两点法:单点法（共5篇）
两点法:单点法 篇1
摘要：依据测量不确定度评定与表示的理论, 文章针对外径千分尺两点法进行圆柱体积测量的测量结果不确定度进行了分析和计算, 分别计算出合成标准不确定度和扩展不确定度。该测量属于间接测量, 且涉及到相关问题。因此, 在不确定度评定时充分考虑了直径和高度使用同一个千分尺测量而带来的标准不确定度分量的相关性。通过计算, 结果表明, 如果将明显相关的分量作了不相关处理, 则合成标准不确定度发生变化, 影响其准确性。
关键词：测量,相关性,不确定度
一个完整的测量结果应包括测量不确定度的说明, 使人们能够了解该测量结果的可信程度, 是测量结果质量的指标。不确定度愈小, 所述结果与被测量的真值愈接近, 质量越高, 水平越高, 其使用价值越高。在经济迅速发展, 市场竞争日益激烈的今天, 测量不确定度的评定, 乃是科技发展和国际贸易的迫切需求。圆柱体形状产品在工程实际中应用普遍, 用于刻划其形态的几何特征参数是直径与高度, 而工程中通过对直径、高度的测量来计算其体积是测量实验体积的一种最简便测量方法。本文针对用外径千分尺两点法进行圆柱体积测量所得到的测量结果不确定度进行评定, 该测量属于间接测量, 且涉及到相关问题。因此, 不确定度评定时需要充分考虑各标准不确定度分量的相关性[1]。1外径千分尺两点法测量圆柱体积所谓“两点法”[2]测量, 就是用杠杆千分尺、外径千分尺或其他两点接触的量仪对被侧面上若干个横截面进行测量, 在每个横截面内, 从不同角度测量其“直径”和“高度”, 分别取其最大与最小“直径”和“高度”的读数。圆柱体积测量过程中, 高度和直径使用同一个千分尺测量, 因此需要考虑二者间的相关性。“两点法”作为一种近似测量, 由于操作简单方便, 故在生产现场普遍采用。本文通过两点法测量圆柱体高度和直径的讨论, 对采用该方法进行测量控制的准确性进行了不确定度评定。 (1) 测量实验。 (1) 测量方法:两点发测量圆柱体的直径和高度, 计算体积; (2) 测量环境: (20±1) ℃室温; (3) 测量仪器:0~25m m, 以及外径千分尺, 最大允许示值误差为±0.001m m; (4) 被测对象:圆柱体; (5) 测量过程:用外径千分尺测量被测件的直径和高度, 分别测量10次。 (2) 数学模型。测量过程中所用的数学模型如图1所示圆柱体:V=24D?HiD?DiH?H式中:D为圆柱体的直径;H为圆柱体的高度;iD为多次测量的直径;iH为多次测量的高度;2测量不确定度来源分析测量不确定度主要来源包括测量重复性引入的相对标准不确定度和外径千分尺示值误差引入的相对标准不确定度, 以及各标准不确定度的相关性[3]。2.1测量重复性引入的不确定度测量重复性引入的标准不确定度, 可以通过连续测量得到测量列。分别从不同的角度测量直径和高度, 各10次, 测量结果见表1。直径和高度的统计计算分别为:D=11nii Dn??H=11nii Hn??圆柱体积的统计计算为:V=2 () 4D?H=1561.013m m 3实验标准差分别为:S (D) =21 () 1niiDDn????=1.333?m S (H) =21 () 1nii H Hn????=1.667?m因此A类不确定度为:???10) () () (Ds uDs D 0.422?m???10) () () (HsuHs H0.527?m2.2外径千分尺示值误差引入相对标准的不确定度测量温度控制在 (20±1) ℃, 故不考虑线膨胀系数的影响。用外径千分尺测量时, 对其示值不做修正, 即修正值为零。外径千分尺的说明书规定最大允许误差为?0.001 m m, 设在区间内均匀分布, 因此, k?3, a?0.001mmmm。由于仪器不确定度和测量重复性引入的不确定度是相互独立 (1) 作者简介:李静 (1979—) , 女, 讲师, 硕士学位, 主要从事材料改性的研究。图1圆柱体i D (mm) H (mm) 1 9.978 19.9752 9.977 19.9773 9.975 19.9764 9.979 19.9755 9.976 19.9786 9.978 19.9777 9.975 19.9768 9.977 19.9799 9.979 19.97810 9.978 19.974表1测量数据 (下转2 3 5页)
(不相关) 的另一个分量, 按B类不确定度评定, u (r) ?3001.0=0.580?m2.3灵敏系数的计算灵敏系数反应输入量的不确定度对输出量不确定度的影响程度。在有关测量的科研项目的方案论证中, 计算灵敏系数有助于有目标地采取措施减小测量不确定度。c (D) ?2V DHD????=313.012 mm2c (H) ?24VDH????=78.171m m22.4协方差的计算本例中, 测量高度和直径使用同一个千分尺, 因此需要考虑二者间的相关性。设千分尺的读数用r表示。因为H?F (r) ?r和D?G (r) ?r, 所以H和D的协方差为:s (H, D) ?r Gr F????) (2ru) (2?ru合成标准不确定度 () cu V的相关项为:2c (D) c (H) r (H, D) u (D) u (H) 2c (H) c (D) s (H, D) 2c (D) c (H) u (r) u (D) u (H) ?2c (H) c (D) s (H, D) ?2c (D) c (H) u (r) 22c (D) c (H) r (H, D) u (D) u (H) ?2c (H) c (D) s (H, D) ?2c (D) c (H) u (r) 2.5合成标准不确定度的计算由于仪器不确定度和测量重复性引入的不确定度是相关的, 所以合成标准不确定度为:uc=cuc DD2222 u??c HH) () () , () () (2) () () () (cDr HDuHu DH=cuc DD??uc HH22222) () () (2) () () () (cru HD=0.246mm 32.6确定扩展不确定度正态分布情况下, 取置信概率[4]95%, 包含因子k?2, 则扩展不确定度U为:2c cU?ku?u=0.492 mm 3。2.7测量结果圆柱体积:V=1561.013m m3测量不确定度:U=0.492m m 3若不考虑各标准不确定度分量的相关性, 则合成标准不确定度为:uc=) () () () (??2222cu DcHu HD 0.211mm3U=0.422mm33结论本例中, 在合成标准不确定度的评定中, 若不考虑直径和高度使用同一个外径千分尺测量, 而带来的标准不确定分量的相关性, 则合成标准不确定度为0.422mm3, 比实际的合成标准不确定度偏小, 这是不合理的。由于不确定度是表征合理地赋予被测量值的分散性, 是与测量结果相联系的参数[5]。广义上, 不确定度可理解为对测量结果正确性的可疑程度。因此, 评定合成标准不确定度时, 必须考虑各标准不确定度分量的相关性, 提高其准确性。参考文献[1]国家技术监督局.J J F 1059-1999, 测量不确定度评定与表示[M].北京:中国计量出版社, 2000.[2]朱超.互换性与与零件几何量检测[M].北京:清华大学出版社, 2009:127.[3]李慎安.关于统一测量不确定度表述[J].铁道技术监督, 1994 (4) :33.[4]龚剑, 占永革.标准溶液稀释不确定度评定[J].实验技术与管理, 2011 (5) :28.[5]中国实验室国家认可委员会.化学分析中不确定度的评估指南[M].北京:中国计量出版社, 2006. (上接2 3 3页)
参考文献
[1]国家技术监督局.JJ F1059-1999, 测量不确定度评定与表示[M].北京:中国计量出版社, 2000.
[2]朱超.互换性与与零件几何量检测[M].北京:清华大学出版社, 2009:127.
[3]李慎安.关于统一测量不确定度表述[J].铁道技术监督, 1994 (4) :33.
[4]龚剑, 占永革.标准溶液稀释不确定度评定[J].实验技术与管理, 2011 (5) :28.
[5]中国实验室国家认可委员会.化学分析中不确定度的评估指南[M], 北京:中国计量出版社, 2006.
两点法:单点法 篇2
影响配送中心选址的因素可分为两类:成本因素和非成本因素。现有的多目标综合评价选址方法中,把成本因素和非成本因素合在一起进行考虑,或者把成本因素定性化,掩盖了成本因素的真实反映。因此,对配送中心选址方案的成本因素和非成本因素分别进行评价很有必要,同时也有很强的现实意义。
本文提出的两阶段选址法的目标是在给定的区域内,各需求点的位置和物流量均已知的前提下,确定合理的配送中心位置。
1 确定待选方案
影响配送中心选址的成本因素包括运输成本、营运成本、建筑成本、土地成本和固定成本。由于运输成本在总成本中占有较大的比重,同时固定成本在不同的选址方案中差别不大,并且营运成本、建筑成本和土地成本在非成本因素评价指标中用投资环境指标进行评价,因此,成本因素中仅考虑运输成本。
1.1 运输路线及运输距离的确定
运输路线的确定依赖于运输载货量和物流需求量之间的关系。如果运输载货量大于每个需求点总的物流需求量,意味着一次运输供给就可满足所有需求点的物流量,可以采用J·P·Norback和R·F·Love提出的解决旅行售货员问题的几何法来确定运输路线,进而确定运输距离。如果运输载货量小于每个需求点总的物流需求量,意味着一次运输供给无法满足所有需求点的物流量,必须分批次、分阶段满足各个需求点的物流量,则采用最小生成树法确定运输路线,进而确定运输距离。
1.2 运输成本的确定
运输成本的确定受到运输距离和运输手段的共同影响[1],可以用下面的公式表示:
总运输成本:
其中:αi为配送中心P0到需求点Pi每单位货运量、单位距离运输费用(调整参数);ωi为需求点Pi需求量;di为配送中心P0到需求点Pi的直线距离;x0,y0为配送中心P0的坐标;xi,yi为第i个需求点Pi的坐标。
2 确定最终方案
首先运用组合评价方法对待选方案的非成本因素进行评价,得出评价值最高的选址方案。然后结合成本因素的分析结果,给成本因素和非成本因素赋予一定的权重,确定整体最优的配送中心地址。
2.1 组合评价法在配送中心选址中的决策流程
2.1.1 评价指标体系的建立
建立配送中心选址评价指标体系一般从自然条件、基础设施、投资环境及其他因素等方面考虑。其中,自然条件包括气象条件、地质条件、地形条件和水文条件;基础设施包括动力和能源条件、通讯条件和道路设施条件;投资环境包括地价条件、劳动力条件和离货运枢纽的距离;其他因素还要考虑环境保护、政策法规和国土利用情况。
2.1.2 单一综合评价方法的选取
选用三种单一综合评价方法:综合指数法,距离综合评价法,灰色关联分析和变权综合的层次分析评价法。
(1)综合指数法。是根据人们对各项指标相对于决策问题的重要程度的理解,给指标赋予相应的权数,其结果受主观因素的影响。
(2)距离综合评价法。基本思想是在空间确定两个参考点:最优样本点和最劣样本点。然后计算各评价点到参考点的距离,距最优样本点越近越好,距最劣样本点越远越好[2]。
(3)灰色关联分析和变权综合的层次分析评价法。层次分析法(AHP)在处理复杂问题时具有较强的实用性和有效性,但在建立判断矩阵时没有考虑指标之间的相互关系。为了弥补层次分析法的不足,引入灰色关联分析。运用层次分析法确定各指标的权重,而指标数据定为各个指标与相对最优方案的灰色关联度值。通过变权综合的模式得出每个方案的评价值[3]。
(4)事前检验。采用Kendall系数进行检验,在进行Kendall系数计算时,如果顺序相同,则定义其顺序值为该并列项顺序和的平均值,验证单一评价方法的一致性[4]。
(5)建立组合评价模型,得出待选方案的评价值。
2.2 确定最终配送中心选址
借助专家的知识,确定配送中心选址决策中成本因素和非成本因素的权重。由于运输成本是负效应指标,而综合评价值是正效应指标,因此要对运输成本指标数据进行一致性处理,然后用“标准化”方法对这两个指标进行无量纲化处理。在对成本指标和非成本指标进行赋权的基础上,得出每个方案的综合评价值。
3 算例分析
3.1 数据的收集
BFT汽车股份有限公司营销公司在山东省设有胶东、潍坊、鲁西、鲁北四个市场部,每个地区都有销售网点及相应的售后维修服务站。在目前市场竞争激烈的环境下,该公司提出了“配件24小时供应到位”的服务承诺。为实现这个目标,现拟建立售后服务零部件配送中心,集中对零部件进行统一、科学的管理,提供对各地售后维修服务站的零部件配送服务。表1列出了2005年BFT汽车股份有限公司预计在各个区域汽车售后维修用零部件需求量:
3.2 初步确定配送中心的选址
3.2.1 配送路线选择
根据地图上14个城市分布情况,在图片编辑器里打开山东省地图,利用“选定”操作的功能,确定每个城市在编辑器里的坐标位置。由于地图编辑器里坐标原点设在左顶端,为了显示各个城市相对于坐标原点设在左底端的位置,可以用下式进行转换:
其中:(x,y)为城市在平面坐标中的位置,(x′,y′)为城市在编辑器里面的坐标位置,M×N为图像尺寸。通过计算,表2列出了各个城市在平面坐标系中的坐标。
采用J·P·Norback和R·F·Love提出的解决旅行售货员问题的几何法来确定运输路线,最佳循环运输路线见图1。
3.2.2 待选地点选择
根据配送能力与需求量的关系,分三种情况讨论。
(1)配送能力大于所有点的需求量。
为了简化计算,令配送成本为运输距离(直线距离)和配送量的乘积,为了更加和实际情况吻合,可以引入一个系数进行相应调整。假设配送中心可以设立在需求点,并且配送路线有顺时针和逆时针两个方向。则各个需求点的配送成本(调整参数等于1)见表3。
由表3中数据可以看出,配送中心设在潍坊市,即坐标(348,238)处,沿逆时针方向沿运输路线进行配送,配送成本最小为84 118.95单位。
(2)配送能力小于所有点的需求量。
配送中心必须对每个需求点进行直接配送,则该问题转变为重心模型选址。在此,借助Matlab软件的强大计算功能,观察在整个山东省区域里,采用对每个点进行直接配送,总运输成本的变化情况。总运输费用最低点处坐标(279.7,222.1),总运输费用为23010单位。通过把此平面坐标点逆映射到地图上,此处为青州市(行政隶属于潍坊地区)。
(3)某个需求点的需求量异常增大。
将配送中心设在该处,总运输成本将最小。济南市由于限制农用车入城,因而当前销量处在较低水平,但是在未来几年,由于城市规模的扩大,城市周边的农民将从土地上脱离出来,加入运输行业,以满足济南市对农产品及日常消费品的需求,轻卡的销量会激增。济南作为省会城市,其独特的地理位置、经济发展优势和其它有利条件,也为在济南建立零部件配送中心提供了先决条件。若在济南建立零部件配送中心,采用顺时针方向进行配送,总运输成本为89585.52单位。
上面三处待选地点成本因素分析数据归纳,如表4所列。
3.3 综合考虑两类因素,确定最终选址方案
对三个方案的指标评价值进行对比打分,求得各方案的评价指标值见表5。
3.3.1 评价指标权重的确定
借助专家知识,通过对BFT汽车股份有限公司物流公司领导层和物流公司在山东省各地区办事处人员发放调查问卷,采用1-9标度法,得到准则层的比较判断矩阵和各子准则层指标相对于准则层指标的判断矩阵。应用AHP法求得各指标最终权重见表6。
3.3.2 待选方案的组合评价
(1)待选方案的综合指数分析。
以各项指标平均值为基数,求得各方案每项指标指数值。采用层次分析法确定指标权重,求出各项指标指数值加权平均值。经计算,三个备选方案综合指数分别是:潍坊,0.995;青州,0.925;济南,1.077。
(2)备选方案的距离综合评价。
首先,采用突出局部差异的极差法确定权重。
13个指标的权重依次为p1=0.040,p2=0.040,p3=0.080,p4=0.080,p5=0.120,p6=0.120,p7=0.080,p8=0.160,p9=0.040,p10=0.080,p11=0.080,p12=0.040,p13=0.040。令采用“功能驱动”原理层次分析法确定的各指标权重值为qj,j=1,2,…,13,运用“加法”集成确定的权重值wj=k1pj+k2qj,j=1,2,…,13。其中k1,k2为待定常数。针对该决策问题,把指标的重要性放在首位,其次才考虑各备选方案指标数据的差异;因而,令k1,k2的值分别为0.4,0.6。经过计算,13个指标运用“加法”集成确定的权重分别为w1=0.035,w2=0.021,w3=0.062,w4=0.045,w5=0.129,w6=0.083,w7=0.218,w8=0.110,w9=0.042,w10=0.153,w11=0.051,w12=0.027,w13=0.022。然后,对数据进行加权处理。得加权处理后的数据。
最优样本参考点和最劣样本参考点分别为:
各备选方案到最优样本参考点相对接近度为:
潍坊=0.481,青州=0.397,济南=0.603
(3)备选方案灰色关联分析。
对方案评价的时候,采用0-5打分,所以最优样本参考点各项指标值为5,在此取0.5。经过计算,各方案评价值分别为:潍坊=0.691,青州=0.630,济南=0.833。
不同方案的指数值、加权后的数据、灰色关联系数如表7所列。
(4)事前检验。
根据Kendall系数检验,其中:Ri为备选方案在每个评价方法中排序值之和;k为综合评价方法的个数:n为备选方案个数。见表8。
可以看出,三种评价方法对备选方案的评价结果是一样的,Kendall系数rk=1,完全一致。
通过对备选方案非成本因素的组合评价分析,备选地址排名依次为济南、潍坊、青州。
3.3.3 确定最终选址
在备选方案中,济南、潍坊、青州配送成本依次为84118.95、92 040和89 585.52单位,如表9。
由于成本因素是极小型指标,对该指标进行一致性、无量纲化处理,处理方法为:
其中:ci为经过处理后的成本指标值;c′i为原成本指标值。
经过计算,济南、潍坊、青州三地的成本指标值依次为0.331,0.342,0.327。
对非成本指标进行的处理方法为:
其中:di为第待选地经过无量纲化处理后的非成本因素指标值;dij为第待选地在第种评价方法中非成本因素指标值。
济南、潍坊、青州三地的非成本指标值依次为0.384,0.326,0.290。
假设赋予成本指标的权重为,则非成本指标的权重为1-λ。通过敏感性分析,可以发现,当λ>0.84时,待选地潍坊的综合指标值最大,选潍坊建配送中心最优;当λ燮0.84时,待选地济南的综合指标值最大,选济南建配送中心最优。配送中心作为一个服务性的企业,受周边环境的影响较大,成本指标的权重应在0.4～0.6之间,因而,在此范围内,选择济南建配送中心是最优决策方案。
4 结论
从配送中心选址的决策过程可以看出,两阶段选址法能够较好地解决单点区域型配送中心选址问题,具有很强的可操作性。对成本因素指标的影响能够根据不同的问题进行灵活调整,决策出的最终配送中心地址可以达到整体最优,并且排除了人为主观性的干扰,使决策结论更加科学﹑客观﹑合理。借助综合评价方法考虑了诸多非成本因素,并将专家的知识融入进来。成本因素和非成本因素对配送中心选址决策问题有不同影响。因此,在进行选址决策时,成本因素和非成本因素要均衡考虑,不能偏重某一方面。两阶段单点选址法提供了解决此类选址决策问题一个新的思路,使主观评价和客观评价﹑定性分析和定量分析进行了较好的结合。
摘要：以单点区域型配送中心选址为研究对象,以系统理论、组合理论等为基础,运用定量、定性方法对区域型配送中心选址进行研究,提出了新的选址方法——两阶段单点选址法。借助Matlab等软件的强大功能,进行计算求解,并通过实例验证了该方法的有效性。
关键词：配送中心,选址,组合评价,两阶段法
参考文献
[1]鲁晓春、詹菏生:《关于配送中心重心法选址的研究》[J];《北京交通大学学报》2000(6):108～110。
[2]陈荣、李月:《基于距离综合评价法的物流中心选址》[J];《安徽工业大学学报》2006(2):89～91。
[3]夏景虹:《灰色关联分析和变权综合的AHP法在物流中心选址中的应用》[J];《统计与决策》[J];《2005(1):120～121。
两点法:单点法 篇3
配电网无功优化配置是一个复杂的非线性优化问题; 传统的无功优化配置,或采用多典型代表日负荷时序曲线[1,2,3]或多典型负荷持续曲线[4]来描述规划年的负荷特性。多代表日负荷曲线,仍难以描述负荷的随机特性,因此,采用概率描述方法成为另一种选择[5],但文献[5]并没有完全展开研究。笔者研究采用负荷概率描述无功优化的配置问题,并与传统的多典型负荷持续曲线描述方案进行对比。
负荷采用概率描述后所计算的潮流,称为概率潮流[6]( probabilistic load flow,PLF) ,此时所有节点或支路所计算的电气量均表现为随机量; 蒙特卡罗模拟[7,8]可精确地获得状态电压和支路潮流的概率描述,但需要成千上万次地模拟,耗费大量计算时间。采用卷积方法[9]可以获得节点电压和支路潮流概率密度函数,通过应用线性化方法,状态量和支路的潮流被转换成输入变量的组合量,进而获得待求量的概率分布,但计算量也很大。半不变量法或累积量法[10,11]结合GramCharlier级数得到状态量的概率分布,它难以处理具有相关性的非正态分布变量的概率潮流问题。一次二阶矩法[12]和点估计法[13,14,15]则能够计及系统输入随机变量之间的互相关性进行概率潮流分析,因而被广泛的用来拟合概率潮流解的分布。
点估计法中应用最多是两点估计法和三点估计法,其中两点估计法[16,17]更为广泛,因此本研究在此采用两点估计法计算概率潮流。
1两点估计法的概率潮流
1. 1 电力系统概率潮流
对一有n个节点、b条支路的电力系统,设有l个PQ节点,采用直角坐标时,其系统潮流方程可以简单的用下式表示为:
式中: X—节点注入向量,X =[P1,Q1,…,Pl,Ql,Pl + 1,V2l + 1,…,Pn - 1,V2n - 1]T,由节点注入有功功率Pi,节点注入无功功率Qi和节点电压平方i构成; Y—支路有功及无功功率向量; g,h—节点功率和支路功率表达式。
考虑负荷变化对潮流的影响时,负荷变化的不确定性致使其它系统参数也是不确定的,如节点电压等,因此式( 1) 中节点注入量X为随机列向量。概率潮流计算中,输出量的概率特性由其数字特征( 均值和标准差等) 描述,若己知随机负荷的分布类型,则可相应确定输出参数的概率分布。
1. 2 两点估计法
两点估计法( 2PEM) 由点估计法发展而来,通过在每个不确定变量均值两侧确定两个值,将概率潮流方程( 1 ~ 2) 分解成若干个子问题,对每个不确定变量取均值两侧的值代替它,同时其他不确定量在均值处取值,各运行一次确定性潮流计算。若系统有m个不确定变量,则需运行2m次确定性潮流计算。两点估计法不需对确定性潮流计算程序进行较大改动即可运行,具有高效、准确的优点。
假设有m个随机输 入变量,,本研究中随机变量包括负荷的有功功率和无功功率。在概率潮流计算中,节点注入量确定后,可获得节点电压的统计特性,进一步可得到支路潮流的概率参数,则支路潮流可表示为节点注入量的函数,即:
设Xi( i =1,2,…,m) 的概率密度函数为fXi,两点估计法通过使用两个变量Xi,1和Xi,2来匹配随机量Xi的前三阶矩( 均值、方差和偏度) 。Xi,1和Xi,2的取值方法如下:
式中: μXi,σXi—随机变量Xi的均值和标准差; ξi,k—位置度量系数。
式中: λi,3—随机变量Xi偏度系数; λi,4—随机变量Xi的峰度系数,k = 1,2。
式中—随机变量Xi的三阶中心矩与四阶中心矩。
这里简单介绍原点矩与中心矩的求法: 对任意连续型随机变量X,存在任意正整数j = l,2,3,…,n都存在E[Xj],亦即函数xj在( - ∞ ,+ ∞ ) 上关于随机变量X的概率分布函数f( x) 为可积,那么j阶原点矩可以表示为:
当j = l时,就是通常所求的随机变量X的期望值μ。各阶中心距可以由期望值μ求出,即:
通过上式可得,其一阶原点距为变量的均值,二阶中心距为其方差。用Matlab的moment函数可以求得随机变量的j( j = 1,2,…,n) 阶中心距,或者直接利用Skewness函数和kurtosis函数分别求得偏度系数i和峰度系数λi,4。
求得位置度量系数ξi,k以后,对于每一个随机变量i用式( 4) 确定的两个点分别代替,其他随机变量取均值,进行两次确定性的潮流计算可以得到待求解的某变量n两个估计值Y( i,1) 和Y( i,2) 。设m个随机变量值中的每个变量的权重为1 /m,即这些变量的重要性是相同的( 如果随机变量的重要性不同,可以根据需要给定每个随机变量不同的权重) 。假设某一随机变量i所取点Xi,k的权重为ωi,k,ωi,k的计算方法如下:
求得每个估计点权重ωi,k后利用下式求Yi的j阶原点矩:
得到输出变量Yi的各阶矩后,就可以求出其均值μYi和标准差σYi:
研究者可用节点电压和支路潮流的统计矩来估计其概率密度函数。
以上分析假定随机输入量之间相互独立,如果随机输入量之间具有相关性,可采用矩阵变换方法,即先确定随机输入量协方差矩阵的特征值和特征向量,用正交变换将其转换为一组统计上相互独立的随机变量进行概率分析计算,然后通过逆变换求取待求随机量的协方差矩阵。
2 概率潮流在无功优化配置中的应用
2. 1 负荷概率模型
本研究做了如下两方面假设: 1假设各个节点负荷功率之间相互独立; 2假设网络状态确定,即不考虑线路随机故障,只考虑节点负荷功率的随机扰动。本研究在该前提下采用牛顿拉夫逊潮流计算方法进行计算,潮流方程为:
其中: i = 1,2,…,n。对于每一个输出的状态量都可以近似地用节点负荷注入量的函数来表示,即设Y = f( X1,X2,…,Xm) ,其中: x—系统潮流计算中的随机量。
负荷功率往往是伴随着时间的改变而上下浮动的,普通意义上的负荷值表示的是其平均值,其概率特性是以负荷状态为基础并结合计算要求得到的。之前较为普及的观点认为负荷的预测结果属于正态分布形式,并逐渐获得了一定程度的接受。因此,本研究同样将负荷随机变化按照正态分布形式考虑。分别用μP和σP表示有功功率的均值与方差,用μQ和i表示无功功率的均值与方差,二者的概率密度函数表达如下:
2. 2 配电网无功优化配置的数学模型
2. 2. 1 目标函数
( 1) 配电网系统无功补偿投资费用最小,计算公式如下:
式中: Pc—无功补偿投资费用,Nc—补偿节点集,Cv—电容单价,Qci—补偿节点i处的补偿容量。
( 2) 配电网系统总网损费用最小,计算公式如下:
式中: PL—系统总网损费用,KS—单位电价,T—负荷利用小时数,PS—各支路网损,n—节点个数。
( 3) 满足系统安全要求,计算公式如下:
式中: Pv—电压越限惩罚费用,Vi—节点i的电压; n—系统节点数; Kv—电压越界惩罚因子; Viset—节点i的设定电压; Vimin,Vimax—节点电压的上、下限。
为了满足热、动稳定性的要求。一般所有设计导线,均有其最大电流限制。
式中: Pi—电流越限 惩罚费用,Ij—支路j的电流,Ijmax—第j条支路允许通过的电流上限,KI—导线电流越限惩罚因子。
综上所述,总目标函数为综合费用最小,计算公式如下:
式中: F—综合费用。
2. 2. 2 约束条件
要对配电网实施无功优化,首先要保障配电系统能够安全、稳定、经济的运行,就必须要满足相应的约束条件,如下:
( 1) 节点功率约束条件
以上为配电网的潮流方程。
式中: i—PV或PQ节点数; PGi,QGi—注入节点i的有功功率、无功功率; Pdi,Qdi—节点i的负荷有功功率、负荷无功功率; n—系统节点总数; Vi—节点i的电压;Qci—电容器( 电抗器) 每组无功补偿容量,Nci—电容器( 电抗器) 的补偿组数; 所有参数上标S为系统各种负荷水平参数。
( 2) 相关变量的约束条件
控制变量约束:
式中: nt—可调变压器数量; Ti,Timax,Timin—可调变压器的变比及其上、下限; nc—电容器( 电抗器) 补偿节点总数; Qci,Qcimax,Qcmin—节点i补偿容量及其上、下限。
2. 3 配电网无功优化的潮流计算和网损计算
2. 3. 1 配电网无功优化的潮流计算
本研究采用广泛采用的配电网前推回代潮流算法,具体算法详见相关文献。
2. 3. 2 基于遗传算法的无功优化选址和定容
本研究采用遗传算法对配电网无功优化进行选址和定容,其具体的步骤如下:
( 1) 开始;
( 2) 确定实际问题的参数集合,输入原始数据并进行初始化,主要是完成网络参数及有关变量的读入并按程序要求新建数据存放单元来保存数据,包括配电网络节点参数和支路参数;
( 3) 进行初始潮流计算,即进行配电网无功优化前的潮流计算,包括网络损耗与节点电压等的计算;
( 4) 使用十进制编码方式对个体进行基因编码,从而产生初始种群;
( 5) 初始化种群后就修正原来的无功变量值,同时计算此时对应参数下的网络潮流;
( 6) 计算种群中个体的适应度值( 包括适应度值、平均适应度值等) ,初始化染色体—适应度值查询表,同时初始化最优个体库,初始化交叉、变异率;
( 7) 种群按轮盘赌选择法执行选择操作,并对经过选择操作后的种群中的个体染色体进行交叉、变异操作,从而产生新的种群;
( 8) 判断是否满足停止准则,若满足则输出最优解,程序结束; 若不满足,则对新产生的种群执行查询染色体—适应度值查询表操作,如果存在此染色体,则直接返回其适应度值,如果不存在,则进行潮流计算并求得其适应度值,同时更新染色体—适应度值查询表,接下来替换掉种群中的不良个体,更新最佳个体库,并更新交叉、变异率,继续执行步骤( 7) 。
3算例与分析
3. 1 配电网络结构
本研究采用文献[4]的相同线路作为算例。
3. 2 参数的选择
取基准电压为10 k V,电价取1元/k Wh,电容取100元 / kvar,年负荷利用小时数为3 000 h,节点电压惩罚因子取3 000,导线电流惩罚因子取3 000。
3. 3 计算结果与分析
由节点负荷的概率利用两点估计法的概率潮流计算,可以得到节点电压的概率分布曲线。例如节点26的负荷概率曲线如图1所示。补偿前、后的电压概率曲线如图2所示。
节点26的有功负荷均值为0. 161 3 MW,均方差为0. 063 4。补偿前的节点电压均值为9. 81 k V,均方差为0. 004 1。补偿后经过率潮流计算得到的节点电压均值为9. 82 k V,均方差为0. 004,节点26的补偿前后的电压概率曲线如图2所示。补偿后的电压有所提高,方差也减小,说明电压质量比补偿前更高、更稳定。同样也可以得到其他节点的负荷概率曲线和电压概率曲线。无功补偿后的各节点电压明显比补偿前各节点电压高,这说明电压的质量较补偿前有所提高。无功补偿后的各支路电流比补偿前各支路电流要小,线路电流的减少就表明线路网损的降低。
针对同一线路,文献[4]和本研究选取的无功补偿点的位置与容量如表1所示。
可以看出,两个方案总安装补偿容量相近,本研究的总容量小一些,但本研究基于负荷概率模型,应比文献[4]的确定性描述更为精确,而其计算结果均具有概率特性,更为接近实际。文献[4]的计算时间为8. 7 min,而本研究计算时间为5. 7 min,表明其计算效率可以接受。
4结束语
本研究考虑负荷的随机波动性对电网无功优化配置带来的影响,假设各个节点负荷功率之间相互独立。假设网络状态确定,即不考虑线路随机故障,只考虑节点负荷功率的随机扰动。笔者对比概率潮流方法,选择了两点估计的概率潮进行潮流计算,得到相应输出量的概率结果。
本研究建立了无功优化配置的数学模型,利用遗传算法得到无功优化配置目标函数的最优结果,采集了实际的负荷数据进行计算,分析结果表明,两点估计的概率潮流计算对无功优化配置有很好的借鉴价值,适合工程应用。
摘要：针对电力系统运行中存在的大量的不确定因素,例如负荷的随机波动性、功率或发电出力的随机变化、电力设备因随机故障退出运行等问题,将两点估计法的概率潮流技术应用到网损计算中。从降低损耗、改善电能质量的角度出发,建立了无功补偿优化模型。根据实际电网负荷的历史数据,利用遗传算法,得到了配电网无功优化配置的最优方案。最后通过实际的案例进行了计算与分析。研究结果表明,两点估计法的概率潮流在配电网无功优化配置的应用中具有准确性和有效性。
两点法:单点法 篇4
1两点一线定位法
通常神经外科医师利用影像成像原理及颅脑解剖标志来大体确定颅内病变位置。因此, 只要做到仔细阅片、测量, 将读片结果还原到颅脑表面, 神经外科医生就可以取得准确定位, 设计出完美的手术入路。两点一线定位法就是将影像资料信息转换到头皮表面, 取得准确的定位。所谓“两点”指正中矢状线与血肿最大层面线于前头颅的相交点及穿刺点;“一线”指上述两点之间的连线。
2具体操作方法
2.1确定实际扫描基线目前颅脑横断面扫描多以眶耳线 (orbitomeatal line, OML) 为基线, 然而, 由于脑出血病人常常病情危重、躁动等及机器因素, 扫描时不能完全按照OM基线及标准体位扫描, 可能误差较大, 因此, 需要利用影像解剖学标志及参数, 确定实际扫描基线。要确定实际OM线需先确定标准OM线。确定标准OM线, 必须确定外耳门点和外眦点。但外眦点在CT影像片上难以确定, 一般以眼球瞳孔的最大直径层面代替。通过影像片参数可知这两个标记点之间相差几厘米, 也就是说, 如以外耳门点所在CT层面为基层面, 则实际OM线的“瞳孔”点在瞳孔上 (下) 几厘米处［３］。
2.2确定两点及一线选取血肿最大层面CT片, 计算出该平面与实际基线所在平面的平行距离。在此CT片上画出正中矢状线与前头颅体表相交点A, 再经血肿中心靶点B作一与正中矢状线的垂直线并与血肿侧头皮相交C点, 以C点为穿刺点, 用分规测量CA长度并与比例尺比较转化成实际长度, CB长度为穿刺深度。
2.3头皮标记病人备皮后在病人头皮上标出实际基线、正中矢状线及平行于实际基线的血肿最大层面线。正中矢状线与血肿最大层面线相交于前头颅A点, 用分规依据CT片所测得的CA长度在血肿最大层面线上确定C点。经C点垂直于矢状面方向穿刺, 穿刺深度为CB长度。
3讨论
如果所选的穿刺点恰好位于脑膜中动脉、外侧裂的体表投影处, 或血肿位于额部, 这时需要调整穿刺点及穿刺方向, 使该点与靶点的连线垂直于头皮表面并且在血肿最大层面线上, 再用分规依据CT片所测得的CA长度在血肿最大层面线上确定C点。穿刺方向为垂直穿刺点头皮表面, 穿刺深度为CB长度。 注意观察CT片的主要骨性结构是否对称, 如果由于扫描时头位不正, 造成CT层面倾斜, 穿刺时的方向, 不应过分强调垂直矢状面, 而应根据倾斜的情况, 向顶侧或底侧取<10°角为穿刺方向。根据经验, 如双侧不对称≤1cm, 穿刺方向<5度角;不对称≤2cm, 穿刺方向<10°角［４］。在头皮标记时, 线条要尽可能细, 以减少误差。穿刺标志线尽量做到长而且暴露好, 消毒后先不要铺巾以便观察穿刺方向和角度, 待穿透颅骨后再行铺巾。 穿刺时由助手目测导向, 保证穿刺方向准确。
两点一线定位法只需一把分规［５］和弹性刻度尺, 便可确定穿刺点及穿刺方向, 可以明显提高定位精度, 提升脑出血微创的疗效。所以, 在高血压脑出血微创手术治疗中, 两点一线定位法是一种简便、快捷、准确、经济、易掌握的方法, 值得推广。
摘要：目的 探讨一种简单、准确、易于推广应用的脑出血定位方法。方法 根据几何学原理及CT机成像原理, 利用两点一线定位法, 用划线尺及分规在需要开颅手术或微创穿刺的脑出血病人头皮表面标记出颅内重要功能区及主要血管的位置, 划出手术入路所需的切口, 或标定穿刺点、确定穿刺方向及深度。结果 经过近一年多的临床应用, 用该方法标记、划线, 手术入路及穿刺位置准确无误。结论 在高血压脑出血微创手术治疗中, 两点一线定位法是一种简便、快捷、准确、经济、易掌握的方法。
关键词：高血压脑出血,两点一线定位法,微创手术
参考文献
[1]Yasargil MG.A legacy of microneurosurgery:Memoirs, lessons, and axioms[J].Neurosurgery, 1999, 45 (5) :1025-1092.
[2]尚进, 肖峰, 杜静, 等.微创穿刺治疗高血压脑出血的疗效观察与分析[J].实用临床医药杂志, 2007, 11 (5) :82-83.
[3]邵君飞.颅内病变精确定位与手术设计[M].北京:人民军医出版社, 2005:1-5.
[4]佘晓春, 吴琼.颅内血肿穿刺清除术的弦距定位法[J].中国微创外科杂志, 2004, 4:68-70.
两点法:单点法 篇5
1 资料和方法
1.1 一般资料
选择拟行前臂、腕部和手部的急诊手术病人 (ASAⅠ、Ⅱ级, 年龄18~60岁, 体质量50~75 kg, 100例, 采用随机数字表法分为变体位、变角度两点法定位组 (VTP组, n=50) ;传统一点法定位组 (TOP组, n=50) 。术前存在中枢神经系统疾病、严重外周神经损伤、使用阿片等镇痛药以及糖尿病病人除外。所有病人均使用止血带。
1.2 麻醉方法
麻醉前30 min常规肌注地西泮10 mg。患者进入手术室后常规监测BP、ECG和SPO2。开放外周静脉后, 两组病人的臂丛阻滞均由同一麻醉医师实施。局麻药均采用0.375%盐酸罗哌卡因 (批号:NE2216, Astra Zeneca公司, 瑞典) 45 m L。
1.2.1 变体位、变角度两点法
病人仰卧, 头偏向对侧, 头垫一10 cm高枕头, 被阻滞的上臂外展90°, 肘关节屈曲90°, 前臂略外旋放置枕头上 (见附图A~C) , 先在腋窝 (腋横纹处) 触摸到腋动脉搏动, 用左示指在腋动脉上缘与胸大肌下缘之间触摸胸大肌—腋动脉间隙, 右拇示指持7号针头, 针头与上臂纵轴成45°角, 向胸大肌—腋动脉间隙, 紧贴腋动脉上缘缓慢刺入, 当出现异感或刺破鞘膜的脱空感, 先松开左示指后再松开持针手指, 针随动脉摆动, 即可认为针已进入腋鞘内, 此时将针尾压低与上臂纵轴平行, 向近心端进针少许 (略大于穿刺针斜面) , 然后接注射器, 左手拇示指固定针头, 用左手中环小指指背压住腋鞘远端, 回抽注射器无血后, 分次注入25m L局麻药 (每注5 m L回吸) , 拔针, 用纱布将隆起的腋鞘内药液向近心端挤压;被阻滞的上臂改外展120°, 肘关节屈曲120°, 前臂旋后放置枕头上 (见附图D~F) , 用左示指在腋横纹处腋动脉下触摸腋鞘下缘, 右拇示指持7号针头, 针头与上臂纵轴成30°角, 向腋鞘内腋动脉下后方缓慢刺入, 当病人出现有异感或针尖落空感或松开针后, 针随动脉摆动, 即可认为针已进入腋鞘内, 然后同第一点方法, 分次注入15 m L局麻药 (每注5 m L回吸) 后, 针退到皮下, 用剩余5 m L药液沿腋鞘横行方向环形皮下浸润阻滞肋间臂神经。拔针后用纱布将隆起的腋鞘内药液向近心端挤压。若刺到血管, 拔针按压2 min, 移向近心端少许, 避开血管继续穿刺。
1.2.2 传统一点法
病人仰卧, 头偏向对侧, 被阻滞的上肢外展90°, 肘屈曲, 前臂外旋, 手背贴床且靠近头部作行军礼状, 以充分暴露腋窝。先在腋窝触摸到腋动脉搏动, 再沿动脉走向, 上摸至胸大肌下缘腋动脉搏动消失处, 略向下取动脉搏动最高点[1]。
取长7号针头, 在动脉搏动最高点处, 穿刺针与动脉呈10°~20°夹角进皮肤, 然后缓慢进针直到出现刺破鞘膜的脱空感, 松开持针手指, 针随动脉摆动, 即可认为针已进入腋鞘内。此时病人若有异感可更明确, 接注射器回抽无血后, 即注入45 m L局麻药。
1.3 观察指标
1.3.1 感觉阻滞程度的评级
阻滞后5、10、20和30 min后由另一麻醉医师 (不了解分组情况) 用25G的细针评价肘部以下的5支神经 (正中神经、桡神经、尺神经、肌皮神经和前臂内侧皮神经) 的感觉阻滞情况。各支神经的感觉测试部位如下:正中神经-大鱼际区和食指远端指节指腹, 桡神经-手背虎口区, 尺神经-小鱼际区和小指远端指节指腹, 肌皮神经-前臂外侧上中1/3交界, 前臂内侧皮神经-前臂内侧区。对各支神经的感觉阻滞评价的评价标准[2], 即0级:正常, 1级:刺痛减退, 2级:刺痛消失 (analgesia) , 3级:触觉消失 (anesthesia) 。2级和3级定义为该神经感觉阻滞完善。
A:第1点体位;B:第2点体位;C:穿刺点 (体位改变前) ;D:穿刺点 (体位改变后) ;E:第1点穿刺注药方式;F:第2点穿刺注药方式
1.3.2 运动阻滞程度的评级
运动评价仅于阻滞后20 min评价一次, 对定位的4支混合神经分别进行运动评价。肌皮神经-屈肘动作、桡神经-伸腕、正中神经-桡侧3个手指握拳、尺神经-尺侧2个手指握拳。运动阻滞分为3级[3,4]:0级:肌力无减退或稍有减退;1级:不能抗重力完成动作;2级:无肌肉收缩动作。1级和2级被认为运动阻滞完善。
1.3.3 麻醉阻滞时效
比较两组臂丛阻滞的操作时间T1 (阻滞针进针到出针的时间间隔) , 麻醉起效时间T2 (拔出阻滞针到肘部以下5支神经感觉阻滞完全的时间间隔) 以及手术等待时间T3 (T3=T1+T2) 。
1.3.4 并发症及药物的副作用
发生时间、症状、程度、经过, 于术后24和48 h随访病人, 了解病人对阻滞的满意度。评估有无腋部血肿和术后短暂神经功能障碍, 如出现同手术无关的上肢感觉或运动障碍, 继续每周一次随访直至4周并同手外科医师取得联系, 共同处理。
1.3.5 成功率
臂丛阻滞成功被定义为:30 min后支配前臂和手部的所有5支神经均感觉阻滞完全。如果30 min时仍有部分神经感觉阻滞不全, 仅需辅以少量镇静镇痛药 (咪唑安定≤5 mg, 芬太尼≤0.1mg) 便可完成手术。术中加用肌间沟、肘部远端神经阻滞、局部浸润;静脉给予氯胺酮、异丙酚等均视为失败。直至上述5支神经感觉阻滞完全后方允许开始手术。
1.3.6 止血带
比较两组止血带不适的发生率。如病人诉止血带不适, 给予芬太尼50μg、咪唑安定1mg静脉注射。
1.4 统计学分析
使用SPSS 11.5统计软件进行分析, 计量资料以均数±标准差 (±s) 表示, 组间比较采用t检验或单因素方差分析, 计数资料用率表示, 采用Pearsonχ2进行统计分析。P<0.05为差异有显著性。
2 结果
2.1 一般情况
两组患者在性别、年龄、体重、手术时间、止血带时间等方面差异均无显著性。见表1。
2.2 组臂丛阻滞成功率、时效、并发症、和病人满意度等结果
VTP组阻滞成功率明显优于TOP组 (P<0.05) 。VTP组操作时间长于TOP组 (T1, P<0.05) , 但VTP组起效、达到阻滞完善的时间明显短于TOP组 (T2, P<0.05) , VTP组手术等待时间明显短于TOP组 (T3, P<0.05) 。阻滞不全的病例VTP组2例、TOP组6例追加肌间沟, VTP组2例、TOP组7例静脉用药后, 顺利完成手术。2组误穿血管的发生率VTP组高于TOP, 但差别无显著性;VTP组较TOP组病人能较好的耐受止血带痛 (P<0.05) 。两组病人均无局麻药中毒反应。见表2。
2.3 阻滞后20 min上肢各神经分支感觉阻滞情况
臂丛阻滞后20 min两组病人上肢各神经分支的感觉阻滞情况见表3, 两组尺神经、前臂内侧皮神经阻滞差异无显著性 (P>0.05) ;VTP肌皮神经和桡神经的阻滞成功率显著高于TOP组 (P值分别为0.017和0.021) 。见表3。
3 讨论
传统一点法[1]腋路臂丛神经阻滞经常发生桡神经阻滞不全, 止血带不耐受, 其发生率为10%~20%, 术中不得不追加局麻、静脉药或锁骨上、肌间沟阻滞等等, 不仅不便于操作, 而且增加了风险。改良腋路—变体位、变角度两点法腋路臂丛神经阻滞, 有效弥补了传统一点法的不足。
3.1 解剖学基础
腋鞘内臂丛神经分成三束, 外侧束、内侧束和后束分别位于腋动脉的外内侧面和后面, 腋鞘不仅包围血管神经束, 且向内形成分隔, 将各血管和神经分开[5]。THOMPSON等[6]认为臂丛鞘是一多腔隔结构, 腋鞘向内形成多处较为完整的分隔, 阻碍了局麻药扩散。KLAASTAD等[7]采用MRI技术描述了麻醉药在腋部扩散和神经阻滞效果之间的关系, 再次证实了上述观点。鞘起源于颈深筋膜, 其从颈部前中斜角肌到肱骨上端水平神经血管束入肌间隔处, 均包绕神经血管, 而且, 鞘向臂丛分支内延伸为筋膜, 将各神经束分隔开, 使每个束支均被一个完整的筋膜间隔所包裹。在腋窝近端, 正中神经间隔和内侧束、外侧束间隔相通, 尺神经间隔和内侧束间隔相连, 而桡神经间隔和正中神经、尺神经间隔在束水平却不连结, 如果将局麻药注到一点上, 就造成有的神经分支周围有药, 有的分支周围没有药, 不能与局麻药密切接触而引起阻滞不全。尤其桡神经和肌皮神经位于腋鞘内后侧, 传统一点法注药[8]很难迅速、完全将其阻滞。在腋路臂丛阻滞的穿刺点水平, 肌皮神经和腋神经早在喙突水平从后束发出并离开腋部的血管神经束。对这2支神经的阻滞效率差最终造成了腋路臂丛阻滞用于肘部手术的成功率较低。源于第二胸神经的肋间臂神经分布于上臂内侧皮肤, 如用止血带, 必然造成上臂长时间压迫, 引起压迫痛, 因此阻滞肋间臂神经非常重要。
改变体位、进针角度的意义:变体位、变角度两点法第一点注药穿刺点同传统的一点法, 当判定针已进入腋鞘后, 改变穿刺针的进针角度再进入少许, 能保证所注药物都能进入腋鞘, 同时用左手中环小指指背压住腋鞘远端, 注药后将隆起的腋鞘内药液向近心端挤压能尽可能的让药液向近心端扩散;第二点注药前将被阻滞的上臂改外展120°, 肘关节屈曲120°, 前臂旋后, 上臂纵轴120°旋转后腋鞘内各支神经相对于腋动脉位置发生改变[9], 腋动脉上移, 桡神经离体表距离缩短, 易暴露。此点注药后向尽心端挤压, 容易阻滞桡神经和肌皮神经。肘关节保持的角度不能过小, 否则腋鞘张力过大, 易刺破血管, 损伤神经。体位的调整对于变体位、变角度两点法腋路臂丛神经阻滞的实施是至关重要的。另外此方法用5 m L局麻药环形阻滞臂内侧皮神经和肋间臂神经, 能有效地提高患者对止血带痛的耐受性。
3.2 操作注意事项
下一点注药时要避开两条主要静脉, 一条是腋静脉, 仰卧位时, 腋静脉位于腋动脉下方, 腋动脉血管壁较韧, 根据搏动和血管壁韧性, 很容易避开;静脉壁较薄, 触摸不容易, 若刺到静脉, 向近心端、血管走向横行向下方向移动少许, 针尖斜向血管后方刺入;另一条是上肢浅静脉—肘正中静脉, 多数患者体表能够看到, 穿刺时用左示指向下挤压, 可避开。
3.3 局麻药的容量和浓度对阻滞效果有影响
麻醉药在腋鞘内扩散的距离与药液体积成正比[10]。腋鞘呈圆柱体, 成人直径约3 cm, 其容积公式 (πd2/4) ×L, 即成人每cm腋鞘有7 m L体积, 如扩散6 cm, 需42 m L药液。若局麻药的容量过小, 不能确保麻醉药向近心端扩散越过喙突水平, 就不能保证肌皮神经和腋神经被阻滞。国内学者林惠华等[11]研究三种浓度罗哌卡因 (0.25%、0.3%、0.375%) 腋路臂丛神经阻滞发现, 0.25%罗哌卡因阻滞完善的时间长、满意率低、止血带痛发生率高, 不是临床使用的适宜浓度;0.3%和0.375%罗哌卡因起效快, 作用完善, 可推荐用于长时间臂丛神经阻滞, 而以0.375%罗哌卡因最为适宜。所以, 在行腋路臂丛神经阻滞时所选用的0.375%罗派卡因45 m L是合适和安全可靠的。
变体位、变角度两点法腋路臂丛神经阻滞弥补了传统方法的不足, 对臂丛各束支阻滞完全, 尤其对桡神经和肌皮神经阻滞率高, 是一种科学且简便的方法。其优点还包括:缩短麻醉起效时间和外科医师等待时间, 对急诊手术更具应用价值;有助于提高病人的满意度和减少病人止血带不适。
参考文献
[1]刘俊杰, 赵俊.现代麻醉学[M].第2版.北京:人民出版社, 1996:601-602.[1]LIU JJ, ZHAO J.Modern Anesthesiology[M], 2nd ed.Beijing:People's Medical Publishing House, 1996:601-602.Chinese
[2]车薛华, 梁伟民, 陈佳瑶.三点法腋路臂丛神经阻滞—神经刺激器法和异感法的比较[J].复旦学报 (医学版) , 2005, 32 (5) :529-535.[2]CHE XH, LIANG WM, CHEN JY.Triple-injection axillary brachial plexus block:a comparison of two nerve localization techniques, nerve stimulation versus paresthesia[J].Fudan Univ J Med Sci, 2005, 32 (5) :529-535.Chinese
[3]SIA S, BARTOLI M, LEPRI A, et al.Multiple-injection axillary brachial plexus block:A comparison of two method of nerve localization-nerve stimulation versus paresthesia[J].Anesth Analg, 2000, 91:647.
[4]SIA S, LEPRI A, PONZECCHI P.Axillary brachial plexus block using peripheral nerve stimulator:A comparison between doubleand triple-infection techniques[J].Req Anesth Pain Med, 2001, 26:499.
[5]孙继雄, 王新华.腋路臂丛神经阻滞-解剖与临床[J].临床麻醉学杂志, 2005, 21 (11) :795-797.[5]SUN JX, WANG XH.Axillary brachial plexus block:anatomy and clinics[J].J Clin Anesthesiol, 2005, 21 (11) :795-797.Chinese
[6]THOMPSON GE, RORIE DK.Functional anatomy of the brachia plexus sheaths[J].Anesthesiology, 1983, 59:117-122.
[7]KLAASTAD O, SMEDBY Z, THOMPSON G.Distribution of local anesthetic in axillary brachial plexus block:a clinical and magnetic resonance imaging study[J].Anesthesiology, 2002, 96:1315-1324.
[8]吕艳霞, 陈聚朝, 王秋筠.不同容量左旋布比卡因腋路三点注射臂丛神经阻滞的效应比较[J].中华麻醉学杂志, 2004, 24 (7) :551-552.[8]LV YX, CHEN JC, WANG QJ.To compare the effects of triple-injection axillary brachial plexus block using different capacity levobupivacaine[J].Chinese Journal of Anesthesiology, 2004, 24 (7) :551-552.Chinese
[9]DAVID L BROWN.局部麻醉图谱[M].第3版.北京:科学出版社, 2008:42-46.[9]DAVID L BROWN.Atlas of Regional Anesthesia[M].3rd ed.Beijing:Science Press, 2008:42-46.Chinese
[10]王桂芝, 韩英.三种不同方法行腋路臂丛神经阻滞麻醉效果的临床比较[J].实用手外科杂志, 2003, 17 (4) :252-252.[10]WANG GZ, HAN Y.The clinical comparison of axillary brachial plexus block anesthesia using three different methods[J].Chinese Journal of Practical Hand Surgery, 2003, 17 (4) :252-252.Chinese