趙各莊礦礦井涌水量預測方法分析

趙志偉

（河北省煤田地質勘查院，河北 邢臺 054000）

1 概況

礦井涌水量是指在礦山建設和生產過程中單位時間內流入礦井（包括各種巷道和開采系統） 的水量，是確定礦床水文地質條件復雜程度的重要指標之一，對礦井的經濟技術評價有很大的影響，同時也是礦山設計部門確定排水設備和制定防治水措施的主要依據。礦井涌水量預計方法大致分為兩類：第一類為確定性的數學模型法，其中具有代表性的方法為水均衡法、解析法、數值法；另一類為統計分析方法，如水文地質比擬法、涌水量降深曲線方程法、相關分析法、時間序列分析等。近年來也不斷出現一些新的方法，尤其是隨著計算機技術的快速發展，出現了許多智能型的方法，其中BP神經網絡法是最具有代表性和革命性的方法。據統計，將勘探階段預測的礦井涌水量與開采后礦井實際涌水量相比，誤差小于30%的僅有10%，80%的礦區超過50%，有的甚至誤差達到數十倍。造成礦井涌水量預測誤差大的原因主要有水文地質條件未查清、選用的水文地質參數缺乏代表性和數學模型選擇不當3 個方面。本文對趙各莊礦自1977 年以來歷次礦井生產地質報告和水文地質報告采用的含水系數法、相關分析法、時間序列法、解析法、BP 神經網絡法等礦井的涌水量預測方法合理性進行分析，以期達到為其它水文地質條件相似礦井涌水量預測方法選擇提供依據的目的。

2 預測方法分析

2.1 地質背景

趙各莊礦位于河北省唐山市東北古冶區，開平煤田開平向斜之東北端。煤層集中分布于山西組（大苗莊組） 和太原組上段（趙各莊組），可采及局部可采煤層共7 層（5、7、9、11、12-1、12-2、12 煤層），第7、9、12-1、12-2、12 煤層為主采煤層。煤層傾角由緩傾斜區18°，發展到西翼急傾斜區的90°，直至反山區為倒轉70°。受采掘破壞或影響的含水層為5 煤層至12 煤層砂巖裂隙承壓含水層、12 煤層至14 煤層砂巖裂隙承壓含水層、14 煤層至唐山石灰巖砂巖裂隙承壓含水層以及奧灰巖溶含水層。

2.2 含水系數法

趙各莊礦1977 年的生產地質報告采用含水系數法對礦井涌水量進行了預測。含水系數法認為涌水量同產量有線性相關性。

通過對趙各莊礦1978—1982 年涌水量預測值與實測值進行統計分析（表1），誤差均大于30%。該方法僅考慮原煤產量這一單一因素，未考慮開采方法、范圍、進度等方面因素的影響，故采用該方法對涌水量進行預測精度較低，應用范圍受到限制，但其原理簡單，計算方便。有人提出將彼此獨立的各影響因素變量綜合成一個系統，考慮各影響因素的彼此干擾與涌水量的滯后響應等，在比擬法基礎上建立應用范圍更廣的礦井涌水量預報模型[5]。

表1 原煤產量、涌水量預測值、實測值統計Table 1 Rawcoal production,water inflowpredicted value,measured value statistics

2.3 相關分析法

趙各莊礦1998 年的生產地質報告采用相關分析法對涌水量進行了預測[7]。報告中認為涌水量主要隨開采深度變化而變化，同開采深度具有某種線性相關關系，建立了涌水量隨開采深度的變化曲線，對各水平的涌水量峰值進行預測。

預測十一水平、十二水平、十三水平、十四水平正常涌水量峰值分別為2.72 m3/min、2.91 m3/min、3.10 m3/min、3.28 m3/min。趙各莊礦十一水平正常涌水量實測峰值為3.5 m3/min（2002 年），誤差22%；十二水平正常涌水量實測峰值為4.64 m3/min（2013 年），誤差37%；十三水平正常涌水量實測峰值為3.82 m3/min（2013 年），誤差19%；十四水平涌水量還未達到峰值。誤差在可接受的范圍內。

相關分析法是一種統計分析方法，在計算過程中避開了那些難以確定的水文地質參數及一些未搞清的機理問題，通過分析因變量與自變量之間的關系，有助于人們了解問題的機理，從而有利于建立確定性預測。該方法的應用也有一定的限制，如各因素之間的相關關系比較復雜時，難以擬定回歸方程。隨著開采深度加大，各因素對涌水量的影響也會有所變化，難以形成可靠通用的計算式。由于不同礦區的充水影響因素不同，回歸方程具有地域性，應用相關分析法時需要特別注意。

2.4 時間序列法

趙各莊礦2008 年生產地質報告[8]中預測十三水平涌水量采用的是時間序列法。

報告中對多年涌水量觀測資料統計分析，認為礦井深部各水平涌水量隨著開采強度的增加達到最大值，此后，隨著下一個水平涌水量的增加，上一個水平涌水量逐漸衰減，而礦井總涌水量相對保持穩定。由于十三水平含水層的涌水高峰期已過，雖然由于降雨、斷層和開采影響，涌水量也會有所變化，但屬呈現穩定狀態下的鋸齒狀跳動。取近10 a礦井正常涌水量的平均值2.61 m3/min 作為預測的礦井正常涌水量。

通過將2008—2012 年涌水量實測值與預測結果進行對比分析，預測結果誤差均小于30%，見表2。分析認為，此方法對涌水量中長期變化規律性較強的礦井涌水量預測很有實效。

表2 十三水平正常涌水量預測值與實測值對比分析Table 2 Comparison and analysis of predicted and measured values of normal water inflowat thirteenth level

2.5 解析法

趙各莊礦2013 年水文地質類型劃分報告采用解析法對十三水平涌水量進行了預測，采用承壓轉無壓的完整井公式預計涌水量[9]。

預測十三水平正常涌水量為2.53 m3/min，而2013 年正常涌水量實測值3.82 m3/min，誤差34%。導致誤差偏大原因是裘布依涌水量方程的假設及簡化條件是地下水為穩定流，可將空間流簡化為平面流，且處于穩定流動狀態。可是趙各莊礦地層傾角18°～90°，不能滿足承壓水頂底板呈水平分布的假設條件；報告中“大井法”預計十三水平礦坑涌水量時，計算水位降深百米以上，“大井”井壁水流早已不是緩變流，且由于不同富水性的多層含水層的復雜性，在大流量大降深條件下，很難處于穩定流狀態。其物理模型已不符合裘布依涌水量方程的假設條件。

2.6 BP 神經網絡法

趙各莊礦2014 年生產地質報告[11]采用BP 神經網絡法對十三水平涌水量進行了預測。預測十三水平正常涌水量4.08 m3/min，2015 年實測值3.69 m3min，誤差11%。基于主成分分析算法與BP 神經網絡算法對于礦井涌水量預測具有一定的可行性，且精度較高，若原始數據集和網絡結構良好，BP 神經網絡算法可精確擬合結果[12]。

BP 神經網絡方法預測涌水量適合于涌水量觀測資料積累豐富的區域，恰好趙各莊礦積累了多年的涌水量資料，適宜該方法的應用。該方法充分考慮了開采面積、降水量、奧灰水位、開采深度和上水平開采面積等涌水量影響因素，得到的涌水量預測值是有一定參考價值的。

3 結論

（1） 相關分析法和時間序列法比較適合預計開采年代久遠、有多年觀測資料的礦井涌水量，如趙各莊礦。

（2） 含水系數法原理簡單、計算方便，但是精度較低，該方法可以應用在預測新建礦井的涌水量，即利用地質和水文地質條件相似、開采條件基本相同的生產礦井的涌水量觀測資料來預測新建礦井的涌水量。

（3） “大井法”一般適用于簡化的勘探階段或水文地質條件簡單的情況，對于開采年代久遠且地層傾角較大的趙各莊礦不適用。

（4） BP 神經網絡法全面考慮了各種涌水量影響因素，具有相當好的應用前景。但對實際生產來說，充水水源和通道經常難以查清，需要時間序列資料的長期累積，并且一個神經網絡系統往往只適用于某一特定的礦井，其他礦區則無法使用[13]。該方法有待于研究人員的進一步開發。