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基于HVSR 的DONET1 海底地震动场地效应研究1

2021-04-09周旭彤胡进军谭景阳

震灾防御技术 2021年1期
关键词:沉箱台网震动

周旭彤 胡进军 谭景阳 崔 鑫

1)中国地震局工程力学研究所,哈尔滨 150080

2)中国地震局地震工程与工程振动重点实验室,哈尔滨 150080

引言

近年来,全球海域地震频发,特别是2010 年智利Mw8.8 级特大地震、新西兰Mw7.2 级地震及2011 年日本Mw9.0 级特大地震等,造成了巨大的经济损失,引起了严重的次生灾害。海域地震对海域工程结构具有巨大威胁,海域工程结构类型众多,包括跨海桥梁、海底隧道、人工岛、石油平台、海底电缆等,在历史地震中遭受了严重破坏,其中跨海桥梁是近海和海域地震中遭受破坏较多的结构。1995 年,日本Mw6.9 级神户地震使得人工岛上部回填土发生大规模液化。另外,海洋石油平台一旦遭受地震破坏,将产生严重的次生灾害,特别是造成海洋环境污染。因此,对于近海和海洋工程逐渐增多的现状,应充分考虑海域地震动的影响(陈苏等,2018;李小军等,2020)。

目前,全球多个海底地震台网已建成并投入使用(胡进军等,2013),Boore 等(1999)利用美国海底观测台网(Seafloor Earthquake Measurement System,SEMS)8 次海底地震动记录得到竖向与水平方向谱比,发现海水对水平分量地震动的影响较小;Diao 等(2014)基于SEMS 地震动数据进行理论和统计分析,发现当周期>5 s 时,海底竖向与水平方向谱比低于陆地;Hu 等(2020)、谭景阳等(2020、2021)利用日本K-NET 台网中日本相模湾地区6 个海底台站数据,研究了不同台站海底地震动的不确定性,给出了海域台站地震动衰减关系,并对比了海底与陆地台站场地放大的差异,给出相模湾地区竖向与水平方向谱比预测模型(Tan 等,2021);Dhakal 等(2017)统计了K-NET 记录到的315 次地震,评估了海底台站场地效应,发现当峰值加速度PGA>50 Gal 时,部分海底台站出现场地非线性反应。国内外针对场地效应的研究多基于Nakamura(1989)在研究场地地震放大效应时提出的方法,Nakamura 方法假设可通过同一场地上的水平与竖向地脉动傅里叶谱比(HVSR)评估场地效应。Nakamura(2019)对其提出的HVSR 方法及应用进行了评述,并对HVSR 方法在瑞利波概念上的误解进行了解释。Nakamura 方法提出后,Field 等(1993,1995)对传统谱比法、传递函数法、HVSR 方法等进行了对比分析,结果如图1 所示,研究结果表明HVSR 方法对于共振频率的识别与传统谱比法、传递函数法具有较好的一致性。HVSR 方法为全球多个地区发生的大震非线性反应提供了证据,如1994 年Mw6.7 级Northridge 地震(Field 等,1997)、1999 年Mw7.6 级集集地震(Wen等,2006a)、2008 年Ms8.0 级汶川地震(Ren 等,2017)和2013 年Ms7.0 级芦山地震等(温瑞智等,2017)。

图1 共振频率识别方法的对比Fig. 1 Comparison of resonance frequency identification methods

HVSR 方法具有简便性和实用性,与经典谱比、数值模拟、反演法相比,HVSR 方法在评价场地反应方面具有较大的优越性。任叶飞等(2013)在研究汶川地震引发的场地效应时,将广义反演法与HVSR 方法进行了对比,得出HVSR 方法可用于估计场地卓越周期的结论。Wen 等(2006a)利用地表和井下地震动数据,验证在缺乏井下地震动数据的情况,对于单个台站来说,HVSR 方法可较好地评价不同场地类别的场地反应。荣棉水等(2016)利用GVDA 台阵强震记录,探讨了HVSR 方法与传递函数法的差异,指出在场地竖向放大可忽略的频率段,HVSR 可作为传递函数研究场地效应。

2012 年,日本在Nankai 海槽建立了用于地震和海啸预警的观测网络(The Dense Ocean Floor Network System for Earthquakes and Tsunamis,DONET),地震计多布设在海底,其受复杂的海底地质条件、海水压力、台站布设等因素的影响(Kawaguchi 等,2015;Kaneda 等,2015)。由于缺乏海底基岩台站记录,因此利用HVSR 方法评估海底场地特性成为重要且可行的手段。本文使用DONET1 台网中20 个海底台站记录的地震数据,基于HVSR 方法探讨海底台站场地效应特征。

1 DONET1 台网和地震动数据

DONET1 台网由20 个宽频带地震计组成,其中每4 个台站为1 个节点,布设于日本Nankai 海槽不同水深处(Nakano 等,2012),5 个台站节点分别命名为KMA、KMB、KMC、KMD、KME,台站信息如表1所示,台站布设方式如图2(a)所示,DONET1 台网中20 个台站和选取的2014-2021 年地震事件分布如图3(a)所示,矩震级和震中距分布情况如图3(b)所示。

图3 海底台站及地震事件分布Fig. 3 Distribution of offshore stations and earthquake events

表1 DONET1 台网海底台站信息(Kaneda 等,2015)Table 1 The information of DONET1 offshore sites(Kaneda et al,2015)

受海底复杂地质条件影响,DONET1 台网海底台站布设方式分为掩埋沉箱(沉箱放入海底,地震仪置入其中,中心管固定)、装沙沉底(沉箱放入海底并填满沙,地震仪置入其中,中心管固定)和未埋(将较短的中心管打入海底,用于固定沉箱),如图2(b)所示。为减少复杂地质环境导致的海底地震动不确定性和对海底台站背景噪声的影响(Araki 等,2013),DONET1 台网中大部分台站采用掩埋沉箱的方式布设在海底,受台站布设位置下土层条件的限制,部分台站采取了其他布设方式。KMC10 和KMC11 台站由于受海底坚硬沉积物的影响,难以将沉箱钻入海底,因此将其直接放置在海底,由中心管固定。

图2 海底台站布设Fig. 2 Embedment condition of offshore stations

考虑海底地震动信号噪声对HVSR 谱比的影响,需对2014-2021 年地震数据进行筛选,原则如下:(1)0.1 gal<峰值加速度PGA<20 gal;(2)信噪比>3;(3)每个海底台站可用记录数不低于10 组(三分量)。据此得到本文使用的数据库,包含20 个海底台站1 634 组地震动记录,各台站记录数量如表1 所示。

对筛选后的数据进行基线校正和滤波处理,采用4 阶butterworth 滤波器进行滤波,频段为0.1~35 Hz(Boore 等,2002,2005)。处理前记录在位移时程上出现了一定程度的漂移,位移时程曲线不合理,如图4(a)所示。处理后记录速度和位移时程均在合理范围,如图4(b)所示。

图4 海底地震动数据处理Fig. 4 Processing of records of offshore ground motion

2 海底地震动谱比曲线特征

为更好地利用HVSR 方法研究谱比特征,本文对海底地震动记录S 波到时前2 秒进行手动截断,将截取的S 波部分前后各10%进行taper 处理(Kubo 等,2019;姚鑫鑫等,2019),如图5 所示。

图5 海底地震动S 波数据处理Fig. 5 Processing S wave for offshore ground motion

将处理后的S 波数据进行快速傅里叶变换,并使用K-O 平滑方法(Konno 等,1998)进行平滑,两水平方向取向量和,傅里叶振幅谱平滑处理结果如图6 所示(以KMC11 台站为例),选取平滑窗口宽度b=30 和b=40 时平滑效果较差,选取平滑窗口宽度b=10 时在2~3 Hz 处平滑失真较明显,因此本文选取平滑窗口宽度b=20 进行平滑处理。

图6 平滑效果对比Fig. 6 Smoothing effect comparison of different smooth windows for KMC11 stations

将DONET1 海底台网中的20 个台站记录地震数据进行处理后,按台站分组(KMA、KMB、KMC、KMD、KME)的HVSR 谱比结果如图7 所示。由图7 可知,KMA 节点中的4 个台站谱比曲线在>10 Hz 高频率段差异性较小;KME 节点中的4 个台站谱比曲线在频率>10 Hz 高频段差异性较小,频率为1~5 Hz 时谱比差异较大,其中KME18 台站的HVSR 幅值明显高于其他海底台站;KMB 节点中KMB06、KMB07、KMB08 与KMC 节点中KMC09、KMC12 及KMD 节点中KMD13、KMD14、KMD15 台站谱比曲线类似;KMB 节点中KMB05 与KMD 节点中KMD16 台站谱比曲线类似,KMD 节点中的KMD16 台站与KMB 节点中其他台站的谱比曲线差异性较大;KMC 节点中HVSR 幅值低于其他分组,具有明显峰值的KMC11 台站主频高于其他海底台站;部分海底台站(KMB07、KMC09、KMC12、KMD13、KMD14、KMD15)谱比曲线无明显峰值或出现多峰值现象,利用HVSR 方法识别这些台站主频的误差较大(识别的主频和主频变异系数见图8),因此,利用HVSR 方法对这些台站进行场地非线性反应评估时,应优先考虑将基于HVSR的DNL、PNL 等(Régnier 等,2013)场地非线性识别参数作为评估非线性反应的标准,而不是主频下降。除HVSR 峰值不明显的海底台站外,主频变异系数较大的KMB05、KMB06 台站也应参考该标准。

图8 海底台站主频和变异系数分布Fig. 8 Distribution of dominant frequency and variable coefficient for offshore stations

HVSR 方法能消除震源和传播路径的影响,直接描述台站所处位置的场地信息,所有台站谱比曲线和每个节点的平均曲线如图9 所示。由图7、9 可知,KMA 与KME 节点谱比曲线较接近,其节点中的台站可能具有相似的场地特征;KMB 与KMD 节点谱比曲线差异较大,其节点中的台站可能具有不同的场地特征,KMC 节点谱比曲线与其他节点不同,表明其节点中的台站不同于上述场地条件,此结论与Kubo 等(2018)对该区域的长期地质调查结果相似。

图7 HVSR 谱比结果Fig. 7 The results of HVSR at offshore stations in DONET1

图9 海底台站HVSR 幅值Fig. 9 HVSR amplitude for offshore stations

3 地形效应和台站布设方式对谱比的影响

日本海洋数据中心海上安全局提供DONET1 台网附近500 m 网格水深数据集,根据地理信息起伏数据的分布和前文HVSR 结果进行分组,将DONET1 区域分成3 个分区域,如图10 所示,按区域分组的台站谱比曲线如图11 所示。

图10 DONET1 海底台站按地形分组分布Fig. 10 The DONET1offshore stations grouped by topography

按地形效应分组后,不同区域内谱比曲线差异较大。由图11 可知,区域1 台站谱比曲线具有明显峰值;区域2 台站谱比曲线无明显峰值,且谱比曲线相似;区域3 台站谱比曲线无明显相似特征。因此,根据地形分类的某些区域谱比曲线较接近,但不确定性仍较高,需进一步分类。由于不同台站布设方式在一定程度上表示场地坚硬程度,因此,在区域内进一步根据表1 信息进行不同台站布设方式分类。

图11 不同区域谱比曲线对比Fig. 11 Comparison of H/V curves in different regions

按布设方式分组后,图11(a)中台站峰值频率具有较好的规律性,区域1 中的装沙沉底台站峰值频率集中在2.1 Hz 左右,掩埋沉箱台站峰值频率集中在3.2 Hz 左右,表明布设方式可作为相同区域内海底场地条件分组依据。图11(b)中区域2 进行分组后基本为掩埋沉箱台站,按起伏数据分类与布设方式对应,谱比曲线相似,且无明显峰值,进一步说明布设方式可作为海底场地条件分组依据。由于未埋台站谱比曲线无明显特征,且未埋台站数量较少,因此需对更多的海底未埋台站数据进行分析。图11(c)中KMC11 台站峰值频率>5 Hz,具有明显峰值的谱比曲线主频经验关系(Ghofrani 等,2014)表明,未埋台站处于地质较坚硬的场地。对于相同区域的台站,布设方式与峰值频率相关性较好,布设方式是影响峰值频率的重要因素;对于不同区域的台站,相同布设方式下,谱比曲线无明显规律,除场地条件外,地形对海底台站谱比特征具有一定影响。因此,应用HVSR 方法研究海域场地效应分组时,建议考虑地形和布设方式的综合影响。

为进一步了解海底台站谱比特征,给出图12 所示不同布设方式下谱比对比结果。由图12(a)、12(b)可知,对于装沙沉底、掩埋沉箱台站,除个别台站外,谱比曲线均具有较好的一致性;装沙沉底台站谱比曲线具有较明显的峰值,受沉箱填沙的影响,识别的主频均<5 Hz。由图12(c)可知,掩埋沉箱台站在<5 Hz频率段主频变异性较高,装沙沉底台站在5-10 Hz 频率段主频变异性较高。由图12(d)可知,未埋入海底的台站KMC10 和KMC11 在5-10 Hz 频率段主频变异性较高。地震动场地放大主要受浅地表土层的影响,由于受坚硬海底地质土层的影响,台站KMC10 和KMC11 未能埋入海底,根据场地条件及经验关系(Ghofrani 等,2014),这2 个台站谱比曲线识别的主频应>5 Hz,而台站KMC10 主频<5 Hz,表明未埋入海底的台站易受海底复杂条件耦合和背景噪声的影响,这与Araki 等(2013)的研究结果相似。

图12 布设方式对HVSR 幅值的影响Fig. 12 The effect of embedment condition on the amplitude of HVSR

4 结论

本文选取DONET1 台网中20 个海底台站1 634 组海底地震动记录,利用HVSR 方法分析了谱比特征,主要结论如下:

(1) KMA 与KME 节点中的台站具有相似的场地特征,KMB 与KMD 节点中的台站处于相似海底场地地质条件下,KMC 节点中的台站场地地质条件不同于上述节点。

(2) 海底地震动谱比曲线存在无明显峰值或多峰值现象,KMB、KMD、KMC 节点中的台站利用HVSR方法识别到的主频不确定性较大,KMA、KME 节点中的台站主频较稳定,且主频变异系数较小。

(3) 考虑地形效应和台站布设的影响,对于相同区域的台站,布设方式与峰值频率相关性较好,布设方式是影响峰值频率的重要因素;对于不同区域的台站,相同布设方式下,谱比曲线无明显规律,除场地条件外,地形对海底台站谱比特征具有一定影响。因此,应用HVSR 方法研究海域场地效应分组时,建议考虑地形和布设方式的综合影响。

布设方式(装沙沉底或掩埋沉箱)相同的海底台站谱比曲线在不同频率段的分布相似,装沙沉底台站谱比曲线具有较明显的峰值,识别到的主频均<5 Hz。掩埋沉箱台站在<5 Hz 频率段主频变异性较大,装沙沉底台站在5~10 Hz 频率段主频变异性较大。未埋入海底的台站谱比曲线在5~10 Hz 频率段差异较大,易受海底复杂条件耦合和背景噪声的影响。

致谢 感谢日本强震动台网HI-NET 提供数据支持,感谢JMA 提供地震记录信息,感谢日本海洋数据中心海上安全局提供500 m 网格水深数据集(http://www.jodc.go.jp),感谢审稿人提出的宝贵意见和建议。

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