一种基于多源异构数据融合的矿区地下水化学演化趋势预测方法及相关装置与流程

本发明属于地下水环境智能预测，更具体地，涉及一种基于多源异构数据融合的矿区地下水化学演化趋势预测方法、一种基于多源异构数据融合的矿区地下水化学演化趋势预测装置、预测设备、计算机可读存储介质。

背景技术：

1、矿区地下水化学演化趋势预测属于矿区水文地质监测与地下水环境评价领域，尤其适用于高海拔、高寒、强蒸发环境下的矿山开采区。青海等高海拔矿区受季节性降水、冰雪融水、冻融转换、蒸发浓缩及复杂地层构造影响，地下水补给、径流和排泄条件变化明显；同时，采坑开挖、疏干排水、尾矿堆存和排土场渗滤等矿山活动也会改变地下水动力条件和水岩作用过程，使地下水中矿化度、主要离子、酸碱性及特征组分呈现阶段性变化。

2、相关技术中，多依赖单次或周期性水化学检测结果，结合少量水位资料进行人工分析，难以将离散采样数据与连续水位、水温、气象补给、含水层结构及采矿扰动信息统一关联，导致不同来源数据之间缺乏有效的时空对应关系。并且，在高海拔矿区，融雪补给可能造成离子稀释，强蒸发可能造成矿化度升高，采矿扰动又可能引起特征组分异常增强，现有方法难以准确区分自然季节波动与人为扰动影响，容易造成趋势误判。

3、因此，如何通过多源异构数据融合和水文地质关联判别，形成连续、可解释的地下水化学演化趋势预测结果，是本领域技术人员关注的重点问题。

技术实现思路

1、本技术的目的是提供一种基于多源异构数据融合的矿区地下水化学演化趋势预测方法、一种基于多源异构数据融合的矿区地下水化学演化趋势预测装置、预测设备、计算机可读存储介质，通过多源异构数据融合和水文地质关联判别，形成连续、可解释的地下水化学演化趋势预测结果。

2、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种基于多源异构数据融合的矿区地下水化学演化趋势预测方法，包括：

3、s1，获取目标矿区的多源异构监测数据；其中，所述多源异构监测数据包括：地下水水化学检测数据、地下水动力状态数据、监测井空间属性数据、水文地质背景数据、矿山开采扰动数据、环境补给数据；

4、s2，基于预设的监测周期划分规则、空间归属划分规则、含水层分区规则，对所述多源异构监测数据进行标准化处理，得到与各监测单元相对应的标准化地下水状态数据；其中，所述监测单元由监测井、含水层属性和空间位置共同确定；

5、s3，基于所述标准化地下水状态数据，提取各监测单元的地下水化学演化特征，得到水化学特征集；其中，所述水化学特征集用于表征地下水化学组分、水化学类型及其随监测周期变化的状态；

6、s4，基于预设的水文地质关联规则，将所述水化学特征集与对应监测单元的地下水动力变化、环境补给变化、采矿扰动事件、水文地质背景、相邻监测单元变化进行融合判别，得到对应监测单元的地下水化学演化状态；

7、s5，基于所述地下水化学演化状态以及对应监测单元的历史演化阶段序列，预测所述对应监测单元在下一监测周期或设定预测周期内的地下水化学演化趋势，并输出地下水化学演化趋势结果。

8、可选的，所述s1中，所述地下水水化学检测数据包括：采样时间、采样深度、酸碱性、电导率、矿化度、主要阴阳离子和特征污染因子；所述地下水动力状态数据包括：地下水水位数据和水温数据；所述监测井空间属性数据包括：监测井坐标、高程、井深、筛管位置和对应含水层信息；所述水文地质背景数据包括：岩性分布、隔水层位置、断裂构造、含水层连通关系和地下水流向；所述矿山开采扰动数据包括：采坑推进位置、疏干排水时段、排水量变化、采掘深度变化和尾矿或排土堆存范围；所述环境补给数据包括：降水、气温、蒸发、积雪融化时段和冻融转换时段。

9、可选的，所述s2包括：

10、按照所述监测周期划分规则，将不同采集频率的多源异构监测数据匹配至同一监测周期；

11、按照所述空间归属划分规则，根据监测井空间属性数据和地下水流向，将监测井划分至对应的空间监测区域；

12、按照所述含水层分区规则，根据监测井筛管位置、含水层属性和隔水层位置，确定各监测井对应的含水层单元；

13、对完成监测周期匹配、空间监测区域划分和含水层单元确定后的数据进行单位统一、缺测标识、异常记录标识和高海拔环境影响标识，得到所述标准化地下水状态数据。

14、可选的，所述s3包括：

15、基于所述标准化地下水状态数据中的主要阴阳离子变化，识别对应监测单元的离子优势类型变化特征；

16、基于所述标准化地下水状态数据中的矿化度、电导率和酸碱性变化，识别对应监测单元的矿化度变化特征和酸碱性偏移特征；

17、基于所述标准化地下水状态数据中的硫酸根、氯离子和特征污染因子变化，识别对应监测单元的特征组分增强特征；

18、基于所述离子优势类型变化特征、所述矿化度变化特征、所述酸碱性偏移特征和所述特征组分增强特征，结合对应监测周期内的地下水动力变化和环境补给变化，形成包括补给稀释特征、蒸发浓缩特征、水岩作用增强特征和采矿扰动响应特征的水化学特征集。

19、可选的，所述s4中，所述水文地质关联规则包括：上下游关联规则、同一含水层关联规则、隔水层阻隔规则、断裂导水关联规则、扰动源邻近关联规则和相邻监测周期延续规则；

20、相应的，所述融合判别包括：根据所述上下游关联规则和同一含水层关联规则确定水化学变化的空间传递关系；根据所述隔水层阻隔规则和断裂导水关联规则确定不同监测单元之间的水力联系程度；根据所述扰动源邻近关联规则和相邻监测周期延续规则确定水化学变化与采矿扰动事件之间的响应关系。

21、可选的，所述s4中，所述地下水化学演化状态包括：背景稳定状态、季节补给稀释状态、蒸发浓缩状态、水岩作用增强状态、采矿扰动响应状态和异常扩散风险状态；其中，当水位上升、矿化度下降且主要离子整体降低，并与降水、融雪或冻融转换时段相对应时，判别为季节补给稀释状态；当蒸发增强、水位下降且矿化度或电导率升高，并且特征污染因子未同步增强时，判别为蒸发浓缩状态；当采矿扰动事件发生后，对应监测单元出现水位下降、特征组分增强或酸碱性偏移，并且相邻监测单元在后续监测周期出现相关变化时，判别为采矿扰动响应状态或异常扩散风险状态。

22、可选的，所述s5包括：

23、将当前监测周期得到的地下水化学演化状态与同一监测单元的历史演化状态按照时间顺序连接，形成所述历史演化阶段序列；

24、基于所述历史演化阶段序列，识别对应监测单元的状态延续趋势、状态恢复趋势或状态扩散趋势；

25、基于所述状态延续趋势、状态恢复趋势或状态扩散趋势，结合对应监测单元的空间位置、含水层连通关系和相邻监测单元变化，确定地下水化学演化趋势结果中的主要变化方向、风险等级、影响范围和可信度标识；

26、根据所述主要变化方向、风险等级、影响范围和可信度标识，输出对应的监测建议或治理建议。

27、本技术还提供一种基于多源异构数据融合的矿区地下水化学演化趋势预测装置，包括：

28、监测数据获取模块，用于获取目标矿区的多源异构监测数据；其中，所述多源异构监测数据包括：地下水水化学检测数据、地下水动力状态数据、监测井空间属性数据、水文地质背景数据、矿山开采扰动数据、环境补给数据；

29、标准化处理模块，用于基于预设的监测周期划分规则、空间归属划分规则、含水层分区规则，对所述多源异构监测数据进行标准化处理，得到与各监测单元相对应的标准化地下水状态数据；其中，所述监测单元由监测井、含水层属性和空间位置共同确定；

30、化学特征获取模块，用于基于所述标准化地下水状态数据，提取各监测单元的地下水化学演化特征，得到水化学特征集；其中，所述水化学特征集用于表征地下水化学组分、水化学类型及其随监测周期变化的状态；

31、规则判别模块，用于基于预设的水文地质关联规则，将所述水化学特征集与对应监测单元的地下水动力变化、环境补给变化、采矿扰动事件、水文地质背景、相邻监测单元变化进行融合判别，得到对应监测单元的地下水化学演化状态；

32、趋势演化模块，用于基于所述地下水化学演化状态以及对应监测单元的历史演化阶段序列，预测所述对应监测单元在下一监测周期或设定预测周期内的地下水化学演化趋势，并输出地下水化学演化趋势结果。

33、本技术还提供一种预测设备，本技术还提供包括：

34、存储器，用于存储计算机程序；

35、处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上所述的矿区地下水化学演化趋势预测方法的步骤。

36、本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的矿区地下水化学演化趋势预测方法的步骤。

37、本技术所提供的一种基于多源异构数据融合的矿区地下水化学演化趋势预测方法，包括：s1，获取目标矿区的多源异构监测数据；其中，所述多源异构监测数据包括：地下水水化学检测数据、地下水动力状态数据、监测井空间属性数据、水文地质背景数据、矿山开采扰动数据、环境补给数据；s2，基于预设的监测周期划分规则、空间归属划分规则、含水层分区规则，对所述多源异构监测数据进行标准化处理，得到与各监测单元相对应的标准化地下水状态数据；其中，所述监测单元由监测井、含水层属性和空间位置共同确定；s3，基于所述标准化地下水状态数据，提取各监测单元的地下水化学演化特征，得到水化学特征集；其中，所述水化学特征集用于表征地下水化学组分、水化学类型及其随监测周期变化的状态；s4，基于预设的水文地质关联规则，将所述水化学特征集与对应监测单元的地下水动力变化、环境补给变化、采矿扰动事件、水文地质背景、相邻监测单元变化进行融合判别，得到对应监测单元的地下水化学演化状态；s5，基于所述地下水化学演化状态以及对应监测单元的历史演化阶段序列，预测所述对应监测单元在下一监测周期或设定预测周期内的地下水化学演化趋势，并输出地下水化学演化趋势结果。

38、具有以下有益效果：

39、通过获取矿区地下水水化学、动力状态、空间属性、水文地质背景、采矿扰动及环境补给等多源数据，并进行监测周期、空间归属和含水层分区标准化处理，使不同尺度数据形成可比的地下水状态基础；进一步提取水化学演化特征并结合水文地质关联规则进行融合判别，能够区分自然补给、蒸发浓缩与采矿扰动影响，从而提高地下水化学演化趋势预测的准确性、连续性和可解释性。