李 濤，高 穎，郭亮亮

(1.六盤水師范學(xué)院 礦業(yè)與土木工程學(xué)院，貴州 六盤水 553004；2.礦山地質(zhì)災(zāi)害成災(zāi)機(jī)理與防控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710065；3.陜西省一八五煤田地質(zhì)有限公司，陜西 榆林 719000；4.陜西煤業(yè)化工技術(shù)研究院有限責(zé)任公司，陜西 西安 710065)

我國華北型煤田普遍受到底板承壓水害的威脅[1-4]，而煤層底板含水介質(zhì)相近，底板突水水源判別困難。我國華北型煤田底板含水層眾多，每個(gè)含水層又分為多個(gè)組、段。有的含水層(組、段)富水性強(qiáng)，對(duì)煤炭開采危害重大。有的含水層(組、段)富水性弱，對(duì)煤炭開采不構(gòu)成直接威脅。因此，煤炭開采過程中發(fā)生突涌水現(xiàn)象，對(duì)突涌水的水源判別有重大現(xiàn)實(shí)性意義。

有關(guān)煤礦突水水源判別的研究較為豐富。在方法上，有采用各類統(tǒng)計(jì)方法開展突水水源判別的：如王心義等[5]采用距離判別法研究了突水水源識(shí)別。又如余克林等[6]采用模糊綜合評(píng)判法判別礦井突水水源。琚棋定等[7]則采用主成分分析與貝葉斯判別發(fā)判別礦井突水水源。礦井判別在判別數(shù)據(jù)源上，有利用不同測試結(jié)果進(jìn)行判別：如牟林[8]利用水質(zhì)動(dòng)態(tài)曲線預(yù)測突水的水源。王玉民[9]、馬杰[10]利用常規(guī)離子判別礦井突水水源。陳陸望[11]、桂和榮[12]利用微量元素判別臨渙礦區(qū)突水水源。薛建坤[13]利用同位素判別礦井突水水源。別近年，又有團(tuán)隊(duì)在研究有機(jī)物在突水水源判別方面的應(yīng)用。雖然大量的研究成果已經(jīng)很大程度上解決了該技術(shù)難題[14]，但由于不同區(qū)域地下水環(huán)境差異較大，不同的方法和數(shù)據(jù)源應(yīng)用的范圍各有差異，因此需要對(duì)比不同的統(tǒng)計(jì)方法、不同數(shù)據(jù)源來研究適應(yīng)研究區(qū)的突水水源判別模型。本文以渭北煤田的1個(gè)大型巖溶水文單元為研究區(qū)域，測試常量離子和微量元素含量，并對(duì)比驗(yàn)證不同判別模型的準(zhǔn)確率。

1 研究區(qū)概況

1.1 區(qū)域概況

研究區(qū)域?yàn)槲急泵禾?，屬陜西關(guān)中地區(qū)。主要包含銅川(包括徐家溝煤礦、東坡煤礦等)、蒲白(包括朱家河礦等)、澄合(包括董家河煤礦、王斜煤礦、澄合二礦、王村煤礦、山陽煤礦等)及韓城(包括象山煤礦、下峪口煤礦、桑樹坪煤礦等)4個(gè)礦區(qū)。

渭北礦區(qū)主要開采二疊系煤層，共含有11層煤，其中主要開采的煤層是山西組和太原組的3#、5#、10#和11#煤層，煤炭開采過程中受頂板、底板等多種水害威脅。水害威脅嚴(yán)重的煤礦幾乎每個(gè)工作面都有巨大的礦井涌水(工作面正常涌水量在100m3/h以上)，甚至發(fā)生過多次淹井事故。

1.2 研究區(qū)主要充水含水層概況

研究區(qū)可開采煤層較多，但研究區(qū)威脅最大的充水水源是奧灰含水層，因此本次研究的目標(biāo)煤層為普遍受奧灰水威脅的煤層，即5#、10#和11#煤層。目標(biāo)煤層除受奧灰水威脅外，其他主要充水水源還有太灰和二疊系砂巖裂隙含水層，這些含水層的主要特征如下：

1)二疊系砂巖裂隙含水層。該含水層為一個(gè)復(fù)合含水層，對(duì)采煤有一定威脅的含水層位包括山西組、下石盒子組及上石盒子組。通過對(duì)這些層位井上抽水實(shí)驗(yàn)和井下探放水工程分析，認(rèn)為該含水層富水性弱。

2)太灰含水層。該含水層厚度為10～80m，屬于裂隙承壓含水層，富水性、透水性整體較強(qiáng)。在局部該組含水層又相變?yōu)槭⑸皫r含水層，厚1～2m，富水性較弱。該含水層的儲(chǔ)水介質(zhì)與下伏奧陶系灰?guī)r含水層相近似，因此兩者常規(guī)水質(zhì)相近，這就常常造成突水水質(zhì)判別的誤判。

3)奧灰含水層。該含水層也是一個(gè)復(fù)合含水層組，整體富水性強(qiáng)～極強(qiáng)。該巖層歷經(jīng)多次構(gòu)造破壞作用，巖層直立、倒轉(zhuǎn)、褶曲、斷裂，巖溶裂隙發(fā)育，為地下水的儲(chǔ)存運(yùn)移創(chuàng)造了良好條件。地下水以動(dòng)儲(chǔ)量和靜儲(chǔ)量并存為特征，是渭北煤田防治水的重點(diǎn)。

2 水樣采集及測試

2.1 水樣采取

2.1.1 取樣點(diǎn)設(shè)計(jì)

對(duì)于渭北煤田煤礦突水來說，主要突水含水層有3個(gè)：二疊系砂巖裂隙含水層、太灰含水層及奧灰含水層。主要對(duì)這3個(gè)突水含水層進(jìn)行采樣，取樣范圍涉及圖1中研究區(qū)的4個(gè)礦區(qū)。結(jié)合4個(gè)礦區(qū)揭露各含水層的程度，太灰含水層和奧灰含水層以澄合礦區(qū)和韓城礦區(qū)為主，二疊系砂巖裂隙含水層以銅川礦區(qū)和蒲白礦區(qū)為主。

在渭北煤田設(shè)計(jì)了采樣點(diǎn)61個(gè)，采集到水樣61組。涉及四個(gè)礦區(qū)主要生產(chǎn)的礦井涌出水、長觀孔、民用井等。采樣點(diǎn)分布如圖1所示，其中二疊系砂巖裂隙含水層共取樣23組，太灰含水層共取樣15組，奧灰含水層共取樣23組。

2.1.2 取樣設(shè)備及方法

大量取樣是在水位埋深較大的水文長觀孔環(huán)境中開展，這種環(huán)境取樣需要特定的深孔取水器。

因此設(shè)計(jì)了一種倒錐形倒流鉆孔取水裝置[15]，如圖1所示，其優(yōu)點(diǎn)在于：①在進(jìn)水過程中，無需各類操作(采用虹吸原理，從取水裝置底部自流進(jìn)入)；②在提升過程中，錐形取水器可以保持平衡體態(tài)，取水器中的水樣難以灑漏；③在取水效率方面，本裝置采用一體化設(shè)計(jì)，能夠高效獲取水樣；④在水樣獲取有效性方面，本裝置不易受到外部污染。

整個(gè)取水裝置的重量全由測繩承重。取水器放入取水鉆孔，接觸水面倒錐形取水器自動(dòng)傾倒，基于虹吸原理取得水樣。在取水樣前，按照要求對(duì)取水器和裝水樣的聚乙烯瓶用蒸餾水洗滌3遍，然后用樣品水洗滌3次。

圖1 深孔取水器

2.2 水樣測試

本次測試主要是進(jìn)行水質(zhì)簡分析和水中微量元素測試，相關(guān)的測試項(xiàng)目及儀器見表1。水質(zhì)簡分析除表中主要測試內(nèi)容外還測定TDS、總硬度等，微量元素則測試了44種(Li，Be，Sc，Ti，V，Mn，Cr，Co，Ni，Cu，Zn，Ga，Rb，Y，Nb，Mo，Cd，Sb，Cs，Ba，La，Ce，Pr，Nd，Sm，Eu，Gd，Tb，Dy，Ho，Er，Tm，Yb，Lu，W，Tl，Pb，Bi，Th，U，Sr，In，Zr，Hf)，但只有17種元素能夠普遍測定出。其余27種元素，由于普遍含量不高，測試結(jié)果采用現(xiàn)有先進(jìn)儀器無法準(zhǔn)確測定，因此本次研究不做探討，僅使用17種能夠普遍測定出的元素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

表1 主要測試項(xiàng)目及儀器

3 突水水源判別分析

3.1 逐步判別分析確定特征指標(biāo)

3.1.1 常量水化學(xué)項(xiàng)逐步判別分析

對(duì)各含水層的常量水化學(xué)測試指標(biāo)(10個(gè))，應(yīng)用Fisher準(zhǔn)則下的多類逐步線性判別分析(SPSS軟件分析)，得出常量水化學(xué)項(xiàng)判別函數(shù)：

Y1=-0.007x1-0.041x2+25.85x3-0.027x4+

0.096x5+130.577x6-569.625

(1)

Y2=-0.094x1-0.127x2+48.887x3+0.015x4+

0.128x5+127.628x6-532.145

(2)

Y3=-0.113x1-0.002x2+48.554x3+0.034x4+

0.119x5+121.082x6-479.033

(3)

式中，Y1為二疊系砂巖裂隙含水層的常量水化學(xué)項(xiàng)逐步判別函數(shù)；Y2為太灰含水層的常量水化學(xué)項(xiàng)逐步判別函數(shù)；Y3為奧灰含水層的常量水化學(xué)項(xiàng)逐步判別函數(shù)；x1表示鉀離子與鈉離子濃度之和，mg/L；x2表示鎂離子濃度，mg/L；x3表示銨根離子濃度，mg/L；x4表示氯離子濃度，mg/L；x5表示硫酸根離子濃度，mg/L；x6表示酸堿度。

3.1.2 微量元素項(xiàng)逐步判別分析

對(duì)研究區(qū)各含水層的微量元素測試指標(biāo)(17個(gè))，采用Fisher準(zhǔn)則下的多類逐步線性判別分析(SPSS軟件分析)，則有微量元素項(xiàng)判別函數(shù)如下：

Y4=3.02x7+34.917x8-22.414x9+9.153x10+

15.042x11-18.899x12-6.613x13+37.641x14+

0.684x15+278.376x16-891.702x17-3.598x18-

23.004x19-0.008x20-600.411

(4)

Y5=2.182x7+26.231x8-15.547x9+6.89x10+

11.335x11-17.122x12-4.329x13+26.186x14+

0.611x15+218.865x16-627.5x17-2.577x18-

19.093x19-0.002x20-364.15

(5)

Y6=1.439x7+18.689x8-10.549x9+4.543x10+

7.765x11-9.859x12-3.02x13+17.224x14+

0.368x15+141.934x16-411.412x17-1.72x18-

12.175x19-0.003x20-170.035

(6)

式中，Y4為二疊系砂巖裂隙含水層的微量元素逐步判別函數(shù)；Y5為太灰含水層的微量元素逐步判別函數(shù)；Y6為奧灰含水層的微量元素逐步判別函數(shù)；x7表示鋰元素濃度，μg/L；x8表示鈧元素濃度，μg/L；x9表示釩元素濃度，μg/L；x10表示鉻元素濃度，μg/L；x11表示鎳元素濃度，μg/L；x12表示銅元素濃度，μg/L；x13表示鋅元素濃度，μg/L；x14表示銣元素濃度，μg/L；x15表示鉬元素濃度，μg/L；x16表示銻元素濃度，μg/L；x17表示銫元素濃度，μg/L；x18表示鋇元素濃度，μg/L；x19表示鈾元素濃度，μg/L；x20表示鍶元素濃度，μg/L。

通過上述統(tǒng)計(jì)分析，研究區(qū)微量元素原有的17個(gè)指標(biāo)優(yōu)選出14個(gè)特征指標(biāo)，包括Li、Sc、V、Cr、Ni、Cu、Zn、Rb、Mo、Sb、Cs、Ba、U和Sr。將14個(gè)特征指標(biāo)數(shù)值分別代入前述3個(gè)判別函數(shù)，其函數(shù)值最大者判定為突水水源。

3.2 Bayes多類線性判別對(duì)比分析

3.2.1 常量水化學(xué)項(xiàng)多類線性判別分析

以研究區(qū)優(yōu)選出的6種常量水化學(xué)特征指標(biāo)作為因變量，采用SPSS軟件中Bayes多類線性統(tǒng)計(jì)分析模型，分析結(jié)果見表2、3。

表2 常量水化學(xué)項(xiàng)Bayes多類線性判別函數(shù)

表3 常量水化學(xué)項(xiàng)Bayes多類線性判別結(jié)果

3.2.2 微量元素項(xiàng)多類線性判別分析

以研究區(qū)優(yōu)進(jìn)一步選出的7種特征微量元素含量作為因變量，采用SPSS軟件中Bayes多類線性統(tǒng)計(jì)分析模型，分析結(jié)果見表4、表5。

表4 微量元素Bayes多類線性判別函數(shù)

表5 微量元素Bayes多類線性判別結(jié)果

由表4、5可以看出，在研究區(qū)以7種特征微量元素為因變量的二疊系含水層、太灰含水層、奧灰含水層三類主要突水含水層的Bayes多類線性判別函數(shù)中，各因變量系數(shù)絕對(duì)值由大到小依次為Cr、Ni、Rb、Mo、Li、Ba和Sr。由此可見，Cr、Ni、Rb含量在本方法突水水源判別時(shí)影響較大。以特征微量元素作為因變量的Bayes多類線性判別準(zhǔn)確率為89.3%(28個(gè)水樣中判定正確25個(gè))，錯(cuò)誤率為10.7%(28個(gè)水樣中判定錯(cuò)誤3個(gè))，該函數(shù)判別效果整體較為顯著。

3.2.3 常量離子聯(lián)合微量元素項(xiàng)Bayes多類線性判別分析

同前所述，以研究區(qū) 7種特征微量元素和6個(gè)常量離子的含量作為因變量，采用SPSS軟件中Bayes多類線性統(tǒng)計(jì)分析模型，分析結(jié)果見表6、表7。

表6 常量離子聯(lián)合微量元素Bayes多類線性判別函數(shù)

表7 常量離子聯(lián)合微量元素Bayes多類線性判別結(jié)果

4 結(jié) 論

1)發(fā)明的倒錐形深孔取水裝置，采用虹吸原理設(shè)計(jì)，能夠在深井中高效獲取無污染水樣，為微量元素準(zhǔn)確測定提供了基礎(chǔ)。

3)以常量離子聯(lián)合微量元素為因變量的Bayes多類線性判別正確率為92.9%(28個(gè)水樣中判定正確26個(gè))，錯(cuò)誤率為7.1%(28個(gè)水樣中判定錯(cuò)誤2個(gè))，該函數(shù)判別效果整體最為顯著。