基于实测数据的地表沉降预测优化研究

张世良

(青海能源鱼卡有限公司，青海 海西州 816200)

基于实测数据的地表沉降预测优化研究

张世良

(青海能源鱼卡有限公司，青海 海西州 816200)

以鱼卡矿区某工作面的开采为工程背景，对矿井开采地表沉降预测进行优化研究。采用工程类比法确定采前预测参数，进行采前预测，工作面回采过程中布置测点进行实地监测。通过实测地表移动变形曲线与采前预测曲线对比，分析采前预测参数的准确性。根据实地监测数据采用Matlab软件反演计算预测参数并进行拟合分析，利用反演预测参数绘制地表移动变形二次预测等值线图。工程实践表明：基于地表沉降实测数据的反演预测方式能够提高地表沉降预测的准确性和科学性，降低地表沉降造成的损失。

地表沉降；采前预测；反演计算；二次预测

Study of Surface Subsidence Prediction Optimization Based on Practical Data

煤炭是我国主要的一次性能源之一，对国民经济的发展有着重要的作用。但是煤炭资源的开采产生了一定的环境问题，对地表的建筑和公路等造成破坏[1-2]。开采沉降是煤矿开采破坏地表环境和地表建筑的一种主要形式，因此对煤矿开采引起的地表沉降进行准确地预测分析对降低开采沉降破坏有着重要的作用。

针对开采沉降问题，国内外的众多学者和工程技术人员对开采沉降预测进行了深入的研究和分析。郭启琛、李文平[3]等以鄂尔多斯地表沉降的相关观测数据，运用概率积分法对该矿区的开采沉降进行预测分析，并重点分析影响该区域地表沉降的主要因素，为该区域进行开采沉降预测提供了相关依据；任松、姜德义、杨春和[4]根据开采过程中上覆岩层的沉降传递规律，对传统的概率积分三维沉降预测模型进行优化改进，提出了开采沉陷分层传递预测模型，该预测模型能够充分地考虑不同岩性对开采沉降的影响；李达、邓咯中、陈华[5]等采用StaMPS技术对矿区地表沉降进行监测预测，提升了开采沉降检测预测的效率和准确度；董雪园、郑南山、狄利娟[6]运用灰色理论中GM(1,1)模型，提出了基于事件响应的矿区地表沉降预测模型，提高了开采沉降预测的精度；邓伟男[7]利用FISH语言实现了将FLAC数值模拟结果直接转化为所需指标数据，大大降低了利用FLAC软件进行开采沉降预测的数据处理难度，提升了数值模拟预测的速度和准确度。

但是在煤炭的开采过程中，煤层的赋存条件、开采方式的不同以及其他因素的影响使得煤炭开采地表沉降预测工程类比性差，预测参数选取变化较大。特别是在一些地质构造复杂的区域采用一次采前预测往往不能对矿井开采中的地表沉降进行准确的预测。因此为了提升不同开采条件下煤矿开采地表沉降预测的准确性，降低地表沉降造成的破坏，需要对传统的预测方法进行改进。本文以青海能源鱼卡矿区为研究对象，采用采前预测、实地监测、二次修正预测相结合的方法对基于地表监测的开采沉降二次修正预测方法进行分析研究。

1 工程概况

开采沉降预测区域位于鱼卡矿区，本次开采沉降主要由于某一工作面回采造成。在该工作面回采区域范围内的地表有一条新建公路自西向东穿过矿区，该条公路是出入矿区的主要公路，保证该条公路的安全使用对矿区有着重要的作用。因此在工作面回采之前需要对公路所在区域进行地表沉降预测分析，保证公路的正常使用，同时为邻近工作面的开采提供相关数据。该工作面内煤层埋深240～280m，平均埋深在260m，煤层的平均厚度为9.1m，采用综采放顶煤开采，工作面倾向长度为180m，走向长度1800m，煤层倾角15～30°。基本顶为炭质泥岩，厚度为14m；直接顶为粉砂岩，厚度为3.8m；直接底为细粒砂岩，厚度为3m；老底为巨厚粉砂质泥岩；基本顶上方以泥岩为主。

2 地表沉降采前预测

2.1 预测函数

在采前开采沉降预测中根据地表沉降预测的相关预测方式，主要对地表下沉值、倾斜值、曲率、水平变形进行预测。

2.1.1 地表任意点的下沉

地表任意点的下沉按照式(1)进行计算：

W(x,y)=Wmax·Cx·Cy

(1)

式中，Wmax为地表最大下沉值，m。

其中Wmax按下式计算

Wmax=mηcosα

(2)

式中，m为煤层采厚，m；η为下沉系数；α为煤层倾角，(°)。

Cx，Cy按照式(3)和(4)计算

(3)

(4)

式中，l为沿煤层走向计算开采长度，m；L为沿煤层倾向计算开采宽度，m；r为煤层走向方向主要影响半径，r=H/tanβ，m；H为平均采深，m； tanβ为主要影响角正切；r上为煤层上山方向主要影响半径，m；r下为煤层下山方向主要影响半径，m。

2.1.2 任意点、任意方向的水平变形

建筑物下开采地表任意点、任意方向的水平变形量的计算按照式(5)和(6)进行计算

(5)

(6)

式中，εφ,εφ+90°分别为待求点沿φ及φ+90°方向的水平变形值，mm/m；εx,εy分别为待求点沿工作面走向及倾向在主剖面投影点处的水平变形值，对于倾斜剖面需加改正值Ty/tanθ，mm/m。

2.1.3 地表任意点、任意方向φ的倾斜

地表任意一点的，任意方向的倾斜值按照式(7)和(8)计算

Tφ=TxCycosφ+TyCxsinφ

(7)

Tφ+90°=-TxCysinφ+TyCxcosφ

(8)

式中，Tφ,Tφ+90°分别为待求点沿φ及φ+90°角方向的倾斜值，mm/m；Tx,Ty分别为待求点沿工作面走向及倾向在主剖面投影点处的倾斜值，mm/m。

2.1.4 地表任意点、任意方向的曲率

建筑物下开采地表任意一点的曲率按照式(9)，(10)进行计算

(9)

(10)

式中，Kφ,Kφ+90°分别为待求点φ及φ+90°方向的曲率，10-3/m；Kx,Ky分别为待求点沿工作面走向及倾斜方向在主剖面投影点处的曲率值，10-3/m。

2.1.5 地表任意点、任意方向φ的水平移动

建筑下开采引起的地表任一点的水平移动按照式(11)和式(12)计算

uφ=uxCycosφ+uyCxsinφ

(11)

uφ+90°=-uxCysinφ+uyCxcosφ

(12)

式中，uφ,uφ+90°分别为待求点沿φ及φ+90°角方向的水平移动值，mm；ux,uy分别为待求点沿工作面走向及倾向在主剖面投影点处的水平移动值，mm。

2.2 预测参数初次选取

预测参数的选取对提升地表沉降预测的准确度有着重要的作用，因此选取合适的预测参数值十分重要。在初次地表沉降预测过程中主要采用工程类比法进行采前预测参数的选取。选取过程中主要根据该区域不同开采条件下预测参数对本矿井实际地表沉降参数进行选取，见表1。

表1 该矿区不同开采形式下地表沉降参数

根据表1相关数据和矿井开采条件最终确定该工作面回采造成地表沉降的预测参数，具体如表2所示。

表2 工作面回采地表沉降预测参数

2.3 采前沉降预测分析

由于计算函数较为复杂，在实际的计算中工作量较大，为了提升计算效率和计算的准确性，运用Matlab软件进行数值计算并运用CAD软件绘制相关的沉降曲线，预测后公路地表移动最大值见表3，预测曲线见图1～图4。

表3 工作面回采后公路所在区域地表移动变形最大值

图1 地表下沉等值线

图2 地表水平变形等值线

图3 垂直方向地表曲率等值线

图4 垂直方向地表倾斜等值线

由图1～图4可知，采用工程类比法确定预测参数时，地表公路所在区域的地表下沉值在30～40mm之间，最大下沉量为40mm；公路所在区域地表水平变形在0.2～0.3mm/m之间，最大地表水平变形为0.3mm/m，位于工作面中部区域；公路所在区域地表曲率在0.002附近，垂直公路方向地表倾斜值在0～-0.5mm/m之间，最大值为-0.4mm/m，位于工作面停采线附近区域。

3 地表沉降观测分析

3.1 地表测线布置

为了更好地掌握工作面回采过程中地表沉降实际情况和分析采前预测的准确性，在工作面地表按照地表沉降观测的要求在距离工作回采区域范围内公路附近布置了1条走向测线，5条倾向测线，其中4号和5号倾向测线为后期测线。具体布置如图5所示。

图5 测线布置

由于观测地区煤矿没有本矿井的沉降观测资料，因此采用类比的方法确定各参数如下：走向移动角：δ=75°；上山移动角：γ=76°；下山移动角：β=76.6-α；最大下沉角：θ=90°-0.7α(α为煤层倾角)；松散层移动角：Φ=45°；煤层移动角的修正值：Δγ=Δδ=Δβ=20°。

3.2 监测数据处理分析

根据对不同回采期间实地监测数据，利用Matlab进行相关的地表沉降数值计算，得到地表沉降曲线。在此选取地表下沉量曲线进行对比分析。图6为走向测线各测点下沉曲线；图中一期为工作面推进100m时，二期为工作面推进距离为300m时，三期为工作面推进450m时。

图6 走向测线各监测点下沉曲线

由图6可知，工作面推进100m后走向测线区域地表沉降值开始明显增加，当工作面推进距离达到300m时，走向测点中最大下沉量为500mm，工作面推进距离达到450m时，走向测线中最大下沉量达到800mm。但是根据图形曲线可知，3个时期均未出现沉降盆地曲线，因此在监测期内地表沉降未达到稳定。为了更加准确地对比预测曲线与实际下沉曲线之间的差异，及时对相关参数进行修正。选择3期监测数据进行对比分析，3期地表沉降监测数据如图7所示。

图7 实测地表沉降曲线

在图7中测点34到40所在区域为公路所在区域，由图7可看出，在1号、2号和3号测线公路所在区域的测点的地表下沉量中1号和2号测线上的该处的地表下沉值在40～65mm之间，超出采前预测值，由于3号测线在回采工作面前方，受采动影响较小，公路所在区域地表下沉量小于采前预测值。同时其他地表变形移动曲线也与预测曲线存在一定的差异。由此可知采前预测参数选取过于保守，预测地表移动变形与地表实际移动变形存在差异，需要对预测参数进行修正。

4 预测参数修正与二次预测

4.1 参数修正

根据以上的各条测线的观测沉降数据，利用Matlab对选定的测线上的实测地表移动变形曲线数进行反演计算，从而根据实测地表变形移动数据确定以观测数据为基础的地表沉降预测参数，具体结果如下：下沉系数q=0.44；水平移动系数b=0.43；开采影响传播系数K=0.65；影响传播角θ=90°-0.65α(α为煤层倾角)；tanβ下=1.4，tanβ上=1.5。

为了分析确定反演计算参数的正确性和合理性，需要进行二次预测曲线与实际观测曲线的对比拟合分析，从而确定修正后预测参数的准确性。选取2号测线和4号测线进行对比分析，实测数据为工作面推进740m时地表实测下沉数据，分别如图8和图9所示。

图8 2号测线实测与二次预测地表下沉曲线对比

图9 4号测线实测与二次预测地表下沉曲线对比

由图8和图9可知，整体上看2条实测曲线与预测曲线比较接近，拟合程度较高。虽然在前20号测点实测地表下沉曲线与预测曲线存在一些差异，预测曲线地表下沉量大于实测地表下沉量，这种现象的主要原因是地表沉降仍在持续。公路附近区域测点地表下沉曲线与预测曲线基本接近。从整体上看二次修正后的预测参数符合地表实际移动。

4.2 二次预测

根据修正后的预测参数绘制相应的地表变形移动等值线图，具体如图10～图13所示。

图10 地表沉降二次预测等值线

图11 地表水平变形二次预测等值线

图12 垂直方向地表曲率二次预测等值线

图13 垂直方向地表倾斜二次预测等值线

5 结 论

在采用工程类比法进行矿井采前开采地表沉降基础之上，根据地表沉降监测数据利用Matlab进行基于实测数据的预测参数反演计算并对预测参数进行拟合分析，根据反演预测参数进行地表移动变形二次预测。该种基于地表实测数据的二次预测方法能够提升地表变形预测参数与开采条件的匹配度，提升地表移动变形预测的准确性，为其他工作面的开采提供准确的预测参数。

[1]何国清，杨 伦，凌赓娣，等.矿山开采沉陷学[M].徐州：中国矿业大学出版社，1991.

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[3]郭启琛，李文平，王启庆，等.薄基岩浅埋深矿区地表开采沉降预测及影响因素分析[J].金属矿山，2015(12)：161-164.

[4]任 松，姜德义，杨春和.复杂开采沉降分层传递预测模型[J].重庆大学学报，2009，32(7)：824-828.

[5]李 达，邓喀中，陈 华，等.基于StaMPS技术的矿区开采沉降监测与分析[J].煤矿开采，2016，21(5)：71-74.

[6]董雪园，郑南山，狄利娟.基于事件响应模型监测煤矿区地表沉陷[J].矿业安全与环保，2014，41(1)：36-39.

[7]邓伟男.基于FISH语言的开采沉陷模拟数据处理方法[J].煤矿开采，2016，21(4)：15-17，9.

[8]冯 焕，江 剑.对现代工程造价管理的探讨[J].中国新技术新产品，2011(1)：211.

[责任编辑：徐乃忠]

2017-03-13

10.13532/j.cnki.cn11-3677/td.2017.04.018

张世良(1971-)，男，青海湟源人，总工程师、总经理，从事技术管理工作。

张世良.基于实测数据的地表沉降预测优化研究[J].煤矿开采，2017，22(4)：70-74.

TD325.2

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1006-6225(2017)04-0070-05