本发明专利技术公开了一种矿区水源识别方法，包括：基于灰色关联度算法和待识别水样中多种离子的含量参数，计算所述待识别水样的关联系数；将计算出的关联系数在数据库中进行匹配，获取与所述关联系数最接近的水源类型；将所述最接近的水源类型确定为所述待识别水样的水源类型，计算所述水源类型的常规水质指标数据；绘制所述待识别水样的水源类型的piper三线图，并显示在显示屏上。本发明专利技术还公开了一种矿区水源识别装置和系统。利用本发明专利技术能够实现矿区出水水源类型的快速判断。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水样识别
，具体涉及一种矿区水源识别方法和系统。
技术介绍
近年来随着煤矿开采深度、开采强度、开采速度、开采规模等不断增加，开采受地下水威胁、危害日趋严重。准确而快速地判别突水水源是及时采取针对性防治水措施的前提，是确保煤矿安全生产的关键技术。传统判别煤矿出水水源类型需要邀请专门的煤矿水文地质专家到矿，研究矿区区域水文地质类型和各含水层的水化学特征，同时掌握出水水样的水质特点等信息，才能进行出水水源的判断与识别，存在主观性强、效率低、周期长、消耗人力物力等较为突出的缺点。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出一种矿区水源识别方法、装置和系统，利用灰色关联度算法计算判断出水水源的类型，实现矿区出水水源类型的快速判断。本专利技术提供一种矿区水源识别方法，包括：S101，基于灰色关联度算法和待识别水样中多种离子的含量参数，计算所述待识别水样的关联系数；S102，将计算出的关联系数在数据库中进行匹配，获取与所述关联系数最接近的水源类型；S103，将所述最接近的水源类型确定为所述待识别水样的水源类型，计算所述水源类型的常规水质指标数据；S104，绘制所述待识别水样的水源类型的piper三线图，并显示在显示屏上。优选地，在S103将所述最接近的水源类型确定为所述待识别水样的水源类型之前，所述方法还包括：将所述最接近的水源类型的关联系数与预设阈值进行比较，如果所述最接近的水源类型的关联系数大于预设阈值，进行下一步，如果所述最接近的水源类型的关联系数小于等于预设阈值，终止识别流程。优选地，所述数据库用于修改、增加和/或删除作为判别待识别水样出水来源的原始数据、批量导入与批量导出数据以及数据库的更新和自检；其中，数据库的自检用于初次建立数据库及日常对数据库进行大批量补充完善时，辅助人工进行数据库中数据的判别分类及数据剔除。优选地，数据库的自检过程如下：假设数据库中水样A为待判别水样，先基于其他水样识别出水样A的水源类型，然后与数据库中水样A原设置的水源类型进行比较，得出差异数据。本专利技术还提供一种矿区水源识别装置，包括：灰色关联度算法模块，用于基于灰色关联度算法和待识别水样中多种离子的含量参数，计算所述待识别水样的关联系数；匹配处理模块，用于将计算出的关联系数在数据库中进行匹配，获取与所述关联系数最接近的水源类型；水源类型确定模块，用于将所述最接近的水源类型确定为所述待识别水样的水源类型，计算所述水源类型的常规水质指标数据；piper三线图绘制模块，用于绘制所述待识别水样的水源类型的piper三线图，并显示在显示屏上。本专利技术还提供一种矿区水源识别系统，包括：存储器、服务器和显示屏，其中存储器和服务器经配置执行以下操作：基于灰色关联度算法和待识别水样中多种离子的含量参数，计算所述待识别水样的关联系数；将计算出的关联系数在数据库中进行匹配，获取与所述关联系数最接近的水源类型；将所述最接近的水源类型确定为所述待识别水样的水源类型，计算所述水源类型的常规水质指标数据；绘制所述待识别水样的水源类型的piper三线图，并显示在显示屏上。本专利技术实施例通过采用合适的数理统计算法实现水样识别的软件化与智能化，减少水样识别的时间与对专业知识的依赖，缩短水害防治的周期，减少水害治理的成本；通过为数据库开发特有功能逐步完善现有数据库，提高软件的水源判别准确率；利用专业的piper三线图成图模块，根据需要生成特定水样的piper三线图，可准确快速掌握待判别水样的水化学特征。附图说明图1是本专利技术实施例的矿区出水水源识别方法的流程图。图2是本专利技术实施例的piper三线图。图3是本专利技术实施例的矿区出水水源识别装置的结构框图。具体实施方式以下结合附图以及具体实施例，对本专利技术的技术方案进行详细描述。本专利技术实施例的基本思想是利用灰色关联度算法计算判断出水水源的类型，实现矿区出水水源类型的快速判断，并计算水样的常规水质指标，生成水样的piper三线图，实现出水水源的智能化识别过程。图1示出了本专利技术实施例的矿区出水水源识别方法的流程图，包括以下步骤：步骤一，基于灰色关联度算法和待识别水样中多种离子的含量参数，计算待识别水样的关联系数；步骤二，将计算出的关联系数在数据库中进行匹配，获取与该关联系数最接近的水源类型；步骤三，将该最接近的水源类型确定为待识别水样的水源类型，计算该水源类型的常规水质指标数据；步骤四，绘制待识别水样的水源类型的piper三线图，并显示在显示屏上。在本专利技术的实施例中，采用灰色关联分析判别法进行水样识别。灰色关联分析判别法是以各因素之间发展趋势的相似或相异程度，即“灰色关联度”作为衡量各因素之间关联程度的一种方法。以下通过示例性的实施例简要介绍灰色关联度分析法的计算过程：假设待判别向量为：X0＝(5,5.5,10,11.25,15,20)，其中待判别向量是未知水样的各离子按照特定顺序排列得到的向量；标准向量为：X1＝(3,3.498,5.502,6.6,6.942,9)，X2＝(6,6.75,6.45,8.25,9.75,10.5)，X3＝(4,4,2.8,3.2,3.6,4.8)；其中标准向量是数据库中已划分好水质类型的水样组成的向量；初值化处理后的序列如下：xo＝(1,1.1,2,2.25,3,4)，x1＝(1,1.166,1.834,2,2.314,3)，x2＝(1,1.125,1.075,1.375,1.625,1.75)，x3＝(1,1,0.7,0.8,0.9,1.2)；其中序列初值化处理是把序列中所有数据除以该序列的第一个数据所得到的新的数列。然后分三步计算关联系数。第一步，求差序列。各时刻下xi与xo的绝对差如表1：序号123456△1＝|xo(k)-x1(k)|00.0660.1660.250.6861△2＝|xo(k)-x2(k)|00.0250.9250.8751.3752.25△3＝|xo(k)-x3(k)|00.11.31.452.12.8表1第二步，求两级最小差与最大差，得到：mini(mink|x0(k)-xi(k)|本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种矿区水源识别方法，其特征在于，包括：S101，基于灰色关联度算法和待识别水样中多种离子的含量参数，计算所述待识别水样的关联系数；S102，将计算出的关联系数在数据库中进行匹配，获取与所述关联系数最接近的水源类型；S103，将所述最接近的水源类型确定为所述待识别水样的水源类型，计算所述水源类型的常规水质指标数据；S104，绘制所述待识别水样的水源类型的piper三线图，并显示在显示屏上。
【技术特征摘要】
1.一种矿区水源识别方法，其特征在于，包括：
S101，基于灰色关联度算法和待识别水样中多种离子的含量参数，
计算所述待识别水样的关联系数；
S102，将计算出的关联系数在数据库中进行匹配，获取与所述关联
系数最接近的水源类型；
S103，将所述最接近的水源类型确定为所述待识别水样的水源类型，
计算所述水源类型的常规水质指标数据；
S104，绘制所述待识别水样的水源类型的piper三线图，并显示在显
示屏上。
2.如权利要求1所述的矿区水源识别方法，其特征在于，在S103
将所述最接近的水源类型确定为所述待识别水样的水源类型之前，所述
方法还包括：将所述最接近的水源类型的关联系数与预设阈值进行比较，
如果所述最接近的水源类型的关联系数大于预设阈值，进行下一步，如
果所述最接近的水源类型的关联系数小于等于预设阈值，终止识别流程。
3.如权利要求1或2所述的矿区水源识别方法，其特征在于，其
中，所述数据库用于修改、增加和/或删除作为判别待识别水样出水来源
的原始数据、批量导入与批量导出数据以及数据库的更新和自检；其中，
数据库的自检用于初次建立数据库及日常对数据库进行大批量补充完善
时，辅助人工进行数据库中数据的判别分类及数据剔除。
4.如权利要求3所述的矿区水源识别方法，其特征在于，其中，
数据库的自检包括：假设数据库中水样A为待判别水样，先基于其他水
样识别出水样A的水源类型，然后与数据库中水样A原设置的水源类型
进行比较，得出差异数据。
5.一种矿区水源识别装置，其特征在于，包括：
灰色关联度算法模块，用于基于灰色关联度算法和待识别水样中多
种离子的含量参数，计算所述待识别水样的关联系数；
匹配处理模块，用于将计算出的关联系数在数据库中进行匹配，获
\t取与...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈殿赋，张伟龙，庞贵艮，
申请(专利权)人：中国神华能源股份有限公司，神华神东煤炭集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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