矿井突水水源识别预测研究——以新庄孜矿为例

矿井突水水源识别是煤矿预防突水事故发生的关键工作,为快速、有效判别矿井突水水源,选取Ca2+,Mg2+,K++Na+,HCO-3,SO2-4,Cl-和总硬度7种主要判别指标。利用Logistic回归分析模型,对7种判别指标的重要程度进行回归分析,提取最主要的判别指标作为水源识别的影响因素,建立基于Logistic分析的矿井突水水源识别的随机森林(RF)模型。将煤矿实测的33组数据作为训练数据,进行预测模型训练,另外选用12组数据作为测试数据,利用该模型进行预测,并与Fisher判别方法和神经网络方法进行对比。结果表明:利用Logistic回归分析法能有效地提取影响矿井突水水源识别的因素,去除冗余影响因素,可有效地预测矿井突水水源类型,使矿井突水水源预测模型错误率降低至1/12。