芨芨台分量式钻孔应变资料可靠性分析①

张 录, 张 杰, 张剑锋, 候赛因·赛买提, 周康云

(1.新疆维吾尔自治区地震局哈密地震监测中心站,新疆 哈密 839000; 2.新疆维吾尔自治区地震局喀什地震监测中心站,新疆 喀什 844000; 3.新疆维吾尔自治区地震局库尔勒地震监测中心站,新疆 库尔勒 841000)

分量式钻孔应变仪是一种观测地壳应变,研究地球物理过程和地球动力学的动态观测仪器。它以特种水泥为耦合介质,安装在岩石钻孔中,通过测量岩石钻孔孔径的变化来测量应变变化,具有很高的观测精度和稳定性,可以记录到清晰的固体潮汐和地震孕育过程中地壳的受力变形[1]。分量式钻孔应变仪的探头内安装有依次相差45°的4个测量元件,这一特点使其成为唯一可以进行自洽性检验从而反映资料可靠性的形变观测手段[2]。苏恺之[3]根据四分量钻孔应变仪的特点,提出自洽验证方法来检测观测数据的质量。邱泽华等[4-5]在此基础上,提出判断四元件钻孔应变观测数据可靠性的定量方法。部分学者依此方法对不同分量式钻孔应变观测站资料进行可靠性分析[6-9]。同时,在可靠的观测资料基础上对地震前兆异常进行研究[10-13]。此外,还对应变观测的主要干扰特征进行分析总结[14-16]。芨芨台分量钻孔应变仪自架设以来,运行良好,但尚未对其可靠性进行评价。为便于后续资料的处理、异常识别和区域震情研判等工作的顺利开展,有必要对观测资料进行评价。

1 台站概况

芨芨台观测站位于哈密市伊州区沁城乡芨芨台村,哈尔里克山南麓,处于哈密盆地北缘断裂带东南端(图1),海拔1 589 m。RZB型分量式钻孔应变仪由中国地震局地壳应力研究所于2016年7月27日安装,各元件方位角见表1。应变安装钻孔开口孔径168 mm,终孔孔径130 mm,深度101 m,实际测量孔深为100 m(因孔底有1 m沉沙)。安装时,为了减少井底泥沙及沉淀对探头耦合的影响,应变探头最终下井深度为99 m,探头安装位置岩性为花岗岩。依据安装要求,钻孔内同时放有温度(井温)、水位及气压辅助观测传感器,因钻孔内静水位为24 m,水位气压传感器放置于井下37 m处,井温探头放置深度为井下67 m。

表1 各元件方位角

图1 台站及断层位置图Fig.1 Location map of stations and faults

仪器架设后未能及时添加数据库进行日常数据处理,近年来因区域研究需要,于2020年9月10日正式添加入库,并以2020年10月—2021年9月的数据进行分析。

2 观测质量评价

2.1 连续率与完整率

连续率是观测仪器连续运行状况的评价指标,指仪器实际产出数据量占应产出数据量的比重;完整率是观测数据可用量评价指标,指仪器产出的有用数据量占仪器应产出数据量的比重。统计2020年10月—2021年9月芨芨台钻孔应变资料的数据连续率和完整率(表2),各月均>99.5%,符合形变资料观测规范要求。

表2 数据连续率和完整率

2.2 潮汐因子内精度

使用Venedikov调和分析方法,对一个月长度的应变观测资料进行调和分析,以M2波振幅因子的相对中误差为内精度指标来评定应变观测资料,Ⅰ类应变台站要求相对中误差<0.05[17]。因为各元件直接输出值无明确的物理意义,通过其计算的潮汐因子和相对中误差的本质也是反映面应变的观测误差。同时,为最大限度地抑制系统误差[18],直接计算芨芨台钻孔应变各月的两组面应变潮汐因子相对中误差,结果显示其值均<0.05(表3),且变化较为稳定,表明观测数据内精度高,符合地壳形变观测技术对Ⅰ类应变台站的要求。

表3 面应变调和分析M2波潮汐因子相对中误差

2.3 面应变观测

苏恺之[3]提出四元件钻孔应变观测自洽关系,简称为“1加3等于2加4”,得到2个面应变测值进行自检,以得知数据的可靠性。同时,也可以计算2个面应变的相关系数,即自检因子计算[18]。一般来说,观测较好的台站,两组面应变的曲线形态一致,相关性好(理想情况下,相关系数接近于1)。

将芨芨台钻孔应变两两垂直的四元件数据绘制出观测面应变(S1+S3、S2+S4)曲线,以分析其形态一致性。结果显示,2组观测面应变曲线变化形态相似性差(图2a);以24小时为窗口宽度计算出二者间的相关系数曲线,波动较大,且相关性整体不高,均值为0.409,离理想值1较远(图2b),同时计算的各月面应变间相关系数(表4),除2020年12月和2021年6月外,其余月份的相关性较低。表明芨芨台钻孔应变观测数据的质量不高,面应变的观测结果不可靠,不能很好地反映地层应变的真实性。

表4 各月面应变相关系数

图2 面应变观测和相关系数曲线(a) 面应变曲线 (b) 相关系数曲线Fig.2 Plane strain observation and correlation coefficient curves

2.4 相对实地标定

邱泽华等[4,19]根据四元件钻孔应变观测的特点,提出钻孔四元件应变观测相对实地标定的方法,

Si=KiRi(i=1,2,3,4).

(1)

式中:Si为元件i的孔径相对变化测值;Ri表示元件i需要校正的观测数据;Ki待定,称为元件灵敏度校正系数,相对实地标定就是要计算Ki。根据四元件钻孔应变的特性,有四元件观测自洽方程,

S1+S3=S2+S4=2A(ε1+ε2).

(2)

将公式(1)代入公式(2),

K1R1-K2R2+K3R3-K4R4=0.

(3)

在相对标定中,任意取其中1个未知相对灵敏度等于1,就可以解出剩余3个未知相对灵敏度。如将公式(3)两边同除以K1,

k11R1-k21R2+k31R3-k41R4=0.

(4)

式中:k11=K1/K1=1,k21=K2/K1,k31=K3/K1,k41=K4/K1,可利用大量的观测值来统计确定k21,k31和k41。为避免被取为 1的元件灵敏度出现问题时导致结果的不准确,分别取所有四元件的灵敏度为1, 依次对k进行求解,然后取平均值。参考公式(4)分别在公式(3)两边同除以K2,K3和K4,

(5)

式中:kij=Ki/Kj(i,j=1,2,3,4)。利用公式(4)、(5)求解元件的相对灵敏度,取平均值(仍用K表示),

(6)

当探头与围岩的耦合处于理想情况下,元件灵敏度不发生变化而数据完全自洽时,Ki=1和Ri=Si。利用该指标对观测数据进行质量评价时,Ki越近于1,表明观测数据质量越高。

选取各月整点值观测数据,采用上述方法计算各元件相对校正系数,表5是结果显示, 四元件各月份的相对校正系数变化波动不大,较为稳定,计算其均值,分别为0.450 9、0.544 3、0.582 7和-0.479 0,相较于理想值1则偏低,表明数据质量不太高。同时,以观测数据的整点值一阶差分数据计算了各月四元件的相对校正系数,其均值分别为0.457 9、0.535 0、0.583 1和-0.535 1,与整点值计算结果相比,相差不大。

表5 芨芨台钻孔应变相对校正系数

不同时间尺度的观测数据所计算的元件相对校正系数会有一定的偏差[20],因此对所选的整点值观测数据及其一阶差分值进行年尺度的相对标定,计算所得的1～4号元件的相对校正系数分别为0.606 9、0.554 3、0.580 5、-0.852 9和0.458 4、0.534 8、0.583 0、-0.535 9,与分月计算的均值对比,除原始观测值1、4号元件相对校正系数变化较大,其余相对校正系数变化则不明显。但是无论月尺度还是年尺度,4号元件的相对校正系数均为负值。邱泽华[19]指出,如果灵敏度校正系数出现负数,或者随时间变化很大,不是一个比较稳定的值,那么这样的校正系数进行的校正不可靠。为此,通过计算年尺度四元件观测数据校正前后的数据信度(C95)[19]进行验证,结果显示校正前信度为0.567 8,而校正后信度仅为0.116 5,所以用有负值的相对校正系数参与校正所得的结果不可靠。

因相对校正首先是基于假设仪器探头与围岩的耦合处于理想状况,芨芨台钻孔应变四元件相对校正系数偏低且有负值,这可能因应变探头安装的膨胀水泥和基岩耦合,以及套管四周与水泥固结不理想所致。

3 主要干扰因素分析

处于近地表的高精度应变观测,不可避免地会受到各种环境因素的干扰影响,而温度、水位和气压是其中主要的一些干扰因素。将芨芨台钻孔应变四元件观测值与同步辅助观测的温度、水位和气压数据进行对比分析。从变化形态来看,各元件变化幅度均较大,尤其在2021年6—7月有显著的张压变化,该变化与温度、水位间存在较为同步的响应关系(图3),初步表明各元件观测受温度和水位的干扰较为严重。

图3 应变与辅助观测对比曲线(a) 1#元件 (b) 2#元件 (c) 3#元件 (d) 4#元件 (e) 温度 (f) 水位 (g) 气压Fig.3 Comparison curves of strain and auxiliary observation

对四元件及辅助观测的整点值数据进行相关性分析,以定量判断温度、水位和气压对四元件观测数据的影响程度。由表6的计算结果可看出,年尺度下,四元件观测数据和气压间的相关性较低,但与温度、水位的相关性高(为极显著相关),表明二者是四元件观测的主要影响因素。其中1、2、3号元件观测值均与温度为正相关,与水位、气压为负相关,而4号元件则与之相反;另外,1、2号元件观测值受水位变化的影响大于温度,3、4号元件观测则受温度的影响较大。

表6 温度、水位和气压与各元件观测值相关系数

考虑到温度、水位对观测数据的干扰较大,以温度、水位为自变量,四元件观测值为因变量,建立回归方程(表7),以消除观测数据中的温度、水位干扰。1～4号元件的拟合方程决定系数R2分别为0.881、0.956、0.661 和0.907,F检验显著,显著性Sig.=0.000≤0.05,表明这些回归方程具有统计学意义,可用于各元件温度、水位干扰的剔除。

表7 温度、水位与各元件观测值回归分析

消除温度、水位干扰后的各元件拟合差所计算的两组观测面应变曲线,其变化形态相似性较为一致(图4a),各月面应变间的相关系数总体(均值0.744)比消除干扰前(均值0.338)有所提升(表8);同时,以24小时为窗口宽度计算了二者间相关系数曲线,大部分接近理想值,变化较稳定,且均值已达到0.860,相比消除干扰前的相关系数曲线均值(0.409)提升明显(图4b)。但仍在6～9月间有明显的失恰现象,这可能与应变探头与膨胀水泥及基岩间的耦合不理想有关,因芨芨台观测站位于东天山南麓,离喀尔里克冰川20 km左右,该时段冰川融水多,且观测站西侧100 m为季节性河道,导致地下水位急剧上升(图3),耦合不佳会导致四元件观测不满足各向同性,尤其受外界干扰强烈时,易出现失恰。

表8 消除温度和水位干扰后各月面应变相关系数

图4 消除温度和水位干扰后面应变观测和相关系数曲线(a) 面应变曲线 (b) 相关系数曲线Fig.4 Plane strain observation and correlation coefficient curve after eliminating the interference of temperature and water level

4 结束语

通过数据连续率、潮汐因子内精度、自洽性检验以及相对实地标定,初步评价芨芨台分量式钻孔应变观测资料的可靠性,得出以下结论:(1) 观测资料的连续率高,各月均达到了99.5%以上;台站所处位置的环境和基岩性质较好,潮汐因子内精度高,其两组面应变M2波潮汐因子相对中误差均小于0.05,达到了Ⅰ类应变台站的观测要求。(2) 观测数据的自洽性检验结果相对较差,两组面应变曲线的变化形态不一致,自检因子曲线(相关性)起伏大,均值低,离理想值较远。(3) 选取月和年尺度观测数据整点值及其一阶差分值分别进行了实地相对标定,各元件的相对校正系数均不高,且4号元件为负值;校正后数据的信度(C95)相较校正前大幅降低,因此不适宜进行实地相对标定。分析认为是由于应变探头与膨胀水泥及基岩间的耦合不理想所致。(4) 温度和水位对观测资料的干扰较严重,通过回归方程消除干扰后,两组观测面应变曲线的形态一致性得到提升,自检因子曲线大部分接近理想值,其均值相比消除干扰前提升了1倍。但在6—9月间存在有失恰,这与该时段地下水位的急剧波动有关,加之耦合不佳,使得这一现象较突出。诸多实例表明,可靠的钻孔应变观测资料两组面应变观测曲线的变化形态一致,数据信度(C95)接近于1。芨芨台分量式钻孔应变资料无论是自洽性分析还是数据信度(C95)均不理想,其可靠性较差,且不适宜进行实地相对标定。在消除主要干扰后,变化形态一致性和自检因子有所提升,这对于后期资料分析有一定的借鉴意义。