刘凯祥,王利新,李哲,史海峰,冯洁,王颂

• 1:中煤能源研究院有限责任公司
• 2:山西中煤东坡煤业有限公司
• 3:西安建筑科技大学资源工程学院

摘要(Abstract)：

针对矿井水源识别中传统模型参数优化效率低、复杂地质条件下预测准确率不足的问题，以平朔矿区东坡矿为研究对象，基于其构造复杂的水文地质特征，构建了融合鲸鱼优化算法（WOA）与支持向量机（SVM）的矿井水源识别模型。通过系统采集老空水（42组）、煤系地层砂岩裂隙水（41组）及奥灰水（29组）共112组水化学样本，对TDS、Ca~(2+)、■等8项关键指标进行Z-Score标准化处理，利用WOA仿生智能机制全局寻优SVM惩罚因子（C）与核函数参数（g），突破传统网格搜索的局部最优限制。交叉验证结果表明：WOA-SVM模型预测准确率达75%，较传统SVM与BP神经网络模型（准确率41.7%）明显提升。研究表明，基于仿生智能的WOA-SVM模型可有效提升矿井水源识别中参数优化效率与预测准确率，为矿井水害防治提供了技术支撑。

关键词(KeyWords)： 矿井水源识别;WOA-SVM模型;水化学特征;平朔矿区

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 陕西省青年科技新星项目“蒙陕地区深部典型矿井侏罗系沉积控水规律与含水层富水性预测研究”(2021KJXX-82)

作者(Author): 刘凯祥,王利新,李哲,史海峰,冯洁,王颂

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