【摘 要】
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论文以煤层瓦斯为研究对象,应用数学统计方法中的多元线性回归原理,结合瓦斯地质的相关理论,将地质因素的定性描述定量化,以大量的实验数据为基础,建立了重庆松藻矿区原煤瓦
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论文以煤层瓦斯为研究对象,应用数学统计方法中的多元线性回归原理,结合瓦斯地质的相关理论,将地质因素的定性描述定量化,以大量的实验数据为基础,建立了重庆松藻矿区原煤瓦斯、残存瓦斯的成分谱预测模型和原煤瓦斯含量及残存瓦斯含量的数学预测模型,为碳排放的计算提供了新的方法。通过对原煤瓦斯成分谱和残存瓦斯成分谱的分析,总结出了影响两种瓦斯成分谱的主要影响因素,包括煤层埋深、构造因素、顶底板岩性、沉积环境、煤层厚度以及煤质等,对相关地质因素于以量化,建立多元线性回归模型,通过拟合优度检验、方程的显著性检验等检验、修正模型,得到原煤瓦斯和残存瓦斯的成分谱预测模型。研究认为原煤瓦斯成分谱中CH4所占比例的主要影响因素为煤层埋深、构造因素、变质程度和灰分、固定碳含量等,CO2所占比例的主要影响因素为煤层埋深、构造因素、变质程度和水分;残存瓦斯成分谱中CH4所占比例的主要影响因素为变质程度(最大镜质组反射率)、煤质中的挥发分、灰分、固定碳含量等,CO2所占比例的主要影响因素除了以上因素之外,还包括水分。总结了残存瓦斯含量的影响因素,分别为煤在井下暴露的时间、挥发分、煤表面积和粒度,通过对残存瓦斯含量与挥发分的数据分析,建立了以挥发分为基础数据的残存瓦斯含量的计算方法;通过多元线性回归分析,认为最大镜质组反射率、顶板岩性、构造条件、挥发分和灰分为原煤瓦斯含量的主要影响因素,并建立了原煤瓦斯含量的计算模型。根据碳排放计算模式,结合原煤瓦斯、残存瓦斯成分谱预测模型、残存瓦斯含量和原煤瓦斯含量的预测模型,量化研究区各项计算参数,计算出了研究区年平均碳排放量数值,计算结果:研究区CH4年均排放量5820万m3,CO2为112万m3。
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