基于三角和线性台阵的煤矿背景噪声成像技术适用性研究

张泽奇,高级,刘梁,查华胜,张海江

(1.中煤华晋集团晋城能源有限公司 里必煤矿,山西 晋城 048200;2.中国矿业大学(北京) 能源与矿业学院,北京 100083;3.中国科学技术大学 地球和空间科学学院,安徽 合肥 230026;4.江西省地质局 第五地质大队,江西 新余 338000)

0 引言

查明煤矿区域地质结构异常体,如断层、陷落柱及采空区等构造或采掘活动造成的连续地层破坏,对煤矿采区工作面设计和安全回采均具有重要意义。煤矿地层及异常构造探测主要采用三维人工反射地震[1-3]、瞬变电磁法[4]、微动法[5]、VSP[6]、高密度电法[7-8]等不同地球物理探测方法。针对埋深较大的煤矿地层、陷落柱、采空区的探测,主要采用三维地震勘探和瞬变电磁探测法[9]。三维地震勘探因施工条件(炸药震源环境污染、地层稳定性差)、工矿人文环境干扰等因素,探测效果受到影响;瞬变电磁方法对与围岩电性差异小的地质异常体(未充水的陷落柱或采空区)也难以探测[5]。背景噪声成像方法利用环境震动噪声获取地下介质横波速度结构,适用于工矿人文环境噪声干扰区域,近年来在不同尺度地下结构探测中得到了广泛应用及发展[10]。

背景噪声源频率以1 Hz为界,小于1 Hz的噪声源主要来自自然现象,如海浪、潮汐等[11],大于1 Hz的噪声源主要由人类活动产生,如机器运转、车辆等。在实际应用中发现不同频段噪声在范围分布、强度及不同研究区域均具有较大的不同。进行大尺度构造成像研究主要使用低频噪声源,该频段噪声源分布相对稳定,采用双台互相关干涉成像方法[12-15]。高频噪声源在时间、空间分布上均具有较大变化,使得两道数据互相关难以提取有效频散,因此,主要采用多道分析的方法获得频散数据。对5～10 Hz及以上噪声源分布不均的问题,不同学者分别研究了不同台阵提取频散的有效性[16-18]。

针对煤矿大多数为几百米至1 km的探测深度,主要采用大于1 Hz的高频背景噪声面波。目前,针对煤矿尺度深部结构探测背景噪声成像的研究相对较少,尤其缺乏较为系统地考虑较高频噪声源时空变化以及不同类型台阵对成像影响的研究。为此,本文以中煤华晋里必煤矿为例,通过研究台阵识别噪声频段能力、噪声源分布和采集时间等关键参数,确定数据采集台阵优化布设方式,进而利用优化台阵得出的面波频散曲线反演出台阵下方的一维速度结构,经与台阵附近钻孔柱状图对比,二者吻合较好。本次研究表明,通过布设合适的线性台阵,可以得出目标煤层及以上地层可靠的速度结构。该成果为后续研究1 km以浅煤矿背景噪声成像的适用性提供了依据。

1 背景噪声多道面波分析方法

高频背景噪声多道分析面波成像方法主要包括:空间自相关法(SPAC)[19]、频率波数法(FK)[20]、多道互相关方法(MAPS)[21]、频率贝塞尔方法(FJ)[22-23]。传统SPAC方法要求台阵布置成相对规则的形状,但在实际数据采集中,因场地空间及探测深度等因素限制,难以满足SPAC规则台阵的要求。本次研究采用扩展空间自相关方法(ESPAC)[24]计算不同台阵的频散谱。

在一个台阵中,任意两点A、B之间的ESPAC互相干系数为

CohAB(rAB,ω)=

(1)

式中:M为台站对AB观测数据的分段数;CohAB(rAB,ω)为台站A和台站B的互相干系数;SA,m和SB,m分别为台站A、B第m段数据的傅里叶谱;*为共轭计算。

将所有台站对的互相干系数叠加,可得到台阵的平均互相干系数谱ρ(ω,r):

(2)

式中:ri为第i个台站对的台间距;N为台站对个数。再利用ESPAC方法获得观测台阵平均互相干系数,通过遍历相速度ck及频率fi,求互相干系数与贝塞尔函数的拟合差Misfit(fi,ck):

(3)

即可以得该观测台阵的面波频散能量谱。式(3)中:fi、ck分别为遍历的频率和相速度;J0为第一类零阶贝塞尔函数。

通过上述步骤得到面波频散后,就可以反演出台阵下方的一维横波速度模型。

其次，培训校本教材的使用方法和要求。通过研讨会等形式向教师说明校本教材的教学进度安排，组织示范课和公开课，共同研讨如何在教学中渗透PISA理念。如王春芳老师设计的《文字类非连续性文本—关注文本形式，探求行文规律》一课，在讲授“说明书”这种非连续性文本时，就把阅读放到生活情境中，让学生关注所需要的信息，自己总结“说明书”这种文本的共同特征及阅读说明书的一般方法。以往的教学中只是让学生掌握教材中这一篇说明书的说明内容和写法，学生遇到其他的说明书还是不会阅读，而王老师在教学时，除了让学生探究“说明书”这种文体的行文规律外，还指导学生通过实践活动，提高解决实际问题的能力。

2 研究区地质及地层概况

2.1 区域地质概况

里必煤矿位于中条山东北部,沁河中游,太行、太岳、中条三大山系衔接处(图1)。该区域沟谷发育,地形切割强烈。地势总体为北高南低,最高处在矿区北部白金凹林场南300 m,海拔标高1179.0 m,最低处在矿区东部渠里村以北沁水河河滩,海拔标高为701.5 m,最大高差477.5 m,属中山区。

图1 研究区(里必煤矿)位置

2.2 井田地质及含煤地层

里必井田内大面积出露三叠系刘家沟组、和尚沟组,二叠系石千峰组及上石盒子组,石炭系—二叠系地层埋藏较深。总体构造形态为向北倾斜的单斜,在此基础上发育次级的宽缓褶曲,地层倾角5°～10°。据地质填图及三维地震资料,区内共发育大小断层10条,陷落柱6个,无岩浆岩侵入,构造复杂程度属简单类型。

井田内可采煤层为3号、15号,为全井田稳定可采煤层。其中3号煤层为本井田主要可采煤层,赋存于山西组的下部,层位稳定;煤层厚2.50～6.74 m,平均5.25 m,含夹矸0～3层,结构简单—复杂,上距K8砂岩22.57～48.02 m,平均36.35 m,顶、底板多为泥岩、砂质泥岩,全井田稳定可采。15号煤层位于太原组下部,煤层厚1.05～6.11 m,平均3.18 m,含夹矸0～4层,煤层结构简单—复杂,上距3号煤层78.10 m左右,距K2灰岩0～0.60 m;直接顶板为泥岩或石灰岩,底板为泥岩、砂质泥岩或炭质泥岩,老顶为K2石灰岩,全井田稳定可采。

3号煤层伪顶为炭质泥岩或泥岩,开采后易产生塌落,顶板稳定性相对较差;直接顶板为中细砂岩,开采后顶板稳定性好。15号煤层直接顶板为K2灰岩,开采后顶板稳定性较好;伪顶板为炭质泥岩或者泥岩,开采后极易塌落,顶板稳定性差。

3 台阵及采集参数选取

本次研究选择在已知勘探孔ZK101附近布设试验台阵。根据ZK101测井及取心结果,主采3号煤层埋深约700 m。为了达到目标探测深度及确定研究区噪声源频段分布及方向,布置了3种不同的台阵方式(图2):北东方向线性台阵(NE line)、北西方向线性台阵(NW line)和三角形台阵(triangle array)。其中, NE line包含51个测点,测点间距30 m;NW line包含23个测点,测点间距50 m;triangle array包含25个测点,为5重圆三角形台阵,不同圆半径分别为25、50、100、200、400 m,此外,在不同圆周上又增加了9个测点。选用仪器为Smartsolo IGU-16HR-1C,主频5 Hz。

图2 实验台阵节点地震仪分布

3.1 台阵响应

因为三角形台阵的台站对连线具有不同方向的覆盖,因此可以用来分析台阵对噪声源不同频段的识别能力。图3给出了三角形台阵在不同频率下的台阵响应[25]。从图中可以看出:当噪声信号频率为0.5 Hz时,因其对应的波长较长,台阵的FK响应能量难以聚焦;当噪声频率为1 Hz时,FK响应能量对不同方向和速度噪声信号开始聚焦,说明该台阵孔径对大于1 Hz的噪声能量开始具有识别能力;随着频率升高至13～15 Hz,台阵FK响应函数能量出现旁瓣(图3h、i中非圆心处能量),聚焦能力下降,说明该三角形台阵识别高于13 Hz以上噪声信号的能力减弱。

图3 三角形台阵在不同频率下的台阵响应

3.2 噪声源不同频段能量分布

图4为三角形台阵在试验采集时间段内不同频段的噪声能量分布,采集时间为2021-12-21日10时至2021-12-22日10时,共计24 h数据。从图4可以看出:2 Hz以下能量相对较弱,噪声源能量主要分布在2～14 Hz;频率大于10 Hz时噪声源能量逐渐减弱。在观测的24 h内,不同频段能量随时间有一定的变化:21日10时至18时,4～10 Hz能量大于2～4 Hz能量(能量图在不同时间段分别单独归一化),说明白天人文活动相对强烈,产生的高频噪声能量占主导;21日18时至次日6时,2～4 Hz能量相对较强,说明晚上低频噪声占主导,因此若目标探测深度较大,可以尽量使用晚上采集的数据;22日6时至10时时间段,能量同样具有此规律,即大于4 Hz能量占相对主导。

图4 不同频率下噪声源的能量分布

3.3 噪声源方位分析

图5 不同频率噪声源的传播速度及方位

3.4 频散谱计算

在计算频散谱之前,首先采用Bensen 等[27]的处理流程对单台连续波形数据进行预处理,包括重采样、去均值、Onebit、谱白化等;其次,因多重圆三角形台阵及线性台阵具有不同的台站对间距,可以采用ESPAC计算不同台阵的频散谱。为了方便对比,图6分别展示了3个试验台阵的测点分布、4 Hz噪声源分布及频散谱。在进行频散计算时,三角形台阵采用所有25个测点,NE方向线性台阵采用24个测点,NW方向线性台阵采用21个测点。从图中可以看出,4 Hz噪声源位于SE方向,与NW方向线性台阵具有一致的方向。NE方向线性台阵因其方向近乎垂直于噪声源方位,导致图6c中频散谱相速度具有偏大的视速度;三角形台阵具有不同方位的台站对方位覆盖,可以减小噪声源分布不均的影响,获得相对较好的频散谱(图6d),但因NE方向线性台站的影响,频散谱相速度能量图出现起伏;从图6e中可以看出,NW方向线性台阵与噪声源方向一致,可以获得正确的瑞雷波传播的相速度,频散能量谱连续光滑稳定。在利用多道进行面波数据采集时,可以采集到的面波最高频率与最小台间距满足空间采样定理,即最小台间距为最高频率面波信号波长的一半,NW方向台间距为50 m,得到的最高面波频率约为10 Hz;此外,因研究区第四系覆盖层较浅,部分基岩出露,面波相速度相对较高(10 Hz相速度为1 400 m/s)。因此,通过不同台阵试验及噪声源方位调查,确定后续数据采集采用NW方向线性台阵,可以在保证频散计算可靠性基础上提高数据采集效率。

图6 不同台阵频散图

3.5 采集时间对比

在根据噪声源分布确定观测台阵的基础上,为了获得稳定的频散数据,同时提高数据采集效率,需要对比不同采集时间的频散谱,用以确定合理的数据采集时间。图7为不同采集时间NW方向线性台阵的频散谱图。可以看出,随着时间的增加,频散谱能量起伏减小并趋于稳定。图7a数据采集时间较短(10 min),频散能量在7 Hz出现跳动;随着采集时间延长,图7b-d高频频散能量趋于连续,但在3 Hz位置出现相速度增大现象;当采集时间大于3 h时,频散能量谱开始稳定,变化相对较小。为了保证频散谱可靠,计划在里必煤矿后续的数据采集时间均大于10 h。

图7 NW线性台阵不同采集时间的频散图

4 一维速度反演

4.1 初始速度模型建立

为了减小频散数据反演结果模型的多解性,需要给定合理的初始速度模型。首先,计算不同周期对应的半波长深度;然后,根据

(4)

计算出不同周期相速度对应的视横波速度,将从频散谱中得到的频率瑞雷波相速度(f-v)转换为频率视横波速度(f-vs)。式(4)中:vr为瑞雷波相速度;ti为周期;i为周期序号。

该视横波对应深度取半波长[28],得到视深度(z)与视横波速度关系(z-vs),并将其作为反演的初始速度模型,以减小频散反演的多解性。

4.2 速度反演

图8为利用CPS程序包[29]对图6e中NW方向线阵频散反演得到的速度结果,反演参数为迭代500次、阻尼系数1。可以看出,反演得到的频散数据很好地拟合了观测数据。

图8 NW方向线阵频散数据反演结果

4.3 敏感度分析

为评估研究区面波频散数据在不同深度对横波速度的约束能力,基于图8b中的一维速度模型,计算了不同深度横波速度模型扰动情况下不同频率频散相速度的变化量(dlnC/dlnvs,C为相速度,vs为横波速度),得到了基阶瑞雷面波相速度敏感分布(图9)。图9a中的蓝色折线为图8b中反演得到的速度模型,红色折线为根据Brocher公式[30]计算得到的纵波(vp)速度;图9b为频率范围1～10 Hz面波相速度对图9a模型的敏感度。从图中可以看出:在频率为1 Hz时,相速度对1 km深度地下横波速度具有较好的敏感度;随着频率增大,对应的敏感深度降低,10 Hz时对100 m以浅横波速度有较高的敏感度。本研究区的目标探测煤层(3号煤)埋深约700 m,试验装置可以满足探测要求。

图9 速度模型及对应的不同频率面波相速度深度敏感度分布

5 地质解释

图10为Z101钻孔(图2)岩性柱状图及NW向线性台阵反演得到的vs速度结构。钻孔Z101钻至石炭系的太原组,上覆地层为二叠系。二叠系从下至上分别为山西组、下石盒子组、上石盒子组和石千峰组,其中山西组为井田主要含煤地层,包括1、2和3号煤。3煤为全区可采煤层,也是本次试验的目标层,埋深约700 m。从NW方向线性台阵vs速度模型可以看出,100 m以浅速度相对较低,对应于石千峰组一段的泥岩、页岩层;100～300 m速度增大,对应于上石盒子组三段,该段地层以泥岩、砂岩为主,速度相对较高;300～450 m,出现一个明显的低速特征,该低速对应于上石盒子组二段,二段地层包含泥岩和粉砂岩,上部以泥岩为主,速度较低;450 m以深速度逐渐增大,对应地层包括下石盒子组石英砂岩、山西组砂岩及太原组灰岩。可以看出,速度结构与钻孔岩性柱状图整体上有较好的对应关系,说明利用优化的线形台阵背景噪声成像可以得到煤矿尺度1 km以浅可靠的速度结构。

图10 Z101钻孔柱状图及vs速度结构

6 结论

1)高频背景噪声信号(1～10 Hz)具有较强的时空变化特征,在数据采集之前需要利用三角形台阵或面状台阵进行噪声源调查,确定不同频率噪声源的方位和能量分布,进而布设合理的测线方向。

2)在提取可靠频散数据的基础上,面波频散反演获得的速度结构可以反映地下介质地层变化特征,但因频散数据是地下介质速度变化的综合反映,存在随着探测深度增大成像分辨率降低的局限性。

3)目前,利用面波数据反演获得的速度结构还难以精确刻画煤层分层、煤层起伏和小尺度断层等地质结构。为提高背景噪声面波方法在煤矿精细结构探测方面的适应性,后续可以考虑充分利用矿井采掘活动产生的震动信号,从背景噪声数据中提取体波数据,并利用地震勘探处理技术获得煤层的反射波信号,进而提高煤层起伏、断层等构造探测的能力。