羊东矿运料道瞬变电磁探测中良导体干扰的处理

吕光朋

（冀中能源峰峰集团有限公司 羊东矿，河北 邯郸 056200）

1 概 况

峰峰集团有限公司羊东矿06202（Ⅱ块）工作面为2 号煤工作面，由于2 号煤回采受承压水威胁，其底板主要的含水层有野青灰岩含水层、伏青灰岩含水层、大青灰岩含水层和奥陶系灰岩含水层。该矿采用瞬变电磁法对工作面底板进行含水性探查。运料道瞬变电磁探测现场条件为巷道金属锚网支护；外帮3 粗4 细电缆距底板约2 m，里帮有皮带、3 趟铁管距底板约1.5 m，巷中铺设轨道；在运料道布置测线长度220 m，设计角度为里帮底板方向多角度探测。

2 数据采集

此次探测采用PEOTEMCM型矿用巷道瞬变电磁探测仪，该设备具有小线框、大激发电流、关断时间短、接收灵敏度高、抗工频50 Hz 等优点。现场探测为了避免工频干扰，采取停电措施；且工作面外围100 m 范围内也相应的采取了停电干扰，以上措施确保了电缆影响的最小化。由于探测方向为底板方向，因此底板轨道对探测影响是不可避免的。

由于轨道对瞬变电磁探测存在干扰，因此从接收的数据可以看出，接收信号的后端存在数据的离散现象，如图1 所示。

图1 06202（Ⅱ块）工作面运料道瞬变电磁探测数据图Fig.1 Transient electromagnetic detection data map in No.06202(block II)Face transport roadway

3 异常模拟与数据处理

以轨道这种良导体，讨论低阻异常瞬变电磁响应特征，分析地阻情况下的电磁响应有何特征。现场发射线框大小为半径1 m 的方线圈，电流为1.4 A 左右，线性关断时间为小于1μs，观测时窗为0.1～ 8 ms。发射与接收线圈耦合方式布置，再依次移动发射线圈和接收框，保证两者在同一平面且方向统一，采用中心回线对各个测点的响应进行数值模拟。

当不考虑锚网支护、电缆等巷道内边缘的低电阻物体对瞬变电磁探测的影响时，设计以铁轨为低阻体的巷道模型，将激发接收点设置在巷道之中。在考虑到铁轨等低阻的情况时，其对于瞬变电磁响应特征的影响，为实际数据处理时的数据校正提供支持。

考虑支护等低阻的模型（图2），将模型中的背景电阻率设置为1 000 Ω·m，巷道中的电阻率设置为空气的电阻率1×108Ω·m；钢架、铁轨等低阻干扰的电阻率能低至1×10-6Ω·m，但在模拟测试中无法完全模拟这些干扰的厚度，只能根据设置的干扰层厚度调整其电阻率，使得模拟的干扰与实际探测中的干扰近似，因此在此设置低阻层电阻为0.01 Ω·m 的铁轨为低阻干扰体；低阻异常为10 Ω·m，低阻体异常的大小为1×20 m2。测点分布在巷道中心，每个测点的间距为10 m，观测时窗选择为0.005～10 ms。，每个测点的间距10 m，模型如图2 所示。

图2 低阻异常模型断面Fig.2 Section of lowresistance abnormal model

图3、图4 为在高阻背景下低阻异常体的响应曲线，早期的响应幅值较为平缓且数据点较为集中，测点的前段响应幅值差距非常小，在收到良导体的干扰场叠加后，接收数据内包含了异常体的响应信息，响应曲线后端就开始出现比较明显的分散变化。

图3 测点低阻异常模型的响应曲线Fig.3 The response curve of lowresistance abnormal model of measuring point

从图3 可以看出，低阻体响应的幅值比两侧明显更高，这是由于探测角度避开了低阻体，使感应涡流相和背景趋于探测一致。而良导体所激发产生的二次场响应，图中也更明显的显示出和周围的高阻背景的差异，而对应的响应特征在随测点位置变化的曲线图上呈凸起状。从图4 可以看出，响应曲线的变化时间从1 ms 开始，响应曲线的发散特征显现，特别是在正对异常体（轨道）时，所接收到响应变化最为强烈，即低阻异常中产生的涡流磁场，可在背景介质中传播到达接收器。

4 异常校正

图3、图4 展示了有良导体干扰时的响应曲线，从两者的对比可知，当存在良导体的干扰时，响应曲线无论是幅值还是相应特征都会产生较大的变化，会对这种干扰对瞬变电磁响应的具体影响，以及当存在干扰时观测系统的调整会产生什么样的影响进行模拟和分析，为观测系统调整的可行性进行验证，并针对良导体干扰下数据提出校正的方法，为实际数据的处理和解释提供理论依据。

设置模型，调整干扰体的电阻率，对轨道响应进行模拟。将观测时窗设定为实际使用的时窗，对应的各个观测时间见表1。

表1 观测时窗设置Table 1 Observation time windowsetting

设置模型中轨道电阻率设置为不同电阻率进行测试，以分析不同电阻率的干扰体对探测的影响。

当干扰体的电阻率变化时，各种情况下的响应曲线如图5 所示，图中显示了无干扰时的响应曲线和干扰体电阻率逐渐下降情况下的响应曲线。可以直观的看到，干扰体会直接屏蔽部分响应曲线中异常体的特征表象，并且使得特征表象出现位置相对后延。在随着干扰体的电阻率的逐渐降低，其干扰影响逐渐增大。而当干扰体的电阻率继续降低，达到低于0.01 Ω·m 时，模拟得到的响应曲线已经完全无法观测。存在干扰时，早期响应曲线变化幅度小，曲线平稳。在干扰电阻率变化时，早期响应曲线几乎没什么变化。从模拟模型中可以分析出为什么在实际探测中，低阻或良导的干扰时普遍存在的情况下，早期信号基本没有影响。

图5 干扰体电阻率变化下的响应曲线Fig.5 The response curve under the change of the interference body resistivity

通过瞬变电磁场的扩散距离可以进行解释，根据扩散距离的定义：

式中：μ 为磁导率；σ 为电导率；z 为局部电场在给定时间内所能达到的最大扩散距离。

低阻或良导干扰体的存在不仅会对实际探测中发射的一次场进行吸收衰减，当一次场到达异常体位置时其强度相比无干扰情况已经大幅衰减；在关断发射电流后，异常体感应生成的二次场强度也因此降低，并且该二次场在返回过程中经过干扰层还会被再次吸收衰减。同时，由于干扰体的电阻率较低，感应电流在其中的衰减速度相对于在高阻介质中要慢得多，这也是早期响应曲线变化缓慢的原因，也导致了在接收二次场响应时，不仅会接收到目标探测区域的响应，还会存在干扰体中二次场的叠加影响，并且干扰体的二次场强度因为其低阻的特征而格外强大，使得异常体的响应叠加了干扰体二次场响应后的变化更加微弱，最终导致了异常体的响应特征被其屏蔽的现象。

采用一维反演迭代算法实现拟合误差曲线，图6 显示了设置的层状模型的反演结果。图6（a）为最终反演出的模型产生的预测数据dpred与实际模型正演模拟出的数据dobs对比结果，从图像上来看，预测数据和观测数据几乎完全拟合。图6（b）是实际模型电导率和反演出来的电导率的对比图，从结果来看，反演效果比较符合实际情况，较好的反映了电导率参数随深度变化的情况，其整体变化趋势与实际模型是符合的。从图7 的拟合误差曲线可以看出，拟合误差曲线收敛地很快，在通过多次迭代时即满足了数据拟合最小化，再根据正则化约束对反演结果进行加权调整模型结构，最终达到期望的反演结果，已达到修正效果。

图6 层状模型反演结果Fig.6 Layered model inversion results

图7 层状模型反演的拟合误差曲线Fig.7 The fitting error curve of layered model inversion

5 探测效果对比

在此次轨道巷底板方向单角度的探测图中，可以明显的对比出原始探测图（图8）与轨道良导体校正后探测成果图（图9）中的差异，当巷道底板存在低电阻率的良导体轨道时，其探测成果中可以明显的看出存在低电阻率的条带状，而进行校正后，其干扰异常明显的消失。

图8 未消除良导体干扰底板探测成果图Fig.8 Detection result of uneliminated good conductor interference floor

图9 校正后巷道底板探测成果图Fig.9 Detection result of roadway floor after correction

6 结 语

巷道中分布的铁轨、皮带支架等良导体会对探测数据造成较强的干扰，在响应曲线上最直观的表现就是早期的响应曲线较为平缓、衰减缓慢，且持续较长时间。若将存在干扰的数据直接进行反演，数据拟合的难度非常大，反演收敛的速度也非常缓慢，因此在对实际数据进行处理之前需要对其进行干扰的校正。首先模拟无干扰体存在的响应，再模拟存在干扰的响应，求取校正系数并将其应用到实际数据的校正中。校正后的数据在保存异常响应特征的同时，也基本消除了干扰对响应的影响，虽然异常体的响应特征被一定程度的削弱，但仍与原始数据具有较好的对应性。将校正方法应用到实际数据的反演处理中进行测试，得到的电阻率剖面中低阻异常体的位置与实际数据中的低阻响应特征具有较好的对应性，将其与实际工区中探明的异常区域进行对比进一步确认了反演结果的准确性，以及校正方法的可行性。对采用相同观测系统的探测数据进行处理时相信能够获得更好的结果。