一种矿井水典型离子浓度的预测方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种矿井水典型离子浓度的预测方法、装置及计算机设备，该方法包括如下步骤：S10，分别确定采动工作面涌水量Q，采空区涌水量Q

【技术实现步骤摘要】
一种矿井水典型离子浓度的预测方法、装置及计算机设备


[0001]本专利技术属于矿井水防治与矿井水资源利用领域，具体涉及一种矿井水典型离子浓度的预测方法、装置及计算机设备。

技术介绍

[0002]我国煤炭资源丰富，是短期内不可替代的稳定主体能源。但从分布区域看，我国煤炭资源与水资源呈逆向分布。西部地区煤炭资源禀赋优异，煤炭资源储量占全国总量的70％以上，但是西部矿区属于干旱和半干旱的缺水区，水资源量仅占全国的5.7％。高强度的采煤产生大量矿井水，每年产生矿井水量超过7.0亿m3。矿井水直接外排不仅浪费水资源，且破坏矿区周边生态环境。实现矿井水资源化利用，将矿井水处理后用于生产、生活及生态用水是解决煤炭区水资源短缺与矿井水资源浪费矛盾的主要工作。
[0003]西部矿区多位于干旱半干旱气候区，年蒸发量是降雨量的6倍左右，受蒸发浓缩作用的影响，地下水及矿井水矿化度普遍高于国家GB5749—2006《生活饮用水卫生标准》限值和GB/T 14848—2017《地下水质量标准》Ⅲ类限值1000mg/L。高矿化度矿井水味道苦涩，不宜直接饮用，未经处理灌溉，导致土壤盐碱化，高矿化度阻碍了矿井水的资源化利用。高矿化度矿井水主要与水中各种离子(包括K
+
、Na
+
、Ca
2+
、Mg
2+、
、SO
42
‑
、Cl
‑
、HCO3‑
)含量较高有关。准确识别矿井水中的典型离子并精确预测其浓度对高矿化度矿井水的处理及资源化利用具有重要的意义。
[0004]目前关于矿井中典型离子浓度预测常用的方法包括神经网络学习预测法、数值模拟预测法两大类。人工神经网络虽具有自适应、自组织、自学习等优良特性，但是在预测过程中需要大量的水质数据样本进行学习训练；数值模拟预测主要侧重于离子污染范围的预测，且数值模拟预测理论性强，在建立模型过程中需要多个参数，技术门槛高。综上所述，以上方法均难以在现场快速推广应用。
[0005]在实际生产中，矿井水来源较多，主要来源包括采动工作面涌水、采空区涌水及掘进巷道涌水，不同来源矿井水的水量差别较大，且受自然因素与人为活动的双控控制，不同水源中典型离子的浓度不同，直接影响汇集后矿井水中典型离子的浓度。因此，研发一种耦合矿井水量与矿井水质的典型离子浓度预测方法，基于此开发出量质耦合预测系统，推广应用于至现场十分必要。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于，本专利技术提供一种矿井水中典型离子浓度的预测方法，解决现有技术存在的问题。
[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案予以实现：
[0008]一种矿井水中典型离子浓度的预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
[0009]S10，分别确定采动工作面涌水量Q，采空区涌水量Q
空
以及掘进巷道涌水量Q
掘
；
[0010]S20，分别确定采动工作面、采空区以及掘进巷道矿井水样中的主要离子并检测主
要离子浓度；
[0011]S30，根据S20中获取的主要离子及其浓度，分别确定采动工作面、采空区以及掘进巷道水样中的典型离子；
[0012]S40，根据S10确定的采动工作面涌水量Q、采空区涌水量Q
空
以及掘进巷道的涌水量Q
掘
以及S30确定的各矿井水中的典型离子，计算未采煤层混合矿井水中典型离子的浓度。
[0013]优选的，所述S10中，采动工作面的涌水量：
[0014]Q＝Q1+Q2ꢀꢀꢀ
(1)
[0015][0016][0017][0018][0019]其中，Q为采动工作面的涌水量，单位：m3/d；Q1为采动工作面的动态补给量，单位：m3/d；Q2为采动工作面的静储量，单位：m3/d；K为渗透系数，单位：m/d；M为含水层厚度，单位：m；H为平均水头高度，单位：m；S为排水水头降低值，单位：m；R0为影响半径，单位：m；r0为引用半径，单位：m；B0为采用工作面走向长度，单位：m；b为采用工作面倾向宽度，单位：m；η为矿坑形状影响系数。
[0020]优选的，所述S10中确定采空区的涌水量Q
空
与掘进巷道的涌水量Q
掘
，搜集历史已开采的采空区及掘进巷道的涌水量数据，获取采空区及掘进巷道的涌水量变化规律，并根据涌水量增加或衰减规律预测未开采区域采空区涌水量Q
空
及掘进巷道涌水量Q
掘
。
[0021]优选的，所述S20中，分别采集采动工作面、采空区、掘进巷道三种矿井水样，采用ICP
‑
MS分别检测各矿井水样中主要阳离子K
+
、Na
+
、Ca
2+
、Mg
2+
浓度及主要阴离子SO
42
‑
、Cl
‑
浓度；
[0022]采用化学滴定法检测HCO3‑
浓度。
[0023]优选的，所述S30中，根据S20确定的K
+
、Na
+
、Ca
2+
、Mg
2+、
、SO
42
‑
、Cl
‑
、HCO3‑
七大离子的浓度绘制Piper三线图，根据piper三线图识别的主要水化学类型判别矿井水中的主要阴离子及阳离子，并将其定义为矿井水中的典型离子A、B、C...，其中，矿井水中典型离子的个数大于1小于7。
[0024]优选的，所述S40中，预测未采煤层混合矿井水中典型离子A的浓度：
[0025]C
A
＝K
·
C
采A
+K
空
·
C
空A
+K
掘
·
C
掘A
ꢀꢀꢀ
(6)
[0026]其中，K为采动工作面涌水量占总涌水量的比例，K
空
为采空区涌水量占总涌水量的比例，K
掘
为掘进巷道涌水量占总涌水量的比例，C
采A
为采动工作面A离子平均浓度，单位：mg/L；C
空A
为采空区A离子平均浓度，单位：mg/L；C
掘A
掘进巷道A离子平均浓度，单位：mg/L。
[0027]优选的，所述采动工作面涌水量占总涌水量的比例K：
[0028][0029]采空区涌水量占总涌水量的比例K
空
：
[0030][0031]掘进巷道涌水量占总涌水量的比例K
掘
：
[0032][0033]优选的，所述采动工作面A离子平均浓度C
采A
：
[0034][0035]采空区A离子平均浓度C
空A
：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种矿井水中典型离子浓度的预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S10，分别确定采动工作面涌水量Q，采空区涌水量Q
空
以及掘进巷道涌水量Q
掘
；S20，分别确定采动工作面、采空区以及掘进巷道矿井水样中的主要离子并检测主要离子浓度；S30，根据S20中获取的主要离子及其浓度，分别确定采动工作面、采空区以及掘进巷道水样中的典型离子；S40，根据S10确定的采动工作面涌水量Q、采空区涌水量Q
空
以及掘进巷道的涌水量Q
掘
以及S30确定的各矿井水中的典型离子，计算未采煤层混合矿井水中典型离子的浓度。2.如权利要求1所述的矿井水中典型离子浓度的预测方法，其特征在于，所述S10中，采动工作面的涌水量：Q＝Q1+Q2ꢀꢀꢀꢀ
(1)(1)(1)(1)其中，Q为采动工作面的涌水量，单位：m3/d；Q1为采动工作面的动态补给量，单位：m3/d；Q2为采动工作面的静储量，单位：m3/d；K为渗透系数，单位：m/d；M为含水层厚度，单位：m；H为平均水头高度，单位：m；S为排水水头降低值，单位：m；R0为影响半径，单位：m；r0为引用半径，单位：m；B0为采用工作面走向长度，单位：m；b为采用工作面倾向宽度，单位：m；η为矿坑形状影响系数。3.如权利要求1所述的矿井水中典型离子浓度的预测方法，其特征在于，所述S10中确定采空区的涌水量Q
空
与掘进巷道的涌水量Q
掘
，搜集历史已开采的采空区及掘进巷道的涌水量数据，获取采空区及掘进巷道的涌水量变化规律，并根据涌水量增加或衰减规律预测未开采区域采空区涌水量Q
空
及掘进巷道涌水量Q
掘
。4.如权利要求1所述的矿井水中典型离子浓度的预测方法，其特征在于，所述S20中，分别采集采动工作面、采空区、掘进巷道三种矿井水样，采用ICP
‑
MS分别检测各矿井水样中主要阳离子K
+
、Na
+
、Ca
2+
、Mg
2+
浓度及主要阴离子SO
42
‑
、Cl
‑
浓度；采用化学滴定法检测HCO3‑
浓度。5.如权利要求4所述的矿井水中典型离子浓度的预测方法，其特征在于，所述S30中，根据S20确定的K
+
、Na
+
、Ca
2+
、Mg
2+
、、SO
42
‑
、Cl
‑
、HCO3‑
七大离子的浓度绘制Piper三线图，根据piper三线图识别的主要水化学类型判别矿井水中的主要阴离子及阳离子，并将其定义为矿井水中的典型离子A、B、C...，其中，矿井水中典型离子的个数大于1小于7。6.如权利要求5所述的矿井水中典型离子浓度的预测方法，其特征在于，所述S40中，预测未采煤层混合矿井水中典型离子A的浓度：
C
A
＝K
·
C
采A
+K
空
·
C
空A
+K
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王甜甜，周振方，杨建，薛建坤，尚宏波，张全，刘基，罗安昆，
申请(专利权)人：中煤科工西安研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：