具有复杂地质和空隙的三维速度模型
，用于微地震定位和机制
2014 年深部采矿 - M Hudyma 和 Y Potvin（编辑）© 2014 澳大利亚地质力学中心，珀斯，国际标准书号 978-0-9870937-9-0
DS Collins ESG Solutions, 加拿大
Y Toya ESG Solutions, 加拿大
I Pinnock ESG Solutions, 加拿大
V Shumila ESG Solutions, 加拿大Z Hosseini ESG Solutions, 加拿大
摘要
微震监测系统是观察岩体的一个重要窗口，可了解与采矿作业有关的应力诱发断裂发生位置。微震定位精度的一个主要因素是岩体的假定速度模型。大多数使用微地震系统的矿山都使用单一速度模型进行定位，该模型假定整个岩体具有相同的弹性模量特性。本研究举例说明了使用速度模型计算的事件位置，该速度模型考虑了多个形状复杂的地质单元，每个单元都有自己的特性。该方法允许添加多个空隙，这些空隙可以是空气填充、盐水填充或水泥浆回填，从而模拟采矿和岩土工程作业，如斜坡采矿、洞穴采矿、溶液采矿或地下洞穴存储。在数据质量良好的情况下，每个定位事件都可以求解其来源机制（力矩张量），并根据事件主要是张开、闭合还是剪切滑移进行解释。每个事件失效区的方向都可以量化，从而提供有关离散断裂网络（DFN）的有用信息。本文举例说明了使用全三维速度模型的源机制解决方案。结果表明，在比较单一速度模型解决方案和三维速度模型解决方案时，每个传感器的射线路径确实会影响震源机制解决方案。通过使用增强型处理方法和定期校准来提高地震结果的准确性，可使矿山更有信心地将地震结果与数值模型相结合并做出决策。当矿山采用不同的挖掘方法（如块状崩落法）并向更大深度和应力延伸时，这一点尤为重要。
1.导言
世界各地的许多采矿应用都将微震监测作为一种重要工具，用于聆听岩体对应力变化的反应方式，并及时发现异常行为，如大震级事件或事件群（Alexander 和 Trifu，2005 年；Hudyma 等，2010 年；Wu 等，2012 年）。在异常活动发生后几天内甚至几个月后进行法医地震分析，可对震源参数趋势以及矿井挖掘和断层的破坏机理进行重要评估（Trifu 等人，2007 年；Collins 等人，2013 年、2014 年）。最近，微地震学在页岩气水力压裂和地下储藏洞穴监测等应用中发挥了重要作用（Baig 等，2012 年）。能够实时监测地下深处岩石的三维体积，对于跟踪任何可能发生的岩石破裂和凝聚非常重要。
2.微地震监测
过去 25 年来，矿井中的微震系统发生了巨大变化。现代系统每分钟可对 100 多个事件进行数字化处理，并在异常活动发生后一分钟内发出地震警报。该系统采用模块化设计，传感器和数字化单元均置于地下，具有较高的信噪比。带有 GPS 时间同步功能的连续数字化数据通过光纤网络传输到地面计算机，与触发事件数据一起保存到大型环形缓冲硬盘中。通过环形缓冲区硬盘，矿场操作人员可追溯到数周之前，并在感兴趣的区域使用更灵敏的触发设置调查地震事件。图 1 是使用地表和地下传感器监测矿井的示意图。工程办公室训练有素的操作员能够使用三维可视化软件来描述矿山和地震结果，从而就矿山运营和安全做出明智的决策。
图 1.典型的微地震系统设置示例。安装在地下和地上的传感器记录微地震事件产生的能量。中央工程办公室接收联网数据，进行实时处理并显示结果
Many hard rock mines have a sensor array that allows them to record microseismic events down to moment magnitude (MW) of -3 (source dimension about 1 m). Piezoelectric accelerometer type sensors are generally needed to record to this small magnitude size. Fifteen Hz geophone type sensors can record microseismic events down to about MW = -2.0. For weak or soft rock mines, it is recommended to use 15 Hz geophones since the energy from events MW<-2.0 will be strongly attenuated, making the use of accelerometers not ideal unless they are very closely spaced. 4.5 Hz geophone type sensors, also known as strong ground motion (SGM), are generally used to record events MW>0.0. Figure 2 is a schematic figure showing the recommended magnitude range for the three sensor types discussed. A combination of theSeismicityDeep Mining 2014, Sudbury, Canada 683three sensor types can result in the magnitude range -3.0<MW<3.0 being covered in specific regions of the rock mass. SGM sensors can detect and locate events with MW>3.0, but will generally slightly underestimate the true magnitude. Lower frequency range sensors, such as a 1 Hz geophone, can be used to complement a sensor array if very large magnitude events are expected.
图 2.图表显示了不同传感器类型为准确计算源参数而推荐的量级范围。图中所示三种传感器类型的混合使用可使系统灵敏度达到 6 个数量级的范围。频率较低的传感器称为 SGM，其他两种传感器称为微震 (MS)
传感器的三维分布是一种理想的配置，通常可获得最高精度的震源位置和参数。传感器的二维（平面）或一维（线性）分布也可用作微地震阵列，并提供高质量的结果。二维传感器阵列通常用于某些矿井类型，如煤矿和盐矿。在二维或一维传感器阵列中，必须安装一些三轴传感器，以避免位置解决方案的非唯一性。图 3 显示了在使用单轴传感器子平面阵列时可能出现的两个位置，即平面上方 1 和下方 2。如果使用单轴和三轴传感器混合阵列，则会产生一个唯一的解决方案（即位置 3）。这是因为与只提供到达时间的单轴传感器相比，三轴传感器可以提供 P 波的到达时间和方向信息。
图 3.示意图显示了单轴和三轴传感器在平面地下阵列中的重要性。使用单轴传感器定位时，有两种可能的定位方案（星号分别为 1 和 2）。在阵列中战略性地增加一个三轴传感器，可确定正确的位置（星号标识为 3）
3.岩体速度模型
岩体的速度模型（VM）对地震定位和震源参数的准确性有很大影响。一个简单的假设是使用单一的速度模型（如各向同性、均质），并使用已知的定位源（如爆破或重大撞击）来确定最佳的单一速度值，并量化绝对定位精度。更复杂的 VM 类型涉及多个平行层，有各向异性或无各向异性。最复杂的虚拟空间类型是允许多种三维形状和空隙的虚拟空间类型。本文以 Trifu 和 Shumila（2010 年）以及 Collins 等人（2014 年）的研究成果为基础，开发了可使用三维虚拟模型的定位算法，这种虚拟模型可考虑复杂的地质形状和空隙。Collins 等人（2014 年）的研究表明，在硬岩矿井的地震定位中考虑矿井止水带后，定位精度提高了 87%。
3.1 案例研究一的地震位置
案例研究一是北美的一个地下洞穴，该洞穴由安装在四个垂直钻孔中的单轴和三轴微地震传感器进行监测（图 4）。通过对四个钻孔进行声波测井，确定了六个主要层。利用这六个水平层以及岩洞的三维形状，开发了三维虚拟模型。传感器上记录的表面落差测试数据被用于优化六个层中每一层的速度值。图 5 显示了穿过其中一个传感器钻孔和岩洞的南北切割平面。图 5 显示了一个传感器钻孔和岩洞的南北切面，并根据分析中使用的 3D VM 显示了点上的时间孤立线（等时线）。不出所料，在经过水平层边界和低速岩洞区时，等距线会发生变化。星形显示的是一个地震事件位置示例。连接星点和圆点的黑色曲线是最快地震能量的预期路径。从图中可以看出，如果使用更简单的 VM（直线路径假设），地震能量会绕过岩洞，而不是穿过岩洞的一部分。
图 4.案例研究一的平面图，显示地下洞穴（灰色表面）和微地震传感器。图 5 中 A-A'线表示垂直剖面
图 5.三维虚拟模型由六个水平层（六个主要地质单元）和充满盐水的洞穴组成。图中显示的是从点（时间零点）开始的时间孤立线。在层边界以及岩洞内部和周围，隔离线发生了显著变化。弯曲的黑线表示地震能量从点到星位置的直接（最快）路径。
3.2 案例研究二的地震位置
案例研究二是位于北美中等强度岩体中的一个块体洞穴矿。所开发的三维虚拟模型由五个不规则的三维地质单元组成，这些单元的边界呈俯视状。此外，还将块状洞穴体积作为填充空气的空隙纳入其中。图 6 是利用三维虚拟模型定位的地震事件（填充圆圈）图像。单轴和三轴微地震传感器混合显示为黑色符号，洞穴空隙也显示出来。从事件到每个传感器之间的曲线显示了使用三维虚拟模型的快速地震能量路径。不出所料，在地质单元边界会出现射线弯曲，空洞周围也会出现明显的射线弯曲。在洞穴生长的常规阶段，3D VM 会被更新。
图 6.位于地下洞穴空隙附近的地震事件（填充圆圈）。地震传感器为黑色符号。图中的线条是地震能量从事件到传感器的直接（最快）路径，包括洞穴空隙和现场的五个地质单元。在洞穴空隙周围有明显的射线弯曲
3.3 案例研究二的地震机理
矿井地震机理分析通常包括计算力矩张量 (MT)，而不预先假定机理类型（Trifu 和 Shumila，2002 年；Collins 等人，2002 年）。这使得所有类型的破坏都有可能发生，如剪切滑移、拉伸开裂或裂缝闭合。这里使用的方法是地震力矩张量反演 (SMTI)，它是为使用三维虚拟模型而开发的。SMTI 需要每个传感器的地震能量方向，还需要对每个传感器的振幅进行距离校正。图 7 显示了案例研究二中使用单一 VM 和 3D VM 反演事件的 MT 解决方案。结果显示在下半球立体投影上，中心代表震源垂直方向，半球两侧代表震源水平方向。我们注意到，单一 VM 和 3D VM 的数据点（填充圆圈）在半球上的位置最多相差 10°。这是由于不同速度模型的事件和传感器之间的能量路径存在差异。这种差异将影响最终的机制解决方案。图 7(a)中假定的是笔直的射线路径，而图 7(b)中，在声音周围和穿过不同地质单元时可能会出现不同的射线路径。当地震事件发生在非常靠近地下洞穴或空隙的地方时，可能会出现更明显的变化。
图 7.使用 (a) 单一速度模型和 (b) 三维速度模型计算的同一事件的源机制（力矩张量）解。填充圆圈分别代表正向（深色填充）和负向（浅色填充）P 波第一运动的传感器数据点。结果显示在下半球立体投影上。比较 (a) 和 (b)
时，数据点位置最多相差 10°。
图 8 显示了案例研究二中的一组 20 个微震事件。在（a）图中，事件显示为与洞穴空隙（事件下方的物体）大小相等的点。在（b）中，事件与它们的 SMTI 机制解一起以沙滩球的形式显示。对于每个事件，深色区域表示向外应变，白色区域表示向内应变。大多数海拔最高的事件具有主要的剪切滑移机制，而海拔较低的事件则具有主要的开口型机制。在（c）中，每个事件都显示为三维应变张量，向外应变显示为向外的偶极子箭头，向内应变显示为向内的偶极子箭头。在 Trifu 和 Shumila（2011 年）的基础上，根据震源机制结果群确定了应力张量。这种地震应力张量方法可以使用任何类型的震源机制，是为采矿应用而开发的。它是对 Gephart 和 Forsyth（1984 年）方法的改进，后者是为地震研究开发的，并假定剪切滑动破坏。在图 8(d)中，机理结果显示为按计算源半径缩放的圆形断裂。对于以剪切滑移为主的事件机制（在 MT 中剪切力大于 50%），使用为群集确定的应力张量来确定两个可能的剪切滑移平面中哪个更有可能发生滑移。对于其余事件，假定显示的断裂面垂直于开口或闭合方向（最大的向内或向外应变）。显示的断裂群被视为 DFN。以 DFN 的形式显示震源机制结果，可提供更多有关岩体中发生的断裂（相对于矿坑空隙）的信息，有助于地震解释超越点的范围。
图 8.案例研究二中发生在空洞（右下方大阴影面）附近的地震事件。在（a）中，事件显示为使用 3D VM 发现的点。在（b）中，震源机制解决方案以沙滩球形式显示。在（c）中，源机制解显示为应变张量；在（d）中，源机制解显示为根据其源维度大小的离散裂缝。详见正文
4.结论
本文介绍了北美两个案例研究的结果。在案例研究一中，使用具有六个水平层的三维虚拟模型和充满盐水的岩洞的三维形状，可以更准确地解析微地震事件，尤其是发生在岩洞边界附近的微地震事件。在案例研究二中，开发的三维虚拟模型考虑了五个不规则形状的三维地质单元以及洞穴空隙，用于确定一组 20 个事件的震源位置和机制。不出所料，与使用单一虚拟模型相比，使用三维虚拟模型会影响震源机制解决方案。震源机制结果以三种不同方式显示（沙滩球、应变张量和 DFN），后者涉及地震应力张量反演的使用。希望震源机制分析能在地震分析中得到更广泛的应用，以帮助理解与岩石断裂位置相关的破坏力学。
参考
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