基于PCA的煤炭自然发火预测预报研究

为研究不同标志性气体对煤层自然发火可能性的准确预报,利用相关仪器对煤样进行程序升温氧化实验。以温度、CO、C2H4等10种原始数据为研究指标,通过多元统计学中的主成分分析法,对其进行主成分提取,并解释各主成分含义;命名第一主成分为"温度—CO因子",第二主成分为"CO/CO2—C2H4/C2H6因子"。从数据分析角度证明了温度、CO、CO/CO2以及C2H4/C2H6对煤层自燃倾向性的预报效果较好。在现场生产实践中,可以依据此估计煤层自燃倾向性的程度。