这篇博士学位论文《在结晶岩中使用模式识别方法进行地球物理测井数据分类》是由Ahmed Amara KONATE在中国地质大学（武汉）所撰写，旨在探索如何利用大数据和算法技术来处理和分类结晶岩中的地球物理测井数据。地球物理测井是地质勘探的重要手段，通过对地下岩石的物理特性测量，如密度、电阻率、声波速度等，来推断地层的地质结构和矿产资源分布。
论文的核心内容可能涉及以下几个关键知识点：
1. **大数据**：在地球科学领域，大数据指的是海量的地球物理测井数据，这些数据来自多个测井项目，具有高维度、多样性以及复杂性。论文可能讨论了如何管理和分析这些大规模数据集，以便提取有用的信息和模式。
2. **算法**：在处理地球物理测井数据时，可能会使用到各种数据挖掘和机器学习算法，如模式识别、聚类分析、决策树、支持向量机、人工神经网络（如文中提到的Artificial Neural Networks和Self-Organizing Map）等。这些算法有助于从数据中发现规律，进行分类和预测。
3. **数据结构**：为了有效地存储和处理测井数据，需要合适的数据结构。论文可能涵盖了如何选择和设计数据结构以适应测井数据的特性，比如矩阵、树、图或哈希表等。
4. **模式识别**：模式识别是通过计算机算法自动识别数据中的规律或特征。在结晶岩的地球物理测井数据中，模式识别可能用于识别不同的地层类型、岩性变化或异常，这对于地质解释和资源评估至关重要。
5. **结晶岩的地球物理特性**：结晶岩因其复杂的地质历史和多样化的矿物组成，其地球物理特性往往不同于沉积岩。论文可能详细讨论了结晶岩的这些特性如何影响测井数据的解读。
6. **应用实例**：论文可能提供了实际案例，比如使用上述方法对中国大陆科学钻探主孔的结晶岩数据进行分析，以预测孔隙度等参数，这有助于了解地下储层的含油气性。
7. **科研伦理**：作者在论文中承诺其研究成果为原创，未侵犯他人知识产权，并对参与研究和提供帮助的人员表示感谢，这符合学术诚信的要求。
通过这些方法，论文可能为地球物理测井数据的分析和解释提供了新的视角和工具，从而推动了地质勘探领域的科技进步。
