大武地電場觀測干擾源判定分析

李焱林,杜利峰,鐘輝宗,席旭忠,王濤

(青海省地震局,青海 西寧 810005)

0 引 言

地電場的觀測和研究已有百年歷史,但在最近的40年才將其運用于地震前兆觀測及研究[1—3]。地電場作為重要的地震前兆物理場,大量的研究與實際震例證明地電場的異常變化是一種有效的地震短臨預報手段[4]。隨著工、農、牧業的蓬勃發展,對地球物理的觀測環境影響巨大,不光是地電數據,對地磁觀測、重力觀測、流體觀測都有很大的影響。人類生產生活造成的眾多干擾導致在整個地球物理觀測的數據中很難辨識出臨震異常,極大的影響了短臨預報工作的研究。

隨著城市現代化建設及不斷的發展導致了地電觀測場地環境的不斷惡化,大量的工農業生產、基建工程以及民用生活用電設施的增加導致了漏電干擾源的增加,嚴重地影響觀測數據的質量和地電觀測的預報效能。地電場測區漏電是一種嚴重影響觀測數據的異常干擾,通常會使觀測曲線出現大幅度的階躍,嚴重地干擾還會影響地電場的日變形態,日變曲線被壓制就會導致分析人員難以在觀測數據中捕捉到微弱的與地震有關的異常變化。

因此,在實際的觀測過程中遇到漏電干擾時要快速準確的判斷計算出干擾源并予以解決,這樣才能保證地電觀測數據的可靠性。目前已經有張宇、王蘭煒于2023年5月首次提出的點源干擾源定位法來定位干擾源的具體位置,該方法是通過建立點源干擾源對地電觀測數據影響的模型計算出干擾源對地電觀測數據的影響幅度,并計算出干擾源相對于公共極的精確位置并進行實地排查最終確定干擾源[5]。該方法應用實踐于江蘇高郵等臺站的實際干擾排查工作中且干擾源位置判斷精確,理論計算與實際排查的結果一致。該方法適用于地電觀測場地附近干擾源較多的地方,如密集村莊、工廠等,此類觀測場地周圍用電設施眾多,普遍排查耗時耗力,需要這種精準定位法做出精準判斷。

本文利用“VAN”法排查大武地電場GEF-2型儀器觀測場地干擾源,由于大武GEF-2地電場附近只有十戶牧民且每戶間隔較大,因此采用“VAN”法只需計算出大致干擾源方位即可判斷出干擾源位置,再根據判斷方向對該區域小范圍內的用電設施進行排查就能判斷出漏電位置并解決。通過排查分析大武地電場干擾情況發現理論計算干擾源方位與實際排查的位置基本一致,因此認為該法具有一定可行性,可用于日后地電場數據干擾源的異常核實工作。

1 大武地電場觀測概況

大武地電場位于青海省甘德縣青珍鄉草灘,海拔高度4 088 m,臺基巖性為砂礫巖。臺站緊靠101省道大武—甘德段,南側河谷階地,整個地勢為向南緩傾斜的單斜坡,距北河中心地帶落差15 m。地電場獨立布設電極和線路,采用地電場常用的L型觀測裝置布設。具體為:在場地中心點向北和向西布設測線,每個方向均有兩個測道,選取不同極距埋設電極,其中長極距為300 m,短極距為150 m,形成6極共用,室內分線組合成12個輸入端進入儀器,形成6個測道,分別是:南北向長極距300 m、南北向短極距150 m、東西向長極距300 m、東西向短極距150 m、北東向斜道長極距420 m、北東向斜道短極距210 m。采用甘肅地震局生產的固體不極化專用電極6個,埋設在地表凍土層以下的沙質沉積物中,深度為3.3 m。場地附近附牧民固定居住點存在生活用電不規范的情況,偶爾有漏電干擾情況發生從而影響數據質量。由于場地附近有多個居住點,導致我們排查干擾時面臨著排查范圍太大的難題,因此希望通過干擾源定位方法確定干擾源方位,這樣就可以縮小排查范圍,提高干擾源排查效率。

地電場觀測儀器為GEF地電場儀。大武地電場采用第二象限“L”型布極方式(圖1)。其中,中心公共電極O1和O2布設于同一位置,其他四個電極A1,A2,B1,B2與公共電極O1和O2構成三個地電場觀測方向,分別為北南測向長極距A1O1和短極距A2O2,東西測向長極距B1O1和短極距B2O2,斜道側向為長極距A1B1和短極距A2B2。由于公共電極O1和O2為同一位置,因此統稱為O來討論。

圖1 地電場布極

2 大武地電場干擾特征

大武地電場2022年底由于東西方向短極距電極(圖1中B2)故障導致東西向短極距B1O和斜道短極距A2B2觀測數據不可用,直到2023年4月8日更換電極后觀測數據才恢復正常,日變化清晰、各測道系數高、日差值小,觀測數據質量較好。自2023年5月17日開始,觀測數據出現了明顯的階躍變化,數據正常情況下的日變幅度為3.59～6.25 mv/km,發生干擾情況后數據變化幅度為7.02～12.01 mv/km(表1),其數據變化明顯區別于正常的日變化,此類型階躍變化不定期出現(圖2～4)。

表1 2023年干擾幅度

圖2 2023年7月23日觀測數據時序曲線

圖3 2023年7月25日觀測數據時序曲線

圖4 2023年8月27日觀測數據時序曲線

圖6 干擾源示意圖

通過對觀測數據波形的分析,此次異常存在以下幾個特征:

(1)通過連續統計數天觀測數據的干擾時間,發現該階躍變化只出現在白天時段,大約9～19時之間,與人類生產工作及生活作息時間基本重合。

(2)北南向、東西向長短極距(OA1和OB1)受干擾影響明顯,且南北向、東西向階躍干擾變化趨勢相反。

(3)斜道長極距(A1B1)、短極距(A2B2)基本不受影響。

3 分析原理和處理方法

3.1 原理介紹

“VAN”法是利用多極矩地電場去噪聲原理[6-7],利用多極距展開地電場觀測,在南北向和東西向布設多組不同極距的電極,通過同一方向上長短極距的地電場場強分量的變化量分析干擾對地電觀測的影響。地電場觀測到的物理量就是按照固定的距離埋設電極,然后測量相關電極之間的電位差與電極間距離的比值,根據該原理可得出如下關系式:

(1)

EA1B12=EA1O2+EB1O2

(2)

V=1/roij

(3)

VA1,VA2,VB1,VA1,VO分別代表各點的電位,L代表兩個電極之間的距離,r為觀測點到信號源點的位置,i=1、2,j=A、B。

由信號源產生的電位V會隨著與觀測點的距離r的增大而減小,對于觀測臺站,不同距離的信號源對多極距觀測系統中各個電極的電位變化影響也不同。對于遠源場而言,其場源到觀測點的距離足夠長,測點上兩個不同極距的電場強度大致相等。而相對于近源場,測點上兩個不同極距的電場強度差異較大,如果信號源位于測區內部,兩個同向極距上的場強變化甚至會相反。因此在干擾識別前應先判斷場源信號特征。

3.2 干擾源分析

大武地電場GEF-2型儀器架設于甘德縣青珍鄉的牧場中,由電極構成的三角形觀測區內無任何用電設施,因此完全可以排除內場干擾源的情況。根據上述觀測原理發現大武地電場的階躍干擾變化特征為北南向、東西向長短極距受影響,且北南向、東西向變化趨勢相反,但是斜道長極距、短極距基本不受影響。具體變化為北南向長、短極距觀測數值受干擾變化幅度增大;東西向長、短極距觀測數值受干擾變化幅度減小。確定北向、東向為電場正方向,根據地電場布設以及計算原理式(1),北南向長、短極距觀測數值受干擾變化幅度增大可以得出干擾電場的方向也為由南向北。根據東西向長、短極距觀測數值受干擾變化幅度減小可以得出干擾電場的方向為由東向西。北東向長短極距均未發生階躍情況,根據公式可以判斷出干擾源G造成的干擾場強相對于長極距A1B1電極的干擾電位差的影響幅度是相等的,就是說干擾源G與長極距A1B1電極的距離是相等的,北東向短極距變化亦是如此,也就是認為干擾源G的方位處于北東向的垂直平分線附近,通過大致的判斷分析得出結論此次變化特征符合近源信號且干擾源位于場地的東南方向。

3.3 干擾源方位計算

大武地電場電極的布極方式為第二象限 “L”型布局,由此可以考慮用北南、東西2個方向的地電場矢量合成計算出干擾源的方位,即測量出受干擾情況發生時各方向受干擾的干擾變化幅度,再通過理論計算得到干擾源的入射地電場布極中心的方位角度,從而判斷出干擾源的方位。

本文選取2023年7月23日、7月25日、8月27日三組階躍干擾較為明顯的數據時段進行研究,提取到的干擾幅度見表1。

3.4 干擾源現場核實

根據干擾電場的初步分析以及抽取典型干擾的階躍數據的矢量計算值可以判斷出該干擾源來自于地電場測區三角形的外場,且位于以公共極為原點的東南方向。具體方位根據干擾源方位角計算結果的數據可以確定為第二象限北偏西41～45.7°之間的反向延長線區域。根據計算結果進行了實地排查發現位于公共極的東南方向牧民家中存在牧民生活用電系統的漏電干擾,在牧民抽水、做飯等用電時間段地電觀測數據存在大量的階躍情況。工作人員建議牧民家在固定一天停止用電后對數據進行觀察發現干擾隨即消失,計算結果與現場排查結果基本相符。

綜上所述,大武地電場的階躍干擾導致的數據異常就是與附近牧民的生產生活有關,且干擾開始的時段與牧民轉場至地電場附近的時間段基本吻合。干擾的整個過程如圖2～4,牧民在使用用電設備時,由于設備漏電導致巨大電流引入地電場附近的土壤中,從而導致觀測數據中產生階躍變化。隨著用電設備使用結束,漏電電流隨之消失,干擾電場也隨之消失,觀測數據恢復正常。

4 結 語

此次對大武地電場的干擾研究,首先利用“VAN”法判斷出數據階躍變化由近場干擾源導致,通過提取出的干擾幅度結合矢量計算公式進行計算分析確定干擾源的方位角范圍,根據計算結果得到的方位進行詳細的現場核實等工作最終確定了干擾源。該方法只能大致的計算出干擾源的方位范圍,不能計算出干擾源與地電場的相對距離,希望在后期的學習研究中能在計算出方位的基礎上確定距離以縮小排查范圍。在地電場周圍的可疑干擾源較少的情況下可以使用本方法排除,在確定干擾源的方位范圍后進行小范圍排查,省時省力。針對地電場觀測的此類干擾,大武地震臺工作人員計劃通過現場宣講以及協助改造等工作措施來改善地電場觀測環境;同時在日后的數據處理過程中可以用此類方法進行干擾源判斷,利用理論知識剔除觀測數據中的非臨震異常數據,為地電觀測研究提供穩定可靠的基礎數據。