Valsalva状态下卵圆孔未闭的超声与声学造影诊断价值及检出率研究

目的 探讨经胸超声心动图、经胸右心声学造影对卵圆孔未闭(PFO)的临床诊断价值及Valsalva状态对PFO检出率的影响。方法 回顾性分析2021年3月至2023年1月在该院就诊的可疑PFO患者395例的影像资料。所有患者均接受经胸超声心动图、静息状态及Valsalva状态下经胸右心声学造影检查。结果 患者经胸右心声学造影PFO检出率高于经胸超声心动图,Valsalva状态下经胸右心声学造影PFO检出率高于静息状态下经胸右心声学造影,差异均有统计学意义(P<0.05)。Valsalva状态下经胸右心声学造影检出PFO患者的右至左分流分级高于静息状态下经胸右心声学造影,差异有统计学意义(P<0.05)。Valsalva状态下经胸右心声学造影右心房完全显影后左心房手振加血激活生理盐水造影剂显影所需心动周期数小于静息状态下经胸右心声学造影,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 右心声学造影及Valsalva状态有助于PFO的检出。

分析MVC、Valsalva状态下超声检查在压力性尿失禁评价中的应用价值

目的探讨超声检查在最大自愿收缩(MVC)、Valsalva状态下对压力性尿失禁评价的应用价值。方法选取2020年1月至2023年1月于鄂尔多斯应用技术学院附属医院接受治疗的50例压力性尿失禁女性患者作为观察组,选取同期同医院接受体检的50例健康女性作为对照组。两组研究对象分别在MVC、Valsalva状态下行超声检查,比较两组盆底超声测量值(膀胱颈位置、肛提肌裂孔面积、膀胱尿道后角、尿道长度、尿道旋转角、膀胱移动度)以及尿道漏斗形成比例,同时采用尿垫试验结果来评估超声检查诊断压力性尿失禁的效能。结果两组基线资料比较差异无统计学意义(P>0.05);两组在MVC状态下行超声检查,观察组肛提肌裂孔面积、膀胱尿道后角均大于对照组;两组在Valsalva状态下行超声检查,观察组肛提肌裂孔面积、膀胱尿道后角均大于对照组;观察组尿道旋转角、膀胱移动度和尿道漏斗形成比例均大于对照组;超声诊断压力性尿失禁的灵敏度为96.00%(48/50),特异度为94.00%(47/50),阳性预测值为94.12%(48/51),阴性预测值为95.92%(47/49),诊断符合率为95.00%(95/100)。结论压力性尿失禁患者在MVC、Valsalva状态下行超声检查,可清晰、直观地显示盆底结构及功能,提供病情诊断依据,对患者的后续治疗有较高的临床价值。

盆底超声静息和Valsalva状态盆腔脏器脱垂相关性研究

盆腔脏器脱垂(pelvic organ prolapse,POP)是一种严重影响女性身心健康和生活质量的常见慢性疾病[1],尤其是产后妇女。而肛提肌是盆底重要的支持结构,其结构和功能在妊娠过程中不同程度的损伤可能会导致POP[2]。在检查工作中发现部分患者无法掌握瓦萨瓦(Valsalva,VSV)动作,造成诊断困难,假阴性率增高。因此,用静息状态肛提肌裂孔面积来评估盆底脏器脱垂对于正确、快速评估盆底功能具有重要意义。

基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究

针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支持向量机的二分类问题转化为多分类问题用于求解铝电解槽健康状态诊断问题,充分考虑了子模型的权重,强化了模型的适用性。并利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对其超参数寻优,提高模型的预测精度。实验结果表明,提出的铝电解槽健康状态诊断模型的准确率和Macro-F1分数分别达到94.70%和0.9453,相较于其他传统模型均有显著提升。

锂离子电池储能电站的热失控状态检测与安全防控技术研究进展

锂离子电池具有能量密度大、使用寿命长、工作温度范围宽、自放电小等优点,是中国电化学储能电站的主流电池技术。然而,在加热、过充等恶劣工况下,锂离子电池易发生热失控引发火灾甚至爆炸,因此其安全问题已逐渐成为锂离子电池储能电站建设及大规模应用的首要问题。该文系统分析了锂离子储能电池热失控的诱因、电池内部反应过程及外部特征参量的变化规律,重点总结了当前主要的电池热失控状态检测技术、智能诊断算法及储能电站安全防控技术,最后对储能电站热失控状态检测及安全防控技术进行了总结和展望。

锂离子电池健康状态估计及寿命预测研究进展综述

随着锂离子电池的应用越来越广泛,锂电池健康状态的精确估计和剩余寿命的实时预测对于锂电池系统的安全运行和降低运维成本具有重要意义。锂电池内部复杂的物理化学反应和外部复杂工作条件,使得实现精准的健康状态估计和寿命预测具有挑战性。该文综述近年来锂电池健康状态估计和剩余使用寿命预测方法的研究现状,分析基于物理/数学模型、数据驱动、模型法和数据驱动融合,以及多种数据驱动融合的锂电池健康状态估计方法的优缺点及适用条件,并对比分析不同数据驱动类型的锂电池寿命预测方法。指出锂电池健康状态估计及寿命预测尚存在的问题,并对未来研究方向进行展望,对完善锂电池健康状态估计和寿命预测算法理论体系、指导实际应用技术具有重要意义。

带有状态/输入量化的无人艇航向跟踪控制

[目的]针对水面无人艇(USV)的海上通信受限的问题,提出一种带有状态/输入量化的USV航向跟踪控制方法。[方法]基于反步法设计系统控制律,结合动态面技术降低虚拟控制律的计算量膨胀问题。对于控制系统中存在的不确定项及外界干扰,利用扩张状态观测器(ESO)进行估计。采用均匀量化器分别对控制系统中的状态变量和控制输入进行量化,且量化后的状态反馈信息仅用于跟踪控制。利用量化状态递归设计基于ESO的USV航向控制器,证明闭环控制系统中量化变量和非量化变量间误差的有界性。[结果]基于李雅普诺夫稳定性理论,提出了量化误差考量及闭环系统稳定性判定方法,严格证明了所设计的带有状态量化和输入量化的USV航向跟踪控制系统的稳定性,仿真实验验证了该控制策略的有效性。[结论]结果表明,所提方法可为USV航向跟踪控制提供借鉴。

一种可解释的云平台任务终止状态预测方法

基于特征选择和模型可解释方法构建可解释性强的云平台任务终止状态预测模型,该模型可视化任务/作业的静态和动态属性与终止状态之间的映射关系,进而找出负载特征与任务终止状态之间的映射机理.利用Google公开的工作负载监控日志,并加入云平台中任务的动态信息,采用沙普利加和解释(Shapley additive explain,SHAP)找出静态和动态属性对终止状态影响的重要性,利用变量重要性结合SHAP值和XGBoost模型,对任务终止状态预测模型建模后的结果进行解释,使用可视化技术呈现负载特征如何影响模型对不同任务终止状态的预测.用SHAP值绝对值的平均值衡量特征的重要性,实现任务不同终止状态特征重要性的全局可视化,根据结果筛选出对任务终止状态预测模型影响大的20个变量,作为特征筛选的依据;由可视化的结果可知,任务运行过程中,各特征的不同特征值对任务的终止状态有影响,不同特征值对终止状态的产生有不同的影响.特征选择结合模型可解释性方法运用于任务终止状态预测模型的构建流程中,可辅助构建高分类性能及易于理解的任务终止状态预测模型,通过对负载特征与任务终止状态之间映射机理的探索,可以优化云平台的调度机制.

小兴安岭南麓野猪春冬季行为状态的生境选择

野猪(Sus scrofa)造成的人兽冲突是我国目前野生动物管理中急需解决的问题之一,但往往管理成本高,却效果甚微。了解野猪觅食、卧息等重要行为状态的生境选择规律,对科学管理策略的制定及避免人兽冲突极为重要。以小兴安岭南坡农林混交区域的野猪(5只雌性,8只雄性)为研究对象,基于其2019—2022年春冬季卫星定位项圈追踪数据,运用隐马尔科夫模型(HMM)识别野猪觅食、卧息和移动的三种行为状态,然后用步选择函数(SSF)研究这三种行为状态的生境选择。结果表明:野猪觅食、卧息和移动的生境需求不同,但均回避落叶针叶林,且性别差异明显,雌性野猪回避农田;地形是影响雌性野猪春季和雌雄野猪冬季三种行为状态生境选择的主要因子,地形和植被类型是影响雄性野猪春季三种行为状态生境选择的主要因子;雌性野猪,在春季,选择海拔高、坡度小的生境卧息、觅食及移动,且卧息和觅食均偏爱阴坡,冬季则选择海拔高,坡度大的阳坡卧息及觅食,偏爱在混交林和阳坡移动;雄性野猪,在春季,选择在混交林和坡度大的阴坡卧息,在混交林、落叶阔叶林和海拔低的区域觅食,在落叶阔叶林、常绿阔叶林内、海拔低、坡度小和距河流近的区域移动,在冬季,选择坡度大、海拔高、接近河流的阳坡卧息,在距河流近、坡度小的区域觅食,在常绿阔叶林、坡度小和距河流近的阳坡移动。本研究结果可为该区域的野猪毁田的预测和预警,捕获地点的选择等管控措施的制定提供依据和新思路。

基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别

目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。

基于美学需求的个案护理模式对乳腺癌保乳切除术后患者心理状态和瘢痕的影响

目的:探究基于美学需求的个案护理模式对乳腺癌保乳切除术后患者心理状态和瘢痕的影响。方法:选择2019年2月-2022年2月笔者医院行乳腺癌保乳切除术的106例患者,按随机数表法分为观察组(n=53)和对照组(n=53)。对照组采用常规护理模式,观察组采用基于美学需求的个案护理模式。比较两组护理干预前后心理状态[焦虑自评量表(Selfrating anxiety scale,SAS)、抑郁自评量表(Self-rating depression scale,SDS)、自尊量表(Rosenberg senesteem scale,RSES)]、生活质量[乳腺癌生存质量测评量表(Functional assessment of cancer therapy-breast,FACT-B)]、瘢痕[温哥华瘢痕量表(Vancouver scar scale,VSS)]及并发症发生情况。结果:干预后,两组的SAS、SDS均低于干预前,且观察组均低于对照组(P<0.05),而两组RSES评分高于干预前,且观察组高于对照组(P<0.05);术后1、3、6个月,观察组的VSS评分均低于对照组(P<0.05);干预后,两组的FACT-B各项评分均高于干预前,且观察组的生理状况、社会/家庭状况、情感状况、功能状况、附加关注状况均高于对照组(P<0.05);观察组并发症发生率为22.64%,显著低于对照组的43.40%(P<0.05)。结论:基于美学需求的个案护理模式能够改善乳腺癌保乳切除患者术后心理状态,减轻术后瘢痕,并能提高患者的生活质量。

肝癌患者营养状态与肝功能、炎症因子及预后的相关性分析

目的探讨肝癌患者营养状态与肝功能、炎症因子及预后的相关性。方法选取2019年1月至2020年12月在巴彦淖尔市医院行半肝切除术治疗的原发性肝癌患者170例临床资料进行回顾性分析。通过患者主观整体评估(PG-SGA)结果将患者进行分组,0~≤1分组(13例)、2~≤3分组(34例)、4~≤8分组(58例)、≥9分组(65例)。比较各组患者肝功能指标与炎症因子水平差异,分析PG-SGA评分与肝功能指标、炎症因子水平的相关性,并比较营养良好组(4~≤8分组+≥9分组)、营养不良组(0~≤1分组+2~≤3分组)预后生存状态。结果PG-SGA≥9分组患者直接胆红素(DBIL)、总胆红素(TBIL)、谷草转氨酶(AST)、谷丙转氨酶(ALT)、白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-1(IL-1)分别高于0~≤1分组、2~≤3分组、4~≤8分组(F=20.870、18.633、835.004、1190.48、26.283、28.242、31.109,P<0.05),白蛋白(ALB)分别低于0~≤1分组、2~≤3分组、4~≤8分组(F=-18.755,P<0.05)。Pearson相关性分析显示:PG-SGA评分与ALB呈负相关(r=-0.403,P<0.05),与DBIL、TBIL、ALT、AST、TNF-α、IL-1、IL-6呈正相关(r=0.412、0.451、0.862、0.849、0.530、0.543、0.515,P<0.05)。Kaplan-Meier生存分析显示,营养良好组总生存情况优于营养不良组(χ^(2)=6.364,P<0.05)。结论肝癌患者多存在营养不良状况,且营养状态与肝功能、炎症因子及预后相关密切,临床需注重肝癌患者营养状态监测,保证患者术前营养状态良好.

不同荷电状态磷酸铁锂电池热失控温度与产气特性分析

新能源产业的飞速发展使磷酸铁锂电池广泛应用于储能领域。磷酸铁锂电池电解液固有的可燃性使其热稳定性和安全性问题不容忽视。为了更好地防控储能电站的爆炸事故,有必要开展储能电池的热失控过程研究,并对产气过程和产气组分的危害性进行深入分析。开展了不同荷电状态(State of Charge, SOC)60 Ah磷酸铁锂电池热失控试验,根据电池温度演变曲线,将电池热失控过程分成三个阶段;依据电池产气曲线,将电池产气过程分为四个阶段;使用FLACS软件建模对预混气体进行了爆炸仿真,探索了SOC对可燃气体燃爆行为的影响规律,混合可燃气体的爆炸上下限和爆炸超压随着SOC的增大而增大。研究成果对储能电站的安全防护具有理论指导意义。

尾波干涉法检测混凝土应力损伤状态试验研究

为了更加精确地检测混凝土内部应力损伤状态,利用Ritec非线性高能超声测试系统对4种不同强度等级的混凝土试块和短柱进行超声波尾波干涉试验,建立尾波波速变化率-应力(dv/v-σ)曲线,根据曲线斜率构造尾波波速变化率与应力状态模型并对混凝土损伤状态进行研究。结果表明:所构造的应力状态模型将混凝土的损伤过程分为3部分:0~40%极限抗压强度、40%~70%极限抗压强度、70%极限抗压强度至破坏。根据应力状态模型可以清晰地对混凝土在承受荷载过程中的应力区间及损伤状态进行判定,进而评估其安全状态。

倾转旋翼机悬停状态气动干扰分析

针对倾转旋翼机,开展了悬停状态气动干扰风洞试验和数值模拟研究。试验中,测量了悬停状态下的旋翼升力、扭矩以及半模机翼的气动力。同时,采用运动嵌套网格方法,通过求解N-S方程对机翼倾角0°和90°两种状态进行数值模拟,开展了数值模拟与风洞试验的相关性分析研究,验证了该数值模拟方法的有效性。结果表明:不考虑机身气动力时,孤立旋翼、机翼攻角0°和机翼攻角90°三种状态下旋翼气动特性差异不明显;考虑机身气动力时,机翼攻角0°时,机身产生约18.2%向下载荷,单片桨叶和机身出现强烈非定常气动特性,其中桨叶升力系数动态值与平均值比为9.8%,机身升力系数动态值与平均值比为18.38%。

基于改进Kruskal-Wallis检验的低压开关电器状态表征参数选择

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计量的计算规则和变化趋势,研究论证了单体样本特征参数表征显著性鉴别机理。同时,基于状态序列斜率变化增量和子序列变异增量,提出样本状态时序分类算法,并将该算法与参数鉴别机理相结合,形成单体多状态样本改进KW检验理论。最后,基于改进理论提出低压开关电器状态表征参数选择新方法。以交流接触器为例进行验证,结果表明该文方法适用于具有非线性、非平稳、动态随机分布等特点的低压开关电器状态表征参数选择。实例证明,基于该方法获得状态表征曲线的拟合优度可达0.91,状态划分显著性P值可达8.42848×10–266,表征与分类精度较参数选择前及同类方法提升明显,为下一步研究低压开关电器状态的精确划分与识别奠定了理论基础。

采用深度学习的全寿命周期锂电池荷电状态估计

针对锂离子电池的健康状态(SOH)随着充放电循环次数的增加而持续退化,导致在整个寿命周期内准确估计电池的荷电状态(SOC)难度较高的问题,提出了一种采用深度学习的全寿命周期内锂离子电池SOC估计模型。该模型采用被估计时刻及之前多个历史时刻的电流、电压和温度组成的序列数据作为模型的输入,先采用一维卷积神经网络(1D CNN)提取序列的特征,再用门控循环单元(GRU)建立特征与SOC之间的非线性关系,然后采用贝叶斯优化方法(BO)对网络超参数进行寻优以提升预测的精度。采用两个公开数据集对所提出的模型进行验证,实验结果表明:所提模型在较宽的SOH范围内实现了精确的SOC预测,且预测精度显著优于采用单个深度学习模型的预测精度;与CNN和BiLSTM模型相比,所提模型的均方根误差分别平均降低了15.16%和45.22%;当输入序列的长度为10、数据采样间隔时间为1 min时,在两个数据集上预测的均方根误差均低于2%。

信息物理多重攻击下配电网状态估计关键技术评述

配电网数字化转型将进一步促进信息系统与物理系统的深度耦合,由于配电网信息安全防御资源有限,难以将信息侧安全风险隔离于物理系统之外,这也使得配电网状态估计正面临全新的挑战。首先,文中简要介绍了配电网信息物理系统体系结构,并构建了面向信息物理系统的配电网状态估计技术框架;其次,较为全面地梳理了信息物理融合背景下配电网状态估计技术的国内外研究现状,包括考虑网络攻击的配电网伪量测建模与分析、配电网虚假数据注入攻击分析与防御以及配电网信息物理系统安全风险分析与可靠性评估等方向;最后,对该领域未来进一步发展所面临的关键问题进行了探讨和分析。

基于输入−状态联合估计的漂浮式风机塔架结构载荷反演及状态分析

[目的]旨在研究波浪作用下漂浮式风机塔架的结构载荷反演方法及动力响应状态。[方法]以半潜型风机为研究对象,通过时域仿真模拟测量数据,并且基于漂浮式风机的频域仿真模型计算塔架的质量归一化模态,将二者作为输入−状态联合估计(joint input-state estimation,JIS)算法的输入,对漂浮式风机塔架开展结构载荷反演以及实时状态分析。[结果]结果表明:基于JIS算法,以塔架节点的仿真数据作为算法的输入,估计的塔根载荷以及塔架节点响应与仿真结果具有良好的一致性,实现了高精度的反演。[结论]反演结果验证了JIS算法的有效性,可以用于漂浮式风机的实时状态分析,保障漂浮式风机长期安全稳定运行。

湖北宜昌磷矿伴生稀土元素分布规律、赋存状态及其开发利用前景分析

【研究目的】湖北省宜昌磷矿中伴生有稀土元素,研究其分布规律及赋存状态,对稀土元素的回收利用具有重要意义,其作为伴生矿产的综合利用将成为未来稀土矿的重要来源。【研究方法】本文以含稀土磷块岩为主要研究对象,在系统取样的基础上,开展岩矿鉴定、全岩地球化学分析、XRD衍射分析、SEM观察、LA-ICP-MS测试等工作。【研究结果】磷块岩中稀土元素总量ΣREE+Y为63.5×10^(-6)~271.8×10^(-6),不同层位或不同岩性的磷块岩中稀土元素含量有所差异。【结论】稀土元素含量受岩性控制明显,由白云岩→白云质磷块岩→致密块状磷矿石→泥质条带磷块岩→泥岩,含量逐渐升高。微量元素反映出宜昌磷矿的古气候以干热为主,西北部略表现出温暖湿润特点;Ce异常、V/Ni和Y/Ho比值反映海水中EH条件从底部到顶部,即从Ph22成磷期到Ph13成磷期,形成水体环境逐渐氧化。宜昌磷矿中稀土元素总量整体较低,且泥岩较磷块岩中含量高,表明吸附态稀土较类质同象稀土含量高。宜昌伴生稀土磷矿资源丰富,利用合理的技术对稀土元素进行综合回收,对宜昌磷矿资源的合理利用和经济发展有重要意义。