基于分布式声波传感阵列的地震动事件定位可行性研究

刘威，朱鸿鹄,2,3，张汉羽，王涛,3，于大勇，李杰，施斌

(1. 南京大学 地球科学与工程学院，江苏 南京，210023；2. 南京大学(苏州) 高新技术研究院，江苏 苏州，215123；3. 南京大学 大地探测与感知研究院，江苏 南京，210023；4. 中国科学院 深海科学与工程研究所，海南 三亚，572000)

密集地震台阵监测技术因其记录的资料丰富、信噪比高，在地震震源定位、近地表结构成像及地球深部结构探测等领域扮演着重要角色[1-3]。但由于密集地震台阵的部署和维护成本很高，因此，该技术通常只用于短期探测。近年来，蓬勃发展的分布式光纤声波传感(distributed acoustic sensing，DAS)技术为长时间、高密度的地震监测提供了新的技术方法。该技术以传感光缆为探测元件，通过解调沿光缆背向传播的瑞利散射光，实现光缆沿线动态应变(震动、声波)的长距离、分布式、实时定量监测[4]。与传统的节点式地震仪相比，传感光缆价格低廉、体积小、后期维护成本低，并且具有极强的环境适应性(如抗电磁干扰、耐腐蚀、防水等)[5-7]，因此，可以部署于海底[8-9]、冰川[10-11]等传统地震仪无法大规模布设的恶劣场景中。此外，DAS 还具有长距离、密集空间采样的优势，即它能将1根数十公里的光缆变成一连串以一定间距排列的“地震仪”，其空间分辨率可根据需要在数米至数十厘米之间调整。DAS 自20 世纪90 年代问世以来广受关注，并在VSP 采集、天然地震观测、近地表结构探测等领域得到成功应用[12-15]。若将地震仪替换为DAS 阵列，则可以捕获更加丰富的波场记录。然而，DAS 和传统地震仪在测量参数、响应频带、仪器敏感度、方向敏感性等方面存在着较大差异，一些传统的地震数据处理方法难以直接用于处理DAS 数据。这成为DAS应用于地球物理探测的一个巨大障碍。

作为一种地震数据处理技术，频率-波数分析(F-K 分析)通过对各地震仪记录的震动数据进行聚束(beam forming)处理，能准确、快速地获得震动波的背方位角和慢度，进而较准确地判断出地震动事件所处的方位。这种数据处理技术为DAS 应用于地震动事件定位提供了可能。近年来，基于DAS 的震动事件定位研究逐渐受到研究者的关注[16-17]。LIANG 等[16]利用开展的小型模型试验，成功定位多个具有相同频率的窄带信号源，展示出DAS 震动事件定位的能力，但由于其试验的尺度较小，工况较为简单，因此，定位的效果还需在复杂的工况下通过大型现场试验来进一步验证。本文基于在云南省宾川县开展的DAS 现场试验，探究频率-波数分析技术应用于DAS阵列数据处理的可行性，通过对比DAS 阵列和附近检波器阵列的聚束结果，验证DAS F-K 分析技术的应用可行性，并提出减小聚束定位误差的几种思路。

1 基本原理及方法

1.1 DAS原理

DAS 是一种利用相干瑞利散射光的相位信息测量应变率(应变)的技术，它由解调仪和传感光纤2部分组成。解调仪不断地向连接的光纤发射激光脉冲，由于光纤内部存在不均匀的散射体，部分入射的脉冲光会发生散射。其中，沿光纤背向传播的瑞利散射光是DAS 测量的基础。当光纤某个位置受外界扰动而产生应变时，该处光纤的折射率会发生改变，导致背向瑞利散射光的相位也会发生改变。解调仪通过分析光纤各个位置背向瑞利散射光的相位信息，得到应变率(应变)信息，其传感原理如图1所示。

图1 DAS技术的传感原理图Fig. 1 Basic principle of DAS

1.2 F-K分析技术原理

F-K分析是一种地震阵列处理技术，常被用于估算地震波入射阵列的方向(背方位角)[18-19]。由于各监测台站的空间位置不一(图2(a))，因此，当地震波到达阵列时，各监测台站记录的地震波到达时间会不同，即波形记录之间存在时移(图2(b))。这种时移与地震波在台站下方传播的慢度矢量(速度矢量的倒数)和台站间的位移矢量密切相关。F-K分析技术通过设定不同的地震波入射方向及传播速度，利用已知的台站空间间距计算时移，然后，对各监测台站的波形记录进行时移叠加(图2(c))，最后，基于叠加后的能量估算地震波入射阵列的方向和在阵列中的传播速度。

图2 F-K分析原理图Fig. 2 Basic principle of F-K analysis

假定阵列几何中心的台站为参考台站，其记录的地震信号为s(t)，则阵列中第i个台站记录的地震信号xi(t)可以表示为

式中：ri为连接参考台阵到第i个台站的位移矢量；u0为地震波的水平慢度矢量。

若已知地震波的入射方向及传播速度，则基于式(1)可对阵列中的N个台站记录进行时移叠加，其叠加结果b(t)可以表示为

由式(2)可知，叠加结果与慢度矢量和台站间的位移矢量有关。当地震波的入射方向和传播速度越接近真实值时，其叠加的能量越强，聚束的效果越好。虽然地震波的入射方向和传播速度是未知量，但是可以假定入射角和传播速度的大致区间，即假定不同的地震波慢度矢量，通过计算叠加能量，搜索最佳的入射角和传播速度组合，该组合即为F-K分析的最终结果。其中，聚束能量E可用式(3)来计算：

式中：S(ω)为地震信号s(t)的傅里叶变换式；k0为真实地震波的波数矢量；k为假定的波数矢量；u0为真实地震波的慢度矢量；u为假定的慢度矢量。

1.3 地震动事件定位方法

地震动事件定位主要基于DAS 和F-K 分析技术。对于F-K分析而言，阵列的孔径、台站的数目和台站的间距均会影响聚束的效果。一般而言，阵列孔径越大、台阵数目越多、台站间的距离越小，则聚束的分辨率越高、旁瓣数越少[18,20]。DAS技术具备的探测优势(如测量范围广、空间采样密度高等)能很好地提高聚束的分辨率，将DAS技术与F-K分析技术相结合能更准确地对地震动事件进行定位。

地震动事件定位的基本流程如图3所示。首先，从DAS记录中拾取待分析的波形记录；其次，对波形记录进行预处理操作，过滤掉部分噪声记录；然后，进行F-K分析，根据聚束的能量可以大致判断出地震波的入射方向；最后，基于多个不同位置DAS阵列的聚束结果，对地震动事件进行定位。

图3 地震动事件定位的流程图Fig. 3 Flow chart for locating seismic events

2 现场试验

2.1 场地概况

本试验场地位于云南省大理州宾川县东部郊外区域(图4)，地理位置为100°35′E，26°00′N，海拔约1 600 m，属于高原季风气候区，干湿季明显。该区域位于滇中高原与横断山脉的交接地区，地质构造复杂。该区域总体地貌类型为山高谷深，地形起伏变化大，侵蚀切割强烈。地势呈现为东西高，中部低，南部地势略高于北部，山区面积占比约为85%。其中，山区出露的地层为碎屑岩，岩性为砂岩夹泥岩、砂岩、泥岩互层，平原区出露的地层为第四系残坡积或冲洪积层内的堆积土[21-22]。

图4 试验场地概况图Fig. 4 Sketch of the test site

2.2 场地布设

本试验选择地势较为平坦的区域作为测试场地。沿着北东—南西向开挖长约600 m、宽约15 cm、深约30 cm 的沟槽。将通讯光缆埋置于沟槽底部，并用细砂混合泥土进行回填。通讯光缆的基本技术指标及结构如表1所示。由前人的研究可知，光缆与周边岩土体的耦合效果会极大地影响记录数据的质量[23-25]。在本试验中，为了保证通讯光缆与周边土体之间具有较好的耦合效果，在回填时对土体进行了充分压实。为了验证DAS 监测数据的准确性，在光缆埋设位置附近还布设了数台地震检波器。DAS 解调仪与检波器的基本技术指标如表2所示。

表1 光缆的基本技术指标及结构Table 1 Basic parameters and structure of optical cable

表2 DAS解调仪与检波器的基本技术指标Table 2 Basic parameters of DAS units and geophones

2.3 地震动事件模拟及数据采集

近年来，大容量气枪震源的发展引起了研究者的广泛关注[26-27]。与人工震源(炸药、落锤等)相比，气枪震源具有能量大、频率低、可重复性高、近/源场破坏小等优点，是一种理想的绿色环保震源[28-29]。一些科研人员利用气枪震源对地下介质的波速变化展开了研究[30-31]。本文利用气枪震源在测试场地进行了震动激发试验。气枪的激发位置及如图4(c)所示，气枪的沉放深度为10 m，激发的压力稳定在7.5 MPa。为了捕捉完整的震动信号，DAS 及检波器均设为连续记录模式。DAS 上每个传感通道的空间位置已通过事先的敲击试验获知。

3 试验结果分析与讨论

3.1 试验结果

图5 所示为气枪震源激发前后DAS 阵列及检波器阵列的记录。从图5可见：DAS阵列和检波器阵列均能清晰地记录气枪震源激发的地震波信号(纵波到时、传播速度以及面波信号等)。与检波器记录的信号相比，单道DAS 记录的信号信噪比较低。特别是在靠近气枪震源的部分传感通道，由于该处光缆与周边土体的耦合质量不佳，导致震动信号无法较清晰地被DAS捕获。

图5 DAS和检波器阵列的波形记录Fig. 5 Waveform recording of DAS and geophone array

为了进一步验证DAS 记录数据的可靠性，对比了单道DAS 与周边检波器的波形记录。因为两者记录的参数不同(应变率与速度)，为方便比较，将振幅信息进行了归一化处理。同时，为了展现信号的频率特征，对两者数据进行了时频分析，结果如图6(a)和图6(b)所示。从图6(a)和图6(b)可见：两者记录的频率信息较为一致，且纵波的到时也具有一致性，略微不同的是DAS 记录的主频(1～80 Hz)要比检波器记录的主频(1～60 Hz)宽，且DAS对尾波的响应敏感性不如检波器。图6(c)和图6(d)所示为经过滤波处理(滤波频带1～20 Hz)后的波形记录。从图6(c)和图6(d)可见：DAS记录与检波器记录在相位上具有较好的一致性，两者的互相关系数为0.82，说明DAS 能较准确地记录震动波的相位信息。

图6 DAS与邻近检波器数据记录的对比Fig. 6 Comparison of recorded data between DAS and nearby geophone

为了定位地震动事件，选取18:02:44至18:02:45的波形记录，基于图3所示的处理流程分别对DAS及检波器阵列进行分析。F-K分析的参数设定如表3所示。在给定慢度和背方位角的搜索范围下，不断地对慢度和背方位角进行网格搜索，基于式(3)计算不同慢度和背方位角组合下的聚束能量。DAS 阵列和检波器阵列聚束后的结果如图7 所示，图7 中，圆心位置表示传感阵列几何中心的位置，径向刻度为慢度，五角星表示真实的地震动事件所在方向。由图7可见：DAS阵列聚束得到的背方位角为88°，真实的背方位角为90.37°，聚束误差为2.37°；检波器阵列聚束得到的背方位角为82°，真实背方位角为85.46°，聚束误差为3.46°。

表3 F-K分析的参数设定Table 3 Parameter settings of F-K analysis

图7 DAS阵列和检波器阵列F-K分析结果Fig. 7 F-K analysis results of DAS array and geophone array

3.2 分析与讨论

上述结果表明，无论是DAS 阵列还是检波器阵列，均可以通过F-K分析技术判断地震动事件的大致方向。相较于检波器阵列，DAS 阵列聚束的误差更小，这是因为DAS 阵列能在空间上密集采样，捕获更丰富的地震波场信息。尽管DAS 单道记录的信噪比要比检波器记录的低，但由于DAS具备密集空间采样的优势，因此，可以通过叠加多道邻近的DAS记录来提升数据的质量。

虽然DAS 阵列采集了丰富的地震数据，但其聚束的结果与真实情况相比还存在一定偏差，其偏差可能来源于以下几个方面。

1) 缆-土耦合效果。光缆与周边岩土体之间的耦合性一直被视为影响DAS 数据质量的关键因素之一。当光缆与周边介质之间耦合较差时，光缆无法准确地捕获介质震动信息，进而对数据分析造成影响[32-34]。本试验中，尽管事先已经通过压实回填土来增强光缆与周边土体的耦合效果，但由于光缆的铺设距离较长(约600 m)，部分光缆没有能很好地与周边岩土体耦合，其记录数据的信噪比明显低于其他的传感通道记录的数据的信噪比。这些低信噪比的数据对F-K 分析产生了一定影响，使得聚束出现了一定误差；此外，本试验所选用的光缆为松套结构的通讯光缆，尽管松套结构的光缆能降低信号在传输过程中的光损，但也极大地影响了应变之间的传递，使得DAS 无法准确地捕获周边岩土体的震动信息，这也是影响聚束效果的因素之一。

2) 阵列几何形状。聚束的分辨能力与阵列的几何形状密切相关。一般而言，阵列中需要存在相交的线性阵列才能较准确地约束地震波的入射方向(如“L”型)。当仅有1 组线性的阵列时，阵列对平行于阵列方向传播的地震波约束较好，而对于其他方向入射的地震波，由于仅有单一方向的波形记录，阵列的聚束效果较差，旁瓣数较多。在本试验中，DAS 阵列及检波器阵列均为近北东—南西向的布设，因此，在进行F-K分析时，对于垂直于阵列方向的约束较弱。从图7可见，平行于阵列方向的分辨率要远远高于垂直于阵列方向的分辨率。阵列布设的单向性使得F-K分析的方向分辨率偏低，导致最终聚束的结果出现误差。

3) 方向敏感性。方向敏感性是DAS 对不同方向入射地震波的一种响应特性。与传统的摆式地震仪不同，DAS 只对沿光纤轴向方向传播的纵波以及与光纤成45°夹角的横波高度敏感，但对其他方向入射的地震波敏感性微弱[35]。因此，当用DAS 采集震动数据时，对于部分方向入射的地震波，其波场信息可能会在DAS 记录中缺失，这对聚束定位的结果会产生较大的影响。在本试验中，由于光缆各个位置的布设方向存在差异(图4(c))，因此，各个传感通道对入射地震波的敏感性也会不一致。部分传感通道记录的震动数据会受到方向敏感性的干扰，当进行F-K分析时，这些受干扰的数据会影响聚束定位的分辨率，使得最终聚束的结果出现偏差。

基于上述分析，可采用以下3种方法来减小聚束的误差，提升定位的精度。

1) 在缆-土耦合效果方面，由前人的研究可知，光缆的种类、结构、锚固方式、土体围压、土体含水率等会影响缆-土之间的耦合效果[23,32,36-37]。因此，为了增强缆-土耦合效果，可以从以下几个方面入手：一是选用特殊设计的光缆进行探测。由于DAS 的工作环境复杂，为了适应不同的工况、延长光缆的使用寿命，所用的一般是松套结构的光缆，但这种光缆会影响应变之间的传递效率。为了提升应变之间的传递效率，可以在光缆内部填充油膏，这样既能提升应变之间的传递效率，又能够防止水蒸气进入纤芯，损害光缆。二是可以在光缆上以一定间距增设锚固点(如布设十字锚、锚板等)，以扩大光缆与周边岩土体的接触面积。三是在回填时选用优质的回填料，使光缆与回填料之间充分接触，并且通过压实回填料进一步增强缆-土之间的耦合效果。

2) 在布设DAS 阵列方面，应尽量避免布设线性光缆，应当在多个方向布设光缆来提升聚束的分辨能力。单点式的检波器布设简单、方便，阵列的布设形态可灵活多变(如小刀形、棋盘形、环形等)，而分布式的光缆布设较为复杂。布设光缆既要考虑阵列对地震波的响应能力，又要考虑施工的难度及布设的成本，其几何形态不能过于复杂。基于上述分析，列举了3 种光缆的布设形态，具体如图8 所示。从图8 可以看到：这3 种阵列的几何形状均较为简单，能降低光缆布设的难度，且各阵列至少在3个方向上具有传感通道，能对地震波的入射方向进行约束。

图8 具有较好方向分辨率的光缆布设形态Fig. 8 Layout shapes of fiber optical cables with good directional resolution

3) 在光缆的方向敏感性方面，近年来不少研究者提出对光缆的内部结构进行设计(如将光缆螺旋缠绕)来满足多方向测量的需求[38-39]。虽然这种多分量传感技术还处于发展阶段，但其应用的可行性已得到初步验证。未来可以将这种螺旋缠绕光缆应用于DAS阵列中，提高聚束的分辨能力。

4 结论

1) DAS 阵列以及检波器阵列均能很好地捕获地震波场信息。尽管单道DAS记录受到缆-土耦合等多方面因素的影响，其数据质量不如检波器记录，但由于DAS 能在空间上密集采样，因此，可以叠加多道邻近的DAS 记录来提升数据质量。此外，DAS 阵列捕获的地震波场信息较检波器阵列而言更为丰富，其F-K分析产生的误差也更小。

2) 缆-土之间的耦合效果和阵列的几何布设形态是导致本试验聚束产生偏差的重要因素，光纤的方向敏感性也对聚束偏差有一定影响。

3) 使用特殊设计的光缆来提升应变的传递效率、使用锚固点来增强缆-土之间耦合效果、改变DAS 阵列的几何形态来捕获多方向的震动信息等措施可减小聚束偏差。

4) 需要指出的是，单个DAS 阵列捕获的波形记录只能大致判断出地震动事件所在的方向，如要定位地震动事件，还需结合其他DAS 阵列的波形记录，通过进行F-K分析获得多组方向信息，进而判断出地震动事件的平面位置。