DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 前言 库车山前大北区块属于塔里木盆地库车坳陷克拉苏构造带，上部岩层存在较厚的砾石岩层，钻进过程中憋跳严重，钻速慢，井斜不能得到有效控制。X井三开设计井深4372 m，上部砾石层厚度达3370 m，开始运用斯伦贝谢的Power-V工具，井斜得到了有效的控制，但是钻速很慢，有效进尺少。X井通过将Power-V和扭力冲击器结合运用，井斜控制效果好，且钻速有明显提高。
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user: 2. Power-V + 扭力冲击器配合使用的难点及解决办法 为了在提高钻速的同时保证井身质量控制井斜，X井首次在山前地区使用扭力冲击器配合Power-V一起钻进。使用过程中存在2个难点：① Power-V的工作原理是使用杠杆原理反向纠斜，需要近钻头效果才明显，而扭力冲击器是必须接在钻头上才能起作用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]；② 现场使用的阿特拉新型钻头U616S，水眼为6个。按照现场提供的钻井参数，泥浆密度为1.76~1.85 g/cm 3 ，排量为45~50 L/s，扭冲压降为2.5~3 MPa，若要保证Power-V压降3.4 MPa左右，可使用3个W18水眼，3个不装水眼。但本井段目前主要钻进泥岩，存在钻头泥包堵水眼的风险。若装6个W18水眼，则Power-V压降过高，工具入井后可能会发生刺漏，导致无法控制井斜并造成Power-V工具损坏，影响时效。因此需要确定扭冲的实际压降才能确认水眼的大小。 为解决上述2个问题，做了以下工作：① 使用特殊的254 mm扭冲公扣接Power-V，母扣接钻头，减少一个变扣，使Power-V能更接近钻头，保证井斜控制效果；② 在井口对扭冲及钻头等进行钻进排量测试，实测扭冲及钻头压降。由测试结果(表1)可以确认扭冲工具实际压降为1.1~1.3 MPa；U616S钻头实际压降2.23~2.3 MPa。经过计算，调整优化U616S的6个钻头水眼，最终符合现场使用要求。 Table 1 The related testing dat 钻具组合 排量/(L∙s −1 ) 泵压/MPa 光钻杆 45 0.8 50 1.38 光钻杆 + 扭力冲击器 45 1.87 50 2.7 光钻杆 + 扭力冲击器 + U616S (扭力冲击器专用钻头) 45 4.1 50 5.0 表1. 测试的相关数据
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user: 3. X井扭力冲击器 + Power-V使用效果 X井使用的钻具组合为311 mm U616s + 254 mm扭力冲击器 + 311 mm POWER-V + 变扣 + 311稳定器 + 228.6 mm浮阀 + 变扣 + 228.6 mm钻铤 × 1根 + 悬挂接头 + 变扣 + 311稳定器 + 228.6 mm钻铤× 2根 + 203 mm钻铤 × 15根 + 139.7 mm加重 + 139.7 mm钻杆。 2018年10月6日19：30下钻到底开泵循环正常。20：00开始造型后钻进，期间参数调整变化如表2所示，经过4次的参数调整后，最终调试后的钻进参数见表3。2018年10月19日15:30钻进至井深4180 m，由于连续3 m钻时超过50 min，机械钻速明显变慢。起钻检查工具和钻头。组合钻具纯钻时间175.2 h，进尺647 m，平均钻速3.69 m/h。检查起出工具及钻头情况如下：① 钻头。起出钻头泥包3道流道，水眼未堵，各刀翼齿无明显磨损，钻头新度95%；② 扭力冲击器。起出时外观正常，是否还能正常工作还需拆卸检验；③ Power-V。起钻前循环过程中，MWD仪器信号正常，测得井斜范围为0.2˚~0.3˚，证明Power-V仍正常工作。 Table 2 The adjustment of drilling parameter 调整数量/次 井深/m 钻压/t 排量/(L∙s −1 ) 转速/(r∙min −1 ) 扭矩/(kN∙m) 平均钻速/(m∙h −1 ) 1 3535~3537 10~11 48 75 10~13 1.67 2 3538~3558 12~13 48 75 13~14 2.47 3 3559~3561 10~11 48 75 10~11 1.88 4 3563~3577 12~13 45 75 12~13 2.73 表2. 钻进参数调整 Table 3 The adjusted drilling parameter 钻压/t 转速/(r∙min −1 ) 排量/(L∙s −1 ) 泵压/MPa 平均钻速/(m∙h −1 ) 12~16 70~80 41~48 25~28 3~4 表3. 调试后的钻进参数
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user: 4. 结语 X井首次尝试Power-V + 扭力冲击器的组合钻进，单趟进尺647 m，纯钻时间175.2 h，平均钻速3.69 m/h，采用常规钻具组合的S井同井段平均钻速2.92 m/h，提高近1.26倍，且X井井斜控制良好，保持在0.2˚左右，节约钻井周期6~7 d以上。X井Powe-V + 扭力冲击器钻具组合的成功应用为库车山前大北区块吉迪克组和苏维依组的钻井提速提供了有力的实践依据。
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user: 摘 要 目的：探讨体重指数(BMI)对基于胱抑素C (CysC)公式法评估肾小球滤过率(eGFR)的影响。方法：收集我院体检科2018年1月至2018年12月体检的、资料完整的健康人群308例。BMI计算按公式BMI (kg/m 2 ) = 体重(kg)/[身高(m)] 2 ，BMI ≥ 28 kg/m 2 定义为肥胖，BMI 24.0~27.9 kg/m 2 定义为超重，BMI 18.5~23.9 kg/m 2 定义为正常。年龄 > 40岁定义为中老年人，年龄 ≤ 40岁定义为青年人。CKD定义及分期按KDOQI标准。采用胶体颗粒增强免疫比浊法检测血清CysC，>1.55 mg/L定义为CysC升高；采用苦味酸法检测血肌酐(Scr)，血肌酐升高定义为：男 > 97 umol/L，女 > 81 umol/L。用慢性肾脏病流行病学合作研究公式(CKD-EPI Scr-Scys ， CKD-EPI Scr ， CKD-EP Scys )、CG公式、中国改良MDRD公式估算GFR (eGFR)。用SPSS22.0统计软件进行统计学分析，以p < 0.05为差异有统计学意义。结果：1) 308例健康体检者中，女性48例(15.6%)。平均年龄37岁 ± 9.7岁(20岁~81岁)。平均BMI 24.6 ± 1.5 (21.0~30.1) kg/m 2 ，其中肥胖6例，超重200例，BMI正常102例。平均Scr为72.5 ± 11.3 (41~102) umol/L，其中血肌酐升高6例。平均CysC 0.81 ± 0.13 (0.57~1.61) mg/L，其中CysC升高2例。5种公式估算的平均eGFR分别为：eGFR (CKD-EPI Scr-Scys ) 119.9 ± 13.5 ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 2例(0.65%)；eGFR (CKD-EPI Scr ) 110.3 ± 11.9 ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 2例(0.65%)；eGFR (CKD-EPI Scys ) 105.3 ± 20.5 ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 12例(3.90%)；eGFR (CG公式) 120.7 ± 20.1 ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 2例(0.65%)；eGFR (改良MDRD) 116.7 ± 20.1 ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 0例(0%)。2) 与青年人比较，中老年人CysC水平明显升高(p = 0.000)，CKD-EPI Scr-Scys 、CKD-EPI Scr 、CKD-EPI Scys 、CG公式、改良MDRD五种公式估算的GFR值均明显降低(p均为0.000)。3) 由于研究人群肥胖人数少，我们按三分位法把BMI分为三组：BMI < 24.0 kg/m 2 组、BMI 24.0~25.3 kg/m 2 组、BMI > 25.3 kg/m 2 组。结果显示，CysC水平及eGFR (CKD-EPI Scr-Scys )、eGFR (CKD-EPI Scys )在三组之间无显著差异(p分别为1.000，0.343，0.859)。但Scr水平及eGFR (CKD-EPI Scr )、eGFR (改良MDRD)在三个BMI分组之间有显著差异(p分别为0.002，0.005，0.001)，eGFR (CG公式)总体差异不显著(p = 0.07)。结论：健康体检人群血清CysC水平和基于CysC公式(CKD-EPI Scr-Scys ， CKD-EP Scys )估算eGFR不受BMI影响。这可能与本研究肥胖例数少有关。CysC与肥胖之间关系的研究需要进一步改进肥胖的诊断标准比如采用体脂而不是BMI。 关键词 :体重指数，胱抑素C，肾小球滤过率 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 慢性肾脏病(chronic kidney disease， CKD)已经成为一个公共卫生问题。在成人CKD的鉴别、分类和治疗中，准确估计肾小球滤过率(glomerular filtration rate， GFR)至关重要。长期以来，国内外学者通过基于血清肌酐(serum creatinine， Scr)的公式法估算GFR (estimated GFR， eGFR)，如CG公式，MDRD公式。近十余年来，基于血清胱抑素C (cystatin C， CysC)的公式法估算GFR备受关注。CysC具有较低的分子量，由肾小球滤过膜自由过滤，不被肾小管重新吸收、分泌或代谢，而且它不依赖于肌肉，因此被认为是评价GFR的一个良好的生物标志物。2012年改善全球肾脏病预后组织(KDIGO)建议 [ 1 ]，在没有其他肾脏损伤证据时，基于CysC的GFR估算公式计算的eGFR对诊断和处治CKD具有重要意义。该系列公式在世界范围内得到广泛应用，并指导各个国家对CKD的统计和管理。近年来有研究 [ 2 ] [ 3 ] 发现，肥胖影响血清CysC水平，体重指数(body mass index， BMI)，影响公式法对CKD发病率的评估，但结论并不一致 [ 4 ]。本研究旨在探讨BMI对基于CysC公式法评估GFR的影响。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 收集我院体检科2018年1月至2018年12月体检的、资料完整的健康人群308例。排除标准：有明确慢性肾脏病、甲状腺疾病病史；体检时有明显感染；有严重心衰、严重心律失常、心肌梗塞急性期、出血性或缺血性卒中急性期；资料不全的。本研究已获我院医学伦理委员会批准，所有研究对象均签署知情同意书。 2.2. BMI计算及肥胖和超重定义 BMI计算公式 [ 5 ] ：BMI (kg/m 2 ) = 体重(kg)/[身高(m)] 2 。根据中国成人肥胖症防治专家共识 [ 6 ]，BMI ≥ 28 kg/m 2 定义为肥胖，BMI 24.0~27.9 kg/m 2 定义为超重，BMI 18.5~23.9 kg/m 2 定义为正常。 2.3. 年龄划分标准 青年18~40岁；中年41~65岁；老年66岁以后。在本研究中，年龄 > 40岁定义为中老年人，年龄 ≤ 40岁定义为青年人。 2.4. CKD定义及分期 按KDOQI标准 [ 7 ]。CKD定义：肾脏损伤(肾脏结构或功能异常，包括病理学检查异常或血、尿成分异常或影像学检查异常)或GFR < 60 ml/min/1.73m 2 ，时间大于3个月。CKD1-5期分期标准：1期GFR ≥ ml/min/1.73m 2 ，2期GFR60-89 ml/min/1.73m 2 ，3期GFR30-59 ml/min/1.73m 2 ，4期GFR15-29 ml/min/1.73m 2 ，5期GFR < 15 ml/min/1.73m 2 。 2.5. 观察指标 2.5.1. 血清CysC (Scys) (mg/L)检测 采用胶体颗粒增强免疫比浊法，试剂盒购自北京利德曼生化股份有限公司，仪器为日立Hitachi 7180生化分析仪。Scys升高定义为：>1.55 mg/L。 2.5.2. Scr (mg/dl)检测 采用苦味酸法检测。血肌酐升高定义为：男 > 97 umol/L，女 > 81 umol/L。 2.5.3. eGFR (ml/min/1.73m 2 ) GFR估算公式采用以下公式(具体如下)。其中CG公式得出的eGFR需要用体表面积进行校正[×(BSA/1.73)]。根据Stevenson公式计算体表面积(BSA)，BSA (m 2 ) = 0.0061 × 身高(cm) + 0.0128 × 体重(kg) − 0.1529。 1) CKD-EPI Scr-Scys 公式 [ 8 ] 女：Scr ≤ 0.7 mg/dl，CysC ≤ 0.8 mg/L：GFR = 130 × (Scr/0.7) −0.248 × (Scys/0.8) −0.375 × 0.995 Age [×1.08 if black] 女：Scr ≤ 0.7 mg/dl，CysC > 0.8 mg/L：GFR = 130 × (Scr/0.7) −0.248 × (Scys/0.8) −0.711 × 0.995 Age [×1.08 if black] 女：Scr > 0.7 mg/dl，CysC ≤ 0.8 mg/L：GFR = 130 × (Scr/0.7) −0.601 × (Scys/0.8) −0.375 × 0.995 Age [×1.08 if black] 女：Scr > 0.7 mg/dl，CysC > 0.8 mg/L：GFR = 130 × (Scr/0.7) −0.601 × (Scys/0.8) −0.711 × 0.995 Age [×1.08 if black] 男：Scr ≤ 0.9 mg/dl，CysC ≤ 0.8 mg/L：GFR = 135 × (Scr/0.9) −0.207 × (Scys/0.8) −0.375 × 0.995 Age [×1.08 if black] 男：Scr ≤ 0.9 mg/dl，CysC > 0.8 mg/L：GFR = 135 × (Scr/0.9) −0.207 × (Scys/0.8) −0.711 × 0.995 Age [×1.08 if black] 男：Scr > 0.9 mg/dl，CysC ≤ 0.8 mg/L：GFR = 135 × (Scr/0.9) −0.601 × (Scys/0.8) −0.375 × 0.995 Age [×1.08 if black] 男：Scr > 0.9 mg/dl，CysC > 0.8 mg/L：GFR = 135 × (Scr/0.9) −0.601 × (Scys/0.8) −0.711 × 0.995 Age [×1.08 if black] 2) CKD-EPI Scr 公式 [ 9 ] 女：Scr ≤ 0.7 mg/dl：GFR = 144 × (Scr/0.7) − 0.329 × (0.993) Age × (1.159 if black) 女：Scr > 0.7 mg/dl：GFR = 144 × (Scr/0.7) − 1.209 × (0.993) Age × (1.159 if black) 男：Scr ≤ 0.9 mg/dl：GFR = 141 × (Scr/0.9) − 0.411 × (0.993) Age × (1.159 if black) 男：Scr > 0.9 mg/dl：GFR = 141 × (Scr/0.9) − 1.209 × (0.993) Age × (1.159 if black) 3) CKD-EP Scys 公式 [ 8 ] 男或女，CysC ≤ 0.8 mg/L：GFR = 133 × (Scys /0.8) − 0.499 × 0.996 Age [×0.932 if female] 男或女，CysC > 0.8 mg/L：GFR = 133 × (Scys /0.8) − 2.382 × 0.996 Age [×0.932 if female] 4) CG公式 [ 10 ] ：eGFR = (140 − 年龄) × 体重/72 × 肌酐(mg/dl) [×0.85 if female] 5) 中国改良MDRD公式 [ 11 ] ：eGFR (ml/min/1.73m 2 ) = 175 × [肌酐(mg/dl)] −1.234 × [年龄(岁)] −0.179 × 性别(男性 = 1，女性 = 0.79) 2.6. 统计学分析方法 对上述实验数据用SPSS22.0统计软件进行统计学分析。发生率采用率的显著性检验，计量资料采用T检验、非参数检验、单因素ANOVA方差分析。p < 0.05为有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 一般情况 308例健康体检者中，女性48例(15.6%)。年龄20岁~81岁，平均年龄37岁 ± 9.7岁(20岁~81岁)。平均BMI 24.6 ± 1.5 (21.0~30.1) kg/m 2 ，其中肥胖6例，超重200例，BMI正常102例。平均Scr为72.5 ± 11.3 (41~102) umol/L，其中血肌酐升高6例。平均CysC 0.81 ± 0.13 (0.57~1.61) mg/L，其中CysC升高2例。5种公式估算的平均eGFR及诊断为CKD的比率分别为：eGFR(CKD-EPI Scr-Scys ) 119.9 ± 13.5 (43.8~135.1) ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 2例(0.65%)；eGFR (CKD-EPI Scr ) 110.3 ± 11.9 (56.3~130.9) ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 2例(0.65%)；eGFR (CKD-EPI Scys ) 105.3 ± 20.5 (16.9~131.7) ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 12例(3.90%)；eGFR (CG公式) 120.7 ± 20.1 (51.9~187.2) ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 2例(0.65%)；eGFR (改良MDRD) 116.7 ± 20.1 (67.1~186.1) ml/min/1.73m 2 ，诊断CKD 0例(0%)。 3.2. 不同年龄人群CysC水平及公式法评估eGFR情况 与青年人比较，中老年人CysC水平明显升高(p = 0.000)，CKD-EPI Scr-Scys 、CKD-EPI Scr 、CKD-EPI Scys 、CG公式、改良MDRD五种公式估算的GFR值均明显降低(p均为0.000)；而两个人群的BMI、BSA、Scr无明显差异(p分别为0.932，0.074，0.925)。中老年人女性比例明显大于青年人(p = 0.000)。详见表1。 Table 1 CysC level and eGFR estimated by the CysC-based equations in different age group 中老年人N = 70 青年人N = 238 p 年龄(岁) 51.1 ± 10.3 32.8 ± 3.7 0.000 女，% 2231.4% 2610.9% 0.000 BMI (kg/m 2 ) 24.60 ± 1.25 24.60 ± 1.59 0.932 BSA (m 2 ) 1.76 ± 0.05 1.74 ± 0.06 0.074 Scr (umol/L) 72.7 ± 13.1 72.5 ± 10.7 0.925 CysC (mg/L) 0.89 ± 0.20 0.79 ± 0.09 0.000 eGFR(CKD-EPI Scr-Scys ) ml/min/1.73m 2 97.1 ± 16.4 115.0 ± 9.3 0.000 eGFR(CKD-EPI Scr ) ml/min/1.73m 2 97.9 ± 11.9 114.0 ± 9.1 0.000 eGFR(CKD-EPI Scys ) ml/min/1.73m 2 81.3 ± 27.5 110.6 ± 14.1 0.000 eGFR(CG公式) ml/min/1.73m 2 103.2 ± 18.3 125.8 ± 17.5 0.000 eGFR(改良MDRD) ml/min/1.73m 2 106.3 ± 18.0 118.9 ± 18.6 0.000 表1. 不同年龄人群CysC水平及公式法评估eGFR情况 3.3. 不同BMI分组CysC水平及公式法评估eGFR情况 由于研究人群肥胖人数少，我们按三分位法把BMI分为三组：BMI < 24.0 kg/m 2 组、BMI 24.0~25.3 kg/m 2 组、BMI > 25.3 kg/m 2 组。结果显示，CysC水平及eGFR (CKD-EPI Scr-Scys )、eGFR (CKD-EPI Scys )在三组之间无显著差异(p分别为1.000，0.343，0.859)。但Scr水平及eGFR (CKD-EPI Scr )、eGFR (改良MDRD)在三个BMI分组之间有显著差异(p分别为0.002，0.005，0.001)，eGFR (CG公式)在BMI 24.0~25.3 kg/m 2 组与BMI > 25.3 kg/m 2 组之间有差异(p < 0.05)，然而总体差异不显著(p = 0.07)。详见表2。 Table 2 CysC level and eGFR estimated by the CysC-based equations among three groups based-on BM BMI < 24.0 kg/m 2 组n = 102 BMI 24.0~25.3 kg/m 2 组n = 100 BMI > 25.3 kg/m 2 组n = 106 p Scr (umol/L) 69.5 ± 1.2 74.9 ± 1.0 73.2 ± 1.0 0.002 CysC (mg/L) 0.81 ± 0.01 0.81 ± 0.01 0.81 ± 0.01 1.000 eGFR(CKD-EPI Scr-Scys ) ml/min/1.73m 2 112.5 ± 1.3 109.8 ± 1.1 110.5 ± 1.5 0.343 eGFR(CKD-EPI Scr ) ml/min/1.73m 2 113.4 ± 0.9 108.4 ± 1.1 109.2 ± 1.3 0.005 eGFR(CKD-EPI Scys ) ml/min/1.73m 2 104.4 ± 2.0 105.9 ± 1.8 105.6 ± 2.2 0.859 eGFR(CG公式) ml/min/1.73m 2 121.9 ± 1.9 116.9 ± 1.7 123.0 ± 2.3 0.070 eGFR(改良MDRD) ml/min/1.73m 2 122.3 ± 2.1 122.1 ± 1.7 115.6 ± 1.9 0.001 表2. 3组BMI分组CysC水平及公式法评估eGFR情况
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user: 4. 讨论 本研究结果显示，中老年人血清CysC水平显著高于青年人(p < 0.001)，不管基于Scr的公式(CG公式、MDRD公式、CKD-EPI Scr )还是基于CysC的公式(CKD-EPI Scys )或基于二者的公式(CKD-EPI Scr-Scys )，估算的中老年人GFR值均显著低于青年人(p < 0.001)，提示CysC随年龄增长升高，GFR随年龄增长而降低，与文献结果 [ 12 ] [ 13 ] 一致。 虽然CysC被认为不受性别、年龄或肌肉重量的影响，但现在的研究表明它已与年龄、性别、身高、体重、BMI相关。大样本前瞻性研究 [ 14 ] 显示，与正常体质量人群相比，肥胖人群血清CysC水平显著增加。Panaich等 [ 15 ] 及Shankar等 [ 2 ] 研究发现，在成年人群中，血清CysC水平与BMI呈显著正相关。Vupputuri S等 [ 3 ] 使用CysC方程和MDRD研究方程估算eGFR第3~4期CKD患病率，发现在高BMI时二者差异逐渐增大，提示基于CysC方程式可能导致超重和肥胖成人CKD患病率过高估计。 本研究把BMI按三分位分为<24.0 kg/m 2 、24.0~25.3 kg/m 2 、>25.3 kg/m 2 三组。通过单因素方差分析，三组之间CysC并无显著差异，三组之间基于CysC公式估算的eGFR亦无显著差异。越来越多的肥胖与CysC相关研究发现，血清CysC升高和估算的肾功能下降与体脂关系密切，而不是BMI。Lemoine S等 [ 4 ] 的研究纳入166名肥胖的1~5期CKD患者，采用体表面积校正测量的GFR (mGFR)和CKD-EPI Scr 、CKD-EPI Scys 、CKD-EPI Scr-Scys 公式估算eGFR，结果发现mGFR与CKD-EPI Scr-Scys 之间的偏差显著低于CKD-EPI Scr (p = 0.001)，相对CKD-EPI Scr 和CKD-EPI Scys ，CKD-EPI Scr-Scys 准确性显著提高(p = 0.04和0.03)；只有腰围(WC)与胱抑素C呈显著正相关(p < 0.0001)，而体重指数(BMI; p = 0.3)则无显着性差异(P > 0.05)；CKD-EPI Scr-Scys 偏倚与WC有关。von Scholten BJ等 [ 16 ] 研究了19例肥胖患者在胃旁路手术后体重减轻对测定和估算GFR的影响，在术前、术后6个月利用 51 Cr-EDTA清除测定GFR (mGFR)，同时用MDRD、CKD-EPI Scr 、CKD-EPI Scys 和CKD-EPI Scr-Scys 四种方程计算GFR，结果：术后6个月体重减轻27 kg，mGFR由122 ± 24降至113 ± 21 ml/min (p = 0.024)，但体表面积校正后的mGFR未见明显改变(p = 0.52)。CKD-EPI Scr 增加12 ml/min/1.73m 2 ，MDRD增加13 ml/min/1.73m 2 ，p均 < 0.001，CKD-EPI Scys 增加2 ml/min/1.73m 2 (p = 0.51)；CysC的GFR估计值不受体重的影响。Madero M等 [ 17 ] 比较了CT和人体计量学测量肥胖与肾脏结果的关系，结果内脏腹部脂肪(VAT)、BMI和WC与发生CKD相关，当其他暴露变量包括在同一模型中时，只有VAT才是发生CKD (定义为基线GFR > 60 ml/min/1.73m 2 者，追踪eGFR Scys ≤ 60 ml/min/1.73m 2 )的一个重要风险因素；当肌酐值用于估算eGFR变化时，任何衡量肥胖的指标都与肾脏的结果无关。这些都提示血清CysC水平和基于CysC公式评估的eGFR与体脂和体脂分布关系密切，而非体重、BMI。实际上，造成肾功能减退的是体脂增加，而不是体重 [ 18 ] [ 19 ]。这就要求我们使用更准确的肥胖诊断标准(体脂)来研究CysC与肥胖的关系，而不是传统的BMI。 在肥胖患者中，血清CysC升高是脂肪增多的结果还是肥胖相关肾损害的早期标志？在前脂肪细胞分化成熟过程中，CysC大量表达，抑制抵抗肥胖的组织蛋白酶S活性，促进肥胖 [ 20 ]。也有证据表明脂肪细胞分泌CysC [ 21 ]。Bostan Gayret Ö等 [ 22 ] 研究表明，血清CysC和尿NGAL、尿OPN可作为评价儿童肥胖对肾脏作用的良好指标。Önerli Salman D等 [ 23 ] 研究表明，CysC可以作为一个比Cr更早的生物标志物来检测肥胖儿童，尤其是代谢综合征(Mets)儿童的肾功能受损。以CysC为基础的Mets患者EGFR的降低，而不是基于Cr公式的降低，可能代表了肾损害的早期阶段。CysC与肥胖之间的关系有待进一步基础和临床研究。 总之，本研究提示，健康体检人群血清CysC水平和基于CysC公式(CKD-EPI Scr-Scys ， CKD-EP Scys )估算eGFR不受BMI影响。CysC与肥胖之间关系的研究需要进一步改进肥胖的诊断标准，比如采用体脂而不是BMI。 本研究的局限性：1) 样本量少，样本中诊断肥胖患者比例少，只有6例BMI > 28 kg/m 2 ，存在选择偏倚；BMI分组时不是依据指南或共识标准。2) 没有采用体脂这一诊断肥胖更准确的指标。3) eGFR没有测量GFR (mGFR)这一“金标准”对照。进一步研究可扩大样本量，增加人体成分分析中体脂指标，观察健康体检人群CysC和基于CysC公式估算eGFR与肥胖之间关系。
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user: 摘 要 GPS观测数据中混入的噪声会导致定位精度大大降低。针对传统的小波阈值降噪方法在阈值函数和阈值选取方面的不足，设计了一种新型半软阈值函数，利用涡流搜索算法和广义交叉验证实现了分层阈值的自适应确定。改进后的方法不需要先验知识，操作简单，鲁棒性好。数值仿真验证了该方法可以显著降低GPS定位误差。 关键词 :小波阈值降噪，半软阈值函数，涡流搜索算法，广义交叉验证 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 全球定位系统(Global Positioning System， GPS)具有自动化观测、全天候连续作业、控制点不需要通视等特点，能够为全球用户提供低成本、高精度的三维位置、速度和定时等导航信息，因此被广泛应用于交通、建筑、通信、电力、军事等领域 [ 1 ]。 由于测量仪器(如卫星摄动、卫星数据更新率)、测量环境(如大气层延迟、多路径效应)以及人为因素(如数据处理方法)的影响，GPS接收机接收到的信号不可避免地混入了部分噪声，使得定位结果出现一定的失真，其中以高斯白噪声最为常见 [ 2 ] [ 3 ]。从信号频谱的角度来看，GPS信号中的有用成分集中分布在低频范围内，而噪声成分集中分布在高频范围内，两者存在一定的交集。这就使得单纯的低通或高通滤波方法无法有效地分离有用成分和噪声成分 [ 4 ]。 目前，GPS观测数据的降噪方法主要包括基于Kalman滤波的方法 [ 5 ] 和基于小波分析的方法 [ 6 ]。其中，Kalman滤波需要提前知道准确的系统数学模型和噪声统计，这在大部分情况下是很难做到的，不准确或错误的模型和噪声统计会导致滤波效果降低甚至发散。而小波降噪凭借良好的时频局部化特性，可以从不同尺度对信号进行分解处理，在有效降噪的同时，能够尽量保留信号的有用成分，因而受到了很多研究人员的青睐 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 小波降噪的关键是如何提取有用成分的小波系数，剔除噪声成分的小波系数。利用阈值筛选小波系数，即小波阈值降噪方法，由于原理简单、操作方便、计算量小、降噪效果好以及能够较好地保留反映原始信号特征的尖峰点等优点，在实际工作中得到了广泛应用 [ 11 ] [ 12 ]。 在小波阈值降噪过程中，最重要的环节就是小波系数调整准则的确定和阈值的选取。调整准则是对高于或低于阈值的小波系数进行不同的处理，即确定一个合适的阈值函数。而选取的阈值过小，则噪声不能完全消除，反之则信号的某些细节特征会被滤除。综合来说，这两方面设置直接关系到信号降噪的质量。 传统的阈值函数主要分为硬阈值函数、软阈值函数或半软阈值函数 [ 13 ]。其中，硬阈值函数在阈值处不连续，会造成重构信号的自激振荡，影响重构信号的光滑性，当小波系数绝对值大于阈值时，硬阈值函数只是单纯地保留原始小波系数，混杂在内的部分噪声分量没有被有效剔除，容易产生较大的方差；而软阈值函数不存在间断点，得到的重构信号较为光滑，但是它对绝对值大于阈值的小波系数采取恒定压缩的方式，偏离了噪声分量随小波系数的递增而逐渐减小的趋势，会滤掉一些有用的高频分量，使得重构信号与原始信号存在一定的偏差；半软阈值函数对于很多信号的降噪效果要优于硬阈值函数或软阈值函数，但是在阈值附近的过渡不够平滑。阈值主要分为全局阈值和分层阈值。相比于全局阈值，分层阈值更加灵活可控，适应能力更强，因此降噪效果往往更好。但是传统的分层阈值确定需要一定的先验知识(如噪声方差)，这在实际工作中是很难实现的。 针对传统阈值函数和分层阈值确定的局限，本文设计了一种改进的半软阈值函数，利用涡流搜索算法(Vortex Search， VS) [ 14 ] 结合广义交叉验证准则(Generalized Cross-Validation， GCV) [ 15 ] 自适应地确定分层阈值，有效降低了GPS观测数据的定位误差。本文首先简要介绍了小波阈值降噪的基本原理，接着描述了半软阈值函数的改进和分层阈值的确定，通过数值模拟验证了所提出的方法在GPS观测数据降噪方面的有效性，最后对本文工作进行了总结。
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user: 2. 小波阈值降噪基本原理 小波阈值降噪的基本思想是原始信号经过小波变换后的信号系数仅在某些尺度、某些位置上有较大的值，而噪声的小波系数在所有尺度、所有位置上都有较平均的值。通过估计各个尺度上噪声的幅度值，并参照信号的幅度值，设置阈值，去掉噪声的小波系数，保留信号的小波系数，即可去除噪声。这种方法的优点是计算量较小，噪声几乎完全得到抑制，并且反映原始信号特征的尖峰点得到很好的保留。 如图1所示，小波阈值降噪的一般处理步骤为： ① 小波变换 一维的离散加性噪声信号模型可以表示为： h ( n ) = s ( n ) + ε ( n ) (1) 其中 h ( n ) 为含噪信号， s ( n ) 为原始信号， ε ( n ) 为噪声信号， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，N是信号的长度。 对 h ( n ) 作离散小波变换，得到 h ˜ ( m ， n ) = s ˜ ( m ， n ) + ε ˜ ( m ， n ) (2) 其中 h ˜ ( m ， n ) 、 s ˜ ( m ， n ) 和 ε ˜ ( m ， n ) 分别为 h ( n ) 、 s ( n ) 和 ε ( n ) 在第m层上的小波系数， m = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ，M是小波变换的最大分解层数。 ② 阈值降噪 按照一定的准则，选择适当的阈值，对每一层的小波系数进行量化处理。 ③ 逆小波变换 对处理后的小波系数进行逆小波变换，得到降噪后的重构信号。 图1. 小波阈值降噪步骤
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user: 3. 半软阈值函数的改进 常用的阈值函数包括硬阈值函数、软阈值函数和半软阈值函数，将 h ˜ ( m ， n ) 写作 h ˜ m ， n ，则硬阈值函数的表达式如下 h ˜ ^ m ， n = { 0                                                           | h ˜ m ， n | < T h ˜ m ， n                                     | h ˜ m ， n | ≥ T (3) 软阈值函数的表达式为 h ˜ ^ m ， n = { 0                                                                                                                                                                                                     | h ˜ m ， n | < T sgn ( h ˜ m ， n ) ( | h ˜ m ， n | − T )                                           | h ˜ m ， n | ≥ T (4) 而半软阈值函数可以表示为 h ˜ ^ m ， n = { 0                                                                                                                                                                                                                                           | h ˜ m ， n | < T 1 sgn ( h ˜ m ， n ) T 2 ( | h ˜ m ， n | − T 1 ) T 2 − T 1                                       T 1 ≤ | h ˜ m ， n | ≤ T 2 h ˜ m ， n                                                                                                                                                                                                                     | h ˜ m ， n | > T 2 (5) 其中T、T 1 和T 2 都是阈值。 图2. 传统阈值函数示意图(红线表示硬阈值函数，蓝线表示软阈值函数，绿线表示半软阈值函数) 从图2中可以看出，一方面，硬阈值函数在 ± T 位置出现了间断点，数据的间断会使信号在重构时发生振荡，另一方面，当 | h ˜ m ， n | 大于阈值时，硬阈值函数只是简单地保留小波系数，没有剔除其中的噪声，容易造成较大的方差；相对于硬阈值函数，软阈值函数有较好的连续性，有效地避免了振荡问题，但是对于 | h ˜ m ， n | 大于阈值的小波系数，处理后的系数存在恒定偏差，某些表征边缘的原始信号小波系数和噪声一起收缩，造成重构信号的边缘和细节部分出现模糊失真；半软阈值函数的出发点是当 | h ˜ m ， n | < T 1 时，小波系数全部对应噪声信号，在 T 1 和 T 2 之间是原始信号和噪声信号的小波系数混合区域，而当 | h ˜ m ， n | > T 2 时，小波系数全部对应原始信号，这通常与实际情况比较吻合，因此半软阈值函数对于很多信号的降噪效果要优于硬阈值函数或软阈值函数。 一般来说，阈值函数在阈值附近要有比较好的平滑过渡带，即在噪声和信号的分界点之间要有较好的平滑过渡带，这样得到的信号会更接近自然信号。传统的半软阈值函数在这方面表现不甚理想，因此本文提出一种改进的半软阈值函数，将 h ˜ ( m ， n ) 写作 h ˜ m ， n ，表达式如下 h ˜ ^ m ， n = { 0                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   | h ˜ m ， n | < T 1 ， m h ˜ m ， n [ 1 2 + 1 2 cos ( | h ˜ m ， n | − T 2 ， m T 2 ， m − T 1 ， m π ) ]                                                       T 1 ， m ≤ | h ˜ m ， n | ≤ T 2 ， m h ˜ m ， n                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 | h ˜ m ， n | > T 2 ， m (6) 其中， T 1 ， m 和 T 2 ， m 是第m层上的阈值。如图3所示，与传统半软阈值函数相比，改进函数在 ± T 1 ， m 和 ± T 2 ， m 位置附近过渡更加平滑。 图3. 半软阈值函数对比示意图
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user: 4. 分层阈值的确定 VS算法是最近提出的一种新型元启发式单解优化算法。如图4所示，它的灵感来源于搅动液体产生的涡流现象，可以实现搜索行为的探索和开发之间良好的平衡。该算法通过使用一种自适应步长调整方案的搜索行为模拟涡流现象，具有操作简单和搜索能力强的优点，不需要设置过多参数，只需考虑迭代次数、候选解集大小及搜索空间上下限等参数，其搜索能力超过了单解的模拟退火算法、模式搜索算法和群解的人工蜂群算法。 阈值主要分为全局阈值和分层阈值。前者指的是对各层小波系数采用统一的阈值进行处理，后者指的是对各层小波系数分别采用不同的阈值进行处理。相比于全局阈值，分层阈值明显更加灵活可控，适应能力更强，因此实际工作中的降噪效果往往更好。在本文中，为了进一步提升分层阈值的适应能力，在不需要任何先验知识的条件下，利用VS算法尽可能地确定最优的分层双阈值 T 1 ， m 和 T 2 ， m 。 利用VS算法获取最优解需要一个判定标准。最优阈值的判定准则采用GCV，即第 层的目标函数定义为 GCV ( T 1 ， m ， T 2 ， m ) = N ⋅ ∑ n = 1 N ( h ˜ m ， n − h ˜ ^ m ， n ) 2 ( ∑ n = 1 N ( 1 − | h ˜ ^ m ， n h ˜ m ， n | ) ) 2 (7) 图4. VS算法寻优过程示意图 通过求解GCV的最小值来确定最优 T 1 ， m 和 T 2 ， m 。
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user: 5. 数值模拟 本文基于MATLAB 2018b软件平台进行数值仿真。假定目标在水平面上运动，初始位置为(0， 0)，x方向和y方向的运动速度分别为20 m/s和5 m/s。GPS接收机的扫描间隔为1 s，扫描时间为50 s。首先在原始数据中分别加入信噪比(Signal to Noise Ratio， SNR)为30 dB、20 dB和10 dB的高斯白噪声，得到观测数据。接着利用本文提出的小波方法进行降噪处理，并和基于传统阈值函数(硬阈值函数、软阈值函数或半软阈值函数)的小波阈值降噪方法比较，综合验证本文所提出方法的有效性。此外，在小波基的选取方面，通常要考虑到其正交性、紧支性、对称性等特性。而在小波分解层数的确定方面，一般小波分解层数越多，越有利于信噪分离，但是失真导致的重构误差也越大。因此，通过大量仿真验证，发现选用db5小波基，并将小波分解层数设为4，对于不同的小波阈值函数均能取得较好的降噪效果。 为了定量比较不同方法的降噪效果，引入了均方根误差(Root Mean Square Error， RMSE)作为评判标准，定义为 RMSE = 1 N ∑ n = 1 N [ ( x ′ n − x n ) 2 + ( y ′ n − y n ) 2 ] (8) 其中 ( x n ， y n ) 是原始数据， ( x ′ n ， y ′ n ) 表示 ( x n ， y n ) 加噪后再做降噪处理得到的数据。 图5显示了不同降噪方法处理后的GPS观测数据与原始数据之间的RMSE。可以看出，随着SNR的降低，任何一种方法处理后的数据RMSE都逐渐增大。当噪声成分相同时，本文提出的方法降噪效果最好，降噪后的数据RMSE要小于其他方法处理后的结果。 以加入SNR为10 dB的噪声后的观测数据为例，原始数据、含噪数据和降噪数据对应的目标运动轨迹如图6所示。考虑到图面显示的清晰直观，这里只给出了本文所提出方法降噪后的结果。可以看出，与原始数据相比，含噪数据对应的目标轨迹偏差较大，而降噪后的目标轨迹与真实轨迹吻合较好，表明本文所提出的小波方法在该条件下表现良好，这也和定量计算的结果一致。 图5. 不同降噪方法的RMSE比较 图6. 目标运动轨迹对比
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user: 6. 结论 在实际工作中，GPS观测数据中不可避免地混入了一些噪声，对准确定位带来了不利影响。小波分析具有良好的时频局部化特性，可以有效分离GPS信号中的有用成分和噪声成分。本文设计了一种新型半软阈值函数，可以改善传统阈值函数的不足，利用VS算法和GCV准则自适应地确定分层阈值，突破了先验知识的局限。仿真结果表明，与传统的小波阈值降噪方法相比，本文提出的方法降噪效果更好，能够显著降低GPS观测数据的定位误差。
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user: 摘 要 排叉链环是一类既特殊又简单的链环，本文研究一类特殊的定向排叉链环 P ( c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c n ) ，给出了 P ( c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c n ) 的Seifert曲面以及Seifert矩阵的性质，找到这一族排叉链环的Alexander多项式的计算公式。 关键词 :排叉链环，Seifert矩阵，Alexander多项式 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 纽结理论是数学中拓扑学的一个分支，纽结的等价分类问题在纽结领域中十分重要。人们通过寻找纽结不变量来解决纽结的等价问题，常见的纽结不变量有三色性、交叉数、解结数、桥数、纽结多项式、纽结群等。本文研究一类特殊的排叉链环 P ( 2 K 1 ， 2 K 2 ， ⋯ ， 2 K n ) ，通过选取适当的定向，进一步研究 P ( 2 K 1 ， 2 K 2 ， ⋯ ， 2 K n ) 的Seifert曲面以及Seifert矩阵的性质，并给出这一类排叉链环的Alexander多项式的计算公式。
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user: 2. 预备知识 2.1. 纽结 把嵌入到三维欧式空间 R 3 中或者球面 S 3 中的单位圆周 S 1 称为纽结，设K是 S 3 中的简单闭曲线，且 K ≅ S 1 ，称K是一个纽结 [ 1 ]。若给定纽结一个方向便可得到一个定向纽结。 2.2. 投影图 选择一个恰当的平面，将三维空间中的纽结正则投影到平面上，且满足：只有有限多个交叉点；每个交叉点都是二重点；在每个二重点处，上下两线的投影都是互相穿越交叉的则称为纽结投影图。注意，平面的选择不同随之投影图不唯一。 2.3. 链环 将若干互不相交的圆周 S i 1 ( 1 ≤ i ≤ n ， n > 1 ) 嵌入到三维欧式空间 R 3 中或者球面 S 3 中，由这些圆周形成的空间图形称为链环，记为 L = K 1 ∪ K 2 ∪ ⋯ ∪ K n 。其中 K i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 称为L的一个分支，n为链环的分支数.若通过合痕后所有的 K i 都是平凡纽结，则此时称L为平凡链环;若给定每个分支一个方向，便可得到一个定向链环。 2.4. Seifert曲面 设K是一个纽结，若S是以K为边界的曲面，则称S是K的Seifert曲面。 2.5. 交叉数 设K为 R 3 中的一个纽结，在K的所有的正则投影图中包含交叉点最少的那个投影图上的交叉点数就称为K的交叉数，记作 c ( K ) 。 2.6. Seifert矩阵 若 v j k = l k ( a j − ， a k ) 是 a j − ， a k 的交错数，记 V = ( v j k ) 为K的Seifert矩阵。 设S是K的一个Seifert曲面 e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e n − 1 是 π 1 ( S ) 的一组生成元，在 S 3 中取S的正则邻域 N ( S ) = S × [ − 1 ， 1 ] 其中 S = S × { 0 } ，记 e i + = e i × { 1 } ，则 e 1 + ， e 2 + ， ⋯ ， e n − 1 + 是 π 1 ( S × { 1 } ) 的一组生成元。令 v j k = l k ( a j ， a k + ) 是 a j ， a k + 的交错数，记 V = ( v j k ) 为K的Seifert矩阵 [ 2 ]。 2.7. 定理1 V = ( v j k ) 为K的Seifert矩阵，那么 A ( t ) = V T − t V 就是K的Alexander矩阵，Alexander矩阵与Alexander多项式的关系是： Δ ( t ) = det A ( t ) [ 3 ]。
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user: 3. 定理证明 定理：当 n ≥ 3 时，则排叉链环 P ( 2 K 1 ， 2 K 2 ， ⋯ ， 2 K n ) 的Alexander多项式为， det A ( t ) = ( 1 − t ) n − 1 | K 1 + K 2 − K 1 K 1 ⋯ ⋯ ( − 1 ) n K 1 K 2 K 3 K 3 K 4 ⋮ ⋱ K n − 2 K n − 1 K n − 1 K n | = ( 1 − t ) n − 1 ∑ i = 1 t K 1 K 2 ⋯ K ¯ i ⋯ K n 证明：如图1所示排叉链环 [ 4 ] P ( 2 K 1 ， 2 K 2 ， ⋯ ， 2 K n ) 图1. 排叉链环 选定如图所示定向，对其进行如图特殊的定向，并找到其相应的Seifert曲面如图2所示。 图2. Seifert曲面 从而找到Seifert曲面的生成元 e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e n − 1 ，找到相邻两个生成元之间的交错数 [ 3 ]，如图3。 图3. Seifert曲面的生成元 根据定理1我们可知 V = | e 1 e 1 + e 1 e 2 + ⋯ e 1 e n + e 2 e 1 + e 2 e 2 + ⋯ e 2 e n + ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ e n e 1 + e n e 2 + ⋯ e n e n + | 如图4所示我们可以找到 e 1 e 1 + 的交叉数为 K 1 + K 2 。 图4. e 1 e 1 + 的缠绕方式 e 1 e 2 + 的缠绕方式如图5所示所以交叉数为 K 2 图5. e 1 e 2 + 的缠绕方式 e 2 e 1 + 的缠绕方式如图6所示，所以交叉数为 K 2 图6. e 2 e 1 + 的缠绕方式 用相同的方法我们可以找到V中的其他元素。由定理2，找到Seifert曲面对应的Seifert矩阵 V = [ K 1 + K 2 K 2 K 2 K 2 + K 3 K 3 ⋱ K n − 2 K n − 2 + K n − 1 K n − 1 K n − 1 K n − 1 + K n ] 再由定理1 A ( t ) = V T − t V 写出排叉链环 P ( 2 K 1 ， 2 K 2 ， ⋯ ， 2 K n ) 的Alexander矩阵 A ( t ) = V T − t V = ( 1 − t ) n − 1 [ K 1 + K 2 K 2 K 2 K 2 + K 3 K 3 ⋱ K n − 2 K n − 2 + K n − 1 K n − 1 K n − 1 K n − 1 + K n ] det A ( t ) = ( 1 − t ) n − 1 | K 1 + K 2 K 2 K 2 K 2 + K 3 K 3 ⋱ K n − 2 K n − 2 + K n − 1 K n − 1 K n − 1 K n − 1 + K n | 将 det A ( t ) 的第一列 × ( − 1 ) 加到第二列，再将变形后的第二列 × ( − 1 ) 加到第三列，按照此方法一直到 n − 1 列，即得到： det A ( t ) = ( 1 − t ) n − 1 | K 1 + K 2 − K 1 K 1 ⋯ ⋯ ( − 1 ) n K 1 K 2 K 3 K 3 K 4 ⋮ ⋱ K n − 2 K n − 1 K n − 1 K n | 当 n = 3 时 det A ( t ) = ( 1 − t ) 2 | K 1 + K 2 K 2 K 2 K 2 + K 3 | = K 2 K 3 + K 1 K 3 + K 1 K 2 显然成立。 令 n = N 则有 det A ( t ) = ( 1 − t ) N − 1 | K 1 + K 2 − K 1 K 1 ⋯ ⋯ ( − 1 ) N K 1 K 2 K 3 K 3 K 4 ⋮ ⋱ K N − 2 K N − 1 K N − 1 K N | = ∑ i = 1 n K 1 K 2 ⋯ K ¯ i ⋯ K N 当 n = N + 1 时按第n行展开 det A ( t ) = ( 1 − t ) N | K 1 + K 2 − K 1 K 1 ⋯ ⋯ ( − 1 ) N + 1 K 1 K 2 K 3 K 3 K 4 ⋮ ⋱ K N − 1 K N K N K N + 1 | = ( 1 − t ) N K N + 1 ( ∑ i = 1 N K 1 K 2 ⋯ K ¯ i ⋯ K N ) + ( 1 − t ) N ( − 1 ) 2 N − 1 K N | K 1 + K 2 − K 1 ( − 1 ) N + 1 K 1 K 2 K 3 ⋮ ⋱ ⋮ K N − 2 K N − 1 K N − 1 0 | = ( 1 − t ) N K N + 1 ( ∑ i = 1 N K 1 K 2 ⋯ K ¯ i ⋯ K N ) + ( 1 − t ) N K 1 K 2 ⋯ K N = ( 1 − t ) N ∑ i = 1 N + 1 K 1 K 2 ⋯ K ¯ i ⋯ K N + 1 即得证。
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user: 摘 要 底水锥进严重影响底水稠油油藏开发效果。双层完井排液压锥(DWL)技术能够有效控制底水锥进。笔者在该技术的理论假设基础上引入达西定律，推导出了合理油井产量和排水量。应用CMG数模软件对其机理模型进行分析，结果表明DWL技术具有显著的稳油控水能力。该研究对海上底水稠油油藏的高效开发具有一定的参考价值。 关键词 :底水稠油油藏，底水锥进，双层完井排液压锥技术，稳油控水 Copyright © 2019 by author(s)， Yangtze University 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 渤海油田底水稠油油井射开的油层位置普遍较高，油井产量低于经济极限产量，油井产生底水锥进现象，造成油井含水率过高 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。双层完井排液压锥(DWL)技术是一种能有效地控制底水锥进的方法 [ 4 ]。理论研究和矿场实践都表明DWS技术可以有效降低含水率，提高油井产量。