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强突煤层地面丛式井造穴卸压辅助石门揭煤技术

刘厅, 翟成, 童校长, 徐鹤翔, 邹全乐, 林柏泉, 徐吉钊

刘 厅,翟 成,童校长,等. 强突煤层地面丛式井造穴卸压辅助石门揭煤技术[J]. 煤炭科学技术,2025,53(5):144−157. DOI: 10.12438/cst.2024-0699
引用本文: 刘 厅,翟 成,童校长,等. 强突煤层地面丛式井造穴卸压辅助石门揭煤技术[J]. 煤炭科学技术,2025,53(5):144−157. DOI: 10.12438/cst.2024-0699
LIU Ting,ZHAI Cheng,TONG Xiaozhang,et al. Technology of cavity completion in surface cluster wells for assisting rock cross-cut coal uncovering in high outburst coal seam[J]. Coal Science and Technology,2025,53(5):144−157. DOI: 10.12438/cst.2024-0699
Citation: LIU Ting,ZHAI Cheng,TONG Xiaozhang,et al. Technology of cavity completion in surface cluster wells for assisting rock cross-cut coal uncovering in high outburst coal seam[J]. Coal Science and Technology,2025,53(5):144−157. DOI: 10.12438/cst.2024-0699

强突煤层地面丛式井造穴卸压辅助石门揭煤技术

基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(52274241);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2023KYJD1007)

详细信息
    作者简介:

    刘厅: (1991—),男,江苏连云港人,副教授,博士。E-mail:tingliu@cumt.edu.cn

  • 中图分类号: TD712

Technology of cavity completion in surface cluster wells for assisting rock cross-cut coal uncovering in high outburst coal seam

  • 摘要:

    针对深部强突煤层石门揭煤危险性高,打钻过程易喷孔、效率低的难题,基于数值模拟和现场试验研究了强突煤层地面丛式井全覆盖造穴辅助石门揭煤降突机理及关键技术参数优化方法。首先开发了地面丛式井多级造穴技术及配套系统;其次揭示了丛式井造穴卸压煤体物理场演化规律,提出了造穴关键技术参数优化方法;最后成功开展了石门揭煤控制区地面丛式井全覆盖造穴辅助消突工程试验,验证了技术的有效性。结果表明:提出了多场协同调控防突方法,揭示了地面丛式井区域全覆盖造穴强化卸压增透,辅助石门揭煤消突机理,开发了“机械扩孔−水力喷射−排水释压”多级造穴技术,并配套研发了“造穴−排渣−水渣分离”一体化系统。煤体塑性区体积与等效直径平方呈线性关系,研究条件下的比值为81.90;洞穴附近低渗透区瓦斯压力随着洞穴直径的增大先降低后升高,对应的最优洞穴直径为2.0 m;揭煤巷道沿着垂直于最大主应力方向布置时,造穴后巷道两侧煤体更容易消突。成功开展了石门揭煤控制区地面丛式井全覆盖造穴辅助消突工程试验,技术实施后,煤层透气性系数提高约10倍,残余瓦斯压力和残余瓦斯含量显著降低,试验地点井下揭煤措施孔数量减少了24%、钻孔工程量降低了21%。开发的技术可进一步拓展形成“地面井煤气共采”方法,有望实现难采−难抽煤层煤与瓦斯的协同高效共采。

    Abstract:

    In view of the problems of high risk in rock cross-cut coal uncovering of deep outburst coal seam, and borehole blowout and low efficiency during underground drilling, based on numerical simulation and field experiments, the mechanism of reducing outburst by cavity completion in surface boreholes for assisting rock cross-cut coal uncovering in high outburst coal seam was studied, and the key process parameters were optimized. Firstly, the multi-stage cavity formation technology and supporting system for surface cluster wells were developed. Then, the evolution of physics of stress-relief coal seam was revealed, and the optimization method of key process parameters for cavity creation was proposed. Finally, the technology of cavity completion in surface boreholes for assisting rock cross-cut coal uncovering was successfully implemented in the field, and it proves that this technique is effective. The research results show that: A multi-field collaborative outburst prevention method of “well network pressure relief-borehole group energy dissipation-curtain solidification” was proposed. The mechanism of outburst prevention by cavity completion in surface cluster well was revealed. A multi-stage caving technology of “borehole mechanical reaming-hydraulic jetting-water drainage pressure relief” was developed, and an integrated system of “cavity creation-slag discharge-water slag separation” was also developed. The range of plastic zone around the cavity is linearly related to the volume of the cavity, with a ratio of 81.90. The gas pressure in the low permeability area near the cavity decreases first and then increases with the increase of cavity diameter, and the corresponding optimal cavity diameter is 2.0 m. When the roadway is arranged along the direction perpendicular to the maximum principal stress, the outburst risk of coal on both sides of the roadway are easier to be eliminated after cavity completion. The technology of cavity completion in surface boreholes for assisting rock cross-cut coal uncovering was successfully implemented in the field, and the results show that the permeability coefficient of the coal seam has increased by about 10 times. The number of boreholes for in the test site has decreased by 24%, and the drilling length has decreased by 21%. The technical method described here can be further expanded to form the “coal-gas co-extraction method with borehole”, which is expected to achieve synergistic and efficient co-extraction of coal and gas in difficult to extract coal seams.

  • 陆地生态系统固碳是当前国际社会公认的经济可行和环境友好的减缓大气CO2浓度升高的途径之一[1-2]。随着城市化和工业化的不断推进,区域土地利用空间格局不断变化,由于不同土地利用类型的固碳能力差异较大,因此区域土地利用的变化会对当地生态系统的碳储量造成影响。煤炭能源是国民经济发展的基础和重要支柱[3],但煤炭开采会对矿区生态环境造成损伤,就我国东部高潜水位矿区而言,城镇化的发展及开采造成的地表沉陷、耕地破坏和沉陷湿地等都会显著改变区域内的土地利用类型,进而影响区域固碳效率[4-5]。因此,准确获取高潜水位矿区土地利用变化特征及其对碳储量的影响,对建设绿色矿山以及矿区可持续发展具有重要意义。

    关于生态系统碳储量估算的研究方法较多,传统方法有实地采样法、蓄积法和生物量法[6],但传统方法费时费力,并且在研究尺度和碳储量时空变化体现方面受限制。近年来,随着遥感技术的发展和InVEST模型的建立,许多学者采用InVEST模型估算区域生态系统碳储量,张文华等[7]通过InVEST模型估算草原碳储量,并证明其在草原区域的碳储量计算上具有适用性,刘洋等[8]和刘冠等[9]将该模型用于流域生态系统碳储量的计算,并指出林地、植被和耕地的建设使流域生态系统碳储量增加,刘英等[10]利用该模型估算露天煤矿碳储量,并分析其时空特征,为矿区高质量发展提供科学规划。随着Markov[11]、CLUE-S[12]和FLUS[13]等土地利用模拟模型出现与发展,有学者将InVEST模型与土地利用模拟模型结合[14]。雒舒琪等[15]通过耦合PLUS-InVEST模型,模拟了3种不同发展情景下西安市土地利用的变化,并评估其对碳储量变化的影响,为西安市低碳发展提供参考,林彤等[16]基于PLUS和InVEST模型,分析并预测了广东省碳储量的变化。但将Markov、FLUS等土地利用模型和InVEST模型相结合,对矿区碳储量进行估算和预测的相关研究较少。

    基于上述研究,本研究采用FLUS-InVEST模型,对淮南潘谢矿区2002—2021年土地利用变化的时空特征进行分析,探究因采矿与城镇建设导致的土地利用变化对碳储量的影响,并预测在自然发展和生态保护不同情景下2028年的土地利用变化及碳储量变化。以期对我国东部高潜水位矿区绿色矿山建设、低碳高质量发展提供借鉴。

    潘谢矿区位于安徽省淮南市(116°20′E—116°57′E,32°43′N—32°56′N),位置如图1所示。矿区总面积约531.51 km2,年平均气温为15 ℃,年平均降水量为970 mm。矿区包括谢桥矿、张集矿、顾北矿、顾桥矿、丁集矿、朱集东矿、潘北矿、潘一矿、潘二矿和潘三矿。矿区内煤层厚且发育稳定,地下潜水位较高,经过长期开采,地表沉陷区形成大范围的沉陷积水,对矿区生态系统造成影响。

    图  1  研究区位置
    Figure  1.  Location of study area

    研究使用的数据包括土地利用数据、社会经济数据、气候环境数据和地形数据(表1)。考虑各个煤矿投入生产年份、季节差异和云量等因素影响,选用2002、2010、2014、2018年和2021年3—4月份的5期Landsat系列卫星影像数据,使用ENVI 5.3软件进行监督分类和目视解译获取土地利用数据。参考GB/T 24708—2009 《湿地分类》中的标准和相关研究[17],采煤沉陷积水区、湖泊和河流均属于湿地的范畴,因此研究将潘谢矿区土地利用类型分为湿地、林地、建筑用地和耕地4类。土地利用数据用作于土地利用变化的分析,并作为源数据输入FLUS和InVEST模型。社会经济数据和气候环境数据为FLUS模型的驱动因子。

    表  1  数据源与处理
    Table  1.  Data sources and processing
    数据类型 年份 数据来源与处理
    土地利用数据 土地利用数据 2002—2021 USGS (https://earthexplorer.usgs.gov/)
    通过监督分类和目视解译获取30 m分辨率的土地利用数据
    采矿数据 煤矿核定生产能力 2020 实际调查
    煤矿年产量 2021 《淮南统计年鉴—2021》
    社会经济数据 距铁路距离 2021 OpenStreetMap (https://www.openstreetmap.org/)下载道路矢量数据,
    利用ArcGIS软件的欧氏距离工具生成
    距高速公路距离
    距主要道距离
    距次干道距离
    GDP 2019 中科院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/)
    人口 2020
    气候和环境数据 土壤类型 2009 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn/)
    年平均气温 2020 WorldClim v2.0 (http://www.worldclim.org/)
    年降水量 2020
    数字高程数据 2014 NASA SRTM1 v3.0
    坡度 2014 由数字高程数据计算获得
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    FLUS模型是一种基于传统CA(Cellular Automata)模型开发,用于模拟和预测未来土地利用变化的模型。其原理为利用BP-ANN算法计算出适应性概率,再结合出现概率、邻域影响因子、自适应惯性系数和转换成本,获得元胞的总体转换概率,之后通过轮盘 得到最终模拟结果。

    模型运作过程主要为:①利用马尔科夫链确定未来各个地类的数量需求;②基于土地利用数据和驱动因子,使用BP-ANN算法,计算出研究区内每种地类的适宜性概率,即在每个像元的出现概率;③基于自适应惯性机制的CA模型,模拟未来土地利用变化。

    BP-ANN算法公式见式(1):

    $$ \begin{gathered} p(p,k,t) = \sum\limits_j {{\omega _{j,k}}} {{\mathrm{sigmoid}}} ({{\mathrm{net}}_j}(p,t)) \\ = \sum\limits_j {{\omega _{j,k}}} \frac{1}{{1 + {{\mathrm{e}}^{ - {{\mathrm{net}}_j}(p,t)}}}} \\ \end{gathered} $$ (1)

    式中:$p(p,k,t)$为土地利用类型$k$在栅格p和时间t的出现概率,即适宜性概率;${\omega _{j,k}}$为输入层与隐含层间的权重;${{\mathrm{sigmoid}}} $函数为隐含层到输出层的激活函数;${{\mathrm{net}}_j}(p,t)$ 为第$j$个隐含层的栅格p在训练时间t上收到的信号。

    邻域影响因子计算公式见式(2):

    $$ \Omega _{p,k}^t = \frac{{\displaystyle\sum\limits_{N \times N} {{\mathrm{con}}(c_p^{t - 1} = k)} }}{{N \times N - 1}} {w_k} $$ (2)

    式中:$\Omega _{p,k}^t$为土地利用类型$k$在时间t、栅格p上的邻域影响;$\sum\limits_{N \times N} {{\mathrm{con}}(c_p^{t - 1} = k)} $为在$N \times N$的窗口中,经过$t - 1$次迭代后,土地利用类型$k$的像元数;$N$为邻域范围,本研究设置为3。

    自适应惯性系数计算公式见式(3):

    $$ {\mathrm{Intertia}}_k^t\left\{ {\begin{array}{l} {{\mathrm{Intertia}}_k^{t - 1}\left( {\left| {D_k^{t - 2}} \right| \leqslant \left| {D_k^{t - 1}} \right|} \right)} \\ {{\mathrm{Intertia}}_k^{t - 1} \times \dfrac{{D_k^{t - 2}}}{{D_k^{t - 1}}}\left( {0 > D_k^{t - 2} > D_k^{t - 1}} \right)} \\ {{\mathrm{Intertia}}_k^{t - 1} \times \dfrac{{D_k^{t - 1}}}{{D_k^{t - 1}}}\left( {D_k^{t - 1} > D_k^{t - 2} > 0} \right)} \end{array}} \right. $$ (3)

    式中:${\mathrm{Intertia}}_k^t$为土地利用类型k在时刻t的惯性系数;$D_k^{t - 1}$、$D_k^{t - 2}$分别为$t - 1$和$t - 2$时刻土地利用类型k的已分配栅格数与目标需求数量的差值。

    元胞的总体转换概率计算公式见式(4):

    $$ T P_{p,k}^t = p(p,k,t) \times \varOmega _{p,k}^t \times {\mathrm{Intertia}}_k^t \times (1 - {{\mathrm{sc}}_{c \to k}}) $$ (4)

    式中:$TP_{p,k}^t$为栅格pt时刻转换为土地利用类型k的概率;${{\mathrm{sc}}_{c \to k}}$为土地利用类型c转化为土地利用类型k的成本。

    结合已有的矿区土地利用模拟研究[18-19],考虑到采煤沉陷、工矿用地扩展和城镇化发展等因素,将煤矿核定生产能力和煤矿年产量数据作为采矿数据,距铁路距离、距高速公路距离、距主要道路距离、距次要道路距离、GDP、人口密度数据作为社会经济数据;将土壤类型、年平均气温、年降水量、DEM和坡度数据作为气候和环境数据。

    InVEST模型是美国自然资本项目组开发的用于自然资源管理决策的模型系统。因模型中的carbon模块可以计算碳储量,故被广泛应用于区域碳储量的计算[20]。InVEST模型将生态系统的碳储量分为4个部分,分别为:地上碳库、地下碳库、土壤碳库和死亡有机碳库。该模型以土地利用数据为基础,统计4种碳库的平均碳密度,之后由各地类的面积与其碳密度相乘再求和,得到区域总碳储量。总碳储量的计算公式见式(6):

    $$ {C_{{\mathrm{total}}}} = {C_{{\mathrm{above}}}} + {C_{{\mathrm{below}}}} + {C_{{\mathrm{soil}}}} + {C_{{\mathrm{dead}}}} $$ (6)

    式中:${C_{{\mathrm{total}}}}$为区域总碳储量,t;${C_{{\mathrm{above}}}}$为地上碳库,t;${C_{{\mathrm{below}}}}$为地下碳库,t;${C_{{\mathrm{soil}}}}$为土壤碳库,t;${C_{{\mathrm{dead}}}}$为死亡有机物碳库,t。

    关于碳密度数据的研究已有很多,参考前人研究,尽量选择安徽省内实测数据。湿地、林地与建筑用地的碳密度参考中科院2010 s中国陆地生态系统碳密度数据集[21],以及孙方虎等[22]、林凡等[23]研究成果。耕地的碳密度参考赵明松等[24]和吴楠等[25]研究成果,并采用生物量碳密度和土壤碳密度与降水量、气温的关系校正模型进行修正[26-27]。其中土壤碳密度为0~100 cm土体的碳密度。研究区不同地类碳密度数据见表2,因死亡有机物碳库数据难以获得,所以本研究不做考虑。

    表  2  潘谢矿区不同土地利用类型碳密度值
    Table  2.  Carbon density of different land use types in Panxie mining area
    土地利用类型 地上碳密度/
    (t·hm−2
    地下碳密度/
    (t·hm−2
    土壤碳密度/
    (t·hm−2
    湿地 2.98 3.26 70.15
    林地 30.00 7.50 55.57
    建筑用地 0 0 65.25
    耕地 1.86 0.17 79.68
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    图2表3可知,潘谢矿区土地利用类型以耕地为主,以2021年数据为例:耕地占矿区面积的55.85%;其次为建筑用地和湿地,分别占比为25.81%和18.11%;林地占比最少,仅有0.23%。整体变化趋势为耕地减少,湿地、林地和建筑用地增加。其中耕地总计减少了147.93 km2,湿地、林地和建筑用地分别增加了71.01 km2、1.16 km2和75.76 km2

    图  2  2002—2021年潘谢矿区土地利用类型
    Figure  2.  Land use of Panxie mining area from 2002 to 2021
    表  3  2002—2021年潘谢矿区各地类面积及比例
    Table  3.  Areas and proportions of different land use types in panxie mining area from 2002—2021
    年份 面积/ km2 占比/%
    湿地 林地 建筑用地 耕地 湿地 林地 建筑用地 耕地
    2002 25.24 0.07 61.44 444.77 4.75 0.01 11.56 83.68
    2010 45.83 0.26 83.29 402.15 8.62 0.05 15.67 75.66
    2014 56.45 0.76 89.35 384.96 10.62 0.14 16.81 72.43
    2018 75.75 0.88 89.96 364.92 14.25 0.16 16.93 68.66
    2021 96.25 1.23 137.20 296.84 18.11 0.23 25.81 55.85
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    根据2002—2021年土地利用转移情况,绘制了Sankey图,如图3所示。由图3分析可知,2002—2010年,矿区处于快速发展阶段,耕地大量向湿地和建筑用地转出,转出面积分别为24.53 km2和36.01 km2。同时还伴随着少量湿地和建筑用地转入耕地,面积为5.14 km2和12.99 km2

    图  3  2002—2021年土地利用类型转移Sankey图
    Figure  3.  Sankey map of land usetype conversion from 2002 to 2021

    2010—2014年间,土地利用变化趋势与上一阶段相似,14.92 km2的耕地转为湿地,5.08 km2的湿地转变为耕地,但建筑用地和耕地之间的相互转换面积有所减少,7.41 km2的耕地转为建筑用地,0.51 km2的建筑用地转为耕地。

    2014—2018年间,矿区建筑用地增长速度大大减缓,此阶段土地利用变化主要为湿地和耕地的相互转换,23.46 km2的耕地转为湿地,5.01 km2湿地转变为建筑用地。

    2018—2021年间,随着去产能政策的执行,由《淮南市人民政府关于煤炭行业化解过剩产能实现脱困发展的实施意见》可知,政府支持发展风电、光伏发电和现代农业等新兴产业,调整土地利用结构,促进矿区土地再开发利用。在此期间内,建筑用地面积迅速增加,增长速度达到峰值,48.39 km2耕地转出为建筑用地。同时,沉陷湿地仍处于扩张阶段,速度趋于稳定。

    综合4个阶段,耕地持续不断转出为湿地和建筑用地,且存在少量湿地和建筑用地转入耕地,其中建筑用地转入耕地的面积逐年减少,湿地则较为稳定,在2010年之后,平均每年有1.20 km2的湿地转变为耕地。湿地和建筑用地在每个阶段内均有相互转化,但两者相互转换的面积基本相同。此外,4个阶段内林地一直在快速增长,不过相对于其他3种土地利用类型,林地面积的变化较为有限。

    为验证FLUS模型对土地利用预测的精度,选用2010年和2014年的土地利用数据模拟2018年土地利用,并与2018年实际土地利用数据进行精度验证。通过FLUS模型内精度验证工具得到总体精度为0.89,Kappa系数为0.77,精度较高,可以用于未来土地利用类型的预测。

    根据《淮南市土地利用总体规划(2006—2020年)》《淮南市国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》结合前人研究经验[28-29],设置了2种发展情景,分别为自然发展情景(Q1)和生态保护情景(Q2)。

    在自然发展情景下,不考虑任何规划和政策的影响,未来土地利用格局按照2002—2021年变化趋势自然演变。

    在生态保护情景下,可通过减少煤炭开采量、实施充填开采等手段控制地表下沉,减少沉陷湿地面积的增加,同时开展土地复垦,将部分废弃建筑用地复垦为耕地,减缓耕地面积的减少。在模拟未来土地利用变化时,耕地向湿地、建筑用地的转移概率分别减少10%、30%,建筑用地向耕地的转移概率增加10%。

    使用FLUS模型在2种不同情景下模拟2028年潘谢矿区土地利用变化如图4所示。结合表4可知,在自然发展情景下,湿地和建筑用地面积占比增加,分别增加5.35%和6.72%,耕地面积占比减少12.08%,林地面积占比基本维持不变。生态保护情景下,湿地和建筑用地面积占比分别增加了4.73%和4.55%,耕地面积占比减少9.29%。相较于自然发展情景,湿地减少了3.27 km2,建筑用地减少了11.51 km2,耕地增加了14.78 km2。可以看出,在生态保护下湿地和建筑用地的增长幅度有所减缓,能够有效保护耕地。

    图  4  2028年不同发展情景下潘谢矿区土地利用类型
    Figure  4.  Land use of Panxie mining area under different development scenarios in 2028
    表  4  2021和2028年潘谢矿区各类土地利用类型面积及占比
    Table  4.  Area and proportion of various land use types in Panxie mining area in 2021 and 2028
    土地利用类型 面积/ km2 占比/%
    2021年 2028年(Q1) 2028年(Q2) 2021年 2028年(Q1) 2028年(Q2)
    湿地 96.25 124.68 121.41 18.11 23.46 22.84
    林地 1.23 1.28 1.28 0.23 0.24 0.24
    建筑用地 137.20 172.91 161.40 25.81 32.53 30.36
    耕地 296.84 232.65 247.43 55.85 43.77 46.56
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    使用InVEST模型分别计算潘谢矿区2002、2010、2014、2018和2021年的碳储量,并且预测2028年不同发展情景下的碳储量,各矿区碳储量、潘谢矿区碳储量变化和碳储量变化分布如表5图5图6图7所示。从总碳储量来看,潘谢矿区总碳储量不断减少,具体表现为耕地碳储量减少,湿地和建筑用地碳储量增加。2021年碳储量相较于2002年减少了1.62×105 t,占比3.83%。

    表  5  2002—2028年各矿区碳储量
    Table  5.  Carbon reserves of each mining area from 2002 to 2028
    煤矿 碳储量/105 t
    2002年 2010年 2014年 2018年 2021年 2028年(Q1) 2028年(Q2)
    朱集东矿 3.56 3.54 3.54 3.53 3.47 3.41 3.43
    谢桥矿 2.97 2.91 2.89 2.88 2.82 2.81 2.81
    张集矿 5.54 5.43 5.41 5.39 5.29 5.21 5.24
    顾北矿 2.98 2.93 2.92 2.91 2.84 2.79 2.80
    顾桥矿 6.67 6.59 6.55 6.52 6.34 6.17 6.22
    丁集矿 8.07 8.02 8.00 7.99 7.81 7.65 7.69
    潘三矿 4.24 4.21 4.2 4.19 4.11 4.04 4.05
    潘一矿 4.23 4.19 4.18 4.16 4.09 4.02 4.05
    潘二矿 1.56 1.55 1.54 1.54 1.51 1.49 1.49
    潘北矿 2.47 2.45 2.44 2.44 2.39 2.34 2.36
    总碳储量 42.29 41.82 41.67 41.55 40.67 39.93 40.14
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    图  5  2002—2028年各矿区碳储量占比
    Figure  5.  Proportion of carbon storage in each mining area from 2002 to 2028
    图  6  2002—2028年潘谢矿区碳储量变化
    Figure  6.  Change of carbon stocks in Panxie mining area from 2002 to 2028

    就各矿区而言,由碳储量的占比从多到少排序为丁集矿、顾桥矿、张集矿、潘一矿、潘三矿、朱集东矿、谢桥矿、顾北矿、潘北矿、潘二矿。在2002—2021年,谢桥矿、顾北矿和顾桥矿碳储量的占比小幅度下降,其余矿区碳储量的占比均为小幅度增加。

    从碳储量的变化趋势来看,10个矿区的碳储量都呈现出减少的趋势,对比2002年和2021年数据,谢桥矿和顾桥矿为碳储量变化幅度最大的矿区,分别减少了0.15×105 t和0.33×105 t,占比为5.05%和4.95%。由于朱集东矿成立时间相对其他矿区较晚,开采时间短,截至2021年矿区内耕地保护较好,是碳储量减少最少的矿区,减少了0.09×105 t,占比为2.53%。其中碳储量减少的主要原因为采煤沉陷和城镇建设导致湿地和建筑用地增加,耕地减少,从而使得矿区总碳储量下降。2002—2021年间林地面积虽不断变大,但其面积占比过小,对总体碳储量变化影响不大。

    2002—2010年,湿地和建筑用地快速增长,占用大量耕地,导致碳储量减少,并且在此阶段少部分湿地和建筑用地转变为耕地,使碳储量增加。2010—2014年,此阶段碳储量减少量为最少,碳储量减少的原因主要是沉陷湿地的扩张,同时伴随着少量湿地和建筑用地转换为耕地,使碳储量回升。2014—2018年,此阶段建筑用地变化不明显,但沉陷湿地的扩张使矿区碳储量呈减少趋势。随着土地复垦的实施和沉陷湿地的治理,从图7可以看出,潘三矿为代表,矿区内部分湿地退还为耕地,使碳储量增加,有效地缓解了碳储量下降的趋势。2018—2021年,因矿区转型发展,建筑用地增幅高达52.51%,同时沉陷湿地不断扩张,导致碳储量减少的幅度为4个阶段最大。由于政策支持,部分沉陷湿地经过治理变为耕地一定程度上减缓了碳储量减少。

    由预测结果可知,2种发展情景下的碳储量均呈减少趋势。在自然发展情景下,相比2021年,2028年的碳储量减少了0.74×105 t,碳储量减少主要原因为耕地转变为湿地和建筑用地。其中顾桥矿的碳储量变化幅度最大,减少了0.17×105 t,占比2.68%。谢桥矿的碳储量变化幅度最小,减少了0.01×105 t,占比0.35%。

    图  7  2002—2028年潘谢矿区碳储量变化分布
    Figure  7.  Distribution of carbon stocks in Panxie mining area from 2002 to 2028

    在生态保护情景下,相较于2021年,碳储量减少了0.53×105 t。由于实施生态保护政策,此情景下湿地和建筑用地扩张速度有所减缓,相比自然发展情景,碳储量增加了0.21×105 t。各矿区的碳储量变化幅度与前一情景相同,依旧为顾桥矿最大,谢桥矿最小,分别减少了0.12×105 t和0.01×105 t,占比1.89%和0.35%。结果表明,采取生态保护措施,积极开展土地复垦工作能够恢复矿区固碳能力,减轻采煤沉陷对矿区生态环境的破坏。

    土地利用变化是引起区域碳储量变化的主要原因之一[30]。综合已有研究成果可知:建设用地扩张导致的耕地和林地面积减少,是陆地生态系统碳储量变化的主要原因[31-32]。其中矿区生态系统的碳储量变化主要原因为草地和未利用地向工矿用地转移以及采矿造成的耕地面积减少[10],而在高潜水位矿区,因开采后地表沉陷湿地导致耕地转为湿地也是影响碳储量变化的重要因素[33]。本研究利用FLUS和InVEST模型,选取采矿、社会经济和气候环境等方面的数据作为驱动因子进行土地利用变化情景模拟,并基于前人的研究成果,依靠校正模型完成碳库的建立,最终实现潘谢矿区碳储量的估算和预测。对实验结果分析发现,高潜水位矿区碳储量变化的主要原因为采煤沉陷和区域化发展导致沉陷湿地和建筑用地侵蚀耕地,从而使高碳密度地类转为低碳密度地类,导致矿区碳储量减少。研究结果与已有结论具有较好的一致性[34-35]。然而,本研究也存在一定的局限性。在土地利用变化预测方面,若能获取矿区采煤相关信息,将未来沉陷预计作为驱动因子,可进一步提高预测结果精度[36]。在碳密度的取值方面,笔者虽参考前人研究,并采用校正模型修正,使碳密度接近实际值,但未能兼顾不同植被的种类以及年龄等固碳能力的差异。后续研究可补充相关野外实测数据,提高碳储量计算的准确性。

    伴随着采煤工作的进行,沉陷湿地和建筑用地占用耕地导致碳储量减少的情况无法避免,因此有必要开展采煤沉陷区综合治理工作[37]。就潘谢矿区而言,在政府的主导下,潘谢矿区将沉陷区综合治理与城镇化、生态家园、湿地公园、新能源等建设相结合,完成了以“创大”生态园为代表的一系列治理项目,有效缓解了煤矿开采与生态保护的矛盾。在“碳达峰”、“碳中和”背景下,我国以煤炭为主的能源结构短时间内不会改变[38],因此煤炭行业应当着重于绿色矿山建设,以低碳发展来落实“双碳”目标。

    1)受煤矿开采和城镇发展影响,2002—2021年潘谢矿区土地利用变化整体表现为耕地减少,湿地和建筑用地增加,林地少量增加。预测结果表明,在2种情景下2028年潘谢矿区内湿地和建筑用地均将持续增加,耕地不断减少。但生态保护情景下湿地、建筑用地和耕地变化幅度有所减缓。

    2)由于耕地的固碳能力大于湿地和建筑用地,且林地面积占比过小对总体碳储量影响不大。因此,受高碳密度地类转为低碳密度地类影响,在2002—2021年,研究区内碳储量不断减少。其中,2018—2021年,碳储量减少幅度最大,谢桥矿和顾桥矿为碳储量变化幅度最大的矿区,朱集东矿为碳储量减少幅度最小矿区。预测结果显示,在两种情景下研究区内的碳储量均呈持续下降趋势,采取生态保护措施可在一定程度上缓解碳储量的减少。

  • 图  1   深部强突煤层多场协同调控防突方法

    Figure  1.   Method of outburst control in deep coal seam by multiphysics collaborative regulation

    图  2   卸压洞穴周围煤体变形分区特征及瓦斯放散规律

    Figure  2.   Partition characteristics of damaged zone around cavity and gas desorption

    图  3   地面丛式井造穴卸压技术及系统示意

    Figure  3.   Technique and system of pressure relief by surface cluster well caving

    图  4   物理场的耦合关系

    Figure  4.   Coupling relation among physics

    图  5   几何模型及边界条件

    Figure  5.   Geometric model and boundary conditions

    图  6   卸压洞穴周围煤体应力场及塑性区分布

    Figure  6.   Distribution of stress and plastic deformation zone around the stress relief cavity

    图  7   卸压洞穴周围煤体渗透率分布

    Figure  7.   Distribution of permeability around the stress relief cavity

    图  8   卸压洞穴周围瓦斯压力的分布规律

    Figure  8.   Distribution of gas pressure around stress relief cavity

    图  9   钻井布置及井身结构设计

    Figure  9.   Layout and structure of surface well

    图  10   地面丛式井多级造穴流程

    Figure  10.   Multi-stage caving process for surface cluster wells

    图  11   WG1和WG2井组造穴出煤量及理论直径

    Figure  11.   Coal discharged and calculated diameter of cavities in groups WG1 and WG2

    图  12   煤层瓦斯压力测试结果

    Figure  12.   Gas pressure tested in field

    图  13   地面井造穴的应用场景

    Figure  13.   Application scenarios for surface well caving

    表  1   模型输入参数

    Table  1   Input parameters of the model

    参数 数值 参数 数值
    煤的黏聚力C0/MPa 1.8 煤的内摩擦角$\varphi $/(°) 22
    煤基质弹性模量 Em/GPa 8.4 煤层温度T/K 303
    裂隙初始瓦斯压力pf0/MPa 3 基质初始瓦斯压力pm0/MPa 3
    裂隙体积模量Kf/MPa 12 煤层初始渗透率k0/m2 2.2×10−17
    煤体密度ρc/(kg·m−3 1300 原始煤层吸附时间τ0/d 10
    甲烷动力黏度μ/(Pa·s) 1.84×10−5 裂隙Boit系数α 0.8
    孔隙Boit系数β 0.2 煤的弹性模量E0/GPa 2.5
    煤的泊松比ν 0.32 煤基质初始孔隙率${\phi _{{\text{m}}0}}$ 0.045
    煤基质初始孔隙率$ {\phi _{{\text{f}}0}} $ 0.02 残余阶段起点塑性体积应变$ \varepsilon _{{\text{bc}}}^{\text{p}} $ 0.01
    Langmuir吸附常数a/ (m3·kg−1 0.015 Langmuir吸附常数b/ MPa−1 0.343
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-05-27
  • 网络出版日期:  2025-04-27
  • 刊出日期:  2025-05-24

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