藻、抛洒改底型微生态制剂与施用生石灰三种方式对水质和底质营养物质影响的试验。通过测定、比较实验期内水体中 N H 4 + -N、 N O 2 − -N、TP、TN、COD Mn 等和底泥中TCs、TNs、TPs营养物质含量变化，找出改良效果较好，适宜的改底方法，为消减罗非鱼池塘养殖环境污染提供科学参考。