固态电池电解质碳足迹及足迹家族

近年来随着全球气候的变化,推动碳中和成为全球共识。固态电池由于具有安全性高、能量密度大、工作温度范围宽等优势,是未来电池发展的必经之路,而电解质是电池贡献碳足迹的主要部分。选择无机物、聚合物和复合物三类固态电解质共计22种电解质作为研究对象,对其碳足迹、水足迹、物质足迹、生态足迹和健康足迹等分别进行模拟计算,结果表明复合固态电解质、无机固态电解质和聚合物固态电解质的足迹影响值普遍遵循依次减小的规律。在所有的足迹类别中,复合固态电解质的足迹影响值均最高,不同种类无机物复合制备的电解质会对环境造成更大的影响。

高强耐蚀1420Al-Li/Mg-9Li/1420Al-Li复合板制备及力学性能

采用高强耐蚀超轻1420 Al-Li合金作为覆板,通过一道次热轧制备了1420Al-Li/Mg-9Li/1420Al-Li复合板,研究了不同压下量、450℃热轧复合板界面的微观组织和力学性能。结果表明:当轧制压下量为35%时,复合板仅为部分结合—机械结合+冶金结合,界面无化合物生成,复合板的抗拉强度为236 MPa,伸长率为26%;当轧制压下量为50%时,复合板实现完全冶金结合,无界面化合物生成,复合板的抗拉强度高达272 MPa,伸长率为14%,在提高抗腐蚀性的同时,大幅提高了Mg-9Li合金的强度。

HINet:一种面向冰雹识别的多源数据融合网络

冰雹天气具有突发性和局地性强,以及破坏力大的特点。尽管地面自动站、雷达和卫星等获取的观测资料在冰雹识别中发挥了一定的作用,但单一观测资料的局限性导致冰雹识别虚警率较高和准确率较低。因此,亟需构建基于多源高分辨率观测的冰雹识别技术。本文提出了一种面向冰雹识别的多源数据融合网络,该深度学习方法利用时空特征提取模块、多源数据特征融合模块和UCUNet(U Connection Unet,U形连接卷积神经网络)识别模块,充分挖掘冰雹发生时FY4B(风云四号B星)、天气雷达和数值模式等多源数据的时空特征,并创新地加入地形高度、坡度、坡向等作为冰雹识别因子。为评估所提网络方法的性能,本文进行了系列实验,并将实验结果与真实标签数据进行对比。结果显示,HINet(Hail Identification Net,冰雹识别网络)能够充分利用多源数据,在复杂地形条件下有效改善冰雹识别结果,在冰雹研究和识别中具有较高的准确性和实用性。

城市湖泊污染控制工程研究——以梅溪湖为例

在城市快速开发建设进程中,城市湖泊水环境面临着严峻考验。文章以梅溪湖为例,分析梅溪湖规划建设的成功经验,并针对晴天污水直排、初期雨水污染、管网病害等突出问题,采用排口智能化改造、管道病害修复、管网改造完善等工程措施,在控制入湖污染的同时兼顾景观功能。该工程的实施对完善城市排水体系、防治污染风险、改善湖泊水质具有重要意义,为城市湖泊污染控制提供有益借鉴。

不同历史时期中医胸痹的定义和病机认识变迁

胸痹是以胸膺部疼痛、痹阻不通为主要特点的疾病,自胸痹病名创始以来,各时代医家都对其定义和病机有不同见解。通过梳理历代医书古籍,探讨名医学术思想,以追溯胸痹的学术源流。古代胸痹的内涵范围较广,涵盖了冠心病等心系疾病和其他胸膺部疾病。古籍中胸痹的因机理论亦颇为丰富,不仅有张机提出“阳微阴弦”的重要理论影响后世,还有各医家从风、寒、饮食、痰、瘀、清阳等角度阐述胸痹成因,为现代治疗胸膺部疾病提供更夯实的理论基础和更广泛的治疗思路。

基于BMS与云平台的动力电池健康管理体系

为解决电动汽车现有BMS系统对锂离子动力电池SOH评估与预测难以满足多种工况条件、各种类动力电池,且难同时兼顾预测精度与反馈速度等应用缺陷,提出了一套全新的EVs电池健康管理系统设计思路,采用了结合云计算与存储平台,融入BMS评估体系等关键方法;通过BMS增加5G通讯模块,利用5G/4G信号实时上传电芯数据,经过云平台搭载的多种SOH评估模型与算法,多线程在线计算得到预测结果,及时反馈至用户端和BMS,实现电池健康管理;该体系的设计案例展示出较好的未来应用价值,为电动汽车电池管理设计提供了新方向。

相关向量机预测锂离子电池剩余有效寿命

随着新能源汽车的迅速发展,锂离子电池已得到广泛应用。准确预测锂离子电池剩余有效寿命(RUL)对于合理规划电池使用至关重要。目前,机器算法和模型预测已广泛应用于电池剩余有效寿命的预测中。本文基于数据驱动的方法进行锂离子电池剩余有效寿命预测,通过使用相关向量机(RVM)将长期预测分为多段短期预测,并结合自相关函数、灰色关联度模型、卡尔曼滤波器(KF)进行模型优化与改进,改进后的RVM模型在三组目标电池RUL预测中的相对误差分别为5.46%、7.14%和6.29%,与其他几种预测模型的对比结果表明该模型优于其他模型。

视锥体裁剪几何算法研究

从几何角度出发,以投影理论为指导,设计了一种降维投影的视锥体裁剪几何算法。基本思想是基于视锥体构建计算坐标系,在计算坐标系下,向两个投影平面做正投影。空间中被裁剪线段与视锥体的位置关系被简化为投影平面内线段与等腰梯形的关系。这种几何化的降维方法有利于解决空间几何奇异问题。构建了空间视锥体裁剪中线段与视锥体的各种位置关系的测试样本,特别是78种处于几何奇异状态的位置关系,用于综合评估算法的速度和稳定性。用C语言在VC++平台上分别实现了投影降维的视锥体裁剪几何算法、经典的Liang-Barsky算法和与6个面分别求交的一般算法。在定性分析基础上,利用测试样本对3种算法做了计算速度与稳定性方面的测试对比。

针药法干预气虚血瘀型中风先兆证的临床对比研究

目的:基于治未病理论,对比分析针药法干预气虚血瘀型中风先兆证的临床作用。方法:选取符合纳入标准的气虚血瘀型中风先兆证患者90例,随机分为对照组、针刺组、针药组,各30例。各组均按照指南采取西医预防治疗,针刺组于基础治疗上采用头穴丛刺长留针法,针药组于基础治疗上采用头穴丛刺长留针法结合补阳还五汤,连续治疗4周后,对比3组患者血液流变学指标、颈动脉IMT值、中医证候积分的前后变化情况以及治疗过程中TIA的发生情况和治疗结束半年后随访的缺血性卒中发生情况。结果:比较3组治疗前后中医证候积分变化、血液流变学指标、颈动脉IMT值及治疗疗效,3组均有改善,且针药组优于针刺组,针刺组优于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。比较半年后随访缺血性卒中发生情况,针药组发生率最低,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:针药法对气虚血瘀型中风先兆证干预作用最佳。

11规则下船员适任轮机英语考试的思考

船员适任考试是航海教育的指挥棒,STCW78/10公约及11规则对轮机英语提出了更高要求。以轮机工程专业学生和无限航区二三管轮的轮机英语教育为例,指出轮机英语适任考试中存在的问题,并提出11规则下加强学生素质教育和能力培养的建议措施。

施孝文治疗帕金森病经验

目的:总结施孝文先生治疗帕金森病的临证经验。方法:通过临床跟师、分析病例、施老讲解以及查阅文献资料等方式,对施老关于帕金森病的疾病认知、病机分析、治疗方法等进行分析、归纳和总结,并列举医案验证。结果:施老认为肝肾不足为本病的基本病机,临床治疗以补肝肾、益气血、熄肝风、定元神为纲要,以施氏家学之温针为手段,可有效改善帕金森病的临床症状,减轻西药的副作用,延长患者的生存期,取得了较好的疗效。结论:施老紧扣病机、随证用针,运用施氏针灸治疗帕金森病,疗效确切,值得推广与学习。

茶和中药同用及其保健作用开发

茶有生津止渴、提神醒脑、防蛀固齿、消脂解腻、减肥轻身、解毒等作用;化学成分包括维生素、微量元素、氨基酸、酚类化合物、生物碱、茶多糖、芳香类物质等。一般人都可以饮用茶,一般中药都可以和茶同用。失眠、需要休息者茶要少量用,或白天使用,或避免使用;胃肠病患者茶用量要少或者不用,或者辨证配伍治疗胃肠疾病的其他中药纠正其偏性;虚弱患者或贫血患者避免使用茶。可以从4个方面进一步开发茶的保健价值:1)直接加强饮茶宣传、推广;2)开发代茶饮;3)开发特定预防作用的复合茶饮品;4)开发优势互补的复合茶饮品。

储水鑫运用引阳入阴理论辨治不寐经验介绍

介绍储水鑫主任中医师运用引阳入阴理论辨治不寐的临床经验。储水鑫主任认为,不寐的疾病病机主要在于阴阳失调,阳不入阴。关系最为密切的脏腑当属脾胃和心肾。脾胃不和、升降失司,心肾不交、出入无序,皆可使阳不入阴,导致不寐的发生。故治疗上当以引阳入阴为最终目标,治法有健脾以升、和胃以降、壮心以出、滋肾以入。遣方用药,临证辨治常用9种引阳入阴之药对:炒酸枣仁-五味子,煅龙骨-煅牡蛎,煅赭石-煅磁石,黄连-肉桂,半夏-秫米,炒麦芽-炒稻芽,石菖蒲-制远志,黄芪-桂枝-芍药,夜交藤-合欢皮-茯神。

风咳与燥咳的辨证与治疗

风咳具有阵发性、挛急性、咽痒的风动性特点;燥咳具有咽干、咽痛、无痰或少量黏痰的燥性特点。风、燥二邪常相兼为病,临证时首先要辨清是风邪还是燥邪致咳,或者风邪燥邪各占多少。风咳治则治法是宣肺疏风,佐以解痉、止咳;燥咳治则治法是宣肺清燥,佐以益气养阴、止咳;相兼为病时酌情加减。百部、猫爪草、紫金牛、络石藤可以作为通用药组入方。

甲氧基聚乙二醇丙烯酸酯在全固态电池中的应用

固态聚合物电解质作为全固态聚合物锂离子电池的核心材料,目前面临的主要难点是电导率低、电化学稳定性差等题。基于聚合物电解质的锂离子传输机理,采用甲氧基聚乙二醇丙烯酸酯和聚氧化乙烯制备出多支链固态聚合物电解质(PMEA@SSE),并以聚氧化乙烯固态电解质(PEO@SSE)作为对比样,对PMEA@SSE进行了傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)、电化学阻抗谱(EIS)、线性扫描伏安法(LSV)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线能谱(EDS)、X射线衍射(XRD)以及全固态电池循环等测试和分析。结果表明,与PEO@SSE相比,PMEA@SSE具有更高的离子电导率(0.13 mS/cm vs.0.018 mS/cm,测试温度30℃),更宽的电化学窗口(4.2 V vs.3.8 V),以及更好的全固态电池循环稳定性(77次vs.31次循环,80%容量保持率,60℃下测试,0.1 C倍率,3.0~4.2 V电压范围)。本工作表明,甲氧基聚乙二醇丙烯酸酯部分替代聚氧化乙烯是一种改进聚氧化乙烯这一经典固态聚合物电解质材料的可行策略,将为后续固态聚合物电解质新材料的开发提供有益参考。

高流量呼吸湿化治疗仪与双水平气道正压通气在呼吸衰竭患者中的应用效果

目的探讨高流量呼吸湿化治疗仪与双水平气道正压通气在呼吸衰竭患者中的应用效果。方法选取2018年6月至2020年11月于本院治疗的107例急性呼吸衰竭患者作为研究对象,按照随机数字表法分为甲组(n=53)和乙组(n=54)。甲组采用双水平气道正压通气治疗,乙组采用高流量呼吸湿化治疗仪治疗。比较两组治疗前后血气指标[血氧分压(PaO_(2))、二氧化碳分压(PaCO_(2))、血氧饱和度(SPO_(2))]、呼吸频率(RR)、心率(HR)。结果治疗后,两组PaCO_(2)水平比较差异无统计学意义,乙组PaO_(2)、SPO_(2)水平均高于甲组,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后,乙组HR低于甲组,RR高于甲组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论高流量呼吸湿化仪治疗呼吸衰竭疗效显著,可有效改善患者PaO_(2)、SPO_(2)及心功能,值得临床推广应用。

预轧制时效对2055铝锂合金组织和力学性能的影响

研究了不同预轧制变形时效对固溶态2055铝锂合金组织和力学性能的影响。结果表明,对固溶2055铝锂合金在时效前进行预轧制变形可显著缩短峰值时效时间、提高合金硬度和强度。当预轧制变形量为0、3%和10%时,2055铝锂合金分别在155℃下时效40、30和28 h达到峰值硬度(HV),分别为207.66、215.31和220.07。10%预轧制+155℃×28 h峰时效合金的屈服强度、抗拉强度分别达到562.64 MPa和622.04 MPa,比未预轧制、3%预轧制峰时效合金分别提高了67%、21%和43%、8%,大塑性变形诱导高密度位错促进析出相大量均匀弥散析出是其力学性能提高的主要原因。

社区和住院老年慢病患者肌少症风险预测模型的构建

目的分析社区和住院老年慢病患者肌少症的影响因素,建立肌少症风险预测模型。方法于2020年3月至2022年3月募集居住于江苏省南京市某社区251例老年人、以及江苏省人民医院老年医学科住院患者152例,共计403例慢病患者作为研究对象。采用一般资料调查、血清标本收集、简易营养评估量表、简易精神状态检查量表、老年人抑郁量表进行评估。采用二元Logistic回归分析确定影响因素,构建肌少症风险预测模型,并通过列线图展示,使用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评价模型的区分度。结果社区慢病患者肌少症患病率为4.0%(10/251),住院慢病患者肌少症患病率为36.2%(55/152)。二分类Logistic回归分析结果显示,住院(OR=14.391、95%CI:6.284~32.955、P<0.001)、男性(OR=3.321、95%CI:1.587~6.950、P=0.001)、较低的低密度脂蛋白胆固醇(OR=2.542、95%CI:1.160~5.572、P=0.020)、认知功能障碍(OR=2.654、95%CI:1.269~5.550、P=0.010)、用药种类≥4种(OR=2.328、95%CI:1.952~5.689、P=0.C44)是发生肌少症的独立影响因素。基于以上危险因素绘制了肌少症风险预测模型的列线图,预测模型的AUC为0.860(95%CI:0.815~0.912),灵敏度为0.831,特异性为0.760。结论老年慢病患者肌少症患病率较高,基于是否住院、性别、低密度脂蛋白胆固醇水平、认知功能、用药种类构建的风险预测模型对于肌少症的预测具有一定的价值,为肌少症的早期筛查和干预提供依据。

精装修住宅项目穿插施工实现路径的探讨

为实现降本增效,加快企业资金周转的目的,住宅项目的“高穿插”施工工艺由此衍生而出,以某常规住宅项目为例,从施工管理的角度阐述“高穿插”施工技术的应用的实现路径,提供解决思路和方法,供行业从业者借鉴。

基于深度增强学习的个性化动态促销

随着大数据技术和应用的普及,数据驱动的决策优化已成为企业科学管理的发展趋势。本文提出了一种基于深度增强学习的策略框架,整合企业领域知识解决收益管理中复杂的动态促销问题。基于一家在线生鲜零售商随机抽取的2012名匿名消费者自注册开始的长期消费行为(共计363946条消费记录),以及该零售商的历史收益管理策略数据,结合仿真方法,本文构建了增强学习环境下的个性化动态促销模型并进行检验。结果发现,本研究提出的新策略可以有效地提升企业面向市场的收益管理能力,提高企业约18%的长期收益。数据驱动的个性化促销实现了长短期促销策略的动态平衡,从而帮助企业以更低的投入和对顾客更少的干预实现更高的回报。研究结论对数智技术应用于企业收益管理优化和混合智能方法具有显著的理论和实践意义。