基于孔间地震细分动态探测的透明工作面方法_陆斌.pdf

第 47 卷 第 3 期 煤田地质与勘探 Vol. 47 No.3 2019 年 6 月 COAL GEOLOGY Guizhou Science and Technology Major Projects[2018]3003-1； Science and Technology Innovation Fund of Xi’an Research Institute of CCTEG2018XAYZD02 作者简介 陆斌，1973 年生，男，甘肃榆中人，博士，副研究员，从事煤矿井下地震勘探方面的研究工作. E-maillubin2000 引用格式 陆斌. 基于孔间地震细分动态探测的透明工作面方法[J]. 煤田地质与勘探，2019，47310–14. LU Bin. of transparent working face based on dynamic detection of cross hole seismic subdivision[J]. Coal Geology cross-hole seismic; intelligent mining; noise imaging; seismic while mining 随着人类社会进入智能化、自动化时代，矿山 的智能化、自动化、无人化开采近年也逐渐成为行 业的研究热点[1-3]。要实现煤矿的智能自动化开采， 首先要实现工作面地质构造的精细探测与描述，该 目标被形象地称为“透明工作面”。“透明工作面”包 括巷道内的煤岩层测量与描述、工作面钻探[4]和工 作面物探等方法。工作面巷道煤岩层描述和工作面 钻探的优点是它们的结果具有很强的直接性和确定 性，缺点是揭示的工作面范围比较有限。工作面物 探和前两种方法相比是一种全工作面探测方法，它 ChaoXing 第 3 期 陆斌 基于孔间地震细分动态探测的透明工作面方法 11 的缺点是探测结果的确定性比较差。3 种方法中， 工作面物探的研究改进空间最大，目前逐渐成为一 个研究热点。 透明工作面的物探方法，除了地面三维地震、 工作面电磁波透视、工作面槽波层析成像等传统地 震勘探方法外，利用采煤机等被动震源的随采地震 方法近年来取得了快速进展。不过虽然随采地震近 几年逐渐成为研究热点，但利用煤矿井下机械噪声 作为震源的思想早在 1980 年就被槽波专家 Buchanan 提出，主要是利用采煤机的切割片作为震源[5]。前 美国矿山局在 20 世纪 90 年代开展了此类研究，目 的是预测前方煤层的应力条件[6-7]。 2009 年， 澳大利 亚的 Luo Xun 等给出了一个利用采煤机信号对煤 层顶板速度层析成像的实例，但由于皮带巷的噪声 太强，他们只对切眼和回风巷围成的三角形区域做 出了图像[8-9]。国内从 2010 年开始，中国煤炭科工 集团有限公司开展了随采地震研究，目前已取得了 一些进展，同时也发现了一些问题在煤层比较松 软的条件下，采煤机的地震能量可能不够；有明显 的射线覆盖盲区，只能探测到从切眼到巷道的直线 连接区域；地震射线的交角比较小，反演问题的奇 异性比较高，探测结果的精度不够[10-14]。 本文提出一种新的随采地震探测方法，主要利 用一系列孔间地震对工作面进行逐次细分探测，很 好地克服了传统随采地震的上述缺点，有望得到高 精度的工作面地质构造图像。 1 传统随采地震透明工作面方法 传统随采地震数据采集方法如图 1 所示，地震 检波器主要安置在两边巷道内考虑到皮带运输机 的噪声，实际上多只用回风巷。采煤机在采煤作业 时，截割滚筒能连续击发出地震波能量，这些地震 波穿过工作面被巷道内的地震检波器接收，根据地 震波的到时或能量的差异就能够对射线穿过区域做 地震层析成像。图 1 中，p1 和 p2 是参考道，用来 记录震源信号，并与其他道做互相关得到类似脉冲 震源的炮集[11]。 研究发现，采煤机是一个持续移动的震源，因 为目前的地震层析成像方法都是基于离散震源的， 所以要先对其进行离散化。比如，对于一个 300 m 宽的工作面，可以将采煤机切割一趟的能量离散化 为 300 个震源，也就是说采煤机在每个 1 m 的移动 范围内被近似为 1 炮。这样就产生一个问题，如果 采煤机行走速度很快，比如 30 s/m，那么每炮最多 只能积累 30 s 的截割能量，在煤质疏松的条件下， 能量可能不够。实验研究发现，在中原地区的构造 图 1 传统随采地震的数据采集方法 Fig.1 Data acquisition for traditional seismic while mining 煤工作面上，随采地震的能量不足以得到高信噪比 的槽波，只有横波的信噪比能达到成像要求。这是 传统随采地震方法的第 1 个缺点。 考虑到运输巷的强噪声，地震检波器只安装在 回风巷内，通常地震射线只能覆盖切眼到回风巷的 三角形区域，探测盲区比较明显。另外，距离切眼 比较远的检波器的数据信噪比快速下降，高信噪比 地震射线覆盖的区域进一步缩小。这是传统随采地 震方法的第 2 个缺点。 从图 1 看出，采煤机处于不同位置时会得到不 同的炮集，不过各个炮集的地震射线彼此之间的交 角不会很大。最大射线夹角是采煤机分别在机头和 机尾时的射线夹角，检波器距离切眼越远，夹角越 小。夹角越小，反问题的奇异性越高，反演结果的 精度越低。 2 孔间地震细分动态探测透明工作面方法 本文提出的工作面孔间地震细分动态探测，是 一系列孔间地震的组合，如图 2 所示[15]。 图 2 中， 每一对深孔比如孔 1–孔 2， 孔 2–孔 3， 孔 3–孔 4，以此类推组成一组孔间地震探测排列。 实际施工时可以随着开采的推进，先做孔 1–孔 2 间 的探测，再做孔 2–孔 3、孔 3–孔 4 间的，随采逐渐 推进，既照顾到了细分区域精细探测的要求，也节 省了仪器。另外作为补充，两边巷道里也安装了检 波器，目的是形成更好的射线覆盖。这些巷道检波 器安装在深约 2 m 的孔中，孔口用吸波材料封堵以 隔绝巷道内的机械噪声。 本方法有如下明显优点 ChaoXing 12 煤田地质与勘探 第 47 卷 图 2 孔间地震细分动态探测检波器分布 Fig.2 Detector distribution for segmented and dynamic cross-hole seismic a. 提供了一种将工作面整体探测转化为一系 列细分区域进行精细探测的方法，探测精度远高于 传统方法，非常适合解决智能开采的精细智能探测 问题。 b. 利用平行于切眼的钻孔布设检波器串，和通 常在巷道内接收地震信号的随采地震方法比起来， 得到的是检波器之间的“虚”炮集见图 3，“虚”震源 距离探测目标更近，探测精度更高；另外，“虚”炮 点和接收点都固定不变，非常适合探测介质的细微 变化。以黑色填充三角形表示虚炮点，实际上每一 组靠近切眼的检波器都是虚炮点，以孔 1–孔 2 组为 例，孔 1 中的每一个检波器都是“虚”震源点，孔 2 中的检波器为接收点。 c. 地震射线的交叉覆盖更加合理，从图 3 的虚 炮射线能明显发现，地震射线的覆盖密度和射线夹 角都能满足层析成像的要求。 前面的介绍中提到的“虚”震源、“虚”炮点等概 念涉及到一项新技术多维反褶积干涉Multidi- mensional Deconvolution，MDD，MDD 是近年兴起 的地震干涉方法的一项新成果，适合处理被动震源 分布不均匀， 用一般地震干涉方法不能处理的情况， 是本方法的关键技术。 3 多维反褶积干涉MDD 地震干涉方法是将机械噪声转化为有用地震信 号的关键步骤， 也直接制约着噪声成像技术的发展。 近几年，地震干涉获得了快速发展，除了勘探地震 学方面的应用之外，该技术还被广泛用于超声波、 太阳地震学、全球地震学、海洋声学等方面，成为 图 3 孔间地震细分动态探测的波场分布 Fig.3 Wave field distribution for segmented and dynamic cross-hole seismic 一个研究热点[16]。干涉算法由互相关干涉、反褶积 干涉等发展到多维反褶积干涉方法。目前，MDD 干 涉方法[17]是一个研究前沿，其最大优点是对震源的 分布具有较好的适应性，不需要震源的位置和谱信 息，因而大大扩展了地震干涉的应用范围[18-19]。 MDD 干涉已成功应用于环境噪声成像[20]。 图 4 孔间地震的 MDD 波场关系 Fig.4 Wave field relationship for MDD of segmented and dynamic cross-hole seismic 图 4 给出了 MDD 的波场关系， 切眼是震源区 s， 孔 1 中的检波器是虚炮点 xs，孔 2 中的检波器是接 收点。Green 函数表达的是地震波从空间某一点传 播到另外一点的传播效应。 比如, ,G x s t就表达了 1 个震动脉冲从震源 s 到接收点 x 的传播效应，其中 的 t 表示时间。 Green 函数与震源子波的褶积表示该 子波被传播的结果。惠更斯原理认为，波阵面上的 每一点都可以视为发射子波的波源，在其后的任一 时刻，这些子波的包迹就是新的波阵面。惠更斯原 理体现在这里就可以表述为，震源区某一点 s 到某 ChaoXing 第 3 期 陆斌 基于孔间地震细分动态探测的透明工作面方法 13 一接收点 x 的 Green 函数, ,G x s t，等于震源 s 发 出的入射波在孔 1 内各个点 xs上激起的波源传播到 接收点 x 处的综合效应，用方程表示为  in , ,,,, , d dsss G x s t Gx x tGx s tx  1 式1中的积分表达的就是综合效应，被积函数是 xs 某 一 点 的 次 级 波 源 in , , s Gx s t与 Green 函 数 ,, ds Gx x t的褶积，褶积意味着次级波源依 Green 函数传播到 x 处的震动。 in , , s Gx s t的上标 in 表示 该次级波源是震源 s 到点 xs上 Green 函数中的入射 波部分。 Green 函数与子波     i wt褶积， 就能得到相应的 波的位移，           inin ,,,, iii ss ux st Gx st * wt 2          ,,,, iii u x st G x st * wt 3 将式2、式3代入式1，得   1 in , , ,,, , d dsss S u x s t Gx x t *ux s tx   孔 4    0 in ,, i s uxst表示某个震源点  i s到某个特定 s x被标记为 0 s x的入射波， 用该式在式4两边做互 相关，得到  00 1 ,,,,Γ,, d sdssss S C x xtGx x t *xxtx   孔 5 式5中，        00 inin Γ,,,,,, ii ssss i xxtux st *uxst  6        00 in ,,,,,, ii ss i C x xtu x st *uxst  7 对式5的积分进行离散化，得           00 ,,,,Γ,, llkk dss ss k C x xtGx xt *xxt  8  l s x取所有孔 1 中的虚震源。 在频率域，褶积关系变为相乘           00 ,,,,Γ,, llkk dss ss k ˆ ˆˆ C x xwGx xwxxw  9 利用加权最小平方法解此方程组[17]，就能得到 需要的 Green 函数了，这样得到的 Green 函数和简 单的互相关干涉相比，不会产生假同相轴或相位混 叠现象。 4 有效信号提取的数值模拟研究 假设切眼宽带为 300 m， 切眼到第 1 个孔的距离 为 300 m，第 1 和第 2 个孔间的距离为 300 m，波速 2 000 m/s，采煤机的机械噪声长度为 100 000 个采样 点， 震源函数用随机噪声代替。 切眼的采煤机震源被 离散为 31 个，每个孔内的检波器也设为 31 个。 以孔 1 中各个检波器的模拟记录为参考信号， 与孔 2 中检波器的模拟地震记录做互相干干涉处 理，得到以各个参考信号为“虚”震源的“虚”炮集。 图 5 是以孔 1 中最中心的检波器第 16 道为“虚”震 源的“虚”炮集波形图。式8中的    0 ,, l s C x xt就是这 个互相关“虚”炮集。从直达波的波形上看，有明显 的混叠现象，尤其在弧顶部位最严重。互相关干涉 要求震源区均匀环绕数据采集系统， 在煤矿工作面， 震源区是切眼，只处在数据采集系统的一边，因而 出现了子波的混叠。 图 5 互相关干涉的“虚”炮集 Fig.5 “Virtual” shot gather of cross-correlation interference 图 6 MDD 干涉的“虚”炮集 Fig.6 “Virtual” shot gather of MDD interference 利用MDD对互相关干涉炮集进行进一步处理， 就得到式8中的    ,, k ds Gx xt， 也就是孔间检波器对 之间的 Green 函数。 以孔 1 中最中心的检波器第 16 道为“虚”震源的一组 Green 函数如图 6 所示，子波 的点扩散函数已被消除，同相轴变得很清楚，不过 噪声有所增强。 得到孔间检波器对之间的 Green 函数后，利用 层析成像算法就能非常容易地得到孔间的地质构造 ChaoXing 14 煤田地质与勘探 第 47 卷 图像。对于实际采集的数据，信噪比的高低往往决 定了最终成像结果的精度。所幸的是，“虚”震源方 法天然具有能量叠加、提高信噪比的优势。采煤机 每切一刀都能得到一次虚炮集，把切了许多刀的虚 炮集进行叠加，就能有效提高信噪比。以此数值模 拟的模型为例，在采煤切眼推进到第 1 个孔之前的 300 m 范围内，所有的采煤激发能量都可以被积累 起来形成高信噪比炮集。高信噪比炮集为高精度成 像结果提供了资料保证。 5 结 论 a. 利用孔间地震对工作面进行细分动态探测， 能够近距离精确探测，非常适应智能开采对透明工 作面的要求。 b. 孔间地震细分随采地震探测与传统的全工 作面随采地震探测相比，探测范围更全面，反演问 题的适定性更强，探测精度更高。 c. 多维反褶积干涉是本方法的关键核心技术， 高质量 Green 函数的提取完全依靠此技术。 d. 进一步的研究工作主要在煤岩介质的有限 频率层析成像方面，最终形成一套高精度的透明工 作面方法。 参考文献 [1] 王金华， 黄曾华. 中国煤矿智能开采科技创新与发展[J]. 煤炭 科学技术，2014，4291– 6. 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