利用水化学过程分析方法识别地质复杂的煤田中的区域地下水流动系统

《Journal of Hydrology》：Identification of regional groundwater flow systems in geologically complex coalfields using hydrochemical process analysis

本研究针对煤矿区深层含水层系统结构复杂、边界模糊的问题，整合SOM水化学分类、碳14测年、地层岩性分析和抽水试验数据，揭示水岩作用主导化学过程，水动力条件影响补给路径，空间化学模式对应地层组合，并发现采矿增强含水层间水力连通。成果为复杂地质区地下水系统解析及可持续管理提供方法支撑。

　　

张淼|陈路旺|侯晓伟|胡永生|赵宝新|高天娃|傅先杰|李珂|戴国清

合肥工业大学资源与环境工程学院，中国合肥230009

摘要

在煤田含水层中，地下水流动系统的识别十分困难，因为多样的地层组合、复杂的地质构造以及多层含水层使得地下水流动系统的边界和连通性变得模糊。为了解决这一挑战，本研究开发了一种综合方法，结合了自组织映射（SOM）水化学分类、放射性碳（¹⁴C）测年、地层-岩石学分析以及抽水试验数据，来表征一个结构复杂的煤田含水层系统中的地下水流动系统。SOM聚类有效地识别了基岩含水层中的水化学特征和空间异质性，为区分区域性和局部性流动系统提供了系统框架。同时，通过对¹⁴C年龄的含水层特异性校正，能够更可靠地确定地下水的停留时间，从而阐明不同含水层之间的补给和排放过程。研究结果表明，水-岩相互作用主要控制着水化学过程，而水动力条件则控制着补给路径和流动模式，间接影响了地下水化学性质。水化学的空间分布与岩石组合相对应，突显了地层组合对地下水化学的影响。SOM分析还发现，一些二叠纪含煤含水层样本与下层含水层样本聚类在一起，表明由于采矿活动增强了水力连通性和层间地下水交换，导致了水化学的趋同。抽水试验分析证实，主要断层作为水力边界，调节着局部地下水流动系统。本研究为解读地质复杂的煤田中的地下水循环提供了一个强大的工具，并具有广泛的适用性。这些发现对于可持续的地下水管理、矿井水控制以及保护结构扰动环境中的地下水资源具有重要意义。

引言

在煤矿开采区，深层地下水系统由于高静水压力、结构复杂性和采矿引起的扰动，带来了重大的水文地质和环境挑战（Campbell等人，2025年；Yu等人，2024年）。密集和长期的煤炭开采改变了自然的水力梯度，增强了含水层间的连通性，并改变了区域地下水循环模式。这些扰动增加了矿井水突入事件的风险，并通过加剧的水-岩相互作用加速了地下水质量的演变（Duda等人，2023年；Liu等人，2017年；Mohammadpour等人，2024年；Qu等人，2021年）。尽管人们对受采矿影响的含水层给予了越来越多的关注，但在深层多含水层系统中控制地下水循环和水文地球化学演变的机制仍不够明确，尤其是在区域尺度上。然而，循环重组、水文地球化学演变和结构控制之间的内部耦合机制仍然理解不足。

水化学分析为了解结构复杂煤田中的地下水来源、流动演变和水-岩相互作用提供了基本的见解（Hou等人，2024年；Kouser等人，2022年；Zhang等人，2024年）。尽管煤矿开采区的地下水系统已经得到了广泛研究，但在密集煤炭开采条件下，深层多含水层系统中的水文地球化学过程仍缺乏足够的约束。由于煤炭在全球能源结构中占据重要地位，因此阐明这些环境下的水文地球化学演变对于可持续的地下水管理和安全的矿井生产至关重要。采矿活动会根据水文地质和地球化学条件显著改变地下水质量和循环。深层煤层开采经常在工作面附近引发水突入事件，增强了之前分离的含水层之间的水力连通性，并促进了地下水混合（Moya等人，2016年）。因此，解析地下水来源、循环层次和水-岩相互作用机制对于灾害预测和地下水管理至关重要。然而，大多数在地质复杂矿区进行的研究都集中在单个含水层或单个地点的局部石灰岩系统上，主要关注地下水来源和质量控制因素（Brahim等人，2015年；Mohammadpour等人，2024年；Zhang等人，2022年；Zhang等人，2022年；Zheng等人，2019年）。在区域尺度上对多含水层系统中的水文地球化学相互作用进行综合分析仍然有限。此外，缺乏系统的区域流动系统划分限制了对地下水循环的全面解释，并阻碍了对采矿引起的扰动的评估，这些扰动通常会加剧含水层混合，加强水-岩相互作用，并增加煤田水文地质系统的结构复杂性（Duda等人，2023年；Huang等人，2020年）。

为了克服传统水化学解释的局限性并应对非线性系统的复杂性，越来越多地应用了先进的数据驱动方法。多变量统计分析、地理空间建模（GIS）和图形方法被广泛用于表征和量化水化学过程（Brahim等人，2015年；Jeong等人，2024年；Luo等人，2022年；Quiros等人，2024年；Zhang等人，2024年）。然而，传统的多变量方法（如主成分分析（PCA）和因子分析）通常依赖于线性假设，当变量之间存在复杂非线性关系时，可能无法有效区分具有相似水化学特征的样本（Nguyen等人，2015年；Sanchez-Martos等人，2002年；Tsuchihara等人，2020年）。随着人工智能的快速发展，新的无监督学习技术为分析高维和非线性水化学数据集提供了新的机会。其中，自组织映射（SOM）算法在水文学、地球化学和环境科学中得到了广泛应用，因为它能够将复杂的多变量数据投影到低维空间，同时保留样本之间的拓扑关系（Bhuiyan等人，2021年；Li等人，2020年；Licen等人，2023年；Lubo-Robles等人，2023年）。与传统线性方法相比，SOM在分类具有强非线性、混合来源和重叠水化学特征的水化学样本方面特别有效。先前的研究已成功将SOM应用于地下水质量评估、水化学模式识别和受采矿影响的含水层系统，证明了其在复杂水文地质环境中的稳健性（Tran等人，2022年；Zhu等人，2020年）。

为了解决这一差距，本研究建立了一个综合分析框架，与主要基于地质结构和水力连通性的传统地下水流动系统划分方法相比，该框架结合了水化学特征、使用SOM的非线性聚类以及¹⁴C同位素追踪，并补充了地质结构、地层和水动力信息。在这个框架中，水化学指标识别了主要的水-岩相互作用；SOM客观地划分了地下水样本并揭示了空间水化学结构；¹⁴C年龄限定了停留时间和水力连通性，为流动系统的解释提供了时间背景。通过将非线性机器学习与同位素和水文地质证据相结合，本研究提出了一种多视角的方法，用于划分受采矿扰动的多含水层区域中的地下水流动系统。淮南煤田是一个典型的华北型煤田，以其多层含水层系统和密集的采矿扰动为特征，是测试这一框架的合适案例。本研究的目标是：（1）从多个角度探索地下水循环和水文地球化学过程的模式；（2）定性识别煤矿开采区含水层之间的水力联系；（3）确定不透水边界并划分区域地下水流动系统。这项工作为区域地下水系统分析提供了一种方法论整合策略，并为矿井水危害预防和深层地下水的可持续管理提供了科学依据。

淮南煤田的地质背景

淮南煤田经历了多个阶段的构造活动，包括早古生代的加里东造山运动以及中生代的印度尼西亚运动和燕山运动，这与中国北部的许多其他地区类似（Shu等人，2017年；Xu等人，2004年；Zhang，1997年）。这些构造事件产生了大量的断层、褶皱和裂缝，这些都对地下水和水热流体的迁移起到了关键作用（Zhang等人，2021a）。奥陶纪地层包括...

采样和数据收集

为了实现上述目标，从淮南煤田的煤矿收集了245组地下水样本，并对其进行了检测和数据记录。部分水样数据来自煤炭开采公司。

野外调查于2023年至2024年进行。用于¹4C分析的地下水样本是从具有稳定排放和代表性水化学特征的钻孔中采集的。样本通过0.22微米醋酸纤维素过滤器进行过滤...

地下水的水化学特征

SOM应用中使用的输入数据来自245个地下水样本（N = 245）。SOM节点的数量使用经验公式M =$5\sqrt{N}$估算得出，大约为78个神经元。评估了几种具有相似神经元数量的网格配置，最终选择了10×8结构（80个神经元），基于最小化的QE和TE。该配置与经验估计一致。图3展示了...

结论

本研究表明，在结构复杂的煤田中，地下水循环受到地层组合、断层控制的水力分隔以及采矿引起的连通性的共同控制。基岩地下水主要通过基岩露头的大气渗透、上覆未固结含水层的渗透补给以及古地下水进行补给，而排放则主要受矿井排水控制。水-岩相互作用的变化...

CRediT作者贡献声明

张淼：撰写——原始草稿，验证，监督，方法论，概念化。陈路旺：资源，项目管理，资金获取。侯晓伟：撰写——审阅与编辑，概念化。胡永生：软件。赵宝新：监督。高天娃：资源。傅先杰：正式分析。李珂：数据管理。戴国清：调查。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：42572316）、安徽省自然科学基金（编号：2508085MD073）和中央高校基本科研业务费（编号：JZ2025HGTG0266）的财政支持。作者感谢Hao Qin博士在神经网络方面的指导。