Study on deformation evolution mechanism and failure mode of disturbed slope in lateral orthogonal mining
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摘要:
为了深入研究侧向正交开采扰动下边坡的变形演变机理与破坏模式，以山区井采扰动边坡为背景，结合现场勘查，运用FLAC3D数值模拟软件，构建采动边坡三维地质模型，分析边坡在工作面不同推进位置下的应力场和位移场变化规律；结合GNSS监测数据分析，提出了侧向正交开采扰动边坡的3个变形演变阶段和破坏模式。研究表明：侧向正交开采扰动下，边坡临空面集中应力逐渐释放，地表先于下部岩体产生变形扰动，坡顶产生沿坡走向上的非一致性剪切变形，发生非连续性破坏；当工作面与边坡水平距离50～55 m时，变形量发生突变，边坡上缘岩体发生塑性变形，坡顶出现顺坡走向断续延伸的张拉裂缝，减弱了地表受开采扰动影响的范围；当工作面推过边坡剖面，两者水平距离处于120～170 m之外时，进入变形衰退阶段，变形速率放缓，此时边坡在垂直方向上的变形增量大于水平变形增量，裂缝上覆岩体产生指向临空面的挤压作用，裂缝逐渐闭合；边坡总体呈现非一致性剪切—拉裂—闭合的变形破坏模式。
Abstract:In order to further study the deformation evolution mechanism and failure mode of slope under lateral orthogonal mining disturbance, based on the background of mining disturbance slope in mountainous area, combined with field investigation, FLAC3D numerical simulation software was used to construct a three-dimensional geological model of mining slope, and the variation law of stress field and displacement field of slope at different advancing positions of working face was analyzed. Combined with the analysis of GNSS monitoring data, three deformation evolution stages and failure modes of the disturbed slope of lateral orthogonal mining are proposed. The results show that under the disturbance of lateral orthogonal mining, the concentrated stress of the free surface of the slope is gradually released, the deformation disturbance of the surface is generated before the lower rock mass, and the non-uniform shear deformation along the slope direction is generated at the top of the slope, and the non-continuous failure occurs. When the horizontal distance between the working face and the slope is 50-55 m, the deformation amount mutates, the rock mass at the upper edge of the slope deforms plastically, and the tensile cracks extending intermittently along the slope trend appear on the top of the slope, which weakens the range of the surface affected by mining disturbance. When the working face passes through the slope section and the horizontal distance between the two is beyond 120-170 m, it enters the stage of deformation recession and the deformation rate slows down. At this time, the deformation increment of the slope in the vertical direction is greater than the horizontal deformation increment. The overlying rock mass of the crack produces the extrusion effect pointing to the free surface, and the crack gradually closes; the slope generally presents a non-uniform shear-cracking-closing deformation and failure mode.
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近年来，随着物联网、人工智能技术的飞速发展，传统矿山已经发展成为数字矿山，并逐步向感知矿山、智慧矿山迈进。我国也高度重视矿山信息化发展，但我国煤炭信息化程度仍相对落后，煤矿安全事故时有发生，矿井安全监测监控体系尚不健全，导致煤炭行业数据孤岛现象严重。例如各矿井之间数据格式、坐标系不统一，地测空间数据与监控数据之间关联关系混乱等。此类数据孤岛现象使得智能决策手段在煤炭行业推进缓慢，矿山智慧化发展难以进行[1-2]。
地测数据作为煤炭生产的基础数据是煤炭信息化中极为重要的一环[3]，能够解释煤层信息、指导煤炭安全生产、提供决策优化方案等[4]。在面向智慧矿山的三维GIS透明开采趋势下[5]，地测数据由传统的手工台账记录转变为模型、文字、数据并存的数据库存储模式，但数据量也随之增大，数据管理变得尤为困难。空间数据与大量非结构化数据的管理与存储成为煤矿智慧化发展中亟待解决的问题[6-8]。
基于此，从智慧矿山信息层入手，研究矿山空间多元数据关系及属性的规划，归纳矿井3DGIS空间数据模型设计与构建的要求；以ORM技术映射SQL Server关系型数据库的方式，建立包含三维空间信息及多元属性的矿山数据库，对不同类型的要素类数据管理（设备、巷道）的设计实现思路进行了阐述。其中，巷道系统将地测数据中的导线点数据根据空间算法与空间坐标关联，是建立三维矿山数据模型的关键；为此，针对巷道系统三维建模部分进行详细说明，以山东某矿为例，基于设计的空间数据模型，利用WebGL技术输出了三维巷道系统[9-10]，以可视化的方式辅助精确人员定位、实时数据监测等矿井安全业务的实施，对后续结合人工智能、大数据等的智能决策手段提供良好的支持。
1. 空间数据模型
空间数据一般包括几何数据、主题数据及两者之间的链接标识（唯一ID）3部分，在此基础上建立的空间数据模型是使用更易于理解的形式对空间实体对象进行描述的过程。
设计空间数据模型或方案，需要推导统一的数据结构。该数据结构无论是直接构建还是派生，都要求能够在同一数据库中维护要素的所有几何分量。因此在构建矿井空间数据模型时，须具有以下处理：
1）煤矿地测数据集成。在煤矿中体现为数据与地测科的联动，将地测科采集到的纸质资料转化为利用计算机图形（CG）技术的工具集（Sutherland，1963，1970；Foley等，1992；Watt，1993）和数据库管理（DBMS）实现的计算环境。如何实现传统煤矿采掘平面图的动态管理，是煤矿三维数据采集最为关键的部分，涉及采掘工程平面CAD图的巷道中线拾取、相交打断、生成拓扑、坐标转换、缓冲区计算等步骤，最后实现三维建模。
2）数据结构化存储。结构化数据是能够用统一的结构或数字来表示的一类数据。相比非结构化数据，结构化数据的使用存在诸多好处，操作难度降低的同时，数据分析预处理效率也大大提高。非结构化数据的结构化是一个深入理解用户行为的过程，包括将业务问题结构化、将概念转变为可计算的信号，建立业务问题与数据之间的转换关系等。煤矿大部分数据属于结构化数据，例如地测数据、安全监测数据、人员定位数据、设备运转情况数据、通风数据等等。对于煤矿中的非结构化数据，例如设备维护记录、人员调度记录等，为了更好地在数据库中进行管理，需要对部分非结构化数据进行结构化处理。
3）数据归类。在煤矿开采的过程中，可将数据按不同主题分类，分为生产数据、采掘数据、安全监测数据、人员定位数据、设备运转、调度管理、安全管理数据等等。以采掘数据为例，采掘数据是以地质测量成果台账为基础的一类数据。按煤田地质层面进行分类，主要包括井田边界数据、巷道数据、回采工作面及采空区、永久导线点及水准点、煤层底板等高线等。
4）地理配准。按照我国国务院关于推广使用2000国家大地坐标系的有关要求，2018年7月1日起全面使用2000国家大地坐标系，意味着目前多数煤矿正在使用的西安80三度带及六度带坐标系将不再适合现有标准。需设计采用CGCS2000坐标系，对地测科提供的其他坐标数据做统一坐标转换。
2. 矿井要素类设计
设计空间数据模型的重点在于数据的分类与管理，引入矿井要素类的概念，进行矿井数据的主题分类与管理。要素类（feature class）由要素（feature）构成，要素是GIS的基本概念，由3部分构成：包含属性、几何元素和图示化信息。其中几何元素的数据组织方式包含以下2种：①直接存储点、线、面；②按照几何元素——几何实体——几何数据对空间信息进行存储。
第1种几何数据的组织方式使得三维模型与传统的简单要素模型兼容，如点要素：各类传感器、开关、水泵等等；而第2种组织方式使该三维模型与拓扑数据模型兼容，可以用于描述几何形态更为复杂的实体，如巷道、管路等等。
在对矿山要素类的几何信息进行管理之前，首先对矿山要素类按主题进行分类整理，归纳出的树形矿井生产系统要素类见表1。
表 1 矿井生产系统要素类Table 1. Feature class of mine production system生产系统要素类 子系统要素类 巷道系统 各分巷道 井下生产系统 采掘系统 供电系统 运输系统 通风系统 排水系统 六大安全系统 监测监控 人员定位 供水自救 压风自救 通讯联络 紧急避险 地表设施 地面工业广场 矿区地表地形 矿区边界 地质体 地测系统 钻孔 采空区 2.1 设备要素类
子系统要素类中包含各设备要素类，设备要素类是典型的符合第1种几何元素的数据组织方式，即数据以直接存储点、线、面的方式进行管理。以“采掘系统”为例，采掘系统包含采煤机、液压支架、刮板输送机等设备。采掘系统设备要素类如图1所示。
在采掘系统的设备中，以采煤机为例，在采煤机型号表中定义了几何类型、拓扑类型、要素类类型、厂家等不同型号采煤机对应的属性字段。采煤机型号表见表2。
表 2 采煤机型号表Table 2. List of coal mining models字段名 数据类型 备注 F_ID uniqueidentifier 设备ID ID_PROP_MODELPATH varchar（500） 模型路径 ID_PROP_LENGTH numeric（12, 4） 长 ID_PROP_WIDTH numeric（12, 4） 宽 ID_PROP_HEIGHT numeric（12, 4） 高 在采煤机机属性表中，则定义了单个采煤机对应的属性字段，例如设备型号、生产厂家、截割面高度等等。采煤机属性表见表3。
表 3 采煤机属性表Table 3. Attribute table of coal cutter字段名 数据类型 备注 F_ID uniqueidentifier 设备ID ID_PROP_TYPE uniqueidentifier 设备型号 ID_PROP_SCCJ varchar（500） 生产厂家 ID_PROP_KAITING numeric（12, 4） 开停 ID_PROP_JMHEIGHT numeric（12, 4） 截割面高度 其中，属性表中的型号值关联型号表中的主键ID，该采煤机设备的模型参数存放在型号表中。
上述列举的信息主要对设备的要素类属性进行管理，而要素类包含的空间几何信息，是在ORM（Object-Relationl Mapping）映射关系型数据库时，将每个设备对象的唯一ID与几何对象关联，再把所有的几何信息存储在同一张表中，以映射的方式存入或读取。这种方式将业务处理逻辑和数据存取逻辑分离，使数据“持久化”（Persistence）的存储在数据库中，并且避免了复杂的SQL语句对数据库的直接操作。
运用ORM技术使得空间数据模型以最基础的形式建模，避免了大量的数据存储与读取的逻辑，以面向对象的方式对要素类直接进行管理，这对于结构化的空间数据管理有着重要的作用，是选择ORM技术进行空间数据建模的原因。
2.2 巷道数据
巷道数据作为矿山核心数据，其中几何元素的组织方式即参考了第2类方法，按照几何元素——几何实体——几何数据对空间信息进行存储。首先根据煤矿提供的巷道分级管理方法得到巷道树，通常这些树以井口、水平、采区、工作面、巷道的分级方式来进行管理，构成完整的巷道系统。
巷道数据主要分为巷道断面数据及中线数据，通过调整巷道断面参数及中线数据可以控制巷道系统的三维空间形态。
2.2.1 巷道断面数据
通过调整断面参数可以控制巷道断面的形状，主要包括半圆拱形（三心拱）、矩形、圆形等。以半圆拱形断面为例，拱形巷道断面处理如图2所示。
1）将巷道拱顶的连续曲线离散化为8个点7条直线来逼近对应的分段曲线，并将离散化的点延巷道中线矢量方向延伸。
2）根据巷道中线点的坐标信息、断面几何参数（拱形底面半径r及拱高h）即可推算出该截面中共计11个点的三维坐标。中线起点与下1个点之间形成的三维空间由离散化后的11条平行线确定，将相邻中线点所在的断面进行三角剖分，即将起点、终点两两相连，剖分后即形成了单段三维巷道模型。
2.2.2 巷道中线数据
巷道建模数据来源见表4。巷道中线即地测数据中的测量所得的三维空间坐标数据，按表4中的输入项及输入方式进行输入。根据空间相交算法及拓扑分析，结合采矿设计图提供的断面信息，建立三维巷道系统模型。
表 4 巷道建模数据来源Table 4. Data resource of lane modeling名称 输入方式 数据来源 巷道树 手工录入 巷道分级管理数据 巷道中线 ① 导入地测库
② 读取数据文件
③ 参照底图绘制① 导线点成果台账
② 测量数据库导入
③ 采掘工程平面图巷道断面 手工录入 采矿设计图 拓扑关系 自动计算 由巷道中线计算 巷道中线记录着巷道三维空间坐标数据，对三维巷道系统的建立有重要意义。巷道中线图的绘制有多种方式，可以CAD格式的采掘工程平面图为底图绘制巷道中线图，也可以从地测数据库中批量将测量导线成果台账导出为TXT格式，再行处理和配置。由于网络拓扑关系计算要求线对象的坐标值精度达到小数点后3位，这样的2个点算法上才认为是重合的点，才能计算出正确的拓扑关系，因此巷道中线拾取时应达到此精度要求。
某矿提供的采掘工程平面图如图3所示，经过手动拾取后的巷道中线图如图4所示。
从单巷建模到完整巷道系统建模过渡中需要解决的最关键的问题即为巷道相交处的平滑处理，若处理不当会导致巷道相交处无法贯通。为此，采用的巷道相交算法来自动计算交叉巷道之间的交点，并将这些巷道打断，从而自动计算出正确的巷道拓扑关系，在三维建模时巷道相交处达到贯通的效果，即巷道相交计算。
相交算法分为2个方面：①根据空间的几何线在一定断面范围内的相交打断和交岔点连接问题，即根据空间几何关系，沿着线的缓冲区进行是否相交打断的判断；②相交打断后的成图问题，包括二维单线图、双线图、立体图和三维的巷道模型交岔点建模，此处涉及双线绘图的覆盖问题和三维模型的布尔运算。
巷道相交计算是实现从CAD图到3DGIS转换的核心算法。CAD侧重于模型的几何与可视化，并不提供数据结构化工具，也不提供缺乏明确定义形状、大小、空间关系和主题属性的对象；既不能分析空间关系，也不能应对GIS中通常遇到的复杂数据结构和数据类型，因此CAD无法有效处理线与线之间的相交关系。
在进行相交算法数据输入时，若直接将三维巷道数据输入，进行判断巷道相交的操作，需消耗大量的计算资源及时间，因此需要寻求算法优化方法。最直接的优化方法即降维：将三维管线降成二维，并设置新的判定标准。从二维出发，巷道相交计算的过程如下：①选择1组需要相交计算的巷道；②自动计算选中巷道之间的相交关系，并打断相交的巷道。二维巷道中线打断示意图如图5所示。
二维平面巷道相交处理示意图如图6所示，二维平面相交处理后的巷道如图7所示。
由图6可知：IO、IP分别为2段单巷的中心线，二者相交于I点。相交处理的目标是把相交重叠部分去掉，把断开的部分联通起来。此处处理时，选择将EC截面代替AB截面，同理，将EG界面代替DF截面，并连接下部断开的端点CG。显然，IH=IJ即为需截取的长度。由于巷道中线IO、IP空间坐标已知，根据空间几何关系可得截取线段长度L：
$$ L=r（1+\mathrm{sin}\;\alpha）/\mathrm{cos}\;\alpha $$ (1) 式中：$ r $为巷道拱形底面半径；$ \alpha $为中线夹角$ \angle PIO $。
2.2.3 巷道数据
巷道数据管理主要分为3个部分：①巷道分级管理，以树形结构的形式建立矿井巷道的管理；②巷道断面管理，主要包括半圆拱形、矩形和圆形，应当根据不同的情况进行绘制；③巷道拓扑几何管理，主要对每条巷道的拓扑关系、空间信息及断面数据进行管理。
拓扑揭示实体之间的邻接、关联、包含和连通关系。如：点与点的邻接关系、点与线的包含关系等。巷道系统作为管线类模型，需要计算拓扑关系，并且当巷道空间信息发生变化后，需要重新计算拓扑关系，拓扑关系隐式的存在于数据库表关系中。巷道拓扑关系是空间分析的基础，空间分析例如爆管及设备故障应急分析、设备关停影响范围、有毒有害气体预警等，对感知矿山向智慧矿山的转变有重要意义。将几何、拓扑、坐标等一一映射形成的巷道数据模型的关系图如图8所示。
图中：表T_BASE_TOPOLOGY为储存拓扑关系的表，T_BASE_COORD为储存坐标信息的表，T_BASE_GEOMETRY为储存几何信息的表，三者通过表T_BASE_OBJECT映射对象的方式对应，即基于ORM技术的数据库管理；基础字典表T_BASE_FEATURE定义了数据模型采用的基础要素类；巷道属性表则F_ID_SYSTEM_LANE定义了巷道建模及可视化功能所需的基础属性，如内外壁贴图路径、风流类型、逃生路线等。
3. 结 语
总结了空间数据模型的设计原则，构建了矿井3DGIS空间数据模型，建立了ORM映射下的矿山要素关系型数据库，并以矿井设备及巷道为例，列举了点要素类及线要素类的不同数据管理方式。在此基础上，重点阐述了巷道的数据采集、相交计算、三维建模及数据管理，并以基于SQL Server的关系型数据库及三维模型可视化的Web展示作为最终成果输出。
设计的空间数据模型及建设的空间数据库已在多个煤矿人员精确定位三维可视化系统中应用，取得了预期的设计效果。为三维透明、智慧化矿山发展趋势下的煤矿安全分析、预测预警提供底层数据支撑。
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图 2 走向开采扰动边坡数值计算模型
Figure 2. Numerical calculation model of disturbed slope in strike mining
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图 3 工作面推进692 m和1 105 m时总位移与水平位移云图
Figure 3. Cloud images of total displacement and horizontal displacement at advancing face of 692 m and 1 105 m
表 1 岩体力学基本参数
Table 1 Basic parameters of rock mechanics
岩性 抗拉
强度/
MPa密度/
（kg·m−3）弹性
模量/
MPa黏聚力/
MPa内摩
擦角/
（°）砂质黏土 0.04 2700 0.20 30.87 32.62 细砂岩4# 1.32 2456 7.90 5.40 41.00 砂泥岩互层1# 2.14 2583 9.90 4.50 38.50 砂泥岩互层2# 1.12 2618 10.20 9.02 36.21 砂泥岩互层3# 1.65 2614 10.20 7.60 38.12 细砂岩3# 3.52 2701 10.70 7.50 40.05 砂泥岩互层4# 1.58 2631 10.20 8.85 36.20 泥岩2 1.20 2651 6.40 6.80 35.38 细砂岩2# 1.58 2638 13.10 11.70 33.02 泥岩1# 1.08 2641 9.50 6.40 37.21 砂质泥岩3 0.99 2696 8.50 10.80 32.02 粉砂岩 2.30 2734 13.20 9.01 36.25 细砂岩1# 2.92 2775 12.20 17.60 31.3 砂质泥岩2# 0.87 2657 10.30 6.50 35.10 泥岩 0.61 2657 10.00 5.81 37.02 砂质泥岩 0.78 2835 6.70 1.40 41.00 
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