为了快速准确判别矿井突水水源，降低矿井突水事故给煤矿生产及人类生命财产安全带来的危害，以赵各庄矿为例，提出了主成分分析法(PCA)与极限学习机(ELM)相结合矿井突水水源快速识别方法。结果表明：PCA确定了赵各庄矿中Na+、Ca2+、Mg2+对水样影响较大，为赵各庄矿水样的主控因子，排除了其它指标冗余信息的影响；在MATLAB中导入PCA确定的水样中三种主成分数据，通过ELM模型仿真训练可在10s内得出水样分类结果，分类学习时间迅速；对比ELM模型与BP神经网络对水样的分类结果，ELM仿真训练