水源判别

摘要： 为快速准确地判别矿井突水水源,减少矿井突水事故带来的危害,以保德矿为例,选取Ca^(2+)、Mg^(2+)、Na^(+)+K^(+)、SO_(4)^(2-)、Cl^(-)、HCO_(3)^(-)共6种水化学指标作为判别指标,通过分析各含水层水化学特征,确定了各含水层代表水样,以此为基础建立了耦合主成分分析-离群值检验-回归填补法-贝叶斯判别法的矿井突水水源判别模型,并将模型判别结果与PCA-Bayes模型判别结果做出对比.结果表明:保德矿采空区、二叠系砂岩含水层、石炭系砂岩含水层、奥灰含水层的水质类型分别为HCO_(3)^(-)Ca·Na·Mg型、HCO_(3)^(-)Na型、HCO_(3)-Na型和HCO_(3)·SO_(4)-Ca·Na·Mg型;保德矿水样主成分为Ca^(2+)、Mg^(2+)、Na^(+)+K^(+)、SO_(4)^(2-),可作为综合指标反映保德矿原始水样数据信息;待测水样中的异常值,可通过离群值检验和线性回归模型确定并校正;对比数据校正前后Bayes模型判别结果,校正后准确率为95%,判别准确度明显提升,可准确高效的识别突水水源.

摘要： 煤矿突水事故发生后,识别突水水源对于制定救援方案意义重大。为快速实现突水水源识别,选取了徐庄矿历史采集的20组水样数据,对其Ca^(2+)、Mg^(2+)和SO_(4)^(2-)等常规离子采用聚类分析、浓度差异性分析等方法,将水样划分为A、B、C、D 4组,并确定其分别来源于太原组L4灰岩含水层、下石盒子组底界砂岩含水层和7#煤层顶板砂岩含水层。以各含水层离子浓度范围为数据库,绘制了基于Piper图的离子库分区。为进一步验证离子库分区图的准确性,对该矿7331工作面的突水过程进行了分析。通过分析不同时间点水样在离子库分区图中的位置变化情况,确定了其突水过程存在着突水水源的动态转化,依据离子守恒计算出混合突水水源中7#煤顶板砂岩水占比26.96%,上石盒子砂岩水占比73.04%,与实际观测得突水水源中7#煤层顶板砂岩水占比20%~25%、上石盒子砂岩水占比75%~80%基本一致。

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。

摘要： 为探究裴沟煤矿主要充水含水层水化学特征及其时空演化规律,把影响矿井开采的主要充水含水层自上而下分为三层。在对以往水化学数据分析的基础上,用多元统计分析对这三个含水层的TDS和常规离子浓度进行分析,并通过BP神经网络判别与Fisher判别建立水源判别模型。结果表明裴沟煤矿地下水水化学成分的形成作用主要为碳酸盐、硫酸盐的溶解、脱硫酸作用和黄铁矿的氧化作用;通过Fisher判别和BP神经网络判别并结合相关含水层进行验证发现顶板砂岩水误判率较高,且BP神经网络判别更适合本矿井水源识别。

摘要： 为快速、准确地判别矿井突水来源,给矿井水害防治措施的制定提供依据,迫切需要对矿区内地下水的水化学特征有一个清晰的认识。以永陇矿区麟游区为例,通过对区内不同基岩含水层以往水质资料的整理分析,应用Piper三线图法对白垩系含水层和侏罗系含水层水的水化学特征进行了研究,获得了不同含水层水的水化学特征库。利用麟游区水化学特征库,对区内不同矿井的涌突水来源进行了判别,并用系统聚类分析法对判别结果进行了验证。结果表明,所建立的水化学特征库能够较好地对研究区矿井涌突水源进行识别,认为A矿涌突水来源为侏罗系含水层;B矿第一次涌突水来源主要为侏罗系含水层,且有部分白垩系含水层水参与,第二次涌突水来源为侏罗系含水层。识别结果与实际相符,可为永陇矿区相邻矿井提供借鉴。

摘要： 在煤矿生产活动中不可避免地产生矿井涌水,为保障安全生产,巨大的排水费用给企业增加了经济负担。张双楼煤矿针对底板四灰水长期的“疏水降压”使得四灰水位有明显下降,随着部分工作面采掘完成,一些井下四灰涌水点存在减量治理的可行性。针对该问题,通过对矿井典型涌水点进行实地调查、水样分析以及理论计算等方法,对涌水点封堵可行性进行评价并制定了相应减量治理方案。

摘要： 为准确判别突水水源,减少突水事故的发生,以东滩煤矿1308工作面顶板突水为例,在分析突水机理的基础上,通过水化学特征分析的方法,基于突水点和可能水源的水化学分析资料,将突水点水样和7个已知水样进行对比分析,并建立多元混合模型进一步分析判别突水水源.研究结果表明:Piper三线图和离子浓度占比分析反映出的突水点水化学特征与3煤顶板砂岩含水层水相关性较好;多元混合模型也显示突水点水样与3煤顶板砂岩水隶属度高,这2种方法均反映了1308工作面突水水源为3煤顶板砂岩水.所提方法能够快速、准确判别突水水源,可为水害的防治决策提供依据.

摘要： 为准确判别突水水源,减少突水事故的发生,以东滩煤矿1308工作面顶板突水为例,在分析突水机理的基础上,通过水化学特征分析的方法,基于突水点和可能水源的水化学分析资料,将突水点水样和7个已知水样进行对比分析,并建立多元混合模型进一步分析判别突水水源。研究结果表明:Piper三线图和离子浓度占比分析反映出的突水点水化学特征与3煤顶板砂岩含水层水相关性较好;多元混合模型也显示突水点水样与3煤顶板砂岩水隶属度高,这2种方法均反映了1308工作面突水水源为3煤顶板砂岩水。所提方法能够快速、准确判别突水水源,可为水害的防治决策提供依据。

摘要： 我国是世界上煤炭生产量和消耗量最大的国家,但由于水文地质条件复杂,在煤矿生产过程中煤层顶底板突水事故频发,常常造成严重的经济损失和人员伤亡,快速精准地判别水害来源是矿井突水水害防治的关键步骤.基于河北开滦赵各庄矿的67个水样实测数据,将Na+,Ca2+,Mg2+,Cl-,SO42-,HCO3-六种离子的物质的量浓度作为输入项,突水水源类型为其输出项,应用鲸鱼优化算法(WOA)改进极限学习机(ELM)形成WOA-ELM判别模型实现突水水源判别.研究结果表明:以往的单一极限学习机具有稳定性差的缺点,采用鲸鱼算法对其权值和阈值进行迭代寻优,通过环形包围、气幕袭击、随机搜索3种方式的鲸鱼优化算法对最优参数进行搜索,收敛速度快、全局搜索能力强.根据座头鲸捕食行为建立的数学模型,由于猎物(突水)位置不确定,WOA算法首先假设当前的最佳候选解是目标猎物位置或最靠近猎物的位置,然后通过随机产生向量A和概率p来决定鲸鱼更新位置的方式.当|A|＞1时随机搜索猎物;当|A|＜1时,以0.5为分界点,p＜0.5选择环形包围模式,p＞0.5则通过螺旋运动来更新位置.依据最低适应度值得到最优个体的位置,最终将输出的42个最优权值和阈值赋给ELM模型,对待测样本进行判别.通过对比,WOA-ELM判别模型在矿井突水水源识别中的准确率高达95％以上,与单一ELM模型相比,准确率提升了15％左右.与支持向量机模型(SVW)、粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)模型以及灰狼优化算法改进的极限学习机(GWO-ELM)模型等相比,该模型具有更快的收敛速度与更高的精度,稳定性和泛化能力也均得到提升.

摘要： 在矿井水害防治工作中,对突水水源类型的快速和准确识别尤为重要。选取焦作矿区中36组不同含水层的水样数据,将Ca^(2+)、Mg^(2+)、K^(+)+Na^(+)、HCO_(3)^(-)、Cl^(-)和SO_(4)^(-2)这6种因子作为评价指标,使用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法进行降维,消除叠加信息对预测结果的影响,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)神经网络的初始权值和阈值,克服ELM神经网络输入层权重和隐含层偏置具有随机性且隐含层很难确定的缺点,最终建立基于主成分分析-粒子群优化算法-极限学习机(PCA-PAO-ELM)的突水水源判别模型。对比ELM、BP神经网络模型可以看到,经过PCA降维和PSO改进参数的ELM神经网络模型解决了传统模型易陷入局部极小值点和学习过程收敛速度慢的问题,减小了水源识别的误差,提高了模型的泛化性,使预测结果更加可靠,为快速识别突水水源提供了新的思路。

摘要： 矿井突(涌)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,而且也是煤矿防治水工作的重要基础.在分析了谢桥井田主要含水层水文地质特征的基础上,利用AquaChem软件分别绘制出砂岩裂隙水和灰岩水的Piper三线图.经比较发现,在Piper三线图中砂岩裂隙水和灰岩水分布区域存在明显差异,且砂岩裂隙水中次阴离子为HCO3-,而灰岩水中次阴离子为SO2-.根据这一特点,选定SO42-和HCO3-作为砂岩裂隙水和灰岩水的水源判别特征离子.通过对SO42-/HCO3-比值分析比较发现:砂岩裂隙水(除4号煤底板砂岩裂隙水外)中SO42-/HCO3-比值小于0.55,正确回判率高达100％;灰岩水中SO2-/HCO;比值大于等于0.55,正确回判率高达91％.

摘要： 对恒羿煤矿首采工作面水文地质条件进行分析可知,奥陶系灰岩含水层水位低于工作面标高时,没有突水的可能,上覆砂岩含水层富水性弱不会对生产构成威胁;对出水形式进行分析可知,水源为侧方老空积水;水质分析和水源判别也都指向老空积水.最终认为工作面侧方存在着图纸上没有标出的老空区.该研究结论对恒异这个新整合的煤矿9108工作面的安全回采具有重要作用.

摘要： 本文针对应用模糊综合评判方法解决水源判别常用的"超标加权法"确定评判因素权重系数方面存在的不足和局限,提出了更加适合于水源判别的权重系数确定方法--"偏标加权法",并通过实例验证了该方法的合理、实用性.

摘要： 根据孔集井田煤矿地下水水文地质条件勘探试验的实测资料,对地下水水化学特征及其影响因素进行分析,总结出孔集井田地下水在各种因素影响下的水化学特征,为今后该地区的矿井突水水源判别及地下水资源开发利用和保护提供科学依据.

摘要： 王村煤矿斜井水文地质条件复杂,上覆含水层层位较多,多煤层联合开采,受水害威胁较大,出水点出水时涌水水源难以判断.为了保证矿井安全生产,快速准确地确定采掘活动中的涌水水源,准确制定防治方案.根据煤矿矿井水的水化特征，抽取各含水层水样进行水质分析，总结各个含水层的水质特点，通过这些特点建立适合于本井田的水样标准，通过对比确定出水点水源。通过对出水点水源与水样标准进行对比，可以快速而准确地确定出水层位和出水水源，为矿井防治水工作提供了依据，保证了矿井的安全生产。

摘要： 论述了澄合煤矿区峰峰组二段富水性、岩溶水的补径排、富水性分区及断层导(阻)水性,与近20年的矿区大量补充探查试验、开采实践、突涌水情况对比分析,结果表明,澄合矿区岩溶水文地质探查成果符合实际,并提出了进一步的研究方向,为澄合矿区底板岩溶水害防治提供了依据.目前澄合西部矿区开采往北方深部采区延伸，需要进行深部采区的水文地质条件的补充勘查，进行抽水试验甚至群孔抽(放)水试验，从而指导深部采区煤炭开采工作。需要收集大量的奥灰及其他水源的水样进行水质分析，建立新的水源判别方式。对峰峰组二段在水平上和垂向上的分区、分带的认识对奥灰水害防治有巨大意义。

摘要： 同位素分析技术的用途比较广泛,文中针对目前我国煤矿水害防治以及探查的实际情况,通过典型事例论述了2H、18O和3H在矿井突水水源的判别(混合水比例的确定)、含水层径流区域(通道)分析、含水层间相互水力联系等方面的具体应用,并对其应用前景进行了讨论和分析,认为同位素分析技术仍然是目前乃至将来矿井水文地质条件探查技术领域的重要手段之一.

摘要： 同位素分析技术的用途比较广泛,文中针对目前我国煤矿水害防治以及探查的实际情况,通过典型事例论述了2H、18O和3H在矿井突水水源的判别(混合水比例的确定)、含水层径流区域(通道)分析、含水层间相互水力联系等方面的具体应用,并对其应用前景进行了讨论和分析,认为同位素分析技术仍然是目前乃至将来矿井水文地质条件探查技术领域的重要手段之一.

摘要： 同位素分析技术的用途比较广泛,文中针对目前我国煤矿水害防治以及探查的实际情况,通过典型事例论述了2H、18O和3H在矿井突水水源的判别(混合水比例的确定)、含水层径流区域(通道)分析、含水层间相互水力联系等方面的具体应用,并对其应用前景进行了讨论和分析,认为同位素分析技术仍然是目前乃至将来矿井水文地质条件探查技术领域的重要手段之一.

摘要： 同位素分析技术的用途比较广泛,文中针对目前我国煤矿水害防治以及探查的实际情况,通过典型事例论述了2H、18O和3H在矿井突水水源的判别(混合水比例的确定)、含水层径流区域(通道)分析、含水层间相互水力联系等方面的具体应用,并对其应用前景进行了讨论和分析,认为同位素分析技术仍然是目前乃至将来矿井水文地质条件探查技术领域的重要手段之一.

摘要： 本发明公开了一种快速判别矿井充水水源的矿井水源指纹图法。利用矿井现场所取水样进行水质化验及物理特征参数测试，取得水化学指标、物理指标及水物理化学指标参数，亦可利用矿用水文参数仪到矿井出水现场直接测定所需参数；将上述水样各项测试参数数值标记在水源指纹图底图上，把各个标记点连接形成图形，再把图形进行填充就形成了某一类型水源的水源指纹图；在区域内建立各种水源的水源指纹图样本，把需要判别的水源水源指纹图按照样本进行对比就能快速地判定水源类型。本发明为解决寻找突水水源问题开辟了一条全新的途径。

摘要： 本发明公开了一种快速判别矿井充水水源的矿井水源指纹图法。利用矿井现场所取水样进行水质化验及物理特征参数测试，取得水化学指标、物理指标及水物理化学指标参数，亦可利用矿用水文参数仪到矿井出水现场直接测定所需参数；将上述水样各项测试参数数值标记在水源指纹图底图上，把各个标记点连接形成图形，再把图形进行填充就形成了某一类型水源的水源指纹图；在区域内建立各种水源的水源指纹图样本，把需要判别的水源水源指纹图按照样本进行对比就能快速地判定水源类型。本发明为解决寻找突水水源问题开辟了一条全新的途径。

摘要： 本发明提供了一种针对井下出水水源快速判别方法，涉及矿井地下水分析技术领域，包括以下步骤：步骤一：对同一矿井已有水质分析数据进行筛选，按不同水源、不同水质类型进行统计分析，建立标准数据库；步骤二：对未知水样化验，根据水样化验成果对比标准数据库，初步确定水质类型；本发明采用联合归类‑逐步判别法，充分利用已有水质分析资料统计分析，采用水源准确可靠的水质分析数据建立矿区地下水化学标准数据库、并选用特征组份建立水源快速判别模式，将未知水样水质分析结果通过数据库对比、判别模式分析，结合取样点出水时的物理特征综合判别，最终确定充水水源，使得判别更加准确。

摘要： 本发明公开了一种矿井突水水源快速判别设备，涉及水质分析与水源鉴别技术领域，其技术方案要点是：包括矩形壳体、采样装置、检测装置以及无线控制器，矩形壳体的外侧底部设有移动部件，采样装置设于矩形壳体的侧壁，检测装置设于矩形壳体的内侧底部，矩形壳体远离吸水装置的内侧固定安装有控制处理装置一以及供电装置一，控制处理装置一包括无线信号模块一以及控制芯片一；无线控制器包括壳体二、显示器、按钮结构、控制处理装置二以及供电装置二，控制处理装置二包括无线信号模块二以及控制芯片二；显示屏以及按钮结构设于壳体二的一侧。具有无线控制减少工作人员进入现场，从而减少工作人员安全隐患的效果，并且能够同时自动检测以及自动采样。

摘要： 本发明涉及煤矿突水水源判别技术领域，具体涉及一种基于微生物测试的煤矿突水水源判别方法，主要包括以下步骤：确定煤矿受威胁的含水层、对受威胁的含水层进行抽水检测、建立不同含水层水样细菌总数与四个因素的函数关系、煤矿发生突水时对出水水样进行检测、判断煤矿突水水源、采取公知的防治水措施保障煤矿矿井安全不受水害威胁；本发明通过建立不同含水层水样细菌总数与溶解氧量、出水流量、出水点的水温度和取样后到检测前的时间四个因素的函数关系，在煤矿发生突水时，对出水水样进行检测，从而快速判断出煤矿突水水源，操作简单、检测方便、检测准确度更高，同时不会破坏环境。

摘要： 本发明公开了一种基于特征选择与支持向量机模型的矿井突水水源判别方法，包括：步骤S1：确定参与建模的含水层，在含水层采集水样，水样的数量为至少60组；步骤S2：测试每组水样的水质信息；步骤S3：利用R语言将多组水质信息按照7：3的比例分为训练数据集和测试数据集；步骤S4：应用随机森林模型进行特征选择；步骤S5：建立第一支持向量机模型；步骤S6，建立第二支持向量机模型。根据本发明的基于特征选择与支持向量机模型的矿井突水水源判别方法，使用了随机森林方法进行特征选择，使用支持向量机模型框架进行建模，可以提升模型结果的准确性。

摘要： 本发明涉及一种突水水源判别方法，属于煤矿技术领域，具体是涉及一种煤矿突水水源判别方法。该方法将组合权重与改进的集对分析相结合，建立组合权集对分析模型，利用熵权计算的客观权重与改进层次分析计算的主观线性组合为组合权重，解决识别因子权重计算不准确及计算困难的问题，利用集对模型解决突水水源隶属度难以确定的问题，通过本发明，提高了突水水源识别的准确性。

摘要： 本发明属于矿井水源判别技术领域，公开了一种矿井水源快速判别方法、水文监测系统、设备、存储介质，所述矿井水源快速判别方法包括：进行矿井水文地质条件分析与评价；建立矿井水源快速判别实验室；通过有计划的对井田内各含水层采取水样，进行化验、分析研究，揭示矿井水化学背景特征；建立矿区水化学数据库，从而建立井田内不同含水层水质的判别模型，实现快速判别各类涌水水源的目的。本发明以矿井水文地质条件的精细化探查与评价为基础支撑，建立针对特定类型，并适合于滇东矿区水害的防治关键技术体系，形成对矿井水文地质条件的精细化工作和煤矿水害综合防治指导示范，同时为形成矿井水控制、处理、利用、生态环保综合技术体系垫定基础。

摘要： 本发明公开了一种矿井涌/突水水源判别的PCA‑SVC方法，将主成分分析法PCA和支持向量聚类SVC方法相结合，PCA法能够有效降低高维数据组之间的相关性，消除样本原始数据间的冗余信息，支持向量聚类SVC是一种经典二分类方法，具有良好的分类效果，结合核函数可以矿井涌/突水水源从难以判别的输入空间映射到高维水化学特征空间，然后在新空间中寻找能够最大程度正确对水源进行判别的超平面，提供了一种快速有效地矿井涌/突水水源判别技术手段，使涌/突水水源判别结果更加快速准确。

摘要： 本发明公开了一种基于特征选择与支持向量机模型的矿井突水水源判别方法，包括：步骤S1：确定参与建模的含水层，在含水层采集水样，水样的数量为至少60组；步骤S2：测试每组水样的水质信息；步骤S3：利用R语言将多组水质信息按照7：3的比例分为训练数据集和测试数据集；步骤S4：应用随机森林模型进行特征选择；步骤S5：建立第一支持向量机模型；步骤S6，建立第二支持向量机模型。根据本发明的基于特征选择与支持向量机模型的矿井突水水源判别方法，使用了随机森林方法进行特征选择，使用支持向量机模型框架进行建模，可以提升模型结果的准确性。