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第 48 卷 第 4 期 煤田地质与勘探 Vol. 48 No.4 2020 年 8 月 COAL GEOLOGY 2. Xian Research Institute Co. Ltd., China Coal Technology and Engineering Group Corp., Xian 710077, China Abstract Seismics while mining is a passive seismic detection technique using a shearer as seismic source. Because the shearer moves unceasingly and excites the continuous signals, the conventional data processing cannot be applied directly. In the paper a cross-correlation of segmented wave was put forward , the effective signal travel time was extracted through the segmentation of the data generated the shear, and then the velocity imaging was used to image the interior of the working face and the front of the cutting hole. The wave equation was used to carry out the seismics while mining numerical simulation of the working face containing a abnormal body. The imaging results from the inversion were basically con- sistent with the velocity model. In the actual seismics while mining data test, this is used to get the imaging results of the seismic wave propagation velocity obtained from the inversion of the data of the shear source during mining, so as to realize the real-time dynamic monitoring of an area of the abnormal variation in the working face. The results indicate that the cross-correlation imaging based on the segmentation can solve the problems in the data processing of the signals of the shear source , meet the requirements of real-time and stability of seismics while mining technology. Keywords cross-correlation of wave; picking of travel-time; velocity tomography; seismic while mining ChaoXing 30 煤田地质与勘探 第 48 卷 煤矿开采前，需对回采工作面和工作面前方的 岩体进行超前探测，以便提前识别潜在的危险和问 题，采取积极的防治措施。煤矿开采过程中，采煤 机或掘进机在切割煤壁时会引起震动， 产生地震波。 通过在工作面四周布置检波器，接收采煤机切割煤 壁时产生的地震波并进行成像，可得到回采工作面 及工作面前方的构造以及速度分布，这种方法叫做 随采地震勘探。 随采地震勘探不需要中断采煤作业， 并且在勘探时不需要放炮，避免了在易燃气体存在 的环境下使用炸药，提高了煤矿生产的安全性。同 时，随采地震勘探具有成本低、可持续监测等优点。 1980 年， D. J. Buchanan 等[1]把采煤机切割煤壁引起 的震动作为震源进行煤岩体成像的尝试；1990 年开 始，E. C. Westman 等[2-3]，Lu Bin 等[4]尝试利用采煤 机引起的震动作为震源进行地震层析成像，但由于 无法确定采煤机的准确位置，使得成像质量不佳； L. Petronio 等[5]研究利用隧道掘进机噪声产生的随 钻地震；Luo X.等[6-7]研究了采煤机作为震源成像的 可行性；A. King 等[8]通过对采煤机产生的连续震动 噪声中每两道数据进行广义互相关，得到有效信号 的相对走时，结合实际采煤机位置，进行层析成像； 陆斌等[9]研究采煤机震源有效信号的提取和初步应 用，并利用地震干涉方法对随采地震进行成像[10]； 覃思等[11-12]开展随采地震反射波及随采地震井- 地联合超前探的试验研究。2019 年，中煤科工集 团西安研究院有限公司对随采地震技术的发展[13]、 震源模拟[14]、数据采集软件[15]、数据处理软件[16]、 数据质量评价[17]、噪声衰减[18]、精细探测方法[19]、 地质模型构建[20]等方面做了大量研究。随采地震研 究较早，实际应用较晚，近几年才开始发展。由于 采煤机震源是连续移动的，且时域信号也表现为连 续信号，与传统震源差异较大，因而常规成像方法 无法直接应用。因此，笔者通过研究分段互相关来 解决采煤机震源问题，并通过互相关方法提取地震 波走时，实现对工作面内速度的动态成像，进而得 到工作面内应力的动态分布。 1 随采地震数据成像方法 与常规地震勘探不同，随采地震的震源在时间 上连续、而在空间位置上则是不断变化的，因此， 随采地震数据无法直接利用常规成像方法进行反演 成像。通常的方法是通过地震干涉将随采地震数据 转换为虚拟共炮集记录，然后再利用常规地震成像 方法进行反演成像。 存在的问题是常规地震干涉中震源通常是静止 的，对于移动的采煤机震源，地震干涉记录中会包 含大量震源混叠噪声。因此，直接进行地震干涉同 样也是不可取的。考虑到采煤机通常的移动速度约 为 0.1 m/s，在可允许的定位误差范围内比如 1 m， 认为在对应的一小段时间内约 10 s采煤机是相对 固定的，那么该时间段内的数据即可通过地震干涉 获得相应的虚拟记录。 基于以上分析，随采地震数据的分段互相关成 像流程如下 ① 读入一刀随采地震数据；② 按一定时间间 隔将数据分成若干段； ③ 利用互相关干涉分别求取 每个时间段内任意两道间的走时差； ④ 利用走时差 反演获得各检波器记录的绝对走时； ⑤ 利用所有时 间段获得的绝对走时进行 CT 反演，获得工作面内 的速度。 2 互相关时间拾取 随采地震数据的震源没有确定的激发时间，并 且震源是连续且随机的，按照一定时间间隔将数据 分成若干段后，在每一段数据中通过任意两道的互 相关来提取有效信号的走时差。 同一震源激发并由不同检波器接收到的有效信 号的波形之间具有相似性，通过任意两道记录做互 相关就可以提取出有效信号。 第 i 道和第 j 道信号的 互相关函数为 1 , 22 11 N ij n i j NN ij nn x n xnk ck xnxn ∑ ∑∑ 1 式中 i x n和 j xn分别表示第i道和第j道随采地 震数据；N 为道数，也是检波器个数。 互相关时间拾取时只考虑互相关函数最大值对 应的位置和大小，假设互相关函数 , i j ck的最大值 为 max , i j C， 则最大值对应的两道信号的时差为 , Δ i j t。 3 绝对走时计算 在每一段数据中通过任意两道记录的互相关得 到有效信号的走时差后，利用走时差就可以反演绝 对走时。两道记录的互相关走时是采煤机震源到这 两个检波器的走时差，即 , Δ- iji j ttt 2 式中 i t和 j t分别是第 i 个和第 j 个检波器记录的 走时； , Δ i j t是由互相关得到的时差。写成矩阵形 式为 ChaoXing 第 4 期 张唤兰等 基于分段波形互相关的井下随采地震数据成像 31 11Δ i ij j t t t ■■ ■■ ■■ ■■■ ■ ■■ ■■■ ■ -■ ■ ■■■ ■ ■■ ■■■ ■■■ ■■ ■■ ■■ ⋮ ⋮⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 3 简写为 ΔAtt 4 式中系数矩阵 A 为稀疏矩阵；Δt为观测数据中任 意两道之间互相关得到的时差；t 为待求量。 在该方程中加入零均值约束使其非奇异，得到 的最小二乘解为 estT1T Δ - tA AAt 5 其中， T A是A的转置矩阵。 由于每道检波器记 录的信号的能量及信噪比不同，因而，需要对方 程进行加权来反映每道记录的质量，这里利用 式1中计算得到的两道信号的互相关系数进行加 权，得到的解为 estT1T Δ - W tA WAA W t 6 式中W为对角加权矩阵，由互相关系数计算得到。 通过求解该方程可得到各检波器记录的绝对走时。 4 速度层析成像 根据上述绝对走时计算方法依次得到所有时间 段的绝对走时后，对每刀随采地震数据进行速度层 析成像，从而获得工作面内的速度。先将一刀数据 按照时间分成 k 段，假设第 i 个检波器记录的第 k 时间段随采地震数据地震波走时为 obs ,i k t,由初始模型 计算得到的地震波走时为 cal ,i k t则 obs ,0,, , , , . . i kki k ttTx y zotv 7 式中 0,k t为第 k 时间段随采地震震源的激发时间； , i k T为地震波从第 k 时间段震源传播到第 i 个检波器 的时间；. .ot项表示第 k 时间段观测数据引入的时间 误差；v 为待成像的速度模型，,, kkk xyz为第 k 时 间段对应震源的坐标。 令残差 obscal ,,, Δ- i ki ki k ttt，通过改变模型参数，使 计算出的时间变化量 cal , i k δt等于残差 , Δ i k t，将 cal , i k δt展 开，并仅保留一阶项，则得 ,,,,cal ,0,, Δ ∂∂∂∂ ∂∂∂∂ i ki ki ki k i kkkkki k kkk TTTT δtδtδxδyδzδt xyz v v 8 写成矩阵形式为 Bxb 9 式中 T 0, ,,,, kkkk δtδxδyδzδxv，为待求变量；向 量 T 1,2,, ΔΔ,,Δ, kkN k tttb；N 为检波器个数；矩 阵 B 为 1,1,1,1, 2,2,2,2, ,,,, 1 1 1 kkkk kkk kkkk kkk M kM kM kM k kkk TTTT xyz TTTT xyz TTTT xyz ∂∂∂∂■■ ■■ ∂∂∂∂ ■■ ■■ ∂∂∂∂ ■■ ∂∂∂∂ ■■ ■■ ■■ ■■∂∂∂∂ ■■ ∂∂∂∂ ■■ ⋮⋮⋮⋮⋮ v Bv v 10 对式9进行求解，可得到震源激发时间、位置 和速度的扰动值，通过不断迭代，直到计算的时间 残差变化量可以忽略，最终得到采煤机震源位置和 速度模型。 5 数据测试 5.1 模型数据测试 为验证本文所述方法的可靠性，构建如图 1 所 示模型，工作面长度为 500 m，宽度为 100 m，工作 面内地震波传播速度为 2 000 m/s，工作面内部存在 2 个异常体，左边异常体为边长是 30 m 的正方体， 异常体内地震波的传播速度为 2 500 m/s，右边异常 体为宽度是 20 m 的条带， 异常体内地震波的传播速 度都为 3 000 m/s。采用孔-巷联合观测系统，2 条巷 道分别从距离切眼模型左侧为切眼10 m 开始布置 检波器，各布置 49 个，工作面内布设 4 个孔中接收 排列，分别距切眼 100、250、400、495 m，4 个钻 孔各布置 10 个检波器，检波器间距均为 10 m。 图 1 速度模型 Fig.1 Velocity model 采用二维声波方程，用时间 2 阶、空间 8 阶的 交错网格有限差分技术进行波场正演模拟，模拟采 用的震源信号为 10～80 Hz 的带限伪随机噪声序列； 震源移动速度 0.2 m/min，每刀进尺 1 m。 利用本文方法成像结果图 2， 对比成像结果与 速度模型可以看出，异常体的位置吻合较好，正方 体异常的一条边范围略有增加，条带状异常范围与 模型基本也是吻合的，表明成像方法是正确的。 ChaoXing 32 煤田地质与勘探 第 48 卷 图 2 速度成像结果 Fig.2 The result of velocity imaging 5.2 实际数据测试 以某矿工作面随采数据为例，工作面宽度为 200 m，长度为 700 m。采用孔-巷联合观测系统， 在工作面两侧巷道内各布设 24 个检波器， 检波器间 距为 15 m。分别在巷道距切眼 110 m 和 266 m 处打 钻，并在每个孔中安置 12 个检波器，检波器间距也 为 15 m，共计安装 72 个检波器进行监测。 在一个半月的监测时间段内，共计进尺 110 m， 每刀进尺约为 0.65 m。由于网络等故障问题，使得 有些数据未被采集，有效监测到 110 刀，每刀成像 一次，即相邻两刀采煤机向前推进约 0.65 m，成像 结果如图 3 所示隔 10 刀显示，图中白色区域右边 界为切眼推进的位置。 图 3 随采地震成像结果aj 为每隔 10 刀的反演结果 Fig.3 The imaging results of seismic with mininga-j are the inversion results every 10 cuts 图 3a图 3j 为每间隔 10 刀的成像剖面，每刀 进尺约 0.65 m，采煤机从左向右推进。成像结果中 明显的速度异常有 2 处， 图 3c 中标注的异常 1 与矿 井物探解释成果图 4中的异常位置一致， 为断层引 起的速度异常，且随着采煤机的推进，速度异常区 的位置保持不变。 图 3c 中标出的异常 2 推测为应力 集中区，随着采煤机逐渐推进到集中区附近，从图 3f 开始，速度值和异常区域的大小在缓慢减小，表明 应力在慢慢释放。 6 结 论 a. 基于分段波形互相关的速度层析成像方法 在随采地震数据的成像上是可行的，模型和实际数 据的测试结果都表明其正确性和稳定性。 ChaoXing 第 4 期 张唤兰等 基于分段波形互相关的井下随采地震数据成像 33 图 4 矿井物探解释成果 Fig.4 Interpretation of mine geophysical exploration b. 利用随采地震数据成像可以探测工作面内的 速度异常区，为地质灾害的预警提供科学指导。 c. 下一步工作考虑通过互相关走时和绝对走 时相结合来提高采煤机定位精度，从而进一步提高 成像精度，更好地为煤矿安全生产服务。 请听作者语音介绍创新技术成果 等信息，欢迎与作者进行交流 参考文献References OSID 码 [1] BUCHANAN D J， MASON I M， DAVIS R. 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