0 引言

全球地震学起始于德国人Von Rebeur-Paschwitz在1889年观测到的第1张地震图。该地震图记录了日本大地震，但精度低，难以进行定量分析。直到1900年，地震学家Oldham从地震图中识别出P波震相、S波震相，从此地震震相识别和解释的研究蓬勃发展。地震震相是指由沉积环境（如海相或陆相）所形成的地震特征（Sheriff，1982），于20世纪70年代末期被引入石油地震勘探领域。众所周知，传统震相识别主要通过肉眼观测地震反射特征来判别，具有较大的主观性。因此，利用地震属性参数定量识别震相的方法应运而生。

随着新的数学算法的不断引入和计算机技术的迅速发展，地震属性分析技术在20世纪90年代初趋于成熟，地震属性研究开始向科学化方向发展，在震相识别、构造解释、地层岩性解释、储层评价、油藏描述以及油藏流体动态监测等领域，日益发挥着重要作用（Cooke，1999；Pearson et al，1999；Steeghs，1999；张延玲等，2005；吕公河等，2006；王利田等，2006；Contreras et al，2007）。

目前，地震属性大致可以分为物理属性和几何属性（Taner et al，1994）。物理属性包括运动学和动力学属性，主要指振幅、波形、频率、速度及衰减等，反映地震波的传播特征、岩性等物理特性；几何属性包括倾角、方位、曲率等与地震层位的几何形态有关的属性，反映地质体空间几何特征，常用于地震地层学、层序地层学及断层与构造解释。

地震属性提取技术在勘探地球物理领域的广泛应用，引导科研人员将地震属性参数应用于人工源宽角反射/折射深地震测深剖面的资料预处理和震相识别。宽角反射地震探测为了能获得更大深度和更大尺度范围的地壳几何特征和速度结构信息，采用大药量炸药激发、长排列接收的数据采集方式。因此，人工源宽角反射/折射地震数据具有以下特点：①大偏移距；②宽角地震剖面下方的地壳速度结构有较大的不确定性和非唯一性，从而影响反演结果；③地表起伏强烈，探测深度较深，中下地壳可能存在强衰减地层，数据信噪比较低，数据质量欠理想。

传统的地震数据前期处理是对宽角反射/折射地震数据进行简单地剔道和带通滤波，对于某些信噪比较低的数据，这样的处理并不能对数据质量产生较大改善。考虑到地震子波到达反射界面时，振幅、相位等地震属性参数会发生较大变化，尝试利用地震属性参数对宽角反射/折射地震数据做初始处理后进行震相拾取，以期提高地震资料的信噪比和震相识别的准确性，为后期地壳速度结构反演做准备。

1 数据来源

青藏高原西缘受印度板块俯冲碰撞影响，断裂发育，浓缩了青藏高原古生代和新生代的造山历史，正日益成为国内外地学领域关注的焦点（Murphy et al，2000；Lacassin et al，2004；Wittlinger et al，2004；Valli et al，2007；李海兵等, 2007, 2008；Caldwell et al，2009；许志琴等，2011）。2011年9—11月，中国科学院地质与地球物理研究所在青藏高原西缘开展深地震测深（DSS）（图 1）项目，文中所用资料即来源于此。

图 1所示札达—泉水沟深地震测深剖面呈南北走向，南端始于札达盆地，穿越阿伊拉日居山、喀喇昆仑断裂（KF）、拉萨地块、班公湖—怒江缝合带（BNS）、羌塘地块、郭扎—龙木错断裂，延伸至北端甜水海地体中的泉水沟。该测线长380 km，海拔高程4.0—5.8 km。在不同构造单元共触发7炮（炮点编号SP1—SP7）（图 1），炮点深度约40 m，沿剖面以约2.0 km的间距布设185个便携式三分量数字地震仪，共采集数据40 GB。地震仪记录的每炮信号长度为5 min，采样间隔5 ms。

2 札达—泉水沟剖面地震属性参数提取及应用 2.1 震相特征分析与地震属性提取

地震记录由各种震相组成，而震相的复杂特征由震源性质、介质性质、仪器性能、观测条件等综合因素决定。波的振动方式、传播路径等存在差异，使得不同的波有不同的运动学和动力学特征。地震分析的首要任务是，利用到时、相位、振幅、速度、周期、能量等参数，根据已知地震波的共有特性识别震相。共有特性如下：①纵波速度大于横波速度，横波速度大于面波速度，纵波、横波、面波依次到达；②纵波振幅小于横波振幅，横波振幅小于面波振幅（深震例外）；③纵波周期小于横波周期，横波周期小于面波周期；④震级越大，能量越强，振动的持续时间越长。震中距越大，各波列振动持续时间越长；⑤纵波在垂直分量及靠近震中方位的一个水平分量上能量较强，横波在水平分量上能量比纵波强，SH波水平分量的能量较强，垂直分量无能量分配，SV波垂直分量及靠近震中方位的水平分量的能量较强；⑥绕射波的振幅比直达波的振幅弱，反射波的振幅比直达波的振幅强；⑦远震P波的出射角小于85°，极远震PKP波的出射角大于85°。

参考天然地震的震相特征，提取人工源宽角反射/折射地震数据的振幅、信噪比、主频、带宽等不同的地震属性参数进行对比实验，挑选对界面变化敏感的参数作为研究重点。

（1）振幅。振幅对于地下介质的反应比较敏感，当地震波到达反射界面时，振幅就会发生明显改变；当地震波穿过低速层或破碎带时，振幅就会明显减小。利用公式（1）计算札达—泉水沟剖面的平均绝对振幅。

$\bar{A}=\frac{\sum\limits_{i=1}^{N}\left|A_{i}\right|}{N} \quad i=1, 2, 3, \cdots, N$

(1)

式中，N为视窗内采样点数；|A_i|为瞬时绝对振幅。平均绝对振幅用于研究岩性趋势变化，可用于岩性解释。

（2）信噪比。波至前后的振幅比即为信噪比。以地震子波到达时刻为中心点，求取前后0.5 s的短时窗内的振幅平均值，用前0.5 s的振幅平均值除以整个时窗（前后时窗相加）内的振幅平均值，即可得到信噪比。

（3）主频。主频为经傅里叶变换后振幅最大值对应的频率。

（4）瞬时带宽。基于信号的时频分析，根据瞬时振幅谱分别求取累加振幅为信号总振幅的15%和85%的频率，取二者之差为瞬时带宽。理论上，当地震波在高衰减介质中传播时，地震信号带宽变窄。

（5）瞬时高频能量。基于信号的时频分析，取某时刻8—16 Hz信号的能量之和除以该时刻信号总能量。理论上，当地震波在高衰减介质中传播时，高频能量会衰减。

（6）视周期。相邻波谷之间的时间差与相邻波峰之间的时间差中的最大值。

属性参数计算完成后，将以上6种地震属性参数绘制于图 2，（a）—（f）图依次为平均绝对振幅、信噪比、主频、瞬时带宽、瞬时高频能量、视周期。由图 2可知：当初至波和反射P波到达时，振幅明显增强；与振幅属性相似，当初至波和反射P波到达时，信噪比也会出现明显增强；与主频属性类似，地震波穿过高衰减介质时，高频衰减，主频降低，瞬时高频能量减小；该地震记录信噪比偏低，噪音能量较强，致使其他属性特征均不明显。

2.2 利用地震属性参数识别震相 2.2.1 宽角反射与折射地震资料预处理。

获得地震记录的一系列地震属性参数后，可以利用这些参数对地震记录进行预处理，并在此基础上识别震相。

如果主频最小值过大，说明地震记录存在高频噪音的可能性较大。可根据该理论基础进行坏道剔除处理，具体操作步骤为：①假设地震折合走时记录从-6 s—16 s，将该时段每1 s分1段，共22段，每段进行FFT得到主频f_r；②计算每道的最大主频f_rmax和最小主频f_rmin，求出R=f_rmin/(f_rmin+f_rmax)；③将R限定在一定范围内，如保留R＜0.35的部分，同时保留f_rmin＜10 Hz的部分（其中0.35和10均为经验值，需在不断尝试下得到一个相对恰当的值）。

文中给出札达—泉水沟剖面SP7垂向分量的地震记录图，见图 3，可知，将R和f_rmin限定在一定范围内，可有效去除高频噪音影响。一些噪音道和坏道被剔除后，地震记录清晰度有了明显改善。坏道剔除后，将地震记录进行带通滤波，保留0—16 Hz的频率成分。

2.2.2 宽角反射与折射震相识别。

高质量地震资料的震相拾取，是正反演计算和重建地壳精细结构的重要基础。然而，在实际的野外工作中，受激发条件、观测条件、仪器响应、地层吸收衰减等影响，采集的宽角地震数据欠理想，震相不清晰，拾取到时数据过程主观随意性较大，加之依赖视觉效果和个人经验进行的震相判别和拾取过程本身欠严谨，震相拾取不准确，到时数据失实，进而导致对地壳速度结构的后续分析解释产生谬误。

基于提取的地震属性参数，利用反射P波或S波到达时刻地震子波往往具有的高信噪比、高能量特点，针对深度—速度平面上每一个点，计算其在宽角记录剖面上对应的同相轴，将地震子波到达时刻短时窗内的子波振幅、振幅比及震相的横向相关性3个指标进行加权叠加，作为目标函数F，采用P波和S波联合扫描的方式，识别可能的反射震相。扫描的目标函数F为

$F=W_{A} \times A+W_{r} \times r+W_{C} \times C$

(2)

其中，W_A、W_r、W_C为权系数，据经验给定。A、r及分别为任一波至时刻短时窗内地震子波的平均振幅、波至前后的振幅比（信噪比）及子波的横向相关性。

根据札达—泉水沟剖面震相扫描结果中的能量大小和该区实际构造特点，选取震相在图 4中所对应的点见图中所示十字标志。根据扫描所得震相点的深度和速度，计算理论折合走时曲线，公式如下

$T_{\mathrm{r}}=\frac{\sqrt{X^{2}+4 H^{2}}}{V}-\frac{|X|}{V_{\mathrm{r}}}$

(3)

式中，T_r为折合走时；X为偏移距；H为深度；V为地震波速度；V_r=6.0 km/s，为地震波折合速度。

以炮点SP2震相扫描结果为例，利用公式（3）计算理论折合走时曲线（见图 5中蓝色曲线），依据理论折合走时曲线以及该区域已有研究成果和实际地质背景，拾取最终震相走时，见图 5中所示红色十字。以此类推，可计算所有炮点的所有震相走时。

2.3 结果论证

为验证所拾取震相的准确性，沿札达—泉水沟剖面测线绘制炮点SP1—SP7激发的震相，结果见图 6。图中，相同颜色的虚线代表同一炮激发的震相。如图 6(a)中虚线1所示，地震波从炮点SP3传播到炮点SP4的时间（浅蓝色虚线），等于地震波从炮点SP4传播到炮点SP3的时间（绿色虚线），其他震相亦然，即全部震相满足走时互换原理。据此，认为拾取的震相可靠。

获取震相走时后，即可利用射线（RayInvr）方法对青藏高原西缘380 km长的札达—泉水沟剖面地震记录开展反演计算，进而获得该剖面下方的地壳速度结构（王晓等，2015）。

3 结论

不同的地震属性对界面变化的敏感程度不同，所表征的物理含义也不尽相同。本文依托于青藏高原札达—泉水沟深地震测深剖面，分别提取振幅、信噪比、主频、瞬时带宽、瞬时高频能量、视周期等地震属性参数，并利用不同参数的不同特点开展数据预处理和震相拾取工作。

（1）依据札达—泉水沟深地震测深资料主频不会过高（一般在8—16 Hz）的特点，进行坏道剔除、高噪音道和带通滤波的预处理工作，以提高地震记录信噪比。

（2）利用多种地震属性参数的加权作为目标函数，通过P波和S波联合扫描的方式拾取震相。

结果显示，相较传统的肉眼识别震相方法和单独用P波或S波扫描震相的方法，P波和S波联合扫描的方法在利用地震属性定量分析震相的基础上增加了约束条件，可有效提高震相拾取的准确性，提高资料处理的整体精度，为获取更为精细的地壳速度结构提供支撑。