基于逐步Bayes方法的矿井突水水源判别

矿井突水水源的准确、有效判别是保障煤矿安全生产的重要基础工作。选取地下含水层中的Ca2+、Mg2+、K+、Na+、HCO3-、Cl-、SO42-、总硬度、碱度、pH值和矿化度作为突水来源的判别指标,基于逐步Bayes判别分析理论,以20组水化数据作为训练样本,建立矿井突水水源的逐步Bayes判别模型并进行了回判效果检验,将该判别模型应用于6组待测样本的突水来源判别,正确率为100%。与其他相关文献所使用的方法进行比较,结果表明:逐步Bayes判别方法具有易建模、准确率高的优点,具有较强的适用性。