礦井水害超前探測及多信息融合處理預警系統研究

張新宇

（大同煤礦集團 同大科技研究院,山西 大同 037003)

1672-5050（2017)05-0022-05

10.3919/j.cnki.issn1672-5050sxmt.2017.10.006

2017-05-22

張新宇（1979-),男,山西大同人,大學本科,工程師,從事煤礦安全、煤礦信息化工作。

礦井水害超前探測及多信息融合處理預警系統研究

張新宇

（大同煤礦集團 同大科技研究院,山西 大同 037003)

利用計算機Visual C#.net編程、數據庫、ArcGIS等先進技術,建立礦井突水預警信息系統,簡化礦井防治水信息的處理過程,提高礦井資料信息化管理水平。該系統可實現對鉆孔原始資料、巖石力學性質資料、水文地質資料等數據的信息采集、維護及查詢和分析等功能,使礦井突水地質數據的管理工作更加簡便快速;在水害預測方面運用CART分類決策樹算法進行了突水預測模型搭建,使突水判斷正確率大大提高,并且在保證運行時間的基礎上,提高了防治水預測結果的準確率。

礦井突水;預警信息系統;防治水;水害預測

我國的煤礦水害防治仍停留在經驗水平,還沒有集水文地質數據管理、水害預測評價等于一體的綜合性水害防治的信息化系統。礦井水害預警信息化系統的研發,一方面為煤礦管理者提供一種方便快捷的科學決策工具;另一方面,使礦井水文地質數據的管理工作更加系統化、規范化、自動化,解決了當前紙質資料存儲和查詢的資源浪費和效率低下等問題,使得礦井防治水工作由定性到定量、由經驗到科學,為煤礦工作人員提供一個解決煤礦水害問題的人機智能交互環境,以方便利用系統功能進行計算、分析、推理和決策等,從而提升煤礦安全生產水平。

1 礦井水害超前探測及多信息融合處理預警系統總體設計

本文結合超前探測與信息融合技術,實現對煤礦突水的有效預警,為煤礦提供參考性建議。通過研究一次記錄技術、抗干擾關鍵技術及微弱信號的采集技術,改進了礦用瞬變電磁接收技術,實現了對礦井突水結構的超前探測。通過改進突水預測模型、信息平臺搭建及突水預警安全等級的設定,形成了多信息融合的突水預警信息平臺。礦井水害超前探測及多信息融合處理預警系統實現的整體技術路線圖,見圖1[1]。

1.1礦井水害超前探測研究技術

超前探測部分的技術路線圖,見圖2,通過電流檢測和高速采樣技術實現對一次場信號的記錄;研究了干擾源的規律以及微弱信號的采集技術,實現了對二次場信號的校正;最后結合一次場與二次場信號進行反演解釋,獲得了更為準確的超前探結果[2]。

圖2 超前探測技術路線圖Fig.2 Technological roadmap of advanced detection

1.1.1瞬變電磁一次磁場記錄技術的研究

通過電流檢測技術以及高速采樣技術實現對發射機關斷電流的檢測和記錄。在數據處理中將探測接收到的磁場信號與一次磁場信號進行對比分析,實現削弱一次場干擾的目的[3]。

本文設計的高速數據采集系統是利用常規的微控制器或者微處理器,以快速RAM或者FIFO和高速A/D為采集核心,讓A/D在微處理器或者微控制器的控制和提供的采樣時鐘下自主采集,通過邏輯電路,自主地寫入快速RAM或者FIFO,在采集結束或者數據采集的間歇期間將數據一次性讀出。

1.1.2礦井水害超前探測瞬變電磁的抗干擾技術研究

本項目開展了針對瞬變電磁接收端抗干擾技術的研究,通過研究環境干擾規律手段,提高了礦井超前探測的準確性[4]。

通過研究煤礦井下支護設備、通信電纜及采掘設備等干擾源對瞬變電磁信號的影響規律,研發了瞬變電磁磁探頭代替傳統接收線圈,對左右側幫上的通信電纜、通風管和通水管等干擾信號,以及探測方向后方的錨絲網干擾信號產生一定的選擇性,提高系統抗干擾能力。

瞬變電磁磁探頭內部主要分為兩個部分,即接收線圈與放大電路,相比于接收線圈有限帶寬,放大電路可以視為寬帶恒定增益放大器。其等效電路模型,見圖3。

圖3 瞬變電磁磁探頭等效電路模型Fig.3 Equivalent circuit model of magnetic probe of transient electromagnetism

其中:Vs為線圈感應電壓,L為線圈等效電感,R為線圈內阻,C為線圈分布電容,Rt為匹配電阻。從圖中可以看出,線圈感應信號經過線圈與匹配阻抗網絡,通過放大電路放大,最終作為傳感器輸出。

1.2礦井水害信息融合系統研究技術路線

針對目前煤礦防治水資料分散管理、資料不能及時更新和有效利用,現有突水預測模型具有一定的主觀性、系統平臺功能不完善等問題,結合山西大同煤礦集團有限責任公司四臺礦的水文地質狀況（鉆孔原始資料信息、突水點信息、地表水質監測信息及涌水量數據信息等),開發了基于ArcGIS Engine的煤礦水文地質信息管理和水害預警平臺,其技術路線,見圖4。

1.2.1基于ArcGIS Engine的煤礦防治水信息管理系統

防治水信息管理系統結構圖,見圖5。煤礦防治水信息管理系統的架構設計主要包括系統的底層數據庫、中間界面層和頂層功能層設計[5]。

圖4 多信息融合預警技術路線Fig.4 Technological roadmap of early warning system with multi-source information fusion

圖5 防治水信息管理系統結構圖Fig.5 Structure of water control information management system

1.2.2基于改進CART算法構建突水預測模型

突水預測模型構建技術路線圖,見圖6。根據同煤四臺礦煤層分布特征及水文地質條件,得到導致礦井突水的影響因素包括:含水層的富水性、水壓、有效隔水層的厚度、斷裂構造及煤層底板破壞深度等。結合以上影響因素,基于改進CART決策樹算法來構建突水預測模型,其過程為:首先提取若干組已采區先驗點信息作為構建模型的樣本,每個樣本點的特征屬性包括水壓值、有效隔水層厚度、巖溶發育、斷裂構造和此處的安全狀況等,并將以上信息存放于樣本信息數據庫中,然后基于Gini指標求出作為根節點的特征屬性,進而自頂向下以遞歸的方式進行建樹,直到劃分后的每個樣本集都是純凈的,則停止建樹。決策樹的葉節點顯示的即是樣本的類別信息,而從根節點出發,順著分支往下走,到達葉節點,每條路徑對應一條規則,一棵完整的二叉樹就對應一組規則集[6]。

圖6 突水預測模型構建技術路線圖Fig.6 Technological roadmap of the prediction model of water inrush

2 現場實驗實施及結果分析

利用國內某瞬變電磁儀器、帶線圈接收裝置和瞬變電磁磁探頭,對礦大同煤礦某礦井的14#煤層的81023工作面進行瞬變電磁實驗,探測對象主要為采空區積水情況的探測。通過探測結果的對比驗證本項目所研發的瞬變電磁磁探頭相比于傳統線圈具有良好的抗干擾能力和對二次場微弱信號良好的接收能力[7]。

14#煤層屬于侏羅系中統大同組（J2d),煤層厚度普遍為2 m左右,井田內有南厚北薄的趨勢。巖性為灰白、淺灰色粗砂巖、中砂巖、深灰色細砂巖、粉砂巖和砂質泥巖及煤層;砂巖分選較好,膠結堅固;巖系中發育水平層理;波狀層理和斜層理;底部為一層厚度變化較大的灰白色含礫粗砂巖（K11標志層);與下伏永定莊組平行不整合接觸[8]。

2.181023工作面（710m～860m)頂板探測分布

81023工作面710 m～860 m段頂板測試分布圖,見圖7。

圖7 81023工作面710 m～860 m段頂板測試分布圖Fig.7 Distribution of roof test between 710 m and 860m on 81023 working face

2.281023工作面（710m～860m)數據分析與解釋

圖8為81023工作面710 m～860 m段頂板探測視電阻率剖面圖。圖8-a為國內儀器對此區域的探測結果,由此圖形可以看出,從710 m到860 m呈現連續低阻異常區,且面積相對較大。造成這一現狀的原因可能是因為在巷道中存在大量的金屬器件以及高壓電纜,同時在頂板上有密集的支護網也會對電磁信號產生較強的影響。

8-a 國內儀器探測結果

圖8-b和圖8-c為protem接收機測試結果,其中圖8-b的接收裝置為高頻接收線圈,圖8-c中的接收裝置采用的是本項目設計的瞬變電磁磁探頭。圖8-b顯示在840 m處有低阻異常區,圖8-c顯示在800 m和840 m處有明顯低阻異常區,經過礦方打孔驗證,證明圖8-c中低阻異常區有水流出,結合水文地質資料可知,此處為地勢較低區域,易形成積水,探測結果和實際情況吻合[9]。

8-b 線圈測試結果

8-c 磁探頭測試結果圖8 81023工作面710 m～860 m段頂板探測視電阻率剖面圖Fig.8 Section diagram of apparent resistivity of roof test between 710m and 860m on 81023 working face

3 結束語

本項目研發的煤礦防治水信息管理平臺,不僅廣泛、高效的利用各種格式的水文地質資料,并且集信息管理、圖形處理、突水預警三大功能模塊與一體,利用CART算法,實現突水有效預測,系統總體功能設計有了較大突破[10]。通過研發礦用瞬變電磁磁探頭,并應用其開展了礦井瞬變電磁抗干擾接收技術的研究,提高了礦井瞬變電磁設備的探測準確性;記錄并剔除一次場,完善晚期電阻率的計算準確性,提高算法對淺部低阻異常信息的高分辨率;基于GIS技術構建了信息融合預警系統,結合最優閾值和有效規則的CART樹建立了突水預測模型,實現了有效的信息管理和較準確的突水預測功能。

[1] LI Shucai,LIU Bin,NIE Lichao,etal.Detecting and Monitoring of Water Inrush in Tunnels and Coal Mines Using Direct Current Resistivity Method:A review[J].Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering,2015（4):43-46.

[2] ZHAO Xiaodong,JIANG Jian,LAN Bochao.An Integrated Method to Calculate the Spatial Distribution of Overburden Strata Failure in Longwall Mines by Coupling GIS and FLAC3D[J].International Journal of Mining Science and Technology,2015（3):78-79.

[3] 王雷鳴,尹升華.GIS在礦業系統中的應用現狀與展望[J].金屬礦山,2015（5):122-127.

WANG Leiming,YIN Shenghua.Application Status and Prospect of GIS in Mining System [J].Metal Mine,2015（5):122-127.

[4] 舒昶,張林波.基于GIS和遙感技術的生態系統服務價值評估研究[J].測繪與空間地理信息,2015（1):303-305.

SHU Chang,ZHANG Linbo.Ecosystem Service Value Assessment Research Based on GIS and Remote Sensing Technology [J].Geomatics & Spatial Information Technology,2015（1):303-305.

[5] 翟永梅,陳剛,歐陽倩雯.基于GIS的建筑物震害預測系統的開發與應用[J].地震研究,2015（1):143-147.

ZHAI Yongmei,CHEN Gang,OUYANG Qianwen.Development and Application of Earthquake Damage Evaluation System of Buildings Based on GIS [J].Journal of Seismological Research,2015（1):143-147.

[6] 崔俊飛,唐韓英.礦井瓦斯地質智能預警平臺的建設與應用[J].工礦自動化,2015（1):101-105.

CUI Junfei,TANG Hanying.Establishment of Intelligent Pre-warning Plat from of Mine Gas Geology and Its Application[J].Industry and Mine Automation,2015（1):101-105.

[7] 杜春蕾,張雪英,李鳳蓮.改進的CART算法在煤層底板突水預測中的應用[J].工礦自動化,2014（12):204-214.

DU Chunlei,ZHANG Xueying,LI Fenglian.Application of Improved CART Algorithm in Prediction of Water Inrush from Coal Seam Floor[J].Industry and Mine Automation,2014（12):204-214.

[8] 馬雷,錢家忠,趙衛東,等.基于GIS的礦井水害防治輔助決策支持系統[J].煤田地質與勘探,2014（5):12-15.

MA Lei,QIAN Jiazhong,ZHAO Weidon,etal.GIS-based Decision-making Support System for Prevention and Control of Water Hazards in Coal Mines [J].Coal Geology & Exploration,2014（5):12-15.

[9] SHI Longqing,QIU Mei,WEI Wenxue,etal.Water Inrush Evaluation of Coal Seam Floor by Integrating the Water Inrush Coefficient and the Information of Water Abundance[J].International Journal of Mining Science and Technology,2014（5):42-52.

[10] 張雪英,成韶輝,李鳳蓮.基于ArcGIS Engine的礦井突水預警信息系統[J].煤礦安全, 2014（6):214-223.

ZHANG Xueying,CHENG Shaohui,LI Fenglian.Coal Mine Water Inrush Prediction Warning Information System Based on ArcGIS Engine [J].Safety in Coal Mines,2014（6):214-223.

AdvancedDetectionandEarlyWarningSystemwithMulti-sourceInformationFusionforWaterHazardsinMines

ZHANGXinyu

（TongdaInstituteofTechnology,DatongCoalGroup,Datong037003,China)

A variety of advanced technologies are used to establish early-warning information system for water inrush in mines, including programming with Visual C#.net, database, and ArcGIS, to simplify the process and improve the management of the water control. The system could realize many functions of sampling, maintenance, query and analysis of data, such as borehole original data, mechanical properties of rock, and hydrogeological information. In addition, the system could also optimize the information management of water inrush data. On the premise of ensuring the operation time, CART classification decision tree algorithm is used to build a water inrush prediction model, which has significantly increased the judgment accuracy for the water inrush and the prediction accuracy of water control.

mine water inrush; early-warning information system; water control; water hazard prediction

TD741

A

（編輯:樊 敏)