基于地质与回采数据的工作面煤厚预测

朱翔斌,刘 洋

(1.内蒙古银宏能源开发有限公司泊江海子煤矿,内蒙古 鄂尔多斯 017012;2.中煤能源研究院有限责任公司,陕西 西安 710054)

0 引言

准确预测采煤工作面煤层厚度的空间变化,是优化开采设计方案、提高资源回收率和安全回采的基础参数[1-3];同时,对于今后实现无人智能开采也有重要的意义[4-6]。根据数据来源和方法原理可以将煤厚预测技术分为4类:①采用地面钻孔资料的煤层厚度空间内插方法[7-9],②利用地面三维地震资料与地质钻孔开展煤层厚度变化趋势预测[10-15];③基于矿井物探、矿井地质方法的煤厚预测[16-17];④煤岩识别技术的探索性研究[18]。

为了预测工作面煤层厚度,以地面与井下钻孔、工作面回风巷、运输巷和切眼揭露的煤厚信息为基础,将上述信息与回采工作面揭露的煤厚数据加以融合,建立工作面煤层厚度预测的静态模型和动态模型。选取某代表性工作面的煤厚,分别进行地质动态预测,使得煤厚动态预测的精度得到明显提升。

1 工作面煤厚预测基础条件分析

1.1 煤厚预测的基础数据

煤层厚度预测的相关研究大多数是对矿区尺度的煤层厚度变化进行预测,且多是以地面钻孔资料与三维地震资料为基础数据。相比于煤田尺度而言,工作面尺度一般要小很多,落到工作面范围内的地表钻孔一般很少。因此,要实现工作面煤厚高精度预测,必须对工作面现有资料进行分析,提取煤厚预测的样本点数据。

1.1.1 钻探资料

钻探资料包括地表钻孔和井下钻孔。通过对钻孔资料进行整理,可以得到工作面内部离散的煤厚样本点。

1.1.2 巷道揭露的煤厚资料

运输巷、回风巷和切眼都是为工作面回采而掘进的巷道,并且在空间上构成了一个“U”型。为了便于后文论述,这3种巷道统称为“U”型回采巷。当煤层厚度低于巷道高度时,煤岩界面就会裸露在巷道中,按一定的选点规则对煤层厚度进行测量,即可得到离散的U型回采巷煤厚数据。当煤层厚度高于巷道高度时,可以从巷道写实图上整理出探煤厚点集。

1.1.3 回采过程中的煤厚资料

在工作面回采过程中,同样会揭露煤层的顶底板、煤厚信息。当煤层厚度较薄,全厚度开采时,可以按照一定的取点规则采集煤厚点。当煤层较厚,分层开采时,可以收集回采过程中的探煤厚点数据。

由以上分析可知,煤厚样本点围绕在待插值区域(未回采工作面)的3条边界上,构成“U”型;落在工作面范围内的钻孔较少,甚至没有。

1.2 插值方法

考虑到工作面煤厚样本点分布特点,选用的插值方法首先必须具有较强的外推能力,不能产生边界效应,并且具有较高的精度。Kriging是一种对所研究对象求最佳、线性、无偏估计的方法。Kriging综合考虑了样本点的形状、大小及其他属性与待预测点相关属性的关系,进而为每个样本点计算一个加权系数,最后利用加权平均法计算待预测点的属性估计值[19],见式(1)。

(1)

式中,Z(xi),λi分别为第i个样本点的实际测量值及其未知权重;x0为待预测点;Z*(x0)为待预测点的属性预测值;N为样本点个数。

基于Kriging的无偏性原则和最优性原则,可以建立关于λi的普通Kriging方程组,对方程组进行求解,即可得到加权系数向量[λ1,λ2,…,λN],进而计算待预测点的估计值。

2 工作面煤厚预测模型

工作面煤厚预测模型分为初始静态模型和回采动态模型,如图1所示。初始静态模型是指基于“U”型回采巷煤厚点数据插值得到的煤厚模型;回采动态模型是指工作面回采过程中动态更新煤厚点,并结合“U”型回采巷煤厚点数据,动态更新工作面煤厚模型。下面首先论述数据预处理与Kriging插值,然后基于此分别叙述初始静态模型和回采动态模型。

图1 工作面煤层厚度预测模型

2.1 数据预处理与Kriging插值

地质数据预处理:首先建立X-Y坐标系,将U型回采巷、钻孔及回采过程中的煤厚数据点集统一为(x,y,h)格式,其中x,y,h分别为煤厚揭露点的横坐标、纵坐标和煤厚;然后进行数据的离群点和正态分布分析。

2.2 初始静态模型

收集并整理工作面回采前的煤厚点集,包括运输巷、回风巷、切眼和钻孔等揭露的煤厚点。然后对整个工作面区域的煤厚进行插值预测,得到工作面煤层厚度的初始静态模型。

2.3 回采动态模型

在工作面回采过程中,每回采一段距离,更新回采揭露的煤厚测点集,并结合初始静态模型的煤厚点集,对未采煤层厚度进行插值预测。循环执行上述流程,直至整个工作面回采完毕。

3 煤厚预测实验与分析

3.1 模拟回采法

工作面煤层未回采完时,很难获取到工作面内部未采部分的煤厚验证数据,也就无法分析煤厚模型的精度。因此,为了分析煤厚预测方法对不同厚度煤层的适用性和预测精度,选择某代表性已回采完毕的工作面开展煤厚预测研究。

采用模拟回采法对煤厚预测精度进行分析,如图2所示。

1-未回采部分(虚拟);2-煤厚验证点;3-回采线前方一定距离平行线;4-回采线前方局部区域;5-虚拟回采线;6-煤厚插值点;7-采空区(虚拟)

模拟回采法的具体思路如下:首先,基于一个已经回采完毕的工作面,通过设置一个虚拟回采线(实线5),将工作面划分为已回采部分(右侧空白区)和未回采部分(左侧阴影区),2部分区域相应的实际煤厚测点分别定义为回采煤厚插值点集(空白区黑色“×”)和回采煤厚验证点集(阴影区黑色“×”);然后,基于“U”型回采巷煤厚测点集和回采煤厚插值点集,对未回采煤层厚度进行插值预测,得到煤厚模型;最后,以回采煤厚验证点集为标准,计算煤厚模型在相应点出的预测误差,并进行误差分析。误差分析包括2部分内容:①全局误差分析以验证点集为参考,计算不同回采阶段下未采煤层厚度插值误差,并对结果进行分析;②局部误差分析以验证点集为参考,计算当前回采阶段下回采线前方局部范围(回采线前方一定距离以内区域)的煤厚插值误差,同时计算上一回采状态下同一区域的插值误差,并对结果进行分析。设Z(xi)、Z*(xi)分别为验证点实际煤厚值和预测值,N为误差分析区验证点个数,采用均值R和标准差σ来评价插值精度,两者的计算公式见式(2)、式(3)[10]。

(2)

(3)

3.2 煤层厚度插值实验

3.2.1 工作面概况

某矿2408工作面井下位于矿井二盘区西翼,为二盘区第3个工作面。2408工作面位于+892 m水平,设计走向长度1 775 m,面宽240 m。2408工作面开采为4-2煤层,赋存稳定,煤层厚度6.0～13.5 m,平均厚度7.46 m。

图3为该工作面煤厚测点分布简图,其中“o”为巷道中的煤厚测点,“×”为回采过程中揭露的煤厚点,黑色圆点为地表钻孔。回采方向为从右至左。回风巷道中有38个煤厚测点,切眼中有5个煤厚测点,运输巷道中有42个煤厚测点;2个地表钻孔落在工作面内,且均见煤厚;工作面回采全程中共实测了94个煤厚测点。设置横轴为X轴,纵轴为Y轴,原点位于左下角处,通过坐标转换将所有煤厚测点统一为(x,y,h)格式。

图3 2408工作面煤厚测点分布

3.2.2 实验结果

2408工作面煤厚插值全局误差统计结果见表1。全局绝对误差(绝对值)的均值R和标准差σ随回采长度的变化情况如图4中的2条实线所示。由图4可知,当回采距离在区间[0,600)时,全局绝对误差的均值和标准差分别在区间[0.9,1.0]和[0.7,0.8]波动;当回采距离在区间[600,1 400]时,全局绝对误差的均值和标准差均大幅度降低,两者分别在区间[0.4,0.5]和[0.3,0.5]波动。

表1 2408工作面煤厚插值全局误差统计

图4 绝对误差均值R和标准差σ

在本例中,同样设定局部区域为回采线前方100 m以内的区域。10种回采状态下局部区域预测误差与上一回采阶段对应区域的预测误差的统计结果见表2。由于在区域(X:1 200～1 300)内没有煤厚测点,因此表2中也不包含相应区域的统计值。由表2可知,相比于上一回采阶段,随着回采新揭露煤厚数据的加入,回采线前方局部区域的煤厚预测误差大幅度降低,均值降幅分布在0.36%～206.96%,平均降幅达到52%。

表2 局部区域煤厚预测误差动态对比

局部绝对误差(绝对值)的均值R和标准差σ随回采长度的变化情况如图4中的2条虚线所示。由图4可知,绝大多数回采阶段下回采线前方100 m以内的局部区域的煤厚预测误差比未采区煤厚误差明显要低。回采500 m下的异常值可能是该区域煤厚统计错误导致的,或者该区域煤厚发生急剧变化。

3.3 实验结果分析

为了评估煤厚预测效果,2408工作面煤厚预测的主要误差指标见表3。其中煤厚变异系数由工作面范围内的所有煤厚测点计算得到。“全局误差”下的“绝对(相对)误差均值”是指不同回采阶段下的未采煤层绝对(相对)误差绝对值的均值,由表1中的第3(5)列求均值得到。“局部误差”下的“绝对误差均值”是指不同回采阶段下的回采线前方局部区域绝对误差绝对值的均值,由表2中的第7列求均值得到;“降幅均值”是指不同回采阶段下的回采线前方局部区域误差相对上一阶段下的误差降幅的均值,由表2中的第9列求均值得到。

表3 不同工作面煤层下煤厚预测误差指标

将各个连续回采阶段下的局部区域煤厚模型组合在一起,就可以形成整个工作面的煤厚模型,在此称之为组合模型。由上一段的分析可知,工作面前方局部区域的煤厚预测精度最高,那么对于整个工作面的煤厚模型来讲,组合模型的精度也最高。对比回采的煤厚测点,计算了组合模型在相应测点处的煤厚误差,并分级统计了各误差等级下点数占比,结果见表3中的8～10列,其中E表示煤厚预测绝对误差(绝对值)。由统计结果可知,煤层厚度预测误差E≤0.10 m的点数占5.88%,E≤0.50 m的点数占47.06%,E≤1.00 m的点数占78.82%。综合上述统计结果和煤层特征(厚度、煤厚变异系数等),分析可知,2408工作面煤厚变异系数较大,且煤厚较厚,其3个误差等级的点数占比均较低。

4 结论

(1)模拟回采法验证工作面煤厚预测方法的可行性,煤厚变异系数高达39.04%的2408工作面煤层,不同回采阶段下全局相对误差的均值为9%。

(2)回采线前方局部区域的煤厚预测误差一般要低于未采煤层的误差。对比上一回采状态下的煤厚模型,新的回采煤厚测点数据能显著降低回采线前方局部区域的煤厚误差,降幅均值为52.03%。

(3)针对工作面的煤厚模型,组合模型的精度最高,且对不同厚度类型的煤层适应性较强。