矿坑涌水可利用量研究

邢艳允， 陶月赞， 刘佩贵

（合肥工业大学 土木与水利工程学院，安徽 合肥 230009）

我国水资源贫乏，就煤炭行业而言，全国有70%的矿区面临缺水，其中40%严重缺水［1］，水资源短缺已经成为制约矿区生态环境保护、经济发展、居民生活水平提高的重要瓶颈。

随着经济社会的发展，区域水资源供需紧张局势日趋严峻；煤矿的大范围、大规模的开采，形成了大量矿坑涌水，矿坑涌水如不加以利用而直接外排，不仅对地下水超采严重的区域地下水流系统形成迭加影响，而且对矿山所在地段的水环境产生了一定的污染，必将进一步加剧水资源短缺的局面。因此，开发利用矿坑排水，对于缓解水资源紧缺状况、保护生态环境、改善水资源质量、促进经济可持续发展具有极其重要的战略意义和显著的经济、社会及生态效益。

水资源利用不应仅单一地考虑天然状态下地下水的质与量［2］，还要动态地认识矿床开采条件下水资源的变化，以适时地调整矿区水资源综合利用方案［3－5］。本文以安徽省某煤矿的矿坑涌水量分析为例，通过考虑水文地质参数的不确定性对预测结果可靠度的影响，确定矿区的稳定可利用量，从而实现矿区水资源的综合利用。

1 研究区概况

安徽省淮北平原蕴藏着丰富的煤炭资源，含煤面积约1.70×104km2（占平原总面积3.74×104km2的45%），－2 000m水平以上预测煤炭资源总量878×108t，有淮南、淮北、皖北、新集4个大型煤炭企业，现煤炭年产量达1×108t，到2020年年产量将达到1.6×108t。本文所研究的煤矿位于淮北煤田临涣矿区西南部，井田东西长10.9～13.3km、南北宽1.3～5.3km，面积约41.60km2；矿井煤炭资源储量为15 008.12×104t，设计生产能力定为90×104t／a。

研究区属暖温带半湿润大陆型季风气候区，年均降水量为834.0mm；虽然区内地表水系发育、地下水资源也比较丰富，但受地表水调蓄工程不足和严重的水污染影响，区内水资源供需状况紧张，工农业生产和生活用水主要依赖于地下水；地下水持续大规模开采，2010年孔隙承压水水位埋深大于5m的范围达9 287km2，形成以阜阳为中心的大面积沉降区，沉降范围约为450km2。

2 矿坑涌水量预测

2.1 水文地质概念模型

本矿主采煤层为二叠系煤层，岩性由砂岩、泥岩、粉砂岩等组成，并以泥岩、粉砂岩为主；其中泥岩、粉砂岩可视为隔水层，裂隙发育的砂岩层组成含水层，各含水层之间均为有效隔水层阻隔。地下水主要储存和运移在以构造裂隙为主的裂隙网络之中，其主采煤层顶底板砂岩裂隙水是矿坑涌水的直接充水水源，在合理留设防水煤柱的情况下，四含孔隙水是矿井充水的间接充水水源；而煤系下伏的裂隙岩溶水则是矿井突水的重要隐患。在水资源综合利用研究中，关注的主要是相对稳定的、可持续利用的矿坑涌水量。

根据区域水文地质条件，结合矿坑涌水的充水条件，将地层概化为9层含、隔水层（组）；自上而下，各层主要特征如下所述。

第1层为新生界松散层第1含水层（组）：底板埋深27.00～36.00m，平均31.00m，分布稳定，上部为潜水，下部为弱承压水，水力联系密切。岩性以粉砂、粉土为主，夹1～4层黏土或粉质黏土。

第2层为第1隔水层（组）：底板埋深49.00～64.20m，平均54.70m，该层（组）分布较稳定，隔水性能较好。岩性以黏土、砂质黏土为主。

第3层为第2含水层（组）：底板埋深78.60～106.20m，平均87.20m，富水性相对强弱不一。岩性以细砂、粉砂为主，砂层分布不稳定、厚度变化大且薄。

第4层为第2隔水层（组）：底板埋深95.80～130.00m，平均108.20m。该层（组）分布稳定，隔水性能一般较好。岩性以黏土、砂质黏土为主。

第5层为第3含水层（组）：底板埋深153.40～197.95m，平均181.70m。含水层（组）分为上、下2部分，上段砂层单层厚度大，富水性较强。下段砂层不太发育，单层厚度较小，富水性较弱。岩性以细砂、中砂及少量粗砂为主。

第6层为第3隔水层（组）：底板埋深219.00～289.30m，平均248.50m。该组厚度大、分布稳定，隔水性能良好。岩性上部以粉质黏土、砂质黏土为主，中部以钙质黏土、砂质黏土为主。

第7层为第4含水层（组）：该含水层（组）直接覆盖在煤系地层之上，底板埋深234.05～309.40m，平均262.10m，含 水 层 厚 0 ～19.90m，平均厚7.50m，一般富水性较弱。岩性以砾石、砂砾、黏土砾石为主。

第8层为3煤上隔水层（段）：底板埋深285.50～796.30m，隔水层总厚为 19.00～380.48m，平均146.90m，隔水性能好。岩性以泥岩、粉砂岩为主。

第9层为3～4煤间砂岩裂隙含水层（段）：底板埋深318.55～892.15m，平均512.60m。该含水层段除在局部地段富水性较强外，总体上富水性弱至中等。岩性主要由灰白色中粗砂岩组成，厚度变化较大，砂岩裂隙发育不均匀。

2.2 数学模型

依据概化的水文地质概念模型，建立相应的数学模型（1）式。其中，K为含水层渗透系数；H为地下水水位；M为承压含水层厚度；W 为单位体积流量，代表流进源或流出汇的水量；μs为含水层的储水率；H0为地下水初始水位；H1为模拟期边界处的地下水水位；t为时间；D为模拟区范围；τ为任意时刻；Γ1为第1类边界；Γ2为第2类边界。

2.3 数值模型

模拟区取井田边界平均向外延伸2.5km的范围，面积约为160km2。

在矿床拟开采深度范围内，井田四周的基岩都是下第三系及其以老的泥、砂岩为主地层，也即井田四周的基岩可概化为隔水边界；基岩之上所覆盖的新生界第4含水层孔隙承压水不仅是矿坑涌水的间接充水水源，而且还将是未来的主要补给水源，将其计算边界概化为已知水头边界。

（1）时间离散。根据现有资料，以2008年10月为模拟期的初始时间，模拟时段为2008年10月至2011年9月。采用变步长方法计算，由于模拟期正好是矿区开采初期阶段，水头变化较为剧烈，取步长为30d；模拟预测期为20a，预测期内计算步长为365d。

（2）空间离散。空间离散在平面上剖分为100行、100列，剖分结果如图1所示。根据水文地质概念模型，在垂向上共分为9层。

图1 模拟区平面剖分示意图

2.4 模型识别

（1）水位模拟。建立水文地质概念模型及相应的数学模型后，利用模拟期内的地下水位观测资料，采用试错法进行模型识别［6－7］，水位识别结果如图2所示。

由图2可知，计算水位和观测水位拟合较好（平均误差＜10%），满足精度要求，可以用识别后的模型预测地下水水位变化过程。

图2 观测孔水位计算值与观测值对比曲线

（2）参数识别。模拟区第4承压含水层弹性释水系数、导水系数对地下水流场的形态具有较大影响，将其作为重要的率定参数，通过模型识别得到的参数分区剖面图如图3所示，参数赋值见表1所列。

图3 参数分区剖面图

表1 参数赋值

2.5 矿坑涌水量预测

利用识别后的模型对矿坑涌水量进行预测，得到矿坑涌水量随开采时间的变化过程线如图4所示。由图4可知，矿坑涌水量随煤矿开采时间逐渐衰减，且衰减幅度变小；涌水量在初始阶段最大达7 100m3／d左右，1a后衰减至5 106m3／d左右，并渐趋稳定。

图4 矿坑涌水量过程预测

3 矿坑涌水量不确定性分析

3.1 基本原理

矿坑涌水量预测过程中，渗透系数是一个非常重要的参数［8－12］，其取值将直接影响到模拟的矿坑涌水量大小及其准确性，国内外的研究学者对渗透系数的空间随机分布作了大量的研究工作。正态分布、对数正态分布是常用的2种渗透系数空间随机分布类型［13－15］。参考研究区水文地质条件，本研究以正态分布类型的理论依据为基础进行阐述。

设随机数u1、u2是2个服从（0，1）均匀分布的随机数，则可用下列变换得到标准正态分布［16－18］N（0，1）的2个随机数x1、x2：

产生均值、标准差分别为μ、σ的正态分布随机数Y的计算公式为：

3.2 不确定性分析与可利用量确定

首先产生10 000个（0，1）上的随机数，通过（2）式变换得到服从标准正态分布N（0，1）的2个随机数，然后再转化为均值μ＝0.004，标准差σ＝0.002的正态分布的随机数。将这10 000个随机数由大到小排列，可得到不同保证率下渗透系数，见表2所列。

根据数值模型得到的不同保证率下的渗透系数对应的矿坑涌水量见表2所列。分析其变化过程可知，随着渗透系数的变化，矿坑涌水量也发生相应的变化。保证率为90%时，矿坑涌水所能提供的水量仅为3 924.0m3／d，20a后逐渐递减到2 672.2m3／d；当保证率为10%时，矿坑涌水量为13 008.0m3／d。

表2 不同渗透系数及其所对应的矿坑涌水量 m3／d

4 结 论

为实现矿区水资源的供排结合，缓解矿区水资源短缺及排水等问题，本文通过建立研究区的数值模拟模型，研究了矿坑涌水量的可利用水量，并对矿坑涌水量的不确定性进行了初步探讨，得到不同保证率下的矿坑涌水量及其变化趋势。当保证率为90%时，预测初期可利用的水量为3 924m3／d，20a后逐渐递减为2 672m3／d。

受矿床赋存条件的复杂性、勘探程度及认识水平等的影响，矿坑涌水量预测结果带有不确定性，为提高矿坑涌水量预测的精度，确定合理的可利用水量，迫切需要开展矿区涌水量的不确定性分析方面的研究，而本文仅在假设渗透系数服从正态分布条件下开展了初步的探讨，未考虑其他参数的影响，这也将是下一步继续研究的内容。

［1］何绪文，杨 静，邵立南，等.我国矿井水资源化利用存在的问题与解决对策［J］.煤炭学报，2008，33（1）：63－66.

［2］莫 樊，郁钟铭，吴桂义.煤矿矿井水资源化及综合利用［J］.煤炭工程，2009（6）：103－105.

［3］Akcil A，Koldas S.Acid mine drainage（AMD）：causes，treatment and case studies［J］.Journal of Cleaner Production，2006，14：1139－1145.

［4］方向清，傅耀军，华解明，等.北方岩溶地下水系统模式及特征［J］.合 肥 工 业 大 学 学 学 报：自 然 科 学 版，2011，34（2）：286－291.

［5］殷玉忠，陶月赞，黄金书.淮北市裂隙岩溶水动态模拟与超采评价［J］.合肥工业大学学学报：自然科学版，2009，32（7）：1051－1055.

［6］束龙仓，陶玉飞，刘佩贵.考虑水文地质参数不确定性的地下水 补 给 量 可 靠 度 计 算 ［J］.水 利 学 报，2008，39（3）：346－350.

［7］陆 乐，吴吉春，陈景雅.基于贝叶斯方法的水文地质参数识别［J］.水文地质工程地质，2008，35（5）：58－63.

［8］刘佩贵.地下水开采的风险率估算模型及应用［D］.南京：河海大学，2008.

［9］骆祖江，王 琰，陆 顺，等.基于矿井生产过程的涌水量预测 三 维 数 值 模 拟 模 型 ［J］.煤 炭 学 报，2010，35（Z1）：145－149.

［10］Shu Longcang，Liu Peigui，Ongoor B T I.Environmental impact assessment using FORMand groundwater systeMreliability concept：case study Jining，China［J］.Environmental Geology，2008，55（3）：661－667.

［11］陆 乐，吴吉春.地下水数值模拟不确定性的贝叶斯分析［J］.水利学报，2010，41（3）：264－271.

［12］Wu C M，Yeh T C J，Zhu J F，et al.Traditional analysis of comparing apples to oranges［J］.Water Resources Research，2005，41（9）：1854－1883.

［13］陈酩知，刘树才，杨国勇.矿井涌水量预测方法的发展［J］.工程地球物理学报，2009，6（1）：68－72.

［14］Li H，Zhang D.Probabilistic collocation method for flow in porous media：comparisons with other stochastic method［J］.Water Resources Research，2007，43（10）：56－73.

［15］Ding Y，Li T，Zhang D，et al.Adaptive Stroud stochastic collocation method for flow in randoMporous media via Karhunen－Loeve expansion ［J］.Commun Comput Phys，2008，4（1）：102－123.

［16］Nobile F，Tempone R，Webster C G.A sparse grid stochastic collocation method for elliptic partial differential equations with randoMinput data［J］.SIAMJournal on Numerical Analysis，2008，46（5）：2309－2345.

［17］刘佩贵，束龙仓，尚熳廷，等.地下水可开采量可靠性分析模糊随机方法［J］.水利学报，2008，39（9）：1141－1145.

［18］张玉军.基于固流耦合理论的覆岩破坏特征及涌水量预计的数值模拟［J］.煤炭学报，2009，34（5）：610－613.