DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 200例患者手术均顺利完成，全部手术患者1周、1个月和3个月进行门诊复查，术后随访3个月至2年。两组患者年龄、疝缺损直径、发病时间等一般基本资料比较，差异无统计学意义(P > 0.05，见表1)。 Table 1 Comparison of basic conditions between two groups of patients   ( x ¯ ± S 组别 例数(例) 年龄(岁) 疝缺损直径(cm) 发病史(月) TAPP组 100 51.8 ± 15.6 2.4 ± 1.0 117.8 ± 95.1 改良TAPP组 100 47.9 ± 14.1 2.3 ± 1.0 117.3 ± 98.4 t值 1.817 1.000 0.114 P值 0.072 0.320 0.909 表1. 两组患者基本情况比较   ( x ¯ ± S ) 改良TAPP组手术时间短于TAPP组，术中失血量少于TAPP组，治疗费用少于TAPP组，差异具有统计学意(P < 0.05，见表2)。 Table 2 Comparison of operation conditions between two groups of patients   ( x ¯ ± S 组别 例数(例) 手术时间(min) 术中出血量(mL) 治疗费用(元) TAPP组 100 56.9 ± 6.1 15.9 ± 2.5 9688.5 ± 2386.6 改良TAPP组 100 26.0 ± 2.9 4.5 ± 0.9 8599.9 ± 499.6 t值 45.737 43.637 4.465 P值 <0.001 <0.001 <0.001 表2. 两组患者手术情况比较   ( x ¯ ± S ) 改良TAPP组住院时间、止痛药使用次数、术后疼痛评分均低于TAPP组，差异具有统计学意义(P < 0.05，见表3)。 Table 3 Comparison of postoperative recovery between two groups of patient 组别 例数(例) 住院时间(d) 术后疼痛评分(分) 止痛药使用次数(次) TAPP组 100 3.9 ± 1.3 4.8 ± 1.1 2.4 ± 0.8 改良TAPP组 100 3.5 ± 0.8 3.2 ± 1.0 1.4 ± 0.7 t值 3.398 10.741 9.368 P值 0.001 0.000 0.000 表3. 两组患者术后恢复情况比较 两组术后阴囊血清肿、伤口感染及尿潴留发生情况相比，差异无统计学意义(P > 0.05，见表3)；改良TAPP术后腹壁下血管损伤、输精管损伤等副损伤总发生率低于TAPP组，差异具有统计学意义(P < 0.05，见表4)。两组患者术后复发率比较，差异无统计学意义(P > 0.05，见表4)。改良TAPP术式学习曲线明显低于TAPP，差异具有统计学意义(P < 0.001，见表5)。 Table 4 Comparison of incidence of postoperative side injury and postoperative recurrence between two groups of patient 组别 例数(例) 伤口感染(例) 阴囊血清肿(例) 尿储留(例) 输精管损伤(例) 腹壁下血管损伤(例) 总发生率[例(%)] 复发情况[例(%)] TAPP组 100 1 5 0 7 8 21 (21) 4 (4) 改良TAPP组 100 0 3 2 0 0 5 (5) 2 (2) c 2 值 − 0.130 − − − 11.317 0.172 P值 1.000 0.718 0.497 0.014 0.007 0.001 0.678 表4. 两组患者术后副损伤发生率及术后复发情况比较 Table 5 Comparison of the number of cases of training doctors   ( x ¯ ± S 组别 例数(例) 学习例数(例) TAPP组 50 45.4 ± 2.8 改良TAPP组 50 22.1 ± 1.6 t值 51.654 P值 <0.001 表5. 培训医生学习例数情况比较   ( x ¯ ± S )
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user: 4. 讨论 腹股沟斜疝是普外科比较常见的一种疾病，主要是由于腹腔压力的改变和腹壁薄弱所引起 [ 6 ] [ 7 ]，如咳嗽不当、便秘等因素引起腹内压增高，引发腹股沟斜疝。当前，手术方式修补缺损是治疗该病的主要方法，而传统疝修补术创伤大，手术时间长，术中出血量也较多，不作为首选。如今腹腔镜微创手术治疗在临床应用中飞速发展，TAPP微创手术治疗斜疝，具有创伤小、术后恢复快、术中失血量少等优点 [ 8 ] [ 9 ]。改良TAPP与TAPP术式的共同特征是腔镜下进入腹膜前间隙进行修补，差异在于两者疝修补过程步骤不同。本研究对改良TAPP对成人男性单侧腹股沟斜疝治疗进行分析，结果发现，改良TAPP组手术时间短于TAPP组，失血量少于TAPP组，住院时间少于TAPP组；改良TAPP组术后止痛药使用次数、疼痛评分均低于TAPP组。改良TAPP组腹壁下血管损伤、输精管损伤等副损伤发生率低于TAPP组。两组患者术后复发率比较，差异无统计学意义。改良TAPP术式学习曲线明显低于TAPP。有文献报道，手术过程中过度电凝和钉合补片容易损伤神经，在腹股沟区有疼痛三角，易致术后疼痛 [ 10 ] [ 11 ]。改良TAPP术式，操作过程简便，避免了一些副损伤，术后疼痛症状明显减少。改良TAPP手术方式治疗腹股沟斜疝效果良好，且安全、有效，可以明显缩短手术的时间以及降低术后副损伤发生率，进一步对TAPP的发展做出了贡献。TAPP作为腹股沟疝的首选术式，陈双教授TAPP七步法 [ 12 ] 用拉“山头”、走“山脊”及精索去腹膜化和追平腹膜返折线的方法游离疝囊，疝囊分离过程中难以避免精索血管、输精管、腹壁下血管损伤的风险。显然，分离疝囊两侧的腹膜间隙后，输精管、生殖血管与疝囊被腹横筋膜包绕，且内环口内侧输精管、生殖血管与腹壁下血管三者交汇处腹横筋膜与腹膜间往往融合紧密，游离疝囊花费时间长，且易导致副损伤 [ 13 ] [ 14 ]。以腹膜为参考平面在自然间隙里行走在平面结构中，易于辨认解剖层面，省去了疝囊剥离或横断这一复杂过程，减少了副损伤的发生风险，降低了TAPP手术的难度，节约了手术时间。改良TAPP明显缩短学习曲线，核心是腹膜前间隙的建立回归到单纯的腹膜解剖与分离，避开了难以掌握且副损伤大的疝囊剥离过程。 综上，改良TAPP术式对治疗成人男性腹股沟斜疝具有显著的疗效，改良TAPP手术操作相对简便，明显降低了TAPP手术的难度，节约了手术时间。改良TAPP与TAPP两种术式对患者术后的恢复方面无明显的差异，安全有效且并发症少。改良TAPP组阴囊血肿、腹壁下血管损伤和输精管损伤等发生率降低，由于样本数量有限，两组副损伤发生率需进一步研究。当前发现，疝缺损直径的大小对改良TAPP术式也有一定的影响，相对于TAPP术式，疝缺损直径越大并发症越小，探究疝缺损大小与改良TAPP术式治疗腹股沟斜疝的临床疗效，仍需亟待解决。我们开展腹腔镜腹股沟疝修补术时间较短，经验也有所欠缺，并不能代表国内疝外科先进水平，根据本研究结果我们认为改良TAPP可作为成人男性腹股沟斜疝优选术式。
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user: 摘 要 本文选取中国煤炭工业协会发布的中国煤炭价格指数(CCPI)全国综合指数作为煤炭价格的研究对象，基于时间序列分析的指数平滑法、ARIMA-ARCH模型、协整–误差修正模型方法对我国煤炭价格指数进行了系统研究。研究表明我国煤炭价格指数周期性的表现在2012年前后是不同的；可预测2020年我国煤炭价格持续走低；我国煤炭价格受外在事件或政策影响反应强烈，好消息和坏消息对价格波动性的冲击等大；国际WTI原油价格的当期波动会对我国煤炭价格指数的当期波动产生显著影响，上期误差对当期波动的影响也高度显著。未来可通过使用频率更高的数据、对煤炭价格进行分时段、从全球视角等方面对我国煤炭价格指数波动做进一步研究。 关键词 :指数平滑法，ARIMA，ARCH，协整检验 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国是煤炭生产和消费大国，历年来，煤炭消费占能源消费总量的59%以上。“富煤、贫油、少气”是我国的能源现状，煤炭是我国的主体能源和重要工业原料，在能源生产和消费中处于主导地位，在我国国民经济中具有重要的战略地位。党的十八大以来，煤炭供给侧结构性改革取得显著进展，煤炭行业经济效益显著提高。我国经济发展对煤炭高度依赖，煤炭价格波动对我国经济的影响较为深远 [ 1 ]，研究我国煤炭价格指数的波动具有重要意义。 我国煤炭价格波动的研究一直是时间序列统计分析的热点。刘畅通过构建一个基于总供给、经济需求、库存需求、运输量和特异性冲击的五变量SVAR模型对2003~2018年中国煤炭价格指数的波动因素进行深入分析，认为中国煤炭价格是多种因素共同作用的结果，煤炭供给冲击和经济需求冲击分别对煤炭价格产生负向和正向影响 [ 2 ]。邹绍辉、张甜以秦皇岛大同优混煤2003年3月~2017年5月现货价格为实证研究对象，分别采用普遍最小二乘法和GARCH模型对煤炭价格时序进行拟合，建立拟合效果较优的GARCH(1，1)模型，得出外部冲击会加剧煤炭价格波动，煤炭价格时间序列具备长期记忆性，煤炭价格波动的持续性较强等结论 [ 3 ]。张艳芹从金融要素和煤炭价格波动关系的角度对我国煤炭价格的波动展开研究，从需求冲击、供给冲击和替代效应三个方面，运用定性和定量分析的分析方法，使用协整方程以及误差修正模型从静态角度研究了影响我国煤炭价格波动的金融因素 [ 4 ]。张建英选取2009年~2012年煤炭价格和对其产生影响的相关月度数据，运用单位根检验、协整检验、Granger因果检验及VAR模型对影响我国煤炭价格的因素进行了研究，指出煤炭价格主要受自身波动的影响，其次受大宗商品价格、宏观经济景气指数和煤炭产量影响 [ 5 ]。王文琦运用协整分析构建煤炭价格的Var模型，从宏观因素、行业因素、国际市场因素、微观因素四个层次对新常态下中国煤炭价格波动影响因素进行了研究 [ 6 ]。 2006年开始我国煤炭价格全面开放，由市场进行定价，2012年开始煤炭供给侧改革，煤炭行业经济效益显著提高。本文以2006年1月开始的中国煤炭价格指数为研究对象，对2012年1月以后的中国煤炭价格指数进行着重分析。 中国煤炭价格指数(简称CCPI)由中国煤炭工业协设会从2006年1月1日开始发布，以周作为发布周期。该价格指数通过了中国煤炭工业协会和中国设煤炭运销协会组织的设国内外专家设的充分论证 [ 7 ]。
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user: 2. 描述性统计 本文选取2006年1月~2020年5月每月对应周次相应煤炭价格指数(全国综合)的平均值作为研究对象(数据来自wind数据库)。图1为我国煤炭价格指数的时序图，可以看出，在2008年之前我国煤炭价格呈现小幅上升，2008年迅速上升并达到最高点，之后价格回落，煤炭价格整体出现疲软。从图中的变动趋势来看，煤炭价格具有明显的随机波动趋势。我国煤炭价格指数的统计特征：平均值为153.67，标准差为27.41，最高值出现在2008年8月为220.4，2008年以后最低值出现在2016年1月为124.75，最高峰出现在2011年11月为203。煤炭价格指数的时间序列峰度为2.629503 < 3，偏度为−0.125018 < 0，说明煤炭价格指数时间序列呈现非正太分布，在1%的显著性水平下，JB统计量也拒绝煤炭价格指数时间序列服从正态分布的假设。 图1. 我国煤炭价格指数时序图 图2为通过X-11方法提取的我国煤炭价格指数的季节指数：2012年之前煤炭价格季节指数波峰出现在6月份，波谷出现在11月份；从2012年开始煤炭价格季节指数波峰出现在1，2月份，波谷出现在5，8月份。季节指数波动最大值出现在06年，差距皆为0.062，最小值出现在2011年，差距为0.03，近5年来季节指数波动稳定在0.33。 图2. 我国煤炭价格指数季节指数 序列存在季节变化，且季节效应的大小随着时间连续变化，近7年的季节波动指数较稳定，这里截取2012年1月至2019年6月我国煤炭价格指数数据，通过Holt-winters三参数乘法指数平滑法对我国煤炭价格指数做出预测，平滑系数α = 1.00，β = 0.29，γ = 0.00，预测结果如图3，2020年下半年价格持续下降，9月份后下降放缓。 图3. 我国煤炭价格指数光滑预测结果
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user: 3. 基于ARIMA-ARCH模型的研究 基于2012年1月~2020年5月我国煤炭价格指数数据进行ARIMA-ARCH建模 [ 8 ]。 1) 时序图、自相关图和单位根检验都显示该序列为非平稳序列，对原时序进行一阶差分处理后，经过单位根及白噪声检验，对应时序为平稳白噪声序列，即原时序为1阶单整非纯随机时序。 2) 对差分后时序进行ARMA模型建模，根据样本自相关和偏自相关系数进行模型定阶，结合AIC、SBC信息准则，最终选定ARIMA(0，1，2)模型，拟合结果如下： y t = ( 1 − 0.94 B − 0.26 B 2 ) ε t ， σ ε 2 = 5.10 . 该模型都通过了回归系数显著性检验和残差白噪声检验，且AIC = 4.54，SC = 4.62，DW = 1.98。 3) 基于ARCH-LM检验、ARCH-Q LB 检验和残差正态性检验对上述中两个均值方程的残差平方进行ARCH效应检验，结果显示残差序列都具有显著条件异方差性，经过一系列尝试，最终对ARIMA(3，1，0)模型残差序列拟合ARCH(1)-正态分布模型，拟合结果如下： a t = e t h t ， e t ~ i i d N ( 0 ， 1 ) ，           { y t = 0.87 y t − 1 − 0.59 y t − 2 + 0.28 y t − 3 + a t ， h t = E ( ε t 2 ) = 2.11 + 0.28 t − 1 2 . 且AIC = 4.27，SC = 4.39，DW = 1.86，所有系数都通过了显著性检验。 4) 经过ARCH-Q LB 检验，ARCH(1)模型标准化残差平方不再存在ARCH效应，说明我国煤炭价格指数序列均值方程加入ARCH模型后，消除了残差序列中存在的自回归条件异方差性，ARCH(1)模型已将残差序列平方的相关性提取完全。 从以上拟合结果可以看到：① ARCH系数通过显著性检验，说明均值方程的残差确实存在条件异方差性；GARCH模型相对均值模型，AIC、SBC显著减小，说明ARCH模型较ARIMA模型对我国煤炭价格指数时序的拟合效果更好，考虑条件异方差与不考虑条件异方差的模型预测结果见图4，通过对比可明显发现，考虑条件异方差情形下的模型预测结果更为精确，2020年我国煤炭价格最高值将出现在7月。② ARCH系数为0.56，GARCH系数为0，说明不存在非对称效应，好消息和坏消息对波动性的冲击一样大；同时说明我国煤炭价格受外在事件或政策影响时反应强烈，但对系统内部造成的影响反应可忽略。这些结论与张艳芹 [ 9 ]、邹绍辉 [ 3 ] 不一致。 图4. 不考虑异方差(左)和考虑条件异方差(右)下的预测结果
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user: 4. 基于协整–误差修正模型的研究 煤炭作为一种特殊商品，其价格必然受多种因素影响。本文欲建立我国煤炭价格指数与国际WTI原油价格、我国原煤产量、原煤销售量、原煤进口量、原煤出口量、火力发电量、钢材产量、居民消费价格指数cpi、零售物价指数rpi之间的回归模型以期量化它们之间的动态关系。通过时序图可确定我国煤炭价格指数只与WTI石油价格存在明显同变关系所以，这里选用WTI原油价格作为影响煤炭价格的因素进行实证分析。 图5. 我国煤炭价格指数与WTI原油价格时序图 1) 通过图5可确定我国煤炭价格指数 y t 与WTI原油价格 x t 存在明显的同变关系，接下来对两者之间协整关系的存在性进行检验，并进一步构建误差修正模型。 2) 通过单位根检验可知我国煤炭价格指数 y t 与WTI原油价格 x t 皆为1阶单整非白噪声序列。结果见表1和表2。构造我国煤炭价格指数序列 y t 与WTI原油价格序列 w t 的回归模型： y t = 111.47 + 0.59 w t + ε t ， 该模型回归系数通过了显著性检验。 3) 对以上模型残差序列进行单位根检验，检验结果见表3：可判定残差具有平稳性，进而我国煤炭价格指数序列 y t 与WTI原油价格序列 w t 之间的协整关系成立。 Table 1 Correlogram of d (WTI 阶数 AC PAC Q-Stat Prob 6 −0.211 −0.110 48.611 0.000 12 0.051 0.013 56.162 0.000 18 −0.049 −0.059 59.279 0.000 24 −0.072 −0.082 62.355 0.000 表1. WTI原油价格一阶差分序列非白噪声检验结果 Table 2 Augmented dickey-fuller unit root test on d (WTI Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.* −8.0818 0.0000 Test critical values: 1% level −3.4715 5% level −2.8795 10% level −2.5764 表2. WTI原油价格一阶差分序列单位根检验 Table 3 Augmented dickey-fuller unit root test on model residual Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.* −2.5514 0.1055 Test critical values: 1% level −3.4715 5% level −2.8795 10% level −2.5764 表3. 回归模型残差序列的单位根检验结 4) 协整关系的确立，说明我国煤炭价格指数与WTI原油价格之间存在着长期稳定的均衡关系，这是从整体上来说，但在时序观测的局部时间段内，可能会在局部时间段内单整时序之间距离的比较近或比较远，不再同步，意味着这种均衡关系有可能被打破。为了测度这种局部不均衡状态，进一步构建误差修正模型： ∇ y t = 0.28 ∇ x t − 0.04 E C M t − 1 + ε t ，其中 E C M t − 1 = y t − 1 − 111.47 − 0.59 x t 。 误差修正模型显示，WTI原油价格指数当期波动对我国煤炭价格指数当期波动有显著影响，上期误差对当期波动的影响也高度显著；同时，从回归系数的绝对值大小可以看出WTI原油价格指数的当期波动对我国煤炭价格指数的当期波动调整幅度很大，WTI原油价格指数每增加1个单位，我国煤炭价格指数便会增加0.28个单位，上期误差对当期我国煤炭价格指数的当期波动调整幅度较小，单位调整比例为−0.04。
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user: 5. 总结 本文基于指数平滑法、ARIMA-ARCH模型、协整–误差修正模型多个时间序列分析方法对我国煤炭价格指数进行了系统研究。 1) 基于指数平滑方法，可以发现我国煤炭价格指数周期性的表现在2012年前后是不相同的，且最近7年周期性趋于稳定。运用Holt-Winters三参数乘法指数平滑法，可以预测2020年我国煤炭价格持续走低。 2) 基于ARIMA-ARCH模型结果，ARCH系统通过了显著性检验，说明均值方程的残差平方确实存在条件异方差性；ARCH模型相对于均值模型，AIC，SC都显著减小，说明ARCH模型较均值方程对应模型对我国煤炭价格指数时序的拟合效果更好，考虑条件异方差的模型预测结果明显比不考虑异方差的模型预测结果更为精确。两个预测结果均显示，2020年我国煤炭价格最高值将出现在7月。ARCH系数大于GARCH系数说明我国煤炭价格受外在事件或政策影响反应强烈，但对系统内部造成的影响可忽略，且不存在非对称效应，好消息和坏消息对波动性的冲击一样大。 3) 基于协整–误差修正模型结果，可以看出WTI原油价格指数当期波动对我国煤炭价格指数当期波动有显著影响，上期误差对当期波动的影响也高度显著；同时WTI原油价格指数的当期波动对我国煤炭价格指数的当期波动调整幅度很大，上期误差对当期我国煤炭价格指数的当期波动调整幅度较小。
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user: 摘 要 近年来，由于手机依赖而导致大学生睡眠不足和睡眠质量下降已引起广泛关注。科学研判手机依赖与睡眠质量的相关性，事关中国未来人才培养及教育政策走向。有鉴于此，本文以曲阜师范大学统计学院学生手机的依赖程度对睡眠质量的影响为例，利用单因素分析、t检验、F检验，分析手机依赖与睡眠质量的关系。采取调查问卷方法获取数据，用匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh Sleep Quality Index， PSQI)量表及自制的大学生一般情况调查表、手机依赖情况调查表对207名不同年级的统计学院学生进行调查。与此同时，利用有序多分类Logistic回归模型并结合SPSS进行统计与数据分析。以期能够为各高校在培养人才方面提出相关的应对策略与实践参考。 关键词 :手机依赖，睡眠质量，PSQI (匹兹堡睡眠质量指数)，Logistic回归模型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着科技的发展和无线网络的大范围普及，手机的功能不断强大，智能手机受到人们的欢迎。截至2018年，我国已有8.024亿民众使用互联网，互联网普及率为57.7%，我国手机网民规模达7.88亿。据调查，大学生拥有智能手机的学生占99.3%，便捷的手机支付、丰富的网络社交、远程学习、娱乐等是大学生使用智能手机的主要原因，随着智能手机拥有率的不断上升，手机依赖问题日益严重，手机网络的使用在一定程度上导致了睡眠质量的下降 [ 1 ]。当睡眠质量较低时，随之而来的是压力的增大与学习效率的降低，而大学生正处于踏入社会前的关键时期，手机依赖对其造成的生理和心理损害可能对其以后的发展产生影响。由此，本文基于曲阜师范大学统计学院大学生睡眠质量与手机依赖程度进行了实证研究，探究该群体睡眠质量与手机依赖程度的关系，合理分析回归结果，并根据所得结论探寻促进大学生睡眠质量与学习效率的有力措施。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 数据来源 本文数据来自于对曲阜师范大学统计学院学生的3次调查问卷，在曲阜师范大学统计学院随机抽取大学生作为调研对象，采用一般情况调查表、手机依赖状况调查表、匹兹堡睡眠质量指数量表，对大学生进行调查 [ 2 ]，三份调查问卷均各获取207份，问卷结果如图1，图2所示。 图1. 性别比例图 图2. 各年级人数图 2.2. 统计学方法 2.2.1. 手机依赖程度的判定与睡眠质量的评价准则 手机依赖状况调查表有8个条目，总分范围0~8分，评分0~1分无依赖现象，2分及以上有依赖现象(2~4分轻度依赖，5~6分较重依赖，7~8分严重依赖)。PSQI中参与计分的有18个条目，共7个成分，包括主观睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠障碍、催眠药物使用、日间功能障碍。每个成分按0~3等级记分。7个成分的分数之和为PSQI的总分，总分范围为0~21，得分越高，表示睡眠质量越差 [ 1 ]。 2.2.2. 运用SPSS建立模型并进行统计分析 所有数据均经多次核对，建立数据库，并计算出所需要的样本均值及标准差，同时，将数据录入SPSS，采用SPSS 25.0统计学软件进行分析。计量资料以 ( x ¯ ± s ) 表示，大学生手机依赖单因素分析采用t或F检验，手机依赖多因素分析采用Logistic回归分析，不同手机依赖程度的大学生PSQI分数比较采用F检验，睡眠质量总分、手机依赖总分、睡眠质量各效应因子之间的相关性比较采用相关分析，以P < 0.05为显著。
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user: 4. 讨论 4.1. 结论 以上分析表明，统计学院大学生手机依赖程度较高，并且对睡眠质量产生了影响，睡眠质量情况不容乐观，问卷结果表明，该学院大学生由于手机依赖影响睡眠质量，影响听课效率的比例高达53.14% (见图3)，对健康影响较大(见图4)，应引起学校学生工作者的足够重视。 图3. 熬夜后第二天的精神状态 图4. 由于熬夜身体发生的变化 4.2. 建议 4.2.1. 正确看待，将手机视为双刃剑 大学生在使用手机的过程中并不是都能很好地处理手机对学习的影响这一问题，所以建议学校相关部门应该和学生多沟通，使学生能正确认识到手机在生活中的作用只应该用于有必要的联系和沟通，而不是把手机用于玩乐和消遣。还有，学校有必要为大学生开展心理咨询和心理辅导的课程，使学生能够更加清楚的了解自己，加深对社会的了解，对目前的自己做一个长远的、有目的性的规划，让学生树立健康的世界观、人生观、价值观，在人生的黄金时期不要虚度年华，而是充实自我，重塑自我。 4.2.2. 打造良好环境，营造健康手机使用氛围 学校应该及时健全相应的校规校纪，在一定程度上规范、约束大学生的某些过分使用手机行为 [ 4 ]。对于无心学习的大学生，更要严格管理，要加强对自制力差的学生的监督与管理。教师要提高对大学生的德育意识，引导大学生树立正确的手机使用管，实行互动式教学，提高课堂教学的氛围。尤其是在保证正常出勤的方面，夜间的休息时间，应该制定一些惩戒措施，鼓励大家多互相交流、多读书，而不是只做一个手机的奴隶。从教育制度的层面上看，要及时更新教育观念，实施主体教学；注重创新意识和能力培养；教学应该尽可能的与社会实践相结合，协调教学与实践的时间比例；净化校园风气，开展有活力的校园活动，丰富在校学生的生活。 4.2.3. 积极开发基于手机平台的学习方式，有效促进学生学习 手机作为一种新型的通讯工具，本身并没有对与错，关键在于如何使用这个工具。从教育发展规律来看，对于新兴科技和新兴事物，堵不如疏。与其学生偷偷地在课堂上玩手机，不如利用手机这个平台，将手机融入到教学过程中来，成为一种常规的教学设备，并基于电子产品平台开发多种应用软件。前不久国外的一个权威调查报告指出，使用手机、平板电脑等电子产品学习，比看书本、做习题的效率要至少高出三倍左右。这份报告对于某些明令禁止学生使用手机的学校来说，应该从中获得新的启发。实际上，充分应用手机的新功能，可以开发出更多的学习方式。 4.2.4. 教育工作者采取措施，引导大学生合理使用手机 手机依赖会对大学生睡眠和心理健康产生负面影响，且不良的睡眠状况和日间嗜睡又会间接影响到大学生的身体健康和日常的学习和生活。因此，要求存在手机依赖的大学生一方面从自身出发，通过一些其他活动如各种运动等逐步戒除对手机的过度依赖；另一方面教育工作者结合手机依赖的特点积极的制定出相关措施帮助学生降低对手机的过度依赖，这也是今后此类研究的重要目标之一。 各高校领导应积极组织开展健康宣教，并采取恰当的措施，让学生意识到手机依赖对睡眠的影响和危害，引导其正确合理地使用手机，改善睡眠质量，提高学生学习效率 [ 5 ]，使大学生拥有健康的体魄和良好的精神状态投入学习，肩负起振兴学院，建设国家的重任！
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user: 摘 要 基于像元的建模方法建立的地质模型通常会含有少量不符合地质认识的“噪点”，这些噪点对后续的物性参数建模和油藏数值模拟都有影响。Clayton提出的后处理平滑方法MAPS在多数情况下能够取得较好的去噪效果。当模型中存在薄的地质体时，如薄的泥岩夹层，MAPS方法处理时会将单层网格泥岩夹层完全平滑掉，没有考虑夹层的延伸长度。针对这个问题，对MAPS方法平滑窗口的搜索范围和权值进行改进。改进后的方法能够处理掉含泥岩夹层模型中的噪点，并能够保留具有一定延伸长度的薄夹层。对比改进前后模型及原始模拟模型中泥岩夹层的长度分布，结果表明改进后的方法得到的泥岩延伸长度更接近于先验的泥岩长度，更加符合实际认识。 关键词 :地质模型，平滑，夹层，随机模拟，权值 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 储层随机建模技术在现代油藏描述中得到越来越广泛的应用 [ 1 ] [ 2 ]，该项技术能够更好地刻画储层的非均质性和定量描述储层中的不确定性 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。储层随机建模方法按照模拟对象的不同，可以分为基于像元(Pixel)、目标(Object)和样式(Pattern)三类 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。基于像元的建模方法在模拟的过程中是一个网格一个网格逐个的模拟，模拟的顺序是随机的，因此建立的模型通常会含有一部分“噪点”，也就是分布很离散、缺乏地质意义的一些相对孤立的网格点或少量网格点组合。针对这一问题，加拿大学者Clayton提出了MAPS平滑方法 [ 9 ]，该方法通过一个加权平均窗口对初始模拟结果进行平滑，能够过滤掉认为不符合地质认识的孤立的网格点。国内学者尹艳树在此基础上提出了一种基于信息度的平滑方法 [ 10 ]，在权值确定中考虑了条件数据的影响，进一步完善了该平滑方法。在商业化软件中也增加了平滑处理的模块。在多数情况下，平滑方法能够取得不错的效果。当模型中含有薄的呈线性(二维)或片状(三维)分布的地质体时，例如薄的泥岩夹层，这些地质体对渗流又有重要的影响 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，需要在模型中进行表征。MAPS方法会把这种地质体完全平滑掉，而不仅仅是把噪点去掉。针对这一问题，对平滑方法MAPS进行了改进，在存在薄的地质体时，针对性地设计平滑的窗口和权值，取得了较好的效果。同时对于边界上的噪点也进行了处理，原始的MAPS方法没有考虑这一问题。
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user: 2. 问题的提出 序贯指示模拟(SISIM)、多点地质统计学SNESIM等基于像元的建模算法，在模拟离散变量(如岩性、岩相等)过程中，采用的是根据随机路径确定的网格点逐点进行模拟。因为是单个网格单元的模拟，容易导致模拟结果出现相对离散的点，这些离散的点不符合地质认识，是所谓的“噪点”。Clayton教授提出了一种模型平滑方法MAPS可以在一定程度上解决该问题。在MAPS方法中，主要采用了一种平滑窗口，如二维情况可以采用3 × 3、5 × 5窗口对模型进行平滑处理。图1为平滑前后的对比，一般情况下MAPS可以取得较好的效果。但是在某些特殊情况下，现有的平滑方法不适用。如图2所示，该图为阿尔伯塔大学地质统计学授课中的平滑原理示意图，采用3 × 3的模板，权值分布采用的是各向同性的方法，即中心点权值最大，距离中心点距离相同的网格的权值一样。当平滑窗口处于如图中红色虚线框所示位置时，中心点所属相类型的概率采用加权平均的方法。例如平滑窗口共有9个网格，权值之和为15，而属于代码1的有两个网格，其权值分别为1和3，因此中心点属于代码1的概率为4/15 = 0.27。同理，属于代码2的概率为(2 + 1 + 2 + 2)/15 = 0.47，属于代码3的概率为(1 + 2 + 1)/15 = 0.27。因此，平滑后红色虚线框内的中心网格的属性将用概率最大的代码2所替代，这样就去除了离散的点。在研究中发现，当平滑窗口位于左下角时，如图中蓝色虚线框所示，则中心点属于代码2的概率为8/15 = 0.53，而属于代码3的概率为7/15 = 0.47，因此中心点会被代码3所替代。继续平移平滑窗口(向右平移一个网格)，下一个平滑窗口中心点的绿色(代码3)也将被白色(代码2)所替代。如此重复下去，整个绿色条带都将被白色所替代。通过图2可以直观的看出，绿色条带并不是孤立的，连续性很好，只是因为呈线性分布，所以这种平滑方法针对线性分布的地质体是不适用的。 图1. 平滑前后对比 图2. 平滑处理的原理示意图
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user: 3. 方法的改进 改进处理方法主要针对MAPS方法中平滑窗口进行重新设计，针对特殊的地质情况设计合理的平滑窗口和权值。原始MAPS算法中平滑窗口为各向同性，而泥岩夹层的分布主要呈线性分布(二维)或薄片状分布(三维)，不同方向的连续性差别较大。采用各向同性的平滑窗口不仅把孤立的点平滑掉，而且也会把线性分布的泥岩平滑掉。以薄层泥岩的平滑处理为例说明，将各向同性平滑窗口改进为长方形的各向异性平滑窗口，如图3所示，窗口不再是规则的正方形网格，而是根据地质体的空间分布特征来设置，如本例中水平方向设置为5个网格，而在垂直方向上设置为3个网格，并且权值不再是各向同性分布，例如本例中中间网格的权值明显高于上下层网格的权值，这种窗口适合于图2中呈线性分布地质体的平滑。在实际应用中需要根据地质体的特点来设计合理的平滑窗口。 图3. 5 × 3平滑窗口 使用改进后的平滑窗口对图2进行平滑，当平滑窗口位于图中黄色虚线时。平滑窗口共有15个网格，权值之和为59。属于代码1概率为1/59 = 0.0169，属于代码2的概率为9/59 = 0.1525，属于代码3的概率为49/59 = 0.8305。平滑后图中绿色相带就保留下来了，而图中红色虚线内的离散点按照此平滑窗口也会正确的被白色所替代。提高平滑窗口中心点及其左右两边网格的权重可以满足了线性分布岩相类型的平滑处理。 下面采用通用模板进一步说明改进平滑窗口的工作原理以及需要注意的问题：假设岩相模型中单层泥岩分布代码如下，0代表背景或者其他岩相类型，1代表泥岩夹层，红色表示泥岩分布的两端，1的数量为L，表示泥岩长度。 图4. 单层泥岩分布 图5. 通用3*m平滑窗口 使用图5所示3*m的平滑窗口去平滑图4所示泥岩夹层。当窗口中心点K移动到图4 中左边红色1处时，属于泥岩的权值为K + K1 + … + Kn，属于其他相的权值为K1 + … + Kn + sum(‘1’)，sum(‘1’)表示平滑窗口中所有权值为1的和。为保证泥岩夹层两端(图4中红色1)不会被其他相类型(图4代码0)替代，属于其他相的权值应该小于属于泥岩的权值，所以平滑窗口应该满足K > sum(‘1’)，这样平滑过程中泥岩夹层两端不会被平滑掉，泥岩夹层中间也不会被平滑掉，这样整个泥岩夹层就完整保留下来。图5所示平滑窗口长度为m，图4所示泥岩夹层长度L，为保证窗口中心点K移动到图4中左边红色1处时，窗口边缘点Kn在图4右边红色1的左边，需要满足n ≥ L，其中m = 2*n + 1，这样上述权值才能正确计算，泥岩夹层才能保留下来。所以若想在平滑过程中不保留长度为L以下的泥岩夹层，则让n < L，并且Kn > K-sum(‘1’)，这样在移动窗口的过程中所有泥岩夹层的权值都小于背景相权值而被平滑掉。 原始MAPS方法在平滑过程中当模板中心点K位于模型的左上角时，平滑窗口的左上部分在泥岩夹层模型外部，只有中心点K右面及下面平滑窗口权值参与计算。这样平滑窗口中的权值没有被完全使用，会损失部分信息。在改进方法中对原始泥岩夹层模型进行向外扩充，比如使用3 × 5平滑窗口对网格数量为200 × 200的泥岩夹层模型进行平滑，事先在模型上面和下面各增加一层背景相，在模型左面及右面各增加两层背景相，整个模型的网格数量为202 × 204。这样平滑窗口在202 × 204模型网格内部平滑就不会出现平滑窗口溢出到模型外部的情况，使得平滑窗口中每个权值都得到计算，避免了模型边界处的平滑误差。
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user: 4. 改进前后的对比 在老油田SISIM方法经常被用于泥岩夹层模型的建立，一般来说由于网格大小的限制以及泥岩夹层厚度分布的特点，泥岩夹层一般呈条带状分布。如图6所示例子，网格大小为10 × 1米，泥岩夹层的厚度为1~2米，平均长度为200米，泥岩比例为10%。采用SISIM模拟，变差函数设置为水平方向变程为200米，垂直方向2米，理论模型为球状模型。图6左边为模拟的结果，可以看出夹层呈水平条带分布，局部存在一些离散的点或是横向延伸很短的线。右边为泥岩夹层的长度分布直方图。在统计泥岩延伸长度的过程中，由于相邻单层网格的泥岩会出现在垂向上叠加而形成较长的泥岩夹层的情况，单独统计某一层网格上的泥岩长度与实际泥岩长度不符，所以本文设置统计泥岩长度规则如下：所有能够与某一泥岩网格在上下左右或对角上相邻的泥岩网格都属于同一个泥岩夹层，网格在统计过程中不会被重复计算。统计夹层长度算法先遍历整个模型，提取出所有独立的相互不连通的泥岩夹层，再计算每个泥岩夹层的最大长度。计算的原始模型中泥岩长度平均值为140.4米，比输入的期望值200米(水平方向变程)小了近1/3，主要原因是因为存在一些离散的噪点。采用MAPS方法平滑，平滑样板3 × 3，平滑结果如图7所示，泥岩长度平均值为92.6米，小于平滑前的泥岩长度平均值。对比图6和图7可以看出，采用MAPS平滑泥岩夹层模型有如下特点，对于单层的泥岩夹层，MAPS方法会将其完全平滑为背景相，对于离散噪点MAPS方法去除不完全，处理后不仅仅导致泥岩长度变短，而且很多泥岩夹层都被平滑掉了，也大大改变了原始的泥岩百分比。 针对MAPS方法平滑存在的不足，采用上节提出的改进方法，按照改进平滑窗口设置规则，如果需要平滑掉长度为30米及30米以下的泥岩夹层，设置3 × 9大小的模板[1 1 1 1 1 1 1 1 1; 4 5 6 7 20 7 6 5 4; 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 对泥岩夹层模型(图6)进行平滑，迭代两次。平滑后的结果如图8所示。可以看出平滑后泥岩夹层最短长度为30米，所有30米及以下的泥岩夹层噪点都被平滑掉了。新平滑方法保留了原始泥岩夹层的分布特点，针对噪点及认为不合理的泥岩短线进行了剔除。统计直方图显示平均泥岩长度为164米，相对于MAPS处理后模型的140米，更接近期望值200米。 图6. SISIM模拟夹层分布模型 图7. MAPS方法平滑效果 图8. 泥岩长度大于30米的平滑结果 图9. 泥岩长度大于40米的平滑结果 该算法设计灵活，可以根据实际资料的情况设置不同的下限值，例如设置3 × 11大小的模板[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1; 4 5 6 7 8 24 8 7 6 5 4; 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]对泥岩夹层模型(图6)进行平滑，可以平滑掉长度40米及40米以下的泥岩夹层，平滑结果如图9所示。对比图8、图9和图6可以看出，新的平滑方法可以消除给定长度的噪点，平滑处理后的泥岩夹层的平均长度更接近模拟前预设的期望值，也就是说新的平滑方法效果明显。通过改变平滑窗口的长度能够保留长度在指定值以上的泥岩夹层，改进算法更具有针对性。
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user: 5. 结论 基于像元的建模方法如SISIM、SNESIM等经常被用于建立离散变量的模型，如微相、岩相、岩性模型等。由于算法本身的特点，会导致模拟结果中会出现一些不符合地质认识的离散的“噪点”，为了使模型更合理，通常需要做平滑后处理。Clayton教授提出的MAPS平滑方法在多数情况下均能取得较好的效果，但是当存在薄的地质体时，例如薄的泥岩夹层，该平滑方法会把线性或片状分布的夹层完全平滑掉。针对这种情况，本文提出了改进方法，根据地质体的特点设计平滑窗口，并根据需要平滑掉的最短泥岩长度设计相应的权值，改进后的平滑方法不仅能够去除“噪点”，而且能够克服原始MAPS方法把薄的地质体平滑掉的不足。通过对比分析发现，改进后方法得到的地质模型更接近地质真实情况。本文给出的算例是二维模型，提出的算法可以很容易扩展到三维空间。
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user: 摘 要 在磁环的生产制造过程中，常常由于生产环境、制造工艺等因素，难免会使磁环表面出现各种类型的缺陷。针对传统人工检测低效、耗时、检测精度低的缺点，本文提出了一种基于YOLOv3的磁环表面缺陷检测方法。实验结果表明，YOLOv3的平均识别精度达到了96.19%，单张图片检测速度达到了24.46 ms，该方法在磁环缺陷检测上有一定的先进性和有效性。 关键词 :缺陷检测，深度学习，磁环，YOLOv3 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 磁环是呈圆柱形的径向磁体，生活中广泛应用在电子定时器、汽车制造以及仪表器件等行业的各类电器装置，它的质量直接影响所在装置的性能。但是在目前的生产过程中，由于原料组成、加工工艺和设备条件的影响，磁环表面不可避免地会出现一些加工缺陷，如缺口、污点等，这些缺陷会影响到磁环的使用寿命和性能。目前，磁环表面一些常见的缺陷主要由有一定经验的工人检测，用肉眼观察磁环的表面是否有缺陷。这种检测方法效率低，容易出现视觉疲劳，造成误差 [ 1 ]。 为了克服人工缺陷检测的不足，很多人提出了各种表面缺陷检测方法，可以分为两类：传统的机器视觉检测方法和深度学习检测方法。李雪琴等 [ 2 ] 提出了一种非下采样轮廓域自适应阈值表面的磁瓦缺陷自动检测方法。林丽君等 [ 3 ] 提出了一种结合图像加权信息熵和小波模极大值的磁瓦表面裂纹检测算法。这些方法对于特定缺陷具有速度快、精度高的优点，但受光照和人工的影响较大。 近年来，随着深度学习的广泛应用，已在目标检测 [ 4 ] 领域取得了一系列成果，在工业检测领域得到了很大的应用。目前，广泛应用的深度学习目标检测算法可分为单阶段检测算法和两阶段检测算法。单阶算法直接生成对象的类别概率和位置坐标值，其代表性算法为SSD [ 5 ] 和YOLO [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 网络。两阶段算法将检测分为两个阶段，首先生成候选区域，然后对候选区域进行分类。代表性算法有R-CNN [ 9 ] 及其改进算法Fast R-CNN [ 10 ] 和Faster R-CNN [ 11 ] 等。 一般情况下，两阶段算法在准确度上有优势，而单阶段算法在检测的速度上有优势。由于单阶段算法在速度上更有优势，所以更受到工程化的青睐。本文也将使用YOLOv3网络对磁环表面缺陷进行检测，为了提升检测速度和精度使用k-means聚类方法重新选取先验框，保证检测的实时性。
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user: 2. 检测算法 2.1. YOLOv3网络 YOLOv3是在YOLO和YOLOv2算法的改进基础上，主要用于图像目标检测、视频目标检测、摄像机实时目标检测等方面。它将目标检测问题转化为逻辑回归问题，首先将输入图像划分为S ´ S个网格，若待检测图片中的目标中心点落在某个网格内，则该网格负责对应的目标，从而达到更快的检测速度。之后每个网格将会预测B个边界框及其本身的置信度，并且该网格需要给出负责预测的边界框是属于第i个类别的概率。 YOLOv3使用Darknet53网络结构作为提取图像特征的骨干网络，其主要由一系列的1 ´ 1、3 ´ 3卷积层构成。它借鉴了ResNet (Residual Network)的做法，在各层之间建立快捷链路，通过适当的跃层连接，解决了网络逐步深化时模型难以优化的问题，这样做可以利用到更多的图像浅层特征信息。YOLOv3摒弃了在YOLOv2中采用的pass-through结构，而是使用了特征金字塔网络(Feature Pyramid Network， FPN)的多尺度检测方法，然后结合残差网络将图像转换为三种不同尺度的特征图，分别来检测大、中、小三个类型的物体，在此基础上进行分类和位置回归，这大大改善了原始YOLO网络的检测准确率。YOLOv3的具体架构如图1所示。 图1. YOLOv3结构图 2.2. K-Means聚类初始化锚框 初始的YOLO算法采用的是回归的方式来预测边界框的坐标值。为高效地预测不同尺度目标的边界框，Faster R-CNN算法中最先提出了锚框机制，即事先选取一组大小各异的矩形框作为选取目标时的参照物，之后通过预测目标框的偏移量来代替直接预测出的坐标，合适的anchor取值能够有效地提高检测任务的精度与速度。受该思想启发，YOLOv3中也引入了锚框机制，通过k-means聚类的方法获得锚框集合。YOLOv3算法中默认的anchor是通过VOC20类与COCO80类数据集聚类得到的，锚点框维度的比例并不适用于磁环缺陷检测。由于磁环图像中缺陷区域的大小不同，为了使检测算法能够更快、更准确地进行检测，本文使用k-means聚类方法针对磁环数据集生成初始锚框。与通常使用的K均值的欧式距离不同，在目标检测任务中，聚类的目的是使锚框与标注真值的IOU值尽可能大，因此将IOU用作测量标准。度量函数的公式如下： d ( b o x ， c e n t r o i d ) 1 － I O U ( b o x ， c e n t r o i d ) (1) centroid表示簇的中心，box表示样本，IOU (box， centroid)表示簇的中心框和聚类框的交并比。IOU越大，距离越小。按照上述方法，在磁环数据集中使用k-means算法重新对标签信息进行聚类分析，得到的9组anchor值为：(28， 27)、(27， 54)、(53， 30)、(43， 55)、(68， 45)、(46， 87)、(64， 69)、(99， 56)、(84， 98)。这些锚点按从小到大的顺序分配给三个尺度的特征图，其中尺度较大的使用较小的锚点框，并且每个网格都需要计算三个预测框。 2.3. 检测过程 YOLOv3提出了一种新的特征提取网络Darknet53，它的主要优点是用步幅为2的卷积层代替了池化层来完成对特征图的下采样，同时在每个卷积层后面增加了批量归一化处理，激活函数采用LeakyRelu，避免了梯度消失和过拟合问题。在对磁环图像进行检测的过程中，采用了3个不同尺度的特征图来进行位置与类别预测，有效地提高了目标检测的准确率。 首先，YOLOv3网络将输入图片缩放到416 ´ 416大小，再将原图像划分为S ´ S个网格。每个网格负责预测中心落入该网格的对象，然后计算出3个预测框。将待检测的目标类别数记为C，则每个预测框会输出5 + C个值，其中5表示了预测边界框的信息属性：中心点坐标(x， y)、框的宽高尺寸(w， h)以及置信度(confidence)。预测时采用直接预测相对位置的方法，边界框坐标计算公式为： b x = σ ( t x ) + c x (2) b y = σ ( t y ) + c y (3) b ω = p ω e t ω (4) b h = p h e t h (5) 其中， ( b x ， b y ， b w ， b h ) 为预测边界框的中心坐标和宽高， ( t x ， t y ， t w ， t h ) 为网络需要学习的目标， ( c x ， c y ) 表示的是网格坐标偏移量， ( p w ， p h ) 表示anchor映射到特征图中的宽高值。s函数表示将范围在0到1的输入线性映射到网格的实际宽高范围内，实际输出目标框相对于预设框的位置关系如图2所示。 图2. 实际目标框相对于预设框的位置和大小 YOLOv3算法首先将输入图片缩放到固定大小，然后利用Darknet53网络对图片的特征进行提取，接着将特征向量送往特征金字塔结构中进行多尺度预测，最后根据置信分数的大小，对预测出的边界框采用非极大值抑制(NMS)进行筛选，以消除重复检测获得最终的预测结果。
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user: 3. 实验结果及分析 3.1. 实验平台 本文实验在Window10环境下完成，计算机内存为16G，CPU为Inter Core i7 9700 3.0GHz，GPU为GTX2070，显存为8GB，深度学习框架为Darknet，编译环境为Visual Studio 2019 C/C++语言。并同时安装了CUDA10.0和cudnn7.5以支持GPU的使用。 3.2. 数据集 本文数据集由工业相机对磁环进行拍摄，每张图片包含一个磁环，每个磁环上有一到多处缺陷。图片采集设备为维视图像技术有限公司产出的型号为MV-EM500M/C的CMOS工业相机，通过设备共采取1080张磁环图像。 实验一共使用了800张图像进行训练，280张图像作为测试集，其中400张训练图为缺口图像，400张训练图为污点图像，140张测试图为缺口图像，140张测试图为污点图像。缺陷图像的检测任务与分类任务不同，需要手动标注出图片中缺陷位置的坐标，本文中通过labelImg软件来进行缺陷位置的标注。 3.3. 模型训练 在模型训练阶段，将动量(Momentum)设置为0.9、权值衰减系数设置(Decay)为0.0005、批尺寸(Batch size)为64，使用小批量随机梯度下降进行优化，学习率(Learning rate)为0.001，在训练过程中保存训练日志和训练权重，从训练日志中提取出loss值画图，将loss稳定时的权重作为最终权重对磁环图像进行缺陷检测。 损失函数图如图3所示，横坐标代表迭代次数，在训练次数达到7000次时，各参数变化基本稳定，损失函数收敛曲线也趋于平缓，网络的训练结果比较理想。 图3. 损失函数曲线图 3.4. 测试结果及分析 为验证本文方法有效性，需要分析检测的结果。检测效果的评价指标主要有单类精确率(Precision， P)、召回率(Recall， R)、平均精确率(mean average precision， mAP)和单张图片平均检测时间(time)，具体公式如下： P = T P / ( T P + F P ) (6) R = T P / ( T P + F N ) (7) mAP = ( P g a p + P s t a i n ) / 2 (8) 上式中，TP表示将缺陷目标预测为缺陷目标，FP表示将其他缺陷或背景预测为缺陷目标，FN表示将缺陷目标预测为其他缺陷或背景，gap和stain分别代表对于缺口和污点的检测精确率，实验所获得的结果如表1所示。 由表1的实验检测结果可以看出，使用YOLOv3网络训练之后，在磁环缺陷测试集上的平均检测精度达到了96.19%。在使用相同的训练模型进行检测时，测试数据集中不同缺陷类别的测试效果也有一定的差别。当采用训练好的模型进行检测时，每张图片的检测时间平均需要花费24.46 ms，且识别的准确率较高。实验结果表明，YOLOv3网络模型可以有效地对磁环表面缺陷进行快速和准确的检测，可满足工业现场的实时性需求。采用YOLOv3算法训练完毕之后，部分磁环缺陷检测的结果如图4所示。 Table 1 Statistical table of experimental result 方法 Class P mAP R Time/ms YOLOv3 gap 0.9464 0.9619 0.95 24.46 Stain 0.9774 表1. 实验结果统计表 图4. 磁环检测效果图
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user: 4. 结论 随着深度学习的不断发展和广泛应用，一些目标检测算法在工业检测领域取得很大成果。本文将YOLOv3算法应用到磁环的表面缺陷检测中，实验结果表明，YOLOv3的检测准确率和检测速度均能满足工业需求，具有实际的应用价值。未来的研究工作将会集中在两个方面：一是优化YOLOv3算法模型，使之降低计算量从而提升检测速度，以方便嵌入式设备上的使用需求；二是增加学习样本的数量，并提高样本图片的质量，进一步提高缺陷的检测精度。
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user: 摘 要 基于松辽盆地西部斜坡区嫩江组8个烃源岩抽提物中芳烃馏分的气相色谱–质谱(GC-MS)分析，结果表明：研究区嫩江组烃源岩中检测到指示陆源高等植物来源的化合物，包括1，2，5-三甲基萘、卡达烯、惹烯、联苯、蒽及苝等，以及表征低等生物来源的䓛和苯并藿烷等化合物，说明研究区嫩江组烃源岩有机质来源于陆源高等植物和低等生物的双重贡献。三芴系列和苝系列的综合分析表明：研究区嫩江组烃源岩形成于弱氧化的湖相环境。芳烃化合物成熟度参数，如烷基菲系列参数(MPI1)、烷基萘系列参数(DNR、TNR、TMNr、TeMNr)、三芳甾烷系列参数[C 28 -20S/(20S + 20R)-TAS]、苯并藿烷分布特征、二苯并噻吩系列参数(MDR、Rc 4 、Rc 5 )以及脱羟基维生素E系列参数(β-MTTC/γ-MTTC)，指示研究区嫩江组烃源岩主体处于低成熟–成熟阶段。 关键词 :松辽盆地西部斜坡区，嫩江组，烃源岩，芳烃地球化学特征 Copyright © 2020 by author(s)， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 松辽盆地地处中国东北部，盆地长约750 km，宽约330~370 km，总面积约26 × 10 4 km 2 ，是发育在大陆壳褶皱基底之上、具断–坳结构的大型中–新生代陆相沉积盆地。松辽盆地西部斜坡区其西侧与大兴安岭东部毗邻，北部和南部分别与松辽盆地的北部倾没区和中央凹陷区毗邻，自白垩纪以来该区在构造上为自西向东的缓坡，是一个中、上白垩统与下第三系地层超覆带 [ 1 ]。 作为可溶有机质的重要部分，芳烃馏分蕴含生源母质、成熟度、沉积环境等方面的重要信息。目前对于松辽盆地西部斜坡区嫩江组烃源岩芳烃化合物的系统剖析较为薄弱，本文拟通过芳烃馏分气相色谱–质谱实验分析，对松辽盆地西部斜坡区嫩江组烃源岩的芳烃馏分化合物进行系统检测定量分析，从芳烃化合物角度查明研究区嫩江组烃源岩的生源构成、成熟度和沉积环境特征，有助于研究区的油气资源调查。
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user: 2. 样品与实验 本文研究的8块嫩江组烃源岩样品均来自于松辽盆地西部斜坡区JTD1井，岩性以灰色泥岩为主，对应井深为287.0~357.8 m。取200~300 g源岩样品将其粉碎至100目，进行索氏抽提48 h得到氯仿沥青 “A”后，加入正己烷静置24 h沉淀并用脱脂棉过滤沥青质，然后采用硅胶–氧化铝层析柱进行族组成分离，用正己烷冲洗饱和烃，用2:1的二氯甲烷和正己烷混合溶液冲洗得到芳烃馏分，最后进行芳烃馏分GC-MS分析。 采集样品的生烃潜力基础数据统计如下：8件烃源岩总有机碳含量介于0.95%~5.72%之间，平均值为2.26%；生烃潜量(S 1 + S 2 )分布范围在1.52~34.81 mg/g之间，平均值为9.62 mg/g；氯仿沥青“A”含量为0.015%~0.144%，平均值为0.040%；干酪根碳同位素介于−28.907‰~−26.412‰之间；氢指数介于299~873 mg/g之间，Tmax为428℃~440℃ (图1)。 图1. 研究区烃源岩地球化学特征
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user: 4. 结论 1) 松辽盆地西部斜坡区嫩江组烃源岩中检测到指示陆源高等植物来源的特征化合物，包括1，2，5-三甲基萘、卡达烯、惹烯、联苯、蒽及苝等，以及指示低等生物来源的䓛和苯并藿烷等特征化合物，指示研究区嫩江组烃源岩有机质来源于陆源高等植物和低等生物的双重贡献。 2) 三芴系列和苝系列的地球化学特征指示松辽盆地西斜坡区嫩江组烃源岩形成于偏氧化的湖相环境。 3) 探讨了多种成熟度参数的分布特征，如烷基萘系列参数和烷基菲系列参数等。不同的成熟度参数计算的等效镜质体反射率Rc有一定差别，其中脱羟基维生素E系列表征未熟，甲基菲指数表征低熟，Rc1、二苯并噻吩系列以及三芳甾烷系列表征低熟–成熟，Rc2、Rc3、Rc4以及烷基菲系列表征成熟。