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多元回归分析在煤自燃预测中的应用 被引量:10

Application of multiple regression analysis in coal spontaneous combustion prediction
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摘要 通过对不同煤样中决定自燃的成分进行工业分析,以及实验测得的自然发火期,运用多元回归分析的数学模型,建立了最短自然发火期预测回归方程,并对方程及其系数的显著性作了检验,进行了残差分析。通过此数学模型能直观的反映煤层自燃性与煤的灰分、挥发分、硫分和氧含量对煤层自燃发火期的影响关系,可定性用于煤自然发火期的预测。 Through the proximate analysis of the composition which determine SCS in different coal sampies,and the SCS that is measured by experiment, by means of the mathematical model of multiple regression analysis,we set up a regression equation to predict the SCS, the significance of the equation and its coefficient is tested, and residual analysis is carried out to identify the appropriateness of the equation. The equation reflects the relationship between coal self-ignition duration and ash, volatilization, sulphur and oxygen directly. And the SCS can be predicted by the equation.
出处 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2011年第6期645-648,共4页 Journal of Xi’an University of Science and Technology
基金 教育部创新团队项目(IRT0856) 陕西省国际合作项目(2009KW-10) 陕西省自然基金项目(2011JY018)
关键词 煤自燃 多元回归分析 自然发火期预测 coal spontaneous combustion multiple regression analysis spontaneous combustion prediction
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