文件名称：基于BP神经网络的矿井水源判别模型 (2015年)
文件大小：250KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-03 07:41:01
工程技术 论文
矿井水源判别对于矿井防治水工作有重要的导向作用，能够有效减少防治水工作的盲目性. 为了能够有效判别矿井突水水源，综合考虑各项水化学指标在水源判别中的重要性，确定以水中6大常量组分（Na+ + K+，Mg2+，Ca2+，Cl-，SO42-，HCO3-）作为判别因子，以BP神经网络理论为基础，以对某矿开采影响较大的野青、砂岩、奥灰和伏青4个含水层水样为建模样本，建立水源判别模型，并随机选取7个矿井采掘过程中收集到的水样进行水源判别预测. 结果表明，该7个水样分别来自伏青、野青和砂岩含水层，均与实际结果相符，说