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基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井水源識別技術(shù)研究

作者:劉德民 連會青  
評論: 更新日期:2015年11月04日


從表礦井水質(zhì)臺賬中選擇26組水樣,其中第四系下組水11組,3煤層頂板砂巖裂隙水10組,三灰水作為BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本,為了消除綱量的影響,對原數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,見表1。經(jīng)過1159次迭代后MSE = 1.0e-005, 達(dá)到精度要求, 訓(xùn)練結(jié)束,見圖2。

圖2 訓(xùn)練收斂曲線
表1 上組煤主要含水層水化學(xué)訓(xùn)練樣本
?

?

TDS
Na++K+
Ca2+
Mg2+
CL-
SO42-
HCO3-
類型
0.013
0.043
0.601
0.382
0.223
0.076
0.118
1 0 0
0.050
0.039
0.905
0.567
0.257
0.106
0.138
1 0 0
0.054
0.014
1.000
0.411
0.185
0.035
0.152
1 0 0
0.047
0.013
0.974
0.356
0.170
0.027
0.146
1 0 0
0.049
0.014
0.994
0.398
0.170
0.023
0.151
1 0 0
0.000
0.007
0.725
0.501
0.164
0.019
0.126
1 0 0
0.031
0.000
0.667
0.315
0.018
0.010
0.129
1 0 0
0.079
0.050
0.733
0.515
0.298
0.038
0.166
1 0 0
0.061
0.007
0.962
0.526
0.125
0.031
0.154
1 0 0
0.058
0.017
0.975
0.456
0.171
0.024
0.153
1 0 0
0.049
0.018
0.748
0.415
0.125
0.035
0.138
1 0 0
0.356
0.410
0.083
0.128
0.494
0.019
0.492
0 1 0
0.324
0.311
0.633
0.702
0.253
0.298
0.396
0 1 0
0.322
0.290
0.854
0.616
0.260
0.255
0.417
0 1 0
0.205
0.035
0.073
0.718
0.000
0.020
0.000
0 1 0
0.392
0.396
0.233
0.308
0.158
0.236
0.543
0 1 0
0.214
0.191
0.500
1.000
0.363
0.066
0.350
0 1 0
0.694
0.711
0.206
0.086
1.000
0.434
0.820
0 1 0
1.000
1.000
0.355
0.390
0.809
1.000
1.000
0 1 0
0.902
0.898
0.315
0.129
0.911
0.856
0.928
0 1 0
0.243
0.256
0.234
0.159
0.269
0.130
0.371
0 1 0
0.082
0.197
0.147
0.159
0.410
0.008
0.310
0 0 1
0.329
0.547
0.021
0.000
0.557
0.031
0.752
0 0 1
0.305
0.531
0.000
0.036
0.525
0.000
0.743
0 0 1
0.238
0.414
0.014
0.012
0.384
0.093
0.438
0 0 1
0.414
0.474
0.027
0.081
0.541
0.038
0.588
0 0 1

為了檢驗訓(xùn)練好的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的準(zhǔn)確性,另外選擇了7個水樣為檢驗樣本,其預(yù)測檢驗結(jié)果見表2,從表中可以看出利用該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測有一個三灰水誤判為3煤頂板砂巖水,主要是因為兩者水質(zhì)較為相似,總體來看精度能夠滿足礦井生產(chǎn)要求,可以用于水源識別。
表2 上組煤水源識別檢驗樣本及檢驗結(jié)果
?

TDS
Na++K+
Ca2+
Mg2+
CL-
SO42-
HCO3-
期望輸出
實際輸出
0.041
0.013
0.832
0.494
0.170
0.027
0.137
1 0 0
1 0 0
0.051
0.013
0.987
0.411
0.181
0.028
0.151
1 0 0
1 0 0
0.046
0.008
0.669
0.492
0.033
0.020
0.148
1 0 0
1 0 0
0.253
0.240
0.670
0.465
0.269
0.135
0.373
0 1 0
0 1 0
0.426
0.468
0.205
0.054
0.451
0.450
0.447
0 1 0
0 1 0
0.084
0.199
0.073
0.320
0.449
0.014
0.279
0 0 1
0 1 0
0.365
0.563
0.020
0.084
0.562
0.039
0.835
0 0 1
0 0 1

?

四、結(jié)論
上組煤開采主要充水含水層為第四系下組松散孔隙含水層、山西組3煤頂砂巖裂隙含水層、石炭—二疊系太原組中的三灰含水層,下組水的水質(zhì)類型以HCO3-Ca?K+Na型為主,礦化度低,3煤頂砂巖裂隙水總礦化度較第四系水明顯增大,水質(zhì)類型以HCO3 - K+Na型為主,三灰水水質(zhì)類型和3煤頂板裂隙水相似,但SO42-含量小于3煤頂板裂隙水。
BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)非線性分析功能,可以實現(xiàn)礦井水源識別,能滿足礦井水害防治需求,可以為礦井水害防治工作提供一定的依據(jù)和技術(shù)支撐。

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