10月15日，西山煤电屯兰矿技术员白俊凯打开电脑，进入矿井涌水水源判别系统，对刚采样化验的28302辅运巷2^#定向钻孔出水水样进行水源判别。几秒钟后，屏幕显示出结果：水样属太灰水，三套判别模型置信度分别达99%、96%、99%。判别结论与矿井此前的分析判断一致，他随即通知现场按照疏排水源方案进行处置。

这一场景，是西山煤电矿井涌水水源判别系统日常运行的一幕。围绕井下水害搭建的这一数字化系统，实现了水样检测数据录入和展示、水质检测报告生成、充水水源的实时判别，构建起煤矿涌水水源判别领域的全环节技术体系，为精准治理水害、确保安全高效生产提供了有力的技术支撑。经中国煤炭工业协会鉴定，该系统达到国际先进水平，前不久还获评6163银河线路检测中心2025年度“科技技术奖一等奖”。

作为6163银河线路检测中心重要子分公司，西山煤电旗下矿井多、分布广，各矿井水文地质条件复杂多样：有的头顶悬着老空水，有的脚下压着奥灰水，有的被地质构造切割出复杂的含水层。长期以来，该公司严格按照“先探后掘、先治后采”组织生产，严守安全。但是“探”到水之后，“判”的环节长期依赖人的经验。

“随着煤炭资源的深度开发，水害的隐蔽性和突发性都在上升，依靠传统经验判别水害已经难以适配当前安全管理要求；同时，历年积累的纸质水质化验报告统筹管理难度大，大量数据无法充分盘活利用。数据不打通，经验就无法成为可复用的判断依据。”西山煤电资源地质部主管赵金龙坦言，这给水害的早期判断和制定治理方案带来了阻碍，也制约了矿井生产衔接。

2024年初，西山煤电资源地质部联合中国矿业大学，启动“西山煤电各矿区水害模型建设”科技创新项目。目标很明确，就是要把人的经验和大量纸质数据转化为数字化模型，实现以数据支撑水源智能判别。

模型搭建工作并非一蹴而就。矿井涌水的复杂程度、大量数据归档及现实数据判断，成为前期构建模型的一大难点。“从地表到井下，矿井会受到地表水、煤系含水层水、采空区水、奥灰水等不同水源的影响。如何判定水源，获取精准有效的数据，都需要非常谨慎。”赵金龙说。

为此，项目立项后，西山煤电资源地质部配合中国矿业大学专业人员奔赴所属25个矿井，逐一下井采集典型充水水源样本，再通过化验、收集、归类水质数据。赵金龙说：“如果水质数据库数据不典型，模型判别结果就会跑偏。”在近3个月的调研时间里，项目团队收集分析了2023组典型水样和水质数据，建立起了覆盖各矿的水质数据库。

在技术路线上，系统没有押注单一模型，而是集成贝叶斯、Fisher和随机森林三种模型，依据8项基础水质指标和38项衍生参数，构建起了覆盖46项特征参数的通用判别因子库。三种模型各有侧重：有的擅长在小样本条件下保持稳定，有的对复杂条件矿井的容错能力更强，有的对水源分类更为细致。系统综合判断，不会因某一种算法就一“数”定音。

经过8个月合作研发，西山煤电矿井涌水水源判别系统正式落地。数据录入、报告生成、水源判别、短信预警，矿井涌水管理全环节实现技术支撑。

但系统上线不等于万事大吉，后期系统维护同样重要。西山煤电组织各矿井防治水技术人员和水化学实验室化验人员进行了系统应用培训，将水质数据库的日常维护权限下放至各矿，同时设定了一条硬规则：水样入库必须经公司层面审核。“分类不准的数据一旦进了库，模型就会被‘教坏’。”赵金龙说，守住数据库数据质量关口，和建库同等重要。

如今，西山煤电矿井涌水水源判别系统已在25座矿井正常运转，判别效率显著提升、效果更为精准。

“这放在两年前，手拿水样的各项指标，但‘这水从哪里来、下一步该怎么处置’，只有老技术员能看懂，我们这些资历浅些的技术员根本不敢下结论。”白俊凯笑言。根据屯兰矿防治水管理工作实践显示，建成的模型对矿井涌水水源判别的准确率达到90%以上。

“如果系统判别水源为老空水、奥灰水等水害水体，系统会立即发送预警短信，引起公司和相关矿井防治水管理人员重视。”西山煤电官地矿地质测量中心主任史海江介绍。

去年年底，铂龙煤业、福昌煤业、马兰矿等矿井先后触发系统预警，指向潜在的奥灰水透水风险。各矿井依据预警信息提前采取了防控措施，有效规避水害风险。赵金龙表示，系统还在继续迭代优化、修复漏洞，为矿井有效治理水害、保障安全高效发展持续赋能。