淮北煤田地下水微量元素贝叶斯多类线性判别分析.pdf
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1、科技创新淮北煤田地下水微量元素贝叶斯多类线性判别分析*宋晓梅1桂和荣1 2陈陆望1(1 安徽理工大学,安徽省淮南市,2 3 2 0 0 1;2 淮南职业技术学院,安徽省淮南市,2 3 2 0 0 1)摘要在淮北煤田主要含水层水中微量元素及常规离子测试分析的基础上,建立了微量元素B a y e s 多类线性判别模型。分析结果表明,在以A s、B a、C o、C r、C u、S e、V 等7种特征微量元素为解释变量的B a y e s 多类线性判别函数中,C o 与C u 对水源判别所起的作用较大,B a 最小。C a 2+、M 9 2 十、K+N a+、C 1 一、S O。2-、H C 0 3
2、一等7 种常规离子在判别函数中的系数绝对值相差不大。没有发现判别效果较强的常规离子,但经常规离子修正的微量元素B a y e s 多类线性判另9 模型具有很好的判别效果。关键词微量元素判别模型淮北煤田1概述淮北煤田钻孑L 揭露地层有:奥陶系、石炭系、二叠系、第三系和第四系,主采二叠系下石盒子组及山西组的四、六煤层。区内对煤矿开采具有直接影响的含水层有4 层,自上而下分别为新生界松散层底部第四含水层(以下简称四含);二叠系砂岩含水层(以下简称煤系),太原组灰岩含水层(以下简称太灰)及奥陶系灰岩含水层(以下简称奥灰)。其中太灰含水层分布广、岩溶发育,含水较丰富。随着矿井开采向深部延伸,底板突水危害
3、性日益严重。预测突水事件较主要方法之一就是准确判断突水水源来自何种含水层,以便于采取有效的防治措施。研究表明,不同的地下水含水层的微量元素具有一定的分布规律,因此,可借助于贝叶斯(B a y e s)多类线性判别方法,通过已知点的测试数据,建立相应的模型,为矿井突水点水源的判别提供依据。2 样品的采集及分析方法样品均采自于淮北煤田的濉肖矿区、l 艋涣矿*基金项目:安徽省教厅自然科学研究项目(2 0 0 2 k j 2 6 3)4 2区、宿县矿区的朱庄、杨庄、刘桥二矿、童亭、临圈圈囤因图田回省界矿区边界煤层露头断层线城市矿井采样点图1 采样点分布示意图涣、海孜、任楼、桃园、祁南等矿井4 个含水层
4、的中国煤炭第3 1 卷第5 期2 0 0 5 年5 月万方数据水样,总计采集水样1 5 个(四含水样2 个,煤系含水层水样3 个,太灰含水层水样7 个,奥灰含水层水样3 个)(见图1)。用纯硝酸将0 1 m l 水样定容至1 0 m l,用于做微量元素分析。水样中的F e、,C u,Z n,P b,F,S r,R b、B a,L i lT i、V,C r、M n、C o、N i、A s、Z r、M o、C d、S n、S b 等2 2 种微量元素用中国科技大学结构中心的电感耦合等离子体质谱仪(I C P M S)测定;所有样品C 1 一、S 0 42 一、H C 0 3 一、N a+、M 9
5、2+、C a 2+、K+等7 种常规离子的含量均在中国科学技术大学地球科学与空间系环境化学实验室测试。3B a y e s 多类线性判别模型B a y e s 准则又称为以指定具有较高后验概率的母体作为判别个体z 归属的准则。也就是说,把属于A。母体的后验概率最大的个体,归属A。母体。后验概率最大与q。R)最大是等价的,因此可以得出对任一个体z 进行判别归属的判别函数。设有G 个母体A。(g=1,2,G)服从正态分布N(口。,-1)(g 一1,2,G),其概率密度函数为:厶(z)一(2 丌)一号l。1I 丢e x p一丢(Z -O f g)7。1(X-O t g)LJ其中X 一(z 1,z 2
6、,z p)7,参数a。和分别为母体A。的均值向量和协方差矩阵。对空间 R 存在着各种划分方法,任何一种划分方法都可能存在着错分现象,错分就会造成损失。若把原属于母体A。的样品错分到A。母体中去,则造成的损失记为:L(h g),并约定:h=g时,L(h g)一0;h g 时,L(h g)O。当L(h g)一L(g h)(g),且母体后验概率q。和母体参数已知,母体协方差矩阵无显著差异(统计相等时),可得G 个判别函数为:q g f。(z)一q。(2 丌)一号I 叫I 虿1e x p,(2)一专(z O t g)7。1(z O f g)L一J其中g 一1,2,G经推导整理可得B a y e s 准
7、则下正态母体的多类线性判别函数为:Y g(z)一C o g+c 1 1+C 2 9 z2+C o g x p(3)淮北煤田地下水微量元素贝叶斯多类线性判别分析4特征微量元素与常规离子B a y e s 多类线性判别分析比较4 1特征微量元素B a y e s 多类线性判别分析以1、2、3 作分类变量,分别代表四含、太灰、奥灰3 个含水层,将矿区A s、B a、C o、C r、C u、S e、V 这7 种特征微量元素的含量当作解释变量,根据B a y e s 多类线性判别分析的原理,得出B a y e s 多类线性判别函数,其判别函数系数估计值见表1,函数回顾性判别结果见表2。表1微量元素B a
8、 y e s 多类线性判别函数系数估计结果注:微量元素含量单位为p g l表2 微量元素B a y e s 多类线性判别函数回顾性判别结果在淮北煤田以7 种特征微量元素为解释变量的四含、太灰与奥灰3 类主要突水含水层B a y e s 多类线性判别函数中,C o 与C u 的系数绝对值较大,B a 的系数绝对值较小,其它特征微量元素系数绝对值中等。特征微量元素的系数绝对值在一定程度上决定了水样所具含水层类型(特征微量元素的含量大小对判别效果的影响作用除外)。很显然,在以A s、B a、C o、C r、C u、S e、V 等特征微量元素为解释变量的B a y e s 多类线性判别函数中,C o
9、与C u 在水样类型判别时所起的作用较大,B a 较小,其它特征微量元素中等。以特征微量元素为解释变量的B a y e s 多类线性判别正确率为8 1 8 2,误判率为1 8 1 8,判别效果不太显著。4 2 常规离子B a y e s 多类线性判别分析同样把1、2、3 作分类变量,分别代表四含、4 3万方数据太灰、奥灰3 个含水层,把矿区C a 2+、M 9 2 十、K+N a+、C 1 一、S O。2-、H C O。一等7 种常规离子含量作为解释变量(其中K+、N a+2 种离子含量的和为一变量,下同),根据B a y e s 多类线性判别分析的原理,得出B a y e s 多类线性判别函
10、数,其函数系数估计值见表3,函数回顾性判别结果见表4。在淮北煤田以常规离子的含量为解释变量的四含、太灰及奥灰3 类主要突水含水层B a y e s 多类线性笋0 另0 函数中,C a 2+、M 9 2+、K+N a+、C 1 一、S O。卜、H C O。一等常规离子在判别函数中的系数绝对值相差不大,没有判别效果较强的常规离子,这些常规离子在B a y e s 多类线性判别过程中所起的判别作用大体是均衡的。以常规离子的含量为解释变量的B a y e s 多类线性判别正确率为7 7 2 7,误判率为2 2 7 3,常规离子B a y e s 多类线性判别效果不如矿区特征微量元素B a y e s
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