Bayes方法在矿井突水水源判别中的应用
个样品必然属于这 G 个母体中的一个母体 (Ag)。如 果每个样品测得 p 个变量 ( x1 , x2 , , x p )，则可把每 个样品看作 P 维空间 {R}中的一个点。 n 个样品组成 一 个 p 维 样 本 空 间 {R } 。 对 于 一 个 未 知 样 品 X ( x1 , x2 , , x p )同样也作为 p 维空间中的一点， 看它落 在哪个子空间内， 或它落在哪个子空间的概率最大， 则就可以把它归为 G 个母体中的某一个母体 [11]。 对空间 {R}存在着各种划分方法， 任何一种划分 方法都可能存在着错分现象，错分就会造成损失。 若把原属于母体 Ag 的样品错分到 Ah 母体中去，则 造成的损失记为： L(h|g)，并约定：
摘要 : 快速有效地判别突水水源是矿井安全生产的重要保障。选取各含水层多项水质指标，应用 Bayes 方法建立适用于不同水质类型的矿井突水水源快速判别模型。结合 SPSS 软件，以淮南顾桥 矿为例，并与模糊综合评判模型、神经网络模型进行分析比较。结果表明：贝叶斯多类线性判别 模型能够有效地判别突水水源，比模糊综合评判有更高的准确性，与神经网络模型的判别准确率 相同。Bayes 多类线性判别模型又以其计算过程简单、模型结构稳定而优于神经网络模型。既提高 判别准确率又提高判别速度，实现对突水水源快速有效判别。 关 键 词 ： 水源判别； Bayes 模型；煤矿 文献标识码 ： A DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2010.04.008 中图分类号 ： TD741； P641.4
g 1, g h
G
L( g | h)qh f h ( x),
即是说，对任一研究个体 X=( x1 , x2 , , x p )，若把它 划归 Ag 母体所造成的平均损失小于把它划归其它 母体所造成的平均损失时，则将它划归 Ag 母体。因 此，将在给定母体先验概率 qg 时，划分空间 {R}使 错分平均损失最小的原则，称为 Bayes 准则。Bayes 准则又称为以指定具有较高后验概率的母体作为判 别个体 x 归属的准则。也就是说，把属于 Ag 母体的 后验概率最大的个体，归属 Ag 母体。后验概率最大 因此可以得出对任一个体 x 与 qgfg(x)最大是等价的， 进行判别归属的判别函数。
第 38 卷 第 4 期 2010 年 8 月
煤田地质与勘探
COAL GEOLOGY & EXPLORATION
Vol. 38 No.4 Aug. 2010
文章编号 : 1001-1986(2010)04-0034-04
Bayes 方法在矿井突水水源判别中的应用
张春雷，钱家忠，赵卫东，马 雷
(合肥工业大学资源与环境工程学院 , 安徽 合肥 230009)
L( g | h) Rh f h 1
h 1, h g
G
L( g | h) Rh f h ( x)dx 。
Bayes 证明出，要使总错分平均损失为最小，
则划分空间 {R}的方法应满足以下不等式：
{Rg }:
g 1, g h
G
L( h | g ) q g f g ( x) g
正态母体的多类线性判别函数为：
P(h, g )= Rh f g ( x)dx 。
把原属于母体 Ag 的样品错分到 Ah 的母体中去 所造成的平均损失为：
Wh
g 1, g h
y g ( x) c0 g c1g x1 c2 g x2 c pg x p ,
最后再比较 y1(x), y2(x),… , yG(x)， 选取其中最大者判 定样品 X 来自哪个母体。
p 2 1
其中
Ag 的均值向量和协方差矩阵。
当 L(h | g ) L( g | h)(h g ) ，且母体先验概率 qg 和母体参数已知，母体协方差矩阵无显著差异 (统计 相等时 )，可得 G 个判别函数为：
· 36 ·
煤田地质与勘探
表1
Table 1
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 层位 煤系水 煤系水 煤系水 煤系水 煤系水 煤系水 煤系水 煤系水 煤系水 煤系水
矿区水文地质概况 顾桥井田为第四系松散层覆盖的全隐伏煤田， 位于陈桥背斜东翼与潘集背斜西部的衔接带，总体 形态为走向南北，向东倾斜的单斜构造。主要含水 层自上而下有：新生界松散含水层、二叠系砂岩裂 隙含水层、石炭系岩溶裂隙含水层、奥陶系岩溶裂 隙含水层。其中新生界下部含水层 ( 以下简称 “ 下含 水 ”) ，地下水静储存量丰富，是矿坑充水主要补给 来源之一；二叠系砂岩裂隙含水层 ( 以下简称 “ 煤系 水 ”) ，地下水以水平运动为主，含水量丰富，能构 成统一含水体，是矿井主要突水水源之一；太原组 灰 岩 含 水 层 ( 以 下 简 称 “ 太 灰 水 ”) 距 1 煤 一 般 为 16~20 m ， 自 然 状 态 下 无 水 力 联 系 ， 但 第 一 水 平 600 m 的灰岩水头压力约 62.5 kg/cm2，大大超过 1 煤底部岩层允许承受的最大水压值，因此，太原组 灰岩含水层是 1 煤底板直接充水含水层，尤其是煤 层与灰岩对口的断层带，往往是 1 煤底板进水的直 接通道；从区域范围看，奥灰水与太灰含水层有水 力联系，奥灰水补给太灰含水层，且补给水源丰富。 2.2 Bayes 多类线性判别模型 2.2.1 建模用数据 此次研究共选取水样 62 个 (图 1)，分别来自对 顾桥煤矿安全开采有直接影响的 3 大含水层，其中 新生界下含水样 3 个、煤系砂岩水样 51 个、太原组 灰岩水样 9 个。随机抽取 15 个水样作为待测样本 (表 1)，剩余 47 个水样用于建模数据，判别指标选 取 Ca2+、Mg2+、K++Na+、HCO3、SO42 、 Cl 6 大 常规离子。 2.2.2 建立 Bayes 多类线性判别模型 以顾桥下含水、煤系水、太灰水 3 个主要突水 含水层为判别归类对象，利用 SPSS 统计软件中的 Bayes 判别功能，建立 Bayes 多类线性判别函数， 如表 2。从表 2 可知： Ca2+、 Mg2+、 Cl这 3 大离子 在各主要突水含水层所占权重较高，可作为顾桥煤 矿水源判别的特征指标。 用 Bayes 模型对待测的 15 个样本进行水源预测 判别，选取各水样特征指标按多类线性判别函数分
收稿日期 : 2009-11-04 基金项目 : 国家自然科学基金项目 (40672154； 40872166)；新世纪优秀人才计划项目 (NCET-06-0541) 作者简介 : 张春雷 (1983— )，男，安徽安庆人，硕士研究生，从事环境科学和地下水模拟研究 .
第4期
张春雷等 : Bayes 方法在矿井突水水源判别中的应用
G
L(h | g ) P{h | g}
g 1, g h
G
L(h | g )
Rh
f g ( x)dx 。
2 2.1
Bayes 多类线性判别模型在顾桥矿的应用
在各母体的先验概率 qh 已知时，G 类母体的错 分平均损失为：
WR qhWh qh
g 1 h 1
G
G
g 1, g h
G
L(h | g ) P (h | g ) 。
若把原属于 Ah 母体的样品错分到 Ag 母体中去， 则造成的损失记为： L(g/h)，同理得：
P ( g , h) Rh f h ( x)dx,
Wg
h 1, h h G G
L( g | h) P{g | h}
G
h 1, h h
The application of bayesian approach to discrimination of mine water-inrush source
ZHANG Chunlei, QIAN Jiazhong, ZHAO Weidong, MA Lei
(School of Resources and Environmental Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) Abstract: Discriminating the water-inrush source correctly and quickly is an important guarantee for mine safe production. The paper selected many items of water parameters for each aquifer and applied Bayes method to establish the model of rapidly identifying the water-bursting source for different types-water coal mine. Using SPSS, the example of Huainan Guqiao mine was compared with the fuzzy comprehensive evaluation and neural network model. The results show that Bayes multi-class linear discriminant model has a higher discrimination accuracy than the fuzzy comprehensive evaluation and has the same accuracy as neural network model. However, Bayes linear discriminant model is superior to neural network model because of its simple calculation and stable structure. Key words: discrimination of inrushed water sources; bayes model; coal mine
基于PCA法与Bayes法的鹤壁矿区突水水源识别
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｄ ７ ４ ５ 文献标志码 ： Ｂ 文章编号 ： １ ０ ０ ３— ０ ５ ０ ６ （ ２ ０ １ ３ ） １ ２— ０ ０ ３ ｌ一 ０ ５
目前 常采 用 地 下水 化 学 、 同位 素 、 水温、 水 位 动 态 观 测和分 析 等 方 法判 别 突水பைடு நூலகம்水 源 。经 验 表 明 ， 水 化 学方 法是 相 对有效 的方法 。离 子含 量差 异性 较大
水 源 的特征 。然 后 结 合 Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 判 别 分 析模 型 对
处 理过 的样 本数 据进 行判 别 分析 ， 即建 立 Ｐ Ｃ Ａ法 与 Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 判别 分 析法相 结 合 的 综合 模 型来 识 别 矿井 突
水水 源 。
１ 矿 区水 文地 质 概 况
鹤壁 矿 区属 太行 山东 麓 煤 田的一 部 分 ， 现 有 生 产 矿 井 ９对 ， 包 括二 矿 、 三矿 、 中泰矿业 、 五矿 、 六矿 、
《矿井充水水源WEB判别系统的设计与应用》范文
《矿井充水水源WEB判别系统的设计与应用》篇一一、引言矿井充水水源的准确判别对于矿山安全生产和环境保护具有重要意义。
随着信息技术的发展，传统的矿井充水水源判别方法已经无法满足现代矿山的需求。
因此，设计并应用一个基于WEB 的矿井充水水源判别系统显得尤为重要。
本文将详细介绍该系统的设计思路、实现方法以及实际应用效果。
二、系统设计1. 系统架构设计该系统采用B/S架构，用户通过浏览器即可访问系统，无需安装额外软件。
系统后端采用稳定可靠的数据库技术，以保障数据的安全性和稳定性。
2. 功能模块设计系统主要包括以下几个功能模块：数据采集模块、数据处理模块、水源判别模块、结果展示模块以及用户管理模块。
数据采集模块负责收集矿井充水相关的数据；数据处理模块对采集的数据进行清洗、转换和存储；水源判别模块是系统的核心，通过算法对数据进行判别，得出充水水源的结论；结果展示模块将判别结果以图表、文字等形式展示给用户；用户管理模块则负责用户权限管理和系统维护。
3. 算法设计水源判别算法是该系统的关键技术。
本文采用机器学习算法，通过训练大量历史数据，建立充水水源与各种因素之间的关联模型。
在判别新数据时，系统将根据建立的模型和算法，自动判断充水水源。
三、系统实现1. 技术选型系统后端采用Java语言开发，数据库选用MySQL，前端采用HTML、CSS和JavaScript等技术。
此外，还需使用到一些数据分析与处理的相关技术，如数据挖掘、数据清洗等。
2. 数据库设计数据库设计是系统实现的关键。
根据功能需求，设计合理的数据库表结构，包括用户表、数据采集表、数据处理表、判别结果表等。
同时，需确保数据库的安全性和稳定性，以保障系统的正常运行。
3. 界面设计界面设计应简洁明了，易于操作。
前端开发人员需根据用户需求，设计出符合用户体验的界面，包括登录、数据录入、结果展示等功能。
四、系统应用1. 应用场景该系统可广泛应用于矿山企业、地质勘探、环境保护等领域。
基于主成分分析的矿井突水水源Bayes判别模型
基于主成分分析的矿井突水水源Bayes判别模型邓清海;曹家源;张丽萍;林永霞;张丹丹【期刊名称】《水文地质工程地质》【年(卷),期】2014(041)006【摘要】矿井突水严重威胁矿区安全生产,快速准确地判别突水水源,对有效防治矿井突水灾害有重大意义.根据鹤壁矿区6个主要含水层水化学成分的差异性,选取了Ca2+、Mg2+、Na++K+、CO32-、HCO3-、C1-、SO2-7个指标作为突水水源判别的评价因子,并选用鹤壁矿区294个水样作为学习样本,以Matlab为平台,先采用主成分分析法提炼出三个主成分Z1、Z2和Z3.然后把这3种主成分的值作为贝叶斯判别指标,建立了鹤壁矿区突水水源判别模型.利用该模型对鹤壁矿区随机选取22个突水水样进行水源判别,判别正确19个,错误3个,精度达到86％.判别错误的原因,主要是因为有的含水层水化学类型相似或者几个含水层之间存在一定的水力联系.研究结果表明,基于主成分分析的矿井突水水源Bayes判别模型能够满足矿井生产要求,可为防治水工作提供决策依据.【总页数】6页(P20-25)【作者】邓清海;曹家源;张丽萍;林永霞;张丹丹【作者单位】山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛266590;重庆大学资源与环境科学学院,重庆40044;山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛266590【正文语种】中文【中图分类】P641.4【相关文献】1.基于投影寻踪技术的矿井突水水源判别模型——以新庄孜煤矿为例 [J], 钱家忠;杜奎;赵卫东;周小平;马雷2.基于Matlab因子分析及距离判别模型的矿井突水水源识别 [J], 曲兴玥;施龙青3.基于熵权-灰色关联度理论的矿井突水水源判别模型研究 [J], 蒋孝峰;杨中元4.基于WOA-ELM算法的矿井突水水源快速判别模型 [J], 董东林;陈昱吟;倪林根;李源;覃华清;韦仙宇5.基于PCA-Bayes综合判别的矿井突水水源判别研究 [J], 扶祥祥;江泽标;余照阳;郭亚玲;吴少康因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
矿井突水水源水化学判别方法
矿井突水水源水化学判别方法1范围本文件规定了矿井水化学基础数据库的建立㊁标准水样水化学资料分析㊁突水水质检测及矿井突水水源水化学判别方法的技术要求㊂本文件适用于矿井突水水源水化学判别㊂2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款㊂其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件㊂MT/T672煤矿水害防治水化学分析方法3术语和定义本文件没有需要界定的术语和定义㊂4水化学基础数据库的建立4.1矿井宜建立主要含水层(含水体)水化学基础数据库,代替防治水基础资料中的 水质分析成果台账 ,以便在发生突水后及时调用数据库中标准水样资料信息分析突水水源㊂4.2水化学基础数据库应包含以下信息:a)水样基本信息:采样编号㊁采样地点㊁采样时间㊁含水层㊁水源类型㊁是否标准水样等㊂b)水样测试信息:各种离子(指标)含量㊂c)水样分析整理信息:水质类型㊁矿化度㊁总硬度㊁碳酸盐硬度㊁非碳酸盐硬度㊁负硬度等㊂4.3水化学基础数据库应具备以下功能:a)数据管理:导入㊁导出㊁备份㊂b)数据编辑:录入㊁删除㊁修改㊂c)查询:数据的筛选与查询㊂d)输出:报表的浏览与打印输出㊂4.4水化学资料的录入和整理:a)录入数据库中的水化学资料需经过阴阳离子平衡法㊁离子质量平衡㊁p H值法校核合格,未计算矿化度㊁各类硬度以及水质类型的原始数据,需经计算后录入;b)矿井勘探㊁建井㊁生产不同时期,主要含水层(含水体)水化学资料都应录入数据库中;c)含水层(含水体)㊁突(涌)水点的水化学动态检测资料应及时录入;d)整理数据库中水化学资料,建立矿井各含水层水质样本,当厚层含水层或同一含水层不同区域水质差异较大时可建立分层或分区样本;e)数据库的水化学资料信息在追加录入㊁编辑㊁修改后,应及时保存和备份㊂15标准水样水化学资料分析5.1根据数据库中水样的采样层位和水化学指标含量确定标准水样,各含水层标准水样样本数量一般不宜少于3个㊂5.2对标准水样的水化学资料进行系统化整理,从中找出规律性的分布和变化,分析研究矿井主要含水层水的水化学特征以及赋存条件㊁分布特征㊁运移规律等㊂反映水化学规律的水化学图件是水化学研究的重要手段㊂这些图件包括:水化学类型分区图㊁各种离子等值线图㊁相关离子比例等值线图㊁特定离子对同位素值关系图㊁离子和同位素对时间关系图等㊂5.3对不同来源的老空水,应根据空间位置㊁补给量大小㊁封闭状况和形成时间等分析其水质演化趋势㊂5.4总结不同含水层(含水体)的水化学差异特征,对老空水和含水层水存在明显水质分区时,需要进一步细化分析和分区总结,作为突水水源判别的主要依据,包括:a)水质类型㊁矿化度特征;b)不同含水层(含水体)水在P i p e r三线图中的分区特征;c)p H值㊁总硬度㊁主要(特征)离子含量㊁离子比值特征等;d)微量元素特征;e)其他指标特征㊂5.5增加标准水样时,应对判别指标进一步校正和完善㊂6突水水质检测6.1采样要求6.1.1采样应在突水点位置或靠近突水点位置㊂6.1.2动态检测突水水质时应在同一取样点位置进行采样,在未查明突水原因前,应加密采样频次㊂6.1.3突水水样的采集㊁处理和保存应符合MT/T672的规定㊂6.2检测要求6.2.1按MT/T672规定的指标和方法进行检测,必要时增加其他指标㊂6.2.2对突水水质应进行水化学动态检测,实时分析各指标的变化趋势㊂7突水水源的判别7.1水化学判别方法7.1.1根据突水水质动态检测数据,采用常规水化学判别方法,实时与5.4中a)㊁b)㊁c)判别依据进行对比分析,判别突水水源㊂采用特征离子(指标)或离子比值方法进行对比分析见附录A.1和附录A.2㊂7.1.2若常规指标无法识别突水水源时,可采用微量元素㊁同位素方法进行判别㊂微量元素和同位素判别突水水源见附录A.3㊁附录A.4㊂7.1.3若上述方法仍然无法识别突水水源时,可采用有机水化学分析方法判别,通过分析地下水T O C㊁U V254㊁3D E E M图谱等有机质特征综合判别㊂对于受有机污染的水源(如地表水㊁第四系水和老空水)的判别是一种有效的分析方法㊂7.1.4判别突水水源为混合水源时,需根据稳定同位素δD㊁δ18O或常量离子C l-含量进行混合比例计算㊂27.1.5有条件的矿井可以在水化学数据库基础上建立聚类分析㊁灰色关联分析㊁基于B a y e s准则的多组逐步判别分析等判别模型,进行突水水源判别㊂7.2对于矿井各含水层水化学分析标准水样欠缺或采用以上方法无法识别时,可采用示踪试验方法进行水源判别分析㊂7.3突水水源水化学判别应结合矿区水文地质条件,从突水位置㊁突水方式㊁突水量㊁水位变化㊁水温及其他物理指标等方面进行综合判别㊂3附录A(规范性)突水水源水化学分析方法A.1特征离子(指标)分析在掌握含水层独特的离子(指标)含量前提下,可以依据该种特征离子(指标)快速判别分析突水水源:a)S O2-4:可作为判别老窑水和含石膏地层地下水的特征离子㊂p H小于6的酸性老窑水S O2-4含量一般达阴离子基本单元物质的量浓度之和80%以上;含石膏地层的地下水S O2-4含量一般达阴离子基本单元物质的量浓度之和20%以上㊂b)C l-:深部滞流区地下水水质类型多为C l-N a㊁C l-M g型,C l-可作为判别其地下水特征离子之一;C l-也可作为地下水与高C l-含量地表水有联系的判别指标之一㊂c)N a+:可作为判别含钠(钾)长石的砂岩裂隙地下水的特征离子㊂N a+含量一般占阳离子物质的量浓度之和25%以上,p H值多数大于8.3,总硬度小于100m g/L㊂d)N O-3:可作为地下水与高N O-3含量地表水有联系的判别指标,一般含量大于10m g/L㊂N O-3也可作为判别第四系含水层水的特征指标之一㊂e)氧化还原电位:循环条件差异较大的含水层,可用氧化还原电位作为判别指标,一般地下水交替缓慢的含水层氧化还原电位低(封闭老窑水小于0m V),交替积极的含水层氧化还原电位高(处于交替积极的径流区奥灰水一般大于200m V)㊂f)温度:地热异常的矿区,不同含水层地下水有较明显的水温差异,其温度场的异常可作为突水水源的判别参考指标㊂A.2离子比值分析通过几种主要离子的基本单元物质的量浓度比值反映含水层水质特征,依此可判别突水水源: a)对于矿化度较低的溶滤水,当c(N a)/c(C l)大于1,则多属于砂岩裂隙水或第四系冲积层水;c(N a)/c(C l)ʈ1多属于灰岩水㊂当第四系水与奥灰水质类型一致而难以分辨时,应用该比值判别以上二种水源是一种有效的指标㊂b)[c(N a)-c(C l)]/c(1/2S O4)大于1,c(N a)/c(C l)大于1为砂岩水的特征;c(N a)/[c(C l)+c(1/2M g)]小于1则可能有灰岩水混入㊂A.3微量元素分析a)M n2+㊁F e2+㊁S2-:可作为还原环境地下水特征离子㊂突水中富含M n2+㊁F e2+㊁S2-时,水源多属于煤系地层水或老窑水㊂b)F-:可作为判别含氟化物地层地下水特征离子,如花岗岩地层突水㊂c)B r-㊁I-:可作为判别深层地下水㊁构造凹陷带储存水及与含油地层地下水的参考指标㊂A.4以同位素及放射性元素的特征分析地下水水源A.4.1氘(D)和18O应用a)在δDɢ~δ18Oɢ坐标图中,标出不同含水层水样和分析水样在图中位置,并与全球降雨线(δD=8δ18O+10)和当地大气降雨线比较,分析同位素值分布规律;4b)根据煤矿区具体条件,应用δ18O㊁δD值计算地下水补给高程及不同水源的混合比例等㊂A.4.2氚(3H)应用3H可作为大气降水进入地层后贮运时间判别主要指标,资料分析中需考虑具体的水文地质条件及当地大气降水3H的含量,一般规律如下:a)在地下水补给㊁径流㊁排泄过程中3H含量逐渐递减;b)在循环交替积极的含水层或与地表水㊁大气降水关系密切的含水层水中,3H含量接近(略低于)地表水的含量㊂A.4.3氡(R n)应用对于非放射性矿床并排除火成岩入侵影响的煤矿地下水,R n含量背景值小于37B q/L,其含量主要决定于岩石的射气系数即松散程度,突水水源分析时,参考如下:a)水质类型相同的奥灰水和冲积层水,冲积层水R n含量一般高于奥灰水;b)突水中富含R n,并且N a+含量明显增加,突水水源可能有冲积层水的补给㊂5。
10-基于灰色关联分析的矿井突水水源定量化判别方法
基于灰色关联分析的矿井突水水源定量化判别方法樊振丽1，2（1.天地科技股份有限公司开采设计事业部，北京100013； 2.煤炭科学研究总院开采研究分院，北京100013）［摘要］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。
［关键词］灰色关联分析；矿井突水；水源判别方法；图形化判别［中图分类号］TD742.2［文献标识码］A［文章编号］1006-6225（2017）02-0010-05Quantify Discriminated Method of Water Source of Mine WaterInrush Based on Grey Ｒelational AnalysisFAN Zhen-li 1，2（1.Coal Mining ＆Designing Department ，Tiandi Science ＆Technology Co.，Ltd.，Beijing 100013，China ；2.Mining Institute ，China Coal Ｒesearch Institute ，Beijing 100013，China ）Abstract ：The discrimination method of water source in mine water inrush was stated ，to water resources that with similarly water chemical background ，then accurately water source discrimination method was realized according to quantify calculation.It taking grey relational analysis as an example ，water inrush source of F14fault in Yuandian the second mine was discriminated quantify ，and auxil-iary method that water chemical rose diagram and diagram analysis method of water sample histogram also were used ，sandstone frac-ture water in coal roof entranced into mining space through fault zone.Water source discriminated by qualify chemical method and dia-gram analysis method effectively.Key words ：grey relational analysis ；mine water inrush ；water source discriminated method ；imaging discrimination［收稿日期］2016－08－04［DOI ］10.13532/11－3677/td.2017.02.003［基金项目］国家科技重大专项大型油气田开发项目（2016ZX05045007－003）；中国煤炭科工集团科技创新基金面上项目（2016MS011）［作者简介］樊振丽（1983－），男，河南新密人，博士，从事“三下一上”采煤、煤矿水害防治和矿山环境地质研究工作。
矿井突水水源判别方法与应用
Ｌ Ｉ Ｊ ｉ ａ ｎ ・ ｌ ｉ ｎ ，Ｚ ＡＮ Ｍｉ ｎ ｇ － ｊ ｕ ｎ， ＨＡＮ Ｌ ｅ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ，Ｈ ｅ ｎ ａ ｎ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｊ ｉ ａ ｏ ｚ ｕ ｏ ４ ５ ４ ０ ０ ０， Ｈｅ ｎ ａ ｎ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｗａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ． Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ １ ６ ７ ｏ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ａ ｌ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｈｅ ｂ ｉ Ｍｉ ｎ ｅ， ａ ＢＰ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｔ ｏ ｄ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎｇ ｕ ｉ ｓ ｈ
针对矿区的实际情况选择不同的判别方法只要应用得当大都可较好地进行突水水源预测2基于数学理论的分析法计算简单理论特基础清晰但都需要根据经验确定计算公式中各嫌评价因子的权重值具有一定的人为nnnbp人工神经网络法综合考虑不同含水层的水化学特征评价过程简单评价结果不受人为因素的影响
第３ ３卷 第 ５期 ２ ０ １ ４年 １ Ｏ月
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔｈ ｅ ｖ ａ ｒ ｉ ｏ ｕ ｓ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｆ ｏ ｒ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈｅ ｓ ｏ ｎ ｒ ｃ ｅ ｓ ｏ ｆ ｍｉ ｎ ｅ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｒ ｕ ｓ ｈ ｗｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｒ ｅ ・ ｖ ｉ ｅ ｗｅ ｄ． Ｉ ｔ ｗａ ｓ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｎ ａ ｄ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｃ ｈ ｅ ｍｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ． Ｓ ｏ ｍｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｏ ｄ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｕ ｉ ｓ ｈ ｔ ｈ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｏ ｆ ｍｉ ｎ ｅ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｂ ｕ ｒ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ． Ｏｔ ｈ ｅ ｒ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ａ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂｌ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｖ ａ ｌ ｔ ｏ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ａ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｒ ｕ ｓ ｈ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ． Ｇｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｙ， ｉ ｆ ｍｏ ｒ ｅ ｗａ — ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｍｐｌ ｅ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ， ＢＰ ｎ ｅ ｕｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｗａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ， ａ ｎｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｗｅ ｒ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ａ ｔ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ， Ｓ ＶＭ
矿井突水水源的多元统计分析判别
12.83
13.61
1212.39
188.28
408.23
2
16
1000.15
11.22
8.27
1036.91
99.90
543.08
2
17
947.88
9.62
6.81
985.51
49.95
555.28
2
18
894.60
3.21
1.46
912.84
14.41
573.59
2
19
940.39
16.03
7.29
安徽某矿区内主要充水含水组有新生界含水组、煤系砂岩裂隙含水组、太灰岩溶裂隙含水组及奥陶 系灰岩岩溶裂隙含水组，其中影响该煤矿安全开采的含水层细分为煤层顶板砂岩含水层、煤层底板砂岩 含水层与太原组灰岩含水层，需要重点研究分析。
本文将对影响该矿安全生产的各含水层水化学资料应用多种统计分析方法进行研究，主要采用聚类 (系统聚类)分析、因子(主成分)分析和 Bayes 逐步判别分析[5]，进而构建矿井突水水源判别模型，对突水 水源做出判别。
目前突水水源判别的主要方法有传统的环境同位素分析法、常规水化学特征判别法等，现代快速 发展的多元统计学分析方法(距离判别分析法等)和非线性识别方法(BP 神经网络法、可拓识别法等)等。 吕玉广等[2]对王楼煤矿的水化学检测报告进行详细的整理分析，运用水化学特征法识别出煤系地层上 段侏罗系砂岩裂隙水是该矿井的突水来源；周健等[3]选取距离判别方法准确地判别出梧桐庄煤矿突水 水源，并与之前该矿采用的神经网络识别结果对比，认为距离判别法可以对矿井水来源做出高效的判 定；鲁金涛等[4]建立出主成分分析和 Fisher 判别分析综合模型，对突水水源予以判别，取得很好的成 效。
贝叶斯模型在矿井涌水水源判定中的应用
第3期 山西焦煤科技No.3 2017 年 3 月Shanxi Coking Coal Science &Technology Mar.2017•专题综述•贝叶斯模型在矿井涌水水源判定中的应用起金龙1，周东东2(1.西山煤电集团公司地质处，太原古交030053; 2.西山煤电集团公司屯兰矿，山西古交030200)摘要《水质分析在矿井涌水水源判定中的应用》中提供的水源判定方法是利用Spss程序间接判定矿井涌水的充水水源，该方法由于利用了第三方Spss程序，不便于计算机编程直接实现矿井涌水水源的判定，也找不出其相似水样，所以，本文引入贝叶斯模型，还以《水质分析在矿井涌水水源判定中的应用》中的31个水样资料为例，利用贝叶斯模型代替Spss程序对矿井涌水水源进行判定，其中，27个水样建立水体水质数据库，选取了 7个水质指标，对另外4个水样分别利用贝叶斯模型判定其充水水源，检验效果良好，证实贝叶斯模型适用于矿井涌水水源的判定。
关键词矿井涌水水源；水样；水体；水质指标；贝叶斯模型；水源判定中图分类号：TD74 文献标识码：A文章编号：1672 -0652(2017)03 -0045 -04矿井开采引起岩层产生大量的裂隙，导致水体的 相对平衡状态被打破，进而产生矿井涌水，经取水样 化验判定其充水水源，从而采取针对性措施，有效预 防矿井水害事故的发生。
而《水质分析在矿井涌水水源判定中的应用》中提供的水源判定方法是先利用Spss程序统计出各种水体判别函数的判定系数，再将水样的水质指标测量值带人判别函数判定其充水水源，该方法由于利用了第三方Spss程序，不便于 计算机编程直接实现水样的水源判定，也找不出其相 似水样，所以，本文引人贝叶斯模型，以矿井涌水作为 水样，以已知充水水源的水质数据的水样作为水体，选取参与水源判定的水质指标，利用水样的水质指标 测量值，以水体的水质指标标准值为依据，利用贝叶 斯模型对水样进行水源判定。
贝叶斯判别分析在矿井突水水源预测中的应用
贝叶斯判别分析在矿井突水水源预测中的应用熊伟;崔光磊【摘要】选用多项化学指标作为判别因子,建立了适用于不同水质类型矿井多类水源分析的贝叶斯(Bayes)判别分析模型进行矿井突水预测.通过对河南焦作矿区样本进行预测,对比实测数据,验证了该方法在突水预测中具有较高的准确性.【期刊名称】《中国煤炭》【年(卷),期】2012(038)011【总页数】4页(P110-113)【关键词】贝叶斯判别分析;突水;预测;焦作矿【作者】熊伟;崔光磊【作者单位】中国矿业大学安全工程学院,江苏省徐州市,221116;中国矿业大学安全工程学院,江苏省徐州市,221116【正文语种】中文【中图分类】TD742随着社会的发展，对能源需求量不断增大，煤矿的开采量急剧增加，导致开采深度不断增加和开采规模不断扩大，矿井突水危害日益严重。
研究煤矿突水规律及其机理，迅速判定突水水源位置及采取有效的治理措施，是矿井实现高效高产的重要保障内容，也是煤矿安全生产中亟待解决的课题。
地质条件的差别使得不同含水层地下水化学成分各不相同，利用水文地球化学方法，分析矿井涌出水的化学成分及组成，确定其水质类型，就可判定矿井涌水来自哪个含水层。
据此原理，目前已发展出了很多识别矿井突水水源的方法，例如数量化方法、专家经验法、人工神经网络法、模糊综合评价法等。
本文提出采用贝叶斯（Bayes）判别分析方法对矿井突水水源的地下水化学样品进行归类和分析，以建立用于识别突水水源的判别模型，并依据该模型对新的突水水样进行判别分类，为矿区防治水工作提供了一种简便快捷的新工具和途径。
所谓判别方法就是给出空间Rm的一种划分：D＝｛D1，D2，…，Dk｝，一种划分对应一种判别方法，不同的划分就是不同的判别方法。
贝叶斯判别法也是给出空间Rm的一种划分。
贝叶斯的统计思想总是假定对研究的对象已有一定的认识，常用先验概率分布来描述这种认识；然后抽取一个样本，用样本来修正已有的认识（先验概率分布），得到后验概率分布。
《2024年水质分析在矿井突水水源判别中的应用》范文
《水质分析在矿井突水水源判别中的应用》篇一摘要：本文将详细阐述水质分析在矿井突水水源判别中的应用。
首先，我们将介绍矿井突水的基本概念和其危害性；其次，我们将探讨水质分析的原理和方法；最后，我们将通过实际案例分析，展示水质分析在矿井突水水源判别中的实际效果，为保障矿山安全、合理利用资源提供依据。
一、矿井突水的基本概念及其危害性矿井突水是指在矿山开采过程中，地下水或其他水源突然涌入矿井的现象。
这种突发性涌水往往会造成矿井内作业人员的生命安全威胁，同时也会对矿山的生产设备和资源造成严重破坏。
因此，准确判别矿井突水的水源，对于预防和控制矿井突水具有重要意义。
二、水质分析的原理和方法水质分析是通过化学、物理和生物等方法，对水体的物理性质、化学成分和生物指标进行检测和分析。
其主要原理是基于水体中各种离子、分子和微生物的特性和行为，通过相应的检测设备和试剂，对水样进行化验和分析。
水质分析的方法主要包括以下几种：1. 离子检测法：通过检测水体中的离子种类和浓度，分析水质的基本性质。
2. 光学分析法：利用光的物理性质，通过分光光度法等手段对水中的有机物和无机物进行定量和定性分析。
3. 生物指标法：通过检测水体中的微生物种类和数量，评估水体的自净能力和污染程度。
三、水质分析在矿井突水水源判别中的应用矿井突水水源的判别是矿山安全生产的重要环节。
通过水质分析，可以对不同水源的水质特征进行对比和分析，从而确定突水的来源。
具体应用如下：1. 水质指标对比：对突水前后的水质指标进行对比分析，如pH值、电导率、溶解氧等，初步判断突水的可能性及水源类型。
2. 离子成分分析：通过离子检测法，对水样中的离子成分及浓度进行检测，结合区域水文地质条件，分析可能的突水水源。
3. 生物指标辅助判别：利用生物指标法检测水体中的微生物种类和数量，辅助判断水源的污染程度和自净能力。
4. 综合分析：结合地质勘探资料、水文地质条件、矿井生产情况等因素，综合分析突水水源的判别结果。