Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние изученности проблемы прогнозирования мелкоамплитудной нарушенности угольных месторождений и постановка задач исследования . 8
1.1. Методы математического моделирования и прогнозирования показателей месторождения 8
1.2. Прогнозирование по методу группового учета аргументов (МГУА) . 20
1.3. Количественные методы выделения геологически однородных совокупностей . 24
1.3.1. Методические основы кластерного анализа 25
1.3.2. Выделение однородных совокупностей с «учителем» 34
1.4. Автоматизированные системы прогнозирования горно-геологических условий отработки месторождений . 40
1.5. Выводы по главе и постановка задачи исследований 57
2. Методика прогнозирования мелкоамплитудной нарушенности угольного пласта 59
2.1. Выделение геологически однородных районов углевмещающей толщи 59
2.2. Выделение зон тектонической нарушенности шахтного поля 78
2.2.1. Метод линейного дискриминантного анализа 78
2.2.2. Метод Байеса 80
2.3. Построение прогнозных уравнений параметров нарушений 83
2.4. Оценка достоверности прогнозных уравнений . 86
2.5. Выводы по главе 89
3. Автоматизированное построение прогнозной карты мелкоамплитудной нарушенности шахтного поля 91
3.1. Блок-схема методики прогнозирования мелкоамплитудной нарушенности 91
3.2. Формирование баз данных 96
3.3. Модуль выделения геологически однородных совокупностей на основе кластерного анализа 102
3.4. Модуль прогнозирования параметров нарушения 104
3.5. Автоматизированная система прогнозирования тектонической нарушенности 105
3.6. Выводы по главе 115
4. Прогноз мелкоамплитудной нарушенности пласта т\ в пределах поля шахты «садкинская» 117
4.1. Горно-геологические условия отработки пласта т\ в пределах поля шахты «Садкинская» 117
4.2. Кластерный анализ углевмещающей толщи поля шахты «Садкинская» 118
4.3. Выделение нарушенных и ненарушенных участков шахтного по методом линейного дискриминантного анализа. 154
4.4. Построение прогнозных уравнений мелкоамплитудной нарушенности шахтного поля 162
4.5. Оценка зон влияния и достоверности прогнозных уравнений 172
4.6. Мониторинг тектонической нарушенности шахтного поля 177
4.7. Выводы по главе 179
Заключение 181
Литература
- Количественные методы выделения геологически однородных совокупностей
- Выделение зон тектонической нарушенности шахтного поля
- Модуль выделения геологически однородных совокупностей на основе кластерного анализа
- Кластерный анализ углевмещающей толщи поля шахты «Садкинская»
Количественные методы выделения геологически однородных совокупностей
Проблема прогнозирования тектонической нарушенности угольных месторождений привлекает внимание многих исследователей, так как из-за своей сложности представляет большой научный интерес и имеет прямой выход в практику. При этом одни ученые базируют свои методы на широком привлечении качественных геологических понятий, другие используют для этих целей количественные геофизические методы. В настоящее время существует множество различных способов прогнозирования малоамплитудной разрывной нарушенности, существующих как самостоятельно, так и в сочетании нескольких различных методов.
На горнодобывающих предприятиях Донбасса широкое применение получили геофизические методы прогноза, основанные на отличиях физических свойств искомого объекта (в данном случае нарушенной зоны) и вмещающей среды, то есть угольного пласта и вмещающих пород. На основании анализа результатов экспериментальных измерений установлено, что наиболее существенно породы горного массива различаются по удельному электрическому сопротивлению и скорости распространения упругих волн [65].
Углевмещающий массив на основании указанных величин моделируется тонким проводящим пластом в однородной среде высокого сопротивления. Малоамплитудное разрывное нарушение с зоной дробления аппроксимируется эллипсоидом, акустические и электрические свойства которого отличаются от физических свойств ненарушенного массива горных пород.
В статье И.С. Коржова [56] описывается применение метода направленного прима сейсмических волн при прогнозе малоамплитудных разрывов. Автором был разработан способ прогноза, применявшийся в Западном Донбассе. Однако спрогнозированная область нарушения не полностью совпадала с разрывами, выявленными в процессе бурения скважин. В работе осуществлялся прогноз только среднеамлитудных разрывов. А.А. Глухов и А.В. Анциферов в работе [26, 27] рассматривают применение метода определения типов и параметров малоамлитудной разрывной нарушенности по результатам компьютерного моделирования и теоретического анализа особенностей распространения сейсмических колебаний в угольной толще. Данная методика применена при прогнозе типов и параметров нарушенности на отраслевых предприятиях и организациях Украины (ш. «Самарская», ш. «Октябрьская», ГОАО «Южнодонбасская»), что позволило в ряде случаев повысить наджность сейсмоакустического прогноза.
Прогнозирование с использованием наземной сейсморазведки в настоящее время являются недостаточно эффективным. При прогнозе малоамплитудных разрывов возможны большие погрешности. Поэтому, наряду с методами прогноза, основанными на базе наземных сейсмических исследований, разработана группа методов, основанных на сейсмических исследованиях в буровых скважинах и горных выработках.
В работе В.А. Гаранина и Х.Г. Сахипова [23] описано применение буровой сейсморазведки, исключающей влияние верхних частей земной коры и создающей оптимальные условия для прима сейсмических волн. Для эффективного применения этого метода необходимо наличие двух скважин с расстоянием между ними менее 200 м. В этом случае метод позволяет установить разрывы с амплитудой 2 – 3 м. С помощью данной методики был осуществлн прогноз на некоторых полях шахт Кузнецкого района.
Методы шахтной сейсморазведки являются наиболее эффективными из существующих, но их применение возможно на стадии разработки месторождения, следовательно, необходимо наличие действующих горных выработок. Однако на настоящий момент применение методов шахтной геофизики также крайне ограничено. Это связано с тем, что в предыдущие годы шахтная геофизическая аппаратура выпускалась не серийно и к настоящему времени отработала свой ресурс. Кроме этого, методы шахтной геофизики использовались большей частью для решения задач прогноза тектоники в рудниках, но в ограниченном объеме. Поэтому не накоплен достаточный опыт интерпретации данных геофизических исследований в шахтах.
На взгляд С.В. Бегичева и А.П. Гойчука [9] шахтные методы обладают высокой степенью локализации в силу небольшого шага измерений. С помощью этих методов не всегда выявляется амплитуда тектонических нарушений, поэтому определение элементов залегания мелкоамплитудных нарушений затруднено.
Подземные (шахтные) сейсморазведочные работы, по мнению М.Г. Тиркель и А.И. Компаниец [88], должны проводиться с использованием метода сейсмического просвечивания (МСП) между горными выработками, метода отраженных волн (МОВ) из одиночной горной выработки и метода сейсмоакустической локации из забоя одиночной горной выработки.
По мнению авторов работы [6] (А.В. Анциферов и др.) надежность и точность выявления разрывных нарушений углепородного массива можно повысить путем комплексирования наземных и подземных сейсморазведочных исследований. Однако в работе Н.Е. Фоменко [91] отмечается, что практика использования на угольных месторождениях полевой и скважинной геофизики показала, что наиболее отчетливо в массиве выделяются одиночные разрывы в виде секущих угленосную толщу пластов малой мощности и значительной протяженности; зоны чешуйчатых (ступенчатых) односистемных разрывов.
Выделение зон тектонической нарушенности шахтного поля
При решении широкого комплекса горных задач необходимо обрабатывать громадные массивы геолого-маркшейдерской информации. Система управления базами данных (СУБД) маркшейдерских замеров, геологического опробования, цифрового моделирования, картографического материала и конечных результатов должна быть высоконадежна в эксплуатации, обеспечивать быстрый поиск запрашиваемой информации, иметь встроенные сетевые возможности и интерфейс с общеизвестными форматами данных.
В операционной системе DOS наиболее распространенными СУБД являются dBase, Paradox и FoxPro, в среде Windows к ним добавляется Access и, наконец, в Unix развиваются Oracle, Sybase, Informix, Progress. Отечественные разработчики программного обеспечения осуществляют аналогичные проекты. В частности, оригинальную СУБД не реляционного типа с сетевой структурой, специально предназначенную для горногеологических приложений разработали специалисты фирмы Getos Ltd. (Белгород) [116].
В настоящее время среди маркшейдерских работ, как отмечается в [64, 97], наиболее трудоемкими являются камеральные работы, которые выполняются маркшейдером традиционными ручными методами. Это требует с одной стороны, больших затрат времени на расчеты и графические построения, а с другой стороны, не обеспечивает оперативности подготовки и качества документов. В то же время, очевидно, что камеральные работы могут быть выполнены с использованием информационных технологий на компьютере, полностью автоматизировав ручные графические и расчетные работы. Автоматизированная система маркшейдерского обеспечения должна обеспечивать информационную поддержку для всех технических решений горного предприятия. Для этого необходимо иметь всю маркшейдерскую информацию в структурированном виде в базе данных. Информационная структура автоматизированной системы может содержать растровые данные (погоризонтные планы, планы скважин и т.д.) и векторные данные (например, границы годовых работ).
Интересен подход к созданию информационной модели скважины с разделением информации на метрическую и геологическую. Метрические и технологические параметры скважины включают в себя, например, отметку устья скважины, проектную глубину, фактическую глубину, тип скважины и т.д. Геологическая информация по скважине состоит из имени скважины и совокупности слоев пород, включающей в себя номер слоя, тип породы, отметки кровли и почвы слоя.
Авторы работы [84] в качестве оптимальной структуры базы данных предлагают реляционно-иерархическую модель. В основе модели лежат элементарные блоки, объединенные иерархическими структурами. Группы таких блоков образую между собой реляционные зависимости, т.е. каждый элемент модели, имеющей иерархическую структуру, связан реляционно с другими элементами системы.
Авторы работы [55], проанализировав структуру геолого маркшейдерских документов как носителей информации о фактах, событиях и явлениях объективной действительности, в качестве модели данных также предлагают использовать реляционную модель. В предложенной автоматизированной системе геолого-маркшейдерского обеспечения выделяются две компоненты по моделированию горно-геологических условий: – комплекс программ по обработке результатов работ участкового геолога (вычисление средневзвешенных значений содержания, построение паспортов скважин эксплуатационной разведки, профилей по линиям разведочных скважин и т.д.); – комплекс программ графо-аналитического моделирования месторождения и топологии горных выработок (различные методы интерполяции и экстраполяции исходных данных, статистические и геостатистические задачи и т.д.).
Примитивную базу данных для автоматического построения карт, профилей и разрезов можно создать и с использованием такого общераспространенного программного продукта как табличный редактор Microsoft Excel [37].
В работе [3] рассматривается нетрадиционный метод моделирования месторождения на основе объектно-ориентированного подхода, в этом случае модель представляется пользователю в виде конкретных горных объектов (скважины, геологические структуры, подземные выработки и т.п.), каждый из которых обладает определенными свойствами и геометрией, однозначно располагается в трехмерном пространстве, связан с другими объектами и может содержать любые характеристиками, задаваемые пользователем.
Фактически создается объектная среда элементов месторождения, к которой имеют доступ все пользователи геолого-маркшейдерской и проектной групп, для обработки и числовой оценки объектов месторождения в статическом состоянии или в динамике развития, при проектных построениях и оценке.
Среди программных комплексов, предназначенных для автоматизации маркшейдерских работ, наиболее распространены программы обработки полевых наблюдений, пополнения цифровых планов горных работ и составления стандартной отчетной маркшейдерской документации. Описания этих программных пакетов можно найти, например, в [54].
Модуль выделения геологически однородных совокупностей на основе кластерного анализа
Шахта Садкинская расположена на участке Садкинский Восточный № 1 и является составной структурой Сулино-Садкинского угленосного района Восточного Донбасса, который, в свою очередь, является юго-восточной частью Сулино-Садкинской синклинали. Стратиграфия. В геологическом строении описываемого участка принимают участие каменноугольные, палеогеновые и четвертичные отложения. Стратиграфический разрез угленосных отложений представлен свитами C27 среднего и C31 – верхнего отделов. Каменноугольные отложения обладают типичными для Донбасса признаками: цикличностью и преобладанием в разрезе терригенных разностей пород, таких как песчаные, песчано-глинистые и глинистые сланцы, песчаники, маломощные слои известняков и углей, которые являются надежными маркирующими горизонтами. Мощность вскрытых геологоразведочными работами отложений составляет 890 м.
Отложения свиты C27 вскрыты от известняка N1 до угольного пласта m81 , отдельными скважинами до известняка M27 . В литологическом составе свиты наблюдается чередование песчаников и различных сланцев. В пределах разреза свиты установлено до 20 угольных пластов и прослоев. Промышленное значение имеет только пласт m81 , который характеризуется устойчивой рабочей мощностью на всей площади участка.
Тектоника. Участок Садкинский № 1 занимает приосевую зону Сулино-Садкинской синклинали, которая имеет северо-западное простирание и ассиметричный профиль – пологое северное и крутое южное крылья. На северном крыле максимальные углы падения пород составляют 8 – 10, на южном – достигают 35 – 50.
Геологоразведочными и горными работами установлено широкое развитие волнистого залегания пласта m81 , которое вероятнее всего имеет различный генезис: неровности поверхности осадконакопления в период формирования угольного пласта, флексурообразные структуры его нарушенности в последующие этапы преобразования угленосной толщи.
Геологоразведочными работами выявлен ряд дизъюнктивных нарушений взбросового и сбросового характера, большая часть из них малоамплитудные – с амплитудой смещения пласта m81 менее 10 м. Лишь отдельные разрывы имеют амплитуду более 10 м.
Горными работами были выявлены многочисленные разрывные нарушения с амплитудами 1,0 – 2,5 м и единичные разрывы с амплитудой до 5 – 6,5 м. В зонах развития и затухания разрывов отмечена повышенная трещиноватость угольного пласта и вмещающих пород. Ширина зон трещиноватости в среднем достигает 50 м (по 25 м в висячем и лежачем крыльях нарушения).
На основе геологоразведочных работ был сделан вывод о том, что на площади первоочередной отработки пласта m81 могут быть вскрыты малоамплитудные разрывы с амплитудой до 2 м в пологой и до 10 м в крутой части пласта [45].
Кластерный анализ углевмещающей толщи поля шахты «Садкинская» Согласно теории образования разрывных нарушений [25], они возникают на границе двух разнородных типов толщи горных пород или же локализуются на небольшом расстоянии от этой границы. Каждый такой тип толщи представляет собой геологически однородную область, имеющую вполне определенное пространственное расположение. Выделение типов 118 углевмещающей толщи, на границах которых будут локализованы уже подсеченные горными работами нарушения, осуществляется на основе информации о структуре и свойствах толщи.
Первым этапом является представление углевмещающей толщи в виде цифровой дискретной модели. Такая модель отражает наиболее существенные характеристики состава и структуры массива горных пород, которые имеют количественное выражение. В зависимости от детальности геологического описания пород в делах геологоразведочных скважин, каждый разрез может содержать различное число пластов в пределах углевмещающего ритма.
Под углевмещающим ритмом понимается часть углевмещающей толщи, включающая в себя угольный пласт и породы почвы и кровли по мере увеличения крупности обломочных частиц от аргиллита до песчаника. В пределах ритма породы парагенетически взаимосвязаны, их структура и свойства отражают условия угленакопления.
На основе информации из дел геологоразведочных скважин рассчитываются параметры ритма х1-х60 для каждой скважины (см. раздел 2.1).
Вычисленные параметры ритма являются компонентами многомерной переменной, характеризующей особенности углевмещающей толщи в конкретной скважине. Совокупность значений этой переменной для всех геологоразведочных скважин с привязкой к координатам точек подсечения разведочными скважинами угольного пласта представляет собой пространственную математическую модель углевмещающей толщи.
Кластерный анализ углевмещающей толщи поля шахты «Садкинская»
Ниже приводятся уравнения гиперплоскостей (границ), разделяющих условные скважины в группах на нарушенные и ненарушенные. Для группы скважин I+II.2.bl+IL2.b2 уравнение имеет вид (точность 77,8 %): D = -0,018 x12 + 0,089x21 + 4,345x29 -53,360x41 -1,254x50 -10,161x53 +0,919, (4.11) где x12 - число пластов в условной скважине; x21 - латеральная изменчивость алевролита почвы вкрест простирания; x29 - латеральная изменчивость аргиллита почвы вкрест простирания; x41 - латеральная изменчивость модуля крупности ритма вкрест простирания; x50 - градиент латеральной изменчивости глинистого алевролита; x53 - градиент латеральной изменчивости угольного пласта.
Появление нарушения в условной скважине по этой математической модели равносильно любому положительному значению ЛДФ (D 0). При этом, чем это значение больше, тем выше вероятность появления нарушения. латеральная изменчивость алевролита кровли вкрест простирания; x21 - латеральная изменчивость алевролита почвы вкрест простирания; x24 - латеральная изменчивость глинистого алевролита почвы по простиранию; x25 - латеральная изменчивость глинистого алевролита почвы вкрест
Анализ прогнозных уравнений позволяет сделать вывод о том, что на локализацию мелких разрывов в угольном пласте в большей степени влияет не состав углевмещающей толщи, а ее латеральная изменчивость. То есть подтверждается вывод о приуроченности разрывов к зонам выклинивания толщ песчаников и к участкам резкой смены литологического состава толщи пород.
Ошибочно распознанные условные нарушенные и ненарушенные скважины отмечены на рис. 4.21. В группе условных скважин 1+П.2.Ь1+П.2.Ь2 уравнение ЛДФ неправильно классифицирует 22,2 % условных скважин обучающей выборки. То есть эти скважины, будучи нарушенными, ошибочно отнесены к ненарушенным и наоборот. В группе П.1+П.2.а1+П.2.а2 таких условных скважин 10 %. Такие ошибки классификацию возникают в силу недостаточного различия параметров структуры и свойств углевмещающего ритма в условных скважинах обучающей выборки.
Применение линейной дискриминантной функции (ЛДФ) для прогнозирования возможных зон появления нарушений на неотработанных участках шахтного поля выполняется следующим образом. Если значение дискриминантной функции оказывается больше нуля, то соответствующая условная скважина относится к зоне вероятного появления нарушения. Соответственно при отрицательном значении функции нарушение в области условной скважины не прогнозируется. прогнозная условная нарушенная скважина
Эти прогнозные зоны далее должны быть скорректированы с учетом вычисленных значений параметров нарушений таких, как амплитуда, протяженность, угол падения и азимут простирания. Кроме того, что эти параметры по определению имеют положительные значения, также они не могут принимать значения, лежащие за пределами действия математической модели, т.е. должны принадлежать диапазону данных обучающей совокупности.
По параметрам углевмещающей толщи в условных скважинах прогнозируются четыре основных параметра нарушения: амплитуда, протяженность, угол падения и азимут простирания плоскости нарушения. Значения параметров известных нарушений были приведены выше в табл. 4.11, 4.12.
Оптимальные по сложности зависимости прогнозного параметра нарушения от структуры и свойств углевмещающей толщи определяются на основе метода группового учета аргументов (МГУА). Ниже приводятся уравнения для двух групп условных скважин толщи (I+II.2.b1+II.2.b2 и II.1+II.2.a1+II.2.a2), выделенных в разделе 4.2 методом кластерного анализа.
Эти области углевмещающей толщи характеризуются различной структурой. Так группа условных скважин I+II.2.b1+II.2.b2 отличается максимальным значением мощности песчаных разностей в кровле угольного пласта, при этом глинистые и песчано-глинистые породы имеют незначительную мощность.
В силу близкого залегания песчаника к угольному пласту нарушения в этой области локализуются как на границах типов толщи, так и в центральных частях. Это связано с мощным песчаником, представляющим наиболее жесткую часть углевмещающей толщи, а при малой мощности пластичных пород ложной и непосредственной кровли не происходит перераспределения напряжений в этой толще под действием тектонических процессов.
Область толщи, представленная подтипами II.1+II.2.a1+II.2.a2, наоборот характеризуется заметным снижением мощности песчаника в кровле и увеличением глинистых и песчано-глинистых пород. Здесь существовало больше возможностей для снижения вероятности возникновения тектонического нарушения в силу значительной доли пластичных пород в ритме, способных компенсировать тектонические напряжения.
Для каждой из этих больших областей углевмещающей толщи выше были построены уравнения ЛДФ для определения принадлежности условной скважины и нарушенному или ненарушенному типу. Для группы условных скважин толщи 1+П.2.Ь1+П.2.Ь2 - это уравнение (4.11), а для П.1+П.2.а1+П.2.а2 - (4.12). Эти уравнения характеризуются различным набором аргументов (параметров углевмещающего ритма), то есть появление нарушения в разных типах и подтипах толщи вызвано различными причинами.
Исходя из наличия двух областей толщи с различающимися параметрами, ниже построены по МГУА прогнозные уравнения для определения основных параметров нарушений таких, как амплитуда A, протяженность L, угол падения 8 и азимут простирания а .
