基于多源數(shù)據(jù)融合的礦井水害“一張圖”預(yù)警平臺構(gòu)建與應(yīng)用

晏 濤 連會青 夏向?qū)W 徐 斌 田振燾

(1.華北科技學(xué)院安全工程學(xué)院，河北 三河 065201;2.華北科技學(xué)院應(yīng)急技術(shù)與管理學(xué)院，河北 三河 065201;3.淄礦集團陜西長武亭南煤業(yè)有限責(zé)任公司，陜西 咸陽 713600)

近年來，我國礦井水害事故頻發(fā)[1]，水害事故分析與處理的整個過程耗時較多且無法實時掌控礦井水情數(shù)據(jù)[2]。隨著網(wǎng)絡(luò)及通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，許多學(xué)者致力于礦井水情監(jiān)測、水害預(yù)警技術(shù)研究，研發(fā)出了多個監(jiān)測預(yù)警平臺，成功實現(xiàn)了礦井水情實時監(jiān)測[3-4]，水文地質(zhì)參數(shù)、應(yīng)力、應(yīng)變等指標(biāo)的監(jiān)測預(yù)警[5]，巖層破裂微震監(jiān)測[6]以及地層電阻率電法監(jiān)測[7]。然而，現(xiàn)階段關(guān)于礦井水情監(jiān)測預(yù)警的研究多停留在單一指標(biāo)閾值預(yù)警上，閾值設(shè)置往往與傳感器的上下限有關(guān)，缺乏科學(xué)研判，且未能對工作面的差異性進行綜合考量。礦井水害預(yù)警實質(zhì)上是突水連續(xù)監(jiān)測的過程，伴隨工作面開采全過程而進行的水情參數(shù)持續(xù)監(jiān)測[8]?，F(xiàn)有的礦井水情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)多依托于地下水位觀測孔的定點水文在線監(jiān)測系統(tǒng)[9]，不但無法有效實現(xiàn)礦井水情發(fā)展過程中多參數(shù)的連續(xù)動態(tài)監(jiān)測，而且未能梳理各參數(shù)間的內(nèi)在關(guān)系，從而難以實現(xiàn)對全礦井水情信息的實時呈現(xiàn)以及不同水害級別的預(yù)警。

綜上所述，現(xiàn)有的礦井水情監(jiān)測與水害預(yù)警系統(tǒng)存在的不足主要有:①監(jiān)測指標(biāo)單一，難以綜合多參數(shù)實現(xiàn)不同級別的預(yù)警;②指標(biāo)閾值與井下實際出水關(guān)聯(lián)性不強，很難實現(xiàn)全礦井水情信息的實時刻畫[10];③系統(tǒng)布設(shè)過多關(guān)注監(jiān)測設(shè)備搭建而忽視水害預(yù)警實際需要，監(jiān)測信息難以反映礦井工作面開采過程中復(fù)雜的突水過程[11-12]。目前，我國尚未建立應(yīng)用于煤礦水害防治的“一張圖、一張網(wǎng)”管理模式，本研究以亭南礦為例，分析礦端信息化建設(shè)需求，將礦井水情監(jiān)測、多源數(shù)據(jù)融合水害預(yù)警融入礦井“一張圖”中，實現(xiàn)礦井水害的動態(tài)實時預(yù)警。

1 礦井水情監(jiān)測主要內(nèi)容

1.1 礦井水情數(shù)據(jù)監(jiān)測

(1)降雨量。降雨量數(shù)據(jù)源于當(dāng)?shù)貧庀蟛块T數(shù)據(jù)，主要統(tǒng)計每日降雨量、月度降雨量、季度降雨量、年度降雨量等信息[13-14]，采用“四色四級”的方式進行預(yù)警(表1)。

(2)地表水文信息。地表水文信息主要包括地表過水?dāng)嗝娴牧魉?、流量、水位等?shù)據(jù)，包括地面河流、湖泊、水庫及地面水文觀測孔監(jiān)測數(shù)據(jù)[15]。該礦與涇河、黑河和亭口水庫聯(lián)系較為緊密，因此選取河流水位、河流流速、河流流量、水庫水位和蓄水量為監(jiān)測指標(biāo)。河道、水庫數(shù)據(jù)來源于當(dāng)?shù)厮块T已構(gòu)建的監(jiān)測站點，按照閾值超限進行預(yù)警(表1)。

表1 單因子監(jiān)測指標(biāo)與預(yù)警級別對應(yīng)關(guān)系Table 1 Corresponding relationship between single factor monitoring index and early warning level

(3)水文鉆孔水位信息。該礦各主要含水層水位觀測孔共計14個(白堊系13個、侏羅系1個)，基本涵蓋了各主要含水層的水文信息，將水溫、水位等數(shù)據(jù)作為監(jiān)測指標(biāo)。同時對每一個鉆孔富水性柱狀圖進行概化處理，從地表往下依次是隔水層、含水層、頂板隔水層、煤層、底板等，結(jié)合鉆孔水位動態(tài)數(shù)據(jù)生成等值線圖和等值面圖[16-17]。長觀測孔預(yù)警以水位標(biāo)高為數(shù)據(jù)源，采用水位梯度變幅的方法進行“四色四級”預(yù)警(表1)。

(4)井下突(涌)水量。目前井下有12個突水點，其中6個突水點安裝了突水量自動監(jiān)測測站設(shè)備，其他6個突水點的突水量數(shù)據(jù)需要依靠人工監(jiān)測。結(jié)合該礦地下突水點位置、涌水量觀測臺賬等數(shù)據(jù)，將突水點涌水量、工作面涌水量、盤區(qū)涌水量、全礦井涌水量作為監(jiān)測指標(biāo)，重點關(guān)注突水量、突水水源和突水通道的變化信息，建立起全礦井、盤區(qū)、工作面與突水點的關(guān)聯(lián)關(guān)系[18]。涌水量采用“四色四級”的方式進行梯度預(yù)警(表1)。

(5)采空區(qū)積水情況。該礦共有24個采空區(qū)，采空區(qū)積水主要分布在一、二盤區(qū)，且積水區(qū)位置、邊界范圍清晰。由于采空區(qū)涌水量在礦井涌水量中占據(jù)較大比例，是礦井排水的主要組成部分，因此將采空區(qū)數(shù)量、采空區(qū)積水面積、采空區(qū)積水量、采空區(qū)排水量作為監(jiān)測指標(biāo)[19]。采空區(qū)主要監(jiān)測積水的水壓和水位，按照水壓和水位變幅進行預(yù)警(表1)。

(6)排水系統(tǒng)能力。該礦現(xiàn)有中央泵房、西翼直排泵房、西翼泵房、三盤區(qū)泵房。其中西翼泵房、三盤區(qū)泵房為接力排水泵房，中央泵房、西翼直排泵房為一級主排水泵房。依據(jù)《煤礦防治水細則》及總排水能力為臺數(shù)與排水能力(額定功率)之積的方法對排水系統(tǒng)能力進行評估，得到礦井正常排水能力為3 713 m3/h，礦井總排水能力為5 086 m3/h，礦井抗災(zāi)最大排水能力為5 590 m3/h，并將上述排水能力參數(shù)作為監(jiān)測指標(biāo)。

1.2 礦井涌水量預(yù)測

通過收集礦井3次抽水試驗的水文地質(zhì)參數(shù)，發(fā)現(xiàn)工作面開采后導(dǎo)水裂縫帶會波及白堊系洛河組含水層，該含水層組與地表水存在水力聯(lián)系，地表水將會對礦井安全生產(chǎn)產(chǎn)生間接影響。該礦2018—2020年礦井正常涌水量為1 635 m3/h，最大涌水量為2 453 m3/h，以回歸分析為數(shù)理統(tǒng)計理論基礎(chǔ)，采用經(jīng)驗公式法、水文地質(zhì)比擬法、Q-S曲線外推法等對該礦井進行了涌水量預(yù)測，得到2021年正常涌水量為1 782 m3/h，最大涌水量為2 698 m3/h，且涌水量隨著開采面積增大呈逐漸上升趨勢。

1.3 微震導(dǎo)水通道監(jiān)測

該礦運用井—地—孔聯(lián)合微震導(dǎo)水通道監(jiān)測技術(shù)，實現(xiàn)了煤層采動頂板導(dǎo)水裂隙帶發(fā)育高度和底板破壞深度的動態(tài)實時監(jiān)測。監(jiān)測過程為:首先根據(jù)監(jiān)測區(qū)域地質(zhì)資料確定地質(zhì)模型，即地層分布、地層速度(縱波、橫波)、地層密度;然后利用已知的主動震源(如爆破、機械震源等)，通過傳感器接收信號進行地層速度校正，并最終確定監(jiān)測區(qū)域的地層速度模型。

2 礦井水害“一張圖”預(yù)警平臺架構(gòu)

2.1 水情數(shù)據(jù)管控體系

在充分應(yīng)用水質(zhì)監(jiān)測、水情監(jiān)測、涌水量監(jiān)測、排水監(jiān)測等技術(shù)的基礎(chǔ)上，打通礦井?dāng)?shù)據(jù)孤島，對數(shù)據(jù)信息進行全面整合，構(gòu)建各類專題數(shù)據(jù)服務(wù)。同時，利用GIS、水文分析、大數(shù)據(jù)分析、智能視頻、人工智能等技術(shù)，進一步挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，構(gòu)建礦井水情數(shù)據(jù)管控體系[20]。

2.2 “一張圖”預(yù)警平臺架構(gòu)

結(jié)合礦井水害防治主要工作和礦井水情數(shù)據(jù)管控體系，設(shè)計了基于多源數(shù)據(jù)融合的礦井水害“一張圖”預(yù)警平臺(圖1)。平臺自下而上分別由設(shè)施層、平臺層和應(yīng)用層組成，不僅實現(xiàn)了礦井“一張圖”、水文地質(zhì)信息管理、水情監(jiān)測預(yù)警、微震電法數(shù)據(jù)監(jiān)測、水害預(yù)警等多業(yè)務(wù)的融合，而且可通過基礎(chǔ)設(shè)備服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、平臺算法服務(wù)和軟件應(yīng)用服務(wù)為上述業(yè)務(wù)提供技術(shù)支撐。設(shè)施層主要包括微震設(shè)備、鉆探設(shè)備、水情監(jiān)測設(shè)備，能夠向平臺層和其他用戶提供數(shù)據(jù)支撐。平臺層由數(shù)據(jù)庫、地圖服務(wù)、算法服務(wù)等組成，并預(yù)留了接口服務(wù)，能夠為數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析提供技術(shù)支撐。應(yīng)用層在模型算法的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)水文地質(zhì)信息管理、水情監(jiān)測預(yù)警、臺賬管理、“一張圖”預(yù)警等核心業(yè)務(wù)功能。

圖1 礦井水害“一張圖”預(yù)警平臺架構(gòu)Fig.1 Framework of "onemap" early warning platform for mine water disaster

3 平臺關(guān)鍵技術(shù)功能

3.1 礦井水情五大數(shù)據(jù)庫建設(shè)

依據(jù)《煤礦水害防治感知數(shù)據(jù)接入細則(試行)》，參照“一張網(wǎng)”“一張圖”“一張表”“一盤棋”的設(shè)計理念，建立了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、監(jiān)測數(shù)據(jù)庫、模型數(shù)據(jù)庫、地圖數(shù)據(jù)庫和預(yù)警數(shù)據(jù)庫共5大數(shù)據(jù)庫，對煤礦基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、臺賬數(shù)據(jù)、動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)分類建庫，整合已有的監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)實現(xiàn)礦井?dāng)?shù)據(jù)資源管控。

3.2 基礎(chǔ)信息管理

基礎(chǔ)信息管理主要功能包括已有數(shù)據(jù)模板導(dǎo)入、現(xiàn)采數(shù)據(jù)接口接入、數(shù)據(jù)人工維護、數(shù)據(jù)導(dǎo)入及修改提示等。該子系統(tǒng)還能實現(xiàn)《煤礦防治水細則》中要求的15類臺賬數(shù)字化管理、6類基礎(chǔ)圖件數(shù)字化管理、12類專業(yè)報告數(shù)字化管理以及鉆孔柱狀圖、平面圖智能識別等。

3.3 數(shù)據(jù)信息管理

數(shù)據(jù)信息管理包括水文地質(zhì)信息管理、臺賬管理、文檔管理等。水文地質(zhì)信息管理能夠?qū)崿F(xiàn)煤礦水文地質(zhì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一入庫，主要功能包括礦井、鉆孔、盤區(qū)、工作面、井下鉆孔等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維護、數(shù)據(jù)查詢等。臺賬管理能夠自動生成礦井水文16類臺賬標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，支持河流、水庫、礦區(qū)、煤層、巷道、鉆孔等不同級別的監(jiān)測點、工程信息定位查詢、智能搜索等功能。

3.4 多源數(shù)據(jù)融合水害預(yù)警

亭南礦井下突水源主要是大氣降雨、地表水、地下水和采空區(qū)積水，充水模式為頂板進水型。本研究依據(jù)水情監(jiān)測、涌水量預(yù)測數(shù)據(jù)和導(dǎo)水通道監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立了多源數(shù)據(jù)融合下的水害預(yù)警模型，如圖2所示。

圖2 多源數(shù)據(jù)融合下的水害預(yù)警模型Fig.2 Water disaster early warning model based on multi-source data fusion

本研究主要針對導(dǎo)水裂隙帶高度、進尺點與采空區(qū)距離、水壓變幅3個指標(biāo)進行多源數(shù)據(jù)融合預(yù)警，且預(yù)警級別采取“就高不就低”的原則，具體預(yù)警范圍及分級見表2。

表2 多源數(shù)據(jù)融合水害預(yù)警范圍及分級Table 2 Scope and classification of water disaster early warning based on multi-source data fusion

以導(dǎo)水裂隙帶高度為例，頂板含水層造成的突水與所采煤層的厚度、隔水層厚度有關(guān)，頂板覆巖冒落帶和導(dǎo)水裂隙帶最大高度根據(jù)《煤礦防治水規(guī)定》和“上三帶”理論公式進行計算，平臺支持用戶導(dǎo)入經(jīng)驗公式。

首先在煤礦地理空間數(shù)據(jù)庫中查詢鉆孔數(shù)據(jù)，獲取含水層底板標(biāo)高，形成含水層底面等高線圖;其次通過煤層底板等高線圖中的煤厚數(shù)據(jù)計算導(dǎo)水裂隙帶高度，形成導(dǎo)水裂隙帶等厚線圖;然后根據(jù)煤層底板等高線、煤厚、含水層底板標(biāo)高計算隔水層厚度，形成隔水層等厚線圖;最后將導(dǎo)水裂隙帶等厚線圖與隔水層等厚線圖疊置復(fù)合，將頂板隔水層厚度小于導(dǎo)水裂隙帶厚度的區(qū)域劃分為頂板水害危險區(qū)。

4 平臺應(yīng)用

將平臺應(yīng)用到該礦的水害預(yù)警實踐中，得出如下分析結(jié)果:

(1)平臺可從最新信息、歷史信息兩個維度對降雨量數(shù)據(jù)進行管理，支持按監(jiān)測站點查看歷史最高降雨量、平均降雨量信息，支持查看雨量過程線、累計降雨量及未來降雨量(圖3)。

圖3 水情監(jiān)測預(yù)警模塊Fig.3 Water monitoring and warning module

(2)地表水主要包括涇河、黑河、亭口水庫和反調(diào)節(jié)蓄水工程，通過三維建?？梢愿又庇^地掌握水文監(jiān)測數(shù)據(jù)(表3)。黑河、涇河處于侵蝕沖刷狀態(tài)，水流較急，河床底部不存在穩(wěn)定的隔水層，并且井田附近的幾個抽水井資料也證明無此隔水層。如果礦井開采引起洛河宜君承壓水水頭大幅下降，將可能導(dǎo)致地表水向洛河宜君含水層組補給而成為礦井充水的間接水源(圖4)。

圖4 三維快速建模模塊Fig.4 3D fast modeling module

表3 地表水文監(jiān)測數(shù)據(jù)Table 3 Surface hydrological monitoring data

(3)礦井采空區(qū)共計24個，積水量約占礦井涌水量的80%，為礦井排水的主要組成部分，且隨著采空區(qū)面積逐漸擴大，給井下排水帶來了較大壓力(圖5)。

圖5 井田水害預(yù)警模塊Fig.5 Water disaster warning module of well field

(4)401工作面水害紅色預(yù)警。4#煤層平均厚度10.75 m，用“上三帶”公式計算可得冒落帶最大高度為48.37m，導(dǎo)水裂隙帶最大高度為109.49m。煤層上覆洛河組含水層厚度約100 m，煤層頂板到含水層距離123～167 m，裂采比18∶1，裂隙高度為193.5m。裂縫帶波及洛河組含水層，洛河組含水層水下泄至工作面(圖6)。

圖6 工作面水害預(yù)警模塊Fig.6 Water disaster warning module of working face

5 結(jié) 論

(1)針對亭南礦頂板和老空水害問題，通過梳理礦井水情、涌水量、微震導(dǎo)水通道等監(jiān)測內(nèi)容，分析了現(xiàn)階段礦井水害預(yù)警的業(yè)務(wù)需求。

(2)結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合下的水害防治實際需求，設(shè)計了礦井水害“一張圖”預(yù)警平臺，實現(xiàn)了五大標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫建立、水文地質(zhì)信息管理、水情監(jiān)測預(yù)警、全礦井水害預(yù)警、工作面水害預(yù)警等功能，構(gòu)建了“一張圖+水害預(yù)警”管理體系。

(3)開展了導(dǎo)水裂隙帶高度、進尺點與采空區(qū)距離、水壓變幅隨工作面推進的數(shù)據(jù)監(jiān)測，以及連續(xù)電法和井—地—孔微震聯(lián)合監(jiān)測導(dǎo)水通道變化，實現(xiàn)了全礦井及工作面水害“一張圖”預(yù)警，為科學(xué)、快速、精準(zhǔn)制定及有效實施礦井水害預(yù)警方案提供了參考。

致 謝

淄礦集團陜西長武亭南煤業(yè)有限責(zé)任公司相關(guān)同仁在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供和現(xiàn)場實測方面給予了寶貴的協(xié)助和指導(dǎo)，在此表示衷心感謝!