多元回归法提升煤层瓦斯含量预测精度

本文主要探讨了多元回归分析在煤层瓦斯含量预测中的应用，由刘正、邓广哲和刘小军三位作者针对某矿山的实际情况进行研究。他们利用大量的参数数据，如煤层埋深、煤层厚度、地质构造、煤的顶底板岩性和煤的变质程度等，构建了一个多元回归模型。通过这种方法，他们建立了煤层瓦斯含量的预测方程，并对其显著性和系数的可靠性进行了统计检验，确保了模型的科学性和有效性。 在研究过程中，作者对建立的多元回归方程进行了学生化残差分析，这是一种校正因变量误差分布不均匀或异方差性影响的方法，旨在提高模型预测精度。通过对这些参数的综合分析，他们发现这些因素对煤层瓦斯含量有显著影响，能够直观地揭示它们之间的关系。结果显示，该预测模型的准确性较高，为煤矿企业提供了准确预测瓦斯含量的有效工具，对于煤矿安全管理和灾害预防具有重要意义。 此外，本文的研究结果还符合中图分类号TD712+.3的分类标准，表明其在矿业工程领域具有学术价值。文章被发表在《矿业安全与环保》杂志上，并被赋予了关键词“煤层瓦斯含量”、“多元回归分析”、“学生化残差”和“预测”，方便读者检索和理解相关研究内容。 总结来说，这篇论文通过实证研究展示了多元回归分析在复杂多变量条件下如何有效地预测煤层瓦斯含量，为煤矿行业的瓦斯管理提供了实用的科学依据和技术支持。这种预测方法的引入，有助于提升煤矿开采过程中的安全性，减少瓦斯事故的发生，从而保障矿工的生命安全和矿产资源的合理利用。