浅论如何利用GIS掌握地矿井瓦斯赋存规律

朱琳　魏春隆

【摘 要】为了提高矿井瓦斯赋存规律分析的准确性和智能化程度，提出了多因素共同作用下瓦斯原始数据筛选和瓦斯赋存规律分析的一种智能化技术。介绍了如何利用地理信息（GIS）技术建立瓦斯地质空间数据模型，结合计算机编程实现了对大量复杂的原始数据的智能分析、处理和筛选。并实现了瓦斯赋存规律多种主控因素情况下多元回归的自动智能化分析，进而使得瓦斯赋存规律模型可以在取得新的原始数据后进行动态、智能的更新。为煤矿工作人员快速、准确的掌握地矿井瓦斯赋存规律提供了先进的手段和工具。

【关键词】GIS；瓦斯赋存规律；多元回归

Intelligent analysis technology of mine gas deposit law on multi-factor influence based on GIS

Zhu Lin，Wei Chun-long

（Jiangxi Geology and Mineral Exploration and Development Bureau 901 Geological Brigade Pingxiang Jiangxi 337000）

【Abstract】In order to improve the analysis accuracy and automation of gas deposit law， put forward a intelligent analysis technology of gas original data mining and gas deposit law on multi-factor influence. Describes how to use geographic information （GIS） technology to establish gas geological spatial data model， combined with computer programming for a large number of complex raw data for intelligence analysis， processing and screening. And to achieve a regression， multiple regression analysis of one-touch， making the model of gas occurrence in the raw data to obtain a new dynamic， intelligent update. For coal mine workers quickly and accurately grasp the occurrence of coal mine gas law to provide advanced instruments and tools.

【Key words】GIS；Gas deposit law；Multiple regression

1.准确的掌握矿井瓦斯赋存规律是直观了解瓦斯分布情况和超前预测瓦斯压力、含量、涌出量的基础，也是对煤与瓦斯突出危险性进行预测、划分突出危险性区域的前提。但现有的瓦斯赋存规律分析方法存在诸多缺陷[1]。

1.1 主要表现在以下几个方面：

（1）现有瓦斯参数原始数据多以文字形式表达，缺乏对空间数据的有效表达和及时分析，不能精确的反映井下瓦斯数据与地质数据的真实空间位置关系。

（2）现有瓦斯参数测点的空间位置数据如埋深、标高等大多是通过人工从采掘工程平面图中凭肉眼和经验读出，没有经过精确的计算，导致原始数据本身就存在一定误差。

（3）目前瓦斯赋存规律分析多采用单因素模型，忽略了大多数矿井的瓦斯赋存规律都存在多种主控因素的情况，缺乏对多种影响因素共同作用下的综合分析，无法精确、真实的反映瓦斯赋存规律。

（4）目前瓦斯赋存规律分析大多是通过Matlab、Excel等数据处理软件进行分析。此系列软件是一些通用软件没有考虑煤矿行业的特殊性，更不可能反映地质构造等因素对瓦斯赋存的影响。

（5）瓦斯赋存规律分析是随着原始数据的增多而逐渐趋于准确的。随着井下采掘作业的进行会取得大量的原始瓦斯压力、含量、涌出量数据，这就需要对大量的原始数据进行筛选并对瓦斯赋存模型进行动态实时的修正和更新。如果仅仅依靠技术人员手工进行处理，不仅对技术人员较高要求，而且工作量巨大，也很难保证数据处理的准确性。

1.2 近年来逐渐发展起来的GIS技术[2]

，以其强大的空间数据管理和空间分析功能，为我们管理瓦斯地质数据资料和智能分析瓦斯赋存规律提供了技术支持。本文采用目前最常用的GIS平台ArcGIS结合.Net开发平台，开展对矿井瓦斯赋存规律多影响因素智能分析技术的研究。

2. 矿井瓦斯赋存规律分析的主要数据

矿井瓦斯地质规律分析主要是以已采区域的瓦斯参数数据和地质条件为基础分地质单元考虑，并参考地质勘探数据进行的。主要数据细化如下：

（1）地质资料。地堪钻孔数据、井田边界线、煤层风氧化带、煤层底板等高线、主要地质构造、煤层厚度、构造煤类型和厚度以及其他地质资料（如火成岩、岩溶影响范围等）。

（2）瓦斯资料。突出现象发生的位置、突出煤量和瓦斯涌出量、井下瓦斯压力测点、瓦斯含量测点、采掘工作面每天的瓦斯浓度、风量和抽放量等。

3. 关键技术的实现

3.1 瓦斯地质空间数据模型的建立。

（1）地理信息系统（GIS）可以存储地理空间数据及其相关属性数据，并可以分析各个空间实体间的相互关系。使用GIS对瓦斯地质数据进行矢量化，将瓦斯赋存规律分析涉及的空间实体划分为点、线对象存入空间数据库，以图层的形式管理瓦斯地质数据以便读取和分析。

点对象包括以下图层：地质勘探钻孔图层、煤层见煤点图层、瓦斯压力测点图层（其主要属性见表1）、瓦斯含量测点图层和瓦斯涌出量测点图层。

（2）线对象包括地质构造线（褶曲、断层、陷落柱等）图层、煤层底板等高线图层（其主要属性见表2）、井田边界线图层。

（3）收集瓦斯赋存规律分析所需的相关图件和资料，将数值数据通过统一格式导入到空间数据库属性表中。将图件资料经过校正变换到绝对坐标，直接导入到GIS空间数据库中对应的图层，并结合瓦斯地质理论对不同的对象添加相应的属性数据，从而建立起瓦斯地质空间数据模型，为实现矿井瓦斯赋存规律多影响因素智能分析打下基础。

3.2 矿井瓦斯赋存规律多影响因素智能分析关键技术的实现。

3.2.1 GIS空间数据库的建立。通过ArcGIS的数据库管理系统ArcCatalog结合SqlServer建立空间数据库。根据瓦斯地质数据的几何特性建立图层结构，并根据数据的属性特征为每个图层定义属性字段。将煤矿现有的AutoCAD图形数据，通过ArcCatalog读取、导入到空间数据库中。对于需要后期精确处理的数据则可以通过ArcGIS的图形编辑系统ArcMap进行编辑修改。

3.2.2 煤层任意点标高、埋深、煤层厚度、顶底板泥岩厚度自动推算的实现[3]。本文采用通过原始采样点拟合成栅格图层，然后通过栅格图层自动提取任意点值的方法来实现。

（1）采用井上下对照图提取矿井地面的所有高程点利用ArcMap按克里金算法拟合成栅格数据（矩阵网格数据），再从空间数据库中提取断层、褶曲数据对栅格数据进行局部修正。

（2）利用煤层底板等高线作为原始数据，按5米等间距提取等高线上的结点按克里金算法拟合成栅格数据，再读取导线测量点的标高值以及断层、褶曲数据对煤层底板高程栅格数据进行修正，提高煤层高程栅格数据的精度。

（3）将地面高程栅格和煤层高程栅格相减便可得到煤层的埋深栅格数据。其他参数的栅格数据制作方式类似。将所有栅格数据导入数据库中为瓦斯赋存规律分析做准备。

3.2.3 原始数据的筛选。

3.2.3.1 划分了地质单元后，在同一个地质单元内的瓦斯赋存环境和地质构造影响因素都相类似[4]。在井下取得的所有瓦斯原始数据中，部分数据由于操作工艺和地质构造局部影响等问题出现异常，并不能代表本地质单元内的瓦斯赋存共性规律，直接影响到矿井深部瓦斯赋存情况预测的准确性，需要剔除。

3.2.3.2 数据筛选原则如下：（1）受区域防突措施影响的数据不能反映原始瓦斯赋存规律需要剔除。（2）在地质构造影响范围内取得的瓦斯参数测点受局部地质条件的影响会出现异常需要剔除，而这些区域的瓦斯分布情况可以通过重点突出显示进行标识。（3）在使用地堪数据时，由于地堪数据本身精度不高，所以需要对其考察修正系数，将地堪时期取得的相关瓦斯数据乘上修正系数后再使用。（4）将所有参数带入一元线性回归模型进行验算，再和预测数值进行比对将误差率大于20%的数据剔除。

3.2.4 多因素影响瓦斯赋存规律预测模型的回归方法，流程图如图2所示。在多种影响因素中寻找主要因素，建立最优回归方程的最佳方法之一是逐步回归。其基本原理是：对所有的自变量，依其对因变量作用的大小逐个引进回归方程，通过反复筛选、替代，仅留下对因变量贡献较大的自变量，最终得到最优回归方程[5，6]。矿井瓦斯赋存规律主要有如下一些影响因素：煤层标高、埋层埋藏深度、煤层厚度、煤层顶底板泥岩厚度等。根据矿井的实际情况，瓦斯赋存规律与其中一项或多项有较强的相关性。首先分别对能取得数据的每种因素进行一元线性线性回归（如图1所示），分析每种因素的相关性，选取相关性大于0.7的主控因素进行多元回归，建立多元线性回归预测模型。流程图如图2所示。

3.2.5 矿井瓦斯赋存规律多影响因素智能分析的程序实现。ArcGIS提供了强大的二次开发组件ArcObject（简称AO），通过AO开发人员能自由地进行空间分析、拓扑运算等操作而不受到桌面系统的限制。首先利用AO提供的IFeatureClass和IFeature接口从空间数据库中读取基础数据，再利用IRasterSurface接口将栅格数据读入内存并重新构建，利用ISurface接口推算读取瓦斯参数所在位置的埋深、标高、煤厚、顶底板泥岩厚度等数据。利用IFeatureClass和IFeature接口从空间数据库中读取地质构造信息、突出事故点信息并进行数值运算，计算其影响距离，再利用ITopooperator接口构建地质构造和突出事故点的影响范围。利用ISpatialFilter接口搜索影响范围内的瓦斯参数数据，将这一部分数据剔除掉。

3.2.6 利用.Net框架下的C#语言编写一元回归和多元回归程序，提取所有相关的瓦斯参数数据，采用递归算法设置相关性系数临界值为0.7，对每种影响因素进行一元回归逐个筛选数据。最后将满足条件的多个因数的数据进行多元拟合便可得到矿井瓦斯赋存规律的多影响因素预测模型。当井下测得新数据录入空间数据库中重新执行运算便可动态智能的分析出瓦斯赋存规律，随着数据的增加分析得出的规律也会随之趋于精确。

4. 结语

（1）针对现在有的矿井赋存规律分析技术考虑影响因素不够、由人工进行处理工作量巨大的现状，把GIS技术和计算机技术应用到瓦斯赋存规律的分析中。建立了瓦斯地质空间数据模型，提出了瓦斯地质空间数据库的建立方法，将瓦斯赋存规律涉及的瓦斯地质数据进行集中管理。

（2）采用目前流行的GIS二次开发技术实现了瓦斯参数原始数据的智能处理和筛选。编程实现多元回归模型自动分析瓦斯赋存规律的主控因素，并自动对原始数据进行进一步筛选，使得瓦斯赋存规律模型可以动态更新。

（3）将本文提出的方法应用于黄白茨煤矿，收集原始数据后，自动分析得到了该矿的主控因素为埋深、标高、煤厚并自动进行多元拟合得到了瓦斯赋存预测模型，误差率较低，效果较好。

参考文献

[1] 张子敏，张玉贵.矿井瓦斯地质图编制[J].煤炭科学技术，2005，33（8）：39～41.

[2] 宋卫华，张宏伟.基于GIS的煤与瓦斯突出区域预测的可视化[J].辽宁工程技术大学学.报，2008，（3）：17～21.

[3] 龙威城，刘明举，陈志胜，牟全斌.基于多源瓦斯数据融合的瓦斯赋存规律研究方法[J].

煤炭科学技术，2009，37（2）：42～46.

[4] 杨德方，张子敏，张玉贵，徐刚.基于划分地质单元的瓦斯赋存规律研究[J].河南理工.

大学学报，2008，27（4）：386～390.

[5] 卢成艺.多元线性模型在瓦斯赋存规律研究中的运用[J].中国高新技术企业，2010，

（33）：145～146.

[6] 曹苏娜，王素云，曹贻鹏.一种新的多元回归思路[J].西安文理学院学报，2010，13（2）：

39～43.