一种突水水源判别预测方法技术

本发明专利技术涉及一种突水水源判别预测方法，具体步骤包括(1)确定研究区所有充水含水层水质类型(2)运用水化学分析法选取水源类型的判别因子(3)利用熵权法确定各判别因子的权重值(4)对每个判别因子的量值进行归一化处理(5)累积叠加归一化后的量值与权重值得出判别指数(6)基于Fisher判别法建立判别函数对待判水样类型进行判别预测突水水源(7)通过回判分析检验判别结果的准确性。本发明专利技术将水化学分析法与Fisher判别法相结合，并考虑每个判别因子的贡献度不同，运用一种客观赋权法——熵权法来计算每个判别因子的权重值，使水样数据得到充分的利用，降低误判率，提高突水水源预测结果的准确度。

A Discrimination and Prediction Method for Water Inrush Source

The present invention relates to a discriminant forecasting method for water inrush source. The specific steps include: (1) determining the water quality types of all water-filled aquifers in the study area; (2) selecting discriminant factors of water source types by hydrochemical analysis; (3) determining the weights of discriminant factors by entropy weight method; (4) normalizing the quantities of each discriminant factor; (5) accumulating, superimposing and normalizing the quantities and weights of each discriminant factor to be discriminated. Index (6) Establishes discriminant function based on Fisher discriminant method to discriminate and predict water inrush source (7) Tests the accuracy of discriminant result by back-analysis. The method combines the hydrochemical analysis method with Fisher discriminant method, and considers the contribution degree of each discriminant factor is different. An objective weighting method, entropy weight method, is used to calculate the weight value of each discriminant factor, so that the water sample data can be fully utilized, the misjudgment rate can be reduced, and the accuracy of the prediction result of water inrush source can be improved.

【技术实现步骤摘要】
一种突水水源判别预测方法
本专利技术涉及煤矿水害防治和水化学分析领域，具体涉及一种突水水源判别预测方法。
技术介绍
矿井突水是威胁煤矿安全生产的重要因素之一，近年来，随着煤矿开采的深度不断加深、规模不断扩大，水害的威胁日益严重，当水害发生时，如何快速准确地找到突水源头，是煤矿防治水工作的关键。目前判别突水水源的方法有很多，例如水温水位法、数理分析法和水化学分析法等等。但水温水位法只能为突水水源作初步的预测，并且在复杂的水文地质条件下，很难发挥作用；数理分析法又分为多元统计法和线性分析法，线性分析法比较具有局限性，应用面较窄，多元统计法操作简单，但受样本限制；水化学分析法有常规化学法、微量元素法和同位素法三种方法，常规化学法无法适用于多处水源的判定，同位素法成本较高，而微量元素法对微量组分的要求较高，不容易获取；此外所用到的Fisher判别法比较全面系统，但利用多个判别因子建立判别模型时，没有考虑到每个判别因子的贡献度不同的问题，使得判别函数模型不够准确，误判率较高。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术的目的在于为矿井突水水源的判别提供一种更准确更全面的方法。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种突水水源判别预测方法，具体包括以下步骤：(1)确定研究区充水含水层水质类型(2)运用水化学分析法选取水源类型的判别因子(3)利用熵权法确定各判别因子的权重值(4)对每个判别因子的量值进行归一化处理(5)累积叠加归一化后的量值与权重值得出判别指数(6)基于Fisher判别法建立判别函数对待判水样类型进行判别预测突水水源(7)通过回判分析检验判别结果的准确性。本专利技术具有的有益效果是：本专利技术将水化学分析法与Fisher判别法相结合，并考虑每个判别因子的贡献度不同，运用一种客观赋权法——熵权法来计算每个判别因子的权重值，使水样数据得到充分的利用，降低误判率，提高突水水源预测结果的准确度。附图说明附图只是为了形象直观地阐释本专利技术，并不能限定本专利技术。图1为本专利技术一种突水水源判别预测方法流程图。具体实施方式参照说明书附图1，下面对本专利技术具体实施方式作详细描述：1.确定研究区，依据详尽的水文地质资料，查明研究区内的充水含水层(组)类型，如：煤系砂岩裂隙含水层(组)、新生界含水层(组)、灰岩含水层(组)等。2.分别在各含水层中抽取水样，利用水化学分析法(滴定法、质谱法等)对水样进行水质分析，得到水样的各组分含量，依据研究区水化学特性选取特征组分作为水源类型的判别因子，如Ca2+、Mg2+、K++Na+、NH+、CO32-等离子的含量。3.运用熵权法求解选取的判别因子的权重值，计算步骤如下：1)首先对原始数据进行标准化处理，为了消除量纲的影响，假设第j个水样第i项判别因子的数值为xij，水样个数为n，判别因子的个数为m，则初始矩阵为X＝{xij}m×n，可求出第i项判别因子的平均值和标准差si。根据下式求得正向指标和逆向指标(式(1))。假设评价指标的理想值为xi，对于正向指标来说越大越好，记为对于逆向指标而言，越小越好记为从而能够定义出原始数据的标准矩阵为Y＝{yij}m×n；2)计算在第i项判别因子下第j个水样数据值的比重，如式(2)。3)Ei可以反映信息的无序程度，根据式(3)计算第i项指标的信息熵Ei：4)再计算信息的效用值，Di反映第i项判别因子下各个数值贡献度的一致性程度，Di越小一致性越好，取决于数据的离散程度，计算公式如下：Di＝1-Ei(4)5)最后即可定义出判别因子的权重，则第i项判别因子的权重为：4.为了消除不同数据量纲的影响，使数据具有统计意义和可比性，利用式(6)对判别因子数据进行归一化处理。5.依据多源信息融合原理，建立判别指数模型，对归一化数据和各判别因子权重值进行复合叠加，得到判别指数，见式(7)：6.基于Fisher判别法，将步骤4得到的判别指数值导入SPSS中建立判别函数，对待判水样进行类型判别，Fisher判别法原理：设有k个总体G1、G2、…、Gk，第一组有n1个样品数，第二组有n2个样品数，每组都有p个判别因子，用xp表示，每个判别因子所占的比重即为系数向量c，则判别函数设为：y(x)＝c1x1+c2x2+…+cpxp(1)建立的判别函数将多维空间投影到是二维空间上，令xi和si分别表示样本xp的均值和方差，则y(x)在G上的均值为yi，方差为σ2i，即：其中：cT＝c1+c2+…+cp。根据Fisher准则选取合适的系数向量c，使判别效率λ达到最大，即组间离差最大，组内离差最小，令E为组内离差矩阵，A为组间离差平方和，则：λ＝cTAc/(cTEc)(3)为求式(3)中λ的最大值，根据极值存在的必要条件，即可得：Ac＝λEc(4)(4)式表明λ与c是A、E矩阵的广义特征根及其对应的特征向量。则，式(4)的非零特征根m个数不超过min(k-1，p)，且A为非负数，所以非零特征根必为正根，记为λ1≥λ2≥…λm＞0，于是可构造m个判别函数，即：yl(x)＝c(l)Tx(l＝1，2，…，m)(5)对于每一个判别函数必须给出一个用以衡量判别能力的指标pi定义为：m0个判别函数y1，y2，…，ym0的判别能力定义为：当spm0达到一个较高的值，说明判别能力已达到要求，则认为有m0个判别函数即可。判别函数确定之后，再采用不加权法对待判样本进行分类。记yl,i＝c(l)Txi(l＝1，2，…，m0；i＝1，2，…，k)，对待判样品x＝x1，x2，…，xp，先计算每个样本函数值yl(x)＝c(l)Tx，然后计算每个样本函数值至每一组样本均值的距离的平方和，其实就是求待判样本点坐标到每个类别空间组合重心的距离，即：比较计算结果，离哪个组重心距离最小即属于哪个组类别。最终得出待判水样类型划分结果，完成对突水水源的预测。7.为确定判别函数的有效性，应对判别结果进行检验，评判标准有两个：第一是对已知分类样本的回代判别正确率；第二是对于新样品分类的判断正确率。采用以训练样本为基础的回代估计法计算误判率。把所有已知类别的样本，依次代入建立的判别函数中，并且利用判别准则进行判别，看得出的判别结果与原先是否一致，该过程称为回判。设总样品数为N，误判个数为n，则误判率的回代估计为：η＝n/N(1)本专利技术的范围不局限于上述实施方式，相关领域技术人员应当明白，在不违背本专利技术原理的前提下，可以进行各种改进，均属于本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种突水水源判别预测方法，其特征在于，该方法包括：步骤(1)确定研究区充水含水层水质类型；步骤(2)运用水化学分析法选取水源类型的判别因子；步骤(3)利用熵权法确定各判别因子的权重值；步骤(4)对每个判别因子的量值进行归一化处理；步骤(5)累积叠加归一化后的量值与权重值得出判别指数；步骤(6)基于Fisher判别法建立判别函数对待判水样类型进行判别预测突水水源；步骤(7)通过回判分析检验判别结果的准确性。

【技术特征摘要】
1.一种突水水源判别预测方法，其特征在于，该方法包括：步骤(1)确定研究区充水含水层水质类型；步骤(2)运用水化学分析法选取水源类型的判别因子；步骤(3)利用熵权法确定各判别因子的权重值；步骤(4)对每个判别因子的量值进行归一化处理；步骤(5)累积叠加归一化后的量值与权重值得出判别指数；步骤(6)基于Fisher判别法建立判别函数对待判水样类型进行判别预测突水水源；步骤(7)通过回判分析检验判别结果的准确性。2.如权利要求1所述的突水水源判别预测方法，其特征在于，步骤(1)中，矿井突水的水源可能来自矿井任一含水层，因此在不确定水源的时候，应查明矿区充水含水层(组)的类型，并为水源判别提供充足的分组依据。3.如权利要求1所述的突水水源判别预测方法，其特征在于，步骤(2)中，采用水化学分析法测定水样各组分的含量，并依据研究区自身水化学特性选择可以表征本矿区水质类型的判别因子。4.如权利要求1所述的突水水源判别预测方法，其特征在于，步骤(3)中，考虑到每种判别因子为水质类型划分提供的贡献度不同，运用熵权法求解选取的判别因子的权重值，计算步骤如下：1)首先对原始数据进行标准化处理，为了消除量纲的影响，假设第j个水样第i项判别因子的数值为xij，水样个数为n，判别因子的个数为m，则初始矩阵为X＝{xij}m×n，可求出第i项判别因子的平均值和标准差si。根据下式求得正向指标和逆向指标(式(1))。假设评价指标的理想值...

【专利技术属性】
技术研发人员：李竞赢，刘启蒙，谢志钢，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34