基于小波變換方法的爆破、塌陷和地震信號分析

靳玉貞，林木金，范曉瑜，趙春華，吳昊昱，楊世英

（1.山西省地震局太原基準地震臺，山西 太原 030025；2.太原大陸裂谷動力學國家野外科學觀測研究站，山西 太原 030025；3.福建東山地震臺，福建 東山 363400）

0 引言

隨著數字化地震臺網和區域數字化臺網的建設，監測天然地震和非天然地震的能力有了大幅度的提高，而在地震速報中最常用的長短時平均及其改進方法，卻不能進行地震模式識別，增加了地震的誤觸發率，影響了地震速報的時間和精度，從而影響著地震應急的反應速度。因此，如何發展識別非天然地震中的爆破與塌陷（礦震）的有效識別方法，從而建立起具有區域特點的指標體系是當前研究的前沿性課題［1－2］。

該研究采用小波變換方法，對山西省數字化臺網記錄的爆破、塌陷（礦震）、地震進行分析處理，試圖從波形記錄中提取出有效、適用的波形特征，以用于對上述事件的識別，為爆破、塌陷（礦震）與地震模式識別提供新的有效判據。

1 資料選取

山西省數字化地震臺網建設項目于2001年通過驗收，新建地震監測臺站的投入使用使山西地區的地震監測能力有了大幅度提高。研究收集2004年至2012年發生于山西地區ML≥2.5的天然地震和非天然地震490條波形記錄進行分析研究。包括：天然地震波形記錄樣本320條，人工爆破波形記錄49條，塌陷波形記錄121條。

2 爆破、塌陷和地震信號的小波分析

2.1 基本原理簡介

小波變換是1984年法國地球物理學家Morlet J在分析處理物理勘探資料時提出來的；1989年Mallat S提出了多分辨率分析概念，統一了在此之前的各種構造小波的方法，特別是提出了二進小波變換的快速算法，使得小波變換完全走向實用化。小波分析具有多分辨率的特點，可以由粗到細地逐步觀察信號；小波分析理論是建立在實變函數、復變函數、泛函分析、調和分析這些近代數學理論基礎上的，理論基礎完善。因此，選取小波分析法對爆破、塌陷振動信號進行分析。

Mallat基于多分辨率框架理論，提出了塔式多分辨率與綜合算法，巧妙地將多分辨率分析與小波分析結合在一起。利用小波做多分辨率分析，實際上是將某一樣本信號分解成不同尺度上的精細結構信號和不同尺度上的逼近信號，相當于對信號分別做低通和帶通濾波。小波變換中尺度因子越小，分辨率高，相當于延拓高度較小，能反映出原始信號的細節；尺度因子越大，相當于延拓高度增大，主要反映原始信號中的低頻成分。每分解一次，就相當于向上延拓一次，剝去原始信號中的一部分高頻成分，剝去的信息則構成細節部分，即所謂精細結構信號。象位場延拓一樣，不同尺度上的逼近信號和精細信號與尺度有密切關系［3－4］。

2.2 數據處理方法

根據波形數據發生的時刻，運用EDSP—IAS軟件截取數據；將截取數據存為文本格式，然后在MATLAB程序中實現波形顯示；小波分析所用的小波函數具有多樣性，應用不同的小波基函數，結果不同。在運用小波分析方法處理地震信號時，小波基函數選取得好壞直接影響信號處理和分析結果。Daubechies小波系列可以較好地反映微震信號在時間和頻率分布上的非穩態變化過程，在地震、爆破、塌陷等研究領域已得到較為廣泛的應用。因此，本文調用MATLAB采用db6小波基，對數字信號進行小波分解。

從原始波形看，塌陷地震波形所激發的直達波Pg、Sg較發育，與天然地震波形非常相似，不易區分（見圖1）。

對塌陷曲線進行小波多分辨分解（見圖1），給出了波形分解后趨勢與細節部分的曲線，可看出趨勢主要反應的是系統放大后的低頻變化過程，而細節反應的主要是信號局部高頻變化過程，它與噪聲及擾動聯系在一起。從1～6階的分解看，1～4階的趨勢沒有分辨出來，盡管去掉了部分高頻成分，但仍與原始波形相似，說明塌陷地震激發了較高的高頻成分。但在5～6階波形有好的分辨，可清楚地看到塌陷地震激發的面波成分。同樣1～4階的高頻細節分解分辨性較差，而5～6階突出了信號中的細節信息，塌陷波形震相Pg、Sg及短周期面波Rg波非常清晰，極易與地震區分。

圖1 典型塌陷db6小波分解Fig.1 Db6wavelet decomposition for typical collapse

對爆破波形進行小波多分辨分解，得到波形分解后趨勢與細節部分的曲線（見圖2）。

趨勢分解反應的是原始信號的低頻成分，每分解一次，就剝去原始信號中的一部分高頻成分，在分解到5～6階時，爆破波形已所剩無幾。同樣，反映高頻精細結構的細節分解在分解到5～6階時，爆破整個波段波形變得簡單。可見爆破為瞬時震動，能量已瞬時釋放。

從原始波形看，此次地震縱波較發育，初動尖銳；橫波持續時間長，衰減慢，表現出大周期的結尾（見圖3）。

圖2 典型爆破db6小波分解Fig.2 Db6wavelet decomposition for in typical blasting

對地震波曲線進行小波多分辨分析，得到小波變換1～6階的趨勢與細節分解結果（見圖3）。從圖中看出，1～3尺度的分解有效波沒有分辨出來，而4～6尺度波形有較好的分辨。在趨勢4、5階中，在去除原始信號的一部分高頻成分后，Pg、Sg波列更加清晰，各表現為多組大波列。同樣，從細節5、6階的分解來看，波形在去掉大的周期成分后，雖然夾帶一些背景噪聲，但經過分解后更加突出了地震信號的細節變化，同樣表現為多組大波列。表明地震波被激發時，所攜帶著比較大的能量。

圖3 典型地震db6小波分解Fig.3 Db6wavelet decomposition for typical earthquake

3 結論與討論

爆破、塌陷和地震的小波變換1～6階的趨勢與細節分解結果看，塌陷、爆破小波1～4階的趨勢、細節有效波沒有分辨出來，但塌陷在5～6階波形有好的分辨，可清楚地看到塌陷地震激發的面波成分。而爆破分解到5～6階時，整個波段波形簡單，說明爆破為瞬時震動，能量瞬時釋放。但地震波形在分解到5、6階時，更加突出了地震波形的細節變化，表現為多組大波列。表明地震波被激發時，攜帶著比較大的能量。經分析，可定性地認為塌陷、爆破和地震在小波分解變化特性方面存在較大的差異。

塌陷、爆破和地震信號均為非平穩信號，在震源機制、振幅、震動頻率、持續時間以及能量上存在差異。地震為巖石破裂過程中，巖層中應力從積累到釋放的過程，其震源機制較為復雜，波形復雜，震動持續時間長，能量釋放緩慢；而塌陷、爆破事件為人工震源，震源機制相對簡單，震動幅值大、衰減快，震動頻率高，持續時間短［5］。利用小波變換方法對塌陷、爆破和地震信號進行逐層分解，提取其波形特征，經過對比分析實現了有效識別，可作為區分爆破、塌陷（礦震）與地震一種較好的判據，有助于工作人員對實時記錄波形進行快速識別、分類。

［1］劉希強，沈 萍，張 玲，等.用小波變換能量線性方法識別天然地震與爆破或塌方［J］.西北地震學報，2003（3）：204－209.

［2］李自紅，劉鴻福，安衛平.地震監測臺網在礦山地震災害評估中的應用［J］.煤礦安全，2013，44（1）：144－146.

［3］楊軍偉，林大能，艾德春，等.基于小波方法的露天礦臺階爆破振動信號分析［J］.工程爆破，2012（4）：18－22.

［4］楊選輝，沈 萍，劉希強，等.地震與核爆識別的小波包分量比方法［J］.地球物理學報，2005（1）：148－156.

［5］朱權潔，姜福興，于正興，等.爆破震動與巖石破裂微震信號能量分布特征研究［J］.巖石力學與工程學報，2012（4）：723－730.