基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统及推演方法

技术领域

本发明涉及输电线路塔型技术领域，具体为基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统及推演方法。

背景技术

经过多年的发展，已建成了跨大范围的超长电力运输网络。沿途无可避免地需要穿越崇山峻岭、高山峡谷等众多地质地形复杂、环境条件恶劣、气候多变的区域。而输电杆塔作为高压输电线路与地面的连接节点，往往需要修建于郊外人烟稀少地区的山体陡坡处，以降低输送距离降低电损，也避免与人类活动的相互影响，这种地形条件提高灾害发生的可能。

公开号为CN116186985A的中国专利公开了一种输电线路山火灾害模拟实验台，包括输电线路山火模拟系统、外界环境模拟系统、信息采集系统。输电线路山火模拟系统用于研究山地坡度、角度、植被种类的参数在山火蔓延过程中对输电线路的影响情况；外界环境模拟系统用于模拟外界环境风、环境湿度、环境温度对输电线路山火灾害发展过程的影响；信息采集系统用于记录山火在蔓延过程中的关键特性参数，以量化不同环境参数下山火对输电线路的影响程度。该结构设计科学合理，功能全面，模拟效果好，制作成本低廉，能充分满足对输电线路的山火灾害模拟需求，为安全输电提供理论依据。

上述专利的山火灾害模拟实验台在实际使用过程中，仅能对输电线路进行山火的模拟和对山火影响的程度进行预测，并不能全面的对输电线路进行灾害判断以及对输电线路的抗灾能力进行检测及调整，实用性不强；因此，不满足现有的需求，对此我们提出了基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统及推演方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统及推演方法，能够全面了解不同类型灾害和不同等级灾害对输电线路塔型的影响，保证了输电线路塔型抗灾推演更加全面，保证了推荐结果的准确性，提高输电线路塔型的运行可靠性水平，保证了电线路塔型抗灾能力检测的准确性，同时能够直观的了解的薄弱点，并对输电线路塔型的薄弱点着重处理，提高了输电线路塔型强度，避免输电线路塔型收到灾害影响发生故障或损坏，不仅会带来经济损失，而且还会影响输电线路塔型的正常使用，解决了上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统，包括：

风险收集模块，用于对输电线路塔型所在区域信息进行实时采集，并对采集的进行分析，根据分析的结果将采集的数据分为环境信息数据、气象数据信息数据以及地貌信息数据并对数据进行分类储存，对灾害发生的情况进行判断。

风险预测模块，用于预测气象灾害发生时间及气象灾害的等级，预测山火灾害发展趋势及山火的灾害等级，预测生成复杂天气要素的地质灾害风险预测结果及地质灾害等级。

灾害推演模块，用于收集输电线路塔型的数据信息，通过数字孪生技术对输电线路塔型进行建模，并根据获取的信息对输电线路塔型所在区域进行仿真，根据仿真结果进行灾害推演。

抗灾测试模块，用于根据气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害不同等级分别对输电线路塔型进行抗灾测试，并对测试结果进行判断，得到对输电线路塔型的薄弱点，并对输电线路塔型的薄弱做出相应的抗灾能力规划。

优选的，所述风险收集模块，包括：

数据采集模块，用于通过无人机对输电线路塔型所在区域的数据信息进行实时采集。

分析分类模块，用于对采集的数据信息进行分析，根据分析结果将采集的数据分为环境信息数据、气象数据信息数据以及地貌信息数据。

储存模块，用于对环境信息数据、气象数据信息数据以及地貌信息数据进行分类储存。

判断模块，用于根据存储的对环境信息数据、气象数据信息数据以及地貌信息数据对输电线路塔型所在区域的灾害情况进行判断。

优选的，所述判断模块，具体包括：

根据输电线路塔型所在区域环境信息的分析结果，判断该区域出现山火的可能性，环境信息包括山地坡度、角度、植被种类。

根据输电线路塔型所在区域气象数据信息的分析结果，判断该区域出现气象灾害的可能性，气象数据信息主要包括大风、暴雨、雷电和冰雹等恶劣天气。

根据对输电线路塔型所在区域的地貌特征进行提取，对获取地貌特征信息进行分析，判断该区域出现地址灾害的可能性。

优选的，所述风险预测模块，具体包括：

气象灾害预测，用于根据气象灾害致灾因子数据结合所采集的气象数据信息预测气象灾害发生时间以及气象灾害等级。

山火风险预测，用于根据输电线路塔型所在区域的环境信息以及气象数据信息，对山火灾害发展趋势进行山火蔓延模拟，根据山火蔓延模拟结果预测山火灾害发展趋势及山火的灾害等级。

地质灾害预测，用于根据地质灾害影响因素对输电线路塔型所在区域的地质情况进行分析，并结合当前区域的气象情况构建地质风险预测模型，并通过地质风险预测模型生成复杂天气要素的地质灾害风险预测结果及地质灾害等级。

优选的，所述气象灾害致灾因子包括气象特征要素数据、输电线路结构数据、地质特征要素数据和历史暴雨数据，地质灾害影响因素包括沟谷深切、谷坡陡峻、断裂、褶皱发育、地震活动强烈程度、岩石风化强烈程度、岩体破碎、斜坡上松散覆盖层的厚度与分布范围，气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害等级均分为轻度灾害、中度灾害和重度灾害。

优选的，所述灾害推演模块，具体包括

提取所获取的输电线路塔型所在区域的环境信息、气象数据信息和地貌特征信息。

根据环境信息、气象数据信息和貌特征信息对输电线路塔型所在区域环境、气候和地貌进行仿真，生成仿真结果。

根据仿真结果对气象灾害、地质灾害、山火灾害进行评估，生成相应的气象灾害、地质灾害、山火灾害的推演结果。

根据推演结果进行统计计算，得到经济损失指数、区域关联扩展指数和附加灾害危险指数。

优选的，所述抗灾测试模块，具体包括：

采集输电线路塔型的数据信息，并根据采集的电线路塔型数据信息进行三维建模。

建立抗灾测试模型，将气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害等级分别输入抗灾测试模型内。

根据气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害不同等级分别对输电线路塔型进行抗灾测试。

根据测试的结果计算对输电线路塔型的受灾情况进行判断，得到对输电线路塔型的薄弱点。

根据得到的输电线路塔型薄弱点，对输电线路塔型的薄弱做出相应的抗灾能力规划。

优选的，所述灾害推演模块，具体包括：

气象修正因子获取子模块，用于针对历史同期的气象数据信息和地貌特征信息，从地貌特征信息提取地质疏松数据，根据气象类型进行分时段对比分析，采用最初的地质疏松数据作为基数，计算不同气象类型的各时段的地质疏松数据相对于基数的平均变化率，得到不同气象类型对地质演化影响的气象修正因子；

地质灾害推演子模块，用于评估塔型区域地貌特征信息的地质灾害发生概率，根据气象数据信息确定气象修正因子，并采用气象修正因子对地质灾害的发生概率进行修正，得到地质灾害的推演结果；

第一概率分析子模块，用于针对历史同期的环境信息和山火灾害发生情况，进行山火灾害的环境关联性分析，得到不同环境发生山火灾害的第一概率；

第二概率分析子模块，用于针对历史同期的气象数据信息和山火灾害发生情况，进行山火灾害的气象关联性分析，得到不同气象发生山火灾害的第二概率；

山火灾害推演子模块，用于根据当前的气象数据信息和环境信息，确定对应的第一概率和第二概率，结合预设的第一概率权重和第二概率权重，以第一概率和第二概率的加权和值作为山火灾害的发生概率，得到山火灾害的推演结果；

第三概率分析子模块，用于针对历史同期的气象数据信息、地貌特征信息和气象灾害发生情况，进行气象灾害的地质关联性分析，得到不同地质发生气象灾害的第三概率；

气象灾害推演子模块，用于根据当前的气象数据信息和地貌特征信息，确定对应的第三概率，得到气象灾害的推演结果。

优选的，所述灾害推演模块，具体包括：

灾害推演变化图绘制子模块，用于根据时间顺序，将各个时间的气象灾害、地质灾害和山火灾害的推演结果分别导入时间坐标图中，按照时间顺序连接并进行平滑处理，得到气象灾害推演变化曲线图、地质灾害推演变化曲线图和山火灾害推演变化曲线图；

变化趋势分析子模块，用于分别求解气象灾害推演变化曲线图、地质灾害推演变化曲线图和山火灾害推演变化曲线图中的最后时间节点的曲线切线斜率，得到气象灾害变化趋势数据、地质灾害变化趋势数据和山火灾害变化趋势数据；

统计子模块，用于根据气象灾害、地质灾害和山火灾害的推演结果，采用以下公式计算当前的附加灾害危险指数：

上式中，γ表示当前的附加灾害危险指数；i表示考查项气象灾害、地质灾害和山火灾害的序号；τ

危险警示子模块，用于将计算得到的附加灾害危险指数与设定的危险指数阈值进行比较，若附加灾害危险指数超过危险指数阈值，则发出危险警示信息。

基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统的推演方法，包括以下步骤：

步骤一：通过无人机对输电线路塔型所在区域信息进行实时采集，并对采集的进行分析，根据分析的结果对采集的数据进行分类和储存。

步骤二：根据储存的数据判断输电线路塔型所在区域是否存在出现灾害的风险，若存在灾害风险则将结果传递至风险预测模块。

步骤三：风险预测模块根据判断的结果对灾害情况进行预测，并将预测的结果分别传递至灾害推演模块和抗灾测试模块。

步骤四：灾害推演模块根据获取的气象数据信息、环境信息以及地貌信息对输电线路塔型所在区域进行仿真，根据仿真结果进行灾害推演。

步骤五：同时抗灾测试模块根据气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害不同等级分别对输电线路塔型进行抗灾测试，并对测试结果进行判断，得到对输电线路塔型的薄弱点，并对输电线路塔型的薄弱做出相应的抗灾能力规划。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明通过数字孪生技术对输电线路塔型进行建模，并对输电线路塔型所在区域的环境信息、气象数据信息和地貌信息进行仿真，根据仿真的结果对输电线路塔型进行灾害的推演，能够全面了解不同类型灾害和不同等级灾害对输电线路塔型的影响，保证了输电线路塔型抗灾推演更加全面，保证了推荐结果的准确性，提高输电线路塔型的运行可靠性水平。

2、本发明通过抗灾测试模块对输电线路塔型进行抗灾测试，保证了电线路塔型抗灾能力检测的准确性，同时能够直观的了解的薄弱点，并对输电线路塔型的薄弱点着重处理，提高了输电线路塔型强度，避免输电线路塔型收到灾害影响发生故障或损坏，不仅会带来经济损失，而且还会影响输电线路塔型的正常使用，提高了实用性。

附图说明

图1为本发明的基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统模块示意图；

图2为本发明的基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统的工作流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了解决现有的专利在实际使用过程中，仅能对输电线路进行山火的模拟和对山火影响的程度进行预测，并不能全面的对输电线路进行灾害判断以及对输电线路的抗灾能力进行检测及调整，实用性不强的问题，请参阅图1-图2，本实施例提供以下技术方案：

基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统，包括：

风险收集模块，用于对输电线路塔型所在区域信息进行实时采集，并对采集的进行分析，根据分析的结果将采集的数据分为环境信息数据、气象数据信息数据以及地貌信息数据并对数据进行分类储存，对灾害发生的情况进行判断，通过风险收集模块对环境信息、气象数据信息和地貌信息进行收集和分析，保证了灾害风险预测的准确性。

风险预测模块，用于预测气象灾害发生时间及气象灾害的等级，预测山火灾害发展趋势及山火的灾害等级，预测生成复杂天气要素的地质灾害风险预测结果及地质灾害等级，风险预测模块对灾害风险进行分别预测，并根据预测的灾害信息进行等级划分，根据不同的灾害等级进行相应的灾害推演，保证了灾害推演的全面性。

灾害推演模块，用于收集输电线路塔型的数据信息，通过数字孪生技术对输电线路塔型进行建模，并根据获取的信息对输电线路塔型所在区域进行仿真，根据仿真结果进行灾害推演，通过对输电线路塔型所在区域的环境信息、气象数据信息和地貌信息进行仿真，根据仿真的结果对输电线路塔型进行灾害的推演，保证了推演结果的准确性。

抗灾测试模块，用于根据气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害不同等级分别对输电线路塔型进行抗灾测试，并对测试结果进行判断，得到对输电线路塔型的薄弱点，并对输电线路塔型的薄弱做出相应的抗灾能力规划，提高了输电线路塔型的使用寿命和抗灾强度。

风险收集模块，包括：

数据采集模块，用于通过无人机对输电线路塔型所在区域的数据信息进行实时采集。

分析分类模块，用于对采集的数据信息进行分析，根据分析结果将采集的数据分为环境信息数据、气象数据信息数据以及地貌信息数据。

储存模块，用于对环境信息数据、气象数据信息数据以及地貌信息数据进行分类储存。

判断模块，用于根据存储的对环境信息数据、气象数据信息数据以及地貌信息数据对输电线路塔型所在区域的灾害情况进行判断。

判断模块，具体包括：

根据输电线路塔型所在区域环境信息的分析结果，判断该区域出现山火的可能性，环境信息包括山地坡度、角度、植被种类。

根据输电线路塔型所在区域气象数据信息的分析结果，判断该区域出现气象灾害的可能性，气象数据信息主要包括大风、暴雨、雷电和冰雹等恶劣天气。

根据对输电线路塔型所在区域的地貌特征进行提取，对获取地貌特征信息进行分析，判断该区域出现地址灾害的可能性，能够根据不同的灾害情况对输电线路塔型的影响进行推演，保证了输电线路塔型能够适应于各类灾害，保证了输电线路塔型的使用寿命，提高输电线路塔型的运行可靠性水平。

风险预测模块，具体包括：

气象灾害预测，用于根据气象灾害致灾因子数据结合所采集的气象数据信息预测气象灾害发生时间以及气象灾害等级。

山火风险预测，用于根据输电线路塔型所在区域的环境信息以及气象数据信息，对山火灾害发展趋势进行山火蔓延模拟，根据山火蔓延模拟结果预测山火灾害发展趋势及山火的灾害等级。

地质灾害预测，用于根据地质灾害影响因素对输电线路塔型所在区域的地质情况进行分析，并结合当前区域的气象情况构建地质风险预测模型，并通过地质风险预测模型生成复杂天气要素的地质灾害风险预测结果及地质灾害等级。

气象灾害致灾因子包括气象特征要素数据、输电线路结构数据、地质特征要素数据和历史暴雨数据，地质灾害影响因素包括沟谷深切、谷坡陡峻、断裂、褶皱发育、地震活动强烈程度、岩石风化强烈程度、岩体破碎、斜坡上松散覆盖层的厚度与分布范围，气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害等级均分为轻度灾害、中度灾害和重度灾害。

灾害推演模块，具体包括

提取所获取的输电线路塔型所在区域的环境信息、气象数据信息和地貌特征信息。

根据环境信息、气象数据信息和貌特征信息对输电线路塔型所在区域环境、气候和地貌进行仿真，生成仿真结果。

根据仿真结果对气象灾害、地质灾害、山火灾害进行评估，生成相应的气象灾害、地质灾害、山火灾害的推演结果。

根据推演结果进行统计计算，得到经济损失指数、区域关联扩展指数和附加灾害危险指数，通过对输电线路塔型所在区域进行建模，对灾害情况进行推演分析，提高了建模准确性和推演效率，为输电线路塔型的抗灾能力测试提供有效支持。

抗灾测试模块，具体包括：

采集输电线路塔型的数据信息，并根据采集的电线路塔型数据信息进行三维建模。

建立抗灾测试模型，将气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害等级分别输入抗灾测试模型内。

根据气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害不同等级分别对输电线路塔型进行抗灾测试，提高输电线路塔型应对各类灾害的的能力，提升输电线路塔型的抗灾水平。

根据测试的结果计算对输电线路塔型的受灾情况进行判断，得到对输电线路塔型的薄弱点。

根据得到的输电线路塔型薄弱点，对输电线路塔型的薄弱做出相应的抗灾能力规划，能够直观的了解输电线路塔型的抗灾能力，并对输电线路塔型的薄弱点着重处理，提高了输电线路塔型强度，避免输电线路塔型收到灾害影响发生故障或损坏，不仅会带来经济损失，而且还会影响输电线路塔型的正常使用。

在上述实施例的基础上，所述灾害推演模块，具体包括：

气象修正因子获取子模块，用于针对历史同期的气象数据信息和地貌特征信息，从地貌特征信息提取地质疏松数据，根据气象类型进行分时段对比分析，采用最初的地质疏松数据作为基数，计算不同气象类型的各时段的地质疏松数据相对于基数的平均变化率，得到不同气象类型对地质演化影响的气象修正因子；

地质灾害推演子模块，用于评估塔型区域地貌特征信息的地质灾害发生概率，根据气象数据信息确定气象修正因子，并采用气象修正因子对地质灾害的发生概率进行修正，得到地质灾害的推演结果；

第一概率分析子模块，用于针对历史同期的环境信息和山火灾害发生情况，进行山火灾害的环境关联性分析，得到不同环境发生山火灾害的第一概率；

第二概率分析子模块，用于针对历史同期的气象数据信息和山火灾害发生情况，进行山火灾害的气象关联性分析，得到不同气象发生山火灾害的第二概率；

山火灾害推演子模块，用于根据当前的气象数据信息和环境信息，确定对应的第一概率和第二概率，结合预设的第一概率权重和第二概率权重，以第一概率和第二概率的加权和值作为山火灾害的发生概率，得到山火灾害的推演结果；

第三概率分析子模块，用于针对历史同期的气象数据信息、地貌特征信息和气象灾害发生情况，进行气象灾害的地质关联性分析，得到不同地质发生气象灾害的第三概率；

气象灾害推演子模块，用于根据当前的气象数据信息和地貌特征信息，确定对应的第三概率，得到气象灾害的推演结果。

上述技术方案的原理和效果为：本方案通过气象修正因子获取子模块对历史同期的气象数据信息和地貌特征信息进行分时段对比分析，得到不同气象类型对地质演化影响的气象修正因子，地质灾害推演子模块引入气象修正因子在推演得到地质灾害的发生概率后进行数据修正，得到地质灾害的推演结果；通过第一概率分析子模块和第二概率分析子模块分别进行山火灾害的环境关联性分析和气象关联性分析，分别得到第一概率和第二概率，由山火灾害推演子模块结合预设权重求和，得到山火灾害的推演结果；通过第三概率分析子模块进行气象灾害的地质关联性分析，得到不同地质发生气象灾害的第三概率，进而气象灾害推演子模块由第三概率中筛选得到气象灾害的推演结果；本方案提供了可选用实施的气象灾害、地质灾害和山火灾害三种灾害的具体推演过程，采用三种灾害的发生概率作为推演结果，提供了对于不同灾害的发生可能性数据，能够起到明确的警示作用；本方案的推演过程采用了量化分析方法，保障了分析的客观性，避免人为主观因素的不利影响，提高了推演结果的可靠性。

在上述实施例的基础上，所述灾害推演模块，具体包括：

灾害推演变化图绘制子模块，用于根据时间顺序，将各个时间的气象灾害、地质灾害和山火灾害的推演结果分别导入时间坐标图中，按照时间顺序连接并进行平滑处理，得到气象灾害推演变化曲线图、地质灾害推演变化曲线图和山火灾害推演变化曲线图；

变化趋势分析子模块，用于分别求解气象灾害推演变化曲线图、地质灾害推演变化曲线图和山火灾害推演变化曲线图中的最后时间节点的曲线切线斜率，得到气象灾害变化趋势数据、地质灾害变化趋势数据和山火灾害变化趋势数据；

统计子模块，用于根据气象灾害、地质灾害和山火灾害的推演结果，采用以下公式计算当前的附加灾害危险指数：

上式中，γ表示当前的附加灾害危险指数；i表示考查项气象灾害、地质灾害和山火灾害的序号；τ

危险警示子模块，用于将计算得到的附加灾害危险指数与设定的危险指数阈值进行比较，若附加灾害危险指数超过危险指数阈值，则发出危险警示信息。

上述技术方案的原理和效果为：本方案通过灾害推演变化图绘制子模块将将各个时间的气象灾害、地质灾害和山火灾害的推演结果分别转化为气象灾害推演变化曲线图、地质灾害推演变化曲线图和山火灾害推演变化曲线图，由变化趋势分析子模块根据三者的推演变化曲线图，取图中的最后时间节点的曲线切线斜率，分别作为气象灾害变化趋势数据、地质灾害变化趋势数据和山火灾害变化趋势数据；然后由统计子模块结合三种灾害的推演结果和变化趋势数据，采用上述公式计算得到当前的附加灾害危险指数；使用危险警示子模块将附加灾害危险指数与设定的危险指数阈值进行比较，若附加灾害危险指数超过危险指数阈值，表示对应塔型区域发生灾害的风险高，因此发出危险警示信息，告知及时采取相应措施进行处理，排除危险，保障设备安全性；本方案采用了直观的量化分析方法，保障了分析的客观性，避免人为主观因素的不利影响，提高了推演结果的可靠性；采用的计算公式简单易推广，计算量小，运算能耗低，计算速度快，保障了警示的及时性和风险预防功能；计算得到的附加灾害危险指数能够综合反映气象灾害、地质灾害和山火灾害这三种灾害形式，代表性强。

基于数字孪生的输电线路塔型抗灾推演系统的工作流程，包括以下步骤：

步骤一：通过无人机对输电线路塔型所在区域信息进行实时采集，并对采集的进行分析，根据分析的结果对采集的数据进行分类和储存，能够对灾害情况分别进行分析和预测，保证了输电线路塔型抗灾推演更加全面，保证了电线路塔型抗灾能力检测的准确性。

步骤二：根据储存的数据判断输电线路塔型所在区域是否存在出现灾害的风险，若存在灾害风险则将结果传递至风险预测模块。

步骤三：风险预测模块根据判断的结果对灾害情况进行预测，根据气象灾害致灾因子数据结合所采集的气象数据信息预测气象灾害发生时间以及气象灾害等级，根据环境信息以及气象数据信息对山火灾害发展趋势及山火的灾害等级进行预测，根据地质灾害影响因素对地质灾害风险及地质灾害等级进行预测，并将预测的结果分别传递至灾害推演模块和抗灾测试模块，能够根据不同的灾害情况对输电线路塔型的影响进行推演，保证了输电线路塔型能够适应于各类灾害，保证了输电线路塔型的使用寿命。

步骤四：灾害推演模块根据获取的气象数据信息、环境信息以及地貌信息对输电线路塔型所在区域进行仿真，根据仿真结果进行灾害推演，通过对输电线路塔型所在区域进行建模，对灾害情况进行推演分析，提高了建模准确性和推演效率，为输电线路塔型的抗灾能力测试提供有效支持。

步骤五：同时抗灾测试模块根据气象灾害等级、山火灾害等级和地质灾害不同等级分别对输电线路塔型进行抗灾测试，并对测试结果进行判断，得到对输电线路塔型的薄弱点，并对输电线路塔型的薄弱做出相应的抗灾能力规划，提高输电线路塔型应对各类灾害的的能力，提升输电线路塔型的抗灾水平。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。