基于梯度提升回归树算法的煤炭发热量计算

煤炭发热量是衡量煤质的关键指标,反映了煤炭充分燃烧时释放的能量。煤炭发热量可通过实验测定和计算途径获取,其中实验方法虽精确却复杂昂贵耗时。在实际应用中,通过多元线性回归估算得出发热量数据,但是这种方法计算的结果准确率较低。鉴于此,提出了一种基于梯度提升回归树(GBRT)的煤炭发热量计算方法,该方法是一种机器学习回归分析方法,能够有效克服多元线性回归模型在处理非线性数据时的局限性。在国际公认的COALQUAL煤质数据库上对提出的模型进行了验证和对比,结果显示:GBRT模型的预测误差(MAE、MSE、RMSE)均小于多元线性回归模型;拟合优度(R2=0.989)大于多元线性回归模型(R2=0.970)。说明GBRT是一种高效、准确的煤炭发热量预测模型,对于煤质评价具有一定的实际意义。

基于历史统计数据分析的全国原煤产量预测研究

煤炭是我国经济建设中的重要能源,其市场供需稳定有着不可忽视的重要性,准确预测我国煤炭产量有助于国家能源政策的制定。故选取2003—2023年国有原煤产量历史数据以构建预测数据库,并介绍了预测煤炭产量的6种传统预测方法。分别采用6种方法进行对应2024年的国有原煤产量预测,对比分析各方法的预测准确程度。综合各研究结果给出了2024年国有原煤产量预测区间,同时分析得出加权移动平均法和一元线性回归预测法具有更好的拟合效果。

三塘湖煤田煤灰熔融性温度预测模型研究

煤灰熔融性是决定锅炉或气化炉顺利运行的重要指标之一,其与煤灰化学成分具有很强的相关性,因而建立三塘湖煤田的煤灰熔融性温度预测模型对实现特定矿区煤灰熔融性温度控制与煤炭清洁高效利用具有重要意义。以三塘湖煤田70个煤样的煤灰成分及煤灰熔融性数据为基础,利用多元线性回归分析法,分别建立以煤灰成分、硅铝比、酸碱比为自变量以及煤灰流动性温度为因变量的四变量预测模型、十变量预测模型以及十二变量预测模型,采用逐步回归分析法对预测模型进行优化后可得到最优回归方程。随着自变量数量的增加,预测模型的相关系数逐渐提高;对最优回归方程预测模型进行回归方程可用性检验以及数值检验,表明回归方程具有较好的置信度;模型的煤灰流动性温度预测值与实验值偏差较小,表明该预测模型可起到较好的预测效果。

澄合矿区导水裂隙带发育高度多元线性回归方法预测

通过收集澄合矿区多个工作面导水裂隙带高度实测结果,采用多元线性回归分析的方法分析导水裂隙带高度的主控因素,拟合形成导水裂隙带高度与煤层开采厚度、工作面埋深、工作面倾向长度之间的各相关公式。采用拟合公式计算澄合矿区山阳煤矿1503、1506工作面导水裂隙发育高度,计算得到的工作面导水裂隙带发育高度与微震监测结果基本吻合,表明拟合公式获得的导水裂隙带估算值较为准确。在澄合矿区应用性较好,为澄合矿区相似地质条件的工作面导水裂隙带高度预测提供一定的参考依据。

基于PCA-RBF神经网络模型的煤层厚度预测

基于淮北某矿区的地震属性参数和钻井数据,利用逐步回归分析方法,优选出与煤层厚度有着显著相关性的参数,通过构建主成分分析算法-径向基函数神经网络模型,预测煤层厚度的变化趋势,并将井旁道的煤层厚度预测值保留,作为下一个未知区域预测模型的输入参数,从而获得更准确的煤层厚度预测值。通过不断扩展预测范围,并对其进行持续分析,从而实现整个研究区域煤层厚度的准确预测。分别对比RBF和PCA-RBF 2种神经网络模型预测的煤层厚度与真实值的绝对误差、相对误差以及相关系数,其中PCA-RBF神经网络模型的预测值与真实值之间的绝对误差为0~0.08 m,相对误差为0%~4%,相关系数为0.999 9。结果表明,PCA-RBF神经网络模型预测得到的煤层厚度变化趋势更接近于真实值,预测结果的精度更高,能够为煤矿安全生产、减少成本、提高效益提供强有力的技术支持。

HSL煤矿中区煤层厚度预测及其变化地质分析

根据地震勘探及地质资料,运用属性分析技术和测井约束反演技术,研究甘肃HSL煤矿中部某区主煤层厚度变化规律,圈定不可采带。从沉积和构造作用两方面对影响该煤层厚度变化因素进行分析,研究表明,以测井约束反演结果为主,辅助属性分析结果,并综合地质钻孔资料,能有效预测煤层厚度趋势,沉积环境影响煤层厚度的区域性变化;基底不平控制着煤层的总体形态,煤厚变化具有明显的方向性与分带性;背斜构造造成煤层在局部地区变薄甚至缺失;后期构造活动往往引起煤层厚度局部变化。

焦炭质量预测模型的研究

随着高炉大型化、富氧喷吹技术的发展,焦炭在高炉中的骨架作用尤为重要,钢铁企业迫切要求提高焦炭质量,为此需建立一组准确的焦炭质量预测模型,以更好地指导炼焦生产.在对国内外已有的焦炭质量预测模型进行比较、分析的基础上,运用线性加修正、一元线性回归、多元线性回归和逐次回归的方法建立了配合煤性质、焦炭化学组成、焦炭机械强度(M40,M10)、焦炭热性质(CRI,CSR)的预测模型,在很大程度上提高了预测的精确度和适用性.

基于多元逐步回归分析的煤储层含气量预测模型——以沁水盆地为例

以沁水盆地为例,运用多元逐步回归分析方法,建立了以Langmuir体积和含气饱和度为参数的含气量预测模型;复相关系数、F检验、t检验结果表明,该模型满足线性与方差齐性的假设,拟合效果较好。运用此模型,结合多因素权重分析确定的含气饱和度和实测的Langmuir体积数据,实现了沁水盆地山西组主煤层含气量预测。对比分析显示,该含气量预测模型有一定的可行性。

基于SVR和地震属性的构造煤厚度定量预测

为了提高谱分解和甜面属性组合预测构造煤厚度的精度和可靠性,利用回归型支持向量机(SVR)的非线性处理能力,将SVR和地震属性相结合,研究采区构造煤厚度定量预测方法。在SVR预测模型建立时,以正演模型数据为基础,通过训练和测试获得SVR预测模型的主要参数;结合井旁道数据,建立了采区构造煤厚度SVR预测模型。通过输入实际谱分解属性和甜面属性,定量预测了构造煤厚度。相对于传统地震属性预测来说,本次所预测的构造煤厚度精度较高、误差较小。当核函数类型为径向基核函数、输入为谱分解属性和甜面属性时,预测模型的预测效果最好。由于模型建立时未考虑地震资料信噪比的影响,预测模型不能克服其造成的不确定性。

矿井小断层延伸长度的多元线性回归预测模型

矿井小断层普遍存在且错综复杂,对煤层开采影响很大。根据黄河北煤田赵官井田7号煤层小断层资料,选取断层走向延展长度、断层落差和断层倾角3个因素,运用多元回归分析方法,建立了7号煤层NE、NEE和NW向小断层延伸长度的预测模型。实际应用表明,该模型的预测精度较高,比较符合实际情况。

基于试井资料分析的煤储层渗透率定量预测模型

为了探讨煤储层渗透预测的方法,基于工区的试井资料,对煤储层渗透率的主控因素进行了分析,认为煤层埋深、储层压力、地应力和有效地应力与煤储层渗透率具有较强的相关性;以工区的试井资料为依据,选取相应的参数,利用多元线性逐步回归分析和非线性的BP神经网络两种方法,对煤储层渗透率进行了预测分析。预测结果和实测资料对比分析表明:预测的煤储层渗透率与实测的煤储层渗透率之间的误差较小,且非线性的BP神经网络方法预测结果明显优于线性回归预测的结果;基于试井资料建立煤储层渗透率预测模型具有可行性,其预测结果是可靠。

多元回归分析在煤自燃预测中的应用

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。

我国煤炭消耗灰色关联度分析与预测研究

以灰色关联度分析法为基础,建立煤炭消耗量与煤炭产量、煤炭价格、煤炭探明储量、煤炭净进口额关联分析模型,分析了2002-2012年的数据,研究发现煤炭产量是影响煤炭消耗量的主要关联因素,同时利用Eviews软件实现了煤炭消耗的多元回归分析。

基于多元回归分析的煤储层高渗区预测——以沁水盆地为例

煤储层的渗透性是控制煤层气开采的主要储层参数之一。本文以沁水盆地为例,在总结我国煤储层渗透性特征的基础上,依据煤储层渗透性的影响因素,用多元回归分析方法建立煤储层渗透性预测模型。沁水盆地煤储层渗透性的多元回归方程,具有较高的拟合度。预测结果显示,沁水盆地有利于煤层气开发的高渗区,主要集中在南部的潘庄-阳城、北部的阳泉-寿阳及太原西山煤田等地区。

多元回归分析在煤层瓦斯含量预测中的应用

根据某矿影响煤层瓦斯含量的大量参数值,运用多元回归分析的数学模型,建立了煤层瓦斯含量预测的多元回归方程,并对方程及其系数的显著性作了检验,进行了学生化残差分析。通过此数学模型能够直观地反映煤层埋深、煤层厚度、地质构造、煤的顶底板岩性及煤的变质程度对煤层瓦斯含量的影响关系。结果证明预测的准确性较高,此方法可为矿井预测瓦斯含量提供一种有效途径。

开滦矿区煤矿安全相关性分析及趋势预测

通过对开滦集团公司井下伤亡历史数据的时间序列分析和对百万吨死亡率与井下生产机械化水平的相关性分析 ,实现了对该集团公司未来百万吨死亡率波动范围的合理预测 ;同时 ,对机械化水平的提高对于煤矿安全状况的改善所作贡献进行了定量分析。

利用钻孔资料预测矿井未采区煤层瓦斯含量

利用矿井采掘区煤层瓦斯含量实测值 ,在瓦斯地质定性分析基础上 ,通过丰富翔实的钻孔资料建立井田未采区适用的煤层瓦斯含量预测公式 ,从而达到对井田煤层瓦斯含量预测的目的。

PCA-SVR在煤层瓦斯含量预测中的应用

针对煤层瓦斯含量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,建立了基于主成分分析和支持向量回归机的煤层瓦斯含量预测模型。该模型有效地解决了小样本、非线性预测的问题,并发挥了主成分分析法消除输入变量间相关性的优点,减少了输入变量个数,提高了预测精度和收敛速度。通过实证分析,该模型的预测精度高,能够直接用于煤矿现场预测煤层瓦斯含量。

基于Box Behnken设计的煤导热系数分析与预测

为研究分析水分、固定碳及密度3个因素对煤导热系数的影响,选取多个矿井不同煤质的煤作为实验煤样,使用NETZSCH LFA457型激光导热系数测试仪进行测定,并引入二次响应曲面试验设计思想,采用Design Expert软件进行煤质指标的Box Behnken试验设计,按设计表筛选实验数据,构建了导热系数多因素、多水平影响下二次回归响应曲面模型,并对不同采样地点的煤导热系数进行了分析与预测。结果表明:二次回归方程P值小于0.000 1,极显著,失拟项为0.072 4,不显著,回归方程具有统计学意义;当水分在0.9%~10.9%,固定碳在49.3%~83.6%,密度在1.2~1.92 g·cm^3之间,对煤的导热系数一次项影响程度为密度>固定碳>水分;二次项影响程度为固定碳和密度>水分和密度>水分和固定碳,且固定碳和密度之间存在交互作用,水分和密度、水分和固定碳之间无交互作用;应用响应曲面模型预测的煤导热系数误差为4.3%,满足精度要求。

煤厚正演模拟与应用

利用地质、地震资料设计了不同煤厚的地震模型,模拟了不同频率子波的时间剖面,在其上提取属性并进行了分析,总结了与煤厚相关的属性,以及属性随煤厚的变化规律.煤厚在小于λ/4范围内,多种属性随煤厚基本呈线性增加关系;煤厚在大于λ/2后,随煤厚呈线性减小关系;煤厚在λ/4～ λ/2时,振幅随煤厚变化关系不明显.最后用基于地震属性的多元回归分析方法对河南义马某区的煤厚进行了预测,效果良好.