高瓦斯煤層地質控氣因素

高瓦斯煤層廣泛分布于我國華北、西南等煤炭主產區，是煤礦瓦斯災害高發區域。地質條件對瓦斯賦存、運移與富集有重要控制作用，是實現瓦斯精準預測及源頭治理的關鍵。當前研究多集中于控氣因素的宏觀識別，缺乏對控氣機制的微尺度建模與空間差異性的深入揭示[1]。為此，本文以典型高瓦斯煤層為對象，系統研究控氣地質因素的分類、機制與耦合效應，構建精細化表征方法體系，旨在提升瓦斯預測與區域治理的科學性與精準度。

1.高瓦斯煤層地質控氣因素分類及作用機制

1.1煤層賦存條件

煤層賦存條件是影響瓦斯富集與運移的基礎控制因素。煤層厚度決定瓦斯的儲集空間，較厚煤層雖然具備較大的吸附容量，但內部煤質變化劇烈、層理結構復雜，常表現出明顯的瓦斯富集差異性。而薄煤層則由于常與致密圍巖伴生，具有較強的封閉性能，瓦斯保存更為穩定。

煤層傾角對瓦斯遷移方向具有導向性。傾角大的煤層，在重力與浮力共同作用下，瓦斯易沿構造裂隙或層間滑動面運移；而傾角較緩區域則相對穩定，適于瓦斯封存。

此外，煤層埋深是影響瓦斯壓力與滲透特性的關鍵因素。煤層埋深增加，應力增大，降低煤層的滲透性，煤層瓦斯不易流失。隨著煤層埋藏深度增加，煤層瓦斯向地表運移的距離增大，有利于瓦斯保存。煤層瓦斯參數與煤層傾角也有一定關系，煤層傾角變化大時，瓦斯可沿著一些透氣性好的地層向上運移和排放；煤層傾角小時，一些透氣性差的地層起到封存瓦斯的作用，已有資料表明，瓦斯壓力隨埋深增加而增長，壓力梯度約為 0.23MPa/100m 說明埋深對瓦斯賦存具有顯著主控作用。因此，煤層厚度、傾角與埋深等多因子之間的綜合耦合關系，決定了瓦斯的空間富集狀態，也為后續抽采參數設定提供理論基礎。

1.2構造特征控制

煤層構造特征是影響瓦斯運移路徑與聚集機制的關鍵地質因素。典型高瓦斯煤層區常發育斷層、褶皺與裂隙結構，構造活動強烈區域瓦斯分布波動性較大，容易形成局部富集。斷層帶內張裂縫與剪切帶的存在，為瓦斯遷移提供了快捷通道，而小型逆斷層和局部斷塊常構成相對封閉環境，使瓦斯在特定空間內聚集并形成潛在危險區域。

褶皺結構對煤體裂隙系統具有深刻影響，尤其在軸部及翼部交匯區域，煤體受拉張應力作用顯著，裂隙發育程度高，滲透性增強，有利于瓦斯逸散。而構造底部或應力閉合區則裂隙減少、圍巖致密，常形成瓦斯保存帶。

煤層圍巖性質很大程度上影響瓦斯賦存，圍巖致密、裂隙不發育的巖層，透氣性越小，瓦斯越容易保存，反之，將易于瓦斯流失。一般來說，煤層頂板巖性為致密完整的巖石，如頁巖、油頁巖時，煤層瓦斯含量較高。頂板為多孔或裂隙發育的巖石，如礫巖、透氣性好的砂巖時，瓦斯含量偏低。泥巖有利于瓦斯保存，但要是含有砂質、粉砂質，要看砂質性質、含量，封閉瓦斯能力也不同。

整體而言，構造復雜程度與瓦斯賦存表現出高度耦合關系，必須在瓦斯災害預警和區域抽采布置中予以優先考慮。

1.3煤巖屬性差異

煤巖的組分結構和物理屬性對瓦斯的吸附能力與運移行為起主導作用。高鏡質組含量煤體具有發達的微孔結構和較大的比表面積，具備強吸附能力；而惰質組和殼質組含量高的煤巖多呈致密狀態，瓦斯吸附能力較弱。已有相關研究顯示，當鏡質組含量超過 70% ，煤層具有明顯的瓦斯富集傾向。

裂隙系統是煤巖力學變形的結果，也是瓦斯擴散通道的重要載體。裂隙發育時，煤層表現為高滲透性，瓦斯易遷移。當裂隙閉合或膠結后，瓦斯擴散受限，形成潛在高壓區。

1.4水文地質條件

水文地質條件通過調控瓦斯賦存環境與滲流特征，在控氣機制中發揮重要作用。典型高瓦斯煤層中，若頂板導水性強，常形成瓦斯解吸帶，使原本富集區域瓦斯含量下降；而底板若為致密泥巖，則具備較好的封閉性，有助于形成穩定瓦斯保存區。

在高含水區域，瓦斯以氣液相混合形式遷移，路徑復雜，抽采響應差，抽采效率低；而弱含水區域瓦斯聚集穩定、濃度高，是抽采的優選區域[2]。這種“干帶富集、濕帶耗散”的分布模式在多區域瓦斯調查中均有體現。

2.控氣因素精細表征技術方法

2.1多源數據融合與三維建模

高瓦斯煤層瓦斯賦存具有顯著的空間異質性，單一數據難以全面反映其控氣機制。為提升表征精度，引入多源地質數據融合方法，整合鉆孔測井、瓦斯實測、三維地震與煤巖組分等信息，在統一坐標系下構建三維地質模型。通過空間配準與屬性重構，增強了關鍵控氣因子的空間連續性表達能力。

建模過程中，采用Kriging插值對斷裂密度、煤層厚度等變量進行擬合，結合地震反演成果刻畫地質異常體。在GeoMoMap平臺上完成三維建模，實現斷裂構造、煤層變異帶與瓦斯富集區的可視化識別。

如圖1所示，構造帶與瓦斯異常區在空間上呈現顯著重疊，為精準抽采與高風險預警提供了重要數據支撐。

2.2控氣因子定量表達模型構建

為了實現控氣因素與瓦斯賦存潛力之間的量化關聯，需構建科學的多因子響應模型。首先，通過主成分分析（PCA）方法提取數據集中影響最大的變量，避免變量間多重共線性影響。隨后，利用灰色關聯分析法（GRA）對各主控因素進行相關度排序，篩選出對瓦斯賦存影響最顯著的參數組合，包括煤層埋深（D）、煤層厚度（H）、斷裂密度（F）、水文系數（W）與鏡質組比例（Vr）。

在此基礎上，構建如下多元回歸模型：

G_as=a₁D+a₂H+a₃Fd+a₄W+a₅Vr+?

其中， G_gas 為目標變量，表示單位體積煤層的瓦斯賦存潛力， a₁ 至 a₅ 為回歸系數， ? 為誤差項。模型采用最小二乘法進行參數估計，并通過交叉驗證手段檢驗模型的泛化能力，確保其在不同地質條件和煤層特征下均具有良好的適用性和預測精度。

該模型不僅為瓦斯賦存規律的定量分析提供了有效工具，也為煤礦控氣策略制定與風險評估奠定了數據基礎。

3.結果與討論

3.1控氣因素空間耦合關系分析

多源數據建模結果顯示，瓦斯異常富集區多分布于斷裂密集、煤層厚度突變及煤巖結構復雜區域。這些區域既具備良好封閉性，又具富集潛力，構造擾動程度直接影響瓦斯的遷移與聚集。斷裂交匯處煤層受剪切擠壓影響，裂隙發育、鏡質組含量高，易形成高壓富瓦區。GIS空間疊加分析與等值線擬合表明，控氣因子之間存在明顯的非線性耦合，為優化治理策略提供了依據。

3.2不同控氣組合模式識別

綜合把控氣體相關特征，鑒別出三類典型組合樣式：（1）斷裂一厚煤帶氣體富集類型：分布于斷裂跟厚煤層交匯的地段，有著良好的瓦斯賦存能力。（2）煤層大傾角一裂隙導流型：煤層有較大的傾角，裂隙暢通無阻礙，極易引發瓦斯遷移聚集，要提前進行瓦斯預抽泄壓。（3）含水低滲約束樣式：水文呈現強封閉特性，滲透率欠佳，瓦斯穩定地實現富集，利于低負壓條件下進行抽采，各模式的空間分布差異特征明顯，支撐分區治理與精準抽采的推進。

4.結束語

在高瓦斯存在的煤層間，煤層的埋深情況、構造裂隙現象、煤巖的組分構成及水文條件協同發力，在瓦斯的賦存與運移方面起主導，搭建起多因子響應模型可切實鑒別富瓦區域，增進抽采的精度及治理的效率。控氣因素的精細刻畫，可給風險預警、抽采規劃與安全管控提供理論上的支撐，未來應把動態監測、智能感知與數據驅動技術相融合，促使瓦斯治理朝著精準化、智慧化以及體系化方向邁進。能

參考文獻：

[1]程立華。高瓦斯礦井分層開采工作面瓦斯綜合治理技術[J].江西煤炭科技，2024，（03）：237-239+243.

[2]尚林偉。高瓦斯低滲煤層卸壓增透鉆孔有效影響范圍監測技術研究[J].陜西煤炭，2025，44（03）：96-101+144.DOI：10.20120/j.cnki.issn.1671-749x.2025.0317.作者單位：貴州文家壩礦業有限公司一礦