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对邯峰矿区2#煤层瓦斯含量预测数据的再处理

时间:2016-10-27来源: 作者: 点击: 140次


李翔1,魏亚玲1,马青华2,张大鹏3, 

1.中国矿业大学银川学院煤化工研究所,宁夏,银川,750021

2.宁夏迈博能源科技有限公司,宁夏,银川,750001

3. 鞍山市科翔仪器有限公司冶金工程检测设备技术中心,协作路39号,铁西区,鞍山市,辽宁省,114050

摘要:对张继豹等在《中国煤炭地质》上发表的“线性回归分析在邯峰矿区2#煤层瓦斯含量预测中的应用”的挥发分和煤层倾角(已知具有对数或三角函数)数据的重新处理,从而得到一个修正后线性回归分析方程。 分别计算未修正前(张继豹)、修正后线性回归分析方程对实测值的相对平均误差。 计算结果显示:虽然仅对的原始数据进行换算修正,但得到多元线性回归分析的相对平均误差就小了很多。 未修正前的相对平均误差是修正后的相对平均误差的227%。

关键词:瓦斯含量预测,多元线性回归分析,挥发分,煤层倾角

Re- processing of Handan-Fengfeng mine 2# coal gas content forecast data

Li Dong1, Wei Ya-ling1Ma Qing-hua2,Zhang Da-peng3,

1. Coal Chemical Research Institute, China University of Mining and Technology Yinchuan College, Ningxia, Yinchuan, 750011 

2. Ningxia Maibo Energy Science and Technology Company Ltd. Ningxia, Yinchuan, 750001

3. Metallurgical engineering and testing equipment technology center, Anshan Kexian Instrument Co. Ltd. Liaoning, Anshan, Tiexi district, cooperation Road 39#, 114050

Summary: Reprocessed the data in "Application of linear regression analysis in Handan-Fengfeng mining area No. 2 coal gas content prediction" published by Zhang Jibao in 《Coal Geology of China》。The mathematics operation of logarithmic on volatile matter and triangle function on dip angle provide the new set data matrix for modified linear regression analysis. Both calculated coal gas content from un-modified and modified linear regression equations are compared with the measured coal gas content using the average relative error. Although only two of the original data, volatile matter and dip angle, is modified, then used in the multiple linear regression analysis, the average relative error is a lot smaller.  If the average relative error of the modified multiple linear regression equation is been the base, the average relative error of the un-modified multiple linear regression equation is 227%.

Key word: coal gas content forecast, multiple linear regression, volatile matter,  dip angle,


1. 前言

中国煤层气资源巨大。煤层气中甲烷(在煤矿生产中俗称瓦斯)约占90 %甚至更多,经常与矿井灾害相联系。因此,煤层气的加工利用对于提高能源利用率、保护环境、减少矿井火灾有着极为重要的意义。 在研究某些矿区含气性分布时,由于以往资料只有少数钻孔采样测定了瓦斯含量,故无法绘制出这些矿区煤层瓦斯含量等值线图,并分析其含气性分布,因此需要采用科学的方法来预测其他钻孔瓦斯含量,从而达到评价这些矿区煤层气资源评价的目的[1-6]。

早期的研究较多涉及影响瓦斯含量地质因素分析及参数选取。影响煤层瓦斯含量的地质因素众多,它与原煤中水分、挥发分、灰分含量及煤层厚度、倾角、埋深、顶板和底板都有关。

张继豹等在《中国煤炭地质》上发表的“线性回归分析在邯峰矿区2#煤层瓦斯含量预测中的应用”[1]研究河北省邯郸市原有的邯郸矿区和峰峰矿区。邯峰矿区整体为一背斜构造,背斜东翼为一单斜构造,倾角 80-150。含煤地层为石炭系上统太原组和二叠系下统山西组,主采煤层为太原组 9号煤和山西组2号煤,其中2号煤为研究的目的煤层。

2. 数据来源

张继豹描述到在过去对邯峰矿区勘查过程中,2号煤的钻孔瓦斯取样数量少且分布不均匀,深部(尤其是东部)资料极少,无法绘制出这些矿区煤层瓦斯含量等值线图,对研究区煤层气资源和矿井实际生产影响极大。 因此采用多元线性回归分析的方法来预测其他钻孔瓦斯含量。为此,经过严格筛选,从68个原始钻孔中去除了因漏气和构造、岩浆岩等因素影响不具代表性的15个钻孔,提供53个有效钻孔的水分、挥发分、灰分含量及煤层厚度、倾角、埋深、顶板和底板实测数据,列于表1。-1:张继豹用于多元线性回归分析的原始数据[1]

钻孔

CH4∕﹪

水分∕﹪

灰分∕﹪

挥发分∕﹪

埋深∕m

煤厚∕m

倾角∕(°)

1

8.51

1.25

17.81

14.09

1252.07

6.86

17.77

2.97

2.65

2

8.57

1.20

15.36

7.99

647.74

5.30

23.59

2.74

2.96

3

11.62

0.91

27.17

17.38

1101.78

1.95

12.67

0.54

3.09

4

5.53

1.29

21.85

15.63

575.95

3.33

20.82

2.60

3.45

5

5.54

0.93

18.58

17.27

533.12

2.95

10.34

2.80

2.96

6

0.99

0.73

27.24

19.00

889.05

6.12

9.78

2.74

3.31

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49

6.68

1.15

37.78

30.31

43.73

0.89

22.54

1.48

2.94

50

2.33

0.78

20.52

20.73

714.83

4.97

25.15

3.44

1.95

51

3.08

0.34

24.18

20.00

1269.49

5.98

10.87

2.47

2.87

52

3.94

0.70

32.48

16.86

1304.37

6.56

8.01

2.34

3.00

53

4.31

3.74

30.99

28.62

1240.14

6.26

11.58

0.68

2.79

两点说明:

1) 1中仅列出百分之二十数据,而且这些数据也是为了下一步的计算而特意留下;

2) 参数选取的标准可以参考原文。

参考文献中还出用逐步回归方法(删除与瓦斯含量相关性差的灰分和底板l得到的多元线性回归分析结果,方程(1)

1)

3. 结果分析与讨论

3.1 挥发分

影响瓦斯含量的地质因素包括挥发分。挥发分越低,瓦斯生成量越大。挥发分越低,煤的变质程度越高,煤对瓦斯的吸附量越大。因此,挥发分越低,瓦斯含量越大。

干燥无灰基挥发分Vdaf和镜质组分最大反射率的关系

在多年对炼焦配煤的研究基础上,中国鞍山热能所对中国148种煤的挥发分Vdaf和镜质组分最大反射率作回归分析,得到线性回归方程[7],且相关系数为0.947。

2)

这样,只要知道煤田内某一探孔的干燥无灰基挥发分Vdaf数值就可以计算相应的煤的吸附能力,立方米每吨。

最大反射率与煤的吸附煤层气能力[8,9]

3)

线性回归分析采用最小二乘法对已知数据进行最佳线性拟合, 建立一元或多元线性回归方程,并可通过线性拟合的相关系数、检验值等来判断方程的可靠程度。这其中要求已知数据有线性关系,从数学上说是加减乘除的初级和中级数学运算,并不包括对数、三角函数等高级数学运算。所以通过上述的转化,就可以将表1中的干燥无灰基挥发分Vdaf化成煤的吸附煤层气能力,瓦斯单位吸附量。

3.2 倾角

影响瓦斯含量的地质因素包括倾角。煤层倾角越陡,瓦斯向浅部运移速度越快,瓦斯含量越低;反之,瓦斯含量越大。但是,根据矿井煤炭资源/储量计算公式[10,11]

             Q=SmD 4)

式中   Q------计算块段的资源/储量,t ;

       S------块段的面积,m2

m------见煤点煤层的平均厚度,m;

D------煤的视密度,t/m3 (该视密度为几个采样点的平均值)。

当煤层倾角小于60度时,需将水平投影面积S1换算成真面积S,即

                  5)

式中  S-----真面积;

      S1-----水平投影面积;

      -----煤层倾角。

所以通过上述的转化,就可以将表1中的倾角化成线性函数1/cosa。

3.3 影响瓦斯含量的其它地质因素

影响瓦斯含量的其它地质因素水分、灰分含量及煤层厚度、倾埋深、顶板和底板则保持原样,不做任何变动。

-2:修正后用于多元线性回归分析的原始数据

钻孔

CH4∕﹪

水分∕﹪

灰分∕﹪

单位吸附量

埋深∕m

煤厚∕m

1/COSa

1

8.51

1.25

17.81

20.30

1252.07

6.86

1.050

2.97

2.65

2

8.57

1.20

15.36

21.56

647.74

5.30

1.091

2.74

2.96

3

11.62

0.91

27.17

19.55

1101.78

1.95

1.025

0.54

3.09

4

5.53

1.29

21.85

19.96

575.95

3.33

1.070

2.60

3.45

5

5.54

0.93

18.58

19.58

533.12

2.95

1.017

2.80

2.96

6

0.99

0.73

27.24

19.15

889.05

6.12

1.015

2.74

3.31

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49

6.68

1.15

37.78

15.82

43.73

0.89

1.083

1.48

2.94

50

2.33

0.78

20.52

18.71

714.83

4.97

1.105

3.44

1.95

51

3.08

0.34

24.18

18.90

1269.49

5.98

1.018

2.47

2.87

52

3.94

0.70

32.48

19.67

1304.37

6.56

1.010

2.34

3.00

53

4.31

3.74

30.99

16.40

1240.14

6.26

1.021

0.68

2.79

仍用逐步回归方法得到的多元线性回归分析结果,方程(6)

6

对表2数据进行逐步回归方法时,除删除与瓦斯含量相关性差的灰分和底板l外,还包括埋深。 尽管煤层埋藏深度越深,煤层压力越大,其封闭性也越好,同时瓦斯向浅部运移越困难,瓦斯含量相应越大。

3.4 相对平均误差

根据实验误差的通用计算,都使用平均相对偏差d,其定义为

7)

8)

式中:V实测,i是在i孔的瓦斯含量“实测值” V计算,i是在i孔的瓦斯含量“计算值” N是数据的个数; d1是根据表1的计算值得到的相对平均误差;  d2是根据表2的计算值得到的相对平均误差。两个相对平均误差值列于表3.

3:根据表1(对应方程1)和表2(对应方程6)计算的相对平均误差

相对平均误差

d1

d2

数值

2.68

1.18

从表3的数据可以看出:

虽然仅对两项的原始数据进行修正,用于多元线性回归分析的相对平均误差就小了很多。未修正前的相对平均误差是修正后的相对平均误差的百分之二百二十七!

4.结论

因为线性回归分析采用最小二乘法对已知数据进行最佳线性拟合,建立一元或多元线性回归方程,仍是一个科学的方法来预测其他钻孔瓦斯含量,从而达到评价这些矿区煤层气资源评价的目的 这其中要求已知数据有线性关系(包括加、减、乘、除,并不包括对数、三角函数)。但通过其它领域的研究成果,是可以解决这些问题,从而达到更高水平。

 

参考文献

1. 张继豹、余智慧,范增义,乔军,“线性回归分析在邯峰矿区2#煤层瓦斯含量预测中的应用”[J],《中国煤炭地质》2010, 第22卷5期, 32-35

2. 苏现波,陈江峰,孙俊民,等.煤层气地质学与勘探开发[M],北京:科学出版社.2001.

3. 汤友渲。 利用钻孔资料预测矿井未采区煤层瓦斯含量[J],煤田地质与勘探,2001,29(5), 23-25.

4. 王永先,曹焕举,孙晓震,用多元线性回归分析法预测矿井深部瓦斯涌出量[J],焦作工学院学报(自然科学版),2001,20(4):246-249.

5. 吴观茂,吴文金,黄明,等.影响煤层瓦斯赋存规律的多地质因素回归分析研究[J].煤炭工程,2007,(11):79-82.

6. 李维,王正标,陶思. Excel回归分析及在矿井瓦斯涌出量预测中的应用[J],煤炭技术,2007,26(1):65-68. 

7. 周敏,王泉清,马名杰 主编,焦化工艺学[M], 中国矿业大学出版社,2011

8. 李腾 影响煤层气富集的地质因素[J], 煤矿现代化,2011 1 108-109

9. 何小广 煤显微组分在煤层气资源预测中的研究[J], 云南煤炭, 2012 3 51-56

10. 王定武,王运泉 主编。煤田地质与勘探方法[M], 中国矿业大学出版社,2005

11. 李东, 程实, 王震. 煤田煤层气资源预测 山西科技, 2015, 30 (1) 54-56

 

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