Bayes判别分析：矿井突水水源精准识别的关键模型

本文主要探讨了矿井突水水源分析中的Bayes判别分析模型的应用。作者将Bayes判别分析这一统计学方法引入到矿井突水水源的研究中，以解决由于地下水复杂性导致的不同水质类型水源的识别问题。研究者选取了多项化学指标作为判别因子，如Ca2+、Mg2+、Na+、K+、Cl-、HCO3-、SO42-、NO3-、F-和pH等，对于两类水源的识别，考虑了10项指标；而对于多类水源的分析，则重点关注了Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-、HCO3-这6种离子组合。 文章首先介绍了Bayes判别分析的基本原理，即根据先验概率和似然函数来估计后验概率，通过比较后验概率，对样本进行分类。然后，作者通过实例，利用华北某矿区和焦作矿区的典型样本数据，构建了具体的Bayes判别模型。结果显示，该模型在实际应用中的判别结果准确度高，计算过程简单，模型稳定性强，不仅能准确地判断突水水源，还具有良好的预测能力。 对比了Bayes判别分析与其他方法，如数量化理论、支持向量机等，研究结论表明Bayes判别分析在处理大量待识别水样和众多化学指标时具有显著优势。这种方法可以有效地指导矿井的防治水工作，如疏干、降压和注浆，因为水源的准确识别是这些措施成功实施的基础。 这篇论文不仅提供了一种有效的矿井突水水源分类工具，还展示了Bayes判别分析在实际工程中的实用价值，对于提高矿井安全生产具有重要意义。通过结合化学指标分析和统计推断，Bayes判别分析方法为矿井突水水源的精确识别提供了新的科学依据和技术支持。