SeaBeam 3030多波束系统在南海冷泉调查中的应用
2022-02-12张建兴宋永东杜增丰马小川栾振东
张建兴, 宋永东, 杜增丰, 马小川, 栾振东, 张 鑫, 3, 阎 军
SeaBeam 3030多波束系统在南海冷泉调查中的应用
张建兴1, 2, 宋永东1, 2, 杜增丰1, 2, 马小川1, 2, 栾振东1, 2, 张 鑫1, 2, 3, 阎 军1, 2
(1. 中国科学院海洋研究所, 中国科学院地质与环境重点实验室, 山东 青岛 266071; 2. 中国科学院海洋大科学研究中心, 山东 青岛 266071; 3. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室, 海洋地质过程与环境功能实验室, 山东 青岛 266237)
在冷泉调查研究中, 多波束系统因其快速高效、成本较低的特点被广泛应用。本文靶定南海北部陆坡琼东南盆地冷泉发育区, 介绍了SeaBeam 3030多波束系统在冷泉发育区中的调查应用实例。通过分析多波束水深数据和水体数据, 确定了调查区海底地形地貌以及水体羽状流特征, 同时对该冷泉区开展综合调查的必要性进行了初步分析。研究表明, 调查区内地形整体平坦, 水深1 250~1 850 m, 水深向东北方向逐渐加深。调查区不均一麻坑的发育、水体资料清晰显示的850 m左右高度的羽状流喷发形态, 可以作为潜在冷泉发育区的有力证据。在冷泉的快速勘查与识别过程中, 自带水体数据采集成像功能的多波束系统, 可以为冷泉调查提供科学可靠的技术依据。但对冷泉的精细刻画与成因分析, 还需借助于多道地震、原位观测、高分辨率摄像等其他探测手段的综合应用。
多波束系统; 南海冷泉; 水体数据; 麻坑; 羽状流
海底冷泉主要是指来自海底沉积地层(或更深)的气体以喷涌或渗漏的方式逸出海底的一种海洋地质现象, 主要成分包括水、碳氢化合物、二氧化碳、细粒沉积物等, 温度接近于海水温度[1-2]。冷泉作为重要的深海极端环境系统, 是岩石圈与外部圈层之间进行物质、能量交换转移的重要途径[3]。近年来, 随着海洋调查技术的进步和对海洋认知研究程度的提高, 海底冷泉在近岸浅水区以及陆坡区、增生体复合区等深水区均有发现, 从热带到两极的各大洋中均有分布[4]。冷泉研究之所以备受关注, 主要因为其潜在的能源因素和生态环境效应[5]。从能源角度来讲, 海底冷泉对于天然气水合物资源的勘探具有重要的指示意义; 从生态环境角度来讲, 冷泉气体维持了化能自养生物系统, 与深海极端环境生态系统具有密切关系, 同时, 冷泉中的甲烷气体在一定条件下可能进入大气层, 是一种温室效应气体, 对全球气候变化具有重要影响[6]。
在我国, 以南海冷泉的研究程度最高, 目前已发现的南海冷泉主要分布在台西南盆地、东沙群岛、神狐海域、西沙海槽、南沙海槽等区域[7]。海底冷泉调查通常采用海底可视技术、声呐系统(单波束、多波束、侧扫声呐、深拖等)、地球物理(浅地层剖面、多道地震)、地球化学以及光学探测等手段。由于海底直接观测的成本高、效率低、风险大, 冷泉区域调查常采用多道地震、侧扫声呐、浅地层剖面、单/多波束测深系统等调查手段[8]。这些手段主要是基于海底活动冷泉气泡的渗漏、扩散特点, 气泡与海水形成的强波阻抗界面会被高频声波的后向散射记录下来, 在资料上形成明显的响应识别特征[5, 9]。在传统地球物理资料研究的基础上, 近年来, 原位在线测量技术[10]、数值模拟技术[11]、粒子图像测速技术[12]等也被广泛地应用于冷泉形成机制、冷泉流场特征的研究中。
冷泉在海底附近水体中常形成规模毫米级到千米级的羽状流, 多波束声呐系统能够在反映冷泉区麻坑、泥火山等特征地形的同时, 记录水体中羽状流特征, 工作效率高、成本相对较低, 是目前冷泉调查的主流探测系统。SeaBeam 3030多波束系统自带水体数据采集功能, 且数据采集精度高、水柱成像效果优, 是冷泉调查的理想设备。因此, 本文在简单介绍SeaBeam 3030多波束系统设备参数和工作流程的基础上, 以2020年中国科学院“科学三号”科考船在琼东南盆地靶定调查区采集的多波束数据为例, 分析调查区水深、地形地貌和水体数据特征, 探讨调查区麻坑、羽状流发育机制, 论述多探测手段、多资料分析在冷泉调查中的重要性和互补性, 这对冷泉区的快速勘查和识别定位具有重要的借鉴意义。
1 系统主要配置
SeaBeam 3030多波束系统由德国L-3 Communications Elac Nautik Gmbh公司生产, 测深范围6~ 7 000 m, 最优测深分辨率4 cm, 工作频率30 kHz, 覆盖扇区可达140°。等角模式下波束数可达630个, 等距模式下波束数可达918个, 能够同时采集水深数据、修正的后散射数据、测扫声呐数据和水柱图像数据(图1)。此系统采用先进的发射技术, 可以实现船只艏摇、纵横摇运动补偿。为了提高测量时船只速度, SeaBeam 3030的发射机可以实现每次发射两个条带, 即便在恶劣条件下也能得到较好的扫测效果, 测量时最大船速可达13.7节, 大大提高了工作效率。此外, SeaBeam 3030系统提供了丰富的信息采集和处理功能, 它可以采集记录海底的后向散射强度, 用于进行海底底质分类; 同时水柱成像软件(Water Column Imaging) 记录水柱数据, 并且能够实时显示船只下方和两侧来自于“水柱”的图像, 这些目标可能是试验矿井、喷发流体、坐底潜艇、沉船、鱼类或其他生物等。
图1 SeaBeam 3030多波束系统主要配置
2 系统应用实例
2.1 调查区概况
南海位于太平洋板块、欧亚板块和印度洋板块的交汇处, 是西太平洋水深最深、面积最大的边缘海[13]。南海北靠华南大陆, 南侧延伸至加里曼丹岛, 东侧为台湾、菲律宾群岛, 西侧与中南半岛相邻。自中生代末期以来, 南海依次经历了古南海、新南海裂开-萎缩两大边缘海旋回演化过程, 形成了珠江口、台西南、琼东南、中建南等沉积盆地。在断裂系统控制作用下, 沉积盆地内沉积了丰富的有机质, 具备良好的生烃条件。调查区位于南海北部的琼东南盆地(图2), 琼东南盆地是一个新生代被动大陆边缘盆地[14], 盆地在古近纪发生张裂, 新近纪发生热沉降, 盆地内沉积了巨厚沉积物, 最大沉积厚度约12 km, 最大生烃面积约9 000 km2[15]。盆地内上覆第三系上新统和第四系泥岩, 具备异常高压、高地温等条件, 使盆地具有丰富的烃类资源。烃类气体沿盆地内极其发育的断层和裂隙发生运移, 使该区域成为了南海典型的冷泉活动活跃区, 也成为了我国天然气水合物研究的重点区域。前人研究发现, 靶定调查区内活动冷泉的释放形式主要有两种: 一是以甲烷气泡形式缓慢逸散入海水, 二是以羽状流形式快速喷发出海底[12]。
图2 调查区位置及测线布设图
2.2 数据采集处理
本次调查区位于琼东南盆地, 该盆地内发育较大规模的冷泉活动, 是冷泉和天然气水合物重点调查区域。本次调查目的主要是在靶定调查区内开展多波束调查, 获取多波束水深和水体数据, 对相关数据进行分析处理, 综合研究调查区冷泉发育状况。在2020年外业调查过程中, 台风活动频繁、海况较差, 为提高导航、定位精度, 避免因GPS信号中断、定位导航数据缺失对后处理造成的误差, 调查过程中采用了Applanix公司的POS MV OceanMaster 惯性导航系统。惯性导航系统具有全天候、不受外界干扰、不向外辐射任何信息等优点, 在多波束作业过程中, 当GPS信号较弱时, 可以结合惯性导航系统提供高精度的导航定位和姿态数据, 这为多波束数据的后处理提供了可靠保障。在测线布设过程中, 依据调查区陆坡构造走向和调查区实际情况, 选择平行陆坡构造走向布设主测线, 垂直主测线方向布设联络测线, 共布设主测线18条, 每条长度76.61 km, 测线间距3 km; 联络测线3条, 每条长度54.78 km。设计多波束总工作量共计1 543.32 km(图2)。
数据采集过程中, 进行了3个站位的声速剖面测量, 并根据多波束数据质量, 对船速、设备工作模式进行了实时调整, 保证了原始资料的品质。数据采集完成后, 将数据导入Caris Hips & Sips 软件中进行处理, 经过水深数据加载、声速校正、数据合并、生成水深曲面、条带数据编辑、子区数据编辑、水深数据选取等一系列过程后, 导出成果数据, 最终在Surfer、Global Mapper等软件中进行成图, 用于后续海底地形地貌及水体特征分析。
3 应用效果分析
3.1 地形地貌特征
经分析发现, 调查区内水深介于1 250~1 850 m之间, 西北、东南处水深较浅, 小于1 500 m, 沿南西~北东方向, 水深逐渐加深, 东北部水深最大超过1 850 m (图3)。从地形地貌平面图(图4)上可以看出, 调查区构造走向为南西-北东向, 地形整体平坦, 沿中轴构造走向方向坡度约0.19°。从−′剖面可以看出, 沿南西-北东方向, 水深逐渐加深, 地形逐渐变低(图5a), 从−′、−′剖面可以看出, 调查区地形两侧较陡、向中轴线位置过渡为平坦地形(图5b、图5c), 整体呈现为一个向东北方向向下倾斜的“凹”字形构造形态。
图3 调查区水深分布特征
图4 调查区海底地形地貌分布特征(A-A′, B-B′, C-C′为剖面线位置)
调查区内整体无特殊地貌发育, 但在调查区东南部有规模不一的海底凹坑发育, 结合前人研究调查成果[16], 初步判断此处可能为麻坑发育区。海底麻坑的形成与冷泉活动具有密不可分的联系。在冷泉流体向海底缓慢渗漏或者快速喷发的过程中, 可能会对海底细粒沉积物进行剥蚀搬运, 原处形成大小不等、形态各异的海底凹坑, 称为麻坑。麻坑作为冷泉活动留下的遗迹, 可以作为指示过去以及现在海底流体活动的证据[17]。多波束测深资料系统宏观地展示了麻坑的下陷地貌形态, 调查区麻坑直径多在0.68~ 1.72 km范围内, 形态多呈椭圆形、拉长形等(图6)。
麻坑典型形态包括圆形、椭圆形、拉长形、新月形及其复合形态等。在不同的海洋环境中, 在底流、滑塌等多种地质营力的作用下, 麻坑大小、形态均会发生迥异的变化。目前, 没有关于麻坑分类的统一标准。Pilcher等[18]根据长宽比将麻坑分为圆形、椭圆形、拉长形等三类; Hovland等[19]根据形态规模将麻坑分为单元麻坑、正常麻坑、拉长形麻坑、眼状麻坑、链状麻坑、复合麻坑等6类, 并将直径大于1 000 m的麻坑成为超大型麻坑。调查区麻坑直径多大于1 000 m, 属于超大型麻坑。Sun等[20]在南海西沙西南海域发现了巨型海底麻坑, 这些麻坑直径1 000~2 500 m, 深度60~100 m, 平面上主要为圆形、椭圆形和新月形, 其形态主要受到流体渗透和底流的共同作用。根据构造特征, 将其分为与气烟囱相关、沉积边界相关、倾斜构造相关的麻坑等类型。本调查区位置上毗邻西沙西南, 因此, 类比推测调查区超大型麻坑的形成同样是流体渗透和底流作用的共同结果。麻坑下的流体运移、渗透等活动现象在深层、浅层地震资料具有明显的地球物理识别标志, 沉积物流体地球化学分析也能够为麻坑流体渗漏成因及形成机制提供直接证据, 因此, 调查区麻坑区的深入研究还需借助地球物理、地球化学等进一步调查分析手段的实施。
图5 调查区海底地形剖面特征
图6 麻坑区地形地貌特征
3.2 羽状流特征
在图4标记位置处, 发现了气泡羽状流, 羽状流完整形态如图7所示。在水体影像上, 羽状流呈火焰状形态, 在水体中弯曲向上延伸。该羽状流位置水深约1 765 m, 喷发高度约850~900 m。在羽状流位置处, 未见明显的地貌异常, 羽状流东南部发现有规模不一的麻坑发育。在本次调查中, 不同时刻的羽状流喷发规模变化不大, 但形态有明显变化。图7a、图7b图像中显示的两次羽状流数据采集时间相隔约13 h, 对水体数据进行成像发现, 羽状流形态发生了明显的变化, 喷发高度相差约50 m。本次发现的羽状流与邻近海域发现的羽状流在形态上是相似的[21], 由于海流的速度在垂向上是不一致的, 因此在不同深度上, 羽状流的弯曲程度是不一致的。在海底区域, 羽状流几乎呈直线上升状态。
图7 不同时刻羽状流形态
利用多波束系统的水体资料, 可以有效地识别羽状流, 对羽状流的位置、规模等参数进行描述, 但是多波束系统获取的是羽状流纵向、瞬时的特征, 只是对冷泉羽状流的初步半定量研究, 多用于冷泉的识别和定位[12]。要想对羽状流进行横向、长时间序列特征的研究, 深刻解析冷泉渗漏通量、渗漏速度、流场空间结构特征, 在传统声学观测方法的基础上[22-23], 还需借助其他观测手段和研究方法, 比如透射声波法[24]、原位地球化学观测[25]、视频分帧技术[26]、粒子图像测速技术[12]等。调查区内羽状流在不同时间有不同的规模和形态变化, 这与冷泉气体通量周期性变化的特点相符。Berndt 等[27]在斯瓦尔巴德岛、Hsu 等[28]在台西南盆地等区域的长时间尺度观测数据发现, 冷泉活动具有长周期的季节性变化、短周期的日变化等特征。从调查区水体数据成像结果来看, 羽状流尽管形态有所变化, 但喷发规模较为稳定, 由于羽状流只是海底气体渗漏的一种表现形式, 并不能直接确认该羽状流喷口为冷泉喷口, 只能定义为疑似冷泉区喷口, 倘若对其成因进行确认分析, 还需地球物理、高分辨率摄像等其他探测手段的支持。
羽状流的形成必须要有充足的气体供应, 气源包括深部的热成因气、浅部的生物成因气等。在边界断层控制下, 深部油气藏中的气体可以沿开启型断层通道运移至海底。Brothers等[29]研究指出, 在被动大陆边缘地区, 深部的甲烷气体主要以溶解的方式向上运移, 大部分的甲烷气体在运移过程中被氧化, 这种环境中的羽状流来源主要为浅层的生物成因气或者水合物分解的气体。本文调查区构造上属于新生代被动大陆边缘, BSR特征明显。根据调查区已有研究成果[21, 30], 推测调查区羽状流的形成可能来自下伏地层水合物的分解。
3.3 冷泉区综合调查必要性分析
麻坑、泥火山、水合物脊、丘状体等往往是活动冷泉区的标志性地貌。活动冷泉区气体的渗漏或喷发通常会在海底形成羽状流[16]。在冷泉调查中, 海底地形地貌的探测与水体目标物的识别都是至关重要的, 多波束调查资料反映出的冷泉区地质现象也是客观真实的。与其他调查手段相比, 多波束探测不仅能够灵敏地响应羽状流活动特征, 而且能够实现对地形地貌的全覆盖调查, 因此多波束调查具有得天独厚的优势。本次调查羽状流的发现正是始于对多波束地形地貌资料的研究, 对多波束测深资料进行现场快速处理, 发现了调查区内有麻坑发育, 在麻坑区周围布设加密测线, 降低船速, 提高水体数据采集精度与质量, 在麻坑区北部发现了海底羽状流活动。
但本次调查发现, 调查区内麻坑和羽状流在位置上并不是一一对应。在麻坑区, 并未发现明显的羽状流特征, 这可能是羽状流规模较小、设备分辨率不够导致, 也可能是气体渗漏的间歇性特征导致, 甚至有可能是调查区浅层沉积物内发育良好的横向运移通道导致。这些假设, 需要对多波束、高分辨率多道地震、浅地层剖面、原位观测、高分辨率影像等资料进行综合分析。随着海洋探测技术及相关理论的成熟发展, 多技术手段的综合运用, 优势互补, 可进一步提高冷泉调查的正确性与精确性, 这对冷泉区开展更深一步的立体研究具有重要意义。
4 结论
本文是SeaBeam 3030多波束系统在冷泉系统调查中应用的成功案例。通过在南海北部琼东南盆地冷泉活动区开展系统调查, 发现了疑似冷泉区, 并对调查区内麻坑以及海底羽状流特征进行了初步分析。
调查区地形整体平坦, 水深介于1 250~1 850 m之间, 调查区东南部发现规模不一的麻坑发育, 麻坑直径约0.5~1.2 km; 东北部发现羽状流, 喷发高度超过850 m, 呈现出蜿蜒向上的火焰状形态, 羽状流形态规模随时间的变化而变化。由于缺乏人工地震勘探、原位观测等资料支持, 结合前人研究成果, 推测调查区超大型麻坑形态是流体渗透、底流作用共同导致, 羽状流的形成可能来自下伏地层水合物的分解。
在冷泉调查过程中, 多波束声呐系统与地球物理、地球化学、原位观测等探测手段相比, 具有独特的优势(效率高、工作成本低、现场快速识别等)。但对冷泉系统的定性及定量刻画描述以及成因分析, 还需借助其他探测手段的综合应用。
[1] 陈多福, 陈先沛, 陈光谦. 冷泉流体沉积碳酸盐岩的地质地球化学特征[J]. 沉积学报, 2002, 20(1): 34-40.
Chen Duofu, Chen Xianpei, Chen Guangqian. Geology and geochemistry of cold seepage and venting- related carbonates[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2002, 20(1): 34-40.
[2] Feng D, Qiu J W, Hu Y, et al. Cold seep systems in the South China Sea: An overview[J]. Asian Earth Sciences, 2018, 168: 3-16.
[3] 吴能友, 孙治雷, 卢建国, 等. 冲绳海槽海底冷泉-热液系统相互作用[J]. 海洋地质与第四纪地质, 2019, 39(5): 23-35.
Wu Nengyou, Sun Zhilei, Lu Jianguo, et al. Interaction between seafloor cold seeps and adjacent hydrothermal activities in the Okinawa Trough[J]. Marine Geology & Quaternary Geology, 2019, 39(5): 23-35.
[4] Judd A G. The global importance and context of methane escape from the seabed[J]. Geo-Marine Letters, 2003, 23(3/4): 147-154.
[5] 栾锡武, 刘鸿, 岳保静, 等. 海底冷泉在旁扫声纳图像上的识别[J]. 现代地质, 2010, 24(3): 474-480.
Luan Xiwu, Liu Hong, Yue Baojing, et al. Characteristics of cold seepage on side scan sonar sonogram[J]. Geoscience, 2010, 24(3): 474-480.
[6] 刘伯然, 宋海斌, 关永贤, 等. 南海东北部陆坡冷泉系统的浅地层剖面特征与分析[J]. 地球物理学报, 2015, 58(1): 247-256.
Liu Boran, Song Haibin, Guan Yongxian, et al. Characteristics and formation mechanism of cold seep system in the northeastern continental slope of South China Sea from sub-bottom profiler data[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2015, 58(1): 247-256.
[7] 徐华宁, 杨胜雄, 郑晓东, 等. 南中国海神狐海域天然气水合物地震识别及分布特征[J]. 地球物理学报, 2010, 53(7): 1691-1698.
Xu Huaning, Yang Shengxiong, Zheng Xiaodong, et al. Seismic identification of gas hydrate and its distribution in Shenhu Area, South China Sea[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2010, 53(7): 1691-1698.
[8] 韩同刚, 童思友, 陈江欣, 等. 海底羽状流探测方法分析[J]. 地球物理学进展, 2018, 33(5): 2113-2125.
Han Tonggang, Tong Siyou, Chen Jiangxin, et al. Analysis of detection methods for submarine plume[J]. Progress in Geophysics, 2018, 33(5): 2113-2125.
[9] 段沛然, 栾锡武, 余翼, 等. 海底冷泉气泡羽流地震波数值模拟[J]. 地球物理学报, 2020, 63(2): 753-765.
Duan Peiran, Luan Xiwu, Yu Yi, et al. Numerical simulation of seismic waves of bubble plumes in submarine cold seepages[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2020, 63(2): 753-765.
[10] 邸鹏飞, 陈庆华, 陈多福. 海底冷泉渗漏气体流量原位在线测量技术研究[J]. 热带海洋学报, 2012, 31(5): 83-87.
Di Pengfei, Chen Qinghua, Chen Duofu. In situ on- line measuring device of gas seeping flux at marine seep sites and experimental study[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2012, 31(5): 83-87.
[11] 刘善琪, 尹凤玲, 朱伯靖, 等. 冷泉形成的数值模拟研究[J]. 地球物理学报, 2015, 58(5): 1731-1741.
Liu Shanqi, Yin Fengling, Zhu Bojing, et al. Numerical simulation on the formation of cold seepage[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2015, 58(5): 1731-1741.
[12] 张锟, 宋海斌, 王宏斌, 等. 南海北部琼东南海域活动冷泉流场特征初探[J]. 科学通报, 2020, 65(12): 1130-1140.
Zhang Kun, Song Haibin, Wang Hongbin, et al. A preliminary study on the active cold seeps flow field in the Qiongdongnan Sea Area, the northern South China Sea(in Chinese)[J]. Chinese Science Bulletin, 2020, 65(12): 1130-1140.
[13] 栾锡武, 张亮. 南海构造演化模式: 综合作用下的被动扩张[J]. 海洋地质与第四纪地质, 2009, 29(6): 59-74.
Luan Xiwu, Zhang Liang. Tectonic evolution modes of South China Sea: passive spreading under complex actions[J]. Marine Geology & Quaternary Geology, 2009, 29(6): 59-74.
[14] 王秀娟, 吴时国, 王大伟, 等. 琼东南盆地多边形断层在流体运移和天然气水合物成藏中的作用[J]. 石油地球物理勘探, 2010, 45(1): 122-128.
Wang Xiujuan, Wu Shiguo, Wang Dawei, et al. The role of polygonal faults in fluid migration and gas hydrate reservoir forming in Southeast Hainan Basin[J]. OGP, 2010, 45(1): 122-128.
[15] 何家雄, 苏丕波, 卢振权, 等. 南海北部琼东南盆地天然气水合物气源及运聚成藏模式预测[J]. 天然气工业, 2015, 35(8): 19-29.
He Jiaxiong, Su Pibo, Lu Zhenquan, et al. Prediction of gas sources of natural gas hydrate in the Qiongdongnan basin, northern South China Sea, and its migration, accumulation and reservoir formation pattern[J]. Natural Gas Industry, 2015, 35(8): 19-29.
[16] 杨力, 刘斌, 徐梦婕, 等. 南海北部琼东南海域活动冷泉特征及形成模式[J]. 地球物理学报, 2018, 61(7): 2905-2914.
Yang Li, Liu Bin, Xu Mengjie, et al. Characteristics of active cold seepages in Qiongdongnan sea area of the northern South China Sea[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2018, 61(7): 2905-2914.
[17] 罗敏, 吴庐山, 陈多福. 海底麻坑研究现状及进展[J]. 海洋地质前沿, 2012, 28(5): 33-42.
Luo Min, Wu Lushan, Chen Duofu. Research status and progress of seabed pockmarks[J]. Marine Geology Frontiers, 2012, 28(5): 33-42.
[18] Pilcher R, Argent J. Mega-pockmarks and linear pockmark trains on the west African continental margin[J]. Marine Geology, 2007, 244(1/4): 15-32.
[19] Hovland M, Gardner J V, Judd A G. The significance of pockmarks to understanding fluid flow processes and geohazards[J]. Geofluids, 2002, 2(2): 127- 136.
[20] Sun Q, Wu S, Hovland M, et al. The morphologies and genesis of mega-pockmarks near the Xisha Uplift, South China Sea[J]. Marine & Petroleum Geology, 2011, 28(6): 1146-1156.
[21] 刘斌, 刘胜旋. 南海北部陆坡气泡羽状流的发现: 多波束水体数据[J]. 海洋学报, 2017, 39(9): 83-89.
Liu Bin, Liu Shengxuan. Gas bubbles plumes observed at north slope of South China Sea from multibeam water column date[J]. Haiyang Xuebao, 2017, 39(9): 83-89.
[22] Westbrook G K, Thatcher K E, Rohling E J, et al. Escape of methane gas from the seabed along the West Spitsbergen continental margin[J]. Geophysical Research Letters, 2009, 36(15): L15608.
[23] Klaucke I, Weinrebe W, Petersen C J, et al. Temporal variability of gas seeps offshore New Zealand: Multi-frequency geoacoustic imaging of the Wairarapa area, Hikurangi margin[J]. Marine Geology, 2010, 272(1/4): 49-58.
[24] 秦华伟, 范相会, 蔡真, 等. 海底冷泉区气泡流量流速的声学探测机理研究[J]. 热带海洋学报, 2016, 35(4): 35-39.
QIN Huawei, FAN Xianghui, CAI Zhen, et al. Acoustic detection of flow rate and flux of bubbles in cold spring area of the ocean[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2016, 35(4): 35-39.
[25] 赵广涛, 徐翠玲, 张晓东, 等. 海底沉积物水界面溶解甲烷渗漏通量原位观测研究进展[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2014, 44(12): 73-81.
Zhao Guangtao, Xu Cuiling, Zhang Xiaodong, et al. Research progress in situ observations of dissolved methane seepage fluxed across the water sediment interface[J]. Periodical of Ocean University of China, 2014, 44(12): 73-81.
[26] Wang B, Socolofsky S A, Breier J A, et al. Observations of bubbles in natural seep flares at MC 118 and GC 600 using in situ quantitative imaging[J]. Journal of Geophysical Research Oceans, 2016, 121(4): 2203-2230.
[27] Berndt C, Feseker T, Treude T, et al. Temporal constraints on hydrate-controlled methane seepage off Svalbard[J]. Science, 2014, 343(6168): 284-287.
[28] Hsu S K, Wang S Y, Liao Y C, et al. Tide-modulated gas emissions and tremors off SW Taiwan[J]. Earth & Planetary Science Letters, 2013, 369/370: 98-107.
[29] Brothers L L, Van Dover C L, German C R, et al. Evidence for extensive methane venting on the southeastern U.S. Atlantic margin[J]. Geology, 2013, 41(7): 807-810.
[30] 陈多福, 李绪宣, 夏斌. 南海琼东南盆地天然气水合物稳定域分布特征及资源预测[J]. 地球物理学报, 2004, 47(3): 483-489.
Chen Duofu, Li Xuxuan, Xia Bin. Distribution of gas hydrate stable zones and resource prediction in the Qiongdongnan Basin of the South China Sea[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2004, 47(3): 483-489.
Application of the SeaBeam 3030 multibeam system in cold seepages survey in the South China Sea
ZHANG Jian-xing1, 2, SONG Yong-dong1, 2, DU Zeng-feng1, 2, MA Xiao-chuan1, 2, LUAN Zhen-dong1, 2, ZHANG Xin1, 2, 3, YAN Jun1, 2
(1. Key Laboratory of Marine Geology and Environment, Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China; 2. Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China; 3. Laboratory for Marine Geology, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao 266237, China)
A multibeam sonar system is widely used in the investigation of cold springs because it is fast, efficient, and cost effective. In this paper, we introduce an application example of the SeaBeam 3030 multibeam system in the cold spring development area in Qiongdongnan Basin on the northern slope of the South China Sea. Based on the multibeam depth data and water data analysis, topographic features and characteristics of water plumes in the survey area were determined, and the necessity of conducting a comprehensive survey in the cold spring area was preliminarily discussed. Results show that the terrain is flat as a whole, the water depth of the survey area is 1 250~ 1 850 m, and the water depth gradually deepens to the northeast. The development of uneven pockmarks in the northeast of the investigation area and the submarine plume eruption pattern at about 850 m in the water data can be used as strong evidence for the the potential cold spring development area. In the exploration and identification of cold seepages, the multibeam system with a water column data acquisition function can provide a scientific and reliable technical basis for it.However, the fine characterization and genesis analysis of cold spring need the comprehensive application of multi-channel seismic, in situ observation, high-resolution camera and other detection methods.
multibeam system; cold seepages in South China Sea; water column data; pockmarks; submarine plumes
Jan. 28, 2021
P715.1
A
1000-3096(2022)1-0154-09
10.11759/hykx20210128004
2021-01-28;
2021-03-08
中国科学院海洋地质与环境重点实验室开放基金(MGE2019KG16); 中国科学院关键技术人才项目(2018); 中国科学院战略性先导科技专项(XDA22050502)
[Openning Fund of Key Laboratory of Marine Geology and Environment of the Chinese Academy of Sciences, No. MGE2019KG16; CAS Key Technology Talent Program, 2018; Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences, No. XDA22050202]
张建兴(1990—), 男, 山东青州人, 工程师, 主要从事海底地形地貌、海洋三维可视化研究, 电话: 0532-82898669, E-mail: zhangjx@qdio.ac.cn; 栾振东(1976—),通信作者, 男, 山东青岛人, 正高级工程师, 硕士生导师, 主要从事深海探测技术及海底地形地貌研究, E-mail: luan@qdio.ac.cn
(本文编辑: 赵卫红)