9.1　结论

近水体采煤，特别是松散含水层下采煤，会导致覆岩的初始应力平衡受到破坏，导致裂隙岩体的破坏、断裂和垮落，以及裂隙的发育与闭合等。松散含水层下采煤作为一个开放系统，根据热力学第二定律，随着采动与时间的延续，必然造成系统的熵的变化，进而导致系统在时间和空间上的差异变化，形成系统的时空演化，而系统的时空演化对采动覆岩破坏及其突水溃砂灾害的决策有重要的意义。采煤系统的时空演化可以通过采动覆岩系统的应力与裂隙的时空演化来研究，本书以此为出发点，以近松散含水层下厚煤层开采突水溃砂危险性决策为研究对象，采用相似材料模型试验、时空可视化分析以及空间多准则决策等方法对其进行研究，获得如下结论：

（1）通过建立河南泉店煤矿采动覆岩破坏研究的工程地质模型，对研究区的松散层工程地质特征进行了分析，并对其工程地质类型进行了划分。开采煤层覆岩的含水层为弱含水层，且在开采的过程中水体也会被逐渐地排出，松散层含水层中，上部含水层的富水性为中等，而对开采有影响的是松散层中下部含水层，由于受到不同的工程地质类型隔水层的隔断作用，且各含水层为弱富水性，再根据《煤矿防治水细则》和《建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规范》，可将研究区的水体采动等级定为Ⅱ级。

（2）通过建立采动覆岩应力时空立方体可视化模型，基于信息熵理论以及时空数据模型，提出了采动覆岩应力的应力熵，对采动覆岩应力时空演化特征进行了研究。以泉店煤矿11050工作面为地质原型，建立了工作面的工程地质模型，通过相似材料模型试验，对裂隙覆岩采动过程中应力进行监测研究，从系统科学角度出发，基于信息理论以及时空数据模型，提出了采动覆岩应力的应力熵，对采动过程中覆岩应力的历时特征及应力熵进行了分析，工作面前方的覆岩中的垂直应力呈现出周期性变化，而在每次应力突变时，都伴随着应力熵的突变。基于GIS时空可视化模型，对采动过程中覆岩应力的时间序列与空间序列进行了分析，并建立了采动覆岩应力时空立方体可视化分析模型，实现了采动覆岩的应力场时空演化的可视化分析。对采动覆岩应力时空模型的趋势分析，得到采动覆岩应力时空立方体模型Z得分为－1.86，表明随着时间的推移，采动覆岩应力整体上具有显著性减小的趋势，导水裂隙带内覆岩应力时空立方体模型Z得分为－2.63，表明随着时间的推移，导水裂隙带内采动覆岩应力整体上显著性减小效果更加明显。

（3）通过建立采动覆岩裂隙的时空立方体可视化分析模型，基于GIS、信息熵以及分形几何理论对采动覆岩裂隙的时空演化特征进行了时空可视化分析研究。首先，基于信息熵理论建立了定量描述裂隙发育方向或混乱程度特征的裂隙熵，并对采动过程中各个阶段的裂隙熵进行了计算。然后，对采动过程中覆岩裂隙的分形维数进行了计算，最后基于GIS对裂隙的时空演化特征进行了时空可视化分析，并对其进行热点分析。采动覆岩裂隙时空立方体模型Z得分为3.94，表明随着时间的推移，采动覆岩分形维数和裂隙熵整体上具有递增趋势，采动覆岩裂隙系统是个熵增加的过程。新增热点主要集中在工作面推进方向的上方与前方，主要反映了新裂隙的产生，采动覆岩裂隙分形维数在切眼和工作面推进之间主要分布振荡的热点且具有冷点历史，而裂隙熵在工作面推进后方、采空区及其上方主要分布连续热点。对采动过程中的裂隙的时空差异进行了计算分析，利用裂隙场熵与分形维数结合的方法对裂隙场中的裂隙的发育状态进行判别。(https://www.daowen.com)

（4）获得了近距离煤层上行开采与下行开采过程中重复采动覆岩裂隙的分形维数与裂隙熵的演化特征。上行开采重复采动导致的覆岩裂隙分形维数在工作面推进方向的分布特征为“马鞍形”，而下行开采重复采动导致的覆岩裂隙分形维数在工作面推进方向的分布特征为“梯形”，重复采动覆岩裂隙熵均具有周期性变化的特点。上行开采过程中，裂隙熵在工作面推进方向上随着煤层开采呈周期性变化，并未发生波动，这与分形维数的变化规律不一致，说明在上行开采重复采动的过程中，裂隙熵依然是表征裂隙方向的主要参数，裂隙的分形维数和裂隙熵同样可以用来描述上行开采重复采动过程中裂隙的时空状态变化特征。下行开采过程中，裂隙熵随着工作面的推进呈周期性变化，随着工作面的推进而逐渐增加，说明下行开采重复采动覆岩裂隙的时空演化是熵增的过程，系统趋向于复杂，裂隙的方向趋向于混乱，导水裂隙带内覆岩破碎。

（5）基于空间多准则决策理论，确定了采动覆岩突水溃砂危险性的决策影响因素：松散含水层、地质构造、隔水层、采动覆岩、开采活动。根据《煤矿地质工作规定》，基于加权线性组合方法（WLC）与层次分析法（AHP）建立了地质构造复杂指数（FCI），对地质构造准则进行了量化分析。基于多元非线性回归与信息熵理论，对厚煤层综放开采覆岩破坏高度进行了预测，构建了厚煤层综放开采导水裂隙带高度的预测计算模型。

（6）建立了采动覆岩突水溃砂危险性空间多准则决策模型，对采动覆岩突水溃砂危险性进行了决策分析。首先，建立了采动覆岩突水溃砂危险性指数（Risk Index，RI），基于信息熵理论，对各个准则的熵进行了计算，获得了各个准则的权重系数，然后利用GIS对采动覆岩突水溃砂危险性进行了决策分析，采用自然间断点法（Jenks）对决策结果进行分区，并对各个分区进行分析。最后，通过局部敏感性分析方法，对模型的不确定性进行了分析，对模型的各个准则以及影响各个准则的子准则进行了分析。从而开发出采动覆岩突水溃砂危险性决策系统，实现了采动覆岩突水溃砂危险性的快速决策，并对模型进行了推广应用和对比分析。基于熵的空间多准则决策模型无论是在薄基岩下近松散含水层采煤充填开采危险性决策还是在煤层底板岩溶承压含水层突水脆弱性决策中应用都是可行的。与基于模糊数学的空间多准则决策模型相比，基于熵的空间多准则决策模型能够有效区分不同位置的风险水平。与基于方差最大化的空间多准则决策方法相比，主要是采用客观的评价方法，而不能考虑决策者（专家）的意见，可能会导致获得的评价结果偏向于保守。