页岩孔容预测

页岩气储集空间与储层矿物特征密切相关。本研究以四川盆地东缘龙马溪组页岩为对象，结合矿物组成、微量元素及地球化学测试结果，利用低温氮气吸附法和高分辨率成像技术，采用多元统计分析方法建立了页岩孔容预测方程。研究分析了孔隙分布特征及其影响因素。研究结果显示，龙马溪组中部和底部页岩组分含量差异显著，生物成因的自生石英是底部石英含量高的主要原因。页岩主要呈现纳米级孔隙，其中2~5 nm孔隙占主导，贡献率在64.2%~70.1%之间。本研究建立的页岩组分含量与孔容预测模型具有高度显著性。脆性矿物孔、黏土矿物片间孔及其粒内孔是富黏土矿物页岩的主要孔隙类型，呈微缝状，小于2 nm孔隙不发育。有机质含量是影响页

容斥原理在实际问题中的简单应用。

Cluster Interconnect和Public LAN是网络配置的关键部分。每个节点需要三个IP地址：一个公共服务地址（用于客户访问），一个私有的内部地址（仅内部使用），一个虚拟IP地址（与公共服务地址在同一网段）。此外，每个集群需要一个SCAN IP地址，用于应用访问。

阿里的HBase 容灾实践，属于那种一看就值得收藏的资料。穆公的这篇 PDF，内容硬核但说得明白，主要讲的是在阿里内部，HBase到底怎么用、怎么防故障、怎么搞容灾的。尤其适合你准备在大规模分布式项目里上 HBase 的时候翻一翻，坑在哪儿、套路在哪儿，写得挺全的。 容灾这块的比较实战，不是空谈——比如在 RegionServer 异常挂掉时，怎么做到自动恢复、数据不丢，讲得挺细。而且里面还穿插了不少运维策略，比如搭配Zookeeper怎么稳服务，可操作性强。 哦对了，PDF 也不长，翻起来没什么压力，几页就能扫完。配合下面这些文章看，效果会更好，尤其是《深入解析 HBase 容灾与备份策略》

HBase容灾与备份策略 HBase作为一款分布式数据库，其容灾与备份机制对于保障数据安全和高可用性至关重要。 容灾 HBase的容灾方案主要依赖于其底层架构的分布式特性。通过数据的多副本存储和RegionServer的故障转移机制，HBase能够在部分节点失效的情况下继续提供服务，保障数据安全和业务连续性。 多副本机制: HBase允许用户配置数据的副本数量，通常建议设置至少3个副本。当某个RegionServer失效时，HBase会自动将数据请求转移到其他持有该数据副本的RegionServer上，确保数据访问不受影响。 RegionServer故障转移: HBase的Master节点

Oracle 11g DataGuard是一种关键的容灾复制方案，它通过同步和异步传输来保护关键数据，同时支持主备角色切换和保护模式切换。

为了优化高瓦斯低透气性煤层的瓦斯抽采效果，在借鉴煤层气洞穴完井工艺基础上，提出了基于机械造孔的钻孔强化瓦斯抽采技术。利用四连杆机构原理研制出专用的机械造孔设备，以芦岭煤矿Ⅲ1013工作面为例，进行了造孔钻孔施工，并连续监测和统计分析了瓦斯抽采参数。试验结果显示，机械造孔技术显著提高了钻孔内的瓦斯抽采效果，单孔瓦斯抽采浓度相较于普通瓦斯抽采钻孔提高了2.73~3.39倍，纯瓦斯流量提高了2.63~5.11倍。

深孔断顶爆破是有效处理坚硬顶板冲击地压的方法，但会产生大量高体积分数的CO等有害气体。这些气体严重影响井下风流环境，对易自燃或自燃煤层矿井的火灾预测产生干扰。根据理论计算和现场实测统计分析，爆破后75%的CO气体将在1小时内排入工作面风流，并随风流排出；剩余的15%将积存或吸附于破裂的煤岩体内，在瓦斯预抽后7至9天逐渐释放。

为了确定鄂尔多斯盆地铜川地区延长组油页岩的勘探前景, 开展了野外露头观察、取样, 工业指标测试分析。油页岩工业指标统计分析表明, 烈桥、何家坊、霸王庄、淌泥河等地区的油页岩综合品质较好, 可作为勘探开发的重点。

Matlab 内置函数 ismember 用于判断一个元素是否为集合中的成员，但它对浮点数采用严格的精确比较。ismemberf 函数 (名称中的 'f' 代表 'floating-point tolerance') 引入了一定的舍入容差，允许在存在微小舍入误差的情况下进行成员资格判定。 ismemberf 的容差可配置，并支持 'rows' 选项（类似于 ismember)。 示例： [tf, loc] = ismember(0.3, 0:0.1:1) 返回 false [tf, loc] = ismemberf(0.3, 0:0.1:1) 返回 true