煤质灰分分区统计

基本原理：将高维数据投影到低维空间中，保留最大方差的信息。 数学模型：特征值分解协方差矩阵，求出特征向量和特征值。 模型求解：计算特征值、特征向量并降维。 主成分性质：线性无关、正交、代表数据最大方差。 步骤与应用：确定目标维度，计算协方差矩阵，求解特征值和特征向量，降维并分析主成分。

多元统计学中，主成分分析是一种通过数学原理解析经济指标综合评价的方法。它利用方差来衡量数据的信息量，越大的方差代表着更多的信息含量。主成分分析不仅仅是统计分析的工具，更是经济研究中不可或缺的重要手段。

主成分分析是多元统计分析中的重要内容，涉及主成分分析的问题、基本思想、数学模型及其应用。

基于煤层赋存条件、开采方式对煤质灰分的评估，计算了不同分区煤层煤质灰分预测值，为煤层群配采灰分控制提供参考。根据合理错距原则，设计配采方案，确保向选煤厂提供均质原煤。

河南新郑矿区赵家寨井田研究表明，煤的工业分析指标与其测井参数之间存在显著相关性。 相关性表现: 原煤水分含量与密度和视电阻率呈负相关，与自然电位和自然伽马呈正相关。 灰分与密度、自然伽马和自然电位呈正相关，与视电阻率呈负相关。 原煤挥发分与视电阻率和密度呈负相关，与自然电位和自然伽马呈正相关。 相关性成因: 煤中有机质和无机质的含量、性质、结构以及煤化作用等因素决定了煤质指标与测井参数之间的相关性。 应用: 通过多元统计模型，利用测井曲线预测原煤工业分析指标，服务于煤炭与煤层气勘探开发。

利用主成分分析进行综合评价是多元统计分析中的一项重要方法。通过主成分分析，可以将多个变量简化为少数几个主成分，从而揭示数据背后的潜在结构和模式。这种方法不仅在学术研究中有广泛应用，也在实际问题的解决中展现了其重要性。

彬长矿区4号煤层主要以低硫、低中灰、中高挥发分、特高热值不黏煤为主，局部含有弱黏煤。依据煤炭资源潜力评价提出的6级划分方案，将其原煤洁净等级初步划分为Ⅲ级，属较好洁净煤；浮煤洁净等级为Ⅱ级，属好洁净煤。整个矿区4号煤层原煤洁净等级以Ⅲ级较好洁净煤为主，分布面积占比达73.03%，仅在西部和中东部出现小范围Ⅳ级中等洁净煤分布区，占比26.97%。

该压缩文件包含了有关主成分分析的信息和资源。

图11.8 计算洼地贡献区域的最低高程： 在使用 spatial analysis tools 工具箱中的 zonal 工具集时，通过 zonal statistic 工具，可以轻松计算出洼地贡献区域的最低高程，以下是详细步骤： 在 Input raster or feature zonal data 文本框中，选择洼地贡献区域数据 watershsink； 在 Input value raster 文本框中，输入需要进行统计分析的数据层，在此使用 dem 作为数据层，统计洼地贡献区域的最低高程； 在 Output raster 文本框中，命名输出文件为 zonalmin，路径保持默认； 选择 统计类型，在下拉菜单中选择“最小值 (minimum)”作为统计类型。 完成以上设置后，点击 OK，进行最低高程计算。 图11.10 进一步计算洼地出水口高程： 使用 spatial analysis tools 工具箱中 zonal fill 工具，设置如下： 在 Input zone raster 文本框中选择 watershsink； 在 Input weight raster 文本框中继续选择 dem，用于填充洼地出水口高程。 设置完成后，点击 OK，得到洼地出口最低高程。

如果需要调整分区，例如在分区列表中添加或重新定义分区，可以使用重整分区功能。对于合并分区，特别是对于RANGE分区，必须确保合并的分区是相邻的。对于LIST分区，如果新加分区中的元素与旧分区有冲突，可以先添加分区（没有冲突的元素），然后进行重整分区。此外，重建分区相当于删除所有数据后再重新插入，而优化分区则适用于删除大量数据或频繁修改表结构的情况。