[发明专利]一种奥灰水突水预警方法、系统和装置

权利要求书

1.一种奥灰水突水预警方法，其特征在于：包括

步骤A：对各含水层分别采集多个水样，获取各含水层的数据和含水层标签；

步骤B：将步骤A的数据输入随机森林算法，以十折交叉验证法进行训练，根据每次测试集的测试结果输出真实值与预测值的混淆矩阵，以及各参数对分类结果的贡献率；

步骤C：通过混淆矩阵计算各含水层所有水样被错分为奥灰水的百分比，作为该含水层与奥灰水的相似度，基于经验确定相似度的突水风险阈值；

步骤D：如果存在相似度达到突水风险阈值的含水层，则该含水层存在突水风险；

步骤E：以贡献率最高的前n个参数作为敏感指标，以步骤A中的所有水样的敏感指标数据和含水层标签作为训练集，输入随机森林算法得到识别模型；

步骤F：采集待识别含水层所有水样的敏感指标数据，将该含水层的数据输入识别模型，根据被识别为奥灰水的水样数确定该含水层与奥灰水的相似度，如果相似度超过突水风险阈值，则认为该含水层存在突水风险。

2.根据权利要求1所述的一种奥灰水突水预警方法，其特征在于：步骤A中采集的各含水层的数据至少包括TDS、Na+K、Ca、Mg、SO42-、Cl-、HCO3-、CO32-、水源信息。

3.根据权利要求2所述的一种奥灰水突水预警方法，其特征在于：步骤A中采集的各含水层数据还包括：温度、流量、压力其中一种。

4.根据权利要求1所述的一种奥灰水突水预警方法，其特征在于：步骤A中通过在巷道或地面施工水文观测孔和井下前探孔获取各含水层的多个水样。

5.根据权利要求1所述的一种奥灰水突水预警方法，其特征在于：还包括在存在突水风险时发出报警的步骤，发出报警的方法包括声音、光线变化、信息推送中的至少一种。

6.根据权利要求1所述的一种奥灰水突水预警方法，其特征在于：还包括根据步骤C中各含水层与奥灰水的相似度确定该含水层为奥灰水的水样阈值，且水样阈值小于突水风险阈值，当步骤C和步骤E检测的任意含水层的相似度大于水样阈值小于突水风险阈值时，对突水风险进行治理，治理的方法为确定导水通道，从巷道底板向导水通道打孔注浆进行封堵。

7.根据权利要求1所述的一种奥灰水突水预警方法，其特征在于：所述水样阈值为20％，突水风险阈值为30％。

8.一种奥灰水突水预警系统，其特征在于：包括在巷道或地面施工的至少一个地面水文观测孔和至少一个井下前探孔，至少一个地面水文观测孔延伸到深部奥陶系灰岩，所述井下前探孔通信连接有在线检测装置，所述在线检测装置通信连接有数据处理单元，所述数据处理单元能够人工输入数据；所述数据处理单元能够基于地面水文观测孔和井下前探孔的数据执行权利要求1-7任一项所述的预警方法。

9.根据权利要求7所述的一种突水预警系统，其特征在于：所述数据处理单元为电脑主机；所述在线检测装置至少能够在线实时获取水样的敏感指标数据。

10.一种奥灰水突水预警装置，其特征在于：包括

水样获取模块：对各含水层分别采集多个水样，获取各含水层的数据和含水层标签；

水样分析模块：将步骤A的数据输入随机森林算法，以十折交叉验证法进行训练，根据每次测试集的测试结果输出真实值与预测值的混淆矩阵，以及各参数对分类结果的贡献率；

相似度计算模块：通过混淆矩阵计算各含水层所有水样被错分为奥灰水的百分比，作为该含水层与奥灰水的相似度，基于经验确定相似度的突水风险阈值；

前期风险识别模块：如果存在相似度达到突水风险阈值的含水层，则该含水层存在突水风险；

模型训练模块：以贡献率最高的前n个参数作为敏感指标，以步骤A中的所有水样的敏感指标数据和含水层标签作为训练集，输入随机森林算法得到识别模型；

过程风险识别模块：采集待识别含水层所有水样的敏感指标数据，将该含水层的数据输入识别模型，根据被识别为奥灰水的水样数确定该含水层与奥灰水的相似度，如果相似度超过突水风险阈值，则认为该含水层存在突水风险。