我国能源禀赋的特点是“缺油、少气、相对富煤”，这就决定了在未来一定时期内煤炭作为我国一次能源的主体地位不会动摇[1]。煤炭在国民经济中占有重要的战略地位。然而，煤炭开采不可避免引起煤层上覆岩层变形破损、地下水漏失，扰动地质环境和生态环境健康稳定，不仅影响安全生产，而且破坏地表生态平衡。习近平总书记在“黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上的讲话”中指出:黄河流域又被称为“能源流域”，煤炭储量占全国一半以上，是我国重要的能源、化工、原材料和基础工业基地。黄河流域生态保护要坚持绿水青山就是金山银山的理念，坚持生态优先、绿色发展。彭苏萍[2]强调:黄河流域煤炭基地的生态环境修复是整个大黄河流域生态修复的重要组成部分，必须高度重视黄河流域煤矿区生态环境修复与治理。理论和技术创新是黄河流域生态环境修复战略实施的迫切需求[3]。榆神府矿区处于黄河中游，水资源匮乏生态脆弱，担负着能源供给和生态保护与修复的双重战略重任。
2020-02-25，国家发改委等八部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确指出:煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，对于提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。同时也明确了“实施绿色矿山建设，促进生态环境协调发展，坚持生态优先，推进煤炭清洁生产和利用，积极推进绿色矿山建设”是煤矿智能化发展的重要任务之一。当前，基于数据挖掘和人工智能技术的监测监控在多个行业悄然兴起，对地质灾害的识别与预警方面也做了尝试研究与应用[4]，但在煤矿区开采损害与生态监测方面的应用鲜有报道，笔者把采矿引起的矿区生态问题与开采地质条件看作一个整体，梳理榆神府矿区煤-岩-水-环组合特征及采煤对生态损伤的机理，应用大数据云计算等技术挖掘其内在联系，期望给陕北生态脆弱矿区煤炭资源开采-地下水资源保护-地质环境-生态环境保护与修复协调发展提供借鉴。
1 煤-岩-水-环空间特征及耦合机理
榆神府矿区处于毛乌素沙漠和黄土高原的接壤地带，属于干旱半干旱气候地带。含煤地层为侏罗系延安组，自下而上有5个沉积旋回，对应发育5个煤组，构造单元属于鄂尔多斯盆地北部伊陕单斜，地层整体倾向为北西西，倾角小于3°，局部有宽缓波状起伏，煤层埋深由东到西逐渐增大。富煤、贫水、构造简单、生态脆弱是本区的基本特征。
1.1 煤-岩-水-环的含义及赋存特征
所研究的煤，是指煤层赋存特征为:研究区主要可采煤层有5层，煤层厚度大、埋深浅，结构简单。岩，代表煤层上覆岩层岩性组合特征、岩石力学特征及采煤扰动下岩石应力应变规律，是采动裂隙发育的介质:侏罗系含煤地层延安组以长石石英砂岩、岩屑长石砂岩及钙质砂岩为主，全区分布;上覆直罗组以长石石英砂岩为主，上部偶夹泥岩，主要分布在矿区西部;安定组上部以泥岩粉砂岩为主，下部以胶结疏松的长石石英砂岩及岩屑长石砂岩为主，主要分布在矿区西部。水，指具有供水意义和生态价值的第四系萨拉乌苏组潜水:据王双明等[5]研究得出潜水位变化与补径排条件、植被、气象等因素有关，尤其与大气降水有关，并对本区潜水含水层分布及富水性做了分区。环，指矿区内依赖潜水的植被发育特征及采煤对生态环境扰动的方式:矿区内主要植被物种有沙柳、旱柳、沙蒿、柠条、小叶杨、臭柏、侧柏、油松等，并随着潜水位埋深由小到大呈现湿生-中生-旱生植物的演替规律[6]。王双明等[5,7]系统研究了采煤引起的表生生态效应，发现潜水位在1.5～5.0 m最有利于植被发育;关于煤-水空间关系及保水采煤理论，范立民[8-9]开展了近30 a的保水采煤理论研究与工程实践，夏玉成等[10]深入研究了陕北侏罗纪煤田采煤对生态潜水流场的垂向扰动及生态潜水的优化调控;采煤引起覆岩破坏的研究，钱鸣高等[11]创立了关键层理论，黄庆享等[12-13]研究的浅埋煤层岩层控制最具有代表性。
1.2 采煤对生态扰动机理
煤炭开采势必打破覆岩原有应力平衡，覆岩应力场发生变化，同时伴随着应变场的变化，从而引起含(隔)水岩组的结构变化，由此可能引发地下水和生态环境的连锁变化。采煤对生态破坏的机理概括为以下几种方式:① 采煤引起垮落带发育，地下水渗漏，地下水位下降到低于生态水位;② 地表下沉量大于水位下沉量，潜水位相对上升而造成土地盐渍化;③ 地表裂缝、塌陷等破坏了土壤结构和植物根系，破坏了包气带水和土壤对地下水的毛细作用而影响植物吸收水分;④ 地裂缝、塌陷以及诱发的滑坡等损伤或切断植物根系。都破坏了植被赖以生存的基本条件。
1.3 煤-岩-水-环空间组合类型及开采损害区划
彭苏萍和毕银丽[3]系统地阐述了黄河流域煤矿区生态保护与修复的关键技术，指出实现黄河中游煤矿区煤炭开采与生态保护协调发展要重点研究覆岩移动变形破损与地下水运移及其对生态环境的影响机理。结合上述几方面研究成果，笔者把榆神府矿区煤-岩-水-环视作一个连锁的有机整体研究。
区内自下而上形成煤-岩-水-环的空间赋存特征，但实际组合未完全按照此顺序。煤-岩-水在空间上的不同耦合作用控制着采煤对地表生态扰动方式不同。依据区内520余个钻孔的地层数据，以最上层主要可采煤层为例，根据煤层深厚比、基岩与煤层厚度比、土层隔水层、萨拉乌苏组分布及地貌类型的空间组合特征，分析采煤对基岩、萨拉乌苏组潜水、地表变形的破坏程度，按照基岩厚度特征、能否保水、土地破坏组合类型，把煤-岩-水耦合作用对生态扰动方式划分为:Ⅰ厚基岩保水盐渍型、Ⅱ中厚基岩控水沉降型、Ⅲ薄基岩失水塌陷型、Ⅳ薄基岩无水裂塌型、Ⅴ烧变岩失水裂塌型、Ⅵ烧变岩无水裂塌型6种类型，空间上的耦合如图1所示。图1所示的剖面位置分别对应于图2中的剖面线1—1′和2—2′。
图1 煤-岩-水-环空间耦合类型剖面
Fig.1 Profile of spatial coupling of coal-overlying rock-groundwater-ecological environment
分类指标及采煤对生态扰动方式见表1。Ⅰ型的特点是延安组(含煤层)、直罗组、安定组、保德组、萨拉乌苏组均有发育，煤层埋深绝大部分大于300 m，煤层上覆基岩厚度绝大部分大于250 m，风沙地貌，基岩与煤层厚度比值大于45，深厚比大于55，与本区裂采比18～35相比[5]，断裂带未波及到土层隔水层，且潜水位埋深小于4.0 m[6]，主要分布在小壕兔、孟家湾、马合一带，当前开发程度较低，据理论研究表明地表植被受采煤扰动的影响很小[14]，在孟家湾勘查区附近2-2煤层最厚达9 m，未来多煤层开采重复扰动有可能采后出现地表沉降，潜水位相对上升使土地盐渍化影响植被正常生长;Ⅱ型的特点是自下而上依次为延安组(含煤层)、直罗组大部发育、安定组部分发育、保德组、萨拉乌苏组，风沙地貌，煤层埋藏160～300 m，基岩厚度100～250 m，基岩与煤层厚度比最小值11.6在曹家滩井田，煤层最厚达12 m，基岩仅140 m，但此处松散层厚度大，埋深近300 m，最大值在中鸡区-中鸡南区的不可采区，无意义，采煤对生态的威胁主要为断裂带可能波及到土层隔水层而导致潜水位下降与地表沉降改变土壤结构;Ⅲ型的特点是松散层与延安组呈角度不整合接触，萨拉乌苏组0～30 m，土层隔水层仅在柠条塔煤矿北部、大柳塔煤矿北部和哈拉沟煤矿厚度40～60 m，其余均小于40 m或缺失，基岩厚度小于100 m，2-2煤层埋藏40～200 m，大部分在40～100 m，活鸡兔和中鸡南区在100～200 m，深厚比为10～35，基岩与煤层厚度比为7.5～17.8，一般值12左右，最小值在柠条塔井田，沙盖黄土梁峁地貌，采煤对生态的破坏方式主要为潜水位下降和地表塌陷、裂缝及其引发的滑坡等破坏土壤结构、切断植物根系;Ⅳ型区无萨拉乌苏组，第四系黄土与延安组角度不整合接触，黄土梁峁地貌，植被主要依赖大气降水，以旱生灌草为主，煤层埋藏小于100 m，基岩厚度小于60 m，采煤对生态的破坏方式主要是地表塌陷与裂缝损害了土壤质量、植被结构及植物根系损伤[15];Ⅴ型有延安组、直罗组仅西部发育、保德组、萨拉乌苏组5～60 m，2-2煤层自燃，3-1煤层为最上可采煤层，由于烧变岩的力学强度非常低，煤层埋藏浅，采煤易造成潜水漏失和地表裂缝、塌陷等破坏;Ⅵ型在东南缘，延安组第3段以上基岩剥蚀殆尽，松散层角度不整合于延安组第3段剥蚀面之上，萨拉乌苏组仅有零星分布，植被主要依赖于大气降水，4-2煤为最上层可采煤层，覆岩厚度小于80 m，受梁峁地貌影响，煤层埋深45～157 m，采煤易形成裂缝和地表塌陷，平面分区如图2所示。其中Ⅲ，Ⅳ，Ⅵ区为黄土梁峁地貌，地表移动变形容易诱发黄土滑坡而破坏植被生长。
图2 采煤对生态扰动类型分区
Fig.2 Zoning map of ecological disturbance caused by coal mining
表1 采煤对生态影响的分类指标
Table 1 Classification indexes of the impact of coal mining on ecology
分区编号Q3s厚度/m土层/m煤厚/m埋深/m深厚比覆岩厚度/m覆岩与煤厚比地貌类型采煤对生态影响Ⅰ20～16020～1400.8～12>300>55>250>45风沙地貌地表沉降,土地盐渍化Ⅱ20～8020～1400.8～11160～300>13100～250>11风沙地貌地表沉降,潜水位下降Ⅲ0～300～600.8～840～200最小值10,一般值20<1007.5～17.8,一般值12沙盖黄土梁峁潜水位下降,地表裂缝、塌陷Ⅳ00～200.8～1.6<100—<60—黄土梁峁地表裂缝、塌陷,黄土滑坡Ⅴ5～6020～603-1煤层厚度0.8～3.550～13416.5～39.6<704.8～20.3风沙地貌潜水位下降,地表裂缝、塌陷Ⅵ0～15(零星分布)0～804-2煤层厚度0.8～4.345～15714.6～43.7<808.3～18.2黄土梁峁地表裂缝、塌陷,黄土滑坡
此外，毕银丽等[16-17]研究发现地裂缝能显著降低植物根生物量、根际的生物活性、根总长度、根尖数量、植物养分含量，破坏植被根系激素平衡等，影响植被正常发育。由此得出，Ⅲ型、Ⅳ型、Ⅴ型和Ⅵ型是生态对采煤扰动的敏感区。
2 生态现状及面临的问题
2.1 矿区生态环境现状
受气候和地貌的控制，研究区植被生态以旱生植被为主[6]，天然植被的分布规律大体是黄土梁峁区-沙区-滩地对应旱生灌丛植被-沙生植被-草甸植被、沼泽植被等[18]。据谭学玲等[19]研究,2017年榆神府矿区植被覆盖分类情况如图3所示。尽管呈现出煤炭开采与植被覆盖度总体呈现升高趋势并存[6,19]，但煤炭开采对生态环境的破坏依然非常严重，如局部地区潜水位下降导致生态恶化[20]。
图3 2017 年榆神府矿区植被覆盖度分类[19]
Fig.3 Distribution of fractional vegetation coverage in
Yushenfu mining area(2017)[19]
采煤引起的一系列地质环境问题直接影响矿区生态环境，主要方式有潜水位下降、地裂缝、地表塌陷、沉降、土地利用结构变异等[21]。范立民等[22-23]详细统计了本区内泉的变化，由1994年2 580处锐减到2015年的376处，总流量由4 997.059 7 L/s下降到993.392 L/s，地下水位最大下降幅度超过15 m，研究发现煤炭高强度开采是地下水位下降的主要原因;马雄德等[24]研究发现，榆神府矿区开发以来水体面积持续下降，影响因素中煤炭开采的权重为0.375，为最大权重;经遥感解译和实地调查，截至2015年，因采煤引起的地面塌陷区达95个，总面积94.47 km2，分布在矿区煤层埋藏浅开采强度大的地区，地裂缝1 802条(组)[25]。图4是范立民2017年依据卫星遥感解译和实地调查结合得出矿区塌陷严重程度分区，图5是谭学玲2018年用h26v05 的 NDVI 影像数据研究得出塌陷区植被覆盖度均值，图5中植被覆盖度均值数据越小代表塌陷破坏越严重。对比图4,5，发现塌陷和植被覆盖度有明显的相关关系，由此看来采煤制约着矿区生态环境。近年来，关于矿区内植被覆盖度总体向好是因为植被覆盖受多种因素综合影响，比如降水、人工种植、自然修复等。
图4 塌陷程度分区[21]
Fig.4 Zoning of ground collapse severity[21]
图5 塌陷区植被覆盖度均值分布[19]
Fig.5 Mean distribution map of fractional vegetation
coverage in collapse area[19]
2.2 面临的问题
可以预见，未来高强度采煤对矿区地质环境和生态环境的扰动将会增强，而且多煤层开采使地质条件和生态环境会受到重复扰动，故矿区生态环境保护与修复工作依然任重道远。针对这一问题，王双明[26]强调:如何实现煤炭开采与矿区生态环境协调发展，是黄河流域煤炭工业高质量发展必须破解的重大科学问题。减损开采成为西部生态脆弱区煤炭资源安全高效开发与环境保护协调发展的必然选择[27]。对榆神府矿区而言，减损开采的总体目标是减少对地质环境和生态环境的损害，根据王双明的研究可概括为4个方面:减少地表沉降，防止土地盐渍化;降低垮落带发育高度，防止地下水越流;减少塌陷，防止土地与植被破坏;减少地下水资源漏失，降低损失到可接受的程度。
矿区内日益增加的高强度开采与矿区生态本底脆弱形成强烈的对比，如何根据采煤对生态的扰动机理和减损开采目标，有效应用智能技术求得新形势下煤炭资源开采与矿区生态保护的最优解是我们该思考与实践的事情，也是当前亟待解决的技术问题。
3 智能一体化建设
3.1 智能一体化建设目标
煤炭开采与生态保护的最优解，是指以生态扰动最小化实现煤炭资源开采效益最大化，保障能源供给与生态保护 “共赢”。
大数据云计算技术已经广泛应用于各行业，但在煤炭开采与生态保护智能一体化建设中的应用鲜见报道，笔者提出将大数据云计算技术应用于采煤与生态保护的关系研究中，研发采煤-覆岩-地下水-生态环境智能一体化系统，探索“共赢”之道。目标为:以萨拉乌苏组生态潜水含水层和地表生态环境为重点保护对象，以采煤-覆岩-地下水-生态环境为主线，应用大数据分析和数据挖掘技术，揭示和建立采煤强度、覆岩破坏、地下水流失、生态环境受损之间的内在联系及其量化关系，确定采煤对生态潜水和生态环境损害程度的分级、判据及其评判标准;研发云计算环境下的采煤-覆岩-地下水-生态环境信息一体化的大数据分析智慧保障系统，该系统是基于地质勘查、精细探测、开采揭露和智能监测的海量多元异构的静态与动态数据，深度融合地质、水文、生态信息，搭载时序大数据分析+人工智能模块，实现对煤-岩-水-环静态与动态信息的高清透视的地质保障平台。从大数据分析和数据挖掘得出的主控因素和诱发因素入手，根据应力场、应变场、渗流场耦合作用对地下水和地表生态的影响作用，分析在可承载扰动范围内的防治对策，预测预警生态扰动并给出解决方案，为采煤过程中对生态潜水和生态环境实施有效保护提供地质保障，系统设计架构如图6所示。
图6 采煤-覆岩-地下水-生态环境智能一体化系统架构
Fig.6 Architecture diagram of intelligent integrated system of coal mining-overlying rock-groundwater-ecological environment
当前，云计算和大数据分析在煤炭地质领域研究与应用初见成效，例如自然资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室建成了煤炭地质云[28];卢新民等[29]研究了矿山物联网中云计算平台建设架构与关键技术，论述了基于四维空间的地质保障和云计算技术;武强等[30]采用混合云架构方式建设了矿井水害智慧应急救援服务体系;毛善君等[31-32]设计了基于云平台的煤矿监测数据可视化计算系统，提出了基于“一张图”的智能化煤矿信息共享管理平台的系统设计;马莉等[33]针对煤矿应急管理海量多源异构动态数据的存储管理，设计了基于非关系型数据库-NoSQL，以满足煤矿应急云计算的运行需求。透明地质建模方面，袁亮等[34]指出:在推进智能化煤矿建设中，首先需要解决的问题是地质条件的透明化，以确保采掘条件的可视、可预和可控;刘再斌等[35]研究了基于多源异构数据的透明工作面多属性动态建模技术;程建远等[36-37]研究了透明工作面由黑箱模型-灰箱模型-白箱模型-透明地质模型的梯级优化，提出了多层级、递进式、高精度三维地质建模的思路。上述研究成果对煤-岩-水-环智能一体化建设具有先驱作用，奠定了技术基础和拓展了思路。
3.2 智能一体化建设思路
煤-岩-水-环本身是一个复杂的具有内在联系的统一的系统。空天地技术和智能传感器在矿区生态监测和煤炭开采中的应用，地下水监测网的建成[38]，基本解决了数据采集的问题，为大数据分析、数据挖掘和机器学习提供了“素材”，云计算技术是处理海量多元异构静态数据与动态数据的不二选择。因此，应用大数据分析和云计算技术分析静态与动态地质数据，挖掘采煤、覆岩、地下水和生态环境之间的内在联系，研究采煤与生态保护协调发展的智能一体化技术是可行的。研究与建设工作可从以下3方面入手。
(1)评判指标体系与方法。根据前文所论述的煤炭开采对生态环境的损伤类型不同，建立不同的评判指标体系和评判模型。评判指标选取主要考虑能够引起的生态潜水位大幅波动和地表移动破坏影响生态环境的地质采矿因素，如含水层、隔水层、覆岩特征和开采强度，每个指标又包含有2级指标，如图7所示。需要注意的是覆岩特征的2级指标里，弹性模量、抗拉强度、抗压强度、泊松比、内摩擦角互相之间还有关联关系，且评价指标具有分层交错特点，并将评价模型与透明地质模型和智能一体化系统融合，可拓学和层次分析法对这类问题具有独特的优势[39-40]，可选择应用层次分析赋权法结合可拓学建立综合评判模型。
图7 采煤对生态损伤类型及评判指标层次结构
Fig.7 Hierarchical structure diagram of evaluation indexes and ecological damage types caused by coal mining
(2)透明地质建模。根据前文所述的采煤对生态损伤不同机理及分区，以煤矿或井田为单位构建立体动态透明化地质模型，将应力场、应变场、渗流场耦合关系及生态环境对此的响应数学关系式植入地质模型中，模型中分为静态要素和动态要素，静态要素包括:煤层的空间赋存形态、覆岩厚度及力学性质、含水层厚度、隔水层厚度等;动态要素包括:工作面推进过程、“三带”发育过程、上覆基岩应力变化过程、上覆岩层移动变形过程、地下水运移过程、生态演化等。
在动态透明地质模型中，构建“水文地质模型”专题图层，将各含(隔)水层的厚度、岩性、地层时代、渗透系数、富水区位置、静水水位、抽水井位置、抽水层位、降深、影响半径、涌水量，单位涌水量等参数透明展示并赋予全息属性，全方位动态展示地下水运移过程。
随着工作面的推进，动态多源数据的不断增加与更新，使得空间对象由灰色状态不断向白色状态转移，同时驱动透明地质模型的更新、修正或重构，因此，在建模方法上可引入灰色地理信息理论[41]。
(3)智慧平台建设。静态要素多为地质勘查静态数据所控制，本身为灰色系统;而动态要素多为采煤引发的“连锁反应”而产生的动态数据所控制，且随着数据量的增加在一定程度上自身趋向于白色并改造和白化着静态要素。这一过程可以应用大数据分析和数据挖掘技术找到它们之间的内在联系并展现出来，由此，构筑包含动态透明地质模型的“煤—岩—水—环”信息一体化的数据驱动智慧平台，智能辨识各项数据的异动行为，判断采煤对应力场、应变场、渗流场的扰动强度，预测矿区生态的响应程度，并植入因果分析算法，根据因果分析结果给出在可承载扰动范围内防治方案。
3.3 需攻克的关键技术
(1)在采煤扰动应力场、应变场、渗流场的耦合机理的基础上，深入研究地下水流场和地表生态环境对“三场”耦合作用的响应机理，确定采煤对生态潜水和生态环境损害程度的分级、判据及其评判标准及其算法。
(2)构建煤矿采区动态立体化透明地质模型是实现开采损害智能监控的必由之路。能够综合反映采煤强度、覆岩破坏、地下水流失、生态环境受损之间内在联系，实现对煤-水-环静态与动态信息高清透视的多属性动态立体化透明地质模型的算法及大数据驱动的实时更新技术，尚处于探索阶段，有待进一步深入研究。
(3)智慧矿区和智能矿井的建设离不开大数据云计算技术支撑，采煤对生态潜水和生态环境损害的智能监控需要融入人工智能和数据挖掘技术。如何构筑基于大数据云计算的煤-覆岩-地下水-生态环境信息一体化的，能实现对开采损害进行动态智能监测、预报预警，并给出防控技术建议的数据驱动智慧平台，仍是需要攻克的多项技术难题。
4 结论与建议
(1)根据煤-岩-水-环空间组合特征和耦合机理的不同，将榆神府矿区采煤对生态损害划分为厚基岩保水盐渍型、中厚基岩控水沉降型、薄基岩失水塌陷型、薄基岩无水裂塌型、烧变岩失水裂塌型、烧变岩无水裂塌型6个区;采煤对生态发育的影响方式为土地盐渍化、潜水位下降、裂缝和塌陷破坏土壤结构及包气带水、地表移动变形及诱发的滑坡损伤或切断。
(2)逐渐增大的开采强度和生态保护的战略要求给我们提出了新的课题——能源保障和生态保护协调发展，云计算和大数据分析为这一课题提供了新的解决方法和思路，研发采煤-岩-水-环智能一体化系统是可行之路，地质条件透明化是必由之路，同时也面临新的技术难关需攻克。
(3)理论研究与开采实践证实榆神府矿区中东部区域地质条件和生态条件抵抗开采损害的能力非常低，在开展生态保护与修复工作的同时应加强开采损害的监测并实时大数据分析，加强减损开采技术研究，将采煤带来的负效应降到最低。
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