大型煤礦水災(zāi)害安全風(fēng)險預(yù)警模型研究

劉 錦 武衛(wèi)民

(中國平煤神馬集團(tuán)，河南省平頂山市，467000)

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大型煤礦水災(zāi)害安全風(fēng)險預(yù)警模型研究

劉 錦 武衛(wèi)民

(中國平煤神馬集團(tuán)，河南省平頂山市，467000)

針對礦井水災(zāi)害的定量預(yù)警，分析了安全預(yù)警指標(biāo)，建立了地面水監(jiān)測預(yù)警模型、井下水監(jiān)測預(yù)警模型、礦井水質(zhì)變化預(yù)警模型和基于GIS的水災(zāi)害危險源預(yù)警模型，提出了針對大型煤礦的水災(zāi)害預(yù)警實現(xiàn)模型，提高了煤礦生產(chǎn)的安全性，增加了煤炭企業(yè)的社會和經(jīng)濟效益。

水災(zāi)害 定量預(yù)警 預(yù)警模型 水害監(jiān)測 安全風(fēng)險 危險源 地理信息系統(tǒng)

在煤礦災(zāi)害中，水災(zāi)害是主要致災(zāi)因素之一，我國是世界上受水災(zāi)危害最嚴(yán)重的主要產(chǎn)煤國之一，據(jù)統(tǒng)計目前國有大型煤礦中受水害威脅的礦井約占礦井總數(shù)的40%以上。礦井水災(zāi)害威脅多與復(fù)雜的地質(zhì)條件、地下開采方式、開拓布局和采礦環(huán)境有關(guān)。

在煤礦生產(chǎn)和管理中，隨著信息化技術(shù)的應(yīng)用，積累了大量與安全相關(guān)的數(shù)據(jù)。但是煤礦的安全評估涉及大量復(fù)雜因素，已有的數(shù)據(jù)往往是空間過程中部分因素的一次表現(xiàn)，數(shù)據(jù)獲取手段復(fù)雜而且不可重復(fù)，具有一定的隨機性。

面對嚴(yán)峻的煤炭安全生產(chǎn)形勢，研究煤礦水災(zāi)害動態(tài)預(yù)警模型，實現(xiàn)早期預(yù)測預(yù)警，對提高煤礦防災(zāi)減災(zāi)能力，實現(xiàn)煤礦的安全高效生產(chǎn)，提高煤礦整體安全生產(chǎn)水平具有重要意義。

目前，對煤礦災(zāi)害評價的方法分為定性推斷和定量數(shù)理統(tǒng)計模擬兩種。定性推斷方法側(cè)重于對災(zāi)害產(chǎn)生的特征進(jìn)行分析，借鑒事故樹分析法、模糊事故樹分析法和事件樹分析法等；在定量評價方法中，需要建立數(shù)學(xué)模型，并對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，根據(jù)模型進(jìn)行風(fēng)險評價。

本文將針對大型煤礦，研究水災(zāi)害的安全評判預(yù)警模型，根據(jù)建立的模型對水災(zāi)害安全風(fēng)險因素進(jìn)行分析，對比實時監(jiān)測結(jié)果，開發(fā)預(yù)警系統(tǒng)，進(jìn)行安全預(yù)警。

1 煤礦水災(zāi)害安全預(yù)警指標(biāo)

針對大型煤礦，水災(zāi)害安全預(yù)警指標(biāo)體系分為地面水災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)體系和井下水災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)體系。

1.1 地面水位監(jiān)測預(yù)警指標(biāo)

在煤礦的水文地質(zhì)單元中，地下水水位相對穩(wěn)定。特別是在開采活動不破壞含水層時，水位保持穩(wěn)定。在波及含水層時，會導(dǎo)致含水層的水涌入礦井，水位下降。但正常情況下，地下水水位下降的幅度保持平穩(wěn)。如地下水水位急劇下降說明大量地下水涌入礦井，而水位急劇上升說明含水層水量大量增加，礦井水的壓力增大。因此，在研究中將地下水水位變化幅度作為一項重要預(yù)警指標(biāo)，通過地表的觀測井長期進(jìn)行監(jiān)測。

1.2 井下水災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)監(jiān)測

井下水災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)監(jiān)測可以分為流量預(yù)警監(jiān)測、明渠-水泵預(yù)警指標(biāo)監(jiān)測、水質(zhì)預(yù)警指標(biāo)監(jiān)測和基于GIS的危險源預(yù)警指標(biāo)監(jiān)測等。

在井下，礦井水由各個工作面匯集到開采區(qū)，流入大巷，最后進(jìn)入水倉。在井下的主要水渠都有流量監(jiān)測設(shè)備，正常情況下各水渠的水流相對穩(wěn)定，流量變化不大。當(dāng)水渠流量短時間急劇變化時，應(yīng)及時分析原因并采取措施。同時，水渠流量應(yīng)小于礦井水泵的最大排水量，當(dāng)水渠流量不斷增加時，應(yīng)與水泵和礦井的最大排水能力進(jìn)行對比，以便采取相應(yīng)的應(yīng)對措施。

在不同含水層及不同區(qū)域水的化學(xué)成分相對穩(wěn)定并且差異性較大。通過分析不同時期礦井水質(zhì)，可以判定礦井水源是否穩(wěn)定。

同時，一些水災(zāi)害隱患可以通過煤礦地理信息系統(tǒng)的空間分析功能進(jìn)行預(yù)測和預(yù)警。在地理信息系統(tǒng)中存儲或計算水害危險源數(shù)據(jù)。在礦井開采過程中，及時將采礦活動和危險源的距離、相對方位等作為指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警。

2 水災(zāi)害安全風(fēng)險預(yù)警建模

根據(jù)大型煤礦中水災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)分析，可以將水災(zāi)害安全風(fēng)險預(yù)警模型分為基于地表水位監(jiān)測信息的預(yù)警模型、基于井下監(jiān)測的水災(zāi)害預(yù)警模型、水質(zhì)分析預(yù)警模型和基于地理信息系統(tǒng)(GIS)的礦井水災(zāi)害預(yù)警模型4種。

2.1 基于地表水位監(jiān)測信息的預(yù)警模型

在該模型中，以觀測井等地面水文監(jiān)測系統(tǒng)中監(jiān)測的水位標(biāo)高為數(shù)據(jù)源，采用梯度預(yù)警的方法進(jìn)行預(yù)警，設(shè)Di為水位標(biāo)高的取樣數(shù)據(jù)，Dn為當(dāng)前測量的水位標(biāo)高，則計算模型如下：

(1)

式中：Di——水位標(biāo)高取樣數(shù)據(jù)；

A——t個水位標(biāo)高數(shù)據(jù)的樣本均值；

Dn——監(jiān)測點水位標(biāo)高當(dāng)前數(shù)據(jù)；

V——水位標(biāo)高變化的絕對值。

該模型計算預(yù)警指標(biāo)值，說明監(jiān)測點水位的變化范圍是否偏離了水位時間序列的整體統(tǒng)計特征。如果超出某范圍值可以認(rèn)為存在異常情況，根據(jù)偏離情況可以進(jìn)行不同等級的預(yù)警。

2.2 基于井下監(jiān)測的水災(zāi)害預(yù)警模型

在該模型中，以井下水文監(jiān)測系統(tǒng)的流量為數(shù)據(jù)源，采用變化百分比梯度預(yù)警方法，設(shè)Ei為流量的取樣測量值，En為流量的當(dāng)前測量值，則計算模型如下：

(2)

式中：B——t個流量樣本數(shù)據(jù)的均值；

Ei——流量取樣數(shù)據(jù)；

En——監(jiān)測點流量當(dāng)前數(shù)據(jù)；

BI(n)——計算出的變化梯度。

該模型計算的預(yù)警指標(biāo)說明流量監(jiān)測點水流量的變化率是否偏離了流量時間序列的整體統(tǒng)計特征，如果超出某范圍可以認(rèn)為存在異常情況。根據(jù)偏離梯度值進(jìn)行不同等級的預(yù)警。

同時在井下以水文監(jiān)測系統(tǒng)的明渠流量作為數(shù)據(jù)源，結(jié)合水泵最大排水量，采用趨勢預(yù)警法進(jìn)行預(yù)警，其模型如下：

(3)

式中：Ts——當(dāng)前時間點；

Te——明渠流量達(dá)到水泵最大排水量的時間點；

T——時間差。

該模型說明明渠流量隨時間變化的趨勢，時間差越大則危險程度越高，根據(jù)時間差可以進(jìn)行不同等級的預(yù)警。

2.3 水質(zhì)分析預(yù)警模型

在一般情況下，礦井水來源穩(wěn)定，水質(zhì)類型固定。各礦井都有各含水層的背景水樣，可以用礦井新取水樣和原有水樣進(jìn)行比對，發(fā)現(xiàn)是否有新的水源涌入礦井。在進(jìn)行水樣比對時，先使用地下水化學(xué)類型的舒卡列夫分類法進(jìn)行水質(zhì)類型劃分。該分類方法根據(jù)地下水中6種主要離子(Na+、Ca2+、Mg2+、HCO2-、SO42-、CI-)及礦化度劃分。

在該方法中，首先將6種主要離子中含量大于20%毫克當(dāng)量的陰離子和陽離子組合成49種水類型，再按照礦化度大小劃分成為A、B、C、D 4組，將49種水類型和礦化度進(jìn)行組合編號。當(dāng)新取水樣的水化學(xué)類型編號和原類型編號不一致時，則進(jìn)行預(yù)警。

當(dāng)所取水樣與已知水樣差異大或水樣為混合水，無法與舒卡列夫分類中的水樣進(jìn)行對比時，可將已知水樣和新取水樣進(jìn)行歐式距離計算，定義如下：

(4)

式中：d(x,y)——新取水樣和某已知水樣的離子含量歐式距離;

xi——新取水樣的第i種離子含量;

yi——已知水樣的第第i種離子含量。

根據(jù)計算結(jié)果，求出距離最近的水樣編號，將該編號和原類型編號進(jìn)行比較，判斷是否預(yù)警。

2.4 基于GIS分析的水災(zāi)害危險源預(yù)警模型

在大型煤礦設(shè)計前，一般會進(jìn)行地質(zhì)勘查，構(gòu)建地理信息系統(tǒng)(GIS)，存儲含水層的位置。在進(jìn)行礦井作業(yè)時，基于GIS復(fù)合分析煤層頂、底板含水層區(qū)域，進(jìn)行危險區(qū)辨識，基于GIS緩沖區(qū)分析進(jìn)行水災(zāi)害預(yù)警。

頂板含水層的危害與所采煤層厚度、隔水層厚度等有關(guān)。對于已知頂板含水層，當(dāng)采礦活動使頂板含水層冒落、斷裂，起不到隔水作用時，含水層的水將導(dǎo)入礦井。當(dāng)冒裂帶高度大于隔水層厚度時，含水層的水將涌入井下，產(chǎn)生危害。由于礦區(qū)地質(zhì)情況復(fù)雜，冒裂帶高度與頂板隔水層的關(guān)系復(fù)雜，通過GIS復(fù)合分析方法，對同一區(qū)域內(nèi)多種信息進(jìn)行集成、匹配、空間配準(zhǔn)、內(nèi)容符合等運算，在統(tǒng)一的坐標(biāo)系下，突出專題信息，消除或抑制無關(guān)及次要信息，識別頂板水災(zāi)害。

底板含水層對采礦活動的危害區(qū)域可以用突水系數(shù)法進(jìn)行劃分。在該方法中，首先需要在煤礦地理信息系統(tǒng)中獲取含水層頂板標(biāo)高，形成等高線圖，并計算隔水層厚線圖，然后根據(jù)煤層底板等高線與地表水位監(jiān)測數(shù)據(jù)計算水壓。最后根據(jù)水壓和隔水層等厚線圖計算突水系數(shù)，形成突水系數(shù)等值圖，將突水系數(shù)大于0.06 MPa/m的區(qū)域劃分為底板水災(zāi)害危險區(qū)。

除對頂、底板含水層采用模型進(jìn)行分析外，采空區(qū)積水、老巷積水、斷層等其他水害數(shù)據(jù)源應(yīng)在采礦活動前已經(jīng)查明并存儲在地理信息系統(tǒng)中。在采礦中，需要分析當(dāng)前采掘工作面與危險源的空間關(guān)系，根據(jù)臨近關(guān)系判斷危險程度，從而進(jìn)行預(yù)警。

3 大型礦井的水災(zāi)害預(yù)警的實現(xiàn)模型

根據(jù)以上模型，使用地理信息系統(tǒng)Arc GIS，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，構(gòu)成大型礦井的水災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 大型煤礦水災(zāi)害安全預(yù)警系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

在該系統(tǒng)中，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集和存儲。預(yù)警模型的使用需要真實可靠的數(shù)據(jù)，對于監(jiān)測數(shù)據(jù)，需要有完善的監(jiān)測系統(tǒng)，并通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)存儲和訪問監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，剔除無效數(shù)據(jù)，減少干擾信息。對存儲在地理信息系統(tǒng)中的地下空間數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行系統(tǒng)化、規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的建設(shè)，保證數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性、一致性等，并便于查詢和分析。

針對礦井不同的自然條件和不同開采方式，建立完善的預(yù)警指標(biāo)體系知識庫，使模型能夠獲得水災(zāi)害隱患可能發(fā)生的具體指標(biāo)參數(shù)，并針對特定條件和生產(chǎn)實際，進(jìn)行指標(biāo)參數(shù)的修正。

在系統(tǒng)中，針對監(jiān)測系統(tǒng) 實時感知數(shù)據(jù)，根據(jù)建立的多種礦井水災(zāi)害預(yù)警模型進(jìn)行計算，對預(yù)警結(jié)果進(jìn)行評判。根據(jù)預(yù)警結(jié)果，及時進(jìn)行發(fā)布。

4 總結(jié)

本文分析了大型礦井水災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)，建立了多個水災(zāi)害預(yù)警模型，并利用地理信息系統(tǒng)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建水災(zāi)害預(yù)警的實現(xiàn)模型。針對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過預(yù)警模型進(jìn)行計算和評判。

值得指出的是，考慮不同礦井差異化的地質(zhì)條件和開采方式，利用長期積累的監(jiān)測數(shù)據(jù)對模型和模型參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，值得在后續(xù)工作中進(jìn)行深入的研究。

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(責(zé)任編輯 張艷華)

Research on safety risk early warning model of large coal mine water disaster

Liu Jin, Wu Weimin

(China Pingmei Shenma Group, Pingdingshan, Henan 467000, China)

Aiming at the quantitative early warning of mine water disaster, safety early warning index was analyzed, ground and underground water monitoring early warning model, mine water quality change early warning model and GIS-based water disaster danger source early warning model were established, and then water disaster early warning operating model for large coal mines was come up with, the safety of coal mine production was improved and the social and economic benefits of coal enterprise were enhanced.

water disaster, quantitative early warning, early warning model, water disater monitoring, safety risk, danger source, GIS

劉錦,武衛(wèi)民. 大型煤礦水災(zāi)害安全風(fēng)險預(yù)警模型研究[J].中國煤炭，2017,43(5)：122-124，129. Liu Jin, Wu Weimin. Research on safety risk early warning model of large coal mine water disaster[J].China Coal, 2017，43(5):122-124，129.

TD745

A

劉錦(1983-)，女，河南平頂山人，工程師，主要從事煤礦科研管理工作。