DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 肿瘤的免疫逃逸机制 2.1. 机体正常的免疫监视 在正常生理状态下，机体免疫系统具有识别“自己”抗原和“异己”抗原的能力，在识别了“异己”抗原后，免疫系统将会被激活并杀伤“异己”。在肿瘤产生之初，肿瘤细胞会释放特异性的肿瘤相关抗原，树突状细胞等抗原递呈细胞(antigen presenting cells， APCs)识别摄取并加工肿瘤抗原，ACPs进入淋巴组织激活T细胞，T细胞被激活后迁移至肿瘤部位，渗透至肿瘤组织，T细胞通过特异性的受体识别并杀死肿瘤细胞，而肿瘤细胞凋亡后又会表达和释放更多的肿瘤相关抗原，进一步激活更多的T细胞以维持机体有效的免疫监视，避免机体内肿瘤的发生 [ 5 ]。 2.2. 肿瘤的免疫逃逸机制和相应的治疗策略 正常情况下，肿瘤的发生发展过程中必然会累积众多突变，这些不同的突变会编码众多“异己”抗原，使得产生突变的肿瘤细胞被免疫系统识别并清除。但是，肿瘤细胞在与免疫系统的抗争过程中，可以获得多种逃脱免疫系统监视的方法，最终导致肿瘤的发生。肿瘤的免疫逃逸机制，大致可分为以下三个方面 [ 6 ]：① 免疫原性丧失：肿瘤细胞虽能表达某些特殊抗原，可以被免疫系统识别，但是这些肿瘤细胞可以通过其他一些分子(如免疫检查点)的表达，即通过免疫检查点的配体受体结合抑制活化的T淋巴细胞从而起到抑制免疫系统的作用，也是造成免疫逃逸的关键原因 [ 7 ]。在这种情况下，虽然免疫系统可以识别肿瘤细胞，却不能被有效激活，不能发挥杀死肿瘤细胞的作用。因此，针对肿瘤细胞免疫原性的丧失，研究者开始尝试阻断免疫检查点的配体受体结合进而激活免疫细胞以达到抗肿瘤的目的 [ 8 ]，以PD-1/PD-L1单抗为代表的ICIs疗法已经改变了肿瘤治疗的格局。ICIs能够抑制T细胞表面的PD-1与肿瘤细胞表面的PD-L1配体结合，再次激活T细胞，发挥杀死肿瘤细胞的作用。② 抗原性丧失：肿瘤细胞通过丧失特殊抗原的表达来避开免疫系统的识别，从而躲避免疫系统的杀伤。针对肿瘤细胞表面抗原的丧失，具有代表性的免疫疗法是嵌合抗原受体T细胞(chimeric antigen receptor T-cell， CAR-T)治疗，即通过细胞工程技术改造免疫细胞，使之可以识别肿瘤细胞表面的其他特定“异己”抗原而杀死肿瘤细胞。CAR-T治疗已在血液肿瘤领域取得了重大进展 [ 9 ]，但在实体瘤领域，CAR-T治疗尚未取得实质性进展。③ 免疫抑制微环境：虽然在实体肿瘤组织中浸润的免疫细胞在体外环境下仍能发挥有效作用，但在实体肿瘤组织内，存在多种负性调节的细胞和细胞因子，共同构成了肿瘤组织周围的免疫抑制的微环境，阻止免疫系统发挥正常的杀死肿瘤细胞的作用。针对免疫抑制微环境，可通过干扰肿瘤微环境中存在的多种抑制免疫反应的细胞因子来实现肿瘤免疫治疗的目的。如利用间变性淋巴瘤激酶5 (anaplastic lymphoma kinase， ALK-5)抑制剂抑制肿瘤转移 [ 10 ]，目前尚处于临床研究阶段。
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user: 3. 肿瘤的免疫治疗 3.1. 肿瘤治疗新进展 传统的抗肿瘤治疗包括手术、放疗、化疗，但是治疗效果非常有限，且副作用明显，对患者生存质量有极大的影响。近年来肿瘤的免疫治疗成为众多学者研究的热点领域，并在2013年被《科学》杂志评为十大科技突破首位 [ 11 ]，免疫负调控治疗肿瘤的研究成果被授予2018年诺贝尔生理学或医学奖 [ 12 ]，将肿瘤免疫治疗的作用推向新的高度。 3.2. 肿瘤免疫治疗 肿瘤免疫疗法是一类通过激活患者自身的免疫系统来治疗癌症的方法，是继手术、放疗、化疗之后抗肿瘤治疗的第四大领域。肿瘤免疫疗法发展迅速，第一代为缺乏靶向性细胞的淋巴因子激活的杀伤细胞(NK细胞)、细胞因子激活的杀伤细胞(CIK细胞)治疗；第二代为通过同时输入树突状细胞(DC细胞)赋予CIK细胞一定靶向性的DC-CIK治疗；第三代为利用基因编辑给T细胞加入能识别肿瘤细胞并激活T细胞杀死肿瘤细胞的嵌合抗体(CAR-T疗法)；但是一直以来，关于肿瘤免疫治疗的研究主要集中在增强免疫机制上，但“免疫增强化”策略通常无法达到客观缓解，并有频繁的免疫相关不良事件(immune-related-Adverse evens， ir AEs)发生。至此，第四代免疫检查点抑制剂和肿瘤疫苗技术应运而生，比如针对程序性死亡受体–配体1 (programmed cell death-ligand1， PD-L1， B7-H1)/程序性死亡受体1 (programmed cell death protein 1， PD-1)途径的肿瘤免疫疗法在患者中取得了更高的客观缓解，且ir AEs少得多，其原因是作用机制的不同，此机制是选择性地恢复肿瘤微环境中由肿瘤引起的免疫缺陷，这里称为“免疫正常化(immune normalization)”，此概念由美国耶鲁大学陈列平教授首次提出 [ 13 ]。“免疫正常化”主要根据肿瘤免疫逃逸机制，靶向肿瘤微环境，治疗效果更加有效且毒性更低。免疫正常化策略可围绕以下几个方面展开：瞄准肿瘤诱导的免疫逃逸机制，选择性调整肿瘤免疫微环境中的应答，重塑肿瘤微环境中的免疫能力。免疫检查点抑制剂因其显著的疗效成为明星热点 [ 14 ]，免疫检查点的相关研究也到达了一个新的高度。 3.3. 免疫检查点及其抑制剂 免疫系统可以区分一系列刺激，允许一些刺激激发免疫反应，从而导致免疫，并阻止其他刺激这样做，从而导致耐受。为此，免疫系统在不同层次(分子、细胞和系统)高度组织和协调。免疫检查点是人类免疫系统控制免疫反应的关键环节，免疫检查点包括刺激性检查点和抑制性检查点。与促进机体免疫反应的刺激性检查点不同，抑制性检查点是防止人体过激免疫反应的保护性位点，可降低自身免疫反应。在正常机体环境中，免疫检查点可对免疫应答的强度和持续性进行调节，防止在清除异常细胞过程中损伤正常组织，在机体免疫系统中主要发挥保护作用，通过调节免疫反应的强度和广度，发挥类似于刹车作用，有效控制T细胞过度活化，在维持机体自身免疫耐受等方面发挥重要作用 [ 15 ]。 在肿瘤微环境中，肿瘤细胞常过度表达免疫检查点信号，抑制机体免疫系统及其效应因子作用，免疫检查点通路被利用，抑制性信号被进一步放大，T细胞功能受到抑制，导致肿瘤免疫逃逸 [ 16 ] [ 17 ]。在恶性肿瘤中，CTLA-4主要通过与CD-28竞争性结合CD-80和CD-86，从而抑制CD-28将活化信号传递给T细胞，使T细胞不能彻底活化；而PD-1则能调节发生免疫反应的组织中的效应T细胞活性，使其不能发挥作用，二者通过不同的机制抑制免疫反应，从而帮助肿瘤细胞免疫逃逸。 免疫检查点抑制剂通过阻断抑制性检查点与相关配体间的相互作用，阻断对T细胞的抑制信号，调节机体免疫细胞活性，即重新活化T细胞的功能，进而发挥抗肿瘤作用。基于这一原理，采用共抑制分子(或配体)的单隆抗体来阻断其信号，可以重新激活T细胞活性，细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4 (cytotoxic T lymphocyte-associated antigen-4， CTLA-4)和PD-L1 (B7-H1)/PD-1是目前临床上此类单抗最常用的靶分子，并在恶性黑色素瘤等类型肿瘤的临床治疗中显示令人振奋的结果 [ 18 ]。其中在2011年，CTLA-4 单抗Ipilimumab已被FDA批准用于治疗晚期黑色素瘤；在2014年，PD-1单抗Nivolumab (欧狄沃)和Pembrolizumab (齐内达)被FDA批准用于治疗非小细胞肺癌和黑色素瘤。同时，以上3种单抗用于头颈癌、肾细胞癌、卵巢癌、膀胱癌、尿路上皮癌以及小细胞肺癌治疗的临床试验正在进行中。除此之外，CTLA-4单抗Tremelimumab、PD-1单抗Pidilizumab、B7-H1单抗MPDL3280A以及BMS936559等均处于不同阶段的临床试验中。针对其他共抑制分子如OX40、4-1BB的单抗也在研发之中 [ 19 ]。
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user: 4. 新兴免疫检查点 新近研究发现，T细胞包含抗病毒及抗肿瘤功能，多种免疫抑制受体参与T细胞免疫调控 [ 20 ]。如T 细胞免疫球蛋白黏蛋白分子3 (T cell immunoglobulin mucin 3， TIM3) [ 21 ]、T细胞免疫球蛋白和免疫受体酪氨酸基抑制模体(TIGIT)、淋巴细胞活化基因-3 (lymphocyte activation gene-3， LAG3)、T细胞活化的V域免疫球蛋白抑制剂(V-domain Ig suppressor of T-cell activation， VISTA)、PD-1和CTLA-4等，抑制免疫检测点功能，可提高T细胞抗肿瘤作用，因而免疫抑制剂占有越来越重要的地位。PARRA等 [ 22 ] 研究LAG3在肺癌中高情况。TIM-3证实高表达于前列腺癌细胞 [ 23 ]、肝癌细胞 [ 24 ]。迄今为止，在人类实体肿瘤来源的细胞中分析了TIM-3、TIGIT、LAG-3和VISTA等共抑制分子 [ 25 ]，在宫颈癌的表达情况的研究罕见。 4.1. TIM-3 免疫检查点是肿瘤免疫中的作用关键，其自20世纪90年代被陆续发现以来在基础研究及临床应用中都取得了较多成果，2001年，MCLNTIRE等 [ 26 ] 在定位克隆小鼠哮喘易感基因T细胞和气道表型调节因子(T cell and airway phenotype regulator， Tapr)时发现了T细胞免疫球蛋白黏蛋白(T-cell immunoglobulin mucin， TIM)，TIM-3即是其中一种。它选择性表达于分泌IFN-γ的CD4+、CD8+T细胞 [ 27 ]，在一些肿瘤患者中它主要表达于瘤体内T细胞表面 [ 28 ]。近年来，Tim-3对免疫系统的调节作用备受关注 [ 29 ]。正常生理状态下，Tim-3等免疫负调控分子表达处于较低水平。一旦机体遭受慢性感染或肿瘤细胞的持续侵袭时，T细胞上的Tim-3持续性高表达并出现免疫耗竭的状态。基因敲除和荷瘤小鼠抗体治疗实验 [ 30 ] 都表明，比起抗CTLA-4及抗PD-1抗体，TIM-3抗体没有引起明显的自身免疫毒副作用，提示其有较好的临床应用前景。 4.2. TIGIT T细胞免疫球蛋白和免疫受体酪氨酸基抑制模体(T-cell immunoglobulin and ITIM domain， TIGIT)是表达于T细胞表面的一种抑制性受体，属于免疫球蛋白超家族的一个子集，TIGIT可诱导性表达于CD4+T细胞、CD8+T细胞及NK细胞上 [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ]，通过与其配体的结合，抑制肿瘤的免疫反应 [ 34 ]。在一项临床前小鼠模型的研究中发现，抗TIGIT单药已显示出独立的活性 [ 35 ] [ 36 ]。TIGIT在胃癌、结肠癌中高表达，Blessin [ 37 ] 等通过分析1700例癌症患者，其中包含了86种不同实体肿瘤，该研究发现TIGIT在所研究的肿瘤中均有表达，然而在不同的瘤种之间阳性表达有所不同，在霍奇金淋巴瘤、精原细胞瘤、髓样乳腺癌、肠型胃癌及各种来源的鳞状细胞癌等淋巴细胞数量密集的肿瘤中表达较高。因此这些高表达TIGIT的肿瘤，可能会成在未来的抗TIGIT的免疫治疗中获益。总之，这些数据证明了，TIGIT是慢性抗病毒和抗肿瘤反应关键的免疫检查点抑制剂，可能代表未来免疫治疗的目标。 4.3. LAG-3 淋巴细胞活化基因-3 (Lymphocyte Activation Gene-3， LAG-3)作为一种免疫检查点，由Triebel等 [ 38 ] 在1990年首次发现报道。LAG-3主要表达于活化的CD4+T细胞、CD8+T细胞和NK细胞 [ 39 ]。LAG-3又称为CD223，作为一种重要的免疫检查点，其主要在活化的CD4+和CD8+效应T细胞、B细胞和NK细胞中表达 [ 40 ]。LAG-3与CD4基因位于同一区域，且两个分子之间有一定的同源性(<20%) [ 41 ]。有研究认为LAG-3具有抗肿瘤作用 [ 42 ]，然而大多数的研究认为 [ 43 ]，LAG-3通过免疫抑制微环境，抑制TIL 免疫功能介导肿瘤细胞免疫逃逸，促使肿瘤细胞发生发展和侵袭转移。已有研究报道 [ 44 ]，LAG-3在多种实体恶性肿瘤中高表达。Burugu等 [ 45 ] 应用免疫组化法分析研究乳腺癌患者病理组织中LAG-3的蛋白表达与临床病理的关系，结果发现LAG-3+的乳腺癌患者预后不良。Feng等 [ 46 ] 研究发现，LAG-3在NK/T 型淋巴瘤中高表达，其阳性表达的淋巴瘤生存期短。目前多项关于抗LAG-3抗体治疗恶性肿瘤的研究正处于临床试验阶段，通过阻断LAG-3的表达，增强T细胞免疫应答，进而达到抗肿瘤目的。 4.4. VISTA 近年来，在抗PD-1或抗CTLA-4的肿瘤免疫治疗，出现获得性抵抗的机制中，研究发现VISTA可能代表另一个补偿性的抑制性通路。VISTA免疫检查点已逐渐成为肿瘤免疫抑制剂治疗研究的热点，VISTA (V-domain Ig suppressor of T cell activation)是一个新发现的共抑制分子，也被称为PD-1H (Programmed death-1 homolog)，属于Ig超家族的成员之一。VISTA广泛表达于造血细胞表面，在抗原呈递细胞(APCs)及T细胞表面也有表达，且VISTA无论表达在APCs上还是T细胞上，均表现出对T细胞应答的抑制作用 [ 47 ]。VISTA的表达在经过伊匹木单抗治疗后的前列腺癌患者体内增高。这些结果表明，VISTA可能代表另一个补偿性的抑制性通路，在肿瘤的抗PD-1/CTLA-4治疗出现获得性免疫抵抗时，结合VISTA和VISTA/CTLA-4联合阻滞可能是癌症治疗的一个有前途的新选择。
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user: 5. 结语 宫颈癌是女性生殖系统常见的恶性肿瘤，对于年轻有生育要求以及局部晚期宫颈癌患者，传统的手术加放疗的治疗手段并未取得令人满意的疗效，因而宫颈癌的靶向治疗成为目前研究的热点。分子靶向药物虽然给妇科恶性肿瘤的治疗带来了新的希望，但大多数肿瘤分子靶向治疗的临床试验结果都远非所期待的那样令人满意，肿瘤免疫逃逸一直是治疗难题，但近年来研究发现免疫检查点阻断药物能阻断肿瘤细胞对免疫系统的负向调节作用，增强免疫系统对肿瘤细胞监视攻击的能力，阻断PD-1、CTLA4信号途径的药物已进入临床，并取得良好疗效，但也存在着诸如脱靶效应、个体疗效差异等问题，研发更多的免疫检查点阻断药物迫在眉睫。
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user: 摘要 根据西安市污水处理厂与北石桥污水处理厂可比拟性分析。结合北石桥污水处理厂实测日运行资料，计算按日最大处理水量整十百分比供水时，所需调蓄池容积和年余(缺)水量，据此判定可利用水量，并验证该方法的可行性。最后将该结果和西安市现状利用率对比。结果表明：在考虑中水充分利用、供水保证率较高和修建最大日处理水量4~8倍容积的调蓄池情况下，可利用量为最大日处理水量的70%~80%。这一结果明显高于西安市污水开发利用率，西安市污水资源化利用潜力较大。
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user: 1. 引言 随着我国西部大开发战略的实施，黄河流域各省区经济社会的快速发展，各省区耗用黄河水量快速增加，按照“丰增枯减”原则，部分省区耗用黄河水量指标已接近或超过国务院批准的黄河可供水量分配指标。要支持流域经济社会可持续发展，节水和开辟新水源是当务之急。城市污水作为非常规水资源的重要组成部分 [ 1 ]，具有数量大，易收集处理，出水稳定、水质好的优点。开辟这种非常规水源，实现资源化利用，是解决城市缺水问题的必经之路。纵观世界，早在1875年，英国伦敦建立了世界第一个污水处理厂，自此污水处理问题便成为市政管理的重要问题之一 [ 2 ]，城市污水处理系统的建设在发达国家已有较为成熟的经验，比如：美国、德国、英国、荷兰、日本等在上世纪70年代就已得到高速发展 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]，当前我国污水处理行业存在着城市污水处理基础设施资金和资源投入不足、城市污水处理深加工能力不足、城市污水处理系统的运行能力不足等问题 [ 8 ]；目前，我国已建设完成的中大型城市污水处理厂就有5000余座，其中不含乡镇污水处理厂，污水处理能力达2.1 × 10 8 m 3 /d。随着城市化进程的不断提高，污水处理问题所呈现的矛盾也越来越多，污水处理的现状仍旧不乐观 [ 9 ]；众多学者分别从污水处理现状，面临的问题，污水回用的特点、作用、意义、途径、方法，污水资源化现状、效益、对策等方面进行了详细的论述 [ 10 ] - [ 17 ]。但如何在利用污水处理厂实际运行资料，定量计算可开发利用量。这成为提高水资源利用率，避免水污染，缓解供水不足的局面过程中必须重视的问题。因此，本次结合黄河流域非常规水资源调查及开发利用分析项目，以黄河流域典型城市——西安市为例，开展城市污水处理调查及可利用量分析，以期为促进区域水资源优化配置和用水结构的调整，实现水资源高效利用提供技术支撑。
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user: 2. 资料来源和调查内容 本次调查的内容与数据涵盖了黄河流域西安市多个污水处理厂数据资料 [ 17 ]，是在对2009年或2015年黄河流域城西安市社会经济和污水处理厂调查的基础上，以2015年各地水资源公报、统计年鉴和第一次全国水利普查数据等为基础，系统调查汇总了2015年西安城市污水处理、运行、回用等资料。调查内容主要包括两个部分： (1) 西安市污水处理厂调查：城市供水量、污水排放量、设计污水处理能力、实际处理量，管网收集率，出水水质、再生水处理设施等。 (2) 典型污水处理厂调查：工程位置、规模、集污范围、服务人口、处理工艺、污水管网收集率、现状出水水质等。
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user: 3. 西安市污水处理调查评价 在对2015年西安市用供水比例分析的基础上，重点对已投入运行的14座污水处理厂 [ 18 ]，根据调查内容(1)进行调查，并以供水率、污水处理率、污水排放系数、污水开发利用率等指标作为评价因子，对西安市污水处理厂处理设施及开发利用能力进行评价，并与西北和全国水平进行比较，详见表1、图1。 (1) 供水量：2015年西安市总供水量15.5518亿m 3 [ 19 ]，其中地表水5.9484亿m 3 ，地下水9.0211亿m 3 ，其他水源(主要为污水处理回用供水) 0.5823亿m 3 。地表水、地下水水源、中水回用量分别占38.25%，58.01%，3.74%。中水供水比例高于西北地区的2.95%，低于全国的5.48%。 (2) 污水排放量：2015年西安市主城区用水量为158.80万m 3 /d [ 20 ]，污水排放量平均约为130.01万m 3 /d [ 21 ]，污水排放系数约为0.82。比全国高29.27%，比西北地区低10.87%。 (3) 污水处理量及收集率：2015年西安市已投入运行的污水处理厂污水处理能力达到121.6万m 3 /d，实际污水处理量88.93万m 3 /d [ 22 ]，现状年实际污水处理率73.13%，高于全国的63.74%，低于全国的43.1%；2015年西安市污水管网收集率为61.97%。 (4) 水质：现状年已投入运行污水处理厂，均采用二级生化处理工艺，出水水质达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB18918-2002)一级B标准。 (5) 再生水处理设施：2015年西安市已建成再生水处理设施共4座 [ 23 ]，处理能力为18.0万m 3 /d，日供水量约为2.1万m 3 /d，主要用于工业冷却水及补充水、绿化、洗车、路面喷洒、景观生态用水及市政建设用水。 (6) 污水开发利用率：将2015年西安市污水回用量与实际污水处理量的比值作为污水的开发利用率，则西安市为17.94%，高于全国和西北地区。 Table 1 A comparison of development and utilization index of sewage treatment plant in Xi’an Cit 名称 供水率 排污系数 污水处理率 污水开发利用率 西安市 3.74% 0.82 73.13% 17.94% 西北地区 2.95% 0.92 43.1% 13.80% 全国 5.48% 0.58 63.74% 7.99% 表1. 西安市污水处理厂开发利用指标对比表 图1. 西安市污水处理厂开发利用指标水平对比图
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user: 4. 北石桥污水处理厂开发利用量分析 4.1. 北石桥污水处理厂调查评价 北石桥污水处理厂坐落于西安市西南郊 [ 14 ]，主要处理西安南郊、西南郊的工业废水和生活污水。原规划服务面积63.94 km 2 ，第四轮西安市排水规划时，总服务范围增至87 km 2 ，且基本均为建成区。污水厂分两期建设，一期工程日处理污水15万m 3 ，于1998年5月建成投入运行。 2015年服务区面积63.94 km 2 ，污水排放量26.8万m 3 /d，污水收集量为16.1万m 3 /d，实际污水处理量11.4567万m 3 /d。污水处理工艺为DE型氧化沟工艺，出水水质5项主要指标全部达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB18918-2002)中的一级B标准。排污系数、管网收集率、污水处理率等指标，详见表2。 Table 2 A comparison of development and utilization index in Beishi Bridge sewage treatment plan 名称 排污系数 管网收集率 污水处理率 西安市污水处理厂 0.82 61.97% 73.13% 北石桥污水处理厂 0.7 60% 71.60% 表2. 北石桥污水处理厂开发利用指标对比表 由表2可知：北石桥污水处理处理厂开发利用指标，虽然低于西安市平均污水处理开发利用指标，与平均值比较相近，具备类比条件。因此，选择北石桥污水处理厂实测运行资料进行可利用量分析，基本能反映西安市污水可利用量实际。为西安市开发利用率和计算可利用量对比分析奠定基础。 4.2. 中水可利用量分析计算 4.2.1. 研究方法 根据调查城市现状年污水处理厂实测日处理量，选取最大日处理量和最小日处理量，从最小值占最大值的整十百分比算起，按10%依次递增，算到100% (即如果最小值占最大值的52%，则取最大值的60%、70%、80%、90%、100%)，用日处理水量分别减去该值，然后从年初开始逐日累加差值，并作现状年日差积曲线。最后通过分析差积曲线变化，初步判定城市污水处理厂可利用水量。 4.2.2. 结果分析 根据北石桥污水处理厂生产部门提供的逐日运行数据：2015年共处理污水量4181.691万m 3 ，日最大处理量为14.5352万m 3 /d，最小处理量为6.4722万m 3 /d，日平均处理水量为11.4567万m 3 /d。最大出水量为14.5618万m 3 /d，最小出水量为6.1499万m 3 /d，日平均出水量为11.1748万m 3 /d。北石桥污水处理厂2015年全年运行情况较为稳定，处理水量没有大的变化，再生水出水率达到97.5%，详见图2。 现状年北石桥污水处理厂最小日处理处理水量占最大日处理水量的44.53%，最大日处理水量的50%、60%、70%、80%、90%和100%分别为7.2676万m 3 、8.7211万m 3 、10.1746万m 3 、11.6282万m 3 、13.0817万m 3 和14.5352万m 3 ；按现状年最大日处理水量不同比例稳定供水时平衡分析见表3，现状年不同比例逐日差积曲线见图3。 由表3可知，在供水量为最大日处理水量50%、60%、70%时，通过建适当规模的调蓄池，在保证稳定供水的同时，还有一定量的弃水，年最大弃水为1529.0170万m 3 ；在供水量为最大日处理水量80%、90%、100%时，即使建适当规模的调蓄池，也不能保证稳定供水，年最小缺水62.5872万m 3 。 图2. 北石桥污水处理厂日进出水量表 图3. 北石桥污水厂按最大日处理水量不同比例供水时差积曲线 Table 3 Balance analysis between supply and demand which is in accordance with the different proportions of the daily maximum treating amount of Beishi Bridge sewage treatment plan 比例 P = 50% P = 60% P = 70% P = 80% P = 90% P = 100% 日均供水量(万m 3 ) 7.2676 8.7211 10.1746 11.6282 13.0817 14.5352 需调蓄池容积(万m 3 ) 0.7954 26.9475 101．0770 119.3208 5.1676 0 调蓄池容积与最大日处理量比值 0.0547 1.8539 6.9539 8.2091 0.3555 0 余(缺)水量(万m 3 ) 1529.017 998.4824 467.9476 −62.5872 −593.122 −1123.66 表3. 北石桥污水厂按最大日处理水量不同比例供水时平衡分析 注：余(缺)水量为正时，调蓄池容积为日连续缺水量累计最大值；余(缺)水量为负时，调蓄池容积为日连续余水量累计最大值。 由图3可知，在供水量为最大日处理水量50%、60%、70%时，年供水量有富余，在供水量为最大日处理水量80%、90%、100%时，不能保证稳定供水。 因此，在考虑中水充分利用和供水保证率较高的情况下，通过修建最大日处理水量4~8倍容积的调蓄池，污水处理厂提供最大日处理水量70%~80%的供水量是比较可靠的，且一般不需补充和备用水源。因此，可认为城市污水处理厂中水可利用量为其最大日处理水量的70%~80%。 4.2.3. 结果验证 在北石桥污水处理厂资源化工程建成运行，且可完全接纳北石桥污水处理厂日均出水量11.1748万m 3 的再生水的情况下。若以现状出水量作为来水，中水深度处理损失按10%计算，则北石桥污水处理厂污水资源化工程可供中水量为10.0573万m 3 /d。本文在修建调蓄水池的前提下，得出的可利用水量为10.0573~11.62816万m 3 /d，说明该计算方法是可行的。与西安市污水开发利用率17.94%相比，西安市污水开发利用率较低，开发利用潜力较大。
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user: 5. 结论 (1) 北石桥污水处理厂开发利用指标基本与西安市已运行污水处理基本接近，具备了类比条件。 (2) 通过实测资料验证，在修建调蓄水池情况下，通过差积曲线方法判断，得到的城市污水可利用水量的计算方法是可行的，也是符合实际情况的。 (3) 2015年西安市污水开发利用率为17.94%，而通过计算按日最大处理水量整十百分比供水时，所需调蓄池容积和年余(缺)水量，确定的中水可利用量明显高于现状开发利用率，说明西安市污水资源化利用空间较大。
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user: 摘要 目的：结合文献报道3例干燥综合征合并双侧肾盂扩张积水病例，以引起临床医生的重视，为以后深入探讨其发病机理及临床诊疗提供病例支持。方法：报道3例干燥综合征双侧肾盂扩张积水病例并进行相关文献复习。结果：患者确诊为干燥综合征，后出现双侧肾盂扩张积水，治疗原发病后此症状消失，考虑两者之间存在某些关联。结论：原发干燥综合征可导致肾盂扩张积水，可能与“自身免疫性上皮炎”相关，这需要我们医务工作人员进一步探索其中的奥秘。
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user: 1. 引言 干燥综合征(Sjögren’s syndrome， SS)是一种以口眼干为主要症状，可伴有多脏器损害的慢性系统性自身免疫性疾病。约三分之二的患者会出现系统损害 [ 1 ]，其病理基础为上皮组织中淋巴细胞的浸润 [ 2 ]。自身免疫性上皮炎为SS的病理基础，多脏器损害中，肾脏损害尤为严重，常出现肾小管间质病变 [ 3 ]。而目前就SS与肾盂扩张积水的关系相关报道较少。现结合3例相关案例探讨SS与肾盂扩张积水之间的关系，并进行相关文献的复习。
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user: 2. 病例资料 [病案1]患者因“口干、眼干10余年，呕吐、腹泻2月”于2013-08-02第一次入住风湿免疫科，查体：BP：120/80 mmHg，体型消瘦，舌干少津，牙齿缺失。心肺查体未见异常；腹软，无压痛及反跳痛，肝脾肋下未及，肠鸣音活跃；双下肢无水肿。辅助检查：ANA：阳性，核颗粒型1:320，均质型1:100；ENA：抗核糖核酸蛋白抗体弱阳性(+)，抗Sm抗体弱阳性(+)，抗SSA抗体阳性(+++)，抗Ro-52抗体阳性(+++)，抗ds-DNA抗体弱阳性(+)；血钾3 mmol/L；尿常规：蛋白3+；24小时尿蛋白：3.34 g/24 h；血沉11.9 mm/1 h；C反应蛋白0.9 mg/l；补体C3 0.5 g，补体C4 0.09 g/l；类风湿因子1.4 IU/ml；TB-spot阳性。腹部彩超：1) 双肾积水(轻度)–右肾盂分离扩张，内径约1.6 cm，左肾盂分离扩张，内径约1.5 cm；2) 膀胱黏膜增厚、毛糙；腹部立位片：1) 腹水，左上腹部结节状高密度影；膀胱镜活检病理：(膀胱黏膜左侧壁、右侧壁)少许黏膜 组织呈慢性炎，抗酸(−)。胸部HRCT：双肺多发含气囊腔、结节、条索影、钙化灶，考虑肺间质性改变可能性大。当时住院期间考虑诊断为“干燥综合征、间质性肺炎并感染、肠系膜血管炎、低钾血症、肾积水、膀胱炎、胃溃疡”。给予激素、羟氯喹抑制炎症、环磷酰胺(累积剂量0.4 g)免疫抑制，乙酰半胱氨酸片抗纤维化、抗感染，补钾、保胃，补钙等治疗，住院期间2013-08-14日复查泌尿系彩超：右肾积水(轻度)–右肾盂分离扩张，内径约1 cm，左肾窦无分离扩张，慢性膀胱炎。患者症状好转出院。院外继续予以激素抑制炎症，保胃，补钙等对症治疗，规律门诊随访。院外随访8年余，患者反复出现肾盂扩张积水。 [病案2]患者因“多发性龋齿9年，口干、眼干2年，发热7天”于2011-03-21日第一次入住风湿免疫科。入院前9年出现多发龋齿、牙齿片状脱落，未重视。入院前6~7年出现左侧腮腺肿大，共2次，当地医院庆大霉素治疗后好转(具体不详)。入院前2年，出现口干、眼干，伴有进干食困难，偶有发热、咳嗽，当地医院诊断为干燥综合征，给予激素、帕夫林治疗后症状好转出院。院外服用激素1月余，后自行停药。入院前7天患者因受凉后出现发热，最高体温40℃，伴畏寒、头痛头晕。查体：BP：120/70 mmHg，右颌下、双侧颈部可触及黄豆大小淋巴结，无触痛，活动度可。双眼睑浮肿，球结膜略充血。口干少津，舌质绛红，口内多枚义齿，咽部充血。双肺呼吸音粗，可闻及散在干湿啰音，心律齐，腹软，无压痛、反跳痛。双下肢无明显水肿。辅助检查：血常规(2011-03-22)：白细胞计数：4.54 * 10^9/L，红细胞计数：3.38 * 10^12/L，血红蛋白：81 g/L，血小板：217 * 10^9/L；血钾3 mmol/L；尿常规：尿蛋白−，尿隐血−；胸部CT：双下肺慢性炎症改变，双侧胸腔少量积液；上腹部CT：胃大部切除术后，腹腔内积液；双肾未见明显异常。腹部超声：肝内略高回声结节，考虑血管瘤可能大，双肾窦无分离扩张。腮腺动态显像：双侧唾液腺未显影，提示摄取功能重度受损，符合干燥综合征表现。(唇腺活检)病理诊断：少许涎腺组织呈慢性炎伴间质纤维化。诊断：1) 干燥综合征 2) 肺部感染 3) 胃间质瘤切除术后；给予甲强龙、硫酸羟氯喹抗炎、抗感染、护胃等治疗后患者好转出院。出院后未规律服用药物。后患者因“多发性龋齿9年，口干、眼干2年，腹泻2月”于2011-09-11日入住我科。入院前2月出现腹痛、腹泻，多至8次/天，少至3~4次/天，伴恶心呕吐，当地医院治疗后，症状未见明显缓解。2011-09-02日开始出现左侧眼睛视物视野缺失，未至眼科治疗。查体：BP：105/60 mmHg，神志清，左眼上半视野缺损，舌面干燥无苔，数颗义齿。颈部未及颈部淋巴结肿大。腹软，全腹压痛，无反跳痛，肝脾未及肿大。左侧肾区触诊略饱满，双侧肾区叩击痛，左侧为著。辅助检查：补体C3 0.44 g，补体C4 0.074 g/l；血沉：30 mm/1 h；C反应蛋白 < 3.08 mg/L；尿常规：尿蛋白−，尿隐血−；尿培养：肺炎克雷伯杆菌，腹部CT：1) 腺性膀胱炎并双侧肾盂输尿管扩张，肾功能损害可能性大；2) 腹腔内少量积液；3) 肝门胰头区淋巴结肿大；腹部B超：胆总管结石并胆系扩张 双肾结石 双肾积水(右肾窦分离扩张2.9 cm，左肾窦分离扩张3.3 cm)、双输尿管扩张(最宽处约1 cm)。膀胱镜检查：膀胱后唇明显抬高，内见大量小梁形成，未见明显新生物，输尿管口未窥清。妇科超声：子宫腺肌症。诊断：“1) 干燥综合征 2) 双侧肾盂积水 双侧输尿管扩张原因待查 3) 视神经病变 视野缺损(左眼) 4) 子宫腺肌症 5) 肝囊肿 6) 胆总管结石”，给予甲强龙抗炎、抗感染、地塞米松球后注射、保胃、补钙对症治疗后好转出院。随访8年，患者多次复查腹部CT及泌尿系彩超均未再出现肾盂积水及输尿管扩张。 [病案3]患者因“口眼干燥4年。”于2019年08月08日第一次入住我院风湿免疫科。患者4年前无明显诱因出现口眼干燥，伴眼分泌物增多，未引起重视。2年前于我院门诊就诊，查免疫球蛋白测定(血)：−；抗双链DNA测定：−；补体测定：补体C3 0.86 g/L；抗核抗体及滴度测定:抗核抗体阳性，1:10，000着丝点。不除外干燥综合征，予帕夫林、六味地黄丸治疗，患者服药1月后自行停药，近2年未诊治。后患者因口眼干燥加重，伴进食哽噎感于2019年08月08日第一次入住我科。查体：舌面干燥。颈部无肿块。心肺腹查体未见明显异常。辅助检查：抗核抗体：阳性着丝点型 1:3200；ENA抗体谱：抗着丝点抗体阳性，抗SSA抗体阳性+++，抗Ro-52抗体阳性++，抗SSB抗体阴性。血常规、CRP、血沉、RF、抗CCP抗体、免疫球蛋白测定、肝肾功未见明显异常。泪液分泌检查示：干眼病。泌尿系统超声：右肾积水(右肾盂分离扩张，宽约0.5 cm)，右侧输尿管上段扩张(右侧输尿管上段宽约0.5 cm)。诊断：1) 干燥综合征 2) 右肾积水。给予羟氯喹治疗原发病，好转出院。随访2年，未再出现肾盂积水及输尿管扩张。
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user: 3. 讨论及文献复习 SS累及肾脏时常为非特异性临床表现，肾小管间质最常受累 [ 3 ]。SS可合并肾小管酸中毒，主要病理改变为间质性炎症，临床上可表现为I型肾小管酸中毒(renal tubule acidosis， RTA)及低钾性麻痹，也可伴有肾钙化、肾结石等。本文患者并未合并肾小管性酸中毒，但却合并较为罕见的肾盂扩张积水等临床表现。肾盂扩张积水为一影像学诊断名称，其原因可有多种，肿瘤、炎症、结石、先天性畸形及系统性疾病如SLE等。 “自身免疫性上皮炎(Autoimmune epithelitis)”为SS的主要发病机制，主要累及淋巴细胞 [ 4 ]。而淋巴细胞除存在于唾液腺和泪腺等外分泌腺体，还存在于腺外上皮，如肺、肝胆管和肾上皮等 [ 5 ]。SS还可累及胰腺，引起各级胰管狭窄，导致胰液引流不畅，最终导致胰腺炎的发生 [ 6 ]。有文献报道称“自身免疫性上皮炎”的肾脏浸润类似于唇腺，但两者的炎症细胞种类浸润不同，肾脏炎症等病理机制更为复杂，除有淋巴细胞浸润外，还有浆细胞以及单核细胞的浸润 [ 7 ]。本案例的肾盂扩张积水可能与“自身免疫性上皮炎”有关，但具体机制有待进一步探索。 目前有部分研究表明SS可能与肾盂积水扩张相关。有文献指出，抑制性异二聚体配偶体-DNA结合(ID)和Ë蛋白的相关研究表明：Id2 +/−或Id2 −/−小鼠可出现先天性肾积水，肾积水可能与输尿管肾盂连接处的平滑肌肥大有关，当ID2水平降低可以刺激Ë蛋白依赖性肌生成，但E-蛋白质的通常作用是抑制增殖；ID3纯合子(Id3 −/−)小鼠可出现类似于SS的症状，ID3基因失活的作用可能与淋巴细胞分化有关，而E蛋白依赖性淋巴细胞分化缺陷可导致SS [ 8 ]。现国内外缺少人类干燥综合征合并肾盂积水扩张相关基因方面研究的报道。 本次案例报道并文献复习，缺少IgG4相关项目的检查，资料并非完善，但患者多次行腹部超声及CT显示未见腹膜后纤维化，无肿瘤、结石、反复感染等导致泌尿系梗阻证据，且排除脊髓损伤、神经病变等所致神经源性膀胱，故推测肾脏病变主要与干燥综合征原发病相关。SS合并肾盂积水多次反复发生，激素治疗有效，可能为可逆性改变，治疗上以原发病的治疗为主。由于鲜有SS合并肾盂扩张积水的报道，本次案例报道可提示医务工作人员在临床上多收集相关方面的资料，探讨其发病机理及诊疗规范。
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user: 摘要 现阶段，即使在电力驱动汽车迅猛发展的今天，从实用角度看，以汽油为燃料驱动的车辆仍然是公路出行、运输的主流；从保有量，更换周期考虑，汽油驱动汽车在很长的时间内仍不会退出历史舞台。而汽油燃烧性能的好坏是汽油综合质量重要指标，其中辛烷值(RON)的含量则是能直接反应汽油燃烧性能的重要指标。因此，在汽油的炼化和精制的过程中，减少辛烷值的损失，不仅能够提高燃烧性能，也能带来巨大的经济效益，这以成为了全世界各国研究的重点。本文的工作就是在收集了大量的某石化企业的催化裂化汽油精制脱硫的长期运行而产生的历史数据上，通过数据挖掘技术，分析354个操作变量和最终产品辛烷值损失之间的关系，建立辛烷值损失的预测模型。进一步的通过建立模型，给出每个样本的优化操作条件，在保证汽油脱硫效果的情况下，降低汽油辛烷值的损失。
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user: 1. 引言 汽油是小型客货车的主要燃料，而汽油燃烧过程中不可避免产生的尾气，则对大气环境有着重要的影响，是雾霾的主要来源之一。 S-Zorb具有辛烷值(RON)损失少，抗爆指数损失小，液体收率高，脱硫率高，设备投资低，不消耗氧气，吸附剂价格低以及最终产品含硫量低的特点，能够生产出满足国VI以及其他国家高标准的汽油，成为目前工业化应用中最为广泛的清洁汽油生产工艺 [ 1 ]。 辛烷值(RON)是衡量和反映汽油燃烧性能的最重要的指标，主要用来衡量汽油在汽缸燃烧时的抗爆震燃烧能力。当辛烷值略不达标时，虽然此时的发动机能正常运动，但是由于燃料释放的能量不足，使得发动机的工作低于正常的压缩比，从而造成汽车怠速不稳定，以及燃油的浪费。因此，我们可以知道，辛烷值的多少直接决定了燃料的利用效率，从而对汽车的能量利用产生重大影响。辛烷值的多少直接作为汽油的商品牌号。 综上所述，如果在对汽油进行催化裂化脱硫处理时，尽可能地保留汽油的辛烷值，将会对我国石油化工行业，交通运输行业产生巨大的经济效益。
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user: 2. 我们的方法 化工过程的模型建立方法，总的来说可以划分为两大类：第一类是通过数据关联或机理建模的方法建立集总的动力学模型 [ 2 ]，第二类则是采用数据驱动的方式来进行建模 [ 3 ]。由于炼油工艺复杂、设备多样，且操作变量存在复杂的线性或非线性关系，采用传统的基于机理和关联的建模方法，具有较大的局限。因此本文基于数据挖掘的方法，采用多种关联算法(随机森林、PCA分析，多元线性回归、互信息法、皮尔逊特征)处理操作变量，挖掘变量之间的相互关系，对比选择影响最大的操作变量；接着使用多种机器学习算法(多元线性回归，随机森林，XGBoost)对数据进行学习和优化，从而得到操作变量的最优解。本文将分五个步骤建模。
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user: 3. 数据预处理 3.1. 分析 本步骤属于数据挖掘过程中的数据预处理部分，又称为数据清洗。由于数据获取，存储，转移，读取的过程中，不可避免地存在各种噪声干扰，使得数据一般情况下不会是完美的，可以直接利用的。数据预处理和数据清洗的目的就在于解决数据的各种问题。通过检测数据判断数据是否存在缺失，是否存在错误，是否存在重复，数据单位格式是否符合要求，数据是否没有歧义。 3.2. 我们的方法 在给定数据集之中，大部分的变量数据正常，部分的数据存在空值和丢失。对于残缺值较多的列，采用直接删除的方法处理，对于仅有部分残缺值的列，本次工作中采用的是平均值填补。 对于奇异值的判断，采用两种方法处理。第一种为上下限过滤法，第二种为拉依达准则判定法。 拉依达准则 [ 4 ] 首先假定需要判断的样本数据符合正态或近似正态分布，且测量的次数应该是充分多的。同时假定该检测数据只存在随机误差，通过计算改组数据的标准差，按一定的概率确定一个区间，认为超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是奇异值，应该予以删除。为了保证其中标准差的计算采用贝塞尔公式。贝塞尔公式如下： σ = [ 1 n − 1 ∑ i = 1 n v i 2 ] 1 / 2 = { [ ∑ i = 1 n x i 2 − ( ∑ i = 1 n x i ) 2 / n ] / ( n − 1 ) } 1 / 2
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user: 4. 数据挖掘 4.1. 分析 步骤二就是在步骤一的基础上，对集进行挖掘，找出数据之间潜在的线性和非线性的关系。目前的数据集中，存在7个原料性质、2个待生吸附性质、2个再生吸附性质、2个产品性质等变量以及354个操作变量。我们需要从这个367个变量中利用机器学习方法，寻找影响辛烷值降低的最主要的因素。这样做有利于忽略次要因素，发现这367个变量中其主要作用的变量。通过步骤二，可以在保证模型精确度的情况下大幅度减少计算规模，减少计算时间。尤其是对于拥有海量数据的建模和优化问题，能够节省计算时间，减少无关项干扰，使得模型不高度依赖于海量计算资源，更具现实意义。 4.2. 我们的方法 降维是数据挖掘中常用的数据处理方法，目的是在尽量保证模型准确性的情况下降低数据的维度，从而大幅度减少计算资源，提高模型计算时间。本文采用互信息法、随机森林、多元线性回归。 4.2.1. 互信息法 在概率论和信息论中，我们可以通过两个随机变量之间的相互信息(Mutual Information)和转移信息(Trans-information)来度量两者之间的相互关系 [ 5 ]。互信息法可以检测到每个特征与标签之间的任意关系，包括线性和非线性的关系。互信息法可以用做回归模型的相关性检验，也可以用于分类模型的相关性检验。并且检测结果的返回值是0~1之间的数值，越接近1，表示相关性越大。 4.2.2. Pearson (皮尔森)系数 皮尔森系数也称为积差相关，是英国统计学家皮尔逊提出的计算两个数据之间直线相关性的方法，是余弦相似度在纬度值缺失情况下的一种改进。 4.2.3. 随机森林寻找特征 随机森林又称随机决策森林，是一种集成学习方法，可以用作分类、回归和其他的任务。随机森林的方法同样可以用来做特征选择。它的基本思想是，假设某个特征时重要的，那么如果在这个特征中引入额外的噪声，重新进行随机森林训练，那么此时的模型性能会有巨大的变化(明显的变差)，反之，如果这个特征并不重要，则引噪声之后对模型的影响不大。算法过程如下： Step1：针对每一颗决策树，选择相应的bag外数据，计算相应的误差； Step2：随机对bag外数据所有样本的特征加入噪声干扰，并重新计算相应的误差； Step3：用下式计算特征x的重要性： x i m p o r t a n t = 1 N ∑ i = 1 N | E r r 1 − E r r 2 | Step4：将所有重要性排序，寻找最重要一些特征。 4.3. 特征选择 每组数据训练时，均使用K-Fold交叉验证方法，将数据集随机划分为训练集和测试集，其中训练集数据量占总数据量的70%，测试集数据量占总数据量的30%。在随机森林产生的特征中充分训练了12个模型，后面两组产生的特征只充分训练了前10个模型。 本文的工作用上述特征选择方法对数据进行分析，使用了随机森林、多元线性回归和互信息法的特征选择结构。最终随机森林效果最好，我们采用随机森林来特征选择。 随机森林模型特征选择结果 如图1展示采用随机森林模型选择出的重要特征。 图1. 随机森林选择的模型重要程度 如图1所示，其中1~17分别代表17种特征：1——对流室出口温度，2——R-101顶反应产物出口管温度，3——E-101壳程入口总管温度，4——反应器上部温度，5——预热器出口空气温度，6——净化风进装置压力，7——蒸汽进装置流量，8——ME-109过滤器差压，9——S_ZORB AT-0008，10——再生吸附焦炭，11——非净化风进装置压力，12——S_ZORB AT-0007，13——R-101床层下部温度，14——代生吸附剂S，15——产品溴值，16——非净化风进装置流量，17——产品辛烷值RON。
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user: 5. 建立和优化预测模型 5.1. 分析 步骤三对应的数据挖掘中的预测模型的建立和优化过程。我们建立不同的算法模型，并用步骤二的不同的特征数据集进行交叉组合训练，并对结果进行对比。 我们建立的机器学习回归预测模型包括：线性回归、决策树回归、支持向量机、k近邻、随机森林回归、AdaBoost回归、梯度提升回归(GBDT)、bagging回归、极限树(Extra Tree)回归、LightGBM回归、MLP、XGBoost。 5.2. 模型建立对比 5.2.1. 交叉验证 在实际的训练中，在训练集上得到很好的预测结果，但在实际的测试集上却效果很差，这一现象被称为过拟合。为了解决这一问题，我们引入统计学中的交叉验证方法。交叉验证的思想是通过某种方法，将原始数据集进行分组，一部分作为训练集，一部分作为测试集。测试集是与训练集完全独立的数据，测试集不参与训练，只用于最终模型的评估。 在每一个具体的模型算法实现中，均采用K-Fold交叉验证方法，消除过拟合，优化模型性能。该方法将原始数据分为K组，称为K-Fold。每个子集数据分别做一次验证集，其余的k-1组作为训练组，分别进行训练和验证。产生的K个模型和模型误差，做均方误差(MSE)的加和平均，其结果作为评价模型表现的指标。交叉验证有效的利用了有限的数据集，使最终模型做出的预测更能贴近真实值。 均方误差MSE是通用的用来检测模型的预测值和真实值之间的偏差。 训练集定义为： T r a i n = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x n ， y n ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } 测试集定义为： T e s t = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x m ， y m ) ， ⋯ ， ( x M ， y M ) } 训练模型为： f ( x ) 预测值为： y ^ = { y ^ 1 ， y ^ 2 ， ⋯ ， y ^ m ， ⋯ ， y ^ M } 则均方误差MSE的计算公式为： MSE = 1 M ∑ m = 1 M ( y m − y ^ m ) 2 均方根误差RMSE定义为： RMSE = MSE K-Fold交叉验证评估公式为： E k = 1 k ∑ i = 1 k     MSE i 5.2.2. 线性回归 此处使用的线性回归模型是多元线性回归，即多个自变量共同作用下影响标签值，在前文的特征选择中，已经使用过该模型。模型训练使用梯度下降法，并通过使用K-Fold交叉验证防止模型过拟合。 5.2.3. 决策树回归 决策树是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有标签的特征中挖掘出决策规则，并用二叉树的结构来表示这些规则，从而解决分类和回归的问题。决策树一般用于分类问题的求解，而决策树中的CART方法，既可以做回归树也可以做分类树。CART方法是在ID3的基础上进行优化的决策树，当它采用GINI值作为节点分裂的依据时，是分类树；当它采用样本的最小方差MSE作为节点分裂时变成了回归树，做回归树时，也可以使用费尔德曼均方误差或者绝对平均误差MAE来作为判断节点。 5.2.4. 随机森林回归 随机森林是一种建立在决策树之上的集成学习算法。集成学习本身并不是一个独立的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个算法，根据这些算法的共同结果来估算模型的整个结果。多个模型集成而产生的模型被称为做集成评估器，组成集成评估器的每个模型都称为基评估器。常用的集成方法有三种：bagging，boosting和stacking。Bagging法又被称为装袋法，其核心思想是构建多个相互独立的评估器，然后对其独立的预测结果进行平均取值或者按照多数表决的原则来处理。随机森林是典型的袋装法。随机森林是决策树构成的集成方法，决策树可以用来处理回归问题，随机森林也可以用来处理回归问题。 随机森林使用bootstrap采样从输入训练数据集中采集多个不同的子训练数据集来依次训练多个不同决策树；在预测阶段，随机森林将内部多个决策树的预测结果取平均得到最终的结果。随机森林回归需要使用的分差节点计算公式如下： H ( X m ) = 1 N m ∑ i ∈ N m ( y − y i m ¯ ) 2 5.2.5. Boost类方法 本节介绍的则是另一种类型的集成学习方法：boost方法族，包括XGBoost，AdaBoost，GBDT，LightGBM等方法。与随机森林的bagging方法不同，boost方法中基评估器是相关的，是按照顺序一一构建二次。该族算法的工作机制为，先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据这个基学习器的表现对样本分布进行相应的调整，直到基学习器的表现达到要求。然后构建下一个基学习器，直到最终构成整个的强评估器。 5.3. 我们的方法 本部分的工作是利用上面介绍的机器学习方法，利用步骤二筛选出来的特征变量建立辛烷值(RON)损失预测模型。由于不同的特征选择方法在对特征的重要性进行计算时有不同的侧重点，所以算法选择出来的特征并不相同。考虑到不同的机器学习算法针对不同的数据值，有不同的性能差异。我们选取了12种机器学习算法进行建模，每种均进行K-Fold交叉验证，最后对比选择出最优的模型。12类方法分别为：线性回归模型、决策树回归模型、支持向量机回归模型、K近邻模型、随机森林模型、自适应提升树模型、梯度提升树模型、bagging模型、极限树模型、LightGBM模型、多层感知器模型、XGBoost模型 [ 6 ]。 拟合结果通过MAPE (平均绝对百分比误差)和RMSE (均方差根误差)进行衡量。这两个指标是应用最广泛的误差判断指标。两者的计算公式分别如下： RMSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y ^ i − y i ) 2 均方根误差(RMSE， Root Mean Square Error)，本质上就是对均方误差MSE做了取根号的运算。该误差取值范围为 [ 0 ， + ∞ ) ，当预测值与真实值完全吻合时，该值等于0，误差越大，该值越大。 MAPE = 100 % n ∑ i = 1 n | y ^ i − y i y i | 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error)，取值范围 [ 0 ， + ∞ ) ，为0时表示与真实值之间没有偏差。 5.3.1. 随机森林特征集 本节将随机森林方法选取的特征作为特征集，放到12种机器学习模型之中进行计算，并通过K-Fold交叉验证方法避免过拟合，提高模型准确率。计算结果汇总成图2： 图2. 基于随机森林特征的各模型均方差根误差 图3. 基于随机森林特征的各模型平均绝对百分比误差 如图2和图3所示，其中1~12分别表示为12种模型：线性回归模型，决策树回归模型，支持向量机模型，K邻近模型，随机森林模型，自适应提升树模型，梯度提升树模型，bagging模型，极限树模型，LightGBM模型，多层感知器模型，XGBoost模型。 根据图2和图3汇总的计算结果，可以知道当特征集为随机森林选择的特征时，预测效果最好的为支持向量机模型。 5.3.2. 模型确认 通过上述实验可以发现，针对辛烷值(RON)损失预测的问题。综合考虑模型精确度，求解速度，所使用的特征变量数量，所选择的最好的机器学习模型是支持向量机回归，最好的特征选择方法是随机森林。通过随机森林选择影响辛烷值的特征，通过支持向量机回归预测辛烷值损耗，在十二种机器学习算法中效果最好，所用特征变量数最少。
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user: 6. 优化 6.1. 分析 步骤四要求进行主要变量操作方案的优化，而优化的前提是保证产品硫含量不大于5 μg/g，所以首先通过所给附件选择出了需要的数据样本，然后在所选的样本中，利用我们的预测模型，将RON损失值降幅达到30%以上。 对于目标值的优化方法有很多，包括贪婪算法、模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法等等，我们使用粒子群优化算法找出了主要变量优化后的操作条件 [ 7 ]。 6.2. 粒子群的算法介绍 在我们上文中构建的模型中，属于复杂优化问题。因为各个变量之间存在着非线性关系，强耦合联系，优化起来相当复杂。这些复杂优化问题涉及的决策变量不断增加，问题规模不断增大 [ 8 ]。对于这种问题，传统的优化问题往往很难得到有效的求解。 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization)是一种进化计算技术，是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。 粒子群算法的基本公式 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己的速度和位置。在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。 公式(1)： v i = v i + c 1 ∗ r a n d (   ) ∗ ( p b e s t i − x i ) + c 2 ∗ r a n d (   ) ∗ ( g b e s t i − x i ) 。 公式(2)： x i = x i + v i 。 在公式(1)、(2)中， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，N是此群中粒子的总数。 v i ：是粒子的速度。 r a n d (   ) ：介于(0，1)之间的随机数。 x i ：粒子的当前位置。 c 1 和 c 2 ：是学习因子，通常 c 1 = c 2 = 2 。 v i 的最大值 V max (大于0)，如果 v i 大于 V max ，则 v i = V max 。 公式(1)、(2)为PSO的标准形式。公式(1)的第一部分称为“记忆项”，表示上次速度和方向的影响；公式(1)的第二部分称为“自认知项”，是从当前点指向粒子自身最好点的一个矢量，表示粒子的动作来源于自己经验的部分；公式(1)的第三部分称为“群体认知项”，是一个从当前点指向种群最好点的矢量，反映了粒子间的协同合作和知识共享。粒子就是通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动。以上面两个公式为基础，形成了PSO的标准形式。 公式(3)： v i = ω ∗ v i + c 1 ∗ r a n d (   ) ∗ ( p b e s t i − x i ) + c 2 ∗ r a n d (   ) ∗ ( g b e s t i − x i ) 。 ω ：叫做惯性因子，其值为非负。 其值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱；其值较小，全局寻优能力弱，局部寻优能力强。 动态 ω 能获得比固定值更好的寻优结果。可在PSO搜索过程中线性变化，也可以根据PSO性能的某个测度函数动态改变。公式(2)和公式(3)被视为标准PSO算法。 6.3. 主要变量的优化操作分析 1) 对流室出口温度 对流室出口温度的优化操作，根据PSO算法求解得出的实验结果，对流室出口温度的优化范围于390~400之间，其对RON损失值的降幅达到最优效果。 2) R-101顶反应产物出口管温度 根据算法得出的最优化操作，需要将R-101顶反应产物出口管温度优化范围为400~405之间，其对RON损失值的降幅达到最优效果。 最终，通过我们的优化操作方案，将RON损失值降幅为33%以上，取得了显著的提升效果。
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user: 7. 实验结果显示 7.1. 汽油辛烷值的变化轨迹分析 图4. 对流室出口温度的调整对于汽油辛烷值的影响趋势 图5. R-101顶反应产物出口管温度的调整对于汽油辛烷值的影响趋势 如图4和图5所示，我们优化后的算法可以很好地拟合流室出口温度以及顶反应产物出口管温度对于汽油辛烷值的影响趋势。 7.2. 硫含量的变化轨迹分析 图6. 对流室出口温度的调整对于硫含量的影响趋势 图7. R-101顶反应产物出口管温度的调整对于硫含量的影响趋势 如图6和如图7所示，我们的预测模型较为很好地拟合了流室出口温度和R-101顶反应产物出口管温度对于硫含量的影响趋势。
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user: 8. 总结 我们采用了三种特征选择算法进行特征抽取，然后分别对比了12种机器学习算法训练的模型结果，最后得出预测效果最好的为支持向量机模型，最好的特征选择是随机森林方法，然后我们再将建立的模型用粒子群算法优化，给出每个样本的优化操作条件，在保证汽油脱硫效果的情况下，降低汽油辛烷值的损失，成功将辛烷值损失比原工艺减少33%。
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user: 摘要 从舒适的概述、围手术期患者舒适度的评估工具及影响因素三个方面进行综述，为改善围手术期患者的护理服务质量及患者整体舒适度提供可靠依据。