杨建华，蔡 云

(中国电建集团 贵州电力设计研究院有限公司，贵阳 550025)

矿井涌水量是煤矿安全监测的重要指标之一，对其进行科学预测既能为煤矿安全生产提供重要保障，也是评判排水方案设计是否经济、合理的依据[1]。矿井涌水量主要受多因素的相互作用，如井下复杂水文地质环境、地质构造、大气降雨、开采程度、开采面积、煤层顶底板的岩性特征等多种因素的影响，呈现出非线性、非平稳特性和自相关性。目前，在涌水量预测方法研究方面，主要有解析法、水均衡法、水文地质比拟法、相关分析法、灰色系统法和BP神经网络等方法[2-6]。其中，BP神经网络能更好地解决非线性映射，具有较好的预测效果[7]。本文分析了矿井复杂的水文地质条件、开采深度不断延深、开采面积增加等因素对矿井涌水量动态的影响，同时利用BP神经网络对矿井涌水量进行预测分析。

1 研究区背景

1.1 地质背景

研究区位于贵州省水城县境内，地处贵州高原西部山区地形，为中等切割中山地貌、山脉绵延，主体呈东西延伸，地势北高南西低，地形崎岖，起伏较大。地层岩性为二叠系上统峨眉山玄武岩(P3β)、二叠系上统龙潭组(P3l)砂岩、二叠系中统关岭组(T2g)灰岩、白云质灰岩、第四系(Q4)残积、坡积、冲积及洪积物。其地质构造较为发育，位于格目底向斜东段之南西翼，为一向北东倾斜的单斜构造,地层倾角一般在20°～30°。主要含煤地层为龙潭组，现主采为M20号煤层，平均厚度为2.17 m，全区可采。矿区主要煤层统计见表1。……