中基性火山岩多种叠前反演算法对比、优选及应用——以查干花地区火石岭组为例

目前应用最广泛的叠前同时反演算法是基于各项同性水平介质的Zoeppritz方程近似表达式,但对于具有岩性横向变化快且纵向多期叠置特点的中基性火山岩储层,凝灰岩和沉凝灰岩具有相近的测井和地球物理响应,叠前同时反演在火山岩岩性、物性的区分上存在一定的局限性。通过褶积模型正演定性分析火山岩储层地震响应特征,井上岩石物理分析火山岩储层岩性、物性敏感参数,通过模型试算和实际数据计算对比分析6种Zoeppritz方程近似的二项式和三项式叠前反演算法在该地区的适用性,从而优选出SMITH&GIDLOW,FATTI近似算法,输入纵波阻抗、横波阻抗和密度的反射系数进行叠前反演,应用叠前纵波阻抗反演结果对该地区凝灰岩进行预测,应用叠前密度反演结果对有效储层物性进行预测。支撑部署1口评价井,预测符合率为76.0%,部署1口水平井,预测符合率为84.6%,均获得工业气流。

气象基础信息一张图设计和实现

气象基础信息一张图作为气象数据资源与行业间数据融合的应用示范,通过构建时空联动的气象大数据应用基础,解决多源气象数据融合应用服务问题。气象基础信息一张图基于高分辨率气象网格数据空间化处理、长序列海量网格数据任意时空范围检索以及气象数据与三维地形融合服务3项关键技术,实现多源异构时空数据的统一接入、处理、存储、管理和服务。气象基础信息一张图整合基础地理、自然资源、生态环境、社会经济、气象五大数据资源,面向不同气象应用场景,通过动态组合构建专题服务,实现多源数据快速服务和高效应用。气象基础信息一张图为2022年北京冬奥会及冬残奥会的圆满举办等国家重大活动、2021年郑州“7·20”特大暴雨气象预报复盘服务以及气象数据的社会化服务共享提供应用服务保障,在服务“生命安全、生产发展、生活富裕、生态良好”方面提供有效支撑。

儿童慢性肾脏疾病早期诊断的生物标志物研究进展

血清肌酐和蛋白尿作为慢性肾脏疾病(CKD)进展的生物标志物,其地位已毋庸置疑,但其不能涵盖一些其他类型的病变。最近的研究发现了反映CKD不同方面的生物标志物,这些标志物可以提供CKD进展风险和相关不良预后的信息。该综述重点介绍了儿童CKD早期诊断的一些生物标志物,包括血浆肾损伤分子-1、成骨细胞生长因子23、肿瘤坏死因子受体-1、肿瘤坏死因子受体-2、可溶性尿激酶浆细胞激活剂受体和人软骨糖蛋白,以及尿液表皮生长因子、α-1微球蛋白、肾损伤分子-1和人软骨糖蛋白。研究发现,即使在调整了血清肌酐或估计的肾小球滤过率和蛋白尿后,这些血浆和尿液生物标志物在CKD患儿中的水平仍较高,也与CKD进展独立相关。这些新的生物标志物代表了肾小管损伤、肾小管功能障碍、炎症和肾小管健康的不同生物途径,可以作为液体活检来更好地描述儿童CKD的疾病特征。新型的血液和尿液生物标志物提高了临床医师对CKD进展的预后评估能力,并可能提高对CKD病理生理学的认识。但对于与CKD结局相关的临床前生物标志物,其在研究队列和设计之间存在相当大的异质性,限制了不同研究之间预后表现的比较。需要更大规模的临床研究来确定这些生物标志物如何在临床中使用,以改善CKD的临床管理。

新医科背景下医学生的Python课程教学设计与实践

在新医科背景下,分析医学生开设Python编程课程的重要意义。针对在医学生Python教学中存在的挑战,从课程组织、教材选择、课程设计和教学模式等方面,将医学数据管理与Python编程教学深度融合,设计并实践了新的Python课程教学方法。经过4年多的教学研究实践,将Python的代码实现与医学知识相融合,启发学生通过实际医学项目应用他们所学的知识,培养学生的问题解决和数据分析能力。通过设计调查问卷和形成性评价的形式对课程实施效果进行评价,课程在增强学生学习Python编程兴趣和提高Python应用能力方面收到了很好的效果。课程组以高质量教育培育高水平、高素质、高融合医科人才为目标,通过医学信息数据处理案例为中心组织课堂,紧跟人工智能、深度学习等新技术,培养新医科人才,服务于“健康中国”大目标。

“三生”视角下中国式现代化水平测度与发展路径——以江苏省淮安市为例

基于“三生”协同发展理念与中国式现代化5大特征的内在逻辑关系阐释,构建中国式现代化发展测度指标体系,运用熵值法和耦合协调度模型定量测度江苏省及其各设区市中国式现代化发展水平和结构,并以淮安市为例进行重点分析.结果表明:江苏省中国式现代化发展水平和结构总体进入后疫情时期的恢复和调整阶段;当前淮安市中国式现代化发展存在的主要问题表现在人口规模巨大的现代化发展内生动力不足、全体人民共同富裕的现代化发展不充分问题凸显、人与自然和谐共生的现代化发展潜力有待挖掘等方面,究其本质,在于发展不充分、不均衡.因此,重构产业技术体系、优化产业空间体系、完善产业服务体系,构建城乡一体的现代化产业体系是破解淮安市中国式现代化发展难题的重要路径.

桥梁缆索用87MnSi钢线材微观组织演变对力学性能的影响

针对桥梁缆索用87MnSi钢线材的异常断裂现象,对其盘条和生产工艺过程中钢丝的微观组织和力学性能演变规律进行系统分析。结果表明,盘条组织由珠光体和少量的先共析铁素体组成,且渗碳体片层随机分布。冷拉拔后,渗碳体片层发生扭转弯曲或减薄纤维化,且部分渗碳体发生破碎溶解,溶解量为1.40%(占比9.69%)。热镀锌后,溶解的渗碳体发生球化。盘条(329.8HV)在冷拉拔-热镀锌-稳定化处理过程中的显微硬度呈现先增大(450.2HV)后减小(447.9HV)再增大(469.6HV)的变化趋势;冷拉拔过程中溶解的渗碳体使得钢丝硬度值上升至468.3HV,而热镀锌过程渗碳体的球化,导致硬度值下降至439.8HV,并恶化拉伸性能。当边部的渗碳体球化程度明显时,使得钢丝内外组织和力学性能存在较大差异,并在稳定化处理过程中因受力不均匀而导致断裂。

正念训练对慢性失眠障碍患者治疗效果及炎症因子的影响

目的探讨正念训练对慢性失眠障碍患者治疗效果及炎症因子的影响。方法选择82例于2022-02至2023-05在武警吉林总队医院,诊断为慢性失眠障碍(CID)患者,分为观察组和对照组,每组41例。对照组患者口服右佐匹克隆片,观察组患者在右佐匹克隆片基础上结合正念训练治疗。治疗周期均为5周。对两组的总有效率、治疗前后匹兹堡睡眠指数(PSQI)和失眠严重指数(ISI)变化、抑郁焦虑状态和炎症因子变化进行比较。结果观察组总有效率(90.24%)高于对照组(70.73%),差异具有统计学意义(χ^(2)=4.970,P=0.026)。两组PSQI和ISI量表的评分比较,治疗后均低于治疗前(P<0.05);观察组治疗后两个量表评分低于对照组(P<0.05)。两组汉密尔顿抑郁量表(HAMD)和汉密尔顿焦虑量表(HAMA)的评分比较,治疗后低于治疗前(P<0.05);观察组治疗后两个量表评分低于对照组(P<0.05)。两组治疗后血清白介素(IL)-1β和肿瘤坏死因子(TNF)-α水平低于治疗前(P<0.05);观察组治疗后血清IL-1β和TNF-α水平均低于对照组(P<0.05)。结论正念训练可以提高慢性失眠障碍患者治疗效果,可改善患者睡眠质量,减轻患者炎症反应。

基于改进Croston方法的多需求模式零备件预测

维修备件管理是提高产线可靠性、实现降本增效的关键。针对具备间歇性与随机性特征的维修备件需求预测问题,提出了基于改进Croston方法的备件需求预测模型。依据Syntetos准则基于间断性与波动性特征将备件需求划分为4类。针对含有波动性特征的需求,基于Croston方法主要思想将备件需求预测分解为需求发生状态预测和需求量预测两类问题,设计了集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)-长短期记忆网络集成(long short-term memory,LSTM)预测模型。EEMD方法将剧烈波动序列分解为若干相对平稳的分量,进而采用LSTM方法对各分量进行预测。针对含有间断性特征的需求,引入信号处理技术中的信号调制技术,将需求发生状态0-1二值序列进行连续化处理。所提方法解决了备件需求波动性强、间断性大的难题,已应用于湖北中烟武汉卷烟厂,证明了方法的优越性与可行性。

创伤性颅脑损伤输血预测模型的特征加权选择方法研究

目的:通过构建的特征加权方法筛选出最佳特征子集,构建创伤性颅脑损伤输血机器学习预测模型。方法:通过对临床输血多维数据的异常值与缺失值处理、特征方差与相关性系数计算、特征评分归一化与特征分数加权相加和基于相关性的特征选择(CFS),建立单病种输血大数据的特征加权选择方法,并筛选出最佳特征子集,采用XGBoost算法模型验证特征子集的应用性能。结果:本研究建立了创伤性颅脑损伤输血大数据的特征加权选择方法,通过对医院3579例颅脑创伤患者临床输血大数据纳入的46个特征进行筛选,最终纳入16个特征作为最佳特征子集。XGBoost算法模型预测结果显示特征加权选择的特征子集构建的模型的准确率、ROC曲线下面积、召回率和F1值均高于卡方算法、随机森林和逻辑回归特征选择。结论:特征加权选择方法可有效提取临床输血多维数据中的重要特征,可提升临床输血模型预测准确性,为构建输血预测机器学习模型和人工智能开发提供支持。

基于延迟线组合调相的高能效自适应混合预编码方案

针对毫米波大规模多输入多输出系统采用混合预编码技术所带来的高功耗影响,基于延迟线组合调相器件设计了一种间接全连接型混合预编码系统结构,并提出一种自适应连接的混合预编码方案,可大幅减少与天线直连的调相器数量从而降低硬件造成的功耗损失。方案将编码矩阵的求解分为数字编码矩阵、模拟编码矩阵和开关组成的连接交换矩阵3个部分进行交替优化;提出一种基于互补正交投影矩阵的算法来解决模拟编码矩阵的优化;利用功率约束条件和最小二乘算法简化数字编码矩阵的求解;针对连接交换矩阵的离散组合优化问题,利用低复杂度的交叉熵算法进行优化。仿真结果表明,所提方案可以保证系统性能在接近纯数字预编码方案的同时有效提高系统的能量效率。

H2O2氧化/CaO沉淀预处理化学镀镍废槽液及其FO浓缩减量效果研究

为了降低高浓度化学镀镍废槽液处理成本,采用氧化-沉淀预处理-正渗透(FO)组合工艺对废槽液进行常温浓缩减量.FO膜为水通道蛋白膜(AQP),汲取液为4 mol·L^(-1)NaCl溶液,FO过程采用活性层朝向原料液(AL-FS)的模式.当采用H2O2加CaO进行预处理时,废液电导率、TP、TOC和Ni的去除率远高于其他预处理方案.当CaO添加量为5%时,系统水通量可达到5.89 L·(m^(2)·h)^(-1);浓缩后污染物TP、Ni和TOC的截留率分别达到73.97%、92.90%和84.65%.三维荧光图谱(EEM)结果显示,有机物类腐殖酸组分比酪氨酸或色氨酸蛋白类物质更容易透过半透膜从原料液进入到汲取液中.适量的CaO预处理不仅可以有效的降低污染物的浓度和渗透压,有利于后续FO工艺浓缩减量,而且节约了经济成本.

防止多仓汽车油罐车装错油的技术研究与应用

针对多仓汽车油罐车装油,司机接错进仓油管而装错油事故时有发生,从而导致加油站质量事故,影响企业信誉的问题。借助中石化首座智能油库科研项目的资金,开发了防止汽车油罐车装错油的技术设备。比较详细地介绍了该设备的组成、安装位置与要求、工作原理、改造原发油系统的两种方案及开票系统的修改内容及五个方面的验收要求,经改进完善,先后在笔者所在公司15座油库安装运行,效果良好,值得借鉴推广。

基于反相器和开关架构的低复杂度混合预编码方案

采用有少量反相器和开关(Inverter and Switch,IS)组合的预编码架构设计模拟预编码部分,相比传统移相器结构的混合预编码可以有效降低系统功耗。利用此结构的混合预编码在计算收发端最优的编码矩阵时会变成一个求解复杂的离散组合问题。针对多天线多用户的毫米波大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)场景,提出了一种新的优化方案——SVD_CE,可将2个矩阵的联合优化问题转化为2个独立的组合优化问题,基于改进交叉熵(Cross Entropy,CE)算法分别求解编解码矩阵。仿真结果表明,所提方案与已有解决方案相比不会造成系统性能的损失,在取得相同性能时利用CE算法中所需候选集的数量大幅减少,有效降低了求解的复杂度。

具有电或磁耦合关系谐振电路的谐振频率

采用本征值理论分析与电路仿真两种独立的方法,定量计算了具有电耦合或磁耦合关系谐振电路的谐振频率随耦合电容或耦合系数大小的变化关系,两种耦合电路的谐振频率表现出不同的变化规律。这种耦合谐振电路的分析为实际电路设计过程中利用耦合类型及耦合强度对谐振频率进行调谐开辟了新的途径,扩展了现有教学中无耦合谐振电路的教学内容。

基于OpenCV图像处理的支撑剂颗粒圆度和球度检测方法

为提升检测效率和检测精度,提出了基于OpenCV图像处理的支撑剂颗粒圆度和球度检测方法。该方法使用OpenCV算法,综合考虑图像的背景颜色和图像中颗粒的多样性等各种因素的影响,优化处理算法,提高检测有效性和图像处理效率。在检测过程中,新出现的影响因素还可对算法进行优化,具有很好的可调节性。将检测数据与标准模板相比较,结果证明该检测方法具有可行性和有效性,为支撑剂颗粒的圆度和球度检测提供了新路径。

留胚米储藏期间蛋白氧化对食用品质的影响及相关性研究

为探究留胚米储藏过程中蛋白氧化对其蒸煮食用品质的影响,本研究在温度37℃、相对湿度85%条件下进行留胚米的加速陈化储藏,考察蛋白氧化及结构变化对留胚米蒸煮、质构特性的影响,并分析相关性。结果表明,随着储藏时间的延长,留胚米亮度(L^(*)值)降低,蛋白氧化程度不断增加。经过28 d的储藏,与初始值相比,留胚米的蛋白羰基和二硫键含量分别增加了50.25%和16.96%,总巯基含量降低了11.93%;蛋白发生氧化聚集,结构发生了改变。质构结果显示,与初始值相比,储藏28 d留胚米的硬度和胶黏性分别上升了70.46%和89.69%。相关性分析表明,留胚米的硬度、胶黏性、咀嚼性、回复性与蛋白浊度、羰基、二硫键、无规则卷曲含量呈显著正相关(P<0.05);蒸煮损失率与表面疏水性、溶解度、巯基、β-折叠、β-转角含量呈显著正相关(P<0.05)。本研究可为适宜的留胚米储藏方法选择提供理论指导。

数据驱动与机理耦合的冷轧电机功率智能预测方法

电机功率计算在保证生产安全、制定轧制规程以及发挥设备能力等方面起到了重要作用。为提高计算精度,本文提出一种机理模型与数据驱动方法相结合的电机功率预测模型。首先,机理模型部分采用上界法得到解析解,然后将部分功率解析解(塑性变形功率、张力功率和剪切功率)与相关变量输入长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络中训练,以提取变量数据之间的深度特征和时序相关性。结果表明:本文提出的时序耦合预测模型相对误差不超过±3.9%,且在相邻卷带钢轧制规程变化较大时,预测效果明显优于上界法和人工神经网络(artificial neural networks,ANN);从残差分布直方图中可以看到,上界法由于遗漏了摩擦系数和损失功率与其他参数间的强耦合关系,导致残差集中在±50 kW附近且不符合正态分布,而ANN和本模型均基本遵循正态分布,但本模型拟合精度更高;对比更广泛的模型评估指标,本模型具有更好的综合预测性能。此外,通过模型输出结果分析了电机功率与轧制长度、轧制速度之间的关系,表明本模型除具有高预测精度外,还与已知的参数间物理规律有较强一致性。

基于55K SNP芯片的小麦籽粒主要品质性状的全基因组关联分析

通过检测118份小麦材料3个环境下吸水率、蛋白质含量、容重、湿面筋含量、面团稳定时间、面团形成时间、沉降值和出粉率8个小麦籽粒品质的表型值,结合小麦55K SNP芯片分析基因型,采用Q+K混合模型进行全基因组关联分析。在不同环境下, 8个籽粒品质性状均具有广泛变异,其中沉降值的变异系数最大为16.47%~17.03%,各品质性状遗传力为0.71~0.85。118份小麦材料被分为3个亚群,亚群Ⅰ包括41(34.75%)份,安徽供试材料占绝大部分;亚群Ⅱ包括32 (27.12%)份,是以安徽、江苏、四川为主体的群体;亚群III包括45 (38.13%)份,主要为安徽及江苏省份材料。22个与小麦籽粒品质性状显著关联的稳定位点(P<0.001)在2个及以上的环境中被重复检测到,分布于染色体1B (4)、1D (1)、2B (1)、2D (1)、3B (2)、3D (1)、4D (1)、5A (1)、5B (1)、5D (3)、6B (2)、7B (3)和7D (1),解释了8.53%~16.32%的表型变异。稳定位点中包含3个一因多效显著关联位点, 14个可能控制小麦品质性状的新遗传位点,并筛选出11个可能与小麦籽粒品质性状相关的候选基因;有利等位基因的数量越多,品质性状表型值越高,并发现了在8个主要品质性状均携带有利等位基因的载体材料,其中,华成859和济麦44包含最多的有利等位基因,可供改良小麦品质的育种亲本使用。本研究结果为小麦优良品质小麦培育提供了理论依据、亲本材料和分子标记。

不同强度铒激光荡洗活化对前磨牙根管内壁的清洗效果及根管硬度的影响

目的:探究不同强度铒激光(Er:YAG激光)荡洗活化对前磨牙根管内壁的清洗效果及根管硬度的影响。方法:根据铒激光荡洗强度不同将80例重度牙周炎患者拔除的137颗单根前磨牙分成实验A组、实验B组及对照组。A组采用0.2W Er:YAG激光荡洗,共45颗牙;B组采用0.3W Er:YAG激光荡洗,共42颗;对照组常规注射器头冲洗,共50颗牙。比较组间清洗后牙本质表面清洗效果、根尖渗透情况和根管硬度。结果:与对照组相比,A、B组的渗透距离更小(P<0.05),A组、B组两组间渗透距离无统计学差异(P>0.05)。A组、B组根颈/根中硬度均大于对照组(P<0.05),A组根尖部分硬度大于对照组(P<0.05),A、B两组根管硬度差异均无统计学意义(P>0.05)。B组玷污层戈夫曼玷污分级均低于对照组及A组(P<0.05)。结论:相较于常规注射器冲洗,铒激光荡洗活化可有效提高牙周炎前磨牙根管内壁的清洗效果,同时铒激光荡洗活化可减小对根管的损伤。0.3 W铒激光的清洗效果优于0.2 W,不同强度铒激光对根管硬度的影响较小。

磁共振弥散成像的ADC直方图对子宫内膜癌分级分期及Ki⁃67表达的评估价值

目的:分析磁共振弥散表观弥散系数(ADC)直方图参数与子宫内膜癌的病理分级、分期及Ki⁃67表达的相关性,探讨ADC直方图的应用价值。方法:南通大学附属医院2016年1月至2022年10月的110例子宫内膜癌患者纳入研究,术前完成3 T磁共振弥散成像并由工作站获取ADC图,术后均有病理分级、分期以及Ki⁃67表达水平。Mann⁃Whitney U检验用于评估不同组之间ADC直方图参数的差异。通过Pearson相关分析评估Ki⁃67表达与ADC直方图参数之间的相关性。使用受试者工作特征(ROC)曲线分析评估不同组间差异参数的诊断性能。结果:(1)子宫内膜癌病理高、中、低分化组的ADCmean、ADCske和ADCkur分别为(1.37±0.53)×10^(-3)mm^(2)/s、1.36±0.52、1.70±0.64,(0.92±0.50)×10^(-3)mm^(2)/s、0.92±0.51、1.10±0.54,(0.73±0.40)×10^(-3)mm^(2)/s、0.73±0.41、0.86±0.41;国际妇产科联盟(FIGO)分期Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期的ADCmean、ADCske、ADCkur分别为(1.38±0.53)×10^(-3)mm^(2)/s、0.11±0.69、0.38±1.79,(1.01±0.49)×10^(-3)mm^(2)/s、0.15±0.73、0.36±1.33,(0.74±0.40)×10^(-3)mm^(2)/s、0.06±0.47、0.59±0.55,(0.56±0.29)×10^(-3)mm^(2)/s、0.07±0.47、0.52±0.57。不同级及不同分期肿瘤之间的ADC直方图参数存在统计学差异。淋巴结阳性及阴性组的ADCmean、ADCske、ADCkur分别为(0.62±0.25)×10^(-3)mm^(2)/s、0.01±0.56、0.56±0.59,(1.14±0.55)×10^(-3)mm^(2)/s、0.03±0.72、0.28±1.46。淋巴结阳性组ADC参数显著低于淋巴结阴性组。(2)ADCmean、ADC10th、ADC50th、ADC90th和Ki⁃67表达之间存在显著的负相关。(3)在盆腔淋巴结阳性组与阴性组的ROC曲线分析中,ADCmean、ADC10th、ADC50th、ADC90th的曲线下面积(AUC)分别为0.816、0.776、0.803、0.834,ADC90th的AUC与ADC10th、ADC50th间有统计学差异。结论:ADC直方图定量参数有助于预测子宫内膜癌的分级、分期和淋巴结转移,也有助于肿瘤Ki⁃67表达的评估。