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基于多元线性回归预测采煤工作面瓦斯涌出量 被引量:10

Prediction of Coal Face Gas Emission Based on Multiple Linear Regression
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摘要 在对晋中市22座低瓦斯矿井采煤工作面的瓦斯涌出数据的研究基础上,定量分析了采煤工作面瓦斯涌出量的影响因素。利用SPSS软件的相关分析得到了影响采煤工作面的瓦斯涌出量的显著相关因素有瓦斯含量、工作面日产量、工作面埋深和地面大气压。通过多元线性回归分析,建立了采煤工作面瓦斯涌出量预测模型。根据预测结果可知,用该模型来预测矿井采煤工作面的瓦斯涌出量是可行的。 Based on the study of gas emission data of 22 low gas coal mines in Jinzhong,the influencing factors of gas emission in coal mining face are analyzed quantitatively.By using SPSS software correlation analysis, it is found that the significant correlation factors affecting the gas emission of coal mining face are: gas content, daily output of working face, buried depth of working face and ground atmospheric pressure.Through multiple linear regression analysis, the prediction model of gas emission in coal mining face is established.According to the prediction results, it is feasible to use the model to predict the gas emission of coal mining face.
作者 邵阳 康宇 SHAO Yang;KANG Yu(Jinzhong Coal Planning and Design Institute,Jinzhong 030600,China)
出处 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2021年第4期118-121,共4页 Coal Technology
关键词 采煤工作面 瓦斯涌出量 相关分析 多元线性回归 coal face gas emission correlation analysis multiple linear regression
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