渤海许多油田目前处于高含水低采收率阶段,亟需对油田的潜力进行深入研究,维持稳产.其中渤海B油田经过20年的定向井开发,一套层系合采强注,层间干扰严重,对剩余油的挖潜存在困难.由于现有地震资料分辨率有限,无法识别辫状河复合砂体内部的储层结构,包括隔夹层和薄砂体的纵、横向展布,因此目前主要采用定向井开发.本次提出地震信号谐波提频技术,使用地震数据中的基波信号预测谐波、次谐波信号,再将所有谐波信号叠加到原地震数据中,以拓展高频端和低频端地震信号,达到提频目的.该方法突破传统褶积模型的限制,不再需要估计地震子波、无需假设地层反射系数稀疏、无需井信息等等,减少人为主观因素.通过动静态信息验证,能有效精细识别辫状河砂体内部结构,指导定向井改为水平井开发,避免层间干扰,有效助力高效开采剩余油.

近年来,为进一步加大鄂尔多斯盆地油气资源勘探开发力度,地震勘探由二维向三维规模转变,三维地震随着处理解释技术进步,资料品质逐年提升.陇东地区上古生界断裂属隐蔽性低序级,断距小(<5m)、多数钻遇无明显工程异常,在地震剖面上表现为以扭曲为主、同相轴无明显错断,识别难度大.结合实钻与地质认识综合分析认为该区断裂在控储、控藏、控水侵方面突出,有效识别该区断裂对于指导下步勘探尤为关键.目前断裂识别以相干、曲率等常规地震属性为主,存在断裂属性差异大、识别精度低、期次确定难等问题.鉴于此,依托典型三维资料,通过地震信号分解、正演模拟、残差分析、振幅张量计算、空间属性约束断面建立等手段,解决隐蔽性断裂识别难问题.通过本次方法攻关,断裂识别结果与油气地质认识及实钻情况基本相符,初步建立一套针对隐蔽性断裂识别的方法技术流程,为指导类似地区断裂高精度识别奠定技术基础.

目的 急诊科面临的诸多挑战之一是在有限的人力资源和急救资源范围内以最高效率和最佳质量对病情复杂多变的患者进行及时处置.本研究尝试结合大数据和小波变换方程组,从急诊外科患者入院数据中解析出疾病谱及频率的多尺(multiple scales)度时间序列变迁模式,从而为优化急诊急救资源配置提供一种智能化解决方案.方法 利用数据管理工具(DataChief Avaintec,Helsinki,Finland)导入四川省人民医院2005-2014年所有急诊外科入院患者数据,进行整理、清洗和辅助定义后,以9h为单位对入院患者进行序列累加,形成连续波谱.采用计算数学软件平台(MATLAB)小波变换函数进行分解,分解层数5层,对每一层波谱高度及其分布进行分段计数统计,并利用K-mean算法找出分解尺度系数间关系.最后利用aprori算法进行频繁模式挖掘(frequent patterns mining),挖出患者入院疾病谱及频率分布模式.结果 纳入23 795例患者,疾病种类分布以急腹症占比最高,同时发现,急外患者入院变化是复杂的渐升波谱.小波分解后,信号波A反映了特定时间尺度下整个波动数据的趋势性变化.而噪声波D则反映了波动在特定时间尺度下的细节特征.如A1主波尺度代表以16 d为周期的波动.相应的D1,反映了16 d周期波动下的变化剧烈程度.以D1始,D1-D5代表波谱分解的噪音部分.以研究期间发生的5·12特大地震为例,在D3层出现了明显的噪声波,提示波动周期为4d,其临床解释为:4d内患者入院激增.结论 急诊外科的疾病发病受到多个时间尺度的影响,这种影响是一种典型的多尺度现象.利用小波分析可以方便的根据不同的时间尺度把急诊入院的病案信息的变化趋势分解出来,这种方法有助于合理分配急诊资源.

周返地区盐湖盆地发育复杂的盐韵律地层,储层密度可以对该区砂岩储层进行识别,但该区砂岩储层与非储层之间密度差异小,传统基于Aki-Richards近似公式的叠前密度反演结果精度低,无法满足对该区储层预测的要求.本文将精确Zoeppritz方程直接代入广义线性反演误差泛函,推导新的宽角度叠前反演公式,以克服近似公式对大角度叠前地震信号无法正确利用的缺点,进而提高反演结果的精度.对合成地震数据和工区实际数据的反演结果表明,该方法对密度反演结果的精度明显优于近似公式,满足周返地区盐湖盆地岩性油藏的高精度预测.

初至波走时层析反演技术作为建立近地表速度模型的重要手段,是解决陆地资料复杂静校正问题的关键技术.而折射波广泛发育的海洋地震资料,对折射波信息的关注与运用并没有得到广泛的重视.本文首次将层析反演方法应用于海洋拖缆地震数据的近海底速度模型的建立.本文方法与陆地资料层析反演的主要区别在于:①在震源信号的最小相位化处理后进行初至时间的拾取,避免了混合相位子波初至拾取不准带来的误差;②以海水深度与海水速度作为反演约束条件,减小了迭代误差.实测二维资料的层析反演结果表明,本文方法可反演出较为精确的海洋地层速度结构.

目的 探讨遮蔽情况下多个人体目标探测的有效方法 .方法提出小波熵识别算法,分析不同距离点信号小波分解后的各尺度能量分布复杂度,区分探测区域中的人体目标和杂波.结果 实测数据结果显示传统的自适应谱线增强算法和能量累积算法只能探测出遮蔽情况下距离雷达较近的人体目标,而小波熵识别算法不仅能探测雷达近端人体目标,还能够识别出雷达远端人体目标.结论 小波熵识别算法能有效提高多人体目标识别的准确率.

目的 探讨汶川大地震后女性内分泌紊乱与创伤后应激障碍(PTSD)的相关性,为其临床防治提供有效措施.方法 采用横断面调查和队列随访研究方案,收集1 000例汶川大地震后妇女为研究对象,根据是否发生内分泌紊乱分为两组:内分泌失调组477例和内分泌正常组523例.分别采用自制调查量表、PTSD症状清单平民版调查其一般情况和PTSD患病情况,并抽取所有研究对象的外周静脉血,采用ELISA实验测定雌激素与孕激素水平,分析PTSD症状评分与血清激素水平的相关性.结果 调查对象中发生内分泌失调477例,占47.7％,内分泌失调组年龄偏大,地震时在建筑物内、房屋倒塌、受伤、掩埋、家庭成员伤亡的发生率偏高,地震后获得居所所需时间更长,食物短缺和药物短缺的比例更高,组间差异均有统计学意义(均P＜0.05).内分泌失调组PTSD发生率和症状评分高于内分泌正常组,血清雌二醇(E2)、孕激素(P)和卵泡刺激素(FSH)水平低于内分泌正常组,组间差异均有统计学意义(均P＜0.05);经相关性分析,PTSD症状评分与血清E2、P和FSH水平呈直线负相关关系(P＜0.05).结论 汶川大地震后女性内分泌紊乱可能是PTSD的信号,应引起重视,做好临床防治工作.

目的 检测创伤后应激障碍(posttraumatic stress disorder,PTSD)患者抑郁、焦虑症状与海马静息态功能连接(resting-state functional connectivity,rs-FC)的关系,探讨PTSD抑郁焦虑症状可能的神经病理机制.方法 对60例未接受过治疗的地震PTSD患者进行功能磁共振扫描,4例被试因头动及图像质量原因排除.选取海马(hippocampus,HIP)、眶额叶皮质(orbitofrontal cortex,OFC)、脑岛(insula,INS)和丘脑(thalamus,THA)进行感兴趣区(region of interest,ROD间的功能连接分析,基于Pearson相关系数(即rs-FC值)计算脑区间信号的相似性.分别提取回归全脑信号和未回归全脑信号的数据.采用多元线性回归模型研究抑郁、焦虑症状与HIP-THA、HIP-INS和HIP-OFC的rs-FC之间的关系.结果 汉密尔顿焦虑量表(Hamilton anxiety scale,HAMA)评分在回归和未回归全脑信号的结果中与左侧HIP-左侧THA的rs-FC和左侧HIP-左侧OFC的rs-FC之间均呈正相关;汉密尔顿抑郁量表(Hamilton depression scale,HAMD)评分在回归和未回归全脑信号的结果中与左侧HIP-左侧THA的rs-FC、左侧HIP-左侧OFC的rs-FC和右侧HIP-左侧INS的rs-FC之间均呈负相关.结论 海马相关环路的自发神经活动改变可能是PTSD患者焦虑和抑郁的脑神经机制之一,提示海马功能的恢复是缓解PTSD患者焦虑和抑郁症状的潜在靶点.

5G通信具有大带宽、低延时、广连接的优势,使得灾难医学救援的信息快速传递和沟通得以实现.2019年6月17日发生的四川省宜宾市长宁县的地震中,四川省人民医院启动新建的5G紧急医学救援系统对灾区进行了救援行动,这是全球范围内5G紧急医学救援的首次运用,对严重多发伤危重症患者进行了远程会诊、伤情评估以及直升机转运,最终挽救了患者生命.本次救援发现5G紧急医学救援系统在灾情迅速反应、信息传递、统筹和协调医疗资源等方面展现出独特优势,在迅速对患者进行有效救治的同时协助实现了科学决策.但在应用中也发现目前的系统面临一些挑战:5G信号传输的稳定性有待加强、5G救护车的配置还有待进一步优化、其在野外的生存和自我保障还有待加强等.总的来说,本次5G救援体系的实战为全球灾难救援提供了新范式,对于我国灾难医学救援体系的跨越式提升提供了很好的经验.

目前地震波在地质构造探测和结构损伤检测中具有广泛的应用.文中将EMD和EEMD算法建立的最优降噪模型应用于地震信号去噪中.首先通过低通滤波和带通滤波算法对比分析降噪效果.然后通过对光滑性系数α取不同的值比较信号的光滑性.并利用模拟信号添加高斯白噪声干扰,在同时考虑将信号光滑性和相似性的情况下用最优降噪光滑模型对数据进行处理,最后用实际地震波验证模型在地震波数据处理中应用的可行性.结果表明,EMD和EEMD最优降噪光滑模型都能对地震波进行降噪和光滑性处理,带通滤波与EEMD算法建立的最优降噪光滑模型效果较好.在实际应用中具有更好的效果.