基于可拓模型判別礦井突水水源

胡友彪 邢世平 張淑瑩

摘 要：快速準(zhǔn)確判別礦井突水水源是解決礦井水害關(guān)鍵性問題之一，可以保證煤礦的財產(chǎn)與生命安全。通過利用主成分分析對突水水源評價指標(biāo)進(jìn)行處理分析，采用熵權(quán)法對突水水源評價指標(biāo)賦權(quán)重，再結(jié)合可拓模型確定各驗(yàn)證樣本的綜合權(quán)重，最后根據(jù)最大隸屬度原則對驗(yàn)證樣本進(jìn)行歸類，從而建立突水水源判別模型。結(jié)果顯示煤系水、太灰水及奧灰水判別結(jié)果正確率分別為83.33%、83.33%、66.67%，整體判別結(jié)果正確率為80%，表明該方法針對礦井突水的水源判別具有較好的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：突水水源；主成分分析；熵權(quán)法；可拓模型；權(quán)重

中圖分類號： TD745 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1672-1098（2017）06-0034-07

Abstract：Rapid and accurate identification of source of water inrush is one of the key problems to solve mine water hazard， which can ensure the safety of coal mine property and life. Firstly， using the principal component analysis to analyze the evaluation index of source of water inrush， and making use of the entropy weight method to assign weight to evaluation index of source of water inrush. Then the comprehensive weight of each sample is determined by the extension model. Finally， according to the maximum membership principle， source of water inrush discriminant model is established. Results show that the discriminant result accuracy of coal measures water， limestone water in taiyuan formation and the ordovician limestone water are 83.33%， 83.33% and 66.67% respectively， and the discriminant result accuracy on the whole is 80%， which indicates that this method has better accuracy for identifying source of mine water inrush.

Key words：source of water inrush； principal component analysis； entropy method； extension model； weight

礦井水害是煤礦安全生產(chǎn)所面臨重大問題之一，礦井一旦發(fā)生水害不僅會造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，而且可能會造成人員傷亡[1-3]。目前，突水水源識別的主要方法有地下水水化學(xué)特征法[4]、水位動態(tài)觀測法[5]、地質(zhì)分析法[6]、同位素法[7-8]、水溫度分析法[9]、地球物理勘探法[10-12]。對于地下水水水化學(xué)特征法，由于影響突水水源水化學(xué)特征的因素錯綜復(fù)雜，因此不確定性數(shù)學(xué)法被引用于判別礦井突水水源，常用的不確定性數(shù)學(xué)法有主成分分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、層次分析法、距離判別法等。文獻(xiàn)[13]利用主成分分析法與距離判別分析法相結(jié)合建立突水判別模型，其判別準(zhǔn)確率達(dá)到91%，為礦井突水水源判別提供了新的思路。文獻(xiàn)[14]基于H向量和灰色關(guān)聯(lián)對礦井突水水源進(jìn)行判別，不僅可以快速判別突水水源，而且能夠很好體現(xiàn)各突水水源的層次關(guān)系。文獻(xiàn)[15]將層次分析法運(yùn)用到礦井突水水源判別。文獻(xiàn)[16]采用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對礦井突水水源進(jìn)行判別，能夠反映各含水層的水質(zhì)變化動態(tài)特征。

本文在利用主成分分析法確定各含水層突水水源水質(zhì)指標(biāo)的基礎(chǔ)上利用熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重，再結(jié)合可拓模型確定各驗(yàn)證樣本的綜合權(quán)重，最后根據(jù)最大隸屬度原則對驗(yàn)證樣本進(jìn)行歸類，避免了可能夸大或者忽略某些指標(biāo)的影響，避免難以確定權(quán)重以及人的主觀性影響，利用可拓學(xué)理論建立模型，可以使關(guān)聯(lián)函數(shù)的值域拓寬，同時也將單一確定的評價指標(biāo)值變?yōu)閰^(qū)間范圍，對水源的識別將會更加全面，更加可靠。

1 模型的建立

1.1 主成分分析

2 實(shí)例分析

2.1 確定突水水源以及判別參數(shù)

根據(jù)不同礦區(qū)的水文地質(zhì)條件，常見的突水水源有大氣降水、地表水、地下水、老空水，本文根據(jù)所引用的數(shù)據(jù)[19]，將突水水源分為三類：第Ⅰ類為煤系水，第Ⅱ?yàn)樘宜?、第Ⅲ類為奧灰水，選取29突水水源水質(zhì)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，如表1所示，其中共有12個煤系水樣、11個太灰水樣、6個奧灰水樣，15個突水水源水質(zhì)數(shù)據(jù)作為模型的檢驗(yàn)樣本，其中共有6個煤系水、6個太灰水、3個奧灰水，分別選取Ca2+、Mg2+、K++Na+、HCO-3、SO2-4、Cl-、TDS作為突水判別模型中突水水源的水質(zhì)指標(biāo)。

2.2 突水水源判別模型的建立

1） 主成分分析

首先利用person相關(guān)系數(shù)對表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，分別用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7代表Ca2+、Mg2+、K++Na+、HCO-3、SO2-4、Cl-、TDS，具體結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，各離子之間的相關(guān)性較大，其中X1與X2、X1與X3、X1與X4、X2與X3、X4與X7的相關(guān)系數(shù)均大于08，因此各指標(biāo)之間的信息重疊部分較大，如果直接將這些指標(biāo)用于判別突水水源，將會導(dǎo)致信息冗余影響礦井突水水源判別模型的精度，因此對突水水水源水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析很有必要。

根據(jù)11所提及的方法，分析突水水源的各判別指標(biāo)的主成分，主成分分析具體結(jié)果如表3所示。由表3可以看出，主成分X1、X2的特征值分別為466、153，均大于1，但是主成分X1、X2的的解釋方差累積貢獻(xiàn)率只有8838%，主成分X1、X2、X3、X4的貢獻(xiàn)率分別為6658、2180、480、44.，其解釋方差的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到9758%，能夠全面詳盡地反映原始數(shù)據(jù)的基本信息，所以選用主成分X1、X2、X3、X4來建立突水水源判別模型[20]。

2） 可拓模型的建立

根據(jù)所引用的突水水源數(shù)據(jù)，突水水源主要來自三個含水層，分別是煤系水、太灰水以及奧灰水，根據(jù)221所確定的突水水源識別能力較強(qiáng)的水質(zhì)指標(biāo)主要是X1、X2、X3以及X4。將各含水層訓(xùn)練樣本的各指標(biāo)的濃度范圍與各自集中趨勢（Huber的M估計量）作為最優(yōu)值，最優(yōu)值的獲取按照132所述，各指標(biāo)的的全部總的范圍作為其節(jié)域。令M1、M2、M3分別為煤系水、太灰水以及奧灰水與各含水層水質(zhì)指標(biāo)濃度以及最優(yōu)值組成的經(jīng)典域，其中經(jīng)典域中兩端為該含水層對應(yīng)的水質(zhì)指標(biāo)的濃度范圍，中間為最優(yōu)值，M0為各水質(zhì)指標(biāo)對應(yīng)全部含水層的濃度總范圍。

4） 判別結(jié)果的確定

根據(jù)13所述建立可拓模型，利用MATLAB編程對15個檢驗(yàn)樣本進(jìn)行判別，如表5所示。判別結(jié)果如表6所示，煤系水判別結(jié)果正確率為8333%，太灰水判別結(jié)果正確率為8333%，奧灰水判別結(jié)果正確率為6667%，整體判別結(jié)果正確率為80%，可以看出奧灰水的判別結(jié)果正確率明顯較低，這與奧灰水的訓(xùn)練樣本以及驗(yàn)證樣本均較少有一定關(guān)系。本文判別結(jié)果與灰色關(guān)聯(lián)度法判別結(jié)果相比，整體判別結(jié)果正確率相同，均為80%，灰色關(guān)聯(lián)度法判別煤系水正確率明顯高于本文方法，判別太灰水的正確率明顯低于本文所用方法，正確率僅為為60%。

3 結(jié)論

1）利用主成分分析對突水水源評價指標(biāo)進(jìn)行處理，避免了信息冗余也提高了模型的準(zhǔn)確性，同時減少評價指標(biāo)使模型更加精煉有利于提高模型的工作效率。

2）采用熵權(quán)法對突水水源評價賦權(quán)重避免主觀權(quán)重法對于數(shù)據(jù)的過度依賴，將權(quán)重的主觀色彩降到了最低，同時熵權(quán)法也考慮到指標(biāo)間的相互關(guān)系，使指標(biāo)本身的重要性得到重視，從而在一定程度上保證了判別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3）采用可拓模型與主成分分析以及熵權(quán)法結(jié)合建立突水水源判別模型可以兼顧各含水層水質(zhì)指標(biāo)的濃度范圍，統(tǒng)計平均值的Hube的M估計量作為最優(yōu)值與實(shí)際更為符合，也有利于體現(xiàn)突水點(diǎn)水質(zhì)對各含水層水質(zhì)的歸屬特征。

4）煤系水判別結(jié)果正確率為8333%，太灰水判別結(jié)果正確率為8333%，奧灰水判別結(jié)果正確率為6667%，整體判別結(jié)果正確率為80%，與灰色關(guān)聯(lián)度法判別結(jié)果正確率相同?？梢哉J(rèn)為基于主成分分析以及熵權(quán)法的可拓模型對于識別礦井突水水源比較可以信任，同時提高訓(xùn)練樣本數(shù)量可以提高模型識別的正確率。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王心義， 趙偉， 劉小滿，等. 基于熵權(quán)-模糊可變集理論的煤礦井突水水源識別[J]. 煤炭學(xué)報， 2017， 42（9）：2 433-2 439.

[2] WANG X，JI H，WANG Q，et al. Divisions based on groundwater chemical characteristics and discrimination of water inrush sources in the Pingdingshan coalfield[J]. Environmental Earth Sciences， 2016， 75（10）：872.

[3] 董書寧， 虎維岳. 中國煤礦水害基本特征及其主要影響因素[J]. 煤田地質(zhì)與勘探， 2007， 35（5）：34-38.

[4] 高衛(wèi)東， 何元東， 李新社. 水化學(xué)法在礦井突水水源判斷中的應(yīng)用[J]. 礦業(yè)安全與環(huán)保， 2001， 28（5）：44-45.

[5] 王來斌， 朱傳峰， 王大設(shè). 孫疃煤礦1028工作面底板突水特征與水源識別[J]. 安徽理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2009， 29（4）：15-17.

[6] 關(guān)文華， 王長申， 王善良，等. 突水點(diǎn)立體圖解法識別煤礦頂板突水水源[J]. 采礦與安全工程學(xué)報， 2017， 34（1）：108-113.

[7] 胡偉偉， 馬致遠(yuǎn)， 曹海東，等. 同位素與水文地球化學(xué)方法在礦井突水水源判別中的應(yīng)用[J]. 地球科學(xué)與環(huán)境學(xué)報， 2010， 32（3）：268-271.

[8] 焦艷軍， 王廣才， 范有余，等. 基于氫氧同位素和水化學(xué)的廢棄煤礦充水水源識別[J]. 第四紀(jì)研究， 2014， 34（5）：1 054-1 061.

[9] 張平松， 孫斌楊， 許時昂. 基于BOTDR的煤層底板突水溫度場監(jiān)測模擬研究[J]. 重慶交通大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2016， 35（5）：28-31.

[10] 白繼文， 李術(shù)才， 劉人太，等. 深部巖體斷層滯后突水多場信息監(jiān)測預(yù)警研究[J]. 巖石力學(xué)與工程學(xué)報， 2015， 34（11）：2 327-2 335.

[11] 王亞， 周孟然， 閆鵬程，等. 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的礦井突水水源快速識別模型[J]. 煤炭學(xué)報， 2017， 42（9）：2 427-2 432.

[12] 趙益晨. 電法探測在新陽煤礦北翼集中膠帶巷突水治理中應(yīng)用[J]. 煤炭工程， 2011（S2）：123-127.

[13] 宮鳳強(qiáng)， 魯金濤. 基于主成分分析與距離判別分析法的突水水源識別方法[J]. 采礦與安全工程學(xué)報， 2014， 31（2）：236-242.

[14] 羅斌， 齊躍明， 白向挺. 基于H支持向量機(jī)和灰色關(guān)聯(lián)分析突水水源判別[J]. 煤炭科學(xué)技術(shù)， 2013（S2）：367-369.

[15] WU Q，F(xiàn)AN S，ZHOU W，et al. Application of the Analytic Hierarchy Process to Assessment of Water Inrush： A Case Study for the No. 17 Coal Seam in the Sanhejian Coal Mine， China[J]. Mine Water & the Environment， 2013， 32（3）：229-238.

[16] 徐星， 田坤云， 王公忠，等. Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在礦井突水水源判別中的應(yīng)用[J]. 安全與環(huán)境學(xué)報， 2017，17（4）：1 257-1 261.

[17] 高衛(wèi)東. 熵權(quán)模糊綜合評價法在礦井突水水源判別中的應(yīng)用[J]. 礦業(yè)安全與環(huán)保， 2012， 39（2）：22-24.

[18] 張瑞鋼， 錢家忠， 馬雷，等. 可拓識別方法在礦井突水水源判別中的應(yīng)用[J]. 煤炭學(xué)報， 2009（1）：33-38.

[19] 呂純.謝一礦地下水化學(xué)特征及突水水源判別Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[D].合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2009：34-35.

[20] 鄧清海， 曹家源， 張麗萍，等. 基于主成分分析的礦井突水水源Bayes判別模型[J]. 水文地質(zhì)工程地質(zhì)， 2014， 41（6）：20-25.

（責(zé)任編輯：李 麗，范 君）