基于主成分回归的自然发火程度判识模型

杜 斌

（1.煤炭科学研究总院，北京100013；2.中煤科工集团沈阳研究院有限公司，辽宁 抚顺113122；3.煤矿安全技术国家重点实验室，辽宁 抚顺113122）

采空区遗煤自然发火是影响我国矿井安全生产的重大危险源之一。当工作面上隅角及回风流中的CO 体积分数出现上升趋势时，需要对自然发火程度进行辨识及预测，以便及时采取有效应对措施；同样，封闭火区启封前也需要对火区内遗煤的自然发火程度进行判识。目前主要是建立自然发火标志性气体预测预报指标体系[1]，以CO 及其派生指标、C2H4、C2H2为主指标，以链烷比和烯烷比以及温度为辅助指标，通过气体分析法对煤自然发火程度进行判识，贾宝山[2]和董绍朴[3]等通过程序升温实验和主成分分析的方法对自然发火标志性气体进行了优选。这些研究成果都表明了自然发火标志性气体可以用于判识煤的氧化程度。林棉金[4]研究了自然发火过程中生成气体的分阶段宏观特性，杨波等[5-6]研究了不同氧化程度煤在氧化蓄热升温过程中的细观孔隙-裂隙结构演变规律，王彩萍等[7-8]研究了煤氧化过程中微观分子结构和官能团的变化规律。这些研究都指出了煤氧化过程中的分阶段特性，但是对划分各阶段的临界点及划分方法尚未提出。尤其是目前尚未提出煤氧化程度的定量化评价方法。为此通过对煤样进行程序升温实验，借助于多元统计方法和SPSS 统计分析软件，对实验数据进行相关性分析、主成分分析及回归，构建自然发火程度预测模型。……