基于偏最小二乘回归的回采工作面瓦斯涌出量预测模型

针对回采工作面瓦斯涌出量回归建模过程中自变量间出现多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归(PLS)对瓦斯涌出量进行预测的建模思路。选取地质及采矿2个方面共12个参数指标作为回归因子,利用15个瓦斯涌出实例为建模样本,建立了回采工作面瓦斯涌出量的偏最小二乘回归模型。建立的模型对训练样本拟合效果良好,最大误差为6.09%,平均误差仅为2.06%;对其余几个案例进行预测,精度优于主成分分析和BP神经网络,与最小二乘-支持向量机模型相当。研究表明,基于偏最小二乘回归进行工作面瓦斯涌出量预测是一种有效可行的方法。     

基于最小一乘法的瓦斯含量预测研究

在对最小一乘法和最小二乘法理论分析的基础上,针对最小二乘法在煤层瓦斯含量预测中稳定性较差的问题,提出应用最小一乘法对瓦斯含量进行预测。根据收集的某矿煤层瓦斯含量实测数据,利用LINGO11和MATLAB工具进行拟合对比,结果表明:应用最小一乘法预测瓦斯含量具有较好的稳定性,精确度较高,可作为一种煤层瓦斯含量预测的方法。     

基于偏最小二乘回归的回转切削钻机凿岩速度预测

针对回转切削钻机凿岩速度回归建模过程中出现钻进参数间多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对凿岩速度进行预测的建模思路。采用拟线性化的偏最小二乘回归方法,通过对胜利露天矿回转切削钻机的钻进参数进行分析并引入它们的一次效应、二次效应及交互效应来建立凿岩速度预测的回归模型。     

基于最小二乘支持向量机的煤层瓦斯含量预测

在分析和比较了目前常用的预测方法基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机的煤层瓦斯含量预测方法。一方面,该方法较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对煤层瓦斯含量进行预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;另一方面,用等式约束代替传统支持向量机的不等式约束,减小了模型的复杂度,加快了求解速度。应用实例表明,该模型具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,适合对煤层瓦斯含量的预测。     

瓦斯损失量计算方法的比较分析

用直接法测定煤层瓦斯含量时,最难控制、误差也最大的就是瓦斯损失量的计算。目前,图解法和最小二乘法是计算瓦斯损失量最为常用的方法,采用这2种方法对煤层瓦斯含量测定过程中的瓦斯损失量进行了计算,并进行了比较分析,然后在统计实测数据的基础上分析比较这2种方法对瓦斯损失量测定准确度的影响。     

煤全水分近红外光谱检测的预处理方法研究

水分含量多少是煤质好坏的重要指标,在研究煤的基础理论及煤加工中具有特殊意义。本实验采用多元散射矫正(MSC)、平滑处理、微分处理等预处理方法,结合主成分回归法及偏最小二乘法分析了预处理方法对煤粉全水分模型的影响;发现多元散射矫正(MSC)处理结合偏最小二乘法获得的模型最佳,其校正模型R=0.988 1,RMSEC=0.501,预测结果 R=0.955,RMSEC=0.601;发现平滑处理也可以提高模型可靠性,但过度平滑会使模型可靠性变差;综合比较主成分回归法模型与偏最小二乘法模型,发现偏最小二乘法获得的模型要好于主成分回归获得的模型。     

煤层瓦斯含量的预测及其影响因素的分析

由于煤层中瓦斯的含量是防治煤矿瓦斯的一项重要指标,以常村矿3#煤层钻孔的统计数据为基础,对这些数据进行统计线性回归并利用瓦斯地质因素分析的方法,找到了影响煤层瓦斯含量的主要因素,运用丰富的钻孔数据和量化的方法,并用多元线性回归建立了可以预测煤层瓦斯含量模型,这种预测可以为矿井瓦斯防治提供一定的依据,以此达到对矿井瓦斯的含量及其分布规律进行有效预测的目的。     

浅谈最小二乘法在回采工作面瓦斯涌出量预测中的应用

根据在开采方法、煤层赋存条件、瓦斯地质条件等与样本工作面相似的已采工作面瓦斯涌出情况,运用最小二乘法的原理,对样本工作面瓦斯涌出量进行预测,并对预测结果和实际开采过程中瓦斯涌出结果进行对比来探讨此种瓦斯涌出量预测方法。     

樊寨井田二_1煤层瓦斯含量主控因素研究

为了查明樊寨井田瓦斯含量的主控因素,本文系统收集和统计了地质勘查阶段樊寨井田二1煤层的瓦斯地质资料,详细分析了地质构造、煤层埋深、基岩厚度、煤层厚度、煤层围岩、煤质等地质因素对煤层瓦斯含量的影响,应用回归分析方法建立以基岩厚度、煤层厚度、顶板20m封闭系数为变量的瓦斯含量预测模型公式,并依据模型方程对井田二_1煤层瓦斯含量进行了预测,为煤矿安全生产提供数据。     

运用偏最小二乘回归法计算导水裂缝带高度

为克服导水裂缝带高度计算经验公式中仅考虑煤层顶板岩性和开采厚度所带来的误差,综合分析开采深度、煤层倾角、开采厚度、走向长度、倾斜长度、顶板岩性等变量的影响,运用偏最小二乘回归法提取对自变量、因变量有强解释能力的主成分,建立了因变量与自变量间的回归公式。根据淮南矿区走向长壁垮落式采煤中导水裂缝带高度实测资料,基于偏最小二乘回归法建立导水裂缝带高度预测模型,经辅助分析检验表明该模型预测精度较高,可以作为淮南矿区相似条件下导水裂缝带高度的计算公式。     

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。     

Excel回归分析在未开票煤层瓦斯含量预测中应用

未开采煤层瓦斯含量及影响因素研究,是煤矿安全生产的重要基础研究工作．以晓南矿未开采15-1^#煤层为例,根据多元线性回归分析的数学原理,利用Microsoft Excel工作表进行多元回归分析的方法,建立煤层瓦斯含量预测模型,对其进行了瓦斯含量预测。通过预测结果与实际情况的比较,可以得知Excel多元回归对瓦斯含量的预测精度较高。得出埋藏深度（m）、煤层厚度（m）、煤质、顶底板泥砂岩比是影响煤层瓦斯含量的主要因素。为未开采煤层瓦斯含量的研究提供了科学方法,并为煤矿的安全开采提供了基础资料。     

Excel回归分析在未开采煤层瓦斯含量预测中应用

未开采煤层瓦斯含量及影响因素研究,是煤矿安全生产的重要基础研究工作.以晓南矿未开采15-1#煤层为例,根据多元线性回归分析的数学原理,利用Microsoft Ex-cel工作表进行多元回归分析的方法,建立煤层瓦斯含量预测模型,对其进行了瓦斯含量预测.通过预测结果与实际情况的比较,可以得知Excel多元回归对瓦斯含量的预测精度较高.得出埋藏深度(m)、煤层厚度(m)、煤质、顶底板泥砂岩比是影响煤层瓦斯含量的主要因素.为未开采煤层瓦斯含量的研究提供了科学方法,并为煤矿的安全开采提供了基础资料.     

矿井瓦斯赋存规律研究

为了预测瓦斯含量和瓦斯压力,超前防治矿井瓦斯灾害,在测试和计算了煤层瓦斯含量、瓦斯压力和吸附常数等瓦斯基本参数的基础上,通过讨论影响瓦斯分布的地质因素,回归分析煤层瓦斯含量、瓦斯压力与埋藏深度之间的关系,研究了煤层瓦斯赋存的基本规律,根据研究结果绘制了煤层瓦斯分布预测图,对指导瓦斯防治工作具有重要作用.     

何庄矿瓦斯地质规律分析

通过运用瓦斯地质学的理论和方法,分析了井田构造、顶、底板岩性、煤层的埋藏深度、煤层厚度对何庄矿二1煤层瓦斯赋存的影响,初步总结了该矿瓦斯地质规律,得出了煤层埋藏深度为控制该矿二1煤层瓦斯含量分布的主要因素,并对二1煤层瓦斯含量进行预测,为治理矿井瓦斯提供了科学依据。     

方山新井二_1煤层突出危险性预测指标临界值研究

为了考察方山新井二1煤层突出危险性预测指标临界值,运用瓦斯吸附解吸实验,分析煤层瓦斯吸附解吸特征,对实验数据进行统计分析并回归得出了瓦斯含量w和瓦斯压力p、瓦斯解吸指标V1、瓦斯解吸指标V1和瓦斯压力p之间的关系,最终基于瓦斯膨胀能确定了二1煤层突出危险性预测指标瓦斯含量w的临界值,为研究制定抽采效果评价指标体系提供科学依据。     

淮北许疃矿抽采后瓦斯含量损失影响因素分析及预测

抽采后残余瓦斯的存在对于矿井生产依然具有危险性,研究残余瓦斯的赋存规律及其预测是十分必要的。分析了淮北煤田许疃煤矿3_233采区地质条件,通过断层分维、煤层底板构造曲率和煤层倾角等指标的计算和统计,并分别赋予0.35,0,35和0.30的权重,计算得到研究区的构造指数及其分布,根据选取的42组数据,讨论了构造指数、煤层埋深、煤厚和原煤瓦斯含量等影响因素对抽采残余瓦斯赋存的影响,运用多元线性回归方法,拟合了瓦斯含量损失与构造指数、煤层埋深、煤厚等影响因素指标之间的相关关系,运用BP人工神经网络模型研究了预测抽采后瓦斯含量损失的可行性。结果表明:构造指数可以更精确地定量表征矿井构造复杂程度。瓦斯含量损失的主要影响因素为构造指数、煤层埋深、煤厚和原煤瓦斯含量。瓦斯含量损失总体上与构造指数呈负相关,而与其他因素的指标均呈正相关。经过数理统计的F检验,F=20.82F_(0.01)(3,38)=4.35,故多元线性回归的结果是显著的,表明瓦斯含量损失与各影响因素指标之间具有较密切的内在联系,其中构造指数对瓦斯含量损失的影响程度最大,煤层埋深影响程度最小,煤厚的影响程度介于构造指数与煤层埋深之间。以瓦斯含量损失为输出指标,以构造指数、埋深、煤厚和原始瓦斯含量为输入指标,建立了4×10×1结构的BP人工神经网络模型,模型经过学习训练后预测精度高,相对误差为1.19%～1.34%,表明可以运用人工神经网络模型预测未采区抽采后的瓦斯含量损失,残余瓦斯含量即为原煤瓦斯含量减去瓦斯含量损失,故可以间接预测抽采后残余瓦斯含量。     

鹿台山煤矿2号煤层瓦斯地质区划

煤层瓦斯不均衡赋存是制约煤矿瓦斯安全管理的主控因素,准确合理的瓦斯地质区划是有效进行瓦斯防治的基础和保障。基于瓦斯地质区划理论方法,综合分析影响鹿台山煤矿3号煤层瓦斯赋存的主要地质因素,采用多元线性回归、数量化理论I、构造关联度分区等方法,筛选出影响2号煤层瓦斯含量的地质变量包括煤层埋深、围岩透气性和褶皱平面变形系数3个主要地质指标,建立了瓦斯含量预测的数学模型并对预测模型进行了理论和实践验证,模型精度较高。在此基础上利用瓦斯含量预测模型对2号煤层瓦斯含量进行预测和瓦斯地质区划。经实践验证,瓦斯地质区划结果符合实际地质情况。     

基于BP神经网络的未采区瓦斯含量预测

为提高预测模型的可靠性,实现对煤层未采区域瓦斯含量的精确预测,以山阳煤矿5#煤层为研究对象,进行未采区瓦斯含量的预测。运用瓦斯地质学和多元线性回归分析法,得出基岩厚度、煤层厚度和埋深是影响该矿瓦斯赋存的主要因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端神经元,初步构建出瓦斯含量预测模型;结合地勘时期瓦斯钻孔的实际数据,进行网络训练,再对预测模型的可靠性进行检验。结果表明:该预测模型预测瓦斯含量,精度较高,效果较好,能满足工程要求。采用多元线性回归-BP神经网络可以对未开采区域煤层瓦斯含量进行准确预测,为矿井瓦斯灾害防治提供一定的参考依据。     

基于分源预测法的5~#煤层瓦斯涌出量预测

瓦斯涌出量参数是衡量矿井安全状态的一个重要指标。本文采用钻屑解吸指标法对山西忻州神达万鑫安平煤业有限公司5#煤层的原始瓦斯含量和残存瓦斯含量进行了测定,并分析了5#煤层的瓦斯含量赋存规律。利用线性回归方法得到5#煤层的瓦斯含量与埋藏深度之间的关系,并采用分源预测法对5#煤层的瓦斯涌出量进行了预测,最后对矿井瓦斯涌出影响因素和涌出来源进行分析,对矿井通风和安全生产具有一定指导作用。