DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 客观考量法益侵害性：以“抢帽子”交易行为为例 下文以操纵证券市场行为中的“抢帽子”交易行为为例，对从客观上考量法益侵害性的途径做出一定探析。根据《刑法》第一百八十二条及《司法解释》，“抢帽子”交易行为的行为模式为“事先建仓–公开荐股–反向操作”，详细来说，是对市场具有一定影响力的行为人事先买入股票，对股票进行公开预测等发布信息行为，影响到投资者的决策，导致证券市场产生其所期待的市场反应，如证券交易价格或交易量产生波动，行为人得以从中获利 [ 19 ]。当行为人已满足该行为模式时，即构成“抢帽子”交易行为，根据《证券法》应受到行政处罚。而将该行为上升成为刑事犯罪，不仅需要认定证券交易成交额是否达到《司法解释》所规定的一千万元以上，从而构成“情节严重”，从本质上更要去识别行为对法益的侵害。 “抢帽子”交易行为具备了扰乱证券市场管理秩序的一定侵害性。从事“抢帽子”交易的行为人具有一定的市场影响力，其投资建议等披露的公开信息对证券市场中其他投资者的交易行为具有很强的引领作用，而这种作用强烈影响到相关的证券交易市场行情，使市场的供求关系发生变动，行为人则利用市场行情的异常变动获取巨大利益。行为人的“抢帽子”行为以虚假性或误导性信息支配了其他投资者的投资行为，而投资者的交易行为则导致了最终证券市场行情的变动。虽然行为人公开发布信息的行为与证券市场交易价格、交易量改变的因果关系并非是直接的，二者中间介入了投资者行为的因素，但不可否认的是，该种行为作为“抢帽子”行为的核心，是扰乱整个证券交易市场管理秩序的重要因素。在明确“抢帽子”交易行为所侵害的法益的基础上，需要进一步判断该行为对法益的侵害程度是否达到了紧迫、具体的危险性。即使“抢帽子”交易行为已达到《司法解释》在数额上的入罪标准，如果无法认定该行为对法益的侵害已存在具体危险，仍然不能将其入罪。 判断“抢帽子”交易行为法益的具体危险性，也即论证其是否有扰乱证券市场行情的极大可能性，需要把握“抢帽子”交易行为主体的特征，该特征能够作为判断法益侵害程度的客观标准。在《司法解释》颁布之前，根据《最高人民检察院、公安部关于公安机关管辖的刑事案件立案追诉标准的规定(二)》(下文简称《追诉标准(二)》，“抢帽子”交易行为的主体只限于特殊主体，如证券公司、证券咨询机构、专业中介机构等金融行业从业人员。《追诉标准(二)》中对行为主体身份的限定是出于对“抢帽子”型操纵证券市场行为违法性本质的考虑，该本质在于行为人与证券市场中其他投资者之间的利益冲突。其他投资者受到行为人发布投资信息的影响，在证券交易市场中处于弱势的地位，其投资行为基于的是行为人作为“专业人士”所发布信息的信赖心理。如果行为人与其他投资者之间存在利益冲突，则会使投资者的信赖受到伤害，从而损害了投资者的利益 [ 20 ]。 然而，在《司法解释》中，“抢帽子”交易行为的主体身份范围被扩大了，不仅仅是特殊主体，不具有特殊身份者也可以构成“抢帽子”型操纵市场罪的主体。实际上，将行为主体扩大至一般主体有悖于“抢帽子”交易行为的违法性本质。非特殊主体与证券市场的其他投资者之间并不存在法定的信赖关系，与特殊主体和其他投资者间的直接利益冲突相比，一般主体和其他投资者间的利益冲突是相对的、间接的。此时，这种利益冲突可通过行为主体披露利益冲突的方式而化解——行为人在发布投资消息之前或之时，充分表明其实施的相关证券交易可能或已经利用了该种信息的影响力及其所引发的证券市场行情波动，从而获取交易利益 [ 20 ]。一旦非特殊主体免除了源于利益冲突产生的责任，市场中的其他投资者对非特殊主体所发布的信息便不再秉持“盲从”态度，行为人对其他投资者投资决策的支配力将减弱，从而降低了非特殊主体扰乱证券市场行情的可能性。因此，从《司法解释》所规定的行为模式、数额上看，具备非特殊身份的行为人即使已满足“抢帽子”型操纵证券市场罪的客观特征，但若具备利益冲突免责情节，则无法认定证券市场管理秩序面临紧迫、具体危险，不可作为操纵证券市场罪处罚。
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user: 5. 结语 在“量的区分说”下，操纵证券市场行政违法行为与操纵证券市场犯罪都对证券市场的正常管理秩序构成了侵害，二者的区分标志不仅限于《司法解释》做出的数额性规定。根据操纵证券市场罪具体危险犯的性质，当操纵证券市场行为对法益的侵害程度具有具体危险性，即证券市场的正常管理秩序存在紧迫、具体的危险时，操纵行为将构成刑事犯罪，而不能再以行政违法行为来评价。法益侵害程度的具体危险性也就是在适用《司法解释》的入罪数额之外，操纵证券市场行为行刑界分的标准所在。不仅仅是“抢帽子”交易行为，对其他操纵证券市场行为也应当采取类似的方法理念解决操纵行为的入罪问题。满足《司法解释》数额性的规定之余，更要把握各个操纵行为的外在特征，从客观上分析行为的法益侵害性，根据个案具体判断该行为对证券市场管理秩序是否具备紧迫危险性，这个过程也便是在行刑衔接问题中将“量的区分说”正确适用的过程。
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user: 摘要 一般在研究带有测量误差的部分线性变系数模型中，所研究的测量误差大多数存在于参数部分，且测量误差的类型主要为可加型测量误差。而此次主要研究测量误差在非参数部分的部分线性变系数模型，并且同时研究了部分线性变系数模型中非参数部分的变量带有的测量误差是可加型和非可加型两种情况。对于非参数部分的变量带有可加型测量误差的情况，利用纠偏的轮廓最小二乘估计方法对模型进行估计，而对于非参数部分的变量带有非可加型测量误差的情况，采用纠偏的一元化估计方法，对未知的常数系数以及函数系数进行估计得到估计的统计量，最后通过数值模拟分别验证了这两种估计方法的有效性。
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user: 1. 引言 本文考虑部分线性变系数模型， Y = X T β + Z T α ( U ) + ε ， (1.1) 其中Y是一维响应变量，X、Z为p维协变量，常数系数 β = ( β 1 ， β 2 ， ⋯ ， β p ) ， α ( ⋅ ) = ( α 1 ( ⋅ ) ， α 2 ( ⋅ ) ， ⋯ ， α q ( ⋅ ) ) 为函数系数， ε 是不可观测的独立同分布的均值为零的随机误差，方差为 δ 2 < ∞ 的随机误差。为了克服维数灾祸，假定协变量U是一元的。模型(1.1)的应用十分广泛，当 X = 0 时，该模型就为变系数模型，当 Z = 1 ， q = 1 时，该模型就变为部分线性模型，而当 Z = 0 时此模型即为线性回归模型。所以模型(0.1)作为部分线性模型以及变系数模型的推广，受到了很多的关注和研究。 Zhang等(2002) [ 1 ] 通过局部多项式方法，研究该模型，得到参数以及非参数的估计量。Fan和Huang (2005) [ 2 ] 提出了profile最小二乘估计，研究了估计量的渐进性质，并且在广义似然比的检验方法的基础上提出了该模型的检验问题，引入了轮廓似然比检验和Wald类统计量。Kai等(2011) [ 3 ] 利用半参数复合分位数回归法，得到了参数和非参数部分的估计量。但是在实际情况中X、Z往往不能直接观测或者不能准确地观测，带有测量误差。对于带有测量误差的部分线性变系数模型，You和Chen (2006) [ 4 ] 研究了带有测量误差的部分线性变系数模型，测量误差在参数部分，得到了参数和非参数部分的估计，并且证明了估计量统计性质。Huang等(2009) [ 5 ] 利用经验似然方法得到参数部分的经验似然统计量，并证明了该统计量近似卡方的性质。对于非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型，冯三营等(2011) [ 6 ] 研究了非参数部分的协变量带有测量误差的部分线性变系数模型，并且构造了未知参数的经验似然比统计量，并且证明了所构造的统计量近似卡方的性质，构造了参数的置信域。Fan等(2016) [ 7 ] 利用辅助信息得到参数以及系数函数的统计量，并证明了其统计量的渐近性质。 之前多数研究集中在测量误差参数部分协变量带有可加测量误差，鲜有考虑非参数部分的协变量带有测量误差，且测量误差为非可加型的情况。此次将研究部分线性变系数模型中非参数部分的测量误差是可加型和非可加型两种情况，并对未知的常数系数以及函数系数进行估计，最后对本文所提的估计方法在有限样本下的实际表现进行数字模拟研究。
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user: 3. 带有非可加测量误差的部分线性变系数模型 3.1. 带有非可加测量误差的部分线性变系数模型的估计 除了在上节中介绍了非参数部分的协变量带有非可加测量误差的部分线性变系数模型的常数系数以及函数系数的估计过程，本节将介绍非参数部分协变量带有非可加测量误差的部分线性变系数模型的常数系数以及函数系数的估计，首先给出非参数部分协变量带有非可加测量误差的部分线性变系数模型的节构如下 { Y = X T β + Z T α ( U ) + ε ， W = Z ( t ) + e ， (3.1) 其中Y是响应变量，X，Z是协变量，并且Z是不能直接观测得到的，能直接观测到的式协变量W，Z通过 Z = E ( W | t ) 与W和t联系起来。在这里协变量t可以与Z和U发生交互，e表示测量误差，均值为零，协方差矩阵 Σ e 。此时模型的测量误差不是可加的，上面介绍的误差处理方法不再适用，因此考虑Zhou和Liang (2009) [ 9 ] 介绍的一元化方法，对协变量Z纠偏，来估计模型(3.1)。由于协变量Z不能直接测量得到，那么我们首先要对协变量Z进行估计。假设 Z ( t ) 有 l + 1 阶导数，根据泰勒展开式，将 Z ( t ) 用l阶多项式来替代 Z k ( t ) = Z k ( t 0 ) + Z ′ k ( t 0 ) ( t − t 0 ) + ⋯ + Z k ( l ) ( t 0 ) r ! ( t − t 0 ) r ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， q . 利用局部多项式估计可以得到 Z ( t ) 的估计为 Z ^ k ( t 0 ) = ς 1 T ( L t 0 T ω ( t 0 ) L t 0 ) − 1 L t 0 T ω ( t 0 ) W ( k ) ， (3.2) 其中， ς 1 = ( 1 ， 0 ， ⋯ ， 0 ) l + 1 T ， W ( k ) = ( W 1 k ， W 2 k ， ⋯ ， W n k ) T ， ω u = diag ( K h ( t 1 − t 0 ) ， ⋯ ， K h ( t n − t 0 ) ) ， L S 0 = ( 1 ( t 1 − t 0 ) ⋯ ( t 1 − t 0 ) r 1 ( t 2 − t 0 ) ⋯ ( t 2 − t 0 ) r ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1 ( t n − t 0 ) ⋯ ( t n − t 0 ) r ) ， K ( ⋅ ) 与 K h ( ⋅ ) 如1.1节所定义。得到 Z ( t ) 的估计，将其代入模型(3.1)中得到新的模型 { Y = X T β + Z ^ T α ( U ) + ε ˜ ， ε ˜ = ε + ( Z T − Z ^ T ) α ( U ) ， (3.3) 模型(3.3)实质就是部分线性变系数模型。就可以用1.1中的轮廓最小二乘估计方法对函数系数进行估计，即有 α ^ ( U ) = ( I q ， 0 q × q ) ( D ^ u T ω u D ^ u ) − 1 D ^ u T ω u ( Y − X β ) ， (3.4) 上式为带有非可加测量误差的部分线性变系数模型中的函数系数的 α ( U ) 估计式子，其中， D ^ u = ( Z ^ 1 T U 1 − u h Z ^ 1 T Z ^ 2 T U 2 − u h Z ^ 2 T ⋮ ⋮ Z ^ n T U n − u h Z ^ n T ) ， 得到函数系数的 α ( U ) 估计式子后，那么参数 β 的估计方法可以参见2.1中的估计方法。 3.2. 数值模拟 在3.1节中对非参数部分的协变量带有非可加型测量误差进行了未知参数以及函数系数估计，得到估计的统计量，那么本节通过模拟实验研究2.1节中所得结论在有限样本下的实际表现，考虑如下模型 { Y = 2 X + sin ( 2 π U ) Z 1 + 0.75 U 3 Z 2 + ε ， W 2 = Z 2 ( t ) + e ， 其中 X i ~ N ( 1 ， 1 ) ， Z i 1 ~ N ( 0 ， 1 ) ， Z i 2 ~ N ( 1 ， 2 ) ， U i ~ U ( 0 ， 1 ) ， ε i ~ N ( 0 ， 0 .04 ) ， t i ~ U ( 0 ， 1 ) ， e i ~ N ( 0 ， 0 .01 ) ，同样选取与2.2节中相同的核函数Epannechnikov核，以及相同的最优带宽。分别取样本容 n = 200 ， 250 ， 300 。采用计算机模拟次数都为500次。有测量误差而不考虑测量误差的 β 的估计结果记录在表3中，考虑测量误差的 β 的估计结果记录在表4中，图2是考虑测量误差下样本量为250时 α ( U ) 的估计曲线图。 Table 3 Partial estimation results for different sample parameters without consideration of measurement erro n Mean Sd Mse n = 200 1.94 0.0283 0.164 n = 250 1.97 0.0209 0.131 n = 300 2.31 0.0196 0.092 表3. 不考虑测量误差下不同样本量参数部分估计结果表 Table 4 Partial estimation results for different sample parameters consideration of measurement error resulting data of standard experimen n Mean Sd Mse n = 200 2.05 0.0084 0.044 n = 250 2.03 0.0069 0.025 n = 300 2.04 0.0066 0.017 表4. 考虑测量误差下不同样本量参数部分估计结果表 图2. 模型3.1下函数系数模拟结果曲线 从以上表3和表4中可以看到，随着样本量的增加， β 的标准差以及均方误差都在减小，估计的结果越精确，且从估计的均值来看，估计值越来越接近真值，估计效果良好。并且对比表3和表4，不难看出纠偏后的 β 估计效果更优，从标准差以及均方误差都可以看到，考虑测量误差的并且按3.1节中的估计方法效果更好。且从图2中可以看到估计的函数系数的曲线接近真实的函数系数曲线的估计效果也是很良好的。从上述几个指标可以不难得到，考虑测量误差后用纠偏的一元化估计法得到的估计统计量估计效果良好。
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user: 4. 结束语 一直以来回归模型都是统计学中十分重要的模型之一，所以关于它的理论研究十分多，并且回归模型的应用很广。半参数回归模型作为回归模型中一个重要的分支，它结合了参数模型和非参数模型的特点，关于它的研究也十分丰富。该模型了结合参数分量和非参数函数，充分挖掘数据之间的信息，使模型的拟合效果达到最大化。而部分线性变系数模型作为半参数模型之一，它继承了半参数模型的特点，不但消减了模型偏差，而且避免了“维数祸根”。正是由于部分线性变系数模型的这些特点，让该模型更能贴合实际情况。实际情况中，由于各种因素的影响不能精确观测到数据，即观测到的数据带有测量误差。在研究中，把带有测量误差的模型称为“测量误差模型”。本文，我们主要研究带有测量误差的部分线性变系数模型。所以近年来，有许多专家学者对带有测量误差的部分线性变系数模型进行了研究，此次主要研究部分线性变系数模型非参数部分带有可加型和非可加测量误差两种情况的估计问题，并且利用纠偏轮廓最小二乘法对带有可加测量误差的部分线性变系数模型进行估计得到估计的统计量，以及利用纠偏一元化估计对带有非可加测量误差的部分线性变系数模型进行估计得到估计统计量，并且通过数值模拟验证了这两种估计方法的有效性。但本文只考虑了带有测量误差的部分线性变系数模型的估计问题，对于模型的检验以及应用没有继续深入，希望后续有进一步深入研究。
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user: 摘要 由于除氧器排汽余热回收装置一方面能节能降耗，提高经济效益；另一方面，可以大大减少因排汽而导致的噪音和空气污染。而热电厂除氧器系统的排汽量较大，含有大量热能的蒸汽排至大气，浪费现象比较严重。为了达到节能创效的目的，本项目采用三种方式对余汽回收装置进行结构优化，使余汽热量得到充分利用，既实现节能降耗的目的，又达到了环保的要求。
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user: 1. 发展现状 电厂用除氧器如果对空排放，将导致大量的热量损失和高品质洁净水的损失，在如今能源危机、水源紧缺的条件背景下，必然要进行余热回收，达到节能减排的目的。目前工厂电站所使用的锅炉中，常用除氧技术主要有如下几种，第一，热力式除氧：水流进入螺旋式管道，顺管道内壁往下旋流成膜，水表面积得以增大，此时从管道下方通入蒸汽，使水汽第一次混合换热；下层设有三层淋水篦组，可使水二次分流，使水呈滴状，均匀落下；再下层为填料区，水与蒸汽在此第二次充分接触，加热至温度压力达到饱和，使氧气溶解量下降，达到除氧的目的。第二，内置式除氧器：将除氧头放置于水箱内部，其工作原理与热力式除氧一致，取消了传统式立式除氧器大直径开孔，减少了除氧器的局部应力。适用于大机组。第三，真空式除氧器：当水面上的压力小于大气压时，氧气在水中的溶解度会降低，此时氧气会从水面空间不断逸出，从而达到除氧的目的。此外还有电化学式，海绵铁式：添加化学试剂，如氧化铁，用于吸收氧化物(适用于20 t、30 t小锅炉) [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。目前，余热回收的方法采用的是热交换方式，根据具体的换热方式又课分为直接式和间接式。
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user: 2. 现有不足 传统的余气回收技术即为利用乏汽热量，加热生活用水，降低人们生活消耗能量成本来实现。将生活用水通过适当的管路，进入除氧器的加热腔，与余气排放管路通入同一个加热系统当中，使用乏汽中的高温水蒸气来加热生活用水，最后通过U形管注入到热水存储箱里。利用控温装置，调节箱内的热水温度，将合格的热水提供给用户使用。当供水温度下降时，还可以将箱内存水再次注入加热循环，直到温度合格为止。此种方法是对除氧器余气热量的直接应用，效率较高，而且装置简单，贴近人们的日常生活大大减少了居住热水所需燃煤的消耗量。但是，由于大型除氧器的使用范围一般在工厂和电站的锅炉内，并不临近集中居住区，可以提供的用户较少，若热水得不到方便及时的利用，热量仍然会大量损失。若向较远处的用户提供，又会加大运输途径中的能量损耗，提高装置造价，降低性价比。并且，长期采用这种办法，会导致热水存储箱内大量积垢，需要一定的排垢成本，对供水质量也有一定影响 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。同时，这种办法的能量利用较为单一，仅仅是热量的传递，不能提供更多种能量来源。针对这种情况，有必要对除氧器余气回收技术进行深入研究优化，以提高能源利用率，通过多种方式实现余气回收。 我国的电力辅机设备生产技术在新世纪以来获得较大进步，需求也不断变化，原料生产、设备制造、制品加工等形成了全套供应链体系，其中电力用除氧器排汽余热回收装置的生产和应用发展尤为突出。随着国内技术应用领域的不断推广，各种除氧器排汽余热回收装置的发展十分迅速 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。
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user: 3. 技术改进措施 当前，设备管理和改进是工业发展进步的重要组成部分之一，适时改造和维护、修理设备，不但能提升设备的工作效率，更能提升企业经济效益。创新技术改进是企业可持续发展的不竭动力。 3.1. 结构技术改进 本研究即为基于环保降噪、提高效益、改进技术、提高寿命等方面开展的，首先，将余热回收装置的进汽管直接与除氧器相连，就近安装，以减少流体流动过程中阻力，促进溶解氧排出。其次，采用射水抽气器结构通入除盐水及除氧器排汽，使其混合，控制混合室内温度与进水量，进汽量三者平衡，保持汽水比例，利用热能之外同时利于多余不凝结气体排出。第三，设定适宜温度条件，进汽量保证充足，通过电动调节阀调节进水量，控制汽水比例。水混合换热处设置消音孔板，减小水流振动噪声并且消除除氧器排汽噪声。 通过如上的结构技术改进，设计出一种除氧器余热回收装置，具体结构如图1所示。主体结构包含：余热回收罐，顶部设有排汽口、侧部设有第一进水口、底部设有出水口、内部构造有缓冲室；射水抽气器设置在余热回收罐上，射水抽气器包括第二进水口、调节阀、高速喷嘴、蒸汽吸入管以及扩口管，第二进水口、调节阀、高速喷嘴依次相连通，高速喷嘴、蒸汽吸入管分别与扩口管的扩口段相连通，第二进水口与蒸汽吸入管有部分位于余热回收罐的外侧，扩口管的收缩段向下延伸至所述余热回收罐的内部下方；控制单元，包括控制器、设在余热回收罐内且与所述控制器信号连接的测温元件，控制器与调节阀控制连接，控制器配置为：当测温元件的检测值大于温度阈值时，控制调节阀增大其开度；当测温元件的检测值小于或等于温度阈值时，控制调节阀减小其开度。 图1. 结构改进示意图 3.2. 改进特征 改进后的除氧器余热回收装置的特征归纳为如下四个方面：第一，测温元件为热电偶。第二，余热回收罐的结构内设有消音组件，消音组件包括设在余热回收罐内部下方的两层消音孔板、填充在所述两层消音孔板之间的消音填料。第三，消音组件与第一进水口之间设计有淋水组件，淋水组件包括沿上下设置的多层淋水篦子。淋水篦子的个数设置为3个。第四，扩口管的收缩段下端设计有防倒吸组件，以便阻止所述余热回收罐内底部的凝结水被倒吸进所述扩口管内。
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user: 4. 总结 本研究改进的新型除氧器余热回收装置，包括余热回收罐，顶部设有排汽口、侧部设有第一进水口、底部设有出水口、内部构造有缓冲室；射水抽气器，设在余热回收罐上，射水抽气器包括第二进水口、调节阀、高速喷嘴、蒸汽吸入管以及扩口管，第二进水口、调节阀、高速喷嘴依次相连通，高速喷嘴、蒸汽吸入管分别与扩口管的扩口段相连通，第二进水口与蒸汽吸入管有部分位于余热回收罐的外侧，扩口管的收缩段向下延伸至余热回收罐的内部下方；控制单元，包括控制器、设在余热回收罐内且与控制器信号连接的测温元件，当测温元件的检测值大于温度阈值时，控制调节阀增大其开度；当测温元件的检测值小于或等于温度阈值时，控制调节阀减小其开度。 综上所述，该余汽回收装置具有如下性能特点：换热效率高，传热传质充分，除氧效果高；设计新颖，结构简单，故障率低；运行稳定，安全可靠，不凝结气体排入大气，降低管道氧腐蚀，延长设备管道使用寿命；其技术性能可靠，并且有效消除除氧器排汽噪声，达到环保要求。
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user: 摘要 随着电动汽车的迅速普及，电动汽车对充电技术的要求提出了越来越高的要求。本文对传统的恒流恒压充电算法进行了分析研究和仿真，提出了变脉冲的充电算法。通过研究各种方法在充电过程中电池电压和电流的变化规律，将充电的时间和温升作为衡量指标，与恒流充电算法、恒压充电算法、固定脉冲充电算法进行比较。仿真结果表明，变脉冲充电算法相较于其他充电算法有较好的充电效果。
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user: 1. 引言 随着社会的发展，石化能源的燃烧产生了大量的温室气体，全球气候变暖问题严重。社会迫切需要相对于传统能源污染少，储量大的新能源。为了满足这样的需求，使用电能的交通工具越来越多。简而言之，消费者对充电的需求有三点：充电速度快，对电池寿命影响小，充电效率高 [ 1 ]。 国内主流的电动汽车主要的充电方式为交流慢充为主，直流快充为辅。便携式小功率直流充电机的供电电源可以是220 V交流市电，故在实现整车降低成本的同时，还可以实现减重提升同等电量下的续航里程，是未来车企发展的重要方向 [ 2 ]。 在传统的恒流恒压充电方法得到广泛应用后，为了提高电池的充电效率，陆续提出了多种快速充电的方法，例如间歇充电，脉冲充电等。锂电池充电速度得到了很大的提升 [ 3 ]。 就当下新能源使用频率提高的现状，用户对新能源的使用体验需要提高。本文以安全充电为前提，进一步提高充电的效率，让其速度可以适应人们快节奏的生活方式。并且具有积极的社会效益和经济前景，是当下人民的需求所在。 本文对常用的恒流恒压充电算法进行研究，并提出一种变脉冲脉冲充电算法。比较两者的充电速度和充电效果，探讨不同充电算法对电池充电的影响。
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user: 2. 充电算法研究 2.1. 恒流恒压充电算法 图1为恒流恒压充电算法的充电曲线图。恒流恒压充电算法作为最常用的充电方法，其控制相对简单，实现起来相对容易，但存在着极化现象严重充电效率低的问题。恒流恒压充电把充电过程分为了两部分，恒流充电的过程中电压会不断上升，当电压提升到截止电压，电池冲入电量已经接近额定电量。此时再对电池进行恒压充电，此时由于电池内部特性影响，充电电流不断减少直到将为零 [ 4 ]。 图1. 恒流恒压充电曲线 2.2. 脉冲充电算法 图2为脉冲充电算法的充电曲线图。脉冲充电算法主要包括预充、恒流充电、脉冲充电三个阶段，在恒流充电过程中，电压上升到上限电压时，进入脉冲充电模式，用脉冲电流间隙得为电池充电。在恒定的充电时间内电池电压会不断升高，停止充电时电压慢慢下降。当电压下降的上限电压后，以同样的电流对电池充电，开始下一个充电周期，如此循环直到电池充满 [ 5 ]。 图2. 脉冲充电曲线 2.3. 变脉冲充电算法 本文提出一种变脉冲充电算法，与脉冲充电算法不同的是，变脉冲充电算法通过电压反馈控制脉冲的宽度。变化的脉冲宽度导致进入脉冲充电的时间会发生改变。在变化的充电时间内，电池电压不断提高，停止充电时电压不断下降。当达到截至电压后，以同样的电流对电池充电，此时充电时间也发生改变，如此循环直到电池充满 [ 6 ]。
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user: 3. 充电模型 3.1. 充电算法选择 通过对上述充电算法的研究与分析，选择使用恒流恒压充电，脉冲冲电算法作为本课题的仿真算法。恒流恒压冲电算法结合了恒流充电与恒压充电算法的优点，同时回避了二者的缺陷，可以达到相对较好的充电效果。脉冲冲电算法分为固定脉冲充电和变脉冲充电。脉冲冲电可以大大缩短充电时间也能够消除极化，加深充电时化学反应得深度，可增加蓄电池容量。 3.2. 基本充电电路 图3是基本充电电路。基本充电电路由三相整流电路、电阻、电感和电池串联组成。电路中有0.2 Ohm电阻模拟电路中的损耗，接1 × 10 5 H电感保证电路的安全。充电电流与充电电压作为反馈信号反馈给PID。 3.3. 充电原理分析 在仿真过程中使用1F的电容C代替电池V的作用。将三相整流电路等效为一个电压为12 V的直流源。仿真电路图即为RLC电路，过分析可得其充电电压与电流的全响应。 电路固有频率 S 1 = − R 2 L + ( R 2 L ) 2 − 1 L C = − 39997.0 S 2 = − R 2 L − ( R 2 L ) 2 − 1 L C = − 2.5 通解 U c h ( t ) = K 1 e s 1 t + K 2 e s 2 t 特解 U c p ( t ) = 12   V 全响应 U c ( t ) = U c h ( t ) + U c p ( t ) = K 1 e s 1 t + K 2 e s 2 t + 12   V 得 U c ( 0 ) = 10 = K 1 + K 2 + 12   V (1) d U c ( 0 ) d t = i l ( 0 ) C = S 1 K 1 + S 2 K 2 (2) 联立1，2方程得 K 1 = 1.25 × 10 − 4 ， K 2 = − 2.0 解得充电电压电流得全响应 u ( t ) = 1.25 × 10 − 4 e 39997 t − 2 e − 2.5 t + 12 i L ( t ) = i C ( t ) = C d u C d t = − 5 e − 39997 t + 5 e − 2.5 t 图3. 基本充电电路 3.3. 充电算法原理分析与仿真模型的搭建 恒流恒压充电的系统结构图如图4所示。恒流恒压充电的第一阶段以恒定的电流充电，电压达到预定值时转到第二阶段进行恒压充电，此时电流逐渐减小，当充电电流降至零时，充电完成 [ 7 ]。 六脉冲发生器可用于产生出发三相全控整流桥路中晶闸管所需要的六个触发电压脉冲，可设置为产生六个双脉冲形式。本文通过PID连接控制晶闸管得控制角输入端来达到恒流恒压控制。 变脉冲充电的系统结构图如图5所示。变脉冲充电通过PID控制晶闸管控制角控制恒流输入，再在原始电路中接入可空开关，通过控制开关的开闭达到脉冲充电效果。 脉冲宽度调制PWM是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，PWM有一个很重要的优点，其从处理器到被控制系统信号都是数字形式。这样可以将噪声降到最小。使用PWM脉冲宽度调制器使其输出0和1的信号，用该信号控制开关来达到对整个系统控制的目的。 图4. 恒流恒压充电系统结构图 图5. 恒流恒压充电系统结构图
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user: 4. 仿真结果分析 4.1. 仿真波形分析 图6为恒流恒压充电电压、电流的变化曲线，。本文恒流恒压充电设置切换电压为12 V。系统先进行恒流充电，当充电电压达到12 V时系统变为恒压充电。7 s前电路处于恒流充电状态，电压几乎呈线性平稳增长。7 s后电路转换为恒压充电，充电速率下降，电压逐渐趋于平稳，完成充电。14.5 s左右时间完成充电。 图7为变脉冲充电电压电流。PWM控制可控开关的开闭使得充电不是一个连续的过程。电池每充电一段时间便会停止充电，充电电压呈梯状上升。相对于恒流恒压充电算法，充电效率更高。 图6. 恒流恒压充电电压、电流 图7. 变脉冲充电电压、电流 图8为恒压充电电压、电流变化曲线。采取全程恒压的充电方法电压上涨后在设定电压的值处趋于平稳。充充电初期电压上升很快，电流很大随着电压的之间上升，电流慢慢减小，在充电终期只有极小的电流流过。电压在14 V左右时达到最大，完成充电。恒压充电算法相对于恒流恒压充电算法充电的时间较短，充电速度较快。但充电初期充电电流过大，电池肯能因过流损坏。相较于变脉冲充电算法，充电时间较长，安全性也相对较差。 图8. 恒压充电的电压、电流 图9为恒流充电电压的变化曲线。恒流充电保持充电电流不变，充电电压曲线几乎成线性上升，电压在14 V左右时趋于平稳。达到12 V后电压持续上升达到14 V，有过充电现象。恒流充电在充电后期电流会用于电解水产生气体，使得内部压力上升，容易导致蓄电池失水，影响蓄电池容量。恒流充电的充电速度与恒流恒压充电算法相近，但对蓄电池的容量有很大影响，充电效果相对恒流恒压充电算法较差。恒流充电算法在充电速度和充电安全性方面皆不如变脉冲充电算法。 图9. 恒流充电的电压、电流 图10为固定脉冲充电电压、电流。脉冲充电首先用脉冲电流对蓄电池充电，然后让蓄电池停充一段时间，如此循环。固定脉冲充电与变脉冲充电不同，固定脉冲充电可控开关开闭的时间是固定的。本文设定可控开关1.6 s闭合0.4秒断开，如此循环。固定脉冲充电电压也呈梯状上升。固定脉冲充电电压充电速度与恒流恒压充电算法相近，两者对电池的损害都较小。相较于变脉冲充电算法，充电时间较长，充电速度较慢。 图10. 固定脉冲充电电压、电流 4.2. 充电效果对比 为了更直观得体现各个充电算法对电池得影响，设电池有一个0.025 W的内阻，通过计算内阻的发热量来评估充电对电池的影响。发热量 W = ∫ I ( t ) 2 R d t 。表1为不同充电算法的充电时间与电池内阻的发热量。 从表1可看出变脉冲充电算法与恒流充电算法、固定脉冲充电算法、恒流恒压充电算法相比充电速度更快，发热量相对较小，相较于恒压充电算法对电池的影响较小，有较好的充电效果。 Table 1 Comparison between charging time of different charging algorithms and heating capacity of battery internal resistanc 充电算法 恒流充电 恒压充电 恒流恒压充电 固定脉冲充电 变脉冲充电 充电时间 10 s 6.5 s 14 s 9.5 s 6.5 s 电池发热量 3500 J 22，000 J 1400 J 3800 J 10，500 J 表1. 不同充电算法的充电时间与电池内阻的发热量对比
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user: 5. 结束语 本文研究的智能充电桩充电算法仿真模型，使用PID控制器控制PWM脉冲宽度调制器、PID控制晶闸管控制角的方式，使其具有自适应性，可根据不同的充电算法控制电池的实时充电电压、电流。出于对充电时间和电池内阻发热量的考量，变脉冲充电算法相较于其他充电算法有最好的充电效果。智能充电桩充电算法仿真的实现基于SIMULINK，为电池充电算法的研究提供路径，其可操作性让变脉冲充电算法的过程直观易懂。可用于实验室对充电桩的不同充电算法充电效果的研究，为智能充电桩充电算法设计提供建模思想。
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user: 摘要 本文提出了一种修正的惯性次梯度外梯度算法，用以求解实Hilbert空间中的具有Lipschitz连续和单调的变分不等式问题。我们在惯性次梯度外梯度算法的基础上，结合粘度逼近法，构造了一种具有强收敛性的算法。
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user: 1. 引言 令 H 为一个实Hilbert空间， 〈 ⋅ ， ⋅ 〉 和 ‖ ⋅ ‖ 分别表示 H 中的内积和诱导范数， C ⊂ H 是非空闭凸子集。令 A : H → H 为单调映射，变分不等式问题就是找到一点 x ∗ ∈ C ，满足不等式 〈 A x * ， x − x * 〉 ≥ 0     ，     ∀ x ∈ C 我们把上式称为单调变分不等式，其解集用 V I ( C ， A ) 表示。 变分不等式(Variational Inequalities)具有非常广泛的应用背景，是在1966年首次被Hartman和Stampacchia [ 1 ] 提出的，从被提出以来就被学者们经常应用于最优化领域中，是研究工程力学、物理、经济学、优化理论和应用科学的重要工具。从二十世纪六十年代开始至今，怎么求解变分不等式问题已经成为许多学者的研究方向，其理论和方法已经被国内外许多专家所研究。 投影算法及其变形形式为我们寻找变分不等式的近似解提供了重要的工具，投影算法的迭代格式为： x n + 1 = P C ( x n − τ A x n ) 其中 τ > 0 表示步长， P C ( ⋅ ) 表示到非空凸集 C 上的投影，即： P C ( x ) = A r g min { ‖ x − y ‖ | y ∈ C } 那么有： ‖ x − P C ( x ) ‖ ≤ ‖ x − y ‖ 成立。 因为基本投影算法的条件较强，它需要映射 A 为Lipschitz连续和强单调的，所以为了减弱条件，Korpelevich [ 2 ] 就基于 n 维欧式空间 R n 中提出了外梯度算法，受到了许多学者的关注( [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] )，其迭代格式为： y n = P C ( x n − τ A x n ) x n + 1 = P C ( x n − τ A y n ) 其中 τ ∈ ( 0 ， 1 / L ) ， L 为Lipschitz常数，它只需要映射 A 是Lipschitz连续和一般单调的。Nadezhkina和Takahashi [ 6 ] 把外梯度方法推广到了无穷维的Hilbert空间。 又因为外梯度方法要计算两个到非空闭凸集 C 上的正交投影，这两个投影在一般情况下比较难计算，所以为了克服这个困难，Censor [ 7 ] 就对外梯度算法进行了扩展，称为次梯度外梯度算法： y n = P C ( x n − τ A x n ) x n + 1 = P T n ( x n − τ A y n ) 其中： T n : = { w ∈ R n | 〈 ( x n − τ A x n ) − y n ， w − y n 〉 ≤ 0 } 该名称源于将外梯度算法中 C 上的第二个正交投影替换为一个特定的次梯度投影，即构造一个特殊的半空间 T n (详细见 [ 7 ] )，把第二个正交投影的投影平面改为 T n ，这就避免了每次向非空闭凸集作投影的困难。后来Censor [ 8 ] 又把该算法推广到了Hilbert空间。因为次梯度外梯度算法的计算量大大减少了，所以有许多学者对其进行了改进( [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] )。 到了后来，为了加快算法的收敛速度，人们在原有算法的基础上加入了惯性算法，它是基于二阶动力系统在时间上的重球法 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，并且在没有惯性效应的情况下加快了原算法的收敛速度。Alvarez和Attouch [ 13 ] 应用惯性技术，得到了一种用于求解极大单调算子零点问题的惯性近端方法，其主要工作如下：令 x n − 1 ， x n ∈ H ， θ n ∈ [ 0 ， 1 ) ， λ n > 0 ，找到点 x n + 1 ∈ H ，使得： 0 ∈ λ n A ( x n + 1 ) + x n + 1 − x n − θ n ( x n − x n − 1 ) 上式可以等价地写成如下形式： x n + 1 = J λ n A ( x n + θ n ( x n − x n − 1 ) ) 其中 J λ n A 是参数 λ n 在 A 上的解，而惯性是由 θ n ( x n − x n − 1 ) 引起的。 Duong和Dang [ 15 ] 就在Censor [ 8 ] 和Alvarez [ 13 ] 的启发下，结合惯性技术和次梯度外梯度算法提出了一种惯性次梯度外梯度算法，并创建了算法的弱收敛性，算法迭代格式为： 选择点 x 0 ， x 1 ∈ H ，计算 w n = x n + α n ( x n − x n − 1 ) y n = P C ( w n − τ A w n ) T n = { x ∈ H | 〈 w n − τ A w n − y n ， x − y n 〉 ≤ 0 } x n + 1 = P T n ( w n − τ A y n ) 其中 τ > 0 ， α n ≥ 0 。 粘度逼近法 [ 16 ] 是求非扩张自映射 P 的不动点的一种方法，即要找到一点 x * ，使得 x * = P ( x * ) ，其迭代格式为：选取迭代点 x n ，计算： x n + 1 = θ P ( x n ) + ( 1 − θ ) f ( x n ) 其中 f : H → C 为一个压缩映射，文章证明了迭代序列 { x n } 强收敛于 x * 。 本文在惯性次梯度外梯度算法的基础上，结合并运用两次粘度逼近法，提出了一种用于求解单调变分不等式的修正惯性次梯度外梯度算法，本文提出的算法提高了原算法的收敛性，并证明了由算法生成的序列强收敛于一个特定的解。
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user: 2. 预备知识 令 H 为一个实Hilbert空间， 〈 ⋅ ， ⋅ 〉 表示为 H 中的内积， ‖ ⋅ ‖ 表示为 H 中的诱导范数， C ⊂ H 是非空闭凸子集。 { x n } 强收敛到 x ，记为 x n → x ( n → ∞ ) ； { x n } 弱收敛到 x ，记为 x n ⇀ x ( n → ∞ ) 。 对 ∀ x ， y ∈ H 和 α ∈ R ，有： ‖ α x + ( 1 − α ) y ‖ 2 = a ‖ x ‖ 2 + ( 1 − α ) ‖ y ‖ 2 − a ( 1 − α ) ‖ x − y ‖ (1) ‖ x + y ‖ 2 ≤ ‖ x ‖ 2 + 2 〈 y ， x + y 〉 (2) 命题2.1设 α ， β ∈ R ，对任意的 x ， y ， z ∈ H ，有 ‖ ( 1 − α ) x + α [ ( 1 − β ) y + β z ] ‖ 2 ≤ ( 1 − α ) ‖ x ‖ 2 + α ( 1 − β ) ‖ y ‖ 2 + α β ‖ z ‖ 2 证明：使用两次(1)式，得 引理2.1 [ 17 ] 设 C ⊂ H 是闭凸集，则对 ∀ x ∈ H ，有 (1) ‖ P C ( x ) − P C ( y ) ‖ 2 ≤ 〈 P C ( x ) − P C ( y ) ， x − y 〉 ， ∀ y ∈ H (2) ‖ P C ( x ) − y ‖ 2 ≤ ‖ x − y ‖ 2 − ‖ x − P C ( x ) ‖ 2 ， ∀ y ∈ H (3) z = P C ( x ) ⇔ 〈 x − z ， z − y 〉 ≥ 0 ， ∀ y ∈ C 定义2.1令 T : H → H 是一个映射，对 ∀ x ， y ∈ H ，有 (1) 若存在常数 L > 0 ，有下面式子成立，则称映射 T 是Lipschitz连续的 ‖ T ( x ) − T ( y ) ‖ ≤ L ‖ x − y ‖ (2) 若有下面式子成立，则称映射 T 是单调的 〈 T ( x ) − T ( y ) ， x − y 〉 ≥ 0 引理2.2 [ 18 ] 设 Ω 是Hilbert空间中 H 上的一个闭凸集， A : H → H 是 Ω 上的一个单调且Lipschitz连续的 映射， V I ( Ω ， A ) ≠ ∅ 且 τ 为一个正实数，使得 τ ∈ ( 0 ， 1 L ) 。令 { x n } ⊂ H 定义为： x 0 ∈ H y n = P Ω ( x n − τ A x n ) T n = { x ∈ H : 〈 x n − τ A x n − y n ， x − y n 〉 ≤ 0 } z n = P T n ( x n − τ A y n ) 那么，对 ∀ p ∈ V I ( Ω ， A ) ，我们有： ‖ z n − p ‖ 2 ≤ ‖ x n − p ‖ 2 − ( 1 − τ L ) ‖ y n − x n ‖ 2 − ( 1 − τ L ) ‖ z n − y n ‖ 2
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user: 4. 结语 变分不等式问题是优化领域里的一个被学者们广泛研究的问题，而用以求解变分不等式问题的次梯度外梯度算法更是专家学者们的重点关注对象，但大部分文献里的次梯度外梯度算法都只证明了算法的弱收敛性，本文针对Duong和Dang提出的惯性次梯度外梯度算法，结合粘度逼近法，提出了一种具有强收敛性的修正惯性次梯度外梯度算法。
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user: 摘要 目的：观察不同浓度肾上腺素局麻混合液在麦默通真空旋切活检手术中的临床实际效果。方法：选择2018年1月至2020年1月我院收治入院的300例已行麦默通真空旋切活检术的乳腺肿瘤患者作为研究对象，分为三组，局麻混合液分别采用肾上腺素1 mg + 利多卡因200 mg + 生理盐水100 ml (即肾上腺素浓度1:10万作为实验组1)和肾上腺素0.2 mg + 利多卡因200 mg + 生理盐水100 ml (即肾上腺素浓度1:50万作为实验组2)以及利多卡因200 mg + 生理盐水100 ml (不加肾上腺素单纯麻药作为对照组)，每组各100例，比较三组的血压、心率变化情况、麻醉效果、术中出血量、手术时间、局部压迫时间、术后并发症等指标。结果：三组在血压、心率变化情况方面无明显差异(P > 0.05)；实验组麻醉效果、术中出血量、手术时间、压迫时间均优于对照组(P < 0.05)；实验组皮肤瘀斑和局部血肿发生率低于对照组，而皮肤坏死发生率高于对照组(P < 0.05)；不同肾上腺素浓度与术中出血量呈负相关(r = −0.76， P < 0.01)。结论：麦默通真空旋切活检手术过程中，局麻药中加入适量比例肾上腺素对患者血压和心率影响不明显，不仅能有效缩短手术时间，减少术中出血和总体并发症的发生，还能提高麻醉效果，增加患者就医体验的满意度。
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user: 1. 引言 随着医疗技术和医疗设备的不断创新与发展，社会的医疗水平得到了极大的提高。自从麦默通活检技术引入我国后，麦默通真空辅助旋切手术在我国乳腺肿瘤患者的诊断与治疗中得到普遍推广与应用，该技术具有微创、省时、省力、高效、准确、安全等特点，目前在临床实际应用中得到临床医生广泛好评及广大患者的高度认可 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。该旋切手术通常选择局部浸润麻醉，局麻药物一般选择利多卡因，在局麻液中再加入适量肾上腺素，可有效地减少出血，提高麻醉效果，增加手术安全性 [ 4 ]。但目前临床手术医师在加入肾上腺素的比例浓度上没有形成统一标准，存在较大的差异。本文就通过采用不同浓度肾上腺素局麻液在麦默通真空旋切手术中的应用作一报告，观察其临床效果，以便同行借鉴。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选择2018年1月至2020年1月我院收治入院的300例已行麦默通真空旋切活检术的乳腺肿瘤患者作为研究对象，患者均为女性，采用随机数字表分为三组，每组100例。实验组1：年龄18~52岁，平均年龄(39.5 ± 2.5)岁，无慢性疾病者79例，高血压病者14例，冠心病者7例；乳腺肿瘤直径0.8 cm~2.8 cm，平均(1.8 ± 1.4) cm，BI-RADS分级：3级14例，4A级62例，4B级24例，良性肿瘤88例，恶性肿瘤12例。实验组2：年龄20~58岁，平均年龄(41.5 ± 3.1)岁，无慢性疾病者79例，高血压病者15例，冠心病者6例；乳腺肿瘤直径0.9 cm~3.0 cm，平均(1.9 ± 0.9) cm，BI-RADS分级：3级16例，4A级65例，4B级19例，良性肿瘤90例，恶性肿瘤10例。对照组：年龄17~55岁，平均年龄(40.9 ± 1.9)岁，无慢性疾病者82例，高血压病者13例，冠心病者5例；乳腺肿瘤直径1.0 cm~2.7 cm，平均(2.0 ± 0.6) cm，BI-RADS分级：3级20例，4A级53例，4B级27例，良性肿瘤87例，恶性肿瘤13例。三组资料一般情况统计学无差异(P > 0.05)。纳入标准：① 凝血功能和血小板均正常；② BI-RADS分级：3级-4B级；③ 单发，肿瘤大小范围在0.5 cm~3.0 cm；④ 术前非月经期；⑤ 高血压病人血压控制基本正常；⑥ 冠心病患者心功能及心率控制基本正常。排除标准：① 处于月经期者；② 乳腺肿瘤大于3.0 cm；③ 凝血功能异常者；④ 无法耐受胸部绷带加压者或者无法耐受手术者。所有患者术前均知晓且同意入组实验，并均签署手术知情同意书。本研究已经通过桂林市中医医院伦理委员会批准。 2.2. 仪器与方法 采用GE公司的GE-E-9彩色多普勒超声诊断仪定位系统，探头频率为10.0 Hz。美国强生公司麦默通真空辅助旋切活检装置(Mammotome TM ，SCM23型)及8G旋切活检针(Mammotome TM ，Johnson & Johnson，USA)；活检针刀槽长度23 mm，管径5~6 mm。 实验组1：采用肾上腺素1 mg + 利多卡因200 mg + 生理盐水100 ml，即肾上腺素浓度1:10万。实验组2：采用肾上腺素0.2 mg + 利多卡因200 mg + 生理盐水100 ml，即肾上腺素浓度1:50万。对照组：采用利多卡因200 mg + 生理盐水100 ml，不添加任何肾上腺素，即肾上腺素浓度为0。三组患者均在同一台超声引导定位，同一超声医师协助，同一手术医师主刀。操作方法：患者取仰卧位或者侧卧位，在高频探头超声实时监控引导下，用8 cm长针头连接10 ml注射器，分别用不同浓度肾上腺素局麻液(1:10万、1:50万)向肿瘤表面脂肪层和肿瘤底部后间隙行局部浸润麻醉后，距肿瘤3~4 cm旁处取表面皮肤一小切口，长约3~5 mm，将其麦默通旋切8G活检针沿皮肤小口缓慢插入至在肿瘤正下方，紧靠肿瘤底部，调整刀槽正对肿瘤。开启旋切系统，利用真空负压原理，边切边吸，将其肿瘤组织逐刀切除吸入标本盒内，然后借助超声探查肿瘤与旋切刀凹槽之间的位置关系，实时调整旋切刀角度与深度，直至肿瘤完全切除后，再次借助超声十字交叉法探查残腔有无残留情况。旋切完毕后观察针道内有无出血，如有较大活动性出血，立即停止手术进行局部压迫止血，待其停止出血后再继续手术操作。术后胸部予以弹力绷带加压包扎2~5天。标本组织常规送病理学检查。 2.3. 观察指标 观察三组方法的术中出血量、手术时间、压迫时间、病人血压、心率变化、麻醉效果以及术后并发症情况。麻醉效果采用视觉模拟评分法(VAS)：轻度疼痛0~3分；中度疼痛4~6分；重度疼痛7~10分。血压分别记录麻醉前与麻醉后收缩压和舒张压平均值。心率分别记录麻醉前与麻醉后心率平均值。 2.4. 统计学方法 采用医学SPSS21.0版本统计软件对实验数据进行分析，计数资料采用卡方X 2 检验或连续校正X 2 检验或Fisher确切概率法，计量资料采用t检验和F检验以及Spearman相关分析，多组等级资料采用秩和检验(Kruskal-Wallis，H值)，组间比较采用方差分析，计量资料用(均数 ± 标准差/ X ¯ ± s)表示，计数资料用百分比表示，以P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 一般指标 实验组1和实验组2在手术时间、压迫时间、术中出血量上均比对照组少(P值 < 0.05)，而在实验组中，实验组1在术中出血量上又少于实验组2 (P值 < 0.05)，但两实验组在手术时间、压迫时间上无明显差异(P值 > 0.05) (见表1)。三组经Spearman相关分析后，不同肾上腺素浓度与术中出血量呈负相关(r = −0.76，P值 < 0.01) (见图1)。 Table 1 Comparison of general indexes between experimental group and control grou 组别 例数 一般指标( X ¯ ± S) 出血总量(ml) 手术时间(min) 压迫时间(d) 实验组1 100 3.1 ± 1.1*D 9.2 ± 5.0* 2.0 ± 1.3* 实验组2 100 10.3 ± 2.5* 11.8 ± 7.2* 3.0 ± 1.8* 对照组 100 20.3 ± 3.2 25.4 ± 4.6 5.0 ± 2.1 F值 7.83 6.36 1.97 P值 <0.05 <0.05 <0.05 表1. 实验组与对照组一般指标结果比较 注：组间*表示与对照组对比，P < 0.05；D表示与实验组2对比，P < 0.05。 图1. 不同浓度肾上腺素术中出血相关分析曲线图 3.2. 血流动力学指标 实验组1 (1:10万)、实验组2 (1:50万)和对照组三组在麻醉前后血压、心率变化总体上均无明显统计学差异(经F检验P值 > 0.05)。再将每组内前后对比，结果显示每组麻醉前后的血压、心率变化也无明显统计学差异(经t检验P值 > 0.05) (见表2)。 3.3. 麻醉效果 本等级资料结果采用Kruskal-Wallis秩和检验统计学分析，三组疼痛效果之间差异具有统计学意义(H值48.26，P值 = 0.034 < 0.05)。再通过组间两两比较，实验组1和实验组2疼痛效果均优于对照组(P值 < 0.05)，但实验组1和实验组2两组间疼痛效果无明显统计学差异(P值 > 0.05) (见表3)。 Table 2 Comparison of hemodynamic indexes between experimental group and control group ( X ¯ ± s 组别 例数 心率(次/分) 收缩压(mmHg) 舒张压(mmHg) 麻醉前 麻醉后 t值 麻醉前 麻醉后 t值 麻醉前 麻醉后 t值 实验组1 100 93.2 ± 6.5 98.1 ± 5.0 1.52 (P > 0.05) 112.5 ± 6.2 118.1 ± 4.5 0.62 (P > 0.05) 70.2 ± 4.0 72.3 ± 3.6 1.27 (P > 0.05) 实验组2 100 92.5 ± 5.2 95.3 ± 8.3 1.22 (P > 0.05) 109.3 ± 9.5 114.8 ± 3.1 0.46 (P > 0.05) 76.9 ± 2.2 79.1 ± 5.3 1.38 (P > 0.05) 对照组 100 90.6 ± 8.1 96.8 ± 4.5 1.59 (P > 0.05) 103.7 ± 4.2 109.5 ± 7.3 0.68 (P > 0.05) 72.7 ± 7.4 75.5 ± 4.5 1.30 (P > 0.05) F值 1.41 1.34 1.02 1.21 1.43 1.35 P值 >0.05 >0.05 >0.05 >0.05 >0.05 >0.05 表2. 实验组与对照组血流动力学指标结果比较( X ¯ ± s) Table 3 Comparison of VAS grade of anesthesia effect between experimental group and control group (unit: number of cases 组别 例数 VAS评分等级 Kruskal-Wallis H值 P值 轻度疼痛 中度疼痛 重度疼痛 实验组1*D 100 93 (94%) 6 (6%) 1 (1%) 48.26 0.034 (<0.05) 实验组2* 100 90 (90%) 8 (8%) 2 (2%) 对照组 100 67 (67%) 22 (22%) 11 (11%) 表3. 实验组与对照组麻醉效果VAS等级比较(单位：例数) 注：采用组间两两比较，*表示与对照组相比，P < 0.05；D表示与实验组2对比，P > 0.05。 3.4. 并发症 实验组1和实验组2在皮肤瘀斑、局部血肿等并发症中均低于对照组(P值 < 0.05)，但该两组在皮肤坏死并发症中高于对照组(P值 < 0.05)。实验组1和实验组2在术后并发症总体发生率中均低于对照组(P值 < 0.05)。而实验组1和实验组2两组间在所有并发症中无统计学差异(P值 > 0.05)。该三组在皮肤水肿并发症中均无统计学差异(P值 > 0.05) (见表4)。 Table 4 Comparison of postoperative complications between experimental group and control group (unit: number of cases 组别 例数 皮肤瘀斑 局部血肿 皮肤坏死 皮肤水肿 总体发生率 实验组1 100 9 (9%)* 3 (3%)* 2 (2%)* 6 (6%) 20.0%* 实验组2 100 11 (11%)* 4 (4%)* 1 (1%)* 7 (7%) 23.0%* 对照组 100 26 (26%) 11 (11%) 0 (0) 5 (5%) 42.0% X 2 值 6.25 5.34 7.09 1.27 4.52 P值 <0.05 <0.05 <0.05 >0.05 <0.05 表4. 实验组与对照组术后并发症结果比较(单位：例数) 注：*表示与对照组对比，P < 0.05。