诱发地震检测及地震震源分类

发布时间：2020-10-27 23:09

　　 诱发地震的研究是近年来地震学研究当中的一个热门方向,但是对诱发地震的物理机制以及与人类操作之间的关系的研究一直是一个很具有挑战性的工作。在本论文中,我们围绕诱发地震及震源分类来开展了两个方面的研究工作:1),采用了 Zhang and Wen[2015a]提出的ML微震检测方法的技术流程,基于呼图壁储气库附近最近的新疆地震台网中心的6个固定地震台的连续波形资料,搜索2013年6月至2015年10月发生在呼图壁储气库附近的小地震事件。结合检测到的新疆呼图壁气田的微震事件,分析了其与气田生产中的注气率、采气率、井口压力以及累积注入量之间的关系,并探讨了这些诱发地震可能的物理机制。2),以新疆地震台网记录到的真实的天然地震和矿山爆破数据作为训练样本数据,我们将频谱比和振幅比作为区分区域地震震源类型的手段,调查了这两种方法的区分效能。另外,基于训练样本数据,利用支持向量机(SVM)方法建立预测模型,对天山地震带2009年1月至2016年12的M1≥1.5的地震进行系统自动分类,并对分类结果及效能进行分析讨论。呼图壁气田是目前中国最大的地下天然气储气库,自2013年6月9日以来每年以“夏季注气/冬季采气”的模式作业。我们研究了 2013年6月9日至2015年10月22日期间呼图壁气田的地震活动,并探讨了诱发地震活动与野外作业之间的关系。我们在距离气田10公里范围内共识别出了 273个M≥1的地震事件,其中97%的事件发生在第一和第二注气阶段,0.4%发生在第三注气阶段,还有1%发生在两个采气阶段。发生于前两个注气阶段的震群深度很浅(2 km),且主要发生在两个位置:其中一个震群沿着标志储气库南部边界的断层分布,另外一个震群在距离储气库东南端约2km处,该震群沿NS向分布。呼图壁储气库区域地震活动与总注气量、注入率以及井口压力没有明显相关性。这些地震活动发生在野外操作中注气率和井口压力突然上升或下降之后的11-17小时。这种关系和一种物理机制一致,即在依赖于断层速率和状态的摩擦定律(therate-and state-dependent constitutive friction law)的背景下,弹性和不排水孔隙弹性响应于注入速率和井口压力同时突变而产生的应力突变,诱发了呼图壁储气库附近的断层上的地震活动。我们的研究也指出诱发地震活动在某些实际野外操作中可能是可控的。为了确定一个区域的真实地震活动水平,从原始地震目录中将人工地震事件记录和天然地震进行区分是非常有必要的。在本次研究中,基于新疆地震台网记录到的天然地震和矿山爆破(研究区域:78.78° E-91.00° E,40.00-46.50°N),我们将频谱比和振幅比作为区分区域地震的手段,调查了两种方法的区分效能。我们使用新疆区域地震台网2009年1月至2016年12月记录到的1071个天然地震和2881个非地震事件作为训练样本数据,两种数据类型地震震级都在区域地震的震级范围内(1.5 to 2.9)。非地震事件和天然地震事件可以通过振幅比(Pg/Sg)很好的区分开,区分效能随频率的增加而增加。试验对比结果发现8-15Hz的滤波频段的振幅比是最有效和准确的区分手段,可以成功的对超过90%的事件进行区分。相比之下,P波和S波频谱比表现的相对较差,因为矿山爆破和天然地震这两类数据的计算结果的值域范围大概分别存在60%和55%的重叠。对比结果显示,对于单个震相,压缩波和剪切波之间的振幅比方法优于P波和S波频谱比方法。然而,将这两种区分方法结合,在目前新疆这样一个稀疏区域台网中使用一种自动的地震事件分类方法能将误识别率降低到3%。该方法是基于监督模式识别技术,被称之为支持向量机(SVM)。分类结果显示,研究区内48.47%的地震事件为非地震震源产生,天然地震事件比例为49.01%,另外有2.52%的事件无法判别。分类后的天然地震主要发生在断层附近,而非地震主要发生在矿山集中区。
【学位单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P315.7
【部分图文】：

?第２章呼图壁储气库诱发地震???２００６）。因为使用了两个事件之间的相对走时差，消除了由于事件的发震时刻的??不准确性导致的误差，并将地震的非均质性沿射线路径的影响最小化，该方法以??更高的精度重新确定了模板事件的位置。在下一小节中，我们讨论了模板重定位、??小事件检测，同时考察了研宄区的地震活动水平。??４５°?????

第２章呼图壁储气库诱发地震论Ｓｇ波到时之前Ｉｓ至之后６ｓ）被作为模板波形用于事件检测中。我们范围限定在以呼图壁气田为中心的１０公里半径范围内。以模板位置为维区域（经度、纬度）内将潜在的地震位置进行网格化。由于事件的深度之间存在折中，所以位置的深度不能很好地被约束（Ｂｍｉｎｇｓｅｔａｌ．，１９９４Ｗｅｎ，?２０１５ａ）。因此我们将深度固定在模板事件的深度，同时在以模板玮度０．０８°、经度０．０８°的区域范围内搜索潜在事件的位置，搜索间隔。对于每一个潜在的地震位置和发震时刻，该方法根据理论预测的模板件之间的走时差将波形互相关图进行偏移，然后将所有通道的波形互相加。当平均互相关系数和叠加后的波形互相关的信噪比值超过了预先设值时，就认为检测到一个事件，而具有最大平均互相关系数的位置就事件的位置。一旦检测到一个事件，就会根据检测到的事件与模板事通道之间的最大振幅的比值的中位数来确定震级的大小（Ｍｅｎｇ?ｅｔ?ａｅｎｇ?＆?Ｚｈａｏ，?２００９；?Ｚｈａｎｇ?＆?Ｗｅｎ，?２０１５ａ）。详细的检测标准的确定及流程。??Ｔｍｌｖｎｆｒｎｆｅｒ?ｒｌｉｎ??

由于Ｍ＆Ｌ方法中对潜在的发震位置进行了最优搜索并对走时做了有效校正，??使得互相关波形按照走时差对齐叠加，因此即使对于那些与模板有较大距离的事??件检测也是有效的。图２．４中我们给出了一个小事件的检测实例，该小事件位于模??板事件的东北１．９公里处（图２．４ｂ），相应的平均ＣＣ（０．７８）在叠加的互相关图（图２．４ａ）??中显示出明显的脉冲能量，表明在不同的通道中都存在一致的地震信号。检测到??的事件波形与模板事件的波形很好地匹配（图２．４ｃ）。在检测到的事件和模板事件??之间的所有地震数据通道上，观测到全部是正ＣＣ值（图２．４ｃ）。所有这些典型特征??都表明对事件的检测是稳健的。??ａ?〇．８?十一＾￣Ｌ■丄丄—－＾?￣Ｌ—Ｊ?＂ｎ?￣一■■“－■■■■Ｉ?４??０．６?－?Ｉ?－??０．４?１?＿??０．２?－?★?｜??３?〇？〇?－?－?－?？?－?〇?＾??－０：６?－?－??Ｑ－８?！?｜?■?＾?｜?■?｜?■?■?■?｜?■?｜?■?！?｜?■?｜?：?｜?１?｜?一?■?■?■?Ｉ?■?＇?ｕ?—Ａ??－７?－６?－５?－４?－３?－２?－１?０?１?２?３?４?５?６?７?－４?０?４??Ｏｒｉｇｉｎ?ｔｉｍｅ?（ｓ）?Ｅ－Ｗ?（ｋｍ）??２０１３０８０５１１１９３６?（Ｍ?２．１）??ｑ?ｊ?（Ｔｅｍｐｌａｔｅ?ｅｖｅｎｌ?２０１３０８０４１２１６３２．?Ｍｅａｎ?ＣＣ?＝?０?７７４３；?Ｒ
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本文编号：2859205