MEMS技术在煤矿瓦斯灾害预测中的应用
李月周瑶琪
（中国石油大学（华东）地球化学与岩石圈动力学开放实验室 山东东营 257061）
作者简介：李月，女，1979年12月生，河北沧州人，2002年毕业于中国石油大学石油地质专业，获学士学位，在读博士研究生，研究方向：地质资源与地质工程，电子信箱：lyysy_79@163.com。
摘要 在利用MEMS技术对花岗岩样的压裂过程进行监测的基础上，应用对破裂的监测原理，探讨了MEMS技术在预测瓦斯爆炸方面的应用。实验中，用压机对岩样进行持续施压，观测到4批微破裂。主破裂发生之前的三批微破裂是岩样内部裂缝逐渐集中并相互贯通的结果，可以看作是地震发生前的前兆。主破裂的发生在宏观上产生裂缝。基于上述原理，把该项技术用于预测由于入为采矿所产生的矿震以及天然地震所造成的矿山爆炸也将产生较好的效果。
关键词 MEMS技术 压裂 微破裂 煤矿灾害
Application of MEMS in Forecast of Gas Disaster of Coalmine
Li Yue，Zhou Yaoqi
（Geochemistry ＆ Lithosphere Dynamic Open Laboratory，China Universityof Petroleum，Dongying 257061）
Abstract：Based on the monitoring to the fracturing process of the granitic sample by MEMS，applying the monitoring principle，we discussed the application of MEMS in forecasting the gas blowing up.In this experiment，continually forcing to the sample，we observed four series of micro-fracture.The anterior three series of microfracture before the main fracture were because of the crack in the sample centralizing and connecting，which was regarded as the portent of the earthquake.The main-fracture produced the crack in macro.Based on the beforementioned principle，it was concluded that the forecast of mine blast resulted from the mining and crude earthquake had the good effect by this technology.
Keywords：MEMS；fracturing；micro-fracture；coal mine disaster
序言
MEMS（Micro-Electro-Mechanical Systems）通常称为微机电系统技术，其含义是指可批量制作的，集微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路，包括接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。[1]
矿难在近几年的重大伤亡事故中占据相当大的比重，瓦斯爆炸以及入工诱发地震更是给入们带来了极大的威胁。本文主要是在实验的基础上探讨MEMS技术在预测煤矿灾害中的应用。
1 实验
实验主要是利用MEMS技术敏感的特点，通过对花岗岩破裂过程的监测，观察微破裂发生时传感器的瞬间反应。
1.1 样品和观测系统简介
样品采自山东莱州，属于燕山期花岗岩。加工成50×15×7.5 cm3的实验样品。花岗岩具有均匀的颗粒结构，主要由石英、长石和黑云母以及少量重矿物组成。长石最大斑晶可达5mm左右，一般颗粒粒径为0.5～3mm。黑云母则通常沿石英长石颗粒边缘呈线状分布（见图1）。
图1 花岗岩显微结构（正交偏光×50）
传感器采用东营感微科技开发公司生产的4个ME MS-1221 L 型单分量加速度传感器。其灵敏度为2 V/G，分辨率为10-4G，频带范围0～1000Hz。数据采集和分析系统为东营感微科技开发公司开发的通用数据监测和分析软件RBH-General。
压裂实验使用中国石油大学机电学院矿机实验室WE-300型压机（图2）。观测系统如图2（b）以及图3所示。
图2 实验用压机及观测系统
a为WE-300型实验用压机，b为岩样观测系统传感器放置和受压支撑位置
图3 观测系统平视图
其中编号1、2、3、4为4个传感器，传感器1、4靠近岩石块边缘。4个传感器在一条水平线上。1号传感器与2号传感器中心间隔10cm，3号与4号之间也是同样间隔。传感器的半径为2.5cm
1.2 实验过程与数据讨论
1.2.1 实验过程
首先将岩样平放在压机上，并使得岩样两端距支撑线的距离相等，同时记下两侧距离值，以便清楚岩样受压的力臂；然后将4个传感器依次放在岩样上面（图3），并记下各自的位置，同时将传感器和数据采集分析系统相连，以便对不同部位的微破裂所发出的信号进行记录。
时间记录从0秒开始，数据采样频率为4000Hz。压力的施加过程是循序渐进的，压力从0 kN 开始逐渐增大，观察数据的变化，开始记录的是噪声的频谱，当压力增加到致使岩样内部结构发生变化时，频谱即刻发生变化，频谱的变化过程将在下面进行讨论，其中红色代表传感器1的频谱，黑色代表传感器2的频谱，蓝色代表传感器3的频谱，黄色代表传感器4的频谱。在近360秒的压裂过程中，真正的岩样破裂是在最后一分钟内完成的，即分别在302.290～303.826 s；305.599～307.135 s；316.793～318.329 s和357.923～360.258s，岩样***发生了四批微破裂。除了最后一批微破裂持续时间达到2s以上，之前的三批微破裂持续时间均少于1.5 s。每批微破裂均由一组密集的微破裂组成，单次微破裂持续时间一般不超过50毫秒。
1.2.2 压裂过程数据记录与简析
下面依时间顺序分别选取10个有代表性的时间段所记录的频谱特征进行讨论，由于技术原因，目前所用传感器的精度还不足以区分破裂发生时接收信号的准确时间，我们将在以后的工作中逐步解决这个问题。
（1）0.291～31.826s受压开始后的噪声谱（图4）：刚开始施压不久，虽然各传感器接收的噪声有所差异，但是总体来说噪声主要频率集中于50～300Hz 低频区和400～750Hz的高频区，4号传感器由于处于距离油泵较远的位置，因此振幅相对于其他三个来说略低，并且频率分布于20～200Hz和600～750Hz 两个更低和更高的区域，不同传感器所记录的噪声差异主要与它们不同的位置有关。
（2）31.990～33.526s噪声谱（图5）：相对于0.291～31.826s受压开始后的噪声谱来说噪声的振幅增大了近一倍，但是频率仍然以集中于低频区为特征，高频幅度相对低频区有所压制，这说明岩样内部结构受压力影响有所变化，噪声振幅的突然增大有可能是因为油泵不均匀施压的结果。
图4 0.291～31.826s受压开始后的噪声谱
图5 31.990～33.526s噪声谱
（3）300.665～302.201 s噪声谱（图6）：临近微破裂发生前，噪声水平进一步降低，尤其是2号、1号和4号传感器位置降低明显。3号位置噪声水平相对较大。
图6 300.665～302.201s噪声谱
（4）302.290～303.826s微破裂发生时的频谱（图7）：这是岩样发生首批微破裂时的频谱特征。从中可以明显的看出振幅异常，不同的传感器得到的数据有所差别：1、2号传感器的频率范围大约集中在700～800Hz，3、4号传感器，尤其是3号受到噪声的影响比较大，对微破裂的反应不是很明显。3号传感器的频率范围大约在500～600Hz之间，4号的频率范围大约在650～750Hz之间。首批微破裂只是改变了岩样内部的细微结构，宏观上没有发生什么变化。
图7 302.290～303.826s微破裂发生时的频谱
（5）305.599～307.135s微破裂发生时的频谱（图8）：相对于302.290～303.826s微破裂时的频谱明显具有向低频方向移动的特征，频率范围大约集中在650～750Hz之间。
图8 305.599～307.135s微破裂发生时的频谱
（6）307.612～309.147s噪声谱（图9）：微破裂之后继续加压岩样暂时不会再次发生破裂，和开始时的噪声谱特征基本相同，但高频噪声相对高于低频噪声，表示岩样内部结构已发生变化。
图9 307.612～309.147s噪声谱
（7）316.793～318.329s微破裂发生时的频谱（图10）：第三批微破裂相对于前两批破裂强度大，振幅增强，随着压力的增大，在前面破裂产生的基础上，当岩样内部裂缝再次发育、贯通，岩样就会发生破裂。各个不同的传感器在频谱特征上差别较大，频率范围各不相同，其中1号传感器记录到微破裂的频率范围大约在350～500Hz之间，2号传感器记录到的频率范围大约在450～550Hz之间，3号传感器记录到的频率范围大约在400～500Hz之间，4号传感器记录到的频率范围大约在650～750Hz之间。
图10 316.793～318.329s微破裂发生时的频谱
（8）326.534～328.070s噪声谱（图11）：第三批微破裂发生之后，由于岩样已经产生了裂缝，继续加压在很短的时间内对岩样将不会产生大的影响，因此表现出来的仍然是压机噪声的频谱特征。
图11 326.534～328.070s噪声谱
（9）358.723～360.258s主破裂发生时的频谱（图12）：继续加压之后，岩样在前面微破裂的基础上发生更强的破裂，即主破裂。从我们所采集到的数据来看，这次破裂幅度比前面破裂要大得多，并且峰值具有明显向低频区移动的趋势。各传感器的频率范围也具有明显的差异：1号传感器的频率范围在300～500Hz之间，2号传感器的频率范围在200～300Hz之间，3号传感器的频率范围在350～550Hz之间，4号传感器的频率范围在500～700Hz之间。因为最终的破裂面位于2号和3号传感器之间，并且最后的破裂向2号传感器方向伸展，所以2号和3号传感器记录的微破裂振幅相对较低，并且频率也偏低，尤其是2号传感器。而相对远离破裂面的1号和4号传感器位置记录的微地震幅度和频率都相对要高许多。这可能与岩样较小，离破裂面越远传感器的位移越大有关。
图12 358.723～360.258s主破裂发生时的频谱
（10）361.335～362.871 s主破裂发生后的噪声谱（图13）：主破裂发生之后施加的压力对岩样已经不能产生任何作用，由于岩样已经完全破裂，并且这时我们在岩样的外观上已经可以清楚的看到一条裂缝，继续加压，这条裂缝就起到了卸压的作用，因此继续施加压力，我们采集到的只是压机所发出的噪声的频谱。但相对刚开始施压时的噪声谱而言，由于岩样已发生破裂，油泵噪声通过岩样传递给传感器，裂缝对噪声的传递产生了影响，导致高频噪声大大减弱，而低频噪声则相对增强。
图13 361.335～362.871s主破裂发生后的噪声谱
1.2.3 微破裂频谱变化特征
分析压机对岩样进行加压的实验过程，通过频谱的变化特征可以看出：四批微破裂产生时频谱的频率范围以及振幅有所差异（见表1）。
表1 四批微破裂发生时不同传感器接收的频率范围及频谱峰值
四批破裂发生时，频率范围并不仅仅集中在表1所列的范围之内，另外还有相对集中的区域，但是由于其他区域的频率或者峰值较低，或者范围很窄，因此没有一一列举，表中只列举了主要的频率范围。由表中数据可以看出，对于一个传感器来说，随着压力的增大，四次破裂发生时的频率范围依次减小，即频率随着破裂的增大逐渐降低；对于同一次微破裂来说，前两批微破裂产生时距离压力作用点近的两个传感器得到的数据相对于较远的传感器来说要小，而主破裂发生时只有4号传感器的频率范围明显大于其他3个，说明距离裂缝越近，频率值越低。从这个现象我们可以总结以下规律：随着压力的增大，频率值降低；裂缝越大，频率值越小。而且，由于岩样本身体积比较小，在放置的时候由于位置不足够精确，因此一点儿的差距都会导致岩样在受压过程中发生轻微倾斜，这种轻微倾斜将导致处于对称位置的1、4号检波器和2、3号检波器的数据存在较大差异。从每次破裂频谱的峰值来看，前两次破裂发生时靠近压力作用点的传感器发出的频谱的峰值要大，而后两次破裂发生时情况正好相反。这有可能是由于最先两次破裂发生时微破裂的规模很小，只是内部结构发生了微小变化，而后两次发生时微破裂的规模相对增大，第四批微破裂甚至使岩样在宏观上发生了破裂的缘故。
1.3 实验结果讨论
近年来，地震学者认识到，地震是一次具有裂隙的地球材料的破裂行为，并在一般的固体材料，其中包括岩石微裂隙形成过程的研究中，去探索这种破裂的孕育及发生。现今关于地震孕育的一切基本假想，都把地球裂隙破裂的演化看成是寻找和解决地震前兆并解决地震预报的关键[2-10]。主破裂的发生是由于岩样在前面破裂以及不断施压的条件下，使得内部裂缝不断聚集增多，最后达到相互贯通的结果，岩样在宏观上产生了一条与压力方向近似平行的裂缝。下面分别从四批微破裂中挑选主要的一次微破裂的数据记录进行详细讨论：
（1）第一批微破裂中主要破裂产生的微地震记录（图14）：图中分别反映了4个传感器发出的信号。第一批微破裂是当花岗岩样的耐压强度首先达到极限，内部累积了足够的裂隙并且在主压应力方向首先贯通，从而发生了破裂。
图14 第一批微破裂中主要破裂产生的微地震记录
（2）第二批微破裂中主破裂发生时产生的微地震记录（图15）：第二批微破裂是在第一批微破裂的基础上发育的，破裂的频率主要集中在低频区。并且红色和黄色的频谱的频率要高于黑色和蓝色频谱的频率，从而可以看出靠近裂缝放置的传感器频率较低。即越靠近震源频率越低。
图15 第二批微破裂中主破裂发生时产生的微地震记录
（3）第三批微破裂中主破裂产生的微地震记录（图16）：第三批微破裂是由于继续施加压力岩样内部裂缝继续发育，强度相比较第二批而言要强得多，频率范围也具有向低频区转移的趋势，这可以看作是地震发生前比较重要的一次微破裂。
图16 第三批微破裂中主破裂产生的微地震记录
（4）第四批微破裂中主破裂产生的微地震记录（图17）：第四批微破裂是岩样受压的主破裂，也是最终发生的破裂，这次破裂是由于随着压力的不断增大（最终压力达到10.4 kN），岩样内部裂隙不断发育，并高度集中贯通，从而导致岩样宏观上的裂缝产生，集中的应力完全释放。如果将此应用于地震预测，这时的裂缝产生就可以定义为地震的发生。并且距离震源近的传感器得到的频谱的频率较低。
图17 第四批微破裂中主破裂产生的微地震记录
岩体内大多存在着节理、劈理等裂隙，有的还存在着断裂等较大型的薄弱结构。在压力增大到一定程度之后，这些裂隙就会集中发生产生破裂。花岗岩的破裂模式可以归纳为雪崩式不稳定裂隙形成模式，该模式也叫苏联科学院大地物理研究所模式。这个模式的基础是两个现象：裂隙应力场的相互作用和裂隙形成作用的局部集中。在缓慢变化载荷的长期作用下，任何材料，包括岩石，在破坏前都必将产生这两种现象。关于长期强度的学说是基于下列事实：在“亚临界”（小于材料的瞬时强度）应力的缓慢作用下，裂隙的数目和大小逐渐发展。当裂隙密度达到一个临界密度状态值后，材料就过渡到快速宏观破裂阶段。如果裂隙在介质中的分布从统计角度看是均匀的，那么在缓慢增强的载荷作用下，或在活跃介质的影响下，裂隙的数目和大小将逐渐增大，而其中排列的较有利的一些裂隙将互相贯通，形成较大的裂隙。如果把格里菲斯理论及由此引申出来的一些理论用于地震震源，认为在雪崩式裂隙形成过程中逐渐产生一些少量的长裂隙，这些长裂隙串通汇合就导致了岩石的宏观破裂（地震）[11]。
2 在煤矿瓦斯灾害预测中的应用
煤炭开采诱发地震（采矿业称为冲击地压）是采矿诱发的动力地质灾害之一。矿震是在采矿活动和区域应力场作用影响下，使采区及周围应力处于不稳定状态，采区局部积累的一定能量以冲击或重力方式释放而产生的岩体振动。据不完全统计，20世纪80年代以来东北地区的辽宁北票、吉林辽源、黑龙江鹤岗、双鸭山汉鸟西、七台河等煤矿的矿山地震水平逐渐增强，部分矿震造成的损失相当严重。引起各级地震、煤炭系统和研究人员的关注。矿震的发生除入为开采因素外，矿山所处构造环境和区域构造应力场状况与其有密切关系[12]。
煤炭开采使得井下应力分布随开采深度加大变化加剧，在区域构造活动的***同影响下，构造应力使新、老构造作不同程度的继承性和新生性活动。一些井下断裂构造从稳定状态逐渐活动或蠕动，被牵动产生局部活化，是矿震发生的内在动力环境[13]。
地震是由于地下岩体受到应力作用产生形变，在岩体中引起破裂、相对位移、滑动、产生断层并辐射地震波。矿震发生地点是矿区的地下岩体振动，地震记录许多地方与天然地震记录相似。矿震的震源深度浅，在较大范围内可近似为表面震源的随机波动。
在区域构造作用力下，煤层气会沿一些特定方向产出和聚集。当生成的煤层气在矿井局部地区溢出并积聚时，倘若矿井局部温度达到煤层气燃点，就可能引起爆炸。煤矿瓦斯爆炸与地震活动在时间上具有同步性[14-15]。因此准确预测地震活动的发生对预防煤矿瓦斯爆炸具有重要的作用。
基于上述实验得出的结论，以及地震活动与煤矿瓦斯爆炸的关系，可以将MEMS1221 L型单分量加速度传感器用来预测由于入为采矿及天然地震引发的矿震及裂缝。从而减少由于煤矿瓦斯爆炸带来的灾害。
我们将传感器分别放置在煤矿的不同位置，并同时将传感器连接到计算机观测分析系统上来记录不同时刻传感器发出的信号，根据我们上述实验的过程，在不断的采矿过程中，机器对矿体会产生较大的作用力，当矿体内部岩石结构发生变化时，传感器就会发生明显的变化，我们看到记录的频谱信号就会发生突变。产生两三次这样的突变之后，矿体就极有可能有坍塌的可能，因此，在第一次突变时，我们就应该加强防范，采取相应的措施来阻止破裂的发生。
同样，当地下发生地震时我们也可以根据这个原理进行预防，绝大多数地震学家认为，在地震发生前有一个应力在震源区集中的过程，称作孕震过程或地震准备过程。当这一过程发展到一定阶段时，孕震区内的岩石可能会出现微破裂或塑性化等现象，从而导致地震波的频谱发生变化。此外，孕震区内小震震源动力学参数的变化也可能引起地震波频谱的某些变化。这些就是根据地震波频谱异常来进行预报研究的物理依据。在主破裂发生之前往往发生一系列的振幅较小、频率偏低的地震波，这些地震波的产生我们可以将它们视为前驱地震波。本次实验中主破裂发生之前的三次微破裂产生的地震波就可以看作是前驱地震波。这些地震波的发生是主地震波的能量的积蓄，当能量积累到一定程度势必发生地震。
3 结论
（1）花岗岩在单轴压力的作用下产生相对集中的四批脆性破裂，并且这四批破裂的强度具有随着压力的增大逐渐增强的趋势；微破裂发生时，频率具有向低频区偏移的趋势，并且裂缝越大频率越低；
（2）主破裂发生之前的三批微破裂是岩样内部裂缝逐渐集中并相互贯通的结果，可以看作是地震发生前的前兆。主破裂的发生在宏观上产生裂缝，这时可以看作地震的发生；
（3）压裂实验的近源观测记录表明，MEMS技术应用于监测裂缝具有很高的灵敏度，因此将该技术应用于煤矿灾害的预测将会取得好的效果，从而减少由于入为采矿及天然地震引发的矿难。
致谢：感谢东营感微科技开发公司提供的技术支持，以及中国石油大学（华东）机电学院实验室提供的压机设备。在论文的完成过程中，得到了师兄弟的帮助，在此一并表示感谢。
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