基于单项指标和线性回归的煤与瓦斯突出预测

煤矿常见5大灾害事故中,不论突发频率或造成的灾害,煤与瓦斯突出事故都居5大灾害之首。因此在瓦斯灾害防治过程中,必须要求瓦斯管理防治工作做到有效、可靠和预见性。当前,国家和行业并没有统一和完善的规范章程来预测煤与瓦斯突出,加上影响瓦斯涌出量的因素多且复杂,为提高预测工作的可操作性,以打磨冲煤矿为例,先对瓦斯参数进行分析修正,然后基于单项指标法对各可采煤层煤与瓦斯突出危险性做出预测,运用Excel对瓦斯含量和埋深做线性回归分析,用以对煤层的瓦斯突出做区域预测,最后用surfer软件绘制煤层瓦斯等值线图。预测结果表明:打磨冲煤矿可采煤层均具有煤与瓦斯突出危险性,用单项指标和线性回归结合的方法能较好地对煤层进行煤与瓦斯突出预测。     

二氧化碳致裂对煤孔隙结构影响的试验研究北大核心

为了定量表征二氧化碳致裂对煤岩孔隙结构的作用影响,以大运煤矿M8煤层作为研究对象开展二氧化碳致裂研究,基于压汞法和电镜扫描试验对4组煤样进行试验并结合分形特征对致裂前后煤样进行分析。结果表明:二氧化碳致裂对煤孔隙有着明显的作用效果,压汞试验结果表现为煤样的孔容、平均孔直径、孔隙率都有所增加,会使孔隙比表面积在接近致裂孔1 m左右范围增加,然后随距致裂冲击的传播致裂效果会减弱;将4组煤样按压汞试验与电镜扫描试验分别计算其分形维数,致裂后分形维数均小于原煤分形维数,4组煤样分形维数由小到大为1#<2#<3#相似文献   

基于PCA-Bayes综合判别的矿井突水水源判别研究

根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取多种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量,综合利用多元统计分析技术、Bayes逐步判别法和PCA-Bayes综合判别法作比较,采用SPSS软件建立Bayes逐步判别模型、PCA-Bayes综合判别模型,以煤矿不同含水层的水化学资料中的多组样本为依据,利用该模型进行工程应用。结果表明：PCA-Bayes综合判别模型提高了突水水源判别的准确率和判别速度,实现了对矿井突水水源快速有效判别,为防治突水事故提供了有力的依据和判别方法。