参数规律

统计分析了鹤壁三矿在勘探和开采过程中瓦斯涌出量的变化情况，探讨了影响瓦斯赋存的地质因素，并研究了瓦斯赋存和运移的地质条件。研究结果揭示了影响瓦斯分布的地质规律，对矿井通风设计和采掘布置具有指导意义，有助于采取针对性的瓦斯防治措施。

关联规则：数据中潜藏的宝藏 关联规则挖掘是从海量数据中提取隐藏规律的一种方法。它揭示了变量之间存在的联系，帮助我们理解数据背后的故事。例如，购买面包的顾客也经常购买牛奶，这就是一个关联规则。通过挖掘这些规则，我们可以预测未来趋势，优化决策，并发现新的商机。 关联规则分析的核心是寻找数据中的频繁项集和关联规则。频繁项集是指经常一起出现的项目集合，而关联规则则描述了这些项目之间的关系强度和可信度。 关联规则挖掘广泛应用于各个领域，包括： 市场营销: 分析顾客购买行为，制定精准营销策略 推荐系统: 向用户推荐可能感兴趣的产品 金融风控: 识别潜在的欺诈行为 医疗诊断: 辅助医生进行疾病诊断 关联规则挖掘是一个强大的工具，可以帮助我们从数据中获得洞察力，并做出更明智的决策。

利用相似理论，推导了厚松散层岩移开采沉陷的五个相似准数，构建了相似准数函数模型。通过统计分析观测站数据，揭示了预计参数与角量参数和相似准数之间的变化规律。

研究方法 本研究采用聚集度指标和回归分析方法，探究花椒瘿蚊幼虫的空间分布模式和相应的抽样技术。 研究结果 花椒瘿蚊幼虫在不同密度下都呈现聚集分布，其基本单位是种群，个体之间存在相互吸引的现象。 造成聚集分布的原因是昆虫自身的聚集行为和环境的异质性共同作用的结果。 花椒植株不同方位的虫口密度没有显著差异。 植株中部的虫口密度显著高于上部和下部，而上部和下部的虫口密度没有显著差异。 应用成果 根据研究结果，建立了不同虫口密度下的最佳抽样数量模型和特定防治指标下的序贯抽样模型。

通过对毕节市2017年以来煤矿瓦斯监控数据的深度挖掘，分析了瓦斯报警的时间分布、空间分布以及诱发因素。研究发现，瓦斯报警呈现明显的季节性规律，主要集中在7月至9月以及11月；从时间段来看，8时至17时是瓦斯报警的高发期。 掘进工作面和采煤工作面是瓦斯浓度超限的高风险区域，其报警次数分别占总数的49.7%和27.6%。导致传感器报警的主要原因是传感器故障和井下停风，而现场放炮、打钻、顶板垮落等施工操作也是不可忽视的诱发因素。 基于上述瓦斯传感器报警规律，可以为煤矿安全监管监察和煤矿企业瓦斯监控管理工作提供科学的决策依据。

序列模式挖掘：在包含多个有序序列的数据集中，每个序列由按特定顺序排列的不同元素构成，每个元素又包含不同的项目。通过设置最小支持度阈值，算法识别频繁出现的子序列，即满足出现频率高于阈值的子序列模式。

岩渣是TBM掘进过程中岩机作用的直接产物，其粒径分布规律是评估TBM地质适应性、掘进效率和刀具消耗的重要依据。针对刀具消耗问题，以兰州水源地建设工程输水隧洞为例，对不同岩体条件下TBM掘进过程中产生的岩渣进行了现场量测与筛分试验，并对实测岩渣粒径数据进行了统计分析和理论分布函数拟合。分析总结了TBM掘进过程中刀具消耗的规律，并探讨了刀具消耗与岩体条件、滚刀直径、岩渣级配及粒径分布参数之间的关系。

针对煤矿矿震分类缺乏定量化指标、矿震传播规律不明确、危险性矿震难以识别等问题，综合运用数值模拟、理论分析及现场实测方法，对煤矿矿震进行了分类。通过UDEC数值模拟模拟了震动波在节理岩体中的传播过程，并结合微震监测数据，统计分析了矿震震动波传播过程中质点峰值速度和震动波能量的衰减规律，初步探讨了危险性矿震的判别方法。研究结果显示：煤矿矿震可分为采动破裂型、巨厚覆岩型和高能矿震型3种，其中高能矿震型可进一步分为煤体内爆型、顶板失稳型和断层活化型。根据矿震对井下人员或设备造成的影响，可将矿震分为正常矿震和危险性矿震两大类。矿震震动波传播受多种因素影响，特别是在煤岩体中，不连续面对震动波传播起着显著作用。研究揭示了不连续面对震动波应力传递的阻断机制：当震动波传递的应力超过不连续面强度时，不连续面发生破坏，介质的不连续性阻断了震动波应力的传播。质点峰值速度与震动波能量在传播距离上呈负指数关系，这在实测中得到了验证：某矿区实体煤区域和采空区域的质点震动速度吸收系数分别为0.00375和0.0076，震动波能量吸收系数分别为0.0075和0.015。

岩渣是TBM掘进过程中岩机作用的直接产物，其粒径分布规律是评价TBM地质适应性、掘进效率和刀具消耗的重要指标。本研究以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为例，通过现场量测与筛分试验，统计分析了不同岩体条件下实测岩渣的粒径分布数据，并进行了理论分布函数拟合。研究总结了TBM掘进过程中刀具消耗规律，探讨了刀具消耗与岩体强度、岩渣粗糙度指数、粒径分布等参数之间的关系。研究结果显示，不同岩性条件下岩渣的粒径分布符合Rosin-Rammler函数，可用于计算其分布参数，对评估TBM掘进效率具有重要意义。

在此阶段可以设置机器学习算法的参数。参数设置通常可以改善算法的性能。