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鄂尔多斯盆地南212井区长6储层特征研究

鄂尔多斯盆地南212井区长6储层特征研究

作者：吴珍珍西安石油大学

学位级别：硕士

由于油田注水开发通常导致低渗、特低渗储层能量严重不足、单井产油量低、含水率高等问题,因此,储层特征再认识对于油藏高效开发以及油田开发方案的设计和调整均具有重要意义。本文以鄂尔多斯盆地南泥湾油田南212井区延长组长6段低渗、... 详细信息

由于油田注水开发通常导致低渗、特低渗储层能量严重不足、单井产油量低、含水率高等问题,因此,储层特征再认识对于油藏高效开发以及油田开发方案的设计和调整均具有重要意义。本文以鄂尔多斯盆地南泥湾油田南212井区延长组长6段低渗、特低渗砂岩储层为研究对象,通过地层划分与对比,明确了研究区长6油层组地层时空分布特征,并确定了研究区构造格局;在区域沉积背景约束下,通过各类沉积相标志识别以及岩性测井解释,确定了长6油层组沉积体系类型,并摸清了各小层沉积微相和砂体展布规律;通过岩心观察、常规薄片和铸体薄片鉴定、扫描电镜分析、物性测试、压汞测试、阴极发光分析等,查明了长6储层岩石学特征、物性特征、储层孔隙类型、孔隙结构特征以及成岩作用类型及特征,并结合数学统计方法,详细评价了储层的非均质性特征;在上述地层、沉积微相、储层特征研究的基础上,利用多因素综合评价方法对研究区长6油层组储层类别进行了合理划分与评价,明确了不同类别储层的空间分布特点;最后,结合油田产能数据,预测了研究区长6油层组的储层分布有利区。研究结果表明:南212井区长6、长6共4个小层的整体顶面构造格局为东部较高、西部较低、北部陡峭、南部宽缓的特征,局部地区发育规模差异的鼻状隆起,相对大规模和相对小规模的鼻状隆起分别分布于研究区北部以及研究区中偏东部地区;长6、长6油层亚组均为三角洲平原沉积,主体微相为分流河道和河道间;发育块状、分段互层、薄互层以及薄层砂体4种纵向叠置类型,以及孤立砂体、垂向叠置、水平搭接和切割叠置4类砂体水平接触类型,砂体形态主要表现为“北东-南西向相通、西北-东南向分带”的特点,长6和长6小层分流河道微相分布面积相对更广,厚砂体更发育;储层岩石类型以长石砂岩为主,岩屑长石砂岩次之,原生残余粒间孔和长石溶孔为主导孔隙类型,共发育3类孔隙结构,孔隙度一般平均为8.45%,渗透率一般平均为0.44×10μm,属特低孔—超低渗储层;储层平面非均质性长6和长6小层相对较强,层间非均质性长6小层最强,层内非均质性长6、6、长6小层相对较强,成岩作用主要包括压实作用、胶结作用、交代作用以及溶蚀作用,储层普遍进入中成岩A期;研究区长6、长6油层亚组砂岩储层划分为Ⅱ类、Ⅲa类、Ⅲb类和Ⅳ类共4类储层,区内Ⅲ类(包括Ⅲa类和Ⅲb类)储层最发育;预测4个小层均最发育B类有利区,其中长6小层有利区块数量最多(共7个),而长6小层有利区块总面积最大(约4.51km)。

关键词：有利区优选储层分类评价长6油层组南泥湾油田鄂尔多斯盆地

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冠心病D型人格与焦虑抑郁的相关性研究

冠心病D型人格与焦虑抑郁的相关性研究

作者：庄珍珍安徽医科大学

学位级别：硕士

目的1、调查安徽某地区D型人格在首次诊断冠心病患者中的占比及其基本情况。2、调查在院首次行冠脉造影（Coronaryangiography，CAG）并被诊断为冠心病D型人格患者的焦虑抑郁情绪状况。3、研究冠心病与D型人格的相关性以及冠心病D型人... 详细信息

目的1、调查安徽某地区D型人格在首次诊断冠心病患者中的占比及其基本情况。2、调查在院首次行冠脉造影（Coronaryangiography，CAG）并被诊断为冠心病D型人格患者的焦虑抑郁情绪状况。3、研究冠心病与D型人格的相关性以及冠心病D型人格两个维度与焦虑抑郁情绪的相关性，从而为促进D型人格冠心病患者的身心健康提供一定的理论依据和指导。　　方法采用单中心临床现况调查的研究方式，选取2021年8月-2022年3月在安徽省某所三级甲等医院心血管内科及全科医学科住院行冠状动脉造影并首次确诊为冠心病的120例患者作为研究对象，术后第一天提前通过电子病历系统对冠心病患者进行初筛并且在患者病情稳定且清醒状态下根据纳入标准与排除标准完成复筛，术后第二天采用自行设计的冠心病患者一般情况调查表、中文版D型人格量表（TypeDPersonalityScale，DS14)、医院焦虑抑郁量表(Hospitalanxietyanddepressionscale，HADS)对冠心病患者进行问卷调查。通过量表得出在院冠心病患者一般情况、人格类型及其焦虑抑郁情绪的情况。按人格类型将所有冠心病患者区分为D型人格组与非D型人格组，根据焦虑抑郁标准分值将其分为焦虑组、非焦虑组以及抑郁组、非抑郁组，应用SPASS25.0统计分析软件对数据进行统计和分析，采用皮尔逊（pearson）相关性分析研究冠心病D型人格与焦虑抑郁的相关性，并采用逐步线性回归分析对人格类型的两个维度及焦虑抑郁进行具体分析。　　结果1、120例冠心病患者中D型人格有45例，D型人格在冠心病患者中占比为37.5%;2、45例冠心病D型人格患者较75例非D型人格体验更多的焦虑抑郁情绪（p＜0.05）。　　3、消极情感（Negativeemotions,NA）与焦虑相关系数为0.572,与抑郁相关系数为0.584，焦虑与抑郁相关系数为0.542。消极情感（Socialinhibition，SI）与焦虑抑郁均有显著相关性（P＝0.000），社交抑制（SI）与焦虑抑郁无相关性（P＞0.05）。　　4、NA参与了焦虑抑郁的逐步回归线性方程，抑郁回归方程为Y1=0.467NA＋1.175NA,焦虑回归方程Y2=0.406NA＋0.262，NA与焦虑、抑郁呈现线性相关的关系，SI与焦虑抑郁的方程无关。　　结论1、D型人格在冠心病中占比接近一半，冠心病与D型人格有关。　　2、冠心病D型人格患者比非D型人格患者更易感知焦虑抑郁情绪。　　3、冠心病D型人格与焦虑抑郁情绪有一定相关性，NA值越高焦虑抑郁分值越高，其焦虑抑郁情绪越严重。冠心病D型人格中焦虑抑郁相互影响。

关键词：冠心病 D型人格焦虑抑郁病理相关性

面向健康促进的社区公共空间评价及优化策略研究

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面向健康促进的社区公共空间评价及优化策略研究

作者：曾珍珍北京交通大学

学位级别：硕士

社区公共空间作为居民日常户外活动的舞台和邻里交往的媒介,其品质与居民身心健康之间存在紧密联系。从个人发展的视角来看,社区公共空间可以通过塑造个体认知,影响个体活动,从而起到促进身心健康的作用。从社会发展的视角来看,社区公... 详细信息

社区公共空间作为居民日常户外活动的舞台和邻里交往的媒介,其品质与居民身心健康之间存在紧密联系。从个人发展的视角来看,社区公共空间可以通过塑造个体认知,影响个体活动,从而起到促进身心健康的作用。从社会发展的视角来看,社区公共空间是个人与社会之间的纽带,起到把个体行动和社会共同行动协调起来的媒介作用。随着国家经济建设进入新时代,国民生活水平提高,人们对于健康生活的需求日益增长,个人健康与社会健康问题也受到越来越多的社会关注。因此,以社区公共空间为抓手促进社区健康是建设健康城市的重要议题,其中,研究社区公共空间与健康促进的关系,构建面向健康促进的社区公共空间评价体系是关键。基于此,本文从健康促进视角出发,以城市社区公共空间为研究对象,通过构建社区公共空间健康促进评价体系,并将评价体系运用于实证,进而识别不同类型的社区公共空间特征及其现状问题,探讨优化策略,旨在为健康社区建设和公共空间更新实践提供参考。首先,梳理国内外关于健康促进的社区公共空间、健康城市与健康社区、健康促进评价领域的研究进展,发现当前针对社区公共空间健康促进评价的研究仍存在指标体系研究不完善、实例验证不充足等问题,找到当前研究薄弱点后,通过分析行为改变、健康行为干预等相关理论,构建理论基础。其次,分析社区公共空间构成要素、居民的健康需求及行为类型,揭示社区公共空间对居民健康活动的支撑和引导作用,搭建社区公共空间促进居民生理、心理、社会三方面健康的作用机制;梳理国内外健康社区相关标准和文献,提炼出面向健康促进的社区公共空间评价因子,再通过德尔菲法和层次分析法,确定指标权重,建立城市社区公共空间健康促进评价体系。再次,选取北京市海淀区西北旺镇的3个代表性城市社区作为本研究的案例样本,分别对回迁型社区(友谊嘉园)、商品型社区(天阅西山)和单位型社区(西六里屯)开展实证研究。通过田野调查,现状踏勘等方法获取居民对社区公共空间健康促进能力的感知评价数据,运用评价体系对三类社区展开评价,发现面向健康促进的北京市社区公共空间存在如下特征:整体来说,当前社区健康促进水平一般,不同类型的社区公共空间促进能力有所差异。最后,基于评价结果和社区公共空间问题诊断,提出社区公共空间健康促进的优化策略:在活动空间方面,建议构建活动网络,营建多级空间;在通行空间方面,建议疏解道路交通,实现步行安全;在生态空间方面,建议优化景观绿化、实现生态促进;在社会精神方面,建议创建空间治理,延续社区文脉;此外,建议以全龄友好为导向来配置空间设施。并结合优化策略,选取友谊嘉园作为设计样本,通过实践验证策略的可行性,以期为健康社区建设和社区更新优化实践路径提供一定参考。

关键词：健康促进社区公共空间社区更新评价体系

基于SEM与Logistic回归的供应链金融信用风险评价——以新能源汽车制造业为例

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基于SEM与Logistic回归的供应链金融信用风险评价——以新能源汽...

作者：黄珍珍安徽工程大学

学位级别：硕士

本世纪20年代,受到新冠疫情的冲击,世界经济环境前景不明朗。反观我国,虽然国际经济形式严峻,但国内依然呈现一片稳中向好的态势,这离不开很多新兴产业的加持,新能源汽车就是其中典型的代表。新能源汽车行业涉及很多产业,在对这一行业... 详细信息

本世纪20年代,受到新冠疫情的冲击,世界经济环境前景不明朗。反观我国,虽然国际经济形式严峻,但国内依然呈现一片稳中向好的态势,这离不开很多新兴产业的加持,新能源汽车就是其中典型的代表。新能源汽车行业涉及很多产业,在对这一行业进行研究时不光要对相关汽车制造企业进行研究,更需要从供应链金融的融资属性角度,对相关联的所有企业展开分析。但是,与传统融资方式不同的是,供应链金融会增加相关信贷方的参与,从而导致了新的信用风险的出现,严重的影响了新能源汽车行业信贷业务开展。基于此,准确的度量和评价供应链金融信用风险,避免金融机构在开展供应链金融业务时出现新的信用风险以及相关企业如何避免信用风险的出现是至关重要的。在以往的研究中,学者们更多关注的是供应链金融的模式,以及针对信用风险影响因素的研究,却忽视了这些影响因素是如何影响信用风险。针对这一问题,本文选取2015年第1季度-2022年第3季度新能源汽车行业相关企业的财务数据,通过深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)与因子分析(Factor Analysis,FA)对这些财务指标进行提取,借助结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)建立供应链金融信用风险度量模型,利用Logistic回归方法对新能源企业行业供应链金融信用风险进行预测并提出建议。这一方法不仅可以度量供应链金融下的信用风险,而且可以反映企业财务指标间的因果关系。论文的主要内容包括以下三个部分:构建了供应链金融信用风险评价指标体系。新能源汽车行业相关企业的财务数据存在维度大、复杂程度高等特点,对其进行信用风险评价研究较为困难。基于此,借助DBN方法,从原始财务数据中提取出深层次的特征,结合FA对深层次特征进行进一步提取,并利用FA具有较高的可解释性这一特性,从这些特征指标归结出对信用风险影响最大的因子,构建出信用风险评价指标体系。构建了供应链金融信用风险度量模型。基于供应链金融信用风险评价指标体系,借助SEM分别构建了核心企业和融资企业信用风险度量模型。考虑到供应链金融所对应的显变量是信用风险,为此,将这两个风险度量模型融合形成了整个供应链金融信用风险度量模型。再结合SEM所作的供应链金融信用风险标准化路径图,可以获得各指标间的影响关系。对供应链金融信用风险进行了预测并针对供应链金融信用风险问题提出了防范建议。通过多分类逻辑回归对新能源汽车行业供应链金融信用风险进行了预测,并检验了指标的预测效果。从供应链金融的四种融资模式,分别对相关企业提出信用风险防范建议。

关键词：新能源汽车行业供应链金融信用风险因子分析结构方程模型逻辑回归

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叶黄素三元复合纳米粒的制备及评价

叶黄素三元复合纳米粒的制备及评价

作者：贾珍珍长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:叶黄素(LUT)是天然抗氧化剂,具有预防黄斑变性、缓解视力疲劳、预防心血管疾病等作用,但因其水溶性低,稳定性差而限制了其应用。因此,本研究制备叶黄素-大豆分离蛋白纳米粒(LUT-SPI NPs)及叶黄素-大豆分离蛋白-褐藻糖胶三元复合纳... 详细信息

目的:叶黄素(LUT)是天然抗氧化剂,具有预防黄斑变性、缓解视力疲劳、预防心血管疾病等作用,但因其水溶性低,稳定性差而限制了其应用。因此,本研究制备叶黄素-大豆分离蛋白纳米粒(LUT-SPI NPs)及叶黄素-大豆分离蛋白-褐藻糖胶三元复合纳米粒(LUT-SPI-FUD NPs)以提高其溶解度及稳定性,为LUT的后续制剂开发提供研究基础。方法:采用高效液相法建立LUT的体外分析方法,测定其在不同p H磷酸盐缓冲液和水中溶解度,并对LUT在不同光照、温度、氧气条件下的稳定性进行相关研究。首先,以包封率、载药量、渗漏率为考察指标,制备LUT-SPI NPs,并通过单因素考察、Box-Behnken设计实验对LUT-SPI NPs的制备工艺进行优化;采用紫外光谱扫描法、傅里叶红外光谱法(FTIR)、差示扫描热量法(DSC)和X射线衍射法(XRD)对LUT-SPI NPs形成机制进行探讨研究;采用静电自组装法制备LUT-SPI-FUD NPs,研究其在不同条件下的稳定性、溶解度和体外模拟消化情况,并对其进行表征;通过DPPH自由基清除、ABTS自由基清除、Fe总还原力测定考察LUT-SPI NPs、LUT-SPI-FUD NPs体外抗氧化活性;采用乙醇氧化损伤模型探讨制剂的体内抗氧化活性。结果:建立的LUT体外分析方法稳定可行;单因素考察法结合BBD响应面法优化得到的LUT-SPI NPs最佳处方及工艺:药载比1:7.587,SPI质量浓度为0.83 mg·m L,搅拌时间为1.493 h;测得LUT-SPI NPs的包封率(EE%)、载药量(DL%)及渗漏率(LR%)分别为(91.52±1.05)%、(8.80±0.09)%、(1.00±0.14)%;LUT-S PI-FUD NPs中确定了SPI与FUD最佳质量比为4:1,测得其平均粒径、多分散系数(PDI)及Zeta电位分别为(139.8±1.2)nm、0.15±0.02及(-31.9±1.7)m V;紫外光谱、FTIR、DSC和XRD研究进一步验证了LUT-SPI NPs、LUT-SPI-FUD NPs的形成;溶解度实验表明将叶黄素制备成LUT-SPI NPs、LUT-SPI-FUD NPs后,其在纯化水中的溶解度分别提高了350.74、432.42倍;稳定性研究结果显示LUT-SPI NPs、LUT-SPI-FUD NPs均提高了叶黄素的紫外光、高温、氧气条件下的稳定性,且LUT-SPI-FUD NPs的稳定性优于LUT-SPI NPs;体外模拟消化研究表明LUT-SPI NPs、L UT-SPI-FUD NPs的累计释放率均高于游离LUT;体外抗氧化能力实验证明,LUT-S PI NPs、LUT-SPI-FUD NPs的DPPH、ABTS自由基清除力及Fe总还原力均强于L UT;体内抗氧化实验中,相较于模型组和LUT组,LUT-SPI NPs、LUT-SPI-FUD N Ps血清和肝脏中的SOD、CAT活性显著增加,MDA含量减少(p<0.05或p<0.01),表明,二者能增强LUT的抗氧化活性,且同等剂量下,LUT-SPI-FUD NPs组抗氧化活性优于LUT-SPI NPs(p<0.05或p<0.01)。结论:本研究构建的叶黄素-大豆分离蛋白纳米粒及叶黄素-大豆分离蛋白-褐藻糖胶三元复合纳米粒给药系统有效提高了LUT的溶解度,增强了其稳定性、体内外抗氧化活性,为LUT用药提供了新的选择。

关键词：叶黄素纳米粒制备工艺抗氧化表征

缺陷型与非缺陷型精神分裂症工作记忆及事件相关电位对侧延迟活动研究

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缺陷型与非缺陷型精神分裂症工作记忆及事件相关电位对侧延迟活动...

作者：姚珍珍济宁医学院

学位级别：硕士

目的:对缺陷型与非缺陷型精神分裂症患者进行工作记忆和事件相关电位对侧延迟活动研究,探讨缺陷型与非缺陷型精神分裂症患者的工作记忆损害和工作记忆容量降低等方面的差异,寻找工作记忆指标、脑电生理指标与临床症状之间的联系。方法:... 详细信息

目的:对缺陷型与非缺陷型精神分裂症患者进行工作记忆和事件相关电位对侧延迟活动研究,探讨缺陷型与非缺陷型精神分裂症患者的工作记忆损害和工作记忆容量降低等方面的差异,寻找工作记忆指标、脑电生理指标与临床症状之间的联系。方法:选取2022年1月至2022年10月在山东省戴庄医院住院的76名精神分裂症患者作为研究组,31名健康人群作为对照组进行研究。收集被试的一般临床资料,工作记忆的评估由精神分裂症认知功能成套测验共识版(MATRICS Consensus Cognitive Battery,MCCB)中的数字序列测验和空间广度测验完成,研究组精神症状的严重程度的评定由阳性和阴性症状量表(the Positive and Negative Syndrome Scale,PANSS)完成。30名精神分裂症患者及31名正常人完成事件相关电位(Event-related Potential,ERP)测查,利用变化觉察任务对15名缺陷型精神分裂症患者、15名非缺陷型精神分裂症患者及31名正常人诱发对侧延迟活动(Contralateral delay activity,CDA),在实验过程中记录行为学和脑电数据。对工作记忆容量的评估由对比研究电极PO3、PO4、PO5、PO6、PO7、PO的CDA波幅来完成。应用SPSS25.0软件包对数据进行统计学处理。对所有数据进行方差齐性检验,满足方差齐性的要求,采用单因素ANOVA检验,如组间有显著差异时,则采用Bonferroni法进行两两比较;不满足方差齐性要求的采用矫正F检验,如组间有显著差异时,则采用Games-Howell检验进行两两比较。采用卡方检验对性别进行分析。针对量表数据,采用独立样本t检验对研究组进行分析。行为学数据和CDA波幅比较采用重复测量方差分析,对不满足球形检验的数据采用Greenhouse-Geisser校正后的P值和自由度,对存在交互作用的结果进一步进行简单效应检验。使用Pearson线性相关分析法分析一般资料、工作记忆能力、行为学数据的相关性。P2T0D正确率>4T0D正确率,差异具有统计学意义;缺陷型精神分裂症组执行任务时,1T0D正确率=2T0D正确率>4T0D正确率;非缺陷型精神分裂症组执行任务时,1T0D正确率>2T0D正确率>4T0D正确率;对照组执行任务时,1T0D正确率>2T0D正确率>4T0D正确率,趋势差异具有统计学意义。缺陷型精神分裂症组反应时间>非缺陷型精神分裂症组反应时间>对照组反应时间,差异具有统计学意义;1T0D反应时间=2T0D反应时间2T2D正确率>4T0D正确率,差异具有统计学意义;在缺陷型精神分裂症组执行任务时,2T0D正确率>4T0D正确率;在非缺陷型精神分裂症组执行任务时,2T0D正确率=2T2D正确率>4T0D正确率;在对照组执行任务时,2T0D正确率>2T2D正确率>4T0D正确率;趋势差异具有统计学意义。缺陷型精神分裂症组反应时间>非缺陷型精神分裂症组反应时间=对照组反应时间,差异具有统计学意义;2T0D反应时间1T1D正确率>1T1DR正确率,差异具有统计学意义。缺陷型精神分裂症组反应时间>非缺陷型精神分裂症组反应时间=对照组反应时间,差异具有统计学意义;1T1D反应时间<1T1DR反应时间,差异具有统计学意义。3.事件相关电位结果:(1)执行记忆负荷依次增加的任务(1T0D、2T0D和4T0D)时,缺陷型精神分裂症组CDA波幅=非缺陷型精神分裂症组CDA波幅<对照组CDA波幅,差异具有统计学意义;1T0D波幅<2T0D波幅=4T0D波幅,差异具有统计学意义。(2)执行过滤干扰的任务(2T0D、2T2D和4T0D)时,缺陷型精神分裂症组CDA波幅<对照组CDA波幅,差异具有统计学意义;在缺陷型精神分裂症组执行任务时,2T0D波幅=2T2D波幅<4T0D波幅;在非缺陷型精神分裂症和对照组执行过滤干扰任务时,2T0D波幅=2T2D波

关键词：精神分裂症缺陷型精神分裂症非缺陷型精神分裂症工作记忆容量事件相关电位变化觉察任务对侧延迟活动

基于PLC的苗木空位自动鉴定移栽系统的设计

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农机化研究 2022年第11期44卷 123-130页

作者：游珍珍湖南科技学院智能制造学院湖南永州425199

自动移栽如何保障高效率移栽是目前移栽技术的核心问题,而现有的移栽技术存在缺苗的情况,将会使单位苗木种植数量大大降低。针对这一问题,探讨了自动鉴别空缺苗木的方法,设计了利用PLC控制移栽机构进行移栽的智能移栽系统。系统由苗盘... 详细信息

自动移栽如何保障高效率移栽是目前移栽技术的核心问题,而现有的移栽技术存在缺苗的情况,将会使单位苗木种植数量大大降低。针对这一问题,探讨了自动鉴别空缺苗木的方法,设计了利用PLC控制移栽机构进行移栽的智能移栽系统。系统由苗盘运输机构(具有横向和纵向抓取盆栽的功能)、检测托盘传感器、位置传感器、步进电机和PLC控制系统组成。实验结果表明:通过光电传感器检测以及PLC控制,可以有效地识别是否空盆栽,并控制移栽机构自动传输。

关键词：移栽技术自动鉴别光电传感器 PLC

掺杂型生物质碳量子点的制备及其在重金属离子检测中的应用

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掺杂型生物质碳量子点的制备及其在重金属离子检测中的应用

作者：段珍珍榆林学院

学位级别：硕士

碳量子点(carbon quantum dots,CQDs)是一种环保荧光纳米材料,因其优异的光稳定性、低毒性和良好的水溶性,在金属离子检测和生物成像等领域引起了广泛关注。生物质原料来源广泛、富含大量碳、氢、氧、氮等元素易于合成羟基、羧基等官能... 详细信息

碳量子点(carbon quantum dots,CQDs)是一种环保荧光纳米材料,因其优异的光稳定性、低毒性和良好的水溶性,在金属离子检测和生物成像等领域引起了广泛关注。生物质原料来源广泛、富含大量碳、氢、氧、氮等元素易于合成羟基、羧基等官能团是优质碳量子点前驱体。为了实现降低成本和变废为宝两个理念,本论文选择陕北地区第一大农作物土豆和食品加工废弃物豆渣作为生物质碳源,用水热合成法制备生物质碳量子点。通过表面修饰和元素掺杂改变其光学性能,采用多种表征手段考察碳量子点的结构与特性,应用于重金属离子检测研究。具体工作如下:(1)以土豆为碳源,硫酸铵为氮源和硫源,采用水热法一步合成具有蓝色的荧光氮硫掺杂碳量子点(NSCQDs)。通过TEM、XRD、FTIR和XPS表征结果可知,NSCQDs呈类球形,粒径主要分布在0.46-4.85 nm之间,平均粒径2.03 nm。NSCQDs的表面有羟基、羧基和胺基等亲水性基团,具有很好的水溶性。同时NSCQDs具有良好的荧光稳定性且NSCQDs对Fe有优异选择性和抗干扰性,其响应浓度范围为3～500μmol/L,检出限为0.28μmol/L。NSCQDs作为探针用于自来水、矿泉水中Fe含量检测,回收率为99.57%-104.03%。(2)以废豆渣为碳源,尿素为氮掺杂剂,用水热法一步合成氮掺杂碳量子点(NCQDs)。通过TEM、XRD、FTIR、XPS、紫外可见吸收光谱、荧光光谱表征结果可知,NCQDs具有较好的分散性、无团聚现象,经过高斯拟合其平均粒径在1.50 nm左右;且NCQDs具有-OH等亲水性官能团。NCQDs具有很好的荧光稳定性且NCQDs对Cr有优异选择性和抗干扰性,检测范围为0.5～1000μmol/L,检出限为0.2μmol/L。在实验室自来水和校外河水中Cr加标回收率97.56%-101.92%,表明NCQDs可以用于天然水样中Cr的检测。(3)利用豆渣碳点与罗丹明B复合建立了一种比率型荧光探针。在365 nm的单一激发波长下,该比率型探针在445 nm和592 nm处有两个发射峰,通过荧光及紫外可见光特性证明豆渣碳点与罗丹明B复合物(NCQDs-Rh B)的形成。在445 nm发射峰处,随着Cu浓度增加蓝色荧光逐渐被猝灭,Cu浓度在20～300μmol/L之间与相对荧光强度比I/I0(445/592))有良好的线性关系,检出限为0.64μmol/L。将此比率型荧光探针成功地应用于自来水和矿泉水中Cu含量测定,回收率为97.92%-104.36%。

关键词：碳量子点荧光探针 Fe3+检测 Cr6+检测 Cu2+检测

基于深度学习的中文电子病历命名实体识别研究

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基于深度学习的中文电子病历命名实体识别研究

作者：赵珍珍山东中医药大学

学位级别：硕士

目的:在智能技术爆炸的背景下,信息化技术与医疗产业紧密结合,大部分的卫生机构已经基本实现了信息化管理,累积了海量的病历信息,这些数据记录了患者就诊-痊愈的全过程,蕴含丰富的医疗活动和医学知识。若将电子病历信息用于构建类似于... 详细信息

目的:在智能技术爆炸的背景下,信息化技术与医疗产业紧密结合,大部分的卫生机构已经基本实现了信息化管理,累积了海量的病历信息,这些数据记录了患者就诊-痊愈的全过程,蕴含丰富的医疗活动和医学知识。若将电子病历信息用于构建类似于智能辅助诊断系统、智能医疗服务平台的医疗应用能促进医疗行业进一步发展。命名实体识别技术是实现临床文本有效运用的首要步骤,目前已有大量的命名实体识别算法被设计出来,根据抽取方式、标注方式和维度表示三个角度构造出多种方法,这些方法为命名实体识别的研究提供思路和经验,但是它们也存在一些不足。比如抽取过程出错会累积误差,序列标注会出现计算速度慢、实体重叠的问题,单一维度的方法会缺少语义信息、出现未登录词的缺点。此外,医疗行业的特殊性使得公开的医学数据集相对较少,并且中文独特的组词造句方式让中文文本难以通过分词系统简单的分词,所以中文电子病历不仅有中文词语边界模糊、词形特征不明显和一词多义的弊端,而且电子病历中有大量的医学专业术语和特殊表达的问题。因而,研究中文电子病历命名实体识别对推动医疗行业的发展具有重要的研究意义和现实意义。于是本文针对中文电子病历进行命名实体识别探究。方法:深度学习算法自动提取特征的能力避免了人工误差的问题,本文基于深度学习对中文电子病历的命名实体识别提出两种方法。首先,构建小型医学数据库。由于公开的数据集少,各个数据集的数据格式不同,为了后续的实验顺利开展,将c EHRNER、c Med QANER、YIDU-S4K和CHIP2020数据集转换为统一的文本格式。其次,针对中文词边界模糊、分词分割容易出错、字符语义信息量少、一词多义等问题,本文从维度表示的角度出发,依据融合字词特征的双维度提出增强词信息和上下文特征的模型,通过加权统计的词集和BERT模型两个模块提取特征向量,增强词信息嵌入,避免发生分词错误并解决一词多义的问题。在编码层添加图注意力网络,利用图注意力评估相邻字符的重要程度,增强模型学习文本上下文关系的能力,确保将文本数据中的语义语法特征保留下来,提高网络模型的学习效果。最后,针对医学专业术语多,表达方式特殊化的问题,本文依据序列标注提出基于预训练的网络模型。凭借预训练模型类似迁移学习的能力和强大的文本表征能力,通过预先学习语料知识提升模型性能。其中收集了医学百科、医学回答和电子病历等社区网站数据,在经过数据清洗后输入以BERT为框架的基础模型中,迫使模型学习医学知识,然后将训练好的新模型搭配双向长短期记忆神经网络。在这整个网络架构中,新模型作为词嵌入层,动态生成与医学相关的文本特征,并在双向长短期记忆神经网络存储记忆上下文序列的共同作用下完成医学实体识别。结果:增强词信息和上下文特征的命名实体识别方法在c EHRNER、c Med QANER和YIDU-S4K三个数据集的评价指标F1分别获得了85.57%、83.97%、83.52%,相较与BERT模型c Med QANER数据集在测试集上提升了0.85%,相较于MC-BERT医学模型提升了0.51%。在基于医学的预训练模型的方法中,YIDU-S4K和CHIP2020数据集上的评价指标F1分别获得了87.62%和85.63%,标准的BERT模型在这一网络上分别获得了77.08%,79.54%,相较之下,本文的研究模型分别提升了10.5%和6.09%。YIDU-S4K数据集相较于上一章的方法,提升了4.1%,相较于学术评测中的最佳F1值85.62%提升了2%。此外,在将医学语言模型用于第一个实体识别方法时,c EHRNER、c Med QANER和YIDU-S4K分别获得了1.43%、0.79%、0.76%的提升,说明医学语言模型具有良好的性能。结论:本文提出的两个实体识别方法,一个着眼于保留文本特征,一个着眼于学习医学领域知识,实验结果验证了它们的鲁棒性和有效性,为中文电子病历命名实体识别研究提供一份力量,但这些模型中存在处理速度慢、词集的词向量表示更适用于通用领域等问题,在未来将针对这些问题继续研究,同时将中文电子病历命名实体识别落地,构建医疗知识图谱,设计智能医疗服务系统,让医疗应用真正到落实到现实生活中也是未来的研究方向和研究目标。

关键词：命名实体识别词向量 BERT模型图注意力网络中文电子病历