基于SPAC法探測松科二井深層地熱儲水構造

應恒成, 李洪強, 張玉敏, 靳中原, 張家鐸, 符 偉, 高 磊,安棟召, 潘宗棟, 汪 偉, 侯賀晟*

1)中國地質科學院, 北京 100037; 2)黑龍江省自然資源調查院, 黑龍江 哈爾濱 150036

中國作為世界上最大的碳排放國家與工業門類最為齊全的國家, 正處在城鎮化快速發展階段,面臨著經濟轉型、環境保護、應對氣候變化等多重挑戰(張希良等, 2022)。習近平總書記于 2020年 9月22日宣布, 中國將力爭于2030年前完成碳達峰,爭取在2060年前實現碳中和。而地熱能是一種綠色低碳、可循環利用的可再生能源。在清潔能源(太陽能、風能、生物質能、地熱能等)大家族中, 地熱資源作為可再生能源, 是清潔能源家族中的重要成員,具有豐富的資源潛力, 利用系數高, 生命周期長,二氧化碳排放低, 潛在的低成本優勢。相比于水力發電, 地熱能發電能經濟地建立相對較小的發電機組。并且, 我國擁有豐富的地熱資源, 初步估算在3000 m的深度范圍內, 地熱資源可利用的熱能相當于25億t標準煤。它在未來能源供應與節能減排方面有著巨大潛力(王貴玲等, 2000; 周總瑛等, 2015;田寶卿等, 2020)。隨著國家提出碳中和目標, 日后地熱能源在我國總能源的占比會不斷增加。目前,鉆探和地球物理勘探技術是常用的地熱勘探方法,其中地球物理勘探的主要作用是圈定含水破碎帶和熱儲水層的區域分布, 是勘查地熱空白區的有效手段(李安寧和呂金波, 2001; 鄭東明等, 2005)。

在城市地區, 由于環境條件復雜, 常規的地質鉆探和傳統的物探手段在勘查中受到很大局限和約束, 如鉆探工程, 施工成本較大, 并受地下的各類管線與人防工程及現有建筑物等限制, 有些鉆孔無法實施, 會出現地質信息盲點; 傳統物探手段則會受到噪音、電磁等各種干擾, 導致數據失真, 影響探測準確性。同時, 含水破碎帶和熱儲水層有時埋深較大, 也加大了工作難度, 僅依靠鉆探及傳統物探手段很難達到勘查目的。因此, 嘗試采用新的物探手段與多種傳統物探方法聯合勘探, 以提高地熱勘查探測精度這一觀點具有重要意義(付微等,2012)。

微動勘探因為其具有無需人工源、方便快捷、對環境影響小的優勢, 非常合適于城市或農村進行地熱或淺層速度異常勘探。Xu(2012)通過在微動速度剖面的低速異常體上打地熱井的方式, 驗證了低速異常體的構造意義, 得到了微動探測得到的低速異常體很大概率為斷層/破碎帶、含水巖層或石灰巖溶洞這一結論。本文將在這一結論與微動勘探方法的基礎上, 結合在黑龍江省安達市松科二井周邊的地熱資源調查實踐, 展示微動探測的實際應用效果。

1 微動原理與探測方法

1.1 微動定義

“微動”是地球表面無時無刻都存在的微弱震動(Okada et al., 2004)。微動是一種在時間、空間域都極不規則的震動現象, 其振動幅值大約為10-4～10-2mm, 加速度只有 1～100 μm/s2, 頻率范圍主要集中在0.1～50 Hz范圍。既可以由諸如氣壓、風速、海浪、潮汐變化等自然現象產生, 也源自車輛行駛、機器運行等過程, 以及人們的日常生活、生產活動等行為(徐佩芬等, 2013a)。微動是一種由體波(P波和S波)和面波(瑞雷波和勒夫波)組成的復雜震動, 且面波能量占信號總能量的 70%以上(Toksoz and Lacoss, 1968)。

1.2 微動探測方法

要獲取瑞雷波中的信息, 首先要從微動信號中提取出面波(瑞雷波)信號, 在提取面波環節, 一般是以微動信號的垂直分量作為資料, 因為勒夫波沒有垂直分量, 由觀測垂直分量得到的面波僅為瑞雷波, 不會混入勒夫波, 并且對于垂直分量的觀測也比較容易做到(王振東, 1990)。

目前, 常用的提取面波的方法有兩種, 一是Aki(1957)提出的空間自相關法(Spatial Autocorrelation Method, 簡稱 SPAC 法); 二是頻率-波數法(Frequency-Wavenumber Spectral Method, 簡稱F-K法)(Ohori et al., 2002)。本文使用的就是空間自相關法。

1.3 基于SPAC法的S波速度結構的估算

SPAC法基于兩點基本假設: (1)微動在時空上符合平穩隨機過程; (2)微動所包含的各種成分的波中, 基階面波占優。其基本原理如下:

圓心臺陣圓心O(0, 0)和半徑為r的圓周上A(r,θ)點的微動信號垂直分量表達式為(Okada, 2006):

該式表明, 波的相速度 c(ω)可以通過第一類零階貝塞爾函數和空間自相關系數求得。

下一步將圓心和圓周上兩點的微動信號通過傅里葉變換轉化到頻率域的表示, 得到空間自相關系數在頻率域下的表示, 將其代入式(6)可得相速度c(ω), 獲得相速度頻散曲線(徐佩芬等, 2013b)。

獲得頻散曲線之后, 利用全局尋優算法——分歧型遺傳算法(fGA)(Cho et al., 1999)反演地下S波速度結構。

2 應用實例

2.1 測區概況

本次測區位于黑龍江安達市南部松科二井及周邊地區(如圖1)。松科二井完鉆井深7018 m, 是亞洲國家實施的最深的大陸科學鉆井, 也是國際大陸科學鉆探計劃(ICDP)成立 22年來實施的最深鉆井(侯賀晟等, 2018)。松科二井位于中國東北的松遼盆地, 松遼盆地是一個整體形狀呈現為菱形的中—新生代沉積盆地, 是沉積盆地型地熱資源在我國的主要分布區之一(王貴玲等, 2017)。松遼盆地沉積了7000 m厚的中—新生代陸源碎屑巖, 是良好的熱儲層。具體到地層上, 姚家組、青二段、青三段、泉四段及泉三段都是可能的儲層。而青山口組的底部青一段、嫩江組的底部嫩一、二段為盆地分別處于最大沉降期時所形成的半深湖-深湖相沉積, 沉積環境穩定, 泥巖純且厚度大, 分布面積廣, 封蓋性能好, 是非常好的區域性隔水層(朱煥來, 2011)。在熱源方面, 根據中國大陸地區大地熱流數據匯編(第四版)顯示, 松遼盆地在統計上屬于我國的高熱流帶。地表熱流數據反映了巖石圈淺部熱狀態和能量均衡信息(羅凡等, 2022)。在具體的熱流數據上,中國大陸地區(含渤海海域)平均熱流值為(61.5±13.9) mW·m-2, 而松遼盆地的平均熱流值高達(70.9±14.4) mW·m-2(姜光政等, 2016)。同時, 松遼盆地中部位于我國地溫梯度最高值分布區域(張薇等, 2019), 表明該區域具有很高的地溫背景。松科二井的多次井溫測井結果顯示, 盆地具有較大的地溫梯度, 大地熱流值達到84 mW·m-2, 2000 m以深地溫梯度達 3.7 ℃/100 m, 具有良好的深部熱傳導和淺部熱聚集構造機制, 地熱資源賦存條件較好(侯賀晟等, 2018)。

圖1 微動測區以及探測點位置圖Fig. 1 Survey location and layout of the microtremor station point site

2.2 儀器一致性測試

正式進行數據采集之前, 為保證實驗結果的可靠性, 需要保證每臺儀器間具有良好的一致性。因此, 本次實驗使用的10臺SmartSolo IGU-16HR在正式采集數據前, 由深圳面元智能科技有限公司統一進行一致性檢測, 使儀器一致性滿足微動探測的需求。深圳面元智能科技有限公司提供的儀器的一致性表現圖在文章最后的附錄中展示。

2.3 微動臺陣布設

空間自相關法和頻率-波數法對臺站布設的要求不同, 本次實驗采用空間自相關法, 組成臺陣一般需要十臺拾震器, 至少為四臺。將一臺拾震器布置在圓心, 剩下的儀器等間距布置在半徑分別為 r,2r, 4r的圓周上(半徑r由測深需求和現場環境決定),在本次實驗中三個同心圓的半徑分別為 200 m、400 m和800 m, 臺陣布設如圖2。儀器布設完成后對每個觀測點進行6小時的連續觀測, 共10個觀測點, 每個觀測點上使用10臺節點式地震儀, 最終獲得100份三分量地震數據。微動臺陣觀測對布局的要求很嚴格, 需要對各臺站進行精確定位, 且臺陣中的各臺站要同時觀測, 才能保證數據的準確。

臺陣的半徑對探測深度起主要決定作用。一般來說, 在使用圖 2中的圓形臺陣觀測時, 勘探深度是圓形臺陣半徑r的3～5倍。

圖2 微動臺陣布設以及本次實驗采用的布設參數Fig. 2 Layout of the microtremor station points and the designed parameters

2.4 數據處理流程

一致性測試達標后, 就要布置臺陣并采集數據。本次實驗中, 臺陣半徑分別設置為200 m、400 m、800 m, 觀測系統中共10個探測點, 探測點間距為1000 m。利用RTK(Real-time kinematic)在實地找到預設的點位, 由于本次實驗預設的點位有少數在田間小道旁, 甚至有個別接近鄉道, 因此實驗中在滿足接近預設點位的同時, 對部分點位的儀器布設進行點位偏移, 以確保盡量能夠避免不必要的干擾,比如道路上的行車, 村民的家畜擅自觸碰儀器等情況, 導致數據采集不準確。采集時間設定為 6個小時。使用SmartSolo IGU-16HR進行采集。獲得原始數據后的數據處理流程(何正勤等, 2007)如圖 3所示。①對原始數據進行預處理, 并分析其頻譜, 檢查是否存在明顯的干擾或數據缺失; ②對預處理后的數據進行數字濾波, 計算其空間自相關系數, 并進行方位平均; ③經過以上處理后可以獲得瑞雷波的相速度頻散, 手動或自動選取頻散譜的峰值以獲得頻散曲線; ④對頻散曲線進行反演得到S波速度結構并繪制成圖。

圖3 微動臺陣探測數據處理流程圖Fig. 3 Flow chart of data processing for microtremor array exploration

圖4展示了2021年7月10日探測點記錄的野外記錄。可以看出十臺拾震儀接受到的垂直分量信號在連續性上表現較好, 表明儀器在觀測期間一直處于正常記錄狀態。但是原始記錄上存在較多毛刺,即地震記錄中的突兀的高峰, 這是地震儀器偶爾出現問題導致的, 可以在數據預處理部分改正。此外,從圖中還能看到 st.04記錄的數據存在一個較小的傾斜趨勢, 這也可以在預處理步驟中進行改正。

圖4 2021年7月10日探測點原始微動數據Fig. 4 Microtremor recording acquired on July 10, 2021

獲得原始數據后, 首先需要對數據進行預處理。利用SAC(Seismic Analysis Code)讀入原始數據,成圖并檢查每天獲得的地震波波形, 排除受人為因素而嚴重干擾的數據或存在儀器沒能正常記錄的數據。對質量較好的原始數據進行預處理, 進行如下操作: 一是去均值、去線性趨勢和波形尖滅, 因為波形數據總會存在一個非零的均值或者存在一個長周期的線性趨勢, 這會影響到數據的分析, 必須在數據分析前去除。另一方面, 在對數據進行譜域操作(如FFT、濾波等)時, 若數據的兩端不為零, 則會出現譜域假象, 因而實際數據經常需要做尖滅處理,使得數據兩端在短時間窗內逐漸變成零值。二是去毛刺, 地震儀器偶爾會出現問題, 導致連續地震數據流中出現尖鋒或者數據丟失。這些所謂的毛刺,肉眼很容易識別, 但是在使用程序自動處理數據時卻很容易被誤認為是地震信號, 因而需要在數據分析之前將毛刺去除。三是對原始數據進行濾波, 本文使用的是10 Hz的低通濾波器。最后要對數據進行分段, 目的是在提取頻散曲線時將不同時間段的頻散數據進行疊加, 獲得更為準確的結果。本次的數據原長6 h, 按45 min為標準分成若干段。

完成數據預處理后, 需要①定義 10個檢波器的排列參數, 排列參數按照儀器的實際排列情況給出; ②進行頻散曲線的提取, 以2021年7月 10日采集的數據為例, 在獲得瑞雷波頻散譜后, 手動選取頻散譜的峰值, 此時提取的頻散點不宜太過密集,因為密集的頻散點對最終結果并無太大意義, 且會極大的降低頻散曲線的反演效率。下面是經過疊加后得到的瑞利波相速度頻散曲線(圖5)。③使用分歧型遺傳算法(fGA)反演獲得觀測點地下 S波速度結構, 如圖6。圖中的綠線為初始模型, 初始模型可以自動創建或者手動給定, 這里選擇利用松科二井的地層分層資料給定。④將10個觀測點的地下S波速度結構整合, 獲得測區內一條橫跨 9 km,深度到地下4000 m的地下二維S波速度結構剖面,結果如圖7b。

圖5 瑞利波頻散曲線Fig. 5 Rayleigh wave dispersion curve

圖6 橫波速度模型Fig. 6 Shear wave velocity mode

3 結果與討論

本次微動實驗, 獲得了一條橫跨9 km, 深度到地下4000 m的地下二維S波速度結構剖面。根據剖面圖可以發現地下S波速度總體呈現西側速度高,東側速度低的趨勢; 1000 m以上速度基本成層分布,但是在松科二井(圖7b中星形所在位置)西側100 m、東側2300 m、東側3700 m處, 深度在1400～2800 m范圍內存在三個明顯的低速異常體。根據Xu(2012)的研究與實驗結果表明, 隱伏斷裂破碎帶在微動視S波速度剖面上顯示出明顯的低速異常, 這成為微動剖面解釋隱伏地熱構造的重要標志, 為地熱井的選址提供重要依據。除此之外, 此類速度異常還可能是含水巖層或石灰巖溶洞。根據這一結論, 說明圖中顯示的低速異常體很可能存在斷層或隱伏斷裂構造。結合松科二井地層分層資料(侯賀晟等, 2018),如圖 7a所示, 在 1675～2 964.92 m的深度范圍內,地層以泉頭組和登婁庫組為主, 泉頭組部分(1675～2540 m), 泉三段巖性為砂巖和泥巖的互層;泉四段, 泉二段和泉一段巖性以泥巖為主, 泉一段底部存在粉砂質泥巖層。登婁庫組(2540～2 964.92 m)部分, 除了登二段的底部存在部分砂礫巖層外, 其余部分均為不同粒徑的砂巖與泥巖的互層。因此從整體上看, S波速度剖面存在低速異常的深度范圍內, 巖性整體以砂巖和泥巖互層為主, 而砂巖孔隙度大, 滲透率高, 適合水熱的儲存, 說明此處具有良好的熱儲存條件。其次, 結合測區概況部分提及的松遼盆地的地熱背景, 相關研究顯示松遼盆地熱流值遠高于全球平均熱流值, 且其下地層如姚二、三段、姚一段、青二、三段等地熱水自然產能豐富。因此這些位置可能存在豐富的地熱資源。

圖7 松科二井地下1500～3100 m范圍的巖性剖面(a)與微動橫波速度剖面(b)Fig. 7Lithologic profile of the SK-2 area between1500and 3100 mbelow the surface (a) andmicrotremor Vs cross section(b)

相較于傳統的地震勘探方法, 本次實驗使用的微動探測方法,該方法不受城市中強電磁環境、人文工業活動的干擾; 其無需主動源, 因此對城市環境沒有損害(田寶卿和丁志峰, 2021)。本次研究區在東北廣闊的玉米地中, 對周圍環境的影響極小, 即使測線附近均為當地村民種植的玉米, 儀器依舊能按照預期位置布置而不影響居民的日常生活及其農業生產。同時, 儀器的布置以及數據的采集效率高,每天能采集一到兩個測點的數據, 并能及時對數據質量做出檢查, 若是儀器及人員充足, 每天能采集的數據數量也能進一步增加。

數據處理方面, 目前相關軟件已經較為成熟,在保證數據質量的前提下, 可以通過及時的數據處理結果顯示, 對相關參數進行改正, 以獲取更準確、直觀的結果。

4 結論

本文通過微動探測方法, 獲得了一條長 9 km,探測深度可達4000 m的二維S波地下速度剖面。本次實驗很好地發揮了微動探測效率高, 抗干擾能力強的優點, 野外施工能夠高效、且沒有對測區內農民的生產生活造成影響的情況下完成。應用目前已經成熟的各種軟件, 在保證數據質量的前提下,可以及時的通過顯示的數據處理結果, 對相關參數進行改正, 以獲取更準確、直觀的結果。在獲得的S波反演速度剖面上識別出了三個低速異常體, 依據前人進行相關工作得到的結論(Xu et al., 2012),以及結合測區的地熱背景(姜光政等, 2016; 王貴玲等, 2017; 張薇等, 2019), 結合松科二井獲得的地下分層數據(侯賀晟等, 2018), 判斷這三個低速異常體很有可能對應了深部的地熱儲水構造。

在現今世界, 碳中和已經是世界關注的熱點,地球科學可以在其中發揮巨大作用(馬冰等, 2021)。微動方法憑借其應用區域廣、成本低、探測效率高的優勢, 相信能在地熱探測方面做出貢獻, 為東北經濟振興助力。

致謝: 感謝深圳面元智能科技有限公司提供的儀器與相關技術支持。

Acknowledgements:

This study was supported by China Geological Survey (Nos. DD20190010 and DD20221643-2), and Institute of Natural Resources of Heilongjiang Province (No. HX2020-23).