一元线性回归法在煤矿瓦斯含量预测中的应用

结合河北某煤矿具体资料,建立基于一元线性回归法的数学模型对煤矿瓦斯分布含量和预测进行定性研究,以寻找影响煤矿瓦斯含量的主要因素,指导该煤矿科学预测瓦斯含量,对煤矿安全生产具有十分重要的意义。     

基于一元线性回归法的瓦斯含量预测的修正

通过研究一元线性回归分析法,发现运用埋深与瓦斯含量两者的一元线性回归预测的瓦斯含量很多低于实际值,存在安全隐患。为此提出了通过求解瓦斯含量的置信区间,把置信上限设为瓦斯含量的安全预测值,作为对传统的瓦斯含量预测值的修正,并通过在和成煤矿的工程实践,确认了这种方法的安全性和合理性。     

基于一元非线性回归法对瓦斯含量梯度的研究

工程实践中通常采用埋深与瓦斯含量的一元线性回归来预测煤层瓦斯含量,但是,实际瓦斯含量值与埋深的线性关系对于地质条件要求高且适用范围有限。基于此提出了通过一元非线性回归分析法来研究瓦斯含量梯度,并通过在某矿区的现场测试与工程实践,发现此方法具有很好的可靠性和适用性。     

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.     

利用多元线性回归预测煤层瓦斯含量方法

文章根据某矿15煤层影响瓦斯含量的大量参数值,利用线性回归分析法通过MATLAB软件求出回归方程从而预测瓦斯含量。结果证明预测的准确性较高。此方法为矿井预测瓦斯含量提供一种有效途径。     

线性回归确定煤层瓦斯含量主控因素的方法探讨

煤层瓦斯含量是煤矿瓦斯防治的重要基础参数,开展煤层瓦斯含量预测为煤层瓦斯突出预测与瓦斯抽放等提供技术依据.影响瓦斯含量分布的因素很多,而且因矿而异,这为瓦斯含量的预测增加了难度.论文提出了利用线性统计规律确定煤层瓦斯含量主控因素的方法,以鹤壁八矿为例,开展瓦斯含量主控因素判定,并划分瓦斯地质单元建立瓦斯含量预测模型,实践表明,该方法提高了瓦斯含量预测的精度.     

影响煤层瓦斯含量的多因素回归预测研究

针对井田地质勘探瓦斯实测数据,逐个定性、定量分析煤层埋深、地质构造、褶曲、煤层厚度和煤的变质程度对煤层瓦斯含量的影响,得出地质构造、煤层埋深和厚度是魏家地煤矿1号煤层瓦斯含量的主控因素,通过多元线性回归分析法得到了煤层瓦斯含量的预测值,结果与实测值基本吻合,可普遍应用于矿井瓦斯灾害的防治。     

影响煤层瓦斯含量的多地质因素线性回归分析

煤层瓦斯含量是煤矿瓦斯防治的重要参数,对煤层含量的预测可以为瓦斯抽放和防治煤与瓦斯突出提供技术依据。以地质勘探期间实测瓦斯含量、钻孔的揭煤资料为基础,利用线性统计规律和瓦斯地质因素分析方法确定煤层瓦斯含量的主控因素,并对定性因素进行量化,通过丰富翔实的钻孔数据,采用多元线性回归的分析方法建立煤层瓦斯含量预测模型,可达到对矿井的瓦斯含量及分布规律进行预测的目的。     

煤层瓦斯含量的主要控制因素分析及回归预测

应用灰色系统理论中的关联分析方法，对影响桑树坪井田３＃煤层瓦斯含量的地质因素进行了分析，找出了主要控制因素，并构造出了瓦斯含量发预测模型。对矿井瓦斯防治与抽放均有一定的实用价值。     

基于多元线性回归理论的煤矿瓦斯涌出量预测

为有效地预测煤矿瓦斯涌出量,降低矿井生产中的危险,分析影响煤矿瓦斯涌出量的因素,基于多元线性回归理论,构建了煤矿瓦斯涌出量预测模型.选取煤层瓦斯含量、煤层埋深、煤层厚度、邻近层瓦斯量4个因素作为自变量,不考虑其它因素的影响,运用SPSS软件处理数据,得出瓦斯涌出量与其影响诸因素之间的线性回归方程.通过瓦斯涌出量模型的建...     

基于动态参数线性回归模型的路堤沉降预测

随着观测信息的不断丰富,常规的线性模型的不足逐渐凸现,影响了沉降数据分析的精度。据此,为了克服常规沉降数据处理模型的不足提出了动态参数线性回归模型。该模型要求参与建模的数据个数保持不变,利用新观测的数据取代旧数据,获取新的模型参数,进而建立动态参数线性回归模型进行沉降预测。通过实例验证,动态对数模型预测值平均误差率为5．4％,动态多项式模型预测值平均误差率为2．7％;与其对应的常规模型相比平均预测精度分别提高了6．4和2．1个百分点,动态模型的效益十分明显;从建模精度σ^2来看,动态对数模型σ……2—=11.5,动态多项式σ^2—=2.3,均小于常规模型的σ^2—。     

基于测井参数的煤层含气量预测模型与应用

煤层含气量是决定煤层气开发效果的重要参数,准确确定煤层含气量是煤层气勘探开发研究的一个关键问题。以沁水盆地东南部沁南东区块为依托,通过煤层含气量解吸试验和煤层气钻孔测井资料统计,分析了煤层含气量与测井参数之间的关系,选择了有效埋深的对数、体积密度、自然电位、深侧向电阻率与浅侧向电阻率比值、微球形聚焦电阻率的对数、声波时差与自然伽马和补偿中子乘积的比值等6个参数作为BP人工神经网络预测模型的基本特征量,建立了基于测井参数的煤层含气量BP人工神经网络预测模型,并对模型进行误差分析和应用结果对比分析。结果表明:基于测井参数的BP人工神经网络预测模型具有极强的非线性逼近能力,能真实反映煤层含气量与测井参数之间的非线性关系,预测结果与实测结果之间误差小,相对误差一般小于10%,采用测井参数预测煤层含气量具有较好的应用前景。     

露天矿滑坡二次线性回归模型的建立及应用研究

基于二次线性回归模型的原理,对露天矿边坡滑坡建立预测模型,以白音华二号露天矿某监测点为例给对其监测数据进行分析,对滑坡进行了预测。在现场的边坡监测工作中得到了很好的应用,对类似的边坡工程具有指导意义。     

基于煤体瓦斯含量对测定煤层瓦斯压力准确性分析

基于煤体的瓦斯含量,分析了测压室长度与封孔过程中瓦斯的释放量对测压准确性的影响,并依据理想气体状态方程与煤层瓦斯含量的朗格缪尔方程,推导出原始的煤层瓦斯压力与实际测出的煤层瓦斯压力、测压室长度以及封孔过程中瓦斯释放量的表达式,对实际测得的瓦斯压力进行了修正。经计算发现,测压室长度越长,封孔过程中瓦斯释放量越多,最终测定的瓦斯压力与煤层原始瓦斯压力偏差越大,在封孔过程中应尽量减小测压室的长度,加快封孔的速度。     

应用线性模型预测焦炭硫分的研究

简述了炼焦煤硫分对焦炭的影响及对炼铁产生的危害,针对开滦煤质特点,并通过大量实验数据进行分析,建立线性回归模型,证明开滦煤中硫分与焦炭硫分具有线性关系,指出运用线性回归模型可有效预测焦炭硫分,从而合理指导配煤,控制配煤中的硫分,以保证焦炭质量。     

线性模型预测焦炭灰分

简述了炼焦煤中灰分对焦炭及炼铁产生的危害,针对开滦煤的地质特点,并通过大量实验数据进行分析,证明开滦煤中灰分与焦炭灰分具有线性关系,指出运用线性回归预测模型可以有效地预测焦炭灰分,从而合理指导配煤,控制配煤中的灰分,以保证焦炭质量.     

基于多元线性回归与BP神经网络的矿井瓦斯预测模型应用

矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,最后建立了多元线性回归与BP神经网络的组合预测模型。该模型兼顾了多元回归分析的非线性特性和神经网络的时序特性,通过具体的实例研究,对比了各种方法的预测结果。结果显示,组合预测的结果与实际有较高的拟合度,可靠性高。     

基于广义翁氏模型的煤层气产量预测方法

为实现煤层气的低成本高效开发,有必要加强煤层气开采中长期规划工作,以最大限度地降低采气成本,提高经济效益。根据煤层气开采过程中的产量变化规律,将广义翁氏预测模型应用于其产量预测过程,可以实现快速、准确地预测煤层气井产气高峰及其出现时间。将模型计算结果与数值模拟结果进行了对比,二者之间的误差小于5%;在此基础上,根据某实际气井的早期少量的生产数据,利用该模型准确地预测了气井中长期的产量,进一步验证了方法的正确性。从实际应用来看,该方法计算过程简便、预测结果准确,具有一定的应用价值。