基于熵权-模糊可变集理论的煤矿井突水水源识别
本文选题:突水水源识别 + 水化学指标 ; 参考:《煤炭学报》2017年09期
【摘要】:在阐述熵权法和模糊可变集理论的基础上,针对平顶山煤田首山一矿和十三矿4个充水水源中所提取的23个水样,构建了识别矿井突水水源的数学模型,并利用该模型对8个水样进行了来源识别。结果表明:各类充水水源中Ka~++Na~+,Ca~(2+),Mg~(2+),Cl~-,SO_4~(2-)和HCO_3~-等6项化学指标值在区间特定值附近出现的概率比较高,可用模糊可变集理论识别突水水源;熵权法计算的Ka~++Na~+和Ca~(2+)权重值分别为0.270 8和0.371 3,远高于其他指标的权重值,且其权重值之和占64.21%,说明两项指标在矿井突水水源识别中起主要作用;8组水样识别时,除水样8识别结果不符合实际外,其余均与实际类型相符,其准确率为87.5%;对于平顶山煤田来说,识别模型中的优化准则参数a选取2时,熵权-模糊可变集模型识别突水水源的准确性更高;应依据丰富的时空水质检测数据来建立模型并及时应用新的资料予以修正,以保证所建识别模型符合实际并与时俱进。
[Abstract]:On the basis of entropy weight method and fuzzy variable set theory, a mathematical model for identifying water inrush water source of coal mine is established based on 23 water samples extracted from 4 water-filled water sources in Shoushan No. 1 Mine and No. 13 Mine in Pingdingshan Coal Field. The model was used to identify the source of 8 water samples. The results show that the probability of the occurrence of six chemical index values, such as Ka- Na ~ The weight values of KaNaand Ca~(2 calculated by entropy weight method are 0.270 8 and 0.371 3 respectively, which are much higher than the weight values of other indexes, and the sum of the weight values accounts for 64.21. It shows that the two indexes play a major role in the identification of water samples of 8 groups of water inrush. With the exception of water sample 8 which does not accord with the reality, the others are consistent with the actual type, and the accuracy is 87.5. For Pingdingshan coalfield, the parameter a of the optimization criterion in the identification model is 2. The entropy weight-fuzzy variable set model is more accurate in identifying water inrush water source, and the model should be established based on abundant spatio-temporal water quality detection data and modified with new data in time, so as to ensure that the identified model is in line with the reality and keeps pace with the times.
【作者单位】: 河南理工大学资源环境学院;中国平煤神马集团能源化工研究院;中原经济区煤层(页岩)气河南省协同创新中心;平顶山天安煤业股份有限公司;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(41672240) 河南省高校科技创新团队支持计划资助项目(15IRTSTHN027) 河南省创新型科技人才队伍建设工程资助项目(CXTD2016053)
【分类号】:TD745.2
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 夏筱红,张华,杨伟峰;用模糊综合评判方法判定曹庄煤矿突水水源[J];西部探矿工程;2002年04期
2 殷晓曦;许光泉;桂和荣;陈陆望;;系统聚类逐步判别法对皖北矿区突水水源的分析[J];煤田地质与勘探;2006年02期
3 陈俊环;;水化学资料在煤矿突水水源判别中的应用[J];河北煤炭;2013年02期
4 张乐中;曹海东;;利用水化学特征识别桑树坪煤矿突水水源[J];煤田地质与勘探;2013年04期
5 白海波;孟巴矿“4·5”突水水源判断和治理[J];江苏煤炭;1998年04期
6 佟凤健,郭爱民,孟新华,朱泽虎;用水化学分析法判别井下突水水源[J];煤矿开采;1999年04期
7 王毅;许光泉;何吉春;施安才;;灰色关联分析方法在突水水源判别中的应用[J];地下水;2013年06期
8 刘可胜;;谢桥矿东风井突水水源分析[J];科技信息(学术研究);2007年35期
9 潘婧;钱家忠;马雷;;基于离差加权的煤矿突水水源判别模型及应用[J];煤田地质与勘探;2010年01期
10 朱衍利;石磊;李万业;郭英明;;水化学特征分析法在突水水源判别中的应用[J];山东煤炭科技;2010年01期
相关会议论文 前4条
1 丁丽云;刘平;金吕锋;桂和荣;胡友彪;;新集五矿井筒突水水源分析[A];纪念矿井地质专业委员会成立二十周年暨矿井地质发展战略学术研讨会专辑[C];2002年
2 李小雪;;水质分析在煤矿突水水源判别中的应用[A];煤矿水害防治技术研究——陕西省煤炭学会学术年会论文集(2013)[C];2013年
3 赵振中;;13071采煤工作面突水水源分析与治理技术[A];中国煤炭资源现状与勘探开发利用技术进展及环境保护——中国地质学会、中国煤炭学会煤炭田地质专业委员会2004年学术交流会论文集[C];2004年
4 汪子勇;孟凡良;;挡水墙的设计与施工[A];全国矿山建设学术会议论文选集(下册)[C];2004年
相关重要报纸文章 前1条
1 苑玮 谭效林;为国家挽回价值12—14亿元原煤资源[N];中煤地质报;2010年
相关硕士学位论文 前10条
1 金洲洋;新集一矿突水水源综合判别模型研究[D];安徽理工大学;2016年
2 张开远;基于激光诱导荧光的煤矿突水水源识别系统的研制[D];安徽理工大学;2016年
3 王仲阳;鹤壁矿区利用水化学成分识别突水水源建模研究[D];河南理工大学;2014年
4 徐冬冬;鸭口井田地下水化学特征及突水水源判别研究[D];西安科技大学;2012年
5 周春寅;基于地下水三维水化学场的突水水源判别模型研究[D];合肥工业大学;2013年
6 李德强;葛泉矿东井突水水源快速判别技术研究与应用[D];河北工程大学;2010年
7 崔佳星;邢台矿地下水化学特征及突水水源判别模型研究[D];河北工程大学;2012年
8 关秋红;新庄孜井田地下水化学特征及突水水源快速判别模型[D];合肥工业大学;2009年
9 杨梅;基于GIS的淮南老矿区地下水环境特征及突水水源判别模型[D];合肥工业大学;2008年
10 张秀云;基于GIS的丁集煤矿地下水水化学特征分析及突水水源快速判别[D];合肥工业大学;2014年
,本文编号:1889664
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/kuangye/1889664.html