煤炭勘探

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。

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。

三维可视化的地球物理数据资源，真挺香的，尤其对做前端图表交互或者数据驱动页面的朋友来说，实用性高。你要是经常和地震勘探、MATLAB 打交道，这波整合值得收藏，里面不少资源都能直接上手，比如各向异性滤波、三维网格图、旋转矩阵这些，都是实打实的代码干货。 三维地震图的绘制教程用 MATLAB 写得比较清楚，拿来改成前端 WebGL 版也不难，响应也快，代码也清晰；三维数据可视化那部分，配合three.js或者echarts-gl都能玩出花来。还有像各向异性滤波、三维旋转矩阵这些，思路对了其实不难转成 JS 版，用在 Web 端交互里。 另外哦，里面还藏着个三维红心绘制的例子，虽然听起来有点中二，

信息技术的飞速发展彻底改变了数据的产生、组织和流通方式。大数据时代的到来为油田勘探开发企业带来了机遇和挑战：海量数据的存储、检索和分析，以及数据异质性等问题亟需解决。

储层建模的相控方法，在潜北东区滚动勘探里还真挺实用的。井多、井密、地质情况又复杂，用传统模型容易跑偏。这个项目就用了随机建模叠加概率统计，生成了多个骨架模型，筛出了高概率砂体分布，相当于是做了个“靠谱地图”。 你做油藏模拟或者搞三维建模时，常常得面对模型不确定性的问题吧？嗯，用这种概率分布模型可以把不确定性量化出来，还能直接辅助后续滚动勘探。实际结果也不错，新搞出了 6.2km²含油面积、159 万吨探明储量，提升。 类似的资源你也可以看看：比如三维地震建模的淮南矿区，还有储层结构重建的萨北孔隙结构重建，都挺有参考价值。想搞清楚油层分布的朋友不妨收藏一下。 如果你平时用MATLAB或者搞建模评

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。

煤炭企业信息化人力资源管理系统基于B/S结构模型，应用决策支持理论，对人才管理进行信息化改造，提升企业竞争力。

淮南矿区近年来广泛应用三维地震技术进行煤炭资源勘探，累计覆盖面积已达井田总面积的近一半。为评估三维地震勘探精度，收集整理了超过一千个验证点数据，系统分析了不同勘探参数下断层解释的准确率。结果表明，常规三维地震勘探对13-1煤层中3米以上断层的解释精度较高，而高密度三维地震勘探则能显著提高对11-2煤层中2米以上断层的解释精度。还结合实例详细分析了小断层和煤层变薄区在三维地震资料中的识别特征，并探讨了三维地震技术在煤矿采区地质构造精细解释中的应用潜力。