典型矿柱片帮(破坏)的微震监测预警及分析

杨 顺，兰晓平，冷修宁

(1.长沙矿山研究院采矿工程中心， 湖南长沙 410012;2.江西修水香炉山钨业有限责任公司， 江西九江市 332438)

0 引言

江西省修水县香炉山钨矿矿区位于江西省修水县城北西35 km，属港口镇管辖，为我国大型白钨矿床，为采选联合生产企业，隶属于中国五矿有色金属股份有限公司。由于历史开采原因，开采过程中缺乏合理规划与设计、开采秩序混乱，香炉山钨矿井下累积开采出矿石量达到约670万t，已经形成了约210万m3的采空区，空区之间相互贯通与重叠且形状复杂，局部区域已经发生过较大面积的冒顶等地压灾害。因此香炉山钨矿委托长沙矿山研究院建立了一套60通道全数字型微震监测系统，主要监测东部残采区域的地压活动。

通过对系统建立以来至今的所有监测数据进行整理分析发现，应力集中区域主要在采场的东西两翼，如图1所示，而东部地压活动尤为显著，微震事件发生率明显偏多，成功预警了多次冒顶片帮事件。该区域为40#传感器所在位置，为矿山将要进行残采的主要采区，该区域临近(东侧)已探知一储量约为60万t的矿体，具有很高的经济价值。因此，对40#传感器所在矿柱及其周围矿柱的变化情况的调查尤为必要，对该区域的地压显现情况的掌握对矿山具有重要意义。

1 矿柱位置与状况

1.1 矿柱所在位置

40#传感器所在矿柱为人工钢筋混凝土加固的矿柱，其与发生片帮矿柱的位置关系如图2所示。

图1 应力分布图

1.2 矿柱状况描述

矿柱体积较大，高约10 m，矿柱岩体主要由花岗岩组成，有一条较大的、数十米长、近70°倾角的不连续面切割该矿柱，同时有一条近80°倾角的相对较小的不连续面切割矿柱，在该矿上形成一个X型的不连续面切割，如图3所示。自微震监测传感器安装在该区域以来，该通道事件触发数持续保持较高水平，为地压重点监测区域。

2 微震监测与预警分析

2.1 微震传感器监测与预警分析

自2012年11月以来，40#传感器微震事件发生率持续处于较高状态，平均触发数为15～20个之间，未达到设定的预警值，但说明该区域处于高应力状态。5月24日，该通道触发数突然激增至32个，25日接近50个，超过了预警值，数据如图4所示。出现这一情况后，监测技术人员向矿方安全员发出了预警信息，26日经现场安全员确认，该矿柱发生片帮，通过数据可以发现，24、25号两天，微震事件数明显激增，超过了预设的警戒值，而发生片帮的26号当天，事件数明显减少，低于月触发平均值，并在之后的几天触发数增加至原有水平，仍保持较高水平，未达到警戒值。结合室内岩石单轴受压实验研究，进一步说明，岩石在破坏前，其微震事件数会出现急剧增加再明显下降的过程。

图2 片帮矿柱位置

图3 矿柱上的典型不连续面

图4 5月40#传感器触发数和累计变化值数据统计

2.2 矿柱破坏特点

矿柱片帮部位位于其中部，破坏面呈三角形，片帮岩体体积约为3 m3，如图5所示。通过对40#传感器所采集到的波形分析发现，大部分波形为上凸起跳型，可以判断岩石内部主要破坏形式为压剪型，故该矿柱上的X形不连续面主要为受压剪应力作用所产生。其中部受压剪应力作用时有剥落，故呈现中部细长，上下两端较粗的现象。室内单轴实验研究表明，岩石破坏是一个逐渐发展的过程，分为3个阶段，即压密阶段、微裂纹萌生和扩展阶段及断裂破坏阶段，前2个阶段为渐变性，第3阶段为突变性。通过对现场片帮矿柱的观察发现，矿柱破裂面为微裂纹延伸直至重合所形成的，直至裂纹明显曲折部位，呈三角块状破裂掉落，这表明宏观的破坏是微裂纹变形破坏的累积反映。故掌握岩体内部微观变化对预知岩体宏观失稳垮塌具有重要意义。

图5 矿柱片帮现场照片

3 结论

结合本次成功预警实测数据可知，微震监测单通道数据对掌握被监测岩体内部微破裂状况及能量的释放情况具有重要作用。岩体在稳定期和相对稳定期，微震事件相对较少，事件频度维持在低水平。岩石在超过其极限强度的应力作用下，产生微破裂，并以高频声发射形式释放能量，微震事件数会明显增多。随着压力的增大，岩石内部的微破裂会继续萌发，微震事件数保持较高水平，此时，微震监测人员需对该区域进行重点监测。随着岩体内部微破裂进一步扩张而形成较大的断裂面，直至岩体失稳垮落，失稳岩体在垮落之前，出现间歇性破坏，微震活动频繁，监测到的数据量激增，监测技术人员需立即进行预警，及时撤离现场施工人员及设备，而在临近垮落时，微震事件频数反而减少，即为发生冲击地压的前兆。伴随着岩体垮落，岩体内部的能量得到释放，其压力也会相对减小，微震事件频度降低。

40#传感器数据持续处于较高水平，说明该区域应力活动较为活跃，可推断该矿柱上X形不连续切割面存在断裂滑移失稳的隐患，因此加强该区域监测数据处理及地压管理工作具有重要意义，必要的情况下，可以对该矿柱进行人工加固。

目前微震监测单通道数据的识别及处理主要是通过能量大小和波形持续时间，再结合经验进行人为识别，对有用信号的拾取存在较大误差，没有形成规范的识别机制，因此，在人为拾取的有用波形中，对其进行频谱分析，掌握其不同于其它信号的特点，从而加强微震信号拾取的滤噪能力，形成较好的自动识别功能，并最终实现自动预警，仍需进行大量的研究及探索。

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