基于激光雷达监测的矿山开采诱发地表运移规律分析

2021-10-15贾会会田一麟

科学技术与工程 2021年27期

贾会会，师海，王虎，田一麟

(1.天津华北地质勘查局，承德 067000； 2.清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室，北京 100084； 3.北京交通大学土木建筑工程学院，北京 100044； 4.燕山大学建筑工程与力学学院，秦皇岛 066004)

矿山开采诱发地表变形将影响到矿区地质环境的改变和地表建筑物等的安全。矿区地表运移是矿区地质构造、地层岩性、地应力和矿体赋存状态等多因素作用的结果[1-3]，矿区地表运移的控制和地质环境的保护，对矿区及周边经济、生态可持续发展等具有重要的意义。

目前中外针对矿山地表稳定性的分析和控制从形成机理、稳定性评价、监测、预测到工程修复和生态恢复等研究成果较为丰富。矿区地质条件是矿山开采地表变形的基础，决定着表塌陷落的成因，在形成机理方面目前针对构造应力、开采倾斜矿体、覆盖岩层及开采类型对地表变形问题进行了有益的探讨[4-6]。自20世纪90年代起，随着遥测技术的发展，研究人员将遥感、地理信息系统(geographic information system,GIS)、激光扫描、GPS监测、地质构造分析等相结合，快捷地获取、处理和分析了地灾信息数据，极大提高了工作效率[7]。余宏明等[8]、孔嘉旭等[9]利用无人机航测技术对滑坡信息进行采集建模，并建立了稳定性分析模型。谢兴隆等[10]利用综合物探技术查明了滑坡覆盖层厚度、基岩和构造等地质特征，得到了较好效果。刘肖姬等[11]利用GF-2卫星数据提取滑坡灾害信息，基本实现滑坡的灾害识别，初步证实卫星在滑坡灾害识别方面的适用性。刘斌等[12]、李兵权等[13]、麻源源等[14]研究了地基雷达测量技术及其在典型采矿工程中的监测应用，地基雷达现在已成为监测边坡微小形变的重要技术手段。吴星辉等[15]将合成孔径边坡雷达(slope synthetic aperture radar,S-SAR)监测系统应用于大宝山矿露天开采工程，实现了大范围边坡的全天候实时位移监测及滑坡预警预报。矿山地质环境由于其特殊性，生产活动频繁、地质构造复杂，有必要对复杂地质条件下矿山地表开展非接触式、不间断、全覆盖面的变形监测和稳定性分析[16-17]。

因此，以云南省落雪铜矿矿区为研究对象，采用非接触式、大范围、远程实时的合成孔径雷达监测技术，结合现场调查、卫星影像和数值模拟，开展了研究矿区地表环境的地质调查、监测、分析和评估，对地表变形发展特点和运移发生机理做出判识，为矿区的防灾减灾提供技术支撑。

1 矿区工程地质概况

1.1 矿区地质环境

落雪铜矿矿区位于昆明市东川区，整个矿区从南向北，由龙山、老山-穿天坡、稀矿山(铜沿、铁沿)、小溜口(铜沿、铁沿)七个矿段组成。矿区南与白沙包矿段相连，北部以金泊箐断层为界与因民矿区相连，南北长10.5 km，东西宽8.5 km。

矿区位于乌蒙山系侵蚀区和现代活动构造区，受特殊的地形地貌、水文地质、新构造运动、植被、地层岩性和矿山开发等多重因素耦合影响，矿区岩体、土体、水体和植被的原有状态发生改变，地质灾害、资源破坏和环境污染等矿山地质环境问题十分突出，矿区整体地质环境呈恶化趋势，预防和治理矿山受损生态系统成为当前和今后首要难题之一[18-19]。

矿区地形陡峻，沟谷纵横，海拔标高2 700～4 150 m，年平均气温7 ℃，属寒温带气候，年平均降雨量1 500 mm。地震烈度为IX度区。矿区构造位置处于扬子板块西缘，位于康滇地轴中段东缘的东川块状隆起的落因背斜西翼。区内出露的地层，主要是元古界昆阳群，上震旦统以强烈不整合关系覆盖于昆阳群之上，其层序依次为：上震旦统的灯影组(Zb)和陡山沱组(Za)、昆阳群的黑山组(PeKnH)、落雪组(PtKnL)、因民组(PtKnY)。

矿区水文地质条件简单，含水层主要为落雪灰岩及底部薄层灰岩，无论含矿层本身或其上下盘围岩，均属构造裂隙含水层，含水性微弱，地下水的补给，除大气降雨外，有来自灯影组含水层和地表水流渗透等因素。含矿层及其围岩透水性弱，地形坡度陡，沟谷深切，比差大。

1.2 矿区地表运移成因

矿区地表运移的形成，是自然因素与人类活动共同作用的结果。落雪矿区从1969年开始规模化开采，留下多个大型采空区。矿山井下采空区连通，形成了大量的贯穿、未知空区，存在安全隐患。一旦采空区群发生整体性垮落，可能诱发大规模矿区地表运移，对矿区工业场地和居民社区人员造成威胁。矿区地形陡峻、山体切割强烈、地貌反差大、岩性复杂、构造发育、地震活动频繁、多暴雨，且矿山开采和大规模的经济活动使得矿区地质灾害普遍发育。落雪铜矿开采以崩落法为主，山体内部采空区接近山体表面。

由于采动、断裂构造等影响，采空区上覆地表岩石常发生崩落下滑，山体局部发生破坏，采动诱发山体地表裂缝、坍塌、塌陷，如图1(a)所示；矿区内山体边坡表面风化层厚度大、地形陡峻，采空区引发岩层移动，如遇地震、降雨等不利条件，可能进一步诱发大规模山体运动，威胁下游矿区和居民区，矿区历史上发生过严重的滑塌事故，如图1(b)所示。受地形地貌、地质构造和自然气候等作用影响，落雪矿区内地表岩石破碎、浅层稳定性差，矿山采矿废渣、崩塌物及风化剥蚀产物成为泥石流的主要物质来源，遇连续强降雨等极端天气可能发生泥石流。

图1 矿区地表运移状态Fig.1 Surface movement of mining area

落雪矿区地表运移将严重危害下游群众生命及地表构筑物等生产生活设施，阻碍区域经济发展。采用科学、有效的技术对区域内采矿诱发地表运移监测和评估，为矿区的防灾减灾提供技术支撑。

2 地表运移监测

落雪矿区山势陡，坡面碎，侵蚀强，海拔高，在几十年的生产过程中，受到风化剥蚀和采空区塌陷的影响，导致整个矿区山体岩体的完整性受到严重破坏。如采用传统的人工多点位监测方法，不易得到实时、全覆盖的变形数据，且耗费人力物力。

三维激光扫描仪、摄影测量和遥感卫星技术等，都可实现非接触式监测[20]。边坡雷达利用电磁波测量边坡位移量，克服了气候条件、植被对光学测量不利条件，且比遥感卫星等的监测结果精准，不受运行周期和地形地貌影响。因此，选用合成孔径雷达系统，对存在矿区地表运移状态进行非接触式、不间断、全覆盖面的变形监测，以分析危险区域的变化趋势。

2.1 监测方案设计

通过对矿区地质构造和地质调查分析，在落雪矿矿区内选取2处发生地表运移灾害的可能性较大的区域，区域1和区域2如图2所示，利用S-SAR对目标区域开展地表运移监测。

如图2所示，区域1易发生山体塌陷及滑移，区域2存在山体裂缝易发生滑塌，在两处监测点选择合理位置布置雷达观测站。

图2 监测点的布置及监测范围Fig.2 Layout and monitoring range of monitoring points

监测区域1：雷达连续监测380 h，共采集9 240帧雷达监测图像，获得了131.7亿个有效的测点数据。

监测区域2：雷达连续监测93 h，共采集265帧雷达监测图像，获得了37.7亿个有效的测点数据。

2.2 监测数据分析

2.2.1 监测区雷达图像与光学模型对应关系

图3(a)显示，区域1滑坡带中部的雷达视角较好，在雷达信号主瓣中央，控制监测区域1中部的形变，可获得整个滑移带的形变。雷达图像中的强目标在场景中对应的物体，目标清晰可见，雷达图像监测结果稳定[图3(b)]。从图3(c)中可知，雷达的有效观测区域可涵盖整个山坡及滑移带，监测区域的相干性在0.9以上，雷达数据质量好，监测结果可靠。

图3 监测区域1光学照片与雷达图像滑坡带对应关系Fig.3 Corresponding relationship between optical photos and radar images of landslide zone in monitoring area 1

由图4可见，监测区域2的监测视角很好，在雷达信号主瓣中央，可以获得整个滑坡带的形变情况。雷达的有效观测区域可涵盖整个山坡及滑坡带，监测区域的相干性在0.9以上，说明雷达数据质量好，监测结果可靠。

图4 监测区域2光学照片与雷达图像滑坡带对应关系Fig.4 Corresponding relationship between optical photos and radar images of landslide zone in monitoring area 2

2.2.2 监测区域位移分析

图5(a)所示为监测区域1在监测时段内地表位移(正值为正向形变，表示表面土石材料堆积；负值为负向形变，表示表面土石材料流失；零值表示稳定区域)。在滑坡带区域(3号点所处区域)存在土层流失，累积最大位移达到-16 mm，平均速度为-5 mm/d；滑坡带下游存在土层堆积；滑坡带右后方的山坡(2号点所处区域)存在土层堆积，累积最大位移达到61 mm，平均速度10 mm/d。

如图5(b)所示，在滑坡带区域(2号点所处区域)，存在土层流失，累积最大位移达到 -11 mm，根据数据采集时间93 h，得到平均速度为-3 mm/d；滑坡带下游(1号点所处区域)，存在土层堆积；滑坡带右后方的山坡(3号点所处区域)，存在土层堆积，累积最大位移达到18 mm，平均速度0.1 mm/d。

图5 监测区域2光学照片与雷达图像滑坡带对应关系Fig.5 Corresponding relationship between optical photos and radar images of landslide zone in monitoring area 2

由两个测区的监测结果综合分析可知，监测区域的浮石以大于3 mm/d的平均速度向下移动，当移动破坏了自然安息状态，可能加速滑落，威胁下游工业场地和居民区财产和生命安全。

3 矿山活动数值模拟分析

通过监测可得到矿区表面岩体和碎石的运移和活动整体情况，经过多年的矿山开采，局部采空区与山体表面贯通，在山体地表形成了一定的塌陷坑。山体内部的破坏会影响到地表的稳定性，如果地表又存在碎石或不稳定岩体，内部和外部因素共通诱发形成大规模的崩塌或者滑坡，因此分析采空区群对山体稳定性的影响至关重要。为进一步研究矿山历史生产活动产生的地下空区对地表稳定性的影响，采用数值模拟的方法，按照矿区真实采掘活动和回填活动先后顺序，模拟采空区的形成及充填。通过研究矿区地表的非线性变形分布和变形尺度，分析采空区群对采区的稳定性影响，对地表变形发展特点和地表运移发生机理作出判识。

3.1 模型的建立

数值模拟采用FLAC3D软件，根据研究对象，选取的模拟分析区域包含采空区群，三维模型范围为2 100 m×1 800 m×800 m，矿山采空区的总体积为493万m3，未充填采空区体积达到270万m3，以采空区实测空腔形态(对应图6中的黑色阴影部分)为依据，建立包含采空区数据的整体三维计算模型(图6)，模型总计496 289个计算单元，558 208个网格节点。

图6 三维计算模型Fig.6 Three-dimensional calculation model

模型全部采用实体单元模拟，假定岩土体材料破坏符合Mohr-Coulomb强度准则。计算模型采用的边界条件为：侧面限制水平移动，底面固定，模型上表面为自由边界。计算所需力学参数取值如表1所示。

表1 岩土体的物理力学参数

3.2 模拟结果分析

从模拟结果中提取整体变形云图(图7)进行分析，分析开采活动对山体的累积影响及山体整体稳定性情况。

图7 矿区地表变形云图Fig.7 Surface deformation cloud map of mining area

从图7可知，在采空区形成过程，受采空区聚集程度、大小、位置等因素影响，山体表面会发生不同程度的沉降。地表的变形受整个采空区的影响，最大滑移变形为15 mm，明显变形中心位置有2处(图8)，说明山体的稳定性在这2处受到开采的显著影响。

图8 模拟灾害风险区域与实际位置比对Fig.8 The simulated disaster risk area compared with the actual location

将计算出的2位置处位移变形叠加在卫星地图上进行对比。结合历史上矿区地表的活动情况，发现位置1处，历史上发生过小规模的塌陷。位置2处，历史上发生过较为明显的山体开裂，计算结果与实际监测结果吻合。

通过分析矿区地表运移变形演化过程，可以推测山体运移演化趋势，塌陷区外侧呈现基本稳定，变形速率为1×10-5m/s；而塌陷区内部及周边，由于岩体原始结构发生破坏，且表层覆盖大量的破碎岩体。结合雷达监测的实时变形速度，受矿山开采的影响较为严重的区域，表层岩土材料的稳定性较差，后期发生地表运移的可能性较大。