主成分分析与距离判别法：矿井突水水源高效识别方法

本文主要探讨了"基于主成分分析与距离判别分析法的突水水源识别方法"这一主题，针对矿井突水这一采矿生产过程中严重的自然灾害，提出了通过水化学成分指标来识别突水水源的创新性策略。研究者选取了7种关键的水化学成分作为判别依据，利用主成分分析（PCA）和距离判别分析（DDA）相结合的方法，构建了一种高效且精确的判别模型。 该模型以淮南老矿区谢一煤矿不同水层的水化学特征数据为实证案例，将33个样本作为学习样本，11个样本作为预测样本，对建立的模型进行了验证和实际应用。结果显示，这种方法在识别突水水源时具有较高的准确性，学习样本的回判准确率达到了95%，而预测样本的正确率也达到了91%。这表明，这种方法为矿山突水水源的快速、准确识别提供了强有力的支持，对于保障采矿工程的安全生产具有重要意义。 与现有的灰色关联度判别模型和Bayes判别模型进行了对比分析，发现基于主成分分析与距离判别分析的模型在处理复杂多维数据和提高判别精度方面展现出优势。这种结合了统计学和数据分析技术的方法，不仅简化了判别过程，还能有效排除冗余信息，提高了判别效率。 本文的研究成果不仅为矿井突水水源的识别提供了一种实用工具，而且也为类似地质灾害识别领域提供了新的思路和技术支撑，对于提升矿业工程的安全管理水平具有重要的理论和实践价值。