被动源面波勘探高阶频散曲线的提取和应用

摘要

被动源面波勘探是近期城市工程物探领域新兴的一种物探方法。被动源面波的震源主要由两部分组成，一部分就是由自然界中的潮汐、风、火山活动等自然现象所产生的各种震动，另一部分就是来自于人类的各种活动，如车辆行驶、工厂机械运行，人类走动产生的各种震动。所有这些震动的能量以弹性波的形式向远处传播，其中包含了面波、体波等各种波，但其能量传播的主要形式是面波，故被称为被动源面波。从被动源面波的震源，我们不难看到其具有以下几个特征:首先被动源面波的传播在地球表面上无处不在;第二就是震源的空间分布、发生时间，以及产生的强度都是随机分布的;第三就是地表某一位置接收到的波的传播方向也是随机分布的;第四就是被动源面波携带了地下地层信息，从而具有面波所固有的频散特征。 城市工程勘察中被动源面波勘探主要是接收人类各种活动产生的各种高频面波震动信号，然后从采集到的各种噪声信号中提取面波频散曲线，进而根据面波频散信息，反演地下介质的速度结构。现阶段普遍采用的空间自相关(SPAC)方法仅能从被动源面波中提取基阶面波频散曲线，并不能有效的提取高阶面波的、频散曲线。从理论上来讲，仅依靠基阶面波频散曲线反演地层结构具有很大的不确定性，如果高阶面波频散曲线能被提取并用于反演，那么反演的不确定性将大大降低。 实际上被动源面波中就包含了高阶面波，于是本文对普通的空间自相关(SPAC)算法进行了改进。这种改进的空间自相关(Improved SPAC)算法具有以下优点:第一观测系统可任意布设台站。第二通过计算任意两两台站间的不同频率的空间自相关系数，然后在频率-相速度(F-C)域提取含有高阶面波的频散曲线，从而可得到不同模态面波在不同频率的相速度以便用于反演。 由于在很多情况下得到的高阶模态面波频散曲线在反演中阶数无法准确进行识别，为了解决这一问题，本文基于对水平层状地层模型频散曲线特征的研究，提出了一种基于频率域分类分析(Categorization or Classification)的方法。该方法按不同频率区间对面波频散曲线进行分类，从而快速建立初始层状地层模型，以用于后续反演算法进行反演计算。 本文在基于合成数据取得较理想效果的基础上，在校园、合肥城市主干道交通繁忙区域进行了实际被动源面波数据的采集，对不同时间长度的数据进行处理，分析了数据长度和不同参数对结果的影响，以及台站布置和干扰对数据处理结果的影响。最后采用频率域分类分析的思想得到初始地层模型，并结合模拟退火(Simulated Annealing)算法对地层深度和剪切波速(Vs)进行反演，得到的地层埋深与附近钻孔数据吻合。经过理论和实验研究本文提出了一套完整的城市中被动源高阶面波采集和处理的方法和流程，解决了在城市中心地带常规物探方法无法展开的情况下，如何开展工程物探工作的难题。这种改进的空间自相关(Improved SPAC)方法可有效地提取高阶面波频散曲线，然后采用频率域分类分析结合模拟退火(Simulated Annealing)算法对基阶、高阶面波频散曲线进行联合反演的方法，在现代城市中研究浅地层结构不失为一种可行、高效和经济的新型工程物探方法。

目录

声明

摘要

主要符号对照表

第一章绪论

1．1 引言

1．2面波勘探技术发展和现状

1．3被动源面波发展和现状

1．4研究目的

1．5研究主要内容和实际应用

1．6小结

第二章面波勘探原理

2．1弹性波的波动方程

2．2半空间介质中的瑞冒波

2．2．1瑞雷波的形成

2．2．2瑞雷波的传播及其特点

2．3水平层状介质瑞雷波理论频散曲线的计算

2．3．1 理论频散曲线计算的发展

2．3．2频散方程的数值搜根

2．3．3广义反射透射系数法原理

2．3．4计算频散曲线及确定简正振型的相速度

2．3．5频散方程的数值搜根

2．4小结

第三章被动源面波勘探方法及原理

3．1 空间自相关(SPAC)算法

3．2改进的空间自相关(Improved SPAC)算法

3．2．1 改进算法理论公式推导

3．2．2改进的空间自相关算法(Improved SPAC)计算步骤

3．2．3空间自相关系数的计算

3．3改进的空间自相关(Improved SPAC)算法验证

3．4被动源面波频散曲线反演

3．4．1层状模型Rayleigh波频散曲线特征

3．4．2频率域分类分析思想的提出

3．4．3频率域分类分析建立初始模型

3．4．4模拟退火算法反演

3．5小结

第四章应用实例

4．1 应用实验目的和流程

4．2．1 数据采集

4．2．2干扰分析和预处理

4．2．3窄带滤波参数分析

4．2．4反演解释

4．3实验二

4．3．1 反演解释

4．4实验三

4．5小结

5．1 结论

5．2工作展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果

附图