超声引导下椎板后阻滞应用于经皮椎间孔镜手术的效果

目的比较超声引导下椎板后阻滞(retrolaminar block, RLB)与局部浸润麻醉在经皮椎间孔镜腰椎间盘切除术(percutaneous endoscopic lumbar discectomy, PELD)中的麻醉效果。方法 40例美国麻醉医师协会(ASA)Ⅰ或Ⅱ级择期行PELD手术的患者,随机分为超声引导下椎板后阻滞组(RLB组)和局部浸润麻醉组(C组),每组20例。RLB组由麻醉医师在超声引导下在脊柱旁矢状位平面内行椎板后阻滞,C组由手术医师根据手术定位逐层局部浸润麻醉,所用药物均为0.5%罗哌卡因20 mL。记录入室(T_0)、切皮(T_1)、穿刺时(T_2)、椎间孔成形(T_3)、神经减压(T_4)、缝合时(T_5)VAS评分和Ramsay镇静评分,记录补救镇痛率和患者满意度,以及术中呼吸抑制、心动过速、高血压等不良反应的发生率,记录术前及术后3个月的Oswestry功能障碍指数(ODI)评分。结果 RLB组T_(2-4)时点VAS评分和补救镇痛率显著低于C组(P<0.05),RLB组患者满意度显著高于C组(P<0.05),术中高血压和心动过速的发生率显著低于C组(P<0.05),两组患者术后3个月ODI评分明显低于术前(P<0.05),但组间ODI评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论超声引导下椎板后阻滞(RLB)能够为PELD手术提供满意的镇痛效果,不影响下肢运动功能,不良反应少,安全性高。     

路基填筑引起水泥搅拌桩复合地基变形监测分析

针对目前水泥搅拌桩复合地基在路基填筑作用下变形特性研究不足的问题,依托我国海积软土地区某水泥搅拌桩加固铁路路基填筑施工案例,对水泥搅拌桩复合地基变形进行监测,分析路基填筑作用下水泥搅拌桩复合地基变形特性,并为路基填筑速率控制和水泥搅拌桩加固方案设计提供建议。研究结果表明:路基填筑作用下地基加固区压缩量占总沉降的56.1%,沉降速率最大为2.4 mm/d;素填土和淤泥层侧向变形显著,侧向变形速率最大为4.6 mm/d;路基坡脚7 m内、深度5 m以上地层受路基填筑施工扰动较大;坡脚侧向变形速率较地基沉降速率更接近于控制指标,填筑速率的控制应以控制坡脚侧向变形速率为主;本施工案例中水泥搅拌桩加固方案可满足各铁路类别的路基工后沉降的控制要求,类似工程中水泥搅拌桩设计应以控制路基填筑施工对邻近结构物的影响为主。     

长江南京以下12.5米深水航道工程效益后评估分析

长江南京以下12.5米深水航道工程全线贯通进入常态化运行,进一步提升了长江黄金水道含金量,带来巨大的经济社会效益。本文全面调查分析工程实施以来通航变化情况,分析其为长江沿线地区带来的经济效益、社会效益和环境效益,对于进一步揭示航道工程服务经济社会发展具有重要意义。     

超深锚碇基础SMC工法槽壁力学性能研究北大核心

为研究采用双轮铣深搅水泥土地下连续墙(SMC)工法进行槽壁加固时,超深锚碇基础槽壁力学性能,以南京仙新路过江通道南锚碇直径63.5 m、深63 m的圆形地下连续墙(其中软土层厚达59 m,采用SMC工法进行槽壁加固)为背景,采用ANSYS软件建立槽壁及其周围土体三维有限元模型,分析地表空载、铣槽机施工荷载及起重机钢筋笼下放时施工荷载下槽壁水平正应力、水平剪应力、侧向位移及周围地表沉降。结果表明:不同工况下槽壁水平正应力沿深度分布整体上趋于一致,均随深度的增加而增大,维持槽壁稳定的泥浆合理比重为11.5 kN/m~3;槽壁在平面上存在较为明显的土拱效应,有利于槽段稳定;深度0~35 m范围槽壁侧向位移随深度的增加而增加,深度>35 m时槽壁侧向位移随深度的增加而减小,槽壁加固时两侧需各预留5 cm的变形量,以保证地下连续墙的成墙厚度;地表沉降最大值(6.38 mm)位于槽壁的角隅处,其余位置地表沉降值均较小(平均沉降值小于3.22 mm),地下连续墙槽壁加固效果显著。     

盾构隧道壁后注浆中“定时浆”试验研究

我国盾构隧道广泛使用凝结时间较长的单液浆，但由于注入后不能及时凝结常常引发管片上浮、浆液流失等工程问题。针对这些问题提出“定时浆”的概念。通过在单液硬性浆中添加氯化铝溶液与水玻璃，基于浆液的胶结时间、流动度、28 d强度等指标研究了“定时浆”的配方。结果表明： 1）通过先加入氯化铝溶液再加入水玻璃的方法，可以实现浆液“定时”凝结； 2）在硬性浆中掺加0.50%~0.75%的氯化铝溶液、1.00%~1.25%的水玻璃，可以达到良好的定时效果； 3）通过简单的注浆设备改造可以形成“双液单注”的定时注浆工艺。     

试析叉车后轮胎的磨损

从叉车的结构、使用性质等方面剖析了叉车后轮胎磨损速率远大于前轮胎的原因及减缓对策。     

单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络，第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况，桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元，来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降；第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元，进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15％以内，且稳定性较好，表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。