DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 湿地信息的提取 2.1. 数据来源 本文选取的遥感影像为2011年、2013年、2015年6月、7月获取的影像，获取时间分别为6月25日、7月24日、6月12日，获取时间相近，季节为夏季，植被生长较好，水体轮廓比较清晰，云量分别为1.5%、0.35%、0.43%。研究区影像清晰，云量较少，符合本文研究需要。其中2011年的数据为ETM+影像，2013年和2015年的数据选择OLI影像。 2.2. 建立湿地分类系统 建立科学的湿地分类系统是进行湿地遥感解译的基础，也是进行湿地研究的关键。根据《湿地公约》和对区域的研究，天津市滨海新区的湿地主要可划分为近海及近岸湿地、河流湿地、湖泊湿地、沼泽湿地和人工湿地。如表1。 Table 1 Wetland classification of Binhai new area， Tianji 分类 一级分类 二级分类 湿地 天然湿地 近海及近岸湿地 河流湿地 湖泊湿地 沼泽湿地 人工湿地 人工湿地 非湿地 其他用地 其他用地 表1. 天津市滨海新区湿地分类 2.3. 图像预处理 对所获得的遥感影像数据进行辐射校正和地面控制点几何校正，并且通过DEM高程数据进行地形校正。由于Landsat-7 ETM+机载扫描行校正器(SLC)故障导致2003年5月31日之后获取的图像出现了数据条带丢失，严重影响了Landsat ETM遥感影像的使用。使用ENVI5.0软件中的Landsat Gapfill插件，使用插值方法修补缺失的条带部分。 因本文研究区域为天津市滨海新区，而所获取的遥感影像为固定的经纬度之间的影像，需要对影像进行裁切。本文使用ENVI5.0软件，以天津市滨海新区边界的矢量数据(shape)为基础，对所用影像数据进行裁切，包含了Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI三期影像所有的波段。此处使用的遥感影像数据和矢量数据的投影系统必须一致，本文中采用的投影系统为西安1980坐标系。因滨海新区濒临渤海湾，区域内有大量的近海及近岸湿地，所以本文对使用的区域边界矢量数据进行了修改，使得其包含了一部分浅海水域，便于进行研究。 2.4. 图像处理 2.4.1. 利用最佳指数法的彩色合成 最佳指数法(OIF)其计算公式如下： (1) 其中S i 为i波段亮度的标准差，R ij 为两个波段间的相关系数。理论上来说OIF指数最大的波段组合即为最佳波段组合，但还需根据实际情况进行判定，故应结合目视解译结果进行判定。利用ENVI软件中Basic Tools中的Compute Statistics功能进行计算，对于2011年的影像，可以统计出各波段的统计数据及其相关系数。然后在EXCEL软件中进行计算，根据不同波段组合，计算OIF后，根据OIF指数排序。计算结果表明，2、4、7波段组合最佳，且其波段特征符合本文研究需要。将7、4、2波段分别赋予红、绿、蓝进行彩色合成得到影像。对于OLI影像，因波段9为短红外波段主要用于云检测，因而本文不予考虑。OLI影像的7个波段进行彩色合成用上文所述的方法进行计算后，最佳组合为波段3、5、6。分别赋予6、5、3波段红、绿、蓝色进行彩色合成。彩色合成效果图见图1~图3。 图1. 2011年遥感影像彩色合成影像 图2. 2013年遥感影像彩色合成影像 图3. 2015年遥感影像彩色合成影像 2.4.2. 基于Gram-Schmidt的图像融合 在ETM+与OLI遥感影像数据中，波段1至波段7为分辨率为30 m的多光谱影像，第8波段为分辨率为15 m的全色影像。本文主要使用基于Gram-Schmidt (以下简称为GS)的图像融合方法进行融合，GS融合方法的优点在于能保持融合前后图像波谱信息的一致性，保真程度很高。GS融合的具体方法流程如图4 [ 2 ] 。 2.4.3. 反差扩展法图像增强 反差扩展是通过拉伸或扩展图像的亮度分布，使其占满整个动态范围(0~255)，从而达到扩大地物之间的亮度差异、分出更多的亮度等级的目的。本文使用的主要方法是直方图调整和直方图匹配。图像增强效果见图5、图6。 图4. Gram-Schmidt融合流程图 图5. 原始遥感影像示意图 2.5. 遥感图像解译 2.5.1. 建立解译标志 本文采用先总后分、先易后难、对比分析的原则，在充分分析天津市滨海新区的地形特征、研究其遥感影像后，建立了遥感影像解译标志。 2.5.2. 遥感影像解译 本文主要用最大似然监督法进行行湿地分类，并以人工目视解译作为辅助，对分类结果进行修改。 依据前文对天津滨海新区湿地类型的分析研究，在进行监督分类时，将土地利用类型划分为近海及近岸湿地、河流湿地、湖泊湿地、沼泽湿地、人工湿地、其他用地等6类。在已经进行处理的遥感影像的基础上，对上述6类对象分别选取了39、33、35、31、39、40个训练样本。利用Compute ROI Separability工具可计算各个类别间的统计距离，参数的值在0~2.0之间。本文进行监督分类后，河流湿地、湖泊湿地、近海及近岸湿地、人工湿地不能很好地区分出来，也存在小部分农田被划分至沼泽湿地的情况。因而需要以人工目视解译作为辅助，对监督分类的结果进行人工修改。 2.5.3. 解译结果评价 在解译的过程中，或多或少的存在一些误差。在监督分类过程中，误差主要存在于以下几个方面：河流面积存在误差；各类湿地分类不准确；农田及城市中一部分植被比较丰富的地区被误判为沼泽湿地。 因此，在监督分类完成后需要结合人工目视解译的判读，辅助以地形图等资料进行修改。通过人工目视解译对错误的分类进行修正，并修改其各自的属性。在解译过程中，因为滨海新区没有完全自然的湖泊湿地，所以本文把北大港古泻湖湿地的部分区域划分成湖泊湿地。此外，因近海及近岸湿地主要为浅海水域，不在滨海新区行政界线内，因此其面积主要由遥感影像裁切的形状及面积决定，会使研究结果产生一定误差。在室内解译完成后，对存在疑问的部分应进行野外验证来保证解译正确。
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user: 3. 天津市滨海新区湿地遥感动态分析 3.1. 滨海新区湿地类型及面积 天津市滨海新区湿地共分为5类，即近海及近岸湿地、河流湿地、湖泊湿地、沼泽湿地和人工湿地。对上文的分类结果进行统计后，得出2015年天津市滨海新区各个类型湿地分布比例图7： 图6. 图像增强后遥感影像示意图 图7. 2015年天津市滨海新区各类型湿地所占比例分布图 3.2. 滨海新区湿地时空格局变化 根据上文的湿地分类结果，天津市滨海新区2011年、2013年、2015年各类型湿地面积统由以上统计数据可知，2011年至2015年间，滨海新区的湿地总面积由1814.56 km 2 减少到1719.40 km 2 ，总体呈下降趋势，变化率为5.53%，总面积变化较小。但是，与人工湿地相比较，天然湿地的面积变化十分显著。天然湿地的面积由1175.53 km 2 变为1099.75 km 2 ，减少了75.78 km 2 ，占变化面积的79.63%；人工湿地面积同样减少，但变化较小，变化率为3.13%。 为更加清楚的展现出各类型湿地的变化，本文制作柱状图及折线图8、图9。 3.3. 滨海湿地变化驱动力浅析 湿地是一种以水为载体的特殊的土地利用类型，影响其面积变化的主要因素是自然因素和人为因素，其中自然因素主要有气候条件、地形地貌、水文变化等，人为因素主要包括经济、人口、国家政策等。很多研究均表明，人类活动的影响大于自然条件的影响 [ 3 ] 。接下来本文将从自然因素和人为因素两个方面进行阐述。 3.3.1. 自然因素 影响天津市滨海新区湿地面积变化的自然因素主要有气候条件、水文条件、季节变化、地形地貌等。 图8. 天津市滨海新区各类型湿地面积变化柱状图 图9. 天津市滨海新区各类型湿地所占比例折线图 本文选用的影像数据是不同月份，但影像获取时间集中在6~7月，季节均为夏季，季节的影响应较小。在2011~2015年间，天津市滨海新区地形变化也较小，因而主要影响因素为气候条件，其中降雨量和气温是最直观的影响因素。本文收集了2011年、2013年和2015年天津市滨海新区年降雨量和年平均气温的数据(因滨海新区在2013年正式由塘沽区、汉沽区和大港区合并而成，所以此前的统计数据取用三个区的平均值)，其变化见图10、图11 (数据来源：天津统计年鉴)。 由统计数据可以看出，滨海新区的湿地面积与降雨量、气温等气候条件有一定关系。降雨量和气温等气候因素会影响湿地的面积变化，但其影响是一个十分复杂的过程，不能一概而论，本文在此不作深入探讨。 3.3.2. 人为因素 滨海新区湿地的面积变化，人为原因是最主要的影响因素。滨海新区从1994年开始开发建设，目前仍处于高速发展之中，其开发和建设是区内湿地面积变化的主要原因。天津沿海地区建设了许多盐田及养殖场，天然湿地转变为人工湿地的现象十分严重。滨海新区的蓬勃发展必然会使居民点和工农业用地增多，天然湿地面积减少。而人为作用的影响令大量污水排入湿地，污染加剧，生物多样性下降，生态系统遭到了严重破坏。本文主要收集了人口和经济数据来进行变化分析图12、图13 (数据来源：天津统计年鉴)。 从以上两图中可以看出，滨海新区的常住人口和区县均呈不断上升的趋势，常住人口增加40余万人，区县生产总值增加3000余亿元，增长速度极快。人为因素对湿地面积变化负效应明显；虽然目前已经有一系列措施出台，但湿地保护和环境治理仍然任重而道远。 图10. 天津市滨海新区年降雨量变化折线图 图11. 天津市滨海新区年平均气温变化折线图 图12. 天津市滨海新区常住人口变化折线图 图13. 天津市滨海新区区县生产总值变化折线图
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user: 4. 结论 本文以天津市滨海新区为研究区，基于遥感技术，通过监督分类结合人工目视解译的方法提取了2011年、2013年、2015年天津市滨海新区湿地的信息，研究了其分布特点和变化规律，并简要分析了其变化的原因。总体而言，天津市滨海新区发展蓬勃，但伴随而来的是湿地减少，生态系统的破坏。滨海新区天然湿地面积减少、湿地退化的现状非常严重。
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user: 摘 要 高精度的三维道路信息在智能交通、城市规划与管理等领域具有重要的作用。车载激光点云数据包含了道路及其周围地物的三维信息，但存在数据量大、场景复杂和地物遮挡等问题，为道路边界信息的准确提取带来挑战。OpenStreetMap (OSM)作为一种众源数据，提供了基础道路信息。本文提出一种基于OSM数据辅助，从车载激光点云数据中提取道路三维边界的方法。首先分析车载点云的空间分布特征，构建车载点云特征图，然后以OSM数据作为初始位置，通过改进的活动轮廓模型算法进行道路边界提取，得到三维矢量道路边界。本文采用StreetMapper数据进行实验，结果表明，本文提出的算法能够修复点云缺损导致的边界信息缺失，准确且完整的提取道路三维边界信息，具有较强的稳健性和适用性。 关键词 :OpenStreetMap，车载激光点云，道路边界提取，点云特征图，活动轮廓模型 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 空间信息技术正在向着三维化发展，激光雷达扫描系统能够快速准确的获取高精度的三维空间信息。从LiDAR点云中提取高精度的三维道路信息在城市规划、3D导航和智慧城市等领域具有重要作用。但是车载激光雷达点云具有密度分布不均匀，数据量大，数据不完整和场景复杂等缺陷，从而影响的道路提取的完整性和正确性。 目前存在的车载激光点云道路提取算法，可分为四大类。第一类是基于扫描线的道路信息提取 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，这类算法将每条扫描线近似看作道路的一个横截面，利用相邻扫描线的空间相似性进行提取。方莉娜 [ 1 ] 基于移动窗口滤波法先提取地面点云，再根据扫描窗口内的高差、坡度、点密度的变化从地面点云中识别路坎点云，该方法依赖于大量经验阈值，且提取精度受到窗口大小影响。Guan [ 2 ] 利用轨迹信息创建道路横截面点云段，从每段点云中提取主点形成一条伪扫描线，然后根据坡度，高差提取路坎点云，由于主点不能包含全部路坎点，此方法会造成路坎位置的偏差。Elberink [ 3 ] 同样利用轨迹信息创建道路横截面数据，然后利用RANSAC算法检测路面两侧垂直面片最为路坎边界，此方法仅适用于垂直形态的路坎。这类基于扫描线的方法对于非线性的扫描仪，需要大量预处理来获取伪扫描线，降低了处理效率并且会造成精度损失。 第二类是基于聚类的道路信息提取 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，这类算法根据道路点具有相似的几何和强度特征，将具有相似特征的点通过聚类分析提取道路点。闫利 [ 6 ] 提出一种基于法向量的模糊聚类方法进行道路提取。Ibrahim [ 7 ] 先利用点密度阈值分割地面点，然后根据地面点的高程离散度、法向量、高程梯度等信息通过高斯滤波器提取道路边界。此方法需要大量人工经验阈值的选择。Zhou [ 8 ] 通过检测高程差异进行路坎提取，然后利用KNN将路坎点聚类提取道路边界。此方法采用单一特征进行聚类分析的，导致后续需要进行大量优化工作。 第三类是基于机器学习的道路信息提取 [ 9 ] [ 10 ] ，这类算法利用机器学习算法通过人工选取一定的路坎与非路坎进行样本训练，实现路坎点云的提取。罗海峰 [ 9 ] 先构建包含相对高程、法向量方向、多尺度高程差及多尺度高程方差的点云特征向量，然后采用SVM提取路坎点云，并对提取结果进行聚类去噪优化。杨必胜和刘缘 [ 10 ] 提出BKD三维局部特征，该特征包含高斯核密度估计和二值化，然后利用随机森林分类器提取路坎和道路标线。这类方法需要进行大量样本训练，其通用性受到限制。 第四类是基于点云特征图像的道路信息提取 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ，这类算法将点云数据投影到二维空间，将三维特征转化为二维平面特征，利用图像处理技术对道路进行识别提取。Jaakkolat [ 11 ] 通过计算格网之间的点云高程差异生成高程梯度图，利用图像处理算子检测路坎位置。Boyko [ 12 ] 提出了一种适用于大范围城市场景道路提取的方法，该方法利用点云高程特征和法向量特征形成特征图，然后利用活动轮廓模型算法检测出道路边缘位置，此方法仅适用于密度非常大的点云。此类方法的处理效率较高，因此本文采用此类方法，并在Boyko的方法上进行改进，提出一种效率更高且准确率更高的算法。 目前存在的算法，还存在以下问题，第一没能解决因遮挡、数据缺失、点密度分布差异等导致道路目标提取不完整或漏提取的问题，道路提取结果的正确度和完整度有待提高。其次目前方法多数集中在道路点云的分割，道路边界仍由无拓扑信息的点云构成，未能将这些点云转化成能够精确表达道路形状的三维矢量道路信息。最后还存在效率不高等问题。本文算法充分利用OSM的先验知识(位置、语义、拓扑等)，并改进活动轮廓模型算法，能够快速完整准确的提取出包括遮挡及数据缺失区域的道路边界，最终生成精确的具有语义和拓扑信息的三维矢量道路数据。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 实验数据与参数 本实验采用Street Mapper 360 MLS系统采集的城市环境扫描数据，其扫描范围约118 m × 110 m，扫描点的密度约为25~35 points/m，共7，116，542个数据点。数据中包含了大量的复杂城市地物，包括房屋，树木、草地、车辆以及电力线等，数据密度较大但有较多由于车辆造成的遮挡。 本文中使用的参数值列于表1中，其中能量函数所涉及的权重系数都使用常数。 3.2. 实验结果 将分段提取得到的2D道路边界重新拼接形成完整的2D道路边界，如图11(a)中的蓝色边界，拼接时可以利用OSM的拓扑关系进行拓扑重构，如果两段OSM之间是邻接关系，则它们对应的左右边界也分别邻接，只需要找出对应的交点作为邻接点。由于在第一步分段的保证了段与段之间的重叠性，因此上段边界和下段边界之间有一定的重合性，则以他们的重合点作为公共交点进行连接，为了防止没有重叠点的情况，上段边界尾点和下段边界的首点之间距离小于一定阈值，则也进行连接。最后对2D的边界线矢量化并赋予高程值，将2D的边界线转化成3D的边界线，并将OSM的语义信息赋给该3D道路边界， 图10. (a) 含有车辆遮挡和道路出入口的点云段；(b) 滤波去除非地面点；(c) 对应点云特征图；(d) 边界提取结果，蓝色线是OSM，红色线是提取的边界 图11. (a) 二维道路边界转化成三维道路边界并将OSM的语义信息赋给三维道路边界，蓝色线表示二维道路边界，红色线表示三维道路边界；(b) 三维道路边界与点云叠加显示 Table 1 Summary of the parameters and their values used in our experiment Parameter Value Parameter Value Parameter Value Grid Size 0.1 m Δh min 0.1 m Δh max 0.2 m Bounding Box Width 2 Road Width DoPP min 10 points/dm 2 α 0.01 β 100 κ 1 ω 10 ψ 5 γ 10 pixels 表1. 本实验中所使用的参数值 得到的最终结果如图11，11(a)中蓝色线表示矢量化的2D边界，红色线是矢量化的3D边界，11(b)是3D矢量边界和点云的叠加显示效果。 3.3. 对比与分析 本文软件开发环境是visual studio 2013，硬件开发环境是Intel Xeon E3处理器，3.0 GHz，16 G内存，四核cpu。在此软硬件开发环境下对上述数据进行实验最终耗时6 min，其中生成特征图耗时不到10 s，主要耗时在边缘提取部分，虽然改进活动轮廓模型耗时较长，但其提高了道路边缘提取的准确性，尤其在路坎被遮挡区域，如下图12是使用GVF模型和本文算法模型进行的对比实验，图(a)是使用GVF模型提取的边缘，可以看出在车辆遮挡的区域，特征图中此区域无边缘特征，因此缺乏外力约束，导致该部分曲线提前结束收敛造成边缘提取的不准确。而本文所提出的算法，在该区域由于宽度约束使其正确检测出道路边缘位置。
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user: 4. 结论与展望 本文提出了一种利用二维矢量数据OpenStreetMap辅助车载LiDAR点云进行道路三维边界提取的一种方法，本文算法解决了在路坎被车辆遮挡以及道路出入口的路坎缺失造成的道路边界不完整问题，提高了路坎提取的效率和准确率，并且把OSM数据丰富的语义信息、拓扑信息和LiDAR点云的高程信息相互融合，最终形成具有语义的准确的道路三维矢量边界信息，可直接用于基础地理信息数据的更新，也可应用于三维导航、智慧城市等。本文实验未涉及复杂道路的拓扑构建，但其处理方式和本文相同， 图12. (a) 用GVF模型提取的二维边界；(b) 对应三维道路边界与点云叠加显示；(c) 用本文提出算法提取的二维道路边界；(d) 对应三维道路边界与点云叠加显示 都是利用OSM的拓扑关系来判断其对应边界的拓扑关系。本文算法的精度部分依赖于OSM的精度，但是随着移动端GPS的发展，OSM的精度已经越来越高。 本文适用于提取复杂城市街道具有规则或不规则路坎形状的道路边缘，本文只用到了点云的高程信息，因此未来的一个工作方向可以利用点云的强度、颜色以及纹理信息，提高适用性，进行乡村环境无路坎特征的道路边缘提取。此外本文也可用于建筑物的提取，此时活动轮廓模型的约束力将不再是平行约束，而是适用于建筑物的约束条件。
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user: 摘 要 随着室内外定位技术的发展，室内外位置信息的融合与统一应用，成为GIS研究的热点。本文针对室内外统一寻径的这一现实问题，以室内外空间路网作为研究对象，在分析室内空间区域功能，明确室内单元类型的基础上，基于空间感知规律，构建了室内外道路网络感知分层模型，将室内外路网简化为街道、建筑物、楼层和区块四个层次路网，并分析了各层次路网的特点，以及基于数据库的各层次路网拓扑关系存储和表达。以某单位室内外路网作为分析对象，构建了四个层次的路网结构，并通过寻径计算验证了所提出模型的可行性和有效性。结果表明，该分层模型符合人们对室内外路网的经验性层次认知，能够很好地刻画路网层次特征，能满足室内外一体化寻径计算的精度和效率的要求，为室内外导航应用奠定了基础。 关键词 :空间感知，拓扑关系，一体化寻径，位置服务，路网模型 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着国家城市化的快速发展，室内空间应用规模大幅增加，人员在大型场馆的活动日益增多。基于大型场馆的应急救援与寻径导航亟需室内外GIS共同参与以提供全新的技术支持，室内外路网构建已成为室内外位置信息融合应用的重要课题 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。道路导航是室外GIS研究较多且应用较为成熟的领域，室内路网构建也多直接借鉴室外GIS的相关研究成果 [ 6 ] 。如Kwan利用最短路径算法为在建筑物内由于突发事件而受困的人员寻找最佳的疏散路径 [ 7 ] ；Lee等在考虑室内单元逻辑关系的基础上，利用直中轴变化来获取室内网络模型并将其用于三维空间中最短路径分析 [ 8 ] [ 9 ] ；Chen等在分析室内3D特征的基础上，构建了GNM (Geometric Network Model)模型 [ 10 ] ；Mandloi等则提出了一个整合室内环境及室外交通网络的三维空间模型用于路径导航分析 [ 11 ] ；此外Hong S、Zlatanova S [ 12 ] [ 13 ] 以及李渊 [ 14 ] 等也做了类似的研究。也有部分学者从环境认知的角度出发，利用空间句法理论构建了室内空间模型 [ 5 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 。但这些模型多局限于理论方面的探讨，分析精度难以满足实际需求，有些尚缺乏切实有效的建模方法支撑。因此，基于空间认知规律，综合考虑和概括室内外路网结构和特征，构建能够准确表达室内外路网拓扑关系的模型，实现一体化寻径就成为了室内外路径导航分析应用的关键。
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user: 2. 基于感知尺度的室内外一体化道路网络层次模型 2.1. 室内外路网拓扑模型 室内空间单元的划分是路网模型构建的基础工作，文献 [ 18 ] 根据室内单元之间的沟通和联系将将室内空间划分为功能性单元和联系性单元，本文借鉴这种划分方法，并基于节点―弧段模型，将室内空间转换成由弧段元素和结点元素组成的通道网络模型。 2.1.1. 点元素 点元素用来表达通道网络上的结点，如建筑物出入口、电梯出入口以及楼道拐弯处等。根据空间单元的划分以及基于空间层次感知原理。将功能性单元简化为功能性节点，并按所处的层次，功能性节点可以分为：①建筑物单元节点。代表整个建筑物，是和室外道路网络联系的顶层节点。②楼层单元节点。建筑物在垂直方向的划分，表达的是楼层，具有多个出入口，内部由各种水平通道联系。③区块单元节点。同一水平楼层中按照功能的不同所划分的区域，区块和区块之间有通道联系。④房间单元节点。房间节点为叶子节点，是终端单元，其特点是除了通过门廊和外部相联系之外，并无其它联系方式。 2.1.2. 弧段元素 室内空间联系性单元可简化为弧段，根据弧段沟通联系的方向可分为水平联系弧段和垂直联系弧段 [ 19 ] 。水平联系性单元和垂直联系弧段紧密联系构成了室内通道网络。在实际应用中，可根据联通关系的复杂性、寻径目标的层次性，借鉴分层次认知的思想，构建等级不同的通道网络。 2.2. 室内外一体化道路网络层次模型 为了实现室内外导航一体化寻径的目的。本文面向室内外导航无缝切换的要求，基于室内空间认知规律 [ 20 ] ，从应用和显示的角度将室内外路网结构概括为街道级(Street Level)―建筑物级(Building Level)―楼层级(Floor Level)―区块级(Block Level)四个认知阶段的网络，从而构成了多层次、多尺度表达的室内外道路网络感知层次模型(IONHM，Indoor and Outdoor Network Hierarchical Model based on Cognition)。各个认知阶段(层次)的路网特点为： 1) 街道级路网特征(Street Level Network：Street-Building)。属于室内外路网结构的认知，感知区域室外路网的形状特征，表达了街道级别的路网基本轮廓。在该级别中，各个建筑物可作为道路网络中的一个节点来表达。 2) 建筑物级路网(Building Level Network; Building-Floor)。单个建筑物作为感知对象，楼层之间的联系通道首先被感知，形成建筑物楼层之间关系的认知。在该层次中，建筑物由不同楼层组成，楼层之间通过垂直路径(如楼梯、电梯等)相连。通过该层次的路网，可以明确到达各个楼层的路径。 3) 楼层级路网(Floor Level Network; Floor-Block层)。感知对象为单个楼层，实际应用中可以根据楼层区域的复杂情况对室内空间以及实体对象进行简化、关联及综合加工以实现分区，分区之间构成连通子图，路网和拓扑信息变得逐渐完善。 4) 区块级路网(Block Level Network-Block-Cell)。认知层次最深，在该层次中，每个室内空单元被分配至不同的联系单元，通过联系单元与楼层联系，再通过楼层之间的垂直通道(电梯或者楼梯)与室外道路相联系，路网图形与真实路网已经完全逼近，从而形成了对室内外路网的精细化表达。 2.3. 室内外拓扑关系表达和存储 室内外路网要素的拓扑关系可利用数据库来存储和表达 [ 20 ] 。对于分层网络来说，节点和弧段之间的拓扑关系除了室外道路网络的关联、邻接和包含等拓扑关系之外，还包括结点元素之间的层次关系，下面结合试验区域(图1)进行介绍。 2.3.1. Street―Building层网络 该层次在室外路网的基础上增加各建筑物的出入口信息，从而可以利用寻径算法计算室内某点到建 图1. 研究区域 筑物的各出入口节点的路径信息。拓扑关系表达包括：1) 建筑节点表。建筑物简化为室外网络中的一个节点，如表1。其中Geometry表达建筑物的中心坐标，因为是最顶层，父节点(Parent-Node-ID)设置为NULL；2) 建筑物出入口节点表。存储建筑物的出入口节点信息，在应用中，需将这些点分配到街道网络中，如表2。 2.3.2. Building-Floor层感知层网络 该层次网络表达的是楼层之间的联系，因此需要存储垂直方向弧段的信息。拓扑关系包括：1) 楼层信息表。如表3，用节点来表达建筑物各楼层的信息，Parent-Node-ID存储的是Building ID；2) 垂直弧段-节点关系表。表达的是电梯或楼层弧段与各楼层的交点(出入点)信息，如表4。Node-ID-Set 是指构成该弧段的节点集合，Type表达弧段的类型，0-电梯弧段；1-楼梯弧段；Active表达该垂直弧段的当前状况，True表示该弧段正常通行，False表示该弧段障碍，不可以通行；3) 节点信息表。存储了电梯/楼梯节点的详细信息。Type表达节点信息的类型，0-出入口点，1-电梯点，2-楼梯点。Floor Number表达的是该节点所在的楼层；Active表示该节点的活动状态，是否禁止通行或者停靠。如表5。 2.3.3. Floor-Block层感知层网络 该层次网络表达楼层内不同部分(区块)之间的联系。水平楼层可以根据楼层的复杂程度划分为多个区块，如果楼层比较简单，也可以不进行区块的划分。Floor-Block表达水平楼层内各个block之间的连通。存储的区块信息如表6，区块联系弧段信息如表7。其中Direction表示联系的方向是单向还是双向。 2.3.4. Block-Room Cell层感知层网络 存储各区块所包含的房间以及区块内的节点连通状况。1) 区块-弧段表。表达一个Block所包含的弧段，一个Block可以包括一个或多个走廊弧段，如表8所示。2) 弧段–节点信息表。表达弧段由哪些节点所组成。节点主要包括走廊弧段起始点、交点以及弧段之间的汇聚点等，如表9。3) 房间关联区块表。就是将室内房间分配到房间所在block，如表10。
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user: 3. 研究区域 为了说明IONHM层级树状网络的特点，这里选择某单位道路网络以某部门行政大楼(CESI)为例进行说明。大楼共分5层，每层共分为A、B和C共3个区域，一共有1台电梯和4部楼梯。图1(a)为大楼所处区域室外道路网络概况，图1(b)为大楼的整体外貌。 Table 1 Nodes of Buildin Building ID Name Geometry Parent-Node-ID A CESI … NULL B OFFICE … NULL … … … … 表1. 建筑物节点表 Table 2 Entrance and exit nodes of Buildin Entrance ID Building ID Geometry Reserve 1 CESI … NULL 2 CESI … NULL … … … … 表2. 建筑物出入口节点表 Table 3 Floor informatio Floor ID Name Geometry Parent-Node-ID F1 第一层 … CESI F4 第四层 … CESI … … … … 表3. 楼层信息 Table 4 Vertical arc-nod VCC ID Type Active Node-ID-Set V1 0 True 1，2，3，4，5 V2 1 True … … … … … 表4. 垂直弧段-节点表 基于IONHM层级树状网络模型的特点，将该单位的路网以及CESI建筑物的室内路网进行认知分层和简化，概括为街道级―建筑物级―楼层级―区块级四个认知阶段的网络。图2(a)为街道级路网特征，在该级别中，各个建筑物被抽象为节点对象，并关联到原有路网上，如图2(a)中的CESI建筑物抽象为道路网络中的一个结点。图2(b)中表达的为建筑物级路网，其中的CESI大楼由5个楼层组成，楼层之间的包括5个垂直方向的通道。图中的点为道路与楼层的节点(例如楼层出入口)，弧段表达了楼层之间的联系通道。图2(c)为CESI大楼四楼楼层的区块分布，四楼楼层被划分为(a)、(b)和(c)三个区域，图2(d)为连通子图，其中“Δ”表达的是楼层之间的连接结点，“×”表示的是区块之间的连通结点。 图3为CESI大楼四楼的区块级内部网络，图3(a)为四楼室内单元的分布情况，3(b)为相应的网络图。 按照前述思路进行，最后得到IONHM分层路网，路网各层次的具体数据如表11所示。 寻径测试 为验证以上所构建的分层网络适用性，这里也将点―弧段模型引入室内空间(结点代表房间和出口，弧段代表通道等)，以进行对比，所构造的通道网络如图4所示。路网数据中节点数为1865，弧段数632。 图2. 街道级、楼层级和楼层级路网 图3. 区块级路网 采用上述两种不同的室内网络模型，以人正常的步速，利用Dijkstra算法计算用户从房间B408房间到1楼各出口的最短距离和所需的时间，以及采用两种不同的路网模型计算最短路径的寻径时间如表12所示。 图5为所计算的从B408到1楼出口的走电梯和楼梯的路径以及所需的最短时间(注：电梯路径不包括电梯等待时间)。Dijkstra算法的时间复杂度是O(n²)，采用传统的点―弧段模型，由于所有的节点都需要参与运算，B408到1楼到各个出口的运算时间约为300 ms。但利用IONHM分层模型，通过空间感知所进行的层次划分，每一个层次都可以大量减少参与运算的节点数，简化了计算网络，从而大大提高了运算 Table 5 Node informatio Node ID Type Active Geometry Floor Number 1 0 True x1，y1，z1 1 2 1 True x2，y2，z2 2 … … … … … 表5. 节点信息表 Table 6 Block Floor Informatio Block ID Name Geometry Floor Number A Block A NULL F4 B Block B NULL F4 … … … … 表6. 楼层区块信息表 Table 7 Arc-Node of bloc Block Arc From Node End Node Direction Floor Number A A B 1 4 B C A 1 4 C B C 1 4 … … … … … 表7. 区块弧段-节点表 Table 8 Block-Ar Block Arc Arc ID Floor Number A A 4 B C 4 C B 4 … … … 表8. 区块-弧段 的效率，因此计算B408到各个出口的最短路径的运算时间都较少，约为10 ms左右。虽然本实例中CESI大楼的楼层数较少，节点也不多，但实际上即使建筑物楼层数较多，通多分层处理，每次参与运算的点数也不会特别多，因此，IONHM模型不仅方便管理，而且对于室内外的一体化寻径具有较优的时间开销，能够获得较好的性能。
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user: 4. 结语 本文针对室内外统一寻径的这一现实问题，基于空间感知认知规律，构建了室内外道路网络感知分层模型，并以某单位行政大楼作为分析对象，实现了IONHM路网模型，基于该路网模型的模型构建以及路径计算表明：该分层模型符合人对室内外道路网络的经验性层次认知，能够很好地刻画路网的层次 Table 9 Arc-Node Informatio HCC ID Active Direction Node_ID_Set HCC1 True 1 101，102， …，104 HCC2 True 1 C HCC3 False 1 B … … … … 表9. 走廊弧段-节点关系表 Table 1 0 Room-Arc relationshi Cell ID Block ID Active Name 101 A True B408 102 B True A401 201 C True C201 … … … … 表10. 房间-关联弧段表 Table 1 1 Levels of Network of buildin 路网层次 节点数 弧段数 说明 Street-building 5 5 和室外街道路网相连的出入口 Building-floor 26 20 电梯弧段、楼梯弧段 Floor-block 24 10 建筑物的第四层的分区(A、B、C) Block-room 122 36 第四层A区各个房间节点、弧段起止点、交叉点等 表11. 某building分层路网数据 Table 1 2 Distance， Time and Calculate times of pathfindin Exit Distance (meter) Time (minute) 寻径时间(wayfinding time， ms) Node-arc CLNM model Stair 1 102.2 1.42.03 312 15 Stair 2 152.6 2.21.52 310 16 Stair 3 130.0 1.52.20 322 12 Stair 4 148.4 2.10.11 332 15 Elevator 60.3 1.02.03 298 10 表12. 路径距离、时间和计算时间 特征，能有效缩短寻径计算的时间。进一步分析表明，即使在节点数和弧段大幅增加的前提下，寻径时间也不会耗费太多。因此该模型能够支持室内外统一寻径的问题，对于室内外的融合应用，例如室内空间应急疏散的寻径等问题，可以给出较为快速和合适的选择，为有关部门在规划或救灾中提供决策支持。 作为室内外位置信息融合应用的研究热点，面向室内外一体化寻径导航尚有很多问题有待进一步研究。本文IONHM模型构建，如结点、通道以及分层网络的实现目前只能通过手工或半手工创建，效率低下。因此，如何根据室内拓扑空间的构成，以及室内空间区域的功能，改进室内空间各区块的子网优 图4. 节点-弧段路网 图5. 楼层级路网 化划分策略，设计自动的分割算法，自动构建各层次的路网拓扑结构图 [ 21 ] ，取代目前的人工方法以提高IONHM分层网络的构建策略，是下一步继续研究的方向。
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user: 摘 要 图G的一个用了颜色 的边着色称为区间t-着色，如果所有t种颜色都被用到，并且关联于G的同一个顶点的边上颜色各不相同且这些颜色构成了一个连续的整数区间。G称作是可区间着色的，如果对某个正整数t，G有一个区间t-着色。所有可区间着色的图构成的集合记作 。对图 ，使得G有一个区间t-着色的t的最小值和最大值分别记作 和 。广义θ-链，记作 ，是把路 的每一条边 用 条两两内部不交的 -路替换掉而得到的简单图，这里 。在本文中，我们给出了 的一个紧的上界。 关键词 :区间边着色，上界，广义θ-图，广义θ-链 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 和 分别表示图G的顶点集和边集， 表示顶点 在图G中的度， 表示图G的最大度， 表示图G的边色数， 表示n个顶点的路。 如果α是图G的一个正常边着色，那么与 关联的边上的颜色构成的集合，记作 。我们用 和 分别表示 的最小色值和最大色值。 图G的一个用了颜色 的正常边着色α称为区间t-着色，如果所有t种颜色都被用到，并且对任意的 ， 是连续的。图G称为是可区间着色的，如果对某个正整数t，G有一个区间t-着色。所有可区间着色的图构成的集合记作 。对图 ，使得G有一个区间t-着色的t的最小值和最大值分别记作w(G)和W(G)。 区间边着色的概念是由Asratian和Kamalian在 [ 1 ] [ 2 ] 中提出来的，并且证明了如果 ，那么 。在 [ 3 ] 中，Kamalian证明了如果 是一个连通图，那么 。这个上界被Giaro等在 [ 4 ] 中改进了，他们证明了如果 是一个至少有3个顶点的连通图，那么 。对某些图类来说， 的上界还得到了进一步的改进，其中包括不含三角形的图 [ 1 ] [ 2 ] 和可平面图 [ 5 ] 。 广义θ-图是由 条两两内部不交的 -路构成的简单图，记作 。广义θ-链是把路 的每一条边 ( )用 条两两内部不交的 -路替换掉得到的简单图，记作 。在本文中，我们给出了 的一个紧的上界。
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user: 2. 的一个上界 令 ， 是 中两两内部不交的 -路。对每一个 ，令 ， 为了方便，我们记 为 中第i大的数， 为 中第i大的数。 引理2.1：设α是可区间着色图G的一个区间t-着色， 是G中的一条路，其中 且 。那么 ，等号成立当且仅当 ， 。 证明：因为 且 ，我们有 ， (1) 等号成立当且仅当 。因为 且 ，我们有 ， (2) 等号成立当且仅当 。因为 ， ，我们有 ， (3) 等号成立当且仅当 且 。 由(1)-(3)，我们可以得到 ， 等号成立当且仅当 ， 。 证毕。 定理2.3：若广义θ-链 可区间边着色的，那么 . 证明：设α是 的一个区间 -着色。那么存在两条边 使得 且 。我们分以下两种情况讨论。 Case 1. ， 。 首先，我们假设 ， 。令 ， ， ，这里 且 。那么 ， 。由引理2.1，我们有 。 (4) 因为 且 ，由(4)我们有 ，因此结论成立。 其次，我们假设 且 ，这里 。设 ， ， ， ，这里 ， ， ， 。我们考虑以下两条路: ， . 显然， ，因此 。我们能断言 或者 ，否则 ，矛盾。不失一般性，设 ，那么 。注意到 且 。由引理2.1，我们有 . (5) 因为 ，且对任意 有 ，由(5)，我们有 ，因此结论成立。 Case 2. ， ， . 不失一般性，设 ， 且 ， 且 ，这里 且 。设 ， ， ， ，这里 ， ， ， ， ， 。那么 是 中的一条路满足 且 。由引理2.1，可得 . (6) 令 显然， ，表明 。因为 ，且对任意 有 ， ，由(6)，我们有 因此结论成立。 证毕。
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user: 摘 要 本文采用射频磁控溅射法在玻璃衬底表面制备了Al 2 O 3 掺杂的ZnO薄膜(AZO膜)，使用四探针薄膜方阻仪、XRD和分光光度计对AZO薄膜光电性能进行了表征分析。研究了制备参数和退火条件对AZO薄膜光电性能的影响，获得了制备高透过率(90%)和低方阻(15 Ω/□) AZO薄膜最佳工艺参数。 关键词 :ZnO，掺杂，溅射，方阻，透过率 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 半导体、计算机、太阳能等产业的兴起发展，催生出了一种新型材料——透明导电膜。透明导电膜研究起于二十世纪初，最早研究者着眼于金属薄膜，这类薄膜电导性能十分优良，但光学透过率受膜厚影响显著。金属薄膜厚度越厚，电阻率越低，但当厚度超过20 nm后，其光学透过率急剧下降 [ 1 ] 。因此，金属薄膜性能无法满足实际需要，研究者一直积极寻找一种适合的材料。1907年Badeker [ 2 ] 首次制备并报道了CdO薄膜，CdO是一种透明导电氧化物(TCO)，它形成的薄膜可见光谱区透射率高，导电性能好，有着良好的附着性，且性能稳定。故而这种TCO材料一经发现就受到了广泛的关注和认可，成为了透明导电薄膜研究的一个新方向。二十世纪五十年代左右，先后出现了SnO 2 基和In 2 O 3 基(ITO)的TCO薄膜，此后ZnO基TCO薄膜又在80年代逐渐兴起。 ZnO作为新一代透明导电氧化物 [ 3 ] ，它的禁带宽度接近3.3 eV，可见光范围具备良好的光学透过性，制备过程中掺杂一定的Al元素可以大幅提高薄膜的导电性能。且Zn和Al资源丰富、材料无毒、在氢等离子体中化学稳定性好、成本低廉。Al元素掺杂ZnO(AZO)薄膜有望于不远的未来替代ITO薄膜，成为主流的透明导电薄膜。AZO薄膜的制备方法多样，例如溶胶－凝胶法(Sol-gel) [ 4 ] 、电子束蒸发法 [ 5 ] 、金属有机化学气相沉积法(MOCVD) [ 6 ] 、脉冲激光沉积法 [ 7 ] 、等离子体增强化学气相沉积法(PECVD) [ 8 ] 、磁控溅射法 [ 9 ] 等。在AZO薄膜光电特性方面，虽然文献已有很多报道 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，但有关工艺参数尤其是衬底温度、退火条件对AZO薄膜光电特性以及微观机制尚不够深入系统。本文重点研究制备过程中的工艺参数对AZO薄膜光电特性和微观机制的影响。
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user: 2. AZO薄膜的制备和表征 本文实验采用磁控溅射法，利用JGP500型超高真空磁控溅射设备制备AZO薄膜样品，仪器溅射腔室真空度可达10 −4 Pa量级。Al 2 O 3 掺杂 [ 13 ] 的AZO靶材具有制膜工艺更为便捷的优点，文中薄膜制备使用的是ZnO：Al 2 O 3 = 98：2% wt陶瓷靶材。AZO薄膜衬底为NEG OA-10G型无碱玻璃(3 cm × 3 cm × 0.8 mm)。沉积薄膜前，洗洁精清洗的衬底先后置于分析纯丙酮和酒精中超声清洗30 min，再置于超纯水中超声清洗30 min，最后在镁光灯下干燥后备用。AZO薄膜制备后退火处理使用的是SK-1400℃型超高真空退火炉，仪器真空度可达10 −4 Pa量级。 样品的分析及表征技术：RTS-9型双电测四探针测试仪测试薄膜方阻；Lambda 950 UV/VIS型紫外可见近红外分光光度计测试薄膜光学通过率；D8 ADVANCE型X射线衍射(XRD)进行物相分析和表征薄膜结构；Dektak XT台阶仪测量薄膜厚度。
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user: 4. 总结 本文以2 wt%的Al 2 O 3 掺杂ZnO薄膜为研究对象，探究了薄膜制备及热处理参数对AZO薄膜结构与性能的影响。实验结果表明：1) 溅射功率增加有利于获得较好质量的薄膜。2) 溅射时间增加，AZO薄膜择优取向更加明显，结晶度更好。3) AZO膜厚增加，薄膜方阻随之减小，平均透过率受到薄膜质量和膜厚的共同作用，AZO薄膜质量随着膜厚增加而提升。膜厚较小时，随着膜厚增加，AZO薄膜质量提升， 平均透过率有所增加。但膜厚较大时，随着膜厚增加AZO薄膜对光的散射作用加剧，薄膜平均透过逐渐减小。4) 适当的衬底温度和退火温度可以提高薄膜的结晶质量，减少缺陷和应力，提高透过率和降低薄膜方阻值，最佳AZO (ZnO:Al 2 O 3 = 98:2%wt)薄膜制备的工艺参数：衬底温度300℃，溅射功率160 W，溅射腔室压强0.5 Pa，氩气流量30sccm，10 −3 Pa氛围下400℃退火1 h。在此条件下可制备可见光范围透过率高达90%，方阻低至15 Ω/□的AZO薄膜。
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user: 摘 要 采用冷冻干燥法制备了多壁碳纳米管/氧化石墨烯/海藻酸钙(MWCNT/GO/CA)复合膜，并研究了其对亚甲基蓝(MB)的吸附性能。复合膜的物理化学性质通过SEM和FTIR等方式来进行表征分析。并研究了GO和MWCNT的含量、MB的初始浓度、溶液pH、温度、吸附剂的加入量和接触时间对吸附过程的影响。动力学研究表明复合膜对MB动态吸附数据遵循准二级动力学方程。采用Langmuir和Freundlich模型对吸附平衡数据进行了分析，结果表明吸附数据很好地遵循Langmuir和Freundlich吸附模型，通过计算得到的最大吸附量高达2748.76 mg/g，表明MWCNT/GO/CA是一种非常有应用前景的MB吸附材料。 关键词 :碳纳米管，氧化石墨烯，海藻酸钙，亚甲基蓝，吸附 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在过去的几十年中，随着工业的大力发展和经济的高速的增长，大量含有染料的废水被排放到水环境中，造成水体缺氧，严重影响水生生物和微生物的生长，进而破坏水体的自净能力，也对人们的日常生活和身体健康造成严重的威胁 [ 1 ] [ 2 ] 。亚甲基蓝(MB)是一种广泛应用于印刷业，造纸业，纺织业的有机合成染料。由于这种染料含有稳定的苯环结构，并具有一定的毒性。从环保的角度出发，必须采取有效的方法去除水中的亚甲基蓝。目前处理染料废水的方法主要有：膜分离法、离子交换法、化学沉淀法、电解法和吸附法等 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。在这些方法中，吸附法具有效率高，操作简单，成本低廉等特点被广泛使用 [ 7 ] [ 8 ] ，因此，制备高效、环境友好型的新型吸附材料就成为了当今世界范围内的研究热点 [ 9 ] 。 随着新型纳米材料的迅猛发展，纳米材料在污水处理中的应用与研究已经取得了显著的成果。海藻酸钠(SA)因其具有优良的生物相容性、无毒性、亲水性、成膜性、稳定性、价格低廉以及可生物降解的特性，目前已经被广泛的应用于食品业、环保业、农业、医药工业以及日用品行业等其他领域 [ 10 ] [ 11 ] 。 多壁碳纳米管(MWCNT)和氧化石墨烯(GO)因为具有独特的纳米结构、稳定的化学性质和高的比表面积，可以高效、快速地吸附金属离子和有机污染物，因此在污水处理等方面显示出巨大的应用潜力 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。 本文采用共混和冷冻干燥法制备了MWCNT/GO/CA复合膜。这种复合膜充分结合了MWCNT和GO的优异吸附性能以及SA的环境友好等特点，不仅可以高效的去除MB，而且避免了尺寸微小的MWCNT和GO对水体造成的二次污染。本文采用SEM和FTIR等技术对复合膜的物理化学性质进行了表征分析，并研究了GO和MWCNT的含量、MB的初始浓度、温度、溶液初始pH、吸附剂加入量和接触时间等因素对吸附性能的影响。
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user: 2. 实验 2.1. 主要原料和仪器 MWCNT：深圳市纳米 港有限公司；SA (1.05~1.15 Pa∙s)：上海埃彼化学试剂有限公司；氯化钙(CaCl 2 )：天津市广成化学试剂有限公司；亚甲基蓝：天津市广成化学试剂有限公司。 水浴恒温振荡器(SHZ-82A)：上海双捷实验设备有限公司；紫外可见分光光度计(TU-1810)：北京普析通用仪器有限公司；磁力搅拌器(85-2)：上海双捷实验设备有限公司；电子天平(BSM224.4)：上海卓京实验设备有限公司；冷冻干燥机(FD-1B-50)：北京博医康实验仪器有限公司；电热鼓风干燥箱(101-1)：龙口市电炉制造厂。 2.2. MWCNT/GO/CA复合膜的制备 将GO和MWCNT(GO：MWCNT的重量比分别为3:1，2:1，1:1，1:2，1:3)与SA以2:3的重量比混合，搅拌8 h至混合均匀，将混合液静置于表面皿中2 h去除气泡，然后将混合液置于冰箱(海尔BCD-215KAW，青岛)中冷冻12 h。用真空冷冻干燥机(FD-1-50，Boyikang实验室设备有限公司，北京，中国)对样品进行冷冻干燥成膜。将冷冻干燥后的薄膜置于0.5 M的CaCl 2 溶液中浸泡12 h形成MWCNT/GO/CA薄膜，再用去离子水洗去多余的Ca 2+ 后进行自然干燥。 2.3. 吸附剂的表征 通过Nicolet 5700傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)对MWCNT/GO/CA复合膜的表面官能团进行分析。采用TM-3000扫描电子显微镜(SEM)对复合膜的表面形貌进行表征。 2.4. 吸附实验 研究了GO和MWCNT的含量、MB的初始浓度、温度、溶液初始pH、吸附剂加入量和接触时间对MWCNT/GO/CA复合膜吸附MB的影响。 称取一定量的MB，配制浓度为1000 mg/L的MB溶液。并对不同浓度的染料溶液进行吸附，吸附平衡后，剩余的MB浓度采用紫外分光光度计进行测量。吸附的平衡容量q e (mg/g)，在时间t(min)时的吸附容量和去除率r%用如下公式计算： q e = ( c 0 − c e ) × V W (1) q t = ( c 0 − c e ) × V W (2) r % = ( c 0 − c e c 0 ) × 100 % (3) 其中，c 0 代表亚甲基蓝的初始浓度，c e 代表平衡浓度，c t 代表的浓度，其单位均为mg/L。V(L)表示溶液的体积，W(g)表示吸附剂的重量。
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user: 4. 结论 采用冷冻干燥法制备了MWCNT/GO/CA复合膜，利用SEM和FTIR对其进行表征。通过讨论和分析吸附等温线，吸附动力学和热力学参数，探究了复合膜对MB吸附机制。实验结果表明，随着温度的升高，吸附剂和染料分子间的静电相互作用下降，导致MWCNT/GO/CA对MB的吸附容量会降低。随着pH值的减小，染料分子和氢离子对于吸附位点存在竞争关系，所以吸附容量会降低。动力学研究表明，Pseudo-second-order模型能更好的拟合动态吸附数据。吸附等温线研究表明，MWCNT/GO/CA对亚甲基蓝的吸附遵循Langmuir和Freundlich模型，在298 K时最大理论吸附量达到2748.76 mg/g。热力学研究表明，ΔG和ΔH的数值均为负值，所以吸附一个是自发的放热反应过程。
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user: 摘 要 设 π = ( d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n ) 是非负整数序列， π 1 ， π 2 是将 π 的所有元素划分为两部分后的两个子序列。如果 − 1 ≤ | π 1 | − | π 2 | ≤ 1 ，则称 π 1 ， π 2 是 π 的一个平衡二部划分，其中 | π i | ( i = 1 ， 2 ) 表示 π i 中的元素数目。设k和m是两个正整数， π = ( k m ， ( k − 1 ) m ) 是双正则可图序列。本文确定了 ψ m a x ( π ) 的值和 ψ m i n ( π ) 的值。 关键词 :图，度序列， ( k m ， ( k − 1 ) m ) -双正则可图序列，公平划分 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本文中只限于讨论有限简单图。未给出的定义请参照文献 [ 1 ] 。设G和H是简单图，图 G + H 表示G与H的和，其顶点集为 V ( G + H ) = V ( G ) ∪ V ( H ) ，其边集为 E ( G + H ) = E ( G ) ∪ E ( H ) 。 设 V 1 ， V 2 是图G的一个二部划分，如果 − 1 ≤ | V 1 | − | V 2 | ≤ 1 ，则称 V 1 ， V 2 是G的一个二部平衡划分。对于 i = 1 ， 2 ， e ( V i ) 表示两个端点都在 V i 中的边的数目， e ( V 1 ， V 2 ) 表示两个端点分别在顶点子集 V 1 ， V 2 中的边数。通常 e ( V 1 ， V 2 ) 用来表示平衡二部划分的大小。图G的一个最大(最小)平衡二部划分 V 1 ， V 2 是图G的所有平衡二部划分中 e ( V 1 ， V 2 ) 的值达到最大(最小)。与最大，最小平衡划分问题不同，公平划分问题是寻找图G的一个划分，使得多个分量同时进行优化。 本文将把图的公平划分问题变形到度序列的公平划分问题。 若简单图有顶点集 v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n 且 v i 的度为 d i ( i = 1 ， ⋯ ， n ) ，则序列 π = ( d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n ) 称为G的度序列。记 N S n 为所有满足 n − 1 ≥ d 1 ≥ d 2 ≥ ⋯ ≥ d n ≥ 0 的整数序列的集合。如果π是某个n阶简单图G的度序列，那么称π为可图序列，且G为π的一个实现。记 G S n 为 N S n 中的所有可图序列组成的集合。在可图度序列中， r n 表示有n个r，即度序列的实现中有n个顶点的度为r。 给定可图序列π， π 1 ， π 2 是将π的元素划分为两部分后的两个子序列。如果 − 1 ≤ | π 1 | − | π 2 | ≤ 1 ，则称 π 1 ， π 2 是π的一个平衡二部划分，其中 | π i | ( i = 1 ， 2 ) 表示 π i 中的元素数目。若G是π的一个实现， V 1 ， V 2 是G的一个平衡二部划分且 V 1 ， V 2 在π中的度序列分别为 π 1 ， π 2 ，则称 V 1 ， V 2 为π的平衡二部划分 π 1 ， π 2 的一个实现。 类似于图的“公平”划分问题，我们考虑度序列的“公平”划分问题：寻找已知可图序列π的一个平衡二部划分 π 1 ， π 2 ，使得 π 1 ， π 2 的某个实现 V 1 ， V 2 在π的所有平衡二部划分的所有实现下 min { e ( V 1 ) ， e ( V 2 ) } 达到最大或者 max { e ( V 1 ) ， e ( V 2 ) } 达到最小，记 ψ min ( π ) = min { e ( V 1 ) ， e ( V 2 ) } ， ψ max ( π ) = max { e ( V 1 ) ， e ( V 2 ) } 。若 V 1 ′ ， V 2 ′ 是π的某个平衡二部划分的一个实现，显然 ψ min ( π ) ≥ min { e ( V ′ 1 ) ， e ( V ′ 2 ) } ， ψ max ( π ) ≤ max { e ( V ′ 1 ) ， e ( V ′ 2 ) } 。