1. 项目介绍：我国煤矿水文地质条件相当复杂，煤矿资源的开采受水害威胁严重，所以水源识别尤为重要。本
项目是通过对水源的化学指标生成水化学数据库，基于水化学数据库建立快速识别方法与技术，为煤矿水害
防治提供快速便捷的水源判断手段。
2. 项目架构：Linux+Numpy+Pandas+Sklearn+Flask+ uWSGI
3. 项目主要负责人，负责选择合适的机器学习算法来实现水源判别模块，通过对比测试验证，最终选用随机森
林模型，来预测下一条水源来自哪个矿区，再该模块集成为一个接口部署在 Linux 服务器上，最后联合项目
系统开发团队，将该功能集成在宿州市煤矿后台管理系统中，供检测人员使用。
4. 项目成果：实现了水源判别的功能且准确率超过 90%。