基于双向长短时循环神经网络的沉积微相自动识别方法——以莺歌海盆地东方B气田为例

莺歌海盆地东方B气田发育浅海重力流海底扇沉积，其砂体分布及叠置关系复杂，使用人工识别的方式进行沉积微相解释工作繁琐且易受主观因素影响。针对该问题，基于双向长短时循环神经网络设计串行网络架构沉积微相识别模型，该模型以测井资料、岩性录井资料为输入，可有效提取不同沉积微相的测井曲线形态特征，并充分考虑相邻沉积微相之间的关联性。将模型应用于该区沉积微相识别工作中，降低了储层非均质性及人工经验带来的影响，提高了识别精度，取得了良好的应用效果。     

连锁理事网络与基金会发展：一项多案例研究

非营利组织和营利组织的一个显著的差异在于，非营利组织拥有更多至关重要的关系网络，然而我们对这样的关系网络还了解甚微。文章采用多案例分析的方法，研究中国基金会的连锁理事网络的发展情况和组织影响，以探究中国基金会连锁理事现象及其对社会发展的意义。研究发现，案例基金会存在明显的连锁理事现象，连锁理事网络对基金会的资金募集和公益项目合作具有重要影响，是提升组织绩效的关键途径。这些基金会通过连锁理事网络互相联系，形成自主行动能力，从而有效推动了基金会的发展。在共同富裕美好社会建设的背景下，论文研究为深化认识基金会发展规律、理解公益慈善发展的网络机制提供了新的视角。