基于地球物理测井数据的煤矿岩层水含量特征研究新途径

利用Matlab强大的数值计算与可视化能力，构建逼真的地球物理模型，并通过图像、动画等形式展现地球的各种物理过程。 主要功能： 模拟地球自转、公转、大气环流等物理现象。 可视化展示地形地貌、海洋流动、板块运动等地理信息。 实现对地球物理数据的分析和处理，例如温度、气压、重力等。 技术路线： 利用Matlab读取和处理地球观测数据，例如地形数据、卫星云图等。 采用球面坐标系建立地球的三维模型，并使用纹理贴图等技术增强真实感。 根据实际物理规律，编写代码模拟地球的各种物理过程，例如引力作用、热力学过程等。 利用Matlab的可视化工具，将模拟结果以图形、动画等形式展现出来，并提供交互功能，方便用户观察和分析。

利用水化学测试、统计分析和水文地球化学分析等方法，对顾北煤矿四个主采煤层顶板的76组砂岩水样进行了系统研究，详细分析了各煤层顶板水的水化学反应类型及其成因。研究结果显示，顾北煤矿煤层的埋藏条件和水文地球化学环境影响显著，13-1煤层属于Cl-Na型，主要受溶解过滤和阳离子交换影响；11-2煤层为HCO

MATLAB地球物理源代码QDYN是一款边界元软件，专用于在弹性介质中模拟由速率和状态摩擦控制的断层准动态近似，涵盖地震周期的构造断层活动和地震滑动。QDYN支持多种速率和状态摩擦形式及状态演化定律，适用于处理3D和2D介质中的非平面断层几何及弹簧块模拟。负载通过远程位移、稳定蠕变或振荡负载控制，在3D中可处理半空间自由表面效应，包括法向应力耦合。围绕断层介质为线性、各向同性和弹性，支持均匀或（在二维中）受损层。QDYN实现了自适应时间步长、共享内存并行化，能够进行时间和空间上多尺度的精细地震周期模拟。具备用户友好的MATLAB和Python界面以及图形输出实用程序。

版权所有：2018 - Pertamina大学地球物理工程。更多更新和引用信息可在 https://github.com/Metkom/OSGPUP/blob/master/Forward modeling/gravity_fault_model.m 查阅。引用来源：Umboh，Eureca BG； Mardhotilla，安迪；法图拉赫曼，里夫基；所罗门，莫。伊克巴尔；洛吉斯（Logis），阿卜丹（Abdan Aulia） Al-Baany, M. Fauzan (2018)：重力方法的正向建模。详细信息请参阅 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5946706.v1

Matlab工具箱的扩展功能允许用户修改现有函数，更重要的是，通过编写M文件，他们可以自由添加原工具箱中不存在的新功能函数。这一特性充分展示了Matlab语言的灵活开发性。

为了更好地评估太行山东麓地区的页岩气储层，地球化学参数的研究变得至关重要。本研究选取石炭系上统太原组泥页岩作为研究对象，利用常规测井资料和地球化学参数测试数据，对页岩储层的测井响应特征进行了统计分析。通过分析页岩储层总有机碳含量、镜质体反射率和生烃潜力与测井参数的关系，优选敏感参数并建立相应的测井计算模型。利用所建模型对太行山东麓地区页岩储层的地球化学参数进行了计算，揭示了它们的平面展布特征。研究结果显示，该页岩储层的测井响应特征表现为“三高、一低、一中”的总体特征。总有机碳含量与自然伽马、密度和声波时差相关性良好，而镜质体反射率则与常规测井响应相关性较差，但与深度呈现良好的正相关关系。生烃潜力与镜质体反射率、声波时差及自然电位相关性较好。最后，本研究采用多元回归分析方法建立了太行山东麓A区块页岩储层地球化学参数的计算模型，并与实测结果进行了验证，结果显示计算误差较小，表明该计算方法在该区域具有较高的可靠性。

最新版本1.0.20包含多项重要更新：支持Sgy、Xtf、Jsf文件的读写功能，并改进了Sgy文件的调整功能；增加了Magy (G882)文件的读取支持；优化了坐标变换功能，包括utm与地理坐标及地心坐标的互相转换；新增几何任务功能，如最小距离计算、线段交叉检测和法线计算；增强了AutoCad脚本的创建功能；支持从包含xtf或segy文件的文件夹中生成轨迹图；改进了数据过滤、加权、增益等处理功能；继续优化磁力/重力建模功能；新增了串行数据记录功能（免费帕斯卡）；增强了图像/矩阵子水平图层处理和自动派生功能，包括曲线勾画工具；新增了tfw文件的剪切/合并/调整Tiff大小功能。

在移动互联时代，智能手机逐渐取代传统设备成为信息交换和共享的主要工具。由于智能手机存储了丰富的用户数据痕迹，成为取证调查的重要来源。重点研究了Android手机的取证分析方法，包括机身内存和运行内存中的数据获取与分析，尤其关注了与用户通信行为相关的数据分析和邮件应用程序的取证技术。未来的研究可以进一步深化对Android手机机身内存数据的分析，以更好地支持取证实践的需求。

相空间重构C-C法是一种数据驱动的新方法，通过有效利用数据资源来提升反应效率和选择性。该方法不仅仅是技术创新的体现，更是对化学反应过程中复杂数据的智能化利用。通过这种方法，研究人员能够更精确地控制反应条件，从而实现对化合物的高效合成。