煤礦采空區(qū)影響程度的兩種評估方法對比分析

田小松，鄭杰炳，周春蓉，譚顯龍

(1.重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院外生成礦與礦山環(huán)境重慶市重點實驗室，重慶 400042;2.煤炭資源與安全開采國家重點實驗室重慶研究中心，重慶 400042)

煤礦區(qū)的地質(zhì)環(huán)境非常脆弱，在采煤過程中已出現(xiàn)了土地?fù)p毀、地質(zhì)災(zāi)害、含水層破壞、地形地貌和景觀破壞等礦山地質(zhì)環(huán)境問題。采煤過程中形成的新地質(zhì)環(huán)境，不僅使礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境承載力下降，而且嚴(yán)重影響礦區(qū)群眾的生產(chǎn)生活。因此，采煤造成的礦山地質(zhì)環(huán)境問題嚴(yán)重，防治工作形勢非常嚴(yán)峻。近年來，關(guān)于煤礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境問題及防治研究成為我國礦山地質(zhì)環(huán)境研究領(lǐng)域中一項重要任務(wù)。在礦山地質(zhì)環(huán)境綜合治理工作開展之前，需深入調(diào)查研究礦山地質(zhì)環(huán)境背景與存在的礦山地質(zhì)環(huán)境問題，并根據(jù)礦山地質(zhì)環(huán)境問題的危害程度與治理的輕重緩急對治理區(qū)進(jìn)行評價、區(qū)劃，確保礦山環(huán)境綜合治理工作有序和高效地開展。

近年來，我國國土部門加大了對礦山地質(zhì)環(huán)境的治理力度，并編制了地質(zhì)災(zāi)害危險性評估技術(shù)規(guī)范。同時，采煤區(qū)地質(zhì)環(huán)境問題的研究也受到學(xué)者們的高度重視，研究結(jié)果集中在采煤區(qū)地質(zhì)環(huán)境的預(yù)防與治理［1-4］和地質(zhì)環(huán)境評估［5-6］等領(lǐng)域。目前，國內(nèi)有關(guān)采煤區(qū)地質(zhì)環(huán)境評估工作已全面推動，但評估工作僅是單純地對地質(zhì)環(huán)境問題的影響程度進(jìn)行評價與分區(qū)［2，6-7］，并沒有分析和討論采煤影響程度評估方法的差異性以及評估方法的選擇。因此，本文采用概率積分法和綜合模糊評判法，從分析結(jié)果的差異性出發(fā)，對比兩種評估方法的優(yōu)缺點，為下一步評估方法的選擇和完善提供參考。

1 評估方法

1.1 概率積分法

1.1.1 概率積分法計算模型

(1)移動盆地走向主斷面上的移動與變形最大值

(2)地表移動盆地內(nèi)任意點的變形預(yù)測

以過采空區(qū)傾斜主斷面內(nèi)下山計算邊界且與走向平行的方向為計算的橫坐標(biāo)，以過采空區(qū)走向主斷面左計算邊界且與傾斜方向平行的方向為計算的縱坐標(biāo)，任意剖面(與礦層走向成φ角)上任意點(x，y)的移動和變形計算公式如下:

地表下沉:

地表傾斜:

地表曲率:

地表水平移動:

地表水平變形:

式中:Wmax——地表最大下沉值(mm);

imax——地表最大傾斜值(mm/m);

Kmax——地表最大曲率值(10-3/m);

εmax——地表最大水平變形值(mm/m);

Umax——地表最大水平移動值(mm);

m——礦層法線采厚(m);

q——下沉系數(shù);

α——礦層傾角(deg);

b——水平移動系數(shù);

γ——主要影響半徑(m);

D——開采礦層區(qū)域。

1.1.2 概率積分法評價體系

基于概率積分法的采礦影響程度應(yīng)該根據(jù)沉陷預(yù)計結(jié)果選擇地表移動變形值。根據(jù)《地質(zhì)災(zāi)害危險性評估技術(shù)規(guī)范》，選擇傾斜、曲率和水平移動三種地表移動變形值作為采煤區(qū)影響程度的評估因素。傾斜表示地表移動盆地內(nèi)相鄰兩點的不均勻下沉導(dǎo)致地面原有的地形坡度改變;曲率表示相鄰兩線段傾斜程度的不一致程度;水平移動表示地表不均勻的水平移動。概率積分法評價體系參照表1進(jìn)行等級劃分，方法為極限值法，即三種評估因素某一項滿足較高等級的采礦影響程度時，采礦影響程度為該等級。

表1 概率積分法的采煤區(qū)影響程度評判標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Classification criteria of probability integral method for influence degree at coal mining site

1.2 模糊綜合評判法

1.2.1 模糊綜合評判原理及步驟

采煤區(qū)影響程度的模糊綜合評判法，應(yīng)根據(jù)模糊綜合評判集中隸屬度最大值所對應(yīng)的采礦影響程度確定，評判集應(yīng)按下式計算:

式中:B——采礦影響程度的模糊綜合評判集;

K——影響因素的權(quán)重矩陣;

R——影響因素的隸屬度矩陣;

Ki——第 i因素的權(quán)重，i=1，2，3，…，10;

rij——第i個影響因素對第j個影響程度的隸屬度，若影響因素i隸屬于采礦影響程度j，則rij取1，反之取 0，i=1，2，3，…，10;j=1，2，3;

bj——采礦影響對第j個影響程度的隸屬度，j=1，2，3;b1為采礦影響強烈的隸屬度，b2為采礦影響較強烈的隸屬度，b3為采礦影響不強烈的隸屬度。

1.2.2 模糊綜合評判體系

根據(jù)《地質(zhì)災(zāi)害危險性評估技術(shù)規(guī)范》井工礦采礦影響程度的模糊綜合評判的技術(shù)要求，選擇10個評估因數(shù)素，即開采深厚比、充分采動系數(shù)、采空區(qū)處理方法、重復(fù)采動、礦石產(chǎn)量、礦層傾角、地形坡角、礦井排水量、斷層數(shù)目條和土層厚度，各因子的評判標(biāo)準(zhǔn)詳見表2。

表2 模糊綜合評判法的采煤區(qū)影響程度評判標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Classification criteria of fuzzy comprehensive evaluation method for influence degree at coal mining site

2 工程實例-重慶某煤礦

2.1 工程概況

該煤礦屬于地下開采，采用平硐+暗斜井開拓。礦區(qū)可采煤層為二疊系吳家坪組第一段(P3w1)K1煤層。K1煤層較穩(wěn)定，位于吳家坪組底部，上距吳家坪組第二段12.5m，二疊系上統(tǒng)長興組平均91m，下距二疊系中統(tǒng)茅口組平均5m，厚度0.165～0.80m，一般厚0.44m，實際采厚為0.60m，礦區(qū)范圍內(nèi)煤層平均傾角37°。評估區(qū)地層主要為第四系全新統(tǒng)(Q4)、三疊系下統(tǒng)嘉陵江組(T1j)和大冶組(T1d)、二疊系上統(tǒng)大隆組(P3d)、長興組(P3c)和吳家坪組(P3w)以及二疊系中統(tǒng)茅口組(P2m)。礦區(qū)范圍內(nèi)有F1斷層和F2斷層，其中F1為走向逆斷層，走向N30°E;F2斷層為一走向逆斷層，斷層走向N30°E，傾向南東，傾角30°，對礦井煤層開采煤層有部分影響。

2.2 沉陷預(yù)計參數(shù)選取

根據(jù)《開采沉陷學(xué)》和西南地區(qū)基巖裸露的特點，選取預(yù)計參數(shù)值，參數(shù)選取結(jié)果詳見表3。

2.3 礦區(qū)分區(qū)及開采地質(zhì)條件

根據(jù)深厚比(小于120，120～200，大于200)關(guān)系，將采礦影響程度進(jìn)行分區(qū)，分區(qū)情況見表4。

2.4 采煤區(qū)影響程度結(jié)果分析

2.4.1 基于概率積分法的采煤區(qū)影響程度分析

(1)沉陷預(yù)計結(jié)果

根據(jù)表3中的預(yù)計參數(shù)得到的最大曲率、最大傾斜和最大水平變形(表5)。同時，通過預(yù)測模型和surfer繪制出地表變形等值線(圖1)。從表5可以看出，該評估區(qū)范圍的最大曲率、最大傾斜變形和最大水平變形值分別為0.29mm、5.8mm/m和4.2mm/m。從圖1可見，該評估區(qū)最大傾斜變形、最大水平變形和最大曲率值均出現(xiàn)在地表移動盆地的西側(cè)。從西向東地表移動變形值逐漸減小。

表3 預(yù)計參數(shù)Table 3 Prediction parameters

表4 評估區(qū)域地質(zhì)環(huán)境和技術(shù)條件Table 4 Geological environments and technological conditions of the assessment areas

表5 沉陷預(yù)計結(jié)果Table 5 Results of prediction for subsidence

(2)基于概率積分法的采煤區(qū)影響程度分區(qū)

圖1 地表移動變形預(yù)測結(jié)果(A:水平變形等值線圖;B傾斜等值線圖;C:曲率等值線圖)Fig.1 Results of prediction for surface movement and deformation

將預(yù)計結(jié)果和評判標(biāo)準(zhǔn)疊加，劃分出評估區(qū)的程度分區(qū)圖(圖2)。通過圖2可以看出，該評估區(qū)范圍可以劃分成為較強烈區(qū)(b區(qū))和不強烈區(qū)(c區(qū))。其中，b區(qū)位于礦區(qū)西側(cè)，該區(qū)域?qū)儆谝苿优璧剡吘壏秶?，且采深較淺(開采深厚比小于1:120);c區(qū)主要位于礦區(qū)的東側(cè)，為深部開采區(qū)域，曲率、傾斜和水平變形值均較小?？刂芺區(qū)范圍的地表移動變形值為傾斜和水平變形，西南部的較強烈影響結(jié)果是由傾斜引起的;西北部較強烈影響是由水平變形值引起的。

2.4.2 基于模糊綜合評判法的采煤區(qū)影響程度分析

(1)模糊綜合評判法的評價結(jié)果

根據(jù)分區(qū)及開采地質(zhì)條件表，分別A區(qū)、B區(qū)和C區(qū)進(jìn)行模糊綜合評判，強烈用“1”表示，否則用“0”表示，得出各評估區(qū)的采煤區(qū)影響程度隸屬度值，具體詳見表5。由表6中可求出a、b、c分區(qū)的采礦影響程度模糊綜合評判集:Ba=Ka· Ra=(b1，b2，b3)=(0.4，0.24，0.36);Bb=Kb· Rb=(b1，b2，b3)=(0.2，0.52，0.28);Ba=Ka· Ra=(b1，b2，b3)=(0.2，0.36，0.44)。

(2)基于模糊綜合評判法的采煤區(qū)影響程度分區(qū)

通過以上分析可知，a區(qū)的矩陣中采礦影響程度隸屬度最大值為0.40，故a分區(qū)采礦影響程度應(yīng)為強烈;b區(qū)的矩陣中采礦影響程度隸屬度最大值為0.52，故b分區(qū)采礦影響程度應(yīng)為較強烈;c區(qū)的矩陣中采礦影響程度隸屬度最大值為0.44，故c分區(qū)采礦影響程度應(yīng)為不強烈。根據(jù)模糊綜合評判法的評估結(jié)果，將采礦影響結(jié)果分區(qū)(圖3)。根據(jù)《地質(zhì)災(zāi)害危險性評估技術(shù)規(guī)范》，采礦影響程度采用模糊綜合評判法確定，礦山a區(qū)采礦影響程度為強烈(a區(qū)包含煤層露頭線區(qū)域，受風(fēng)氧化作用影響，對地質(zhì)環(huán)境影響嚴(yán)重)，誘發(fā)地表移動致災(zāi)的可能性大，對地質(zhì)環(huán)境影響嚴(yán)重;b區(qū)采礦影響程度為較強烈，誘發(fā)地表移動致災(zāi)的可能性中等，對地質(zhì)環(huán)境影響較嚴(yán)重;c區(qū)采礦影響程度為不強烈，誘發(fā)地表移動致災(zāi)的可能性小，對地質(zhì)環(huán)境影響較輕(圖6)。

表6 采煤區(qū)影響程度隸屬度Table 6 Subordinate degree of influence an coal mining site

圖2 概率積分法的采煤區(qū)影響程度結(jié)果Fig.2 Result of probability integral method for influence degree at coal mining site

2.4.3 不同評估方法分析對比

(1)評估結(jié)果對比分析

圖3 基于模糊綜合判別法的采煤區(qū)影響程度分析Fig.3 Result of fuzzy comprehensive evaluation method for influence degree at coal mining site

通過評估結(jié)果的對比分析，不同評估方法的強烈、較強烈和不強烈范圍和面積存在較大的差別(表7)?；诟怕史e分法的采煤區(qū)影響程度分析結(jié)果顯示，該方法評估結(jié)果不存在強烈區(qū)，較強烈區(qū)占總影響面積的6.44%，不強烈區(qū)占總影響面積的93.56%;基于模糊綜合評判法的采煤區(qū)影響程度結(jié)果表明，該評估區(qū)存在強烈區(qū)、較強烈區(qū)和不強烈區(qū)，其占總影響面積的比例分別為10.48%、28.41%和61.11%。在強烈和較強烈的影響面積和比例上，基于概率積分法的采煤區(qū)影響程度劃分都小于模糊綜合評判法。

表7 不同評估方法的影響程度結(jié)果Table 7 Result of influence degree by different evaluation methods

(2)評價結(jié)果的差異分析

基于概率積分法和模糊綜合評判法的采煤區(qū)影響程度劃分結(jié)果存在明顯差異，其原因可以歸納為以下四個方面:a)概率積分法和模糊綜合評判法的性質(zhì)差異。前者屬于定量評估方法，將概率積分法計算結(jié)果與采煤區(qū)影響等級劃分標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合，即可得出采煤區(qū)影響程度結(jié)果及分區(qū)結(jié)果;后者為模糊綜合評判方法，通過模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論將定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價。b)概率積分法和模糊綜合評判法的程度劃分程序差異。前者是將損毀預(yù)測等值線與評判等級劃分結(jié)合劃分采煤影響程度結(jié)果，而后者是先按照項目特點進(jìn)行分區(qū)，并對不同分區(qū)進(jìn)行采煤影響程度分級。簡單地說，概率積分法是根據(jù)預(yù)測結(jié)果分區(qū)，模糊綜合評判法先分區(qū)后評價各區(qū)影響程度。c)概率積分法和模糊綜合評判法的主觀影響程度差異。概率積分法屬于定量分析，預(yù)計參數(shù)的選取需要根據(jù)經(jīng)驗或參數(shù)反演獲得;模糊綜合評判法的評價過程需要對各因子權(quán)重進(jìn)行分配，其賦值方法都屬于主觀賦權(quán)評估法，同時權(quán)重分配未考慮地區(qū)差異性。d)概率積分法能夠具體的描述指定位置的采煤區(qū)影響程度，為地質(zhì)災(zāi)害防止提供針對性的參考;模糊綜合評判法預(yù)測范圍和程度均較大，其結(jié)果能將地質(zhì)災(zāi)害防治的范圍最大化，減小預(yù)測不確定性帶來的風(fēng)險。

3 結(jié)論

(1)通過建立概率積分法和模糊綜合評判法，對采煤區(qū)影響程度等級進(jìn)行劃分，結(jié)果顯示不同模型的評估結(jié)果差異明顯。

(2)概率積分法是一種客觀的定量分析方法，該方法有成熟的理論體系，主觀意識對采煤區(qū)影響程度的評估結(jié)果影響小。但其參數(shù)選取存在著不足，建議采用參數(shù)反演的方式選取預(yù)測參數(shù)。

(3)模糊綜合評判法是一種較為簡單，預(yù)測結(jié)果風(fēng)險性小。但評估結(jié)果容易受主觀意識影響，評估指標(biāo)的權(quán)重分配未考慮到地區(qū)差異性，建議進(jìn)一步研究因子權(quán)重分配的方法體系和影響程度隸屬函數(shù)體系。

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