基于煤岩学的黏结指数非线性预测模型

摘要：为了得到精确可靠的配合煤黏结指数预测模型,以河北某矿区两个不同矿井肥煤作为研究对象,利用非线性回归分析建立了基于煤岩配煤的黏结指数预测模型。试验通过重选法对煤岩组分进行了有效分选,对两矿井低密度产品进行了煤岩配煤,采用偏光显微镜测定了煤岩组分含量。结果表明,活性组分分子结构适中,含有大量活性结构,决定黏结指数的大小;惰性组分形成成球核心,影响黏结指数大小;随着活性组分含量的增加和惰性组分含量的减少,黏结指数逐渐增大;基于活惰比的S模型、逆模型和渐进回归模型均具有较高的拟合效果和精确度,其中渐进回归模型拟合度最高,但结构复杂;逆模型结构简单,可靠性好,可用来预测配合煤黏结指数。