影响煤层瓦斯赋存规律的多地质因素回归分析研究.pdf

收稿日期 2007 - 07 - 24 基金项目国家 “973”项目2002CB211707 ;国家自然基金重大项目50490271 ;“ 十五 ”国家科技攻关重点项目 2001BA803B0403 作者简介吴观茂1965 - ,男,安徽歙县人,副教授,在读博士,从事煤矿地质和计算机应用教学与研究工作。 影响煤层瓦斯赋存规律的多地质因素 回归分析研究 吴观茂 1, 2 ,吴文金 3 ,黄 明 1 ,李 刚 1 ,邹时林 1 1 1中国矿业大学北京煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京 100083; 21安徽理工大学 计算机系,安徽 淮南 232001; 31北京工业职业技术学院,北京 100042 摘 要文章以地质勘探期间实测瓦斯含量、钻孔揭煤资料为基础,使用瓦斯地质因素分析 方法,分析控制煤层瓦斯含量的地质因素并对定性因素进行量化,在此基础上采用多因素逐步回 归分析方法建立了矿井煤层瓦斯含量预测模型,从而可达到对井田煤层瓦斯含量和分布规律进行 预测的目的。 关键词瓦斯含量;地质因素;逐步回归分析 中图分类号TD712 12 文献标识码 B 文章编号 1671 - 0959 2007 1120079204 Regression Analytical Study on M ultiple Geological Factors Affecting Occurrence Regularity of coal bed gas WU Guan - mao1,2, WU Wen - jin3, HUANGMing 1 , L I Gang 1 , ZOU Shi - lin1 1 1Laboratory of Coal Resources andMine Safety, CUMT, Beijing 100083, China; 21Computer Science Department, AnhuiUniversity of Science 31BeijingVocational and Technical Institute of Industry, Beijing 100042, China Abstract The content of coal bed gas CBG is the foundation for prediction and control of gas disaster1The paper proposed a model of methane content prediction,based on road - tested gas content,drill coal uncovering infor mation, and qualitative and quantitative analysis of geological factors controlling the content of CBG using the of CBG geological factors analysis,by employing stepwise multiple regression analysis1The model can be used to predict the content and distribution regulation of CBG . Keywords gas content;geological factors;stepwise regression analysis; prediction 煤矿瓦斯涌出量和瓦斯突出受控于多种因素,煤层瓦 斯含量是主要影响因素之一。为了防治瓦斯突出事故的发 生,查明煤层瓦斯在井田内的赋存和分布规律是非常必要 的。由于矿井地质条件的复杂性,在同一井田范围内,同 一煤层的瓦斯含量往往变化较大,而且经常出现突变,因 为煤层某一点的瓦斯含量大小是该点多种地质因素综合影 响的结果 [1～2]。对于某一个具体井田来说 ,各种地质因素 可能都对煤层瓦斯含量有影响,但它们的影响程度或者说 是权重是不一样的。如何在众多的影响因素中找出主要影 响因素是一个非常复杂的问题,人们对这个问题的研究多 采用定性的比较分析,也有用综合评价方法,这些方法能 大致确定各种因素的重要程度,但难以量化分析各影响因 素对煤层瓦斯赋存规律影响程度 [3～5]。本文以淮南煤田潘 一井田13 - 1煤层为研究对象,首先对影响煤层瓦斯含量 的各种地质因素进行分析,对以前研究中 [3～5]各种定性描 述的因素进行科学量化的基础上,采用多元线性回归模型 方法量化分析各种影响因素对煤层瓦斯赋存分布规律影响 程度,建立预测淮南煤田潘一矿13 - 1煤层瓦斯含量的数 学模型。 1 逐步回归数学模型 在多种影响因素中寻找主要因素,建立最优回归方程 的最佳方法之一是逐步回归。其基本原理是对所有的自 变量,依其对因变量作用的大小逐个引进回归方程,通过 反复筛选、替代,仅留下对因变量贡献较大的自变量,最 终得到最优回归方程 [6]。 97 2007年第11期 煤 炭 工 程 研究探讨 111 相关系数矩阵的生成 设控制因素变量y与n个自变量x1,x2,⋯,xn;呈线 性关系,取n个m组自变量xki,则m组控制因素变量的测 定值为yk k 1,2,⋯, m;i1,2,⋯,n。 根据数理统计的原理,为了求得多元线性回归方程建 立方程组 B11C1B12C2⋯B1nCn B1y B21C1B22C2⋯B2nCn B2y ⋯ Bm1C1Bm2C2⋯BmnCn Bm y 1 其中B ij i, j 1,2,⋯, n, n 1为方程组的系数; Cj j 1, ⋯ , n 为回归系数。 如果定义, xi 1 m ∑ m k 1 xki, yi 1 m ∑ m k 1 yki i 1,2,⋯, n;并令y xn1, yk xk, n-1,则B ij ∑ m k 1 x kixki - m xixj。 方程组1以系数矩阵便成为 n 1 n 1 以对角线对称的方阵。 112 相关系数方程组的建立 由于B ij的量纲不同, 而且值的差异也很大,为便于计 算,可将式1改写为相关系数方程组。设 Rij B ij B ii B jj ] R11C′ 1 R12C′ 2 ⋯ R1nC′ n R1y R21C′ 1 R22C′ 2 ⋯ R2nC′ n R2y ⋯ Rm1C′ 1 Rm2C′ 2 ⋯ Rm nC′ n Rmy 2 其中Rij i, j1,⋯,n 1为方程组的系数,组成的矩 阵为相关系数矩阵;C′ j j 1,⋯, n 为新的回归系数。 113 逐步回归过程的实现 Ui Rn1, iRi, n1 Rii , i 1,2,⋯, n 根据生成的相关系数矩阵R对自变量逐个进行筛选、 替代。步骤如下 1 计算全部自变量的贡献,并找出相应的极值。当Ui Fα则执行3。 3对引入的变量做F检验,计算F β 1 m -α-2 / Rn1, n1。 若F Fα,则引入该自变量xi i k1 , 且使α1 α, k k1,α k 1引入标记 , 之后执行4;若F≤F α,说明 回归方程已为最佳,即可进行最终结果处理。 此时 αk为前次 对k个自变量所做的剔除或引入标记。 4重新计算矩阵R。 通过下面的消去变换即可实现自变 量的引入或剔除。 设第q步的矩阵为R q ij,第 q 1步时 R q1 ij R q ij - R q ikR q kj /R q kk, i, j≠k - R q ik /R q kk, i≠ k, j k R q ik /R q kk, i k, j≠k 1/R q kk, i j k 重新生成矩阵R后返回1。 114 逐步回归结果的计算 经113中步骤1～4的反复筛选、替代,如果可判 断已经获得最优回归方程,则可进行逐步回归结果的计算。 bi Ri, n1Bn1, i B ii , i 1,2,⋯, n 1 建立最优回归方程。关键是确定引入自变量的系数 引入标记αi 1,b0y-∑ b ixi。最优回归方程 为 y b0∑ b ixi α i 1 2 计算确定性系数进行模型检验 如果m组控制因素变量的测定值为yk, k 1,2,⋯, m 的平均值为y,通过回归模型拟合的值为 yk,则确定性 系数 R ∑ y k - y 2 ∑ y k - y 2, k 1,2,⋯, n 2 影响淮南潘一矿13 - 1煤层瓦斯赋存的地质因 素及其取值 影响煤层瓦斯赋存及分布的因素是多种多样的,通过 对瓦斯地质规律的研究可知,影响淮南潘一矿13 - 1煤瓦 斯含量和分布规律的地质因素主要有煤层埋藏深度、地 质构造、煤层顶底板岩性、煤层厚度和煤的变质程度等。 为了研究各因素与瓦斯赋存的关系,便于建立预测数学模 型,把地质构造、顶底板岩性这些通常定性化描述因素, 根据其本身的特性和对瓦斯赋存的影响进行科学地量化, 转化为定量因素。 211 煤层埋藏深度 煤层的埋藏深度越深,煤层中的瓦斯向地表运移的距 离就越长,散失就越困难。同时,深度的增加也使煤层在 上覆压力的作用下降低了透气性,有利于保存瓦斯。在研 究区内新生界直接不整合在二叠系上石盒子组煤系之上, 中间的地层全部缺失,影响煤层瓦斯含量应与不整合面即 基岩面距煤层以下的深度有较大关系,因此煤层埋深因素 取值为各钻孔13 - 1煤层顶板距基岩面的距离。 212 地质构造 地质构造中的断层破坏了煤层的连续性,使煤层瓦斯 排放条件发生了变化,张扭性断层有利于瓦斯的排放,压 扭性断层对瓦斯的排放起阻挡作用,成为逸散屏障。褶曲 08 研究探讨 煤 炭 工 程 2007年第11期 类型和褶皱复杂程度对瓦斯的赋存有影响,封闭的背斜有 利于瓦斯的存储,是良好的储气构造。研究区潘一井田位 于潘集背斜南翼及东西部倾伏转折端南翼,井田内以斜切 张扭性断层为主,压扭性断层次之。由于井田内次一级褶 皱构造不发育,所以在研究区内考虑地质构造因素时,主 要针对断层因素。据地质资料统计研究区断层中张扭性 断层54条,压扭性断层21条。由于区内断层众多,考虑 到断层对瓦斯的赋存影响程度不同,在对断层因素进行参 数量化时,以落差大于10m,水平延伸大于500m,切割 13 - 1煤层至基岩面的断层作为统计依据,分别统计各钻孔 距见煤点最近的张扭性正断层的水平距离作为构造参数。 213 煤层顶、底板岩性 煤层生成的瓦斯在漫长的地质年代有不同程度的遗散, 而瓦斯的遗散与煤层围岩有密切关系。当煤层的顶、底板 岩性为致密完整的岩石,如泥岩、油页岩时,煤层中的瓦 斯比较容易保存;顶板为多孔隙或脆性裂隙发育的岩石, 如砾岩、砂岩,瓦斯就容易逸散。研究区内13 - 1煤层顶、 底板岩性主要有泥岩、炭质泥岩、砂质泥岩、粉砂岩和中 砂岩。根据研究区顶、底板岩性特征,综合考虑含砂率和 砂质颗粒粒度大小对顶、底板岩性因素进行量化,把粒度 最大,含砂率最高的中砂岩记为1,含砂率最低的泥岩记为 5,粉砂岩、砂质泥岩、炭质泥岩分别记为2、3、4。 214 煤层厚度 煤层的厚度与瓦斯的分布有一定的关系,一般说来, 同一煤层随着厚度的增加,瓦斯生成量大瓦斯含量增加。 区内钻孔13 - 1煤层厚度1143～6139m,平均4125m,煤层 结构较复杂,半数以上见煤点有1～2层夹矸。煤厚因素取 钻孔取煤的真厚,包括煤的厚度和夹矸的厚度。 215 煤的变质程度 在成煤的变质阶段,成煤的有机物在地层深处的高温、 高压作用下,最着煤化程度的加深,固定碳增加,挥发分 因转化成瓦斯而减少,瓦斯生成量增多。煤的变质程度可 以用挥发分表示,所以在研究中以挥发分来表示变质程度 因素。 216 其它地质因素的影响 研究区内煤层煤质变化不大,在总体上对瓦斯含量的 变化影响可以忽略。而且煤系水文地质条件较为简单,未 见地下水对煤层瓦斯赋存具有明显影响的块段,因此在预 测模型中可以忽略这些因素。 3 煤层瓦斯含量的多因素回归预测及结果分析 311 样本选择和回归模型的建立 根据上述地质因素的分析筛选,确定煤层到基岩深度 x1、煤厚 x 2 、离张扭性正断层平距 x 3 、顶板岩性 x 4、底板岩性 x 5、和挥发份 Vdafx6等六个影响因变量 瓦斯含量y的自变量。统计潘一矿历年勘探中具13 - 1煤 瓦斯含量测定值的钻孔资料,选取其中53个钻孔作为回归 分析样本,各指标的数据见表 1 因篇幅关系只列出部分数 据。同时,选取不参加回归的15个不同深度、不同顶底 板岩性和不同构造特性的钻孔数据作为检验样本。 表1 淮南潘一矿13 - 1煤层瓦斯含量及控制因素 样号 基岩深度/m x1 煤厚/m x2 离正断层平距/km x3 顶板岩性 x4 底板岩性 x5 Vdaf/ x6 瓦斯含量/m3t- 1 y 130712721021019933371005134 22841832199615033391805157 329719141051510053411505152 42531731021310135401905172 5238178412381514541100612 62401393112715125411006183 72321063108310212381005168 ⋯⋯ 53438166418611153440190512 各因素之间的关系可表示为 yi b0 b1x1i⋯ b7x7iUi 其中i 样本容量,i 1, 2,⋯, 54; b1～b7 方程变量系数; Ui 残余项。 312 回归结果及分析 通过对表1的53个钻孔的指标数据采用matlib的逐步 回归程序进行计算,得到潘一矿13 - 1煤层瓦斯含量各影 响因素的回归数据表2 ,得到潘一矿13 - 1煤层瓦斯含 量回归方程为 y 1012769 010041x1 017155x2 011037x3 011103x4012292x5- 013307x6 由于模型中的变量具有不同的计量单位,因此回归系 数的大小并不说明对因变量的影响程度。为了能定量分析 变量之间的关系,将回归系数b变为标准回归系数b3进行 比较分析表 2 。 18 2007年第11期 煤 炭 工 程 研究探讨 标准回归系数b3绝对值的大小代表着不同影响因素对 瓦斯含量影响的大小,结果表明,煤层厚度、顶底板岩性 和挥发分为主要影响因素,距正断层距离、煤层埋深等对 瓦斯含量也有不同程度的影响。 通过结果表明,回归结果显著性水平较好,利用该模 型计 算 煤 层 瓦 斯 含 量 确 定 性 系 数 确 定 性 系 数R 01855881;复相关系数r 019251。说明瓦斯含量与上述 因素线性关系比较密切。通过对未参加回归计算的15个钻 孔利用回归模型进行进一步检验,煤层实测瓦斯含量和预 测的瓦斯含量关系折线图,见图1。从图中可以看出,两条 折线基本一致,说明利用上述模型进行预测是可信的。 图1 瓦斯含量实测与预测值的关系 表2 淮南潘一矿13 - 1煤层瓦斯含量回归结果 模型参数回归系数b标准回归系数b3 常数Ui1012769 基岩深度x1/m 010041010028 煤厚x2/m 017155012548 离正断层平距x3/km 011037010667 顶板岩性x4 011103012077 底板岩性x5 012292012543 Vdafx6/ - 013307012004 4 结 论 1 瓦斯含量是瓦斯灾害预测及防治工作中的一项重要 参数,采用地质因素分析的方法预测瓦斯含量是最大限度 地利用现有资料研究煤层瓦斯赋存规律的有效途径。 2 以煤层基岩埋深、煤厚和煤层顶、底板岩性等六个 因素为自变量,并对定性因素进行科学量化,以煤层瓦斯 含量为因变量,使用多因素逐步回归方法建立了瓦斯含量 预测数学模型,经模型检验和与实测数据的对比分析,预 测的瓦斯含量与实测值比较吻合,说明预测方法合理、可 靠。 3 研究了矿井瓦斯地质因素与煤层瓦斯含量的关系, 确定煤层厚度和顶板岩性及构造是控制煤层瓦斯含量的主 要因素,煤层煤质、地下水等对瓦斯赋存的影响较小。 4 该方法要求预测煤层在井田瓦斯地质条件基本相似 的条件下使用,对于不同的地质条件的井田,在分析地质 因素的前提下,可以借鉴使用。 参考文献 [1] 俞启香.矿井瓦斯防治[M ].徐州中国矿业大学出版社, 1992 14～18. 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