钻孔雷达在探测井下煤层顶底板界面中的应用
Identification of footwalls and roofs of coal seams in underground coal mines using borehole radar
第一作者:
责任编辑: 沈效群
收稿日期: 2022-08-15 修回日期: 2022-10-10
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Received: 2022-08-15 Revised: 2022-10-10
在煤矿生产中,准确判断煤层顶底板位置、识别对采掘安全存在威胁的地质构造是保障煤矿安全生产的重要举措。为此,提出一种针对煤层顶底板探测的方法技术,包括基于工作面的煤矿井下钻孔雷达探测方法和数据处理流程,并将其应用于实际工作。首先,对采集自新元煤矿某工作面钻孔内的实测钻孔雷达数据进行零时刻校正、直流消除、带通滤波、去直达波、增益等处理,实现了雷达剖面的去噪和增强;然后,通过速度拾取、反射面提取、绕射叠加偏移和时深转换、翻转拼接和钻孔轨迹校正等一系列处理解释,实现了对煤矿井下煤层顶底板位置的拾取和显示。该技术的提出为煤矿安全运营提供了一种有效手段,具有推广价值。
关键词:
In coal mining, the accurate determination of the locations of the footwalls and roofs of coal seams and the identification of the geological structures that threaten the safety of excavation are important measures to ensure safe coal mining. This study proposed a technique for detecting the footwalls and roofs of coal seams, which consisted of a mining face-based borehole radar detection method for underground coal mines and a data processing process. Then, this study applied this technique to the Xinyuan coal mine. Specifically, radar profiles were denoised and enhanced through the correction of zero-moment point, DC elimination, band-pass filtering, direct wave removal, and gain processing of measured borehole radar data of boreholes along a mining face of the Xinyuan coal mine. Then, the locations of the roofs and footwalls of coal seams in the underground coal mines were identified and presented through a series of processing and interpretation, including velocity pickup, reflective surface extraction, and diffraction stack migration, as well as time-depth conversion, flipping, splicing, and the correction of borehole trajectories. The technique proposed in this study serves as an effective means for the safe operation of coal mines and thus is of value for promotion.
Keywords:
本文引用格式
刘四新, 师伟, 宋梓豪, 陈春林, 代郑.
LIU Si-Xin, SHI Wei, SONG Zi-Hao, CHEN Chun-Lin, DAI Zheng.
0 引言
钻孔雷达技术与探地雷达技术一样是一种宽带高频电磁波探测技术,但是与探地雷达不同之处在于它是针对井下工作而开发的,该技术对识别煤层顶底板界面及顶底板附近的特殊地质结构有一定作用。Cook J.C.于20世纪70年代首先使用钻孔雷达勘探煤矿构造[4],该研究是在澳大利亚新南威尔士州的一处露天煤矿进行的,通过该实验成功地验证了电磁波在煤层中的可传播性;1991年,美国矿业局开展了基于调频电磁波的煤岩面探测系统研制[5],提高了煤矿开采工作的可视性;1997年,虎维岳等使用RAMAC雷达对某矿井进行了探测[6];1999年,宋雷等在开滦矿务局范各庄煤矿使用RAMAC钻孔雷达探测地下深部灰岩裂隙和溶洞的发育情况[7-8],开创了我国煤矿井下钻孔雷达探测的先河,弥补了我国钻孔雷达应用研究领域的空缺。21世纪以来,钻孔雷达的应用领域和技术又有了新的发展[9⇓⇓-12]。
前人的研究成果可以证明钻孔雷达探测煤矿的可行性,但由于煤矿井下地质环境复杂,在煤矿实际生产过程中,钻孔雷达剖面图的解释往往依赖于主观经验,缺乏系统的处理方法和解释方案。为了完善该部分研究的空缺,开展了钻孔雷达探测煤矿井下顶底板界面的研究,基于主流的探地雷达信号处理方法对煤矿井下实际数据进行处理,并提出相应的解释方法,为丰富煤矿井下综合勘探方法,提高勘探质量提供借鉴。
1 煤矿井下钻孔雷达的探测方式
从电磁波运动学的角度看,钻孔雷达的测量方式可分为反射法和透射法两种;从测量装置工作环境的角度看,测量方式可分为单孔测量、跨孔测量及井(孔)地测量等。一般情况下,单孔测量使用反射法,即单孔反射测量;跨孔测量既可使用透射法进行层析成像,又可使用反射法估算特殊构造的存在和产状;井(孔)—地测量则是使用透射法测量垂直雷达剖面,从而获取速度层析成像[13]。
单孔反射测量是指在单一钻孔中使用共偏移距雷达(收发天线间距固定)对周围介质反射电磁波进行测量的方法。共偏移距雷达最常见的天线形式是偶极子天线,这种天线所测得的单测线数据具有全向性,无法具体区分异常体的具体方向。但这并不意味着这种天线不能进行特殊构造的定位,通过合理安排钻孔的位置和方向,普通的偶极子天线亦可以被运用于精细构造的探测工作之中[14]。
本文所述利用钻孔雷达探测煤矿井下顶底板界面所用的探测方式即为单孔反射测量。实测数据采集所用钻孔雷达为武汉长盛公司的产品,包括绞车、深度记录仪、推杆以及偶极子雷达等一系列设施。偶极子雷达主要由发射天线和接收天线构成,两天线的馈电点即两天线的中心距离为1.17 m。发射天线和接收天线均为全向天线,不具备方向性,但由于煤层环境的特殊性,可以认为水平方向无限延伸,即水平方向不存在反射层,钻孔雷达探测到的反射波主要来自于煤层的顶底板界面。测量时,将推杆与偶极子雷达连接置于钻孔内,通过推动推杆使偶极子雷达前进,前进过程中发射天线按设定好的采样率不断发射电磁波[15],遇到顶底板界面及特殊构造时发生反射并被接收天线接收,将接收到的信号绘制成图像,即为雷达剖面图。在雷达剖面图上,由于巷道内的钻孔相对于煤层顶底板的初始位置是已知的,根据其空间位置以及电磁波在煤层中的传播速度就可以推断出反射波被接收天线接收的时间,即可以在雷达剖面上确定煤层顶底板反射波的初始位置,然后通过追踪反射波同相轴即可识别整个雷达剖面上来自煤层顶底板的反射波。单孔反射测量原理如图1所示。
图1
图1
煤层中单孔反射测量示意
Fig.1
Schematic diagram of single-hole reflection measurement in a coal seam
2 数据处理方法与解释方法
由于钻孔雷达测得的原始数据中既包括有效信息,也包含各种噪声,因此钻孔雷达在井下采集到的原始数据需要经过数据处理才可被利用。多数情况下由于井下工作环境恶劣,井孔周围地质构造复杂,原始数据中的有效信息被噪声屏蔽,因此需要通过数据处理来抑制噪声,增强有效信号,提高数据信噪比,以便从数据中提取速度、振幅、走时、相位等信息[16]。电磁波的运动学规律与地震波相似,两者都是通过波在介质交界面的反射和透射来探测地下介质的分布情况。目前,钻孔雷达数据处理与解释方法大多都是借鉴地震勘探技术[17⇓-19]。但是由于电磁波勘探的探测频率较高,介质衰减作用较强,探测所得的剖面更为复杂,因此研究专门用于井下钻孔雷达的数据处理与解释方案具有重要意义。为此,提出一套针对煤层顶底板探测的数据处理及解释的方法和流程。
对实测原始数据的处理主要分为两部分:预处理部分和实质性处理部分。预处理包括对数据进行格式转换、时间零点校正和深度校正、坏道剔除;实质性处理包括直流消除、直达波消除、带通滤波、信号增益[20]等。对原始数据进行实质性处理可提高信号的信噪比和分辨率。
对上述经过处理的数据提出一系列解释的方法,主要有速度拾取、反射面提取、绕射叠加偏移和时深转换以及翻转拼接和钻孔轨迹校正。
1)速度拾取。速度拾取原理如图2所示。钻孔雷达从A位置行进至B位置,设行进距离为Δ
图2
2)反射面提取。本文提出的反射面提取方式基于子波重绘剖面的顶底板位置,该方法的原理类似于“描摹”:通过在时间剖面上的勾画,在新的空剖面上绘制出反射层的位置,“描摹”所使用的“画笔”一般为雷克子波。该方法的优点是适应性较强,即使在非常复杂的剖面中也能够拾取反射层。
3)偏移归位。绕射扫描叠加偏移是一种基于波运动学的偏移方法,其基本思想是将反射面所在位置的反射振幅加强,亦即双曲线顶点处振幅增大,其他位置的振幅减弱,从而将反射面的实际位置清晰地显示出来[21]。然后将偏移后的剖面进行时深转换,即可推知顶底板的位置。
4)图像拼接。数据处理与解释的最后一步是解释结果的翻转拼接和钻孔轨迹校正。由于本研究中的钻孔雷达为全向钻孔雷达,因此能够同时探测到煤层的顶板和底板。将顶板和底板反射同相轴分别进行拾取、偏移和时深转换,得到顶底板的空间位置。将这两幅空间位置图中的一张进行竖直方向上的翻转,以钻孔为公共边将两幅位置图拼接起来,即可得到最终的结果。以与铅直线垂直的平面为参考面。在实际探测中,井孔的走向与参考面往往是不平行的。为了更加客观地反映顶底板相对于参考面(而不是相对于钻孔)的位置,需要对已经得到的拼接结果进行校正。
根据钻孔雷达探测煤矿井下顶底板界面实际工作,总结出其数据处理与解释流程,如图3所示。
图3
3 应用实例
本文所用实测数据采集自某煤矿工作面钻孔。实验所用钻孔雷达天线主频为200 MHz,偏移距为0.995 m,采样空间间隔为0.1 m,时间采样间隔为0.25 ns。实验测得的剖面总道数为143道,各道采样点数为512,总长度14.3 m,时窗大小128 ns,深度校正值1.6 m。
3.1 实测数据处理与解释
雷达实测数据文件为SIR系列雷达数据格式(*.dzt文件)。使用软件对实测数据进行读取,得到原始数据剖面(图4a)。观察原始数据剖面可以发现雷达剖面时间零点不准。对剖面进行时间零点校正,截取10~115 ns之间的数据作为有效数据(图 4b),并使用10 ns的移动时窗对各道数据进行去直流处理(图4c)。剖面中可见大量低频和高频干扰,故使用125~275 MHz带通滤波器对数据进行滤波,所得滤波结果较为理想,高频和低频成分得到了有效压制(图4d)。滤波后的剖面中仍存在很强的水平干扰,采用20道的移动道窗口对数据进行直达波消除,这种处理对水平干扰尤为有效(图4e)。最后,使用自动增益控制算法对剖面进行增强处理,使反射层更加突出(图4f)。
图4
在处理后的剖面中找到工作面反射波(图5),利用其斜率算得电磁波速度为0.156 m/ns。观察处理后的剖面,在20 ns处明显存在反射层。
图5
图6
图6
实测数据的拾取、偏移、合并和钻孔轨迹校正
Fig.6
Pick-up, offset, merge and drill trajectory correction of measured data
3.2 误差分析
钻孔雷达探测精度受天线主频影响较大。本文所述钻孔雷达探测深度为钻孔径向30 m [23],符合实际生产需要。为了验证钻孔雷达探测效果,该矿在探测后沿切眼面开展了回采工作,回采同时对顶底板位置进行了测量,最终解释结果与实际情况的对比如图7所示,其中各深度处的误差如表1所示,平均误差为0.25 m。总体上看解释结果较为准确,但在局部(6~12 m)存在偏差,这主要是由于数据质量和解释人员的主观偏差造成的。由于回采过程受到客观生产条件(安全考量和施工难度)的限制,部分底板由于采掘不到位而未充分出露,因此回采底板数据本身也存在部分误差。在实际生产中,一般会综合各种探测方法(包括钻孔雷达)所取得的结果对该部分数据进行补足。
图7
图7
雷达与回采测得的顶底板位置对比
Fig.7
Radar vs. top and bottom plate position measured by back mining
表1 雷达与回采测得的顶底板位置误差
Table 1
深度/m | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|
4 | 6 | 8 | 10 | 12 | 14 | |
顶板误差/m | 0.05 | 0.15 | 0.15 | 0.25 | 0.30 | 0.40 |
底板误差/m | 0.30 | 0.20 | 0.50 | 0.40 | 0.25 | 0 |
4 结语
本文根据煤—空气界面的存在特性,提出一种依据工作面反射波斜率大致估算电磁波波速的方法,并进一步提出了一种基于子波重绘剖面的提取顶底板位置的方法。
应用实例使用的数据原始剖面中顶底板位置几乎不可见,经过处理后,有效信号显著增强,剖面可见顶底板反射层;采用基于重绘剖面的拾取方法进行解释后,最终解释结果与实际情况较为相符。实践证实此方法是可行的。
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A 40-channel wide‐aperture ground penetrating radar (GPR) data set was recorded in a complicated fluvial/aeolian environment in eastern Canada. The data were collected in the multichannel format usually associated with seismic reflection surveys and were input directly into a standard seismic processing sequence (filtering, static corrections, common‐midpoint gathering, velocity analysis, normal‐ and dip‐moveout corrections, stacking and depth migration). The results show significant improvements, over single‐channel recordings, in noise reduction and depth of penetration (by stacking), and in spatial positioning and reduction of diffraction artifacts (by migration). These characteristics increase the potential for reliable interpretation of structural and stratigraphic details. Thus, without having to develop any new software, GPR data processing technology is brought to the same level of capability, flexibility, and accessibility that is current in seismic exploration.
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