基于TPE-LightGBMM的矿井水源的识别

科学领域:

• 水文地质学和采矿工程
• 数据科学和机器学习

背景情况:

• 矿山水的涌入对矿山的安全和生产构成重大风险.
• 快速识别冲入水源对于有效的预防和控制至关重要.
• 现有的方法可能在准确性和抗过拟合性方面受到限制.

研究的目的:

• 开发一个智能模型来区分矿井水中的冲动源类型.
• 为了利用水性化学成分和先进的机器学习技术.
• 提高水源识别模型的准确性和概括能力.

主要方法:

• 从不同的含水层中选择水性化学成分 (Na+, K+, Ca2+, Mg2+, Cl-, SO42-, HCO3-) 作为特征值.
• 开发了一个结合数据挖掘,分类和强化学习的智能模型,特别是由树结构帕森估计器 (TPE) 优化的LightGBM.
• 通过删除异常值并将其分为培训 (80%) 和测试 (20%) 集的预处理数据;将TPE-LightGBM与RS-MLP和GA-SVM进行比较.

主要成果:

• TPE-LightGBM模型实现了0.931的高精度和0.415的低RMSE,超过了RS-MLP (0.759精度,1.05 RMSE) 和GA-SVM (0.724精度,1.313 RMSE).
• 树结构的帕森估计器 (TPE) 算法提高了LightGBM的准确性13.9%,并实现了快速的超参数优化.
• 离子 (Ca2+) 度被确定为水源歧视中最有影响力的变量.

结论:

• TPE-LightGBM模型在矿井水源识别方面表现出卓越的性能,提供高精度和强大的抗过性.
• 该研究强调了将先进的机器学习与水地化学分析相结合的有效性,以确保矿山安全.
• 建议对Ca2+度进行持续监测,以改善水冲入预测和管理.