乌东煤矿地下水水化学特征及其水力联系研究

煤炭资源开采过程中，地下水资源受到严重破坏，是煤炭绿色开采中的难题。煤矿地下水库的建设有效保护了矿井水资源，并提升了水资源的循环利用率。为了揭示煤矿地下水库水体净化的机理，对神东大柳塔煤矿地下水库进出水样水质指标进行了测定。运用相关性分析、主成分分析等统计方法，结合舒卡列夫分类、Piper三线图等水化学分析方法及离子比值法，分析了地下水库水体的水化学特性及其形成机制。研究结果显示，煤矿地下水库表现出显著的自净化效果，出水中固体悬浮物、浊度、电导率和溶解性总固体等指标显著降低，化学需氧量、Fe3+、Mn2+的去除率分别可达到42%、89%和94%。水化学类型由进水的Ca2+·Na+ - Cl-·SO42-型逐步向出水的Na+·Ca2+- Cl-·SO42-型转变，表明水库净化过程中发生了阳离子交换。多元统计分析表明，溶滤作用在地下水库水质净化过程中起着主导作用，同时还受到溶滤作用、混合作用、外界干扰和阳离子交换等因素的影响。

本研究采用多角度分析，揭示了淮南潘二煤矿区主要含水层的水力联系和断层导阻水性。结果表明，奥陶系灰岩含水层与太原组C3Ⅲ段灰岩含水层密切相连，F1断层在太原组C3Ⅰ、C3Ⅱ段为阻水断层，在C3Ⅲ段和奥陶系为导水断层。

陕北能源化工基地作为我国重要的能源生产基地，其煤炭开采活动对干旱半干旱地区的地下水资源产生了显著影响。通过对该区域多个大型矿井的煤炭产量和排水量进行统计分析，确定了平均吨煤排水系数，并计算了不同采煤强度年份的排水量。结合近20年的降雨量、观测井水位等资料，定量分析了采煤排水条件下的地下水位埋深、降雨入渗补给量、蒸发量等指标，并探讨了地表水与地下水、矿井水与地下水之间的转化关系。研究结果表明，大规模煤炭开采导致的矿井排水量增加是造成该区域水资源量衰减和三水转化关系改变的主要原因。

该存储库提供基于人工神经网络的地下水位预测代码比较，包括长短期记忆（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和非线性自回归外生网络（NARX）的应用。作者列出了每种方法的优势和适用场景，并提供了Matlab和Python脚本以及示例文件，帮助用户复现和应用这些预测模型。

为有效防治淄博市大武水源地地下水的有机污染，本研究对180组地下水样品中的有机污染物进行了详细分析。采用统计分析学和单因子评价法，全面评估了地下水中有机污染物的种类及其分布特征。研究结果表明，该地区地下水有机污染物主要分布在金岭回族镇北部，特别是堠皋-西夏一带污染较为显著。检测到的有机污染物达89种，总检出率为70.56%，主要为卤代烃和单环芳烃。超标率为13.89%，超标有机物包括苯、三氯甲烷、四氯化碳、三氯乙烯。

本研究调查了巴基斯坦卡拉奇市地下水质量的空间变化及其潜在污染源。研究区域包含大型垃圾填埋场、工业区以及接纳大量工业和生活污水的露天排水沟。 研究分析了地下水样品中的 pH 值、电导率 (EC)、氟化物 (F-)、氯化物 (Cl-)、溴化物 (Br-)、硝酸盐氮 (NO3-N)、硫酸盐 (SO2-4)、钠 (Na+)、钾 (K+)、钙 (Ca2+)、镁 (Mg2+) 和铵 (NH4+) 等参数，并与世界卫生组织 (WHO) 的饮用水标准进行了比较。 结果显示，地下水中离子浓度排序为：Cl- > Na+ > SO2-4 > Mg2+ > Ca2+ > NO3-N > K+ > F- > Br-。EC 值普遍高于 WHO 标准，表明地下水中存在高浓度的溶解性离子。健康风险指数 (HRI) 分析表明，卡拉奇居民面临着较高的地下水污染暴露风险，例如，高浓度的 NO3-N 可能导致高铁血红蛋白症和出生缺陷。 主成分分析 (PCA)、聚类分析 (CA) 和地理信息系统 (GIS) 等多元统计分析和地理空间分析结果表明，人类活动正在对卡拉奇的地下水质量造成负面影响。

利用水化学测试、统计分析和水文地球化学分析等方法，对顾北煤矿四个主采煤层顶板的76组砂岩水样进行了系统研究，详细分析了各煤层顶板水的水化学反应类型及其成因。研究结果显示，顾北煤矿煤层的埋藏条件和水文地球化学环境影响显著，13-1煤层属于Cl-Na型，主要受溶解过滤和阳离子交换影响；11-2煤层为HCO

为了评估矿区岩层的水含量特征，利用矿区地球物理测井数据，综合分析岩层的测井响应特征，统计多项岩石物理参数，构建有效的流体识别因子。进一步对水含量特征进行敏感性分析，优选出对水含量敏感的岩石物理参数。在此基础上，提出了一种新的岩层水含量特征判别指标。实际应用表明，该指标评估的岩层水含量特征与钻探结果基本一致，显示山西组砂岩裂隙水含量低，而奥陶系灰岩岩溶裂隙水含量较高，为矿区主要的水源之一。该指标充分考虑了岩层水含量对岩石物理参数的影响，是常规水文地质评价方法的有效补充。

大数据包含规模庞大、复杂度高且增长迅速的数据集，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其特点通常总结为“3V”：- 体积：数据量巨大- 多样性：数据类型丰富- 速度：数据增长和处理速度快