在煤层地质构造不确定性、开采强度变化、瓦斯抽采方案调整和人员作业管理等因素的影响下，瓦斯浓度监测数据通常会存在异常情况。仅依据瓦斯浓度阈值指标不能有效反映危险程度的演化过程，进行预警存在一定风险。为提升瓦斯浓度异常值检测的准确性，提出了一种基于逻辑回归模型的瓦斯浓度异常值检测与预警新方法。建立瓦斯数据检测逻辑回归模型后，得到了合理的回归系数并进行了检测试验。

如果您对瓦斯浓度异常值检测感兴趣，可以参考相关研究文献，例如《基于监测数据关联分析的瓦斯浓度预警方法》 或 《矿井瓦斯浓度异常变化危险性预警的研究》。这些文献深入探讨了相关技术方法，并提供了详细的实验数据和结果分析。

试验预测数据结果表明，利用建立的逻辑回归模型识别异常数据的正确率达85%以上，可以有效识别未达到阈值上限的瓦斯数据是否存在异常状态，为优化矿井瓦斯浓度的监测与预警提供了新方法。如果想进一步了解瓦斯浓度检测的相关技术实现，建议查看《基于TDLAS矿井瓦斯气体浓度监测系统设计》，该文献对监测系统的设计进行了全面的阐述。