基于Piper图的离子库分区和突水水源动态转化及判别

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Ca2+、Mg2+和SO42-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。     

基于水化学特征的聚类分析对矿井突水源判别

为了能够准确并快速地判别煤矿突水水源位置,基于水化学特征的模糊聚类分析,对突水水源进行综合评判。首先利用突水点的水化学分析指标离子的检测值与以往收集的各个主要含水层的水化学指标离子本底值通过软件绘制出三角形水质图,对比分析可排除最不可能的充水含水层;在此基础上再利用模糊数学聚类分析方法,将剩下的不确定充水含水层建立评判集合进行聚类分析,计算隶属度,通过对计算结果的分析,最终判定突水水源。分析结果表明,采用这2种方法判别突水水源,方法简单易操作,节省时间,可以避免由于水文地质条件的复杂性和模糊聚类分析的模糊性而造成的原因不唯一或结果失真,从而大幅提高判别结果的正确性。     

顾北矿区地下水化学特征及成因分析

为研究顾北矿区地下水水化学特征及其控制因素,快速准确判别矿区突水水源提供依据。采用常规数理统计、Piper三线图、相关性分析、TDS与各离子关系图、Gibbs图以及离子比例系数6种方法对研究区地下水22个水样进行系统的研究分析。结果表明:研究区内含水层总体上呈弱碱性;阳离子以K~++Na~+为主,阴离子以Cl~-为主,HCO_3~-和SO_4~(2-)次之;新生界下含和煤层顶板砂岩水质类型为Cl-Na+K型,底板砂岩水质类型为Cl·HCO_3~-Na+K型,太灰和奥灰含水层水质类型Cl·HCO_3-Na+K·Ca型和SO_4·HCO_3-Ca型;地下水水化学性质受水岩相互作用的影响。     

基于水化学和模糊综合评判的突水水源判别

矿井突水严重威胁煤矿安全生产,因此快速准确地判别突水水源对防治矿井突水灾害具有重要意义。 以淮南矿区朱集东煤矿及周边井田为例,通过对132 个矿井水样水化学分析和聚类分析,得出Na⁺+ K⁺、Ca^{2 +} 、Mg^{2 +} 、Cl^- 、HCO₃^-、SO₄^2-、pH、TDS 这 8 个评价因子在各含水层中的统计背景值。 运用模糊综合评判,将统计背景值作为评判集标准值,构建矿井突水水源判别模型。 通过研究发现,模型判别结果接近于实际情况,识别效果良好,具有一定实用性和时效性,可以为今后判别突水水源提供参考。     

基于贝叶斯理论的突水危险源识别方法

矿井突水严重威胁人员的生命财产安全，必须对突水危险源进行准确快速识别。以5种常规离子为指标，选取山东龙郓煤矿第四系水、煤系砂岩水、太灰水共计29个训练样本和5个已知突水样本，采用贝叶斯法得出各含水层的判别函数模型，并对突水样本进行验证，均为砂岩裂隙水，与实际结果一致。贝叶斯突水水源识别模型具有准确快速的特点，可以应用到矿井水害理论研究中。     

复合含水层条件下矿井突水水源模糊聚类判别

为了准确判别复合含水层条件下封闭不良钻孔的突水水源,在分析矿井水文地质条件和地下水化学特征的基础上,排除了不可能为突水水源的第四系和延安组含水层,对于可能为突水水源的直罗组及其下段含水层,由于两者富水性和水化学条件较为相似,因此,采用了模糊聚类分析法,将突水点和直罗组及其下段含水层中的K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO2-4、HCO-3作为评价指标,并利用Matlab平台进行计算,将待判别水样划分为2类,其中突水点与直罗组下段含水层为一类。在确定了突水水源后,在井下对直罗组下段含水层进行注浆封孔,对突水点成功进行了封堵。对于水文地质和水化学条件相似的含水层,可以采用模糊聚类分析对突水水源进行有效判别。     

潘三矿区地下水化学特征及成因分析

为了研究潘三矿区地下水水化学特征及其成因、快速准确判断巷道突水水源和提前做好防治水工作,对研究区内地下水水样进行取样分析。综合利用常规数理统计、Piper三线图、相关性分析、TDS与各离子变化曲线图、Gibbs图和离子比例系数图来分析地下水水化学的空间分布规律和形成原因。结果表明:各含水层中水质呈弱碱性、TDS值普遍较高,离子变异系数均小于1,且分布比较稳定;井田内阳离子以K~++Na~+为主,阴离子以Cl~-为主,其次是SO_4~(2-),HCO_3~-;区内新生界下含和灰岩含水层中的水化学类型分别为Cl-Na型和Cl-Na型、SO_4·HCO_3·Cl-Ca·Na型,煤系砂岩含水层的水质类型为HCO_3·Cl-K+Na型、Cl-Na型和Cl·SO_4-Na型;最后得出地下水化学成分的形成过程中以蒸发岩溶解作用为主、其次为碳酸盐溶解。     

基于蜻蜓算法和最小二乘支持向量机的矿井突水水源判别

对矿井突水水源的准确判别对于矿井安全生产有着重要的意义.本文提出采用基于蜻蜓算法和最小二乘支持向量机相结合的矿井突水水源预测方法,以Na++K+、Ca2+、M g2+、Cl-、SO42-、HCO3-等6种水中离子作为矿井突水水源模型的识别因素,利用收集的水样数据对最小二乘支持向量机进行训练和测试,研究结果表明基于蜻蜓算...     

常量离子联合微量元素煤矿突水水源判别研究

针对煤矿突水水源判别困难问题,采用倒锥形取水装置在4个矿区3个含水层获取无污染水样61组,并进行了常量离子和44种微量元素含量测试。对测试结果进行相关性分析,提出了主要的突水水源判别特征指标,并建立了3个突水水源判别模型。研究结果表明：倒锥形取水装置能够高效获取无污染水样。研究区突水水源判别特征指标包括6个常量离子指标和14个特征微量元素指标。常量离子联合微量元素Bayes多类线性突水水源判别模型较其他模型更为准确,验证准确率达92.9%。为煤矿突水水源精准判别提供了新方法。     

常量离子联合微量元素煤矿突水水源判别研究

针对煤矿突水水源判别困难问题,采用倒锥形取水装置在4个矿区3个含水层获取无污染水样61组,并进行了常量离子和44种微量元素含量测试。对测试结果进行相关性分析,提出了主要的突水水源判别特征指标,并建立了3个突水水源判别模型。研究结果表明：倒锥形取水装置能够高效获取无污染水样。研究区突水水源判别特征指标包括6个常量离子指标和14个特征微量元素指标。常量离子联合微量元素Bayes多类线性突水水源判别模型较其他模型更为准确,验证准确率达92.9%。为煤矿突水水源精准判别提供了新方法。     

基于PCA-Bayes综合判别的矿井突水水源判别研究

根据矿井各含水层水化学成分的差异性,选取多种水化学成分指标作为突水水源识别的样本变量,综合利用多元统计分析技术、Bayes逐步判别法和PCA-Bayes综合判别法作比较,采用SPSS软件建立Bayes逐步判别模型、PCA-Bayes综合判别模型,以煤矿不同含水层的水化学资料中的多组样本为依据,利用该模型进行工程应用。结果表明：PCA-Bayes综合判别模型提高了突水水源判别的准确率和判别速度,实现了对矿井突水水源快速有效判别,为防治突水事故提供了有力的依据和判别方法。     

基于客观组合权-改进集对分析模型的矿井突水水源识别

矿井水害事故的发生对煤矿的安全开采带来很大的影响,快速准确地识别突水事件中所涉及的水源,是预防和解决矿井水害的关键手段之一。基于客观组合权和集对分析理论,针对矿井突水水源识别问题,以东滩矿4个含水层中的40个水样为识别样本,选取Na⁺+K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、Cl^-、SO₄^2-和HCO₃^-共6项水化学指标作为识别因子,构建了矿井突水的水源识别模型,并利用该模型对10个检验样本进行水源识别。结果表明：客观组合权既避免了主观赋权法的主观随意性的缺点,又弥补了单一客观赋权法带来的片面性较强的不足,能合理地对识别指标进行权重赋值。Ca²⁺和Mg²⁺的权重明显高于其他离子,分别为0.28和0.25,二者的权重之和占比达53%,说明这2个指标在突水水源识别中起主要作用。利用客观组合权-改进集对分析模型对10个检验样本进行识别,准确率达到90%,说明该模型在矿...     

基于综合评判法的煤矿突水水源识别分析

为了提高煤矿突水水源判别的准确率,以高庄煤矿工作面突水情况为例,提出了综合评判法识别煤矿突水水源,应用元素类比、模糊类聚评判和Piper三线图三种法分别对煤矿突水水源进行识别分析,以确定突水来源。结果表明:多种水源识别方法综合运用,相互补缺,识别结果相互验证,不仅提高煤矿水源识别的准确率,而且能进一步确定突水水源的动态变化规律。     

朱庄煤矿3622综采面突水灾害分析及综合防治

通过对朱庄煤矿3622综采工作面底板突水灾害分析,查出突水水源和导水通道,并针对突水水源和导水通道分别采取了用碎石、黄砂充填砌筑砂岩墙;开掘专门的注浆巷和泄水池;对直接出水水源L1灰、L2灰进行封堵等综合防治方法。     

矿井突水水源识别的距离判别分析模型

应用距离判别分析理论,结合矿井含水层的水化学分析资料,选取 6 种离子组分的浓度作为突水水源识别的判别因子,建立矿井突水水源识别的距离判别分析模型;以 35 组采样的水源样品作为学习样本进行训练,建立相应线性判别函数对 35 组实测数据用回代估计方法逐一进行检验,正确率为 9714%。 将建立的模型对待识别的 4 个样本进行测试,并与实测结果进行比较。 此外,利用本文方法对梧桐庄煤矿的突水水源进行了识别。 研究结果表明：距离判别分析模型分类性能良好,预测精度高,回代估计的误判率为 0028 6。     

感知器在矿井突水水源识别中的应用

针对使用BP和RBF等神经网络进行矿井突水水源识别时存在网络结构和训练算法复杂的问题,使用感知器进行矿井突水水源识别。以焦作矿区的突水水源识别问题为例,舍弃其中的Na~+和K~+两种离子的浓度信息,选择Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)和HCO_3~-五种离子的浓度为作为水源识别的依据,利用三十五组数据进行训练,构建了六输入四输出的感知器模型。计算结果表明,感知器是一种有效的识别工具,对于不同的学习率和初始权值矩阵,训练后的感知器均能够正确进行水源识别。     

矿井突水水源的PCA-GRA判别模型研究

为了快速准确地识别突水水源,选取Ca2+、Na++K+、Mg2+、HCO3-、SO42-、Cl-共6个判别指标,结合主成分分析理论和灰色关联理论,建立了PCA-GRA突水水源判别模型。先采用主成分分析法对38个水样的水质指标进行降维处理,然后利用灰色关联分析法根据关联度对未知水样进行判别。将该模型应用于11组待判水样的判别,判别结果正确率为100%。而PCA-Bayes判别模型识别精度是81.8%。因此,PCA-GRA突水水源判别模型能够有效地提高识别精度,迅速准确地判断突水水源,为矿井安全生产提供保障。     

基于多元统计分析的东欢坨矿突水水源判别研究

针对矿井突水水源判别准确率较低的问题,基于多元统计分析构建矿井突水水源判别模型,选取K~++Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、SO■、Cl~-、及HCO~-_3水化学指标作为矿井突水水源判别依据,采用东欢坨矿5煤顶板含水层及12_(-2)煤底板含水层的水质分析资料作为训练样本和测试样本,其中,训练样本35个,测试样本10个。判别结果表明:突水水源判别正确率达86.7%,判别结果显著,可信度高。利用该判别方法对和东欢坨矿相近的钱家营矿5煤顶板含水层进行突水水源判别,判别结果与实际情况一致,判别准确率高,结果可靠,为矿井突水水源判别提供了科学理论依据。     

基于多方法耦合的矿井突水水源识别模型研究

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Ca²⁺、Mg²⁺、Na⁺+K⁺、SO₄^2-、Cl^-、HCO₃^-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HCO₃-Ca·Na·Mg型、HCO₃-Na型、HCO₃-Na型和HCO₃·SO₄-Ca·Na·Mg型;保德矿水样主成分为Ca²⁺、Mg²⁺、Na⁺+K⁺     

孙疃矿突水水源化学特征及判别模型

为了实现对矿井突水进行准确快速地水源类型判别,分析孙疃矿主要含水层的水化学特征,以Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO2-4、HCO-3实测含量为依据,借助SPSS统计软件对主要含水层水样进行逐步判别分析。在此基础之上,筛选出Ca2+、Cl-、SO2-4、HCO-34个指标作为参考变量建立起适用于孙疃矿的突水水源判别模型。经过验证,结果表明该模型表现出较好的判别效果。