DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 自欧盟成立以来，德国在欧盟内的地位日益增强，处于欧盟核心领导层面，也主导了欧盟对华的态度。德国作为西欧发达经济体，其经济体量较大，长期居世界前五的水平。因此其对华战略主要看中中国经济不断增长的潜力，以经济合作为核心，相对淡化政治合作。纵观德国对华战略，更多的是适应中国经济变化，推动双方经贸合作。2021年德国将进行换届选举，作为欧盟内的核心领导国，其对华政策将直接决定欧盟对华态度。在默克尔明确不寻求连任的背景下，探究德国对华政策的演变及其可能走向，对中国调整对德战略具有重要意义。
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user: 2. 科尔政府加强经济合作 自二战后，德国除恢复本国经济建设，更是不断试图恢复世界大国的国际地位。上世纪90年代，经济全球化对各国的传统企业造成了冲击，德国不得不寻找新的贸易合作伙伴，创造适应经济全球化的机遇。此时亚太地区经济增速快，成为世界经济的一个增长极。同时亚太地区人口较多，市场需求大，企业发展不完善，为德国企业提供了“进场”的现实基础。而彼时中国实行改革开放政策，对外资企业给予一定的政策优惠，为德国企业提供了良好的政策基础。科尔政府在考察了亚洲经济发展潜力之后，决心要与亚洲建立经济联系，并提出双方建立面向未来的合作关系 [ 1 ]。随后，科尔政府成立专项组，负责制定同亚洲国家的新战略。1993年，德国成为欧盟最先公布新的对亚战略的国家，其中强调了德国对华的新战略部署。其亚太战略的核心为加强同亚洲国家经济合作，扩大直接投资。而中国则是此次战略中的一个重要支点。科尔政府为推动同华的外交关系发展，做出了三项指导原则：其一坚持一个中国原则，拒绝承认台湾独立国的地位；其次不干预中国内政，避免在人权问题上同中国公开对峙；最后通过经济改革的方式推动政治体制变革。这三个原则后来演变成为欧盟对华政策的德国模式 [ 2 ]。 在利好政策的推动下，德国开始积极推动同华交往，并主导了欧盟对华的经济活动。德国政府在经济上加强同华合作，增加外资投入并为中国提供先进的生产设备和管理经验，同时在环境保护等双方具有争议的领域展开对话协商。1993年德国对华出口超过100亿马克，同比增长近一倍。1随后两国领导人多次互访，签订多项贸易协定。20世纪末，德国已成为中国在欧洲最重要的贸易伙伴。德国用先进的技术打开了中国市场。
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user: 3. 施罗德政府深化政治合作 施罗德政府在科尔政府注重经贸合作关系之上，推动中德政治互信，在政治交往中取得了一定的成效。随着中国经济的快速增长，西方国家盛行“中国威胁论”，常以人权、环境等问题质疑中国政府。为维护中德的经贸发展，施罗德政府倡议双方定期举行领导人会晤，以对话的形式解决双方的争议问题，以协商的方式摒除政治偏见，务实经贸合作 [ 2 ]。2002年德国调整对华战略，在经贸合作的基础上深化政治合作，加强社会交往。 在高层对华协商的基础上，中德关系逐步由经贸扩展至更多领域。在北约轰炸中国使馆后，德国率先向中国道歉，并表明持续推动中德合作的决心。施罗德政府真诚务实的态度推动了中德关系的进一步发展。2001年双边贸易额突破200亿美元大关，达到235.26亿美元，占中欧贸易总额的30.7%。22005年，德国对华投资达134.2亿美元，共计5000余个投资项目，相比施罗德上台时投资额增长了将近4倍。除经贸合作增长外，中德关系发展全面开花，政治磋商、高层互访不断。社会关系也逐步发展，双方开启留学奖金，彼此承认学历，民间交往取得了实质性进展 [ 3 ]。2005年中国成为德国在亚太地区最大贸易伙伴国。随着双方关系稳步发展，德国更加注重对华交往，决定同华建立全面伙伴关系。德国政府所奉行的实用主义交往原则，有效推动了中德关系发展。
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user: 4. 默克尔政府引入价值导向 默克尔上台初期，一改上任政府对华态度，以铁血手段进行改革，双方关系为冷冻期。其虽未中断同中国的经贸合作，但却对前任政府以经济合作为主，附加政治条件的合作方式有所不满。究其原因是中国快速发展的经济使得西方国家有所忌惮，加之不同的社会体制，使得西方国家对华始终持怀疑态度。同时冷战的历史经验，也使得西方国家对华有所顾忌。简单来说，中国快速发展的经济，不同的社会体制，造成西方国家对华敌对态势。默克尔上台后，以对华的强硬态度来维护其所代表的民主理念。2007年，联盟党发布了自重新组阁以来的第一份对华文件，明确以价值观为导向的政治原则，强调了合作伙伴价值观的一致性，并将中国列为潜在的对手。同时夸赞了印度的民主政体，呼吁德企重视同印度的合作 [ 4 ]。早在默克尔第一次访华时，就对中国的人权、法治等问题提出了异议，督促中国应尽快进行体制改革。在该政策出台后，默克尔再次访华，公开谴责中国在知识、技术上的剽窃，双方在法律、价值观层面产生严重分歧。2007年9月，默克尔无视中国的抗议在德国接见达赖喇嘛，动摇了双方建交基础，中国政府因此取消与德国的战略对话。双方外交陷入僵局。在德国带动下，西方主流媒体对华评价以负面新闻为主，使得“中国威胁论”成为西方对华态度。 2008年的金融危机逐步席卷全球，随后欧债危机使得欧盟成员国经济发展放缓，欧盟内部矛盾丛生，为中德缓和矛盾提供机遇，成为中德关系破冰期。在经济衰退的大形势下，默克尔政府重新以实用主义作为对华战略的指导思想，淡化价值观因素，寻求和中国长久的经济合作。为表达德国政府的寻求合作的诚意，在第七届亚欧峰会之后，德国政府明确指出奉行并坚决维护一个中国的原则，其中首次强调了台湾的归属问题，不支持西藏独立地位 [ 4 ]。在德国积极表态下，中德关系开始回暖。2008年德国总统出席北京残奥会开幕式，两国逐步重启对话协商机制。2016年中国成为德国在全球范围内的重要合作伙伴。随后默克尔访华时，也重新将经济议题作为访问的主要目的，不断拓展中国市场。由于中德双方贸易互补性，德国工业4.0与中国制造2025衔接 [ 5 ]，形成牢固的经贸往来。2010年默克尔访华期间，首次承认了中国的市场地位，代表着默克尔政府对华战略仍旧强调以经济合作为主，奉行实用主义外交原则。 在经贸合作的推动下，中德双方开始建立全面合作伙伴关系，双边关系进入升温期。2012年德国联邦政府发布的政策文件规划了德国外交的基本原则，指出德国外交应以经济合作为核心，其中包括德国同中国有所争议的法治、人权、环境保护等问题。32014年3月，中德双方发布了《建立中德全方位战略伙伴关系的联合声明》，不仅强调了两国的经济战略伙伴关系，更推动双边关系政治领域的深入 [ 6 ]。同时，两国完善了高层领导协商制度。默克尔上任初期中德贸易额为762.7亿欧元，2019年，中德贸易额达2057亿欧元，4实现贸易总额翻一番，双方贸易额稳步发展。在全面战略伙伴的推动下，德国一改对“一带一路”政策的质疑态度，表示愿以集体形式加入。同时，顶着来自美国的压力，同华为开展5G合作。纵观默克尔政府的对华政策，其并未摒弃价值观外交，虽选择实用主义的外交原则，让价值为利益让路，但其政策文件中不乏出现以德国普世价值观影响中国政治发展。在默克尔访华时多次提到中国法治的缺失，足以证明德国用经济合作辅以价值转变的态度。
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user: 5. 德国对华政策未来走向及中国应对 自默克尔政府上台后，带领德国走出之前的发展颓势，稳固经济。同时在外交层面，德国成为西方民主价值的捍卫者。随着中国经济的快速发展，如何同中国建立良好的伙伴关系，形成有效的双边制衡，成为德国寻求对华战略的主导因素。故而即便2021德国将举行换届选举，默克尔政府对华政策将会延续。究其原因如下：首先中国经济快速发展，维持同中国的经贸合作，符合德国的切实利益。其次，德国作为欧盟的核心国，在2019年刚促使欧盟推出新的对华战略，将自身的外交利益扩大至欧盟层面 [ 7 ]。中欧关系的友好发展也为中德关系走向奠定基础。最后，默克尔政府对华政策中首次强调了价值取向，虽有所淡化，但仍就对双方合作产生价值导向，符合西方国家的价值理念。 随着默克尔下台，内阁改组，中国对双边关系可能存在的问题应有所准备。在对外经贸合作层面，首先要完善中国的法律保护体系。长久以来，中国都忽视对市场监管体系和知识产权等方面的立法保护，长期被西方国家所诟病。反观德国以工业为主，处事较为严谨，习惯以成文条例办事。为此我国应完善相关法律法规，提供完整的法律保护体系，一方面可以促进双方经贸进一步发展，另一方面可以改善西方对中国社会缺乏监管的固有印象。其次推动企业创新发展，培养高端人才，重视科技研发。中德同为制造业大国，德国现凭借其高端制造业引导经济发展，获取经济利益。同理，中国也应在巩固现有制造业优势的同时，扩大科研投入，为制造业升级打下基础，扩大产品附加值。最后，以经促政。通过经济合作施加政治影响，以切实行动逐步改善德国对我国的质疑。 3 Deutscher Bung， Unterrichyung durch die bundesregierung， Globalisierung gestalten-Partnerschaften ausbauen-Verantuortung teilen， Drucksache， 17/8600， 8.2.2012. 4数据来源：德国联邦统计局。 在双边关系层面，从默克尔政府对华态度演变来看，德国对华战略将以经济为主导，以价值为导向。在默克尔任内，双方合作以经济为主的总方向不会变。但德国最高领导人的变化会给中德关系带来不确定因素。首先，中国作为世界上经济快速发展的增长体，经济体量居世界第二，德国不会搁置同中国的贸易往来。中国同时掌握世界最先进的5G技术，双方对此达成合作协议。因此中德经济合作为主导的双边关系不会改变。其次，德国换届选举后自民党、绿党5可能会参与联合执政，其所倡导的民主原则使其对华态度将成为中德关系发展的不确定因素。对此中国应采取积极的措施，建立、健全完善的沟通机制，以磋商化解矛盾。在国际舞台上，更应积极参与全球治理，推动世界经济绿色可持续发展，承担大国责任，展示大国担当。最后，随着中德经济地位逆转，双方又同为制造业大国，保持良好的竞争态势，对两国关系发展至关重要。德国在对华合作时，几乎将合作限定在经济领域。新政府对华态度存疑，可能会导致中国无法从德国获取先进的技术与经验。中国应积极拓展、深化合作，以务实的态度推动合作领域的拓展，在难以达成合作的领域，积极斡旋，寻求一致。
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user: 6. 结论 纵观冷战后历届德国政府对华政策的演变可以看出，德国对华政策以经济合作为主，奉行实用主义的外交原则。直至默克尔上任，德国在对华关系中引入价值导向。双方在经历一次关系冷冻期后，又重新将经济合作做为双边关系的基础。2021年德国即将举行换届选举，内阁重组将会为中德关系的发展带来不确定因素。基于默克尔价值外交尝试的失败，新政府将会延续默克尔后期以经济为主导，以价值为导向的对华战略。由于绿党有参与组阁可能性，德国对华战略的价值因素可能有所提升。对此中国因采取积极的应对措施，以对话磋商解决分歧，扩展双方合作领域。
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user: 摘要 本文针对化工驱动旋转机械设备-风机的故障，提出基于深度置信网络的故障预测模型，通过数据采集系统的设计、数据集的构建、特征提取、深度神经网络的模型训练、预测结果输出五个步骤来进行，这一模型的优点为无需前期进行知识模型的构建，是基于数据的信息获取及模型构建，对于工业设备的故障预测具有良好的效果。
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user: 1. 前沿 故障预测是根据设备现有的运行数据预测未来某个时间点的运行情况，或是预测设备能正常运行的周期时间，属于预测性维护，相比定期维护及事后维护方法，这是目前对于设备维护成本最低、最精准、最为合理的一种方法，也是目前研究学者最热的方向 [ 1 ] [ 2 ]。故障预测技术主要分为基于模型、基于概率统计、基于数据驱动的三种故障预测技术。其中基于模型的故障预测技术的常用模型为灰色模型，常用于故障短期预测，其算法主要包括卡尔曼滤波器算法及粒子滤波器两种。基于概率统计的故障预测常用方法主要为以时间序列的预测法、回归预测法等等。基于数据驱动的故障预测方法主要包括人工神经网络、模糊系统和其他人工智能系统，人工神经网络可以模拟非线性函数，从样本中进行学习，因此在故障预测中具有广泛的应用 [ 3 ] [ 4 ]。 旋转机械的故障来源较为复杂，如设计制造时的结构问题，安装时的间隙误差问题，操作时的长期过载问题，长期使用的部件受损问题等。这些故障来源会造成一些故障现象，如转子不平衡、部件受损、油膜震荡、轴裂纹等，每一种故障都具有不同或相同的特征，直接表现为如振动异常、温度过高等特征。因此，旋转机械的故障预测是一个复杂、随机、非线性的问题，在没有固定的知识模型来进行预测时，通过历史特征数据建立故障预测模型是当前最为科学、准确的方式，因此对基于数据驱动的研究对于旋转机械故障预测具有很大的实际意义。 人工神经网络的起源是1943年，美国心理学家Warren McCulloch和数理逻辑学家Walter Pitts提出了人工神经网络的概念，同时建立了人工神经元的数学模型，之后另一学者Frank Rosenblatt创造了“感知机”，并成功实验出了一台能识别英文字母的基于感知的神经计算机——MARK1 [ 5 ]；第二代人工神经网络设计了多个隐藏层来代替单个特征层，并使用BP算法来计算网络参数，并且利用卷积神经网络(CNN， Convolutional Neural Network)实现了银行支票手写体的自动识别，该算法取得了巨大的成功，但是这一模型仍然存在很多问题，如无法对无标注数据进行训练，隐藏层数的限制，训练速度慢，容易陷入局部最优解等 [ 6 ]；2006年，Hinton提出了深度神经网络(DNN)，一种深层网络模型，属于第三代人工神经网络，他使用一种贪心无监督训练方法来解决问题，其训练方法降低了学习隐藏层参数的难度，该算法的训练时间和网络的大小和深度近乎线性关系 [ 7 ]，目前各种神经网络模型在语音识别、图像识别、故障预测等领域都有了很大的发展，因此深度神经网络是目前机器学习中具有非线性、快收敛、网络深等特点的人工神经网络，可以很好地解决旋转设备故障的数据模型难构建、预测精度低的问题。
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user: 2. 数据采集 数据采集是故障预测的最基础也是非常重要的一部分，数据的正确性及合理性直接影响模型构建及准确性，因此数据采集系统的设计需要考虑采集的数据需要全面性及科学性。基于在前言里对于旋转机械的故障特征及故障部位的分析，旋转机械的数据采集主要在于电机、传动轴、轴承、支架等结构的振动(或加速度)、温度信号，参考国外学者对于三轴振动信号的采集系统的设计 [ 8 ]，分别采集各信号，采集流程如图1所示。 图1. 数据采集流程
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user: 3.深度神经网络-DNN (Deep Neural Network) 深度神经网络是在人工神经网络的基础上发展而来的，其结构是一种与传统神经网络相似的结构，由输入层、多个隐藏层、输出层组成，其特点是通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，从而发现数据的内在特征表示 [ 9 ]，节点的连接是通过相邻层的节点进行，同层及跨层是没有连接的；这种分层结构，是比较接近人类大脑的结构的，这种结构可以解决大量的分类问题，是线性不可分的。通过在输入层与输出层之间引入隐层(隐层个数可以大于或等于1)作为输入模式“的内部表示”，单计算层感知器变成多(计算)层感知器，从而实现深度学习的效果 [ 10 ]。 3.1. 结构及原理 依据分层特征的思想，假设我们有一个系统S，它有n层 ( S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S n ) ，它的输入是I，输出是O，形象地表示为 [ 11 ]： I ⇒ S 1 ⇒ S 2 ⇒ ⋯ ⇒ S n ⇒ O 上述深度神经网络中，中间层(除去开始的输入层和最后的分类输出层)每一层都是系统S的一种特征表示，图2表示的是单个隐藏层的系统，而图3表示的是多个隐藏层的情况。 图2. 单个隐藏层的结构 图3. 多个隐藏层的结构 3.2. 基于深度置信网络的旋转机械故障预测模型 (1) 模型构建 风机的振动及温度信号通过数据采集卡进行采集到计算机，通过多通道数据采集卡，将收集到的数据存储在多个文档中，然后再构建深度神经网络模型进行故障预测。其模型结构如图4所示，构建流程为数据输入–特征提取–DNN模型训练–预测输出。 数据的采集构成有物联网设备的历史数据、及当前传感器采集的状态数据，及合成数据(对已有数据进行时序拓展)，对于实际生产情况下旋转机械检测数据量缺乏的情况，通过这三种数据的集成可以充分地保障模型的数据集需求。旋转机械的数据采集过程中有很多冗余的、含噪的数据，因此在数据输入前需要进行预处理，如空白段的补齐，归一化处理及去噪处理等。预测性维护模型的构建中分为特征提取、模型构建、模型训练、模型评价等环节，其中特征提取采用自动提取技术DFS，对原采集数据进行特征构建及基于过滤式的特征选择，将提取的特征对数据集进行构建，组成模型构建及训练的数据集，同时将数据集的60%作为模型训练的数据集，10%作为验证集，30%作为测试集，其中测试集的数据为去除掉故障出现前一段时间内的数据，具体的故障模型如图4所示。 图4. 基于深度神经网络的故障预测模型 (2) 算法 DNN的前向传播算法就是通过若干个权重系统矩阵W，偏倚向量b来与输入向量X进行运算和激活函数的运算，从输入层开始，层层向后计算，直到输出层，得到输出结果。 具体地，设输入：总层数为L，所有隐藏层和输出层对应地矩阵W，偏倚向量b，输入值向量X。 输出：输出层为 y L 1) 初始化 y 1 = x 2) for l = 2 to L，计算 y l = σ ( z l ) = σ ( W l y l − 1 + b l ) 3) 最后输出结果 y L 通过DNN前向传播算法后，如何怎么找到合适的W与b向量来预测最终的输出值呢，这里还需要进行反向传播计算，即选择损失函数使得损失值达到最小时，就得到了最佳的W与b向量。 具体地，输入：总层数L，以及各隐藏层与输出层的神经元个数，激活函数，损失函数，迭代步长 α ，最大迭代次数Max，及停止迭代阈值 ε ，输入的m个训练样本 { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ( x m ， y m ) } 输出线性关系矩阵W和b 1) 初始化W和b，取随机值 2) for iter to 1 to Max for i = 1 to m 将DNN输入 y 1 设置为 x i for l = 2 to L，计算 y l = σ ( z l ) = σ ( W l y l − 1 + b l ) 进行前向传播 通过损失函数计算输出层 δ L for l = l − 1 to 2，计算 δ i ， l = ( W l + 1 ) T δ i ， l + 1 ⊗ σ ′ ( z i ， l ) 进行反向传播 for l = 2 to L，更新第l层的 W l ， b l W l = W l + 1 − α ∑ i = 1 m δ i ， l ( y i ， l − 1 ) T b l = b l + 1 − α ∑ i = 1 m δ i ， l 如果所有 W ， b 的变化值都小于停止迭代阈值 ε ，则跳出迭代循环到步骤3。 3) 输出线性关系矩阵 W ， b (3) 基于DNN的故障预测模型的优点 针对旋转机械故障的特点–数据收集困难、量少、故障发生的随机性大、基于先验知识的模型构建难，通过基于DNN构建的故障预测模型在故障发生的非线性、复杂性特点相对于基于统计、先验知识模型等的方法可以直接从数据中挖掘出故障的机理。在与其他各种神经网络模型相比，首先DNN的多层隐藏结构可以更好地拟合输入数据，特征提取环节可以将输入数据的维度进行降低，使模型计算快速地收敛，W，b的正向、反向传播求解过程可以将损失降到最低，以求更好地拟合数据，从而构建更为精准的模型。
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user: 4. 总结 旋转机械故障预测是非线性的、波动的类型，故障形成的机理很难有预先设定的数学模型来确定，因此传统的基于模型的故障预测很难实现，本文通过深度神经网络模型构建旋转机械的故障预测模型，通过数据采集卡将振动数据、温度数据等采集到计算机构成模型输入数据集，再构建DNN模型，训练模型，最终得到预测模型，对于旋转机械的故障预测具有很好的效果。
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user: 摘要 人工智能模型在窃电用户识别实际工业场景中应用时面临着高识别率与低成本之间的矛盾。对于训练完成的模型，通过设置模型判别阈值使其识别出更多窃电用户的同时也将导致更多非窃电用户被错误识别，造成现场排查成本的增加；反之，若追求较低的现场排查成本，那么只能识别出相对较少的窃电用户。针对此矛盾，本文提出了一种基于人机协同的窃电用户判别方法。在该方法中，电网公司首先根据自身特点与需求选取合适的模型判别阈值，然后结合模型判别依据与人工经验知识对模型初步判定结果进行筛查，最后只需对相对较少的用户进行现场排查，从而降低人力、物力成本。此外，电力公司可以根据模型从用户用电数据中学到的“知识”对自身领域知识进行补充，还可以对模型所使用的指标体系进行修正、改善。本文所提出的方法对于人工智能模型在窃电用户识别的应用方面具有一定的管理意义与实际应用价值。
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user: 1. 引言 自第二次工业革命以来，电力已经成为国家经济、社会发展、人民日常生活中至关重要的能源。电力系统中电能生产与电能消费的平衡使得人民生活用电和地区生产用电能够得到持续、稳定的供应。然而，少数不法分子为了攫取经济利益，试图以不当手段窃取电力，从而对电网的正常运行产生严重的影响。这不仅会扰乱地区电网的正常调度，对地方经济的发展和企业经营管理以及供电秩序带来严重的威胁。用户私自改接线路还可能引发安全事故，危害自己及其他用户的生命财产安全 [ 1 ]。由于用电用户基数众大且窃电用户所采取的窃电手段种类繁杂，对其进行细致排查会耗费大量人力成本。 随着电网的智能化程度不断提高，远程用电信息采集系统的使用也越来越普及。远程用电信息采集系统中丰富、密集的电网数据使得基于大数据和人工智能的窃电行为检测、窃电用户识别成为可能 [ 2 ]。基于经加工处理后的电网数据，结合人工智能的方法，可以构建判别窃电用户的数学模型。近年来，已经有很多学者在反窃电技术的模型方面展开了大量的研究，使模型获得更高的判别精准度。但由于模型拟合偏差、数据分布差异、数据噪声等因素，所构建的任何人工智能模型都不是万无一失的。对人工智能模型自身局限的正确认识对于其实际应用有着重要的意义。在对窃电用户进行判别时，所使用的人工智能模型在正确识别出窃电用户的同时也一定会伴随着错误的识别，或者说模型所判定的每一个窃电用户都有可能是正常用户，所判定的每一个正常用户也都有可能是窃电用户。这并非意味着人工智能模型是无效的，而是说在使用模型时面临着模型识别出更多疑似窃电用户与其带来的更高排查成本之间的权衡。电网公司可以根据自身的目标与限制对模型采取合理的使用方案。此外，对于电网公司来说，模型如何针对某个用电用户给出判别结果以及模型基于哪些“知识”进行判别是非常重要的。前者的本质即机器学习模型对于单个样本进行判别的解释，后者的本质即机器学习模型对整个数据集的群体层面解释，这些都有助于模型使用者调整自身对模型的信任程度，补充领域知识以及修正、调整模型。 人工智能模型在窃电用户识别实际工业场景中应用时面临着高识别率与低成本之间的矛盾。对于训练完成的模型，通过设置模型判别阈值使其识别出更多窃电用户的同时也将导致更多非窃电用户被错误识别，造成现场排查成本的增加；反之，若追求较低的现场排查成本，那么只能识别出相对较少的窃电用户。针对此矛盾，本文提出一种人机协同判别窃电用户的方法。该方法的主要贡献如下： (1) 本方法帮助电网公司根据自身需求对模型判别阈值进行设定，从而实现对窃电用户判别任务中高识别率与低成本之间的权衡。 (2) 本方法使模型使用人员与机器协同判别以提高识别率，节省人力、物力资源。借助机器对所有用电用户进行初步判别从而避免对所有用户进行人工筛查；模型使用人员借助模型判别依据对模型判别的疑似窃电用户进行进一步筛查，从而节省现场排查所消耗的人力、物力资源。 (3) 在本方法中，模型使用人员可以根据自身领域知识来优化、改善模型所使用的指标体系；还可以借助模型从大量数据中学到的“知识”来补充自身领域知识。
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user: 2. 相关工作 目前已有大量研究者针对大数据与人工智能在反窃电方面的模型、方法展开研究。在无监督学习方面，包雯莉等人建立了反窃电指标评价体系，运用K-Means聚类建立窃电嫌疑评判模型，然后抽取出典型用户以制定规则， 再根据规则来筛选嫌疑用户 [ 3 ]。张铁峰等人提出了一种基于K-means聚类的用电异常两阶段检测方法，并利用灰色分析对影响电力负荷的因素及影响程度进行分析 [ 4 ]。Choksi等人提出了一种基于特征的聚类算法，能够有效地对用户用电数据进行降维，描述负荷剖面和概率负荷变化评估，从而区分出用电异常用户 [ 5 ]。在有监督学习方面，秦娜首先对电力指标运用主成分分析法进行特征提取，在此基础上建立基于随机权神经网络(RVFLN)的用户窃电诊断模型 [ 6 ]。任关友等人基于反向传播神经网络，结合聚类分析相关技术，建立了一套基于负荷、电压、电流等指标的窃电行为检测模型 [ 7 ]。张承智等人基于实值深度置信网络，提出了一套用户侧窃电行为检测的模型方法 [ 8 ]。黄星知提出了基于双隐含层反向传播神经网络的窃电检测模型，分析了窃电指标与电能消耗量之间的关系 [ 9 ]。Wang等人则采用自回归综合移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average mode l， ARIMA)和人工神经网络，提出了一套住宅电力负荷异常检测框架 [ 10 ]。李波等人利用用户的历史用电数据，结合粒子群算法和支持向量机，实现了用户用电的异常检测 [ 11 ]。王逸兮等人基于改进版支持向量机，提出了一套电力企业信息系统异常检测方案的优化方法 [ 12 ]。 大多数学者针对电力异常检测的算法展开研究，但几乎没有研究者对于窃电用户识别任务中人工智能模型所面临的高识别率与低成本之间的权衡进行讨论。本文借助机器学习的解释工具针对此问题提出解决方案。支持向量机、多层感知机和集成模型如随机森林、XGBoost等具有强大的线性与非线性拟合能力的模型能够在高维空间中更好地捕捉数据模式，但其对数据进行判别时所依据的模式都是无法被人们理解的。目前有大量研究人员围绕上述复杂的机器学习模型的可解释性展开研究。Goldstem等人提出的ICE (Individual Conditional Expectation)方法可以对有监督机器学习模型中每一个特征如何影响预测结果进行可视化 [ 13 ]。Ribeiro等人提出的LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)通过学习一个预测样本附近的数据从而对任何模型的预测结果进行解释 [ 14 ]。博弈论中用于按照联盟中所有玩家的贡献以尽可能公平的方式来分配收益的Shapley值 [ 15 ] 也被用于机器学习解释的研究中。Strumbelj等人将该思想应用于机器学习的解释中，提出了一种基于Shapley值的特征重要性计算方法，从而展示针对每个样本，其每个特征在多大程度上使模型倾向于某一个预测结果 [ 16 ]。这种方法计算所得的特征重要性可以针对单个样本预测结果给出解释，并且充分考虑了不同特征之间的相互作用对预测结果的影响。机器学习解释方法可以在一定程度上帮助人与机器进行交互。人通过理解机器如何针对每个样本做出判别可以调整对每次判别的信任程度，也可以通过对模型从大量数据中所学到的知识进行了解从而对模型进行修正、改善，还可以补充自身领域知识。
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user: 4. 实验结果及分析 本章首先对所构建的窃电用户判别模型效果进行评估，并展示如何基于电网公司的需求，对完成训练的模型的判别阈值进行设定；然后以一个正常用户与一个窃电用户为例，展示如何结合人的经验与机器判别的依据进行协同判定；最后展示模型从大量用户数据中所学到的“模型知识”。 4.1. 窃电用户判别模型评估 本研究采用来自我国某省用电信息采集系统采集的高压用户(大型专变用户、中小型专变用户)真实用电数据，其中共包括382个用户的相关数据，其中正常用户130户、窃电用户252户。数据集根据分层抽样划分为训练集和测试集，评估指标为准确率(Accuracy)、精准度(Precision)、召回率(Recall)以及F1分数(以0.5为模型阈值)。 Table 3 Comparison of model distinguishing performanc 模型 准确率 精准度 召回率 F1 XGBoost 0.8870 0.9091 0.9211 0.9150 随机森林 0.8696 0.8961 0.9079 0.9020 决策树 0.8435 0.8625 0.9079 0.8846 逻辑回归 0.6870 0.6961 0.9342 0.7978 支持向量机 0.7652 0.8657 0.7632 0.8112 多层感知机 0.8087 0.8553 0.8553 0.8553 表3. 模型判定效果对比 实验结果如表3所示，XGBoost在准确率、精准度以及F1指标上都得到了最高分数，而在召回率指标上也接近由逻辑回归所得的最高值。故本文选择XGBoost模型进行后续分析。 根据所选模型对测试数据的预测结果绘制受试者操作曲线与精准度–召回率曲线如图2所示。 图2的两个曲线均展示了当设置不同的判别阈值时，模型对于预测样本为正例与负例的偏好。两条曲线分别表示预测结果的真正率与假正率之间的关系和精准度与召回率之间的关系。由图2(a)可以看到，真正率的提高可通过降低模型的阈值来实现，但这会导致假正率升高。而在图2(b)中可以看到，随着阈值的减小，精准度降低，召回率增高。总之，当取更小的模型阈值时，能够识别出更多的窃电用户，但相应会带来更大的排查成本。 图2. 受试者操作曲线与精准度–召回率曲线 当阈值取0.3，0.5与0.7时模型的各项评估指标对比见表4。以阈值取0.7为例，这意味着能够识别出约92%的真正窃电用户，且会将约13.5%的正常用户判定为窃电用户，而每识别出一个真正的窃电用户会需排查约1.07 (1/0.9351)个用电用户。电网公司可以根据自身情况进行合适的阈值选择。 Table 4 Comparison of model performance with different threshold value 阈值 真正率 假正率 精准度 召回率 0.7 0.9231 0.1351 0.9351 0.9231 0.5 0.9231 0.2703 0.8780 0.9231 0.3 0.9487 0.2973 0.8706 0.9487 表4. 不同阈值下的模型效果对比 4.2. 人机协同判别窃电用户 4.2.1. 单个用电用户判别 本文以一个窃电用户与一个正常用户的判别依据为例进行展示，以说明模型如何根据一个用户的用电数据特征给出一个预测结果；并根据用户指标时间序列，说明人工判别的依据。图3所展示的是由开源机器学习解释工具SHAP绘制的模型判定依据图。其中纵坐标展示的是用户用电数据的特征名称及取值，位置靠前的特征对于判定结果来说有着更大的重要性。图中的初始期望值表示对于整个数据集中的用户群体，若不考虑其特征上的差异，模型对所有用户做出的预测值为2.19；而考虑每个用户的特征差异后，模型最终可为每个用户计算一个模型预测值，图3(a)中预测值为−4.46意味着模型极倾向于判别该用户为正常用户，而图3(b)中的6.55则表示模型极倾向于判别用户为窃电用户。箭头中的数字表示每个特征对于一个判别结果的贡献量，所有特征的贡献量之和等于模型的预测值。图中红色的箭头表示一个特征使得模型倾向于判别该用户为窃电用户，且箭头上的数值越大，模型判别其为窃电用户的倾向越强；蓝色箭头则表示一个特征使得模型倾向于判别该用户为正常用户。在图3中，电压不平衡度标准差对于两个判别结果来说都是最重要的因素，图3(a)展示的用户的该指标取值为0.001远小于图3(b)用户的0.079，而由图4(b)的三相电压不平衡曲线也可以看出所展示的窃电用户相比于正常用户具有大幅的三相电压不平衡度波动。图4(a)用户各项指标都具有相对较小且稳定的取值，模型根据这些用户用电特点将其判定为正常用户。图4(b)用户的三项电流不平衡度在很多时刻出现了大于1的数值，这超出了该指标的正常取值范围(可能由于用户窃电造成电表异常，从而导致电流读数为负值)，故由电流不平衡度计算的均值、标准差及偏度等统计指标特征都使模型在很大程度上倾向于判定该用户为窃电用户。电网公司工作人员可以根据用户用电行为的数据，结合模型所给出的判别依据与人的经验知识对模型判别的疑似窃电用户进行初步人工筛查，从而降低现场排查的成本。 图3. 模型判别依据示例 4.2.2. 窃电用户判别知识 对所有用户判别依据进行汇总，可以得到模型学习到的“知识”。图5展示的是模型从用户用电数据集中所学习到的群体层面的模型解释。图5(a)展示了在本文所构建的窃电用户判别模型中不同特征的重要性，柱状图的长度表示所有用户的判别依据中某个特征的贡献度绝对值的均值，排序靠前的特征对于模型的判别具有更大的重要性。在图5(b)中，模型在判别每个用户时对每个特征计算的贡献度均以蜂群图的形式绘制出。针对某个特征，模型在对每个用户进行判别时计算所得该特征的贡献值都在图5(b)中对应行进行展示：每个圆点代表一个用户，其位置越靠左则说明该特征使模型倾向于判别其为一个正常用户，反之则倾向于判别其为窃电用户；每个圆点的颜色表示该特征取值的相对大小，红色表示该用户的该特征取值相对于所有用户的该特征取值较大，反之则小。以最重要的电压不平衡度标准差特征为例，该特征对于模型的平均贡献值约为1.3 (见图5(a))；具有高电压不平衡度标准差取值(红色)的用户会更容易被模型判别为窃电用户，具有低电压不平衡度标准差取值(蓝色)的大部分用户更容易被模型判别为正常用户，而少量用户较低的电压不平衡度标准差取值使得模型更倾向于判别其为窃电用户，这与不同特征之间的相互作用有关。 图4. 用户用电行为时间序列 通过对模型学习到的“知识”进行了解，相关工作人员可以获取一些原本可能没有发现的关于窃电用户的知识，也可以围绕模型判别中重要的特征设计更多的指标。
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user: 5. 结论 本文针对人工智能模型在窃电用户识别实际工业场景中应用时所面临的高识别率与低成本之间的矛盾提出了人机协同判别窃电用户方法。本文基于我国某省真实用电数据构建窃电用户判别模型，使用机器学习解释工具为每个用户的判别结果提供模型判别依据，辅助相关工作人员进行人工筛查，从而降低对疑似窃电用户进行现场排查时所消耗的人力、物力成本；此外，对所有判别依据进行汇总以得到模型学习到的“知识”，工作人员可以通过对这些“知识”进行分析以补充自身领域知识，也可以在了解模型所学到的“知识”的不足后修正、改善模型所使用的指标体系。本文所提出的方法相比于以往的关于窃电用户识别算法的研究更具有管理意义与实际应用价值，但仍有着一定的局限性。由于用户用电数据 图5. 群体层面模型判定依据 具有高维、复杂等特点，我们只能通过提取时间序列统计量特征对用户用电行为进行表示，但计算统计量本身会导致特征的含义变得不易被理解。在以后的研究中，可以使用能够处理时序数据的深度神经网络构建窃电用户辨别模型，并且使用深度学习解释工具直接对多个指标的时间序列数据中的异常时刻进行判别。本文为机器学习模型在窃电用户判别的任务中提供了一种具有管理意义与实际应用价值的新思路。
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user: 摘要 顺序阀是叶片泵的关键阀件之一，主要作用是安全保护。为了保证顺序阀的泄压功能，采用CFD流场仿真和AMESim动态响应仿真方法，分析顺序阀压力特性，并进行结构优化。仿真优化结果表明，顺序阀满足压力指标要求。
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user: 1. 引言 本顺序阀是船用叶片泵的关键液压元件之一。相对于传统的液压系统溢流阀而言，除了具备安全保护作用外，还额外具备卸荷功能，可以使系统压力达到安全保护压力后，迅速卸荷至较低压力，进而使叶片泵受到更好的超载保护。目前市场类似产品为IHI低压叶片泵顺序阀，最大流量为1000 L/min，采用两个额定流量500 L/min的顺序阀并联的方式进行安全保护。本顺序阀应用的船用低压叶片泵额定流量达4100 L/min，目前市场上没有类似的成熟产品，流量指标要求远超过主流产品。
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user: 2. 技术路线 本文主要分析顺序阀卸荷功能，其设计指标为：额定流量4100 L/min，卸荷行程小于10 mm，卸荷前压力不超过12 MPa，卸荷后压力不超过1.5 MPa。 针对该设计指标，制定技术路线如图1所示，采用CFD流动特性仿真和AMESim动态特性仿真计算顺序阀的性能，并进行不断优化设计 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。在本技术路线中，CFD流动特性仿真的结果将会用于标定AMESim动态特性仿真时的参数设置，以提高顺序阀卸荷特性的预报精度。 图1. 技术路线
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user: 3. 顺序阀流动特性仿真 3.1. 计算流体域 顺序阀的计算流体域提取至三维模型，并进行合理简化处理，如图2所示。 图3所示为顺序阀计算流体域网格模型，采用六面体网格进行划分，并进行网格无关性检查，在保证计算精度的前提下，减少非关键区域网格数量，提高计算效率 [ 4 ] [ 5 ]。 图2. 计算流体域几何模型 图3. 计算流体域网格模型 3.2. 边界条件 依据顺序阀的使用特性，边界条件按照如下设置： ① 顺序阀流量未达到4100 L/min时，压力入口pressure-inlet，压力出口pressure-outlet； ② 顺序阀流量达到4100 L/min后，速度入口velocity-inlet，压力出口pressure-outlet。 3.3. 仿真结果 表1和表2所示为不同阀芯行程时的流动特性仿真结果，计算得到流量、压差、等效Cd·A及阀芯液动力。当压差9 MPa，流量4100 L/min时，阀芯行程为10.5 mm。 图4所示为阀芯液动力特性曲线，蓝线与红线交叉点，即为液动力最大点。当行程为10.5 mm时，最大液动力为2500 N。阀芯液动力会导致顺序阀泄压前的压力升高，液动力为2500 N时，顺序阀泄压前压力会升高3.86 MPa，达到12.86 MPa。 本方案的卸荷前压力、卸荷行程超过了设计要求，需进行合理优化。同时，流场计算得到的Cd·A、阀芯液动力将作为AMESim动态特性建模的标定参数。 Table 1 Simulation results of spool stroke 8~11 m 行程/mm 压差/MPa 流量/L∙min −1 等效Cd∙A 阀芯液动力/N 8 9 1756 0.000203 847 8.5 9 1894 0.000219 912 9 9 2150 0.000249 1063 9.5 9 2579 0.000299 1305 10 9 3292 0.000381 1838 11 9 4870 0.000564 3169 表1. 阀芯行程8~11 mm仿真结果 Table 2 Simulation results of spool stroke 10~16 m 行程/mm 流量/L∙min −1 压差/MPa 等效Cd∙A 阀芯液动力/N 10 4100 14.01 0.000381 2790 11 4100 6.27 0.000569 2274 12 4100 3.41 0.000772 1929 14 4100 1.51 0.001159 1525 16 4100 0.95 0.001459 1256 表2. 阀芯行程10~16 mm仿真结果 图4. 阀芯液动力特性曲线
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user: 4. 顺序阀动态特性仿真 顺序阀的动态特性仿真主要计算顺序阀在不同工况时的卸荷响应特性。 4.1. 动态特性仿真建模 顺序阀的动态仿真AMESim模型如图5所示，模型中的元件参数来源于顺序阀的三维模型、流场仿真结果等。模型中，泵提供流量，开关阀和溢流阀配合进行加载。 4.2. 动态特性仿真工况 开关阀打开，溢流阀压力在30 s内从0 MPa上升至20 MPa。 图5. 顺序阀动态仿真AMESim模型 4.3. 动态特性仿真结果 图6~图8所示为顺序阀卸荷性能动态响应特性曲线，顺序阀卸荷时压力为12.68 MPa，行程为8.42 mm，流量2285 L/min，卸荷后压力为1.63 MPa。 上述卸荷性能指标中，卸荷压力超过12 MPa，不满足设计指标要求。分析原因可知，顺序阀卸荷时，流量未达到额定流量，阀口通流能力不足，需提高。 图6. 顺序阀压力响应特性曲线 图7. 顺序阀阀芯行程特性曲线 图8. 顺序阀流量特性曲线
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user: 5. 优化分析 5.1. 优化方案 为了提高阀口通流能力，阀套上的锥面锥度由原先的8˚更改为15˚ (如图9所示)。 图9. 阀套锥度 5.2. 流动特性仿真结果 表3、表4和图10所示为优化方案流动特性仿真结果，当压差9 MPa，流量4100 L/min时，阀芯行程8.75 mm，液动力2150 N。 相比原方案，阀芯行程从10.5 mm减小至8.75 mm，液动力从2500 N减小至2150 N，优化效果好。 Table 3 Simulation results of spool stroke 7~9.5 mm—Optimization schem 行程/mm 压差/MPa 流量/L∙min −1 等效Cd∙A 阀芯液动力/N 7 9 3161 0.000366 1609 8 9 3592 0.000416 1825 8.5 9 3880 0.000450 1975 9 9 4327 0.000501 2347 9.5 9 4823 0.000559 2597 表3. 阀芯行程7~9.5 mm仿真结果——优化方案 Table 4 Simulation results of spool stroke 8.5~14 mm—Optimization schem 行程/mm 压差/MPa 流量/L∙min −1 等效Cd∙A 阀芯液动力/N 8.5 4100 10.18 0.000447 2280 9 4100 8.14 0.000500 2050 9.5 4100 6.23 0.000571 1920 10 4101 4.67 0.000660 1829 12 4100 1.84 0.001050 1514 14 4100 0.91 0.001491 1227 表4. 阀芯行程8.5~14 mm仿真结果——优化方案 图10. 优化后的阀芯液动力特性曲线 5.3. 动态特性仿真结果 依据优化后的三维模型和流动特性仿真结果，更新AMESim模型中的参数并计算。 图11~图13所示为优化后的顺序阀卸荷性能响应特性曲线，顺序阀卸荷前压力为11.4 MPa，阀芯行程为7.77 mm，流量4060 L/min，卸荷后压力1.4 MPa。 上述顺序阀的卸荷性能指标均满足设计指标要求，优化方案是可行的。 图11. 优化后的顺序阀压力曲线 图12. 优化后的顺序阀阀芯行程曲线 图13. 优化后的顺序阀流量曲线
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user: 6. 结论 本文按照规定的技术路线，仿真分析顺序阀的卸荷性能，并进行合理优化，形成如表5所示的性能指标对比，可得如下结论： Table 5 Comparison of performance indexe 关键特性 设计指标 原方案 优化方案 卸荷时压力 <12 MPa 12.68 MPa 11.4 MPa 卸荷时阀芯行程 <10 mm 8.42 mm 7.77 mm 卸荷时流量 4100 L/min 2285 L/min 4060 L/min 卸荷后压力 <1.5 MPa 1.63 MPa 1.4 MPa 表5. 性能指标对比 (1) 由于阀口通流能力不足，造成原方案的多项关键特性指标超过了设计指标要求，必须进行优化。 (2) 增大阀套锥面锥度，提高阀口通流能力，使得优化方案的关键特性指标均满足设计指标要求，验证了优化方案的可行性。 (3) CFD流动特性仿真和AMESim动态响应特性仿真的联合，可以得到准确的顺序阀关键特性，提高设计效率。
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user: 摘要 随着冠状动脉造影和CT冠脉成像(CTCA)检查增加，冠状动脉肌桥(Myocardial Bridge，心肌桥)的检出率也不断提高。相应地冠状动脉肌桥导致患者猝死的发现率也在不断提高，但对其导致猝死的原因仍未阐明。随着心脏疾病手术和介入治疗的增加，交感风暴的发生率也在增加，由交感风暴引起的死亡亦增多。但冠状动脉肌桥是否可导致交感风暴而引起患者死亡，仍未见报道。本文对1例冠状动脉肌桥导致患者交感风暴而发生猝死的现象做一分析，以引起临床更加重视。
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user: 1. 引言 心源性猝死的发生率在逐年升高，美国每年有25万~40万人死于心源性猝死，欧洲地区每年心源性猝死的发生率为50~100万/10万。我国为心源性猝死的大国，每年发生率为41.84/10万人，死亡人数的绝对数位列全球之首，每年有54.4万人发生心源性猝死，而且发病呈年轻化趋势。心源性猝死一般发生在1小时以内，大多数患者不能得到及时救治而出现死亡，病因也不完全清楚。因此，积极预防心源性猝死的发生至关重要，而预防的关键措施是积极寻找导致其发生的病因。目前研究结果表明室性心律失常和其反复发作是导致心源性猝死的主要病因。24小时内反复发生室性心律失常被定义为交感风暴，致其发作的主要因素是自主神经功能失衡和交感神经的过度激活，促发诱因主要为先天性心脏疾病、继发性心脏疾病和心脏外其它系统疾病。其中冠状动脉肌桥属于先天性冠状动脉发育异常，也可能是导致患者发生交感风暴而致猝死的原因之一。冠状动脉肌桥的发生率因研究方法不同而存在较大的差异，病理检查系列中，其发生率为15%~85%，而在血管造影检查系列中，其发生率为0.51%~25%。冠状动脉肌桥是否诱发室性心律失常而发生交感风暴，目前仍不明确。该文对1例冠状动脉肌桥导致患者交感风暴而发生猝死的现象做一分析，以引起临床更加重视。
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user: 2. 病例报告 患者男性，45岁。2020年7月8日7点因胸闷到我院就诊，步行500米到医院门口时出现晕厥、意识丧失。即刻送入抢救室。2020年1月行CTCA检查提示冠脉前降支中段肌桥，无高血压、冠心病、糖尿病史，家族无遗传病和类似疾病发生病史，既往心电图检查均显示正常，无长、短Q-T间期综合征、Brugada综合征和早期复极综合征等表现。入院体查：T：不升，P：0次/分，R：0次/分，Bp：0/0 mmHg。昏迷，面色苍白，口唇紫绀，双侧瞳孔等大等圆，直径5 mm，对光反射消失，未闻及心音和呼吸音，双下肢无水肿。即刻行心肺复苏(CPR)、心电监护、开放静脉通道、气管插管、呼吸机辅助呼吸治疗。心电图显示心室颤动，立即360 J电击除颤，同时静脉注射150 mg胺碘酮，300 mg胺碘酮加入5%葡萄糖注射液维持治疗，并使用血管活性药物维持血压。经过2次电除颤后，患者恢复自主心律，心电图显示房颤。化验CK-MB < 0.1 ng/ml (参考值0.0~4.3 ng/ml)、TNI < 0.05 ng/mL (参考值0.0~0.4 ng/mL)、MYO > 500 ng/mL (参考值0.0~107 ng/mL)、BNP < 5.0 pg/mL (参考值0.0~100 pg/mL)、DDIM 2060 ng/mL (参考值0.0~400 ng/mL)，PCT 0.17 ng/mL (参考值0~0.5 ng/mL)，肝肾功能检查各项指标(丙氨酸氨基转移酶、谷草转氨酶、总胆红素、直接胆红素、间接胆红素、白蛋白、球蛋白、白球比)均在正常范围内，电解质(K + 、Na + 、CI − )检查各项数值均在正常范围内，凝血系列(凝血酶原时间、国际标化率、活动度、血浆纤维蛋白原、部分活化凝血活酶时间、凝血酶时间)所测值均在正常范围内，血常规检查中的WBC、中性粒细胞数、淋巴细胞数、红细胞数、血红蛋白值、血小板数量均在正常范围内，血气分析显示：PH 6.9 (参考值7.35~7.45)、Pco 2 54.8 mmHg (参考值35~45 mmHg)、Po 2 242 mmHg (参考值83~108 mmHg)、血乳酸17 mol/L (参考值0.5~1.6 mol/L)。查体：心室率113次/分(参考值60~100次/分)，Bp：113/78 mmHg (参考值90~130/60~90 mmHg)，患者仍处于昏迷状态，心律不齐，双肺底可闻及细小水泡音。心脏彩超提示各房室内径正常，室壁运动及厚度正常，各瓣膜形态、结构未见异常，EF60%，FS32%。冠状动脉造影可见前降支中段有40 mm长的心肌桥，无冠状动脉痉挛，狭窄或冠状动脉疾病。2小时后患者又出现室颤，立即给予4次360 J电除颤、CPR后，患者恢复自主心律，心电图显示房颤，心室率为132次/次，Bp 60/40 mmHg。继续升压、呼吸机辅助呼吸、抗炎、纠正酸碱平衡和电解质紊乱等治疗。发病后3小时又发生室颤，经6次的电除颤后，患者转复为快房颤。患者在整个抢救过程中无意识恢复，出现脑死亡。
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user: 3. 结果 经过6小时抢救，患者心脏停跳，家属放弃抢救，临床死亡。
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user: 4. 讨论 1737年在动物心脏上首先发现心肌桥现象，1810年Caldamis [ 1 ] 通过人体尸体解剖首次证实了心肌桥存于心脏中。1951年Geiring [ 2 ] 首次阐述了心肌桥是冠状动脉解剖变异，并多发生在前降支中远端的观点。同年Polacek等 [ 3 ] 对Geiring的观点进行了反复论证，对心肌桥现象进行了系统研究，特别是走行于室间沟的冠状动脉肌桥与冠状动脉粥样硬化之间的关系进行了深入研究。60年代末到70年代初，冠状动脉造影广泛开展，人们对冠状动脉的认识更加明析。但直到1976年在冠状动脉造影中证实了心肌桥是心脏收缩期冠状动脉短暂变窄的一种现象，进一步揭示了心肌桥的本质。后来在血管造影中回顾性研究结果显示，心肌桥的发生率为0.5%~16%，在尸检病例中平均有25%可见心肌桥发生，其范围为5%~86% [ 4 ]。心肌桥一般无临床症状，部分人可出现胸闷、胸痛、心悸、乏力和非特异性症状，在少数情况下，可能会发生心肌梗死。1980年Morales等报告3例患者冠状动脉左前降支肌桥引起猝死，其中2例由室性心动过速发展为室颤 [ 5 ]。1993年我国首次报道了心肌桥致猝死案例，2005年英国皇家病理学院将心肌桥列为引起心源性猝死的原因，其中包括心肌桥 [ 6 ]。心肌桥导致患者猝死的原因医学界仍未给予明确的结论，是否与心肌桥导致交感风暴发作有关，临床仍无明确的证据。 交感风暴起初的定义是指24 h内自发2次或2次以上的室速或室颤，伴血流动力学不稳定，需要紧急处理的临床症候群 [ 7 ]。但随着ICD的广泛应用，对交感风暴的认识逐渐加深，对其发生的情况更容易捕捉，因此，交感风暴被重新定义为24 h内≥3次持续性室性心动过速，心室颤动或来自ICD的适当电击所定义的心脏电不稳定状态 [ 8 ]。交感风暴主要发生于各种器质性心脏病，如冠心病、代谢性心肌病、原发性心肌病和先天性心脏病等器质性心脏疾病；另外，还可以发生在非器质性心脏病及遗传性心律失常：如长Q-T间期综合征、短Q-T间期综合征、Brugada综合征等 [ 9 ]。国内对交感风暴的发生率报道仍然较少，国外在一项ICD植入后的随访研究中发现，交感风暴的发生率在10%~28%之间 [ 10 ]。但交感风暴发生与心肌桥相关的报道仍较少见。 此例患者符合交感风暴的临床特征，在24小时内发生3次心室颤动。在寻找引起交感风暴的病因时，追踪患者家族直系亲属3代以上，均无遗传性疾病、心脏疾病和猝死类疾病史，心脏电生理检查和心脏结构、功能检查均未发现异常，排除其它能够导致交感风暴的各种心脏疾病和非心源性疾病，仅冠状动脉造影显示冠状动脉肌桥。因此，推断导致患者猝死的原因为交感风暴。作者认为冠脉肌桥导致交感风暴的机理可能有以下几个方面：1) 交感神经过度激活：心肌桥患者常出现胸闷、乏力等程度不同的症状，使患者常处于焦虑状态引起交感神经过度兴奋，释放大量的儿茶酚胺。血液中高浓度的儿茶酚胺可促使细胞膜离子通道构型的发生改变，导致细胞内大量钾离子外流，胞内钠、钙离子内流，引发室性心律失常 [ 11 ]；2) 心肌收缩时冠状动脉血流短暂中断，使心肌桥供血区域的心肌细胞、传导束发生电重构，心室肌细胞2位相ICa 2+ 内流增强，动作电位振幅和Vmax降低及不应期离散，早期膜电位降低和动作电位时限缩短，引起异位自律性增高和不应期缩短，引起心室颤动阈下降和传导性降低导致室速和室颤的发生 [ 12 ]；3) 心肌桥使冠状动脉血流速度增加和冠状动脉血流储备降低，导致心肌缺血阈值下降，易引发心肌缺血，尤其当心率长期处于“快节奏”时变得更加明显。这种情况可使希氏束浦肯野传导异常，向心内膜传导冲动时逆向传导的电流发生衰减，从而导致室速和室颤的反复发作 [ 13 ]；4) 心肌桥所供血区域的心肌间质纤维化、收缩带坏死及血管密度增加 [ 14 ]，改变了心肌细胞、浦肯野氏细胞之间除极与复极不均一性，形成心室内折返环而发生室性心律失常；5) 心肌桥供血区域心肌细胞膜上的β 2 受体上调。分布在心脏的受体主要是β 2 受体，由其介导的儿茶酚胺效应在正常生理过程中并不占有主要地位，但是在心肌桥的发展过程中，β 2 受体对肾上腺素的敏感性增强，容易触发室性心律失常。 目前心肌桥引发猝死的原因和机制仍然不十分明确，可能由很多因素共同参与交感风暴的形成，但室性心律失常是交感风暴电生理改变，也是导致患者死亡因素之一。而心肌桥导致室性心律失常的报道逐渐增多，但心肌桥是否诱发交感风暴而发生室性心律失常，最终导致患者死亡，临床仍需进行深入研究。
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user: 摘要 目前农村电网多采用三级漏电保护模式，分别安装在公用变压器、电表箱和客户端，或跳过电表箱的二级漏电保护模式。由于线路环境复杂和施工不规范，且山区农村电网易受到泥石流，树木折断倾轧等自然灾害影响，输电线路时常发生漏电、短路等故障情况。因此，有必要考虑环境因素对农村电网供电线路绝缘状态的影响。本文基于环境湿度对漏电流的影响，提出了一种供电线路绝缘状态评估方法，并通过算例分析对方法的有效性进行了验证，为漏电保护的发展提供了参考价值。
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user: 1. 引言 在低压配电线路上安装漏电保护开关是安全用电的有效措施。随着我国农村电网建设和电力市场的不断发展，电网公司和电力用户都对系统的安全性和可靠性提出了更高的要求。因此，为确保电网的稳定运行，促进我国农村的快速发展，有必要对如何提高漏电保护灵敏度、实现线路绝缘状态的准确评估进行关键方法研究。 漏电保护是低压用电保护中的一项重要保护技术 [ 1 ]，广泛用于防止漏电火灾和防止人身触电伤亡事故的发生。随着漏电保护技术的应用，单一的保护功能不能满足实际需要，对漏电保护的有效性、可靠性要求也越来越高 [ 2 ] [ 3 ]。目前，已有许多学者在该方面进行了大量研究 [ 4 ] [ 5 ]。常用的漏电保护器件主要分为三个类型，分别是电压型、电流型和脉冲型三种 [ 6 ] [ 7 ]，电压型主要是对电力传输过程中的电压进行检测，电流型漏电保护器可以对线路实行分级保护 [ 8 ]，脉冲型电流保护器主要指防止突然漏电的情况 [ 9 ]。为了减少人身触电事故发生，目前农村低压电网最常用的是电流型漏电保护器，此类保护器通过检测零序电流的大小，与设定电流值对比来工作。由于剩余电流不仅包含漏电电流，还包含容性电流，该种检测技术具有局限性，检测结果具有较大误差，对此，文献 [ 10 ] [ 11 ] 提出了一种新型的检测技术——阻性漏电电流检测技术。然而在实际生产生活中，由于低压电网存在各种漏电因素，如接线错误、谐波影响以及三相负载不平衡等，零序电流通常会瞬间增加几百或几千毫安，如果漏电保护器运行档位设定在强调人身保护效果的最小电流动作值，则保护器会频繁动作，无法正常供电 [ 12 ] [ 13 ]，供电可靠性与保障人身安全两者存在着无法兼容的矛盾。因此，为了解决上述传统总漏电保护器频繁跳闸、复电时间长的问题，文献 [ 14 ] 提出使用低压电网智能化远程控制系统。文献 [ 15 ] 根据当前漏电保护器应用现状，对人体触电典型特征数据进行了采集，对在农村低压电网中应用新型漏电保护器的方式方法进行了分析和研究。 现有漏电保护模型更侧重于中单一特征量的变化规律，难以反映长时环境等因素对线路漏电流的影响。针对这一问题，本文提出了一种基于漏电流与环境湿度关系辨识的供电线路绝缘状态评估方法。该方法有效评估了环境湿度对供电线路漏电流的影响程度，为判断供电线路绝缘的真实状态提供了参考依据。