尹 恒, 姜麗麗, 裴尼松, 楊百順
(1.四川省安全科學(xué)技術(shù)研究院, 成都 610045; 2.成都理工大學(xué)環(huán)境與土木工程學(xué)院, 成都 610059;3.地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(成都理工大學(xué)), 成都 610059; 4.四川卓匯鑫晨建筑工程有限公司, 成都 610031)
中國(guó)煤礦水害事故總體比例不高,但是發(fā)生后造成人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失極其嚴(yán)重。煤礦水害補(bǔ)給水源可分為采空積水、地表水、地質(zhì)水和其他水源等4類[1],在四川省煤礦采空水的威脅最大,由采空水引起的較大以上水害事故占67.6%[2]。為預(yù)防采空積水誘發(fā)突水事故,快速識(shí)別井下涌水的是否由采空積水補(bǔ)給就顯得尤為重要。
結(jié)合水文地質(zhì)條件,通過(guò)水化學(xué)進(jìn)行水源識(shí)別是一種簡(jiǎn)單有效的方法,20世紀(jì)90年代起國(guó)內(nèi)外學(xué)者就開始探索[3]。首先解釋礦區(qū)地下水化學(xué)成分的形成作用和控制因素是水源識(shí)別的理論基礎(chǔ)[4],張樂(lè)中等[5]利用出水點(diǎn)和背景水樣的Piper圖對(duì)比,判別了突水水源;隨后,主成分分析[6]、聚類分析[7]、模糊綜合評(píng)價(jià)[8]、灰色理論[9]、距離判別法[10]、層次分析法[11]、支撐向量機(jī)[12]、極限學(xué)習(xí)[13]、熵權(quán)法和模糊可變集理論[14]等諸多數(shù)學(xué)方法被應(yīng)用于水源識(shí)別中,大大促進(jìn)了基于水源識(shí)別的研究方法能力發(fā)展,但是以往研究中存在缺乏廣泛性、準(zhǔn)確性不高、分析速度慢、參數(shù)確定不易、變量權(quán)重分級(jí)不明、重復(fù)信息排除困難等缺陷,特別是在快速高效識(shí)別突水水源上具有一定差距。
以四川孔家溝煤礦為例,在分析礦井水動(dòng)力條件、化學(xué)成因和基本特征的基礎(chǔ)上,運(yùn)用Pearson相關(guān)性系數(shù)和Q型聚類分析等多元統(tǒng)計(jì)方法,多源分析結(jié)果相互參考相互驗(yàn)證,完成南部采空積水區(qū)涌出點(diǎn)的識(shí)別研究,以期為相似煤礦采空積水災(zāi)害提供一種便捷快速高效的識(shí)別技術(shù)。
孔家溝煤礦位于大竹縣新生鄉(xiāng),距大竹縣城15 km。屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),多年平均氣溫18 ℃,年均降水量約1 245.7 mm,其中5-9月降水量約占全年降水量的60%以上。由南而北分布肖家溝、老河溝、亂石窖溝、孔家溝等四條東西向溪溝(圖1),四條溪溝水的漏失量高達(dá)194.94 m3/h,占礦井總涌水量的41%。
研究區(qū)位于銅鑼山北段東坡,地形西高東低,相對(duì)高差458 m,屬單面山列峰脊?fàn)钪械蜕降孛?。出露地層三疊系中統(tǒng)雷口坡組(T2l)、上統(tǒng)須家河組(T3xj),侏羅系下統(tǒng)珍珠沖組(J1zh)、中下統(tǒng)自流井組(J1-2z)、中統(tǒng)新廟溝組(J2x)、下沙溪廟組(J2xs)、沙溪廟組(J2s)及第四系(Q),須家河組是賦煤地層,平均煤厚0.41~0.58 m(圖1)。煤巖層傾向101°~116°,傾角31°~57°,一般傾角35°~50°,礦區(qū)內(nèi)北緩南陡,總體屬傾斜煤層賦存區(qū)(圖2)。煤礦采用斜井、平硐綜合開拓方式,采用走向長(zhǎng)壁采煤法,全部垮落法管理頂板。
南部采空區(qū)積水壓水線標(biāo)高+442 m,底界標(biāo)高+355 m,走向長(zhǎng)3 032.92~3 118.75 m,估算積水量為228 991 m3。涌水通道為巷道、溜煤眼、采空冒落帶裂隙和存在于脆性砂巖中的帶狀裂隙、層間裂隙等。井下裂隙水和采空積水等沿巷道匯集于+243、+60 m標(biāo)高的水倉(cāng),而后通過(guò)抽水進(jìn)入+420.7 m放水平硐后自流外泄(圖1)。
圖1 研究區(qū)水文地質(zhì)簡(jiǎn)圖及采樣點(diǎn)分布Fig.1 Hydrogeological map and sampling points location
2.1.1 采樣點(diǎn)布置
為研究礦井主要涌水點(diǎn)是否受南部采空區(qū)積水補(bǔ)給,地表水與采空區(qū)積水是否存在聯(lián)系,在孔家溝和肖家溝煤礦的不同深度布置12個(gè)涌水采集點(diǎn),在肖家溝和老河溝風(fēng)機(jī)處布置2個(gè)地表溪水采集點(diǎn),水樣采集點(diǎn)分布如圖1所示,采樣點(diǎn)信息如表1所示。
表1 孔家溝煤礦礦井涌水采集點(diǎn)信息Table 1 Information of groundwater collection points
圖2 礦區(qū)典型水文地質(zhì)剖面圖Fig.2 The typical hydrogeological profile
2.1.2 樣品采集與分析
2.1.3 可靠性分析
采用式(1)計(jì)算陰陽(yáng)離子平衡相對(duì)誤差。
表2 水質(zhì)檢測(cè)結(jié)果Table 2 Water quality detected results
(1)
式(1)中:Z為離子電荷數(shù);E為相對(duì)誤差,%;mc和ma分別為陽(yáng)離子及陰離子的物質(zhì)的量濃度,mmol/L。
采用式(2)計(jì)算總硬度檢測(cè)誤差:
(2)
式(2)中:D為誤差,%;(Ca2++Mg2+)為毫克當(dāng)量數(shù)總和,總硬度單位為mg/L。
水質(zhì)檢測(cè)結(jié)果的可靠性分析如表3所示,陰陽(yáng)離子平衡檢驗(yàn)相對(duì)誤差最大為0.20%,最小為0.03%;總硬度檢驗(yàn)誤差最大為0.67%,最小為0.39%,分布范圍窄,波動(dòng)小。水質(zhì)檢測(cè)分析結(jié)果可靠,可用于后續(xù)數(shù)據(jù)分析。
表3 可靠性分析結(jié)果Table 3 Reliability analysis results
相關(guān)性分析是研究變量間依存度的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,通過(guò)對(duì)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算探討變量間的相關(guān)程度,進(jìn)而從復(fù)雜的現(xiàn)象中揭示規(guī)律[15]。采用Pearson相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為
(3)
相關(guān)系數(shù)為-1~1,當(dāng)兩個(gè)變量間相關(guān)性最大時(shí)即完全相關(guān),相關(guān)系數(shù)為1或-1,正負(fù)號(hào)表示相關(guān)方向;若兩者間完全無(wú)關(guān),則系數(shù)為0。常用解釋相關(guān)系數(shù)強(qiáng)弱的方式如表4所示[16]。
表4 相關(guān)系數(shù)的解釋指南Table 4 Guide to interpretation of correlation coefficients
聚類分析是一種重要的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法[17],該方法基于數(shù)據(jù)自身信息的合理把數(shù)據(jù)分成若干類,使類別內(nèi)的差異盡量小,類別間差異盡量大。近年來(lái)在水源識(shí)別、水文分區(qū)、水化學(xué)起源等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[7,18-20]。傳統(tǒng)聚類方法分為層次(hierarchical)和重新定位法(relocation)等兩類,聚類方法有組間連接、組內(nèi)連接、最近鄰元素、最遠(yuǎn)鄰元素、質(zhì)心、中位數(shù)和瓦爾德(Ward)法等。采用層次聚類的組間連接法,因?yàn)榇罅繉?shí)踐證明該方法較為穩(wěn)健且結(jié)果表現(xiàn)最優(yōu)[21]。差異描述方法可分為距離和相似性等[22],最常用的有歐氏距離(Euclidean)、平方歐氏距離、馬氏(Mahalanobis)距離和皮爾遜(Pearson)相關(guān)性等。利用變量聚類,變量間距離習(xí)慣上采用Pearson相關(guān)性,計(jì)算式如(3)所示。
孔家溝煤礦礦井涌水成因類型為溶濾-滲入水,這類成因類型地下水為大氣起源,其成分由水與巖石作用形成;煤礦開采過(guò)程中的采空導(dǎo)水裂隙、硐室巷道系統(tǒng)和抽排水系統(tǒng)加速地下水循環(huán)速率,此2項(xiàng)條件下地下水類型多為Ca+Mg-HCO3型;Ca和Mg主要來(lái)源于方解石和白云石的溶解[式(4)、式(5)]。
(4)
(5)
區(qū)域內(nèi)開采的K9、K11屬于特低-低硫煤層,礦井開采后黃鐵礦等硫化物遇含氧地下水后,發(fā)生氧化還原反應(yīng)[式(3)]后形成易溶的SO42-,最后形成Ca+Mg-SO4+HCO3類型礦井涌水。
(6)
在礦井深部,地下水水循環(huán)動(dòng)力減弱,陽(yáng)離子交換作用強(qiáng)度增加,地下水中的Ca2+、Mg2+與含水介質(zhì)中Na+交換[式(7)和式(8)],最終形成Na-SO4+HCO3型地下水。
(7)
(8)
由表2可知,研究區(qū)水樣基本理化指標(biāo)如下:pH為6.70~7.90,平均為7.36,總體呈中性-弱堿性;TDS區(qū)間為55.84~1 718.09 mg/L,屬于淡水-咸水;總硬度(以CaCO3計(jì))為40.04~1 131.02 mg/L,屬軟水-特硬水。
圖3 孔家溝煤礦采集水樣Piper圖Fig.3 Piper diagram of coalmine groundwater
樣品在Piper圖的菱形區(qū)域有A、B、C和D等4個(gè)主要聚集區(qū)(圖3),A區(qū)內(nèi)包含SY02、SY10、SY12和SY13,結(jié)合圖1中采空積水區(qū)域、采樣點(diǎn)位置和地下水流向等信息,可以初步推斷這4個(gè)水樣與采空積水的聯(lián)系較大;B區(qū)包括SY11和SY14,這2個(gè)點(diǎn)位于孔家溝主井口附近,推測(cè)具有一定水力聯(lián)系;C區(qū)包括SY01和SY03,為地表溪水;D區(qū)包括SY04、SY05和SY06,為礦井深部地下水,出露點(diǎn)埋深在500 m及以上。
由于水樣間距小、含水層類型基本相同、水源類型相近,計(jì)算所得相關(guān)系數(shù)中大于0.7的占比達(dá)90.11%,大于0.9的占比亦達(dá)42.86%(表5);因此,若繼續(xù)采用表4提供的方式進(jìn)行相關(guān)性解釋就顯得較為粗糙,由此判斷采空積水涌出點(diǎn)亦顯得可信度不高。首先將相關(guān)系數(shù)的判別值設(shè)置為0.995,大幅度將相關(guān)水樣降低至5對(duì);其次根據(jù)某一水樣與其他水樣間相關(guān)系數(shù)的大小關(guān)系,進(jìn)一步區(qū)分補(bǔ)給源和細(xì)分類型;最后結(jié)合Piper圖分區(qū)結(jié)果(圖3),共同進(jìn)行水樣分類與采空積水涌出點(diǎn)的識(shí)別。
SY01與SY03的相關(guān)系數(shù)是0.994,與其他礦井水之差大于0.1;相關(guān)關(guān)系與Piper圖(圖3)中C區(qū)結(jié)果一致,可見地表水識(shí)別準(zhǔn)確。SY04和SY06的相關(guān)性系數(shù)為0.988;SY04與SY05的相關(guān)系數(shù)大小僅次于SY06;SY05和SY06的系數(shù)均為0.986,為最大值;可見SY04、SY05和SY06間具有較強(qiáng)的相關(guān)性,與Piper圖(圖3)中D區(qū)結(jié)果一致,可見深部礦井水分類準(zhǔn)確。據(jù)以上2類水源類型的識(shí)別結(jié)果,說(shuō)明設(shè)計(jì)的相關(guān)性系數(shù)辨識(shí)方法,對(duì)地表水和深部礦井水具有較高適宜性。
表5 相關(guān)系數(shù)分布Table 5 Correlation coefficient distribution
SY07、SY08、SY09和SY12與其他水樣間相關(guān)系數(shù)未到判別值,系數(shù)大小亦無(wú)明顯指向,同時(shí)Piper圖(圖3)中SY07、SY08和SY09等3個(gè)水樣聚集性較差,可見水樣間關(guān)聯(lián)性較??;SY12在Piper圖中與SY02、SY10和SY13的位置較近,其來(lái)源待定。
SY02、SY10、SY11、SY13和SY14間關(guān)系較為復(fù)雜。首先,SY02、SY10和SY13,SY11和SY14間相關(guān)性系數(shù)均超過(guò)判別值;其次,SY10與SY11、SY14間相關(guān)性系數(shù)均未超過(guò)判別值;最后,SY02、SY13與SY11、SY14間的相關(guān)系數(shù)未超過(guò)判別值。結(jié)合Piper圖(圖3)中A、B區(qū)關(guān)系,推測(cè)S02、SY10和SY13受南部積水區(qū)涌出影響;SY11和SY14受裂隙水補(bǔ)給;SY13同時(shí)受南部和裂隙水補(bǔ)給,以南部積水區(qū)為主;同時(shí)SY13又補(bǔ)給SY11,綜上5者間具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)性,需要利用其他方法進(jìn)一步劃分類型和補(bǔ)給源。
在圖4中相對(duì)距離約15處,將水樣劃分為Group1和Group2兩大類,Group1為SY01和SY03共2個(gè)地表水樣,Group2包含其他12個(gè)礦井水樣,說(shuō)明地表水(Group1)與礦井水(Group2)的水化學(xué)指標(biāo)具有較大差別,最容易且最先被識(shí)別。在相對(duì)距離約10處,可將礦井水進(jìn)一步劃分為Group3和Group4兩大類,Group4為SY04、SY05和SY06共3個(gè)深部地下水樣,Group5包含9個(gè)水樣主要接受采空積水和裂隙水補(bǔ)給,水巖作用程度低于Group4所處深部低流動(dòng)性區(qū)域,主要水化學(xué)作用亦有差別。
Group3內(nèi)水樣在相對(duì)距離5處可以分Group5和Group6兩大類,SY11和SY14所屬Group6據(jù)地表較近且在主井口附近,因此采空裂隙導(dǎo)致補(bǔ)給通道更加發(fā)育,水化學(xué)形成作用受地表補(bǔ)給影響較大。Group5內(nèi)水樣總體相似度較大,根據(jù)相對(duì)距離可提取出Group7,該組水樣SY08和SY09均采自采空密閉石門處,屬于受煤層采空區(qū)影響地下水;剩下5個(gè)水樣差別極小,綜合采樣位置、地下水流向、Piper圖、相關(guān)性和聚類分析等資料,最終推測(cè)Group8的SY02、SY10和SY13水樣在補(bǔ)給來(lái)源上具有極大同源性,即主要受南部積水區(qū)涌出的影響;SY02采樣點(diǎn)低于南部積水區(qū)標(biāo)高,是在積水壓力和重力作用下出露;南部積水在北部涌出后,一路沿+430 m主巷道繼續(xù)向北運(yùn)移,最終在SY13處積聚,另一路沿斜井向東和深部運(yùn)行,最終在SY10處出露。
表6 水樣Pearson相關(guān)性分析矩陣Table 6 Groundwater pearson correlation analysis matrix
圖4 Q型聚類分析計(jì)算結(jié)果Fig.4 Q-type cluster analysis results
(1)基于水化學(xué)基本特征和主要反應(yīng)方程式,判斷礦井水成因類型為溶濾-滲入水,形成作用主要為溶濾、氧化還原和陽(yáng)離子交換。
(2)通過(guò)Piper圖將礦井水劃分為采空積水(A區(qū))、淺層裂隙水(B區(qū))、地表水(C區(qū))和礦井深部地下水(D區(qū))等4個(gè)類型,初步判別了補(bǔ)給來(lái)源和類型。
(3)采用水樣間Pearson相關(guān)性分析結(jié)果,通過(guò)相關(guān)系數(shù)判別值和大小關(guān)系,并結(jié)合Piper圖示進(jìn)行水樣分類和補(bǔ)給源識(shí)別。結(jié)果顯示該方法對(duì)地表水和深部地下水識(shí)別效果顯著,在判別裂隙水和采空積水上具有一定的多解性。
(4)采用Pearson相關(guān)性距離進(jìn)行組間連接法對(duì)水樣進(jìn)行Q型聚類,聯(lián)合采樣位置、地下水流向、Piper圖和相關(guān)性等多種分析成果,最終判別SY02、SY10和SY13為南部積水區(qū)涌出點(diǎn)??梢娋C合利用水化學(xué)、水動(dòng)力和多元統(tǒng)計(jì)等多類方法,可提高水源判別的精確度,為煤礦涌突水補(bǔ)給水源識(shí)別工作提供參考。
水質(zhì)簡(jiǎn)分析指標(biāo)為地下水中分布最廣、含量較多的離子,針對(duì)裂隙水和采空水分析不具有代表性和特殊性,導(dǎo)致增加了解釋難度。后續(xù)研究,可以從采空水停留時(shí)間,地下水與煤系地層的水巖作用上,進(jìn)一步增加水質(zhì)檢測(cè)指標(biāo),以提高水源識(shí)別的便利性和準(zhǔn)確性。