冲击地压声-能信息时空分布特征及预测分析*
2016-10-19司俊鸿
王 鹏，陈 通，司俊鸿，宋 超
(1.陕西煤业化工技术研究院有限责任公司，陕西 西安710065；2.西安科技大学 安全科学与工程学院，陕西 西安 710054)
冲击地压声-能信息时空分布特征及预测分析*
王鹏1，2，陈通1，司俊鸿1，宋超1
(1.陕西煤业化工技术研究院有限责任公司，陕西 西安710065；2.西安科技大学 安全科学与工程学院，陕西 西安 710054)
华亭煤矿冲击倾向性强、危害性大，要实现冲击地压超前预报，必须对其前兆信息进行采集和分析。通过在250103工作面两帮布置地音监测系统，捕捉冲击地压发生全过程的声-能信息，结合来压步距、推进距离，对其表现的4个阶段：贫寂期、活跃期、突变期、回稳期进行时空特征分析。统计声-能历史样本数据并发现，地音信息小事件异常值占6.72%，大事件异常值占5.68%，能量异常值占5.29%，符合正态分布预测模型。利用层次分析法及循环滚动法，得出地音监测信息综合指标及判断准则。实践表明：所采用的地音监测系统及预测方法能够实时捕捉声-能信息并有效刻画冲击地压倾向性状态，对冲击事件的发生起到准确辨识及超前预报的作用。
冲击地压；声-能信息；时空特征；冲击判据
0 引 言
随着中国矿井开采强度及深度的提高，开采地质条件日趋复杂，所带来的深部矿井安全问题将愈加明显，冲击地压就是其中的灾害之一。采用有效的监测手段和预测方法，是防治冲击地压的关键。目前，监测冲击地压的方法有许多种，如微震法[1]、地音法[2]、压力监测[3]、地应力监测[4]、电磁辐射和钻屑法[5-6]。其中，微震法对破裂事件的空间定位与应力分布区域不是通过监测而是根据经验确定，且不可能根据小事件预测大事件，岩层断裂不一定遵循先小事件后大事件的规律；压力监测法不能对煤岩体破坏做连续长期监测与预报；应力监测法测量数据是一个相对应力，还不能做到对煤岩层原岩应力的测量；电磁辐射监测法受地下水和电磁环境干扰，所得监测结果有较大误差；而钻屑量法受操作人员的影响以及不能连续监测，从而导致有用信息遗漏而出现漏报[7]。
大量试验研究表明，不同条件下岩石变形的4个阶段[8]：孔隙裂隙压密阶段、弹性变形至微弹性裂隙稳定发展阶段、非稳定破裂发展阶段、破裂后阶段均伴有声发射现象的发生[9-11]。采用地音监测，不仅在时间上起到即时预测，而且在空间上达到从区域预测到点预测，能够逐级排除和确认冲击危险[12]。因此，通过建立地音监测系统，实现地音信息的有效捕捉及分析[13-15]，以此动态刻画岩体内部微裂纹产生或发展的状态及所释放的弹性能，为预测冲击地压发生提供可能。基于此，文中以地音监测所得声-能信息为表征量，通过声-能信息时空特征分析，得出基于地音声-能信息冲击地压预测模型，并将其成功应用于华亭煤矿，取得了良好的预测效果。
1 声-能信息捕捉过程
1.1监测系统
地音监测系统主要采用KJ110N型矿井安全监控系统及GDD-1矿用矿压动态传感器来实现地音信息采集，整个系统采用井下-地面-远程三级网络架构。井下传感器以具有高速处理功能的多通道智能分站为基本单元，采用CAN总线的传输方式进行数据传输，并依抗干扰能力强的光纤为传输介质，确保数据的稳定性和可靠性。数据存储方面，采用状态变化实时存储技术，在满足误差的范围内，最大限度的节约存储空间。GDD-1矿用矿压动态传感器采集的地音信息表征如下
1)小事件数—煤(岩)产生微小破碎时释放声波的分钟统计数；
2)大事件数—煤(岩)产生较大断裂时释放声波的分钟统计数；
3)能量—煤(岩)发生破碎或断裂产生的能量。
1.2安装工艺
为保证信号有效接收，选取煤柱或工作面两巷原始结构没有破坏的煤体，打一个φ42 mm，深1.9 m的钻孔，将波导杆放入孔内，注浆密封，并将地音接收装置和GDD-1矿用矿压动态传感器相连接，完成数据采集装置的安装。测试前，轻敲波导杆，对传感器进行灵敏校准，测试正常后进行数据采集。
初次安装时，分别在巷道两帮安装2组动态传感器，4个传感器的通讯线并接在1对电缆线上，每2个传感器连接1组18 V电源，并设置好对应的分站号。当工作面向前推进15 m时(即第1组的传感器距工作面5 m时)，后移第1组传感器到距工作面45 m处，依次交替，实现整个工作面地音数据采集，具体安装如图1所示。
图1 安装工艺Fig.1 Installation technology
2 冲击地压声-能信息特征
2.1声-能信息监测数据特征分析
根据井下实际作业环境，为有效剔除外界信号对数据的干扰，避免监测结果失真，对此作以下假设
1)工作面上覆岩层自然破断信号不受外界信号的干扰；
2)所有外界干扰信号在一个工作班时间内波动变化值可被接受。
基于上述2个假设，运用SQL Sever2000查询分析器对地音数据库某一时间段内的事件数和能量值进行每小时统计，得出冲击地压贫寂期、活跃期、突变期、回稳期对应的声-能状态图，如图2(a)～(d)。
图2 冲击地压全阶段声-能状态Fig.2 Acoustic energy state of the whole stage of rockburst(a)贫寂期 (b)活跃期 (c)突变期 (d)回稳期
由图2(a)～(d)可以看出，当围岩活动处在贫寂期时，地音监测系统几乎接收不到大事件信号，此时表现围岩稳定。进入活跃期，小事件信号增多，大事件活跃程度有所增加，且能量累加值不断增大，所监测的信息值波动范围幅度加大。当有明显的应力变化时，小事件数大幅度上升，且大事件数也比较密集，持续时间加长，出现应力平衡的时间段减少，能量集聚变化。依据尖点突变模型[16]
∏(a)=a4+ua2+va.
(1)
可知，此时∂2∏/∂2a<0，即势能取极大，系统状态不稳定，若无外界干扰，冲击地压将发生。随着应力扰动去除，既不能恢复原来的平衡位置又不能继续增大偏离，进入回稳期，此时∂2∏/∂2a>0，即势能取极小，系统状态又达到了新的平衡，表现为事件数和能量累加值均回归低态水平。
2.2声-能信息时空分布特征分析
图3 冲击显现地音信息时空分布特征Fig.3 Spatio-temporal distribution of acoustic information of rockburst(a)小事件 (b)大事件 (c)能量
对250103工作面9个月来压步距、推进距离统计分析，并与发生冲击所监测的地音信息映射于同一坐标系下，如图3所示。不难发现，发生冲击地压时的地音能量大多在1.0E+06J，平均来压步距在15 m左右，尤其在推进300 m左右时，表现出较高的冲击能量，通过地质资料分析，这与煤层埋藏倾角及见方有一定的关系。此阶段冲击显现能量值高、事件发生频繁，其中5.0E+06J以上达到83.7%，部分达到1.0E+07J能量级别。在统计的数据中，有25.6%的矿压显现步距在30 m以外，此类矿压显现释放的能量普遍都在1.0E+6J以上，破坏影响力大。因此当工作面推进超过30 m矿压未显现时，必须采取相应措施，对其进行强制卸压。
3 冲击地压声-能预测模型及分析
3.1工业试验场地状况
华亭煤矿井田共有5层煤，其中5煤可采，其余为不可采或局部可采。煤层厚度和倾角自南向北增大，平均煤厚为51.51 m.倾角为40°～50°，平均45°.据1506孔煤样品测试结果，单向抗压强度4.15～4.86 MPa，单向抗拉强度0.77 MPa，普氏系数0.05.地质构造条件简单，但动力破坏现象频发。250103工作面东部为向斜轴部，东低西高，煤层走向转向180°，倾角为5°～8°，煤厚平均36 m；工作面南部位于背斜东翼，基本沿走向布置，较平缓，煤层底板沿走向次级褶曲发育，底板起伏不平。
3.2声-能单指标预测模型建立与分析
对某一时间段冲击全过程地音监测数据进行正态检验，如图4所示。可以看出，监测所得数据基本符合正态分布特征，为此建立小事件数fmin，大事件数fmax和能量E的单项指标预测模型
(2)
图4 声-能信息正态检验效果Fig.4 Normal test of acoustic energy information
为验证上述模型的有效性，将华亭煤矿250103工作面连续12个月的监测数据进行单指标冲击危险性预测分析。统计可得，监测数据中地音信息小事件异常值占6.72%，大事件异常值占5.68%，能量异常值占5.29%.因此，采用上述预测模型，能对捕捉的地音声-能信息实现单项指标预测。
3.3声-能综合指标预测分析
现场大量试验表明，冲击地压声-能信息之间存在一定的对应关系。较小围岩裂隙必然伴随小事件的发生，且能量值偏小；小裂隙的急剧扩张将诱发大事件的产生和大能量的显现。
通过上述关系，对地音监测数据的处理，建立大、小事件的频数f及能量E三类地音单项实时预测指标，根据作业班及信息表征的实际要求，设定8 h的长时指标和1 h的短时指标，以此建立冲击地压声-能信息表征因子：8 h长时指标以及1 h短时指标的大事件频数Llf，小事件频数Lsf，能量和E.其对应指标集合为
U{Llf，8(i)，Lsf，8(i)，Llf，1(i)，Lsf，1(i)，E8(i)，E1(i)}。利用层次分析法，得出地音声-能信息表征公式
XAE=W1Llf，1(i)+W2Llf，8(i)+W3Lsf，1(i)+W4Lsf，8(i)+W5E1(i)+W6E8(i).
(3)
其中Wi={0.050 6，0.012 7，0.025 3，0.101 3，0.354 4，0.455 7}(i=1，2，…，6).
由以上计算结果可知：W1>W3，W2
线性组合相关定律表明，n维正态随机变量各分量的线性组合必定服从正态分布的规律，将式(3)计算所得值代入式(2)，依据矿井作业班制，利用循环滚动法，取8h为时间尺度，即可判断当前冲击地压发生的可能性。
图5 声-能综合指标Fig.5 Synthesis index of acoustic
图6 冲击显现预测结果Fig.6 Prediction results of rockburst behaviour
提取10月25日24h时间段地音信息，按照上述方法，绘制声-能综合指标曲线，如图5所示，并以此计算出冲击判据(图6)。从图6可以看出，18：30左右出现多组大于0的数据，表明此时间范围内很有可能发生冲击显现。查询历史事故数据库可知，18：50回风顺槽工作面外70m范围巷道底臌，其中端头支架外35m范围底臌严重，最大底臌高度约1.4m，综采队电缆被震落，靠煤壁侧的单体柱倾斜，发生了冲击显现。由此可以看出，采用声-能综合指标可实现对冲击地压进行准确预测。
4 结 论
1)地音信息能有效刻画冲击地压发生全过程，其数据表征分为贫寂期、活跃期、突变期、回稳期4个阶段，并满足尖点突变模型，即：当势能取极大时，采场围岩失稳，有冲击发生的可能；当势能取极小时，采场围岩稳定，无冲击发生可能；
2)来压步距、推进距离与地音声-能信息有效融合能客观反映冲击地压显现的时空特征，当推进距离大于来压步距时，冲击危险性显著增强。发生冲击时，能量普遍都在1.0E+6J以上，破坏影响力大，必须提前采取卸压措施；
3)地音声-能信息符合正态分布模型，通过对声-信息综合分析，运用循环滚动法，所得出了冲击地压声-能综合指标模型可有效预测冲击地压发生，实现对冲击灾害的超前预报。
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Prediction analysis on the spatio-temporal distribution feature of acoustic-energy information of rockburst
WANG Peng1，2，CHEN Tong1，SI Jun-hong1，SONG Chao1
(1.ShaanxiCoalandChemicalTechnologyInstituteCo.，Ltd.，Xi’an710065，China；2.CollegeofSafetyScienceandEngineering，Xi’anUniversityofScienceandTechnology，Xi’an710054，China)
According to strong bursting liability，harmful characteristics of Huating coal mine，the precursor information to realize the prediction of rockburst has been collected and analyzed.The whole process of the acoustic-energy information of rockburst was captured by acoustic emission system which was installed in the 250103 working slope.Combined pressurization distance and advancing distance，temporal and spatial characteristics analysis was made according to the performance of the acoustic emission monitoring information including four stages which were the poor stage，the active stage，the mutation stage and the stabilization stage.Acoustic-energy historical sample data was found that the abnormal value of acoustic emission for the small events accounted for 6.72%，the large events accounted for 5.68% and the energy accounted for 5.29%.Thus，the prediction model of normal distribution was fited the result.Using the analytic hierarchy process and the method of cyclic rolling，the comprehensive index and criterion of the acoustic emission monitoring information are obtained.The practice showed that the monitoring system and the forecasting method can capture the acoustic-energy information in real time and effectively describe the occurrence of the rockburst，it could have an early identification and prediction of the rockburst accident.
rockburst；acoustic-energy information；spatio-temporal feature；rockburst criterion
10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2016.0510
1672-9315(2016)05-0669-06
2016-03-14责任编辑：刘洁
王鹏(1983-)，男，陕西汉中人，工程师，博士研究生，E-mail：pengwang555@126.com
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