礦井涌(突)水源混合水識別模型研究

董東林，張 健，林 剛，高藝軒，劉 鑫

(國家煤礦防治水工程技術(shù)研究中心，北京 100083)

在煤礦安全生產(chǎn)中，礦井水害是僅次于煤礦瓦斯災(zāi)害的第二大自然災(zāi)害，它對我國煤礦安全生產(chǎn)造成重大影響[1-3]。在突水事故發(fā)生后，及時(shí)準(zhǔn)確地識別突水水源對煤礦安全生產(chǎn)具有重大意義[4]。以不同含水層在地下水化學(xué)特征上的差異性為原理，運(yùn)用水化學(xué)的相關(guān)方法進(jìn)行突水水源識別是當(dāng)前常用的方法。在礦井突水水源識別中，同位素測定法、距離判別法、灰色關(guān)聯(lián)度法等[5-8]運(yùn)用的較多。在此基礎(chǔ)上，姜鵬[9]提出目前突水水源的識別方法過于單一，降低了結(jié)果的準(zhǔn)確率，因此提出了采用綜合評判的方法對突水水源進(jìn)行判別。基于高莊煤礦的水質(zhì)數(shù)據(jù)，分別運(yùn)用元素類比法、模糊數(shù)學(xué)法和Piper三線圖法，對礦井水突水水源進(jìn)行判別，三種判別方法的結(jié)果互為驗(yàn)證，使得判別結(jié)果更為準(zhǔn)確。徐星等[10]針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，并將此應(yīng)用于礦井突水水源識別。以六大常規(guī)離子為識別依據(jù)，運(yùn)用Matlab構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對待測樣本進(jìn)行判別。該方法將水源判別中的非線性因素考慮在內(nèi)，使得模型更為精準(zhǔn)。但該方法需要依靠大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，若缺少此條件，會影響對突水水源的判別能力。孫文潔等[11]以開灤礦區(qū)為例，提出應(yīng)用Fisher判別分析法劃分礦井水文地質(zhì)條件，該方法能對礦井水文地質(zhì)類型進(jìn)行科學(xué)判別，從而有助于對突水水源的判別與分析。陳紅江等[12]運(yùn)用Fisher判別法對頂板砂巖裂隙含水層和底板巖溶裂隙含水層進(jìn)行判別，結(jié)果證明該方法科學(xué)可行。但該方法缺少對突水水源判別中的其他因素的分析，并且對原始資料數(shù)據(jù)要求較高。魯金濤等[13]考慮到突水水源判別中由于信息疊加可能導(dǎo)致誤判，采用PCA法對突水水源的水化學(xué)指標(biāo)進(jìn)行處理，從而消除信息疊加帶來的影響，再運(yùn)用Fisher判別法進(jìn)行判別，經(jīng)檢驗(yàn)分析證明，該方法提高了單純使用Fisher判別法進(jìn)行判別的精度。通過分析目前突水水源識別的研究現(xiàn)狀可知，當(dāng)前的判別方法大多只針對于突水水源來自單一含水層的情況，而對突水水源來自于不同含水層的混合水判別方法的研究較少。在突水水源的實(shí)際判別中，不考慮混合水的情況會造成判別結(jié)果不全面等問題，甚至導(dǎo)致誤判。針對這一問題，本文以荊各莊礦為例，探討礦井涌(突)水源的混合水判別方法，從而建立相應(yīng)的判別模型，以達(dá)到對混合水進(jìn)行準(zhǔn)確判別的目的。

1 荊各莊礦水文地質(zhì)概況

荊各莊礦地處開灤礦區(qū)，礦區(qū)內(nèi)的地表水為井田東南門的陡河[14]。荊各莊井田自下而上分為奧陶系灰?guī)r巖溶裂隙承壓含水層(Ⅰ)、K2—K6砂巖裂隙含水層(Ⅱ)、K6—12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)、9煤—7煤砂巖裂隙含水層(Ⅳ)、5煤以上砂巖裂隙含水層(Ⅴ)、風(fēng)化帶裂隙、孔隙含水層(Ⅵ)、第四系底部卵石孔隙含水層(Ⅶ)和第四系中上部砂卵礫孔隙含水層(Ⅷ)這8個(gè)含水層。通過查閱荊各莊礦相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)，1989年至2016年間，荊各莊礦在開拓、掘進(jìn)、回采階段共記錄井下突水17次。其中突水水源來自12煤—15煤砂巖裂隙含水層10次，5煤以上含水層6次，5煤以上砂巖裂隙水6次，12煤—K6含水層2次，9煤老塘水1次，9煤頂板含水層1次，9煤—5煤弱含水層1次，7煤—9煤弱含水層1次。結(jié)合荊各莊礦的水文地質(zhì)條件及礦井充水條件進(jìn)行分析可以得出，研究區(qū)主要受到老空水、斷層水、沖積層水和砂巖裂隙水的威脅，即奧陶系灰?guī)r巖溶裂隙承壓含水層(Ⅰ)、K6—12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)、9煤—7煤砂巖裂隙含水層(Ⅳ)、5煤以上砂巖裂隙含水層(Ⅴ)以及沖積層含水層(Ⅶ)這五大含水層有可能引起礦井的涌(突)水事故。因此，選取上述5個(gè)含水層為研究對象。

奧陶系灰?guī)r巖溶裂隙承壓含水層(Ⅰ)由豹皮狀灰?guī)r和白云質(zhì)灰?guī)r組成，單位涌水量為0.664～1.553L/(s·m)，滲透系數(shù)為2.3227～4.9458m/d，為含水豐富的含水層；K6～12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)巖性以砂巖和粉砂巖為主，垂直層面的構(gòu)造裂隙發(fā)育，導(dǎo)水裂隙率東部較西部高，單位涌水量為0.002～0.789L/(s·m)，滲透系數(shù)為0.0593～3.431m/d；自上而下可分為潛水層、上部砂巖含水層、中部卵石含水層、底部卵石含水層4個(gè)含水帶；礦井的三水平開拓延伸工程主要受該含水層水威脅。9煤—7煤砂巖裂隙含水層(Ⅳ)巖性主要為砂巖，由上往下大致為細(xì)砂、中砂和粉砂巖，單位涌水量為0.008～0.096L/(s·m)，滲透系數(shù)為0.102～1.800m/d。5煤以上砂巖裂隙含水層(Ⅴ)巖石裂隙發(fā)育，且以傾向裂隙為主，可分為上、下兩段；該含水層威脅9煤層的開采。沖積層含水層(Ⅶ)厚100～379.67m，并且由南向北呈越來越厚的趨勢；該含水層由于基巖面與沖積層的控制程度問題，會對沖積層防水煤柱的留設(shè)造成一定的影響。

2 荊各莊礦水化學(xué)數(shù)據(jù)來源

本次選取荊各莊礦奧陶系灰?guī)r巖溶裂隙承壓含水層(Ⅰ)、K6—12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)、9煤—7煤砂巖裂隙含水層(Ⅳ)、5煤以上砂巖裂隙含水層(Ⅴ)以及沖積層含水層(Ⅶ)這五大含水層中的水樣，記錄各含水層的水質(zhì)分析數(shù)據(jù)，見表1。

表1 荊各莊礦含水層水質(zhì)情況

運(yùn)用PHREEQC軟件的MIX功能[15]，將奧陶系灰?guī)r巖溶裂隙承壓含水層(Ⅰ)與K6—12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)分別按照1∶9、2∶8、3∶7、4∶6、5∶5、6∶4、7∶3、8∶2、9∶1進(jìn)行混合，根據(jù)實(shí)測結(jié)果進(jìn)行校正，得到奧陶系灰?guī)r巖溶裂隙承壓含水層(Ⅰ)與K6砂巖裂隙含水層(Ⅲ)按不同比例混合的水質(zhì)數(shù)據(jù)。同理，將其他含水層的水樣數(shù)據(jù)也按上述操作以不同比例進(jìn)行兩兩混合，從而得到荊各莊礦各含水層相互混合的水質(zhì)數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)作為荊各莊礦混合水水源識別的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。

在上述含水層中進(jìn)行兩兩取樣，按照上述比例進(jìn)行混合，得到待識別水樣。對待識別水樣按照簡分析要求進(jìn)行化驗(yàn)，記錄所得數(shù)據(jù)。鑒于篇幅所限，本次僅以K6—12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)與9煤—7煤砂巖裂隙含水層(Ⅳ)兩個(gè)含水層以混合為例進(jìn)行論述，待判水樣的水化學(xué)數(shù)據(jù)見表1。

3 突水水源識別的研究方法

3.1 Piper三線圖法

Piper三線圖是由兩個(gè)三角形和一個(gè)菱形構(gòu)成的表征地下水中常規(guī)離子相對含量的圖件。陰、陽離子的毫克當(dāng)量百分?jǐn)?shù)可分別通過兩個(gè)三角形的三條邊進(jìn)行描述，其中左下角三角形代表陽離子的毫克當(dāng)量百分?jǐn)?shù)，右下角三角形代表陰離子的毫克當(dāng)量百分?jǐn)?shù)[6，13，16，17]。Piper三線圖不僅可以直觀表現(xiàn)地下水化學(xué)特征，還可以判斷地下水化學(xué)類型和水化學(xué)成分的成因。此外，Piper三線圖最突出的優(yōu)點(diǎn)是能將多個(gè)水樣的化驗(yàn)數(shù)據(jù)表示在一張圖上，依據(jù)水樣分布情況可對比分析水樣化學(xué)特征的異同。

3.2 歐氏距離判別法

1) 歐氏距離用于計(jì)算在歐幾里得n維空間中兩點(diǎn)間的真實(shí)距離[18，19]。公式為：

本文基于此公式，通過選取識別因子，計(jì)算待識別水樣與水源識別標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中各水樣的真實(shí)距離，選取與待判水樣距離最小的樣本鄰域來判斷不同含水層混合突水的水源。

2)在運(yùn)用歐氏距離進(jìn)行聚類分析時(shí)，首先要將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算公式為：

式中，Zi為Xi的Z標(biāo)準(zhǔn)化得分；Xi為六大常規(guī)離子和pH值所代表的識別因子。

經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化值可以表明原始數(shù)據(jù)在一組數(shù)據(jù)分布中的相對位置[20，21]。

4 模型判別結(jié)果與討論

圖1 水源識別Piper三線圖

2)將待識別水樣與荊各莊礦混合水水源識別的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的識別因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算公式計(jì)算后，得到各水樣的標(biāo)準(zhǔn)化值。以各水樣的標(biāo)準(zhǔn)化值為變量，將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析。運(yùn)用歐氏距離方法，計(jì)算出近似值矩陣，結(jié)果見表2。

運(yùn)用最近鄰元素分析法，計(jì)算出與待識別水樣最相近的三個(gè)元素為數(shù)據(jù)集編號49、48、39的三個(gè)數(shù)據(jù)，結(jié)果見表3。

通過編號在荊各莊礦水源識別標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中進(jìn)行查找，最接近的三個(gè)元素所代表的三個(gè)含水層分別為49號代表的K6—12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)和9煤—7煤砂巖裂隙含水層(Ⅳ)以8∶2比例混合、48號代表的K6—12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)和9煤—7煤砂巖裂隙含水層(Ⅳ)7∶3混合，以及39號代表的K6—12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)。通過對比三個(gè)元素與待識別水樣的距離可知，待識別水樣為K6—12煤砂巖裂隙含水層(Ⅲ)和9煤—7煤砂巖裂隙含水層(Ⅳ)以8∶2混合而成的可能性最大。

表2 近似值矩陣

表3 3個(gè)最近相鄰元素和距離表

3)從結(jié)果上來看，運(yùn)用Piper三線圖與歐氏距離判別法的結(jié)果一致，且與真實(shí)情況相吻合。運(yùn)用Piper三線圖法與歐氏距離判別法相結(jié)合的模型來進(jìn)行礦井混合水突水水源識別結(jié)果較為準(zhǔn)確。

5 結(jié) 論

1)運(yùn)用PHREEQC軟件，建立了荊各莊礦不同含水層之間以不同比例相互混合的礦井水混合模型以及荊各莊礦混合水源識別的樣本數(shù)據(jù)集，從而提高了針對混合水突水水源的識別精度，為進(jìn)一步準(zhǔn)確判別礦井水突水來源提供數(shù)據(jù)支持。

2)采用Piper三線圖法與歐氏距離法相結(jié)合的方法建立了荊各莊礦混合突水識別模型，該模型原理簡單、操作簡便，識別速度較快，結(jié)果較為直觀。通過Piper三線圖法可以大致確定突水水源的來源范圍，而經(jīng)過歐氏距離計(jì)算，將判別結(jié)果進(jìn)一步細(xì)化，提高了判別的精度。通過實(shí)驗(yàn)證明，這兩種方法結(jié)果相同，相輔相成，大大地提高了針對礦井混合水突水判別的速度和精確度。