DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论 综上所述，本研究探讨了房颤相关性卒中患者认知障碍的影响因素，结果显示，年龄、额叶及丘脑梗死是房颤相关性卒中患者发生认知功能障碍的重要危险因素，认知域损害主要为视空间与执行能力，语言及延迟回忆能力。提示我们在临床上应注意评估卒中患者的认知功能，以便制定综合的防治措施，改善患者临床预后。但本研究也存在一些不足，样本量较少，随访时间较短，研究结论仍需要进一步的大样本前瞻性研究证实。
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user: 摘要 肺结核是严重威胁人类健康的慢性传染性疾病，受多种生物、非生物因素影响，导致机体的“高危、易感”。结核分枝杆菌(MTB)感染机体后的免疫机制是目前仍在不断深入研究的重点，有望通过免疫学干预进一步为结核病的治疗及疫苗的研制提供有力指导，从而更好地预防、治疗结核病。睡眠问题是人群普遍面临的社会、心理问题，受到广泛关注，以中老年人多见，存在睡眠障碍的人群逐渐增加，且肺结核合并有睡眠障碍的人群较多，可通过多种途径，对未感染MTB、潜伏及发病的结核患者造成影响，本文针对结核病的免疫机制及睡眠障碍对肺结核的影响因素作出综述，以期通过睡眠干预对健康、高危人群降低感染风险，对潜伏、发病的结核患者提高生存质量、促进疾病的愈合。
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user: 1. 前言 肺结核病是机体吸入含有结核分枝杆菌(MTB)的气溶胶所致的慢性呼吸道疾病。MTB在人群中的传播，严重威胁人民群众身体健康，增加恐慌，且肺结核病需要长期口服药物治疗，周期较长，对患者及家庭带来较大的经济、心理压力，降低患者的生活质量 [ 1 ] [ 2 ]。肺结核是全球面临的公共卫生和社会问题，根据2020年WHO发布的全球结核病报告 [ 3 ]，2019年全球有1000万人感染结核病，有710万新发结核病人，较2018年有所增加，其中8.6%合并有HIV感染。从2009开始至2019年，全球结核病人逐年增加，从570万到710万逐年上升。所有年龄组人群均易感，以男性(≥15岁)负担最重，占56%。据WHO估算，全球结核潜伏感染人群达20亿。Houben博士 [ 4 ] 等利用高斯过程回归模型估算我国约有3.5亿人感染MTB，我国仍是世界上MTB感染和发病的高负担国家之一。结核病发病率在许多国家的地区居高不下，甚至出现回升现象，除结核杆菌耐药、HIV感染等因素外 [ 5 ]，仍有许多非生物因素在肺结核发病中起着至关重要的作用 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，这些非生物因素与MTB对机体的感染并无直接关系，可通过降低机体的免疫力、改变气道内环境等进一步使机体“易感”。在疫苗短时间内尚无有效突破性研究的基础上，预防与治疗结核病人，是实现全球“终止结核病流行”目标的重要手段。
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user: 2. 肺结核发病及病情的影响因素 肺结核病的发病及治疗过程受多种因素影响。韩笑 [ 11 ] 学者通过手机依赖与肺结核危险因素的配对病例对照研究发现，手机依赖、睡眠障碍、职业(体力劳动及无业者)为肺结核发病的危险因素，研究表明 [ 12 ] [ 13 ] 有外出打工史、单身、吸烟、从事个体经营等均是肺结核结的危险因素，家庭经济条件好、农村人、卡介苗接种史、有卡痕和已婚等属于保护性因素。也有报道称 [ 14 ] 已婚是肺结核发病的危险因素，已婚者患肺结核的危险度是未婚者的16.4倍，婚后，夫妻二人社会接触层面增加，同时也增加MTB感染的机会，因家庭、社会责任的增加，可致机体的免疫力下降，进一步增加患病风险。 肺结核病治疗周期较长，综合患者经济状况、病情严重程度、医疗资源等，目前结核病多以居家口服药物治疗为主，因此患者服药的依从性，很大程度决定治疗效果 [ 15 ] [ 16 ]，依从性较差的患者，长期不规律服药易导致病情的反复、耐药等发生，加重病情，增加治疗难度。近年来，老年肺结核患者逐渐增加，但老年人往往存在就诊延迟、依存性较差现象，因此病情多较为严重，合并肺部空洞率高，传染性强，增加传播风险及死亡率 [ 17 ] [ 18 ]。研究发现 [ 19 ] [ 20 ] 人口流动，是老年初治肺结核就诊延迟的主要危险因素，因异地就诊医保报销问题，地域环境陌生、治疗费用、对疾病的重视程度低等导致老年患者往往存在就诊延迟现象。有咯血症状、健康体检和知晓结核病防治核心信息是老年初治肺结核患者就诊延迟的保护因素，进一步督促患者就诊。 随着社会医疗的进步，社会压力的增加，存在睡眠障碍的人群越来越多，路桃影 [ 21 ] 等人调查发现肺结核合并睡眠障碍的病人60.09%，以轻度睡眠障碍者多见，研究发现睡眠障碍是肺结核发病的危险因素，对疾病的进展、病程、以及治疗效果、预后等均造成影响，严重降低患者的生活质量，甚至可增加致死率。
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user: 3. 睡眠障碍对肺结核患者的影响 “健康的体魄来自睡眠”是医学研究人员根据睡眠得出的最新观点，长期睡眠不足带来一系列机体损害，包括思考能力、警觉力、免疫功能下降，内分泌紊乱等。路桃影 [ 21 ] 王登秀 [ 22 ] [ 23 ] 等人对肺结核患者的睡眠情况进行调查，发现59.4%~60.09%的患者存在不同程度的睡眠障碍，轻度睡眠障碍者较多，且以中年女性患者较为多见，研究发现睡眠状况与婚姻、文化程度有密切关系，未婚同居患者、高文化程度患者较已婚者、低文化水平者更容易出现睡眠障碍，年龄、心理状态、病程、病情严重程度及治疗情况均对睡眠造成一定程度的影响。睡眠障碍可致体内的免疫球蛋白、补体和部分T细胞亚群减少，降低免疫力，增加感染机会。 肺结核患者受各种因素的影响容易出现睡眠障碍，屠礼芸、王桂玲等人 [ 24 ] [ 25 ] 对肺结核合并睡眠障碍患者的危险因素进行分析，发现生理因素最为多见，占92.86%，其次以心理因素(89.80%)、环境因素(73.47%)，药物不良因素(68.37%)多见。其中以疾病所致患者的咳嗽、咳痰、气短等症状的生理因素最为多见，以咳嗽为主要影响因素，可使患者频繁觉醒、醒后难以入睡，严重影响睡眠质量。肺结核病为我国乙类传染性疾病，需要长疗程的标准化疗，患者缺乏相应的专业知识，对疾病没有足够了解，对其传染性具有恐慌心理及社交逃避，在与他人的交流中，承受“疏远家人，疏远社会”所带来的心理压力；以及长期住院患者，对医院、病房环境及其舒适度的适应情况不同，易导致失眠；且住院期间长时间的卧床、输液治疗等，存在白天过度睡眠；以及抗结核药物的副作用(恶心、呕吐)等因素等均可对患者的睡眠造成严重影响 [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]，长期反复的睡眠障碍，降低患者的免疫力，易使患者对治疗失去信心。
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user: 4. 肺结核发病的免疫机制 MTB是一种胞内寄生的病原体，MTB感染机体后由固有免疫和适应性免疫共同作出反应，由固有免疫细胞、免疫分子以及免疫屏障等启动非特异性的免疫机制，之后启动适应性免疫，共同完成免疫防御。巨噬细胞吞噬MTB后，通过MTB补体受体3 (complement receptor 3， CR3)、甘露糖受体(mannose receptor， MR)和清道夫受体(scavenger receptor， SR)被形成吞噬体 [ 31 ] [ 32 ]，进一步与溶酶体结合，形成吞噬体，此为巨噬细胞的自噬过程，其中树突细胞、中性粒细胞、淋巴细胞等共同参与构成结核肉芽肿，阻止MTB的繁殖及扩散，进入“休眠状态”，此时结核肉芽肿中的结核分枝杆菌仍有部分存活，当机体的免疫力下降，此时体内的MTB可再次大量繁殖，干酪样坏死组织液化，破坏肺组织经气道、血液、淋巴结等进一步扩散传播 [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ]。 肺结核的适应性免疫主要是由T细胞介导的细胞免疫发挥主要作用 [ 36 ]，而体液免疫对结核的免疫力影响相对较小，因此对于细胞免疫功能低下的病人，是结核病的高危因素，也是易感因素。成熟T细胞分成为CD4+和CD8+T细胞 [ 37 ]，根据功能的不同分为辅助性T细胞(help T lymphocyte， Th)和调节性T细胞(Regular T lymphocyte， Treg)。Th细胞可进一步分为多种细胞亚群(Th1、Th2、Th17细胞) [ 38 ]，分泌不同的细胞因子，发挥着不同免疫功能。结核的免疫机制主要由保护性免疫反应和免疫病理反应共同发挥作用。这两种机制在人体内的作用分别是杀灭细菌和抵抗组织坏死，由不同的结核抗原引起。CD4+T细胞，在白介素等的刺激下，TH 0细胞因子分化为Th1细胞因子Th2细胞因子通过负反馈调节，维持动态的平衡，Th1和Th2细胞因子的稳定和动态平衡是机体细胞免疫正常维持的基本条件，一旦出现失衡，将会导致结核病的潜伏及发生发展。有研究发现，当体内的Th1水平明显高于Th2时，且比例大于20倍时，人体表观明显症状会逐渐消失，此时结核病进入潜伏期 [ 39 ]，该实验说明Th1型细胞因子对抑制细菌增长发挥着主要的作用。Th1细胞因子相关因子γ干扰素(interferon γ， IFN-γ)、白细胞介素和淋巴毒素等，γ干扰素促进吞噬体与溶酶体融合，并通过干扰素诱导蛋白1 (interferon-inducible Golgi membrane associated GTPase， Irgm1/LRG-47)和PI3K细胞信号转导通路发挥作用 [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ]，其次可以分泌IFN-γ和TNF-α等细胞因子来活化单核–巨噬细胞系统并控制MTB增殖 [ 45 ]。Th2细胞所分泌的白细胞介素4 (interleukin 4， IL-4)和IL-13可通过Akt信号途径终止自噬功能和自噬介导的杀菌作用，介导迟发性超敏反应，可直接导致组织坏死，以干酪样坏死为典型表现 [ 46 ]。
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user: 5. 睡眠障碍对肺结核免疫功能的影响 睡眠问题是当下较多人群面临的公共社会问题，全球约有15%的人口有睡眠问题，而基层医院的患者存在睡眠障碍的人群更为多见 [ 47 ]。睡眠障碍可严重影响人体的固有免疫，良好的夜间睡眠能促进免疫系统的功能。芝加哥大学一项研究，通过对男性志愿者进行人为睡眠剥夺，每晚睡眠时间小于4小时，一周后发现机体内T细胞激活整合素较正常睡眠中的明显降低，失眠者通过连续每晚12小时以上的睡眠，体内T细胞活性恢复正常水平，失眠者体内肾上腺素和去加肾上腺素水平下降，导致体内整合素水平下降，在T细胞的工作中，整合素αLβ2起着重要作用，它使T细胞能够附着在被感染细胞的表层。外周皮质醇激素水平的变化，可至Th1细胞因子水平增加，Th2型细胞因子降低，Th1、Th2等细胞因子失衡导致机体细胞免疫功能紊乱 [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]。 睡眠在免疫系统中发挥着及其重要的作用 [ 51 ] [ 52 ]，夜间睡眠期部分适应性免疫细胞及促炎症细胞因子达到峰值，而NK细胞和抗炎细胞因子则于日间觉醒时达到峰值，有效的睡眠机制破坏后，免疫细胞及细胞因子的数量、活性受到抑制，免疫防御机制减弱，患病风险增加，疫苗、抗体等保护效率减低。调查显示 [ 53 ]，存在睡眠障碍者尤其会增加机体呼吸道感染的机会，有动物实验表明，机体呼吸道对流感病毒的清除受到抑制，以及抑制机体早期特异性抗体的产生。Everson等人 [ 54 ] [ 55 ] 通过大老鼠实验，对其进行持久的SD (prolonged sleep deprivation， PSD)，平均19天后死亡，经过一系列研究发现，大鼠的免疫力受到严重抑制，败血症是其主要的致死原因，SD显著增加菌血症的发生率。肺结核患者多存在免疫功能低下 [ 56 ]，而睡眠障碍的患者主要对T细胞介导的细胞免疫影响较大，对结核病的发生、发展均可产生影响。目前基于睡眠障碍对肺结核患者免疫的直接影响研究较少见报道。王彩琳 [ 57 ] 学者通过对肺结核合并睡眠障碍患者的研究发现，随着睡眠障碍程度加重，外周血CD3+、CD4+、CD4+/CD8+、NK细胞水平均值均逐渐下降，CD8+水平呈上升趋势，B细胞水平在中、重度睡眠障碍组中均值低于轻度睡眠障碍组，而重度睡眠障碍组B细胞水平均值稍高于中度睡眠障碍组。
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user: 6. 结语 肺结核病是严重威胁人类健康的疾病之一，也是十大致死疾病之一，目前中国是全球第三高负担结核病国家。在COVID-19大流行的背景下，结核病的就诊、确诊率下降，诊断、治疗受到一定的影响，增加我国各地区结核病管控难度。截止目前为止以美国为代表的国家，新冠疫情仍较为严峻，也对WHO提出2030年“终止结核”目标，提出更大的挑战。肺结核病的发病机制复杂，目前仍未明确，影响因素较多。睡眠问题是当下普遍面临的公共卫生问题，良好的睡眠可解除疲劳、恢复体力，并有效减少猝死事件的发生。肺结核合并睡眠障碍者逐渐增加，睡眠障碍对免疫功能的影响较大，进而对结核病的发病、发展、病程、预后以及患者的身心将康等均可造成影响。较多研究表明对合并睡眠障碍的疾病的患者进行睡眠干预可以缩短病程，提高患者生活质量。对肺结核合并睡眠障碍干预的研究目前较为少见，也是我们将要不断深入研究方向，以期通过改善睡眠问题、纠正不良生活习惯等，提高患者免疫力，积极预防、治疗结核病。
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user: 摘要 宫颈癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，绝大多数宫颈癌的发生发展都有较长时间的癌前病变，但由于各种检测方法和经济条件的限制，多数患者发现时已为中晚期，导致病死率很高，早期发现、诊断明确、及时采取有效措施能预防和终止病情的发展。宫颈癌的诊断方法多种多样，现常用液基细胞学检查(Thinprep cytologic test， TCT)及HPV联合筛查。而肿瘤标志物检测也是常用方法之一，其因客观、无创、便捷而发挥重要作用。肿瘤相关标志物检测对宫颈癌的筛查、辅助诊断、判别类型、评估预后、评价疗效、定位诊断、靶向治疗等均具有重要指导意义。
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user: 2. 结论与展望 宫颈癌的诊断方法多种多样，肿瘤标志物检测是常用方法之一，其因客观、无创、便捷而发挥重要作用。宫颈肿瘤标志物联合宫颈液基细胞学细胞学筛查及宫颈HPV，早期发现宫颈癌，早期治疗。宫颈癌治疗前了解包括淋巴结转移在内的病灶、扩散情况，治疗中及治疗后判定疗效及预后，早期预测复发，且可以提示早期微转移，同时对宫颈癌复发相关高危因素综合分析，准确预测其复发风险。但肿瘤标志物种类较多，其对宫颈癌分型、临床分期、分化程度、淋巴结转移等不同侧重点也不同。虽然近些年来宫颈癌肿瘤标志物的研究发展尚快，但较为理想的高敏感性及高特异性的用于宫颈癌早期诊断及预后评估的标志物尚未发现。单一指标容易受炎症、出血等影响，且在肿瘤发展的不同时期，肿瘤标志物的表达也有所不同。同时联合几种特异性或灵敏性较高的标志物检测，可互相补充，以提高诊断的阳性率及对预后做出评价。
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user: 摘要 互联网时代，错误信息泛滥，严重威胁着社会秩序和公共安全，有效抑制错误信息的网络传播成为亟需解决的重大社会问题。文章首先介绍了错误信息网络传播的统计特征和传播机制；然后，从社交网络、内容特征和个体特征三个层面论述了影响错误信息传播的因素；最后，从心理学和计算机科学两个领域分别阐述了抑制错误信息传播的研究成果，并对存在的问题和未来研究趋势进行了讨论，以期有效应对网络错误信息。
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user: 1. 引言 在互联网时代，网络媒体已成为人们搜索、获取和传播信息最主要的方式(彭晓哲，崔芳，焦璨，李红，2018)。从“女司机逆行致万州公交车坠江”到“双黄连口服液可抑制新型冠状病毒”，此类起初被认为正确，后经证实与事实不符需要撤回和更正的信息，被称为错误信息(misinformation，简称MI) (Lewandowsky et al.， 2012)。大量未经证实的错误信息在网络上肆意泛滥，不仅会误导人们的认知、决策和行为，还会损害社会秩序和公共安全(Ecker et al.， 2014; Mian & Khan， 2020)。因此，应对错误信息的关键在于有效抑制错误信息的传播。 早在传统媒体时代，错误信息就已普遍存在，是一种几乎无法避免的社会现象。研究表明，错误信息通过政客、商家、文学作品、传统媒体等方式传播，存在于政治、经济、健康、科学、环境等诸多领域，并对这些领域产生了较为深远的负面影响(Lewandowsky et al.， 2012)，如：幼儿接种疫苗会导致抑郁症。然而，随着网络技术和社交媒体的迅速发展，如今错误信息的传播方式和环境已然发生了根本性变化(Del Vicario et al.， 2016)。研究表明，错误信息在社交网络上呈病毒性传播，严重损害人们独立思考和判断信息真伪的能力(Pennycook & Rand， 2019)。由此可见，与传统媒体时代相比，应对网络时代的错误信息，势必会面临更大困难和挑战。 为解决错误信息这一问题，已有不同领域的研究者们对其进行了大量探讨。纵观错误信息的相关研究，长期以来，主要存在于心理学中。首先，大量研究证实，错误信息存在持续影响效应(continued influence effect，简称CIE)，即尽管错误信息得以撤回或更正，人们也明知该信息是错误的，但是在此后的事实推理中，依然会继续使用错误信息(Johnson & Seifert， 1994)。这一效应表明，更正错误信息的关键在于有效降低错误信息的持续影响。随后，研究者开始基于这一问题，对其进行深入研究。他们不仅提出了诸多理论对该效应做出了有力解释，还考察了信息的连贯性、流畅度、熟悉性、来源可信度和个体价值观等因素对该效应的影响，并在此基础上，提出了有效更正错误信息的干预措施，如：提供替代性解释，预先警告，重复更正，立即更正等(Swire & Ecker， 2018)。然而，研究也一致表明，即便错误信息得到有效更正，但其更正效果有限，即错误信息的持续影响效应仍难以消除(Cook， Ecker， & Lewandowsky， 2015)。由此可见，降低错误信息持续影响效应的更正策略，并未能真正解决错误信息这一问题。随着网络技术的发展，近些年来，计算机科学的研究者们开始对该问题进行探讨，并且从错误信息的网络传播、影响因素和抑制策略三方面进行了深入研究(Hameleers & van der Meer， 2020)。其中，有效识别和检测错误信息的网络技术，为解决错误信息这一问题提供了新途径。同时，也可看出，相比心理学研究，基于网络真实数据集的计算机科学研究，更具生态效度和应用价值。然而，目前鲜有研究对错误信息网络传播的研究成果进行梳理。 基于以上现状，文章主要从错误信息网络传播的传播、影响因素和抑制策略三个方面进行阐述，以期从抑制错误信息传播的角度，为应对网络错误信息提供新的思路和方法，从而有效促进这一问题的成功解决。
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user: 2. 错误信息的网络传播 大量错误信息以文本、图像和视频等形式，在Facebook、Youtube和Twitter、微博、微信等网络社交平台上疯狂传播(Eckberg， Densley， & Dexter， 2018)。由此，探究错误信息的网络传播，是抑制错误信息传播的前提。关于社交媒体上错误信息的动态传播，研究者首先考察了错误信息网络传播的统计特征，并在此基础上揭示了其传播机制。 2.1. 网络错误信息传播的统计特征 关于错误信息网络传播的统计特征，以往研究主要得出以下4项结论： 1) 错误信息的传播呈病毒性，且在时间序列上具有显著变化。Bessi最先通过极值理论对社交媒体上病毒错误信息的传播进行了探究。结果表明：Facebook上的错误信息自发布后迅速扩散和聚集，其传播特征呈病毒性。另外，随着时间推移，错误信息的传播模式呈现均匀的泊松分布，且以指数级速度传播(Bessi， 2017)。Shin等人对错误信息的时间序列进一步研究发现：错误信息在时间序列上，主要体现为峰值和内容的变化，即错误信息会在最初发布后会多次重复出现，达到多个峰值，且内容均有所不同(Shin et al.， 2018)。 2) 真假信息的传播具有差异性。Vosoughi等人对比分析了2006年~2017年在Twitter上真假信息的传播特征，研究表明：错误信息比正确信息传播得更远、更快、更深、更广，病毒性更强(Vosoughi， Roy & Aral， 2018)。最新研究表明，在新冠肺炎疫情中，错误信息的病毒性传播掩盖了不少具有可信来源的信息，进而导致社会混乱，加重了疫情流行病的蔓延(Mian & Khan， 2020)。 3) 不同类型的错误信息，其传播方式有所不同。比如：相比其它类型的错误信息，错误的政治新闻传播得更远、更快、更深、更广。另外，错误的科学报道传播速度较快，但其衰减速度也快(Eckberg， Densley， & Dexter， 2018)。阴谋论的传播速度较慢，但传播时间更长(Del Vicario et al.， 2016)。这就表明，在研究错误信息的网络传播时，需要对不同类型的错误信息进行区别。 2.2. 网络错误信息的传播机制 依据其传播过程，错误信息会在网络空间里形成“回声室”，回声室被认为是传播错误信息的最大媒介。而随后，“回声室”产生的“回音壁”效应，被普遍认为是错误信息的网络传播机制(温家林，张增一，2018)。由此，将从“回声室”的形成和产生“回音壁”效应两个阶段进行阐述。 1) 认知趋同模式，促进“回声室”形成。 面对海量信息，人们由于注意和记忆等认知资源有限，往往会采用启发法，基于自己的先存信念和世界观对信息真实性进行评估。研究表明，人们倾向于相信和自己信念相符的信息，即便该信息是错误的(Ecker et al.， 2014)。此外，人们也容易受到意见领袖的误导，更容易相信来源可信度高的信息(Hameleers & van der Meer， 2020)。一旦接受了某种信息，人们就会倾向于选择性接触与该观念一致的信息，来支持和证明它的准确性，从而形成确认偏差(confirmation bias) (彭晓哲，崔芳，焦璨，李红，2018)。由此，这种搜寻信息时的认知趋同模式，加上社交媒体中“精准推送”等技术，使得人们只能接收到与自己观点一致或相近的信息，在网络空间中形成“回声室”(echo chambers) (温家林，张增一，2018)。 2) “回音壁”效应，促进网络信息趋于同质化和极化。 关于某种错误信息的“回声室”形成后，个体就会在社交网络中形成“同质化社群”。然而，同质化社群会进一步引发“回音壁效应”(Wang & Song， 2020)，即持有相似观点的人聚集在一个相对封闭的信息环境中，只能接受一致或相近的观点，同时排斥相反的观点。研究表明，“回音壁效应”不仅能够强化个体的认知趋同和群体身份，还会促进错误信念偏差，导致社交网络中的信息趋于极化和同质化(Hameleers & van der Meer， 2020)。 综上所述，“回声室”及其“回音壁”效应对错误信息在社交网络上呈病毒性传播做出了有力解释。若要有效抑制错误信息的传播，还需研究者深入探究错误信息传播的影响因素。
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user: 3. 错误信息传播的影响因素 依据社会信息加工理论，个体是在与环境的相互作用中搜寻信息的，并利用搜寻到的信息来调节自身行为以达到适应环境的目的，即信息对人们产生的影响是信息、个体和环境三方面共同作用的结果(彭晓哲，崔芳，焦璨，李红，2018)。由此，错误信息在社交网络中呈病毒性传播也可以看作是社交网络、错误信息和个体特征三者协同作用的结果，接下来将从这三个层面论述错误信息网络传播的影响因素。 3.1. 社交网络 在社交网络时代，人们处于复杂的、不确定的、可信度偏低的媒体环境中。具体来说：1) 网络匿名性和网络新媒体激增，使得信息以爆炸式呈现，网络媒体环境较为复杂，充斥着大量错误信息(Del Vicario et al.， 2016; Wang et al.， 2020)。2) 人们每天都在接收并处理着海量信息，然而因其认知资源有限，难以准确判断信息的真实性。由此，在不确定中的信息环境中，错误信息被人们有意无意地传播开来(Pennycook & Rand， 2019)。3) 任何人都可能成为错误信息的制造者和传播者，加之意见领袖的误导和网络水军的出现，造成网络信息的可信度普遍偏低(Balmau et al.， 2018)。 另外，网络社交平台为错误信息提供了较为成熟和便捷的传播环境。社交网络技术的迅猛发展，使得社交网络具有同质性、两极分化、算法排序、个性化推荐和社交泡沫等特征，这些特征形成了内容同质性较高、极化程度高的网络信息环境，影响着人们对搜索和传播信息的方式(Hameleers & van der Meer， 2020)，并且为错误信息的病毒性传播提供了可能。 3.2. 内容特征 基于社交网络中的错误信息及用户评论数据集，研究者对错误信息的内容特征进行了探究。目前研究主要对文本类错误信息，通过对其进行文本分析，得出以下4类特征： 1) 来源可信度较高。信息来源是否可靠，是人们是否接受信息的标准之一(Seifert， 2017)。研究表明，当人们缺乏动机、机会或专业知识来验证信息的准确性时，他们就只能借助传播者的可信度来评估信息的可信度。通常信息的说服力随着交流者的可信度和专业知识的提高而增加(Henkel & Mattson， 2011)。例如，人们更倾向于相信来自主流媒体、政府、知名公众人物或权威专家的信息。另外，如果一条错误信息在多个信息源传播，人们也更容易相信(Hameleers & van der Meer， 2020)。 2) 连贯性、熟悉度、流畅性较强。此类信息容易影响人们对信息准确性的评估，因其容易被加工和理解，更容易被相信该信息是真实的，也更容易被接受(Lewandowsky et al.， 2012)。另外，此类信息更正时较为困难。依据心理模型理论，个体在接触信息时，构建了关于当前事件的心理模型。在更正后的事实推理中，人们仍会依赖先前的心理模型，除非更正信息提供了一个合理的替代性解释(Johnson-Laird et al.， 2012)。 3) 主题较为宽泛，主观性较强。此类错误信息由于主题较为宽泛，人们无法针对具体问题进行讨论，且表述时使用第一人称居多，主观性较强，人们面对此类信息通常依据个人经验和世界观来评估其真实性(Guo et al.， 2019)。因此，人们更倾向于相信与自己固有信念、世界观相符的信息，即便该信息是错误的。另外，有研究表明，政治错误信息更容易传播，涉及的主题主要包括政府、行政和少数民族等，可能是因为这些主题与个体世界观联系紧密，能够激发人们强烈情绪(Balmau et al.， 2018)。有研究表明，相比真实信息，错误信息的内容及用户评论通常包含更多的第一人称代词、情绪形容词、表情符号和粗俗语言等(Van Damme & Smets， 2014)。众多研究一致表明，错误信息容易激发人们的恐惧、厌恶和惊讶、不安等强烈情绪，更容易在网络中传播。尤其是涉及爱国热情和民族情绪的错误信息，在网络中传播得更快、更广(Vosoughi， Roy， & Aral， 2018)。 综上所述，在错综复杂、可信度偏低、同质性和极化程度较高的社交网络中，错误信息肆意泛滥，正在严重损害人们分辨真伪和形成独立见解的能力。虽然社交网络和信息内容都对错误信息传播产生了一定影响，但错误信息的传播者才是问题的关键所在。 3.3. 错误信息传播的个体特征 近些年来，研究者越来越关注个体特征对错误信息传播的影响，对其进行了大量研究。因认知、情绪和意志是人们心理活动的三种基本形式，该部分将从这三方面进行论述。 1) 从认知方面来看，个体的有限注意和记忆、世界观和现存信念是影响错误信息传播的主要因素。例如，研究表明，在社交网络中，人们由于受有限注意力的影响，难以对信息的准确性进行评估，很容易传播错误信息(Pennycook & Rand， 2019)。Roozenbeek等人对5个国家有关COVID-19网络错误信息的调查分析表明，对科学家具有更高信任的人群，更不容易相信有关新冠病毒的错误信息(Roozenbeek et al.， 2020)。另外，某种信息是否会被人们所接受，不仅取决于来源是否可靠，还取决于它是否符合人们的世界观和先存信念(Ecker et al.， 2014)。此外，也有研究者指出认知风格也可能是影响错误信息传播的个体因素，相比场独立性的个体，场依存性的个体更容易传播错误信息(O’Rear & Radvansky， 2020)，不过该观点尚未得到证实。 2) 从情绪方面来看，情绪强烈的个体更容易传播错误信息，尤其是焦虑程度高的个体。Wagner等人通过模拟用户与机器人之间的交互过程，研究了用户的易感性。结果表明，容易传播错误信息的个体，在社交网络中更善于表达情绪，且评论内容更具主观性(Wagner， Mitter， Körner， & Strohmaier， 2012)。另外，焦虑程度较高的个体，更可能相信和传播错误信息，这一结论得到了多项研究的证实(Van Damme & Smets， 2014)。这是因为高焦虑者不仅对威胁性刺激存在注意偏向，而且还容易将非负性情绪刺激或模糊性社会信息解读为负性信息或错误信息。Wang等人对中国食品安全的网络错误信息数据分析表明，负面情绪促进错误信息的传播，并且错误信息只会在高度相信食品安全的人群中引发负面情绪(Wang et al.， 2020)。然而，目前关于情绪的研究多采用问卷调查法和大数据分析方法，难以揭示因果关系，为此还需进一步进行实验室研究加以探讨。 3) 从意志方面来看，个体的动机是传播错误信息的关键。已有研究表明，具有较强质疑态度和分析思维的人，通常具有高水平的认知动机，更有可能搜寻多方面的信息来评估信息的真实性，因此他们更容易识别出错误信息(Zhang et al.， 2015)。个体传播错误信息的动机，除了以上信息搜寻动机，还包括社交动机。Wagner等人的研究表明，传播错误信息的易感个体，在社交网络中使用更多的社交语言(Wagner， Mitter， Körner， & Strohmaier， 2012)。这一结论得到了进一步验证，外向型的人更容易传播错误信息，表达自己的意见和观点(Swire & Ecker， 2018)。由此可见，人格也是影响错误信息的因素，但目前研究较少。 综上所述，个体特征在错误信息传播中发挥着根本性作用。其中，个体的认知资源、世界观、情绪、动机和人格是影响错误信息传播的主要因素。以上关于错误信息网络传播的社交网络、内容特征和个体特征三个层面的研究成果，为抑制错误信息传播提供了有力的证据和支持。
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user: 4. 错误信息传播的抑制策略 关于如何抑制错误信息传播，目前主要有心理学和计算机科学两个领域的研究者对其进行了深入探讨。前者侧重于研究错误信息传播后期的更正策略，后者则侧重于研究错误信息传播早期的识别和检测策略，这两种策略都对错误信息传播起到了一定的抑制作用。 首先，在心理学领域，研究者主要基于如何降低错误信息持续影响效应这一问题，对错误信息的更正策略进行了大量实证研究。目前，较为有效的更正策略主要有以下6种： 1) 撤回：声明该信息是不正确的，予以删除。撤回一定程度上降低错误信息的持续影响效应，但是，撤回的有效性受到撤回来源可信度的影响。即当来源更可信时，撤回更有效(Guillory & Geraci， 2013)。 2) 警告：被试在阅读信息之前被告知，该信息可能是错误的。研究表明，警告的更正效果比仅仅撤回错误信息要好，很可能是因为警告能够促进信息更新(Ecker， Lewandowsky， & Tang， 2010)。 3) 替代性解释：否定撤回信息，并提供证据解释原始信息为什么错误。研究一致表明，提供详细和合理的替代性解释，更正是有效的(Johnson-Laird et al.， 2012)。因为依据心理模型理论，替代性解释保证了心理模型的连贯性，更有可能替换掉心理模型中的错误信息。 4) 立即更正：在错误信息呈现之后，立即对其进行更正。研究表明，相比延迟更正，立即更正的效果更好。因为错误信息存在的时间越长，就越容易被整合到心理模型中，从而更难更正(Guillory & Geraci， 2015)。 5) 重复更正：更正时，重复呈现更正信息。已有研究表明，重复更正可以有效减少对错误信息的依赖。更正信息重复出现，能够增强人们对该信息的编码和加工，更容易被接受和提取(Lewandowsky et al.， 2012)。 6) 世界观一致：更正信息与个体的世界观相符。研究表明，如果更正信息与个体世界观相符，则等同于肯定了人们的世界观，则会显著降低错误信息的持续影响，即更正是有效的(Ecker et al.， 2014)。 其次，在计算机科学领域中，研究者主要基于错误信息传播的影响因素，来探究抑制错误信息传播的相关技术。在网络媒体时代，更正信息通常要比错误信息滞后10~20小时(Bursztyn et al.， 2020)。由此可见，相比更正错误信息，早期识别和预测错误信息更为重要。依据错误信息传播的影响因素，该部分的研究成果主要有以下3种： 1) 基于社交网络，识别错误信息。研究者依据信息的网络拓扑结构，能够有效识别出网络中的错误信息。虽然以往研究已表明，不同类型的错误信息，在社交网络中的传播模式不同，但至今尚未实现依据网络传播模式，对错误信息进行分类。另外，有研究者基于出版商、新闻和用户在社交网络中形成的互动关系，构建了三角嵌入式框架，也能有效识别出错误信息(Hameleers & van der Meer， 2020)。 2) 基于内容特征，检测错误信息。研究者基于错误信息内容，构建相应词汇表对错误信息内容进行文本分析。并且，在提取错误信息内容特征的基础上，构建分类器以自动检测错误信息(Shin et al.， 2016)。 3) 基于个体特征，筛查恶意账户。研究者通过分析个体的上网时间、语言特征和网络行为，成功识别出网络上的某些恶意账户，如水军、机器人、垃圾邮件发送者等，这些人通常是传播错误信息的易感用户(Qiu et al.， 2017; Bursztyn et al.， 2020)。筛查出这些恶意账户后，社交平台通常会对其暂停或关闭，这在一定程度上阻止了错误信息的产生和传播。 综上所述，错误信息处于复杂多变的社交网络中，有效抑制错误信息的传播，是应对网络错误信息的关键所在。然而，如何抑制错误信息的传播，还需要多个领域共同探讨，才能提供更有效的干预策略。
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user: 5. 存在的问题及研究趋势 基于以上内容可知，心理学和计算机科学两个领域的研究者都对抑制错误信息传播进行了大量研究，并且成果丰硕。但是，错误信息网络传播的复杂性，使得这一问题尚未得到真正解决。因此，研究者还需针对以往研究中存在的不足，在未来研究中深入探讨： 1) 关于错误信息的传播，以往研究主要探讨了真假信息以及不同类型错误信息传播的差异性，然而，不同社交媒体平台之间，是否也存在差异，尚不清楚。因此，未来研究应该探讨不同平台中错误信息传播的异同点，以及特定平台和网络特定功能对错误信息传播的影响，便于开发出错误信息的预测模型(Balmau et al.， 2018)。 2) 关于错误信息传播的影响因素，以往研究从社交网络、内容特征和个体特征三方面进行了全面探讨，然而，具体到每个方面，以往研究仍存在着诸多不足。如，在社交网络方面，虽然对网络环境进行了充分探讨，但社交网络中的媒体特征和用户关系对错误信息传播的影响尚未可知。在内容特征方面，以往研究主要针对文本类错误信息进行了分析，但图像和视频类错误信息却鲜有研究涉及。在个体特征方面，以往研究从多方面探讨了可能的影响因素，但这些研究多集中于相关研究，难以揭示因果关系，还需经实证研究进一步证实。 3) 关于抑制错误信息的传播，以往研究过于强调错误信息网络传播的复杂性和不利影响，从而忽略了公众自身的力量。未来研究可通过提高公众在抑制对错误信息传播中的参与度，从而加强他们自身抵御错误信息的能力(Guo et al.， 2019)。比如，提高公众对错误信息内容和来源的识别能力；促进公众在网络中交叉互动，降低信息的同质性；告知公众通过多渠道核验信息的准确性；鼓励公众自主核验并更正网络上的错误信息。 总而言之，在互联网时代，需要以“人”为主，多角度、多领域，深入探究，方可有效抑制错误信息的传播，促进错误信息这一问题的成功解决。
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user: 摘要 将边界无单元法应用于求解地下水非均质承压稳定流问题，给出了用边界无单元法求解地下水非均质承压稳定流问题的方法。将研究区域划分成若干个子区，在每个子区将渗透系数近似表达成常数，从边界积分方程出发，利用改进的移动最小二乘法构造水头近似函数和流量近似函数，在边界节点处生成线性方程组。通过数值算例反映出边界无单元法相较于边界元法具有较高的计算精度。
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user: 1. 引言 对于地下水流的研究过程中，为了拟态地下水的流动，早期使用了水均衡法(Water balance method)或水文地质比拟法(Hydrogeological analogy method)。在20世纪初，E.梅勒第一次用解析法(Analytic method)理论原理描述了地下泉水的流动。20世纪50年代，Γ.H.卡门斯基综合了进水量、水流下渗等环境因素，运用有限差分法(Finite difference method)原理描述了地下水动态变化规律。至20世纪80年代，随机模拟法(Stochastic simulation method)作为地下水数值模拟的常用方法在国外逐渐流行起来。 我国有关地下水数值模拟研究始于20世纪70年代中期。1975年，北京大学数学系肖树铁教授等人利用有限元法(Finite element method)原理模拟了河北王窑铁矿的排水问题；同年，山东大学数学系孙讷正教授等人利用有限差分法对山东莱芜铁矿的排水问题进行了数值模拟。肖树铁，孙讷正等人开创了我国地下水数值模拟研究与应用的先河，推动了我国地下水数值模拟相关工作的发展与进步，我国地下水数值模拟的研究自此得到了迅速发展。2003年，程玉民等人通过将改进的移动最小二乘法(Improved moving least square method，简称IMLS法)与边界积分方程法(Boundary integral equation method，简称BIE法)相结合，提出了边界无单元法(Boundary element-free method，简称BEFM) [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。边界无单元法既是众多无单元方法中的一种，也是一种无网格数值模拟方法。边界无单元法相较于早期Mukherjee等人提出的边界点法，它无需在节点的影响域内布置Gauss点，使求解过程简洁化；与边界单元法相比，边界无单元法省去了离散区域边界这一过程，避免了因在边界上划分单元而带来的前期巨大的工作量，简化了问题的模拟计算过程，节约了问题解决成本，提高了问题求解精度。在边界无单元法中，代入节点的变量值是该点的真实值。边界无单元法具有直观、公式简单、计算结果精度较高、便于引入边界条件等优点，是完全的无网格方法。 本文将边界无单元法应用于求解地下水非均质承压稳定流问题，利用改进的移动最小二乘法构造近似形函数，在边界节点处生成线性方程组。通过数值算例反映出边界无单元法相较于边界元法具有较高的计算精度。
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user: 2. 非均质承压稳定流问题的边界积分方程 考虑如下非均质承压稳定流问题： ∂ ∂ x ( A ∂ u ∂ x ) + ∂ ∂ y ( B ∂ u ∂ y ) = F ，     ( x ， y ) ∈ Ω (1.1) 边界条件为 u ( x ， y ) = u ¯ ( x ， y ) ，     ( x ， y ) ∈ Γ u (1.2) q ( x ， y ) = A ∂ u ∂ x n x + B ∂ u ∂ y n y = q ¯ ( x ， y ) ，     ( x ， y ) ∈ Γ q (1.3) 其中： Γ u 和 Γ q 分别表示本质边界和自然边界，总边界 Γ = Γ u + Γ q ， Ω 表示整个研究区域， F = F ( x ， y ) 表示渗流场 Ω 内的源，x和y方向的导水系数分别是 A = A ( x ， y ) ， B = B ( x ， y ) ， u ¯ ( x ， y ) 为 Γ u 上的水头函数， q ¯ ( x ) Γ q 上的流量函数， ( n x ， n y ) 分别表示边界的外法向方向的余弦。 设 u * 是权函数，对方程(1.1)用加权残量法可得 ∫ Ω [ ∂ ∂ x ( A ∂ u ∂ x ) + ∂ ∂ y ( B ∂ u ∂ y ) ] u * d Ω − ∫ Ω F u * d Ω = 0 (1.4) 对(1.4)式第一项应用格林第二公式可得 ∫ Ω F u * d Ω = ∫ Ω ( A ∂ 2 u * ∂ x 2 + B ∂ 2 u * ∂ y 2 ) u d Ω + ∫ Γ u * q d Γ − ∫ Γ q * u d Γ + ∫ Ω ( ∂ A ∂ x ∂ u * ∂ x + ∂ B ∂ y ∂ u * ∂ y ) u d Ω (1.5) 其中 u * 为方程(1.1)的基本解，即 ∂ ∂ x ( A ∂ u * ∂ x ) + ∂ ∂ y ( B ∂ u * ∂ y ) + δ ( x ， y ; x i ， y i ) = 0 (1.6) 其中 δ ( x ， y ; x i ， y i ) 为狄利克雷函数， ( x ， y ) 和 ( x i ， y i ) 分别表示区域 Ω 中的动点和定点。 由狄利克雷函数的选择性，式(1.6)可化为 ∫ Ω F u * d Ω = − u i + ∫ Γ u * q d Γ − ∫ Γ q * u d Γ + ∫ Ω ( ∂ A ∂ x ∂ u * ∂ x + ∂ B ∂ y ∂ u * ∂ y ) u d Ω (1.7) 其中：令 x i = ( x i ， y i ) ，则 u i = u ( x i ) 对方程(1.5)进行分部积分，可得边界积分方程为 C i u i = ∫ Γ u * q d Γ − ∫ Γ u q * d Γ − ∫ Ω u * F d Ω (1.8) 其中 C i = { θ 2 π           当     x i     是 边 界 角 点 时 1 2               当     x i     是 光 滑 边 界 点 时 1                 当     x i     是 区 域 内 点 时 (1.9) u * 为(1.1)的基本解， q * = A ∂ u * ∂ x n x + B ∂ u * ∂ y n y 当渗透系数A和B为常量时，由Laplace方程的基本解，可以求出方程(1.1)的基本解 [ 6 ] [ 7 ] { u * = 1 2 π A B ln 1 r 0 r 0 = ( x − x i ) 2 A + ( y − y i ) 2 B (1.10) 对于非均质承压稳定流问题，可以将整个区域划分为若干个子区，对于每一个子区，将渗透系数近似表达成分片常数，比如用其形心处的渗透系数代表整个子区的渗透系数。这样，每个子区的基本解由(1.10)式确定。
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user: 3. 非均质承压稳定流问题的BEFM法 将研究区域 Ω 划分为M个子区，在整个研究区域的边界上布置N个节点 x i ，通过改进的移动最小二乘法构建近似水头函数和近似流量函数 [ 8 ] [ 9 ] u ( x ) ≈ ∑ j = 1 N Φ j ( x ) u j (2.1) q ( x ) ≈ ∑ j = 1 N Φ j ( x ) q j (2.2) 其中： x = ( x ， y ) ， Φ j 为改进的移动最小二乘法中的形函数， u j ， q j 分别表示边界节点 x i 处的水头函数近似值和流量函数近似值。把(2.1)和(2.2)式代入边界积分方程 中确定在每个边界节点处成立 C i u i = ∫ Γ u * ( x i ， x ) ∑ j = 1 N Φ j ( x ) q j d Γ − ∫ Γ q * ( x i ， x ) ∑ j = 1 N Φ j ( x ) u j d Γ − ∫ Ω u * ( x i ， x ) F d Ω (2.3) 则(2.3)式可写成 C i u i + ∑ j = 1 N ( ∫ Γ q * ( x i ， x ) Φ j ( x ) d Γ ) u j = ∑ j = 1 N ( ∫ Γ u * ( x i ， x ) Φ j ( x ) d Γ ) q j − ∫ Ω u * ( x i ， x ) F d Ω (2.4) 根据(2.4)式，将边界上的所有节点 x i 依次作为定点，此时把所有边界节点得到的方程联立，可列出代数方程组 [ C Γ ] [ U Γ ] + [ H ˜ ] [ U Γ ] = [ G ] [ Q Γ ] + F (2.5) 其中 U Γ = ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u N ) T ，     Q Γ = ( q 1 ， q 2 ， ⋯ ， q N ) T ， H ˜ i j = ∫ Γ j q * ( x i ， x ) ∑ j = 1 N Φ J * ( x ) d Γ ，     G i j = ∫ Γ j u * ( x i ， x ) ∑ j = 1 N Φ J * ( x ) d Γ ， F i = − ∑ j = 1 N ∫ Ω j u * ( x i ， x ) F d Ω ，     C Γ = ( 0 ， ⋯ ， 0 ， C i ， 0 ， ⋯ ， 0 ) (2.6) 令 [ H ] + [ C Γ ] + [ H ˜ ] (2.7) 则(2.7)式变形为 [ H ] [ U Γ ] = [ G ] [ Q Γ ] + F (2.8) 其中：H和G分别是边界点函数值 U Γ 和边界点法向导数值 Q Γ 的系数矩阵，且H和G都是N维矩阵。 U Γ 、 Q Γ 及F是N维列向量。 根据边界条件可知，在本质边界上的边界点，u已知而q未知，在自然边界上的边界点，u未知而q已知，所以，在边界上节点 x i 处有N个未知量对应N个线性方程。因而(2.8)式是含有N个未知量的线性方程组，可矩阵化表示为 [ H 1 H 2 ] ( U 1 U 2 ) = [ G 1 G 2 ] ( Q 1 Q 2 ) + F (2.9) 将(2.9)式转化为 [ − G 1 H 2 ] ( Q 1 U 2 ) = [ − H 1 G 2 ] ( U 1 Q 2 ) + F (2.10) 其中： Q 1 和 U 2 为待解量 在(2.10)式中，用N维的可逆矩阵A表示等式左端的系数矩阵，N维的列向量X表示等式左端的未量，等式右端用N维列向量B表示，可得到线性方程组为 A X = B (2.11) 这样，通过上面的线性方程组(2.11)就能够解出边界节点对应的未知的函数值和未知法向导数值。 当边界节点解的近似值得出后，区域内任意一点 x i 处解的近似值由(1.4)得到 u i = ∫ Γ u * ( x i ， x ) ∑ j = 1 N Φ j ( x ) q j d Γ − ∫ Γ q * ( x i ， x ) ∑ j = 1 N Φ j ( x ) u j d Γ − ∫ Ω u * ( x i ， x ) F d Ω (2.12)
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user: 4. 数值算例 考虑一个满足方程 ∂ ∂ x ( A ∂ u ∂ x ) + ∂ ∂ y ( B ∂ u ∂ y ) = F ， ( x ， y ) ∈ Ω 的研究区域，这里取 Ω 为： 0.6 < x ， y < 1.4 ， M = 16 ， N = 16 ，给出三例： (1) A = x ， B = y ， F = 2 ； (2) A = x + y ， B = x + y ， F = 2 cos ( x + y ) − 2 ( x + y ) sin ( x + y ) ； (3) A = x ， B = y ， F = cos x − x sin x ； 根据表1~3的计算结果表明该方法可靠，且相较于边界元法具有较高的计算精度。 Table 1 The u value at the centroid of the numerical example (1) is listed and compared with the exact solution and the BEM solutio 节点编号 准确解 边界元法解 边界无单元法解 1 1.4 1.3764 1.3856 2 1.6 1.5616 1.5732 3 1.8 1.7605 1.7724 4 2 1.9669 1.9762 5 1.6 1.5616 1.5827 6 1.8 1.734 1.7409 7 2 1.9233 1.9583 8 2.2 2.1446 2.1573 9 1.8 1.7605 1.7658 10 2 1.9233 1.9364 11 2.2 2.1066 2.1348 12 2.4 2.3284 2.3543 13 2 1.9669 1.9651 14 2.2 2.1446 2.1573 15 2.4 2.3284 2.3514 16 2.6 2.5324 2.5436 表1. 列出数值算例(1)子区内形心处u值并与准确解和边界元法解作比较 Table 2 The u value at the centroid of the numerical example (2) is listed and compared with the exact solution and the BEM solutio 节点编号 准确解 边界元法解 边界无单元法解 1 0.9854 0.9839 0.9842 2 0.9995 1.0014 1.0001 3 0.9738 0.9782 0.9721 4 0.9092 0.9112 0.9103 5 0.9995 1.0024 1.0012 6 0.9738 0.9943 0.9917 7 0.9092 0.9233 0.9156 8 0.8084 0.8157 0.8113 9 0.9738 0.9782 0.9751 10 0.9092 0.9233 0.9144 11 0.8084 0.8254 0.8127 12 0.6754 0.6841 0.6738 13 0.9092 0.9112 0.9123 14 0.8084 0.8157 0.8125 15 0.6754 0.6841 0.6804 16 0.5155 0.5207 0.5172 表2. 列出数值算例(2)子区内形心处u值并与准确解和边界元法解作比较 Table 3 The u value at the centroid of the numerical example (3) is listed and compared with the exact solution and the BEM solutio 节点编号 准确解 边界元法解 边界无单元法解 1 0.6442 0.6356 0.6421 2 0.7833 0.7727 0.7742 3 0.9812 0.8836 0.9768 4 0.9635 0.9606 0.9547 5 0.6442 0.6388 0.6394 6 0.7833 0.759 0.7732 7 0.9812 0.8749 0.9648 8 0.9635 0.9562 0.9571 9 0.6442 0.6339 0.6373 10 0.7833 0.7598 0.7723 11 0.9812 0.973 0.9776 12 0.9635 0.9539 0.9642 13 0.6442 0.6338 0.6397 14 0.7833 0.7704 0.7801 15 0.9812 0.8799 0.9735 16 0.9635 0.9564 0.9549 表3. 列出数值算例(3)子区内形心处u值并与准确解和边界元法解作比较
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user: 5. 结语 本文提出了用边界无单元法求解非均质承压稳定问题的方法，通过数值算例表明该方法计算结果十分理想。将边界无单元法与边界元法进行了比较，精度较边界元法有所提高。该方法还具有节点布置灵活，完全不需要网格等优点，但由于边界无单元法需要进行大量的积分运算，这可能会使计算结果产生误差。如何改进该方法，将有待进一步研究。
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user: 摘要 研究结果表明，敦煌盆地五墩凹陷侏罗纪时期为山前断–坳陷盆地，发育有南部、北部、东北部三个方向物源体系，中间沟组一段(J 2 z 1 )是凹陷内主要的烃源岩及储层发育组段，油气藏多为自生自储。中间沟组一段(J 2 z 1 )沉积期，湖盆整体较浅，受北山物源体系控制，凹陷北部斜坡带坡度较缓，但随沉积水体逐渐扩大、加深，发育有退积型浅水辨状河三角洲沉积，地震剖面具有S型前积和斜交型前积地震反射。储层物性受沉积微相、砂岩组分及填隙物的影响，泥质杂基含量高是导致储层物性差的主要原因，寻找有利储集相带是该区下步主要的勘探方向。
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user: 1. 引言 敦煌盆地是在震旦系基底之上发育来中–新生代残留盆地，经历了燕山和喜山2期构造沉积旋回，沉积了侏罗系、白垩系、古近系、新近系、第四系地层，原始地层最大厚度达到5500米，盆地在燕山晚期和喜山早期遭受挤压抬升，白垩纪–古近纪地层遭受剥蚀，最大剥蚀厚度达2700米，盆地现今只保存了侏罗系下统大山口组、中统中间沟组–新河组、上统博罗组，新近系疏勒河组及第四系地层。 通过长期的勘探研究，对盆地的构造演化及侏罗系地层沉积特征等方面的油气地质基础有了较清晰的认识。五墩凹陷位于盆地中部，南邻三危山、向北与北山相接，凹陷由南至北划分为南部断阶带、中央洼陷带、北部斜坡带(图1)。前期在北部斜坡带南缘钻探的XC1、D1井在中间沟组一段(J 2 z 1 )均获得低产工业油流。证实北部斜坡带油气勘探潜力较大，由于中间沟组有利储层分布规律不清，制约探区油气勘探部署。前期研究表明，中间沟组沉积背景具有盆地范围大、沉积水体浅、物源体系多、斜坡带坡度缓的特点。早–中侏罗世期，湖盆广阔、气候温暖湿润、发育大型三角洲和湖沼沉积，中–晚侏罗世期湖盆局限、气候干旱，发育河流相杂色沉积物，这与西北地区该时期的气候环境相同。 近年来国内学者对松辽、鄂尔多斯、准噶尔等大型盆地的浅水三角洲形成条件、沉积特征进行了详细研究，认为浅水辫状河三角洲是辫状河搬运沉积物至湖盆沉积而成，构造稳定、地形平缓、水体较浅、频繁多变湖平面、充足物源等地质条件有利于形成浅水辫状河三角洲发育 [ 1 ] - [ 8 ]。本文综合利用凹陷周缘露头、凹陷内4口钻井测试资料及750 km地震资料，对北部斜坡带中间沟组一段沉积特征进行系统研究，建立中间沟组储层层序地层格架，认为其具有浅水辨状河三角洲沉积特征，在详细分析储层特征基础上，指出了有利储层发育区。 图1. 敦煌盆地五墩凹陷构造位置图