矿井水水层地球化学特征演化研究
2023-02-11李广平周海龙
李广平，丁 涛，郑 磊，况 军，周海龙，郭 杰
(安徽恒源煤电股份有限公司 钱营孜煤矿，安徽 宿州 234000)
我国的煤矿水文地质环境相对来说较为复杂，其中煤矿井中容易发生水害情况，这给我国的煤炭开发带来极大阻碍[1-4]。煤炭的开发受矿下含水层的影响较大，尤其是有着奥陶系石灰岩地层的华北地区，该地区煤矿地层的岩溶较为发育，常与断层和裂缝相连。同时承压水含量较多，这便极易引发突水事故，给煤矿的安全生产带来严重威胁，经济损失巨大[5-8]。
2009年新颁布的《煤矿防治水规定》中有许多与矿井水危险源识别相关的规定[9-11]。例如，第35条规定，应使用地下地球物理勘探、钻探、监测、测试和其他手段[12]。由此可见，矿井突水水源的确定已成为矿井突水治理和预防的关键问题[13-15]。因此，通过分析研究矿井水的化学特征和演化规律，通过各种模式识别突水水源类型，寻找水源，不仅可以解决矿井突水调查、堵塞、排水等问题，而且可以争取突水事故处理的时间和主动性，为了便于及时防治水害，迅速疏散井下人员，使得突水事故带来的损失和人员伤亡降到最低[16]。本文以煤矿主要充水含水层水化学特点和演化为基础，完成矿井充水水源识别模型的构建，以便迅速准确地识别水源，为矿井水灾害类型的预测以及预防提供理论和技术支持。
1 研究区概况
W煤田属于向斜盆地，其东部处于泽山断层内，而西部、北部和南部有奥灰隐伏。盆地中较多含水层都存在着补给、径流与排泄环境较差的现象，但盆地中第四系下层地层除外。W煤矿中影响其安全生产的含水层自上而下主要有：第四系下组含水层、侏罗系底部含水层、二叠系煤层顶部含水层、本溪组14号石炭系岩含水层和奥陶系灰岩含水层。W煤田的水文地质图如图1所示。构造相对复杂，断层相对发育。由于各矿井的联合排水降沙作用，使得地下水对煤矿开采的威胁在一定程度上降低。
图1 W煤田水文地质示意图Fig.1 Schematic diagram of hydrogeology of Daning coalfield
2 矿井水水文地球化学特征演化分析
2.1 第4系下组含水层水化学特征
图2 第4系下组含水层水质Piper三线图Fig.2 Piper three-line diagram of water quality in lower Quaternary aquifers
图3显示了阳离子含水层随时间变化的趋势图。
图3 阳离子质量浓度随时间变化趋势图Fig.3 Trend of cation mass concentration percentage with time
从图3可以看出，主要阳离子Ca2+和Mg2+的当量百分比呈现出总体下降的现象，但程度较低。随时间增长的变化，Ca2+质量浓度缓慢下降，因此其与时间的关系是负相关的；同样的规律也适用于Mg2+。此外，Na+的相关曲线则是上升的，与时间的关系属于正相关。
图4 时间增长情况下阴离子质量浓度的变化Fig.4 Change in percentage of anion mass concentration for increasing time
2.2 第4系下组含水层水化学演化
图5 奥灰岩溶水TDS和阳离子关系图Fig.5 Relationship between TDS and cations of lime karst water
从图5可以看出，Na+、Ca2+和Mg2+等阳离子与奥灰岩溶水TDS的关系曲线总体上均呈现正相关趋势。但是，在高TDS(即高矿化度)下，离子Ca2+和Mg2+均出现了一定的较小数据，由此说明这类离子的浓度已经达到了饱和状态，且出现了沉淀。此外，Na+与溶液TDS的关系曲线的上升趋势是最为明显的，说明了其关系最为密切，且Na+是阳离子中贡献最大的。
图6 奥灰岩溶水TDS和阴离子关系图Fig.6 The relationship between TDS and anion of lime karst water
2.3 第4系下组含水层的特征离子
含水层特征离子的确定，通常需要依据常规离子和溶液TDS的二次拟合曲线的结果进行分析。根据第4系下组含水层的测试结果，分别获得了常规阳离子、阴离子浓度和溶液TDS的关系曲线，结果如图7和图8所示。
图7 常规阳离子与TDS变化关系曲线Fig.7 The relationship between conventional cations and TDS in the lower group of Quaternary aquifers
从图7可以看出，Na+、Ca2+和Mg2+等常规阳离子的二次拟合曲线均为线性形式。前2种离子与溶液TDS呈现正相关线性关系，说明其均为地层水TDS增加的特征离子；然而，Mg2+与溶液TDS的线性曲线基本平行于TDS轴，且呈现负相关趋势，因此这一离子不是该含水层的特征离子。
图8 常规阴离子与TDS变化关系曲线Fig.8 The relationship between conventional anions and TDS in the lower group of Quaternary aquifers
3 基于BP的矿井突水水源判别模型
图9 BP矿井突水水源判别模型 Fig.9 Discrimination model of water inrush source in BP mine
此外，随机收集7份水样，测试了所建立模型的准确性，其预测测试结果如图10所示。
图10 训练收敛曲线 Fig.10 Training convergence curve
从图10可以看出，通过使用网络，结果(010)和(001)可能存在误判的情况，这是因为14灰水和奥灰水的各类特征存在较大的相似程度。总体上，该模型的准确度已达到矿区安全生产的需求，适用于矿区的水源辨识分析。
4 结语
(3)分析W矿区地下水的总体特征，形成了该区域地下水的水源数据库，建立了基于人工神经网络的矿井突水水源辨识模型，并验证了该模型的预测精度。总体上，该模型的准确度已达到矿区安全生产的需求，适用于矿区的水源辨识分析。
