基于矩张量反演的矿山突水孕育过程

工程科学学报，第37卷，第3期：267-274,2015年3月 Chinese Journal of Engineering,Vol.37,No.3:267-274,March 2015 DOI:10.13374/j.issn2095-9389.2015.03.001:http://journals.ustb.edu.cn 基于矩张量反演的矿山突水孕育过程 柴金飞12》，金爱兵2)四，高永涛2》，吴顺川2)，张院生12) 1)北京科技大学土木与环境工程学院，北京100083 2)北京科技大学金属矿山高效开采与安全教有部重点实验室，北京100083 ☒通信作者，E-mail:jinaibing@ustb.cdu.cn 摘要为实现矿山突水孕育过程中岩石破裂事件的有效分析，利用河北矾山磷矿所监测的异常微震事件，引入基于数字地 震学的矩张量反演方法.矿井尺度的震动位移场可表示为矩张量与格林函数的时间褶积.通过提取微震事件位移场资料，并 计算格林函数（震源至传感器之间传播介质的脉冲响应），线性反演了微震事件的矩张量，并利用微震事件的破裂方位判别了 其破裂类型.随后建立微震监测三维效果图，拟合出岩石破裂面发展趋势，并初步确定了突水危险区域范围.研究表明，矩张 量反演方法能够计算出微震事件震源机制解，可有效反映矿山突水孕育过程中岩石破裂的形成过程及发展趋势 关键词矿山：突水；微震：矩张量反演：岩石破裂：震源机制 分类号TD745 Water inrush inoculation process in mines based on moment tensor inversion CHAI Jin-fei,JIN Ai-bing,GAO Yong-tao,WU Shun-ehuan,ZHANG Yuan-sheng 1)School of Civil and Environmental Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)Key Laboratory of the Ministry of Education of China for Efficient Mining and Safety of Metal Mines,University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083,China Corresponding author,E-mail:jinaibing@ustb.edu.cn ABSTRACT To achieve the effective monitoring of rock failure events in the mine water inrush inoculation process,a moment tensor inversion method based on digital seismology was introduced to process abnormal microseismic events monitored in Hebei Fanshan Phosphate Mine.The vibration displacement field in the mine scale could be expressed as the convolution of moment tensor and Green's function.The moment tensor was linearly inversed through extracting displacement data from the microseismic events and cal- culating the Green's function (pulse response of transmission medium between the source and sensors).Then,the type of ruptures was distinguished by analyzing the fracture azimuth of microseismic events.As a result,a 3D effect picture of the microseismic monitoring area was built to fit the rock failure surface,predict its development trend,and demarcate the water inrush danger zone preliminarily. Research results show that the moment tensor inversion method can be used to calculate a series of focal mechanism solutions and can reflect the rock failure in the mine water inrush inoculation pocess and development trend effectively. KEY WORDS mines:water inrush:microseism analysis:moment tensor inversion:rock fracture:focal mechanisms 采矿活动必然造成岩体应力的重新分布和破裂损 Gilbert团首先引进了矩张量的概念，定义为作用 伤，这种损伤极大地改变了围岩的渗透性，从而导致顶 在某点上等效体力的一阶矩.利用矩张量来表示震 板、断裂带或底板突水并造成安全事故，为矿井生产的 源，无需事先对震源机制做出任何假定，且远场位移用 五大灾害之一-.开展矿山突水研究具有重大的理 矩张量表达是线性关系式圆.矩张量最早应用于岩石 论意义和应用价值 工程与岩石力学试验中，已有部分国外学者利用矩张 收稿日期：20140107

工程科学学报，第 37 卷，第 3 期: 267--274，2015 年 3 月 Chinese Journal of Engineering，Vol． 37，No． 3: 267--274，March 2015 DOI: 10． 13374 /j． issn2095--9389． 2015． 03． 001; http: / /journals． ustb． edu． cn 基于矩张量反演的矿山突水孕育过程 柴金飞1，2) ，金爱兵1，2) ，高永涛1，2) ，吴顺川1，2) ，张院生1，2) 1) 北京科技大学土木与环境工程学院，北京 100083 2) 北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室，北京 100083  通信作者，E-mail: jinaibing@ ustb． edu． cn 摘 要 为实现矿山突水孕育过程中岩石破裂事件的有效分析，利用河北矾山磷矿所监测的异常微震事件，引入基于数字地 震学的矩张量反演方法． 矿井尺度的震动位移场可表示为矩张量与格林函数的时间褶积． 通过提取微震事件位移场资料，并 计算格林函数( 震源至传感器之间传播介质的脉冲响应) ，线性反演了微震事件的矩张量，并利用微震事件的破裂方位判别了 其破裂类型． 随后建立微震监测三维效果图，拟合出岩石破裂面发展趋势，并初步确定了突水危险区域范围． 研究表明，矩张 量反演方法能够计算出微震事件震源机制解，可有效反映矿山突水孕育过程中岩石破裂的形成过程及发展趋势． 关键词 矿山; 突水; 微震; 矩张量反演; 岩石破裂; 震源机制 分类号 TD745 Water inrush inoculation process in mines based on moment tensor inversion CHAI Jin-fei1，2) ，JIN Ai-bing1，2)  ，GAO Yong-tao1，2) ，WU Shun-chuan1，2) ，ZHANG Yuan-sheng1，2) 1) School of Civil and Environmental Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijing 100083，China 2) Key Laboratory of the Ministry of Education of China for Efficient Mining and Safety of Metal Mines，University of Science and Technology Beijing， Beijing 100083，China  Corresponding author，E-mail: jinaibing@ ustb． edu． cn ABSTＲACT To achieve the effective monitoring of rock failure events in the mine water inrush inoculation process，a moment tensor inversion method based on digital seismology was introduced to process abnormal microseismic events monitored in Hebei Fanshan Phosphate Mine． The vibration displacement field in the mine scale could be expressed as the convolution of moment tensor and Green's function． The moment tensor was linearly inversed through extracting displacement data from the microseismic events and cal￾culating the Green's function ( pulse response of transmission medium between the source and sensors) ． Then，the type of ruptures was distinguished by analyzing the fracture azimuth of microseismic events． As a result，a 3D effect picture of the microseismic monitoring area was built to fit the rock failure surface，predict its development trend，and demarcate the water inrush danger zone preliminarily． Ｒesearch results show that the moment tensor inversion method can be used to calculate a series of focal mechanism solutions and can reflect the rock failure in the mine water inrush inoculation pocess and development trend effectively． KEY WOＲDS mines; water inrush; microseism analysis; moment tensor inversion; rock fracture; focal mechanisms 收稿日期: 2014--01--07 采矿活动必然造成岩体应力的重新分布和破裂损 伤，这种损伤极大地改变了围岩的渗透性，从而导致顶 板、断裂带或底板突水并造成安全事故，为矿井生产的 五大灾害之一［1 － 6］． 开展矿山突水研究具有重大的理 论意义和应用价值． Gilbert［7］首先引进了矩张量的概念，定义为作用 在某点上等效体力的一阶矩． 利用矩张量来表示震 源，无需事先对震源机制做出任何假定，且远场位移用 矩张量表达是线性关系式［8］． 矩张量最早应用于岩石 工程与岩石力学试验中，已有部分国外学者利用矩张

·268· 工程科学学报，第37卷，第3期 量研究岩石的破裂类型.Feignier和Young为了解 关的研究工作.因此本文采用矩张量反演方法进行突 释加拿大地下实验室在机械凿岩法掘进过程中拱肩 水孕育过程中微震事件的量化研究，对岩石破裂进行 形成的张拉裂隙，引入矩张量的方法分析震源破裂 最小二乘方法线性反演分析，得到岩石破裂过程中岩 类型，通过分解矩张量为各向同性成分(M)、补偿 石破裂的矩张量、破裂面方位、破裂类型等细观参数， 线性矢量偶极成分(MD)和纯剪切破裂成分 并结合微震事件、矿山巷道的空间位置等宏观参数进 (M①)，根据纯剪切破裂成分(MD)占矩张量的比重 行分析，从而判断岩石破裂及突水通道的形成机制，对 来量化震源破裂类型.Ohtsu@在进行室内声发射量 矿山突水灾害进行超前预测. 化分析时，引入矩张量分析方法，根据矩张量本征值 1矩张量反演原理 中剪切分量所占比重大小，来进行声发射事件破裂 类型的判断，并确定了声发射事件破裂面的方位. 根据位移表示定理，震动位移场可表示为矩张 Hazzard和Young-a通过PFC和PFC3D模拟了岩 量与格林函数的时间褶积，即u=GM.由于P波比S 石断裂失效过程并计算了矩张量，使用Feignier和 波的传播速度较快，所以传感器先接收到单纯的P波 Young可介绍的破裂类型判别标准来描述微震事件 (含有少量背景噪声)，而后接收到的S波中可能含有 的破裂源机制.曹安业介绍了矩张量在判断岩石 部分P波成分，较为复杂.故本文中主要利用P波的 破裂类型中的应用，并根据基于相同最大主轴方向 波形数据进行反演。 的矩张量分解方法的结果，用理论方法模拟并探 震源作用力所产生的位移场则为矩张量各力偶所 讨了矩张量在矿山采动煤岩破裂类型分析中的可靠 产生位移的总合，对于矿井或采区监测范围内，用于实 性和适用性. 际岩石破裂机制的研究主要依据震动位移场的远场 虽然岩石工程中引入矩张量研究已有近20年，但 项，近、中场位移基本可以忽略圆.对于n通道的微震 运用矩张量分析岩石破裂类型的研究依然很少，尤其 监测台网，P波震动位移场矩阵可由矩张量矩阵分别 是在矿山突水孕育过程及其发展趋势方面几乎没有相 表示为 Pi'up. kyiyiyl 2kyiyiy:2kyiyiys kyiyey:2kyiyays kyiysy YYiY 2kYYiy:2kYYiy kyyy:2kYyy krY2Y3Ys ir Mu] P2up.2 I 2kYIY 2kYYiy kiyy:2yy 55y Me ps'up.3 M (1) M2 piup. kYiyiyi 2kyiyly:2kyiyiys kyiyay 2kyiyay3 kyiysys Ma p2uv.2 kYzYiyi 2kyayly:2kyaYiys kyayay:2kyayay3 kyaysy kY3Yiyi 2kY3Yiy:2Y3YiYs Yyy:2yy i 在同一坐标轴分量上，波形初动方向与震源指向传感器方向相同： pi= (2) 1一1，在同一坐标轴分量上，波形初动方向与震源指向传感器方向相反 e. 值，t、b和p为相应的本征矢量，则在主轴坐标系(t,b, = 4pr元' (3) p)中矩张量可对角化并分解为圆 y=(x-x)/r. (4) r Mu M2 c M 0 01 式中，P(i=1,2,3)为各坐标分量上波形初动方向， M= M M 0 M. 0 :(i=1,2,3)为各传感器接收到的微震事件在各坐 Ma」 0 0 M 标轴分量上的最大位移值，$为考虑P波位移指数衰 减的介质参数，y为震源至各传感器的震动波射线对 r100 M 0 0 0 0 应于各坐标轴的分量，M,k=1,2,3)为作用于震源 3 (M,+M2 400 1 的矩张量各项分量，∫为脉冲主频，Q。为耗散品质因 0 0 M 子，p为岩石密度，p为P波在岩石中的传播速度，x 001 (i=1,2,3)为传感器各坐标分量，x0(i=1,2,3)为微 (，+M+M) 10+ 震事件各坐标轴分量，"为震源到监测台站的距离. 0 01J 作为对称的二阶张量，岩石破裂的矩张量的三个 T10 01 特征值均为实数且相应的本征值矢量（即主轴方向） 0 0 0+ 是互相垂直的.设M,>M2>M,为矩张量的三个特征 L00-1

工程科学学报，第 37 卷，第 3 期 量研究岩石的破裂类型． Feignier 和 Young［9］为了解 释加拿大地下实验室在机械凿岩法掘进过程中拱肩 形成的张拉裂隙，引入矩张量的方法分析震源破裂 类型，通过分解矩张量为各向同性成分( MISO ) 、补偿 线性 矢 量 偶 极 成 分 ( MCLVD ) 和 纯 剪 切 破 裂 成 分 ( MCD ) ，根据纯剪切破裂成分( MCD ) 占矩张量的比重 来量化震源破裂类型． Ohtsu［10］在进行室内声发射量 化分析时，引入矩张量分析方法，根据矩张量本征值 中剪切分量所占比重大小，来进行声发射事件破裂 类型的判 断，并 确 定 了 声 发 射 事 件 破 裂 面 的 方 位． Hazzard 和 Young［11 － 12］通过 PFC 和 PFC3D 模拟了岩 石断裂 失 效 过 程 并 计 算 了 矩 张 量，使 用 Feignier 和 Young［9］介绍的破裂类型判别标准来描述微震事件 的破裂源机制． 曹安业［13］介绍了矩张量在判断岩石 破裂类型中的应用，并根据基于相同最大主轴方向 的矩张量分解方法［9］的结果，用理论方法模拟并探 讨了矩张量在矿山采动煤岩破裂类型分析中的可靠 性和适用性． 虽然岩石工程中引入矩张量研究已有近 20 年，但 运用矩张量分析岩石破裂类型的研究依然很少，尤其 是在矿山突水孕育过程及其发展趋势方面几乎没有相 关的研究工作． 因此本文采用矩张量反演方法进行突 水孕育过程中微震事件的量化研究，对岩石破裂进行 最小二乘方法线性反演分析，得到岩石破裂过程中岩 石破裂的矩张量、破裂面方位、破裂类型等细观参数， 并结合微震事件、矿山巷道的空间位置等宏观参数进 行分析，从而判断岩石破裂及突水通道的形成机制，对 矿山突水灾害进行超前预测． 1 矩张量反演原理 根据位移表示定理［14］，震动位移场可表示为矩张 量与格林函数的时间褶积，即 u = GM． 由于 P 波比 S 波的传播速度较快，所以传感器先接收到单纯的 P 波 ( 含有少量背景噪声) ，而后接收到的 S 波中可能含有 部分 P 波成分，较为复杂． 故本文中主要利用 P 波的 波形数据进行反演． 震源作用力所产生的位移场则为矩张量各力偶所 产生位移的总合，对于矿井或采区监测范围内，用于实 际岩石破裂机制的研究主要依据震动位移场的远场 项，近、中场位移基本可以忽略［13］． 对于 n 通道的微震 监测台网，P 波震动位移场矩阵可由矩张量矩阵分别 表示为 p 1 1 ·u1 P，1 p 1 2 ·u1 P，2 p 1 3 ·u1 P，3  pn 1 ·un P，1 pn 2 ·un P，2 pn 3 ·un P，                      3  = k 1 P γ1 1γ1 1γ1 1 2k 1 P γ1 1γ1 1γ1 2 2k 1 P γ1 1γ1 1γ1 3 k 1 P γ1 1γ1 2γ1 2 2k 1 P γ1 1γ1 2γ1 3 k 1 P γ1 1γ1 3γ1 3 k 1 P γ1 2γ1 1γ1 1 2k 1 P γ1 2γ1 1γ1 2 2k 1 P γ1 2γ1 1γ1 3 k 1 P γ1 2γ1 2γ1 2 2k 1 P γ1 2γ1 2γ1 3 k 1 P γ1 2γ1 3γ1 3 k 1 P γ1 3γ1 1γ1 1 2k 1 P γ1 3γ1 1γ1 2 2k 1 P γ1 3γ1 1γ1 3 k 1 P γ1 3γ1 2γ1 2 2k 1 P γ1 3γ1 2γ1 3 k 1 P γ1 3γ1 3γ1 3       kn P γn 1γn 1γn 1 2kn P γn 1γn 1γn 2 2kn P γn 1γn 1γn 3 kn P γn 1γn 2γn 2 2kn P γn 1γn 2γn 3 kn P γn 1γn 3γn 3 kn P γn 2γn 1γn 1 2kn P γn 2γn 1γn 2 2kn P γn 2γn 1γn 3 kn P γn 2γn 2γn 2 2kn P γn 2γn 2γn 3 kn P γn 2γn 3γn 3 kn P γn 3γn 1γn 1 2kn P γn 3γn 1γn 2 2kn P γn 3γn 1γn 3 kn P γn 3γn 2γn 2 2kn P γn 3γn 2γn 3 kn P γn 3γn 3γn                      3  M11 M12 M13 M22 M23 M                  33  ． ( 1) pn i = 1， 在同一坐标轴分量上，波形初动方向与震源指向传感器方向相同; { － 1， 在同一坐标轴分量上，波形初动方向与震源指向传感器方向相反． ( 2) kn P = e － πf v PQPr n 4πρr n v 3 P ， ( 3) γn i = ( xn i － xn 0i ) / rn ． ( 4) 式中，pn i ( i = 1，2，3) 为各坐标分量上波形初动方向， un P，i ( i = 1，2，3) 为各传感器接收到的微震事件在各坐 标轴分量上的最大位移值，kn P 为考虑 P 波位移指数衰 减的介质参数，γn i 为震源至各传感器的震动波射线对 应于各坐标轴的分量，Mjk ( j，k = 1，2，3) 为作用于震源 的矩张量各项分量，f 为脉冲主频，QP 为耗散品质因 子，ρ 为岩石密度，vP 为 P 波在岩石中的传播速度，xn i ( i = 1，2，3) 为传感器各坐标分量，xn 0i ( i = 1，2，3) 为微 震事件各坐标轴分量，r n 为震源到监测台站的距离． 作为对称的二阶张量，岩石破裂的矩张量的三个 特征值均为实数且相应的本征值矢量( 即主轴方向) 是互相垂直的． 设 M1 ＞ M2 ＞ M3 为矩张量的三个特征 值，t、b 和 p 为相应的本征矢量，则在主轴坐标系( t，b， p) 中矩张量可对角化并分解为［13］ M = M11 M12 M13 M21 M22 M23 M31 M32 M         33 = M1 0 0 0 M2 0 0 0 M        3 = 1 3 ( M1 + M2 + M3 ) 1 0 0 0 1 0        0 0 1 + M'1 0 0 0 M'2 0 0 0 M'        3 = 1 3 ( M1 + M2 + M3 ) 1 0 0 0 1 0        0 0 1 + 1 2 ( M1 － M3 ) 1 0 0 0 0 0        0 0 － 1 + · 862 ·

柴金飞等：基于矩张量反演的矿山突水孕育过程 269· 石2,-,- 分，即纯剪切破裂成分：M20=右(2M,-M-M)× 0 0 -10 01 (5) 0 20 表示矩张量的补偿线性矢量偶极成 r100 00-1J 式中：M=PE=(M,+M,+M010 表示矩 分；M,、M2和M为矩张量的本征值，且M1>M2> L001 M3:M表示矩张量的偏量部分，是由纯偏量的本征值 张量的各向同性成分，即膨胀（或压缩）中心，其特征 组成. 值P表示体积的改变量，E为单位矩阵：M= 为直观地表示微震事件的震源机制，常以震源下 1001 半球投影的海难球表示其纯剪切破裂成分的矩张量 2M-M) 00 0 表示矩张量的纯双力偶成 解，如图1所示 L00 o/ 图1纯剪切破裂成分的震源海滩球 Fig.I Fracture source beach ball of pure shear composition 通过对微震事件矩张量的反演，可以根据式(6) 深度以内，矿体最低标高128m.其中Ⅱ号矿体平均厚 计算出微震事件破裂方位角（走向P,倾向δ，滑动角 度15.4m,Ⅲ号矿体平均厚度3.53m.根据地质及水 入)等震源机制解震源机制解，然后结合岩石破裂的位 文地质条件，分为西部区和东部区. 置信息，判断破裂面及渗水通道的破裂类型、过程及发 东区从1984年进入基建期，1996年开始试生产， 展趋势，从而对岩石破裂可能诱发的突水灾害进行机 1997年正式进行开采.随着东区资源量的减少，矿山 理分析及预测. 已将西区纳入开采范围.西区因矿体顶板直接分布第 MI=-Mo(sinscosasin2.+sin28sinasin'.), 四系中更新统含黏性土砾石含水层，厚度较大，透水性 Mg=肾=M(sincin,+in2 nsin2p.） 较强，预测矿坑涌水量较大，水文地质工程地质条件较 复杂，其正式开采有很大的困难.主要原因为矿体顶 M'=M=-M(cosδcoshcos.+cos26 SsinAsin.）, 板以上大约100m为Q2砾卵石含水层，以下为第四系 M=M (sinscosasin2.-sin28sinacos.), 黏土层，厚度较大，含水但又有一定的隔水作用.如果 MI =M =-M (cosScosasing.-cos26sinacoso.), 控制不好，顶板一旦破裂，则会酿成突水淹井的危险 为防止上述危险，必须建立一套行之有效的监测系统， M=M。sin26sinA. 确保采矿过程的安全生产 (6) 为了降低开采风险，保护地质环境，合理开发利用 式中，M。为震源的地震矩 矿产资源，需要对大面积开采后顶板和矿柱的破裂及 2项目背景 突水通道的发展过程进行实时监测，北京科技大学与 矾山磷矿进行科研合作，采用高精度微地震监测技术 2.1工程概况 对岩体微破裂进行动态监测，同时开展岩层运动和应 矾山磷矿位于河北省涿鹿县境内，是目前我国北 力场的理论研究.当发现渗流通道形成和贯通的迹象 方唯一勘探并建成投产的大型磷矿，是“八五”期间国 时，则立即采取工程措施避免事态的恶性发展.经长 家重点建设项目.矾山磷矿赋存于矾山杂岩体内的层 期监测后，若没有危险信号的出现，矿山可考虑增大矿 状辉石岩带中，主矿体走向近东西，矿体呈弧形分布， 房参数，减少矿柱，在有效监控的情况下提高采矿 倾向北和北西，倾角30°左右.勘探工程沿走向控制约 效率. 1800m,沿倾向控制约800m.矾山磷矿床自上而下分 2.2微地震监测系统现场布置 I、Ⅱ、Ⅲ号矿体，Ⅱ、Ⅲ号富磷矿体基本控制在500m 为减少因与岩体接触不密实而引起的微震波能量

柴金飞等: 基于矩张量反演的矿山突水孕育过程 1 6 ( 2M2 － M3 － M1 ) － 1 0 0 0 2 0        0 0 － 1 = MISO + MDC + MCLVD ． ( 5) 式中: MISO = PE = 1 3 ( M1 + M2 + M3 ) 1 0 0 0 1 0        0 0 1 表示矩 张量的各向同性成分，即膨胀( 或压缩) 中心，其特征 值 P 表 示 体 积 的 改 变 量，E 为 单 位 矩 阵; MDC = 1 2 ( M1 － M3 ) 1 0 0 0 0 0        0 0 － 1 表示矩张量的纯双力偶成 分，即纯剪切破裂成分; MCLVD = 1 6 ( 2M2 － M3 － M1 ) × － 1 0 0 0 2 0        0 0 － 1 表示矩 张 量 的 补 偿 线 性 矢 量 偶 极 成 分; M1、M2 和 M3 为矩张量的本征值，且 M1 ＞ M2 ＞ M3 ; M'表示矩张量的偏量部分，是由纯偏量的本征值 组成． 为直观地表示微震事件的震源机制，常以震源下 半球投影的海滩球表示其纯剪切破裂成分的矩张量 解，如图 1 所示． 图 1 纯剪切破裂成分的震源海滩球 Fig． 1 Fracture source beach ball of pure shear composition 通过对微震事件矩张量的反演，可以根据式( 6) 计算出微震事件破裂方位角( 走向 φs，倾向 δ，滑动角 λ) 等震源机制解震源机制解，然后结合岩石破裂的位 置信息，判断破裂面及渗水通道的破裂类型、过程及发 展趋势，从而对岩石破裂可能诱发的突水灾害进行机 理分析及预测． MDC 11 = － M0 ( sinδcosλsin2φs + sin2δsinλsin2 φs) ， MDC 12 = MDC 21 = M0 ( sinδcosλsin2φs + 1 2 sin2δsinλsin2φs ) ， MDC 13 = MDC 31 = － M0 ( cosδcosλcosφs + cos2δsinλsinφs) ， MDC 22 = M0 ( sinδcosλsin2φs － sin2δsinλcos2 φs) ， MDC 23 = MDC 32 = － M0 ( cosδcosλsinφs － cos2δsinλcosφs) ， MDC 33 = M0 sin2δsinλ            ． ( 6) 式中，M0 为震源的地震矩． 2 项目背景 2. 1 工程概况 矾山磷矿位于河北省涿鹿县境内，是目前我国北 方唯一勘探并建成投产的大型磷矿，是“八五”期间国 家重点建设项目． 矾山磷矿赋存于矾山杂岩体内的层 状辉石岩带中，主矿体走向近东西，矿体呈弧形分布， 倾向北和北西，倾角 30°左右． 勘探工程沿走向控制约 1800 m，沿倾向控制约 800 m． 矾山磷矿床自上而下分 Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ号矿体，Ⅱ、Ⅲ号富磷矿体基本控制在 500 m 深度以内，矿体最低标高 128 m． 其中Ⅱ号矿体平均厚 度 15. 4 m，Ⅲ号矿体平均厚度 3. 53 m． 根据地质及水 文地质条件，分为西部区和东部区． 东区从 1984 年进入基建期，1996 年开始试生产， 1997 年正式进行开采． 随着东区资源量的减少，矿山 已将西区纳入开采范围． 西区因矿体顶板直接分布第 四系中更新统含黏性土砾石含水层，厚度较大，透水性 较强，预测矿坑涌水量较大，水文地质工程地质条件较 复杂，其正式开采有很大的困难． 主要原因为矿体顶 板以上大约 100 m 为 Q2 砾卵石含水层，以下为第四系 黏土层，厚度较大，含水但又有一定的隔水作用． 如果 控制不好，顶板一旦破裂，则会酿成突水淹井的危险． 为防止上述危险，必须建立一套行之有效的监测系统， 确保采矿过程的安全生产． 为了降低开采风险，保护地质环境，合理开发利用 矿产资源，需要对大面积开采后顶板和矿柱的破裂及 突水通道的发展过程进行实时监测，北京科技大学与 矾山磷矿进行科研合作，采用高精度微地震监测技术 对岩体微破裂进行动态监测，同时开展岩层运动和应 力场的理论研究． 当发现渗流通道形成和贯通的迹象 时，则立即采取工程措施避免事态的恶性发展． 经长 期监测后，若没有危险信号的出现，矿山可考虑增大矿 房参数，减 少 矿 柱，在 有 效 监 控 的 情 况 下 提 高 采 矿 效率． 2. 2 微地震监测系统现场布置 为减少因与岩体接触不密实而引起的微震波能量 · 962 ·

·270 工程科学学报，第37卷，第3期 衰减，增加传感器获取的微震波信号质量，并综合考虑 测区分为三部分：第一区域为上部控制区，位于515水 矾山磷矿井下开采现状：425水平为正开采水平，470 平第4、6和8穿脉内，共三个传感器，固定式安装；第 水平与515水平为已开采水平，本项目采用固定式低 二区域为矿柱区，位于470水平第4、6、8、10、12和14 频、中频和高频相结合的方法采集各种岩石破裂信号. 穿脉内，共六个传感器，固定式安装：第三区域为下部 在矾山磷矿布置微震监测系统主要目的是监测西 控制区，位于425水平第2、6和8穿脉内，共三个传感 区第212勘探线425水平以上区域顶板和矿柱的稳 器，固定式安装 定性.监测范围为：走向长度700m,深度400m,倾向 经测量及标定炮检验，最终获得各传感器坐标 长度800m.为达到预期的监测效果，将矾山磷矿井下 (x,i=1,2,3)见表1. 表1传感器坐标统计表 Table 1 Statistical table of detector coordinates 通道序号，n X(i=1) Y(i=2) Z(i=3) 所属测区和穿脉 67354.79 52037.40 538.72 515测区，4穿脉 2 67315.86 52011.14 533.13 515测区，6穿脉 3 67276.13 51998.22 548.00 515测区，8*穿脉 4 67342.23 52070.47 498.80 470测区，4穿脉 5 67296.19 52044.93 497.56 470测区，6穿脉 6 67213.53 52037.89 484.84 470测区，8°穿脉 67147.72 52030.86 498.98 470测区，10*穿脉 8 67095.10 52007.59 480.97 470测区，12穿脉 9 67052.20 52003.89 498.54 470测区，14#穿脉 10 67326.33 52170.57 429.32 425测区，2穿脉 11 67236.59 52121.75 430.10 425测区，6穿脉 12 67178.87 52112.05 430.52 425测区，8°穿脉 3 监测到600个以上有效微震事件.本文选取具有代表 微震震源矩张量反演过程 性的八个微震事件点（震级大于0.5级），对突水灾害 3.1资料整理及计算结果 孕育过程进行矩张量的反演研究.各微震事件点坐标 2010年7月初系统安装完毕并正常运行以来，共 (x0,i=1,2,3)见表2. 表2异常微震事件统计表 Table 2 Statistical table of unusual microseismic events 微震事件，n X(i=1) Y(i=2) Z(i=3) 震级 位置 备注 1 67300.68 52213.34 598.41 0.61 顶板 异常 2 67290.31 52187.75 573.74 0.73 项板 异常 67304.68 52174.58 548.01 0.52 顶板 异常 4 67315.11 52143.08 507.87 0.83 项板 异常 5 67345.49 52146.75 498.18 0.53 项板 异常 6 67307.44 52123.95 500.05 0.60 顶板 异常 > 67329.80 52158.29 520.70 0.76 顶板 异常 8 67304.88 52141.62 518.84 0.63 顶板 异常 通过对各传感器接收到微震事件的三分量波形数 解(Ms)为： 据进行研究，采用P波最大位移法对微震数据进行矩 0.3297 -2.8246 0.6890 张量反演，计算其震源参数.各微震事件最大位移值 Ms=1.0×104 -2.8246 0.1105 -2.2277 (ui=1,2,3)见表3. 0.6890 -2.2277 -5.6410 将各传感器坐标(x,i=1,2,3)、各微震事件点坐 A -1.8486 -3.9630 0.0379 标(x0,i=1,2,3)及各微震事件的最大位移值(u, M2=1.0×104 -3.9630 -0.6587 -1.0532 i=1,2,3)代入式(1)，计算得到各微震事件的矩张量 0.0379 -1.0532 -8.4077J

工程科学学报，第 37 卷，第 3 期 衰减，增加传感器获取的微震波信号质量，并综合考虑 矾山磷矿井下开采现状: 425 水平为正开采水平，470 水平与 515 水平为已开采水平，本项目采用固定式低 频、中频和高频相结合的方法采集各种岩石破裂信号． 在矾山磷矿布置微震监测系统主要目的是监测西 区第 2-12 勘探线 425 水平以上区域顶板和矿柱的稳 定性． 监测范围为: 走向长度 700 m，深度 400 m，倾向 长度 800 m． 为达到预期的监测效果，将矾山磷矿井下 测区分为三部分: 第一区域为上部控制区，位于 515 水 平第 4、6 和 8 穿脉内，共三个传感器，固定式安装; 第 二区域为矿柱区，位于 470 水平第 4、6、8、10、12 和 14 穿脉内，共六个传感器，固定式安装; 第三区域为下部 控制区，位于 425 水平第 2、6 和 8 穿脉内，共三个传感 器，固定式安装． 经测量及标定炮检 验，最终获得各传感器坐标 ( xn i ，i = 1，2，3) 见表 1． 表 1 传感器坐标统计表 Table 1 Statistical table of detector coordinates 通道序号，n X( i = 1) Y( i = 2) Z( i = 3) 所属测区和穿脉 1 67354. 79 52037. 40 538. 72 515 测区，4# 穿脉 2 67315. 86 52011. 14 533. 13 515 测区，6# 穿脉 3 67276. 13 51998. 22 548. 00 515 测区，8# 穿脉 4 67342. 23 52070. 47 498. 80 470 测区，4# 穿脉 5 67296. 19 52044. 93 497. 56 470 测区，6# 穿脉 6 67213. 53 52037. 89 484. 84 470 测区，8# 穿脉 7 67147. 72 52030. 86 498. 98 470 测区，10# 穿脉 8 67095. 10 52007. 59 480. 97 470 测区，12# 穿脉 9 67052. 20 52003. 89 498. 54 470 测区，14# 穿脉 10 67326. 33 52170. 57 429. 32 425 测区，2# 穿脉 11 67236. 59 52121. 75 430. 10 425 测区，6# 穿脉 12 67178. 87 52112. 05 430. 52 425 测区，8# 穿脉 3 微震震源矩张量反演过程 3. 1 资料整理及计算结果 2010 年 7 月初系统安装完毕并正常运行以来，共 监测到 600 个以上有效微震事件． 本文选取具有代表 性的八个微震事件点( 震级大于 0. 5 级) ，对突水灾害 孕育过程进行矩张量的反演研究． 各微震事件点坐标 ( xn 0i，i = 1，2，3) 见表 2． 表 2 异常微震事件统计表 Table 2 Statistical table of unusual microseismic events 微震事件，n X ( i = 1) Y ( i = 2) Z ( i = 3) 震级 位置 备注 1 67300. 68 52213. 34 598. 41 0. 61 顶板 异常 2 67290. 31 52187. 75 573. 74 0. 73 顶板 异常 3 67304. 68 52174. 58 548. 01 0. 52 顶板 异常 4 67315. 11 52143. 08 507. 87 0. 83 顶板 异常 5 67345. 49 52146. 75 498. 18 0. 53 顶板 异常 6 67307. 44 52123. 95 500. 05 0. 60 顶板 异常 7 67329. 80 52158. 29 520. 70 0. 76 顶板 异常 8 67304. 88 52141. 62 518. 84 0. 63 顶板 异常 通过对各传感器接收到微震事件的三分量波形数 据进行研究，采用 P 波最大位移法对微震数据进行矩 张量反演，计算其震源参数． 各微震事件最大位移值 ( un P，i，i = 1，2，3) 见表 3． 将各传感器坐标( xn i ，i = 1，2，3) 、各微震事件点坐 标( xn 0i，i = 1，2，3) 及各微震事件的最大位移值( un P，i， i = 1，2，3) 代入式( 1) ，计算得到各微震事件的矩张量 解( MS ) 为: MS1 = 1. 0 × 1014 × 0. 3297 － 2. 8246 0. 6890 － 2. 8246 0. 1105 － 2. 2277        0. 6890 － 2. 2277 － 5. 6410 ， MS2 = 1. 0 × 1014 × － 1. 8486 － 3. 9630 0. 0379 － 3. 9630 － 0. 6587 － 1. 0532        0. 0379 － 1. 0532 － 8. 4077 ， · 072 ·

柴金飞等：基于矩张量反演的矿山突水孕育过程 271· 表3各微震事件的最大位移值 Table 3 Maximum displacement values of microseismic events m 传感器序号，n位移方向微震事件1 微震事件2微震事件3 微震事件4微震事件5 微震事件6 微震事件7 微震事件8 X(i=1) -0.0107 0.0508 0.1023 -0.1142 -0.0067 -0.2192 -0.0799 -0.0005 1 Y(i=2) 0.0349 -0.1381 -0.2801 0.3040 0.0783 0.4007 0.3867 0.0011 Z(i=3) 0.0118 -0.0306 -0.0190 -0.0887 -0.0290 -0.1790 -0.0576 -0.0002 X(i=1) -0.0097 -0.0057 0.0285 -0.0000 -0.0253 -0.0184 0.0032 0.0194 Y(i=2) 0.1290 0.0545 -0.4164 0.0050 -0.1158 0.2470 0.0336 -0.2306 Z(i=3) 0.0416 0.0120 -0.0379 -0.0010 0.0299 -0.0724 -0.0028 0.0253 X(i=1) 0.0181 0.0186 -0.0797 -0.0604 -0.1010 -0.0153 -0.0691 -0.0850 Y(i=2) 0.1587 0.1781 -0.4925 -0.2246 -0.2163 -0.0612 -0.2062 -0.4240 Z(i=3) 0.0372 0.0233 -0.0000 0.0622 0.0726 0.0234 0.0352 0.0862 X(i=1) -0.0690 -0.0554 0.1397 -0.1999 0.0086 -0.7961 -0.0708 -0.0737 Y(i=2) 0.2371 0.1518 -0.3872 0.5353 0.2021 1.2239 0.4999 0.1404 Z(i=3) 0.1653 0.0911 -0.1830 0.0668 -0.0017 0.0285 0.1246 0.0395 X(i=1) 0.0085 0.0012 -0.0415 -0.0508 -0.1336 0.0385 -0.0687 -0.0428 Y(i=2) 0.3191 0.3538 -0.6340 -0.2633 -0.2760 0.2701 -0.2316 -0.4757 Z(i=3) 0.1911 0.1792 -0.2467 -0.0277 -0.0017 0.0085 -0.0473 -0.1047 X(i=1) 0.1596 0.2674 -0.3912 -0.3716 -0.2581 -0.2427 -0.3874 -0.4811 Y(i=2) 0.3214 0.5063 -0.5867 -0.3848 -0.2129 -0.2224 -0.4011 -0.5463 Z(i=3) 0.2080 0.2859 -0.2711 -0.0842 -0.0261 -0.0393 -0.1195 -0.1790 X(i=1) 0.1906 0.3549 -0.4325 -0.2771 -0.1889 -0.1181 -0.3215 -0.4268 Y(i=2) 0.2274 0.3919 -0.3960 -0.1858 -0.1107 -0.0688 -0.2250 -0.3008 Z(i=3) 0.1239 0.1781 -0.1351 -0.0147 0.0008 -0.0008 -0.0384 -0.0540 X(i=1) 0.1668 0.3154 -0.3615 -0.2228 -0.1535 -0.1061 -0.2707 -0.3364 Y(i=2) 0.1670 0.2937 -0.2881 -0.1372 -0.0853 -0.0582 -0.1738 -0.2149 Z(i=3) 0.0953 0.1451 -0.1156 -0.0272 -0.0105 -0.0095 -0.0458 -0.0607 X(i=1) 0.1496 0.3034 -0.3775 -0.1705 -0.1082 -0.0298 -0.1999 -0.3111 Y(i=2) 0.1270 0.2347 -0.2258 -0.0917 -0.0597 -0.0263 -0.1201 -0.1564 2(i=3) 0.0605 0.0922 -0.0654 -0.0061 0.0002 -0.0003 -0.0172 -0.0231 X(i=1) -0.1080 -0.2229 0.2263 0.1782 -0.2092 0.1689 -0.0712 0.2668 Y(i=2) 0.1801 0.1862 -0.0419 0.4367 0.2601 0.4169 0.2521 0.3600 Z(i=3) 0.7120 1.0856 -1.2407 -1.2478 -0.7520 -0.6325 -1.8757 -1.1133 X(i=1) 0.1983 0.3610 -0.5165 -0.6651 -0.3264 -0.6151 -0.8571 -0.6759 Y(i=2) 0.2833 0.4421 -0.4007 -0.1807 -0.0749 -0.0191 -0.3360 -0.1967 Z(i=3) 0.5207 0.8630 -0.8943 -0.6588 -0.2040 -0.6072 -0.8331 -0.8783 X(i=1) 0.2445 0.4660 -0.5591 -0.3970 -0.1961 -0.2723 -0.6037 -0.5576 12 Y(i=2) 0.2033 0.3294 -0.2779 -0.0904 -0.0408 -0.0252 -0.1850 -0.1309 Z(i=3) 0.3370 0.5665 -0.5221 -0.2254 -0.0796 -0.1472 -0.3607 -0.3908 3.62032.27550.7224 -0.5149 3.7894 1.4666 Ms=1.0×104× 2.27553.50580.2519 M4=1.0×104 3.7894 -0.2213 -0.0066 L0.72240.25197.6221 1.4666 -0.0066 6.1441

柴金飞等: 基于矩张量反演的矿山突水孕育过程 表 3 各微震事件的最大位移值 Table 3 Maximum displacement values of microseismic events m 传感器序号，n 位移方向 微震事件 1 微震事件 2 微震事件 3 微震事件 4 微震事件 5 微震事件 6 微震事件 7 微震事件 8 X ( i = 1) － 0. 0107 0. 0508 0. 1023 － 0. 1142 － 0. 0067 － 0. 2192 － 0. 0799 － 0. 0005 1 Y ( i = 2) 0. 0349 － 0. 1381 － 0. 2801 0. 3040 0. 0783 0. 4007 0. 3867 0. 0011 Z ( i = 3) 0. 0118 － 0. 0306 － 0. 0190 － 0. 0887 － 0. 0290 － 0. 1790 － 0. 0576 － 0. 0002 X ( i = 1) － 0. 0097 － 0. 0057 0. 0285 － 0. 0000 － 0. 0253 － 0. 0184 0. 0032 0. 0194 2 Y ( i = 2) 0. 1290 0. 0545 － 0. 4164 0. 0050 － 0. 1158 0. 2470 0. 0336 － 0. 2306 Z ( i = 3) 0. 0416 0. 0120 － 0. 0379 － 0. 0010 0. 0299 － 0. 0724 － 0. 0028 0. 0253 X ( i = 1) 0. 0181 0. 0186 － 0. 0797 － 0. 0604 － 0. 1010 － 0. 0153 － 0. 0691 － 0. 0850 3 Y ( i = 2) 0. 1587 0. 1781 － 0. 4925 － 0. 2246 － 0. 2163 － 0. 0612 － 0. 2062 － 0. 4240 Z ( i = 3) 0. 0372 0. 0233 － 0. 0000 0. 0622 0. 0726 0. 0234 0. 0352 0. 0862 X ( i = 1) － 0. 0690 － 0. 0554 0. 1397 － 0. 1999 0. 0086 － 0. 7961 － 0. 0708 － 0. 0737 4 Y ( i = 2) 0. 2371 0. 1518 － 0. 3872 0. 5353 0. 2021 1. 2239 0. 4999 0. 1404 Z ( i = 3) 0. 1653 0. 0911 － 0. 1830 0. 0668 － 0. 0017 0. 0285 0. 1246 0. 0395 X ( i = 1) 0. 0085 0. 0012 － 0. 0415 － 0. 0508 － 0. 1336 0. 0385 － 0. 0687 － 0. 0428 5 Y ( i = 2) 0. 3191 0. 3538 － 0. 6340 － 0. 2633 － 0. 2760 0. 2701 － 0. 2316 － 0. 4757 Z ( i = 3) 0. 1911 0. 1792 － 0. 2467 － 0. 0277 － 0. 0017 0. 0085 － 0. 0473 － 0. 1047 X ( i = 1) 0. 1596 0. 2674 － 0. 3912 － 0. 3716 － 0. 2581 － 0. 2427 － 0. 3874 － 0. 4811 6 Y ( i = 2) 0. 3214 0. 5063 － 0. 5867 － 0. 3848 － 0. 2129 － 0. 2224 － 0. 4011 － 0. 5463 Z ( i = 3) 0. 2080 0. 2859 － 0. 2711 － 0. 0842 － 0. 0261 － 0. 0393 － 0. 1195 － 0. 1790 X ( i = 1) 0. 1906 0. 3549 － 0. 4325 － 0. 2771 － 0. 1889 － 0. 1181 － 0. 3215 － 0. 4268 7 Y ( i = 2) 0. 2274 0. 3919 － 0. 3960 － 0. 1858 － 0. 1107 － 0. 0688 － 0. 2250 － 0. 3008 Z ( i = 3) 0. 1239 0. 1781 － 0. 1351 － 0. 0147 0. 0008 － 0. 0008 － 0. 0384 － 0. 0540 X ( i = 1) 0. 1668 0. 3154 － 0. 3615 － 0. 2228 － 0. 1535 － 0. 1061 － 0. 2707 － 0. 3364 8 Y ( i = 2) 0. 1670 0. 2937 － 0. 2881 － 0. 1372 － 0. 0853 － 0. 0582 － 0. 1738 － 0. 2149 Z ( i = 3) 0. 0953 0. 1451 － 0. 1156 － 0. 0272 － 0. 0105 － 0. 0095 － 0. 0458 － 0. 0607 X ( i = 1) 0. 1496 0. 3034 － 0. 3775 － 0. 1705 － 0. 1082 － 0. 0298 － 0. 1999 － 0. 3111 9 Y ( i = 2) 0. 1270 0. 2347 － 0. 2258 － 0. 0917 － 0. 0597 － 0. 0263 － 0. 1201 － 0. 1564 Z ( i = 3) 0. 0605 0. 0922 － 0. 0654 － 0. 0061 0. 0002 － 0. 0003 － 0. 0172 － 0. 0231 X ( i = 1) － 0. 1080 － 0. 2229 0. 2263 0. 1782 － 0. 2092 0. 1689 － 0. 0712 0. 2668 10 Y ( i = 2) 0. 1801 0. 1862 － 0. 0419 0. 4367 0. 2601 0. 4169 0. 2521 0. 3600 Z ( i = 3) 0. 7120 1. 0856 － 1. 2407 － 1. 2478 － 0. 7520 － 0. 6325 － 1. 8757 － 1. 1133 X ( i = 1) 0. 1983 0. 3610 － 0. 5165 － 0. 6651 － 0. 3264 － 0. 6151 － 0. 8571 － 0. 6759 11 Y ( i = 2) 0. 2833 0. 4421 － 0. 4007 － 0. 1807 － 0. 0749 － 0. 0191 － 0. 3360 － 0. 1967 Z ( i = 3) 0. 5207 0. 8630 － 0. 8943 － 0. 6588 － 0. 2040 － 0. 6072 － 0. 8331 － 0. 8783 X ( i = 1) 0. 2445 0. 4660 － 0. 5591 － 0. 3970 － 0. 1961 － 0. 2723 － 0. 6037 － 0. 5576 12 Y ( i = 2) 0. 2033 0. 3294 － 0. 2779 － 0. 0904 － 0. 0408 － 0. 0252 － 0. 1850 － 0. 1309 Z ( i = 3) 0. 3370 0. 5665 － 0. 5221 － 0. 2254 － 0. 0796 － 0. 1472 － 0. 3607 － 0. 3908 MS3 = 1. 0 × 1014 × 3. 6203 2. 2755 0. 7224 2. 2755 3. 5058 0. 2519        0. 7224 0. 2519 7. 6221 ， MS4 = 1. 0 × 1014 × － 0. 5149 3. 7894 1. 4666 3. 7894 － 0. 2213 － 0. 0066        1. 4666 － 0. 0066 6. 1441  ， · 172 ·