矿区岩溶地下水动态的随机模拟及应用研究
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摘要
岩溶地下水动态是岩溶地下水所处地质环境条件和水资源形成条件的综合反应。我国北方许多岩溶矿区面临底板奥陶系岩溶高承压水威胁,因此,准确掌握矿区岩溶地下水动态对保障矿区安全生产等具有非常重要的意义。
该论文在分析了天然条件下岩溶介质场的几何参数的随机性特点的基础上,集中探讨了采矿作用对矿区岩溶地下水动态模拟的影响,采矿活动,加剧了矿区岩溶地下水动态的复杂性和预测难度。
通过分析自然条件、开采条件及自然-人工耦合条件下岩溶地下水特点及动态变化的主要特征,得出矿井涌水动态与降水量、水文地质条件、开采面积等自然因素和人为因素有关,水位、盐、热动态与构造开启程度非常相关。当某种因素影响占主导时,地下水动态各要素就表现为与其相应的动态特征。
在前人研究与本人计算Lyapunov指数工作的基础上,证实了矿井地下水动态存在混沌特性,并运用系统论、水文地质、工程地质及采矿工程、“三带”理论等理论与实践知识,深入分析了矿井地下水动态的混沌机理。指出,在采矿变化条件下,由于矿井地下水系统结构变化及涌水的多来源性,构成了矿区地下水系统复杂非线性耗散系统的性质,是形成矿井地下水动态存在混沌运动的根本原因。同时也表明,矿井岩溶地下水动态不仅具有某种确定性、随机性,还存在混沌特性。
运用ARIMA时间序列方法(EViews专业软件)、混沌时间序列方法及基于RBF神经网络的混沌时间序列方法(自编程序)等对2008年1-6月的矿井涌水动态进行了预测。研究表明,三种方法均适用于短期预测。其中,混沌时间序列方法预测效果相对较好,相对误差最小的仅为0.9%,其余均在12%误差范围内;根据古交矿区镇城底矿含隔水层特点,建立了考虑随机边界、随机源汇项等条件下的该矿中奥陶系岩溶地下水动态的确定-随机模型。该模型也进一步反映了矿区地下水系统的复杂性。
针对地下水动态的混沌特性,首次建立了基于地下水动态的水害预警混沌度模型。该模型中的Lyapunov指数表征可预测程度,分维数D表示系统复杂程度,R表征地下水动态的变异程度。当Lyapunov指数大于0时,模型可用混沌时间序列方法对地下水动态进行预测,根据不同的R值提出了四种对应的水文地质条件变化情况。
最后,该论文运用矿区岩溶地下水动态研究成果对山西古交矿区进行了实例分析。分析得出降水补给矿井空间的平均时间为11个月,地下水动态变化与构造的发育及开启程度有关。镇城底矿R值为0.977,为正常涌水状况,无突水危险等。
全文共有图34幅,表有20张,参考文献249篇。
Karst groundwater dynamics in coal mines is an integrative reflection of geologic settings and water resource forming condition. In northern China, a lot of coal mines are facing the threat of Ordovician confined water. So it is of great significance to grasp and understand the Karst groundwater dynamics.
Based on an analysis of the stochastic nature of geometric parameters in karst medium field, the dissertation focuses on the simulation of mining-induced impact on the natural Karst groundwater dynamics in coal mines. The mining activity further enhances the complexity of Karst groundwater dynamics and makes the prediction of groundwater dynamics more difficulty.
The dissertation deals at first with the main characteristics of karst groundwater dynamics under natural and nature-mining coupling conditions, respectively. It can be seen that water yield in coal mines has a close relation with precipitation, hydro- geology condition and mining activity etc.. Other factors involved include water level, salinity,thermal dynamics, and openness of geology structures.
Lyapunov exponent calculated by the author and from references have proved the chaos character of mine groundwater dynamics. And the chaos mechanism has been explained in different ways, like in system theory, hydrogeology, engineering geology and man-made mining, and“three zone”theory, etc., Because of mine activity, mine groundwater system structure was changed, and water from multi-sources could flow into mine. So the system was turned to a complex nonlinear system, which makes mine karst groundwater system not only determinative,stochastic, but also chaotic.
To predict the water yield of coal mine from January to June in 2008, the author uses a series of stochastic simulation methods, including ARIMA time series(by EViews software), chaotic time series, and RBF nerve network chaotic time series(Matlab program) etc., Among these methods, chaotic time series method is preferable,the least relative error by chaotic time series is 0.9%, and others is less than 12%. A certain-random model was built to describe Ordovician groundwater dynamics in ZCD coal mine, under consideration of the stochastic border and stochastic input-output. Simulation results also show the complexity of mine groundwater system.
According to the chaos nature of groundwater system, a chaos degree model was built in the dissertation to forecast water hazard on the basis of groundwater dynamics. In the model, Lyapunov exponent represents the predictability,and the fractal dimension D, the complexity degree, and R, the differentiation degree of groundwater dynamics. When lyapunov exponent is greater than zero, then the model could be used to predict the groundwater dynamics by chaotic time series method, and according to the different R values, four relevant hydrogeological conditions could be recognized.
Finally, the models was applied in Gujiao coal mine and some conclusions were brought out, for example, average 11 months are needed groundwater recharge in the coal mine. And groundwater dynamics change was closely related to the structure. The R value of 0.977 in ZCD mine show that the water yield is normal and there is no water hazard threat for the coal production.
And 34 figures, 20 tables and 249 references are included in this dissertation.
该论文在分析了天然条件下岩溶介质场的几何参数的随机性特点的基础上,集中探讨了采矿作用对矿区岩溶地下水动态模拟的影响,采矿活动,加剧了矿区岩溶地下水动态的复杂性和预测难度。
通过分析自然条件、开采条件及自然-人工耦合条件下岩溶地下水特点及动态变化的主要特征,得出矿井涌水动态与降水量、水文地质条件、开采面积等自然因素和人为因素有关,水位、盐、热动态与构造开启程度非常相关。当某种因素影响占主导时,地下水动态各要素就表现为与其相应的动态特征。
在前人研究与本人计算Lyapunov指数工作的基础上,证实了矿井地下水动态存在混沌特性,并运用系统论、水文地质、工程地质及采矿工程、“三带”理论等理论与实践知识,深入分析了矿井地下水动态的混沌机理。指出,在采矿变化条件下,由于矿井地下水系统结构变化及涌水的多来源性,构成了矿区地下水系统复杂非线性耗散系统的性质,是形成矿井地下水动态存在混沌运动的根本原因。同时也表明,矿井岩溶地下水动态不仅具有某种确定性、随机性,还存在混沌特性。
运用ARIMA时间序列方法(EViews专业软件)、混沌时间序列方法及基于RBF神经网络的混沌时间序列方法(自编程序)等对2008年1-6月的矿井涌水动态进行了预测。研究表明,三种方法均适用于短期预测。其中,混沌时间序列方法预测效果相对较好,相对误差最小的仅为0.9%,其余均在12%误差范围内;根据古交矿区镇城底矿含隔水层特点,建立了考虑随机边界、随机源汇项等条件下的该矿中奥陶系岩溶地下水动态的确定-随机模型。该模型也进一步反映了矿区地下水系统的复杂性。
针对地下水动态的混沌特性,首次建立了基于地下水动态的水害预警混沌度模型。该模型中的Lyapunov指数表征可预测程度,分维数D表示系统复杂程度,R表征地下水动态的变异程度。当Lyapunov指数大于0时,模型可用混沌时间序列方法对地下水动态进行预测,根据不同的R值提出了四种对应的水文地质条件变化情况。
最后,该论文运用矿区岩溶地下水动态研究成果对山西古交矿区进行了实例分析。分析得出降水补给矿井空间的平均时间为11个月,地下水动态变化与构造的发育及开启程度有关。镇城底矿R值为0.977,为正常涌水状况,无突水危险等。
全文共有图34幅,表有20张,参考文献249篇。
Karst groundwater dynamics in coal mines is an integrative reflection of geologic settings and water resource forming condition. In northern China, a lot of coal mines are facing the threat of Ordovician confined water. So it is of great significance to grasp and understand the Karst groundwater dynamics.
Based on an analysis of the stochastic nature of geometric parameters in karst medium field, the dissertation focuses on the simulation of mining-induced impact on the natural Karst groundwater dynamics in coal mines. The mining activity further enhances the complexity of Karst groundwater dynamics and makes the prediction of groundwater dynamics more difficulty.
The dissertation deals at first with the main characteristics of karst groundwater dynamics under natural and nature-mining coupling conditions, respectively. It can be seen that water yield in coal mines has a close relation with precipitation, hydro- geology condition and mining activity etc.. Other factors involved include water level, salinity,thermal dynamics, and openness of geology structures.
Lyapunov exponent calculated by the author and from references have proved the chaos character of mine groundwater dynamics. And the chaos mechanism has been explained in different ways, like in system theory, hydrogeology, engineering geology and man-made mining, and“three zone”theory, etc., Because of mine activity, mine groundwater system structure was changed, and water from multi-sources could flow into mine. So the system was turned to a complex nonlinear system, which makes mine karst groundwater system not only determinative,stochastic, but also chaotic.
To predict the water yield of coal mine from January to June in 2008, the author uses a series of stochastic simulation methods, including ARIMA time series(by EViews software), chaotic time series, and RBF nerve network chaotic time series(Matlab program) etc., Among these methods, chaotic time series method is preferable,the least relative error by chaotic time series is 0.9%, and others is less than 12%. A certain-random model was built to describe Ordovician groundwater dynamics in ZCD coal mine, under consideration of the stochastic border and stochastic input-output. Simulation results also show the complexity of mine groundwater system.
According to the chaos nature of groundwater system, a chaos degree model was built in the dissertation to forecast water hazard on the basis of groundwater dynamics. In the model, Lyapunov exponent represents the predictability,and the fractal dimension D, the complexity degree, and R, the differentiation degree of groundwater dynamics. When lyapunov exponent is greater than zero, then the model could be used to predict the groundwater dynamics by chaotic time series method, and according to the different R values, four relevant hydrogeological conditions could be recognized.
Finally, the models was applied in Gujiao coal mine and some conclusions were brought out, for example, average 11 months are needed groundwater recharge in the coal mine. And groundwater dynamics change was closely related to the structure. The R value of 0.977 in ZCD mine show that the water yield is normal and there is no water hazard threat for the coal production.
And 34 figures, 20 tables and 249 references are included in this dissertation.
引文
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