童柳華,馬正徐,趙志根

(安徽理工大學,安徽 淮南232000)

0 引言

瓦斯是一種賦存在煤層以及圍巖中的氣體地質體[1],是一種污染較低的潔凈能源和優(yōu)質的化工原料,同時也是威脅我國煤礦安全開采的主要災害來源[2]。 開發(fā)利用瓦斯不但可以充分利用地下資源,而且可以提高煤礦產業(yè)的經濟效益,對緩解常規(guī)油氣供應緊張,減少溫室氣體排放,保護環(huán)境有實際意義[3-4]。 長期煤炭開采活動導致淺部煤炭資源愈發(fā)減少甚至面臨枯竭,因此大多數礦井轉向700 ～1 000 m 處尋找深部煤炭資源,但深部區(qū)域地質條件與淺部相差甚遠,深部區(qū)域地質環(huán)境容易出現“三高一擾動”的情況,并且煤層裂隙發(fā)育情況以及賦水狀態(tài)與淺部地質環(huán)境也不同[5]。 為了及時避免災害的發(fā)生,了解煤層瓦斯的賦存規(guī)律極其必要。 因此,國內學者對研究預測深部瓦斯分布情況尤為關注,現如今常使用的瓦斯含量預測方法主要是灰色預測模型方法[6-7]、人工神經網絡模型法[8]、瓦斯地質數學模型法[9]。 周鑫隆[10]等以差值結合法將灰熵理論和RBF 神經網絡理論結合,提出了一種改進的灰色神經網絡瓦斯含量預測模型構建深部煤層瓦斯預測體系。 施天威[11]等采用最小一乘法預測煤層瓦斯含量,并使用LINGO11和MATLAB 擬合預測含量并與之比較。 吳觀茂[12]等選取煤層埋深、煤層厚度、頂板巖性和構造參數,采用RBF 神經網絡方法構建了瓦斯含量預測模型。 郝天軒[13]等為提高預測瓦斯準確度和效率,用Matlab 構建以灰色關聯分析、GA、BP 神經網絡組合出三種模型并得出灰色關聯分析-GA-BP 神經網絡預測模型最佳。 王天瑜[14]等運用灰色關聯法分析瓦斯含量與影響因素關聯,并建立精度良好的灰色預測模型。 王雪芹[15]等分析煤層底板標高、煤層埋深與瓦斯含量關系,建立了瓦斯含量二元線性回歸預測模型。 何俊[16]等采用線性二次指數平滑法對煤礦瓦斯含量預測,與實測結果高度吻合。 高保彬[17]等采用SIMCA-P 軟件對偏最小二乘多元線性回歸建立的模型進行降重處理,其瓦斯含量預測值比較精確。 筆者以宿南礦區(qū)為主要研究對象,通過對淺部煤層瓦斯含量數據的分析,并結合煤層瓦斯地質及構造特征,分析了影響煤層瓦斯賦存的主控因素,進一步構建了瓦斯含量與主控因素之間關聯的數學模型。 由于影響煤層瓦斯含量的地質因素很多,尤其是深部鉆孔資料較少,本文研究成果有待生產進一步驗證,為煤礦深部開采提供參考依據。

1 地質背景

宿南礦區(qū)坐落于宿州市南部,總體輪廓屬于向斜構造。 褶皺軸向有北西向、北北東以及北北西向。 斷層大部分基本走向為北東以及北北東方向,個別走向為近南北或北西向。 宿南向斜在徐—宿弧形逆沖推覆構造的內緣帶。 東部被走向為NW向的西寺坡逆掩斷層所封閉,并且在宿南向斜的東南翼發(fā)育了較多走向為NW 的逆沖斷層以及魏廟正斷層[17]。 宿南礦區(qū)主要有桃園礦、祁南礦以及祁東礦這三個生產礦井。 本文依照我國煤礦采礦技術條件、煤礦的地質條件及礦井的裝備水平的特征[18],將宿南礦區(qū)800 m 以淺區(qū)域為淺部,800 m以深區(qū)域為深部進行分析,自上而下主要研究煤層為32、72和10 煤層。 32煤層在整個區(qū)域屬于相對穩(wěn)定煤層,厚度為0 ～1.96 m,平均厚度1.02 m,煤層結構比較復雜。 72煤層厚度為0 ～1.61 m,平均厚度為0.78 m,屬于不穩(wěn)定煤層。 10 煤層厚度為0 ～4.75 m,平均厚度為 2.50 m。 煤層結構比較簡單。

圖1 宿南礦區(qū)構造綱要圖

2 瓦斯含量分布規(guī)律

2.1 淺部瓦斯含量規(guī)律

整理桃園礦、祁南礦、祁東礦800 m 以淺的淺部瓦斯的含量數據值如表1 所示,32煤層瓦斯的含量值為1 ～11.58 m3/t;72煤層瓦斯的含量值為2.87 ～14.19 m3/t;10 煤層瓦斯的含量值為2.61 ～8.63 m3/t。 由表1 可知:各煤層隨著埋藏深度的增加,瓦斯含量增大。

表1 淺部煤層瓦斯含量表

2.2 深部瓦斯含量規(guī)律

2.2.1 瓦斯預測模型

宿南礦區(qū),深部區(qū)塊面積大,勘探鉆孔數量較少,且瓦斯含量采樣過程時間長。 在淺部由于煤層埋深不大時,溫度變化不大、煤質變化不大,通常采用瓦斯含量與深度的關系一元線性來預測。 深部的瓦斯含量預測,需要考慮隨著深度增加,瓦斯壓力增加、溫度增高、煤質變化,因此采用數學方法將瓦斯壓力、溫度、煤質與深度建立關系,從而把瓦斯含量與深度建立聯系來預測深部瓦斯含量。

通過分析淺部的瓦斯數據可知,煤層的埋藏深淺決定瓦斯含量分布的多少,因此可以通過煤層的各個深度,以及對應的瓦斯含量值,建立其兩者之間的非線性方程,如圖2 所示;采用這種方法便可以對不同深度瓦斯含量值進行預測。

圖2 瓦斯含量預測模型

2.2.2 主要煤層瓦斯含量分布

運用上述預測模型分別預測宿南礦區(qū)800 m以深地區(qū)各個煤層瓦斯含量值,由表2 可以得到,當埋藏深度在-1 000 m 時,32煤層的瓦斯含量值是12.93 m3/t,72煤層的瓦斯含量值是13.40 m3/t,10 煤層的瓦斯含量值為9.35 m3/t;當埋藏深度在-1 600 m 處,32煤層的瓦斯含量值是18.99 m3/t;72煤層的瓦斯含量值為17.84 m3/t,10 煤層的瓦斯含量值為13.91 m3/t。 由于影響煤層瓦斯含量的地質因素很多,尤其是深部現有鉆孔資料,本文研究成果有待生產進一步驗證,供煤礦深部開采提供參考依據。

通過分析淺部煤層瓦斯數據與深部煤層瓦斯數據可繪制出32、72、10 煤的瓦斯含量分布等值線圖,由圖3 可知宿南礦區(qū)向斜核部的瓦斯含量較高,向斜兩翼的瓦斯含量較低;32煤由西至東瓦斯含量逐漸增大,由于東部發(fā)育西寺坡逆斷層,應力相對集中,瓦斯易于賦存;72煤層自西向東的瓦斯含量值增大,在西寺坡附近的瓦斯含量較高,在魏廟斷層以南的瓦斯含量較低;10 煤層在西南部及東南部存在大范圍巖漿巖侵入,由于封閉情況比較弱,巖漿巖所產生的的高溫作用可以加速瓦斯逸散,從而導致10 煤的瓦斯含量較低。

表2 深部瓦斯含量值

圖3 瓦斯含量分布趨勢圖

3 影響瓦斯含量的地質因素

3.1 構造條件對瓦斯賦存的影響

褶皺的類型以及斷層的封閉情況均會對瓦斯含量賦存產生影響[19]。 宿南向斜位于西寺坡逆斷層下盤,主要受東西方向擠壓力所形成,并且在此期間擠壓力必然會向南北方向延伸,圍巖透氣性降低,煤層結構因此破壞[20]。 因而宿南向斜有益于瓦斯富集。 有助于瓦斯賦存,瓦斯含量較高;宿南向斜北端發(fā)育走向為NW 向的西寺坡逆斷層,在西寺坡逆斷層附近的瓦斯含量值較高。 在魏廟附近斷層發(fā)育較好,魏廟斷層的南部因為蚌埠隆起導致該區(qū)域煤層埋藏深度比較淺,瓦斯含量較低。

3.2 埋深對瓦斯賦存的影響

瓦斯含量隨著埋藏深度增加而增大[21]。 宿南礦區(qū)位于淮北平原中部,研究區(qū)內地勢平坦,地面標高+17.02 ～ +27.10 m,一般在+23 m 左右,整體南高北低。 各煤層埋藏深度變化比較大,但總體上處于自西向東愈加變深,自南向北埋藏深度加深。在宿南礦區(qū)桃園礦西北翼,當埋藏深度從-1 000 m到-1 600 m 時,32煤層瓦斯含量從12.93 m3/t 增加至18.99 m3/t;在宿南礦區(qū)祁東礦、祁南礦南翼,埋藏深度從從-1 000 m 到-1 600 m 時,72煤層瓦斯含量從13.4 m3/t 增加至17.84 m3/t,10 煤層瓦斯含量從9.35 m3/t 增加至13.91 m3/t,同時,埋藏深度不斷增加,地應力也在發(fā)生變化,即隨著埋藏深度增加地應力不斷增大,使得煤層及圍巖的透氣性變得不利,導致瓦斯轉向地表發(fā)散距離加大,這些因素均不利于瓦斯逸散[22]。

3.3 巖漿活動對瓦斯賦存的影響

巖漿巖侵入對煤層瓦斯有逸散作用[23]。 大量巖漿巖侵入煤層后,煤的變質程度增高,煤體的結構及形態(tài)發(fā)生變化,因而瓦斯含量發(fā)生改變。 32煤未被巖漿巖侵入因而瓦斯含量較高,72煤受巖漿侵入范圍較小,影響較低。 10 煤西南部與東南部大量發(fā)育巖漿巖,祁南礦與祁東礦巖漿巖侵入范圍較大,導致煤質發(fā)生變化進而成為天然焦。 天然焦中瓦斯主要是以游離為主,并且割理較發(fā)育,滲透性比較好[24-25],因此10 煤的瓦斯含量較低。

4 結論

1)運用非線性回歸分析的方法依照影響煤層瓦斯含量的主控因素數據,建立了煤層瓦斯含量與影響因素的預測模型。 通過建立淺部煤層與深部煤層瓦斯含量之間的關系,為深部煤炭資源的安全開采提供可參考的依據。

2)通過繪制瓦斯等值線圖,結果表明:隨著埋藏深度的加深,宿南向斜核部瓦斯含量較高,兩翼瓦斯含量較低;臨近西寺坡逆斷層的瓦斯含量較高。

3)通過分析瓦斯地質資料及瓦斯地質規(guī)律控制因素,可知宿南礦區(qū)瓦斯賦存規(guī)律與斷層構造、褶皺構造、巖漿巖活動等地質條件密切相關。