宾川地震信号发射台位于云南省宾川县城以西的大银甸水库内,建成于2011年,2012年正式投入使用。现拥有4支容量为2 000 in³的Bolt Longlife型气枪及相关配套设施,4支气枪沿水平方向排列成正方形阵列沉放于水面以下10 m。气枪激发时,4支气枪同时向水库喷射高压气体产生地震波。配合气枪发射台建立的流动地震台观测台网主要使用Reftec130B和GuralpCMG-40T地震仪,采样率为100 Hz(王彬等,2015)。在气枪震源南西架设了3个参考台,将参考台记录的波形当作是气枪子波,与接收台站信号反卷积可以去除震源影响。3个参考台中CKT2更远一些,CKT4与CKT0位置相同但使用了低灵敏度的摆(图1)。已有研究表明,水库气枪阵列单枪信号传播距离超过35 km,叠加后波形可见距离超过200 km; 井中激发的信号单枪传播距离达7 km,叠加后波形可见距离超过27 km(王彬等,2016)。

图1 宾川地震信号发射台及流动地震观测台网
Fig.1 Distribution of the Binchuan airgun signal transmitting station and portable seismic observation array

2016年2月14—20日宾川地震信号发射台进行的气枪主动源实验中,气枪阵列总共激发161次。笔者就气枪压力、沉放深度和水平位置进行了不同情况下的测试,其中:气枪压力分别为9 MPa、12 MPa和15 MPa(图2a); 沉放深度(气枪阵列到水面的距离)分别为8 m、10 m、12 m(图2b); 水平位置分别为0 m、-7 m、7 m(图2c)。实验共耗时约7 d,为保证气枪信号信噪比,尽量选在夜间开展实验。

图2 每一枪激发时的气枪压力(a)、沉放深度(b)和水平位移(c)情况
Fig.2 Airgun's pressure(a),depth(b)and horizontal movement(c)of each shoot

当研究时间范围内气枪激发次数足够多时,可以利用叠加的方法来提高信号的信噪比,增大气枪信号的接收范围,提高走时变化计算的精度等(刘自凤等,2014; 魏芸芸等,2016),但叠加会降低时间分辨率。考虑到本文研究对象的特征及气枪激发次数的限制,结合各流动台记录到单枪波形的信噪比,最终选取气枪周边10 km范围内的8个流动台站及较远的1个流动台(图1)。

笔者在实验中改变了气枪压力、沉放深度和水平位移这3个影响因素。理论上气枪压力越大,释放的能量越大,波形的振幅越大; 沉放深度和波形的振幅存在一定的关联; 平行于气枪水平移动方向的的台站气枪到时会有更明显变化。图3为53265台在不同气枪压力下互相关对齐后的波形,可以看出气枪压力越大,激发地震波的振幅越大(图3a)。图3b～d是波形局部放大图,图中黑色倒三角为波形最低点,到时差异肉眼可见,压力越小,到时越早。激发时间上,3枪仅相差约4 h,可以认为外部环境因素及地壳介质状态基本不变,“波速变化”的原因应仅来自于震源处。图4展示的是不同沉放深度的波形图,可以看出与不同压力的波形图具有相似的结果,沉放深度越大,到时越早。

相较于炸药、夯车等主动震源,气枪震源优势之一是气枪震源的重复性很好,10 km以内台站记录到的信号可以达到0.9以上,震源附近可达到0.99以上(Wang et al,2012; 陈蒙,2014; 王彬等,2016)。宾川地震信号发射台气枪阵列激发地震波的主频段大约为3～5 Hz(刘自凤等,2012; 陈佳等,2016; 栾奕等,2016),因此我们将53265台的气枪进行3～5 Hz的Butterworth带通滤波后,两两求互相关系数,结果如图5所示。从图5可以看出:不同激发条件相关系数之间形成不同的条带,压力和沉放深度对相关系数均有影响; 相关系数条带受压力影响大,受沉放深度影响较小; 对角线上形成一系列相关系数大于0.99的正方形(图5中A1、A2、A3等),表明同一种激发条件下激发的波形相关系数很高; 高压和低压下激发的波形相关系数可能低于0.80,最低可达到0.73(图5中B1、B2等); 相关系数超过0.9的占88.7%。

图3 不同气枪压力下,53265台接收到气枪信号对齐后的图像(a)及局部放大图(b,c,d)
Fig.3 Waveforms of airgun signal of the Station 53265(a)and local enlarged drawing(b,c,d)in different airgun pressure

图4 不同沉放深度下,53265台接收到气枪信号对齐后的图像(a)及局部放大图(b,c,d)
Fig.4 Waveforms of airgun signal of the Station 53265(a)and local enlarged drawing(b,c,d)in different depth

图5 53265台各枪信号之间的互相关系数
Fig.5 Cross correlation coefficients of each airgun at the Station 53265

如果x(t),y(t)是能量有限信号,则它们的互相关函数可以定义为:

R_xy(τ)=∫^∞_-∞x(t)y^*(t-τ)dt(1)

式中:“*”表示复共轭。显然,互相关函数是2个信号之间时延τ的函数。对于地震仪记录到的2个波形x(t)和y(t),如果二者波形高度相似,只存在时间上的延迟,则可通过计算2个波形的互相关系数函数来得到时延τ。x(t)和y(t)的时延相关系数定义为:

R_xy(τ)=(∫^t+T/2_t-T/2x(t)y(t-τ)dt)/((∫^t+T/2_t-T/2x²(t)dt∫^t+T/2_t-T/2y²(t)dtdt)^1/2)(2)

式中:T为地震波持续时间。当相关系数取得最大值时,对应的τ就是2个信号的时延。

本文使用的流动台站的采样频率是100 Hz,求得的相关函数的采样间隔为0.01 s,相关函数的峰值并不会恰好位于采样点上,而计算相关函数时又是一次移动一个采样点,因而真实的走时变化可能和测得的走时变化存在一定差异。因此,对相关函数进行余弦插值,使新得到的相关函数满足精度要求。

根据气枪源附近流动台数据的完整性和单枪信号的信噪比,笔者选择实验期间9个流动台的数据和气枪震源附近的3个参考台进行分析(图1)。数据处理流程如下(陈佳等,2017):(1)去除相关系数较小的气枪信号记录,阈值取0.6;(2)数据预处理:3～5 Hz带通滤波,去趋势,去均值;(3)将流动台气枪数据与参考台数据反卷积得到格林函数,以达到对齐到时和压缩子波的目的;(4)格林函数线性叠加作为模板,将每一条格林函数与模板进行互相关时延检测,得到相关函数;(5)对相关函数作余弦插值;(6)提取目标窗口的走时变化。

利用前述方法处理了9个台站的数据,得到2017年2月14—17日最大振幅附近走时变化图。图6为53265台的走时变化图,其它8个台站的走时变化与53265台一致。从图6可以看出:(1)走时变化和气枪压力高度呈正相关;(2)CKT2对气枪压力的变化更加敏感;(3)难以分辨出沉放深度对走时变化的影响;(4)水平位移对走时变化有影响;(5)气枪气压改变可能导致的走时变化最大可达0.06 s(53278台)。

波在水中的传播速度约为1.5 km/s,当气枪信号入射角为60°时,水平视速度约为1.3 km/s,气枪水平移动14 m,走时变化应约为0.01 s,与图6显示结果相近。与水平移动相比,沉放深度的改变除影响传播路径的几何响应外,还会影响到震荡气泡与水体的耦合(陈惠芳等,2016)。本次实验设计较不合理,沉放深度改变的同时,其它因素也发生了改变,未能剥离出沉放深度的影响。

图6 53265台的走时变化图(a)及每一枪的激发状态(b)
Fig.6 Travel-time-changes(a)of the Station 53265 and triggering conditions of each shoot(b)

从以上分析可以看出,选取振幅峰值附近的时间窗,所有台站的走时变化在特定时窗内均呈现与气枪压力呈正相关的特征,表明空间域内这种相关性均存在。那么时间域内,气枪信号的各震相的走时变化是否均存在与气枪压力正相关的特征?为此笔者将53265台0～10.2 s的气枪信号以0.3 s为窗长,分割为34个窗口,按照前述方法计算了走时变化。为减少影响因素和增加可信度,我们着重关注沉放深度和水平位移均不变、仅气枪压力改变的第70～154枪之间的走时变化。气枪气压剧烈改变前后(第114枪)走时变化的趋势可以简单的分为上升、不变和下降3类,因此将时间上相邻、趋势上一致的走时变化曲线划分为一类,结果见图7。34个窗口共分为10类,其中:走时增加的2类(图7e,i,窗长共3.3 s); 走时减小的3类(图7b,d,g,窗长共2.1 s); 走时基本不变的5类(窗长共4.8 s)。分析表明,峰值附近震相的走时变化与气枪压力正相关,其它时间窗走时变化与气枪压力变化并非呈现绝对的正相关,也有可能不相关和负相关。

前面的研究是将格林函数叠加后作为干涉模板计算得到的走时变化结果。为研究不同干涉模板对走时变化计算的影响,笔者使用了前一枪的格林函数及不同枪压下某一枪的格林函数作为干涉模板,计算了53265台时间窗为3.3～3.6 s的走时变化(图8)。从图8a可以看出,将前一枪格林函数作为干涉模板,其结果等于将格林函数叠加作为干涉模板的结果的微分,即:

Δt(PreOne)=d[Δt(Stack)](3)

从图8b可以看出,使用不同激发压力下的格林函数作为模板,其走时变化的结果除平台高度外基本相同。以上分析表明,选择不同的干涉模板计算出来的走时变化基本一致,即干涉模板的选择不是走时变化的成因。

将流动台记录到的气枪信号与参考台的信号反卷积得到的格林函数具有对齐到时、压制噪音的作用,但是会弱化震源信号不重复带来的影响。笔者采用2.2节中的数据处理流程但不进行反卷积,利用波形记录提取走时变化,结果见图9。从图9中可以看出,反卷积后格林函数提取的走时变化幅度约0.02 s,远小于波形记录提取的走时变化幅度0.15 s,表明反卷积会弱化震源不重复的影响。波形记录提取的走时变化与激发压力的相关系数较低,3个周期分别为0.30、0.29和0.23,

图7 台站53265各时间窗口走时变化图(a～j)及走时变化与压力变化的相关性在时间轴上的分布(k)
Fig.7 Travel-time-changes of the Station 53265 in different time-window(a～j)and correlations between the travel time changes and the pressure changes on time axis(k)

图8 不同干涉模板情况下,53265台时窗3.3～3.6 s的走时变化对比图
Fig.8 Travel-time-changes comparison of the Station 53265 in time window 3.3～3.6 s using different interference templates

图9 采用波形计算的走时变化(虚线)和格林函数计算的走时变化(实线)(a)及各枪激发条件图(b)
Fig.9 Travel-time-changes of waveforms(dottedline)and Green functions(solid line)(a)and the triggering conditions of each shoot(b)

气枪产生的地震近场子波可分为压力脉冲和气泡脉冲,前者源于高压气体喷出瞬间的高频(>20 Hz)脉冲,后者源于气泡在水中的低频(<10 Hz)震荡(夏季等,2016),本文使用的是气泡震荡产生的低频段信号。有学者认为气枪气压越大,气泡震荡周期越大,主频越低(何汉漪,2001; 陈蒙,2014),也有学者发现气枪压力对主脉冲与第1个气泡脉冲的时间间隔影响显著,对主频影响不显著(夏季等,2016)。本文研究结果与后者一致。

笔者计算了9 MPa和15 MPa气枪信号的归一化傅氏谱及时频图,将二者的时频谱相减,发现:(1)傅氏谱的峰值均为3.45 Hz;(2)3～3.7 Hz频段、4.1～4.3频段二者基本一致,3.7～4.1 Hz频段、4.3～5 Hz频段差异较大(图 10a);(3)二者的归一化时频图4.3 Hz以下形态基本一致,4.3 Hz以上形态存在差异(图 10b～c);(4)图 10d中存在竖向条纹。这说明气枪压力的改变影响的并不是信号的主频,而是更高的一些频段,因此我们认为走时变化的成因是:气枪压力改变导致气枪子波主频段中相对高频成分发生变化,变化后的高频成分与未变化的低频成分耦合在一起,形成了伪走时变化。

图 10 9 MPa及15 MPa下气枪波形的归一化傅氏谱(a),9 MPa(b)及15 MPa(c)气枪压力波形的归一化时频图,和二者之差(d)
Fig.10 Normalized Fourier spectrums of waveforms triggered at 9 MPa and 15 MPa(a),normalized S-transform spectrum of waveform triggered at 9 MPa(b)and 15 MPa(c),and the difference between them(d)

利用50 km范围内台站接收到的主动源信号监测到的走时变化一般在10^-2～10^-3 s数量级,例如:魏芸芸等(2016)观测到沙湾M5.0地震前后存在0.05～0.06 s的走时变化; 杨微等(2010)观测到绵竹M5.6地震前后存在5～9 ms的走时变化; 刘自凤等(2015)观测到宾川主动源无地震期间走时变化波动幅度±0.02 s; 王宝善等(2016)利用宾川主动源计算的走时日变化数量级为10^-3s。这些走时变化与气枪气压导致的走时变化大小相当或更小,因此走时变化的研究中需去除气枪压力变化的影响。

通过前面的分析可以看出,气枪震源的主频段(3～5 Hz)受气枪压力影响明显且无明显规律,接收台站的位置、用于反卷积的参考台的位置、选择的时间窗口的位置和长度对走时变化计算均有影响,因此难以给出一个可靠的去除气枪压力变化影响的方法。建议后续激发实验中,选用恒定的激发压力; 对于已有的数据,建议使用震幅基本一致的气枪信号。