岩质边坡微震监测方案优化设计及隐伏危险区域辨识

张文革 王加闯 董陇军 龚甦文 罗才严 郝晨良 曹 恒 闫先航

(1.陕西凤县四方金矿有限责任公司,陕西 宝鸡 721000;2.中南大学资源与安全工程学院,湖南 长沙 410083)

滑坡是指斜坡上的土体或者岩体,受地下空间开发、矿产资源开采等活动产生的诱发地震等因素影响,受重力作用,沿着一定的软弱面,整体或者分散地顺坡向下滑动的自然现象[1]。通常,滑坡灾害规模大、破坏能力强,严重威胁着人员生命财产安全[2-3]。边坡作为矿产资源开发过程中重要的基础设施,通常伴有高势能的特点,且存在着重大环境污染和滑坡风险隐患,滑坡灾害已成为影响区域社会与环境和谐稳定的重要因素。地声监测技术作为一种常用的工程无损检测技术,可以通过捕捉监测范围内的岩体破裂信号推断矿体中的应力分布[4],并进一步判断潜在失稳区域,为滑坡灾害预警和防控提供指导。

工程实践表明[5],复杂的地质条件及工程因素,决定了分析评价边坡稳定性需运用先进的监测技术,如此可便于从机理角度合理阐述监测结果的变化趋势,进而开展危险区域灾害风险超前预警。目前,边坡体采用的监测方法主要包括变形场监测[6-7]、地应力监测[8]、雷达监测[9]等。监测技术对土质或软岩等具有较大位移的边坡稳定性监测比较有效,但对于高陡岩质边坡,由于宏观状态下边坡体的破坏变形较小,且位移变化状态不明显,在这种情况下当边坡表面有明显的变形时,坡体内部可能已经产生了较大的破坏,此时进行的监测已滞后于边坡破坏的前兆信息[10]。地声监测技术可以实时采集岩体内部裂纹萌生、发育、贯通时释放的地震波信息,通过信号辨识、震源定位及其破坏机制反演等手段获取丰富的震源信息,并可对边坡体监测区域内可能存在的危险区域进行维护和预警[11-13]。因此,地声监测技术已成为深部资源开采中有效的监测手段之一[14-15]。地声波形信号是矿山地压监测中所获取的最基本数据,也是矿山采掘活动最为直观的体现,任何与之相关的地震学参数以及后续的演化规律分析,都是依据地声波形信号而来,因此地声波的信号分析对于矿山安全监测极为重要。但在实际生产过程中,受地质地形、采矿工艺等方面的影响,传感器布设要考虑多方面的因素进而提升监测效果和监测精度。

高陡边坡由于其内部成分复杂且不均匀造成的各向异性的特点使得学者们很难了解其内部结构,这给内部灾源位置精细定位、异常结构剖析带来了难度。地震层析成像技术以其分辨率高的特点而被应用于精细构造和目标探测。现阶段,该项技术在地球物理等多个领域中得到了广泛应用,国内外已有部分学者对成像技术展开了研究。如利用钻孔成像设备与软件用于隧道围岩裂隙分析[16],还可利用三维成像技术分析微震事件、大地震事件,探索采矿活动对地下结构的影响情况[17-22]。从诸多领域的成像研究现状可知,利用主动震源时域特征具有可调可控的优势,在对高陡坡内部结构特征进行分析时,可通过建立主被动震源优化波速场的数理方程,优化成像模型从而提高成像精度。由此可见,该技术在圈定矿山及边坡岩体内部异常区域、分析内部异常结构、实现灾害风险预警等方面具有重要的应用价值和广阔的发展前景。

矿山边坡监测有助于及时发现坡体存在的明显风险并进行控制,是了解矿山边坡全生命周期状态、开展灾害应急防控的重要手段。但现阶段,对于边坡体风险监测多集中于使用相关仪器设备进行位移、浸润线、水位等单一要素的监测,通过这种监测手段获得的结果由于设备误差大、判断标准不一而准确度不高,导致边坡体灾害预防存在一定的滞后性和被动性。另外,尽管目前边坡体的联合关键技术在应急管理领域中得到了广泛重视,但由于起步较晚,其在边坡体灾害防控中的研究与应用仍然较为薄弱。本研究以陕西省四方金矿为例,结合该矿地质条件和地压活动规律,从治理矿山地表环形边坡、解决安全绿色采矿的关键问题角度出发,针对矿山生产特点,从经济性角度设计满足矿山监测要求的地压系统监测方案。同时,为进一步辨识矿山边坡体的薄弱异常区域,确定区域稳定性情况,采用主被动成像方法对矿山边坡体内部波速场进行分析,进而实现内部隐伏空洞异常区域的超前辨识及监测效果分析。

1 矿山地压系统监测方案优化设计

假设在一座矿山内,以潜在地压活动相对较高的区域作为监测对象,地声传感器以一定方式环绕该区域布设,对于给定的传感器数来说,震源误差最小且灵敏度最高。但是,采矿工程地压监测系统网络设计总会面临一些无法避免的约束因素:① 地压监测区域是否具备用于监测系统安装的环境。监测区域内的巷道、斜井、溜井等是安装监测系统设备的通路,但是大部分巷道、斜井、溜井在系统安装时都是出于生产实际需要处于施工完毕阶段,即不可更改的,而以地压监测为目的进行大量巷道开挖是难以实现的。因此,通常情况下只能选择在已完成开挖的巷道、斜井、溜井内布设地压监测传感器。这些已有硐室的空间分布形态和相对空间位置对传感器的空间布设形状及其与监测对象的关系呈现不同特征。② 地压监测系统的技术性能。包括传感器的灵敏度和响应频率、通信系统性能等,不同的地压监测系统可能受到其技术性能约束需要采用不同类型和不同数量的硬件设备。③ 项目经费开支。

1.1 工程概况

四方金矿属八卦庙矿床,位于凤县县城正东直距36 km 处,矿体厚度为3～80 m,主要赋存标高为1 300～890 m,目前1 340 m 中段基本开采结束,主要生产中段在1 290、1 240、1 190、1 140 m 水平。地表环形边坡南高北低,南北长约460 m,东西长约324 m。地表构筑物西风井、东风井及充填站受地表环形边坡影响,矿山先后对高陡坡进行了卓有成效的治理,但是随着开采向地下深部继续延伸,岩石移动区有向周围扩展的趋势,且下一步矿山开采向充填法转变,过渡期间,矿山部分高品质资源采区将作为保安矿柱用于减缓移动带扩张。为提高资源回收率,有效治理地表环形边坡,解决安全绿色采矿的关键问题,亟须开展矿山及边坡体的地声监测进而解决深地资源开采中的监控防灾难题。

1.2 矿山地压系统监测方案优化分析与设计

理论上,无论传感器采取什么样的布置方式,只要数量足够多,都可以满足地压监测精度和灵敏度的要求。同时需要明确的是,传感器数量的简单增加并不总是能够直接提高监测精度,这通常与传感器的质量有一定的关系。一个高质量、高精度的传感器在一定程度上可以提升监测结果,但同时增加传感器数量可能会引入更大的计算误差。因此,传感器布置时,需要考虑以下几个方面的因素。① 矿山目前开采巷道的布置形式,例如,如果巷道距离传感器太远,传感器就会失去对巷道周边地压环境的监测能力;反之,传感器过于接近巷道,由于受到打孔注浆作业影响,也会影响巷道自身稳定性。② 巷道形式和尺寸,如果巷道过于弯曲或细长,则传感器的布置难度和监测准确性也会受到影响。③ 地压活动的主要区域,需要明确地压活动或灾害发生频繁的区域,或者地压活动会受外部生产条件影响的区域,该类区域需要重点布置传感器,一些生产工程偏少的区域则可以少布置传感器。④ 地下基础设施的布置形式以及已有矿山通信网络衔接情况。由于地压监测需要进行网络数据传输,因此网络通信难易程度极为重要,这可能会影响数据传输的稳定性和实时性。另外,监测系统传感器站网布置应充分考虑矿区工程地质特征、现有工程条件、拟采用监测系统技术性能和投资大小,确保足够的三维定位精度和灵敏度。

根据前期地质条件调查可知,四方金矿地压监测的重点范围是地表,同时兼顾1 340 m 中段以下作业面和1 190 m 中段以上山体。因此拟构建的地压监测系统地声采用62 通道,包含38 支地声传感器和24 支动态力传感器。系统可以分16 个子系统(10 个地声采集仪+6 个动态力采集仪),分别针对各中段的地压活动分布特点进行布置。其中,地声传感器可通过实时感知矿山内部的地震和振动信号,监测矿山岩层移动、矿震、岩爆等潜在隐患,保障施工安全。动态力传感器可监测矿井内部和矿山施工现场的力学变化,进一步预警可能发生的危险和破坏。由于四方金矿重点监测范围内主要包括采空区、断层、地表环形坡、坡体松动区以及深部应力集中区域,特别是西风井和东风井所在的地表环形坡附近出现裂隙,新建充填站临近高陡环形坡区域,因此环形坡监测点设置极为重要。本研究根据重点监测区域的不同提出以下布点方案,环形坡最高点D-S1(传感器编号)不同高度(1 390、1 410、1 430 m)的监测方案定位绝对误差如图1所示。

图1 D-S1 点不同高度的监测方案定位误差Fig.1 Positioning errors of monitoring schemes at different heights of D-S1 point

由图1 可知:地表和井下分层共5 个部分,在理想化条件下,D-S1 点设置为不同的标高时,定位误差差距不明显,且误差分布相近。在进行方案优化设计时,最顶部的点在1 390～1 430 m 高度范围选择任意位置,定位绝对误差不大。由于环形坡形成原因复杂,且海拔较高,上部分岩石垮塌严重(图2),因此,从安全性及施工难易程度角度分析,D-S1 点宜设置在1 390 m 水平。

图2 D-S1 点周边环境状况(1 390～1 370 m 标高)Fig.2 Environmental conditions around D-S1 point(1 390～1 370 m elevation)

2 矿山隐伏危险区域辨识

2.1 矿山边坡体台网布置

根据矿山边坡坡度和台网监测范围,选取监测剖面(图3(a)),并结合监测剖面与台网分布,预设矿山边坡危险区域(图3(b)),地表边坡监测传感器分布、边坡剖面投影结果分别如图3(c)和图3(d)所示。

图3 边坡体传感器布置及投影Fig.3 Sensors layout and projection of slope

2.2 基于监测震源的矿山边坡区域相对波速场成像分析

通过在监测区域进行岩体取样,调查分析采样点附近的岩石完整度等特征,进而开展岩石力学参数测定及各类声学测试试验。监测剖面内的危险区域原始数值模型及射线追踪结果分别如图4 和图5所示,以低速和高速异常区域分别代表潜在空洞和应力聚集区等危险区域。由图4(b)和图5(b)可知:由于危险区域内部波速与矿山边坡岩体本身波速的差异,其射线路径发生了相应的绕射和折现现象,而不同于图6(a)中岩体背景波速的射线路径,这也导致存在异常区域时矿山边坡监测台网所监测的信号到时的差异。

图4 边坡监测剖面低速危险区域真实模型与射线追踪图Fig.4 Real model for low-speed hazard area in the slope monitoring profile and ray tracing diagram

图5 边坡体监测剖面高速危险区域真实模型与射线追踪图Fig.5 Real model for high-speed hazard area in the slope monitoring profile and ray tracing diagram

图6 边坡监测剖面低速危险区域成像结果Fig.6 Imaging results of the low-speed hazard area in the slope monitoring profile

矿山边坡体监测剖面低速危险区域的成像结果如图6(b)至图6(f)所示。分析可知:随着迭代次数增加,逐渐从矿山边坡背景速度模型图6(a)中辨识出低速危险区域,当迭代次数达到20 时,低速危险区域的分布已足够进行分辨,并且成像结果的射线可以看到其低速危险区域边界附近的绕射现象十分明显。矿山边坡体监测剖面高速危险区域的成像结果如图7所示。由图7 可知:当迭代次数达到20 时,也足以对其中的高速危险区域进行辨识。辨识结果表明:基于当前的台网布置方案,可满足对于矿山边坡监测剖面内部危险区域的辨识需求。

图7 边坡监测剖面高速危险区域成像结果Fig.7 Imaging results of the high-speed hazard area in the slope monitoring profile

3 结论

针对四方金矿高陡坡采区的地压凸显问题,本研究从经济性角度设计与优化了满足矿山监测要求的地压系统监测方案。同时,为进一步辨识矿山边坡体的薄弱异常区域,确定边坡的区域稳定性情况,采用主被动成像技术对矿山边坡体内部波速场进行了分析,以探明环形坡附近岩体的应力分布状态。所得结论如下:

(1)在理想化条件下,矿山高陡坡的最高监测点设置不同标高时(本研究标高为1 390、1 410、1 430 m),定位误差差距不明显,但由于环形坡形成原因复杂,从安全性及施工难易程度角度分析,将最高点设置在1 390 m 中段即可满足对于矿山边坡监测剖面内部危险区域的辨识需求。

(2)基于监测区域和台网分布并结合波速场成像技术,本研究建立了边坡体低速区域和高速区域的波速场成像模型。从监测剖面的低速危险区域成像结果可知,随着迭代次数增加,矿山边坡背景速度模型低速危险区域的分布已足够进行分辨,低速危险区域边界附近的绕射现象十分明显。对于监测剖面高速危险区域成像结果,当迭代次数达到20 时,也足以对其中的高速危险区域进行辨识。因此,针对矿山高陡坡采区的隐伏危险区域辨识方案设计是合理可行的。