基于貝葉斯算法的水文地質(zhì)系統(tǒng)事件預(yù)測(cè)

楊 峰，海 玲，劉 文，2

（1.新疆工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830000；2.新疆暢森數(shù)據(jù)科技有限公司，新疆 烏魯木齊 830000）

0 引言

在礦井水文地質(zhì)的災(zāi)害中，水害是當(dāng)前急需處理的問題，開采煤礦時(shí)導(dǎo)致含水層遭到破壞，水力平衡無法維持。在水壓的作用下，地下水以滴淋方式或以大量地下水的形式向巷道和開采場(chǎng)涌入，導(dǎo)致礦井水害的發(fā)生[1]。水害事故的發(fā)生，讓礦工的生命安全受到威脅，給礦區(qū)的環(huán)境造成了嚴(yán)重破壞，也給國(guó)家經(jīng)濟(jì)帶來了影響，導(dǎo)致后續(xù)的煤礦開采不能正常開展[2]。

隨著礦區(qū)開采工作的深入發(fā)展，水害的威脅也越來越大，因此對(duì)水文地質(zhì)大數(shù)據(jù)水害的預(yù)測(cè)是非常重要的[3]。

貝葉斯分類算法使用概率統(tǒng)計(jì)的方式對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有結(jié)合先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率的特點(diǎn)，既避免了只使用先驗(yàn)概率的主觀偏見，也可以對(duì)單獨(dú)使用樣本時(shí)易造成的過擬合現(xiàn)象進(jìn)行避免[4]。本文采用貝葉斯分類算法對(duì)礦井涌水量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[5]。

1 水文地質(zhì)大數(shù)據(jù)

1.1 大數(shù)據(jù)定義

大數(shù)據(jù)不是一種固定的產(chǎn)品，所謂大數(shù)據(jù)不只是在時(shí)代變化數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的情況下生成的產(chǎn)物，也是如今這個(gè)充滿數(shù)據(jù)的社會(huì)化的一種現(xiàn)象。

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)在表現(xiàn)形式上具有多元，快速，價(jià)值高、海量等特點(diǎn)；這些特點(diǎn)是與以往的數(shù)據(jù)相比體現(xiàn)出來的特點(diǎn)，而大數(shù)據(jù)在實(shí)際上應(yīng)是具有變化性、可視化、真實(shí)性和不穩(wěn)定性。

1.2 西部礦區(qū)水文地質(zhì)分析

本文針對(duì)伊犁一礦進(jìn)行相關(guān)探討，伊犁一礦的煤層存儲(chǔ)量巨大，僅僅12.4m就有600多億噸。據(jù)勘探資料顯示，伊犁一礦的開采條件與我國(guó)東部地區(qū)的礦區(qū)差異很大，因此面臨的水文地質(zhì)問題有很多。

1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法分析

在大數(shù)據(jù)社會(huì)中數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，就是從不規(guī)律、不完整的海量大數(shù)據(jù)中篩取出人們所需要的信息或規(guī)律。

根據(jù)不同類型的數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘的方法也不相同，數(shù)據(jù)挖掘的方法如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法分析

2 貝葉斯分類算法

2.1 算法簡(jiǎn)介

貝葉斯分類算法以概率統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)，由于其誤判率低，計(jì)算方式結(jié)合先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率。故貝葉斯算法在進(jìn)行運(yùn)算時(shí)可以避免只使用先驗(yàn)概率時(shí)的主觀偏見，同時(shí)對(duì)避免單獨(dú)使用樣本時(shí)的過擬合現(xiàn)象。面對(duì)大數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)仍具有很高的準(zhǔn)確率，運(yùn)行計(jì)算時(shí)的過程也相對(duì)簡(jiǎn)單，所以被廣泛使用于各個(gè)領(lǐng)域行業(yè)中。

2.2 算法原理

貝葉斯分類算法主要是以概率統(tǒng)計(jì)為原理進(jìn)行計(jì)算。當(dāng)事件發(fā)生的概率已知時(shí)，可以依據(jù)數(shù)學(xué)理論的方式預(yù)測(cè)將要發(fā)生的概率。假設(shè)數(shù)據(jù)樣本集合為是事件A的概率，是事件B的概率。事件A和事件B同時(shí)發(fā)生的概率用表示。那么當(dāng)事件A已發(fā)生時(shí)概率為

貝葉斯算法的定理可以用數(shù)學(xué)公式進(jìn)行表示，即為貝葉斯公式。具體如下所示：

3 涌水量預(yù)測(cè)

3.1 貝葉斯預(yù)測(cè)的基本思想

貝葉斯預(yù)測(cè)方式的目的是為了能夠的得到一個(gè)準(zhǔn)確的判別。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方式是先根據(jù)過去的信息建立模型，再進(jìn)行預(yù)測(cè)，這種方式只是將輸入的以往信息轉(zhuǎn)變成現(xiàn)在輸出的信息，處理方式比較單一，不能處理異常發(fā)生的情況；貝葉斯預(yù)測(cè)能夠很好的處理這方面的問題，不僅可以處理以往的信息，還可以應(yīng)對(duì)突發(fā)異常的情況。

3.2 礦井含水層參數(shù)選取

據(jù)查閱資料顯示，在伊犁一礦的數(shù)據(jù)中新生代的地層中以第四系為主，第四系的地層在全礦區(qū)分布廣泛，并且由南向北逐漸加深，有砂土、礫石等組成，沉積物的粒度由大變小，地形由陡峭變平緩。統(tǒng)計(jì)第四系的含水層厚度如表2所示。

表2 含水層參數(shù)選取

由表2可得，在伊犁一礦的開采區(qū)的含水層厚度是3.40至52.43之間，平均厚度為20.47。對(duì)表2進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分別為試采區(qū)中部北部跟南部三部分，從而進(jìn)行直觀的看出含水層的統(tǒng)計(jì)宏觀變化特征，如表3所示。

表3 含水層厚度統(tǒng)計(jì)表

由表3可知，試采區(qū)南部的第四系的含水層平均厚度最小，而從南到北的厚度逐漸增加，因?yàn)槟喜康某练e顆粒比較大，所以滲透性比較好，地下水的流速比較快。

3.3 礦井涌水量求參計(jì)算

對(duì)礦區(qū)含水層進(jìn)行求參可得如表4所示。

表4 含水層求參

由表4可知，第四系的含水層的富水性中等，滲透性比較好。第四系含水層水量補(bǔ)給充沛，透水性好，所以會(huì)容易對(duì)礦區(qū)的開采造成很大的影響。

因?yàn)榈谒南岛畬邮欠浅袎旱暮畬樱韵炔捎梅€(wěn)定流理論公式進(jìn)行涌水量的計(jì)算。公式如（2）所示。

計(jì)算的涌水量為南部試采區(qū)，所以根據(jù)表3可得含水層平均的厚度為11.17m。引用半徑帶數(shù)值為250m，當(dāng)?shù)谒南档牡叵滤咳朐嚥蓞^(qū)時(shí)，含灰層中的水將會(huì)被疏通，所以h應(yīng)該為0m。據(jù)資料顯示，滲透系數(shù)為K=1.47，影響半徑為300m，最大涌水量的變化系數(shù)是1.5。將這些數(shù)據(jù)代入穩(wěn)定流理論公式可得Q（正常）=60m3/h，Q（最大）=93m3/h。

由上可得，正常情況下的涌水量為60m3/h，最大涌水量為93m3/h。當(dāng)超過正常涌水量時(shí)就會(huì)容易發(fā)生突水水害。

用貝葉斯分類算法進(jìn)行涌水量的預(yù)測(cè)，首先要進(jìn)行突水的概率計(jì)算分析，也就是先驗(yàn)概率。表示后驗(yàn)概率，也就是在B已知的情況下A事件表示發(fā)生突水的概率，表示的是先驗(yàn)概率，就是A事件本身發(fā)生的概率。在這里以往發(fā)生突水的概率用A事件表示。涌水量超過正常值用B事件表示。

運(yùn)用貝葉斯分類算法預(yù)測(cè)將來會(huì)發(fā)生突水的概率，公式如下：

4 結(jié)束語

本文從大數(shù)據(jù)介紹，數(shù)據(jù)挖掘方式，貝葉斯算法簡(jiǎn)介，涌水量預(yù)測(cè)四個(gè)方式進(jìn)行介紹。通過貝葉斯算法的先驗(yàn)概率來驗(yàn)證后驗(yàn)概率的性質(zhì)對(duì)水文地質(zhì)的涌水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果為80%，從預(yù)測(cè)結(jié)果來看發(fā)生水害的概率很大應(yīng)提前做好預(yù)防措施。