矿山采动突水危险源划分与致灾危险性评价研究.pdf

108Vol.55.No.9COALENGINEERING第55卷第9 期程炭煤doi:10.11799/ce202309019矿山采动突水危险源划分与致灾危险性评价研究李鑫，孙亚军1 2，徐智敏1 2，陈歌（1.中国矿业大学资源与地球科学学院，江苏徐州221116;2.矿山水害防治技术基础研究国家级专业中心实验室，江苏徐州221116)摘要：为了实现工作面开采过程中对煤层顶底板突水危险性进行动态评价，依据西北型、华北型煤矿区水文地质结构、突水主控因素、突水致灾模式、水害类型的分析，建立了水源、通道和采动三准则来表征煤层顶/底板突水危险源与致灾危险性之间的关联，构建了煤层顶/底板突水危险性的关键危险源的评价指标体系，将指标体系中随着工作面开采具有动态变化的指标因素（含水层水压、应力-应变、导裂带高度/破坏带深度）作为危险源动态特征辨识的目标，建立多场-多参数的工作面突水危险性动态评价概念模型，提出了矿井突水的临界判别准则，依托深度学习/强化学习的海量参数分析计算能力，为煤层顶/底板突水危险性动态评价分区提供理论支撑。关键词：矿井突水；煤层顶底板；突水危险源；致灾危险性；动态模型框架中图分类号：TD745文献标识码：A文章编号：1 6 7 1-0 959(2 0 2 3)0 9-0 1 0 8-0 8Water sources classification and inrush hazard assessment approach in coal miningLI Xin,SUN Yajun2,XU Zhimin2,CHEN Gel(1.School of Resources and Geosciences,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China;2.Fundamental Research Laboratory for Mine Water Hazards Prevention and Controlling Technology,Xuzhou 221116,China)Abstract:In order to dynamically evaluate the risk of water inrush from the coal seam roof and floor during the mining ofworking face,according to the hydrogeological structure,main controlling factors of water inrush,water inrush hazard modesand water hazard type in Northwest China and North China,the relationship between the water inrush hazard sources in coalseam roof and floor and the water inrush risk was characterized by three factors:water flling aquifers,water flow channels andmining disturbance,and the index system of key risk sources was established.The index factors varying dynamically varyingwith mining excavation,such as aquifers water pressure,stress-strain,height/depth of failure zone,were taken as the targetsof dynamic characteristics identification.The multi-field and multi-parameter dynamic evaluation model of water inrush risk ofworking face was established,and the critical criterion of mine water inrush was proposed.With the massive parameter analysisand calculation capabilities based on deep learning/reinforcement learning,the result can provide guidance for dynamicevaluation zoning of water inrush risk of coal roof and floor and forecasting and warning of water inrush of working area.Keywords:mine water inrush;roof and floor of coal seam;water inrush sources;inrush hazard;dynamic evaluation model我国近年在矿井水害防治理论与技术方面取得进展，矿井水害事故数量、伤亡人数逐年下降。我国煤矿区均存在矿井突水的安全隐患，例如西北型煤矿区遭受煤层顶板侏罗系直罗组砂岩裂隙水威胁，矿井涌水量大；华北型煤层底板承受太灰、高承压奥灰含水层突水威胁，均是我国矿井水害防控的重点区域2 。针对突水危险性高的区域提前进行防控治理，可减少矿井涌水量，削减矿井水抽提和处理成本。工作面涌水量预测预警离不开突水危险源划分与致灾危险性评价的研究，包括煤层顶/底板突水危险源的划分、辨辩识及致灾危险性超前预警、动态评价等方面。煤层顶/底板突水危险性评价可分收稿日期：2 0 2 2-0 6-2 8基金项目：国家重点研发计划项目（2 0 1 9YFC1805400，2 0 1 7 YFC0 8 0 41 0 1）作者简介：李鑫（1 997 一），男，河南周口人，在读博士，研究方向为矿井水害防治，E-mail：l i x i n 2 0 2 0 c u mt.e d u.c n。引用格式：李鑫，孙亚军，徐智敏，等矿山采动突水危险源划分与致灾危险性评价研究J煤炭工程，2 0 2 3，55(9):108-115.1092023年第9 期程研究探讨炭煤为静态与动态方法，目前多数静态评价方法其适用性和指导性具备一定的局限性，难以满足工作面开采过程中涌水量的动态实时监测预警需求。国内现有的动态突水预测预警理论主要是基于不同类型矿井突水机理及其主控因素进行的各种理论建模3-5,结合矿井水文地质勘查阶段所获得的资料和参数，对矿井潜在的突水危险性、突水水源进行单因素或人为控制下多因素的预测和评价，但只能监测水位（水压）、涌水量、温度、应力、应变等参数，难以建立健全综合的煤层顶/底板突水危险性评价指标体系；且由于数据获取、处理和分析方法不同，导致各项指标难以有效融合，导致矿井水临突应急决策的精确性、有效性不足6.7 。为了有效利用煤层采掘过程中围岩应力场、水动力场、地球物理场等多场演化中存在的大量信息，基于对我国西北型顶板、华北型底板典型水害特征中赋存的多场信息研究分析，建立矿井水害事故发生的主控因素，以此作为煤层顶/底板突水危险源划分及致灾危险性评价的依据8-1 0 ；借助突水危险源辨识的原位信息实时监测、动态信息采集，构建煤层顶/底板多场-多参数突水致灾危险性动态评价概念模型，形成多场-多参数致灾危险性超前判别准则体系与评价方法，旨在提高我国主要煤矿区煤层顶/底板突水危险性辨识方法的针对性与适用性1-1 3O1突水危险源划分1.1研究区水文地质结构特征我国煤矿区按地理位置可划分为西北区、西南区、东北区、华北区、华南区、台湾区。西北型、华北型煤矿区作为我国煤炭资源的主采区，对其矿井水害防控、监测预警的研究十分必要且迫切。西北型煤矿区水文地质结构类型总体简单，属于干旱-半干旱气候区，但矿井涌水量较大，且不同地区差异大，存在风积沙含水层、烧变岩含水层、黄土层及由于裂隙发育使煤层含水等类型1 4，如图1(a)所示。西北区矿井涌水主要威胁为顶板弱胶结砂岩裂隙水，尤其是鄂尔多斯盆地侏罗系直罗组砂岩裂隙含水层，矿井水矿化度高、水处理成本高1 5。华北型煤矿区水害防治对象主要为石炭、二叠系岩溶裂隙水，且存在断层、陷落柱等复杂的构造类型，如图1（b）所示1.2划分依据与结果充水水源和导水通道是矿井水害发生的两个前黄土垂直裂隙地表水第四系砂岩含水层烧变岩煤层(a)西北型地表新近系砂岩含水层隔水断层导水断层煤层太灰岩组（夹隔水层）导水断层岩溶陷落柱岩溶发育奥灰含水层寒灰含水层(b)华北型图1我国西北型和华北型煤矿水文地质结构模式提条件。煤矿充水水源和天然导水通道整体上是相对“静态”的，而采掘活动则打破原始静态平衡，使开采扰动范围内向着突水灾变的方向不断演化。一旦静态平衡的临界点被打破，便导致矿井涌水量迅速增加，造成矿井突水。煤层顶/底板突（涌）水应以水文地质结构模式的研究为基础，是多因素综合影响和控制的结果，如充水水源、导水通道、含隔水层结构、空间位置组合关系及开采扰动强度等，均是控制水害是否发生、突（涌）水水量大小的关键因素，均成为重点监测与辨识的对象，本文提出将上述主控因素中随着工作面开采具有动态变化的指标作为其突水致灾的危险源，具体见表1。首先，矿井充水水源提供涌水水量来源，是突水事故发生的根本前提之一，其关键影响因素包括含水层水压、富水性、边界条件、补径排条件、层间水力连通性等。其次，导水通道是决定隔水层采动破坏演化、通量路径、通量大小的关键指标，其影响因素包括顶/底板采动破坏带、断层、陷落柱、导水钻孔等。开采扰动作为矿井突（涌）水的触发因素，如煤层开采方式、煤层厚度、煤层埋深等，使含水层富水性、水压、顶/底板破坏带高度/深度随着煤层开采呈现实时动态变化，造成矿井突（涌）水量的波动不具备规律性，是其难以通过静态方法进行精准评价的直接原因。然后，含水层与煤层的空间位置关系会造成工作面受突水威胁程度、位置不同；如导水通道与采掘空间的连通性、位置、空间1102023年第9 期程研究探讨炭煤组合关系对突水事故、水量影响较大。最后，在影响矿井突（涌)水的多个控制因素中，隔水层作为唯一的抑制因素，是矿井水害预防和治理过程中可充分利用的天然屏障；隔水层的有效厚度、强度、岩性、与采掘空间的相对空间位置关系对水害防控具有十分重要的作用。表1煤层顶/底板突水致灾危险源划分结果水害类型水源条件通道条件危险源含水层的裂隙发育程度、含水层的富水性、导水裂隙带发育的高度、顶板隔水煤系砂岩水害补给条件层厚度岩石烧变后形成蜂窝状孔的大小，富水性、导水裂隙带发育的高度、空间位置、烧变岩水害排泄基准面的高低地层组合关系浅部松散砂砾层的富水性、临界水力坡度、基岩厚度、顶板跨落带及导水裂隙松散层+薄基岩水害与地表水的水力联系带发育的高度顶板基岩厚度、垮落带及导水裂隙含水层富水性顶板厚松散层+薄基岩水害含水层的富水性、临界水力坡度、水压带发育的高度（水压）、导水水害松散沙层及基岩的厚度、落带、裂隙带高度风积沙+薄基岩水害含水层的富水性、风积沙的流动性、级配导水裂隙带发育的高度黄土层的厚度、导水裂隙带发育的黄土（泥）+薄基岩水害基岩含水层的富水性高度含水层的孔隙-裂隙发育程度、含水层富水顶板隔水层厚度、导水裂隙带发育厚层侏罗白垩系砂岩水害性、补给条件的高度离层水水害离层水水压大小、承压离层水的补给来源离层空间的大小、覆岩破坏高度底板薄层灰岩含水层组的水压、富水性、底板隔水层厚度、断层、底板破坏薄层太灰岩组水害岩溶发育程度带深度底板隔水层厚度、结构、强度以及厚层奥灰水害厚层奥灰水的水压、富水性、补给条件构造发育情况、底板破坏带深度含水层富水性底板（水压）、底板水害太灰、奥灰的岩溶发育程度、水压、富水底板隔水层厚度、构造发育情况、破坏带深度薄层太灰+奥灰水害性、补给条件、水力联系底板破坏带深度薄层太灰、厚层寒灰的岩溶发育程度、水底板隔水层厚度、构造发育情况、薄层太灰+寒灰水害压、富水性、补给条件、水力联系底板破坏带深度2致灾危险性评价指标体系2.1致灾危险性评价依据突水致灾危险性是指煤层开采过程中一些具有动态变化、对突水事件是否发生及水量大小起主控作用的综合表现结果。为了阐明煤层顶底板突（涌）水主控因素、突水危险源、致灾危险性间的逻辑关系，笔者从水源、通道、采动三大主控因素人手。首先，将直接、间接影响矿井水害发生的各种因素划分为三类，即水源条件、通道条件、采动条件。其次，将主控因素中随着工作面推进具有动态变化的指标作为其突水危险源，包括隔水层厚度、破坏带高度/深度、含水层水压、含水层富水性、含水层厚度、煤层埋深、煤层厚度、开采强度等指标。根据表1 中危险源的划分结果，其中破坏带高度/深度、含水层水压、含水层富水性对突（涌）水量贡献力量，而其他因素对突水事件是否发生都有不同程度的影响，但不是突水危险源，也均为评价指标体系中的重要组成。隔水层厚度、含水层厚度、煤层埋深、煤层厚度等指标虽然不同位置有所差异，但其变化规律可以通过地质、水文地质调查资料中的数字高程数据差值获取。仅有破坏带高度/深度、含水层水压、含水层富水性、开采扰动强度随工作面的掘进不具有规律性，开采扰动强度影响顶/底板破坏带高度/深度，含水层水压可以间接反映含水层富水性，含水层水压也可反映煤层底板含水层承压水导升带高度，所以突水致灾危险性的评价最终落脚点为有效隔水层厚度当隔水层完整性较好时，开采扰动后有效隔水层厚度可以作为判断突水事件是否发生的最重要依据；但当存在断层、陷落柱等天然导水通道时，有效隔水层厚度仍可以作为顶/底板突水事故是否发生的依据，但并不唯一。如要判断突水事故是否具有致灾危险性，仍需要综合考虑含水层富水性、水压等多种因素；比如一些含水层存在有压无量、无压无量等情况；当且仅当有效隔水层厚度小于0，含水层有压有量的情况下才会发生突水，突（涌）水水量达到一定规模时，对工作面的安全开采构成致灾危险性。1112023年第9 期研究探讨程炭煤2.2评价指标体系为构建适应性强、精度高的顶/底板突水致灾危险性评价模型，综合考虑多种静态、非均一性、实时监测指标因素（见图2），对突水事件是否发生及涌水量大小有影响的指标（见表1），均作为动态评价模型的原始数据输，其中，包括静态常量指标、非均一变化指标、实时监测指标3类。本文提出与涌水量大小密切相关的综合性指数，并将其命名为波涌值，即计算出不同采掘时刻的工作面涌水量，得出工作面开采全过程的涌水量对应数值序列，该数值序列与实际矿井涌水量波动规律具有一致性，以表征工作面涌水量波动变化趋势突(涌)水主控因素突水危险源划分突水危险源辩识致灾危险性评价超前预测预警断裂构造岩溶陷落柱通道隔水层厚度应力-应变片断裂规模应力-应变隔水层完整性光纤光栅静态常量陷落柱规模采动破坏带传感器计算结果开采扰动强度含水层渗透性电法致性检验含水层水质底板破坏深度或震法顶/底板破坏深度学习模型含水层水压顶板导裂带高度高度/深度钻孔监测实际水源含水层渗透性实时监测含水层水压涌水量有效隔水层厚度H,-H,-H,(底)含水层富水性-H2,-H,(顶)应力-应变1Y22补给强度超前预测承压导升带高度含水层厚度(底板）经验公式含水层富水性N非均一性含水层厚度工作面尺寸含水层水压钻孔水位隔水层厚度煤层埋深采动煤层厚度查找原因超前预警推进速度开采扰动强度图2煤层顶/底板突水致灾危险性评价指标体系静态常量指开采过程中不发生变化的常数指标，包括断裂规模、陷落柱规模、含水层渗透性，始终为定值。但针对一些特殊情况，比如研究区矿井水文地质条件比较复杂，考虑到模型动态评价的精度，可以考虑结合前期调查获取，在后期随着开采不断修正。非均一变化指标指开采过程中非均匀变化的常数指标，包括煤层厚度、埋深、含水层厚度、隔水层厚度等，在不同位置的值不同，但可通过前期水文地质调查或补充勘探直接获取，工作面不同位置也可通过插值法获取。实时监测指标为突水危险源辩识的动态变化对象，包括顶/底板破坏带高度/深度、含水层水压、围岩应变情况。顶/底板破坏高度/深度、隔水层厚度和含水层水压可用于求取有效隔水层厚度，以判断顶/底板突水事件是否发生；含水层水压、渗透性、厚度用以求取含水层的富水性。断裂规模、陷落柱规模、应变表征通道的导水能力，结合含水层富水性、水压最终求得煤层顶/底板突（涌)水的波涌值。为了将上述静态常量、非均一变化、实时监测中的各种评价指标进行有效融合，借助深度学习/强化学习算法求出工作面突水危险性实时波涌值序列。依据不同时刻不同采掘位置对应的波涌值序列，将波涌值数据序列与实际涌水量进行实时一致性检验，如果两个数据系列一致性较好，则根据一致性结果、动态模型预报未来一定时间点工作面涌水量大小，如果两者的一致性检验不通过，则模型结果提示突水预警信号3多场信息融合处理方法信息融合是多个控制突水关键指标的共同反映，有学者曾通过层次分析法、专家打分法、神经网络、模糊数学等方法构建相应的模型或判定阈值，形成突水致灾危险性临界预警系统3-5。为了对煤层顶/1122023年第9 期程炭研究探讨煤底板突水致灾危险性进行较高精度的动态预测预警，综合前期水文地质调查、突水危险源辨识所获得的多场信息，包括渗流场、地球物理场、应力场等信息源，将开采过程中的多场信息融合、数据处理过程分为两步：第1 步判断突（涌）水事件是否发生，第2 步计算突（涌）水水量。3.1突（涌）水事件是否发生判断突水事件是否发生的依据为有效隔水层厚度；当有效隔水层厚度大于0 时，煤层底板不会有明显的涌水量增加（揭露断层、陷落柱除外）；仅当有效隔水层厚度小于等于0，且含水层处于有压有量的前提下，才贡献矿井水量，表现为新增矿井水量超过警戒阈值，并判断为预警状态，有可能造成突水灾害事故H.=H21-H,-H4(1)H i2=H22-Hs(2)式中，H为底板有效隔水层厚度，m；H z 为底板隔水层厚度，m；H，为底板破坏带深度，m;H4为底板承压水导升带高度，m；H i 2 为顶板有效隔水层厚度，m；H 2 为顶板隔水层厚度，m；H，为顶板导水裂隙带高度，m。隔水层厚度、承压水导升带高度均可通过含水层水位观测孔资料直接或间接插值获得，仅有底板破坏带深度、顶板导水裂隙带高度为实时辩识和监测指标。当H,0，突水事件不发生；H,0，突水事件发生，其中，H,为有效隔水层厚度，m。3.2突（涌）水水量计算随着煤层的开采，工作面实际涌水量处于不断波动之中，不同开采区域可能差异很大。对底板突（涌）水而言，具备导水能力的通道主要有3个，包括断层、陷落柱、底板破坏带；对顶板突（涌）水主要是断层和顶板导水裂隙带3.2.1断层突（涌）水水量计算假设断层、陷落柱的规模不随工作面的开采变化，为定值，其涌水量大小与底板含水层水压成正比关系。Qa=Hd(3)式中，Q为导水断层对工作面涌水量的贡献量；为断层导水能力系数；H，为断层位置实时水位(水压）。由于不同区域内煤层顶/底板复杂的水文地质结构，工作面范围内可能存在m个宽度、长度、落差、破碎程度不等的断层，其导水能力不同，有些在勘探阶段已经探明的，有些是未知的、隐伏的。随着工作面的推进，断层逐渐被暴露出来，它们在不同程度上贡献矿井涌水量，按照断层被揭露的顺序依次为Qa，Q a 2，Q m，且不同断层的导水能力系数不同，相对应为i，2，.,mo断层涌水量受顶/底板含水层水压控制，断层长度、宽度、断距、破碎程度影响水流通道的导水能力，一般断层形成后，其长度、宽度、断距、破碎程度基本固定，考虑在每一个计算过程内其导水能力不会发生变化。故而可以初步判断断层涌水量与含水层水压成线性正相关关系。由式（4）可得断层涌水量为：Q.=JD H.(4)式中，D为断层截面面积积分，m当存在个断层时，各断层被逐渐揭露时的涌水量大小为：Qan=,J D,Ha(5)Qua=2 J D,Hi(6)QD.:H(7)dmm式中，Qa，Q a 2，Q a m分别为断层1，2,，m的涌水量；D，D 2，.，JD m 分别为断层1，2，m的面积积分，m；H a，H a z 2，H a m 分别为断层1，2，m 中心处的水压大小；i，2，m分别为断层1，2，的导水能力系数(未知参数）3.2.2陷落柱突（涌）水水量计算陷落柱涌水量计算方法：Q,=H,(8)式中，Q、为岩溶陷落柱对工作面涌水量的贡献量；为陷落柱导水能力系数；H、为陷落柱位置实时水压。陷落柱导水往往存在于华北型煤层底板，陷落柱往往发育于奥灰含水层，多沟通太灰含水层。但陷落柱的个数远小于断层数量，一个煤矿一般少于2个，假设工作面内有n个陷落柱，则按照陷落柱被揭露的顺序依次为Q，Q，陷落柱长度、宽度、深度、充填胶结情况影响其导水能力，一般陷落柱形成后，形态基本固定，认为在每一个计算1132023年第9 期程研究探讨炭煤过程内其导水能力不会发生变化。故而可以初步判断陷落柱涌水量与含水层水压成线性正相关关系。由式（8）可得陷落柱涌水量为：Q.=JD I.(9)式中，D为陷落柱截面面积积分，m当存在n个陷落柱时，各陷落柱被逐渐揭露时各自的涌水量大小为：Q.I=,JD,H,I(10)Q.2=,J D,H,(11)Qx,=,:D.H(12)式中，Qx1，Q x 2,，Q 分别为陷落柱1、2，n 的涌水量；Di，D 2，.,JD.分别为陷落柱1，2，n的面积积分，m；H x l，H2，H 分别为陷落柱1，2，n中心的水压大小；i、2，分别为陷落柱1，2，,n的导水能力系数（未知参数）。3.2.3底板突（涌）水水量计算底板突（涌）水水量计算方法：QI=A H,(13)式中，Q，为底板采动破坏带对工作面涌水量的贡献量；为底板破坏裂隙导水系数（未知参数）；A为有效隔水层厚度小于0 的面积；H，为不同位置实时监测水位（水压）底板突（涌）水量的计算相比断层、陷落柱的计算过程更加复杂、影响因素更多，要对每一个剖分网格进行计算，不仅受底板导水系数的影响，同时受控于含水层水压、富水性的影响。首先，底板破坏裂隙导水系数与开采扰动产生的底板裂隙率有密切的关系，故利用开采过程中的应力-应变实时数据，定义为底板破坏裂隙导水系数与应变（8）成正比关系。Y=8(14)式中，为底板采动裂隙应变系数。含水层富水性大小作为水源条件好坏的直接因素，其与含水层单位涌水量（q）密切相关。根据煤矿防治水细则中矿井水害类型的划分结果，当q0.1L/（s m）时属于简单型，认为含水层侧向补给弱，可疏降性好；如果此时含水层水压较高，则可认定此种情况为有压无量，利用式（13）、式（14）计算涌水量时，需要考虑补给强度Q=Q,:(15)式中，为底板含水层弱补给系数。当q0.1L/(sm)时，则含水层富水程度属于中等及以上，此时计算底板裂隙涌水量Q，时，认定为补给充足富水程度较好，侧向补给相对强，可疏降性较差，可直接利用式（13）、式（14)进行求解。3.2.4顶板突（涌）水水量计算顶板突（涌）水水量计算方法：Q2=O B H,(16)式中，Q2为顶板采动破坏带对工作面涌水量的贡献量；为顶板破坏裂隙导水系数（未知参数）；B为有效隔水层厚度小于0 的面积；H，为不同位置实时监测水位（水压）同理，利用开采过程中的应力-应变实时监测数据，定义为顶板破坏裂隙导水系数与应变（8）成正比关系。0=8T(17)式中，T为顶板采动裂隙应变系数。同理，顶板含水层同样存在有压无量的情况，当q0.1L/（s m)时，认为含水层侧向补给性差，顶板含水层可疏降性好，可得：Q2=Q2:W(18)式中，为顶板含水层弱补给系数。3.3不同时刻波涌值计算陷落柱涌水可以看作为点源，断层涌水可看作线源，顶/底板涌水则为面源，故在计算不同时刻波涌值时需要对采空区进行面积分，求得实时底板矿井涌水量。最终求得实时动态的矿井涌水量。底板涌水波涌值：Q=Qd+Q,+Q1(19)顶板涌水波涌值：Q=Qa+Q2(20)综上，在阐明西北型、华北型煤层底板突水致灾危险性评价的各主控因素的前提下，划分了突水危险源，提出了突水危险源辨识方法及指标体系，最终将多场信息处理、概化及融合4多场一多参数动态评价方法由于动态评价模型中存在大量未知参数，且随着工作面掘进未知参数的数量成倍增多，使不同开采阶段工作面波涌值的计算难度逐渐提升，为了实时有效融合渗流场、地球物理场、应力场等多场信1142023年第9 期研究探讨程炭煤息，可借助深度学习/强化学习解决这一问题16.17 。借助深度学习逻辑算法对数据的自主训练、对计算结果不断优化等优势，将获取随动态开采的静态常量、非均一变化、实时监测数据序列进行强化训练，进而达到对未来一定时间内的矿井涌水量进行预测，对突（涌）水量异常点提示预警信号。本文建立了基于深度学习的多场-多参数动态评价概念模型，该概念模型主要分为6 个分析计算模块：坐标特征赋值模块、时间特征赋值模块、数据采集与录人模块、深度分析与计算模块、预测预警模块、工作面危险性动态分区评价模块4.1坐标特征赋值模块为了便于对工作面的多场信息进行数据提取与参数计算，可将工作面剖分成矩形单元格，如图3所示，每个单元格均对应实际工作面中唯一的位置坐标，方便数据采集、数据生成及动态信息提取，便于后期绘图。不同工作面由于尺寸大小不一，含水层的富水性不同，矿井水文地质结构复杂程度不同，且预测预警的精度要求不同，故而需要针对不同矿井进行不同规格的剖分。当工作面初采时，煤层顶/底板破坏特征表现不明显，选择在周期来压形成后进行矿井涌水量的预测预警，开始对单元格进行编号、标记、赋值。初次来压形成终采线116215工作面宽度314413512n61171089工作面长度图3工作面分概念4.2时间特征赋值模块根据割煤机在工作面中的掘进速度，对割煤机的实时位置坐标进行动态赋值，以便于后期不同采集数据录人及数据序列间的精准快速融合。当开采到1号单元格位置（见图4）时，其对应时间点t1，则1号单元格在t，时刻的矿井涌水量为q，此时工作面涌水量：Q1=q1(21)同理，当开采到2 号单元格时，对应的时间点则此时矿井涌水量：Q2=q?+q212(22)3号单元格：Q,=qf+q2+q33(23)4号单元格：Q4=1+4+q2+q3+q4(24)以此类推，n号单元格：(25)+q4.3数据采集与分析插值模块根据割煤机的位置坐标及时间节点，分别对工作面所受应力-应变数据、含水层水压、顶/底板破坏带高度/深度进行实时动态提取、传输，并根据数据绘制应变分布等值线图及含水层水压分布等值线图。通过插值法提取出整个工作面所有剖分网格对应的实时变化数据，方便后期将已采集的数据序列进行多场信息融合4.4深度学习与计算模块动态评价模型参数包含应力场、地球物理场、渗流场等多种指标，且模型中的未知参数与逻辑运算不断增多；本模块需要对不同时刻获取的多场、多参数信息进行计算，并将计算结果与实测工作面涌水量结果进行一致性检验，将拟合精度最高的模型参数用于进行未开采区域的突水危险性的预测，得出波涌值，并对波涌值超出阈值的区域进行预警。深度学习算法与逻辑关系运算流程如图4所示。开始数据采集、更新、赋值静态常量、非实时均一变化指标数据插值与分配数据流半监督式学习无监督式学习多颗粒知识发现数据漂移特征发现致性参数更新预警知识库算法更新检验是构建涌水量突水危险性预测模式预警模式结束图4深度学习算法与逻辑关系运算流程4.5预测预警模块根据对已采区域所收集大量数据的深度学习结果，得到拟合精度最高的模型参数，同时计算出已采掘范围内所有单元格在特定时间点所产生的波涌值。用上述较高精度模型对未采区域的波涌值进行理论计算，将已采和未采区域的波涌值进行合并，求得整个工作面突水致灾危险性情况，并对危险性115张宝优）（责任编辑2023年第9 期程炭研究探讨煤大的区域进行预警，以实现工作面突（涌）水的预测预警。4.6工作面危险性动态分区评价模块根据计算出的工作面不同时刻、不同位置波涌值结果，结合CIS信息技术绘制出特定时刻整个工作面涌水量的等值线图，以识别矿井涌水量较大区域，使动态辨识及分区结果更加直观。5结论1）目前大多数原位监测技术和评价模型难以对工作面进行有效、精准监测与动态辨识，基于对西北型、华北型煤层顶/底板水害的水源条件、通道条件、采动条件等研究，划分了煤层顶/底板的突水危险源。2）构建了矿井突水致灾危险性评价的指标体系，将随着工作面的开采具有动态变化的影响因素作为危险源动态特征辨识的目标，建立了基于多场-多参数信息融合方法和动态评价模型，基于深度/强化学习训练，可实现高效计算并获得工作面突水危险性动态评价分区。3）工作面将被剖分成几万到几十万不等的矩形网格，在开采过程中会不断产生新的数据，得出新的参数。既要保证采集数据快速响应、高效传输、稳定存储，又要保证计算机对上万参数的强化训练、快速计算，选出波涌值计算精度最优的模型参数，而各个模块间的有效配合也具备一定的技术难度。参考文献：罗斌。积水采空区围岩（煤）导水通道形成机理研究D.徐州：中国矿业大学，2 0 2 1.2孙亚军，张莉，徐智敏，等煤矿区矿井水水质形成与演化的多场作用机制及研究进展【J煤炭学报，2 0 2 2，47(1):423-437.3张怀，武强基于值法一FAHP的煤层底板突水常权脆弱性指数法的应用J能源与环保，2 0 2 0，42(4)：1-5，9.4董丽丽，费城，张翔，等基于LSTM神经网络的煤矿突水预测J煤田地质与勘探，2 0 19，47(2）：137-143.5李帅，王震，史继彪，等模糊数学在煤矿突水水源判别中的应用J煤矿安全，2 0 12，43（7）：136-139.6余国峰，袁亮，任波，等底板突水灾害大数据预测预警平台J：煤炭学报，2 0 2 1，46(11)：350 2-3514.7连会青，徐斌，田振焘，等矿井水情监测与水害风险预警平台设计与实现J煤田地质与勘探，2 0 2 1，46（11）：3502-3514.8鞠金峰，许家林，刘阳军，等。关键层运动监测及岩移5阶段规律以红庆河煤矿为例J煤炭学报，2 0 2 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