張 俊，李余生，林曼利，孫林華，杜尊龍，李 俊

(1.成都理工大學地球科學學院，四川成都 610059;2.宿州學院資源與土木工程學院，安徽宿州 234000;3.成都理工大學環(huán)境與土木工程學院，四川成都 610059)

隨著煤礦開采向深部延伸，一系列煤礦安全問題接踵而至，煤礦水害防治工作難度不斷加大。為了減少煤礦水害事故的發(fā)生，首先要對煤礦突水水源進行識別。目前，國內外用于判別礦井突水水源的方法有多種，如地下水水位動態(tài)、水化學分析法、數學理論分析法、GIS理論分析法等［1～2］。這些方法被廣泛用于煤礦水害防治工作，并且取得了較好的效果［3～8］。

但是利用箱線圖對煤礦突水水源進行識別的報道較少，如呂純［9］利用箱線圖對淮南謝一礦的水化學成分進行了分析，未能對水源進行有效識別。箱線圖是利用數據中的五個統(tǒng)計量:最大值、上四分位數、中位數、下四分位數與最小值來描述數據分布的一種統(tǒng)計圖形，以一個簡單的組合圖形將數據批的形狀直觀地表現出來，使人洞悉眼花繚亂的數據中隱含的結構信息，在識別異常值方面有一定的優(yōu)越性［10］。本文在分析安徽淮南張集煤礦地下水常規(guī)水化學成分的基礎上，利用箱線圖對張集礦的水源進行識別并建立相應的模型，以期為該地區(qū)煤礦水害防治工作提供參考。

1 地質及水文地質概況

1．1 地質概況

張集煤礦位于謝橋向斜北翼，地處陳橋背斜的東南傾伏端，總體形態(tài)呈扇形展布的單斜構造，地層走向呈不完整的弧形轉折。西段地層走向在北西75°左右，中段急轉東西，北東方向，至北段大致向正北延伸。地層傾角平緩穩(wěn)定，中央石門以西約為10°，以東2～5°，工業(yè)場地以南至向斜軸一般為15°，局部30°，并有明顯的波狀起伏。礦井的南、北邊緣斷裂發(fā)育，井田內部的斷裂數量較多、但規(guī)模較小。區(qū)內揭露的地層自下而上依次為:奧陶系中下統(tǒng)、石炭系上統(tǒng)太原組、二疊系、三疊系、新近系、古近系、第四系。

1．2 水文地質概況

淮南煤田水文地質分區(qū)見圖1，張集礦主要充水含水層由新生界松散層砂層孔隙水、二疊系砂巖裂隙水、灰?guī)r巖溶裂隙水3個部分組成。

新生界松散層砂層孔隙水(簡稱“第四系水”):可分為上部第四系含隔水層、中部新近系上新統(tǒng)含隔水層、下部新近系中新統(tǒng)含隔水層和底部碎石層紫色砂巖含水層四部分。上部第四系含水層以水平運動為主，屬孔隙承壓水，是本區(qū)良好的供水水源。

二疊系煤系砂巖裂隙水(簡稱“煤系水”):以中細砂巖為主，局部粗砂巖和石英砂巖，分布于可采煤層及泥巖之間，巖性厚度變化較大，裂隙多發(fā)育在斷層兩側的破碎帶中。

灰?guī)r巖溶裂隙水(包括太原組灰?guī)r和奧陶系灰?guī)r，簡稱“灰?guī)r水”):太原組灰?guī)r含水層厚度較大，巖溶裂隙分布不均;井田內揭露奧陶系地層的鉆孔有6個，厚52.06～88.40m，巖性主要為灰—淺灰色白云質灰?guī)r，巖溶在中下部比較發(fā)育，因巖溶裂隙發(fā)育不均一，各處富水性相差懸殊，整體表現為弱—中等程度的富水性。

2 數據收集

張集礦經過10多年的生產建設，已獲得了大量水文地質資料，為本次研究提供了基礎。本次共收集45個地下水樣品的常規(guī)水化學資料，包括:及 pH 值，共計9個指標(表1)。其中，第四系水為12個，砂巖水為27個，灰?guī)r水為6個。

圖1 淮南煤田水文地質分區(qū)略圖Fig．1 Hydrogeology division sketch of the Huainan coal field

表1 張集礦常規(guī)水化學特征Table 2 Major ions of groundwater in the Zhangji coal mine

續(xù)表

3 各含水層水文地球化學特征

圖2是根據各含水層常規(guī)水化學分析結果(平均值)繪制而成，為了更加清晰的描述各組分的含量變化，分為小于100mg/L和大于100mg/L的兩組分別繪制，從總體上反應出各組分之間的相對關系。另繪制Piper圖、Durov圖，見圖 3。

由表1及圖2可知，地下水水化學組分含量變化較大，三個含水層中、TDS 四種組分含量較高，陽離子以K++Na+居多，陰離子以為主。常規(guī)水化學成分的差異，反映了地下水不同的水質特征。在漫長的地質歷史中，地下水總是處在不斷的循環(huán)之中，而且與周圍的環(huán)境相互作用，地下水動力特征、圍巖組成以及構造運動等都會對地下水的化學成分產生重要影響。地下水各組分之間的差異，成為水化學分類時的主要依據之一。

圖2 張集礦地下水常量元素含量變化圖Fig．2 Concentration of major ions in different aquifers in the Zhangji coal mine

圖3 張集礦地下水水化學Piper圖和Durov圖Fig．3 Piper and Durov diagrams of groundwater samples in the Zhangji coal mine

第四系含水層中，水化學成分變化較大，陽離子以K++Na+離子為主，陰離子以為主，其他組分相對較低，雖然Ca2+比其他組分低，但是其含量相對煤系水、灰?guī)r水較高，pH為 7.64～8.58(平均為8.16)，偏堿性，比煤系水、灰?guī)r水要低，是區(qū)別煤系水、灰?guī)r水的重要指標。根據Piper圖可知，水化學類型主要有:HCO3-Ca·Na·Mg、HCO3-Na·Ca、HCO3·CO3-Na·Ca、Cl·HCO3-Na。

煤系含水層中，陽離子以K++Na+離子為主，陰離子以為主，且TDS含量相對第四系水、灰?guī)r水較高。水化學類型主要有:Cl-Na、Cl·HCO3-Na、CO3·SO4-Na、HCO3-Na。

對于灰?guī)r含水層而言，大部分組分比煤系水含量低，但其pH達到了9.34，堿性比第四系水、灰?guī)r水均強。水化學類型主要有:Cl·SO4-Na·Ca、Cl-Na、HCO3·Cl-Na、HCO3·Cl·CO3-Na、Cl-Na·Mg。

通過以上分析可知，張集礦第四系含水層、煤系砂巖含水層、灰?guī)r含水層的常規(guī)水化學成分存在明顯差異，可以利用其組分的差異對其水源進行識別。同時，各個含水層之間的水化學類型較為相似，表明各含水層之間存在一定的水力聯系，它們之間的水力聯系可能通過斷層、封閉不良鉆孔、原生節(jié)理和裂隙等進行。

4 基于箱線圖的水源識別

有關箱線圖的繪制參閱文獻［10～11］，圖4中矩形盒上下分別為上、下四分位數，中間橫線為中位數，兩端分別為最大值、最小值。從箱線圖可以形象直觀地觀察到各個組分在不同含水層中濃度變化情況。

圖4 張集礦各含水層不同組分的箱線圖Fig．4 Box-plot of different compositions in the Zhangji coal mine

Ca2+箱圖上，水樣點值均在3～60mg/L，三個含水層組間差異較小，難以區(qū)分;Mg2+箱圖中，組間差異較大，煤系水的值比較高(0～35mg/L)，其它層位較低，基本低于20mg/L，第四系水與灰?guī)r水差異較大，完全可以分開;K++Na+箱圖上，組間差異很大，第四系水樣有一個極端異常值，煤系水K +Na在500～1200mg/L，而第四系水與灰?guī)r水低于200mg/L，能夠清楚地區(qū)分出煤系水;箱圖中，組間差異較小(0～80mg/L)，較難區(qū)分，第四系水上四分位數以下的75%的樣品可以和灰?guī)r水區(qū)分開;箱圖，與Mg2+較為相似，煤系水較高(150～2500mg/L)，其他層位為0～500mg/L，第四系水與灰?guī)r水之間差異較大，

完全可以分開，灰?guī)r水中位數以下的50%水樣能與煤系水分開;Cl-箱圖中，煤系水為500～900mg/L，其他層位較低(0～300mg/L)，煤系水與其他層位之間差異很大，能明顯區(qū)分，灰?guī)r水中位數以上的50%樣品能與第四系水分開;箱圖中，水樣點值較低(0～200mg/L)，第四系水與灰?guī)r水組間差異較小，能在35mg/L左右將兩者區(qū)分開;pH箱圖，與箱圖形狀倒置，均在7.5～10，偏堿性，第四系水與灰?guī)r水組間差異較小，能在pH=9左右將兩者區(qū)分開;TDS箱線圖，與 K++Na+相似，煤系水的值很高(1500～2900mg/L)，而第四系水與灰?guī)r水則較低(300～600mg/L)，容易區(qū)分煤系水與第四系水、灰?guī)r水。

綜上可知，當 K++Na+＞500mg/L、Cl-＞450mg/L、TDS＞1500mg/L時，能區(qū)分出煤系水，當K++Na+＜200mg/L、＜250mg/L、＞35mg/L、pH＞9時能區(qū)分出灰?guī)r水，剩下的可能就是第四系水。因此，即使不能提取出一種離子能夠獨立地區(qū)分出各含水層，可以利用多指標對水源進行判定，從而達到水源識別的目的。

利用箱線圖建立水源識別模型(圖5)對張集礦突水水源進行判別:煤系水只有ZJMXS05號樣品未判別出來，正確率達96.3%;灰?guī)r水全部判定正確，正確率為100%;對于第四系水，除ZJDSX04號樣品被誤判為煤系水，其他樣品均判定正確，正確率達93.7%。對于編號ZJMX05、ZJDSX04的兩個樣品可以從箱線圖中得到解釋，兩個樣品的多個常規(guī)水化學成分為極端異常值，表明兩個樣品可能受到了其他含水層或者人為因素的影響。

圖5 基于箱線圖的水源識別模型圖Fig．5 Source identification model based on the Box-plot

圖6 Q型聚類分析結果Fig．6 Results of Q mode cluster analysis

所有樣品的Q型聚類分析見圖6。聚類結果較為理想，對于煤系水和第四系水可以進行很好的區(qū)分，樣品40～45(ZJHY01～ZJHY06)與第四系水歸為一類，表明張集礦第四系含水層可能與灰?guī)r含水層存在一定的水力聯系。同時可以發(fā)現，樣品4(ZJDSX04)被歸到煤系水，而樣品17(ZJMX05)與其他煤系水樣之間的歐式距離較大，說明兩個樣品本身存在一定的異常(如含水層混合的影響等)。聚類分析的結果表明依據箱線圖建立起來的水源識別模型的判別效果還是很理想的。

5 結論

(1)各組分含量存在明顯差異，反映了地下水不同的水質特征，這可能與地下水的水動力特征、圍巖組成以及構造運動等有關。借助于Piper圖和Durov圖對三個含水層的水質類型進行了劃分。

(2)通過對比分析各含水層不同組分的箱線圖，研究發(fā)現當 K++Na+＞500mg/L、Cl-＞450mg/L、TDS＞1500mg/L時，能區(qū)分出煤系水;當K++Na+＜200mg/L、時能區(qū)分出灰?guī)r水，剩下的可能是第四系水。在此基礎上建立起來的水源識別模型對第四系水、煤系水、灰?guī)r水的判別效果較好，其正確率分別為:96.3%、100%、93.7%。

此次工作只是對水源識別的方法予以創(chuàng)新和嘗試，由于樣品數量相對較少且只是針對一個礦井建立起來的模型，不一定能完全適用于其他煤礦，但為下一步研究提供了思路。

［1］ Sun L H，Gui H R.Establishment of water source discrimination model in coal mine by using hydrogeochemistry and statistical analysis:a case study from Renlou Coal Mine in northern Anhui Province，China［J］.Journal of Coal Science and Engineering(China)，2012，18(4):385-389.

［2］ 馬雷，錢家忠，趙衛(wèi)東.基于GIS和水質水溫的礦井突水水源快速判別［J］.煤田地質與勘探，2014，42(2):49-53.［MA L，QIAN J Z，ZHAO W D.An approach for quickly identifying waterinrush source of mine based on GIS and groundwater chemistry and temperature［J］.Coal Geology ＆Exploration，2014，42(2):49-53.(in Chinese)］

［3］ 劉鑫，陳陸望，林曼利.采動影響下礦井突水水源Fisher判別與地下水補給關系反演［J］.水文地質工程地質，2013，40(4):36-42.［LIU X，CHEN L W，LIN M L.Fisher discriminant analysis for coal mining inrush water source under mining-induced disturbance and inversion of groundwater recharge relation［J］.Hydrogeology ＆ Engineering Geology，2013，40(4):36-42.(in Chinese)］

［4］ 崔喜.基于GIS的淮南孔集礦地下水化學特征分析及突水水源判別模型［D］.合肥:合肥工業(yè)大學，2007.［CUI X.A GIS-Based hydrogeochemical characteristic analysis and discriminating model for the source ofwater-inrush:a case studying Kongji coalmine，Huainan［D］.Hefei:Hefei University of Technology，2007.(in Chinese)］

［5］ 張立杰，劉琦，張煥智.聚類分析方法及其在水文地質分析中的應用［J］.長春科技大學學報，1999，29(4):349-354.［ZHANG L J，LIU Q，ZHANG H Z.Cluster analysis and its application in hydrogeological analysis［J］.Journal of Changchun University of Science and Technology，1999，29(4):349-354(in Chinese)］

［6］ 李其康.灰色局勢綜合評判法在煤礦突水水源判別中的應用［J］.中國煤炭地質，2008，20(7):47-48.［LI Q K.Application of gray state synthetic assessment in coalmine water bur sting water source differ entiation［J］.Coal Geology of China，2008，20(7):47-48.(in Chinese)］

［7］ 魏永強，王美均，任印國，等.模糊綜合評判方法及其在判別水源中的應用［J］.河北理工大學學報(自然科學版)，2009，31(3):8-11.［WEI Y Q，WANG M J，REN Y G，et al.Fuzzy comprehensive evaluation method and the application of it in the identifying of the source of water［J］.Journal of HebeiPolytechnic University (NaturalScience Edition)，2009，31(3):8-11.(in Chinese)］

［8］ 黃平華，陳建生.焦作礦區(qū)地下水水化學特征及涌水水源判別的FDA模型［J］.煤田地質與勘探，2011，39(2):42-46.［HUANG P H，CHEN J S.The chemical features of ground water and FDA model used to distinguish source of water burst in Jiaozuo mine area［J］.Coal Geology ＆ Exploration，2011，39(2):42-46.(in Chinese)］

［9］ 呂純.謝一礦地下水化學特征及土水水源判別Elman神經網絡模型［D］.合肥:合肥工業(yè)大學.2009.［LV C.Chemical characteristics of groundwater and discriminate models of water bursting source based on Elman Neural network:A case study on Xiejie Coalmine［D］. Hefei:Hefei University of Technology.(in Chinese)］

［10］ 莊作欽.Boxplot—描述統(tǒng)計的一個簡便工具［J］.統(tǒng)計教育，2003(1):34-35.［ZHUANG Z Q.Boxplot-A simple descriptive statistics tool［J］.Statistical Education，2003(1):34-35.(in Chinese)］

［11］ 張文彤，鄺春偉.SPSS統(tǒng)計分析基礎教程［M］.2版.北京:高等教育出版社，2011.［ZHANG W T，KUANG C W.SPSS statistical analysis based tutorial［M］.2th ed.Beijing:Higher education Press，2011.(in Chinese)］