樊發(fā)旺,郭愛(ài)江,蘆 震,王 鵬

(1.寧夏回族自治區(qū)煤炭地質(zhì)局,寧夏 銀川 750000;2.國(guó)家能源集團(tuán)寧夏煤業(yè)有限責(zé)任公司紅柳煤礦,寧夏 銀川 750000)

0 引言

礦井涌水量是評(píng)價(jià)礦床水文地質(zhì)條件復(fù)雜程度、事關(guān)煤礦安全生產(chǎn)、決定煤礦生產(chǎn)成本的重要指標(biāo)[1-3]。礦井涌水預(yù)測(cè)經(jīng)過(guò)多年的探索研究,已經(jīng)形成了諸如水文地質(zhì)比擬法、Q-S曲線外推法、相關(guān)分析法、解析法、數(shù)值模擬法等較為豐富的預(yù)測(cè)計(jì)算體系[4-6]。選取寧夏寧東煤田某煤礦作為研究對(duì)象,基于生產(chǎn)過(guò)程中礦井涌水量與生產(chǎn)因素相關(guān)性分析,開(kāi)展礦井涌水量預(yù)測(cè)及分析。

1 研究區(qū)概況

1.1 地質(zhì)及水文地質(zhì)

井田內(nèi)大部分地區(qū)被第四系地層覆蓋,基巖在井田西南部有零星出露。由老至新依次有T3s、J2y、J2z、J3a、E3q及Q地層。井田內(nèi)主要含煤地層是侏羅系中統(tǒng)延安組,鉆孔揭露厚度為261.21～377.28 m,平均331.21 m。巖性由灰色、灰白色長(zhǎng)石石英砂巖,深灰色、灰黑色粉砂巖、泥巖、煤和少量含鋁質(zhì)泥巖組成,底部以一套淺白色或黃色帶紅斑的粗粒砂巖、含礫粗粒砂巖與下伏三疊系上統(tǒng)上田組呈假整合接觸[7]。

研究區(qū)內(nèi)含水層按巖性組合特征及地下水水力性質(zhì)、埋藏條件等,由上而下劃分為5個(gè)含水層組,具體見(jiàn)表1。其中直羅組下段“七里鎮(zhèn)”砂巖為泥質(zhì)膠結(jié),膠結(jié)程度較差,局部遇水振蕩或手捻可散,全井田分布,中等富水性,成為影響井田首采區(qū)的主要直接充水含水層。

表1 含水層劃分及特征一覽表

1.2 含煤性

研究區(qū)含煤地層為侏羅系延安組,含煤層27層,其中：編號(hào)煤層20層,自上而下編號(hào)為2、3-1、3-2、3、3下、4-1、4-2、4-3、5、6、10、12、13、14、15-1、15、15-2、16、17-1、17-2及17、18-1、18-2煤層。井田可采煤層1層、大部可采煤層11層、局部可采煤層2層、不可采煤層6層?？刹擅簩悠骄?6.67 m,可采含煤系數(shù)8.0%。

1.3 開(kāi)采水平

研究區(qū)為煤層群開(kāi)采,根據(jù)煤層間距、煤層厚度及穩(wěn)定程度將井田煤層群分為3組。上組煤由2號(hào)煤層、3號(hào)煤層、3-1煤層、3-2煤層及4-1煤層、4-2煤層、4-3煤層組成,中組煤由6、10、12號(hào)煤層組成,下組煤由15號(hào)煤層及15-1、16、17-1、17-2、18-1、18-2煤層組成。全井田設(shè)3個(gè)水平,上組煤為一水平,中組煤為二水平,下組煤為三水平。采煤方法為綜采采煤法。

2 涌水量預(yù)測(cè)分析

2.1 涌水水源分析

研究區(qū)礦井涌水量主要由各采區(qū)工作面采空區(qū)涌水量、各采區(qū)疏放水鉆孔水及巷道淋水、設(shè)備用水、除塵、巷道噴霧等組成。一水平煤層直接充水水源主要為2號(hào)煤層頂板侏羅系直羅組下段中、粗粒砂巖含水層中的水,含水層平均厚度98.33 m,巖性以中、粗粒砂巖為主,富水性中等,滲透性相對(duì)較強(qiáng)。由于采動(dòng)破壞了煤層與圍巖的原始平衡關(guān)系,煤層頂板巖體因自身成分與結(jié)構(gòu)形態(tài)的不同而呈現(xiàn)出不同的運(yùn)移狀態(tài),最終形成新的結(jié)構(gòu)與構(gòu)造形態(tài),以使自身趨于穩(wěn)定,與周圍地質(zhì)體形成新的平衡。因而,工作面回采后在采空區(qū)上部就會(huì)形成冒落帶、裂隙帶和彎曲帶。其中冒落帶和裂隙帶組成導(dǎo)水裂隙帶,導(dǎo)水裂隙帶波及到上覆含水層,將會(huì)引起上覆含水層地下水沿裂隙帶涌入礦井。

2.2 預(yù)測(cè)方案

相關(guān)分析[8]是根據(jù)用水量與主要生產(chǎn)因素之間相關(guān)關(guān)系的密切程度建立回歸方程,結(jié)合采掘計(jì)劃,預(yù)測(cè)礦井涌水量。根據(jù)對(duì)實(shí)際資料的統(tǒng)計(jì),多元復(fù)相關(guān)預(yù)測(cè)比單相關(guān)預(yù)測(cè)效果好,其回歸方程表達(dá)的影響因素更為全面?；谫Y料收集成果,本次采用相關(guān)分析法進(jìn)行預(yù)測(cè)與擬合。本次收集了煤礦2014年1月至2022年12月逐月礦井涌水資料,確定了預(yù)測(cè)及擬合方案。首先選取典型工作面,進(jìn)行生產(chǎn)要素與涌水量相關(guān)性分析,確定顯著相關(guān)的生產(chǎn)要素;然后將數(shù)據(jù)分為2個(gè)時(shí)間段,第一時(shí)間段為2014年1月至2020年12月,第二時(shí)間段為2021年1月至2022年12月,并應(yīng)用多要素相關(guān)(回歸)分析法對(duì)第一時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,確定回歸方程;然后將第二時(shí)間段逐月生產(chǎn)要素?cái)?shù)值代入,預(yù)測(cè)第二時(shí)間段逐月涌水量,與第二時(shí)間段逐月實(shí)際涌水量擬合;最后,進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性判定及分析。

2.3 相關(guān)性分析

選取A工作面,統(tǒng)計(jì)了A工作面開(kāi)采過(guò)程中生產(chǎn)因素(包括開(kāi)采面積、原煤產(chǎn)量、采掘長(zhǎng)度、采高)與涌水量相關(guān)數(shù)據(jù),各生產(chǎn)因素與涌水量的散點(diǎn)圖如圖1所示,相關(guān)性分析結(jié)果見(jiàn)表2。

圖1 礦井涌水量與生產(chǎn)因素散點(diǎn)圖Fig.1 Scatter diagram of mine water inflow and production factors

表2 礦井涌水量與生產(chǎn)因素相關(guān)表

由圖1和表2可以看出,礦井涌水量與開(kāi)采面積、原煤產(chǎn)量、采掘長(zhǎng)度具有顯著相關(guān)性,采高對(duì)涌水量的影響相對(duì)不顯著(相關(guān)系數(shù)為0.456)。

2.4 確立回歸方程

采用2014年1月至2020年12月逐月礦井涌水量與開(kāi)采面積、原煤產(chǎn)量、采掘長(zhǎng)度等數(shù)據(jù),進(jìn)行多元相關(guān)計(jì)算,求得多元線性相關(guān)回歸方程為

Q=0.128X1-0.015X2-1.115X3+64.76

(1)

式中,Q為礦井涌水量,萬(wàn)m3;X1為原煤產(chǎn)量,萬(wàn)t;X2為采掘長(zhǎng)度,m;X3為開(kāi)采面積,萬(wàn)m2。

將2021年1月至2022年12月生產(chǎn)因素?cái)?shù)據(jù)代入式(1),即求得對(duì)應(yīng)的礦井涌水預(yù)測(cè)值,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值擬合程度如圖2所示。由圖可見(jiàn),預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值擬合效果良好。

圖2 涌水量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值擬合程度Fig.2 Fitting degree between predicted and measured water inflow

2.5 準(zhǔn)確性分析

礦井涌水量預(yù)測(cè)以數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ),數(shù)學(xué)計(jì)算為手段,不可避免地會(huì)出現(xiàn)觀測(cè)誤差、模型誤差、截?cái)嗾`差、舍入誤差等導(dǎo)致預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)結(jié)果存在偏差,對(duì)這種偏差或者預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的判定,可以評(píng)價(jià)相關(guān)預(yù)測(cè)成果的科學(xué)性和可靠程度[9-11]。賀曉浪等[12]開(kāi)展礦井涌水量預(yù)測(cè)方法的改進(jìn)及結(jié)果準(zhǔn)確性判定,論述了礦井涌水量預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性判定的絕對(duì)差值法和相對(duì)差值法2類基本判定方法,提出了涌水量準(zhǔn)確性判定的經(jīng)濟(jì)型、安全型、偏離型的預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性等級(jí)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),見(jiàn)表3。

表3 涌水量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性等級(jí)判定標(biāo)準(zhǔn)

按照上述準(zhǔn)確性判定方法對(duì)本次預(yù)測(cè)成果進(jìn)行評(píng)價(jià),見(jiàn)表4。

表4 預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)一覽表

由上述預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)可以看出,礦井涌水量相對(duì)差值為-4.29%～31.14%;由預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性等級(jí)分級(jí)結(jié)果可以看出,經(jīng)濟(jì)型等級(jí)占比62.5%,安全型+經(jīng)濟(jì)型等級(jí)占比95.2%,偏離型等級(jí)占比4.2%。為進(jìn)一步對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果精度進(jìn)行分析,本次采用剩余標(biāo)準(zhǔn)差SE評(píng)估涌水量預(yù)測(cè)值的精度。剩余標(biāo)準(zhǔn)差也稱均方差,反應(yīng)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的離散化程度,即

(2)

3 結(jié)論

(1)基于典型工作面生產(chǎn)數(shù)據(jù),開(kāi)展礦井涌水量與生產(chǎn)因素相關(guān)性分析,最終確定采用與礦井涌水量具有顯著相關(guān)性的開(kāi)采面積、原煤產(chǎn)量、采掘長(zhǎng)度等生產(chǎn)因素作為預(yù)測(cè)變量。

(2)選擇相關(guān)(回歸)分析法作為預(yù)測(cè)方法,采用2014年1月至2020年12月逐月礦井涌水量與開(kāi)采面積、原煤產(chǎn)量、采掘長(zhǎng)度等數(shù)據(jù),經(jīng)計(jì)算求得多元線性相關(guān)回歸方程,將2021年1月至2022年12月生產(chǎn)因素?cái)?shù)據(jù)代入回歸方程,求得了對(duì)應(yīng)的月度礦井涌水量預(yù)測(cè)值,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值擬合效果良好。

(3)采用相對(duì)差值法及剩余標(biāo)準(zhǔn)差評(píng)價(jià)了預(yù)測(cè)結(jié)果,確定經(jīng)濟(jì)型等級(jí)占比62.5%,安全型+經(jīng)濟(jì)型等級(jí)占比95.2%;本次71%的預(yù)測(cè)值均落在實(shí)測(cè)值左右各一個(gè)剩余標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi),說(shuō)明在綜合考慮開(kāi)采面積、原煤產(chǎn)量、采掘長(zhǎng)度等生產(chǎn)因素基礎(chǔ)上求得多元線性相關(guān)回歸方程的預(yù)測(cè)擬合良好,對(duì)煤礦同水平不同采區(qū)涌水量預(yù)測(cè)具有較高的參考價(jià)值。

(4)本次預(yù)測(cè)基于煤礦一水平生產(chǎn)數(shù)據(jù),對(duì)于多水平同時(shí)開(kāi)采時(shí),開(kāi)采條件下水文地質(zhì)條件將更加復(fù)雜,預(yù)測(cè)難度也將增大,該多元線性相關(guān)回歸方程的適用性及精度尚需生產(chǎn)驗(yàn)證。