CN114324797A - 一种煤矿地下水库的矿井水水质安全评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,包括如下步骤:确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源,所述污染源包括井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源;根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子;采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价。本发明的上述方案,针对待评价地下水库的矿井水实际用途,分别选择不同的污染因子作为特征污染因子对水质安全进行评价,从而实现不同用途的地下矿井水的评价因素不同,针对性强,可靠性高,能够得到煤矿地下水库的水质安全性真实、准确的评价结果。
Description
技术领域
本发明涉及水质安全评价技术领域,特别涉及一种煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法。
背景技术
伴随我国实施煤炭开采西移战略,陕北榆神府矿区已逐渐发展成我国特大型煤田开发基地,但矿区地处沙漠与黄土高原接壤地带,属典型半干旱、半沙漠高原大陆性气候,水资源极度匮乏。为此,针对矿区煤炭大规模、高强度开采产生大面积采空区和大量矿井水的普遍条件,提出矿井水煤矿地下水库储用技术方案,即利用采空区垮落岩体空隙储存矿井水,实现矿井水循环利用。由于建造煤矿地下水库比建造地下水库的要求更为严格,除了要保障工程安全和生产安全外,还要保障环境安全,因此有必要针对煤矿地下水库的水质安全进行全面评价。
目前已有的水质安全评价方案主要是针对地表或地下饮用水水源地,没有专门针对煤矿地下水库的水质安全评价方法。如采用现有的指标体系和评价方法对煤矿地下水库矿井水水质进行评价,不能真实反映出煤矿地下水库矿井水水质的污染程度,具有较大的局限性。
因此,有必要开发一种针对煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,以解决上述问题。
发明内容
本发明要解决的是现有地表或地下饮用水水源进行安全质量评价的方式对煤矿地下水库的水质安全进行评价,无法真实反映出煤矿地下水库矿井水水质的污染程度的技术问题,进而提出一种煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法。
针对上述技术问题,本发明实施例提供如下技术方案:
本发明实施例提供一种煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,包括如下步骤:
确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源,所述污染源包括井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源;
根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子;
采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价。
在本发明一些实施例中,所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,所述采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价的步骤中:
根据所述特征污染因子从水质、水质急性毒性风险和水质生物敏感性三方面对所述矿井水样本进行水质安全评价。
在本发明一些实施例中,所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,所述采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价的步骤中:
所述矿井水用途包括生产用途、生态用途和生活用途,根据《地下水质量标准》(GB/T 14848-2017)确定不同用途的矿井水评价标准。
在本发明一些实施例中,所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,所述确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源,所述污染源包括井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源的步骤包括:
根据所述煤矿地下水库的历史信息记录以及现场信息采集结果,确定对所述煤矿地下水库水质产生影响的井上生产生活和自然污染源以及井下生产生活和自然污染源。
在本发明一些实施例中,所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,所述根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子步骤包括:
确定煤矿地下水库周边设定区域内的多个污染源采样点;
采集每一污染源采样点的污染源样本,根据所述污染源样本与常规指标、特征污染物指标以及水质生物指示物种指标进行污染要素解析;采集所述煤矿地下水库的多个采样水样本,获取每一采样水样本的检测数据;
获取所述污染要素与所述采样水样本的检测数据的相关度;
选择所述相关度大于设定阈值的污染要素作为污染因子。
在本发明一些实施例中,所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,所述获取所述污染要素与所述采样水样本的检测数据的相关度的步骤包括:
采用奇异值分解法对所述设定区域内的所有污染源采样点的污染要素含量和采样水样本的检测数据进行解析,得到所述设定区域内污染要素含量和采样水样本的检测数据的相关系数;
根据每一所述污染源采样点检测到的污染要素含量得到污染要素含量数据矩阵,根据所述采样水样本的检测数据得到所述采样水样本的检测数据矩阵;其中:
所述污染要素含量数据矩阵为:
所述采样水样本的检测数据矩阵为:
其中,p表示污染源采样点的个数,N表示采样水样本的样本数量,t表示采样时间,xjn(t)表示在采样时间t第j个污染源采样点对应的第n个采样水样本中的污染要素含量,yjn(t)表示在采样时间t第j个污染源采样点对应的第n个采样水样本的检测数据;
解析得到链接所述污染要素含量数据矩阵和所述采样水样本的检测数据矩阵的协方差阵;
采用奇异值分解法分解所述协方差阵,得到所述协方差阵的奇异值向量,所述奇异值向量中的每一个奇异值表示一个污染要素含量数据与对应采样水样本的检测数据的相关系数;
根据每一设定区域内污染要素含量数据与对应采样水样本的检测数据的相关系数,得到污染要素含量数据与对应采样水样本的检测数据的相关度。
在本发明一些实施例中,所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,所述根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子步骤中,运用污染分担率法解析得到污染因子,所述污染分担率法包括:
Ai=Ci/Si;
Pi=(Ai/Am)×100%;
其中,Ai表示第i个污染要素的污染指数,Ci表示第i个污染要素的实测含量,Si表示第i个污染要素的标准限值,Am表示综合污染指数;Pi表示第i个污染要素的污染分担率,以Pi值超过设定阈值的污染要素作为污染因子。
在本发明一些实施例中,所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,所述采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的所述污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价的步骤中:
根据所述待评价地下水库的实际供水用途对于水质的要求,确定特征污染因子,其中的特征污染因子的Pi值之和在设定值之上。
在本发明一些实施例中,所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价的步骤中:
根据所述污染分担率法得到的污染因子和实际检测得到的所述矿井水样本的水质检测数据,结合主成分分析法进行所述矿井水样本的主成分分析,根据主成分分析结果确定所述矿井水样本中的特征污染因子。
在本发明一些实施例中,所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法:所述确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源,所述污染源包括井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源的步骤中:选取多个煤矿地下水库,对每一煤矿地下水库的污染源进行确定;根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子的步骤中:根据每一个煤矿地下水库中污染源对水质安全的影响确定污染源所包含的污染因子。
本发明的技术方案相对现有技术具有如下技术效果:
本发明提供的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,通过对煤矿地下水库周边的污染源进行解析,确定污染源中所包含的污染因子,其中污染源涵盖了井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源。当需要对待评价地下水库的矿井水样本进行评价时,针对待评价地下水库的矿井水实际用途,分别选择不同的污染因子作为特征污染因子对水质安全进行评价,从而实现不同用途的地下矿井水的评价因素不同,针对性强,可靠性高,能够得到煤矿地下水库的水质安全性真实、准确的评价结果。
附图说明
下面将通过附图详细描述本发明中优选实施例,将有助于理解本发明的目的和优点,其中:
图1为本发明一个实施例所述煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法的步骤示意图。
图2为本发明一个实施例所述矿井水用途与评价指标的对应关系示意图;
图3为本发明一个实施例所述污染因子确定方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,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。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本实施例提供一种煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,如图1所示,包括如下步骤:
步骤一:确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源,所述污染源包括井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源。本步骤中,是以历史数据作为依据,确定在煤矿地下水库周边能够对地下水库矿井水水质产生影响的污染源有哪些,根据历史数据和现场调研采样分析出来的结果,指导待评价地下水库选择污染源。其中,井上存在的可能对水质产生影响的自然源可能包括土壤自身含有的一些污染元素,人为源可能包括在生活过程中产生的废水或生活垃圾中所存在的污染元素。相似地,井下在的可能对水质产生影响的自然源可能包括岩土中、煤矿中含有的一些污染元素,人为源可能包括在工人在井下生活过程中产生的废弃物或垃圾中所存在的污染元素。设定区域可以根据煤矿地下水库所在区域进行选择,需要将地下水库全部包含起来,同时又确实有生活区或者放牧区等污染影响。
步骤二:根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子。每一种污染源,其中包含的污染要素或者说化学成分、生物成分都有很多种,可以通过试验手段等确定每一种污染源中所包含的对水质安全可能产生影响的化学成分、生物成分作为污染因子。
步骤三:采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价。待评价地下水库可以是与步骤一中的煤矿地下水库属于同一区域的地下水库(例如都属于陕北榆神府矿区区域内),也可以选择不同区域的地下水库进行评价,因为通过以上步骤得出的方法是一种具有普遍适用意义的评价方法,可应用于一般的地下水库的水质安全评价。以上方案中的关键在于,待评价地下水库的矿井水可能用于不同用途,针对不同用途的矿井水,其对于化学成分和生物成分的含量要求并不相同。
如图2所示,所述矿井水用途包括生产用途、生态用途和生活用途,根据地下水质量标准确定不同用途的矿井水评价标准。如果是生产用途的矿井水,要求地下水库矿井水的化学成分及生物成分的含量中等,如果是生态用途的矿井水,要求地下水库矿井水的化学成分及生物成分的含量较高,以农业和供液用水质量以及一定水平的人体健康风险为依据;如果是生活用途的矿井水,要求地下水库矿井水的化学成分及生物成分含量中等。作为优选的实施例,本方案中根据《地下水质量标准》(GB/T 14848-2017)确定不同用途的矿井水评价标准。其中给出了地下水质量的评价指标和限值,具体根据水质状况和人体健康风险,按照生活饮用水、工业、农业等用水质量要求,依据各组分含量高低(PH值除外,主要针对化学成分及生物成分的含量进行解析)分为I类、II类、III类、IV类和V类,具体可以参考上述标准中所规定的详细内容。本发明以上实施例中提供的方案,针对煤矿地下水库,结合待评价水库的矿井水实际用途,分别选择不同的污染因子对水质安全进行评价,针对性强,可靠性高,能够得到煤矿地下水库的水质安全性真实、准确的评价结果。
具体地,以上方案中,选择水质、水质急性毒性风险和水质生物敏感性三方面的指标针对不同用途的矿井水进行安全评价。煤矿开采完成后,废弃矿井停产后,井下压力、通气条件发生改变,矿井微生物环境结构以及功能也随之变化,会影响到污染物的迁移转化。煤炭开采器械遗留的机油、乳化剂中含有的有机污染物,具有三致性、生物蓄积性和难降解性,这些可能会遗留在地下水库的矿井水中。井上生活会产生各类生活垃圾,均有可能会经地表土壤、随降雨渗入至矿井水中。这些可能对矿井水的水质产生影响。水质检测、水质急性毒性检测和水质生物敏感性检测目前都有成熟的检测仪器,本步骤中可以直接采用仪器对待评价的矿井水样本进行检测得到检测结果输入至本方法所应用的计算机***中即可。
以上方案中,所述步骤一在具体实现时,根据所述煤矿地下水库的历史信息记录以及现场信息采集结果,确定对所述煤矿地下水库水质产生影响的所述井上生活污染源和所述井下生产生活污染源。历史信息记录可以通过网络检索、年鉴查询等方式得到,现场信息采集可以直接采样煤矿地下水库周边区域的土壤、地下水库矿井水等作为样本进行检测以确定污染物以及污染物的来源。
优选地,如图3所示,通过如下步骤确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源:
S201:确定煤矿地下水库周边设定区域内的多个污染源采样点。如前所述,污染源采样点既包括井上的采样点也包括井下的采样点。污染源采样点可以随机地选取,不同污染采样点之间应当间隔一定的距离。
S202:采集每一污染源采样点的污染源样本,根据所述污染源样本与常规指标、特征污染物指标以及水质生物指示物种指标进行污染要素解析;采集所述煤矿地下水库的多个采样水样本,获取每一采样水样本的检测数据。具体地,污染源采样点与煤矿地下水库可以为多对一的关系、也可以为多对多的关系,即可选取多个煤矿地下水库,针对每一煤矿地下水库的均选择多个污染源采样点从而确定每一煤矿地下水库的污染源进行确定,可以理解,参考的样本越多,最后得到的水质安全检测结果就越准确。本步骤中,常规指标可以包括PH值、氯化物等,特征污染物指标可以选择,例如乳化液中难以分解的苯类物质等,水质生物指示物种可以根据井上生物群落污染物等进行确定。
S203:获取所述污染要素与所述采样水样本的检测数据的相关度。具体地可以包括:
S301:采用奇异值分解法对所述设定区域内的所有污染源采样点的污染要素含量和采样水样本的检测数据进行解析,得到所述设定区域内污染要素含量和采样水样本的检测数据的相关系数。
S302:根据每一所述污染源采样点检测到的污染要素含量得到污染要素含量数据矩阵,根据所述采样水样本的检测数据得到所述采样水样本的检测数据矩阵;其中:
所述污染要素含量数据矩阵为:
所述采样水样本的检测数据矩阵为:
其中,p表示污染源采样点的个数,N表示采样水样本的样本数量,t表示采样时间,xjn(t)表示在采样时间t第j个污染源采样点对应的第n个采样水样本中的污染要素含量,yjn(t)表示在采样时间t第j个污染源采样点对应的第n个采样水样本的检测数据。
S303:解析得到链接所述污染要素含量数据矩阵和所述采样水样本的检测数据矩阵的协方差阵。具体地,以污染要素含量数据矩阵为左气象场,以采样水样本的检测数据矩阵为右气象场,获得左右气象之间的交叉协方差阵,将二者之间的关系进行空间匹配,二者之间的协方差阵设定为:其中,E[...]表示数学期望,协方差阵用于厘定污染要素和采样水样本的检测数据之间的相关性大小。
S304:采用奇异值分解法分解所述协方差阵,得到所述协方差阵的奇异值向量,所述奇异值向量中的每一个奇异值表示一个污染要素含量数据与对应采样水样本的检测数据的相关系数。对协方差阵进行奇异值分解,可得到:
上式中,M=min(p1,p2),Lk是协方差阵的左奇异向量,它们均为正交空间函数(L′L=I,R′R=I,I是单位矩阵)。λk是协方差阵的奇异值向量,并设λ1≥λ2≥λ3≥...≥λM≥0,其中的每一个奇异值λ1、λ2……λM用来表示一个污染要素和采样水样本的检测数据之间的相关系数。
S305:根据每一设定区域内污染要素含量数据与对应采样水样本的检测数据的相关系数,得到污染要素含量数据与对应采样水样本的检测数据的相关度。通过本实施例的上述方案,为定量衡量采样点的污染要素和采样水样本的检测数据之间的关联提供了简便的方法。由于奇异值分解法的特性,可以适当降低对数据量的需求,同时简化了操作步骤。
S204:选择所述相关度大于设定阈值的污染要素作为污染因子。例如污染要素k与检测数据之间的相关系数λk较大超过百分之四十的污染要素与检测数据之间的相关系数,则污染要素k就应当被作为污染因子。
优选地,以上方案中,还可以运用污染分担率法确定所述污染因子,所述污染分担率法包括:
Ai=Ci/Si;
Pi=(Ai/Am)×100%;
其中,Ai表示第i个污染要素的污染指数,Ci表示第i个污染要素的实测含量可以为实测浓度值(污染因子可以包括有来自于生活垃圾中的化合物、来自于遗留的乳化液中的有机物、来自于畜牧场中动物***物中微生物等),Si表示第i个污染要素的标准限值(即针对不同用途,每一种污染要素在矿井水中的浓度值均有一个上限值),理论上,所有污染要素的实测浓度值越小说明水质越好。Am表示综合污染指数,显然Am的值越小,说明待评价矿井水的水质越好;Pi表示第i个污染要素的污染分担率,以Pi值超过设定阈值的污染要素作为污染因子,设定阈值可根据标定试验或历史经验值进行确定。显然,污染分担率越高说明该污染要素对于水质的影响越大,则越应当被选为污染因子。
进一步地,在步骤四中,所述采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的所述污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价具体包括:根据所述待评价地下水库的实际供水用途对于水质的要求,确定特征污染因子,其中的特征污染因子的Pi值之和在设定值之上。即,根据待评价地下水库供水用途对于水质的要求,确定具有代表性的污染因子作为特征污染因子,其中的具有代表性的污染因子的Pi值之和在设定值之上,例如选择具有代表性的污染因子的Pi值之和在85%以上的污染因子作为具有特征污染因子,之后利用特征污染因子对待评价的矿井水的水质安全进行评价。
进一步地,以上方案中,步骤四中还可以包括:根据所述污染分担率法得到的污染因子和实际检测得到的所述矿井水样本的水质检测数据,结合主成分分析法进行所述矿井水样本的主成分分析,根据主成分分析结果确定所述矿井水样本中的特征污染因子。本步骤中,可以将根据所述污染分担率法得到的污染因子和实际检测得到的所述矿井水样本的水质检测数据输入至能够执行统计学运算的应用程序中,通过调用主成分分析法的应用程序就可直接得到主成分分析结果,即得到矿井水样本中含有的特征污染因子。
下面以神东矿区煤矿地下水库为例对上述方法更进一步地说明,对神东矿区煤矿地下水库的水质安全评价方法包括如下步骤:
步骤一:确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源,所述污染源包括井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源:通过翻阅神东矿区统计年鉴、中国知网数据库等对神东矿区煤矿地下水库(哈拉沟、大柳塔、锦界、布尔台等23个在用地下水库)矿井水水质历史现状资料进行收集以及开展实地调研,分析评价井上生产生活、井下生产生活对煤矿地下水库矿井水水质的影响。其中,实地调研包括煤矿地下水库现场取样分析,即对神东矿区23个煤矿地下水库的进出矿井水进行采样及水质分析。
步骤二:根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子:通过对煤矿地下水库周边环境及污染源调查和常规指标、特征污染物指标以及水质生物指示物种监测结果分析,运用奇异值分解法、污染分担率法和多元统计方法等进行污染要素的源解析,明确污染源中的污染因子,确定主要污染或潜在污染的成因及关键监控指标。神东矿区煤矿地下水库矿井水污染因子评价按照生产、生态、生活等不同用途,分别采用国家地下水质量标准(GB/T14848-2017)中的Ⅲ、Ⅳ、Ⅲ类水质标准评价。其中,多元统计方法可采用奇异值分解法、主成分分析法,本步骤中可以基于污染分担率法计算得到的主要的污染因子,基于实地考察得到的矿井水的水质检测数据,利用SPSS18.0软件进行主成分分析,对其中包含的特征污染因子进行解析。
步骤三:煤矿地下水库矿井水水质安全评价:通过水质指标评价、水质急性毒性风险和水质生物敏感性评价方法,根据矿井水用于生产、生活、生态等不同用途,从理化指标评价与生物指标评价两个层面构建煤矿地下水库矿井水水质安全综合评价体系。其中,根据不同水质用途及相应水质要求,选取污染分担率之和在85%-90%以上的特征污染因子作为水质指标进行水质综合评价。
本发明以上实施例提供的技术方案能够针对煤矿地下水库矿井水的水质安全进行评价,相比于采用常规地表或地下水水源的评价方法,更具有针对性,能够真实、准确地反应煤矿地下水库在不同应用需求下的安全检测结果。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,其特征在于,包括如下步骤:
确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源,所述污染源包括井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源;
根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子;
采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价。
2.根据权利要求1所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,其特征在于,所述采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价的步骤中:
根据所述特征污染因子从水质、水质急性毒性风险和水质生物敏感性三方面对所述矿井水样本进行水质安全评价。
3.根据权利要求2所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,其特征在于,所述采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价的步骤中:
所述矿井水用途包括生产用途、生态用途和生活用途,根据《地下水质量标准》(GB/T14848-2017)确定不同用途的矿井水评价标准。
4.根据权利要求1所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,其特征在于,所述确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源,所述污染源包括井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源的步骤包括:
根据所述煤矿地下水库的历史信息记录以及现场信息采集结果,确定对所述煤矿地下水库水质产生影响的井上生产生活和自然污染源以及井下生产生活和自然污染源。
5.根据权利要求1所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,其特征在于,所述根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子步骤包括:
确定煤矿地下水库周边设定区域内的多个污染源采样点;
采集每一污染源采样点的污染源样本,根据所述污染源样本与常规指标、特征污染物指标以及水质生物指示物种指标进行污染要素解析;采集所述煤矿地下水库的多个采样水样本,获取每一采样水样本的检测数据;
获取所述污染要素与所述采样水样本的检测数据的相关度;
选择所述相关度大于设定阈值的污染要素作为污染因子。
6.根据权利要求5所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,其特征在于,所述获取所述污染要素与所述采样水样本的检测数据的相关度的步骤包括:
采用奇异值分解法对所述设定区域内的所有污染源采样点的污染要素含量和采样水样本的检测数据进行解析,得到所述设定区域内污染要素含量和采样水样本的检测数据的相关系数;
根据每一所述污染源采样点检测到的污染要素含量得到污染要素含量数据矩阵,根据所述采样水样本的检测数据得到所述采样水样本的检测数据矩阵;其中:
所述污染要素含量数据矩阵为:
所述采样水样本的检测数据矩阵为:
其中,p表示污染源采样点的个数,N表示采样水样本的样本数量,t表示采样时间,xjn(t)表示在采样时间t第j个污染源采样点对应的第n个采样水样本中的污染要素含量,yjn(t)表示在采样时间t第j个污染源采样点对应的第n个采样水样本的检测数据;
解析得到链接所述污染要素含量数据矩阵和所述采样水样本的检测数据矩阵的协方差阵;
采用奇异值分解法分解所述协方差阵,得到所述协方差阵的奇异值向量,所述奇异值向量中的每一个奇异值表示一个污染要素含量数据与对应采样水样本的检测数据的相关系数;
根据每一设定区域内污染要素含量数据与对应采样水样本的检测数据的相关系数,得到污染要素含量数据与对应采样水样本的检测数据的相关度。
8.根据权利要求7所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,其特征在于,所述采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的所述污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价的步骤中:
根据所述待评价地下水库的实际供水用途对于水质的要求,确定特征污染因子,其中的特征污染因子的Pi值之和在设定值之上。
9.根据权利要求7所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,其特征在于,采集待评价地下水库的矿井水样本,根据待评价地下水库的矿井水用途选择不同的污染因子作为特征污染因子对所述矿井水样本进行水质安全评价的步骤中:
根据所述污染分担率法得到的污染因子和实际检测得到的所述矿井水样本的水质检测数据,结合主成分分析法进行所述矿井水样本的主成分分析,根据主成分分析结果确定所述矿井水样本中的特征污染因子。
10.根据权利要求1-9任一项所述的煤矿地下水库矿井水的水质安全评价方法,其特征在于:
所述确定煤矿地下水库周边设定区域内的污染源,所述污染源包括井上井下所有可能对煤矿地下水库水质产生影响的自然源和人为源的步骤中:选取多个煤矿地下水库,对每一煤矿地下水库的污染源进行确定;
根据所述污染源确定各污染源中所包含的污染因子的步骤中:根据每一个煤矿地下水库中污染源对水质安全的影响确定污染源所包含的污染因子。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115393123A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-25 | 北京低碳清洁能源研究院 | 矿区矿井水水质评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101469168B1 (ko) * | 2013-07-30 | 2014-12-04 | 한국원자력연구원 | 공간적 상관분석을 이용한 시료 대표성 평가 방법 |
CN105891433A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-08-24 | 北京师范大学 | 一种地下水型饮用水水源地特征污染物辩识方法 |
CN106530133A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-03-22 | 山东省城市供排水水质监测中心 | 一种基于综合水质指数法的湖库型水源水质评价方法 |
CN106570591A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-04-19 | 北京师范大学 | 基于水质监测及源解析的傍河水源地水质安全预警方法 |
-
2021
- 2021-12-28 CN CN202111626257.4A patent/CN114324797B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101469168B1 (ko) * | 2013-07-30 | 2014-12-04 | 한국원자력연구원 | 공간적 상관분석을 이용한 시료 대표성 평가 방법 |
CN105891433A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-08-24 | 北京师范大学 | 一种地下水型饮用水水源地特征污染物辩识方法 |
CN106570591A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-04-19 | 北京师范大学 | 基于水质监测及源解析的傍河水源地水质安全预警方法 |
CN106530133A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-03-22 | 山东省城市供排水水质监测中心 | 一种基于综合水质指数法的湖库型水源水质评价方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
王勇;曹丽文;刘勇;王晚中;: "淮北某矿区地下水环境质量评价", 煤田地质与勘探, no. 02, pages 34 - 37 * |
黄丹;: "玛纳斯河流域地表水水质评价框架体系构建方法研究", 中国水运(下半月), no. 02, pages 114 - 117 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115393123A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-25 | 北京低碳清洁能源研究院 | 矿区矿井水水质评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN115393123B (zh) * | 2022-08-24 | 2023-03-10 | 北京低碳清洁能源研究院 | 矿区矿井水水质评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
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