煤系砂岩

利用水化学测试、统计分析和水文地球化学分析等方法，对顾北煤矿四个主采煤层顶板的76组砂岩水样进行了系统研究，详细分析了各煤层顶板水的水化学反应类型及其成因。研究结果显示，顾北煤矿煤层的埋藏条件和水文地球化学环境影响显著，13-1煤层属于Cl-Na型，主要受溶解过滤和阳离子交换影响；11-2煤层为HCO

利用孔隙结构刻度流动带指标FZI，结合储层物性和孔隙结构特征，建立FZI分类标准划分储层类型。通过统计分析，提取测井响应特征中的敏感参数密度和自然伽马，使用Fisher判别模型识别储层类型，符合率达76%。

研究不同温度、围压下红砂岩的特征应力变化规律。 起裂应力随温度升高先增大后减小，扩容应力、峰值应力随温度升高降低。 起裂应力、扩容应力、峰值应力随围压增大而增大，但与峰值强度的比值减小。 起裂应力与峰值强度比值分布广（0.373~0.721），扩容应力与峰值强度比值集中在0.9附近。 试样在峰值点后弹性应变能释放急剧增加，耗散能急剧增大，最终破坏。

基于 ELM 的裂纹检测代码，思路清晰、上手快，挺适合做图像识别入门。用的是MATLAB实现，核心逻辑其实不复杂，主要就围绕极限学习机（ELM）做了一套自动检测流程。你只要准备好裂纹图像，跑起来基本就是几行代码的事，响应也快，效果还不错。尤其在做材料微观损伤的时候，这种自动识别能节省不少人工时间。 从图像预，到特征提取，再到模型训练，整个流程都有配套代码。对了，文件是.mat 格式的，拿到数据就能直接用。如果你之前接触过机器学习或者图像识别，理解起来会更轻松。不会写模型也没关系，重点是调通流程，熟悉一下怎么提特征、怎么跑模型就行。 另外，做三轴压缩实验的数据其实也能套这个模型，思路差不多。反正

煤系石墨是经过岩浆热变质和构造应力作用后进入石墨化阶段的产物，具有不同程度的石墨结构和类似石墨的物理化学特征，是战略性晶质石墨矿床的重要补充。为了评估和有效开发利用煤系石墨矿产资源，本研究从煤系石墨的成矿机制和演化途径出发，深入分析了相关测试技术方法的适用性。依据我国典型煤系石墨矿区的测试数据统计分析结果，制定了科学合理的煤系石墨鉴别指标，并建立了详细的分类分级体系。研究表明，煤系石墨由不同演化程度的石墨化组分和残留煤岩显微组分组成，具有双重的矿物学与岩石学特性。鉴别煤系石墨应考虑成分参数和结构参数两大类指标，其中挥发分和反射率在煤化作用阶段表现出明显的变化规律，XRD和Raman等结构参数则

西北地区煤系中铀矿资源富集特征的研究挺有意思的。通过对几个主要含煤盆地中的铀元素丰度进行统计，研究揭示了铀元素在煤系地层中的分布规律和与成煤环境的关系。研究发现，铀的分布时代与成煤时代高度一致，而且煤的变质程度和有机质丰度对铀的富集有影响。如果你对煤系地层中的铀矿资源感兴趣，这篇研究值得一看，尤其是它了不同地质环境下铀矿的成矿机制，挺有用的。

煤系地层岩石的单轴抗压强度统计，数据量不算小，一共 88 组。嗯，用的是老牌的 SPSS，非线性回归建模这一块做得挺稳。核心思路就是用弹性模量和天然密度去预测抗压强度，逻辑清晰，结果还蛮靠谱的。你要是经常地质工程数据或者搞模型预测的，这篇文章的思路可以借鉴一下，数据结构、变量选取都挺有参考价值。