基于多元线性回归预测采煤工作面瓦斯涌出量

在对晋中市22座低瓦斯矿井采煤工作面的瓦斯涌出数据的研究基础上,定量分析了采煤工作面瓦斯涌出量的影响因素。利用SPSS软件的相关分析得到了影响采煤工作面的瓦斯涌出量的显著相关因素有瓦斯含量、工作面日产量、工作面埋深和地面大气压。通过多元线性回归分析,建立了采煤工作面瓦斯涌出量预测模型。根据预测结果可知,用该模型来预测矿井采煤工作面的瓦斯涌出量是可行的。     

基于多元逐步线性回归的煤矿瓦斯涌出量影响因素研究

针对煤矿瓦斯涌出影响因素较多,难以准确分析各影响因素的相关性,以及在实际生产作业中瓦斯涌出量难以进行准确预测的问题,采用双变量相关性分析与多元逐步线性回归相结合的方法对此进行了研究。首先,对可能影响瓦斯涌出量的影响因素进行相关性假定,并利用双变量相关性分析确定主要影响因素。其次,将满足条件的影响因素利用多元逐步线性回归方法建立了瓦斯涌出量预测模型,模型的模拟精度为0.954 7,对比实际值和预测值计算得到均方根误差RMSE=0.056。最后,利用canoco5分析了瓦斯涌出量与各个影响因素之间夹角关系,对瓦斯涌出量与各因素之间的正负相关性进行了验证,为煤矿瓦斯涌出量研究提供了相关依据。     

基于灰色线性回归组合模型的瓦斯涌出量预测研究

利用线性回归和灰色系统理论,分别构建了一元线性回归及GM(1,1)模型,在此基础上建立瓦斯涌出量的灰色线性回归组合模型。并同时运用以上3种模型进行了现场预测对比,结果表明,对于小样本数据模拟计算,灰色线性回归组合模型的预测精度要优于GM(1,1)模型,说明前者用于瓦斯涌出量的预测是可行的。     

基于多元线性回归分析法预测矿井瓦斯涌出量

将偏回归平方和理论运用到影响某矿瓦斯涌出量预测指标的选取中,确定了影响该矿瓦斯涌出量的主要影响因素,根据这些主要影响因素建立了预测瓦斯涌出量的多元回归模型。在进行指标选取之前,对各数据按照极差标准化原理进行了无量纲化,避免了量纲差异带来的问题。最后,通过分析,得出结论:采用偏回归平方和参数对该矿瓦斯涌出量影响因素进行优选建立回归模型是可行的,同时有利于提高拟合精度,可以更好地对该矿瓦斯涌出量进行预报与控制。     

大东庄煤矿瓦斯涌出量预测

采用井下钻屑解吸法对大东庄煤矿4#煤层的瓦斯含量进行了实测,根据瓦斯含量测值和组分确定了4#煤层处于瓦斯风化带中的氮气带。依据煤层瓦斯风化带下限瓦斯涌出量指标对4#煤层相对瓦斯涌出量和绝对瓦斯涌出量进行预测,得知大东庄煤矿4#煤层属于低瓦斯矿井。     

采煤工作面瓦斯涌出量预测

用多元线性回归的方法对采煤工作面瓦斯涌出量关于煤层埋深、厚度、瓦斯含量、工作面推进速度和日产量的关系进行了分析,结果表明瓦斯涌出量同日产量有明显的线性关系,但同其他因素呈现非线性关系。因此,建立了瓦斯涌出量的BP网络模型,利用任楼煤矿的统计资料进行了模型的训练及预测,预测结果同原始数据较为接近,表明所建立的BP预测模型可用于瓦斯涌出量预测研究中。     

基于回归分析法的瓦斯涌出量预测

统计分析了综采工作面日产量(日进度)与相对瓦斯涌出量之间的关系,并采用MATLAB曲线拟合工具,通过反复筛选,找出了符合实际规律的双曲线型和指数型回归预测模型以及预测的置信区间,可以更好地预测瓦斯涌出量。     

基于polyfit函数回归模型的瓦斯涌出量预测

收集瓦斯涌出量和煤层埋深的离散数据,利用matlab内置polyfit函数进行直线、指数函数、幂指复合函数、对数函数、双曲线函数曲线拟合,通过效果检验得出指数函数及双曲线函数模型较显著,结合生产中的实际情况,可进行矿井瓦斯涌出量预测。     

矿井瓦斯涌出量一元线性回归及区间预测探讨

简单阐述了一元线性回归的基本原理与方法,根据某采煤工作面提供的产量、瓦斯浓度及风量数据,计算出瓦斯相对涌出量与产量的关系.为提高安全性,采用了置信上限的概念,对该一元线性回归曲线作出置信度为95%的置信区间.     

基于瓦斯地质理论的矿井瓦斯含量与涌出量预测

介绍瓦斯含量与涌出量的主要影响因素,提出基于瓦斯地质理论的瓦斯分布预测,解释预测模型的基本原理、预测方程的建立等。将预测模型应用到实际矿井瓦斯分布预测中,结果显示该预测模型能够较好地反映矿井瓦斯真实分布,能给煤矿开采提供参考。     

基于统计学及多元线性回归的小断层研究及预测

针对矿井小断层发育复杂、切割煤层、影响采煤效率、生产安全等问题,以华恒矿11、13、15煤层小断层资料为依托,通过系统定量分析断层统计学特征,揭示了华恒井田小断层发育特征,在此基础上,利用散点图研究影响因素之间相关性,确定延展长度主要影响因素是断层落差和断层倾角,利用多元线性回归分析法,建立了小断层预测模型,通过实际数据检验,论证模型的可靠性,对煤层开采具有一定指导意义。     

GM（1，1）模型与线性回归组合方法在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM（1,1）方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM（1,1）与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明：该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.     

基于多元线性回归的瓦斯放散初速度影响因素试验研究

煤的瓦斯放散初速度指标△p在判定煤矿是否具有突出危险性中起到重要作用。通过从全国13个省市的77个煤矿采取77个煤样,在实验室实测煤样的水分、灰分、挥发分、真密度、视密度、孔隙率、常压瓦斯吸附量、瓦斯吸附常数、煤的坚固性系数、瓦斯放散初速度等11个瓦斯基础参数,利用SPSS数据分析软件,采用逐步多元线性回归法进行统计分析,得出对△p产生显著影响的因素为常压瓦斯吸附量、瓦斯吸附常数b和煤的坚固性系数,且常压瓦斯吸附量对△p的影响最为显著。试验结果表明:常压瓦斯吸附量和瓦斯吸附常数b与△p呈正相关性;煤的坚固性系数与△p呈负相关性,同时建立了多元线性回归模型,拟合相关系数为0.892。     

中寨煤矿煤层瓦斯含量影响因素探析

煤矿瓦斯的析出对矿井安全生产影响极大,通过分析瓦斯含量的影响因素可有助于降低瓦斯事故的发生。通过收集中寨煤矿煤质、瓦斯、钻孔等地勘资料,结合其煤层瓦斯的分布规律,采用多因素综合分析方法分别对瓦斯含量的影响因素进行逐个分析,探讨各因素对煤矿瓦斯含量的影响程度。结果显示煤层中瓦斯含量与地质构造、沉积环境、煤层埋藏深度、煤变质程度及围岩性质等均有一定影响,需全面考虑煤层气瓦斯含量对煤矿生产的影响。研究成果为瓦斯分布含量确定的准确性提供依据,据此可采取措施以加强对瓦斯危险性的防范和管控并避免瓦斯安全事故发生。     

三软煤层工作面瓦斯涌出规律及综合治理技术

郭村煤矿为"三软"低透气性煤层高瓦斯矿井,通过对工作面的不同瓦斯涌出源状况和瓦斯浓度分布规律进行分析,掌握回采工作面瓦斯涌出的状况及随时空的变化规律,据实测数据得知,落煤及煤壁瓦斯涌出占工作面瓦斯涌出的66%,采空区瓦斯涌出占39%。根据瓦斯涌出情况,采用顺层钻孔、煤墙浅孔、上隅角埋管、高位抽放孔等瓦斯综合抽放措施,有效解决了工作面的瓦斯问题。     

基于耦合算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型研究

针对煤矿回采工作面瓦斯涌出量系统的时变性、非线性、复杂性、不确定性等特点,提出了混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与Elman神经网络的耦合算法(CIPSO-ENN)用于非线性动态绝对瓦斯涌出量预测。算法通过实时的对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO 和ENN 的耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测系统模型,并利用矿井监测到的各项历史数据进行试验,结果表明该模型较其他预测模型其辨识收敛速度、预测精度和鲁棒性等性能都有明显的提高。     

煤层瓦斯含量与瓦斯压力反算关系研究

通过对煤层瓦斯压力产生原因及瓦斯储层研究,确定了煤层中瓦斯压力(含残余瓦斯压力)与瓦斯含量(包括参与瓦斯含量)的关系,煤层保持完整或较完整状态时煤层瓦斯压力可以与瓦斯含量采用朗格缪尔方程互相反算,煤层处于破碎离散状态时,则煤层以块状呈现,煤层中存在瓦斯含量但相对瓦斯压力煤层瓦斯压力与瓦斯含量不适用朗格缪尔方程互相反算。     

保护层开采与先抽后采的综采面瓦斯涌出规律

为了掌握在开采保护层与抽放煤层瓦斯前提下的瓦斯涌出规律,对南山煤矿盆底区南翼15号突出危险煤层采煤方法和瓦斯治理研究.结果表明,顶分层平均瓦斯涌出量最大,回采期间应采用了边采边抽增加供风等措施防止瓦斯超限;底分层煤层瓦斯涌出量较顶分层少73%,应采取综采放顶煤开采方式;开采高瓦斯突出煤层时,应采用预抽技术结合顶分层保护层开采技术以消除底分层的突出危险;外延面直接采用综采放顶煤开采方式.通过对突出危险区域的预先长期的瓦斯抽放,可以消除其突出危险性,简化生产系统的布置与施工,降低生产成本;采用放顶煤技术.可以降低巷道掘进工程量,利用有限两条巷道进行整个煤层的开采,经济效益更加显著.     

不同含水率条件下煤与瓦斯突出的声发射特性

采用自主研发的大型煤与瓦斯突出物理模拟试验台和美国物理声学公司PAC(physical acoustic corporation)生产的PCI-2声发射测试分析系统进行了不同含水率条件下煤与瓦斯突出物理模拟试验,对突出过程中的声发射特性进行了分析。结果表明：在瓦斯压力相同的条件下,突出过程产生的声发射事件计数率和累计计数随含水率的升高而降低,且瓦斯压力较低时,声发射事件对煤体含水率变化更为敏感;在瓦斯压力相同的条件下,突出过程声发射事件能量率和累计能量均随含水率的升高而降低;在瓦斯压力相同的条件下,突出过程声发射事件的最大幅值、高幅值事件的计数率等都随含水率的升高而降低,且声发射事件计数的集中区域有从大幅值向小幅值转移的趋势;在含水率相同的条件下,突出过程高能量、高幅值的声发射事件总数随瓦斯压力升高而增大。     

基于粗糙集理论的煤矿瓦斯预测技术

针对煤矿瓦斯灾害的特点,提出了用粗糙集理论对瓦斯灾害进行预测.分析了瓦斯灾害特征,并建立了瓦斯灾害特征知识库,应用粗糙集理论建立了煤矿瓦斯灾害预测的数据挖掘模型,讨论了瓦斯灾害预测模型中的粗糙集属性关系,采用信息熵准则对粗糙集约简方法在预测中存在的不足进行了弥补.通过实际应用,证实了粗糙集理论在瓦斯灾害预测中的有效性和实用性.