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基于Bayes判别分析模型的风化基岩富水性预测
被引量:
2
1
作者
侯恩科
杨斯亮
+6 位作者
苗彦平
车晓阳
杨磊
路波
谢晓深
王慧德
党冰
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2023年第1期180-187,共8页
风化基岩含水层是陕北侏罗纪煤田煤炭开采的主要充水含水层,风化基岩含水层富水性的分区预测是矿井防治水的关键。以红柳林井田中西部为研究区,在分析影响风化基岩富水性控制因素的基础上,选取了风化基岩厚度、岩心采取率、风化程度、...
风化基岩含水层是陕北侏罗纪煤田煤炭开采的主要充水含水层,风化基岩含水层富水性的分区预测是矿井防治水的关键。以红柳林井田中西部为研究区,在分析影响风化基岩富水性控制因素的基础上,选取了风化基岩厚度、岩心采取率、风化程度、岩性组合、风化基岩顶面标高以及砂基比6个因素作为判别指标,以研究区内41组有效风化基岩钻孔抽水试验数据以3∶1的随机分配方式作为训练样本及验证样本,构建了富水性Bayes判别分析模型;采用该模型对红柳林井田中西部未进行过抽水试验钻孔的风化基岩富水性类别进行了预测,得到了风化基岩富水性预测图。结果表明:研究区西一盘区内整体富水性相对较强,强富水性区空间分布不均;北二盘区及南二盘区大部分区域富水性相对较弱;极弱富水性区分布于东南部。通过与实际生产中工作面涌水量及出水点位置对比,该富水性分区预测结果与实际吻合。
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关键词
风化
基岩
富水性
Bayes判别分析法
风化基岩顶面标高
矿井防治水
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职称材料
题名
基于Bayes判别分析模型的风化基岩富水性预测
被引量:
2
1
作者
侯恩科
杨斯亮
苗彦平
车晓阳
杨磊
路波
谢晓深
王慧德
党冰
机构
西安科技大学地质与环境学院
陕西省煤炭绿色开发地质保障重点实验室
陕煤集团神木红柳林矿业有限公司
出处
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2023年第1期180-187,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(42177174)
陕西煤业化工集团科研计划资助项目(2019SMHKJ-C-24)
中央引导地方科技创新专项资助项目(2020ZY-JC-03)。
文摘
风化基岩含水层是陕北侏罗纪煤田煤炭开采的主要充水含水层,风化基岩含水层富水性的分区预测是矿井防治水的关键。以红柳林井田中西部为研究区,在分析影响风化基岩富水性控制因素的基础上,选取了风化基岩厚度、岩心采取率、风化程度、岩性组合、风化基岩顶面标高以及砂基比6个因素作为判别指标,以研究区内41组有效风化基岩钻孔抽水试验数据以3∶1的随机分配方式作为训练样本及验证样本,构建了富水性Bayes判别分析模型;采用该模型对红柳林井田中西部未进行过抽水试验钻孔的风化基岩富水性类别进行了预测,得到了风化基岩富水性预测图。结果表明:研究区西一盘区内整体富水性相对较强,强富水性区空间分布不均;北二盘区及南二盘区大部分区域富水性相对较弱;极弱富水性区分布于东南部。通过与实际生产中工作面涌水量及出水点位置对比,该富水性分区预测结果与实际吻合。
关键词
风化
基岩
富水性
Bayes判别分析法
风化基岩顶面标高
矿井防治水
Keywords
weathered bedrock
water richness
Bayes discriminant analysis method
top elevation of weathered bedrock
mine prevention and control of water
分类号
P641 [天文地球—地质矿产勘探]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于Bayes判别分析模型的风化基岩富水性预测
侯恩科
杨斯亮
苗彦平
车晓阳
杨磊
路波
谢晓深
王慧德
党冰
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2023
2
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