DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 孕妇在怀孕期间的胎儿监测是非常重要的，可用于某些疾病的早期筛查，减少胎儿宫内死亡的风险，其中环境因素对胎儿的影响是最为常见的，可对胎儿造成永久性的损害，如早产、宫内乏氧或胎儿发育迟缓等。这些危险因素不仅对胎儿是有害的，对孕妇也可能产生同样的损害。 胎儿监测的常用方法有胎儿心电图、胎儿心音描记图、胎儿超声心动图、胎儿心磁图、心分娩力描记法等。每一种胎儿监测的方法均有它的优势与局限性。胎儿心电图是一个被动的检测方法，大量的研究显示无创胎儿心电图这一方法操作安全、简单、价格低廉，对于体重指数较大的孕妇来说也显示出更好的精确性，与心分娩力描记法相比虽然需要更多的综合信号处理，但是其需要较少的医疗花费。与超声心电图相比胎儿心电图可以提供更多的有关心脏疾病的信息，因为某些心脏疾病往往伴随着特殊的心电现象，因此无创胎儿心电图拥有着极好的发展前景。 1.1. 胎儿心电图 胎儿心电图是记录胎儿心电活动的诊断方法。该技术是检测胎儿心律失常、心肌缺血和其他心脏病的重要方法 [ 1 ]。胎儿心电图检查既可以使用经阴道胎儿头皮电极进行的有创检测，也可使用经母体腹部电极采集心电信号的无创检测。有创的方法因其可以直接将电极接触至胎儿头部，因此可提供一个高质量的精准记录，但是其存在着弊端，比如可能引起孕妇或者胎儿的感染。当电极与胎儿的头部接触不充分时，也可能影响信号的传输效果及基线的漂移。相反，无创的方法对于孕妇或胎儿来说操作简单，甚至在分娩的过程中也可以使用，但是为了从母体腹部获得胎儿心电图，信号必须进行适当的处理。因为母体的心电信号采集从胸部延伸至腹部，腹部信号是母体与胎儿心电信号的混合，而母体胸部所采集的信号则完全来源于孕妇本身，从理论上来说不包含胎儿的信号。胎儿心电图与母体心电图的振幅也是明显不同的，母体心电图的振幅是胎儿心电图振幅的几倍。非常常见的是胎儿的QRS波群(QRS complex)与母体的QRS波群重叠，由于母体的心电图振幅高大，因此很难判断胎儿的波形是否融合在母体的心电波形中。获得精确的胎儿心电图至关重要的是如何排除母体心电的干扰和噪音干扰。增加电极的数量可以获得更多的心电信息，然而每个电极都会携带自身的噪音，因此需要放置最佳数量的电极。噪音包括生物噪音如孕妇和胎儿的活动、孕妇和胎儿的呼吸、胎儿肌肉的活动以及宫缩等，还包括技术噪音如静电电位、网络干扰等 [ 2 ]。 1.2. 信号处理方法的基本分布 一些信号处理方法不仅应用在胎儿心电图信号的提取上，也可应用在其他领域里，如胎儿心音图、脑电图、语音识别、人像识别等。胎儿心电图信号处理的基本方法可以分为适应性和非适应性两大类。这两种类型的方法有它们各自的优缺点，且这两种方法逐渐精细。 信号处理的适应性方法是基于学习系统的。在胎儿心电图信号处理过程中，这些方法需要从母体的胸部及腹部心电图信号中提取一个清晰的母体心电图信号，其中包含母体及胎儿的混合心电图及噪音。基于卡尔曼滤波理论的方法、最小均方算法、递推最小二乘方算法将适应性模糊推理系统技术融入非线性适应性技术，基于自适应线性神经元融入线性自适应方法。 非适应性方法并不使用任何适应性系统进行信号处理，只处理一个或多个包含需要处理的组件的信号记录。因此在处理胎儿心电图信号过程中，这些方法不需要像自适应方法那样将电极放置于母体的胸部，而只需要将电极放置于母体的腹部。非适应性方法计算速度快，精度高，但缺点是与适应性方法相比它们本质上是时间不变量。对于腹部心电信号干扰的消除，非自适应方法要么采用多种方法实现的单通道信号源，要么采用盲分离技术处理多通道信号源 [ 3 ]。
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user: 2. 单通道信号来源 许多方法使用唯一的单通道信号来源，这组方法包括基于小波变换、相关技术、减法技术、平均技术、滤波技术、短时傅里叶变换、非局部中值、单通道盲源分离、模板减法、序列全变差去噪、经验模态分解等。 2.1. 小波变换(Wavelet Transform， WT) 小波变换包括离散小波变换、复杂小波变换、基音同步小波变换等多种类型，应用何种类型取决于输入信号的类型。这些方法提供了时域及频域信息，对非稳态信号或多成分信号均非常有效。小波变换是信号与小波函数的卷积运算。该方法将信号分解成包含高频信号的细节信号，和包含着低频信号的逼近信号，逼近信号可再次分解为细节信号和逼近信号 [ 4 ]。该方法能够准确地提取胎儿心电信号，具有较高的准确率。 2.2. 相关技术(Correlation Technique， CT) 自动相关技术和交叉相关技术可以发现给定的两种样本信号的相似性，并将其作为时间滞后函数，其突出非周期不相关事件来强调周期性发生的相关小波。相关技术通过使用适当的相关函数从腹部心电信号中去除母体心电图信号，从而获得胎儿心电图的平均信号。但由于缺少适当的模板，因此有时无法检测到精准的信号。在胎儿心电图提取的过程中，模板受多种因素的影响，比如孕龄、体重指数、胎儿的数量、母体的年龄等，因此这一方法不适用于检测多胎与非稳态信号 [ 5 ]。 2.3. 减法技术(Subtraction Technique， ST) 这是信号提取中最古老、最简单、最直接的方法。该方法是通过从腹部心电图中筛选出母体心电图，得出胎儿心电图信号以及残余的噪音信号，接下来再进一步消除噪音。然而在胎儿心电图提取的过程中，母体心电图是非常突显的，在剔除过程当中存在不适当的匹配，因此该技术不能将母体心电图完全剔除，即不可能检测出纯的胎儿心电图信号，因此该方法如今已经被淘汰 [ 6 ]。 2.4. 平均技术(Averaging Technique， AT) 该方法是上个世纪使用最广泛的单导联腹部记录提取胎儿心电图信号的方法之一。母体的R波振幅较大，因此容易被心电信号阈值检测器检测到。参考信号保持与母体心电图信号的间期相一致，参考信号通过腹部心电图信号的间期平均值获得在同一时间间期内的下一时间间期，随后从参考信号中去除胎儿心电图和噪音，因为从统计学上讲胎儿心电图与母体心电图信号是完全独立的，通过剔除这一参考信号，一个完全没有母体心电图信号的信号就被提取出来了。平均技术用于去除噪音干扰或信号剔除，提高了信噪比。但是如果不同时间段里某一段和其他段不同步的状态下平均技术就是不准确的了 [ 7 ]。 2.5. 滤波技术(Filtering Technique， FT) 滤波技术包括有限脉冲响应滤波、无限脉冲响应滤波、小波维纳滤波、投影滤波、线性时域滤波、频域滤波和固定滤波等。频域滤波又包含低通、高通、带通和陷波滤波等。母体腹部心电图包含胎儿成分、母体成分和噪音。母体成分和噪音可以直接通过线性时域滤除消除，因其不需要光谱特性，而且在大多数情况下，它比频域滤波更快。在信号频谱与噪声频谱重叠的情况下，线性时域滤波是不够的，需要使用同步平均滤波或移动平均滤波等方法 [ 8 ]。该算法适用于对胎儿心电信号进行预处理。 2.6. 短时傅里叶变换和非局部中值(De-Shape Short Time Fourier Transform and Nonlocal Median， STFT & NM) 建立短时傅里叶变换是为了修正离散傅里叶变换的局限性，该方法在时域和频域之间提供了一个很好的折衷，但是对于非稳态和时变噪音的信号分析，短时傅里叶变换不是很准确。目前提出了一种利用短时傅里叶变换法提取胎儿心电图的新方法，得到母体和胎儿的R波峰，并评估胎心率、母体心率，从而对母体和胎儿心电图的波形进行评估。它包括几个步骤：首先进行预处理，运用短时傅里叶变换评估母体的瞬时心率，通过对心率的跟踪得到产妇的R波峰；随后进行动态规划，利用非局部中值评估母体心电图形态，得到胎心率从而获得胎儿心电图信号 [ 9 ]。该方法能利用腹部心电图信号中隐藏的频率和能量信息以及连续心脏活动之间的非线性关系提取胎儿心电信号且效果良好。 2.7. 单通道盲源分离(Single Channel Blind Source Separation， SCBSS) 单通道盲源分离是基于多算法融合来处理单个腹部信号。该方法利用经验模态分解法将信号分解为固有模态函数，将单通道映射为多通道；采用自举法、霍夫法、赤池信息准则和主成分分析法对相关成分进行评价；然后利用粒子群算法融合得到的4个数字，确定准确的数字 [ 10 ] ，这种方法可以准确地确定怀孕的胎儿数量。 2.8. 模板减法(Template Subtraction， TS) 该方法利用母体成分的可重复性获取胎儿成分，可用于单导联腹部记录或多导联腹部记录。每一个母体心搏都由一个心搏波重建，这个波形就是模板。该模板直接由腹部信号确定，包含许多信号处理步骤：从母体心搏中获得母体心电图R波峰，得到相应的P-QRS-T波群；将多个心搏平均后获得模板；通过使用特定的自适应滤波器，从每段心搏中计算出模板；重建所有的母体心搏，并将其连接起来，计算母体信号成分，再从腹部心电信号中去除 [ 11 ]。该方法可以大大提高胎儿心电图评估的准确性，并可能有助于将这种无创技术推广到临床实践中。 2.9. 序列全变差去噪(Sequential Total Variation Denoising， STVD) 该方法是基于在图像处理中被广泛应用的全变差去噪方法和基于模板减法的综合方法。由于该方法的性能优于其他模板减法的方法，因此得到了广泛的应用。该方法首先利用全变差去噪对腹部心电图信号进行滤波，提取母体心电图，再将全变差去噪作为级联过程再次应用到残余信号中，以此来评估胎儿心电图信号 [ 12 ]。序列全变差去噪能够有效地检测到真实的胎儿心电图R峰，降低了检测的错误率，可以用于胎心率的监测，且该方法的计算负荷较低。 2.10. 经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition， EMD) 经验模态分解是一种将非稳态和非线性信号分解成基本成分的自动全数据自适应方法。该方法通过对数据固有的自然时间尺度进行经验性识别，将时间序列分解为有限频宽。所有有限频宽都包含两个条件：首先，零交叉的极值数目在整个记录中必须相等或最多相差一个；其次，在整个记录中，由局部极大值与局部极小值的平均值必须为零。该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。正是由于这样的特点，该方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解，因而在处理非稳态及非线性数据上，具有非常明显的优势，适合于分析非线性、非稳态信号序列，具有很高的信噪比 [ 13 ]。
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user: 4. 混合方法 此外，大量研究探讨了将自适应方法与其他方法相结合、非自适应方法与其他方法相结合或将自适应方法与非自适应方法相结合以创建混合方法的可能性。自适应算法通常结合预处理等非自适应方法。非自适应方法有效地分离了部分信号成分，使得自适应系统的对信号的提取更加容易。这些混合方法如独立分量分析结合自适应滤波、巴罗斯算法结合张氏算法、独立分量分析结合奇异值分解等，与单纯应用一种方法相比，显著地提高了信号采集的准确性。
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user: 6. 结论 本文着重介绍不同类型的非自适应信号处理胎儿心电图的方法。在许多应用中，可以使用这些非自适应方法。他们通常应用于提取区域内的胎儿心电图，也应用在胎儿心音图或脑电图信号区域处理、语音识别、图像识别等方面。面对现有的大量非自适应信号处理的方法，选用哪一种方法将取决于我们的信号类型以及想要获得的结果。目前研究者最广泛研究的方法类型为独立分量分析、主成分分析和小波变换，主要是因为它们的效率高、精度高以及算法的高效性。 基于本文对多种非适应信号处理方法的概述，我们认为混合方法如独立分量分析结合自适应滤波、巴罗斯算法结合张氏算法、独立分量分析结合奇异值分解等为最具前途的非自适应无创胎儿心电图信号处理方法。联合多种无创胎儿心电图方法将产生一种全新的诊断方法，采用非侵入性方法记录胎心率数据(基于无创胎儿心电图R-R间期检测的胎心率)，结合无创T/QRS比以及非侵入性胎儿心电图ST段分析，从而判断胎儿缺氧状态，将这种新的无创诊断方法引入临床实践可显著减少胎儿宫内乏氧甚至胎儿死亡的案例。
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user: 摘 要 本文认为乐町、Only、太平鸟2014~2017年的销售量数据可以看成一个时间序列，首先通过时间序列的时序图判断其时间序列的类型，然后根据不同的类型对数据进行预处理，这里由于序列具有集群效应，进而通过取对数消除异方差性，然后依次提出初步的数学模型，进行线性拟合和残差拟合来建立残差自回归模型，通过对模型不断识别、拟合、检验和优化，建立最恰当的时间序列模型，得出销售量对数的预测值，并以此预测三个品牌的销售量未来半年的走势。 关键词 :电商平台，时间序列模型，时序图检验，线性拟合，预测 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 随着电子商务的迅速普及和个性化消费趋势的发展，各种女装品牌在网络上悄然兴起 [ 1 ] 。以淘宝网为例，截至2017年12月，正在运营的个人网店达900多万家，每天访问淘宝网的人数也早已过亿，并且在持续增加。在如此庞大的消费群体中，女性网民成为主导消费潮流的新生力量，因此女装成为最具代表性的线上商品。面对愈演愈烈的市场竞争，服装品牌企业对运营程度的专业化要求越来越高，企业管理模式必须以科学管理为重中之重 [ 2 ] 。为了给服装产业提供一个更好的发展前景，企业需要最大程度地满足顾客需求，把焦点集中在服装销售方式的发展和变革上。线上与线下如何更好联动发展已成为传统专业市场研究的重大理论和实践问题 [ 3 ] ，服装品牌要想在终端销售方面大展身手，必须时时掌握最准确的销售趋势。 在服装品牌遇到信息化建设、营销模式转型以及新业务拓展等战略转变时期，女装销售方式的研究已变得极其重要 [ 4 ] 。因此通过对线上女装销售量的分析来得出某种结论是迫在眉睫的。
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user: 2. 问题分析 电商平台线上女装销售量可以看成一个时间序列，首先通过其时间序列图判断其是否为平稳时间序列，若不是则需要先进行对数据的预处理，之后初步提出分析模型，不断通过对时序图检验、线性拟合及残差检验等建立最优时间序列模型，并用来预测电商平台上女装销售量的走势。
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user: 3. 名词解释 1) 时序图：亦称为序列图或循序图，是一种UML行为图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。 2) 时间序列模型：时间序列模型，是在生产和科学研究中，对某一个或一组变量 x ( t ) 进行观察测量，将在一系列时刻 t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t n (t为自变量)按照时间次序排列，并用于解释变量和相互关系的数学表达式。所得到的离散数字组成序列集合 x ( t 1 ) ， x ( t 2 ) ， ⋯ ， x ( t n ) ，我们称之为时间序列，这种有时间意义的序列也称为动态数据。根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。
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user: 5. 预测 包括平稳性检验、取对数消除异方差性、线性拟合、残差检验、残差拟合及模型检验、模型优化在内的所有工作，是我们到目前为止为了预测所做的铺垫。通过观察序列已知的样本值，寻找规律来建立模型，对未来某个时刻或一段时间内的取值进行估计，这个过程称之为预测。由于我们是对销售量的对数进行建模，得出的预测结果也一定是对数，以此得出未来五个月的销售量对数，反应未来的销售量趋势。 #only 预测值如下：我们可以查询到2018年1月only的线上真实销售量数值，经计算得对数为12.75023，以此作为真实值，预测值为13.16904，计算出相对误差为0.033。趋势图如图22。 图22. 趋势图 #太平鸟Taiping Bird 预测值如下：我们可以查询到2018年1月太平鸟的线上真实销售量数值，经计算得对数为12.63014，以此作为真实值，预测值为12.88189，计算出相对误差为0.02。趋势图如图23。 预测值如下：我们可以查询到2018年1月的乐町线上真实销售量数值，经计算得对数为11.82221，以此作为真实值，预测值为12.28687，计算出相对误差为0.039。趋势图如图24。 从三种品牌的趋势图看出未来五个月的销售量总体呈先下降后上升趋势。only和太平鸟2、3月份线上销售量会遭遇低谷，这与双12过后网民的消费能力相关 [ 6 ] ，并且2月份的春节也会对大家的线上消费造成影响，假期的到来、实体店的折扣让更多女性朋友选择实体店消费 [ 7 ] 。因此，在经历两个月的低迷后，卖家不用过度忧虑，行业将在春季迎来另一个消费风潮，备足春夏装迎接这个时期才是可取之道 [ 8 ] 。尤其是更年轻化的乐町，3月份将会持续上升。此外，为了迎接网购年龄的日益年轻化，淘宝原创品牌的产生呼之欲出，在此同时，女装企业也应在照顾门店的基础上迎接更多线上销售挑战。
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user: 6. 总结 本文根据2014~2017年三个线上女装品牌48个月的销售量统计资料，针对序列的集群效应，通过取对数消除异方差性，建立残差自回归模型，并进行未来五个月的预测。计算结果表明，该模型能较好地解决线上女装销售量对数的估计和预测问题，预测精度较为精确。服装行业可以以此趋势作为参考，对未来的营销策略做出调整，实现最有效的营销，达到卖家与买家双赢的效果，为实现“行业 + 互联网”新模式打下坚实的基础。然而，由于序列的异方差性，我们只能对销售量对数进行建模预测，因此可以看出销售量的大致趋势，却不能得出销售量的预测值，这其中的误差对企业战略的制定带来不可避免的干扰。 图23. 趋势图 图24. 趋势图 在今后的研究中，我们可以通过学习更多的时间序列模型来完成时间序列的拟合，比如条件异方差模型就是适用于具有集群效应的序列。由于在实际情况下，样本大小肯定是有限的，因此有些情况还需要采用二次加权过程，以便获得更有效的系数估计，这是对异方差变系数模型进行统计推断的主要证据。不同的时间序列都有适合自己的建模方式，因此，具体问题要具体分析。
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user: 摘 要 目的：探讨小儿豉翘清热颗粒应用于小儿病毒性上呼吸道感染症状改善效果及总疗效。方法：从2016年3月~2017年5月进入本院治疗病毒性上呼吸道感染患儿中选86例分为对照组(n = 43，施保利通片治疗)、研究组(n = 43，小儿豉翘清热颗粒治疗)，观察两组症状改善情况及临床效果。结果：研究组患儿退热以及咽痛、咳嗽等症状消失时间均短于对照组(P < 0.05)；两组不良反应发生率分别为0、4.65%，比较无显著差异(χ 2 = 2.047， P > 0.05)；研究组治疗后中医证候总积分明显低于对照组(t = 8.996， P < 0.05)，总有效率为95.35%，高于对照组的79.10% (χ 2 = 5.107， P < 0.05)。结论：选用小儿豉翘清热颗粒治疗病毒性上呼吸道感染，可使患儿临床症状更快改善，减轻患儿机体炎症反应，获得更理想临床效果。 关键词 :上呼吸道感染，小儿豉翘清热颗粒，症状 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 上呼吸道感染为儿科临床治疗中一种常见病，致病因素较多，其中细菌或病毒感染为最主要原因。患病后，患儿症状治疗表现为打喷嚏、流涕、鼻阻、咽痛等，多数患儿体温均有明显升高 [ 1 ] 。如未能及时给予患儿有效治疗，随着病情的加重可引发一系列不良结局，对患儿健康及生长发育均产生严重影响。目前，小儿病毒性上呼吸道感染治疗方式主要为口服抗病毒药物，但较长时间使用该类药物容易产生耐药，且可引发较多不良反应，不利于患儿康复 [ 2 ] 。因此有必要加强研究，探寻该病更安全、有效的治疗方式。本研究探讨给予病毒性上呼吸道感染患儿小儿豉翘清热颗粒治疗的临床效果，现做如下报告。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选择86例在2016年3月~2017年5月进入我院接受治疗的病毒性急性上呼吸道感染患儿作为对象。按随机数字法将纳入患儿分为研究组(n = 43)、对照组(n = 43)。研究组患儿性别：男童25例，女童18例；年龄：7个月~7岁，平均(4.3 ± 1.1)岁；病程：1~5 d，平均(2.3 ± 0.4) d；体温：最低为38.0℃，最高为39.7℃，平均(38.9 ± 0.8)℃。对照组患儿性别：男童26例，女童17例；年龄：6个月~6岁，平均(4.2 ± 1.5)岁；病程：1~6 d，平均(2.4 ± 0.2) d；体温：最低为38.1℃，最高为39.5℃，平均(38.8 ± 0.6)℃。在纳入患儿基础资料对比上，两组间差异无统计学意义(P > 0.05)。 2.2. 患儿纳入、排除标准 纳入标准：① 符合《儿科学》中小儿病毒性急性上呼吸道感染诊断标准 [ 3 ] ；② 家属知情研究目的，自愿让患儿参与研究，并签署知情同意书；③ 无研究选用药物过敏史。排除标准：① 引发上呼吸道感染原因为非病毒感染；② 伴有肝、心、肾等重要脏器病变；③ 存在下呼吸道感染；④ 发热持续时间超过24 h。 2.3. 治疗方法 给予对照组患儿施保利通片(德国夏菩天然药物制药公司生产，注册证号：Z20160007)治疗。药物使用方法：每日早、中、晚吞服或含服，剂量为婴儿每次1片；6岁以下每次1至2片；7至12岁每次2片。给予研究组患儿小儿豉翘清热颗粒(济川药业生产，商品名：同贝，国药准字：Z20123090)治疗。药物使用方法：用温开水冲服3次/d，以患儿年龄为依据选择合理剂量。7~9岁患儿服药剂量为4~5 g/次，4~6岁剂量为3~4 g/次，1~3岁剂量为2~3 g/次，6个月~1岁剂量为1~2 g/次。给予两组患儿相应治疗3 d后，观察患儿相关临床症状改善情况、不良反应发生情况及治疗总体效果。 2.4. 评估指标及评估方法 2.4.1. 症状改善及不良反应 观察并记录患儿开始退热、完全退热时间以及咽痛、咳嗽、腹泻消失时间。第1次服药后体温下降0.5℃所用时间为开始退热时间，第1次给药后体温下降至正常水平，且24 h内未再次升高时间为完全退热时间；观察患儿不可反应发生情况。 2.4.2. 中医证候积分 评价患儿治疗前、后中医证候积分变化情况，积分越高症状越严重。 2.4.3. 总疗效评估 [ 4 ] 痊愈：服药24 h内患儿体温下降至正常水平，相关临床症状及体征基本消失，且中医证候积分减少程度为 ≥ 95%；显效：患儿临床体征、症状均有显著改善，体温在服药后48 h内下降至正常水平，中医证候积分减少程度为 ≥ 70%；有效：体温在服药后72 h内下降至正常水平，临床症状明显缓解，中医证候积分下降程度 ≥ 30%；无效：临床症状及体征均无改善。有效率、显效率、痊愈率之和为总有效率。 2.5. 统计学方法 数据通过SPSS 19.0软件进行统计学分析。正态分布计量数据以“ x ¯ ± s”表示，计数数据以百分率表示，相互对比分别行t检验、χ 2 检验。以P < 0.05表示对比差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 组间临床症状改善及不良反应对比 研究组患儿开始、完全退热平均时间及咳嗽、腹泻、咽痛消失平均时间均短于对照组(P < 0.05)；治疗间接，2组均无患者出现严重不良反应，对照组有2例(4.65%)患儿出现轻度肠道不适症状，停药后自行消失，组间不良反应发生比较无显著差异(P > 0.05)，详情见表1。 3.2. 组间中医证候总积分及总疗效对比 2组治疗前平均中医证候总积分比较无明显差异(t = 0.013， P > 0.05)。治疗后，研究组中医证候总积分为(11.15 ± 3.11)分，低于对照组的(19.64 ± 5.35)分，治疗总有效率为93.02%，高于对照组的79.10% (P < 0.05)，见表2。 Table 1 2 groups of clinical symptoms and adverse reaction 组别 n 症状改善、消失时间(d， x ¯ ± s) 不良反应(例) 开始退热 完全退热 咳嗽消失 腹泻消失 咽痛消失 恶心 腹痛 总发生率 对照组 43 21.4 ± 3.5 24.3 ± 4.7 6.8 ± 1.3 3.6 ± 1.4 4.5 ± 0.6 1 (2.3) 1 (2.3) 4.65% 研究组 43 5.4 ± 3.5 9.2 ± 3.3 5.5 ± 1.0 2.1 ± 1.1 3.0 ± 0.3 0 (0) 0 (0) 0 t，χ 2 值 - 21.196 17.241 5.197 5.524 14.662 2.047 P值 - 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.152 表1. 2组临床症状改善及不良反应情况 Table 2 Comparison of total scores and clinical efficacy of TCM syndromes in 2 group 组别 时间 中医证候总积分(分， x ¯ ±s) 临床疗效[n (%)] 痊愈 显效 有效 无效 总有效率 对照组 (n = 43) 治疗前 39.79 ± 6.73 8 (18.60) 16 (37.21) 10 (23.26) 9 (20.93) 79.10% 治疗后 19.64 ± 5.35 研究组 (n = 43) 治疗前 39.77 ± 6.79 14 (32.56) 21 (48.84) 6 (13.95) 2 (4.65) 95.35% 治疗后 11.15 ± 3.11 t，χ 2 值 - 8.996 5.107 P值 - 0.000 0.023 表2. 2组中医证候总积分及临床疗效比较 注：t、P为治疗后组间中医证候总积分比较。
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user: 4. 讨论 呼吸道感染为儿科临床诊治中一种多发疾病类型，在儿科诸多疾病中，该病的发生率最高。细菌或病毒侵犯咽、鼻、喉部为导致该病发生的主要原因，有超过90%患儿发病原因均为病毒感染 [ 5 ] 。婴幼儿因机体免疫功能未完全发育成熟、呼吸系统存在特殊解剖生理特点，因此较易发生病毒性上呼吸道感染。患病后如未能及时采取有效措施改善患儿症状、控制病情进展，患儿生活质量及健康状况均会受到严重影响 [ 6 ] 。目前，临床上尚无治疗小儿病毒性上呼吸道感染症的特效药物及理想方案，主要给予支持、对症治疗。利巴韦林颗粒、施保利通片等为临床上治疗病毒性上呼吸道感染应用较为普遍的药物。但临床应用结果均显示这些药物应用于病毒性上呼吸道感染患儿临床治疗表现出越来越差的临床效果 [ 7 ] 。长时间服用该药还易产生耐药性，不良反应也会增多，甚至可损害到患儿肝、心、肾等重要脏器，因此须探寻该病更有效、安全的治疗方式。 本研究给予病毒性上呼吸道感染患儿小儿豉翘清热颗粒治疗后，在临床症状改善、炎症反应减轻、安全性、临床效果几个方面均获得较理想效果。在中医学中，急性上呼吸道感染被归纳于“伤寒”、“感冒”、“伤风”范畴 [ 8 ] 。中医认为，胎内失养、胎禀不足以及乳食不节、外感六淫邪气、脏腑娇嫩等为导致婴幼儿上呼吸道感染发生的病机，临床治疗应坚持清热解毒原则 [ 9 ] [ 10 ] 。小儿豉翘清热颗粒为中成药，成分主要为连翘、淡豆豉、薄荷、栀子、荆芥、赤芍。连翘有消肿止痛、清心去火功效；淡豆豉有宣泄郁热功效；赤芍有凉血功效。连翘、淡豆豉、荆芥、薄荷同时使用发挥良好清热解毒功效。因此，小儿豉翘清热颗粒在临床应用中发挥清热导滞、疏风解表、清热解毒等多重功效。袁丹 [ 11 ] 等及Fuller R [ 12 ] 等研究显示，将小儿豉翘清热颗粒应用于病毒性上呼吸道感染婴幼儿临床治疗中，可有效加快患儿咽红肿痛、流涕、鼻塞等症状改善速度，且治疗期间无患儿出现明显不良反应。多种病毒感染引起的上呼吸道感染使患儿机体中单核细胞分泌更多TNF-α、IL-6等炎性因子，进而使患儿出现一系列感染症状，甚至可导致机体器官遭受损伤 [ 13 ] 。因此，在病毒性上呼吸道感染临床治疗中，须高度重视患儿机体炎症反应的缓解。现代药理研究显示，淡豆豉中异黄酮具有抗炎及调节免疫作用，连翘提取物连翘酚以及甾醇化合物均具有镇痛、消炎作用 [ 14 ] 。将小儿豉翘清热颗粒应用于小儿病毒性上呼吸道感染治疗，可有效减缓患儿机体炎症反应。研究中给予研究组患儿小儿豉翘清热颗粒治疗后，该组患儿相关临床症状改善及消失时间均明显短于对照组，治疗总有效率高于对照组，治疗期间无1例患儿出现明显不良反应。 综上所述，小儿豉翘清热颗粒应用于小儿病毒性上呼吸道感染治疗，可有加快患儿症状改善速度，减轻其机体炎症反应，获得更加理想临床治疗效果。
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user: 摘 要 隧道发生火灾时准确及时地报警具有十分重要的意义。利用FDS软件从汽车尺寸、环境温度及火源功率等方面，研究火灾时隧道顶棚温升与风速的关系，得到合理的动态报警阈值。制作缩尺隧道模型，搭建光纤光栅测温系统，进行实验室模拟实验，确定了测量误差不超过0.7℃，并验证了固定阈值与动态阈值相结合的火灾报警策略的可行性，很好地解决了火灾常规固定阈值法漏报的问题。 关键词 :光纤光栅，隧道火灾，动态阈值，报警 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着社会的不断进步，我国的交通建设得到了极大的发展，至2017年末全国公路达到477.35万公里 [ 1 ] 。随着国民安全意识的不断提高，公路的安全问题也日益得到重视。隧道作为公路的特殊路段，与其它路段相比较为封闭、能见度较低、烟尘较多，又具有照明、监控、供配电等设施，因此极易发生事故。隧道中车流量多变，运载货物多样，随着隧道长度的加长，交通量和运营时间的增加，发生火灾的概率不断增加。当车辆碰撞或发生故障时，极有可能发生火灾，一旦引燃车辆油箱内的燃油，或车辆运载的可燃物及其它危险物质，将会导致火势迅速蔓延，难以控制。一旦发生火灾，隧道内的环境温度、烟雾和其它有害气体的浓度将在很短时间内快速升高，对车内人员的生命造成较大威胁，而且容易造成多部车辆的连续燃烧或爆炸等一系列的连锁反应 [ 2 ] 。因此对隧道火灾进行及时有效的报警具有极其重要的意义。 一般火灾报警采取固定阈值的方法进行定值报警。报警阈值设置过低时误报率增高；而报警阈值设置过高时会发生报警滞后，不利于消防救援工作快速开展。在实际隧道内往往有自然风存在且速度多变，不同风速作用下，传感器附近火灾烟气热能将不同。因此，设计一款与风速相关的动态阈值报警的隧道火灾报警系统具有十分重要的意义。 本文将对隧道火灾在不同风速下的顶棚温度进行仿真，用于设定动态报警阈值。基于光纤光栅传感器搭建测温系统，利用定值与动态阈值相结合的方式进行报警。
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user: 2. 光纤光栅测量火灾原理 目前隧道火灾探测器主要分为：感烟型、感光型和感温型。由于公路隧道具有烟雾大、废气多、烟尘大的特点，感烟型探测器会造成虚警率高。感光型探测器需火焰明亮清晰，烟雾较少的情况下才会准确报警，延误报警时间。感温型探测器中以光纤光栅传感器为最好。精度和灵敏度高，长期稳定性好；可远距离传输、抗电磁干扰、对环境适应性好。因此，采用光纤光栅传感器为传感元件。 系统由光纤光栅传感器、解调模块、上位机三部分组成。将光纤光栅传感器架设于顶棚，宽带光源所发出的激励光进入光纤，入射到用光纤串接的光纤光栅传感器中，光纤光栅因温度变换，中心波长改变，所反射的光通过光纤传送给解调模块。解调模块将光信号转换为电信号，进行放大整形和线性化处理，模拟信号转换成数字信号。硬件部分通过串口与上位机相连，实时通信被测量，上位机实现对测量温度的显示、报警等操作。
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user: 3. 仿真模型构建和场景设置 设定合理有效的报警阈值，是隧道火灾报警中最关键的一步。准确掌握不同风速下的火灾顶棚温度具有重要的意义。FDS (Fire Dynamics Simulator)仿真具有投资小、周期短、节省人力物力等优点，因此被广泛用于火灾研究。 本文采用FDS软件建立了隧道模型，选取隧道区间，长度为200 m。隧道高度和宽度分别为：5.5 m、11 m。如图1所示。 图1. 隧道仿真模型 初始时刻，隧道环境温度设为20℃，大气压力为0.1 MPa。隧道两边端口定义为OPEN。隧道属性设为CONCRETE。火源热释放速率Q为3 MW，火源特征直径为D* = 1.43 m，当网格尺寸采用D*的0.1倍，网格尺寸d为0.14 × 0.14 × 0.14 m时，模拟结果比较准确。光纤光栅一般架设于距顶部一定距离的支架钢绞线上，因此对高度为5 m平面进行温度仿真。 初起 60 秒是火灾报警的黄金时期，隧道火灾分为初始火灾增长阶段、稳态燃烧阶段以及衰减阶段，当火灾发生时间在50秒内，周围温度即会发生明显变化 [ 3 ] [ 4 ] 。因此，仿真时间采用50秒。 由文献可知，隧道纵向自然风速主要分布在1~4 m/s，范围内最大可达6 m/s [ 5 ] 。因此，仿真风速区间为0~6 m/s。
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user: 4. 模拟结果与分析 隧道火灾顶棚温度与许多因素相关，本文将通过多方面对火灾温度与风速之间的关系进行研究，以达到排除其他因素单独对温度与风速关系研究的目的。 4.1. 汽车尺寸对不同风速下火灾温度的影响 不同尺寸车辆燃烧就会有不同尺寸的火源面形成。不同高度的车辆与隧道顶棚之间的高度差也不同。即使同一火源功率下，汽车尺寸的差别也会影响隧道火灾顶棚温度。本文将具体研究同一火源功率下，不同汽车尺寸对火灾顶棚温度的影响。选取了三种汽车尺寸： 小汽车：高1.3 m宽1.8 m长4.5 m 面包车：高1.8 m宽2.5 m长5 m 大货车：高2.7 m宽2.5 m长16 m 设定火源功率3 MW，环境温度20℃，研究火灾发生50秒时不同汽车尺寸下隧道火灾顶棚温度与风速之间的关系。 由图2可知，同一风速下，汽车尺寸越大，火灾顶棚温度越大，因此下文统一选择小汽车尺寸作为火源尺寸。 4.2. 环境温度对不同风速下火灾温度的影响 传感器测得温度主要来源有火灾烟气温度和环境温度。由经典隧道火灾Kurioka公式可知，火灾顶棚温度会受环境温度的影响。本文将具体研究不同环境温度对火灾顶棚温度的影响。 设定火源功率3 MW，小汽车尺寸，研究火灾发生50秒，改变环境温度由−20℃~30℃，改变风速由0~6 m/s进行研究讨论。 图2. 不同汽车尺寸下温度与风速关系图 图3. 不同环境温度下温度与风速关系图 由图3可知，不同环境温度下，曲线斜率基本一致。因此研究火灾温度与环境温度之差ΔT与风速之间的关系如图4所示。 由图4可知，在同一风速下，不同的环境温度的ΔT基本统一，因此下文选用20℃作为仿真的环境温度。 4.3. 火源功率对不同风速下火灾温度的影响 火源功率是隧道火灾安全设计中最重要的参数，直接决定了火灾现场的危险性。不同汽车具有不同大小的油箱，燃烧时所产生火源功率也不同。范围为3~50 MW。 图4. 不同环境温度下ΔT与风速关系图 Table 1 Relationship between ΔT(˚C) and wind speed V(m/s) under different fire source power 风速 3 MW 5 MW 10 MW 20 MW 50 MW 0 40 66.95 156.5 222.7 332 1 40 61.5 140 197.7 289 2 35 52.65 117.5 172.7 274 3 25 40.5 98 152 225 4 20 30 78.5 130 210 5 20 20 35 97.7 176 6 15 20 30 65 150 表1. 不同火源功率下ΔT(℃)与风速V(m/s)的关系 设定环境温度20℃，小汽车尺寸，火灾发生50秒时不同火源功率下隧道火灾顶棚温升ΔT与风速之间的关系见表1所示，由此得到的关系曲线如图5所示，并分别得出各曲线的拟合公式列入表2中。 由表2可知，火源功率为3 MW时，k为最小，符合所有情况，所以采用此时的拟合曲线y = −4.6429x + 46.429，其中y为ΔT (隧道顶棚温度与环境温度之差)，单位℃，x为风速，单位m/s。 火灾报警策略为固定阈值与动态阈值相结合的方式，即：采用常规火灾判定法，当探测器测得隧道顶棚温度大于50℃时即报警，此为固定阈值报警。但是根据上述仿真可以看出，隧道顶棚温度随着环境温度及风速的变化而变化，当风速较大或环境温度较低时，即使有火灾发生，隧道顶棚温度也会远低于50℃，固定阈值报警会出现漏报，为此我们提出了动态阈值报警法，即当隧道尺寸固定，通过仿真可以得到最小火源情况下的温升与风速的关系曲线，测得隧道的环境温度和实时风速，通过该曲线能够由实时风速计算出温升ΔT，再加上此时的环境温度，即得到理论上此条件下隧道顶棚温度，如果探测器测得 图5. 20℃不同火源功率下ΔT与风速关系图 Table 2 ΔT and wind speed formula under different fire source power 火源功率 拟合公式 拟合度 3 MW y = −4.6429x + 46.429 R2 = 0.9389 5 MW y = −8.8036x + 76.871 R2 = 0.9733 10 MW y = −22.446x + 183.43 R2 = 0.9792 20 MW y = −25.564x + 250.51 R2 = 0.9935 50 MW y = −29.857x + 356 R2 = 0.9882 表2. 不同火源功率下ΔT与风速公式 的温度高于计算温度则报警，把此计算的温度值叫做动态报警阈值。采用固定阈值与动态阈值相结合的方法，解决了常规固定阈值法漏报的问题。
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user: 5. 火灾报警系统设计 本温度测量系统主要由光纤光栅传感器、解调模块、上位机组成。由ASE宽带光源发出宽带光，多种波长光经由光环形器传入到光纤光栅中，其中符合光纤光栅中心波长的光将被反射回去，其它波长的光将由光纤光栅直接透射出去。反射回来的光信号经过光环形器后进入到波长解调模块中，解调模块将不同波长光信号分离，进行放大整形线性化，以及光电转换，将获取的中心波长值传输到计算机中。 硬件通过串口通信将数据发送至上位机，上位机程序采用MFC编写，将数据存储到数据库中，数据库采用存储量大的SQL SERVER 2008。用户显示界面采用Visual Studio2015的web网页设计而成，从数据库中读取数据，实现温度显示。
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user: 6. 隧道火灾模拟实验 6.1. 标定实验 标定实验是为了测得光纤光栅中心波长变化与温度的关系以便系统用于直接显示温度。标定实验所用的升温装置由电炉子与稳压器组成。通过调节稳压器的电压大小对电炉进行升温。 利用红外热成像仪来观察升温装置温度，每升高10℃，观察光纤光栅反射光的中心波长的值，分别记录升温装置的温度以及对应的中心波长值，将得到的这组数据进行处理，得出温度–波长关系图。因此，可以通过获取中心波长值计算得到实时隧道温度值 [ 6 ] 。图6为温度与对应的中心波长值的测量数据。 图6. 温度与中心波长关系图 由温度与中心波长关系图可知，温度与波长之间具有线性关系，对获取的数据用线性法进行拟合处理，得到关系式：y = 189.88x − 294300，根据拟合得到的关系式可知，x为波长值，单位是nm；y为温度，单位是℃。标定之后进行了从30℃~90℃温度测量，得到测量误差为均小于1.79℃。 6.2. 缩尺实验 火灾实验中往往以全尺寸隧道火灾实验研究最有效，但是其耗费大量人力、物力。全尺寸实验往往针对单一隧道，无法进行多种工况实验，实验结果对于其他隧道不具有普适性。缩尺模型实验是按照相似原理对全尺寸隧道进行尺寸缩小化，减少资源浪费。实验室模拟实验采用1:11的比例搭建隧道模型。隧道由防火铝箔板制成，光纤光栅架设于顶棚。隧道高为50 cm，宽为100 cm。采用直径为15 cm的圆盘作为托盘，酒精作为燃料。在模型隧道一侧设置风机，采用希玛AT-816风速仪测得风速，测得不同风速下隧道火灾顶棚温度。实验实物图如图7。 由图8可知，风速越大隧道顶棚温度越小。由于实验材料、实验环境、火源大小等无法完全与实际隧道火灾进行同比例缩小。为验证仿真结果可应用于实际隧道，按照实验环境进行仿真，验证仿真合理性。表3为实验数据与仿真数据的误差分析，最大误差为0.7℃。因此，针对隧道的仿真结果可应用于实际隧道火灾的报警阈值设定。 实际环境温度为24℃，光纤光栅系统测得温度与环境温度之差ΔT如图8。 隧道火灾报警策略采取固定阈值与动态阈值相结合的方式。流程图左侧为固定阈值方式，温度超过50℃即报警。当温度小于50℃时，判断温度是否大于T1，大于则进行报警。T1 = T0 + ΔT，ΔT与风速之间关系式通过仿真获得。流程图如图9所示。 图7. 风速与火灾温度关系图 图8. 风速与火灾温度关系图 Table 3 Error analysi 风速m/s 仿真ΔT温度℃ 实验ΔT温度℃ 误差℃ 0 26 26.3 0.24 0.1 11 12 0.7 0.2 8 8 0 0.3 4.5 4.5 0 0.4 3.5 4.2 0.4 0.5 3 3.5 0.31 0.6 2 3.1 0.7 表3. 误差分析 图9. 报警流程图 应用于实际隧道时，对实际隧道进行仿真得到ΔT与风速之间关系式。替换流程图中公式即可设定报警阈值，进行合理有效地报警。 根据仿真确定报警阈值的方法，即节约资源又具有针对性，准确有效。
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user: 7. 结论 1) 通过仿真确定隧道火灾报警策略为：固定阈值与动态阈值相结合的方式。其中，固定阈值采用常规火灾报警阈值50℃。在隧道尺寸固定后，通过仿真可得到隧道在不同火源功率下的温差与风速关系式，从而确定ΔT的拟合公式。利用实时风速套用公式即可得到ΔT，ΔT加上环境温度即为动态报警阈值。 2) 通过标定实验得到中心波长与温度之间的关系，数据结果误差小于1.79℃。光纤光栅适合作为隧道火灾报警系统的传感器。 3) 搭建缩尺隧道模型，并对实验环境进行实测与仿真对比，二者最大误差为0.7℃。因此，针对隧道的仿真结果可应用于实际隧道火灾的报警阈值设定。 4) 根据仿真确定报警阈值的方法，即节约资源又具有针对性，准确有效。
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user: 摘 要 四川盆地川东南地区为浅水–深水陆棚沉积环境，区内烃源岩发育，烃源岩富含大量有机质，最开始采用化学方法进行分析和判定，但是评价结果难以满足日益增长的生产需求，所以有机碳含量(TOC)计算模型作为一种有效的识别方式得到了广泛的应用。本文利用交会图法选出贡献率高的三条测井曲线：声波时差、自然伽马和深侧向电阻率，然后输入三条测井曲线值建立有机碳支持向量机回归预测模型。结果表明：有机碳含量在0.5以上时预测效果较好，当有机碳含量低于0.5时模型的精确度还需提高。 关键词 :烃源岩，有机碳，四川盆地，支持向量机，交会图法 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 烃源岩最开始采用化学方法进行分析和判定，但是由于岩心样本数量少，分析难度大，耗时长，评价结果难以满足日益增长的生产需求，所以有机碳含量(TOC)计算模型作为一种有效的识别方式得到了广泛的应用。总有机碳含量(TOC)是判断烃源岩的一个重要参量，我们可通过TOC值来确定油气资源储量。常规识别烃源岩TOC的测井识别标准为“高自然伽马、高电阻率、高声波时差、高中子值、低密度值” [ 1 ] [ 2 ] 。在对烃源岩的研究方面，早在80年代Meyer等就提出了利用侧向电阻率、密度等测井组合法进行识别烃源岩和对烃源岩有机碳(TOC)含量的计算；Herron等使用C/O测井资料来计算地层TOC值进而识别烃源岩，但测试结果受仪器误差和操作影响使得理论上的C/O值与实验数据存在误差，其结果并不准确。Passey等提出了用ΔLgR的方法判断有机碳含量，进而评价烃源岩，但是成熟度水平(LOM)来估算有机碳含量(TOC)，对于不同泥岩误差太大，需要矫正。本文从上述方法中得到参考再结合四川盆地的相关资料，综合分析上述缺点并对其进行改进，决定选用支持向量机的方法来测定TOC值。
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user: 2. 工区概况 川东南地区(图1)位于扬子板块中南部、黔中隆起北的北部坳陷，雪峰山古陆的西部，川中古陆的东部，构造上属于川东弧形高陡褶皱带和川南帚状低陡褶皱带的一部分 [ 3 ] 。晚奥陶世，由于周边挤压作用，川东南地区为海盆的边缘；早志留世，为古隆起发育的高峰阶段，造山运动强烈，造成川中隆起、雪峰隆起的范围不断扩大，使得四川盆地的川东南地区沉积环境为有古隆起带包围起来的陆棚环境。因此，在整个晚奥陶世—早志留世时期，四川盆地川东南地区为浅水—深水陆棚沉积环境，区域上沉积了一套厚度较大的海相黑色富有机质泥页岩。该区茅口组由泥晶生物碎屑灰岩、泥晶灰岩组成，含燧石结核或薄层状硅质岩。区内烃源岩发育，油气资源丰富，生物碎屑大量存在，滑石化严重。 图1. 研究区概况图
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user: 3. TOC测井响应特征 总有机碳含量(TOC)是判断烃源岩的一个重要影响因素。因烃源岩富含大量有机质，所以其测井曲线在声波时差、电阻率、自然伽马、中子值和密度值等指标更为敏感，从铀、钍等元素含量测定其总自然伽马放射性强度为136 API~200 API；有机质的存在使得岩类的许多指标发生变化，如电阻率的升高、声波时差的升高、岩石密度的减小等、其电阻率为105 Ω∙m~1015 Ω∙m、声波时差大约为571 μs/m、与普通泥岩相比烃源岩密度较小，与围岩相比烃源岩密度较大大约为1.1~1.6 g/m 3 ，其中声波时差和密度受井壁和重矿物的影响较大；测得岩石干酪根含氢指数大约为67.0% [ 4 ] 。其测井响应特征可根据上述指标识别。烃源岩具有密度低和吸附性强的特点 [ 5 ] 。烃源岩对有机质吸附性强，比表面大，自然伽马和能谱测井曲线对这一特点有较高的辨识度，曲线表现为高值；而有机质烃的存在使得电阻率曲线高异常。并且表现为低密度曲线和高声波时差曲线则更好的分辨其他不含有机烃的泥岩，井壁和重矿物的影响。
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user: 4. 交会图法判别分析 4.1. 交会图法原理 交会图法是一种常用的岩性识别方法。将两种或多种数据通过在平面图上交会，其交会点的坐标可以比较大致地定出岩性变化的范围。在测井实际生产解释的过程中，已经有研究成果表明，对烃源岩敏感的测井曲线有自然伽马(GR)、伽马能谱(SL)、补偿中子测井(CNL)、深侧向电阻率(RLLD)、声波时差(AC)、密度(DEN)等，利用测井曲线对有机质的敏感程度不同是合理有效分辨烃源岩的资料基础。所以为了更好的对烃源岩的识别，通过对测井曲线与TOC含量的交会图法，得出对于烃源岩判别贡献率高的测井曲线，并根据判别结果建立SVM回顾预测模型。 4.2. 交会图法优选测井参数 利用交会图法分析对比烃源岩的相关测井曲线与有机碳(TOC)的联系，如图2所示。可以看到富含有机碳的泥岩层密度较小，声波时差相对较大；而普通泥岩层声波时差相对较小，密度较大。但密度受到黏土矿物和压实作用的影响较大，与有机碳含量相关程度并无太大关联。泥岩层易吸附有机质，有机碳含量较高吸附了高放射性的铀，所以在自然伽马上较容易分辨。对于中子测井而言，烃源岩中的大量氢聚集在页岩骨架和干酪根上，二者相互替换，所以中子曲线上不会存在较大差异，与有机碳含量相关程度低。泥岩层导电性较好，通常表现为低电阻，若含有表现为高电阻率的有机质，则会更加容易区分无关泥岩或低含量有机质泥岩，所以电法测井也是重要的参考标准之一，但是因为自然电位测井受到井径，地层等因素的影响相关程度数值波动大。所以通过对相关测井曲线的分析和交会图法识别程度，可以得到自然伽马，深侧向电阻率和声波时差对于含有机碳的烃源岩影响成分最大，对后续成分分析的回归预测具有重要意义。 图2. 交会图法优选测井曲线
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user: 5. 交叉验证优选支持向量机参数 SVM判别方法的准确性直接取决于核心函数参数γ和惩罚因子C的选择。核心函数γ能够有效地将高维度的映射转变成方便的点乘，核心函数还可以定义特征空间。选择恰当的核心函数，将研究数据映射到适当的样本空间中，才能将支持向量机性能提升到高值。惩罚因子C是用来权衡损失和分类间隔的权重，因子越大从而损失越大。假如不断提高因子数值，在一定程度上会实现将样本点完全正确的分类，但又会导致过度拟合使得泛化能力不足 [ 6 ] 。 通常情况下，通过交叉验证法的筛选可以得到最适合模型建立的相关参数 [ 7 ] 。在确定的数据样本中进行分组筛选，一部分作为训练集来求得模型，剩下留作测试集来对模型进行评价，并计算出测试集样本的实验误差作数据分析，从而得到准确稳定的相关模型 [ 8 ] 。 在具体的实验中通过程序随机地从101个样本数据中抽取80个作为训练集，其余的21个当作测试集。将测试数据归一化提高数据准确率后代入模型的建立，再运行程序可以得出训练集和测试集回归预测结果精度图，测试多次后寻找出最佳精度的参数γ和C。算法中利用平均平方误差性能函数mse和拟合优度R 2 来判断支持向量机回归预测有机碳含量的精确度。其中： m s e = 1 N ∑ T = 1 N ( y c − y ) 2 得出mse为0.017077，通过mse可以评价数据的变化程度，mse的数值小，说明预测模型描述实验数据误差越小，更接近真实值。 R 2 是拟合优度，可以衡量回归方程整体的拟合程度，R 2 最大值为1，R 2 的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好，反之，R 2 的值越接近0，拟合程度越差。 R 2 = ∑ ( y c − y ¯ ) 2 ∑ ( y − y ¯ ) 2 或 R 2 = 1 − ∑ ( y − y c ) 2 ∑ ( y − y ¯ ) 2 其中， ∑ ( y − y ¯ ) 2 为总偏差， ∑ ( y c − y ¯ ) 2 为回归偏差， ∑ ( y − y c ) 2 为剩余偏差。实验得到的R 2 为0.93064，说明拟合程度很好，误差很小。 通过交会图法优选测井曲线：声波时差、深侧向电阻率、自然伽马。并将以上三条曲线的数值带入支持向量机中，采用5折交叉验证的方法优选支持向量机的参数。最终得到最优参数C = 8.5635，γ = 0.5267。选择出最佳的γ和C参数对后续建立回归预测模型有重要意义。
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user: 6. 建立SVM回归预测模型 6.1. 支持向量机与回归预测原理 支持向量机(SVM)是基于结构风险最小原理和VC维理论的新型机器学习方法 [ 9 ] 。通过寻求结构化风险最小化(SRM)来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得较好统计规律的目的。支持向量机方法结构简单、适应性好、全局最优、训练速度快和泛化能力强等优点 [ 10 ] 。 支持向量机回归预测分析主要是分为对线性可分和线性不可分两种情况的进一步讨论 [ 11 ] 。根据需要嵌入到更高维度的空间中，如果该函数是一个完全分离样本的线性函数，这意味着样本是线性可分的，反之则为线性不可分。在各支持向量机算法中，不敏感函数和核函数算法是支持向量机回归预测的主要算法 [ 12 ] 。 6.1.1. 线性可分样本集 线性可分支持向量机处理的是严格线性可分的数据集。其分类超平面为 [ 11 ] [ 12 ] ： w * ⋅ x + b * = 0 (1) 相应的决策函数为： f ( x ) = s i g n ( w * ⋅ x + b * ) 或 f ( x ) = s i g n ( ∑ i = 1 N a i * y i 〈 x i ， x 〉 + b * ) (2) 其学习的优化问题为： min w ， b = 1 2 ‖ w ‖ 2 (3) s . t . y i ( w ⋅ x i + b ) − 1 ≥ 0 ， i = 1 ， ⋯ ， N 6.1.2. 非线性可分样本集 在上述可分样本集增加一个松弛变量。其学习的优化问题为 [ 11 ] [ 12 ] ： min ω ， b ， ξ 1 2 ‖ ω ‖ 2 + C ∑ i = 1 N ξ i (4) s . t . y i ( ω i + b ) ≥ 1 − ξ i ; i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ξ i ≥ 0 ; i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 再引入核函数。分类决策函数变为： f ( x ) = s i g n ( ∑ i − 1 N a i * y i k ( x i ， x ) + b * ) (5) 6.2. 支持向量机模型构建 f ( x ) = ω ⋅ ϕ ( x ) + b = ∑ i = 1 n ( a i * − a i ) K ( x i ⋅ x ) + b * (6) 式中： f ( x ) ——预测函数； ω ——权数； ϕ ( x ) ——非线性映射函数集合； b——阈值； a i * 、 a i 、b——可通过某点数值计算得到的模型参数 K ( x i ⋅ x ) 为核函数且满足下式： K ( x i ⋅ x ) = exp ( 1 − | x − x i | 2 σ 2 ) (7) 6.3. 训练集和测试集回归预测结果精度图 使用最优参数 C = 8.5635 ， γ = 0.5267 进行支持向量机模型训练，再用测试集测试模型的分类识别效果，导出结果如下： 图3. SVM预测模型训练集结果对比图 由图3可知，训练集回归预测结果拟合精度达到了0.93064，平均平方误差只有0.017077。TOC含量在0.38%~1.56%之间拟合效果较好，预测值绝大部分在拟合曲线上近似于真实值；TOC含量在0.08%~0.38%之间效果不是很好，预测值和真实值之间存在误差。 图4. SVM预测模型测试集结果对比图 由图4可知，测试集回归预测结果拟合精度达到了0.86942，平均平方误差只有0.010844。TOC含量在0.34%~1.47%之间拟合效果较好，预测值绝大部分在拟合曲线上近似于真实值；TOC含量在0.14%~0.34%之间效果不是很好，预测值和真实值之间存在误差。通过两个预测结果的对比分析可以看出，预测值和真实值在TOC含量小范围内存在着一定误差，程序的辨识度还有待于进一步的提高。
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user: 7. 应用实例分析 为了验证上述模型对川东南地区有机碳含量拟合的正确度，实验中选取一口该地区有机碳含量显示较好的井测试模型的精确性。XX井在井段1316 m~1370 m内测试了该区域的有机碳含量，因此在实验中选取本井段作为测试井段，实验中每隔20 cm取一个点，总共选取了240个点作为测试点。将测试点对应的自然伽马，深侧向电阻率和声波时差三条测井曲线值导入模型进行有机碳拟合，然后将实地测试的有机碳含量与支持向量机拟合的有机碳含量进行对比，结果如图5所示。 图5. XX井有机碳含量结果对比图 由图5可知，当有机碳含量在0.5以上时，支持向量机拟合的有机碳含量和实地测试的有机碳含量符合度较好，当有机碳含量大于1时，拟合程度最好。但是当有机碳含量小于0.5时，支持向量机拟合的有机碳含量较之实地测试的有机碳含量要高，拟合程度不是很好，与先前训练、测试支持向量机模型的结果一致。因此，想要使该模型在有机碳含量拟合方面有更好的推广价值，还需对支持向量机模型的相关程序进行进一步的改进，使其在有机碳含量较低时也有较好的拟合精确度。