煤炭开采

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。

探讨了多媒体数据挖掘的原型，通过建立包含媒体库、特征库和知识库的体系结构，全面展示影像数据的特征，从而有效解决了影像数据表示的问题。

介绍了水下开采地表移动数据观测方法和导水裂缝带发育高度井下探测方法，并对山东某矿区多个煤矿的导水裂缝带发育高度与岩移参数进行了统计分析。研究中分析了二者的拟合函数关系，并利用云模型处理了拟合数据。结果显示，通过云模型处理后的岩移参数拟合数据更为准确，能够用于指导和预测其他类似条件的煤矿水下开采。

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。

开采活动是导致煤矿产生强矿震和冲击地压的根本原因。本研究通过理论分析、数值模拟和现场实测，探讨了回采速度对采场围岩弹性能释放的机制影响。研究结果显示，随着回采速度的增加，采场支护压力和顶板破断释放的能量显著增加。此外，快速回采导致单位时间内释放的总能量和峰值能量增加，围岩能量积聚程度随开挖次数增加而加强。通过实际统计分析验证，确定了适宜的回采速度区间，为矿山开采强度优化提供了依据。

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。

针对深部煤层开采过程中可能出现的动力灾害，如量级大、破化程度高等问题，采用理论分析方法。首先，利用王家山煤矿深部急倾斜煤层开采的微震数据，通过CMEAS算法优化微震台网布局，得到最佳解。其次，建立了综合微震多参数预警指标体系，并根据实际监测数据制定危险判断标准。最后，在最优微震台网下，基于实地监测数据，探讨了工作面顶底板岩层及正前煤层震动的时空演化规律。另外，采用数值计算模拟了工作面开采过程中煤岩体位移场和应力场的变化，以及周边断层的活化模式，揭示了深部开采对力学响应的影响规律。

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。