彬长矿区地下水化学特征及突(涌)水源判别

2022-08-19肖乐乐胡嵩岩任邓君蔺成森孙亚岳

西安科技大学学报 2022年4期

肖乐乐，胡嵩岩，牛超，任邓君，蔺成森，霍超，孙亚岳

(1.西安科技大学地质与环境学院，陕西西安 710054；2.山东能源集团西北矿业有限公司，陕西西安 710054；3.陕西正通煤业有限责任公司高家堡煤矿，陕西咸阳 713600)

0 引言

文中对彬长矿区高家堡煤矿第四系潜水含水层、洛河组含水层、延安直罗组含水层及工作面突水点所采集水样进行水质化验，通过Piper图分析各主要含水层的水化学类型，利用Gibbs图与主成分分析法分析各含水层水化学成分来源和水化学特征成因，建立基于主成分分析的PCA-Fisher判别模型，对突水水源进行判别，对于指导高家堡煤矿水害防治工作具有重要意义。

1 水文地质特征

彬长矿区高家堡煤矿位于西北塬区，主要为梁塬地貌，北部、东部边缘为泾河河谷，西南边缘为黑河河谷。矿区处于泾河——马莲河二级地下水系统接近排泄区段的地下水径流带之上，主要含水层可分为3类：第四系潜水含水层富水性较弱，距离煤层较远，对矿井充水基本无影响；白垩系洛河组含水层富水性较强，为煤层顶板主要充水含水层，是矿井防治水工作的重点对象；侏罗系含水层富水性较弱，采动影响下侏罗系延安组和直罗组含水层被全部导通，是矿井开采的直接充水含水层(图1)。

图1 矿区4煤与各含(隔)水层位置关系Fig.1 Relationship between No.4 coal seam and each aquifer in Bingchang mine area

2 地下水化学特征

2.1 采样与分析

表1 高家堡煤矿地下水样品常规离子数据

Piper图是根据水样点主要离子含量百分比的不同而绘制的，可以反映出各含水层的水化学类型的差异[18]。从图2可看出，各含水层水样的分布规律明显，其中第四系潜水含水层水样分布位置较为集中，与其他含水层水样落点位置相对较远，说明第四系地下水与其他含水层中水水力联系较小，由于受气象因素影响显著，该含水层地下水交替频繁，水文循环周期短，水化学类型主要为Ca·Na—HCO3型，为低TDS地下水；白垩系洛河组含水层部分水样点落点较为分散，总体与侏罗系含水层水样点相距较近，说明二者可能存在一定水力联系，水质类型为Na-SO4·HCO3；侏罗系含水层水质类型为Na-SO4型及Na-Cl型，TDS值较高；利用Piper图可对3个突水点进行水源初步判定，其判别结果为：43号突水点水样来源为白垩系洛河组含水层，44，45号突水点水源为侏罗系含水层。虽然利用Piper图还可以对突水点水样进行快速判别，但水样测试过程中会出现人为误差，取样后至测试其放置时间过长导致是水化学组分改变而影响判别结果；由于含水层层间存在水力联系导致所取水样存在一定程度的多含水层混合，各含水层地下水化学类型判别效果较差，需要进一步利用线性或非线性判别方法进行验证[19-20]。

图2 矿井含水层水化学类型Fig.2 Hydrochemical type of the aquifers

2.2 水化学特征成因

2.2.1 离子比例分析

Gibbs图离子分析法是一种能够反映矿区地下水中主要离子的控制因素的对数图，已被广泛用于地下水化学组分形成机制的研究中。Gibbs图所反映的水化学组分的3种主要控制因素为蒸发作用、溶滤作用及大气降水作用分别位于图中右上，左中和右下3个区域[21]。将各含水层的水化学水样点数据投至Gibbs图上，从图3可见，各含水层水样点大都位于图中蒸发浓缩及溶滤作用端元，侏罗系含水层为承压含水层，因此不受到蒸发作用影响，但其盐分浓度较大，TDS值较高，这主要由于该含水层地下水径流条件相对较弱，溶滤作用的持续进行使得地下水中TDS值之间增加，反过来又抑制了溶滤作用的持续进行，因此溶滤作用逐渐减弱。图中左下端第四系潜水含水层溶滤作用较强，右上端的侏罗系含水层溶滤作用较弱，因此Gibbs图也可以用于表示溶滤作用强弱程度。突水点42号水样距白垩系洛河组水样点较近，44、45号水样点位于白垩系与侏罗系水样点之间，与侏罗系水样点相近，结果与Piper图判别结果一致。根据水化学样品在Gibbs图中不同的落点位置，可以识别突水水源类型。

图3 各含水层样品GibbsFig.3 Gibbs diagram of the aquifer samples

通过绘制地下水常规离子的比值端元图，来指示各主要含水层地下水循环过程中常规离子的不同矿物来源(蒸发盐岩、硅酸盐岩和碳酸盐岩)[22]，第四系含水层水样点分布于硅酸盐和碳酸盐岩控制端元之间，且距蒸发盐岩端元较远，说明第四系砂砾岩水径流条件及补给条件较好，其TDS值较低水质较好；白垩系含水层与侏罗系含水层分别位于硅酸盐岩端元与蒸发盐岩端元，盐岩矿物与硫酸盐矿物溶解，TDS值增大，与Gibbs图分析结果一致，侏罗系含水层水TDS值增大，出现咸化特征，突水点的待判水样点也均符合初判水源的水化学特征(图4)。

图4 矿井含水层水常规离子比值端元Fig.4 Routine ion ratio end members of the aquifer water samples

图5 矿井地下水主要离子关系Fig.5 Ion relationship of the underground water

2.2.2 水化学常规离子主成分分析

主成分分析是在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维度变量进行降维处理的一种分析方法。该方法的基本思想是在不损失或减少损失原有水化学信息的情况下，将含水层水样中有一定相关性的分析变量重新组合成新的相互无关的变量来替代原有的分析变量，新生成的称为主成分(F1，F2，…,Fn)，该方法易于对含水层水化学特征成因影响因子进行确定，可用于含水层水化学特征成因分析。

表2 矿井含水层水样主成分

图6 主成分分析荷载分布Fig.6 Load distribution of principal components analysis

3 判别分析与水源判别模型

通过离子比例法与主成分分析法对矿井含水层地下水化学成分的来源和控制因素进行分析，确定高家堡煤矿主要含水层地下水化学特征由地下水溶滤作用、阳离子交替吸附作用及黄铁矿氧化作用控制。因此，选取主成分荷载得分作为矿井突水水源识别模型的判别指标，将矿井水源分为3类：第四系潜水含水层(Ⅰ)、白垩系洛河组含水层(Ⅱ)和侏罗系延安、直罗组含水层(Ⅲ)，选取收集的42个水样数据为训练样本。

若样本指标间的信息重叠，直接利用判别指标进行水源判别时，会对模型的精度造成影响，导致发生水源误判。为消除样本间信息的叠加，利用此前主成分分析对数据处理后建立水源识别模型[24-25]。依据主成分分析，按需提取4个主成分，选取的主成分累计贡献率98.498%可以有效概括原始样本信息。主成分与分析标量之间的相关系数称为荷载值，将选取的判别指标值带入主成分表达式，可以得到每个地下水样品的荷载得分，提取出的荷载得分即为新的判别因子，建立PCA-Fisher判别模型，将上面通过主成分分析法得到的主成分荷载得分作为判别模型的4个判别指标(Y1，Y2，Y3，Y4)，按照判别分析法进行计算。

为验证水源判别模型是否满足实际需要，将42个训练样本逐个带入判别模型中进行回判，结果编号为24，27样本判别有误，判别正确率95.6%。同时传统Fisher水源判别模型，样本编号为19，24，27及30的4个样本发生误判，判别正确率为91.1%。误判原因是由于白垩系洛河组含水层与侏罗系含水层存在水力联系，在水化学组分上有较强的关联性，从而造成误判。3个突水点水样在2个判别模型的结果与前文判别结果一致，43号水样水源为白垩系洛河组含水层，44、45号水样来自侏罗系延安直罗组含水层，主要是由于在煤层开采后，其导水裂隙带发育至洛河组导致不同含水层水涌入工作面空间出现一定程度的混合。

传统Fisher水源判别方法只是简单的使用常规水化学方法进行矿井充水水源的分析后，使用线性分析方法进行矿井突水水源识别。这种方法在矿井生产初期水文地质环境变化不大，特别是针对单一水源时能够快速有效的进行突水水源判别。随着矿井开采的不断进行，各含水层的水力联系发生改变，造成样本数据的信息重叠，传统的Fisher判别易造成误判。因此，文中基于分析水化学特征成因分析，利用主成分分析结果选取判别指标，在传统Fisher判别模型基础上构建PCA-Fisher突水水源判别模型(表3)。模型适用于非单一水源突水水源判别，且判别精度高，能够满足矿井的实际需求。