0 引言

煤矿作为全球能源的重要支柱之一，凭借其高能量密度，成为众多工业领域的基础原料。在我国“富煤、贫油、少气”的地质条件下，煤炭产业的发展促进了经济的稳步增长。然而，随着煤矿开采深度加大、采空面积增加和加工活动频繁，由此引发的矿震事件、瓦斯突出、地面坍塌等灾害风险也在升高。2022年，国家矿山安监局和财政部印发《煤矿及重点非煤矿山重大灾害风险防控建设工作总体方案》，指出需实现对煤矿及重要非煤矿山关键区域和重点位置的重大风险进行实时监控、快速识别及精确评估。2023年6月，内蒙古自治区人民政府印发《内蒙古自治区人民政府办公厅关于进一步加强全区井工煤矿安全管理若干措施的通知》，指出要持续加强安全生产责任的落实力度，构建稳定有效的安全生产长效机制，从而预防井工煤矿生产安全事故的发生。因此，防范化解矿震可能带来的重大风险，是煤矿企业当前的迫切需求。

红庆河煤矿作为我国西部典型强动压矿井，近年来冲击地压事件频发，对矿井安全生产和经济效益造成严重影响（孙卓越，2021），通过建设红庆河煤矿地震监测专用台网，可实现煤矿开采区域地震事件的动态监测和预警。然而，台网中每个台站的监测能力受到台基背景噪声的限制。

背景噪声是地震观测数据的重要组成部分，直接对地震观测数据质量产生影响。背景噪声越强，监测微小地震的能力越弱，观测动态范围也越小（中国地震局监测预报司，2017），导致高灵敏度的现代化地震仪记录数据失真，影响观测数据的准确性。因此，对任何新建地震台站进行台址勘选时，均需进行台址噪声水平测试及定量评估（廖诗荣等，2008）。1993年，美国地质勘探局（USGS）的Peterson（1993）通过分析全球75个台站所记录的近2 000条背景噪声数据，计算功率谱密度（Power Spectral Density，PSD）分布，得出地球高噪声新模型（New High Noise Model，NHNM）和地球低噪声新模型（New Low Noise Model，NLNM），即通常所称的皮特森模型。该模型被广泛运用于地震台站环境噪声水平评价、仪器标准定义和不同背景噪声水平下地震计响应预测等（廖诗荣等，2008）。为尽量避免背景噪声数据筛选、截取等预处理环节，McNamara等（2004）提出功率谱概率密度函数（Probability Density Function，PDF）方法。该方法基于噪声功率谱密度，计算相对应的概率密度函数，使得数据具有完整性和连续性。目前，美国（McNamara et al，2004）、新西兰（Rastin et al，2012）、英国（Green et al，2017）等国家将该方法广泛运用于背景噪声水平评估、仪器标定和故障检测、地震数据质量分析等方面。在国内，相关研究有：杨千里等（2019）采用PSD与PDF方法，评估新疆和田台阵背景噪声水平，对出现的谱异常进行总结归纳，并针对台阵降噪提出建设性意见；广东（陈建涛等，2019）和黑龙江（胡宝慧等，2022）等省地震局通过使用PDF法，实现对地震监测仪器运行状态检测和环境噪声计算分析；颜杰等（2023）基于节点地震仪密集台阵观测和背景噪声成像技术，对露天矿采空区进行探测，相比传统方法具有经济、效率高等优点。

本文通过采集红庆河煤矿工作面和东胜地震台地震波形数据记录，计算0.1—20 Hz频段的RMS值、加速度PSD值及相应PDF值，分析其背景噪声特征，旨在为煤矿区域背景噪声评估、观测数据质量提升提供参考依据。

1 红庆河煤矿概述 1.1 地理位置和地质构造

内蒙古自治区是国家重要能源和战略资源基地，红庆河煤矿所属企业内蒙古伊泰集团位居内蒙古自治区煤炭企业50强首位，被国务院列为全国14个大型煤炭基地骨干企业之一。红庆河煤矿位于鄂尔多斯高原东部，在内蒙古自治区鄂尔多斯市伊金霍洛旗境内，是当地重要的煤炭生产基地。该区域地形特点为中部偏北地势较高，呈现出向南、北两侧逐渐降低的斜坡状地貌，平均海拔1 305.20 m，最大地形高度差213.60 m，属高原侵蚀性低中山地貌特征，主要由低矮山丘构成。区域地震烈度小于Ⅵ度，地震动峰值加速度为0.05g，地震动加速度反应谱特征周期为0.4 s，属弱震区。

红庆河煤矿井田位于东胜煤田南缘东部，其构造形态与区域含煤地层构造形态一致，总体为一向西倾斜的单斜构造，地层产状沿走向及倾向均有一定变化，但变化不大。煤矿所在地区受毛乌素沙漠影响，地面多被风积沙覆盖；区内植被稀少，水系不发育；矿区东部邻近丁当庙西河，西部有喇嘛庙西渠，均为季节性河流，自西北向东南汇入札萨克水库，其水量变化受降雨影响。红庆河煤矿拟建非天然地震监测台网，主要监测区域以三采区为主，主要覆盖其中2个工作面，以考察工作面回采引起的非天然地震事件以及邻近工作面采空区顶板断裂等引起的地震事件。

1.2 矿震监测能力现状

内蒙古自治区测震台网依托本区48个测震台站和邻省接入的60个测震台站，共计108个测震台站开展地震监测工作，地震监测能力得到有效提高。然而，由于自治区行政区域东西跨度大（区域面积达118.3万km²），台站密度相对较低，平均台间距约300 km。红庆河煤矿周边监测台网密度不足，最近台站为直线距离65.9 km的东胜地震台（下文简称东胜台）。煤矿矿震监测能力较弱，加之矿区内部机电设备干扰、介质结构显著不均匀性以及波速强烈各向异性，导致许多矿震事件难以被准确监测和记录，如震中空间位置和震级等地震要素偏差较大。针对矿震监测，地震仪的灵敏度和定位设备的精确度仍需进一步提升。同时，矿产企业与测震台网中心之间缺乏数据共享与交流，未能有效形成矿震一体化监测体系。

红庆河煤矿配备1套48通道ARAMIS M/E微震监测系统（波兰EMAG公司生产）。该系统通过集成数字DTSS传输系统，实现了矿山震动定位、震动能量计算及危险性评估，不仅可在时间上对矿震的发生进行一定程度的监测，还可对震源进行水平、垂向定位。鉴于该微震监测系统是一种地球物理探测技术，井下各个地震传感器（拾震器探头）的配置和安装位置都会对监测系统的实际监测效果产生影响，且现有微震、地音监测技术不能满足现场对矿震、天然地震等震动事件的监测精度要求，无法利用当前技术平台对震级和能量进行速报，制约了震动监测方法在矿山的进一步发展与推广。为满足现场对矿震准确监测定位与应急速报的需求，计划构建煤矿专用地震台网，以实现对矿震事件的及时准确监测与速报。

在地表及井下不同深度记录的振动数据中，既包含地表噪声，也涵盖地下地震波信号，而台站间距是决定台网监测震级起算函数的重要参数，依据不同台站间距配置，可以获得不同的台网监测能力范围。地震观测台站背景噪声是影响台网地震监测能力的重要因素之一。由于背景噪声的存在，使得地震计对微小信号的监测能力减弱。因此，选择优良台址，构建立体监测网络，可最大程度地降低观测系统的背景噪声水平，进而提升台网地震监测能力，获取高质量地震波形数据记录。

2 原理和方法

为应对近年来煤矿非天然地震事件频发状况，通过收集地震波形连续观测数据，分析煤矿工作面背景噪声数据，为煤矿地震专业台网建设及台网观测数据质量提升提供一定参考依据。选取红庆河煤矿记录时长为1周的原始地震波形数据，截取其中2天共计48 h连续观测数据，分析背景噪声水平。数据由煤矿某工作面上方埋置的1台GL-PMS10一体化短周期地震仪（北京港震科技股份有限公司研制，频带10 s—150 Hz，采样率500 Hz）和2台GL-PS2短周期地震仪（北京港震科技股份有限公司研制，频带为2 s—50 Hz，采样率分别为200 Hz和500 Hz）记录。选取东胜台相同时段的地震波形数据进行对比分析（BBVS-120型地震计，频带120 s—50 Hz，采样率100 Hz；EDAS-24IP型数据采集器）。

2.1 数据预处理

将原始波形数据以1 h长度进行分段，并对分段数据进行分道处理，即划分为东西、南北、垂直分向数据，通过对记录数据进行去均值和去长周期处理，以减少周期大于信号记录时长的污染和长周期对功率谱计算的偏差，并扣除记录段数据的仪器响应灵敏度，将其转换为地震动加速度值。采用PDF方法，无需对数据中的突发事件、仪器毛刺等信号进行截取处理。

2.2 功率谱密度计算

背景噪声PSD值常采用傅里叶变换法进行计算。在周期时间序列y(t)的有限范围内进行傅里叶变换，可表示为

$Y\left(f, T_r\right)=\int_0^{T_r} y(t) \mathrm{e}^{-i 2 {\rm{ \mathsf{ π}}} f t} \mathrm{~d} t$

(1)

式中，T_r为时间序列段长度，f为频率。

对于离散频率值f_k，傅里叶变换定义为

$Y_k=\frac{Y\left(f_k, T_r\right)}{\Delta t}$

(2)

式中：Δt为采样时间间隔；f_k = k/(NΔt)，其中k =1, 2, 3, …, N-1，N为截取时间段的采样点数，N = T_r/Δt。

根据维纳—辛钦定理，功率谱密度定义为

$P_k=\frac{2 \Delta t}{N}\left|Y_k\right|^2$

(3)

将速度PSD值转换为加速度PSD值，公式如下

$P_{a, k}=\left(2 {\rm{ \mathsf{ π}}} f_k\right)^2 P_k$

(4)

式中，P_k为速度功率谱密度，P_{a, k}为加速度功率谱密度。

在频带范围外，需考虑仪器自噪声等因素影响导致的PSD曲线失真。为此，需扣除仪器传递函数影响，以反映真实地噪声物理量值，计算公式如下

$\mathrm{PSD}_a=\frac{P_{a, k}}{\left|H(s)^2\right|_{s=i \cdot 2 {\rm{ \mathsf{ π}}} f}}$

(5)

式中，PSD_a为真实地面运动加速度功率谱，H(s)为仪器传递函数。

2.3 平滑处理

为了使PSD值在频域对数坐标中呈等间隔均匀分布，拟对PSD值进行1/3倍频程积分。1/3倍频程中心频率f_c对应的PSD值被定义为

$\operatorname{PSD}_a\left(f_{\mathrm{c}}\right)=\frac{1}{n} \sum\nolimits_{f=f_1}^{f_{\mathrm{h}}} \operatorname{PSD}_a(f)$

(6)

式中，f_l为频带下限频率，f_l = 2^-1/6f_c；f_h为频带上限频率，f_h =2^1/6f_c；n为介于二者之间频率f的个数。中心频率f_c以1/9倍频程为递增步长，即下一个中心频率f_c^k+1与当前中心频率f_c^k的关系表达为f_c^k+1=2^1/9f_c^k，基于计算所得中心频率f_c，继续计算相应的f₁和f_h，再将新的f₁和f_h之间的PSD值求平均，作为下一个中心频率f_c的PSD取值。经循环计算，在0.1—50 Hz频带范围内，每个记录段PSD值随频率的变化，可用对数坐标系呈等间隔采样的中心频率对应的PSD值来表示。

2.4 概率密度函数计算

每个中心频率f_c的PSD概率密度函数可以表示为

$\operatorname{PSD}\left(f_{\mathrm{c}}\right)=N_{P_{f_{\mathrm{c}}}} / N_{f_{\mathrm{c}}}$

(7)

式中，N_fc为记录段总数，N_Pfc为f_c频点的PSD取值在某个PSD取值范围内记录段的个数，文中PSD窗长和步长均取1 dB，变化范围为-200—-50 dB。以f为横坐标、PSD为纵坐标，PSD(f_c)为色块绘制三维平面图，得到PDF分布图，不同色块表示某频点在一定PSD窗内的功率谱概率。

台站环境背景噪声水平速度均方根值（RMS）计算公式为

$\mathrm{RMS}=\left[P_k(f) \cdot\left(f_{\mathrm{h}}-f_1\right)\right]^{1 / 2}=\left[P_k(f) \cdot f_{\mathrm{c}} \cdot \mathrm{RBW}\right]^{1 / 2}$

(8)

式中，RBW = (f_h - f_l)/f_c为相对宽度。

3 背景噪声特征分析

基于1台GL-PMS10一体化短周期地震仪、2台GL-PS2短周期地震仪以及东胜台BBVS-120地震计监测数据，计算0.1—20 Hz频段的背景噪声水平速度均方根（RMS）值，并绘制各仪器各通道PSD值图和PDF图，根据计算结果进行特征分析。为确保背景噪声数据的准确性、避免非天然地震噪声事件干扰，选取红庆河煤矿爆破事件较少的连续2日波形数据，与东胜台同期观测数据进行特征对比分析。

3.1 RMS值特征分析

按照GB/T 19531.1—2004《地震台站观测环境技术要求第1部分：测震》中对于测震台站环境地噪声水平的有关要求，将测震台站环境地噪声水平Enl分为5级，根据公式将Enl转换为Enl_dB：

$\mathrm{Enl}_{\mathrm{dB}}=101 \mathrm{~g}\left[\mathrm{Enl} / 1\left(\mathrm{~m} \cdot \mathrm{~s}^{-1}\right)^2 / \mathrm{Hz}^{-1}\right]$

(9)

使用分贝数表示环境地噪声水平：Ⅰ级环境地噪声水平：Enl_dB＜-150 dB；Ⅱ级环境地噪声水平：-150 dB≤Enl_dB＜-140 dB；Ⅲ级环境地噪声水平：-140 dB≤Enl_dB＜-130 dB；Ⅳ级环境地噪声水平：-130 dB≤Enl_dB＜-120 dB；Ⅴ级环境地噪声水平：-120 dB≤Enl_dB＜-110 dB。

截取2024年3月20日—21日GL-PS2（200 Hz）、GL-PS2（500 Hz）、GL-PMS10、BBVS-120（东胜台）4台仪器三分向数据，计算速度均方根（RMS）值，得到RMS值随时间的变化，结果见图 1，可见：南北向的RMS值最大，其次为东西向，垂直向最小，说明南北向噪声较大；每日0—12时，RMS值呈相对较低水平，该特征在图 1(d)中尤为明显，可能与东胜台靠近市区，受人类活动影响有关。

在研究时段内，基于4个仪器的环境地噪声水平见表 1，可知：煤矿区域布设的3台仪器及东胜台均达到Ⅱ级环境地噪声水平，且接近Ⅰ级环境地噪声水平，适宜布设地震监测台站。东胜台因位于市区附近，所受干扰较大，其BBVS-120型地震计的RMS值明显偏高。因此，在煤矿工作面附近布设地震监测台网，所受干扰较少，有利于监测地震和矿震事件。

3.2 PSD值特征分析

为研究环境背景噪声PSD值特征，计算以上4种仪器观测数据的加速度功率谱密度（PSD），并绘制PSD平均值随频率（0.1—20 Hz）分布图，结果见图 2。

由图 2可见：GL-PS2（200 Hz）、GL-PS2（500 Hz）仪器的PSD值曲线形态差别不大，在0.1 Hz—5 s频段内，PSD值均出现低于地球低噪声新模型（NLNM）的现象，推测认为，GL-PS2仪器低频带范围较小，在2 s—50 Hz频段内出现数据失真现象；煤矿区域3台仪器的PSD值曲线在1—4 Hz频段呈较大上升趋势，结合仪器布设环境，认为可能受附近草场牛羊群活动、风尘天气、牧民驾驶交通工具以及煤矿开采活动等噪声影响；东胜台PSD值曲线上升趋势更大，说明观测区域噪声干扰源更多，因靠近市区，其高频背景噪声主要受人类活动影响，波动较大，且在2 Hz频率附近，PSD值超出地球高噪声模型（NHNM），推测受到台站附近道路交通和城市扩建产生的噪声影响。由此可知，4台仪器背景地噪声水平较好，总体上适宜布设地震监测台站。

3.3 PDF值特征分析

选取垂直向PSD值进行PDF特征分析，得到以上4台仪器48 h加速度PSD值概率密度函数（PDF）分布图，结果见图 3，图中：青色实线NHNM和NLNM为地球正常背景噪声谱分布的上下限；红色虚线为最大和最小PSD值连线；黄色实线为累计概率密度为10%和90%的PSD值连线；黑色实线为各频点最大概率密度PSD的平均值连线，代表该处平均环境背景噪声水平，越靠近NLNM线，则表示环境背景噪声水平越低。

由图 3可见，加速度PSD值最大概率密度基本分布在NHNM和NLNM之间，其中GL-PS2仪器低频段因频带范围小、记录数据失真，导致低于NLNM，而东胜台BBVS-120仪器PSD_a在2 Hz附近高于NHNM，推测主要受地震台附近道路交通和城市扩建产生的噪声影响。煤矿区域3台仪器的最大和最小PSD值连线范围远大于东胜台BBVS-120仪器，推测认为，煤矿区域仪器埋设在野外地表浅层，且地表空旷、风沙大，保温及防风措施较差，导致PSD值波动较大。GL-PMS10仪器PSD值概率值大部分低于NLNM[图 3(c)]，推测可能是太阳能电源供电设备夜间发生故障，导致出现2 h空白波形数据。对比PDF概率值，相较于煤矿区域3台仪器，东胜台BBVS-120仪器概率值分布更为集中，且部分概率值达0.25—0.30，认为与仪器的高性能及优良的布设条件有关。

分析结果显示，研究区主要噪声集中在高频段，短周期地震仪频带范围即可满足煤矿区域地震监测需求，且其具有易于部署和维护简便、经济实惠、抗干扰能力强的显著优势，相较于中长周期和宽频带地震仪，更适合用于煤矿区域地震监测。为降低人类活动引起的背景噪声干扰，在煤矿地震监测台站勘选过程中，需综合考虑台网布局、仪器安全、数据质量、传输方式等因素。在各项条件均符合台站建设要求的前提下，采用浅井式方法布置观测设备，并在设备安装时使用双层保温罩，以维持观测环境的恒定温度，从而有效降低背景噪声水平（安全等，2022）。

4 结论

通过采集红庆河煤矿工作面和东胜台地震波形数据，计算0.1—20 Hz频段的RMS值、加速度PSD值及相应PDF值，分析背景噪声特征，得到如下结论：

（1）研究区南北向噪声较大。红庆河煤矿区域比市区干扰源更少，其工作面背景噪声水平接近Ⅰ级标准，适合布设地震监测台网，便于开展煤矿地震和矿震事件监测工作。

（2）煤矿区域主要噪声来源是附近草场的牛羊群活动、风尘天气、牧民驾驶交通工具以及煤矿开采活动等，而东胜台靠近市区，噪声干扰源更多，高频背景噪声主要受人类活动，如道路交通和城市扩建产生的噪声影响。

（3）煤矿区域背景噪声加速度PSD概率密度函数分布较为分散，主要原因是，仪器埋设在野外地表浅层，且地表空旷、风沙大，保温及防风措施较差，因此在建设煤矿地震监测台网时，应综合考虑采用浅井式方法布设仪器，仪器安装需配套使用双层保温罩等措施，以降低背景噪声干扰。

（4）人为噪声主要集中在高频段，导致高频段背景噪声曲线变化幅度较大，在布设煤矿地震监测台网时，需选择远离公路、村镇建筑等区域，以降低观测背景噪声影响。

（5）短周期地震仪频带范围可满足煤矿区域地震监测需求，相较于中长周期和宽频带地震仪，其具有经济实惠、抗干扰能力强、易于部署和维护简便等优点，适用于煤矿区域地震监测。

希望通过本研究结果，为煤矿专用地震监测台网建设、煤矿地区背景噪声水平提升以及煤矿区域观测数据的深入分析等，提供一定参考价值。