Study on rotation angle and three-zone deformation characterization of hinged structure of mining overburden rock based on OFDR
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摘要:
为了研究陕北某矿采动覆岩结构的光纤应变表征方法，基于12217工作面工程地质条件，分析了OFDR(光频域反射技术)的应变监测原理，在采动覆岩运动状态分区和分布式光纤应变监测原理基础上，建立了水平光纤应变表征采动覆岩铰接结构回转角度的力学分析模型，推导出应变峰值宽度与岩层破断后所形成采动覆岩铰接结构回转角度的函数关系，定义了铰接结构回转临界角度的概念，提出了基于光纤应变特性和采动覆岩铰接结构回转角度的覆岩“三带”划分判据，并采用光纤应变表征方法对采动覆岩应变特征进行分析。结果表明：采动覆岩“三带”的不同变形程度与铰接结构回转角度的大小呈正比例关系，因此通过铰接结构回转角度划分“三带”范围是可行的；通过水平光纤应变峰值特性计算铰接结构回转角度，与二维物理相似模型试验的近景摄影测量角度相比，两者平均误差小于1°，验证了提出的光纤应变表征采动覆岩铰接结构回转角度的力学模型有效性。二维物理相似模型得到的垮落带高度和裂隙带高度与该工作面现场结果一致，与理论计算数值吻合，符合该矿实际情况。研究结果为分布式光纤监测技术表征采动覆岩变形特征的应用提供了新的研究思路。
Abstract:In order to study the fiber optical strain characterization method of the overlying rock structure during mining in a certain mine in northern Shannxi, based on the engineering geological conditions of 12217 working face in Buertai Mine, the strain monitoring principle of OFDR ( Optical Frequency Domain Reflection Technology ) was analyzed. Based on the partition of mining-induced overburden movement state and the principle of distributed optical fiber strain monitoring, a mechanical analysis model of horizontal optical fiber strain to characterize the rotation angle of mining-induced overburden hinged structure was established. The functional relationship between the peak width of strain and the rotation angle of mining-induced overburden hinged structure formed after rock strata were broken was deduced, and the concept of critical rotation angle of hinged structure was defined. Based on the strain characteristics of optical fiber and the rotation angle of hinged structure of mining overburden rock, the criterion of three-zone division of overburden rock is proposed, and the strain characteristics of mining overburden rock are analyzed by means of optical fiber strain characterization method. The results show that the different deformation degree of the three zones of mining overburden is proportional to the rotation angle of the hinged structure, so it is feasible to divide the three zones by the rotation angle of the hinged structure. The rotation angle of the hinged structure is calculated by the peak strain characteristics of the horizontal optical fiber. Compared with the close-range photogrammetry angle of the two-dimensional physical similarity model test, the average error between the two is less than 1°, which verifies the effectiveness of the mechanical model of the proposed optical fiber strain to characterize the rotation angle of the hinged structure of the mining overburden. The height of the caving zone and the height of the fracture zone obtained by the two-dimensional physical similarity model are consistent with the field results of the working face and the theoretical calculation values, which are in line with the actual situation of the mine. The research results provide a new research idea for the application of distributed optical fiber monitoring technology to characterize the deformation characteristics of mining overburden.
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Keywords:
- mining overburolen rock /
- OFDR /
- rotation angle /
- fiber strain /
- mining three zones
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0. 引 言
东部平原煤矿区井工开采对地表生态系统破坏极为严重，地表沉陷积水，土壤潴育化，陆生植被淹死，不利于生态系统功能维持和生物多样性保护[1-2]。恢复土壤功能是东部平原矿区复垦的核心任务，并最终形成健康、肥沃的土壤生产力，维持农田生态系统的可持续发展[3-4]。然而，复垦土壤功能系统发育和恢复是一个漫长的过程，它取决于恢复微生物群落内不同组分间功能关联所需的时间[5]。微生物是生态系统分布最广、又最活跃的组分，驱动地球生物化学循环、能量代谢和土壤−植物相互作用等过程，是生态系统重要过程的调解者和催化剂[6-7]。因此，厘清复垦土壤微生物群落系统发育对认识矿山生态修复中微生物功能和作用至关重要[8]。
近年来，国内外学者非常重视采矿扰动和土地复垦下土壤生态系统演化[9]，微生物群落组成与结构、功能差异和响应模式等一直备受关注[10]。这些研究多集中于不同复垦年份、不同植被类型和复垦技术下土壤微生物群落结构、物种和功能多样性变化及其影响因素的考察。例如，采矿污染导致固碳和硫酸盐还原相关的功能基因丰度降低，而反硝化相关的功能基因丰度得到提升[11-12]。此外，微生物相互作用（如共生或竞争）可能会改变微生物群落结构以适应这些不利的环境，同时这些变化可直接影响群落稳定性[13]。解开矿区微生物群落组装过程对于理解微生物如何应对和适应采矿环境的演替至关重要。微生物的组装过程，即确定性过程（环境选择）和随机过程（如扩散和漂移）已被用于阐明各种生态系统中的微生物群落组装，如农业土壤，河水和水库沉积物[14-15]。随机漂移和扩散过程被发现是未受干扰的森林土壤中微生物群落组装的关键驱动因素。在重金属污染的农业生态系统中，确定性过程主导着微生物群落的组装，且其影响随着重金属浓度的增加而增加[16]。然而，矿区复垦影响细菌群落组装及机制方面仍存在认知缺口，且群落组装过程如何重塑细菌群落的结构分布和功能尚未研究清楚，不利于充分理解功能性微生物的生态组合及其对矿区生态修复的贡献。东部采煤沉陷区土地复垦方向主要为恢复耕作，但复垦土壤结构差、肥力相对低下，且先前研究集中于监测复垦土壤理化动态和微生物群落结构与组成，对微生物群落组装及固碳功能极少关注。因此，探明东部平原矿区复垦土壤微生物群落组装机制及其生态响应对于采矿生态系统的管理和恢复至关重要。
那么，东部平原矿区复垦及时长究竟如何影响微生物群落结构变化？复垦土壤微生物群落组装到底受确定性过程控制，还是随机性过程主导?复垦如何影响土壤碳固持？为此，选择山东省邹城市东滩煤矿沉陷复垦区为研究对象，采集9 a、12 a、15 a和18 a 4个复垦年限和1个对照样共65个土样，利用高通量测序和零模型分析方法，探索复垦及时长对土壤微生物群落结构、构建机制及固碳基因丰度的影响，为东部平原矿区沉陷复垦土壤发育和生态恢复提供新见解。
1. 材料与方法
1.1 研究区概况
东滩煤矿沉陷复垦区位于山东省邹城市（35°25'52''N、116°52'39''E），属于暖温带季风气候区，年降水量752.9 mm，年均气温14.1 ℃。该区为典型的山前冲积平原，土壤类型为黄潮亚土，砂粒（>0.02 mm）、粉粒（0.002～0.02 mm）和黏粒（<0.002 mm）分别占22.3%、65.9%和11.8%。2002—2011年，分4次采用表土剥离、煤矸石充填（200～400 cm），再覆盖表土（60～80 cm）和机械压实，每次客土来源一致。复垦后土地由矿山企业的农业开发公司统一种植小麦−大豆，一年两熟。小麦单季施底肥600 kg/hm2（常规复合肥），拨节时施氮肥150 kg/hm2，机械收割时一般留茬高15～20 cm。大豆单季施底肥450 kg/hm2（常规复合肥），机械收割时自动粉碎还田。除复垦时间不同外，研究区地形、气候、水文、土壤母质、种植模式和田间管理等完全一致，构成一个完善的“空间换时间”复垦序列。
1.2 样品采集与测试
2020年8月22日，采用随机五点采样法从复垦9 a、12 a、15 a和18 a 样地分别采集13个表土（0～20 cm）混合样，分别记为R9、R12、R15和R18。并选取附近未受采矿影响、由农业开发公司统一种植农田随机收集13个表土样作为对照（CK），共采集土样65个（图1）。样品采集后现场剔除根系、残体和砾石等，充分混匀后分为2份。一份通过风干、研磨后过2 mm筛，用于测定土壤理化性质和部分土壤酶活性；另一份鲜土样无菌密封储存于−20 ℃冰箱中，用于微生物相关信息测定。土壤pH是通过测定25 mL水掺1 g土的水悬液获得。易氧化有机碳（EOOC）通过高锰酸钾氧化法测定。有机碳（SOC）采用重铬酸钾氧化法和硫酸铁铵滴定法测定。用碳酸氢铵萃取后用钼锑钪比色法测定土壤有效磷（AP）。通过凯尔文蒸馏滴定法测定土壤全氮（TN），用氯化钙浸提后用分光光度法测定硝态氮（AN）。过氧化氢酶（CAT）酶活采用高锰酸钾滴定法测定，碱性磷酸酶（PO）采用磷酸苯二钠比色法测定，多酚氧化酶（PPO）酶活采用邻苯三酚比色法测定，β-葡萄糖苷酶（BG）酶活采用硝基酚比色法测定，脲酶（UE）酶活采用苯酚钠−次氯酸钠比色法测定，亮氨酸氨基肽酶（LAP）酶活采用S-LAP试剂盒测定，脱氢酶（DH）酶活采用氯化三苯基四氮唑法测定，蛋白酶（PRO）酶活采用加勒斯江法测定，FDA水解酶（FDA）酶活通过荧光素比色法测定[17-18]。
1.3 微生物信息测定
根据E.Z.N.A.®soil试剂盒（Omega Bio-tek，Norcross，GA，U.S.）说明书进行土壤总DNA提取，使用微量紫外分光光度计NanoDrop one测定所得DNA浓度和纯度，利用1%琼脂糖凝胶电泳检测DNA提取质量。利用细菌通用引物515F（5′-GTGCCAGCCGGTAA-3′）和907R（CCGTCAATTCMTTRAGTT）对细菌16S rRNA的V4和V5区进行PCR扩增，扩增产物等物质的量比混匀后，利用NEBNext® UltraTM II DNA Library Prep Kit制备测序文库。构建好的文库经Qubit和Q-PCR定量确认文库合格后，使用Illumina Nova 6000平台对扩增子文库进行PE250测序。
土壤碳循环功能基因丰度采用QMEC（Quantitative Microbial Element Cycling）基因芯片进行定量化测定。具体方法如下：按照MagaBio土壤DNA提取试剂盒方法，取0.25 g土壤样品，提取土壤DNA，进行总量及纯度检测。检测合格后分别将样品板和引物板试剂添加至高通量qPCR芯片SmartChip MyDesign Chip（Takara Biomendical Technology，Clontech）微孔中，在SmartChip实时PCR系统中执行qPCR反应及荧光信号检测，自动生成扩增曲线和溶解曲线。使用Canco软件获得各基因在样本中的检出情况和扩增循环数（Ct值），并以16SrRNA作为内参数据进行标准化获得各基因相对定量信息。再根据Roche检测16SrRNA基因相对定量信息，最终换算其他基因的绝对定量信息。
1.4 微生物群落构建机制分析
利用R studio中的“picante”包计算平均最近物种距离（MNTD），β-平均最近物种距离（βMNTD）和β-最近物种指数（βNTI）等参数来评估样品间系统发育。当βNTI值大于2或者小于−2，表示群落组装过程为确定性过程（分别表示异质性选择过程和同质性选择过程）。相反，当|βNTI|值小于2，群落组装则以随机性过程为主。为进一步确定随机性过程的分类，利用“vegan”包计算了基于群落的Bray-Curtis矩阵的Raup-Curtis矩阵（Raup-Curtis matrix，简称RCbray）。RCbray值大于+0.95、|RCbray|值小于0.95和RCbray值小于−0.95分别代表扩散限制、漂移和同质性扩散[19]。
1.5 数据处理与统计分析
利用美格基因云平台进行微生物信息分析。土壤理化性状和酶活性采用SPSS 26.0软件（IBM，美国）进行ANOVA分析，使用mantel test检验评估物理化学因素对细菌群落结构的影响。采用R studio（MathSoft，美国）构建中性群落模型和随机森林模型[20]，利用ggplot2包进行柱形图绘制。利用Amos 21.0 软件拟合结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）分析土壤理化性质、酶活性以及群落组装生态过程和碳循环功能基因丰度的关系。其中，对土壤碳循环功能基因丰度进行归一化处理[21]，划分为碳降解、碳固定和甲烷代谢3大功能类群，具体公式如下：
$$ {x'}=\left[\sum _{n=1}^{n}\left({x}_{i}/\sum _{i=1}^{i}{x}_{i}\right)\right]/n $$ 式中：xi为样本单个基因丰度；x'为碳降解、碳固定和甲烷代谢微生物功能类群归一化丰度；i、n分别为样本数量和基因数量。
2. 结果与分析
2.1 不同复垦年限下土壤理化性状和酶活性变化特征
图2显示了不同复垦年限下土壤理化性质和酶活性变化。复垦土壤偏弱碱性，pH随复垦时长先升后降，复垦处理与CK呈极显著差异（P<0.001）。土壤有机碳、有效磷及硝态氮含量随复垦年限表现为下降趋势，且复垦土壤SOC含量均低于CK。铵态氮与复垦时长呈正相关，R12中AN含量已略高于CK。复垦时长对CAT影响显著，与PO一样随复垦时长持续增加，但复垦处理PO活性仍显著低于对照（P<0.001）。PPO活性先升后降，逐渐与CK持平。复垦处理LAP均高于CK，且与CK呈极显著差异（P<0.001）。UE、BG和PRO活性与复垦时长呈负相关关系，但R18中UE活性仍极显著高于CK（P<0.001）。综上，与CK比，随复垦年限增加，土壤酶活性总体呈上升趋势（PO、DH、PRO除外）；土壤有机碳、有效磷及硝态氮含量则呈下降趋势。
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图 2 不同复垦年限下土壤理化性状和酶活性变化Figure 2. Changes of soil physicochemical properties and enzyme activities under different reclamation years2.2 不同复垦年限下土壤细菌群落构建过程
根据零模型，|βNTI|<2被划定为土壤微生物群落构建的随机性过程。本研究中，不同复垦处理组|βNTI|<2的数据约占90%，故不同复垦时间土壤细菌群落构建以随机性过程为主导（图3）。为进一步探究群落组装机制，根据RCbray值细分显示，随机过程中扩散限制对群落组装的贡献最大，并随复垦时长增加而扩大。NCM模型中R2值越高拟合效果越好，越接近中性群落模型，即群落构建受随机性过程的影响越大，受确定性过程的影响越小。本研究评估结果表明土壤细菌群落随机过程的相对贡献随复垦时长增加先升后降，解释方差均高于80.0%，反映OTU频率及其相对丰度之间关系拟合程度较好，说明复垦土壤细菌群落构建受随机性过程影响大（图4，图中Xr, mean为平均相对丰度），这与零模型分析所得结果一致。
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图 3 不同复垦年限下细菌群落βNTI值和组装过程Figure 3. βNTI and assembly process of bacterial community under different reclamation years![]()
图 4 不同复垦年限下土壤细菌群落结构的中性群落模型Figure 4. Neutral community model of soil bacterial community structure under different reclamation years2.3 不同复垦年限下土壤碳循环功能基因丰度变化
图5显示（图中Xa为基因的绝对丰度），不同复垦年限下淀粉、半纤维素、纤维素、几丁质、果胶和木质素等6类物质降解过程及相关基因有显著差异（P<0.05）。其中，与淀粉降解相关的基因apu、amyA和amyX在R18中丰度最高，复垦处理组丰度远高于CK（图5a）。与半纤维素降解相关的基因abfA、xylA和manB及与纤维素降解相关的CDH（编码纤维二糖脱氢酶基因）随复垦时长增加呈上升趋势（图5a）。与几丁质降解相关的chiA和与木质素降解相关的基因mnp、glx、pox和lig在R18中丰度最高，远高于CK（图5a）。总体上R18中碳降解相关功能基因丰度最高。碳固定相关的基因acsA、mct和rbcL丰度最高，acsB最低（图5b）。参与卡尔文循环的rbcL基因丰度随复垦时长呈增加趋势，除R9外，均高于CK。参与还原三羧酸循环的korA基因和参与还原乙酰辅酶A途径的acsA和acsB丰度在R18中最高，约比CK高一倍（图5b）。甲烷代谢功能基因丰度（pqq-mdh、pmoA、mxaF和mmoX基因）不同处理组几乎无显著差异（图5c）。
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图 5 不同复垦年限下土壤碳循环功能基因丰度的变化Figure 5. Variations of abundances of soil carbon cycling functional genes under different reclamation years2.4 土壤碳循环微生物功能基因丰度与环境因素的相关性分析
利用随机森林模型评估了环境因子对碳循环功能基因丰度影响的重要性（图6），发现土壤固碳功能基因与土壤理化性状差异具有相关性。如图6c所示，土壤pH与甲烷代谢功能基因丰度相关，但其与碳降解、碳固定功能基因丰度并无显著相关性（图6a和图6b）。整体来看，BG、SOC、UE、TN、NN、CAT、AP、AN与碳降解、碳固定和甲烷代谢功能基因具有相关性，且这些土壤理化性质和土壤酶活性可能是预测固碳功能的重要变量。
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图 6 环境因子对碳循环功能基因的潜在贡献Figure 6. Potential contribution of environmental factors to carbon cycle function genes利用结构方程模型，建立土壤理化及酶活性、群落组装生态过程与碳循环功能基因丰度之间潜在的直接和间接联系，拟合分析理化性状对碳循环功能基因丰度的贡献。结果表明，复垦时长既可以直接影响SOC含量和BG酶活性，也可以通过不同生态过程对碳降解功能基因丰度产生间接影响（图7a）。此外，复垦时长能够影响土壤SOC含量和BG、UE酶活性，进而间接影响碳固定过程功能基因丰度。同时，不同复垦年限通过影响SOC、BG和UE酶活性，再通过扩散限制、同质选择和异质选择间接影响碳固定相关功能基因丰度（图7b）。复垦及时长直接影响土壤AP、SOC含量和BG酶活性，再通过同质选择、扩散限制间接影响甲烷代谢相关功能基因丰度（图7c）。综上分析表明，复垦显著改善了矿物土壤SOC和BG酶活性，从而调控确定性过程和随机性过程占比，最终影响碳循环功能基因丰度。
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图 7 复垦过程中不同路径影响碳循环功能基因丰度的结构方程模型注：箭头上的数值即标准通径系数，箭头粗细表示相关性高低，绿色箭头表示正相关，红色箭头表示负相关，R2表示通径解释度；*在0.05水平（双侧）上显著性相关；**在0.01水平（双侧）上显著性相关；***在0.001水平（双侧）上显著性相关Figure 7. Structural equation models of rehabilitation affecting soil carbon cycle functional gene abundance through different ways3. 讨 论
3.1 复垦对土壤理化性质和酶活性的影响
东部平原矿区土壤偏弱碱性，丰富的降水导致Ca2+和Mg2+向下淋溶淀积强烈。沉陷复垦将下层土壤翻至上层，导致复垦土壤pH增加。但耕作利用后pH会下降[22-23]。这可能是本研究中土壤pH变化趋势的主要原因。复垦土壤SOC（有机碳）不断下降，一方面是复垦改善了土壤通气，加速土壤碳释放；另一方面是大量氮肥引入，加速有机碳分解[24]。研究表明，土壤酶活性影响土壤养分有效性[25-26]。脲酶与氮循环相关，本研究中脲酶活性下降，可能与耕作大量施用氮肥有关，降低了对含氮有机物水解的需求[27]。复垦土壤PO（碱性磷酸酶）和PRO（蛋白酶）显著低于对照，表明重构土壤肥力远达不到未受采矿影响的耕地，这与张振佳等[28]研究结论一致。煤矸石充填带来大量金属离子，易与土壤中磷反应，形成不可溶性磷酸盐[27]。土壤PO随复垦时长持续增加，说明复垦土壤需要大量PO将不溶性磷转化为可溶性磷酸盐，提高磷的生物利用率和满足农作物生长[29]。土地复垦改善土壤理化和酶活性，养分供给、水分及物质循环[5]，这与于亚军等[30]的研究结果一致。本研究中复垦土壤铵态氮、全氮、过氧化氢酶、亮氨酸氨基肽酶活性等持续增加，说明复垦后种植管理改善了土壤水肥状况，并随复垦时间持续积累，农田生态环境不断改善。
3.2 复垦年限对细菌群落组装过程的影响
了解微生物群落的组装过程能够识别微生物群落对复垦活动的响应[31]。确定性过程和随机性过程共同作用于微生物群落的构建，但二者相对重要性的大小由各种环境因素介导[32]。如资源供应充足可以增加随机性过程的重要性，大部分物种能够较好的生长时，随机性过程起主导作用。LAN等[33]发现森林土壤细菌群落组装主要以随机性过程为主。随着外界环境变得苛刻，确定性过程起主导作用。本研究发现东部平原矿区复垦土壤细菌群落组装以随机性过程为主（图3和图4），说明东部平原矿区土壤细菌群落结构与功能受随机选择操控，反映东部平原矿区自然环境限制并不十分苛刻。但不同处理组随机性组装过程中扩散限制不同，说明随复垦时长增加，微生物易利用资源不断增加，营养胁迫和环境选择压力逐渐削弱，改善了土壤环境，从而驱动群落组装过程中扩散限制增强[34]。此外，矿区土地复垦仅属局部扰动，不同于温度、降水等大尺度空间过程的影响，进一步证实了随机性过程通常发生于局部环境变化的小尺度空间[10]。
3.3 复垦年限对细菌群落固碳功能的影响
微生物功能基因编码参与物质循环的酶，能够反映土壤养分循环活动的强度。在本研究中，与碳降解相关的功能基因均在R18中丰度最高，表明复垦及复垦时长提高碳降解酶对易分解和难分解碳的分解潜力，包含淀粉、半纤维素和纤维素的降解。复垦土壤中大量外源碳被土壤碳降解酶分解，释放出低分子的糖，为微生物生长代谢提供碳源和能量[35]。本研究发现除R9外，复垦土壤rbcL基因丰度均高于CK， rbcL基因可作为分子标记用来反应微生物的固碳能力[36]，可见长期复垦活动可以有效提高土壤的碳固持能力。研究表明，复垦活动通过改善土壤理化性质、微生物群落多样性等，进而影响土壤碳循环过程[37-39]。赵姣等[35]对黄土高原露采矿山排土场不同植被恢复下土壤碳循环功能基因研究，发现BG和AN含量是操纵碳循环相关功能基因丰度的主要因素。同样地，本研究发现BG、SOC、NN、CAT、AP和AN是预测固碳功能基因的重要变量，表明复垦介导的土壤养分状况密切影响土壤固碳微生物的活性和功能。结构方程模型结果进一步验证，复垦及时长可直接影响土壤SOC含量和BG酶活性，或通过SOC含量和BG酶活性间接影响扩散限制和同质选择过程，从而影响碳循环相关功能基因丰度。未来应持续监测复垦土壤SOC、BG酶活性等参数，尝试田间管理措施调节这些参数达到影响微生物群落组装过程和提高固碳基因丰度的目的，促进复垦土壤的固碳潜力，提升矿区生态碳汇功能，同时为预测采矿干扰后土壤生态系统恢复提供了新的见解，对东部矿区生态复垦方案的提出和管理策略提供了理论依据。
4. 结 论
1）东部平原矿区复垦对土壤理化性状和酶活性影响显著，复垦处理组土壤pH、铵态氮、过氧化氢酶及磷酸酶随复垦时间增长呈显著增加，有机碳、有效磷、硝态氮及脲酶、β-葡萄糖苷酶、蛋白酶则显著下降。
2）复垦改变土壤环境，从而影响细菌群落多样性、结构和分布模式。随机性过程主导了不同复垦年限土壤细菌群落的组装过程，且扩散限制的贡献最大。
3）有机碳、硝态氮、铵态氮、有效磷、β-葡萄糖苷酶及过氧化氢酶与复垦土壤固碳功能基因丰度之间相关性显著，东部平原矿区复垦活动有效增强土壤碳固持能力。
4）复垦或直接影响土壤有机碳含量和β-葡萄糖苷酶活性，或通过有机碳含量、β-葡萄糖苷酶活性间接影响扩散限制和同质性选择，进而影响碳降解、碳固定及甲烷代谢功能基因丰度。
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图 6 裂隙带光纤应变表征模型
Figure 6. Optical fiber strain characterization model of fracture zone
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图 10 水平光纤随工作面开挖的应变
Figure 10. Strain diagram of horizontal optical fiber along with working face excavation
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图 12 光纤应变特性表征铰接结构回转角度和近景摄影测量对比
Figure 12. Comparison of optical fiber strain characterization and close-range photogrammetry of hinged structure rotation angle
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图 13 竖向光纤随工作面开挖的应变
Figure 13. Strain of vertical optical fiber with excavation of working face
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图 14 顶部离层光纤应变表征和近景摄影测量对比
Figure 14. Comparison of strain characterization and close-range photogrammetry of top separation fiber
表 1 模型岩层结构及相似材料配比
Table 1 Model rock structure and similar material ratio
序号 岩性 厚度/m 抗压强度/MPa 抗拉强度/MPa 密度/ (t·m−3) 模型抗压强度/kPa 模型抗拉强度/kPa 模型密度/ (g·m−3) 配比号 22 风积砂 5.60 — — — — — — — 21 中粒砂岩 18.50 6.45 1.47 2.22 64.5 14.7 2 220 837 20 粗粒砂岩 18.85 5.77 0.95 2.19 57.7 9.5 2 190 855 19 细粒砂岩 27.07 13.06 1.84 2.24 130.6 18.4 2 240 837 18 砂质泥岩 20.48 7.32 2.32 2.18 73.2 23.2 2 180 946 17 细粒砂岩 24.69 14.87 2.87 2.24 148.7 28.7 2 240 837 16 砂质泥岩 5.33 9.67 2.67 2.32 96.7 26.7 2 320 946 15 中粒砂岩 16.01 16.43 3.43 2.43 164.3 34.3 2 430 955 14 粉砂岩 9.05 29.34 5.34 2.29 293.4 53.4 2 290 946 13 中粒砂岩 13.76 19.78 2.78 2.14 197.8 27.8 2 140 846 12 砂质泥岩 40.69 14.32 2.32 2.25 143.2 23.2 2 250 837 11 细粒砂岩 27.27 24.42 3.84 2.37 244.2 38.4 2370 855 10 砂质泥岩 13.80 26.75 2.55 2.38 267.5 25.5 2 380 746 9 中粒砂岩 9.10 18.76 3.43 2.21 187.6 34.3 2 210 828 8 砂质泥岩 4.70 42.13 4.83 2.39 421.3 48.3 2 390 846 7 细粒砂岩 4.38 38.67 5.67 2.35 386.7 56.7 2 350 837 6 砂质泥岩 9.11 47.32 1.82 2.35 473.2 18.2 2 350 846 5 中粒砂岩 18.54 32.72 3.72 2.16 327.2 37.2 2160 837 4 泥岩 4.36 23.89 0.89 2.33 238.9 8.9 2 330 746 3 细粒砂岩 23.48 45.24 3.12 2.36 452.4 31.2 2 360 837 2 煤 4.34 55.18 5.00 2.38 551.8 50 2 380 864 1 细粒砂岩 4.00 42.83 5.76 1.23 428.3 57.6 1 230 837 
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光纤类型 单模光纤 空间分辨率/m 0.001～0.01 最高采样分辨率/m 0.001 应变测试精度/10−6 ±1.0 应变测量范围/10−3 −12～+12 采样频率/Hz 4
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表 2 近景摄影与模型计算所得铰接结构回转角度对比
Table 2 Comparison of rotation angle of hinged structure obtained by close-range photography and model calculation
开挖距离/cm 近景摄影角度/(°) 模型计算角度/(°) 误差/% 110 7.09 6.81 3.90 120 6.52 6.47 0.77
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表 3 由光纤应变曲线峰值高度计算垮落带、裂隙带高度
Table 3 Height of caving zone and fracture zone is calculated by peak height of optical fiber strain curve
光纤 光纤表征高度/m 煤层顶板高度/m 计算高度/m 垮落带 裂隙带 垮落带 裂隙带 VF2 0.23 0.49 0.14 0.09 0.35 VF3 0.17 0.42 0.03 0.28 VF4 0.24 0.38 0.1 0.24
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[1] 陈荣华,白海波,冯梅梅. 综放面覆岩导水裂隙带高度的确定[J]. 采矿与安全工程学报,2006,23(2):220−223. doi: 10.3969/j.issn.1673-3363.2006.02.021 CHEN Ronghua,BAI Haibo,FENG Meimei. Determination of height of water flowing fractured zone in overlying strata of fully mechanized caving face[J]. Journal of Mining and Safety Engi neering,2006,23(2):220−223. doi: 10.3969/j.issn.1673-3363.2006.02.021
[2] 杨伟强,郭文兵,赵高博,等. 理论判别方法及工程应用[J]. 煤炭科学技术,2022,50(10):42−50. YANG Weiqiang,CUO Wenbing,ZHA0 Caobo,et al. Theoretical judgement method of overburden “three-zonebased on rock strata deflection deformation and its engineering application[J]. Coal Science and Technology,2014,2022,50(10):42−50.
[3] 刘三钧,林柏泉,高 杰,等. 远距离下保护层开采上覆煤岩裂隙变形相似模拟[J]. 采矿与安全工程学报,2011,28(1):51−55. doi: 10.3969/j.issn.1673-3363.2011.01.010 LIU Sanjun,LIN Baiquan,GAO Jie,et al. Similar simulation of overlying coal rock fracture deformation in long-distance lower protective layer mining[J]. Journal of Mining and Safety Engi neering,2011,28(1):51−55. doi: 10.3969/j.issn.1673-3363.2011.01.010
[4] 林海飞,李树刚,成连华,等. 覆岩采动裂隙带动态演化模型的实验分析[J]. 采矿与安全工程学报,2011,28(2):298−303. doi: 10.3969/j.issn.1673-3363.2011.02.025 LIN Haifei,LI Shugang,CHENG Lianhua,et al. Experimental analysis of dynamic evolution model of mining-induced fracture zone in overlying strata[J]. Journal of Mining and Safety Engi neering,2011,28(2):298−303. doi: 10.3969/j.issn.1673-3363.2011.02.025
[5] 柴 敬,魏世明. 相似材料中光纤传感检测特性分析[J]. 中国矿业大学学报,2007,36(4):458−462. doi: 10.3321/j.issn:1000-1964.2007.04.008 CHAI Jing,WEI Shiming. Analysis of optical fiber sensing detection characteristics in similar materials[J]. Journal of China University of Mining and Technology,2007,36(4):458−462. doi: 10.3321/j.issn:1000-1964.2007.04.008
[6] ZHANG D,WANG J C,ZHANG P S,et al. Internal strain monitoring for coal mining similarity model based on distributed fiber optical sensing[J]. Measurement,2017,97:234−241. doi: 10.1016/j.measurement.2016.11.017
[7] 张 丹,施 斌,吴智深,等. BOTDR分布式光纤传感器及其在结构健康监测中的应用[J]. 土木工程学报,2003(11):83−87. doi: 10.3321/j.issn:1000-131X.2003.11.017 ZHANG Dan,SHI Bin,WU Zhishen,et al. BOTDR distributed optical fiber sensor and its application in structural health monitoring[J]. China Civil Engineering Journal,2003(11):83−87. doi: 10.3321/j.issn:1000-131X.2003.11.017
[8] 李豪杰,朱鸿鹄,朱 宝,等. 基于光纤监测的埋地管线沉降模型试验研究[J]. 岩石力学与工程学报,2020,39(S2):3645−3654. LI Haojie,ZHU Honghu,ZHU Bao,et al. Model test study on settlement of buried pipeline based on optical fiber monitoring[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2020,39(S2):3645−3654.
[9] 王德洋,朱鸿鹄,吴海颖,等. 地层塌陷作用下埋地管道光纤监测试验研究[J]. 岩土工程学报,2020,42(6):1125−1131. doi: 10.11779/CJGE202006017 WANG Deyang,ZHU Honghu,WU Haiying,et al. Experimental study on optical fiber monitoring of buried pipeline under the action of stratum collapse[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering,2020,42(6):1125−1131. doi: 10.11779/CJGE202006017
[10] 张诚成,施 斌,朱鸿鹄,等. 地面沉降分布式光纤监测土–缆耦合性分析[J]. 岩土工程学报,2019,41(9):1670−1678. ZHANG Chengcheng,SHI Bin,ZHU Honghu,et al. Analysis of soil-cable coupling for distributed optical fiber monitoring of land subsidence[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering,2019,41(9):1670−1678.
[11] 柴 敬,刘永亮,王梓旭,等. 保护层开采下伏煤岩卸压效应及其光纤监测[J]. 煤炭学报,2022,47(8):2896−2906. CHAI Jing,LIU Yongliang,WANG Zixu,et al. Pressure relief effect and optical fiber monitoring of underlying coal rock under protective layer mining[J]. Journal of China Coal Society,2022,47(8):2896−2906.
[12] PIAO C D,LI J J,WANG D L,et al. A dofs-based approach to calculate the height of water-flowing fractured zone in overlying strata under mining[J]. Geofluids,2021:1−10.
[13] HU T,HOU G Y,LI Z X. The field monitoring experiment of the roof strata movement in coal mining based on DFOS[J]. SENSORS,2020,20(5):1318−1349.
[14] 柴 敬,袁 强,王 帅,等. 长壁工作面覆岩采动“横三区”光纤光栅检测与表征[J]. 中国矿业大学学报,2015,44(6):971−976. CHAI Jing,YUAN Qiang,WANG Shuai,et al. detection and characterization of fiber grating in horizontal three area of overburden rock mining in longwall working Face[J]. Journal of China University of Mining and Technology,2015,44(6):971−976.
[15] 杜文刚,柴 敬,张丁丁,等. 采动覆岩导水裂隙发育光纤感测与表征模型试验研究[J]. 煤炭学报,2021,46(5):1565−1575. DU Wengang,CHAI Jing,ZHANG Dingding,et al. Experimental study on optical fiber sensing and characterization model of water-conducting fracture development in mining overburden rock[J]. Journal of China Coal Society,2021,46(5):1565−1575.
[16] 柴 敬,霍晓斌,钱云云,等. 采场覆岩变形和来压判别的分布式光纤监测模型试验[J]. 煤炭学报,2018,43(S1):36−43. CHAI Jing,HUO Xiaobin,QIAN Yunyun,et al. Distributed optical fiber monitoring model test for deformation and weighting discrimination of overlying strata in stope[J]. Journal of China Coal Society,2018,43(S1):36−43.
[17] 李 竹. 关键层结构回转速度力学模型及其应用研究[D]. 徐州:中国矿业大学,2018. LI Zhu. Rotary velocity mechanical model of key layer structure and its application research[D]. Xuzhou:China University of Mining & Technology,2018.
[18] 李 磊,侯 晨,朱万成,等. 基于OFDR技术的胶结充填体内部应变演化试验[J]. 东北大学学报(自然科学版),2023,44(2):258−264. LI Lei,HOU Chen,ZHU Wancheng,et al. Internal strain evolution test of cemented backfill based on OFDR technology[J]. Journal of Northeastern University (Natural Science Edition). 2023,44(2):258−264.
[19] 钱鸣高,许家林. 煤炭开采与岩层运动[J]. 煤炭学报,2019,44(4):973−984. QIAN Minggao,XU Jialin. Coal mining and strata movement[J]. Journal of China Coal Society,2019,44(4):973−984.
[20] 侯公羽,胡 涛,李子祥,等. 基于BOFDA的覆岩采动“两带”变形表征研究[J]. 采矿与安全工程学报,2020,37(2):224−237. HOU Gongyu,HU Tao,LI Zixiang,et al. Study on deformation characterization of two zones in overlying strata mining based on BOFDA[J]. Journal of Mining and Safety Engi neering,2020,37(2):224−237.
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期刊类型引用(3)
1. 刘奇，梁智昊，訾建潇. SMOGN过采样下导水裂隙带高度的MPSO-BP预测模型. 煤田地质与勘探. 2024(11): 72-85 . 
百度学术
2. 刘奇，许家杭，李青海，陈淼. 酸腐蚀下层状砂岩各向异性力学特性研究. 采矿与岩层控制工程学报. 2024(06): 66-77 . 百度学术
3. 拜云龙，惠双琳，李慧刚，崔文利，王钊，孙维吉. 采空区遗煤自燃“三带”及有害气体分布数值模拟. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2024(06): 641-647 . 百度学术
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