基于粗糙集理论的矿井突水水源快速识别

为了准确而快速地判别矿井突水水源,以聚类分析、灰色关联分析、多元逐步判别分析3种方法建立了矿井突水水源判别模型,提出了通过适应性来选择具体矿井或矿区的判别方法,利用粗糙集理论的属性约简来筛选水化学特征指标,使得所选判别指标更具针对性和减少指标检测时间,真正实现准确而快速地判别矿井突水水源,进而为矿井水害防治服务。实例表明,属性约简前后,识别结果一致性将近90%,证实了粗糙集理论在矿井突水水源判别中的有效性和实用性。     

基于模糊概率法的矿井突水水源识别模型探讨

小浪底水库蓄水,使得淹没区范围内的新安煤矿矿井水文地质条件发生显著变化,矿井突水的危险性增大。及时准确地判断突水水源是矿井防治水工作中的关键环节。采用水质指标判断结合模糊概率模型识别矿井突水水源的方法,建立基于模糊概率法的矿井突水水源识别模型,通过监测校验,试验水样识别准确率达到90%以上。研究成果对于矿井突水水源的现场识别及后续针对性防治工作具有一定指导意义。     

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。     

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⁺     

矿井突水水源识别的GA-SVM方法研究

针对目前支持向量机(SVM)参数选择不准确导致突水水源识别率不高的问题,提出经过遗传算法(GA)优化的支持向量机应用于突水水源的识别,研究结果表明,该模型的预测结果与实际情况相符合,更加适用于矿井突水的水源识别。     

BP神经网络在矿井突水水源识别中的应用

针对矿井突水水源的水化学特征,采用Na~++K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、HCO_3~-6种水化离子的浓度作为识别矿井水源依据;以35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件对网络进行训练,建立6×6×4的网络优化模型;使用构建的BP神经网络对4组待测样本进行识别,并与实际突水水源类别进行比对。应用结果表明:BP神经网络能够准确地识别矿井突水水源,可为防治矿井水害提供有力的保障。     

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。     

煤矿突水水源判别方法的应用研究

对常用的突水水源判别方法进行了概述,阐明了其适用条件,为选择合适的方法提供了依据。以石壕煤矿为例,利用BP神经网络方法,选择矿化度、p H值、总硬度、Ca2++Mg2+、K++Na+以及涌水量作为判别因子,建立了水源判别模型,经过样本训练和模型验证,其判别结果与实际基本一致,验证了人工神经网络方法在突水水源判别上的准确性。     

浅析矿井突水的预测方法

近年来,矿井突水事故不断发生,严重威胁煤矿的安全生产,为了保障矿工的人身安全,达到安全、经济、高效的目的,在煤矿开采之前进行矿井突水预测很有必要,也具有显著意义。本文介绍了矿井突水预测的理论方法,如突水系数法、突水概率指数法、"下三带理论"预测法等,虽然每个理论方法都存在各自的优缺点,但是能够为突水预测提供理论的基础依据,为预防矿井突出事故提供帮助。     

矿井出水点多水源判别方法

根据已知水源、出水点典型化学离子组分含量等数据,采用运筹学方法,建立矿井出水点多水源判别数学模型,并利用简约梯度法对模型进行求解。在模型求解过程中引入的松弛变量具有重要的物理意义,如果解中松弛变量取值较大,则意味着存在未知水源。采用文献及矿山实际数据进行验证,结果表明,该方法不仅适用于多水源出水的情况,判别已知水源是否与出水点导通,计算各水源在出水中所占的比例,而且还能揭示是否存在未知水源。     

改进型突水系数法在矿井底板突水评价中的应用

基于突水系数公式由水压和隔水层厚度有关,为了使突水系数法在煤矿底板突水评价中更加准确有效,考虑到各类岩石本身所具有的力学强度和阻水性能,从底板隔水层岩石组合方式及矿压破坏带发育情况入手,将突水系数公式改进为质量比值系数公式和强度比值系数公式。并将改进公式应用于某矿,结果表明：2种改进公式所绘制的评价图不仅能更加精确地显示矿井底板突水危险区域,而且给出了底板突水系数最大值与最小值。     

基于GIS的矿井溃水溃沙预警方法

针对矿井易发生溃水溃沙事故而造成严重后果,结合矿井的实际工作,根据大量的勘探数据,研究了基于GIS的溃水溃沙灾害实时预警方法和面向生产计划的预警方法。采用空间建模、拓扑分析、距离分析等手段,根据工作面上覆基岩厚度等信息进行分析和预警,并辅助工作人员做出消警决策和生产计划决策。以神东矿区为研究背景,证实该方法实用、高效,能够满足现代煤矿企业对溃水溃沙预警信息化的需求。     

基于灰色关联分析的矿井突水水源定量化判别方法

阐述了矿井突水水源的判别方法,针对水化学背景值特征相近的水源,提出了通过量化计算实现精确判别水源层的方法。以灰色关联分析方法为例,对袁店二矿F14断层突水水源进行了量化判别,并采用水化学玫瑰花图和水样柱状图的图形化分析方法对突水水源量化判别的准确性进行了辅助判别,综合分析认为煤层顶板砂岩裂隙水通过断层带进入了采掘空间。定量化地学方法和图形化分析方法有效解决了矿井突水水源判别的准确性。     

水化学分析法判定矿井突水水源及示踪法验证

为了判断王楼煤矿11305工作面的突水水源,在分析84份水质报告基础上,采用水化学分析法对矿井不同含水层的水质进行舒卡列夫分类,将其与11305工作面的突水水样进行对比,初步判定突水水源为侏罗系砂岩裂隙水。为进一步验证,采用地下水连通示踪试验方法,在侏罗系砂岩含水层投放示踪剂KI,在采空区放水点接收水样进行示踪I-检测,检测结果表明:从第480个水样开始,连续6个水样中I-浓度明显偏高,且出现5次峰值,I-浓度最高达到19.727 mg/L,是背景值的110倍。数据证明,水化学法和示踪试验是分析、验证突水水源的有效手段。     

基安达煤矿透水事故透水水源分析

基安达煤业有限公司10号煤层1002综采工作面发生一起透水事故。经分析,透水水源为10号煤层底部11号煤层采(古)空区积水。     

基于事故树分析法的矿山透水风险评价分析

我国多数矿山水文地质条件复杂,近年来矿山突水事故频发,已造成严重的人员伤亡及财产损失,有必要对引起矿山突水事故的原因进行深入分析。运用事故树分析法,以湖南有色柿竹园多金属矿为例,建立了矿山突水事故树模型,分析了引发突水事故的各种因素,对该矿发生突水事故的风险进行了评价。通过结构重要度分析,确定了矿井水灾害防治的关键:设置排水巷道;实地勘测,定期检查防排水设备及排水巷道,全面掌握矿山空区及掘进情况;制定合理有效的应急预案,设计合理的避灾路线。     

废弃煤矿水位回升诱致邻矿突水威胁分析

煤矿废弃后地下水位重新回升,并对矿井边界的隔离煤柱产生破坏作用,对邻近生产矿井造成极大的突水威胁。根据矿井间隔离煤柱组成及其所受侧向支撑压力的分析,获得隔离煤柱遭到破坏的最大水压计算公式。通过建立典型废弃矿井理论模型,并进行地下水位回升模拟计算,获得水位变化资料,利用公式获得了此模型中隔离煤柱破坏的临界水位和可能破坏的时间,分析了邻近矿井突水威胁程度。     

赵各庄矿水文地质分区及涌水特征分析

通过对赵各庄矿历年开采中涌水状况及其分布、涌水与地质构造、采动效应等的关系研究,提出了赵各庄矿涌水具有分区特点:山前区(带)以奥灰水及地表水渗漏、逆掩导致顶板破裂、断层切割贯通底板砂岩含水层和采空区及塌陷坑积水引发异常涌水为主;在埋藏深度更大,地层产状变缓的井口区附近至南部开平向斜轴展布处区域内,则具潜在严重涌水风险的区域为特征.由此,将赵各庄矿划分为2个水文地质区:山前水文地质区(Ⅰ)与平原水文地质区(Ⅱ),并进一步细划为5个亚区,提出了开采深度达1200 m以深为主的Ⅱ3亚区,判定断层切穿奥灰和突水系数大干0.1 MPa/m的区域的能否实现安全开采,是该矿亟待解决的问题.