简介:摘要目的探讨分析NT(颈项透明层)值超声测定在孕11~13+6周胎儿畸形诊断中的应用价值。方法随机选取2018年11月~2019年4月期间来我院开展孕期检查的300例孕妇,通过超声技术对入组对象NT值进行检测,并据此诊断胎儿畸形情况。结果孕11~11+6周胎儿共计80例,NT标准值为(1.279±0.398)mm;孕12~12+6周胎儿共计159例,NT标准值为(1.454±0.397)mm;孕13~13+6周胎儿共计61例,NT标准值为(1.649±0.399)mm。300例胎儿中诊断为畸形胎者为9例,占比为3.0%。NT值≥2.5mm的畸形胎儿所占比例较NT值<2.5mm的畸形胎儿更高,卡方检验提示两组数据差异具有统计显著性(P<0.05)。结论超声检测NT值是孕早期筛查胎儿畸形的重要途径,其中NT值≥2.5mm是临床筛查胎儿畸形的一项关键参考指标,建议临床加以推广和应用。
简介:摘要:微生物燃料电池的功率与电压或电流呈现非线性关系,只存在唯一的最大功率点。目前研究微生物燃料电池最大功率点跟踪最常用的方法是扰动观察法,这种方法应用于微生物燃料电池最大功率点跟踪控制,系统达到稳态时输出功率总是在最大功率邻域内波动,这样会造成大量的功率损失,并且跟踪的时间比较缓慢,极值搜索算法相比于扰动观察法,极值搜索算法是一种更为优越的控制算法,当醋酸盐的流量 Qa或浓度 Cac突然发生改变时,微生物燃料电池达到最大功率点的跟踪时间比较短,并且系统达到稳态时震荡几乎没有,所以基于极值搜索算法的微生物燃料电池具有很大的优越性。 关键词:微生物燃料电池;最大功率点跟踪;极值搜索算法;干扰观测法; 引言 随着各种能源资源的大量消耗,世界能源短缺问题日益显著,开发大量的可再生能源也就顺应了时代的发展。本文主要介绍微生物燃料电池的最大功率点跟踪控制研究,通过使用基于极值搜索算法的控制器,当燃料电池外部条件发生变化时,能够让微生物燃料电池总是工作在最大功率点,从而使微生物燃料电池输出更多的电能。 极值搜索算法的原理 图 4-1 极值搜索算法示意图 Figure 4-1 schematic diagram of extremum search algorithm 图 4-1是极值搜索算法的示意图,该算法主要的工作原理是通过施加等幅值的正弦干扰信号,来观察功率的变化方向,从而找到微生物燃料电池的最大功率点。 系统仿真 微生物燃料电池电池 DC-DC变换器 t变换器
PWM P 极值搜索控制器器 图 5 基于极值搜索算法的微生物燃料电池仿真模型 Figure 5 microbial fuel cell simulation model based on extremum search algorithm 底物浓度 Cac发生突变 图 5-1-1 底物浓度变化时功率变化曲线 Figure 5-1-1 power change curve when substrate concentration changes 图 5-1-2 底物浓度变化时功率变化曲线 Figure 5-1-2 power curve when substrate concentration changes ( 2)外电阻发生突变 图 5-2-1 外电阻发生突变时功率密度变化曲线 Figure 5-2-1 power density change curve with abrupt change of external resistance 图 5-2-2 当外电阻发生突变时功率密度变化曲线 Figure 5-2-2 power density change curve with abrupt change of external resistance 如图 5-1-1和图 5-2-1是基于扰动观察算法的微生物燃料电池模型的仿真波形,图 5-1-2和图 5-2-2是基于 ESC算法的微生物燃料电池模型的仿真波形,两种系统模型受到同样的外界干扰,即底物浓度 Cac在 300h变为原来的 2倍,在某一时刻底物浓度 Cac变回原来值,和外电阻 R在 300h时由 35欧变为 100欧,由上图可以看出,当底物浓度发生突变时,前者经过 100h趋于稳定,后者经过 5h趋于稳定。当外电阻发生突变时,前者经过 50h趋于稳定,后者经过 10h趋于稳定状态,所以的结论如下:( 1)当底物浓度 Cac适当增加时,燃料电池的功率会增加;( 2)当外电阻发生突变时,基于极值搜索法的控制器要比基于扰动观察的控制器的跟踪速度快。 参考文献 翟荣欣.局部阴影条件下光伏系统的 MPPT 控制研究 [D].长沙:湖南大学, 2018. 邹才能,赵群,张国生.能源革命:从化石能源到新能源 [J].然气工业, 2016, 36(01): 1-10 drissi R E L, Abbou A, Salimi M. Artificial neural-network-based maximum power point tracking for photovoltaic pumping system using backstepping controller[C]//2018 IEEE 59th International Scientific Conference on Power and Electrical Engineering of Riga Technical University (RTUCON). IEEE, 2018:1-7. 作者简介 :任鹏鲲, 1993年 3月,男,汉,河南省沁阳市人,研究生,研究方向:微生物燃料电池最大功率跟踪。简介:摘要:配电网是经济社会发展的重要公共基础设施,是能源互联网的重要基础,是提升供电服务水平的关键环节。配电网工程是重要的基础设施项目,是建设世界一流现代化配电网,确保安全、质量、效率和效益的重要保证。其工程建设质量直接关系工程安全和人民生命财产安全。施工企业是工程建设的主体,开展施工企业履约评价考核,对提高承包商履约能力、确保工程建设质量和工程安全、促进配电网工程建设持续健康发展十分重要。