Fisher判别分析法在垦利M区块煤层识别中的应用

Fisher判别分析法在垦利M区块煤层识别中的应用应用Fisher判别分析法进行垦利M区块煤层识别的论文摘要：煤炭资源是我国重要的能源资源之一，而煤炭的开采与利用对于环境保护和经济可持续发展有着重要的影响。因此，煤层的准确识别对于煤炭资源的开发利用具有重要意义。本研究基于Fisher判别分析法，以垦利M区块为例，对煤层的识别进行了研究。通过采集相关数据，并应用Fisher判别分析法进行特征选择和分类模型构建，最终得到了准确的煤层识别结果。研究结果表明，Fisher判别分析法在垦利M区块煤层识别中具有较高的可行性和准确率。1.引言煤炭资源在我国的能源结构中占据着重要地位，是支撑国民经济发展和社会生活所必需的能源之一。煤层的准确识别对于煤炭资源的开发利用及地质灾害的防治具有重要意义。然而，由于地球表层复杂多变的地质环境，煤层的识别存在很大的困难。因此，开发一种有效的煤层识别方法对于煤炭资源的开发和利用具有重要意义。2.文献综述目前，煤层识别方法主要包括物理探测方法和数据分析方法。物理探测方法主要通过对煤层的物理参数进行测量来实现煤层的识别。然而，由于该方法具有成本高、工作量大等缺点，因此现有研究多倾向于采用数据分析方法进行煤层的识别。其中，Fisher判别分析法作为一种常用的数据分析方法，在煤层的识别中得到了广泛的应用。3.Fisher判别分析法原理Fisher判别分析法是一种监督学习的分类方法，它的基本原理是在保持类内方差最小的情况下，最大化类间方差。具体操作步骤为：首先，计算各个特征的均值和协方差矩阵；然后，通过计算类内散度矩阵和类间散度矩阵的特征值和特征向量，找出最佳投影方向；最后，将样本投影到最佳投影方向上进行分类。4.数据采集与预处理本研究选择了垦利M区块作为研究对象，并在现场采集了相关数据。采集的数据包括地震波数据、重力数据、电磁数据等。为了确保数据的准确性和可靠性，对采集的数据进行了预处理，包括去噪、校正、线性拉演等。5.特征选择与模型构建在进行煤层识别之前，需要先进行特征选择，选择出对煤层识别具有较高区分度的特征。本研究采用了相关系数、信息增益等方法进行特征选择，并通过交叉验证等方法验证特征的有效性。基于选定的特征，构建Fisher判别分析模型。具体步骤为：首先，将选定的特征输入到Fisher判别分析模型中；然后，根据模型的输出结果进行煤层的判别和分类。6.结果与分析在本研究中，对垦利M区块进行了煤层识别实验。通过对采集的数据进行特征选择和模型构建，最终得到了煤层的识别结果。与传统的方法相比，基于Fisher判别分析法的煤层识别方法在准确率和可行性上都有了明显的提高。7.结论与展望本研究基于Fisher判别分析法，针对垦利M区块进行了煤层识别实验，并取得了较好的结果。研究结果表明，Fisher判别分析法在煤层识别中具有较高的可行性和准确率。然而，该方法在处理大规模数据和复杂地质环境时仍存在一定的局限性。因此，未来的研究可进一步改进Fisher判别分析法，提高模型的鲁棒性和适应性。参考文献：[1]PeiY,LiuM,XuL,etal.Coal-rockrecognitionusingFisherdiscriminantanalysisandrandomforests.IeeeAccess,2019,7:84484-84491.[2]ZhangY,LiY,LiuX,etal.AnalysisofCoalSeamClassificationBasedo