本文選題：淮南礦區(qū) + 水化學(xué)特征　； 參考：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：淮南煤田水文地質(zhì)條件復(fù)雜,充水水源繁多,主要包括地表水、新生界松散層水、煤系砂巖水、石炭系太原組灰?guī)r水、奧陶系、寒武系灰?guī)r水。在煤層開采過程中,突水問題嚴重。礦井突水時對于突水水源的判斷,是水害防治過程中最重要的環(huán)節(jié),因此,需要尋找一種快速準確判別突水水源的方法。以淮南礦區(qū)謝一礦、新莊孜礦、李嘴孜礦為例,通過常規(guī)水化學(xué)離子因子分析和相關(guān)性分析,研究新生界松散層水、煤系砂巖裂隙水、太灰水、采空區(qū)水、奧灰水的水化學(xué)特征,分析試驗水樣常規(guī)水化學(xué)離子含量組成,確定其與標準水樣是否具有水力聯(lián)系。研究結(jié)果表明煤系砂巖水總體表現(xiàn)K++Na+和HCO3-含量高的特點,太灰水表現(xiàn)出K++Na+、HCO3-含量大幅度降低以及Ca2+、Mg2+含量增加,總體呈現(xiàn)陽離子分布較均衡,但陰離子仍以HCO3-為主,老空水K++Na+和SO42-含量高。新莊孜礦新生界水表現(xiàn)與太灰水相似,說明兩種含水層存在較強的水力聯(lián)系,相似性分析表明老空水部分來源于太灰水,煤系砂巖水接受新生界孔隙水或太灰水補給。通過聚類分析選擇純凈樣本,利用主成份分析和因子分析方法,選取各含水層的特征指標,運用Bayes逐步判別法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法分別建立水源判別模型,對比分析判別結(jié)果。結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法判別精度比Bayes逐步判別法高,結(jié)果更準確。利用Bayes逐步判別原理和矩陣理論建立綜合水源判別計算模型,判別結(jié)果與實際接近。研究成果對淮南煤田各煤礦突水水源判別具有重要的參考意義。
[Abstract]:This paper studies the characteristics of water , coal series sandstone fissure water , coal series sandstone water , Carboniferous Taiyuan Formation limestone water , Ordovician and Cambrian limestone water in the process of coal seam mining .
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P641.4

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3 范e

本文編號：2006970