关于莲的诗句范文

导语：如何才能写好一篇关于莲的诗句，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

1、爱到分才显珍贵，很多人都不懂珍惜拥有。只到失去才看到，其实那最熟悉的才是最珍贵的。

2、爱一个人不是拥有他，只要在远方默默地注视他，也就心满意足。

3、别说你最爱的是谁，人生还很长，谁也无法预知明天，也许你的真爱还在下一秒等着你。

4、当爱情不在的时候，请对他说声祝福，毕竟，曾经爱过。

5、该给的我都给了，我都舍得，除了让你知道我心如刀割。

6、结束以后别告诉他我恨你，因为，爱情是两个人的事，错过了大家都有责任。

7、离开以后想到的定是落寞的画面，但请你忘记它。一个人总要有个新的开始，别让过去把你栓在悲哀的殿堂。

8、你走了，带着我全部的爱走了，只是一句分手。我忍着眼泪看着你的背影，好想最后在抱你一次，好想在对你说一次“我爱你”。

9、宁愿笑着流泪，也不哭着说后悔。

10、如果你爱他，请你抓住他，如果你不爱他，请你放手，让他去爱别人。

11、不要再折磨我，我的心已被割破，流尽的不是血，是爱你的错。

12、不要走，请逗留，不要再让我心痛，难道你认为伤我还不够？

13、当他不爱你的时候，无论过去他是否爱过后来却忘了，()又或者是否是从未爱过。当你无法成为他心里的那个人的时候，他的心便不会记得你。

14、当想你成为一种习惯，我的心里早已写满你的名字，对不起，我忘不了你的一切，只因我太爱你。

15、分手后的疗伤，不是去寻找另一个伴侣，越是那样，会越清晰的了解，心中有一个人的位置是无论如何也替代不了的。

16、既然失恋，就必须死心，断线而去的风筝是不可能追回来的。

篇2

关联数据的出现使得语义网发展取得了实质上的突破，被W3C推荐为语义网的“最佳实践”，得到各个

>> 基于关联数据的知识组织研究 基于关联数据的知识发现技术述评 基于关联数据的机构知识库联盟构建研究 基于关联数据的政府数据 基于关联数据视角的语义网教育研究 基于专利引文的农业知识转移研究现状 基于本体的农业知识建模研究 应用关联数据技术的知识集成方法探讨 基于delphi7.0的excel关联数据整合的设计与应用 基于关联数据的图书馆信息聚合研究 基于关联数据的图书馆创新服务研究 基于社会网络分析和共词分析的国内关联数据研究 基于关联数据的语义数字档案馆框架设计研究 基于关联数据云的专题海图及航行指南设计 基于关联数据的图书馆信息资源整合分析 基于关联数据的藏学文献资源方法研究 基于人工智能的农业知识培训平台开发 关联数据的动态链接维护研究 软件工程关联数据的自动构建 PLE编码在关联数据挖掘中的应用 常见问题解答 当前所在位置：l.

[2] Baker T， Keizer J. Linked data for fighting global hunger： Experiences in setting standards for agricultural information management[EB/OL].[2012-02-11].http：///content/pdf/10.1007%2F978-1-4419-7665-9_9.

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篇3

导入信息化管理是企业管理创新的第一步

作为企业信息化来讲，虽然从九十年代末开始就有企业开始导入，但中国企业包括家具企业在内，这条路还需要走很长。海尔集团的张瑞敏在沃顿全球校友论坛上演讲时说，中国企业ERP不能成功的有93％。也就是说可以做到ERP的企业只有7％，而这7％还不一定能够成功。很多企业都应该做ERP，但为什么如此多的企业做ERP又不成功呢?原因就是这些企业还没有做到以用户为中心，就要求做信息化，着陆点都没找到，当然做不成功了。很多企业之所有盲目上ERP，就像把油放在水面上一样。油水是分离的，它们无法融合为一体。如果把业务比喻为水的话，ERP不应该是表面光光的油，而是滴滴浓香的酒，只有这样，才越做越有味道。

就拿东方智上海三分田文化传播有限公司(以下简称东方智)在为名门家具企业(化名)导入ERP系统来说，当时也费了很多周折，经过一年多的不断改善，现在慢慢地好起来了。比如说库存问题，东方智在为名门家具企业导入信息化流程时库存没有得到很好的解决，现在已经做到了零库存下的信息化。现在名门家具企业虽然没有库存，但是用户要货的话，马上可以送过去，用户不要就不会形成库存，实际上就是全流程的再造。比如研发，今天研发的产品必须是六个月后用户的需要。市场人员也应该了解到用户的需求，企业的产品一定不会形成库存的。

这也是中国家具企业面临的很多问题，比如说正常情况下家具企业的库存周围天数是75天，而东方智帮助名门家具企业导入ERP之后，其在2009年初的库存周围天数已经变为30天。尽管在这个过程中，名门家具企业遭受不少痛苦，其销售在这个过程中也受到很大的影响，但大家咬着牙做了之后，把企业全流程的信息化都做起来了。名门家具企业也就在这次金融危机中让自己上了一个新的台阶。现在很多家具企业基本上是卖库存，而名门家具企业已经开始卖服务了，它是根据用户的需求来做的。这就实现了企业生产出来的家具产品不是放在仓库里，而是哪个卖场需要。哪个用户已经定了，所以在企业生产线上生产的产品就是用户已经要了的产品。而不是像很多企业为仓库采购、为仓库销售，这是个非常大的挑战，名门家具企业的信息化管理就是从这里切入，就是以用户为中心做的。

以客户为中心是使自己成为信息化的企业之关键

“企业的信息化”就是以企业为中心满足用户的需求，而“信息化的企业”则是把企业放到全国用户需求的链条中去，企业只是这个链条中的一环，应该更快地在这个链条中进行运转。这就要求企业的一切活动都围绕着客户来展开，一切工作都以满足客户需求为中心。美国的安德森在《长尾理论》里说：“在信息化时代每个企业应该是低成本提供高质量产品，高质量地帮助用户找到他们需要的产品。”如何低成本提供所有的产品，不是家具企业现在的大规模制造，而应该是大规模定制。因为大规模制作用户定制的产品一定可以做到低成本。正如长尾理论说的不是80／20原则，而是所有型号的家具产品都已经被用户预定，因而企业可以实现零库存。使资金获得最大化的发挥其作用。当然，这对于中国绝大多数的家具企业来说是非常大的挑战。

高质量地帮助用户找到他们需要的家具产品，现在家具用户就算足不出户，面对的也不是只有一个企业，而是来自全国甚至世界各地的家具企业，这就要求企业所提供的家具产品必须要有竞争力。这对于中国家具企业来讲，从现在开始，通过金融危机来转型是非常大的挑战，也是非常好的机会。

东方智在为名门家具企业导入信息化管理时，采用了虚实网相结合的方法一所谓虚网就是互联网；所谓实网就是地面服务。即用户在互联网上点击购买之后，营销From EMKT 部门、物流部门等服务要结合跟上，在第一时间把货送到。因为中国实在太大，所以东方智建议名门家具企业学习快递公司，从市区到市郊再到县一点一点地往下铺，这个网络深入下去非常困难，但市场潜力非常大，比如名门家具在浙江嘉兴二区二县三市(南湖区、秀洲区、嘉善县、海盐县、海宁市、平湖市、桐乡市)地区建立了近10个服务站之后，仅嘉兴一个地区从年初到现在销售已经突破1000万元(名门家具2008年在嘉兴区域的销售额是300多万元)。

相匹配的组织结构是信息化管理成功的保证

因为信息化的企业各个部门都要面对客户，所以要打破各部门间的壁垒，让大家共同来满足客户的需求，共同为客户创造价值。

篇4

关键词：比较句识别；文本分类；中文比较模式库；类序列规则；关联特征词表

中图分类号：TP391

0引言

比较是我们在日常生活中经常用到的一种表达方式，通过对两个事物的比较，可以判断出同类产品间的异同和优劣。尤其是随着网络技术的不断发展，许多博客、微博、日志、社会网络、论坛等新型网络元素迅速兴起，网络信息更加个性化和专业化。这些信息中不乏对各种新事物、新理论、新技术、新产品、新观点、新艺术等进行评论和比较的主观性信息，对这些主观信息的比较关系进行研究，分析同类产品的异同和优劣，可以对观点挖掘、信息推荐等应用提供重要的依据。从海量的评论信息中准确地识别比较句是研究比较关系的前提工作。

在国内对中文比较句的研究最初主要集中在语言学领域，包括比较的范畴、典型的比较句式、比较的语义以及比较的共时和历时研究等。刘焱[1]在“除去特定语境影响的前提下，看一个句子在形式上是否具有比较句的结构特点、在功能上是否表达了比较意义”这一思想指导下，指出比较范畴应该是一种“语义—句法”范畴。车竞[2]从词汇短语角度研究了比较句的语义和句法的角度分析，讨论了比较句的分级和等级的度量。尚平[3]认为汉语比较句的研究不仅需要坚持语义同句法形式的结合，更要追求简洁明晰的分类结果。庞倩[4]从结构和功能上分析了等比句和差比句两种句式的基本特点。语言学领域的研究工作对比较关系的挖掘有着指导意义，但并不能直接运用到计算机的自动挖掘上来。

最早用计算机进行比较句识别的是伊利诺伊大学芝加哥分校的Jindal等[5]，他们采用模式发现和监督学习的方法对英文比较句的识别进行了研究，达到了79%的准确率和81%的召回率。后来他们又用标签序列规则[6]作为特征对比较句中的比较关系进行了进一步的研究。北京大学黄小江等[7]使用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）分类器和类序列规则挖掘的方法对中文比较句进行识别。Yang等[8]从韩语文档中提取比较词汇作为关键词特征利用机器学习技术识别比较句。大连理工大学的宋锐等[9]通过构建中文比较模式库和条件随机域模型结合的方法进行比较句识别和比较关系抽取；黄高辉等[10]采用基于条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）的算法进行比较句的识别和关系抽取；李建军[11]利用熵值平衡算法提取句中的统计特征和序列特征进行比较句识别。实验结果表明，这些方法都能有效地识别中文比较句，但是准确率还有待进一步提高。

本文通过分析比较句的结构特征，利用关联规则挖掘算法的原理建立关联特征词表，并结合规则征词的关联方向，建立了规则与特征词表之间的有向联系进行中文比较句的识别。实验结果表明，基于关联特征词表的方法可以更有效地识别中文比较句。

1比较句研究问题分析

比较句识别实际上就是判断一个句子是比较句还是非比较句的过程，从本质上讲属于一个文本分类问题。准确识别比较句的关键是找到一种能够区分比较句和非比较句特征的方法。从语言特征上看，比较句与非比较句之间在词汇和语序上存在一定的差异，这使得传统的文本分类计数和序列模式匹配方法用于比较句的识别成为可能。在英文比较句中，由于比较词特征比较明显，一般是形容词和副词的比较级或最高级形式，所以对英文比较句进行识别时，在语料预处理阶段，使用英文特有的词性标注工具，能够很好地分析出具有比较意义的形容词与副词等有效特征词。而中文比较句表达方式中不具有比较级或最高级的形态，往往普通的词语、成语以及谚语等信息就可以表达多个事物之间比较的含义，格式上也灵活多变，给准确地识别比较句带来了很大困难。

1.1中文比较句式分析

从语义上分析，中文比较句描述的是同一类事物的两个或两个以上实体在同一个属性上的比较。在语言学领域认为一句完整的比较句通常包含四个基本要素[2]：比较主体、比较客体、比较属性和比较结果。如例句：

1）诺基亚N8的屏幕不如iPhone的好。

篇5

关键词：关联规则； 数据挖掘； 诊断和治疗信息； ARFDW

中图分类号： TN911.7?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）19?0124?03

数据挖掘从20世纪80年代提出到现在，不过短短20多年的时间，但其应用已非常广泛，不仅用于科研领域，在商业领域的应用也毫不逊色，尤其是用于银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等领域。数据挖掘在医学领域的应用也有着广泛的前景。在医学领域存在着大量的数据，包括病人病史、诊断、检验、和治疗的临床信息，药品管理信息，医院管理信息等。数据挖掘应用到医学领域，对医学数据进行分析，提取隐含的有价值的信息能够促进医院管理者作出明智决策、医生对病人的正确诊断和治疗。这对促进人类健康、保持健康的生活质量都有积极的意义。

1 基于关联规则数据挖掘技术分析

1.1 数据挖掘概述

1.1.1 数据挖掘的定义

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。这个定义包含几层含义，数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅需支持特定的发现问题。

1.1.2 数据挖掘的过程

数据挖掘过程一般需要经历数据准备、数据开采、结果表述和解释三个主要步骤。

（1）数据准备。数据准备是数据挖掘中的一个重要步骤，数据准备是否做好将直接影响到数据挖掘的效率、准确度以及最终模式的有效性。这个阶段又可以进一步分为三个子步骤：数据集成、数据选择、数据预处理。

（2）数据开采。数据开采阶段选定某个特定的数据挖掘算法（如关联规则、分类、回归、聚类等算法），用于搜索数据中的模式。这是数据挖掘过程中最关键的一步，也是技术难点。

（3）结果表述和解释。根据最终用户的决策目的，对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分出来，并且通过决策支持工具提交给决策者。因此，这一步骤的任务不仅是把结果表达出来，还要对信息进行过滤处理。如果不能令决策者满意，需要重复以上的数据挖掘过程。

1.2 关联规则概述

给定一个事务（交易）数据库，人们往往希望发现事务中的关联事实，即事务中一些项目的出现必定隐含着同次事务中其他项目的出现，这是关联规则的一个简单的描述。

设[I={t1，t2，…，tm}]是由[m]个不同项目组成的集合，[D]是交易数据库（交易数据库又称事务数据库），其中每一个交易或事务[T]是[I]中一些项目的集合，即[T?][I。]每一个交易或事务[T]都与一个惟一的标识符TID相联。对于项目集[X?I，]如果[X?T，]则交易或事务[T]支持[X。]如果[X]中有[k]个项目，则又称[X]为[k?]项目集，或[X]的长度为[k。]

关联规则是指形式如下的一种数据隐含关系：[X?][Y，]其中[X?I，][Y?I，]且[X?Y=?。]

关联规则挖掘的任务是：在给定的交易或事务数据库[D]中，发现[D]中所有的频繁关联规则。所谓频繁关联规则是指这些规则的支持度、置信度分别不低于用户给定的最小支持度和最小置信度。

2 ARFDW系统设计与实现

2.1 ARFDW系统框架需求分析

作为通用的数据挖掘框架，ARFDW要提供对不同操作系统、不同处理平台的支持；对异构数据源的支持；支持多样化、可插拔、可组合的数据转换功能；提供统一的管理和调度功能；处理程序的继承和开放性；要有清晰的框架处理层次以及对元数据的管理等。下面对框架的关键需求进行描述。

2.1.1 建立挖掘主题

系统应该支持挖掘主题的建立。在对被挖掘对象进行充分分析并确定挖掘主题及数据来源后，系统能够通过挖掘主题配置工具来创建挖掘主题及关联维度，并生成相应数据库表及数据记录映射对象。

2.1.2 异构数据源数据抽取

作为通用框架，系统应该支持尽可能多的异构数据源，异构数据源包括不同厂商、不同版本的数据库，不同格式的文本等。如ODBC 数据源、（非ODBC）各种关系型数据库数据源、应用数据、电子商务数据、各种文件格式中数据等；同时提供通用数据访问接口：该接口能够跨平台、网络访问数据，支持在不同类型数据源间建立连接，通过它可以屏蔽各种数据源之间的差异，为后序工作提供一个统一的数据视图。

2.1.3 建立转换规则

由于业务系统的开发一般会有一个较长的时间跨度，这就造成同一种数据在业务系统中可能会有多种完全不同的存储格式。这就要求ETL工具必须对抽取到的数据能进行灵活的计算、合并、拆分等转换操作，系统要能够不断地以插件形式添加转换节点的种类，就可以不断地增强ETL工具的功能，以应付各种各样的数据不一致的问题。

2.1.4 执行定时任务

针对数据源的多样性和可变性，ETL通过对从数据源到目标数据仓库间的映射规则进行元数据级别上的建模，使得整个抽取、转换、装载过程在元数据驱动下能完全自动调度执行，同时也便于维护和扩展。

2.2 ARFDW总体框架设计

ARFDW系统架构模型如图1所示。首先，对被挖掘对象进行充分分析，确定挖掘主题及数据来源，通过挖掘主题配置工具创建挖掘主题及关联维度，并生成相应数据库表及数据记录映射对象；其次，通过数据源配置工具对等待抽取的数据源数据的相关连接格式参数进行配置，数据源配置好后系统会将输入的数据通过数据对象化工具转换为统一的XML描述数据格式，并根据映射在基础数据库中创建数据保存表记录；再次，通过转换任务元数据配置工具生成数据转换规则及对应目标主题，该部分实现需要用到功能节点以及设定任务中各个功能节点的执行流程。配置好的任务将在任务列表中列出，可以手动执行，也可以通过总控调度配置自动执行。数据经过ETL处理后会加载到挖掘库对应的主题中去。最后，通过基于关联规则的挖掘算法对目标数据进行挖掘，并将条件的规则保存到规则库。

2.3 ARFDW框架实现

整个系统框架结构按照分层设计、实现。现对关键层的实现进行逐一描述。

数据持久层采用Hibernate，负责存储、更新、删除数据库记录等。Hibernate是一个用来处理O/R Mapping的持久层框架。技术本质上是一个提供数据库服务的中间件，该中间件屏蔽了不同数据库之间的差异。它的工作原理是通过文件把值对象和数据库表之间建立起一个映射关系，这样，只需要通过操作这些值对象和Hibernate提供的一些基本类，就可以达到使用数据库的目的。Hibernate使用数据库和配置信息来为应用程序提供持久化服务（以及持久的对象）。在这里，创建了接口IdaoSupport，该接口定义了所有对数据库进行的原子操作，DaoSupportHibernate3Imp是其实现类，该类继承了HibernateDaoSupport类，通过调用该类提供的方法来完成对数据库的操作。

业务逻辑层采用Spring。Spring框架是一个分层架构，它的核心提供了一个管理业务对象以及它们之间依赖关系的方法。例如，应用控制反转（IOC），它可以特定一个数据访问对象（DAO）去依赖于某一个数据源。同时，它允许开发者实现接口并在XML文件中去定义其实现类。同时为了避免EJB的高度侵入性，实现无侵入性的目标，Spring大量引入了JAVA的Reflection机制，通过动态调用的方式避免硬编码方式的约束，并在此基础上建立了其核心组件BeanFactory，以此作为其依赖注入机制的实现基础。

表示层采用基于MVC模式的Struts框架。MVC（模型-视图-控制）设计模式将WEB层分为三类对象：代表数据的模型（Model）对象，显示模型的视图（View）对象以及响应用户输入、处理业务流程的控制器（Controller）对象。

整个系统处理流程如下：

（1）当系统第一次启动时，应用会根据部署描述文件Web.xml指向的applicationContext.xml中定义的内容初始化数据库连接池、进行O?R Mapping映射、根据IoC实例化业务逻辑类。

（2）操作员登陆时，进行相应的权限验证，如果验证通过，则初始化单例对象（InitSingleton），该对象保存了一些全局实例，用户信息、角色信息、权限信息等。

（3）操作员通过系统界面（JSP）提交业务请求（业务信息保存在FormBean中），并通过struts?config.xml中的描述定位到控制器（Action），业务请求包括：业务编号、当前步骤、执行动作等。

（4）控制器接收用户请求，将FormBean中的信息传递到BO中，同时调用权限验证模块（RightControl）进行操作员权限验证。权限验证接口判断当前用户对于请求的业务是否具有权限（只读、可写），将结果反馈给控制器。

（5）如果验证通过，控制器将根据用户请求信息，调用系统启动时实例化的业务逻辑类进行相应业务处理。

（6）业务处理逻辑对象处理特定业务逻辑，当需要CRUD（即Create、Read、Update、Delete）时，会根据applicationContext.xml中通过set方法注入的DAO实例，执行相应的CRUD操作。

（7）业务处理完成后，控制器根据返回结果，将用户页面导向特定JSP，如果有需要，将返回的结果封装成FormBean（与用户界面相对应的JavaBean，其属性与用户界面元素相对应）一并返回特定JSP。

3 结 语

课题根据目前国内外数据集成工具暴露出的问题，及目前医生诊疗数据挖掘的现状、技术及特点提出了ARFDW自适应模型框架的概念。该框架使用JAVA语言、对象持久化技术和XML技术构建出跨平台、多线程并发运行、支持增量数据更新、灵活的数据挖掘系统架构模型，并给出了设计和实现方案。

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篇6

从新版《水浒》全剧的音乐来看,非常值得肯定。尤其在乐队的运用方面有着不俗的表现。既大量用了民族乐器的独奏、合奏;也大量用了管弦乐队的合奏和独奏。混合性乐队的穿插使用,丰富和拓展了音乐的表现力。在乐器组合上也有一定的突破,如弹拨乐器和与乐队的组合就很有新意,把剧中的人物表现的更为形象和生动。在人声与乐队的组合方面,也做了一些有益的尝试,收到了令人耳目一新的艺术效果,这些方面都显示出作曲家驾驭乐队的能力和勇于探索的精神。

在音乐的民族性、原创性的结合方面,尺度和关系也把握的较好。曲调广泛吸收了河南、河北、山东一带地域性较强的音乐素材,使得音乐散发出一种浓郁的乡土气息。但作曲家仅仅是以此来作为发展的基础,更多呈现的则是经过精心改编或原创性的音乐。

音乐风格多样化。比如,主题歌曲和结尾的歌曲风格就不尽相同;主题音乐和剧中诸多片段的风格也略有不同。这种不同风格的音乐所形成的对比,产生出一种多侧面,多角度,立体化塑造人物形象的效果和作用。

音乐与画面的配合相得益彰。音乐在剧中的运用特点是,收得拢,放得开,收放自如,恰到好处,深刻揭示了剧中人物的性格和情感,发挥了音乐的独特作用。比如,在攻打方腊时双方交战的一场戏中,悲壮的音乐与惨烈的画面配合得就可圈可点,观众不仅被剧情所震撼,也被其音乐所深深地感染。

当然,从更高的要求来看,音乐诸多的缺陷也是显而易见。如,对主题歌曲就提炼得不够生动形象,没有从本质上揭示出英雄好汉的特点。尤其是旋律,陈旧平庸,缺乏个性,曾似相识的音调始终难以深入人心、融入剧情。尽管演唱者的表现已经是竭尽全力,但由于其嗓音条件所限,显得声音憋屈沉闷、吃力甚至有些做作。

对主题的展开和变奏有些过于简单。当然,重要的是没有发挥出主题音乐的基本作用。如深化剧情主题、刻画人物性格、塑造人物形象等;所以,也就难以表现和挖掘剧中人物更深层次的情感。再之,虽然剧中的配乐风格多样,但如果仔细推敲,发现其互相之间却缺乏逻辑关系,实际上反而弱化了音乐的表现力。最明显的是剧中反复出现的那段有些矫揉造作的女声吟唱,和几段带有港台风格的配乐段落。由于互相之间缺乏内在的联系,显得与剧情风格和音乐整体风格都不大协调。

再就是主题中变化音的运用,生硬而不够自然,既无益于旋律的流畅,也使得主题流于平庸。

和声配置也有些无序,没有体现出它对旋律及织体的支撑作用,也没有给人带来和谐充实或丰厚之感,到觉得好像成了旋律的一个拖累和包袱。

从音乐的基调来看,剧中表现的都是铮铮铁骨的江湖好汉,音乐理应也是定位在刚硬有力、豪情四溢的基调之中。而现在则是显得刚性不足而柔弱有余,这些正是音乐的致命弱点所在。

相比之下,旧版《水浒》的音乐在这些方面却是非常成功。特别是其中的主题歌曲,极为深刻地展示了剧情主题的内涵。在当年播出这部电视剧时,一曲高亢激越的主题歌曲《好汉歌》随即传遍了大江南北,成了观众最喜爱的影视歌曲,刘欢那充满激情和魅力的演唱至今令人难以忘怀。

旧版的音乐虽然也是取材于民间,但经过作曲家的加工取舍后,提炼出了素材中的最精华、最本质的部分表现剧情,这也是能够得以广泛流传和观众认可的重要原因。

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关键词 互联网；自动灌溉控制系统；数据采集；数据推送；观察者模式；设计；开发

中图分类号 TP274+.2 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）19-0344-03

Abstract Automatic irrigation control system based on Web is the main trend in the development of agricultural water-saving information technology.The application program based on Web in real-time performance is poor，so it is difficult to meet the application needs of this problem.In this paper，the structure and data transmission real-time bottleneck of automatic irrigation control system based on Web was analyzed，and the scheme to improve the real-time performance of data transmission mode was put forward.The construction of irrigation control system based on Web was developed，and the mechanism of data real-time push was realized，and the real-time performance of data acquisition and control instruction was tested.The results showed that the average delay of data acquisition was 1 676 ms，the average delay was 3 378 ms，which could basically satisfy the requirement of equipment control and irrigation decision.The average delay of data transmission was 124 ms and 118 ms.This study provided a reference for the development of real-time monitoring and control system based on Web.

Key words Web；automatic irrigation control system；data acquisition；data push；observer pattern；design；development

作为物联网技术的典型应用之一，自动灌溉控制系统不仅为设施农业灌溉和城市绿化灌溉等领域节约了大量水资源，也为根据作物和花木的需水特性进行个性化灌溉和用水精准计量提供了基础[1-2]。自动灌溉控制系统由硬件和软件2个部分组成，硬件部分包括灌溉控制器、电磁阀和传感器，软件安装运行于工控机上并与硬件部分相连，是人机交互入口和控制中心，根据监测数据和灌溉模型进行自动/半自动的灌溉控制。自动灌溉方式主要有2种：一种是建立周期性的灌溉方案，进行定时灌溉；另一种是以土壤水分监测数据和气象数据为输入，通过灌溉决策模型计算灌溉时间和灌水量，实现按需灌溉[3-4]。

实时性对于自动灌溉控制系统至关重要，传感器数据采集的实时性也决定了灌溉决策的时效性，同时，灌溉控制指令也必须实时地传输到电磁阀，保证灌水量的精确控制[5-6]。网络环境和系统架构是影响实时性的主要因素，通常在一定的工程条件下网络传输速度是确定的，此时系统架构对实时性起着决定性作用。当前的灌溉控制软件系统主要是基于客户端/服务器（C/S）结构开发的桌面应用程序，客户端软件与数据库之间通讯效率很高，且网络结构简单，因此系统实时性能够得到有效保障。但是，由于C/S结构程序必须运行于特定的软硬件平台，无法实现多种设备平台的覆盖，适用范围非常有限，而针对所有可能平台进行开发在多数情况下并不可行[7]。另外，C/S 结构程序升级维护成本较高，同时难以实现多个项目集中管理。因此，当前软件应用系统更多地选择基于浏览器/服务器（B/S）结构进行开发，即Web应用程序。在Web应用程序中，常常通过Ajax方式来模拟实时效果，数据刷新的频率直接决定了延时长短，通过提高刷新频率来改善实时性能，不仅会增加无效网络传输，对服务器资源也是极大的考验。本文针对这一问题展开研究，通过数据推送方式实现数据传输，改善Web应用系统的实时性，满足自动灌溉控制需求。

1 系统结构与数据实时推送设计

1.1 系统结构

在基于Web的自动灌溉控制系统中，硬件设备和灌溉控制软件不采取直接通信的方式，而是通过独立的数据通讯模块实现数据传输，将硬件设备的监测数据和自身状态数据发送至灌溉控制软件系统，并将软件系统发出的控制命令数据传输至硬件设备，不仅降低了系统耦合性，也使软件部署更加灵活，有利于实现多个灌溉控制项目的远程集中管理。基于C/S架构的灌溉控制软件限制了服务对象和应用范围，同时也需要较高的成本来维护和更新系统，基于B/S架构进行软件系统设计具有更大的优势。在软件架构方面采用Web应用程序的典型3层架构，即数据层、逻辑层和表现层。但是传统基于HTML页面的表现层技术不能满足灌溉控制中的操作交互和实时数据传输要求，因此本文采用丰富互联网应用（rich internet application）技术进行表现层的开发，使其除了展示服务器返回数据之外，增加更多数据表现和交互功能，在改善用户体验的同时，也减少了网络数据传输量。

1.2 数据传输实时性瓶颈分析

在硬件设备与数据通讯模块之间采用嵌入式程序进行通讯，延时很短；数据通讯模块与数据库之间的数据传输为桌面级应用程序，实施性也能够得到保证；在软件系统内部，由于架构特点和各层次之间数据传输方式的差异，实时性的提高往往以巨大的网络带宽消耗和服务器性能需求为代价，在实际应用中存在较大的问题，因此在整个灌溉控制系统中，软件部分是实时性提高的关键。

软件系统中数据传输包括控制和采集2个过程。控制过程的数据传输是从客户端应用程序到数据库，其实现过程为客户端程序向Web服务器发出请求，服务器接收数据并保存到数据库中，整个过程是由数据源向接收数据层的推送过程，其延时主要来自于网络通讯延时和计算耗时，实时性较高。采集过程的数据传输是从数据库到客户端应用程序，更新数据是由接收层通过查询操作拉取获得。在数据拉取模式中，客户端程序调用一个异步方法来从服务器获取数据，然后服务器端程序通过调用一个同步方法从数据库中获取最新数据，数据库返回数据给服务器端程序后，服务器再将数据发送给客户端。数据拉取过程通常可以在较短时间内完成，但是由于硬件设备的数据采集与软件系统的数据获取相互独立，客户端程序并不知道何时数据库数据有了更新，难以实现数据同步更新，延时较长且不确定，形成了整个系统实时性的瓶颈，影响着整个灌溉控制过程。

1.3 数据实时推送设计

解决数据采集过程中实时性瓶颈的最有效方案就是采用数据推送方式来传输数据更新，在数据推送模式中，数据更新活动之间相互连接，各部分操作之间不会因为查询间隔而互相等待，降低数据传输延时的同时，也减少了无用的数据查询操作。现重点分析如何在Web应用程序中实现数据推送。

1.3.1 观察者模式。观察者模式（又称为-订阅模式）是软件设计模式的一种，在这种模式中，一个目标对象管理所有相依于它的观察者对象，并且在它本身的状态改变时主动发出通知，常被用来实现事件处理系统。观察者模式的实现中定义了一个一对多的依赖关系，允许多个用户同时观察同一个数据主题，当这个主题的数据状态发生变化时，会通知所有相关用户，根据最新的数据更新自己的状态。

在自动灌溉控制系统中采用观察者模式来实现数据传输能够很好地解决当前实时性能问题：数据逐层按照通知方式进行传递，消除了查询频率与数据更新频率不同造成的延时；数据推送仅在数据源发生变化时发生，避免了大量不必要的查询操作。

在不同层次之间实现观察者模式的方式不同，下面分别对灌溉控制软件的数据层与逻辑层，以及逻辑层与表现层之间，如何通过观察者模式进行数据推送进行分析。

1.3.2 数据层与逻辑层之间的数据推送设计。在数据层与逻辑层之间应用观察者模式，可以实现数据从数据层到逻辑层的推送，其中，被观察者为数据库中数据表，观察者为Web服务器中监听程序，数据通讯模块将更新数据插入数据表后，数据库立即通知相关Web服务程序，执行数据主题更新。实现数据层到逻辑层的数据推送的主要步骤如下：①在Web服务器创建数据接收程序，以响应数据更新通知；②在数据库创建一个存储过程，实现发送数据到Web服务器；③在被观察的数据表中创建insert触发器，其中调用②中建立的存储过程；④当更新数据插入被观察数据表中时，触发器调用存储过程将更新数据发送到Web服务器，服务器程序接收数据并更新对应的数据主题，为下一步推送数据至客户端程序做准备。

1.3.3 逻辑层与表现层之间的数据推送设计。在逻辑层中，被观察者为运行在Web服务器中的程序对象，表现层中观测者为客户端程序中的程序对象。由于Web服务程序无法直接向客户端程序发起数据连接，因此在逻辑层与表现层之间实现观察者模式，需要客户端程序加载时，在逻辑层和表现层之间建立实时的双向数据连接，并观察逻辑层的一组数据主题，当这组数据主题更新后，就会通过数据连接通知客户端程序。表现层发出连接请求后与逻辑层建立连接并保持，然后通过数据流请求，为逻辑层数据推送提供下行通道，而表现层推送数据至逻辑层，则采用内部HTTP连接按照请求应答方式进行。

2 自动灌溉控制系统开发

2.1 软硬件环境

本文研究中，墒情监测设备可获得的采集量包括土壤温湿度和各类气象指标，EIC直流灌溉控制器是一种主要用于温室和小型绿地灌溉的小型灌溉控制器，使用电池供电，不需要布设外部电缆，其控制的终端为直流电磁阀。数据通讯模块采用基于短消息服务（SMS）的无线传输方式，将数据编码后以短信形式发出，接收端收到短信后，经过解析提取数据并传递给数据接收对象。

在软件系统技术选型中，考虑技术的成熟度、市场占有率以及技术之间衔接的紧密程度，客户端应用程序使用Flex技术开发，并且运用BlazeDS框架来构建Flex前端与Java后端之间的通讯。逻辑层采用Java开发，Web服务器使用Tomcat，数据库采用SQL Server，通过JDBC连接数据库。

2.2 实现实时数据推送的关键步骤

2.2.1 数据库开发。数据库开发的核心目标是自动推送数据给Web服务器，实现这种机制的方式是使用数据库存储过程和触发器。首先，在SQL Server中创建存储过程“SP_SEND_ HTTPREQUEST”实现通过HTTP请求将数据发送到指定服务器端的Servlet，然后在监测数据表上创建触发器“TRIGGE R_STATION_INSERT”，当有新数据插入数据表后，该触发器将调用“SP_SEND_HTTPREQUEST”，将数据发送到Web服务器。

2.2.2 Web服务开发。逻辑层是开发的重点，它既是数据层的观察者，同时也是客户端程序的被观察者。作为观察者，它通过响应HTTP请求来获取更新数据，而作为被观察者则需要利用BlazeDS框架建立的数据通道来发送数据。BlazeDS框架为客户端程序连接到服务端数据、并在多个客户端和服务器间传送数据提供了一系列的数据服务，核心功能包括RPC服务和消息服务，BlazeDS应用包括2个部分，即1个客户端应用程序和1个服务端的J2EE程序。BlazeDS在客户端和服务器间使用2种主要的交换模式：第1种模式是请求响应模式，客户端发送1个请求给服务器处理，服务器返回1个包含处理结果的响应给客户端，RPC服务使用这种模式；第2种模式是发送订阅模式，当服务端路径消息给一系列订阅该地址的客户端，客户端将收到该消息，消息服务使用这种模式。本文采用消息服务来传递实时数据，并为消息服务配置StreamingHTTPChannel和Stream-ingAMFChannel类型的数据通道，这种类型的通道能够使客户端打开并保持与服务器的连接，让服务器以流的方式推送数据到客户端，实时性高且无需轮询开销。但客户端到服务器的消息并不通过流方式发送，而是在操作期间使用内部的HTTP连接通过请求应道方式发送。

服务器端部署BlazeDS需要把BlazeDS及其依赖的jar包拷贝到WEB-INF/lib下，修改WEB-INF/flex目录下有关BlazeDS的配置文件，并在WEB-INF/web.xmL文件中定义MessageBrokerServlet和1个session listener。在完成配置后，服务端需要开发程序来接收从数据库推送来的数据，并推送给显示的功能，主要包括3个步骤：①建立数据主题的Java类Feed，实现对象化地操作更新数据；②在BlazeDS的Messaging-config.xmL中增加数据主题配置信息，为表现层提供订阅对象；③实现数据的接收和推送功能。

3 数据传输实时性能测试

3.1 测试设计

为了对本文数据推送方案的实时性能进行量化评价，并与传统拉取模式进行对比，针对不同的数据传输过程制定了系统延时测试方案，以获取数据在整个传输过程中的耗时数据。从传感器到客户端程序的采集数据传输延时采用以下方案进行测量：控制器在一定时间范围内，采用随机方式进行传感器数据读取，并将数据值与数据采集时间发送至数据库，在数据库、Web服务器和客户端程序分别记录接收到更新数据的时间，与数据采集时间相减得到数据到达各部分的延时。对于控制数据传输的延时采用以下方案进行测量：在客户端程序中执行打开或关闭阀门操作，并记录操作时间，当数据发送至电磁阀后，电磁阀开闭状态发生改变，之后再将更新的状态数据返回到客户端程序，记录控制指令发送过程和控制结果返回过程中数据库、Web服务器和客户端程序收到更新数据的时间，与用户界面上操作的时间相减，获得控制数据和返回数据到达各部分的延时。

在局域网环境下，通过浏览器访问系统进行测试，数据采集过程无需人工操作，系统自动获取最新数据并更新界面显示，控制过程需要人工通过客户端程序执行设备控制操作。数据拉取模式分别采用0.25、1.00、10.00 s的拉取间隔进行测试，其分别代表极高频率、高频率和正常频率的数据拉取操作。测试前，需要对系统中硬件设备和软件平台的系统时钟进行同步，然后分别对数据推送模式和不同间隔的拉取模式进行10次采集和控制测试，并采用上述方案计算软件系统各节点的数据传输平均延时。

3.2 性能测试结果与分析

在数据采集过程中，拉取模式从设备发出数据到客户端接收单向传输的总延时为1 676 ms，其中数据通讯模块将硬件数据发送至数据库耗时1 552 ms，占总延时的92.6%，主要来自短信传输耗时；从数据库到客户端程序的平均耗时等于到达客户端与到达数据库的平均延时之差，即124 ms，主要来自计算和网络传输耗时，这一结果表明通过数据推送的设计与实现，软件系统内的延时已经被极大地消减。采用数据拉取模式达到延时124 ms，数据拉取间隔至少要达到248 ms，与0.25 s间隔拉取模式测试的访问频率接近，此时拉取模式从数据库导客户端的平均耗时为228 ms，大于推送模式的延时，且系统1 s内需要执行4次数据查询，在多客户端访问的情况下，业务系统将承受巨大的访问压力，影响系统的稳定运行。当拉取模式的拉取间隔增大至1 s和10 s，总延时达到2 231 ms和6 641 ms，此时从数据库到达客户端程序的平均耗时为588 ms和5 079 ms，可以看出延时随着拉取间隔延长，平均延时大大增加，甚至远超硬件系统与软件系统之间的通讯延时。

在控制过程中，推送模式从客户端发出操作指令到接收返回操作结果的总延时为3 378 ms，单向平均为总延时的1/2，即1 689 ms，其中数据通讯模块中的总传输时间为控制结果到达数据库与控制指令到达数据库延时之差，即3 260-127=3 133 ms，占总延时的92.7%；控制指令数据从客户端程序到数据库的延时为127 ms；设备状态数据从数据库到客户端程序的平均耗时等于到达客户端与达到数据库的平均延时差，即3 378-3 260=118 ms，结果同样表明软件系统内的延时已经接近于计算和网络延时的极限，数据推送机制对于提高实时性能效果显著。拉取模式中，0.25、1.00、10.00 s拉取间隔下控制指令从客户端发送至数据库的延时分别为138、122、120 s，与推送模式下的127 s接近，这是由于在不同的访问模式中，控制指令发送过程都相同的请求/响应过程，且与拉取间隔无关。但在控制结果返回过程中，0.25、1.00、10.00 s拉取间隔下设备状态数据从数据库到客户端程序的平均耗时达到256、749、4 918 ms，延时随着拉取间隔增大而增大，与数据采集过程类似。总的来看，推送模式下设备与客户端程序之间的单向数据传输平均延时都在2 s以内，基本能够满足自动灌溉控制的需求；而拉取模式存在着实时性和服务器访问压力之间的矛盾，要提高实时性必然会成倍增加服务器量，同时带来更多的带宽和流量资源消耗。以上结果是在局域网络环境下测试所得，当通过互联网或4G无线网络访问系统时，受连接速度影响系统延时可能会增加，但通常延时在102 ms级别，对系统实时性影响不大。

4 结语

本研究主要解决基于Web的自动灌溉控制系统中数据传输实时性的问题，通过在软件系统的数据传输过程中设计并实现观察者模式，形成实时数据推送机制，在没有带来更多带宽和计算资源消耗的前提下，数据采集和控制过程平均延时为1 676 ms和3 378 ms，其中软件系统内数据库至客户端的数据传输平均延时仅为124 ms和118 ms，大幅提高了系统实时性能，为系统实施精确的灌溉控制提供了保障。

本文研究结果表明，通过合理的设计和开发，基于Web

的灌溉控制系统能够达到接近桌面控制系统的实时性能，系统的数据推送设计方案同样可以应用于其他物联网相关的监测和控制软件系统开发中，可以较低成本实现实时性能的提升。系统以短信服务作为硬件系统与软件系统之间的数据传输方式，其具有不需要专用传输信道、点对点直接传输等优点，但延时通常在1～10 s之间，还存在传输数据量有限，遇到网络阻塞可能传输失败的缺点。因此，在后续研究工作中，需要对短信通讯模块进行进一步优化，并在移动通讯网络较好的条件下，采用GPRS方式进行辅助传输，提高硬件系统与软件系统之间数据传输的稳定性和实时性。

5 参考文献

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关键词： 中山市，城市设计，景观规划，景观生态， 景观连续性

abstract：connectivity of landscape processes and patterns is a major criteria for a secure and healthy city. using zhong shan city as an example, this paper discussed the issue of natural process and pattern connectivity in a urban landscape and proposed and scheme for the improvement of landscape in the case study area. the major purpose of this study is to show a possible way for the already well landscaped cities to step further in landscape ecological improvement, and explore a new model for urban landscape improvement in other cities in china.

keywords: zhong shan city, urban design, landscape planning, landscape ecology， landscape connectivity.

1 引言

景观是一系列生态系统或不同土地利用方式的镶嵌体。wWW.133229.CoM在这一景观镶嵌体中发生着一系列的生态过程。从 内容 上来分，有生物过程、非生物过程和人文过程。生物过程如某一地段内植物的生长、有机物的分解和养份的循环利用过程，水的生物自净过程，生物群落的演替，物种之间的过程，物种的空间运动等。非生物过程如风、水和土及其它物质的流动，能流和信息流等。人文过程则是城市景观中最复杂的过程，包括人的空间运动，人类的生产和生活过程，及与之相关的物流、能流和价值流。从空间上分，景观中的这些过程可分为垂直过程(vertical)和水平(horizontal)过程。垂直过程发生在某一景观单元或生态系统的内部而水平过程发生在不同的景观单元或生态系统之间。

尊重生态过程进行景观和城市规划是生态规划的核心。生态规划特别注意到传统的城市与景观规划中功能分区 方法 的不足，而提出土地利用应体现土地本身的内在价值，这种内在价值是由 自然 过程所决定的。即自然的地质、土壤、水文、植物、动物和基于这些自然因子层的文化 历史 决定了某一地段应适合于某种用途。从17世纪英国规划学家patrick geddes的"先调查后规划"到本世纪50年代 i. mcharg的自然设计 (design with nature)，生态规划 发展 了一整套的从土地适应性分析到土地利用的规划方法论和技术，即叠加技术(overlay) (faludi 1973; steinitz, parker, 等 1976；steiner, young等1987 )。mcharg 形象地称之为"千层饼"模式(layer-cake model)(1981)。这种生态规划的千层饼模式实际上体现了规划以垂直生态过程的连续性为依据，使景观改变和土地利用方式适应于生态过程。正如mcharg所说的"所有系统都追求生存与成功。这种状态可以描述为负熵-适应-健康。其对立面则是正熵-不适应-病态。要达到第一种状态，系统需要找到最适的环境，使环境适应自己也使自己适应于环境"(1981)。

然而，生态规划的千层饼模式忽视了景观中的水平生态过程，千层饼生态规划模式只能反映类似从地质－水文－土壤－植被－动物－人类活动这样某个单一单元之内的生态过程与景观元素分布及土地利用之间的关系，它很难反映水平生态过程与景观格局之间的关系，如风、水、土的流动，动物的空间运动及人的流动，灾害过程如城市火灾的扩散过程与景观格局之关系。

始于30年代而兴于80年代的景观生态学则为解决水平过程与景观格局的关系提供了强有力的 理论 指导，从而使城市与景观的生态规划进入了一个新 时代 ，即景观生态规划时代。景观生态强调水平过程与景观格局之间的相互关系(naveh and lieberman 1983; forman and godron 1986; risser 1987; turner 1989；forman 1995) 。它把"斑块－廊道－基质"(patch-corridor-matrix)作为分析任何一种景观的模式。在一个人为 影响 占主要地位的景观中，特别是城市和城郊，自然景观和自然过程已被人类分隔得四分五裂，自然生态过程和环境的可持续性已受到严重威胁，最终将威胁到人类及其文化的可持续性。因此，景观生态学 应用 于城市及景观规划别强调维持和恢复景观生态过程及格局的连续性(connectivity)和完整性(integrity)(noss 1991; schrieiber 1991)。具体地讲在城市和郊区景观中要维护自然残遗斑块之间的联系，如残遗山林斑块，湿地等自然斑块之间的空间联系，维持城内残遗斑块与作为城市景观背景的自然山地或水系之间的联系。这些空间联系的主要结构是廊道，如水系廊道，防护林廊道，道路绿地廊道。

岛屿生态学和景观生态学都有大量的 科学 观察证明维护自然与景观格局连续性对人类生态环境可持续性的意义(macarthur and wilson 1963,1967; forman 1995)。作为城市与景观规划师及管理者来说，这也是一种道德修养和伦理价值观，即所谓的隔离(连续)伦理(the ethic of isolation)，它体现了人对自然过程的尊重(forman,1990)。美国波士顿的"蓝宝石项链"就是通过把城市中一系列绿地与自然地连接起来的而形成的杰作， 也是美国景观规划设计之父olmsted的代表作。这种自然过程与格局的连续伦理在中国古代城市建设，人居环境甚至墓葬景观规划中也有充分的体现，即风水说对山龙、水龙绵延连续的注重(yu，1994)。所以维持城市景观生态过程和格局的连续性(包括垂直过程和水平过程)是基于科学(反映了人们对维持人类生态环境可持续性的认识)而又高于科学的伦理和道德(反映了人类对自然的尊重，体现了人的价值观和文化水平)。此外，自然景观格局的连续性还有更广的意义，包括人类的景观体验及其认知学的意义。

2 中山市城市景观生态过程与格局的连续性

从历届市长到城建专业人员和普通市民，城市景观及绿地系统建设在中山市都得到高度重视，"园林城市"和"全国园林绿化先进城市"的荣誉可以说是当之无愧的，其城市景观建设之成就在全国处于领先地位。本文以中山市为例，一方面为中山市进一步在城市景观建设中提供一点 参考 ，这也是中山市领导的期望(吴锐成，1996)，更重要的是为全国其它城市在城市建设中如何注意维护景观生态过程和格局的连续性提供借鉴。讨论只限于中山市城区范围。

2.1 景观格局现状

经过多年的努力，中山市已形成了良好的景观，集中体现在：

(1) 在区域范围内，普遍的大地绿化，使中山市有了一个良好的整体生态景观背景，即郊野景观基质。

(2) 在城区范围内，已建成了多个面积可观的公园绿地，包括紫马岭公园，孙文公园。这些新建的公园绿地加上原有的城中山丘绿地，形成了颇有中山市特色的城中绿岛景观(图1-2)。

(3) 社区绿地、各类专用绿地，街头公共绿地星罗棋布，设计讲究管理精细。

(4) 道路街道绿化质量较高(图3)

未来中山市欲求城市景观上的长足发展，应努力克服以下几方面的景观缺陷：

(1)城区内外景观生态过程与格局上缺乏连续，城区与区域景观尚未成为有机的整体。特别在城市边缘带，自然景观生态过程和格局的不到应有的尊重(图1，4)。

(2) 城区各绿地斑块之间缺乏联系，如中山公园和西山公园等均被建筑物所包围，没有绿色的生命廊道与外界相连（图5）。

(3) 一些重要的自然过程与景观格局联系通道没有得到很好的维护和利用，包括水系廊道(图6)。

所以，中山市未来景观改进之重点方向应在于加强景观生态过程与格局的连续性。

2.2 加强中山市景观生态过程与格局连续性的几个关键途径

在现有景观格局基础上，中山市可望通过以下几方面改善城区景观生态过程和格局的连续性（图7）。

(1)建立水系廊道 网络

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关键词：旋挖成孔；聚合物泥浆；粉砂层；粘度

中图分类号： P634.6+2 文献标识码： A 文章编号：

前言

旋挖钻机钻孔成桩亦称回转斗成桩、取土成桩，英文名称“Earth Drill”，具有成孔质量好，速度快，无噪声，无污染等优势。旋挖成孔过程中因工程地质层的千变万化，尤其是连续粉砂层，对所需护壁的泥浆性能要求较高。自20世纪70年代初以来，国内外研制生产的新型聚合物泥浆材料，使用简单，小巧轻便，制浆速度快，护壁效果好，沉淀凝聚速度快，无污染。极大改善了灌注桩施工的护壁效果和施工环境，加快了工程施工的速度，节省了施工费用，提高了工程的施工效率。

1.聚合物泥浆性能特点

1.1桥联与包被作用

当聚合物泥浆注入钻孔后，一定数量聚合物分子吸附在钻孔孔壁的土粒表面和两个土粒的间隙上，就会形成网络结构，称为桥联作用。当高分子链吸附在一个土粒上，并将其覆盖包裹时，称为包被作用。聚合物泥浆的桥联与包被作用使钻孔孔壁表面形成吸附网并不断加密，逐渐形成连续覆盖孔壁表面和孔隙内表面的膜，在胶结作用下使孔壁保持稳定。

1.2絮凝作用

当聚合物在泥浆中主要发生桥联吸附时，会将一些细颗粒聚结在一起形成粒子团，这种作用称为絮凝作用，在絮凝作用下形成大颗粒从而快速沉淀到孔底，很好的保持泥浆性能，最大化泥浆的可重复利用率。

2.工程实例

江苏LNG接收站T1204储罐桩基采用三岔双向挤扩灌注桩，桩侧、桩端采用后压浆处理，桩侧注浆阀设置两道；桩径1.40m，桩长58.600、58.900和64.000m。工程地质均为粉砂层，以第⑤ 、⑦ 层粉砂为桩端持力层，地下水稳定水位埋深为4.5～5.1m，总桩数为401 根，现已完成钻孔桩试桩工程。

3.人工淡水造浆

3.1泥浆池及配套设备

T1204储罐区北侧新建泥浆池：长40 米，宽5 米，高2 米，容积400m³，保证钻孔灌注桩泥浆护壁用量。其泥浆循环系统由制浆池、供浆池、泥浆沉淀池、废浆池、空压机供气系统、供浆泵、回浆泵、供浆管和回浆管构成。制浆池和供浆池中配备空压机供气系统，以保证池中的泥浆持续搅动。泥浆沉淀池中不能配备供气系统，以便混凝土灌注后回浆中悬浮的钻屑能够沉淀到池底。旋挖钻孔施工时，泥浆在制浆池中制备完成后排人供浆池中，通过供浆泵和供浆管输入到钻孔中。混凝土灌注时，泥浆通过回浆泵和回浆管排入泥浆沉淀池，回浆中悬浮的泥沙沉淀到池底后，将沉淀池上部的好浆排入供浆池中进行循环利用。

3.2聚合物泥浆制备

聚合物泥浆的主要成分为水、高分子聚合物泥浆材料和水处理剂(Na2CO3)，按照表1配合比制浆；将清水注入泥浆池后，用20%纯碱溶液调节水的PH值在8～10之间，以沉淀水中的钙离子使聚合物泥浆达到最佳的性能。并用空压机搅拌均匀10～20分钟，纯碱具体加量视现场PH试纸测试结果确定。

将循环泵打开，进行自循环后，通过泵出水管口加入聚合物，要求慢慢均匀加入，后用空压机搅拌60～90分钟，用马氏漏斗测定溶液的黏度到35秒左右。

表 1

4.钻进过程中注意事项及泥浆性能变化

4.1钻进过程控制

4.2.1开钻时要马上注入聚合物泥浆，应垂直向桩孔中间进行入浆，避免泥浆沿着护筒壁冲刷其底部，致使护筒底部土质松散，且保证孔内泥浆的液面高于护筒高度一半以上。钻进过程中，每一钻程进尺应控制在0.5～1m左右。每次提钻时，及时向孔内注入合格的泥浆至孔口，以保证孔壁的稳定性。

4.2.2钻机施工时要注意控制钻具的提起和下放速度，尤其是在初提钻和出入孔口时，以便加快泥浆中钻屑的沉降，减少对孔壁的扰动，保证孔壁稳定。钻头提出后应直接转离孔口弃土，不要在孔口停留，避免泥沙泄流到钻孔内。

4.2.3在距离终孔深度1～2米时，暂时停止钻进，将孔内泥浆沉淀一段时间，待沉渣不再增加后再行捞渣。

4.2 聚合物泥浆粘度变化

由于该地质层为连续粉砂层，有渗透性好，内聚力小，对外力反应灵敏，在微弱动水或外力作用下易产生移动，丧失稳定的特性；因此，在钻孔过程中，对泥浆的护壁性能要求很高。

聚合物泥浆主要靠泥浆粘度粘结钻渣，便于钻进，同时将孔底内悬浮的细小颗粒沉淀于孔底，因此，粘度是聚合物泥浆的主要性能指标。

现场钻孔泥浆性能检测（经实测多个钻孔取平均值）：孔深20米时测得泥浆粘度32，比重1.04,；孔深40米时，测得泥浆粘度29，比重1.03；终孔时泥浆粘度27，比重1.03。每次取样均取孔底500mm内泥浆进行比重、粘度检测。发现，随着钻孔深度的增加，其粘度逐渐下降，而比重基本不变。

结论：泥浆中聚合物的含量随絮凝量的增加而减少当泥浆有效成分(聚合物)严重损失到失去护壁效果后，就会发生钻孔坍塌事故。因此，施工过程中应每隔1～2 h监测一次泥浆性能。泥浆性能劣化时要适时添加纯碱和聚合物材料，以保证施工需要的泥浆粘度。

4.3终孔后捞渣及二次清孔

聚合物泥浆的自身性能决定成孔后泥浆中悬浮的钻屑在较短时间内能否沉淀至孔底，故需要在成孔后及时回钻捞渣。一般在成孔后20—30 min用捞砂钻头进行捞渣。如果孔壁长时间在水头压力的作用下还是会出现失稳的情况，在捞渣完毕应及时进行灌注，否则易引起塌孔事故。

虽然我项目部已选用较高密封型的捞渣钻头，但是自终孔捞渣结束，吊装钢筋笼，安装导管完成，其中间间隔时间约5小时，孔壁及泥浆中的土粒在絮凝作用下逐渐沉积在孔底，经测绳重新测量孔底沉渣达40～80cm；因泥浆比重为1.03～1.05，导管正循环清孔时，虽然因泥浆比重过小无法有效排除孔底沉渣，但是孔底沉渣均为细小颗粒物，正循环过程中，其循环水流已将该沉渣带离孔底，正循环结束后，立即进行砼初灌，在初灌完成后，其悬浮在泥浆中沉渣逐渐沉积在砼表面，有效的保证了桩身砼质量。经检测：6根试验钻孔桩小应变，超声波，单桩水平荷载，单桩静载检测，均达到设计要求。

4.4 聚合物泥浆的排放

聚合物泥浆无毒、易于降解，可直接抛弃而不会造成环境污染。排放前，可用5％的次氯酸钠溶液或3％的过氧化氢溶液处理，破坏聚合物的化学链接，使其完全降解，泥浆的粘度可逐渐降低至清水状态。使用空压机系统确保聚合物泥浆充分氧化后，可直接排放于附近的排水沟中。

5. 聚合物泥浆的经济效益

聚合物泥浆和膨润土泥浆成本对比(以100m3泥浆配制为例，即直径1.4m，长64m桩单桩泥浆量)。

聚合物泥浆与膨润土泥浆成本对比表 表 2

聚合物泥浆与膨润土泥浆效率对比表表 3

综上：聚合物泥浆与膨润土泥浆相比，施工成本低，配制所需时间少，泥浆重复利用率高。

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【关键词】指标关联；自动集成；自动推荐

引言

企业经营分析系统中的数据报表大部分是一些基于数据库的统计报表，需求人提出需求后，开发人员根据需求的不同对数据提取后进行展示，展示形式一般是数据报表形式，报表使用者提取报表数据后再对报表进行手工整理集成，对其中的问题进行分析和判断。

数据统计报表数量日益增加，出现了“大量报表”、“海量数据”， 指标数据存放分散、重点不突出，很难一目了然地看到指标中的关键问题[1]。经分人员需要大量手工集成，才能对指标发展问题做出分析和判断，工作量大、工作时间长，主要指标监控及时率不高，难以满足快速市场反应的发展要求，难以迅速有效进行决策[2]。

项目需求

现有经分系统的报表系统实现方式比较单一，大部分是通过ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）加SQL语句完成报表的统计和展示工作[3]。

通过现有报表系统下载报表数据后，一般都需要大量手工集成，才能对指标发展问题做出分析和判断，工作量大、工作时间长。 现有报表系统缺乏从手工集成到自动集成的工具，缺乏通过指标数据关联性推荐相关报表的工具。

基于指标数据关联性的数据报表生成系统中包含一种报表推荐方法，这种报表推荐方法包括：获取历史用户的网站行为数据（所述行为数据包括：用户在网站的点击行为数据，用户常见的数据整理集成方法）；根据所述行为数据以及指标数据本身的属性，确定用户看A报表，可能对B、C等报表中的某些数据感兴趣，并可能需要做的数据集成整理；对所确定的感兴趣的其他数据进行数据整理，选取相关的数据自动集成向用户展示以供用户参考。本系统所提供的技术，能够根据经分网站历史用户行为数据，报表数据属性关系，用户常见数据整理集成方法确定用户感兴趣的其他数据，并整理集成向用户推荐展示以供参考。可以减少个人用户的浏览、点击行为，提升经分网站使用感受，提高工作效率。

具体实施

第一模块：网页数据、行为数据获取模块，获取网页数据，包括经营分析网站的各类报表数据；获取用户的行为数据，所述行为数据主要是用户在经分网站的点击行为数据。该模块包含以下步骤：

1.从经分系统中批量抓取各类报表网页数据，解析HTML，获取报表中指标数据；

2. 获取用户的行为数据，所述行为数据主要是用户在经分网站的点击行为数据；

3. 从经分抓下的网页数据经过HTML解析，获取页面中的数据，对该部分数据进行清洗、筛选、整理，导入到数据库中；

第二模块：关联分析模块，利用指标属性关联、点击关系关联、现有的数据处理流程关联建立数据关联模型进行关联分析，确定用户感兴趣的其他报表数据内容。

5.指标属性关联Pi：每个指标都有其归属的第一属性、第二属性，如收入、成本、客户、业务、产品、资源、网络、客服、渠道、竞争等第一属性，第一属性可更详细分为更为详细的第二属性，如第一属性收入的第二属性可分为市话、长途、漫游、GPRS等。任何一个报表都是上述属性的一个或几个的组合，如市话收入是业务和收入的属性组合。指标的关联性也和属性相关，通过计算，可获取数据指标关联性较强的指标。

6.数据处理关联Ui：该部分关联一方面是为了获取指标之间的关联关系，一方面是获取指标常见的统计、整理、集成方法。经分系统报表经过人工收集、整理、集成后，报表系统的展示结果是从系统中下载的一些报表数据经过处理后的结果，比如会从日收入，日话务，日用户数三张报表中抽取各单位市话收入、市话主叫、用户数进行汇总，并按环比、同比整理集成到一张市话分析报表中，这样市话收入、市话主叫、用户数这三个指标关联性较强，同时这些指标集成方式是同比、环比汇总分析。

本系统是从经营分析系统中自动抓取报表，根据实际需求，通过系统后台汇总集成，这种处理方式是利用sql，tcl，shell，vbs结合一起完成自动汇总集成。经过一段时间数据整理、汇总，报表系统已获取大量数据集成行为。分析这些集成行为，可获取指标的常见集成行为。

7.数据处理关联分析，是从这些集成方法中可提取报表数据之间的关联关系，同时可提取指标数据的常见集成方法。

8.集成汇总：获取指标数据之间常见集成关系后，对指标进行集成汇总。

第三模块：报表展示、推荐模块：显示用户需求报表数据，并根据关联分析模块结果自动推荐、自动集成相关报表数据。该模块包含以下步骤：

9.自动关联、自动推荐：报表装置在展示用户关心的报表的时候，会在报表下方展示和报表关联性较强的指标。

10.自动集成：展示关联性较强的报表指标的同时，也关联集成方法，用自动推荐的方法集成，如同比、环比、差值等涉及地域、时间上的集成。

结论

经营分析工作中关注收入指标变化情况，常规作法是凭工作人员的经验下载经分系统中和收入相关的所有报表，先进行所有指标的同比、环比数据，从中找到变化中异常的数据，再对指标整理、汇总成报表进行展示。利用本系统，以上的工作都会变成自动化的操作。

基于指标数据关联性的数据报表生成系统，通过对海量数据进行清洗、筛选、建模能够形成有效的数据信息，结合历史用户的行为数据，可以自动集成数据报表，实现指标数据间的自动推荐、自动集成和深入挖掘，可大大提高工作效率，同时为企业决策提供参考依据。

参考文献：

[1] 陶彩霞，陈康，郝颖. 云计算在电信支撑系统领域的应用分析[J]. 电信科学. 2010（10）

[2] 徐志发.经营分析系统在电信业应用中若干问题的分析[J]. 电信科学. 2005（01）

[3] 李燕. ETL技术在电信经营分析项目中的应用[D]. 华南理工大学2009