矿井水水质分析方法类型 整理
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行大体划分的一种分析方法，也是对同一含水层参与
建模的标准水源选取的基本方法
模糊数学
可拓识别法
动态自适应模板法
主成分分析与Fisher判别分析法
距离判别分
析
支持向量机模型
特征离子和离子比值法
水质分析结合同位素综合分析法
水化学示踪法
数学判别模型方法
F检验和对已知归类样品的回报分析
同位素分析法
水位、水温判别法“QLT”
序号
文章
方法
1
BP神经网络在矿井突水水源识别中的应用
BP神经网络
2
华北型煤田深部开采充水水源的多方法判别
模糊综合评判灰色关联度分析聚类分析
3
基于LIF技术的煤矿水源识别系统应用
LIF(激光诱导荧光光谱分析)
4
基于粗糙集理论的矿井突水水源快速识别
聚类分析灰色关联分析多元逐步判别分析
6
聚类分析在矿井突水水源判别中的应用
聚类分析
7
矿井水害水源的水文地球化学探测技术
特征离子和离子比值法水质分析结合同位素综合分析法
水化学示踪法数学判别模型法探测技术
8
矿井水化学常规离子光谱法测试来自百度文库感度研究
常规离子光谱法
矿井突水水源判别方法概述
序号
方法
优点
缺点
1
人工神经网络
BP神经网络
实现对非线性因素进行映射逼近，建立水化指标与水源之间复杂的非线性关系，克服了建立精确模型的困难，对突水水源进行了准确、有效的识别。
水质类型对比分析
4
多元统计
学方法
数理统计
5
常规
水化学识别法
灰色系统
6
探索性的微量元素识别法、环境
同位素识别法
多因素统计法
7
判别分
析法
灰色关联度法
非线性分析方
法
模糊综合评判法
Q型群分析
法
LIF(激光诱导荧光光谱分析)
判别分析贝叶斯准则
多元逐步判别分析
聚类分析1.层次聚类法2. K－means聚类法
聚类分析是对水质资料进
不能完全取代其他判别方法，因网络模型的训练、建立是以大量样本数据为基础，当样本数据较少或者缺乏代表性，会影响其识别能力，这时仍需要借助其他判别方法。
2
简单水质类型对比分析
Piper三线图
特征组分判别
特征组分的选择是在长期的
水化学观测和分析对比的基础上得到的，必须具有易检、显
著、稳定的特点。
3
模糊评判
建模的标准水源选取的基本方法
模糊数学
可拓识别法
动态自适应模板法
主成分分析与Fisher判别分析法
距离判别分
析
支持向量机模型
特征离子和离子比值法
水质分析结合同位素综合分析法
水化学示踪法
数学判别模型方法
F检验和对已知归类样品的回报分析
同位素分析法
水位、水温判别法“QLT”
序号
文章
方法
1
BP神经网络在矿井突水水源识别中的应用
BP神经网络
2
华北型煤田深部开采充水水源的多方法判别
模糊综合评判灰色关联度分析聚类分析
3
基于LIF技术的煤矿水源识别系统应用
LIF(激光诱导荧光光谱分析)
4
基于粗糙集理论的矿井突水水源快速识别
聚类分析灰色关联分析多元逐步判别分析
6
聚类分析在矿井突水水源判别中的应用
聚类分析
7
矿井水害水源的水文地球化学探测技术
特征离子和离子比值法水质分析结合同位素综合分析法
水化学示踪法数学判别模型法探测技术
8
矿井水化学常规离子光谱法测试来自百度文库感度研究
常规离子光谱法
矿井突水水源判别方法概述
序号
方法
优点
缺点
1
人工神经网络
BP神经网络
实现对非线性因素进行映射逼近，建立水化指标与水源之间复杂的非线性关系，克服了建立精确模型的困难，对突水水源进行了准确、有效的识别。
水质类型对比分析
4
多元统计
学方法
数理统计
5
常规
水化学识别法
灰色系统
6
探索性的微量元素识别法、环境
同位素识别法
多因素统计法
7
判别分
析法
灰色关联度法
非线性分析方
法
模糊综合评判法
Q型群分析
法
LIF(激光诱导荧光光谱分析)
判别分析贝叶斯准则
多元逐步判别分析
聚类分析1.层次聚类法2. K－means聚类法
聚类分析是对水质资料进
不能完全取代其他判别方法，因网络模型的训练、建立是以大量样本数据为基础，当样本数据较少或者缺乏代表性，会影响其识别能力，这时仍需要借助其他判别方法。
2
简单水质类型对比分析
Piper三线图
特征组分判别
特征组分的选择是在长期的
水化学观测和分析对比的基础上得到的，必须具有易检、显
著、稳定的特点。
3
模糊评判