鹿台山煤矿2号煤层瓦斯地质区划

2020-05-06张军鹏

山西焦煤科技 2020年2期

张军鹏

(山西煤炭进出口集团鹿台山煤业有限公司，山西沁水 048200)

煤层瓦斯是一种特殊的气态地质体，瓦斯的生成、赋存及运移受控于地质条件[1]. 瓦斯地质规律是瓦斯预测与瓦斯灾害防治的理论基础。我国煤矿的开采实践证实，煤层瓦斯的分布与煤与瓦斯突出是不均衡的，且主要受地质条件的控制[2-4]. 准确的瓦斯地质区划是瓦斯管理与瓦斯防治的基础，对提高瓦斯分布的认识、瓦斯预测精度等均具有重要的理论意义和实践意义[5-7].

1 理论基础

影响瓦斯赋存的地质因素包括煤层埋藏深度、煤层围岩、地质构造、煤的变质程度、地下水活动、煤层厚度、岩浆侵入、陷落柱发育、地表冲积层厚度、煤质等。在这些影响因素中，有些地质因素对瓦斯含量的贡献大，有些贡献小，只有寻找出对瓦斯含量起决定性作用的因素，才能较真实地反映瓦斯的分布。瓦斯地质区划是瓦斯地质学科的基础理论，其核心是在众多地质影响因素中，通过对比分析，寻找出时间上和空间上的异同点以及能够准确区分瓦斯异常的标志。

瓦斯地质区划的关键是寻找瓦斯地质变量，影响瓦斯赋存的地质因素都可以称作瓦斯地质变量。在这些众多瓦斯地质变量中，一些变量对瓦斯的影响是定量的，可以用数学关系式来表达，像埋深、煤层厚度等；而另一些瓦斯地质变量对瓦斯的影响则是定性的和趋势性的，不能直接用数学关系式来表达，像煤层顶板岩性、断层、煤质等。定性和定量瓦斯地质变量则不能放在一起分析，需要通过一定的数学方法进行变量的转换和统一。

传统的瓦斯预测及分析是以单变量的一元统计回归为基础进行的，所建立的瓦斯预测模型仅考虑煤层埋藏深度这一指标，其预测精度存在明显不足，不能够真实反映煤层瓦斯的分区与分带[8].

2 瓦斯地质变量筛选

瓦斯地质变量筛选是指从众多地质因素中筛选出与瓦斯赋存或瓦斯突出直接或间接关联的变量。通过瓦斯地质分析，从定性的角度分析地质因素与瓦斯因素之间的相关性，然后采用定量相关性选取相关性比较高的地质因素。刚开始要尽可能多选，避免漏掉有用的信息，然后用数学的方法把不相关或相关性差的变量剔除掉。当瓦斯地质分析筛选的变量与数学方法筛选的变量不一致时，尽可能保留数学方法筛选上的定性变量。瓦斯地质变量筛选方法包括：

1) 回归分析。

回归分析是用来研究某一变量与其它若干变量间的变化关系，可以确定自变量的变化对因变量的贡献大小。通常包括一元线性回归、多元线性回归[9].

2) 判别分析。

判别分析是在分类确定情况下，按照特定的判别准则建立一个或多个判别函数，依据某一瓦斯地质变量的特征值判别其归属问题的一种多变量统计分析方法。

3) 因子分析。

因子分析是指从瓦斯地质变量群中提取出共性因子的方法，这些共性因子对瓦斯含量的影响具有共性，因此可以将这些影响因子归为一类变量。

4) 数量化理论I.

数量化理论是多元统计学的一个分支，是一种专门用来处理定性数据的多维度数据分析方法，可以把诸如煤层顶板岩性、断层、褶皱等定性瓦斯地质变量的定性影响进行定量化表征，也可以把定性和定量瓦斯地质变量合二为一进行表征，是瓦斯地质分析的一种新的方法。

3 瓦斯地质区划指标

煤层瓦斯地质区划是通过定性和定量分析瓦斯地质变量，筛选出相关性高的瓦斯地质变量，然后按瓦斯地质变量进行瓦斯等级的划分。通常所采用的瓦斯地质区划指标有瓦斯指标和地质指标两种。瓦斯指标[10]包括瓦斯涌出指标和瓦斯突出指标，如瓦斯涌出量、瓦斯解吸指标Δh2及K1等；地质指标包括地质构造、埋藏深度、顶板围岩等，如断层复杂程度、煤岩顶板岩性分区、围岩透气性、褶皱复杂程度、煤层倾角等。在进行瓦斯地质变量筛选时，首先把定性变量量化为定量变量，采用数量化理论I，最终筛选出主控瓦斯地质变量。

3.1 顶板岩性指标

煤层直接顶板岩性反映了煤层沉积环境的变化，不同岩性的岩层对瓦斯的保存能力差异明显，但这些差异是定性的，为研究方便，把这些定性变量按数学方法进行量化。定性变量可以用二态变量来表示，即用“0”和“1”表示其属性的“无”和“有”。如泥岩顶板可表示为(1，0)，砂岩顶板表示为(0，0).

3.2 瓦斯涌出指标

瓦斯涌出大小直接反映了煤层瓦斯高低，可以采用绝对瓦斯涌出量大小来表示，如：<5 m3/min、5～10 m3/min、10～15 m3/min、>15 m3/min.

3.3 地质构造复杂程度指标

煤矿常见的构造类型包括断层和褶皱。

3.3.1褶皱复杂程度指标

褶皱复杂程度一般用褶皱剖面变形系数来表示[11]，但因操作不便利限制了其具体应用。而煤层底板等高线的弯曲形态可以近似反映褶皱在三维空间的复杂程度，和其剖面上反映褶皱的变形复杂程度具有相似性。煤层底板等高线图上等高线的弯曲程度可采用平面变形系数[12]Kp来量化褶皱的复杂性：

(1)

式中：

Kp—平面变形系数；

l1、l2、l3—统计单元等高线的实际长度、割线长度、相邻等高线的平距，m；

h—相邻两条等高线的高程差，m.

式(1)中参数取值见图1.

图1 褶皱平面变形系数Kp计算方法示意图

3.3.2断层复杂程度指标

断层复杂程度指标采用断层复杂程度指数F来评价：

(2)

式中：

F—断层复杂指数；

H—断层落差，m；

L—断层延展长度，m；

n—断层条数；

S—统计单元面积，m2.

3.4 围岩透气性指标

围岩透气性是指煤层顶板一定厚度范围内不同岩性组合的透气性，可用K围表示[13]：

(3)

式中：

K围—围岩透气性系数；

Mi—煤层顶板第i层厚度，m；

Ki—煤层顶板第i层透气性校正系数；

Hi—煤层顶板第i层至煤层顶板的距离，m.

围岩透气性系数校正表见表1，透气性系数计算示意图见图2.

表1 围岩透气性系数校正表

图2 围岩透气性系数计算示意图

4 鹿台山煤矿瓦斯地质区划

4.1 矿井概况

鹿台山煤矿2015年9月正式投产，设计生产能力60万t/a，开采C-P系2号、15号煤层，采用斜井单一水平开拓，中央分列式抽出通风方式，正常条件下一采二掘接替。井田2号煤层瓦斯含量最大15.18 m3/t，井田构造为一向N缓倾的单斜构造，地层产状走向近EW向，井田揭露断层43条，其中正断层35条，逆断层8条，断层落差最大4.0 m，最小0.5 m，历年矿井瓦斯等级为高瓦斯矿井。

4.2 瓦斯地质变量筛选

鹿台山煤矿目前开采2号煤层，煤层厚度赋存稳定，整个井田瓦斯南低北高，局部瓦斯异常。通过瓦斯地质定性分析，煤层埋藏深度、顶板岩性及透气性系数、地质构造是影响本井田瓦斯赋存的主要地质因素。为了便于更准确分析瓦斯赋存规律和筛选瓦斯地质变量，在此采用数量化理论I对瓦斯地质变量进行筛选。

4.2.1统计单元划分

瓦斯地质数学模型是以已知统计单元为样本建立起来的。要建立预测瓦斯含量的数学模型，首先需要在预测煤层的已采区域划分统计单元。根据鹿台山煤矿已采区的实际情况，在1∶5 000的煤层底板等高线图上，以工作面每两个月回采块段的相对中心位置作为已知统计单元的实际采样点位置参与瓦斯含量的模型计算，已采区共划分32个统计单元。

4.2.2变量选择和取值

采用数量化理论I建立瓦斯含量的预测模型，瓦斯含量为因变量，各种影响因素为自变量。

1) 因变量。以统计单元中心点实测瓦斯含量为因变量。

2) 自变量。自变量选取煤层埋深、顶板岩性、围岩透气性、褶皱平面变形系数、煤层底板标高、煤厚等6个指标，分别在每个统计单元中心点对上述6个地质指标进行取值。

4.2.3瓦斯含量预测模型

采用瓦斯地质数学模型软件，经过变量检验、筛选和调整，用数学方法剔除了部分相差性差的变量，随机抽取3、13、23三个未参与数学模型建立的统计单元，作为对预测模型的检验，最终建立瓦斯含量与瓦斯地质变量间的数学模型：

W=0.042dl(1)-12.52dx(1，1)-

11.07dx(1，2)+2.53dx(2，2)

(4)

式中：

W—瓦斯含量，m3/t；

dl(1)—埋藏深度，定量变量，m；

dx(1,1)—30 m围岩透气性系数项目“≤0.3”类目之反应；

dx(1,2)—30 m围岩透气性系数“>0.3”类目之反应；

dx(2,2)—褶皱平面变形系数Kp“>0.5”类目之反应。

4.2.4预测模型精度检验

1) 理论检验。

为验证所筛选的瓦斯地质变量对瓦斯含量的影响程度，对每个自变量进行显著性检验，以Ri和ti表示瓦斯含量与埋藏深度(i=1)、顶板30 m围岩透气性系数(i=2)、褶皱平面变形系数(i=3)的偏相关系数及其t统计量，R为复相关系数，计算结果如下：

(5)

2) 实际检验。

把3个未参与预测模型建立的统计单元数值代入预测模型，预测瓦斯含量分别为13.56 m3/t、9.72 m3/t、8.55 m3/t，实测瓦斯含量分别为14.28 m3/t、10.21 m3/t、9.26 m3/t，相对误差分别为5.04%、4.80%、7.67%，平均误差5.84%(表2)，预测精度<10%，可以满足未采区瓦斯含量预测。