本文關(guān)鍵詞：LIF技術(shù)與SIMCA算法在煤礦突水水源識(shí)別中的研究

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【摘要】：煤礦突水水源類型的快速識(shí)別對(duì)于煤礦水害預(yù)警防治意義重大。針對(duì)傳統(tǒng)水化學(xué)方法水源識(shí)別耗時(shí)較長(zhǎng)的問題,提出一種基于激光誘導(dǎo)熒光光譜(LIF)技術(shù)與簇類的獨(dú)立軟模式(SIMCA)算法的煤礦突水水源快速識(shí)別方法。激光誘導(dǎo)熒光光譜技術(shù)具有分析速度快、靈敏度高等特點(diǎn),在激光器的輔助下,熒光光譜儀實(shí)時(shí)采集熒光光譜,根據(jù)水樣的熒光光譜即可進(jìn)行水源類型識(shí)別,在數(shù)據(jù)庫完備的情況下,只需幾秒即可進(jìn)行煤礦水源判斷,對(duì)于煤礦的水害預(yù)警以及災(zāi)后救援來說意義重大。實(shí)驗(yàn)利用405nm激光器發(fā)射激光,打入被測(cè)水體,得到五種常見突水水樣的共100組熒光光譜,對(duì)各水樣的熒光光譜進(jìn)行光譜預(yù)處理。每種水樣使用15組共75組熒光光譜作為預(yù)測(cè)集,剩余的25組水樣的熒光光譜作為測(cè)試集。利用主成分分析(PCA)分別對(duì)五種水樣進(jìn)行建模,而后依據(jù)所建模型進(jìn)行SIMCA分類。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)不同水樣的熒光光譜差異明顯,經(jīng)過Gaussian-Filter預(yù)處理后的熒光光譜,在主成分?jǐn)?shù)為2,顯著性程度α=5%的情況下,利用SIMCA算法進(jìn)行水樣分類,預(yù)測(cè)集和測(cè)試集的正確率皆為100%。
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;礦山地質(zhì)災(zāi)害防治與環(huán)境保護(hù)安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 煤礦突水 水源識(shí)別 激光誘導(dǎo)熒光光譜 簇類的獨(dú)立軟模式 主成分分析
【基金】：國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(2013BAK06B01) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51174258)資助
【分類號(hào)】：TD745
【正文快照】： 引言瓦斯、煤塵、水、火和頂板災(zāi)害是煤礦五大災(zāi)害,根據(jù)“十一五”期間全國(guó)煤礦水害事故分析報(bào)告,“十一五”期間全國(guó)煤礦事故發(fā)生10 339起,死亡人數(shù)16 811人,其中水害事故發(fā)生306起,死亡人數(shù)1 325人。無論是從事故數(shù)量上還是死亡人數(shù)上,水害事故均僅次于瓦斯事故,位居煤礦五

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