基于多元统计与Bayes判别模型的水源判别

李 凌，胡友彪，刘 瑜，琚棋定

(1.安徽理工大学地球与环境学院，安徽 淮南 232001；2.安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室，安徽 淮南 232001)

矿井突水是影响煤矿安全生产的重要因素之一，我国煤矿生产中突水事故频发，矿井水害的发生不仅会造成巨大的经济损失，而且可能会造成人员伤亡。一旦发生煤矿突水事故，及时准确地判断突水水源，查明突水原因，是治理和预防矿井水害的关键。根据井田内含水层的水化学特征，可以发现相应含水层的内在联系，因此众多专家学者围绕含水层水样的水化学特征对矿井突水水源判别方面展开研究。文献[5]等通过水化学特征分析与灰色关联判别相结合的方法建立矿井突水水源识别模型，在定性和定量分析的基础上判别良庄煤矿51101工作面突水水源。文献[6]等通过因子分析和距离判别相结合的方法来判断矿井突水，为矿井水害防治提供理论基础。文献[7]等基于水化学和矩阵方程分析，分别建立了矿井突水的模糊综合评判方法和矩阵方程分析模型。文献[8]等采用基于主成分分析建立的PCA-GRA突水水源判别模型识别不同矿井的突水水源。用水化学成分判别突水水源具有准确、快速、经济的特点，其他根据矿井水样的水化学特征进行突水水源判别的方法还有基于Logistic回归分析方法、聚类分析法、Fisher判别法、PCA-FDA、可拓判别法、BP神经网络、同位素法等。

以往建立的单一Bayes判别函数，并没有对水化学参数进行处理，也忽略了含水层离子之间的内在联系，导致判别效果不理想。……