工程科学学报.第41卷.第11期：1412-1421.2019年11月 Chinese Journal of Engineering,Vol.41,No.11:1412-1421,November 2019 D0L:10.13374.issn2095-9389.2019.06.03.004,http://journals.ustb.edu.cn 基于PCA和MCMC的贝叶斯方法的海下矿山水害源识 别分析 颜丙乾2)，任奋华1,2)四，蔡美峰12)，郭奇峰1,2，王培涛12) 1)北京科技大学土木与资源工程学院，北京1000832)北京科技大学城市与地下空间工程北京市重点实验室，北京100083 ☒通信作者.E-mail:renfh2001@163.com 摘要海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁，是矿山开采中的自然灾害之一，快速有效的 判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义，三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象，矿区开采中矿井 水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等，为了准确快速的判别矿井水水源，有效预防矿井水突水及水害威 胁，本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析，选取Mg+、Na+K、Ca、SO2、CI和 HCO共6项指标作为判别因子，通过主成分分析得出不同水样的矿化程度.在贝叶斯算法分析原理的基础上，将马尔可夫链 蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)引入到贝叶斯方法中，运用统计软件SPSS统计，构建贝叶斯判别分析模型，得 出基于水样样本信息的算法估计的后验分布，得出矿山水害水源的分析方法.运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据 进行详细的分析验证，建立矿井突水水源模型，进行不同水样的信息分析，得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析，验 证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性，对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义 关键词矿井水害水源：贝叶斯方法：马尔可夫链蒙特卡洛：主成分分析：水样分析：矿山突水 分类号TD741.7 Application of PCA and Bayesian MCMC to discriminate between water sources in seabed gold mines YAN Bing-qian)REN Fen-hua CAl Mei-feng2GUO Qi-feng2),WANG Pei-tao2 1)School of Civil and Resource Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)Beijing Key Laboratory of Urban Underground Space Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China Corresponding author,E-mail:renfh 2001@163.com ABSTRACT Water hazards in submarine gold mines pose a great threat to mine production,construction personnel,and mining equipment,and represent one of the natural disasters that occur in mining.To prevent and control accidents,it is critical to quickly and effectively identify water sources.Cracks in the rocks surrounding the roadway in the Sanshandao Gold Mine are a widespread and long- term water gushing phenomenon.The main sources of mine water hazards in mining areas are seawater,Quaternary water,bedrock fissure water,and groundwater.To accurately and quickly identify mine water sources and effectively prevent inrushes of mine water and water-hazard threats,the hydrogeological conditions and chemical composition of water samples from different monitoring points were analyzed and six indicators,i.e.,Mg",Na+K',Ca,SO,CI,and HCO,were selected as discriminant factors.Based on the analysis principle of the Bayesian algorithm,the Markov chain Monte Carlo(MCMC)approach was introduced into the Bayesian method.A Bayesian discriminant analysis model was then constructed using SPSS Statistics and the MCMC Bayesian method.The 收稿日期：2019-06-03 基金项目：国家自然科学基金面上资助项目(51774022)：国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804101)基于 PCA 和 MCMC 的贝叶斯方法的海下矿山水害源识 别分析 颜丙乾1,2)，任奋华1,2) 苣，蔡美峰1,2)，郭奇峰1,2)，王培涛1,2) 1) 北京科技大学土木与资源工程学院，北京 100083    2) 北京科技大学城市与地下空间工程北京市重点实验室，北京 100083 苣通信作者，E-mail：renfh_2001@163.com 摘    要    海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁，是矿山开采中的自然灾害之一，快速有效的 判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义. 三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象，矿区开采中矿井 水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等，为了准确快速的判别矿井水水源，有效预防矿井水突水及水害威 胁，本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析，选取 Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO4 2−、Cl−和 HCO3 −共 6 项指标作为判别因子，通过主成分分析得出不同水样的矿化程度. 在贝叶斯算法分析原理的基础上，将马尔可夫链 蒙特卡洛 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 引入到贝叶斯方法中，运用统计软件 SPSS 统计，构建贝叶斯判别分析模型，得 出基于水样样本信息的算法估计的后验分布，得出矿山水害水源的分析方法. 运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据 进行详细的分析验证，建立矿井突水水源模型，进行不同水样的信息分析，得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析，验 证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性，对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义. 关键词    矿井水害水源；贝叶斯方法；马尔可夫链蒙特卡洛；主成分分析；水样分析；矿山突水 分类号    TD741.7 Application  of  PCA  and  Bayesian  MCMC  to  discriminate  between  water  sources  in seabed gold mines YAN Bing-qian1,2) ，REN Fen-hua1,2) 苣 ，CAI Mei-feng1,2) ，GUO Qi-feng1,2) ，WANG Pei-tao1,2) 1) School of Civil and Resource Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China 2) Beijing Key Laboratory of Urban Underground Space Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China 苣 Corresponding author, E-mail: renfh_2001@163.com ABSTRACT    Water  hazards  in  submarine  gold  mines  pose  a  great  threat  to  mine  production,  construction  personnel,  and  mining equipment, and represent one of the natural disasters that occur in mining. To prevent and control accidents, it is critical to quickly and effectively identify water sources. Cracks in the rocks surrounding the roadway in the Sanshandao Gold Mine are a widespread and long￾term  water  gushing  phenomenon.  The  main  sources  of  mine  water  hazards  in  mining  areas  are  seawater,  Quaternary  water,  bedrock fissure water, and groundwater. To accurately and quickly identify mine water sources and effectively prevent inrushes of mine water and water-hazard threats, the hydrogeological conditions and chemical composition of water samples from different monitoring points were analyzed and six indicators, i.e., Mg2+, Na++K+ , Ca2+, SO4 2−, Cl− , and HCO3 − , were selected as discriminant factors. Based on the analysis  principle  of  the  Bayesian  algorithm,  the  Markov  chain  Monte  Carlo  (MCMC)  approach  was  introduced  into  the  Bayesian method.  A  Bayesian  discriminant  analysis  model  was  then  constructed  using  SPSS  Statistics  and  the  MCMC  Bayesian  method.  The 收稿日期: 2019−06−03 基金项目: 国家自然科学基金面上资助项目（51774022）；国家重点研发计划资助项目（2017YFC0804101） 工程科学学报，第 41 卷，第 11 期：1412−1421，2019 年 11 月 Chinese Journal of Engineering, Vol. 41, No. 11: 1412−1421, November 2019 DOI：10.13374/j.issn2095-9389.2019.06.03.004; http://journals.ustb.edu.cn