煤層底板突水風險智能灰靶模型的研究

孫　明，劉業(yè)嬌，鄭文翔，尚　東

(內(nèi)蒙古科技大學，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

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煤層底板突水風險智能灰靶模型的研究

孫明，劉業(yè)嬌，鄭文翔，尚東

(內(nèi)蒙古科技大學，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

摘要：分析煤層底板突水的災變過程，以含水層富水程度、含水層平均水壓、隱斷層水文性質(zhì)、隱斷層發(fā)育系數(shù)、隔水層平均厚度和動底板巖層組合作為底板突水的風險辨識指標，通過效益型隸屬梯度去除量綱干擾。應用灰色關(guān)聯(lián)得到含水層因子、隱斷層因子和隔水層因子，作為煤層底板突水風險的原始成分、必然成分和控制成分。提出煤層底板突水風險的智能灰靶模型，以效果測度向量區(qū)分安全、隱患和事故狀態(tài)，實現(xiàn)了定性結(jié)果和定量賦值的有機融合。將模型應用到實踐中，結(jié)果基本吻合實際，為研判復雜煤層底板突水風險提供一種新思路。

關(guān)鍵詞：煤層底板；突水風險；灰色關(guān)聯(lián)；智能灰靶

許多生產(chǎn)礦井不僅面臨頂板因采空區(qū)積水的透水威脅，而且面臨底板承壓含水層的突水脅迫，同時回采煤層時常伴隨有瓦斯或與地下水的涌出危險，即采掘環(huán)境處于“頂威、底迫、中突”的狀態(tài)[1]。在未來二十年，我國東部礦區(qū)將逐步開采1000～1500m的煤炭資源，大圍巖塑性變形和高能量積聚相伴而生的煤巖動力災害對現(xiàn)有的開采技術(shù)、安全措施和研究成果將是一個非常嚴峻挑戰(zhàn)[2]。

當下，許多研究學者建立了不同采場底板研判模型，總結(jié)了災變過程的控制因素，取得了良好的現(xiàn)場效果。施龍青等人將主成分、粒子群和向量機結(jié)合在一起評價底板突水危險，指出構(gòu)造主成分及水文地質(zhì)主成分為影響底板是否突水的最主要控制因素[3]。張文泉等人建立了底板突水危險性的Fisher模型，模型準確度較高[4]。武強等人以“激勵”與“懲罰”機制為指導思想建立了分區(qū)變權(quán)模型，底板脆弱性評價結(jié)果比傳統(tǒng)常權(quán)模型效果較好[5]。底板突水危險性評價模型選擇了底板含水層水壓、煤層采高、隔水層厚度、斷層落差、煤層傾角、斷層距工作面距離[3]。底板突水危險性的Fisher模型選擇了含水層富水性、水壓、隔水層厚度、斷層導水性、構(gòu)造發(fā)育程度及煤層底板巖性組合[4]。煤層底板突水脆弱性評價模型選擇有效隔水層等效厚度、礦壓破壞帶以下脆性巖的厚度、斷層與褶皺分布、斷層與褶皺交點與端點分布、斷層規(guī)模指數(shù)、底板灰?guī)r含水層的富水性和底板灰?guī)r含水層的水壓[5]。

這些研究分析了不同因素在突水演變過程中的耦合作用和影響方式，受限于數(shù)學模型和原始資料，在一定程度上表現(xiàn)偶然性和隨意性，在挖掘煤層底板突水災變信息方面稍顯不足。本文以底板突水風險的辨識指標為基礎(chǔ)，通過灰色關(guān)聯(lián)分析含水層因子、隱斷層因子和隔水層因子，建立煤層底板突水風險的智能灰靶模型，探索準確識判工程樣本歸屬的最優(yōu)法則，有效地預測煤層底板突水的危險趨勢和風險程度。

1確定突水風險的辨識指標體系

1.1選擇底板突水辨識指標

在保證突水信息完整準確的前提下，本文選取了含水層富水程度、含水層平均水壓、隱斷層水文性質(zhì)、隱斷層發(fā)育系數(shù)、隔水層平均厚度和動底板巖層組合作為煤層底板突水風險的辨識指標。其中，含水富水程度和平均水壓是底板突水風險的的前提條件和主要力源；隱斷層水文性質(zhì)和發(fā)育系數(shù)是底板突水風險的控制因素和主導因子；隔水層平均厚度和動底板巖層組合是底板突水風險的阻抗指標和輔助誘因。

本文通過“效益型”隸屬梯度剔除辨識指標的量綱背景，即“越大越好型”且以0.1、0.5和0.9表示，具體含義見表1，參考文獻[3，6]，原始數(shù)據(jù)見表2。其中，煤礦實際類型區(qū)分如下：安全狀態(tài)，表示煤層突水風險較低且安全生產(chǎn)潛力較大；隱患狀態(tài)，表示小型突水可能發(fā)生但礦井抗災救災能力較大；事故狀態(tài)，表示大型突水課程且造成礦井重大經(jīng)濟損失。

表1　辨識指標的隸屬梯度

表2　突水風險的原始數(shù)據(jù)

1.2灰色關(guān)聯(lián)分析原始數(shù)據(jù)

具體計算結(jié)果見表3，分別為綜合關(guān)聯(lián)度和貢獻權(quán)重值。其中，歸屬物質(zhì)方面的含水層富水程度和含水層平均水壓的權(quán)重之和為0.39，作為影響底板突水風險的原始成分或主導成分，構(gòu)成含水層因子或第一因子。動底板巖層組合和隔水層平均厚度權(quán)重之和為0.32，作為影響底板突水風險的控制成分和阻抗成分，構(gòu)成隔水層因子或第二因子。隱斷層水文性質(zhì)和隱斷層發(fā)育系數(shù)的權(quán)重之和為0.29，作為影響底板突水風險的必然成分或催化成分，構(gòu)成隱斷層因子或第三因子。

表3　灰色關(guān)聯(lián)的計算結(jié)果

2構(gòu)建底板突水風險的灰靶模型

2.1底板突水風險灰靶模型

灰靶模型的臨界值取零點，臨界向量均取0.5，指標權(quán)重取表3，測度矩陣見表4，計算結(jié)果見表5。從效果測度向量看，安全和隱患型樣本的效果測度向量均小于零點，呈“脫靶”狀態(tài)；危險型樣本的效果測度向量大于零點，呈“中靶”狀態(tài)。根據(jù)效果測度向量，筆者提出了劃分底板突水風險等級的規(guī)則：(-1，-0.5]表征安全狀態(tài)，(-0.5，0]表征隱患狀態(tài)，(0，1]表征事故狀態(tài)。

2.2實際應用智能灰靶模型

山東新汶礦業(yè)集團潘西礦潘西煤礦自1985年以來，先后發(fā)生中等以上底板突水22次，突水量從162m3/h至1020m3/h，隨著開采水平的加深，突水頻率增大，突水量也迅速增加。自1997年以來，突水量均在600m3/h以上，突水水源基本為奧灰水。該礦5101回采工作面，底板發(fā)育有奧陶系灰?guī)r且為強含水層，斷層構(gòu)造比較發(fā)育，既含水又導水，平均水壓2.3MPa，底板內(nèi)有多層0.5m以下的煤層，經(jīng)“鉆孔雙端封堵測漏裝置”測得底板有效隔水層厚度為24m，具體見圖1[9]。

表4　一致效果的測度矩陣

表5　模型結(jié)果與突水風險

山東肥城礦業(yè)集團陶陽礦由于水文地質(zhì)條件復雜，水害事故時有發(fā)生，1971～1990年僅底板突水就有8次，其中每小時涌水量1000 m3以上的2次。1985年8月8日，9507回采作面底板突水，每小時平均涌水量5000 m3，最高達17900 m3，中一井全部被淹，1986年2月恢復生產(chǎn)，損失2611萬元。該礦9903回采工作面，底板含水層為靜儲量且屬于中含水層，水頭壓力0.6MPa，裂隙屬于阻水類型，最大落差為10m，與煤層相距48m，底板隔水關(guān)鍵層為細粒砂巖。

將工程樣本帶入決策模型，潘西礦5101回采工作面的最終結(jié)果為0.57，表示“中靶”即事故狀態(tài)，應加強危機意識和技術(shù)革新，積極與相關(guān)高?？蒲性核归_項目科研和技術(shù)攻關(guān)，以三維高密度探水技術(shù)和微地震監(jiān)測斷層漸變并注漿加固底板危險隱患區(qū)域，局部地段注漿堵水，切斷其與其他含水層的補給關(guān)系，逐步構(gòu)建本地區(qū)數(shù)字礦山與礦井充水條件可視化分析平臺。潘西煤礦19煤距奧灰含水層60m，巖性主要為泥巖、粉砂巖、黏土巖和石灰?guī)r，中夾徐、草灰，徐草灰總厚度在15m左右，其間為6m左右黏土巖。因此，潘西煤礦19煤底板具備有效隔水層的潛力。陶陽礦9903回采工作面的最終結(jié)果為-0.70，表示“脫靶”即安全狀態(tài)，堅持正規(guī)循環(huán)作業(yè)和牢固樹立安全觀念、應急救援預案，改造底板有效隔水層，擴大隔水巖組厚度和阻水能力，局部地段疏水降壓開采，以疏堵結(jié)合為指導思想實現(xiàn)高產(chǎn)高效生產(chǎn)。

3結(jié)論

1)選擇了含水層富水程度、含水層平均水壓、隱斷層水文性質(zhì)、隱斷層發(fā)育系數(shù)、隔水層平均厚度和采底板巖層組合，采用“效益型”隸屬梯度模糊化，歸納出含水層因子、隱斷層因子和隔水層因子，相對突破了突水系數(shù)法的狹隘信息量

圖1　鉆孔雙端封堵測漏裝置

2)建立了煤層底板突水風險的智能灰靶決策模型，提出了底板突水的安全、隱患和事故等級的劃分規(guī)則，相對客觀反映了底板突水危險的不同狀態(tài)。該模型初步綜合了定性指標和定量數(shù)值，提高了煤層底板突水危險預測的準確性和實用性。

3)將工程樣本帶入智能灰靶決策模型，潘西礦5101回采工作面的最終結(jié)果為0.57，表示“中靶”即事故狀態(tài)，陶陽礦9903回采工作面的最終結(jié)果為-0.70，表示“脫靶”即安全狀態(tài)，計算結(jié)果符合實際且模型比較準確有效。

參考文獻

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[4]張文泉，張廣鵬，李偉，等.煤層底板突水危險性的Fisher 判別分析模型[J].煤炭學報，2013，38(10)：1831-1836.

[5]武強，李博，劉守強，等.基于分區(qū)變權(quán)模型的煤層底板突水脆弱性評價—以開灤蔚州典型礦區(qū)為例[J].煤炭學報，2013，38(9)：1516-1521.

[6]劉思峰，楊英杰，吳利豐.灰色系統(tǒng)理論及其應用[M].第七版.北京：科學出版社，2014.

[7]梁冰，秦冰，孫維吉，等.智能加權(quán)灰靶決策模型在煤與瓦斯突出危險評價中的應用[J].煤炭學報，2013，38(9)：1611-1615.

[8]黨耀國，劉思峰，王正新，等．灰色預測與決策模型研究[M].北京：科學出版社，2009．

[9]于小鴿.采場底板突水機理的研究[D].青島：山東科技大學，2011.

收稿日期：2015-09-14

基金項目：內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學?？茖W研究項目資助(編號：NJZY148)；內(nèi)蒙古科技大學創(chuàng)新基金-科研啟動基金資助(編號：2015QDL02)

作者簡介：孫明(1983-)，男，山東泰安人，講師，碩士研究生，從事煤礦安全與災害防治方面的研究。

中圖分類號：TD263

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4051(2016)07-0087-05

Research into intelligent grey target model of coal seam floor groundwater inrush risk

SUN Ming，LIU Ye-jiao，ZHENG Wen-xiang，SHANG Dong

(Inner Mongolia University of Science and Technology，Baotou 014010，China)

Abstract:To analyse the catastrophe process of groundwater inrush from coal seam floor，the identifying index are composed of aquifer watery degree，aquifer average pressure，hidden fault hydrological properties，hidden fault development coefficient，water-resisting layer average thickness and mining floor strata combination，the dimensional disturbance are deleted by benefit membership gradient.By grey correlation，aquifer factor，hidden fault factor and water-resisting layer factor are composition of the ancient，the necessary and the control to groundwater inrush from coal seam mining floor.The intelligent grey target model of groundwater inrush risk from coal seam floor is taken out.The effect measure vector is to distinguish three different circumstances of the safe，the hidden and the accident，which is organic integration of qualitative result and quantitative valuation.Some cases were forecasted by the model and the results were basically excellent，so the model can precisely evaluate the complex groundwater inrush risk.

Key words：coal seam floor；groundwater inrush risk；grey correlation；intelligent grey target