0 引言

长期观测表明，观测山洞环境因素对地震观测数据有重要影响（高昂，2013），其中潮湿是除雷击外影响严重的因素之一。潮湿对裸露在空气中的传感器、观测装置、标定系统和数据传输线路缓慢侵蚀，不仅对观测数据产生干扰，也会造成漏电损坏仪器（张永刚等，2006）。对潮湿因素进行分析并找到问题所在，努力减少或消除此类原因造成的干扰，对保持山洞观测环境稳定，获取准确的地震观测数据和提高观测质量大有裨益。

目前，对洞体应变仪器采取简单的防潮措施，如：干燥剂、聚乙烯摆罩和抽湿机等，但均存在一定缺陷，如：干燥剂需频繁更换，普通摆罩保温效果差，且不能阻止潮气从仪器摆墩底部上升，抽湿机存在噪声干扰。

山洞潮湿主要由山洞内外温差过大造成，特别是夏季，洞口处冷热气流交换剧烈，湿度大。观测山洞长度太短、洞体被覆太薄、洞门保温效果差加剧潮湿环境的形成。在无法改变山洞潮湿环境外因情况下，有必要加强实施观测系统自身防潮措施。

1 环境潮湿危害

在“十五”数字化改造和“十二五”一县一台项目建设完成后，安徽省洞体应变观测仪器配备达29套，潮湿造成的故障次数逐年上升（赵希磊等，2016）。这类仪器摆体均采取密封措施，但在长时间运行中外界潮气慢慢进入摆体内部，造成摆体零部件技术参数（质量、长度、形状等）发生改变，进而影响观测数据质量。尤其是外置的调零部件（电机、齿轮等），更容易因潮湿而出现故障。2016年10月11日，检查发现佛子岭地震台石英水平摆摆体受潮。如图 1所示，摆体内金属框架底部发霉、腐烂，导致仪器严重倾斜，悬垂无法调整到正常工作位置，经厂家判定仪器报废。可见，潮湿不仅影响观测数据质量，也会造成经济损失。

泾县地震台2016年12月31日伸缩仪观测数据图中EW分量出现尖峰突跳，见图 2，其中NS向固体潮清晰平滑，EW向有固体潮轮廓，但尖峰干扰较多，观测噪声偏大。此类尖峰突跳多为电脉冲干扰所致，怀疑由仪器主机或线路漏电所致。现场检查发现，传感器端航空插头受潮，腐蚀严重，存在漏电现象。

2 防潮措施

在做好观测山洞防气流保温的基础上，分别对仪器摆墩、摆体、线路和主机端进行防潮处理，对观测系统采取全方位防潮措施，确保防潮效果。

2.1 摆墩防潮

浇筑摆墩采用掺杂防水剂的抗渗混凝土，防止潮气从地下及四周渗透至摆墩表面。抗渗混凝土(water-tight concrete)是指通过调整混凝土配合比、外加剂和掺合料或使用特种水泥等提高自身密实性、憎水性和抗渗性，满足抗渗等级大于或等于P6级的混凝土。对于抗渗混凝土来说，耐久性体系中重要的研究内容即为抗渗性。

2.2 摆体防潮

图 1中石英摆摆体腐烂的主要原因是摆体采用不具备防潮、耐腐蚀功能的金属材料，建议仪器生产厂家尽量使用不锈钢材料设计摆体，少用合金等不耐腐蚀的材料。

2.3 线路防潮

线路接头及航空插头尽量采用密封接插件，对无法使用密封接插件的接线盒，可在盒内放置干燥剂包，定期更换干燥剂，防止潮气从线路接头处进入。为减少干燥剂更换对仪器观测数据的影响，尽量选择仪器维修或标定时段进入山洞同时操作。

2.4 主机防潮

正在工作的主机，由于主机内电源电路板在供电状态会散发一定热量，能驱散潮湿气体，故只需在主机外部放置绝缘干燥剂。

2.5 航空插头防潮处理

航空插头尽量采用成品的密封接插件，如需对航空插头进行临时防潮处理，可采用以下方法：使用溶胶枪，将热熔胶填充在航空插头接线处，也可采用703防水凝胶，阻止潮气进入航空头，操作示例见图 3。

2.6 焊接点防潮处理

借鉴地电学科对电极引线与测量线焊接点的防潮处理方法[图 4(a)]，对观测山洞内电路焊接点做进一步防潮处理。具体操作步骤如下：套热缩管前，用703防水凝胶覆盖焊接点及线缆外皮裸露处；采用比较长的热缩管，延长潮气进入焊接点的距离；用703胶密封热缩管口，使用热吹风机将热缩管缩紧，压缩管内空气[图 4(b)]。

3 防潮效果

采用以上防潮技术，对泾县地震台观测山洞内伸缩仪EW分量进行防潮处理（黄兴伟，2009），处理前后观测数据曲线见图 5。为方便对比观察，对部分超限数据采取上下平移处理，故纵坐标被标注为相对应变量。由图 5可见，处理前观测数据曲线虽然固体潮清晰，但噪声水平较高，干扰较多；防潮处理后观测数据有一个稳定过程，噪声水平下降明显，干扰减少（苏恺之，2005）。分析认为，针对泾县地震台伸缩仪采用的防潮措施，如：洞口防潮门、防水泡沫罩、塑料袋和干燥剂等，对观测环境防潮起到一定作用，但效果不明显，此次防潮处理注重观测系统自身，因而效果较好，可供同行借鉴。

4 结束语

本文对观测山洞环境潮湿的危害及成因进行了详细分析，应用防潮技术，设计一些防潮装置。泾县地震台伸缩仪防潮处理后，观测数据噪声水平下降明显，表明防潮处理效果显著。今后，要深入开展防潮技术的推广与应用，并对安徽省洞体观测仪器开展巡检和防潮改造，确保观测数据的高质量产出。