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。