基于水化學特征分析的銅川某礦井突水水源判別

摘 要：長期以來，礦井水害嚴重威脅著礦山的安全生產，快速、準確地判定礦井突水水源是礦井水害治理的關鍵。在收集銅川某礦井以往各含水層大量水質數據的基礎上，選擇地下水中含量較高的K++Na+、Ca2+、Mg2+、SO42-、HCO3-、C1-等6 種常規離子作為判別因子，通過軟件繪制Piper三線圖，分析各含水層水化學特征。第四系地下水與二疊系砂巖裂隙水水化學類型相似，老空水與其他含水層水質差別較大。采用模糊綜合評判、灰色關聯度分析方法分別構建判別模型，判別準確率80%左右，對未知突水水源進行分析，結合礦井水文地質條件，判別突水來源于二疊系砂巖水。

關鍵詞：水化學特征；突水水源；模糊綜合評判；灰色關聯度；判別分析

Discrimination of mine water inrush source based on hydrochemical characteristics

XU Dongdong

（China Enfei Engineering Technology Co.， Ltd.， Beijing 100038， China）

Abstract： For a long time， mine water disasters have seriously threatened the safe production of the mine. Rapid and accurate determination of mine water inrush source is the key to mine water disaster control. Upon collecting a large amount of water quality data of various aquifers in the mine， six conventional ions such as K+ + Na+， Ca2+， Mg2+， SO42-， HCO3- and C1- with high content in the groundwater are selected as the discriminating factors. The water chemical characteristics of the aquifers are analyzed with computer drawn Piper three-line diagram. The basic hydrochemical type characteristics are studied of the main potential water filling sources such as quaternary water， Permian sandstone water and old air water. The results show that the hydrochemical type characteristics of Quaternary water are similar to that of Permian sandstone， and the characteristics of old air water are different from other layers. Fuzzy comprehensive evaluation and grey correlation are applied to analyze， compare and determine the water inrush source by combining the hydrogeological conditions of the mine. The discrimination accurate rate is about 80%.

Keywords： hydrochemical characteristics; water inrush source; fuzzy comprehensive evaluation， grey correlation degree; discriminant analysis

水害是礦井五大災害之一，突（涌）水災害對礦井安全生產造成嚴重威脅（鄧忠等，2021）。為了解決礦井突水對礦山生產的危害，判定突水水源就成為礦井水害治理的關鍵，找到涌水水源就能有的放矢地去解決礦井涌水的查、堵、疏、排問題（高衛東等，2001）。如何充分利用礦山長期積累的水化學資料，快速判別突水水源顯得尤為重要（王炳強等，2015；陳陸望等，2012）。多年來國內外眾多專家學者進行了大量研究，采用的方法涵蓋了水文地球化學、微量元素和同位素技術、Fisher法、模糊綜合評判等，不同方法有各自的特征及局限性（李再興等，2009；胡偉偉等，2010；周強，2021）。本文以銅川某礦井為例，收集并分析礦井各含水層水化學資料，應用模糊綜合評判及灰色關聯度模型快速判別突水水源。

1? 研究區概況

1.1? 礦井水文地質條件

銅川某礦井屬渭北石炭二疊紀煤田，位于鄂爾多斯臺拗渭北隆起東南端，構造為向北傾斜的單斜構造，地層傾角5～8°。區內有2條常年性水流，河流均由大氣降水及第四系潛水補給，流量受季節性影響及降雨控制。

依據礦井多年的水文地質資料，礦井主要充水水源包括：第四系松散層孔隙含水層、二疊系砂巖含水層、老空水。

1）第四系孔隙含水層：該含水層與大氣降水及地表水聯系密切，為礦井充水來源之一，并存在多層隔水層，補給有限。廣泛分布于地形較高部位，距煤層較遠，排泄良好，最大單位涌水量為0.065 4 L·s-1·m-1，滲透系數0.626 m·d-1，一般不會造成災害性威脅。

2）二疊系砂巖含水層：包括上、下石盒子組及山西組砂巖含水層，巖性以中粗砂巖、石英砂巖為主，泥巖及砂質泥巖次之，距煤層較近，無明顯隔水層，是礦井水的主要來源，礦山開采過程中可能通過冒裂帶頂板對礦井進行充水，單位涌水量為0.1～0.8 L·s-1·m-1，滲透系數2.06～33.77 m·d-1。

3）老空水：采空區主要位于礦井一水平、二水平，采空區標高高于現采區，積水自然排泄，正常不會大量積水，個別地段采空區可能呈封閉狀態而大量積水。

1.2? 含水層水化學數據分析

地下水化學成分較復雜，水質分析是研究地下水化學成分的基本手段，為了判別突水來源，選擇地下水中含量較高的K++Na+、Ca2+、Mg2+、SO42-、HCO3-、C1-等6種離子，這些離子占地下水所有溶解鹽類90%以上，并決定了水化學類型，它們的分布特征可以反映豐富的地下水特征（郭瑞等，2018）。

地下水水樣點主要水化學成分原始數據見表1。由表1可知，第四系孔隙含水層水質類型主要為HCO3-Ca·Mg，其次為HCO3-Ca·Mg·Na和HCO3-Ca·Na·Mg；二疊系砂巖含水層水質類型以HCO3-Ca·Mg為主，其次為HCO3-Ca·Mg·Na和HCO3-Ca·Na·Mg；老空水的常量組分除SO42-外，其他指標變化幅度均較大，水質類型為SO4·HCO3-Ca·Mg、SO4-Ca·Na·Mg、HCO3·SO4-Ca。

突水水源為一種或多種水源的混合水，判別突水水源不僅研究開采前的充水水源，還要研究開采后所產生的新水源和老水源變化情況（代革聯等，2017）。利用水化學軟件AquaChem對水樣進行分析，見圖 1。從圖1可看出，除老空水外，其他含水層水質區分不明顯，地表水與第四系地下水水質很接近，第四系孔隙水質原屬HCO3-Na·Mg型，現多為HCO3-Ca·Mg、HCO3-Ca·Na·Mg，其原因為受大氣降水及地表水的補給；二疊系砂巖水水質類型為HCO3-Ca·Mg、HCO3-Ca·Mg·Na、HCO3-Ca·Na·Mg型，與第四系地下水水化學類型類似。

老空水水質變化較大，SO42-離子濃度較高，推測水樣是近期礦山開采遺留下的采空積水。由于老空水水樣主要以SO4-Ca·Mg、SO4·HCO3-Ca·Na·Mg型為主，且pH較高，推測老空水與頂板二疊系含水層存在水力聯系。

1.3? 礦井突水情況簡介

該礦井自建井以來，剛開始采用炮采，采煤后采用綜采，開采面積不斷增大，但礦井涌水量一直保持50 m3·h-1左右。礦井現采面位于二水平采區深部，采面走向長1 050 m，傾斜長120 m。當采面推采約20 m時，采區涌水量突然增大，從50 m3·h-1增至約240 m3·h-1，平均200 m3·h-1，持續時間超過48 h，本次突水水源突水迅速，持續時間長，涌水量遠遠超出多年正常涌水量。為了保障礦井正常安全開采，首先判別突水水源，進而采取相應防治措施。

2? 突水水源判別

2.1? 模糊綜合評判模型判別

該模型基于模糊數學，根據隸屬度將定性轉化為定量的一種評價方法，具有結果清晰、系統性強的優點，能較好地解決模糊、難以量化的問題，適合解決各種非確定性問題（許延春等，2014；李鳳蓮等，2015）。

樣板法構造模糊模式庫步驟：①模糊模式Ai中選出mi個樣板：aij=（aij1，aij2，…，aijp），i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。其中aij為第i個模糊模式Ai的第j個樣板的特性向量；aijk為第i個模糊模式Ai中第j個樣板的第k個特性指標的實測數據，k=1，2，…，p。②計算模糊模式Ai中的mi個特性向量aij的均值向量ai，稱ai為模糊模式Ai的均值樣板。③計算待識別對象u=（u1，u2，…，up）與均值樣板ai之間的距離di（u，ai），令Di = max（di（u，ai）），i=1，2，…，n；模糊模式Ai的隸屬函數為：Ai（u）=1- di（u，ai）/Di（陳水利，2005）。

1）建立隸屬評判集

突水水源主要有第四系地下水、二疊系砂巖水、老空水，據此構建模糊評判模型如下：

U=｛A1，A2，A3｝=｛第四系地下水，二疊系砂巖水，老空水｝

設U為所有水樣的集合，則第四系地下水Al；二疊系砂巖水A2；老空水A3是U上的模糊集。

2）建立評判因子集

各含水層常規水化學特征選用水質當中的常規的6 個指標建立因子集，即：

u=｛u1，u2，u3，u4，u5，u6｝=｛Na++K+，Mg2+，Ca2+，Cl-，SO42-，HCO3-｝

用樣板法構造第四系地下水、二疊系砂巖水、老空水的隸屬函數。在第四系地下水、二疊系砂巖水、老空水3種水源中抽選24個具有代表性的水樣，其中第四系地下水11個，二疊系砂巖水6個，老空水7個。

ai=（aii，ai2，ai3，ai4，ai5，ai6），i=l，2，···，11

bi=（bil，bi2，bi3，bi4，bi5，bi6），i=l，2，···，6

ci=（cil，ci2，ci3，ci4，ci5，ci6），i=l，2，···，7

式中，aij為第四系地下水A l中第i個水樣第 j個特征指標的實測數據，bij為二疊系砂巖水中A 2中第i個水樣第 j個特征指標的實測數據，cij為老空水A 3中第i個水樣第 j個特征指標的實測數據。

通過計算，選取的代表性水樣的隸屬度和判別類型見表2。

利用模糊綜合判別模型識別的正確率為75%，該方法判別效果良好，可以利用該模式對該礦井在開采過程中的突水水源進行判別。

對礦井突水水樣進行采集檢測數據如表3。

將未知水樣數據代入模型中，根據表4可知，所取的水樣水源可能主要來自煤層頂板二疊系下石盒子組或山西組底部砂巖含水層。

根據表5可知，判別正確率為83.33%，說明利用灰色關聯度法對礦井3個含水層的常規離子判別效果是較好的。

依據灰色關聯度法判別突水水樣，判別結果如表6所示。表6顯示除未知水樣3來自二疊系砂巖含水層外，其他2個水樣均來自第四系含水層。

綜合分析可知，模糊綜合評判模型和灰色關聯度模型的判別正確率相差不大，都在80％左右，因為礦井水質數據少、時間間隔較久遠且分布不均勻，會對判別結果產生一定的影響（張磊等，2010；張淑瑩等，2018）。兩種模型對未知水樣判別結果不同，灰色關聯度稍有偏差。依據礦井多年水文地質資料，第四系孔隙含水層廣泛分布于地形較高位置，距離煤層較遠，排泄較好，一般不會造成突水災害威脅；二疊系砂巖水包含多組含水層，距離煤層較近，且無明顯隔水層，易通過冒裂帶頂板對礦井充水。根據礦山水文地質條件及判別結果綜合分析，本次礦井突水水源可能來源于二疊系砂巖水，建議本礦井選擇模糊綜合評判模型，可取得相對較好的判別效果。

3? 結論

1）在收集銅川某礦井各含水層水化學數據的基礎上，應用Piper三線圖對各含水層進行水化學特征分析，并選用模糊綜合評判及灰色關聯度判別方法對突水水源進行判別，對比分析判別突水水源可能源自二疊系砂巖水。

2）通過水化學特征分析，采用模糊綜合評判、灰色關聯度判別模型判別礦井突水水源，避免了由于水文條件的復雜性及模糊性造成判別結果失真，提升了水源判別的準確性。

3）在水樣條件復雜的情況下，單純依靠常規水化學特征判別突水水源有時會出現誤判或判斷不準確，必須輔以其他判別技術進行綜合判斷。實踐證明，水化學方法與各種模型相結合具有投資少、見效快的優勢，研究成果可為類似礦井防治水工作提供參考。

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收稿日期：2022-08-01；修回日期：2022-11-04

作者簡介：徐冬冬（1984- ），男，碩士，工程師，主要從事礦山地質環境治理、水文地質相關工作。E-mail：592192386@qq.com

引用格式：徐冬冬，2023.基于水化學特征分析的銅川某礦井突水水源判別［J］.城市地質，18（1）：62-68