矿井水源的识别是矿井防治水工作中的重要环节,选择合适的识别方法是快速准确地识别水源的关键。对聚类分析的原理及步骤进行了简要介绍,并将其应用于矿井水源的识别。根据矿井水样的水化学数据,分析矿井水样的水化学特征,确定水源的识别指标,运用系统聚类分析法研究了矿井水源识别方法。最后,结合已有的矿井水样数据,通过MATLAB仿真实验,证明了研究的聚类分析方法识别矿井水源的效果。

针对传统的矿井突水水源判别存在准确率较低的问题,选取6种水化学成分作为矿井水源判别指标,应用因子分析和聚类分析相结合的方法建立矿井水源识别模型。选取32个含水层水样及4个出水点水样,采用piper三线图对水样的一般化学特征和水质类型进行综合分析,借助SPSS因子分析将6大指标综合为3大主因子参与数据建模,确定各含水层的突水贡献排名,并对矿区4个未知突水样本数据进行聚类分析。

为了准确而快速地判别矿井突水水源,以聚类分析、灰色关联分析、多元逐步判别分析3种方法建立了矿井突水水源判别模型,提出了通过适应性来选择具体矿井或矿区的判别方法,利用粗糙集理论的属性约简来筛选水化学特征指标,使得所选判别指标更具针对性和减少指标检测时间,真正实现准确而快速地判别矿井突水水源,进而为矿井水害防治服务。实例表明,属性约简前后,识别结果一致性将近90%,证实了粗糙集理论在矿井突水水源判别中的有效性和实用性。

为能够快速的、准确的识别矿井突水水源,减少煤矿人员伤亡和经济损失,以象山煤矿为例,应用Piper三线图法对井田内3组基岩含水层(奥陶系灰岩含水层、石炭系砂岩/灰岩含水层、二叠系砂岩裂隙含水层)中水质类型进行划分,采用水质分析对比和系统聚类分析相结合的方法,通过对井田内3组基岩含水层中28个水样进行的分析,获得了不同基岩含水层水的化学特征,根据水化学特征,将突水点处的待定水样和3组基岩含水层中的水样对比来判别矿井突水水源,同时提出了利用模糊聚类方法进一步确定矿井突水水源。研究结果表明,石炭系砂岩(