【摘 要】
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平顶山矿区矿井水害频发,突水水源不易快速识别。论文以矿区突水水源快速识别问题出发,分别对中国平煤神马集团下属的一矿～十三矿（其中三矿和七矿已于2016年关闭）、香山矿、首山一矿和首山二矿各充水含水层开展广泛的水质普查,取得了各充水层水质化验数据。经对水样数据的分析和甄别,基于最常见的寒灰水、太灰水、砂岩水、泥灰岩水、老空水和混合水六种突水水源,遴选出313个水样建立平顶山矿区突水水源识别模型,78
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平顶山矿区矿井水害频发,突水水源不易快速识别。论文以矿区突水水源快速识别问题出发,分别对中国平煤神马集团下属的一矿～十三矿（其中三矿和七矿已于2016年关闭）、香山矿、首山一矿和首山二矿各充水含水层开展广泛的水质普查,取得了各充水层水质化验数据。经对水样数据的分析和甄别,基于最常见的寒灰水、太灰水、砂岩水、泥灰岩水、老空水和混合水六种突水水源,遴选出313个水样建立平顶山矿区突水水源识别模型,78个水样作为测试水样。通过运用Piper图和箱型图对突水水源进行研究与分析,选取Na++K+、Ca2+、Mg2+、SO42-、Cl-、CO32-、HCO3-、TDS、p H 9种常规水质化验指标和暂时硬度、ρ(Na+/Ca2+)、ρ（Na+/Cl-）、γ(SO42-/HCO3-)4种水化学计算指标作为判别指标。经主成分分析方法处理,建立识别平顶山矿区突水水源的Fisher判别模型、Bayes判别模型、BP神经网络判别模型和非线性SVM判别模型,并对模型识别效果进行比对验证。结果表明,Fisher判别模型回代、交叉验证正确率为66.1%和62.0%,预测样本判别正确率64.1%;Bayes判别模型回代、交叉验证正确率为70.6%和66.8%,预测样本判别正确率64.1%;BP神经网络模型训练样本的正确识别率为85.3%,预测样本正确识别率为69.2%;非线性SVM判别模型对训练样本的正确识别率为85.6%,预测样本的正确识别率为76.9%。四种判别模型对寒灰水、砂岩水、老空水3种水源的识别正确率均较高,而对太灰水、泥灰岩水和混合水识别率偏低且大多被错误识别为寒灰水。综合分析,将非线性SVM判别模型应用于平顶山矿区突水水源的识别更为合适。利用遗传算法对非线性SVM判别模型进行优化,结果显示模型回代验证率达到95.85%,对测试样本的正确识别率达到82.05%,GA-非线性SVM判别模型对平顶山矿区突水水源的识别效果比非线性SVM模型更为优良。
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