摘要：目的通过构建符合医院临床试验管理实际的信息系统,提高临床试验过程中受试者免费检查环节的工作效率和准确性。方法基于医院现有的体检管理系统及团检后付费模式,利用计算机信息技术,多科室协作设计临床试验免费检查管理系统,实现受试者免费检查及费用结算的电子化。结果系统维护成本低、套餐设计灵活,提高了临床试验过程中受试者免费检查的依从性、研究者操作的简便性、检查费用清算的准确性,保证了试验数据的可溯源性。结论系统目前运行流畅,为新机构在工作初期提供一个可供参考的范例。

摘要：以贵州8个典型锰矿区地表水(矿井水、流经溪流水)及表层沉积物为研究对象,按位点0(矿井水)、0.3、0.5、0.8、1.0、1.5km采集并分析测定了Cr、Mn、Cu、Zn、Cd、Pb、As、Hg元素的含量。采用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法、地累积指数法和潜在生态指数法对地表水及表层沉积物重金属污染程度与生态风险进行评价。结果表明:西溪堡矿区地表水中Mn的单因子污染指数达到了197.02,属于严重污染,杨立掌、白岩溪、西溪堡和湘江矿区地表水受到重金属的严重污染;湘江矿区地表水表层沉积物中Mn的平均含量达到了31 801.25 mg/kg,是背景值的29.53倍,且Mn在8个矿区的污染等级处于3~5(中等污染至强污染);单个重金属的潜在生态风险系数大小依次为Hg>Cd>As>Mn>Cu>Pb>Zn>Cr,Hg、Cd是主要的生态风险因子,8个矿区的综合潜在生态风险指数(RI)(生态危害程度)由强至弱顺序依次为:湘江>鹏程>寨郎沟>白岩溪>西溪堡>杨立掌>盆架山>洪岩硐,其中湘江矿区属于很强生态危害。

摘要：为综合评估锰矿区锰渣(新鲜渣与风化渣)堆存对周边植物生长的影响,以贵州典型矿区为研究对象,分析测定了锰渣及其浸出液中重金属元素As、Hg、Cd、Cr、Pb、Zn、Cu、Ni、Mn含量以及锰渣中锰的形态组成,同时模拟探究了锰渣、浸出液及浸出残渣对白菜、小麦和黑麦草种子的毒性效应。结果表明:风化渣中Mn平均含量低于新鲜渣中Mn平均含量,新鲜渣中Cd、Cr、Hg、Mn、Ni与风化渣中Cr、Cd、Ni、Hg含量随空间变化较大;浸出液中As、Hg、Cd、Cr、Pb、Zn、Cu、Ni含量均未超过《危险废物鉴别标准-浸出毒性鉴别》(GB5083.3-2007)规定阈值;新鲜渣与风化渣浸出前对白菜发芽率、根长以及黑麦草发芽率具有抑制作用,对小麦根长有促进效应,其浸出液对白菜及黑麦草种子萌发具有抑制作用,而浸出残渣对白菜发芽率具有促进效应。

摘要：为了解锰矿区土壤和蔬菜重金属的污染特征,评价其健康风险,以贵州铜仁杨立掌、白岩溪、盆架山与鹏程典型锰矿区土壤和蔬菜为研究对象,按离矿区不同距离采集2.0 km范围内的土壤和蔬菜,分析测试土壤、蔬菜(辣椒、白菜、南瓜、茄子、豇豆)样品中重金属组成及含量,采用单因子污染指数法和综合污染指数法对土壤重金属污染进行评价,以健康风险评估模型对人群长期食用矿区附近蔬菜可能产生的健康风险进行评价。结果显示,矿区土壤Mn、Hg平均含量分别为贵州省土壤背景值的2.56、1.55倍,Cd平均含量为《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618-2018)中限值的2.20倍。综合污染指数分析表明:盆架山矿区为重度污染,杨立掌矿区为中度污染,白岩溪与鹏程矿区为轻度污染。蔬菜重金属健康风险评价结果表明:致癌风险(RT)平均值为4.31×10^-6a^-1,尚可接受;非致癌风险(HIT)为4.21×10^-9a^-1,人体健康风险甚微。研究表明,锰矿区土壤已受到不同程度的重金属污染,蔬菜的食用风险尚在可接受范围内。

摘要：以贵州水城茨冲永昌、仁活洞杉树林和凉山玉兰3个典型铅锌矿区为研究对象,采集了白菜、辣椒、玉米、马铃薯、黄豆、四季豆6种蔬菜样品及其对应的根际土壤样品。分析了蔬菜与土壤中Pb、Zn、Ni、Cd、Cr、As、Hg、Cu8种重金属的含量及蔬菜对根际土壤重金属的累积特征,同时采用内梅罗综合污染指数法、目标危险系数法及综合质量影响指数法对土壤及蔬菜重金属污染进行评价。结果表明:根际土壤中Pb、Zn、Ni、Cd、Cr、As、Hg、Cu总平均值分别为1198.2、2378.8、53.0、7.0、122.6、56.9、0.37、107.5mg/kg,分别是贵州土壤环境背景值的34.0、23.9、1.4、10.0、1.3、2.8、3.4、3.4倍;不同蔬菜对土壤中不同重金属的富集能力有较大差异;内梅罗综合污染指数表明,研究区土壤中8种重金属均属于重污染;蔬菜中重金属对当地儿童、青壮年、中老年的总健康风险指数均大于1,存在健康风险;综合质量影响指数也表明,研究区的综合质量属于重度污染。

摘要：为综合评估电解锰企业锰渣堆存对周边植物生长的影响,以贵州典型电解锰企业锰渣为研究对象,分析测定电解锰渣及其浸出液中重金属元素As、Hg、Cd、Cr、Pb、Zn、Cu、Ni、Mn含量及电解锰渣中锰的形态组成,同时探究了电解锰渣、浸出液及浸出残渣对白菜、小麦和黑麦草种子萌发和生长的影响。结果表明:电解锰渣中Hg、Mn平均含量分别为1. 00、26217 mg/kg,超过贵州省土壤背景值的9. 10、33. 02倍,锰主要以可交换态和有机结合态存在。浸出液中As、Hg、Cd、Cr、Pb、Zn、Cu、Ni均未超过《危险废物鉴别标准—浸出毒性鉴别》(GB5083. 3—2007)规定阈值,而Mn含量超过了《污水综合排放标准》(GB8978—1996)一级标准。电解锰渣、浸出液对白菜、小麦及黑麦草种子的萌发和生长影响效果显著,抑制作用大小顺序依次为电解锰渣>浸出液>进出残渣,部分电解锰企业浸出残渣对种子萌发和生长具有一定的促进作用。

摘要：本文通过试验，并使用傅立叶红外光谱和扫描电子显微镜，研究了原位聚合膜的形成及影响聚合膜形成的因素。在２００ＳＮ（４６ ＃ ） 精制矿物油中添加二聚酸／ 司苯－ ８０ ，由于在试球表面有聚酯膜生成，比不加的基础油磨痕直径减小５０ ％ ，接触疲劳寿命比未加添加剂的高１ ．４ 倍。

摘要：为了提高CO_(2)地质封存的有效性和安全性,需要准确预测地层中CO_(2)羽流的分布和迁移规律。为此,利用自动微分技术,将多相渗流偏微分方程约束嵌入模型的损失函数中,建立了多相渗流力学约束的CO_(2)羽流分布深度神经网络预测模型,以确保模型预测结果既符合训练数据样本的分布规律,又严格遵守偏微分方程描述的流体渗流物理规律。为了验证模型的有效性,以枯竭油藏封存CO_(2)的实际案例为研究对象,分别应用多层感知器和长短期记忆深度神经网络构建了2个物理信息深度神经网络(PINNs)模型。研究表明,与纯数据驱动模型的预测结果相比,基于PINNs的模型具有更高的预测精度。研究结果不仅为CO_(2)地质封存项目的设计与实施提供了技术支撑,也为该技术的实际应用提供了理论依据。