基于多因素巖性結構指數法的富水性預測及分區

邢婧文 杜夢迪 魏久傳

礦井水害一直威脅著礦井生產的安全，是制約煤炭安全開采的主要因素之一，而含水層富水性直接影響到水害威脅程度。近年來眾多礦井水文地質工作者應用多種方法對含水層富水性進行分析研究，研究成果對礦井水害防治工作起到了重要作用。由于含水層富水性的影響因素較多，若僅考慮單一變量與實際會有很大差距，因此需要多因素耦合對富水性進行預測[1-2]。在含水層富水性預測中，各影響因素權重的確定也采用了多種方法，如層次分析法，GIS技術的信息融合法，BP 人工神經網絡法等。本文以鄂爾多斯礦區營盤壕煤礦21 采區2- 2 煤為例，根據研究區地質特征，綜合考慮頂板砂巖厚度、砂泥巖組合及砂巖含量等因素建立了巖性結構指數模型，對砂巖類含水層富水性進行分析，并進行分級分區預測。

1 研究區概況

營盤壕煤礦位于鄂爾多斯臺向斜中部，構造復雜程度較為簡單，未發現斷層和明顯的褶皺構造。區內地層由新至老依次為：第四系（Q）、白堊系下統志丹群（K1zh）、侏羅系中統安定組（J2a）、直羅組（J2z）、侏羅系中下統延安組（J1-2y）、三疊系上統延長組（T3y），主要含煤地層為侏羅系延安組（J1-2y）[3]。

2 含水層富水性評價模型

2.1 巖性結構指數

由于研究區構造簡單，構造因素影響較小，暫不考慮構造的影響。砂巖含水層富水性的影響因素有砂巖的粒度、厚度和巖性結構等。

通過分析2- 2 煤層頂板的巖性及結構特征，構建了巖性結構指數[4-6]。求取方法為：將含水層厚度，包括中砂巖、細砂巖的厚度值分別乘以一個等效系數，從而折算成粗砂巖的厚度，將計算層段（導水裂縫帶發育高度）內砂巖含量百分比、砂泥組合層數等因素作為結構指數，將得到的數據進行相應的處理，得到巖性結構指數。

砂- 泥巖互層組合越多，含導水性能就越弱，阻水性能越明顯，故其他條件不變的情況下砂泥互層層數與LII 負相關，基于以上分析，巖性結構指數表達式構建如下：

表1 2-2 煤頂板導水裂縫帶內部分巖性統計表

表2 2-2 煤頂板導水裂縫帶內部分巖性結構指數LII 統計表

式中：M 粗—粗砂巖厚度；M 中—中砂巖厚度；M 細—細砂巖厚度；a—中砂巖厚度等效系數，為0.8；b—細砂巖厚度等效系數，為0.6；n—砂巖層數；LII—巖性結構指數；

2.2 數據標準化

巖性結構指數是由多項指標構建而成的綜合指標，但由于各指標的性質不同，其量綱和數量級也有所不同，若直接對指標值進行富水性分析會對結果造成較大誤差，因此為了更加可靠的對含水層進行富水性分級分區，須將巖性結構指數數據標準化處理。

本文采用極差標準化公式將原始數據標準化[7]：

式中xik為某指標的原始數據，max ｛xik｝（或min ｛xik｝）為這一指標原始數據中的最值。

2.3 含水層富水性分區

巖性結構指數與砂巖含水層厚度成正比，與砂泥巖互層組合層數成反比，砂巖含水層厚度越大富水性越強，砂泥巖互層組合層數越多富水性越弱，綜上巖性結構指數越大，含水層富水性越強。

對所得的巖性結構指數LII 的標準化值插值并繪制直方圖進行統計分析，從統計圖的拐點上可得到分區閾值，再依據閾值將采區按富水性強弱分區。

3 煤層頂板砂巖含水層富水性預測

統計21 采區及附近鉆孔2- 2 煤導水裂縫帶范圍內砂巖厚度、層數、粒度等數據（表1）做無量綱化計算并將得到的數據代入表達式（2），進行標準化處理，得出各孔2- 2 煤頂板導水裂縫帶內巖性結構指數LII 值（表2），通過對研究區巖性結構指數LII 值進行插值計算得到直方圖統計分析圖（圖1）。

結合21 采區及附近鉆孔對砂巖含水層的抽水實驗成果，將巖性結構指數LII 等于0.2 和0.3 時，定為分區閾值。LII＜0.2 的區域為弱富水區，0.2＜LII＜0.3 的區域為中等富水區，LII＞0.3 的區域為強富水區。以分區閾值作為界限，得到含水層的富水性分區（圖2）。

4 結論

（1）根據研究區含水巖層富水性影響因素分析，選取影響因子并進行了量化，構建了巖性結構指數LII。用極差標準化方法將原始數據標準化后進行插值并繪制直方圖，依據拐點確定出富水性強弱的分區閾值，進行富水性分區。

（2）依據該方法對營盤壕煤礦21 采區2- 2 煤層頂板砂巖含水層富水性進行了分區預測。結果表明，煤層頂板砂巖含水層在采區中部及邊緣為弱富水區，在中東部和中西部為中等富水區或強富水區。

圖1 2-2 煤頂板導水裂縫帶內巖性結構指數LII 統計直方圖

圖2 2-2 煤頂板導水裂縫帶內砂巖含水層富水性分區圖