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目的:探讨加味痛泻要方联合穴位埋线治疗腹泻型肠易激综合征(IBS-D)肝郁脾虚证的临床疗效。方法:将60 例IBS-D患者随机分为治疗组和对照组,每组各30 例。治疗组予加味痛泻要方联合穴位埋线治疗,对照组予马来酸曲美布汀片治疗,治疗4周后比较2组患者的临床疗效及治疗前后中医证候积分、肠易激综合征症状严重程度量表(IBS-SSS)评分、肠易激综合征生活质量量表(IBS-QOL)评分、汉密尔顿焦虑量表(HAMA) 及汉密尔顿抑郁量表(HAMD)评分变化,检测2组患者治疗前后5-羟色胺(5-HT)、P物质(SP)、血管活性肠肽(VIP)、白细胞介素-6(IL-6)、白细胞介素-8(IL-8)及肿瘤坏死因子-α(TNF-α) 水平,以及不良反应发生率和复发率。结果:总有效率治疗组为93.33%(28/30),对照组为63.33%(19/30),2组比较,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后2组患者中医证候积分,IBS-SSS、HAMA、HAMD评分均低于本组治疗前,IBS-QOL评分高于本组治疗前,且治疗组的改善程度更优(P<0.05)。治疗后2组患者5-HT、SP、VIP、IL-6、IL-8、TNF-α 水平低于本组治疗前,且治疗后治疗组低于对照组(P<0.05)。治疗过程中,不良反应发生率治疗组为6.67%(2/30),对照组为3.33%(1/30),2组比较,差异无统计学意义(P>0.05)。停药4周后对2组有效患者进行随访,治疗组的复发率为14.29%(4/28),低于对照组的42.11%(8/19),差异有统计学意义(P<0.05)。结论:加味痛泻要方联合穴位埋线治疗IBS-D疗效确切,能够显著改善患者临床症状,缓解焦虑、抑郁状态,降低脑肠肽及炎性因子水平,且未见明显不良反应,值得临床推广。 相似文献
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本文旨在探讨金属元素的理化性质和其地壳丰度(CA)的分布规律。利用相关性分析和集对分析研究了金属的理化性质和其地壳丰度的关系。结果表明,金属元素21种理化参数与地壳丰度之间均有不同程度的相关性。其中10种理化参数和地壳丰度显著相关(P≤0.05),包括共价指数(X2mr)、原子密度(ρ)、原子序数(AN)、原子量(AW)、有效核电荷(Z*)、电负性(Xm)、软指数(σp)、电子亲和能(EA)、极化力(Z*2/r)和电化学势(ΔE0)。集对分析进一步表明:X2mr,ρ,Z*和Xm与log(CA)之间趋同性较好,支持了相关分析的结论。研究结果暗示金属的理化性质与地壳丰度之间存在密切的内在关系,这为地球演化成因、元素丰度演变规律提供了新证据,对岩石、矿产资源开发和利用等有重要意义。 相似文献
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单砂体的识别始终是曲流河储层描述中重点与难点。构型理论极大地丰富了单砂体描述的方法与内容,然而主要构型要素内部多样的测井相类型与组合特征严重干扰了油藏精细描述的结果。在前人研究的基础上,将Bridge的基础理论简化到油藏描述范畴,简述同一点坝(以及与之相伴生的河道)不同位置下的流体特征与沉积序列,并探讨如何利用测井相组合来识别砂体叠置的6种类型,并应用于油田实践。研究结果表明:1)小层范围内主力砂体内部测井相类型的复杂多变反应了沉积过程中复杂的水动力特征,由于环绕单一点坝砂体的最大流速靠近坝头一侧而远离坝尾一侧,使得坝头以箱型韵律为主,坝尾以钟形韵律为主,并以此作为油藏描述中刻画点坝展布的理论基础;2)在研究砂体叠置类型的过程中,可以根据剖面上测井曲线的变化情况来识别砂体的不同部位和不同拼接方式,从而建立更为精确的砂体叠置样式类型;3)该理论与露头调研的吻合度较高,在储层应用过程中,在曲流段保存相对完整的层段有着良好的应用效果。 相似文献
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通过相应属性的叠加可提高油气勘探开发的分析效果,减少投资风险。在勘探中采用精细沉积微相分析技术,通过对勘探目标区各小层沉积微相分析,编制各层的砂体分布图,提取各层砂体中主力砂体,编制小层主力砂体的叠加图;通过对叠加图分析,确定优势储层分布区域,进行成藏风险评价,提高了布井效果。而在油田开发调整中,通过对各单层进行精细沉积微相分析,确定其平面分布特征,结合各成因砂体的控制和动用程度,确定成因砂体内的剩余油分布情况,进而确定剩余油富集砂体,并制作剩余油富集砂体叠加图,据此以成因砂体为单元部署高效聪明调整井,提高了油田的采收率和开发效果。 相似文献
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CNN-GRU混合深度学习反演弹性阻抗取得了较好的反演效果.但是,基于深度学习的叠前反演参数众多,包括内部深度学习网络可学习参数和外部超参数等,目前超参数选取对网络性能及计算速度影响尚缺乏系统性研究,这直接影响到了该方法的进一步推广应用.因此,本文在混合深度学习反演弹性阻抗基础上,探讨学习率、Ep-och、batch_size、正则化参数及参与网络训练的测井个数等5个超参数对网络性能及计算速度的影响,为深度学习地震反演超参数选取提供依据.研究结果可为三维大面积深度学习反演提供一个可行的质控手段,对于推动深度学习方法在石油物探中广泛应用具有一定意义. 相似文献