审稿意见

一、文章总体评价

《基于贝叶斯优化激活函数的总有机碳预测》一文，提出了一种新颖的神经网络模型用于预测烃源岩中的总有机碳（TOC）含量。文章结合了贝叶斯优化和神经网络技术，通过引入测井数据和X射线荧光光谱（XRF）分析元素作为输入，显著提高了TOC的预测精度。整体而言，文章选题新颖，方法创新，数据详实，具有较高的学术价值和实际应用潜力，适合在《非常规油气》杂志上发表。

二、具体内容分析

研究背景与意义
文章详细阐述了TOC预测在烃源岩评价中的重要性，指出了传统预测方法的局限性，为提出新方法提供了充分的背景支持。
数据与方法
数据来源清晰，详细说明了测井数据的采集和处理过程，以及XRF元素的选择依据。
方法部分创新性地提出了基于贝叶斯优化激活函数的神经网络模型，通过引入测井参数和XRF元素的先验关系，提高了模型的预测性能。
模型构建与优化
文章详细描述了神经网络的结构设计，特别是激活函数的选择和优化过程，逻辑清晰，技术细节处理得当。
贝叶斯优化方法的应用为激活函数参数的选择提供了科学依据，提高了模型训练的效率和准确性。
实验结果与分析
实验设计合理，通过对比多元回归法和常规神经网络，验证了所提模型的优越性。
结果分析深入，不仅展示了模型的预测精度，还通过学习速率对比等方式进一步阐述了模型的优势。
结论与展望
结论部分总结了文章的主要发现，并指出了所提方法的应用前景和潜在优势。
展望部分提出了未来研究的方向，为后续研究提供了有价值的参考。
三、审稿建议

增加模型鲁棒性分析
建议对模型的鲁棒性进行深入分析，例如通过交叉验证等方法评估模型在不同数据集上的表现，以增强文章的说服力。
优化模型解释性
虽然神经网络模型在预测精度上表现优异，但其解释性相对较弱。建议探讨如何通过可视化或特征重要性分析等方法，提高模型的解释性，便于读者理解和应用。
扩展应用范围
文章主要聚焦于王家湾地区的烃源岩TOC预测。建议探讨所提方法在其他地区或不同类型烃源岩中的应用潜力，以进一步验证模型的普适性和实用性。
完善文献综述
虽然文章已对相关文献进行了综述，但建议进一步梳理和归纳近年来在TOC预测领域的最新进展，特别是与本文方法相近或相关的研究，以突出本文的创新点。
四、审稿结论

综上所述，《基于贝叶斯优化激活函数的总有机碳预测》一文在方法创新、实验设计和结果分析等方面均表现出较高水平。尽管存在一些可改进之处，但总体上已达到《非常规油气》杂志的发表要求。建议作者在充分考虑审稿意见的基础上，对文章进行适当修改和完善后，予以发表。