深度调剖个性化优选及试验效果

基于大数据分析的个性化推荐系统研究与设计个性化推荐系统是基于用户的兴趣、偏好和行为数据，利用大数据分析技术为用户推荐个性化的商品、服务或信息的一种智能化系统。

该系统能够根据用户的历史行为和评价数据，通过分析算法，预测用户的喜好并向其推荐相应的内容，提高用户体验和满意度。

本文将从系统的研究和设计两个方面进行探讨。

个性化推荐系统的研究是基于大数据分析的关键环节。

首先，需要收集和分析用户的行为数据，包括用户的浏览、购买、评价等信息。

这些数据可以通过网站、APP等平台收集，并进行数据清洗和预处理，使得数据准确、可靠。

然后，通过数据挖掘和机器学习等技术，对数据进行建模和分析，提取用户的兴趣特征和偏好，并构建用户画像。

最后，通过推荐算法，根据用户画像和商品信息进行匹配，生成个性化的推荐结果。

在个性化推荐系统的设计中，需要考虑以下几个方面。

首先，用户界面的设计应友好、简洁，用户能够方便地对推荐结果进行查看和选择。

其次，推荐算法需要具有高准确性和高效性。

准确性是指推荐系统的推荐结果与用户真实兴趣的匹配程度，可以通过评价指标如准确率、召回率、覆盖率等进行评估。

而高效性则指推荐算法的运行时间和资源占用应尽量优化。

此外，还需注意保护用户数据的隐私和安全，对用户的个人信息进行保护和加密，避免信息泄露和滥用。

为了提高个性化推荐系统的效果，可以使用多种技术和方法。

首先，可以采用协同过滤算法，该算法通过分析不同用户的行为数据，找出兴趣相似的用户，根据相似用户的行为为目标用户进行推荐。

其次，可以使用基于内容过滤的方法，该方法将用户和商品都表示为特征向量，通过计算向量之间的相似度，将兴趣相似的商品推荐给用户。

此外，还可以结合社交网络的信息，利用用户在社交网络上的关系和交流信息，对用户进行推荐。

个性化推荐系统的研究和设计还面临一些挑战和问题。

首先，用户行为数据的收集和处理是一个复杂而庞大的任务，需要大量的计算资源和数据存储空间。

其次，用户的兴趣和偏好是动态变化的，推荐系统需要及时更新和调整用户画像，以适应用户的变化需求。

肝胆外科疾病中采用个性化优质护理的效果观察肝胆外科疾病是以肝、胆管、胆囊及其周围结构存在的各种疾病，根据病患病情的复杂性和治疗后恢复的缓慢性，这类疾病患者需要全面的，个性化的优质护理。

这篇文章将讨论个性化优质护理在肝胆外科疾病中的效果。

个性化优质护理是一种根据患者需求、特点和偏好，提供有针对性、全方位、充分关怀、安全有效的护理服务。

此类护理方案围绕着患者的身体状况、生理和心理需求，以及家庭、社会和文化特征等方面，尊重患者的自主权，为其提供有针对性的护理。

个性化优质护理可提高病患满意度和治疗效果，降低并发症率和住院时久。

对于肝胆外科疾病患者，个性化优质护理能够改善其健康状况，并提高其生活质量。

以下是个性化优质护理在肝胆外科疾病中的具体效果观察结果：1. 病患根据身体情况接受个性化优质的护理肝胆疾病患者的年龄、性别、病情以及治疗方式不同，其需求也各异，因此在个性化优质护理的框架下，不能给所有患者一样的医疗服务。

护士需深入了解其身体状况以及社会、心理和文化背景，并针对病患情况定制治疗方案。

在此过程中，护士需及时地评估病患病情的变化，病情复杂或治疗后恢复缓慢的病患需经常进行身体检查。

2. 病患接受心理护理支持，缓解心理压力如护士及时地开展精神护理，帮助病患控制情绪，压力会减轻，情绪、心理因素患者的生命质量好过高，且较一般时间就会缩短。

例如，护士可以使用屏幕来陪伴病患，向其讲解手术过程，提供安慰和支持。

3. 病患家属的支持和参与个性化护理还需要对病患家属行业心理和精神护理，并运用交流技巧，关注病患家庭的生活、社会和经济特征。

在个性化护理的框架下，护士可以通过病患家属的参与，给病患带来更多的支持和安撫。

4. 营养配餐在治疗期间，病患的饮食需求有所不同。

护士需根据患者的身体状况和口味喜好制定饮食计划。

尤其是由于食物不良反应和排除饮食，护士应该特别关注乳操、水分和平衡的营养供应，确保病患营养和不同程度的饮食需求。

针对 萨南 二 类 油层 特 点 ， 合 考 虑 成胶 时 问 、 综 成胶 黏度 、 成本 等 因素 ， 确定 深度 调剖体 系配 方为 ： １ ０ ０ ｇ Ｌ聚合 物 ＋ ０ｍｇ Ｌ交 联剂 。 ０～Ｉ５ ０ ｍ ／ ０ ４ ／
萨 南 二 类 油 层 深 度 调 剖 配 方 筛 选
李宜强 ， 贾敬锋
（ ． 油工 程 教 育 部 重点 实 验 室 中国 石油 大 学 ， 京 １石 北 ２ 高 采 收率 研 究 中心 ．提 中 国 石油 大学 ， 京 北 １２ ４ ； ０ ２９ １２ ４ ； ０ ２９
３ ．提高油气采收率教育部重点实验室
ｍ／ ｇＬ范 围内时 ， 均可 形 成 较好 的调 剖体 系 。铬交 联剂 质 量 分数 大 于 ３ ｇＬ时 ， ０ｍ ／ 随其 质 量 分数 增
大 ， 胶速度 加快 。交联剂 质 量分 数小 于 ３ ｇ Ｌ 成 ０ｍ ／
时无法成 胶 。
（ ）实验用 原 油为 南 二 东二 类 油层 原 油 与煤 ２ 油混合 而成 ， ｃ ４ Ｃ实验原 油黏度 为 ９ ８ｍ ａ・ 。 ５ ． Ｐ Ｓ （ ）现场清 水矿化 度 为 ４ ６ｍｇＬ ３ ８ ／ 。二类 聚驱
关键词 ： 类油层 ； 度调剖 ； 方筛选； 二 深 配 注入 时机 ； 入段 塞 ； 内实验 注 室 中图 分 类 号 ：Ｅ ５． ６ Ｔ ３ ７４ 文献 标 识 码 ： Ａ
引
言
多数早 期开发油 田注水 开采后 ， 油层 中剩余 油
（ ）实验仪 器 设 备包 括 岩 心夹 持 器 、 流 泵 、 ４ 平
１ 实验用品
（ ）化学药剂 由大庆 采 油 二厂 提 供 。聚 合 物 １
相对 分子质量 为 ２ ５Ｘ１ ． 。交联剂 为有机铬 ， ｒ ０ Ｃ¨ 有效含 量为 ２ ５ 。 ．％

《采油工程方案设计》参考答案一、名词解释1. 油气层损害：入井流体与储层及其流体不配伍时造成近井地带油层渗透率下降的现象。

2．吸水指数：单位注水压差下的日注水量。

3．财务内部收益率：项目在计算期内各年净现金流量现值累计等于零时的折现率。

4．裂缝导流能力：在油层条件下，填砂裂缝渗透率与裂缝宽度的乘积。

5．蜡的初始结晶温度：随着温度的降低，原油中溶解的蜡开始析出时的温度。

6．有杆泵泵效：抽油机井的实际产量与抽油泵理论排量的比值。

7．油田动态监测：通过油水井所进行的专门测试与油藏和油、水井等的生产动态分析工作。

8．面容比：酸岩反应表面积与酸液体积之比。

9．流入动态：油井产量与井底流压之间的关系，反映了油藏向该井供油的能力。

10．单位采油（气）成本：指油气田开发投产后，年总采油（气）资金投入量与年采油（气）量的比值。

表示生产1t原油（或1m3天然气）所消耗的费用。

11．应力敏感性：在施加一定的有效压力时，岩样物性参数随应力变化而改变的性质。

12．吸水剖面：在一定注水压力下，各吸水层段的吸水量的分布。

13．水力压裂：利用地面高压泵组，将高粘液体以大大超过地层吸收能力的排量注入井中，在井底憋起高压，当此压力大于井壁附近的地应力和地层岩石抗张强度时，在井底附近地层产生裂缝。

继续注入带有支撑剂的携砂液，裂缝向前延伸并填以支撑剂，关井后裂缝闭合在支撑剂上，从而在井底附近地层内形成具有一定几何尺寸和导流能力的填砂裂缝，使井达到增产增注目的工艺措施。

14．化学防砂：是以各种材料（如水泥浆、酚醛树脂等）为胶结剂，以轻质油为增孔剂，以硬质颗粒为支撑剂，按一定比例搅拌均匀后，挤入套管外地层中，凝固后形成具有一定强度和渗透性的人工井壁，阻止地层出砂的工艺方法。

15．财务净现值率：项目净现值与全部投资现值之比，也即单位投资现值的净现值。

16．套管射孔完井方法：钻穿油层直至设计井深，然后下油层套管过油层底部注水泥固井，最后射孔，射孔弹射穿油层套管、水泥环并穿透油层某一深度，建立起油流通道的完井方法。

基于深度学习的大学生个性化推荐系统设计与实现在当今信息爆炸的时代，个性化推荐系统成为了互联网应用的重要组成部分之一。

随着互联网的快速发展和大数据的普及，如何根据用户的兴趣和需求，精准地推荐适合他们的内容，已经成为了信息技术领域的热点问题。

本文将介绍基于深度学习的大学生个性化推荐系统的设计与实现。

一、引言大学生阅读的内容多种多样，包括新闻、论文、小说、教材等等。

然而，每个大学生的兴趣和需求并不相同，因此，为不同的大学生提供个性化的推荐服务具有重要意义。

基于深度学习的个性化推荐系统能够通过分析用户的历史行为、社交网络和其他特征，准确地预测用户的兴趣，从而实现个性化推荐。

二、系统设计1. 数据采集与预处理个性化推荐系统所需要的数据包括用户的历史行为数据、用户的兴趣标签和内容的特征信息等。

首先，系统需要通过爬虫工具从互联网上抓取用户的历史行为数据，如点击、浏览、收藏等。

其次，系统需要根据用户的行为数据，为用户打上兴趣标签。

最后，系统还需要采集和整理内容的特征信息，如标题、关键词、分类等。

2. 深度学习模型设计基于深度学习的大学生个性化推荐系统常常采用协同过滤算法，结合用户特征、内容特征和上下文信息，实现个性化推荐。

一种常用的模型是基于神经网络的卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。

CNN能够从内容的特征中提取关键信息，而LSTM则能够建模用户的兴趣演化过程。

3. 模型训练与优化为了使推荐系统能够准确地预测用户的兴趣，需要对深度学习模型进行训练和优化。

训练集通常包括用户的历史行为数据和用户的兴趣标签。

通过反向传播算法，优化模型的参数，使其能够更好地拟合用户的行为和兴趣。

同时，还可以采用dropout、正则化等技术，避免模型过拟合的问题。

三、系统实现1. 数据存储与管理个性化推荐系统需要存储大量的用户行为数据、兴趣标签数据和内容特征数据等。

因此，需要选择适当的数据库技术，实现数据的高效存储和管理。

白153区分层注水调剖试验及效果分析【摘要】白153区作为华庆油田典型的超低渗透油藏，存在油层小层多的特点，为了提高水驱动用程度采取精细分层注水工艺，改工艺克服了油层小层多，注采不对应、不均匀的缺点；随着油田的不断开发，水淹井不断增多，为了提高采收率，就需要对水淹井进行治理，在对水淹井进行治理的各种措施中，调剖工艺无疑是其中的优选。

而该区目前绝大部分是分层注水井，如果采用合注调剖工艺管注的话就需要进行检串、放喷等，耗费时间长，造成地层能量的流失、环境保护等问题。

为此，在该区选取了1口分层注水井进行调剖。

【关键词】调剖工艺管柱施工1 具体试验情况如下1.1 选取注水井井号：关132-151井1.2 水井生产情况该井是华庆油田白153区的一口注水井，2008年11月完井。

2008年12月射孔长631：2191.0-2199.0m、2203.0-2206.0m，2009年1月投注，初期日注水15m3，油压7.5mpa，套压7.2mpa，目前日注水25 m3，油压13.0mpa，套压12.8mpa（表1）。

1.3 对应油井生产状况该水井周围对应9口油井，其各井的生产情况如下表2所示：从上表2中可以看出，该井周围有3口高含水井。

1.4 施工参数设计（1）注入压力：小于地层破裂压力0.8倍。

（2）堵剂注入速度：2-6m3/h，实际速度4 m3/h；（3）堵剂用量：堵剂用量由v=πr2hф（1-sor）得到，处理半径取25米，调剖层厚度12.9米，平均孔隙度11.76%，剩余油饱和度取40%。

v=3.14×252×12.9×11.76%×（1-40%）≈1800m3。

本次调剖剂的用量设计为1800m3。

2 施工情况图1？关132-151井压力随注入量变化曲线本次施工共八段段塞对不同窜流通道进行封堵：2.1 预处理段塞30m3聚合物浓度0.2%，对井筒进行保护。

2.2 第一段塞500m3水驱流向改变剂（粒径3-5mm）对大孔道、裂缝进行填堵；从曲线上看，压力上升明显，填堵效果显著；2.3 第二段塞100m3低强度堵剂对裂缝+孔隙窜流通道进行封堵，防止后续堵剂窜入油井，提高近井地带的压力；从曲线上看，压力有所降低，效果较差；2.4 第三段塞100 m3多功能强凝胶封堵微裂缝、大孔道或高渗透层带，同时驱替孔隙中的剩余油，提高远井地带的压力；从曲线上看，压力有所回升，有一定效果；2.5 第四段塞400m3水驱流向改变剂（粒径1-3mm）对大孔道、裂缝进行填堵；从曲线上看，压力上升，有一定效果；2.6 第五段塞100m3低强度堵剂对裂缝+孔隙窜流通道进行封堵，防止后续堵剂窜入油井，提高近井地带的压力；曲线上看，压力下降，效果较差；2.7 第六段塞100 m3多功能强凝胶封堵微裂缝、大孔道或高渗透层带，同时驱替孔隙中的剩余油，提高远井地带的压力；曲线上看，压力上升，有一定效果；2.8 第七段塞400m3弱凝胶进一步对裂缝和孔隙进行充填，迫使注水水流改向，驱替孔隙中的剩余油，同时提高远井地带的堵剂对孔隙的充满程度；曲线上看，压力上升，有一定效果；2.9 第八段塞100m3高强度堵剂封堵近井地带裂缝，减弱后续注水对封堵段塞冲刷，延长调剖有效期。

基于机器学习的个性化推荐系统研究与实践个性化推荐系统是一种利用机器学习技术为用户提供个性化推荐信息的系统，通过分析用户的历史行为数据和偏好，为用户推荐他们可能感兴趣的产品或内容。

随着互联网的快速发展，个性化推荐系统在各个领域都得到了广泛应用，如电子商务、社交网络、音乐和视频平台等。

本文将探讨基于机器学习的个性化推荐系统的研究与实践。

一、个性化推荐系统的作用和挑战个性化推荐系统的出现，大大提高了用户体验，帮助用户快速找到符合自己需求的信息，节约了用户的时间。

然而，个性化推荐系统也面临一些挑战，如数据稀疏性、冷启动问题和推荐算法的准确性等。

1. 数据稀疏性用户行为数据通常是稀疏的，即用户对大部分物品没有行为数据。

这就导致了推荐系统很难准确地为用户推荐他们感兴趣的物品。

解决数据稀疏性问题是个性化推荐系统面临的首要挑战之一。

2. 冷启动问题冷启动问题是指新用户和新物品的推荐问题。

对于新用户，由于缺乏用户的历史行为数据，推荐系统很难准确地为其进行个性化推荐。

对于新物品，缺乏用户的行为数据也导致了推荐系统很难为其做出准确的推荐。

3. 推荐算法的准确性推荐算法的准确性直接影响着推荐系统的效果。

对于不同的应用场景，需要选择合适的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。

如何设计一个准确性高、性能好的推荐算法是个性化推荐系统研究的核心问题。

二、基于机器学习的个性化推荐系统技术机器学习技术在个性化推荐系统中发挥着重要作用。

基于机器学习的个性化推荐系统通常包括数据收集、特征工程、模型训练和推荐结果生成等步骤。

1. 数据收集数据收集是个性化推荐系统的第一步，通过收集用户的行为数据和偏好数据，构建用户行为数据集和物品特征数据集。

数据的质量对推荐系统的性能有很大影响，因此需要对数据进行清洗和预处理。

2. 特征工程特征工程是机器学习模型训练的关键一环，通过对用户和物品的特征进行提取和转换，构建特征向量表示用户和物品。

个性化推荐算法研究与评估一、算法介绍个性化推荐算法是基于用户历史行为和偏好，结合物品属性和相关度，推荐用户可能感兴趣的物品。

目前常见的个性化推荐算法主要包括基于内容推荐、协同过滤推荐、基于规则推荐、基于深度学习的推荐等。

基于内容推荐算法是根据物品的内容属性进行推荐，例如电影推荐可基于电影的类型、主演、导演等属性进行推荐。

协同过滤推荐算法是基于用户历史行为和偏好，查找与该用户相似的其他用户的历史记录，从中找到该用户可能感兴趣的物品。

基于规则推荐算法主要是基于已经设定好的规则，例如用户看过某类型电影后，系统自动推荐与该类型相关的其他物品。

基于深度学习的推荐算法则是通过建立神经网络模型，利用用户历史行为、属性、情感等多维度信息进行训练和预测。

二、评估指标在评估个性化推荐算法时，需要确定评估指标。

目前常用的评估指标主要包括准确率、召回率、覆盖率、多样性和新颖性等。

其中，准确率和召回率是评估推荐精度的常见方法，覆盖率是评估物品分布的指标，多样性是评估推荐结果的多样性程度，新颖性是评估推荐结果中新物品的数量。

准确率和召回率是用来衡量个性化推荐算法的准确性和完整性的指标。

准确率是根据推荐结果中被用户真实点击的物品比例计算得出，召回率是根据推荐结果中所有用户真实点击的物品比例计算得出。

覆盖率则是评估推荐物品与物品库之间相似度的指标，主要考虑推荐算法对于在物品库中未被用户访问过的物品的推荐能力。

多样性评估算法推荐出的物品差异化程度，主要考虑在推荐结果中推荐的物品之间相互之间的差异程度，重复推荐相同类型的物品的算法多样性较低。

新颖性则是评估推荐结果中新物品数量的指标，这能够反映个性化推荐算法的创新性和应用场景扩展能力。

三、应用场景个性化推荐算法已经在许多领域得到广泛应用，如电子商务、社交网络、在线广告、在打车平台上，也有很实用的个性化推荐算法，比如滴滴出行就利用个性化的推荐算法，对用户推荐相关的服务产品、优惠券，并在叫车后根据历史行程推荐用户目的地附近的商圈和餐饮场所等生活服务设施。

１１ 取 芯测 井资 料分 析 法 ．
扶 骷 一 层
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２０ 年 ６月 ０７
国 外 测 井 技 术
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第２ ２卷第 ３ 期
多种测试资料在水驱深度调 剖技术 中的应 用
表 １ 密 闭 取 芯 检 查 井油 层 水 洗 状 况
木 厚度 甘升缸 砧 件簧型 程 升猿 挂扶 过幢扶 坨扶 詹毫 ‘ 詹毫
Ｏ 引 言
特高 含水期 水驱 控水 的对 象是 导致 注人水 低效
度
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彳 譬
河道
兰舟洲
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三舟
３ ０６ ３ ９９
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左右， 河道砂中、 强水洗厚度占 ５ ％以上。 ０ 但高渗透 厚油层的层内矛盾突出，只要河道砂属于不 同沉积 单元纵向叠加型 ， 其河道砂体底部水洗严重 ， 顶部一

＝、 区块油 层 特 点 及调 剖 井 区空 白 水 驱阶 段 特点 该 聚 驱 区块 开 采 葡 Ｉ １ － ４ 油层， 该 油 层 属于 三 角 洲 内 、 外 前 缘相 砂 体沉
针 对 高渗 层 位起 到 了有 效 的 封堵 作 用 。
（ 三） 采 出 井 增 油 降 水 效 果 明 显
１ ． 调剖 井 区含水 降 幅大 ， 增 油倍 数高 。 调 剖井 区呈 现初 含水 高 的特点 ， 调 剖 后含 水 降 幅明显 。 统计 ２ ０ １ ２ 年１ ０ 月份， 调剖 井 区采 出井 日产 液 １ １ ４ ４ ４ ｔ ， 日产
油８ ７ ３ ． ６ ｔ ， 含水 ９ ２ ． ３ ７ ％， 与调 剖 前对 比 ， 日增 油６ ２ １ ． Ｏ ｔ ， 含水 下 降５ ． Ｏ ０ 个 百分 点， 与 非调 剖 井 区对 比 ， 含 水多 下 降 了０ ． ５ ４ 个 百分 点 。 目前增 油倍 数 达 到 ２ ．
凝胶 物质 或 固体沉 淀 ， 从 而封 堵 高渗 透层 段 ， 追使 注 入 介质 改变 流 动规 律 而
Ｏ ％， 其 中调 剖 目的层 吸 液有 效 厚度 比例增 加０ ． ５ ０ ／ ￣ ， ， 吸 液强 度 下降４ ． ４ ９ ｍ３ ／ ｄ． ｍ， 非 目的层 段 吸液 有 效厚 度 比例 增 ］ ３ １ １ ４ ９ ． ２ ％， 吸液 强 度增 加 ３ ． ９ ３ ｍ３ ／ ｄ ． ｍ。 调 剖后 吸水 剖 面改 善 明显 ， 非 目的层 得 到动 用 。 另 一 方面 ， 通过 对 比， 加入 ｗｋ 封 堵段 塞 的调 剖井 调 剖后 调剖 目的层 位 吸液 比例 减少 ３ ３ ． ９ ５ ％， 非 目的层
剖。 三． 调 剖 方案 的设 计
７ ５ ， 较 非调 剖 井 区高 １ ． ５ ８ 。 ２ ． 调 剖 井 区采 出井 采聚 浓度 上 升速 度 慢 与非 调 剖井 区 采 出井对 比 ， 调剖 井 区在注 聚 后 采聚 浓度 上升 缓慢 ， 且 始

依据油藏动态资料和吸水剖面，结合现场实施经验
（1）对于以平面、层内矛盾为主的井组，适当增大处理半径， 初次调驱井处理半径控制在20米左右；
（2）对于层内层间矛盾并存的初次调驱井可在增大调驱剂强 度的前提下，处理深度适当减少，处理半径控制在10米左右；
（3）对于多轮次调驱的井和区块要有效增大用量
平均单井调驱剂用量
物
WQPAM
1600-1800 23-27 剂
CA-75A
≥1600
≤25
CA-75B GHPAM-1 GHPAM-1
≥2000 ≥1200 ≥1600
≤25 20-25 23-25
型号
水源
Zcy-2 Tjbh-1
Tjbh-2 BHJ-01
HR-1
港东
配
港西
制
王徐庄、羊二庄
孔店、羊三木
水 官80大站、官三站
5 5382
6 8415 7 8434 8 8428 9 8446
10 8439
调驱体系
地下交联凝胶 预交联凝胶颗粒 预交联+地下交联凝胶 橡胶颗粒+地下交联凝胶 预交联+橡胶颗粒+地下交
联凝胶 地下交联凝胶 预交联凝胶颗粒 预交联+地下交联凝胶 橡胶颗粒+地下交联凝胶 预交联+橡胶颗粒+地下交
联凝胶
803t
80
742t
748t
实施井次 单井组增油
637t 619t
17 6
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅰ—预交联凝胶颗粒+交联聚合物
Ⅱ — 橡胶颗粒+交联聚合物
Ⅲ —橡胶颗粒+预交联+交联聚合物
17 8

求的患者。胚胎发育 良好 ，可见心管搏动 ，患者腹腔有活动性的出
血 ，要进行 切除治疗 的 ：血清 Ｂ Ｃ Ｇ＞２ ０ ／ 或孕囊直 径 ＞３ｍ Ｈ ００ ＵｍＬ １ ｃ
的患者 ］ ０ 。同时孕囊所在输卵管 的病 变情况也很重要 ：如 孕囊所 在输 卵管浆膜 色泽正常 ，无渗 出物 ，保守治疗 的成功率 比较大 。保 守性手 术治疗患者 前后的护理有 为重要 ，护士需对 患者术后阴道流血 、腹痛 和 ｐＨ Ｇ Ｃ 进行持续监测和观察 。
及时观察切１有无渗血、渗液，渗出多时报告医生。每 日 ３ 更换切 口处创可贴 ，保持清洁、干燥，污染时及时更换，严格执行无菌操
作 ，防止感染 。同时观察 阴道 出血情 况 ， 持床单元 整洁 ，患者 服整 保 洁 、保 持外 阴清洁 ，外 阴每 日用碘伏 消毒两次 、必 要时保 留会 阴垫 ， 遵 医嘱给 予止血药。术后需要持 续监测 ￥Ｈ Ｇ，观察病情 的变 化。由 Ｃ 于注射 甲氨蝶呤 （ Ｘ） ，患者容易发生 出血 ，所 以应加 强生 命体征 ＭＴ
５讨 论
５ ｎ ｍｉ 后再排便确保效果满意；术前半小时保留导尿，防止术中损伤膀
胱且便 于暴露视野 ，以气囊 导尿管为宜 。
３术后护理
３１待手术完 成后在苏 醒室苏醒 至神志清醒 后 ，由监 护室护士送 回病 ． 房 ，和病房护士做好交接班 ，回病房后需按全身麻 醉术后护理 ，去枕仰 卧位 ，头偏向一侧 ，禁食 、水 。６后可以给患者少量水喝 ．第二天晨 ， ｈ ． 指导患者喝一些米汤 。每２ 测１ 次血压 、脉搏 、呼吸 ，以便尽早察觉可 ｈ
参考文献
［】 丰有 吉 ． 科学 ［ ． ： 民卫 生 出版社 ， ０ ：１ １ 妇产 Ｍ】 北京 人 ２ ２６． ０

四、开展“高含水期砂体储层参数空 间分布定量预测方法”研究
为适应胡庆油田非均质复杂断块藏需要，采用深度序列逐 点多元统计，分类与计算相结合的方法，应用岩样分析渗透率 与各测井曲线作为基础资料，通过装样、样深、分类、标准化 和优化选取变量的过程逐点进行多元统计，最后得出非均质渗 透率(逐点)解释模型。
单向受效型： 由于沉积环境的影响形成的油藏平面上渗透率的不均匀分布（如河流
相3沉、积井环网境控）制或不由住于型压：裂等工艺措施造成的油水井间直接连通现象（如压 裂或4、导深由成致部于片油液分注水流布采井转差间井向油的网技层直的术型接不提：连完高通善水、造驱长成波期的及水剩系驱余数形油。成滞水留驱区大，孔一道般）采。用完善注采井网 由于断层、透镜体、油层尖灭等因素影响，造成油水井间连通性较差， 剩余油分散，注水受效性差。
暂堵剂
调剖剂
三、层内层间调剖调驱技术界限
层内深部调剖调驱：随着油田进入高含水、特高含水期，调
剖的目的主要是针对厚油层内的水驱大孔道进行，主要解决层内“短 路”问题。由于层内窜流的存在，常规的浅堵的浅调已无法达到增油 降水的目的，调剖调驱应以深部液流转向为目的，室内实验表明，段 塞式注入是一种较为理想的选择，调剖效果的好坏主要取决于窜流能 力Kv/Kh的大小。因而在进行层内调剖调驱设计时，Kv/Kh的大小为影 响层内调剖调驱效果的重要参数。
胡庆油田调剖调驱如何深化认识油藏问题?
如何解决调剖、调驱技术中未波及的类型、 调剖调驱剂、工艺技术的合理优化组合问题?
胡庆油田现有条件下如何进一步开展提高采 收率技术问题?
胡庆油田调剖调驱如何深化认识油藏问题
现有地层条件下确定水线波及的方向？如何扩大波及面积？ 现有调剖剂在地下的表现特征？是否适合胡庆油田地质特点？ 如何定量描述储层物性参数？示踪剂技术如何在认识储层结 构上发挥更重要的作用？

基于深度学习的个性化推荐系统研究与应用个性化推荐系统是当今互联网时代的重要应用之一，其应用领域广泛，包括电子商务、社交媒体、音乐视频、新闻阅读等。

在这些领域中，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣和偏好，在庞大的信息库中为用户提供个性化的推荐内容。

而基于深度学习的个性化推荐系统，则是在传统的推荐算法基础上，引入深度学习的方法，通过挖掘用户行为数据中的潜在特征，提高推荐算法的准确性和效果。

深度学习技术在个性化推荐系统中的应用主要体现在两个方面：特征表示和推荐算法。

传统的个性化推荐系统常常将用户和物品表示为稀疏向量，表示用户和物品的特征往往是离散且高维的。

而深度学习则可以将用户和物品的特征转化为低维的稠密向量，将原始的离散特征映射到一个连续的空间中，从而更好地捕捉用户和物品之间的潜在关系。

另外，深度学习可以通过自动学习特征表示的能力，从大量的用户行为数据中提取出更加有用的特征，为推荐算法提供更充分的信息。

在深度学习技术中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两个被广泛应用于个性化推荐系统的重要模型。

卷积神经网络主要用来提取用户和物品的特征表示，通过使用多个卷积核对用户和物品的特征进行卷积操作，得到用户和物品的特征映射。

而循环神经网络则主要用于建模用户的历史行为序列，通过将历史行为序列作为输入，将每个行为的特征进行权重累加，得到用户的隐层状态，从而捕捉用户的长期兴趣和偏好。

另外，深度学习技术还可以与其他传统推荐算法相结合，形成混合推荐模型。

传统的协同过滤算法通过挖掘用户之间的相似性或物品之间的关联性进行推荐。

而基于深度学习的个性化推荐系统可以结合协同过滤算法的优势，通过深度学习模型来学习用户和物品的特征表示，从而提高推荐算法的准确性和效果。

在实际应用中，基于深度学习的个性化推荐系统需要解决一些挑战。

首先是数据稀疏性的问题，即用户行为数据往往是非常稀疏的，用户对于大量物品的行为数据很少，这就导致了深度学习模型的训练困难。

３ ． １注 水 井 注水 压 力提 高
为了提高措施效果 ． 扩 大注 水 波 及 体 积 ， 现 场 开 展 了对 应 井 组 调 剖 和 堵 水 工作 。在 调 剖 的 对应 井 组 中选 择 含 水 上 升 快 ， 产 量 递 减 大 的油 井 进 行 堵 水 。共 实 施 ９井 次 ，有 效 ７井 次 ，有效 率 ８ ７ ． ５ ％， 平 均 日产 油 对 比措 施 前 提 高 １ ３ ． ２ ｔ ， 日产 水 降 低 １ ６ １ ． １ ｍ３ ， 含水 下降 ８ ． ９ ％， 增油 １ ７ １ ６ ｔ ， 降水 ９ ２ ８ ５ ｍ ３ ， 取得 较好效果 ， 实 现 深 度 调 剖 与 化 学 堵水 相 结 合 。
果。
１ ． ２ 由 笼 统 调 剖 转 向 选 层 调 剖
对 多 次 进 行 过 调 剖 的水 井 ，考 虑 水 井 近井 地 带 剩 余 油 分 布 少， 使 用过量顶替 的办法施工 ， 不 仅 减 少 了对 近 井 地 带 的伤 害 ． 同 时加 大 了调 剖 处 理 半 径 ， 一般顶替量为 ４ ０ — １ ０ ０ ｍ ３ 。 顶 替 半 径
盾。 １ ． ３深 度 调剖 与化 学堵 水 相 结 合
根 据 注 水 井 配 注 量 和 注 水 压 力 进 行 施 工 排 量 优 化 。 利 用 Ｔ Ｄ Ｂ液 压 调 剖 堵 水 泵 的 变 频 作 用 ． 使施工排量在 １ ３ ｍ３ ／ ｈ ～ ７ ｍ３ ／ ｈ 之 间 进行 调整 ， 防 止 污 染 低 渗 透 层 。通 过 优 化 施 工 ． 从 吸 水 剖 面 的对 比来 看 ， 受 污染 的层 数 由 １ ２ ． ７ ％， 下降到 ５ ． ７ ％。 ３深 度 调 剖 技 术 应 用效 果 评 价 在海 外 河 油 田累 计 实施 水 井 深 剖 调 剖 试 验 ５ １井 次 ． 有效 ４ ４ 井次 ， 有效率 ８ ６ ． ３ ％。 累计 增 油 ３ ９ ９ ４ ９ ｔ 。

30-1h/次，开始为20°-30°，以患者能够忍受为宜，随后，每日增加5°-10°，直到100°-120°。

同时，护士需向患者解释CPM 机的应用方法，告知其不会增加疼痛感，在一定程度上，可减轻疼痛，有助于改善膝关节功能，每日结束CPM 机锻炼后，需配合进行股四头肌等长收缩训练与踝泵练习。

第三，待患者病情稳定后，根据患者病情，指导患者主动屈伸关节，在床上做起，开始屈曲膝关节30°，2次/d。

以患者能够耐受为标准，切勿急躁，由少到多，持续以恒，协助患者患肢直腿抬高，锻炼股四头肌肌力，训练髋关节周围肌力，抬高后停留3-5s，间隔2-3h，练习1次，5-10min/次。

第四，护士指导患者坐在床沿边，屈伸锻炼患肢关节，协助患者慢慢移动，下垂双腿，用健肢腿将患肢跟腱抵住，患肢向前推，完成患肢屈曲运动，2次/d。

1.3　观察指标第一，采用Lysholm 评分标准[2]，评价患者膝关节功能，包括4个维度，即行走能力、疼痛、肿胀及屈曲能力，总评分越高，表示膝关节功能越好。

第二，统计两组患者并发症情况，包括骨不连、切口感染、延迟愈合。

第三，采用自行设计的满意度调查表，调查患者满意度，实行百分制，评分越高，表示患者越满意。

1.4　统计学方法本研究所用到的数据均录入至EXCEL 表格中，采用SPSS20.0软件，计数资料用百分比（%）表示，卡方（c2）检查，（s x ）用作表示计量资料，t 检验，“P<0.05”表示统计学有意义。

2　结果2.1　膝关节功能比较两组患者的膝关节功能，护理前，组间无明显差异（P>0.05），护理后，组间差异显著，有统计学意义（P<0.05）。

详见表1。

表1　统计比较两组患者护理前后的膝关节功能[s x ，分]组别例数护理前护理后观察组4118.3±3.9425.6±2.91对照组4118.7±4.3820.3±2.45t 0.4348.921P 0.6640.0002.2　并发症统计并发症，观察组发生率低于对照组，组间比较，存在统计学意义（P<0.05）。

个性化推荐算法的评估与优化随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，个性化推荐算法已经成为了互联网服务中不可或缺的一部分。

个性化推荐算法通过分析用户的历史行为和兴趣，为用户提供符合其个性化需求的信息和服务。

然而，由于用户行为和兴趣的多样性，以及数据稀疏性等问题，个性化推荐算法面临着一系列挑战。

因此，评估和优化个性化推荐算法成为了研究领域中一个重要而复杂的问题。

评估个性化推荐算法是指通过一系列指标来衡量该算法在实际应用中的效果。

常用的评估指标包括准确率、召回率、覆盖率等。

准确率是指在所有被推荐物品中有多少是用户真正感兴趣或喜欢的；召回率是指在所有用户感兴趣或喜欢物品中有多少被成功地被系统检索到；覆盖率是指系统能够覆盖到多大比例的物品。

然而，单一评估指标往往无法全面反映一个个性化推荐算法的性能。

因此，研究者们提出了一系列综合评估指标，如F值、归一化折损累积增益（NDCG）等。

F值综合了准确率和召回率，可以更全面地评估推荐算法的性能；NDCG则考虑了用户对不同位置的推荐结果的不同偏好，可以更准确地评估个性化推荐算法的质量。

除了评估指标外，评估个性化推荐算法还需要考虑到用户满意度和系统效率等因素。

用户满意度是指用户对个性化推荐系统提供的结果是否满意；系统效率是指个性化推荐系统在计算和响应时间上是否能够满足用户需求。

因此，在评估个性化推荐算法时需要综合考虑这些因素。

优化个性化推荐算法是指通过改进算法模型、优化参数设置等手段来提高其效果和效率。

一种常用的优化方法是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的方法。

协同过滤是根据用户历史行为和其他相似用户或物品之间的关系来进行物品或者用户之间相互关联度计算，并基于此进行预测。

协同过滤方法可以通过不同的相似度度量方法和预测算法来进行优化。

此外，还有一些其他的优化方法，如基于内容的推荐算法和混合推荐算法。

基于内容的推荐算法是根据物品的内容特征来进行推荐，可以解决协同过滤方法中存在的冷启动问题。