基于PCA-Bayes综合判别方法的祁东矿煤层顶板突水水源判别研究

摘要

祁东煤矿煤层顶板压架突水事故频发,准确、快速地识别突水水源是防止突水再次发生的关键。为此,从祁东煤矿二类含水层中提取了28个训练水样以及潘二矿三类含水层的11个水样作为验证样本,以Ca2+、Mg2+、Na++ K2+、HCO3-、CI-、SO42-为评价变量。采用主成分分析法消除训练样本中的冗余离子变量,然后结合Bayes法建立模型,判别结果表明:新生界松散含水层(I)水样判别正确率为100%,煤系砂岩水(II)水样判别正确率为66.67%,太原组灰岩水(III)水样判别正确率为100%,模型的综合精度为90.91%。与单一Bayes判别方法相比,该方法具有准确率高、速度快等优点,基于该模型判别结果,可在煤矿突水事故发生后快速查明突水原因,有效预防矿井水害。