采动影响下皖北恒源煤矿八含水化学特征研究

2021-05-20 02:09施亚丽吴基文翟晓荣王广涛毕尧山

施亚丽,吴基文,翟晓荣,王广涛,洪 荒,毕尧山

( 1.安徽理工大学地球与环境学院,安徽 淮南 232001;2.安徽恒源煤电股份有限公司煤矿,安徽 淮北 235000)

矿井水害问题严重威胁着煤矿的安全生产。随着浅部煤炭资源的枯竭,逐渐转为煤炭资源的深部开采阶段。由于深部开采导致深层地下水受到一定程度的破坏和扰动,使地下水系统的水动力场和水化学场发生改变,水文地质条件变得更加复杂,对矿井的正常生产造成了更大的安全威胁。因此,开展采动影响下深部含水层的水化学特征研究以进一步掌握深部地下水水化学的演化规律,对矿井水害防治以及水资源的开发利用具有重要的意义。以往对于充水含水层的水化学特征的研究大多局限于从含水层的静态水化学场分析,文献[8]利用传统图示及统计方法分析了太原组灰岩水径流特征及其水化学变化;文献[9]采用多元统计、水化学分析与地下水系统理论相结合的方法,对岩溶含水系统的水化学组分特征及其控制因素进行了探讨;文献[10]等采用因子分析、聚类分析和判别分析等方法对皖北桃源矿深部含水层地下水地球化学特征进行了深入研究。一些学者也从充水含水层的水岩作用机制出发,考虑了采矿活动对含水层的扰动影响,如文献[7]等运用主成分分析法对任楼井田的充水含水层的水化学特征进行了分析,文献[11]等通过主成分分析研究了采动影响下水化学演化过程中的水-岩作用机制,但此类研究相对较少,对于分析采矿前后全过程中充水含水层的水化学演化规律的研究相对更少。

鉴于此,本文以皖北恒源煤矿深部含水层八含(该矿井主采煤层6煤的顶底板砂岩裂隙含水层)为研究对象,通过收集开采前后不同时期的水质资料,尝试运用聚类分析方法从时间维度上分析不同开采阶段下八含的水化学特征变化,初步研究采矿活动对八含水质的扰动影响,并探讨在采动影响下八含可能与太灰含水层发生的水力联系。

1 研究区概况

安徽恒源煤电股份有限公司煤矿(简称恒源煤矿)隶属于皖北煤电集团公司,位于淮北煤田濉肖矿区。矿井内含煤地层为二叠系下统山西组和下石盒子组,主采煤层为4、6煤层,分3个水平开采:-400m、-600m、-800m。目前矿井生产水平为-400m和-600m。矿井内褶皱构造比较复杂,断层不但数量多、密度大,而且发育方向各异,性质不同,相互改造和制约。矿井为新生界松散层覆盖下的裂隙充水矿床。根据含水层赋存介质特征自上而下划分为新生界松散层孔隙含水层,二叠系煤系砂岩裂隙含水层,太原组石灰岩岩溶裂隙含水层(简称“太灰”),奥陶系石灰岩岩溶裂隙含水层(简称“奥灰”)。其中,二叠系煤系砂岩裂隙含水层,包括第五含水层(简称“五含”)、3煤上第六含水层(简称“六含”)、4煤上下第七含水层(简称“七含”)、6煤上下第八含水层(简称“八含”),七含、八含是主采煤层4、6煤的直接充水含水层。根据矿井生产资料,太灰水是6煤开采的矿坑充水的隐患之一,奥灰远离主采煤层,在正常情况下对矿坑充水无明显影响,井田水文地质剖面图如图1所示。

(a)研究区构造纲要图及采样点位置分布图

(b)研究区水文地质剖面图图1 恒源煤矿构造纲要图、采样点位置分布图和水文地质剖面图

2 数据来源与处理

2.1 水样数据收集

本次研究收集并整理了恒源煤矿自投产以来的八含水样资料共计61个,收集的水样点分布如图1所示,收集水样的时间跨度为1988a7月~2019a 4月,收集水样的时间分布均匀,各水样的水化学成分测试数据如表1所示。考虑到测量误差等因素,需对61个水化学数据的有效性进行验证,本文采用阴阳离子平衡检验(电荷守恒检验)方法对水样数据进行验证,计算公式为

(1)

式中:

E

为相对误差,%;

m

m

分别为阳、阴离子的毫克当量浓度,meq·L。

经计算,61个水样数据的阴阳离子平衡检验的相对误差的绝对值均小于5%,表明61个水样均为有效水样数据。

表1 八含水样数据汇总

水样编号采样时间Na++K+/(mg·L-1)Ca2+/(mg·L-1)Mg2+/(mg·L-1)Cl-/(mg·L-1)SO2-4/(mg·L-1)HCO-3/(mg·L-1)TDS/(mg·L-1)开采阶段362006.071 057.810.84.5247.71 479.5484.63 076.9Ⅱ372007.06979.529.513.3244.01 524.3342.32 961.6Ⅱ382007.071 043.432.99.6213.21 437.7660.23 097.4Ⅱ392007.09906.540.29.1252.31 443.3304.32 803.6Ⅱ402008.04901.738.111.0162.21 525.4324.52 810.4Ⅱ412008.10946.627.13.4234.61 409.0381.52 828.2Ⅱ422008.111 001.040.414.7257.61 597.9312.33 099.6剔除432009.05938.423.78.6268.41 360.3348.12 805.6Ⅱ442009.06820.121.68.1186.01 206.4355.02 455.8Ⅲ452009.11728.426.24.6171.61 175.5221.02 228.8Ⅲ462012.06825.126.711.3184.61 275.1366.02 516.8Ⅲ472012.07366.5275.2124.2149.71 561.4150.62 572.4Ⅲ482013.03711.623.23.8245.1951.0292.02 107.7Ⅲ492013.07622.649.970.081.61 372.6269.72 331.5Ⅲ502013.11816.918.55.5255.91 147.4330.02 419.7Ⅲ512014.07858.125.78.5193.91 106.2441.72 413.3Ⅲ522014.08888.919.07.5182.81 165.7639.72 583.7Ⅲ532015.08156.3503.993.6153.11 556.6176.52 551.6Ⅲ542015.09231.3483.2114.6172.61 709.2190.42 806.1Ⅲ552015.10804.915.17.0160.41 262.3322.32 417.7Ⅲ562015.11746.856.030.3169.81 267.3400.62 470.6Ⅲ572015.12769.054.627.0161.81 318.0387.82 524.2Ⅲ582017.02966.819.34.0155.91 007.5944.22 699.5Ⅲ592017.06849.216.23.452.21 247.9632.72 490.1Ⅲ602018.01483.169.457.565.01 184.3164.21 941.4Ⅲ612019.0475.3492.1121.3122.31 490.2202.72 402.5Ⅲ

2.2 水样的系统聚类分析处理

系统聚类分析的基本思想是:首先将每个样本单独看成一类,在规定类间距离的条件下,选择距离最小的一对合并成一个新类,计算新类和其他类的距离;再将距离最小的两类合并。因此每次会减少一类,直至所有样本都成为一类,这样使得同一类别的数据的相似度尽可能地高,不同类别间数据的相似度尽可能低,结果可用1张谱系图来表示。一般包括R型聚类分析和Q型聚类分析。R型聚类分析与Q型聚类分析的区别在于分类对象的不同,R型聚类分析为的对象为变量,而Q型聚类分析的对象为样本。本文利用离差平方和法对61个原始水样进行Q型聚类分析,用平方欧式距离为度量标准,确定各水样之间的亲疏关系,得到原始水样的谱系图,如图2所示。

图2 原始水样的Q 型聚类分析图

一般来说,埋藏条件类似的同一含水层在未受到扰动影响的情况下,在邻近的短暂时间内只通过水-岩作用而发生的水化学特征的变化不大。由于图中水样均为按时间先后顺序编号,根据图中所示各水样水质间的亲疏关系,同时考虑各水样在时间上的邻近程度,将42号水样作为异常数据予以剔除。重在分析八含水质在时间维度上受采矿活动影响前后的变化过程,基于Q型聚类结果与水样在时间上的对应关系,将剩下的60个水样数据划分为3类,根据研究区内采矿活动的进行时间,将水样编号为1~29的29个八含水样归为开采Ⅰ阶段的水样(时间跨度为1988.07~2002.12),将水样编号为30~43的13个八含水样(剔除42号水样后)归为开采Ⅱ阶段的水样(时间跨度为2003.10~2009.05),将水样编号为44~61的18个八含水样归为开采Ⅲ阶段的水样(时间跨度为2009.06~2019.04),如表1所示。

3 不同开采阶段八含水化学特征变化

基于聚类分析结果,可知本次收集的八含水样随着开采阶段的不同显示出不同的水化学特征。以下分别分析不同开采阶段八含的水化学特征。

3.1 开采Ⅰ阶段八含水化学特征

对开采Ⅰ阶段的29个水样数据进行统计分析,如表2所示。总溶解性固体(TDS)是水中溶解组分的总量,是常规离子在水中积累的综合反映,一般来说,在地下水循环系统中,TDS大,水流流速缓慢,水动力条件弱,地下水基本处于停滞状态。该阶段八含的TDS值大,在3 133.35~

3.2 开采Ⅱ阶段八含水化学特征

表2 不同开采阶段八含水化学特征统计

3.3 开采Ⅲ阶段八含水化学特征

4 讨论

4.1 太灰水化学特征分析

表3 太灰水化学特征统计

表4 不同开采阶段八含水质与太灰水质对比

4.2 基于PLS-DA模型的含水层水力联系验证

为进一步验证八含水与太灰水存在水力联系,将不同开采阶段八含水样的水质与太灰水样水质数据进行进行偏最小二乘判别分析(PLS-DA)。PLS-DA是一种与主成分回归相关的有监督的判别分析统计方法。在分析过程中可以根据设定的组别进行计算,可在尽可能多地提取自变量信息的基础上,保证提取成分与因变量间最大的相关性。PLS-DA将现代分析技术得到的大量数据与多元统计方法相结合,具有高效的鉴别能力,目前在样品分类与识别方面发挥了重要作用。本文将开采Ⅰ阶段八含水样、开采Ⅱ阶段八含水样、开采Ⅲ阶段八含水样、太灰水样的水质资料依次分为第1、第2、第3、第4类,通过建立不同开采阶段八含水质和太灰水质的PLS-DA识别模型,最大化提取不同类别之间的水质信息差异,进而实现不同类别水样的识别,最后根据识别结果验证八含与太灰之间的水力联系。

图3是本次建模得到的PLS-DA模型得分图,图3中

t

[1]、

t

[2]分别表示为在主成分PC1、PC2投影上的得分。如果两个水样点在得分图上的距离越近,表明这两个水样的水质特征越相似。由图3可知,不同开采阶段下的八含水水样具有明显的聚类效应,开采Ⅰ阶段八含水样、开采Ⅱ阶段八含水样、开采Ⅲ阶段八含水样根据水质的差异各自聚成一类,表明该模型识别效果较好,而部分开采Ⅲ阶段的八含水样与太灰水样存在混合,无法完全区分。从八含水水质变化的角度考虑,不同开采阶段下八含水质发生了明显变化(如图3中箭头所指方向变化),且在采动影响下,八含水受到了太灰水的水源补给,导致开采Ⅲ阶段八含水的水质呈现出太灰水与八含水的混合水水质特征。

图3 不同开采阶段的八含水质与太灰水质的PLS-DA模型得分图

由于矿区地下水化学环境复杂,本文主要研究了采动影响后的地下含水层间地下水的混合作用。根据文献[7],受矿井地质与水文地质条件与采矿活动的影响,黄铁矿氧化,碳酸盐、硫酸盐溶解,阳离子交替吸附以及脱硫酸作用等水化学成分的形成作用对矿井含水层的水质演化特征也可能存在一定影响。本研究区内其他水化学成分的形成作用对八含水的水质变化特征的影响,有待后续进一步研究探讨。

5 结论

本文通过收集恒源煤矿1988~2019a共61个八含水样的水质数据,运用聚类分析方法将所收集水样分成3个不同开采阶段的水样数据,分别分析了3个不同开采阶段八含水的水质特征,并讨论了八含水与太灰水之间的水力联系,主要得到以下结论:

(1)基于对61个有效原始水样进行的Q型聚类分析结果,剔除了异常水样数据的影响,并从时间维度上将水样数据划分为3个阶段的水样数据,依次为开采Ⅰ阶段(1988.07~2002.12)、开采Ⅱ阶段(2003.10~2009.05)、开采Ⅲ阶段(2009.06~2019.04);

(2)分别分析了不同开采阶段八含水的水化学特征,结果表明不同开采阶段八含水的水化学特征发生了变化。矿井生产早期对八含基本无扰动影响或影响较小;与开采Ⅰ阶段相比,开采Ⅱ阶段采矿活动对八含造成了扰动影响,但总体影响不大;开采Ⅲ阶段八含水质发生了较大的变化,采矿活动对八含造成了明显的扰动影响;

(3)通过对比不同开采阶段的八含水质与太灰水质,结果显示开采初期八含水水质与太灰水水质迥异,但随着采矿活动的进行,八含水水质趋近于太灰水水质;

(4)建立不同开采阶段下八含水质和太灰水质的PLS-DA识别模型,结果显示不同开采阶段八含水质具有明显的聚类效应,而部分开采Ⅲ阶段的八含水样与太灰水样存在混合,其水质呈现出太灰水与八含水的混合水水质特征,验证了太灰水与八含水之间存在水力联系。