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    礦山地質(zhì)災(zāi)害治理方案研究

    2024-12-17 00:00:00張萬飛
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年7期
    關(guān)鍵詞:礦區(qū)災(zāi)害礦山

    摘 要:為了確定礦山地質(zhì)災(zāi)害的治理方案,提出一種面向?qū)ο蟮牡V山地址災(zāi)害評估和治理框架,管理和復(fù)用災(zāi)害治理模型。該框架將幾種常用的災(zāi)難評估模型封裝為模型類,并為對象的模型實(shí)例。該框架充分利用地理信息系統(tǒng)(GIS)的空間數(shù)據(jù)處理能力對礦山地址災(zāi)害空間進(jìn)行分析和預(yù)測。本文將該框架應(yīng)用于某礦山的重開采區(qū)域,結(jié)果表明所提出的模型具有較強(qiáng)的可操作性和實(shí)用價(jià)值,可為煤礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害治理提供預(yù)警。

    關(guān)鍵詞:礦山;地質(zhì)災(zāi)害;治理框架

    中圖分類號:P 69" " " " " " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    礦產(chǎn)資源的開發(fā)可以創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)效益,對國家的經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展起到重要作用[1]。人類采礦和自然地質(zhì)對地質(zhì)環(huán)境的影響導(dǎo)致了礦山地質(zhì)災(zāi)害,嚴(yán)重限制了經(jīng)濟(jì)和社會的可持續(xù)發(fā)展[2]。因此,有必要對這些地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估,以此預(yù)防和合理規(guī)劃礦區(qū)開發(fā)[3]。

    1 煤礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害評價(jià)模型

    目前,有關(guān)礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估和預(yù)防的研究日益增加[4]。這些方法通常是針對某種災(zāi)害而構(gòu)建的[5-6],因此,本文構(gòu)建了礦山地質(zhì)災(zāi)害評價(jià)模型基礎(chǔ)框架,以快速構(gòu)建、調(diào)用和復(fù)用這些模型,為防災(zāi)提供決策支持。該框架將GIS的空間分析能力與數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析模型相結(jié)合,對各種模型的評估結(jié)果進(jìn)行可視化展示、比較和風(fēng)險(xiǎn)分析。

    1.1 單因素模型

    概率指數(shù)是所有位置的災(zāi)區(qū)與子部分總面積的比值。首先,需要獲取研究區(qū)發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害分布圖,選擇地質(zhì)災(zāi)害影響因子,其次,對因子的值進(jìn)行分級。通過在因子類集X中將最大災(zāi)區(qū)密度設(shè)置為100%,來計(jì)算評估因子的概率指數(shù)。最后,計(jì)算因子水平X中災(zāi)難發(fā)生的概率如公式(1)所示。

    (1)

    式中:GWarea(i)為因子水平Xi的災(zāi)害發(fā)生概率;Darea(i)為因子水平Xi的災(zāi)害面積密度,計(jì)算因子水平Xi的災(zāi)害發(fā)生面積如公式(2)所示。

    (2)

    式中:Area(SXi)為Xi因子級災(zāi)害區(qū);Area(Xi)為Xi因子級災(zāi)害。

    在具體地質(zhì)災(zāi)害評價(jià)過程中,根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn),通過地質(zhì)環(huán)境提供的實(shí)際信息,將地質(zhì)災(zāi)害評價(jià)因素的實(shí)際數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠反映實(shí)際地質(zhì)災(zāi)害信息的信息量數(shù)據(jù)。計(jì)算的信息量可以作為判斷評價(jià)因素對地質(zhì)災(zāi)害破壞程度影響的依據(jù)。在計(jì)算信息量的過程中,假設(shè)選擇地質(zhì)災(zāi)害類型和某個(gè)評價(jià)因子X,研究區(qū)域內(nèi)的總像元數(shù)為A,已知選定災(zāi)害像元數(shù)為S,分類Xi中的像元數(shù)Ai,在因子分類條件下災(zāi)害的單元數(shù)為Si以及因子分類Xi的信息量由公式(3)表示。

    (3)

    使用異常指數(shù)作為指標(biāo)來評估地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性。對評價(jià)因子進(jìn)行分類,并在每個(gè)因子分類中統(tǒng)計(jì)分析災(zāi)區(qū)的面積密度。將各因子斷面災(zāi)區(qū)平均密度值作為基礎(chǔ)值,計(jì)算災(zāi)區(qū)密度與各小區(qū)段平均值之差。當(dāng)因子分類產(chǎn)生正異常時(shí),地質(zhì)災(zāi)害的概率更大。當(dāng)因子分類產(chǎn)生負(fù)異常時(shí),災(zāi)害發(fā)生的概率相對較小。

    首先,選擇要評價(jià)的地質(zhì)災(zāi)害類型和評價(jià)因子X。其次,對評價(jià)因子的數(shù)據(jù)進(jìn)行分級,最后,計(jì)算因子段X的災(zāi)區(qū)密度之差X和所有因子的平均災(zāi)區(qū)密度如公式(4)所示。

    (4)

    式中:Warea(i)為因子Xi發(fā)生災(zāi)害的概率;Darea(i)為Xi災(zāi)區(qū)的面積密度,指災(zāi)害發(fā)生區(qū)域。

    1.2 多因素模型

    層次分析模型(AHP):礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害評價(jià)指標(biāo)很多,包括坡度、高程、距道路距離、距煤礦區(qū)距離、巖性、粗糙度等。對不同類型的地質(zhì)災(zāi)害來說,每個(gè)評價(jià)因素的影響程度不同。在地質(zhì)災(zāi)害評價(jià)的層次結(jié)構(gòu)中采用兩層模型,即目標(biāo)層和評價(jià)指標(biāo)層。

    AHP首先選擇要評價(jià)的地質(zhì)災(zāi)害類型,其次利用n個(gè)評價(jià)因子形成n×n的矩陣,并根據(jù)這些評價(jià)因素,得出一個(gè)礦山地質(zhì)災(zāi)害的相對重要性的構(gòu)造矩陣,判斷構(gòu)造矩陣的一致性。如果不滿足一致性要求,那么專家需要對這些因素進(jìn)行重新評分。如果矩陣滿足一致性要求,那么計(jì)算評估因子的權(quán)重系數(shù)。最后生成層次結(jié)構(gòu)分析和評估模型并將其存儲在模型庫中。

    AHP是每個(gè)因素影響程度組合的結(jié)果,用于評價(jià)地質(zhì)災(zāi)害評價(jià)的綜合影響指標(biāo)。評估模型的形式如公式(5)所示。

    (5)

    式中:am為第m個(gè)評價(jià)因子的權(quán)重系數(shù);wm為第m次評價(jià)因子的值;P為綜合影響指數(shù)的值。評估的結(jié)果是一個(gè)線性函數(shù),它是評估因子及其權(quán)重系數(shù)的乘積。

    用網(wǎng)絡(luò)分析預(yù)測樣本中神經(jīng)元間的關(guān)聯(lián)程度,根據(jù)神經(jīng)元之間的相關(guān)程度計(jì)算未來數(shù)據(jù)。選擇要評估的地質(zhì)災(zāi)害類型,并選擇對地質(zhì)災(zāi)害類型影響較大的評價(jià)因素,為評價(jià)因素選擇數(shù)據(jù)類型,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)輸出評估結(jié)果。

    2 模型建立

    本文設(shè)計(jì)了一個(gè)獨(dú)立的模型庫,可以動(dòng)態(tài)管理模型因素、方法和靈活組合參數(shù),可以根據(jù)評價(jià)需求快速形成新的模型。它包括與模型相關(guān)的各種信息,以便系統(tǒng)可以保存和使用模型案例來查詢模型的內(nèi)容。模型庫的存儲部分包括模型主體和模型字典。模型主體主要包括模型的編碼、模型的名稱、模型公式、礦區(qū)、災(zāi)害類型、評價(jià)因素、模型方法、適用的數(shù)據(jù)類型等。模型字典庫保存模型中的參數(shù)描述,可以便于查詢和檢索模型。

    地質(zhì)災(zāi)害評價(jià)中使用的數(shù)據(jù)主要是空間數(shù)據(jù)。為便于計(jì)算,將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為網(wǎng)格數(shù)據(jù),疊加分析數(shù)據(jù)。模型庫框架的構(gòu)建過程如圖1所示。

    在分析礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害形成機(jī)理的基礎(chǔ)上,確定評價(jià)因素和評價(jià)方法,以此建立評價(jià)模型。單因素評估模型可以獨(dú)立運(yùn)行,也可以用作多因素模型的評估因子和數(shù)據(jù)。多因素模型需要設(shè)置或計(jì)算模型的權(quán)重,可以通過選擇樣本訓(xùn)練來確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)。當(dāng)應(yīng)用模型基礎(chǔ)框架時(shí),可以根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害類型和評價(jià)方法自動(dòng)檢索模型數(shù)據(jù)庫。模型的結(jié)果是網(wǎng)格數(shù)據(jù),表明某個(gè)區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害的敏感性,值越大,越危險(xiǎn)??梢酝ㄟ^GIS模塊和分類渲染直觀地顯示評估結(jié)果。通過疊加分析、偏差計(jì)算與歷史災(zāi)害分布數(shù)據(jù)對不同模型的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行評估。通過對比分析得到最適合礦區(qū)的評價(jià)模型。由于模型存儲是獨(dú)立的,因此可以通過接口調(diào)用模型,從而允許模型共享和復(fù)用,進(jìn)而降低建模成本。提出的模型庫框架可以通過搜索相關(guān)條件來檢索相似的礦區(qū)模型,為新礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害防治和監(jiān)測提供依據(jù)。

    3 案例研究

    3.1 案例概述

    采用模型庫框架對某礦山重開采面積進(jìn)行評估,該礦區(qū)面積約30km2,橫跨3個(gè)行政區(qū)域。該地區(qū)的山脈長而陡峭,煤礦資源豐富,交通便利,開采煤炭資源的利潤十分豐厚。這些因素導(dǎo)致了許多無序和非法煤礦的出現(xiàn),且開采煤礦時(shí)并不重視環(huán)境保護(hù)。無序開采和過度開采會導(dǎo)致邊坡和礦體不平衡,這些變化引起山體滑坡、地裂縫、崩塌和沉降破壞以及其他類型的地質(zhì)災(zāi)害。其中,滑坡、崩塌引起的滑體已成為潛在的地質(zhì)災(zāi)害。因此,須對地質(zhì)災(zāi)害模型進(jìn)行試驗(yàn),防止災(zāi)害再次發(fā)生。

    3.2 研究結(jié)果

    在本文中,將單因素模型的結(jié)果作為多因素評估模型的數(shù)據(jù)?;谠u估因素?cái)?shù)據(jù)的每個(gè)子節(jié)的災(zāi)害密度計(jì)算單因素評估模型。以地基裂縫計(jì)算的坡度概率指標(biāo)為例,根據(jù)自然分割法可將坡度圖數(shù)據(jù)分為5個(gè)部分。單因子模型的不同段數(shù)的結(jié)果見表1。

    表1 坡度圖分段的單因素模型結(jié)果

    分段序號 初始值 終止值 概率指數(shù) 異常指數(shù) 信息量

    1 0.000 32.829 0.874 8.664 -0.013

    2 32.829 51.463 1 10 0.12

    3 51.463 64.235 0.0335 -2.140 -0.97

    4 64.235 73.350 0 -8.852 0

    5 73.350 84.845 0 -8.852 0

    以崩塌地質(zhì)災(zāi)害為例,對礦區(qū)影響較大的評價(jià)因素包括坡度(SL)、距煤區(qū)距離(DM)、距道路距離(DR)、巖性(LI)、距結(jié)構(gòu)距離(DS)和粗糙度(RoughN)。將以上因子作為評價(jià)因子的指標(biāo)層,以坍塌災(zāi)害評價(jià)結(jié)果為目標(biāo)層。選擇評價(jià)因子后,建立層次分析模型的判斷矩陣,并按順序列出評估因子。通過專家評估方法建立矩陣,如圖2所示。

    上述數(shù)據(jù)的各評價(jià)因子的權(quán)重系數(shù):DM為0.302,SL為0.2,DR為0.275,LI為0.117,DS為0.083,RoughN為0.022。因此,影響坍塌危險(xiǎn)的最主要因素是DM,其次是DR。粗糙度對災(zāi)害的影響相對較小,礦井地質(zhì)災(zāi)害的層次分析過程(AHP)如公式(6)所示。

    P=0.302·DM+0.2·SL+0.275·DR+0.117·LI+0.083·DR+0.022·RoughN (6)

    AHP數(shù)值越大,坍塌的可能性就越大,結(jié)果如圖3所示。圖中的框內(nèi)部分為歷史上發(fā)生過坍塌的區(qū)域,取值為1,表明歷史塌陷區(qū)均位于評價(jià)結(jié)果圖的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

    為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,選取坡度、坡向、粗糙度、巖性、高程等作為評價(jià)因子。在崩塌災(zāi)害分布圖中隨機(jī)均勻選取采樣點(diǎn),其中10000個(gè)點(diǎn)為災(zāi)害發(fā)生地,10235個(gè)采樣點(diǎn)為無災(zāi)害區(qū)。每個(gè)選定的歷史災(zāi)害采樣點(diǎn)對應(yīng)每個(gè)單因素評估結(jié)果圖上的一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn),該網(wǎng)格點(diǎn)由1組樣本值組成,每組樣本的值包括評估因子的值,通過此操作獲得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練矩陣的數(shù)值如下。

    隱藏層的訓(xùn)練矩陣=

    輸出層的訓(xùn)練矩陣=[-31.32 48.86" 65.71 -55.36 -2527]

    隱藏層的閾值矩陣=[-3.6 4.36 11.78 -27.10 11.90]

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的結(jié)果和相應(yīng)的評價(jià)因子數(shù)據(jù)如圖4所示,顏色越深的地方,塌陷的可能性越大。圖中的框內(nèi)部分為發(fā)生歷史崩潰的區(qū)域,表示歷史崩塌區(qū)域位于評價(jià)結(jié)果圖的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

    3.3 多因素評估模型的比較

    上述模型的輸出為柵格數(shù)據(jù),每個(gè)格網(wǎng)的值為礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。每個(gè)值為0~1,值越大,該區(qū)域越危險(xiǎn)。使用GIS技術(shù)根據(jù)臨界值以等級呈現(xiàn)結(jié)果,并直觀地顯示潛在地質(zhì)災(zāi)害的分布區(qū)域。這些不同模型的結(jié)果表明,歷史上發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害位于風(fēng)險(xiǎn)值較大的區(qū)域,說明模型評價(jià)結(jié)果可用于分析和評價(jià)礦區(qū)易發(fā)生危險(xiǎn)地質(zhì)災(zāi)害的區(qū)域。

    將不同模型的結(jié)果與歷史災(zāi)害分布數(shù)據(jù)疊加。間隙越小,精度越高。在歷史災(zāi)害分布數(shù)據(jù)中,災(zāi)害的網(wǎng)格值為1,無地質(zhì)災(zāi)害的網(wǎng)格值為0。計(jì)算預(yù)警區(qū)風(fēng)險(xiǎn)值與歷史災(zāi)區(qū)風(fēng)險(xiǎn)值之差的平方和。此偏差表示模型結(jié)果的差異,如公式(7)所示。

    (7)

    式中:ai為評估結(jié)果圖中第i個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的值;εi為歷史災(zāi)害分布圖中第i個(gè)網(wǎng)格點(diǎn);δ為評估結(jié)果圖和歷史災(zāi)害分布圖間的差異。

    使用公式(7)可以發(fā)現(xiàn)AHP、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價(jià)結(jié)果與歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)的偏差分別為10.95和157.56。AHP結(jié)果偏差最小,其預(yù)警精度高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程。結(jié)果表明層次分析模型更適合分析和預(yù)測該區(qū)域崩潰的可能性。

    4 結(jié)論

    本文所提出的模型庫不僅能進(jìn)行模型訓(xùn)練、權(quán)重計(jì)算、集中存儲和共享,還能對不同模型、不同參數(shù)、不同權(quán)重的礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行評價(jià)和分析。通過對比分析不同模型的預(yù)測結(jié)果,選擇最優(yōu)模型來預(yù)測采礦活動(dòng)可能引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害,輸出礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)分布圖。模型庫獲得的礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布圖可為礦山地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測與防治提供決策依據(jù)。

    參考文獻(xiàn)

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