DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 电动汽车充电服务项目建设评价体系 3.1. 指标体系的设计 电动汽车充电服务项目是新形势下城市建设的一个重要环节，它受到诸多因素的影响。本文结合电动汽车充电服务项目的特点，对其影响因素进行综合考虑分析，设计出一个易于理解、相对全面的和可操作性强的充电服务评估指标体系及流程，可有效地提升评估决策合理性。最后，以充电服务项目运营者的角度出发，主要从影响电动汽车充电服务项目的经济、社会、规划、环境四个方面来考虑该项目的评估，构建了包含15个指标的评价体系，具体内容如表1所示。 Table 1 Evaluation system of contruction of charging service projec 充电服务项目建设评价 指标体系 一级指标 二级指标 经济指标 投资回收期 网点建设成本 运营成本 设备维护费 社会指标 可支配收入 附近居民接受度 服务半径 区域市场规模 规划指标 网点到变电站距离 周边交通便捷程度 网点充电负荷承受度 充电行驶距离 与城市规划适应度 环境指标 地理环境状况 周边环境破坏程度 表1. 充电服务项目建设评估体系 3.2. 指标内涵及选取 3.2.1. 经济指标 第一方面是经济指标。因为电动汽车充电服务项目是一项商业活动，所以经济属性是首当其冲需要被考虑的因素。由于利润产生的本质是收入与费用之间的差额，换句话说，只有当收入大于费用时才有利润否则就是亏损。因此，需要从收入和费用两方面来深入考虑经济指标。经济层面设计四个二级指标：投资回收期、网点建设成本、运营成本、和设备维护费。 投资回收期指的是电动汽车充电服务项目从投入资金的日期开始计算，直到项目产生的净收入能够覆盖其投入资金所用时间长短。 网点建设成本按照建设顺序分为如下三部分。一部分是因土地拆迁、购买和充电服务网点考察以及施工建设图纸设计而产生的资金投入。第二部分是由购买配电设施造成的费用，其中包括变压器、配电箱还有充电设施等。第三部分是网点厂房建设和设备安装费用等。 运营成本是在充电服务项目网点运营过程产生的费用，涵盖充电设备的电能消耗成本 [ 14 ] 、租赁土地的成本、向网点员工支付的薪水和购电费用等等。 设备维护费是指由于定期必要地维护充电设施、前文所述的配电设施、其他网点相关设备引起的费用。充电服务网点的设备维护费包括设备维修、保养、更新和检测的成本，还有因此衍生出的支付给维修人员的人工费、交通费等。 3.2.2. 社会指标 为了提升评估体系的全面性，这项指标以社会层面衡量充电服务项目，因为社会因素会对电动汽车充电服务项目的运行是否顺利具有深远的影响。社会层面设计四个二级指标：可支配收入、附近居民接受度、服务半径、区域市场规模。 可支配收入。研究发现，有较强的正相关态势在某区域的电动车保有量和目标区域人均可支配收入之间 [ 15 ]。充电服务网点的充电需求受网点所在周围区域购买力影响，而购买力是可支配收入的体现。如果充电项目目标区域的人均可支配收入程度越高，那么将来该目标区域居民采办电动车概率越高，相应的充电需求也会随之增加。 附近居民接受度直接影响到充电服务项目的建设可行性。充电项目服务网点会对周边居民造成一定程度的影响，例如在充电服务网点建设和后期维护过程中会产生噪声以及网点充电设施的运行会带来电磁辐射等等。服务网点越靠近住宅区越应该重视附近居民接受度。 服务半径是指从网点到它提供充电服务的最远点的距离。充电网点服务半径的设置会造成社会影响。过大的服务半径无法满足充电需求，反之，过小的服务半径会使充电网点使用率下降，导致社会资源的浪费 [ 13 ]。所以，充电网点应该有合适的服务半径以响应客户的充电需求。 区域市场规模是指服务网点所在区域的电动汽车及充电服务的规模。运营方可依据区域市场的电动汽车保有量及充电需求量的变化情况作出及时调整。在区域市场低迷时压缩业务，避免损失。在市场活跃时，可以果断抓住时机，扩大业务量与范围，获得更大的盈利空间。 3.2.3. 规划指标 本文依据充电服务网点的特性，从交通、电力以及用户等方面综合考虑指标的构建。规划层面设计五个二级指标：网点到变电站距离、周边交通便捷程度、网点充电负荷承受度、充电行驶距离、与城市规划的适应度。 网点到变电站距离是评估网点到变电站空间距离远近的指标，该指标会对电损和供电可靠程度产生影响，所以该指标是所有充电服务提供商选址的重要考量 [ 4 ]。选择的网点离变电站越靠近，电力供应的稳定性也越强，则该网点越理想。 周边交通便捷程度与到网点充电的车辆数量密切相关，也是选址时需要注意的必要条件。便捷程度高低的考虑因素包括：网点出入站口附近的道路状况、交通流量、机动车车道数、路面平坦程度、驶离车道的路口数目等等。 网点充电负荷承受度。充电服务网点的运行会导致区域用电负荷大幅度攀升，其结果是严重影响网点所在区域的输电网、配电网的稳定与安全性。所以网点建设前有必要评价现有电网对未来可能新增用电量的承受度。 充电行驶距离是指电动车用户为了在充电站充电而行驶的距离。充电行驶距离越短用户消耗的无效时间和电能越少 [ 16 ]。 与城市规划的适应度，该指标衡量网点是否适应城市规划要求。充电网点的选择要符合网电区域的建设规划、路网规划等。如果充电服务网点建设不满足所在区域各种规划要求会导致无效的投资损失。所以运营方应结合城市发展规划对网点进行合理的选择。 3.2.4. 环境指标 现如今，环境保护的程度是衡量经济、社会发展的一项重要指标。充电服务项目选址不仅要考虑地理环境对网点的影响而且还要注重网点对周边生态环境可能造成的负面影响。所以，环境层面设计两个二级指标：地理环境状况和周边环境破坏程度。 充电服务网点建设前应该考察网点地理环境，如果地理环境不理想，比如土壤疏松、地形不平坦等，会导致网点的施工难度和成本增加，也不利于后期维护。同时，网点周围需要避开易燃易爆地点，把危险隐患降到最低。 周边环境破坏程度。电动汽车充电服务网点可能会在建设和运营环节上对周边环境造成容易不利的影响。项目应该避免在生态环境脆弱或绿化率高的地点建设网点，否则会导致水土流失加剧、甚至环境恶化的严重后果。
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user: 4. 基于AHP法的指标权重设计 4.1. 指标权重设计 本文主要针对充电服务项目的实际情况进评估，为明确充电服务项目评估的重点，采用层次分析法对指标权重进行分析。层次分析法是一个简单实用的决策方法，它所需的定量数据信息较少，且比较适合于评价指标复杂的目标系统。该方法与本文评价所面临的情况相符，所以选取层次分析法评价充电服务项目。 使用层次分析法计算时首先要找到所评价问题的总目标，将目标问题层次化，按照指标选择原则从几个角度对总目标进行分层分析，再按照这些因素间的相互关系将整个指标分为几类，构建一个多层次分析模型，最后将该问题归结为最底层相对总目标比较优劣的排序问题。充电服务项目按照层次分析法的基本原理和步骤计算本文评价指标权重的具体过程如下所示： ① 构建判断矩阵 建立了电动汽车充电服务项目指标层次结构后，需要确定各层次中的因素对上一层次相关因素的权重。以字母U 1 、U 2 、U 3 、U 4 分别代表经济指标、规划指标、社会指标、环境指标四个一级指标。构造判断矩阵A 1 ： A 1 = ( U 1 U 2 U 3 U 4 U 1 a 11 a 12 a 13 a 14 U 2 a 21 a 22 a 23 a 24 U 3 a 31 a 32 a 33 a 34 U 4 a 41 a 42 a 43 a 44 ) a ij 表示专家对指标a i 和a j 的相对重要性的打分。 ② 利用比例标度法确定指标重要程度 将所得到的判断矩阵A 1 进行量化，依据表2常用的1~9比例标度法则，经过专家打分，比较各指标之间的重要程度，得到判断矩阵A 1 ，建立的判断矩阵表3。 Table 2 Proportional scaling metho 重要程度a ij 描述 1 本层次指标i与指标j相比，具有同样重要性 3 本层次指标i与指标j相比，i比j略重耍 5 本层次指标i与指标j相比，i比j重要 7 本层次指标i与指标j相比，i比j很重耍 9 本层次指标i与指标j相比，i比j极端重耍 2，4，6，8 本层次指标i与指标j相比，处于两相邻判断的中间值 表2. 比例标度法则 Table 3 Judgment matrix A11 of first-level indicator A 1 U 1 U 2 U 3 U 4 U 1 1 2 3 4 U 2 0.5 1 2 3 U 3 0.333 0.5 1 2 U 4 0.25 0.333 0.5 1 表3. 一级指标的判断矩阵A 11 ③ 利用几何平均值法排序权重 先按行将判断矩阵A 1 各元素连乘并开j次方即求各行元素的几何平均值m i ，再把m i (i = 1， 2， …， j)归一化，即求得指标。 在判断矩阵A 11 中： U 1 、U 2 、U 3 、U 4 的权重；w 1 = 0.467，w 2 = 0.278，w 3 = 0.16，w 4 = 0.095。 ④ 一致性检验 根据公式 λ max = 1 m ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m a i j W j W i ，对权重进行一致性检验。 在判断矩阵A 11 中： 判断C.I. = 0.045，R.I. = 0.9，C.R. = C.I./R.I. = 0.05 < 0.1，通过一致性检验。 所以，一级指标的权重为(0.467， 0.278， 0.16， 0.095)。综上所述，一级指标权重按经济维度、规划维度、社会维度、环境维度的顺序，一级指标权重为0.467，0.278，0.16，0.095。 二级指标权重是指二级指标对上一层级的指标的贡献程度，权重的计算方法和前文一级指标相同，在此不再赘述。以经济指标U 1 为例，设投资回收期、网点建设成本、运营成本和设备维护费指标分别为U 11 、U 12 、U 13 、U 14 ，然后利用比例标度法构造判断矩阵，用几何平均值法排序权重，一致性检验通过后，求得权重为(0.4， 0.3， 0.2， 0.1)。同样，按照此方法可以求得所有二级指标的权重。 Table 4 Index weight of construction of charging service projec 充电服务项目建设评价指标体系 一级指标 一级指标权重(W i ) 二级指标 二级指标权重(W ii ) 最终权重(W i * W ii ) 经济指标 0.467 投资回收期 0.4 0.1868 网点建设成本 0.3 0.1401 运营成本 0.2 0.0934 设备维护费 0.1 0.0467 社会指标 0.16 可支配收入 0.2 0.032 附近居民接受度 0.3 0.048 服务半径 0.2 0.032 市场规模 0.3 0.048 规划指标 0.278 网点到变电站距离 0.3 0.0834 周边交通便捷程度 0.2 0.0556 网点充电负荷承受度 0.3 0.0834 充电行驶距离 0.1 0.0278 与城市规划适应度 0.1 0.0278 环境指标 0.095 地理环境状况 0.4 0.038 周边环境破坏程度 0.6 0.057 合计 1.00 表4. 充电服务项目建设指标权重 4.2. 指标权重结果分析 经分析发现，充电设施建设评估主要考虑经济因素。这其中重点关注投资回收期以及网点建设成本。投资回收期的权重最大，是首要应该考虑的指标。如果充电服务项目的投资回收期越长，那么项目所面对风险越大。反之，回收期越短，项目风险越小。因此，只有当投资回收期在一个合理的、同时也是出资方可接受的范围之内的话，那么充电服务项目的风险才是较小的，同时也是值得投资的。此外，网点建设成本的权重是0.1401，在各类指标中位列第二。据前文投资回收期的解释可知，总成本直接影响投资回收期，换言之，总成本影响着回本时间，而网点建设初始成本在总成本占比最大。因此该指标对项目的盈利能力有极为重要的影响。 其次重要的是规划指标。在规划指标内，网点到变电站距离和网点充电负荷承受度最重要，两指标的权重都是0.0834，在所有指标中并列第三，重要性显而易见。这两个因素都与电力有关，充电服务项目运营方在网点选择、建设时需要加强对这两指标的重视程度，防止给电网稳定性和安全性带来隐患。 在评估社会指标时，市场规模和附近居民接受度不可忽视。项目运营方在评估时需要密切留意电动车充电行业市场趋势，做出正确的决策，也要努力避免服务网点给居民带来的不利影响，这样无论是对社会、客户、还是运营方自己都有利。 仅管环境指标的权重与其他三类相比最低，但是项目周边环境破坏程度的影响不容忽视。充电服务项目一定要避免只考虑经济效益而以破坏环境为代价。同时应该全方位、多领域地关注充电服务任何一个环节有可能出现的环境问题，切实做到保护环境。
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user: 5. 结论 本文首先从经济、社会、规划和环境四个方面选取了15个评价指标建立了电动汽车充电服务项目评价体系，各项指标的权重经由层次分析法计算出。本文对全部指标的重要性做了排序，对充电服务项目评估具有一定指导意义。研究发现投资回收期、网点建设成本、网点到变电站距离、网点充电负荷承受度、居民接受度和市场规模以及周边环境破坏程度7项指标在15项指标中最重要，建议充电服务项目建设评估重点关注上述七个指标。但是，运营方在评估充电服务项目建设时，不能因为经济指标权重大而忽视其他指标的影响，运营方也要关注规划、社会和环境指标。总的来说，本文为电动汽车充电服务项目建设评估提供了科学合理的依据，使充电服务项目建设评价更加科学化。
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user: 摘要 面对城市地下管网普查工作中传统格网分区方法的缺陷，本文以给水管网为研究对象，提出了基于社区发现的划分方法。首先，在分析管网的空间分布特征的基础上，构建管网对偶图数据模型，通过裁剪算法提取管网的主干网络；然后，基于社区发现算法，迭代生成管网的最小分区单元；最后，以管网的长度约束条件，进行社区子团合并，形成有效的管网分区。实验结果表明，本文提出的基于复杂网络的分区方法，保证了管线实体的完整性和整体管网的社区结构，可有效支撑管网普查实际工作。
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user: 1. 引言 地下管线是城市重要的基础设施，被称为城市“生命线” [ 1 ]。随着城市规模的不断扩张，地下管线新旧混杂，网络结构日趋复杂化。由于缺乏全面的管线信息，特别是准确的空间位置信息，各种安全事故常有发生，甚至导致重大经济损失。在加强管线科学规划、信息化管理的同时，对现有城市地下管线的普查和探测工作也越来越受到重视。如何科学、有效地对管网进行区域划分是管网普查的关键问题。 管网分区能有效的降低管网的规模和复杂程度，是管网设计、分析等研究的基础问题。Yazdani等应用复杂网络研究供水管网结构特征，提出了管网扩建的策略 [ 2 ]。徐丽君等基于实体间的拓扑关系对燃气管网数据进行增量分区 [ 3 ]。研究者从管网的网络特性出发，结合行业的领域知识展开了各类地下管线的分区研究。随着复杂网络的社区发现研究的兴起，将社区计算与管网分区相结合产生了一系列研究成果，张正培利用网络搜索算法对环流网结构中的社区结构进行挖掘 [ 4 ]。王彤在简化供水管网的基础上，提出了基于社区算法的供水管网区块化方法 [ 5 ]。然而，现有管网分区的技术主要是针对管网设计、分析等问题，出于降低管网的规模和复杂程度，通常建立在管网简化的基础上，应用于城市新增管网的规划以及针对已有管网的压力分区优化等方向。但从现势管网普查出发，对城市地下复杂管网进行分析与建模，而进行的管网分区研究鲜有涉及；顾及管网的完整性和拓扑结构特征，以满足普查分区中有特定工作区数量的需求，缺少针对性研究。 地下管网普查是对某一区域内的地下管线敷设现状进行的全面调查 [ 6 ]。传统的管网普查时，通常采用人工划定普查区域或者是基于地图图幅的规则格网方式进行分区。不仅仅破坏了管网的整体拓扑连通性，造成了普查管段的不连续；同时忽略了区域内部管网的结构，导致了基于分区的普查工作量分配不均衡，间接增加了普查出现错误的可能性。因此，面对地下管网普查时，如何科学、有效地对管网进行区域划分是管网普查具体作业中的关键问题。本文以给水管网为研究对象，分析给水管网的空间结构特征，将社区发现算法与管网长度约束相结合，探讨面向城市地下管线普查时的分区方法。
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user: 2. 给水管网分区方法 2.1. 基于对偶图模型的主干管网提取 给水管网空间数据常用“节点—弧段”式矢量模型来表达管网中的管线和管点，如图1(a)。由于数据采集、数据处理等原因，一条实际管段被分割为多条弧段表示。虽然“节点—弧段”能够表达数据的几何形态，但这种“琐碎”方式具有数据冗余、拓扑连接呈现均质化和规则化等明显的缺陷。在复杂网络的结构分析研究中，为了更好的表达节点之间的联通关系，通常采用对偶图模型来表达网络拓扑结构 [ 7 ]。将线抽象为节点，从而连接形成的无向图称之为网络的对偶图。与传统矢量数据相比，对偶图节点间的连接代表网络中两条边之间的连通关系，能够保持网络的整体结构形态，具有无标度特征，广泛应用于道路网匹配、社交网络挖掘等研究领域。为了分析给水管网的结构特征，本文引入管网对偶图模型，通过将管网中的管段抽象为边，形成对偶图，如图1(b)。 图1. 管网数据模型：(a) 管网矢量数据模型；(b) 管网矢量对偶图模型 面向管网普查工作时，与用户直接关联的末梢管网是重要的普查对象，管网细节的精确程度是普查工作指标之一。因此，直接移除或合并管段在本文研究中不能直接适用。经过上文对于管网的空间特征分析可知，大量的树状结构管网是依靠一个关键节点与主干网相连接。裁剪管网中的树状结构，将裁剪掉的管网长度赋权值于主管网中相应的节点，则在保证整体管网数据完整性的基础上，完成了管网的主干网的提取。对偶图模型中的树形结构满足以下特征：1) 任意两个节点之间可达；2) 任意两个节点有且只有一条通路；3) 一个节点的前驱和后继关联节点中有一方至多只有一个节点。其提取算法如下(Degree为节点所关联的边数)： 2.2. 基于社区发现算法的管网分区 给水管网是典型的复杂网络，社区结构是复杂网络的一个普遍特征。因此，给水管网的剖分可以采取如下思路，使用社区发现算法将给水管网划分成若干原子社区，或称为最小分区单元。然后，按照分区的长度指标进行最小分区单元的聚合。从而，达到理想的分区状态，即使分区内的管线里程尽可能均匀分布。所以，本文分区方法的重要基础工作是对环状主干管网进行最小分区单元的划分。 基于Fast Unfolding社区发现算法实现。设图 G = G ( V ， E ) ，社区发现即在图G中确定 n c ( ≥ 1 ) 个社区， C = { C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C n c } ，使得各个社区的顶点集合构成顶点V的一个覆盖。将管点指定到一个唯一的社区，按照顺序将节点在这些社区之间进行移动，若节点i有三个邻居节点j1、j2、j3，分别尝试将节点i移到jx所在的社区，并计算相应的模块度差值 Δ Q x ，将i移动到 Δ Q 取最大值的社区(正值才移动，负值不移动)。模块度差值的计算公式如下： Δ Q = [ ∑ i n + 2 k i ， i n 2 m − ( ∑ t o t + k i 2 m ) ] − [ ∑ i n 2 m − ( ∑ t o t 2 m ) 2 − ( k i 2 m ) 2 ] (1) 其中， ∑ i n 是社区C内的权重之和， ∑ t o t 是连接社区的外部连接的权重之和， k i 是连接节点i的外部连接的权重之和， k i ， i n 是i与内部节点的连接权重相加的和，m为整个网络的权重之和。将第一阶段得到的社区视为新的节点，重新构造子图。两个新节点之间的变得权重为相应两个社区之间的各边权重的总和。将两个阶段合起来的一个操作为一次迭代，该方法明显呈现出层次结构，同时这种将边的权重赋予节点的方法框架，便于下一步的社区聚合。模块度(Modularity)通常被用来评价社区分割的优劣 [ 8 ]，其指网络中连结社区结构内部顶点的边所占的比例与另外一个随机网络中连接社区结构内部顶点所占比例的期望相减的差值，计算公式如下： Q = ∑ c ∈ C ( l c m − ( D c 2 m ) 2 ) (2) 其中，m为图G中的总边数， l c 为社区c中的所有内部边的总条数， D c 为社区中所有顶点的度之和，且 D c = 2 L c + O c ， O c 是社区c与其他社区的边。Q值的范围在 [ − 0.5 ，   1 ) ，模块度越大则表明社区划分效果越好。 2.3. 基于SLPA框架的社区子团合并 由于社区发现算法的收敛条件主要顾及管网的拓扑性质，划分出来的管网单元大小不一，长度分布并不均匀。此外，从实际管网普查的角度，无法指定的分区数目不利于合理安排管网的普查工作。所以，在最小社区子团的基础上，结合树状管网的权重，进行子团聚合，最终达到较为合理的分区结果。管网社区子团的聚合，可视为一种社区标签的传播，使用更高级别的标签来替代低级别的标签，从而形成管网的层次结构。本文采用SLPA (Speaker-Listener Label Propagation)框架，自定义基于管线长度的标签选取规则，实现管网的可控聚合。SLPA作为一种重叠型社区发现算法，通过适当的规则定义，将重叠型社区退化为非重叠型社区。SLPA引入了Listener与Speaker两个概念，在更新节点标签的过程中，选取一个节点作为Listener，其所有邻居节点都为Speaker，依照自定义的规则确定跟从Speaker的标签。对于环状管网，将每个节点挂载的子团的权重赋与该节点，并对每一个节点进行T次迭代，构造SLPA矩阵。 按照节点的顺序，记录每一个节点在刷新迭代过程中的历史标签序列，当迭代停止后，对每一个节点的历史标签出现的频率进行统计，按照阈值过滤掉其他的标签。选取的规则为：由权重较小的节点作为Listener，遵循其邻居节点的标签，当出现多个标签时，优先听从权重较低的节点，实现自下而上的子团合并。如图2所示，一个社区子团构成的拓扑网络共有共计8个社区，按照定义的规则，逐次确定每个节点的标签等级。第一次迭代，选择环状节点上挂载有叶子节点的节点，按照裁剪的方式再合并子团，所以c归属于b、g和h归属于e，此时把整个环网分成四个部分；第二次迭代，选择最小的节点a作为Listener，其归属于权重最低的邻居节点b或d，此时为三分环网的方案；以此类推，将d、e合并，形成管网的二分方案；最终所有社区子团收敛到一个代表管网整体的节点。 图2. 社区聚合流程
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user: 3. 实验与分析 选取了南京市局部给水管网进行分区实验，覆盖面积约为10.2平方公里，管网总长度为102.78 km，如图3(a)所示。以管点为节点，管段为边，管段长度为边的权重建立拓扑结构图。从拓扑结构上看，树状结构大多数出现在居民小区内部，环状结构贯穿于整个网络。整个管网呈现出树状结构挂载在环状主干网上的形态。通过社区发现算法进行最小子团的划分，当模块度为0.94时，达到收敛平衡，共得到11个最小单元，如图3(b)。 图3. (a) 实验区域；(b) 最小分区单元分布 图4. 城市地下管网分区对比：(a) 本文方法划分结果；(b) 传统格网划分结果 假设设定分区数为5，则经过聚合形成结果，如图4所示，分区中管网长度分别为20.43 km、21.34 km、18.5 km、21.61 km以及20.01 km，各分区长度相近。基于长度的SLPA规则，较好地保证了分区内管点管段数目和管网长度的平衡均匀分布。且该划分方案是一个逐步收敛的过程，可以指定任意的分区数目，从而规避了人为因素干扰分区效果的情况。对比传统格网划分方法，不仅区域内管网长度大小不一，而且割裂连续的管段，不利于对管线实体的提取与分析。
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user: 4. 结束语 本文提出了一种城市地下管线普查区域划分方法，采用“先离散再聚合”的思路，离散即通过社区发现来寻找拓扑结构上保持连续性的最小分区单元，聚合即按所需分区数量进行有约束条件下的最小分区单元聚合。与传统的格网分区方法不同，该方法基于复杂网络模型，充分保证了管线实体的完整性和整体管网的社区结构特征，以拓扑关系和长度作为分区依据，取得了良好的效果，可在城市地下管网普查中发挥积极作用。值得指出的是本文方法中使用的是无向网络，引入有向加权网络将是下一步研究的重点工作。
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user: 摘要 孤北洼陷南斜坡沙三中亚段是该洼陷重要的油气富集层位。本文基于钻井、测井和地震资料，研究孤北洼陷南斜坡沙三中亚段沉积类型和砂岩储集体分布规律。研究认为，研究区沉积相类型可划分为2种亚相和5种沉积微相。沉积类型以扇三角洲水下分流河道和水下分流间湾沉积为主，自西向东发育4支水道体系。沙河街沉积时期，南部孤岛凸起不断抬升，物源供给强烈，同时南高北低的孤岛鼻状隆起控制沉积形成两种沉积模式。研究区西部第二断阶带及第三断阶带区域扇三角洲前缘分流水道砂体和河口坝砂体发育，具有良好的油气地质条件，具备发育构造圈闭和岩性–构造圈闭的地质条件，勘探潜力较大，是油气勘探的有利相带。
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user: 1. 引言 近年来，随着勘探程度的不断提高，针对孤北地区难度越来越大的勘探形势，需要寻找新的接替阵地。孤北洼陷东部勘探程度高、潜力较小，南部缓坡带探井密度较小，主要为扇三角洲沉积，多条近东西向断裂可作为油源断裂沟通沙三中、下亚段烃源岩，勘探潜力大。但扇三角洲水道纵向上变化较大，但由于目前研究精度较粗，对沉积相和储层展布特征不明确，给勘探部署带来极大困难，需要精细沉积相的展布研究，寻找有利的勘探相带。此次，在通过对孤北洼陷南部缓坡带30余口钻井岩心、测井、录井资料的观察与描述，明确沉积微相类型及分布，建立地层对比格架，分析从凸起区–缓坡带–洼陷带沉积相变化并明确扇体展布范围及纵向演化，并结合区带构造特征、储盖组合、圈闭有效性等成藏要素，探讨分析了孤北洼陷南部缓坡带沙三中亚段沉积体系展布，建立了沉积发育模式，明确了沉积体系与油气成藏的关系。
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user: 2. 区域地质特征 孤北洼陷位于济阳坳陷沾化凹陷东北部，是一个多层系含油的断陷盆地。其北以埕北断层与埕岛潜山披覆构造带相接，向东以长堤断层与长堤潜山构造带相连，向南以孤北断层与孤岛凸起相接，西南方以孤西断层与渤南洼陷相连，向西以埕东断层与埕东凸起相连 [ 1 ]。南斜坡为缓坡断阶带，面积约150 km 2 ，南高北低，中央发育孤岛鼻状隆起分割东西两个次洼(图1)。多条北东向及东西向断裂发育，在南斜坡形成3个断阶。孤北洼陷沉积类型丰富，发育冲积扇、水下扇、扇三角洲、滑塌浊积扇等沉积相。 孤北洼陷主要烃源岩为沙三中下亚段及沙四上亚段暗色泥岩。发育多套储盖系统，其中沙三中亚段储层较为发育，其盖层主要为同沉积的暗色泥岩及上覆沙三上泥岩，泥岩沉积较厚且南部发育，可作为良好的局部盖层。 图1. 孤北洼陷构造纲要图
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user: 3. 沉积环境及储层展布 3.1. 地层发育特征 沙三期盆地发生大幅度沉降，在沙四段浅湖沉积的背景上快速沉降形成湖盆深化沉积。在此条件下形成了具有三期旋回的沙三段地层。沙三段进一步分为沙三下(Es3x)、沙三中(Es3z)、沙三上(Es3s)三个亚段 [ 2 ]。 其中沙三中亚段(Es3中)：岩性以厚层深灰色泥岩、油页岩为主，夹有多组浅灰色簿层粉砂岩和砂岩或薄层碳酸盐岩。在陡坡洼陷带呈楔状加厚趋势，而向凹陷边缘逐渐变薄或缺失。厚约200~550 m。视电阻率曲线自下而上逐渐降低，对应含油页岩见高阻尖峰 [ 2 ]。自然电位曲线为指状或箱状负异常。沙三中亚段依据岩性、沉积环境等可进一步分为7个砂组(2~8砂组)。 针对沙三中油藏主力发育段4、5砂组，以沉积旋回为划分基础，测井相标定，细分为4个沉积单元(4 1 ， 4 2 ， 5 1 ， 5 2 ) (图2)，并结合非主力砂组(2 + 3、6 + 7、8砂组)将沙三中亚段共划分为7个沉积单元。 孤岛凸起存在3~5个持续供给物源的通道，自下而上，储层横向连通性由较强分隔变为较强连续，各期砂体推进距离或波及范围差异大(图3)。从垂直物源剖面分析，纵向上，5 2 -4 1 砂组储层较为发育，厚度大，叠合连片，以侧积为主。沿物源剖面分析，砂体在8~6砂组主要以退积为主，5 2 -4 1 砂组，砂体以加积为主。2 + 3砂组则主要表现为进积(图4)。 图2. 沙三中亚段单井层位划分图 3.2. 泥岩颜色特征 孤北洼陷沙三中亚段以厚层深灰色泥岩、油页岩为主南部斜坡带地层厚度约150~350 m，暗色泥岩(灰色、深灰色)泥岩所占地层厚度百分比一般为31.5%~61.2%，自西向东逐渐增加；而褐色(灰褐色、黄褐色、棕褐色)泥岩所占地层厚度比例变化较大，为1.5%~64.7%，自西向东减小且主要分布于第一及第二断阶带。这种颜色的变化表明南部斜坡带沙三中亚段沉积时，水体总体由西向东、由南向北不断加深，说明沉积时，水体由西部的半干旱气候条件下的浅水氧化环境逐渐过渡到东部浅水–半深水还原环境 [ 3 ]。 3.3. 累计概率曲线特征 孤北洼陷南斜坡沙三中亚段粒度累计概率曲线表现为3种形式(图5)：两段式、过渡两段式和多段式，反映了水动力环境存在较大差别。两段式：主要特点是跳跃总体含量在73%~91%，分选中等，斜率55˚~71˚；悬浮总量为9%~27%，交切点φ值为1.5~2之间，反应平水期强度较高的牵引流沉积特征。过渡两段式：主要特点是跳跃总体含量为68%~75%，分选中等，斜率54˚~68˚；悬浮总体由两个次总体组成，含量为25%~32%，粗悬浮次总体斜率15˚~26˚，分选中等较差，细悬浮总体斜率为8˚~16˚，分选较差，与跳跃总体交切点φ值为2.3~5.1，反应河水水动力较强，以牵引流为主，变化较大的水动力特征。多段式：跳跃总体由2个次总体组成，含量在51%~63%，斜率为40%~62%，分选较差；悬浮总体含量为37%~49%，分选较差，交切点φ值为2.9~3.8，反映了洪水期高能量河水携带大量粗碎屑物质入湖，河口区河流受阻，水体动荡和沉积物快速沉积的水动力环境。 图3. 孤北洼陷南斜坡孤北341井–桩58井沙三中上亚段近东西向储层对比图 图4. 孤北洼陷南斜坡孤北131井–桩74井沙三中上亚段近南北向储层对比图 图5. 孤北洼陷南斜坡沙三中亚段三角洲粒度概率特征 3.4. 储层发育规律 东西向上，研究区整体地层厚度变化不大，物源主要来自于孤岛凸起，以侧积为主。受物源影响，储层由孤北107井~渤993井向东西两侧减薄，储层主要集中在沙三中亚段4、5砂组。南北向上，桩241井–桩57井砂岩主要集中发育于6 + 7-5砂组，向上4砂组储层主要发育于孤北131井~孤北37井，自下而上整体表现为退积。
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user: 4. 沉积相识别 4.1. 岩心相特征 孤北洼陷的扇三角洲砂岩粒度由细到粗均有发育，颜色则发育灰色、灰白色和褐色。扇三角洲河道沉积具牵引流特征，而其河口砂坝受湖浪改造作用明显。因此岩性差别大，大部分以砾岩为主，砾石间 图6. 孤北洼陷南斜坡桩394井沙三中亚段5砂组沉积相 图7. 孤北洼陷南斜坡沙三中亚段测井相 充填有砂、粉砂和粘土级物质，有些可由含砾的砂、粉砂组成。扇顶部分以砾、砂岩为主，扇缘粉砂、泥质增多，扇体与平原过渡带以粘土沉积为主。岩石粒度粗，分选差，成熟度低，磨圆不好，砂、砾为主，扇三角洲平原类似辫状河沉积，向陆方向紧邻冲积扇，整个扇三角洲常呈短而粗的厚碎屑楔状体。层理发育中等，在山顶常见冲刷充填构造，细粒泥质沉积物可见平行层理，砂质沉积物局部可见水流波痕，砾石向源的定向排列等。还有可能发育交错层理、浪成交错层理、波状层理等 [ 2 ] (图6)。 桩394井位于南斜坡中西部，其中沙三中亚段5砂组沉积相类型为扇三角洲，亚相类型为扇三角洲前缘亚相(图6)。① 5砂组底部发育灰色泥岩、泥质砂岩及粉砂岩，中部及上部则主要发育棕红色粉砂岩、细砂岩及含砾砂岩 [ 4 ]。② 5砂组上部含砾砂岩及细砂岩中可见紫红色泥砾及滑塌变形构造。中部细砂岩、粉砂岩中出现脉状层理、透镜状层理、波状复合层理、低角度楔状交错层理等 [ 5 ]。③ 上部主要为水下分流河道沉积，中部及下部则主要发育分流河口砂坝、远砂坝及支流间湾微相。④ 水下分流河道呈正旋回，以含砾砂岩为主，向上粒度变细，见滑塌变形构造，局部出现反序特征 [ 5 ] [ 6 ]。⑤ 河口砂坝呈反旋回，下部发育泥岩，向上逐渐过渡为粉砂岩、细砂岩，可见脉状层理及波状复合层理。⑥ 水下分流河道对应粒度累计概率曲线主要为两段式，自下而上φ值逐渐减小，跳跃总体含量减小，反映了水动力逐渐减小的特征。河口砂坝对应的粒度累计概率曲线均为多段式，跳跃总体含量先增加后减小，反应水动力先逐渐增强后减小的过程 [ 7 ]。 4.2. 测井相特征 在碎屑岩沉积相研究中，我们通常采用对岩性变化比较敏感的测井曲线来进行分析，主要以自然电位(SP)和自然伽马(GR)为主。有时我们也配合电阻率(Rt)，和反应孔隙度变化的声波时差(AC)来综合研究。在本次研究中，主要以自然电位(SP)曲线为主，并结合上述其他曲线(图5)。在测井相的建立过程中，本次研究主要考虑测井曲线的幅度大小、形态特征、接触关系、组合特征等要素来分析岩性及其垂向序列的变化特征 [ 2 ]。 图8. 孤北洼陷南斜坡沙三中亚段沉积相平面图(分砂组) 图9. 孤北洼陷南斜坡西部沙三中亚段沉积模式图 图10. 孤北洼陷南斜坡东部沙三中亚段沉积模式图 在岩心观察描述的基础上，根据岩心与测井的对应关系，综合分析研究区内钻井的测井曲线特征，对南部孤北物源体系扇三角洲沉积微相进行了精细刻画，制作了测井相模板(图4)。南部物源扇三角洲共发育四种沉积微相类型，水下分流河道、分流河口砂坝、远砂坝和支流间湾 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，水下分流河道的SP曲线呈现钟形的特征，岩心上一般出现冲刷面和正序等现象，分流河口砂坝和远砂坝的测井曲线一般均呈现漏斗形特征，分流河口砂坝一般岩心上会出现反序、交错层理等现象，远砂坝与分流河口砂坝的区别在于，远砂坝由于受波浪改造作用，会出现波状层理等特征，岩性上表现为砂泥互层。支流间湾测井曲线一般较平直，呈线形，岩性上以泥岩、粉砂质泥岩为主 [ 2 ] (图7)。
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user: 5. 沉积体系展布 5.1. 沉积相演化规律 研究区沙三中亚段处于扇三角洲–滨浅湖沉积环境。扇三角洲自下而上主要发育进积。砂体发育从东向西整体变差。扇三角洲展布具有迁移性，5 1 砂组储层规模最大，推进距离最远，西翼储层较为发育。孤北鼻状构造带在沙三中沉积期分隔沉积作用总体不强，自下而上逐渐减弱，储层横向连通性在5 1 砂组最强。 5.2. 沉积相平面分布特征 研究区沙三中亚段沉积相具有以下特征：① 主要发育扇三角洲–湖泊沉积体系。② 孤北鼻状构造带古地貌控砂作用明显，东西分别发育扇三角洲 [ 9 ]。③ 物源主要来自于南部孤岛凸起，自西向东发育4~5个主要物源口，西部扇三角洲发育范围大，前缘向西北方延伸至孤北西次洼桩25井附近，东部扇三角洲范围较小，延伸距离也较短，前缘边缘在桩78井附近。④ 西部物源水流方向总体表现为NNW方向，东部物源水流方向表现为NNE-NE方向。⑤ 受物源供给影响，扇三角洲自下而上规模逐渐增大再减小，其中西部扇三角洲在5 2 -5 1 砂组规模最大，东部扇三角洲在5 2 砂组规模最大(图8)。
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user: 6. 沉积模式 孤北鼻状构造带西翼：孤岛物源的储层主要发育在沙三中亚段顶部4 1 -5 1 ，最远推进至孤北洼陷西部次洼中部 [ 11 ] [ 12 ] (图9)。孤北鼻状构造带东翼：孤岛物源的储层同样发育在沙三中亚段顶部4 1 -5 1 ，孤岛物源扇三角洲推进距离较小，但受到垦东物源影响，东部扇三角洲推进距离长，储层厚度大，孤北洼陷东次洼内部沙三中储层较为发育 [ 13 ] (图10)。
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user: 7. 沉积相控藏因素 研究认为，孤北洼陷南斜坡沙三中亚段西部扇三角洲推进距离远，水下分流河道及远砂坝发育，且西部沙三中亚段埋深较大，高于生烃门限，能够形成砂岩透镜体油藏 [ 14 ] [ 15 ]。桩89-桩39井区位于西部断阶带，发育扇三角洲前缘亚相，水下分流河道砂体和河口坝砂体发育，且多被北东向断层所切割，断层下降盘砂体增厚，储层物性变好，具有形成构造油藏及岩性–构造油藏的地质条件，近期钻探的桩898井在沙三中亚段钻遇多套油斑、油迹砂岩，勘探潜力大，是沙三中亚段下一步油气勘探的重要接替区域。
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user: 8. 结论 1) 孤北洼陷南斜坡沙三中具备中间高、东西低的宽缓断阶斜坡背景，储层主要发育在沙三中亚段4 1 、4 2 、5 1 、5 2 砂组。 2) 沙三中亚段沉积时，孤北洼陷南斜坡为浅水还原环境，发育扇三角洲–滨浅湖沉积体系。 3) 孤北洼陷南斜坡西部第二、三断阶带为油气勘探有利区带，扇三角洲水下分流河道及河口砂坝砂体发育，与断裂配置关系良好，具有较好的油气地质条件，勘探潜力较大。
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user: 摘要 2019年末至2020年初，新冠肺炎疫情突然爆发，教育部发出“停课不停学”的通知，全国高校变传统教学模式为在线教学模式。在此背景下，为调查黑龙江省高校开设“公共危机管理”课程的必要性，测量学生学习态度及在线学习效果，探索教学模式及改进方法，哈尔滨师范大学项目组开展了本次调查研究。项目组采用了简单随机抽样方法和问卷调查法，分析了黑龙江省“公共危机管理”课程本科生受教育情况，得出五点研究结论，并展望了“公共危机管理”课程的未来发展方向。
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user: 1. 引言 布鲁斯·乔伊斯等人于1972年首次对“教学模式” [ 1 ] 进行归类研究，并在此后的四十年间不断更新教学模式的类型，以应对变化的教学情境。受新冠肺炎疫情(COVID-19)的影响，中华人民共和国教育部、黑龙江省教育厅、黑龙江省各高校，都采取了相应的措施以消弭新冠肺炎疫情对高校正常教育教学活动的影响。黑龙江省高校一些课程也随之发生教育教学理论的“范式转换”及其主导下的“教学模式”变革。在此背景下，哈尔滨师范大学高等教育教学改革研究项目组于2020年4月末至5月初通过“问卷星”(https://www.wjx.cn)发布了《黑龙江省本科生公共危机管理课程教育教学情况调查(学生版)》调查问卷(ID：73562197)，对全省高校本科生的“公共危机管理”课程教育教学情况进行了抽样调查。项目组共收集1147份网络问卷，调查对象覆盖范围较广泛，能够反映2020年黑龙江省高校“公共危机管理”课程教育教学的基本情况。
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user: 2. 调查结果与分析 在突发新冠肺炎疫情情境下，本项目组对黑龙江省高校本科生接受“公共危机管理”课程教育教学情况进行调查，获取了较为丰富的第一手数据资料。调查对象填答了自己在大学期间是否接受以及如何接受“公共危机管理”课程教育教学的基本情况。对调查结果的分析，可以为黑龙江省推动公共危机管理类课程改革提供参考建议。 2.1. 样本基本情况 2.1.1. 性别比例与生源地分布 在1147份样本中，男性数量为250人，占比21.8%，女性数量为897人，占比78.2%。见表1。由此可见，本次调查的黑龙江省高校女生居多，这同样本来自以师范、医学、外语等见长的大学有关。 本次调查的样本中，本科生的生源地除港澳台地区为0人外，其它地区分布情况如下：来自华东地区55人，占比4.8%；来自华南地区71人，占比6.19%；来自华中地区67人，占比5.84%；来自华北地区133人，占比11.6%；来自西北地区56人，占比4.88%；来自西南地区98人，占比8.54%；来自东北地区667人，占比58.15%。见图1。由此可见，本次调研对象的生源地属于东北地区的居多。 Table 1 Sex rati 性别 小计 比例 男 250 21.8% 女 897 78.2% 本题有效填写人次 1147 表1. 男女性比例 图1. 生源地地域分布情况 2.1.2. 年级与专业 在1147份样本中，有大一学生265人，占比23.1%；有大二学生519人，占比45.25%；有大三学生280人，占比24.41%；有大四学生83人，占比7.24%。见表2。 Table 2 Gad 年级 小计 比例 大一 265 23.1% 大二 519 45.25% 大三 280 24.41% 大四 83 7.24% 本题有效填写人次 1147 表2. 年级 在本次调查的样本中，本科生所学专业除军事学外，涵盖了各个学科。其中，学习哲学的学生为27人，占比2.35%；学习经济学的学生为15人，占比1.31%；学习法学的学生为272人，占比23.71%；学习教育学的学生为108人，占比9.42%；学习文学的学生为278人，占比24.24%；学习历史学的学生为7人，占比0.61%；学习理学的学生为21人，占比1.83%；学习工学的学生为20人，占比1.74%；学习农学的学生为1人，占比0.09%；学习医学的学生为3人，占比0.26%；学习管理学的学生为392人，占比34.18%；学习艺术学的学生为3人，占比0.26%。见图2。由此可见，本次调查的黑龙江省高校本科生所学专业排名前三的属于管理学、文学、法学这些偏于人文社会科学的学科门类。 图2. 专业所属学科门类 2.2. 本科生公共危机管理的知识基础 2.2.1. 公共危机意识的引爆点 人们受某些事件的影响而突然意识到公共危机就在身边，自己主动或者被动学习公共危机管理知识或技能，这就是公共危机意识的引爆点。在1147份样本中，黑龙江省高校本科生由不同时间节点的突发公共卫生事件而开始重视公共危机管理，就产生了不同的公共危机意识引爆点。本次调查罗列了在中国比较有代表性的影响深远的突发公共卫生事件，包括2003年非典疫情、2008年中国奶制品污染事件(俗称“三聚氰胺”毒奶粉事故)、2009年甲型流感、2018年非洲猪瘟疫情、2020年新冠肺炎疫情(COVID-19)。从调查结果中可以看出，51.61%本科生由于2020年新冠肺炎疫情而开始产生公共危机意识。见图3。 图3. 突发公共卫生事件对本科生公共危机意识的影响 新冠肺炎疫情是黑龙江省高校本科生产生公共危机意识的首要的引爆点，2003年非典疫情与2009年甲型流感则是本科生产生公共危机意识的第二和第三的引爆点。可见，公共危机事件的性质与类型、影响范围和程度、基本特性都会对本科生的公共危机意识产生不同程度的影响。而新冠肺炎疫情由于影响范围特别广泛、危害后果十分严重、发生比较突然，从而对包括本科生在内的公众的危机感知产生剧烈的冲击，进而激发了他们的公共危机意识。在此基础上，高校可以更好地开展公共危机管理课程情境融合式教育教学，满足本科生对公共危机管理知识的需求。 2.2.2. 公共危机管理教育培训情况 在1147份样本中，占比31.91%的366人学习过公共危机管理相关理论知识，占比68.09%的781人没有学习过公共危机管理相关理论知识。这说明黑龙江省高校大部分本科生并没有接受过公共危机管理方面的专业教育。在接受公共危机管理教育的本科生中，他们通过不同的方式学习公共危机管理知识或技能。把黑龙江省高校本科生接受公共危机管理理论知识教育或实践技能培训的形式进行频次与重要性排序。见图4。 图4. 本科生接受公共危机管理教育培训的形式 调查研究发现：他们的学习形式以专业理论课为主，全校素质教育公选课、学术报告与专题讲座在本科生学习公共危机管理中的地位相近，也通过参与学校管理培训活动、专业实验实训课来学习公共危机管理知识或者技能，而通过其它途径或形式来学习公共危机管理则是最不重要的选择。这提示我们，采取更多样的公共危机管理教育培训形式变得日益紧要。 2.2.3. 公共危机管理知识的获取途径 随着互联网信息技术的进步，人们获取知识的途径变得越来越多元化。为了研究高校“公共危机管理”课程在本科生获取公共危机管理知识途径中的重要性，项目组设计了一道问题，请被调查者对自己获取公共危机管理知识的途径进行排序。“问卷星”对1147份样本计算选项平均综合得分，其结果是：“收听收看广播电视节目”是黑龙江省高校本科生获取公共危机管理知识最主要的途径，“阅读相关书籍、报纸、期刊”则是黑龙江省高校本科生获取公共危机管理知识比较重要的途径，而“主动浏览互联网相关网站”与“选修学校相关课程”则分别是黑龙江省高校本科生获取公共危机管理知识最一般的途径，而“接收手机等移动终端的推送信息”与“接受政府相关机构的指导或培训”分别是黑龙江省高校本科生获取公共危机管理知识倒数第二与倒数第一的途径。见表3。 这提示我们，以广播电视和书报为主的传统的信息载体及其信息传播通道，仍然是新时代黑龙江省高校学生获取公共危机管理知识的主要途径。如何加强高校、政府和通讯公司的合作，以便拓展本科生公共危机管理知识获取途径，这是公共危机管理课程改革的内容之一。 Table 3 Access to public crisis management knowledg 公共危机管理知识的获取途径 平均综合得分 排序 收听收看广播电视节目 3.6 1 阅读相关书籍、报纸、期刊 3.15 2 主动浏览互联网相关网站 2.51 3 选修学校相关课程 2.27 4 接收手机等移动终端的推送信息 1.99 5 接受政府相关机构的指导或培训 1.31 6 表3. 公共危机管理知识的获取途径
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user: 3. 总结与展望 3.1. 本次调查研究的结论 以新冠肺炎疫情为代表的突发公共卫生事件，迫使高校管理部门、教师和学生都不得不采取在线教学模式。这就需要配套的教学平台、管理平台，需要教师和学生都掌握先进的教育信息技术，需要学校和师生都配备相应的仪器设备，需要教师掌握新媒体在线教学的方法与技巧。为了窥豹一斑，本项目组对黑龙江省高校本科生开展了“公共危机管理”课程教育教学情况问卷调查。通过对1147个样本进行综合分析，我们得出了以下主要结论：(1) 黑龙江省高校本科生“公共危机管理”课程开课数不足，许多高校本科生没有学习过这门课程；(2) 新冠肺炎疫情背景下，黑龙江省高校本科生对“公共危机管理”课程的兴趣度显著增加，并通过广播电视等途径获取了有关公共危机管理的知识；(3) 黑龙江省高校“公共危机管理”课程在线教学效果整体不错，但是师资队伍与教学水平还有待改善；(4) 黑龙江省高校本科生虽然越来越喜欢新媒体在线教学模式，可是仍然在教学活动中扮演被动者的角色；(5) 以新冠肺炎疫情为代表的突发公共卫生事件，对教师教学和学校管理提出了更严峻的挑战，“公共危机管理”课程正可以借此危机进行“教、学、练、战”一体化教育教学训练，进而提高其教学质量。 3.2. 课程改革的未来展望 在十七年前，中国的“危机管理缺乏系统化和制度化的教育和训练机制” [ 2 ] ；三年前，“公共危机管理”课程的“教学内容、教学模式、教学方法、考核方式等都没有规范” [ 3 ]。于是，中国的教育管理部门与高校师生都为此做出了积极的探索。在新冠肺炎疫情期间，“电视教学视频”“直播课堂”“资源班班通”“自选资源 + 在线答疑”这四种在线教学和服务模式就成为学校的普遍选择 [ 4 ]，“公共危机管理”课程的教育教学模式也可以做出多种选择。如今，应急管理已经成为我国高等教育特设的本科专业，相关的课程、教材、专著、论文也纷纷出炉，大量的专业人才也应运而生。我们认同这样的观点：“经过2020年新冠疫情的催化，高校在线教育会有全新的发展方向，以在线教育为代表的教育信息化也终将进一步推动教育现代化的实现” [ 5 ]。就像“突出操作性、讲究趣味性、注重实效性、兼顾学理性”的“公共危机管理情景模拟教学系统” [ 6 ]，就对提高“公共危机管理”课程教学效果发挥着巨大的作用。在“风险社会”里，“例外状况恐怕也要成为常态了” [ 7 ]。“在线教学与课堂教学质量实质等效，不仅可以做到，而且在一些关键重要指标上，尤其是原来我们认为是老大难问题的指标上，有可能做得更好、更有效” [ 8 ]。因此，如何把公共危机管理的在线教学与公共危机管理的实训演练有机结合起来，这是我们今后进行“公共危机管理”课程教学研究的一个值得重视的方向。
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user: 摘要 在传统网络防御手段抵御攻击的基础上，提出了一种利用机器学习的方法来达到网络安全态势感知的新方案。为了有效地获得告警事件，本文引入了告警关联分析的技术，通过分析多源告警信息的关联度从而降低误报率；为了准确地重建攻击场景，本文引入CEP技术处理海量告警信息，并利用基于马尔可夫性质的因果关联分析构建起知识库。分析表明，该方案具有可靠性强、适用性好、计算量小、准确度高的特点，特别适合于大数据环境。
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user: 1. 引言 随着信息技术的飞跃式发展和互联网的快速普及，用户在体验到新技术带来的便捷、高效的同时也深受网络攻击引发的破坏。目前，我们熟知的网络威胁有：网络病毒、木马、DOS/DDOS攻击等等。这些攻击带来的告警信息是海量的，冗余的，然而传统的网络安全技术还不能完全地、及时地处理这些告警数据。 现今主流的网络防御手段还是在保护、检测、响应的模型下开展的。虽然一个网络环境中部署多个安全防御设备起到了一定的作用，但是却在工作的同时产生了大量的，价值密度低的告警和日志信息。通常情况下一个攻击往往是分多步实施的，但告警信息却只指针对于其中某一步，是单一的，分散的，以至于还原攻击场景或是攻击过程是困难的。因此这些大量的、繁杂的安全事件数据不仅没有有效地对攻击进行防御，还在无形中给决策者带来了更大的工作量。网络安全态势感知就是将网络攻击场景通过重建的方式，有效地，准确地还原攻击活动的全貌，达到对整个网络安全态势进行监控的目的，这在网络安全防御中显得至关重要，这也是网络安全态势感知领域中面临的一个难题之一。 针对网络攻击高效的告警预测提出一种基于机器学习的网络安全态势感知的关联分析方法 [ 1 ]，利用该方法获取价值密度高的告警事件，通过聚类、关联分析构建出规则知识库，并对攻击场景进行重建，从而达到告警预测的目的。
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user: 2. 基于地址相关性的告警事件聚类 利用因果关联分析的方法进行关联分析，首先是要把具有相关性的告警事件聚成一类，然后对同一类簇中的告警事件进行因果关联分析 [ 2 ]。具体而言聚类就是把抽象的对象集合根据类似的特征分成多个类的过程。首先把原始告警数据进行预处理，对来自不同安全设备的告警事件进行统一格式，提取出不同事件关键的描述字段，包括以下12条属性，用这12条属性就可以清楚的描述一个安全事件。如表1所示。 根据告警事件处理的原则，依照事件严重等级、攻击行为强度、攻击持续时间等依据从12条属性中挑选出具有代表性的7个属性作为告警事件聚类时的匹配格式： 其中attacktime是安全事件发生的时间；attacktype是安全事件所属的类型；sourceIP是发起攻击或安全事件中的源IP地址；sourcePort是发起安全事件发生的源端口；targetIP是发起攻击或安全事件中的目的IP地址；targetPort是发起安全事件发生的目标端口；severity是安全事件所属的威胁等级。 Table 1 Key fields of a security even 关键字段 关键字段 DeviceID 发生安全事件所属的设备名称或设备编号 AttackDate 安全事件发生的日期 AttackTime 安全事件发生的时间 AttackType 安全事件所属的类型 SourceIP 发起攻击或安全事件中的源IP地址 TargetIP 发起攻击或安全事件中的目的IP地址 SourceName 安全事件中源设备名称 TargetName 安全事件中目标主机名称 SourcePort 发起安全事件发生的源端口 TargetPort 发起安全事件发生的目标端口 Severity 安全事件所属的威胁等级 Occurrence 安全事件发生的次数 表1. 安全事件的关键字段 由于例如一个DDOS攻击，它们攻击的每一步之间的IP地址一定存在相关性，所以就可以利用IP相关性进行聚类。同样地，其他的攻击也一定存在着这种相关性。那么就可以根据多步攻击之间的IP地址肯定具有相关性，即上一步的攻击 a 1 中目的IP很有可能是下一个攻击 a 2 的源IP，或者说上一个攻击 a 1 的源IP地址或目的IP地址之中总有一个和攻击 a 2 的目的地址或源地址相同。快速把告警事件聚类在一起。如图1是聚类的流程图。 图1. 基于告警聚类算法的流程图
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user: 3. 攻击场景重建 将分散的告警事件依据地址相关性进行聚类后，得到了一个个的告警类簇。下面就是要根据这些类簇展开关联分析。具体地：通过统计大量告警事件，分析上一个告警事件发生后到下一个告警事件发生它们之间的必然联系，即上一个事件发生后下一个事件一定发生的可能性大小，然后根据实际需求人为的设置好的支持度a，当支持度达到值a的时候，就认为它们两个攻击之间的发生存在必然性，就可以将它们之间的关联度纳入规则知识库中，这样就在关联分析的同时建立了关联规则知识库，有利于在发现新的告警的时候实时地增加进去 [ 3 ]。 如图2所示，是对假设可能的攻击行为构建的一步转移概率矩阵模型，将告警事件写成行列的形式，表示各个告警事件发生之间的关联度。例如0.4表示当告警事件a发生后b发生的概率为0.4。在一步转移概率矩阵 D = { d i j } 中每一个元素 d i j 表示当前时刻i到下一时刻j的条件概率为 p ( i | j ) 。因为马尔可夫链的性质要求各个状态的转移概率之和必须为1，这样就得到了一个个独立的因果知识矩阵。假如当遍历一个告警序列时，出现了新的告警事件类型，这时只要在矩阵中再加入新的一行 ( a i + 1 ) 一列 ( a j + 1 ) ，这样既能确保矩阵完全包含新的攻击类型，又能快速加入新出现的告警类型，做到实时检测，动态添加，不重不漏。 图2. 攻击类型间的一步转移概率矩阵 图2也可以用马尔可夫链模型来表示，其中的每一个状态都代表一个攻击类型，各个状态之间的转移概率表示一个攻击转移到下一个攻击的条件概率。因为马尔可夫链具有无后效性，也就是说，每一个攻击的发生只与它的上一个攻击有关，与其它均无关。如图3所示，即 p ( x i + 1 | x i ，   x i − 1 ， ⋯ ，   x 1 ) = p ( x i + 1 | x i ) 。 图3. 马尔可夫链模型