DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 近年来发现的油气田中，致密砂岩储层所占的比例越来越大。怎样运用储层预测技术对“相对高孔、渗砂体”的薄储层进行精确描述，从而满足致密砂岩油气藏勘探开发需要，成为研究者关注的重要问题 [ 1 ] [ 2 ]。 目前常用的地震储层预测技术主要有两种：宽带约束反演(Mansfield， 1983；杨谦和李正文，1996)、随机反演(Francis， 2005; Srivastava and Sen， 2010)等 [ 3 ]。宽带约束反演首先利用地质、测井资料，建立初始模型，将地震资料作为约束条件，通过随机迭代算法来修正初始模型，从而得到高分辨率的反演结果。该方法对初始模型的依赖性强，在井少的地区，反演结果不可靠。随机反演也称为地质统计学反演，是基于地震资料约束的测井信息的内插和外推，并利用随机模拟技术将不同尺度、方向上的数据相融合，反演结果分辨率较高，但多解性强。 薄储层的预测一直是地球物理界感兴趣的问题，其垂向最小分辨率的大小从1/8λ~1/4λ不等(Rayleigh， 1945; Widess， 1973) [ 4 ] [ 5 ]。针对地震分辨率不足的间题，凌云等 [ 6 ] 提出了基于等时地质切片上地质体引起的地震属性空间相对变化和等时地质切片间地质体引起的地震属性垂向连续变化的地质解释，达到认识地质体空间展布的目的。 致密砂岩储层与围岩地震波阻抗差异微弱，常规的波阻抗反演(宽带约束反演)很难有效地识别储层 [ 7 ]。近年来兴起的地质统计学随机反演，综合利用测井数据、地震数据对储层进行综合预测与描述 [ 8 ]。该方法具有较高的垂向分辨率，反演结果能有效反映薄储层 [ 9 ]，但是在钻井较为稀疏的情况下，这种方法也很难对储层空间变化做出较为合理的分析。地震属性具有多解性，仅利用地震资料属性也无法满足薄储层预测的需要 [ 10 ]。研究区储层厚度薄，单层厚度一般在多为2~5米，其厚度远小于1/8λ；单一的地球物理预测方法对储层的纵向边界预测、横向边界预测可靠性不高，对部井等指导性不强。基于以上原因，本文提出一种适合于致密砂岩薄储层特点的储层反演方案。首先通过地质统计学反演，得到纵向上较为精细的、横向分布较为符合地质规律的储层参数反演成果。再综合运用地震多属性预测技术来精细刻画砂体空间分布特征。通过该方法在X气田致密砂岩薄储层预测中的应用，证实了该方法的有效性。
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user: 2. 研究区概况 研究区处于鄂尔多斯盆地的东部边缘——晋西挠摺带，构造总体形态受东西向挤压应力的控制，表现为南部穹窿背斜发育带和北部三个北西向展布的低幅度背斜带。断裂以中小断裂为主，研究区南部断裂较发育，断层由浅至深断开层位较多，继承性发育特征明显。地层从深到浅，主要沉积为海–陆过渡沉积体系。研究区储层类型为以致密碎屑岩储层为主，储层砂体较薄，储层厚度多为2~5米，少有5~10米，非均质性强，平面上变化也很快，储层预测难度大。以X工区为例，单层气层厚度以0~2 m，2~5 m为主，其次5~10 m，极少量大于10 m (见表1)。因此砂体的空间展布预测成为研究区储层研究的重点。 Table 1 Distribution characteristics of gas reservoir thickness in X are 测井解释气层厚度(m) 0~2 2~5 5~10 大于10 层数(层) 280 350 90 15 百分比(%) 38.1 47.6 12.2 2.0 表1. X研究区气层厚度分布特征
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user: 3. 研究方法 传统的波阻抗反演纵向分辨率低，无法预测研究区薄砂体的展布特征。地质统计学反演在钻井稀疏的区域内，很难精细刻画砂体的平面展布特征。地震属性具有多解性，单一利用它来描述砂体的展布也有局限性。针对研究区储层预测的问题，采用了地质统计学反演结合地震属性优选分析进行储层预测研究。通过岩石物理特征分析、确定性反演、地质统计学反演得到纵向上砂体特征刻画较清楚、平面上符合地质规律的反演成果。再优选与砂体发育程度紧密相关的地震属性来精细刻画砂体的平面展布，从而实现储层的精确预测(图1)。最后利用新钻井对储层预测结果进行效果分析验证。 图1. 储层预测技术流程 3.1. 储层的岩石物理特征 根据测井解释评价和岩石物理分析结果，本区块岩性划分为泥岩、干砂、水砂、气砂岩、煤五种岩性，根据各岩性的弹性参数特征将岩性合并为砂岩、泥岩和煤三种。首先建立了岩石物理定量解释模板(纵波阻抗–纵横波速度比)。如图2所示，模板的横轴为纵波阻抗，纵轴为纵、横波速度比；模板上方第一条黑线是泥岩线，泥质含量为100%，向下泥质含量逐渐减少到0%，即100%砂岩线。最上方的一条红色线为100%石英含水砂岩线，其下方有5条红色垂直方向的等孔隙度变化线，从右到左分别代表了5、10、15、20、25、30个孔隙度单位时，纯石英砂岩声学响应随饱和度的变化规律，如图1所示。反映了随着孔隙度的增加，纵波阻抗和纵横波速度比的变化趋势。即随孔隙度增加，纵波阻抗减小，纵、横波速度比增大。 从图2可以看出：在岩石物理量板上，煤岩、泥岩、干砂、气砂等均有一定的弹性参数识别窗口。纵横波速度比对泥岩有较好的区分能力(图3)，纵横波速度比与纵波阻抗交会能较好将孔隙砂与干砂区分。综上说明砂层和围岩在波阻抗曲线是有一定区分能力的，这是储层预测的基础，具备了储层精细预测的条件。 图2. 上石盒子组岩石物理解释量版 图3. 储层纵横波速度比敏感性概率分布直方图 3.2. 储层预测方法 本区块内储层厚度薄，叠前同时反演的分辨率无法满足本区储层预测的需要，因此，在叠前确定性反演后得到各部分叠加体的子波、地质格架模型、纵波阻抗体，纵横波速度比体的基础上，需要进行叠前地质统计学反演。 叠前地质统计学反演采用马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法，将叠前同时反演技术和随机模拟技术相结合，成为一个全新的随机反演算法 [ 11 ]。在反演过程中，将地震资料、地层格架、岩性分布、测井曲线、概率分布函数、变差函数等信息相结合，来定义严格的概率分布模型。反演时，任何一种岩相对应的岩石物理参数分布，都由井点实测的数值统计而来，生成高分辨率的岩石弹性参数体，并通过合成地震记录来控制每一种岩相的实现是否与实际地震数据符合。这个工作流程在整个数据体范围内进行迭代，马尔科夫链－蒙特卡洛算法保证了每个网格节点的扰动是随机的，而模型和地震数据的匹配是优化的。 通过地质统计学参数和地震数据结合，充分利用地震的横向分辨率对储层分布和岩相进行分析。经过优选反演参数、模拟实验、抽取新井检验等技术进行反演预测。地质统计学反演在保持横向分辨率的基础上提高了纵向分辨率，利于薄层的识别，井间结果与井点处精度也较高，最终生成高分辨率的三维属性体，如砂岩概率体。 地质统计学反演预测的技术关键是概率分布函数、变差函数、岩性比例等统计学参数的选取。概率分布函数描述的是特定岩性对应的岩石物理参数分布的可能性。针对本区的目的层段，通过对各岩性的测井纵波阻抗和纵横波速度比的分析获得砂岩、泥岩和煤的概率密度分布函数。变差函数描述的是横向和纵向地质特征的结构以及特征尺度，也就是不同岩相及其属性在空间展布形态和变化尺度的大小，很显然它是一个空间三维的函数，描述不同岩相的空间。变差函数统计需要进行大量系统的测试，纵向上的变差函数统计来自于井资料，横向上的变差函数统计通过测试分析。岩性比例是建立在对本地区的地质认识之上，对地质统计学反演起到软约束的作用，使得结果融入更多的地质信息。针对该研究区的情况，优选出的10口井参与反演约束，剩下的井作为“盲井”对模型的预测性进行检查，形成具有地质意义的岩性数据体。 叠前地质统计学反演得到的砂岩概率横向分布和整体的趋势与确定性反演一致，但是其保留了更多的地质细节，相对低的纵横波速度比和砂岩概率与井上划分的砂岩相匹配，因此利用叠前地质统计学反演相比于叠前同反演能够更有效的识别薄储层，如图4所示。叠前同时反演得到的是几个砂层的综合响应，薄的砂层无法清晰的分辨，反演结果表明仅是有砂体存在；而地质统计学反演可以分辨单个砂体，砂层组内部特征刻画较清楚，薄的砂层组都能清晰的分辨出来。 图4. 确定性反演与地质统计学反演砂岩概率剖面对比图。(a) 叠前同时反演砂岩概率体剖面；(b) 地质统计学反演砂岩概率体剖面 3.3. 砂体的精细解释 本次研究中，在地震反演结果的基础上，利用地震属性进行储层的精细刻画。从而达到纵向、平面上都能精确刻画和描述储层砂体的目的。地震属性分析是一种快速、有效的储层预测方法，地震属性众多，任何一种属性都从不同角度反映储层的特征，即预测多解性强，尤其是多物源相变快的地区，预测精度会降低 [ 12 ]。地震属性参数受多种地质因素的影响，为了降低地震属性解释的多解性的风险，提高储层预测的精度，就需要运用多属性优选，筛选与砂体发育程度相关性强的地震属性来研究储层物性及其含油气性 [ 13 ] [ 14 ]。 地震属性分析表明，振幅属性响应值相对较高的层段，砂岩较为发育(厚度大或砂地比高) [ 15 ]。振幅的强度和砂体的分布相关，振幅强的地区砂体相对发育 [ 16 ]。下石盒子组盒8段砂体阻抗值比泥岩高，强反射能反映砂体展布特征，我们采用均方根振幅对研究区下石盒子组盒8段的砂体分布范围进行了刻画和描述。图5(a)是盒8段的均方根振幅属性图，它反映了构造背景下的砂体分布情况。由于砂体含气后， 图5. 盒8下段地震属性图(5a均方根振幅；5b平均时间厚度；5c峰值到最大频率的谱斜率) 振幅变弱，因此弱的地方不一定没有砂体，因此刻画砂体需要根据反演结果结合地质沉积特征来判断。图5(b)是盒8段反演的时间厚度图，从时间厚度图反映的砂体展布特征，进一步验证与属性的吻合程度，在此基础上，再结合测井解释成果来进行砂体展布范围的刻画(图6(a))。 图6. 盒8下段砂体厚度展布图(6a砂体厚度图；6b有效砂体厚度图) 从谱峰值到最高频率的斜率属性表明了在分析时窗内高频成分被吸收的特点。该属性利用频率在典型的能量谱内定量表示频率的吸收效应。谱斜率的侧向变化，可能由于油气饱和度、断裂、岩性、地层等某因素的变化，而导致的频率吸收效应所带来的特征。例如，油气饱和砂体衰减了较高的地震频率，谱斜率就会比较陡峭(图5(c))。本次研究在砂体刻画的基础上，结合反映含油气性的谱的峰值到最高频率的斜率属性，来进行有效砂体的刻画(图6(b))。 由于不同的属性参数从不同的侧面来反映储层空间分布或含油气特征，因此多属性分析最大程度地降低了储层预测的多解性，提高了储层预测精度 [ 17 ]。
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user: 4. 储层预测效果 经过精细的储层预测及砂层解释得到的砂体厚度和有效砂体厚度分布图，在地质认识基础上分别从平面、剖面、新钻井等多方面进行成果的检验。从平面上看，盒8下段砂体呈北西南东向的分布趋势与物源方向相吻合，岩性剖面和已钻井的对比也很好的展示了砂体厚度变化和延展方向。经过新钻井的验证，本次研究储层预测结果与实钻结果一致(表2)，更进一步验证预测结果的准确性，符合地质沉积规律。 Table 2 Statistic table of interpretation coincidence rate in bottom SHIHEZI formatio 井号 层位 有效砂体厚度 峰值到最大平率谱斜率属性(√有显示，×无显示) 是否符合 符合率 X-4 盒8下 3.40 √ 1 X-5 盒8下 2.70 √ 1 X-6 盒8下 2.30 √ 1 X-15 盒8下 0.00 × 1 X-16 盒8下 9.70 异常不明显√ 1 X17 盒8下 7.10 √ 1 X-18 盒8下 5.80 √ 1 X-20 盒8下 6.90 √ 1 X-101 盒8下 4.00 √ 1 X-21 盒8下 4.90 √ 1 X-22 盒8下 6.8 √ 1 X-26 盒8下 4 异常不明显√ 1 X-28 盒8下 2.90 √ 1 X-105 盒8下 0 × 1 93% 表2. 盒8下段综合解释符合率统计表
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user: 5. 结论 本次研究旨在精细刻画有利储层。利用地质统计学反演纵向分辨率高、属性刻画横向分辨率可靠性高的特点，二者相结合，并充分利用沉积微相先验知识库，得到纵横向边界刻划可靠性高的薄储层预测成果，有利地指导了生产实践。 经过实钻井的钻探效果分析认为该方法对于解决该区薄层的预测是有效的。砂体预测符合率达到90%以上，稀井区砂体预测与沉积模式吻合。从而解决了薄储层预测难的问题。利用该方法不但能在纵向剖面上识别出砂体的叠置关系，也能从平面上较为准确地刻画砂体的展布形态，为进一步研究储层特征打下基础。
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user: 摘要 本文利用国内某雅思培训机构在疫情期间转型线上教学的机会，调查探索了由传统线下授课迁移至线上教学过程中教师们会遇到的阻碍，并为更好地帮助老师们适应转型线上授课给出了相应的教学建议。除此之外，本文还讨论了在不同班级规模下或者备考不同雅思单项科目时，学员对于线下课程和线上课程的偏好性。
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user: 1. 背景 对于线上语言教学技能的探究并非一个全新的研究领域。数十年以来，许多学者已经针对在线教学和电子化学习发表过文章。然而，之前的研究都极少在English as a Foreign Language (EFL)的背景下进行，而且其中大部分研究的样本数据的规模较小。2020年初，新冠病毒的大范围快速传播导致了国内线下教育的全面停摆。面对危机，各地教育机构纷纷选择转型至线上教学，新东方也不例外。在2020年春节期间的短短两周之内，近2000名新东方雅思教师迁移至线上授课平台，并向10，000名以上新东方学员提供线上课程。如此突然和大规模的变动为线上线下英语教与学的对比研究提供了大量的数据。为了利用好这些数据对雅思教学进行反哺，新东方国际教育的研究人员对线下转型线上期间教学法的变化进行了调研，其中包括转型期间雅思教师在听说读写四科教学时遇到的问题，以及针对这些问题教师所尝试的一些解决办法。本调研覆盖了多种教学场景。包括25人以上大班教学、6~8人小班授课以及一对一个性化辅导等。此外，本调研的对象(即上百名英语语言学习者)的语言水平是也不同的，根据欧洲共同语言参考标准，包含了A2至C1的等级。而这些学生在不同教学场景和环境下，对于线上和线下雅思学习是否具有明显偏好性，也是本片调研的一个关注点。
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user: 2. 文献综述 Strambi & Bouvet在2003年调查了语言初学者对意大利于和法语远程课程的态度和认知。该研究使用半结构式采访，收集了4名学生在第一学期末对该远程课程的评价，评价维度包括课程的可靠度、相关度和有用程度 [ 1 ]。结果表明，尽管会遇到一些技术问题，但是学生们对以CD光盘为媒介的远程课程表现出了一定程度的满意和喜好。而且该研究还提到教师作为一个研究变量，对于学生的态度有着明显的影响，因为学生对于课程的积极态度极大程度上取决于在远程教学中教师是否努力与学生建立积极关系，从而为学生提供较高程度的学习灵活性和帮助支持 [ 1 ]。 Hampel和Hauck在2004年也进行了类似的研究，其研究对象是英国开放大学的一项远程德语教学课程，除了探索学生的课程体验外，该实验还关注了老师对于该系列课程的态度。其研究结果显示，学生和老师都对该系列课程表示出较高的满意度 [ 2 ]。与之相似的研究还有Chen，Belkada和Okamoto在于同一年进行的学术英语网络课程有效性研究，该研究针对教学中不同任务类型的影响进行了探索和比较：一类是“intra-personal treatment”，例如记笔记任务或者听写任务；另一类是“inter-personal treatment”，例如信息差任务(information gaptask) [ 3 ]。与Hampel和Hauck的研究不同的是，该实验采用了调查问卷的方式来收集学生对于每节课程的态度，并观察学生的态度是否会根据时间的推移而有所变化。结果表明，学生的态度基本上都是正面和积极的。此外，该研究发现学生对学习内容的选择自由程度与其认为授课和沟通的有效性的积极评价成正相关。 然而，对于线上教学的评价也不全是正面的，例如对此类型课程最大的诟病之一就是学生和教师之间的互动减弱 [ 1 ] [ 3 ] [ 4 ]。也正是因此，相较于其他类型课程，线上教学时教师更加依赖学生的自我驱动能力和责任感 [ 5 ]。在此情况下，一个普遍认知就是将线上教学与线下授课的优势相结合，从而提供一种混合型授课模式 [ 6 ]。而对于这类混合型授课模式，也有不少研究表明了学生和教师对其的积极态度 [ 7 ] [ 8 ]。 由以上文献可以看出，虽然很多学者对纯线上或者线上线下混合模式的学生态度进行了研究，但是这类研究并不是针对纯线上和与纯线下教学的对比研究，且没有在雅思教学这种高风险英语能力测试备考的环境下进行。此外，以上研究几乎没有涉及线下转至线上教学时，教师们可能会遇到的授课问题以及相应的应对措施。
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user: 3. 研究问题 为了能够达到本次调研的目的，并对之前的研究做出针对性补充，特此提出本次研究的三个研究问题： · 在由线下转至线上教学时，雅思教师遇到了什么样的困难？ · 为了应对这些困难，教师们的教学方法是否有所改变，或者有何针对性的解决办法？ · 在雅思学习和备课当中，学生们对于线上或者线下模式的偏好倾向是什么？
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user: 4. 方法论 为了满足探究性和评估性的实验目的，本调研采用了质性研究和定量研究相结合的方法论。使用到的具体数据收集工具主要是调查问卷和采访。采访为半结构式，调查问卷主要包括选择题、李克特量表题以及开放式问题等。 为了尽可能覆盖更多的雅思教学场景，即大班课、小班课和一对一辅导，本研究的教师样本选自重庆、成都和深圳三地新东方分校，共计48名，样本描述详见表1。 Table 1 Sampling of teacher interviewee 所授雅思科目 班型 听力 阅读 写作 口语 大班教学 (25名学生以上) 4名教师 4名教师 4名教师 4名教师 小班教学 (6~8名学生) 4名教师 4名教师 4名教师 4名教师 一对一教学 4名教师 4名教师 4名教师 4名教师 表1. 教师受访者抽样 除此之外，为了探究雅思学员对线上线下两种课程模式的偏好性，本调研向全国供150名新东方雅思学员发放了线上调查问卷，以上所有学生样本均为在新东方学习过线下及线上雅思课程的学生，收集到的有效问卷数量为138份。该学生样本中，有半数为19岁至25岁年龄段，例如大学生、研究生等年轻成年人群体，且样本中女性占6成。关于学生样本的人口特征详见图1和图2。 图1. 学生样本年龄段分布 图2. 学生样本性别分布
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user: 6. 局限性 本次调研的结果受多种因素的影响，其结果具有一定的局限性，首先，参与本次调研的学生样本皆是新东方的雅思学员，而新东方作为一家培训机构，地面课程一直是其传统优势，所以这一特性有可能会对学员们线上线下学习模式的偏好性产生一定影响。此外，受时间因素制约，本次调研并没有比较学生的雅思成绩在经过线上和线下课程培训后，是否会有明显差距，因此，若有机会，之后的研究可以以该方向为研究目的。
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user: 摘要 微地震监测是压裂裂缝成像的关键技术，近年来随着石油行业对于非常规油气资源的重视以及为了低渗透油气藏增产而进行压裂施工的有关需求的增长，微地震监测已经成为地球物理界一种重要的技术。随着页岩气勘探开发的不断深入，储层埋深由早期约3000 m的垂深逐渐增加4000 m以下，对微地震监测效果产生了一定的影响，如何优化监测方案，提升监测效果，促进页岩气资源的有效开发，是目前微地震监测面临的首要难题，而不同监测方式的适应性成为关键因素。本文以四川盆地黄202井区为例，利用微地震深井监测数据，开展与3500 m以浅微地震深井监测成果对比分析，为该地区下步4000 m以深页岩气压裂监测方案选择提供指导，对提升监测效果、支撑改善储层压裂增产作业效果具有重要的价值和实践意义。
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user: 1. 引言 微地震深井监测是在压裂井附近寻找一口相邻井作为监测井，将检波器串在监测井中下放到目的层位位置接收压裂时地层破裂产生的纵、横波信号的一种微地震监测技术 [ 1 ] - [ 7 ]。水力压裂产生的微地震释放弹性波频率相当高，其频率通常在200 Hz到2000 Hz的范围内变化 [ 8 ]。震源信号被位于监测井中的检波器所接收，再将接收到的微地震信号进行处理，反推出震源的空间位置，这个震源位置就代表了产生破裂的裂缝空间位置 [ 9 ]。就目前来看，在实际生产过程当中该项技术在精度、可靠性、处理速度以及设备布设四个方面都十分成熟，但必须在压裂井一定范围内有一口深度基本相当的监测井来沉放深井检波器。 近年来，在页岩气开发过程中，存在同一水平井在压裂工艺、参数接近，而不同监测距离监测效果存在明显变化的情况，反映出了不同水平段位置微地震深井监测所定位的结果、表征的裂缝特征差异性。这就需要结合前期微地震深井监测结果开展对比综合分析工作，精细描述所监测裂缝的特征关系，并做出综合评价。本文根据四川盆地黄202井区页岩气井的微地震深井监测数据，利用邻近区内中浅层页岩气压裂微地震深井监测结果进行对比分析，评价4000 m以深微地震深井监测的适应性和可行性，为该地区下一阶段页岩气压裂监测方式优选、技术方案设计优化提供了技术支撑。
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user: 2. 压裂诱发微地震机理 微地震监测的主要理论是摩尔–库伦理论 [ 10 ]。微地震事件通常发生在裂隙之类的断面上，地层内地应力呈各向异性分布，剪切应力自然聚集在断面上 [ 11 ] [ 12 ]。通常情况下，断面是稳定的，然而，当原有的应力状态受到压裂施工干扰时，岩石中原来存在或新产生的裂缝附近就会出现应力集中、应变能增高。根据断裂力学理论，当外力增加到一定程度，地层应力强度因子大于地层断裂韧性时，原有裂缝的缺陷地区就会发生微小屈服、变形或者裂缝扩展，从而使应力松弛，储集能量的一部分随之以弹性波的形式释放，即产生微地震事件 [ 13 ]。 τ ≥ τ 0 + 1 2 [ μ ( S 1 + S 2 − 2 p 0 ) + μ ( S 1 − S 2 ) cos ( 2 φ ) ] (1) [ 14 ] τ = 1 2 [ ( S 1 − S 2 ) sin ( 2 φ ) ] (2) [ 14 ] 式中：τ为作用在裂缝面上的剪切应力，MPa；τ 0 为岩石固有的无法向应力抗剪断强度，数值从几兆帕到几十兆帕，若沿已有断裂面错断，其数值为零；S 1 、S 2 为最大、最小主应力，MPa；p 0 为地层压力，MPa； φ 为最大主应力与裂缝面法向的夹角，(˚)；μ为岩石的内摩擦系数。 式(1)表明微地震易沿已有断裂面发生。τ 0 为零时，式(1)左端大于右端，这时会发生微地震；p 0 增大，左端也会大于右端。这两种因素都会诱发微地震，微地震优先发生在已有断裂面上 [ 15 ]。因此，地层压力变化是微地震发生的关键因素。
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user: 3. 对比分析思路 受储层埋深、监测井井况、压裂施工工艺及工程参数等多种因素的差异，对微地震深井监测实施条件、监测距离、事件数量等产生影响，围绕微地震监测技术方案设计、实施过程中客观条件、采集数据、处理成果等开展对比分析，分析评价监测效果的差异原因，明确影响监测效果的主要因素和次要因素。 对比分析思路是围绕微地震监测本身，如图1所示，即监测施工参数包括监测距离、检波器沉放深度、监测井条件等的差异性，压裂施工工程参数包括施工排量、施工液量、加砂强度、施工压力等的差异，以及监测成果包括原始数据资料品质、所表征的裂缝特征、几何参数等差异，通过综合对比分析之间差异的原因及影响因素，进而获得不同埋深不同监测条件下微地震深井监测的适应性和可行性，支撑下步监测方案设计与优化，提升监测效果。 图1. 对比分析思路流程图
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user: 4. 关键参数对比 4.1. 监测条件对比 由于黄202井区暂无3500 m以浅页岩气井微地震深井监测成果，本次选取邻近区域的威远地区的两口页岩气井(以下简称A井、B井)深井监测成果开展对比分析。 A井监测井的监测距离范围约在380~1800 m范围(图2(a))，可监测到的事件最小震级约为−2 (图2(b))。B井监测井的监测距离范围约在1170~1700 m范围(图2(a))，受监测距离影响，可监测到的事件最小震级约为−0.3 (图2(b))。 图2. A井(左)、B井(右)深井监测观测系统及位置关系图。(a) 压裂井与监测井位置关系；(b) 正演监测事件震级范围 本次黄202井区实施的深井监测(以下简称C平台)，监测距离范围约在440~1930 m范围(图3(a))，可监测到的事件最小震级约为0.2 (图3(b))。 图3. C平台深井监测观测系统及位置关系图。(a) 压裂井与监测井位置关系；(b) 正演监测事件震级范围 从监测距离关系看，A井目的层埋深最浅，监测距离最近，且入靶点区域监测距离与C平台接近，B井埋深略大于A井，C平台目的层埋深最深，B井最近监测距离相对较远，出靶点区域监测距离与C平台接近，最大监测距离约2000 m。 4.2. 原始资料对比 监测距离对事件信号接收及监测效果会产生一定的影响，对比三口井监测距离，A井监测距离，B井及C平台监测条件较为接近。从典型事件信号记录看，A井资料事件信号能量强，资料信噪比高，如图4(a)所示。B井事件信号能量较强，存在少量的井筒干扰，如图4(b)所示，相比A、B井事件记录，C平台事件信号能量较弱，如图5所示。 图4. A井(a)、B井(b)深井监测典型事件记录图 图5. C平台深井监测典型事件记录图
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user: 5. 实际资料效果 5.1. A、B井微地震深井监测效果 两口井监测结果均较为清楚的刻画了裂缝特征，A井监测事件总数4777个，平均251个/段，监测结果如图6所示。B井监测事件总数699个，平均78个/段，监测结果如图7所示。 图6. A井整体监测效果图。(a) 俯视图；(b) 侧视图 图7. B井整体监测效果图。(a) 俯视图；(b) 侧视图 5.2. C平台微地震深井监测效果 C平台入靶点至水平段中部监测结果均较为清楚的刻画了裂缝特征，出靶点区域事件急剧减少，对裂缝形态刻画较弱。平台监测事件总数3480个，平均69个/段，靠近出靶点区域压裂段定位事件数量极少，如图8所示。 图8. C平台整体监测效果图。(a) 俯视图；(b) 侧视图 5.3. 监测效果对比 根据对比分析区域监测的特点，A井各压裂段事件数量整体较为均匀，水平段两端受天然裂缝影响事件数量相对较多，如图9(左)所示。B井事件随着监测距离减小事件数量呈上升趋势，如图9(右)所示。C平台出靶点区域事件数量较少，且横向变化不大，从水平段中部至入靶点区域，事件数量呈明显的上升趋势，如图10所示。 通过建立各井事件震级与监测距离交会分析，整体来看随着监测距离的逐渐增加，所定位事件震级逐渐增大，A井事件数量随着监测距离的增加分布相对均匀，如图11(a)所示。C平台监测距离约1400 m以内时，事件数量相对稳定，当监测距离在1400~1800 m范围内时，事件数量逐渐减少，且事件减少数量随监测距离的增加逐渐增加，当监测距离大于1800 m时，所定位事件数量急剧减少，如图11(b)所示。 图9. A (左)、B (右)井各段事件数量统计图 图10. C平台各段事件数量统计图 图11. 事件震级与监测距离关系图。(a) A井事件震级与监测距离关系；(b) C平台事件震级与监测距离关系 将A井监测距离与C平台相同范围事件提取进行交会，二者事件数量及震级范围趋于一致，事件数量也主要集中在1400 m范围内，如图12所示。 图12. 相同监测距离范围事件震级与监测距离关系图。(a) A井监测距离1000 m以上事件震级与监测距离关系；(b) C平台事件震级与监测距离关系
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user: 6. 结论 根据不同埋深微地震深井监测对比分析结果，监测距离与事件震级、数量关系成明显的反比关系，与储层埋深无关，针对黄202井区，微地震深井监测具有一定的适应性，当监测距离小于1400 m时，监测结果能够清晰的刻画压裂裂缝展布特征，当监测距离大于1400 m后监测事件数量呈下降趋势，当监测距离超过1800 m时，深井监测效果影响明显，部分段无法完成对裂缝形态的有效刻画。但由于黄202井区前期开展微地震深井监测工作较少，用于本次对比分析统计的数据成果有限，可能不完全代表该区域的监测效果，监测距离的适应性需要生产的进一步检验。
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user: 摘要 硫酸软骨素(chondroitin sulfate， CS)是一种天然存在的糖胺聚糖，主要存在于软骨，皮肤，血管，韧带和肌腱中。目前研究发现CS具有抗炎、免疫调节、抗氧化、抗肿瘤等多种药理学活性。但是在真菌性角膜炎中尚未有研究，本文就CS在小鼠烟曲霉菌性角膜炎中的治疗作用进行相关研究。方法：体外实验用烟曲霉菌感染巨噬细胞后，用CS处理，用PCR方法检测TLR-2、Dectin-1、LOX-1的mRNA的表达。体内实验用烟曲霉菌孢子感染C57BL/6小鼠角膜制造烟曲霉菌角膜炎模型，然后使用CS或PBS处理，用PCR方法检测TLR-2、Dectin-1、LOX-1的mRNA的表达。结果：CS降低了TLR-2、Dectin-1、LOX-1的mRNA表达，减轻了烟曲霉菌性角膜炎的炎症反应。结论：CS通过抑制模式识别受体的表达减轻小鼠烟曲霉菌性角膜炎的炎症反应。
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user: 1. 引言 真菌性角膜炎是一种致盲率极高的眼病，主要好发于热带和亚热带地区，在发展中国家最为常见 [ 1 ] [ 2 ]。真菌性角膜炎常见的致病菌包括曲霉菌属、镰刀菌属、弯孢菌属和念珠菌属 [ 3 ]。目前，随着广谱抗生素和糖皮质激素的滥用及角膜接触镜配戴的广泛应用，真菌性角膜炎患病率有逐年增加的趋势 [ 4 ] [ 5 ]。作为世界上最大的发展中国家，农业作为我国的重要产业，我国真菌性角膜炎发病的主要原因为植物性外伤。然而，目前临床上使用的治疗真菌性角膜炎的药物具有角膜局部渗透作用差、刺激性强、角膜毒性大和特异性差等缺点，并且也无法解决过度的炎症反应导致的角膜基质破坏的问题，此外，手术治疗存在免疫排斥、供体缺乏等问题也是真菌性角膜炎治疗的棘手问题 [ 6 ]。因此，寻找一种安全无毒、有效的治疗真菌性角膜炎的药物是亟需解决的问题。 固有免疫作为机体抵御病原体入侵的重要防线。当致病真菌经破损的角膜上皮侵入上皮下组织后，可以产生多种酶类破坏角膜组织并促进菌丝在角膜中的扩散，此外，真菌细胞壁表面的病原体相关模式分子被位于角膜上皮表面的模式识别受体识别时便可启动固有免疫 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。眼表的模式识别受体主要存在于角膜上皮、结膜上皮、巨噬细胞及树突状细胞等细胞面表面。其中，C型凝集素样受体、Toll样受体和核苷酸结合寡聚化结构域样受体等作为参与真菌性角膜炎的模式识别受体，在真菌性角膜炎的免疫应答过程中起到重要的作用。树突状细胞相关的C型凝集素-1即Dectin-1受体作为C型凝集素受体家族中的重要角色，真菌细胞壁表面的β-葡聚糖可以被Dectin-1受体特异性识别进而诱导机体产生先天性免疫应答，快速介导下游炎症反应的产生，产生的炎症因子和趋化因子参与抗真菌免疫炎症反应 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。Toll样受体中的TLR-2存在于细胞表面，在真菌性角膜炎中可以触发IL-6、IL-1β和TNF-a和趋化因子等炎症细胞因子的释放，参与炎症反应 [ 14 ]。血凝素样氧化低密度脂蛋白受体1 (LOX-1)，作为参与真菌性角膜炎炎症过程的模式识别受体的一种，已有研究证实抑制LOX-1/IL-1β信号传导通路可以减轻炎症反应 [ 15 ]。目前已有多项研究证实真菌性角膜炎中TLR-2，Dectin-1，LOX-1表达升高，而抑制TLR-2，Dectin-1，LOX-1的表达会减轻真菌性角膜炎的炎症反应 [ 10 ] [ 15 ] [ 16 ]。 CS是主要存在于动物的软骨，皮肤，血管，韧带和肌腱中，是由重复的二糖单元组成糖胺聚糖，其中D-葡萄糖醛酸和N-乙酰半乳糖胺通过β-1，4-糖苷键相连 [ 17 ]。已有研究证实CS具有抗炎、免疫调节、心脑血管保护、神经保护、抗氧化、抗凋亡、细胞黏附调节、抗肿瘤等众多的药理作用 [ 18 ] - [ 23 ]。研究已经证实，CS有显著的抗炎作用，并且已经作为临床上用于治疗骨关节炎的有效药物 [ 24 ]。在动物骨关节炎模型中，CS发挥抗炎作用与其使Erk1/2和p38MAPK磷酸化的减少以及NF-κB的核反式激活有关 [ 25 ]。但目前尚未发现CS在真菌性角膜炎中作用机制的研究。本文主要针对CS在小鼠烟曲霉菌性角膜炎中的抗炎作用进行研究。
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user: 3. 结果 3.1. CS抑制烟曲霉菌诱导的RAW细胞中模式识别受体的表达 使用不同浓度的CS处理组模式识别受体TLR-2，Dectin-1和 LOX-1的mRNA相对表达量无变化，烟曲霉菌菌丝处理组模式识别受体TLR-2，Dectin-1和 LOX-1的mRNA相对表达量升高，烟曲霉菌菌丝处理后使用不同浓度的CS处理组与单纯烟曲霉菌菌丝处理组相比，模式识别受体TLR-2，Dectin-1和 LOX-1的mRNA相对表达量减低，并且降低幅度呈剂量依赖性(图1(A)，图1(B)，图1(C))。 图1. 烟曲霉菌菌丝刺激RAW细胞后CS处理组与PBS处理组TLR-2、Dectin-1和LOX-1的mRNA表达 3.2. CS抑制小鼠烟曲霉菌性角膜炎中模式识别受体的表达 在烟曲霉菌感染小鼠角膜后的第3天，取各组小鼠角膜进行RT-PCR实验，检测角膜中模式识别受体mRNA相对表达量的变化。结果显示，相对于PBS处理组，CS处理组中模式识别受体TLR-2，Dectin-1和LOX-1的mRNA相对表达量明显降低，差别具有统计学意义(图2(A)，图2(B)，图2(C))。 图2. 烟曲霉菌性角膜炎小鼠角膜中感染后3天各组TLR-2、Dectin-1和LOX-1的mRNA表达 3.3. CS处理后小鼠烟曲霉菌性角膜炎的临床评分降低 在小鼠烟曲霉菌性角膜炎模型中，CS处理组与PBS处理组相比，小鼠角膜溃疡的面积相对减小，角膜透明度相对增高，并可以减少角膜穿孔率(图3(A))。相对于PBS处理组，CS处理组的临床评分明显降低(图3(B))。提示CS可以缩小溃疡灶，提高角膜透明度，减少角膜穿孔率，降低临床评分，进而对患有烟曲霉菌性角膜炎的角膜起到保护作用。 图3. CS治疗小鼠烟曲霉菌角膜炎的临床表现及临床评分
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user: 4. 讨论 真菌性角膜炎是一种严重危害视力的疾病 [ 15 ]。曲霉菌，镰刀菌，念珠菌，弯孢菌和青霉菌为常见的致病真菌，其中镰刀菌和曲霉菌感染诱发的真菌性角膜炎最为常见 [ 27 ]。目前，由于缺乏有效的抗真菌药物，临床上治疗真菌性角膜炎是非常棘手的问题，渗透性差，生物利用度差以及与全身药物相关的副作用等特点是目前可用的抗真菌药物的缺点，因此与许多其他形式的角膜炎相比，真菌性角膜炎的预后相对较差 [ 6 ]。真菌性角膜炎发病过程首先触发先天性免疫，随后有效的适应性免疫便可被激活。真菌与角膜上皮的模式识别受体(PRR)识别。模式识别受体中Toll样受体，C型凝集素受体和LOX-1等可以参与真菌性角膜炎的免疫反应过程 [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ]。在小鼠烟曲霉性角膜炎模型中模式识别受体的表达增加明显高于非角膜炎对照组，炎症反应的严重程度也明显高于非角膜炎组，过度的炎症反应会对角膜组织造成损伤，从而影响角膜的透明性，对患者的视力产生严重影响 [ 32 ]。而抑制模式识别受体的表达可能会通过抑制炎症反应进而改善真菌性角膜炎的预后，对真菌性角膜炎可能起到治疗性的作用。 CS是从动物(猪，牛，鸡，鲨鱼)的软骨中提取的酸性粘多糖 [ 33 ]，具有抗炎、免疫调节、抗氧化等多种药理学活性 [ 18 ] [ 19 ] [ 21 ]。其抗炎作用尤为重要，在骨关节炎的治疗中被广泛应用 [ 24 ]。研究证实，CS可以抑制大鼠膝关节软骨中OA诱导的前列腺素过氧化物2和转化生长因子-β的表达 [ 34 ]。在软骨细胞中，CS通过细胞表面受体介导，降低p38丝裂原活化蛋白激酶和信号调节激酶1/2的磷酸化，从而抑制NF-κB的核易位，减少促炎细胞因子(TNF-α、IL-6)以及促炎酶(磷脂酶A2、环氧合酶2、基质金属蛋白酶-13和一氧化氮合酶2)的释放进而起到抗炎的作用 [ 35 ] [ 36 ]。我们的研究发现，在烟曲霉菌感染的巨噬细胞中检测到模式识别受体TLR-2、Dectin-1、LOX-1的表达升高可明显被CS下调。我们认为在炎症反应过程中，CS可以抑制巨噬细胞中部分PRR的表达。不仅如此，在我们建立的小鼠烟曲霉菌性角膜炎模型中，同样检测到CS可以下调模式识别受体TLR-2、Dectin-1、LOX-1的表达。并且CS裂隙灯下的炎症评分显示在小鼠烟曲霉菌性角膜炎的模型中，CS治疗组相对于对照组角膜的透明度高，溃疡面积减小，穿孔率低。我们的研究表明CS在小鼠烟曲霉菌性角膜炎中可以减轻炎症反应，起到一定的治疗作用。但是，关于CS在小鼠烟曲霉菌性角膜炎中发挥作用的具体机制目前尚未见报道，我们会针对CS在小鼠烟曲霉菌性角膜炎中抗炎的具体机制进行更加深入的探索，可为今后CS在烟曲霉菌性角膜炎中药物治疗作用的研究奠定基础。
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user: 摘要 新冠疫情对于传统的线下雅思学习和培训模式产生了严重的冲击，由此也产生了很多全新的学生学习需求。为了应对这些变化，新东方开发出了线上线下融合态学习的战略平台。本文以混合式学习为理论框架，讨论了线上线下融合学习的优势，探索了线上学习与线下学习有机结合的潜在途径，并对该融合态雅思教学内容的研发进行了针对性思考。
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user: 1. 引言 2020年伊始，突如其来的新冠疫情让各行各业都体验了线上运营，培训行业也不例外，经受了线上授课的“危”与“机”。这场疫情中的“机”便是OMO (Online-Merge-Offline，结合线上与线下的平台模式)。可汗学院创始人Khan称这种混合模式是此次疫情中的“silver lining”，也就是灰暗乌云边上的希望之线。其实早在2017年，李开复先生已经预言了教育行业的OMO发展趋势。2019年，包括新东方在内的多家教培巨头都提出了OMO的模式转型，疫情的到来助推了OMO加速驶入快车道，检验了新东方自主研发的OMO系统，平稳将线下课程转移到了线上，大大降低了疫情对新东方业务的影响。 在逐步了解OMO商业模式的同时，需要清楚的是，技术和模式只是一种辅助手段，教学内容才是核心。教培机构需要思考融合哪些内容可以满足哪一部分学生群体的需求？如何融合才符合二语习得规则？设置哪些场景可以形成学习闭环，帮助学生既提能又提分，养成终生学习习惯？若想探索答案，则需要先探究混合式学习理论Blended Learning。
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user: 2. 混合式学习的定义 Blended Learning (混合式学习)这个概念最初始于商业公司的培训 [ 1 ]，随后又被运用于高等教育 [ 2 ]，最后才出现在了语言教学中。 Singh与Reed [ 3 ] 曾在2001年对此下的定义为“在‘适当的’时间，通过‘适当的’学习技术与‘适当的’学习风格相契合，对‘适当的’学习者传递‘适当的’能力，从而取得最优化的学习效果的学习方式。” 在我国倡导“混合学习”概念的何克抗 [ 4 ] 教授给出的定义是：“所谓混合式学习就是要把传统学习方式的优势和网络化学习的优势结合起来，也就是说，既要发挥教师引导‘启发’监控教学过程的主导作用，又要充分体现学生作为学习过程主体的主动性，积极性与创造性。” Badrul Khan [ 5 ] 指出混合式学习其实是将不同的学生需求，科技，教学内容进行结合，它为学生提供了一个结合面授，视频课，线上材料等优势的完美环境。 新东方对这种混合模式进行了更为详尽具体的解读，认为学生可以利用碎片化的时间进行线上导学预习，从而提升线下课堂的核心内容学习，减少线下教学的无效时间；同时，通过及时的线上练习和测试，可以让教师线下教学更有针对性。新东方师生在OMO体系下，将“学生有准备的学，老师有针对性的教”运用得淋漓尽致。 在2020年6月的新东方留学考试融合态产品发布会上，新东方创始人俞敏洪对OMO模式的理解是“OMO中，最重要的是中间这个词Merge (融合)，线上，线下的无缝对接，才叫做真正的融合”。俞老师还提到“OMO产品形态需要将线上优势和地面优势结合起来形成的完整的产品形态。它需要将地面学习和线上学习结合起来，把课前课中课后的学习结合起来。” 当前，对于混合式学习的定义很多，但它们总会涉及两种不同的学习环境-实时的面授课程以及灵活的线上学习活动，它们相互补充去支持课内及课外的学习活动。
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user: 3. 线上与线下教学融合的好处 互联网科技的发展带来了在线教育的兴起，线上网络教学和线下地面教学一度比较割裂。OMO模式给我们的启示是，集两方之所长的中间态乃是对学习效率提升最有利的。 在结合线上与线下两方之所长之前，我们需要清楚的是设计学习环境时，必须是以学习者为中心，而不仅是技术 [ 6 ]。因此，需要先考虑学生在英语习得过程中有哪些重要环节，从而判断各环节需要哪些线上内容支持及线下互动。在过去的50年里，大多语言学习理论都以交流为目标，老师也更多使用Communicative Approach (交流法)去教对应CEFR (欧洲语言共同框架，描述外语学习者进步程度的标准体系)级别的学生。 但现存的问题是，学生在课堂上进行听力或阅读练习的时间不足，可能是因为培训课堂不宜过久的练习导致课堂拖沓。另外，老师给予个性化支持和反馈的机会也有限，老师无法在教学时段内诊断所有学生的问题，并给出针对性的提升意见。最后，学生进行口语和写作的语言输出练习较少，加之输出后无法得到建设性反馈，此类活动便不好执行。因此，如果混合式学习可以解决以上问题，即提供足够的练习和反馈机会，线上练习铺垫以为线下匀出更多时间进行英语交流，则它对于英语学习是及其有利的。 根据以上问题，我们分析了新东方OMO混合式学习在应对时的以下优势： 3.1. 将教室里的交流互动活动最大化 混合式学习平台(https://il.xdf.cn/plus/)可以让学生在课前做足够的准备，比如在课前会推送该单元的话题词汇，基础语法知识点讲解，以及与该单元口语写作话题相关的短篇听力阅读材料。这样，学生在热身之后，就可以更好的融入到课堂的语言交流活动中，比如使用话题词汇，及听力阅读材料中的语料参与相关问题的讨论。这时，老师往往在旁边观察学生的表现和呈现的问题，然后协助他们解决痛点，精准提升能力。通过线上平台，学生观看视频和完成习题来积累语言知识和技能。在线下课堂中，学生充分的使用所学语言进行交流，成为学习的主体，老师起到引导和答疑反馈的作用。 3.2. 迎合各种学生的学习风格 每个学生都有不同的学习风格和偏好。传统的学校教育和课堂更多使用语言和逻辑教学法。这其实并不适合每一个人。混合式学习可以让学生以自己舒适的方式学习，而不会影响到其他人。这种灵活性可以让学生在舒适的时间，地点和节奏来学习。 混合式学习可以帮助老师更容易地去面对学生不同的风格。主要的学习风格有 [ 7 ]： · 视觉与听觉型(更偏向于看图片，听声音)，这部分学生适合选择看视频来学习。 · 语言表达型(更偏向于使用语言)，这部分学生可以提前准备一段口语或写作稿。 · 逻辑，这部分学生适合使用归纳法学习语法。 新东方混合式学习平台提供了丰富的互动性多媒体输入，包括真实的视频，音频，文字，照片等。这样对于不同类型风格的学习者来说，有助于满足他们的兴趣和需求。学生可以选择适合自己的材料和方式来学习。 3.3. 更多的关注 每一个老师可能都会面对班里这样的三个层次，排名前10%的学生是快速学习者，排名后10%的是学习进度较慢的学生。中间的80%是班级中绝大部分同学。面对差异的等级，受时间和大纲的约束，老师们很有可能会忽略掉前10%的同学和后10%的同学 [ 7 ]。混合式学习使得我们可以给所有的学习者关注。学习好的同学需要去进一步拓展知识，提前学习内容。学的慢的同学可以通过额外的练习和活动巩固所学。在新东方OMO学习平台，学生都可以获得及时的反馈。比如，在结课之后，学生可以在平台完成套题的模考，并且立马会得到分数报告，就分数评估，错题分析，未来提升方向等皆有详细的解读。 3.4. 塑造自信的自学者 在线学习时，学生可以重复的看一段视频或音频，较为从容地读一篇文章获得大意，而不会迫于时间压力，周围人的进度而打乱了自己的学习节奏，这些都有利于加强学习的深度。 另外，学习二语的障碍之一就是不敢在课堂中讲英语，担心消极的反馈或在同龄人面前比较丢脸尴尬 [ 8 ]。混合式学习有助于让学生在课前根据自己的时间节奏做充分的准备，当他们进入课堂交流时就有可能更加胸有成竹，降低焦虑，提高信心。 在新东方OMO融合态产品中，从报名前，到行课中，结课后，再到考试后都为学生提供了匹配真实教学场景的学习内容，包含托福，雅思，GRE， SAT等科目共计110个独立课程，帮助学生实现全流程的自主学习，既为线下课程做准备，又实践并夯实课上所学内容，最终既提能又提分，养成良好的英语学习习惯。
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user: 4. OMO模式下的雅思研发 研发工作要以终为始，明确客户需求，才能确立研发方向及内容。新东方的雅思研发团队在疫情推动下，研发工作重点也由线下内容逐步向线上转移。但是在寻求OMO模式的同时，也面临着的几个重要的问题： 4.1. 线上教学内容的目的是什么？ 在2019年年底，新东方雅思研发团队就开始启动将剑桥真题系列的精讲精练录制为视频课的工作，也就此开启了雅思研发的“线上内容”的新跑道。2020年年初疫情开始严重，国内所有线下课程几乎停摆的情况下，这套视频课程解决的了学生无法上课的问题。截至7月中旬，这套视频课程的推送量达到1万余人次。而截至2020年底，仅剑桥真题系列的讲解视频已经累计推送学生6万余人次。这个数字的增长不仅代表着雅思学习开启了新轨道，也同样给新东方的研发人员带来了新的挑战。想要做到真正的融合，我们需要更多地考虑融合的目的是什么，单纯的将视频推送给学生，只是解决了“无法线下上课”的问题，并非真正意义上的“融合”，而是短期的“替代”。 做到真正的“融合”是一个漫长的过程，在不影响学生学习效果和体验感的情况下，研发人员需要有长期的规划。考虑到在未来的几年中，线下教学大纲的转变，以及如何通过线上内容的学习，更好地辅助线下教学。 4.2. 线上教学和线下教学的关系是什么？ 前文提到，线上教学是为了能够让线下课堂的利用率和学习效率最大化。在研发的过程中，我们想从单纯的“线上 + 线下”转变成真正意义上的“线上线下有机融合”就需要思考一个问题，“如何将一个课程的完整内容切分为线上和线下？”。 通过对于在线课程的观摩、旁听，对于各个教学环节的用时记录、学生在不同教学环节的课堂参与度、作业完成情况、出分效果等多个维度的分析(如图1所示)，我们认为通过线下课程最大限度的增加自然的交流(natural communication)，并通过线上进行有意义的输入(meaningful input)，可以有效的提高学习综合效果 [ 9 ]。 图1. 线上线下融合模式 在原有的课堂模式下，为了让学生能够有更好的进行口语、写作的练习，教师通常会在课程前期进行较为丰富的词汇、背景知识、语法点的讲解，而这些环节往往会占据比较大的“以教师为中心”(teacher-centred)的教学时间。所以如果将这些环节制作成为有讲解、有练习、有检测的线上学习内容，让学生在上课前进行学习，就可以很大程度上开放输出项练习的时间，让教师可以有充足的时间照顾到每一个学生，并进行及时反馈。 4.3. 线上教学内容如何设计？ 确定好研发内容以后，接踵而来的问题就是，线上教学内容要如何设计？如何呈现？如何讲解？当各地新东方分校全面启动线上课程以后，我们发现，习惯了线下“面对面”授课的老师和学生都纷纷暴露出一些问题。比如，“教师很难在线上进行课堂活动”，“学生对于教学环节参与度降低”，“知识输入多数时间都变成了教师的单方面产出时间(Teachers’ Talking Time)”等等。缺少了线下的实时互动环节，我们如何让线上学习内容成为有交互性的？如何确认学生的学习效果？ 4.3.1. Attention Span在线上视频内容设计中的影响作用 雅思研发在向线上内容制作转移的伊始阶段，视频切片依旧按照线下的授课逻辑进行，一套完整题目的听、说、读、写有将近3.5~4小时的视频学习时间。最终我们收获了长达约150小时的系列视频课。但是通过1~2个月的平台观看数据显示，每个学生在单个视频观看的停留时间并没有我们预期的那么久。在通过对于混合式学习理论的研究以及国内外各种线上学习视频的观察和了解之后，我们发现通常线上学习视频的最佳长度约为6~15分钟(比如BBC 6分钟学英语系列)。所以针对线上学习内容，雅思研发进行了一轮“小切片”的视频制作，将平均时长压缩至10~15分钟。 4.3.2. 讲解逻辑一致性确保了视频学习内容的普适性 由于线上学习内容比较依赖学生的自主学习能力，学习过程中缺少了教师的监督与辅导，对于学习投入度、学习效果的保证就显得尤为重要。而这些结果的实现，在内容研发过程中也需要考虑到。比如多个老师参与录制的同一系列课程怎样确保逻辑一致性？教师语言风格如何统一？课件、视频制作的风格如何保持一致？诸如此类的问题都或多或少地影响着学生的学习效果。 不同于线下教学，学生学习效果、进度很大程度上依赖于该节课的授课教师。而不同的老师由于讲课方式的不同，不同地区和课程的学生体验感自然也是不一样的。但只要能够保证学习效果，达到教学目标和学习预期，就能被视为合格或者成功的课堂。而线上学习内容具有普适性的特点(即全国有同一种学习需求的学生，都会观看同一类视频)，所以我们需要保证同一个课程内的所有视频切片的讲解逻辑都要保持一致，才能确保学生学习后的程度统一。为达到这样的效果，在每一个研发立项之初，新东方雅思研发团队都会进行详实的样张制作，从内容框架到讲解难度、从讲练比例到习题安排、从字体字号到排版设计等等方面，全部进行了详细的标注。确保每一位参与研发任务的培训师、教师都能够产出同一标准的内容。除此之外，在教师培训的环节上，我们增加了更多关于技能、语言教学的教学法培训，确保全国教师的教学理念、话语体系能够统一。 4.3.3. 互动性、趣味性对于提升学习动力的保证 伴随对于CAT (computer-assisted teaching)的熟悉和应用，在线下课堂中老师们越来越多的开始使用各种教学软件来增加课堂教学的趣味性和科技感，比如增加教学课件的视觉效果呈现等。然而这些内容的使用场景一旦变成线上视频教学就产生了问题，比如随意性，甚至是版权使用问题。所以为了确保线上视频内容的趣味性，新东方雅思研发团队从开始的教学课件录屏制作，到后来的“去课件化”，再到开始尝试进行视频日志类型的学习视频制作，不断摸索着更加适应当下学生喜好的呈现形式和内容开展。 线下课堂中，教师会通过提问、课堂活动观察、练习结果、测试等多种方式来形成对于学生学习情况的反馈和掌握，例如形成性反馈(Formative Feedback)和总结性反馈(Summative Feedback)。那么，如何在线上学习保证这样的反馈，并能够让教师了解到学生需要改进和提升的地方呢？ 其实，线上学习给与了研发人员更好的数据反馈，并能够让研发人员根据这些数据更好地进行有针对性的“碎片化”知识点内容研发。通过对于每个题目进行详细的考察点标签制作，以及学生的每道题目正确率分析，研发人员就可以定位到是哪些因素导致了学生做错题目、哪些题目是学生普遍错误较高的。如此一来，雅思的研发人员就可以更好地进行具有针对性的教学内容制作。 图2. OMO模式下新东方学生的学习路径
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user: 5. 新东方学员的学习路径规划 在线上内容逐步完善的过程中，雅思研发团队也在不断思考学生在进入新东方以后的完整学习路径应该是怎样的。如果将学生的学习路径分为报名前、开课前、开课后、考试前和考试后五个阶段，雅思研发的内容在尽力满足每一个阶段的学习需求(如图2所示)。在此基础上再进行针对不同年龄段、语言水平(对标CEFR)的个性化内容设计，从而为每一位学员在新东方的雅思学习保驾护航。
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user: 6. 对于未来OMO混合式学习的畅想 在当前OMO模式下，新东方的学生开始借助平台先行探索语言知识规律，然后在真实线下课堂中充分实践，交流与磨练，最后再到平台巩固与拓展，整个过程中老师都会给予及时有效的反馈，并针对学生问题展开高效的课堂活动。这种融合态的学习模式，有效地吸纳了多媒体技术与语言学习材料，加强了英语学习产品的深度，强度，和广度。最有价值的是，新东方将不断收集广大学生的语言学习数据，将其汇总成学生的成长轨迹，大量的统计数据最终又将会反哺其的内容研发与教学服务，实现教学研发的正向循环。
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user: 摘要 根据目前地震系统测氡仪校准和校准周期内的期间核查的需要，本文采用HD-min微型氡室对地震氡观测仪器检测平台在线比测的BG2015-R闪烁室测氡仪进行校准实验，依据JJG825-2013《测氡仪检定规程》的相关技术要求，选取浓度为3000 Bq/m 3 进行效能校准测试，实验表明用该HD-min微型氡室校准在线比测的BG2015-R闪烁室测氡仪是可行的。该HD-min微型氡室系统可以摆脱镭源的监管限制，能够应用于测氡仪的野外检测和响应实验，服务于地震监测预报和科研。
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user: 1. 引言 地震氡监测是我国地震观测台网中最重要的测项，也是国际公认的地震监测手段，在地震趋势分析与短临震情研判中发挥着重要作用 [ 1 ] - [ 6 ]。近年以来用于测量氡浓度的数字化测氡仪在地震监测预报中得到越来越广泛的应用，在国内外地震监测与预测领域备受重视。在测氡仪的工作监测过程中，仪器需要进行定期校准，仪器才能对深层地下水(泉)中的溶解气、逸出气等开展连续观测。目前地震行业大部分测氡仪器校准仍采用氡气固体源校准，但氡固体源还存在易损、辐射大，运输等问题，因此难以满足目前全国地震台站需要 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。同时当前固体氡气源也出现严重老化和装置故障，很多装置也已报废停止使用；由于国家对高体积活度氡气固体源购买审批手续复杂，有潜在禁用的风险，即使购买后也要长期接受放射性监管，给氡气源的定期质检带来极大困难，使得测氡仪校准存在不准确，严重影响到地震氡监测资料的准确性与可靠性 [ 10 ] [ 11 ]。为保证地震行业对深层地下水(或泉)等氡气浓度连续观测质量，2017年根据中国地震局地震地下流体学科组提出相关校准要求，东华理工大学已经成功研制出HD-min测氡仪校准器机(HD-min微型氡室)，该型测氡仪校准器应该满足运输方便、适合对少量氡监测仪实现现场校准。