钻孔效率

8.4.4 钻孔实例

GDI 绘制钻孔图的打印功能蛮实用的，尤其是在需要打印地质钻孔图时。这个功能的预览效果不错，你可以尝试放大比例看一下打印效果，完全不成问题。而且，GDI 作为图形绘制工具，它支持的图形种类挺广泛的，能满足大部分钻孔图需求。需要注意的是，打印的时候可以通过调整比例来优化打印效果，避免图形失真。你可以尝试调调看，挺方便的。至于相关的功能扩展，像钻孔加工的固定循环参数设置、瓦斯抽采技术的讨论等等，都是值得一看的相关资料哦。

卸压瓦斯抽采钻孔层位选得好不好，直接影响抽采效率和安全性。亭南煤矿的这套试验方案，挺实在的。它不是拍脑袋决定钻哪儿，而是先搞清楚采动裂隙怎么走，瓦斯往哪儿跑，再下钻头。尤其是在富水厚煤层、大采高工作面这种条件下，抽采难度大，方法更得讲究。他们的做法是啥？先覆岩运动，再跟踪裂隙演化，对不同层位的瓦斯浓度做数据，结果发现——钻孔头停在裂隙带离层区，抽得最干净。嗯，这个位置刚好卡在裂隙发育、瓦斯富集的节点上，效率高，还稳定。这对搞瓦斯治理的同行来说，太有参考价值了。你要是也在研究卸压抽采，或者碰到水大煤厚推进快的场景，真可以借鉴他们这个布孔思路。顺带一提，下面这几个相关研究也挺值得一看：- 煤样吸附

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

在特定应用场景下，DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。

为了优化高瓦斯低透气性煤层的瓦斯抽采效果，在借鉴煤层气洞穴完井工艺基础上，提出了基于机械造孔的钻孔强化瓦斯抽采技术。利用四连杆机构原理研制出专用的机械造孔设备，以芦岭煤矿Ⅲ1013工作面为例，进行了造孔钻孔施工，并连续监测和统计分析了瓦斯抽采参数。试验结果显示，机械造孔技术显著提高了钻孔内的瓦斯抽采效果，单孔瓦斯抽采浓度相较于普通瓦斯抽采钻孔提高了2.73~3.39倍，纯瓦斯流量提高了2.63~5.11倍。

DHP算法在特定应用场景下，相较于Apriori算法，展现出更高的效率。

Oracle 的分页查询方法里，OFFSET FETCH用起来还挺顺手的，代码简洁，逻辑清晰，响应也快。尤其适合你在做类似电商、社交类大数据量查询时用。嗯，老版本的ROWNUM方式也能搞，但写起来稍微麻烦点，性能上也没新方法稳。如果你数据库版本够新，真心建议用OFFSET FETCH，省事多了。 分页查询的效率提升，索引的作用挺大，别偷懒全字段SELECT *，挑必要的字段查就好。表大得离谱？分区表可以考虑下，扫描数据少，查询自然快了。哦，对了，分页大小也要合理，太大或太小都影响性能，这点不少人踩坑。 Oracle 9i 里的操作系统统计信息功能也蛮有意思，能让优化器更懂系统的运行状态，选出更

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金融行业的 CRM 系统常年跟海量数据打交道，算法跑得不够快，系统一卡壳，业务效率也跟着掉。这篇文章就挺实用的，讲了怎么用一套比较聪明的方式优化 CRM 的数据挖掘算法，像是用了FCQ 算法做数据转换，加入领域知识泛化这种挺高级的思路，还有Hash 剪枝和候选项集压缩这种在第二轮迭代阶段出场的优化手段，整体让系统运转更顺畅。CRM 系统的层级是重点，能搞出有用的客户行为模式，像是你要找高价值客户群、识别交叉销售机会，全靠这一块算法够不够硬。以前那种算法，数据一大就掉链子，尤其是在划分项集数据区段、细节数据挖掘这些细节上。现在用了 Hash 和压缩策略后，运行时间直接少了不少，数据库也更轻盈，后