用于隧道施工超前地质预报的探地雷达噪声分析

何冰天郭秀军，2邵 帅任广欣

（1.中国海洋大学环境科学与工程学院，266100，青岛；2.海洋环境与生态教育部重点实验室，266100，青岛∥第一作者，硕士研究生）

用于隧道施工超前地质预报的探地雷达噪声分析

何冰天1郭秀军1，2邵 帅1任广欣1

（1.中国海洋大学环境科学与工程学院，266100，青岛；2.海洋环境与生态教育部重点实验室，266100，青岛∥第一作者，硕士研究生）

探地雷达（Gp R）是当前进行隧道超前地质预报的主要方法。探测过程中隧道金属格栅及现场施工机械将对Gp R探测信号产生严重干扰，甚至完全压制有效信号。为确定干扰信号特征，探索提高信噪比的方法，基于隧道内GpR探测干扰源分析，利用正演模拟和实测资料分析方法研究干扰信号特征。结果表明，隧道拱顶钢架干扰波呈反向绕射弧分布，施工机械干扰则表现为弧状多次波，侧壁干扰信号能力强且多次反射现象严重，甚至将有效信号完全压制。传统的低通、高通、带通等滤波手段并不能压制这些干扰信号。垂向布线方式则能最大限度避开干扰信号，获得理想剖面。研究成果有助于获取信噪比高的GpR探测剖面，以准确分析剖面异常、提高解译准确率。

地铁隧道施工；超前地质预报；探地雷达；噪声分析

First-author＇s address College of Environmental Science and Engineering，Ocean University of China，266100，Qingdao，China

作为一种确定有耗介质空间分布的精确探测技术，探地雷达（Gp R）技术已被广泛应用于隧道施工超前地质预报中，成为技术规程限定采用的方法［1］。在复杂的隧道探测环境中，Gp R有效信号常受到非固定源（如施工台车、挖掘机、其它机械设备及用电设备等）及固定源（如封闭的隧道空间结构、掌子面上方支护钢拱、超前导管等）干扰信号的影响，使采集剖面信噪比降低、地质解译难度增加。某些工况条件下有效信号甚至会被干扰信号完全覆盖，造成误判［2-10］。

当前对Gp R干扰源信号特征的研究主要针对地面探测环境。文献［11］、［12］模拟Gp R天线的空间辐射特性，通过现场试验对地面测线周围灯柱、树木、墙壁等干扰源信号做了详细的分析说明，并通过改变天线响应方向压制干扰。文献［13］利用不同观测系统对地面以上的点、线、面干扰源进行了Gp R正演模拟，分析干扰特征，并利用射线理论计算出干扰源时距曲线的一般表达式。目前，对隧道环境中Gp R干扰源信号特征的研究较少。其中，文献［14］总结了金属矿井中金属物、漏水点以及天线耦合不良造成的Gp R剖面异常特征，并给出了抑制干扰的必要技术措施。本文以青岛地铁3号线隧道施工的超前地质预报为例，通过数值模拟和实测资料分别对地面干扰源及地下干扰源形成的Gp R噪声进行分析，确定异常特征和压制方法。

1　GPR噪声理论分析

1.1GPR超前地质预报方法和信号构成

根据规范要求，Gp R现场探测时，首先，根据掌子面情况设定十字或网状测线；然后，将发射、接收天线紧贴掌子面以固定间距，并沿测线方向连续采集。由于隧道环境复杂，天线接收到的信号不仅包括来自掌子面前方目标体的反射信号，还包括来自拱顶钢拱、侧壁及施工机械的干扰信号，这些信号叠加在一起共同构成探测剖面（如图1所示）。由于拱架及施工机械一般均为金属介质，形成的反射波能量强，会大大降低探测剖面的信噪比。

图1　探地雷达探测示意图

1.2GPR探测信号模拟与分析

雷达天线发射电磁波在空间的传播机理可用Maxwell方程组表示。FDTD（Finite Difference Time Domain，时域有限差分）方法是把Maxwell方程组进行时间和空间域离散差分，利用蛙跳式空间域内的电场和磁场进行交替计算，通过时间域更新来模仿电磁场变化的数值计算方法［15-17］。本文利用FDTD方法，通过Gpr Max 2D软件正演计算电磁波传播时程，利用Matlab程序实现计算结果图形化。

1.2.1模型构建

构建无干扰源无目标体、无干扰源有目标体、存在钢拱干扰和目标体、存在机械干扰和目标体及两种干扰源和目标体同时存在等5种介电模型，分别如图2的a）、b）、c）、d）、e）所示。模型尺寸设为6 m ×14 m。其中：完整花岗岩的介电常数εr=5，电导率σ=0 S/m；空气的εr=1，σ=0 S/m；掌子面拱顶钢架及后方作业机械、台架等金属物干扰源的εr= 40，σ=10 S/m；富水断层破碎带的εr=25，σ=0.01 S/m。由于目前Gp R应用范围内绝大多数介质相对磁导率约等于1，因此暂不考虑其影响。断层目标体尺寸为6 m×1 m，位置在掌子面前方1 m处；设定钢拱为外拱半径2 m、厚度0.4 m的圆环；非固定源尺寸为1 m×1 m，位置在掌子面后方3 m处。

图2　数值计算模型

模拟电场采用y方向水平偶极子，信号脉冲设为Ricker子波，自激自收探测方式。为使正演模拟结果和实际一致，设天线中心频率为100 MHz，最大输入电压为1 000 V，采样间隔为0.062 5 ns，空间离散步长d x=d y=0.1 m，天线间距为0.1 m，测点间距为0.075 m，时窗长度为150 ns，沿掌子面上水平测线探测。模型使用p ML吸收边界条件，满足Courant稳定性要求。

1.2.2正演模拟结果分析

正演结果显示无任何干扰源情况下，当掌子面前方无目标体时，探测剖面仅存在界面直达波（如图3a）所示）。当有断层破碎带存在并和掌子面平行时，探测剖面会出现和直达波平行的反射轴Ⅰ（如图3b）所示），反射轴位置可由反射波走时和波速确定。当洞顶存在钢拱时，探测剖面出现一反向绕射弧Ⅱ，同时出现波相凌乱的多次反射波Ⅲ（如图3c）所示）。远离掌子面孤立存在的施工机械则表现为探测剖面上弧状的多次反射轴Ⅳ和Ⅴ（如图3d）所示）。当两种类型干扰源同时存在时，有效信号和干扰信号相互叠加构成更为复杂的探测剖面（如图3e）所示），施工机械产生的多次波被覆盖。

图3　数值模拟剖面

2　实测GPR噪声分析

2.1青岛地铁GPR探测概况

青岛地铁3号线隧道全长约24.9 km，平均设计埋深约为25 m，部分区间和车站埋深小于10 m，主要采用矿山法施工。线路突出的工程地质问题有：①隧道埋藏较浅，在多个地层间穿插，不同地层岩土性质差异较大，极易引起坍塌事故出现；②岩体中断层等构造多而密集，部分断层富水，易引起突水事故；③1-5标段位于临海1 km范围内，导水良好的断层易引发突水事故，造成海水倒灌，影响施工安全。

为保证施工安全，根据铁路隧道建设规范要求和浅埋特点，主要利用Gp R技术开展超前地质预报工作。探测采用加拿大Sensor&Software公司生产的EKKO系列探地雷达，选用中心频率100 MHz非屏蔽式天线，天线间距0.5 m，测点间距0.1 m，时窗长度400 ns，采样间隔1 600 ps，脉冲电压1 000 V。

根据不同区段地质情况，在掌子面布设十字或网状测线。测线尽可能布置在掌子面轴心位置，并保证足够的测线长度及连续性，避开干扰源。但多数情况下，一些干扰源仍然存在。如图4中，洞顶钢拱和两侧洞壁为固定源干扰源，而施工机械则属于可移动干扰源。

2.2探测剖面噪声分析

图5为沿掌子面水平布线探地雷达实测剖面。图5a）中顶部出现的反向反射弧为顶部钢拱的反映，其异常信号的特征和图3c）类似；两侧能量较强的扫把状多次波反射轴为侧面钢拱的反映。两种干扰波将剖面有效信号完全压制。位于测线一端的施工机械引起的干扰波表现为弧状双曲线形干扰，并有多次波出现，如图5b）所示，该异常信号特征与图3d）类似，其曲线分布形态符合理论时程特征。

图4　GpR探测现场照片

图5　掌子面沿水平布线探地雷达实测剖面

3　噪声压制方法

数字滤波技术根据数据中有效信号和干扰信号所在频谱范围的差异来确定有效信号频谱分界面，再设置滤波器以实现噪声去除和压制。

图6a）、6b）、6c）分别为针对图5b）剖面相应的低通（高截频率fH为120 MHz）、高通（低截频率fL为50 MHz）和带通（频带f为50～125 MHz）滤波结果。由图6可见，滤波后剖面对深层信息的反映能力增强，但强反射信号依然存在，并压制了浅层有效信号。由于隧道内噪声的频谱和有效信号并无明显差异，故传统低通、高通、带通的滤波处理方式对噪声的压制并不明显。

实际工作中，垂直布线的方式能通过改变天线响应方向来减小干扰信号响应。在这种测量情形下，拱顶干扰可看作位于测线一端的固定源，侧壁干扰由于天线极化方向改变而减弱。图7a）为在和图6测试剖面相同掌子面中心位置垂向布线测试结果。根据干扰源分析和走时特征推断图中的倾斜同相轴为顶部钢拱干扰。由于侧壁干扰信号减弱，在走时120 ns位置出现一条明显的同相轴，根据反射波特征推断为和掌子面平行的岩脉反映，开挖结果（见图7b））验证了这种推断。

4　结语

正演计算和实测资料分析结果显示：用于隧道支护的拱顶钢架是Gp R地质超前预报探测严重的干扰源，其干扰波呈反向绕射弧分布；侧壁干扰信号呈扫把状，能量强且多次反射现象严重，甚至将有效信号完全压制；施工机械干扰则表现为弧状多次波，在探测剖面上容易识别。

图6　探地雷达实测剖面滤波结果

图7　垂向布线探测剖面及开挖结果

传统的低通、高通、带通等滤波手段并不能压制这些干扰信号。利用天线极化方向和干扰源的位置关系，灵活设置测线可最大限度避开干扰信号，获得理想剖面。

［1］ 中华人民共和国铁道部.铁路隧道超前地质预报技术指南：铁建设（2008）105号［S］.北京：中国铁道出版社，2008.

［2］ 李大心.探地雷达方法与应用［M］.北京：地质出版社，1994.

［3］ 郝建新，魏玉峰.地质雷达探测干扰因素及图像识别研究［J］.华东公路，2009（2）：74.

［4］ 许新刚，李党民，周杰.地质雷达探测中干扰波的识别及处理对策［J］.工程地球物理学报，2006（2）：114.

［5］ p ENG Suping，YANG Feng.FINE Geological Radar processing and Interpretation［J］.Applied Geophysics，2004（2）：89.

［6］ CHEN Chihsung，JENG Yih.Nonlinear data processing method for the signal enhancement of Gp R data［J］. Applied Geophysics，2011（75）：113.

［7］ NUZZO L，QUARTA T.Improvement in Gp R coherent noise attenuation usingτ-p and wavelet transforms［J］. Geophysics，2004，69（3）：789.

［8］ 刘斌，李术才.复信号分析技术在地质雷达预报岩溶裂隙水中的应用研究［J］.岩土力学，2009，30（9）：2191.

［9］ 张家松.偏移成像与希尔伯特变换在地质雷达探测隧道裂隙流水通道中的应用［J］.地球物理学进展，2012，27（6）：2722.

［10］ 凌同华.地质雷达隧道超前地质预报检测信号的HHT分析法［J］.岩石力学与工程学报，2012，31（7）：1422.

［11］ van der Kruk J，SLOD E C.The influence of the soil on reflection from above surface objects in GpR data.［C］∥8th International Conference on Ground penetrating Radar（Gp R），2000.proceedings of the Eighth International Conference on Ground penetrating Radar 2000.Queeneland：GpR，2000：453.

［12］ van der Kruk J，SLOVB E C.Reduction of reflections from above surface objects in Gp R data［J］.Journal of Applied Geophysics，2004，55（3-4）：271.

［13］ 田钢，林金鑫，王帮兵，等.探地雷达地面以上物体反射干扰特征模拟和分析［J］.地球物理学报，2011，54（10）：2639.

［14］ 刘敦文.金属矿井下环境对Gp R测试的干扰因素分析［J］.地球物理学进展，2005（20）：1203.

［15］ GILNNOp OULOS A.Modelling ground penetrating radar by Gpr Max［J］.Construction and Building Materials，2005（19）：755.

［16］ Antonis Giannopoulos.User＇s Manual of Gpr Max version 2. 0.［R］Edinburgh：Universty of Edindurgh，2005.

［17］ YEE K S.Numerical solution of initial boundary value problem involving Maxell equations in isotropic media［J］. IEEE Trans Antennas propagate，1966，14（3）：302.

GPR Noise Signal Analysis in Geological Prediction of Tunnel Construction

He Bingtian，Guo Xiujun，Shao Shuai，Ren Guangxin

GpRis a primary method currently adopted in tunnel geological prediction.In the detection process，the tunnel metal grid and on-site construction machinery will cause severe interference with GpR signal，or even completely suppress valid signals.In order to identify the characteristics of interference and explore ways to improve the SNR（signal noise ratio），in this paper the characteristics of interference signals are analyzed，a forward modeling and experimental data analysis is used on the basis of tunnel Gp R interference source analysis. The result displays the reverse arc diffraction of steel vault interference wave and the arc multiples distribution of construction mechanical interference wave，also reveals that the sidewall interference signals are extremely strong with multiple reflection which can completely suppress valid signals.While the traditional filter methods such as low pass，high pass or band pass can＇t suppress the interference signals，but the vertical cabling can prevent interference signals to the utmost extent and obtain an ideal section.This research contributes to acquiring Gp R sections with higher SNR，helps to make finer analysis of section anomalies and increase the accuracy of interpretation.

ubway tunnel construction；geological prediction；ground penetrating radar（Gp R）；noise signal analysis

U 452.1+1；TN 95

10.16037/j.1007-869x.2016.03.014

（2014-05-14）