基于客觀組合權-改進集對分析模型的礦井突水水源識別

蘇 瑋，姜春露，查君珍，鄭劉根，謝華東，黃文迪，陳園平

(1.安徽大學 資源與環境工程學院，安徽 合肥 230601；2.兗州煤業股份有限公司 東灘煤礦，山東 鄒城 273512；3.安徽科墾工程科技有限公司，安徽 合肥 230601)

0 引 言

煤礦礦井常見的災害有瓦斯、突水和頂板災害等，水害是煤礦的第二大災害，一旦發生突水，將會造成嚴重的人員傷亡和巨大的經濟損失[1-2]。因此，快速準確地識別突水事件所涉及的水源，是解決和預防礦井水災害的關鍵手段之一[3]。

針對礦井突水水源識別的方法較多，鄧清海[4]、張好等[5]基于Bayes識別準則，結合主成分分析法對不同含水層進行了有效的識別；張淑瑩等[6]運用獨立性權系數對含水層水質指標進行賦權，再通過灰色關聯度理論對水質數據進行水源識別；WANG等[7]將PCA主成分分析和熵權法對水化學數據進行提取和賦權，再采用層次聚類分析法建立了突水水源識別模型；胡偉偉[8]、陳建平等[9]基于礦區的水位地質條件建立了以同位素分析為基礎的礦井水源識別模型；閆志剛[10]、王亞等[11]采用極限學習機算法建立計算機水源識別模型，該模型可以快速識別煤礦突水水源；周孟然[12]、閆鵬程等[13]將激光誘導熒光技術結合智能算法建立突水水源識別模型，可以快速地檢測出突水水源的類型。這些方法在水源識別中都有良好的應用性，但仍然存在不足。

一方面是各水化學離子的權重不夠合理，主觀賦權法會因為個人偏好和主觀隨意性造成權重結果具有一定的偏向性，客觀組合權能夠從原始數據中提取信息，充分考慮了指標權重的真實重要程度，避免了主觀賦權法帶來的人為因素的影響。……