随采地震模拟数据脉冲化处理研究

Study on Pulse Processing of Seismic Simulation Data with Mining

摘要: 基于随采地震超前探技术实际模拟和理论波场分析较少，随采震源有效信号的提取方法还需要做全面的研究。本文利用交错网格有限差分方法进行二维数值模拟，并利用互相关和反褶积两种干涉方法进行随采连续数据的脉冲化处理。研究结果表明：在随采地震的二维数值模拟中，互相关干涉与反褶积干涉都能将连续随采数据进行脉冲化处理，平行方向x与垂直方向y分量的地震波发育存在差异，x分量地震波整体连续性较好，但产生的反射波不明显，绕射波波组的能量不强。y分量震源一侧能量较弱，但反射波明显，绕射波波组能量较强。经过脉冲化处理的随采数据可有效指导采煤生产，为煤矿井下采煤智能化发展提供技术支撑。

Abstract: The practical simulation and theoretical wave field analysis of mining seismic advance exploration technology indicate the need for comprehensive study on the extraction method of effective signal from mining sources. In this study, a two-dimensional numerical simulation is conducted using the staggered grid finite difference method, and pulse processing of continuous data with sampling is performed using cross-correlation and deconvolution interference methods. The results demonstrate that both cross-correlation interferometry and deconvolution interferometry are capable of pulsing the continuous data. It is observed that there are differences in the development of parallel x and vertical y component seismic waves. The overall continuity of x component seismic waves is satisfactory, but reflected waves produced by x component seismic waves are not prominent, and the energy of diffraction wave group is not strong. On the other hand, the energy on the source side of y component is weak, but reflected waves are noticeable, and the diffraction wave group is strong. Data with pulse processing can effectively guide coal mining production and provide technical support for intelligent development in underground coal mining.

1. 引言

矿井槽波勘探技术在煤矿采掘阶段探测煤层内断层、陷落柱、采空区等不良地质构造效果显著，并针对掘进巷道测帮与前方地质异常体逐步发展出了反射槽波、透射槽波、超前探测等技术、并以推广应用到全国大部分矿区内。但是槽波地震探测技术需要在停止掘进机作业的条件进行探测，严重影响到了掘进效率，而炸药震源的管控较严且应用受限。近年来我国对煤炭行业的智能化发展提出了更加精准的定位，随采随掘地震智能监测技术的发展为煤矿的智能化开采提供了技术保障，相对于以炸药作为震源的传统方法，以采煤机为震源的随采地震智能监测技术存在可持续监测，可以提供更多实时有效的数据，从而直观的表达煤矿井中可能存在的不良地质构造等优点，可以保证煤矿巷道安全快速掘进。

2. 国内外研究现状

以采煤机为震源的地层成像很早就受到关注。1980年，Buchanan, D.J.等人提出利用采煤机切割煤壁的震动作为震源，记录源场信号，将其与远场信号做互相关，能够得到清晰的相关峰值，据此探测煤层中的断层[1]。但因当时不清楚采煤机采掘活动造成的震动能量是否足够等原因，该研究未能深入下去。上个世纪90年代，美国矿业局的West man等人尝试使用采煤机割煤造成的震动作为震源，进行地震层析成像，研究采煤工作面前方顶板的应力状况[2] [3]。但他们无法定位任意时刻采煤机的位置，所以成像质量难以保证。2001年，Neil Taylor等把掘进机作为震源，借鉴随钻地震的数据处理方法，在一处钾盐矿藏进行了地震反射成像试验[4]。他们在掘进巷道顶部固定安装了20个检波器，接收来自上覆岩层的反射波；每当掘进机前进2 m，他们就在距离掘进头16 m的巷道顶部安装1个检波器作为参考道(pilot signal)，并与另外20个检波器一起记录1 s时长的数据；整个试验总共记录了40个数据，将20道数据与参考道信号(pilot signal)互相关后，得到了清晰的同相轴，通过去噪和叠加最终得到了有若干同相轴的叠加剖面。不过，该文并未获得前方岩层的信息，故其成像结果无法验证，只提供了一种可能性，且成像精度尚不足以预测前方地质构造。2002年，Flavio Poletto与Lorenzo Petronio在意大利北部一个质地均匀坚硬、含云母的片岩中运用隧道掘进机(TBM, Tunnel Boring Machine，或译盾构机)掘进时产生的震动做震源，进行了隧道随掘地震探测(TSWD, Tunnel Seismic While Drilling)的尝试[5]。该文讨论了TSWD采集方法的潜力及其与SWD (Seismic While Drilling)相比在布置检波点上的优势，并从隧道掘进机掘进盾盘的尺寸出发，讨论了掘进盾盘上截齿的分布对参考信号及远处检波器所收信号的影响，从理论上推导了盾盘尺寸对地震勘探分辨率的影响；文章给出了一个勘探实例，获得了盾构机在掘进过程中参考信号与远端检波器的相关时延信号。2006年，Flavio Poletto与Lorenzo Petronio进一步将隧道掘进的透射波(在山体另一端接收)结合反射波进行综合分析，提出了利用隧道掘进机掘进时透过山体的透射波来构建等效反射地震剖面的方法[6]。2008年，Xun Luo等人尝试了将采煤机作为震源，研究煤矿井下采煤工作面前方煤层顶板岩石的应力状况[7] [8]。他们将检波器布置在回风巷顶板内约1 m深处，并用一种安装在采煤机上的定位仪器对采煤机的位置进行实时定位，采集沿着顶板传来的震动波；将原始数据通过0~60 Hz的低通滤波后，获得了较为清晰的沿围岩传播的地震信号；然后，通过互相关得到了各道相对的时差，并对综采面前方一个三角区域内进行了速度层析成像。2009年，Andrew King与Xun Luo描述了随采层析成像的方法[9] [10]。他们用相邻道之间地震波的传播路径差除以相邻道的走时差，以此计算平均慢度，回避了随采地震连续震源不好确定触发时刻、因而无法准确得到地震波走时的问题。根据平均慢度建立慢度微扰模型，并构建大型稀疏线性方程组，用Tarantola法求解得到了慢度微扰矩阵，据此对地震波射线所穿过的煤层进行了速度成像[11]。虽然成像结果较为模糊，但是速度预测值在靠近巷道的区域高、远离巷道的区域低，与理论上矿山压力的分布规律相符。

近些年国内也逐渐开始了地震数据脉冲化等领域的研究，2011年，陆斌采用在地面采用三分量传感器接收采煤机震源信号，并得到其时频信息和自相关功率谱，验证了以采煤机为震源的可行性[12]。2013年，陆斌等研究了以采煤机震源有效信号的提取和应用，并进行随采地震实采验证，进一步证明了采煤机为震源的可行性。2014~2015年，程久龙等以煤矿井下掘进机截割头作为被动地震震源，开展了矿井随掘地震超前探测理论探讨与数据处理方法研究，并采用数值模拟验证其算法可行性，取得一定效果。2015年，覃思以煤矿巷道掘进机作为震源进行随采地震反射波超前勘探，并在某矿进行了试验，验证了此法对已知巷道系统和由地质揭露推测的断层探测效果[13]。2016年，覃思开展了采煤机割煤、地面接收与井下放炮、地面接收的对比试验，得出了采煤机震源的信号与炸药震源信号接近的结论[14]。2016年，陆斌基于随采地震特征分析，对比了3种随采地震信号干涉方法的适用性，并利用贝叶斯反演提出了工作面的随采地震槽波层析成像方法，实现对回采工作面的危险区域有效圈定[15]。2019年，西安煤科院程建远等煤矿井下随采地震探测技术进行综述，从数值模拟，大数据动态处理等多个方面做出系统论述，为未来透明工作面三维动态地质建模、开采动力地质灾害监测预警，实现煤炭精准开采提供重要参考意义[16]-[18]。

当前随采地震超前探技术取得很多研究成果和良好应用效果，但其实际模拟和理论波场分析较少，本文交错网格有限差分方法进行随采地震超前探测的二维数值模拟，研究了连续数据脉冲化流程，分析了陷落柱对槽波传播特征的影响，为实际的随采地震超前探测提供了理论支持。

3. 随采地震超前探测模型实验

3.1. 二维模拟方法

本文采用交错网格有限差分方法进行二维的数值模拟，高阶交错网格有限差分方法具有占用内存小、通用性强、高精度和高稳定性的特点。该方法是将一般的矩形差分网格替换为交错网格，借助交错网格的半程计算，来得到足够高阶的空间和时间精度的差分格式，以此来计算空间导数和时间导数。即在交错网格技术中，不仅要求空间网格的交错，在时间网格上也要求交错，变量的导数是在相应的变量网格点间的中点上计算。

3.2. 模型与参数

建立含陷落柱的二维模型如下图所示，模型在X、Y方向的大小分别为550 m × 230 m，模型网格dx、dy分别为1 m × 0.5 m，在x方向四分之一，y方向二分之一处设置中心坐标为(137.5, 115)的陷落柱，如图1所示，煤层、陷落柱参数见表1。

Figure 1. Schematic diagram of two-dimensional model with collapse column

图1. 含陷落柱的二维模型示意图

Table 1. Theoretical media model parameter table

表1. 理论介质模型参数表

序号	介质	纵波速度(m·s^−^1)	横波速度(m·s^−^1)	密度(kg·m^−^3)
1	煤层	1900	1100	1300
2	陷落柱	2600	1500	1800

检波器分布在煤层的上下两边，道间距为10 m，上下两道各有检波器56道，模型上方从左到右检波器道号依此是第1道到第56道，检波器坐标依此从(0, 0)→(550, 0)，模型下方从右到左道号依次是第57道到第112道，检波器坐标依此从(550, 230)→(0, 230)，观测系统如图2所示，由于二维空间探测条件有限，在二维平面模拟随采地震超前探测情况下，不进行自由边界条件的处理，其影响可以忽略不记，在本次模拟实验中，震源的位置设置在坐标为(10, 10)的点，采样间隔为0.1 ms，采样点数100,000个，采样总时长10 s，由于采样总时长较短，采煤机移动的距离可以忽略不计。

理想的采煤机震源成像方法希望用到的噪音源是白噪音，也就是振幅谱在各个频段几乎都是一个常数，这样的震源的自相关函数是一个尖脉冲，时间分辨率最高，在二维模拟计算中对采煤机的震源点给出独立的白噪音子波，模拟震源地震子波，然后对震源子波进行滤波，突出震源信号中的特定频率成分，从而增强信号的能量，使震源信号更易于识别和分析，如图3所示。

Figure 2. Two dimensional collapse column model observation system

图2. 二维陷落柱模型观测系统

Figure 3. Simulation of source wavelet with mining seismic data

图3. 随采地震数据模拟震源子波

由于随采地震数据是一种具有一定延续时间的复杂、变频、连续信号，因此图4观察到的是一种连续杂乱的信号，无论是X分量或者是Y分量，都无法从连续的地震记录中发现有效的信号，更无法区分X分量和Y分量地震记录的理论差异性特征。

X分量 Y分量

Figure 4. Original seismogram

图4. 原始地震记录

4. 随采地震数据脉冲化处理

脉冲化是随掘地震信号处理的核心步骤，其目的是将连续地震数据转化为虚拟单炮数据，从而可以用常规方法进行后续的处理和成像。脉冲化方法也被称为地震干涉算法，常用的地震干涉算法有互相关算法﹑反褶积算法、互相干算法等。其中互相关算法和反褶积算法简单且适用性高，是随掘地震中最常使用的方法。

a) 互相关干涉

在频率域中，相邻的两个点r_a、r_b的地震记录分别为W(s) G(r_a, s)、W(s)G(r_b, s)，其中，W(s)是频率域上的震源函数，G(r_a, s)、G(r_b, s)分别对应接收点r_a、r_b地震响应的格林函数，他们在频率域的互相关公式为：

$C_{ab}={\left|W\left(s\right)\right|}^{2}G\left(r_a,s\right)G^{\ast }\left(r_b,s\right)$ (1)

式中：“*”表示复共轭，${\left|W\left(s\right)\right|}^2$ 表示震源影响因子。

b) 反褶积干涉

反褶积干涉的频率域表示：

$D_{ab}=\frac{G\left(r_a,s\right)G^{*}\left(r_b,s\right)}{{\left|G\left(r_b,s\right)\right|}^2}$ (2)

从公式(1)和公式(2)可以看出互相关干涉和反褶积干涉结果形式基本一致，都能进行地震干涉处理，从而得到两个点之间地震响应的格林函数。再观察公式(2)相对于公式(1)，少了震源的影响因子的影响，所以反褶积干涉可以消除震源函数对处理结果的影响，从而提高地震干涉的精度，本次互相关干涉处理需要用到参考信号，而参考信号最好是源信号，所以采用离震源点较近的第一道检波器信号为参考道信号。

互相关处理结果：

X分量 Y分量

Figure 5. Interrelational interference processing

图5. 互相关干涉处理

上述图5为模拟的连续随采数据互相关干涉处理后的结果。在经过互相关干涉处理过后，将地震信号中的有效信号提取出来，原始x分量和y分量的连续地震数据都转化为了类似单炮的地震记录。在进行脉冲化处理后，x分量波组信息丰富，整体连续性较好，其中波组①为直达波，在直达波的传播过程中可以看到前75道地震记录中地震波传播平稳，速度、能量等没有明显的变化，从75道地震记录至第90道地震记录之间，直达波的能量有明显的减弱，并由波场快照观察到在波的传播过程中产生了绕射点为(150, 150)的绕射波(波组②)。相比较于x分量，y分量中与震源点在一侧的地震记录能量较弱，但产生了较为明显的反射波(波组③)，同时在波的传播过程中，也产生了与x分量中一样的绕射波，且绕射波的能量更强。

反褶积干涉处理结果：

X分量 Y分量

Figure 6. Deconvolution interference processing

图6. 反褶积干涉处理

上述图6是反褶积干涉的结果，可以看到在经过反褶积干涉处理过后，也可以将地震信号中的有效信号提取出来，对比图5互相关干涉的结果，我们可以明显的看出，无论是x分量还是y分量的地震记录都无明显的差别，从整体来看对连续随采数据的脉冲化处理，互相关干涉与反褶积干涉都有不错的效果。

5. 结论

1) 在随采地震的二维数值模拟中，互相关干涉与反褶积干涉都能将连续数据进行脉冲化处理，且能够揭露煤层中的陷落柱构造及其大致位置。

2) x，y分量的地震波发育存在差异，x分量地震波整体连续性较好，但产生的反射波不明显，绕射波波组的能量不强。y分量震源一侧能量较弱，但反射波明显，绕射波组能量较强。