一种基于Java和安卓平台的水源识别方法技术

本申请提供的一种基于Java和安卓平台的水源识别方法结合现场试验和多种水质分析方法，综合分析平顶山矿区的各含水层水质特征，提出一套由突水点的水质化学分析结果分析判断煤矿水来源的算法，用以根据水质分析结果现场初步判断矿井突水的来源。本发明专利技术提供一种基于Java和安卓平台的水源识别方法及装置。该方法通过分析输入K、Na、Ca、Mg、HCO3、CO3、SO4、CL、TDS等数据，计算出钠钾比，钙镁比，碱硬比，根据以上输入数据，对矿井突水来源进行分析，并设计了相配套的数据输入输出和展示，管理系统，用以在安卓平台上运行，提高了检测的自动化程度，也提高了检测的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Java和安卓平台的水源识别方法
本专利技术实施例涉及Java和安卓平台的
，具体涉及一种基于Java和安卓平台的水源识别方法。
技术介绍
矿井发生突水或涌水后，及时采集突水点水样并化验水质成分，利用不同充水层地下水在水质指标上的差异，进而可以判断水源类型。这种方法是利用了各充水水源水化学成分的差异性，差异越显著，就越容易识别，识别结果也就越可靠。平顶山矿区矿井充水水源包括寒灰水、二灰水、七灰水、砂岩水、老空水等，各充水水源水化学特征既有相同之处，也有不同点。据前章统计分析，各充水水源在水化学成分方面的差异还是较明显的，如各矿浅部补给充沛和循环交替快的寒灰水其水质具备典型岩溶水的化学特征，水中离子以HCO3-、Ca2+、Mg2+为主，水质类型以HCO3—Ca·Mg型为主；而各矿深部循环交替滞缓、温度较高的寒灰水，水中Na+含量明显高于浅部寒灰水，水质类型多呈HCO3—Ca·Mg·Na型。各开采煤层顶板的砂岩裂隙水其水质类型多为HCO3—Na型，具有硬度低、碱度大于硬度、具有负硬度、PH值较其它含水层地下水略高等特点。不同充水水源的水其化学成分含量存在着一些差异，这些差异就成为识别水源的重要依据，而且差异越大，就越容易甄别。值得注意的是，不同充水水源的水其化学成分含量既有差异也有不少雷同之处，如水质类型同为HCO3—Ca·Mg型的水，可能是寒灰水、太灰水或地表水，如果单纯依据水质指标，不能将它们很好地区别开来。这也就意味着，基于水化学成分识别水源是一种间接方法，不同充水水源某些水质特征可能区别不大，单纯依据水质指标识别水源尚不能做到100％的正确。当依据水的化学成分难以准确判断水源类别或判别结果不确定时，要结合矿井地质和水文地质条件、突涌水过程、突水位置、突水通道、突涌水前后的水文观测资料及突涌水的水质分析数据，综合判断突(涌)水点的水源。判别矿井突水水源的方法很多，每种方法都取得了实际的应用效果，但每种方法各有其自身的特点，同时也存在一定的局限性。应针对不同情况，如何从方法上扬长避短，将多种评判方法综合起来相互补充，实现对矿井突水水源的准确判别。同时应注意，不管是哪种方法，识别过程带有一种模糊性，识别结果不可能100％的正确。水质识别突水水源仅能作为一种辅助手段，必须结合突水点附近地质和水文地质及突水后水位动态等资料综合判断。由于煤矿水质分析多为简分析，化验成果不外乎是水中七大离子的质量浓度、摩尔浓度、百分比浓度、固形物、总硬度、暂时硬度、永久硬度、负硬度、总碱度及PH值等，极少进行水中微量元素和同位素方面的分析化验。此外，水质指标识别准则是建立在水质普查数据基础上的，分析手段也是简分析。要提高正确识别率，还要考虑其它水质指标(质量浓度、摩尔浓度、硬度、碱度)的差异外，还需要考虑水样采集地点的地质和水文地质环境因素、突(涌)水特征及突(涌)水后的水位、水量动态变化等。基于水质识别矿井突水水源的方法有水质特征指标综合分析法、模糊数学方法、灰色系统方法、多元统计学法及神经网络法等，其中水质特征指标综合分析法简单、实用，直观性强，其它方法需要建立数学模型，实现过程较为复杂。在煤矿等矿物开采的过程中，由于我国特殊的煤炭赋存状态，导致我国许多煤矿在生产过程中不得不面对矿井水的问题，因此判断出矿井水的来源，对于指导矿井生产，避免透水事故，提高生产效率，有着重要的意义。
技术实现思路
为了根据水质化学分析结果判断煤矿水的来源，本申请结合现场试验和多种水质分析方法，综合分析平顶山矿区的各含水层水质特征，提出一套由突水点的水质化学分析结果分析判断煤矿水来源的算法，用以根据水质分析结果现场初步判断矿井突水的来源。本专利技术提供一种基于Java和安卓平台的水源识别方法及装置。该方法通过分析输入K、Na、Ca、Mg、HCO3、CO3、SO4、CL、TDS等数据，计算出钠钾比，钙镁比，碱硬比，根据以上输入数据，对矿井突水来源进行分析，并设计了相配套的数据输入输出和展示，管理系统，用以在安卓平台上运行。其具体技术方案如下：根据本专利技术实施例提供的一种基于Java和安卓平台的水源识别方法，包括步骤：获取待检测的老空水，获取所述老空水中目标物质的含量值；其中，所述目标物质包括TDS、SO4、SO4·HCO3、Na、K、Ca、Mg；根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分；若所述地下水的TDS含量在正常范围内，则获取所述检测老空水的Na、K、Ca、Mg离子的含量值；根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别；根据预设的目标水质指标，确认所述检测的老空水的水源类别；其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。进一步的，所述根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分，包括步骤：若所述TDS含量大于或者等于1500mg/L，则可判定是包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水；若所述TDS含量大于或者等于1200mg/L，且小于1500mg/L，则可判定包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水；若所述TDS含量大于或者等于1000mg/L，且小于1200mg/L，则可判定包括砂岩水的混合水、或是包括硫的混合水、或是包括灰岩水的混合水；若所述TDS含量小于1000mg/L，则根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别；根据预设的目标水质指标，确认所述检测水样本的水源类别；其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。进一步的，所述根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别；根据预设的目标水质指标，确认所述检测水样本的水源类别；其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值，包括步骤：判断所述目标物质的含量值是否满足预设第一条件第一预设条件包括：SO4百分比浓度是否大于或等于50％；或SO4百分比浓度是否大于或等于HCO3的百分比浓度；或SO4质量浓度是否大于或等于500；或SO4的百分比浓度与CL的百分比浓度之和大于或等于60％；或判断水样点形状是否跟臭蛋味水相同；若满足预设第一条件，则可判定为老空水或者混合水；若不满足预设第一条件，则判定Na的百分比浓度范围，确定水源类别。进一步的，所述根据预设的目标水质指标，确认所述检测水样本的水源类别；其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值，包括步骤：判断所述目标物质的含量值是否满足预设第二条件(判断CO3的百分比浓度是否不等于0；或钠钙质量浓度比值是否大于10；或咸硬度比是否大于或等于50；或Na的百分比浓度是否大于或等于80)，若满足预设第二条件，则判定为受煤硫影响的老空水；若不满足预设第二条件，则判断SO4质量浓度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Java和安卓平台的水源识别方法，其特征在于，包括步骤：/n获取待检测的老空水，获取所述老空水中目标物质的含量值；其中，所述目标物质包括TDS、SO

【技术特征摘要】
1.一种基于Java和安卓平台的水源识别方法，其特征在于，包括步骤：
获取待检测的老空水，获取所述老空水中目标物质的含量值；其中，所述目标物质包括TDS、SO4、SO4·HCO3、Na、K、Ca、Mg；
根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分；
若所述地下水的TDS含量在正常范围内，则获取所述检测老空水的Na、K、Ca、Mg离子的含量值；
根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别；
根据预设的目标水质指标，确认所述检测的老空水的水源类别；其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。


2.根据权利要求1所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法，其特征在于，所述根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分，包括步骤：
若所述TDS含量大于或者等于1500mg/L，则可判定是包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水；
若所述TDS含量大于或者等于1200mg/L，且小于1500mg/L，则可判定包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水；
若所述TDS含量大于或者等于1000mg/L，且小于1200mg/L，则可判定包括砂岩水的混合水、或是包括硫的混合水、或是包括灰岩水的混合水；
若所述TDS含量小于1000mg/L，则根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别；
根据预设的目标水质指标，确认所述检测水样本的水源类别；其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。


3.根据权利要求2所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法，其特征在于，所述根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别；根据预设的目标水质指标，确认所述检测水样本的水源类别；其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值，包括步骤：
判断所述目标物质的含量值是否满足预设第一条件第一预设条件包括：SO4百分比浓度是否大于或等于50％；或SO4百分比浓度是否大于或等于HCO3的百分比浓度；或SO4质量浓度是否大于或等于500；或SO4的百分比浓度与CL的百分比浓度之和大于或等于60％；或判断水样点形状是否跟臭蛋味水相同；
若满足预设第一条件，则可判定为老空水或者混合水；
若不满足预设第一条件，则判定Na的百分比浓度范围，确定水源类别。


4.根据权利要求2所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法，其特征在于，所述根据预设的目标水质指标，确认所述检测水样本的水源类别；其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值，包括步骤：
判断所述目标物质的含量值是否满足预设第二条件(判断CO3的百分比浓度是否不等于0；或钠钙质量浓度比值是否大于10；或咸硬度比是否大于或等于50；或Na的百分比浓度是否大于或等于80)，若满足预设第二条件，则判定为受煤硫影响的老空水；
若不满足预设第二条件，则判断SO4质量浓度是否大于或等于300，或SO4百分比浓度是否大于或等于40％，若满足，则判定为包括砂岩水的老空水；若不满足，则判断Na的百分比浓度是否大于或等于50％，若是，则判定为包括砂岩水的老空水；若不是，则判定为包括灰岩水的老空水。


5.根据权利要求1-4任一所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法，其特征在于，若Na的百分比浓度大于或等于80％，判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤；或，开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水，水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩，水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩；
若是，则判定为砂岩水；若不是，则
判断SO4百分比浓度、SO4质量浓度、CO3、钠钙质量浓度比值、咸硬度值、钙镁质量浓度是否达到预设的第三条件，若满足，则判定为硫酸盐类的砂岩水；所述预设的第三条件为SO4百分比浓度大于或等于20％，SO4质量浓度大于或等于200，且CO3的质量浓度不为0，钠钙质量浓度比值大于或等于5，咸硬度值大于或等于1.5，钙镁质量浓度的和小于或等于70；
若没有满足预设的第三条件，则判断CL的质量浓度和百分比浓度、CO3、钠钙质量浓度比值、咸硬度值、钙镁质量浓度是否达到预设的第四条件，则判定为氯化物类的砂岩水；预设的预设的第四条件为CL的质量浓度是否大于或等于100％、CL的百分比浓度是否大于或等于20％、且CO3的质量浓度不为0，钠钙质量浓度比值大于或等于5，咸硬度值大于或等于1.5，钙镁质量浓度的和小于或等于70；
若没有满足预设的第四条件，则判定Na的百分比浓度是否大于或等于90％、CO3的质量浓度不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于5，咸硬度值是否大于或等于1.5，钙镁质量浓度的和是否小于或等于70，若是，则判定为砂岩水；若不是，则判定为砂岩水或混合水。


6.根据权利要求5所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法，其特征在于，若Na的百分比浓度大于或等于50％，且小于80％，则判断CO3的质量浓度是否不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于1.5，咸硬度值是否大于或等于1.5，矿井名称是否不是八矿，且判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤；或，开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水，水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩，水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩；若是，则为矿岩水；若不是，则判断SO4的百分比浓度是否大于或等于40％，若是，则判断为煤中硫类矿井水；若不是，则CL的质量浓度是否大于或等于100％、CL的百分比浓度是否大于或等于25％，若是，则通过判断钠钙质量浓度比值否小于或等于1、...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋豪，
申请(专利权)人：中国地质大学北京，
类型：发明
国别省市：北京;11