我国是世界上产煤最多的国家,煤炭在我国国民经济中的地位举足轻重,在我国能源结构中持续占据主导地位,煤炭资源的开发利用是我国国民经济发展的现实需求。由于我国地质构造条件以及水文地质条件相对十分复杂,煤矿水害问题是严重影响我国煤炭资源安全开采的主要危害之一,据资料统计,水害问题在煤矿重、特大事故中是仅次于瓦斯爆炸的重大灾害,并且煤矿水害具有伤亡损失严重、抢险救援困难、恢复矿井时间长的特点。顶底板水害是煤矿水害最重要的形式,对顶底板涌(突)水风险开展综合预测评价可以为煤矿矿井防治水工作提供理论指导和技术支撑,对于保障我国矿井水害的有效防治以及煤炭的安全开采具有重要的现实意义。煤层底板涌(突)水是一种由多因素控制且具有复杂形成机理的非线性动力现象。为了揭示各主控因素之间复杂的作用关系及对煤层底板涌(突)水的影响,基于GIS的多源信息融合技术,应用现代信息和数学技术,建立了两种底板涌(突)水评价模型:变权-未确知评价模型和随机森林评价模型。未确知测度理论可以定量描述事物具有的未确知性的大小,采用该理论可以处理底板涌(突)水评价过程中的未确知信息。相比于其他数学评价方法,未确知测度理论采用置信度识别准则,较之常用的测度函数中的最大隶属度准则更加合理,提高了评价结果的可靠性和精度。该理论不仅实现了评价空间的分割的“有序性”,而且满足“可加性”和“归一性”原则,使得评价结果更加可信。在确定权重的过程中,引入了变权理论,充分考虑了多种主控因素指标值在不同的组合状态水平下对煤层底板涌(突)水的控制作用。模型能够处理高维数据,并且不用做特征选择,模型泛化能力强,可以平衡误差,尤其对于不平衡分类样本,仍能够保持很高的准确性,克服了其他机器学习算法普遍存在的收敛速度慢、局部极小的缺点。最后将两种模型分别应用于大同煤田塔山煤矿和潘家窑煤矿底板涌(突)水评价中,取得了较好的效果,有效地提高了底板涌(突)水风险预测精度,为底板涌(突)水风险评价提供了坚实的理论基础,完善了底板涌(突)水评价方法理论。随着开采规模和开采强度不断加大,华北型煤田西部和西北早中侏罗纪煤田煤层顶板水害威胁也越来越突出,对矿井正常生产造成了很大的影响,构成了严重的安全隐患。基于“三图法”对宁煤红柳煤矿2煤顶板涌(突)水风险进行了评价。在此基础上对2煤顶板含水层的疏降水量进行了预测,在建立疏降水量预测的地下水数值模拟模型过程中,目前普遍采用的参数估计方法是人工试错法,但由于比较耗时耗力,且主观性较大,往往难以真正地给出一个量化的标准,难以确定是否存在其他参数组合的较优结果。为了解决这一问题,提出利用贝叶斯方法对煤层顶板含水层水流数值模拟中的渗透系数不确定性进行了分析以及优化。贝叶斯方法作为一种概率分析方法,可以最大限度地利用所有资料和已知信息,同时考虑模型、参数、模型输入、观测资料的不确定性,通过似然函数用观测资料来修正输入的参数分布,使得最终的参数分布与实际相吻合,同时能够得出参数在整个定义域上的取值概率分布,更容易得到参数的全局最优解,对数值模拟的不确定性得到更准确的评价,利用优化后的参数建立了数值模型,对红柳煤矿2煤顶板疏降水量进行了预测,取得了较为合理的预测结果,具体研究如下:(1)将未确知测度理论和变权模型相结合,提出了基于变权和未确知测度的煤层底板涌(突)水风险的评价模型,并应用于大同煤田塔山煤矿8煤底板的涌(突)水风险预测评价中。根据研究区煤层底板充水含水层、煤层底板与下伏含水层顶板之间的隔水岩段的防突性能和地质构造三个方面的特征构建了煤层底板涌(突)水的八个主控因素:含水层水压、含水层富水性、有效隔水层等效厚度、脆性岩厚度、断层与褶皱分布、断层与褶皱交端点分布、陷落柱分布和断层规模指数;建立了变权模型,在应用层次分析法建立各主控因素的常权权重的基础上,构建了分区状态变权向量,确定了变权阈值,从而计算出每个主控因素的变权权重;建立以各主控因素指标为单元的评价空间,划分各因素的风险等级,构造相应的每个指标的单指标未确知测度函数,结合每个指标的变权权重计算得到所有因素的多指标测度值;最后采用置信度识别准则进行识别,判断识别出评价对象所属风险等级,据此得到研究区8煤底板涌(突)水的风险评价分区图,结果显示,研究区涌(突)水风险由东向西逐渐增大;为了验证所提出模型的有效性,将评价结果与由传统常权模型得到的结果进行对比,并对两种方法的局部差异进行了详细的分析,结果表明本文所提出的变权-未确知测度方法是一种更可行、更合理的方法,在工程应用中具有更好的实践指导意义。(2)将随机森林理论引入煤层底板涌(突)水评价中,提出了一种基于随机森林的评价模型,并将此模型应用于潘家窑煤矿5煤底板涌(突)水风险评价中。样本选取主要通过以下三种手段:(1)通过搜集41个现场实测样本,并且根据涌(突)水量对风险等级进行量化;(2)由于实测样本数量有限,为了增加样本数量,引入合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE),在现场实测涌(突)水样本的基础上合成159个样本;(3)依据研究区实际地质情况,结合K-均值聚类法确定各主控因素在各风险等级中的阈值,建立风险等级分类系统,据此,在各主控因素的每个风险等级阈值内利用均匀分布随机生成20组样本,五个等级共生成100组样本,结合实测样本以及合成样本,共有300个样本用于模型训练和验证。利用Gini指数减少精度和袋外(Out of Bag,OOB)误差平均减少精度两个指标,对各主控因素的重要性进行度量发现,水压力和隔水层有效厚度是八个主控因素中最重要的两个因素。评价结果显示,研究区总体风险相对较高,整个风险趋势从研究区域的四周逐渐向中心方向增大。为了与建立的随机森林模型进行比较,利用相同的训练和验证样本建立了概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)模型,并用混淆矩阵比较了两个模型的性能,详细分析了这两个结果的局部差异。结果表明,随机森林比PNN的精度高6.67%,在底板涌(突)水风险评价中具有更好的预测能力,所提出的模型为涌(突)水灾害风险评估提供了一种新的方法。评价结果为煤层底板涌(突)水风险管理、预防和治理提供了一定的借鉴和参考。(3)针对宁煤红柳煤矿的顶板水害问题,在“三图法”的理论指导下,对2煤顶板涌(突)水风险进行了预测评价。通过分析红柳煤矿水文地质条件和矿井充水条件等因素,确定了影响2煤安全开采的主要顶板含水层为侏罗系直罗组下段厚层“七里镇”砂岩含水层。构建了包括渗透系数、直罗组下段砂岩厚度、冲洗液消耗量、岩芯采取率和脆塑性岩厚度比等五个因素的含水层富水性主控因素体系,建立各主控因素专题图,并利用层次分析法确定出各主要控制因素对应的权重。结合GIS强大的空间分析功能与层次分析法耦合的富水性指数法得到了2煤顶板砂岩含水层富水性分区图。然后利用抽水试验计算的单位涌水量数据对富水性分区图进行了验证。通过经验公式计算得出研究区顶板冒裂高度,并用现场实测值对计算公式进行了修正,从而得出顶板冒裂安全性分区图,结果发现整个研究区都处于顶板冒裂危险区。将含水层富水性分区图和顶板冒裂分区图叠加生成2煤顶板含水层涌(突)水风险综合评价分区图,评价结果表明,2煤顶板含水层的富水性从矿区东南至西北逐渐增强,涌(突)水风险也逐渐增强。(4)针对红柳煤矿2煤顶板含水层地下水数值模拟中水文地质参数不确定性的问题,提出了利用贝叶斯方法对水文地质参数进行不确定分析,从而优选识别水文地质参数,本文主要研究的参数为渗透系数。为了求解参数的贝叶斯后验分布,引入了马尔科夫链-蒙特卡洛(Markov Chain-Monte Carlo,MCMC)抽样方法来计算渗透系数的后验分布密度,该方法是通过在蒙特卡洛模拟的框架内,不断更新演化马尔科夫链,最终使其逐渐收敛于模型参数的后验概率分布;MCMC方法的性能主要取决对于其采样算法的采样效果,本文通过自适应Metropolis算法进行样本采样;在MCMC方法中似然函数的确定时,需要计算每一个抽样渗透系数对应的指定观测井处的降深,因此需要进行大量的采样计算(通常可以达到几千次),如果直接调用地下水数值模拟模型进行计算,会消耗大量的成本。为了解决这一问题,本文引入了功能与建立的数值模拟模型相近的替代模型,在MCMC采样过程中,直接调用替代模型,大幅减少了计算负荷和成本。首先通过蒙特卡洛对渗透系数进行采样,生成替代模型的输入值,然后采用随机森林方法建立替代模型,大大减少了调用数值模型的计算量和计算时间,提高采样效率。通过MCMC方法计算得到了研究区11个参数分区的渗透系数最优值组合。(5)建立了红柳煤矿2煤顶板含水层水流数值模型,并预测了顶板的疏降水量。利用基于贝叶斯方法求得的最优渗透系数,结合研究区观测孔实测数据,对建立的数值模型进行了验证,拟合误差均在可接受范围内,验证了本文提出的利用贝叶斯方法对地下水模拟参数不确定进行分析的可行性。利用识别后的地下水数值模型对2煤顶板砂岩含水层疏降水量进行预测,将水位疏放到煤层顶板,根据煤层顶板标高和水位计算需要疏降的水头高度,根据水头高度大小和分布情况布置疏放孔,根据疏降效果调整每个疏降孔位置和疏降量,最终预测矿井疏降水量为1380m~3/h。预测结果较为合理,对矿井水治理设计具有一定的参考价值。