脆弱性指数法在煤层底板突水预测中的应用与建议

李建林,张洪云,王心义,冯有利,刘 洲,韩 乐

(1.河南理工大学资源环境学院,河南焦作 454003;2.河南龙宇能源陈四楼煤矿,河南永城 476600)

脆弱性指数法在煤层底板突水预测中的应用与建议

李建林1,张洪云1,王心义1,冯有利1,刘 洲2,韩 乐1

(1.河南理工大学资源环境学院,河南焦作 454003;2.河南龙宇能源陈四楼煤矿,河南永城 476600)

为了提高脆弱性指数法预测煤矿底板突水的可靠性,利用分形理论对陈四楼煤矿井田南部采区断层展开分析和讨论,在此基础上,利用AHP脆弱性指数法对该区域底板突水危险性进行了分区预测与评价。结果表明:用断层空间分布的分形维数Ds替代断层分布密度、断层规模和断层性质等因素,使预测的主控因素减少了3项;预测结果与实际突水位置拟合较好(仅1处突水点不在预测区域)。由此可得:Ds的大小是断层数量、规模、组合方式及动力学机制等的综合体现;利用基于分形的AHP脆弱性指数法进行煤矿底板突水预测可以提高预测精度。

底板突水;脆弱性指数法;断层分维;主控因素权重

我国煤田经过一个世纪的煤炭开采,多数煤层的开采已进入深层位,特别是华北型煤田,大部分矿井已经开采石炭系下部煤层。由于石炭系下部煤层距奥陶系灰岩近,煤矿受岩溶水威胁底板突水现象尤为突出。我国对底板突水规律的系统研究开始于20世纪60年代,众多学者在研究底板突水过程中提出多种突水评价理论与方法,主要包括突水系数法、下三带说、P-h临界系数法、岩－水应力关系法、板模型理论和脆弱性指数法等[1]。其中突水系数法由于其物理概念简单,计算方便,现场易于操作,一直是我国煤层底板突水评价的主要方法[2];而脆弱性指数法由于综合考虑了底板突水的多个主控因子及相对权重,体现出突水过程的非线性,同时也具有概念明确、计算程序简单、操作便利的特点,近年来也得到较为广泛的应用。和其他评价方法一样,在应用过程中会发现其局限性,并逐步完善,这样才能提高脆弱性指数法评价预测的效果和精度,为煤层底板突水脆弱性预测评价提供更可行的技术方法支撑。

1 脆弱性指数法及其特点分析

脆弱性指数法以GIS为操作平台,分析确定煤层底板突水主控因素,经过数据采集、分析和处理,建立各主控因素的子专题层图;应用多源地学数据复合叠加原理,采用现代线性或非线性数学方法(如ANN、证据权重法、Logistic回归、AHP等),通过模型的反演识别或学习训练,确定煤层底板突水的各主控因素对复杂突水过程的贡献(或权重),建立煤层底板突水预测预报评价模型;根据研究区各单元计算的突水脆弱性指数频率直方图分析,合理确定突水脆弱性分区阈值,对煤层底板突水脆弱性做出科学的区划和预测预报评价[2]。

脆弱性指数法预测的基础是矿井地质构造、水文地质条件的准确识别和资料的有效获取;其核心是底板突水各主控因素的贡献(或权重)的确定。利用ANN、证据权重法、Logistic回归方法的前提是研究区域前期突水资料足够的多,否则学习训练或回归的可靠程度无法保证;利用AHP,要求进行对比分析的主控因素一般不超过9个[3]。武强等总结出底板发生突水的主控因素主要分为充水含水层、底板隔水岩段防突性能、地质构造、矿压破坏发育带和导升发育带等5个大类,共23个影响因素[4]。需要这23个因素中选择9个左右的主要因素,再利用AHP进行对比分析,这个过程出现误差的可能性也是很大的,所以有必要对这五大类23个因素进行适当的、合理的压缩后再进行筛选。

2 断层的分形特征及分维计算

2.1 断层的分形特征

分形揭示了事物部分与整体之间的内在联系,为研究复杂现象提供了新的思路和方法。就断层构造而言,日本学者平田隆幸证明:岩石破裂具有自相似结构,无论是微破裂、节理系、断层系,不同尺度的断层,其几何图象都具有特定的分形维数;Scholz and Aviles指出,断裂体系空间分布分维值的大小是断层数量、规模、组合方式及动力学机制综合体现的一项综合性指标;陈江峰、谢焱石等认为,影响断裂构造分维值的因素有介质的物化性质、构造应力场及区域构造运动强度等;煤矿断层分维值越大,矿井突水的单位涌水量也越大,煤层底板突水危险性就越大[5]。所以,用分维代替常用的密度等指标来评价矿井断裂的复杂程度更合理和准确。

断层是底板突水的主要因素之一,在23个主控因素中断层就占了5条,而断层分维可以将其合成1条,不仅提高了评价指标本身的准确度,而且由于分维是无量纲的数值,更易进行指标权重的对比分析。

2.2 断层分维的计算

分维有许多不同的定义,断层网格主要采用自相似维数Ds进行计算。一个集合由N(r)个与它相似比为r的部分组成,则有

将研究区进行正方形块段的划分,取相似比r= 1,1/2,1/4,1/8,利用移动窗口法得到每一级别下断层迹线穿过网格的数目N(r),利用式(1)求得各个块段的断层网络的相似维Ds。

3 实例分析

3.1 研究区概述

陈四楼煤矿位于豫、皖两省交界的河南省永城市北部。井田东起二2煤层露头线,西至F9与F2断层为界,南到F6断层与城郊井田为邻,北以F11断层为界。井田位于永城隐伏背斜的西翼,构造形态与区域构造一致,地层总体走向北北西,向南西西倾斜,基本为一单斜构造。而矿井内部地层走向变化较大。井田内部构造近东西向以断层表现为主,褶曲表现次之;近南北向构造以褶曲表现为主,断层表现次之。矿井自1997年生产以来已发生过7次突水,最大突水量1 046 m3/h,其中5次为断层构造导通太原组灰岩出水。本研究主要针对井田南部的深部采区进行。

3.2 层次结构模型的建立

根据陈四楼煤矿南部采区的地质、构造、水文等条件的分析,确定研究区二2煤底板突水的主控因素及其层次结构模型如图1所示。

由图1可以看出,地质构造对应的主控因素只有断层分维1个,全部因素4个,构建判断矩阵则更准确。

图1 底板突水脆弱性评价层次结构模型Fig.1 Hierarchical analysis model of vulnerability assessment on floor water brsting

3.3 判断矩阵的构建

根据对陈四楼南部采区二2煤层底板突水因素的分析,运用“专家打分法”、现场生产实践经验和科学推理对影响突水的众多因素进行评分。通过各因素的两两比较(图1),在底板突水脆弱性评价这一目标(A)下,构建准则层Bj的判断矩阵B及指标层Cj的判断矩阵C。其中:

经过计算,判断矩阵B和C都通过一致性检验;各指标Cj对总目标A的权重,即煤层底板突水的主控因素对突水危险性评价的权重值为

3.4 脆弱性指数法评价

3.4.1 单因素归一化专题图

为了消除主控因素不同量纲的数据对评价结果的影响,运用GIS的字段计算功能对数据进行归一化处理,做出各主控因素的归一化专题图(图2)。

图2 底板突水主控因素的归一化专题图Fig.2 The thematic maps of each main factor influencing the floor water bursting

3.4.2 专题图复合叠加

把各主控因素的归一化信息存储层复合成一个信息存储层,该信息存储层中包含所有相关因素的信息。复合叠加处理实质上就是把各单因素消除量纲后的归一化专题图,配准合成一个新的图形,并重新建立拓扑关系,形成新的拓扑关系属性表。

3.4.3 模型的建立

引入脆弱性指数IV(vulnerability index)的初始模型来对煤层底板突水脆弱性进行评价,即

式中,IV为脆弱性指数;Wk为影响因素权重;fk(x,y)为单因素影响值函数;x,y为地理坐标;n为影响因素的个数。

由式(2)可以得出陈四楼煤矿南部采区二2煤层底板太灰上段含水层突水脆弱性评价模型,即

3.4.4 煤层底板突水脆弱性评价分区

通过自然分级法对底板脆弱性指数进行处理,得到5级分级结果。各级阈值分别为0.44,0.50, 0.55,0.59。脆弱性指数越大,突水的可能性也就越大。

根据分级阈值将研究区域划分为5个区域:①底板突水脆弱区(IV＞0.59);②底板突水较脆弱区(0.55＜IV≤0.59);③底板突水过渡区(0.50＜IV≤0.55);④底板突水较安全区(0.44＜IV≤0.50);⑤底板突水相对安全区(IV≤0.44)。

3.4.5 模型的识别与检验

根据最大几率的规则,发生突水的位置应在脆弱性系数较大的区域。对底板突水脆弱性模型的识别用已知突水点出现的位置检验。当突水点位置落在脆弱系数最大或较大区域的百分率大于90%时,则可以认为所得的模型较为满意。否则就需要调整参数,对所得脆弱性评价分区图重新拟合,直至拟合率符合要求。根据陈四楼煤矿南部采区井下突水点台账(部分),将已知的突水点与脆弱性分区图叠加,得到二2煤层底板太灰上段含水层脆弱性评价分区拟合图(图3)。

从图3可看出,T－04突水点处于脆弱性评价脆弱区,T－03处于较脆弱区,T－05处于过渡区,评价结果与与实际突水位置拟合较好,生成的煤层底板突水脆弱性评价分区图准确度较高,评价结果比较理想。

图3 煤层底板太灰上段含水层脆弱性评价分区拟合Fig.3 Fitting chart of division evaluation of vulnerability assessment on Taiyuan Formation limestone water inrushing

4 讨 论

(1)脆弱性指数法以GIS为操作平台,采用ANN、证据权重法、Logistic回归和AHP方法进行煤层底板突水预测。就ANN、证据权重法、Logistic回归3种方法而言,由于这3种方法的应用前提需要研究区域前期丰富的突水观测资料,限制了这3种方法的应用。自2006年武强提出脆弱性指数法以来,仅在河南鹤壁十矿、河北邢台章村矿和邯郸九龙矿采用以上方法展开研究[6－8];但预测效果均比较理想,说明基于ANN、证据权重法、Logistic回归的脆弱性指数法应用于底板突水评价是切实可行的。武强通过实例应用研究认为:ANN人工神经网络预测模型对综合因素考虑最为全面,预测结果最为理想;证据权模型和加权逻辑回归模型虽然对断层的刻画并不是很理想,但对于面积元单因素的考虑要更加充分,预测结果也比较符合实际情况[8]。从图3可以看出,T－04突水点处于脆弱性评价脆弱区,T－03处于较脆弱区,仅T－05处于过渡区。

(2)目前,脆弱性指数法预测底板突水主要集中于AHP方法的应用,预测效果均较为理想[9－16]。对其主控因素进行分析(表1)可以看出:利用AHP方法进行主控因素的权重分析时,主控因素的个数基本都在9个以下,这样所得权重则较为可靠;而与断层相关的主控因素基本为3个(断层分布密度、断层规模和断层性质)。

在以上研究中,如果用断层分形维数Ds替代与断层相关的3个因素,主控因素的个数将整体减少2个,所构造的判断矩阵将会更加准确。

表1 基于AHP的脆弱性指数法应用研究的主控因素统计Table 1 Statistics of main controlling factors in papers about AHP vulnerable index method

(3)国内外不同区域的断层构造的分形维数Ds基本上在0.7～1.8变动,差别比较明显[5]。造成这些差异的原因,除了选择研究的地域不同以外,还有2个很重要的原因:①测度的选择不同。测度的选择须力求反映出无标度区的规律性。作为一门新的学科,对于分形基础理论的研究还不完善,所以如何选择测度,还需在理论和实践两方面进行深入的探讨和研究。②对基础数据的取样和统计过程的不同。这属于人为的原因,可以尽可能的避免,但不能绝对避免。也就是说,就同一区域而言,不同的研究者计算的断层分形维数Ds也会有所不同,这将对主控因素权重的确定和权重的可靠性产生不良的影响。

5 结 论

(1)断层空间分布的分形维数Ds的大小是断层数量、规模、组合方式及动力学机制的综合体现;用Ds替代脆弱性指数法中与断层相关的因素,使预测的主控因素的数量减少2～3项;且Ds是无量纲的数值,更易进行评价指标权重的对比与计算。

(2)利用基于分形的AHP脆弱性指数法进行煤矿底板突水分区预测与评估,预测结果与与实际突水位置拟合较好(仅1处实际突水点未在脆弱区),生成的煤层底板突水脆弱性评价分区图准确度高。

(3)本研究只是从理论说明了利用断层分维的AHP脆弱性指数法将优于传统的AHP脆弱性指数法,但在实例分析中未进行对比研究。关于这一点将在以后的研究中加以改进。

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Application and suggestion on vulnerable index method of coal seam floor water burst evaluation

LI Jian-lin1,ZHANG Hong-yun1,WANG Xin-yi1,FENG You-li1,LIU Zhou2,HAN Le1

(1.Instituite of Resources&Environment,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,China;2.Chensilou Coal Mine,Henan Longyu Energy Co.,Ltd., Yongcheng 476600,China)

In order to improve the reliability of predicting the coal floor water inrush with the vulnerability index method,the fractal theory was used to analyze and discuss the fault in the southern mining area of Chensilou Coal Mine.On this basis,the AHP vulnerability index method was applied to make the prediction and evaluation of the partition for the danger of the coal seam floor water burst in the region.The results show that:fault density,fault scale,the nature of the fault and other factors are replaced by the fractal dimension(Ds)of the fault spatial distribution,which reduced three main control factors predicted;the predicted results and the actual water inrush location has better fitting(only one water inrush point was not in the predict regional).It can be obtained:Dsis the comprehensive reflection of the fault number,size,combination and dynamics mechanism;the AHP vulnerability index method based on fractal theory is used to predict the coal floor water bursting,which can improve the prediction accuracy.

floor water bursting;vulnerable index method;fractal dimension of fault;weight of main controlling factors

TD745.2

A

0253－9993(2014)04－0725－06

李建林,张洪云,王心义,等.脆弱性指数法在煤层底板突水预测中的应用与建议[J].煤炭学报,2014,39(4):725－730.

10.13225/j.cnki.jccs.2013.0580

Li Jianlin,Zhang Hongyun,Wang Xinyi,et al.Application and suggestion on vulnerable index method of coal seam floor water burst evaluation[J].Journal of China Coal Society,2014,39(4):725－730.doi:10.13225/j.cnki.jccs.2013.0580

2013－05－02 责任编辑:韩晋平

国家自然科学基金资助项目(41272250)

李建林(1973—),男,甘肃天水人,教授,博士。E－mail:ljl.wy@163.com