孫文斌，杜雯莉，牛云飛，張瑞瑞

(北京探創(chuàng)資源科技有限公司，北京 100067)

1 引 言

煤礦井下富水區(qū)及構造探測常用物探方法主要有：瞬變電磁法、高密度直流電法、音頻電透視法、二維三維地震勘探、槽波地震勘探、無線電波坑道透視法、地質雷達等，各種物探方法都有各自的適用條件和優(yōu)勢。20世紀80年代，劉光鼎[1]、王家林[2]便提出了各種物探方法必須互相補充、取長補短。目前采煤工作面一般選擇兩種以上物探方法相互驗證。但在資料解釋方面主要還是依賴技術人員經(jīng)驗進行判斷，并劃分異常區(qū)，而針對多種物探成果的解釋多數(shù)僅停留在簡單對比分析其解釋成果異同方面[3-6]，少有能夠深入挖掘不同物探方法探測資料所包含信息的文獻。

聚類分析是一種無監(jiān)督分類方法，不需要或僅需極少量學習樣本便能夠完成對數(shù)據(jù)的分類[7]。非常適合地球物理這類學習樣本較少的領域。利用聚類分析算法，能夠將綜合物探成果進行分類，再結合現(xiàn)場探測環(huán)境劃分物探異常區(qū)。本文以山東某礦為例，利用聚類分析算法對該工作面瞬變電磁法(以下簡稱瞬變)和無線電波坑道透視法(以下簡稱坑透)探測成果進行綜合解釋，劃分異常區(qū)。

2 工程概況

2.1 工作面概況

工作面井下位置位于五采擴大區(qū)中部，西為采空區(qū)，東為實體煤區(qū)域，北至設計停采線，南部進入3下煤層風氧化帶。工作面地面標高+34.40～+34.84 m，平均標高+34.67 m，工作面標高-394.8～-458.8 m，平均標高-426.8 m，面寬226.9～263 m。煤層厚度3.9～6.80 m，平均煤厚6.40 m，煤層傾角2°～20°，平均傾角7°。

工作面地層整體為東南高、西北低的單斜構造。工作面南部靠近風化帶附近傾角較大，最大處約20°，傾角一般4°～10°，平均6°。工作面發(fā)育19條斷層，均為正斷層，最大落差6 m。

工作面回采的主要充水因素為3下煤頂?shù)装迳皫r含水層、侏羅系砂巖含水層與底板三灰?guī)r含水層。

2.2 綜合物探設計

為探測該工作面頂板含水層富水情況和面內構造發(fā)育情況，采用瞬變電磁法和無線電波坑道透視法進行探測，瞬變電磁法和坑透測點布置如圖1所示。

圖1 瞬變電磁法和坑透測點布置示意圖Fig.1 TEM and radio wave tunnel method measuring points layout diagram

瞬變電磁法探測在該工作面輔運順槽、膠運順槽分別布置一條710 m測線，探測頂板30°、60°、90°三個探測方向，測點間距10 m，兩條巷道共布置測線1 420 m，物理測點144個，采集數(shù)據(jù)點432個。

坑透采用定點觀測方法，頻率選用0.3 MHz，發(fā)射點距50 m，接收點距10 m，每個發(fā)射點接收點數(shù)15個。在工作面輔運順槽和膠運順槽分別布置一條700 m測線，每條測線發(fā)射點15個，對應接收點207個。兩條巷道共布置測線1 400 m，發(fā)射點30個，接收點414個。

3 數(shù)據(jù)預處理

不同的物探方法探測結果數(shù)值大小相差往往較大，且單位也不同。本文首先對探測數(shù)據(jù)進行歸一化預處理，使不同物探方法探測結果數(shù)值均位于0～1之間，從而可以利用聚類分析算法進行后續(xù)處理，將不同物探方法探測結果進行綜合分析解釋。

3.1 瞬變電磁法數(shù)據(jù)預處理

瞬變電磁法探測數(shù)據(jù)為各探測方向不同深度圍巖視電阻率值序列，視電阻率值越小，圍巖越富水。為便于比較，針對瞬變電磁探測成果，首先需要將各探測方向的視電阻率值投影至回采工作面所在水平面，然后將數(shù)據(jù)網(wǎng)格化，形成2×2規(guī)則數(shù)據(jù)網(wǎng)格。最后利用如下公式進行歸一化計算：

(1)

式(1)中：Xin為i點歸一化后的視電阻率(Ω·m);Xmax為原始視電阻率最大值(Ω·m);Xmin為原始視電阻率最小值(Ω·m);Xi為i點原始視電阻率(Ω·m)。

3.2 無線電波坑道透視法數(shù)據(jù)預處理

坑透探測數(shù)據(jù)為工作面內各位置處介質吸收系數(shù)，吸收系數(shù)越大，該處越可能存在構造?？油笖?shù)據(jù)可直接進行網(wǎng)格化，形成2×2規(guī)則數(shù)據(jù)網(wǎng)格?？油笖?shù)據(jù)歸一化計算公式如下：

(2)

式(2)中：Xin為i點歸一化后的視電阻率(Ω·m);Xmax為原始視電阻率最大值(Ω·m);Xmin為原始視電阻率最小值(Ω·m);Xi為i點原始視電阻率(Ω·m)。

最后將瞬變電磁、坑透歸一化后的數(shù)據(jù)進行匯總整理，形成數(shù)據(jù)集，以便后續(xù)進行聚類分析計算，匯總后的數(shù)據(jù)如表1所示，因網(wǎng)格化后的數(shù)據(jù)量較大，共有超過4萬行，故僅列出部分數(shù)據(jù)。

表1 工作面綜合物探數(shù)據(jù)集

4 聚類分析

聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

從統(tǒng)計學的觀點看，聚類分析是通過數(shù)據(jù)建模簡化數(shù)據(jù)的一種方法。傳統(tǒng)的統(tǒng)計聚類分析方法包括系統(tǒng)聚類法、分解法、加入法、動態(tài)聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。從機器學習的角度，簇相當于隱藏模式。聚類是搜索簇的無監(jiān)督學習過程。與分類不同，無監(jiān)督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練實例，需要由聚類學習算法自動確定標記，而分類學習的實例或數(shù)據(jù)對象有類別標記。

K均值聚類算法[8-10](K-Means Clustering Algorithm)是一種迭代求解的聚類分析算法，給定一個數(shù)據(jù)點集合和需要的聚類數(shù)目K，根據(jù)某個距離函數(shù)反復把數(shù)據(jù)分入K個聚類中。其具體步驟是，預將數(shù)據(jù)分為K組，則隨機選取K個對象作為初始的聚類中心，然后計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。聚類中心以及分配給它們的對象就代表一個聚類[11-15]。每分配一個樣本，聚類中心會根據(jù)聚類中現(xiàn)有的對象被重新計算。這個過程將不斷重復直到滿足某個終止條件。終止條件可以是沒有(或最小數(shù)目)對象被重新分配給不同的聚類，沒有(或最小數(shù)目)聚類中心再發(fā)生變化，誤差平方和局部最小。

經(jīng)過預處理后的數(shù)據(jù)，可以在SPSS22.0統(tǒng)計分析軟件中進行聚類分析，經(jīng)多次對比分析，將預處理數(shù)據(jù)分為5類效果相對最佳，表2為聚類分析結果，圖2為聚類分析散點圖。

表2 聚類分析結果

圖2 聚類分析散點Fig.2 Cluster analysis scatter diagram

根據(jù)聚類結果，以聚集組號繪制等值線圖，得到聚類分析成果圖3，圖中藍色區(qū)域(對應聚集編號為1、2的數(shù)據(jù)聚集)即為異常區(qū)所在位置，據(jù)此主要劃分了4處較集中的異常區(qū)。

圖3 聚類分析異常區(qū)Fig.3 Cluster analysis of abnormal areas

結合現(xiàn)場施工時的記錄，輔運順槽150 m處有鉆機，520～530 m有礦車，據(jù)此判斷異常二、異常四兩處異常區(qū)主要是受現(xiàn)場干擾影響所致，予以排除，保留異常一、異常三兩處異常區(qū)作為聚類分析成果。

為分析評價聚類分析效果，單獨對瞬變電磁法(圖4、圖5)和坑透(圖7)探測成果進行處理解釋并劃分異常區(qū)。排除探測現(xiàn)場金屬等干擾后，瞬變電磁法劃分相對低阻異常區(qū)1處(圖6)，坑透解釋斷層3條(圖8)。

圖4 輔運順槽瞬變電磁視電阻率Fig.4 Apparent resistivity diagram of auxiliary tunnel

圖5 膠運順槽瞬變電磁視電阻率Fig.5 Apparent resistivity diagram of rubber transport tunnel

圖6 瞬變電磁探測成果Fig.6 Achievement map of TEM

圖7 坑透吸收系數(shù)CT成像Fig.7 CT imaging of pit penetration absorption coefficient

圖8 坑透探測成果Fig.8 Achievement map of radio wave tunnel method

將瞬變電磁法與坑透探測成果圖與聚類分析成果疊加繪制成圖9，由圖9可知，聚類分析成果異常區(qū)一與瞬變Ⅰ號相對低阻異常區(qū)位置、范圍基本一致。在200～350 m位置處，瞬變電磁法與坑透成果均未劃分異常區(qū)，聚類分析成果顯示存在一處異常區(qū)。

圖9 聚類分析與瞬變、坑透成果對比Fig.9 Comparison of cluster analysis with transient and radio wave tunnel method

經(jīng)礦方實際回采驗證：

1)膠運順槽回采35 m，輔運順槽回采34.5 m，出現(xiàn)頂板淋水，初見水量4 m3/h；膠運順槽回采42 m，輔運順槽回采39 m，頂板淋水量8 m3/h；膠運順槽回采78 m，輔運順槽回采75 m，出現(xiàn)頂板淋水及采空區(qū)涌水，其中頂板淋水量5 m3/h、采空區(qū)涌水量11 m3/h。出現(xiàn)淋水范圍基本與聚類分析劃分的異常一的位置一致，比瞬變電磁劃分的Ⅰ號相對低阻異常區(qū)位置、范圍更加準確。

2)膠運順槽回采190 m，輔運順槽回采194 m，涌水量5 m3/h；膠運順槽回采323 m，輔運順槽回采324 m，出現(xiàn)頂板淋水及采空區(qū)涌水，其中頂板淋水量1 m3/h、采空區(qū)涌水量11 m3/h。出現(xiàn)淋水范圍基本與聚類分析劃分的異常二的位置一致，瞬變電磁法在此處未劃分異常區(qū)。

5 結 論

本文利用聚類分析算法對山東某礦工作面瞬變電磁法和坑透探測成果進行了綜合解釋，共劃分2處異常區(qū)。與傳統(tǒng)解釋方法進行對比，經(jīng)礦方實際回采驗證，證明聚類分析考慮影響因素更加全面，異常區(qū)劃分更加合理、準確、無遺漏，能夠避免傳統(tǒng)解釋方法對分析解釋人員經(jīng)驗依賴較高，可能存在人為遺漏異常區(qū)的風險。