馮 磊,周明奐,董 鄭,余為維

(河南理工大學資源環(huán)境學院,河南焦作 454000)

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礦井槽波地震數據極化特征分析

馮 磊,周明奐,董 鄭,余為維

(河南理工大學資源環(huán)境學院,河南焦作 454000)

摘 要:礦井槽波地震采集數據中,包含有多種類型地震波,這些波常常疊合在一起,使得槽波信號提取困難。根據槽波質點振動極化特征差異,提出基于S變換的自適應協(xié)方差矩陣槽波極化分析方法,構建時頻域自適應協(xié)方差矩陣,依據矩陣特征值和特征向量計算橢圓率和方位角極化參數,通過極化參數分析信號振動軌跡特征,設置極化濾波器,對槽波水平雙分量信號進行波場分離。通過理論合成信號測試,利用信號在時頻域振動極化特征可以分離在時間域和頻率域疊合的信號;實際槽波數據極化分析發(fā)現,線性極化的勒夫型槽波和橢圓極化的瑞利型槽波基本復合在一起,通過時頻域極化濾波可以有效分離。

關鍵詞:槽波;勒夫型;瑞利型;極化;分離

責任編輯:張曉寧

馮 磊,周明奐,董 鄭,等.礦井槽波地震數據極化特征分析[J].煤炭學報,2015,40(8):1886-1893.doi:10.13225/ j.cnki.jccs.2014.1534

自從2010年德國DMT公司防爆槽波地震儀引入國內市場以來,槽波地震勘探技術重新引起各煤礦的廣泛關注。由于槽波在煤層傳播過程中,攜帶了大量煤層地質信息,因此槽波在煤層厚度、瓦斯富集區(qū)、斷層構造探測等方面取得較好的效果[1-2]。

槽波地震勘探方式包括透射波法和反射波法2種。在透射波法槽波勘探中,主要利用勒夫型槽波;在反射波法槽波勘探中,主要利用瑞利型槽波。實際采集的槽波數據中,由于頻散現象嚴重,勒夫型槽波和瑞利型槽波常常疊合在一起,區(qū)分困難。如不能準確分離這2類槽波,將為后期頻散分析及速度成像等處理帶來極大誤差。因此,在槽波地震勘探資料處理過程中,有效分離槽波是研究的重點。

1 煤層中地震波傳播類型

目前國內外學者對槽波產生機理的認識基本相同,均認為震源在煤層中激發(fā)后,產生縱波和橫波,橫波包括SH波和SV波。地震波傳播過程中,由于煤層中傳播速度明顯小于頂板和底板的速度,煤層頂、底板表現為強波阻抗反射界面,使得地震波傳播到煤層頂、底板后,又反射回煤層,導致地震波在煤層中相互干涉、疊加形成槽波。根據波振動形式,槽波分為2種類型:由SH波疊加干涉后形成的勒夫型槽波和P-SV波疊加干涉形成的瑞利型槽波。勒夫型槽波為線性極化波,質點振動方向與煤層面平行,與波傳播方向垂直,運動軌跡為線狀;瑞利型槽波屬于橢圓極化波,質點振動方向與煤層面垂直,與波傳播方向平行,運動軌跡為橢圓狀[3-5]。

此外,還有沿著煤層頂、底板界面?zhèn)鞑サ恼凵洳?以及直接從震源傳播到檢波器的直達縱波和直達橫波[6]。

由于槽波形成受煤層和圍巖速度的直接影響,采集的地震波信號中,槽波類型有所區(qū)別。圖1反射波中垂直極化的SV波入射到煤層頂、底板反射界面時,部分能量形成轉換縱波;如果轉換縱波不滿足全反射條件,即煤層縱波速度小于圍巖橫波速度時,能量將主要以透射波形式傳播到圍巖,煤層內部將不能形成瑞利型槽波。勒夫型槽波由反射波中SH波干涉形成,只要煤層橫波小于圍巖橫波就能滿足全反射條件,該條件一般都能滿足[2]。因此實際采集數據中,受煤礦地質條件影響,在地震記錄上槽波表現特征并不相同,對槽波的判別多依賴信號波形特征。

以義安煤礦11061工作面透射法槽波數據為例,其中第16炮記錄如圖2所示,每炮共有44道地震數據,其中1~22道數據為X分量,23~44道數據為對應位置的Y分量。通常認為地震記錄中,直達縱波最先接收到,跟隨其后的是直達橫波,最后振幅最強、頻率最高的是瑞利型槽波,而在直達橫波和瑞利型槽波之間振幅較弱的波為勒夫型槽波。這種認識只是

從地震波傳播理論上進行推斷,并沒有直接的判定證據。本研究從地震波的極化運動特征入手,分析不同類型槽波極化特征。

圖1　槽波形成示意Fig.1 Channel wave schematic diagram

圖2　第16炮原始槽波數據Fig.2 Channel wave data of 16 shot

2 槽波地震極化分析技術

2.1 多分量地震波分離方法

目前,國內外學者對天然地震三分量數據等進行波場分離研究較多。其中,基于極化濾波的波場分離方法效果明顯[7]。極化濾波波場分離方法是根據波在空間運動軌跡的極化特征進行分離的一種信號處理技術,依據各類波的極化屬性差異,構建合理的濾波器,進而提取各類波信息。1965年,Flinn最早提出了極化分析方法[8],許多學者在其基礎之上不斷進行改進,逐漸形成2類極化濾波方法:①特征值法。該方法在時間域內構建標準協(xié)方差矩陣,或者在頻率域中構建譜密度矩陣,利用求解得到的特征值和特征矩陣進行極化分析,該類極化方法計算結果相對穩(wěn)定,受噪音影響小,但其在計算過程中,需要在一定時間窗口內進行,不同的時窗長度,計算結果相差較大[9-10];②直接計算法。通過Hilbert變換、小波變換或S變換等,直接計算瞬時屬性參數進行極化分析,這類方法計算簡便,但由于使用瞬時屬性,使得噪音影響較大[11-15]。

Diallo等給出了一種新穎的極化濾波算法,該方法基于時間域的自適應協(xié)方差矩陣,其優(yōu)點在于能夠依據瞬時頻率自適應地調整時間窗口的長度到時窗內信號的最小周期,避免了常規(guī)協(xié)方差極化方法受時窗長度影響大的難題[16]。同年,Diallo等又將該方法引入時頻域,利用小波變換,在時頻域內進行自適應協(xié)方差極化分析[17]。礦井槽波地震數據中包含有多種類型波,既有線性極化的縱波、橫波和勒夫型槽波,也有橢圓極化的瑞利型槽波。這些波有的在時間上重疊,有的在頻率上重疊。如果單純從時間域或頻率域進行極化濾波,難以完全分離。因此,在時頻域進行極化濾波,適用于含有多種類型波的槽波地震數據。

本研究基于Diallo的自適應協(xié)方差矩陣極化方法,在時頻域內進行計算。對于時頻變換算法,沒有采用Diallo提出的小波變換,因為小波變換是在時間域和尺度域進行計算,尺度和頻率并沒有直接對應關系。因此,選擇同樣具有分辨率可隨頻率變化,且具有明確頻率意義的S變換[18]。

2.2 時頻域自適應協(xié)方差矩陣

槽波地震勘探多使用雙分量水平檢波器采集信號,獲取水平方向的雙分量數據。設定槽波地震信號為s(t),對其S正變換公式為

對應S逆變換公式為

式中,t,f分別為時間和頻率;τ為位移。

設頻率f時的S變換頻譜為ST(t,f),通過Hilbert變換計算對應虛部,獲得解析信號,計算瞬時振幅、瞬時頻率和瞬時相位3個參數。則該頻率f下的S變換時頻譜ST(t,f)在時間t附近的局部信號s(t+τ,f)可用解析信號的瞬時參數來近似表達[16]。

令STx(t,f)和STy(t,f)分別為槽波信號s(t)兩個水平分量sx(t)和sy(t)對應的S變換時頻譜,則

式中, STx(t,f)和STy(t,f)為2個水平分量對應解析信號的瞬時振幅;arg代表瞬時相位;Ωx(t,f) 和Ωy(t,f)為瞬時頻率,定義為

在瞬時頻率計算過程中,不能通過式(4)直接對瞬時相位進行求導,因為瞬時相位是由反正切函數計算得出,其分布范圍在[-π,π],當信號振動變化時,有可能造成正負相位角跳轉。因此,需要對瞬時相位進行相位展開,避免相位角正負跳轉導致瞬時頻率計算錯誤。

依據式(3)即可構造時頻域自適應協(xié)方差矩陣MST(t,f)為

矩陣中各元素定義為

其中, sin c(x)代表正弦基本函數,定義見式(8); Real為復數的實部; Wkm(t,f)為對應方程的自適應窗大小,定義見式(9);Ω(t,f)為信號在時頻域的瞬時頻率。

式中,N取正整數,為經驗參數,一般為1或2。

通過時頻域自適應協(xié)方差矩陣MST(t,f)即可計算槽波信號時頻域中每個時頻采樣點的極化參數,避免了在時窗內進行計算,導致窗口長度影響大的問題。通過對該矩陣進行特征值分析,就能得到槽波地震信號的瞬時極化參數分布。

2.3 槽波極化特征分析參數

由于槽波數據接收水平方向雙分量信號,即使地震波是在三維空間運動,也只能分析其投影在水平面內的運動軌跡。槽波地震信號振動軌跡的大小和方向可通過極化特征參數來描述,這些參數可利用時頻域自適應協(xié)方差矩陣MST(t,f)的特征值和特征向量計算獲得。當槽波信號中地震波線性極化時,矩陣只有一個特征值,對應特征向量的矢量方向即為地震波的線性極化方向;當地震波在平面內近似橢圓軌跡振動時,矩陣有2個特征值(λ1,λ2),對應特征向量(V1,V2),地震波信號能量主要集中在最大特征值λ1上。利用矩陣的特征值定義橢圓半軸,令橢圓極化長軸為λ1(t,f),極化短軸為λ2(t,f)。進行槽波極化分析時,有2個極化特征參數最重要,分別是橢圓率ρ(t,f)和方位角α(t,f)。橢圓率定義為橢圓極化長軸與極化短軸之商,公式為

橢圓率ρ(t,f)的數值范圍在[0~1]。當ρ= 0 時,代表地震波為線性極化,如縱波、橫波和勒夫型槽波;當ρ=1時,表示地震波為圓極化;當ρ∈(0~1) 時,意味著地震波為橢圓極化,如瑞利型槽波。

方位角α(t,f)定義為波振動軌跡的極化方向,通過橢圓極化長軸方位角度來表示。用矩陣MST(t,f)的最大特征值λ1對應的特征向量V1的方向來計算,具體公式如下:

方位角的數值范圍在[-π/2,π/2],為便于分析,可將其轉換為[0,π]。理論上,縱波振動方向與傳播方向一致,橫波振動方向與傳播方向垂直。煤層中安置檢波器難以完全和波傳播方向一致,且只有水平方向的2個檢波器,因此,記錄下來的地震波信號只是三維空間傳播的信號在水平方向上的投影,計算得到的方位角和地震波傳播的真實方位角有一定偏差,但不同類型地震波對應極化方位角不同,仍然可以作為重要的極化參數進行波場分離。

2.4 槽波極化分離濾波器設計

槽波地震數據中包含有多種類型地震波,這些波極化振動軌跡不同,依靠橢圓率和方位角2個極化參數即可構建時頻域極化濾波器,分離槽波數據中不同類型地震波。構建濾波器為

對于線性極化的縱波、橫波和勒夫型槽波,其橢圓率ρ(t,f)理論上應該為0。實際數據中,由于噪音等干擾,一般認為小于某一特定值(如0.2)即為線性極化;大于該數值時,認為信號為橢圓極化。不同類型波的極化方位角不同,實際資料處理時,可以根據信號振動軌跡圖判斷各類型地震波對應的方位角范圍。經過濾波器篩選后,保留橢圓率和方位角極化參數設定范圍內的時頻域數據點,然后依據式(2)進行S逆變換,獲得分離后的槽波信號。

3 理論合成信號極化特征分析

3.1 理論測試信號合成

為驗證該方法的合理性和有效性,采用Diallo提出的阻尼衰減正弦波合成理論信號進行模擬測試[16]。

為模擬實際采集槽波地震數據,合成水平雙分量信號(圖3),同時包括線性極化和橢圓極化信號,具有不同的主頻和極化特征,合成信號分為A,B,C三部分,共有4個信號組成。其中,A部分從0~0.4 s,為單一橢圓極化波(信號1);B部分從0.4~0.8 s,是單一線性極化波(信號2);C部分從0.8~1.2 s,由線性極化波和橢圓極化波合成(信號3,4),各信號具體參數見表1。對該合成信號進行分離來驗證方法的準確性。

圖3　測試信號的合成Fig.3 Synthetic test signal

表1　合成測試信號基本參數Table 1 Parameters of synthetic test signal

3.2 極化參數分布特征

如果對該合成信號從時間域進行極化分離,那么由不同頻率合成同一時間段的信號3,4難以分離。如果從頻率域進行極化分離,合成信號的1,3和2,4頻率相同,效果不明顯。因此,在時頻域進行極化分離,充分利用信號在時間頻率空間的極化特征進行分離。

采用時頻域自適應協(xié)方差極化方法求取合成信號極化參數。經式(10)和(11)計算后,獲得合成信號橢圓率和方位角極化參數時頻分布(圖4),橢圓率極化時頻圖4(a)中數據主要分布在2個紅色區(qū)域,其位置與信號1和3相吻合,橢圓率數值約為0.7,與表1中信號真實橢圓率基本一致。圖4中其余區(qū)域橢圓率為0,表示信號為線性極化。方位角極化分布(圖4(b))中出現4個區(qū)域,分別與合成采用的4個信號相對應,方位角數值大小與真實方位角數值基本一致。

3.3 合成信號波場分離

通過橢圓率和方位角極化參數,建立極化濾波器對合成信號進行波場分離。設置信號對應極化參數,依次分離出由線性極化波和橢圓極化波組成的4個信號(圖5)?？梢钥闯?采用該方法在時頻域進行極化濾波,不但可以有效分離時間域疊合信號(信號3, 4),還可以有效分離頻率域復合在一起的信號(信號1,3和2,4);同時,不會對原始信號造成破壞。在實際槽波信號波場分離過程中,還可以通過設定頻譜段進行限制,以消除部分高頻噪音成分。

圖4　合成信號極化參數分布Fig.4 Polarization distribution of synthetic signal

圖5　分離出合成信號4個組成部分Fig.5 Four components separation of synthetic signal

4 實際槽波數據極化分析

4.1 采集槽波數據信號特征

以義安煤礦11061工作面實際透射法槽波勘探為例。數據采集使用雙分量水平檢波器,檢波器安置在煤層中心,但2個分量擺放方位不同,X分量檢波器軸線平行于煤層且平行于煤壁,Y分量檢波器軸線平行于煤層且垂直于煤壁。該工作面共采集36炮,以其中第16炮記錄進行分析(圖2)。提取第16炮記錄中第20道X分量和對應的第42道Y分量數據(圖6)。信號采樣率0.25 ms。其質點振動軌跡(圖6(a))雜亂無章,表明該信號中地震波類型復雜,既包含線性極化波,也包含橢圓極化波。在信號135~190 ms,振幅最強、頻率最大的位置即為埃里震相。由于槽波頻散現象嚴重,從圖6中很難直接區(qū)分開勒夫型槽波和瑞利型槽波。

圖6　實際采集槽波地震數據Fig.6 Actual in-seam seismic data

通過S變換分析X分量和Y分量在時頻域振幅譜分布特征(圖7),振幅能量最強的區(qū)域分布在160~180 ms,信號主頻在250 Hz左右;圖7(b)中, 在60~110 ms,由2個主頻分別為100 Hz和200 Hz的信號組合在一起。該位置通常認為是直達縱波和橫波,從圖中現象可以認為,該位置應該包含2種頻率成分不同的地震波。

圖7　信號對應S變換Fig.7 S transform of signal

4.2 槽波極化特征分析

采用本文提出的時頻域自適應協(xié)方差極化分析方法對數據(圖6(b))進行處理,計算橢圓率和方位角極化參數在時頻域分布(圖8)。

圖8　極化參數分布Fig.8 Polarization parameter distribution

由于實際地震波類型復雜,且存在噪音干擾,得到的橢圓率和方位角圖中存在較大干擾。為減小噪音導致的瞬時頻率計算誤差,可舍去S變換后的時頻能量譜小于背景噪聲值的數據點,或者進行帶通濾波,去除高頻噪音。

為詳細分析圖8中極化參數分布特征,提取圖中250 Hz時的信息,得到橢圓率和方位角在250 Hz的變化曲線(圖9)。

圖9　250 Hz時極化參數曲線Fig.9 Polarization parameter curves in 250 Hz

圖9中,將曲線近似分成5個區(qū)域,區(qū)域A中橢圓率有波動,但數值基本大于0.2,可以認為該區(qū)域為橢圓極化振動,質點振動方位角變化幅度不大,約為80°;區(qū)域B中,橢圓率較低,數值變化不大,推斷該區(qū)域為線性極化振動,方位角幾乎沒有變化,同樣為80°;區(qū)域C中,橢圓率變化劇烈,但多數數值小于0.2,因此仍近似認為該區(qū)域為線性極化震動,但方位角變化較大,在0°~160°;區(qū)域D中,橢圓率數值基本大于0.2,近似認為是橢圓極化震動,方位角變換幅度較小,在80°~140°,但在180 ms處,數據有異常;同樣,區(qū)域E中依據橢圓率變化情況,認為是橢圓極化振動,方位角保持穩(wěn)定,在80°左右。

4.3 分離勒夫型和瑞利型槽波

為提取勒夫型和瑞利型槽波信號,依據槽波橢圓率、方位角極化參數分布特征和質點振動軌跡特征,設置極化濾波器參數,提取橢圓率小于0.2,且方位角在120°~160°的數據(圖10)。分離后的數據即為勒夫型槽波信號,主要分布在140~190 ms,頻散現象明顯。對應質點振動軌跡(圖10(a))表現為線性極化振動規(guī)律。

同樣,改變極化濾波器參數,提取出橢圓率大于0.2,方位角120°~160°的數據(圖11),近似認為提取的信號為瑞利型槽波信號。其分布區(qū)域與勒夫型槽波信號幾乎相同,瑞利型槽波信號只是稍微滯后勒夫型槽波,且其分布區(qū)域相對較窄。對應質點振動軌跡(圖11(a))表現為橢圓極化振動特征。

圖10　提取出的勒夫型槽波Fig.10 Extract Love channel wave

圖11　提取出的瑞利型槽波Fig.11 Extract Rayleigh channel wave

對比提取出的勒夫型和瑞利型槽波信號,可以看出:這2種類型槽波在時間域和頻率域基本疊合在一起,但其質點振動軌跡完全不同,采用時頻域極化分析方法,可以有效分離勒夫型和瑞利型槽波。

5 結 論

(1)在時頻域進行極化分析可以克服只在時間域或頻率域進行極化分析的缺陷,避免無法分離在時間或頻率上復合在一起的信號。

(2)采用自適應協(xié)方差極化分析技術,可以避免窗口長度的影響,又能獲得每個數據點的極化信息。

(3)通過橢圓率和方位角極化參數,建立極化濾波器,可以有效分離水平雙分量槽波數據中各類地震波。

(4)勒夫型槽波和瑞利型槽波信號在時間上基本復合在一起,瑞利型槽波只是稍微滯后,采用本文提出的極化濾波方法,能夠有效分離。

感謝河南義馬煤業(yè)集團股分有限公司地質研究所提供槽波數據和李松營教授級高工的大力支持。

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Feng Lei,Zhou Minghuan,Dong Zheng,et al.Polarization characteristic analysis of in-seam seismic data[J].Journal of China Coal Society,2015,40(8):1886-1893.doi:10.13225/ j.cnki.jccs.2014.1534

Polarization characteristic analysis of in-seam seismic data

FENG Lei,ZHOU Ming-huan,DONG Zheng,YU Wei-wei

(School of Resources and Environments,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,China)

Abstract:There are several types of seismic waves in in-seam seismic exploration.These waves always compose together.It’s difficult to extract channel wave signal and causes interference to seismic data processing.According to the characteristic difference of channel wave particle vibration,this paper proposed a polarization analysis method based on adaptive covariance matrix in time-frequency domain for channel waves.Using the eigenvalues and eigenvectors of this matrix to compute ellipticity and azimuth polarization parameters,authors analyzed signal vibration trajectory characteristic.Horizontal dual component signal of channel wave field could be separated by setting up polarization filter with polarization parameters.Through theoretical synthetic signal test,polarization vibration characteristic was accurately described in time-frequency domain and the composition signal in time domain and frequency domain was separated completely.In practical in-seam seismic data polarization analysis,the results show that linear polarization love wave and elliptical polarization Rayleigh wave are nearly composited together.Using this method,channel wave can be clearly separated in time-frequency domain.

Key words:channel wave;love wave;rayleigh wave;polarization;separation

作者簡介:馮 磊(1978—),男,河南焦作人,講師,博士。E-mail:feng.lei@126.com

基金項目:國家科技重大專項資助項目(2011ZX05040-005);國家自然科學基金資助項目(41202084);河南省高?？萍紕?chuàng)新團隊支持計劃資助項目(14IRTSTHN002)

收稿日期:2014-11-13

中圖分類號:P631.4

文獻標志碼:A

文章編號:0253-9993(2015)08-1886-08