Коэффициент кмб таблица: КБМ таблица — официальная таблица РСА 2021 года

Содержание

таблица и онлайн-проверка в РСА

Основным поправочным коэффициентом, который используется в ОСАГО, считается КБМ. Каждый водитель может повлиять на него. Изменение коэффициента поможет улучшить для автолюбителя цену договора страхования. Коэффициент Бонус-малус будет уменьшен, если за целый год водитель не стал виновником аварии. Снижение КБМ повлечет сразу уменьшение стоимости полиса. В 2021 году таблица коэффициентов Бонус-малус не изменится.

Проверить КБМ онлайн

Водители, которые аккуратно ведут себя на дороге, могут получить возможность получить скидку 50% от страховых компаний на ОСАГО. Действующее минимальное значение КБМ — 0,5.

Водители, постоянно создающие аварии, получат максимальное значение КБМ — 2,45.

Детальные сведения о будущих коэффициентах КБМ, устанавливаемых в 2021 году, указаны в таблице.

Коэффициент КБМ на 2020 годКоэффициент КБМ на 2021 год
0 страховых возмещений за период КБМ1 страховое возмещение за период КБМ2 страховых возмещения за период КБМ3 страховых возмещения за период КБМБолее 3 страховых возмещений за период КБМ
2,452,32,452,452,452,45
2,31,552,452,452,452,45
1,551,42,452,452,452,45
1,411,552,452,452,45
1
0,951,552,452,452,45
0,950,91,41,552,452,45
0,90,8511,552,452,45
0,850,80,951,42,452,45
0,80,750,951,42,452,45
0,750,70,91,42,452,45
0,70,650,91,41,552,45
0,650,60,8511,552,45
0,60,550,8511,552,45
0,550,50,8511,552,45
0,50,50,811,552,45

Как воспользоваться таблицей?

1. Найти нужный КБМ за прошлый период во втором столбце.

2. В столбце 3-7 найти заголовок с количеством аварий, возникших по вашей вине за прошлый год.

3. Новое значение КБМ будет указано в ячейке на пересечении прошлого КБМ и количества возмещений по страховке.

Для проверки действующего КБМ, который установлен в базе РСА, можно воспользоваться онлайн-калькулятором ОСАГО. Он поможет найти необходимые сведения о текущем значении коэффициента, стоимости страхового договора ОСАГО, размере всех коэффициентов, вводимых в 2021 году, по определенному количеству страховых компаний без учета их наценок.

значение от РСА для ОСАГО на текущий год

Класс водителяСкидка — ПереплатаКБМКоличество выплат по ОСАГО страховой компанией в течение года
01234 +
М145%2,450МMMM
0130%2.31MMMM
155%1.552MMMM
240%1.431MMM
3нач. уроверь141MMM
45%0.95521MM
510%0.9631MM
615%0.85742MM
720%0.8842MM
825%0.75952MM
930%0.710521M
1035%0.6511631M
1140%0.612631M
1245%0.5513631M
1350%0.513731M

Обращаем Ваше внимание при первом посещении страховой, собственник получает 3 класс (КБМ 1), если он делает страхование автомобиля впервые.

При обязательном страховании автомобилей страховые компании берут в расчет специальный коэффициент бонус-малус, который зависит от аккуратности вождения. Это не только мотивирует водителей быть аккуратными и внимательными на дорогах, но и позволяет поощрить тех владельцев авто, которые имеют хорошую историю страхования.

Содержание статьи

Таблица КБМ по ОСАГО на 2021 год

Для того, чтобы каждый пользователь смог самостоятельно проверить и рассчитать свой коэффициент и процентную ставку на оплату страховки, была продумана специальная таблица. С её помощью вы можете найти необходимые показатели и значения, записанные в различных столбцах и строчках. Пользоваться таблицей достаточно просто, однако для понимания стоит обратить внимание на основные моменты, о которых будет сказано дальше.

Инструкция по использованию и обозначения таблицы

Вся таблица разделена на столбцы и строчки, в которых имеются определенные обозначения и подписи. В верхней строчке написан критерий в виде описания рассматриваемого пункта таблицы КБМ. В соответствии с каждым пунктом в основной сетке таблицы выставлены определенные цифровые значения, позволяющие точно рассчитать коэффициент.

Класс на начало срока

В самой левой колонке в ее верхнем углу имеется надпись «класс на начало годового страхования». Под ней имеются надписи в виде буквы «М» и числовых обозначений от 1 до 13. В данной колонке определяется категория по страхованию, которая была присвоена водителю при первом страховании или при восстановлении страховки. При первом оформлении водителю выставляется коэффициент 3, соответствующий 100% ставке. В зависимости от количества лет без аварий данный показатель может измениться.

КБМ

Если двигаться слева направо, в следующей колонке вы увидите надпись «КБМ» с проставленными под ней значениями коэффициента (умножающий показатель процентной ставки). Для каждого значения левого столбца в данной колонке прописаны соответствующие проценты, начисляемые водителю при оплате страховки.

Данный показатель может варьироваться от 0,5 до 2,45.

Класс на окончание срока

Следующей идёт колонка со значением категории по окончании годового срока страхования. В данном столбце учитываются все страховые выплаты, общее число аварий за период действия страховки, а также количество лет без ДТП. Исходя из перечисленных критериев оценки показатель может увеличиться или уменьшиться, именно это значение учитывается при формировании процентной ставки на следующий год.

Примеры расчета КБМ по таблице

Расчет КБМ с помощью специальной таблицы достаточно прост, это позволяет каждому водителю, оформившему страховку, узнать стоимость своей страховой категории и количество выплат за каждый год. Для удобства стоит рассмотреть способ перерасчёта на примере конкретных случаев.

[expert_bq id=835]В данном случае общее изменение коэффициента зависит от аварий, поэтому подход к вычислению будет отличаться.[/expert_bq]

Без аварий

Если водитель в течение целого года с момента оформления страховки не попадал в аварии и не подавал заявку на выплату денежных средств по страховому случаю, то его категория увеличивается на один пункт, а процентная ставка уменьшается на 0,05. При этом максимальное значение снижающего коэффициента может достигать 0,5 при вождении без аварий на протяжении 10 лет.

В таком случае водителю придется платить за страховку всего лишь половину ее стоимости.

После ДТП

Иначе обстоит дело при попадании в ДТП. В таком случае вам придется смотреть на соответствующий столбец с количеством страховых выплат. Для определения КБМ посмотрите на начальное значение, которое было присвоено в начале текущего страхового года, после этого найдите значение категории при определенном количестве ДТП. Пересечение столбца и строчки покажет на ваше значение в конце года.

Расчет КБМ при неограниченной страховке

Для расчета КБМ при оформлении неограниченной страховки применяются такие же показатели и критерии оценки, что и при обычном формате страхования. При первичном оформлении страховки водителю выставляется категория 3. Затем в зависимости от количества обращений за выплатами процентная ставка изменяется и может варьироваться от 0,5 до 2,45.

Причина обнуления КБМ

В различных случаях владельцы авто могут столкнуться с проблемой обнуления показателя. Это может произойти по следующим причинам:

  • Неправильное заполнение страховых документов.
  • Изменение документов или водительских прав.
  • При одновременном заполнении сразу нескольких страховок компания вправе отказать в выставлении КБМ.

Восстановление КБМ

Если вы столкнулись с проблемой обнуления или утраты сведений о КБМ, необходимо провести процедуру его восстановления. Для этого любой водитель имеет право обратиться в офис страховой компании или оставить заявку в режиме онлайн на официальном сайте. Следите за правильным заполнением документов, чтобы менеджеры смогли восстановить ваш КБМ.

Таблица КБМ ОСАГО 2021 по базе РСА

Эта статья пригодится всем, кто хочет сэкономить на ОСАГО и приобрести полис по разумной цене. Коэффициент «Бонус-Малус» — это реальная возможность получить скидку за аккуратное вождение и застраховать машину за меньшие деньги.

Этот коэффициент используют все страховые компании для расчетов по договору. Для каждого водителя он определяется индивидуально. Начинающему автолюбителю присваивается третий класс водителя, которому соответствует коэффициент «Бонус-Малус» равный 1. В дальнейшем КБМ уменьшается, если водитель не становится виновником ДТП, или растет, если наступает страховой случай. В зависимости от него изменяется и стоимость полиса ОСАГО.

Таблица КБМ по базе АИС РСА онлайн — официальный сайт

Важно следить за правильностью расчетов, чтобы не переплачивать за страховку. Нередки случаи, когда страховая компания несвоевременно передает данные о безаварийной езде. Найти ошибку в расчетах не так-то просто, из-за этого невнимательные клиенты покупают более дорогие полисы.

Существует единая база данных для всех водителей, которая находится на сайте РСА. С ее помощью каждый может самостоятельно определить свой КБМ. Для удобства на нашем сайте приведена таблица КБМ ОСАГО 2021 года. Она содержит все возможные варианты и значения коэффициента. Воспользоваться ей несложно, это отнимет всего несколько минут, зато убережет от переплаты.

Таблица КБМ класса водителя — коэффициент «Бонус-Малус»

Для начала найдите в левом столбце свой класс на начало периода страхования. Узнать его можно в своей страховой компании. Далее найдите в соответствующем столбце количество страховых случаев, в которых вы были признаны виновником, и определите свой класс на следующий страховой период. Например, если ранее был присвоен третий класс, за год не было ни одной аварии, то в следующем году вам присвоят четвертый класс. В соответствующей графе вы увидите КБМ на следующий расчетный период (в нашем случае он будет равен 0,95). За каждый год вождения без страховых выплат вы получаете скидку в размере 5%, то есть КБМ снижается на 0,05.

Стоит заметить, что таблица КБМ по базе АИС РСА онлайн на официальном сайте позволяет получить только расчетные данные. Чтобы узнать точную стоимость полиса ОСАГО, воспользуйтесь нашим бесплатным сервисом. Мы поможем узнать точную сумму всего за несколько минут. Просто укажите ФИО водителя, класс, номер и серию удостоверения и нажмите кнопку «Рассчитать». Наш сервис доступен круглосуточно, попробуйте прямо сейчас!

Что такое КБМ в ОСАГО: таблица 2020

КБМ в ОСАГО: что это такое и как его рассчитать? От чего зависит КБМ ОСАГО для водителя? Как рассчитывается КМБ по ОСАГО для физических лиц?

КБМ в ОСАГО

Государственная Дума еще в 2019 году приняла несколько поправок, повлиявших на ОСАГО. В результате изменился диапазон тарифов, после чего страховщики стали использовать индивидуализированные коэффициенты. Некоторые положения вступили в силу лишь в 2020 году, поэтому вопрос о том, как сейчас рассчитывается коэффициент КБМ в страховании, остается открытым.

Осуществляя расчет стоимости ОСАГО, перейдя по ссылке inguru.ru/kalkulyator_osago/reg_rjazanskaja_oblast/ryazan, абсолютно все страховщики используют коэффициент бонус-малус. Он способен значительно изменять размер страховой премии с учетом персональной истории вождения страхователя.

Как рассчитывается КБМ по ОСАГО для физических лиц?

При определении коэффициента бонус-малус страховыми организациями используется специальная таблица, представленная на официальном сайте РСА. Также учитывается история страховых выплат, характеризующая поведение автолюбителя на дороге. Важным условием вычисления служит завершение срока действия предыдущего полиса. При этом договор страхования должен быть оформлен на весь год, так как на краткосрочные полисы этот коэффициент не распространяется.

        Важно! Значение КБМ в страховом полисе ОСАГО указывается не всегда, так как нет закона, обязывающего страховщиков это делать. Но некоторые организации берут инициативу в свои руки и вписывают значение параметра в раздел «Особые отметки».

Чтобы посчитать КБМ самостоятельно, нужно изначально отталкиваться от класса, присвоенного автомобилисту. Если «автогражданка» оформляется впервые, страхователь получает 3 класс с КБМ равным единице. При наличии страховых выплат а отчетном периоде выбирается строка, соответствующая числу платежей за последний период страхования.

Чтобы стало более понятно, как коэффициент бонус-малус (КБМ) в ОСАГО рассчитывается по таблице в 2020 году с учетом класса водителя, рассмотрим пример: Ивантеев Алексей Николаевич со стажем вождения 7 лет за весь период эксплуатации авто не стал виновником аварии, приведшей к страховым выплатам. Для него отсчет был начат с 3 класса, но за каждый «чистый» год значение повышалось. В итоге Алексей Николаевич получил следующий результат — 10 класс с коэффициентом, равным 0,65. При следующем оформлении «автогражданки» он может рассчитывать на 35% скидку, так как за каждый безаварийный год стоимость полиса снижается на 5%.

Если договор предполагает страхование без ограничений, коэффициент бонус-малус определяется для собственника транспортного средства. В случае с ограниченной страховкой агенты применяют максимальный множитель из всех указанных.

От чего зависит КБМ ОСАГО водителя?

Согласно расшифровке, КБМ в страховке ОСАГО — значение, устанавливаемое за вождение без аварий. Оно зависит от количества страховых возмещений, произведенных по вине водителя. Если страховщик не компенсирует убытки потерпевшей стороне в течение всего срока действия договора, значение бонус-малуса уменьшается на 0,05% в следующем периоде.

С августа 2020 года страховые компании начали учитывать не только историю вождения, но и иные обстоятельства, которые тоже влияют на итоговую цену ОСАГО. Многие из них давно используются при расчете стоимости КАСКО inguru.ru/kalkulyator_kasko, поэтому они не стали для автовладельцев чем-то новым. Речь идет о грубых нарушениях ПДД, наличии телематических устройств, установленных в машине, семейном положении страхователя и т.д. Однако ключевую роль всегда играет безаварийное вождение, которое и регулятор и страховщики готовы поощрять.

 

Коэффициент Бонус-малус (КБМ) 2021: таблица и онлайн проверка

В 2021 г. страховщики будут продолжать рассчитывать страховую премию по ОСАГО с учетом поправочных коэффициентов. Одним из наиболее важных считается КБМ — так называемый Бонус-Малус. Этот коэффициент используется для поощрения аккуратных водителей и наказания тех, кто не слишком внимателен за рулем.

В следующем году значения КБМ не изменятся, а узнать свой личный коэффициент каждый может из специальной таблицы.

Какие значения являются минимальными и максимальными

Если вы аккуратны на дороге, то со временем можете заработать весьма внушительную скидку по ОСАГО. Минимальный КБМ равняется 0,5, а значит, за страховку вы сможете платить только половину.

Для тех, кто постоянно провоцирует аварии и становится виновником причинения ущерба другим лицам, предусмотрена надбавка. Максимальное значение КБМ составляет 2,45.

Как узнать свой КБМ

Узнать, какой коэффициент Бонус-Малус будет применен при расчете стоимости ОСАГО в этом году именно для вас, вы можете при помощи таблицы.

Коэффициент КБМ на прошлый периодКоэффициент КБМ
0 страховых возмещений за период КБМ1 страховое возмещение за период КБМ2 страховых возмещения за период КБМ3 страховых возмещения за период КБМБолее 3 страховых возмещений за период КБМ
2,452,32,452,452,452,45
2,31,552,452,452,452,45
1,551,42,452,452,452,45
1,411,552,452,452,45
10,951,552,452,452,45
0,950,91,41,552,452,45
0,90,8511,552,452,45
0,850,80,951,42,452,45
0,80,750,951,42,452,45
0,750,70,91,42,452,45
0,70,650,91,41,552,45
0,650,60,8511,552,45
0,60,550,8511,552,45
0,550,50,8511,552,45
0,50,50,811,552,45

1. Сначала выберите строку, соответствующую вашему КБМ в прошлом страховом периоде.

2. Затем выберите столбец, соответствующий числу аварий, виновником которых были признаны именно вы.

3. На пересечении выбранных строки и столбца вы увидите свой коэффициент.

Проверка КБМ онлайн

Расчет КБМ и стоимости ОСАГО

Если вы не знаете свой текущий коэффициент, его можно узнать через базу РСА. Однако не торопитесь это делать. Лучше сразу зайдите в онлайн-калькулятор ОСАГО 2021. Введите данные об автомобиле и его владельце, и система сама произведет расчет стоимости страховки на следующий год. При этом будут учтены все действующие поправки, в т. ч. и ваш КБМ. Вы получите подборку цен от нескольких компаний и сможете сделать свой выбор.

Онлайн-калькулятор ОСАГО

Таблица коэффициентов ДТП (КБМ) в 2019 году

Коэффициент КБМ уменьшает или увеличивает стоимость ОСАГО, в зависимости от количества страховых возмещений по вине водителя в предыдущие периоды обязательного страхования автогражданской ответственности.

Актуальная таблица КБМ в 2019 году

Ниже опубликована актуальная таблица коэффициентов КБМ в 2019 году, предложенная ЦБ РФ в указании о предельных размерах базовых ставок страховых тарифов.

N п/пКоэффициент КБМ на предыдущий годКоэффициент КБМ в текущем году (в зависимости от количества проведенных страховых выплат)
0 страховых выплат1 страховая выплата2 страховых выплат3 страховых выплатБолее 3 страховых выплат
1234567
12,452,32,452,452,452,45
22,31,552,452,452,452,45
31,551,42,452,452,452,45
41,411,552,452,452,45
510,951,552,452,452,45
60,950,91,41,552,452,45
70,90,8511,552,452,45
80,850,80,951,42,452,45
90,80,750,951,42,452,45
100,750,70,91,42,452,45
110,70,650,91,41,552,45
120,650,60,8511,552,45
130,60,550,8511,552,45
140,550,50,8511,552,45
150,50,50,811,552,45

Проверка коэффициента бонус-малус онлайн:

что это значит, как посчитать, таблица КБМ

Право страховщиков учитывать число аварий при расчете стоимости полиса прописано в № 40-ФЗ. Закон о КБМ в ОСАГО прописывает, что цена страховки рассчитывается по определенной формуле: базовую ставку умножают на все поправочные коэффициенты. 

Классы всех водителей хранятся в АИС РСА — автоматизированной информационной системе. Вносить сведения в нее могут только страховые компании. Обычно они делают это при заключении с вами договора, основываясь на данных о страховых выплатах по предыдущему полису. То есть пересчитывают, когда вы приходите к ним для оформления нового ОСАГО. 

С 2019 года произошло несколько важных изменений:

  • Теперь страховщики будут обновлять данные 1 апреля каждого года. А для расчета будут учитывать ДТП, произошедшие с начала апреля прошлого года по конец марта текущего. 
  • Если на момент перерасчета базе несколько значений — например, водитель оформлял ОСАГО на несколько авто — в расчет принимается минимальное значение. 
  • Если оформляете неограниченную страховку, показатель всегда равен 1 и  стоимость полиса стандартна. Раньше при расчете учитывали класс владельца авто или страхователя.

По-прежнему то, как меняется КБМ для ОСАГО, зависит от аккуратности водителя. Но теперь можно сэкономить — например, если вы стали виновником ДТП в мае, а обратились за новым полисом в июле, вам посчитают стоимость по состоянию на апрель, и эта авария учтена не будет. Значение изменится только в следующем году. 

Если сделать перерыв в страховании более, чем на 365 дней, значение обнуляется. Когда обратитесь за новым полисом, получите третий класс и коэффициент 1. 

С коэффициентом могут быть проблемы — например, если обратились в новую компанию, и старый страховщик передал неверные сведения. Тогда в базе будет отображаться неправильное значение, и, возможно, вам придется платить больше. Чтобы исправить его, обратитесь к своей страховой компании и напишите заявление.

Среднее (Avg.) И коэффициент вариации (CV) общего …

Контекст 1

… фильтровальная бумага использовалась для измерения осаждения при опрыскивании в различных пологах пшеницы и потерь на почву, и скорость извлечения рассчитывалась исходя из общего количества отложений и добавки. Общее разложение БПЛА существенно не отличалось от других опрыскивателей (Таблица 1). Среди четырех опрыскивателей опрыскиватель EAP достиг самого высокого общего осаждения, а опрыскиватель KMB — самого низкого (Таблица 1)….

Контекст 2

… общее осаждение БПЛА существенно не отличалось от других опрыскивателей (Таблица 1). Среди четырех опрыскивателей опрыскиватель EAP достиг самого высокого общего осаждения, а опрыскиватель KMB — самого низкого (Таблица 1). По сравнению с опрыскивателями SPB и KMB, опрыскиватели UAV и EAP имели значительно более высокие показатели возврата. …

Context 3

… Изученный процесс переноса дозы показал перенос пестицида из резервуара для опрыскивания в целевой организм, и в этом процессе потери сноса и стекания имели большое влияние на осаждение [24].В этом исследовании у распылителей SPB и KMB были относительно более низкие отложения и, соответственно, у этих двух распылителей был более высокий сток, который составлял 0,39 и 0,50 мкг / см 2 (Таблица 1). Подобно другим исследованиям [25,26], может оказаться, что распыление большого объема легко приводит к стеканию. …

Контекст 4

… в других исследованиях [25,26], возможно, распыление большого объема легко приводит к стеканию. В таблице 1, столбцы 4 и 5, по сравнению с другими опрыскивателями, БПЛА имел самые низкие потери на землю….

Контекст 5

… однородность опрыскивателя SPB была лучше, чем у других. CV осаждения составлял всего 32,1%, что было значительно ниже, чем у других (таблица 1). Это означает, что у него была лучшая однородность наплавки. …

Context 6

… с опрыскивателем SPB опрыскиватель БПЛА имел значительно более низкую однородность распределения отложений с CV 87,2% (таблица 1). Этот результат был выше, чем Стандарт качества и технологий гражданской авиации Китая для сверхмалых объемов распыления, который составляет 60% [8]….

Контекст 7

… CV отложений распылителей EAP и KMB составили 84,4% и 81,2% соответственно, что указывает на неравномерное нанесение (таблица 1), в основном из-за ручного управления распылителем. Равномерность нанесения была хуже, потому что она зависела от стабильности скорости движения по маршруту распыления и от регулярности движения рук операторов. …

Контекст 8

… фильтровальная бумага использовалась для измерения осаждения при распылении в различных пологах пшеницы и потерь на почву, а степень извлечения рассчитывалась исходя из количества общего осаждения и добавки.Общее разложение БПЛА существенно не отличалось от других опрыскивателей (Таблица 1). Среди четырех опрыскивателей опрыскиватель EAP достиг самого высокого общего осаждения, а опрыскиватель KMB — самого низкого (Таблица 1). …

Контекст 9

… общее осаждение БПЛА существенно не отличалось от других опрыскивателей (Таблица 1). Среди четырех опрыскивателей опрыскиватель EAP достиг самого высокого общего осаждения, а опрыскиватель KMB — самого низкого (Таблица 1). По сравнению с опрыскивателями SPB и KMB, опрыскиватели UAV и EAP имели значительно более высокие показатели возврата….

Context 10

… Изученный процесс переноса дозы показал перенос пестицида из резервуара для опрыскивания в целевой организм, и в этом процессе потери сноса и стекания оказали большое влияние на осаждение [24]. В этом исследовании у распылителей SPB и KMB были относительно более низкие отложения и, соответственно, у этих двух распылителей был более высокий сток, который составлял 0,39 и 0,50 мкг / см 2 (Таблица 1). Подобно другим исследованиям [25,26], может оказаться, что распыление большого объема легко приводит к стеканию….

Контекст 11

… в других исследованиях [25,26], возможно, распыление большого объема легко приводит к стеканию. В таблице 1, столбцы 4 и 5, по сравнению с другими опрыскивателями, БПЛА имел самые низкие потери на землю. …

Контекст 12

… однородность опрыскивателя SPB была лучше, чем у других. CV осаждения составлял всего 32,1%, что было значительно ниже, чем у других (таблица 1). Это означает, что у него была лучшая однородность наплавки. …

Контекст 13

… с опрыскивателем SPB опрыскиватель БПЛА имел значительно более низкую однородность распределения отложений с CV 87,2% (Таблица 1). Этот результат был выше, чем Стандарт качества и технологий гражданской авиации Китая для сверхмалых объемов распыления, который составляет 60% [8]. …

Контекст 14

… CV отложений распылителей EAP и KMB составили 84,4% и 81,2% соответственно, что указывает на неравномерное нанесение (таблица 1), в основном из-за ручного управления распылителем.Равномерность нанесения была хуже, потому что она зависела от стабильности скорости движения по маршруту распыления и от регулярности движения рук операторов. …

Контекст 15

… фильтровальная бумага использовалась для измерения осаждения при распылении в различных пологах пшеницы и потерь на почву, а степень извлечения рассчитывалась исходя из количества общего осаждения и добавки. Общее разложение БПЛА существенно не отличалось от других опрыскивателей (Таблица 1).Среди четырех опрыскивателей опрыскиватель EAP достиг самого высокого общего осаждения, а опрыскиватель KMB — самого низкого (Таблица 1). …

Контекст 16

… общее осаждение БПЛА существенно не отличалось от других опрыскивателей (Таблица 1). Среди четырех опрыскивателей опрыскиватель EAP достиг самого высокого общего осаждения, а опрыскиватель KMB — самого низкого (Таблица 1). По сравнению с опрыскивателями SPB и KMB, опрыскиватели UAV и EAP имели значительно более высокие показатели возврата….

Контекст 17

… Изученный процесс переноса дозы показал перенос пестицида из резервуара для опрыскивания в целевой организм, и в этом процессе потери сноса и стекания оказали большое влияние на осаждение [24]. В этом исследовании у распылителей SPB и KMB были относительно более низкие отложения и, соответственно, у этих двух распылителей был более высокий сток, который составлял 0,39 и 0,50 мкг / см 2 (Таблица 1). Подобно другим исследованиям [25,26], может оказаться, что распыление большого объема легко приводит к стеканию….

Контекст 18

… в других исследованиях [25,26], возможно, распыление большого объема легко приводит к стеканию. В таблице 1, столбцы 4 и 5, по сравнению с другими опрыскивателями, БПЛА имел самые низкие потери на землю. …

Контекст 19

… однородность опрыскивателя SPB была лучше, чем у других. CV осаждения составлял всего 32,1%, что было значительно ниже, чем у других (таблица 1). Это означает, что у него была лучшая однородность наплавки. …

Контекст 20

… с опрыскивателем SPB опрыскиватель БПЛА имел значительно более низкую однородность распределения отложений с CV 87,2% (Таблица 1). Этот результат был выше, чем Стандарт качества и технологий гражданской авиации Китая для сверхмалых объемов распыления, который составляет 60% [8]. …

Контекст 21

… CV осаждений распылителей EAP и KMB составили 84,4% и 81,2% соответственно, что указывает на неравномерное нанесение (таблица 1), в основном из-за ручного управления распылителем.Равномерность нанесения была хуже, потому что она зависела от стабильности скорости движения по маршруту распыления и от регулярности движения рук операторов. …

КМБ Альтман Z-Score | Кимберли-Кларк

Хороший знак:

Z-оценка Альтмана 3,66 является сильной.

Кимберли-Кларк имеет Z-показатель Альтмана 3,66, что указывает на то, что она находится в безопасных зонах. Это означает, что Z-Score Альтмана является сильным.

Зон дискриминации как таковых было:

Когда Альтман Z-Score Когда Z-Score Альтмана> = 3, он находится в безопасных зонах.
Когда Z-Score Альтмана находится между 1,8 и 3, он находится в серых зонах.

Исторический рейтинг и место в отрасли для показателя Z-Score Альтмана Кимберли-Кларк или связанного с ним термина показаны ниже:

NYSE: KMB ‘ Диапазон значений Z-Score Альтмана за последние 10 лет
Мин .: 2,4 Средн: 3,33 Макс .: 5,03
Ток: 3.66

За последних 13 лет , Кимберли-Кларк наивысший Z-Score Альтмана составлял 5,03 . Самый низкий был 2.40 . А медиана составила 3,33 .


Исторические данные Z-Score Кимберли-Кларка Альтмана

Исторический тренд данных по Z-Score Альтмана Кимберли-Кларк можно увидеть ниже:

* Для раздела «Операционные данные»: все числа указаны единицей измерения после каждого термина, и все суммы, относящиеся к валюте, указаны в долларах США.
* Для других разделов: все числа в миллионах, за исключением данных по акциям, соотношений и процентов. Все связанные с валютой суммы указаны в соответствующей валюте фондовой биржи компании.



Сравнение с конкурентами

Для отрасли Товары для дома и личной гигиены , показатель Altman Z-Score Kimberly-Clark вместе с рыночной капитализацией его конкурентов и данными Altman Z-Score можно просмотреть ниже:

* Конкурентоспособные компании выбираются из компаний, относящихся к одной отрасли, со штаб-квартирой в той же стране и с наиболее близкой рыночной капитализацией; Ось X показывает рыночную капитализацию, а ось Y показывает значение термина; чем больше точка, тем больше рыночная капитализация.Обратите внимание, что значения «N / A» не отображаются на диаграмме.


Распределение Z-показателя Кимберли-Кларк Альтмана

Для отрасли Товары для дома и личного пользования и сектора Consumer Defensive диаграммы распределения Altman Z-Score компании Kimberly-Clark можно найти ниже:

* Красная полоса показывает, куда попадает Z-Score Альтмана Кимберли-Кларк.



Расчет Z-показателя Кимберли-Кларк Альтмана

Модель

Altman Z-Score позволяет точно прогнозировать неисправность за два года до бедствия.Это можно считать оценкой бедственного положения промышленных корпораций.

Z-Score Альтмана Кимберли-Кларк для сегодня рассчитывается по следующей формуле:

Z = 1,2 * X1 + 1,4 * X2 + 3,3 * 9016 9016 9016 X4 + 1.0 * X5
= 1.2 * -0,0938 + 1,4 * 0,4374 + 3,3 * 0,151 + 0,6 0,6 0,6 * 1.0649
= 3,66

* Для раздела «Операционные данные»: все числа указаны единицей измерения после каждого термина, и все суммы, относящиеся к валюте, указаны в долларах США.
* Для других разделов: все числа в миллионах, за исключением данных по акциям, соотношений и процентов. Все связанные с валютой суммы указаны в соответствующей валюте фондовой биржи компании. GuruFocus не рассчитывает Z-Score Альтмана, когда значение X4 или X5 равно 0.

Промежуточные двенадцать месяцев (TTM), закончившиеся в июне 2021 г .:
Общая сумма активов составила 17 827 миллионов долларов США.
Общая сумма оборотных активов составила 5 572 млн. Долларов США.
Общая сумма краткосрочных обязательств составила 7 244 миллиона долларов.
Нераспределенная прибыль составила 7 798 миллионов долларов.
Прибыль до налогообложения составила 495 + 702 + 674 + 566 = 2437 миллионов долларов.
Процентные расходы составили -65 + -63 + -64 + -62 = -254 млн. Долл. США.
Выручка составила 4722 + 4743 + 4836 + 4683 = 18 984 миллиона долларов. Рыночная капитализация
(сегодня) составила 45 523 млн долларов.
Общая сумма обязательств составила 17 069 миллионов долларов США.

* Обратите внимание, что для запасов, составляемых раз в полгода или год, GuruFocus использует последние годовых данных в качестве данных TTM.

Зон дискриминации как таковых было:

зоны бедствия — 1.81 год

Кимберли-Кларк имеет Z-показатель Альтмана 3,66, что указывает на то, что она находится в безопасных зонах.

Исследование Альтмана показало, что компании, находящиеся в зоне бедствия, имеют более 80% шансов на банкротство через два года.


Kimberly-Clark (NYSE: KMB) Z-Score Альтмана Объяснение

X1: Коэффициент оборотного капитала / общих активов (WC / TA) — это показатель чистых ликвидных активов фирмы по отношению к общей капитализации. Оборотный капитал определяется как разница между оборотными активами и текущими обязательствами.Обычно у фирмы, несущей постоянные операционные убытки, оборотные активы сокращаются по сравнению с совокупными активами. Альтман обнаружил, что этот коэффициент ликвидности оказался наиболее ценным по сравнению с коэффициентом текущей ликвидности и коэффициентом быстрой ликвидности. Однако это наименее значимый из пяти факторов.

X2: Нераспределенная прибыль / общие активы: соотношение RE / TA измеряет леверидж фирмы. Нераспределенная прибыль — это счет, на котором указывается общая сумма реинвестированной прибыли и / или убытков фирмы за весь период ее существования.Те фирмы с высоким показателем RE по сравнению с TA финансировали свои активы за счет удержания прибыли и не использовали такой большой объем долга.

X3, Прибыль до уплаты процентов и налогов / общие активы (EBIT / TA): Это соотношение является мерой реальной производительности активов фирмы, независимо от каких-либо налоговых факторов или факторов левериджа. Поскольку окончательное существование фирмы основано на доходности ее активов, этот коэффициент кажется особенно подходящим для исследований, посвященных корпоративным неудачам. Этот коэффициент постоянно превосходит другие показатели рентабельности, включая денежный поток.

X4, Рыночная стоимость капитала / балансовая стоимость общих обязательств (MVE / TL): мера показывает, насколько активы фирмы могут упасть в стоимости (измеряемой рыночной стоимостью собственного капитала плюс заемные средства) до того, как обязательства превысят активы и фирму. становится неплатежеспособным.

X5, Выручка / общие активы (S / TA): Коэффициент оборачиваемости капитала — это стандартный финансовый коэффициент, показывающий способность активов фирмы генерировать продажи.

Узнайте больше о Z-Score Альтмана и оригинальном исследовании.


Будьте внимательны

Altman Z-Score не применяется к финансовым компаниям.


Термины, связанные с Z-оценкой Kimberly-Clark Altman

Благодарим вас за просмотр подробного обзора Z-Score Кимберли-Кларка по Z-шкале, предоставленного GuruFocus.com. Щелкните следующие ссылки, чтобы просмотреть страницы с соответствующими терминами.

Итого Активы Итого оборотные активы Итого текущие обязательства Нераспределенная прибыль Доход до уплаты налогов Расходы в процентах Доход Рыночная капитализация Всего обязательства Финансовая мощь

Описание компании Kimberly-Clark

Торгуются на других биржах

Адрес

П.О. Box 619100, Даллас, Техас, США, 75261-9100

Kimberly-Clark — ведущий производитель средств личной гигиены (около половины продаж) и бумажных салфеток (около одной трети продаж). В его ассортимент входят Huggies, Pull-Ups, Kotex, Depend, Kleenex и Cottonelle. Фирма также управляет K-C Professional, который сотрудничает с предприятиями, чтобы обеспечить безопасность и гигиену на рабочем месте. Kimberly-Clark обеспечивает чуть более половины своих продаж в Северной Америке и более 10% в Европе, а остальная часть в основном сосредоточена в Азии и Латинской Америке.

Руководители
Калвер Джон директор 2401 UTAH AVE. S. SUITE 800 Сиэтл WA 98134
Мелуччи Джеффри П. сотрудник: старший вице-президент — главный юрисконсульт 351 PHELPS DRIVE IRVING TX 75038
Гори Густаво Лопес Офицер: Директор по цепочке поставок PO BOX 619100 DALLAS TX 75281
Льюис Элисон директор: директор по развитию с.О. КОРОБКА 619100 DALLAS TX 75261
Пауэлл Аарон Офицер: Президент, Азиатско-Тихоокеанский регион P.O. КОРОБКА 619100 DALLAS TX 75261-9100
Андерхилл Кимберли К Офицер: Президент, KCNA 351 PHELPS DRIVE IRVING TX 75038
Тристрам Уилкинсона сотрудник: президент, Европа, Ближний Восток и Африка P.O. КОРОБКА 619100 DALLAS TX 75261-9100
Дрекслер Эндрю Офицер: Вице-президент и Контролер C / O GNC HOLDINGS, INC.300 ШЕСТОЙ АВЕНЮ ПИТТСБУРГ ПА 15222
Хсу Майкл Д. директор, должностное лицо: генеральный директор C / O KRAFT FOODS GROUP, INC. THREE LAKES DRIVE NORTHFIELD IL 60048
Крус Серхио Офицер: Президент, Латинская Америка P.O. КОРОБКА 61900 DALLAS TX 75261-9100
Бостон Дж. Скотт сотрудник: старший вице-президент и директор по персоналу 1400 HOLCOMB BRIDGE ROAD ROSWELL GA 30076
Торрес Рассел Офицер: Президент, KCP C / O NEWELL BRANDS INC.221 RIVER STREET HOBOKEN NJ 07030
Генри Мария сотрудник: старший вице-президент и финансовый директор C / O THE HILLSHIRE BRANDS COMPANY 3500 LACEY ROAD DOWNERS GROVE IL 60515
Агарвал Ахал Офицер: Президент — Азиатско-Тихоокеанский регион P.O. КОРОБКА 61900 DALLAS TX 75261-9100
Смакер Марк Т директор PUBLIC «- // W3C // DTD HTML 4.0 Transitional // EN»> Информация о праве собственности: SMUCKER MARK T a.заголовок: ссылка {цвет: # 3b4fae; font-weight: жирный; украшение текста: подчеркивание;} a.header: посещено {цвет: # 3b4fae; font-weight: жирный; text-decoration: underline;} a.header: hover {color: # 1
  • ;}
  • Kinder Morgan, Inc. (KMI) Цена акций, новости, котировки и история

    NYSE — Цена на Nasdaq в реальном времени. Валюта в долларах США

    15,96-0,20 (-1,24%)

    На момент закрытия: 16:00 EDT

    Полный экран

    Торговые цены поступают не со всех рынков

    16119
    Предыдущее закрытие 16.16
    Открыто 16,13
    Ставка 15,96 x 900
    Спрос 15,97 x 36200
    Дневной диапазон
    15.91 15.91 15.91 — 19,29
    Объем 28 638 104
    Ср. Объем 12,561,277

    Прибыль, окт. 25, 2021

    Рыночная капитализация 36.174B
    Бета (5 лет ежемесячно) 1,11
    Коэффициент PE (TTM) 21,25
    EPS (TTM) 0,75 90 Дата 170
    Форвардные дивиденды и доходность 1,08 (6,68%)
    Ex-Dividend Date 30 июля 2021 г. идеи путем доступа к объективному, глубокому исследованию инвестиций

    Проверяйте кмбайт по годам в RSA.Узнай свой коэффициент бонус-малус (ОСАГО)

    Что такое КБМ?

    Ни для кого не секрет, что стоимость автостраховки для ОСАГО зависит от стажа вождения и количества ДТП, произошедших по его вине. Когда скачки …

    КБМ — коэффициент «бонус-малус» — это один из параметров, определяющих стоимость полиса ОСАГО в России. С начала 2013 года невозможно оформить полис ОСАГО без запроса данного коэффициента в базовой автоматизированной системе Российского союза автостраховщиков (АИС РСА).

    Страховой брокер K-insgroup предлагает услугу, количество обращений никак не ограничено.

    Что такое КБМ?

    Ни для кого не секрет, что стоимость автостраховки для ОСАГО зависит от стажа вождения и количества ДТП, произошедших по его вине. При расчете полиса используется специальный коэффициент КБМ (бонус-малус). И сегодня это тот показатель, который позволяет сэкономить на стоимости страховки.

    MSC рассчитывается исходя из выплат страховых сумм в предыдущих полисах ОСАГО.Иными словами, это бонусы автовладельцу за бережное вождение, при этом с каждым последующим безаварийным годом вождения стоимость автостраховки снижается на 5%. Этот индекс зависит только от водителя и присваивается ему независимо от того, на каком транспортном средстве он управляет.

    KBM проверка на базе PCA

    В 2013 году в России появился закон, обязывающий все страховые компании перед определением стоимости и выдачей страховых документов проверять предыдущие страховые полисы для идентификации MSC клиента.Нарушение этого правила может привести к большим проблемам для страхователя в случае аварии.

    Сегодня любое страховое агентство может проверить коэффициент для любого автовладельца. В базе автоматизированной системы PCA за последние пару лет заключено более 100 миллионов договоров страхования.

    Если страхователь скрыл информацию о прошлых страховых случаях, то такое нарушение грозит ему увеличением стоимости страховки в 1,5 раза, а также занесением в специальный список нарушителей, который может увидеть каждая страховая компания.

    Узнайте, во сколько вам обойдется электронный полис ОСАГО и в каких страховых компаниях вы можете его приобрести в вашем регионе:

    Коэффициент «Бонус — Малус», называемый MSC, является важным элементом формирования стоимости ОСАГО, позволяя автовладельцам претендовать на серьезную скидку или, наоборот, получать повышенную стоимость полиса. Этот коэффициент обновляется ежегодно, и при отсутствии аварий за отчетный период увеличивает размер скидки на следующий год.

    2 клика и вы узнаете

    Проверка KBM онлайн:

    Стол MSC на 2019 год

    На период до конца 2019 года в России действует шкала (таблица MSC), которая предусматривает изменение данного коэффициента в пределах от 0,5 до 2,45 для стойких правонарушителей, которые несколько раз в год становились виновниками ДТП. Вы можете ознакомиться с данными в таблице в таблице ниже.

    Система MSC предусматривает, что изначально при первом страховании клиент страховой компании получает базовый уровень третьего класса, при котором коэффициент равен 1.Соответствующая информация заносится в базу данных PCA. По истечении срока действия политики класс водителя меняется в ту или иную сторону. При отсутствии аварий коэффициент становится 0,95. Если были ДТП, то коэффициент увеличивается в зависимости от количества совершенных ДТП с одновременным снижением класса водителя.

    Желательно проверить КБМ перед покупкой ОСАГО, чтобы узнать размер скидки, которую можно запросить в страховой кассе.

    Расчет по таблице

    Использовать таблицу KBM для определения стоимости обязательного страхования автогражданской ответственности достаточно просто. Действия требуются последовательно.

    • Расчет начинается со строки с коэффициентом 1.
    • Для безаварийного года необходимо спуститься в таблице на одну строку вниз;
    • При наличии тревог требуется подняться на количество строк, равное количеству аварийных ситуаций;
    • Отсутствие одного года нахождения в страховом полисе автоматически переводит водителя на базовый уровень с коэффициентом 1;
    • Если страховка бессрочная, изменение коэффициента производится исключительно владельцем транспортного средства.

    Следует отметить, что таким способом можно получить только расчетные данные. На самом деле скидка может оказаться меньше, например, из-за того, что страховщики не внесли в базу PCA соответствующую информацию о безаварийном вождении клиента. В результате MSC можно проверить исключительно на официальном сайте Союза страховщиков, причем в режиме онлайн.

    Практика показывает, что страховщики к подобным случаям прибегают регулярно.Отдельному клиенту может показаться, что это не более чем случайность, но на самом деле это полноценная система, позволяющая страховщикам сэкономить значительные суммы.

    Проверить KBM в базе данных PCA

    Стоит отметить, что пару лет назад каждая страховая компания использовала собственные архивы MSC, что позволяло автовладельцам в случае ЧС просто переехать в другой офис, получая базовый уровень вместо повышенного коэффициента.

    Сегодня такая уловка невозможна, так как вся информация занесена в единую для всех страховщиков базу данных, доступ к которой доступен через официальный сайт ассоциации российских представителей страхового рынка.

    При этом доступ к системе открыт, что позволяет любому автомобилисту проверить КБМ онлайн в течение нескольких минут. Официальный сайт СПС по проверке КБМ — https://dkbm-web.autoins.ru/dkbm-web-1.0/kbm.htm

    При заполнении заявки необходимо указать полное имя водителя, для которого проводится проверка, а также номер его водительских прав (буквы серии вводятся латиницей). Далее остается только выбрать предполагаемую дату, в момент которой вы хотите определить коэффициент, а затем активировать систему, нажав кнопку «Поиск».

    Полученный результат необходимо сравнить с вашими теоретическими расчетами. Если нет неточностей, значит и проблем нет. Если в базе СПС есть более скромный коэффициент, то для восстановления справедливости придется обратиться в страховую компанию, и на это уйдет какое-то время.

    Восстановление коэффициента в базе PCA

    После того, как удалось проверить КБМ и выявить неточности, необходимо приступить к поиску ошибки.Для этого вам потребуется проанализировать все предыдущие страховые полисы ОСАГО. Учитывая, что сам коэффициент в документе не указан, необходимо будет самостоятельно рассчитать стоимость страховки, рассчитав значение коэффициента.

    Надо признать, что ошибку найти непросто. Намного удобнее проводить ежегодную проверку затрат для выявления отклонений уже в первый год, чем накапливать проблему в течение нескольких лет, смешивая ошибочные данные с правильно рассчитанными периодами.

    После того, как ошибка будет выявлена, вам необходимо обратиться в офис страховщика. Решить этот вопрос онлайн через официальный сайт компании не удастся, поэтому вам нужно будет посетить одно из ближайших отделений.

    Практика показывает, что в общей сложности на исправление ошибки уйдет от двух до трех дней.

    Если неточность при вводе данных в базу данных PCA была допущена, например, пять лет назад, вам нужно будет пойти именно в тот офис, в котором допущена ошибка.Учитывая возраст, необходимо будет поднять архивы, что потребует дополнительного времени.

    Сразу отметим, что сам СПС не вносит никаких изменений в коэффициенты MSC для расчета ОСАГО, поэтому обращения в организацию не имеют практического смысла и не дадут результата.

    Также необходимо отметить случай, когда обнаруженная ошибка не может быть устранена. Это происходит в ситуации, когда компания, совершившая ошибочный ввод (не ввод) данных в базу данных PCA, по какой-либо причине перестала существовать.В такой ситуации никто другой вносить изменения не может, даже если ошибка «видна невооруженным глазом». Переходить прямо на официальный сайт Союза страховщиков в такой ситуации бесполезно.

    Как не потерять скидку

    Сегодня КБМ — один из немногих инструментов, позволяющих снизить стоимость ОСАГО для водителей. При этом даже одна чрезвычайная ситуация самым серьезным образом сказывается на итоговой стоимости страховки.

    Следует иметь в виду, что после наличия страхового случая, в котором страхователь выступил виновником, происходит снижение класса водителя и увеличение коэффициента «Бонус-Малус».При этом этот случай отразится на стоимости страховки не в течение одного года, а в течение следующих шести лет. Поэтому водителям желательно принять меры по сохранению существующей MSC.

    Расчеты показывают, что водителям с десятилетним стажем безаварийной езды и коэффициентом MSC на уровне 0,5 (минимально возможный) даже при движении отечественной классики с мощностью двигателя 75 «лошадей» придется заплатить для полиса на 2,7 тыс. руб. больше, а за шесть лет сумма переплаты составит около 9.5 тысяч рублей …

    Если речь идет о более дорогих автомобилях с двигателями повышенной мощности (более 100 л.с.), то сумма переплаты будет еще более значительной. Самостоятельно такие расчеты можно проводить сразу для всех страховых компаний на нашем сайте, используя для этого.

    Как не потерять накопленные бонусы. Единственный способ — договориться на месте. Этой возможностью желательно воспользоваться при незначительной аварии, когда стоимость возмещения поцарапанного бампера или крыла составляет несколько тысяч рублей, а затраты на повышенную стоимость страховки будут значительно выше.Если повреждение автомобилей серьезное, то придется оформлять полноценный страховой случай, после чего изменения в базе СПС будут внесены в обязательном порядке.

    Подводя итоги, следует отметить, что для автовладельцев КБМ выступает чуть ли не единственным способом удешевления ОСАГО, причем очень существенно. Учитывая то, что страховщики не регулярно вносят данные в базу PCA, необходимо регулярно проверять KBM на официальном сайте ассоциации.отечественные страховщики, защищающие себя от возможных дополнительных расходов при получении полиса.

    Проверка КБМ ОСАГО онлайн На сайте Союза автостраховщиков вы можете проверить КБМ (соотношение бонуса и малуса). Проверяйте свои коэффициенты только на официальных сайтах, так как они дают наиболее точную информацию. В частности, эта проверка сообщит вам, откуда взялось это значение KBM — какая страховая компания и по какому номеру полиса посчитала такое значение (номер полиса, в свою очередь, можно проверить).

    ВНИМАНИЕ !!! Бывает, что окна проверки KBM долго загружаются, это связано с загруженностью баз на стороне PCA, просто подождите немного. Или, чтобы не ждать, сразу переходите по ссылке на официальный сайт СПС

    Инструкция как проверить КБМ?

    Чтобы проверить KBM, вам необходимо заполнить некоторые данные в специальном окне базы данных PCA. Первое, что вам нужно будет указать, это того, кого вы хотите проверить в KBM, на физическое или юридическое лицо… Далее вас просят выбрать, ограничивается ли договор количеством водителей, которым разрешено управлять транспортным средством … Внимание! Проверка КБМ возможна только для граждан, зарегистрированных на территории РФ. Затем вы вводите свое стандартное имя, дату рождения, серийный номер и номер водительского удостоверения. А теперь важный момент: «Дата начала действия договора / добавления драйвера в договор» здесь нужно указать дату NEXT после окончания полиса.Вот и все, мы проходим простую проверку, нажав на кнопку «Я не робот», и вам будет показан результат в базе данных PCA вашей скидки KBM. Если вам не понравились результаты вашей проверки или скидка исчезла по необъяснимой причине, можете.

    ВНИМАНИЕ! ЕСЛИ ВЫ НЕ ПОЛНОСТЬЮ ОТКРЫВАЕТЕ ОКНО ВХОДА ДАННЫХ ДЛЯ ПРОВЕРКИ MSC, ВЫ ПРОСТО НАЖМИТЕ СЛАЙДЕРЫ, КАК УКАЗАНО НА ИЗОБРАЖЕНИИ НИЖЕ, БУДЕТ КНОПКА ПОИСКА И ПОДТВЕРЖДЕНИЯ КОДА БЕЗОПАСНОСТИ.

    Возможности проверки КБМ

    • Проверить KBM Phys. и Юр. человек
    • Экзамен КБМ ОСАГО сразу нескольким водителям

    КБМ ОСАГО

    На нашем портале проверка КБМ в базе PCA всегда останется бесплатной. Чтобы узнать КБМ ОСАГО достаточно указать ФИО, дату рождения, серию и в.г. количество. Проверка MSC не займет много времени. На это стоит обратить большое внимание, так как вы можете предотвратить обман вас недобросовестными страховщиками.Проверить КБМ, а потом распечатать всю необходимую информацию можно при покупке ОСАГО

    .

    Проверить KBM в базе данных PCA

    Проверка КБМ ОСАГО занимает не более 20 секунд. Данные отправляются напрямую в базы Союза автостраховщиков России в указанный день. Это важно, потому что, во-первых, при регистрации нового полиса в страховании КБМ будет смотреть на дату начала действия нового полиса, т.е. она изменяется на следующий день после окончания действия текущего полиса.Во-вторых, если вы вписаны в какое-то количество полисов ОСАГО, то при оформлении новой страховки смотрят коэффициент в соответствии с последним истекшим полисом. Из-за этого в разные дни имеет возможность существовать разные значения, имейте это в виду.

    Каким должен быть коэффициент бонуса malus?

    Информация в базе данных PCA иногда может быть неверной, то есть коэффициент MSC (также известный как «скидка») может быть больше, чем вы должны иметь право.Чаще всего это происходит, когда ваша предыдущая страховая компания ввела неправильные килобайты в базу данных при оформлении последнего полиса. Вы можете проверить свой KBM в таблице выше

    Как еще можно узнать свой КБМ?

    Также вы можете узнать свой КБМ на официальных сайтах страховщиков, у которых есть возможность зарегистрировать электронный полис ОСАГО. Для этого вам необходимо зарегистрироваться на сайте одного из них и при оформлении полиса можно узнать свой MSC, но он не всегда может быть указан правильно, так как, возможно, вы указали лицо с наивысшим MSC в вашей страховке и считается экстремальной страховкой по высокой ставке… В этом случае вам нужно будет обратиться в свою страховую компанию для восстановления MSC.

    Если вам необходимо узнать коэффициент ОСАГО Bonus Malus или проверить его, то Союз автостраховщиков России предоставляет вам такую ​​возможность. Это можно сделать бесплатно на нашем сайте на официальном сайте PCA в специальной форме запроса. Однако сначала давайте посмотрим, что такое коэффициент бонусного малуса (MBM) и почему его нужно рассчитывать.

    Каждый автомобилист обязан ежегодно оформлять новый полис обязательного страхования ОСАГО .Эта страховка возмещает потерпевшему в случае возникновения несчастного случая по вине страхователя. Естественно, что страховщики заинтересованы в увеличении безаварийной работы на дорогах России и снижении размеров страховых выплат.

    Бонусный коэффициент малуса предназначен для мотивации водителей к осторожному вождению.

    Назначение коэффициента MSC — формирование цены на покупку последующего страхового полиса. В зависимости от его стоимости стоимость может уменьшаться или увеличиваться.

    На значение параметра влияет ряд параметров, в том числе:

    • класс драйвера;
    • уровень безаварийной езды страхователя в течение года.

    Есть специальная таблица, позволяющая просмотреть и проверить зависимость значения MSC от класса драйвера. Причем «класс» застрахованного — это изменчивый параметр, который напрямую зависит от уровня его безаварийной езды.

    Поскольку при расчете цены ОСАГО непосредственно участвует коэффициент малуса бонуса, его уменьшение приведет к увеличению процента скидки по страховке.

    При увеличении значения MSC цена соответственно увеличивается.

    Таблица расчета MSC

    Ниже представлена ​​таблица, которая позволяет вам проверить и рассчитать бонусный класс Malus, а также его стоимость. Коэффициент пересчитывается по годам, а точнее, в зависимости от вождения в прошлом году и количества ДТП, произошедших по вине страхователя.

    По умолчанию история владельца полиса после первой покупки ОСАГО начинается с класса 3 , что соответствует значению MSC, равному 1.

    Класс драйвера KBM значение Класс в конце текущей политики
    0 выплаты при ДТП 1 плата за ДТП 2 выплаты при ДТП 3 платежа при ДТП Более 3-х выплат при ДТП
    М 2.45 0 M M M M
    0 2,3 1 M M M M
    1 1,55 2 M M M M
    2 1,4 3 1 M M M
    3 1 4 1 M M M
    4 0.95 5 2 1 M M
    5 0,9 6 3 1 M M
    6 0,85 7 4 2 M M
    7 0,8 8 4 2 M M
    8 0.75 9 5 2 M M
    9 0,7 10 5 2 1 M
    10 0,65 11 6 3 1 M
    11 0,6 12 6 3 1 M
    12 0.55 13 6 3 1 M
    13 0,5 13 7 3 1 M
    Таблица 1. Значение MSC

    Например, у держателя полиса бонусный класс Malus равен 7. Значение MSC для этого класса составляет 0,8. Рассчитаем коэффициент бонусного малуса при безаварийной езде в течение года. Мы видим, что при отсутствии ДТП по действующему полису ОСАГО класс водителя будет равен 8.По этой же таблице мы можем проверить и убедиться, что для этого класса MSC равен 0,75.

    Обратите внимание, что каждый год KBM уменьшается на 0,05, а его минимальное значение составляет 0,5 , что позволит водителю приобрести полис со значительной скидкой от стоимости стандартной цены.

    Всех водителей интересует вопрос, какую скидку предоставляет КБМ при покупке следующего полиса ОСАГО. Для таких расчетов существует специальный онлайн-калькулятор, позволяющий рассчитать стоимость полиса исходя из коэффициента бонусного малуса. Также можно «пробить» цену страховки в самой страховой компании .

    Его представители рассчитают стоимость с учетом MSC. Однако могут возникнуть ситуации, когда цена на услуги страховщика окажется выше, чем ожидал страхователь. В этом случае нужно проверить результаты и найти причину ошибки.

    Ошибка может возникать по разным причинам. … Это может произойти из-за хитрости страховщиков, не желающих удешевлять страхование ОСАГО.А может быть более банальная причина — в историю значений KBM закралась ошибка. Раньше вся история застрахованного хранилась только в страховой компании, с которой у него был договор.

    Следовательно, при переезде в другую компанию водитель должен был сдать данные из старой компании в офис новой. На сегодняшний день вся подобная информация хранится в одном источнике — в архивах СПС (Российский союз автостраховщиков).

    Поэтому, если есть подозрение на ползучую ошибку и вы хотите проверить скидку AIS RSA, то такие данные можно определить на официальном сайте Союза. Запросить проверку единой базы ОСАГО вы можете, перейдя на соответствующую официальную страницу ресурса.

    Эта страница содержит форму поиска в виде ряда окон, которые необходимо заполнить соответствующей информацией.

    После ввода ваших личных данных и данных о водительских правах программа определит — на какой размер KBM и на какой официальный PCA вам полагается скидка.

    После перехода в форму поиска вам потребуются ваши личные данные (имя, дата рождения, юридическое или физическое), а также минимальные данные по договору.

    Далее необходимо ввести защитный код, после чего программа проверит свою базу ОСАГО по истории страхования водителя (независимо от страховой компании — будь то Росгосстрах, Ингосстрах или любой другой страховщик).

    После обработки запроса система покажет вам, какой размер бонуса коэффициент малуса соответствует вашей официальной страховке … Таким образом, по паспорту владельца и водительскому удостоверению в базе СПС можно легко проверить КБМ.

    А что, если вдруг данные в базе Союза автостраховщиков России и номер ваших данных не совпадают? Как и где найти вкрадшуюся ошибку? Поскольку все данные в СПС предоставляются страховой компанией, вам необходимо искать ошибки в полисах ОСАГО, приобретенных у этой компании. Для этого нужно взять все свои контракты и проверить их на неточности.

    Поскольку размер КБМ в ценных бумагах не указан, вам придется пересчитывать все самостоятельно.Чтобы рассчитать погрешность расчета, лучше начать с номера полиса, который является текущим.

    Если проверять значение коэффициента малуса бонуса ежегодно, то номер расчета может оканчиваться на текущую страховку , так как в предыдущих периодах значения коэффициентов сходились.

    Если информация не проверена, то неточные данные могут быть в любой политике, а возможно и в нескольких. В этом случае придется потрудиться, чтобы найти несоответствия.После обнаружения ошибки необходимо обратиться за помощью в соответствующую страховую компанию.

    КБМ проще всего восстановить в том случае, если в последнем контракте была допущена ошибка. … Например, ваш последний полис ОСАГО был куплен в Росгосстрахе. После проверки вы обнаружили, что коэффициент, а соответственно и стоимость контракта, определены неверно.

    Для исправления неточностей достаточно обратиться в компанию с соответствующим заявлением. , после чего ошибка будет устранена в течение нескольких дней. После этого данные в СПС также будут обновлены, что можно проверить на официальном сайте.

    Будет немного сложнее, если значение MSC было неправильно выставлено в предыдущих политиках, тем более, куплено у других компаний.

    Тогда дело станет немного хлопотнее, так как вам придется бегать по офисам разных страховых компаний. Но самый неприятный вариант — страховая компания, которая могла исправить ошибку, перестала существовать.

    Ситуация неприятная, потому что в этом случае ничего не исправить, так как другие страховщики, а также сам Российский союз автостраховщиков не имеют права вносить такие корректировки в единую базу ОСАГО. Учитывая то, что поиск и определение индекса MSC через официальный сайт PCA не представляет труда, то намного проще проверять данные раз в год, тем самым предотвращая возникновение трудностей .

    Можно сохранить значение коэффициента бонусного малуса после ДТП, если вопрос решается с пострадавшей стороной на месте , без привлечения страховой компании.Такое развитие событий возможно при условии, что ущерб незначителен и потерять скидку MSC будет намного дороже, чем решить вопрос на месте.

    Например, рассмотрим следующую ситуацию. Гражданин Российской Федерации имеет 15-летний стаж безаварийной езды. У него класс водителя 13, что позволяет приобрести полис ОСАГО с коэффициентом 0,5.

    Так получилось, что, выезжая со стоянки, он слегка поцарапал бампер находящейся рядом машины.Если привлечь страховку и оформить ДТП, компания возместит ущерб. Но что получит владелец полиса? Исходя из приведенной выше таблицы, его бонусный класс Malus упадет до 7, что соответствует CBM 0.8, что приведет к увеличению цены на последующие приобретенные полисы.

    Кроме , чтобы вернуться в класс водителя 13, страхователь должен уехать в течение следующих 6 лет без единой аварии. … Так может лучше какие-то вопросы решать на месте самостоятельно и не портить историю страхования? Только в случае серьезного ущерба, когда это будет дешевле, лучше привлекать страховую компанию для возмещения ущерба!

    На дорогах страны даже самый осторожный водитель может стать жертвой агрессивного или невнимательного вождения со стороны других участников дорожного движения! Это не его вина.Но , если авария произойдет по вашей вине, она повлияет на вас по-разному, в том числе в финансовом отношении … Таким образом, намного лучше и выгоднее обезопасить себя, а не повысить аварийность на дорогах.

    Позаботьтесь не только о своей безопасности, но и о других участниках дорожного движения, а взамен получите соответствующие льготы от страховых компаний в виде уменьшения MSC!

    Похожие видео

    10.01.2019

    Перед оформлением страховки я решил самостоятельно рассчитать стоимость ОСАГО, но улов оказался в непонятном мне классе и его коэффициенте бонус-малус (МБМ).Как-то разобрался и решил просветить и вас.

    Сегодня существует 15 классов страхования водителей, которые предусматривают применение соответствующего коэффициента (MSC). Класс определяется последним завершенным договором ОСАГО.

    Таблица соотношения бонусов и малюсов (KBM)

    Класс на начало годового периода страхования Коэффициент Класс на конец годового периода страхования с учетом наличия страховых случаев, произошедших в период действия предыдущих договоров обязательного страхования
    0
    страховые выплаты
    1
    страховая выплата
    2
    страховых выплат
    3
    страховых выплат
    4 и более
    страховых выплат
    M 2,45 0 M M M M
    0 2,3 1 M M M M
    1 1,55 2 M M M M
    2 1,4 3 1 M M M
    3 1 4 1 M M M
    4 0,95 5 2 1 M M
    5 0,9 6 3 1 M M
    6 0,85 7 4 2 M M
    7 0,8 8 4 2 M M
    8 0,75 9 5 2 M M
    9 0,7 10 5 2 1 M
    10 0,65 11 6 3 1 M
    11 0,6 12 6 3 1 M
    12 0,55 13 6 3 1 M
    13 0,5 13 7 3 1 M

    Чтобы узнать, каков ваш коэффициент бонус-малус, вам необходимо понять, какой у вас класс.Он рассчитывается исходя из количества ваших страховок и количества несчастных случаев.

    Если вы ранее не были застрахованы или в базах данных о вас нет данных, то водителю присваивается 3 класс. Он равен 1 коэффициенту MSC, что означает отсутствие скидок.

    Пример 1. Водительский стаж 3 года, страховых случаев не было. КБМ класс — 3, коэффициент — 1.
    Пример 2. Водительский стаж 3 года, 1 ДТП. КБМ класс — 1, коэффициент — 1.55.
    Пример 3. Водительский стаж 10 лет, ДТП 0. КБМ класс — 10, коэффициент — 0,65.

    Если вы ранее застрахованы, то при регистрации новая страховка будет:

    Пример 1. Стаж работы 3 года, страховых случаев не было. Класс MSC по окончании годового периода страхования — 4, коэффициент — 0,95.

    Запутались? Ниже вы можете узнать свой коэффициент Bonus Malus Ratio (BMR) онлайн на веб-сайте PCA. Для этого вам нужно будет ввести свою фамилию, имя, отчество, дату рождения, серию и количество прав, а также дату начала действия вашего полиса.

    После ввода данных система выдаст ваш MSC, который указал страховщик.

    Неструктурированный параллельный решатель для моделирования впуска двигателя и хода камеры сгорания на JSTOR

    Абстрактный

    KIFP, шестигранная неструктурированная версия KIVA-MB (KMB), текущего кода CFD для двигателей на IFP, была разработана. На основе алгоритмов KIVA (конечный объем на шахматных сетках, временное разделение, ПРОСТОЙ цикл, субцикловая адвекция…), новый решатель был построен шаг за шагом с сильным контролем численных результатов. В этом документе показаны различные этапы этой работы. Обсуждаются численные подходы и разработки. Несколько алгоритмов движущихся сеток были протестированы без потока, и результаты представлены. Поток с его физическими свойствами реализован поэтапно. Показаны некоторые академические примеры, которые сравниваются с КМБ или аналитическими результатами, такими как скалярная адвекция или многовидовая диффузия. Наблюдаются лучшая точность и сходимость в физических полях.Итерационные циклы и адвективные субциклы также сокращаются благодаря неструктурированному формализму. Поскольку суперскалярные машины широко используются и развиваются, KIFP предназначен для них. Из-за низкой стоимости реализации парадигма OPEN-MP используется для распараллеливания кода. В статье приведены результаты по производительности и ускорению (в лучшем случае более 3 на 4 процессора). Спиральный порт на стационарном стенде был рассчитан и сравнен с KMB и измерениями. Часть такта впуска также показана для двигателя с односкатной крышей.Временная интерполяция успешно применяется для перемещения сетки. Наконец, сгорание вычисляется для того же двигателя с расширенной когерентной моделью пламени (ECFM), реализованной в новом решателе. Кривые давления сравниваются с экспериментами.

    Информация об издателе

    SAE International — это глобальная ассоциация, объединяющая более 128 000 инженеров и технических экспертов в аэрокосмической, автомобильной и коммерческой промышленности. Основные направления деятельности SAE International — обучение на протяжении всей жизни и разработка добровольных согласованных стандартов.Благотворительным подразделением SAE International является SAE Foundation, который поддерживает множество программ, включая A World In Motion® и Collegiate Design Series.

    Механические, физические и химические характеристики композитов на основе мицелия с различными типами лигноцеллюлозных субстратов

    Abstract

    В современной экономике, основанной на материальных благах, материалы производятся путем извлечения ограниченных ценных ресурсов без учета их срока службы и воздействия на окружающую среду.Материалы на основе мицелия предлагают альтернативную парадигму производства, основанную на выращивании материалов, а не на экстракции. Волокна сельскохозяйственных остатков инокулируются грибным мицелием, которые образуют переплетенную трехмерную нитевидную сеть, связывающую сырье в легкий материал. Материал на основе мицелия погибает при нагревании после процесса роста. В этой статье мы исследуем производственный процесс, механические, физические и химические свойства композитов на основе мицелия, изготовленных из различных типов лигноцеллюлозных армирующих волокон в сочетании с грибком белой гнили Trametes versicolor.Это первое исследование, в котором сообщается о плотности в сухом состоянии, модуле Юнга, жесткости при сжатии, кривых напряжения-деформации, теплопроводности, скорости водопоглощения и FTIR-анализе композитов на основе мицелия с использованием полностью раскрытого протокола с T. versicolor и пять различных типов волокон (конопля, лен, отходы льна, мягкая древесина, солома) и переработанные волокна (рыхлые, рубленые, пыль, предварительно прессованные и жгут). Теплопроводность и коэффициент водопоглощения композитов мицелия с льном, пенькой и соломой в целом имеют хорошие изоляционные свойства во всех аспектах по сравнению с традиционными материалами, такими как минеральная вата, стекловата и экструдированный полистирол.Проведенные испытания показывают, что механические характеристики композитов на основе мицелия больше зависят от обработки волокна (рыхлое, рубленое, предварительно сжатое и жгут) и размера, чем от химического состава волокон. Эти экспериментальные результаты показывают, что композиты с мицелием могут отвечать требованиям теплоизоляции и могут заменить композиты на основе фузии. Методология, использованная для оценки пригодности и выбора потоков органических отходов, доказала свою эффективность при производстве материалов для мицелия.

    Образец цитирования: Elsacker E, Vandelook S, Brancart J, Peeters E, De Laet L (2019) Механические, физические и химические характеристики композитов на основе мицелия с различными типами лигноцеллюлозных субстратов. PLoS ONE 14 (7): e0213954. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213954

    Редактор: Дениз Айдемир, Университет Бартина, ТУРЦИЯ

    Поступила: 23 февраля 2019 г .; Принята к печати: 1 июля 2019 г .; Опубликовано: 22 июля 2019 г.

    Авторские права: © 2019 Elsacker et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

    Доступность данных: Все обработанные и необработанные файлы данных доступны в базе данных Mendeley Data: http://dx.doi.org/10.17632/r8m4y7rv8j.1.

    Финансирование: Это исследование стало возможным благодаря финансированию SB Fellowship Исследовательского фонда Фландрии [номер гранта 1S36417N].

    Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

    Введение

    На строительный сектор в Европе приходится около половины всех добываемых нами материалов и потребления энергии, а также около трети нашего потребления воды и образования отходов [1]. Вместо добычи сырья, из которого в будущем будут образовываться отходы, можно выращивать биологические материалы на основе остатков сельскохозяйственных растений. Возобновляемые и замкнутые композиты состоят из потоков грибной биомассы и лигноцеллюлозных отходов.Гифы гриба образуют переплетенную трехмерную нитевидную сеть через целлюлозу, гемицеллюлозу и богатый лигнином субстрат, переваривая питательные вещества и одновременно связывая субстрат. По достижении полной колонизации субстрата организм погибает при нагревании выше критической температуры, чтобы сделать материал инертным и позволить испарению остаточной воды из материала. В результате получается легкий и биоразлагаемый композит с низким воздействием на окружающую среду.Этот материал может заменить ископаемые и синтетические материалы, такие как полиуретан и полистирол.

    Разработка и внедрение этого материала в области архитектуры и строительства до сих пор практически не исследованы и охарактеризованы [2]. Кроме того, композитный материал сложен из-за большого разнообразия возможных комбинаций между типом субстрата и видами грибов. Исследования по влиянию переменных процесса и поведения материала очень ограничены [3].Каждое изменение параметра роста может привести к изменению состава материала и механических свойств [3]. Более того, методологии, виды мицелия и исходное сырье опубликованных исследований не имеют стандартизованного и сопоставимого характера [3]. Более того, в большинстве исследований используется смесь, предоставленная Ecovative Design LLC (Грин-Айленд, Нью-Йорк, США) [4–6] или Mogu (Ломбардия, Италия) [7], и поэтому полностью не раскрываются приготовление и состав мицелия-композитов. из-за служебной информации, что препятствует правильному сравнению или воспроизведению [5–9].

    Основными факторами, влияющими на производство композитов мицелия и, следовательно, на их механическое поведение, являются: матрица (виды мицелия [10,11]), выбор сырья (лигноцеллюлозный субстрат [4,12]), взаимодействие между грибами белой гнили. и их сырье и, наконец, что не менее важно, переменные процесса во время производства (протокол, стерилизация, инокуляция, упаковка, инкубация, период выращивания и метод сушки). Исследования показали, что на механические свойства мицелия-композитов больше всего влияет его сырье [4,7,12].Базидиомицеты грибов белой гнили являются наиболее быстрыми разрушителями лигнина. Используя ферменты, окисляющие фенол и производящие пероксидазу, грибы способны деполимеризовать и минерализовать макромолекулы лигнина (полимера) [13]. Таким образом, химическая структура лигнина изменяется во время ферментативного окисления лакказой и пероксидазой [14,15]. Во время этого процесса окисления радикалы на основе лигнина могут сшиваться и впоследствии образовывать клей между волокнами [13]. Т . versicolor известен как неселективный грибок белой гнили, он удаляет лигнин и структурные углеводы (гемицеллюлозу, целлюлозу) с аналогичной скоростью [16,17].

    Целью данного исследования является дальнейшее изучение влияния различных типов сельскохозяйственных волокон побочных продуктов и различной обработки волокна на свойства материала. Это исследование направлено на определение влияния состава волокон на характеристики роста Trametes versicolor и разработку методологии оценки пригодности этих волокон для производства строительных материалов на основе мицелия.

    Материалы и методы

    Натуральные волокна

    Выбранные натуральные волокна (рис. 1, таблица 1): лен, льняная пыль, длинные обработанные волокна льна, длинные необработанные волокна льна, отходы льна, пыль пшеничной соломы и пшеничная солома, полученные от Jopack bvba (Румбеке, Бельгия) (Рис. 1а).Волокна конопли и стружка хвойных пород древесины были закуплены у Aniserco S.A (Groot-Bijgaarden, Бельгия). Обработанные волокна были очень похожи по внешнему виду на необработанные волокна, но были немного мягче на ощупь и были готовы к прядению в пряжу, в то время как необработанные волокна имели больше остаточных мелких волокон. Свободные волокна (косточки) представляли собой внутреннюю часть стебля, оставшуюся после удаления волокон коры. Рубленые волокна обрабатывали в смесителе (Emerio BL-108862) в течение 10 минут до получения волокон размером менее 5 мм.

    Штамм и условия культивирования

    Икота мицелия Trametes versicolor (M9912-5LSR-2 O447A) была приобретена у Mycelia bvba (Невеле, Бельгия). Его консервировали на зерновой смеси при 4 ° C в дышащем мешке Microsac (Sac O2 nv, Nevele, Бельгия).

    Пробоподготовка

    Подготовка волокна.

    Волокна, предназначенные для измельчения, сначала замачивали в воде на 24 часа, затем обильно промывали, смешивали в течение 10 минут с пресной водой.Волокна просеивали с помощью 5-миллиметрового сита, отжимали вручную, выкладывали на тарелку и сушили при 30 ° C в течение 24 часов. Затем высушенные рубленые волокна переносили в автоклавируемый микробокс размером 185 × 185 × 78 мм (полученный от Sac O2 nv, Невеле, Бельгия). Свободные, жгутовые и пылевидные волокна не обрабатывались и сразу переносились в микробокс. Волокна автоклавировали в течение 20 минут при 121 ° C. Ящики оставляли охлаждаться на 24 часа.

    Виды пресс-форм.

    Формы для испытания на сжатие были изготовлены из полой трубы из ПВХ, состоящей из двух съемных частей.Для испытаний на сжатие было выбрано соотношение диаметра к высоте 2: 1; испытательные образцы имеют диаметр 75 мм и высоту 37,5 мм (M1). Для предварительно сжатых образцов использовали формы диаметром 75 мм и высотой 100 мм (М2). Формы из ПВХ, изготовленные для испытаний на теплопроводность, были основаны на ASTM D5334 [21], NBN EN 1609 [22] и NBN EN 12667 [23] и имели диаметр 63 мм и высоту 200 мм (M3). Для определения скорости поглощения воды при частичном погружении применялись нормы NBN EN ISO 15148 [24] и ASTM C 1585–04 [25], а также использовались формы из ПВХ диаметром 20 мм и высотой 100 мм (M4).

    Изготовление композитов

    Рост.

    20 мас.% Волокон, 70 мас.% Стерильного деминерализованного H 2 O и 10 мас.% Мицелия были смешаны вместе и помещены в формы из ПВХ (рис. 2а). Формы заполняли слоями, прижимая каждый слой ложкой для получения компактного и плотного образца (рис. 2b), и покрывали прозрачной перфорированной целлофановой фольгой. Для всех групп (таблица 2) были сделаны три повторности. Три дополнительных невысушенных образца (HL, FWL, FL) были отобраны для визуального осмотра поперечных сечений (S1 фиг.).Те были разрезаны посередине ножом. Параллельно с изготовлением композита в формах образцы также выращивали в прямоугольных прозрачных чашках Петри (120 x 120 x 17 мм), чтобы следить за ростом путем визуального осмотра день за днем ​​(S2 Рис).

    Рис. 2. Процесс изготовления композитов на основе мицелия.

    (a) Технологическая блок-схема, показывающая применяемый метод изготовления композитов на основе мицелия. (б) Подготовка образцов в формах для испытания на сжатие в ламинарном потоке.(c) Полностью выросшие образцы через 16 дней. (d) Предварительно сжатые образцы PHL, PFL, PFWL. (e-f) Отобранные образцы FWL (вверху) и PFWL (внизу) через 8 дней при 28 ° C, вторая фаза роста начинается в стерильном микробоксе с фильтрами.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213954.g002

    Инкубация.

    Образцы (рис. 2b) инкубировали в микробоксе с системой глубокой фильтрации, которая обеспечивает поток воздуха при 28 ° C в течение 8 дней. Через 8 дней образцы были извлечены из формы в ламинарном потоке и инкубированы в микробоксе еще минимум 8 дней без плесени (рис. 2c) для достижения однородной колонизации на сторонах, которые контактировали с плесенью из ПВХ.

    Образцы PHL, PFL, PFWL были предварительно сжаты через 8 дней. Образцы помещали на опорную пластину, закрепленную на столе. Каждый образец был снабжен крышкой в ​​качестве поверхностного барьера между образцом и винтовым зажимом для распределения силы сжатия по верхней поверхности. Для каждого образца требовалось два винтовых зажима: один для сжатия, а другой для удержания съемных частей формы закрытыми по бокам (рис. 2d). Образцы были спрессованы с начальной высоты 100 мм до 80 мм во время второй фазы роста продолжительностью 8 дней.Образцы были извлечены из формы в ламинарном потоке и инкубированы в микробоксе еще 3 дня без плесени (рис. 2d – 2f).

    Процесс сушки.

    Все образцы сушили в конвекционной печи при температуре 70 ° C в течение 5-10 часов до стабилизации их веса [26]. Каждый образец взвешивали до и после сушки, а также определяли диаметр и высоту. Процент усадки рассчитывали путем вычитания веса сухого объема из веса во влажном состоянии и деления этой усадки на вес во влажном состоянии.Средние значения для всех повторов представлены в таблице 2. Для двух дополнительных образцов (рыхлая конопля и лен) потеря веса измерялась каждые 60 минут в течение 6 часов, чтобы определить снижение влажности с течением времени.

    Составная характеристика

    Плотность в сухом состоянии.

    Плотность была рассчитана в соответствии с ISO 9427: 2003 [27], взяв отношение сухой массы к объему (таблица 2).

    Содержание влаги.

    Содержание влаги было рассчитано в соответствии с ISO 16979: 2003 [28] по формуле: где:

    M = содержание влаги [%], w w = влажный вес [г], w d = сухой вес в печи [г] (Таблица 2).

    Механические испытания на сжатие.

    Жесткость на сжатие была определена в соответствии с ASTM D3501 [29] на стенде для нагрузок Instron 5900R с нагрузкой 100 кН и датчиком нагрузки 10 кН в условиях окружающей среды (25 ° C и ~ 50% относительной влажности). Датчик нагрузки 10 кН использовался для получения наиболее точных результатов, поскольку ожидались низкие значения предельных нагрузок. При испытаниях перемещение контролировалось со скоростью 5 мм / мин. Контактная поверхность не была идеальной из-за шероховатости поверхностей образцов. Испытание было остановлено, когда в образце была достигнута фиксированная деформация, варьирующаяся от 70% до 80%.Кривая нагрузка-смещение была преобразована в кривую напряжения-деформации с использованием следующих формул для расчета сжимающего напряжения σ и деформации ε: а также где:

    F = сжимающая сила [Н], A = исходное поперечное сечение образца [мм 2 ], ΔL = смещение поверхностей нагрузки [мм] и L o = исходная высота испытательного образца [мм].

    Теплопроводность.

    Переходный метод (необходимы нестабильные условия) был использован для измерения теплопроводности в соответствии с ASTM D 5334–00 [21].Термический игольчатый зонд (TNP) (производимый Hukseflux и коммерческий номер TP02) соответствует стандарту. Первое направляющее отверстие (2 мм) было просверлено в центре цилиндрического образца с помощью дополнительной иглы меньшего диаметра, чем у TNP. Есть одно отклонение от стандарта ASTM: в цепи был применен другой электрический ток (таблица S1, рис. S3). Когда подается большой ток, температура увеличивается быстрее, что приводит к более низкой теплопроводности. Стандарт не рекомендует быстрое повышение температуры из-за возможных ошибок при чтении.Чтобы получить надежные результаты, было взято среднее значение между большими токами и малыми токами. Теплопроводность определяется: где:

    Q = постоянный ток [Вт / м], T 1, 2… = начальная и конечная температура линейного участка [° C], t 1, 2… = начальное и конечное время линейного участка [с ]

    Скорость водопоглощения.

    Метод измерения скорости поглощения воды цементно-гидравлическими бетонами ASTM C 1585 [25] с частично погруженными образцами был применен к композитам мицелия.Испытания проводились при комнатной температуре (20 ° C). Водопоглощение определяли по разнице веса по отношению к исходному весу. Формула для определения водопоглощения: где:

    m = водопоглощение [мм], M t = измененный вес образца [г], a = открытая площадь поперечного сечения [мм 2 ], d = плотность воды [г / мм 3 ].

    Химическая характеристика.

    Для инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье все ИК-спектры были получены на спектрометре Nicolet 6700 FT-IR от Thermo Fischer Scientific.Прибор FTIR был оборудован источником ИК-излучения, детектором DGTS KBr, светоделителями и окнами из KBr. Спектры FTIR были записаны в режиме аттенуированного полного рефрактанса (ATR) при однократном отскоке с использованием аксессуара Smart iTR, оснащенного алмазной пластиной (угол падения 42 °). Спектры записывались с автоматической атмосферной поправкой на фон.

    Все образцы были измерены при спектральном разрешении 4 см. -1 с 64 сканированиями на образец. Были измерены четыре образца каждого типа для обеспечения воспроизводимости полученных спектров [12].Высота пика, площадь и вычитание измеряли с помощью программного обеспечения Spectragryph v1.2.8. Спектры были разделены между 4000 и 700 см -1 полос, затем была построена базовая линия, соединяя самые низкие точки данных по обе стороны от пика, и, наконец, пики были нормализованы по площади поверхности. Максимальные интенсивности поглощения для полос, связанных с лигнином, полученные с помощью программного обеспечения, были разделены на контрольные пики углеводов в Excel.

    Статистический анализ

    Сухой вес, влажность, плотность, усадка, водопоглощение, теплопроводность и модуль Юнга были статистически проанализированы в Microsoft Excel и нанесены на график с помощью GraphPad Prism (версия 8.1.2). Данные были проверены на нормальность (p≥0,05) с использованием критерия Шарпиро-Уилка. Для нормальных данных использовался односторонний дисперсионный анализ (ANOVA), а значимые различия учитывались при p ≤ 0,05. Тест множественных сравнений для нормальных данных был создан на основе коэффициента ошибок семьи Тьюки. Для непараметрических данных был проведен тест Краскела-Уоллиса, и значимые различия учитывались при p ≤ 0,05. Для непараметрических данных использовался тест множественного сравнения Данна.

    Результаты и обсуждение

    Описание образца и исследование роста

    Различия в натуральных волокнах основывались на двух различных аспектах: тип волокна и состояние волокна (рыхлое, рубленое, пыльное, предварительно сжатое и жгут) (Рис. 1 и Таблица 1).Выбранные субстраты имели химический состав (рис. 1b), который был биологически совместим с выбранным грибком белой гнили [30]. Поскольку ни одно из предыдущих исследований не анализировало биосовместимость обработки волокна, визуальный контроль характеристик роста был проведен в качестве первого этапа разработки мицелиевых композитов для определения совместимости грибов с выбранными волокнами. Эволюция роста репрезентативной выборки образцов представлена ​​на S2 Рис. Образцы с льняной пылью (FD), сосновой хвойной древесиной (W) и соломой (S) плохо выросли через 10 дней.Наблюдался медленный рост и систематическое загрязнение всех образцов льняной пыли (FD) и соломенной пыли (SD). Поэтому никаких дальнейших испытаний с этим типом волокна не проводилось. Мы наблюдали плотный белый слой биомассы грибов, сформированный на образцах конопли (HL), дефекта (FL), льняных отходов (FWL) и жгута дефектов (FTT и FUT). Для анализа внутреннего роста образцов невысушенные образцы конопли, льна и отходов льна были разрезаны (S1, рис.). Несмотря на то, что во время инокуляции икры перемешивались по всему субстрату, внутри образцов наблюдался плохой рост.Возможное объяснение низкой колонизации внутри образца может быть связано с условиями роста: отсутствием света и воздуха, а также накоплением тепла, производимого мицелием во время роста [31]. Внешняя поверхность выросла, тогда как внутренний рост не продолжился.

    Исходный вес, сухой вес, сухая плотность, исходное содержание влаги и размерная стабильность всех образцов показаны в таблице 2. Путем измерения веса двух отобранных образцов (рыхлой конопли и льна) во время сушки было определено снижение их влажности в течение время (рис. 3а).Наибольшее снижение веса имело место в течение первых двух часов сушки, затем следовало более или менее постоянное поведение в течение третьего часа, после чего вес снова уменьшался, пока через 5 часов не была достигнута стабильность. Вес рыхлых образцов конопли уменьшился больше (69%) по сравнению с рыхлыми образцами льна (60%). После процесса сушки объем всех образцов уменьшился из-за испарения воды (рис. 3б). Не было заметной разницы в усадке при обработке волокна: рыхлое, рубленое, предварительно сжатое и жгут.Плотность в сухом состоянии варьировалась в зависимости от используемого субстрата для всех образцов (Таблица 2) и была самой низкой для рыхлого льна — 59,77 кг / м 3 и самой высокой — для обработанного жгута льна — 187,29 кг / м 3. .

    Рис. 3. Кривая сушки, процент усадки и влажность после сушки материалов на основе мицелия.

    (a) Кривая сушки сыпучих образцов конопли и льна при температуре 70 ° C. (b) Средний процент усадки по диаметру и высоте (твердое тело) и содержание влаги (рисунок) для каждого типа и состояния волокна.Стандартное отклонение определяют для трех образцов (среднее ± одно стандартное отклонение). Буквы указывают на существенные различия, основанные на коэффициенте ошибок семейства Тьюки при p≤0,05 для ANOVA для конкретного образца, для содержания влаги и усадки.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213954.g003

    Механические характеристики при сжатии

    Поскольку не существует стандартной процедуры тестирования для композитов на основе мицелия, различные геометрические формы плесневых грибов были протестированы в первой итерации на основе литературы [8,31–33].В итоге для испытаний на сжатие было выбрано соотношение диаметра к высоте 2: 1. Большая площадь контакта с нагружающим стендом привела к более распределенной индукции напряжения, а ограниченная высота предотвратила разрушение из-за потери устойчивости.

    Модуль упругости, показанный на рис. 4a и 4b, был измерен для определения сопротивления материала сжатию и, следовательно, его жесткости. Механическая жесткость на сжатие была получена из наклона кривой напряжения-деформации (S4 фиг.) С касательным модулем упругости.Значения соответствовали предыдущим наблюдениям за ростом: образцы с плотной гомогенной колонизацией биомассы белых грибов показали наивысшую жесткость при сжатии. В группе рыхлых волокон комбинация мицелия и конопли достигла наибольшей жесткости при сжатии (0,51 МПа), за ней следуют отходы льна (0,31 МПа). Наименьшую жесткость имеют образцы древесины (0,14 МПа). Мы также можем наблюдать увеличение жесткости на сжатие для измельченной конопли (0,77 МПа) и измельченного льна (1,18 МПа) по сравнению с рыхлой коноплей (0,51 МПа) и рыхлым льном (0,28 МПа), что указывает на то, что Состояние волокна и меньший размер волокна влияют на жесткость при сжатии.Прочность на сжатие значительно выше у рубленого льна по сравнению с волокном любого другого типа и состояния. Из рубленых волоконных подложек получаются композиты мицелия с несколько большей плотностью по сравнению с образцами с рыхлой подложкой. Для рыхлой конопли и измельченной конопли плотность остается примерно одинаковой, что может объяснить небольшое изменение жесткости. Для рубленого льняного волокна повышенная плотность композита влияет на его жесткость. Льняные волокна имеют самую высокую жесткость в рубленом состоянии и самую низкую — в рыхлом состоянии, тогда как результаты для субстратов на основе конопли менее распространены.Прочность на сжатие жгутов, обработанных льном, и необработанных жгутов льна составила 0,35 МПа и 0,45 МПа, что может быть связано с более высокой плотностью композита.

    Рис. 4. Модуль Юнга при сжатии композитов на основе мицелия.

    (a) Модуль упругости композитов мицелия при одноосном сжатии с различными типами волокон (конопля, лен, древесные и льняные отходы) и при различной обработке волокон (рыхлые, рубленые, обработанные жгутом, жгуты необработанные, предварительно спрессованные). (b) Обзор модуля Юнга [МПа] в зависимости от плотности [кг / м 3 ].Стандартное отклонение определяют для трех образцов (среднее ± одно стандартное отклонение). Буквы указывают (см. Таблицу 2) значимые различия, основанные на частоте ошибок семьи Тьюки при p≤0,05 для дисперсионного анализа ANOVA для конкретного образца.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213954.g004

    Были выращены дополнительные предварительно сжатые образцы рыхлых конопляных, льняных и льняных отходов для оптимизации жесткости при сжатии. Предварительное сжатие образцов происходило во время изготовления, перед извлечением из формы и перед сушкой.Целью было улучшение компактности и, следовательно, сжимающих свойств композитов. Действие предварительного сжатия образцов влияет на их механический отклик с точки зрения жесткости на сжатие, в результате чего модуль Юнга составляет 1,19 МПа для предварительно сжатой рыхлой пеньки, 1,32 МПа для предварительно сжатого рыхлого льна и 1,14 МПа. для предварительно прессованных сыпучих отходов льна.

    Теплопроводность

    Чтобы узнать, можно ли использовать мицелий-композит в качестве альтернативного биологического изоляционного материала, была измерена теплопроводность измельченных волокон конопли, льна и соломы (таблица S1, фигура S3).Поскольку стандарт предписывает конкретный размер частиц, испытания проводились только на рубленом волокне.

    Значение теплопроводности (таблица 3) для льняных отходов составляет 0,0578 Вт / (м * К), что больше, чем у конопли и соломы, соответственно 0,0404 Вт / (м * К) и 0,0419 Вт / (м * К). . Большую теплопроводность льна можно объяснить более высокой плотностью образцов (134,71 кг / м 3 ) (таблица 2). Значения теплопроводности для конопли и соломы находились в пределах тех же значений, что и у обычных изоляционных материалов (Таблица 3), таких как минеральная вата, стекловолокно, овечья шерсть, пробка [34–36].Результаты этого исследования также показали лучшие теплоизоляционные свойства исследованных образцов по сравнению с недавними исследованиями биопены на основе мицелия [26] со значениями между 0,05–0,07 Вт / (м * К) и [11] со значениями между 0,078 и 0,081 Вт / (м * К). Это может быть связано с другим протоколом изготовления образцов. В первом исследовании [26] вид I . lacteus выращивали на опилках березы Аляски. Композиты имели плотность от 180 до 380 кг / м 3 .Во втором исследовании [11] виды Oxyporus latermarginatus , Megasporoporia minor и Ganoderma Resinaceum были инокулированы в солому пшеницы, давая композиты с плотностью от 51 до 62 кг / м 3 . Результаты доказали, что композиты мицелия могут стать альтернативным биологическим изоляционным материалом, на свойства которого влияют производственные переменные.

    Коэффициент водопоглощения

    Скорость водопоглощения является важным фактором при применении мицелиевого композита в качестве древесностружечных плит или изоляционных элементов для внутренних помещений, так как от этого зависит долговечность материала во времени.На рис. 5 показано водопоглощение в зависимости от времени, в течение которого образец был погружен в воду. В течение первых 30 мин. образцы имели одинаковую начальную скорость поглощения (лен: 0,01 мм / с 1/2 , конопля: 0,012 мм / с 1/2 и солома: 0,016 мм / с 1/2 ). Только через 30-40 минут появилась линейная тенденция для измельченной соломы и конопли, которая длилась соответственно от 7 до 10 часов, после чего степень водопоглощения снизилась. Следовательно, образцы, содержащие солому и коноплю, впитывали воду за более короткий период времени и достигли своего предела впитывания быстрее, чем измельченный лен.В течение первых 5 часов теста показатели водопоглощения льна и конопли примерно одинаковы. Через 5 часов лен начал поглощать больше воды, чем УВ. Для образцов льна проявилось нелинейное поведение в течение 24 часов испытания, а скорость водопоглощения увеличилась через 10 часов. Ранее сообщенные значения Ziegler et al. (2016) также показали нелинейный характер кривой водопоглощения [4] для тканых циновок из конопли. Такое поведение было приписано гидрофобной природе мицелия («гидорфобины» [37,38]) и гидрофильной природе волокон [4].Плотность образцов может влиять на коэффициент диффузии воды. Низкая плотность конопли могла повлиять на внутренний водный транспорт. Более того, как обсуждалось ранее, рост на образцах конопли привел к более плотному внешнему гидрофобному мицелиальному слою по сравнению с льном и соломой, что объясняет более низкую скорость водопоглощения конопли.

    Рис. 5. График водопоглощения измельченного льна (FC), конопли (HC) и соломы (SC).

    Стандартное отклонение определено для трех образцов (среднее ± одно стандартное отклонение).Не было обнаружено значительных различий на основе коэффициента ошибок семьи Тьюки при p≤0,05 для дисперсионного анализа ANOVA для конкретного образца.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213954.g005

    Скорость поглощения воды образцами измельченной конопли (0,0073 мм / с 1/2 ) ниже, чем у измельченного льна (0,0113 мм / с 1/2 ) и соломы (0,0147 мм / с 1/2 ) (Таблица 4). Через 24 часа льняные композиты впитали наибольшее количество воды (30,28%) по сравнению с коноплей (24,45%) и соломой (26,78%).Аналогичное поведение наблюдалось с коноплей, материалы еще не достигли устойчивого состояния через 24 часа и имели самый низкий коэффициент поглощения. Композиты мицелия, изготовленные из измельченной конопли, считаются интересными для строительных целей из-за их низкого коэффициента водопоглощения и низкой скорости поглощения за 24 часа (рис. 6). Все мицелий-композиты имеют более низкие коэффициенты, чем глиняные кирпичи (0,019 мм / с 1/2 ), строительный раствор (0,011 мм / с 1/2 ), стекловолокно (0,049 мм / с 1/2 ).В других исследованиях сообщалось, что свойства водопоглощения через 24 часа были намного выше, от 180% до 350% [4,5]. Это может быть объяснено тем фактом, что образцы обоих исследований были подвергнуты тепловому или холодному прессованию, что привело к разрушенному, поврежденному внешнему мицелиальному слою, тогда как образцы этого исследования были выращены с полностью выросшим и плотным внешним слоем мицелия.

    Химическая характеристика

    Поскольку распад белой гнили влияет на химический состав волокон, был проведен FTIR-анализ, чтобы понять химический состав различного сырья путем анализа появления и исчезновения полос.Это первый опубликованный FTIR-анализ композитов мицелия. Были записаны спектры всех разрушенных и неразложившихся волокон, представленные в таблице 1, но в этой статье мы сравниваем только льняные и конопляные волокна, поскольку ранее обсуждавшиеся результаты для этих волокон доказали наиболее интересные преимущества для применения в строительстве. Положение пика и интенсивности полос по отношению к базовой линии приведены в Таблице 5.

    FTIR-спектры композитов на основе льна сравнивали с неразложившимися волокнами, чистым мицелием (без волокон), выращенным на льне, а также с пиками вычитания на рис. 7 (а).Деградация композитов льна на Т . versicolor привело к небольшому снижению интенсивности углеводов на 1733 см -1 (слабый), 1158 см -1 (слабый), 897,2 см -1 (средний). Увеличение углеводов было наиболее выражено на 1317 см –1 (сильное). Спектры также показали увеличение относительной интенсивности полос лигнина при 1551 см -1 (средний), 1510 см -1 (сильный), 1456 см -1 (средний) и 1262 см -1. (слабый).В спектрах также обнаружен небольшой пик при 1374 см -1 (слабый), относящийся к хитину. Новые полосы для льняного композита, вычтенные из неразложившихся волокон, были созданы благодаря взаимодействию с мицелием (ниже базовой линии) при 1551 см -1 (полосы лигнина) и 1317 см -1 (полосы целлюлозы). Исчезновение полос (над базовой линией) для льняных композитов, вычтенных из чистого мицелия (серая пунктирная линия), было четким при 1551 см -1 (полосы лигнина) и 1084 см -1 (полосы целлюлозы).

    Рис. 7. FTIR-спектры композитов мицелия на основе льна и конопли.

    (a) FTIR-спектры неразложившихся рыхлых льняных волокон, рыхлого льняного и мицелиевого композита, чистого мицелия, выращенного на льняных волокнах. (b) FTIR-спектры неразложившихся рыхлых волокон конопли, рыхлого композита конопли и мицелия и чистого мицелия, выращенного на волокнах конопли. Вычтенные пики высушенного композита из неразложившихся волокон (черная пунктирная линия) ниже базовой линии показывают появление новых полос из-за деградации T . versicolor , в то время как вычтенные пики над базовой линией показывают уменьшение интенсивности. Интенсивность близка к нулю, когда химический состав волокон не изменяется во время взаимодействия мицелия.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213954.g007

    Спектры FTIR композитов на основе конопли также сравнивались с неразложившимися волокнами, чистым мицелием (без волокон), выращенным на льне, а также с пиками вычитания. на рис. 7 (б).Спектры конопли показали уменьшение интенсивности углеводов при 1733 см -1 (слабое), 1143 см -1 (слабое), 1047 см -1 (слабое), 896,8 см -1 (среднее) . Разложение конопли также привело к увеличению интенсивности лигнина на 1544 см -1 (сильное) и 1231 см -1 (слабое), сопровождаемое уменьшением на 1595 см -1 , 1508 см -1 (средний) и 1456 см -1 (слабый). Появление и исчезновение полос для вычтенных пиков было менее выраженным для волокон конопли по сравнению с льняным волокном.Новые полосы образовывались из-за взаимодействия с мицелием при 1076 см -1 и 1010 см -1 (целлюлоза).

    На рис. 8 сравниваются типы волокон на основе соотношений относительных интенсивностей. Соотношение интенсивностей лигнин: углеводы (I 1510 / I 986 и I 1510 / I 1143 ) между высушенными композитами из конопли и льна не сильно различаются. На первый взгляд это говорит о том, что Т . versicolor разложил лигнин, гемицеллюлозу и целлюлозу в обоих волокнах одинаково.Разница в соотношениях более очевидна для образцов чистого мицелия конопли и льна, что свидетельствует о более низком разложении лигнина, чем целлюлоза, в конопле по сравнению с льном. Уменьшение отношения лигнин: углевод для конопли и льна выше для полосы 1143 см -1 по сравнению с полосой 986 см -1 , что указывает на то, что T . versicolor имеет небольшое предпочтение гемицеллюлозе перед целлюлозой. Эти результаты согласуются с другими исследованиями [17].

    Рис 8.Соотношения относительных интенсивностей.

    Ароматическая вибрация скелета в лигнине I 1510 против неразложившихся волокон I 1510ud , углеводных полос I 986 (отнесена к деформации CH в целлюлозе) и I 1143 (отнесена к колебанию COC в целлюлозе и гемицеллюлозе), CH-изгибный режим хитина I 1370 и CC-растяжение полисахаридов I 1031 чистого мицелия без волокон (узор) и композита из конопли и льна (твердый).

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213954.g008

    Отношение пиковой интенсивности хитин: полисахарид (1370 см -1 к 1031 см -1 ) для конопли и льна соответственно составляло 0 , 21 и 0,20 в чистом мицелии и 0,23 и 0,26 в высушенных композитах. Вопреки результатам, представленным Ханифом [12], это исследование не выявило существенных различий между обоими волокнами в синтезе полимеров хитина, в результате использования натуральных волокон в этом исследовании вместо синтетической культуральной среды.

    Отношение пиковых интенсивностей между разложившимися и неразложившимися волокнами (I 1510d / I 1510ud ) для чистого мицелия с соотношением 0,57 для конопли и 0,97 для льна выявило более высокую интенсивность полосы лигнина. гнилой лен, чем неразложившийся. Деполимеризация лигнина Т . versicolor больше у льна, чем у конопли. Предыдущие исследования показали, что разложение лигнина, связанное с ферментами, окисляющими фенол (лакказа и пероксидаза), влияет на адгезию и прочность композита.Ферменты способствуют сшиванию радикалов на основе лигнина и увеличивают жесткость [16,42]. Кроме того, высокое количество целлюлозы в волокнах приводит к более высокому модулю Юнга и прочности на разрыв [42]. Рубленые льняные волокна действительно показали более высокую жесткость при сжатии (1,18 МПа) по сравнению с рубленой коноплей (0,77 МПа), но не обнаружено никакой консистенции с жесткостью рыхлых волокон. Как правило, проведенные испытания показывают, что механические характеристики композитов на основе мицелия в большей степени зависят от состояния, размера и обработки волокна, чем от химического состава.

    Выводы

    Результаты этого исследования вносят важный вклад в область биологических материалов, так как представляют собой всесторонний обзор производственных процессов, механических, физических и химических свойств композитов на основе мицелия. В документе устанавливается полная методология оценки пригодности и выбора потоков органических отходов для производственных приложений. В этом исследовании мы исследовали требования к производству композитов на основе мицелия с различными типами лигноцеллюлозных армирующих волокон в сочетании с грибами белой гнили, Trametes versicolor .Вместе они образовали переплетенную трехмерную нитевидную сеть, связывающую сырье в легкий материал. Это первое исследование, в котором сообщается и сопоставляются сухая плотность, модуль Юнга, жесткость при сжатии, кривые напряжение-деформация, теплопроводность, скорость водопоглощения композитов на основе мицелия с использованием описанного протокола с T . versicolor и пять различных типов волокон (конопля, лен, отходы льна, мягкая древесина, солома) и обработка волокна (рассыпное, рубленое, пыль, предварительно прессованное и жгут).Кроме того, был проведен анализ инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье (FTIR) для неразложившихся волокон, высушенных разложившихся волокон и чистого мицелия, чтобы связать механические результаты мицелиевых композитов с разложением лигнина, гемицеллюлозы и целлюлозы Trametes versicolor .

    Это исследование показало, что производство мицелиевых композитов и их механические свойства зависят от типов волокон. Плохой рост был обнаружен для льняной пыли и пыльной соломы в течение первого и второго вегетационного периода.Это несоответствие может быть связано с недоступностью питательных веществ и отсутствием воздушных пустот внутри композита. Композиты на основе древесины и соломы также привели к разному росту Trametes Versicolor , следовательно, не все испытания можно было провести с этими волокнами. Возможным объяснением этих результатов может быть различие в типе пресс-формы для каждого теста. Образцы, содержащие лен, коноплю и отходы льна, дали хорошо проработанный комплексный и надежный результат. Тем не менее, внутренний рост может быть увеличен в ходе дальнейших исследований путем оптимизации процесса изготовления с достаточной циркуляцией воздуха в форме.

    В целом, результаты (рис. 4a и 4b) показывают, что тип волокна (конопля, лен, древесина, отходы льна) оказывает меньшее влияние на жесткость при сжатии, чем состояние волокна (рыхлое, рубленое, жгут, предварительно сжатое). Модуль Юнга при сжатии выше для всех типов волокон в рубленом состоянии, поскольку образцы были более плотными. Образцы, содержащие рубленые волокна, также показали более плотный и гладкий внешний слой. В качестве сжимаемого материала образцы рубленого льна, очевидно, берут верх (1,18 МПа) по сравнению с образцами рубленого конопли, на которые мог повлиять производственный процесс.Предыдущие исследования показали, что средняя прочность на сжатие матов из хлопкового пуха и тканых и нетканых матов из пенькового пека варьируется от 0,67 до 1,18 МПа [4]. Тем не менее, образцы, представленные в этой статье, были изготовлены не с циновками, а с низкосортной пломбой. Кроме того, предварительное сжатие образцов было направлено на улучшение механических свойств сжатия мицелиевых композитов. Этот метод изготовления положительно повлиял на механический отклик композита за счет увеличения модулей Юнга для каждого протестированного типа и состояния волокна.Эти данные служат дополнительным подтверждением гипотезы о том, что предварительно сжатые композиты мицелия улучшают механические характеристики [7].

    Хотя механические свойства еще не оптимальны, это исследование показало, что композиты с мицелием могут удовлетворять требованиям, предъявляемым к теплоизоляционным пенам, и могут заменить композиты на основе твердого материала. Теплопроводность и коэффициент водопоглощения композитов мицелия с льном, пенькой и соломой показали в целом хорошие изоляционные свойства во всех аспектах по сравнению с традиционными изоляционными материалами, такими как минеральная вата и стекловата (рис. 6).Композиты на основе конопли обладают наиболее интересными свойствами в качестве изоляционного материала с самой низкой теплопроводностью 0,0404 [Вт / (м * K)] и коэффициентом водопоглощения [0,0073 мм / с ½ ]. По сравнению с предыдущими исследованиями, водопоглощение очень низкое благодаря двухфазному методу изготовления образцов и гидрофобной природе мицелия. Исследование демонстрирует, что производственный процесс влияет на желаемые свойства композита: водопоглощение было намного ниже по сравнению с предыдущими исследованиями благодаря росту более плотного внешнего гидрофобного мицелиального слоя.Однако другие свойства, связанные с тепловыми характеристиками изоляционных материалов, такие как огнестойкость [10], старение, акустика, диффузия водяного пара, должны быть проверены в ходе дальнейших исследований.

    Соотношения пиковых интенсивностей спектров FTIR (рис. 8) показали более низкое значение для чистого высушенного мицелия конопли в лигнине по сравнению с целлюлозой и гемицеллюлозой по сравнению с чистым высушенным мицелием льна, что указывает на более низкое разложение лигнина, чем целлюлоза, в конопле по сравнению с льном. . Уменьшение соотношения лигнин: углеводы в конопле и льне показало, что T . versicolor имеет небольшое предпочтение гемицеллюлозе перед целлюлозой. Относительное присутствие хитина не зависело от типа субстрата. Увеличение соотношения пиковых интенсивностей между гниющими и неразложившимися льняными волокнами показывает более высокую интенсивность полосы лигнина гнилого льна, чем у неразложившегося льна. Деполимеризация лигнина Т . versicolor чаще встречается у льна, чем у конопли.

    Как правило, проведенные испытания показывают, что механические характеристики композитов на основе мицелия больше зависят от состояния волокна, размера, обработки, чем от химического состава.Методология, использованная для оценки пригодности и выбора потоков органических отходов, доказала свою эффективность при производстве материалов для мицелия. Широкий спектр вариантов составления и выращивания композитов с мицелием затрудняет сравнение результатов с существующей литературой, поскольку каждое изменение переменной влияет на рост и механическое поведение композита. Необходима дальнейшая работа для улучшения условий роста, оптимизации механических свойств и установления стандартного протокола производства.

    Дополнительная информация

    S3 Рис. Температура — Временная характеристика тепловых датчиков для определения теплопроводности FC, HC и SC с разными токами (A).

    Композиты мицелия имели более низкую теплопроводность, чем вода, поэтому использовался более низкий электрический ток, чтобы отметить явное повышение температуры во время испытания. Температура изменяется в зависимости от приложенного тока во время испытания. Температурный отклик датчика отслеживается в зависимости от времени.Тем не менее, как и ожидалось, общие результаты расчетов не показали больших различий. Чем выше приложенный ток, тем быстрее повышается температура и, следовательно, ниже теплопроводность. Тем не менее, такое быстрое повышение температуры не рекомендуется стандартом из-за возможных ошибок при считывании. Поэтому было более надежным взять среднее значение теплопроводности, соответствующее более низкому приложенному току.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213954.s003

    (TIF)

    Благодарности

    Авторы хотели бы поблагодарить магистрантов Орели Ван Вайлик и Паолу Вивиана Пантоха Арболеда за их самоотверженный вклад в это исследование.

    Список литературы

    1. 1. Европейская комиссия, редактор. Разумно обращаться с отходами: подход ЕС к обращению с отходами. Люксембург: Publ. Выключенный. Европейского Союза; 2010.
    2. 2. Джонс М., Хюин Т., Декивадиа К., Дейвер Ф., Джон С.Композиты мицелия: обзор технических характеристик и кинетики роста. Журнал бионанауки. 2017; 11: 241–257.
    3. 3. Girometta C, Picco A, Baiguera R, Dondi D, Babbini S, Cartabia M и др. Физико-механические и термодинамические свойства биокомпозитов на основе мицелия: обзор. Устойчивость. 2019; 11: 281.
    4. 4. Зиглер А.Р., Баджва С.Г., Холт Г.А., Макинтайр Г., Баджва Д.С. Оценка физико-механических свойств зеленых биокомпозитов, армированных мицелием, из целлюлозных волокон.Прикладная инженерия в сельском хозяйстве. 2016; 32: 931–938.
    5. 5. Sun W, Tajvidi M, Hunt CG, McIntyre G, Gardner DJ. Полностью биологические гибридные композиты на основе дерева, грибкового мицелия и нанофибрилл целлюлозы. Научные отчеты. 2019; 9.
    6. 6. Ислам MR, Tudryn G, Bucinell R, Schadler L, Picu RC. Механическое поведение композитов в виде частиц на основе мицелия. Журнал материаловедения. 2018; 53: 16371–16382.
    7. 7. Appels FVW, Camere S, Montalti M, Karana E, Jansen KMB, Dijksterhuis J, et al.Факторы изготовления, влияющие на механические, влаго- и водные свойства композитов на основе мицелия. Материалы и дизайн. 2018; 161: 64–71.
    8. 8. Ислам MR, Tudryn G, Bucinell R, Schadler L, Picu RC. Морфология и механика грибного мицелия. Научные отчеты. 2017; 7.
    9. 9. Цзян Л., Валчик Д., Макинтайр Дж., Бусинелл Р. Новый подход к производству биокомпозитных сэндвич-структур: ядра на основе мицелия. КАК Я; 2016. с. V001T02A025.
    10. 10.Джонс М.П., ​​Лори А.С., Хюин Т.Т., Моррисон П.Д., Маутнер А., Бисмарк А. и др. Пригодность сельскохозяйственных побочных продуктов для производства хитиновых композитов и нановолокон с использованием роста мицелия Trametes versicolor и Polyporus brumalis. Биохимия процессов. 2019.
    11. 11. Xing Y, Brewer M, El-Gharabawy H, Griffith G, Jones P. Выращивание и тестирование мицелиевых кирпичей в качестве строительных изоляционных материалов. Серия конференций IOP: Наука о Земле и окружающей среде. 2018; 121: 022032.
    12. 12. Ханиф М., Чезераччиу Л., Канале С., Байер И.С., Эредиа-Герреро Дж. А., Атанассиу А. Передовые материалы из грибкового мицелия: изготовление и настройка физических свойств. Научные отчеты. 2017; 7: 41292. pmid: 28117421
    13. 13. Беннет Дж. У., Вунк К. Г., Фэйсон Б. Д.. Использование грибов в биодеградации. Руководство по микробиологии окружающей среды. Второе издание. АСМ Пресс Вашингтон, округ Колумбия; 2002. С. 960–971.
    14. 14. десять Have R, Teunissen PJ. Окислительные механизмы, участвующие в деградации лигнина грибами белой гнили.Chem Rev.2001; 101: 3397–3413. pmid: 11749405
    15. 15. Эноки А., Танака Х., Фьюз Г. Разложение связанных с лигнином соединений, чистой целлюлозы и компонентов древесины грибами белой и коричневой гнили. Holzforschung. 1988; 42: 9.
    16. 16. Видстен П., Канделбауэр А. Улучшение адгезии лигноцеллюлозных продуктов с помощью ферментативной предварительной обработки. Достижения биотехнологии. 2008. 26: 379–386. pmid: 18502077
    17. 17. Пандей К.К., Питман А.Дж. FTIR-исследования изменений химического состава древесины после разложения грибами бурой и белой гнили.Международный биоразложение и биоразложение. 2003. 52: 151–160.
    18. 18. Фарук О., Бледски А.К., Финк Х.П., Саин М. Биокомпозиты, армированные натуральными волокнами: 2000–2010 гг. Прогресс в науке о полимерах. 2012; 37: 1552–1596.
    19. 19. Роуэлл РМ. Возможности для лигноцеллюлозных материалов и композитов. В: Роуэлл Р.М., Шульц Т.П., Нараян Р., редакторы. Новые технологии для материалов и химикатов из биомассы. Вашингтон, округ Колумбия: Американское химическое общество; 1992 г.С. 12–27. https://doi.org/10.1021/bk-1992-0476.ch002
    20. 20. Монтейро С.Н., Лопес Ф.П.Д., Барбоса А.П., Бевитори А.Б., Сильва ИЛАД, Коста, LLD. Природные лигноцеллюлозные волокна как технические материалы — обзор. Металл и Мат Транс А. 2011; 42: 2963.
    21. 21. ASTM D 5334–00. Стандартный метод испытаний для определения теплопроводности грунта и мягких пород с помощью процедуры термозонда. Стандарты ASTM; 2000.
    22. 22. NBN EN 12667. Тепловые характеристики строительных материалов и изделий. Определение термического сопротивления с помощью методов с использованием защищенной горячей плиты и расходомера. Изделия с высоким и средним термическим сопротивлением.NBN; 2001.
    23. 23. NBN EN 1609. Теплоизоляционные изделия для строительства — Определение кратковременного водопоглощения путем частичного погружения. 2-е изд. NBN; 2013.
    24. 24. NBN EN ISO 15148. Гигротермические характеристики строительных материалов и изделий. Определение коэффициента водопоглощения при частичном погружении. 2-е изд. NBN; 2003.
    25. 25. ASTM C 1585-04. Стандартный метод испытаний для измерения скорости поглощения воды гидроцементным бетоном.Стандарты ASTM; 2004.
    26. 26. Ян (Джоуи) З., Чжан Ф., Стилл Б., Уайт М., Амстиславски П. Физические и механические свойства био-пены на основе грибкового мицелия. Журнал материалов в гражданском строительстве. 2017; 29: 04017030.
    27. 27. ISO 9427: 2003. Панели на древесной основе — определение плотности.
    28. 28. ISO 16979: 2003. Панели на древесной основе — определение влажности.
    29. 29. ASTM D 3501–94. Стандартные методы испытаний деревянных панелей на сжатие.Стандарты ASTM; 1994.
    30. 30. Джонс М., Хьюн Т., Джон С. Влияние характеристик присущих видов и оценка показателей роста для применения композиционных материалов мицелия. AML. 2018; 9: 71–80.
    31. 31. Леливелт Р.Дж., Линднер Дж., Тойфель П.М., Ламерс Х.М. Процесс производства и прочность на сжатие материалов на основе мицелия. 2015;
    32. 32. Имхоф Б., Грубер П. Построен для смешивания архитектуры и биологии. Биркхойзер; 2015.
    33. 33.Moser FJ, Wormit A, Reimer JJ, Jacobs G, Trautz M, Hillringhaus F и др. Грибной мицелий как строительный материал [Интернет]. Fachgruppe Biologie, Lehrstuhl für Botanik und Institut für Biologie I (Botanik), Lehrstuhl und Institut für Allgemeine Konstruktionstechnik des Maschinenbaus, Lehrstuhl für Tragkonstruktionen; 2017. Отчет №: RWTH-2017-08964. http://publications.rwth-aachen.de/record/706992
    34. 34. Rockwool. Паспорт продукта: Rockwool Energysaver [Интернет].2011. https://static.rockwool.com/globalassets/rockwool-uk/downloads/datasheets/walls/energysaver-data-sheet.pdf
    35. 35. Пападопулос AM. Современное состояние теплоизоляционных материалов и планы на будущее. Энергия и здания. 2005; 37: 77–86.
    36. 36. Асдрубали Ф., Д’Алессандро Ф., Скьявони С. Обзор нетрадиционных устойчивых строительных изоляционных материалов. Экологичные материалы и технологии. 2015; 4: 1–17.
    37. 37. Appels F, Dijksterhuis J, Lukasiewicz CE, Jansen KMB, Wösten HAB, Krijgsheld P.Удаление гена гидрофобина и условия роста в окружающей среде влияют на механические свойства мицелия, влияя на плотность материала. Научные отчеты. 2018; 8.
    38. 38. Wessels JGH. Гидрофобины: белки, изменяющие природу поверхности грибов. В: Пул Р.К., редактор. Успехи микробной физиологии. Академическая пресса; 1996. С. 1–45. https://doi.org/10.1016/S0065-2911(08)60154-X
    39. 39. Мохебби Б. Инфракрасная спектроскопия при ослабленном полном отражении гнилой древесины бука.Международный биоразложение и биоразложение. 2005; 55: 247–251.
    40. 40. Schwanningera M, Rodriguesc JC, Pereirac H, Hinterstoisserb B. Влияние кратковременной вибрационной шаровой мельницы на форму ИК-Фурье спектров древесины и целлюлозы. Колебательная спектроскопия. 2004; 36: 23–40.
    41. 41. Попеску Ч.М., Попеску М.К., Василе С. Структурные изменения в биодеградированной древесине липы. Углеводные полимеры. 2010. 79: 362–372.
    42. 42. Джон М, Томас С.Биофибры и биокомпозиты. Углеводные полимеры. 2008. 71: 343–364.

    детей | Бесплатный полнотекстовый | Прогнозирование качества жизни матерей в онлайн-сообществе по охране здоровья детей с диабетом 1 типа

    1. Введение

    Диабет 1 типа (СД1) — серьезное хроническое детское заболевание, которое требует длительного лечения. Эффективное самоконтроль имеет важное значение для улучшения качества жизни (КЖ) детей с СД1. Более того, родители являются важнейшими социальными детерминантами детского здоровья [1].Таким образом, эмоциональные, поведенческие и когнитивные стратегии выживания родителей необходимы для успешного самоуправления детей с СД1 [2, 3]. Однако до 74% родителей детей с СД1 сообщили о психологическом стрессе, а 33,5% — о стрессе, связанном с диабетом [4]. Кроме того, родители сообщали о беспокойстве по поводу гипогликемии у ребенка и введения инсулина [5], а их беспокойство по поводу гипогликемии было связано с тревогой и негативными эмоциями [6].Родители особенно переживали более тяжелые страдания на этапе ранней диагностики [7]. Кроме того, родительский стресс и отрицательные эмоции, связанные с диабетом, были связаны с низким качеством жизни родителей. Родители двух третей педиатрических пациентов с СД1 сообщили о низком качестве жизни, которое впоследствии было связано с повышенным уровнем гликозилированного гемоглобина (HbA1C) у детей [8]. Кроме того, качество жизни в областях воспринимаемого здоровья, жизнеспособности, социального функционирования, эмоционального и психологического состояния. Здоровье матерей детей с СД1 было ниже, чем у матерей детей без СД1 [9].Дальнейшее исследование показало, что все области качества жизни матери были ниже, за исключением области телесной боли [10]. По сравнению с отцами показатели качества жизни матерей были ниже на момент постановки диагноза и через год после постановки диагноза [11]. Бремя диабета [12], эмоциональная поддержка и зависимость детей от родителей были предикторами качества жизни матерей детей с СД1 [13]. ]. Однако самоэффективность родительского диабета положительно коррелировала с уровнем HbA1C и уровнем глюкозы в крови у детей [7]. Самоэффективность была предиктором качества жизни родителей у детей с хроническими заболеваниями [14].Более того, повышение самоэффективности матерей было связано с более высоким благополучием [15]. Родители детей с СД1 борются за нормальную жизнь [16] и нуждаются в социальной поддержке [17]. Было показано, что социальная поддержка родителей положительно влияет на родительскую самоэффективность [18]. С ростом использования Интернета и смартфонов все большее число пациентов и их семей становятся активными в онлайн-сообществах здоровья или онлайн-группах самопомощи. В группах самопомощи родители могут делиться своими трудностями с другими, получать поддержку и советы относительно ведения болезней своих детей [19].Платформы социальной поддержки в Интернете были связаны с повышенной самоэффективностью у родителей детей с СД1 [20]. Кроме того, клиентоориентированная помощь делает упор на расширение возможностей пациентов для улучшения состояния здоровья, опыта, действий, поведения и принятия решений [21]. Расширение прав и возможностей включает как индивидуальные, так и коллективные аспекты [22]. Коллективное расширение прав и возможностей определяется как решение проблем, связанных со здоровьем, достигнутое путем совместной работы с другими или когда группа оказывает влияние на более широкую структуру общества [22,23].Группы самопомощи для родителей детей с проблемами со здоровьем могут расширить возможности и предоставить практическую стратегию повышения самоэффективности [24]. Предыдущее исследование, в котором участвовали матери детей с СД1, показало, что социальная поддержка, удовлетворенность отношениями и общая самооценка эффективность были предикторами качества жизни и психического здоровья [9]. Однако не существует исследований, касающихся связи между социальной поддержкой и коллективными полномочиями со стороны онлайн-сообщества здравоохранения, самоэффективностью диабета и бременем, связанным с диабетом, которые являются прогностическими факторами качества жизни среди матерей детей с СД1.Основываясь на предшествующей литературе, можно создать концептуальную основу, предполагающую, что меньшее бремя, связанное с диабетом [12], более высокая социальная поддержка [9,20] и более высокая самоэффективность [9] могут быть предикторами более высокого качества жизни родителей детей. с T1D. Коллективное расширение прав и возможностей также может быть предиктором более высокого качества жизни, обусловленного совместными аспектами онлайн-сообществ здоровья, и может повысить самоэффективность на основе описательных исследований, в которых участвуют родители детей с СД1 [19, 20] или другими хроническими состояниями [24].Поскольку родители играют жизненно важную роль в укреплении здоровья детей, необходимы усилия по улучшению качества жизни родителей, и необходимо разработать меры по улучшению качества жизни. Следовательно, необходимо понимать предикторы качества жизни матери. Таким образом, это исследование было направлено на изучение предикторов качества жизни у матерей детей с СД1. Мы предположили, что коллективные полномочия, социальная поддержка, самоэффективность и бремя, связанное с диабетом, будут влиять на качество жизни матерей, принадлежащих к онлайн-сообществу самопомощи.

    4. Обсуждение

    Качество жизни родителей или опекунов является решающим фактором в состоянии здоровья детей, а также детей с хроническими и сложными заболеваниями. В настоящем исследовании использовалась шкала, разработанная для измерения качества жизни родителей, воспитывающих детей с хроническими заболеваниями, такими как СД1, для конкретных заболеваний. Это исследование показало, что старший возраст детей и более низкий DRB были предикторами более высокого качества жизни. Это согласуется с предыдущими исследованиями, показывающими, что родители маленьких детей беспокоились больше, чем родители детей старших возрастных групп [11].В настоящем исследовании средний возраст детей участников составлял 11,4 года, а их возраст — от 6 до 18 лет. Наблюдалась значимая взаимосвязь между возрастом детей и показателем качества жизни родителей [31]. Это может быть связано с тем, что детям младшего возраста требуется помощь родителей во время инъекции инсулина и определения дозы инсулина. В этом исследовании 95,7% детей использовали CGM, но 50,0% не использовали инсулиновую помпу. Соответственно, ежедневно требовалось несколько инъекций инсулина, хотя CGM обеспечивает удобство, поскольку снижает потребность в тестировании уровня сахара в крови с помощью ланцета.В частности, дети школьного возраста проводят много часов в школе, и родители должны участвовать в уходе за их здоровьем в течение учебного дня. Предыдущее исследование с участием учащихся в возрасте от 6 до 9 лет (с 1 по 3 классы) показало, что родителям часто звонили из школы или просили посетить школу, а некоторые родители непосредственно вводили своим детям инсулин в школе [32]. В другом исследовании 82% детей в возрасте от 6 до 9 лет могли интерпретировать показания сахара в крови, но только 60% могли вводить инсулин, и только 40% смогли определить дозировку и тип инсулина [33].Более того, в то время как 56,5% детей в возрасте от 6 до 9 лет нуждались в помощи для введения инъекций инсулина, 94,7% детей в возрасте от 10 до 12 лет и 97,4% детей в возрасте от 13 до 15 лет самостоятельно вводили инсулин в школе [33]. Отсутствие у детей школы или детского сада и последующие опасения по поводу гипогликемии были в значительной степени связаны с качеством жизни родителей [5]. Детям младших классов инъекции инсулина вводят не реже одного раза до обеда.Поэтому их матери должны посещать школу не реже одного раза в день, и эти регулярные посещения школы оказывают значительное влияние на жизнь матерей. Качество жизни матерей старших классов, которые могут самостоятельно заботиться о себе, значительно лучше. DRB был независимым прогностическим фактором качества жизни родителей, что подтверждается предыдущими исследованиями [12]. Это похоже на открытие, что более высокий уровень бремени лица, осуществляющего уход, был отрицательно связан с качеством жизни родителей у родителей детей с астмой [34,35].Этот результат согласуется с качеством жизни матерей детей с хроническими заболеваниями, на которые оказывает влияние эмоциональная поддержка, зависимость от ухода, выходные дни и хронические заболевания родителей [13]. Интересно, что общая оценка DRB в этом исследовании составила 57,1, что выше, чем оценка 10, полученная в исследовании Markiwitz et al. (2012). Поскольку в исследовании Markiwitz et al. (2012) средний возраст детей составлял 13 лет, они могли самостоятельно заниматься самообслуживанием. В результате оценка DRB была бы низкой.Примечательно, что корреляция между QOL и DRB находилась в диапазоне от -0,37 до -0,48 в исследовании Марковица и др. (2012), но в этом исследовании корреляция составила -0,794, что указывает на высокий коэффициент корреляции. Этот результат также можно объяснить тем, что дети в настоящем исследовании были намного моложе детей в исследовании Марковица и др. (2012). Три области качества жизни, ролевые функции, симптомы и эмоции коррелировали с непосредственным бременем (r = -0,726, -0,567 и -0,649, соответственно) и теоретическим бременем (r = -0.656, −0,619 и −0,555 соответственно) в настоящем исследовании. Корреляция между областью ролевой функции QOL и непосредственной нагрузкой была максимальной и составила -0,726. Это может включать в себя уход матерей за детьми младше, чем те, которые участвовали в предыдущем исследовании, таким образом, немедленное увеличение ролевой нагрузки и снижение качества жизни могут иметь большую корреляцию. Было показано, что DRB у матерей значительно снизился после участия в коротком вмешательстве родительской группы, которое включало расслабление и техники управляемой визуализации [36].Бремя заботы и беспокойства о будущем также может негативно повлиять на области качества жизни матери, включая области ролевой функции, эмоций и детских симптомов. Исследование Farnik et al. (2010) показало, что качество жизни матери было ниже, чем качество жизни отца, у детей с хроническими заболеваниями [29]. Шкала качества жизни включала в себя области ролевой функции, эмоций и симптомов. В исследовании Фарника и др. (2010) матери детей с хроническими заболеваниями, включая диабет, астму и экзему, сообщили о ролевой функции четырех человек.65, эмоции — 4,76, а симптомы — 2,85 баллов по качеству жизни [29]. Однако в настоящем исследовании участники сообщили о ролевой функции 4,97, эмоциях 4,28 и симптомах 4,55. Оценка симптомов была выше, чем в исследовании Фарника и др. (2010), тогда как оценки в других областях были аналогичными. В настоящем исследовании основными лицами, осуществляющими уход, были матери детей с СД1, а 95,7% детей использовали КГМ. Эта технология может обнаруживать ранние осложнения, такие как гипогликемия или гипергликемия. Соответственно, оценка качества жизни в области симптомов может оказаться выше, чем у матерей детей с другими хроническими заболеваниями, такими как астма и экзема.Плохо контролируемые симптомы астмы отрицательно влияли на качество жизни родителей [37]. Поскольку в этом исследовании не изучали качество жизни отцов, необходимо сравнить качество жизни отцов детей с СД1. Важно обеспечить навыки и знания, связанные с уходом за детьми младших классов, и обеспечить меры по устранению трудностей, связанных с уходом. Кроме того, оценка качества жизни была выше, когда мать работала и была основным лицом, осуществляющим уход за ребенком с СД1 в настоящее исследование. Более высокое качество жизни работающих матерей можно объяснить экономическим улучшением и саморазвитием за счет работы.Предыдущее исследование не показало значительных различий в конфликте между работой и семьей и содействием работе семьи между матерями детей с СД1 и контрольной группой [38]. Согласно литературным источникам, когда основным воспитателем была бабушка, оценка КЖ была ниже, чем у матерей детей с другими хроническими заболеваниями [39]. Качество жизни отцов было значительно выше, чем у матерей [29]. Предыдущие исследования показывают, что семейный доход влияет на устойчивость семьи [40]. Однако в настоящем исследовании не было никакой связи между семейным доходом, основным лицом, осуществляющим уход, и качеством жизни матери.В отличие от результатов предыдущего исследования, в настоящем исследовании не было никакой связи между воспринимаемым СГЯ и качеством жизни. Родители детей с СД1 снизили неуверенность, присоединившись к группе поддержки [41]. Социальная поддержка эмоциональных, инструментальных и информационных аспектов показала линейную связь с качеством жизни в стрессовых ситуациях; однако социальная поддержка не была связана с качеством жизни в ситуациях без стресса [42]. Предыдущие исследования показали, что социальная поддержка напрямую связана с качеством жизни опекуна [43] или качеством жизни пациента [44].Кроме того, оценка СГЯ на уровне 5,26 в этом исследовании была выше, чем оценка 4,6, полученная в другом исследовании, проведенном онлайн-группой сообщества здравоохранения, использующей медицинские центры [26]. Родители маленьких детей с особыми потребностями в здоровье ищут информацию, которая поможет справиться с эмоциональными проблемами, и ищут социальную поддержку друг у друга с помощью социальных сетей [45]. Кроме того, родители сообщили, что группы поддержки родителей помогли решить их проблемы и позволили им лучше понять потребности своих детей в отношении здоровья.[46]. Необходимы дальнейшие исследования для выяснения взаимосвязи между социальной поддержкой в ​​Интернете и качеством жизни в онлайн-сообществах здоровья для семей детей с СД1. DSE также положительно коррелировал с качеством жизни матери, но был исключен из многомерного анализа. Общий балл DSE в настоящем исследовании составил 39,5, что ниже 44,7, указанных в исследовании Нозера и др. (2019), в котором участвовали родители детей со средним возрастом 13,5 лет. Предыдущее исследование показало, что родительская самоэффективность была связана с лучшим качеством жизни родителей у маленьких детей с СД1, средний возраст которых составлял 6 лет.6 лет (r = 0,41, p = 0,002) [47]. Однако коэффициент корреляции был выше, чем коэффициент 0,30 в настоящем исследовании. Самоэффективность родителей коррелировала с эмоциональными подкатегориями в отношении качества жизни, связанного со здоровьем, у родителей детей с хроническими заболеваниями и соматическими осложнениями [48]. ОГСЕ также положительно коррелировала с качеством жизни, но была исключена в многофакторном анализе. Стратегия расширения прав и возможностей пациентов с диабетом была связана с увеличением знаний, поведения и улучшением самопомощи, связанных с диабетом [49].Кроме того, вмешательства, основанные на расширении прав и возможностей, были связаны со снижением дистресса, связанного с эмоциями, лекарствами и медицинскими работниками, а также с увеличением качества жизни [50]. В настоящее время онлайн-группы самопомощи для детей с СД1 стремятся расширить страховое покрытие детского здравоохранения и улучшить системы здравоохранения, а также отстаивают права и интересы детей [51]. Исследования взаимосвязи между OHCE и последствиями для здоровья, связанными с диабетом, у родителей детей с T1D в настоящее время отсутствуют.В текущем исследовании DSE и OHCE были исключены из множественного регрессионного анализа с сильным влиянием диабетической нагрузки на качество жизни. Это может предоставить доказательства для стратегий вмешательства, направленных на снижение бремени лечения диабета, в то же время улучшая коллективные полномочия и DSE через онлайн-платформы.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    © 2019 Шоу группа Килиманджаро. Все права защищены