基于Bayes判别分析模型的砂岩含水层富水性预测

对煤层顶板含水层进行科学高效准确的富水性预测,能够有效防治矿井水害,实现安全开采。以宁东矿区金家渠井田为例,选取砂岩等效厚度、砂岩岩性系数、岩心采取率、砂泥互层系数、断层分维值5个因素作为判别指标,将研究区内19个已知富水性钻孔以2:1随机分配为训练与验证样本,建立富水性Bayes判别分析模型,采用该模型对研究区钻孔进行富水性分区预测,准确率高达92.3%。运用自然断点法对研究区2#煤层顶板砂岩含水层富水性数据进行分析,精准确定富水性分区阈值,并据此绘制2#煤层顶板砂岩含水层富水性预测图。研究发现,区内富水性整体呈现弱富水性特征,大部分区域为极弱富水区,其中弱富水区和极弱富水区呈环状分布于研究区南缘、东翼及西侧,中等富水区呈孤岛状镶嵌于研究区中北部,全区未发现强富水区分布。基于Bayes判别分析模型的砂岩含水层富水性预测准确率较高。

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本文档关键词:砂岩,水性,模型,预测,含水层