Evaluation of coal seam roof water-bearing risk area via anisotropic high-resolution seismic processing
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摘要:
随着矿井水防治在煤矿开采中的重要性与日俱增，对地震精细勘探的方法也提出了更高要求，常规基于各向同性的地震勘探已无法满足对复杂条件下煤层及其顶底板的高精度勘探要求。根据煤系地层正交各向异性特征，综合其周期性薄互层各向异性和裂隙诱导型各向异性，针对具有垂直对称轴的横向各向同性（Transverse Isotropy Medium with Vertical Symmetry Axis，VTI）介质特性提出基于高阶动校正的广角成像方法拉平同相轴，提高远、近偏移动校正精度，针对方位各向异性（Transverse Isotropy with Horizontal Axis of Symmetry，HTI）介质特性应用炮检距向量片（Offset Vector Tile，OVT）域处理消除煤系地层构造裂隙下不同方位各向异性，在地震资料处理阶段提高成像精度及分辨率。在宽方位高保真成像基础上，岩性解释基于岩石物理特征的拟声波方法，通过对声波时差测井曲线进行重构，在速度曲线中融入地层岩性信息，通过反演迭代可分析地层岩性空间展布特征；裂隙解释基于OVT道集所包含的方位角偏移距信息椭圆拟合，得到地震波在不同方位衰减梯度，由方位衰减梯度数据拟合得到裂缝密度及方位推出地层裂缝密度分布特征，实现对影响矿井水灾两大关键参数煤层顶板含水层以及导水裂隙带的精细探查。在此基础上对煤层顶板产水危险区进行综合评估。将所提方法应用于研究区，实际资料含水风险评价与生产井情况吻合度较好，结果验证了所提出的风险评价方法的可行性及适用性，为煤层开采中矿井水灾危险区预测提供了有益参考。
Abstract:With the increasing importance of mine water prevention and control in coal mining, higher requirements have been put forward for precise seismic exploration methods. Conventional seismic exploration based on isotropy is increasingly unable to meet the high-precision exploration requirements for coal seams and their roof and floor under complex conditions. Based on the orthogonal anisotropy characteristics of coal bearing strata, the periodic thin interlayer anisotropy and fracture induced anisotropy are comprehensively considered. A wide-angle imaging method based on high-order motion correction is proposed to flatten the in-phase axis and improve the accuracy of far and near offset motion correction for the characteristics of the transverse isoropy medium with vertical symmetry axis(VTI). Applying the Offset Vector Tile(OVT) domain processing to eliminate anisotropy in different directions under structural fractures in coal bearing strata, in response to the characteristics of the transverse isoropy with horizontal axis ofs symmetry medium(HTI). Improve imaging accuracy and resolution during seismic data processing. Improve imaging accuracy and resolution during the seismic data processing phase. On the basis of wide azimuth and high fidelity imaging, lithology interpretation is based on the pseudo acoustic method of rock physical characteristics. By reconstructing the acoustic time difference logging curve and incorporating formation lithology information into the velocity curve, the spatial distribution characteristics of formation lithology can be analyzed through inversion iteration. Fracture interpretation is based on ellipse fitting of azimuth offset information contained in OVT gathers to obtain attenuation gradient of seismic wave in different azimuth, and fracture density and azimuth are fitted to obtain distribution characteristics of formation fracture density. To achieve precise exploration of the two key parameters affecting mine flooding, the coal seam roof aquifer and the water conducting fracture zone. On this basis, a comprehensive evaluation is conducted on the water production risk zone of the coal seam roof. The actual water content risk assessment of the data is in good agreement with the production well situation. The method was applied to the research area, and the actual data of water content risk assessment matched well with the production well situation. The results verified the feasibility and applicability of the proposed risk assessment method, providing useful reference for predicting mine flood risk areas in coal mining.
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0. 引 言
煤矿水害是煤矿五大灾害(水、火、瓦斯、煤尘与顶板事故)之一，是煤田矿井生产亟待解决的重大问题[1-2]。煤层顶底板含水层岩性以及导水裂隙带发育是影响矿井水灾的两大关键参数，是采煤过程中是否发生地下水渗漏的决定性因素。因此，精确识别煤层顶底板岩性空间展布及导水裂隙带发育特征对于煤矿安全生产具有重大意义。煤层顶板不同岩性的含水性存在明显差异，特别是透水性岩层由于煤层开采形成压力场，会对突水事故产生直接影响[3]。目前基于地震信息的煤层顶底板岩性预测解释方法主要分为两大类：地震属性方法及地震反演方法[4-5]。其中地震反演方法包括叠前和叠后两大类，叠后反演稳定性好，通过波阻抗或拟声波阻抗能够有效区分岩性，是目前的主流反演方法。煤岩在其形成和演化过程中受内力和外力作用会产生大量的裂隙，煤层裂隙是水渗流的重要通道。基于三维地震的裂缝预测是在地震数据的基础上，通过高精度处理解释方法精确识别构造裂隙的空间展布。裂隙预测方法主要有利用地震属性方法识别构造裂隙并进行刻画[6-8]、对采空区地震反射波场进行二维正演模拟，分析不同填充模式下采空区地震波场的振幅特征[9-11]以及利用四维地震方法研究煤层覆岩采动破坏时空变化规律[12-13]。但以上方法仍存在不足之处，首先是以往区域波场特征研究主要针对煤层，忽略了煤层上下覆岩层波场，对导水裂隙带研究较少；其次以往研究主要是将导水裂隙带作为各向同性介质进行研究，事实上导水裂隙带属于各向异性介质，解释误差较大[14]。
笔者从宽方位三维地震资料寻找突破口来解决煤田开采中水害源的含水性及导水通道预测问题。从正交各向异性（Orthorhombic Anisotropy，OA）介质模型出发，综合考虑裂隙诱导型各向异性和周期性薄互层各向异性，引入适用于煤系地层特点以及与全方位地震采集相匹配的基于具有垂直对称轴的横向各向同性（Transverse Isotropy Medium with Vertical Symmetry Axis，VTI）介质的高阶动校正处理、基于方位各向异性（Transverse Isotropy with Horizontal Axis of Symmetry，HTI）介质理论炮检距向量片（Offset Vector Tile，OVT）域处理方法体系的处理理念。处理结果更符合实际地层中各向异性介质的存在形态。在此数据基础上，针对煤层顶底板岩性与构造裂隙，应用反演方法预测岩性以及OVT裂缝预测方法，达到对矿井水害的两大因素即岩性和构造的准确认识，从而避免灾害的发生。将此方法应用到实际工区的岩性及裂缝预测取得了较好的效果，进一步证明了所提的方法的可行性及适用性。
1. 方法原理
1.1 煤系地层高分辨率处理
根据煤系地层具有的沉积岩特性可将其简化为横向各向同性介质（VTI介质），而根据构造裂隙的发育可简化为方位各向异性介质（HTI介质），在分析2种弱各向异性介质特性及其处理方法的基础上，联系基于VTI介质的高阶动校正处理和基于HTI介质理论OVT域处理方法体系，可在正交系下解决地层各向异性问题带来的速度分析、叠加等问题。
在速度分析中,较小偏移距时能够近似于各向同性介质校正炮检距对旅行时的影响。但当地震道的接收位置与震源距离大于反射层深度时，远偏移距部分由于纵向各项异性引起的旅行时误差就不能被忽略[15-16]。因此针对VTI介质的P波常速动校正，通过定义新的有效的各向异性参数η，使得当偏移距距离达到反射层深度两倍时都可有效应用该种动校正方法。水平反射面的纵波旅行时具体公式如下:
$$ {{t^2} = t_0^2 + \frac{{{x^2}}}{{V_{{\mathrm{NMO}}}^2}} - \frac{{2\eta {x^4}}}{{V_{{\mathrm{NMO}}}^2\left[ {t_0^2V_{{\mathrm{NMO}}}^2 + \left( {1 + 2\eta } \right){x^2}} \right]}}} $$ (1) 式中：t0为零偏移距的双程旅行时，s；x为偏移距，m；VNMO为水平反射面的时差速度，m/s；η为有效的各向异性参数。
方程含高阶4次项，表明各向异性介质中反射面的旅行时遵循非双曲线轨迹，在VTI介质中，所有时间域执行的处理，仅涉及2个参数：纵波水平反射层小排列叠加速度和反映各向异性程度的参数η。其中，η只在四次时差项中出现，且在η=0时可简化为各向同性下的双曲线方程，即各向异性参数在大炮检距上才有意义。
煤层受上覆地层的压实作用，水平方向或低角度裂缝近乎闭合，而高角度裂隙呈张开状态，垂直裂隙相对发育[17]。故可将此类煤层简化为由垂向排列的裂隙构成的各向异性介质（HTI介质）用以研究地震波传播过程的方位各向异性。地震波在HTI介质中传播时，由于不同方位的传播速度不一致，速度可以表示为随方位变化的椭圆，由3个参数定义：快速速度场（fast velocity，椭圆长轴）、慢速速度场（slow velocity，椭圆短轴）和慢速速度与inline方向的夹角β。这样，某一炮检方向φ的速度可以表示为：
$$ \frac{1}{V_\varphi^2}=\frac{\cos ^2(\alpha)}{V_{\mathrm{sbw}}^2}+\frac{\sin ^2(\alpha)}{V_{\text {fast }}^2} $$ (2) 式中: Vslow为慢速速度，m/s；Vfast为快速速度，m/s；φ为地震数据某一炮检方向与inline方向的夹角，（°）；β为慢速速度与inline方向的夹角，（°）；$ {\alpha}=\varphi-{\beta} $，为地震数据某一炮检方向与慢速速度方向的夹角，（°）。
根据HTI介质中，地震反射波的振幅、传播速度及频率等参数在平面上呈现的椭圆特征[18-19]，可通过提取叠前方位地震数据，研究P波速度与走时随方位角的变化与裂缝之间的关系。通过裂缝介质中纵波表现的方位各向异性特征，就可以对煤系地层中的裂缝方位、裂缝系统发育程度做出判别，从而在处理阶段进行方位各向异性校正，以达到准确成像，提高分辨率处理的目的。
1.2 基于拟声波反演岩性预测
在井约束地震反演中，声波速度资料与地震反射有直接的物理对应关系，是构建反演初始模型的重要参数。测井曲线分析的声波时差有时对砂泥岩区分度较低，导致基于地震反演结果难以有效反映砂泥岩的岩性变化（图1a）。而自然伽马对岩性变化响应灵敏，可以利用此特性对声波时差测井曲线进行重构，在速度曲线中融入地层岩性信息[20-22]。基于特征曲线重构约束的地震反演，相当于在反演过程中添加地质先验信息控制，提高地震岩性反演分辨率。
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图 1 某区域太原组和山西组不同岩性岩石声波时差与自然伽马的关系Figure 1. Diagram of the relationship between acoustic time difference and natural gamma rays of rocks with different lithology in Taiyuan and Shanxi formations in a certain region曲线重构过程中，在增强声波测井资料区分砂泥岩岩性变化的同时，还需保证重构后的曲线可以反映原始资料代表的地层信息。依据分频测井曲线敏感性分析结果，将对砂泥岩岩性敏感的自然伽马中高频信息融入到声波曲线低频信息获得拟伽马声波曲线用于岩性反演[23]。关键步骤为将原始声波时差曲线进行带通滤波，获取反映地层整体速度变化特征的中低频信号；对原始自然伽马曲线进行带通滤波，获取对薄层砂泥岩岩性敏感的中高频自然伽马信号，而后进行信息融合。
统计分析部分区域太原组、山西组地层中不同岩性岩石声波时差和自然伽马的关系，结果表明声波时差与自然伽马整体呈正相关（图1a）。通过建立泥岩、砂岩层段的声波时差和自然伽马的联系（图1b），将自然伽马曲线转换为具有声波时差量纲的曲线。
将自然伽马的中高频信号线性融入声波时差的低频信号，构建基于拟合统计的声波曲线，计算公式如下：
$$ {\mathrm{A C}}(i)=f({\mathrm{G R}}(i)) $$ (3) $$ {\mathrm{A C}}(i)=-7.82+0.29 {\mathrm{G R}}(i) $$ (4) $$ {\mathrm{A C}}_{\text {recon }}(i)=k {\mathrm{A C}}_{\text {low }}(i)+(1-k) {\mathrm{G R}}(i) $$ (5) 式中：AC(i)为声波时差；GR(i)为i深度点自然伽马；ACrecon(i)为融合重构后i深度处声波时差；AClow(i)为i深度处声波时差低频部分；k为调谐比例。
通过合成的拟声波曲线，将声波曲线和自然伽玛重组到一起，实现岩性敏感信息的有机融合和有效控制，使拟声波既具有声波曲线识别灰岩、煤层的能力，又具有自然伽玛区分砂岩、泥岩的能力。
1.3 基于OVT分方位属性裂缝预测
OVT技术从正交观测系统抽取同一炮线和检波线地震道形成十字排列（图2a），按检波线距和炮线距等距离对道集进行矩形划分组成炮检距向量片[24-26]。每个OVT片的方位角和炮检距大致相同，且在十字排列构建的坐标系中具有独立的坐标（图2b），对所有十字排列进行处理并按相应线号排列组成OVT道集（图2c）。相对于常规叠前道集，OVT道集同时包含方位角和炮检距信息且近、中、远道振幅均衡，获得高品质地震五维（空间三维坐标+方位角+炮检距）数据，非常有利于地下岩层裂隙预测[27]。
采用椭圆拟合方法开展煤储层裂隙预测研究，拟合椭圆长轴方向指示裂缝走向，椭圆扁率反映裂缝发育强度，扁率越大裂缝发育强度越大。椭圆拟合法需要将经过处理的道集数据按照方位均匀地划分，然后对不同方位数据的地震属性进行拟合。在覆盖次数足够的情况下，划分的方位越多越能精细地刻画裂隙发育方位，但是当覆盖次数有限时，划分方位过多时将难以保证各方位数据的信噪比，同样会影响预测精度。常规分方位椭圆拟合方法一般采用部分叠加方式获得有限的方位道集，各向异性椭圆拟合精度较低。而OVT道集中包含有丰富的方位信息，有助于提高椭圆拟合结果可靠程度（图3）。
选取中远炮检距道集数据进行各向异性预测，在保证覆盖次数的同时可以突显目标层段裂隙方位各向异性差异，用于精细刻画裂隙空间发育特征。
2. 实例应用
2.1 研究区概况
研究区位于山西省东南部，太行山西侧、太岳山东侧。区内的主体构造为NN-E走向的沁水复式向斜和伴生的NN-E向的正断层。地层总体向东北倾斜，地层倾角一般小于10°，局部受构造影响可达20°，以宽缓近南北向褶曲为主。区内断层总体较发育，以正断层为主，逆断层极少，且多中小断距的断层。区块内目标煤层为山西组3号煤层及太原组15号煤层。3号煤层位于山西组下部，煤厚1.6～6.3 m，煤层结构简单，属稳定性煤层。15号煤层位于太原组下段顶部，上距3号煤层约100 m，煤厚2.8～6.60 m，结构简单-中等，同属稳定性煤层。
研究区内主要地下水含水层有第四系松散岩类含水岩组、二叠系下统山西组砂岩裂隙含水层组、石炭系上统太原组灰岩及砂岩岩溶裂隙含水层、奥陶系中统碳酸盐岩溶裂隙含水岩组。区内各含水层之间都有良好的隔水层，当其完整性、连续性未被破坏时，完全可以隔离上下含水层之间的水力联系。其中主要有本溪组（C2b）泥岩、铝土岩、铝土泥岩夹不稳定灰岩和薄煤层为区域良好隔水层，厚度约20 m，正常情况下隔断了上部岩溶裂隙水和下部裂隙岩溶水之间的水力联系。以及太原组砂岩和灰岩含水层之间均有泥岩和砂质泥岩隔水层相隔，且二叠系砂岩含水层之间同有泥岩、砂质泥岩隔水层相隔，形成若干小的含水岩组，正常情况下，相互之间不能产生直接水力联系。
2.2 处理效果对比
地震资料分辨率的高低决定了地震资料解释识别构造大小及岩性厚度的能力，本次主要通过使用地震资料分频扫描、频谱及主频等来评价新方法应用后地震资料的分辨率。
研究区含煤地层沉积稳定，岩性组合及地球物理性质规律较稳定，物性差异明显，具有显著的VTI介质特性。此外，区块因多期构造应力叠加作用，区内断裂构造总体较发育，具有HTI介质特性。因此本次地震资料采集采用正交式全方位、81次覆盖的观测系统，横纵比为1。在获得常规构造信息的基础上，根据研究区实际情况，针对性地采用“基于VTI介质的高阶动校正处理、基于HTI介质理论OVT域处理方法体系”的新理念与新方法解决地震波传播的各向异性难题，最终得到更准确的方位速度,成像效果实现了提高分辨率，准确成像的要求。
由最终成果剖面图（图4），可以看出与常规处理方法相比，基本特征一致，但细节上层间信息丰富连续性更好，各反射层波组特征清楚。通过频谱分析可得，新方法较常规处理方法获得的数据体主频增加，频带得到有效拓宽。可初步见到该方法针对该区及类似资料的适用性和潜力。
2.3 顶底板岩性预测结果
基于高分辨地震处理剖面，结合钻井拟声波曲线，通过合成记录标定建立地质模型。在模型指导下，反演迭代得到高分辨率、与井吻合度高的波阻抗反演结果（图5a）。采用相同的层序格架模型与地震数据及反演参数，利用钻井声波曲线进行地震反演可得到声波地震反演剖面（图5b）。通过对比常规声波反演剖面与拟声波反演剖面可以看出，重构曲线产生的反演层速度数据体能更好地区分岩性，有利于煤层、砂岩及灰岩的平面展布预测。
研究区内的K2、K3灰岩为生物碎屑泥晶灰岩[28]，其中富含种类繁多的生物化石，生物体腔孔部分残存可形成有效孔隙。K2、K3灰岩分别与上覆盖薄层碎屑岩，构成正韵律沉积旋回，旋回的末期形成14号、13号薄煤层，煤层的出现说明当时海平面下降，由潮汐沉积环境转为沼泽环境，沼泽上遍布茂密的植物，呼出的二氧化碳溶入沼泽地表水，产生的碳酸溶液对沼泽下伏的K2、K3灰岩有较强的溶蚀作用，可加大K2、K3灰岩孔洞及溶洞形成的规模，为其含水提供储集空间，K2、K3灰岩含水层在后期高角度构造裂缝连通下，与3号、15号煤层沟通，构成供水系统。在对煤层开采过程中，含水层的水通过构造裂缝进入煤层，将成为矿井水灾的极大隐患[29]。
K2、K3灰岩空间展布特征，采用由灰岩拟声波门槛值换算成的灰岩速度门槛值，利用拟声波DT约束反演得到的层速度体，求取灰岩含水层顶、底之间的时长，再利用声波曲线AC反演得到的层速度体进行时深转换，得到目标层累加厚度（图6）。
灰岩厚度分布范围为7.5～17 m，以10 m厚度线为界限，可将灰岩划分为灰岩较厚区和灰岩较薄区。灰岩较薄区以带状，由北部向南成反“S”形展布，探区K2灰岩分成3部分，即东部厚灰岩区、中部薄灰岩区，西部厚灰岩区。
2.4 裂缝预测结果
裂隙及其组合是煤系地层的主要导水通道。基于OVT 5个维度地震数据，对不同方位数据的地震属性进行椭圆拟合得到不同方位衰减梯度，结果对比发现，随着方位角变化衰减梯度存在些许不同，说明不同方位的断层、裂缝导致的地震波衰减程度不同（图7），这也奠定了利用不同方位梯度衰减预测裂缝发育的基础。
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图 7 不同方位走向断层裂缝引起的衰减梯度响应Figure 7. Attenuation gradient response caused by fault fractures with different azimuth strikes受构造演化控制，研究区西部以燕山期形成的近SN-NNW向断层为主，东部以喜山期形成的NNE-NE向断层为主(图8)。因此-101°方位衰减梯度图中西侧SN-NNW向断层比较清晰，东侧的NNE-NE向断层不太清晰；而7°衰减梯度图由于研究区NNE-NWW向断层不发育，因此在其剖面图中，几乎看不见断层。
通过衰减梯度数据椭圆拟合出裂缝密度及方位，由于裂缝密度是由道集的衰减梯度拟合而成，图9为过井在东西剖面裂缝密度预测结果，可以看出东西部断层及裂缝均较为发育。由于断层与裂缝发育具有一定的相关性，结合地震剖面在对应位置的构造解释(图10)，可以证明预测结果具有可信度。
利用裂缝密度数据体，提取15号煤和K2、K3灰岩段裂缝密度分布图（图11、图12）。由图可知，区内裂隙发育强度具有分片分带的特征。相对而言，K2、K3灰岩段裂缝较为发育，15号煤层裂缝较不发育，原因在于煤层为塑性岩石，相对于较硬的碎屑岩和灰岩而言不利于裂缝发育。
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图 12 K2、K3灰岩段裂隙发育强度Figure 12. Fracture development intensity of K2-K3 limestone section2.5 危险区综合评价
通过分析发现顶板含水层厚度、裂隙-断层发育情况等因素对矿井透水情况的发生影响较大，其中构造裂缝发育形成的导水通道是主导因素。基于此，利用含水层至目标煤层段内的裂缝发育密度（强度）与累计产水量直接的拟合关系来判断目标煤层段的水体危险性情况。
基于拟和关系计算研究区主采煤层的越流补给概率强度参数，将越流补给概率参数与单位液柱降幅产水量进行相关性分析，图13为研究区15号煤层K2、K3灰岩段的裂缝发育强度与部分生产井累计产水量直接的拟合关系，结果表明，裂缝发育强度参数与累计产水量呈现正相关性，相关系数达到
0.8457 。裂缝越发育，越流补给能力越强，这也符合正常的地质认知。因此考虑含水层裂缝因素对区块的开采水灾隐患具有一定的指导意义，当区域目标层段内裂缝较为发育时，煤层开采中的产水风险增加，即矿井水害出现的概率增加。![]()
图 13 15煤层段裂缝发育强度与累计产水量拟合关系Figure 13. Fitting relationship between fracture strength and cumulative water production in No. 15 coal seam基于OVT域道集的振幅各向异性裂缝检测结果，提取15号煤层与相邻含水层（K2、K3灰岩）的裂缝发育强度结果，再结合地震反演岩性预测含水层分布厚度范围，及水头标高结果，根据上述计算的研究区主力15号煤层的透水概率强度参数数据绘制平面分布图（图14）。
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图 14 15号煤层主要含水层顶板水补给能力平面分布Figure 14. Plan distribution of roof water supply capacity of main aquifers in No. 15 Coal Seam分析煤层的顶板水补给能力发现，补给强区呈现条带状分布，主要沿断层分布，同时在裂缝发育区越流补给强度也强。煤层掘进过程要重点关注强补给区域，并采取针对性的预防措施。本研究结果仅对15号煤顶板含水层危险区进行分析研究，其底板奥陶纪灰岩同样是矿井水害的一大威胁，对危险区的预测应结合目标煤层顶底板，但由于参数井深度仅到达15煤底，在后续参数井达到更深的情况下，需要综合评价顶底板的突水问题。
3. 结 论
1）针对煤系地层的VTI介质特性，应用高阶动校正校平远、近偏移距数据，充分利用广角反射信息，提高成像精度；针对HTI介质特性应用OVT域处理消除煤系地层的方位各向异性，在正交各向异性处理基础上进行岩性及物性精细解释，可提高解释精度和准确性。
2）采用各向异性椭圆拟合方法预测煤层裂隙发育特征，基于OVT道集预测的裂隙发育特征细节比常规CMP道集更丰富，获得可靠的裂隙预测结果作为预测煤系地层导水通道的关键参数。
3）针对常规波阻抗反演难以有效区分含煤地层中砂、泥岩的不足，根据自然伽马对砂、泥岩的岩性变化敏感的特性，提出适应薄互层条件下基于伽马重构声波约束反演的煤系沉积相及岩性空间展布，获得可靠的岩性预测结果用于区分煤层顶板的含水能力的关键参数。
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图 1 某区域太原组和山西组不同岩性岩石声波时差与自然伽马的关系
Figure 1. Diagram of the relationship between acoustic time difference and natural gamma rays of rocks with different lithology in Taiyuan and Shanxi formations in a certain region
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图 7 不同方位走向断层裂缝引起的衰减梯度响应
Figure 7. Attenuation gradient response caused by fault fractures with different azimuth strikes
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图 12 K2、K3灰岩段裂隙发育强度
Figure 12. Fracture development intensity of K2-K3 limestone section
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图 13 15煤层段裂缝发育强度与累计产水量拟合关系
Figure 13. Fitting relationship between fracture strength and cumulative water production in No. 15 coal seam
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[1] 董书宁. 对中国煤矿水害频发的几个关键科学问题的探讨[J]. 煤炭学报,2010,35(1):66−71. DONG Shuning. Some key scientific problems on water hazards frequently happened in China’s coal mines[J]. Journal of China Coal Society,2010,35(1):66−71.
[2] 李新凤. 砂岩含水层富水性预测及水害危险性评价研究[D]. 青岛:山东科技大学,2010. LI Xinfeng. Water abundance forecast and water disaster danger evaluation study of sandstone aquifers[D]. Qingdao:Shangdong University of Science and Technology,2010.
[3] 常锁亮,张生,刘晶,等. 薄互层条件下围岩变化对煤层反射波的影响研究[J]. 煤田地质与勘探,2021,49(5):220−229. CHANG Suoliang,ZHANG Sheng,LIU Jing,et al. Influence of surrounding rock changes on the coal seam reflected wave under thin interbed condition[J]. Coal Geology & Exploration,2021,49(5):220−229.
[4] 张生,黄捍东,王星星,等. 车西洼陷西北陡坡沙三下亚段地震相控反演砂砾岩储层预测[J]. 地学前缘,2018,25(2):210−220. ZHANG Sheng,HUANG Handong,WANG Xingxing,et al. Prediction of sand-conglomerate reservoirs via seismic facies controlled inversion in the Lower Es-3 of the northern steep slope of the Chexi Sag[J]. Earth Science Frontiers,2018,25(2):210−220.
[5] ZHANG S,HUANG H,DONG Y,et al. Direct estimation of the fluid properties and brittleness via elastic impedance inversion for predicting sweet spots and the fracturing area in the unconventional reservoir[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering,2017,45:415−427. doi: 10.1016/j.jngse.2017.04.028
[6] 叶红星. 基于地震属性分析的红柳林煤矿采空区解释[J]. 煤田地质与勘探,2014,42(3):87−91. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2014.03.020 YE Hongxing. The interpretation of the gob based on the analysis of seismic attribute in Hongliulin coal mine[J]. Coal Geology & Exploration,2014,42(3):87−91. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2014.03.020
[7] 唐汉平. 复杂地震地质条件下煤矿采空区三维地震勘探技术[J]. 中国煤炭,2013,39(12):35−37,87. doi: 10.3969/j.issn.1006-530X.2013.12.010 TANG Hanping. 3D seismic prospecting technology in coal mine gob area with complex seismic geology[J]. China Coal,2013,39(12):35−37,87. doi: 10.3969/j.issn.1006-530X.2013.12.010
[8] 卫红学,查文锋,冯春龙. 采空区上地震时间剖面的特征分析[J]. 地球物理学进展,2014,29(4):1808−1814. doi: 10.6038/pg20140443 WEI Hongxue,CHA Wenfeng,FENG Chunlong. Analysis of characteristics of seismic section in goaf area[J]. Progress in Geophysics,2014,29(4):1808−1814. doi: 10.6038/pg20140443
[9] 郭文峰,曹志勇,卫红学,等. 塌陷采空区的正演模拟及波场分析[J]. 地球物理学进展,2015,30(2):847−852. doi: 10.6038/pg20150249 GOU Wenfeng,CAO Zhiyong,WEI Hongxue,et al. The forward modeling and the analysis of wave field in the collapse of gob area[J]. Progress in Geophysics,2015,30(2):847−852. doi: 10.6038/pg20150249
[10] 杨德义,王贇,王辉. 陷落柱的绕射波[J]. 石油物探,2000(4):82−86. doi: 10.3969/j.issn.1000-1441.2000.04.011 YANG Deyi,WANG Yun,WANG Hui. Difraction waves from fallen pillars[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum,2000(4):82−86. doi: 10.3969/j.issn.1000-1441.2000.04.011
[11] ZHANG X X,MA J F,LI L. Monitoring of coal-mine goaf based on 4D seismic technology[J]. Applied Geophysics,2020,17(1):54−66. doi: 10.1007/s11770-020-0807-9
[12] 李冬,杜文凤. 四维地球物理技术在煤炭开采影响分析中的应用[J]. 地质论评,2017,63(S1):341−342. LI Dong,DU Wenfeng. Application of 4D geophysical technology in coal mining[J]. Geological Review,2017,63(S1):341−342.
[13] 苑昊,刘佳朋,姜在兴. 煤矿采空区四维地震特征分析及识别方法:以淮南煤田张集矿区为例[J]. 现代地质,2021,35(4):1018−1023. YUAN Hao,LIU Jiapeng,JIANG Zaixing. 4D seismic characteristics in coal mine gobs:a case study from the Zhangji coal mine in Huainan coalfield[J]. Geoscience,2021,35(4):1018−1023.
[14] 侯恩科,袁峰,王双明,等. 导水裂隙带发育特征地震识别方法[J]. 煤炭学报,2023,48(1):414−429. HUO Enke,YUAN Feng,WANG Shuangming,et al. Seismic identification and development characteristics of water conducting fissure zong in goaf[J]. Journal of China Coal Society,2023,48(1):414−429.
[15] 姜鸿莺,陈刚,程晨. 各向异性速度分析技术在VTI介质地震资料处理中的应用:以南川地区为例[C]//中国地质学会2015学术年会论文摘要汇编(下册). 中国地质学会,2015,9:811−819. JIANG Hongying,CHEN Gang,CHENG Chen. Application of anisotropic velocity analysis technology in seismic data processing of VTI medium:A case study of Nanchuan area[C]//Abstract compilation of the 2015 Annual Conference of the Geological Society of China (Volume II). Geological Society of China,2015,9:811−819.
[16] 付强,罗彩明. 基于VTI介质理论的P波速度分析和动校正[J]. 物探化探计算技术,2008(1):10−16,88. doi: 10.3969/j.issn.1001-1749.2008.01.003 FU Qiang,LUO Caiming. P-wave velocity analysis and dynamic correction based on VTI media theory[J]. Computing Techniques for Geophysical and Geochemical Exploration,2008(1):10−16,88. doi: 10.3969/j.issn.1001-1749.2008.01.003
[17] 李勤,王玮,马随波,等. HTI煤层方位AVO响应与裂隙识别[J]. 地球物理学进展,2021,36(1):178−186. doi: 10.6038/pg2021DD0358 LI Qin,WANG Wei,MA Suibo,et al. Analysis of azimuthal AVO response and crack identification on HTI tectonic coal[J]. Progress in Geophysics,2021,36(1):178−186. doi: 10.6038/pg2021DD0358
[18] ANDREAS R. P-wave reflection coefficients for transversely isotropic models with vertical and horizontal axis of symmetry[J]. Geophysics,1997,DOI: 10.1190/1.1444181.
[19] RUGER A. Variation of P-wave reflectivity with offset and azimuth in anisotropic media[J]. Geophysics,1998,63(3):935−947. doi: 10.1190/1.1444405
[20] 霍国栋,杨荣荣,司国帅,等. 叠后拟声波反演及门槛值确定方法[C]//中国石油学会2019年物探技术研讨会论文集. 2019:562−564. HUO Guodong,YANG Rongrong,SI Guoshuai,et al. Post-stack onomatopoeia inversion and threshold value determination method[C]//Proceedings of the 2019 Geophysical Prospecting Technology Symposium of the Chinese Petroleum Society. 2019:562−564.
[21] 魏文希,师素珍,孙超,等. 拟声波反演技术在识别煤层顶底板砂泥岩中的应用[J]. 物探与化探,2016,40(1):220−224. WEI Wenxi,SHI Suzhen,SUN Chao,et al. Application of pseudo-acoustic inversion technique in identifying sandstone and mudstone of coal seam roof and floor[J]. Geophysical and Geochemical Exploration,2016,40(1):220−224.
[22] 赵继龙,熊冉,陈戈,等. 伽马拟声波分频重构反演在储层预测中的应用[J]. 地球物理学进展,2013,28(4):1954−1961. doi: 10.6038/pg20130438 ZHAO Jilong,XIONG Ran,CHEN Ge,et al. Gr Quasi-Acoustic frequency divisions reconstruct seismic inversion and application in reservoir prediction[J]. Progress in Geophysics,2013,28(4):1954−1961. doi: 10.6038/pg20130438
[23] 闫家伟,王文庆,吕芳芳,等. 复杂碳酸盐岩储层多数据融合预测技术:以千米桥潜山奥陶系为例[J]. 石油地球物理勘探,2021,56(3):583−592,415. YAN Jiawei,WANG Wenqing,LYU Fangfang,et al. Fusion of multiple data for predicting complex carbonate reservoirs and its application:a case study on Ordovician of Qianmiqiao buried hills[J]. Oil Geophysical Prospecting,2021,56(3):583−592,415.
[24] 印兴耀,张洪学,宗兆云. OVT数据域五维地震资料解释技术研究现状与进展[J]. 石油物探,2018,57(2):155−178. doi: 10.3969/j.issn.1000-1441.2018.02.001 YING Xingyao,ZHANG Hongxue,ZONG Zhaoyun. Research status and progress of 5D seismic data interpretation in OVT domain[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum,2018,57(2):155−178. doi: 10.3969/j.issn.1000-1441.2018.02.001
[25] VERMEER G J O. Creating image gathers in the absence of proper common-offset gathers[J]. Exploration Geophysics,1998,29(4):636−642.
[26] 詹仕凡,陈茂山,李磊,等. OVT域宽方位叠前地震属性分析方法[J]. 石油地球物理勘探,2015,50(5):956−966,806. ZHAN Shifan,CHEN Maoshan,LI Lei,et al. OVT-domain wide-azimuth prestack seismic attribute analysis[J]. Oil Geophysical Prospecting,2015,50(5):956−966,806.
[27] 王霞,李丰,张延庆,等. 五维地震数据规则化及其在裂缝表征中的应用[J]. 石油地球物理勘探,2019,54(4):844−852,725. WANG Xia,LI Feng,ZHANG Yanqing,et al. 5D seismic data regularization and application in fracture characterization[J]. Oil Geophysical Prospecting,2019,54(4):844−852,725.
[28] 康希栋. 沁水煤田町店勘探区太原组K2-K4灰岩段沉积环境[J]. 华北地质矿产杂志,1994(3):293−297. KANG Xidong. Sedimentary environment of K2-K4 limestone member of Taiyuan formation in southeast Qinshui coalfield[J]. North China Geology,1994(3):293−297.
[29] 马骥,蔺成森,王青振. 高家堡矿井煤层顶板原生裂缝带分布[J]. 山东煤炭科技,2021,39(10):200−202,211,218. doi: 10.3969/j.issn.1005-2801.2021.10.067 MA Ji,LIN Chengsen,WANG Qingzhen. Distribution of primary fracture zone in coal seam roof of Gaojiapu mine[J]. Shandong Coal Science and Technology,2021,39(10):200−202,211,218. doi: 10.3969/j.issn.1005-2801.2021.10.067
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