光缆布设方式对DAS主、被动源记录的影响

林融冰， 包丰， 谢军， 张宫博， 宋政宏， 曾祥方*

1 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院大地测量与地球动力学国家重点实验室， 武汉 430077 2 中国科学院大学， 北京 100049

0 引言

分布式光纤声波传感器(Distributed Acoustic Sensor，DAS)是一种新型超密集地震观测系统，将光缆接入解调仪后即可记录光缆沿线的振动信息，并兼具实时传输信号的功能(Parker et al., 2014).近年的应用研究表明DAS可以较好地记录到主动源(Song et al., 2018; Parker et al., 2018)和被动源信号(Zeng et al., 2017)，也可以应用于天然地震监测(Zeng et al., 2022；Wang et al., 2018)、地下空间探测(宋政宏等, 2020; 林融冰等, 2020)、安防预警(林融冰等, 2021)等领域.利用既有通信光缆开展观测，不仅可以提高布设速度，也大幅降低布设成本.常见通信光缆布设方式有架空、直埋、穿管等，架空光缆是将光缆架挂在电杆或外墙上，常见于长距离光缆及农村地区；直埋光缆是将光缆直接埋设在土壤中，其耦合效果与上覆土厚度及土体压实度相关；城镇区域多采用管道光缆，新一代的通信光缆多采用市政综合管廊.不同布设方式下光缆和周围介质的耦合存在差异，采集的信号数据质量差别较大(Song et al.，2021a).

针对光缆耦合状况对数据质量的影响，前人开展了室内和现场实验进行分析.Papp等(2017)利用室内实验对比了腻子粉胶结、沙袋压放、钢钉固定三种耦合条件下数据的差异，并与检波器记录的数据进行对比，发现三种布设方式记录的波形差异较大.Spikes等(2019)利用地面摆放的螺旋光缆、裸纤、皮线光缆等三种光缆记录的近地表反射波，通过对比其波形与频谱发现三种光缆均记录到可靠的近地表反射波信号.李彦鹏等(2020)对比了测井中管内悬置与套管外水泥固井两种光缆的直达波振幅，指出套管外水泥固井耦合更好.但是前人的研究主要通过信噪比、振幅谱的对比等方法分析光缆布设方式的影响，而对于将观测信号经数据处理提取到时、频散等有效信息用于成像的影响，相关研究较少.

为了分析不同光缆布设方式对近地表成像可靠性的影响，本研究模拟通讯光缆设计开展了一次小规模观测实验，用水泥胶结、路面摆放、烧结型建筑砖上架空三种方式布设的光缆采集了主、被动源信号，测量了背景噪声的频散曲线，分析了主动源信号到时与波形等的差异，讨论了造成部分差异的原因，可为主、被动源数据采集及处理方案优化提供依据.

1 数据与方法

1.1 实验概况

实验场地位于中国科学院精密测量科学与技术创新研究院内，周边有两条街道，分别为近南北向的东亭路和近东西向的徐东大街(图1a).实验采用三条平行于东亭路的单模光缆，每条光缆长约135 m，三条光缆串联后接入DAS解调仪，道间距为2 m，采样率为1000 Hz.光缆1用水泥胶结在硬化路面上，用以模拟直埋布设的光缆；光缆2直接摆放在路面上，用以模拟穿管布设的光缆；光缆3放在烧结型建筑砖块上架空，相邻烧结型建筑砖块间隔5 m，烧结型建筑砖块高6 cm，用以模拟架空布设的光缆(图1b—e).观测记录了11 h的背景噪声信号，期间用铅球从不同高度下落作为小型主动源激发主动源信号.

图1 实验场地与观测系统(a) 光缆分布图，其中红色直线表示光缆走向，光缆垂直于徐东大街，平行于东亭路; (b) 三条光缆布设俯视图; (c) 三条光缆布设纵剖面; (d)—(e) 现场光缆照片.Fig.1 Seismic acquisition system(a) The aerial view of the experiment site. The cable (red) is perpendicular to Xudong Avenue and parallel to Dongting Road. (b) Overlooks of the three cables used in this study. (c) Longitudinal profile of cables. (d)—(e) Photos of cables.

1.2 被动源数据

实验场地邻近的徐东大街为车流量较大的主干道，而东亭路的车流量较小， DAS观测到的被动源信号主要来自徐东大街的交通活动.图2给出了一个交通信号实例，经7～15 Hz带通滤波后，三条光缆记录的波形如图2b—d所示.光缆1上不同位置记录的交通信号波形较为一致，光缆2和3信号波形一致性较差，且光缆2的12 m处与相邻位置的记录有明显差异.本文采用多道相似系数法(Neidell and Tane, 1970)对波形的一致性进行了定量评估.计算多道相似系数之前，需给定一个视速度对到时差进行校正：

图2 交通信号记录实例(a) 光缆1记录的徐东大街上10 s交通噪声； (b)—(d) 三条光缆记录的图(a)中框内的交通信号，灰色窗口为信号窗口.Fig.2 An example of traffic signals recorded by three cables(a) A ten-second traffic noise signal from the Xudong Avenue recorded by the cable 1. (b)—(d) The signals recorded by three cables. The signal window is highlighted by gray.

(1)

(2)

光缆1记录的交通信号根据365 m·s-1速度偏移后如图3a所示.为了获得准确的传播速度，在200～500 m·s-1范围内计算了不同视速度下的多道相似系数(图3b)，并取最大值进行比较.由图3b可知，三条光缆的记录分别在365 m·s-1，365 m·s-1，350 m·s-1达到峰值，其中光缆1的波形一致性最好.

图3 三条光缆记录多道相似系数分析结果(a) 光缆1交通噪声经过 365 m·s-1速度校正后波形； (b) 三条光缆记录的多道相似系数分析图， 条状阴影表示95%置信区间.Fig.3 The multiple channels semblances of three cables′ records(a) Waveform recorded by the cable 1 aligned with a velocity of 365 m·s-1； (b) Semblance versus seismic wave velocity. The bars represent the 95% confidence intervals.

被动源成像受背景噪声信号的频谱影响较大，因此计算了场地内三个不同位置的噪声频谱(图1a).如图4所示三条光缆的不同时刻的噪声谱，实线为早上8∶00—9∶00点噪声谱，虚线为凌晨2∶00—3∶00点噪声谱.光缆1和2不同位置的记录早上8∶00—9∶00噪声强度均高于凌晨2∶00—3∶00点1个量级.光缆1和2白天噪声谱峰值在11～13 Hz，夜间该频峰消失，表明这一频峰与人类活动相关，这与先前研究一致(如林融冰等，2020).光缆3噪声频谱的日夜差异较小，且在6.5 Hz处存在一个峰值，该频峰不存在显著的日夜差异，因此推测可能与光缆3布设方式有关.

图4 典型背景噪声谱(a)—(c) 光缆1上A、B、C处记录； (d)—(f) 光缆2 上A、B、C处记录； (g)—(i) 光缆3上 A、B、C处记录；实线为早上8∶00—9∶00点噪声谱；虚线为凌晨2∶00—3∶00点噪声谱，阴影表示95%置信区间.Fig.4 Spectra of ambient noise in daylight and nighttime(a)—(c) Records at A, B and C of the cable 1; (d)—(f) Records at A, B and C of the cable 2； (g)—(i) Records at A, B and C of the cable 3. Solid lines are spectra during 8∶00—9∶00 am. Dotted lines are spectra during 2∶00—3∶00 am, the shadow zone is the 95% confidence interval.

光缆3的布设方式类似于悬链线结构，存在自振现象.如果交通噪声频率与自振频率接近，可能产生共振，进而在噪声谱中形成频峰.为计算光缆3的自振频率，将相邻两砖块间光缆简化为图5所示的简支模型，相邻两砖块简化为铰支座，光缆简化为自重情况下的悬链线.根据《电线电缆手册》(徐应麟，2014)计算光缆的张力、架空光缆振动特征计算自振频率，跨中挠度约为1.5 cm，计算挠度取跨中挠度的一半，得出架空弦线自振频率为6.39 Hz.这一自振频率与光缆3的噪声谱峰值相近，因此认为噪声谱中的频峰是由光缆与交通信号的共振引起的.

图5 光缆3简化模型A、B支点为砖块位置，C表示架空线路最底端，L两砖块间距，H为挠度.Fig.5 Simplified model of the Cable 3A and B are locations of the bricks, C represents the bottom of cable, L is distance between of two bricks, H is the deflection of the cable.

地震背景噪声成像是近地表成像中应用较多的方法之一，基本思路为采用互相关计算方法从连续背景噪声信号中获取面波信号，然后测量频散曲线用于面波成像(Foti et al., 2011; Song et al., 2021b；曹卫平等，2021).本研究分析了光缆布设方式对这一方法影响.首先将30 s的连续记录降采样至100 Hz后，经过带通滤波、时域与频域归一化等预处理，计算噪声互相关函数(Noise Cross-correlation Function, NCF)并通过叠加获取高信噪比的面波(Bensen et al., 2007).图6a为三条同一位置不同叠加时长的NCF，可见随着叠加时长增长，三条光缆记录的面波信号变得更为明显.以信号窗口波峰与波谷差值和噪声窗口振幅均方根的比值作为信噪比，图6b给出了 NCF信噪比随叠加时长的变化曲线.由图6b可见，采用相同叠加时长，光缆1的NCF信噪比显著高于光缆2和3的.信噪比随叠加时长增长显著提高，叠加时长从60 s增加到7200 s，三条光缆记录的NCF信噪比分别提高62、23、16倍.当叠加时长大于7200 s后，三条光缆NCF信噪比均高于100，且波形较为一致(图6a).

图6 互相关函数收敛图(a) 三条光缆不同叠加时长的互相关函数，红色、蓝色、黑色曲线分别为光缆1—3的互相关函数，蓝色线框为噪声窗口，红色线框为信号窗口； (b) 三条光缆信噪比随叠加时长变化，红色、蓝色、黑色曲线分别为光缆1—3的信噪比.Fig.6 Convergence of noise cross-correlation functions (NCFs)(a) NCFs of three cables with different time spans. Red, blue and black curves are the NCFs of cables 1—3, respectively. Blue rectangles are signal window and the red are noise window. (b) The signal-to-noise ratio (SNR) versus stacking time. Red, blue and black curves are SNRs of cables 1—3.

图7展示了三条光缆在同一段距离叠加了7200 s的背景噪声互相关函数，整体而言光缆1数据的NCF质量最好，光缆2和3次之.三条光缆的面波传播速度相近，主要介于200～400 m·s-1，且由于噪声信号主要来自徐东大街，因此负支中面波信号明显强于正支.光缆1与光缆3数据的短距离NCF中直达面波后尾波较长，如图7c中黑色虚线所示，光缆3数据中则存在明显的前驱信号，其传播速度可达1200 m·s-1，有可能是体波信号.

图7 不同光缆噪声互相关函数(a)—(c)光缆1—3的噪声互相关函数道集.虚线表示传播速度400 m·s-1、200 m·s-1、1200 m·s-1 对应的到时.Fig.7 NCFs of three cables(a)—(c) NCF record-sections of cables 1—3. Dashed lines denote arrivals predicted with the velocities of 400, 200 and 1200 m·s-1, respectively.

基于图7中三条光缆数据的互相关函数，采用多道面波分析法(Multiple-channel Analysis of Surface Wave, MASW; Park et al.,1999)提取了面波频散曲线.图8为三条光缆的频散曲线测量图，其中颜色表示全局归一化的叠加能量，拾取能量最强处为该频率的相速度，相速度集中在300～350 m·s-1.光缆1和2数据在相同频段(8～12 Hz)相速度较为一致，差异小于5 m·s-1，但光缆2数据叠加后能量集中于7～15 Hz，光缆1数据叠加后能量集中于8～13 Hz.光缆3数据在低于10 Hz频带存在系统偏差，其相速度略低于光缆1和2数据结果，其差值约为15 m·s-1，有可能对成像造成误差.

图8 频散曲线测量图(a)—(c)光缆1—3的频散曲线分析.颜色表示归一化后叠加能量，圆形分别表示拾取的相速度，误差棒表示拾取处90%叠加能量对应宽度； (d) 三条光缆频散曲线对比.Fig.8 Phase velocities measured by the MASW method(a)—(c) MASW diagrams of cables 1—3. Color presents normalized stacking energy. Circle denotes picked phase velocity while bar denotes window above 90% stacking energy; (d) Comparison of three phase velocity dispersion curves.

1.3 主动源数据

落锤等小型主动源也被广泛用于近地表成像，其所用数据包括体波走时、面波频散等.以10 kg铅球在距离光缆1 m处从1.45 m高度自由落体激发主动源信号，由时频分析可知该信号的频率集中在50～100 Hz，因此我们采用这一频段的带通滤波器对原始信号进行了处理(图9).三条光缆的数据中，在距离震源30 m处的记录上仍可识别出信号.以信号窗口中的最大峰-峰值和噪声窗口均方根振幅比值作为信噪比，其距离变化如图10所示.当传播距离小于12 m，光缆1信噪比明显优于其他两条光缆记录；传播距离大于12 m后，三条光缆信噪比较为接近.

图9 主动源信号记录(a)—(c) 光缆依次为光缆1—3的主动源信号波形，圆形、星号、三角形为拾取的到时，灰色窗口为信号窗口.Fig.9 Records of a weight-drop active source(a)—(c) The active source signal recorded by cables 1—3. Circles, asterisks and triangles are arrivals, and the gray shadow are the signal windows.

图10 主动源信号信噪比圆形、星号、三角形为光缆1—3的信噪比.Fig.10 Signal-to-Noise ratio of active source signalCircles, stars and triangles denote the SNR of records of cables 1—3.

主动源近地表成像常用方法包括走时成像(秦晶晶等，2020)、波形反演(Zelt et al., 2016)等.本文对比了三条光缆拾取的到时差异(图9)，采用稳健回归分析方法，对人工拾取的到时进行速度拟合(图11).三条光缆数据的平均速度为1573 m·s-1，1659 m·s-1，1688 m·s-1，对应的标准差为0.0012 s，0.0023 s，0.0029 s.光缆1的拟合结果中异常点较少，另外两条光缆记录在近端和远端散布较大，可能是由于拾取误差造成，由此认为三条光缆记录的到时资料经过筛选后，可以用于走时成像研究中.

图11 不同光缆的到时红色圆形、蓝色星号、黑色三角形为光缆1—3的到时，红色、蓝色、黑色直线为光缆1—3的到时拟合的直线.Fig.11 Arrival times picked on three cables′ recordsRed circles, blue asterisks and black triangles represent arrivals of cables 1—3. The lines are the fitting results.

走时成像主要依赖于震相到时数据，而波形反演对震相形态较为敏感，实验发现三条光缆记录主动源信号波形差异较大.在不同位置，光缆1数据中波形一致性较好，另外两条光缆数据中波形形态差异较大，其中一个显著指标是波包长度.我们对三条光缆数据的主动源信号记录的波包进行了分析，以信号包络上下线差值大于2倍噪声信号的部分作为信号窗口，信号窗口长度为振动持续时间(图12a).图12b给出了三条光缆数据中振动持续时间随空间变化图，明显可见振动持续时间随距离增加而缩短.同一位置的光缆2和3数据中信号振动持续时间高于光缆1，可能是因为两条光缆振动的阻尼较小，所需要恢复的时间更长.偏移距小于16 m时，光缆2振动持续时间大于光缆3；偏移距大于16 m时，光缆2振动持续时间快速下降，小于光缆3振动持续时间.所以，三条光缆记录的主动源信号波形差异较大，若利用光缆的波形信息开展成像需要进一步处理.

2 讨论

前文发现在光缆3数据的NCF中提取的面波相速度在低于10 Hz频段，低于光缆1和2的数据结果.这一频段接近于光缆3的自振频率，因此我们推测相速度差异是由光缆3的自振造成的.为了分析光缆3自振对频散曲线的影响，本文利用6～7 Hz带阻滤波器对原始信号进行滤波处理，其余处理流程与前文相同，NCF的收敛速度未受明显影响.如图13c所示，重新处理的光缆3数据的频散曲线与光缆1和2数据的频散曲线误差小于5 m·s-1，cables 1—3小于滤除自振信号前的三条光缆频散曲线差异(15 m·s-1)，因此我们认为滤除掉光缆自振信号有利于提取更准确的频散曲线用于面波成像.

图13 带阻滤波后光缆3的噪声互相关函数与频散曲线(a) 三条光缆信噪比随叠加时长变化，红色、蓝色、黑色曲线分别为图6中光缆1—3的信噪比，黑色虚线为光缆3数据经6～7 Hz带阻滤波后处理所得信噪比曲线； (b) 噪声互相关函数，蓝色、红色、黑色虚线表示传播速度400、200、1200 m·s-1到时; (c) 频散曲线测量图，红色、蓝色、黑色实线分别为图8中光缆1—3频散曲线，黑色虚线为光缆3数据经6～7 Hz带阻滤波后处理所得频散曲线.Fig.13 Cable 3 NCFs and dispersion curves after filtering(a) NCFs′ SNRs convergence.Red, blue and black solid lines denote SNR curves shown in Fig.6b, whereas the new green curve denote the SNR of the band-stop filtered data shown in (a); (b) NCF record-section, Blue red and black dashed lines denote arrivals predicted with the velocities of 400, 200 and 1200 m·s-1, respectively; (c) MASW diagram of the band-stop filtered data of the Cable 3. Red, blue and black solid lines denote dispersion curves shown in Fig. 8d, whereas the new dispersion curve picked on the band-stop filtered data shown in (c). See also Fig.6,7 and 8 for details.

光缆3数据的NCF有明显前驱信号(图7)，为了验证其是否为体波信号，我们布设了地震仪进行观测，以期通过偏振特性进行了验证.光缆沿线间隔5 m布置了26台短周期地震仪，以垂直光缆方向为切向分量(T分量).采用上文的数据处理流程，得到的短周期地震仪的光缆沿线噪声互相关函数如图14a—b所示.与光缆3数据的NCF类似，在竖直分量(Z-Z分量)的NCF上存在明显的前驱信号，且其传播速度也约为1200 m·s-1.相反地，在T-T分量NCF中未观测到该前驱信号，符合P波信号的在竖直-径向平面偏振的特征.同时，由图14可见短周期地震仪记录的噪声互相关函数信噪比比光缆略高，频散曲线与三条光缆数据的结果相近，但是有效频段更宽，与其他场地结果类似(林融冰等，2020).

图14 短周期地震仪互相关函数与频散曲线(a) Z-Z分量噪声互相关函数； (b) T-T分量噪声互相关函数，黑色、蓝色、红色虚线表示传播速度1200、400、200 m·s-1到时； (c) 频散曲线测量对比，红色、蓝色、黑色实线分别为图13中光缆1—3频散曲线，黑色虚线为短周期地震仪频散曲线.Fig.14 NCF record sections and dispersion curve of the geophone data(a) NCFs of Z-Z component； (b) NCFs of T-T component. Black, blue and red dashed lines denote arrivals predicted with velocities of 1200, 400 and 200 m·s-1； (c) Comparison of dispersion curves picked on different datasets. Red, blue and black solid curves are the dispersion curves of cables 1—3 shown in Figure 13b, and the black dotted line is the dispersion curve of the geophone dataset.

上文可见架空光缆数据可以用于主、被动源成像，但是数据受架空点距和挠度控制，体现在自振频率、振幅等，对此我们进行了分析.自振频率主要影响被动源成像，我们设计了另一个实验进行测试.将光缆架空在高度为40 cm的混凝土砌块上，混凝土砌块间距为10 m，扰度约为20 cm，不同位置的下午6∶00—7∶00点噪声谱如图15a所示，在2.5 Hz处存在峰值，这与简支梁模型计算的自振频率接近.滤除掉该自振频率后，获得的噪声互相关函数如图15b所示.经过10 h的叠加，同样可以提取出信噪比较高的噪声互相关函数，频散曲线与前文三条结果相近(如图15c).采用简支梁模型可以给出不同架空点距与挠度下的自振频率，由图15d可见主要受扰度影响，在实际工作中可以根据目标频段选择合适挠度的架设方案.

图15 跨径为10 m的悬空光缆噪声谱、噪声互相关函数与频散曲线及不同跨径与挠度的光缆自振频率(a) A、B、C三处下午6∶00—7∶00点噪声谱，实线为噪声谱，阴影表示95%置信区间； (b) 噪声互相关函数，蓝色、红色虚线表示传播速度400、200 m·s-1到时； (c) 频散曲线测量图，红色、蓝色、黑线实线分别为图13中光缆1—3频散曲线，黑色虚线为跨径为10 m的悬空光缆数据的频散曲线； (d) 不同跨径(L)、挠度(H)的光缆自振频率.Fig.15 The NCF and dispersion curve of 10 m span cable and the natural frequencies of cables with different spans and deflectionsSpectra of ambient noise (a), NCF (b) and MASW diagram (c) of data from the 10 m span (L). Dotted lines are spectra, the shadow zone are the 95% confidence intervals in (a). Blue and red dashed lines denote arrivals predicted with velocities of 400 and 200 m·s-1 in (b). Red, blue and black solid lines denote dispersion curves shown in (c), whereas the new dispersion curve picked on the span (L) of 10m data shown in (c). (d) Natural frequencies of optical cables with different spans (L) and deflections (H). See also Fig.13 for details.

振幅效应指地面振幅和支点顶端振幅的差异，直接影响主动源数信号的振幅.我们将线杆简化为线杆底部固结的模型，以高度为5 m，直径为19 cm的实心杆状C25混凝土线杆为例，计算底部发生单位水平向位移时线杆上不同高度处位移S(x)(图16a).实际通信光缆通常靠近线杆顶部位置，其位移与底部地面位移不同，这一差异还与杆的力学性质有关.以常见的木材、钢材、C25混凝土三种材料线杆为例，计算了不同长度的杆顶部位移与底部的位移的比值(图16b)，可见不同材料线杆顶底部位移比值随线杆高度变化差异较大，但均小于2.5.

图16 线杆幅度响应图(a) 5 m高C25混凝土线杆不同高度处位移S(x)变化，黑色直线表示线杆，曲线表示线杆水平位移； (b) 不同高度木材、钢材、C25混凝土线杆顶振幅响应值.Fig.16 Displacement transfer function of pole(a) Change of displacements S(x) at different height of a 5-meter concrete pole. The straight line represents the pole and the curve represents the horizontal displacement of the pole； (b) Ratios of the top and bottom displacements of wood, steel and concrete poles.

研究表明光缆布设方式对被动源面波频散和主动源的初至到时的影响较小，而对主动源的后续震相影响较大.类似的现象在前人研究中也有报道(Zeng et al., 2021)，推测是近场非直埋布设的光缆振动引起的.为了更好地理解光缆与地面的相互关系，可以借鉴静态应变研究方法(张诚成, 2019)，利用有限元、离散元等方法进行建模和仿真并结合室内实验给出更为定量的解释.被动源信号在不同光缆的记录差异较小，表明远场记录受光缆振动影响相对较小(图2)，在实际应用中可以根据距离进行筛选.

3 结论

为分析不同光缆布设条件下DAS记录的主动源、被动源信号对地震成像的影响，本文开展了水泥胶结、路面摆放、架空等三条光缆的被动源、主动源观测实验.对比了不同布设条件光缆的交通信号传播速度、信噪比、传播距离、不同位置波形的一致性.基于三条光缆记录的噪声信号，均提取出了信噪比较高的噪声互相关函数，但相同叠加时长，水泥胶结光缆的噪声互相关函数信噪比最高，且信噪比随叠加时长增长提高最快.采用多道面波分析方法测量三条光缆的Rayleigh面波频散曲线，三条光缆频散曲线相近，且与短周期地震仪测量的频散曲线基本一致，研究表明利用既有的通信光缆提取被动源信号的NCF及频散曲线是可靠的.但架空光缆频散曲线相速度偏低，可能受到光缆自振效应影响；路面摆放的光缆可以提取7～15 Hz的频散曲线，具有更宽的频带.三条光缆的主动源信号到时较为一致，可以用于走时成像研究，但其波形较为复杂，难于直接用于波形反演成像，需要开展更多工作进行分析.