遗留煤柱诱发岩层破断微震响应及前兆特征

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2024.08.013

摘要/Abstract

摘要：

为揭示深井遗留煤柱失稳诱发顶板异常破断及前兆特性，利用统计方法分析了下层回采岩层动力响应微震特征，探究了多源参数在岩层破断失稳前兆中的控制特征，建立了基于关键切线斜率与多参量的强动力响应控制指标模型及预测方法.结果表明，基于统计方法可规避震源数据离散性而确定岩层集中损伤区；动力响应由弱变强的过程中微震具有典型的时间特征：能量指数呈急剧上升—平稳—急剧下降3个阶段，累计视体积呈平稳过渡—急剧增长2个阶段，b值呈减小—低值稳定的趋势.对比遗留煤柱区矿压显现特征，以能量指数对数值以及累计视体积的变化率为主控前兆指标，能量总值、b值及矿山压力作为次控前兆指标的响应模型及预测方法具备可行性.

关键词: 动力响应, 微震监测, 震源参数, 变化率, 控制指标

Abstract:

To reveal the disastrous failure and precursory characteristics caused by the instability of the residual coal pillar under the deep mining， the microseismic （MS） characteristics from the dynamic response of the lower mining strata are analyzed by using the statistical method. The control characteristics of multi?source parameters in the prediction of rock fracture are explored. The key tangent slope and multi?parameters are established as the control index model and prediction method of strong dynamic response of rock stratum. The results show that the data discreteness can be avoided with the statistical method for source parameters and the aggregated damage area of rock stratum can be delineated. In the process of dynamic response from weak to strong， the source parameters have typical time characteristics： the energy index presents three stages： from sharp rise to steady to sharp decline， and the cumulative apparent volume is in the stage of smooth transition to sharp increase， and the b value is in the trend of decreasing to low value and stable. Compared with the ground pressure behaviour characteristics of the residual coal pillar area， the response model and prediction method of taking the logarithm value of energy index and the change rate of cumulative apparent volume trend change as the main control precursor index， and multi?source parameters such as total energy， b value and ground pressure as the secondary control precursor index are feasible.

Key words: dynamic response, microseismic monitoring, seismic parameter, changing rate, control index

中图分类号:

TD 325

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图/表 13

表1 震源参数含义与表征[19,21]

Table 1 Definition and characterization of seismic parameters

震源参数	含义	计算公式	表征特性	预测可行性
总能量E_j	微震事件发生时所释放的能量大小	$E j = ∑ i = 1 T j E i j$	微震强度	强
事件密度 $q i$	在单位空间体积内微震事件个数	$q i = N / V i$	微震空间分布	较弱
事件率 $q j$	在单位时间（天/时）内发生微震事件的个数	$q j = N / T j$	微震时间变化	较强
地震势P	任意形状岩体体积发生非弹性变形	$P = Δ ε × V$	微震强度	较弱
地震矩M₀	用来表示地震大小的量	$M 0 = P G$	震级大小	较弱
能量密度 $e i$	在单位空间体积内微震事件所释放能量大小	$e i = E / V i$	能量空间分布	较强
能量指数 $I E$	瞬时能量与平均能量之比	$I E = 10 - c (E P d)$	能量相对值趋势	强
视应力 $σ a$	岩体单位非弹性变形对应的能量释放程度，破裂驱动应力	$σ a = G E M 0 = E P$	能量释放程度	较强
视体积 $V a$	震源非弹性剪切变形岩体体积	$V a = μ P 2 E$	微震强度	强
横纵波能量比	S波与P波的能量比值	$E S / E P$	破裂类型	较弱
b值	古登堡-里克特模型中矩震级-频度关系拟合得到的直线斜率	$l g N (M) = a - b M$	强度分布	强

表1 震源参数含义与表征[19,21]

Table 1 Definition and characterization of seismic parameters

震源参数	含义	计算公式	表征特性	预测可行性
总能量E_j	微震事件发生时所释放的能量大小	$E j = ∑ i = 1 T j E i j$	微震强度	强
事件密度 $q i$	在单位空间体积内微震事件个数	$q i = N / V i$	微震空间分布	较弱
事件率 $q j$	在单位时间（天/时）内发生微震事件的个数	$q j = N / T j$	微震时间变化	较强
地震势P	任意形状岩体体积发生非弹性变形	$P = Δ ε × V$	微震强度	较弱
地震矩M₀	用来表示地震大小的量	$M 0 = P G$	震级大小	较弱
能量密度 $e i$	在单位空间体积内微震事件所释放能量大小	$e i = E / V i$	能量空间分布	较强
能量指数 $I E$	瞬时能量与平均能量之比	$I E = 10 - c (E P d)$	能量相对值趋势	强
视应力 $σ a$	岩体单位非弹性变形对应的能量释放程度，破裂驱动应力	$σ a = G E M 0 = E P$	能量释放程度	较强
视体积 $V a$	震源非弹性剪切变形岩体体积	$V a = μ P 2 E$	微震强度	强
横纵波能量比	S波与P波的能量比值	$E S / E P$	破裂类型	较弱
b值	古登堡-里克特模型中矩震级-频度关系拟合得到的直线斜率	$l g N (M) = a - b M$	强度分布	强

图1 12123工作面微震监测布置与顶板岩层示意图

Fig. 1 Schematic diagram of microseismic monitoring layout and roof strata in 12123 working face

图2 工作面回采期间的微震事件分布（a）—透视图；（b）—侧视图.

Fig. 2 Distribution of microseismic events during mining

图3 微震事件空间聚类分布特征（a）—微震事件在x方向（东西向）聚类特征；（b）—微震事件在y方向（南北向）聚类特征；（c）—微震事件在z方向深度聚类特征.

Fig. 3 Clustering distribution characteristics of MS events

图4 事件频次与能量特征

Fig. 4 Event frequency and energy characteristics

图5 能量指数对数与累计视体积

Fig. 5 Logarithm of energy index and cumulative apparent volume

图6 b值与矩震级分布

Fig. 6 Distribution of b value and moment magnitude

图7 能量指数与视体积变化率

Fig. 7 Changing rate of energy index and apparent volume

图8 主控预测模型

Fig. 8 Main controlling prediction model

表3 12123工作面阈值参数

Table 3 Threshold parameters of 12123 working face

参数	阈值确定的范围	预测等级	指标特征
[ $v i$ , $v i + k$ ]∪[ $e i$ , $e i + k$ ]	[1E6,1.5E6]∪[0,-10]	蓝色	主动主控
	[1.5E6,2E6]∪[10,-16]	黄色
	[2E6,2.4E6]∪[16,-20]	橙色
	>2.4E6∪<-20	红色
单日能量/kJ	15	异常	主动次控
b值	0.55	异常	主动次控
事件率	事件数量处于低谷	异常	被动验证

表3 12123工作面阈值参数

Table 3 Threshold parameters of 12123 working face

参数	阈值确定的范围	预测等级	指标特征
[ $v i$ , $v i + k$ ]∪[ $e i$ , $e i + k$ ]	[1E6,1.5E6]∪[0,-10]	蓝色	主动主控
	[1.5E6,2E6]∪[10,-16]	黄色
	[2E6,2.4E6]∪[16,-20]	橙色
	>2.4E6∪<-20	红色
单日能量/kJ	15	异常	主动次控
b值	0.55	异常	主动次控
事件率	事件数量处于低谷	异常	被动验证

表4 工作面预测等级的触发时间

Table 4 Trigger time of prediction grade of working face

20200510T2030

20200519T0219

20200527T1410

20200528T0638

20200518T1647

20200519T0219

20200520T1542

20200521T2356

20200523T1443

20200528T1120

20200530T1203

20200518T1919

20200519T0348

20200522T1424

20200519T0437

20200520T1758

20200522T1627

20200523T1733

图9 工作面采动应力分布照片

Fig. 9 Photo of mining stress distribution of working face

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