潘一煤矿地下水化学空间变化特征与水源识别分析

• 作者: 刘思圆 吴蒙蒙 马雷
• 来源期刊: 安徽理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地下水化学 水源判别 Piper图 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 28-34
• 页数: 7页
• 分类号: P641
• 字数: 4162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1098.2018.02.006

摘要

为了认识矿井地下水化学在空间分布上的特征与变化规律和正确、快速识别地下水水源,用Piper图示法分析潘一矿4个主要含水层的地下水化学特征和水质类型,探究了新生界下含水和煤系水水质在空间上的变化特征,并用BP人工神经网络方法判别水样来源.结果如下:潘一矿新生界上含水,与其他含水层的水样水质相差较大,水质类型为HCO3-Na +K· Ca;新生界下含水水质类型比较单一,为Cl-Na+K型水;煤系水沿HCO-3方向分布范围广,水质的类型主要为Cl-Na+K型水;灰岩水为Cl-Na+K型水.新生界下含水、灰岩水和部分煤系水水质比较接近,难以通过水质信息对水样来源做出有效判别.潘集背斜附近的浅部煤系砂岩含水层可能受到上覆下含水的补给,呈现出较高的Ca2+,Mg2+浓度和较低的HCO -3浓度的特征. BP人工神经网络方法判别准确率为82.3%,总体上判别效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马雷	合肥工业大学资源与环境工程学院	30	304	11.0	17.0
2	刘思圆	合肥工业大学资源与环境工程学院	2	3	1.0	1.0
3	吴蒙蒙	合肥工业大学资源与环境工程学院	2	2	1.0	1.0