Как делать микроклизмы: Микролакс инструкция по применению: показания, противопоказания, побочное действие – описание Microlax р-р д/ректального введения: микроклизмы 5 мл 4 или 12 шт. (7211)

Глицериновые микроклизмы для взрослых адюлакс: инструкция, цена, аналоги | раствор ректальный Recordati Group Chemical and Pharmaceutical Company S.p.A.

фармакодинамика. Действующим веществом препарата является глицерин, который при ректальном применении проявляет слабительный эффект, благодаря размягчению каловых масс и содействуя поступлению в них жидкости, стимулируя перистальтику кишечника.

Фармакокинетика. Глицерин способствует освобождению кишечника в течение от 15–30 мин до 1 ч.

для местного облегчения симптомов кратковременного и эпизодического запора.

это лекарственное средство предназначено только для ректального применения.

Взрослые и дети в возрасте старше 12 лет: 1 ректальный аппликатор в сутки.

Пациенты пожилого возраста: рекомендована такая же доза, как для взрослых.

Печеночная и/или почечная недостаточность: корректировать дозу не требуется.

Необходимо проконсультироваться с врачом, если действие глицериновых микроклизм для взрослых Адюлакс Касен-Флит кажется слишком сильным или слишком слабым.

Способ введения. Снять крышечку, которая закрывает кончик канюли, и, держа канюлю вертикально вверх, слегка нажать, чтобы несколько капель смочили кончик канюли для облегчения введения аппликатора в прямую кишку. После введения в прямую кишку выдавить содержимое аппликатора и, когда он опустеет, извлечь его, продолжая сжимать стенки аппликатора. Каждый аппликатор заполнен продуктом с избытком, который остается в аппликаторе после использования. Таким образом, количество, которое высвобождается при введении, составляет полную дозу и нет необходимости освобождать аппликатор полностью, что облегчает пользование им.

Каждый аппликатор содержит одну дозу лекарственного средства, его следует утилизировать после использования.

Если при введении ощущается сопротивление, введение следует прекратить, поскольку оно может причинить вред. Поэтому прежде чем продолжить применение, необходимо посоветоваться с врачом для выяснения причин сопротивления.

Продолжительность лечения. Данный препарат не следует применять более 1 нед, если врач не назначил иначе.

повышенная чувствительность к глицерину, абдоминальные колики, тошнота, рвота или другие симптомы аппендицита, геморрагический ректоколит, диарея, аноректальные заболевания, язвенный колит и воспалительные геморроидальные состояния, боль в животе, обструкция кишечника, острые воспалительные заболевания кишечника, возраст до 12 лет.

могут отмечаться дискомфорт в месте введения, раздражение и боль в анальной области. Возможны реакции гиперчувствительности. Необходимо посоветоваться с врачом, если были замечены какие-либо из этих или другие побочные реакции, не указанные в инструкции.

в случае появления крови в кале, раздражения или боли или при отсутствии улучшения состояния кишечника лечение необходимо прекратить и проконсультироваться с врачом относительно дальнейшего применения препарата.

Адюлакс Касен-Флит не следует применять дольше 1 нед, если врач не назначил иначе.

Пациентам с тяжелыми заболеваниями, в частности сердечно-сосудистыми, лекарственное средство можно применять только под наблюдением врача.

Глицерин может усилить боль в животе у пациентов с синдромом раздраженного кишечника. У таких пациентов рекомендуется применять препарат с осторожностью.

Необходимо избегать длительного применения препарата.

Применение в период беременности и кормления грудью. Применение возможно только тогда, когда, по мнению врача, польза для матери превышает потенциальный риск для плода/ребенка.

Способность влиять на скорость реакции при управлении транспортными средствами или работе с другими механизмами. Не влияет.

Дети. Не применяют у детей в возрасте до 12 лет.

не сообщалось. Если на данный момент принимается или недавно принимался какой препарат, следует проконсультироваться с врачом.

злоупотребление и продолжительный прием этого препарата может вызвать синдром раздражения толстой кишки (диарею или запор). В случае необходимости более длительного применения рекомендуется применять с осторожностью под наблюдением врача. При передозировке или случайном проглатывании следует обратиться к врачу.

при температуре не выше 25 °C.

Дата добавления: 22.10.2021 г.

Как сделать клизму котенку в домашних условиях. Поставить клизму котенку в домашних условиях

Искусственное очищение кишечника проводят не только при запорах.

Содержание
  1. Показания
  2. Причины кишечной непроходимости у котят
  3. Лечение
  4. Когда нельзя делать клизму?

 

Показания

Показаниями к клизме могут служить отравления, когда необходимо срочно удалить из организма вредные вещества. В некоторых случаях, при сильном истощении или при невозможности накормить котенка обычным способом во время болезни, применяют питательную клизму для поддержания сил животного. Помимо прочего клизмы бывают:

  • терморегулирующие — когда необходимо понизить температуру тела;
  • расслабляющие — для облегчения состояния при кишечном спазме;
  • лекарственные — применяются в случае, если нет возможности ввести препараты другим путем;
  • диагностические — для проведения контрастной рентгеноскопии.
Причины кишечной непроходимости у котят

Почему возникает патологическое состояние организма, когда каловые массы задерживаются в кишечнике?

Химостаз скопление химусной массы в тонком кишечнике. Основной фактор, приводящий к болезни, длительное кормление твердой пищей. Может возникать при малоподвижном образе жизни, недостатке поступления в организм минеральных солей, отсутствии или недостаточном количестве воды в рационе.

Копростаз состояние описывается, как застой каловых масс в нижнем отделе толстого кишечника, вследствие чего, происходит замедленное движение или остановка кала. Часто кормление питомцев костями приводит к данному заболеванию.

Из-за скопившихся в кишечнике газов у котенка раздувается живот и он не может более двух дней сходить в лоток.

Лечение

Проводить процедуру в домашних условиях можно только при полной уверенности, что она не навредит котенку, а запор вызван именно погрешностями в питании и никак не связан с непроходимостью или заворотом кишок. В противном случае дело может закончиться летальным исходом!

Для опорожнения кишечника можно использовать слабительный препарат, способствующий размягчению каловых масс, например, Микролакс (микроклизма, продается в человеческой аптеке). Наконечник следует вводить на 1-1.5 см. Слабительный эффект наступает через 5-15 мин после приема препарата.

Также можно использовать обычную резиновую спринцовку небольшого размера или большой одноразовый шприц с широкой канюлей. Проводить манипуляции лучше всего в ванной комнате, в крайнем случае, на полу, который легко поддается мойке и дезинфекции (плитка, окрашенное дерево и т.д) Удобнее всего ставить клизму на ровной поверхности. Можно делать и одному человеку, но все же лучше позвать помощника. Предварительно в резиновую грушу и шприц набирают теплую воду (25-30 С0), наконечник смазывают вазелином или любым жирным кремом, желательно детским (при отсутствии оных не возбраняется применить обычное растительное масло). Объём вводимого раствора должен составлять от 50-100 мл.

Когда нельзя делать клизму?

Есть такие состояния, при которых применение очистительных клизм строго запрещается:

  • воспалительные процессы в кишечнике;
  • наличие эрозии на слизистых оболочек пищеварительного тракта; кровотечения;
  • выпадение прямой кишки;
  • острая патология органов брюшной полости.

Статья подготовлена Новиковой Ю.Н.,
ветеринарным врачом интенсивной терапии «МЕДВЕТ»
© 2016 СВЦ «МЕДВЕТ»

Микроклизма с лекарственными веществами — Санаторий «Алмед»

Описание

Микроклизма – способ очищения организма от шлаков и токсинов, способствующий восстановлению кровообращения и нормализации работы кишечника и органов малого таза.

Микроклизмы с лекарственными веществами назначают при нарушениях работы и воспалениях кишечника, при патологии дистального отдела толстой кишки (эрозии, язве, геморрогическом проктите и т. д.), метеоризме, наружном и внутреннем геморрое (можно делать даже при кровоточащих узлах), при болях в суставах и нижних отделах позвоночника, при нарушении менструального цикла, при дерматологических проблемах, при снижении иммунитета и упадке сил. Процедура обладает мягким терапевтическим действием и оказывает болеутоляющий, успокаивающий, противовоспалительный, противомикробный, ранозаживляющий эффект.

Отличие лечебных микроклизм от принятия пероральных препаратов в том, что усвоение нужных веществ происходит быстрее за счет высокой всасывающей способности слизистой оболочки кишечника, что, в свою очередь, повышает эффективность проводимого лечения.

Противопоказаниями к проведению лечебных микроклизм являются острые воспалительные процессы, сопровождающиеся повышением температуры тела, кровотечения, опухоли органов желудочно-кишечного тракта.

Для достижения максимального лечебного эффекта и для улучшения всасывания лекарственных препаратов перед проведением микроклизм необходимо провести очистительную клизму.

Процедура кажется малоприятной, но на самом деле сильного дискомфорта она не доставит – лекарственный раствор нагревают до комфортной температуры и используют небольшой объем – всего около 100 мл. После введения, лекарство удерживается в кишечнике от 10 до 40 минут и затем выводится естественным путем. Предпочтительное время для проведения процедуры – утром натощак или вечером перед сном.

Благодаря лечебным микроклизмам проходят болевые синдромы, улучшается состояние кожи, повышается настроение, организм очищается от вредных веществ.

Как готовиться к осмотру проктолога Medical On Group Санкт-Петербург

Что включает в себя прием проктолога?  Это беседа с пациентом, осмотр (пальцевое исследование анального канала прямой кишки), аноскопию (осмотр анального канала зеркалом), а также  ректоскопию – обследование прямой кишки. Поэтому проктологический прием требует предварительной подготовки для пациента.

Накануне визита к врачу вечером  — легкий ужин (без овощей, фруктов, ягод). В день исследования допускается легкий завтрак (чай, сухарик). Если прием планируется на вторую половину дня, то допускается и обед (бульон, чай, без хлеба). Жидкость в течение дня (вода, чай, сок) не ограничивается.
 
Очищение прямой кишки возможно различными доступными способами:

  • Микроклизмы «Микролакс» (можно купить в аптеке). Первая — накануне вечером в 20.00-21.00, перед сном. Вторая — за 2 часа до процедуры. Если прием планируется на утро, и был самостоятельный стул, микроклизму все же нужно сделать за 1-2 часа до процедуры.
  • Микроклизма «Энима – Клин» (можно купить в аптеке). Однократно за 1-1,5 часа до приема.
  • Водная клизма при помощи кружки Эхмарха. Первая — вечером накануне приема, перед сном, в 20.00-21.00. Вторая — за 2 часа до процедуры. 
  • Вода чистая, лучше кипяченая и охлажденная, без добавления каких-либо средств (соли и т. п.). Объем жидкости — 1,5-2 литра, температура воды 36-37 градусов. Вводится небольшими порциями за 2-3 приема. Удержать жидкость, по возможности, надо 5-7 минут.
  • Порошок «Фортранс» — 2 пакета. Если прием утром следующего дня — 2 пакета развести в 2 литрах воды и пить небольшими порциями с 15.00-19.00. Если прием во второй половине следующего дня: один пакет — вечером с 18.00-19.00, второй — утром, в день процедуры с 6.00-7.00. Аналогичен по действию препарат «Мовипреп».
Подготовка кишечника проводится при отсутствии острых болей и для выполнения на первичном приеме ректоскопии. 
 
При наличии выраженных острых болей ректоскопия не проводится, соответственно очищение кишечника перед приемом проводить не надо. 

При наличии крови в стуле, после стула, ректоскопия обязательна, поэтому подготовка необходима. 
После проведенных операций на повтором приеме подготовка не требуется.

Если у Вас нет возможности провести очищение кишечника дома, это можно сделать в клинике перед приемом.

После подготовки кишечника к ректоскопии не требуется прием препаратов для нормализации микрофлоры. Кушать можно сразу после приема.

Микроклизма от запора. Как изготовить микроклизму?

Современная медицина в избытке имеет разнообразные препараты, которые предназначены для лечения тех или иных патологических состояний. С нарушением стула сталкиваются по меньшей мере 30 процентов населения. Для коррекции такой патологии медики часто назначают таблетки, сиропы и другие средства. Также довольно часто применяется микроклизма от запора. Данная статья расскажет вам, как сделать введение такого лекарства правильно. Также вы выясните, какие получает микроклизма отзывы.

Что это такое?

Микроклизмой называется введение препарата ректальным путем. Это необходимо для коррекции той или иной патологии. Стоит отметить, что микроклизма является прекрасной альтернативой некоторым лекарствам. Ведь не все препараты могут хорошо переноситься при пероральном использовании.

Наибольшую популярность среди подобных средств имеет микроклизма от запора. Однако медицине известны и другие показания для использования подобного рода лекарств. Так, можно выделить следующие виды микроклизм:

  • очистительная;
  • послабляющая;
  • смягчающая;
  • противовоспалительная;
  • лечебная (лекарственная).

Чем микроклизма отличается от обычного клизмирования? В первом случае в прямую кишку человека вводится препарат в количестве от 1 до 20 миллилитров. Тогда как обычная клизма подразумевает использование жидкости в объеме не менее двух литров.

Как сделать выбор?

Отзывы врачей о таком лечении говорят, что любое подобное вмешательство в организм является стрессом для него. Именно поэтому не стоит без назначения использовать те или иные составы. Перед тем как делать микроклизму, обратитесь к медикам и получите соответствующие рекомендации.

Стоит отметить, что препараты вводятся разными способами. Так, микроклизмы с ромашкой (противовоспалительные) должны вводиться исключительно в очищенный кишечник. Когда же речь идет о задержке стула, то препарат используется иным методом. Во всех ситуациях его рекомендуется вводить тогда, когда пациент лежит на левом боку. Эта поза будет способствовать правильному распределению состава по кишечнику. Рассмотрим подробно, как сделать микроклизму в разных ситуациях.

Лекарственные препараты

Микроклизма от запора вводится при задержке стула на срок более трех суток. Также медикамент может использоваться перед разнообразными вмешательствами и процедурами. Стоит сказать, что микроклизма от запора является средством моментального действия. Именно это отличает препарат от многих других составов. Если после использования таблеток или суспензий дефекацию обещают в течение шести часов, то микроклизма действует уже через 10 минут.

Существует несколько разновидностей лекарственных препаратов такого действия. Однако самыми популярным считается «Микролакс». Также большое распространение получила микроклизма «Норгалакс». Эти средства являются аналогичными. Они представляют собой небольшие пластиковые пипетки, в которые помещено лекарственное вещество. Перед использованием необходимо открутить наконечник микроклизмы и аккуратно ввести ее носик в анальное отверстие. При необходимости можно использовать одну каплю препарата для более мягкого введения. Ею нужно смазать наконечник. Далее резким сжатием пальцев выдавите содержимое пипетки и, не отпуская напора, выведите ее из анального отверстия. Уже через несколько минут начнет действовать микроклизма. Инструкция по применению препарата всегда прилагается. Изучайте ее обязательно перед использованием медикамента.

Народные средства

Чтобы избавиться от запора, можно сделать очищающую или послабляющую микроклизму. В этом случае составляющими лекарства будут масло, глицерин, мед, кофе или крахмал. При несильном запоре может быть применена смягчающая микроклизма. В этом случае основным компонентом будет молочный продукт.

Стоит отметить, что применение народных средств может оказаться небезопасным. Наиболее частым побочным явлением признается чрезмерное опорожнение кишечника. Однако оно совершенно неопасно для жизни и устраняется при помощи симптоматической коррекции.

Очищающая микроклизма

Для введения такой смеси вам понадобится специальный шприц или спринцовка. Вот несколько рецептов очистительной микроклизмы:

  • Медовая. Возьмите 20 миллилитров кипяченной охлажденной воды. Добавьте в жидкость по одной чайной ложке меда и лимонного сока. Введите полученную смесь в прямую кишку и удерживайте ее там в течение 10 минут.
  • Крахмальная. Для приготовления этого средства вам понадобится крахмал. Можно взять продукт любого вида (кукурузный, рисовый, картофельный и так далее). Растворите одну чайную ложку сыпучего вещества в 20 миллилитрах охлажденной воды. После этого, непрерывно помешивая, добавьте такое же количество кипятка. Остудите до 35 градусов и введите в прямую кишку половину полученного раствора.
  • Кофейная. Возьмите 3 чайных ложки свежемолотого кофе и поместите их в кипящую воду. Подождите 3 минуты и убавьте мощность газа. Оставьте средство томиться еще на 10 минут. После этого охладите раствор до комнатной температуры и введите 20 миллилитров состава в кишечник.

Плюсы подобных очистительных клизм несомненны. Помимо того что они помогают бороться с запорами, препараты также оказывают очищающее воздействие на организм человека. Так, кофейный продукт прекрасно борется с токсинами и выводит шлаки. Если вы решили использовать крахмальную микроклизму, то она поможет вам справиться с колитами и повышенным метеоризмом.

Микроклизмы с ромашкой

Отдельно стоит сказать о таком виде средства. Помимо лечения запора препарат оказывает и противовоспалительное действие. Также такая микроклизма используется при бактериальных поражениях кишечника. Приготовить ее можно двумя способами:

  • В 200 миллилитров холодной воды поместите две столовых ложки высушенных цветков ромашки. Поварите продукт на медленном огне 5-10 минут. После этого остудите. Вводить препарат необходимо в количестве 20 миллилитров. Желательно проводить манипуляцию перед сном.
  • При бактериальных поражениях кишечника в состав ромашкового отвара добавляется одна капсула «Доксициклина». Ее предварительно нужно растолочь до порошкообразного состояния.

Послабляющие составы

Чтобы смягчить стул и наладить процесс дефекации, можно использовать послабляющие клизмы. Помните, что указанные составы нужно вводить изначально в количестве не более 20 миллилитров. При отсутствии эффекта дозировка может быть увеличена.

  • Масляная. Для приготовления этого состава вам понадобится кастрюлька с толстым дном и любой вид масла. Это может быть подсолнечный продукт, оливковый, льняной и так далее. Подогрейте 20 миллилитров масла до температуры 30 градусов. Далее введите состав в кишечник. Уже через 15 минут вы сможете ощутить действие препарата.
  • Глицериновая. Принцип введения этого средства очень прост. Вам необходимо взять 10 миллилитров препарата и ввести их в анальное отверстие.

Противопоказания к постановке микроклизмы

Если вами приобретается микроклизма, инструкция должна всегда быть внимательно изучена. Но как быть с натуральными средствами и народными рецептами? Ведь к таким препаратам не прилагается аннотация.

Делать микроклизму категорически запрещается при повышенной температуре, слабости, воспалительных заболеваниях в острой форме, во время беременности. После некоторых хирургических вмешательств также стоит отказаться от подобной манипуляции. В любом случае стоит предварительно получить разрешение врача.

Вместо заключения

Вам теперь известно, что такое микроклизма. Как правильно ее приготовить и поставить, подробно описано в статье. Если у вас возникают сомнения или вопросы, то стоит обратиться к доктору за получением консультации. Будьте здоровы!

Проктология

Проктологическое направление хирургического отделения занимается консультативными приемами, ректороманоскопией, лечением геморроя, хронических анальных трещин, кондилом, полипов, в том числа с использованием лазера и аппарата «Сургитрон» (радиоволновая терапия), ведением пациентов после операции до полного выздоровления.

Для наших пациентов мы можем предложить:

• Видеоректоскопию.
• Проктоскопию.
• Аноскопию.
• Биполярную коагуляцию.
Возможны неотложные вмешательства при острых воспалительных процессах. В настоящее время в Центре имеется уникальная методика безоперационного и безболезненного лечения внутреннего геморроя (I-II стадии, при III стадии в отдельных случаях), по принципу: пришёл, получил безболезненное лечение и ушёл на работу. Этот метод известен, как метод биполярной коагуляции.

ПОДГОТОВКА ПАЦИЕНТА ПЕРЕД ПОСЕЩЕНИЕМ ВРАЧА-ПРОКТОЛОГА

Внимание:
пациентам с острой болью в области ануса, с болью в животе, при остро возникшем кровотечении, а также всем беременным специальной подготовки к осмотру не требуется! 
Достаточно, если в этот день у Вас будет стул.
Врач аккуратно проведет осмотр и без специальной подготовки.
В случае необходимости вам будет назначена терапия для снятия обострения или болевого синдрома, а уже после этого вы пройдете необходимые инструментальные обследования.


На прием к врачу рекомендуется взять с собой данные предыдущих обследований:
— анализы,
— результаты УЗИ,
— исследования кишечника (если ранее проводились).
Накануне обследования не следует употреблять продуктов, провоцирующих у Вас метеоризм, если таковые Вам известны.
Наиболее часто это капуста, виноград, яблоки и сладости.

Подготовка пациентов для консультации проктолога
(не проводится при беременности, сильных болях и обильных кровотечениях)

Вариант 1: с помощью клизм
1) Легкий ужин накануне исследования
2) Две очиститеьных клизмы (1.5 литра) вечером, накануне исследования.
3) Две очиститеьных клизмы (1.5 литра) утром в день исследования, не позднее, чем за 3 часа до процедуры.
4) В день исследования не есть.
5) Не принимать слабительные препараты !!!

Вариант 2: с помощью препарата «Микролакс»
1) Легкий ужин накануне исследования
2) вечером, накануне исследования, введение препарата «микролакс» в прямую кишку дважды с интервалом 1 час
3) утром в день исследования введение препарата «микролакс» в прямую кишку дважды с интервалом 1 час, (последний раз – не позднее, чем за 3 часа до приема)
4) В день исследования не есть.
5) Не принимать слабительные препараты !!!

РЕКТОРОМАНОСКОПИЯ

Ректороманоскопия (ректоскопия) — метод эндоскопического обследования прямой кишки и дистального отдела сигмовидной кишки путем осмотра их внутренней поверхности с помощью ректороманоскопа, введенного через задний проход.
Ректороманоскопия — наиболее распространенный, точный и достоверный метод исследования прямой кишки и нижнего отдела сигмовидной кишки. Данное исследование позволяет визуально оценить внутреннюю поверхность прямой и дистальной трети сигмовидной кишки до уровня 20—30 см от заднего прохода.
Все большее распространение получает ректоскопия осуществляемая с профилактической целью. В качестве профилактической меры по ранней диагностике злокачественных новообразований прямой кишки, людям после 40 лет рекомендуется проводить ректороманоскопию один раз в год.
Чаще всего эта процедура малоболезненна и не требует предварительной анестезии.
Ректороманоскопия не может быть проведена без первичной консультации проктолога!!!

Противопоказания
Противопоказаний к осмотру кишки через ректороманоскоп практически нет. Однако при некоторых состояниях и заболеваниях (профузное кровотечение из кишки, сужение ее просвета врожденного или приобретенного характера, острые воспалительные заболевания анального канала и брюшной полости, острая трещина анального канала) исследование откладывается на некоторое время (например на время проведения курса консервативной терапии) или выполняется с большой осторожностью при щадящих положениях больного или после обезболивания.

Подготовка к ректороманоскопии
Важным условием для проведения ректороманоскопии является тщательное очищение толстой кишки от содержимого. Накануне ректоскопии больным днем назначают малошлаковую диету, вечером — только чай. Исследование проводят натощак.
Для подготовки кишки к исследованию ее очищают при помощи клизм (1,5-2 литра чистой питьевой воды температуры 28-32 градуса).

Подготовка пациентов для ректороманоскопии
(не проводится при беременности, сильных болях и обильных кровотечениях)

Вариант 1: с помощью клизм
1) Легкий ужин накануне исследования
2) Две очистительных клизмы (1.5 литра) вечером, накануне исследования.
3) Две очистительных клизмы (1.5 литра) утром в день исследования, не позднее, чем за 3 часа до процедуры.
4) В день исследования не есть.
5) Не принимать слабительные препараты !!!

Вариант 2: с помощью препарата «Микролакс»
1) Легкий ужин накануне исследования.
2) Вечером, накануне исследования, введение препарата «микролакс» в прямую кишку дважды с интервалом 1 час.
3) Утром в день исследования введение препарата «микролакс» в прямую кишку дважды с интервалом 1 час, (последний раз – не позднее, чем за 3 часа до приема)
4) В день исследования не есть.
5) Не принимать слабительные препараты !!!

Методика постановки очистительной клизмы

Для постановки очистительной клизмы используют т. н. «кружку Эсмарха». Это резервуар (стеклянный, эмалированный, чаще резиновый или одноразовый пластик) емкостью 1,5—2 л. У дна резервуара имеется сосок, на который одевается резиновая трубка, которая оканчивается съемным наконечником ( чаще пластмассовым) длиной 8—10 см. Наконечник должен быть целым, с ровными краями. После употребления наконечник хорошо моют мылом под струей теплой воды и кипятят. Рядом с наконечником на трубке имеется вентиль, которым регулируют поступление жидкости в кишечник. Если вентиля нет, его можно заменить бельевой прищепкой, зажимом и т. п.
В кружку наливается полтора литра чистой питьевой воды, 28-32 градуса, более холодная вода значительно усиливает двигательную активность кишечника, и может вызвать неприятные болевые ощущения. Использовать для клизмы воду температуры тела или выше — опасно, так как при такой температуре вода слишком быстро всасывается в кишке.
Нужно лечь на левый бок. Согнуть ноги в коленях и подтянуть к животу. Наконечник клизмы смазать вазелином и энергично, но без спешки ввести в задний проход. Затем открыть кран. После того, как нужный объем жидкости введен, наконечник извлекается. Чтобы клизма оказала нужное действие, необходимо удерживать введенную воду в течение 5 – 10 минут. Если необходимо поставить две клизмы подряд, следует соблюдать интервал между ними 35 — 45 минут, убедившись, что промывные воды от первой клизмы отошли полностью.
Помните, что на прием необходимо прийти не ранее чем через 3 часа после последней очистительной клизмы!


как делать в домашних условиях, польза

Непосредственно перед постановкой клизмы желательно провести некоторые гигиенические процедуры (очистить место введения клизмы при помощи воды и мыла). Это предупредит попадание к кишечник болезнетворных микроорганизмов извне, а они очень уж любят обитать в таких местах.

Как делать клизму с ромашкой в домашних условиях?

Очищение кишечника при помощи клизмы – это процедура, которая может проводиться как в условиях стационара, так и дома. Но если в больнице обо всем позаботиться младший медперсонал, объяснив, что и как нужно делать, то в домашних условиях подсказок и квалифицированной помощи ждать не от кого. Нужно заранее позаботиться о получении необходимых сведений.

Начнем с того, что удобнее всего проводить очистительную процедуру в 2-х положениях: уперевшись на локти и колени или же приняв положение «лежа на боку». В лежачем положении облегчить введение раствора можно, подогнув ноги в коленях (в позе эмбриона). Положение «стоя на коленях» подразумевает помощь другого человека.

Далее заранее смазанный вазелином наконечник кружки Эсмарха или комбинированной грелки вводит в анальное отверстие. Глубина погружения должна быть в пределах 4-5 см. Резервуар используемого инструмента должен быть заполнен жидкостью приблизительно на две трети (1,5-2 л) и подвешен на высоте (или его будет держать вверху помощник), после введения наконечника кран открывают и дают возможность жидкости свободно вытекать в кишечник.

Процедуру можно окончить спустя 7-10 минут, после чего человеку нужно будет обязательно сходить в туалет, чтобы кишечник мог опорожниться.

Если кишечник предварительно не был очищен от скопившихся каловых масс, то сначала нужно ввести небольшое количество жидкости (микроклизма), и после опорожнения кишечника ввести оставшиеся 1,5 литра жидкости.

Если клизма проводится в лечебных целях, делать ее лучше в положении лежа на боку (лучше левом). Сначала кишечник нужно осторожно очистить простой кипяченой водой, а затем уже медленно ввести в него лечебный состав, используя обычную спринцовку.

Сколько нужно держать клизму с ромашкой? Обычно врачи рекомендуют дать раствору всосаться в ткани кишечника, чтобы он мог оказывать свое лечебное действие. Для этого обычно достаточно 15-20 минут, чтобы вывести остатки лечебного состава. В это время человеку рекомендуется оставаться в лежачем положении (полежать на боку или на животе).

Если клизму ставят при запоре или поносе, организм сам подскажет, когда идти в туалет активными позывами к дефекации.

Клизма с ромашкой ребенку

Мы, взрослые и самостоятельные люди, не всегда можем позаботиться о себе. А что уж говорить о детях, которым для проведения лечебных процедур обязательно нужно наша помощь. Ребенок не может сам себе сделать клизму, а значит, это обязанность родителей.

Понятно, что у малышей редко бывают серьезные проблемы, о которых мы писали выше. Обычно дело заканчивается банальным запором или затянувшимся поносом. И клизма с ромашкой помогает решить проблему быстро и безопасно.

Но нужно понимать, что, как и любая лечебная процедура, клизма должна применяться по назначению врача, особенно когда дело касается здоровья ребенка. Такая процедура может быть назначена врачом при доказанном продолжительном (3 и более дней) запоре, при отравлениях, в качестве подготовки к введению лекарственных средств или проведению диагностических мероприятий.

Особую осторожность нужно проявлять в отношении новорожденных, ведь запоры у таких деток обычно связаны с неправильным рационом самого малыша или излишествами на столе у кормящей мамы. Прежде, чем прибегать к постановке клизмы, нужно убедиться, что это именно запор, вызванный нарушениями перистальтики кишечника, а не последствия перегрева или особенность организма ребенка. Какой бы полезной и безопасной ни была процедура, злоупотреблять нею нельзя.

У новорожденных, опорожнение кишечника у которых происходит по несколько раз в день, запор можно заподозрить, если стула не было больше суток, а поведение малыша указывает на то, что у него боли и дискомфорт в животике (ребенок может плакать, капризничать, сучить ножками или поджимать их и т.д.).

Приступая к процедуре нужно позаботиться о соответствующей спринцовке с мягким резиновым наконечником. Большая спринцовка и тем более кружка Эсмарха нам не пригодится. Спринцовочку перед использованием нужно обязательно прокипятить в течение 5 минут.

Клизма с ромашкой новорожденному применяется так же, как и взрослому. Отвар или настой ромашки с температурой 35-37 градусов набирают в спринцовку, предварительно сжав резиновую грушу рукой. Смазанный вазелином наконечник вводят в анальное отверстие и медленно выпускают жидкость в кишечник, позаботившись, чтобы в груше не было воздуха в момент введения клизмы.

Вынимают грушу в сжатом состоянии, а попку малыша на полминуты аккуратно сжимают рукой, чтобы жидкость не вытекла наружу, и было время для размягчения кала. Далее руку можно убрать и дать возможность кишечнику малыша вытолкнуть все ненужное наружу.

Во время процедуры малыш должен лежать на боку или спинке, а мама рукой поможет приблизить согнутые ножки к животику, чтобы легче было вводить спринцовку. Лечение маленького ребенка не терпит спешки и резких движений, которые могут травмировать нежную слизистую кишечника.

Что касается количества используемого для клизмы раствора, то оно зависит от возраста малыша. Новорожденным в первый месяц жизни можно вводить 30-35 мл жидкости. Малышам до 3 месяцев дозу можно увеличить еще на 10 мл. Лечение деток до полугода проводится с использованием 60-95 мл отвара или настоя. От 6 месяцев и старше в лечебных целях берут от 100 до 200 мл жидкости.

Очистительная клизма у деток старшего возраста до 10 лет подразумевает введение 300-500 мл жидкости. Но в любом случае такие вопросы нужно обязательно обсуждать с педиатром.

[9]

МИКРОКЛАСТЕРИЗАЦИЯ: Создание мифа (Часть 1, факты, утверждения и история)

ВОДНЫЕ КЛАСТЕРЫ

Химики-физики хорошо осведомлены о загадочной природе воды 1  и множестве различных форм кластеров воды 2  из-за  водородных связей . 3  О кластерах воды в объемной фазе (т.е. вода не на поверхности или краях другого материала) известно очень мало. 4  На самом деле, это считается одной из нерешенных проблем в химии. 5  Эти скопления были обнаружены экспериментально 6-8  или предсказаны с помощью теоретических вычислительных моделей в объемной жидкой воде. 9-11

Кажется ясным, что вода проявляется скорее в мимолетных скоплениях, чем в однородном изотропном расположении. 2  Молекулы воды связываются с соседними молекулами 12   с образованием быстро меняющихся полимерных единиц. 13  Самая простая единица — кластер димеров воды. 14 Существуют также пентамеры, 15 гексамеры, 16 октамеры, 17 декамеры 18 и многие другие типы (например,г. циклическая, стульная и линейная формы). 19 Кластеры обозначаются как (H 2 O) , где n = от 2 до 1000. , который называют «водяным бакиболом». 23  Также существует большая сеть кластеров воды (каждая молекула воды координируется с четырьмя другими), образующих кластер молекул монстра 280 в форме икосаэдра. 24,25

Однако, как уже упоминалось, все это нестабильные мимолетные договоренности. 26  Многие из них на самом деле никогда не обнаруживались, но были предсказаны с помощью теорий вычислительного молекулярного моделирования. 2  Есть многочисленные исследования свойств воды, и последние достижения науки позволили нам очень подробно проанализировать структуру жидкой воды, 26  но до сих пор не дали окончательных ответов 27  на растущее число вопросов . 28

НАУЧНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ВОДЫ

В исследованиях воды используется широкий спектр методов, включая вибрационно-вращательную туннельную спектроскопию в дальнем инфракрасном диапазоне, 29 рентгеновскую дифракцию, 30 линейную и нелинейную спектроскопию, 31 диэлектрическую спектроскопию, 32 магнитный резонанс, 33  Раман 34  и колебательная спектроскопия, 35  и многие другие методы. Хотя мы узнали много вещей, которые не соответствуют действительности, 36  структурная динамика и устройство жидкой воды остаются неуловимыми. 27,28

ПСЕВДОНАУЧНЫЕ ПРЕТЕНЗИИ

Этот факт не остановил частых заявлений продавцов «здоровой воды» (например, ионизированной воды , микроводы, вихревой воды и т. д.), что их вода каким-то образом содержит стабилизированную микрокластерную воду, 37 , что якобы иметь многочисленные преимущества для здоровья. 38 

Обычно утверждается, что водопроводная вода содержит 15 или более кластеров воды; 39 Ионизированная вода электрически реструктурирована, чтобы иметь меньший размер кластера, всего 3–5 молекул h3O на кластер. 40  Это ускоряет поглощение воды, а из-за меньшего размера она может легче проникать в клетки и повышать гидратацию клеток. 41  Многочисленные преимущества приписываются микрокластеризации, 38  и даже то, что это самое важное свойство ионизированной воды. 42

НАГРАДА «СЕРЕБРЯНОЕ РУНО»

Микрокластеризация воды получила награду The Silver Fleece Award 43  в номинации «Шарлатанство против старения» как продукт «с самыми нелепыми, возмутительными, научно неподтвержденными или преувеличенными утверждениями о старении или возрастных заболеваниях». 44 Это основная причина, по которой многие высмеивают концепцию ионизированной воды.

ФАКТЫ

К сожалению, не существует достоверных научных доказательств 45  ни его появления 46  , ни его пользы. 47  За последние пять лет я провел исчерпывающий поиск во многих базах данных, включая PubMed, HighWire, SciFinder, Web of Science, Scopus и т. д., в поисках доказательств, подтверждающих либо его существование, либо его преимущества, но научные исследования опровергают эти претензии. 48

На самом деле, одна научная статья, написанная исследователями проионизированной воды, специально посвящена оценке утверждений о микрокластеризации этих продуктов. 49  Их результаты показывают, что не было абсолютно никакой разницы между заявленной «микрокластерной водой» и контролем.В статье авторы делают вывод: «Утверждения в рекламе производителей относительно размера кластера молекул H 2 O не подтвердились результатами наших экспериментов». 49

ИСТОРИЯ

Неизвестно, как именно и когда появились заявления о микрокластеризации, но это произошло по крайней мере еще в 1950-х годах с «мерцающими кластерами» 50 молекул H 2 O в объемной фазе (рисунок слева). 51  Однако, по оценкам, эти кластеры длятся всего порядка пикосекунды. 52

Этот миф приобрел популярность в 1990-х годах с появлением микрокластеров кремнезем- гидрид . 53   Однако факты были быстро искажены как внутри, так и вне рынков этого продукта. 54

 

В действительности, добавление в воду очень маленьких кусочков (т. е. микрочастиц) кремнезема приводит к образованию «микрокластеров» воды. 55   Точно так же, если вы добавите в воду только один ион (например, кальций), молекулы воды также окружат его, 56  но это намного меньше микрометра. Это наномасштаб, поэтому полученный кластер будет нанокластером. 57  Аналогично, если добавить в воду что-то размером с миллиметр, то получится водяной «милликластер». Использование микрокластерных минералов очень распространено и относится к минеральным коллоидам. 58

Эта простая идея о «сферах гидратации» 59  или «сферах сольватации» 60 в конце концов быстро переросла в идею о том, что именно микрокластер оказывает терапевтическое действие, а не содержащийся в нем ион (или растворенное вещество). 61  В конце концов от ионов (или растворенных веществ) полностью отказались, и маркетологи просто распространяли миф о том, что микрокластеры воды полезны для здоровья и увеличивают гидратацию, доставку питательных веществ и т. д. 37-42

Возможно, тот факт, что только недавно было обнаружено, что молекулярный водород является основным преимуществом ионизированной воды, маркетологи придерживались идеи микрокластеризации, чтобы помочь объяснить терапевтические преимущества воды.

  1. Эарис, Филип.(2005) Таинственная природа воды. Основные моменты химической науки.4, 23-23.
  2. Людвиг, Р. (2001). Вода: от кластеров до наливной. Angewandte Chemie International Edition, 40 (10), 1808-1827.
  3. Ксантеас, С.С. (1996). Количественное описание водородных связей в кластерах хлорид-вода. Журнал физической химии, 100 (23), 9703-9713.
  4. Кеуч, Ф. Н. и Сайкалли, Р. Дж. (2001). Кластеры воды: распутывая тайны жидкости, по одной молекуле за раз.Труды Национальной академии наук, 98(19), 10533-10540.
  5. Первые 25 из 125 больших вопросов, которые стоят перед научными исследованиями в течение следующей четверти века «. Science 309 (125 лет). 1 июля 2005 г.
  6. Грюнло, С.Дж., Карни, Дж.Р., Аррингтон, К.А., Цвир, Т.С., Фредерикс, С.Ю., и Джордан, К.Д. (1997). Инфракрасный спектр молекулярного кубика льда: октамеры воды S4 и D2d в бензоле-(воде) 8. Science, 276(5319), 1678-1681.
  7. Бак, У., Эттишер И., Мельцер М., Бух В. и Садлей Дж. (1998). Структура и спектры трехмерных (H_ {2} O) _ {n} кластеров, n = 8, 9, 10. Письма с физическим обзором, 80(12), 2578.
  8. Виант, М. Р., Крузан, Дж. Д., Лукас, Д. Д., Браун, М. Г., Лю, К., и Сайкалли, Р. Дж. (1997). Псевдовращение изотопомеров тримеров воды методом терагерцовой лазерной спектроскопии. Журнал физической химии А, 101 (48), 9032-9041.
  9. Saykally, R. et al. (2005) Унифицированное описание температурно-зависимых перегруппировок водородных связей в жидкой воде, PNAS, Vol.102, ? 40, стр. 14171–14174.
  10. Фаулер, П.В., Куинн, К.М., Редмонд, Д.Б. (1991) Украшенные фуллерены и модельные структуры для кластеров воды, Журнал химической физики, Том. 95, № 10, с. 7678.
  11. Игнатов И., Мосин О. В. (2013) Структурные математические модели, описывающие водные кластеры, Журнал математической теории и моделирования, Vol. 3, № 11, стр. 72-87.
  12. Чаплин, М. (2006). Не недооцениваем ли мы важность воды в клеточной биологии?Nature Reviews Molecular Cell Biology, 7(11), 861-866.
  13. Дель Бене, Дж., и Попл, Дж. А. (1970). Теория молекулярных взаимодействий. I. Молекулярно-орбитальные исследования водных полимеров с использованием минимальной основы типа Слейтера. Журнал химической физики, 52, 4858.
  14. Букингем, А. Д. Водородная связь, структура и свойства воды и димера воды. Журнал молекулярной структуры 1991, 250, 111-18.
  15. Лю К., Браун М. Г., Крузан Дж.Д. и Сайкалли, Р. Дж. (1996). Спектры вибрационно-вращательного туннелирования пентамера воды: структура и динамика. Наука, 271(5245), 62-64.
  16. Лю, К., Браун, М. Г., Картер, К., Сайкалли, Р. Дж., Грегори, Дж. К., и Клэри, Д. К. (1996). Характеристика клеточной формы гексамера воды. Природа, 381 (6582), 501-503.
  17. Стиллинджер, Ф. Х., и Дэвид, К. В. (1980). Исследование октамера воды с использованием поляризационной модели молекулярных взаимодействий. Журнал химической физики, 73, 3384.
  18. Картикеян, С., и Ким, К.С. (2009). Структура, стабильность, термодинамические свойства и ИК-спектры декамера протонированной воды H+ (h3O) 10. Журнал физической химии А, 113(32), 9237-9242.
  19. Ван, Дж., Чжэн, Л.Л., Ли, С.Дж., Чжэн, Ю.З., и Тонг, М.Л. (2006). Сосуществование плоских и стулообразных циклических гексамеров воды в уникальном металлоорганическом каркасе с циклогексангексакарбоксилатным мостиком. Рост и дизайн кристаллов, 6(2), 357-359.
  20. Данн, М.Е., Эванс, Т.М., Киршнер, К.Н., и Шилдс, Г.К. (2006). Прогнозирование точных ангармонических экспериментальных частот колебаний кластеров воды, (h3O) n, n= 2-5. Журнал физической химии А, 110 (1), 303-309.
  21. Захаров В.В., Бродская Е.Н. и Лааксонен А. (1998). Поверхностные свойства кластеров воды: исследование молекулярной динамики. Молекулярная физика, 95(2), 203-209.
  22. Девлин, Дж. П., Джойс, К., и Бух, В.(2000). Инфракрасные спектры и структуры крупных скоплений воды. Журнал физической химии А, 104 (10), 1974-1977.
  23. Людвиг, Р., и Аппельхаген, А. (2005). Расчет клатратоподобных водяных кластеров, включающих h3O? Бакминстерфуллерен. Angewandte Chemie International Edition, 44(5), 811-815.
  24. Токмачев А.М., Чугрифф А.Л., Дронсковски Р. (2010) Сети водородных связей в кластерах воды: исчерпывающий квантово-химический анализ, Европейский журнал химической физики и физической химии, Vol.11, №2, с. 384–388.
  25. Сайкс, ?. (2007) Моделирование пар оснований РНК в нанокапли выявляют стабильность, зависящую от сольватации, PNAS, Vol. 104, ? 30, стр. 12336–12340.
  26. Бейтс, Д. М., и Чумпер, Г. С. (2009). CCSD (T) Полный базовый набор предельных относительных энергий для гексамерных структур с низким содержанием воды. Журнал физической химии А, 113 (15), 3555-3559.
  27. Гейсслер, П. Л. (2013). Интерфейсы воды, сольватация и спектроскопия. Ежегодный обзор физической химии, 64, 317-337.
  28. Барнс, Британская Колумбия, и Сум, А.К. (2013). Успехи в молекулярном моделировании клатратных гидратов. Текущее мнение в области химического машиностроения.
  29. Ричардсон, Дж. О., Уэльс, Д. Дж., Олторп, С. К., Маклафлин, Р. П., Виант, М. Р., Ши, О., и Сайкалли, Р. Дж. (2013). Исследование терагерцовых колебательно-вращательных туннельных спектров октамера воды. Журнал физической химии А.
  30. Такамуку Т., Табата М., Ямагути А., Нисимото Дж., Кумамото М., Вакита Х. и Ямагути Т. (1998). Жидкая структура смесей ацетонитрил-вода по данным рентгеноструктурного анализа и инфракрасной спектроскопии. Журнал физической химии B, 102 (44), 8880-8888.
  31. Ягасаки, Т., и Сайто, С. (2013). Флуктуации и релаксационная динамика жидкой воды, выявленные методами линейной и нелинейной спектроскопии. Ежегодный обзор физической химии, 64, 55-75.
  32. Янссон, Х. , и Свенсон, Дж. (2003). Динамика воды в молекулярных ситах методом диэлектрической спектроскопии.Европейский физический журнал E, 12(1), 51-54.
  33. Сабаринатан, В., Ву, З., Ченг, Р. Х., и Дин, С. (2013). Многоядерный твердотельный ядерно-магнитный резонанс Исследование проникновения воды в протонообменную мембрану Нафион-117 методом механического формования. Журнал физической химии B.
  34. Макстон, П.М., Шеффер, М.В., и Фелкер, П.М. (1995). Нелинейная рамановская спектроскопия межмолекулярных колебаний в кластерах бензол-(вода)< sub> n.Письма по химической физике, 241(5), 603-610.
  35. Андерссон, П., Стейнбах, К., и Бак, У. (2003). Колебательная спектроскопия больших кластеров воды известного размера. Европейский физический журнал D-Atomic, Molecular, Optical and Plasma Physics, 24(1), 53-56.
  36. Чепонкус, Дж., Энгдал, А., Увдал, П., и Неландер, Б. (2013). Структура и динамика малых кластеров воды, захваченных инертными матрицами. Письма по химической физике, 581, 1-9.
  37. http://www.enagic.com/blog/22/02/2011/готовка-с-канген-водой/
  38. http://www.enagic.com/watertheory_kangenbenefits.php
  39. http://g6pddeficiency.org/index.php?cmd=waterkangen
  40. http://alkalinekangenwaterfilters.wordpress.com
  41. http://www.mind2body.net/blog/kangen-water-fountain-health
  42. http://www.dailymotion.com/video/xx4eqm_micro-clustered-water-machines-water-ionizer-system_lifestyle
  43. http://www.newswise.com/articles/silver-fleece-awards-warn-consumers-of-anti-aging-дезинформация
  44. Бинсток, Р. Х. (2004). Антивозрастная медицина: история антивозрастной медицины и исследований: сфера конфликтов и глубоких социальных последствий. Журналы геронтологии, серия A: биологические науки и медицинские науки, 59 (6), B523-B533.
  45. Пол Шин. Вода, вода повсюду, Caveat Emptor http://www.csun.edu/~alchemy/Caveat_Emptor.pdf
  46. Хейрстон, Джеймс Э., и другие. «Мошенничество с питьевой водой и водоподготовкой». Оберн, Алабама: Обернский университет, Департамент агрономии и почв, Своевременная информация о качестве воды, 22 октября (2003 г.).
  47. Мошенничество с питьевой водой http://www.impexs.hr/slike/waterscams.pdf
  48. Роберто Кар, профессор химии и физики Принстонского университета, говорит, что «микрокластеризация — это ерунда» Юджин Стэнли, профессор химии и физики Бостонского университета. Называет это «мусором» http://online.wsj.com/news/articles/SB10001424052702303404704577314182468322256
  49. Хираока, А., Шинохара, А., и Йошимура, Ю. (2010). Исследования физико-химических свойств и существования водных продуктов (таких как напитки), рекламируемых как имеющие меньшие размеры кластеров молекул H 2 O, чем у обычной воды. Журнал наук о здоровье, 56(6), 717-720.
  50. HS Frank, WY Wen, Discuss. Фарадей Сок. 44, 1957, 133
  51. Франк, HS (1967). Модель мерцающего кластера воды. В материалах (т. 1, стр. 292). Министерство внутренних дел США, Управление соленой воды.
  52. Коэн, Г. (2013). Хайни, личное воспоминание и признательность. Биополимеры, 99(4), 223-224.
  53. Стефансон, С.Дж., Стефансон, А.М., и Фланаган, Г.П. (2002). Антиоксидантная способность и эффективность гидрида кремнезема Mega-H™, антиоксидантной пищевой добавки, согласно клеточному анализу in vitro с использованием фотосенсибилизации и обнаружения флуоресценции. Журнал лечебного питания, 5(1), 9-16.
  54. Об этом свидетельствует чтение старой маркетинговой информации и ее изменение с течением времени
  55. ФЛАНАГАН, ПАТРИК.«Водород… Недостающее звено долголетия».
  56. Ангьял, С.Дж. (1973). Комплексообразование между сахарами и ионами металлов. Чистая и прикладная химия, 35(2), 131-146.
  57. Харрис, Дэниел К. Количественный химический анализ. Макмиллан, 2010.
  58. Стефансон, С.Дж., и Фланаган, Г.П. (2003). Синтез нового анионного гидрида органосилоксана, обладающего биохимическими свойствами. Международный журнал водородной энергетики, 28(11), 1243-1250.
  59. Отаки, Х.и Раднаи, Т. (1993). Структура и динамика гидратированных ионов. Химические обзоры, 93(3), 1157-1204.
  60. Кокс, Б.Г., Паркер, А.Дж., и Вагхорн, В.Е. (1974). Координация и ионная сольватация. Журнал физической химии, 78 (17), 1731-1740.
  61. Фланаган, П., и Декабрь, Н. (1994). ГИДРАТАЦИЯ И ИССЛЕДОВАНИЯ ВОДЫ. Нексус, 1995.

Почему щелочная вода не образует микрокластеров – Life Ionizers

Существуют ли микрокластерные водяные машины? Некоторые бренды ионизаторов воды утверждают, что молекулы воды образуют микрокластеры в шестиугольные кольца из шести молекул.Эта «микрокластерная» вода должна быть более увлажняющей, чем обычная вода, но так ли это? Да, вода, приготовленная машиной, более увлажняет, чем обычная вода, но не потому, что молекулы воды были микрокластеризованы. Вода, приготовленная любой машиной для щелочной воды, лучше гидратируется из-за ее щелочности: щелочная вода имеет правильный pH для оптимального всасывания в кишечнике.

На самом деле микрокластерной воды не существует. Термин «микрокластерная вода» является коммерческим термином.Люди, которые верят в микрокластеризацию воды, просто неправильно понимают научную концепцию, называемую водородной связью.

Водородная связь — все молекулы воды объединяются и распадаются

Вот факты о «кластерах» молекул воды согласно химии: молекулы h3O притягиваются друг к другу посредством особого типа диполь-дипольного взаимодействия, известного как водородная связь:

Микрокластеризация не влияет на воду, которую вы пьете, потому что такие кластеры распадаются, как только формируются

Это означает, что, хотя молекулы воды могут собираться вместе, они почти сразу распадаются.Этот эффект связывания/разъединения происходит так быстро, что некоторые химики говорят, что вы можете рассматривать сосуд с водой как один гигантский кластер, который не сгруппирован (в течение нескольких пикосекунд). Но срок жизни этих теоретических кластеров настолько короток, что они никогда не реально замечено!

Вода постоянно меняется, самоионизируется, создает связи, а затем разрывает их. Кластеры молекул воды не существуют достаточно долго, чтобы быть фактором гидратации организма, поскольку гидратация занимает некоторое время. Молекулы воды могут соединяться и разъединяться триллионы раз в секунду, пока вы ее пьете!

Именно поэтому кластеризация молекул воды не считается фактором гидратации человека.Даже если ионизатор воды может сгруппировать молекулы воды вместе, эти молекулы разобьются еще до того, как вода покинет машину.

Почему щелочная вода увлажняет лучше?

Исследования показали, что щелочная вода увлажняет организм лучше, чем обычная, и тому есть несколько причин. Во-первых, щелочная вода из ионизатора воды содержит щелочные минералы в гидратной форме. Гидратные минералы, такие как гидроксид кальция и гидроксид магния, известны химикам как осмотики. Вещества, увеличивающие скорость поглощения воды за счет осмоса. Вторая причина заключается в том, что многие клетки в организме также поглощают воду через аквапорины — крошечные каналы в клеточной стенке. Один из этих аквапоринов — AQP3 — находится в основном в кишечнике. AQP3 регулируется рН. Если вода кислая, AQP3 заблокирует ее. Когда вода щелочная, AQP3 позволяет воде проходить в клетку.

Удивительный биологический факт! Аквапорины могут пропустить в клетку до миллиарда молекул воды в секунду! Что удивительно, так это то, что молекулы воды проходят через аквапорины в один ряд!

Если бы молекулы воды образовывались кластерами, то они вообще не могли бы проходить через аквапориновые каналы .Молекулы воды проходят через аквапорины гуськом.

Преимущества щелочной воды: минералы, а не микрокластерная вода

Законы химии и физики совершенно ясно дают понять, что микрокластеры в воде не существуют достаточно долго, чтобы они могли оказать какое-либо влияние на ваше здоровье. Польза щелочной воды заключается в содержащихся в ней минеральных гидратах. Содержащиеся в нем минеральные гидраты делают щелочную воду из ионизатора воды отличной от бутилированной или водопроводной воды. Водопроводная вода содержит минеральные карбонаты.Если у вас жесткая вода, мелоподобный белый осадок, который она оставляет, — это минеральные карбонаты. Бутилированная вода обычно представляет собой просто фильтрованную водопроводную воду, если только она не была отфильтрована обратным осмосом, тогда она может вообще не содержать минералов. Единственный способ получить все преимущества щелочной воды — это пить воду из ионизатора воды.

Пейте самую полезную воду на Земле. Позвоните нам сегодня по телефону 877-959-7977, чтобы узнать о специальных предложениях, которые сделают владение собственным ионизатором воды проще, чем когда-либо.

Каталожные номера

Боуэн, Р.«Аквапорины: водные каналы». Аквапорины. Университет штата Колорадо, 28 ноября 2005 г. Интернет. 5 июля 2013 г. http://www.vivo.colostate.edu/hbooks/molecules/aquaporins.html

>.
 

Кознон, Дэвид, Ясуи Масато и др. «Аквапориновые водные каналы: атомная структура, молекулярная динамика и клиническая медицина». Журнал клинических исследований. Журнал клинических исследований, 1 июня 2002 г. Интернет. 5 июля 2013 г. .

 

Цойтен, Томас и Дэн Клэрке. «Транспорт воды и глицерина в Аквапорине 3 контролируется H». . Журнал биологической химии. Веб. 5 июля 2013 г. .

Польза для здоровья ионизированной микрокластерной щелочной воды

Загрузите и распечатайте 
брошюру втрое 
 

Это факт, что 70% человеческого тела состоит из воды. Наши клиенты наслаждаются Польза для здоровья от ионизированной микрокластерной щелочной воды Water80 и борьба с пятью основными причинами всех болезней:

  1. Кислая среда организма
  2. Обезвоживание
  3. Отходы и токсины внутри тела
  4. Свободные радикалы и окислители
  5. Загрязняющие вещества в водопроводной воде.

1. Жизнь против смерти: pH-сбалансированная щелочная вода

рН 7 является нейтральным. Кислоты имеют значения pH менее 7, а щелочные основания имеют значения более 7. Биохимия человека, включающая ферменты, обычно работает оптимально. около биологически слабого щелочного рН 7,4. Нормальный pH человека артериальная кровь имеет рН 7,35~7,45, также слабощелочной раствор. Проверяя, становится ли кровь кислой, практикующие врачи способны диагностировать различные заболевания.

Цвет крови

Хронически чрезмерно кислый рН разъедает тело ткань, медленно въедаясь в 60 000 миль вен и артерий, таких как кислота разъедает мрамор. Повышенная кислотность организма является единственным основная причина всех болезней. В 1931 г. Доктор Отто Генрих Варбург был удостоен Нобелевской премии по медицине за открытие того, что основной причиной рака является недостаток кислорода в клетка. Кислотность в организме создает недостаток кислорода.

Для большей пользы для здоровья у лиц с гиперурикозурией кислая моча может способствовать образование камней мочевой кислоты в почках, мочевом пузыре или мочеточниках. Употребление щелочной воды может сделать мочу щелочной и предотвратить эти проблемы от возникновения. Кариес зубов, также известный как кариес или кариес, представляет собой заболевание, при котором кислые бактериальные процессы повреждают структуру зуба. Чистить зубы с щелочная вода удаляет кислоты и снижает риск кариеса.

На следующих фотографиях под микроскопом показаны проверенные результаты после употребления щелочной воды Water80.

Образец крови перед употреблением нашей воды:

Красные кровяные тельца обезвожены и слипаются. Они не могут нести необходимый вам кислород.

Образец крови через 30 минут после употребления щелочной воды Water80:

Красные кровяные тельца становятся здоровыми. Они далеко друг от друга, окутаны слоем кислорода и свободно перемещаются по всему телу.

Правда в том, что большинство продуктов в нашем современном рационе слишком кислые и вызывают дисбаланс кислотности в организме, например, мясо, яйца, растительное масло, приготовленное зерно и сладости.

Кокс Апельсиновый сок Пиво Кофе Чай Молоко
рН 2.5 3,5 4,5 5,0 5,5 6,5

Большая часть воды, которую мы пьем, имеет кислую реакцию. Водопроводная вода в большинстве городов, например, Ванкувер, Британская Колумбия, и Сиэтл, Вашингтон, являются кислыми и имеют в среднем рН 6,5. Большая часть бутилированной воды, фильтрованной воды, минеральной воды, родниковой воды и другие напитки имеют pH ниже 6,5.С другой стороны, щелочная вода ионизированных микрокластеров Water80 является слабощелочной и имеет pH около 8,0. Питьевая слабощелочная вода эффективна для контроля чрезмерно кислого pH. уровней в организме.

Однако это не означает, что чем щелочнее вода, тем полезнее вода есть. В соответствии с Руководство по качеству питьевой воды в Канаде и США Национальные правила первичной питьевой воды, pH здорового питья вода не должна превышать 8.5.

Чтобы проверить, является ли вода щелочной или кислой, добавьте в воду реагент pH-индикатор и сравните его цвет.

Водопроводная вода:
Хлор = 3,0 мг/л
pH = 5,0~6,8 (кислая)
родниковая вода в бутылках или другая очищенная вода:
Хлор = 0 мг/л
pH = 5,0 ~ 6,5 (кислая среда)
Вода80 Ионизированная микрокластерная щелочная вода:
Хлор = 0 мг/л
pH =8. 0~8,5 (щелочной)




Сигареты для детоксикации:

Следующая демонстрация показывает, как ионизированная микрокластерная вода Water80 способна очищать организм от токсинов. Возьмите бутылку, наполненную немного ионизированной щелочной микрокластерной водой.

Добавьте реагент для теста pH, и он покажет щелочную реакцию, что означает щелочную реакцию вашей здоровой крови. Выдуйте немного сигаретного дыма в бутылку, и вы увидите, что цвет становится кислым, что свидетельствует о вреде, нанесенном сигаретами.

Добавьте в бутылку еще ионизированной микрокластерной щелочной воды, и цвет снова станет щелочным.

Эта демонстрация показывает, что наша вода нейтрализует кислотные токсины сигарет и помогает детоксикация легких и крови и предотвращение повреждений, вызванных курением.

2. Лучшее увлажнение для усвоения питательных веществ и Детоксикация

Стенка, отделяющая клетку от ее окружения, — мембрана — не является непроницаемой оболочкой. Он пронизан различного рода каналами. Гидратация воды внутрь клетки через аквапорин (белковый водный канал) может проходить только через одну молекулу за раз. То Нобелевская премия по химии за 2003 год была присуждена Питеру Агре и Родерик Маккиннон за открытия, касающиеся водных каналов в клетке. мембраны.Система фильтрации Water80 расщепляет водный водород, который связывает вместе в небольшие кластеры молекул воды, которые легко усваиваются в клетки организма.

Клетка сопротивляется большим скоплениям воды мембрана.

Небольшие кластеры воды легко гидратируются через клеточную мембрану.

Следующий тест показывает разницу между большими скоплениями воды в обычной воде и небольшие водные скопления в нашей воде. Возьмите две луковицы одинакового размера и поставьте их на стаканы так, чтобы корни были погружены в воду. Всего за 3 дня корень в щелочной ионизированной микрокластерной воде Water80 вырастает намного больше, чем в другой один в воде в бутылках или водопроводной воде. Это связано с тем, что меньшие кластеры воды имеют лучшую гидратацию, приносят больше питательных веществ в клетки и улучшить обмен веществ. Эта удивительная демонстрация показывает что наша вода — это вода жизни, и она помогает вашему телу бороться с болезни и излечить себя быстрее.

Кожа ребенка нежная и наполнена водой. Кожа становится более сухой, когда люди становятся старше. Человеческое тело стареет от недостатка воды (буквально высыхает). Побалуйте себя нашей водой, чтобы выглядеть молодо с как внутри, так и снаружи. Меньший размер кластеров воды придает воде высокую растворимость и хорошая проходимость. Поэтому щелочную воду с ионизированным микрокластером Water80 можно смешивать с маслом. В результате это помогает толстой кишке очищать и удалять отходы.

Растворяет жир и теряет вес:

Следующий эксперимент показывает, почему ионизированная микрокластерная вода Water80 может помочь вам для удаления жировых отложений и отходов.

Водопроводная вода, родниковая вода в бутылках или другая вода очищенной воды полностью отделяется от масла канолы слой.

Water80 Ионизированная микрокластерная щелочная вода смешивается с маслом канолы, образуя «сливочный» слой.

«…ядро каждой двойной спирали ДНК представляет собой столб кластеров воды… Небольшие шестиугольные кластеры воды входят в шестиугольные каналы в клеточных мембранах и внутри клетки и проходят через них, быстро доставляя свои товары и удаляя отходы . » (Источник: Вода как коммуникатор — Исследовательский центр Института математики сердца).

«Правильная гидратация имеет решающее значение для людей с диабетом, потому что вода должна быть организована вокруг инсулина — на каждую молекулу инсулина, вам нужно 440 молекул воды.» (Источник: меморандум CSI — 2004 — Диабетикам необходима лучшая гидратация).

«…гексагональный водный продукт был в 13,4 раза эффективнее при гидратации, чем дистиллированная вода. В том же исследовании была выявлена ​​тенденция к снизить уровень сахара в крови всего за четыре недели. (Источник: Ван, З.Ю. и другие. Ионизированная микрокластерная щелочная вода и увлажнение. Азиатско-Тихоокеанский журнал Клиническое питание (2004) 13: S128.»

3. Ионизированная вода для антиоксидантной защиты и Удаление свободных радикалов

Свободные радикалы являются источником практически всех болезней, болезней и даже для самого старения.

Ионизированная микрокластерная щелочная вода Water80 ионизирована и является мощным антиоксидантом. Это потому, что наша вода содержит избыточное количество «отрицательных потенциалов».Наша вода содержит богатые анионы, отрицательно заряженные ионы, такие как хлорид – химическое вещество, необходимое человеческому организму для обмена веществ. Хлорид также помогает поддерживать кислотно-щелочной баланс организма.

4. Полезные минералы

Для ежедневного приема необходимо определенное количество различных минералов. Поскольку система обратного осмоса (RO) удаляет полезные минералы из вода, люди обычно заболевают от питья воды обратного осмоса через несколько месяцев. Это связано с отсутствием полезных ископаемых.

Более того, вода обратного осмоса очень кислая и вызывает образование кальция и других необходимые минералы, которые необходимо удалить из костей и зубов, чтобы нейтрализовать его кислотность.

С другой стороны, Water80 ионизированная микрокластерная щелочная вода система фильтрации удерживает полезные минералы в воде. По сравнению с водопроводной водой в Ванкувере, Британская Колумбия, содержание кальция увеличено с 1,22 мг/л до 2,6 мг/л, магния увеличивается с 0,15 мг/л до 1,0 мг/л, и цинк увеличен с 0. 005 мг/л до 0,5 мг/л.

5. Изменяет 70% вашего тела

Тело человека на 70% состоит из воды. Более половины вода, содержащаяся в организме человека, остается в клетках, но не оставаться там недвижимым. В среднем здоровому человеку требуется 2 литра воды в день, а обновление воды в всего человеческого тела. После того, как 70% тела подменяется здоровой водой, улучшения хронических заболеваний были достигнуты, даже после ожидания.

Наша ионизированная микрокластерная щелочная вода играет важную роль в потеря веса и отлично подходит для людей, сидящих на диете, потому что не содержит калорий, сахара или белок, действует как подавитель аппетита и помогает организму метаболизировать накопленный жир. Употребление достаточного количества воды помогает уменьшить количество жидкости задержка, избавьте от запоров и смывайте примеси из организма. Брать преимущества нашей ионизированной микрокластерной щелочной воды.

6. Чистая вода: удаление вредных веществ Загрязнение водопроводной водой

Наша водопроводная вода грязная и полна загрязняющих веществ. Смотрите фильтры сами:

Новый хлопковый фильтрующий картридж из полипропилена

Тот же картридж из полипропиленового хлопка
после используется в течение 3 месяцев

Слева новый хлопковый картридж из полипропилена. Справа то же самое Хлопковый картридж PP, взятый из Water80 Ионизированный микрокластер щелочной система фильтрации воды всего через 3 месяца использования в Ванкувере, Британская Колумбия, Канада.Обратите внимание на ржавчину, грязь, помутнение и другие загрязнения, которые мы поймали. Хотели бы вы, чтобы члены вашей семьи пили такую ​​воду из-под крана?

Вода из-под крана практически непригодна для питья. В городах подземным водопроводным трубам обычно более 100 лет. Водопроводная вода с неприятным вкусом и вредным действием на организм содержит:

  • хлор : причина рака прямой кишки, рака толстой кишки и мочевого пузыря рак
  • ржавчина : причина рака печени
  • хлорамин : токсичное химическое соединение
  • свинец : ядовитый металл, который может повредить нервные связи и вызывать заболевания крови и головного мозга
  • бактерии
  • прочие загрязнители

Кипячение воды может убить бактерии, но не может удалить хлор, свинец, ржавчина и другие загрязнения. Также общеизвестно, что рыба умирает. от проживания в нефильтрованной водопроводной или кипяченой воде в течение нескольких дней из-за хлора и других загрязняющих веществ. Когда люди достигают среднего возраста, накопление различных загрязняющих веществ из водопроводной воды в организме может способствуют возникновению многих хронических заболеваний. Несколько исследований с финансированием Министерства здравоохранения Канады, в том числе одно, проведенное в 1998 г. в Онтарио, связанный хлор и его побочные продукты, например, тригалометаны (ТГМ), для увеличения риск рака прямой кишки, рака толстой кишки и рака мочевого пузыря.Для женщин: это Содержание хлора в нашей водопроводной воде является одной из причин, почему все больше женщин заболели раком молочной железы за последние 5 лет, чем 25 лет назад.

Наша система очистки воды удаляет хлор, свинец, летучие органические химические вещества, общее количество тригалометанов, хлораминов, паразиты, цисты, водоросли и другие загрязнения, которые не видны невооруженным глазом.

7. Клинические исследования

Существует множество клинических исследований ионизированных щелочная вода из-за ее трех важных характеристик которые полезны для человеческого организма:

  • небольшие кластеры воды
  • щелочной рН
  • антиоксиданты

Нажмите на эту ссылку за Научные исследования и клинические исследования ионизированной микрокластерной щелочной воды.

Это реально или это кластерная вода?

Когда La Jolla Diagnostics, Inc. (Ла-Хойя, Калифорния) объявила в конце января о выдаче патента на революционную технологию ClusterWater, это заставило этого бывшего химика-фармацевта задуматься о других перманентно структурированных водах (PSW), включая «поливоду». и «ледяная девятка» Курта Воннегута. Ice Nine был высшим PSW, кристаллизующим навечно любой водоем, с которым он соприкасался. Насколько я помню из книги Воннегута, человек мог покончить жизнь самоубийством, прикоснувшись языком к ледяному кристаллу. Ой!

La Jolla использует ClusterWater для производства назальных спреев, диагностических тестов и других продуктов, в том числе «Лосьон для глаз с живой водой», который является товарным знаком (извините, если ваша компания думала об использовании этого названия).

Вместо того, чтобы резюмировать, что такое ClusterWater, позвольте мне процитировать веб-страницу La Jolla Diagnostics:

ClusterWater TM подобен встречающимся в природе кластерам воды, которые представляют собой группы молекул воды и водородных связей друг с другом.

ClusterWater TM представляет собой уникальную форму кластера воды, полученную с помощью процесса индукции шаблона микрокластера, на который выдается патент. [Примечание редактора: Патент выдан! Подробности ниже]. В процессе очень чистая вода подвергается лазерному возбуждению, колебаниям температуры, давления и электромагнитным полям.

ClusterWater TM состоит из гомогенных гексамеров воды, в которых каждая молекула в структуре служит как донором, так и акцептором водородных связей. Было показано, что структуры существуют в течение длительного, а не краткосрочного времени, и, в отличие от встречающихся в природе кластеров воды, будут оставаться стабильными в течение времени от нескольких месяцев до нескольких лет при надлежащих условиях.

Хотя жидкокристаллическая [так в оригинале] структура ClusterWater TM остается химически идентичной необработанной воде, она является структурно стабилизирующим фактором и играет роль в передаче и усилении энергии даже при экстремальных разбавлениях.При воздействии активных биологических молекул ClusterWater TM образует новые поливодные комплексы, которые приобретают структурную и электронную «подпись» биомолекул и повышают биологическую эффективность раствора.

Свойства ClusterWater TM позволяют повысить абсорбцию [sic] и биодоступность фармацевтических [double sic] соединений, таких как офтальмологические [еще один sic] , назальные спреи , назальные спреи , назальные спреи упс!] , парентеральные, ингаляционные и пероральные препараты.

Конечно, многие серьезные технические статьи посвящены структуре воды. Статьи Liu et al и Cruzan et al по этой теме недавно появились в престижном журнале Science , и La Jolla Diagnostics цитирует статью Лю в своей рекламной литературе для ClusterWater. Судя по быстрым спектроскопическим методам, используемым для изучения скоплений воды, должно быть очевидно, что эти виды мимолетны, недолговечны и совсем не постоянны. Тем не менее, кажется, что каждое десятилетие или около того кто-то придумывает новую форму PSW, которая сохраняет свою форму в самых суровых условиях и придает мистические свойства любой рецептуре, полученной из нее.

La Jolla — не единственная компания, заинтересованная в кластерной воде. Wiegand Internet Village (http://www.wiv.com/cluster.html) предлагает два продукта: «Время кластерной энергии воды» (см. рисунок) и «Изумрудный вечер», оба из которых содержат кластеризованную воду в качестве основного ингредиента. Всего за 34,95 доллара вы можете приобрести полные четыре унции этих продуктов («30-дневный запас»).

Я представляю, как тебе становится неудобно читать это. Но прежде чем спешить с выводами о структурированной воде, взгляните на реферат патента, на котором основаны упомянутые здесь медицинские препараты:


  • Патент США 5 711 950.27 января 1998 г. Процесс приготовления микрокластерной воды. Изобретатель: Lee H. Lorenzen, P.O. Box 405, Каньон Трабуко, Калифорния 92678.

    Реферат: Способ приготовления микрокластерной воды, содержащей кипящую воду, для получения пара включает пропускание пара через магнитное поле, воздействие на пар светом с длиной волны от 610 нм до 1 мм, конденсацию пара при температуре выше 0 град. . C., добавление по меньшей мере одного стабилизатора, содержащего метасиликатную соль, в сконденсированный пар, добавление клеток дрожжей или противовирусного фармацевтического агента в концентрации 1 процент или менее к сконденсированному пару, воздействие на сконденсированный пар давления выше одной атмосферы, и сброс давления сконденсированного пара. Метод полезен при приготовлении лекарств, катализаторов, сельскохозяйственных продуктов и других продуктов. 15 формул, 2 рисунка.


Итак, теперь вы знаете рецепт кластеризованной воды: испарение, магнитные поля, лазерный свет, конденсация, щепотка метасиликата, дрожжи или противовирусный состав — я полагаю, подойдет любой.

Что вы думаете? Может ли вода при стандартной температуре и давлении принять постоянную надмолекулярную структуру и сохранить эту структуру? Если да, то каковы последствия для фармацевтического производства? Если нет, то насколько безумна эта идея?

Жду ваших комментариев.Напишите мне по адресу: [email protected]

Анджело Де Пальма
Управляющий редактор, Bioprocess Online

Устройство Aquaspace Aquaatomic Microclustering 3500

Что входит в систему микрокластеризации воды Aquaatomic 3500?

1. Восемь сверхсильных магнитов из редкоземельных металлов со специальным покрытием, создающих силу более 34 000 Гс для структурирования воды

 


Как система микрокластеризации Aquaatomic 3500 улучшает качество воды?

В приборе Aquaatomic 3500 используются сверхсильные редкоземельные магниты для микрокластеризации воды. Меньший кластер приводит к лучшему поглощению воды через клеточные мембраны и стенки.

Формируя микрокластеры воды, вы снижаете поверхностное натяжение и делаете воду более «биодоступной», тем самым улучшая перенос питательных веществ в клетки и удаление отходов из клеток.

Продвижение магнитов для улучшения качества и пользы для здоровья воды имеет долгую историю. Исследователи обнаружили, что при контакте постоянного магнита с водой вода приобретает магнитный заряд и магнитные свойства.Такая магнитно-обработанная вода воздействует на организм человека при регулярном приеме внутрь в течение значительного периода времени (Lam, 2001).

Многие такие устройства состоят из одного или нескольких постоянных магнитов, прикрепленных либо к внутренней, либо к внешней поверхности входящей водопроводной трубы. Вода подвергается воздействию магнитного поля, когда течет по трубе между магнитами. Вода и водные растворы, прошедшие через эти магнитные поля, приобретают более тонкую и однородную структуру (Ткаченко, Семенова, 1995). Это увеличивает текучесть воды и помогает увеличить способность воды растворять различные компоненты, такие как минералы и витамины (Kronenberg, 1985; Mikesell, 1985), и, следовательно, улучшает биологическую активность растворов, положительно влияя на производительность людей, животных и растений. (Лин и Йотват, 1989 и 1990; Ткаченко и Семенова, 1995; Goldsworthy et al., 1999).

 


Структура воды и магниты

Жидкую воду следует рассматривать как большой кластер (наподобие грозди винограда) молекул воды, в котором молекулы воды, связанные водородными связями (вода, связанная с водой), постоянно образуются, распадаются, и переформирование.Эти электрически динамические молекулы воды легко разрываются и образуют связи с химическими соединениями — некоторые из них необходимы для жизни, и, конечно же, некоторые менее полезные, такие как хлор.

Молекулы воды полярны, то есть одна часть молекулы воды (водород) имеет положительный электрический заряд, а другая часть (кислород) – отрицательный; но в целом чистый электрический заряд нейтрален. Таким образом, молекула воды представляет собой небольшой магнит (диполь), на магнитное (или электрическое) поле которого можно воздействовать, заставляя молекулу поворачиваться или вращаться в ту или иную сторону, принимая положительный или отрицательный более высокий потенциал — в зависимости от того, приложено южное (положительное) или северное (отрицательное) внешнее магнитное поле.

Магниты влияют на угол связи между водородом и атомом кислорода в молекуле воды. Намагниченная вода вызывает уменьшение угла связи водород-кислород в молекуле воды со 104 до 103 градусов. Это, в свою очередь, заставляет молекулу воды объединяться в группы по 6-7, а не по 10-12 и выше. Меньший кластер приводит к лучшему поглощению воды через клеточные мембраны и стенки.

 


Что происходит, когда вы пьете воду с более мелкими скоплениями?

Джон Бэррон, всемирно известный эксперт в области здравоохранения, сообщает: «Хотя вся вода состоит из одних и тех же основных молекул h30, вода, тем не менее, различается в зависимости от того, как эти молекулы связываются друг с другом, образуя «группы молекул воды». Проще говоря, вода отличается размером этих группировок.

Чем меньше группировки, тем более биодоступна вода — тем легче она может проходить через клетки, транспортировать питательные вещества и удалить отходы, чтобы облегчить работу всех систем связи в вашем теле и пройти через ваше тело в целом.Чем больше группы, тем менее эффективно вода выполняет те же самые функции.

Что удерживает молекулы воды вместе в кластерах? поверхностное натяжение.Это то, что вы видите, когда моете машину и вода капает на капот. Когда вы моете машину, вы используете моющее средство, чтобы разрушить это поверхностное натяжение, которое разрушает большие молекулярные кластеры, делая воду более влажной и способной лучше очищать. Очевидно, что вы не можете использовать моющее средство для «улучшения» биодоступности питьевой воды. Но вы можете использовать магнетизм.

«Намагничивание питьевой воды снижает ее поверхностное натяжение, делая ее более влажной и более пригодной для использования каждой клеткой вашего тела. Кроме того, есть сильное вторичное преимущество. Применение магнитного поля к воде может не только сделать ее более влажной, но и повысить ее pH (до полного значения, в зависимости от воды). Соотношение малой кластерной воды и большой кластерной воды со временем меняется в вашем организме. Когда вы рождаетесь, присутствует высокий процент воды малых кластеров. Однако по мере старения этот процент неуклонно падает, а в конечном итоге становится практически нулевым».

«Одна из проблем заключается в том, что вода в малых кластерах нестабильна.Электрические заряды, присущие воде, постоянно заставляют маленькие скопления соединяться во все большие и большие скопления. И что еще хуже, процесс ускоряется, когда вода подвергается воздействию воздуха и света». Jon Barron, Baseline of Health Newsletter , июнь 2002 г. Это одна из причин, по которой Purahome считает, что воду с микрокластерами нужно пить свежей, когда она производится. Его не следует покупать во флаконе в магазине и хранить дома, так как эффекты микрокластеризации (а также реминерализации!) практически исчезают.

 

Что такое микрокластеры? | СпрингерЛинк

‘) var buybox = document.querySelector(«[data-id=id_»+ метка времени +»]»).parentNode ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.вариант-покупки»)).forEach(initCollapsibles) функция initCollapsibles(подписка, индекс) { var toggle = подписка.querySelector(«.Цена-варианта-покупки») подписка.classList.remove(«расширенный») var form = подписка.querySelector(«.форма-варианта-покупки») var priceInfo = подписка.querySelector(«.Информация о цене») var PurchaseOption = toggle.parentElement если (переключить && форма && priceInfo) { toggle. setAttribute(«роль», «кнопка») переключать.setAttribute(«табиндекс», «0») toggle.addEventListener («щелчок», функция (событие) { var expand = toggle.getAttribute(«aria-expanded») === «true» || ложный toggle.setAttribute(«aria-expanded», !expanded) form.hidden = расширенный если (! расширено) { покупкаOption.classList.add(«расширенный») } еще { покупкаВариант.classList.remove («расширенный») } priceInfo.hidden = расширенный }, ложный) } } функция initKeyControls() { document.addEventListener («нажатие клавиши», функция (событие) { if (document. activeElement.classList.contains(«цена-варианта-покупки») && (event.code === «Пробел» || event.code === «Enter»)) { если (документ.активный элемент) { событие.preventDefault() документ.activeElement.click() } } }, ложный) } функция InitialStateOpen() { вар buyboxWidth = buybox.offsetWidth ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.опция покупки»)).forEach(функция (опция, индекс) { var toggle = опция.querySelector(«.Цена-варианта-покупки») var form = option.querySelector(«.форма-варианта-покупки») var priceInfo = option.querySelector(«.Информация о цене») если (buyboxWidth > 480) { переключить. щелчок() } еще { если (индекс === 0) { переключить.щелчок() } еще { переключать.setAttribute («ария-расширенная», «ложь») form.hidden = «скрытый» priceInfo.hidden = «скрытый» } } }) } начальное состояниеОткрыть() если (window.buyboxInitialized) вернуть window.buyboxInitialized = истина initKeyControls() })()

Эффективный микрокластер и метод минимальной обрезки на основе кластеризации для обнаружения выбросов в потоках данных развивается.На протяжении многих лет распространенным подходом к обнаружению выбросов является использование методов на основе кластеризации, но эти методы имеют присущие им проблемы и недостатки.

К ним относятся эффективная кластеризация разреженных точек данных, что связано с качеством методов кластеризации, работой с непрерывными быстро поступающими потоками данных, высоким потреблением памяти и времени, а также отсутствием высокой точности обнаружения выбросов. Эта статья направлена ​​на предложение эффективного подхода на основе кластеризации для обнаружения выбросов в развивающихся потоках данных.Мы предлагаем новый метод под названием «Эффективный микрокластер» и «Метод минимальной обрезки», основанный на кластеризации, для обнаружения выбросов в потоках данных (EMM-CLODS). Это подход к обнаружению выбросов на основе кластеризации, который обнаруживает выбросы в развивающихся потоках данных, сначала применяя метод микрокластеризации для кластеризации плотных точек данных и эффективной обработки объектов в скользящем окне в соответствии с релевантностью их состояния по отношению к их соответствующим соседям или положению. Анализ наших экспериментальных исследований как синтетических, так и реальных наборов данных показывает, что этот метод хорошо работает с минимальным потреблением памяти и времени по сравнению с другими базовыми алгоритмами, что делает его очень многообещающим методом для решения проблем обнаружения выбросов в потоках данных.

1. Введение

В нынешнюю эпоху необходимость обнаружения аномального поведения для выявления существенных фактов, наблюдений и реализации точных прогнозов данных чрезвычайно важна. Обнаружение выбросов — одна из таких важных задач интеллектуального анализа данных, целью которой является обнаружение объектов, которые отклоняются от ожидаемого шаблона обычных данных. Процесс обнаружения выбросов сложен из-за прогресса в эпоху цифровых технологий. Например, с революцией данных из традиционных пакетных данных мы стали свидетелями появления большого объема данных, которые генерируются непрерывно с высокой скоростью и динамически.Эти виды данных известны как потоки данных и генерируются многими приложениями [1–3]. В отличие от традиционных наборов данных, из-за характера данных невозможно сохранить в памяти весь поток данных или запустить данные через несколько сканирований. Это связано с тем, что данные являются массивными и неограниченными, имеют разную скорость и продолжают развиваться.

Было предложено значительное количество подходов для обнаружения выбросов в потоках данных [8–11]. Среди различных категорий предлагаемых методов обнаружения выбросов подходы на основе кластеризации оказались популярными в статических данных, но все же одними из самых сложных для применения для задач обнаружения выбросов в потоках данных.Хотя они показали свою эффективность для некоторых задач обнаружения выбросов, они приводят к низким вычислительным затратам и высокой масштабируемости в многомерных данных [5, 12]. Однако большинство преобладающих подходов к кластеризации потоков данных имеют различные недостатки. Их можно улучшить, если мы рассмотрим спектр эффективности и результативности, например, для работы с непрерывными быстро поступающими потоками данных, более высокими вычислительными требованиями с точки зрения памяти и времени, качеством кластера и скоростью обнаружения выбросов.Процесс кластеризации и обнаружения выбросов в потоках данных усложняется, поскольку методы кластеризации часто включают в себя несколько параметров и работают в пространствах низкой и высокой размерности, ограниченных чрезмерным вычислением соседей объектов на основе расстояния, шума и т. д. По этой причине подход на основе кластеризации имеет разную производительность для разных предметных областей и типов данных. Поэтому крайне важно разработать эффективный метод, который будет комплексно решать проблемы и обеспечивать стабильную производительность при обнаружении выбросов.

Несмотря на случайные проблемы и предостережения кластеризации, это еще одна хорошая альтернатива и многообещающее решение для обнаружения выбросов. Преимущество кластеризации в том, что она позволяет использовать ограниченное количество времени и памяти, что необходимо при обработке потоков данных. Это связано с тем, что кластеризация — это процесс группировки элементов с использованием наборов, которые обеспечивают возможность группировки элементов, похожих друг на друга, что ограничивает необходимость избыточной обработки и чрезмерных вычислений.Методы кластеризации предлагают онлайновую и автономную поддержку процессов, которая обычно используется для приложений потока данных, а также является гибкой в ​​адаптации к развивающемуся характеру данных.

В этой статье мы предлагаем новую схему обнаружения неконтролируемых выбросов на основе микрокластеризации и минимальной обрезки кластеров для обнаружения выбросов в потоках данных при одновременном решении упомянутых проблем. Предлагаемый подход включает в себя различные этапы адаптации к динамическим изменениям распределения данных, что направлено на устранение ограничений ранее предложенных методов.Недавно предложенный метод называется «Эффективный микрокластер и метод минимальной обрезки», основанный на кластеризации, для обнаружения выбросов в потоках данных (EMM-CLODS), который представляет собой подход к обнаружению выбросов на основе кластеризации. Для краткости мы называем это CLODS и используем эту аббревиатуру вместо EMM-CLODS на протяжении всей статьи. Он обнаруживает выбросы из развивающихся потоков данных, сначала применяя метод микрокластеризации для кластеризации плотных точек данных. Затем он эффективно обрабатывает объекты в скользящем окне в соответствии с релевантностью их состояния по отношению к их соответствующим соседям или положению с помощью метода минимальной обрезки.

В нашем сценарии потока данных, где размер набора данных потенциально безграничен, мы обрабатываем данные в течение фиксированного периода, чтобы уменьшить сложность задачи обнаружения выбросов. Когда поступают новые входящие точки данных, применяется метод микрокластеризации, который идентифицирует объекты, которые более аналогичны друг другу и удовлетворяют фундаментальным требованиям методов кластеризации. Методы сканируют данные один раз и адаптируются к изменениям времени по мере развития потоковых данных. Он постоянно и периодически обновляет поступающие данные, и получаются результаты.Наконец, CLODS сообщает об основных выводах из этих результатов, чтобы определить, являются ли они выбросами или выбросами. Преимущества метода заключаются в том, что он может эффективно экономить время и память благодаря методу микрокластеризации и минимальной обрезке. Это устраняет необходимость вычислять каждую точку данных в кластере и за его пределами и сохранять каждую точку данных в памяти. Таким образом, основной вклад этой работы заключается в следующем: (i) мы предлагаем CLODS, новый метод, основанный на микрокластеризации и минимальной обрезке точек данных за пределами кластеров, для решения проблемы обнаружения выбросов в непрерывно меняющихся потоках данных.(ii) Мы предлагаем концепцию приоритетной обработки развивающихся объектов за пределами кластеров, чтобы свести к минимуму потребление памяти и времени на этапе обновления в соответствии с релевантностью их статуса к их соответствующим соседям или положению. (iii) Предлагаемый нами метод может эффективно оптимизировать и решить проблемы и проблемы, связанные с ограничениями времени и памяти, сохраняя при этом его точность для обнаружения выбросов в потоках данных. (iv) Мы демонстрируем посредством обширного эксперимента на некоторых эталонных наборах данных эффективность нашего метода по сравнению с некоторыми другими методами, используемыми для процесса обнаружения выбросов. в потоках данных.

Остальная часть статьи организована следующим образом: в разделах 2 и 3 мы представляем соответствующую работу и формулировку проблемы соответственно. В разделе 4 мы подробно представляем предлагаемый нами метод. В разделе 5 мы представляем экспериментальные исследования, включая результаты и обсуждение. Наконец, в разделе 6 мы представляем заключение статьи.


2. Связанные работы

Обнаружение выбросов является хорошо известной областью в сообществе интеллектуального анализа данных, и она применялась в широком диапазоне прикладных областей [13, 14] и других областях, таких как обнаружение сообщества [15 , 16].Он широко изучался [17–19]. В недавнем обзоре [11] мы классифицировали методы обнаружения выбросов в различные категории и предложили эффективные методы среди этих категорий для обнаружения выбросов в потоках данных [8, 11]. В ходе этой серии исследований категория, основанная на кластеризации, имеет открытые пробелы в исследованиях и проблемы. Предложение решений и улучшение этих методов внесет значительный вклад в общий набор методов обнаружения выбросов.

Подход с кластеризацией — это неконтролируемый метод интеллектуального анализа данных, который группирует аналогичные плотные точки данных. Для задач обнаружения выбросов было предложено несколько методов, использующих методы кластеризации и ее варианты. Однако некоторые ранее предложенные методы кластеризации имеют недостатки, такие как буферизация всех точек данных в памяти для обработки в будущем или, в некоторых случаях, отсутствие учета точек данных, что часто приводит к плохой кластеризации. Существует значительное количество этих методов, ориентированных как на статические данные, так и на потоковые типы данных [20, 21]. Эти методы в основном используют двухэтапную схему: онлайн и офлайн.Большинство ранее предложенных методов кластеризации потоковых данных имеют дело со статической кластеризацией, которая находится в непрерывной форме. Одним из недостатков такого подхода является то, что свежие и устаревшие данные обрабатываются одинаково. Для решения этой проблемы предлагается несколько моделей движущихся окон. Что касается развивающихся потоков данных, Toshniwal and Yokita et al. [20] предложили структуру, использующую простые k -средних и вес атрибута для обнаружения выбросов, в то время как Cao et al. [22] предложил метод, связанный с кластеризацией на основе плотности для развивающихся потоков данных.В их методе входящие данные выбираются в зависимости от расстояния между их центрами либо до выброса, либо до микрокластера потенциального ядра. В этом случае с увеличением количества выбросов точность кластеризации становится проблемой. Таким образом, Лю и соавт. [23] предложили новый метод для устранения этого недостатка. Хотя они пытались решить эту проблему, это требует больших вычислительных затрат. Чтобы сэкономить вычислительные затраты и повысить точность кластеризации и обнаружения выбросов, Кумар и Шарма [24] применили метод, который извлекает граничные точки в перекрывающихся микрокластерах.Для процессов обнаружения выбросов было предложено множество других методов кластеризации, таких как микрокластеризация на основе плотности [22, 25], кластеризация на основе сетки [6, 26] и алгоритм разделения потоков данных [12, 21]. Однако, поскольку это короткая статья, в таблице 1 кратко описаны некоторые из этих методов по сравнению с нашим методом с точки зрения метода суммирования, развивающейся модели данных и метода обнаружения выбросов.


Метод метод реферирования Эволюционируя модельные данные детектирования Outlier

CluStream [4] микрокластеры Окно Наклонного времени
2
D-Stream [5] GRID SPORAD SPORADIC 80433 SPORADIC GRID
Denstream [6] Microcluster Уголок выброс микрокластера выброс микрокластера
Dengriis-Stream [7 нет] сетка раздвижных оконные разреженной сетка
Наших-комья микрокластеров раздвижных окна Outlier микрокластер

Примечательно, что из таблицы 1, никаких два методы используют один и тот же подход. Наша работа является первой, в которой используется микрокластеризация в модели скользящего окна с использованием микрокластера выбросов для обработки постоянно развивающихся объектов с меняющимися характеристиками. Для более всесторонней работы, связанной с методами кластеризации для обнаружения выбросов, мы рекомендуем Wang et al. [11] обзорная статья.

3. Предварительная подготовка и постановка задачи
3.1. Определения и определения

Ключевые символы, используемые в этой статье, включают, но не ограничиваются ограничения следующего в таблице 2.


42 порог Расстояние размер окна
я -я точка данных,
Количество соседей
размер окна слайд-
потоки данных
время удельная
точек данных в текущем окне
с истекшим сроком точек данных
Обнаружен останец / с

3.
2. Определение ключевых терминов
3.2.1. Выбросы

Для набора данных точек . Всякий раз, когда точка данных или весь набор точек данных резко отклоняются от этих других наборов, эти точки считаются выбросами.

3.2.2. Сосед

В случае двух точек данных и точка данных считается соседней, если расстояние между ними не превышает порогового значения расстояния. Другими словами, если не дальше, чем от , то это сосед .Точка данных не может быть соседней сама с собой.

3.2.3. Скользящее окно

В скользящем окне окно, основанное на времени, и окно, основанное на счете, представляют собой два типа моделей окон, обычно используемых для потоков данных. Первый учитывает точки данных в пределах временного интервала двух идентифицирующих точек данных, например, в точке и , с и . Таким образом, последний учитывает количество точек данных в пределах заданного размера окна.

3.2.4. Микрокластеры

Микрокластер образуется, когда точка данных имеет радиус от центра , а в микрокластере расстояние между двумя точками данных, допустим и , не должно превышать .

Функция микрокластера в нашей методике заключается в следующем: мы применили микрокластеры для минимизации запросов диапазона и минимизации вычислений на основе расстояния. Микрокластеры устраняют необходимость в чрезмерных запросах диапазона, сохраняя точки данных соседа в микрокластерах. Это, следовательно, улучшает основные показатели оценки: потребление памяти и времени. Преимущество микрокластеров, принятых в предлагаемых методах, заключается в устранении необходимости в запросах диапазона и сокращении вычислений расстояния.В дополнение к хранению в памяти только важных элементов, микрокластеры также улучшают ограничения памяти, поскольку один микрокластер имеет возможность получать информацию о соседстве каждого объекта в том же кластере.

На рисунке 1 мы видим, что и , где текущее окно, а окно с истекшим сроком действия. Быстро входящие точки данных от 1 до 23 являются потоками данных. По определению поток данных представляет собой неограниченное количество точек данных в пределах определенной временной метки или неограниченной последовательности. То есть поток данных , с t  = время и , . Каждый в пределах своего окна может иметь соседа или не иметь, но не может быть соседом сам по себе. Сосед любой конкретной точки данных не должен превышать требуемый порог расстояния друг от друга. Например, на рисунке 1 это соседи 3, а соседи 19. Соседи играют решающую роль в общем процессе обнаружения выбросов; поэтому мы уделяем им особое внимание.


В , или когда окно скользит, определение того, является ли точка данных выбросом или выбросом, может создать дополнительные ограничения из-за изменяющегося характера точек данных.Срок действия некоторых соседей истекает, например среди , и они становятся устаревшими при скольжении окна. На разных стадиях окна возникает вопрос о том, как выполнять кластеризацию, как использовать минимальное сокращение для получения наиболее значимых точек данных, как поступать с входящим и просроченным, и какой метод кластеризации применять, а также, что Требования, которым должен соответствовать метод кластеризации, чтобы гарантировать, что (1) кластеры охватывают больше и (2) выбросы или выбросы правильно обнаруживаются и вычисляются с наименьшими возможными вычислительными затратами.

3.3. Формулировка проблемы

Постановка проблемы: основная цель этой статьи — представить улучшенное решение для решения проблемы эффективной кластеризации и обнаружения выбросов в быстро меняющихся потоках данных.

Для новых потоков данных, поступающих непрерывно, с размерностью во времени и с меняющимися функциями по мере увеличения скорости передачи данных, нам необходимо разработать надежный подход, который будет обрабатывать меняющиеся потоки данных путем эффективной кластеризации входящих потоков данных и одновременного обнаружения всех выбросы в кратчайшие мыслимые сроки, с низким использованием памяти, сохраняя при этом высокую точность обнаружения.Кроме того, мы обрабатываем точки данных за пределами кластеров, когда имеем дело с исчезновением старых кластеров, новыми и просроченными точками данных и обнаружением выбросов. Основная проблема заключается в том, что активно развивающаяся позиция точки данных продолжает меняться либо из-за слайдов окна, либо из-за прибытия и истечения срока действия некоторых точек данных. В конечном итоге это усложняет решение общей проблемы. Будет сложной задачей обрабатывать и удалять точки данных по одной за раз по мере их поступления в поток.Это потребует много времени.

Кроме того, управление пространством памяти представляет собой еще одну проблему, поскольку невозможно заранее предсказать, сколько точек данных будет получено и устаревает. Становится сложной задачей кластеризация важных точек данных и динамическое выделение пространства для растущего числа неизвестных точек данных, которые появляются и исчезают.

Это подводит нас к постановке существенной проблемы и вопросу, который мы рассматриваем в этой статье, а именно: как нам зафиксировать точки данных, которые отклоняются от других в потоковых данных, которые развиваются с течением времени с этими дополнительными ограничениями: (i) Особенности точек данных может измениться со временем.(ii) Со временем могут появиться ранее невидимые функции точек данных.

4. Предлагаемая методика
4.
1. Основы предлагаемого метода

Поскольку данные поступают из своего источника в виде быстро меняющихся потоков данных, они становятся сложными для кластеризации точек данных и эффективного обнаружения выбросов, как объясняется в постановке задачи. В этом сценарии необходимо уделить особое внимание методу кластеризации и обработке как выбросов, так и выбросов.Для этого мы предлагаем новую структуру, которая включает в себя различные этапы для эффективного обнаружения выбросов при сохранении высокой точности. Недавно предложенный метод под названием «Эффективный микрокластер и минимальное сокращение». Метод обнаружения выбросов в потоках данных на основе кластеризации (EMM-CLODS) представляет собой разновидность подхода к обнаружению выбросов на основе кластеризации, который обнаруживает выбросы в развивающихся потоках данных с использованием микрокластера и минимального сокращения. Для этого сначала применяется метод микрокластеризации для кластеризации плотных точек данных и эффективной обработки точек данных в соответствии с релевантностью их состояния по отношению к их соответствующим соседям или положению в окне.Мы принимаем модель скользящего окна, и в рамках этой модели метод микрокластеризации помогает быстро группировать плотные точки данных и устраняет необходимость поиска по запросу диапазона. Для точек данных за пределами кластеров приближенное зондирование реализуется путем исключения набора вставок, значение которых в вычислении тривиально, чтобы уменьшить потребность в вычислениях.

CLODS использует как кластеризацию, так и приблизительное зондирование точек данных в рамках принятой модели скользящего окна и минимальную обрезку точек данных за пределами кластеров.Он одновременно обнаруживает выбросы и работает с потенциальными выбросами за пределами кластеров, даже если они постоянно развиваются по мере изменения состояния точки данных. В отличие от других традиционных подходов, основанных на кластеризации, он не ограничивается обнаружением выбросов в статических данных [2, 11, 27], а для тех, которые поддерживают потоки данных, процедура кластеризации отличается [12, 20, 28, 29]. ], либо они не являются подходами, основанными на кластеризации [4, 8, 30]. Те, у кого методы кластеризации аналогичны нашим, используют другую схему для работы с точками данных в окне или применяют другие модели окна [12, 27, 29].Кроме того, процедура обработки точек данных вне микрокластеров отличается. В отличие от некоторых из этих методов [12, 20, 27, 28], которые одинаково обрабатывают каждую точку данных за пределами микрокластеров, мы уделяем особое внимание релевантности точек данных по отношению к их соседям и положению, чтобы определить их общую роль в обнаружении выбросов. процесс. Это делается для того, чтобы мы выявляли потенциальные выбросы, а не точки данных, которые могут быть ложно помечены как выбросы. Следовательно, это экономит время и память без снижения производительности.

4.2. Предлагаемая структура

На рисунке 2 показано иллюстративное представление предлагаемой структуры. Вначале объекты в виде потоков данных поступают непрерывно и беспрецедентным образом. Сначала мы фильтруем данные посредством обработки данных, чтобы определить их характеристики. Затем мы обрабатываем предварительно обработанные данные в модели скользящего окна. В течение указанного периода в скользящем окне мы применяем процесс зондирования и кластеризации вместе с обрезкой точек данных за пределами кластеров и обнаруживаем выбросы.На этом этапе выполняется дополнительная обработка, такая как обработка важных вставок и потенциальных выбросов, а также обработка как активных, так и просроченных точек данных по мере скольжения окна. На заключительном этапе сообщается об обнаруженных выбросах.


Алгоритм 1 дает общую структуру CLODS, а строки 3–5 изображают процессы. В алгоритмах 2–4 приведены подробности алгоритмического процесса для понимания всего алгоритма CLODS. В алгоритме 5 мы расширяем детали различных шагов алгоритма 1.В первой части мы выполняем предварительную обработку. Предварительно обработанный поток данных затем вычисляется на следующем этапе. При обработке точек данных в окне в строке 4 мы определяем, принадлежат ли они кластеру. Если они не входят в кластер, релевантность их статуса по отношению к другим членам проверяется в строке 9. Точки данных за пределами кластеров и не относящиеся к их соответствующим членам могут быть применены к функции на последнем этапе и сообщены как выброс, как видно в строке 11.

В алгоритме 2 показана обработка новых точек данных в новом скользящем окне. Сначала мы обнаруживаем кластер, и если в кластере есть точка данных, мы добавляем новую точку данных или соответственно инициируем новый кластер (строка 2–6), а в алгоритме 3 он показывает обработку просроченных данных. Точно так же, как и в 3, мы сначала обнаруживаем кластер, и если точка данных найдена в кластере, мы гарантируем, что мы проверяем статус релевантности для других точек данных, прежде чем добавлять ее в кластер (строка 4-5).Если нет, то пытаемся его удалить (строка 7).

Наконец, в Алгоритме 4 мы обрабатываем и сообщаем об обнаруженных выбросах. Сначала мы инициализируем счетчик (строка 1), и если его нет ни в одном кластере и меньшее количество соседей для формирования кластера, он возвращается как выброс. Если срок его действия уже истек, он удаляется из точек данных за пределами микрокластеров.

Ввод: Поток данных предварительной обработки, точка данных, параметры: {порог расстояния, количество ближайших соседей, скользящий размер, размер окна.}
Выход: Выбросов в раздвижной окне
(1) Процедура:
(2) Пока Оконный слайд или в ⊳ между периодом до поступает
(3) Сделка с данными в пределах
(4) Сделка с новыми и
(5) . Сделка с просроченными и .
(6) (6) Отчет оформления,
(7) End
= 5
(1) для в новом слайде, с DO
(2) C = DiscoverCluster (3) IF в C , затем
(4) гр.Добавить ()
(5) (5) ELVE
(6) (6) (6) initiateNewcluster ()
(7) else
(8) Конец на
9

25
c.Добавить ()
(1) на в истечении истекший слайд, S DO
(2) C = Discovercraster 3 2
(3) если в C то
(4) CheckRelevance ()
(5)
(6)
(7) (7) (7) (7)
(8) End Если
(9) Конец на

2

ELVE
(1) (1) инициируют выбросы = []
(2) Выполните все функции
(3) на , до
(4) если не может сформировать новый кластер
(5) доп.Оформление ()
(6)
ELVE
(7) (7) Процессфункции
(8) Конец IF
(9) Конец
(10) (10) Возвратные выбросы
Поток данных, точка данных, Параметры: {Дистанционное значение , размер окна .}
Выход: Выпадающие
(1) Процедура: ⊳ Препроцессирование
(2) Выполнение Препроцессирование
(3) для для каждого из предварительно обработанных данных в DO
(4)
(4)
(4)
DiscoverClusters
(5) , если сосед потом
(6)
(7) Elseif
(8) (8) (8) (8) (8) (9)
(9) (9) (9)
(10) Else
(11) ProcessNewData в
(12) end if
(13) end for
4.3. Этап потока данных

В модели потока данных входные данные недоступны через произвольный диск или память, как в случае статических данных или пакетных данных в стандартных базах данных, а поступают в виде одного или более непрерывные потоки данных. Поток данных — это неограниченное количество точек данных последовательности в пределах определенной временной метки или неограниченная последовательность с точками данных. Они представляют собой бесконечный ряд точек данных, наблюдаемых в определенное время. Потоковые данные имеют следующие характеристики: (i) Точки данных потоковых данных поступают постепенно в режиме реального времени.Потоковые данные активны, поскольку все входящие объекты/элементы инициируют действия с данными, а не приглашаются к участию. (ii) Система не контролирует порядок или последовательность поступления элементов потоковых данных. (iii) потоковые данные имеют возможность неограниченного количества точек данных.

Проблема обнаружения или анализа выбросов в таких данных с указанными выше характеристиками имеет ряд существенных последствий. Во-первых, чтобы обеспечить постоянное обновление результатов, важно анализировать входящие данные в кратчайшие сроки и с минимальным использованием памяти.В структуре на рисунке 3 непрерывный бесконечный ряд точек данных, наблюдаемых в определенное время, передается на следующий этап.

4.4. Этап предварительной обработки данных

Поскольку поступает входящая неограниченная последовательность данных, невозможно сохранить весь поток данных. Кроме того, применение метода кластеризации без учета характеристик данных делает весь процесс более утомительным. Поэтому мы изначально провели некоторую предварительную обработку на основе характера данных, чтобы избежать предположений о наличии чистых и хорошо структурированных данных и адаптировать данные для нашей предлагаемой модели.Например, наборы данных реального мира очень восприимчивы к отсутствующим и несогласованным данным. Такие наборы данных могут вызывать проблемы с качеством данных, что, в свою очередь, влияет на общий результат. На этапе предварительной обработки и обработки данных мы имеем дело с отсутствующими данными и несогласованными данными. Хотя выбросы иногда могут влиять на качество данных, в этой работе мы полностью избегаем иметь дело с выбросами, поскольку наша основная цель — обнаружить выбросы. Для отсутствующих данных мы гарантируем, что мы игнорируем, заполняем вручную и вычисляем значения.Для противоречивых данных мы нормализуем необходимые наборы данных.

4.5. Этап обнаружения выбросов на основе скользящего окна

На этом этапе мы управляем развивающимися потоками данных; то есть мы реализуем CLODS и обнаруживаем точки данных, которые отклоняются от ожидаемого нормального поведения, когда окно скользит и истекает, а также когда срок действия точек данных истекает. Мы замечаем, что невозможно выполнить кластеризацию потоков данных в течение всего вероятного времени. Мы обрабатываем точки данных в разных временных окнах.Процесс изучения изменяющегося потока данных в разные временные окна предоставляет пользователям дополнительную информацию об изменяющемся характере и производительности кластеров. С точки зрения обработки развивающихся потоков данных, разные алгоритмы используют разные модели окон. Некоторые существующие модели окон включают в себя модель демпфированного окна, также известную как модель затухающих окон, модель ориентировочного окна, модель окна с наклонным временем и модель скользящего окна. В этой статье мы используем модель скользящего окна, в которой данные обрабатываются до окончания окна потоковых данных.Это отличается от модели ориентировочного окна, которая используется для случаев, когда мы хотим изучить всю историю потока данных. Он подходит для статических настроек данных. В скользящем окне потоковые данные рассматриваются от текущего времени до определенного диапазона в его истории. Основная идея скользящего окна состоит в том, чтобы провести исчерпывающий анализ самых актуальных элементов данных и обобщить устаревшие элементы.

Как видно на рисунке 3, на втором этапе мы применяем кластеризацию потока данных в модели скользящего окна, где срок действия точек данных истекает по мере того, как окно скользит.Более того, с увеличением времени вес каждой точки данных уменьшается по мере достижения точки истечения срока действия. При установке размера окна для распределения, которое динамически колеблется, мы увеличили и установили размер окна достаточно большим, чтобы свести к минимуму эффект, вызванный динамическим изменением данных. Следовательно, это приводит к увеличению использования времени, что снижает производительность вычислений в реальном времени. В конце концов, это создает проблему для поиска баланса между этими двумя основными проблемами.

На рис. 3, по мере увеличения времени в пределах временных рамок, некоторые точки данных исчезают, а некоторые точки данных меняют свое состояние в зависимости от слайда окна.Срок действия некоторых эволюционирующих точек данных истекает, некоторые кластеры распадаются и создаются новые, а некоторые точки данных могут быть ошибочно классифицированы как выбросы. Поэтому при разработке CLODS мы учитываем следующие предпосылки: (i) во-первых, мы рассматриваем статус точек данных, то есть, находятся ли они в кластере или нет, и можно ли рассматривать точки данных вне кластера как вставные или выброс. (ii) Во-вторых, мы рассматриваем расстояние между кластерами и точками данных за пределами кластеров, находятся ли они далеко или близко к кластерам, и можно ли их рассматривать как выброс или выброс.(iii) В-третьих, мы рассматриваем, имеют ли точки данных взаимосвязь с несколькими другими точками данных, которые образуют кластер, а также то, как обрабатывать как точки данных внутри, так и вне кластеров, чтобы точно обнаруживать выбросы. (iv) Наконец, , мы рассматриваем характеристики сводной информации, а также то, в каком случае мы должны хранить или отбрасывать сводную информацию и что делать с точками данных с истекшим сроком действия.

4.6. CLODS Фаза кластеризации

Для потока данных с набором непрерывных многомерных точек данных , поступающих в разный период , мы рассмотрели набор активных точек данных в течение периода , которые являются самыми последними n точек данных на момент времени в раздвижное окно.В течение активного периода мы используем концепцию микрокластеров, которая представляет собой быстрый и эффективный метод кластеризации объектов в скользящем окне. Мы применили идею треугольного неравенства в метрическом пространстве [30, 31], чтобы гарантировать, что расстояние точек данных друг от друга в микрокластерах меньше порога расстояния. Таким образом, подтверждается, что каждая точка данных помечена как вставка внутри микрокластера. Среди помеченных вставок мы храним в памяти только важные вставки, чтобы избежать перегрузки памяти, а хранить в памяти каждый объект невозможно.Мы сохраняли каждый вновь прибывший объект в буфере фиксированного размера. Если буфер заполнен, мы рассматриваем каждую точку данных в нем как выброс или выброс, в зависимости от веса объектов по отношению к их расстоянию до других объектов. Объекты, помеченные как выбросы, удаляются из памяти, а все новые входящие помеченные выбросы сохраняются в обновленном списке. Различные предпринятые действия зависят от состояния точек данных на разных этапах.

На рис. 3 показаны различные этапы модели окна, которая разделена на три части, причем ось x отображает время прибытия точек данных, а ордината отображает количество точек данных с радиусом .В первом разделе в течение текущего пространства модели окна ( до ) у нас есть набор эволюционирующих потоков данных с фиксированным радиусом и пороговым значением числа соседей от временного интервала . В этом разделе, для , метод микрокластеризации применяется к точкам данных кластера для объектов в окне. Эти микрокластеры представляют собой точки данных в радиусе от центра и не превышают расстояния между двумя точками данных. Окно содержит четыре микрокластера с радиусом .Точки данных, которые не входят в микрокластеры, являются вероятными выбросами в зависимости от их статуса по отношению к другим соседним точкам данных. Чтобы определить, будут ли вероятные точки данных помечены как выбросы или нет, мы рассматриваем как их последующие, так и предыдущие соседи и, кроме того, их относительную силу по отношению к их соседям. Кроме того, чтобы рассмотреть, какие объекты хранятся в памяти, мы использовали аналогичную концепцию, как и в предыдущей работе [8], сохраняя точки данных вне микрокластера во временной памяти, применяя минимальную обрезку для минимизации вычислительных затрат и требований.На рисунке 3 отмеченные красным цветом точки данных показывают выбросы, а другие точки данных, где , отмечены зеленым цветом.

На следующем этапе некоторые точки данных изменяют состояние из-за скольжения окна, появления новых точек данных и истечения срока действия некоторых точек данных. Эти новые изменения создают новые проблемы для плавного обнаружения выбросов по сравнению с предыдущим этапом. В данном случае у нас есть три раздвижных окна. В первом окне у нас есть один микрокластер, выбросы и полный кластер, в котором есть некоторые точки данных, на состояние которых потенциально может повлиять следующий слайд.В следующем окне в начале, хотя срок действия двух объектов истек, он не растворяет микрокластер, так как у него есть точки. Однако в последнем окне микрокластер растворяется, что приводит к тому, что оставшиеся точки данных становятся выбросами. Когда поступают новые точки данных, они добавляются к их вероятным соседним микрокластерам, при условии, что оно не превышает пороговое расстояние. В противном случае он добавляется к соседнему кластеру выбросов с большим пространством. Если ни одно из условий не существует, то инициализируется новый отмеченный кластер выбросов.На заключительном этапе рисунок наглядно показывает состояние различных точек данных. Зеленые точки данных указывают на выбросы, желтые точки данных с истекшим сроком действия, оранжевые точки — те, которые имеют склонность к изменению состояния, а красные — обнаруженные выбросы.

Что касается использования памяти, из-за быстрого отклика и ограниченных требований к памяти в таких средах нецелесообразно хранить большую часть данных, и невозможно хранить все данные в памяти.Поэтому, чтобы спасти ситуацию, мы минимизируем потребление памяти и сохраняем соответствующие точки данных, которые помогают общему процессу кластеризации и обнаружения выбросов. Кроме того, мы минимизировали количество переупорядочиваемых микрокластеров по мере выполнения обновления в памяти. По мере поступления непрерывно поступающих данных мы сначала определяем, находятся ли они в памяти или нет. Если нет, он добавляется во временную память, а затем выполняется процесс инициализации. Ключевые вставки временно хранятся в памяти, и по мере того, как данные развиваются из-за изменений в слайдах окна, выполняется обновление с новыми точками данных, заменяющими старые.Мы подсчитали количество вставок, и все точки данных с истекшим сроком действия удаляются из памяти, чтобы освободить место в памяти. Наконец, получают сводную статистическую информацию, а затем сообщают о выбросах.

4.7. Этап обнаружения выбросов

Процесс обнаружения выбросов включает несколько этапов. Вначале мы наблюдаем потенциальные выбросы через кластеры. По определению выброс в развивающемся потоке данных — это точка данных в пределах расчетного периода времени, которая отклоняется от кластеров и находится за пределами порога расстояния R с менее чем k соседями в наборе данных.В каждом окне точки данных, которые не соответствуют критериям отклонения и порога, помечаются как выбросы, а остальные помечаются как выбросы. Все потенциальные выбросы инициализируются единицей и сохраняются во временной памяти. По мере накопления новых потенциальных выбросов давние яркие выбросы, хранящиеся в списке выбросов, удаляются из памяти, чтобы освободить место после обработки. Об обнаруженных выбросах сообщается, и список выбросов обновляется.

5. Эксперименты и результаты

В этом разделе мы описываем экспериментальные настройки, включая наборы данных, настройки параметров, показатели оценки и базовые методы, и обсуждаем производительность по сравнению с другими моделями.

5.1. Экспериментальная установка
5.1.1. Среда

Мы провели наш эксперимент с использованием Java для разработки исходного кода и запустили его в Eclipse Java EE IDE на ПК под управлением операционной системы Windows 10 с процессором X4 3,20 ГГц, 8 ГБ ОЗУ и дисковым пространством 230 ГБ. Один из базовых алгоритмов взят из предыдущей работы [8], а другой был подготовлен Tran et al. [32]. Исходный код некоторых базовых методов и всех связанных наборов данных можно найти в онлайн-репозитории [32].

5.1.2. Наборы данных

Мы используем аналогичные эталонные наборы данных, которые были приняты в некоторых предыдущих исследованиях [8, 32]. Как показано в таблице 3, мы используем три реальных набора данных и один синтетический набор данных, которые находятся в открытом доступе. Первым набором данных является тип лесного покрова (FC) [7, 32], который находится в открытом доступе и может быть найден в репозитории машинного обучения UCI и содержит 581 012 записей с многомерным диапазоном от 1 до 55 атрибутов. Набор данных включает наблюдения за деревьями в четырех зонах Национального леса Рузвельта в Колорадо.У него нет дистанционного зондирования, так как все наблюдения представляют собой картографические переменные с участков леса размером 30 м х 30 м. Набор данных FC включает информацию о теневом покрытии, типе деревьев, расстоянии до близлежащих ориентиров, типе почвы и местной топографии. Данные представлены в необработанном виде (не в масштабе) и содержат двоичные (0 или 1) столбцы данных для качественных независимых переменных (районы дикой природы и типы почв).

+

Dataset Размер (М) дим Вт S R К Outlier ставка (%)

ФК 0.6 55 10000 500 525 50 1
ТАО 0,6 3 10000 500 1,90 50 0,98
Фото 1.1 1.1 1 100 000 5000 5000 50 50 1 1
Gauss 1.0 1 100 000 5000 0.028 50 0,96

. три атрибута и 575 648 записей. Набор данных представляет собой данные в режиме реального времени, извлеченные с веб-сайта Национального управления океанических и атмосферных исследований [33]. TAO был создан для получения полезной информации и прогнозирования изменений климата, связанных с Эль-Ниньо и Южным колебанием (ЭНЮК).Явление ENSO означает сильнейшую годовую нестабильность климата на планете. Его события, несомненно, нарушают нормальные модели изменчивости погоды, тем самым нарушая сельское хозяйство, транспорт, тихоокеанские морские экосистемы, производство энергии и средства к существованию миллионов людей во всем мире.

Набор данных Stock имеет только один атрибут и доступен в UPenn Wharton Research Data Services [34] с 1 048 575 записями. Набор данных показывает отслеживание торговли акциями около 1 миллиона транзакций в течение торговых часов в день.Поскольку доступ к Wharton Research Data Services затруднен, доступные данные можно найти в онлайн-репозитории [32] вместе с другими наборами данных, использованными в этом эксперименте.

Для синтетического набора данных мы используем набор данных Gauss [32]. Набор данных создается для создания потоков с измеренными типами распределения данных и количеством выбросов. Он генерируется путем смешивания трех распределений Гаусса и случайного распределения шума и содержит 1 миллион записей с одним атрибутом.В каждом сегменте потока случайным образом распределяются гауссово распределенные точки и шум.

5.1.3. Настройки параметров по умолчанию

Перед выполнением нашего эксперимента мы принимаем во внимание размер слайда , размер окна , пороговое значение расстояния и пороговое значение числа соседних объектов . Размер окна является ключевым параметром, который определяет объем потоков данных и количество размещенных кластеров, в то время как слайд S влияет на скорость, а остальные параметры помогают определить, являются ли эволюционирующие точки данных выбросами или выбросами или принадлежат ли они кластер или нет.Значение по умолчанию и показано в таблице 3 для различных наборов данных.

5.1.4. Метод оценки

Мы оценили наш метод, используя три метрики оценки: время работы, использование памяти и качество кластеризации. Время работы — это время, необходимое для завершения обнаружения выбросов для каждого слайда окна. Использование памяти — это запись пикового объема памяти, используемого в процессе обнаружения выбросов, включая данные хранения для каждого окна. Наконец, качество кластеризации определяет, насколько точно наш подход группирует наборы данных.

5.1.5. Базовые алгоритмы

Мы выбрали три современных алгоритма, MCOD [4, 35], MCMP для сравнения с CLODS. MCOD и были самыми эффективными среди существующих методов [36], пока не был предложен гибридный подход под названием MCMP [8], который использует сильные стороны обоих методов для повышения производительности при решении задач обнаружения выбросов. Ключевое отличие MCMP от других базовых методов заключается в работе с точками данных в текущем окне.Реализация MCMP использует концепцию сильных и тривиальных вложений при работе с объектами вне микрокластеров. в большинстве случаев уступает как MCOD, так и MCMP из-за отсутствия в них микрокластеров с эффективным использованием памяти. Он использует индекс для каждого слайда для поиска соседей. Его принцип минимального зондирования снижает затраты на дорогостоящие запросы диапазона и отдает приоритет обнаружению минимального количества точек данных в соответствии со временем их поступления. Он должен постоянно переоценивать и управлять точками данных в обновленном списке, что, следовательно, увеличивает его вычислительные потребности, в то время как MCOD отсекает и минимизирует выпадающие кандидаты.Он использует индексную структуру, называемую микрокластером, которая помогает находчиво отсеивать неквалифицированных кандидатов-выбросов. Однако в MCOD отсутствие четкого разграничения точек за пределами микрокластеров ограничивает его потенциал для еще лучшей работы. Таким образом, MCMP устраняет этот недостаток, используя силу минимального зондирования и микрокластера с эффективным использованием памяти, а также вводит концепцию тривиальных и сильных вставок. Следовательно, это повышает общую производительность как с точки зрения сокращения времени, так и потребления памяти.Однако за повышение производительности приходится платить, и мы заметили, что отсутствие обширных расчетов точек данных на основе расстояния за пределами микрокластеров, таким образом, снизит время и использование памяти, когда мы сосредоточимся в основном на кластеризации и обработаем эти точки в соответствии с релевантности их соответствующих соседей. Для более глубокого понимания базовых методов мы просим нашу аудиторию прочитать отдельные ссылки.

5.2. Результаты и обсуждение
5.2.1. CPU Time

Чтобы наблюдать за использованием процессорного времени, мы принимаем во внимание следующее: мы изменяем размер окна W, пороговое расстояние и количество ближайших соседей.

На рис. 4 показан результат изменения размеров окна от 10 k до 20 k для FC и TAO, а затем от 10 k до 200 k для Stock и Gauss. Результаты показаны для фиксированной и приблизительной частоты выбросов 1% по наборам данных. На рис. 4 для всех наборов данных в большинстве случаев по мере увеличения W, что означает увеличение количества точек данных для кластеризации и вычисления, время процессора также увеличивается (рис. 4(a) и 4(c)), за исключением рис. 4(b) и 4(c) и MCOD на рисунке 4(d).CLODS, как и MCMP и MCOD в FC и TAO, показывает устойчивый рост во всех наборах данных. Однако в Гауссе, когда значение выше 50 K , мы наблюдаем резкий всплеск, потому что захватывается меньше точек данных, поскольку он не имеет микрокластеров. И CLODS, и MCMP показывают наименьшее использование процессорного времени по сравнению с другими, поскольку использование индексных структур отсутствует. CLODS гарантирует, что значительные выбросы хранятся в микрокластерах, что снижает потребность в вычислениях при выполнении запросов диапазона для каждой точки данных.Как правило, мы наблюдаем, что когда он достаточно велик, это оказывает незначительное влияние на потоковые данные, распределение которых изменяется динамически. Тем не менее, если он станет слишком большим, это повлияет на время отклика, и время значительно увеличится, что, в свою очередь, снизит его производительность.

На рисунке 5 показан результат изменения порогового значения числа соседей k с 1 до 100 для всех наборов данных. Результаты показаны для размера окна: Вт  = 10 K для FC и TAO и Вт  = 100 K для оставшихся двух наборов данных с сохранением других параметров по умолчанию.На рисунке 5 все методы показали некоторые изменения в разных наборах данных, поскольку они зависят от порогового значения числа соседей k , которое влияет на частоту выбросов. Из рисунков, за исключением TAO и Stock (рис. 5(b) и 5(c)), которые требуют дополнительных исследований, чтобы найти k , другие методы показали очень хорошие затраты времени, при этом CLODS показал превосходную производительность в большинстве случаев. набор данных. Это связано с тем, что в первых трех наборах данных не так много точек данных, попадающих в кластеры, которые потребуют дополнительных вычислений.Для рисунков 5(a) и 5(d) увеличение k показывает увеличение времени, поскольку необходимо выполнить дополнительные измерения. На рис. 5(d) мы видим, что MCMP немного превосходит CLODS, потому что несколько кластеров требуют дополнительных вычислений. В целом, наш подход хорошо работает для наборов данных, которые имеют точки, соседние точки которых находятся близко друг к другу, что упрощает кластеризацию и, таким образом, облегчает различие между яркими или ложными выбросами и важными или незначительными выбросами. Следовательно, он показывает лучшую производительность, чем другие, поскольку он может выполнять наименьшие возможные вычисления вне кластеров.Вероятность получения достаточного количества соседей для обеспечения быстрого процесса кластеризации относительно низка для наборов данных с разреженными точками данных. Следовательно, в синтетическом наборе данных меньше кластеров, что также приводит к увеличению времени обработки по сравнению с наборами реальных данных.

На рис. 6 показаны результаты и производительность изменения размера слайда S от 1 % W до 100 % W. Размер слайда отображает изменения скорости потока данных. Во всех наборах данных значения k и R сохраняются, как в таблице 3.На рисунке 6 мы видим, что в наборах данных CLODS демонстрирует наименьшее использование процессорного времени, в то время как в большинстве случаев имеет самое высокое использование ЦП выше, чем у MCOD и MCMP. В наборах данных TAO и Stock мы опускаем тенденцию, поскольку время ЦП тратится намного больше, чем в других, а для двух других случаев она показывает ненормальную тенденцию по сравнению с другими. CLODS и другой алгоритм показывают увеличение с увеличением . Это подтверждает, что увеличение приводит к поступлению и истечению большего количества точек данных, что требует дополнительного времени.Однако CLODS показал улучшенную производительность по сравнению с MCMP, поскольку он использует меньше времени, чем MCMP и MCOD, которые пытаются обновить своих соседей после обнаружения сильных и тривиальных выбросов и выявления выбросов. Кроме того, мы можем наблюдать, что обработка новых поступающих точек данных в CLODS хорошо масштабируется по сравнению с точками данных с истекшим сроком действия при увеличении размера окна. В MCOD, например, время, затрачиваемое на обработку половины точек данных, превышает время, необходимое для экономии при отбрасывании точек данных с истекшим сроком действия.В целом, самый медленный рост процессорного времени показан для всех наборов данных.

На рис. 7 показано влияние изменения порога расстояния R для всех наборов данных в диапазоне от 0 до 1000. Результаты показаны для размера слайда: S  = 500 для первых двух наборов данных и S  = 5 K для Стока и Гаусса. Другие параметры сохраняются, как показано в таблице 3. В каждом наборе данных изменение значения R влияет на уровень выбросов. Для рисунков 7(c) и 7(d) требуется больше времени из-за списка триггеров, что затрудняет поиск соседей.В целом CLODS показал лучшую производительность, чем другие, и особенно против MCMP, поскольку он требует меньше вычислений расстояния по сравнению с MCMP, который имеет дело с сильными и тривиальными выбросами. CLODS учитывает релевантность K друг другу, а не сосредотачивается на влиянии R. В таблице 4 мы замечаем, что частота выбросов R увеличивается, когда значение по умолчанию

91 821

2
R / Default_r (%) FC (%) TAO (%) Сток (%) Gauss (%)

1 100.0 99,3 44,97 98,9
10 99,8 49,5 6,03 32,3
50 9,90 3,10 2,10 3,00
70 7.80 1.10 2.01 2.01 1.60
200 0.93 0.72 0.97 0.97 0.85
500 0.00 0,01 0,15 0,20
700 0,00 0,10 0,11 0,20
1000 0,00 0,10 0,07 0,20
5.2.2. Использование памяти

На рис. 8 по мере увеличения размеров окна видно, что необходимо обрабатывать больше точек данных, что приводит к увеличению использования памяти для большинства наборов данных.В микрокластерах будет больше вкладышей, важные вкладыши будут храниться во временной памяти, а также будет храниться информация о соседях объектов. Судя по рисункам, все методы, использующие микрокластеры, показали лучшую производительность в наборах данных, чем метод, не использующий микрокластер с эффективным использованием памяти. Во всех наборах данных он потребляет больше памяти, поскольку его список триггеров приходится переделывать каждый раз, когда истекает срок действия слайдов. На рис. 8(d) у наборов данных Гаусса мало соседей, и он показывает увеличение использования памяти для различных методов по сравнению с другими наборами данных, поскольку поиск соседей потребляет временную память.Наш подход показывает почти ту же производительность, что и MCOD, поскольку за пределами микрокластеров не так много вычислений, как в MCMP, который требует немного больше памяти. CLODS в большинстве случаев показал наименьшее потребление памяти за счет высвобождения места за счет удаления в памяти обнаруженных выбросов и постановки в очередь во временной памяти только значимых выбросов, находящихся вне микрокластеров.

Когда мы изменяем порог количества соседей, увеличивая значение k , как показано на рисунке 9, мы ожидаем большего использования памяти, поскольку k влияет на хранение соседей.Для нескольких сценариев он почти стабилен, показывая небольшую разницу. Например, на рисунке 9(b) разница не превышает 1 МБ для , как и для других наборов данных на том же рисунке. CLODS среди алгоритмов показал лучшую производительность в большинстве случаев из-за того, что он не полностью зависит от K , как в случае MCOD и MCMP. По мере увеличения K все больше точек данных не находится в микрокластерах, тем самым занимая временную память. Для MCMP процесс различения вставок использует некоторую часть памяти, в то время как CLODS только временно удерживает в памяти значительную вставку.Одно заметное отличие представлено на рисунках 9(a) и 9(d) для , которые показывают более высокое использование памяти по сравнению с другими из-за списка подсчета соседей, который необходимо обработать.

На рисунке 10, когда мы изменяем пороговое значение расстояния R , в наборах данных нет постоянной наблюдаемой тенденции. В целом CLODS вместе с другими алгоритмами не использует запросы диапазона; поэтому увеличение R не приводит к пропорциональному увеличению использования памяти.Первоначально для MCOD и MCMP используется больше памяти, поскольку в микрокластерах можно найти не так много точек данных, а дополнительные вычисления для поиска соседей занимают память. CLODS показал в большинстве случаев более высокую производительность, поскольку он не различает все выбросы или выбросы, как в случае MCMP, поэтому вначале использует меньше памяти. В большинстве случаев снижение использования памяти связано с тем, что увеличение значения R приводит к большему количеству соседей, что приводит к увеличению количества объектов внутри микрокластеров и меньшему количеству точек данных за пределами микрокластеров.Таким образом, это ограничивает использование памяти.

На рис. 11 показан результат использования памяти при увеличении S . В наборах данных CLODS показал снижение пикового использования памяти по мере увеличения S , как и другие алгоритмы. Случай показывает уникальную производительность, поскольку он отличается от других тем, как он обрабатывает свои точки данных. в начале имеет более высокое пиковое потребление памяти и продолжает снижаться. Другой алгоритм микрокластера с эффективным использованием памяти, включая CLODS, показал меньшее потребление памяти, поскольку он не использует список триггеров, как в .Благодаря своим микрокластерам CLODS немного превосходит MCMP на рисунках 11 (c) и 11 (d), поскольку хранение точек данных занимает большую часть общей памяти. Отсутствие дополнительных вычислений и постановки в очередь тривиальных вставок в памяти дает ему преимущество.

5.2.3. Пространственная и временная сложность

Сложность алгоритма определяет время выполнения и объем памяти, необходимые для алгоритма с точки зрения размера входных данных. Сложность пространства означает объем памяти, требуемый CLODS в своем жизненном цикле.Чтобы рассчитать наихудшее пространство, необходимое для CLODS, мы учитываем пространство, необходимое для хранения данных и переменных, которые не зависят от размера проблемы. В таблицах 5 и 6 мы показываем временную и пространственную сложность алгоритмов.


Алгоритмы Space сложности


Временная сложность обработки точек данных в текущем окне в наихудшем сценарии — это временные затраты функции на обнаружение того, находится ли точка данных в кластере или нет, то есть и при проверке релевантность по отношению к своим соседям в скользящем окне.Поскольку мы рассматриваем наихудший сценарий, мы принимаем во внимание стоимость его вычисления, которая влечет за собой более высокие затраты, чем обработка новых точек данных на слайде. Общая стоимость в этом случае — это стоимость точки данных в окне по размеру слайда окна, то есть . Когда срок действия точек данных истекает, в худшем случае процесс удаления просроченных точек данных на слайде не стоит так дорого, как когда нам нужно проверить актуальность этих объектов и добавить точку данных, если они находятся в кластере.В этом случае общая стоимость составляет . Таким образом, общая временная сложность может быть приближена к . Временная сложность CLODS лучше, чем у MCMP, потому что в CLODS стоимость проверки релевантности соседей их соответствующим соседям меньше, чем стоимость MCMP, которая влечет за собой дополнительные затраты из-за затрат на различение сильных и тривиальных вкладыши. Мы видим, что общая временная сложность примерно равна . Это по сравнению с временной сложностью двух других алгоритмов почти такое же, как у алгоритма , но превосходит его.Снижение временной сложности MCMP подтверждает, что микрокластер, использующий концепцию минимального зондирования путем дифференциации сильных и тривиальных вставок, сокращает дополнительное время, необходимое для вычисления точек данных вне кластеров, поскольку минимизирует временную сложность пересчета и оценки всех вставок. , как и в случае с . Однако, поскольку дифференциация между вкладышами также влечет за собой определенные затраты, эти затраты меньше, чем наоборот.

С точки зрения пространственной сложности, простой ответ на обнаружение непрерывно развивающихся выбросов в потоковых данных в оконной модели будет заключаться в сохранении соседей каждого объекта данных в текущем окне.Очевидно, что такие вычисления в наихудшем случае приведут к квадратичной потребности в пространстве; поэтому для большего размера окна это будет практически невозможно. Для каждой точки данных, вместо сохранения всех предшествующих и последующих соседей, мы храним ряд соседей, и самое большее k точек данных будет достаточно для обнаружения выбросов для конкретных и . Сложность пространства для управления точками данных в текущем окне составляет . Сначала мы вычисляем размер предыдущих соседей, которые соответствуют неистекшим точкам данных.Когда размер меньше , то помечается как выброс. Когда окно скользит и истекает, пространство, необходимое для хранения счетчиков соседей, аналогично MCMP, то есть, поскольку каждая точка данных в окне не сохраняется для каждого слайда. Однако в CLODS с углубленным анализом можно сказать, что он немного превзойдет MCMP, поскольку сложность пространства, необходимого для хранения дополнительных тривиальных вставок, меньше, чем для сохранения соответствующих вставок в очереди памяти. Общая наихудшая пространственная сложность CLODS почти такая же, как у CLODS, за исключением того, что in подразумевает, что во время просроченных слайдов окна тривиальные вставки сохраняются в , с .Тогда количество точек данных в окне будет равно . То есть список точек данных в будет . Из таблицы 6 видно, что пространственная сложность также лучше, чем у и с и соответственно. Очевидно, что пространство, необходимое для дифференциации вставок, незначительно и лучше по сравнению с пространством, необходимым для точек данных вне микрокластеров, чтобы сохранить дополнительные тривиальные вставки.

5.2.4. Качество точек данных в кластерах

Для методов, основанных на кластеризации, важно учитывать качество кластеризации, которое влияет на скорость обнаружения выбросов в потоках данных.На рис. 12 показаны эффективность и качество кластеризации по сравнению с предыдущими методами, в которых также использовалась техника микрокластеризации. Для набора данных FC на рисунке 12(a) процент кластеров относительно низок, поскольку расстояние между каждым объектом небольшое. В другом случае для набора данных Гаусса процент почти равен нулю, при этом в микрокластерах участвует мало или совсем нет точек данных. Это связано с тем, что в этом конкретном окне у набора данных мало соседей. показывает более низкое качество кластеризации по сравнению с обоими и CLODS из-за его дополнительных вычислений на основе расстояния, которые включают вычисление и хранение сильных и тривиальных вставок.В некоторых случаях это влияет на пороговое значение подсчета соседей k на отношение точек вне микрокластеров. CLODS в целом показал лучшее качество кластеризации почти во всех случаях из-за отсутствия дополнительных вычислений, которые используются в , и это гарантирует, что кластеры обычно формируются на основе их релевантности положению их соответствующих соседей. В некоторых случаях это приводит к большому проценту точек данных, обнаруженных в кластерах, как показано на рисунке 12 в наборах данных.

5.2.5. Преимущества CLODS

Эксперименты показали, что CLODS превосходит существующие методы в большинстве случаев и позволяет сократить вычислительные затраты с точки зрения затрачиваемого времени и использования памяти. Это общее решение, используемое в качестве метода обнаружения выбросов на основе кластеризации для кластеризации развивающихся потоков данных на основе микрокластеров и обработки объектов в скользящем окне в соответствии с релевантностью их состояния по отношению к их соответствующим соседям или положению, за исключением расширенного дополнительного расстояния на основе вычисление.CLODS динамически кластеризует потоки данных и предлагает поддержку для удовлетворения гибких требований к майнингу. Кроме того, он показал устойчивость в изменении различных параметров производительности и качества кластеризации в зависимости от количества точек данных в его кластерах. Наконец, он показал себя как эффективный метод обнаружения выбросов.

6. Заключение

Обнаружение выбросов, то есть процесс извлечения аномальных событий из данных, является важной и сложной задачей.В этой статье мы предложили основанный на кластеризации метод под названием EMM-CLODS для решения проблемы обнаружения выбросов в непрерывно меняющихся потоках данных. В предлагаемом методе используется метод микрокластера для группировки сходных точек данных, которые находятся в непосредственной близости в потоковых данных. Он минимизировал требования к вычислительным ресурсам и продемонстрировал увеличение вычислительной скорости, сохраняя при этом эффективность обнаружения выбросов в скользящем окне за счет минимального вычисления точек данных за пределами микрокластеров.С точки зрения использования памяти, не все объекты за пределами микрокластеров были сохранены в памяти, и, кроме того, просроченные точки данных с истекшим сроком действия были удалены из памяти, чтобы свести к минимуму использование памяти. Из экспериментов, проведенных как с реальными, так и с синтетическими наборами данных, наш метод показал эффективность в обнаружении выбросов для непрерывно меняющихся потоков данных. В большинстве случаев он показывает превосходную производительность с точки зрения использования ЦП и памяти по сравнению с другими базовыми алгоритмами.Он показал себя как хороший метод обнаружения выбросов в потоках данных, поскольку он устойчив к различным изменениям параметров (, и).

Доступность данных

Данные и исходный код, использованные для подтверждения результатов этого исследования, недоступны. Однако все наборы данных, за исключением используемого исходного кода, были четко объяснены в экспериментальном разделе со ссылками на то, где можно получить прямой доступ к этим данным. Ранее представленные данные (FC, TAO, Stock и Gauss) использовались для поддержки этого исследования и доступны на http://infolab.usc.edu/Луан/Выброс/. Эти предыдущие исследования (и наборы данных) цитируются в соответствующих местах в тексте.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *