一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法技术

本发明专利技术公开了一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法，包括以下步骤：S1：根据已知含水层水样的水化学数据，建立矿井的水源数据库；S2：经过数据检验以及异常值的处理后的数据作为建模样本；S3：确定识别指标及其阈值并采用回代检验判断初步识别模型中的识别指标的有效性；S4：依据有效的识别指标以及Fisher识别法，建立“综合‑逐步识别法”模型；S5：测定待判水样识别指标，并通过“综合‑逐步识别法”模型依次判定，识别水源类型。本发明专利技术的优点是综合采用特征离子对比法、离子比例系数法和Fisher识别法等，对不同含水层水源识别采用不同方法，先简单后复杂，逐步判定水文地质条件较复杂、充水含水层较多的矿井水源类型。

A Recognition Method of Water Inrush Source in Complex Multi-aquifer Mine

【技术实现步骤摘要】
一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法
本专利技术涉及水源识别领域，尤其涉及一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法。
技术介绍
中国是一个以煤炭为主要能源的国家，而中国的煤矿床水文地质条件复杂多样，矿井水灾害形势严峻，是影响矿井安全生产的重要因素。矿井一旦发生水害不仅会造成巨大的经济损失，而且可能会造成人员伤亡。矿井水源识别是矿井水害防治的重要基础工作，可为防治水措施及灾后救援等提供依据。而选择合适的水源识别方法则是矿井水源识别的关键。目前，矿井水源识别的主要方法有地下水水化学法、水位动态观测法、同位素法、水温度分析法等。其中，水化学方法由于基础资料丰富、通用性较强得到较为广泛的应用。利用水化学方法识别矿井突水水源的方法有很多，主要是在水化学数据基础上结合相关数理模型实现水源识别。如使用Fisher识别模型、Bayes识别模型、距离识别模型、神经网络模型、可拓识别模型、聚类分析、SVM模型，以及先进行主成分分析再进行识别的组合模型等。上述单一方法在矿井水文地质条件较简单、充水含水层类型较少的条件下，能取得较好的识别效果。但在水文地质条件较复杂、充水含水层较多时，识别有效性大大降低，无法满足矿井安全生产对水源识别模型的需求。据此，目前急需一种能实现复杂多含水层突水水源类型的快速有效识别的复杂多含水层矿井突水水源识别方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种能实现复杂多含水层突水水源类型的快速有效识别的复杂多含水层矿井突水水源识别方法，其适用于水文地质条件较复杂、充水含水层较多的矿井突水水源识别。本专利技术采用以下技术方案解决上述技术问题：一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法，该方法包括以下步骤：S1：根据已知含水层水样的水化学数据，建立矿井的水源数据库；S2：经过数据检验以及异常值的处理后的数据作为建模样本；S3：确定识别指标及其阈值并采用回代检验判断初步识别模型中的识别指标的有效性；S4：依据有效的识别指标以及Fisher识别法，建立“综合-逐步识别法”模型；S5：测定待判水样识别指标，并通过“综合-逐步识别法”模型依次判定，识别水源类型。作为本专利技术的优选方式之一，所述水样的水化学数据为水样所属煤矿各含水层水的各种离子质量浓度和各离子的毫克当量及比值；常规离子可以为Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO3-、SO42-等；此水化学数据作为建立水源数据库的建库指标。作为本专利技术的优选方式之一，所述数据检验的方法为阴阳离子平衡检验，误差控制在±5％以内；异常样本的筛选和处理方法采用各指标柱状图、箱图、Q～Q图和聚类分析图的一种或几种结合，筛选出异常样本并剔除后的水样数据作为建模样本作为本专利技术的优选方式之一，所述识别指标的选择方法是根据建模各含水层水样的水化学数据，从中选出能区分各含水层的指标作为识别指标，并确定其阈值，以及识别水源时的识别关系；识别指标选择的标准是识别指标在含水层水样中的含量变化比其他指标的含量变化大；某一识别的识别关系，即识别时将待测水样识别指标小于或大于确定的识别指标阈值的水样归为一类，识别指标至少可以区分两个含水层的水样；其中，识别指标是常规离子的质量浓度和常规离子的毫克当量比值。作为本专利技术的优选方式之一，所述常规离子的质量浓度和常规离子的毫克当量比值分别叫做特征离子对比和离子比例系数。作为本专利技术的优选方式之一，所述步骤S3中采用回代检验判断初步识别模型中的识别指标的有效性具体方法为：将已知含水层类型的水样作为新样本，依次代入建立的初步识别模型中，若识别结果与实际一致，则说明识别指标的选择以及建立的初步识别模型是有效的；若同一含水层水样识别结果多数与实际不一致，则应该重新选择新的识别指标，建立新的初步识别模型。作为本专利技术的优选方式之一，所述步骤S4中综合-逐步识别法为综合采用特征离子对比法、离子比例系数法和Fisher识别法，对不同含水层水源识别采用不同方法，先简单后复杂，逐步判定水源类型；即对于某一待判单一含水层水样，识别时将待测水样特征离子或者离子比例系数小于确定的识别指标阈值的水样归为某种水源类型，或将该指标大于阈值的水样归为某种水源类型，如能判断出结果，则停止识别，否则将其归为新的待判样本，对此选择新的识别指标及其阈值，如此循环；对无法用识别指标判定突水水源类型时，则采用Fisher识别法。利用本专利技术能够实现复杂多含水层矿井出水水源类型的快速识别。作为本专利技术的优选方式之一，所述综合-逐步识别法具体步骤如下：第一步，对于某一待判单一含水层水样，采用特征离子对比法判断该水样是奥灰水还是二含水，如能判断出结果，则停止识别，否则进行第二步识别；第二步，采用离子比例系数法判断该水样是推覆体水还是煤系水；第三步，在第二步基础上，如果该水样判定为推覆体水，则采用特征离子对比法，判定该水样是推覆体片麻岩水与推覆体寒灰水；如果该水样判定为煤系水，则采用Fisher识别法，判定该水样是砂岩水或太灰水。至此，经过上述三步，该待判单一含水层水样被判定为二含水、推覆体片麻岩水、推覆体寒灰水、砂岩水、太灰水、奥灰水中的一种。作为本专利技术的优选方式之一，所述综合-逐步识别法具体操作方法为：在经过数据校验及异常剔除后的水样中：首先，当TDS>4300mg/L、Cl->2000mg/L、Na++K+>1350mg/L时，所述水样为奥灰水，识别结束；否则，进一步识别，当TDS<440mg/L、Cl-<50mg/L、Na++K+<80mg/L时，所述水样为二含水，识别结束；否则，进一步识别，当γCl-/γCa2+<5.2时，所述水样为推覆体水，进一步识别，当TDS<1360mg/L、Cl-<474mg/L时，所述水样为推覆体水片麻岩水，识别结束；否则所述水样为推覆体水寒灰水，识别结束；当γCl-/γCa2+>5.2时，所述水样为煤系水，再利用Fisher识别法，识别出砂岩水或太灰水，此时识别结束。本专利技术相比现有技术的优点在于：本专利技术的优点是综合采用特征离子对比法、离子比例系数法和Fisher识别法等，对不同含水层水源识别采用不同方法，先简单后复杂，即可逐步判定水文地质条件较复杂、充水含水层较多的矿井水源类型。本专利技术直接通过检测未知水样中识别流程所采用的识别指标，即可代入所建立的“综合-逐步识别法”模型中，进行水源识别。因此，可以提高复杂多含水层矿井突水水源识别的快速性和准确性。附图说明图1是实施例1中的复杂多含水层突水水源识别流程图；图2为本实施例的异常值处理柱状图；图3为本实施例的异常值处理聚类结果图；图4为本实施例的异常值处理指标箱图；图5为本实施例的“综合-逐步识别法”模型具体流程图。具体实施方式下面对本专利技术的实施例作详细说明，本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。实施例1如图1所示，本实施例的一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法，该方法包括以下步骤：S1：根据已知含水层水样的水化学数据，建立矿井的水源数据库；所述水样的水化学数据为水样所属煤矿各含水层水的各种离子质量浓度和各离子的毫克当量及比值；常规离子可以为Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：根据已知含水层水样的水化学数据，建立矿井的水源数据库；S2：经过数据检验以及异常值的处理后的数据作为建模样本；S3：确定识别指标及其阈值并采用回代检验判断初步识别模型中的识别指标的有效性；S4：依据有效的识别指标以及Fisher识别法，建立“综合‑逐步识别法”模型；S5：测定待判水样识别指标，并通过“综合‑逐步识别法”模型依次判定，识别水源类型。

【技术特征摘要】
1.一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：根据已知含水层水样的水化学数据，建立矿井的水源数据库；S2：经过数据检验以及异常值的处理后的数据作为建模样本；S3：确定识别指标及其阈值并采用回代检验判断初步识别模型中的识别指标的有效性；S4：依据有效的识别指标以及Fisher识别法，建立“综合-逐步识别法”模型；S5：测定待判水样识别指标，并通过“综合-逐步识别法”模型依次判定，识别水源类型。2.根据权利要求1所述的复杂多含水层矿井突水水源识别方法，其特征在于，所述水样的水化学数据为水样所属煤矿各含水层水的各离子质量浓度和各离子的毫克当量及比值；此水化学数据作为建立水源数据库的建库指标。3.根据权利要求1所述的复杂多含水层矿井突水水源识别方法，其特征在于，所述数据检验的方法为阴阳离子平衡检验，误差控制在±5％以内；异常样本的筛选和处理方法采用各指标柱状图、箱图、Q～Q图和聚类分析图的一种或几种结合，筛选出异常样本并剔除后的水样数据作为建模样本。4.根据权利要求1所述的复杂多含水层矿井突水水源识别方法，其特征在于，所述识别指标的选择方法是根据建模各含水层水样的水化学数据，从中选出能区分各含水层的指标作为识别指标，并确定其阈值，以及识别水源时的识别关系；识别指标选择的标准是识别指标在含水层水样中的含量变化比其他指标的含量变化大；某一识别的识别关系，即识别时将待测水样识别指标小于或大于确定的识别指标阈值的水样归为一类；识别指标至少可以区分两个含水层的水样；其中，识别指标是常规离子的质量浓度和常规离子的毫克当量比值。5.根据权利要求4所述的复杂多含水层矿井突水水源识别方法，其特征在于，所述常规离子的质量浓度和常规离子的毫克当量比值分别叫做特征离子对比和离子比例系数。6.根据权利要求1所述的复杂多含水层矿井突水水源识别方法，其特征在于，所述步骤S3中采用回代检验判断初步识别模型中的识别指标的有效性具体方法为：将已知含水层类型的水样作为新样本，依次代入建立的初步识别模型中，若识别结果与实际一致，则说明识别指标的选择以及建立的初步识别模型是有效的；若同一含水层水样识别结果多数与实际不一致，则应该重...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜春露，安艳晴，郑刘根，傅先杰，程世贵，周学年，
申请(专利权)人：安徽大学，中煤新集能源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34