槽波旅行时拾取数据合理性检测方法

杜艳艳 冯 磊 余为维

(1.河南省地质矿产勘查开发局第三地质勘查院，河南省郑州市，451464；2.河南理工大学资源环境学院，河南省焦作市，454000；3.中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院，北京市海淀区，100083)

近年来，槽波地震勘探技术发展日趋完善，在煤矿生产开采领域发挥的作用日益显著，在断层、陷落柱等小构造探测方面的研究与应用愈加广泛，其中，姬广忠等对三维槽波数值模拟进行了初步探索；冯磊等对槽波波场分离进行了相关研究并取得较为良好的分离效果。同时，众多学者对槽波在煤厚及隐伏构造探测方面的应用进行了研究，使得槽波地震勘探的研究达到了新的高度。矿井透射法槽波地震勘探通过拾取特定频率下槽波旅行时数据，进行层析反演得到槽波速度，进而推测煤层厚度分布。根据以往研究结果表明，拾取槽波旅行时数据的合理性极大地影响了层析成像的结果，为此通过对透射法槽波旅行时数据进行分析、检测、判断，从而达到提高槽波层析反演结果精度的目的。

1 透射槽波探测煤厚基本原理

透射法槽波地震勘探是将震源和检波器分别布置在两个不同巷道内，在其中一条巷道内沿直线布置间隔为5～20 m的炮孔作为激发点，在另一条巷道中沿直线布置间隔为10～30 m的钻孔作为接收点，由此，在一条巷道中激发的地震波经煤层和顶底板透射到另一条巷道中产生槽波并接收。

当煤层横波速度为900 m/s、围岩横波速度为2600 m/s时，煤层厚度分别为1.0 m、1.5 m、2.0 m、3.0 m、4.0 m、5.0 m、6.0 m、7.0 m的槽波群速度频散曲线如图1所示。

图1 不同煤厚频散曲线

分析单条频散曲线可知槽波群速度随频率的增大先减小至一个极小值(即埃里相速度)，再缓慢增大，最后趋近于煤层横波速度。整体分析可知，在特定群速度下，不同厚度的煤层其槽波群速度随煤厚的减小而增大，呈明显的负相关，因此可以通过特定频率下的群速度来有效识别煤层厚度。此外，分析频率高低时可以看到，当选择的特定频率为频低时(如100 Hz)，识别厚煤层较为有效；当选择的特定频率为高频时(如300 Hz)，识别薄煤层较为有效。

2 透射槽波旅行时的拾取

依据勒夫型槽波的频散特征进行槽波旅行时数据拾取，通过ISSTTA软件对采集数据进行频散处理及分析。为保证槽波旅行时数据的拾取精度，除了常规的去噪、滤波等处理步骤外，关键步骤是需要进行波场分离。通过椭圆率与方位角滤波获得勒夫型槽波数据，再进行频散处理，可以极大提高分析精度。以德国DMT公司SUMMIT槽波地震仪采集到的水平双分量地震数据为例，利用ISSTTA软件进行波场分离处理，得到5种不同类型地震波频散曲线，分别为原始数据X分离、原始数据Y分离、平行波传播分量、垂直波传播分量以及勒夫型槽波数据。

结合理论频散曲线所确定的主频，对分离后的时间域或时频域频散曲线拾取槽波旅行时数据，如图2所示。筛选出质量最好的频散曲线来进行槽波旅行时拾取，拾取过程中根据频散曲线质量的优劣可以相应评估槽波旅行时数据的优劣。当频散曲线质量较差而无法有效拾取槽波旅行时数据时，可以通过单道估算速度、炮集估算速度或围岩横波速度来修正频散曲线，以达到便于槽波旅行时拾取的最佳效果。若修正后效果仍不理想，可以舍弃该道槽波旅行时数据的拾取，以避免数据差异对整体数据质量造成影响。

图2 槽波旅行时数据拾取

拾取处理完成后，可以通过检测板及相应的射线路径、槽波旅行时曲线等直观地查看拾取槽波旅行时数据的整体分布，如图3所示，以便于从宏观上对数据拾取质量进行把控。

图3 槽波旅行时数据分布情况

3 槽波旅行时数据合理性检测

在透射法槽波层析反演中，槽波旅行时数据作为层析反演的输入数据，决定着反演结果的精度。拾取槽波旅行时数据的微小误差都会对反演结果造成较大的影响。因此，槽波旅行时数据合理性的检测是透射槽波煤厚探测中所不可或缺的关键步骤。通过ISSTTA软件中槽波旅行时数据检测模块，可以直观有效地对槽波旅行时数据的合理性进行检测，以提高层析反演结果的准确度。具体分为以下两个方面。

(1)采用综合手段对拾取的槽波旅行时的数据进行初步检测和校正。为了解决槽波旅行时数据的合理性问题，ISSTTA软件依据槽波旅行时数据的颜色分布和曲线形态提供了多种检测方式，包括道集排列、槽波旅行时曲线、网格颜色、射线颜色、频散质量评价以及射线路径等，如图4所示。

图4 槽波旅行时数据检测方法

例如，基于槽波旅行时曲线的检测方法是将拾取的槽波旅行时数据大小以折线图的方式表示，每条折线段和折线端点处的颜色对应于槽波旅行时数据大小，在此基础上可以快速准确地对单个槽波旅行时数据进行初步校正，如图5所示。

图5 槽波旅行时曲线检测方法

(2)对拾取完的槽波旅行时数据进行整体校正。在槽波地震数据采集中，由于炮点和检波点的间距都很小，因此相邻位置的槽波旅行时数据应该变化不大，理论上检测板中所拾取的槽波旅行时数据整体应表现为自然过渡的渐变特征，可据此为标准进行槽波旅行时数据的整体校正。

4 应用实例

以义马煤业新安煤矿11061工作面为例，初始拾取的槽波旅行时数据在检测板上显示的整体分布情况及其对应反演结果如图6所示。由图6可以看到，尽管检测板上中间部分显示所拾取的槽波旅行时较为完整，但右上角与左下角的槽波旅行时数据缺失较为严重，且整体数据分布并没有呈现出自然过渡的特征。从对应的反演结果来看，中低速区都集中在右侧，速度最低为800 m/s，高速区较为突出，速度最高为2800 m/s，且没有出现速度空白区，表明所拾取的槽波旅行时数据存在偏差。

首先采用综合方法对初始拾取的槽波旅行时进行检测和校正，对前7个震源的16～21道(即检测板右上角)以及第30～35个震源的1～4道(即检测板左下角)槽波旅行时数据进行了补充完善。随后对槽波旅行时数据进行整体校正，由于第24～28个震源的17～19道的槽波旅行时数据质量较差，对其进行了部分删减，从而使得校正后的槽波旅行时数据整体呈自然过渡的渐变特征。通过以上两个方面对义马煤业新安煤矿11061工作面的槽波旅行时进行处理后，其数据特征及其反演结果如图7所示。由图7可以看出，利用校正后数据所得出的反演结果相比原反演结果存在显著差异，其中低速区集中在右侧，速度最低为900 m/s，高速区基本集中在中部，速度最高为2500 m/s，且左上角为速度空白区。结合实际生产情况，该反演结果与校正前的原反演结果相比更为精确可信。

图6 初始拾取的槽波旅行时数据及其反演结果

图7 修正后的槽波旅行时数据及其反演结果

5 结论

(1)在特定频率下，煤层厚度与相应的槽波群速度呈负相关，据此原理通过特定频率下的层析反演结果可以实现煤厚的有效判识。

(2)槽波旅行时数据拾取中的微小误差均会导致反演结果的不稳定，进而对煤厚预测产生不良影响，因此检测分析槽波旅行时数据的合理性直接影响层析反演的精度，这也是预测煤层厚度的关键。

(3)基于道集排列、槽波旅行时曲线等综合方法对拾取槽波旅行时进行的数据初步检测与校正以及槽波旅行时数据的整体质量校正可以有效地减小槽波旅行时数据的拾取误差，增强反演结果稳定性，从而提高煤厚预测精度。