煤炭勘探

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基于Hadoop的煤炭销售OLAP分析系统
针对煤炭销售数据体量庞大但信息密度低下的问题,基于Hadoop平台构建了一套OLAP煤炭销售数据分析系统。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理,构建Hive分布式数据仓库,并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析。以销售量统计为例,实现了对销售量信息多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析,并以直观的多角度形式展示数据分析结果,从而实现对煤炭销售数据的快速、准确分析。
Apriori算法在煤炭电子商务应用
数据库技术发展推动了数据挖掘技术在电子商务中的运用。 Apriori算法可以挖掘频繁项集,从煤炭电子商务Web数据库中提取指导营销策略的数据。此外,数据挖掘还包含模式、关联、预测、评估和聚类等技术手段。
油田勘探开发领域大数据管理与应用研究
信息技术的飞速发展彻底改变了数据的产生、组织和流通方式。大数据时代的到来为油田勘探开发企业带来了机遇和挑战:海量数据的存储、检索和分析,以及数据异质性等问题亟需解决。
淮南矿区三维地震勘探精度评价及应用效果分析
淮南矿区近年来广泛应用三维地震技术进行煤炭资源勘探,累计覆盖面积已达井田总面积的近一半。为评估三维地震勘探精度,收集整理了超过一千个验证点数据,系统分析了不同勘探参数下断层解释的准确率。结果表明,常规三维地震勘探对13-1煤层中3米以上断层的解释精度较高,而高密度三维地震勘探则能显著提高对11-2煤层中2米以上断层的解释精度。还结合实例详细分析了小断层和煤层变薄区在三维地震资料中的识别特征,并探讨了三维地震技术在煤矿采区地质构造精细解释中的应用潜力。
石油勘探中的测量数据分析工具及操作指南
现代石油勘探中,精确的测量数据是至关重要的。GPS技术的广泛应用使得我们可以获取前所未有的位置信息。石油勘探领域的关键工具之一是“石油物探测量数据检查软件”,它为数据检查提供了高效、便捷的解决方案,大幅提升了工作效率和数据准确性。该软件通过全面检查测量数据,保证数据的完整性和准确性。传统的数据检查方式耗时且易出错,而这款软件通过自动化处理实现了快速、准确的数据校验。具备GPS数据处理能力,能够处理各种GPS设备的测量数据,包括卫星信号接收情况、定位时间、经纬度、高度等关键信息。软件还支持数据一致性检查和异常值识别,确保数据分析的可靠性。详细的使用说明文档指导用户如何操作软件进行数据检查,无需编程技能即可掌握数据质量状况,极大减轻了监督和检查人员的工作负担。
基于决策树方法的煤炭物流客户分析
随着自动柜员机(ATM)的普及,如何优化其部署以提高利用率成为重要课题。运用数据挖掘和决策树ID3算法,分析现有ATM部署区域,识别高利用率区域特征,构建ATM选址模型,为金融机构提供高效ATM部署参考。
煤炭企业信息化人力管理系统
煤炭企业信息化人力资源管理系统基于B/S结构模型,应用决策支持理论,对人才管理进行信息化改造,提升企业竞争力。
中国煤炭资源勘查与开发情况分析
综合先前对煤炭资源的定性分析结果,以累计探获、保有、预测及尚未利用资源量为依据,通过统计分析中国各省区的煤炭资源勘查程度和开发程度指数,评估了其勘查与开发情况。研究结果显示,中国煤炭资源的勘查程度东部高于西部,北部高于南部,而开发程度则东部相对较高,西部偏低,南北差异不显著。特别是蒙东、晋陕蒙宁和北疆等地区未来具备较广泛的勘查开发潜力。
陕西省煤炭中氟的分布及其赋存状态探究
为了研究陕西省煤炭中氟的分布情况及其赋存状态,对该省7个地市的146家煤炭企业生产的煤炭产品进行了详细的取样检测。研究中介绍了陕西煤田的地理分布和样品采集点的设置,依据GB/T 4633—2014标准,采用高温燃烧水解-氟离子选择电极法对148批次样品进行了氟含量测定。结果显示,陕西省煤炭中氟的含量分布范围在16 μg/g~412 μg/g之间,平均值为123 μg/g。此外,通过对氟含量与灰分、全硫、磷、砷、氯、汞等元素的相关性分析发现,氟主要以无机矿物形式存在于陕西煤炭中,与磷和砷含量存在一定相关性,而与氯和汞的含量关系不显著。
矿产资源权益金制度对煤炭地勘行业影响分析
从行业发展趋势、区域政策比较和企业行为特征三个层面出发,构建了探讨矿产资源权益金制度实施对煤炭地勘行业影响的分析框架,并采用公开数据进行了统计分析。研究结果显示,权益金制度实施后,煤炭地勘市场呈现持续下行趋势;煤探矿权基准价采用了与探矿权基准价对接的方案,各省区差异显著;煤探矿权集中分布于中西部地区,总体勘查工作强度不高,需加强勘查精度和地质保障程度;项目投入强度分布不均,煤探矿权投入来源较为分散。研究提出加强顶层设计、优化行业分工,引导改革创新、助推转型升级,把握发展机遇、提升运营水平等建议。