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瓦斯涌出异常的低瓦斯矿井瓦斯赋存规律分析
为了研究瓦斯涌出异常的车集矿瓦斯赋存规律,运用瓦斯地质理论和多源瓦斯数据融合技术对其进行研究。分析结果表明,煤层埋深对车集矿
瓦斯含量
赋存影响最大,不同瓦斯地质单元主控因素不同。选用拟合后R2>0.4的
瓦斯含量
为主要影响因素,利用SPSS软件进行回归分析,获得第Ⅰ及第Ⅱ瓦斯地质单元
瓦斯含量
的多元线性回归方程。经显著性水平检验及模型验证可知,所获结论能较好地反映煤层
瓦斯含量
赋存规律。
2024-01-11 23:01:05
209KB
瓦斯赋存规律
多源瓦斯数据融合
瓦斯涌出
瓦斯含量
1
多元线性回归法在预测煤层
瓦斯含量
中的应用
通过对某矿11-2煤层
瓦斯含量
实测数据的整理、分析,建立多元线性回归模型,利用SPSS工具计算多元线性回归方程来预测煤层
瓦斯含量
。结果显示11-2煤层的
瓦斯含量
主控因素为底板标高,其与主断层距离也是影响
瓦斯含量
的重要因素,多元线性回归方程预测值与实测值相近,准确性较高。该方法可为煤层
瓦斯含量
预测提供一种新途径。
2022-04-13 11:07:14
285KB
瓦斯含量预测
多元线性回归
SPSS
主控因素
1
基于灰色理论-BP神经网络的煤层
瓦斯含量
预测研究
煤层
瓦斯含量
是矿井瓦斯灾害防治的主要参数之一,影响其分布特征的地质因素有很多。利用灰色理论的灰色关联分析法对选取的8个影响煤层
瓦斯含量
的地质因素进行了分析,筛选出断距、埋深、基岩厚度以及挥发分4个主要影响因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端建立了煤层
瓦斯含量
预测模型。对该预测模型进行训练与仿真检验,并与传统的多元线性回归预测方法进行比较分析。
2022-02-02 10:51:02
456KB
瓦斯含量
地质因素
灰色关联分析
BP神经网络
1
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