瞬变电磁勘探资料精准处理技术

李建文

(阳泉煤业(集团)有限责任公司，山西 阳泉 045000)

0 引言

瞬变电磁方法对低阻体的反映非常灵敏，但是却难以准确获得低阻异常体的探测深度[1-3]。针对瞬变电磁勘探方法难以准确获得低阻异常体的探测深度这一难题，展开技术研究；以时深转换为基础，借助于视电阻率微分极值，对电性标志层进行识别。通过钻孔资料和三维地震成果，对通过视电阻率微分极值识别的电性标志层进行校正，以达到对电性标志层的精准定位。在此基础上，采用曲率法，对视电阻率断面图上的基于标志层上下范围的局部弱异常进行圈定，从而提取到深部弱异常信息，对瞬变电磁资料进行精准处理。

1 资料预处理技术

1.1 原始数据的甄别评估

瞬变电磁衰减信号：图1是600 m×600 m发射线框采用8 Hz频率不同供电电流对比图。从图中可以看到12 A的发射电流使尾部数据的信号强度更强，通过曲线形态，可以很好地反映正常瞬变电磁衰减规律。

图1 不同发射电流瞬变电磁响应

强干扰的剔除：瞬变电磁法的测道数能够反映其勘探深度的大小[4-7]，本次选取该区勘探点的数据有前24、25、28等道数据进行质量评估。而实际采集数据过程中，会遇到不确定因素影响数据质量，需对个别观测点进行重复观测，通过多次测量数据平均值与相对误差曲线，来进行甄别数据质量，最终选择需要后续处理的数据。

1.2 数据去噪及校正

数据的圆滑去噪：多项式滤波经过多次验算，发现拟合18次效果最佳[8-10]。通过一次或多次五点点滤波，不仅对测点曲线进行平滑，还对剖面曲线平滑。通过确定系数来应用于实测数据中，通过与原始数据曲线对比，有较好的效果，如图2所示。

图2 TEM衰减曲线不同滤波方法对比

瞬变电磁边框效应校正：为验证晚期视电阻率早期存在“边界效应”，建立均匀半空间地电模型，均匀半空间电阻率100 Ω·m，回线大小边长300 m×300 m，测点点距10 m，供电电流10 A，测道数22，测点横向分布在100～200 m均匀分布，纵向位置150 m处。瞬变电磁计算视电阻率时，其在早期、全期与晚期视电阻率差别较大，晚期视电阻率在早期存在明显的“边界效应”。

地形的校正：本次使用的地形校正方法为几何高程校正[11-12]。计算全区视电阻率，时深转换后，绘制了300线为地形校正前视电阻率断面图。通过加入每一个点的高程数据，将经过时深转换后的数据通过程序软件进行每个点校正，得出的高程数据与电阻率数据重新绘图，达到地形校正的目的。图3为经过地形几何校正后的视电阻率断面图。根据瞬变电磁信号衰减规律可知，表层视电阻率值会影响深部电阻率值的大小，通过对表层归一化后减少了由于表层电阻率不均一对深层电阻率的影响。图4为经过表层电阻率处理之后的视电阻率断面图。

图4 140线表层归一化地形校正后视电阻率断面

图3 300线地形校正后视电阻率断面

2 资料精准处理技术

2.1 瞬变电磁一维正演

以钻孔ZKB1-1为例，首先用钻孔的测井资料统计深度及电阻率数据，并绘制出数据的阶梯图。通过阶梯图，根据等效电阻率法划分理论模型的深度及电阻率并绘制成阶梯图，根据理论模型数据，进行正演，并进行时深转换，将所得的数据绘制出正演理论曲线，如图5所示。

图5 钻孔正演理论曲线

2.2 电性标志层识别

以堡子煤矿ZKB1-1和ZK201钻孔为例，结合实际钻孔资料和测井资料确定目标层(9号煤层)的深度，统计ZKB1-1的测井电阻率值，进行正演建模并进行正演计算，得出正演曲线的一阶导数曲线，根据视电阻率断面图绘制B1-1的实测视电阻率曲线和视电阻率一阶导数曲线。对比地电模型、正演一阶导数曲线和视电阻率一阶导数曲线，把实测一阶导数曲线深度值和实测视电阻率深度值校正到标志层深度，从而得到校正系数K，见表1。如图6所示，在典型界面确定综合图中，实测数据一次导数的峰值所对应的深度经过校正之后，与正演数据一次导数峰值所对应的深度相同，并与地电模型所显示的标志层深度吻合。

图6 典型界面确定综合

表1 深度-校正系数K值

2.3 任意测点深度校正

任意测点的K值校正：三维地震数据可以较准确确定9号煤层深度，如果要对全区瞬变电磁测点进行精准的深度校正，需要考虑利用已知的地震测线成果，对未知的测点进行内插，可以提取任意测线任意测点的K值校正结果。图7为全区任意点K值等值线图，从图中可以清楚地看到测区不同区域，校正系数不同，整体范围在0.65～1.43之间，大号点的K值较小号点的K值大，中间上部K值比较大，可见，在整个测区需要根据地震成果资料进行对不同位置的测点采用不同K值校正才比较合理。因此，通过内插方法实现了全区任意测点K值校正。

图7 全区任意点K值等值线

校正结果分析：256线经过任意点K值校正后的视电阻率断面图对比，如图8所示。可以看出，在校正前解释结果与实际不太符合。根据图8(b)可以看到视电阻率微分能够精细的刻画电阻率参数的变化，非常有利于电性标志层的识别。图8(c)可以看到视电阻率等值线基本沿煤层等高线分布，在点号240～250处、273～293处出现了2个明显的凹陷，且在2个断层之间，说明这2处是明显的低阻异常，有较强富水性，校正后的视电阻率等值线图解释更加合理了。所以，经过视电阻率微分极值来确定电性标志层实际深度与时深转换深度的系数K值，K值深度校正后的视电阻率在实际地层对应、异常区域确定、断层位置划分都有很好的效果，经过此方法校正后具有很明显的优势，经过处理后与实际地层资料符合。

图8 256线视电阻率校正断面对比(273-297导水通道)

2.4 弱异常提取技术

在瞬变电磁法是实际应用中，经常会遇到弱信号的提取问题，即异常在断面图上不是很清楚，此时可以通过进行计算视电阻率等值线的变化率(即曲率)来反映弱信号的异常特征。本次模拟正演了3层地电模型的TEM异常，并计算了视电阻率的纵向曲率，视电阻率随着深度的增加先减小再增大，在200 m处出现最小值，符合模型特征，并且随着薄层层厚的减小，低阻带的视电阻率值的变化率约为5%，并且纵向曲率随着深度的增加则是一直减小，但在薄层处低阻带的纵向曲率值较快，变化率约为30%，相比之下，对薄层变化的灵敏度更高，也更容易识别出其上下分界面。

3 成果解释及验证

3.1 富水性异常特征分布

富水区分布：堡子煤矿9号煤层开采奥灰岩溶水突水系数变化范围为0.022～0.158 MPa/m之间。从井田中部向西北方向，随9号煤埋深逐渐加深，带压值逐渐增大。奥灰顶富水性好，其电阻率将变低，如果范围足够大，则地面TEM视电阻率值会变小。解决奥灰顶富水性问题是本次二次处理的关键所在。对比一次处理与二次处理的奥灰顶界面富水区分布图，如图9所示，2次处理结果有较大的差别，第1次处理的结果总体为1个大块、6个小块。二次处理的奥灰顶富水区在全区都有分布，具有沿北西向分带的特点。

图9 一次、二次处理奥灰顶界面富水区分布对比

一次、二次处理对比：本次处理结果相较于一次处理结果，对整个工区的富水区进行了更为精细的划分，富水区在平面图上分布更精确、明显，对寻找富水区提供了更可靠的依据。从两者的叠合图可见，本次处理的结果分布广，但异常面积相对较小，沿断层分布，与断裂密切相关，更符合实际情况。本次处理在工区中富水区多为中东部，其中富水区在已知出水点附近，结果更为可靠，可作为研究工区奥灰水富水区新的依据，为奥灰顶富水区的分布提供了基础资料。

3.2 效果验证

异常验证效果：经过对新近施工的钻孔B1-1、B1-2、B1-4、B1-5、O放2、O放4、O放5、O放6、K放3出水情况(K2、奥灰)与二次处理成果的分析，两者基本吻合，说明瞬变电磁校正后的结果解释更加精细和准确，异常更加可靠。

已知出水点验证效果：2017年1月17日，堡子煤矿2202工作面探巷出水，主要原因是底板奥陶系灰岩水有较大可能沿断层裂隙带涌入巷道，对矿井安全生产构成威胁，部分巷道被淹，同时也影响到矿井F36断层北侧2号煤层煤炭资源的开采。根据出水情况，对二次处理成果进行验证对比。堡子煤矿2202工作面探巷出水点位置，位于二次处理解释的富水区范围之内，验证了二次处理成果的可靠性。二次资料处理所采用的数据甄别评估在最大程度上剔除了假异常特征，通过对原始数据进行滤波去噪处理，突出了有效信号，提高了信噪比，处理后的资料电性特征更明显，符合地质规律。

4 结论

采用全域视电阻率计算方法，消除了瞬变电磁早期信号的视电阻率畸变，同时对边框效应进行了校正，根据钻孔电阻率曲线和视电阻率微分极值曲线的对应关系，对测区内电性标志层进行了识别。基于三维地震成果数据，提取了研究区内任意测点处标志层的准确深度，并与视电阻率曲线微分极值点的电性标志层深度进行对比，得到瞬变电磁测点深度校正系数K值，形成了一套煤矿地面TEM数据精细处理方法和技术，并对堡子煤矿实测TEM资料进行了二次处理，展示了奥灰顶的富水性分布特征，评价了测区富水性，并进行了验证，为堡子煤矿的防治水提供了技术保障。