基于多因素岩性结构指数法的富水性预测及分区

邢婧文 杜梦迪 魏久传

矿井水害一直威胁着矿井生产的安全，是制约煤炭安全开采的主要因素之一，而含水层富水性直接影响到水害威胁程度。近年来众多矿井水文地质工作者应用多种方法对含水层富水性进行分析研究，研究成果对矿井水害防治工作起到了重要作用。由于含水层富水性的影响因素较多，若仅考虑单一变量与实际会有很大差距，因此需要多因素耦合对富水性进行预测[1-2]。在含水层富水性预测中，各影响因素权重的确定也采用了多种方法，如层次分析法，GIS技术的信息融合法，BP 人工神经网络法等。本文以鄂尔多斯矿区营盘壕煤矿21 采区2- 2 煤为例，根据研究区地质特征，综合考虑顶板砂岩厚度、砂泥岩组合及砂岩含量等因素建立了岩性结构指数模型，对砂岩类含水层富水性进行分析，并进行分级分区预测。

1 研究区概况

营盘壕煤矿位于鄂尔多斯台向斜中部，构造复杂程度较为简单，未发现断层和明显的褶皱构造。区内地层由新至老依次为：第四系（Q）、白垩系下统志丹群（K1zh）、侏罗系中统安定组（J2a）、直罗组（J2z）、侏罗系中下统延安组（J1-2y）、三叠系上统延长组（T3y），主要含煤地层为侏罗系延安组（J1-2y）[3]。

2 含水层富水性评价模型

2.1 岩性结构指数

由于研究区构造简单，构造因素影响较小，暂不考虑构造的影响。砂岩含水层富水性的影响因素有砂岩的粒度、厚度和岩性结构等。

通过分析2- 2 煤层顶板的岩性及结构特征，构建了岩性结构指数[4-6]。求取方法为：将含水层厚度，包括中砂岩、细砂岩的厚度值分别乘以一个等效系数，从而折算成粗砂岩的厚度，将计算层段（导水裂缝带发育高度）内砂岩含量百分比、砂泥组合层数等因素作为结构指数，将得到的数据进行相应的处理，得到岩性结构指数。

砂- 泥岩互层组合越多，含导水性能就越弱，阻水性能越明显，故其他条件不变的情况下砂泥互层层数与LII 负相关，基于以上分析，岩性结构指数表达式构建如下：

表1 2-2 煤顶板导水裂缝带内部分岩性统计表

表2 2-2 煤顶板导水裂缝带内部分岩性结构指数LII 统计表

式中：M 粗—粗砂岩厚度；M 中—中砂岩厚度；M 细—细砂岩厚度；a—中砂岩厚度等效系数，为0.8；b—细砂岩厚度等效系数，为0.6；n—砂岩层数；LII—岩性结构指数；

2.2 数据标准化

岩性结构指数是由多项指标构建而成的综合指标，但由于各指标的性质不同，其量纲和数量级也有所不同，若直接对指标值进行富水性分析会对结果造成较大误差，因此为了更加可靠的对含水层进行富水性分级分区，须将岩性结构指数数据标准化处理。

本文采用极差标准化公式将原始数据标准化[7]：

式中xik为某指标的原始数据，max ｛xik｝（或min ｛xik｝）为这一指标原始数据中的最值。

2.3 含水层富水性分区

岩性结构指数与砂岩含水层厚度成正比，与砂泥岩互层组合层数成反比，砂岩含水层厚度越大富水性越强，砂泥岩互层组合层数越多富水性越弱，综上岩性结构指数越大，含水层富水性越强。

对所得的岩性结构指数LII 的标准化值插值并绘制直方图进行统计分析，从统计图的拐点上可得到分区阈值，再依据阈值将采区按富水性强弱分区。

3 煤层顶板砂岩含水层富水性预测

统计21 采区及附近钻孔2- 2 煤导水裂缝带范围内砂岩厚度、层数、粒度等数据（表1）做无量纲化计算并将得到的数据代入表达式（2），进行标准化处理，得出各孔2- 2 煤顶板导水裂缝带内岩性结构指数LII 值（表2），通过对研究区岩性结构指数LII 值进行插值计算得到直方图统计分析图（图1）。

结合21 采区及附近钻孔对砂岩含水层的抽水实验成果，将岩性结构指数LII 等于0.2 和0.3 时，定为分区阈值。LII＜0.2 的区域为弱富水区，0.2＜LII＜0.3 的区域为中等富水区，LII＞0.3 的区域为强富水区。以分区阈值作为界限，得到含水层的富水性分区（图2）。

4 结论

（1）根据研究区含水岩层富水性影响因素分析，选取影响因子并进行了量化，构建了岩性结构指数LII。用极差标准化方法将原始数据标准化后进行插值并绘制直方图，依据拐点确定出富水性强弱的分区阈值，进行富水性分区。

（2）依据该方法对营盘壕煤矿21 采区2- 2 煤层顶板砂岩含水层富水性进行了分区预测。结果表明，煤层顶板砂岩含水层在采区中部及边缘为弱富水区，在中东部和中西部为中等富水区或强富水区。

图1 2-2 煤顶板导水裂缝带内岩性结构指数LII 统计直方图

图2 2-2 煤顶板导水裂缝带内砂岩含水层富水性分区图