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针对淮南潘谢矿区新生界下含松散孔隙水与石炭系太原组石灰岩岩溶裂隙水水质接近的特殊情况,提出了基于GIS和水质水温的矿井突水水源快速判别方法。该法是利用测温钻孔的温度-深度拟合结果,构建基于GIS的利用水温识别突水水源的模型,并将其判别结果与基于水质的模糊综合评判计算的结果相结合,综合判别矿井突水水源。本法应用于潘一煤矿86-1号突水判别,实例结果显示,该法可以较好地适用于水质判别效果不佳,而含水层之间存在较大的地温差(埋深差)情况下的突水水源识别。

 在煤矿开采过程中，矿井水害事故频繁发生。为快速准确地找出矿井突水水源，降低矿井突水给煤矿生产带来的危害，以赵各庄矿为例，运用独立性权系数与模糊可变理论相结合的方法，选取了Na+，Ca2+，Mg2+，Cl–，SO2– 4和HCO– 36种水化学指标，对赵各庄矿的20组水样数据进行分析计算。结果表明：独立性权系数–模糊可变理论模型排除了水样中各指标间冗余信息的影响，克服了水样各变量间权重难以确定以及变量对水质影响不均匀的问题，可在一定程度上保证突水水源识别模型的准确度；Cl–权重值远大于其他各项化学指标的权重值，即Cl– 对突水水源的识别结果影响较大；采用本文所建模型判别赵各庄矿的8组测试水样，判别准确率达87.5%，表明该模型在矿井突水水源识别中具有重要参考价值。

准格尔矿区水源区的地质、水文地质、地下水成因、水资源量进行分析,计算水源区地下水可开采量,通过水源区的观测孔监测地下水位的变幅情况,对供水可靠性做出判断。

针对矿井突水事故的预测问题,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的矿井突水水源识别新方法。该方法是一种单隐含层前馈神经网络学习算法,在训练过程中无需调整初始连接权值和阈值,只需要设置隐含层神经元个数即可获得最优解。以梧桐庄煤矿水质为例,通过MATLAB仿真证实,该方法不仅克服了常规BP神经网络受初始权值和阈值影响的缺陷,而且识别精度更高;在突水预测方面有很好的应用前景。

对常用的突水水源判别方法进行了概述,阐明了其适用条件,为选择合适的方法提供了依据。以石壕煤矿为例,利用BP神经网络方法,选择矿化度、p H值、总硬度、Ca2++Mg2+、K++Na+以及涌水量作为判别因子,建立了水源判别模型,经过样本训练和模型验证,其判别结果与实际基本一致,验证了人工神经网络方法在突水水源判别上的准确性。

提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。

目的 对南水北调中线陕西水源区的土壤侵蚀进行了初步研究，为水源区的生态保护、水土保持和生态补偿提供重要的依据。方法 在GIS技术的支持下，利用遥感影像解译资料、数字高程模型（DEM）及土壤、降雨等数据，对土壤流失方程RUSLE中各因子进行了量化分析，从而实现对南水北调中线陕西水源区土壤侵蚀量的估算，并对结果进行土壤侵蚀强度分级。结果 通过计算可得，在南水北调中线陕西水源区，微度侵蚀面积占12.87%，轻度侵蚀面积占30.4%，中度侵蚀面积占30.66%，强度侵蚀面积占26.07%。土壤侵蚀空间分布具

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