基于小波变换方法的爆破、塌陷和地震信号分析

靳玉贞，林木金，范晓瑜，赵春华，吴昊昱，杨世英

（1.山西省地震局太原基准地震台，山西 太原 030025；2.太原大陆裂谷动力学国家野外科学观测研究站，山西 太原 030025；3.福建东山地震台，福建 东山 363400）

0 引言

随着数字化地震台网和区域数字化台网的建设，监测天然地震和非天然地震的能力有了大幅度的提高，而在地震速报中最常用的长短时平均及其改进方法，却不能进行地震模式识别，增加了地震的误触发率，影响了地震速报的时间和精度，从而影响着地震应急的反应速度。因此，如何发展识别非天然地震中的爆破与塌陷（矿震）的有效识别方法，从而建立起具有区域特点的指标体系是当前研究的前沿性课题［1－2］。

该研究采用小波变换方法，对山西省数字化台网记录的爆破、塌陷（矿震）、地震进行分析处理，试图从波形记录中提取出有效、适用的波形特征，以用于对上述事件的识别，为爆破、塌陷（矿震）与地震模式识别提供新的有效判据。

1 资料选取

山西省数字化地震台网建设项目于2001年通过验收，新建地震监测台站的投入使用使山西地区的地震监测能力有了大幅度提高。研究收集2004年至2012年发生于山西地区ML≥2.5的天然地震和非天然地震490条波形记录进行分析研究。包括：天然地震波形记录样本320条，人工爆破波形记录49条，塌陷波形记录121条。

2 爆破、塌陷和地震信号的小波分析

2.1 基本原理简介

小波变换是1984年法国地球物理学家Morlet J在分析处理物理勘探资料时提出来的；1989年Mallat S提出了多分辨率分析概念，统一了在此之前的各种构造小波的方法，特别是提出了二进小波变换的快速算法，使得小波变换完全走向实用化。小波分析具有多分辨率的特点，可以由粗到细地逐步观察信号；小波分析理论是建立在实变函数、复变函数、泛函分析、调和分析这些近代数学理论基础上的，理论基础完善。因此，选取小波分析法对爆破、塌陷振动信号进行分析。

Mallat基于多分辨率框架理论，提出了塔式多分辨率与综合算法，巧妙地将多分辨率分析与小波分析结合在一起。利用小波做多分辨率分析，实际上是将某一样本信号分解成不同尺度上的精细结构信号和不同尺度上的逼近信号，相当于对信号分别做低通和带通滤波。小波变换中尺度因子越小，分辨率高，相当于延拓高度较小，能反映出原始信号的细节；尺度因子越大，相当于延拓高度增大，主要反映原始信号中的低频成分。每分解一次，就相当于向上延拓一次，剥去原始信号中的一部分高频成分，剥去的信息则构成细节部分，即所谓精细结构信号。象位场延拓一样，不同尺度上的逼近信号和精细信号与尺度有密切关系［3－4］。

2.2 数据处理方法

根据波形数据发生的时刻，运用EDSP—IAS软件截取数据；将截取数据存为文本格式，然后在MATLAB程序中实现波形显示；小波分析所用的小波函数具有多样性，应用不同的小波基函数，结果不同。在运用小波分析方法处理地震信号时，小波基函数选取得好坏直接影响信号处理和分析结果。Daubechies小波系列可以较好地反映微震信号在时间和频率分布上的非稳态变化过程，在地震、爆破、塌陷等研究领域已得到较为广泛的应用。因此，本文调用MATLAB采用db6小波基，对数字信号进行小波分解。

从原始波形看，塌陷地震波形所激发的直达波Pg、Sg较发育，与天然地震波形非常相似，不易区分（见图1）。

对塌陷曲线进行小波多分辨分解（见图1），给出了波形分解后趋势与细节部分的曲线，可看出趋势主要反应的是系统放大后的低频变化过程，而细节反应的主要是信号局部高频变化过程，它与噪声及扰动联系在一起。从1～6阶的分解看，1～4阶的趋势没有分辨出来，尽管去掉了部分高频成分，但仍与原始波形相似，说明塌陷地震激发了较高的高频成分。但在5～6阶波形有好的分辨，可清楚地看到塌陷地震激发的面波成分。同样1～4阶的高频细节分解分辨性较差，而5～6阶突出了信号中的细节信息，塌陷波形震相Pg、Sg及短周期面波Rg波非常清晰，极易与地震区分。

图1 典型塌陷db6小波分解Fig.1 Db6wavelet decomposition for typical collapse

对爆破波形进行小波多分辨分解，得到波形分解后趋势与细节部分的曲线（见图2）。

趋势分解反应的是原始信号的低频成分，每分解一次，就剥去原始信号中的一部分高频成分，在分解到5～6阶时，爆破波形已所剩无几。同样，反映高频精细结构的细节分解在分解到5～6阶时，爆破整个波段波形变得简单。可见爆破为瞬时震动，能量已瞬时释放。

从原始波形看，此次地震纵波较发育，初动尖锐；横波持续时间长，衰减慢，表现出大周期的结尾（见图3）。

图2 典型爆破db6小波分解Fig.2 Db6wavelet decomposition for in typical blasting

对地震波曲线进行小波多分辨分析，得到小波变换1～6阶的趋势与细节分解结果（见图3）。从图中看出，1～3尺度的分解有效波没有分辨出来，而4～6尺度波形有较好的分辨。在趋势4、5阶中，在去除原始信号的一部分高频成分后，Pg、Sg波列更加清晰，各表现为多组大波列。同样，从细节5、6阶的分解来看，波形在去掉大的周期成分后，虽然夹带一些背景噪声，但经过分解后更加突出了地震信号的细节变化，同样表现为多组大波列。表明地震波被激发时，所携带着比较大的能量。

图3 典型地震db6小波分解Fig.3 Db6wavelet decomposition for typical earthquake

3 结论与讨论

爆破、塌陷和地震的小波变换1～6阶的趋势与细节分解结果看，塌陷、爆破小波1～4阶的趋势、细节有效波没有分辨出来，但塌陷在5～6阶波形有好的分辨，可清楚地看到塌陷地震激发的面波成分。而爆破分解到5～6阶时，整个波段波形简单，说明爆破为瞬时震动，能量瞬时释放。但地震波形在分解到5、6阶时，更加突出了地震波形的细节变化，表现为多组大波列。表明地震波被激发时，携带着比较大的能量。经分析，可定性地认为塌陷、爆破和地震在小波分解变化特性方面存在较大的差异。

塌陷、爆破和地震信号均为非平稳信号，在震源机制、振幅、震动频率、持续时间以及能量上存在差异。地震为岩石破裂过程中，岩层中应力从积累到释放的过程，其震源机制较为复杂，波形复杂，震动持续时间长，能量释放缓慢；而塌陷、爆破事件为人工震源，震源机制相对简单，震动幅值大、衰减快，震动频率高，持续时间短［5］。利用小波变换方法对塌陷、爆破和地震信号进行逐层分解，提取其波形特征，经过对比分析实现了有效识别，可作为区分爆破、塌陷（矿震）与地震一种较好的判据，有助于工作人员对实时记录波形进行快速识别、分类。

［1］刘希强，沈 萍，张 玲，等.用小波变换能量线性方法识别天然地震与爆破或塌方［J］.西北地震学报，2003（3）：204－209.

［2］李自红，刘鸿福，安卫平.地震监测台网在矿山地震灾害评估中的应用［J］.煤矿安全，2013，44（1）：144－146.

［3］杨军伟，林大能，艾德春，等.基于小波方法的露天矿台阶爆破振动信号分析［J］.工程爆破，2012（4）：18－22.

［4］杨选辉，沈 萍，刘希强，等.地震与核爆识别的小波包分量比方法［J］.地球物理学报，2005（1）：148－156.

［5］朱权洁，姜福兴，于正兴，等.爆破震动与岩石破裂微震信号能量分布特征研究［J］.岩石力学与工程学报，2012（4）：723－730.