煤炭工业

利用社会网络分析和对应分析等文本挖掘、统计分析方法，研究了1996-2016年间煤炭工业"五年规划"文本的特征和趋势。分析揭示了不同"五年规划"文本中高频词的差异和相似性，以及政策关注的方向和重点。研究结果显示，煤炭工业政策正从粗放式发展向集约化、高效、清洁、绿色发展转变。

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。

工控工程师的日常少不了跟各种协议和设备打交道，HslCommunicationDemo就是那种你用过一次就不想卸载的工具。支持Modbus TCP、EtherCAT、Profinet等一堆工业协议，连调试都帮你省事了。界面清爽不花哨，关键是功能真挺全的。远程监控、设备调试、系统集成，一个工具搞定不少事。跨平台兼容的好处你懂的，Windows、Linux、Android都能用。调试时还能实时看数据交换，日志记录也比较详细，排查问题也不慌。点点鼠标，看看日志，状态一目了然。使用上也不复杂。下载解压，选好协议，填好IP、端口、设备 ID 啥的，点个连接就能跑。你要是搞二次开发，里面的脚本编程功能还挺

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。

报表输出在工控系统里的作用，真的不夸张地说，就是整个系统的“面子工程”——不是因为它好看，而是因为它直接展示你所有数据成果。 工业组态软件的报表功能，用得好的话，班报表、日报表、月报表全都能搞定，打印也顺溜。你要是做数据采集，设备运行状态记录，历史查询，那这功能真挺关键的。 比如你用 WinCC，那就要会搞定历史数据提取（这篇讲得还不错）；或者你用Python做些轻量级的数据爬虫，历史数据也灵活（可以看看这篇项目详解）。 报表的结构其实也没那么复杂，主要就是格式化统计后的数据，比如做个表格，加点分类字段，能导出 PDF、打印就行了。你想做得更花点，可以看看Cognos那套交叉表报表（有 PPT

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。

为了研究陕西省煤炭中氟的分布情况及其赋存状态，对该省7个地市的146家煤炭企业生产的煤炭产品进行了详细的取样检测。研究中介绍了陕西煤田的地理分布和样品采集点的设置，依据GB/T 4633—2014标准，采用高温燃烧水解-氟离子选择电极法对148批次样品进行了氟含量测定。结果显示，陕西省煤炭中氟的含量分布范围在16 μg/g～412 μg/g之间，平均值为123 μg/g。此外，通过对氟含量与灰分、全硫、磷、砷、氯、汞等元素的相关性分析发现，氟主要以无机矿物形式存在于陕西煤炭中，与磷和砷含量存在一定相关性，而与氯和汞的含量关系不显著。