基于主成分-逐步回归分析法的瓦斯涌出量预测研究

矿井进行瓦斯涌出量预测是煤矿安全生产十分重要的工作,鉴于主成分分析和逐步回归分析方法的优点,将两种方法相结合共同建立瓦斯涌出量回归预测模型。以峻德煤矿30号煤层为例,通过主成分分析得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的四个主成分因素,再采用逐步线性回归分析法预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明：采用主成分-逐步回归分析法减少了回归分析所需要考虑的变量个数,预测结果具有较好的准确性,预测精度明显优于一元回归预测和多元回归预测,具有较好应用前景。     

基于主成分回归分析法的回采工作面瓦斯涌出量预测

以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,结果具有较好的精确度。     

主成分分析主元回归模型在瓦斯涌出量预测中的应用

精确预测矿井工作面瓦斯涌出量对安全生产起着至关重要的作用。通过提取主成分可以解决瓦斯涌出量各影响因素之间的线性相关问题,降低模型受各因素影响之间的误差,以此建立预测模型具有较高的精度。     

瓦斯涌出量灰色预测

基于灰色系统原理和现场调研，针对矿井瓦斯防治现状，实例分析瓦斯涌出量在一个周期的变化规律，对现场预测瓦斯爆炸有一定的参考价值和实际意义。     

基于GIS技术的瓦斯涌出量预测

根据影响瓦斯涌出量的因素如煤层特征、煤质特征等,应用GIS技术建立了新一矿13-1煤层瓦斯涌出量预测模型,研究了瓦斯地质特征、瓦斯含量的分布,得出了13-1煤层瓦斯相对涌出量预测图,为煤矿安全生产提供保障.     

泉水沟煤矿矿井瓦斯涌出量预测

根据<矿井瓦斯涌出量预测方法>对阜康泉水沟煤矿矿井瓦斯涌出量进行了预测和计算,根据预测结果,矿井属高瓦斯矿井.建议煤矿采用合理抽放瓦斯方法提高抽放瓦斯效果.确保煤矿生产安全.     

基于瓦斯地质图法预测矿井瓦斯涌出量

介绍了基于瓦斯地质图法进行矿井瓦斯涌出量预测的方法和步骤,并结合案例进行了瓦斯涌出量预测模型建立和瓦斯地质图的绘制。研究表明瓦斯地质图法进行瓦斯涌出量预测具有方法简单、易于实现计算机编程的优势。该方法以充分研究煤层瓦斯赋存规律,确定关键地质体,划分瓦斯地质单元为前提建立预测模型,同时进行瓦斯涌出量等值线绘制,最能反映预测区域地质条件和采掘工艺条件、与生产实际结合最紧密,是一种科学、有效的矿井瓦斯涌出量预测方法。     

程庄煤矿瓦斯涌出量预测分析

煤矿瓦斯涌出预测对于矿井通风设计和瓦斯管理非常重要。结合程庄矿煤层瓦斯的实际情况,对程庄煤矿9号煤层和15号煤层开采过程中的相对瓦斯涌出量和绝对瓦斯涌出量进行了预测。此外,还针对瓦斯涌出制定了防治措施。     

望云煤矿瓦斯涌出量预测分析

结合望云矿井实际,分析了矿井瓦斯赋存规律,利用线性回归方法得出了该矿15#煤层瓦斯含量与埋藏深度的关系和瓦斯含量增长梯度。通过采用分源预测法预测矿井瓦斯涌出量,并对其构成进行了分析,为矿井抽采瓦斯提供了可靠的基础数据。     

侯甲煤矿瓦斯赋存与瓦斯涌出量预测

矿井瓦斯涌出量预测的任务是确定新矿井、新水平、新采区、新工作面投产前瓦斯涌出量的大小,为矿井、采区和工作面通风提供瓦斯涌出方面的基础数据,它是矿井通风设计、瓦斯抽放和瓦斯管理必不可少的基础参数。根据侯甲煤矿实际情况,选择了分源预测法预测3#煤层开采时的矿井瓦斯涌出量,得出矿井在开采3#煤层前期、中期和后期的瓦斯涌出量,确定侯甲煤矿在3#煤层开采时属于高瓦斯矿井,为矿井通风设计和瓦斯治理提供依据。     

基于主成分分析法的煤层瓦斯压力影响因素分析

为确定阜康地区煤层瓦斯压力影响因素的影响程度,结合朗格缪尔方程,选用阜康矿区矿井现场实测瓦斯基础参数为对象,分析了影响瓦斯压力的7项因素。采用主成分分析法,对煤层瓦斯压力影响因素进行了主成分提取,选取了3个主成分代替原来的7项影响因素,并进行了定量分析,进而确定了各因素的影响程度。结果表明:在阜康矿区煤的灰分对煤层瓦斯压力的大小影响最大,占总影响程度的27.9%;瓦斯含量、水分、孔隙体积、视密度、吸附常数a值次之,分别为23.6%、20.8%、11%、10.6%、3.9%;吸附常数b最小,影响比例为2.2%。     

基于主成分分析法的煤与瓦斯突出危险性评价

煤与瓦斯突出危险性受多个因素的影响,且各因素之间彼此具有一定的相关性,导致在对煤与瓦斯突出危险性分析评介时在一定程度上有重叠。利用主成分分析法,将各影响因素组合为几个不相关的综合指标,建立煤与瓦斯突出危险性评价的数学模型,简化了煤与瓦斯突出危险性评价的数据分析,为客观、准确评价煤与瓦斯突出危险性提供了依据。     

基于GA-ELM的瓦斯涌出量预测

为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。     

基于主因子分析的改进BP神经网络瓦斯涌出量预测

为提高回采工作面瓦斯涌出量预测效率和准确率,基于反向BP神经网络,采用主因子分析法对变量进行降维处理;结合遗传算法(GA)和附加动量法,采用遗传算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立基于主因子分析的GA—BP神经网络预测模型,并在权值反向更新过程中引入动量项。选取开滦矿业集团钱家营矿井瓦斯涌出量监测数据作为标签数据与输入数据,对不同网络模型进行了仿真与分析,结果表明：改进的GA—BP神经网络模型在603个时间步长里达到收敛,平均相对误差约为0.58%,预测精度和效率均优于其他神经网络模型,能更有效地实现瓦斯涌出量的准确预测。     

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。     

瓦斯涌出量预测的GIS系统

针对瓦斯地质数学模型法中数据的动态更新和一致性管理及预测可视化问题,利用MapObjects对地理对象的显示和分析功能,采用C#编程实现瓦斯涌出量等值线自动绘制和地质参数动态分析、取值,建立了基于地理信息系统(GIS)平台的预测模型,达到了空间数据和属性数据相统一的效果;在此基础上开发了可视化的瓦斯涌出量预测系统。该方法具有预测精度高、插值精度高、结果可靠和动态预测可视化的特点,已成功地应用于煤矿区域瓦斯涌出量预测。     

基于EMD-ARMA的矿井瓦斯涌出量预测

以矿井瓦斯涌出量预测方法为主要研究目的,针对瓦斯涌出量影响因素多,各因素间耦合机理及瓦斯涌出量变化规律复杂等诸多预测难点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和ARMA时间序列的综合分析方法,采用经过处理的时间序列对矿井瓦斯涌出量进行具体预测。根据各样本数据的不同特点选取合适的模型,建立EMD-ARMA预测模型,对矿井瓦斯涌出量及其变化趋势进行预测。     

基于RBF神经网络的瓦斯涌出量预测

传统瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性,预测精度不能满足要求。为了提高瓦斯涌出量预测精度,采用RBF神经网络对瓦斯涌出量相关数据进行建模。通过训练13组样本,对5组数据进行预测,分析了隐层神经元个数对预测精度的影响,并与同结构的BP神经网络预测结果进行了对比。研究结果证明了RBF神经网络在瓦斯涌出量预测中的有效性。     

基于虚拟仪器的瓦斯涌出量预测

准确地预测瓦斯涌出量对于指导矿井设计和安全生产有重要意义,而瓦斯涌出量是一个与自然因素及开采技术等多因素有关的非线性建模问题。文章将虚拟仪器技术引进瓦斯涌出量预测中,开发了基于LabVIEW平台的瓦斯涌出量预测系统。它利用Matlab Script节点使得用于瓦斯涌出量预测的BP神经网络理论在虚拟仪器上得以实现和应用,从而提高了虚拟仪器数据运算能力,在工程实践中有了很广泛的应用前景。