地震波是唯一能够穿透地球内部的振动,迄今为止,关于地球内部的结构、组成、过程和状态的研究等多来自地震波的信息(陈颙,朱日祥,2005)。震源是产生地震波的源头,其所产生的地震波信号的品质将直接影响地震探测的效果。气枪震源自1964年由美国Bolt公司的卡尔米思克发明以来,逐渐被发展成为具有绿色环保、可重复性好、可控性强、子波可测等卓越性能的水中震源,而被广泛应用于海洋地震勘探(其中以地下油气、矿藏等资源的局部尺度探测为主)(Calvert,2004)。近年来,气枪震源也逐渐被应用于区域尺度的地震探测,出现了利用海洋激发气枪、陆地接收信号的科学尝试,如美国的LARSE(Los Angeles Region Seismic Experiment)计划(Lutter et al, 1999; Fuis et al, 2003)、新西兰的SIGHT(South Island Geophysical Transect)计划(Okaya et al, 2002; Stern et al, 2002; Avendonk et al, 2004)以及国内的南海北部海陆联测试验(赵明辉等,2004; 丘学林等,2007)。由于水中炸药爆破存在可控性差、激发可重复性低以及作业费用高等缺点,气枪震源亦开始逐渐成为陆地水域激发地震波的选择。国内在陆上水库进行的气枪震源激发实验表明:大容量气枪震源是一种优良的水中震源,具有激发能量大、地震波转换率高、传播距离远等特点,是陆上激发地震波的一种新方法(陈颙等,2007a,b; Chen et al, 2008; 林建民等,2008a,b; 杨微等,2013; 刘自凤等,2015; 苏金波等,2015; 王彬等,2015)。

通过大量的理论研究与实验观测,人们已经很好地掌握了深海气枪源的震源特性和以此组建气枪阵列的技术(Mayn,Quay, 1971; Caldewll, Dragoset, 2000; Dragoset, 2000; 罗桂纯等,2007)。深海中气枪作业水深多在30 m以上,如LARSE 计划中气枪的沉放水深大于100 m(Fuis et al,2003),周围水体较大,震源相对比较独立,激发信号受水底、水面反射等影响较小,激发过程相对比较简单,这使得震源特性几乎完全由气枪本身决定。但水深较浅的陆地水域水体相对较小,使用气枪震源必须综合考虑气枪震源与水域的相互作用、耦合等诸多问题,其激发地震波受激发条件和激发环境多种因素(水深、沉放深度、水底地形、边界及沉积等)的影响,因此,其激发特性与规律和深海气枪源存在很大差异。尽管水库气枪激发作为陆地震源的有效性已经得到验证(陈颙等,2007b),但至今针对浅水环境下气枪震源激发特性及激发地震波规律的研究甚少。林建民等(2010)曾重点分析了沉放深度、工作压力等参数对水库气枪震源激发波形的影响,但尚未从气枪震源信号本身特征出发加以分析。

气枪震源信号是典型的非线性、非平稳信号,即统计量(相关函数、功率谱等)随时间而变化。Huang等(1998)提出了一种分析非平稳非线性时间序列的新方法,即Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform, 简称HHT)。该方法通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, 简称EMD),根据信号本身的时间尺度特征,将信号分解为有限个可以视为窄带信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Function, 简称IMF),并通过各IMF的Hilbert变换获得具有明确定义和物理意义的瞬时频率,建立了以本征模态函数为基本时域信号、以瞬时频率作为基本量表征信号变化的新时频分析方法。本文将利用HHT方法研究水库气枪震源激发信号时频特征,并获得瞬时频率等瞬时地震属性,提高对浅水环境下气枪震源激发的复杂近场信号的认识。

本文所研究信号为容量2 000 in³气枪震源(Bolt 1500LL型)在水深18 m的陆上水库环境下的激发信号,气枪沉放深度10 m,工作压力(气枪中压缩气体的压力)10 MPa,距离气枪激发点水平距离50 m、深8 m位置处布设水听器(采样率200 Hz,频带50 Hz～40 kHz)所记录的近场子波信号(林建民等,2010)。海洋石油勘探通常采用气枪阵列作为震源,其子波测量点与气枪源之间的距离通常在几百米以上,主要是为了使阵列中各单枪激发信号能同时(在一个采样时间间隔内)到达水听器,而本文工作中采用单枪激发,且重点研究近场信号特征。

图1为气枪激发信号的原始波形及其EMD结果,图1a是水听器记录的实际波形,图1b是分解得到的7个本征模态函数(IMF1～IMF7),其中IMF7是剩余项。观察各IMF分量时域波形,不同IMF分量包含了不同的时间特征尺度,分别以不同的分辨率显示了气枪信号特征,并且这种分辨率是自适应的。IMF1～IMF7分别是从高频至低频分量逐级分解获得,其中,IMF1和IMF2主要对应气枪震源信号的高频压力脉冲,平稳性相对较差; 而IMF3和IMF4主要对应后续的低频气泡脉冲,平稳性比较好。

图1 气枪震源信号波形(a)及其经验
模态分解结果(b)
Fig.1 Original waveform of air-gun source(a)and its EMD results(b)

图2 气枪震源信号EMD结果中IMF3波形(a)
及瞬时频率曲线(b)
Fig.2 Waveform of IMF3 from EMD analysis of air-gun signal(a)and the corresponding instantaneousfrequency curve(b)

气枪震源激发信号分高频压力脉冲和低频气泡脉冲,前者为高压气体瞬间释放到水中激发压力波,因具有较高频率通常用于浅层石油勘探,后者为高压气体释放到水中之后形成后续气泡振荡所产生,主频相对较低,适合长炮检距的深部结构探测。从图2可以看出,IMF3在0.2 s附近瞬时频率迅速由高频转为低频,对应压力脉冲向气泡脉冲过渡,即高压气体瞬间释放到水中激发压力波之后形成的气泡在0.2 s附近开始振荡。但为掌握气枪震源信号整体频率随时间的变化规律以及信号振幅或能量随频率和时间的变化分布情况,则需通过Hilbert变换的谱分析获得Hilbert时频谱,将振幅表示成为瞬时频率和时间的函数。图4给出了本文所分析气枪信号的波形、功率谱密度分析及相应的Hilbert时频谱,能清晰地刻画出气枪信号的时频特征。由于Hilbert时频谱包含了详细的IMF分量频率变化的信息,能准确反应信号的时频特性,可以清晰地分辨出信号主频的突变及所对应的时刻,因此,具有更高的时间—频率域分辨率。

图3 气枪信号原始波形(a)及直接计算瞬时
频率产生的异常值(b)
Fig.3 Original waveform of air-gun signal(a)and abnormal value estimated by calculating instantaneous frequency(b)

目前,用于分析地震信号的最常用的、且较为成熟的方法是傅立叶变换。但由于傅立叶变换严格要求系统的线性、数据的周期性或平稳性(即傅立叶频率代表着信号的周期性),在处理非平稳、非线性数据时,其实际应用受到很大的限制。如本文中气枪信号为非平稳信号,其特点之一就是无周期性,若按傅立叶变换方法定义其频率进行频谱分析将缺乏物理基础。因此,引入具有真实物理意义的瞬时频率ω(t)对于研究气枪信号瞬态特性具有重要的意义。

通常可利用Hilbert变换求取信号具有实际物理意义的瞬时属性,但要求被分析信号是窄带或平稳的,而且该方法对噪声很敏感。而气枪震源信号等实际地震信号既非平稳又含有噪声,直接对其进行Hilbert变换求取瞬时频率等属性参数,将缺乏物理意义甚至失真(图3)。HHT的根本创新就在于先通过EMD将信号进行平稳化,将信号中固有的、内在的波动成分按照不同的时间尺度逐级分解成窄带信号分量IMF,使其满足利用Hilbert变换求取具有实际物理意义瞬时属性的要求,再分别计算每个分量对应的瞬时频率等瞬时属性。瞬时频率作为时间的函数,能敏锐地识别出待分析信号中的多尺度嵌套结构(图2)。

傅立叶变换是一种纯频域分析方法,是将信号从时域转换到频域的整体变换,无法提供时域信息。若要获得某一时刻的频率特性,则通常采用时频分析方法,这也是针对非平稳信号较为常用的处理方法,比较典型的有短时傅立叶变换、小波变换等(李春峰,Linea, 2005; 陈雨红等,2006)。但这些方法基本上都是将信号序列在某种基底函数系上展开,然后分析展开系数及各分量的特征。如短时傅立叶变换实际上是加窗傅立叶变换,通常假设信号在窗函数的有效持续时间内是平稳的,但此条件通常无法满足或只是近似满足,因而它的时间和频率分辨率都很低。图5为所分析的气枪震源信号通过短时傅立叶变换所获得的时频特征。小波分析虽然通过一系列可伸缩平移的小波函数实现了信号时频局部化分析目的,但在本质上仍然是具有柔性时频窗的加窗傅立叶变换(崔锦泰,2006),它也要求小波窗内的信号是短时平稳的,还没有根本摆脱傅立叶变换的局限性。而且,小波基选择的多样性和使用过程中的不可变更性也影响了它在非平稳信号分析中的适应能力。同时,小波基的有限长会造成信号的能量泄漏,因而难以对信号作精确的时频分析。

图4 气枪震源信号的时频分析
(a)波形;(b)功率谱密度;(c)Hilbert时频谱;
Fig.4 Time-frequency analysis of air-gun source signal(a)waveform of air-gun signal;(b)powerspectral density of the waveform; (c)Hilbert time-frequency spectrum of the waveform

HHT与传统时频分析方法最大的不同就是不采用固定的基底分解,而是基于信号本身的局部特征时间尺度进行分解获得IMF分量,大大提高了其自适应性,有效克服了傅立叶变换中测不准原理的限制,在客观性和分辨率方面具有明显的优势,更适用于非平稳、非线性信号处理。该方法能用分解得到的IMF分量及1个剩余项来揭示信号序列的振荡结构特征和非平稳性,并最终由每个IMF分量经过Hilbert变换得到时域和频域均具有较高分辨率的Hilbert谱(图4c),具有明确的物理意义,且可以准确给出原信号序列及其IMF分量的主要振幅变化所对应的频率和时间,即反映物理过程能量—频率—时间的分布。

图5 气枪震源信号的短时傅里叶变换结果
Fig.5 Short-time Fourier transform of air-gun source signal

本文对气枪震源信号的处理分析结果显示了HHT方法的有效性,但同时也注意到该方法在应用过程中对噪声的敏感性以及边界问题的影响,如图4中t=0附近出现近微小能量的近100 Hz高频能量,这个是由边界效应引起的干扰。如何进一步消除信号中夹杂噪声及边界效应的影响,对于进一步提高HHT的应用效果至关重要,这是该方法需要进一步完善的地方,也是在应用过程中需要进一步研究的问题。

HHT是近年发展起来的处理非线性、非平稳信号的高效时频分析方法,该方法通过EMD将信号分解为IMF窄带分量,并计算其具有实际物理意义的瞬时频率,掌握信号频率的时间变化特征。在此基础上,进一步通过Hilbert谱分析获得在时域和频域均具较高分辨率的时频谱,更为清晰地表征信号的时频分布特征。气枪震源信号为典型的非平稳信号,若直接利用基于傅立叶变换的各种处理方法,所获得的频率信息物理意义不明确,时频分析结果分辨率不高。本文利用HHT对水库气枪震源近场信号实际水听器记录数据进行了分析,相对于以往工作,在气枪震源信号在不同时间尺度上振荡特征、具真实物理意义瞬时频率时间变化特征、时频域高分辨率能量分布特征及原因等方面获得了更多认识,有助于对浅水环境下气枪震源激发的复杂近场信号的理解。

感谢中国地震局地球物理研究所水库气枪试验及其他参与单位对本文工作的支持。