瞬變電磁勘探資料精準處理技術

李建文

(陽泉煤業(集團)有限責任公司，山西 陽泉 045000)

0 引言

瞬變電磁方法對低阻體的反映非常靈敏，但是卻難以準確獲得低阻異常體的探測深度[1-3]。針對瞬變電磁勘探方法難以準確獲得低阻異常體的探測深度這一難題，展開技術研究；以時深轉換為基礎，借助于視電阻率微分極值，對電性標志層進行識別。通過鉆孔資料和三維地震成果，對通過視電阻率微分極值識別的電性標志層進行校正，以達到對電性標志層的精準定位。在此基礎上，采用曲率法，對視電阻率斷面圖上的基于標志層上下范圍的局部弱異常進行圈定，從而提取到深部弱異常信息，對瞬變電磁資料進行精準處理。

1 資料預處理技術

1.1 原始數據的甄別評估

瞬變電磁衰減信號：圖1是600 m×600 m發射線框采用8 Hz頻率不同供電電流對比圖。從圖中可以看到12 A的發射電流使尾部數據的信號強度更強，通過曲線形態，可以很好地反映正常瞬變電磁衰減規律。

圖1 不同發射電流瞬變電磁響應

強干擾的剔除：瞬變電磁法的測道數能夠反映其勘探深度的大小[4-7]，本次選取該區勘探點的數據有前24、25、28等道數據進行質量評估。而實際采集數據過程中，會遇到不確定因素影響數據質量，需對個別觀測點進行重復觀測，通過多次測量數據平均值與相對誤差曲線，來進行甄別數據質量，最終選擇需要后續處理的數據。

1.2 數據去噪及校正

數據的圓滑去噪：多項式濾波經過多次驗算，發現擬合18次效果最佳[8-10]。通過一次或多次五點點濾波，不僅對測點曲線進行平滑，還對剖面曲線平滑。通過確定系數來應用于實測數據中，通過與原始數據曲線對比，有較好的效果，如圖2所示。

圖2 TEM衰減曲線不同濾波方法對比

瞬變電磁邊框效應校正：為驗證晚期視電阻率早期存在“邊界效應”，建立均勻半空間地電模型，均勻半空間電阻率100 Ω·m，回線大小邊長300 m×300 m，測點點距10 m，供電電流10 A，測道數22，測點橫向分布在100～200 m均勻分布，縱向位置150 m處。瞬變電磁計算視電阻率時，其在早期、全期與晚期視電阻率差別較大，晚期視電阻率在早期存在明顯的“邊界效應”。

地形的校正：本次使用的地形校正方法為幾何高程校正[11-12]。計算全區視電阻率，時深轉換后，繪制了300線為地形校正前視電阻率斷面圖。通過加入每一個點的高程數據，將經過時深轉換后的數據通過程序軟件進行每個點校正，得出的高程數據與電阻率數據重新繪圖，達到地形校正的目的。圖3為經過地形幾何校正后的視電阻率斷面圖。根據瞬變電磁信號衰減規律可知，表層視電阻率值會影響深部電阻率值的大小，通過對表層歸一化后減少了由于表層電阻率不均一對深層電阻率的影響。圖4為經過表層電阻率處理之后的視電阻率斷面圖。

圖4 140線表層歸一化地形校正后視電阻率斷面

圖3 300線地形校正后視電阻率斷面

2 資料精準處理技術

2.1 瞬變電磁一維正演

以鉆孔ZKB1-1為例，首先用鉆孔的測井資料統計深度及電阻率數據，并繪制出數據的階梯圖。通過階梯圖，根據等效電阻率法劃分理論模型的深度及電阻率并繪制成階梯圖，根據理論模型數據，進行正演，并進行時深轉換，將所得的數據繪制出正演理論曲線，如圖5所示。

圖5 鉆孔正演理論曲線

2.2 電性標志層識別

以堡子煤礦ZKB1-1和ZK201鉆孔為例，結合實際鉆孔資料和測井資料確定目標層(9號煤層)的深度，統計ZKB1-1的測井電阻率值，進行正演建模并進行正演計算，得出正演曲線的一階導數曲線，根據視電阻率斷面圖繪制B1-1的實測視電阻率曲線和視電阻率一階導數曲線。對比地電模型、正演一階導數曲線和視電阻率一階導數曲線，把實測一階導數曲線深度值和實測視電阻率深度值校正到標志層深度，從而得到校正系數K，見表1。如圖6所示，在典型界面確定綜合圖中，實測數據一次導數的峰值所對應的深度經過校正之后，與正演數據一次導數峰值所對應的深度相同，并與地電模型所顯示的標志層深度吻合。

圖6 典型界面確定綜合

表1 深度-校正系數K值

2.3 任意測點深度校正

任意測點的K值校正：三維地震數據可以較準確確定9號煤層深度，如果要對全區瞬變電磁測點進行精準的深度校正，需要考慮利用已知的地震測線成果，對未知的測點進行內插，可以提取任意測線任意測點的K值校正結果。圖7為全區任意點K值等值線圖，從圖中可以清楚地看到測區不同區域，校正系數不同，整體范圍在0.65～1.43之間，大號點的K值較小號點的K值大，中間上部K值比較大，可見，在整個測區需要根據地震成果資料進行對不同位置的測點采用不同K值校正才比較合理。因此，通過內插方法實現了全區任意測點K值校正。

圖7 全區任意點K值等值線

校正結果分析：256線經過任意點K值校正后的視電阻率斷面圖對比，如圖8所示。可以看出，在校正前解釋結果與實際不太符合。根據圖8(b)可以看到視電阻率微分能夠精細的刻畫電阻率參數的變化，非常有利于電性標志層的識別。圖8(c)可以看到視電阻率等值線基本沿煤層等高線分布，在點號240～250處、273～293處出現了2個明顯的凹陷，且在2個斷層之間，說明這2處是明顯的低阻異常，有較強富水性，校正后的視電阻率等值線圖解釋更加合理了。所以，經過視電阻率微分極值來確定電性標志層實際深度與時深轉換深度的系數K值，K值深度校正后的視電阻率在實際地層對應、異常區域確定、斷層位置劃分都有很好的效果，經過此方法校正后具有很明顯的優勢，經過處理后與實際地層資料符合。

圖8 256線視電阻率校正斷面對比(273-297導水通道)

2.4 弱異常提取技術

在瞬變電磁法是實際應用中，經常會遇到弱信號的提取問題，即異常在斷面圖上不是很清楚，此時可以通過進行計算視電阻率等值線的變化率(即曲率)來反映弱信號的異常特征。本次模擬正演了3層地電模型的TEM異常，并計算了視電阻率的縱向曲率，視電阻率隨著深度的增加先減小再增大，在200 m處出現最小值，符合模型特征，并且隨著薄層層厚的減小，低阻帶的視電阻率值的變化率約為5%，并且縱向曲率隨著深度的增加則是一直減小，但在薄層處低阻帶的縱向曲率值較快，變化率約為30%，相比之下，對薄層變化的靈敏度更高，也更容易識別出其上下分界面。

3 成果解釋及驗證

3.1 富水性異常特征分布

富水區分布：堡子煤礦9號煤層開采奧灰巖溶水突水系數變化范圍為0.022～0.158 MPa/m之間。從井田中部向西北方向，隨9號煤埋深逐漸加深，帶壓值逐漸增大。奧灰頂富水性好，其電阻率將變低，如果范圍足夠大，則地面TEM視電阻率值會變小。解決奧灰頂富水性問題是本次二次處理的關鍵所在。對比一次處理與二次處理的奧灰頂界面富水區分布圖，如圖9所示，2次處理結果有較大的差別，第1次處理的結果總體為1個大塊、6個小塊。二次處理的奧灰頂富水區在全區都有分布，具有沿北西向分帶的特點。

圖9 一次、二次處理奧灰頂界面富水區分布對比

一次、二次處理對比：本次處理結果相較于一次處理結果，對整個工區的富水區進行了更為精細的劃分，富水區在平面圖上分布更精確、明顯，對尋找富水區提供了更可靠的依據。從兩者的疊合圖可見，本次處理的結果分布廣，但異常面積相對較小，沿斷層分布，與斷裂密切相關，更符合實際情況。本次處理在工區中富水區多為中東部，其中富水區在已知出水點附近，結果更為可靠，可作為研究工區奧灰水富水區新的依據，為奧灰頂富水區的分布提供了基礎資料。

3.2 效果驗證

異常驗證效果：經過對新近施工的鉆孔B1-1、B1-2、B1-4、B1-5、O放2、O放4、O放5、O放6、K放3出水情況(K2、奧灰)與二次處理成果的分析，兩者基本吻合，說明瞬變電磁校正后的結果解釋更加精細和準確，異常更加可靠。

已知出水點驗證效果：2017年1月17日，堡子煤礦2202工作面探巷出水，主要原因是底板奧陶系灰巖水有較大可能沿斷層裂隙帶涌入巷道，對礦井安全生產構成威脅，部分巷道被淹，同時也影響到礦井F36斷層北側2號煤層煤炭資源的開采。根據出水情況，對二次處理成果進行驗證對比。堡子煤礦2202工作面探巷出水點位置，位于二次處理解釋的富水區范圍之內，驗證了二次處理成果的可靠性。二次資料處理所采用的數據甄別評估在最大程度上剔除了假異常特征，通過對原始數據進行濾波去噪處理，突出了有效信號，提高了信噪比，處理后的資料電性特征更明顯，符合地質規律。

4 結論

采用全域視電阻率計算方法，消除了瞬變電磁早期信號的視電阻率畸變，同時對邊框效應進行了校正，根據鉆孔電阻率曲線和視電阻率微分極值曲線的對應關系，對測區內電性標志層進行了識別。基于三維地震成果數據，提取了研究區內任意測點處標志層的準確深度，并與視電阻率曲線微分極值點的電性標志層深度進行對比，得到瞬變電磁測點深度校正系數K值，形成了一套煤礦地面TEM數據精細處理方法和技術，并對堡子煤礦實測TEM資料進行了二次處理，展示了奧灰頂的富水性分布特征，評價了測區富水性，并進行了驗證，為堡子煤礦的防治水提供了技術保障。