乌东煤矿

为了探讨乌东煤矿煤层顶板含水层之间的水力关系，本研究采用了统计分析、Piper三线图及Gibbs图等方法，对基岩地下水、第四系地下水及地表水的水化学特征进行了定性分析。通过比较不同水体中Cl-浓度的差异，定量评估了相邻含水层之间的水力连接程度。研究结果显示，所有地下水样品的pH值均在7.1～8之间，属于弱碱性水。随着含水层埋深的增加，地下水的总溶解固体（TDS）逐渐升高，而地表水和第四系地下水的TDS均低于基岩地下水。基岩地下水、第四系地下水和地表水的主要水化学类型分别为Cl·SO4-Na、HCO3·SO4-Na·Ca、SO4·Cl·HCO3-Na和SO4·Cl·HCO3-Na·Ca。基岩地下

东软老师授课的案例，特别适合初学者，内容简单易懂，一学即会。

Oracle9i 的东油讲义，挺适合入门数据库的你。内容从关系模型、SQL、PL/SQL 讲起，到索引、事务控制再到性能调优，基本覆盖了一套完整操作。方式也还不错，像在跟你面对面聊，没那么晦涩。SQL 和 PL/SQL 这块讲得比较系统，像SQL*Plus和SQL Worksheet的使用场景也都有提到，工具用法比较清晰。新手跟着练练 SQL 语句，快就能上手。哦对了，PL/SQL 的块结构也顺便讲了，逻辑清晰。对Codd 的十二法则也有，虽然听起来有点学术，但讲义解释得挺接地气，结合数据库核心结构讲的——内核怎么数据、数据字典管什么权限，能帮你把后台流程理清楚。操作层面也照顾得蛮细，像登录S

该数据库汇集了黔西-滇东煤层气地质数据，利用VS2005软件实现了数据管理和分析功能，包括基础数据录入、查询、修改、删除、报表生成和统计分析。

一、研究背景与目的 乌里雅斯太凹陷内的砂砾岩油藏具有诸多特殊性，包括储层敏感性强、微裂缝发育、隔层应力低等特点。这导致了射孔投产后的产能较低，且不同井层在压裂后的效果差异显著。为了提高压裂效率并优化资源分配，研究团队致力于开发一套能够准确、定量优选压裂井层的方法。这一问题已成为制约该地区油藏开发的关键瓶颈。 二、研究方法与数据处理 1. 数据收集与处理 通过对之前压裂井的数据进行统计分析，研究者选择了若干关键参数作为评估压裂效果的重要指标。这些参数包括但不限于：地层系数、孔隙度、含油饱和度等地质参数，以及施工排量、前置液百分数、加砂强度等工程参数。通过这些数据，构建了一个专门用于分析压裂井的专

邓旭东，2009年至2013年就读于哈尔滨工业大学经济管理学院，2015年至今在中南大学商学院深造。主要研究方向为线上社群及消费者行为。 在研究过程中，他掌握了数据科学相关技术，包括数据采集、数据清理、数据规整以及统计分析。 邓旭东熟练使用R、Python、MongoDB等工具。

MongoDB 的原理和实战讲得挺透的，张友东这个比较接地气，属于那种听完就想动手试试的类型。尤其是结合阿里云的环境，说了不少实际踩坑的细节，像是连接池怎么调、慢查询怎么查、分片怎么搞都讲了。 MongoDB 的原理和实战讲得挺透的，张友东这个比较接地气，属于那种听完就想动手试试的类型。尤其是结合阿里云的环境，说了不少实际踩坑的细节，像是连接池怎么调、慢查询怎么查、分片怎么搞都讲了。 嗯，如果你平时就在搞 MongoDB，或者正准备在云上跑 Mongo，确实蛮值得看一眼的。讲课风格也不死板，图例和实操代码都比较清晰，像db.collection.find()的各种用法，都配了例子。 还提了不少

本系统利用煤矿安全生产大数据，采用组合数据挖掘方法，建立了煤矿事故预测信息系统。详细阐述了系统需求分析与设计流程。

吴信东教授的十大算法课件，结构清晰、内容扎实，是那种一看就想收藏的资料。英文教材直接对标主流学术内容，适合做深度阅读或者复习用。 十大算法的内容安排比较合理，从C4.5、Apriori到k-means和SVM，每个都配了图解和基本公式。要是你平时写点数据相关的前端 demo，比如可视化决策树、聚类图，这些算法就挺有参考价值。 英文版讲义有点像那种你一边读一边想翻译的感觉，不过好处是术语和原始定义都保留了，查文献、对接英文技术文档比较方便。还有 PDF 版本，排版也比较舒服，眼睛不累。 如果你想系统性了解经典的机器学习算法，或者做数据挖掘可视化项目，这份讲义就挺合适的。附上几个还不错的相关文章，

东软医保网络智能监控数据库模型正在通过优化方案进行进一步提升。