用灰色关联度分析法判别矿井突水水源

某湖下开采的煤矿发生突水,应用灰色关联度分析法,把突水时矿坑水的水质资料作参考序列,把湖水和煤层上覆砂岩含水层的水质资料作比较序列,对各序列作标准化处理,计算出关联系数,进而求出关联度,比较影响因素(湖水和砂岩水)对研究对象(矿坑水)的贴近程度,得出结论:矿井突水水源为砂岩水,与湖水无关。     

灰色关联分析方法在突水水源判别中的应用

本文以淮南潘北矿区突不同含水层组分作为对象,采用灰色关联度分析法对矿井突水水源进行判别分析,重点研究样本评判因子的选择对判别准确率的影响,结果发现判别因子的选取对判别结果影响较为显著,即在原有Na＋＋K＋、Ca2＋、Mg2＋、Cl-、SO42-、HCO3-等六个评判因子基础上,增加总硬度、碱度、矿化度和PH值作为新的评判因子,其水源判别准确率由62．5％增至100％。因此,选择适合评判因子对提高灰色关联判别可靠性具有重要意义。     

用灰色关联度分析半判别矿井突水水源

某湖下开采的煤矿发生突水，应用灰色关联度分析法，把突水时矿坑水的水质资料作参考序列，把湖水和煤层上覆砂岩含水层的水质资料作比较序列，对各序列作标准化处理，计算出关联系数，进而求出关联度，比较影响因素（湖水和砂岩水）对研究对象（矿坑水）的贴近程度，得出结论：矿井突水水源为砂岩水，与湖水无关。     

基于熵权-灰色关联度理论的矿井突水水源判别模型研究

黄淮地区是我国东部煤炭集中地之一,尤其在进行浅部煤层开采时极易发生突水事故。为了快速准确地识别突水水源,文章收集安徽省淮南矿区、淮北矿区和阜阳市谢桥矿区等5个矿区的100个水样数据,先通过Piper三线图分析黄淮地区各主要突水含水层的水化学特征,然后选取七大离子、pH和TDS为判别指标,通过熵权法与灰色关联度理论相结合的方法,建立了灰色加权关联度水源判别模型,最后利用该模型对11个待判样本进行预判,错判了一个。结果表明,熵权-灰色关联度矿井突水水源判别模型能够有效的提高识别精度,迅速准确地判断突水水源,为以后黄淮地区的煤矿安全工作提供了依据。     

基于GIS和水质水温的矿井突水水源快速判别

针对淮南潘谢矿区新生界下含松散孔隙水与石炭系太原组石灰岩岩溶裂隙水水质接近的特殊情况,提出了基于GIS和水质水温的矿井突水水源快速判别方法。该法是利用测温钻孔的温度-深度拟合结果,构建基于GIS的利用水温识别突水水源的模型,并将其判别结果与基于水质的模糊综合评判计算的结果相结合,综合判别矿井突水水源。本法应用于潘一煤矿86-1号突水判别,实例结果显示,该法可以较好地适用于水质判别效果不佳,而含水层之间存在较大的地温差(埋深差)情况下的突水水源识别。     

矿井突水水源类型判别模型及其系统实现

系统介绍了矿井突水水源快速识别系统的组成,阐述了煤矿突水水源判别的3种数学模型及其适用条件,从应用的角度介绍了该软件的使用步骤。采用该系统软件可高效准确地完成未知样品的水源类型判别,为煤矿安全生产提供决策依据。     

白庙煤矿主要含水层水化学特征及突水水源的识别

本文论述了识别主要含水层水化学特征和突水水源的二种方法,即综合要素法和灰色关联度法。以此为基础预测了白庙煤矿的突水水源,取得了满意的结果,表明该法有较强的实用性和通用性。     

最大效果测度值法研究矿井突水水源

为了快速准确地查清矿井突水水源，排除水患对生产的影响，利用最大效果测度值燕子山矿14-2＃煤层顶板砂岩裂隙水，其导水通道为工作面所在盘区发育的F23和F38正断层。最大效果测度值为矿井防治水工作提供了一个新的思路。     

利用水化学特征识别桑树坪煤矿突水水源

及时准确地找到突水水源,是解决矿井突水问题的关键。通过对桑树坪煤矿主要含水层水样进行常规水质分析,并通过Piper三线图揭示了矿区不同地下水含水层的水化学特征,并通过出水点与背景值的水文地球化学特征对比,正确地判断出了该矿区突水水源为奥灰岩溶水。研究认为,水化学特征分析是一种快速判别突水水源的有效方法。     

矿井突水水源判别的多组逐步Bayes判别方法研究

矿井突水是采矿过程中最具威胁的自然灾害之一。能否准确快速地判别矿井突水水源,不仅是矿井水文地质工作的主要内容,而且是煤矿防治水工作的重要基础。为了有效判别矿井突水水源,综合考虑水化学指标对水源判别的重要性,基于多组逐步Bayes判别分析理论,选取Na+ K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-和HCO3-共6项指标作为判别因子,利用国内某矿区各主要含水层的35个水样的水质资料作为训练样本,建立了矿井突水水源预测的多组逐步Bayes判别分析模型。实例分析表明,该模型结果与实际情况相符合,说明该模型在矿井突水水源判别中具有良好的实用性和有效性,为判别矿区新的突水水源提供了一种新思路。     

马氏距离判别模型在矿井突水水源判别中应用

根据某矿井水质资料,建立了该矿判别突水水源的数学模型,利用VB程序开发了马氏距离判别软件。选择了K＋、Na＋、Ca2＋、Mg2＋、HCO3-、SO42-、总硬度、碱度、pH、矿化度11项指标作为评价因子,选取20个典型水样作为距离判别方法的训练样本,获得了判别模型,并用样本数据的回判处理进行验证。应用该模型对6个待测水样进行判别,并与Fisher判别结果进行比较,结果表明：其结果与实际情况吻合较好。     

基于主成分分析的矿井突水水源Bayes判别模型

矿井突水严重威胁矿区安全生产,快速准确地判别突水水源,对有效防治矿井突水灾害有重大意义。根据鹤壁矿区6个主要含水层水化学成分的差异性,选取了Ca2+、Mg2+、Na++K+、CO2-3、HCO-3、Cl-、SO2-47个指标作为突水水源判别的评价因子,并选用鹤壁矿区294个水样作为学习样本,以Matlab为平台,先采用主成分分析法提炼出三个主成分Z1、Z2和Z3。然后把这3种主成分的值作为贝叶斯判别指标,建立了鹤壁矿区突水水源判别模型。利用该模型对鹤壁矿区随机选取22个突水水样进行水源判别,判别正确19个,错误3个,精度达到86%。判别错误的原因,主要是因为有的含水层水化学类型相似或者几个含水层之间存在一定的水力联系。研究结果表明,基于主成分分析的矿井突水水源Bayes判别模型能够满足矿井生产要求,可为防治水工作提供决策依据。     

矿井突水水源判别的ESN正则化模型

针对标准回声状态神经网络（ESN）因病态解而导致水源判别模型准确率低,精度差的问题,提出了将6种正则化方法与ESN神经网络相结合,并应用于矿井突水水源的判别,与标准ESN模型的判别结果进行对比分析。结果表明：ESN模型易出现过拟合问题,判别准确率只有49%~88%;而采用阻尼最小二乘奇异分解法（DSVD）与广义交叉验证法（GCV）相耦合的正则化方法能够较好的解决模型病态解问题,使模型的准确率提高到100%,最佳判别精度比标准ESN模型提高了64%,稳定性提高了61%;且该方法对不同规模的储备池结构表现出较强的适应性,不仅简化了模型的映射关系,提高计算效率,还增强模型的泛化能力。因此,基于GSVD_GCV正则化的ESN水源判别模型可作为一种快速有效判别矿井突水来源的新方法。     

基于投影寻踪技术的矿井突水水源判别模型——以新庄孜煤矿为例

投影寻踪是一种降维处理技术,它可以将高维分析问题通过投影方向转化为低维问题分析.应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题,结合Matlab的遗传算法工具箱进行优化求解.本文以淮南新庄孜煤矿为例,建立突水水源判别投影寻踪模型,并与模糊综合评判模型、神经网络模型、灰色聚类模型进行分析比较.结果表明:投影寻踪判别模型能够有效地判别突水水源,比模糊综合评判、神经网络模型、灰色聚类模型具有更高的准确性,为矿井突水水源判别提供了一个新途径.     

基于GIS和聚类分析的矿井突水水源快速判别

基于GIS强大数据库功能和模糊聚类分析方法,建立模糊综合评判模型进行矿井突水水源快速判别,同时利用GIS可视化技术将评判结果直观地显示给用户。尝试将该系统应用于河南某矿区,结果表明该系统简便易行,评判结果切合实际,也验证了该系统的可靠性。采用该系统软件可高效准确地完成未知突水水样的水源判别,为煤矿安全生产提供决策依据。     

模糊数学方法在矿井突水水源识别中的应用

快速准确的识别突水水源是治理矿井突水的关键因素和前提条件,而地下水化学成分具有的差异性是矿井水源判别的基础和前提条件。以地下水水化学组分的差异为基础,利用模糊数学方法,选取33个煤炭矿井突水含水层水样,以地下水化学组分Na⁺、+K⁺、Ca²⁺、Mg⁺、HCO₃^-、Cl^-、SO₄^2-为特性指标,构造判别水样的隶属函数,并计算各水样的隶属度,从而建立水源判别模型,对突水水源的判别效果进行探讨。模拟结果可知:该模型判别准确率较高33个水样总体的正确识别率为90.9%,识别效果较好。其中17个松散层砂层水样,正确识别16个,正确识别率为94.1%;8个砂岩裂隙水样,正确识别6个,正确识别率为75%;8个灰岩岩溶水样全部正确识别,正确识别率为100%。从总体识别效果来看,灰岩岩溶水>松散层砂层水>砂岩裂隙水。     

突水水源的独立性权-模糊可变理论识别模型

在煤矿开采过程中,矿井水害事故频繁发生。为快速准确地找出矿井突水水源,降低矿井突水给煤矿生产带来的危害,以赵各庄矿为例,运用独立性权系数与模糊可变理论相结合的方法,选取了Na⁺,Ca²⁺,Mg²⁺,Cl^-,SO₄^2-和HCO₃^-6种水化学指标,对赵各庄矿的20组水样数据进行分析计算。结果表明：独立性权系数-模糊可变理论模型排除了水样中各指标间冗余信息的影响,克服了水样各变量间权重难以确定以及变量对水质影响不均匀的问题,可在一定程度上保证突水水源识别模型的准确度;Cl^-权重值远大于其他各项化学指标的权重值,即Cl^-对突水水源的识别结果影响较大;采用本文所建模型判别赵各庄矿的8组测试水样,判别准确率达87.5%,表明该模型在矿井突水水源识别中具有重要参考价值。     

基于GIS的矿井突水水源判别系统研究

应用模糊聚类分析得到的含水层背景值,建立模糊综合评判模型,进行矿井突水水源快速判别。基于GIS强大的数据处理功能,利用GIS可视化技术将判别结果直观地显示出来。该系统不但实现了突水水源的点查询,还实现了突水空间分区。通过实际应用,证明该系统简便易行,结果可靠。它可高效准确地完成未知突水水样的水源判别,为煤矿安全生产提供决策依据。     

基于离差加权的煤矿突水水源判别模型及应用

矿井突(涌)水水源的快速识别是矿井水害有效防治的前提条件。针对应用模糊综合评判方法解决水源判别常用的\     

重庆青鹏煤矿-200m水平突水水源分析

青鹏煤矿位于重庆市沙坪坝区青木关镇及壁山县壁城镇,已开采50余年.随着开采水平的延深,矿井地下水流场发生了相应的变化,改变了地下水原有的补、径、排条件.2012年2月,青鹏煤矿-200m水平-22103运输巷施工过程中,碛头煤层(M2)顶板裂隙突水造成局部淹井事故.通过地面及井下水文地质调查以及采取地表水、泉水、矿井水样进行水质分析,指出矿井突水水源由须家河组裂隙水、采空区积水和嘉陵江组灰岩岩溶裂隙水的越流补给3部分组成.为矿井防治水提供了水文地质依据.