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红江所:这个班组不寻常

农电管理 2018年第7期 69-70页

作者：叶波代雪华国网四川省电力公司蓬溪县供电分公司

2018年5月,蓬溪县供电公司红江供电所传来喜讯,台区线损合格率指标提升至99.46%,再创历史新高,该所荣获遂宁市＂工人先锋号＂荣誉称号。5月7日,按耐不住激动心情的笔者,一大早走进了红江供电所,仔细去发掘发生在这支团队里的＂家＂常小... 详细信息

2018年5月,蓬溪县供电公司红江供电所传来喜讯,台区线损合格率指标提升至99.46%,再创历史新高,该所荣获遂宁市＂工人先锋号＂荣誉称号。5月7日,按耐不住激动心情的笔者,一大早走进了红江供电所,仔细去发掘发生在这支团队里的＂家＂常小事,用心去感受团队成员工作中的点点滴滴,用镜头定格令人感动的每一个瞬间。

关键词：供电公司供电所合格率遂宁市线损

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业精于思敏于行——记“国家电网公司农电工优秀人才”四川省蓬溪供电有限责任公司员工田洪军

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农村电工 2012年第6期20卷 17-18页

作者：代雪华冯成华四川省蓬溪供电有限责任公司 629100

他是一名普通的农电员工．浑身却透着一股子刚劲，在平凡的岗位上，辛勤耕耘，积极奉献。他肯学肯钻，善学善思，不断提高自我、完善自我、超越自我，很快成长为公司的业务骨干，成为农电战线上的“排头兵”。2011年，他获得“国家电网... 详细信息

他是一名普通的农电员工．浑身却透着一股子刚劲，在平凡的岗位上，辛勤耕耘，积极奉献。他肯学肯钻，善学善思，不断提高自我、完善自我、超越自我，很快成长为公司的业务骨干，成为农电战线上的“排头兵”。2011年，他获得“国家电网公司农电工优秀人才”荣誉称号．他就是四川省蓬溪供电有限责任公司蓬南供电所检修工人田洪军。

关键词：国家电网公司农电工供电所四川省员工责任人才

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加权TOPSIS联合AHM构建甘草酸二铵注射液药物利用评价标准及真实世界应用

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中国医院药学杂志 2024年

作者：代雪飞安徽医科大学第一附属医院安徽省公共卫生临床中心药学部

目的：通过构建药物利用评价（drug use evaluation，DUE）标准并应用，提高甘草酸二铵注射液使用合理性。方法：以甘草酸二铵注射液说明书、肝功能不全相关指南、专家共识为依据建立DUE标准评价指标，采用属性层次模型（attribute hier... 详细信息

目的：通过构建药物利用评价（drug use evaluation，DUE）标准并应用，提高甘草酸二铵注射液使用合理性。方法：以甘草酸二铵注射液说明书、肝功能不全相关指南、专家共识为依据建立DUE标准评价指标，采用属性层次模型（attribute hierarchy model，AHM）确定各指标的综合权重。2023年开始临床药师按照甘草酸二铵注射液DUE标准具体内容对临床进行一系列合理应用干预，调取使用甘草酸二铵注射液的病历，将2022年1—12月共118例为干预前，2023年1—12月共171例为干预后，采用加权优劣解距离法（technique for order preferenceby similarity to an ideal solution，TOPSIS）分别统计干预前后两组病历与最优解的相对接近度(Ci)。结果：干预后在特殊人群、联合用药、给药后监护、不良反应处理合理性方面差异有统计学意义，P＜0.05；干预后90%≤Ci≤100%为合理的病历占比从12.71%提高至40.94%；60%≤Ci＜90%为基本合理的病历占比从78.81%下降至54.97%，差异均有统计学意义，P＜0.01。结论：加权TOPSIS联合AHM构建甘草酸二铵注射液药物利用评价标准并于真实世界的应用，切实提高了其使用合理性，并为其他药品临床使用评价及管理提供参考。

关键词：加权TOPSIS AHM模型甘草酸二铵注射液肝功能不全药物利用评价

两种取代瓜环与含氮芳香小分子的超分子自组装及应用

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两种取代瓜环与含氮芳香小分子的超分子自组装及应用

作者：代雪贵州大学

学位级别：硕士

Ti60钛合金热压缩变形行为与组织演变规律研究

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Ti60钛合金热压缩变形行为与组织演变规律研究

作者：代雪妍中北大学

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山地城市道路交通碳排放影响因素分析及预测模型研究

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山地城市道路交通碳排放影响因素分析及预测模型研究

作者：代雪杨重庆交通大学

学位级别：硕士

我国承诺在2030年前实现碳达峰,并争取在2060年前实现碳中和。为此,国家出台了系列政策以推动双碳目标实现。交通运输作为全球能源消费三大领域之一（工业、建筑、交通）,需要承担重要的减排责任。其中,道路交通是重要的交通运输碳排放... 详细信息

我国承诺在2030年前实现碳达峰,并争取在2060年前实现碳中和。为此,国家出台了系列政策以推动双碳目标实现。交通运输作为全球能源消费三大领域之一（工业、建筑、交通）,需要承担重要的减排责任。其中,道路交通是重要的交通运输碳排放源,也是城市环境污染的主要贡献者。近年来,在我国机动车保有量快速增长的背景下,道路交通对城市空气质量造成了严重影响。当前,国内主要大城市缺乏标准统一的道路交通碳排放数据库,难以有效支撑道路交通碳排放影响因素分析、未来预测、政策模拟等系列研究,为城市道路交通碳减排工作带来了数据掣肘。而山地城市具有多样化道路场景,其道路交通碳排放受到复杂交通环境影响,相较于平原城市或将表现出不同的特征规律,其影响机制与模拟预测亟待深入探索。针对上述问题,本文采用国Ⅵ排放标准中规定的测试仪器——车载尾气检测设备（Portable emission measurement system,PEMS）在山地城市进行实车实验,采集道路交通的行驶特征、道路条件、发动机特性、碳排放等参数数据,在此基础上开展山地城市道路交通碳排放影响因素分析及预测模型研究,主要研究内容及成果如下:1、揭示山地城市道路交通碳排放影响机制,建立山地城市道路交通碳排放影响因素指标体系。由于山地城市中坡弯路段较为常见、驾驶工况更为复杂,频繁加速、减速成为常态。而频繁的加减速行为将导致发动机负荷变化不稳定、发动机温度波动加剧以及燃料供给不稳定等问题,进而增加CO等未完全燃烧的气体排放量。实验结果表明,在坡度陡峻或低等级道路上,CO、HC强度显著升高,尤其是在坡度超过5%时（城市道路中最大坡度限制为8%）,道路交通碳排放受到坡度的影响更为显著。综合理论机制与实验量化分析,最终建立了包括速度、加速度、机动车比功率（Vehicle Specific Power,VSP）、道路等级等7个解释变量的山地城市道路交通碳排放影响因素指标体系。2、探究基于模型驱动的山地城市道路交通碳排放预测方法的适用性及精确性。通过分析基于模型驱动的综合移动排放模型（Moto Vehicle Emission Simulator,MOVES）的机理以及主要参数,并进行本地化参数标定,为道路交通碳排放测算提供了方法借鉴,并选取重庆的典型山地城市道路进行了实例分析。研究结果表明,不同的道路条件下,CO2模拟值与实测值的误差率最高可达16.3%,显著高于部分学者在平原城市研究得到的误差率。此差异可能由两方面因素导致:一是数据来源,MOVES模型是基于美国的碳排放数据并运用统计方法得出增长率进行预测,而由于中美两地排放标准、检测标准等存在较大差异,通过本地化标定无法完全解决模型预测偏差;二是模型预测机理,MOVES模型主要以机动车VSP作为主要参数进行预测,其他参数均为修正作用,对山地城市特有的道路条件特征考虑不足。3、本文从数据驱动角度出发,针对山地城市构建道路交通碳排放预测模型。首先通过随机森林算法进行山地城市道路交通碳排放影响因素特征选取,再结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的优势实现对山地城市道路交通碳排放的预测。通过实例分析对提出的组合模型与SVR、NARX、LSTM、CNN等深度学习预测模型进行对比,结果表明CNN-LSTM模型在各性能指标上表现较好,其R2指标达到0.96,显著优于其他模型。最后,再将基于模型驱动的MOVES模型、基于数据挖掘的CNN-LSTM模型与基于PEMS的实测值进行比较,通过在0%～2%、2%～5%、5%～9%三种坡度区间中分别比较相应结果,进一步证实了基于CNN-LSTM的山地城市道路交通碳排放预测模型在山地城市中具有更强的适用性。由此建立了环境-交通-排放的关系,支撑面向低碳交通的城市更新和交通设计实践,同时能够评估碳减排措施效果,为制定碳减排策略提供支持。

关键词：山地城市碳排放模型比较影响因素深度学习