数据质量分析器:地震数据的质量控制程序

美国地质调查局的阿尔伯克基地震实验室(ASL)正在实施多项举措,以提高和跟踪ASL地震台站产生的数据质量,并改善与用户群体关于数据问题的沟通。数据质量分析器(DQA)就是基于此的一种开发,旨在以定量和自动化的方式表征地震台站的数据质量。DQA由一个度量计算器、一个PostgreSQL数据库和一个Web界面组成。度量计算器SEEDscan是一个Java应用程序,它读取和处理miniSEED数据,并根据配置文件生成度量。SEEDscan将散列的元数据与观测数据作比较,以检测其中任何一个的变化,并根据需要执行后续重新计算。这可确保度量标准值实时更新且准确无误。SEEDscan可以执行计划任务或按需要运行。PostgreSQL数据库充当一个中心集线器,其中度量值和有限的站点描述以一天时段存储在信道级别中。Web界面动态加载来自数据库的台站数据,并允许用户请求感兴趣的时间段来查看特定的网络和台站,根据时间绘制度量标准,并调整各种度量标准对台站总体质量等级的贡献。台站数据质量的量化基于对各种度量的评估(例如,定时质量,相对于长期噪声模型的每日噪声水平,以及宽频带数据和合成地震记录之间的比较)。用户可以选择哪些度量对评估有贡献,并且这些度量被聚合到每个台站的“等级”中。基于完整的度量指标(可用性、缺失数据计数、时序质量、与全球噪声模型的偏差、与台站噪声模型的偏差、共址传感器之间的一致性,以及宽频带数据和地震合成数据之间的比较),DQA正在积极用于台站诊断和评估全球地震台网和美国国家现代地震监测系统的台站。

近红外(NIR)光谱在长丝纱和机织物浆料检测中的应用

通过对上浆及已退浆的机织物试样和从织物中分离的经纱和纬纱的测试研究,探索了近红外(NIR)光谱鉴定长丝纱与机织物上浆料的可能性与局限性。证实了近红外光谱可用于对纱线与机织物上有机物(此时为浆料)的定性分析中,但必须有一个完整的数据库。每一次试验中必须得出清晰明了的试样鉴定结果,以便在数据库中提取具有相近特性的对照试样的数据相对照。最后,必须保证试样在准备和制作时条件一致。

眼表重建治疗Stevens-Johnson综合症导致的睑缘全粘连

44岁女性，患严重Stevens—Johnson综合症2年．来我院就诊。右跟视力光感．左眼数指。检查发现右眼完全跟睑融合，左眼眼睑外三分之二融合（图1）。还有双眼完全的睑缘粘连和穹隆消失，左眼角膜明显的深部和表浅新生血管长入实质瘢痕，没有正常角膜结构，未用麻醉剂Schirmer试验5分钟滤纸湿润1mm。