异常模式范文

异常模式范文（精选10篇）

异常模式 第1篇

关键词：频繁模式,异常检测,数据挖掘,KPI

1 移动通信的发展概况

移动通信网中的网络异常检测一直以来都是一个火热的话题。通过有效地提升网络的性能,能够从本质上提升用户的体验。在实际网络中,KPI是网络性能监测的重要参数,运营商按照一定的时间粒度,获取相应的KPI参数。根据网络参数表现出来的特性,按照经验分析网络可能存在的问题,从而定位异常产生的原因。

随着4G时代的逐渐深入以及5G时代的即将来临,很多流行应用包括上网、视频、音乐、社交等都从固网转换到移动通信网中,加上移动物联网的逐步形成,移动通信数据呈现爆炸式增长。思科在2015年发布的关于流量的预测报告显示,直至2020年,移动通信网的每月数据流量将会增加到30.6 EByte,相比于2016年的6.2 EByte翻了接近5倍[1]。在这样的形式下,网络的复杂构成造成了网络异常成因的复杂性以及多样性。单纯地按照经验进行网络异常的判定存在一定的局限性。

除此之外,通信数据的极速增长不仅仅增加了网路的复杂性,同时也引领了移动通信大数据时代的到来。网络的成因考虑的不再是因果关系,而是参数之间的关联。因此,运用大数据的手段分析网络参数之间的关联性成为一种新型有效的方式。

为了能更好地了解KPI参数之间的关联性以及网络可能存在的异常KPI组合,文章针对现网采集的TD-SCDMA网络KPI参数进行分析。利用频繁模式挖掘的手段,着重分析掉话率、无线接入性,拥塞率等常用网络监测参数之间的频繁模式,并以此作为网络KPI正常模式来检测网络的异常模式。这样的方式为在线检测提供了快速匹配的码本模式,同时也能很好地分析网络KPI参数之间的关联性,从而更快地定位到异常产生的原因。

2 相关研究

移动通信网的网络异常检测一直是运营商亟待解决的重要问题。针对这一问题,很多学者围绕两个方面展开研究:(1)网络性能参数,即上下行数据量、数据速率、拥塞率等;(2)端到端的服务质量(Quality of Service,QoS)或者用户体验(Quality of Experience,QoE),即延迟、抖动或者MOS(Mean Opinion Score)。对于运营商而言,Qo S和QoE都属于端到端的特性,更多的是反映终端用户的直接体验,不能直接反映网络的性能。除此之外,端到端的参数提取需要消耗大量的人力物力,性价比较低。同时Qo E由于涉及用户的体验,更多时候掺杂了用户的主观意愿,不具有一般性,因此,文章研究的重点在网络性能参数KPI上。

在大多数KPI参数研究中,单阈值分析是一个广泛使用的统计方法。单变量与多变量阈值异常检测方式是当前网络运营商部署采用的方案。这一方法将新到达的KPI参数与训练数据的均值进行比较,当偏差超过设定的阈值是,认为是异常点。文献[2,3]中,作者使用其他单变量统计结果,比如:累积分布函数(Cumulative Distribution Function,C D F),差分自回归移动平均模型(A u t o R e g r e s s i v e Integrated Moving Average,ARIMA)等,对KPI特性进行建模,并检测测试数据是否能与模型很好地拟合。针对用户域名系统(Domain Name System,DNS)请求次数,文献[4,5,6]利用相对熵(Kullback-Leibler,KL)-divergence作为指标参数来分析检测分布与参考分布之间的距离,从而判定检测分布是否为异常。相似地,文献[7,8]采用基于熵的方法分析流量的变化情况判别流量的异常突变。上述提及的所有统计方法本质上利用的都是新数据与训练数据统计模型之间的偏差关系。统计模型完全依赖于训练数据,当异常点出现在训练数据中时,统计模型(比如:均值、方差等)的精确度就会显著降低。反之,当训练数据都正常时,统计模型可以代表正常点模型。除此之外,这些模型大多针对单独的维度进行处理,忽略了维度之间可能存在的关联性。

近年来,大数据已经逐步深入到各行各业中,数据挖掘的方法也随之被广泛应用。其中,聚类、频繁模式挖掘成为最主要的异常检测方法[9,10]。异常的定义是指远离其他观测点的点[11,12],基于这样的定义,可以使用聚类或者频繁模式挖掘的方法得到正常的点簇或者模式,以此作为正常模型。基于密度聚类的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)[13]是典型的利用密度较大的区域作为正常簇,而密度较小的点作为异常点的聚类算法,并在此基础上进行了一系列的改进[14]。这样的非监督聚类、频繁模式获取正常点模型的方法对异常点的敏感性比较低,当训练数据中存在异常点时,得到的模型不会受到异常点的影响,从而使得这样得到的模型比使用统计方法得到的模型具有更高的鲁棒性。

本文针对网络性能参数KPI,利用频繁模式挖掘的方法得到具有频繁项的多维KPI组成形式,以此作为正常点的模型,进行异常检测时,将组合与正常点模型进行匹配,具有较大偏差的组合被认为是异常形式。将整体数据凝聚成不同频繁模式的方法可以有效地减小匹配数据的大小,从而在进行在线异常检测时具有极高的效率。

3 FP-Growth算法基本原理

FP-Growth算法是文献[15]中提出的一种快速频繁模式挖掘算法。该算法能在不生成候选项,且只扫描一次数据库的情况下,完成Apriori算法的功能,从而有效地解决海量数据下,Apriori算法的时空复杂度。本文使用的算法是FP-Growth算法,在处理数据时极大地提升了处理的速度。在分析实际数据前简单介绍一下FP-Growth算法的基本原理,主要包括以下几个部分:

3.1 FP-tree生成

FP-Growth算法的核心部分使用了一种基本数据结构,该结构包含一棵频繁模式树(frequent pattern tree,FP-tree)和一个表头项,每个项通过一个节点链接指向它在树中出现的位置。

图1给出了一个FP-Tree形成过程的案例。首先扫描一遍数据库,得到每个Item的频数,去除支持度较低的项(min_support=3),得到1-频繁项集。根据支持度对频繁项进行排序,将支持度高的项排在前面,使得生成的FP-tree中,出现的频繁项更可能被共享,从而有效地节省算法运行所需要的空间。

3.2 FP-tree子集分割

如图1所示,求以p为前缀的投影数据库:根据头表的指针找到FP-tree的两个p节点,搜索出从这两个节点到树的根节点路径节点信息(包含支持度)。然后累加路径节点信息的支持度,删除非频繁项。对剩下的频繁项按照上一节的方法构建条件FP-tree,过程如图2所示。

通过这样的方式最终得到关于P的频繁项,在这过程中涉及几个基本概念:

(1)条件模式基。包含FP-tree中与后缀模式一起出现的前缀路径的集合,即同一个频繁项在FP-tree中的所有节点的祖先路径的集合。比如,p在FP-tree中出现了2次,其祖先路径分别为{fcam:2(频度为2)}和{cb:1},这2个祖先路径的集合就是频繁项p的条件模式基。

(2)条件树。将条件模式基按照FP-tree的构造原则形成新的FP-tree,即图2最终形成的p-conditional FP-tree。

FP-Growth算法的基本思路:不断地迭代FP-tree的构造和投影过程。当构造的FP-tree为空时,前缀即为频繁模式;当只包含一条路径时,枚举所有可能组合并与此树的前缀连接,即可得到频繁模式。其算法伪代码如表1所示。

根据上述介绍的FP-Growth算法进行频繁模式挖掘。

4 案例分析

4.1 数据来源

本案例数据集来源于现网采集的中国移动TD-SCDMA的一个省的部分数据。数据从2015年12月1日00:00到2015年12月31日24:00,总共持续了接近1个月。数据采集的范围包含243个小区,时间粒度为1个小时,包含64个KPI数据。表2给出了进行案例分析的数据来源。

4.2 数据预处理

分析KPI数据,发现部分为位置信息,部分为不是极其关注的值,最终抽取出其中的21个特征作为分析维度,如表3所示。

将所有数据按照N=10进行量化,从而形成所有数据特征都在[1,10]之间的整数集合。假设数据为K维,则对应的据=数点为X(x1,x2,(43),xK),xk∈{1,2,3,(43),10}。

将每个小区的每个时刻点看成一个数据点,总共有42235个数据点,设定最小支持度为500,得到18个频繁模式,以这18个频繁模式作为正常模型,进行异常检测。

4.3 异常检测

设定=第n个数据为xn{xn1,xn2,(43)=,xnK},n1,2,3,(43),N,与已有的18个模式进行匹配,其匹配原则为利用汉明距离找出其中最为相近的模式:

例如,异常数据x1=[1 0,1,1 0,4],正常模式p1=[10,1,10,1],p2=[10,2,10,1],p3=[10,1,9,1],,匹配三个模式得到d1=1,d2=d3=2,则得到px1=[10,1,10,1],y1={r4(4)}。

针对上述变化之后的数据再次进行频繁模式挖掘,得到最可能产生异常的组合以及各参数对应的范围。设定最小支持度为8,最终得到1441个频繁模式,其中包括93个1-频繁项集。为了分析KPI之间的关联性,分析多项频繁项集,经分析比较发现,引起联合异常的KPI中三大KPI较为特殊,分别为TCH拥塞率、TCH掉话率以及SD拥塞率,下面以TCH拥塞率为例分析异常的原因。

TCH拥塞率:单独出现为处于2等级,支持度为11,联合出现为<无线接入性处于9等级,TCH拥塞率处于2等级>,支持度为10,根据关联规则{TCH拥塞率处于2等级=>无线接入性处于9等级}的置信度为90.91%。说明拥塞率高时,对应的无线接入性已经降到90%以下,按照考核的98%的标准,该小区出现了无线接入性较低的问题。根据接入性的定义,需要分析其对应的独立专用控制信道(Stand-Alone Dedicated Control Channel,SDCCH)接通率和TCH接通率。

TCH拥塞率的范围为[0,61.82%],进行Q=10的量化,得到处于2的拥塞范围为[6.17%,12.36%],这个范围的下限高于平常考核时使用的5%的阈值。总共获取11个异常项,其对应的实际数据为如表4所示。

通过表格中的数据发现,这些点出现的异常基本都属于忙时高峰期,对应的出现比较严重的拥塞。根据无线接入性的值为[0,100%],进行10等级量化取得9等级的值为[82.86%,93.22%]。显然与表中的异常数据一致。

第一行数据:小概率异常,无线接入性的等级已经降到8,可以看出此时SDCCH的接入性出现了比较严重的问题,SDCCH分配成功率下降到88.44%,表明从开始用户就没有接入,拥塞引起接入困难。

第三行和第十行数据:该部分数据虽然也存在比较严重的拥塞,但其业务并不属于忙时高峰期,同时该小区中数据量极少。0.02对应的可能是由于中间设定的TA值较大,接收了很多干扰请求,从而导致性能降低。0.08对应的可能是信道完整率低,SDCCH信道过少,资源不足。

其余数据:大概率异常,当拥塞的等级升到2时,会引起无线接入性等级的下降,可见本身接入就存在问题,信道资源不足,引起拥塞。

5 结语

异常模式 第2篇

关键词：教学资源；管理系统；J2EE；异常处理

中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 15-0000-01

University Teachers Teaching Resources Management System Exception Handling Model Analysis

Gu Qingchuan,Kong Hao

(Zhaotong Teacher's College,Zhaotong657000,China)

Abstract:In college teachers teaching resources information system development process,exception handling is a very important aspect,java has provided a good exception handling mechanism.Both the popular MVC framework provides exception handling interceptor,a reasonable exception handling mechanism in the development of information systems will improve the efficiency of exception management.

Keywords:Teaching resources;Management system;J2EE;Exception handling

一、异常处理需求

异常处理是任何信息系统开发中非常重要的环节，一种良好的异常处理模式可以让开发人员和使用人员相对合理的获取错误提示和进行错误定位。基于java技术的异常处理机制虽然可以解决开发级别的错误定位，却并不能很便捷的解决用户操作基本的错误显示。所以必须在Java异常处理的机制上提出一种新的异常处理的模式，通过该模式可以实现在软件开发中各种级别的异常处理。

二、基于教师教学资源管理系统的异常需求

（一）系统的体系结构

教师教学管理系統是一个多用户、多角色基本的管理系统，目前基于B/S结构的信息系统已经成为当今信息系统的主导。分层设计（图1）已经目前信息系统中必不可少的组成部分。

图1

（二）异常处理需求分析

根据信息系统需求异常分为两种：一种是开发过程中的程序开发错误异常（如：代码编写异常）和另一种当用户使用时的提示异常（如：当用户操作时操作失误异常）。前者为开发人员服务，方便对错误进行定位和调试，后者是在软件使用过程中为用户提供操作辅助。

三、JAVA异常处理机制

Java把异常当作对象来处理，Thorwable类是所有异常和错误的超类，有两个子类Error和Exception，分别表示错误和异常，Error类一般表示JVM级别的异常，一般不由开发人员考虑。

四、基于教师教学资源信息系统的异常处理

（一）教师教学资源信息系统中异常处理机制分析

在教师教学资源信息系统中，其中一类异常是系统级别异常，这基本都是因为代码问题所产生的。另一类属于用户操作错误异常，该类异常需要在用户操作出现问题时及时呈现给用户，所以此类异常需统一抛出至表示层统一进行处理，该类异常可以通过编写一个异常拦截器统一捕获异常并且分发到统一的一个视图去进行展示。

图2

图2显示异常处理的基本原理，对于用户操作错误需要定义一个专门的异常处理类ResourceException，通过该类来集中捕获并处理用户操作错误。ResourceException类型的异常将会自动抛出到表示层由自己编写的异常拦截器统一处理，同时ResourceException还继承于RuntimeException。

（二）教师教学资源信息系统中异常处理机制实现

对于操作类异常，首先需要定义异常类ResourceException：

public class ResourceException extends RuntimeException{

private String errorCode；//存储异常信息的代码，用来实现国际化

private String[]values；//存储相应的提示信息中的变量

............

}

对于用户登录模块而言，首先通过jsp向用户提供一个统一的用户名和密码的输入界面，当用户将用户名和密码提交至服务器时，服务器方会有一个Servlet获取到用户所提交的用户名和密码，之后调用业务层的UserService对象进行用户验证，UserService对象会调用持久化层的UserDao对象检验用户情况，并且根据UserDao中用户的检测情况抛出不同的异常。在UserService中需要创建一个public User login（String username，String password）的方法，通过该方法进行用户验证。

五、结束语

通过对java异常处理机制的变形和封装，加之异常拦截器的运用，可以为教师教学资源信息系统提供一个错误处理的统一解决方案。

参考文献：

[1]Bruce Eckel著,侯捷译.Java编程思想第二版[M].机械工业出版社,2002,9:1

[2]Stelting,S著,韩宏志译.Robust Java中文版—Java异常处理,测试与调试[M].清华大学出版社,2005,1

[3]William Crawford,Jonathan Kaplan著,刘绍华,毛天露译.J2EE设计模式[M].中国电力出版社,2005,4:1

异常模式 第3篇

1 资料与方法

1.1 一般资料:

研究病例来自北京市石景山八角社区卫生服务中心2013年10月至2014年3月门诊的60例血脂异常患者,随机分为管理组和对照组。管理组30例,男性12例,女性18例,年龄41～76岁,平均(61.2±9.8)岁,合并高血压者18例,糖尿病者12例。对照组30例,男性14例,女性16例,平均(60.9±8.6)岁,合并高血压者16例,糖尿病者14例。

1.2 病例纳入标准:

符合《中国成人血脂异常防治指南》(2007年版)[2]推荐的血脂异常诊断标准:总胆固醇(TC)≥6.22 mmol/L和(或)低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)≥4.14 mmol/L为高胆同醇血症;高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)<1.04 mol/L为低高密度脂蛋白胆同醇血症;三酰甘油(TG)≥2.26 mmol/L为高三酰甘油血症;如有一项或一项以上指标达到上述诊断标准,即诊断为血脂异常。

1.3 病例排除标准:

继发性血脂异常者;合并严重心、脑、肾、造血系统和内分泌系统等疾病者;精神病患者。

1.4 方法

1.4.1 治疗方法。

对照组:阿托伐他汀钙片(生产厂家:北京嘉林药业股份有限公司,国药准字H20093819) 10 mg,每天1次,口服,合并高血压、糖尿病者,常规治疗,并建议患者参加社区卫生服务中心举办的健康教育讲座,调整生活方式,疗程为8周。管理组:在对照组治疗的基础上,增加家庭医师式服务的管理模式,每2周组织签约者参加血脂异常患者饮食管理、体育锻炼的健康教育讲座,教授“八段锦”,询问执行情况并督导,增强中医药服务,介绍中医有关食品的性、气、味、归经;四季起居调护方法;穴位按摩;进行中医对症治疗等,疗程为8周。

1.4.2 观察指标:

包括生活方式评分和血脂等生化指标。两组分别于疗程开始和结束时,采用面对面方式询问患者膳食及体育锻炼情况,记录评分,膳食评价采用《中国成人血脂异常防治指南》(2007版)[2]的项目,具体内容见表1;体育锻炼:参加中等强度体育锻炼达到每周3次,每次30 min以上或参加高强度体育锻炼每周2次,每次30 min以上为达标。生化指标包括三酰甘油(TG)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、肝功能(ALT、AST)、肾功能(BUN、CRE)、肌酸激酶(CK)。

1.5 统计学方法:

使用SPSS17.0统计软件,计量资料以均数±标准差()表示,采用t检验,计数资料采用χ2检验。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组治疗前后生活方式评分比较,见表2。

注:按实际情况填分,总分<3为合格;总分3～5为轻度膳食不良;总分>6为严重膳食不良。

注:与治疗前相比,*P<0.05;与对照组相比,△P<0.05

注:与治疗前相比,*P<0.05;与对照组相比,△P<0.05

2.2 两组治疗前后血脂水平比较,见表3。

2.3 两组安全性比较:治疗组和对照组人员均完成了疗程,无脱落病例,肝肾功能、肌酸激酶未见异常。

3 讨论

近30年我国心血管病的流行越来越严重,已经成为首要的死亡原因[3]。已有明确证据表明血脂异常是心血管病的独立危险因素[4],且其患病率逐年上升,已成为威胁我国居民健康的重要原因[5],预防和控制血脂异常对遏制我国心血管病的流行具有重要意义。本研究采用家庭医师式服务模式管理血脂异常患者,在药物治疗的同时,组织健康教育,强调生活方式管理,提供中医药服务,治疗8周后,管理组的TC、LDL-C、TG疗效优于对照组,差异均有统计学意义,说明这种方法疗效确切,值得推广。

2013年7月,国际动脉粥样硬化学会发布了《全球血脂异常诊治建议》[6],高度重视生活方式在血脂异常防治中的意义,在一级预防中详细介绍了生活方式对脂蛋白水平和动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)发病的影响[7]。我国血脂异常防治策略专家会议亦强调:ASCVD是生活方式病,应将生活方式干预作为防治动脉粥样硬化疾病的核心策略[8]。本研究通过家庭医师式服务的强化管理,患者的饮食习惯改善非常明显,膳食严重不良者的比例下降为0,而达到膳食合格者的人数大大增加;与对照组相比,差异有统计学意义。体育锻炼情况,因受疾病如骨关节病等因素的影响,不达标者虽然还占23.3%,但与治疗前相比,差异有统计学意义,与对照组相比,差异亦有统计学意义,说明家庭医师式服务模式能促进患者生活方式的改变,强化健康的行为习惯,与传统的门诊诊疗模式相比,有着不可比拟的优点。

家庭医师式服务的一个重要特点是为签约居民提供主动、连续、综合、个性化的健康责任制管理服务,与居民之间建立长期、连续、信任的“伙伴”式关系[9],这种模式特别有利于对慢性病的干预,本组病例虽然结束了8周的疗程,但目前仍在家庭医师式服务模式下进行管理,非常有利于患者长期获益。

他汀类治疗血脂异常,疗效确切,并能带来心血管获益,其效果是世界公认的。本研究是在此基础上采用家庭医师式服务模式,结果表明,患者在TC、LDL-C、TG下降的幅度上优于单纯药物组,且生活方式亦有明显改善,说明家庭医师式服务模式,能够提高他汀类药物疗效,比单纯西药治疗血脂异常效果更好。

摘要：目的 观察家庭医师式服务模式管理血脂异常患者的临床疗效。方法 选取2013年10月至2014年3月门诊的60例血脂异常患者,随机分为管理组和对照组,对照组30例予口服阿托伐他汀钙片10 mg,每天1次,并建议进行生活方式调整,疗程为8周。管理组在对照组的基础上增加家庭医师式服务模式:每2周组织有关饮食、体育锻炼的健康教育讲座,教授“八段锦”,检查并督导执行情况,增强中医药服务,8周为1个疗程。结束后观察治疗前后三酰甘油(TG)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平变化情况,以及生活方式评分变化情况。结果 治疗8周后,管理组生活方式的改善情况明显优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);管理组TC、LDL-C、TG的疗效优于对照组,两组间的差异有显著性意义(P<0.05),而HDL-C两组间差异无显著性(P>0.05)。结论 家庭医师式服务模式治疗血脂异常,能强化患者健康的饮食及体育锻炼习惯,治疗效果优于单纯药物治疗。

关键词：家庭医师式服务,血脂异常,临床观察

参考文献

[1]刘静,赵冬.低密度脂蛋白胆固醇与心血管病发病关系的前瞻性研究[J].中华心血管病杂志,2001,29(9):561-565.

[2]中国成人血脂异常防治指南制定联合委员会.中国成人血脂异常防治指南[J].中华心血管病杂志,2007,35(5):390-419.

[3]王文,朱曼璐,王拥军,等.心血管病已成为我国重要的公共卫生问题—《中国心血管病报告2011》摘要[J].中国循环杂志,2012,27(6):409-411.

[4]任杰,赵冬,刘静,等.非高密度脂蛋白胆固醇水平与中国人群心血管病发病危险的相关性[J].中华心血管病杂志[J],2010,38(10):934-938.

[5]李剑虹,王丽敏,李镒冲,等.2010年我国成年人血脂异常流行特点[J].中华预防医学杂志[J].2012,46(5):414-418.

[6]刘静,赵冬,胡大一.国际动脉粥样硬化学会立场报告:全球血脂异常诊治建议[J].中国循环杂志,2013,28(增刊):109-130.

[7]严晓伟.国际动脉粥样硬化学会《全球血脂异常诊治建议》解读[J].中国介入心脏病学杂志,2014,22(1):63-64.

[8]史旭波,胡大一.有关我国血脂异常防治策略专家会议纪要[J].中华内科杂志,2014,53(4):316-317.

白带异常病因多 第4篇

外阴阴道念珠菌病

白带呈奶酪或豆腐渣样；小阴唇内侧及阴道黏膜红肿并附有白色伪膜，去除该膜后基底部出现糜烂或浅表溃疡；严重者小阴唇高度水肿，外阴明显瘙痒；部分患者排尿时有烧灼感，伴尿频、尿痛及性交痛；也有少部分患者无明显自觉症状。白带真菌镜检找到孢子及假菌丝即可确诊。

阴道毛滴虫病

白带增多，为黄绿色或乳白色泡沫状白带，有臭味，自觉外阴、阴道剧痒，有蚁走感，间有烧灼及疼痛感，排尿困难、尿频、尿急、尿痛，阴道及宫颈黏膜呈草莓状外观。白带直接镜检(湿片法、悬滴法)或培养找到阴道毛滴虫即可确诊。

女性淋病

白带增多，表现为黄绿色脓性分泌物，有异味。尿道感染则出现尿频、尿痛及排尿烧灼感，尿道口红肿，有少量脓性分泌物；宫颈感染则表现为宫颈红肿糜烂、触痛；前庭大腺感染则表现为腺开口部红肿、疼痛，重者可形成脓肿。部分患者伴外阴瘙痒，据统计60%以上女性患者症状轻微或无症状，但她们是重要的传染源，应积极给予治疗。淋球菌培养阳性可确诊。

女性非淋菌性尿道炎

由沙眼衣原体或解脲支原体引起的性传播疾病。不少女性患者无明显自觉症状。少数患者因白带增多，色黄或带血性，有异味，伴外阴瘙痒就诊。子宫是主要感染部位，宫颈水肿、潮红、糜烂，表面有肥大性滤泡是该病特有的外观。沙眼衣原体感染依据病史和衣原体抗原检测可确诊；支原体感染依据病史及培养出“油煎蛋”状菌落可确诊。

细菌性阴道病

白带量多，呈灰白色稀薄、均质、面糊样改变，无脓性分泌物，有特殊的令人恶心的烂鱼虾腥臭味，性交时或性交后臭味加重；阴道炎症不明显，因而称为阴道病而不叫阴道炎。部分患者有不同程度的外阴瘙痒，阴道灼热感。

老年性阴道炎

异常模式 第5篇

1 对象与方法

1.1 研究对象

从2008年1月至2010年1月期间建立的六榕街社区居民健康档案中,将慢性非传染性疾病危险因素(高血脂、高血压、肥胖、高血糖、吸烟、酗酒等)的低、中危血脂异常人群筛选出来,对同意参加本研究并自愿接受规范化管理,排除有严重心脑肺血管疾病、肝胆疾病、肾功能衰竭、血液疾病者,建立统一的血脂防治档案。共有582人符合入选条件,其中血脂异常582人,高血压256人, 肥胖54人,糖尿病89人,吸烟128人, 酗酒31人,脂肪肝61人。将582人随机分为干预组317人和对照组265人。干预组男154人,女163人,年龄32～80岁,平均(64.3±3.5)岁;对照组男127人,女138人,年龄35～78岁,平均(61.3±5.8)岁。对干预组开展为期15个月的“健康加油站”管理模式的规范化管理;对照组按照原有的社区治疗管理方案,为患者提供常规的健康教育及门诊服务。诊断标准:参照2007年中国成人血脂异常防治指南,甘油三酯(TG)≥2.26 mmolL-1,总胆固醇(TC)≥6.22 mmolL-1,低密度脂蛋白胆固醇(LDL- C)≥4.14 mmolL-1,高密度脂蛋白胆固醇(HDL- L)<1.04 mmolL-1,血压≥140/90 mmHg或接受降压药物治疗,体质指数(BMI)≥28 kgm-2,空腹血糖(FBS)≥6.1 mmolL-1或糖负荷后2 h血糖(2 h PG)≥7.8 mmolL-1或有糖尿病史。

1.2 研究方法

1.2.1 健康教育

成立“健康加油站”,制定健康管理规范。将具有慢性非传染性疾病危险因素且同意接受规范化管理的低、中危血脂异常人群,以会员的形式管理起来。组建并培训一支社区血脂防治队伍,成员包括全科医师、全科护士、公共卫生医师及药师等人,均经统一健康管理规范及管理技能培训。每月定期举办一次健康知识大讲堂,开展有针对性的慢性病防治知识和健康促进讲座,发放会员登记卡,上课予以盖章,积累积分可换取小礼品。针对个体开出饮食运动处方,定期开展慢性病知识趣味比赛、健康膳食PK赛、居民家庭急救及心肺复苏技能培训和义诊活动等。在社区卫生服务中心开设健康咨询门诊,定期对管理人群进行上门服务,电话访视或问卷调查,及时掌握所管辖居民生活方式改变的情况。对管理人群制定一套有针对性、个体化的慢性病干预及健康促进方案。

1.2.2 传统运动干预

聘请专业教练对健康加油站的会员们定期进行太极拳、健身操的免费教学,1周2～3次,每次1 h左右。

1.2.3 治疗性生活方式干预

将管理的人群以家庭为单位,强调在药物治疗前或同时进行,包括改变不良生活方式、饮食调节、减肥、戒烟酒及运动锻炼等非药物治疗管理,指导管理对象写生活日记,重点记录饮食、运动、血压、血糖等情况。家庭成员互相督促,定期监测,建立社区医生与居民每月1次的生活情况反馈及个体化指导机制。

1.2.4 中医特色治疗

耳穴贴压保健以健脾和胃,活血化瘀,调补肾气 。主穴取脾、胃、肝、肾、心,配穴取脑、降压沟、神门、额、交感等,每次选上述穴位中的6～8个贴压,嘱患者自行按压,使耳廓充血、胀痛,按压力度适中,避免皮肤损伤引起感染。每日按压4～5次,三餐后及晚睡前重点按压,每次按压5 min,每3～4 d换贴,两耳交替,3个月为1个疗程,共4～5个疗程。

1.3 评价指标

健康知识掌握情况、健康行为形成率、生活习惯、血脂、血糖、血压、BMI及慢性病治疗率、有效控制率等。

1.4 评价方法

1.4.1 问卷调查

对建档居民管理前后进行健康知识、信念、行为知识问卷调查,了解居民血脂防治“知、信、行”的情况及血压、血糖值、饮食习惯、慢性病史等一般情况。不合理饮食标准为摄油量>25 gd-1,摄盐量>6 gd-1。

1.4.2 定期监测

对管理的人群每隔1个月随访1次,每3个月复查生化指标1次,一共5次,监测指标包括体重、BMI、腰围、血压、血糖、TC、TG、HLD- C和LDL- C。各项指标按世界卫生组织WHO规定的统一标准测量,比较干预管理前后监测指标的变化。血压、空腹血糖、餐后血糖、血脂达标指分别满足血压<140/90 mmHg、FBS7.0 mmolL-1、2 h PG10.0 mmolL-1、TC5.18 mmolL-1、TG1.70 mmolL-1、LDL- C3.37 mmolL-1、HLD- C≥1.04 mmolL-1。

1.4.3 统计学处理

采用SPSS 13.0软件进行统计学分析,计数资料以undefined表示, 采用t检验, 计量资料采用χ2检验,以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 行为生活方式改变与健康知识掌握率

经过规范的健康管理15个月后,干预组除13人中途退出外,余304人15个月后的健康知识调查问卷中健康知识的掌握及不良生活方式的改善情况与管理前比较有了很大的改变,健康知识掌握、参加传统运动及健康行为形成的人数明显增多,不合理饮食、饮酒、吸烟者明显减少;经χ2检验,差异有统计学意义(P<0.05),见表1。

人

注:()中为百分比;管理后比较指干预组与对照组管理后的比较

2.2 生理指标的变化程度

健康管理15个月后干预组304人BMI、血脂、血糖和血压检查结果均较干预管理前有明显改变,经t检验,差异均有统计学意义(P<0.05),见表2。

2.3 慢性病治疗率及控制达标率的比较

综合健康管理15个月后干预组304人高血压、糖尿病、高血脂治疗率、控制达标率较干预管理前有明显改变,经χ2检验,差异均有统计学意义(P<0.05),见表3。

3 讨论

我国对社区居民体检结果的相关研究表明,具有危险因素(高血脂、高血压、肥胖、高血糖、吸烟、酗酒等)的人群大量增加,居民血脂异常的知晓率、治疗率和控制率都远没有达到《血脂异常防治建议》的要求[4,5,6]。饮食控制和行为生活方式干预是调节血脂异常的基础治疗,心血管病、肥胖、高血糖等危险人群必须要早期进行调脂治疗及接受规范的健康管理[7,8,9,10]。

与干预前比较,a P<0.05,b P>0.05

人

注:()中为百分比

随着医学的发展,人们逐渐认识到亚临床病变的早期发现和干预的效果要远远优于疾病的干预, 健康管理工作势在必行[11,12,13,14,15]。本研究通过对社区低、中危血脂异常人群进行规范的行为生活方式干预管理及耳穴贴压防治高脂血症,以“健康加油站”为依托,将干预人群以会员形式管理起来,通过健康教育、中医特色治疗、推广传统运动及治疗性生活方式干预等综合措施,转变居民不良的生活方式,建立良好的健康行为习惯。并通过教会居民记生活日记、指导家庭成员互相督促、定期监测、全科医师对社区居民个体化指导,使社区居民逐渐掌握自我管理健康与慢性病的技能,提高了慢性病治疗率和有效控制率,减少了高脂血症的发生。

本研究对干预组通过规范的综合健康管理,15个月后不良生活方式改善情况、传统运动、生理指标变化以及慢性病治疗率、控制达标率均较干预管理前有明显改变(P<0.05),健康知识掌握率及不合理饮食改善情况较干预管理前有显著改变(P<0.01)。对照组仅进行常规的健康教育及门诊服务,15个月后上述各项指标较管理前无明显改变(P>0.05)。干预组与对照组健康管理模式的差异导致健康管理效果不同;通过比较反映出以往传统的诊疗、健康教育模式对慢性非传染性疾病危险人群的管理效果并不理想,不能为患者提供长期的、持续性的健康照顾,造成慢性病的发生率、死亡率逐年上升,治疗率和控制达标率偏低。因此早期针对慢性非传染性疾病危险因素人群做好健康管理及综合防治工作十分重要,由个体的病人扩展到群体的预防,以健康促进的理念为基础,采取多种有效的管理手段,借助“健康加油站”这一平台,在社区居民中推广健康自我管理理念。

本研究证明,“健康加油站”管理模式能充分利用社区资源,进行系统规范的健康教育、传统运动、中医特色治疗和治疗性生活方式干预等社区综合管理措施,提高了社区居民慢性病的知晓率、治疗率及控制达标率,对不良生活方式及生理指标的改善效果显著。“健康加油站”管理模式为社区慢性病及血脂异常防治方案的制订提供了科学依据,此管理模式经济、有效、可行,易于被居民接受及在社区中推广。

综上所述,“健康加油站”作为社区血脂异常低、中危人群的综合健康管理模式,能充分发挥基层社区卫生服务机构的优势,对慢性非传染性疾病危险人群提供一、二级预防平台,为患者提供长期、连续、可持续发展的健康照顾和可及、方便、有效、优质的服务,并能有效地将综合管理与个体化指导相结合,值得在基层社区卫生服务机构中推广。

摘要：目的:探索“健康加油站”管理模式对社区血脂异常人群健康管理的干预效果。方法:选取六榕街社区血脂异常者582人,随机分为干预组与对照组,干预组进行15个月规范的行为生活方式干预管理,比较两组的行为生活方式改变、健康知识的掌握、生理指标的变化及慢性病治疗率、控制达标率。结果:干预组管理后健康知识掌握、健康行为形成的人数明显增多,不良生活习惯明显减少(P<0.05);生理指标检测结果均较干预管理前有明显改变(P<0.05),高血压、糖尿病、高血脂治疗率、控制达标率较干预管理前有明显改变(P<0.05)。结论:“健康加油站”管理模式通过社区综合管理措施可提高社区群众慢性病的知晓率、治疗率及控制达标率,对不良的生活方式及生理指标的改善效果显著,值得在基层社区卫生服务机构中推广。

异常模式 第6篇

1 金属活动态测量原理

传统化探方法是以土壤或岩石的全量为分析对象,全量是指元素在每一种样品介质(包括土壤、水、岩石、生物等)中各种存在形式含量的总和。地表疏松介质中元素的存在形式可以分为两大类:稳定态和活动态。元素稳定态组分主要存在于晶质氧化物、硅酸盐和硫化物中,而活动态组分则是从深部矿体经多种途径迁移至地表后以不同相态进行赋存,包括水溶态、黏土吸附态、有机态和铁锰氧化物态等。活动态组分量值上比全量低得多,但其主要来自于深部,与矿化关系密切,异常衬度大,便于发现深部矿化信息,因此活动态含量对找矿更有意义。

金属活动态测量涉及到的关键问题之一是元素的深部迁移机制,一般认为元素可以通过下列途径被运移至地表:(1)风化过程中元素的物理和化学释放;(2)地下水循环将元素溶解带到地表;(3)离子扩散作用;(4)氧化还原电位;(5)蒸发作用;(6)植物的根系吸收;(7)气体扩散;(8)被气体搬运。前六种作用最多只能迁移几十米的距离,不能作为深部迁移的主导营力,而地气迁移已经被部分学者试验证实是一种有效的深部迁移机制。目前大家普遍接受的观点是,在干旱的厚覆盖区元素深部迁移是以地气流为主导作用的多营力共同作用的结果,而在潮湿地区地下水的搬运会占据较重要的作用[6,7,8]。

2 层间氧化带砂岩型铀矿金属活动态异常模式

2.1 层间氧化带砂岩型铀矿成矿原理[9]

层间氧化成矿作用包含了源(铀源)-运(搬运、迁移)-积(沉积、沉淀)-保(保矿条件)这个完整的成矿过程。铀源既包括来自盆地和蚀源区的铀源,又有来自沉积主岩中的铀源。当容矿主砂岩层被抬至地下水作用圈后,含氧含铀水溶液渗入砂岩层供其发生氧化,铀自砂岩层的氧化带向同一砂岩层的氧化-还原前锋区迁移,遇到氧化还原地球化学障时逐步沉淀,并得益于良好的保矿条件最终富集成矿(图1)。

层间氧化带型砂岩铀矿的产出部位、空间展布及其矿体形态完全受层间氧化带的发育及其特征制约。层间氧化带具有明显的地球化学分带性,从氧化带到原生岩石带可依此划分出强氧化带、中氧化带、弱氧化带、氧化还原前锋带和原生岩石带。其氧化带尖灭部位即前锋线在平面上具蛇曲状分布;铀元素被溶解、迁移和沉淀富集,与特定的氧化剂和还原剂的存在密不可分,砂岩铀矿体产出于层间氧化带前锋线附近和层间氧化带上、下两侧,特别富集于层间氧化带的前缘部位。在剖面上砂岩铀矿体以卷状、似卷状和不规则卷状为主,也有板状。

1为侏罗系水西沟群砂岩;2为泥岩;3为第四系砂砾岩;4为氧化砂岩;5为铀矿体;6为新近系砾岩;7为石岩-二叠系基底;8为潜水面;9为含氧含铀水溶液迁移方向;10为大气降水、蒸发

2.2 金属活动态异常模式

铀、钼、钒等元素是常见的砂岩型铀矿指示元素,其活动态含量的高场一般可以有效地从区域上指示铀矿体的位置,但根据笔者在伊犁盆地、准噶尔盆地和鄂尔多斯盆地等多个地区的实际应用结果来看,指示元素的活动态高异常中心和铀矿体位置往往并不完全吻合,存在不同程度的偏移,针对此现象从层间氧化带砂岩型铀矿成矿原理出发进行探讨。

铀矿体产于氧化-还原过渡带地球化学障附近,氧化带内铀元素以六价形式存在,铀元素由强氧化带迁移至弱氧化带时开始逐步富集,铀含量增加且活动能力较强,易于进行远距离的垂向迁移,而在氧化带前锋线附近,铀由六价还原成四价沉淀下来,活动性减弱,迁移至地表的可能性减少,至盆地内还原带,铀元素含量基本为本底值。

因此,在小比例尺下层间氧化带型铀矿床位置与指示元素的金属活动态高异常区较为吻合,但在大比例尺下从氧化带至还原带指示元素异常由高到低进行转变,矿床位于高低异常过渡的梯度带附近。

受地质条件及其他因素的影响,金属活动态异常形态会经历局部改造,剖面上呈现双兔耳异常、单兔耳异常、顶部异常或腰部异常模式(图2),双兔耳异常通常是由于多个旋回的氧化带前锋线叠置且垂向投影不重叠,另外也见于古河道砂岩型铀矿;单兔耳异常可能是由于构造斜坡带存在断陷引起;腰部异常是较为常见的一种异常模式,构造条件为宽缓的斜坡带,顶部异常是由于多个旋回的氧化带前锋线叠置且垂向投影距离较近。

尽管异常模式多种多样,但通过异常的成因机理分析,可以得出最基本的异常模式就是高中找低的梯度带模式,即铀矿体附近的氧化带呈现高异常,铀矿体所在的过渡带异常强度降低,还原带呈现低异常。很多情况下铀矿体和金属活动态含量的高值区并不对应,需要结合地质情况对高值区的边缘部位重点关注。

另外需要特别注意的是,金属活动态的含量比总量要低很多,受其他因素干扰时异常形态可能会有很大的改变,所以辨别真假异常非常重要。在实际工作中要全面收集工作区的地质、遥感、地形等数据,并做好野外记录。排除不同地质体造成的本底值的差异,以及地表植被等造成的干扰。地形差异往往也会对金属活动态数据造成干扰,有些地势相对低洼的地方存在季节性的流水冲刷,而元素含量往往较低,究其原因是元素的活动态组分地球化学性质较活泼,受水流影响易于向下游迁移。

综上所述,层间氧化带砂岩型铀矿的异常模式为高中找低的模式,化探数据成图后需要结合地质、遥感、地形等数据排除明显的假异常,然后根据层间氧化带发育情况对金属活动态的高异常边缘部位重点考虑,从而划定有利成矿区域。

3 和什托洛盖盆地应用实例

3.1 成矿条件分析

3.1.1 沉积环境分析

和什托洛盖盆地侏罗系地层按沉积先后顺序包括八道湾组、三工河组、西山窑组和头屯河组。八道湾组沉积相(图3)平面上呈环带状,盆地北缘、西南缘发育冲积扇-辫状河相,沿盆地长轴向北东东方向,水体变深,沉积物粒度变细,沉积相带自西向东由冲积扇-辫状河向曲流河-曲流河三角洲-湖相变化,湖相分布于和什托洛盖镇南东一带。三工河组、西山窑组和头屯河组的沉积相基本上继承了这种特征。

盆地古水流总体分布规律[10,11]为:盆地北缘古水流方向为自西北向东南方向,盆地西南缘古水流方向为自北西向南东或南西向北东方向;盆地中部克拉赛勒克山南北两侧古水流均为自北西西向南东东方向。化探测区位于盆地西南缘,古水流方向为自南西向北东。

通过沉积环境分析可以从宏观上指示铀元素潜在的迁移趋势,为成矿预测奠定基础。

3.1.2 铀源条件分析

研究区潜在的铀源包括盆地北缘的雪米斯坦山和南缘的扎伊尔山。从构造角度分析,盆地北缘的构造活动较剧烈,存在深大断裂,不利于铀元素向盆内迁移,而南缘的构造强度相对较低。另外在两个地区分别采集了一些样品作化学分析(表1),可以看出扎伊尔山的样品U和Th含量整体上低于雪米斯坦山,而活性铀浸出率略高于雪米斯坦山,更有利于铀的迁出,其中铁厂沟花岗岩体位于盆地西南缘,距研究区最近。根据盆地航放数据分析,钍元素的高场集中在铁厂沟花岗岩体范围内,钍的高场能够指示古铀的位置,因此认为铁厂沟花岗岩体是研究区的理想铀源之一。

3.2 金属活动态异常提取

研究区样品共作了Mn、Be、Sc、U、Th、Mo等19种元素的金属活动态含量分析,首先将原始数据预处理后作因子分析,确定铀成矿元素组合。表2显示前5个主因子的累计贡献率达到了75.594%,代表了研究区大部分的元素信息,其中F2为Mo-U组合,方差贡献率为19.433%,可以作为研究区铀成矿指示元素组合。

对铀元素作等值图(图4)后可以看到,铀整体分布形态呈现西高东低,在乔木帕孜至莫湖台区域存在北西向延伸的高异常带,并存在多个浓集中心。往东呈现梯度降低的趋势,白杨河西岸附近地球化学场较为平缓,南侧靠近扎伊尔山处比北侧稍高。钼元素整体分布趋势与铀元素近似。

除了分析铀、钼单元素分布形态外,采用铀钍比值分析进一步确定铀的迁移规律。从图5中可以发现,铀钍比值呈现明显的西低东高的趋势。由于铀的地球化学性质活泼而钍较为稳定,可以认为铀元素的迁移方向整体上为自西向东。而铀钍比值低场和高场的过渡界线呈北西向延伸,认为铀更准确的迁移方向为自南西向北东方向,这与古水流恢复数据较为吻合。

3.3 铀成矿远景预测

(1)铀源条件。铀源是铀成矿的物质基础,根据地面岩石样品的化学分析结果和航放数据钍元素的高场分布,认为研究区西部的铁厂沟花岗岩体具体较好的铀源条件。首先圈定铀源范围,然后在铀源邻近区域对其他有利成矿条件作进一步分析。

(2)铀元素迁移规律。通过沉积环境分析和古水流数据恢复等研究,认为地下古水流在铁厂沟地区的运移方向为自南西向北东,即铀元素从铀源区的活化迁出方向为自南西向北东。同时铀钍比值的分析结果也印证了此推断。铀元素在氧化带中随地下水进行迁移,在氧化-还原过渡带中遇到地球化学障而富集成矿,具体赋矿区域将根据化探异常进行确定。

(3)化探元素异常。这是远景区预测的直接标志。研究区铀成矿的指示元素组合为U-Mo组合,具体成矿部位将根据U-Mo综合异常进行圈定。依据前文分析,砂岩型铀矿的金属活动态的异常模式为高中找低的模式,铀矿体通常并不位于指示元素的高异常区,而是位于高异常转向低异常的过渡部位。将U、Mo元素数据按累频进行分级,累频大于75%的区域作为异常外带,大于90%的区域作为异常中带,大于98%的区域作为异常内带。由于铀矿体通常位于高异常的边缘部位,所以重点考虑异常中带边界至异常外带边界之间的区域。

根据铀源条件和铀迁移规律分析,可以将铀成矿位置缩小至铁厂沟北东方向区域,将铀、钼异常进行叠加后可看到两种元素的异常较为吻合,测区西部的高异常区主要指示氧化带区域,往北东方向异常强度减弱,主要为异常外带及少量异常中带分布,符合氧化-还原过渡带的异常特征,综合地质条件和金属活动态异常形态将该区域划为铀成矿远景区(图6)。

4 结论

(1)层间氧化带砂岩型铀矿基本的金属活动态异常模式是高中找低的梯度带模式,铀矿体附近的氧化带呈现高异常,还原带呈现低异常,铀矿体往往位于高异常转向低异常的过渡部位。

(2)通过分析和什托洛盖盆地的沉积相特征和铀源条件,认为盆地西南缘铁厂沟花岗岩体具备较好的铀源条件,铀元素自南西向北东方向迁移并沉淀富集,而铀元素的活动态异常特征和铀钍比值分析结果印证了这一假设,并依据活动态异常模式划定了铀成矿远景区。

(3)层间氧化带砂岩型铀矿的金属活动态研究工作不能孤立的分析元素异常,必须综合利用多方面有利成矿要素对异常形态进行具体分析,而且要排除干扰因素引起的较明显的假异常。

参考文献

[1]姚文生,王学求,张必敏,等.鄂尔多斯盆地砂岩型铀矿深穿透地球化学勘查方法实验.地学前缘,2012;19(3):167-176Yao W S,Wang X Q,Zhang B M,et al.Pilot study of deep-penetrating geochemical exploration for sandstone-type uranium deposit,Ordos Basin.Earth Science Frontiers,2012;19(3):167-176

[2]尹金双,唐良宝,郭虹,等.分量化探法在砂岩型铀矿勘查中的研究与应用.铀矿地质,2004;20(1):40-43Yin J S,Tang L B,Guo H,et al.Study on partial extraction of uranium and associated elements and its application to geochemical prospecting for locating sandstone-type uranium deposit.Uranium Geology,2004;20(1):40-43

[3]刘红艳,王学求.金属活动态提取技术在十红滩铀矿的应用.吉林大学学报(地球科学版),2006;36(2):183-186Liu H Y,Wang X Q.Application of selective leaching of mobile metal forms on the exploration for sandstone-type uranium deposit in Shihongtan,Xinjiang,China.Journal of Jilin University(Earth Science Edition),2006;36(2):183-186

[4]叶庆森.元素活动态测量法及其在铀矿勘查中的应用前景.铀矿地质,2001;17(5):290-294Ye Q S.Determination of mobile forms of elements in overburden and its application prospect in uranium exploration.Uranium Geology,2001;17(5):290-294

[5]张卫民.元素活动态测量技术在勘查层间氧化带砂岩型铀矿中的应用-以新疆准噶尔盆地北部顶山地区为例.地质与勘探,2002;38(6):59-62Zhang W M.The application of mobile-state element survey technique to the exploration of sandstone type uranium ore in interlayer oxidation zonges.Geology and Prospecting,2002;38(6):59-62

[6]王学求.深穿透地球化学迁移模型.地质通报,2005;24(10-11):893-896Wang X Q.Conceptual model of deep-penetrating geochemical migration.Geological Bulletin of China,2005;24(10-11):893-896

[7]谢学锦,王学求.深穿透地球化学新进展.地学前缘(中国地质大学(北京),2003;10(1):225-236Xie X J,Wang X Q.Recent developments on deep-penetrating geochemistry.Earth Science Frontiers(China University of Geosciences,Beijing),2003;10(1):225-236

[8]王学求.深穿透勘查地球化学.物探与化探,1998;22(3):166-169Wang X Q.Deep penetration exploration geochemistry.Geophysical&Geochemical Exploration,1998;22(3):166-169

[9]黄净白,李胜祥.试论我国古层间氧化带砂岩型铀矿床成矿特点、成矿模式及找矿前景.铀矿地质,2007;23(1):8-15Huang J B,Li S X.Metallogenic characteristics,model and exploration prospect for the paleo-interlayer-oxidation type sandstone-hosted uranium deposits in China.Uranium Geology,2007;23(1):8-15

[10]李玮,胡键民,瞿洪杰.新疆准噶尔盆地西北缘中生代盆地边界探讨.西北大学学报(自然科学版),2009;39(5):822-830Li W,Hu J M,Qu H J.Discussion on Mesozoic basin boundary of the northern Junggar Basin,Xinjiang.Journal of Northwest University(Natural Science Edition),2009;39(5):822-830

异常模式 第7篇

关键词：一体化教育管理,糖耐量异常,治疗依从性

糖耐量异常, 即糖耐量减退, 是指胰腺分泌胰岛素的功能相对的减弱或异常, 致使机体糖调节受损。是糖尿病的前期, 是发展成糖尿病必经的一环。有研究证实, 每年有2%~14%的糖耐量异常患者发展成真正的糖尿病病人[1]。一体化教育管理是指由医院—社会—家庭共同参与的新的全程教育护理干预模式, 对糖尿病的前期阶段进行干预, 达到减少糖尿病发生的目的。现报告如下。

1资料与方法

1.1一般资料

收集该院糖尿病门诊自2012年12月—2013年12月期间收治的糖耐量减退病人120例分为实验组和对照组各60例, 男70例 , 女 , 50例 , 年龄在31~72之间 ;所有病例均符合1999年WHO所规定的糖耐量异常的诊断。排除有严重的心、肝、肾等重要脏器疾病、精神类疾病。两组患者一般情况比较无明显差异, 有可比性。

1.2方法

对照组实施常规护理模式。实验组实施一体化教育管理。方法如下:

1.2.1建立糖尿病管理档案尊重患者的知情同意权, 将糖尿病相关知识传授给患者或家属, 建立有效、实用的一体化教育管理站, 实施双向转诊渠道, 为高危患者提供医疗、保健、预防为一体的医疗服务和健康指导。

1.2.2成立由家庭———社区———医院为主导的糖耐量异常管理小组。由家属或患者本人向社区或医院提供自己身体状况和血糖控制情况, 院方下设糖尿病管理小组, 由专门护士为前来咨询或诊疗的患者和社区卫生人员, 做专门的指导。

1.2.3具体干预措施1成立社区服务访视小组, 为实验组全体成员糖耐量异常患者建立随访档案。2运动干预, 制订适当的饮食计划和运动指导。选择适合患者的有氧运动项目, 方式、强度、时间个人掌握, 以不感到疲累为宜[2]。3定期监测血糖和体重, 合并有基础疾病的人员要进行血压等方面的监测。对于不能到场所的患者要上门去检测。4心理干预通过糖尿病知识教育, 给予患者心理上安慰和鼓励, 树立战胜疾病的信心和恒心。

1.3观察指标

1依从性标准应用糖尿病知识问卷, 从糖尿病前期的定义、预防、糖尿病的饮食原则等七个方面考察。得分越高, 治疗依从性越高。2干预1年后, 对比糖尿病的发病率。

1.4统计方法

使用SPSS16.0软件进行分析, 计数资料用χ2检验, 以 (P<0.05) 为有统计学意义。

2结果

干预1年后实验组治疗依从性明显高于对照组, 糖尿病发病率低于对照组。两组分别比较有统计学意义, P<0.05。见表1。

3讨论

目前, 2型糖尿病尚无根治的方法[3]。糖耐量异常是糖尿病的前期表现, 是每一个糖尿病病人必经的病程阶段, 患者一般无症状, 不能引起患者的足够重视。

该文的实验结果表明, 经过一体化教育管理模式的干预后, 患者认识到了IGT期控制血糖、饮食、改变生活习惯的重要性, 经过社区护士和医院糖尿病管理小组的干预, 主动定期监测血糖和体重, 参加有氧运动, 改变饮食结构, 提高了治疗依从性, 减少了糖尿病的发病率。

该教育管理模式实现了家庭和医院的无缝对接, 实现了护理干预的个体化、网络化和群体化。改变了人们的饮食观念、促进了健康的生活行为方式形成, 从而降低了糖尿病的发病率。

参考文献

[1]陈运香, 李运梅, 马金秀, 等.一体化教育管理模式对糖耐量异常病人治疗依从性影响的研究[J].护理研究, 2012, 26 (9) :2443-2444.

[2]周玲, 周珍.门诊护理干预对糖尿病患者认知及生活质量的影响[J].河北医学, 2013, 19 (7) :1096-1098.

异常模式 第8篇

1.1 初始机组状态

低功率运行期间, SG给水由ARE小阀控制, GCT-c在P模式。

1.2 初因事件的直接后发事件序列及后果分析

1) GCT121VV故障, 通过GCT401ID、GCT401EU及主控模拟盘确认GCT121VV开度与预期不符, 存在异常;

2) 由于GCT121VV的开或关, 会引起GCT422XR的动作, 导致GCT411/414ZO中GCT-c的代表信号发生变化, 导致三台SG的ARE小阀控制系统的开环环节输出错误信号, 会很快导致三台SG给水流量变化, 进而引起SG水位异常变化;另外, GCT-c阀门的异常开度会导致三台SG内的压力波动, 给水母管与蒸汽母管的压差会发生变化, 但给水泵转速调节系统能维持其基本稳定。

3) 在P模式下GCT-c阀门的开度异常时, 导致控制R/G棒的最终功率整定值变化, 若R/G棒在自动, 将引起异常下插或上提。

4) 由于GCT-c的开度异常、R/G棒的异常动作, 导致一、二回路功率不平衡, 一回路平均温度会偏离设计值。

1.3 初因事件的直接后发事件非正确响应时的后果分析

1) 不干预:

三台SG水位恶化。若GCT121VV全关, GCT-c开度信号增大导致ARE小阀开度增加, 可能导致SG水位达到+0.9m而引发跳机跳堆等保护动作;相反若GCT121VV全开, 可能导致SG水位达到-1.26m而引发跳机跳堆等保护动作。

若R/G棒在自动, 由于R/G棒的异常动作, 会引起一回路功率的异常变化, 同时又因为GCT-c的异常, 不能及时的匹配一、二回路功率, 会导致一回路温度明显偏离设计值。

2) 干预错误:

手动控制SG水位时, 调整量不足或过大, 仍然会导致SG水位恶化。

在反应堆功率较低时, 如果SG二次侧给水量太大, 会导致一回路过冷, 有安注风险。

3) 干预太慢:

如果在三台SG水位接近保护定值时才干预, 会由于虚假水位的原因导致保护动作。

4) 单一手段干预:

仅仅进行SG水位、R/G棒的手动控制, 未及时消除GCT121VV的故障, 机组参数波动可能导致故障扩大。

2 处理原则

1) 二回路操纵员控制三台SG水位, 尽快将ARE小阀置于手动控制方式消除GCT121VV开关对SG水位控制的影响;

2) 一回路操纵员控制一回路温度稳定, 尽快将控制棒置于手动控制方式消除GCT121VV开关对控制棒的影响。

3 干预目标

尽快消除GCT121VV开关对机组产生的影响。

4 干预措施

4.1 一回路操纵员

与二回路操纵员共同确认GCT121VV的故障现象;

将控制棒 (R棒和G棒) 置于手动控制, 稳定一回路的平均温度;

确认无P16信号存在后通知现场手动缓慢关闭手动隔离阀GCT109VV到5%开度。

4.2 二回路操纵员

确认GCT121VV开度故障, 忽开忽关、全关或全开, 通知一回路操纵员及机组长;

将ARE大小阀同时置手动控制, 调整给水流量与故障前基本一致, 并根据SG水位高低通过手动控制给水阀开度来适当增减给水流量, 将蒸汽发生器水位控制在要求范围之内;

GCT-c仍然保持在自动方式, 以便维持VVP蒸汽母管的压力在设计值附近;

主给水泵转速控制系统仍然保持在自动方式, 以便在蒸汽母管压力波动时给水母管与蒸汽母管的压差仍能维持在设计值。

5 处理的原则、策略和风险分析

5.1 处理原则和策略

前面已经讲过, GCT121VV故障后, 其开度与要求值不符, 会导致ARE小阀开度和R/G棒自动控制信号异常变化, 将它们置于手动控制可以消除GCT121VV故障的影响。注意:为了防止调整ARE小阀时ARE大阀误动, 也要将其置于手动。

不管GCT121VV故障模式如何, 最终都需隔离GCT121VV, 有三种方法可以选择:一是在主控通过GCT503/504CC关闭所有GCT-c阀门;二是关闭GCV121VV的供气阀使其关闭;三是关闭其手动隔离阀GCT109VV到5%开度 (保留5%开度是为了能在故障处理完毕后重新打开手动隔离阀) 。但是, 使用方法二会使阀门突然关闭引起冲击, 在有P10信号时使用方法一还可能会因“P10+C8+GCT-c手动闭锁”直接产生停堆信号。因此, 在时间来得及的情况下使用方法三是最佳选择 (不会引起冲击;在有P16信号时才会直接产生停堆信号, 而此时机组功率显著低于P16;维修GCT121VV最终也需在这种状态下进行) 。

当故障前机组功率小于GCT121VV全开导出的功率 (约6%Pn) 时, 如果GCT121VV的故障模式是全开, R棒放手动后会引起一回路温度持续下降。这时, 可以先手动提升R棒或G棒来增加一回路功率, 使其与二回路功率平衡;然后, 派现场人员关闭其手动隔离阀GCT109VV到5%开度;在现场关手动隔离阀的过程中, 主控再跟随下插控制棒将一回路功率降低到初始值;当一回路功率回到初始值后, 若手动隔离阀还未关到5%则继续关小之, GCT117VV会自动代替GCT121VV的功能。在功率变化的过程中, 二回路操纵员要相应调整ARE小阀开度维持SG水位稳定。

在前面的这种故障模式下, 如果故障前机组功率不超过2%Pn, 也可以通过前述的第一种隔离GCT121VV的方法, 转由GCT-a来导出一回路热量。

当故障前机组功率大于GCT121VV全开导出的功率 (6%Pn) 时, 如果GCT121VV的故障模式是全关, 则其他GCT-c调节阀会自动代替GCT121VV的功能。

5.2 干预活动风险分析

1) 严密监视三台SG的液位, 及时将SG的ARE大/小阀置于手动。手动调节SG给水流量存在的风险:

如果SG的给水流量调节操作失误, 将会导致SG液位高高或低低保护动作。

在反应堆功率较低时, 如果给水量太大, 将造成一回路过冷, 有安注的风险。

2) 当功率P>10%Pn (P10) 时, 出现下述条件之一, 存在汽机跳闸信号 (C8) 时将引起自动停堆:Tav低-低信号 (P12) ;GCT排放阀手动闭锁信号;冷凝器不可用或冷凝器故障信号 (冷凝器故障信号是指:冷凝器压力P>235mbar, 且P>200-320mbar;或者为GCT125/127VL开启15s且开启10s后减温水压力<10bar) 。

3) 及时手动调节R/G棒, 控制一回路功率及平均温度。控制棒置手动控制存在的风险:

在功率小于6%Pn时GCT121VV开度偏大, 若未及时提升控制棒增加一回路功率, 一回路将出现过冷, 稳压器水位将下降, 存在跳堆风险。

《老鼠爱大米》异常 第9篇

不可否认，《老鼠爱大米》是一首俗歌，而且从词到曲都俗透了。但是，这首很多人并不看好的俗歌，不仅创造了难以想像的收益，而且在歌曲创作、包装、推广、传播、商品化与市场化、产业化与国际化等诸多方面都有开创性，乃至革命性意义。

超级流行上亿人关注一首歌

对于《老鼠爱大米》的超级流行，似乎不用费太多的笔墨。因为一个简单的事实就是，没多少人敢说自己没听说过《老鼠爱大米》，因为这等于说自己对流行一无所知。

《老鼠爱大米》蹿红于2004年，几乎一夜之间，《老鼠爱大米》攻下各大网站流行歌曲排行榜榜首，大街小巷，汽车飞机，到处都在唱“我爱你，爱着你，就像老鼠爱大米。”让人想不听都难。

全球最大中文网站“百度”的“十大流行金曲榜”，一向被认为是流行歌曲的风向标。在这个榜上，《老鼠爱大米》2004年秋连续几周高居第一，而且创下好几个纪录。

记录始于11月1日，《老鼠爱大米》每日搜索量高达18．55万人次，MP3下载链接多达60条。一周后，这两个数字又分别达到21．39万人次，800多条，远远超出同期一些大牌歌星的受欢迎程度。当时，刀郎热销的《情人》，每日搜索量只有5．7万人次：而巨星周杰伦当红的《七里香》每日搜索量也不过8万人次，不及《老鼠爱大米》一半。

11月21日，《老鼠爱大米》在全球所有中文网站的MP3搜索量突破600万人次大关，创下互联网同一首歌同一时期最高点击纪录。

2005年，《老鼠爱大米》被百度评为MP3全年冠军歌曲，还跻身“2004中国十大网络关键词”，因为其全球搜索总量竟然超过1亿人次。

关于《老鼠爱大米》的超级流行，还有一个佐证，那就是2004年11月26日，飞乐唱片正式宣布，以5年500万元签下《老鼠爱大米》词曲作者杨臣刚。

一位草根歌手一夜之间拥有天皇巨星的身价，前所未有。

超越传统创造DIY全流程

《老鼠爱大米》的创作者杨臣刚原是名不见经传的音乐人，早在2000年就已经创作这首歌，但直到2004年《老鼠爱大米》才真正火爆。

在这4年时间里，杨臣刚将《老鼠爱大米》四处转让，八方演唱，试图通过传统方式推红此歌，但没有成功。他曾与不少唱片公司接触过，也有几家公司看好此歌并买下版权，但未能以固有模式炒作成功。

杨臣刚不得已转向网络，出人意料地推红了《老鼠爱大米》。而且，红得超乎想像，瞬间传遍大江南北，达到了传统唱片公司耗资几百万乃至几千万也难以企及的流行程度，让人们见识了互联网的传播速度与力量。

《老鼠爱大米》的火爆开辟了一个全新的歌曲传播方式，即“网络＋口碑”模式，这一模式直接打破了唱片公司对音乐制作与传播的垄断。

在此之前，歌手们不管对自己的歌曲多么自信，都只能交给唱片公司运作。此后，每一个草根歌手都能对自己的歌曲从创作到传播步步实现DIY，歌曲的审判权与选择权也随之从少数唱片公司转向众多网络用户，改变了唱片市场的格局。

《老鼠爱大米》成名后，各大唱片公司受此启发，纷纷开始搜罗网上热歌，并配以适当炒作，于是《两只蝴蝶》，《丁香花》等网络歌曲也都相继蹿红。同时，市场上还出现一批专门的音乐网站，从事在线下载，歌曲试听、翻唱，原创歌手挖掘、包装等，飞乐就是其中的一家。

超越大片小投入大产出模型

2004年，《老鼠爱大米》火爆之后，飞乐老板钟雄兵以天价签约《老鼠爱大米》创作者与演唱者杨臣刚，摇身一变成为中国最新型且典型的唱片公司，主要面向网络歌曲与网络歌手。

《老鼠爱大米》以其超级流行，让默默无闻的飞乐赚了个金玉满堂，而飞乐也正是受这只金老鼠的诱惑，成功延伸这首通俗歌曲的价值链条。

在飞乐运作下，《老鼠爱大米》被翻译成多种语言版本，向全世界发行，成为第一次几乎同步打入全球市场的中文流行歌曲。更重要的是，飞乐将《老鼠爱大米》变成彩玲，开辟了另一个重要的音乐市场，同时还努力进军图书、电影、电视剧、特许经营等相关产业。

异常模式 第10篇

程序的异常处理机制是提高软件可靠性的重要手段之一。该机制通过异常的引发、捕捉及其错误处理代码的执行,可将程序从错误状态恢复到正常状态,避免软件失效的发生[3]。所以,当该类程序中的故障在激活之后,会有一定的几率被异常处理机制侦测,最终引起异常。这说明程序中异常可看作程序故障激活后的一种表现形式。该文通过以Ipbench作为实验负载,对其进行基于正交缺陷分类[1](orthogonal defect classification, ODC)故障的故障注入实现,分析了具有异常处理机制的程序中故障激活后如何引起异常的发生,描述了该类程序中“故障-差错-异常/失效”的传播关系。

1 程序“故障-差错-异常/失效”机理分析

程序的“故障-差错-失效”过程已经得到了准确地描述[2]。在具有异常处理机制的程序中,故障激活后所生成的差错经传播后若被异常处理机制侦测,则异常发生。若对该异常处理不当,则可引起程序失效[3],过程呈现“故障-差错-异常/失效”特征。所以,可将异常看作一般差错在程序中的一种表象。程序“故障-差错-异常/失效”过程如图1所示。

以Ipbench中的_validate_cell函数为例,结合ODC故障注入实验的实施过程,对“故障差错异常”传播机理进行分析,如下:

1) 故障激活所生成的差错直接引发异常,如图2所示:<1>若第5、7行发生if语句丢失,则该控制故障使得raise语句执行而引发异常;<2>若第5行if语句的not关键词丢失,则该控制故障使得raise语句在错误判断下得到执行而引发异常;<3>若第4行中instance[‘cell_name’]被错误的编写成instance[‘cellname’],则该赋值故障使得cell_name值发生错误。该差错可使得第5行if语句的判断为True,让原本不会被执行的raise语句得到执行而引发异常。

2) 故障激活所产生的差错经过传播后引发异常,如图3所示:<1>若instance在传入_validate_cell之前存在赋值故障,则该故障可导致第4行语句中的instance[‘cell_name’]数据出错,使得第5行if语句判断为True,在raise语句得到执行后引发异常;<2>第7行中如果_cell_read_only函数存在接口故障,该故障激活后生成的差错通过函数的返回值使得if语句判断为True,在第8行raise语句执行后引发异常。

3) 无故障、无差错情况下,外界输入或外界资源违反软件规格约束而导致异常的引发。异常处理机制是软件错误处理的常用手段之一,对于在外界输入或外界资源违反软件规格约束的情况下,程序则利用该机制进行错误的侦测,并以异常的形式暴露该类错误的发生,若异常未被程序捕捉,则该类异常会导致程序崩溃[4]。文献[4]对Android平台上约800个应用组件进行了6,000,000次基于外界输入的健壮性测试。由实验数据表明,约10%的应用组件发生了崩溃且均由未捕捉异常造成。

2 实验方案介绍

这一章节将介绍向Ipbench进行基于ODC的故障注入,并对该实验结果进行分析。

2.1 Ipbench的故障注入方案

本文以分布式网络基准程序Ipbench为对象,结合文献[1]中具有代表性的ODC故障类型及其分布数据进行故障注入实验方案的设计与实施。经过对Ipbench的分析,该程序的服务端与客户端的总代码量为1016行,总共具有348个故障注入点。根据文献[1]中的ODC故障类型的分布特点,本故障注入方案中:赋值类故障为89个,控制类故障为76个,算法类故障为134个,接口类故障为14个,功能类故障为35个。

2.2实验流程

根据上述的故障注入方案,在对目标程序进行故障注入之后需要重新启动程序。在使用负载命令使得相关代码得到执行后,注入的故障得到激活。通过对故障激活后的程序表现,将其与正常无故障情况下的程序输出进行比较,然后判断当前故障是否对程序引起失效,包括:错误输出、程序挂起、程序崩溃。并且,记录当前故障是否引起程序异常的发生、引起何种异常,以达到收集准确的实验数据的目的。

2.3 实验环境

本实验在虚拟机上完成,操作系统为内核版本2.6.32的32位Linux,虚拟机硬件配置为1GB内存,Intel(R) Core(TM) i3-3217U@1.80GHz单核CPU。

3 实验结果分析

由表1所示,Ipbench中共注入348个故障,其中255个故障导致了程序崩溃,且249次崩溃是由未捕捉异常引起。该程序缺乏合理的异常处理结构对各类异常进行捕捉、处理,成为了程序崩溃的主要原因。

实验中差错得到修正后,程序仍能正常输出的原因包括但不限于:1)差错相关的数据在被使用前重新得到初始化;2)差错激活情况下的程序执行效果与无差错情况下的程序执行效果相同;3)差错所引起的异常被捕捉后,程序异常处理例程重新提供正常服务。

对于第一章节中1)和2)所描述的“故障-差错-异常”传播过程而言,若排除差错被修正后得到的正常输入数据,Ipbench中由差错引起异常的比例为97.6%。由于实验规模的限制,该数据并不能代表所有程序的异常引发率,但可表明程序中一定比例的差错能够引起程序异常,且该引发率与程序异常处理结构实现的不同而不同。对于3)中的软件健壮性问题,实际上是通过接口故障引入的,该类故障所生成的差错具有不可忽视的异常引发率[4]。

4 结论

本文研究了软件故障、差错、异常之间的传播机理,并通过故障注入实验证明该机理分析结果的正确性和合理性。该研究也为具有异常处理机制的程序进行错误行为分析及其差错数据收集提供了新的途径。

摘要：如何有效地获取具有代表性的差错数据进行差错注入仍是故障注入技术一个有待深入研究的问题。文中通过故障注入实验分析了程序的“故障-差错-异常”传播机理,说明了从异常层次进行程序错误行为分析及其差错数据收集的合理性。该研究为当前具有较大规模的、具有异常处理机制的程序进行差错数据的收集提供了新途径。