煤矿开采区地表移动变形监测及规律分析

李建师

(广西壮族自治区第四地质队,广西 南宁 530031)

0 引言

在煤矿开采活动中,地表移动和变形的监测不仅关系到开采效率,更直接影响着矿区的安全和周边环境的稳定。本文针对彬长矿区进行深入研究,系统分析了煤层厚度[1]、开采深度以及水文地质条件如何共同作用于地表移动变形。通过集成GPS,InSAR和三维激光扫描等高精度监测技术,探讨了地表移动的时空特性,旨在为煤矿开采区地表移动变形提供科学的监测和分析方法,进而指导实际的矿区管理和开采决策。

1 煤矿开采工程案例

本文以在彬长矿区某矿地为案例,在施工中细致地布置了一系列地表移动变形观测站点,覆盖了从东到西依次排列的101至104工作面。这一监测网络横跨了地表高程从+880 m～+1 180 m的范围,工作区南侧紧邻人口密集的村庄与农耕地带,展现出典型的黄土高原地貌特征。向北,地形逐渐过渡至河流纵横的区域,这里沟谷发育,由于地表径流与降水的双重作用,形成了明显的侵蚀沟谷地形,其地貌以陡峭的坡面和深刻的河沟为主。这一区域的植被以杂草为主,沟底生长着茂密的芦苇,树木则零星地分布在整个观测区。此外,大部分地区的沟谷内部堆积着第四系黄土,而在某些沟底,基岩裸露出地表,揭示出覆盖层厚度在90 m～270 m之间的变化。这一地质构造和地形地貌的复杂性,为我们的地表移动变形监测工作提供了既具挑战又典型的自然实验场,这些信息的综合将是本次监测及规律分析研究的宝贵数据来源。

2 地表移动变形的监测技术

2.1 GPS和InSAR技术的应用

在煤矿开采区地表移动变形监测领域,全球定位系统(GPS)与合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术的融合应用,构成了高精度和高可靠性监测的技术支柱。GPS通过捕获多个卫星信号,提供连续、实时的地表位移数据,其测量精度可达毫米级,特别适用于监测矿区的三维地表移动。InSAR技术,则通过分析雷达波在不同时间对地表反射的相位差异,精确计算出地表移动的微小变化,这种方法在监测范围广、分辨率高的区域变形分析中显示出其独特优势。联合GPS的点位精准监测与InSAR的面状细节揭示,我们能够高效地捕捉煤矿开采引发的地表变形动态,优化数据的时间序列分析,增强对地表移动趋势的预测能力。这种高级监测系统不仅保证了数据质量,还为开采后地表稳定性评估提供了科学依据,确保了煤矿安全生产与地区环境的可持续发展。

2.2 三维激光扫描技术在地表监测中的应用

在彬长矿区开展的地表移动变形监测中,三维激光扫描技术(LiDAR)发挥了关键作用。通过发射激光脉冲并测量其反射回的时间,LiDAR系统能够生成高密度点云数据,从而精确地重建矿区地表的三维模型。点云数据经过严格的滤波处理,去除噪声点,保证了数据的纯净性。利用RANSAC算法等高级数学模型,我们能够识别并剔除非地表元素,提取出真实的地形变化信号。通过设定变形分析的参考平面,运用最小二乘法进行表面拟合,计算出每个监测点相对于初始状态的三维位移矢量(Δx,Δy,Δz)。地表移动的矢量场和变形梯度通过空间插值方法如克里金(Kriging)插值被量化,并以此为基础,进行地表变形速度计算,其公式如下所示。

其中,Δt为时间变化量,根据公式计算可进一步建立变形速率场图。通过三维可视化技术,不仅能动态展现地表变形过程,更能辅助监测人员在地形复杂、植被覆盖密集的区域,如彬长矿区的沟谷和坡地,进行精确的变形分析。这种高精度的监测手段,为煤矿开采区[2]地表移动变形的全面评估提供了科学依据,加强了监测数据的准确性和时效性,为矿区地质灾害预警和开采安全管理提供了坚实的技术支持。

3 地表移动变形的规律分析

3.1 煤层厚度与开采深度对地表移动的影响

在彬长矿区进行的地表移动变形监测中,煤层厚度与开采深度是影响地表移动的两个决定性因素。理论上,这两个参数与地表移动成正比,即煤层厚度越大、开采深度越深,引发的地表移动越显著。通过构建理论模型,如影响函数法(Influence Function Method),将煤层厚度H与开采深度D相关联,以预测地表移动S,并采用如下模型[3-4]:

S=k·(H/D)n。

其中,k,n均为经验系数。以101至104工作面为研究对象,通过监测数据,发现k约为0.85,n约为1.3,揭示了煤层厚度对地表移动的显著影响。具体地,当煤层厚度从2 m增至5 m,开采深度保持在300 m时,地表移动从10 mm增加至25 mm。此外,统计分析显示,当开采深度从150 m增加到300 m,相同煤层厚度下地表移动量增加了约40%。通过实际开采数据的统计分析,验证了理论模型的准确性,其中彬长矿区的监测数据与模型预测结果的相关性超过了0.92,表明该模型在实际应用中的有效性。具体相关参数如表1所示。

表1 煤矿开采工作面地表移动相关参数

3.2 时间因素在地表变形中的影响

在煤矿开采区地表移动变形的规律分析中,时间因素扮演了关键角色,尤其是在分析开采活动对地表稳定性的影响时。以彬长矿区为例,采用时间序列分析来细致追踪短期与长期的地表变形行为。短期变形通常与开采活动直接相关,而长期变形则与材料的流变特性和地质结构的调整有关。定义短期变形为开采后一年内的地表变化,长期变形则是一年以后的变化。通过对比,发现短期变形速率vs通常大于长期变形速率vl,以工作面101为例,在开采后的首月,变形速率可达到每月10 mm,而一年后,速率减缓至每月仅2 mm。这一变化可以用指数衰减函数进行计算,其公式如下所示[5-6]。

v(t)=v0·e-λt。

其中,v0为初始变形速率;λ为衰减常数;t为时间。对于彬长矿区的数据,初始变形速率v0为10 mm/月,衰减常数λ约为0.1。该模型在统计分析中显示出强相关性,相关系数达到0.95以上,表明时间衰减模型能够很好地拟合实际监测数据。

通过应用这一模型,不仅能够预测未来地表变形的趋势,还能够为矿区的长期稳定性评估提供定量化依据。此外,这些数据对于制定后续开采计划和采取有效的地面控制措施同样具有重要意义。通过长期监测和规律性分析,可以有效地管理和减轻由煤矿开采引起的不利地表变形效应,确保矿区以及邻近社区的安全。

3.3 水文地质条件对地表变形的影响

在彬长矿区的地表移动变形规律分析中,水文地质条件的考量至关重要。该区域的地下水位监测揭示了煤层开采对水文地质环境的深远影响。煤矿开采导致地下水流动路径改变,进而影响地表稳定性。在监测期间,地下水位的下降与地表沉降现象呈现出显著的正相关关系。建立了水文地质模型来预测地下水位变化对地表移动的影响。本文此次模型以Darcy’slaw为基础,考虑了孔隙水压力(Pw)和地表沉降(S)之间的关系,表示公式如下所示:

S=α·ΔPw。

其中,α为可压缩性系数。在彬长矿区,地下水位从开采前的+30 m降至开采后的-15 m,观测到的地表沉降量从0 mm增加至平均200 mm。将这些数据应用于水文地质模型,可压缩性系数α被计算为0.004 m-1,与地下水位变化及地表沉降数据的相关性超过了0.9。

通过这种模型化方法,能够预测随着煤矿深度的增加,地下水位的进一步下降可能导致的地表移动。这些信息对于矿区管理者来说是至关重要的,因为它们可以指导矿区开采活动,以减少对水文地质条件的不利影响,进而控制地表移动变形,确保矿区的长期稳定和地区环境的可持续性。

4 监测数据的处理与分析

4.1 数据预处理和质量控制

在彬长矿区地表移动变形监测的数据处理与分析中,数据预处理和质量控制是确保监测结果准确性和可靠性的关键步骤。在预处理阶段,我们首先进行数据清洗,通过IQR(四分位距)方法识别异常值,如果观测值满足Q1-1.5×IQR>x>Q3+1.5×IQR,则被标记为异常并予以排除。例如,地表沉降数据集中,Q1和Q3分别为-50 mm和-150 mm,计算得IQR=100 mm,任何超出[-200 mm,0 mm]范围的数据点都被视为异常。数据融合技术应用于多种监测设备的数据整合,使用加权平均法,依据各数据源的信噪比(SNR)确定权重,公式如下所示:

x=∑(wi×xi)。

其中,x为融合后的数据点;wi为权重;xi为原始数据点。在彬长矿区,GPS和InSAR监测数据的SNR分别为30和20,因此在数据融合时,GPS数据的权重大于InSAR。计算具体参数如表2所示。通过这样的预处理和质量控制程序,可确保数据的准确性,为后续的变形分析提供了坚实的数据基础。

表2 数据预处理结果与分析

4.2 地表移动的空间分布特征

在彬长矿区地表移动变形的空间分布特征分析中,运用统计学方法来解析空间数据是至关重要的。通过应用变异函数(semivariogram),其公式如下所示:

其中,γ(h)为半变异函数;h为样本间距;Z(xi)为位置xi的地表移动值;N(h)为间距h上成对样本的数量。该函数确定了地表移动数据的空间自相关性,并揭示了空间连续性的程度。通过Moran’s Ⅰ空间自相关系数,我们进一步量化了空间依赖性。在彬长矿区,Moran’s Ⅰ计算结果为0.45,表明存在中等程度的正空间自相关性,意味着相近区域的地表移动值相似。

此外,构建了空间分布图和热图,这些图表清晰地显示了地表移动强度随空间分布的变化。利用地理信息系统(GIS),监测数据表现出沿着开采方向的移动趋势,并表明最大沉降区位于开采活动最为密集的区域,如图1所示。此外,通过Kriging插值方法,我们能够预测未被直接监测的区域的地表移动情况,为整个矿区的地表移动提供了全面的视图。这些空间分析技术为我们提供了地表移动规律的深刻洞察,为制定合理的开采计划和预防措施提供了科学依据。

4.3 地表移动的数值模拟

在彬长矿区的地表移动数值模拟研究中,采取有限元方法(FEM)作为主要的数值模拟工具。这一技术能够模拟复杂的煤层开采情况下的地表移动和变形。模拟中,使用了以下有限元模型公式[7-8]:

其中,σij为应力张量;fi为体积力;ρ为材料密度;ui为位移;t为时间。利用实际开采数据作为模型输入参数,设定了模拟条件,其中包括煤层深度300 m,开采高度2.5 m,以及工作面推进速率10 m/d。模拟结果揭示了工作面后方最大沉降量为250 mm。为了验证模拟结果的准确性,我们将其与实地监测数据进行了对比。实际监测结果显示,工作面后方的最大沉降量为240 mm,与模拟数据相差不大,差异率为4.2%,展现了模型的高度可靠性。这种对比不仅验证了数值模拟的准确性,而且提供了对矿区地表移动机制深入理解的数值依据,为预测矿区未来地表移动提供了重要工具,从而为矿区的开采安全和稳定性评估提供了科学支持。

5 结语

本研究成功地将理论模型与监测技术结合,对煤矿开采区地表移动变形进行了全面的监测和规律分析。通过综合应用不同的监测数据,本文准确捕捉了地表移动变形的动态过程,并通过数值模拟验证了监测数据的可靠性。研究成果不仅为彬长矿区的地表稳定性提供了科学依据,也为类似矿区的环境监测和管理提供了参考。未来工作将进一步探索地表移动预测模型的优化,以及对开采策略调整后的响应机制,以实现对煤矿开采影响的更深层次理解和更精确控制。