CN113962466A - 基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法 - Google Patents

基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法,先确定为矿震统计区间;接着工作面回采线首次进入矿震统计区间的位置为起始位置;通过微震监测系统采集从起始位置起工作面每日回采时矿震统计区间内的矿震信号,并分别绘制出统计区间内日矿震总频次及日矿震总能量随工作面回采距离的曲线;然后确定前兆响应指标分别为矿震能量动态变化率、矿震频次动态变化率、矿震能量偏差值、矿震频次偏差值;若当日四个指标均未超过各自的预测指标值时,危险状态为无;任何一个指标超过时,危险状态为弱;任何两个或三个指标超过时,危险状态为中等;四个指标均超过时,危险状态为强,从而完成对褶皱区冲击危险性的动态预测。

Description

基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法
技术领域
本发明涉及一种基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法,属于煤矿安全技术领域。
背景技术
冲击地压是煤矿开采过程中最为典型的煤岩动力灾害之一,常造成井巷严重破坏和人员重大伤亡,甚至引起地表破坏和局部地震。随着煤炭开采深度和开采强度的不断增加,冲击地压灾害现象日益严重,严重威胁了煤矿的安全生产。冲击地压的发生与地质体原始应力状态密切相关,褶曲是一种常见的地质构造体,褶曲附近区域通常应力异常,冲击地压事故在褶曲区域发生的概率相比其他区域也明显偏高,冲击危险性偏大,因此针对褶曲区域冲击地压灾害的预测技术十分重要。微震监测技术是一种三维、实时、连续的监测技术,被公认为是监测冲击地压最有潜力的手段,大多数冲击地压矿井均配备了微震监测系统,基于微震监测系统可以获得矿震的发生时间、地点、能量,然后建立矿震数据库。但是微震监测技术仅是一种基础设备,如何通过对微震监测获得的矿震数据进行挖掘分析从而针对褶曲区域冲击危险性进行预测,是本行业的研究方向。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题,本发明提供一种基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法,无需额外增加监测设备,通过对矿震数据进行挖掘与分析,即可对褶曲区域的冲击危险进行有效的预测。。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法,具体步骤为:
(1)在采煤工作面正常回采后,选择工作面向斜轴及距向斜轴沿走向方向前后各Lr范围为矿震统计区间;
(2)将工作面回采线首次进入矿震统计区间的位置,确定为起始位置,通过矿井的微震监测系统采集从起始位置起工作面回采时矿震统计区间内的矿震信号,并利用纵波首次进入时间法和能量密度法分别确定各自矿震信号的震源位置及能量;
(3)根据步骤(2)中得出的矿震信号的震源位置及能量,统计工作面回采过程中矿震统计区间内日矿震总频次Q及日矿震总能量E,并分别绘制出矿震统计区间内日矿震总频次Q及日矿震总能量E随工作面回采距离的曲线;
其中,工作面回采距离Li的计算公式为:
Li=a1+a2+a3+…+ai
式中,ai为工作面第i天的回采进尺,从工作面回采线进入矿震统计区间时开始统计;
(4)根据步骤(3)统计得出矿震信号的日矿震总频次Q及日矿震总能量E,定量化分析定义矿震发生时的四种前兆响应指标,响应指标为:矿震能量动态变化率NE、矿震频次动态变化率NF、矿震能量偏差值DE、矿震频次偏差值DF,根据统计得到的矿震事件分别对其值进行计算;
其中,各指标计算公式为:
①能量变化率指标NE为:
Figure BDA0003323182880000021
式中,NE为动态变化率;M为矿震当日最大能量值,J;X为矿震日平均能量,J;
②频次变化率指标NF为:
Figure BDA0003323182880000022
式中,NF为频次动态变化率;D为矿震当日总频次,次;Y为大能量矿震(即每日的最大能量超过105J的矿震记为大能量矿震)次数,次;
③能量偏差值指标DE为:
Figure BDA0003323182880000023
式中,DE为能量偏差值,J;Emax为七日内最大能量值,J;
Figure BDA0003323182880000024
为七日内矿震日平均能量,J;
④频次偏差值指标DF为:
Figure BDA0003323182880000031
式中,DF为频次偏差值,次;Dt为七日内矿震总频次,次;
Figure BDA0003323182880000032
为前七日日平均频次,次;
(5)将步骤(4)获得的NE、NF、DE、DF指标确定为矿震危险等级的划分依据,并进一步对危险等级进行定义:当日四个指标均未超过各自的预测指标值时,危险状态为无;任何一个指标超过其预测指标值时,危险状态为弱;任何两个或三个指标超过各自的预测指标值时,危险状态为中等;四个指标均超过各自的预测指标值时,危险状态为强,从而完成对褶皱区冲击危险性的动态预测。
进一步,所述步骤(2)中采集的自然矿震信号均为通过已知方法将干扰波剔除后的矿震信号,其中日矿震总能量和日矿震总频次具体计算方法为:
Figure BDA0003323182880000033
Figure BDA0003323182880000034
式中,Q为矿震统计区内日矿震总频次,个;E为矿震统计区内的日矿震总能量,J。
进一步,所述步骤(4)中各个指标的预测指标值为:能量动态变化率NE的预测指标值为75%,频次动态变化率NF的预测指标值为0.75,能量偏差值DE的预测指标值为3,频次偏差值DF的预测指标值为0.05。
与现有技术相比,本发明选择工作面向斜轴及距向斜轴沿走向方向前后一定范围确定为矿震统计区间;工作面回采线首次进入矿震统计区间的位置,确定为起始位置;通过矿井的微震监测系统采集从起始位置起工作面每日回采时矿震统计区间内的矿震信号,并分别绘制出矿震统计区间内日矿震总频次Q及日矿震总能量E随工作面回采距离的曲线;然后确定四种前兆响应指标分别为矿震能量动态变化率NE、矿震频次动态变化率NF、矿震能量偏差值DE、矿震频次偏差值DF;设定四个前兆响应指标的预测指标值,若当日四个指标均未超过各自的预测指标值时,危险状态为无(即1级);任何一个指标超过其预测指标值时,危险状态为弱(即2级);任何两个或三个指标超过各自的预测指标值时,危险状态为中等(即3级);四个指标均超过各自的预测指标值时,危险状态为强(即4级),从而完成对褶皱区冲击危险性的动态预测。本发明利用井下已有的矿井微震监测系统,通过分析工作面回采过程中褶皱区域范围内矿震的活动情况,即可对工作面经过褶皱区域的冲击危险情况进行有效预测,无需额外增加监测设备,不仅操作简单,而且准确性较高。
附图说明
图1是本发明对褶皱区域冲击危险性预测的计算过程示意图;
图2是实施例1绘制出的矿震统计区间内矿震总频次随工作面回采距离的变化曲线;
图3是实施例1绘制出的矿震统计区间内矿震总能量随工作面回采距离的变化曲线;
图4是实施例1绘制出的矿震统计区间内工作面大能量矿震预警等级响应值。
具体实施方式
下面将对本发明作进一步说明。
实施例1:如图1所示,本实施例针对彬长矿区某矿井已安装微震监测系统的205回采工作面,工作面倾向长度为180m,采用综放采煤方法,采放高度平均为9.0m。205工作面回采过程中经过褶曲区域,此处褶曲为向斜,向斜区域影响范围约为360m,采用本发明对褶曲区域冲击危险性进行动态预测,具体步骤为:
(1)205工作面正常回采至接近向斜区域时,选择向斜轴及距向斜轴沿走向方向前后各Lr=150m的区域为矿震统计区间,即获得矿震统计区间沿走向长度为360m;
(2)将工作面回采线首次进入矿震统计区间的位置,确定为起始位置,通过矿井的微震监测系统采集从起始位置起工作面回采时矿震统计区间内的矿震信号,并利用纵波首次进入时间法和能量密度法分别确定各自矿震信号的震源位置及能量;
(3)根据步骤(2)中得出的矿震信号的震源位置及能量,统计205工作面回采过程中矿震统计区间内日矿震总频次Q及日总能量E,并分别绘制出矿震统计区间内日矿震总频次Q及日矿震总能量E随工作面回采距离变化的曲线;
其中,统计期间工作面回采距离为:
L=2.52+2.68+3.12+…+3.36+2.82=360m
然后选择205工作面回采线首次进入矿震统计区间的位置为坐标起点,分别以工作面回采进尺为横坐标,以矿震统计区间内的日矿震总频次Q及总能量E为纵坐标,绘制出矿震统计区间内日矿震总频次Q及日矿震总能量E随工作面回采距离Li变化的曲线,通过曲线得出大能量矿震的能量及频次,如图2和图3所示;
(4)根据步骤(3)统计得出矿震信号的日矿震总频次Q及日矿震总能量E,定量化分析定义矿震发生时的四种前兆响应指标,响应指标为:矿震能量动态变化率NE、矿震频次动态变化率NF、矿震能量偏差值DE、矿震频次偏差值DF
(5)将步骤(4)获得的NE、NF、DE、DF指标确定为矿震危险等级的划分依据,设定能量动态变化率NE的预测指标值为75%,频次动态变化率NF的预测指标值为0.75,能量偏差值DE的预测指标值为3,频次偏差值DF的预测指标值为0.05;进行矿震危险等级的划分:当日四个指标均未超过各自的预测指标值时,危险状态为无,即矿震危险等级为1级;任何一个指标超过其预测指标值时,危险状态为弱,矿震危险等级为2级;任何两个或三个指标超过各自的预测指标值时,危险状态为中等,矿震危险等级为3级;四个指标均超过各自的预测指标值时,危险状态为强,即矿震危险等级为4级;通过对205工作面的矿震预警进行计算,统计得出总预警次数为113次,其中危险等级为1级的达到22次,危险等级为2级的达到13次,危险等级为3级的达到71次,危险等级为4级的达到7次。1级预警次数占总预警次数19.5%,2级预警次数占总预警次数11.5%,3级预警次数占总预警次数63%,4级预警次数占总预警次数6%。说明危险等级越低预测占比越小,高等级危险预警占比较高,统计结果如图4所示。
预测结果准确性验证:
采用R评分方法对上述预测结果进行评估,其中R评分方法公式为R=c-b,故其含义为:
Figure BDA0003323182880000051
式中,c-b是为去除随时出现预报成功的概率;R=1表示此次预报都是正确的;R=0表示此次预报都是错误的;当全部预报错误时,R值为负值。故R值大于零时,预报成功率超过随机预报成功率,即预报成功;
将回采期间矿震统计区间内每日的最大能量超过105J的矿震记为大能量矿震,其中有27天最大能量超过该界定值,并且强矿震中有5次为四级预警,22次为三级预警。本实施例在这期间预测的4级危险等级为7次,其中实际发生有5次强矿震事件,预警准确率为71%,预测效果较好。在统计研究的122天中,危险等级为4级的预测占用时间达到7天,预测报对次数为5天,经计算:
Figure BDA0003323182880000061
说明本发明的预测结果效能及准确性均较好。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法,其特征在于,具体步骤为:
(1)在采煤工作面正常回采后,选择工作面向斜轴及距向斜轴沿走向方向前后各Lr范围为矿震统计区间;
(2)将工作面回采线首次进入矿震统计区间的位置,确定为起始位置,通过矿井的微震监测系统采集从起始位置起工作面回采时矿震统计区间内的矿震信号,并利用纵波首次进入时间法和能量密度法分别确定各自矿震信号的震源位置及能量;
(3)根据步骤(2)中得出的矿震信号的震源位置及能量,统计工作面回采过程中矿震统计区间内日矿震总频次Q及日矿震总能量E,并分别绘制出矿震统计区间内日矿震总频次Q及日矿震总能量E随工作面回采距离的曲线;
其中,工作面回采距离Li的计算公式为:
Li=a1+a2+a3+…+ai
式中,ai为工作面第i天的回采进尺,从工作面回采线进入矿震统计区间时开始统计;
(4)根据步骤(3)统计得出矿震信号的日矿震总频次Q及日矿震总能量E,定量化分析定义矿震发生时的四种前兆响应指标,响应指标为:矿震能量动态变化率NE、矿震频次动态变化率NF、矿震能量偏差值DE、矿震频次偏差值DF,根据统计得到的矿震事件分别对其值进行计算;
其中,各指标计算公式为:
①能量变化率指标NE为:
Figure FDA0003323182870000011
式中,NE为动态变化率;M为矿震当日最大能量值,J;X为矿震日平均能量,J;
②频次变化率指标NF为:
Figure FDA0003323182870000012
式中,NF为频次动态变化率;D为矿震当日总频次,次;Y为大能量矿震次数,次;
③能量偏差值指标DE为:
Figure FDA0003323182870000021
式中,DE为能量偏差值,J;Emax为七日内最大能量值,J;
Figure FDA0003323182870000022
为七日内矿震日平均能量,J;
④频次偏差值指标DF为:
Figure FDA0003323182870000023
式中,DF为频次偏差值,次;Dt为七日内矿震总频次,次;
Figure FDA0003323182870000024
为前七日日平均频次,次;
(5)将步骤(4)获得的NE、NF、DE、DF指标确定为矿震危险等级的划分依据,并进一步对危险等级进行定义:当日四个指标均未超过各自的预测指标值时,危险状态为无;任何一个指标超过其预测指标值时,危险状态为弱;任何两个或三个指标超过各自的预测指标值时,危险状态为中等;四个指标均超过各自的预测指标值时,危险状态为强,从而完成对褶皱区冲击危险性的动态预测。
2.根据权利要求1所述的基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法,其特征在于,所述步骤(2)中采集的自然矿震信号均为通过已知方法将干扰波剔除后的矿震信号,其中日矿震总能量和日矿震总频次具体计算方法为:
Figure FDA0003323182870000025
Figure FDA0003323182870000026
式中,Q为矿震统计区内日矿震总频次,个;E为矿震统计区内的日矿震总能量,J。
3.根据权利要求1所述的基于微震的冲击地压矿井褶曲区域冲击危险动态预测方法,其特征在于,所述步骤(4)中各个指标的预测指标值为:能量动态变化率NE的预测指标值为75%,频次动态变化率NF的预测指标值为0.75,能量偏差值DE的预测指标值为3,频次偏差值DF的预测指标值为0.05。
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