龍四春 楊光銳 王先軍

1)湖南科技大學(xué)煤炭資源清潔利用與礦山環(huán)境保護湖南省重點實驗室，湘潭 411201

2)湖南科技大學(xué)建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，湘潭 411201

3)湖南華潤煤業(yè)唐洞煤礦有限公司，資興 423400

唐洞煤礦沉陷災(zāi)害綜合預(yù)測方法研究*

龍四春1，2)楊光銳2)王先軍3)

1)湖南科技大學(xué)煤炭資源清潔利用與礦山環(huán)境保護湖南省重點實驗室，湘潭 411201

2)湖南科技大學(xué)建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，湘潭 411201

3)湖南華潤煤業(yè)唐洞煤礦有限公司，資興 423400

結(jié)合唐洞煤礦21采區(qū)實際地質(zhì)、測量與開采資料，采用概率積分法實現(xiàn)了采空區(qū)影響范圍的地表變形快速預(yù)測，并用ArcGIS將預(yù)計下沉等值線圖和礦區(qū)地形圖疊加，對比分析礦區(qū)實測形變數(shù)據(jù)，用概率積分法準確預(yù)計礦山開采地表沉陷量。

開采沉陷;概率積分法;GIS;地表變形預(yù)測;疊加分析

煤炭開采破壞了巖體內(nèi)部原有的力學(xué)平衡狀態(tài)，使巖體發(fā)生位移與變形，形成地表大面積沉降［1－3］。目前，國內(nèi)外開采沉陷預(yù)測方法很多，應(yīng)用廣泛且較為成熟的主要有概率積分法［4－5］。但常規(guī)的預(yù)測分析結(jié)果大多以報表、二維剖面線形式輸出，不能直觀地反映地表沉陷空間信息［6］。本文基于郴州市唐洞煤礦21采區(qū)的巖性參數(shù)與開采資料，采用概率積分法對該工作面的地表變形進行預(yù)測，利用ArcGIS將預(yù)測結(jié)果、實測結(jié)果、礦區(qū)地形圖進行疊加分析，實現(xiàn)了對采礦沉陷災(zāi)害的快速預(yù)測與可視化表達。

1 礦區(qū)沉陷災(zāi)害綜合預(yù)測方法

1.1 概率積分法地表移動預(yù)測

概率積分法是一種以隨機介質(zhì)理論為基礎(chǔ)的預(yù)測方法。把巖體看作一種隨機介質(zhì)，把巖層看作由大量松散的顆粒體介質(zhì)組成，通過隨機介質(zhì)理論，把巖層移動看作一種服從統(tǒng)計規(guī)律的隨機過程，由此研究巖層與地表移動［7－8］。從統(tǒng)計學(xué)觀點出發(fā)，可以把整個開采區(qū)域分解為無限個微小單元，則整個開采對巖層及地表的影響等于各單元開采對巖層及地表影響之和。按隨機介質(zhì)理論，單元開采引起的地表單元下沉盆地呈正態(tài)分布，且與概率密度的分布一致。因此，整個開采引起的下沉剖面方程可以表示為概率密度函數(shù)的積分公式，用于地表移動變形預(yù)測［9－11］。地表任意點移動變形為:

式中，Wcm為地表充分采動時的最大下沉值(mm)，D為開采區(qū)域，r為主要影響半徑(m)，(x，y)為計算點的平面坐標(biāo)，η、ζ為采出后地表下沉礦體微元量。

進行開采沉陷預(yù)測所需參數(shù)主要有:下沉系數(shù)q，水平移動系數(shù) b0，主要影響移動角 θ0，主要影響角正切tanβ和拐點偏移距S。地表移動預(yù)測參數(shù)與覆巖巖性、開采技術(shù)條件有關(guān)［12］。目前，參數(shù)確定方法主要根據(jù)實測資料求算，或者根據(jù)開采覆巖性質(zhì)以經(jīng)驗值確定。實測資料是地表變形移動長期觀測的結(jié)果，觀測難度大且需長時間連續(xù)觀測，所以可采用覆巖綜合評價系數(shù)P來確定地表移動預(yù)測參數(shù)。求得參數(shù)后，利用概率積分預(yù)測算法對采區(qū)進行變形預(yù)測，分別計算下沉、傾斜、曲率、水平移動和水平變形等5個地表變形指標(biāo)。

1.2 基于GIS的變形等值線繪制

根據(jù)概率積分法求得的開采沉陷預(yù)測結(jié)果為規(guī)則格網(wǎng)數(shù)據(jù)。利用ArcMap創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，然后通過克里格插值將離散的高程點數(shù)據(jù)生成連續(xù)表面，構(gòu)建DEM，轉(zhuǎn)化為變形等值線，將線圖層和礦區(qū)地形圖疊加后進行預(yù)測結(jié)果分析(圖1)。

2 工程實例與分析

2.1 礦區(qū)概況

湖南唐洞煤礦八一井21采區(qū)走向長860 m，傾斜寬810 m，煤層平均厚度2.3 m，平均開采深度400 m，煤層走向 NE-SW，傾向 NW，平均傾角15°。礦區(qū)內(nèi)包含鐵路支線及公路，地面建筑物主要為居民區(qū)、辦公區(qū)及加油站等附屬設(shè)施。唐洞煤礦采區(qū)出露地層由老到新依次為石炭系、三疊系、侏羅系、第四系，地層呈不接合接觸。巖性主要以砂巖、砂礫巖及新生代松散土層為主，覆巖類型總體屬于中硬，水文地質(zhì)條件簡單。

圖1 礦山開采地表變形預(yù)測流程圖Fig.1 Flow chart predicting ground deformation

2.2 地表變形預(yù)測參數(shù)及結(jié)果

根據(jù)21采區(qū)內(nèi)鉆孔中上覆巖層巖性得到概率積分法計算所需的幾個重要參數(shù)(表1)。

表1 唐洞煤礦21采區(qū)概率積分法預(yù)測參數(shù)Tab.1 Parameters of probability integration method for 21 areas

根據(jù)表1中的參數(shù)，編程實現(xiàn)對地表移動變形的快速計算。設(shè)定起算點X坐標(biāo)69 199.000，Y坐標(biāo)31 894.000，在X、Y方向各劃分50個網(wǎng)格，網(wǎng)格間距為50 m。對采區(qū)內(nèi)工作面分別從傾向和走向方向預(yù)測了地表下沉、水平移動、水平變形、曲率、傾斜5個變形指標(biāo)，預(yù)測格網(wǎng)在傾向方向的預(yù)測變形值如表2所示。

由于該煤礦煤層平均傾角為15°，屬緩傾斜煤層或水平煤層，所以概率積分法是適用的［13］。系統(tǒng)將程序計算的地表移動變形數(shù)據(jù)自動保存在.txt文本文檔中，用EXCEL軟件對預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)類型和格式進行編輯，利用ArcGIS強大的空間分析功能［14］，對預(yù)測數(shù)據(jù)進行等值線繪制及疊加。

2.3 地表變形預(yù)測數(shù)據(jù)等值線的繪制

在ArcMap中加載已編輯指定格式的EXCEL預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)文件，設(shè)置坐標(biāo)系統(tǒng)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，通過對數(shù)據(jù)集進行克里格插值，從而將離散的高程點形成連續(xù)表面，得到沉降等值線。以下沉10 mm的點作為地表下沉盆地的邊界點，以100 mm為等高距繪制沉降等值線圖，在21采區(qū)形成3個沉降盆地。再將生成的沉降等值線和礦區(qū)平面圖進行疊加，直觀地顯示礦山沉陷影響區(qū)域，如圖2。

表2 預(yù)測格網(wǎng)在傾向方向的預(yù)測變形值Tab.2 predicted values in predicting grid in tendency

圖2 21采區(qū)地表下沉預(yù)測等值線圖Fig.2 Counter of ground subsidence predicted in 21 mining areas

2.4 預(yù)測結(jié)果和實際情況對比分析

在八一井工業(yè)廣場、工人村、仙角下山村、公路、鐵路、列車煤槽(倉)、水庫、磚廠等區(qū)域布設(shè)水準點及GPS點共計286個。選擇有代表性的監(jiān)測點進行實測值和概率積分法預(yù)測值的對比與分析，代表點位如圖2所示，D4點位于八一井調(diào)度大樓及主井附近，T10點位于廠區(qū)內(nèi)主要運輸鐵路旁，這兩個點位于采區(qū)外圍;S2點和HH6點分別位于水庫的南北兩側(cè)，GP5點位于采區(qū)內(nèi)建筑物附近。由于D4點和T10點并不在采區(qū)邊界線范圍內(nèi)，只對采區(qū)范圍內(nèi)3個點的實測值和預(yù)測值進行對比，見表3和圖3。根據(jù)對比可得，預(yù)測數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)基本吻合，預(yù)測結(jié)果較為準確地反映了開采沉陷的實際情況，真實反映了開采沉陷在時間和空間上的動態(tài)發(fā)展過程。

表3 實測值與預(yù)測值的對比Tab.3 Conparison of measured data andpredicted data

圖3 監(jiān)測區(qū)域代表點沉降量對比曲線圖Fig.3 Subsidence contrast curve of representative points in monitoring area

根據(jù)21采區(qū)地表變形預(yù)測數(shù)據(jù)，結(jié)合采區(qū)內(nèi)工作面的實際開采情況，地下煤層開采后會形成3個較大的下沉盆地。從圖2可見，1#、2#和3#盆地之間的緩傾斜連接地帶為主巷道，1#、2#盆地則呈現(xiàn)連續(xù)凹地。根據(jù)概率積分法得到的預(yù)測數(shù)據(jù)可知，地表最大下沉值為1 577.6 mm，最大傾斜值為12.921 mm/m，最大曲率值為 0.201 7(10－3/m)，最大水平變形值為6.624 mm/m。

根據(jù)疊加后的采區(qū)沉降等值線圖可得:1)充分采動后，采空區(qū)上方會出現(xiàn)地表變形，最大下沉值出現(xiàn)在3#盆地的底部，最大傾斜及變形主要位于3#盆地已搬遷工人村的東北區(qū)和矸石山區(qū)域。2)唐煤工業(yè)廣場北部的小型水庫位于1#沉陷盆地的邊緣，水庫東側(cè)為山體，西側(cè)為住宅區(qū)和磚廠，這一區(qū)域的地表移動變形易發(fā)生滑坡災(zāi)害，應(yīng)加強監(jiān)測，預(yù)防潰壩災(zāi)害對建筑物造成損害。

3 結(jié)語

概率積分法是一種有效的礦區(qū)開采沉陷預(yù)測方法，能在實測數(shù)據(jù)缺失的情況下，利用礦區(qū)實際鉆孔地質(zhì)資料獲取開采沉陷預(yù)測參數(shù)，準確預(yù)測開采區(qū)地表形變量。將變形預(yù)測量利用ArcGIS生成等值線圖，和礦區(qū)地形圖進行疊加，能得到直觀可視化的地表移動變形等值線圖。可根據(jù)建筑物所在位置進行地表移動損壞程度分析與評價，為礦區(qū)科學(xué)管理與安全生產(chǎn)服務(wù)。

1 顧葉，宋振柏，張勝偉.基于概率積分法的開采沉陷預(yù)計研究［J］.山東理工大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2011，25(1):33 － 36.(Gu Ye，Song Zhenbai，Zhang Shengwei.Study on mining subsidence estimation based on probability integration［J］.Journal of Shandong University of Technology:Natural Science Edition，2011，25(1):33 －36)

2 陳龍泉，湯春琳.GIS支持下的礦山開采土地損害評估與分析［J］.測繪與空間地理信息，2013，36(3):24 －33.(Chen Longquan，Tang Chunlin.Assessment and analysis for mining land damage based on GIS［J］.Geomatics ＆ Spatial Information Technology，2013，36(3):24 －33)

3 羅東海，等.鳳凰山煤礦開采沉陷預(yù)計研究［J］.煤炭科學(xué)技術(shù)，2013，41:359 － 366.(Luo Donghai，et al.Study on mining subsidence prediction in Fenghuangshan coal mine［J］.Coal Science and Technology，2013，41:359 －366)

4 李春雷，謝謨文，李曉璐.基于GIS和概率積分法的北洺河鐵礦開采沉陷預(yù)測及應(yīng)用［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報，2007，26(6):1 243 －1 250.(Li Chunlei，Xie Mowen，Li Xiaolu.Subsidence prediction in Beiminghe iron mine based on GIS and probability integral［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2007，26(6):1 243 －1 250)

5 國家煤炭工業(yè)局.建筑物、水體、鐵路及主要井巷煤柱留設(shè)與壓煤開采規(guī)程［S］.北京:煤炭工業(yè)出版社，2000.(State Bureau of Coal Industry.Mining regulations of buildings，water，railway and coal pillar and coal［S］.Beijing:China Coal Industry Publishing House，2000)

6 姚琦，馮濤，李石林.基于概率積分法的煤礦“三下”開采沉陷預(yù)計［J］.煤炭安全，2012，43(7):188 －193.(Yao Qi，F(xiàn)eng Tao，Li Shilin.The subsidence prediction of coal mine“Three Under”mining based on probability integral method［J］.Safety in Coal Mines，2012，43(7):188 －193)

7 于廣明，張春會，楊倫.基于GIS的礦山開采沉陷預(yù)測電算化研究［J］.巖土力學(xué)，2004，25:52 －56.(Yu Guangming，Zhang Chunhui，Yang Lun.Study on mining subsidence prediction in computerization based on GIS［J］.Rock and Soil Mechanics，2004，25:52 －56)

8 劉立民，等.基于GIS的礦山塌陷損害評價系統(tǒng)及可視化方法［J］.防災(zāi)減災(zāi)工程學(xué)報，2003，23(1):69 －73.(Liu Limin，et al.Evaluation system of mining subsidence damage based on GIS［J］.Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering，2003，23(1):69 －73)

9 朱劉娟，陳俊杰，鄒友峰.任意形狀工作面開采地表變形預(yù)計的算法實現(xiàn)［J］.遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報，2005，24(3):337 － 340.(Zhu Liujuan，Chen Junjie，Zou Youfeng.Algorithm of ground movement and deformation prediction in mining of random shape face［J］.Journal of Liaoning Technical University，2005，24(3):337 －340)

10 張照杰，梁增偉，陳慶運.礦山開采沉陷研究中礦山3維可視化的實現(xiàn)［J］.測繪與空間地理信息，2010，33(2):140 －148.(Zhang Zhaojie，Liang Zengwei，Chen Qingyun.Implemention of 3D visualization in mining subsidence［J］.Geomatics ＆ Spatial Information Technology，2010，33(2):140－148)

11 崔玉朝，付浩，系新麗.組件式GIS開發(fā)系統(tǒng)在開采沉陷領(lǐng)域的可視化研究及應(yīng)用［J］.礦山測量，2009(1):15－17.(Cui Yuchao，F(xiàn)u Hao，Ji Xinli.The visualization application of component GIS development system to mining subsidence［J］.Mine Surveying，2009(1):15 － 17)

12 張正興，等.基于空間分析的概率積分法在預(yù)測多煤層采空區(qū)塌陷中的應(yīng)用——以青海塔妥煤礦為例［J］.中國地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報，2012，23(4):94－98.(Zhang Zhengxing，et al.Application of probability integral method base of spatial analysis for complex stratum layer:a case of Tatuo coal mine［J］.The Chinese Journal of Geological Hazard and Control，2012，23(4):94 －98)

13 李培現(xiàn)，譚志祥，鄧喀中.地表移動概率積分法計算參數(shù)的相關(guān)因素分析［J］.煤礦開采，2011，16(6):14－19.(Li Peixian，Tan Zhixiang，Deng Kazhong.Related factors analysis of calculation parameters of probability integral method for surface movement，2011，16(6):14 －19)

14 湯國安，楊昕.ArcGIS地理信息系統(tǒng)空間分析實驗教程［M］.北京:科學(xué)出版社，2006.(Tang Guoan，Yang Xin.The spatial analysis experimental course of ArcGIS geograph information systems［M］.Beijing:Science Press，2006)

A COMPREHENSIVE METHOD PREDICTING SUBSIDENCE DISASTER IN TANGDONG COAL MINE

Long Sichun1，2)，Yang Guangrui2)and Wang Xianjun3)
1)Hunan Provincial Key Laboratory of Coal Resources Clean-utilization and Mine Environment Protection，Hunan University of Science and Technology，Xiangtan 411201
2)Schools of Architecture and Urban Planning，Hunan University of Science and Technology，Xiangtan 411201
3)Hunan Huarun Coal Tangdong Coal Mine Co.Ltd，Zixing423400

Land surface subsidence caused by mining may damage buildings，and disaster loss can be reduced by accurate prediction of surface subsidence.The actual geological and surveying data of 21 mining area in Tangdong coal mine were calculated ground deformation of goaf areas with the probability integration method.Overlay analysis of subsidence contour map and topographic map by ArcGIS verifies that probability integration method can accurately forecast ground subsidence.caused bymining.

mining subsidence;probability integral method;GIS;surface transformation prediction;overlay analysis

P208;P258

A

1671-5942(2014)03-0104-04

2013-11-30

國家自然科學(xué)基金項目(41004002)。

龍四春，男，1975年生，副教授，博士，主要研究方向為大地測量與形變監(jiān)測。E－mail:sclong@hnust.edu.cn。