矿井涌水水源分析的多元矩阵模型及应用

及时准确地识别矿井涌水水源是防治矿井水害的前提。选择Mg^(2+)、Ca^(2+)、Na^++K^+、HCO_3^-、SO_4^(2-)、Cl^-和TDS等常规水化学指标作为水源分析的判别因子,以新庄孜矿28组水样数据构建了水源识别的三元矩阵模型。为检验模型的可靠度,将其用于水文地质条件相近的许厂煤矿涌水水源的识别研究。

基于多元矩阵模型的童亭煤矿突水水源识别

即便是在国家能源结构调整背景下,未来一定时期内,煤炭仍是我国主要能源之一,煤矿安全生产的任务依然艰巨。水害作为煤矿五大灾害之一,严重威胁煤矿安全生产,为了减少煤矿水害事故的发生,最重要的就是对其突水水源进行有效识别。本文以皖北矿区童亭煤矿四个含水层的Na+ + K+、Mg2+、Ca2+、Cl?、SO2-4、HCO-3、TDS共7种常规水化学指标为基础,建立矿井突水水源识别的多元矩阵模型,并利用各离子组合来判定待测突水水样属于各含水层的可能性大小。以Na+ + K+、Mg2+、Ca2+为例,突水水样属于四含水的可能性为?0.2978、属于煤系的可能性为?0.0396、属于太灰的可能性为0.1101、属于奥灰水的可能性为0.8486,因此,该离子组合显示突水水样的来源是奥灰水。通过对其他各组离子的计算结果,同理可以判断其突水水源。结果显示,该矿井突水来源于煤系水的有0组,来源于太灰水的有2组,来源于四含的有4组,来源于奥灰的有29组,且各组平均值也显示为奥灰水。据此,可以认为突水水源为奥灰水。该模型原理简单,受到水样和指标数量限制较小,且具有较好的识别效果,对于皖北地区童亭煤矿的水源识别率可以达到82.86%,可以为矿区煤矿水害防治提供参考。

多元矩阵模型在矿井突水水源识别中的应用研究

目的随着煤矿开采向深部延伸,一系列煤矿安全问题接踵而至,煤矿水害防治工作难度不断加大。为减少煤矿水害事故的发生,首要做的就是对煤矿突水水源进行识别。方法以皖北矿区任楼煤矿为例,选取Ca^(2+)、Mg^(2+)、Na^++K^+、Cl^-、SO_4^(2-)、HCO_3^-、TDS共7种常规水化学指标,建立矿井突水水源识别的多元矩阵模型。结果以Ca^(2+)、Mg^(2+)、Na^++K^+为例,突水水样属于四含的可能性为-0.067 8、属于煤系的可能性为0.867 3、属于太灰的可能性为-0.013 8、属于奥灰的可能性为0.213 7,因此,该组合显示突水水样的来源是煤系。通过对其他各组离子的计算结果,同理可以判断其突水来源。计算结果显示,任楼煤矿矿井突水来源为煤系水的有28组,来源于四含的有3组,来源于奥灰的有3组,来源为太灰的有1组,且各组平均值也显示突水来源为煤系水。结论该模型原理简单,受水样和指标数量限制较少,且识别效果较为理想,对于任楼煤矿突水水源的识别率较高,可以在煤矿防治水工作中进行推广应用。

基于多种新型受体模型的PM_(2.5)来源解析对比

为了解多种新型受体模型的适用性,利用正定矩阵分解/多元线性引擎2-物种比值(PMF/ME2-SR)、偏目标转换-正定矩阵分解(PTT-PMF)、正定矩阵分解(PMF)和化学质量平衡(CMB)这4种受体模型对我国北方典型城市细颗粒物(PM_(2.5))数据进行同步解析并互相验证.结果发现,燃煤源(25%~26%)、扬尘源(19%~21%)、二次硝酸盐(17%~19%)、二次硫酸盐(16%)、机动车源(13%~15%)、生物质燃烧源(4%~7%)和钢铁源(1%~2%)这7种主要污染源对研究地区PM_(2.5)有贡献.通过比较不同模型获得的源成分谱和源贡献以及计算各源的差异系数(CD)和平均绝对误差(AAE),发现4种模型的解析结果具有较高的一致性(平均CD值在0.6~0.7之间),但不同模型对各污染源中组分的识别存在差异.相比于传统PMF模型,PMF/ME2-SR模型由于纳入一次源类的特征比值,能够更好地区分源谱特征较为相似的源类,如扬尘源的CD和AAE分别比PMF模型低15%和54%;PTT-PMF模型以实测一次源谱和虚拟二次源谱为约束目标,计算的二次硫酸盐的CD和AAE分别为0.25和17%,比PMF低55%和23%,获得了更"纯净"的二次源类并识别了其他模型未识别的钢铁源,对源类的精细化解析更具优势.