基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别

鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。

基于改进MobileNet V3的矿物智能识别模型

针对当前矿物识别领域存在的精度不佳、适应性差、携带不便等问题,提出了一种基于改进MobileNet V3的矿物智能识别模型(CA-MobileNet V3)。为获得研究所需的有效数据集,通过由mindat. org网站和自行拍摄方式获取的矿物图像创建了一个包含19种矿物的数据集,对其进行数据增强处理,并按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。为提升模型对图像信息的特征提取能力,引入协调注意力机制,用以替代轻量型MobileNet V3模型的原始SE注意力机制,以提高矿物识别准确率。最后,采用迁移学习方法预训练CA-MobileNet V3模型,以加速模型收敛、提高泛化能力、避免过拟合。在训练过程中,将CA-MobileNet V3与mobilenet v3、MobileNet V3、ShuffleNet V2、Efficient Net V2等模型进行了性能比较。结果表明:各迁移模型均展现出显著的收敛速度优势,而CA-MobileNet V3矿物智能识别模型的Top1-准确率、Top2-准确率、f_1-score值分别达到93.90%、98.58%和93.89%,在所有模型中效果最佳,且模型大小仅为4.61 MB,属于轻量化模型。为验证模型有效性,t-SNE可视化分析被用于不同模型的识别效果比较,进一步印证了CA-MobileNet V3模型的优越性。

基于InVEST模型的大兴安岭天保工程区碳储量时空变化研究

为给大兴安岭天保工程区生态系统保护和土地利用规划提供科学依据,以大兴安岭天保工程区为研究区,基于研究区2000—2020年土地利用数据和各地类碳密度数据,运用InVEST模型碳储量模块对大兴安岭天保工程区2000—2020年生态系统的碳储量进行估算,并通过土地利用转移矩阵分析土地利用类型之间的相互转化对碳储量的影响。结果显示:(1)研究区2000、2005、2010、2015、2020年碳储量分别为569.87×10^(7)、573.22×10^(7)、573.69×10^(7)、572.42×10^(7)、573.14×10^(7) t,呈增加趋势,累计增加3.27×10^(7) t;(2)碳储量较高的地区主要分布在北部和中部,较低的区域主要分布西部、南部、东南角和东部小区域;(3)林地是研究区最重要的碳库,其碳储量占研究区固碳总量的93.31%,林地和耕地面积的增加是大兴安岭天保工程区碳储量增加的主要原因。研究结果表明:天保工程促使大兴安岭林地面积保持稳定并且呈现出一定增长趋势,提高了大兴安岭的整体固碳能力。在未来,大兴安岭应当继续实施和巩固天然林保护工程,继续坚持退耕还林还草政策,通过合理的行政规划,调控草地和耕地向建设性用地转换;此外,通过人工种植、草畜平衡的政策,围栏封育和优化种苗的方式来缓解草地退化,修复草地生态系统;而耕地则通过间作套作、改良品种、合理使用肥料等方法提高产量。

构建胃癌中CD8^(+)T细胞相关预后模型并筛选治疗药物

目的:胃癌是高度异质性的恶性肿瘤,其病死率高,患者就诊时多已处于晚期且预后差。CD8^(+)T细胞可识别和消灭肿瘤细胞,对癌症的进展有重要影响。本研究旨在构建CD8^(+)T细胞浸润相关预后模型,为胃癌患者预后评估提供新的生物标志物及其药物治疗提供客观依据。方法:从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中下载371例胃癌样本的数据为训练集。从基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库中下载433例胃癌样本的数据为测试集。计算训练集胃癌样本中CD8^(+)T细胞相对含量,将样本分为CD8^(+)T细胞高含量组和CD8^(+)T细胞低含量组,采用Kaplan-Meier法分析和比较2组之间的生存关系;采用加权基因共表达网络(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)分析训练集数据,筛选出与CD8^(+)T细胞最具相关性的基因模块;对该模块基因进行单因素Cox回归分析、最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析及多因素Cox回归分析筛选出与预后相关的基因,构建预后风险评分模型。应用模型计算训练集和测试集患者的风险评分并分别将患者分为高风险组和低风险组,并对模型进行内部及外部测试。应用肿瘤免疫单细胞枢纽2(tumor immune single-cell hub 2,TISCH2)数据库及人类蛋白质图谱(The Human Protein Atlas,HPA)数据库对模型基因进行验证。结合模型进行临床病理特征分析、功能富集分析、免疫相关性分析及化学治疗药物敏感性分析。结果:生存分析显示CD8^(+)T细胞低含量组的预后更差。WGCNA分析筛选出与CD8^(+)T细胞最具相关性的基因模块为Ebisque4。单因素Cox回归分析、LASSO逻辑回归分析及多因素Cox回归分析最终筛选出9个独立预后基因并构建预后风险评分模型。模型内部及外部测试结果均表明该模型具有较强的预测能力。TISCH2数据库验证表明模型基因在肿瘤微环境中具有不同的表达模式;HPA数据库验证表明模型基因的表达情况与预后模型较一致。临床病理特征分析表明风险评分与组织浸润深度相关;功能富集分析表明高风险组富集于分子间相互作用的通路,而低风险组则富集于代谢相关通路;免疫相关性分析表明高、低风险组之间的多个免疫细胞、免疫功能和免疫检查点均有差异;化学治疗药物敏感性分析表明高风险组对帕唑帕尼的敏感性更高,低风险组对西妥昔单抗的敏感性更高。结论:肿瘤微环境中的CD8^(+)T细胞浸润对胃癌患者的预后有显著的影响。基于CD8^(+)T细胞相关基因构建的预后模型具有普适性和临床适用性,对胃癌患者的药物治疗有重要的提示作用。

气象数据驱动的拉林铁路简支T梁温致变形预测

为快速、准确预测日照环境下高原铁路桥梁的温度变形效应,基于长短期记忆神经网络(LSTM)提出了一种气象数据驱动的桥梁温度变形智能预测模型。以拉林铁路简支T梁为背景,采用热力耦合有限元仿真分析,构建了“气象数据—温度变形”映射的样本数据库,以此训练预测模型并对桥梁温致变形进行预测。结果表明,LSTM模型表现出了较高的精度和优势,其梁体竖向挠度预测的决定系数(R2)超过0.97,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)较反向传播神经网络(BP)模型提升超过70%,较随机森林(RF)模型分别提升了24%和27%。预测挠度与真实值在趋势和数值方面均基本一致,表明所提出的预测方法性能优异,为高原铁路轨道平顺性变化规律研究及动态检测数据评价提供参考。

喂子坪秦岭杂岩麻粒岩相变沉积岩的变质作用p-T演化及其构造意义

秦岭杂岩位于秦岭造山带北秦岭构造带,是研究秦岭造山带早古生代构造演化的重要岩石构造单元。喂子坪地区发育有典型的秦岭杂岩,其中的混合岩是由变沉积岩经历了强烈的深熔作用形成的。本研究对其进行了岩相学、变质相平衡模拟和LA-ICP-MS锆石U-Pb年代学研究,以深入揭示它们的变质温压演化特征,进而阐明它们指示的构造意义。混合岩的中色体由含石榴子石角闪黑云斜长片麻岩和含石榴子石黑云角闪斜长片麻岩组成。含石榴子石角闪黑云斜长片麻岩只记录了峰期变质矿物组合,为镁铁闪石+石榴子石+斜长石+石英+黑云母+钛铁矿+熔体,而含石榴子石黑云角闪斜长片麻岩记录了3个变质演化阶段,分别是早期进变质阶段(M1):黑云母+斜长石+石英;峰期变质阶段(M2):镁铁闪石+石榴子石+斜长石+石英+黑云母+钛铁矿+熔体;退变质阶段(M3):普通角闪石+斜长石+黑云母+石英+熔体。全岩成分视剖面图模拟计算显示含石榴子石角闪黑云斜长片麻岩和含石榴子石黑云角闪斜长片麻岩压力峰期的变质温压条件分别为790~810℃/990~1040 MPa和840~862℃/1000~1190 MPa。含石榴子石黑云角闪斜长片麻岩3组局部矿物组合域成分视剖面图模拟计算得到压力峰期后变质阶段的温压条件为735~814℃/400~810 MPa、721~794℃/430~700 MPa、740~810℃/470~780 MPa。因此,本研究揭示了喂子坪地区秦岭杂岩片麻岩记录了近等温降压的p-T轨迹。LA-ICP-MS锆石U-Pb定年得到含石榴子石角闪黑云斜长片麻岩和2个浅色体样品中的变质锆石206Pb/238U加权平均年龄分别为383.2±7.0 Ma、400±3.6 Ma和406.7±7.8 Ma。结合已发表的数据,喂子坪地区变沉积岩麻粒岩相峰期变质作用和强烈的混合岩化作用的时代约为410~390 Ma,而约380 Ma的年龄可能代表退变质冷却到固相线的时代。片麻岩近等温降压的变质演化轨迹指示喂子坪地区秦岭杂岩的变沉积岩在下地壳经历了麻粒岩相变质作用和随后的快速抬升,与碰撞造山引起的地壳增厚和随后的地壳伸展有关。

额面QRS-T夹角与急性肺栓塞患者治疗效果的相关性

目的探讨额面QRS-T夹角(fQRS-T)与急性肺栓塞(APE)患者治疗效果的相关性。方法回顾性选取2019年11月至2023年2月滨州医学院附属医院心内科收治的APE患者140例,根据治疗效果分为有效组99例,无效组41例。分析2组一般临床资料、超声心动图[三尖瓣环平面收缩偏移(TAPSE)、右心房横径、右心房纵径、肺动脉收缩压(PASP)等]和心电图检查结果。采用logistic回归分析影响治疗效果的相关因素。结果有效组舒张压和TAPSE明显高于无效组,心率、右心房横径、右心房纵径、PASP、fQRS-T明显低于无效组,差异有统计学意义(P<0.05,P<0.01)。多因素logistic回归分析显示,TAPSE(OR=1.406,95%CI:1.000~1.158,P=0.048)、PASP(OR=0.909,95%CI:0.852~0.969,P=0.003)、fQRS-T(OR=0.946,95%CI:0.901~0.993,P=0.025)是APE患者治疗效果的影响因素。结论心电图指标fQRS-T与APE患者治疗效果具有相关性,可以作为临床评估APE治疗效果的指标。

海洋石油工程固定式导管架平台T/K/Y节点马鞍口建模

海洋石油工程固定式导管架是海上油气资源开采的重要设施,是由钢管相贯焊接形成的空间桁架结构。导管架的主要焊接结构是T/K/Y节点,T/K/Y节点中存在大量的马鞍口结构。目前,对马鞍口的加工及焊接主要以二维图样贴片为主,尚无软件可实现管节点马鞍口的参数化三维建模。在分析马鞍口相贯线机理的基础上,建立马鞍口相贯线的数学模型,并基于此利用Unity3D编写了绘制马鞍口相贯线的通用软件,实现了马鞍口的参数化三维建模,有效解决了实际生产中T/K/Y节点马鞍口难以建模的问题,为管节点马鞍口的加工及智能焊接提供精确的模型。

T、L型槽柱面气膜密封CFD数值模拟

该文通过阐述柱面气膜密封性能特点,提出两种新型槽型结构T、L型槽柱面气膜密封结构。首先,用Proe建立了T、L型槽气膜模型,并用专业网格划分软件Hypermesh进行了网格划分;然后,在相同操作压力下用Fluent软件对比分析了两种槽型结构密封性能,通过对模拟结果的处理,得出T型槽结构具有最好的动压效应;最后,研究了不同的操作参数对上述两种槽型密封方式的影响,结果表明,不同操作参数对T型槽柱面气膜密封有较强的影响。

术前系统性炎症标志物评分联合病理T分期预测根治性膀胱切除术后膀胱癌患者预后列线图模型的建立与验证

目的建立系统性炎症标志物(SIM)对接受根治性膀胱切除术(RC)的膀胱癌患者预后的预测模型并进行验证,为临床进行个体化治疗提供参考。方法回顾性收集2011年12月—2020年11月徐州医科大学附属医院泌尿外科收治的行RC治疗的233例膀胱癌患者的临床资料,计算SIM评分并进行分组。Kaplan-Meier分析评估无进展生存期(PFS),log-rank检验比较组间差异。采用Cox比例风险模型分析探讨影响患者PFS的因素,入组患者按7∶3随机分为训练组(n=164)和验证组(n=69),建立并验证列线图模型。结果多因素Cox回归分析显示SIM评分和病理T分期是膀胱癌患者RC术后PFS的独立预测因素(P<0.05)。RC术后预后预测模型基于SIM评分和病理T分期建立,预测1、3、5年PFS的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)分别为0.939、0.943和0.943。将建立的模型应用于验证组评价,表现依旧稳定。结论基于SIM评分和临床病理T分期建立的预测模型能准确预测膀胱癌患者RC术后的生存预后。

钢筋混凝土T梁受弯性能试验与数值模拟研究

为了研究钢筋混凝土T梁的受弯性能,笔者设计了全长3.6m的T梁试验模型,采用模型试验与有限元分析方法开展研究。研究结果表明,混凝土T梁的受弯破坏模式与混凝土矩形梁不同,表现为主钢筋屈服、荷载不再增长;T梁破坏时,受压区混凝土已经进入塑性阶段,但是并未达到极限压应变;采用非线性有限元分析得到的受弯破坏模式、荷载-变形曲线与试验测试结果吻合较好,极限荷载模拟值与试验值的相对误差为4.52%,文中采用的有限元模拟方法能够准确模拟钢筋混凝土T梁的受弯行为。

公立医院应急管理人才的“T”型能力框架构建

文章旨在探究公立医院应急管理人才的“T”型能力模型,并评估其在提高应急管理效能方面的可行性和有效性。通过文献综述,概述了公立医院应急管理的重要性和挑战,并回顾了“T”型能力模型在应急管理领域的应用情况。基于核心素质与技能分析,构建了一个概念模型,旨在揭示公立医院应急管理人才所需的深度专业知识(“T”型能力纵向)和广泛多元技能(“T”型能力横向)。通过采集数据并进行统计分析,文章评估公立医院应急管理人才的现有能力水平,并验证了“T”型能力模型的可行性和有效性。讨论部分解释模型对公立医院应急管理人才培养的启示,并讨论了模型构建过程中的问题和挑战。然后,介绍实践应用和案例分析,展示基于“T”型能力模型的公立医院应急管理人才培养的实际效果和经验总结。最后,总结研究的主要发现和贡献,并提出政策和实践建议。该研究的结果为公立医院应急管理人才培养提供了理论和实践指导,并为未来深入研究和改进提供方向。

中国ETF期权Delta对冲收益的日夜特征研究

期权市场是现代金融市场的重要组成部分,研究期权市场Delta对冲收益的日夜特征,对于理解期权市场运行机制以及降低金融市场风险具有重要意义.本文使用我国2015年—2021年股票ETF期权数据,研究了期权Delta对冲收益的日夜特征.研究结果表明,总体上Delta对冲的隔夜收益为负、日内收益不显著;认购期权和认沽期权的Delta对冲收益具有非对称性,即认购期权日内为负、隔夜为正,而认沽期权恰好相反.即使替换为基于波动率和标的资产价格关系的对冲模型,非对称性异象仍然存在.这些发现不同于美国期权市场的Delta对冲收益日内为正、隔夜为负的特征.本文进一步探讨了可能的成因:从风险溢价看,波动率风险溢价可以解释总体上负的隔夜对冲收益,但是不能解释Delta对冲收益的非对称性;从模型误差看,模型误差与标的资产收益共同作用影响了Delta对冲收益;从交易制度看,T+1交易制度约束造成了标的资产日夜收益反转,进而导致了对冲收益的非对称性,并且T+1交易制度约束越强,对冲收益的非对称性越明显.本文将丰富我国期权市场Delta对冲效率、交易制度对金融市场影响的相关研究,有利于提高投资者的风险管理水平、增进监管者对市场行为的理解,从而推动中国多层次资本市场的高质量发展.

基于冗余矢量的T型三电平双向变换器中点电位平衡模型预测控制

T型三电平双向变换器因其具有损耗小、输出电能质量高等优势适合应用于低压交直流混合配电网互联等场景。针对T型三电平双向变换器存在直流侧中点电位不平衡等问题,模型预测控制因其易于实现多目标优化的特点具有良好的应用价值。为了解决传统有限集模型预测控制(FCS-MPC)权重因子整定困难,中点电位控制效果不佳的问题,提出一种基于冗余矢量的中点电位平衡模型预测控制,利用冗余小矢量的特性实现对中点电位平衡的控制,避免了权重因子的选择。在此基础上,利用代价函数计算矢量的作用时间并预测输出最优开关序列,提升系统的稳态性能。最后,通过实验测试验证了所提策略的有效性。

Towards 6D Little String Theory of Particles

A model for particles based on preons in chiral, vector and tensor/graviton supermultiplets of unbroken global supersymmetry is engineered. The framework of the model is little string theory. Phenomenological predictions are discussed.

小角度斜交上跨铁路异型T构桥受力分析研究

随着铁路大规模的建设,线路间的小角度斜交交叉穿越不可避免。当桥下净空受限时,常用的门式刚构方案存在不适用性。本文结合西十高铁西安东站动走线上跨西十正线工程,将门式墩与小T构梁结合,采用空间异型框架T构梁桥满足净空受限情况下的线路间小角度斜交跨越。建立了全桥三维整体模型、纵向计算模型、横梁局部模型等有限元模型,通过不同模型间的比较,分析了异型框架T构梁桥的纵、横向受力计算方法,对纵向模型、局部横梁模型的适用性进行了论证,并对常用的局部横梁模型进行刚度修正,提出了修正刚度后的局部横梁模型。修正后的横梁局部模型受力明确,计算结果与三维空间模型一致,可满足设计计算要求。

基于t检验和逐步网络搜索的有向基因调控网络推断算法

为了克服基于条件互信息的路径一致算法(PCA-CMI)无法识别调控方向的缺陷,并进一步提高网络推断准确率,提出了一种基于t检验和逐步网络搜索的有向网络推断算法(DNI-T-SRS)。首先,对不同实验条件下的表达数据进行t检验以辨别基因调控的上下游关系,指导路径一致(Path Consensus)算法中条件基因的选取,根据CMI2(Conditional Mutual Inclusive Information)剔除网络中的冗余边,得到了基于t检验的有向调控关系推断算法CMI2NI-T(CMI2-based Network Inference guided by t-Test);然后,建立有向调控关系对应的米氏微分方程模型对数据进行拟合,根据贝叶斯信息准则进行逐步网络搜索以修正网络推断结果。利用CMI2NI-T推断DREAM6挑战中的两个测试网络,所得到的曲线下面积(AUC)分别为0.7679和0.9796,相较于PCA-CMI分别提高了16.23%和11.62%;通过进一步的数据拟合后DNI-T-SRS的推断准确率分别达到了86.67%和100.00%,相较于PCA-CMI分别提高了18.19%和10.52%。实验结果表明,所提DNI-T-SRS算法能够有效剔除间接调控关系并保留直接调控连接,得到精确的基因调控网络推断结果。

基于Gram矩阵的T-CNN时间序列分类方法

时间序列分类是流式数据事件分析和数据挖掘的基础.针对现有方法损失时间属性、分类准确率低、效率低等问题,提出基于Gram矩阵的T-CNN时间序列分类方法.该方法对时间序列进行小波阈值去噪,过滤正态曲线噪声,提出基于Gram矩阵的无损时间域图像转换方法,保留事件全部信息.改进时间序列CNN分类方法,在卷积层计算引入Toeplitz卷积核矩阵,实现矩阵乘积替换卷积运算.引入Triplet网络思想,构建T-CNN分类模型,通过计算同类事件与不同类事件间的相似度优化CNN的平方损失函数,提高T-CNN模型梯度下降的收敛速率及分类准确性.实验表明,相比现有方法,T-CNN时间序列分类方法能够提高35%的分类准确率、35%的分类精确率及40%的分类效率.

基于T-S模糊模型的桥吊系统积分状态反馈控制

小车定位精度和负载摆角大小是桥式起重机控制系统的两个重要性能指标。采用状态反馈控制时小车位移会存在稳态误差,为了消除稳态误差,提高系统的定位精度,给出基于T-S模糊模型的积分状态反馈控制方法。在桥式起重机非线性动力学模型基础上,建立增维T-S模糊模型,基于所建模型设计并行结构的积分状态反馈控制器,通过线性矩阵不等式计算反馈增益矩阵,并对闭环系统的稳定性进行分析。实验结果表明积分状态反馈控制不仅可以提高系统的定位精度,减少定位时间,而且有较好的抗干扰能力。

烟气分析在120 t转炉的应用

利用转炉烟气分析系统获取烟气成分与流量数据,依据碳平衡原理构建碳积分模型,动态预测钢水中的碳含量(质量分数)及温度。该模型在陕西龙门钢铁有限公司的120 t转炉上得到应用,有效指导了转炉冶炼过程,减少了终点补吹次数,并降低了一次脱磷率。研究结果表明,模型显示出良好的适应性与高准确度,对于该公司120 t转炉的冶炼生产起到了重要的指导作用。在排除了铁水成分、温度测量异常以及废钢重量异常等因素影响的有效炉次中,当终点碳含量w(C)<0.2%时,该模型预测的偏差<0.02%,准确率达到86.38%。当终点温度预测的偏差<15℃时,准确率高达94.42%。同时,满足碳含量与温度预测准确的C-T双命中率为81.49%,达到了冶炼过程对终点命中率的要求。