潞安礦區(qū)中部煤礦充水水源水化學(xué)特征及水源識(shí)別意義

杜金龍

(中煤地生態(tài)環(huán)境科技有限公司,北京 100070)

潞安礦區(qū)位于山西省沁水煤田中段，面積為770 km2，是中國(guó)大型煤炭礦區(qū)。主要含煤地層為上石炭統(tǒng)太原組(C3t)及下二疊統(tǒng)山西組(P1s)。3號(hào)煤層位于山西組下部，厚度大且穩(wěn)定，是井田主采、首采煤層。3號(hào)煤層主要充水水源包括頂板砂巖裂隙水、頂板冒落帶裂隙溝通上部第四系孔隙水、地表水，以及底板太原組灰?guī)r水、奧陶系灰?guī)r水、老空水。對(duì)充水水源進(jìn)行水化學(xué)分析、有效識(shí)別是防治礦井突水事故的關(guān)鍵手段(耿建軍，2019；朱雪莉，2020；陳守建等，2016)。

各類(lèi)充水水源是所在含水層巖性、水動(dòng)力條件、氧化-還原環(huán)境及酸堿度等綜合作用的結(jié)果，各含水層在水文地球化學(xué)方面的相對(duì)獨(dú)立性使得常規(guī)離子成分存在較大差異，這為水源判別提供了依據(jù)。砂巖含水層內(nèi)各種長(zhǎng)石砂巖的風(fēng)化水解和離子交換作用使砂巖水多為HCO3-Na型水，Ca2+、Mg2+因沉淀作用含量降低(馮緒興，2014)?；?guī)r水在較純質(zhì)灰?guī)r中運(yùn)移，鈣鎂離子在浸蝕性二氧化碳的溶蝕作用下，會(huì)使水中的鈣鎂離子濃度增加，形成以HCO3-Ca·Mg型為主的水質(zhì)。老空水水質(zhì)類(lèi)型比較復(fù)雜，其和老空水的水源有關(guān)，砂巖水進(jìn)入老空區(qū)后，開(kāi)放環(huán)境中砂巖水溶解和吸收空氣中CO2，使pH值降低，Ca2+、Mg2+有所增加。基于以上水質(zhì)特征，可以利用礦井水源識(shí)別算法及軟件對(duì)測(cè)試水樣進(jìn)行判別，該方法具有快速、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)(薛琮一等，2020;巨天乙等，1994)。

突水水源利用地下水提供的地球化學(xué)信息來(lái)進(jìn)行判別(許漢學(xué)等，1991；楊海軍等，2012；李燕等，2010)。水化學(xué)方法是水源識(shí)別的常用方法(高衛(wèi)東等，2001)，具有快速、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，可分為簡(jiǎn)易水化學(xué)分析、多元統(tǒng)計(jì)法和非線(xiàn)性分析法。簡(jiǎn)易水化學(xué)分析包括水質(zhì)分析和同位素分析，前者利用水質(zhì)指標(biāo)，后者采用同位素示蹤來(lái)判別突水水源(韓永等，2009；Clark I D，1997)。多元統(tǒng)計(jì)法主要包括聚類(lèi)分析(方沛等，2002；魏軍等，2006)和判別分析(張春雷等，2010；陳紅江等，2009)2類(lèi)，前者利用數(shù)學(xué)方法判斷研究對(duì)象之間的親疏關(guān)系(即相似性)，從而對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，后者包括逐步判別、序貫判別、二次判別、距離判別、貝葉斯(Bayes)多類(lèi)線(xiàn)性判別和 Fisher 判別分析(FDA)理論。其中，Bayes判別模型是從樣本多元分布出發(fā)，充分利用多元正態(tài)分布概率密度提供的信息計(jì)算后驗(yàn)概率，確定樣本歸屬。非線(xiàn)性分析方法主要有灰色系統(tǒng)理論、模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)判、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、SVM 支持向量機(jī)、可拓識(shí)別法等(巨天乙等，1994)。

筆者以潞安礦區(qū)中部代表性煤礦采集的99份水樣為樣本，對(duì)水化學(xué)特征進(jìn)行了Piper三線(xiàn)圖分析，揭示了不同來(lái)源水樣的水文地球化學(xué)演化特征；之后利用聚類(lèi)分析方法對(duì)三線(xiàn)圖難以區(qū)分的水樣進(jìn)行了分類(lèi)；最后利用Bayes判別模型建立了水源判別公式，對(duì)采集的礦井涌水水樣的水源類(lèi)型進(jìn)行了識(shí)別。

1 數(shù)據(jù)采集

筆者搜集了潞安礦區(qū)中部(文王山斷層與二崗山斷層之間)代表性煤礦——王莊煤礦、常村煤礦及古城煤礦(圖1)的水文地質(zhì)類(lèi)型劃分報(bào)告，從中采集了各煤礦不同類(lèi)型水樣水化學(xué)數(shù)據(jù)99份。其中，已知來(lái)源80份，包括地表水4份、第四系孔隙水17份(以下簡(jiǎn)稱(chēng)孔隙水，采自農(nóng)用水井)、二疊系砂巖裂隙水28份(以下簡(jiǎn)稱(chēng)砂巖水，來(lái)自鉆孔、大巷涌水點(diǎn)或超前探放水點(diǎn))、太原組灰?guī)r水8份(以下簡(jiǎn)稱(chēng)太灰水，來(lái)自鉆孔)、奧陶系上部灰?guī)r水23份(以下簡(jiǎn)稱(chēng)奧灰水，來(lái)自鉆孔)；未知來(lái)源的礦井涌水19份(采掘面)。水化學(xué)數(shù)據(jù)主要包括八大離子及其他離子、礦化度、pH值(表1)。

圖1 采樣礦床位置示意圖Fig.1 Schematic diagram of sampling location

表1 采集水樣分布情況一覽表(份)Tab.1 Distribution of collected water samples

2 水化學(xué)特征

2.1 總體特征

對(duì)5種類(lèi)型水樣主要離子的毫克當(dāng)量百分?jǐn)?shù)(meq%)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(剔除異常值)，發(fā)現(xiàn)如下特征(圖2)。

圖2 采集的已知水源水樣水質(zhì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)圖Fig.2 Statistical charts of water quality indexes of known water samples collected

(5)所有水樣均呈堿性特征，pH值一般為7～9，個(gè)別大于10；從礦化度看，孔隙水<地表水<太灰水<砂巖水<奧灰水。

2.2 三線(xiàn)圖分析

通過(guò)繪制Piper三線(xiàn)圖，可形成如下認(rèn)識(shí)。

(1)地表水、孔隙水分布于圖3a的B、Q區(qū)，存在重疊，且前者Cl+SO4略總體上高于后者，表明兩者具有同源性，地表水受到孔隙水補(bǔ)給，且后期有其他水混入。

a.潞安礦區(qū);b.古城煤礦圖3 采集水樣Piper三線(xiàn)圖Fig.3 Piper three-line diagram of water sample collection

(2)地表水樣BW03的Na+K含量明顯高于其他水樣，毫克當(dāng)量百分?jǐn)?shù)可達(dá)到64%，Cl—離子含量也偏高，推測(cè)該水樣已受到污染，不具有水化學(xué)意義。

(3)砂巖水、太灰水分布于圖3a及圖3b的P、C區(qū)，存在重疊，且前者Na+含量更高、后者Ca2+、Mg2+較高，體現(xiàn)出兩者所在含水層的巖性差別，前者為砂巖，后者為砂巖夾薄層灰?guī)r。

(4)砂巖水樣出現(xiàn)3處異常：水樣PG4與PG12水質(zhì)接近孔隙水特征(位于圖3a的QP帶)，疑似有孔隙水混入；PG05水樣(圖3a右部孤點(diǎn))Cl+SO4毫克當(dāng)量百分?jǐn)?shù)高達(dá)85%(主要是Cl-，為82%)，礦化度達(dá)1 870 mg/L，明顯高于其他水樣，呈現(xiàn)高Cl-高Na+特征(CL-N型水)。

(5)太灰水樣出現(xiàn)2處異常：CG3水樣Cl+SO4毫克當(dāng)量百分?jǐn)?shù)達(dá)82%(以Cl-為主)，Ca+Mg達(dá)64%(以Ca2+為主)，呈奧灰水特征(落在圖3a中O區(qū))，但Cl-含量明顯高于后者，屬CL-CN型水；CW02水樣陰陽(yáng)離子極不平衡(毫克當(dāng)量相差24%)，礦化度為1 857 mg/L，是其他水樣2～3倍，明顯偏高。

部分奧灰水呈現(xiàn)太灰水特征，集中于CO1帶(OC2、OC3、OG5水樣)和CO2帶(OG2、OC1、OC4水樣)，礦井水文地質(zhì)資料顯示OG2采自破碎帶，屬奧灰、太灰混合水，因此判斷上述水樣可能均受斷層影響，與太灰水溝通，且從水質(zhì)上看，CO2帶混合更為完全。

OG6水樣CI-和Na+含量較高，根據(jù)煤礦水文地質(zhì)資料推斷，可能是臨時(shí)止水封閉不嚴(yán)，上部太灰水、砂巖水滲入所致。

圖3b為古城礦各類(lèi)水樣分布情況，從中可以看出奧灰水與太灰水混合過(guò)程，紅色線(xiàn)上的OG06→OG05→OG02代表奧灰水逐漸混入更多太灰水，直至最終呈現(xiàn)太灰水特征；橙色線(xiàn)上的CG02→CG03則顯示太灰水逐漸混入更多奧灰水。

2.3 聚類(lèi)分析

從圖4可見(jiàn)，原屬奧灰水的樣品OC1、OC2、OC3、OC4、OG2、OG5明顯與太灰水更為接近；原屬太灰水的樣品CG3和奧灰水更為接近，且與OG6性質(zhì)相似，應(yīng)同屬混合水；OW8、OW9、OW10性質(zhì)接近，上述結(jié)果與Piper圖分析結(jié)果高度一致。

由以上數(shù)據(jù)特征可見(jiàn)，砂巖水與太灰水由于水質(zhì)接近，兩者聚類(lèi)現(xiàn)象差別甚微，在聚類(lèi)分析圖上兩者幾乎一樣(圖4)。

圖4 太灰水與奧灰水聚類(lèi)分析圖Fig.4 Cluster analysis of Taiyuan limestone water and Ordovician limestone water

3 判別分析

根據(jù)piper三線(xiàn)圖分析與聚類(lèi)分析，地表水樣BW03可能受到污染，奧灰水樣OG7礦化度異常低，砂巖水樣PG4、PG12，太灰水樣CG03、奧灰水樣OG06為混合水樣，均剔除處理。奧灰水樣OW07、08、09為徑流活躍期水樣，與一般奧灰水不同，不納入判別分析。因此共有71組水樣參與判別分析建模。

奧灰水樣OC1、OC2、OC3、OC4、OG2、OG5與太灰水高度混合，且考慮到太灰水樣品較少，將這些水樣作為太灰水處理。

地表水、孔隙水：

砂巖水：

太灰水：

奧灰水：

通過(guò)對(duì)樣品進(jìn)行自我檢驗(yàn)，準(zhǔn)確率達(dá)到91.5%(表2)。

表2 樣品預(yù)測(cè)分組表Tab.2 Sample prediction grouping table

對(duì)于多類(lèi)判別的情況可利用基于馬氏廣義距離的F檢驗(yàn)，對(duì)判別函數(shù)的辨別能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。當(dāng)計(jì)算所得F值大于相應(yīng)臨界值時(shí)，兩類(lèi)間有顯著差異，且F值越大差異越顯著，判別函數(shù)辨別能力越強(qiáng)，判別效果越好。任意兩類(lèi)水源間的F值見(jiàn)表3。

由表3可知，在檢驗(yàn)水平α=0.05時(shí)，F(xiàn)>Fα(5，63)，類(lèi)間差異顯著，說(shuō)明選入的6個(gè)變量構(gòu)建的函數(shù)判別能力強(qiáng)、效果較好，能有效地判別王莊煤礦4個(gè)主要突水水源。但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)，由于2類(lèi)砂巖水和3類(lèi)太灰水的類(lèi)間F值相對(duì)較小，相對(duì)容易產(chǎn)生誤判。

表3 判別效果的F檢驗(yàn)表Tab.3 F-test of discriminant effect

4 水源識(shí)別

本次搜集了2014～2019年以來(lái)的礦井涌水?dāng)?shù)據(jù)19組，水化學(xué)數(shù)據(jù)見(jiàn)表4。

表4 2014～2019年礦井涌水水化學(xué)數(shù)據(jù)表(mg/L)Tab.4 Chemical data of mine water inflow in 2014～2019(mg/L)

利用貝葉斯判別模型對(duì)各水樣進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見(jiàn)表5。從表5可知，礦井涌水以砂巖水為主，少量為地表水或孔隙水、太灰水。

表5 水樣貝葉斯判別模型計(jì)算數(shù)據(jù)表Tab.5 Calculation data of water sample Bayes discrimination model

5 結(jié)論與討論

(3)利用聚類(lèi)分析(Ward法)對(duì)三線(xiàn)圖上存在重疊現(xiàn)象的砂巖水、太灰水與奧灰水進(jìn)行分類(lèi)，結(jié)果顯示，奧灰水與太灰水明顯聚類(lèi)，但局部存在奧灰水與太灰水穿插現(xiàn)象，表明此類(lèi)存在水源混合；砂巖水與太灰水聚類(lèi)現(xiàn)象不明顯，兩者區(qū)分難度較大。

(4)經(jīng)上述分析，對(duì)水樣進(jìn)行了剔除與變換，最后基于71個(gè)水樣，采用貝葉斯模型進(jìn)行了判別分析，建立了地表水+孔隙水、砂巖水、太灰水、奧灰水等4種類(lèi)型水樣的判別函數(shù)，經(jīng)自我檢驗(yàn)，準(zhǔn)確率達(dá)到91.5%。不足的是，函數(shù)對(duì)砂巖水與太灰水的判別能力不夠顯著。

(5)利用貝葉斯判別函數(shù)對(duì)采集的19個(gè)礦井涌水水樣進(jìn)行了水源識(shí)別，結(jié)果顯示主要為頂板砂巖水(12個(gè))，局部可能由于導(dǎo)水通道存在，為來(lái)自上部地表水、孔隙水(4個(gè))，或者煤層底板以下太灰水(3個(gè))。對(duì)于后驗(yàn)概率不高的水樣(低于80%)存在水源混合的可能性較大。

致謝：感謝中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測(cè)繪工程學(xué)院劉守強(qiáng)教授及所在項(xiàng)目組成員的指導(dǎo)。