1.涌水量与水位下降深度关系的曲线法

采用这种方法的基本条件是预测区和试验区的水文地质条件基本相似，同时要有三个以上的稳定降深和梯级流抽水试验资料。实践证明，利用上部水平排水或隧道排水的实验数据来预测深部水平涌水量，可以取得较好的效果。同时也用于计算水文地质条件相似的相邻矿区的矿井涌水量。

该方法类似于计算井筒涌水量的经验公式法，同样需要将抽水(排)试验的Q=f(s)图由曲线关系转换为直线关系，进而计算矿井总涌水量。为了便于确定转换后的线性关系，抽水试验的Q和S数据可按表1的要求进行排序。

表1图表转换抽水(排水)试验数据整理

频率

该方法利用水文地质条件相似的矿井实际涌水量数据，计算设计矿井涌水量。主要用于扩建或改建矿山。对于新建矿井，如果邻近地区有类似条件的矿井，也可适用。新设计矿井的地质和水文地质条件与可比矿井相似，这是利用该方法预测矿坑涌水量的基础。因此，对于水文地质条件相似的生产矿井，主要应从以下几个方面进行调查:

矿井的地质和水文地质条件，巷道充水岩层的特征，巷道涌水量、水位下降深度与采区的关系等。

类比法通用计算公式见表2。

表2水文地质类比法计算公式

Q1——某一阶段类似矿井涌水量，m3/d；

s——设计矿井水位降低值，m；

S1——类似矿井的水位降低值，m；

f——设计矿井某一阶段的开采(或开拓)面积，m2；

F1 ——某一阶段同类矿山已开采(或已开发)的面积，m2；

P—矿石产量，吨/日；

KP——含水(富水)系数，m3/t·d；

qp——矿井单位开采(或开拓)面积已知涌水量，m3/m2·d；

QS ——已知的矿井单位降深水量，m3/m·d

(一)相关性的概念

相关性分析是一种处理变量间相关性的数理统计方法。变量之间的关系可以分为两种，一种是完全确定的关系，即函数关系；另一类是变量之间存在关系，但无法从一个或几个变量的值精确计算出另一个具体变量的值。这些变量之间的关系称为相关性。

(2)矿井水子计算步骤。

相关分析法是一种数理统计方法，根据一系列实测数据研究影响矿井涌水量因素的规律性，因此需要有相当数量的观测数据。

计算步骤是在掌握矿井涌水量主要影响因素的基础上，确定相关线型。在曲线类型的情况下，需要根据不同的曲线类型代入不同的变量，化为直线(具体方法见表3-5)，求出回归方程和相关系数。当涌水量对某一影响因素的回归方程确定后，将估算的影响因素值代入回归方程，即可计算出估算的矿井涌水量。

3表格回归方程的转换方法

把数据点放在半对数纸上，趋势是一条直线，是指数函数或者对数函数。

把数据点放在双对数纸上，趋势是一条直线，是幂函数。

如果不能确定曲线属于哪种线型，就要选择几条曲线，分别进行相关计算，最后选择最好的一条。

线条

类型

东西

线条

Y=a+bX

曲线

曲线

线条

明亮的

x的回归方程是:

(1)

同理，x依赖y的回归方程为:

(2)

当从x中找到y时，使用y依赖于x的回归方程(1)

当从y中找到x时，使用回归方程(2 ),其中x依赖于y。

表5二元复数相关计算

(3)相关指数R2的确定方法

对于线性相关的两个变量，可以用相关系数R来衡量它们相关的紧密程度。

对于曲线相关性，情况略有不同。此时将原来的变量X，Y改为X，Y，然后进行相关计算。此时，相关系数R仅表示新变量X和y之间线性关系的紧密程度，但要求新曲线与观测数据匹配良好，相关指标R2可以作为衡量曲线匹配效果的指标。

R2称为曲线相关的相关系数，与线性相关系数R不同，R2(或R)越大(越接近1)，曲线匹配的效果越好。

另外，回归线的均方误差Sy可以用来衡量曲线拟合的效果。均方差Sy越小，曲线拟合的效果越好。均方差Sy的计算见表5和表6。

(4)相关性分析特征的数量

相关分析特征的数量见表6。

表6相关性分析特征数

各组的x、y、z系列观测值；

，，——每组系列的平均观测值；

n——观察次数

平方

贫穷

精确的

贫穷

力

领带

数数

关闭

领带

数数

当| r | > | 4er |时，相关性被认为是好的。

类型:

照片

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