保德煤礦8號未開采煤層瓦斯涌出的地質(zhì)因素分析

李 鵬,安世崗,梁文勖

(1.神華能源股份有限公司神東煤炭分公司,陜西 榆林 719315;2.中煤科工集團沈陽研究院有限公司,遼寧 撫順 113122;3.煤礦安全技術(shù)國家重點實驗室,遼寧 撫順 113122)

0 引言

保德煤礦為高瓦斯礦井,核定生產(chǎn)能力5 Mt/a,目前主采8號煤層,并已經(jīng)向二、三盤區(qū)深部區(qū)域開拓,煤層瓦斯含量及礦井瓦斯涌出量不斷提高,開拓范圍內(nèi)的瓦斯含量最大達到7 m3/t左右,瓦斯災(zāi)害的危險性逐漸增加[1-2]。因此有必要加強深部區(qū)煤層瓦斯含量狀況的研究,本質(zhì)也是進行影響煤層瓦斯賦存狀況的地質(zhì)因素研究。

1 8號煤層概況

1.1 8號煤層基本信息

主采的8號煤層為厚-特厚煤層,煤層最薄處1.85 m,最厚處9.01 m,平均煤厚為6.02 m。煤厚變異系數(shù)為24%,煤層厚度變化不大,煤層結(jié)構(gòu)簡單-復(fù)雜,夾矸厚度范圍為0～3.84 m,平均厚度1.38 m,一般含夾矸3～4層,矸石巖性主要為泥巖并伴有碳質(zhì)泥巖,直接頂和底板分別以砂質(zhì)泥巖和泥巖為主。

1.2 8號煤層地質(zhì)構(gòu)造

保德礦區(qū)地質(zhì)構(gòu)造簡單,位于河?xùn)|煤田的北部,呈平緩的單斜構(gòu)造形態(tài),發(fā)育有寬緩的波狀起伏,地層產(chǎn)狀總體走向350°,傾向260°,傾角3°～9°,一般5°左右,未見有大型斷層、褶皺及陷落柱,僅有小型斷層;根據(jù)在三盤區(qū)實際揭露的7處斷層附近測定的瓦斯含量,其平均值為6.35 m3/t。

1.3 8號煤層變質(zhì)程度

8號煤層以長焰煤為主,有少數(shù)氣煤,煤化過程中煤層瓦斯含量會受煤變質(zhì)程度的增強而增大,氣煤區(qū)的平均瓦斯含量為6.87 m3/t,而長焰煤區(qū)的平均瓦斯含量為5.28 m3/t。

1.4 8號煤層瓦斯含量影響因素

為了便于分析瓦斯賦存影響因素,根據(jù)以往在81310膠帶運輸巷、聯(lián)巷、三盤區(qū)深部區(qū)一二回8聯(lián)巷、三盤區(qū)深部區(qū)主運、81506膠輔運等165處試驗數(shù)據(jù)匯總,瓦斯賦存影響因素實測參數(shù)(部分)見表1。

表1 8號煤瓦斯賦存影響因素實測參數(shù)(部分)Table 1 Measured parameters of gas occurrence influential factors of 8# coal(partial data)

1.5 瓦斯賦存影響因素線性分析

煤層埋藏深度是決定煤層瓦斯含量大小的主要因素,實踐證明,隨著煤層埋藏深度的增大,煤層瓦斯壓力增大,煤層吸附瓦斯量增加,從而使煤層瓦斯含量增大。含量、埋深、煤厚、變質(zhì)程度、地質(zhì)構(gòu)造之間相互影響,且在不同位置存在較大的差異性,通過對數(shù)據(jù)匯總分析,埋深和煤厚參數(shù)與瓦斯含量關(guān)系如圖1、圖2所示。表明埋深和埋厚與瓦斯含量雖成正比關(guān)系,但是具體對含量影響有多大不得而知,需要其他方法得出各因素影響大小。

圖1 埋深與瓦斯含量關(guān)系Fig.1 Relationship between buried depth and gas content

圖2 煤厚與瓦斯含量關(guān)系Fig.2 Relationship between coal thickness and gas content

2 灰色關(guān)聯(lián)分析原理

關(guān)聯(lián)度即表征系統(tǒng)內(nèi)2個或多個因素之間相互關(guān)聯(lián)的程度[3],若隨著系統(tǒng)的發(fā)展其變化規(guī)律呈現(xiàn)出一致性,則表明2個或多個因素之間具有較高的關(guān)聯(lián)性[4];若變化規(guī)律出現(xiàn)不一致性,則表明因素間關(guān)聯(lián)度較弱?；疑P(guān)聯(lián)分析方法的原理是以系統(tǒng)內(nèi)2個或多個因素變化的規(guī)律是否具有同一性為判別標(biāo)準(zhǔn)從而對系統(tǒng)因素間相互關(guān)聯(lián)程度予以分析計算[5-7]。

2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析原理基本步驟

(1)首先確定參考數(shù)列與比較數(shù)列[8-9]。由反映系統(tǒng)特征的數(shù)據(jù)序列而構(gòu)成,稱之為參考數(shù)列;而由系統(tǒng)影響因素而構(gòu)成的數(shù)據(jù)序列則稱之為比較數(shù)列。

(2)參考數(shù)列和比較數(shù)列,都面臨數(shù)據(jù)量綱大不相同而導(dǎo)致分析結(jié)論失真的問題。為避免這一現(xiàn)象的發(fā)生,在分析前,須先確保2種數(shù)列的數(shù)據(jù)經(jīng)過無量綱化處理后方可進行下一步工作。

(3)若以X0來表示參考數(shù)列,則與之對應(yīng)的是若干個比較數(shù)列X1,X2,…,Xn,兩數(shù)列在曲線中對應(yīng)的各點,采用關(guān)聯(lián)系數(shù)ξ(Xi)表示

(1)

式中,Δmin為第二級最小差;Δmax為兩級最大差;ρ為分辨系數(shù),取值范圍在0～1之間,常取0.5;Δ0i(k)為參考數(shù)列X0與對應(yīng)于曲線上的若干個比較數(shù)列的每一點差的絕對值。

(4)由于關(guān)聯(lián)系數(shù)不唯一,數(shù)據(jù)整體具有分散性,為系統(tǒng)的整體分析與比較增加了難度。為解決這一問題,采用如下關(guān)聯(lián)度ri公式。

(2)

ri的計算值若趨近于1,則關(guān)聯(lián)性較好;反之則較差。

(5)各因素之間的關(guān)聯(lián)度并不以其大小來評判,而是通過因素間關(guān)聯(lián)度的大小排序來表述。所謂關(guān)聯(lián)序列是由同一個母序列與n各子序列之間的關(guān)聯(lián)度以從大到小的順序排列,記為{x},以母序列為參照對象,以此反映各子序列的強弱排序。

2.2 瓦斯含量影響因素灰色關(guān)聯(lián)分析

為探明煤層埋藏深度及厚度、煤層結(jié)構(gòu)及構(gòu)造特征、頂?shù)装迳澳鄮r比對于瓦斯含量的影響程度,應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度綜合評價的方法將上述影響因素設(shè)定為自變量因素并以煤層瓦斯含量為因變量。應(yīng)用原始數(shù)據(jù)構(gòu)建變量序列矩陣,結(jié)合均值化法采用無量綱化處理原始數(shù)據(jù)矩陣,最終得出差序列矩陣。在分辨系數(shù)ρ=0.5的情況下,計算各因素的關(guān)聯(lián)系數(shù),得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣。最后求得煤層瓦斯含量與其各影響因素的關(guān)聯(lián)度。按照求得的關(guān)聯(lián)度將影響瓦斯含量的主要因素從大到小排序依次為斷層、頂板砂泥巖比、煤層埋深、煤層厚度、揮發(fā)分含量、底板砂泥巖比、沖刷。

2.3 瓦斯含量預(yù)測

通過上述灰色關(guān)聯(lián)度分析,找到了影響煤層瓦斯賦存的主要因素[10]。據(jù)此可利用多元回歸分析來建立瓦斯含量預(yù)測模型,以鉆孔瓦斯含量為因變量(y),以各影響因素為自變量(x1,x2,…,x6,x7(1,2,3,…,各因素的關(guān)聯(lián)排序)),將它們的實測或統(tǒng)計數(shù)據(jù)輸入計算機,采用Excel中的回歸分析程序,得瓦斯含量回歸預(yù)測模型及統(tǒng)計檢驗指標(biāo)[11-12],見表2。y=3.242 9+0.004 7x1+0.007 9x2-0.018 0x3+0.001 6x4-0.021 5x5+0.464 1x6+0.200 1x7,瓦斯預(yù)測值見表1。

表2 灰色分析理論各項指標(biāo)Table 2 Indexes of grey analysis theory

經(jīng)計算得R2=0.92,F=43.83>F0.01(5,12)=10.47,檢驗指標(biāo)結(jié)果表明模型擬合度較高,充分驗證了回歸預(yù)測模型的可靠性。根據(jù)預(yù)測方程預(yù)測瓦斯含量值(表1)對比預(yù)測含量與實測含量誤差基本控制在10%以下,個別地點受地質(zhì)異常干擾、人為開采擾動以及實驗數(shù)據(jù)測試因素等影響,誤差稍大。

3 結(jié)論

(1)采用灰色關(guān)聯(lián)綜合方法評價影響保德煤礦8號煤層瓦斯賦存(含量)的地質(zhì)因素之間的強弱關(guān)系,以關(guān)聯(lián)度為評價標(biāo)準(zhǔn),將影響瓦斯含量的主要因素由大到小排序依次為斷層、頂板砂泥巖比、煤層埋深、煤層厚度、揮發(fā)分含量、底板砂泥巖比、沖刷。

(2)利用多元回歸方法建立瓦斯含量預(yù)測模型方程y=3.242 9+0.004 7x1+0.007 9x2-0.018 0x3+0.001 6x4-0.021 5x5+0.464 1x6+0.200 1x7,具有較高的擬合度,通過該方程可預(yù)測未開采區(qū)域的瓦斯賦存情況,進而有針對性的選擇瓦斯防治措施。