基于Piper-PCA-Fisher模型的矿井突水水源识别

摘要

矿井水害的发生时刻威胁着煤炭的安全生产,同时也造成了严重的经济损失.为了迅速和准确地识别突水水源,选用Piper三线图对采自矿区突水含水层的41个水样进行筛选,得到32个典型水样作为训练样本,采用主成分分析法提炼出3个主成分作为判别指标,建立了水源判别模型;采用留一交叉验证法对模型的预判分类稳定性进行评价,模型对样本总体分类的准确率达到81.3％.并对焦作矿区11个未知水样进行水源判别,错误1个.并将预测结果与Fisher模型进行对比.结果表明,基于Piper-PCA-Fisher的判别模型能有效提高判别精度,为矿井安全生产提供保障,为矿井开展防治水工作及地下水资源合理开发利用提供理论依据.