应用聚类分析判别矿井涌水水源：一个案例研究

"本文介绍了聚类分析在矿井涌水水源判别中的应用，利用多元统计学和SPSS软件对矿井涌水的地下水来源进行分析，旨在为矿井防治水灾提供理论支持。" 矿井涌水水源的判别是煤矿安全生产的关键环节，关系到矿井疏干、降压、注浆等防治措施的有效实施。传统的判别方法包括专家经验法、人工神经网络法、多元统计法、灰色关联度法和模糊综合评价法，但这些方法在实际应用中存在局限性，尤其是在样本数量有限的情况下。因此，寻找一种理论先进、操作简便且准确性高的判别方法至关重要。 聚类分析作为一种多元统计学方法，能够通过分析数据间的相似性和差异性，将样本自动归类到不同的群体中，以此识别矿井涌水的可能来源。在本文中，作者杨淼和刘勇使用了广泛认可的统计分析软件SPSS，对安徽某矿F81面附近的33个水化学常规分析样品进行了聚类分析。这些样品包含了已知来源的18个标准类型样品，作为参考标准，以提高判别结果的可靠性。 矿井涌水的水质特征通常由总矿化度、主要阴阳离子含量及比例等宏量组分决定。通过对比不同水源的水化学成分，可以揭示其形成机理和典型特征，进而推断涌水的来源。聚类分析的优势在于能揭示数据内在的结构和模式，即使在复杂的数据集里也能找出隐藏的规律。 在实际操作中，首先收集不同来源的水样，进行详细的水化学分析，获取包括pH值、电导率、离子浓度等在内的多项指标。然后，使用SPSS进行预处理，如标准化数据，确保不同变量在同一尺度上。接着，执行聚类算法（如层次聚类或K-均值聚类）以生成样本群组。最后，根据聚类结果，对比已知标准类型样品，确定未知样品的水源归属。 本文的研究成果对于矿井水文地质工作具有重要的实践指导意义，不仅能够提升矿井涌水水源判别的准确性，还能为矿井突水的预防和治理提供科学依据，降低水害事故的发生，保障煤矿安全生产，减少经济损失。 关键词：多元统计学；水源分析；聚类分析；矿井涌水；SPSS 中图分类号：N321 通过深入理解聚类分析在矿井涌水水源判别中的应用，我们可以更好地预测和控制矿井水害，提高矿井的生产安全性和经济效益。未来的研究可以进一步探索聚类分析与其他方法的结合，优化判别流程，为矿井水文地质工作提供更全面的解决方案。