人工智能驱动的矿井水害水源识别技术

"本文研究了一种基于人工智能的矿井水害水源自动识别方法，旨在提高识别准确率。通过单位归一化处理水质化验数据，将数据转化为无单位的表示，便于后续的分类识别。结合自下向上和自上向下的分类策略，提出了一种新方法，该方法能自动处理水源类别的合并、分裂，并能学习中间识别过程的经验。实验和实际应用表明这种方法效果显著。关键词涉及水源识别、数据归一化和矿井突水。" 在矿井水害防治中，水源识别是一项关键任务，因为错误的识别可能导致严重的安全问题和经济损失。传统的水源识别方法，如特征离子比值法、同位素综合分析、人工示踪法和数学判别模型，虽然各有优势，但可能存在效率低、依赖人为判断或对单一指标过于依赖的问题。为解决这些问题，本文提出了一种基于人工智能的新型识别方法。 首先，文章介绍了数据预处理的步骤，即单位归一化。这是将不同单位的水质指标转换为统一尺度的过程，使得数据无单位化，从而消除单位差异对识别结果的影响。这种方法有助于提高数据的可比性和模型的普适性。 接着，文章提出了一个融合上下文信息的分类识别策略。该策略结合了自下而上的分层构建和自上而下的层次分解，能够灵活地适应水源类别的动态变化。通过自动合并相似类别、分裂不清晰类别以及学习识别过程中的经验，这种方法能够不断优化识别模型，提高准确性。 在实际应用和实验中，该方法显示出了良好的性能。例如，通过对比分析地面水质的多个指标，而不是仅依赖单一指标如NO₃⁻含量，可以更全面地理解水源特性，减少误判的可能性。这在应对复杂多变的矿井水害情况时尤为重要，尤其是在面临突发性矿井突水事件时，快速准确的水源识别对于应急响应和灾害防治至关重要。 此外，这种方法对于促进矿井水害防治技术的发展具有重要意义。它不仅提高了工作效率，减少了人为因素的干扰，还为未来的智能监测系统提供了理论和技术支持。结合现代的传感器技术和大数据分析，这种自动识别方法有望进一步提升矿井水害预警和管理的水平，降低灾害风险，保障矿工的生命安全和矿区的可持续发展。