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离子液体+ 溶剂二元体系电导率、表面
张力物性研究进展
学生姓名XXX
学号XXX
院系XXX
专业XXX
指导教师XXX
填写日期XXX
离子液体 + 溶剂二元体系电导率、表面
张力物性研究进展
摘要
离子液体作为一种新型的绿色溶剂，其物理化学性质的研究受到了普遍的关注,采用离子液体与各类溶剂形成二元体系研究究引起了全世界研究者的关注。针对离子液体二元体系常规理化性质的研究有利于了解离子液体的结构特性及新型离子液体的开发。离子液体二元体系的理化性质除受到温度和离子液体本身结构的影响外，还受到二元体系中溶剂极性和各组分含量等的影响。本文综述了离子液体的电导率、表面张力的研究进展。研究发现大部分离子液体的表面张力γ随温度升高而减小，同一种离子液体浓度越高,表面张力越小，表面张力随含水量的增加而增加；离子液体在相同温度下电导率随浓度的增加而增大，相同浓度下电导率随温度的升高而增大。
关键词：离子液体；电导率；表面张力
离子液体具有与传统有机溶剂截然不同的性质和特点，其化学稳定性好、溶解性好、熔点低、不易挥发、可传热、可流动、对环境污染少，可作为绿色溶剂用于化学反应和分离过程，近年来受到了人们的广泛关注和被广泛应用，例如精细化学品合成、高分子聚合物及有关合成、分离萃取、消除环境污染、太阳能电池和燃料电池等[1]。离子液体成为国内外研究的热点之一，目前已广泛应用于催化、材料和萃取分离[2-5]等领域由于离子液体所具备的这些优点，近年来离子液体越来越多地被作为一种可设计的功能型分子，即所谓的功能化离子液体(TSIL)。功能化离子液体是指在阳离子或阴离子上引入官能团的离子液体，但其与离子液体是一个不可分割的整体。由于功能化离子液体的核心离子与官能团影响着反应过程，与溶解于其中的溶质产生相互作用，导致最终过程优化的实现，更加符合实验和工业需求而受到重视。
本文结合国内外的研究情况，不仅对离子液体+溶剂二元体系表面张力实验测定工作进展做了归纳，还对电导率方面的研究做了相应的综述。
1.离子液体+溶剂二元体系表面张力
目前，关于离子液体表面张力的研究还十分有限，表面张力是表面化学中最
重要的基础数据之一，是描述界面状态最主要的物理量。一般说来, 离子液体的表面张力γ随温度升高而减小；同一种离子液体浓度越高，表面张力越小；表面张力随含水量的增加而增加。
Urszula Domańska等[6]合成了1-丁基-3-甲基硫氰酸盐([BMIM][SCN])，测得其表面张力46.62 mN·m-1与相同阳离子的离子液体[BMIM][BF4]、[BMIM][PF6] 、[BMIM][CF3SO3]和[BMIM][NTf2]的表面张力分别为43.82，43.21，34.83和32.79 mN·m-1比较可知[BMIM][SCN]表面张力最大，并将[BMIM][SCN]与醇(正丁醇，正戊醇，1 -己醇)组成二元混合测量从298.15K到328.15K时的表面张力。表明表面张力γ随着溶剂的增加而增加，且随着醇的链长度的增加略有增加。
张海波等[7]用表面张力的方法分别对C n MPnBr (n =10、12、14、16、18) 系列离子液体水溶液进行了研究。研究表明随着其浓度增加,各样品表面张力迅速降低，当浓度超过达到一定值时，表面张力不再发生明显变化，而达到一个平台，预示着溶液中开始形成聚集体，此时的浓度被称为临界聚集浓度(critical aggregation concentration, CAC)。对于C n MPnBr系列离子液体来说,他们都具有内酰胺组成的亲水部分和一个烷基链组成的疏水部分，是典型的两亲分子。两亲分子的一个重要特性就是能显著降低水溶液的表面张力。
杨许召等[8]研究了温度对烷基咪唑类离子液体型表面活性剂的表面张力的影响，表面张力随温度的升高而减小；此外还研究了水质量分数对表面张力的影响，研究表明，水质量分数很低时，离子液体型表面活性剂的表面张力随水质量分数的增加而降低，而当水质量分数达到一定的值后，离子液体型表面活性剂的表面张力又会随水质量分数的增加而逐渐升高，也就是说表面张力存在最小值，造成此种现象的原因可能是水的存在改变了离子间的相互作用力和内聚能，这还有待于作进一步的研究；另外，离子液体型表面活性剂的表面张力受结构的影响较大，阴离子相同时，表面张力随着阳离子取代基链长的增加而逐渐降低。阳离子相同时，表面张力随阴离子尺寸的增加而增加。
杨家振等[9]用最大气泡法测定了含有不同微量水的离子液体EMIBF4，在指定温度下，用测定的不同含水量的离子液体EMIBF4表面张力对含水作图，得到很好的直线，随含水量的增加离子液体EMIBF4表面张力升高。
房大维等[10]测定了离子液体[C4mim][Lact](1-丁基-3-甲基咪唑乳酸)在温度
范围308.15~343.15K的表面张力，测量了5个不同含水量的乳酸离子液体样品的表面张力，然后将指定温度的表面张力对含水量，都能得到一条很好的直线，从可知表面张力随含水量的增加而增加，随温度的增加而降低。
E. Rilo等[11]研究离子液体C
n MIM-BF
4
与水和乙醇二元体系表面张力表面，发
现表的表面张力均随n的增大而减小，且离子液体与水混合的表面张力和与乙醇的混合时完全不同，对于水体系当离子液体含量为0.2时表面张力有明显的降低，离子液体在水里的行为与表面活性剂有类似，而对于乙醇体系在离子液体含量近似为0.5时表面张力下降。
李吉广等[12]研究表明在等温条件下，阳离子取代基相同时，离子液体水溶液的表面张力的变化趋势为咪唑类< 异喹啉类,原因是异喹啉环的体积比咪唑环更大，因此正电荷的离域性更好，而且由于体积大，其在水溶液表面排列稀疏，导致表面张力较高。一个较好的表面活性剂在其浓度较低时就能达到吸附饱和状态即有最低的表面张力。在等温条件下，当离子液体阳离子的头部结构相同时，取代基为直链烷基时的水溶液的表面张力随着取代基碳链长度的增加而降低；而且碳链越长，表面张力下降速度越快。碳链较长时，疏水作用较强，且极性减弱，而空气是非极性的，故易于降低表面张力。
王双平等[13]研究4种离子液体[Bmim]Cl、[Omim]Cl 、[C12mim]Cl和[C16mim]Cl在不同浓度下的表面张力。结果显示在不同浓度下具有不同的表面张力，同一种离子液体浓度越高，表面张力越小；相对于不同的离子液体，随着随着离子液体的疏水碳链长度的增加，表面张力明显减小，即同浓度下[Bmim]Cl、[Omim]Cl 、[C12mim]Cl和[C16mim]Cl表面张力依次降低与Law等研究结果一致。
综上所述，离子液体的表面张力γ随温度升高而减小；同一种离子液体浓度越高，表面张力越小；表面张力随含水量的增加而增加；离子液体型表面活性剂的表面张力也受结构的影响，阴离子相同时，表面张力随着阳离子取代基链长的增加而逐渐降低。阳离子相同时，表面张力随阴离子尺寸的增加而增加。
2．离子液体的电导性
一般来说，在较宽的温度范围内离子液体的电导率与其粘度成反比，同时离子电导率还和温度有关，在低温范围内大致符合类阿伦尼乌斯关系。在不同溶剂
中，电导率有较大差别，电导率也与浓度有关，此外也受阴阳离子大小和种类的影响。
高歌等[14]合成了氯化1-烯丙基-3-甲基咪唑([Amim]Cl)，并测量了[Amim]Cl + 水和[Amim]Cl + 乙醇体系电导率与温度及组成的关系曲线。发现随温度升高，所有样品的离子电导率均有提高；且随着摩尔体积分数的增加其离子电导率也在增加。这是因为，一方面温度升高使得体系的自由体积增加，离子的活动能力增强，从而有利于提高体系的离子导电性能；另一方面，温度的升高也会使样品的离解变得更为容易，也有利于体系离子导电性能的提高。此外温度的升高也降低了体系的粘度，减少了离子运动的阻力，而这也有利于体系离子的迁移。当温度足够高且体系的自由体积足够多的时候，粒子的迁移应该也是一个速率决定的过程。
郭冰草等[15]合成出了烯内基季铵盐类离子液体，以水为溶剂，通过测量不同浓度、不同温度下的电导率，对比得出在相同温度下，电导率随溶液质量浓度的增加而增加；在质量浓度相同的情况下，电导率随温度的增加而增加。离子液体在水中的电导率随着离子液体溶液浓度的增大而增大，且增长趋势很明显。这是由于随着溶液浓度的增加，溶液中导电离子数增加，从而导电性增加。离子液体的水溶液的电导率随温度升高而增大。这可能是由于随着温度的增加，溶液中离子移动的速率增加，从而使导电性增加。
刘春萍等[16]研究[BMPy]Br、[BMPy]BF4、[BMPy]PF6 3种离子液体溶液在实验测定浓度范围内的电导率均随温度的升高而增大，不同离子液体在不同溶剂中虽具有相同的变化趋势，但变化程度不同。如[BMPy]Br在DMF溶液中的电导率随温度的升高而增大的趋势大于在乙醇和水溶液中的电导率变化，[BMPy]BF4在水中的电导率随温度的升高而增大的趋势较大，[BMPy]PF6在丙酮溶液中的电导率随温度的升高而增大的趋势比在DMF溶液中的大。这是由于3种离子液体中不同的阴离子体积和电荷的分散情况不同，其阴、阳离子之间的静电作用和范德华力不同，使其在不同溶剂中的溶剂化作用不同，随温度的升高，其缔合状态发生变化的程度不同。
李艳等[17]研究KCl浓度对AlCl3-BMIC离子液体电导率的影响，表明AlCl3 -BMIC 离子液体的电导率随着KCl浓度的增加逐渐减小，并与KCl浓度呈线性关
系，原因是随着KCl摩尔浓度的增大，离子液体中阴离子AlCl-4的数量不断增多，而阴离子Al2Cl-7的数量则会不断减少，即离子液体的酸性降低，离子液体的电导率变小，因此加入KCl后，AlCl3- BMIC离子液体的电导率减小，离子液体的电导率随KCl浓度的增加逐渐减小，在实验温度和KCl浓度范围内，AlCl3 -BMIC离子液体的电导率随着温度的升高而增大。
Hagiwara等[18]报道了胍类离子液体中甲基丁基取代的胍的氟硼酸盐、氟磷酸盐与相同取代基的咪唑氟硼酸盐、氟磷酸盐离子液体相比较，二者的电位窗口都在4v左右；而前者由于黏度较大，其电导率要明显低于咪唑盐离子液体。
柳泉等[19]研究了苯对摩尔比为1:2 的TMPAC–AlCl3季铵盐室温离子液体电导率影响规律在室温下具有较高的粘度，较低的电导率。因此，在电镀过程中易发生浓差极化和电化学极化。结果表明，苯含量越高，电导率越大，并在50% (体积分数) 处，出现极大值，达14.5mS·cm?1,极值点后，继续增加苯，电导率未明显升高，这是由于在该体系中苯达到饱和。苯在离子液体中有序排列，从而与离子液体分子以特定比例形成结构重复的液体插合物，这可能有助于导电离子在含苯的混合物中的迁移。因而，体系的电导率由于苯的溶入而大幅提高。在25℃下，含苯50%的TMPAC–AlCl3体系的电导率高于[EMIm]Cl–AlCl3离子液体电导率12.1 mS·cm–1。
王远东等[20]研究离子液体-有机溶剂混合物的电导率发现不同的有机溶剂的影响程度存在差别，在[C6Mmi][Br]中加入乙醇，丙酮的电导率的变化最为明显影响幅度次之，而加入50%四氯化碳时，混合物的电导率仅为纯离子液体电导率的3.4倍。在[C6Mmi][BF4]体系中，有机溶剂对电导率的影响大小顺序为丙酮>乙醇>乙酸乙酯>四氯化碳。在[C6Mim][Br]和[C6Mim][BF4]吸收极性有机溶剂如乙醇和丙酮后，离子液体有机溶剂混合液的电导率和介电常数显著增加，而非极性溶剂四氯化碳对离子液体的电导率及介电常数的影响较小,可见有机溶剂的性质对离子液体电导率的影响有明显的差异。
Bonh?te等[21]合成的二烷基咪唑一双(三氟甲基磺酰) 亚胺离子液体，这种离子液体的粘度可低达35cP，而电导率可高达9.6ms·m-1。该类离子液体不溶于水和低极性溶剂(如卤代烃、烷烃、醚)，符合太阳能电池电解液的要求。
张国栋等[22]研究[Bmim]PF6在甲醇和乙腈中的电导率随浓度的变化关系，得
出在实验测定的浓度范围内，[Bmim]PF6在甲醇和乙腈中的电导率都随离子液体浓度的增加而升高，而且随着浓度的增加，电导率升高的幅度有所减弱。在低浓度区域，离子液体的电离度较高，而体系的黏度较低，所以体系的电导率随离子液体浓度的增加而迅速升高；随着体系离子液体浓度的不断增加，离子液体阴阳离子之间的相互作用得到了加强，导致离子液体的电离度有所下降和体系黏度的升高，从而使得体系的电导率增加比较缓慢。同时在相同的浓度条件下，[Bmim]PF6在甲醇的电导率比乙腈中的电导率大，这说明[Bmim]PF6在甲醇中更容易电离。
综上所述，大部分离子液体在相同温度下电导率随浓度的增加而增大，相同浓度下电导率随温度的升高而增大。离子液体在水中的电导率一般高于在有机溶剂中的电导率。离子液体在水中的电导率随离子液体溶液浓度的增大而增大，且趋势明显；在有机溶剂中，电导率随浓度增大而增大的趋势小于以水为溶剂的变化趋势，当有机溶剂的含量很高时，混合物的粘度已经很低，随着有机溶剂份额的增加，离子液体的浓度下降，因此使混合溶液的电导率下降，且不同的有机溶剂的影响程度存在差别；电导率也受阴阳离子大小和种类的影响。体积相对较大的离子迁移速率较低，即增加离子的尺寸会使离子液体的电导率下降，因此阳离子的取代基碳链增长，离子液体电导率减小。
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送成本的各种因素。J.F.Growell 的研究开辟了对农产品物流的研究，揭开了人们对物流认识的序幕。 克拉克·韦尔德其后在 1932 年所著的《农产品营销》才引起国外学者对农产品物流研究的重视，文中对农产品营销的集中、运输、储存、融资、风险、标准化等职能作了研究。 目前国外对农产品物流的研究主要集中在食品安全、农产品物流的信息化(包括透明化和可追溯性等技术和理论)、冷链物流、农产品流通市场建设等领域，并日益扩展和深化。 2.国外关于农产品供应链整合的研究文献 最早提出了农业“纵向协调”的是Mighell和Jones(1963)，认为它是一个组织的创新，纵向协调包括从原材料采购、产品加工、保管储存、中间运输、终端销售等这些活动在内的一系列过程。在此研究基础上，Barkema(1993)又从“消费者需求变化”这个角度强调，他认为食品行业需要通过纵向合作快速了解消费者需求变化，他还认为契约与整合的出现造就了一种新的交流方式，这种交流方式使消费者的需求延着供应链上溯到食物生产者传递的能力得到大大增强。 Boehlje 与 Schrader(1988)两位学者主张将食品供应链的研究重点从市场转移到链条的纵向协调上来，譬如研究链条中纵向整合的一些限制因素，以及实施纵向整合的主体等等。他们主要强调在供应链中要严格控制产品质量、流通程序与经营成本，并对链条进行合理而有效的内部整合以提高供应链的整体运作效率，链条内部各成员之间运用合同、合资或联合来取代传统的市场方式。他们认为与单纯地进行市场开发相比较，将食品链的管理重点放在供应商、生产商及加工商三者之间的关系协调方面更能够提高供应链的整体效率。M.F.Stringer 和M.N.hall(2006)结合英国食品标准机构资助项目，提出了一个全新的集成食品供应链模型，通过层级分解分析了食品供应链中各个阶段可能发生的故障。 A.J.M.Beulens 等人(2005)提出了提高食品供应链透明度的许多举措，给出了通过供应链网络合作来实现食品安全和透明性过程中面临的诸多挑战。 （二）国内研究动态 关于对农产品物流的研究我国才刚刚起步，从文献内容看主要集中在对我国生鲜农产品物流的发展现状，关于农产品物流发展的对策和政策建议，物流模式的类型及其形成机理，还有物流体系建设及优化、物流安全研究等方面。相关研究如下:
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前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等
供应链协同文献综述
供应链协同文献综述 摘要：通过对供应链协同理论相关内容，演进机制，关系风险，理论研究等进行综述，总结分析现有研究的优势与不足，希望能够对以后的供应链协同相关理论研究做出指导。 关键词：供应链管理协同理论 一、前言 关于供应链协同，目前为止国内外还没有一个统一和广为接受的定义，但主要的思想可以归结为以下几种：(1)过程方式说。Anne认为，供应链协同是一种方式，通过这种方式使所有供应链中的企业为了共同的目标展开有效的协作，这种协作可以描述为信息共享、知识共享、利益共享和风险共担；Bauknight认为协同是一个过程，一个包含着价值创造机会的过程。(2)战略说。一些研究者认为供应链协同具有战略意义，与供应链竞争优势密切相关，主张应从战略高度定义供应链协同。如xu认为，供应链协同是对来自于相互依赖的供应链合作伙伴所面临挑战的战略响应。(3)整合管理说。这种学说强调供应链协同是供应链成员企业整合内外部资源所开展的业务或管理活动，该学说将供应链协同定位于运营和操作层面。如Xue认为所谓协同，是指整合组织内部和跨组织的各个部分通过共同行动以实现多方利益；Larsen认为协同是指一些协同业务活动，诸如联合计划、联合产品开发、互相交换信息、整合信息系统、长期协作以及坦诚地共享利润和共担风险。学术界对于供应链协同的定义有很多种。学者们虽然从各自不同的角度去理解和解释供应链协同。但是他们都有一个共同点，即认为供应链协同是整条供应链的所有参与者之间的一种良好的相互协调的合作关系，其目的是为了加强供应链参与企业的竞争力。 二、供应链协同的影响因素 既然供应链是价值链在企业外部的扩展，那么供应链本身就是一个复杂的价值链体系，其成员之间合理的价值分配问题就显得尤为重要。价值的合理分配需要成员之间具有共同的利益目标、相互协同合作，实现供应链协同的同时完成利益最大化和利益的合理分配。但是现实经济生活中成员之间往往不能形成良好的协同关系，导致供应链协同的失败，究其原因主要有： 1、供应链成员之间的目标不同。它包括：(1)由于供应链成员都是独立的利益个体，在其作决策的时候往往先从个体利益出发，总是基于最大化自身利润给出相应决策，而成员的各自决策往往不能达到供应链的整体最优，只能使供应链处于一种次优的均衡状态；(2)供应链成员的性质不同，经济生活中存在各种不确定性因素，一项决策的风险往往与其收益成正比，个体决策面临着风险和收益的权衡，而不同的个体成员对待风险的态度可能不同。 2、供应链面临的不确定性因素。各种不确定性因素的难以预测、信息的不对称等，使得成员之间难以形成统一的决策；即使供应链成员一开始达成了协同协议，双方也都愿意严格遵循契约执行各自决策，但是随着不确定性因素的出现，供应链身处的环境发生变化，那么能够保证原始协同状态的协议可能不再适合新的环境，最终导致供应链协同的失败。 三、供应链协同的演进 大多数的学者都是从供应链管理的发展阶段模式来阐述供应链协同的演绎过程。国内学者程国平提出了供应链管理方法的演进，将供应链管理分为分布式
大数据外文翻译参考文献综述
大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文： Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party
running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information
大数据云计算文献综述
大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要：在这篇论文中，我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术，例如：云计算、物联网、数据中心，以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段，也就是：数据生成，数据采集，数据存储和数据分析。对于每个阶段，我们介绍应用背景，讨论技术难题以及回顾最新技术。最后，我们介绍几个大数据的代表性应用，包括企业管理，物联网，在线社交网络，媒体应用，集成智慧，以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年，数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司（IDC）的报告，世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下，大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比，大数据通常包括非结构化数据，这需要更实时的分析。 另外，大数据也能在发现新价值上带来新优势，帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识，也导致新挑战，例如，如何有效地组织和管理这样的数据集。
近日，行业产生兴趣的大数据的高潜力，许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外，大数据问题往往覆盖在公共媒体，如经济学[3，4]，纽约时报[5]，和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊，Nature和Science，还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前，与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如，谷歌处理的数据达数百拍字节（PB），Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB，百度一家中国公司百度，业务流程有数十PB的数据，而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节（TB）的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升，它也带来了许多具有挑战性的问题，解决方案如下： 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展（IT）使其更容易以产生数据。例如，每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此，我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网（IOT）的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施，访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范，遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力，以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。
供应链管理文献综述
文献综述 供应链管理环境下家电企业第三方物流模式初探 中国目前正在成为世界家电的制造中心，在2000年前后，家电企业的规模效应就已经充分显现，国内市场处于供过于求的状态，企业承受着原材料涨价和价格战的双重压力，生产领域可挖掘的降低企业成本的潜力已不太大而在产品流通环节的竞争中却出现了最后一公里不能到位的情况，严重影响了企业的形象。高磊在《供应链一体化条件下我国家电企业物流管理的研究》一书中认为，随着家电行业价格战愈演愈烈，以及我国加入WTO国内家电生产企业遇到外来产品的冲击,家电业的利润空间持续萎缩。物流管理作为家电企业的第三利润源泉,如何降低其物流成本提高物流服务成为众多企业关注的焦点。 供应链目前尚未形成统一的定义，许多学者从不同的角度出发给出了许多不同的定义。早期的观点认为供应链是制造企业中的一个内部过程，它是指把从企业外部采购的原材料和零部件，通过生产转换和销售等活动，再传递到零售商和用户的一个过程。传统的供应链概念局限于企业的内部操作层上，注重企业自身的资源利用。哈理森（Harrison）将供应链定义为：“供应链是执行采购原材料、将它们转换为中间产品和成品、并且将成品销售到用户的功能网”。“供应链”作为一个引发行业热潮的词出现在1993 年左右, 吴清一在《现代物流概论》书中将供应链定义为：产品生产和流通过程中所涉及的原材料供应商、生产商、批发商、零售商以及最终消费者组成的供需网络，即由物料获取、物料加工、并将成品送到用户手中这一过程所涉及的企业和企业部门组成的一个网络。 “供应链管理”产生于20世纪80年代晚期，20世纪90年代得以广泛传播。Lambert，James Stock，Lisa Ellram在《Fundamentals of Logistics Management》将供应链定义为供应链是那些把产品或服务提供给市场的公司排列。供应链是一个设备和分销选择的网络，它的功能是获取原材料，把这些原材料转变成中间产品和最终产品，并把最终产品传递到顾客手中。 Douglas Lambert，James Stock，Lisa Ellram，在其著作《物流管理》中将供应链管理定义为：从终端用户到提供产品、服务和信息的初始供应商的业务过程的整合，综合考虑了供应链中物资、服务和商品的输入流和输出流，代表一种较新的业务运作方法和对所涉及的业务流程的不同观点，是一种高度互动而且复杂的系统方法，需要同时进行许多权衡。供应链管理是在供应链参与者中进行生产、存货、选址和运输的协调，从而在所服务的市场达到响应和效率的最佳组合，不仅包括传统的物流还包括诸如市场营销、新产品开发、金融和顾客服务等行为。 第三方物流一词是从国外引进的，其英文表达为Thrid Party Logistics，简称3TPL，是20世纪80年代中后期才在欧美发达国家出现的概念，源自业务外包。将业务外包引入物流管理领域就产生了第三方物流的概念。Robert C.Lieb认为，第三方物流指的是用外部公司去完成传统上由组织内部完成的物流功能，这些功能包括全部物流功能或所选择的部分物流功能。David Simchi—Levi等认为，第三方物流就是利用一家外部的公司完成企业全部或部分物料管理和产品配送职能。 美国物流管理协会于2002年10月1日公布的《物流术语词条2002升级版》的解释是：第三方物流是将企业的全部或部分物流运作任务外包给专业公司管理经营，
关于农产品供应链管理的文献综述
关于农产品供应链管理的文献综述 内容提要：最近几年来,关于农产品供应链管理的相关研究的文献层出不穷，从我国农产品供应链管理的模式研究到物联网在供应链管理中的应用等多方面的研究。本文是将对农产品供应链管理的相关研究文献进行初步的综述性分析,并对农产品供应链管理的研究进展状况作一个基本的概括。 关键词:农产品、农产品供应链管理、供应链管理 一、引言 近年来关于农产品供应链管理这个课题引起了理论界和企业界众多学者的关注和研究,特别是现在我国关于“三农”的问题仍然在温热期，有关供应链管理处置农产品的课题研究显得尤为迫切、重要。虽然，我国是农业大国，但是农业却是相对落后的，为了把生产优势转化为农民增收优势，进一步推动农产品安全和绿色发展，发展地方特色农业、做强优势农产品品牌为推手，加快农业产业化进程，全面提升农产品市场竞争力，实现促民增收。最近几年国家对农业的大力支持使得许多学者对农产品供应链起了研究兴趣，尤其是农产品成本问题。众多学者更是从我国的基本国情和根据我国的社会背景对供应链管理在农产品研究。 二、我国近几年关于农产品供应链管理的研究 1、农产品供应链管理的现状研究 在农业产业化农产品的经营中导入供应链管理逐渐成为具有意义而又热门的课题研究。在对我国农产品供应链的初步探索中，李岩、傅泽田和刘雪（2008）阐述了农产品供应链的概念及其主要特征指出了我国农产品供应链管理面临的主要障碍有：农产品的生产到消费是一个复杂的系统，跨越了一、二、三产业；产地分散，生产规模小，科技含量低；流通环节薄弱；供应链的各个环节严重存在信息不畅和时效性差的情况并提出了政府要发挥主导作用，发展多元化协调主体；提高农产品生产的组织化、规模化和标准化程度；实现供应链上信息有效传递，做好农产品物流管理的政策建议。王金河（2008）评述我国农产品流通式现状指出了农产品流通环节较多，流通效率低、农产品流通的信息渠道不畅通、产品的附加值低等问题。提出了农产品流通的新模式过程为：生产者——产地市场一一运销批发商一一销地市场一一零售商——消费者，并提出，农产品供应链的核心企业应由批发市场来担任。王初建（2010）分析了我国农产品供应链的呈现出的现状交易成本高、流通过程总损失巨大、批发市场发育不完全、农贸市场无法保证农产品安全、物流处于无序状态、供应链的各结点之间信息流通不畅。贾瑞峰和商丽景（2013）我国农产品物流组织现状及存在的问题有物流组织分散、物流组织普遍规模小、层次低和物流组织呈现出多元化的趋势并且数量大。 由上可知，我国在农产品供应链管理的发展得相对落。因此，许多学者也针对我国农产品供应链管理现今所存在的问题，做了相应的研究和提出了各自的观点。侯舒明
大数据时代 文献综述
智慧时代下大数据技术在教育 领域的应用研究综述 姓名：李欢欢学号：2012221111120004 一、前言 大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据，尚未有一个统一的定义，但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章，文中指出“数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，报告中提出“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大数据的威力强烈地冲击着教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。 二、大数据技术在教育领域的应用现状分析 1 大数据定义与特征 大数据（bigdata），又称巨量资料，海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。研究机构Gartner[3]认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。无论哪种定义，我们可以看出，大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术，大数据只是数字化时代出现的一种现象。 大数据的主要特点可以概括为4V+1C。4V包含了四个层面：第一，即V olume（大容量），海量数据，规模庞大，已跃升到PB 级别；第二，Velocity（高速度），实时处理，处理速度快，涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，数据实时处理有着极高要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”可能已没有价值，这也是大数据和传统的数据挖掘技术本质上的不同；第三，Variety（多样性），数据类型繁多：网络日志、视频、地理位置信息、图片等都是大数据；第四，Veracity（低密度），数据价值大，但价值密度低。对海量数据挖掘分析，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析；“1C”即Complexity，是通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求[4]。 2 国内研究现状 对于“智慧时代下大数据技术在教育领域的应用”国内研究的现状，我主要通过借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型，并在检索条件中选择“主题”检索，输入“大数据”并含“教育”，截止到2014年4月17日共检索出303 条结果与之相关，通过手工筛选，把会议报道等无关信息剔除掉，剩余160篇文章。 大数据在教育领域的应用，与国外相比，国内起步稍晚，还未形成整体力量。虽然2009年开始，大数据就成为了流行词汇，但是它在教育领域的应用是近3年才出现的。国内最早
供应链管理文献综述
随着新型企业管理制度的发展，我国的零售行业的供应链管理也逐渐得到了发展，但是由于我国的起初比较晚，其中还存在着一定的问题。本文以问题为导向，在分析我国零售行业的供应链管理存在问题的基础上，采取了思维的扩展以及反思，并提出了相应的管理对策，旨在以问题入手，加强科学化的管理因素，提高供应链管理的效率和效果，更好地促进我国零售行业的发展。 1．我国零售业供应链管理存在的主要问题供应链管理主要包括两个方面的内容，一个方面是供，一个方面是销，为了将这个两个方面有机地结合在一起，使其成为一些优化的系统，从而降低成本在呼出。这其中涉及到的主体不但包括供应商和制造商，还包括了零售商和分销商，只有对这个产业链条进行优化，才能更好地促进零售行业的发展。而目前我国的零售业供应链主要存在以下不足: 1．1 管理观念淡薄 现在市场经济发展已经逐步成熟，在产品、运输等各方面的相对优势逐渐减弱的今天，人们开始关注点放到了管理方面。但是我国的零售业中，缺乏相关的管理思想和管理意识。其中存在的问题，主要包括以下几点: 1．1 ．1 缺乏必要的认识大多数零售业对于供应链的理解还停留在物流运输的基础上，认为供应链就是产品的采购、运输、仓储等职能。缺乏对于供应链管理的宏观立体化的认识，对于部门之间的协调、信息系统的建立、客户之间的维系等方面的内容认识并不是非常到位。由于在认识上就存在着一定的缺陷，导致了我国的零售行业在发展的时候就存在诸多漏洞，自然经济效益就会受到 一定的影响。 1．1 ．2 职能部门不健全 对于市场经济来说，分工合作是保证效率的基础。虽然现在很多零售业在管理中已经将具体的职能，诸如采购、仓储、销售等进行了划分，对于零售业的效率有很大提高。 1．2 长远战略缺乏 零售行业的发展往往具有周期长、利润低的特点，现在我国的很多零售行业虽然都有了一定稳定的供货商，但是缺乏合理的战略布局。零售商和供货商之间往往展开价格博弈，以期能够获得最大的效益。 1．3 物流效率低下供应商和零售商为了确保自己在经济交往中处于比较优势的地位，都倾向于建立自己的物流系统，这就在一定程度上造成了资源的重复。供货商或零售商的净利润都需要将仓储以及运输的成本扣除，这样往往造成企业利润空间狭小。另根本调查现实，缺货现象的发生的原因并非供应商生产能力不足，而是物流运输系统存在的问题，由于在信息采集上存在着问题，导致供求出现了很大的问题，这不但加剧了仓储成本，对于销售来说也有很大的影响。 1．4 技术水平偏低 零售行业对市场很敏感，只有及时把握市场的信号，才能提高自身的经济效益。现在很多零售企业的零售终端系统建设以及信息管理系统建设都不是非常完善，这大大影响了供应链管理水平的提高。__ 3．总结 零售行业在我国的发展很快，并取得了一定的规模，但是其在供应链管理中还存在一定的不足，只有解决这个问题，才能更好地促进我国零售业的发展。( 作者单位: 吉林大学管理学院) 1 供应链的内涵及对企业的管理创新供应链的概念最初是由扩大的生产(Extended production) 演化而来的，主要指对企业生产活动的环节进行延伸。企业将供应商的活动当成是生产活动的环节而加以协调和控制，这就是生产向前延伸；企业将产品的销售和服务纳入生产活动的环节，这就是生产向后延伸。因此，所谓的供应链就是指由原材料供应商、产品制造商、产品批发商、产品零售商、终端用户共同组成的价值增值链。但其中最重要的含义是指用户的需求，即在用户需求的基础上展开的一条生产链条。简单的说，供应链管理是指对整个供应链条的管理，即从原材料等供应商开始一直到终
大数据的经济学研究文献综述
大数据的经济学研究文献综述 摘要： 本文从大数据背景下的经济学研究出发，分析了大数据背景下对传统经济学所带来的冲击和挑战，以及大数据在经济学中的应用。大数据的应用给传统经济学带来了全新的方法，更重要的是，大数据给传统经济学带了全新的视角。 【关键词】大数据；大数据经济学；传统经济学；挑战 Abstract This article analyzed the big data which bring a big impact and challenges on the traditional economics under the background of big data, as well as the big data applications in economics. Big data’s applications has brought a new approach to traditional economics, more importantly, big data has brought a new perspective of traditional economics. 【Key words】big data; big data economics; traditional economics; challenges 1国外关于大数据经济学问题的探讨现状 对于大数据的概念，企业和学术界目前尚未形成公认的准确定义。维基百科的定义：大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。Dumbill ( 2012)采用IBM 公司的观点，认为大数据具有“3V”特点，即规模性( Volume ) 、多样( Variety ) 、实时性( Velocity) 。以IDC 为代表的业界认为大数据具备“4V”特点，即在3V 的基础上增加价值性( Value) 。权威IT 研究与顾问咨询公司Gartner将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题。美国国家科学基金会( NSF) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。 维克托（2013）赞同许多物理学家的看法，认为世界的本质就是数据。因此，大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。
供应链管理文献综述
供应链管理文献综 述
文献综述 供应链管理环境下家电企业第三方物流模式初探 中国当前正在成为世界家电的制造中心，在前后，家电企业的规模效应就已经充分显现，国内市场处于供过于求的状态，企业承受着原材料涨价和价格战的双重压力，生产领域可挖掘的降低企业成本的潜力已不太大而在产品流通环节的竞争中却出现了最后一公里不能到位的情况，严重影响了企业的形象。高磊在《供应链一体化条件下中国家电企业物流管理的研究》一书中认为，随着家电行业价格战愈演愈烈，以及中国加入WTO国内家电生产企业遇到外来产品的冲击,家电业的利润空间持续萎缩。物流管理作为家电企业的第三利润源泉,如何降低其物流成本提高物流服务成为众多企业关注的焦点。 供应链当前尚未形成统一的定义，许多学者从不同的角度出发给出了许多不同的定义。早期的观点认为供应链是制造企业中的一个内部过程，它是指把从企业外部采购的原材料和零部件，经过生产转换和销售等活动，再传递到零售商和用户的一个过程。传统的供应链概念局限于企业的内部操作层上，注重企业自身的资源利用。哈理森（Harrison）将供应链定义为：“供应链是执行采购原材料、将它们转换为中间产品和成品、而且将成品销售到用户的功能网”。“供应链”作为一个引发行业热潮的词出现在1993 年左右, 吴清一在《现代物流概论》书中将供应链定义为：产品生产和流经过程中所涉及的原材料供应商、生产商、批发商、零售商以及最终消费者组成的供需网
络，即由物料获取、物料加工、并将成品送到用户手中这一过程所涉及的企业和企业部门组成的一个网络。 “供应链管理”产生于20世纪80年代晚期，20世纪90年代得以广泛传播。Lambert，James Stock，Lisa Ellram在《Fundamentals of Logistics Management》将供应链定义为供应链是那些把产品或服务提供给市场的公司排列。供应链是一个设备和分销选择的网络，它的功能是获取原材料，把这些原材料转变成中间产品和最终产品，并把最终产品传递到顾客手中。 Douglas Lambert，James Stock，Lisa Ellram，在其著作《物流管理》中将供应链管理定义为：从终端用户到提供产品、服务和信息的初始供应商的业务过程的整合，综合考虑了供应链中物资、服务和商品的输入流和输出流，代表一种较新的业务运作方法和对所涉及的业务流程的不同观点，是一种高度互动而且复杂的系统方法，需要同时进行许多权衡。供应链管理是在供应链参与者中进行生产、存货、选址和运输的协调，从而在所服务的市场达到响应和效率的最佳组合，不但包括传统的物流还包括诸如市场营销、新产品开发、金融和顾客服务等行为。 第三方物流一词是从国外引进的，其英文表示为Thrid Party Logistics，简称3TPL，是20世纪80年代中后期才在欧美发达国家出现的概念，源自业务外包。将业务外包引入物流管理领域就产生了第三方物流的概念。Robert C.Lieb认为，第三方物流指的是用外部公司去完成传统上由组织内部完成的物流功能，这些功能包括全部物流功
大数据研究综述
大数据文献综述 随着以博客、社交网络、基于位置的服务ＬＢＳ为代表的新型信息发布方式的不断涌现，以及云计算、物联网等技术的兴起，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，国际数据公司( IDC) 的数字宇宙研究报告称[1]：2011 年全球被创建和被复制的数据总量超过1. 8ZB，且增长趋势遵循新摩尔定律( 全球数据量大约每两年翻一番) ，预计 2020 年将达到 35ZB．与此同时，数据复杂性也急剧增长，其多样性、低价值密度、实时性等复杂特征日益显著，大数据时代已经来到。学术界、产业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题，并对其产生浓厚的兴趣。 一、大数据国内外发展现状 对于学术界，1989 年在美国底特律召开的第 11 届国际人工智能联合会议专题讨论会上，首次提出了“数据库中的知识发现（KDD）”的概念。在1995年召开了第一届知识发现与数据挖掘国际会议，随着与会人员的增加，KDD国际学术成为年会。大数据的兴起，主要是国际顶尖期刊《Nature》早在2008年推出了Big data专刊[2]。计算社区联盟(computing community consortium ) 在2008年发表了报告“big data computing：creating revolutionary breakthroughs in commerce, science and society ”[3]，阐述了在数据驱动的研究背景下，解决大数据问题所需的技术以及面临的一些挑战。《science》在2011年2月推出专刊“dealing with data ”[4]，主要围绕着科学研究中大数据的问题展开讨论，说明大数据对于科学研究的重要性．美国一些知名的数据管理领域的专家学者则从专业的研究角度出发，联合发布了一份白皮书《challenges and opportunities with big data》［5］。该白皮书从学术的角度出发介绍了大数据的产生，分析了大数据的处理流程，并提出大数据所面临的若干挑战。全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey ）2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“big data :the next frontier for innovation , competiton,and productivity”［6］，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增1月份的达沃斯世界经济论坛上，大数据是主题之一，该次会议还特别针对大数据发布了报告“big data，big compat :new possibilities for international development”［7］，探讨了新的数据产生方式下，如何更好地利用数据来产生良好的社会效益．该报告重点关注了个人产生的移动数据与其他数据的融合与利用．3月份美国奥巴马政府发布了“大数据研究和发展倡议”［8］（big data research and development initiative），投资２亿以上美元，正式启动“大数据发展计划”．计划在科学研究、环境、生物医学等领域利用大数据技术进行突破．奥巴马政府的这一计划被视为美国政府继信息高速公路计划之后在信息科学领域的又一重大举措．与此同时，联合国一个名为“global pulse ”的倡议项目在今年５月发布报告“big data for development :challenges or opportunities”［9］，该报告主要阐述大数据时代各国特别是发展中国家在面临数据洪流（data deluge）的情况下所遇到的机遇与挑战，同时还对大数据的应用进行了初步的解读．《纽约时报》的文章“the age of big data ”[10]。则通过主流媒体的宣传使普通民众开始意识到大数据的存在，以及大数据对于人们日常生活的影响。 在产业界，经济利益成为主要的推动力，IBM、ORACLE、微软、谷歌、亚马逊、Facebook、Teradata、EMC、惠普等跨国巨头也因大数据技术的发展而更加具有竞争力[11]。仅2009 年一年，谷歌公司通过大数据业务对美国经济贡献540 亿