CN112505749B - 一种基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,包括:布设线形台阵用于计算单点频散曲线,测点为台阵中心点;采用连续测量方式或加密测量方式,沿测线方向移动线形台阵排列进行微动信号测量,直到整条测线结束。布设一次线形台阵可以同时得到多个测点数据,与常规台阵采集方式相比,有效改善了野外工作效率、探测深度和精度,为城市复杂场地和电磁干扰环境下,开展高密度、长剖面、大深度岩性地层精细划分提供了一种新的台阵布设方式和微动数据高效、高精度采集技术。

Description

一种基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法
技术领域
本发明属于地球物理勘探技术领域,具体涉及一种基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法。
背景技术
微动是地球浅表一直存在的天然微弱振动,震源主要来源于气压、风速、海浪、潮汐变化等自然现象以及车辆行驶、机器运行、日常生活、生产等人类活动,前者称为长波微动,频率小于1Hz,后者属于常时微动,频率大于1Hz,属于高频信号源。微动是由体波和面波组成的复杂振动,且面波(瑞雷波和拉夫波)能量约占总能量的70%以上。由于面波的频散特性,微动信号具有振幅、频率随时间、空间发生显著变化的特点,但在一定时空范围内仍满足统计稳定性,可用平稳随机过程来描述,这为人们利用微动信号开展地下结构探测奠定坚实的理论基础。
微动探测法(The Microtremor Survey Method,简称MSM)是利用地震台阵记录微动信号的垂直分量估算面波相速度的理论,通过对瑞雷波频散曲线进行反演,进而获得观测台阵下方介质S波速度结构,从而达到探测目的。近年来,随着微动探测方法和技术的不断发展,已被广泛应用于地质结构分层和隐伏断裂构造探测、地热调查、煤矿采空区探测、岩溶勘查、城市地质调查等多个领域,并取得了不错的效果,尤其在城市强干扰条件下以孤石为代表的不良地质体探测方面表现出独特的优势。
目前,常用的微动观测台阵主要有以下几种:如图1所示,依次为嵌套三角形、十字形、圆形、L形和菱形。但是这几种观测台阵在城区数据采集时均存在以下问题:
1)数据采集效率低,在单位采集周期内,单个台阵采集只能获得一个测点信息;
2)城市区复杂环境造成微动台站布设难度大,很难找到能够布设常规台阵的测量场地;
3)由于方法原理限制,探测深度与台阵边长大小成正比关系,城市区场地狭小导致探测深度有限。
因此,在城市复杂环境施工中,采用常规观测台阵很难实现长剖面的高效、高密度、大深度数据采集,严重制约着微动探测技术的广泛应用。然而,随着勘探难度的加大和方法应用的不断深入,人们对于探测精度、探测效率及探测深度提出了更高的需求。
发明内容
本发明解决的技术问题:以常规圆形台阵、嵌套三角形台阵等为代表的测量方式在城区测量会受到现场条件限制,工作效率低、探测范围有限,难以实现长剖面数据的高效、高密度采集,不利于高精度数据处理与成像。
技术方案:为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案如下:
一种基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,包括:布设线形台阵用于计算单点频散曲线,测点为台阵中心点;采用连续测量方式和/或加密测量方式,沿测线方向移动线形台阵排列进行微动信号测量,直到整条测线结束。
作为优选,基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法的具体步骤为:
S1:根据探测最大深度与台阵半径基本关系给定合理台站间距,并结合工区设计测线位置布设线形台阵,测点为线形台阵的中心点;
S2:启动数据采集台站进行微动数据测量;
S3:在测量周期内对每个台站位置和测点位置进行精准定位,获得其绝对坐标用于后续每个单点频散曲线的计算;
S4:沿测线方向移动整个线形台阵排列,每移动一次,重复步骤S2和步骤S3的测量步骤;
S5:根据每个台站测量的信息,并结合勘探深度和测点密度选择用于计算某个测点频散曲线的台站个数,并根据台站位置坐标和测点位置坐标分离出计算某个测点频散曲线所需要的一组台站坐标和测点坐标信息;
S6:从微动信号提取波速频散曲线,然后直接绘制相速度等值线图,或者计算视横波速度,再经过插值、平滑等处理步骤获得二维视速度剖面。
作为优选,在执行步骤S1之前,选择工区内小范围区域,对台站进行采集数据的一致性分析,选择数据一致性好的台站进行测量工作。
作为优选,假设有N个微动采集台站,台站间距为d,采用n(n<N)个台站计算单点频散曲线,令第一个台站位置为坐标原点,则第一个排列第一个测点位置坐标为d×(n-1)/2,测点个数为N-n+1。
作为优选,若采用连续测量方式(图4),则第1个线形台阵排列的第一个测点后的测点位置坐标依次为d×(n-1)/2+d,d×(n-1)/2+2d,......,测点间距为d,测点个数为N-n+1,每个测点即可以反映其下方介质横波速度结构;然后挪动整个线形台阵排列,得到第2个线形台阵排列,使得第2个线形台阵排列的第一个测点与第1个线形台阵排列的最后一个测点连续衔接,重复步骤S2和S3,又测量得到N-n+1个测点信息,依次类推,直到整个测线测试结束。
作为优选,若采用加密测量方式(图6),则第一个线形台阵排列第一个测点位置坐标为d×(n-1)/2,后续测点位置坐标依次为d×(n-1)/2+2d,d×(n-1)/2+4d,......,测点个数为N-n+1,挪动线形台阵得到第二个排列,第二个排列测点位置坐标依次为d×(n-1)/2+d,d×(n-1)/2+3d,......,实现了测点加密,为了使排列之间衔接测点连续,再次沿测线方向挪动整个排列,依此循环直到整条测线结束。
作为优选,采用空间自相关法或频率波数(F-K)算法从微动信号提取波速频散曲线。
有益效果:与现有技术相比,本发明具有以下优点:
本发明的基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,布设一次线形台阵可以同时得到多个测点数据,与常规台阵采集方式相比,有效改善了野外工作效率、探测深度和精度,为城市复杂场地和电磁干扰环境下,开展高密度、长剖面、大深度岩性地层精细划分提供了一种新的台阵布设方式和微动数据高效、高精度采集技术。
附图说明
图1为现有的微动观测台阵示意图;
图2为本发明线形台阵示意图;
图3为本发明常用台阵与线形台阵的单点频散谱和频散曲线;
图4为本发明基于线形多次覆盖连续台阵布设示意图;
图5为本发明本发明加密台阵布设示意图;
图6为本发明基于线形多次覆盖加密台阵布设示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例,进一步阐明本发明,实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
本实施例的基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,包括:布设线形台阵用于计算单点频散曲线,测点为台阵中心点;采用连续测量方式和/或加密测量方式,沿测线方向移动线形台阵排列进行微动信号测试,直到整条测线结束。本发明主要用于地热构造、地层界面、断层、孤石、陷落柱、采空区、溶洞、路基路面不密实区等高效、高精度勘查。本实施例以地铁盾构沿线的线形台阵连续测量方式为例进行说明,具体步骤为:
在测试之前首先对台站进行采集数据的一致性分析,选择数据一致性好的台站进行测量工作。选择地下介质均匀、地表平坦的小范围区域,将每个台站连接好各自的微动检波器,紧密相邻排列测量40分钟,提取其中较为稳定的微动信号进行分析,判别每个台站采集数据是否具有一致性,若一致性较好,则进行下一步正式测量工作,若某个仪器一致性较差,则去掉该仪器进行正式测量工作。
S1:根据探测最大深度与台阵半径基本关系给定合理台站间距d,并结合工区设计测线位置布设线形台阵,测点为线形台阵的中心点;假设第一个台站坐标为坐标原点,台站间距为d,台站个数为n,则测点为线形台阵中心点,即坐标为d×(n-1)/2。这里以12个采集台站计算一个测点频散曲线为例,测点为台阵中心点,即为5.5×d。
S2:启动数据采集台站进行微动数据测量:
检查微动采集台站上的GPS天线、电池和数据采集指示灯,确保指示灯显示无异常,数据采集台站正常工作后,仪器操作人员撤离,并填写微动测量野外记录表,测量时间为35分钟~45分钟;
S3:在测量周期内,采用RTK(实时动态定位:Real-Time Kinematic)对每个台站位置和测点位置进行精准定位,获得其绝对坐标用于后续每个单点频散曲线的计算;
S4:沿测线方向移动整个线形台阵排列,每移动一次,重复步骤S2和步骤S3的测量步骤;该步骤可以采用两种测量方式,线形台阵连续测量方式和线形台阵加密测量方式。
线形台阵连续测量方式借鉴地震勘探多次覆盖观测系统思想,假设有N个微动采集台站,台站间距为d,采用n(n<N)个台站计算单点频散曲线,令第一个台站位置为坐标原点,则第一个线形台阵排列第一个测点位置坐标为d×(n-1)/2,后续测点位置坐标依次为d×(n-1)/2+d,d×(n-1)/2+2d,......。以24个采集台站为例(图4),布设第一个线形台阵排列,测量时间为35分钟~45分钟,测点个数为N-n+1,为了使排列之间衔接测点连续,依次沿测线方向挪动整个排列,依此循环直到整条测线结束,可以有效提升微动野外采集效率和勘探精度(表1)。效率和精度验证试验如下:
以每天8小时工作制,24台微动采集台站为例,假设观测时间为45分钟,挪动台阵或排列时间为15分钟,圆形台阵、三角形台阵、菱形台阵和十字形台阵一组需要12个采集台站,分两组进行测量,线形排列需要24个采集台站。从表1可以看出:与常规台阵观测方式相比,基于线形台阵的类地震多次覆盖微动数据采集技术能大幅度提升野外工作效率,间接增加了测点密度,进而可以有效提升探测精度。
在单点频散曲线对比(图3)的基础上,进一步对比圆形台阵和线形台阵的横波视速度剖面(如图5)。从图中可以看出:①线形布设剖面整体比圆形布设剖面噪声更少,横向分层更符合地质规律,纵向分辨率比圆形布设剖面细节更多;②18米以浅分层规律相同,受布设范围限制,圆形布设探测深度受限,剖面深部速度连续性较差,而线形台阵的深部速度剖面连续性较好;③圆形台阵工作效率低,难以实现长剖面、高密度连续测量,线形台阵工作效率高,非常有利于长剖面、高效、高密度数据采集(表1)。
线形台阵加密测量方式借鉴地震勘探多次覆盖观测系统思想,假设有N个微动采集台站,台站间距为d,采用n(n<N)个台站计算单点频散曲线,令第一个台站位置为坐标原点,则第一个排列第一个测点位置坐标为d×(n-1)/2,后续测点位置坐标依次为d×(n-1)/2+2d,d×(n-1)/2+4d,......,第二个排列测点位置坐标依次为d×(n-1)/2+d,d×(n-1)/2+3d,......。以24个采集台站为例(图6),布设第一个线形台阵排列,测量时间为35分钟~45分钟,测点个数为N-n+1,依次挪动线形台阵得到第二个排列,实现了测点加密,为了使排列之间衔接测点连续,再次沿测线方向挪动整个排列,依此循环直到整条测线结束,提升微动野外采集效率和勘探精度(表1)。
表1不同台阵野外数据采集效率统计表(24台采集站)
S5:根据每个台站测量的信息,并结合勘探深度和测点密度选择用于计算某个测点频散曲线的台站个数,并根据台站位置坐标和测点位置坐标分离出计算某个测点频散曲线所需要的一组台站坐标和测点坐标信息;
S6:采用空间自相关法或频率波数(F-K)算法从微动信号提取波速频散曲线,然后直接绘制相速度等值线图,或者计算视横波速度,再经过插值、平滑等处理步骤获得二维视速度剖面。相速度等值线图或者视横波速度剖面均能直观地反映地层岩性变化,是地质解释的基本依据。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,其特征在于,包括:布设线形台阵用于计算单点频散曲线,测点为台阵中心点;采用连续测量方式和/或加密测量方式,沿测线方向移动线形台阵排列进行微动信号测试,直到整条测线结束;具体步骤为:
S1:根据探测最大深度与台阵半径基本关系给定合理台站间距,并结合工区设计测线位置布设线形台阵,测点为线形台阵的中心点;
S2:启动数据采集台站进行微动数据测量;
S3:在测量周期内对每个台站位置和测点位置进行精准定位,获得其绝对坐标用于后续每个单点频散曲线的计算;
S4:沿测线方向移动整个线形台阵排列,每移动一次,重复步骤S2和步骤S3的测量步骤;
S5:根据每个台站测量的信息,并结合勘探深度和测点密度选择用于计算某个测点频散曲线的台站个数,并根据台站位置坐标和测点位置坐标分离出计算某个测点频散曲线所需要的一组台站坐标和测点坐标信息;
S6:从微动信号提取波速频散曲线,然后直接绘制相速度等值线图,或者计算视横波速度,再经过插值、平滑处理步骤获得二维视速度剖面。
2.根据权利要求1所述的基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,其特征在于:在执行步骤S1之前,选择工区内小范围区域,对台站进行采集数据的一致性分析,选择数据一致性好的台站进行测量工作。
3.根据权利要求1所述的基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,其特征在于:假设有N个微动采集台站,台站间距为d,采用n个台站计算单点频散曲线,令第一个台站位置为坐标原点,则第一个排列第一个测点位置坐标为d×(n-1)/2,测点个数为N-n+1。
4.根据权利要求3所述的基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,其特征在于:若采用连续测量方式,则第1个线形台阵排列的第一个测点后的其它测点位置坐标依次为d×(n-1)/2+d,d×(n-1)/2+2d,……,测点间距为d,测点个数为N-n+1,每个测点即可以反映其下方介质横波速度结构;然后挪动整个线形台阵排列,得到第2个线形台阵排列,使得第2个线形台阵排列的第一个测点与第1个线形台阵排列的最后一个测点连续衔接,重复步骤S2和S3,又测量得到N-n+1个测点信息,依次类推,直到整个测线测量结束。
5.根据权利要求3所述的基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,其特征在于:若采用加密测量方式,则第一个线形台阵排列第一个测点位置坐标为d×(n-1)/2,后续测点位置坐标依次为d×(n-1)/2+2d,d×(n-1)/2+4d,……,测点个数为N-n+1,挪动线形台阵得到第二个排列,第二个排列测点位置坐标依次为d×(n-1)/2+d,d×(n-1)/2+3d,……,实现了测点加密,为了使排列之间衔接测点连续,再次沿测线方向挪动整个排列,依此循环直到整条测线结束。
6.根据权利要求1所述的基于线形台阵多次覆盖的微动数据采集方法,其特征在于:采用空间自相关法或频率波数算法从微动信号提取波速频散曲线。
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