矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统在马兰矿的研发应用

薛道成

(山西焦煤西山煤电集团公司,山西省太原市,030053)

矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统在马兰矿的研发应用

薛道成

(山西焦煤西山煤电集团公司,山西省太原市,030053)

介绍了矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统的构成及功能,并结合马兰矿的水文地质资料,建立了马兰矿矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统。为验证模型的可靠性,将标准水样作为待测水样,用模糊综合评判法、灰色关联法、模糊识别法、神经网络法和聚类分析法5种数学方法进行回代试验,结果表明,模糊综合评判和聚类分析的效果较好,故确定用以上模型对马兰矿未知水样进行识别。

矿井水害 突水事故 水源快速判别信息辅助决策系统 马兰矿

西山煤电(集团)股份有限公司马兰矿存在矿井突水的安全隐患,严重威胁着煤矿安全生产。近几年来,通过水样化验确定出水水源一般需3～5天,不能及时地提出有针对性的防治措施。为了能在出水时快速准确地确定出水水源,及时采取有效的预防和补救措施,减少矿井的水害损失,马兰矿建立了矿区矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统。该系统的建立,对提高矿井防治水决策的能力和水平具有极其重要的意义和实用价值。

1 系统概况

当矿井开采时,由于采动引起岩层产生大量的裂隙,导致各含水层水力相对平衡状态被打破,进而产生涌水。矿井一旦涌水,首要的工作是迅速准确地判断充水水源,以便采取相应的措施进行防治,减少和避免淹井等重大事故发生。

煤矿突水事故分析中,水化学方法是研究煤田各含水层地下水质的主要方法之一,同时也是判别矿井突水水源的重要手段。长期以来,水质判别是按表面特征定性判定的,其结论往往争议较大,无法满足现场技术决策的要求。随着计算机技术的应用和普及,建立水化学数据库,开发配套的突水水源判别模式软件,已成为煤矿生产单位的迫切需要,也是现代矿井地质保障系统的一个重要组成部分。水的化学性质及成分是一个较为复杂的系统,综合了水质物理参数、化学离子组成、微量元素含量及其它特征(如稳定同位素和放射性同位素等)。生产矿井中的涌水有多种形式,如井筒淋水、顶板出水、底板冒水、巷道裂隙喷水和掘进巷道涌水等,这些水通常来自不同的含水层,必然具有不同的水化学特征。实践证明:在水质分析中对水中最基本的24项指标做检测是必要的,也是合理的。以此为基础,建立水化学数据库,开发矿井突水多功能快速分析系统,在技术上是可行的。

2 系统的研发

2.1 技术路线

为了圆满实现该系统的研发,解决实际生产问题,收集了大量的相关资料,采取了如下详细的技术路线,见图1。

图1 技术路线图

(1)通过对矿区相关资料的收集与整理,弄清区域地质构造特征及水文地质条件,掌握与课题有关的某些水文地质化学背景值,了解含水层地层岩性及地下水赋存规律。

(2)查明矿区各主要突水含水层的地下水物理性质(矿化度、p H值等)及水化学成分(Ca2+、K++Na+、M g2+、Cl-、SO42-、HCO3-)的分布特征,找出各层的特征离子。

(3)构建水化学基础数据库,实现水化学基础数据库对水化学数据的录入、修改、查询与报表等功能。通过数据库方式可有效地将研究区的历史数据进行动态管理,以便对井下突水事件进行分析与决策。

(4)依据水文地质条件、富水性等基础信息,以常规水化学数据为因子,建立突水水源判别模型。

(5)进行系统各个功能模块的编写,实现其运行功能。

(6)实现突水水源判别系统,并进行测试、优化和完善。

2.2 系统开发流程

按照系统开发思路,制定系统开发流程,见图2。

图2 系统开发流程

2.3 系统组织结构

按照结构化和模块化的原则,将突水水源判别系统设计成多个相对独立、功能单一的功能模块。系统包括突水水源判别、水化学分析、空间信息管理、空间分析和数据管理5个主要的功能模块,每个模块下面又有若干子模块,见图3。

2.4 系统功能

在计算机软、硬件的支持下,建立一个以煤矿井下突水水源快速判别为中心,以实现水质数据的浏览、管理、查询、统计和输出主要功能,并结合各种数学方法和模型的水源判别模型,该系统提高了突水水源判别的效率,可以直接提供突水水源信息服务和辅助决策支持等功能。

图3 系统结构图

3 系统的仿真应用

结合马兰矿的地质资料和收集的水文地质资料,建立了马兰矿矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统。

3.1 突水水样类别的划分和判别指标的选取

根据含水介质性质特征,马兰井田可划分为四大含水岩组、即松散岩类孔隙水含水岩组、碎屑岩类裂隙水含水岩组和碎屑岩类夹层间岩溶裂隙含水岩组,碳酸盐岩类岩溶裂隙水含水岩组。

本次选取了K++Na+、Ca2+、M g2+、HCO3-、SO42-及Cl-等化学指标的毫克当量为影响因素,根据现有水样资料,选取矿区内水质数据作为水源判别的源数据。这些被选取的水样能较好地反映采样点处地下水水文地球化学特征,是采样点处的典型水样。将资料录入系统基础数据库中,分别采用模糊综合评判法、神经网络法、灰色关联法、模糊识别法和聚类分析法建模。

在马兰矿区选取21个水样作为源数据中突水水源判别的背景值。其中奥灰水水样8个,顶板灰岩水样7个,第四系水样4个,顶板裂隙砂岩水样2个。

3.2 数学模型判别的结果

根据上述数学模型,用VB6.0开发了“马兰矿区矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统”。该系统根据各种数学模型的原理进行了建模。为验证模型的可靠性,本系统实现了生成水质报告功能,即将标准水样中的每一个水样作为待测水样,用各个数学方法进行回代试验,试验结果比较理想。试验结果见表1。

通过上表可以看出在马兰矿突水水源判别中,模糊综合评判和聚类分析的效果较好些,可以利用以上模型对马兰矿未知水样进行识别。

模型建立成功之后,尝试将该系统应用于井田内18306工作面的涌水水源判别。选取1个2009年2月6日18306工作面一突水点作为涌水水源水样(水质分析报告见表2),进行快速判别。所得判别结果见表3。

表1 数学模型判别正确率结果

表2 水质分析报告

表3 突水水源判别结果

可以看到几种方法判别效果比较理想。可以利用该系统对马兰矿的突水水源进行快速判别。

4 结论

(1)在计算机的支持下,建立突水水源快速判别系统,为煤矿的安全生产提供了保障和支持。

(2)利用水化学数据判别矿井突水水源,具有简便、快速、经济的特点,是常规水文地质调查和分析的重要补充。

(3)通过大量试验证明,马兰矿矿井突水水源快速判别信息辅助决策系统能够快速、准确地确定矿井突水水源,极大地提高了矿井开采过程中的经济效益以及安全经济效益,具有良好的安全可靠性及方便的可操作性。该项技术的成功运用必将大幅减少煤矿水害事故的发生。对于其它类似条件的煤矿,该系统提供了一条有益的思路。

Application of information-aided decision system for source of m ine water inrush rapid determination to Malan Coal Mine

Xue Daocheng
(Xishan Coal Electricity Group Co.,Ltd.,Shanxi Coking Coal Group Co.,Ltd.,Taiyuan,Shanxi 030053,China)

The information-aided decision system for rapid determination of source of mine water inrush was introduced.The system was set up for Malan Coal Mine based on the geological information and hydrological data.In order to verify the reliability of the system,the standard water sample was taken as the test sample,and the five mathematical techniques were used for backtracking test including fuzzy comprehensive evaluation,grey correlation method,fuzzy recognition method,neural network method,and clustering analysis.The results showed that fuzzy comprehensive evaluation and clustering analysis could bring out the satisfied results,so they were used to analyze the unknown water samples from Malan Coal Mine.

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TD745

B

薛道成(1962-),男,1981年毕业于大同煤校综采专业,高级工程师,长期从事采煤、掘进的技术管理工作,现任山西焦煤西山煤电集团公司总经理。

(责任编辑 梁子荣)