龐 凱,武 強,曾一凡
(中國礦業(yè)大學(北京) 國家煤礦水害防治工程技術(shù)研究中心,北京 100083)
陜北侏羅紀煤田具備儲量大、埋藏淺、煤層厚的天然賦煤優(yōu)勢,是我國當前煤炭資源的主要產(chǎn)出基地之一。隨著日益增加的煤炭產(chǎn)量和開采規(guī)模,煤層頂板水害問題愈發(fā)突出且錯綜復雜[1]。煤層采動帶來巖體擾動并強化頂板過水通道的三維擴展,觸及到上覆燒變巖、風化基巖等性質(zhì)極不均一的含水層時,造成工作面或巷道涌水增加甚至是突水事故[2,3]。因此積極開展頂板突水風險性預測,對于礦井安全生產(chǎn)具有重要意義。
多年來,眾多學者在頂板突水預測方面開展了一系列科學研究和工程應用。武強院士根據(jù)多年工作經(jīng)驗系統(tǒng)總結(jié)了頂板水害發(fā)生的充要條件和具體工程判據(jù),提出評價頂板突水條件的“三圖-雙預測法”[4]。卜慶林等綜合參考鉆孔測井等多源信息,解決了多因素影響下的頂板水害防治環(huán)境時變性及模糊性問題[5]。隨著頂板突水建模預測的不斷發(fā)展,模糊層次分析法、熵權(quán)法、AHP-變異系數(shù)法等越來越多的指標賦權(quán)方法引用到含水層富水性評價研究中[6-8]。曾一凡等改用變權(quán)方法再論“富水性指數(shù)法”,提高了非均質(zhì)含水層的預測精度[9]。這些方法一定程度上改進了預測效果,但對于煤層頂板垂向多層含水體疊置充水模式下的礦井突水風險性量化評價方面經(jīng)驗較少,而且單一主觀賦權(quán)方法會忽略主控因素之間的內(nèi)在聯(lián)系,單一客觀賦權(quán)則會缺乏事實邏輯,無法保障預測結(jié)果的精度。針對上述不足,本文以張家峁井田5-2煤為例,采用AHP-熵權(quán)法實現(xiàn)煤層頂板上覆風化基巖和燒變巖含水層富水性評價分區(qū);提出導高計算的修正經(jīng)驗公式,利用GIS耦合空間富水規(guī)律和采煤頂板劣化特征,最終實現(xiàn)非連續(xù)多含水層復雜地質(zhì)條件下的煤層頂板突(涌)水風險性預測分區(qū)。
張家峁煤礦位于陜北侏羅紀煤田神府礦區(qū)南部,井田面積51.98km2。地勢西南、西北高,中東部低,地表大部分為松散風積沙及黃土所覆蓋。地表出露和鉆孔揭露的煤系及以上地層由老至新依次為:延安組、直羅組、保德組、離石組、薩拉烏蘇組、風積沙及沖積層。區(qū)內(nèi)劃分東西兩個盤區(qū)且首采一盤區(qū),可采和局部可采延安組煤層共7層,分別為2-2、3-1、4-2、4-3、4-4、5-2、5-3煤層,現(xiàn)主采5-2、2-2煤層,輔采4-2、3-1煤層,煤層由淺至深存在大面積或局部自燃及剝蝕,煤層總厚度由西向東越來越薄,如圖1所示。
圖1 張家峁礦主采煤層及燒變區(qū)域分布
圖2 主采煤層與上覆突(涌)水危險性含水層的垂向分布
研究區(qū)內(nèi)含水層可分為松散孔隙潛水含水層、層狀基巖裂隙承壓含水層和燒變巖孔隙-裂隙含水層三類,如圖2所示。5-2煤的直接充水含水層為延安組裂隙含水層,其富水性極弱且為易疏放型瞬時靜儲量,單位涌水量小于0.01L/(s·m),因此為非主要充水含水層。井田西部的第四系潛水含水層部分地段富水性較強,薩拉烏蘇組水位埋深5m左右,單位涌水量最大可達1.47L/(s·m),但其與基巖之間隔有較厚的離石組弱透水層和保德組隔水層,即使導高發(fā)育至第四系,由于軟巖地層中裂隙通道的快速尖滅及閉合,第四系松散層地下水進入礦井的水量有限。風化基巖裂隙發(fā)育,富水性及滲透性平面不均勻分布,井田西部2-2實體煤區(qū)域風化基巖較厚(20~30m);燒變巖廣泛出露于溝谷,富水性較強,含水層厚度與煤層厚度成正比,鉆孔進入該巖段有嚴重的漏失現(xiàn)象,垂向方向存在燒變重疊區(qū)、近露頭地段存在風化-燒變巖疊加區(qū),二者存在較為緊密的水力聯(lián)系。因此5-2煤層頂板充水含水層為風化基巖裂隙含水層和2-2煤、3-1煤、4-2煤燒變巖孔隙-裂隙含水層,煤層頂板采動裂隙導通上覆富水性較強的含水層是頂板突水事故發(fā)生的必要條件。
圖3 風化基巖主控因素空間分布特征
風化基巖和燒變巖含水層中裂隙、空洞具有結(jié)構(gòu)差異性和不連續(xù)性,傳統(tǒng)的鉆孔單位涌水量富水性評價方法受限于鉆孔的數(shù)量,對于大范圍的含水層富水性評價適用性較差。本文采用基于GIS-組合賦權(quán)的“富水性指數(shù)法”刻畫目標含水層富水特征。通過理論分析、經(jīng)驗總結(jié)和現(xiàn)場試驗等手段,確定風化基巖選擇含水層厚度、滲透系數(shù)、巖芯采取率及脆塑性巖比進行富水性評價分區(qū),燒變巖選擇含水層厚度、滲透系數(shù)、巖芯采取率作為主控因素,利用鉆孔單位涌水量校驗預測模型。收集、整理鉆孔資料,分別提取風化基巖和燒變巖的富水性主控因素數(shù)據(jù),應用GIS刻畫各主控因素空間分布特征[10],風化基巖和燒變巖主控因素空間分布特征分別如圖3、圖4所示。
圖4 燒變巖主控因素空間分布特征
1)含水層厚度。含水層厚度影響含水層儲水-釋水潛能。含水層厚度越大,富水性相對越強,突水風險性越大。
2)滲透系數(shù)。滲透系數(shù)的大小反映巖層本身容許地下水通過的能力。滲透系數(shù)越大,巖體透水能力越強。研究區(qū)含水地層起伏小,通過原位穩(wěn)定流單孔抽水試驗,三次抽降記錄涌水量數(shù)據(jù),結(jié)合鉆探階段獲取的含水層厚度、鉆孔半徑參數(shù),利用裘布依公式配合吉特爾特影響半徑經(jīng)驗公式聯(lián)立迭代計算滲透系數(shù)。
3)巖芯采取率。單位長度取出鉆孔巖芯越少,該含水層的裂隙交切程度越高,側(cè)面反映出含水層富水性越好。
4)脆塑性巖比。風化基巖為脆性中細粒砂巖并夾有塑性較好的泥巖層,硬巖和軟巖受力作用后分別以脆性破裂和塑性變形的方式卸除載荷,從而具有不同程度的過水能力。一般而言,脆塑巖厚度比越大的巖段,滲透性能越好,對富水性的正向增益越大。
“富水性指數(shù)法”本質(zhì)是利用ArcGIS中柵格計算器進行歸一化指標的線性“權(quán)重”疊加,因此各指標權(quán)重的分配對于含水層富水特征的刻畫精度尤為重要。區(qū)別于專家經(jīng)驗為主導的單一AHP確權(quán)方法,引入考慮客觀數(shù)據(jù)的熵權(quán)法,耦合得到的組合權(quán)重能夠提高含水層富水特征的刻畫效率和模型精度。
2.2.1 AHP確定主觀權(quán)重
1)分別建立風化基巖和燒變巖的三層次結(jié)構(gòu)模型,除去脆塑性巖比C4即為燒變巖的層次結(jié)構(gòu)模型,如圖5所示。
圖5 層次結(jié)構(gòu)模型
2)在分析井田資料的基礎(chǔ)上,調(diào)研周邊礦井的生產(chǎn)實踐,結(jié)合現(xiàn)場專家、高??蒲泄ぷ髡叩慕ㄗh,依照9/9-9/1非線性標度方法對主控因素兩兩比較相對重要性,分別構(gòu)建A—B、B—C和A—C判斷矩陣[11,12]。
3)各判斷矩陣通過一致性檢驗后,根據(jù)最大特征值的特征向量得到?jīng)Q策層各主控因素對目標層含水層富水性的影響權(quán)重,AHP確定的主控因素權(quán)重見表1。
表1 基于AHP的含水層富水性主控因素權(quán)重
2.2.2 熵權(quán)法確定客觀權(quán)重
熵是變量系統(tǒng)擾動程度的衡量標準,信息熵的大小是評價指標信息量大小的相互對應,取決于評價指標自身樣本數(shù)據(jù)的離散程度。熵權(quán)法正是通過計算各評價指標的信息熵,對于熵值越大、樣本數(shù)據(jù)差距越大的評價指標,客觀賦予該指標更大的權(quán)重,能夠有效地消除人為因素的主觀干擾。
本文以含水層富水性為整體評價系統(tǒng),包括風化基巖、2-2燒變巖、3-1燒變巖和4-2燒變巖四個子系統(tǒng),評價指標對應AHP主控因素,熵權(quán)法賦權(quán)參數(shù)見表2。
表2 熵權(quán)法賦權(quán)參數(shù)
熵權(quán)法計算客觀權(quán)重:
1)評價指標標準化:極差變換法可保證區(qū)間穩(wěn)定,防止出現(xiàn)極端值[13]。令指標數(shù)量為n(風化基巖n=4,燒變巖n=3),評價對象數(shù)量為m(m為鉆孔個數(shù)),xij表示第j個鉆孔第i項評價指標的值。
滲透系數(shù)、含水層厚度和脆塑性巖比為正向評價指標:
巖芯采取率為負向評價指標:
2)歸一化處理:保證數(shù)據(jù)在[0,1]區(qū)間范圍內(nèi):
3)熵值計算:
4)信息效用計算:
di=1-ei
(5)
5)第i項評價指標的客觀權(quán)重:
6)權(quán)重計算結(jié)果見表3。
表3 基于熵權(quán)法的含水層富水性主控因素權(quán)重
2.2.3 AHP-熵權(quán)法耦合計算組合權(quán)重
主客觀權(quán)重耦合方法分為線性和非線性兩種[14-16],盡量排除人為因素干擾且最大程度減少數(shù)據(jù)信息的流失,且主控因素較少的情況下常采用線性加權(quán)方法。線性加權(quán)的結(jié)果會趨向主客觀之間,避免個別敏感性因素產(chǎn)生的較大誤差。因此采用簡單線性加權(quán)方法,制定決策時均衡采納專家經(jīng)驗和客觀數(shù)據(jù),取μ=0.5:
wj=μαi+(1-μ)βi
(7)
將AHP和熵權(quán)法得到的權(quán)重代入上述公式得到組合權(quán)重,見表4。
表4 基于AHP-熵權(quán)法的組合賦權(quán)含水層富水性主控因素權(quán)重
引入“富水性指數(shù)”建立含水層富水性評價模型,如式(8),借助GIS強大的空間數(shù)據(jù)分析功能實現(xiàn)含水層富水性的可視化評價分區(qū)[17]。
式中,WI為富水性指數(shù);wj為組合權(quán)重;fk(x,y)為主控因素;(x,y)為鉆孔坐標;n為主控因素的數(shù)量。
1)風化基巖富水性分區(qū)如圖6所示,風化基巖在礦區(qū)西北部及南部富水性較強,礦區(qū)東部及西南部局部富水較弱,其余地區(qū)為過渡區(qū)。一盤區(qū)整體為富水性較弱區(qū),二盤區(qū)大部分區(qū)域都為相對較強富水區(qū)。利用10個鉆孔實測單位涌水量檢驗分區(qū)結(jié)果[18],單一AHP建模的初次匹配度70%,而組合賦權(quán)的評價分區(qū)與實測單位涌水量匹配度高達90%,大大簡化了模型修正過程。
圖6 風化基巖富水性分區(qū)
2)燒變巖富水性分區(qū)如圖7所示,燒變巖在二盤區(qū)中部2-2煤燒變區(qū)及一盤區(qū)中部4-2煤燒變區(qū)富水性較強,井田中部3-1煤燒變區(qū)富水性較弱。同理,組合賦權(quán)的評價分區(qū)結(jié)果與實測單位涌水量匹配度90%[19],較單一AHP建模的匹配度更好。
圖7 燒變巖富水性分區(qū)
張家峁礦5-2煤層平均厚度6.09m,頂板以粉砂巖和砂質(zhì)泥巖為主,其次為中粒砂巖和細粒砂巖,巖石飽和抗壓強度一般在20~40MPa,因此煤層頂板巖石劃分為中硬巖類。由于5-2煤層埋藏淺、上覆基巖較薄、煤層采厚大,且《建筑物、水體、鐵路及主要井巷煤柱留設(shè)及壓煤開采規(guī)范》中尚未給出綜放開采條件下的覆巖“兩帶”高度計算公式,規(guī)范中的厚煤層分層開采計算公式在補連塔煤礦、黃隴煤田等綜采礦區(qū)同樣不適用[19-21]。因此,選用《煤礦防治水手冊》中適用于中硬覆巖綜放開采條件下的導高經(jīng)驗計算公式:
式中,Hli為導水裂隙帶高度,m;M為煤層采厚,m。
據(jù)此計算5-2煤層頂板導水裂隙帶高度,與實測高度對比得出實測高度與計算高度的比值即上述經(jīng)驗公式修正系數(shù)2.0,見表5。
表5 5-2煤層頂板導水裂隙帶發(fā)育實測高度與計算高度對比
基于此修正系數(shù)得到適用于張家峁礦5-2煤層的導高計算公式:
以覆巖冒裂高度與覆巖厚度的差值作為有效隔水厚度,繪制煤層頂板冒裂安全性評價分區(qū)圖,如圖8、圖9所示。
圖8 5-2煤層頂板風化基巖冒裂安全性分區(qū)
圖9 5-2煤頂板燒變巖冒裂安全性分區(qū)
1)將5-2煤層頂板風化基巖富水性分區(qū)和冒裂安全性分區(qū)圖耦合疊加[22],二盤區(qū)大范圍為頂板突水危險性大區(qū)和緩沖釋水區(qū),需重點防范突(涌)水事故的發(fā)生,如圖10所示。最西部相對安全區(qū)為計算導水裂隙帶未導通區(qū)域,實際生產(chǎn)中需注意導高異常發(fā)育區(qū)域,該區(qū)域風化基巖富水性強,一旦導通將會產(chǎn)生較大的涌水量。
圖10 5-2煤頂板風化基巖突(涌)水風險性分區(qū)
2)5-2煤層采動后,導水裂隙帶已全部發(fā)育至燒變巖,因此該煤層開采過程中要注重防范二盤區(qū)中部2-2煤燒變區(qū)及一盤區(qū)中部4-2煤燒變區(qū)這兩個富水性較強的區(qū)域(圖7、圖9),做好超前探放水等工作[23,24]。
1)風化基巖裂隙含水層和2-2煤、3-1煤、4-2煤燒變巖孔隙-裂隙含水層為張家峁井田5-2煤頂板的主要充水含水層,靈活選取各含水層的富水性主控因素,利用AHP-熵權(quán)法建立了各含水層富水性評價預測模型,預測結(jié)果較單一AHP效果更好,完善了多層、非連續(xù)燒變巖含水層富水性的評價方法。
2)運用類比的思想結(jié)合導高實測成果提出了適用張家峁礦5-2煤層的導水裂隙帶高度計算方法。
3)應用GIS對富水性分區(qū)圖和冒裂安全性分區(qū)圖耦合疊加,劃定了突(涌)水風險性相對安全區(qū)、過渡區(qū)和相對危險區(qū),為礦井安全生產(chǎn)提供了一定的參考依據(jù)。