煤礦開采區地表移動變形監測及規律分析

李建師

(廣西壯族自治區第四地質隊,廣西 南寧 530031)

0 引言

在煤礦開采活動中,地表移動和變形的監測不僅關系到開采效率,更直接影響著礦區的安全和周邊環境的穩定。本文針對彬長礦區進行深入研究,系統分析了煤層厚度[1]、開采深度以及水文地質條件如何共同作用于地表移動變形。通過集成GPS,InSAR和三維激光掃描等高精度監測技術,探討了地表移動的時空特性,旨在為煤礦開采區地表移動變形提供科學的監測和分析方法,進而指導實際的礦區管理和開采決策。

1 煤礦開采工程案例

本文以在彬長礦區某礦地為案例,在施工中細致地布置了一系列地表移動變形觀測站點,覆蓋了從東到西依次排列的101至104工作面。這一監測網絡橫跨了地表高程從+880 m～+1 180 m的范圍,工作區南側緊鄰人口密集的村莊與農耕地帶,展現出典型的黃土高原地貌特征。向北,地形逐漸過渡至河流縱橫的區域,這里溝谷發育,由于地表徑流與降水的雙重作用,形成了明顯的侵蝕溝谷地形,其地貌以陡峭的坡面和深刻的河溝為主。這一區域的植被以雜草為主,溝底生長著茂密的蘆葦,樹木則零星地分布在整個觀測區。此外,大部分地區的溝谷內部堆積著第四系黃土,而在某些溝底,基巖裸露出地表,揭示出覆蓋層厚度在90 m～270 m之間的變化。這一地質構造和地形地貌的復雜性,為我們的地表移動變形監測工作提供了既具挑戰又典型的自然實驗場,這些信息的綜合將是本次監測及規律分析研究的寶貴數據來源。

2 地表移動變形的監測技術

2.1 GPS和InSAR技術的應用

在煤礦開采區地表移動變形監測領域,全球定位系統(GPS)與合成孔徑雷達干涉測量(InSAR)技術的融合應用,構成了高精度和高可靠性監測的技術支柱。GPS通過捕獲多個衛星信號,提供連續、實時的地表位移數據,其測量精度可達毫米級,特別適用于監測礦區的三維地表移動。InSAR技術,則通過分析雷達波在不同時間對地表反射的相位差異,精確計算出地表移動的微小變化,這種方法在監測范圍廣、分辨率高的區域變形分析中顯示出其獨特優勢。聯合GPS的點位精準監測與InSAR的面狀細節揭示,我們能夠高效地捕捉煤礦開采引發的地表變形動態,優化數據的時間序列分析,增強對地表移動趨勢的預測能力。這種高級監測系統不僅保證了數據質量,還為開采后地表穩定性評估提供了科學依據,確保了煤礦安全生產與地區環境的可持續發展。

2.2 三維激光掃描技術在地表監測中的應用

在彬長礦區開展的地表移動變形監測中,三維激光掃描技術(LiDAR)發揮了關鍵作用。通過發射激光脈沖并測量其反射回的時間,LiDAR系統能夠生成高密度點云數據,從而精確地重建礦區地表的三維模型。點云數據經過嚴格的濾波處理,去除噪聲點,保證了數據的純凈性。利用RANSAC算法等高級數學模型,我們能夠識別并剔除非地表元素,提取出真實的地形變化信號。通過設定變形分析的參考平面,運用最小二乘法進行表面擬合,計算出每個監測點相對于初始狀態的三維位移矢量(Δx,Δy,Δz)。地表移動的矢量場和變形梯度通過空間插值方法如克里金(Kriging)插值被量化,并以此為基礎,進行地表變形速度計算,其公式如下所示。

其中,Δt為時間變化量,根據公式計算可進一步建立變形速率場圖。通過三維可視化技術,不僅能動態展現地表變形過程,更能輔助監測人員在地形復雜、植被覆蓋密集的區域,如彬長礦區的溝谷和坡地,進行精確的變形分析。這種高精度的監測手段,為煤礦開采區[2]地表移動變形的全面評估提供了科學依據,加強了監測數據的準確性和時效性,為礦區地質災害預警和開采安全管理提供了堅實的技術支持。

3 地表移動變形的規律分析

3.1 煤層厚度與開采深度對地表移動的影響

在彬長礦區進行的地表移動變形監測中,煤層厚度與開采深度是影響地表移動的兩個決定性因素。理論上,這兩個參數與地表移動成正比,即煤層厚度越大、開采深度越深,引發的地表移動越顯著。通過構建理論模型,如影響函數法(Influence Function Method),將煤層厚度H與開采深度D相關聯,以預測地表移動S,并采用如下模型[3-4]:

S=k·(H/D)n。

其中,k,n均為經驗系數。以101至104工作面為研究對象,通過監測數據,發現k約為0.85,n約為1.3,揭示了煤層厚度對地表移動的顯著影響。具體地,當煤層厚度從2 m增至5 m,開采深度保持在300 m時,地表移動從10 mm增加至25 mm。此外,統計分析顯示,當開采深度從150 m增加到300 m,相同煤層厚度下地表移動量增加了約40%。通過實際開采數據的統計分析,驗證了理論模型的準確性,其中彬長礦區的監測數據與模型預測結果的相關性超過了0.92,表明該模型在實際應用中的有效性。具體相關參數如表1所示。

表1 煤礦開采工作面地表移動相關參數

3.2 時間因素在地表變形中的影響

在煤礦開采區地表移動變形的規律分析中,時間因素扮演了關鍵角色,尤其是在分析開采活動對地表穩定性的影響時。以彬長礦區為例,采用時間序列分析來細致追蹤短期與長期的地表變形行為。短期變形通常與開采活動直接相關,而長期變形則與材料的流變特性和地質結構的調整有關。定義短期變形為開采后一年內的地表變化,長期變形則是一年以后的變化。通過對比,發現短期變形速率vs通常大于長期變形速率vl,以工作面101為例,在開采后的首月,變形速率可達到每月10 mm,而一年后,速率減緩至每月僅2 mm。這一變化可以用指數衰減函數進行計算,其公式如下所示[5-6]。

v(t)=v0·e-λt。

其中,v0為初始變形速率;λ為衰減常數;t為時間。對于彬長礦區的數據,初始變形速率v0為10 mm/月,衰減常數λ約為0.1。該模型在統計分析中顯示出強相關性,相關系數達到0.95以上,表明時間衰減模型能夠很好地擬合實際監測數據。

通過應用這一模型,不僅能夠預測未來地表變形的趨勢,還能夠為礦區的長期穩定性評估提供定量化依據。此外,這些數據對于制定后續開采計劃和采取有效的地面控制措施同樣具有重要意義。通過長期監測和規律性分析,可以有效地管理和減輕由煤礦開采引起的不利地表變形效應,確保礦區以及鄰近社區的安全。

3.3 水文地質條件對地表變形的影響

在彬長礦區的地表移動變形規律分析中,水文地質條件的考量至關重要。該區域的地下水位監測揭示了煤層開采對水文地質環境的深遠影響。煤礦開采導致地下水流動路徑改變,進而影響地表穩定性。在監測期間,地下水位的下降與地表沉降現象呈現出顯著的正相關關系。建立了水文地質模型來預測地下水位變化對地表移動的影響。本文此次模型以Darcy’slaw為基礎,考慮了孔隙水壓力(Pw)和地表沉降(S)之間的關系,表示公式如下所示:

S=α·ΔPw。

其中,α為可壓縮性系數。在彬長礦區,地下水位從開采前的+30 m降至開采后的-15 m,觀測到的地表沉降量從0 mm增加至平均200 mm。將這些數據應用于水文地質模型,可壓縮性系數α被計算為0.004 m-1,與地下水位變化及地表沉降數據的相關性超過了0.9。

通過這種模型化方法,能夠預測隨著煤礦深度的增加,地下水位的進一步下降可能導致的地表移動。這些信息對于礦區管理者來說是至關重要的,因為它們可以指導礦區開采活動,以減少對水文地質條件的不利影響,進而控制地表移動變形,確保礦區的長期穩定和地區環境的可持續性。

4 監測數據的處理與分析

4.1 數據預處理和質量控制

在彬長礦區地表移動變形監測的數據處理與分析中,數據預處理和質量控制是確保監測結果準確性和可靠性的關鍵步驟。在預處理階段,我們首先進行數據清洗,通過IQR(四分位距)方法識別異常值,如果觀測值滿足Q1-1.5×IQR>x>Q3+1.5×IQR,則被標記為異常并予以排除。例如,地表沉降數據集中,Q1和Q3分別為-50 mm和-150 mm,計算得IQR=100 mm,任何超出[-200 mm,0 mm]范圍的數據點都被視為異常。數據融合技術應用于多種監測設備的數據整合,使用加權平均法,依據各數據源的信噪比(SNR)確定權重,公式如下所示:

x=∑(wi×xi)。

其中,x為融合后的數據點;wi為權重;xi為原始數據點。在彬長礦區,GPS和InSAR監測數據的SNR分別為30和20,因此在數據融合時,GPS數據的權重大于InSAR。計算具體參數如表2所示。通過這樣的預處理和質量控制程序,可確保數據的準確性,為后續的變形分析提供了堅實的數據基礎。

表2 數據預處理結果與分析

4.2 地表移動的空間分布特征

在彬長礦區地表移動變形的空間分布特征分析中,運用統計學方法來解析空間數據是至關重要的。通過應用變異函數(semivariogram),其公式如下所示:

其中,γ(h)為半變異函數;h為樣本間距;Z(xi)為位置xi的地表移動值;N(h)為間距h上成對樣本的數量。該函數確定了地表移動數據的空間自相關性,并揭示了空間連續性的程度。通過Moran’s Ⅰ空間自相關系數,我們進一步量化了空間依賴性。在彬長礦區,Moran’s Ⅰ計算結果為0.45,表明存在中等程度的正空間自相關性,意味著相近區域的地表移動值相似。

此外,構建了空間分布圖和熱圖,這些圖表清晰地顯示了地表移動強度隨空間分布的變化。利用地理信息系統(GIS),監測數據表現出沿著開采方向的移動趨勢,并表明最大沉降區位于開采活動最為密集的區域,如圖1所示。此外,通過Kriging插值方法,我們能夠預測未被直接監測的區域的地表移動情況,為整個礦區的地表移動提供了全面的視圖。這些空間分析技術為我們提供了地表移動規律的深刻洞察,為制定合理的開采計劃和預防措施提供了科學依據。

4.3 地表移動的數值模擬

在彬長礦區的地表移動數值模擬研究中,采取有限元方法(FEM)作為主要的數值模擬工具。這一技術能夠模擬復雜的煤層開采情況下的地表移動和變形。模擬中,使用了以下有限元模型公式[7-8]:

其中,σij為應力張量;fi為體積力;ρ為材料密度;ui為位移;t為時間。利用實際開采數據作為模型輸入參數,設定了模擬條件,其中包括煤層深度300 m,開采高度2.5 m,以及工作面推進速率10 m/d。模擬結果揭示了工作面后方最大沉降量為250 mm。為了驗證模擬結果的準確性,我們將其與實地監測數據進行了對比。實際監測結果顯示,工作面后方的最大沉降量為240 mm,與模擬數據相差不大,差異率為4.2%,展現了模型的高度可靠性。這種對比不僅驗證了數值模擬的準確性,而且提供了對礦區地表移動機制深入理解的數值依據,為預測礦區未來地表移動提供了重要工具,從而為礦區的開采安全和穩定性評估提供了科學支持。

5 結語

本研究成功地將理論模型與監測技術結合,對煤礦開采區地表移動變形進行了全面的監測和規律分析。通過綜合應用不同的監測數據,本文準確捕捉了地表移動變形的動態過程,并通過數值模擬驗證了監測數據的可靠性。研究成果不僅為彬長礦區的地表穩定性提供了科學依據,也為類似礦區的環境監測和管理提供了參考。未來工作將進一步探索地表移動預測模型的優化,以及對開采策略調整后的響應機制,以實現對煤礦開采影響的更深層次理解和更精確控制。