陳 鵬，張明杰

SPSS軟件在抽放半徑影響因素分析中的應用

陳 鵬，張明杰

(河南理工大學安全學院，河南 焦作 454000)

在分析中泰礦業(yè)4505、31021等7個工作面抽放半徑變化情況的基礎上，選取瓦斯原始含量、煤層透氣性、瓦斯釋放初速度、瓦斯原始壓力、煤層堅固性系數、孔隙率和煤層厚度等7個對抽放半徑有較顯著影響的因子，運用SPSS軟件對這些影響因素進行多元線性回歸分析，可以得到適用于本煤層的抽放半徑與其影響因素之間的關系式。

抽放半徑;影響因素;SPSS多元線性回歸

鉆孔瓦斯抽放影響半徑是突出礦井預抽煤層瓦斯措施的一個重要參數，直接關系到預抽鉆孔密度和預抽時間的長短。因而，比較準確地確定該參數，對采取預抽瓦斯防治突出，具有十分重要的意義。鉆孔在預抽煤層瓦斯時，在煤層瓦斯壓力和孔底負壓的共同作用下，鉆孔周圍煤體的瓦斯不斷進入鉆孔被抽走，形成以鉆孔中線為軸心的類似圓形的抽放影響圈，抽放影響圈的半徑稱之為抽放影響半徑。在抽放半徑有效性指標的確認上，主要還是采用壓力法，根據瓦斯壓力隨著預抽時間的變化情況，回歸分析確定有效抽放半徑。但是這種方法需要大量的瓦斯壓力實測資料，存在鉆孔數量多，工序繁瑣，對封孔質量要求高，時間長，測試結果偏差大等問題，尤其是壓力的測定成功率很低，不能滿足煤礦安全生產需要。

抽放半徑固然受綜合因素的影響，目前還沒有適用性強、被普遍認可的由個別相關因素得出的有效關系式。然而，筆者認為，在同一煤層內，影響抽放半徑的不同因素間存在著相對穩(wěn)定的定性定量的制約關系。在同一煤層內不同工作面之間對其可能的影響因素進行歸納，把相關性比較強的因素運用SPSS軟件進行多元線性回歸，可以得到適用于本煤層的抽放半徑與其影響因素之間的關系式。用于對本煤層別處工作面抽放半徑的預測，提供優(yōu)于單一因素線性回歸或者經驗主義的判定結果，具有一定的實際意義。

1 SPSS軟件多元線性回歸分析

SPSS軟件具有完整的輸入、編輯、統(tǒng)計分析、報表、圖形制作功能，并提供了Stepwise(逐步法)、Enter(強行進入法)等5種方法進行自變量的引入。

本文采用逐步法進行變量引入，根據方差分析結果選擇符合判據條件且對因變量影響最大的自變量選擇進回歸模型。根據向前選擇法則進入自變量;然后根據向后剔除法，將模型中F檢驗概率最小的且符合剔除判斷條件的自變量剔除，重復進行直到模型中的自變量均符合進入的判據條件，模型外的自變量都不符合進入模型的判據為止。

中泰礦業(yè)相關工作面數據見表1。

本文采用F檢驗的概率作為判斷標準，進入概率為小于0.3，移去概率為大于0.35。自變量的篩選見表2。

通過表2可以得出，瓦斯原始壓力、堅固性系數、孔隙率和透氣性系數被選入回歸模型，無移去的變量。模型摘要見表3。

由表3表明，通過模型摘要可得模型的R、R方、調整R方及估計標準誤差，觀察得出第4個構建的模型中，R方值最大，調整R方也最大，其構建的回歸方程比較理想。

表1 中泰礦業(yè)相關工作面數據

表2 Variables Entered/Removeda

表3 Model Summarye

方差分析估計見表4。

從表4可以看出，模型4的F統(tǒng)計量的觀測值為86.018，概率 ρ值為0.012 ＜0.05，由此判定回歸方程與各參數的檢驗結果有顯著性意義，模型4優(yōu)于其他3種模型，選取模型4為最佳模型。系數表見表5。

表4 ANOVAe

根據表5可以看出，通過對模型4的驗證與分析運算，初步建立多元線性回歸模型為：

式中：

P—壓力;

f—堅固性系數;

K—孔隙率;

λ—透氣性系數。

表5 系數表

2 總結

由于數據量少，不能更充分的體現(xiàn)出SPSS軟件的優(yōu)越性，甚至本文采用F檢驗的判斷標準時準入概率有所放寬，進入概率為小于0.3，移去概率為大于0.35，低于一般適用標準。

本方法適用范圍僅限于對同一煤層內且擁有大量已知數據的基礎上，若用于如鶴壁礦區(qū)二1煤層這樣的大范圍煤層，則更能體現(xiàn)出其優(yōu)越性。

［1］ 周世寧，林柏泉.煤層瓦斯賦存與流動理論［M］.北京：煤炭工業(yè)出版社.1999：37－113.

［2］ 陳 超，鄒 瀅.SPSS15.0中文版常用功能與應用實例精析［M］.北京：電子工業(yè)出版社.2009：1－23，124－165.

［3］ 綠色眼睛.SPSS－回歸 － 多元線性回歸模型案例解析［EB/OL］.［2011 －11 －18］http：//hi.baidu.com/shuaibing001/home.

Application on SPSS Software in Drainage Radius Effect Factors Analysis

Chen Peng，Zhang Ming－jie

This paper is based on the analysis of the changes of the drainage radius about seven working faces as 4505，31021 and etc.in Zhongtai mining，choose the seven significant influence factors to drainage radius such as the gas original content，coal seam permeability，gas release initial speed，the original gas pressure，coal seam rigidity coefficient，porosity and the thickness of coal seam，using the SPSSsoftware for these influence factors carries out the multivariate linear regression analysis，can get the relation that is suitable for the coal seam drainage radius and its influence factors.

Drainage radius;Influence factors;SPSSmultiple linear regression

TD712+.6

A

1672－0652(2012)04－0014－03

2012－02－22

陳 鵬(1985—)，男，河南焦作人，2009年河南理工大學在讀碩士研究生，主要從事安全技術及工程方面的研究(E －mail)251050807@qq.com