CN112633318A - 一种基于Java和安卓平台的水源识别方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供的一种基于Java和安卓平台的水源识别方法结合现场试验和多种水质分析方法,综合分析平顶山矿区的各含水层水质特征,提出一套由突水点的水质化学分析结果分析判断煤矿水来源的算法,用以根据水质分析结果现场初步判断矿井突水的来源。本发明提供一种基于Java和安卓平台的水源识别方法及装置。该方法通过分析输入K、Na、Ca、Mg、HCO3、CO3、SO4、CL、TDS等数据,计算出钠钾比,钙镁比,碱硬比,根据以上输入数据,对矿井突水来源进行分析,并设计了相配套的数据输入输出和展示,管理系统,用以在安卓平台上运行,提高了检测的自动化程度,也提高了检测的精度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及Java和安卓平台的技术领域,具体涉及一种基于Java和安卓平台的水源识别方法。
背景技术
矿井发生突水或涌水后,及时采集突水点水样并化验水质成分,利用不同充水层地下水在水质指标上的差异,进而可以判断水源类型。这种方法是利用了各充水水源水化学成分的差异性,差异越显著,就越容易识别,识别结果也就越可靠。平顶山矿区矿井充水水源包括寒灰水、二灰水、七灰水、砂岩水、老空水等,各充水水源水化学特征既有相同之处,也有不同点。据前章统计分析,各充水水源在水化学成分方面的差异还是较明显的,如各矿浅部补给充沛和循环交替快的寒灰水其水质具备典型岩溶水的化学特征,水中离子以HCO3-、Ca2+、Mg2+为主,水质类型以HCO3—Ca·Mg型为主;而各矿深部循环交替滞缓、温度较高的寒灰水,水中Na+含量明显高于浅部寒灰水,水质类型多呈HCO3—Ca·Mg·Na型。各开采煤层顶板的砂岩裂隙水其水质类型多为HCO3—Na型,具有硬度低、碱度大于硬度、具有负硬度、PH值较其它含水层地下水略高等特点。不同充水水源的水其化学成分含量存在着一些差异,这些差异就成为识别水源的重要依据,而且差异越大,就越容易甄别。值得注意的是,不同充水水源的水其化学成分含量既有差异也有不少雷同之处,如水质类型同为HCO3—Ca·Mg型的水,可能是寒灰水、太灰水或地表水,如果单纯依据水质指标,不能将它们很好地区别开来。这也就意味着,基于水化学成分识别水源是一种间接方法,不同充水水源某些水质特征可能区别不大,单纯依据水质指标识别水源尚不能做到100%的正确。当依据水的化学成分难以准确判断水源类别或判别结果不确定时,要结合矿井地质和水文地质条件、突涌水过程、突水位置、突水通道、突涌水前后的水文观测资料及突涌水的水质分析数据,综合判断突(涌)水点的水源。
判别矿井突水水源的方法很多,每种方法都取得了实际的应用效果,但每种方法各有其自身的特点,同时也存在一定的局限性。应针对不同情况,如何从方法上扬长避短,将多种评判方法综合起来相互补充,实现对矿井突水水源的准确判别。同时应注意,不管是哪种方法,识别过程带有一种模糊性,识别结果不可能100%的正确。水质识别突水水源仅能作为一种辅助手段,必须结合突水点附近地质和水文地质及突水后水位动态等资料综合判断。由于煤矿水质分析多为简分析,化验成果不外乎是水中七大离子的质量浓度、摩尔浓度、百分比浓度、固形物、总硬度、暂时硬度、永久硬度、负硬度、总碱度及PH值等,极少进行水中微量元素和同位素方面的分析化验。此外,水质指标识别准则是建立在水质普查数据基础上的,分析手段也是简分析。要提高正确识别率,还要考虑其它水质指标(质量浓度、摩尔浓度、硬度、碱度)的差异外,还需要考虑水样采集地点的地质和水文地质环境因素、突(涌)水特征及突(涌)水后的水位、水量动态变化等。
基于水质识别矿井突水水源的方法有水质特征指标综合分析法、模糊数学方法、灰色系统方法、多元统计学法及神经网络法等,其中水质特征指标综合分析法简单、实用,直观性强,其它方法需要建立数学模型,实现过程较为复杂。
在煤矿等矿物开采的过程中,由于我国特殊的煤炭赋存状态,导致我国许多煤矿在生产过程中不得不面对矿井水的问题,因此判断出矿井水的来源,对于指导矿井生产,避免透水事故,提高生产效率,有着重要的意义。
发明内容
为了根据水质化学分析结果判断煤矿水的来源,本申请结合现场试验和多种水质分析方法,综合分析平顶山矿区的各含水层水质特征,提出一套由突水点的水质化学分析结果分析判断煤矿水来源的算法,用以根据水质分析结果现场初步判断矿井突水的来源。本发明提供一种基于Java和安卓平台的水源识别方法及装置。该方法通过分析输入K、Na、Ca、Mg、HCO3、CO3、SO4、CL、TDS等数据,计算出钠钾比,钙镁比,碱硬比,根据以上输入数据,对矿井突水来源进行分析,并设计了相配套的数据输入输出和展示,管理系统,用以在安卓平台上运行。其具体技术方案如下:
根据本发明实施例提供的一种基于Java和安卓平台的水源识别方法,包括步骤:
获取待检测的老空水,获取所述老空水中目标物质的含量值;其中,所述目标物质包括TDS、SO4、SO4·HCO3、Na、K、Ca、Mg;
根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分;
若所述地下水的TDS含量在正常范围内,则获取所述检测老空水的Na、K、Ca、Mg离子的含量值;
根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;
根据预设的目标水质指标,确认所述检测的老空水的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。
进一步的,所述根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分,包括步骤:
若所述TDS含量大于或者等于1500mg/L,则可判定是包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水;
若所述TDS含量大于或者等于1200mg/L,且小于1500mg/L,则可判定包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水;
若所述TDS含量大于或者等于1000mg/L,且小于1200mg/L,则可判定包括砂岩水的混合水、或是包括硫的混合水、或是包括灰岩水的混合水;
若所述TDS含量小于1000mg/L,则根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;
根据预设的目标水质指标,确认所述检测水样本的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。
进一步的,所述根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;根据预设的目标水质指标,确认所述检测水样本的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值,包括步骤:
判断所述目标物质的含量值是否满足预设第一条件第一预设条件包括:SO4百分比浓度是否大于或等于50%;或SO4百分比浓度是否大于或等于HCO3的百分比浓度;或SO4质量浓度是否大于或等于500;或SO4的百分比浓度与CL的百分比浓度之和大于或等于60%;或判断水样点形状是否跟臭蛋味水相同;
若满足预设第一条件,则可判定为老空水或者混合水;
若不满足预设第一条件,则判定Na的百分比浓度范围,确定水源类别。
进一步的,所述根据预设的目标水质指标,确认所述检测水样本的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值,包括步骤:
判断所述目标物质的含量值是否满足预设第二条件(判断CO3的百分比浓度是否不等于0;或钠钙质量浓度比值是否大于10;或咸硬度比是否大于或等于50;或Na的百分比浓度是否大于或等于80),若满足预设第二条件,则判定为受煤硫影响的老空水;
若不满足预设第二条件,则判断SO4质量浓度是否大于或等于300,或SO4百分比浓度是否大于或等于40%,若满足,则判定为包括砂岩水的老空水;若不满足,则判断Na的百分比浓度是否大于或等于50%,若是,则判定为包括砂岩水的老空水;若不是,则判定为包括灰岩水的老空水。
进一步的,若Na的百分比浓度大于或等于80%,判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤;或,开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩;
若是,则判定为砂岩水;若不是,则
判断SO4百分比浓度、SO4质量浓度、CO3、钠钙质量浓度比值、咸硬度值、钙镁质量浓度是否达到预设的第三条件,若满足,则判定为硫酸盐类的砂岩水;所述预设的第三条件为SO4百分比浓度大于或等于20%,SO4质量浓度大于或等于200,且CO3的质量浓度不为0,钠钙质量浓度比值大于或等于5,咸硬度值大于或等于1.5,钙镁质量浓度的和小于或等于70;
若没有满足预设的第三条件,则判断CL的质量浓度和百分比浓度、CO3、钠钙质量浓度比值、咸硬度值、钙镁质量浓度是否达到预设的第四条件,则判定为氯化物类的砂岩水;预设的预设的第四条件为CL的质量浓度是否大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于20%、且CO3的质量浓度不为0,钠钙质量浓度比值大于或等于5,咸硬度值大于或等于1.5,钙镁质量浓度的和小于或等于70;
若没有满足预设的第四条件,则判定Na的百分比浓度是否大于或等于90%、CO3的质量浓度不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于5,咸硬度值是否大于或等于1.5,钙镁质量浓度的和是否小于或等于70,若是,则判定为砂岩水;若不是,则判定为砂岩水或混合水。
进一步的,若Na的百分比浓度大于或等于50%,且小于80%,则判断CO3的质量浓度是否不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于1.5,咸硬度值是否大于或等于1.5,矿井名称是否不是八矿,且判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤;或,开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩;若是,则为矿岩水;若不是,则判断SO4的百分比浓度是否大于或等于40%,若是,则判断为煤中硫类矿井水;若不是,则CL的质量浓度是否大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于25%,若是,则通过判断钠钙质量浓度比值否小于或等于1、咸硬度小于等于1,确定为灰盐水类混合水;通过判断CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于2,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为砂岩水类混合水;
若不是,则当钠钙质量浓度比值小于或等于1时,判断咸硬度值是否小于或等于1,若是则确定为寒灰水6;
当钠钙质量浓度比值大于1且小于或等于2.2时,判断咸硬度值是否小于或等于1.6,且判断矿井名是否为八矿、五矿、十矿、十二矿、十三矿中的一种,若是,则确定为寒灰水11;若不是,则判断钙镁质量浓度的和小于或等于80时,确定为灰砂岩混合水9;若钙镁质量浓度的和大于70时,则为砂岩水10;
当钠钙质量浓度比值大于2.2且小于或等于3时,若CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于2,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为砂岩水13;反之则为灰砂岩类混合水12;
当钠钙质量浓度比值大于3时,若CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于2.5,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为砂岩水15;反之确定为灰岩砂岩混合水14
进一步的,若Na的百分比浓度大于20%,且小于50%,则判断CO3的质量浓度是否不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于1,且判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤;或,开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩;若是,则判断为砂岩水1;若SO4的百分比浓度大于或等于40%,则判断为太灰水类的混合水2;
若SO4的百分比浓度小于40%,且CL的质量浓度大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于25%,则当钠钙质量浓度比值小于或等于1时,判断咸硬度值是否小于或等于1,若是则确定为氯化物类寒灰水3;若CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于1,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为氯化物类混合水;反之,若
若水样点性状是否为民井水和充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为放水孔水和充水层是否为寒武系灰岩时,则确定为寒灰水6;反之,判断钠钙质量浓度比值小于或等于1时,且判断矿井名是否为二矿、五矿、十矿、十二矿、十三矿中的一种时,若咸硬度值小于或等于1时确定为寒灰水7,;反之,确定为灰岩砂岩混合水8;若判断矿井名是否为八矿,且钠钙质量比小于或等于1.5,咸硬度值小于或等于1.2,钙镁质量浓度的和小于或等于95,可确定为寒灰水9;反之,若SO4百分比浓度大于或等于30%、SO4质量浓度大于或等于250,开采煤层为庚组煤且水样点状性为顶板水,水样点状性为钻孔水或放水孔水,充水层为太原组七灰或太原组二灰,则确定为太灰水10;反之,若咸硬度值小于或等于1,且钠氯比大于或等于6,则确定为砂岩水11;若咸硬度值大于1,且钠氯比小于6,则:
若TDS小于或等于400、钠钙质量比小于或等于1,咸硬度值小于或等于1,则确定为寒灰水或浅部太灰水;
若钙镁质量浓度的和小于或等于70,咸硬度值大于1,则确定为砂岩水或混合水13;
若钠钙质量比大于1,咸硬度值大于1,则确定为太灰砂岩混合水14;
若钠钙质量比小于1,咸硬度值小于1,则确定为寒灰或混合水15。
进一步的,若Na的百分比浓度小于20%,若水样点性状是否为民井水和充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为放水孔水和充水层是否为寒武系灰岩时,则确定为寒灰水1;反之,若开采煤层为庚组煤且水样点状性为顶板水,水样点状性为钻孔水或放水孔水,充水层为太原组七灰或太原组二灰,则确定为太灰水2;
反之,若SO4的百分比浓度大于或等于40%,且钠质量浓度小于或等于55,咸硬度值小于或等于0.75,钠钙质量浓度比小于或等于0.3,可确定为寒灰水3;若若SO4的百分比浓度小于40%,且钠质量浓度大于55,咸硬度值大于0.75,钠钙质量浓度比大于0.3,则确定为太灰水或混合水4;
若SO4的百分比浓度小于40%,且CL的质量浓度大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于25%,且若钠质量浓度小于或等于55,咸硬度值小于或等于0.75,钠钙质量浓度比小于或等于0.35,则可确定为氯化物类寒灰水,反之为氯化物类太灰水6;
若CL的质量浓度小于100%、CL的百分比浓度小于25%,若开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩,则确定为砂岩水或混合水7;反之,若矿井名称为十三矿、吴寨矿、二矿、五矿中的一种,且γSO4和CL之和的质量百分比大于或等于30%,且若钠质量浓度小于或等于55,咸硬度值小于或等于0.75,钠钙质量浓度比小于或等于0.35,可确定为寒灰或浅部太灰水,反之为寒灰水或二灰水12;
若矿井名称不为十三矿、吴寨矿、二矿、五矿中的一种,或γ(so4+cl)的质量百分比小于30%,则若矿井名称为为八矿,且钠钙质量比小于或等于0.3,咸硬度值小于或等于1.2,钙镁质量浓度的和小于或等于90,可确定为寒灰水10;反之,若SO4的百分比浓度大于或等于20%,或SO4的质量浓度为大于或等于200,且为十一矿、七矿、五矿中的一种,则为寒灰水或浅部太灰水11;
若TDS大于500、钠钙质量比小于1,咸硬度值小于1,则确定为寒灰水或浅部太灰水13;反之:
若开采水平为一水平或浅部,则为太灰水14;
若水样点性状为井筒水时,则确定为泥灰盐水;
若矿井名称为十三矿、吴寨矿、二矿、五矿、七矿中的一种,则确定为寒灰水16.
本申请实施例提供的一种基于Java和安卓平台的水源识别方法,包括步骤:获取待检测的老空水,获取所述老空水中目标物质的含量值;其中,所述目标物质包括TDS、SO4、SO4·HCO3、Na、K、Ca、Mg;根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分;若所述地下水的TDS含量在正常范围内,则获取所述检测老空水的Na、K、Ca、Mg离子的含量值;根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;根据预设的目标水质指标,确认所述检测的老空水的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。本申请结合现场试验和多种水质分析方法,综合分析平顶山矿区的各含水层水质特征,提出一套由突水点的水质化学分析结果分析判断煤矿水来源的算法,用以根据水质分析结果现场初步判断矿井突水的来源。本发明提供一种基于Java和安卓平台的水源识别方法及装置。该方法通过分析输入K、Na、Ca、Mg、HCO3、CO3、SO4、CL、TDS等数据,计算出钠钾比,钙镁比,碱硬比,根据以上输入数据,对矿井突水来源进行分析,并设计了相配套的数据输入输出和展示,管理系统,用以在安卓平台上运行,提高了检测的自动化程度,也提高了检测的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是示例性的,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等,均仅用以配合说明书所揭示的内容,以供熟悉此技术的人士了解与阅读,并非用以限定本发明可实施的限定条件,故不具技术上的实质意义,任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整,在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下,均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
图1为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪的水源识别方法流程图;
图2为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪的在矿化度(TDS)≥1500mg/L时的水源识别流程图;
图3为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪的在矿化度(TDS)=1200~1500mg/L时水源识别流程图;
图4为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪的在矿化度(TDS)=1000~1200mg/L时水源识别流程图;
图5为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪在矿化度<1000mg/L钠型水源识别流程图;
图6为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪识别Na·Ca·Mg型水源的识别流程图;
图7为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪识别Ca·Mg·Na型水源的识别流程图;
图8为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪识别Ca·Mg型水源的识别流程图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式,熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本申请提供的一种视频与时空信息同步检测方法应用于具有控制和处理功能的设备。
图1为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪的水源识别方法流程图,包括步骤:
获取待检测的老空水,获取所述老空水中目标物质的含量值;其中,所述目标物质包括TDS、SO4、SO4·HCO3、Na、K、Ca、Mg;
根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分;
若所述地下水的TDS含量在正常范围内,则获取所述检测老空水的Na、K、Ca、Mg离子的含量值;
根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;
根据预设的目标水质指标,确认所述检测的老空水的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。
参见图2为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪的在矿化度(TDS)≥1500mg/L时的水源识别流程图,包括步骤:
若所述TDS含量大于或者等于1500mg/L,则可判定是包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水;
若所述TDS含量大于或者等于1200mg/L,且小于1500mg/L,则可判定包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水;
若所述TDS含量大于或者等于1000mg/L,且小于1200mg/L,则可判定包括砂岩水的混合水、或是包括硫的混合水、或是包括灰岩水的混合水;
若所述TDS含量小于1000mg/L,则根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;
根据预设的目标水质指标,确认所述检测水样本的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。
参见图3为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪的在矿化度(TDS)=1200~1500mg/L时水源识别流程图,所述根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;根据预设的目标水质指标,确认所述检测水样本的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值,包括步骤:
判断所述目标物质的含量值是否满足预设第一条件第一预设条件包括:SO4百分比浓度是否大于或等于50%;或SO4百分比浓度是否大于或等于HCO3的百分比浓度;或SO4质量浓度是否大于或等于500;或SO4的百分比浓度与CL的百分比浓度之和大于或等于60%;或判断水样点形状是否跟臭蛋味水相同;
若满足预设第一条件,则可判定为老空水或者混合水;
若不满足预设第一条件,则判定Na的百分比浓度范围,确定水源类别。
参见图4为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪的在矿化度(TDS)=1000~1200mg/L时水源识别流程图,所述根据预设的目标水质指标,确认所述检测水样本的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值,包括步骤:
判断所述目标物质的含量值是否满足预设第二条件(判断CO3的百分比浓度是否不等于0;或钠钙质量浓度比值是否大于10;或咸硬度比是否大于或等于50;或Na的百分比浓度是否大于或等于80),若满足预设第二条件,则判定为受煤硫影响的老空水;
若不满足预设第二条件,则判断SO4质量浓度是否大于或等于300,或SO4百分比浓度是否大于或等于40%,若满足,则判定为包括砂岩水的老空水;若不满足,则判断Na的百分比浓度是否大于或等于50%,若是,则判定为包括砂岩水的老空水;若不是,则判定为包括灰岩水的老空水。
参见图5为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪在矿化度<1000mg/L钠型水源识别流程图,若Na的百分比浓度大于或等于80%,判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤;或,开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩;
若是,则判定为砂岩水;若不是,则
判断SO4百分比浓度、SO4质量浓度、CO3、钠钙质量浓度比值、咸硬度值、钙镁质量浓度是否达到预设的第三条件,若满足,则判定为硫酸盐类的砂岩水;所述预设的第三条件为SO4百分比浓度大于或等于20%,SO4质量浓度大于或等于200,且CO3的质量浓度不为0,钠钙质量浓度比值大于或等于5,咸硬度值大于或等于1.5,钙镁质量浓度的和小于或等于70;
若没有满足预设的第三条件,则判断CL的质量浓度和百分比浓度、CO3、钠钙质量浓度比值、咸硬度值、钙镁质量浓度是否达到预设的第四条件,则判定为氯化物类的砂岩水;预设的预设的第四条件为CL的质量浓度是否大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于20%、且CO3的质量浓度不为0,钠钙质量浓度比值大于或等于5,咸硬度值大于或等于1.5,钙镁质量浓度的和小于或等于70;
若没有满足预设的第四条件,则判定Na的百分比浓度是否大于或等于90%、CO3的质量浓度不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于5,咸硬度值是否大于或等于1.5,钙镁质量浓度的和是否小于或等于70,若是,则判定为砂岩水;若不是,则判定为砂岩水或混合水。
参见图6为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪识别Na·Ca·Mg型水源的识别流程图,若Na的百分比浓度大于或等于50%,且小于80%,则判断CO3的质量浓度是否不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于1.5,咸硬度值是否大于或等于1.5,矿井名称是否不是八矿,且判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤;或,开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩;若是,则为矿岩水;若不是,则判断SO4的百分比浓度是否大于或等于40%,若是,则判断为煤中硫类矿井水;若不是,则CL的质量浓度是否大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于25%,若是,则通过判断钠钙质量浓度比值否小于或等于1、咸硬度小于等于1,确定为灰盐水类混合水;通过判断CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于2,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为砂岩水类混合水;
若不是,则当钠钙质量浓度比值小于或等于1时,判断咸硬度值是否小于或等于1,若是则确定为寒灰水6;
当钠钙质量浓度比值大于1且小于或等于2.2时,判断咸硬度值是否小于或等于1.6,且判断矿井名是否为八矿、五矿、十矿、十二矿、十三矿中的一种,若是,则确定为寒灰水11;若不是,则判断钙镁质量浓度的和小于或等于80时,确定为灰砂岩混合水9;若钙镁质量浓度的和大于70时,则为砂岩水10;
当钠钙质量浓度比值大于2.2且小于或等于3时,若CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于2,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为砂岩水13;反之则为灰砂岩类混合水12;
当钠钙质量浓度比值大于3时,若CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于2.5,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为砂岩水15;反之确定为灰岩砂岩混合水14
参见图7为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪识别Ca·Mg·Na型水源的识别流程图,若Na的百分比浓度大于20%,且小于50%,则判断CO3的质量浓度是否不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于1,且判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤;或,开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩;若是,则判断为砂岩水1;若SO4的百分比浓度大于或等于40%,则判断为太灰水类的混合水2;
若SO4的百分比浓度小于40%,且CL的质量浓度大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于25%,则当钠钙质量浓度比值小于或等于1时,判断咸硬度值是否小于或等于1,若是则确定为氯化物类寒灰水3;若CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于1,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为氯化物类混合水;反之,若
若水样点性状是否为民井水和充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为放水孔水和充水层是否为寒武系灰岩时,则确定为寒灰水6;反之,判断钠钙质量浓度比值小于或等于1时,且判断矿井名是否为二矿、五矿、十矿、十二矿、十三矿中的一种时,若咸硬度值小于或等于1时确定为寒灰水7,;反之,确定为灰岩砂岩混合水8;若判断矿井名是否为八矿,且钠钙质量比小于或等于1.5,咸硬度值小于或等于1.2,钙镁质量浓度的和小于或等于95,可确定为寒灰水9;反之,若SO4百分比浓度大于或等于30%、SO4质量浓度大于或等于250,开采煤层为庚组煤且水样点状性为顶板水,水样点状性为钻孔水或放水孔水,充水层为太原组七灰或太原组二灰,则确定为太灰水10;反之,若咸硬度值小于或等于1,且钠氯比大于或等于6,则确定为砂岩水11;若咸硬度值大于1,且钠氯比小于6,则:
若TDS小于或等于400、钠钙质量比小于或等于1,咸硬度值小于或等于1,则确定为寒灰水或浅部太灰水;
若钙镁质量浓度的和小于或等于70,咸硬度值大于1,则确定为砂岩水或混合水13;
若钠钙质量比大于1,咸硬度值大于1,则确定为太灰砂岩混合水14;
若钠钙质量比小于1,咸硬度值小于1,则确定为寒灰或混合水15。
参见图8为本申请实施例提供的一种基于单片机的自动电测水位仪识别Ca·Mg型水源的识别流程图,若Na的百分比浓度小于20%,若水样点性状是否为民井水和充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为放水孔水和充水层是否为寒武系灰岩时,则确定为寒灰水1;反之,若开采煤层为庚组煤且水样点状性为顶板水,水样点状性为钻孔水或放水孔水,充水层为太原组七灰或太原组二灰,则确定为太灰水2;
反之,若SO4的百分比浓度大于或等于40%,且钠质量浓度小于或等于55,咸硬度值小于或等于0.75,钠钙质量浓度比小于或等于0.3,可确定为寒灰水3;若若SO4的百分比浓度小于40%,且钠质量浓度大于55,咸硬度值大于0.75,钠钙质量浓度比大于0.3,则确定为太灰水或混合水4;
若SO4的百分比浓度小于40%,且CL的质量浓度大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于25%,且若钠质量浓度小于或等于55,咸硬度值小于或等于0.75,钠钙质量浓度比小于或等于0.35,则可确定为氯化物类寒灰水,反之为氯化物类太灰水6;
若CL的质量浓度小于100%、CL的百分比浓度小于25%,若开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩,则确定为砂岩水或混合水7;反之,若矿井名称为十三矿、吴寨矿、二矿、五矿中的一种,且γ(so4+cl)的质量百分比大于或等于30%,且若钠质量浓度小于或等于55,咸硬度值小于或等于0.75,钠钙质量浓度比小于或等于0.35,可确定为寒灰或浅部太灰水,反之为寒灰水或二灰水12;
若矿井名称不为十三矿、吴寨矿、二矿、五矿中的一种,或γ(so4+cl)的质量百分比小于30%,则若矿井名称为为八矿,且钠钙质量比小于或等于0.3,咸硬度值小于或等于1.2,钙镁质量浓度的和小于或等于90,可确定为寒灰水10;反之,若SO4的百分比浓度大于或等于20%,或SO4的质量浓度为大于或等于200,且为十一矿、七矿、五矿中的一种,则为寒灰水或浅部太灰水11;
若TDS大于500、钠钙质量比小于1,咸硬度值小于1,则确定为寒灰水或浅部太灰水13;反之:
若开采水平为一水平或浅部,则为太灰水14;
若水样点性状为井筒水时,则确定为泥灰盐水;
若矿井名称为十三矿、吴寨矿、二矿、五矿、七矿中的一种,则确定为寒灰水16.
本申请实施例提供的一种基于Java和安卓平台的水源识别方法,包括步骤:获取待检测的老空水,获取所述老空水中目标物质的含量值;其中,所述目标物质包括TDS、SO4、SO4·HCO3、Na、K、Ca、Mg;根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分;若所述地下水的TDS含量在正常范围内,则获取所述检测老空水的Na、K、Ca、Mg离子的含量值;根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;根据预设的目标水质指标,确认所述检测的老空水的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO32-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。本申请结合现场试验和多种水质分析方法,综合分析平顶山矿区的各含水层水质特征,提出一套由突水点的水质化学分析结果分析判断煤矿水来源的算法,用以根据水质分析结果现场初步判断矿井突水的来源。本发明提供一种基于Java和安卓平台的水源识别方法及装置。该方法通过分析输入K、Na、Ca、Mg、HCO3、CO3、SO4、CL、TDS等数据,计算出钠钾比,钙镁比,碱硬比,根据以上输入数据,对矿井突水来源进行分析,并设计了相配套的数据输入输出和展示,管理系统,用以在安卓平台上运行,提高了检测的自动化程度,也提高了检测的精度。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种基于Java和安卓平台的水源识别方法,其特征在于,包括步骤:
获取待检测的老空水,获取所述老空水中目标物质的含量值;其中,所述目标物质包括TDS、SO4、SO4·HCO3、Na、K、Ca、Mg;
根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分;
若所述地下水的TDS含量在正常范围内,则获取所述检测老空水的Na、K、Ca、Mg离子的含量值;
根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;
根据预设的目标水质指标,确认所述检测的老空水的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。
2.根据权利要求1所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法,其特征在于,所述根据所述目标物质的含量值将所述老空水与各含水层地下水进行区分,包括步骤:
若所述TDS含量大于或者等于1500mg/L,则可判定是包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水;
若所述TDS含量大于或者等于1200mg/L,且小于1500mg/L,则可判定包括砂岩水的老空水、或是包括硫的老空水、或是包括灰岩水的老空水;
若所述TDS含量大于或者等于1000mg/L,且小于1200mg/L,则可判定包括砂岩水的混合水、或是包括硫的混合水、或是包括灰岩水的混合水;
若所述TDS含量小于1000mg/L,则根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;
根据预设的目标水质指标,确认所述检测水样本的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值。
3.根据权利要求2所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法,其特征在于,所述根据所述Na、K、Ca、Mg离子的含量值判断所述检测水样本的水源类别;根据预设的目标水质指标,确认所述检测水样本的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值,包括步骤:
判断所述目标物质的含量值是否满足预设第一条件第一预设条件包括:SO4百分比浓度是否大于或等于50%;或SO4百分比浓度是否大于或等于HCO3的百分比浓度;或SO4质量浓度是否大于或等于500;或SO4的百分比浓度与CL的百分比浓度之和大于或等于60%;或判断水样点形状是否跟臭蛋味水相同;
若满足预设第一条件,则可判定为老空水或者混合水;
若不满足预设第一条件,则判定Na的百分比浓度范围,确定水源类别。
4.根据权利要求2所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法,其特征在于,所述根据预设的目标水质指标,确认所述检测水样本的水源类别;其中所述目标水质指标包括阴离子毫克当量百分比、CO3 2-含量、碱硬比、钠钙比、质量浓度值,包括步骤:
判断所述目标物质的含量值是否满足预设第二条件(判断CO3的百分比浓度是否不等于0;或钠钙质量浓度比值是否大于10;或咸硬度比是否大于或等于50;或Na的百分比浓度是否大于或等于80),若满足预设第二条件,则判定为受煤硫影响的老空水;
若不满足预设第二条件,则判断SO4质量浓度是否大于或等于300,或SO4百分比浓度是否大于或等于40%,若满足,则判定为包括砂岩水的老空水;若不满足,则判断Na的百分比浓度是否大于或等于50%,若是,则判定为包括砂岩水的老空水;若不是,则判定为包括灰岩水的老空水。
5.根据权利要求1-4任一所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法,其特征在于,若Na的百分比浓度大于或等于80%,判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤;或,开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩;
若是,则判定为砂岩水;若不是,则
判断SO4百分比浓度、SO4质量浓度、CO3、钠钙质量浓度比值、咸硬度值、钙镁质量浓度是否达到预设的第三条件,若满足,则判定为硫酸盐类的砂岩水;所述预设的第三条件为SO4百分比浓度大于或等于20%,SO4质量浓度大于或等于200,且CO3的质量浓度不为0,钠钙质量浓度比值大于或等于5,咸硬度值大于或等于1.5,钙镁质量浓度的和小于或等于70;
若没有满足预设的第三条件,则判断CL的质量浓度和百分比浓度、CO3、钠钙质量浓度比值、咸硬度值、钙镁质量浓度是否达到预设的第四条件,则判定为氯化物类的砂岩水;预设的预设的第四条件为CL的质量浓度是否大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于20%、且CO3的质量浓度不为0,钠钙质量浓度比值大于或等于5,咸硬度值大于或等于1.5,钙镁质量浓度的和小于或等于70;
若没有满足预设的第四条件,则判定Na的百分比浓度是否大于或等于90%、CO3的质量浓度不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于5,咸硬度值是否大于或等于1.5,钙镁质量浓度的和是否小于或等于70,若是,则判定为砂岩水;若不是,则判定为砂岩水或混合水。
6.根据权利要求5所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法,其特征在于,若Na的百分比浓度大于或等于50%,且小于80%,则判断CO3的质量浓度是否不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于1.5,咸硬度值是否大于或等于1.5,矿井名称是否不是八矿,且判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤;或,开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩;若是,则为矿岩水;若不是,则判断SO4的百分比浓度是否大于或等于40%,若是,则判断为煤中硫类矿井水;若不是,则CL的质量浓度是否大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于25%,若是,则通过判断钠钙质量浓度比值否小于或等于1、咸硬度小于等于1,确定为灰盐水类混合水;通过判断CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于2,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为砂岩水类混合水;
若不是,则当钠钙质量浓度比值小于或等于1时,判断咸硬度值是否小于或等于1,若是则确定为寒灰水6;
当钠钙质量浓度比值大于1且小于或等于2.2时,判断咸硬度值是否小于或等于1.6,且判断矿井名是否为八矿、五矿、十矿、十二矿、十三矿中的一种,若是,则确定为寒灰水11;若不是,则判断钙镁质量浓度的和小于或等于80时,确定为灰砂岩混合水9;若钙镁质量浓度的和大于70时,则为砂岩水10;
当钠钙质量浓度比值大于2.2且小于或等于3时,若CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于2,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为砂岩水13;反之则为灰砂岩类混合水12;
当钠钙质量浓度比值大于3时,若CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于2.5,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为砂岩水15;反之确定为灰岩砂岩混合水14。
7.根据权利要求5所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法,其特征在于,若Na的百分比浓度大于20%,且小于50%,则判断CO3的质量浓度是否不为0、钠钙质量浓度比值是否大于或等于1,且判断开采煤层是否是己组煤和庚组煤;或,开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩;若是,则判断为砂岩水1;若SO4的百分比浓度大于或等于40%,则判断为太灰水类的混合水2;
若SO4的百分比浓度小于40%,且CL的质量浓度大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于25%,则当钠钙质量浓度比值小于或等于1时,判断咸硬度值是否小于或等于1,若是则确定为氯化物类寒灰水3;若CO3的质量浓度不为0、钠质量浓度大于或等于200,咸硬度值大于或等于1,钙镁质量浓度的和小于或等于80,确定为氯化物类混合水;反之,若
若水样点性状是否为民井水和充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为放水孔水和充水层是否为寒武系灰岩时,则确定为寒灰水6;反之,判断钠钙质量浓度比值小于或等于1时,且判断矿井名是否为二矿、五矿、十矿、十二矿、十三矿中的一种时,若咸硬度值小于或等于1时确定为寒灰水7,;反之,确定为灰岩砂岩混合水8;若判断矿井名是否为八矿,且钠钙质量比小于或等于1.5,咸硬度值小于或等于1.2,钙镁质量浓度的和小于或等于95,可确定为寒灰水9;反之,若SO4百分比浓度大于或等于30%、SO4质量浓度大于或等于250,开采煤层为庚组煤且水样点状性为顶板水,水样点状性为钻孔水或放水孔水,充水层为太原组七灰或太原组二灰,则确定为太灰水10;反之,若咸硬度值小于或等于1,且钠氯比大于或等于6,则确定为砂岩水11;若咸硬度值大于1,且钠氯比小于6,则:
若TDS小于或等于400、钠钙质量比小于或等于1,咸硬度值小于或等于1,则确定为寒灰水或浅部太灰水;
若钙镁质量浓度的和小于或等于70,咸硬度值大于1,则确定为砂岩水或混合水13;
若钠钙质量比大于1,咸硬度值大于1,则确定为太灰砂岩混合水14;
若钠钙质量比小于1,咸硬度值小于1,则确定为寒灰或混合水15。
8.根据权利要求5所述的基于Java和安卓平台的水源识别方法,其特征在于,若Na的百分比浓度小于20%,若水样点性状是否为民井水和充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为寒武系灰岩,或水样点性状是否为放水孔水和充水层是否为寒武系灰岩时,则确定为寒灰水1;反之,若开采煤层为庚组煤且水样点状性为顶板水,水样点状性为钻孔水或放水孔水,充水层为太原组七灰或太原组二灰,则确定为太灰水2;
反之,若SO4的百分比浓度大于或等于40%,且钠质量浓度小于或等于55,咸硬度值小于或等于0.75,钠钙质量浓度比小于或等于0.3,可确定为寒灰水3;若若SO4的百分比浓度小于40%,且钠质量浓度大于55,咸硬度值大于0.75,钠钙质量浓度比大于0.3,则确定为太灰水或混合水4;
若SO4的百分比浓度小于40%,且CL的质量浓度大于或等于100%、CL的百分比浓度是否大于或等于25%,且若钠质量浓度小于或等于55,咸硬度值小于或等于0.75,钠钙质量浓度比小于或等于0.35,则可确定为氯化物类寒灰水,反之为氯化物类太灰水6;
若CL的质量浓度小于100%、CL的百分比浓度小于25%,若开采煤层为己组煤且水样点性状为顶板水,水样点性状是否为民井水和充水层是否为平顶砂岩,水样点性状是否为钻孔水且充水层是否为二叠系砂岩,则确定为砂岩水或混合水7;反之,若矿井名称为十三矿、吴寨矿、二矿、五矿中的一种,且γSO4和CL之和的质量百分比大于或等于30%,且若钠质量浓度小于或等于55,咸硬度值小于或等于0.75,钠钙质量浓度比小于或等于0.35,可确定为寒灰或浅部太灰水,反之为寒灰水或二灰水12;
若矿井名称不为十三矿、吴寨矿、二矿、五矿中的一种,或γ(so4+cl)的质量百分比小于30%,则若矿井名称为为八矿,且钠钙质量比小于或等于0.3,咸硬度值小于或等于1.2,钙镁质量浓度的和小于或等于90,可确定为寒灰水10;反之,若SO4的百分比浓度大于或等于20%,或SO4的质量浓度为大于或等于200,且为十一矿、七矿、五矿中的一种,则为寒灰水或浅部太灰水11;
若TDS大于500、钠钙质量比小于1,咸硬度值小于1,则确定为寒灰水或浅部太灰水13;反之:
若开采水平为一水平或浅部,则为太灰水14;
若水样点性状为井筒水时,则确定为泥灰盐水;
若矿井名称为十三矿、吴寨矿、二矿、五矿、七矿中的一种,则确定为寒灰水16。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103174462A (zh) * | 2013-02-05 | 2013-06-26 | 中国矿业大学 | 透水水源实时监测识别装置及方法 |
US20130213870A1 (en) * | 2012-02-17 | 2013-08-22 | Tempest Environmental Systems, Inc. | Cooling tower blow-down, groundwater and wastewater re-use process and system |
CN105653788A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-06-08 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种矿区水源识别方法、装置和系统 |
CN109354268A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-02-19 | 核工业北京化工冶金研究院 | 一种中性地浸采铀井场地下水去离子处理方法 |
CN109993459A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-09 | 安徽大学 | 一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法 |
CN110410149A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-05 | 太原理工大学 | 一种实时自动监测煤矿老空水水情的装置及方法 |
CN111562285A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-08-21 | 安徽大学 | 基于大数据与深度学习的矿井突水水源识别方法及其识别系统 |
-
2020
- 2020-11-04 CN CN202011218978.7A patent/CN112633318B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130213870A1 (en) * | 2012-02-17 | 2013-08-22 | Tempest Environmental Systems, Inc. | Cooling tower blow-down, groundwater and wastewater re-use process and system |
CN103174462A (zh) * | 2013-02-05 | 2013-06-26 | 中国矿业大学 | 透水水源实时监测识别装置及方法 |
CN105653788A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-06-08 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种矿区水源识别方法、装置和系统 |
CN109354268A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-02-19 | 核工业北京化工冶金研究院 | 一种中性地浸采铀井场地下水去离子处理方法 |
CN109993459A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-09 | 安徽大学 | 一种复杂多含水层矿井突水水源识别方法 |
CN110410149A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-05 | 太原理工大学 | 一种实时自动监测煤矿老空水水情的装置及方法 |
CN111562285A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-08-21 | 安徽大学 | 基于大数据与深度学习的矿井突水水源识别方法及其识别系统 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
GEDAMY Y等: "Hydrochemistry of the Eocene aquifer at the desert fringes of west El-Minya Governorate, Egypt", 《CURR. SCI. INT》 * |
OKIONGBO K S等: "Groundwater quality and its suitability for domestic and agricultural uses in Wilberforce Island, Southern Nigeria", 《GLOBAL JOURNAL OF GEOLOGICAL SCIENCES》 * |
崔亚莉等: "地下水浅埋区土壤水TDS变化规律分析", 《水土保持学报》 * |
成荣秋: "高平矿区地下水化学特征及突水水源判别系统研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》 * |
房曰荣等: "福建煤矿突水水源水化学特征的实验研究", 《华北科技学院学报》 * |
王仲阳: "鹤壁矿区利用水化学成分识别突水水源建模研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》 * |
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Publication number | Publication date |
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