许疃煤矿86采区10煤开采底板破坏深度预测

2022-11-01赵成洲

宿州学院学报 2022年6期

赵成洲,李俊,罗通,胡杰,刘振,郭艳

1.淮北矿业(集团)有限责任公司许疃煤矿，安徽亳州,236000；2.合肥工业大学资源与环境工程学院，安徽合肥,230000;3.国家煤矿水害防治工程技术研究中心(宿州学院) ，安徽宿州,234000

许疃煤矿位于淮北煤田临涣矿区南部。淮北煤田地处华北聚煤区南缘，是我国典型的大水矿区，水害类型复杂，水害事故频发，尤其是底板灰岩水害，多次造成特大型淹井事故(如杨庄煤矿1988年“10.24”、任楼煤矿1996年 “3.4”和桃园煤矿2013年 “2.3”淹井等)。长期以来，底板灰岩水水害防治是淮北煤田煤矿防治水的重点。特别是煤矿向深部延伸开采，底板灰岩水水压高、水害威胁大[1]，防治水任务更加艰巨。

许疃煤矿投产以来尚未开采下组煤(10煤)，底板灰岩水害的影响程度尚未被揭露。但与该煤矿同属一水文地质单元的任楼煤矿和界沟煤矿，其底板灰岩水对煤矿安全开采威胁严重，其中任楼矿的“3.4”淹井事故中最大突水量达34 570 m3/h，界沟矿首采面底板灰岩最大突水量达400 m3/h以上。可以预判，许疃煤矿10煤开采底板灰岩水害防治将是安全生产的重中之重任务。

底板灰岩水是否发生突水灾害，主要取决于两个重要因素，一是底板隔水层厚度(M)；二是底板隔水层所承受的灰岩水压(P)。为此，我国“煤矿防治水规定”中提出，利用底板突水系数(Ts=P/M)来评价下组煤开采底板突水危险性。

煤层开采打破原有围岩应力平衡，应力的重新调整使得底板隔水层岩体产生拉张破坏，从而削弱底板隔水层抵抗灰岩水压的能力，增大了突水危险性[2-3]。山东科技大学李白英教授等通过对煤层底板岩体变形破坏规律的实测与岩体力学数值模拟显示，在采动影响下对底板岩体的破坏也像顶板覆岩一样具有分带性，即自上而下依次出现采动底板破坏带、完整岩层带和承压水原始导升带(即“下三带”)[4-5]，为揭示高承压水上开采底板灰岩水突水机理提供新思路。

国内外在采动底板破坏深度确定方面，取得丰富成果；在注水试验及物探实测[6-8]的基础上，逐渐发展数值模拟预测。朱术云、宋文成、鲁海峰等[9-11]根据弹性理论建立开采工作面底板力学模型，并给出解析解，进而得到底板采动的纵向破坏和横向突水危险区分布特征。许延春、左人宇、严桂凤等[12-14]获得底板破坏深度的实测数据后，通过数理统计方法得出底板破坏深度计算公式。近年来，数值模拟方法在采动底板破坏深度确定方面的应用越来越普遍，通过地质、力学以及计算模型的概化构建，实现采动条件下底板应力、位移以及变形破坏规律的定量计算[15-18]。此外，一些新的算法如神经网络方法、人工蜂群法和数据挖掘法等[19-23]在采动底板破坏深度预测方面发挥重要作用。

许疃煤矿86采区10煤层已列入近年的开采计划。为了掌握10煤开采底板破坏深度数据，本文根据86采区地质及水文地质条件，利用多种数值方法，对该采区下组煤(10煤)开采底板破坏深度进行预测，为10煤开采方案设计以及合理评价底板突水危险性提供参考。

1 86采区背景条件

许疃煤矿核定生产能力350万t/a，地处淮北煤田临涣矿区童亭背斜轴的南端(图1a)，地理坐标为东经116°40′～116°45′，北纬33°21′～33°26′。

主采煤层为二叠系上组煤3煤层、中组煤7和8煤层和下组煤10煤层(图1b)。整个井田共划分为8个采区，分别为81、82、82下、33、83、83下、85和86采区。10煤仅在86采区可采，地质储量1 793万t，其中可采储量958.1万t。

图1 淮北煤田临涣矿区许疃煤矿位置及地层柱状

许疃煤矿10煤开采矿井充水水源为顶、底板砂岩裂隙水和底板灰岩水，其中底板灰岩水是10煤安全开采的主要威胁水源。

86采区位于许疃井田北部，地层倾伏较小。采区内10煤底板隔水层岩性主要为细砂岩、粉砂岩和泥岩，夹炭质页岩。隔水层底界标高-532.015～-728.164 m，厚度24.54～96.05 m(平均58.14 m)。经计算，86采区10煤开采底板突水系数为0.05～0.16 Mpa/m(平均0.10 Mpa/m)，局部区域超过0.12 Mpa/m以上，存在突水风险。

2 灰色BP神经网络法预测底板破坏深度

2.1 基本方法

任一事件的影响因素都具有确定或不确定、定性或定量的特点，因素间可能存在线性或非线性关系。灰色理论解决了影响因素之间的排序问题，灰色关联度计算可以将影响因素之间的相关性量化，从而更直观的表达;另一方面，人工神经网络技术具有自学习、组织一体化和高容错特点，以及其能同时处理并建立多类型的线性或非线性关系，决定其在各领域的应用广泛，尤其表现在预测预警方面。其中，训练数据和输入因子越多，即可达到设定的精度从而逼近真值，但会导致神经网络法收敛速度很慢，计算时间较长。

灰色理论与BP神经网络相结合，可以优选影响因素，再建立神经网络计算模型，利用已有数据进行因子输入和数据训练。这样的模型优点在于消耗较短的计算时间得到较高的预测精度。

2.2 参数选取

底板采动破坏深度的影响因素很多，在模型构建时需要选择与其密切相关的主控因素。从目前的开采经验和研究归纳总结，采动底板破坏深度的主控因素有：

(1)采深。采深越大，岩层自重应力增大，开采影响下有利于底板变形破坏。

(2)岩煤层倾角。倾斜岩煤层采动后会造成应力集中，从而影响底板破坏程度。

(3)采厚。煤层采厚增大，采空区底板膨胀性增大，底板破坏程度越大。

(4)工作面斜长。多个煤矿的实测结果证明，底板采动破坏深度与采面斜长成正比。

(5)底板强度。底板强度越高，抵抗破坏的能力越强，底板破坏深度越小。

(6)构造。底板断层发育，岩层的完整性变差，抗破坏能力减弱，采动底板破坏深度会明显增大。

2.3 数学模型

(1)关联度分析

灰色关联分析是基于因素间的几何接近程度，提出关联系数、关联度和关联序等定量计算，来评价影响因素(子因素)对目标因素(母因素)的贡献程度，数学模型可概括为：

设有目标因素数列，记作x0={x0(1),x0(2),…,x0(n)}，同时又有一系列子因素数列，x1，x2，…，xm，记作：

x1≡{x1(1),x1(2),…,x1(n)}

x2≡{x2(1),x2(2),…,x2(n)}

……

xm≡{xm(1),xm(2),…,xm(n)}

记xi(i=1，2，…，m)对x0在k采样点的关联系数为L0i(k)，则：

(1)

因关联系数的数量多，使得携带的因素信息分散，为此使用关联度r0i来比较子因素对母因素的贡献程度:

(2)

从式(2)中得出，关联度r0i的正向变化说明了子因素对母因素的贡献具有增加趋势。

(2)人工神经网络算法

人工神经网络算法是建立在梯度下降法基础上的误差反向传播法，其主要算法过程见文献[24]。

2.4 基于灰色理论的指标选取

选取国内多个矿区煤层开采引起的底板破坏深度的实测数据及影响因素建立灰色模型[24-25]，其余为两淮煤田5个工作面的实测数据，用于模型的有效性检验。

由2.2节可知，模型中目标因素(母因素)x0为采动破坏深度；影响因素(子因素)x1，x2，x3，…x6为采深、煤层倾角、采厚、工作面斜长、底板抗破坏能力和是否有断层6个指标，在去量纲及均值化处理后，由表1可以看出，以上7个指标反映与采动底板破坏深度的关联度先后顺序为：工作面斜长>采深>煤层倾角>采厚>是否有断层>底板抗破坏能力>构造。因此，选择与目标因素关联度最高的4项子因素作为输入层神经元，底板破坏深度作为输出层神经元，建立人工神经网络预测模型。

表1 各指标与底板破坏深度的灰色关联分析结果

2.5 网络建立与检验

三层人工神经网络模型(输入层、中间层和输出层)在任意精度上逼近任一有理函数[24]。为了对比灰色人工神经网络与传统人工神经网络的准确度。分别建立两个模型。从模型设置上，灰色BP模型输入层神经元为4个，三层神经元分布为4-10-1，而传统BP输入层神经元为4个，三层神经元分布为6-10-1。两种网络均采用Sigmoid型函数作为输出函数。设定误差小于1%。图2为灰色BP模型训练误差的达标曲线。

图2 网络训练误差下降曲线

选择两淮煤田的5个采煤工作面，利用BP和灰色BP模型分别进行检验。将两种网络模型的预测结果与现场数据进行比较，结果见表2。

表2 实测值、BP和灰色BP神经网络预算结果的比较

灰色BP神经网络模型的计算结果较于BP神经网络模型，绝对与相对误差均大大降低。这就证明了灰色BP模型的计算结果较于传统BP神经网络模型的计算结果更加接近实际。选取的影响因素可用于其余相似矿区底板破坏深度预测研究。

2.6 86采区底板破坏深度预测结果

以2021年86采区实施的深、中和浅部探煤孔2021-6、2021-8及2021-10孔柱状图揭露10煤及其底板岩层数据作为基础，预测三个工作面(MN1021、MN1022、MN1023)底板破坏深度，输入四个底板采动破坏深度参数工作面斜长、采深、煤层倾角和采厚(表3)，图3～图5展示了三个工作面训练误差下降曲线。

图3 MN1021工作面训练误差下降曲线

图4 MN1022工作面训练误差下降曲线

图5 MN1023工作面训练误差下降曲线

当三个工作面分别训练895步、197步及457步时，最小误差达到0.001。预测结果如表4所示，MN1021、MN1022及MN1023工作面开采底板破坏深度分别为18.01 m、17.32 m、16.84 m，即采深越大，底板破坏深度越大。

表3 工作面几何参数及预测结果

3 公式法预测底板破坏深度

3.1 经验公式法

考虑采深、倾角、采高和工作面斜长，h1可按式(3)～式(5)计算：

h1=0.700 7+0.107L

(3)

h1=0.303L0.8

(4)

h1=0.008 5h+0.166 5α+0.107 9L-4.357 9

(5)

其中，h1为采动底板破坏带深度，m；L为工作面斜长，m；h为开采深度(即煤层埋深)，m；α为煤层倾角，度。

把许疃矿86采区10煤三个工作面相关几何参数带入三个经验公式(3)至(5)，计算结果如表4所示。显然，仅考虑工作面斜长的式(3)和式(4)，计算的底板破坏深度比较接近，而考虑采深、倾角等因素的经验公式(5)，计算的底板破坏深度偏大，体现了岩层自重应力和采动后应力集中的影响。

表4 底板破坏深度经验公式法预测结果

3.2 解析计算法

(1)初次来压期间

工作面初次来压时对的步距一般为25～30 m，此时，工作面仍处于平面应变状态，采场边缘底板岩体的最大破坏深度hm的解析计算公式为：

(6)

其中，σc为岩体单轴抗压强度，MPa；hm为开采深度，m；r为岩体容重，KN/m3；Lx为工作面斜长，m。

为了更科学地计算岩体的岩石物理指标，根据岩层的岩性组合特征，选择加权法计算：

(7)

基于煤矿底板岩性组合和力学指标试验值，考虑尺度效应，将测试结果乘以1/3，赋值于岩体力学指标，将各参数代入式(7)，计算得到底板岩层平均抗压强度和平均密度。将工作面宽Lx设定为150 m，采深h分别为696.93 m、640.41 m和505.75 m，由式(6)计算得hm分别为17.58 m、14.84 m和9.26 m。

(2)正常开采来压期间

首先，英国A.H.Wilson提出煤层屈服区长度可按式(8)计算：

Xα=0.005中心Mh

(8)

其中，M为采厚；h为开采深度。

根据底板岩层赋存条件和岩石力学实验结果，采用岩体强度折减方法，计算得出底板岩石物理力学参数内摩擦角φ=35°。将工作面参数代入(8)式，得到模拟三个工作面煤层屈服区长度Xα分别为12.68 m、11.94 m和12.19 m。

将Xα及底板岩体权重平均内摩擦角φ0=35°代入式(9)，得到底板最大破坏深度h1为14.78 m。同样，代入式(10)计算出底板最大破坏深度距工作面端部的水平距离l1。

(9)

l1=h1tgφ0

(10)

通过上述计算，许疃矿86采区10煤在正常开采期间，工作面宽度为150 m时，由采动引起的底板破坏深度范围为17.76～18.86 m，底板岩体最大破坏深度距工作面端部的水平距离为8.94 m左右。