Piotr Broda*, Jan Kwarciñski**, Kazimierz Twardowski*** BADANIE WP YWU MIEJSCA POBRANIA I SORTYMENTU PRÓB WÊGLA NA OCENY JEGO METANONOŒNOŒCI****

Podobne dokumenty
Przykład 1. (A. Łomnicki)

Zbigniew F¹fara* ANALIZA ZMIENNOŒCI PRÊDKOŒCI FILTRACJI WÊGLOWODORÓW W GRUNCIE METOD ANOVA**

SYMULACJA STOCHASTYCZNA W ZASTOSOWANIU DO IDENTYFIKACJI FUNKCJI GÊSTOŒCI PRAWDOPODOBIEÑSTWA WYDOBYCIA

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA. Dariusz Gozdowski. Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW

Projektowanie procesów logistycznych w systemach wytwarzania

gdy wielomian p(x) jest podzielny bez reszty przez trójmian kwadratowy x rx q. W takim przypadku (5.10)

INDATA SOFTWARE S.A. Niniejszy Aneks nr 6 do Prospektu został sporządzony na podstawie art. 51 Ustawy o Ofercie Publicznej.

Test F- Snedecora. będzie zmienną losową chi-kwadrat o k 1 stopniach swobody a χ

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

3.2 Warunki meteorologiczne

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Katowice, dnia 29 wrzeœnia 2006 r. Nr 15 ZARZ DZENIE PREZESA WY SZEGO URZÊDU GÓRNICZEGO

Krzysztof Brudnik*, Jerzy Przyby³o*, Bogumi³a Winid** ZAWODNIENIE Z O A SOLI WIELICZKA NA PODSTAWIE STANU WYCIEKÓW KOPALNIANYCH***

Rys Mo liwe postacie funkcji w metodzie regula falsi

1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe

Podstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych

Jan Ziaja*, Krzysztof Baniak** ANALIZA TECHNICZNA TECHNOLOGII WYKONANIA PRZEWIERTU HORYZONTALNEGO POD RZEK USZWIC W BRZESKU OKOCIMIU***

Rekompensowanie pracy w godzinach nadliczbowych

Zagro enia fizyczne. Zagro enia termiczne. wysoka temperatura ogieñ zimno

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Statystyka matematyczna 2015/2016

WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA REWERSYJNEGO I MATEMATYCZNEGO

Adres strony internetowej, na której Zamawiający udostępnia Specyfikację Istotnych Warunków Zamówienia:

VRRK. Regulatory przep³ywu CAV

(wymiar macierzy trójk¹tnej jest równy liczbie elementów na g³ównej przek¹tnej). Z twierdzen 1 > 0. Zatem dla zale noœci

Janusz Kazimierz Krochmal* MO LIWOŒCI OCENY ZAILENIA OŒRODKÓW PIASZCZYSTO-ILASTYCH NA PODSTAWIE POMIARU K TA FAZOWEGO**

Załącznik nr 4 PREK 251/III/2010. Umowa Nr (wzór)

Charakterystyka jakoœciowa zasobów operatywnych i opróbowanie z³ó wêgla kamiennego Kompanii Wêglowej S.A.

TEST dla stanowisk robotniczych sprawdzający wiedzę z zakresu bhp

Wykład 11 Testowanie jednorodności

W³adys³aw Duliñski*, Czes³awa Ewa Ropa*

na dostawę licencji na oprogramowanie przeznaczone do prowadzenia zaawansowanej analizy statystycznej

III. INTERPOLACJA Ogólne zadanie interpolacji. Niech oznacza funkcjê zmiennej x zale n¹ od n + 1 parametrów tj.

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Druk nr 1013 Warszawa, 9 lipca 2008 r.

1. Od kiedy i gdzie należy złożyć wniosek?

Wyniki przeszczepiania komórek hematopoetycznych od dawcy niespokrewnionego

KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1

MIÊDZYNARODOWY STANDARD REWIZJI FINANSOWEJ 520 PROCEDURY ANALITYCZNE SPIS TREŒCI

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Jan Macuda*, ukasz ukañko** WP YW STACJI REDUKCYJNO-POMIAROWYCH GAZU ZIEMNEGO NA KLIMAT AKUSTYCZNY ŒRODOWISKA

Jakie są te obowiązki wg MSR 41 i MSR 1, a jakie są w tym względzie wymagania ustawy o rachunkowości?

Powszechność nauczania języków obcych w roku szkolnym

SEKCJA I: ZAMAWIAJĄCY SEKCJA II: PRZEDMIOT ZAMÓWIENIA.

Statystyka matematyczna i ekonometria

Waldemar Szuchta Naczelnik Urzędu Skarbowego Wrocław Fabryczna we Wrocławiu

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Analiza wariancji i kowariancji

Prognoza wskaÿników emisji metanu z kopalñ metanowych wêgla kamiennego w Polsce

SYSTEMY CZASU PRACY. 1. PODSTAWOWY [art. 129 KP]

Andrzej Janocha*, Teresa Steliga*, Dariusz Bêben* ANALIZA BADAÑ NIEKTÓRYCH W AŒCIWOŒCI ROPY NAFTOWEJ ZE Z O A LMG

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z PRZEDMIOTÓW ZAWODOWYCH ODBYWAJĄCYCH SIĘ W SZKOLNYM LABORATORIUM CHEMICZNYM

Adres strony internetowej, na której Zamawiający udostępnia Specyfikację Istotnych Warunków Zamówienia:

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

ZASADY WYPEŁNIANIA ANKIETY 2. ZATRUDNIENIE NA CZĘŚĆ ETATU LUB PRZEZ CZĘŚĆ OKRESU OCENY

Wskazówki dotyczące przygotowania danych do wydruku suplementu

Zapytanie ofertowe na dostawę materiałów spawalniczych wykorzystywanych w procesie szkolenia i egzaminowania spawaczy. Zapytanie ofertowe

Elementy statystyki STA - Wykład 5

Rozdział 1 Postanowienia ogólne

Bielsko-Biała, dn r. Numer zapytania: R WAWRZASZEK ISS Sp. z o.o. ul. Leszczyńska Bielsko-Biała ZAPYTANIE OFERTOWE

REGULAMIN WSPARCIA FINANSOWEGO CZŁONKÓW. OIPiP BĘDĄCYCH PRZEDSTAWICIELAMI USTAWOWYMI DZIECKA NIEPEŁNOSPRAWNEGO LUB PRZEWLEKLE CHOREGO

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

POMIAR STRUMIENIA PRZEP YWU METOD ZWÊ KOW - KRYZA.

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Temat: Funkcje. Własności ogólne. A n n a R a j f u r a, M a t e m a t y k a s e m e s t r 1, W S Z i M w S o c h a c z e w i e 1

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Regulamin oferty Taniej z Energą

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

Ludwik Zawisza*, Jan Macuda*, Jaros³aw Cheæko** OCENA ZAGRO ENIA GAZAMI KOPALNIANYMI NA TERENIE LIKWIDOWANEJ KOPALNI KWK NIWKA-MODRZEJÓW ***

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

S T A N D A R D V. 7

OGŁOSZENIE O ZAMÓWIENIU

ARKUSZ EGZAMINACYJNY ETAP PRAKTYCZNY EGZAMINU POTWIERDZAJ CEGO KWALIFIKACJE ZAWODOWE CZERWIEC 2013

Statystyka i Analiza Danych

Adres strony internetowej, na której Zamawiający udostępnia Specyfikację Istotnych Warunków Zamówienia:

Bogumi³a Winid*, Krzysztof Brudnik**, Jerzy Przyby³o**

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

I. POSTANOWIENIE OGÓLNE

GOSPODARCZE WYKORZYSTANIE METANU Z POK ADÓW WÊGLA JSW S.A. W INSTALACJACH ENERGETYCZNYCH

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych

Adres strony internetowej, na której Zamawiający udostępnia Specyfikację Istotnych Warunków Zamówienia:

Warszawa: Dostawa kalendarzy na rok 2017 Numer ogłoszenia: ; data zamieszczenia: OGŁOSZENIE O ZAMÓWIENIU - dostawy

Regulamin studenckich praktyk zawodowych w Państwowej Wyższej Szkole Zawodowej w Nowym Sączu

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

1. Wstêp. 2. Metodyka i zakres badañ WP YW DODATKÓW MODYFIKUJ CYCH NA PODSTAWOWE W AŒCIWOŒCI ZAWIESIN Z POPIO ÓW LOTNYCH Z ELEKTROWNI X

Statystyka matematyczna i ekonometria

ROZDZIA XII WP YW SYSTEMÓW WYNAGRADZANIA NA KOSZTY POZYSKANIA DREWNA

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Nowości w module: Księgowość, w wersji 9.0 Wycena rozchodu środków pieniężnych wyrażonych w walucie obcej

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

Transkrypt:

WIERTNICTWO NAFTA GAZ TOM 22/1 2005 Piotr Broda*, Jan Kwarciñski**, Kazimierz Twardowski*** BADANIE WP YWU MIEJSCA POBRANIA I SORTYMENTU PRÓB WÊGLA NA OCENY JEGO METANONOŒNOŒCI**** 1. WPROWADZENIE Rzeczywista emisja metanu wêglowego do atmosfery spowodowana eksploatacj¹ wêgla kamiennego w kopalniach metanowych obejmuje [4, 7]: metan emitowany poprzez system wentylacyjny (emisja wentylacyjna) oraz metan ujmowany systemami odmetanowania iloœci monitorowane; emisjê metanu z wêgla w procesach poeksploatacyjnych na powierzchni w trakcie wzbogacania, transportu i sk³adowania, a tak e emisjê z mineralnych odpadów poprodukcyjnych iloœci nieznane, podlegaj¹ce przybli onym ocenom szacunkowym. Prezentowana praca przedstawia rezultaty opracowania statystycznego zbioru wyników badañ laboratoryjnych zawartoœci metanu desorbowalnego w eksploatowanym wêglu w trakcie ca³ej drogi technologicznej urobku wêglowego, zarówno w kopalni na dole, jak i na powierzchni, w szczególnoœci w trakcie jego sk³adowania, z punktu widzenia wyjaœnienia roli miejsca pobrania oraz uziarnienia badanych prób wêgla. Wykonane badania laboratoryjne dotycz¹ce procesu desorpcji metanu wêglowego objê³y: wytypowany pok³ad wêgla z metanowej kopalni Budryk ; próby wêglowe pobierane w szeœciu ró nych punktach drogi technologicznej urobku wêglowego miejsca pobrania: I z taœmoci¹gu tu przy kombajnie wêglowym, II z taœmoci¹gu przy wysypie urobku do skipu, III z taœmoci¹gu przy wysypie urobku do skipu, po czasie ok. 60 minut, IV na powierzchni przy wysypie urobku ze skipu, V po wyjœciu urobku wêglowego z zak³adu wzbogacania, VI po 10 25 (œrednio ok. 18) dniach sk³adowania wêgla; * Doktorant Wydzia³u Wiertnictwa, Nafty i Gazu AGH, Kraków ** Pañstwowy Instytut Geologiczny, Oddzia³ Górnoœl¹ski, Sosnowiec *** Wydzia³ Wiertnictwa, Nafty i Gazu AGH, Kraków **** Praca wykonana czêœciowo w ramach badañ statutowych Wydzia³u Wiertnictwa, Nafty i Gazu AGH 73

próby wêglowe ró ni¹ce siê uziarnieniem badano piêæ nastêpuj¹cych klas ziarnowych: a uziarnienie > 31 mm, b uziarnienie [31 16) mm, c uziarnienie [16 12) mm, d uziarnienie [12 5) mm, e uziarnienie 5 mm. ¹cznie zbiór opracowywanych danych posiada³ liczebnoœæ N =6 5 = 30. Zasadniczym celem analizy statystycznej powy szych danych by³o zbadanie jednorodnoœci statystycznej zbiorów pomiarów zawartoœci metanu desorbowalnego w próbach wêglowych w zale noœci od czynników je ró nicuj¹cych, tj. miejsca pobrania oraz uziarnienia. Cel ten realizowano wykorzystuj¹c analizê wariancji z klasyfikacj¹ pojedyncz¹ [1, 6, 8]. 2. TEORETYCZNE PODSTAWY ANALIZY WARIANCJI Z KLASYFIKACJ POJEDYNCZ Analiza wariancji znana czêsto pod kryptonimem ANOVA (analysis of variance), polega na wnioskowaniu statystycznym wykorzystuj¹cym testy oparte na ilorazach wariancji w celu okreœlenia, czy istniej¹ istotne ró nice miêdzy œrednimi wielu grup obserwacji pochodz¹cych z populacji o rozk³adach normalnych. Analiza wariancji jest szczególnie u yteczna, gdy zasadnicze ró nice miêdzy grupami obserwacji nie mog¹ byæ ustalone w sposób iloœciowy. Je eli badamy wp³yw jednej niezale nej (zewnêtrznej) zmiennej na interesuj¹c¹ nas zmienn¹ zale n¹, mówimy o analizie wariancji z klasyfikacj¹ pojedyncz¹. W przypadku zale noœci od wielu zmiennych niezale nych mamy do czynienia z analiz¹ wariancji z klasyfikacj¹ wielokrotn¹. W praktyce termin zmienna niezale na lub zewnêtrzna odnosi siê do czynnika (factor), zabiegu (treatment) lub metody (method). Uk³ad hipotez testowanych w analizie wariancji: H 0 : m 1 = m 2 =... = m k = m (1) H 1 : nie wszystkie m i (i = 1, 2..., k) s¹ sobie równe, gdzie m i oznacza œredni¹ i-tej grupy obserwacji. Przedmiotem badania jest k populacji (poziomów czynnika), z których pobierane s¹ niezale ne od innych próby losowe. Za³o enia wymagane przy stosowaniu analizy wariancji: próby zosta³y pobrane niezale nie od siebie z ka dej z k populacji, w ka dej z k badanych populacji rozk³ad jest normalny o tej samej wariancji 2. Analiza wariancji z klasyfikacj¹ pojedyncz¹ (jednokryteriow¹ lub jednoczynnikow¹) (one-way analysis of variance) wykorzystywana jest do wykrywania mo liwego wp³ywu pewnego czynnika A (zastosowanego na kilku poziomach) na badan¹ cechê iloœciow¹ populacji generalnej. Uk³ad wyników obserwacji przedstawia tabela 1. 74

Tabela 1 Uk³ad wyników obserwacji w analizie wariancji z klasyfikacj¹ pojedyncz¹ Poziomy czynnika A i 1 2... k Replikacje wyniki badania dla danego poziomu czynnika A j 1 2... n i y 11 y 12...y 1n1 y 21 y 22...y 2n2......... y k1 y k2...y knk Zespó³ obserwacji odnosz¹cy siê do ustalonego poziomu czynnika A nazywamy grup¹. Wielkoœæ y ij (j = 1,..., n i ; i = 1,..., k) oznacza j-ty pomiar wielkoœci y w grupie o numerze i. Uk³ad wyników, w którym ka da grupa zawiera jednakow¹ liczbê pomiarów (n i = const dla i = 1,..., k), nazywa siê uk³adem zrównowa onym (balanced design). Model ANOVA, w którym poziomy badanych czynników s¹ z góry ustalone, nosi nazwê modelu o ustalonych efektach (fixed-effects model). Wnioski uzyskane w oparciu o tego typu model s¹ wa ne tylko w odniesieniu do zbadanych poziomów. Szczegó³owe opisy dotycz¹ce praktycznej realizacji procedury analizy wariancji z klasyfikacj¹ pojedyncz¹ znaleÿæ mo na w podrêcznikach, np. [1, 6, 8]. Przy ocenie wyników sprawdzianów uzyskiwanych w trakcie testowania hipotez statystycznych czêsto operuje siê wartoœci¹ p najni szego poziomu istotnoœci, przy którym hipoteza zerowa H 0 mog³aby byæ odrzucona przy otrzymanej wartoœci sprawdzianu. Inaczej mówi¹c, wartoœæ (poziom) p oznacza w praktyce prawdopodobieñstwo nieodrzucenia hipotezy H 0 w sytuacji, gdy jest ona prawdziwa. 3. WYNIKI BADAÑ 3.1. Wp³yw miejsca pobrania próby na metanonoœnoœæ desorbowaln¹ (tab. 2, rys. 1) Tabela 2 Zestawienie œrednich grupowych M des (N = 30) Breakdown table of Descriptive Statistics N = 30 (No missing data in dep. var. list) Miejsce Means n Std. Dev. Variance Std. Err. I 2,608683 5 0,291548 0,085000 0,130384 II 2,168062 5 0,711965 0,506895 0,318401 III 2,654813 5 0,134502 0,018091 0,060151 IV 2,245584 5 0,253884 0,064457 0,113541 V 2,157612 5 0,257602 0,066359 0,115203 VI 0,607112 5 0,216547 0,046893 0,096843 All grps 2,073644 30 0,771298 0,594901 0,140819 75

3,5 3,0 2,5 Values 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 I II III IV V VI MIEJSCE 3.1.1. Test jednorodnoœci wariancji w grupach Hipoteza zerowa: 2 2 2 2 2 2 2 H 0: 1 II III IV V VI (a = 0,05). Testy jednorodnoœci wariancji: Hartleya Cochrana Bartletta F-maks C Chi-kwad df p 28,01945 0,643517 12,71866 5 0,026183 Przeprowadzony test wykaza³, e hipotezê o jednorodnoœci wariancji przy poziomie istotnoœci testowania = 0,05 nale y odrzuciæ. Jednak ze wzglêdu na brak wspó³zale noœci œrednich i wariancji w grupach (r = 0,074; zale noœæ nieistotna na poziomie istotnoœci 0,05) stosowanie metody analizy wariancji z klasyfikacj¹ pojedyncz¹ jest wyj¹tkowo do zaakceptowania. 3.1.2. Hipoteza o równoœci œrednich m w grupach I VI Podst. statyst. Zmienna Rys. 1. Zestawienie œrednich grupowych metanoœnoœci desorbowalnej wraz z przedzia³ami ufnoœci (95%) SK pom. z grupami H 0 : m I = m II = m III = m IV = m V = m VI = m ( = 0,05). df grup Zaznaczone efekty s¹ istotnezp<0,05000 ŒK pom. grupami SK df ŒK 14,10134 5 2,820268 3,150780 24 0,131282 21,48244 0,000000 F p 76

Hipotezê zerow¹ o braku wp³ywu czynnika zwi¹zanego z miejscem pobrania próby wêgla na metanonoœnoœæ desorbowaln¹ nale y odrzuciæ (rys. 2). 3,2 Wykres ramkowy: 2,6 2,0 1,4 0,8 0,2 I II III IV V VI MIEJSCE ±Odch. std. ±B³¹d std. Œrednia Rys. 2. Wykres pude³ko z w¹sami metanonoœnoœci desorbowalnej 3.1.3. Test grup jednorodnych H 0 : E(SSB) = 0 (kwadrat ró nic œrednich miêdzygrupowych = 0) ( = 0,05). Ró nice œrednich miêdzy grupami oznaczone gwiazdk¹ * (tab. 3) s¹ statystycznie istotne na przyjêtym poziomie istotnoœci testowania = 0,05. Miejsce {1} M= 2,6087 Tabela 3 Wyniki testu najmniejszej istotnej ró nicy NIR LSD Test; Variable: Marked differences are significant at p < 0,05000 {2} M= 2,1681 {3} M= 2,6548 {4} M= 2,2456 {5} M= 2,15,76 {6} M= 0,60711 I {1} 0,066452 0,842158 0,126170 0,060678 0,000000* II {2} 0,066452 0,044163* 0,738086 0,964003 0,000000* I {3} 0,842158 0,044163* 0,086775 0,040155* 0,000000* IV {4} 0,126170 0,738086 0,086775 0,704437 0,000000* V {5} 0,060678 0,964003 0,040155* 0,704437 0,000001* VI {6} 0,000000* 0,000000* 0,000000* 0,000000* 0,000001* 77

3.2. Wp³yw uziarnienia próby na metanonoœnoœæ desorbowaln¹ (tab. 4, rys. 3) Uziarn. Means Tabela 4 Zestawienie œrednich grupowych M des (N = 30) Breakdown table of Descriptive Statistics N = 30 (No missing data in dep. var. list) n Std. Dev. Variance Std. Err. a 2,117612 6 0,691231 0,477800 0,282194 b 1,967561 6 0,887859 0,788294 0,362467 c 2,162018 6 0,856436 0,733482 0,349638 d 2,192866 6 0,910444 0,828908 0,371687 e 1,928164 6 0,744506 0,554289 0,303943 All grps 2,073644 30 0,771298 0,594901 0,140819 3,5 3,0 2,5 VALUES 2,0 1,5 1,0 0,5 a b c d e UZIARNIENIE Rys. 3. Zestawienie œrednich grupowych metanonoœnoœci desorbowalnej wraz z przedzia³ami ufnoœci (95%) 3.2.1. Test jednorodnoœci wariancji w grupach Hipoteza zerowa: 2 2 2 2 2 2 H 0: a b c d e ( = 0,05). Testy jednorodnoœci wariancji: Hartleya Cochrana Bartletta F-maks C Chi-kwad df p 1,734842 0,245038 0,511129 4 0,972407 78

Przeprowadzony test wykaza³, e nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o jednorodnoœci wariancji w grupach. Spe³niony zosta³ zatem warunek formalny stosowania metody analizy wariancji z pojedyncz¹ klasyfikacj¹. 3.2.2. Hipoteza o równoœci œrednich m w grupach a e H 0 : m a = m b = m c = m d =m e = m ( = 0,05). Podst. statyst. Zaznaczone efekty s¹ istotnezp<0,05000 Zmienna SK pom. z grupami df grup ŒK pom. grupami SK df ŒK F p 0,338252 4 0,084563 16,91387 25 0,676555 0,124991 0,972082 Brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o braku wp³ywu czynnika zwi¹zanego z uziarnieniem próby wêgla na metanonoœnoœæ desorbowaln¹ (rys. 4). 3,6 Wykres ramkowy: 3,2 2,8 2,4 2,0 1,6 1,2 0,8 a b c d e UZIARNIENIE ±Odch. std. ±B³¹d std. Œrednia Rys. 4. Wykres pude³ko z w¹sami metanonoœnoœci desorbowalnej 3.2.3. Test grup jednorodnych H 0 : E(SSB) = 0 (kwadrat ró nic œrednich miêdzygrupowych = 0) ( = 0,05). 79

Uziarn. {1} M= 2,1176 Tabela 5 Wyniki testu najmniejszej istotnej ró nicy NIR LSD Test; Variable: Marked differences are significant at p < 0,05000 {2} M= 1,9676 {3} M= 2,1620 {4} M= 2,1929 {5} M= 1,9282 a {1} 0,754646 0,926245 0,875362 0,693330 b {2} 0,754646 0,685674 0,639304 0,934544 c {3} 0,926245 0,685674 0,948724 0,626704 d {4} 0,875362 0,639304 0,948724 0,582211 e {5} 0,693330 0,934544 0,626704 0,582211 Brak jest istotnych ró nic œrednich miêdzy grupami (tab. 5). 4. UWAGI I WNIOSKI KOÑCOWE Opracowanie statystyczne wyników badañ laboratoryjnych metanonoœnoœci desorbowalnej prowadzone by³o pod k¹tem ujawnienia roli i znaczenia czynników ró nicuj¹cych badane próby wêgla, tj. miejsca pobrania oraz uziarnienia. W tym celu wykorzystano metodê statystyczn¹ o zaawansowanym charakterze analizê wariancji z klasyfikacj¹ pojedyncz¹ (jednokryteriow¹ lub jednoczynnikow¹). Na metanonoœnoœæ desorbowaln¹ M des badanych prób wêgla istotny wp³yw wykazuje miejsce ich pobrania. Zgodnie z oczekiwaniami wartoœci M des malej¹ generalnie wraz z up³ywem czasu; szczególnie niskie dotycz¹ miejsc pobrania prób V i VI, tj. na powierzchni po wyjœciu urobku wêglowego z zak³adu wzbogacania oraz póÿniej w trakcie jego sk³adowania. Uziarnienie prób wêgla mia³o przede wszystkim istotny wp³yw na dynamikê procesu desorpcji metanu wêglowego [2]. Wraz ze wzrostem rozdrobnienia badanych prób ros³o tempo ich odmetanowania, co jest zgodne z danymi literaturowymi np. [3, 5, 10, 11]. O wynikach testów statystycznych nie wykazuj¹cych dla kopalni Budryk istotnego wp³ywu uziarnienia na M des (na poziomie istotnoœci testowania = 0,05), decydowaæ mo e niepewnoœæ (b³¹d) uzyskiwanych ocen M des w zwi¹zku z niepewnoœci¹ wyników pomiarów oraz niejednorodnoœci¹ fizyczn¹ badanego pok³adu wêgla. Zró nicowanie tych ocen mo e osi¹gaæ wzglêdne wartoœci rzêdu kilkudziesiêciu, nawet 30 40 procent, np. [10, 11]. LITERATURA [1]Aczel A.D.: Statystyka w zarz¹dzaniu. Warszawa, Wyd. Naukowe PWN 2000 [2] Analityczne opracowanie wyników badañ laboratoryjnych desorpcji metanu w trakcie eksploatacji, transportu i sk³adowania wêgla kamiennego. Praca pod kier. K. Twardowskiego, Kraków, Wydzia³ WNiG AGH 2002 (niepublikowane) 80

[3]Diamond W.P., Levine J.R.: Direct method determination of the gas content of local: procedures and results. U.S. Bureau of Mines, Report No. 18515, 1981 [4]Gawlik L., Grzybek I.: Szacowanie emisji metanu w polskich zag³êbiach (system wêgla kamiennego). Kraków, Wyd. IGSMiE PAN, Ser. Studia Rozprawy Monografie, 106, 2002 [5]Gawraczyñski Z. Borowski J.: Zmiany zawartoœci metanu w czasie w próbkach pobranych z urobionego wêgla. Mat. Konf. Nauk. nt. Metody rozpoznawania zagro- enia metanowego w kopalniach wêgla kamiennego, Katowice, 1986 [6]Kobus P., Pietrzykowski R., Zieliñski W.: Statystyka z pakietem STATISTICA. Warszawa, Wyd. Fundacja Rozwój SGGW 2001 [7]Kwarciñski J., Kwarciñski M., Twardowski K.: Metanowoœæ Kopalñ Górnoœl¹skiego Zag³êbia Wêglowego w procesie restrukturyzacji górnictwa wêgla kamiennego aspekt œrodowiskowy i prawny. Rocznik AGH Wiertnictwo Nafta Gaz, t. 20/2, 2003 [8]Magiera R.: Modele i metody statystyki matematycznej. Wroc³aw, Ofic. Wyd. GiS 2002 [9]Twardowski K.: O akumulacji metanu w pok³adach wêgla. Rocznik AGH Wiertnictwo Nafta Gaz, t. 14, 1997 [10]Twardowski K. (red.): Ocena metanonoœnoœci wêgli kamiennych Górnoœl¹skiego Zag³êbia Wêglowego na podstawie wyników pomiarów otworowych. Kraków, Wyd. Centrum PPGSMiE PAN 1997 [11] Zawartoœæ metanu i wy szych wêglowodorów nasyconych (alkanów) w gazie wystêpuj¹cym w pok³adach wêgla strefy pok³adów metanowych Niecki G³ównej Górnoœl¹skiego Zag³êbia Wêglowego. Sosnowiec, Oddz. Górnoœl. PIG 2000 (praca pod kier. J. Kwarciñskiego (niepublikowane) 81