Rock strength evaluation is critical in oil and gas exploration,but traditional methods,such as empirical formulas,laboratory tests,and numerical simulations,often struggle with accuracy,generalizability,and alignment...Rock strength evaluation is critical in oil and gas exploration,but traditional methods,such as empirical formulas,laboratory tests,and numerical simulations,often struggle with accuracy,generalizability,and alignment with field conditions.This study proposes the use of Random Forest and Transformer algorithms to predict rock strength from Elemental Capture Spectroscopy(ECS)logs.By utilizing the dry weight of minerals as input,the model predicts key mechanical properties,including Young's modulus,Poisson's ratio,bulk modulus,shear modulus,and uniaxial compressive strength.The findings demonstrate that mineral compositions,such as clay,quartz-feldspar-mica,carbonate,anhydrite,and pyrite,significantly influence rock strength.Specifically,clay content impacts Young's modulus,bulk modulus,and shear modulus,while quartz-feldspar-mica affects Poisson's ratio,and anhydrite is the primary factor influencing compressive strength.Positive correlations were observed between rock strength and the dry weight of anhydrite and carbonate minerals,while negative correlations emerged with clay,pyrite,and quartz-feldspar-mica.The Random Forest model outperformed the Transformer model in terms of predictive accuracy and computational efficiency.Its training time is only one three hundredth of the latter and its prediction time is just one tenth of the later,making it highly suitable for welllogging interpretation.Although the Transformer model was less computationally efficient,it exhibited strengths in predicting subsurface strength parameters,particularly in capturing spatial variations and forecasting these parameters across different spatial locations.This study introduces a novel AI-driven approach to rock strength evaluation,bridging the gap between mineral composition and mechanical properties,with significant implications for resource extraction and reservoir management.展开更多
临床医学是一门实践性和技能性很强的课程,而临床实习又是医学生成长为合格临床医师的重要过渡阶段,为帮助学生顺利实现由医学生到医生角色的转变,本校每年在医学生临床实习前对学生进行各项临床技能强化训练,急救护理模拟（emergency c...临床医学是一门实践性和技能性很强的课程,而临床实习又是医学生成长为合格临床医师的重要过渡阶段,为帮助学生顺利实现由医学生到医生角色的转变,本校每年在医学生临床实习前对学生进行各项临床技能强化训练,急救护理模拟（emergency care simulator,ECS）教学是技能强化训练内容之一,ECS是由美国医学教育科技公司（METI）设计并制造的具有心跳、呼吸、血压、脉搏等基本生命体征的高级生理驱动模拟系统，能够逼真的模拟人体符合临床逻辑的生理病理特征及临床实践中经常遇到的各种急诊危重病例[1]。展开更多
目的:探讨应用急救模拟人(Emergency Care Simulator,ECS)结合情景模拟教学法对社区医师进行急救技能培训的效果。方法:应用ECS结合情景模拟对27名社区医师按照2010年美国心肺复苏指南标准进行急救技能培训,急救技能内容包括心肺复苏,...目的:探讨应用急救模拟人(Emergency Care Simulator,ECS)结合情景模拟教学法对社区医师进行急救技能培训的效果。方法:应用ECS结合情景模拟对27名社区医师按照2010年美国心肺复苏指南标准进行急救技能培训,急救技能内容包括心肺复苏,气管插管和4项技术(止血、包扎、固定、转运),比较培训前后成绩的区别;调查社区医师对ECS结合情景模拟教学法的认可程度。结果:社区医师胸外按压培训前后的成绩分别为59.61±12.35和81.42±13.26(P<0.05),气管插管的成绩分别为64.18±15.21和85.49±18.17(P<0.05),4项技术的成绩分别为62.15±12.28和89.32±15.34(P<0.05);96.2%认为该教学方法可以提高学习兴趣和团队合作精神。结论:应用ECS结合情景教学对社区医师进行培训可以提高急救技能,有利于培养团队精神和临床思维能力。展开更多
为探索角色体验法融人戴明循环在高级综合模拟人(emergency care simulator,ECS)模拟教学的应用及其效果,在武汉科技大学医学院10级225名医学生临床实习前的技能强化训练中,使用ECS综合模拟人通过角色体验案例设计教学进行模拟培训和试...为探索角色体验法融人戴明循环在高级综合模拟人(emergency care simulator,ECS)模拟教学的应用及其效果,在武汉科技大学医学院10级225名医学生临床实习前的技能强化训练中,使用ECS综合模拟人通过角色体验案例设计教学进行模拟培训和试卷问答,应用戴明循环发现问题并解决。经过第2个、第3个戴明循环后学生的病史采集、体格检查、初步诊断及鉴别等临床技能明显提高(P<0.05),94%的学生愿意接收这种新形式的临床培训,并对这样的教学形式表示满意。角色体验法融入戴明循环应用于ECS实践教学可激发学生学习兴趣,提高其技能操作水平,从而为以后的临床工作打下坚实的基础。展开更多
目的:探讨以团队合作为基础、运用ECS设置临床模拟病例(emergency care simulator生理驱动高仿真模拟人)对护理本科生临床综合能力进行考核的新模式下,构建出一套客观、全面的护理本科生临床综合能力评价指标体系。方法:将护理程序和护...目的:探讨以团队合作为基础、运用ECS设置临床模拟病例(emergency care simulator生理驱动高仿真模拟人)对护理本科生临床综合能力进行考核的新模式下,构建出一套客观、全面的护理本科生临床综合能力评价指标体系。方法:将护理程序和护理管理学有效结合为理论框架,形成初步专家咨询问卷,选取山西省内两所高等医学院校及五所三级甲等医院具有副高级职称以上的护理教育、护理管理、临床带教、医学教育等相关领域的资深、权威专家运用德尔菲法进行3轮专家咨询,对特殊问题进行深度访谈。参与三轮专家咨询的人数为31名、30名、30名。结果:构建出由专业综合知识、护理综合技能操作质量、人文素质、终末质量4项一级指标、14项二级指标、26项三级指标构成的临床综合能力评价指标,并用统计学方法确定了各项指标的权重。结论:研究构建出的指标体系对今后国内规范、统一ECS评价护理本科临床综合能力的指标构建有很好的借鉴意义。展开更多
基金funded by General Program of National Natural Science Foundation of China(No.52274016,52374016)the Foundation of State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting(PRE/DX-2402)。
文摘Rock strength evaluation is critical in oil and gas exploration,but traditional methods,such as empirical formulas,laboratory tests,and numerical simulations,often struggle with accuracy,generalizability,and alignment with field conditions.This study proposes the use of Random Forest and Transformer algorithms to predict rock strength from Elemental Capture Spectroscopy(ECS)logs.By utilizing the dry weight of minerals as input,the model predicts key mechanical properties,including Young's modulus,Poisson's ratio,bulk modulus,shear modulus,and uniaxial compressive strength.The findings demonstrate that mineral compositions,such as clay,quartz-feldspar-mica,carbonate,anhydrite,and pyrite,significantly influence rock strength.Specifically,clay content impacts Young's modulus,bulk modulus,and shear modulus,while quartz-feldspar-mica affects Poisson's ratio,and anhydrite is the primary factor influencing compressive strength.Positive correlations were observed between rock strength and the dry weight of anhydrite and carbonate minerals,while negative correlations emerged with clay,pyrite,and quartz-feldspar-mica.The Random Forest model outperformed the Transformer model in terms of predictive accuracy and computational efficiency.Its training time is only one three hundredth of the latter and its prediction time is just one tenth of the later,making it highly suitable for welllogging interpretation.Although the Transformer model was less computationally efficient,it exhibited strengths in predicting subsurface strength parameters,particularly in capturing spatial variations and forecasting these parameters across different spatial locations.This study introduces a novel AI-driven approach to rock strength evaluation,bridging the gap between mineral composition and mechanical properties,with significant implications for resource extraction and reservoir management.
文摘临床医学是一门实践性和技能性很强的课程,而临床实习又是医学生成长为合格临床医师的重要过渡阶段,为帮助学生顺利实现由医学生到医生角色的转变,本校每年在医学生临床实习前对学生进行各项临床技能强化训练,急救护理模拟（emergency care simulator,ECS）教学是技能强化训练内容之一,ECS是由美国医学教育科技公司（METI）设计并制造的具有心跳、呼吸、血压、脉搏等基本生命体征的高级生理驱动模拟系统，能够逼真的模拟人体符合临床逻辑的生理病理特征及临床实践中经常遇到的各种急诊危重病例[1]。
文摘目的:探讨应用急救模拟人(Emergency Care Simulator,ECS)结合情景模拟教学法对社区医师进行急救技能培训的效果。方法:应用ECS结合情景模拟对27名社区医师按照2010年美国心肺复苏指南标准进行急救技能培训,急救技能内容包括心肺复苏,气管插管和4项技术(止血、包扎、固定、转运),比较培训前后成绩的区别;调查社区医师对ECS结合情景模拟教学法的认可程度。结果:社区医师胸外按压培训前后的成绩分别为59.61±12.35和81.42±13.26(P<0.05),气管插管的成绩分别为64.18±15.21和85.49±18.17(P<0.05),4项技术的成绩分别为62.15±12.28和89.32±15.34(P<0.05);96.2%认为该教学方法可以提高学习兴趣和团队合作精神。结论:应用ECS结合情景教学对社区医师进行培训可以提高急救技能,有利于培养团队精神和临床思维能力。
文摘为探索角色体验法融人戴明循环在高级综合模拟人(emergency care simulator,ECS)模拟教学的应用及其效果,在武汉科技大学医学院10级225名医学生临床实习前的技能强化训练中,使用ECS综合模拟人通过角色体验案例设计教学进行模拟培训和试卷问答,应用戴明循环发现问题并解决。经过第2个、第3个戴明循环后学生的病史采集、体格检查、初步诊断及鉴别等临床技能明显提高(P<0.05),94%的学生愿意接收这种新形式的临床培训,并对这样的教学形式表示满意。角色体验法融入戴明循环应用于ECS实践教学可激发学生学习兴趣,提高其技能操作水平,从而为以后的临床工作打下坚实的基础。
文摘目的:探讨以团队合作为基础、运用ECS设置临床模拟病例(emergency care simulator生理驱动高仿真模拟人)对护理本科生临床综合能力进行考核的新模式下,构建出一套客观、全面的护理本科生临床综合能力评价指标体系。方法:将护理程序和护理管理学有效结合为理论框架,形成初步专家咨询问卷,选取山西省内两所高等医学院校及五所三级甲等医院具有副高级职称以上的护理教育、护理管理、临床带教、医学教育等相关领域的资深、权威专家运用德尔菲法进行3轮专家咨询,对特殊问题进行深度访谈。参与三轮专家咨询的人数为31名、30名、30名。结果:构建出由专业综合知识、护理综合技能操作质量、人文素质、终末质量4项一级指标、14项二级指标、26项三级指标构成的临床综合能力评价指标,并用统计学方法确定了各项指标的权重。结论:研究构建出的指标体系对今后国内规范、统一ECS评价护理本科临床综合能力的指标构建有很好的借鉴意义。
