本文關(guān)鍵詞：基于GIS的礦井突水水源綜合信息快速判別系統(tǒng)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 近年來(lái),隨著煤炭開(kāi)采深度、開(kāi)采強(qiáng)度、開(kāi)采速度、開(kāi)采規(guī)模等不斷增加,煤炭開(kāi)采受地下水威脅、危害日趨嚴(yán)重。準(zhǔn)確、快速的判別突水水源,是快速采取針對(duì)性的治水措施的基礎(chǔ),是確保礦井煤礦安全生產(chǎn)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。本文基于ArcSDE空間數(shù)據(jù)引擎技術(shù)和Microsoft SQL Server設(shè)計(jì)建立礦井突水水源判別綜合信息空間數(shù)據(jù)庫(kù);引入空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),將其應(yīng)用于礦井地下水分析中,并基于Voronoi圖方法和DEM方法挖掘了礦井地下水化學(xué)類型分布規(guī)律和地下水水化學(xué)與構(gòu)造的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則;研究了常用的礦井突水水源判別模型,重點(diǎn)研究了采用F值定權(quán)的模糊綜合判別模型,并提出了基于GIS的水溫識(shí)別礦井突水水源的判別方法,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了集成水位、水化學(xué)、水溫于一體的礦井突水水源的綜合信息判別模型;基于GIS開(kāi)發(fā)了礦井突水水源綜合信息快速判別系統(tǒng)。 本文取得的主要結(jié)論及成果:建立了簡(jiǎn)單實(shí)用的礦井突水水源綜合信息識(shí)別流程體系;建立了礦井突水水源判別綜合信息空間數(shù)據(jù)庫(kù);潘一礦煤系水具有在研究區(qū)北部沿潘集背斜走向一帶狀區(qū)域主要為Cl-K+Na型水,南部一集中區(qū)域?yàn)镠CO3-K+Na型水,其他為HCO3·Cl-K+Na型水的分布特點(diǎn);新生界下含水具有水化學(xué)類型為單一的Cl-K+Na型水的特點(diǎn);得到了研究區(qū)內(nèi)與潘集背斜距離近的煤系水樣的HCO3-濃度值小等規(guī)則;在潘一礦,貝葉斯判別準(zhǔn)確率為87.23%,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別準(zhǔn)確率為87.23%,灰色關(guān)聯(lián)分析判別結(jié)果為80.43%,F值定權(quán)的模糊綜合評(píng)判判別準(zhǔn)確率為93.48%,綜合信息判別結(jié)果表明,水溫判別對(duì)水質(zhì)判別已經(jīng)起到了一定的輔助作用,建立的判別模型具有較好的判別效果;基于GIS開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)相關(guān)的各種空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的管理、礦井突水水源的綜合信息判別以及空間數(shù)據(jù)的三維可視化等功能,系統(tǒng)具有較高的應(yīng)用價(jià)值。 本文的創(chuàng)新之處: (1)將空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于礦井地下水分析中,并基于Voronoi圖方法和DEM方法挖掘了礦井地下水化學(xué)類型分布規(guī)律; (2)提出了基于GIS的水溫識(shí)別礦井突水水源的判別方法,并構(gòu)建了集水位、水化學(xué)、水溫于一體的礦井突水水源的綜合信息判別模型; (3)開(kāi)發(fā)了簡(jiǎn)便、快速、實(shí)用的基于GIS的礦井突水水源綜合信息快速判別系統(tǒng);
【關(guān)鍵詞】：突水水源 綜合信息判別 GIS 空間數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TD745
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 致謝8-14
• 第一章 緒論14-17
• 1.1 研究背景與研究意義14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題15-16
• 1.3 技術(shù)路線與主要研究?jī)?nèi)容16-17
• 第二章 礦井突水水源識(shí)別研究17-27
• 2.1 研究區(qū)介紹17-20
• 2.1.1 礦井地質(zhì)條件17-18
• 2.1.2 礦井充水條件18-20
• 2.2 礦井突水主控因素分析20-24
• 2.2.1 充水水源20-21
• 2.2.2 隔水條件21-22
• 2.2.3 導(dǎo)水通道22-23
• 2.2.4 采掘影響23-24
• 2.3 突水水源識(shí)別方法概述24-25
• 2.4 突水水源綜合信息識(shí)別流程體系的建立25-27
• 第三章 礦井突水水源判別綜合信息空間數(shù)據(jù)庫(kù)研究27-35
• 3.1 空間數(shù)據(jù)及空間數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)27-29
• 3.1.1 空間數(shù)據(jù)27-28
• 3.1.2 空間數(shù)據(jù)庫(kù)28
• 3.1.3 ArcSDE for SQL Server 空間數(shù)據(jù)引擎28-29
• 3.2 空間數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)29-33
• 3.3 空間數(shù)據(jù)庫(kù)建立33-35
• 第四章 礦井地下水綜合信息空間數(shù)據(jù)挖掘探究35-52
• 4.1 空間數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)35-38
• 4.1.1 空間數(shù)據(jù)挖掘所能挖掘的知識(shí)類型36-37
• 4.1.2 空間數(shù)據(jù)挖掘方法37-38
• 4.2 礦井地下水化學(xué)類型空間分布挖掘38-48
• 4.2.1 基于Voronoi 圖的地下水化學(xué)類型空間分布挖掘38-44
• 4.2.2 基于DEM 分析的地下水化學(xué)類型空間分布挖掘44-48
• 4.2.3 兩種方法比較48
• 4.3 礦井地下水水質(zhì)及構(gòu)造信息的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘48-52
• 4.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基礎(chǔ)48-49
• 4.3.2 空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用49-52
• 第五章 礦井突水水源綜合信息判別模型研究52-65
• 5.1 常用突水判別模型原理52-58
• 5.1.1 貝葉斯判別模型52-53
• 5.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型53-55
• 5.1.3 灰色關(guān)聯(lián)分析模型55-56
• 5.1.4 模糊綜合評(píng)判模型56-58
• 5.2 綜合信息快速判別模型的建立58-62
• 5.3 模型判別結(jié)果分析62-65
• 第六章 基于GIS 的礦井突水水源綜合信息快速判別系統(tǒng)65-83
• 6.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)65-68
• 6.1.1 系統(tǒng)目標(biāo)65-66
• 6.1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)66
• 6.1.3 系統(tǒng)平臺(tái)選擇66-68
• 6.2 關(guān)鍵算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)68-72
• 6.3 系統(tǒng)功能開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)72-83
• 6.3.1 基本GIS 功能模塊72-73
• 6.3.2 空間分析模塊73-75
• 6.3.3 數(shù)據(jù)管理模塊75-78
• 6.3.4 突水判別模塊78-81
• 6.3.5 三維可視化模塊81-83
• 第七章 結(jié)論與展望83-85
• 7.1 結(jié)論83
• 7.2 展望83-85
• 參考文獻(xiàn)85-89
• 在研期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及成果目錄89-90

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