河南省新密市豫鑫煤矿矿井水源分析和评价

采用大型抽水试验法分析评价了新密市豫鑫煤矿突水矿井的供水能力,揭示了矿井水来源和矿井水水质特征及变化趋势,评价结果可作为矿井水资源评价和开发利用的依据.     

矿井涌水量混沌特征与预测

由于受到水文地质、矿井开采等因素的影响, 矿井地下水系统的演化不仅具有确定性也具有随机性, 采用单一的确定性方法或随机性方法都难以揭示矿井地下水系统演化的两面性.混沌理论将确定性分析方法和随机性分析方法两者实现了统一.矿井涌水量时间序列是地下水系统中各要素相互作用的结果, 它包含着该动力系统的信息.基于刘桥二矿水文地质背景分析, 采用混沌时间序列分析方法对该矿的矿井涌水量时间序列进行建模、分析, 得出了其Lyapunov指数为0.1427, 表明刘桥二矿涌水量具有混沌特征.利用建立的模型, 选择2004年4月至2005年2月间的矿井涌水量时间序列进行验证, 结果表明, 利用混沌时间序列分析方法预测矿井涌水量是可行的且具有较高的精度.      

基于投影寻踪技术的矿井突水水源判别模型——以新庄孜煤矿为例

投影寻踪是一种降维处理技术,它可以将高维分析问题通过投影方向转化为低维问题分析.应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题,结合Matlab的遗传算法工具箱进行优化求解.本文以淮南新庄孜煤矿为例,建立突水水源判别投影寻踪模型,并与模糊综合评判模型、神经网络模型、灰色聚类模型进行分析比较.结果表明:投影寻踪判别模型能够有效地判别突水水源,比模糊综合评判、神经网络模型、灰色聚类模型具有更高的准确性,为矿井突水水源判别提供了一个新途径.     

地下水化学特征在岱河矿涌水水源判别中的应用

岱河矿区地下水系统包含三个主要子系统:第四系全新统孔隙含水层、煤系砂岩裂隙含水层组及煤系下伏灰岩岩溶裂隙含水层组。通过对矿区三个子系统地下水化学特征分析,确定各子系统涌出水来源判别依据的水溶组分并建立各子系统所特有的水质模型,进而提出矿井涌水水源判别模式。实际应用表明,该判别模式具有快速准确的特点,可以为了解矿井涌水来源,预测矿井涌水量,防治矿井突水提供理论依据。     

姚桥矿地下水化学特征及在矿井水源判别中的意义

姚桥矿地下水系统包含四个子系统：新生界孔隙含水层组，煤系砂岩裂隙含水层组，太原群石灰岩溶隙含水层组及奥陶系灰岩岩溶含水层组。通过对这四个子系统水文地球化学特征的系统研究，提出了各子系统所特有的水质模型，并确定出能作为矿井水源判别依据的水溶组分，为矿井防治水提供水化学特征依据。     

山西中村煤矿抢险救援快速钻井施工技术

2016年7月2日,山西中村煤矿发生突水事故,12名矿工被困井下。采用CMD100型车载钻机、空气潜孔锤钻井技术准确钻孔至离地面114 m的巷道中心,快速建立了生命通道,给井下被困矿工送去急需的给养,为进一步抢险救援赢得了宝贵时间,最终8名被困矿工成功获救。本文介绍了该次矿山抢险救援中2号食物补给井的快速钻井施工技术,并对矿山应急救援钻井专业队伍建设和装备配套提出了建议。     

煤矿开采环境影响评价中地下水问题探析

煤矿的开采与地下水资源紧密相连,煤层往往与地下含水层相邻,采煤时会疏干地下水,这不仅影响了地下水资源的数量和质量,而且破坏了水的动态平衡和生态环境,造成一系列不良后果.根据煤炭开采工程的环境影响特点及环境保护的最新发展趋势,概略提出了煤矿区地下水环境影响评价的相关问题、煤矿开采引起的地下水环境问题、以及由煤矿地下水疏干引发的地面沉陷及其植被景观的影响.     

贵州木孔煤矿顶板地下水特性及水害防治

通过对该矿区水文地质条件的分析,找出了顶板岩溶地下水的基本规律并提出了矿床开采过程中矿坑水害防治方法。     

采动影响下矿井突水水源Fisher判别与地下水补给关系反演

为了揭示采动影响下矿井突水水源误判原因,进而推测地下水补给关系,收集了朱仙庄煤矿历年水化学资料,建立了突水水源的Fisher判别模型,并根据水样误判结果以及矿井地质与水文地质条件,反演分析了地下水补给关系.研究结果表明朱仙庄煤矿煤系砂岩裂隙含水层全部水样回判正确,含水层较为封闭,与其他含水层无水力联系;新生界第四含水层、侏罗系砾岩含水层与石炭系或奥陶系灰岩含水层部分水样误判,矿井采动影响下不同时期含水层间的地下水存在不同程度的水力联系,矿井新生界第四含水层水源对侏罗系砾岩含水层存在补给,石炭系或奥陶系灰岩水则通过矿井南部露水补给新生界第四含水层.地下水动力条件的变化验证了地下水补给关系.建立突水水源判别模型,分析回代误判原因,反演地下水补给关系,为正确认识矿井采动影响下地下水循环条件提出了新的研究手段.     

新疆巴里坤县条湖矿区主煤层（M4）煤质特征及工业用途评价

条湖矿区位于三湖塘盆地中东部,含煤地层为中侏罗统西山窑组,主要可采煤层M4厚度大,煤层稳定,煤炭资源量较大。从煤的物理性质、煤岩特征、化学性质以及工艺性能等方面进行全面分析．认为本区M4煤层具有低水分、低中灰-低灰分,高-特高挥发分、特低硫、特低磷、特高热值、不具粘结性的性质,煤类为长焰煤（41CY）,是优质的动力用煤、煤化工用煤,良好的水泥回转窑用配煤、水煤两段炉用煤,同时也是很好的民用煤。     

纳林河二号煤矿涌水水源判别的PCA-Logistic方法

纳林河二号煤矿作为纳林河矿区的第一对大型矿井,生产初期由于其自身复杂的水文地质条件和采掘的强扰动,导致涌水事件时有发生,给矿井的安全生产造成严重威胁,快速有效地找到涌水水源是防治矿井水害的关键。通过对纳林河二号煤矿主要含水层及采空区水样进行水质分析并绘制Piper三线图,揭示矿区各含水层地下水及采空区水的水化学特征,统计Ca²⁺、Mg²⁺、Na⁺+K⁺、HCO₃^-、Cl^-、SO₄^2-、pH和矿化度8个指标作为水源判别的原始数据,经主成分分析法（PCA）处理得到4个主成分F₁、F₂、F₃和F₄;将4个主成分的值作为Logistic回归模型的判别指标,建立纳林河矿区涌水水源判别模型;以36组标准水样作为训练样本,发现模型回代准确率为97.22%,再利用建立的模型对4组待判水样进行判别,结果与实际分析相符。研究结果表明：主成分分析和无序多分类Logistic回归方法相结合的涌水水源判别模型能够有效消除样本原始数据间的冗余信息,使涌水水源判别结果更加快速准确,可为矿井防治水工作提供决策和依据。移动阅读     

山东省巨野煤田梁宝寺井田水文地质条件及充水因素分析

通过对巨野煤田梁宝寺井田含水层、隔水层及断层导水规律的分析,指出了对煤矿生产所造成的影响及生产中应注意的问题,认为梁宝寺井田开采上组煤的水文地质类型为裂隙、岩溶类简单至中等类型,开采下组煤的水文地质类型为岩溶裂隙类中等至复杂型。     

灰岩含水层中稀土元素在地下水与围岩间的分异:以皖北任楼煤矿太原组灰岩含水层为例

采取了皖北任楼煤矿太原组灰岩和灰岩水样品进行稀土元素测试分析,结果显示灰岩样品稀土总量较低,平均为36.947×10-6,灰岩样品稀土配分模式表现为轻稀土富集、重稀土亏损型;灰岩水样品稀土总量平均为0.052 6×10-6,灰岩水样品轻、重稀土均富集,轻、重稀土之间分异明显。对灰岩含水层水岩相互作用进行研究,结果表明:轻稀土表现稳定,重稀土分异明显,尤其在Y处有一个明显的峰值;Y元素与Ca元素呈正相关关系,相比石灰岩,灰岩水的Y/Ho、Y/Dy分异更为明显。研究认为,灰岩水中Y元素的峰值效应也可作为灰岩水源识别的依据。     

东庞矿奥灰含水层多分支水平孔卡埋钻事故处理

近年来,随着定向钻进技术的不断发展,随钻测量技术和受控定向螺杆钻具的制造工艺日趋成熟。地面定向水平钻孔在石油、天然气、页岩气、盐矿等领域得到广泛应用。地面定向水平分支孔注浆在煤矿防治水领域的应用开始大面积推广,在钻进过程中经常发生各种各样事故,造成大量的人力、物力、财力的损失,甚至导致全孔报废及人员伤亡。因此,如何减少或是避免事故的发生,保证钻进工作的顺利进行,是当前面临的重要课题。本文结合冀中能源股份有限公司东庞矿9400采区奥灰含水层区域注浆改造一期工程钻探工程DB2-E3地面定向水平孔施工时发生卡埋钻事故成功处理的实例,总结了水平注浆孔卡埋钻事故预防措施,对水平孔安全施工具有一定参考意义。     

某地陈家沟河水中重金属元素时空变化及影响因素研究

河水重金属污染一直是环境污染防治领域的热点。秦岭某地石煤矿区陈家沟河水中重金属含量严重超标,但重金属来源不明,为污染治理带来困扰。为了查明陈家沟河水中重金属来源和时空变化情况,采集了2期河水、废弃石煤矿硐排水、废渣堆淋溶水等地表水样品,采用污染指数法、主成分分析法和Pearson相关性分析方法,研究河水中重金属污染程度、空间分布,并对河水中重金属来源进行了解析。研究表明,陈家沟源头河水（对照点）重金属含量可以达到地表水的Ⅰ类标准,中游受废弃石煤矿矿硐排水及废渣堆淋溶水的影响,河水中重金属含量显著升高,汇入干流前河水中重金属含量是对照点的3.5～312倍;河水中Cd、Cu、Zn、Ni、Mn等重金属元素同源,均来源于矿硐排水、废渣淋溶水。河水中重金属含量的空间分布与地质体、污染源分布以及河水pH、盐度等因素有关。研究结果可为陈家沟河水重金属污染防治提供科学依据。     

The Development Characteristics and Distribution Predictions of the Paleogene Coal‐measure Source Rock in the Qiongdongnan Basin,Northern South China Sea

There are known to be enormous Cenozoic coal-type oil and gas resources located in the basins of the South China Sea,among which the Paleogene coal-measure source rock are one of the main source rock.In order to more effectively analyze the distribution laws of coal-measure source rock in marginal sea basins and guide coal-type oil and gas explorations,the Oligocene coal-measure source rock in the Qiongdongnan Basin were selected as examples in order to systematically analyze the types,development characteristics,control factors,and distribution prediction methods of coalmeasure source rock in marginal sea basins.The Qiongdongnan Basin is located in the northern region of the South China Sea.Previous explorations of the area have determined that the Oligocene coal-measure source rock in the Qiongdongnan Basin have typical"binary structures",which include coal seams and terrigenous marine mudstone.Among those,the terrigenous marine mudstone has been found to greatly expand the scope of the coal-measure source rock.In addition,the coal seams which have been exposed by drilling have been observed to have the characteristics of thin single layer thickness,many layers,and poor stability.Meanwhile,the terrigenous marine mudstone has the characteristics of large thickness and wide distribution.The development of coal-measure source rock is known to be controlled by many factors,such as paleoclimate and paleobotany condition,paleo-structure and topography,paleo-geography,rise and fall of base level,and so on.In accordance with the comprehensive analyses of various control factors of coal-measure source rock,and the changes in water body energy in sedimentary environments,a genetic model of the"energy belt"for the development and distribution of coal-measure source rock was proposed.Also,the development and distribution characteristics of coalmeasure source rock in different types of energy belts were clarified.Then,based on the development and distribution characteristics of coal-measure source rock and their controlling factors,prediction methods of the distribution ranges of coal-measure source rock were proposed from both qualitative and(semi-)quantitative aspects.That is to say,a method for(semi-)quantitative predictions of the distribution ranges of coal-bearing intervals based on model wave impedance inversion and neural network wave impedance inversion,along with a method for(semi-)quantitative predictions of the distribution ranges of terrigenous marine mudstone based on topographical slopes,were introduced in this study.     

Distribution Characteristics and Accumulation Model for the Coal‐formed Gas Generated from Permo‐Carboniferous Coal Measures in Bohai Bay Basin,China: A Review

Coal-formed gas generated from the Permo-Carboniferous coal measures has become one of the most important targets for deep hydrocarbon exploration in the Bohai Bay Basin, offshore eastern China. However, the proven gas reserves from this source rock remain low to date, and the distribution characteristics and accumulation model for the coal-formed gas are not clear. Here we review the coal-formed gas deposits formed from the Permo-Carboniferous coal measures in the Bohai Bay Basin. The accumulations are scattered, and dominated by middle-small sized gas fields, of which the proven reserves ranging from 0.002 to 149.4×108 m3 with an average of 44.30×108 m3 and a mid-point of 8.16×108 m3. The commercially valuable gas fields are mainly found in the central and southern parts of the basin. Vertically, the coal-formed gas is accumulated at multiple stratigraphic levels from Paleogene to Archaeozoic, among which the Paleogene and PermoCarboniferous are the main reservoir strata. According to the transporting pathway, filling mechanism and the relationship between source rocks and reservoir, the coal-formed gas accumulation model can be defined into three types: "Upward migrated, fault transported gas" accumulation model, "Laterally migrated, sandbody transported gas" accumulation model, and "Downward migrated, sub-source, fracture transported gas" accumulation model. Source rock distribution, thermal evolution and hydrocarbon generation capacity are the fundamental controlling factors for the macro distribution and enrichment of the coal-formed gas. The fault activity and the configuration of fault and caprock control the vertical enrichment pattern.