矿井突水水源判别方法研究进展*

汪 洋 左文喆 王斌海 程紫华

(华北理工大学矿业工程学院)

矿井突水是引发井下安全事故的重要因素，根据国家安全生产监督管理总局统计，2001—2009年所发生的矿山突水事故导致死亡人数为3 245人，其中93.7%发生于煤矿。矿井突水事故的发生和发展过程具有湿帮—淋水—流水—突水的特点[1]，在矿井突水过程中，对矿井突水水源进行快速准确地判别，对于及时采取防治水措施，尽可能减少水害所造成的人员及财产损失具有重要意义。本研究结合近年来的相关研究成果，对矿井突水水源判别方法的研究进展进行详细剖析。

1 突水水源判别方法

矿井突水水源判别方法是依靠相关科学技术手段对矿井突水来源进行分析和判断的理论方法。在国内外学者的共同努力下，矿井突水水源判别方法的研究已日趋成熟。水源判别方法主要有水温水位法、水化学分析法、数理分析法等(图1)。

1.1 水温水位判别法

在水文地质条件较为简单的区域，水温水位可以作为初步判断突水来源的重要依据。地下水在赋层条件和循环环境的影响下，其温度往往呈现出不均一性和变化性。在矿井实际生产过程中，利用突水点的水温与具有突水隐患的含水层的水温进行对比，可对矿井突水水源进行初步预测[2]。袁文华等[3]在对任楼煤矿突水水源进行判别时，成功地建立了地温方程来计算突水含水层水温，并与实际出水点的水温进行对比，有效预测了该矿的涌水来源。在对矿井含水层疏水的过程中，一个含水层水位发生变化，必将导致与其相互联系的含水层水位也发生变化，这种不同含水层之间的水位联动关系为判断矿井突水来源提供了可靠依据[4]。

图1 突水水源判别方法分类

近年来，在具有较大开采强度的矿区中，水位水温法常与水化学分析法相结合，可更有效地判别矿井突水水源，即水质、水位、水温法(QLT法)。刘文明等[5]用QLT法对潘谢矿区进行了水质、水位、水温等多因素的判别研究，开发出了潘谢矿区矿井突水水源QLT法判别系统，实现了对该矿突水水源的有效判别。

1.2 水化学分析法

自从“水文地球化学”这一术语被提出后，水文地球化学的研究范围不断扩大，并且成为一门独立学科得到了长足发展[6]。基于水文地球化学理论的矿井突水水源判别方法主要有常规水化学法、微量元素法、同位素法等。

同位素水文地球化学在矿井突水水源判别中的应用主要依赖于其在涌水水源示踪方面的优势，近年来该方法的应用研究主要集中于煤矿领域。一般采用综合水文地质条件、常规水化学、微量元素水化学以及δ18O同位素测试分析结果，配合采用人工示踪等方法来判别涌(突)水水源。潘国营等[12]采用了同位素技术准确、快速地判别出了某煤矿矿井突水水源，为制订有效的防治水措施提供了可靠依据。

在分析矿区地下水的导水通道、判定充水水源与矿井水的连通性等方面，常规水化学法、微量元素法以及同位素法常常联合使用，在华北型煤田防治水工作中取得较好的实践效果。目前，水化学的超前快速监测分析工作已列入煤矿防治水规范，现阶段水化学判别方法在铁矿等金属矿山应用较少。

1.3 数理分析法

1.3.1 多元统计法

判别分析法是多元统计分析的一种有效方法，是在若干类已知对象中确定新对象归属类的统计分析方法，主要用于判断对象的归属类，判别分析方法有逐步判别、距离判别、序贯判别、费歇尔判别及贝叶斯判别等[13]。高艳秋[14]基于4个不同突水含水层的水化学特征，结合逐步判别分析等方法，成功构建了突水含水层的判别模型，经实际检验，成效显著；周健等[15]运用距离判别分析法判断了梧桐庄煤矿井下突水水源，验证了距离判别分析模型良好的分类性能以及较高的预测精度；张许良等[16]在数量化理论判别分析方法的运用上取得了突出成效，成功判断出了焦作矿区矿井突水水源，并验证了已知突水点。

聚类分析法是根据样品数据的相似性将样品划分成不同类别的方法。修中标等[17]采用聚类分析法准确地判断出了张集矿的突水来源。当研究指标较多且各矿井水文地质条件不同时，可将多个突水数据进行相关性分析，所能反映各个含水层水样差异性的指标是相关性系数中较大的一个，该方法也称为主成分分析法[4]。在矿井突水水源识别中，基于水化学类型的指标，综合应用主成分分析和距离判别分析法，是矿井突水水源判别的有效思路。

1.3.2 非线性分析法

非线性分析法在矿井突水水源判别领域的具体应用方法有模糊数学法、灰色系统法、神经网络法、GIS理论法、支持向量机法、可拓识别法等。

在矿井突水水源判别中，模糊数学分析法显示了其便利的优势。当矿井中含有较多突水水源且各含水层的水质特征界限不明显时，往往具有一定的模糊性，难以根据单因素进行准确判断。运用模糊数学分析方法，根据水化学分析资料，可准确地判别矿井突水水源。模糊数学分析方法主要有模糊相似比法、最大贴进度法、模糊综合判别法等。在对矿井突水水源判别中，早在1995—1996年，李明山[18-19]在姚桥矿便成功运用了模糊相似比法和最大贴近度法，表明该类方法可以从模糊且细微的水质信息中区分出矿井突水水源信息。模糊综合判别法在数学理论快速发展过程中得到了广泛应用，余克林等[20]在对某矿井进行水化学分析的基础上，结合该矿涌水量资料构建了突水水源的二级模糊综合评判数学模型。

灰色系统法是基于灰色系统数学理论对矿井突水水源进行判别的方法，可分为灰色关联度法、灰色局势综合判别法及最大效果测度法。灰色关联度法是按照元素之间的发展情况的相似水平来体现出各个成分之间的密切性。采用该方法在对矿井突水点进行水源识别时，可拟合出一条曲线，突水点的成分与主要离子的含量分布于曲线之上，量化其与识别对象之间的贴进度，进一步通过对比待测对象之间的关联度来判识突水水源[21]。刘江明等[21]基于保德矿的水质分析数据，采取灰色关联度分析法对其进行了关联度运算，用较小的计算量准确判别出了水样所归属的含水层。灰色局势综合判别法属于多点决策法的范畴，在矿井突水水源判别研究中，采用该方法对多种水文条件所造成的灰色模糊性进行评价和判别，精度较高。张宏刚[22]应用灰色局势综合评判法，在数据较少的情况下，以低成本判别了琼五山煤矿井下突水水源，为有效治理该矿井水害提供了科学依据。最大效果测度法是在灰色局势综合决策的基础上用化学指标去判别某个突水水源的方法。早在1997年，李明山[23]运用最大效果测度值法进行了突水水源判别研究，并取得了一定的效果，但该方法局限性较大，不适合进行多水源判别。洪雷等[24]利用最大效果测度值法准确判别出了燕子山矿井下突水水源。

神经网络是由神经元普遍彼此连接而形成的复杂网络系统，体现了人脑功能的大量基本特性，是一个非常繁琐的非线性动力学系统[25]，目前应用较为广泛的有BP神经网络模型、SOM神经网络模型等。祝翠等[25]利用BP神经网络模型对潘三煤矿井下突水水源进行了判别，提高了突水预测的科学性和精确度。

地理信息系统(Geography information system,GIS)是一门综合地理学、地图学、遥感、计算机等学科的科学，在各领域得到了广泛应用。在矿井突水水源判别时，GIS的可视化优势发挥了重要作用。孙亚军等[26]利用GIS可视化技术将水源判别结果进行了可视化呈现，将突水水源的判别提升到空间的高度，大大提高了水源判别结果的实用价值。

支持向量机(Support vector machine,SVM)方法是一种基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理的统计学习方法，适用于解决小样本、非线性及高维模式识别问题。目前，应用较广泛的矿井突水水源判别的SVM方法为MMH支持向量机方法，该方法是由闫志刚等[27]总结出的一种基于SVM最大间隔逐层分类、最小间隔逐层聚类构造的多水源分析的H支持向量机，研究表明，MMH支持向量机结构简单、泛化能力强，能够有效区分各类水源、反映各水源的层次关系、指示各含水层水质化验指标的权重。

可拓识别法是运用定量法精确描绘点与区间的位置关系，并可按照“距”值的差异性描述出点在区间内部的不同位置[28]。在矿井突水水源判别方面，应用可拓识别法可确定突水水质所归属含水层的水质范围。张瑞钢等[29]利用可拓识别法对谢桥矿井突水水源进行了判别，经过与其他数学方法的判别效果进行对比，反映出该方法判别的正确率较高。

基于数学方法的突水水源判别方法大多以水质数据为基础，进行一系列计算而得出判别模型。多元统计法和非线性分析法在实际工作中得到广泛了应用，具有较好的实用价值，综合水化学分析或计算机等方法可使水源判别更加准确。随着科学技术不断发展，智能算法逐渐成为水源判别领域的研究热点，水化学与智能算法相结合已经成为水源判别研究的重要思路。

2 突水水源判别方法适用性评价

随着矿井掘进深度不断加大，使得井下生产条件日趋复杂，相关问题的研究经常脱离经验范畴，很多技术手段已经不再适用。矿井突水水源判别方法的适用评价旨在分析现有方法的优点和局限性，评价突水水源判别方法的适用地质条件，为矿井突水水源判别提供可靠依据。

水温水位法的优点是操作简单，但其局限性大，主要在单层突水和较少突水点的情况下使用，在矿井开采强度较大的情况下，需要联合水化学等其他方法方可更有效地判别出突水水源；水文地球化学分析方法在矿井突水水源、充水通道、不同含水层水力联系及区域水循环等方面的应用效果较明显，常规水化学方法适用于判别含水层水质特征变化明显、突水来源简单的矿井；采用微量元素法选择特征组分时，特征组分须具有易检、稳定、显著等特点；同位素法的优点在于能够准确、快速地反应矿区地下水的特征，并判断出矿井突水的主要来源，但该方法测试成本较高；基于数学理论的突水水源判别方法一般是以数学理论或构造函数进行水源判别(表1)[30]。

表1 突水水源判别方法适用性评价

3 结 论

(1)矿井突水水源判别方法涉及的学科类型较多，与化学、数学、计算机科学、GIS和可拓学等互相交叉，矿井水源判别方法、判别模型以及判别系统软件的种类越来越丰富。

(2)矿井突水水源判别方法各有优劣，判别模型构建思路各不相同，适用情形也彼此各异，因此应根据不同的应用情况，综合选择不同的方法进行水源判别。

(3)在微量元素测试分析的基础上，综合应用试验、数学分析方法进行数据分析，可对矿井突水水源进行有效判别。相对而言，稀土元素测试分析技术在该领域的应用水平较低，应用范围较小。

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