非线性方法在矿井突水水源判别中的应用研究

给出了灰色关联分析及BP神经网络进行判别分析的数学原理和模型．为了有效判别矿井突水水源，基于水化学指标对水源判别的重要性，选择K^＋＋Na^＋，Ca^2＋，Mg^2＋，Cl^-，SO4^2＋，HCO3^-这6项指标作为评价因子．利用峰峰矿业集团梧桐庄煤矿若干水样进行模糊聚类分析，建立含水层评判标准；选取12个典型样本作为训练样本对BP网络进行训练；用2种方法对3个典型水样进行水源判别，并与实际突水水源进行对比．结果表明：BP神经网络与灰色关联分析均能有效判别矿井突水水源，但各有其优缺点，选择何种判别方法可视水化学资料状况而定．     

基于分形滤波的SOFM在矿井突水水源判别中的应用

选择Na+,K+,Ca+,Mg2+,Cl-,SO42-和HCO3-这7种离子的含量作为判别因素,建立了基于分形滤波的矿井突水水源的自组织特征映射(SOFM)神经网络识别模型.实例结果表明,基于分形滤波的SOFM网络模型具有收敛快、精度高的优点,能很好地满足矿井突水水源的识别需要.     

BP神经网络及其地质应用

文中介绍了ＢＰ神经网络模型，讨论了该模型在煤层对比，矿井突水水源识别以及识别矿化异常中的应用。     

皖北矿区地下水中氢氧稳定同位素的漂移特征

为了准确识别矿井突水水源,利用分布于皖北矿区内的各含水层地下水长观孔和矿井各含水层疏放孔,采取4个主要深层地下水样(四含水、煤系水、太灰水和奥灰水),测定其氢氧稳定同位素含量(δ^18O、δD),研究它们的组成特征及漂移特征．研究结果表明：四含水以^18O漂移为主,少数样点表现了一定的D漂移特征;相反,煤系水以D漂移为主要特征;太灰水和奥灰水同位素漂移特征相似,在产生^18O漂移的同时,也产生了D漂移．D、^18O不同类型漂移特征的形成机理是硅酸盐交换、烃基交换和古溶滤渗入水作用．     

利用水化学数据判别矿井突水水源方法探讨

系统分析了矿井突水水源及其水化学特征，并着重就利用常规水化学资料进行突水水源判别的各种方法及其应用中的一些问题展开深入的讨论，进而提出了一些新的认识．     

小浪底水库北岸煤矿突水淹井因素分析

小浪底水库蓄水后,提高了区域地下水排泄基准面,改变了区域水文地质及矿井充水条件,库区北岸部分开采一1煤层的矿井相继被淹,分析认为这些矿井被淹同水库蓄水有一定的联系,并从矿井突水过程、突水水源、突水通道和突水动力条件四个方面进行了分析.     

小浪底水库北岸煤矿突水淹井因素分析

小浪底水库蓄水后 ,提高了区域地下水排泄基准面 ,改变了区域水文地质及矿井充水条件 ,库区北岸部分开采一1煤层的矿井相继被淹 ,分析认为这些矿井被淹同水库蓄水有一定的联系 ,并从矿井突水过程、突水水源、突水通道和突水动力条件四个方面进行了分析 .     

BP神经网络在潘三煤矿突水水源判别中的应用

矿井突水是影响煤矿安全生产的五大灾害之一,快速准确地判别突水水源是煤矿安全生产的保障,是矿井防治水工作的前提。本文从矿井突水的机理出发,以潘三矿为例,利用BP算法对训练样本进行学习,构建了BP神经网络判别模型,根据已训练好的神经网络对样本进行了判别。最后与模糊综合评判进行了比较,结果表明,运用此方法对矿井水源进行判别,能取得较好的效果。该研究使定性预测转为了定量预测,从而提高了突水预测的科学性和准确性。     

矿井突水水源判别方法与应用

对目前广泛使用的矿井突水水源判别方法进行了综合评述.从整体而言,除了水化学分析方法外,其他方法都是以一定理论为基础,或构造最优函数,根据判别目标达到最优时的状态进行水源识别;或构造适当的区间,根据一定的法则使判别目标进入不同的区间,进行水源识别.样本较多时采用BP神经网络法,样本较少时采用SVM法会取得更好得预测效果.针对研究区实际状况,选择基于MATLAB的BP神经网络法进行突水预测,准确率达到91.67%,训练样本的选择和数量对预测结果影响较大.     

数量化理论在矿井突(涌)水水源判别中的应用

运用数量化理论Ⅱ，根据焦作矿区各主要含水层35个水样的水质资料，建立了该矿区判别突(涌)水水源的数学模型；利用VC 6．0开发了数量化理论Ⅱ的判别软件；选用三维判别方法，对新的突(涌)水水样进行了检验(判别)．结果表明，验证结果较好，为该矿区判别新的突(涌)水水源提供了较为方便的工具．     

矿井排水资源化利用技术

朝川矿一井涌水量约为800 m3/h,通过分析井下涌水水源及排水口水质特征,矿井排水系轻度工业污水,并依此提出了＂优质优用,劣质劣用＂的分水质处理资源化利用的技术措施.矿井水资源化利用不但保证了矿区生产和生活用水,而且为焦化厂提供了充足的生产用水,为企业节约了大量资金,取得显著的环境效益、社会效益和经济效益.     

贵州丰乐铁矿矿床充水因素及矿区涌水量预测

在概述研究区水文地质条件的基础上,分析了贵州丰乐铁矿矿床充水因素,并采用大井法对矿区涌水量进行了预测．研究认为,上覆和下伏含水层中的地下水是矿区的直接补给源,地表水和大气降雨为间接补给源;矿坑总涌水量预测为1829．90m^3／d．     

Evolution and modeling of mine water inflow and hazard characteristics in southern coalfields of China: A case of Meitanba mine

In this paper, the hydrogeological characteristics in the southern coalfields of China are first briefly outlined. Then, taking the Meitanba mine as an example, the evolution and modeling of mine water inflow are studied. Finally, the hazard characteristics related to mine water and mud inrush are analyzed. The results show that the main mine water sources in the Meitanba mine area are groundwater, surface water and precipitation. The evolution of mine water inflow with time indicates that the water inflow is closely related to the development of karst structures, the amount of water from rainfall infiltration, and the scope of groundwater depression cone. The mine water inflow increases with time due to the increase in mining depth and the expansion of groundwater depression cone. Using the big well method and following the potential superposition principle, a hydrogeological model considering multi-well interactions has been developed to predict the mine water inflow. Based on the monitored data in the Meitanba mine area over a period of nearly 60 years, it is found that with increasing mining depth, the number of water and mud inrush points tended to decrease. However, the average water and mud flow rate per point tended to increase.     

富水裂隙围岩隧道涌水量计算方法与规律分析

富水裂隙区隧道涌水量预测精度较差,涌水问题尚未得到较好的解决。针对此问题,视裂隙围岩及注浆区为非均质各向异性介质,初期支护及二次支护结构为均质各向同性介质,构建了裂隙围岩下隧道涌水简化计算模型,基于地下水力学理论及流体质量守恒定律推导了富水裂隙区隧道涌水量计算公式。通过退化分析及案例工程现场实测数据验证了构建富水裂隙区隧道涌水简化计算模型的合理性及涌水量计算式求解的正确性,最后基于解析解揭示了各特征参数对富水裂隙区隧道涌水的影响规律,探讨了富水裂隙区隧道涌水机制。结果表明：理论计算值与现场实测值最大相对误差为8.1%,验证了构建模型的合理性及公式推导的正确性;隧道涌水量随裂隙最大宽度的增加而增大,受堵水结构的联合制约,两者近似呈线性关系;注浆区厚度与隧道半径比值在2倍以内时,隧道涌水量受注浆区厚度的影响显著;富水裂隙区隧道涌水受裂隙分布规律及支护结构的制约,应重视对裂隙分布的调查。     

Mine water discharge prediction based on least squares support vector machines

In order to realize the prediction of a chaotic time series of mine water discharge,an approach incorporating phase space reconstruction theory and statistical learning theory was studied.A differential entropy ratio method was used to determine embedding parameters to reconstruct the phase space.We used a multi-layer adaptive best-fitting parameter search algorithm to estimate the LS-SVM optimal parameters which were adopted to construct a LS-SVM prediction model for the mine water chaotic time series.The results show that the simulation performance of a single-step prediction based on this LS-SVM model is markedly superior to that based on a RBF model.The multi-step prediction results based on LS-SVM model can reflect the development of mine water discharge and can be used for short-term forecasting of mine water discharge.     

塔源二支线矿坑涌水量预测

根据矿山多年地质勘查资料,通过分析矿床的水文地质条件和矿坑充水因素,对塔源二支线铅锌矿矿坑的涌水量进行估算分析。     

疏系数自回归模型及其在矿井涌水量预测中的应用

作者分析了诸如矿井涌水量等地质时间序列数据的特点以及现有的一些预测预报方法的局限性,引进了一种适合地质特点的数学模型——疏系数自回归模型,并利用该模型处理了大同矿务局某矿的月平均日涌水量数据。从计算结果可以看出,预测的精度满足了生产矿井的实际需要。