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物探与化探, 2023, 47(6): 1528-1537 doi: 10.11720/wtyht.2023.0051

方法研究·信息处理·仪器研制

基于三角和线性台阵的煤矿背景噪声成像技术适用性研究

张泽奇1,2, 高级,3, 刘梁4, 查华胜3, 张海江3

1.中煤华晋集团晋城能源有限公司 里必煤矿,山西 晋城 048200

2.中国矿业大学(北京) 能源与矿业学院,北京 100083

3.中国科学技术大学 地球和空间科学学院,安徽 合肥 230026

4.江西省地质局 第五地质大队,江西 新余 338000

Applicability of an imaging method for ambient noise in coal mines based on triangular and linear arrays

ZHANG Ze-Qi1,2, GAO Ji,3, LIU Liang4, ZHA Hua-Sheng3, ZHANG Hai-Jiang3

1. Libi Coal Mine, China Coal Huajin Group, Jincheng Energy Co., Ltd., Jincheng 048200, China

2. School of Energy and Mining Engineering, China University of Mining and Technology(Beijing), Beijing 100083, China

3. School of Earth and Space Sciences, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China

4. The fifth Geological Brigade of Jiangxi Geological Bureau, Xinyu 338000, China

通讯作者: 高级(1983-),男,副研究员,主要从事近地表综合地球物理成像研究工作。Email:gaoji617@ustc.edu.cn

责任编辑: 叶佩,沈效群

收稿日期: 2023-02-15   修回日期: 2023-03-18  

基金资助: 国家自然科学基金委国际(地区)合作与交流项目(41961134001)

Received: 2023-02-15   Revised: 2023-03-18  

作者简介 About authors

张泽奇(1986-),男,工程师,研究方向为地测防治水。

摘要

背景噪声面波成像在大尺度区域构造及浅层工程勘探中已得到广泛应用,但在几百米至1 km深度范围内探测研究相对较少。该探测深度利用的噪声源为几赫兹至十几赫兹的人文环境噪声,在时间空间上变化较大。为研究背景噪声成像技术在煤矿尺度探测中的适用性,本文以里必煤矿深部探测为例,通过实验数据系统分析了噪声源的分布特征及不同台阵频散成像的适应性。研究发现,矿区2 Hz以下噪声能量在晚上占主导,大于2 Hz噪声源能量在白天占主导;目标3号煤层埋深(700 m)利用的噪声频段(2~10 Hz)主要分布在东南方向;当噪声源能量和方位相对单一时,与噪声源方向一致的线性台阵可以获得比三角形台阵更好的频散数据。最后,通过提取NW向线性台阵的频散数据,获得了台阵下方的一维速度结构。与台阵附近ZK101钻孔岩性柱状图对比分析,得出利用背景噪声成像获得的速度结构与地下岩性具有较好的对应关系。说明在充分考虑噪声源分布的情况下,基于线性台阵的背景噪声成像可以获得煤矿尺度1 km以浅可靠的速度结构。

关键词： 背景噪声; 噪声源分布; 面波; 线性台阵; 煤矿结构探测

Abstract

Ambient noise surface wave imaging has been widely applied in the engineering exploration of large-scale regional structures and shallow parts. However, there are limited studies on the exploration of mineral resources at depths ranging from several hundreds of meters to one kilometer. The noise source utilized for exploration at this depth range is human environmental noise with frequencies from a few Hz to over ten Hz, varying greatly in time and space. To examine the applicability of ambient noise imaging in the exploration of coal mines, this study systematically analyzed noise source distribution and the adaptability of various array dispersion imaging schemes using experimental data from the Libi Coal Mine. As revealed by the results, the noise in the coal mine is dominated by that with frequencies below 2Hz at night and by that above 2Hz during the day. The noise frequency band (2~10 Hz) utilized for the No. 3 coal seam at a depth of 700m is primarily distributed in the southeast. In the case of simple frequencies and azimuths of the noise sources, a linear array in the noise source direction can obtain dispersion data with higher quality than a triangular array. Finally, by extracting dispersion data from a linear array in the NW direction, the 1D velocity structure below the linear array was obtained. By comparison with the lithology column of borehole ZK101 near the linear array, the 1D velocity structure, obtained through ambient noise imaging, corresponded well with the underground lithology. This result indicates that when fully considering noise distribution, the ambient noise imaging based on a linear array can yield reliable velocity structures for layers at depths less than 1 km in a coal mine.

Keywords： ambient noise; noise source distribution; surface wave; linear array; exploration of coal mine structure

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本文引用格式

张泽奇, 高级, 刘梁, 查华胜, 张海江. 基于三角和线性台阵的煤矿背景噪声成像技术适用性研究[J]. 物探与化探, 2023, 47(6): 1528-1537 doi:10.11720/wtyht.2023.0051

ZHANG Ze-Qi, GAO Ji, LIU Liang, ZHA Hua-Sheng, ZHANG Hai-Jiang. Applicability of an imaging method for ambient noise in coal mines based on triangular and linear arrays[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2023, 47(6): 1528-1537 doi:10.11720/wtyht.2023.0051

0 引言

查明煤矿区域地质结构异常体,如断层、陷落柱及采空区等构造或采掘活动造成的连续地层破坏,对煤矿采区工作面设计和安全回采均具有重要意义。煤矿地层及异常构造探测主要采用三维人工反射地震[1⇓-3]、瞬变电磁法[4]、微动法[5]、VSP[6]、高密度电法[7-8]等不同地球物理探测方法。针对埋深较大的煤矿地层、陷落柱、采空区的探测,主要采用三维地震勘探和瞬变电磁探测法[9]。三维地震勘探因施工条件(炸药震源环境污染、地层稳定性差)、工矿人文环境干扰等因素,探测效果受到影响;瞬变电磁方法对与围岩电性差异小的地质异常体(未充水的陷落柱或采空区)也难以探测[5]。背景噪声成像方法利用环境震动噪声获取地下介质横波速度结构,适用于工矿人文环境噪声干扰区域,近年来在不同尺度地下结构探测中得到了广泛应用及发展[10]。

背景噪声源频率以1 Hz为界,小于1 Hz的噪声源主要来自自然现象,如海浪、潮汐等[11],大于1 Hz的噪声源主要由人类活动产生,如机器运转、车辆等。在实际应用中发现不同频段噪声在范围分布、强度及不同研究区域均具有较大的不同。进行大尺度构造成像研究主要使用低频噪声源,该频段噪声源分布相对稳定,采用双台互相关干涉成像方法[12⇓⇓-15]。高频噪声源在时间、空间分布上均具有较大变化,使得两道数据互相关难以提取有效频散,因此,主要采用多道分析的方法获得频散数据。对5~10 Hz及以上噪声源分布不均的问题,不同学者分别研究了不同台阵提取频散的有效性[16⇓-18]。

针对煤矿大多数为几百米至1 km的探测深度,主要采用大于1 Hz的高频背景噪声面波。目前,针对煤矿尺度深部结构探测背景噪声成像的研究相对较少,尤其缺乏较为系统地考虑较高频噪声源时空变化以及不同类型台阵对成像影响的研究。为此,本文以中煤华晋里必煤矿为例,通过研究台阵识别噪声频段能力、噪声源分布和采集时间等关键参数,确定数据采集台阵优化布设方式,进而利用优化台阵得出的面波频散曲线反演出台阵下方的一维速度结构,经与台阵附近钻孔柱状图对比,二者吻合较好。本次研究表明,通过布设合适的线性台阵,可以得出目标煤层及以上地层可靠的速度结构。该成果为后续研究1 km以浅煤矿背景噪声成像的适用性提供了依据。

1 背景噪声多道面波分析方法

高频背景噪声多道分析面波成像方法主要包括:空间自相关法(SPAC)[19]、频率波数法(FK)[20]、多道互相关方法(MAPS)[21]、频率贝塞尔方法(FJ)[22-23]。传统SPAC方法要求台阵布置成相对规则的形状,但在实际数据采集中,因场地空间及探测深度等因素限制,难以满足SPAC规则台阵的要求。本次研究采用扩展空间自相关方法(ESPAC) [24]计算不同台阵的频散谱。

在一个台阵中,任意两点A、B之间的ESPAC互相干系数为

CohABrAB,ω=　1M∑m=1MRealSA,mωSB,m*ωSA,mωSA,m*ωSB,mωSB,m*ω　,

式中: M为台站对AB观测数据的分段数; CohABrAB,ω为台站A和台站B的互相干系数; SA,m 和SB,m分别为台站A、B第m段数据的傅里叶谱;*为共轭计算。

将所有台站对的互相干系数叠加,可得到台阵的平均互相干系数谱ρω,r:

ρω,r=1N∑i=1NCohri,ω,

式中:ri为第i个台站对的台间距;N为台站对个数。再利用ESPAC方法获得观测台阵平均互相干系数,通过遍历相速度ck及频率fi,求互相干系数与贝塞尔函数的拟合差Misfitfi,ck:

Misfitfi,ck=(ρωi,ri-J0(2πfickri))2,

即可以得该观测台阵的面波频散能量谱。式(3)中:fi、ck分别为遍历的频率和相速度;J0为第一类零阶贝塞尔函数。

通过上述步骤得到面波频散后,就可以反演出台阵下方的一维横波速度模型。

2 研究区地质及地层概况

2.1 区域地质概况

里必煤矿位于中条山东北部,沁河中游,太行、太岳、中条三大山系衔接处(图1)。该区域沟谷发育,地形切割强烈。地势总体为北高南低,最高处在矿区北部白金凹林场南300 m,海拔标高1179.0 m,最低处在矿区东部渠里村以北沁水河河滩,海拔标高为701.5 m,最大高差477.5 m,属中山区。

图1

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图1   研究区(里必煤矿)位置

Fig.1   Location of the research area(Libi coal mine)


2.2 井田地质及含煤地层

里必井田内大面积出露三叠系刘家沟组、和尚沟组,二叠系石千峰组及上石盒子组,石炭系—二叠系地层埋藏较深。总体构造形态为向北倾斜的单斜,在此基础上发育次级的宽缓褶曲,地层倾角5°~10°。据地质填图及三维地震资料,区内共发育大小断层10条,陷落柱6个,无岩浆岩侵入,构造复杂程度属简单类型。

井田内可采煤层为3号、15号,为全井田稳定可采煤层。其中3号煤层为本井田主要可采煤层,赋存于山西组的下部,层位稳定;煤层厚2.50~6.74 m,平均5.25 m,含夹矸0~3层,结构简单—复杂,上距K8砂岩22.57~48.02 m,平均36.35 m,顶、底板多为泥岩、砂质泥岩,全井田稳定可采。15号煤层位于太原组下部,煤层厚1.05~6.11 m,平均3.18 m,含夹矸0~4层,煤层结构简单—复杂,上距3号煤层78.10 m左右,距K2灰岩0~0.60 m;直接顶板为泥岩或石灰岩,底板为泥岩、砂质泥岩或炭质泥岩,老顶为K2石灰岩,全井田稳定可采。

3号煤层伪顶为炭质泥岩或泥岩,开采后易产生塌落,顶板稳定性相对较差;直接顶板为中细砂岩,开采后顶板稳定性好。15号煤层直接顶板为K2灰岩,开采后顶板稳定性较好;伪顶板为炭质泥岩或者泥岩,开采后极易塌落,顶板稳定性差。

3 台阵及采集参数选取

本次研究选择在已知勘探孔ZK101附近布设试验台阵。根据ZK101测井及取心结果,主采3号煤层埋深约700 m。为了达到目标探测深度及确定研究区噪声源频段分布及方向,布置了3种不同的台阵方式(图2):北东方向线性台阵(NE line)、北西方向线性台阵(NW line)和三角形台阵(triangle array)。其中, NE line包含51个测点,测点间距30 m; NW line包含23个测点,测点间距50 m;triangle array包含25个测点,为5重圆三角形台阵,不同圆半径分别为25、50、100、200、400 m,此外,在不同圆周上又增加了9个测点。选用仪器为Smartsolo IGU-16HR-1C,主频5 Hz。

图2

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图2   实验台阵节点地震仪分布

Fig.2   Distribution of nodal seismometers for the array experiment


3.1 台阵响应

因为三角形台阵的台站对连线具有不同方向的覆盖,因此可以用来分析台阵对噪声源不同频段的识别能力。图3给出了三角形台阵在不同频率下的台阵响应[25]。从图中可以看出:当噪声信号频率为0.5 Hz时,因其对应的波长较长,台阵的FK响应能量难以聚焦;当噪声频率为1 Hz时,FK响应能量对不同方向和速度噪声信号开始聚焦,说明该台阵孔径对大于1 Hz的噪声能量开始具有识别能力;随着频率升高至13~15 Hz,台阵FK响应函数能量出现旁瓣(图3h、i中非圆心处能量),聚焦能力下降,说明该三角形台阵识别高于13 Hz以上噪声信号的能力减弱。

图3

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图3   三角形台阵在不同频率下的台阵响应

Fig.3   Array response functions for the triangle array at different frequencies for the ambient noise source


3.2 噪声源不同频段能量分布

图4为三角形台阵在试验采集时间段内不同频段的噪声能量分布,采集时间为2021-12-21日10时至2021-12-22日10时,共计24 h数据。从图4可以看出:2 Hz以下能量相对较弱,噪声源能量主要分布在2~14 Hz;频率大于10 Hz时噪声源能量逐渐减弱。在观测的24 h内,不同频段能量随时间有一定的变化:21日10时至18时,4~10 Hz能量大于2~4 Hz能量(能量图在不同时间段分别单独归一化),说明白天人文活动相对强烈,产生的高频噪声能量占主导;21日18时至次日6时,2~4 Hz能量相对较强,说明晚上低频噪声占主导,因此若目标探测深度较大,可以尽量使用晚上采集的数据;22日6时至10时时间段,能量同样具有此规律,即大于4 Hz能量占相对主导。

图4

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图4   不同频率下噪声源的能量分布

Fig.4   Distribution of noise source energy at different frequencies


3.3 噪声源方位分析

在对三角形台阵响应分析获得台阵可分辨的频率范围及研究区噪声源不同频段能量的基础上,利用聚束分析方法[26]获得了试验期间24 h噪声源的分布方向(图5)。从图中可以看出,噪声源在1 Hz时,其在不同方位的分布较为均匀,但速度大于1 km/s的能量相对较弱,这也进一步说明在进行大尺度探测时,需要叠加更长时间的数据来获得可靠的频散数据;2 Hz噪声源主要分布在SW方向,传播速度在2~3 km/s;3~8 Hz噪声源主要分布在SE方向。

图5

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图5   不同频率噪声源的传播速度及方位

Fig.5   Distribution of noise source azimuth and velocity at different frequencies


3.4 频散谱计算

在计算频散谱之前,首先采用Bensen 等[27]的处理流程对单台连续波形数据进行预处理,包括重采样、去均值、Onebit、谱白化等;其次,因多重圆三角形台阵及线性台阵具有不同的台站对间距,可以采用ESPAC计算不同台阵的频散谱。为了方便对比,图6分别展示了3个试验台阵的测点分布、4 Hz噪声源分布及频散谱。在进行频散计算时,三角形台阵采用所有25个测点,NE方向线性台阵采用24个测点,NW方向线性台阵采用21个测点。从图中可以看出,4 Hz噪声源位于SE方向,与NW方向线性台阵具有一致的方向。NE方向线性台阵因其方向近乎垂直于噪声源方位,导致图6c中频散谱相速度具有偏大的视速度;三角形台阵具有不同方位的台站对方位覆盖,可以减小噪声源分布不均的影响,获得相对较好的频散谱(图6d),但因NE方向线性台站的影响,频散谱相速度能量图出现起伏;从图6e中可以看出,NW方向线性台阵与噪声源方向一致,可以获得正确的瑞雷波传播的相速度,频散能量谱连续光滑稳定。在利用多道进行面波数据采集时,可以采集到的面波最高频率与最小台间距满足空间采样定理,即最小台间距为最高频率面波信号波长的一半,NW方向台间距为50 m,得到的最高面波频率约为10 Hz;此外,因研究区第四系覆盖层较浅,部分基岩出露,面波相速度相对较高(10 Hz相速度为1 400 m/s)。因此,通过不同台阵试验及噪声源方位调查,确定后续数据采集采用NW方向线性台阵,可以在保证频散计算可靠性基础上提高数据采集效率。

图6

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图6   不同台阵频散图

Fig.6   Dispersion spectral images of different arrays


3.5 采集时间对比

在根据噪声源分布确定观测台阵的基础上,为了获得稳定的频散数据,同时提高数据采集效率,需要对比不同采集时间的频散谱,用以确定合理的数据采集时间。图7为不同采集时间NW方向线性台阵的频散谱图。可以看出,随着时间的增加,频散谱能量起伏减小并趋于稳定。图7a数据采集时间较短(10 min),频散能量在7 Hz出现跳动;随着采集时间延长,图7b-d高频频散能量趋于连续,但在3 Hz位置出现相速度增大现象;当采集时间大于3 h时,频散能量谱开始稳定,变化相对较小。为了保证频散谱可靠,计划在里必煤矿后续的数据采集时间均大于10 h。

图7

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图7   NW线性台阵不同采集时间的频散图

Fig.7   Dispersion spectral images of NW line array with different acquisition time


4 一维速度反演

4.1 初始速度模型建立

为了减小频散数据反演结果模型的多解性,需要给定合理的初始速度模型。首先,计算不同周期对应的半波长深度;然后,根据

vs,i=ti·vr,i4-ti-1·vr,i-14ti-ti-11/4,

计算出不同周期相速度对应的视横波速度,将从频散谱中得到的频率瑞雷波相速度(f-v)转换为频率视横波速度(f-vs)。式(4)中:vr为瑞雷波相速度;ti为周期;i为周期序号。

该视横波对应深度取半波长[28],得到视深度(z)与视横波速度关系(z-vs),并将其作为反演的初始速度模型,以减小频散反演的多解性。

4.2 速度反演

图8为利用CPS程序包[29]对图6e中NW方向线阵频散反演得到的速度结果,反演参数为迭代500次、阻尼系数1。可以看出,反演得到的频散数据很好地拟合了观测数据。

图8

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图8   NW方向线阵频散数据反演结果

Fig.8   Inversion results of dispersion data for NW line


4.3 敏感度分析

为评估研究区面波频散数据在不同深度对横波速度的约束能力,基于图8b中的一维速度模型,计算了不同深度横波速度模型扰动情况下不同频率频散相速度的变化量(dln C/dln vs,C为相速度,vs为横波速度),得到了基阶瑞雷面波相速度敏感分布(图9)。图9a中的蓝色折线为图8b中反演得到的速度模型,红色折线为根据Brocher公式[30]计算得到的纵波(vp)速度;图9b为频率范围1~10 Hz面波相速度对图9a模型的敏感度。从图中可以看出:在频率为1 Hz时,相速度对1 km深度地下横波速度具有较好的敏感度;随着频率增大,对应的敏感深度降低,10 Hz时对100 m以浅横波速度有较高的敏感度。本研究区的目标探测煤层(3号煤)埋深约700 m,试验装置可以满足探测要求。

图9

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图9   速度模型及对应的不同频率面波相速度深度敏感度分布

Fig.9   Velocity model and the corresponding depth sensitivity kernels of surface wave phase velocity at different frequencies


5 地质解释

图10为Z101钻孔(图2)岩性柱状图及NW向线性台阵反演得到的vs速度结构。钻孔Z101钻至石炭系的太原组,上覆地层为二叠系。二叠系从下至上分别为山西组、下石盒子组、上石盒子组和石千峰组,其中山西组为井田主要含煤地层,包括1、2和3号煤。3煤为全区可采煤层,也是本次试验的目标层,埋深约700 m。从NW方向线性台阵vs速度模型可以看出,100 m以浅速度相对较低,对应于石千峰组一段的泥岩、页岩层;100~300 m速度增大,对应于上石盒子组三段,该段地层以泥岩、砂岩为主,速度相对较高;300~450 m,出现一个明显的低速特征,该低速对应于上石盒子组二段,二段地层包含泥岩和粉砂岩,上部以泥岩为主,速度较低;450 m以深速度逐渐增大,对应地层包括下石盒子组石英砂岩、山西组砂岩及太原组灰岩。可以看出,速度结构与钻孔岩性柱状图整体上有较好的对应关系,说明利用优化的线形台阵背景噪声成像可以得到煤矿尺度1 km以浅可靠的速度结构。

图10

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图10   Z101钻孔柱状图及vs速度结构

Fig.10   Depth profile of lithologies along borehole ZK101 and the vs model derived


6 结论

1)高频背景噪声信号(1~10 Hz)具有较强的时空变化特征,在数据采集之前需要利用三角形台阵或面状台阵进行噪声源调查,确定不同频率噪声源的方位和能量分布,进而布设合理的测线方向。

2)在提取可靠频散数据的基础上,面波频散反演获得的速度结构可以反映地下介质地层变化特征,但因频散数据是地下介质速度变化的综合反映,存在随着探测深度增大成像分辨率降低的局限性。

3)目前,利用面波数据反演获得的速度结构还难以精确刻画煤层分层、煤层起伏和小尺度断层等地质结构。为提高背景噪声面波方法在煤矿精细结构探测方面的适应性,后续可以考虑充分利用矿井采掘活动产生的震动信号,从背景噪声数据中提取体波数据,并利用地震勘探处理技术获得煤层的反射波信号,进而提高煤层起伏、断层等构造探测的能力。

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[J]. 地球物理学报, 2015, 58(8):2591-2605.

DOI:10.6038/cjg20150801      [本文引用: 1]

面波多道分析方法(MASW)通过分析高频瑞雷波确定浅地表剪切波速度.在过去的20年中, 由于该方法具有非侵入性、无损、高效及价格低的特点, 越来越受到浅地表地球物理和地质工程学界的重视, 视为未来最有希望的技术之一.这篇综述论文将介绍中国地质大学(武汉)浅地表地球物理团队近年来在研究高频面波的传播理论和应用中取得的部分成果.非几何波是一种仅存在于浅地表介质, 尤其是未固结的沉积物中的独特的地震波.它的存在对快速而准确地获得表层S波速度有一定价值.我们的研究表明非几何波是一种具有频散特性的泄漏波.泄漏波的存在可能导致将其误认为瑞雷波的基阶或高阶能量, 从而造成模式误判.这种模式误判会导致错误的反演结果.我们通过求取高基阶分离后的瑞雷波格林函数证明虚震源法瑞雷波勘探的可行性.这个结果将极大地降低野外瑞雷波勘探成本.勒夫波多道分析方法(MALW)中未知参数比瑞雷波的少, 这使得勒夫波的频散曲线比瑞雷波的简单.因此, 勒夫波反演更稳定, 非唯一性更低.勒夫波数据生成的能量图像通常比瑞雷波的清晰, 并具有更高的分辨率, 从而可以更容易地拾取精确的勒夫波的相速度.利用雅克比矩阵分析波长与探测深度的关系表明对相同波长的基阶模式而言, 瑞雷波的探测深度是勒夫波的1.3~1.4倍; 而两种波的相同波长的高阶模式波的探测深度相同.我们也尝试了时间域勒夫波反演.按照勒夫波分辨率将地球模型剖分成了不同尺寸的块体, 利用反卷积消除了地震子波对勒夫波波形的影响, 通过更新每个块体的S波速度来拟合勒夫波波形, 从而获得地下S波速度模型.该方法不基于水平层状模型假设, 适用于任意二维介质模型.

Xia J H, Gao L L, Pan Y D, et al.

New findings in high-frequency surface wave method

[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2015, 58(8):2591-2605.

[本文引用: 1]

赵玲云, 王伟涛, 王芳, 等.

噪声源的时空分布及其对噪声互相关函数的影响——以 ChinArray 二期数据为例

[J]. 地球物理学报, 2021, 64(12):4327-4340.

DOI:10.6038/cjg2021O0054      [本文引用: 1]

噪声源的空间分布和季节变化会对噪声互相关函数中的信号产生一定影响.本文选取了ChinArrry二期台阵南部的322个宽频带地震台，利用其2013年9月至2016年6月的垂直分量连续记录计算了台站间的互相关函数，进而通过背景噪声能量流的方法，分析了周期频段4~8 s，8~12 s和12~20 s的噪声能量随时间的演化规律.结果表明，在不同频段，背景噪声的强度及优势来源方向均具明显的季节变化，且不同周期频段的噪声能量变化规律有所差异.总体而言，噪声能量在北半球冬季较强，夏季较弱，与全球海洋活动的季节性变化一致，能量优势来源方向也与全球海浪波高分布相符.同时，在10~20 s频段范围内，噪声互相关函数中存在较强的异常信号.该信号在环形台阵路径上的到时呈现随方位角的规律变化，且冬季较强，夏季较弱.基于走时的分析表明，该信号是由大西洋北部的一个强噪声源激发产生的.在特定路径上，该信号可能对频散提取产生干扰.研究表明，噪声源分布的不均匀性以及季节变化会对噪声互相关函数中信号的细节形态产生影响，进而影响格林函数的收敛程度，相关精细化研究应对噪声源的特性予以关注.

Zhao L Y, Wang W T, Wang F, et al.

The distribution of noise source both in space and time and its influence on noise cross-correlation functions

[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2021, 64(12):4327-4340.

[本文引用: 1]

Shapiro N M, Campillo M, Stehly L, et al.

High-resolution surface-wave tomography from ambient seismic noise

[J]. Science, 2005, 307(5715):1615-1618.

PMID:15761151      [本文引用: 1]

Cross-correlation of 1 month of ambient seismic noise recorded at USArray stations in California yields hundreds of short-period surface-wave group-speed measurements on interstation paths. We used these measurements to construct tomographic images of the principal geological units of California, with low-speed anomalies corresponding to the main sedimentary basins and high-speed anomalies corresponding to the igneous cores of the major mountain ranges. This method can improve the resolution and fidelity of crustal images obtained from surface-wave analyses.

Yao H J, van Der Hilst R D, de Hoop M V.

Surface-wave array tomography in SE Tibet from ambient seismic noise and two-station analysis:I-Phase velocity maps

[J]. Geophysical Journal International, 2006, 166(2):732-744.

DOI:10.1111/gji.2006.166.issue-2      URL     [本文引用: 1]

Luo Y H, Yang Y J, Xu Y X, et al.

On the limitations of interstation distances in ambient noise tomography

[J]. Geophysical Journal International, 2015, 201(2):652-661.

DOI:10.1093/gji/ggv043      URL     [本文引用: 1]

徐义贤, 罗银河.

噪声地震学方法及其应用

[J]. 地球物理学报, 2015, 58(8):2618-2636.

DOI:10.6038/cjg20150803      [本文引用: 1]

基于背景噪声的地震方法发展迅速, 已广泛应用于全球和区域地球内部结构研究、浅地表地质调查及油气田勘探开发.本文简要介绍了背景噪声的来源, 回顾了噪声地震学的发展历程.给出了基于背景噪声的全波场和面波格林函数恢复的公式, 较为详细综述了噪声源的分布和记录台站间距对格林函数恢复的影响.讨论了两台站互相关法和空间自相关法获取面波频散特性的区别与理论连接.对基于噪声的面波层析成像法、程函方程层析成像法、空间自相关法的原理进行了总结.介绍了噪声地震学方法在各领域特别是浅地表方面的应用现状.最后简要展望了噪声地震学的发展前景.

Xu Y X, Luo Y H.

Methods of ambient noise-based seismology and their applications

[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2015, 58(8):2618-2636.

[本文引用: 1]

李娜, 何正勤, 叶太兰, 等.

天然源面波勘探台阵对比试验

[J]. 地震学报, 2015, 37(2):323-334.

[本文引用: 1]

Li N, He Z Q, Ye T L, et al.

Test for comparison of array layout in natural source surface wave exploration

[J]. Acta Seismologica Sinica, 2015, 37(2):323-334.

[本文引用: 1]

Liu Y, Xia J H, Cheng F, et al.

Pseudo-linear-array analysis of passive surface waves based on beamforming

[J]. Geophysical Journal International, 2020, 221(1):640-650.

DOI:10.1093/gji/ggaa024      URL     [本文引用: 1]

Linear arrays are usually deployed for passive surface-wave investigations because of their high efficiency and convenience. In populated urban areas, it is almost impossible to set up a 2-D array in terms of the restriction from the existing infrastructures. The limited azimuthal coverage, however, lacks the ability to attenuate velocity overestimation caused by directional noise sources. We came up with a novel idea to compensate the azimuthal coverage by adding two more offline receivers to a conventional linear array, which is called pseudo-linear-array analysis of passive surface waves (PLAS). We used a beamforming algorithm to capture noise sources distribution and extract accurate dispersion curves. We used array response function to explain the superiority of the pseudo-linear array over the linear array and present the basic workflow of PLAS. Synthetic tests and field examples demonstrated the feasibility of PLAS to measure unbiased dispersion image. Comparison with mostly used passive surface wave methods (refraction microtremor, multichannel analysis of passive surface waves, spatial autocorrelation method, frequency–wavenumber analysis) suggested that PLAS can serve as an alternative passive surface wave method, especially in urban areas with restricted land accessibility and short-time acquisition demands.

Ku T, Palanidoss S, Zhang Y H, et al.

Practical configured microtremor array measurements (MAMs) for the geological investigation of underground space

[J]. Underground Space, 2021, 6(3):240-251.

DOI:10.1016/j.undsp.2020.01.004      URL     [本文引用: 1]

Aki K.

Space and time spectra of stationary stochastic waves,with special reference to microtremors

[J]. Bulletin of the Earthquake Research Institute, 1957, 35:415-456.

[本文引用: 1]

Capon J.

High-resolution frequency-wavenumber spectrum analysis

[J]. Proceedings of the IEEE, 1969, 57(8):1408-1418.

DOI:10.1109/PROC.1969.7278      URL     [本文引用: 1]

Cheng F, Xia J H, Luo Y H, et al.

Multichannel analysis of passive surface waves based on crosscorrelations

[J]. Geophysics, 2016, 81(5):EN57-EN66.

[本文引用: 1]

Wang J, Wu G, Chen X.

Frequency-Bessel transform method for effective imaging of higher-mode Rayleigh dispersion curves from ambient seismic noise data

[J]. Journal of Geophysical Research:Solid Earth, 2019, 124(4):3708-3723.

DOI:10.1029/2018JB016595      URL     [本文引用: 1]

It has been widely recognized that the cross‐correlation function of ambient seismic noise data recorded at two stations approximates to the part of Greens function between two stations. Therefore, the cross‐correlation function should include higher modes, aside from the fundamental mode. However, the problem of measuring or extracting overtones from ambient seismic noise data remains. In this paper, we propose the frequency‐Bessel transform method (F‐J method) for extracting the dispersion curves of higher modes from ambient seismic noise data. We then assess the validity, accuracy, and applicability of the F‐J method by conducting extensive numerical simulations and processing the observed ambient seismic noise data of the USArray. As demonstrated in this study, the F‐J method is a convenient, practical, and accurate method for extracting the dispersion curves of multimodes from ambient seismic noise data and therefore has significant potentiality in the field of ambient seismic noise tomography.

Xi C, Xia J H, Mi B, et al.

Modified frequency-Bessel transform method for dispersion imaging of Rayleigh waves from ambient seismic noise

[J]. Geophysical Journal International, 2021, 225(2):1271-1280.

DOI:10.1093/gji/ggab008      URL     [本文引用: 1]

Ambient noise surface wave methods have gained much attention among geophysical and civil engineering communities because of their capability of determining near-surface shear wave velocities in highly populated urban areas. Higher mode information of surface waves is important in dispersion curve inversion for shear wave velocity structure. The frequency–Bessel (F-J) transform method is an effective tool for multimode surface wave extraction, which has been applied to multiscale investigations of the Earth structure. The measured dispersion energy with the F-J method, however, would usually be contaminated by a type of ‘crossed’ artefacts at high frequencies, which are caused by spatial aliasing and bidirectional velocity scan of dispersion analysis methods. The ‘crossed’ artefacts usually cross and smear the true dispersion energy in the frequency–velocity domain. We propose a modified F-J (MFJ) transform method in which the Bessel function is replaced by the Hankel function for dispersion analysis of empirical Green's function. The MFJ method performs a unidirectional velocity scanning on the outgoing wave to avoid the ‘crossed’ artefacts. Synthetic and real-world examples demonstrate the effectiveness of the proposed MFJ method in improving the accuracy of Rayleigh wave multimode dispersion measurements.

Okada H, Suto K. The microtremor survey method[M].Society of Exploration Geophysicists, 2003.

[本文引用: 1]

Hu J, Zhang H J, Yu H Y.

Accurate determination of P-wave backazimuth and slowness parameters by sparsity-constrained seismic array analysis

[J]. Geophysical Journal International, 2019, 216(1):1-18.

[本文引用: 1]

王奡, 罗银河, 吴树成, 等.

西准噶尔地区地震背景噪声源分析

[J]. 地球物理学报, 2017, 60(4):1376-1388.

DOI:10.6038/cjg20170412      [本文引用: 1]

西准噶尔是我国大陆远离海岸带最远的地区.利用频率域聚束（或称f-k分析）方法对布设在西准噶尔地区的两个不同尺度的三分量宽频地震台阵61天和31天的连续记录分别进行了低、高频背景噪声源分析.通过台阵响应函数的计算，确定了分析背景噪声源的最佳频带范围分别为0.04~0.1 Hz和0.5~3 Hz.对于低频背景噪声，分析了初次地脉动的震源，结果说明西准噶尔大尺度台阵（WJLA）在观测时间范围内可以接收到来自亚欧大陆周边几个海洋活动强烈的海岸带的背景噪声，尤其以来自北太平洋西海岸带和北大西洋东海岸带的信号最强.通过分析由两个强温带气旋引起的北大西洋的海浪剧烈运动产生的地脉动信号，证明了这两个强温带气旋与北大西洋东海岸带相互作用的区域有所不同，并发现了当这两个强温带气旋结束后，该海域依然会在较长的一段时间内保持活跃状态.对于高频背景噪声，在1~2.5 Hz频带范围内有一个持续而稳定的噪声源，来自于西准噶尔小尺度台阵（WJSA）中心北偏东60°方向，主要由克拉玛依市区及附近的人类活动产生；除此之外，在较低频段有时还会在270°~300°方位产生一个能量相对更强的噪声源，其信号传播速度更快，分析认为该类震源为测区西北部的多个矿山的采矿活动.本项实验研究证明：即使在远离海岸带的我国西北部地区，背景噪声仍具有足够强的信号，但噪声来源存在强烈的方向性，因此在该地区利用背景噪声对地球内部进行成像时，需要考虑噪声源方位特性对成像的影响.

Wang A, Luo Y H, Wu S C, et al.

Source analysis of seismic ambient noise in the western Junggar area

[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2017, 60(4):1376-1388.

[本文引用: 1]

Bensen G D, Ritzwoller M H, Barmin M P, et al.

Processing seismic ambient noise data to obtain reliable broad-band surface wave dispersion measurements

[J]. Geophysical Journal International, 2007, 169(3):1239-1260.

DOI:10.1111/gji.2007.169.issue-3      URL     [本文引用: 1]

Foti S, Hollender F, Garofalo F, et al.

Guidelines for the good practice of surface wave analysis:A product of the InterPACIFIC project

[J]. Bulletin of Earthquake Engineering, 2018, 16(6):2367-2420.

DOI:10.1007/s10518-017-0206-7      [本文引用: 1]

Herrmann R B.

Computer programs in seismology:An evolving tool for instruction and research

[J]. Seismological Research Letters, 2013, 84(6):1081-1088.

DOI:10.1785/0220110096      URL     [本文引用: 1]

Brocher T M.

Empirical relations between elastic wavespeeds and density in the Earth's crust

[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 2005, 95(6):2081-2092.

DOI:10.1785/0120050077      URL     [本文引用: 1]

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