DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 在信息化数字化的大环境下，实现能源管理系统的在线监测办法无形中成为了企业能源管理最基础的措施。而系统中的能源需求预测功能为企业的节能降耗提供最有力的数据支撑。为提高预测准确率，本文提出了一种改进的多维灰色模型能源预测算法，先使用指数加权方式进行源特征数据处理增加趋势平滑度，再用自适应粒子群与多维灰色模型算法组合，使预测的精度在原始数据不完整的情况下达到最高，为能源信息化水平不足提供了新的解决思路，解决了企业的系统优化，能源调度和管理的问题。将提出的改进算法在实际的企业项目中运行，结果显示：优化后的自适应粒子群多维灰色模型预测算法正确率最高可达到93.573%，比传统的预测算法精确度提高约36%左右。
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user: 1. 引言 中国已经迅速成为能源消耗量最大的国家。2019年全年能源消费总量达48.6亿吨标准煤，比上年增长3.3%，以钢铁行业为例：2020年中国的粗钢产量达10.65亿吨，占全球粗钢产量的一半以上，中国钢铁行业的能耗约占全国总能耗的8.9% [ 1 ] [ 2 ]。 这些惊人的数据都表明着传统工业制造业能源消耗和二氧化碳排放都对地球造成了巨大的压力。对于这种高耗能企业来说，产销，季节性周期，环境因素，国家政策等因素都对能源损耗有不同权重的影响，选择合适的能源预测方法，结合企业运行的能源需求数据，预测未来一段时间的能源损耗情况，进而提高能源利用率，促进企业进行能源优化调度，以达到节能减排，提高生产效率，减少生产成本的目的 [ 3 ] [ 4 ]。 目前进行能源预测的方法有很多 [ 5 ] [ 6 ]，综合运用系统动力学模型、灰色系统模型、向量自回归模型、变权重组合预测模型等。因样本量少，不需要考虑特征数据的分布状态和趋势，因此对灰色模型进行能源需求预测进行研究分析。为提高预测精确度，本文提出的改进灰色模型也是基于这几个方面的缺陷。 传统的灰色模型理论是由我国学者邓聚龙先生于1982年提出的，主要用来研究样本信息匮乏的数据预测问题，根据部分已知的信息推算出系统发展规律，对未来状态做出定量考察。传统的灰色模型预测算法有着很多影响预测结果的问题，原始数据序列的光滑度，数据的级别偏差，多维自变量因素。张怡 [ 7 ] 提出一种将X(1)的第n个分量作为灰色微分模型的初始条件与优化背景值相结合的方式改进GM(1，1)。谢乃明 [ 8 ] 用麦克劳林公式解释了传统灰色模型不稳定的原因，提出一种离散预测灰色模型(DGM(1，1))。陈淑燕 [ 9 ] 提出嵌入型，并联和串联型三种灰色模型预测结构与神经网络进行组合，在高速公路断面实时交通量数据中进行结果验证。牛东晓 [ 10 ] 考虑两种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题，对于这种具有波动性趋势的电力负荷，提出一种季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型，经实验证明该模型兼顾了季节型和同季波动性的特性，对电力负荷预测提供了一个新颖精确度高的方法。自适应粒子群算法 [ 11 ] 是一种通过设定迭代终止条件来在随机生成的粒子中求解出最优解。本文所提出的优化多维灰色预测模型其实是利用自适应粒子群算法收敛速度快，全局优化能力强的优点求解灰色模型中的参数，提高模型的预测精度。
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user: 2. 能源预测算法简述 2.1. 传统灰色模型算法 能源管理系统是针对明确的高耗能企业进行个性化能源管理，因此针对能源预测功能所用的模型必须具有广泛性的特点 [ 12 ]。我们结合所有的设计需求，最终选用灰色系统方法对能源数据进行预测。灰色预测是指采用GM(1，1)模型对系统行为特征值的发展变化进行预测。高耗能企业的能源种类并不是单一的，是一个多能源融合的数据分析。企业的能源损耗依赖于产品的生产。而产品的需求很大程度上依赖于大环境的影响。考虑这些不确定因素，综合来看，灰色系统办法处理此类问题理论上是有效的。在我们的测试过程中也被证实是有效的。 设变量的原始序列为： X ( 0 ) = X ( 0 ) ( i ) ，   i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (1) 首先对 X 0 进行一次累加，生成的一次累加序列为： X ( 1 ) = X ( 1 ) ( k ) ， k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (2) 最终的灰色预测模型序列满足以下关系： X ^ ( 1 ) ( k ) = ( X ( 0 ) ( 1 ) − u / a ) ∗ e − a ( k − 1 ) + u / a (3) 其中k为时间序列，a，u为待定系数，可以用 a ^ = [ a ， u ] T 来表示，并利用最小二乘法进行求解 a ^ = ( B T B ) − 1 B T Y n 。其中： B = ( − 1 / 2 ( X 1 ( 1 ) + X 1 ( 2 ) ) 1 − 1 / 2 ( X 1 ( 2 ) + X 1 ( 3 ) ) 1 ⋮ ⋮ − 1 / 2 ( X 1 ( n − 1 ) + X 1 ( n ) ) 1 ) (4) Y n = ( X ( 0 ) ( 2 ) ， X ( 0 ) ( 3 ) ， X ( 0 ) ( 4 ) ， ⋯ ， X ( 0 ) ( n ) ) T (5) 经过累加后的数据序列已经失去意义，必须通过累减还原为原来数据序列： { X ^ ( 0 ) ( k ) = X ^ ( 1 ) ( k ) − X ^ ( 1 ) ( k − 1 ) k > 2 X ( 0 )   x = 1 (6) 时间序列k递增至未来，即为预测数据。 原始数据是否可以进行灰色预测，则需要对数据进行可行性检验： λ ( k ) = X ( 0 ) ( k − 1 ) / X ( 0 ) ( k ) ， k = 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n (7) 若满足 λ ( k ) ∈ [ e − 2 / n + 1 ， e 2 / n + 1 ] ，其中n表示原始数据序列的个数，则 X ( 0 ) 可建立灰色模型，进行灰色预测。 否则需要对数据进行处理，使其落在有效范围内，如平移转换： y ( 0 ) ( k ) = x ( 0 ) ( k ) + c ， k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (8) 此算法可实现企业的能源需求预测，也可实现在企业采取节能措施后的效果预测，或者将生产数据和设备能耗数据的关系函数数值进行预测，对设备进行全生命周期的管理，由被动维修变为主动保养，减少由于设备停摆或者老化所带来的损失。为能源系统的安全稳定和持续经济运行提供了很好的支持。 2.2. 指数加权法 GM(1，1)是一种呈指数增长模型的预测方法，其预测精确度受原始数据序列光滑度离散性的限制，提高原始数据序列光滑度的办法有指数加权法，对数变换，和开n次方等方法。对于不同趋势的原始数据，预测结果的误差率比较则不同。我们这里研究的是指数加权法。 设原始数据为： X ( 0 ) = X ( 0 ) ( i ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (9) 对原始数据按照以下公式进行处理，生成新序列 Y ( 0 ) ( i ) Y ( 0 ) ( i ) = α X ( 0 ) ( i ) + ( 1 − α ) Y ( 0 ) ( i − 1 ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (10) 将新序列带入GM(1，1)模型进行预测，获得预测序列 Y ^ ( 0 ) ( i ) X ( 0 ) ( i ) = [ Y ^ ( 0 ) ( i ) − ( 1 − α ) Y ^ ( 0 ) ( i − 1 ) ] / β ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (11) 最后按照下列公式对序列进行还原。 在此过程中， α ， β 的参数调整控制预测结果和精度。 2.3. 多维灰色模型算法 在传统一维灰色模型的基础上，增加了相关的影响因子序列。原始数据序列为 X ( 0 ) 相关因素序列为： X 2 ( 0 ) ( i ) = ( X 2 ( 0 ) ( 1 ) ， X 2 ( 0 ) ( 2 ) ， X 2 ( 0 ) ( 3 ) ， ⋯ ， X 2 ( 0 ) ( n ) )                                                                   ⋮ X N ( 0 ) ( i ) = ( X N ( 0 ) ( 1 ) ， X N ( 0 ) ( 2 ) ， X N ( 0 ) ( 3 ) ， ⋯ ， X N ( 0 ) ( n ) ) (12) 再将原始特征数据和因素数据进行累加 X k ( 1 ) ( i ) = ∑ i − 1 n X k ( 1 ) ( i ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (13) 紧邻均值序列计算公式为： Z 1 ( 1 ) ( i ) = 1 / 2 [ X 1 ( 1 ) ( i ) + X 1 ( 1 ) ( i − 1 ) ] ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (14) 最后建立灰色理论方程： X 1 ( 0 ) ( i ) + α Z 1 ( 1 ) ( i ) = ∑ k − 2 N b k X 1 ( 0 ) ( i ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n (15) 2.4. 自适应粒子群算法 在迭代中不断缩小种群搜索空间，使粒子能够跳出之前的搜索最优解，在更大的空间开展搜索，增加搜索到最优解的可能性。第i个粒子在L维空间的搜索位置是X i ，他所经历的最好的位置是 P b e s t i = ( p i 1 ， p i 2 ， ⋯ ， p i l ) ，整个粒子群所经历最好的位置为 G b e s t i = ( p k 1 ， p k 2 ， ⋯ ， p k l ) 。 V i ( t + 1 ) = W V i ( t ) + c 1 r 1 ( P b e s t i ( t ) − X i ( t ) ) + c 2 r 2 ( G b e s t g ( t ) − X i ( t ) ) + ⋯ (16) X i ( t + 1 ) = X i ( t ) + V i ( t + 1 ) (17) 其中 c 1 ， c 2 是加速度因子， r 1 ， r 2 是[0，1]之间的随机数， X i ( t ) 和 V i ( t ) 分别是第i个粒子的当前位置和飞行速度。
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user: 3. 实验仿真结果与分析 对于应用型的系统设计来说，我们需要考虑到物理层数据采集不完整或者运行初期样本数量少的情况，为满足客户对这一功能的使用，基于对原始数据样本要求不高，但能预测出相对误差较小的能源损耗趋势。因此本文选择研究灰色模型来进一步改进提高预测精确度。根据钢铁行业的能源损耗监测的结果来看，电力负荷类型复杂，对电力数据进行预测分析是整个系统的重头戏。为验证对能源需求预测算法的准确度，我们对比了传统灰色模型，指数加权优化灰色模型和自适应粒子集群优化多维灰色模型的预测误差率结果。选取变电站南钢2P64线——表记耗电量原始特征数据。在预测之前对样本选择做了限制：原始数据进行时间序列的特征提取，系统的数据采集频率是每分钟，因减少差异性所以设定同一个区域同一个设备级别的： · 小时级别的(这是每天的第几个小时)； · 天级别的(这是每周的第几天，每月的第几天，每年的第几天)； · 周级别(星期几，每年的第几周)； · 月级别(哪一月，是否是月初，是否是月末)； · 季度级别(对系统运行时间，采集到的数据周期跨度有要求)； · 年度级别(对系统运行时间，采集到的数据周期跨度有要求)。 我们选取2021年1月份到3月份的每周一上午10:00的变电站南钢2P64线电力损耗数据，具体数据如下表1所示： Table 1 Power consumption data of substation Nangang 2P64 lin 日期 变电站南钢2P64线——表计耗电量趋势 2021-01-04 10:00:00 36963.87 2021-01-11 10:00:00 36678.71 2021-01-18 10:00:00 34787.11 2021-01-25 10:00:00 36963.87 2021-02-01 10:00:00 38072.27 2021-02-08 10:00:00 38678.71 2021-02-15 10:00:00 37534.18 2021-02-22 10:00:00 37534.18 2021-03-01 10:00:00 35855.47 2021-03-08 10:00:00 37534.18 2021-03-15 10:00:00 36787.11 2021-03-22 10:00:00 38104.49 2021-03-29 10:00:00 40216.8 表1. 变电站南钢2P64线——表记耗电量数据 经过计算，数据满足级别要求，可选用传统灰色模型算法进行预测。预测结果的平均准确率为57.143%。经过计算，预测处理的能源数据的总体误差很大，预测准确率太低，数据趋势也与实际情况有很大出入。作为预测模型进行能源损耗数据的预测是不可取的。传统灰色模型预测误差分析如下表2所示： Table 2 Prediction and analysis of traditional Grey Mode 时间 原始值 预测值 残差 相对误差 级别偏差 2021-01-04 10:00:00 36，963.87 36，963.87 0.000 0 0.000 2021-01-11 10:00:00 36，678.71 36，173.47347 1.008 0.01377475 0.014 2021-01-18 10:00:00 34，787.11 36，423.70718 1.054 0.04704599 −0.062 2021-01-25 10:00:00 36，963.87 36，675.67192 0.941 0.00779683 0.052 2021-02-01 10:00:00 38，072.27 36，929.37964 0.971 0.03001853 0.022 2021-02-08 10:00:00 38，678.71 37，184.84242 0.984 0.03862253 0.009 2021-02-15 10:00:00 37，534.18 37，442.07238 1.030 0.00245402 −0.038 2021-02-22 10:00:00 38，534.18 37，701.08176 0.974 0.02161976 0.019 2021-03-01 10:00:00 35，855.47 37，961.88286 1.075 0.05874729 −0.082 2021-03-08 10:00:00 37，534.18 38，224.48809 0.955 0.01839143 0.038 2021-03-15 10:00:00 36，787.11 38，488.90991 1.020 0.04626075 −0.027 2021-03-22 10:00:00 38，104.49 38，755.16089 0.965 0.01707596 0.028 2021-03-29 10:00:00 40，216.8 39，023.25369 0.947 0.0296778 0.046 表2. 传统灰色模型预测分析表 为提高预测准确度，我们对原始数据的平滑度进行优化。通过调节指数加权算法中的α，β参数，优化后的一维灰色模型预测结果平均准确率为67.376%。考虑的可能原因如下：对于钢铁行业来说，能源损耗与产销，与季节性周期，环境因素，国家政策等因素有不同权重的影响，这是传统灰色模型的理论缺点。随后列举出影响能源需求数据的所有因素，按照能源管控平台所能提供的其他因素数据，我们选取企业运行温度，生产产量作为影响因子序列，用自适应粒子群求解粒子的位置和更新速度，通过不停地迭代，确定Pbesti，Gbesti和w，输出灰色模型的参数带入目标函数。 利用表1的原始数据进行实验验证，实验结果如图1所示，其中Testing data1为指数加权改进的灰色模型预测结果，Testing data2为自适应粒子群多维灰色模型的预测结果： 由图知，原始数据为非单调增长趋势函数类型，传统的灰色模型预测出来的曲线趋势近似指数函数。这也是传统灰色模型的预测缺陷，即对原始数据的要求严格。当特征数据呈指数趋势，预测效率是最好的。我们通过指数加权的方式对原始数据的平滑度进行处理，改进后的预测精确度和传统模型比，有了初步的提高。而自适应粒子群多维灰色模型预测结果是最好的，整体趋势更接近于原始特征数据，在多个时间节点上都更接近于原始数据。经过计算，预测准确度高达93.573%。 图1. 几种不同预测算法的结果折线对比图
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user: 4. 总结 就目前的工业企业来说，生产，供应，销售，管理等各个环节都存在一定的能源浪费 [ 13 ]。这些节能减排需求和运行短板，使得企业生产效率低下，能源浪费 [ 14 ] [ 15 ]。本文所设计的自适应粒子群与灰色模型结合，在实际的非单调增长趋势的能源数据预测中，得到了很好的应用，改善了传统的灰色模型预测数据的局限性。该模型运用在能源管理系统中，可为企业提供最有力的数据支持，在满足企业生产的前提下，最大限度地进行能源调度，实现节能减排，优化生产过程，减少生产成本。 该算法在实验中虽然大大提高了预测准确度，但是影响因素的选择有待考量。生产企业的电力损耗相关性因素有待挖掘。原始数据的不同曲线趋势与预测模型的选择的相关性也是值得研究的话题。
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user: 摘要 由于目前环卫企业对环卫车辆的管理大部分是基于传统方式进行管理，这样的管理存在着对车辆缺乏有效管理、缺乏应急调度等问题。针对这些问题，本文使用的是通过“互联网+”环卫车辆管理系统的建立，依托物联网、智能传感与移动互联网技术、GIS、GPS/4G无线视频定位设备，实现对车辆油耗、车辆状态、作业情况的本地精准采集，实现远程实时监控、自动核算、自动报警、历史分析、成本核算、位置管理等综合信息化管理；在电子地图上，可以对车辆作业过程中的运行路线、位置、速度、轨迹、扫路车空驶不落扫刷、洒水车空驶不喷水等进行监控。综上所述，该环卫车辆管理系统具有预警和考评功能，为机械化作业车辆清运网格化作业和指标考核提供了依据，控制了作业成本，大大提高了数字化管理水平。
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user: 1. 引言 随着环卫作业向机械化、智能化、精细化的方向发展，环卫车辆的监管也变得越来越重要，如何将现有的各种车辆纳入统一的环卫监管平台，进行系统化管理，是环卫部门面临的重要课题。传统的环卫车辆管理存在着以下问题：传统的环卫车辆管理存在着管理机制上的问题，当前环卫单位仍然是约束与事业管理机制，这对于环卫车辆的折旧、购置、升级以及管理上不能达到制度化管理 [ 1 ]；传统的环卫车辆管理存在着油耗费用管理上的问题，传统的管理方式比较简单，油耗费用管理的主要方式有实时报销、定点加油、核定定额加油、加油卡加油四种方式，但是这四种方式都存在这管理弊端，都能够造成驾驶员或者单位内部人员钻空子，进行偷油贩卖以及少加油多开票等问题 [ 2 ]；同时，由于环卫作业车辆数量多、种类杂，传统的环卫车辆管理缺乏有效的监管，缺乏应急调度等问题 [ 3 ]。这些问题也一直困扰着环卫作业单位，也导致了环卫车辆管理缺失、效率低下等管理问题。综上所述，如何提升当前的环卫作业管理水平显得尤为重要。随着信息化技术的升级及业务模式的创新，需要采用高效实用、高度集成的车辆管理系统对现有车辆进行更高效的管理。因此，通过建立具有国内先进水平的机械化环卫车辆管理系统，对环卫车辆线路轨迹、位置、速度、油耗、作业情况等实时掌握和大数据分析，通过建设作业车辆作业情况视频监控管理机制，同时系统预留扩展模块及接口，为以后智慧环卫整体建设奠定基础就显得尤为重要。
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user: 2. 系统的体系架构 2.1. 系统的应用架构 功能规划分为硬件系统、支持平台、基础平台、应用平台和门户系统5个部分，硬件系统是数据的采集层，数据从终端或终端的传感器或车载终端、通过物联网事件处理平台处理后进入管理平台，支撑层从定位服务器获取数据进行加工，并形成对各业务的有效支撑。利用基础支撑平台提供的应用基础能力上(提供权限、流程、认证、数据处理、集成服务等基础服务)，快速构建业务系统，并开发最终应用给应用层，提供给用户使用。系统的应用架构如图1所示。 图1. 系统的应用架构 图2. 系统的功能框架 2.2. 系统的功能框架 环卫车辆管理系统的主要功能如图2所示。该系统主要包含了环卫监控调度指挥、管理驾驶舱、基础数据、费用管理、作业质量管理、移动APP这几个部分。通过环卫监控调度指挥中心，我们可以对环卫车辆进行一个全方位的管理，起到提高效率，降低企业成本的作用。
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user: 3. 系统的设计 3.1. 系统的构成 该系统主要分为三部分：车载终端部分、通信网络部分和监控调度指挥中心部分。系统是利用终端数据采集技术、移动通信技术与互联网技术的结合，把车辆的位置、状态等数据反馈给平台管理人员的软件系统。平台管理人员可对车辆进行监控、定位、追踪、轨迹查看、等等操作，并且可以把数据等相关信息导出作为车辆行驶历史依据，帮助管理人员掌控车辆信息，提升对企业的管理。具体思路是在环卫作业车辆上安装智能传感器(油耗传感器件、水量传感)、视频监控等多种数据采集及传输终端设备，将作业车辆运转记录、油料消耗、作业状态等核心基础数据实时采集到数据中心 [ 4 ]，通过监控管理软件对作业车辆的各项运行数据远程实时监控管理，并对数据做必要的汇总和合理性统计分析，形成对应的汇总报表和消耗指标，实现数据共享，为公司级管理层提供数据支撑。对可疑数据进行实时报警，为管理人员、作业人员掌握车辆异常运转情况提供依据。系统的构成如图3所示。 图3. 系统的构成 系统的硬件部分：通讯终端、油耗传感器、水位传感器、洒扫传感器、视频监控等。系统的软件部分：数据中心平台、监控客户端组成。用户通过电脑或者手机客户端就可以实现对已经安装好系统的设备进行油耗的远程的监控、油耗统计、加油核算、轨迹跟踪等操作。各个软硬件的功能如下： 油耗记录仪：在不影响发动机运行的前提下，对油耗进行统计。 油耗通讯终端：该终端配有流量数据卡插口，与油耗记录仪连接之后，油耗数据可以实现3G/4G的远程传输。有实时传输、本地存储、报警判断、GPS定位等功能。 数据中心：对油耗通讯终端上传的油耗数据进行解析、运算、存储、客户端推送，并且接收客户端指令，然后下发通讯终端。 监控客户端：这是用户实现对车辆油耗远程监控和管理的软件平台，包含了油耗数据的实时更新显示、指令下发、参数配置、数据统计、图形分析等功能。 视频监控：采用四至五路高清监控摄像头，对车辆周围以及驾驶环境进行监控，录制的数据存储到SD卡中，然后通过车载通讯网络上传到管理中心。其中主要是在车辆的左右安装摄像机来监控扫刷和油箱，前后安装摄像机主要是用来监控作业质量，驾驶室安装摄像机主要是用来监控驾驶员的驾驶行为。 3.2. 系统的平台设计 该系统选择的是构建以SOA规范为核心的统一应用支撑基础管理平台，以该平台作为各个企业信息化部门的统一共识，平台通过统一的数据总线，就可以实现企业统一的应用集成平台，在平台中，可以融入多种安全技术，保障平台底层及运行其上的应用的安全性；在此基础上，开发各应用系统的通用接口，结合企业级公共服务和标准模型的建立，构建整个企业统一的应用集成环境 [ 5 ]；从而实现生产、管理等领域的局部集成应用，以及跨领域的全局集成应用。系统平台技术架构如图4所示。 图4. 平台技术架构 平台具有维护性、操作性、扩展性三个特性。维护性：系统提供集中的维护工具，尽可能减少手工维护工作量，确保系统长时间正常运行；操作性：用户操作界面要求简单实用，美观友好，方便易学，要充分考虑工作人员对已有系统的操作习惯；扩展性：系统可扩展性好，在较少投入下，就能完成系统升级、扩容。且不影响原系统的正常运行。
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user: 4. 系统用到的关键技术 4.1. GPS/GIS技术 GPS由控制部分、空间部分、用户端三部分组成，控制部分和空间部分主要是用来保证卫星的正常工作及其信号发送的准确无误，用户端就是我们的GPS接收机，该系统的GPS接收机就是GPS车载终端，用来确定该车辆的位置等各种信息。在环卫车辆上安装GPS车载终端，卫星不间断的给GPS车载终端发送该环卫车辆的自身的星历参数和时间信息，然后GPS车载终端根据星历参数和时间信息就可计算出该车辆的三维位置、三维方向以及运动速度和时间信息。GPS有以下特点：首先，GPS是全球、全天候工作，它可以给用户提供连续实时的精密时间、三维速度以及三维位置，并且不会受到天气的影响；其次，GPS的定位精确度高，单机定位的精确度可以达到10 m，如果采用差分定位，精确度可以达到厘米级和毫米级 [ 6 ]；最后，GPS可以多功能应用，应用范围广，例如空间位置服务，时间服务。 GIS (地理信息系统)是一种很重要的空间信息系统，在计算机软硬件系统的支持下，它可以对整个或局部地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。利用GIS里面的电子地图与GPS车载终端的实时差分定位技术，就可以组成GPS + GIS的自动电子导航系统，从而实现对环卫车辆的指挥调度 [ 7 ]。 4.2. 实时数据推送技术 由于车辆的实时监控需要不断的传送车辆的位置、油耗等信息，大量的数据轮询会导致数据库访问的压力很大。因此，本环卫车辆管理系统是采用Redis实时缓存技术，在缓解数据库查询压力的同时还可以增加查询的速度 [ 8 ]。在前后端采用的是WebSocket技术，位置数据主动推送到前端，这样就可以避免前端轮询数据信息，从而实现减小数据通讯压力的要求 [ 9 ]。
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user: 5. 系统功能的实现 5.1. 基础信息管理 5.1.1. 车辆台账管理 首先，该系统通过创建车辆档案，登记车辆的基本信息以及车辆的状态信息；然后通过台账查阅车 图5. 台账信息的实现 辆保养项目和时间，设置保养提醒，加强车辆保养维修的精细化管理，从而达到延长使用寿命的目的。其中，围绕台账可以对车辆信息、驾驶员信息、操作员信息、车辆附近信息(如车辆年检、维修、违章、事故、保险等信息)进行统一管理。台账信息的实现如图5所示。 5.1.2. 司机台账管理 建立驾驶员台账，对驾龄、作业时间、健康状况等信息进行统一管理，并关联作业车辆、出勤记录形成对该驾驶员的考评。具体操作可以通过登录系统，然后将驾驶员员台账信息录入到系统，系统在后续的管理中可以对司机台账信息进行添加、删除、修改、导出excel等操作。 5.1.3. 线路维护管理 维护作业线路，划分作业线路和作业面，便于对作业过程的线路规划和作业监管。包括线路基本信息，作业次数、时间范围、地理范围等信息。具体方式为利用GIS里面的电子地图与GPS车载终端的实时差分定位技术，就可以组成GPS + GIS的自动电子导航系统，就可以掌握该环卫车辆的动态信息，比如位置信息，速度，历史轨迹等，调度中心可以通过这些信息对车辆进行线路维护管理。 5.2. 费用管理 5.2.1. 维修管理 通过维修流程，上传需要更换配件的照片和维修完成的照片，避免驾驶员和修理厂吃空饷的情况，使维修留下痕迹。系统每月可自动生成车辆的修理结算费用，不需要手工上传资料。生产设备管理部和车辆使用部门可查看和监管维修内容，以便查询过往的修理内容及金额，查找重复修理和维修金额较大的费用。维修流程图如图6所示。 图6. 维修管理流程图 5.2.2. 保养管理 保养管理的流程图如图7所示。首先，经办人需要填写保养信息，然后审批人员进行审核，待审批流程都通过之后就可以进行车辆保养，然后经办人需要录入保养的费用并上传相关附件，最后财务部进行确认保养费用。该流程能解决传统流程管理存在的一些问题，比如监控不到位的问题，该流程是一步一步的通过审核才能最终通过申请，所以能很好地起到监控以及责任划分的作用。 图7. 保养管理流程图 5.2.3. 油票管理 对于油票的要求如下：环卫车辆必须凭其所属公司统一制发的油票在公司指定的加油站加油；加油票由生产设备管理统一领发，各项目安排专人领取；各项目发放油票必须填写油票领用登记表；在油票管理上，每月末公司及项目部分别指定专人到加油站领取本月油耗发票，填制所拥有车辆的油量汇总表。完成当月每车百公里油耗分析表，并上传至平台，此信息将作为对驾驶员考核的依据；对票据入库、领用、回收流程进行管理，所有流程都需要经过审批环节。油票管理的流程说明如下： 油票入库：管理票据的入库，选择票据起止号、用途，进入审批流程，审批通过后，标准状态为可用。 油票领用：领用人员填写油票领用申请，审批通过后，到生产设备管理部领用，生产设备管理部登记油票出库。 加油管理：加油站工作人员登记车辆的加油情况，包括车辆信息、油票信息、驾驶员信息、加油量等信息，能够准确地显示加油地点和加油量。 加油结算：每月末公司及项目部分别指定专人到加油站领取本月的油耗发票，填制所拥有车辆的油量汇总表。完成当月每车百公里油耗分析表，并上传至平台，此信息将作为对驾驶员考核的依据之一。 通过对油票的管理，我们可以对油量变化进行捕捉。通过车载一体机设备，实现车辆作业过程车辆油耗数据的实时采集和自动上传，绘制实时油耗曲线，同时生成每日车辆作业里程及油耗报表。生成历史时段油量变化报表或油量曲线图，直观反映出油量的正常消耗与非正常消耗及加油数量不足等现象，达到油耗高水平管理。油量变化如图8所示。 图8. 油量变化 5.3. 作业质量管理 5.3.1. 视频实时监控管理 视频摄像头有五路，安装五路摄像头的目的是为了能够全方位的实时监控，前方摄像头是用于安全方面的监控，有行车记录仪的功能取证；左右摄像头能监控油箱和扫盘位置，达到能实时监控是否存在偷油现象以及扫盘是否进行清扫；后方摄像头能够实时监控作业完成后的情况；驾驶室安装摄像头知晓驾驶员的操作及行为规范。作业质量管理整体的实现如图9所示。 通过GPS我们可以确定环卫车辆的作业地点、作业的速度和状态。对于车辆是否正常作业，该系统的判断方法是根据油耗传感器确定油量剩余状态，根据传感器确定扫盘的运行情况，根据水位传感器确定水位情况，同时结合GIS以地图的形式呈现出车辆的状态，从而达到监控环卫车辆是否有效作业的效果 [ 10 ]。具体的判断方式是：如果车辆在运行的同时扫盘运行或者水箱水位在发生变化，就判断为有效作业；如果车辆在运行，扫盘未运行以及水箱水位未发生变化就判定为无效作业。 图9. 作业质量管理图 5.3.2. 历史查询 轨迹回放功能模块是通过查看某一时间某辆车的所处位置和当天的或历史的行驶轨迹，可通过正常或加速方式进行播放 [ 11 ]。对于视频、轨迹回放，可进行下载存储。该模块根据行车记录仪的功能取证，查看行程每次熄火的作业时间及地点，就可以知道作业的时间段，从而实现对作业视频的全方位回放。历史查询功能点击图8的轨迹回放、视频回放就可实现。 5.3.3. 对讲功能 对讲功能采用的方式是项目部设置对讲群组单位，用于对该项目的统一呼叫和对讲管理，发生突发情况及时调整调度。对讲功能的使用首先是选定群组进行对讲，同一群组的人可以自由进行对讲。对讲的方式有一对一对讲和一对多对讲。一对一对讲可以限制在同一群组进行，也可以跨群组进行，根据不同的需要，对用户进行相应的限制。一对多对讲是一人同时对指定的多人发起呼叫，支持同群组内呼叫，也支持跨群组呼叫，实现可视化对讲指挥调度。调度指挥中心的具体的操作方式是，调度中心通过地图显示的车辆分布，然后再地图上圈出要进行对讲的车辆，就可以完成对讲，然后结合车载视频就可以进行调度指挥。对讲功能的实现如图10所示。 图10. 对讲功能的实现 5.4. 驶员考勤管理 该系统的驾驶员考勤模块有以下几个方面：在上下班时间的设置方面，由于环卫车辆的工作的具体时间上不同，所以在上班时间的设置上，是根据路线的不同来设置不同班次的上下班时间；在排班管理方面，根据作业人员、车辆、线路等各项规则，自动生成排班作业。在考勤管理方面，驾驶员利用身份卡验证身份，记录仪分类保存每个司机的行驶数据；记录仪能记录每个驾驶人登录和退出情况的记录，记录内容为登录和退出时驾驶人的机动车驾驶证号码和发生时间，及作业时间；在考勤报表方面，按照时间段、项目部、人员统计考勤报表，为HR提供结算工资的依据，提供考勤自助查询用户的考勤情况。 5.5. 报警管理 5.5.1. 围栏报警管理 围栏报警是指设定环卫车辆的作业线路及作业范围，超出围栏自动报警，从而规范驾驶员行为，防止公车私用的现象发生。由于作业车辆的位置信息会被实时捕获，如果超出围栏，管理人员和作业人员都会收到预警提醒。 5.5.2. 超速报警管理 对于环卫车辆的速度是有要求的，在作业时，车辆的速度过快会导致作业的质量不会太好，没有作业时，超速更会带来一些危险。该系统通过把车辆的速度限制在合理的运行范围内，来约束驾驶员的作业行为。作业车辆的速度信息实时可以被捕获，超出设定的路线或车辆的设定速度，管理人员和作业人员都会收到预警信息。
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user: 6. 结束语 本系统很好地解决了传统环卫车辆管理所存在的一些问题。在解决管理机制问题上，本系统很好地解决了传统管理机制所存在的问题，系统的功能比较完善，能够实现对车辆的基础信息、费用、作业质量、车辆调度等功能。在成本控制方面，系统通过对车辆进行实时的跟踪定位与车辆运行状态的监督，油量的消耗的合理性与非合理性以及加油量情况的监管，对历史线路、视频监控、车辆状态、油耗、里程数的查询以及各种费用与实际比较，建立了车管制度重要依据，避免了车辆漏油以及企业员工偷油事件的发生，从而在费用管理上实现了成本控制。提高效率方面，通过车辆位置、状态、车辆作业情况等信息实时更新与调度中心建立了最快的信息通道，确保调度中心制定最佳的调度方案以及减轻调度工作量，达到科学调度，大大提高了资源的利用率及周转率。对于车辆的调度，本系统很好地利用GPS/GIS技术，实现了对车辆位置、状态、历史轨迹等信息在地图上的实时监控。在应用创新上，实现了“互联网+”环卫车辆管理系统模式的设计，能够很好地对环卫车辆进行管理。
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user: 摘要 由于输血需求量的不断增加及血液储备不足等问题，急需一种安全有效的血液替代品。血红蛋白氧载体(HBOCs)是一种具有运载氧气能力的红细胞替代物，它以血红蛋白为原料，通过交联、聚合、偶联等化学修饰或者将其封装在人工合成的膜制备而成。基于血红蛋白氧载体保质期长，可以大量储存，在需要的时候可立即使用，也能减少在输血过程中传播病毒的风险等优点，科学家们已经研究出了许多制备血红蛋白氧载体的方法，其中结合纳米技术、层层自组装和模板技术的合成方法不仅简单易行，而且生物材料承载能力良好。使用诸如碳酸钙或碳酸锰等模板，将模板在温和的条件下溶解，操作简单且不会对材料产生影响。这给血红蛋白氧载体的应用提供了良好的技术保障。
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user: 1. 引言 20世纪的军事冲突使人类对血液的需求不断上升，同时也促进了输血科学技术的进步。由于当今社会人口增长、人口老龄化，以及手术数量等问题的增加，可能会导致在接下来的十年间，输血的需求增加10%以上 [ 1 ]。另一份关于献血的报告指出，很多患者由于血源紧张而取消了手术，另外，非手术用途的血液库存也严重不足。到2030年，预计每年的赤字将超过300万红细胞(RBC)单位 [ 2 ]。在世界范围内，由于大量平民伤亡(如自然灾害、恐怖袭击和战争)，血液供应的短缺可能会逐年增加到超过2亿的红细胞数量。由于对血液的医疗需求很高，但收集、储存和运输资源的不足，导致发展中国家和转型期国家的情况更糟 [ 3 ]。 由于资金不足等问题，收集到捐献的红细胞单位的可用性也会受到一定的影响，包括对病原体检测的需要，在冷冻条件下控制储存的需要(延长保质期至6周)，和正确输血前检测的要求(以交叉配对供体和受体) [ 4 ] [ 5 ]。此外，捐献血液对献血者存在一定的内在风险，其中包括血液反应的可能性，从轻微的过敏反应到严重的休克甚至死亡 [ 6 ]。这些固有的局限性加剧了捐赠的人类红细胞单位缺乏的问题，导致血源的数量和质量都没有保证。因此，开发替代红细胞的人工氧载体迫在眉睫 [ 7 ]。 由于红细胞膜含有血型抗原，因此在将这些血细胞输入患者之前需要进行分型和匹配，这也是紧急情况下延误治疗的原因。而且红细胞标准储存方法下的寿命只有42天，血制品存在传染性和免疫抑制风险，如红细胞无法消毒将不能清除肝炎病毒、艾滋病毒等潜在的感染因子。 使用血红蛋白制备红细胞代用品发展至今已有数十年的历史，其间出现了多种类型，但目前仍无法进入临床实际应用，其重要原因就是出现的各种副作用，包括血管收缩、氧化损伤等 [ 8 ]。基于血红蛋白的氧载体(HBOC)是在制备中使用纯化的人、动物或重组血红蛋白(Hb)的氧载体，其具有很长的储存期限，不需要冷藏或交叉配型，能够根据需要供应充足，非常适合用于治疗偏远地区的失血性休克 [ 9 ]。制备HBOC所使用的血红蛋白主要是通过溶解红细胞以释放其中的血红蛋白分子，并经过纯化、彻底灭菌和病毒灭活的方法获得的。红细胞的三个主要来源为人类红细胞、牛红细胞和重组血红蛋白。其中，人类捐献的血液量可能不足以用于血红蛋白氧载体的大规模生产，因此，没有数量限制的牛血红蛋白成为制备血红蛋白氧载体最主要的来源 [ 10 ]。血红蛋白氧载体从不包含红细胞酶或红细胞膜的血红蛋白，到将改性血红蛋白与红细胞抗氧化酶结合在一起，再到更接近红细胞的含有血红蛋白、红细胞酶和人造细胞膜的氧载体，逐渐趋于成熟。
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user: 2. 血红蛋白的结构和功能 血红蛋白是红细胞中具有携氧能力的蛋白质，其结构(如图1)由Max Perutz于1959年确定，人类血红蛋白是由两个亚基和两个β-珠蛋白亚基组成的64 kDa四聚体蛋白质，并折叠成紧密的四级结构。其中每个α和β-珠蛋白亚基都含有一个与血红素结合的铁血红素基团，完全饱和的血红蛋白分子最多携带四个氧分子，因为它具有很高的携氧能力和胶体渗透性，是红细胞替代物的理想选择 [ 11 ]，同时因其不含有红细胞膜上的众多复合的抗原，血红蛋白还具有普遍适用性。并且血红蛋白分子结构稳定，经过严格的纯化和病毒灭活过程后仍保持活性，可以储存在正常的条件下。 虽然血红蛋白有作为血液替代品的优势，但也存在着一些必须要克服的问题。首先，因为四聚体蛋白会解离成较小的二聚体和单体，血液中的血红蛋白会被迅速清除。其次，当可分解的四聚体和二聚体与游离血红蛋白结合一氧化氮时，将诱导血管收缩和肾功能不全 [ 12 ]。 图1. 血红蛋白结构
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user: 3. 基于纳米技术的血红蛋白氧载体 纳米技术是指从原子和分子中制造材料的科学和技术，能将生物分子组装成纳米尺寸结构。纳米技术在医学、癌症诊断和治疗、感染治疗、分子和基因修饰等医学领域具有重要的实用价值。 3.1. 聚合血红蛋白(PolyHb)和共轭血红蛋白 血红蛋白含有许多位于分子表面的活性氨基，其中包括赖氨酸。Chang [ 13 ] 使用双功能试剂氯化癸烷和戊二醛交联血红蛋白，将血红蛋白分子聚集成聚合血红蛋白。除了使用牛血红蛋白以外，也可以使用胎盘中的红细胞解决血红蛋白的供应问题，这些在出生后被丢弃的胎盘可以作为人类血红蛋白的来源以制备聚合血红蛋白 [ 14 ]。另一种合成纳米尺寸聚合血红蛋白的血红蛋白来源是由基因工程大肠杆菌产生的重组人血红蛋白 [ 15 ]。 共扼血红蛋白(Conjugated hemoglobin)又称表面修饰血红蛋白，指血红蛋白与一种由高分子惰性聚合物结合而成的共轭产物，具有良好的生物相容性并能长期停留在血液循环系统中。其主要作用是提高血红蛋白的分子量，稳定血红蛋白的四聚体结构，延长半衰期，减少游离的血红蛋白，从而减轻过敏反应和肾毒性。 在分子内交联的血红蛋白 [ 16 ] 和重组血红蛋白 [ 17 ] 血液替代品中，所有血红蛋白呈单一血红蛋白分子形式，可引起血管加压作用和平滑肌收缩。在另一种含有36%单血红蛋白分子的聚合血红蛋白中，使用较大体积时会观察到显著的血管活性和平滑肌收缩增强的现象。相反，使用纳米生物技术为基础的聚合血红蛋白(含单分子血红蛋白 < 1%)，即使大量输入也不显示出血管加压效应 [ 18 ]，这可能是由于血管壁内皮细胞的细胞间连接允许单个血红蛋白分子进入细胞间隙 [ 19 ]，血红蛋白可吸收到维持平滑肌正常张力所需的一氧化氮，导致血管和其他平滑肌的收缩，尤其是食道和胃肠道的收缩最为明显。 也有学者认为，不同类型的修饰血红蛋白无法比较，因为不同的血红蛋白所涉及的化学和氧亲和力存在很大差异。因此，Chang等人 [ 20 ] 使用相同的戊二醛交联方法制备了含有不同百分比未聚合血红蛋白的聚合血红蛋白分子，并对它们进行表征以确保它们都具有相同的氧亲和力。他们发现游离血红蛋白含量最低的聚合血红蛋白不会导致血管收缩或心电图改变，随着游离血红蛋白的百分比增加，心电图的等电点ST段的血管收缩和升高程度增加，ST的升高可能是由于血管收缩导致心脏供氧减少。这或许可以解释一些灵长类动物和猪在注射了一种由100%的单血红蛋白分子组成的改良血红蛋白后观察到的细微心内膜病变的现象 [ 17 ]。因为重组血红蛋白能穿过细胞间连接并迅速被除去，所以可以通过交联形成聚合血红蛋白来增加循环时间 [ 21 ]。 3.2. PolyHb与抗氧化酶交联 聚合血红蛋白和共轭血红蛋白适用于几种重要的临床应用，与红细胞相比，也存在其特有的优势。然而，它们只是氧气携带者，并不具有与红细胞相同的酶活性，这影响了它们在其他重要临床应用中的使用。因此，研究者开始研究聚合血红蛋白与抗氧化酶交联 [ 22 ]。由于聚合血红蛋白可以在室温下保存，并能立即投入使用，因此它们具有治疗严重失血性休克的巨大潜力。然而，血红蛋白是一种反应性分子，如果存在明显的延迟并且失血性休克严重，那么仅使用氧载体再灌注可能会产生氧自由基而导致缺血再灌注损伤 [ 23 ]。 Chang等 [ 24 ] [ 25 ] 合成了基于交联聚合血红蛋白与超氧化物歧化酶和过氧化氢酶(PolyHb-SOD-CAT，如图2)的聚合血红蛋白 [ 26 ]，该分子可以在运输氧气的同时去除氧自由基以减轻缺血再灌注损伤的影响。在人体器官中，肠是持续严重失血性休克中最可能由缺血再灌注损伤的器官之一，而PolyHb-SOD-CAT与聚合血红蛋白不同，前者用于再灌注缺血大鼠肠道时不会引起氧自由基的显著增加 [ 27 ]。 图2. 超氧化物歧化酶(SOD)和过氧化氢酶(CAT)的分子间交联以形成PolyHb-SOD-CAT PolyHb-SOD-CAT应用的另一个例子是由于血栓形成或其他原因引起的动脉阻塞导致的中风、心肌梗塞以及其他病症。聚合血红蛋白和结合的血红蛋白比红细胞更容易阻塞灌注部分的血管。如果动脉阻塞和缺氧延长，单独用氧载体再灌注也可能导致缺血再灌注损伤，因此，在脑卒中大鼠模型缺血60 min后，聚合血红蛋白再灌注导致血脑屏障破坏和脑水肿显着增加。然而，PolyHb-SOD-CAT可以在提供氧气的同时不引起这些不利的变化 [ 26 ]。使用多硝基化交联的血红蛋白是另一种预防缺血再灌注损伤的方法 [ 28 ]。 3.3. 聚合血红蛋白与酪氨酸酶交联 恶性肿瘤部位的微循环异常，会导致组织氧张力降低，现已尝试通过使用抑制血管生成的药物来防止血管向肿瘤生长，进一步降低血液供应，但放射疗法和化学疗法只有在更高的组织氧张力下才能更好地工作。与红细胞相比，共轭血红蛋白能更有效地渗透到肿瘤的异常微循环中去，从而为放射治疗提供更多的氧气 [ 29 ]。但由于共轭血红蛋白在循环中仅停留24小时，其作用持续时间短，仅能在放疗或化疗期间起作用。 聚合血红蛋白用作化疗辅助剂，能降低大鼠生长速率，增加大鼠神经胶质瘤脑瘤模型的寿命 [ 30 ]。Chang和他的同事将酪氨酸酶与血红蛋白交联，形成了一种可溶性的基于纳米生物技术的PolyHb-酪氨酸酶复合物，该复合物能提供化学疗法或放射疗法所需氧气并降低全身酪氨酸水平，他们现已证明，静脉内注射PolyHb-酪氨酸酶复合物可以延缓黑色素瘤的生长，而不会引起不良反应或使治疗动物生长发生变化 [ 31 ]。静脉注射PolyHb-酪氨酸酶复合物可以与微囊化酪氨酸酶的口服给药联合以维持全身性的低酪氨酸水平 [ 32 ]。 3.4. 血红蛋白脂质囊泡 在上述红细胞替代品中，血红蛋白与血液直接接触，因此需要进行高度纯化以去除微量污染物。此外，在红细胞外，血红蛋白反应活性更强，聚合血红蛋白的循环时间也比较短，仅适用于短期应用。为了避免与血液直接接触，血红蛋白脂质囊泡具有类似红细胞膜的合成膜，通过这种方式合成的人造细胞比聚合血红蛋白更接近红细胞，并且可以包含存在于红细胞中的所有酶。另外可以通过修饰细胞的表面来增加循环时间。除血红蛋白之外，合成的交联血红蛋白或重组血红蛋白都可以包封在这些人造细胞内。 Djordjevich等人使用脂质膜脂质体制备了直径 ≥ 0.2 mm的小型脂质膜人工红细胞 [ 33 ]，发现它们能比上述细胞在体内循环时间更长。聚乙二醇–脂质囊泡能够显著增加氧载体在体内的循环时间 [ 34 ]，聚乙二醇脂质血红蛋白囊泡已经被用于临床前动物研究且正在进行详细的安全性和功效研究以及临床试验 [ 35 ]。考虑到血红蛋白的来源短缺，该研究组研究了合成血红素与脂质囊的结合，他们还将合成血红素与重组白蛋白联系起来，形成了一种氧载体 [ 36 ]。 3.5. 可生物降解共聚物膜纳米人造红细胞 Chang等将纳米生物技术与可生物降解聚合物相结合，以减少对网状内皮系统的影响，并增加血红蛋白的载量。聚乳酸是一种生物可降解聚合物，能在体内降解为乳酸，然后转化为水和CO 2 。合成的人造红细胞大小为80~180 nm，膜厚度5~15 nm [ 37 ] [ 38 ]，其中血红蛋白含量约为10.97 gm/dL，但在仅含1.2 g聚乳酸的50%悬浮液中，其血红蛋白负载量可高达15 gm/dL (正常血液中的水平)，且制备过程对血红蛋白分子没有不良影响。
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user: 4. 制备血红蛋白氧载体的常用技术 近年来，使用层层自组装技术结合模板技术制备血红蛋白氧载体已逐渐取代传统的包封技术。此外，基于相反电荷的聚电解质交替吸附胶体粒子制备空心胶囊的方法，在微反应器、微传感器、催化体系和药物载体等领域也都得到广泛的应用 [ 39 ] [ 40 ]。 4.1. 模板法 到目前为止，碳酸盐模板是用来吸附血红蛋白最主要的多孔材料，其中尤以碳酸钙(CaCO 3 )和碳酸锰(MnCO 3 )材料研究最为广泛 [ 41 ]。碳酸盐模板之所以能得到广泛的应用，主要是由于其较强的吸附能力与可控的形态和粒径(可以通过加入形态调节剂，改变反应物初始浓度等)，并能在温和的条件下将模板溶解 [ 42 ]。除广泛应用于制备红细胞替代品以外，碳酸盐模板还被应用于合成各种能作为药物载体空心微囊 [ 43 ]。Baeumler等人 [ 44 ] 采用血红蛋白和CaCO 3 共沉淀法制备Hb-CaCO 3 微球，用戊二醛交联Hb-CaCO 3 微球，最后用乙二胺四乙酸(EDTA)溶解CaCO 3 模板以得到纯血红蛋白微球。 4.2. 层层自组装技术 在开发的聚合物载体的各种技术中，基于层层自组装(LbL)技术的多层微囊由于其多样的涂层材料 [ 45 ]，可控制胶囊的形态、大小和功能的能力，以及在特殊刺激下的多响应性 [ 46 ] [ 47 ]，在红细胞类微囊的合成和其他领域具有广泛的应用 [ 48 ] [ 49 ]。 层层自组装技术基于静电吸附作用、配位键和氢键等分子间弱相互作用，能根据需要逐层吸附不同的材料。高长有课题组 [ 50 ] 利用氢氧化钙(Ca(OH) 2 )作为模板，将去质子化多环芳烃和戊二醛通过共价键组装到Ca(OH) 2 颗粒上，接着在盐酸溶液(pH = 3)中缓慢地除去Ca(OH) 2 的模板。获得人工红细胞胶囊后，将它们进一步包裹3层血红蛋白/戊二醛。李峻柏研究组 [ 51 ] 采用层层自组装技术，将多孔球形CaCO 3 作为模板，通过戊二醛联在模板表面组装血红蛋白，溶解模板后得到高载量的血红蛋白微球。他们还使用MnCO 3 模板，通过层层自组装技术将血红蛋白和二醛肝素沉积在MnCO 3 模板表面，利用EDTA溶解模板得到空心微囊 [ 52 ]。 通过层层自组装技术合成的微囊的氧交换能力主要取决于血红蛋白的数量及活性，所以可以通过改变血红蛋白层的数目，调节组装血红蛋白促进氧交换的容量和速率。层层自组装技术可以精确控制胶囊的形态、大小和功能，使其成为红细胞类微囊的设计和制备的有力工具。
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user: 5. 结束语 目前已经有很多可行的方法来修饰血红蛋白以制备改良的血红蛋白氧载体。由于我们的最终目标是在适当的临床情况下使用血红蛋白氧载体，但血红蛋白氧载体想要作为一种能完全取代输血的手段还要进行进一步的研究。根据目前的研究现状，它更适合于紧急情况下的输血，辅助心血管和血管的缺氧性疾病以及肿瘤的放疗和化疗。血红蛋白氧载体的研究对于解决全球供血不足和控制某些疾病的传播具有非常重要的意义，越来越多的科学研究人员投身到该领域进行研究。我们有理由相信，在不久的将来，血红蛋白氧载体的研究必定会有新的进展与突破，并最终应用于临床。
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user: 摘要 支架内再狭窄是冠心病介入治疗中面临的重大医学题，也是研究的热点，其主要发生机制尚不清楚，可能与平滑肌过度增生，血管壁的重塑，炎症反应等有关，且其影响因素众多。现就支架内再狭窄的影响因素予以综述。
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user: 1. 前言 随着社会经济的发展和国民生活方式的改变，心血管疾病的发病率呈上升趋势。目前，占城乡居民总死因居首位，其中农村占45.91%，城市占43.56%。心血管疾病给人们和社会带来的经济负担日益加重，在未来心血管疾病将成为全球死亡人数最多的疾病 [ 1 ]。目前，中国有1100万人患有冠状动脉粥样硬化性心脏病(coronary atherosclerotic heart disease， CHD)。据世界银行估计，到2030年，中国冠心病患者将增至2263万人 [ 2 ]。经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention， PCI)的出现已显著降低了CHD的死亡率，提高了患者的生活质量。但支架内再狭窄(in-stent restenosis， ISR)的发生一直制约着其远期疗效。 经皮冠状动脉腔内血管成形术(Percutaneous transluminal coronary angioplasty， PTCA)再狭窄率为32%~40%。裸金属支架(Bare metal stand， BMS)通过减少弹性收缩和负性重塑的影响，降低了球囊动脉成形术观察到的再狭窄率，但再狭窄率为17%~32%。而药物洗脱支架(drug eluting stent， DES)的出现和新型抗血小板药的应用使再狭窄率显著降低，与BMS-ISR相比，DSE-ISR发生较晚，约为手术后6~12个月，且大多表现为局灶性狭窄。DSE在金属支架表面涂上抗内膜增生药物，能通过局部药释放防止支架内再狭窄，而不会导致全身毒性反应。但支架本身引起的动脉内膜损伤和增生导致的ISR问题仍未解决，再狭窄率仍在10%左右 [ 3 ]。目前ISR的形成机制仍不清楚，ISR的发生和发展涉及到许多因素。早期发现ISR风险患者并密切随访可改善预后，因此有必要探讨其相关影响因素。
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user: 2. 概念 ISR是指PCI术后冠状动脉造影显示支架植入节段及支架近、远端5 mm节段管腔直径狭窄50%以上，伴或不伴临床症状、不良心血管事件(死亡、MI、再次血管重建等) [ 3 ]。冠状动脉造影目前是ISR诊断的金标准。临床再狭窄定义：直径大于50%的狭窄，且有以下情况之一：心绞痛复发史、缺血的客观体征(如心电图改变)、血流储备分数(FFR)小于0.80、血管内超声(IVUS)最小横截面积小于4 mm 2 (左主干< 6 mm 2 )、或再狭窄(管腔直径缩小 > 70%)。临床再狭窄是靶病变血运重建(TLR)的必要条件。
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user: 3. 支架内再狭窄的分型 根据再狭窄的关系及其长度，ISR可分为4种类型：1) 局灶型：再狭窄位于原支架内且长度 ≤ 10 mm；2) 弥漫型：再狭窄位于原支架内且长度 > 10 mm；3) 增殖型：再狭窄延伸至支架外且长度 > 10 mm；4) 闭塞型：安放支架处的冠状动脉节段完全堵塞；ISR以局灶型为主 [ 4 ]。
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user: 摘要 电化学传感器操作简单、制作方便、灵敏度高、检测限低，在生物技术、临床检测、医药工业等领域具有重要的研究前景。石墨烯纳米复合材料是由石墨烯与一些活性材料特异结合形成的新型材料。因其具有小尺寸效应且大表面积、优异的电催化活性以及将不同功能的材料整合成良好的整体并表现协同效应的优点，被广泛应用于电化学传感器研究。石墨烯纳米复合材料所制备的电化学传感器也为研究物质的化学本质提供了重要的信息。本文简要介绍了石墨烯纳米复合材料电化学传感器的分类、发展史和在实际样品检测中的应用，综述了近年来各类石墨烯纳米复合材料在电化学传感器方面的研究进展。
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user: 1. 引言 电荷转移是生命运动的基本过程之一。电化学方法在生命科学中的应用为生物分子在生命体内的功能研究提供了有效而独特的物理化学观点，并为常规生物检测提供了丰富的信息。自20世纪50年代起，电化学传感器被开发和应用于各种场合的电化学检测，其工作原理是使待测物质组成一个化学电池，通过电流电位等电信号实现对待测物质的分析，反应电信号反馈到电化学工作站后转化成电子信息，经过相应的软件或数据分析得出被检测物质各方面的具体或宏观的信息 [ 1 ] [ 2 ]。电化学生物传感器结合了生物学、电化学、生物信息学等技术的研究方法，有操作简单、灵敏度高、检测限低以及可微型化等优点。 在实际应用中，提高工作电极面积是电化学检测的难点之一。石墨烯纳米复合材料可以提供高表面积来增强电子动力学，提高质量传输速率 [ 3 ]，使传感器整体结构微小化，并改善精确度和灵敏度，不仅提升了传感器制作的工艺水准，增强了生物分子的分析效率 [ 4 ]，还丰富了电化学传感器的应用领域，也增加了实际应用和商业化的可能性。本文简要介绍了石墨烯纳米复合材料电化学传感器在电化学传感器方面的研究进展。
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user: 2. 石墨烯纳米复合材料概述 石墨烯是由碳原子经过sp 2 杂化轨道，从而形成一种由苯六元环为基本结构单元的极稳定的新型二维原子晶体。2004年，Novoselov等 [ 5 ] 第一次通过微机械剥离法获得石墨烯薄片层，进一步制备出在外界环境中稳定存在的单层石墨烯。因为石墨烯显示出优异的性能，例如比表面积大，室温下的电子迁移率高，导热率高，机械强度高等 [ 6 ]，被广泛用作电化学传感器。纳米材料是指三维空间中有一维及以上处于纳米尺度的范围，或者由它们作为基本单元构成的材料。在纳米量级的范围(1~100 nm)内，材料体现量子尺寸效应、宏观量子隧道效应、体积效应、表面效应和介电限域效应五大效应，这些效应能够引起材料特性发生巨大改变 [ 7 ]，可以提高材料的综合性能。石墨烯的苯环共轭结构非常稳定，片层表面呈惰性状态，并且片层之间范德华力较强，容易产生团聚，难溶于水及常用的有机溶剂，这就限制了石墨烯的进一步研究和应用。因此，许多研究将石墨烯纳米材料官能化或者将石墨烯与其他功能材料复合，通过不同组分间的协同作用进一步提高石墨烯的电催化活性。 石墨烯纳米复合材料是指石墨烯与一种或一种以上理化性质不同的物质组合成的多相材料。通常复合材料中存在一种连续相的基体，另一种或多种分散相作为增强材料，发挥各组分的特征，充分弥补了单一材料的缺点和不足，产生了单一材料所不具备的新性能。纳米复合材料具有普通复合材料的共同特点，即可综合发挥各组分间协同效能及性能的可设计性。此外，纳米复合材料还具有独特的性能：① 纳米材料对有机聚合物的复合修饰可在发挥无机材料增强效果的同时增强韧性，这是有机聚合物纳米复合材料最显著的效果之一。② 纳米复合材料以纳米级平均分散在复合材料中，即使没有官能团也可以达到具体功能的目的，比如光电转换、高效催化剂、紫外光屏蔽等。③ 纳米材料加入的有机聚合物复合材料有更高的强度和弹性模量，加入很少量即可使聚合物的强度、刚度、韧性和阻隔性得到明显地提高。④ 能显著地提高复合材料的耐热性及稳定性，层状无机纳米材料可在二维方向上阻隔气体的渗透，所以具有良好的阻隔性能。