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  大地测量与地球动力学  2018, Vol. 38 Issue (5): 482-486  DOI: 10.14075/j.jgg.2018.05.009

引用本文  

沈雨忆, 李井冈, 王秋良, 等. 基于SPAC法勘探武汉市江夏区地下岩溶结构[J]. 大地测量与地球动力学, 2018, 38(5): 482-486.
SHEN Yuyi, LI Jinggang, WANG Qiuliang, et al. Application of SPAC Method to Probe Underground Karst Structure in Jiangxia District, Wuhan[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2018, 38(5): 482-486.

项目来源

国家自然科学基金(41572354)。

Foundation support

National Natural Science Foundation of China, No. 41572354.

通讯作者

李井冈,博士生,主要从事微动探测理论及应用研究,E-mail:jinggang_li@126.com

第一作者简介

沈雨忆,硕士生,主要研究方向为微动探测理论及应用,E-mail:shenyuyi1994@163.com

About the first author

SHEN Yuyi, postgraduate, majors in microtremor theory and its applications, E-mail:shenyuyi1994@163.com.

文章历史

收稿日期:2017-06-26
基于SPAC法勘探武汉市江夏区地下岩溶结构
沈雨忆1     李井冈1,2     王秋良1     魏勇1     徐俊3     
1. 中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室),武汉市洪山侧路40号,430071;
2. 中国地震局地球物理研究所,北京市民族大学南路5号,100081;
3. 湖北省城市地质工程院,武汉市八一路463号,430072
摘要:采用微动台阵方法探测武汉地铁27号线江谭段地下岩溶情况。通过空间自相关法(SPAC)提取瑞利波相速度频散曲线,进而反演各观测台阵的视S波速度结构,并插值完成测线二维视S波速度剖面。结果表明,目标区内地层按视S波速度自上而下可分为4层,其中在第3层存在明显的低速区,推测发育岩溶结构,且规模较大。对比工程钻探结果,SPAC法得到的地层分层、岩溶规模与实际情况基本吻合。
关键词微动探测地层结构岩溶频散曲线SPAC法

微动是在地球表面时刻存在的、由非地震引起的微小振动。微动信号主要有体波和面波,其中瑞利波能量占信号总能量的67%以上[1]。常用的微动探测方法是从微动信号中提取瑞利波,并根据其频散特性反演地下横波速度结构。

在城市地铁建设中,需探明工程区域内岩溶发育情况。岩溶与周围完整岩体、上部覆盖地层物理特性有较大差异,因此物理勘探方法能有效探测岩溶情况[2]。本文利用微动探测方法探测武汉市轨道交通27号线江谭段地下岩溶情况,验证该方法在工程岩溶勘探中的应用效果。

1 微动探测基本原理

微动探测方法是用规则或不规则的台阵来接收微动信号。按提取面波频散曲线方法的不同,分为空间自相关法(SPAC)和频率-波数法(F-K)。SPAC法认为微动是一种稳定随机过程,其微谱表现形式可以写成:

$ X\left( t, \xi \right)=\iint{\int_{-\infty }^{+\infty }{\exp \left( \text{i}\omega t+\text{i}k\xi \right)\text{d}Z}}\left( \omega, k \right) $ (1)

式中,ω为角频率,k为波数,Z为正交随机过程。

可以证明,对入射噪声场功率谱密度进行归一后,方位平均空间自相关系数ρ为:

$ \rho \left( r, {{\omega }_{0}} \right)={{J}_{0}}\left( {{\omega }_{0}}\cdot r/c\left( {{\omega }_{0}} \right) \right) $ (2)

式中,J0为零阶第一类Bessel函数。

可见,在半径为r的圆形台阵上得到的空间自相关系数与频率有关,并按零阶第一类Bessel函数形式变化。也就是说,只需要知道空间自相关系数ρ,并对其进行零阶第一类Bessel函数拟合,就能得到相速度c(ω)频散曲线。

微动剖面探测一般只需要得到剖面上横波速度的相对变化,即用视S波速度Vx表示:

$ {V_{x,i}} = {\left[ {\frac{{{t_i} \cdot V_{r,i}^4 - {t_{i - 1}} \cdot V_{r,i - 1}^4}}{{{t_i} - {t_{i - 1}}}}} \right]^{\frac{1}{4}}} $ (3)

式中, Vr为瑞利波波速,ti为周期。

从微动观测数据中提取瑞利波,获得相速度频散曲线,采用近邻法反演台阵下方地层速度结构获得地层视S波速度,并对剖面各点的Vx进行内插得到二维剖面图,用于地下结构分析。

2 微动探测岩溶实例 2.1 实验区域

本文选取武汉市轨道交通27号线江谭段文化大道渔牧村(30°22′53″~30°23′7″N,114°18′58″~114°19′4″E)为研究区(图 1)。

图 1 地铁线路测区位置及工作图 Fig. 1 Location of microtremor in subway map and working photos
2.2 观测方案

使用SPAC法探测地层结构时,单点微动探测需要观测台站沿圆周布置,且至少等间隔布置3台,中心点布置1台,组成圆形台阵。台阵有效探测深度H约为观测圆周半径r的3~5倍[4]

仪器观测对时间同步性有一定的要求[5],故本次实验采用外接授时GPS进行时间同步。采用二重圆形布设方式,在两个同心圆周各等间隔布设3台仪器,共7台仪器。为满足实验要求,使用r1=6.5 m、r2=13 m双圆台阵方式(图 2),沿文化大道自南向北共布置7个测点,进行滚动式观测(相邻测点共用3台仪器),形成一条长67.5 m的测线。在实际数据采集过程中,采用米尺测设,能保证仪器位置误差在cm级。

图 2 二维微动剖面观测测线及台阵示意图 Fig. 2 Lay out of 2D microtremor profiling

为避免行人、车辆干扰,实验在夜间进行,并对目标区内公路进行封路处理。

2.3 数据采集

实验采用英国Guralp公司生产的CMG-40TDE一体化地震仪,各台仪器均采用GPS自动授时。仪器频带范围为1~100 Hz,采样率100 Hz,并根据实际需求进行滤波处理。

在进行数据采集之前,需要对仪器作一致性检测。将所有仪器放置在同一地点,同时记录波形数据,然后计算其自相关系数、功率谱(图 3),仪器在1.5~15 Hz范围内一致性优于95%,能满足微动探测对仪器的要求。

图 3 一致性测试结果 Fig. 3 Results of consistency tests

在数据采集时,尽量减少不必要的人为扰动,并在确定所有仪器和GPS正常工作后再记录观测起止时间,每个测点观测时长不小于30 min。

3 数据处理与测试结果 3.1 数据处理

对于每个测点数据,先剔除掉人为干扰明显的数据段,滤掉1.5~15 Hz之外的频段,然后按20.48 s的时窗长度将数据分成若干段,分别计算每个时窗段内的Fourier谱和功率谱,再计算出不同台阵对的空间自相关函数并拟合零阶第一类Bessel函数(图 4)。

图 4 不同台间距空间自相关函数 Fig. 4 Spatial autocorrelation fuctions in each array spacing

拟合零阶第一类Bessel函数后,在频段范围内给定任意频率值fr(fr=ωr/2π),都可根据式(2)计算其对应的拟合最优相速度vr,从而获得点位的相速度频散曲线,如图 5

图 5 测点点位频散曲线 Fig. 5 Observed dispersion curves at each point

获得各点位频散曲线后,根据武汉市区域地质情况,建立初始地层结构模型并通过结果不断进行修改,得到最终的地层结构分层模型,并使用近邻法反演获得地下视S波速度。表 1为1号点位最终的地层结构模型,图 6为1号点位理论频散曲线与实际频散曲线的拟合结果,残差值保持在0.01以内。图 7为1号点位反演视P波和视S波的速度结构模型,残差值也能控制在0.02以内,拟合效果较好。

表 1 1号点位分层模型 Tab. 1 Hierarchical model at point 1

图 6 1号点位理论与实际频散曲线 Fig. 6 Theory and measured dispersion curve at point 1

图 7 1号点位反演速度结构模型 Fig. 7 Inversion velocity model at point 1
3.2 结果及分析

将7个点位反演数据综合起来进行插值、光滑计算,得到该测线微动探测视S波速度剖面图(图 7),其中上方坐标轴为本次7个测点的位置。本次结果是基于视S波速度剖面图和湖北省城市地质工程院在27号地铁线江谭段的钻孔资料分析得出的。

由于不同地层的深度、含水性等物理性质差异较大,所以视S波速度仅能提供地层相对的速度差异,而无法定量测量岩层的实际剪切波速。武汉地区属浅覆盖区,第四系地层厚度一般在20~40 m[5]。结合地质背景、基岩大致深度以及钻孔资料,本次获得的二维速度结构剖面图有以下特点:

1) 覆盖层分为杂填土和粘土两层,VS分别在80~150 m/s、150~500 m/s之间,其层面埋深在2~5 m和18~22 m,速度异常变化不大,土层性质较为均匀。

2) 粘土层下为基岩。基岩可分为强岩溶灰岩和中厚层灰岩两层,VS分别为500~800 m/s、>800 m/s,界面在36~40 m之间。强岩溶灰岩层中岩溶普遍发育,且强岩溶灰岩与基底未溶蚀基岩分界线起伏不大。

3) 在1号、3号和5号测点覆盖层下方发现有4个较大规模的低速区,在整体灰岩区发现有介质的变化,结合本地区地层概况,推测低速区为岩溶结构。在3号测点附近发现有Ⅱ、Ⅲ号两个溶洞,其中上方岩溶规模较小,垂高在3 m左右,下方岩溶规模较大,达到5 m以上。

在湖北省城市地质工程院给出的钻孔资料中,3号测点南侧2.5 m处有一个深度为26.5 m的钻孔,将其数据投影到微动二维剖面图上。对比发现,微动探测对于杂填土-粘土-基岩分界面的分层较为准确,误差在10%以内。对于隐伏岩溶探测,钻孔数据显示有一个顶板埋深19.3 m、垂高1.1 m的小规模溶洞,本次实验未能清晰探查清楚。另有一顶板埋深20.9 m、垂高3.1 m的中型溶洞在微动二维剖面图上能够反映出来,其顶板埋深21.35 m,垂高3.86 m。

对比剖面结果和钻孔资料,对于垂向,SPAC法在确定地层分界面上能得出较为精确的结果。在岩溶探测中,台阵可探测范围为台阵圆周半径r的3~5倍,对垂高1 m以内的岩溶分辨能力较差,对3 m及以上垂高的溶洞分辨效果较好。

图 8 微动探测视S波速度剖面与钻孔比对图 Fig. 8 2D microtremor apparent S-wave velocity compared with drilling chart
4 结语

基于空间自相关基本原理,采用微动探测方法探测武汉市轨道交通27号线江谭段地层结构与地下岩溶。对比微动反演结果和工程钻孔资料以及武汉地区区域地质、土层剪切波速情况,得到以下结论:

1) 研究区地层结构可分为4层,自上至下分别为杂填土(层面埋深2~5 m)、粘土(层面埋深18~22 m)、强岩溶层灰岩(层面埋深36~40 m)、中厚层灰岩(层面埋深>40 m)。

2) 测线下方存在4个低速区,推测为岩溶结构。结合钻孔资料,验证了Ⅱ号溶洞的真实性。所测4个岩溶中,Ⅱ号溶洞规模较小,Ⅰ号、Ⅲ号、Ⅳ号规模较大,垂高≥5 m,且沿N-S走向水平跨度达到5 m以上,但是Ⅰ号溶洞的具体规模还需通过后续工作加以验证。

3) 结合前人的微动探测视S波速度与土层剪切波速研究[6-8],认为在微动探测地层结构中,划取150~200 m/s作为地表杂填土视S波速度分界线,500~600 m/s作为覆盖层与基岩视S波速度分界线,其速度结构层也可适用于其他地区SPAC法微动探测研究。

4) 在实际中,可根据工程所需探测深度设计适合的台阵布设方式。在衡量需求精度和工程效益的情况下,设计测线长度和测点间距,保证达到工程所需最大精度。

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Application of SPAC Method to Probe Underground Karst Structure in Jiangxia District, Wuhan
SHEN Yuyi1     LI Jinggang1,2     WANG Qiuliang1     WEI Yong1     XU Jun3     
1. Key Laboratory of Earthquake Geodesy, Institute of Seismology, CEA, 40 Hongshance Road, Wuhan 430071, China;
2. Institute of Geophysics, CEA, 5 South-Minzudaxue Road, Beijing 100081, China;
3. Hubei Institute of Urban Geological Engineering, 463 Bayi Road, Wuhan 430072, China
Abstract: The microtremor array method is used to detect underground Karst in Jiangxia district, Wuhan metro line 27. Based on the spatial autocorrelation theory(SPAC), the Rayleigh wave velocity dispersion curves are extracted, and through the inversion of dispersion curves, acquires the S-wave velocity structure and 2D profile. The results show that the research area top-down can be divided into four layers. The low-speed areas are developed in the third layer, suggesting that low-speed areas would be karst structures and are not small scale. Compared with the engineering drilling chart data, the stratigraphic stratification and Karst scale results of the SPAC method are basically consistent with the actual result.
Key words: microtremor survey; stratigraphic structure; Karst; dispersion curve; SPAC method