煤层顶板钻孔疏放水技术优化

2021-02-22高利军白海成

陕西煤炭 2021年1期

高利军，来甲，马壮，吉勇，白海成，曹帅

(1.陕煤集团神木柠条塔矿业有限公司，陕西榆林 719300；2.陕西省煤层气开发利用有限公司，陕西西安 710000)

0 引言

陕北地区煤炭资源埋藏较浅，大部分矿井遭受着风化基岩裂隙水和第四系孔隙水的威胁。矿井主要充水含水层以静储水量为主，动态补给量有限。以静储水量为主的矿井充水含水层发生矿井充水时，往往是瞬间冲击水量大，后期水量迅速衰减甚至干枯[1-3]。当矿井诱发该类含水层突(透)水时，往往在总出水量有限的条件下给矿井带来严重灾害，采用预先疏水技术可以有效地消减峰值水量而达到减轻或消除矿井水害的目的。

针对顶板水害预防，目前行之有效的措施是在工作面回采前向顶板含水层施工疏放水钻孔，一方面达到对工作面回采时涌水量“削峰平谷”的目的，另一方面可以避免水害的发生，实现矿井安全生产[4-7]。近年来，科研工作者在宁东矿区、神东矿区等遭受顶板水害威胁的矿区进行了大量的关于疏水降压的研究和实践，在顶板含水层可疏降性及疏放水钻孔布置等方面取得了一些重要的理论和实践经验[8-12]。尽管这项技术应用较为普遍，但由于各矿井的地质及水文条件差异较大，大量实践表明，疏放水效果千差万别。目前，钻孔疏放水工程设计时，一般采用均匀布置的布孔方式，根据近几年来的钻孔施工经验，有30%～50%的钻孔不出水或出极少量的水[13-15]，从理论上看这部分工程量可以压缩，疏放水方案可以优化，这就需要在大量试验基础上才能找出更为有效的技术方案。

1 矿井涌水分析

1.1 矿井涌水量与降雨量的关系

通过对回采面积、降雨量和涌水量的相关分析，矿井涌水量与回采面积没有直接关系，但与矿区的降雨量有一定的关系。结合图1可以看出，在7、8、9这3个月过后的一段时间，南翼的涌水量会逐渐变大，而北翼的涌水量则基本稳定，这可能是因为南翼地表被沙层覆盖，大气降水极易入渗到地下含水层，以致使煤矿南翼涌水量逐渐增大；而北翼则因为地表被土层所覆盖，大气降水难以入渗，所以其涌水量趋于稳定。总体来看，柠条塔煤矿的矿井涌水量逐渐增大。

图1 涌水量相关因素曲线

1.2 煤层开采对矿井涌水量的影响

矿井充水通道主要是煤层开采形成的冒落带和裂隙带，其次为断层、裂隙、封闭不良钻孔等。研究区内，2-2煤层开采后，冒裂带发育至直罗组风化基岩含水层段形成矿井充水通道。地下水则由四周汇合从导水裂缝带涌入矿井。研究区内未风化基岩厚度差异较大，总体上呈西北部厚，东南部薄。厚度10.43～114.13 m，一般厚40～90 m。根据冒落带及导水裂缝带高度计算数据可知，勘探区大部分范围内2-2煤开采后导水裂缝带直接发育至直罗组风化基岩含水层，形成矿井涌水的直接导水通道。目前S1210工作面涌水现象也验证了充水通道的判断，即冒裂裂隙直接沟通直罗组风化基岩含水层，成为全区的主要充水通道。局部导水裂缝可沟通第四系松散潜水，特别是肯铁令河谷地带冒裂带及土层缺失的“天窗”地段，可直接沟通第四系松散潜水含水层而造成突水溃砂。

2 疏放水试验

2.1 钻探成果

试验共设计井下放水孔55个，疏放水目标层位为侏罗系延安组砂岩含水层、侏罗系直罗组风化基岩裂隙含水层。在S1200-3工作面位置已施工的J6水文孔作为本次试验的地层厚度、单位涌水量、静止水位、渗透系数及渗透半径等水文地质因素的参数孔，钻探和抽水试验成果见表1和表2。本次数据分析基于S1200-3工作面疏放水试验的16钻孔水量，按照钻孔间距相近原则分为5个孔组，见表3。

表1 J6钻孔钻探成果表

表2 J6钻孔抽水试验成果表

表3 各孔组钻孔一览表

2.2 成果分析

主要从孔组疏放水量、疏放水稳定时间、单孔疏放水量、钻孔深度、钻孔方位角、钻孔倾角、残余水头、渗透系数等方面对S1200-3工作面疏放水试验原始数据进行分析。

2.2.1 孔组放水量

该疏放试验观测时间为2017年8月10日至10月12日，疏放水约62 d。各孔组疏放水量变化趋势，如图2、3所示。可知，各孔组均是由几个钻孔组成，且都是逐一成孔的，各孔组放水量首先随着钻孔成孔数量的增加而不断增大，但钻孔均成孔后水量达到最大值，随后呈下降趋势。疏放一定时间后，各孔组出现不同程度的近似稳定状态，其中第4组衰减幅度最大从最初峰值100 m3/h衰减至20 m3/h；第2组衰减幅度最小，水量变化范围一直处于98.5～101 m3/h；其余3组衰减幅度较缓。从疏放水观测的这段时间来看，第2孔组疏放水量占比最大，占总水量的44%；第1孔组疏放水量占比最小，占总水量的17%。从钻孔数量分析，第2孔组只有2个钻孔，第1孔组则为4个钻孔，主要原因是F14钻孔水量大且观测的这段时间内水量基本稳定。

图2 各孔组疏放水量变化趋势

2.2.2 疏放水稳定时间

从5组钻孔疏放水水量变化趋势来看(图3、4)，除了第2组一直较稳定以外，其余4组均在50 d左右呈现较稳定状态。整体来看0～15 d疏放水量衰减最大，其次是15～50 d，50 d往后疏放水量衰减最小。5组钻孔疏放水总量50 d后趋于稳定。

图3 各孔组疏放水量比例

图4 5组钻孔疏放水总量变化趋势

2.2.3 单孔放水量

针对工作面疏放水过量的问题，采用单指数衰减模型分析单孔疏放水量的衰减变化规律。单指数衰减模型实质是基于一系列离散模型代替并模拟系统动态连续变化过程，已广泛应用于有机荧光分子寿命测量、土壤养分流失以及放射性元素能量衰减动态变化等过程模拟，模型基本公式为

y=y0+Ae-ax

(1)

式中，y为因变量；x为自变量时间；y0，A，a为待定的参数；y0为因变量随着自变量变化而达到的稳定值；y0+A为初始时刻因变量的初始值。该模型能够较好地描述因变量随着自变量的衰减变化规律。

在煤矿顶板水疏放方面，随着疏放水的进行，钻孔疏放水量由其初始疏放水量(即最初峰值)，逐渐衰减呈下降趋势，适合采用单指数衰减模型来描述。可将模型进行适当修正，以模拟钻孔疏放水量的变化规律。原模型公式中的x在疏放水中作为疏放水时间t，随着疏放水时间的延续，Ae-ax项不断的减小，直至趋于0，那么达到动态平衡时间te后的钻孔稳定疏放水量，记为Qe(m3/h)：当刚开始疏放水时t=0，Ae-ax=A，钻孔初始疏放水量可由实际观测得出，记为Qo(m3/h)，于是Qo=Qe+A，则A=Qe-Qo，a为钻孔疏放水量衰减系数：(1/d)。其模型示意图如图6所示。

因此，单孔疏放水量单指数衰减模型可表述为

Qt=Qe+(Q0-Qe)e-ax

(2)

疏放水总量Q以往主要是通过每天的流量值(图5)乘以时间并在整个疏放水时间段内累加得到，该累加方法未考虑疏放水量的衰减过程，计算值明显偏大。疏放水总量可通过对钻孔疏放水量单指数衰减模型进行积分计算得到

图5 单孔放水量曲线

(3)

3 灰色关联度理论分析

3.1 灰色关联度理论介绍

灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。灰色关联分析的具体计算步骤分为确定分析数列、原始数据的无量纲化、计算关联系数、计算关联度、关联度排序。

3.1.1确定分析数列

确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列，反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列，影响系统行为的因素组成的数据数列，称为比较数列。

设参考数列为

x0={x0(k)∣k=1，2，3,…,j}，

设参考数列为

x1={x1(k)∣k=1，2，3，…，j}，

x2={x2(k)∣k=1，2，3，…，j}，

x3={x3(k)∣k=1，2，3，…，j}，

…

xi={xi(k)∣k=1，2，3，…，j}。

3.1.2 原始数据的无量纲化

由于系统中各因素数列中的数据可能因为量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理，具体转化方式如下

(4)

3.1.3 计算关联系数

根据以下公式计算关联系数

ξ0i(k)=

(5)

式(4～5)中,ρ为分辨系数，通常取0.5。

3.1.4 计算关联度

因为关联系数是比较数列与参考数列在各个特定值的关联程度值，所以它的数目不止一个，这样不方便进行整体比较。因此，有必要将各个特定值的关联系数集中为一个值，即求取平均值，作为比较数列与参考数列关联程度的数量表示，关联度roi计算公式为

(6)

式中,roi为比较数列与参考数列的关联度。

3.1.5 关联度排序

关联度按照大小排序，如果ron

3.2 影响井下钻孔疏放水量的因素

本次顶板疏放水效果因素分析，选取方位角、倾角、钻孔深度、风化基岩厚度、残余水头、渗透系数6个因素，对钻孔疏放水量的影响进行灰色关联度分析。首先利用式(4)对原始数据无量纲转化见表4；再通过式(5)进行关联度系数计算，见表5。

表4 各影响因素无量纲化统计表

表5 疏放水量与各影响因素关联度统计表

3.3 理论分析的结果

最后确定疏放水量与各影响因素关联度排序为0.99(钻孔深度)>0.97(风化基岩厚度)>0.95(倾角)>0.82(方位角)>0.74(渗透系数)>0.59(残余水头)。灰色关联度理论分析可知，钻孔深度与疏放水量之间的关联度最大，并且钻孔深度、风化基岩厚度及倾角三者与疏放水量的关联度差异较小，残余水头与疏放水量的关联度最小。

3.3.1 不同方位角的钻孔疏放水量分析

通过本次施工的顺槽5个钻场5组钻孔，每个钻场都是施工两个钻孔，开孔位置相同，倾角和深度差异较小只是方位角不同，对比分析发现初始水量为1号钻场F9=F10、2号钻场F12>F13、3号钻场F16>F17、4号钻场F20>F21、5号钻场F22>F23。通过涌水前地下水流场推测图(图6)不难发现，上述4个钻场中同一开孔位置出水量大的钻孔方位角都是逆着地下水水流方向，即方位角在259°～299°。

图6 涌水前地下水流场推测图

3.3.2 各疏放钻孔水量稳定情况分析

从5组钻孔疏放水水量变化趋势来看(图3、4)，除了第2组一直较稳定以外，其余4组均在50 d左右呈现较稳定状态。整体来看0～15 d疏放水量衰减最大，其次是15～50 d，50 d之后疏放水量衰减最小。5组钻孔疏放水总量50 d后趋于稳定。

3.3.3 优化前后钻孔数量对比分析

通过对柠条塔煤矿S1200-3工作面顶板预疏放水钻孔研究，探明了S1200-3工作面上覆主要含水层为风化基岩裂隙承压含水层。基本摸清了风化基岩含水层厚度及具有风化程度从上到下逐渐减弱的特点。对上覆侏罗系中统直罗组风化基岩裂隙承压含水层及2-2煤上覆完整基岩含水层进行了有效的疏放，达到了降低工作面回采时瞬间峰值涌水强度的目的。通过对所施工钻孔进行集中统一、持续疏放，可减少上覆含水层对工作面回采的影响。