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投稿时间:2022-01-06 修订日期:2022-01-17
投稿时间:2022-01-06 修订日期:2022-01-17
中文摘要: 开展地下水质量评价,划分地下水水质等级,对矿山地下水资源的保护利用有重要意义。依据《地下水水质标准》(GB/T 14848—2017),选取总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、氯化物、铁、硝酸盐、亚硝酸盐和氨氮8项评价指标作为判别因子。以28组地下水数据为样本,建立距离判别预测(DDA)模型,利用得到的线性判别函数对样本进行分级,并用回代估计检验其模型。将模型应用于云南东川桃树坪铜矿采空区的14组地下水数据中,得到模型预测与实际结果完全一致。研究表明,采用距离判别分析法对矿山采空区地下水质量进行分级预测的准确率较高,本文为类似矿山地下水的质量评价分级预测提供了新思路和新方法。
中文关键词: 铜矿采空区 地下水质量评价 距离判别分析(DDA) 分级预测
Abstract:Carrying out groundwater quality evaluation and classification of groundwater quality are of great significance to the protection and utilization of groundwater resources in mines. According to the "Groundwater Quality Standard" (GB/T 14848-2017), 8 evaluation indicators of total hardness, total dissolved solids, sulfate, chloride, iron, nitrate, nitrite and ammonia nitrogen are selected as the distinguishing factors. Taking 28 sets of groundwater data as samples, a distance discriminant analysis(DDA)prediction model is established, the samples are classified using the linear discriminant function obtained, and the model is tested by back-generation estimation. The model was applied to 14 sets of groundwater data in the goaf of Taoshuping Copper Mine in Dongchuan, Yunnan, and the model predictions were completely consistent with the actual results. The research shows that the accuracy of using distance discriminant analysis method to predict the quality of groundwater in the goaf of mines is relatively high. This article provides a new idea and method for the quality evaluation and prediction of groundwater in similar mines.
keywords: Copper mine goaf Groundwater quality evaluation Distance discrimination analysis Hierarchical prediction
文章编号:20220106002 中图分类号: 文献标志码:
基金项目:国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)
作者 | 单位 | |
李 勇 | 昆明理工大学国土资源工程学院 | 1345319547@qq.com |
曹广祝* | 昆明理工大学国土资源工程学院 | 398759614@qq.com |
覃荣高 | 昆明理工大学国土资源工程学院 | qinronggao@126.com |
邱仁敏 | 云南湖柏环保科技有限公司 | 2180296958@qq.com; |
樊迎军 | 安徽理工大学地球与环境学院 | 1442761723@qq.com |
引用文本:
李 勇,曹广祝,覃荣高,邱仁敏,樊迎军.基于DDA的铜矿采空区地下水质量评价预测方法[J].矿冶,2022,31(5):.
李 勇,曹广祝,覃荣高,邱仁敏,樊迎军.基于DDA的铜矿采空区地下水质量评价预测方法[J].矿冶,2022,31(5):.