这所院校又添新作：长期采矿活动对西北新疆煤矿基地矿区地下水动态的影响——基于地球化学指纹图谱和机器学习的洞察
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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Environmental Science and Pollution Research
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Impact of long-term mining activity on groundwater dynamics in a mining district in Xinjiang coal Mine Base, Northwest China: insight from geochemical fingerprint and machine learning
Luo A.; Dong S.; Wang H.; Ji Z.; Wang T.; Hu X.; Wang C.; Qu S.; Zhang S.
Published：2024-01-01
DOI：10.1007/s11356-024-33401-y
研究背景
随着煤矿长期开采，地下水动态可能会受到严重影响，这引发了一系列地质环境问题。然而，以往的研究很少全面识别控制地下水动态的因素。在新疆煤矿基地的一个矿区，一项研究从地球化学指纹和机器学习的角度入手，深入探讨了长期矿业活动对地下水动态的影响。
研究内容
这项研究主要关注于在矿业活动之前和之后收集的68个地下水样本。通过自组织映射（SOM）结合主成分分析（PCA），地下水样本被分类为五个簇。这五个簇代表不同水文化学过程影响的地下水质量，主要包括矿物（碳酸盐和蒸发岩）溶解和阳离子交换，这些过程受到不同阶段矿业活动的水文化学环境控制。结合时间序列数据，极限梯度提升决策树（XGBoost）发现，矿井水流入量（特征相对重要性40.0%）和单位采空区面积（特征相对重要性29.2%）是影响受限制地下水位的主要因素，但对潜水位的影响较小或滞后。这与水流断裂带高度和含水层之间的水力连接密切相关。这项研究结果有助于增进我们对矿业对含水层系统影响的理解，并有助于预防煤田水灾。
研究意义
这项研究的创新之处在于通过对地下水动态的耦合演变研究，加深了我们对矿业对含水层系统影响的认识，为煤田水灾的预防做出了贡献。
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