状态变化范文

2024-09-20

状态变化范文（精选10篇）

状态变化第1篇

一、高三学生学习状态的变化分析

心理与教育研究结果表明, 高三学生学习状态大致分为五个阶段:

1. 进入期

此阶段为心理角色转换期, 学习初入状态。学生在经历了两年稍显紧张的高中学习生活后, 开始积聚能量, 准备全面向高考进发了。尽管整个高中过程的学习都不算轻松, 但高一、高二离高考还有一段距离, 学生所背负的心理压力也较小, 大部分的压力来自于平时的学习。但进入毕业班, 身份和心态都有所不同了。每个刚进入高三的学生, 开学的时候都是憋着股劲, 对高三既兴奋、期待又紧张、害怕。经过半个学期的适应, 有些学生能顺利而迅速地过渡到高考备考状态中来, 而有些学生属于“慢热”型, 总是迟迟找不到感觉, 从而对学习造成很大影响。因此, 能否成功进行角色转换, 进入高考理想的复习状态, 是高二学生踏向高考成功的第一步。

2. 提高期

到了高三第一学期的后半学期, 很多学生的学习渐入佳境, 这是总体复习初出成效的时候。这阶段, 学生成绩大幅度提高, 经过系统复习, 知识掌握也较好。但也有一些学生没有及时调整自己的心态, 在复习过程中常常会因为一次月考没考好、一道题目做不出来而沮丧、不安甚至怀疑起自己的能力。特别是11月中旬各校举行的期中考试, 各校会设置一定的“坎”, 即难度较大的考试题, 给学生来个小小的“打击”。有些学生会因没有发挥好而颇受打击, 感到期中考试发挥不理想、成绩达不到自己的预期目标, 也因此陷入“波动期”, 在接下来的复习中士气明显下滑, 在怀疑“自己是不是没希望”的同时又担忧着

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“以后的复习怎么办”的问题。因此, 这个时候有些学生需要一定的心理疏导和辅导, 以明白学习进程中的规律, 树立自信心, 用乐观的心态对待生活和学习, 避免心理状态的低落对下个学期的学习造成影响。

3. 高原期

这一阶段学生极易出现学习状态下滑、学习效率不高、成绩不进反退、对会的知识反复波动性大、情绪烦躁、不自信等现象, 这在心理学上称之为“高原期”。由于外界环境、自身压力以及高考临近等等现实情况的影响, “高原期”的反应是不可避免的。并且由于每个学生的学习方法、成绩和心态的不同, “高原期”的反应也不完全相同。一旦进入了“高原期”也不要惧怕, 只要能够合理、有效地调整和掌控好, 恢复应该是快速和必然的。应该说面临高原期, 心态和情绪的调整最为重要。

4. 冲刺期

高原期过后学习状态又重新恢复, 进入最后一轮成绩提升期。不少学生看着高考在即, 就发起了最后的努力, 处于一种“箭在弦上, 蓄势待发”的状态。而有些学生面对最后冲刺的学习压力和临近高考的精神压力, 开始出现考试焦虑症状, 静不下心、看不进书。此时放松训练十分必要。要调节情绪, 顺利过渡。

5. 调整期

高考前的最后一段时间, 心情很难平静, 很多学生甚至难以组织学习活动, 这真到了学习的最后适应期。其实此阶段已经不需要再大量学习了, 应该是回归自然的阶段, 也是需要做好“最坏打算”的练习阶段。这时候所要持有的心态, 应当带有“阿Q”色彩, 开始练习“能成则成, 不成则学会放弃”的心态。否则成功的欲望太强, 有可能会适得其反, 使成功远离你而去。

二、什么是颠峰学习状态

颠峰状态是由丹尼尔·戈尔曼提出的, 它是从情感方面来阐述学习的最佳状态。学习的颠峰状态是指没有任何杂念, 没有自我意识的忘我状态或无我境界;它会使人们将全部精力、智慧和心理资源都汇聚于眼前的学习和问题解决上, 这种专心致志引发出巨大的内在动力和热情, 促使思维顺畅, 使问题迎刃而解。当然, 这种没有杂念、宁静的情绪并非死水一潭, 问题解决的成功享受, 美妙绝伦的喜悦心情会奔腾而出。美国有人对芝加哥一所理科高中的学生进行调查研究。该校学生都是高分考入, 进校后逐渐分化。研究者把学生分为高成就和低成就两组加以考察发现, 高成就生每周在家的学习时间为42小时, 而低成就生仅16小时。高成就者学习时, 有40%的时间处于心情放松愉快、深入思考的忘我状态;而低成就生只有16%的时间处于这种状态, 常常处于心烦意乱的焦虑状态, 或无所事事的状态。研究认为, 能发挥或超水平发挥学习潜力的学生, 往往更多地处于忘我的颠峰状态。低成就生不能专心致志地学习, 也体会不到学习收获的乐趣, 如此下去, 不仅学习搞不好, 就是工作后也不适合脑力劳动。

三、最佳学习状态的调整

1. 鉴别是否已经进入最佳学习状态

以下简单做法可以帮助你了解学生是否已经进入最佳学习状态: (1) 通过学生放松大脑, 想象画面测试:放松大脑, 不要刻意控制你的意识, 然后看一看你脑海中出现什么样的图像, 如果图像比较清晰, 不论其内容如何, 都能说明你的大脑处在学习状态, 即你能比较顺利地进行学习和运用知识。 (2) 通过学生尝试回忆测试:选择所要学习的内容, 或要背诵的对象, 然后闭上眼睛, 用最快的速度在大脑中形成对其的一个整体印象, 这个印象越清晰, 表明目前你大脑的学习状态越好。具体到上课、自习和练习等学习活动, 就是要做到上课听得进, 自习效率高, 做练习时思维活跃能解决问题。

2. 把握最佳学习状态的三个特征

最佳学习状态是放松而又专注的学习状态, 它具有以下几种境界: (1) 放松又专注于学习; (2) 高效率又充满愉悦; (3) 迷恋于学习, 达到忘我以至于“天人合一”的境界。换句话说, 最佳学习状态表现为:头脑宁静愉快, 身体放松, 注意力集中于学习, 积极思考、记忆。

3. 在学习的五个方面或五个环节上下功夫

学习状态包含学习者的学习目标意识、计划意识、任务意识、意志品质、心理调节机制和与之分别对应的外显行为系统构成。积极状态的学习者外显行为表现应当是有恒定的学习目标, 并常常被目标提醒和吸引。有与目标相适应的时间和内容的计划安排, 有清晰的学习节奏, 每个时段学习内容的安排都基本确切, 并能基本实施完成, 不能完成时它会感到不安甚至有焦虑感, 学习行为保持一定的常态性。消极状态的学习者则在五个环节上至少一个出现了问题, 导致了恶性循环, 不仅积极的学习状态达不到, 即便外部积极的引导也会被拒绝。因而五个环节既是积极学习状态的构成要素, 也是调节改善培养学习者的五个切入点, 只要能准确把握五个环节功能和互相作用机制, 采取合理的培养方式, 施以准确及时的引导行动, 就可以提升学习的有效性。

4. 根据复习规律, 抓住知识要领, 提高复习效率

在高三的复习工作中, 学习状态要靠效率来体现, 所以要重点把握以下几点: (1) 抓好基础, 掌握方法最重要。原则上同学们还是要跟紧老师的复习计划, 扎实打好基本功。由于近年来高考试题考查的重点绝大多数是基础知识, 而每届考生存在的主要问题之一就是基础知识掌握不过关。因此, 在第一轮复习中, 学生们一定要跟随老师步伐, 立足课本, 全面阅读教材, 熟练掌握课本内容。毕竟学科知识的复习是效率的根本。 (2) 注意多归纳、多总结。在熟练掌握课本内容, 打好基本功后, 学生们在接下去的复习中还要注意多归纳、多总结, 多做“课外功夫”。紧跟老师步伐不代表被动复习, 学生们在复习中容易出现的一大弱点就是复习缺乏主动性, 对于自己做错的题目、薄弱的知识不知道归纳总结。接下去复习中, 学生们可以根据个人实际情况设立“错题集”, 主动归纳。要知道被动接受知识的状态不是学习的最佳状态。 (3) 注意知识的综合应用。在熟练掌握课本内容、归纳总结的同时, 还要注意知识点横向与纵向的联系, 明确知识点的内涵和外延, 形成系统的知识网络, 从而开阔思路, 能够多角度地看问题。我们要知道, 学习的颠峰状态是知识的应用、问题的解决, 死记知识不是高考复习的最高目标。

5. 既要营造短时的颠峰学习状态, 更要创造长期的最佳学习状态

短暂地进入颠峰学习状态对学习益处是有限的, 甚至可以认为是毫无意义的。学习是个长期的过程, 我们虽然不能奢望自己时刻保持特殊的状态, 但至少我们应该持续地保持一种稳定的学习状态, 在这种看似普通的状态之下, 学的知识才更牢固, 这样在关键时刻 (比如高考这样紧张的情景下) , 大脑还能处于最佳状态, 发挥应有的水平。为此, 要树立长远的意识, 并不断调整学习目标;要有坚定的信念, 坚信坚持一定能成功的必胜信念是保持学习的原动力之一;要注意身体的锻炼, 协调身体的平衡;要保持心情的愉悦和宁静, 专著于学习;要寻找适合自己的学习方法和策略。

状态变化第2篇

三峡库区重庆主城江段营养状态变化分析

摘要：针对三峡水库175 m实验性蓄水,2009年对嘉陵江、长江重庆主城段有机物、营养盐、生物含量及流速、水温、pH、DO等相关理化指标做了初步调查.结果表明:藻密度、叶绿a(Chl-a)、高锰酸盐指数(CODMn)、TN、TP月浓度差异较大.藻密度的`范围为0～557 759 cell・L-1,Chl-a的范围为O.03～10.38 mg・m-3,高锰酸盐指标的范围是1.76～4.66 mg・L-1,TP浓度范围为0.036～0.322 mg・L-1,TN浓度范围为0.713～3.010 mg・L-1.嘉陵江、长江重庆主城段受有机物污染较轻,水体中N、P营养盐含量较高,远超过富营养化的限制值,Chl-a含量低,水体仅为贫-中营养化水平.双析因子方差分显示,藻密度、Chl-a、CODMn、TN、TP在空间或时间上都存在一定程度的差异.C、N、P营养盐浓度嘉陵江高于长江,地表径流对长江、嘉陵江重庆主城段水体中TP贡献较大.相关性分析表明.调查范围内藻密度与TN、SD和pH呈正相关,与流速和水温呈负相关,流速是影响藻类生长的主要因素.作者：任春坪钟成华邓春光张大元 REN chun-ping ZHONG Cheng-hua DENG Chun-guang ZHANG Da-yuan 作者单位：任春坪,REN chun-ping(西南大学化学化工学院,重庆,400715)

钟成华,ZHONG Cheng-hua(重庆工商大学环境与生物工程学院,重庆,400067)

邓春光,张大元,DENG Chun-guang,ZHANG Da-yuan(重庆市环境科学研究院,重庆,401147)

期刊：三峡环境与生态 Journal：ENVIRONMENT AND ECOLOGY IN THE THREE GORGES 年，卷(期)：2010, 32(4) 分类号：X824 关键词：三峡水库重庆主城段藻密度营养盐

状态变化第3篇

摘要：为提高电网状态估计准确性和查找状态估计问题速度，以临沂电网EMS系统为对象，研究了以动态参数维护及观测为基础的电力系统状态估计维护方法，实现了对拓扑、阻抗等多种参数变化情况的全面迅速掌握，并建立了实用的维护辅助决策系统。

关键词：状态估计;参数动态变化;辅助决策

中图分类号：TM711 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）32-0199-02

随着电网规模的不断扩大及电网自动化水平的不断提高，作为电网能量管理系统（energy management system，EMS）高级应用软件实用化的基础[1-3]，电力系统状态估计发挥着越来越重要的作用。而日趋复杂的电网结构和庞大电网规模为电网状态估计维护带来了巨大的困难[4-5]。本文从电网参数的动态变化入手，建立针对不同类型参数的分类管理监测机制，通过实用辅助系统的的建立，大大降低状态估计维护难度，提高状态估计维护效率。

一、状态估计影响因素分类

状态估计即根据SCADA提供的实时信息和网络拓扑的分析结果及其它相关数据，实时地给出电网内各母线电压（幅值和相位），各线路、变压器等支路的潮流，各母线的负荷和各发电机出力。影响状态估计的主要因素有拓扑连接关系、元件模型、元件电气参数、实时遥信和遥测，相互间关系如图1所示。

其数学如公式1所示：

（1）

式中，z为状态估计结果;为状态估计结果与参数的函数;m为原件模型;x为实时遥测与遥信;p为电气参数;s为拓扑链接关系。

在四种影响因素中，拓扑连接关系及元件模型决定了电网基本的结构，在建立维护中，出现错误的可能性较小，但一旦出错，对状态估计的影响极为巨大，很可能直接导致状态估计计算不收敛。元件电气参数数据庞大，人工填写工作量大，由于数字无规律且为多位小数，出错可能性相对较大，但出现错误后对状态估计影响较小，尤其是现有状态估计软件普遍具有参数辨识及自动修正功能，可有效减小参数出错情况下对状态估计数据的影响，与其他相比参数，主变档位数及运行档位对状态估计影响较大，在计算其影響时需区别对待。由于电压等级多，量测元件数目庞大，实时遥信/遥测是否对应在各种影响因素中是最容易出现问题的因素，尤其是开关、刀闸位置遥信位置错误对状态估计的准确性具有重大的影响，高电压等级开关、刀闸遥信位置的错误将会导致大量下级变电站状态估计的计算，某些枢纽变电站关键开关、刀闸位置的错误将会直接导致整个系统状态估计计算出现不收敛现象。

各种因素出错可能性及对状态估计影响总结如表1所示。

表1 状态估计影响因素总结

影响因素出错可能性对状态估计影响

拓扑连接关系小大

元件模型小大

元件电气参数中小（中）

实时遥信遥测大大

二、各影响因素主要问题分析

现代能量管理系统软件普遍采用图模库一体化功能，自动化维护人员在建立电网模型的过程中可有效避免图形元件同数据库的对应问题，从而大大减少了维护人员的工作量，但由于大电网的复杂性、时间的紧迫性及自动化人员水平差异等原因，往往会出现许多错误，从而影响状态估计的准确性。状态估计影响因素参数的主要错误具有不同的特点，每项影响因素对状态估计产生影响的主要问题的如表2所示。

表2 各影响因素主要问题

影响因素主要问题

拓扑连接关系各电气元件端口连接是否正确

元件模型元件模型是否与实际一致

元件电气参数阻抗与导纳等参数填写是否正确

实时遥信与遥测是否正确关联元件，所取数据是否正确

三、评价体系建立

在复杂的电网结构下，电网某一元件出现参数错误往往影响有电气连接的多个元件的状态估计计算出现偏差，甚至导致全网状态估计计算错误，为排除冗余信息干扰，快速定位问题所在，需根据各影响因素的特点，建立科学的评价体系，对各个不合格的状态估计量测点进行排序，从而降低状态估计维护消缺工作的难度。

本文针对不同影响因素出现问题时的影响，对全网模型建立了影响值指标，以此表示元件自动化信息出现问题对状态估计指标降低的影响程度，其具体的表达式为：

式中：N为元件影响值;n1为拓扑连接关系影响值，其数值根据元件所连接的元件数及所连接的元件电压等级确定;n2为元件模型影响值，其数值根据元件类型（如母联开关、变压器等）及元件的电压等级确定;n3为元件电气参数影响值，其数值根据元件类型、是否填写及参数是否异常等因素确定;n4为实时遥信与遥测影响值，其数值跟军遥信/遥测是否对应、元件不平衡度及遥测信息是否突变等因素确定;ai为各因素相应权重，数值受由各种因素出错对状态估计影响决定，在确定权重值时，应突出元件模型及拓扑连接关系的先决性，其相应权重值较大。

当出现状态估计错误时，相应元件进行影响值计算，并根据影响值大小进行排序，自动化维护人员即可根据影响值排序快速定位问题所处元件。需要注意的是，由于状态估计影响的区域性，在判断问题潜在元件时，应适当扩大元件范围。

四、以动态参数变化为依据的状态估计维护方案

目前，各级电网对电网状态估计重视程度逐渐增大，指标要求不断提高，但相关维护辅助工具缺乏，仅采用断面提示信息的方式，该种方式具有很大的局限性，冗余干扰信息较多，尤其在状态估计出现计算不收敛时，相关提示不具有参考性。本文以评价体系及动态参数对比为基础，制定了一套针对动态参数对比的状态估计维护方案，如图2所示。以某一合格率较高的状态估计断面为基础，通过系统自动比对相关数据出现的变化，如元件的新增、拓扑关系的改变、电气参数的变动等，通过闭环的循环控制，使状态估计的合格率不断提高，可以有效的提高状态估计维护工作效率，减少自动化人员维护工作量。

在流程中，初始断面的选择影响着整个程序运行的效率，电网拓扑完善、元件模型恰当、电气参数填写正确、实时数据良好的断面将大大缩短系统进入稳定运行的时间，从而尽量少的引入人工维护处理，故建议使用最为接近的状态估计收敛的断面作为初始短命，并应将一些质量良好的断面作为备案资料进行保存，以便以后维护工作使用。

在判断环节，为排除负荷短时间波动对状态估计维护的影响，在判断合格率是否高于初始断面及是否下降时可设定一定的阈值，当上升/下降的数值高于阈值时判断为是，否则忽视其变动，正常运行。为保证其余电力系统高级应用的需要，当出现状态估计合格率下降后，状态估计不应停止计算，应在保存变动数据后，根据实时信息继续进行计算，从而为维护人员提供具有时标的电网信息变动记录，为电网数据维护提供类似事故追忆的参考资料，以发展的角度对比电网状态的变化，以便更为迅速查找问题的关键点，提高维护处理环节的效率。

基于该流程，开发了相应的状态估计辅助决策系统，该系统以图形可视的方式列出了状态估计计算出现不收敛等问题时参数的动态变化，如图3所示维护工作人员可根据维护需要，选择需查看的参数变化类型，如参数错误、主变实时档位错误等。在维护界面中，列出了前后状态的变化，并给出了出现问题的分析结果，有力地支持了状态估计维护工作的进行。

五、结束语

在建立状态估计元件评价体系的基础上，本文提出了基于动态参数变化的电力系统状态估计维护方法，并开发了相应的状态估计辅助决策系统。该辅助决策系统实现了潜在问题元件参数评价、参数状态变化等功能，解决了当前状态估计辅助维护工具缺乏、问题元件定位困难的现状，有助于提高网基础数据质量，为电力高级应用提供了坚实的基础。

参考文献：

[1]李碧君，薛禹胜，顾锦汶，等.电力系统状态估计问题的研究现状和展望[J].电力系統自动化，1998，22（11）：53-60.

[2]董树锋，何光宇，孙英云，等.以合格率最大为目标的电力系统状态估计新方法[J].电力系统自动化，2009，32（16）：40-43.

[3]顾全，陆杏全.电力系统实用状态估计中两个问题的处理[J].电力系统自动化，1998，22（1）：32-35.

[4]于尔铿.电力系统状态估计[M].北京：水利水电出版社，1985.

[5]何光宇，董树锋.基于测量不确定度的电力系统状态估计：（一）结果评价[J].电力系统自动化，2009，33（19）：21-24.

状态变化第4篇

关键词：给水管网系统,在线模型,阀门,瞬变流,特征线法,数值模拟

在大型复杂给水管网运行管理过程中, 如何调度管网的各个控制设备, 使管网处于预期状态, 这是个值得研究的问题。现阶段的研究主要是通过SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) 系统实时获取管网各个测点的相关数据, 应用模型估计管网的即时状态及未来特定时间段内的最大可能状态 (BI分析或管网的概率模型) , 通过管网控制设备 (水泵, 阀门等) 调度控制管网的状态变化。这种在线管理与控制模型能够实时地反映管网的状态, 并为管理人员做出相应的决策提供分析基础, 这也应是给水管网模型发展的趋势。

要达到对管网状态的控制将牵涉到以下几个问题:①管网状态估计 (管网状态初值) ;②控制策略设计, 即控制动作结束之时的管网终态;③控制过程设计, 即管网控制动作可能产生的状态影响分析。

本文主要是基于流体瞬变流动理论[1], 以组成管网的关键控制构件:阀门为例, 分析管网控制设备的状态变化对管网状态的影响, 并对实例管网分析演算, 建立管网关键控制构件阀门的瞬变流水力模型, 为构建基于瞬变流分析的给水管网管理与控制水力模型奠定基础。

1 模型方程及求解

1.1 基本微分方程

$\begin{array}{l} L_{1} = g Η_{x} + V_{t} + \frac{f}{2 D} V | V | = 0 (1) \\ L_{2} = Η_{t} + \frac{a^{2}}{g} V_{x} = 0 (2) \end{array}$

式中:Hx为压力水头沿程变化率;Ht为压力水头当地变化率;Vx为速度沿程变化率;Vt为速度当地变化率; $\frac{f}{2 D} V | V |$ 为单位质量水流所受的摩擦阻力;f为Darcy-Weisbach摩擦系数;a为水击波波速;g为重力加速度;方程L1为运动方程;方程L2为连续性方程。

1.2 模型求解

应用特征线法将模型偏微分方程转化为2组常微分方程, 对其沿特征线积分并对摩擦阻力项取一阶近似[1], 可得:

C+HPi=CP-B QPi (3)

C-HPi=CM+B QPi (4)

$\begin{array}{l} C_{Ρ} = Η_{i - 1} + B Q_{i - 1} - R Q_{i - 1} | Q_{i - 1} | (5) \\ C_{Μ} = Η_{i + 1} - B Q_{i + 1} - R Q_{i + 1} | Q_{i + 1} | (6) \\ B = \frac{a}{g A}, R = \frac{f Δ x}{2 g D A^{2}} \end{array}$

方程 (3) + (4) 可得:

$Η_{Ρ i} = (C_{Ρ} + C_{Μ}) / 2 (7)$

求解时, CP、CM为已知量, 通过式 (7) 可求得HPi, 再通过式 (3) 或 (4) 可求得QPi, 但求解时要知道边界条件及初值条件。

1.3 管网节点方程和边界条件

设管网中有一交叉连接, 交叉点A处有K根进水管, J根出水管, A点集中流量为qA, 设定A点流出流量为正, 流入为负。有:

$\begin{array}{l} Η_{d k} = Η_{u j} = Η_{A} (8) \\ (k = 0, 1, \dots, Κ; j = 0, 1, \dots, J) \\ \sum_{j = 1}^{J} Q_{u j} + q_{A} - \sum_{k = 1}^{Κ} Q_{d k} = 0 (9) \\ (Κ + J \geq 1) \end{array}$

式中:各变量为同一时步的值;Hdk、Qdk为第k根进水管下游端节点的水头和流量;Huj、Quj为第j根出水管上游端节点的水头和流量;HA为交叉点A处的水头。

综合式 (3) 、 (4) 、 (8) 、 (9) 可得:

$\begin{array}{l} Η_{A} = \frac{\sum_{k = 1}^{Κ} C_{Ρ k} / B_{Ρ k} + \sum_{j = 1}^{J} C_{Μ j} / B_{Μ j} - q_{A}}{\sum_{k = 1}^{Κ} 1 / B_{Ρ k} + \sum_{j = 1}^{J} 1 / B_{Μ j}} (10) \\ Q_{d Κ} = (C_{Ρ k} - Η_{A}) / B_{Ρ k} (11) \\ Q_{u j} = (Η_{A} - C_{Μ j}) / B_{Μ j} (12) \\ (k = 1, 2, \dots, Κ; j = 1, 2, \dots, J) \end{array}$

对于定压节点 (即管线与水库, 水箱连接) , 可用式 (11) 、 (12) 求解, 对于定流节点 (即管线与用户用水节点连接) , 可用式 (10) 、 (11) 、 (12) 求解。若K+J=1且qA=0, 则该接点为管线盲端。

供水水泵特性方程:

$Η_{Ρ 1} = Η_{S} + Q_{Ρ 1} (α_{1} + α_{2} Q_{Ρ 1}) (13)$

与式 (4) 联立可得:

$Q_{Ρ 1} = \frac{1}{2 α_{2}} [B - α_{1} - \sqrt{(B - α_{1})^{2} + 4 α_{2} (C_{Μ} - Η_{S})}] (14)$

若QP1求出, 则可由式 (4) 或 (13) 求出HP1。若为串接在管道中的加压泵, 有:

$Η_{u} - Η_{d} = Η_{S} + Q_{Ρ u} (α_{1} + α_{2} Q_{Ρ u}) (15)$

与式 (3) 、 (4) 联立可得:

$\begin{array}{l} Q_{Ρ u} = Q_{u} = Q_{d} = \frac{1}{2 α_{2}} [- (α_{1} + 2 B) + \\ \sqrt{(2 B + α_{1})^{2} + 4 α_{2} (C_{Ρ} - C_{Μ} - Η_{S})}] (16) \end{array}$

根据求得的QPu=Qu=Qd值, 可由式 (3) 、 (4) 求出Hu和Hd值。

若水泵转速变动, 则根据相似条件有:

$\frac{Q_{1}}{Q_{2}} = \frac{n_{1}}{n_{2}} \frac{Η_{1}}{Η_{2}} = (\frac{n_{1}}{n_{2}})^{2} (17)$

一般认为:水泵出口端设有止回阀, 若流量为零时关闭。

定常流情况下, 通过阀门的孔口方程为:

$Q_{0} = (C_{d} A_{G})_{0} \sqrt{2 g Η_{0}} (18)$

式中:Q0是定常状态下的流量;H0为阀门在定常状态下的水头损失; (CdAG) 0是阀口开启面积乘以流量系数。

对于其他的开度, 一般写为:

$Q_{Ρ} = C_{d} A_{G} \sqrt{2 g Δ Η} (19)$

式中:ΔH是通过阀门后水力坡度线的瞬时降落。

定义无量纲阀门开度为:

$τ = \frac{C_{d} A_{G}}{(C_{d} A_{G})_{0}} (20)$

用式 (18) 除 (19) 可得:

$Q_{Ρ} = \frac{Q_{0}}{\sqrt{Η_{0}}} τ \sqrt{Δ Η} (21)$

若阀门与管线串接, 根据式 (21) , (3) , (4) 及连续性方程, 可求解阀门过流量及阀门两端点水头。

2 算例分析

图1所示示例管网为EPANET 2.0算例中的一个实例管网, 具体各节点用水量、各管线特性、水泵杨程～流量特性曲线以及管线编号、节点编号、其拓扑关系等数据可参考EPANET算例[2]。图1所示在管段175上靠近节点159处有一阀门, 标记为阀门Valve。阀门参数如下:全开时流量系数为Cd=0.5, 阀门孔径 (即阀门全开时的过流孔径) 0.635 m。根据式 (18) 可以计算 $Q_{0} / \sqrt{Η_{0}}$ 值;根据式 (20) 定义, 若知道阀门的控制过程 (即阀门开度的时间变化过程) , 可根据式 (21) 得到阀门的边界条件, 即阀门过流量与压降关系的过程线。现假定管网为零时刻恒定流状态, 水泵以恒定转速转动, 阀门的控制动作如下: (0:1) → (5:1) → (25:0) → (90:0) , 其中 (5:1) → (25:0) 表示阀门的开度由5 s时的全开状态线性变化为25 s时的关闭状态, 其余类同, 该控制过程表示阀门关闭过程对管网状态的影响。为便于计算, 设定各管线水击波波速均为0.1万m/s, 饱和水蒸汽压力为-10.1 m水柱, 阻力计算公式采用恒定流Darcy-Weisbach公式, 计算时间步长为0.05 s, 模拟时间为90 s。图1中粗线为选定的管网分析路径 (329→125→123→173→175→177→179→321→183→187→191→315→195→197→201→40) , 图2即为该路径的各种特征曲线, 图3为阀门入口节点水头过程线, 图4、图5为2个水箱接口节点的流量过程线, 图6为水泵出口节点流量过程线, 图7为节点219水头过程线。

分析:从图2、图3可以看出, 阀门关闭时, 阀门前节点水头最大值接近134 m, 其水压可达132 m水柱, 具有巨大的破坏作用;而阀门后靠近节点159处, 其最低水压为饱和蒸汽压, 即阀门后有负压出现, 水蒸汽有可能在管线中汽化析出, 压力变高时, 气泡溃灭, 形成溃泡水锤, 因此要预防其可能对管线和阀门等管网构件的破坏作用。图4、图5表示在阀门关闭过程中, 水箱1、水箱3 接口处的流量过程线, 在恒定流时, 水泵对这2个水箱供水, 所以这2个水箱接口处流量为负, 表示水箱入流;阀门关闭时, 由于水箱3 的稳压作用, 水泵出口点压力均值变化不大 (见图6) ;由于水泵的转速不变, 根据其特性曲线方程, 所以其出口点出流量也应变化不大;同时, 由于阀门关闭, 水泵对阀门后管网供水不畅, 水箱1由入流改为出流, 向其附近的管网供水, 同时水箱3则入流量加大。水箱1、3及水泵等构件水力状态的时程变化具体情况见图4、图5、图6。特征节点219则由水箱1、水箱2供水, 其水头均值明显降落, 具体时程水头过程线见图7。从以上分析可以发现, 管网关键构件:阀门的关闭可使管网产生水力波动震荡, 局部区域 (特别是阀门处) 可能震荡峰值水头较大, 有可能造成一定损害, 需要安设一些防护设施。

综上所述, 通过对阀门瞬变流水力特性的研究, 可以用构建的模型软件真实的描述阀门控制动作对管网状态的影响。阀门作为给水管网系统的主要控制构件之一, 其非恒定流水力学特性是构建瞬变流分析给水管网水力学模型的重要部分。

3 结论

(1) 本文以阀门动作对管网状态的影响为例分析管网构件状态变化对管网的实时状态变化的影响及可能产生的安全隐患, 为实时在线控制建立了新的方法, 对安全生产有指导作用。

(2) 其他管网构件的动作影响分析及多构件动作的综合影响分析尚需深入的研究。根据文献[3]的研究, 对管网状态产生影响的主要构件有:水泵、阀门、用水点等。若能够建立管网各个构件状态变化的影响分析模型, 应用给水管网事件模型[4]的概念, 则可建立给水管网实时在线控制模型的分析结构, 建立管网瞬变流动控制分析模型及相关控制策略分析基础[5,6]。为管网实时控制过程分析提供基础。

(3) 各个管网构件的水力特性及其状态变化特征分析是建立给水管网实时在线模型的理论基础。一般而言, 水泵、阀门的机械特性可由其生产厂家获得, 其动作的时序特性可由SCADA系统的监测传感器获得或根据其即时的力学条件分析得出。

(4) 特征线法为较成熟的计算方法, 理论推导严密, 具有明确的物理意义, 可以用于给水管网控制构件动作过程模拟计算。

参考文献

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[6]于永海, 索丽生.有压瞬变流反问题研究综述[J].水利水电科技进展, 2000, (05) :17-22.

状态变化第5篇

【关键词】心电图；ST段；诊断；心肌再灌注

doi：10.3969/j.issn.1004—7484（x）.2012.08.011 文章编号：1004—7484（2012）—08—2405—02

2011年2月—2012年2月，我们选取120例首次发生急性心机梗塞且资料完整患者，对其治疗前后的ST段心电图的动态变化情况进行观察，为心肌组织再灌注状态的早期判定提供有效参考依据，详细情况如下文所示。

1 资料与方法

1.1 基本资料选取120例2011年2月至2012年2月期间我院收治的急性心肌梗死患者，所有患者入院后均经过心电图、临床症状、肌酸激酶心型同工酶活性等方面确诊，其中男性患者78例，女性患者42例，患者年龄为35—75岁，平均年龄（59±4.3）岁；本组120例急性心肌梗死患者中既往有吸烟史、糖尿病、高血压的患者分别为56例、48例，76例；患者入院后便立即使用重组组织型纤溶酶原激活物进行了静脉内溶栓的治疗，使用溶栓治疗的标准为患者持续胸痛的时间高于30分钟，且患者使用硝酸甘油进行治疗后未能得到缓解；心电图显示两个或多于两个的相邻导联的ST段有所抬高；患者发病的时间小于12个小时；患者的年龄低于75岁。

1.2 指标测定方法

1.2.1 血清CK—MBact的测定患者入院后便立刻进行静脉采血，采血量为2ml，在患者发病的24小时内每隔3小时对患者进行一次2ml的静脉才学，超过24小时后便每隔4—8小时对患者进行一次静脉采血，直至其心肌标志物降至正常为止。将之前所采取的静脉血，注入准备好的真空的自凝分离胶管中，并以每分钟3000r的速度离心5分钟后取出血清，并采取生活抑制法对血清CK—MBact进行测定。

1.2.2 ST段偏移峰值及下降率患者入院后便立刻对患者进行12—18心电图的描记，并且于之后的16—2424小时内持续每隔2—4小时一次的描记（对于病情出现变化的患者隨机进行描记）。

1.3 判定标准心肌组织再灌注状况的判定标准：心肌再灌注为血清CK—MBact峰值出现的时间小于12个小时，峰值期持续的时间小于8个小时，并且以较快的速度下降值正常水平；心肌低灌注为CK—MBact峰值所出现的时间小于或等于12个小时，且峰值所持续的时间超过8个小时，以较为缓慢的速度逐渐下降至正常水平；心肌无复流为CK—MBact峰值所出现的时间大于或等于12个小时，且峰值所持续的时间超过8个小时。

偏移峰至及下降率：在患者进行治疗后的90分钟时对患者进行心电图的复查，其中ST段偏移峰值为ST段抬高最大值或下移最大值，而治疗后患者心电图ST段下降的最大幅度和偏移的最大幅度相比的值百年史ST段的下降率。

1.4 统计学分析采用SPSS13.0统计学软件对数据进行处理，以（均数±标准）表示计量数据，采用t检验组间差异，p<0.05为有统计学意义。

2 结果

对患者进行CK—MBact测定结果显示为60例心肌无复流的患者，15例心肌低灌注的患者，45例心肌再灌注的患者，以上患者治疗前的ST段偏移峰值对比均无明显差异，但治疗后心肌再灌注患者的ST段下降率明显高于其他两种类型（心肌低灌注、心肌无复流）患者，对比差异有统计学意义（p<0.05，p<0.01）。

3 讨论

对于急性心机梗死的患者来说，在早期针对患者的症状采取抗凝治疗、溶栓治疗等措施，可对患者梗死的动脉起到开通的作用。目前判定治疗后心肌组织再灌注状态，主要以心肌标志物水平为标准，但是此方式具有抽血次数较多、患者痛苦较大及费用相对较高等缺点。据心肌微循环的相关研究显示，急性心肌梗死患者实施再灌注治疗的效果，不但与患者梗死血管的开通情况有关，还与患者心肌组织水平血流的恢复程度有着较为密切的关系。本文中将心肌标志物作为判断的标准，对急性心机梗死患者进行了分组，分别为心肌无复流、心肌低灌注及心机再灌注组，研究结果显示三组中唯有心肌再灌注组患者ST段下降率相对较高，与其他两组对比差异有统计学意义，p<0.05。

总之，急性心机梗死患者心肌组织再灌注患者应用心电图ST段动态变化进行判定，可在早期准确地对心机再灌注的情况进行反映，在对急性心肌梗死患者病情进行了解、判定及预后方面有较为重要的作用。

参考文献

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[2] 张洪彬，穆伟，魏福云，等.心电图ST段动态变化在心肌再灌注状态早期判定中的价值[J].山东医药，2010，50（3）：93—94.

状态变化第6篇

1.农业机械技术状态的变化规律

农业机械在投入使用以后, 随着时间的增加, 其主要的技术性能指标会逐渐与初始标准值产生偏离。当技术性能指标尚未超出允许的极限值时, 机械满足基本要求而正常工作, 可以认为这时的技术状态是正常的。当超出允许的极限值以后, 机械不能满足正常工作的基本要求, 例如工作质量差、工作效率低、经济效益急剧下降、机械故障急剧增加等, 这种现象称为技术状态恶化。这时应当停止使用, 进行修复或报废。

农业机械技术状态的具体变化过程虽然比较复杂, 但是具有一定的规律性。例如曲轴与轴承、活塞与缸套等运动配合件的基本恶化形态是配合间隙增大, 其规律是:配合间隙的增加速率在工作初期较大, 当工件相互磨合之后, 间隙增加, 速率下降, 并且在一个较长的时期内保持相对稳定。当配合件间隙增大到极限值后, 在配合件之间将出现撞击作用和润滑条件恶化, 如果继续工作, 会造成机器的损坏。又如过滤式机油滤清器, 其基本恶化形态是滤网脏堵, 它的变化规律是:在工作初期由于过流量大, 滤网表面隔滤机油中杂质的作用较强, 杂质积累速度较快。随着工作时间加长, 滤网表面脏堵程度加大, 机油通过量减少, 隔滤杂质的作用减弱, 杂质积累速度减慢。一旦滤网表面完全堵塞, 就会完全丧失其隔滤杂质的作用。机械的其它零部件, 也都有自身的技术状态变化规律。由于各种零部件的材料、工作条件和所起的作用不相同, 在工作过程中技术状态的变化形态和规律也有差别, 他们都对整机的技术状态变化规律产生影响。其中, 主要零件的影响具有决定性作用。因此, 深入了解各主要零部件技术状态的变化规律, 可以预测整机技术状态的变化趋势, 以便主动采取各种有效技术措施。

比较复杂和贵重的农业机械, 并不是一次性使用后立即报废, 而是经过反复修理继续使用的。在机械的主要性能指标临近极限时, 适时进行修理, 使主要性能指标基本恢复到标准值, 机械就可以再次投入使用。在技术指标许可的条件下, 尽量延长机械的使用寿命, 采取各种技术措施以保持和恢复机械的技术状态。

2.农业机械的维护制度

农业机械的技术维护制度, 是在使用过程中为保持和恢复机械的正常技术状态而执行的一种技术维护体制, 它包括应采取的各种技术措施的内容、进行方式以及必须达到的标准。尽管目前农业机械大部分由农机户自主经营, 但是, 科学的维护制度还是非常必要的, 因为只有延长农业机械使用寿命, 才能给农民带来直接经济效益, 同时也产生巨大的社会效益。目前, 主要有三种维护制度:

一是故障维护制度。机械一直使用到出现故障或损坏时才被迫停车进行维护。当前农机户普遍采用这种被迫的维修制度, 虽然可以节省日常的维护费用, 并且有可能使某些零件得到了充分利用, 但是由于机器技术状态早期恶化, 非但不能使全部机器零件的技术寿命得到充分利用, 还常常引起严重的损坏, 使机械无法修理而早期报废。

二是定期维护制度。按固定的周期对机械进行强制性技术维护。它的周期是根据机械技术状态的变化规律确定的, 可以按计划对机械采取技术维护措施, 预防机械发生故障而损坏, 保持机械工作的可靠性。这是一种科学的维护制度, 但未引起农机户的普遍重视。

状态变化第7篇

关键词：屈光不正,儿童屈光不正,屈光状态,规律

为了进一步探讨儿童屈光不正的变化规律,我们对1260名(2520眼)屈光不正儿童进行了四年的临床跟踪观察,现报告如下。

1材料与方法

1.1一般资料

2004年8月～2008年2月来门诊初诊视力低于0.8的儿童,经眼底、裂隙灯检查排除非屈光不正眼疾,经扩瞳验光后确诊屈光不正的3～15岁(平均9.8岁)儿童1260名,2520只眼。3～6岁儿童用1%阿托品眼膏点眼,每日2次连续5～7d,7～15岁儿童用0.5%托吡卡胺眼液点眼,每5～15分钟一次连续3～5次,由有多年验光经验医生行视网膜检影验光,配合适眼镜,每年复查用同样方法扩瞳验光一次,共复查三年。有弱视者同时治疗弱视。

1.2标准

近视球镜或柱镜≥0.50D,远视球镜或柱镜≥0.75D,列为屈光不正统计。双眼屈光度球镜≥2.5D或柱镜≥1.5D为屈光参差。

2结果

2.1屈光状态的变化(表1)

2.2屈光度的变化(表2)

2.3屈光参差的变化(表3)

3讨论

人眼球发育从小到大其屈光沿着远视→正视→近视的方向变化,这就是人眼屈光发育的正视化,近视化规律[1]。我们的统计资料表1表明近视眼逐年增多,远视眼逐年减少。表2表明近视眼度数逐年增高,远视眼度数逐年下降。统计资料还发现混合散光逐年转换变为近视散光而远视散光逐年转换为混合散光。这些都说明我们所调查的眼屈光不正儿童的屈光发育符合正视化、近视化规律。

我们的资料看出近视眼度数每年平均增加0.537D,最少增加0.5D,最大增加1.25D。远视眼度数每年平均减少0.433D,最少减0.25D,最多减1.0D,散光变化不大,散光度数变化不超过正负0.75D,散光轴向变化不大于正负10°。这些资料也说明屈光不正儿童的眼屈光在正视化,近视化发育过程中有一定的规律。我们视每年屈光度增加大于1.25D的儿童为眼屈光过度发育,每年屈光度减少小于0.25D的儿童为眼屈光发育不良[1]。

儿童屈光不正是临床常见的疾病之一,目前大家公认睫状肌麻痹后人工检影验光为最准确地检查方法,但此方法费时长效率低,如何既方便又快捷准确的检查出儿童屈光不正的屈光度是临床眼科医生多年来所期盼的,根据我们的统计资料结果,我们认为儿童初诊时必须扩瞳验光,并建立完整详细的屈光档案,复诊时可以根据眼屈光发育这一规律,参照第一次扩瞳验光的结果,再结合本次电脑验光和插片验光的情况,一般近视眼在原镜片基础上每半年增加-0.5D左右,远视眼在原镜片基础上每半年减少+0.5D左右,这样就能较快的查出患儿的屈光变化度数。但是复诊时电脑验光度数比前一次验光度数增加一年内大于1.25D或散光轴向变化大于15°,我们必须仔细检查原因,必要时再行扩瞳验光,如果经电脑验光和插片验光后视力提高都不满意,和有高度近视、高度远视眼的儿童可以考虑再次扩瞳验光。

参考文献

状态变化第8篇

1 研究对象

2009年4月—2009年10月,采用问卷调查的方式,选择在我院神经外科病房住院的脑外伤患儿家属335人作为调查对象。调查对象的入选标准:住院的脑外伤患儿家属;意识清楚,小学及以上文化程度,可以理解中文,能完成问卷;年龄在21岁以上;同意参与本研究者。排除标准:年龄低于21岁;既往有精神疾病史、精神疾病阳性家族史;有认知障碍和意识障碍者。共发放问卷340份,回收335份,回收率98.5%。同时请本院外科一般平诊患儿家属100人作为对照组。

2 方法

2.1 调查工具

2.1.1 霍尔姆斯和雷赫的“社会再适应评定量表”

该量表包括1个～43个等级的生活事件,其中LCU代表相应的严重程度,例如配偶死亡属于生活事件1级,LCU是100分;轻微的违法行为属于生活事件43级,LCU是11分。LCU分越高,个人应激反应越强,所提供的支持越低[2]。

2.1.2 症状自评量表(SCL-90)

症状自评量表(SCL-90)含90个条目,每个条目按1分～4分计分。结果分析统计指标:①总分,即90个项目所得分之和;②躯体化、强迫、抑郁、焦虑、恐惧、精神性等9个因子分。

2.2 调查方法

采用简单随机抽样,对符合入选标准的脑外伤患儿家属发放调查问卷,遵循知情同意的原则,由研究者本人亲自进行调查,按统一指导语完成。调查时,向接受调查者说明本次研究的目的和意义,并向调查对象说明所有资料只用于研究,绝对保密,如有疑问可咨询研究者本人。在调查对象充分了解填表的方法后,独立自主地逐项填写,填表后研究者立即进行逐项检查和核对,以免漏项,确保资料合格,及时回收问卷。

2.3 统计学方法

所有量表在患儿家属填写后收回,并检查填写的有效性和完整性。将每份资料进行编号,然后输入SPSS15.0统计分析软件,建立数据库并进行统计分析家属的LCU和症状自评情况。探讨颅脑外伤患儿家属LCU与心理状态的相关性。

3 结果

4 讨论

4.1 脑外伤患儿家属的情况

小儿颅脑外伤是一种严重的突发不可控制事件,绝大多数家属均会产生极大的恐慌,故应激反应较大、较强。研究结果显示,颅脑外伤患儿家属的LCU得分明显高于平诊患儿家属,说明脑外伤患儿家属面临的压力大,他们的心理健康水平低。

4.2 脑外伤患儿家属抑郁、焦虑心理较重

脑外伤患儿病情危重,为突发事件,家属角色转换缓慢,缺乏对危重疾病的认识[3];特别是重症颅脑外伤,时间就是生命,抢救必须果断迅速,而此时的病情告知和关键性抢救措施又必须征得家属同意、签字后方可实施。研究结果显示,患儿家属的人际关系、抑郁、焦虑3个因子的分值均高于国内常模。家属可表现为人际关系紧张,非常焦虑甚至抑郁,担心患儿的生命安全。

4.3 家庭挫折影响家属心理

研究结果显示,LCU累计分越高,SCL-90总分越高。霍尔姆斯发现,1年内LCU累计分超过300分,则75%的人在今后两年内有重大疾病发生,1年内累计在150分～300分,则来年又50%的人发病,1年累计在150分以下者,只有33%的人患病[4],家属LCU累计分越高,家属越焦虑,而家属心理状态直接影响家庭应对支持水平。家庭又是患儿应对压力时重要的社会支持系统中的主要部分,重型颅脑外伤病人的家庭支持水平较低 ,而未成年人和中年病人配偶是家庭应激支持较低的弱势群体[5],了解并干预患儿家庭情况,家属的良好心理状况不仅可为病人提供更高的家庭应对支持水平,促进患儿疾病康复,而且也能维护患儿家属的健康水平。

4.4 护士可以成为患儿家庭支持的源泉

4.4.1 积极有效护理操作,稳定家属情绪

护士应热情主动地向患儿及家属介绍病区环境、作息时间、陪护制度、医疗技术水平、责任护士资历,使家属产生亲切感及信任感,建立良好的护患关系。护士通过迅速给患儿建立静脉通道,予脱水、止血、抗感染治疗外,还需密切观察病情变化,准备配合气管切开;留置导尿管、留置胃管;清除污物、呕吐物、血迹等;备好急救用品、抢救药品及术前准备等。护理工作的迅速、有效开展,可以为患儿家属提供情感支持和信息支持,稳定家属的情绪,从而提高家庭应激支持水平。

4.4.2 评估患儿的家庭支持情况,减少无效应对

加强与患儿家属的沟通,给予支持性护理干预,提供缓解压力的方法,可以有效降低患儿家属的焦虑程度,可强化和完善患儿的家庭支持系统[6]。评估患儿家属家庭生活变化、心理状态和应对方式,给予安抚和情感支持,鼓励家庭成员应用积极的应对方式,听取医生的病情交代,并积极配合治疗和护理。同时了解病人其他家庭成员情况和社会支持网络情况,帮助取得联系,优化患儿应对支持系统。

4.4.3 提供信息支持

护士应积极主动地为家属提供有关患儿病情的信息,有些家属对治疗效果的期望过高,认为患儿住进医院都应及时治愈,而对现代医学诊疗水平缺乏正确认识。医务人员应向其积极介绍疾病的发展、治疗、转归知识,让家属参与患儿护理计划的制订与实施等,建立护士与病人家庭之间的有效支持关系。

参考文献

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[5]仲华,杨海玲,王红梅.重型颅脑外伤病人家庭应激支持状况调查[J].护理研究,2004,18(11A):1913-1914.

状态变化第9篇

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2014年1月~2015年1月我院收治的更年期抑郁症患者123例为试验组, 均符合更年期抑郁症患者的诊断标准和临床症状。同时, 选取同期育龄期且月经正常的患者122例为对照组。试验组年龄43~59岁, 平均年龄 (51.3±2.4) 岁;病程0.6~8年, 平均病程 (3.2±1.7) 年。对照组年龄23~38岁, 平均年龄 (30.2±2.3) 岁;均有生育史。排除心血管疾病及影响激素水平疾病的患者。两组患者的一般资料比较, 差异无统计学意义 (P>0.05) 。

1.2 方法

早上分别采集两组患者空腹肘静脉血5 m L, 其中抗凝血2 m L并确保将采集的血液标记准确无误。抗凝血标本利用流式细胞仪检测细胞免疫指标:自然杀伤细胞 (NK) 、CD3+、CD4+、CD4/CD8。非抗凝血于37℃温箱放置20 min后进行离心处理, 并应用ELISA试剂盒检测血清雌二醇 (E2) 、黄体生成激素 (LH) 、卵泡刺激素 (FSH) 的水平。比较两组患者的免疫指标和血清激素水平。

1.3 评定标准

免疫指标较低者免疫功能较低。

1.4 统计学方法

采用SPSS 19.0统计学软件对数据进行分析处理, 以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 免疫指标

试验组免疫指标NK、CD3+、CD4+、CD4/CD8的检测值低于对照组, 差异有统计学意义 (P<0.05) 。见表1。

2.2 血清激素水平

试验组患者E2水平的检测值低于对照组, 差异有统计学意义 (P<0.05) ;LH和FSH的检测值高于对照组, 差异均有统计学意义 (P<0.05) 。

3 讨论

更年期女性发病的关键因素是激素水平和卵巢功能的紊乱引起的肾阴阳两虚。更年期抑郁症主要是卵巢功能在围绝经期减弱甚至导致雌激素下降, 从而引起植物神经功能失调和代谢紊乱。目前, 更年期抑郁症患者日益增多。更年期抑郁症在中医上属于肾虚、阴阳失调, 其病变基础为性激素水平降低。女性在更年期, 尤其是绝经后机体逐渐老年化, 肾气渐衰, 血液停滞, 气血不足, 使脏腑功能紊乱[4,5]。更年期抑郁症患者的卵巢机能衰退, 卵泡数量减少, 卵巢发生萎缩, 使其E2的分泌水平降低, 进而增强下丘脑分泌促性腺激素释放激素功能, 引起垂体过分泌FSH和LH[6]。处于更年期的妇女, 情绪变化非常大, 更年期抑郁症患者占更年期女性的15%, 患者多出现一些过激的行为, 社会支持率低, 对自身和家庭均带来痛苦。而且, 多数更年期抑郁症妇女的免疫力低下, 使更年期抑郁症患者乳腺癌等的发病率增加[7]。因此及时采取有效治疗至关重要, 而对更年期抑郁症妇女进行激素水平的监测和免疫调节成为缓解患者痛苦, 改善更年期抑郁症的重要环节, 为临床治疗提供依据。

本次研究对更年期抑郁症患者的激素水平和免疫状态进行分析, 结果表明, 试验组患者的各项免疫指标水平均较低, 处于免疫抑制状态, 血清激素水平紊乱。

综上所述, 更年期抑郁症患者的激素水平紊乱且处于免疫状态, 因此, 有必要对更年期抑郁症患者进行定期的检测和干预, 为临床治疗提供参考。

参考文献

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状态变化第10篇

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2014年3月~2015年12月本院收治的62例系统性红斑狼疮患者为观察组,同期62例健康人员为对照组。对照组男10例,女52例,年龄17~63岁,平均年龄(33.8±10.2)岁。观察组男9例,女53例,年龄17~64岁,平均年龄(34.0±10.1)岁,病程1.4~82.0个月,平均病程(13.2±23.4)个月,活动性指数:基本无活动者12例,轻度活动者17例,中度活动者18例,重度活动者15例。两组一般资料比较差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。

1.2 方法

取两组的外周静脉血进行检测,采集血标本量为5.0 ml,将其采用郭峰法进行检测,主要为检测FEER、NTER及ATER等指标,将两组检测结果进行比较,并比较观察组中不同活动性指数者的红细胞免疫指标。

1.3 统计学方法

采用SPSS16.0统计学软件进行统计分析。计量资料以均数±标准差(±s)表示,采用t检验;计数资料采用χ2检验。P<0.05表示差异具有统计学意义。

2 结果

对照组的FEER、NTER及ATER水平分别为(65.25±5.20)%、(2.21±0.24)%及(60.62±5.53)%,观察组的FEER、NTER及ATER水平分别为(60.14±4.88)%、(1.45±0.18)%及(53.76±5.10)%。观察组中基本无活动者的FEER、NTER及ATER水平分别为(64.26±5.17)%、(2.15±0.21)%及(58.78±5.42)%;轻度活动者分别为(61.35±4.91)%、(1.67±0.19)%及(54.57±4.84)%;中度活动者分别为(57.88±4.63)%、(1.32±0.15)%及(50.04±4.66)%;重度活动者分别为(53.18±4.41)%、(1.04±0.11)%及(46.27±4.21)%。观察组的FEER、NTER及ATER水平均低于对照组(P<0.05),观察组中不同活动性指数患者的FEER、ATER比较差异有统计学意义(P<0.05)。

3 讨论

系统性红斑狼疮在临床并不少见,此类患者的免疫状态呈现相对异常的状态,因此临床中对于系统性红斑狼疮患者免疫方面的相关研究较为多见,而红细胞免疫作为免疫状态中具有代表性的指标,对其在系统性红斑狼疮患者中的变化研究虽也可见[2,3],但是对于红细胞免疫在本类患者中的细致变化研究极为不足。FEER、NTER及ATER作为红细胞免疫状态的重要指标,其在此类患者中的变化研究极为必要。本文就系统性红斑狼疮患者的红细胞免疫状态的变化情况进行研究及观察,并与同龄健康人员进行比较,结果显示,系统性红斑狼疮患者的FEER、NTER及ATER水平均低于健康人员,且不同活动性指数患者FEER、ATER检测结果也存在明显差异,主要表现为活动性指数越高的患者其检测水平越低。

综上所述,系统性红斑狼疮患者的红细胞免疫状态呈现相对较差的状态,且患者的疾病活动性指数对其表达影响也较大,应对此类患者进行红细胞免疫状态的调节。

参考文献

[1]胡金川,田亚平,江朝光,等.红细胞补体受体1分子水平及其基因单核苷酸多态性与系统性红斑狼疮的关联研究.医学研究生学报,2013,26(7):729-733.

[2]许文,顾军,郭峰,等.系统性红斑狼疮、银屑病患者红细胞CD58、CD59,血小板CD35分子与淋巴细胞CD2分子相关性研究.第二军医大学学报,2005,26(4):450-451.

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