分布规律

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。

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。

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。

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。

寺河井田煤层气井高产区随排采时间推移而扩大，低产区则逐渐缩小，产能区域差异显著。构造、含气性、渗透率是控制产能分布的地质因素，其中含气性与产能分布最为一致，构造通过影响含气性间接控制产能分布，高渗透率区域产能与渗透率显著相关。压裂、储层伤害、井下采掘活动等工程因素也影响产能，尤其是储层伤害和井下采掘活动影响较大。合理规划井上下联合开采时间关系，可优化气井产能。

平煤十二矿的瓦斯突出分布规律研究，是个你一看就知道花了不少功夫整理的数据资源。用了瓦斯地质理论，还把突出区域细分得挺清楚：己六采区、-350—-600m底板标高区，和三水平深部。每个区域对应的主控因素也讲得蛮到位，比如地质构造、煤层厚度、埋深变化这些，都影响了瓦斯突出的分布。 如果你正好在做矿井瓦斯防治相关的项目，这篇文章能帮你节省不少摸索时间。还有，里面的方法挺值得借鉴的，适合做类似数据建模或地质图层的场景。 而且它列了一堆相关链接，像是剪切影响、模拟实验、临界值预测这些内容，也蛮实用。嗯，有点像给你打好地基，你直接往上建模。 建议你通读一遍原文，根据你研究区域的地质特征，试试套用下它的逻辑

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

贵州煤与瓦斯突出事故的规律性研究挺有意思的，它通过对 2000 年到 2010 年贵州省煤矿瓦斯事故的统计，揭示了煤与瓦斯突出事故发生的主控因素。研究表明，瓦斯含量高、防治措施不力，以及乡镇煤矿比例大是主要原因。研究之后，了对策和建议，当地预防类似事故。报告挺实用的，尤其是对于需要预防类似事故的煤矿企业。你如果关注煤矿安全问题，可以参考一些相关文章，了解更多事故的统计数据和防治措施。比如通过http://www.cpud.net/down/26845.html可以看到关于瓦斯突出的区域预测，还有http://www.cpud.net/down/75880.html了安顺煤矿瓦斯预测的临界值研究

如果你正在找一些有用的资源来支持大学生创业研究，那这篇关于《大学生创业机会变化规律探讨(2013 年)》的论文挺值得一读的。它通过非平衡统计理论了大学生创业机会的时间变化规律，还探讨了专业知识对创业机会的影响。研究表明，大学生创业机会随时间变化是有规律的，而且在某个特定时间点最有出现。此外，专业背景在创业机会中起着重要作用。通过这些理论，你可以更好地理解创业机会的形成机制。 如果你是从事大学生创业或相关研究的学者，也会对以下这些资源感兴趣： 1. [英语听力策略培训对非英语专业大学生听力能力的影响](http://www.cpud.net/down/12521.html) 2. [asp.ne

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。