唐洞煤矿沉陷灾害综合预测方法研究*

龙四春 杨光锐 王先军

1)湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室，湘潭 411201

2)湖南科技大学建筑与城乡规划学院，湘潭 411201

3)湖南华润煤业唐洞煤矿有限公司，资兴 423400

唐洞煤矿沉陷灾害综合预测方法研究*

龙四春1，2)杨光锐2)王先军3)

1)湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室，湘潭 411201

2)湖南科技大学建筑与城乡规划学院，湘潭 411201

3)湖南华润煤业唐洞煤矿有限公司，资兴 423400

结合唐洞煤矿21采区实际地质、测量与开采资料，采用概率积分法实现了采空区影响范围的地表变形快速预测，并用ArcGIS将预计下沉等值线图和矿区地形图叠加，对比分析矿区实测形变数据，用概率积分法准确预计矿山开采地表沉陷量。

开采沉陷;概率积分法;GIS;地表变形预测;叠加分析

煤炭开采破坏了岩体内部原有的力学平衡状态，使岩体发生位移与变形，形成地表大面积沉降［1－3］。目前，国内外开采沉陷预测方法很多，应用广泛且较为成熟的主要有概率积分法［4－5］。但常规的预测分析结果大多以报表、二维剖面线形式输出，不能直观地反映地表沉陷空间信息［6］。本文基于郴州市唐洞煤矿21采区的岩性参数与开采资料，采用概率积分法对该工作面的地表变形进行预测，利用ArcGIS将预测结果、实测结果、矿区地形图进行叠加分析，实现了对采矿沉陷灾害的快速预测与可视化表达。

1 矿区沉陷灾害综合预测方法

1.1 概率积分法地表移动预测

概率积分法是一种以随机介质理论为基础的预测方法。把岩体看作一种随机介质，把岩层看作由大量松散的颗粒体介质组成，通过随机介质理论，把岩层移动看作一种服从统计规律的随机过程，由此研究岩层与地表移动［7－8］。从统计学观点出发，可以把整个开采区域分解为无限个微小单元，则整个开采对岩层及地表的影响等于各单元开采对岩层及地表影响之和。按随机介质理论，单元开采引起的地表单元下沉盆地呈正态分布，且与概率密度的分布一致。因此，整个开采引起的下沉剖面方程可以表示为概率密度函数的积分公式，用于地表移动变形预测［9－11］。地表任意点移动变形为:

式中，Wcm为地表充分采动时的最大下沉值(mm)，D为开采区域，r为主要影响半径(m)，(x，y)为计算点的平面坐标，η、ζ为采出后地表下沉矿体微元量。

进行开采沉陷预测所需参数主要有:下沉系数q，水平移动系数 b0，主要影响移动角 θ0，主要影响角正切tanβ和拐点偏移距S。地表移动预测参数与覆岩岩性、开采技术条件有关［12］。目前，参数确定方法主要根据实测资料求算，或者根据开采覆岩性质以经验值确定。实测资料是地表变形移动长期观测的结果，观测难度大且需长时间连续观测，所以可采用覆岩综合评价系数P来确定地表移动预测参数。求得参数后，利用概率积分预测算法对采区进行变形预测，分别计算下沉、倾斜、曲率、水平移动和水平变形等5个地表变形指标。

1.2 基于GIS的变形等值线绘制

根据概率积分法求得的开采沉陷预测结果为规则格网数据。利用ArcMap创建数据集，然后通过克里格插值将离散的高程点数据生成连续表面，构建DEM，转化为变形等值线，将线图层和矿区地形图叠加后进行预测结果分析(图1)。

2 工程实例与分析

2.1 矿区概况

湖南唐洞煤矿八一井21采区走向长860 m，倾斜宽810 m，煤层平均厚度2.3 m，平均开采深度400 m，煤层走向 NE-SW，倾向 NW，平均倾角15°。矿区内包含铁路支线及公路，地面建筑物主要为居民区、办公区及加油站等附属设施。唐洞煤矿采区出露地层由老到新依次为石炭系、三叠系、侏罗系、第四系，地层呈不接合接触。岩性主要以砂岩、砂砾岩及新生代松散土层为主，覆岩类型总体属于中硬，水文地质条件简单。

图1 矿山开采地表变形预测流程图Fig.1 Flow chart predicting ground deformation

2.2 地表变形预测参数及结果

根据21采区内钻孔中上覆岩层岩性得到概率积分法计算所需的几个重要参数(表1)。

表1 唐洞煤矿21采区概率积分法预测参数Tab.1 Parameters of probability integration method for 21 areas

根据表1中的参数，编程实现对地表移动变形的快速计算。设定起算点X坐标69 199.000，Y坐标31 894.000，在X、Y方向各划分50个网格，网格间距为50 m。对采区内工作面分别从倾向和走向方向预测了地表下沉、水平移动、水平变形、曲率、倾斜5个变形指标，预测格网在倾向方向的预测变形值如表2所示。

由于该煤矿煤层平均倾角为15°，属缓倾斜煤层或水平煤层，所以概率积分法是适用的［13］。系统将程序计算的地表移动变形数据自动保存在.txt文本文档中，用EXCEL软件对预测结果数据类型和格式进行编辑，利用ArcGIS强大的空间分析功能［14］，对预测数据进行等值线绘制及叠加。

2.3 地表变形预测数据等值线的绘制

在ArcMap中加载已编辑指定格式的EXCEL预测结果数据文件，设置坐标系统，创建数据集，通过对数据集进行克里格插值，从而将离散的高程点形成连续表面，得到沉降等值线。以下沉10 mm的点作为地表下沉盆地的边界点，以100 mm为等高距绘制沉降等值线图，在21采区形成3个沉降盆地。再将生成的沉降等值线和矿区平面图进行叠加，直观地显示矿山沉陷影响区域，如图2。

表2 预测格网在倾向方向的预测变形值Tab.2 predicted values in predicting grid in tendency

图2 21采区地表下沉预测等值线图Fig.2 Counter of ground subsidence predicted in 21 mining areas

2.4 预测结果和实际情况对比分析

在八一井工业广场、工人村、仙角下山村、公路、铁路、列车煤槽(仓)、水库、砖厂等区域布设水准点及GPS点共计286个。选择有代表性的监测点进行实测值和概率积分法预测值的对比与分析，代表点位如图2所示，D4点位于八一井调度大楼及主井附近，T10点位于厂区内主要运输铁路旁，这两个点位于采区外围;S2点和HH6点分别位于水库的南北两侧，GP5点位于采区内建筑物附近。由于D4点和T10点并不在采区边界线范围内，只对采区范围内3个点的实测值和预测值进行对比，见表3和图3。根据对比可得，预测数据和实测数据基本吻合，预测结果较为准确地反映了开采沉陷的实际情况，真实反映了开采沉陷在时间和空间上的动态发展过程。

表3 实测值与预测值的对比Tab.3 Conparison of measured data andpredicted data

图3 监测区域代表点沉降量对比曲线图Fig.3 Subsidence contrast curve of representative points in monitoring area

根据21采区地表变形预测数据，结合采区内工作面的实际开采情况，地下煤层开采后会形成3个较大的下沉盆地。从图2可见，1#、2#和3#盆地之间的缓倾斜连接地带为主巷道，1#、2#盆地则呈现连续凹地。根据概率积分法得到的预测数据可知，地表最大下沉值为1 577.6 mm，最大倾斜值为12.921 mm/m，最大曲率值为 0.201 7(10－3/m)，最大水平变形值为6.624 mm/m。

根据叠加后的采区沉降等值线图可得:1)充分采动后，采空区上方会出现地表变形，最大下沉值出现在3#盆地的底部，最大倾斜及变形主要位于3#盆地已搬迁工人村的东北区和矸石山区域。2)唐煤工业广场北部的小型水库位于1#沉陷盆地的边缘，水库东侧为山体，西侧为住宅区和砖厂，这一区域的地表移动变形易发生滑坡灾害，应加强监测，预防溃坝灾害对建筑物造成损害。

3 结语

概率积分法是一种有效的矿区开采沉陷预测方法，能在实测数据缺失的情况下，利用矿区实际钻孔地质资料获取开采沉陷预测参数，准确预测开采区地表形变量。将变形预测量利用ArcGIS生成等值线图，和矿区地形图进行叠加，能得到直观可视化的地表移动变形等值线图。可根据建筑物所在位置进行地表移动损坏程度分析与评价，为矿区科学管理与安全生产服务。

1 顾叶，宋振柏，张胜伟.基于概率积分法的开采沉陷预计研究［J］.山东理工大学学报:自然科学版，2011，25(1):33 － 36.(Gu Ye，Song Zhenbai，Zhang Shengwei.Study on mining subsidence estimation based on probability integration［J］.Journal of Shandong University of Technology:Natural Science Edition，2011，25(1):33 －36)

2 陈龙泉，汤春琳.GIS支持下的矿山开采土地损害评估与分析［J］.测绘与空间地理信息，2013，36(3):24 －33.(Chen Longquan，Tang Chunlin.Assessment and analysis for mining land damage based on GIS［J］.Geomatics ＆ Spatial Information Technology，2013，36(3):24 －33)

3 罗东海，等.凤凰山煤矿开采沉陷预计研究［J］.煤炭科学技术，2013，41:359 － 366.(Luo Donghai，et al.Study on mining subsidence prediction in Fenghuangshan coal mine［J］.Coal Science and Technology，2013，41:359 －366)

4 李春雷，谢谟文，李晓璐.基于GIS和概率积分法的北洺河铁矿开采沉陷预测及应用［J］.岩石力学与工程学报，2007，26(6):1 243 －1 250.(Li Chunlei，Xie Mowen，Li Xiaolu.Subsidence prediction in Beiminghe iron mine based on GIS and probability integral［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2007，26(6):1 243 －1 250)

5 国家煤炭工业局.建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规程［S］.北京:煤炭工业出版社，2000.(State Bureau of Coal Industry.Mining regulations of buildings，water，railway and coal pillar and coal［S］.Beijing:China Coal Industry Publishing House，2000)

6 姚琦，冯涛，李石林.基于概率积分法的煤矿“三下”开采沉陷预计［J］.煤炭安全，2012，43(7):188 －193.(Yao Qi，Feng Tao，Li Shilin.The subsidence prediction of coal mine“Three Under”mining based on probability integral method［J］.Safety in Coal Mines，2012，43(7):188 －193)

7 于广明，张春会，杨伦.基于GIS的矿山开采沉陷预测电算化研究［J］.岩土力学，2004，25:52 －56.(Yu Guangming，Zhang Chunhui，Yang Lun.Study on mining subsidence prediction in computerization based on GIS［J］.Rock and Soil Mechanics，2004，25:52 －56)

8 刘立民，等.基于GIS的矿山塌陷损害评价系统及可视化方法［J］.防灾减灾工程学报，2003，23(1):69 －73.(Liu Limin，et al.Evaluation system of mining subsidence damage based on GIS［J］.Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering，2003，23(1):69 －73)

9 朱刘娟，陈俊杰，邹友峰.任意形状工作面开采地表变形预计的算法实现［J］.辽宁工程技术大学学报，2005，24(3):337 － 340.(Zhu Liujuan，Chen Junjie，Zou Youfeng.Algorithm of ground movement and deformation prediction in mining of random shape face［J］.Journal of Liaoning Technical University，2005，24(3):337 －340)

10 张照杰，梁增伟，陈庆运.矿山开采沉陷研究中矿山3维可视化的实现［J］.测绘与空间地理信息，2010，33(2):140 －148.(Zhang Zhaojie，Liang Zengwei，Chen Qingyun.Implemention of 3D visualization in mining subsidence［J］.Geomatics ＆ Spatial Information Technology，2010，33(2):140－148)

11 崔玉朝，付浩，系新丽.组件式GIS开发系统在开采沉陷领域的可视化研究及应用［J］.矿山测量，2009(1):15－17.(Cui Yuchao，Fu Hao，Ji Xinli.The visualization application of component GIS development system to mining subsidence［J］.Mine Surveying，2009(1):15 － 17)

12 张正兴，等.基于空间分析的概率积分法在预测多煤层采空区塌陷中的应用——以青海塔妥煤矿为例［J］.中国地质灾害与防治学报，2012，23(4):94－98.(Zhang Zhengxing，et al.Application of probability integral method base of spatial analysis for complex stratum layer:a case of Tatuo coal mine［J］.The Chinese Journal of Geological Hazard and Control，2012，23(4):94 －98)

13 李培现，谭志祥，邓喀中.地表移动概率积分法计算参数的相关因素分析［J］.煤矿开采，2011，16(6):14－19.(Li Peixian，Tan Zhixiang，Deng Kazhong.Related factors analysis of calculation parameters of probability integral method for surface movement，2011，16(6):14 －19)

14 汤国安，杨昕.ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程［M］.北京:科学出版社，2006.(Tang Guoan，Yang Xin.The spatial analysis experimental course of ArcGIS geograph information systems［M］.Beijing:Science Press，2006)

A COMPREHENSIVE METHOD PREDICTING SUBSIDENCE DISASTER IN TANGDONG COAL MINE

Long Sichun1，2)，Yang Guangrui2)and Wang Xianjun3)
1)Hunan Provincial Key Laboratory of Coal Resources Clean-utilization and Mine Environment Protection，Hunan University of Science and Technology，Xiangtan 411201
2)Schools of Architecture and Urban Planning，Hunan University of Science and Technology，Xiangtan 411201
3)Hunan Huarun Coal Tangdong Coal Mine Co.Ltd，Zixing423400

Land surface subsidence caused by mining may damage buildings，and disaster loss can be reduced by accurate prediction of surface subsidence.The actual geological and surveying data of 21 mining area in Tangdong coal mine were calculated ground deformation of goaf areas with the probability integration method.Overlay analysis of subsidence contour map and topographic map by ArcGIS verifies that probability integration method can accurately forecast ground subsidence.caused bymining.

mining subsidence;probability integral method;GIS;surface transformation prediction;overlay analysis

P208;P258

A

1671-5942(2014)03-0104-04

2013-11-30

国家自然科学基金项目(41004002)。

龙四春，男，1975年生，副教授，博士，主要研究方向为大地测量与形变监测。E－mail:sclong@hnust.edu.cn。