基于神经网络算法分析和预测低渗透性含水层矿坑涌水对地下水位的影响

摘要：

低渗透性含水层矿涌水由于渗透性低,短时在开采点附近会造成很大垂向水头梯度,远离开采点的地下水位影响微弱,在这个阶段二维或三维数值模拟模型来刻画矿坑用水对地下水位的影响精度不够.为提高模拟精度,在已有实测涌水量与水位的基础上,建立BP神经网络模型,找到各影响因素和水位之间的映射关系,预测地下水位变化,并结合解析法,建立矿区矿山开采和水文气象等因素与矿区地下水时空特性关系,用于指导后续矿山开发利用过程中地下水水资源量的分析与利用,同时也为类似矿山开采过程中地下水分析与预测提供参考依据.

关键词：神经网络、低渗透性含水层、矿坑涌水、地下水位

分类号：P641.4(水文地质学与工程地质学)

资助基金：安徽高校自然科学研究项目2022AH040302

在线出版日期：2024-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：24-26