2. 广州海洋地质调查局, 广州 510760;
3. 中国科学院大学, 北京 100049
2. Guangzhou Marine Geological Survey, Guangzhou 510760, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
在海底地震仪(OBS)地震记录剖面图上显示的性质不同或传播路径不同的地震波组称为震相;为了得到地壳深部信息,不仅要利用OBS数据的初至震相信息,还需要后至的震相来共同约束地下的速度结构模型.在对OBS数据震相识别前需要进行数据预处理,主要包括异常数据处理、位置校正、滤波等(敖威等,2010;夏少红等,2011;刘丽华等,2012;王强等,2016),OBS数据常规处理流程及方法也已经有很多实例(Qiu et al., 2001;Zhu et al., 2010;Lv et al., 2011;牛雄伟等,2014;Liu et al., 2015;Ruan et al., 2016),OBS常规处理后,开展震相识别工作,这些震相走时信息是下一步速度结构正/反演建模的基础.
但是当海底地形变化剧烈,深部构造多元,如大洋中脊、岛弧、俯冲带、海山等,地震剖面上的震相展布特征将十分复杂,不同于理论震相的分布特征(Zhang et al., 2013;王建等,2017).为了消除海底地形对震相产生的影响,减少震相识别产生的误差,Zhang等(2013)提出对海底地形起伏较大的广角OBS数据进行地形校正,并取得了良好效果.除了海底地形剧烈变化对震相识别带来的影响,复杂构造单元给震相识别带来的困难更加亟待解决.
针对上述问题,本文以TAIGER(Taiwan Geodynamic Research)计划中的T1测线东段OBS数据(图 1a)为例,利用RayInvr软件(Zelt and Smith, 1992)进行射线追踪模拟,讨论震相识别的方法.测线自西向东经过北吕宋海槽、北吕宋岛弧、花东海盆、加瓜海脊以及西菲律宾海海盆,海底地形起伏强烈,沉积基底变化复杂(图 1b,李春峰等,2007).Eakin等(2015)对该测线利用初至波走时信息的反演得到了速度模型,但是缺少深部结构中各圈层的界面信息.本研究利用初至震相以及后至反射震相进行速度建模,因为反射震相的确定有利于深部结构中各圈层界面的确定,可以获得更多的结构信息.具体工作是,对OBS24台站地震剖面,用地形校正、基底校正,使来自地壳的折射波和反射波更加符合理论震相趋势,从而便于识别;利用射线追踪方法对OBS21台站的一次波和多次波进行模拟,比较实际震相和理论震相,进一步确定PmP震相并验证了模型的可靠性;利用得到的速度模型进行正演模拟(以OBS25台站为例),并利用走时投影偏移方法,印证了速度模型的速度信息以及界面信息.
在海底地形起伏小,沉积层厚度变化不明显的情况下,根据理论震相趋势可以简单地确定OBS震相(Zhang et al., 2013),当OBS下方构造复杂,震相不易识别时,需要做进一步的研究,对此本文提出了新的震相识别综合方法(图 2).主要技术路线是,当地形起伏大时,应用地形校正去除地形影响;当沉积层厚度变化较大时,应用基底校正去除沉积层影响;当一次波不清楚,分辨不清时,追踪多次波从而进行一次波震相的判断;在得到正演模拟的速度模型后,由于可能存在人为的主观因素,采用正演模拟和走时投影,反过来再次验证速度模型.
T1测线是2009年在南海东部陆缘实施的TAIGER计划中的一条测线,T1测线东段共投放了7台OBS,全部回收,台站间距10或20 km,采样频率为250 Hz.激发震源是由4组气枪组成的枪阵,总容量为6600 inch3.沿着T1测线东段自西向东海底地形起伏很大(图 1b),由吕宋岛弧顶部水深约0.5 km增加到菲律宾海海盆处水深约5.5 km,如此大的海底地形高差导致来自地壳的折射和反射震相与理论震相展布特征差异很大,不易判断,这时需要进行地形校正.
地形校正的具体做法是,假设地震波在水层中是垂直入射和垂直出射的,将原始地震剖面上每一道的时间减去地震波在该震源点下方海水中传播的单程时间,海水速度取为1.5 km·s-1,此时震源点和检波器信号都校正在海底面上,即粗略降低了起伏地形的影响.
这里选取T1测线中OBS24台站为例,该台站位于加瓜海脊右侧(图 1),由于受到海脊构造特征的影响,震相的视速度变化很大(图 3a);如果根据震相视速度判断,左半支偏移距-18~-10 km的震相(视速度>8.0 km·s-1)有可能是来自上地幔的折射震相Pn,经过地形校正后(图 3b),其视速度接近6 km·s-1,推测是来自地壳内折射震相Pg;Pg震相确定后,左半支偏移距-50~-40 km处的震相确认为PmP,这在射线追踪和走时模拟(图 3d、e)中得到了很好的验证.在经过地形校正后(图 3b),左半支偏移距-25~-18 km处的Pg震相仍然有隆起现象,说明在速度模型中,加瓜海脊处的基底应为隆起的基底(图 3e);由此可见,地形校正有助于震相识别和模型建立.
另一方面,测线下方沉积基底反射时间与海底反射时间之差值变化比较大,170 km处反射时间相差约0.1 s,190~206 km处反射时间相差达1 s(图 1b),OBS24台站经过地形校正后震相仍有隆起(图 3b),可见地震波需要穿过起伏的基底到达海底地震仪.因此开展基底校正后,可以改善震相的展布趋势,同时验证加瓜海脊下基底的形态特征.
基底校正的方法跟地形校正一致,地震剖面中每一道的时间减去该震源点下面地震波在海水和沉积层中传播的时间,由于沉积层和下覆地壳速度相差较大,地震波在沉积层中可以视为垂直入射和垂直出射.校正时间的计算有两种方法,第一种方法即从同步开展的海洋多道数据中拾取基底界面对应的反射地震波的走时,第二种方法是利用模拟获取的速度模型进行深时转换.第一种方法适用于初始建模时进行震相识别,第二种适用于得到模型后验证速度结构.
以OBS24台站为例,在地形校正之后,做基底校正,可以看出,由于OBS24台站受到基底隆起(图 1b)的影响,震相不连续(图 3a、b),用第二种方法得到基底校正时间(图 3a),经过校正后(图 3c),左偏移距等于-25~-18 km的震相视速度接近6 km·s-1,确定为来自地壳内折射震相Pg,并在射线追踪和走时模拟中(图 3d、e)得到了验证.
1.2 利用多次波识别一次波震相处理多次波一般有两种情况,一种是去除多次波,突出有效波,提高信噪比, Xue等(2016)利用高阶稀疏拉登变换,分离初至波和多次波,与传统的拉登变换相比,更好地保留了初至波的振幅信息;另一种是利用多次波,拟合多次波震相(Kashubin et al., 2017),提高照明度.
T1测线东段数据一次海面反射的多次波发育明显(图 4a),一次波与多次波的震相时间差约为海底地震仪到海面的直达水波时间的二倍;且多次波包括气枪震源虚反射和海底地震仪虚反射(韩晓丽,2005),也就是发生了两次虚反射,所以震相极性没有发生反转.在模拟虚反射震相时,因为震源为气枪信号,离海面很近,震源虚反射的时间可以忽略不计,只模拟海底地震仪虚反射的时间.虚反射信息提供了更确切的震相证据,这种方法适用于复杂构造上方台站的震相识别,因为速度结构复杂时,震相杂乱,振幅较弱,不容易识别.
这里以OBS21台站为例展示效果(图 4).首先对OBS21台站的多次波震相进行波形分析,为了不受其他一次波或多次波的干扰,选择第256炮的波形数据,该地震道可以看作只有一次有效波及它的层间多次波和海面反射多次波信号叠加而成(图 4a红线处).提取零偏移距处的波形数据,起始振动位置约为2.8 s处(图 4d中箭头所指处),而第256炮的地震道,第一处强振幅与其对应的海面反射多次波之间的时间间隔约为5.5 s(图 4e),验证了一次波与海面反射多次波震相的时间差等于海底地震仪到海面的直达水波时间的2倍.因此,这里在模拟多次波震相时,从海底地震仪出发,向上在海水面先发生一次虚反射再向下传播.
地震剖面中右半支偏移距35~60 km的一次有效波震相与噪声震相混杂在一起(图 4a),不易分辨折射波和莫霍面的反射波,基于RayInvr软件追踪多次波的射线路径,通过射线追踪和走时模拟,一次波和多次波都相应的进行了良好拟合(图 4b、c),以此确定了一次波震相的拾取.加瓜海脊的存在造成地壳内折射震相和莫霍面的反射震相不容易分辨(图 4a),利用多次波识别方法确定了莫霍面的反射震相PmP,为速度模型的构建提供了必要的界面信息,走时的拟合同时也验证了模拟的速度结构模型的正确性.
1.3 正演模拟与偏移试算利用震相识别与走时模拟得到的速度模型可能存在主观的人为因素,因此需要对速度模型进行验证判断.下面根据已拾取的震相走时信息,以及利用RayInvr软件正演模拟得到的速度模型,从两个角度对震相与模型进行互验证.
首先,从速度模型角度出发,利用声波波动方程模拟地震波在地下传播的过程,基于声波波动方程正演模拟,顶层边界条件设定为自由边界,其余三个边界为衰减边界.将实际地震剖面中记录的震相(图 5a)与得到的速度结构模型的动力学理论震相特征(图 5b)对比,两者具有相似的Pg和Pn展布趋势;以及射线追踪和走时拟合(图 5c、d),佐证了速度结构模型的正确性.
另一方面,从拾取的走时信息出发,将拾取的震相走时投影到深度上(Gou et al., 2006).OBS深地震探测的特点之一是投放的间距较大(10~20 km),不适用于一般的偏移成像条件(间距要小于2 km),但是对于几百公里的测线来说,2 km的OBS间距是不现实的(Zelt and Smith, 1995),所以根据Gou等(2006)提出的走时投影偏移原理,只考虑一个炮检对时,一个反射震相对应;从炮点到检波点的路径上,所用时间等于该反射震相的所有反射点.并且,实际的反射点大多位于炮检对中心点的位置,所以考虑所有的炮检对,将得到的走时差和距离差在高斯条件下做偏移,成像点的连线即作为反射界面(图 6a);根据拾取的走时得到的边界与正演模拟得到的模型边界叠合在一起(图 6b),除了两端射线覆盖少的区域没有提供有效的界面信息,两者匹配的界面信息基本对应一致.这样良好的匹配度进一步证明了模型的准确性.
本文采用多种处理方法识别了T1测线东段OBS数据中来自地壳深部的震相,经过地形校正,识别出震相被拉平的地壳折射波Pg,以及来自Moho面的反射震相PmP,隆起的Pg震相也为模型的建立提供了基底信息(图 3);经过基底校正,验证了地壳折射震相Pg,以及确定了速度模型中加瓜海脊下方基底存在隆起的现象;利用多次波震相确定了地震波经过加瓜海脊下方的折射波震相(图 4),以及莫霍面的反射震相PmP,确定了模型中加瓜海脊与花东海盆交界处下方莫霍面的位置.
经过上述精细的震相识别,获得了T1测线东段的速度结构模型(图 7a),拾取的震相走时与初至反演(Eakin et al., 2015)中3467个拾取走时进行对比(图 7b),增加了589个反射震相,增加的震相提供了更多的来自地壳深部的信息,其中最重要是增加了377个莫霍面的反射震相,确定了莫霍面的形态特征.
经过上述数据处理与多种震相识别方法的使用,可以得出以下结论与认识:
(1) 在海底地形变化剧烈时,采用地形校正方法可以有效地简化震相展布趋势,有利于震相识别.
(2) 在沉积基底存在隆升或不整合面等复杂变化时,开展基底校正,消除Pg、Pn和PmP震相中沉积层的影响,可以更好地识别震相.
(3) 在初至震相不清楚的情况下,可采用多次波震相识别的方法,开展辅助性震相识别;同时,正演模拟及走时偏移方法可以对震相进行进一步的确认.
本文研究结果不仅为今后OBS地震数据处理提供了重要的经验与借鉴,同时将推动我国OBS深部结构研究的不断深入与发展.
致谢 感谢数据处理以及成图中使用的SU软件包(Cohen and Stockwell, 1995)以及GMT绘图软件(Wessel and Smith, 1998).感谢已故友人Kirk McIntosh教授提供的T1测线海底地震仪数据;感谢两位匿名审稿专家建设性的意见,大大提高了文章质量;感谢法国海洋研究所Jean-Claude Sibuet教授的指导与讨论,感谢中国科学院南海海洋研究所张佳政、黄海波两位博士的讨论,让作者受益匪浅.
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