常规变电站数字化改造的关键技术研究

变电站是电力电网重要设施系统中的重要组成部分,其核心技术水准高低直接关系到国家电网的安全运营与投产效益成果。因此,世界各国电网产业经济发展都对其极为关注,努力研究其自动化、数字化关键技术的改造升级问题。基于此,以常规变电站数字化技术改造作为研究切入视角,谈及了变电站数字化改造实施的IEC61850标准,并提出了变电站数字化改造应用IEC61850标准技术实施所需考虑的相关问题探索。

由接地异常引起的变电站设备故障分析处理

接地网是变电站设备正常的重要而不可缺少的组成部分,可以很好地防止电气设备在绝缘层出现损坏时而带电,从而危害人的身体以及设备是否安全,可以在雷雨天能很好的保护避雷装置并且不断的向大地泄放雷电所产成的电流,也可以对阻碍静电对容易易燃的物品的威胁,因此,变电站能否正常运行直接在于变电站的接地网是否完好,这些年来,因为变电站的接地出现异常而引起变电站设备损坏的现象屡见不止,本篇文章通过一个典型例子来说明变电站接地异常所引起的输变电设备的损坏进行探讨,和建立完善的防范措施。

从大致正常心电图预测冠状动脉重度狭窄的人工智能模型

目的探讨不同的人工智能模型从大致正常心电图中预测主要冠状动脉(简称冠脉)或其主要分支重度狭窄(≥90%)的性能。方法收集行择期冠脉造影检查的患者术前心电图,并将筛选出来的392份大致正常心电图与冠脉造影结果进行匹配,建立数据集。按照主要冠脉或其主要分支的狭窄程度,对入选患者进行分组,其中138例为重度狭窄(狭窄程度≥90%,病例组);254例为无或轻度狭窄(狭窄程度<50%,对照组)。采用根据心电图从头训练、根据心电图融合临床信息从头训练,以及从已训练心电图分类模型进行迁移学习三种方法,分别构建三个深度神经网络模型:模型1、模型2和模型3。结果最终模型1的AUC值为0.65,敏感性62.5%,特异性66.7%,F1评分0.483。模型2的AUC值为0.66,敏感性63.0%,特异性69.2%,F1评分0.563。模型3的AUC值为0.63,敏感性55.6%,特异性53.8%,F1评分0.438。结论模型2的性能优于模型1,而模型3的性能略低于模型1。人工智能模型根据大致正常心电图预测冠脉重度狭窄具有一定的价值。

核电厂主给水系统再循环阀设计布置试验研究

对某核电厂主给水系统再循环阀的设计布置进行试验研究,分析引起再循环管道在启泵瞬间突然跳动并伴随爆破声的根源,以及泵组基础错位及振动超标与再循环阀异常情况之间的关系。结果表明,多级笼式调节阀不能布置于有空气残留的高压给水管道中,否则在启动阶段将诱发破坏性水锤。通过优化再循环阀的设计布置,最终解决了主给水系统的非正常启动问题。

老鼠学飞翔

从前，有一只老鼠，想要拜师学飞翔。于是，他就去找自己的表亲——蝙蝠。

人工智能辅助心电图识别无冠心病人群的临床研究

目的探索应用人工智能辅助心电图识别拟诊冠心病患者中的无冠心病人群(冠状动脉狭窄程度<50%)。方法本研究是一项基于回顾性心电图数据建立预测无冠心病人群人工智能模型并加以验证的临床研究。入选天津医科大学第二医院、天津市第三中心医院和厦门长庚医院门急诊2020年1月至2022年12月期间的拟诊冠心病并于住院期间行冠状动脉造影检查的患者,基于标准12导联心电图建立心电图数据集。按照主要冠状动脉或其主要分支的狭窄程度是否<50%,将心电图标记为无冠心病组和阳性对照组。通过训练心电图建立深度神经网络模型,识别无冠心病人群。结果共纳入4489例病历,其中4187例用于模型构建,302例厦门长庚医院数据用于模型的外部验证。模型内部验证的接收者操作特征曲线下面积(AUC)为0.70,敏感性为0.701,特异性为0.630,F1评分为0.469。外部验证的AUC为0.55,敏感性为0.359,特异性为0.784,F1评分为0.373。结论基于心电图的人工智能模型能够识别拟诊冠心病患者中的无冠心病人群,具有一定的临床应用价值。

超声悬浮传输及驻波-行波混合驱动

超声悬浮传输广泛应用于材料制备、生化分析和先进电子制造等领域,声悬浮传输装置具有结构简单、传输形式灵活、传输速度快、传输距离远、应用范围广等优点。概括了声悬浮传输的理论基础,即声辐射力的计算方法;结合国内外研究,总结了不同传输方式对被传输物体的体积、传输的范围及速度的限制;分析了驻波-行波混合驱动进行超声悬浮传输可能存在的问题,展望了声悬浮传输的应用前景。