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基于结构方程与蒙特卡洛方法的钻井现场作业风险评价

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天然气工业 2019年第2期39卷 84-93页

作者：赵春兰殷慧敏王兵范翔宇吴昊西南石油大学理学院西南石油大学计算机科学学院 "油气藏地质及开发工程"国家重点实验室.西南石油大学中国石油西南油气田公司勘探事业部

钻井现场作业的风险评价过程中,存在着监测数据与现场作业关联性不强的问题。为此,提出了采用结构方程模型(SEM)和蒙特卡罗模拟(MC)相结合来评价钻井现场作业风险的新方法,即首先构建钻井现场作业风险因子,利用SEM求出各风险因子相关性... 详细信息

钻井现场作业的风险评价过程中,存在着监测数据与现场作业关联性不强的问题。为此,提出了采用结构方程模型(SEM)和蒙特卡罗模拟(MC)相结合来评价钻井现场作业风险的新方法,即首先构建钻井现场作业风险因子,利用SEM求出各风险因子相关性并求得其权重,再确定关键风险因子;进而由各因子的数据分布特征,利用MC求得潜变量的模拟值,与据SEM风险后果权重而求得的事故后果程度结合而得到危险度,最终把辨识出的作业危险度用来判断风险等级;并将上述方法用于分析四川盆地某气田某井的现场作业数据。研究结果表明:①较之于其他方法,新方法克服了无法确定各因子间的相关性及各因子权重的不足,为钻井现场作业风险评价提供了一条新途径;②操作行为和环境因素对钻井风险影响较小,管理因素对钻井作业风险影响最大;③场所不符合要求和一般设备缺陷是2个主要的关键风险因子,其相关系数为0.57;④根据每个风险变量的分布特征生成了一系列符合要求的样本数据,最终得到钻井风险值的概率分布,使得评价结果更加符合于实际情况。结论认为,新方法能较好地把现场监测数据用于钻井风险等级的评估,对钻井作业现场作业安全风险管理具有参考作用。

关键词：钻井现场作业风险评价结构方程模型蒙特卡洛模拟潜变量风险因子危险度风险等级

基于FAERS数据库对阿基仑赛ADE信号的挖掘与分析

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现代药物与临床 2024年第2期39卷 490-496页

作者：杨芝芳李惠敏李凤超杨沙寇楠尹小娟何亚楠温慧敏四川省骨科医院药学部四川成都610000

目的利用美国食品药品管理局不良事件报告系统(FAERS),分析阿基仑赛相关不良事件的发生情况,为临床安全用药提供参考。方法挖掘FAERS数据库2018年1月—2023年9月阿基仑赛的不良事件数据,并使用报告比值法(ROR)、比例报告比值法(PRR)法... 详细信息

目的利用美国食品药品管理局不良事件报告系统(FAERS),分析阿基仑赛相关不良事件的发生情况,为临床安全用药提供参考。方法挖掘FAERS数据库2018年1月—2023年9月阿基仑赛的不良事件数据,并使用报告比值法(ROR)、比例报告比值法(PRR)法对其相关不良事件进行分析和风险信号监测。结果共收集到以阿基仑赛为首要怀疑药物的不良事件报告2352例,共挖掘出331个首选术语(PT)。通过整理重复PT,阈值筛选最终生成182个PT,相关报告数共3686份。对182个信号的PT进行分类,共涉及到19个SOC,按照PT报告数排名,前5名的依次是各类神经系统疾病、全身性疾病及给药部位各种反应、社会环境、各类检查及血管与淋巴管疾病,阿基仑赛发生最频繁的不良事件主要为神经毒性、热病及疾病进展等;按照信号强度排名,前5名的依次是各类神经系统疾病、血液及淋巴系统疾病、各类检查、肾脏及泌尿系统疾病、良性恶性及性质不明的肿瘤,与抗原受体T细胞(CAR-T)相关性脑病综合征与神经毒性关联性强,与说明书基本一致,验证了本研究的可靠性。结论阿基仑赛常见不良事件信号与说明书记载的无较大差异,具有一致性,但用药过程中还需警惕说明书中未提及的不良事件,及时采取防治措施,保证临床用药安全。

关键词：阿基仑赛药品不良事件信号数据挖掘神经系统疾病抗原受体T细胞相关性脑病综合征

基于HPLC指纹图谱及化学模式识别对比研究曲花紫堇及同属药材

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中草药 2024年第5期55卷 1709-1716页

作者：李惠敏李凤超高必兴郭佳晨张艺蒋桂华尹显梅成都中医药大学药学院西南特色中药资源国家重点实验室中药材标准化教育部重点实验室四川成都611137 成都中医药大学民族医药学院四川成都611137 四川省药品检验研究院/国家药品监督管理局中成药质量评价重点实验室四川成都611731

目的建立曲花紫堇Corydalis curviflora的HPLC指纹图谱,并通过所建立的指纹图谱方法对紫堇属其他14种药材进行对比研究。方法HPLC-DAD指纹图谱条件:Agilent ZORBAX Extend C_(18)(250 mm×4.6 mm,5μm);流动相为甲醇-0.2%磷酸水溶液,梯... 详细信息

目的建立曲花紫堇Corydalis curviflora的HPLC指纹图谱,并通过所建立的指纹图谱方法对紫堇属其他14种药材进行对比研究。方法HPLC-DAD指纹图谱条件:Agilent ZORBAX Extend C_(18)(250 mm×4.6 mm,5μm);流动相为甲醇-0.2%磷酸水溶液,梯度洗脱;体积流量1.0 mL/min;检测波长289 nm;柱温30℃。结合聚类分析(combine cluster analysis,HCA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)及正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least square discriminant analysis,OPLS-DA)区分与其极易混淆的暗绿紫堇。结果首次建立了曲花紫堇HPLC指纹图谱,相似度为0.853~0.996,标定18个共有峰,通过对照品比对指认出新绿原酸、绿原酸、原阿片碱、紫堇灵、乙酰紫堇灵、芦丁、紫云英苷、烟花苷、槲皮素、山柰酚10个共有峰;14种同属药材与曲花紫堇对照指纹图谱相似度在0.078~0.686。通过化学模式识别可区分曲花紫堇和暗绿紫堇,二者有6个差异性标志物。结论建立的指纹图谱方法合理、准确,结合化学计量学方法,能有效地鉴别曲花紫堇及同属药材,寻找不同紫堇质量差异成分,为紫堇属不同药材的质量控制和品质评价提供科学依据和参考。

关键词：曲花紫堇 HPLC指纹图谱暗绿紫堇紫堇属新绿原酸绿原酸原阿片碱紫堇灵乙酰紫堇灵芦丁紫云英苷烟花苷槲皮素山柰酚化学模式识别

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采煤机螺旋滚筒旋叶截齿最佳排列的探讨

阜新矿业学院学报 1989年第1期8卷 132-139页

作者：尹慧敏阜新矿业学院采掘机械教研室

根据煤的崩落性质,研究了截槽形状与煤的块度、截煤阻力及截齿的切削效率等关系.根据三头一线一齿、一线三齿排列形式,提出了最佳旋叶截线距,实际截齿切削深度函数关系,并且对如何选择合理截齿排列形式作了初步探讨.

关键词：采煤机旋叶最佳截线距

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思维可视化在小学语文识字教学中的应用

基础教育研究 2024年第2期 65-67页

作者：李慧民印红梅江苏泰兴市南沙小学泰兴225464

思维可视化具有让思维外显可视、让学生直观体验的鲜明特点。对于不同类型思维可视化图示技术特点和作用的差异化把握,能够精准地匹配不同生字的学习需要,继而达到帮助学生掌握汉字的构字特征和分类整理规律,弄清所学汉字的“音形义”联... 详细信息

思维可视化具有让思维外显可视、让学生直观体验的鲜明特点。对于不同类型思维可视化图示技术特点和作用的差异化把握,能够精准地匹配不同生字的学习需要,继而达到帮助学生掌握汉字的构字特征和分类整理规律,弄清所学汉字的“音形义”联系,培养学生的独立识字和自主识字能力。因此,可将思维可视化应用在字源识字、字理识字、随文识字等教学情境当中,助力构建更加高效、更为活跃的课堂生态。

关键词：思维可视化识字教学小学语文

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Functional traits of poplar leaves and fine roots responses to ozone pollution under soil nitrogen addition

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Journal of Environmental Sciences 2022年第3期34卷 118-131页

作者： Pin Li Rongbin yin huimin Zhou Sheng Xu Zhaozhong Feng Research Center for Urban Forestry Key Laboratory for Forest Silviculture and Conservation of Ministry of EducationKey Laboratory for Silviculture and Forest Ecosystem Research in Arid-and Semi-arid Region of State Forestry AdministrationBeijing Forestry UniversityBeijing 100083China State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology Research Center for Eco-Environmental SciencesChinese Academy of SciencesBeijing 100085China Key Laboratory of Forest Ecology and Management Institute of Applied EcologyChinese Academy of SciencesShenyang 110016China Institute of Ecology Key Laboratory of Agrometeorology of Jiangsu ProvinceSchool of Applied MeteorologyNanjing University of Information Science and TechnologyNanjing 210044China

Concurrent ground-level ozone(O_(3))pollution and anthropogenic nitrogen(N)deposition can markedly influence dynamics and productivity in *** studies evaluating the functional traits responses of rapid-turnover organs to O_(3) have specifically examined leaves,despite fine roots are another major source of soil carbon and nutrient input in forest *** elevated O_(3) levels impact fine root biomass and biochemistry remains to be *** study was to assess poplar leaf and fine root biomass and biochemistry responses to five different levels of O_(3) pollution,while additionally examining whether four levels of soil N supplementation were sufficient to alter the impact of O_(3) on these two *** O_(3) resulted in a more substantial reduction in fine root biomass than leafbiomass;relative to leaves,more biochemically-resistant components were present within fine root litter,which contained high concentrations of lignin,condensed tannins,and elevated C:N and lignin:N ratios that were associated with slower rates of litter *** contrast,leaves contained more labile components,including nonstructural carbohydrates and N,as well as a higher N:P *** O_(3) significantly reduced labile components and increased biochemically-resistant components in leaves,whereas they had minimal impact on fine root *** suggests that O_(3) pollution has the potential to delay leaf litter decomposition and associated nutrient cycling.N addition largely failed to affect the impact of elevated O_(3) levels on leaves or fine root chemistry,suggesting that soil N supplementation is not a suitable approach to combating the impact of O_(3) pollution on key functional traits of *** results indicate that the significant differences in the responses of leaves and fine roots to O_(3) pollution will result in marked changes in the relative belowground roles of these two litter sources within forest ecosystems,and such chang

关键词： Ozone pollution Nitrogen(N)input Fine roots Leaves Functional traits Chemical complexity