东滩煤矿煤顶板水害预测

摘　要:在深入分析东滩矿水害发生机理的基础上,从众多的影响因素中选取岩性、构造发育程度和汇水条件等3个主要因素作为预测因素,建立了水害预测模型,所建模型的预测结果与已知突水点之间具有较好的相关性,最后利用模型进行了全井的水害预测。
关键词:东滩煤矿;水害预测;突水

     东滩矿现主采山西组3号煤层,平均厚5. 4 m,采用综采放顶煤开采方法。3煤开采过程中水害主要来自顶板突水。特别是近年发生的几次顶板突水事故,如14309面、4308面及14301面的突水等,水量较大、延续时间较长,造成工作面被淹停产等重大损失。 对3煤开采有影响的顶板含水层主要有两个:
顶板砂岩直接充水含水层和侏罗系红色砂岩间接充水含水层(以下简称红层) 。3煤顶板砂岩含水层,厚度7. 53～41. 72 m,以灰至灰白色粗、中、细砂岩为主,水量以静储量为主。红层厚150. 00～794. 86m,以紫红色中、细砂岩、粉砂岩为主,由于厚度大,水量相对丰富。当3 煤导水裂隙带高度达到红层时,红层水便成为补给水源,水量一般较大,延续时间也较长。所以本次预测以3煤顶板砂岩含水层和红层作为主要考虑对象。
预测采用了GIS方法,因为它能很好地体现空间信息的采集、运算、分析和拟合建模的思想,它具有对空间数据的操作、运算、更新、集成、查询和检索等能力,已成为水文地质建模中的重要工具之一。
1　预测模型思路
对矿区水文地质条件和顶板突水机理的深入分析研究表明,几次3 煤顶板突水均以构造为基础。突水点多发生在褶曲轴部、断裂构造发育,且岩性较粗,汇水条件良好部位,且矿压有诱发作用。考虑到各因子的数据采集和量化的可能性和难易程度,本课题选取了冒裂带内含水层岩性、构造裂隙发育程度和汇水条件等3个主要因素作为预测因子。根据所选择的3个突水影响因素,利用GIS的模型拟合方法,进行空间模型分析、反复拟合,最终建立顶板突水多因素复合预测模型,并应用预测模型对全矿区进行水害预测。(1) 若冒裂带已导通红层,说明工作面突水既受3煤顶板砂岩含水层的影响,又受红层水的影响;若冒裂带未导通红层,则工作面突水只受3煤顶板砂岩水的影响。
(2) 通过对冒裂带内岩层的富水性定量赋值,判别3煤顶板突水的危险性。
(3) 利用突水点与水量^q之间已有的相关关系,将水量^q作为拟合目标。当拟合模型的输出值与^q拟合较好,则输出值大的点或区就是突水危险性较大的点或区。
2　求预测模型
2. 1　试验区范围
为方便数据采取和拟和,预测的试验区选择在部分已开采或正在开采的区域,包括4, 14采及其扩大区的一部分,面积约9 km2。
2. 2　预测因子的信息采集和量化
(1) 岩性的量化。岩性是含水层赋水的基础,在实际工作中,首先根据钻孔揭露的3煤厚度,在不考虑构造影响的情况下计算出裂隙高度,然后根据裂隙高度从附近钻孔柱状图上统计出冒裂带范围内含水层砂质岩性的累计厚度,公式如下:ΣМ =ΣМ砾+ΣМ粗砂+ΣМ中砂+ΣМ细砂+ 1 /2Σ粉砂
14采试验区计算和统计结果见表3。
(2) 构造发育的量化。构造发育往往是导致突水的主要影响因素。对构造裂隙发育程度的量化是采用专家打分的方法进行分级(见表1) 。14 采试验区构造裂隙发育程度的量化值见表2。
表1　构造裂隙发育程度量化分级
                    构造部位                                                                    量化分值
断层密集交汇处,大断层带,构造复合部位                                    4
正断层上盘,背、向斜轴部,褶曲转折部位                                    3
距断层带较远,褶曲两翼                                                                  2
附近无构造                                                                                       1
(3) 汇水条件的量化。汇水条件对含水层的富水性影响很大,一般来说,向斜比背斜汇水条件好。汇水条件也采用专家打分的方法进行分级(见表3) , 14采试验区构造对汇水条件影响程度的量化值见表2。

2. 3　预测模型和分区
首先作出各预测因子的等值线图,然后,应用GIS技术将各个图层复合在一起,通过反复拟合对模型进行不断地调整来建立突水预测模型。具体的拟合过程是利用GIS的空间操作和空间分析进行。在拟合之前,首先将各影响因素的专题图进行空间复合操作。在此次拟合中,这一操作是利用美国环境信息系统研究所( ESR I)的ARC / IN2FO V3. 5软件来实现的。
由于在不同的空间位置上各个要素的条件是不同的,复合后整个研究区被分割成许多小的单元。将各个单元的数据代入模型进行计算,即可得出反
映其突水危险程度的定量数据。然后将这一数据与拟合目标,即区内已知点的q3值和突水点的突水量大小进行对比,以检验模型的精度与误差。如果误差较大,则需要对模型进行修正,然后再进行各个单元的计算。反复进行多次以后,当模型的计算结果与拟合目标的误差在允许范围之内时,即可将该模型确定为最终的突水预测模型,并将该模型用于突水预测。根据上述方法通过反复拟合后,建立了东滩煤矿14采区顶板突水预测模型:
Rr = StHs Ms
式中: Rf ———富水性预测结果值;
St ———对裂隙发育的影响程度量化值;
Hs ———对汇水条件的影响程度量化值;
Ms ———冒裂带内砂质岩层的累计厚度。
上述模型的拟合结果见图2。在图2 中,深色
区域为富水性较强区;灰色区域为富水中等区;白色
区域为富水性较弱区域。
分区阈值为:富水性较强区Rf ≥40,富水性中等区25≤图Rf 2<　4104,采富试水验性区较预弱测区模型R拟f ≤合2成5。
3　预测模型的应用
3. 1　预测模型的识别和检验
在14采试验区内有6个钻孔有单位涌水量q
或q值,有2个较大的突水点,这些已知点的有关
数据与预测值Rf的对比见表4。

表4　14采试验区已知钻孔q、突水点和预测值Rf的对比
位置        东6孔附近     补26孔附近     209孔附近
预测值Rf    48.29907     12.8499        13.1225
qcp或q值    qcp = 0.2593  q3 = 0.0080   q3 = 0.0132
附近突水情况14309等突水点    -              -
位置     东12～补12孔间      210孔附近东    10孔附近
预测值Rf  56.34891           16.34105       54.61721
qcp或q3值  q3=0. 0245        q3=0.0013      q3=0.0407
附近突水情况   14301突水点         -         未采区

由表4 可见: 凡Rf值较大处均有较大的突水点,如东6 孔附近的14309 突水点,突水量达500m3 /h,东12 孔附近的14301 突水点,最大水量达540 m3 /h;而Rf值较小处均无突水点。说明所建立为检验预测效果,从图3中选取一些代表性的钻孔,将其单位涌水量,附近突水情况及钻孔所在单元的模型预测值作对比:(1) 无论是未导通红层区(与q3p1 比较) 或导通红层区(与q3p1 + q3J3 作比较) 基本都反映出q3大处均出现Rf 高值,反之, Rf 值低处q3均较小;
(2) 在补38、东65 一带,出现大片的深色区(富水性区或水害对生产影响较严重区) ,该处虽无可靠的q3值可以对比,但从附近断层发育和物探资料圈定该区为含水带来看,预测值Rf较高还是合理的;
(3) 预测的Rf高值区与已知突水点关联度好,但也有少量误差处。可见,东滩矿3煤顶板富水性或水害预测结果与实际基本相符,成果是可信的,可以提供东滩煤矿安全生产使用。
4　结　论
(1) 在整个东滩井田内,一般来说冒裂带若导通红层, 3煤顶板水害的危险性要比未导通红层区大。根据预测结果,井田东部剥蚀区附近属冒裂带导通红层区,深色区域(顶板岩层富水区或顶板水害影响较大区)范围也较大。
(2) 即将投产的东翼采区水害影响比较大,投产前应做好防探水工作,回采过程中应注意断层对冒裂带发育高度的影响,工作面遇断层应快速通过,否则,易造成压力集中而导致冒裂带沿断层向上发展,形成水害。