DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 总结 本研究可以得到如下结论： 1) 7 d养护龄期内的水泥改性泥浆抗压强度随着水泥掺量的提高而增大，其中水泥掺量在由20%增加为25%时，强度增幅最大，改性泥浆的强度增加了132 kPa。但随着水泥掺量的增加，改性泥浆的强度增加量开始下降，此时再继续增加水泥是不经济的。 2) 聚丙烯纤维的加入，会对相同养护龄期内改性泥浆的无侧限抗压强度产生影响，并随着纤维掺量的增加，改性泥浆的抗压强度呈现增加的趋势。且在水泥掺量不变的情况下，纤维掺量由0.75%增加为1%时，纤维/水泥改性泥浆的无侧限抗压强度增幅最大，其强度增加了55 kPa。在水泥含量一定的情况下，纤维的加入对于改性泥浆强度的提升具有显著效果。 3) 纤维/水泥改性泥浆的超声波速变化主要受限于水泥掺量的变化，随着水泥掺量的增加，水化产物增多，改性泥浆的孔隙减小，并且密实度增大，试样内部结构更为紧密，更加有利于超声波速的传播，因此水泥掺量变大，其对应的超声波速也同样增加。在合理配比下的聚丙烯纤维的加入对其波速变化影响相对较小。 4) 纤维/水泥改性泥浆随着纤维掺量的增加，其超声波速整体呈现下降的趋势，与强度变化规律同时对比发现，超声波速随着强度的增加而降低，且强度增加越大，其超声波速下降越多。 5) 不同材料改性泥浆的波速与强度均具有良好相关性，利用超声波法推定不同配比纤维/水泥改性泥浆的强度是可行的，后续对纤维/水泥改性泥浆强度与超声波速之间的本构关系的研究具有一定可行性。
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user: 摘 要 超声波流量计直接测量得到的流速为超声波传播路径上的线平均流速，它与管道截面平均流速不同，为了获得流量的准确值，必须对测量得到的流速进行修正。本文建立了基于BP神经网络的多声道线平均流速修正模型，根据超声波流量计实测实验获得充足的实验数据作为数据样本，对建立的模型进行训练和验证，通过对训练后模型的验证发现，建立的修正模型可以准确修正超声波流量计的声道流速。 关键词 :流量测量，超声流量计，流速修正，BP神经网络 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. 前言 超声流量计作为一种流量测量仪表，具有非接触测量、无可动扰流件、无压损、适用管径和流体范围广等优势 [ 1 ] - [ 6 ] 。超声流量计主要由安装在测量管道上的超声换能器、转换器及流量显示和累计系统组成，通过检测超声波脉冲信号在运动流体中沿顺流方向和逆流方向传播的时差、相位差或频差而算出流速与流量的，其中外夹式超声流量计安装方便，已经被广泛用于工业现场的流量测量 [ 7 ] [ 8 ] 。 超声波流量计测量得到的流速为超声波传播路径上的线平均流速，它与管道截面平均流速不同，为了获得流量的准确，必须对测量得到的流速进行修正。目前，对光滑圆管中的流体流速进行修正是通过获得流体动力学修正系数进行的，而该系数主要根据流体力学半经验公式，通过获得流体的雷诺数得到，然而雷诺数又是管路内流体流速的函数，因此该修正方法在准确计算流体雷诺数时具有一定难度。此外，以上修正方法针对的管道内流场稳定的情况，当管路内流场不再均匀时，上述修正方法的准确性不高。 本文建立了基于BP神经网络的多声道线平均流速修正模型，根据超声流量计线平均流速实测实验获得充足的实验数据作为数据样本，对建立的模型进行训练和验证，克服现有修正方法受雷诺数计算以及流场影响。
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user: 2. 原理介绍 以时差法外夹式超声波流量计中常用的V法安装为例，其测量原理如图1所示，通过检测超声波脉冲信号在运动流体中沿顺流方向和逆流方向传播的时间差可以算出流速，进而计算出管道内的流量。 图1. V法超声流量计测量原理示意图 两台换能器接收到超声往返信号的时间不同，存在一个时差 Δ t 。若超声波顺流时从换能器TRA到达换能器TRB所需的时间为 t 1 ，逆流时从换能器TRB到达换能器TRA所需的时间为 t 2 ，则有： Δ t = t 1 − t 2 = 4 v L 3 c 0 2 − v 2 sin 2 θ 2 (1) 式中， θ 2 为超声波在流体中的折射角； c 0 为超声波在被检测流体中的声速。一般情况下，被测流体的流速为每秒几米以内，而流体中的声速约为1500 m/s，即满足 c 0 2 远大于 v 2 sin 2 θ 2 ，因此，线平均流速 v 的表达式如下： v = Δ t c 0 2 4 d tan θ 2 (2) 只需测得 t 1 、 t 2 (即 Δ t )，就能得到声道上各点流速的平均值，即线平均流速 v ，经过流速修正之后可以得到截面上流体的面平均流速 v ¯ ，进而可以计算满管圆管流的体积流量。 超声波流量计测量的流速为超声射线传播路径上的线平均流速，它与管道截面平均流速是不相同的，为了准确获得流量，必须对流速v进行修正。根据流体力学半经验公式，对于光滑圆管，超声线平均流速v与面平均流速 v ¯ 之间的关系为： v = k ⋅ v ¯ (3) 式中， k 为流量修正系数，在层流流动状态时( Re < 2300 )修正系数 k = 4 3 ；当流动状态是紊流时，它的值与光滑圆管阻力系数 λ 直接相关： k = 1 + 1.25 λ 8 (4) λ 是流体雷诺数的函数，它可以被表示为： λ = 0.0032 + 0.221 Re − 0.237 (5) 当雷诺数 Re 在 5 × 10 3 ~ 1 × 10 7 的变化范围内，超声射线的平均流速v与管道截面平均流速 v ¯ 之间的差值将在4%~8%之间变化。如果不进行修正，则可能造成较大的测量误差，从而难以保证测量精度。 本文利用BP神经网络对超声流量计多声道测量得到的线平均流速进行修正，使得超声流量计测量结果更加准确。
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user: 3. BP神经网络模型 要对超声流量计多声道测量得到的线平均流速进行修正，使超声流量计测量结果更加准确，首先需要建立BP神经网络修正模型。建立的BP神经网络修正模型包括四个输入，一个输出，四个输入分别为超声流量计四声道线平均流速测量值，一个输出为标定实验中水流量标准装置的流速输出值，建立的超声流量计四声道线平均流速修正模型如图2所示。 神经网络模型具有强大的非线性逼近能力，可以模拟复杂非线性函数关系，尤其是BP(Back Propagation)神经网络具有结构简单的应用成熟的特点，而且三层BP神经网络已经被证明可以解决任意非线性函数的逼近问题 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。基于BP神经网络的特点，建立三层BP神经网络作为多声道超声流量计线平均流速的修正模型，建立的三层BP神经网络结构如图3所示。 如图3所示，建立的BP神经网络模型具有四个输出和一个输出。输入分别为流量计实测实验获得的四声道线平均流速，输出为水流量标准装置输出的流体流速准确值。BP神经网络还包括多个隐藏神经 图2. 超声流量计四声道线平均流速修正模型 图3. BP神经网络模型 节点，通过反复尝试最终确定节点数为38时，平方和误差最小。隐层fhid传递函数选取tan-sigmoid函数，输出层fout则学选取pure-line函数。神经网络的训练过程是寻找网络最优参数值得过程，判断标准则是神经网络预测值与真实值之间的平方和误差最小 [ 9 ] [ 10 ] 。通过足够的数据样本对BP神经网络的训练，最终可以确定传递矩阵V ih 和W ho 。网络训练的收敛速度取决于训练算法的选择，trainlm是一种需要大量内存的优化算法，收敛速度更快，精度更高，这使得trainlm成为BP神经网络中的默认训练算法 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。trainlm在收敛速度方面具有很大的优势，而学习速度越大，trainlm的收敛速度越快。本文使用trainlm函数训练建立的BP神经网络模型，并设置学习率为0.01。 超声流量计实测试验中，选择声道1、声道2、声道3和声道4进行超声流量计流量实测实验，四声道安装示意图及照片如图4所示。管路内流体介质选取水，流速为1 m/s。超声流量计选择唐山汇中外夹式超声流量计，按图4声道设置方式安装。实验在中国计量科学研究院流量实验室进行，实验装置为水流量标准装置，流量范围(0.3~500) m 3 /h，可以对内径(65~200) mm的流量计进行校准，该实验装置的原理为静态质量法，其最佳不确定度可达0.05% (k = 2)。 超声流量计实测试验时，管路内流体介质选取水，流速为1 m/s。实验开始后采集超声流量计四个声道的流速输出数据及水流量标准装置输出的流速值。实验共获得136组测量数据，选取其中116组作为BP神经网络模型的训练数据集，20组作为测试集。训练时，计算的目标精度设置为10 −4 ，模型经过37，793步运算，耗时57 s后进入收敛状态。 图4. 四声道安装示意图及实物照片 使用预留的20组数据对训练后的修正模型进行测试，BP修正模型预测结果如图5所示，从图中可以发现，训练后的修正模型可以以较小误差逼近流速的真实值，修正模型基本达到了修正声道流速值得目标。为了验证修正模型的修正效果，将BP神经网络修正模型的修正结果与传统的计算流体动力学修正系数的修正方法进行比较。比较结果如图6所示，从图中可以发现，本文建立的修正模型修正效果要好于传统方法。 图5. BP修正模型计算结果与水流量标准装置输出值对比图 图6. BP修正模型修正结果与传统修正方法获得结果比较
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user: 4. 结论 本文建立了基于BP神经网络的超声波流量计多声道线平均流速修正模型，并设计了四声道超声流量计实测实验。使用超声波流量计实测实验获得充足的实验数据作为数据样本，对建立的基于BP神经网络的四声道线平均流速修正模型进行训练和验证。通过对训练后的修正模型进行验证发现，本文建立的修正模型可以准确对超声流量计声道线平均流速进行修正，修正效果优于传统的计算流体动力学修正系数的修正效果。
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user: 摘 要 “消灭水课、打造金课”体现了高等教育向课程要质量的强烈呼声。在“金课”建设背景下，本文基于“学生中心、产出导向、持续改进”核心价值，运用CIPP评价模式构建产出导向课程评估指标体系，涵盖背景、输入、过程和结果4个维度。构建的产出导向课程评估指标体系，为全面了解产出导向课程建设状况提供结构性工具支持，为科学开展产出导向课程评估提供方法性工具支持。 关键词 :CIPP评价模型，产出导向，课程评估，教育指标 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 课程作为高校人才培养体系中的最基本单元，支撑着人才培养目标的达成，直接影响着人才培养的质量。“消灭水课、打造金课”已成为高等教育界的共识，体现了高等教育向课程要质量的强烈呼声。在第十一届“中国大学教学论坛”上，教育部高等教育司司长吴岩教授指出，课程是中国大学普遍存在的短板、瓶颈、软肋，建设中国“金课”，没有旁观者，都是建设者；建设“金课”要有政策保障、组织保障、机制保障、评价保障和经费保障 [ 1 ]。有学者指出，除了政府层面的五大保障机制，高校作为“金课”建设的责任主体，也应制定科学的课程评估方案和评价指标体系，开展校内课程评估，淘汰“水课”，建设“金课” [ 2 ]。 课程评估是对课程开展和实施的结果进行“价值判断”，评估者所追求的课程价值观直接影响对课程的“价值判断” [ 3 ]。评估者所追求的课程价值观直接体现在课程评估指标体系中，依据什么样的课程价值观制定课程评估指标体系，将直接引导课程建设的方向，决定课程建设的结果。“学生中心、产出导向、持续改进”作为《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》所遵循的原则以及国际工程教育认证和普通高等学校师范类专业认证的理念，是课程评估指标体系制定应遵循的核心课程价值观。教育评价指标体系建构的理论框架也直接影响对课程的“价值判断”。目前，美国著名学者斯塔夫比姆 [ 4 ] 于20世纪60年代提出的立体化、动态性的CIPP评价模型广受学者们的认同 [ 5 ]。该评价模型以核心价值为基础，通过背景评价、输入评价、过程评价、结果评价，有机结合结果评价与过程评价，重在持续改进。因此，本文基于“学生中心、产出导向、持续改进”核心价值，运用CIPP评价模式构建课程评估指标体系，引导教师明确学生在课程学习中的预期成果，以学生为中心，优化课程教学内容，改进课堂教学方法，健全课程考核评价方式，持续改进课程质量，提高人才培养质量。
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user: 2. CIPP模式与产出导向课程评估的契合性 “学生中心、产出导向、持续改进”理念贯彻到课程教学层面，要求以培养目标为导向，立足毕业要求达成，以学习者为中心，构建能够支撑达成毕业要求的课程教学模式和体系。具体到某门课程，在明确本课程对专业人才培养目标、毕业要求达成的支撑度和贡献度的前提下，找准课程定位与教学目标，围绕“学生如何学”进行教学策略与方案设计，规划与建设教学条件与资源，执行教学策略与方案，评价课程目标的达成度，并建立闭环运行的课程教学质量持续改进机制，以支撑培养目标和毕业要求达成 [ 6 ]。由于课程质量形成于课程的设计与实施过程中 [ 7 ]，这就要求课程评估不仅要对课程实施的结果进行评价，还要对课程设计与实施过程进行评价。 图1. CIPP评价模式框架图 图1呈现了斯塔夫比姆提出的CIPP评价模型。内圈为评估提供基础的核心价值，围绕在核心价值之外的中圈是目标、计划、行动和结果等四个评估关注点，外圈则是为四个评估关注点服务的背景评价、输入评价、过程评价和结果评价 [ 4 ]。CIPP评价模式一方面重视评价的形成性功能，以决策为中心，重视评价反馈，为决策提供必要的信息，持续改进教育活动；另一方面也不忽视诊断性评价和终结性评价，将需要、问题、目标、条件、计划、实施、结果以及结果等影响教育活动过程的所有阶段都置于教育评价的监视之下，发挥教育评价的全部功能 [ 8 ]。 综上所述，从评估的功能上来说，CIPP评价模式在教育活动的整个过程中发挥教育评价的功能，融合了诊断性评价、形成性评价和终结性评价，重视评价的持续改进功能，与产出导向课程评估要求目标达成评价和过程评价相契合。从评价关注点和评价要素上来说，背景评价对课程教学定位与目标的确认加以监督，输入评价对教学策略与方案设计的选择、教学条件与资源建设、质量保障系统建设加以评判，过程评价对教学策略与方案实施加以指导，结果评价对教学目标的达成度进行判断，CIPP评价模式与产出导向课程评估同样非常契合。
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user: 3. 基于CIPP评价模式的高校产出导向课程评估指标内容 3.1. 背景评价 在背景评价中，主要通过查阅人才培养方案、课程标准确定课程的定位、课程目标的明确性以及课程目标与课程所支撑毕业要求之间的对应关系，以确定为什么要开设这门课程，课程能让学生取得什么样的学习成果。 查阅人才培养方案，一是关注课程对毕业要求达成的支撑矩阵图，了解课程所要支撑的毕业要求及其支撑强度；二是关注课程开设性质以及课程的学分与学时，以了解课程的定位。查阅课程标准则主要关注课程标准的两个方面，一是关注课程目标是否能够明确对应专业人才培养目标和毕业要求的具体指标点以及具体化、可操作化和可测量；二是关注是否培养学生的高阶思维能力和解决复杂问题的能力。 3.2. 输入评价 输入评价主要考察教学策略与方案设计、教学条件与资源以及课程质量保障系统能否支撑课程目标的达成。 教学策略与方案设计主要从教学内容、教学方法和教学评价三个方面进行考察。课程教学内容首先应关注课程内容是否能支撑课程目标的达成，即关注每个课程目标(细化的子目标)是否设置了对应的教学内容，是否涵盖该课程所代表的学科知识体系、社会实际需求和学生职业发展需求。其次关注课程内容的高阶性、创新性和挑战度，即将知识传递与能力素质提升有机融合，内容具有前沿性、时代性，具有一定的难度，要跳一跳才能完成。第三要关注学生中心，即应考虑学生个性化需要，选择不同深度、广度的教学内容适应不同学生的需要。教学方法应首先关注教学方法、手段的针对性，即应结合学生学习特点以及教学内容，设计支撑课程目标达成所依托的教学环节，以及各环节拟采用的教学策略与形式、方法与手段。其次关注教学方法是否能激发学习动机，能否充分发挥学生的主动性和积极性，让学生参与到教学活动中来。课程评价一是要关注能否支撑课程目标达成的评价，即针对每个课程目标(细化的子目标)制定详细的考核方式、内容、时间点和评分标准；二是关注过程性评价与终结性评价相结合，即过程性评价跟踪学生阶段性学习产出与学习状态，终结性评价判断学生达成课程教学目标所期望的学习成果情况；三是关注是否运用多元的考核方式，综合考核学生的知识、能力和素质。教学策略和方案设计主要通过查阅课程大纲以及访谈教师的方式进行考察。 教学条件与资源应着重关注教学团队、教材与学习资源以及场地、设备、经费支持是否能满足课程教学的需要。高水平的课程教学团队是教学质量的有力保证，教学团队应首先关注体现在教学经验和教学成果等方面的整体教学水平；其次关注教师学历、教学、科研和行业工作经历与所授课程的关联性程度；其次关注团队成员人数以及实验教学教师、具有行业背景教师是否符合教学需要。教材作为教学内容和教学方法的知识载体 [ 9 ]，应重点关注是否根据教材管理和选用相关制度选用新近优秀教材，提供参考书目、实验指导书、习题集、案例库、学习网站等，为学生自主学习和研究性学习提供有效的资料清单。场地、设备、经费支持除了关注数量、功能是否能满足课程教学的需要，还需关注是否构建满足学生个性化学习需要的开放式、立体化的学习空间，例如线上线下、课内课外学习平台或空间。 课程质量保障主要考察质量保障体系的系统性，应首先关注质量标准建设，即是否制定教学大纲/标准、教材、备课、讲课、答疑、实验、课程评价等环节的质量标准；其次关注建立课程大纲/标准审查制度；第三关注课程教学过程监督检查机制，即校、院两级教学质量评价机构和学生信息员对教学过程进行监督和反馈情况；第四是课程目标达成度审查制度；第五则是课程持续改进机制。 3.3. 过程评价 过程评价主要从教学实施、教学投入、学习参与和教学过程质量监控等方面考察课程大纲/课程标准、教学策略与方案的执行情况。 教学实施主要关注是否按照课程标准/大纲执行课程进度、教学环节，特别要关注是否执行过程性考核，了解学生学习的状态与阶段性产出，也要考察教师是否依据学生的学习特征、学习需求以及过程性评价结果柔性执行课程大纲。教学过程质量监控运行情况则主要考察校、院两级教学质量评价机构对教师教学过程的督察情况和学生信息员制度的执行情况，并关注监控信息是否真正反馈于教学持续改进。 教学投入、学习参与是保障学生学习成果产出的关键因素。教学投入主要由专家/督导、同行、学生通过问卷调查的形式对教师日常教学情况进行全面评价，可以从教学热情、教学组织、师生互动、师生关系、教学广度、考核与评价、作业与阅读材料、功课量与难度等方面进行评价 [ 10 ]。学习参与则由专家/督导、同行通过听课、访谈学生、问卷调查等方式进行考察，主要关注学生课堂参与和创新、同伴合作与互动、学业学习习惯、与教师的互动及研讨以及学习时长等方面 [ 11 ] [ 12 ]。 3.4. 结果评价 结果评价除了通过课程目标达成度以了解教学效果，还应关注课程持续改进机制的运行情况。课程目标达成度一方面要关注课程达成度评价依据的合理性，主要通过对课程教学过程中的考试、作业、实验报告等教学评价记录文档进行检查和判断。另一方面还要关注基于课程目标达成矩阵图和对不同年级在校生、毕业校友进行问卷调查、访谈，详细了解学生在每个教学目标上的达成情况。持续改进机制一方面关注教师是否从教学实施、教学资源与条件建设、教学策略与方案制定等方面分析教学质量与目标达成存在的问题与原因，持续改进教学。另一方面关注学院层面的教学质量保障机构是否定期对课程达成度进行审查以及对课程进行全方位的评估，将达成度审查结果和课程评估结果用于下一阶段课程的持续改进。
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user: 4. 实施建议 首先，课程评估工作可以实行“分步实施，有序推进”原则，首先在师范类专业及开展其他专业认证的专业试行。其次，教学单位作为教学质量保障的责任主体，四年内完成本教学单位所有课程的评估工作。评估专家组可以由教学指导委员会成员、系主任、精品课程或教学成果奖第一责任人、教学名师、教学督导组成员、行业专家、用人单位负责人组成。第三，学校定期组织专家对各教学单位达到评优条件的课程进行再评估，以确定是否评定为优质课程，同时对其他自评为合格的课程进行审查。建议学校对评定为优质的课程给予表彰，给予一定金额的课程建设费或奖励，优先推荐为校级或省级精品课程建设项目。对被评为优质课程的负责人，在评优评先及评聘专业技术职称方面给予优先推荐。课程被评为不合格的，取消课程团队当年年度考核优秀及其他先进个人的资格，并取消课程团队当年晋升专业技术职称资格。
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user: 摘 要 本文利用粒度计算在处理多源、海量、异构交通时空数据方面的优势，将其引入定制公交初设线路选择。以交通特性、出行者个体特性、出行特性等数据为分析处理对象，以识别城市公众中可能采用定制公交通勤出行、通勤线路分布为目标输出的群体数量，构造同质出行特性判别信息颗粒；采集经脱敏处理后的公交刷卡数据、公交APP数据、卡口过车及驾驶员数据，通过粒度计算，挖掘提取目标群体的出行时间、地点、方向、目的等特性，并进行归类，从而为定制公交线路走向、里程、途中停靠站确定提供依据。 关键词 :粒度计算，数据挖掘，定制公交，线路选择 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 定制公交是一种“类专属”公共交通服务方式，其服务对象是出行起讫点、出行时间相近，出行计划相对稳定(主要为通勤出行)，且对出行时效性、舒适性需求较高的群体 [ 1 ]。近年来，在公众对出行方式多样化需求不断提升，以及“互联网+”技术广泛应用等因素的多重推动下，定制公交在国内多个城市开通运营并逐渐兴起。 目前，国内公交企业多采用基于乘客需求的反向操作方式来运营定制公交。其基本流程是：1) 首先由乘客向公交企业提交自身需求；2) 公交企业结合乘客需求，设计最优线路；3) 进行乘客招募；4) 开通运行。这种线路运营模式在需求调查阶段可以有效节约公交企业成本，但同时也存在明显缺点：一是需求信息获取难度大，难以为线路开行决策提供大数据支撑。由于线路开行需要事先由乘客提交乘车需求，因此对公交企业而言，需求信息的获取方式是被动的，这就造成其能够获取的有效需求信息数量少、效率低，直接影响线路开行决策的正确性；二是影响乘客的出行体验，造成客源流失。据文献 [ 2 ] 所述，北京市乘坐定制公交的乘客中，有约60%之前自驾车上下班，这部分定制公交主力乘客对线路通达性、预定便利性、乘坐舒适性较为敏感，因此在事前提交乘车需求的情况下，如果需求无法满足，很容易造成这部分乘客不愿再尝试使用定制公交出行。由此可见，定制公交线路开行方案是否合理，很大程度上依赖于需求调查的准确性，而目前被动式的调查方式难以胜任。 随着交通数据采集手段的日益丰富，交通出行时空数据呈级数增长。通过对这些海量、多源、异构的交通数据进行挖掘分析，可以精准提取城市人群的出行特性，从而为公交企业科学制定定制公交线路运营方案提供了保障。粒度计算(Granular Computing)是信息处理的一种新的概念和计算范式，覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究。它是词计算理论、模糊集理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集，是软计算科学的一个分支 [ 3 ]。粒度计算在对信息进行处理时并不局限于细节，因此在对海量、模糊、不确定、不完整的信息进行分析运算时表现出独特的优势。将粒度计算引入交通出行时空数据处理，挖掘分析城市公众通勤出行特性情况 [ 4 ]，包括通勤出行时间、地点、走向、路线、偏好等，并从中提取可能乘坐定制公交的群体数量和分布信息，为定制公交线路的开通提供决策依据。
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user: 2. 粒度计算理论 粒度计算理论以“粒度”思想为指导，该思想的核心是认为：任何事物都可以在不同维度、不同层次上进行定义、度量和推理，从而形成不同的颗粒集成 [ 3 ]。粒度计算的过程就是根据实际需要，找到对问题进行研究的最优维度和层次，从而保证能够快速准确的求得足够满意的问题的近似解 [ 4 ]。 一个体现粒度思想的简单例子：现有一组某型流感患者诊疗数据D，数据属性为{M│性别、年龄、发病日期、是否发热…}，为从这些数据中提取直观有价值的信息，可以从不同粒度层次对数据进行度量。如需获取该流感病毒是否存在性别感染差异的信息，可将{性别│男、女}为粒度，对数据进行颗粒化集成，这个层次的粒度相对较粗；如需获取该流感病毒易感染人群信息，则需将粒度进一步细化，将 { 性 别 | 男 、 女 } ∩ { 年 龄 | < 10 ， 11 ~ 20 ， 20 ~ 30 ， 30 ~ 40 ， 40 ~ 50 ， 50 ~ 60 ， > 60 } 作为粒度，对数据进行颗粒化集 成，从而得到哪一个年龄段、哪种性别人群属高危人群。 2.1. 信息颗粒 给定论域(或可获取信息空间) O r ，以不可分辨或相似等关系P r 对O r 进行划分，所得到的每一个组成部分称为信息颗粒X r ，其中 P r 1 ∍ P r 2 。U可以是聚类、耦合、划分等信息颗粒构造方法的某一种，所使用的工具是模糊集、粗糙集、商空间理论等。 2.2. 信息粒度 信息颗粒X r 所包含数据量的多少称为信息粒度。如果论域O r 是离散的，信息粒度代表信息颗粒X r 中所含数据的个数；如果论域O r 是连续的，则代表信息颗粒长度X r 的度量值。信息粒度通常可以用粗、细来形容，当划分关系 P r 1 ∍ P r 2 ，则以P r 1 划分的颗粒要比P r 2 划分的颗粒粗。 2.3. 信息提取 对信息颗粒X r 展开挖掘运算，将无直观意义的原始数据处理成客观可获取信息的过程。
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user: 3. 线路优选模型 基于粒度计算的定制公交线路优选模型基本原理是利用模糊商空间理论对出行者时空数据进行分层次聚类分析，选择出行特性(需求、方向、工具等)同质的目标群体，并以目标群体规模作为定制公交线路优选提供依据 [ 5 ]。首先，建立出行方式选择影响因子评价体系，并对其进行属性约减，提高下一步聚类的效率；其次，构建同质出行模糊相似矩阵，并计算得到动态聚类谱系图；最后，根据公交企业运营策略不同的运营策略，选择在不同的粒度层面上进行调整，得到最终的聚类结果。 构建基于粒度计算的定制公交线路优选模型基本步骤如下： 步骤1：构造出行方式选择影响因子评价体系 分别从交通特性、个体特性、出行特性三方面出发，构造3个一级指标；11个二级指标。其中，交通特性包含交通政策、交通供给、交通分布；个体特性包含性别、年龄、职业、收入、受教育程度；出行特性包含出行距离、出行时耗、出行目的地 [ 6 ]，如图1所示。 步骤2：确定各评价因子所处粒度层次，并对评价因子进行属性约减 利用粗集计算每个出行方式影响因子的敏感度，并根据重要度对其进行排序；根据排序结果，先从较细粒度对多维出行方式选择影响因子集合进行度量，并根据数据量大小对影响因子的粒度逐步粗化，删除部分相关性较弱的属性，提高后续聚类计算效率。 步骤3：对采集到的影响因子数据进行标准化处理 令 α i l 表示第i个对象所包含的第l个影响因子的值。对每一个出行方式选择影响因子所对应的全部数据取均值 α ¯ l = 1 n ∑ i = 1 n α i l 和方差 S l = 1 n ∑ i = 1 n ( α i l − α ¯ l ) 2 ，之后将全部数据转为标准值 α i l * = α i l * − α l min * / α l max * − α l min * 。经过初次标准化处理后， α i l * 值并不确定处于[0，1]区间，需要通过 α i l * = α i l * − α l min * / α l max * − α l min * 二次标准化处理，其中 α l max * 和 α l min * 分别是 [ α 1 l * ， α 2 l * ， ⋯ ， α n l * ] 中的最大值和最小值。 步骤4：构建模糊相似矩阵，对标准化样本数据进行聚类分析 定义 Q i j ∈ [ 0 ， 1 ] 为任意两个对象 α i 和 α j 之间的相似程度表征值，计算 Q i j = 1 − M [ p 1 | α i 1 − α j 1 | + p 2 | α i 2 − α j 2 | + ⋯ + p n | α i n − α j n | ] ，构建相似度矩阵。 p n 表示权重值，M的取值确保 Q i j 处于区间[0，1]内；运用最大值法等聚类方法获取聚类结果。 步骤5：确定阈值 ϕ ，并对粒度进行转换调整，直至得到满意聚类结果。 根据求解需求和相应速度，确定阈值 ϕ ，从而在不同粒度层次得到满意解。 图1. 出行方式选择影响因子评价体系
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user: 4. 模型验证 4.1. 数据准备 为定量解析出行方式选择影响因子对用户最终选择采用定制公交出行的敏感度，通过抽样问卷调查采集到1542组数据；另外，采集到长岛县2018年5月1日至2018年10月7日公交刷卡数据、长岛智慧旅游APP数据、卡口过车及驾驶员数据(驾驶员数据由车辆数据自动匹配)，并对上述数据进行脱敏处理，为定制公交线路优选做数据准备。其中，公交卡及APP数据主要用于甄别由公交车出行改为定制公交出行的人群；卡口过车及驾驶员数据主要用于甄别由私家车出行转移至定制公交出行的人群。 4.2. 属性约减 建立出行方式选择影响因子离散化规则，对采集到的抽样问卷调查数据进行离散化表达，方便下一步的属性约减，如表1所示： Table 1 The rules of discrete dat 离散值 交通特性 个体特性 出行特性 政策 供给 管控 性别 年龄 职业 收入(k) 教育 距离(km) 时耗(min) 费用(¥) 1 有 有 有 男 18~35 固定 <1.8 大学以上 <3 <10 <5 2 一般 一般 一般 女 36~50 自由 1.8~3.2 大学 3~5 10~30 5~10 3 无 无 无 51~64 3.2~5.5 初、高中 5~10 30~50 10~20 4 >65 >5.5 初中以下 >10 >50 >20 表1. 数据离散规则 说明：对交通特性的调查，是针对烟台市交通政策、交通供给、交通管控对被调查者出行方式选择是否存在影响，选项包括有影响、一般影响、没有影响三项；个体特性中的收入项目以及出行特性的划分标准，是依据烟台市当地实际情况确定。 根据表1中的离散规则，得到出行方式影响因子抽样调查数据的离散化表达，并构建决策表。基于分辨矩阵启发式算法，利用公式(1)计算每个初选出行方式影响因子对出行方式选择的敏感度： f ( c ) = ∑ i = 1 n ∑ l = 1 n α i l | c i l | (1) 式中， | c i l | 表示每个影响因子颗粒包含的数据个数。通过计算得出每个影响因子的敏感度，并按大小进行 排序，结果如表2所示： Table 2 Sensitivity of influential factor and schedulin 属性 政策 供给 管控 性别 年龄 职业 重要度 2.0561 1.9324 2.5769 3.0783 3.2315 3.1821 属性 收入 教育 距离 时耗 费用 重要度 3.1836 2.8231 2.1459 2.7637 2.9322 表2. 影响因子敏感度计算结果及排序 按影响因子对出行方式敏感度由小到大进行排序，依次为交通供给、交通政策、出行距离、交通管控、出行时耗、出行费用、出行者受教育程度、出行者性别、出行者职业、出行者收入、出行者年龄。基于受访样本数据分析可知，定制公交作为一种基于交通信息技术的便捷舒适型公共交通，其服务对象受年龄、收入、职业、性别、费用、时耗等因素影响较大，这与文献2中提到的60%定制公交客源来自自驾车人群的结论基本吻合，这是因为私家车出行转为定制公交出行的人群更关注出行时间，并对出行费用有更好的承受性。另外，可以看出年轻且有固定职业、收入的人群更青睐定制公交；而是否选择定制公交出行与交通供给、政策及出行距离等因素关联较弱，分析认为这与烟台市城区路网固化及交通出行圈范围较小有一定关系。
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user: 5. 布设方案 5.1. 客流总量分析 5.1.1. 淡旺季 长岛县陆岛交通需求逐年增长，且年度需求高峰均集中于7、8月份，需求时间分布不均衡，淡旺季趋势明显。为平衡全年整体交通需求，避免资源浪费，应对旅游淡季过剩的交通需求进行有效抑制。 5.1.2. 高峰时段 目前，长岛港区拥有泊位9个，船舶26艘在港运营，最高客座为490多座；蓬莱至长岛航线淡季航班间隔约为1小时1班，旅游旺季进出岛高峰时段调整为流水出港，平均20分钟1班客滚船，上下船时间为40分钟。2017年最高峰一天进岛旅客3万余人，瞬间高峰可达1000~1200人，最大进岛车辆数为1730辆/日。考虑2018年长岛出台限制私家车进岛的交通管制措施，进岛车辆规模预计控制在1200辆/日，每天将有1500~2000个(以每辆私家车搭载3~4个人计算)计划采用私家车进岛的游客，进岛后会转用其它陆路交通工具。因此，为平衡全天交通需求，应对高峰时段大客流，避免交通运力不足而影响游客出行效率，可将高峰时段适当增能。 5.2. 客流方向 5.2.1. 客流方向 根据长岛县旅游资源和渔家乐民俗的聚集区分布可知，游客进岛后主要分两个方向，一为直接到达景点，其占比约为20%；二为先到达宾馆或渔家乐再至景点，其占比约为80%。游客主要集中在九丈崖景区、月牙湾景区、望夫礁景区、林海景区和渔家乐宾馆聚集区，针对客流方向及游客主要聚集区，可增建交通辅助设施，以提高旅游运行效率。 5.2.2. 景区连接 岛外游客的平均出行次数为3.67次/人，景区间出行方式主要以私家车、旅游大巴、出租车为主，出行结构较为单一，且游客意愿交通方式中公共交通占比较大。长岛景区慢行道已经能够串联南长岛的所有景点，但缺乏直达景区的公共交通服务，因此，应对景区间设置配套线路，以满足游客交通需求。 5.3. 布设方案 共开设8条旅游公交线路，其中5条为长岛港口至各景区(九丈崖景区、月牙湾景区、林海景区、仙境源景区)及主要渔家乐聚集地的旅游公交专线；1条串联各景区的摆渡线路；2条晚间运行的旅游观光线路，具体线路走向及站点设置如图2所示。 图2. 长岛县旅游定制公交线路优选示意图
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user: 6. 结论 利用粒度计算理论在处理海量、异构交通数据方面的优势构建定制公交线路优选模型，本模型采用粗糙集对原始数据进行预处理，剔除无效和冗余数据属性，因此大大减少了计算量；同时采用聚类分析，对采集样本数据进行聚类，得出客流量比较集中的定制公交线路走向。受数据收集手段限制，数据量种类和数量偏少，今后可考虑加入更多的使用者属性数据提高决策的准确度。
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user: 摘 要 本文根据相关地震目录资料的收集整理，采用地震地热说的原理和方法，讨论了珲春地震柱构造的地表图像、三维立体结构和地震子柱构造的初级模型以及该地震柱与我国东北地区和华北地区的壳内强震与火山活动的关系，并对吉林松原地区的中强地震活动与壳下地震的关系做出辨析，认为松原地区的地震活动值得极为关注，有可能成为判断珲春地震柱构造是否会完全苏醒的重要标志之一。文章还就改善震源深度测定技术、提高对壳内地震与壳下地震分辨率的重要性做出建议和说明。 关键词 :地震地热说，珲春地震柱构造，壳内强震，壳下地震，火山 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 本文运用作者(陈立军，2012)所提出的地震地热说原理与工作方法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，研究吉林松原的中强地震活动与中国珲春地震柱构造的关系。地震地热说原理认为，全球90%以上的壳内强震与火山活动，都是源于地球深部的热能沿着地震柱构造自下而上逐层积累、逐层驱动所致，而并非地表构造运动碰撞的结果。地震柱构造是依据高精度地震目录(比如美国的ANSS，地中海的EMSC和日本的JMA等具有可比性的地震目录)的震源深度资料所划分的24个倒立的直下型圆锥体，最大深度200~650 km，是地震地热说的物质基础和能源平台。中国珲春地震柱构造为第08号(图1)，目前处于潜伏状态，2005年开始的吉林省松原地区中强地震活动，似乎给珲春地震柱构造带来了重大的构造活动信息。 壳内强震指发生在壳内的6.5或7级以上地震，几乎涵盖所有造成1000人以上死亡的地震(图1)，其成因解释五花八门。作者运用地震地热说原理与工作方法，广泛研究了全球一些重要的壳内强震与火山活动的成因及其前兆信息 [ 5 ] - [ 14 ] ，也做过一些地震预测的试验与设想 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] ，似乎可以为人类的地震预测事业展现丝丝曙光。
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user: 2. 资料整理与分析处理方法
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user: 2.1. 地震目录的选取 地震地热说的研究原理与方法，完全依赖于具有高精度震源深度资料的地震目录。为此，本文采用从公网上获取并整理的3套地震目录 [ 19 ] 。其中包括： CEDC统一地震目录，来自中国国家地震科学数据共享中心(China Earthquake Data Center)，网址http://data.earthquake.cn/data/datashare_tyml_query.jsp，时段1965~2019.5，包含−0.1级以上共860，581条中国及周边地震记录。 ANSS (Advanced National Seismic System)复合地震目录(ComCat)，来自北加利福利亚地震数据中心(Northern California Earthquake Data Center)，时段1963~2019.5，共计包括全球4级以上地震记录456，888条。网址包括https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/和https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/#site-sectionnav。 图1. 松原地震与珲春地震柱构造位置图 JMA地震目录，来自日本气象厅(Japan Meteorological Agency)，时段1997.10~2017.12，包含−0.1级以上日本及周边地区2，955，365条地震记录。网址http://www.data.jma.go.jp/svd/eqev/data/bulletin/eqdoc.html。
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user: 2.2. 关于震源深度 关于地震震源深度的精度，可以从ANSS和JMA两个地震目录获得(图2)。这两个目录的深度测定误差具有很好的一致性。ANSS目录包含全球4级以上地震，大量地震的深度测定误差均在几公里的量级，个别偏远地区的深部地震误差可达20多公里。JMA目录的深度误差均在几公里的量级。
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user: 2.3. 地震目录的适用性分析 珲春地震柱构造位于114˚~135˚E，35˚~55˚N地区，由不同地震目录所采集的地震数分档统计如表1所示。由表1可见： (1) 三个地震目录所描述的深源地震基本一致，最大深度约为600 km。 (2) ANSS目录的4级以上地震数量偏少，JMA目录明显偏置，只宜参考。 (3) 鉴于目前地震目录的科技水平，地震地热说当前最为关注的是未来壳内强震活动的时间和地点，暂不考虑能量关系，因此不对相关地震集的震级-频度关系做过分要求。
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user: 2.4. 资料分析处理方法 地震地热说的分析方法，首先按照地震柱构造定义选取研究区的地震目录，然后采用地震与火山活动的平面分布、三维立体分布和震源深度时序分布分别研究地震柱构造的总体活动特征以及区内可分离的地震子柱构造的活动特征，总结以往事件的前兆信息并为后续事件的预测提供工作方法与经验。在原始数据同等精度的前提下，本方法的工作结果是唯一的，可重复的。 图2. 震源深度测定精度实例 Table 1 The earthquake statistics of Hunchun Seismic Cone Tectonic collected by different earthquake catalogu
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user: 摘 要 通过对翻转课堂的特点分析，研究了大学和中学物理衔接存在的问题，阐述了翻转课堂在大学和中学物理衔接中的适用性，并结合人教版高中物理动量定理一节，探究翻转课堂在大学和中学物理衔接中的应用，给出合理化建议。 关键词 :翻转课堂，大学中学物理衔接，物理教学 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 翻转课堂教学理念起源于美国科罗拉多州落基山的“林地公园”高中，在国外的研究较早且应用广泛。与传统课堂相比，翻转课堂最大的创新之处在于课堂顺序的颠覆性翻转——由先“教”后“学”翻转为先“学”后“教”。课前教师将课程内容以视频的形式发送给学生，学生在家完成学习。而课堂则成为了教师解答疑惑，学生内化知识的场所。关于翻转课堂的作用与优势，国内外学术界纷纷进行探讨。其中，比较有影响的观点包含这几个方面：1) “翻转课堂”能体现“混合式学习”的优势；2) “翻转课堂”更符合人类的认知规律；3) “翻转课堂”有助于构建新型师生关系；4) “翻转课堂”能促进教学资源的有效利用与研发 [ 1 ] 。近些年来，许多一线教师也尝试将翻转课堂应用在高中物理教学之中。例如，将物理演示实验制作成视频形式交给学生课前学习，就可以解决学生看不清、演示过程太快、效果不好这样的问题，一方面提高了课堂效率，另一方面也加深了学生对知识的掌握程度。但在当下的高中物理教学中，还存在一个亟待解决的问题——大学和中学物理衔接。在教学内容上，大学物理较于高中物理在广度和深度上都有扩充且与数学的结合更加深入。在教学方法上，大学物理的学习以学生自主学习为主，师生之间交流有限。由于这些差异，许多学生在进入大学后来不及转变，导致成绩下降，高中、大学物理教学之间产生了断层。我认为，翻转课堂教学模式能有效解决高中、大学物理衔接问题。
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user: 2. 翻转课堂在高中、大学物理衔接中的适用性 2.1. 大环境下，混合式学习模式成为趋势 混合式学习是传统面授学习与在线学习相结合的一种新型教学模式。在现代大学教育中，在线学习炙手可热。随着各种在线教育平台的使用，学生不仅获取知识的途径变得更加丰富多样化，还可以通过网课获取更加优质的教育资源。如今在大学中已经形成了课堂面授与课外在线学习相结合的混合式学习模式。面对这样的模式，许多刚刚进入大学的新生表示难易适应。基于这种情况，若将翻转课堂这样的混合式学习模式引入高中物理教学中，势必会对当下存在的衔接问题产生积极影响。 2.2. 翻转课堂的特点可以有效解决高中、大学物理断层问题 2.2.1. 翻转课堂使得课堂效率极大提升，给大学和中学物理衔接提供空间 翻转课堂模式下，教师将本应在课堂上讲解的基本概念和规律等内容制作成视频，交由学生在课前学习，而课堂便只针对学生存在的问题进行解惑。由此一来，那些课堂上原本教师讲授基础知识所占用的时间，就可以拿来对知识点进行深化、扩充，给大学和中学物理衔接提供了空间。课堂时间被最大化地利用，很适合高中课时紧张追求效率背景下的大学和中学物理衔接教学。 2.2.2. 翻转课堂培养学生的问题意识和主动学习意识，与大学学习模式接轨 翻转课堂模式要求学生在课前通过观看视频对本节课的内容做自主深入的探究。深入的探究不仅包括对基本概念的理解，还要求学生自主思考后生成问题。只有经过主动思考生成问题后，学生在课堂上才能够有所交流。这样的学习方式更加符合人类的认知规律，也更加与大学学习接轨。在学生进入大学后，这种良好的物理学习习惯将帮助他们克服由于教学方法转变和难度加深而带来的一系列不适应问题。 2.2.3. 翻转课堂建立起一种新型的师生关系，引导学生为大学学习做铺垫 在翻转课堂模式下，教师不再是知识的传授者，而变成是学生学习过程中的引导者。学生学习的范围不再仅仅局限于老师教什么，而变成学生需要什么，突出了学生在学习过程中的主体地位。在课堂上，教师可以通过交流观点的碰撞有意识地引导学生深化对知识的理解和认识，将高中物理知识与大学物理知识联系起来，为大学物理的学习做铺垫。
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user: 3. 翻转课堂在大学和中学物理衔接中的探究及案例分析 基于以上分析可以得出，翻转课堂在促进大学和中学物理衔接中具有很大潜力。那么，在现有翻转课堂应用于高中物理教学的基础上，如何改进才能使翻转课堂更有利于大学和中学物理教学衔接呢？我认为可以从以下三个方面入手： 3.1. 教师深入钻研教材，确定“翻转”内容与衔接点 翻转课堂不应是简单地将课堂授课内容移到课堂之外就称之为翻转课堂，而是要对传统课堂做一个全新的设计 [ 1 ] 。要想将衔接内容融合进这些设计中，就需要教师对高中、大学教学大纲和教材内容有深入的把握，确定高中教材里哪些内容可以制成视频让学生自主学习，大学教材里哪些内容可以作为衔接拓展。对“翻转”内容和衔接点的精确把握是翻转课堂成功应用于大学和中学物理衔接的前提条件。 例如在人教版高中物理动量定理一节中，高中教材仅通过公式推导得到：物体在一个过程始末的动量变化量等于它在这个过程中所受力的冲量。而大学物理则需要微积分的方式研究变力作用下的动量定理。教师可以由此差异入手，以“动量定理应用与提升”作为“翻转”内容和衔接点。 3.2. 基于最近发展区理论，制作富有大学和中学物理衔接趋势的视频 在翻转式教学中，教学视频承担起了知识传授的责任，其质量对知识传授的效果有着重要的影响 [ 2 ] 。成功的翻转课堂要求学生通过视频学习的效果不亚于甚至超过教师课堂教授的效果。为能使学生在课前真正进行了深入的学习，教师需要对教学视频精心设计。最近发展区理论认为，学生的发展有两种水平，一种是学生独立活动能达到的水平，另一种是学生依赖教师和同伴的帮助所达到的解决问题的水平，这两种水平之间的差异称为最近发展区。教师在制作视频时要基于最近发展区理论，视频内容既要包含简单、基础的高中物理知识，也要包含那些需要学生深入思考的大学和中学物理衔接知识。 例如在动量定理一节的课前视频制作时，要包含两个方面：动量定理的公式推导和验证动量定理实验。在视频中，教师带领学生推导出动量定理表达式 p ′ − p = I 后，接着加入问题：如何用实验验证动量定理？变力做功下动量定理是否依然成立？并利用视频演示“验证动量定理”的实验。 3.3. 设计有利于培养学生探究能力的课堂活动 在对翻转课堂模式的研究中，课前视频的制作吸引了许多人的关注。然而，翻转课堂能否成功，起决定性作用的是课堂活动的设计。在学生课前学习的基础上，物理课堂可以采用分组探究的形式，以小组讨论为主体，以教师问题为导向，引导学生由易到难一步步将物理知识内化。确保学生在课堂时间内不仅掌握了高中物理知识，还知道了与本节内容相关联的大学物理知识，更重要的是有效培养了学生的自主探究能力，使学生能够达到更高的层次。 例如在动量定理一节的课堂上，教师可采用分组实验的方式，让学生完成验证动量定理实验。实验完成后，学生通过小组内讨论和教师的引导，设计出探究变力做功下动量定理是否成立的实验方案。
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user: 4. 总结 综上所述，翻转课堂具有提高课堂效率、培养学生的问题意识和主动学习意识、建立新型的师生关系的特点。这些特点为解决大学和中学物理衔接的断层问题提供了可能性，使高中学习模式与大学接轨，为学生以后的大学学习打下基础。为使翻转课堂能够更好地促进大学和中学物理衔接，我们需要准确把握“翻转”内容和衔接点、制作富有大学和中学物理衔接趋势的课前学习视频、设计有利于培养学生探究能力的课堂活动。翻转课堂是一种革新的教学模式，如何使翻转课堂在高中、大学物理教学衔接中发挥出更大的能量，值得我们在教学实践中不断探索。
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user: 摘 要 西湖凹陷是东海陆架盆地内最大的含油气凹陷，主力烃源岩平湖组为含煤的煤系地层，煤层具有厚度薄、层数多、生烃能力强的特征，而煤层的准确厚度常难以计算。本文利用BP神经网络技术，以实际岩性为学习预测样本，以对煤层响应敏感的测井参数为输入变量，通过对建立的三层BP神经网络模型的训练测试来实现对煤层的识别。结果表明，声波时差、中子和密度对煤层的测井响应最明显，利用BP神经网络技术识别出的煤层数量比原测井解释的煤层数有所增加，能识别出薄煤层，且与实际岩性的吻合度更高。BP神经网络技术可更好地识别钻井剖面中的煤层，尤其是薄煤层，从而更准确地计算出钻井剖面中的煤层厚度，具有良好的准确性和实用性。 关键词 :BP神经网络，识别，西湖凹陷，平湖组，煤层 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 西湖凹陷位于东海陆架盆地东北部，面积逾5万平方千米，沉积厚度超15，000米，是一大型新生代断陷盆地 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，油气资源丰富 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。多年的勘探研究表明，始新统平湖组是半封闭的海湾环境和温暖–潮湿南亚热带型气候条件下沉积的暗色泥岩、砂岩夹多层薄煤层和碳质泥岩的地层 [ 7 ]。暗色泥岩是凹陷内的主力烃源岩，分布广，厚度大。煤层是凹陷内的另一主力烃源岩，层数多，单层厚度薄，生烃能力强。单层煤层厚度以1米左右为多，大多不超过2米 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。单井煤层常有数十层，累积厚度最厚近百米。因煤层单层厚度薄，又因海洋钻井岩屑录井捞样井段较长，加之钻屑细小及岩屑清洗原因，易造成部分薄煤层漏录。而测井解释时因煤层井段垮塌、煤层薄等原因，基于交汇图版的岩性解释方法也可造成薄煤层解释结果不够准确；人工解释时人为因素较大。如此常造成煤层厚度统计偏小，导致西湖凹陷油气资源量预测不准确，影响油气勘探决策部署。为此，笔者提出了基于多测井参数的BP神经网络技术识别煤层，以期从更高的精度、更快地刻画平湖组煤层，为评价西湖凹陷油气资源潜力提供扎实的基础资料。 人工神经网络理论是一门应用领域非常广泛的交叉学科。由于人工神经网络具有良好的自适应与自学习、大规模并行信息处理等特点，因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的有效途径，具有重要的理论意义和实际应用价值，BP算法是人工神经网络中重要的一种学习算法 [ 11 ]。基于BP神经网络(BPNN)的预测方法在油气行业也有广泛应用，如储层预测、油气层预测、烃源岩评价等。应用好BP神经网络技术的前提是选择学习样本、选好输入端参数，并建立起合适的预测模型。下文就此进行阐述。
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user: 2. 煤层样本输入端参数选取 位于西湖凹陷西斜坡的P1井钻遇的平湖组为砂泥岩夹薄煤层(图1)，在凹陷内具有较好的代表性。我们计划以此井为研究样井，以其钻遇的岩性作为学习训练的样本，并据井中的煤层选出BP神经网络输入端参数。从图1可见，砂泥岩及煤层在自然电位(SP)、自然伽马(GR)、深侧向电阻率(RLLD)、密度(DEN)和声波时差(AC)等常规测井曲线上有较大的差异。砂岩在测井曲线上较易识别，泥岩与煤层通常也较易区分。泥岩具有“两高四低”的特征，即高密度、高自然伽马、低中子、低声波时差、低电阻率、低自然电位。煤层为“三高三低”，即高自然伽马、高中子、高声波时差、低密度、低电阻率、低自然电位。鉴于P1井平湖组上–中段岩性辨识度较好，以此井测井综合解释的岩性结果作为学习及预测的训练样本较为理想。 图1. P1井平湖组上段(部分)岩石测井特征 为了使BP神经网络计算收敛速度快、干扰小，对输入信号的裁剪是非常有必要的。煤层是本项研究的目标，因此，我们选择对煤层识别成功率高的测井参数作为输入端参数。为此，我们借助二维参数图版分析法，对P1井平湖组上–中段岩性的测井响应进行了统计分析(图2~5)。从图2~5中可以看出，密度、声波时差、中子对煤层的区分度较大，可将大部分煤层区分开来，仅部分煤层与泥岩重叠，而剩余几种测井参数都几乎无法将煤层与砂岩泥岩区分开来。 图2. P1井平湖组上–中段岩性GR-DEN数值交汇图 图3. P1井平湖组上–中段岩性RT-AC数值交汇图 图4. P1井平湖组上–中段岩性CN-CAL数值交汇图 图5. P1井平湖组上–中段岩性AC-SP数值交汇图 对图中单一测井参数识别煤层的成功率进行统计也表明(表1)，识别煤层最有效的是声波时差(AC)和中子(CN)，次为密度(DEN)、自然伽马(GR)和深侧向(LLD)，对煤层响应最不明显的是井径(CAL)和自然电位(SP)。本着全面、综合选用输入参数的原则，本次选择声波时差、中子、密度、自然伽马、深测向电阻率和井径为本项神经网络输入端参数。 Table 1 Statistics on success rate of coal seam identification by single logging attribute in upper and middle Pinghu formation of well P 测井曲线 AC CN DEN GR LLD CAL SP 识别成功率(%) 76.1 75.7 53.2 29.4 11.5 5.4 3.9 表1. P1井平湖组上中段单个测井属性对煤层识别成功率统计表