快速分析突水成因和准确判别突水水源是矿井突水灾害治理的关键,应用深度神经网络理论,结合矿井含水层的水化学分析资料,选取8种特征离子作为矿井突水水源识别的判别因子,构成深度神经网络的输入状态空间,选取水源类别作为分标签,构成深度神经网络的输出状态空间,从而构建矿井突水水源识别的深度神经网络模型。以2 734组采样的水源样品作为学习样本对该模型进行训练,在训练集上可达到95%以上的识别准确率。利用文中方法对淮南矿区的水源进行了识别,结果表明,深度神经网络模型分类性能良好,预测精度高。