Bayes判别模型在风化基岩富水性预测中的应用

风化基岩含水层是对矿井安全生产构成威胁的主要含水层之一,准确预测其富水性是煤矿水害防治的基础。针对风化基岩富水性预测问题,以张家峁井田为例,在总结风化基岩岩性特征、分布特征和富水性特征的基础上,以风化基岩厚度、风化程度、岩性组合指数、脆塑性岩厚度比和地形地貌作为判别指标,以研究区及其外围29组风化基岩抽水试验数据作为训练及检验样本,建立了风化基岩含水层富水性Bayes判别模型,可对无抽水试验资料区域的风化基岩富水性类型进行预测。研究表明,张家峁井田风化基岩整体富水性较弱,且空间分布不均。在井田中部和西北角局部区域为强富水性,中部大部分区域为中等富水性,东部及东北部区域几乎全为极弱富水性,其余部分为弱富水性。通过与矿井生产过程中井下涌水量观测数据对比,显示所建判别模型具有较高的准确率,表明运用此模型进行风化基岩富水性预测是可行的,为风化基岩含水层的富水性预测提供了一种新方法。