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全麻颅内支架成形术后尿管拔除时机的选择 被引量：4
1
作者 王宁宁 黄捷 杨清然 《实用临床医药杂志》 CAS 2017年第8期76-78,共3页
目的探讨尿管拔出时机对全麻颅内动脉支架成形术后患者的影响。方法选取在本院行全面颅内支架成形术的82例颅内动脉狭窄患者进行研究,将其随机分为对照组与观察组,每组41例。其中观察组患者尿管拔除时机为麻醉Steward苏醒评分达4分后,... 目的探讨尿管拔出时机对全麻颅内动脉支架成形术后患者的影响。方法选取在本院行全面颅内支架成形术的82例颅内动脉狭窄患者进行研究,将其随机分为对照组与观察组,每组41例。其中观察组患者尿管拔除时机为麻醉Steward苏醒评分达4分后,对照组为术后24h接受解除术侧肢体制动后拔除尿管。比较2组患者是否出现头痛、血压升高、意识障碍、癫痫发作、脑出血等临床症状,记录并比较2组患者TCD监测结果以及第一次排尿量和排尿方法。结果观察组患者头痛、意识障碍、癫痫发作等临床症状发生率明显低于对照组,其血压>150mm Hg及TCD监测显示同侧大脑中动脉血流速度呈1.5~3倍增加的患者所占比率也显著高于对照组(P<0.05);2组患者第1次排尿量比较无差异,自行排尿成功率和诱导排尿成功率比较均无差异,且自行排尿成功率均较高,2组患者均无导尿情况发生。结论对行全麻颅内支架成形术的患者而言,护理人员术前给予床上排尿指导,麻醉诱导前应用盐酸利多卡因胶浆后留置尿管,可增加患者对留置尿管引发的不良反应的耐受性,同时在术后苏醒早期应用个体化的尿管拔除方法,可有效避免尿潴留和尿管刺激征引起的脑高灌注综合征等并发症的发生,极大地改善了患者的舒适性,而且不会对患者排尿情况产生不良影响。 展开更多
关键词 全麻颅内支架成形术 尿管拔除时机 脑过度灌注综合征
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LMO和NMC混合正极动力锂离子电池的衰减机理 被引量：3
2
作者 刘宇隆 娄忠良 +5 位作者 宋韶灵 吴可 吴宁宁 黄俊 张剑波 LIAW Bor yann 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2016年第3期313-321,共9页
实验并分析了石墨负极与LMO(LiMn_2O_4)和NMC(LiNi_(1/3)Mn_(1/3)Co_(1/3)O_2)构成的混合正极体系全电池的衰减规律和机理。借助内置锂金属参比电极,通过测量在不同循环次数下全电池以及正负极的充放电曲线、直流内阻和交流阻抗谱,区分... 实验并分析了石墨负极与LMO(LiMn_2O_4)和NMC(LiNi_(1/3)Mn_(1/3)Co_(1/3)O_2)构成的混合正极体系全电池的衰减规律和机理。借助内置锂金属参比电极,通过测量在不同循环次数下全电池以及正负极的充放电曲线、直流内阻和交流阻抗谱,区分了正负极各自对全电池衰减的贡献。结果表明:1)混合正极中,NMC组分受可逆锂减少和石墨负极极化增大的共同影响,容量发挥受到限制,造成在循环后期混合正极的放电容量发挥逐渐变为由单一组分LMO单独贡献;2)循环过程中,全电池容量衰减、阻抗增大,并且相比于正极,负极阻抗增大是全电池阻抗增大的主要原因。该结果可为改善石墨/混合正极体系的电池循环性能提供依据。 展开更多
关键词 电动汽车 动力电池 衰减机理 混合正极 参比电极
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再生硝基木器漆的制备与性能探究
3
作者 肖邵博 余云 +3 位作者 杨宁宁 黄琼涛 杨焰 廖有为 《林产化学与工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期95-100,共6页
以家具厂含漆废水为原料,通过自行配制的絮凝剂回收漆渣并制备一种再生硝基木器漆。探索了漆渣收集条件,对再生硝基木器漆配方进行优选,并对再生硝基木器漆的性能进行检测。结果表明:漆渣絮凝剂中A、B组分体积比为1∶1,投放pH值为8~9时... 以家具厂含漆废水为原料,通过自行配制的絮凝剂回收漆渣并制备一种再生硝基木器漆。探索了漆渣收集条件,对再生硝基木器漆配方进行优选,并对再生硝基木器漆的性能进行检测。结果表明:漆渣絮凝剂中A、B组分体积比为1∶1,投放pH值为8~9时具有最佳絮凝效果;在再生漆配制过程中加入成膜物质松香改性醇酸树脂及溶剂新戊二醇,所得再生漆光泽度达到85,硬度达到0.8,都符合木器涂料性能标准;再生硝基木器漆在300℃内失重率比硝基木器漆高5.6%,自腐蚀电位与硝基木器漆基本一致,具有良好的耐热抗蚀性能。 展开更多
关键词 木器漆 漆渣 收集 再生 硝基漆
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基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法 被引量：3
4
作者 郭宁宁 盛业华 +2 位作者 黄宝群 吕海洋 张思阳 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2016年第9期1153-1159,共7页
在综合考虑多个特征因子的线要素匹配时,根据经验知识确定各特征因子的权值会造成人为误差。针对该问题,本文提出了基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法,根据线要素的几何和拓扑特性选取长度、方向、形状、距离及拓扑5个特征因子... 在综合考虑多个特征因子的线要素匹配时,根据经验知识确定各特征因子的权值会造成人为误差。针对该问题,本文提出了基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法,根据线要素的几何和拓扑特性选取长度、方向、形状、距离及拓扑5个特征因子的相似度作为路网匹配参考因子。首先,分别在参考图层和待匹配图层中选取样本数据组成样本对,计算样本数据的5个特征因子相似度,用样本数据的5个特征因子相似度和样本的匹配度组成学习模式对;然后,利用BP神经网络的误差反向传播机制自动学习调整各神经层之间的连接权值;最后,输入全部数据,计算参考图层的弧段和待匹配图层的弧段间的匹配度,实现综合多特征因子的路网匹配。实验结果表明,利用人工神经网络进行综合多特征因子的路网匹配可以提高匹配效率和匹配准确度。 展开更多
关键词 BP神经网络 路网 匹配 多特征因子
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