煤炭资源评估

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。

为探索陕北侏罗纪煤田河兴梁井田煤炭资源的高效利用，本研究基于已有钻孔煤质化验数据统计分析，系统评估了5-3煤的煤质特征和工艺性能。采用主要指标分区图方法，结合煤炭资源评价洁净煤等级的六级划分方案，对其进行了洁净等级评估。研究结果显示，5-3煤原煤洁净等级为Ⅱ~Ⅲ级，为好至较好洁净煤，其中Ⅱ级为主，Ⅲ级主要分布在井田西部及东南角；经过浮选处理后，浮煤洁净等级为Ⅰ~Ⅱ级，为特好至好洁净煤，以Ⅰ级为主，Ⅱ级分布较零散。

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。

陕北能源化工基地作为我国重要的能源生产基地，其煤炭开采活动对干旱半干旱地区的地下水资源产生了显著影响。通过对该区域多个大型矿井的煤炭产量和排水量进行统计分析，确定了平均吨煤排水系数，并计算了不同采煤强度年份的排水量。结合近20年的降雨量、观测井水位等资料，定量分析了采煤排水条件下的地下水位埋深、降雨入渗补给量、蒸发量等指标，并探讨了地表水与地下水、矿井水与地下水之间的转化关系。研究结果表明，大规模煤炭开采导致的矿井排水量增加是造成该区域水资源量衰减和三水转化关系改变的主要原因。

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。

大庆市湿地资源的评估方法挺全的，用了 7 种评估方式，比如市场价值法、旅行费用法这些你听过，实际操作也不难。像扎龙、龙凤、小黑山这些湿地都做了具体测算，还挺惊人，效益评估出来是 101 亿多。嗯，如果你在做环境资源相关的数据建模或者生态系统服务价值研究，这篇文章的思路和方法都挺有参考价值的。

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。

煤炭行业的大数据真是越来越卷了，煤炭大数据研究及发展方向这篇资源还蛮系统的。来源、特征、应用、平台化发展，一个个讲得清清楚楚，读下来思路挺清晰的。像你要搞煤炭数据平台建设，这里提的几个问题扎心：数据共享难、数据质量参差、安全性堪忧，还有专业人才不好招。这些我也踩过坑，是真的。而且它还讲了怎么破局，比如你得先做顶层设计，再把数据标准理顺，平台框架也别乱搭——推荐搭个像CDH那样的，稳定性还不错。对了，配套的资源也挺全的：从大数据平台方案到开发培训都有，你可以挑着看。不懂平台框架的还可以看看技术详解那篇，写得还蛮细。如果你准备动手做煤炭数据平台，建议你先把这份内容啃一遍，尤其是标准体系和数据共享部

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。

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