基于“盲源分离”的矿山突水水源识别与混合比研究

One of the threats to mining operations is water inrush. However, its prediction is still a challenge. The key to predict water inrush is to identify water sources and ratios. To solve this problem, this study focuses on an inversion idea to develop a mixing model by combining theory of blind source separation with hydrochemistry. Additionally, we also focus on the open questions of mixing model to eliminate the errors induced by reaction and increase the efficiency of separation by identifying the type of reactions and construct the conservative components. The outcomes of this study can be used as the predicting indictor of water inrush --- dynamic of water sources and mixing ratios.

矿山突水是矿山生产安全的重要威胁之一。目前，矿山突水的预警仍面临诸多难题，预警的关键是查明突水水源及其比例。本项目针对水源识别及混合比计算这一科学问题，采用与以往研究不同的思路---“反演”，首次将地下水水化学理论与信号处理的“盲源分离”结合，构建突水水源识别的盲源分离混合模型。同时，目前混合模型中尚未考虑化学反应的影响，本项目将进一步研究地下水中化学反应识别及稳定组分构建的理论方法，以此消除混合模型中化学反应对水源分离效率及精度的影响。相应的理论研究成果应用于矿山定期监测数据，可以作为矿山突水的实时预警指标---地下水水源组合动态及混合比动态。

矿山突水一直是威胁矿山安全生产的重要因素之一，而海底矿山的开采所面临的这一威胁更为显著。本研究基于“盲源分离”理论和水文地球化学数据集进行水源识别及混合比例计算，以期掌握开采过程中地下水水源及比例的动态变化，以及通过不同位置裂隙中地下水的水源组合动态查清不同水源的补给通道。通过对合成数据的分析，证明了以PCA（主成分分析）为核心，多种定量评价方法为辅助的“盲源分离”算法具有显著的稳定性。进一步，将考虑水化学反应的盲分离算法（PCA-LM）应用到西山矿区突水监测和预警中。结果表明，西山矿区巷道涌水来源为海水、富钙地下水、富镁地下水、第四系孔隙水和淡水。针对多端元混合涌水问题，提出了海底矿山巷道涌水混合比优化计算方法，从而提高了涌水量计算精度。对于西山矿区，将PCA结果与五端元混合模型相结合，计算了涌水混合比，与不考虑化学反应的PCA算法相比提高了计算精度。基于幂律统计方法，分析了巷道涌水混合比演化规律，提出了混合比波动值的预警阈值，为海底矿山开采突涌水防治提供了参考依据,给出了混合比变化值的工程意义。在此基础上建立了海水比例波动值的三级预警体系，为矿山防治突涌水灾害提供指导建议。