Discussion on the Correlation Between Development of Liver Cancer and Phlegm Based on Recognition to Phlegm in Danxi's Mastery of Medicine

肝癌的治疗目前对人类来说仍是一个难以攻克的难题。基于《丹溪心法·痰》对中医病理产物“痰“的认识与阐述,探讨肝癌与痰的病因病机相关性。通过阐述痰的本质、肝癌的病因病机与痰的关系论证肝癌与痰的相关性。并结合文献,对我国三个肝癌高发区致病危险因素的中医辨证进行分析,进一步阐明痰在肝癌发病中的重要促进作用,以期对肝癌的临床治疗发挥指导作用,重视肝癌从痰论治。The therapy of liver cancer is still a tough problem to mankind to hard to overcome now.The article discussed the correlation between development of liver cancer and the pathological product phlegm of traditional Chinese medicine from the angle of etiological factor and pathogenesis,which based on recognition to phlegm in Danxi's Mastery of Medicine (Danxi Xinfa).It further clarified the important promotive effect of phlegm in the development of liver cancer through expounding the essence of phlegm,arguing the correlation between liver cancer's etiological factor and pathogenesis and phlegm,combining literatures to analyze the risk factors of liver cancer in three high pathogenic districts in China that based on syndrome differentiation of traditional Chinese medicine.We wish it can provide some guidance to the clinical treatment of liver cancer and help to think highly of treating liver cancer from the pathological product phlegm.厦门大学新聘教师科研启动项目(ZK1014

双流体模型的细网格模拟

对于A类颗粒,鼓泡流化床中,随着网格尺寸的减小,膨胀高度降低,细网格模拟达到网格无关的值接近于实验数据即网格细化可以预测鼓泡流化床的膨胀高度,但是,当前的计算能力无法达到工业规模反应器的计算要求;流化气速越高,达到网格无关时的网格尺寸越大。与传统的基于平均方法的曳力系数相比,耦合了EMMS厂bubbling曳力系数的双流体(TFM)模型允许使用更粗网格,且准确性大大改善,将为工业化大型反应器模拟提供很好的方法,其中,EMMS/bubbling曳力模型如以前的论文(Shi et a1.,2011)

确定河流水质参数的抛物方程近似拟和法

提出了一种新的分析瞬时投放示踪剂条件下的一维河流水团示踪试验数据,进而确定河流水质参数的方法.该方法利用抛物方程拟和t1/2c t曲线的峰部区域,推导出利用曲线上3点坐标值计算该抛物方程的极大值和对应时间的公式,利用该时间公式建立计算河流断面平均流速的公式.在此基础上,对浓度时间数据进行转换,推导出计算河流纵向弥散系数和综合排放参数的计算公式.理论推导和算例表明,抛物方程近似拟和法具有对试验数据组数的要求不高、计算过程比较简单和同时能够计算3个水质参数等优点

粒子群优化算法在确定含水层参数中的应用

以泰斯公式为例,将粒子群优化算法应用于求解分析抽水试验数据,确定含水层参数的函数优化问题。就粒子数目和待估导水系数初值范围等因素对算法收敛性的影响,进行了数值实验。结果表明:①粒子群算法能够有效地应用于求解分析抽水试验数据,确定含水层参数计算问题;②粒子数目的大小对运算时间和算法收敛性有一定的影响,在实际运算时,宜设置较大的粒子数;③待估导水系数的选取初值大小对收敛速度有一定的影响,但不会影响最终计算结果。与其他方法相比较,粒子群优化算法具有原理简单、易于编程和实现等优点

随机搜索算法在确定河流水质参数中的应用

将两种随机搜索算法应用于识别瞬时投放示踪剂、一维流动的条件下的河流水质数学模型参数。分别编写了原始随机搜索和受控随机搜索两种算法的运算程序,采用不同待估水质参数的初始输入值进行了数值实验。结果表明:①两种搜索方式均可成功地应用于河流水质数学模型的参数识别问题;②待估参数的初始值输入范围对算法的收敛性几乎没有影响;③控制搜索方向对随机搜索速度有一定的改进,但改进作用并不明显。与其它算法相比,随机搜索算法具有原理非常简单、易于编程运算、搜索速度和搜索结果与参数初始输入值范围基本无关且基本不需要预先给定算法控制参数等优点

确定含水层参数的混沌序列优化算法

以泰斯公式为例,将混沌序列优化算法应用于求解分析抽水试验资料,确定含水层参数的函数优化问题。就混沌序列长度、粗搜索次数和待估导水系数初值取值范围等因素对算法收敛性的影响,进行了数值实验。结果表明:①混沌序列优化算法可以有效地应用于求解含水层参数计算问题;②粗搜索次数的多少和序列长度的大小对算法收敛性的影响不明显;③待估导水系数的初始取值范围对算法的收敛速度有一定的影响,但不会影响最终计算结果。与其他方法相比较,混沌序列优化算法具有原理简单、易于编程和运算、计算结果精度不受人为因素影响和应用范围较宽等优点

分析供水边界含水层抽水试验数据的新方法

提出了一种分析直线供水边界含水层抽水试验数据的新方法。本文将井函数中的2个级数表达式分别采取不同的简化方式,建立了一个二元线性回归方程。将试验数据分别转换为对应回归方程中因变量和自变量的数据后,利用线性最小二乘法计算回归方程中的常数,然后利用这些常数计算含水层参数和映射井至观测井间的距离。与传统方法相比较,本文方法不需预先绘制专门图解曲线;不存在人为的随意性对计算结果精度的影响,计算过程易于程序化

分析隔水边界附近抽水—恢复试验数据的新方法

为能同时分析含水层具有直线隔水边界条件下,抽水试验中抽水―恢复阶段降深数据,提出了一种新的数据分析方法。在建立这种方法时,将表示抽水和恢复阶段水头降深表达式中Theis井函数的级数表达式的前3项作为其近似表达式,经过推导,分别得到抽水和恢复2个阶段的直线方程。2个直线方程的因变量和自变量均为观测数据的函数,而直线常数为待求参数的函数,在进行数据分析时,只要将试验观测数据分别转化为直线方程的因变量和自变量数据,就能够利用一元线性回归法分别计算2个直线方程的常数,而利用直线常数的表达式,能够推导得到计算含水层参数和映射井到观测孔间距离的公式。通过算例说明了方法的具体应用步骤