ВВЕДЕНИЕ

Еще Б.Б. Голицын, проводя сейсмические наблюдения на нефтяных промыслах Баку, отмечал связь фоновых колебаний с процессами, происходящими в среде. В середине XX века стало окончательно понятно, что микросейсмы не просто помеха или побочный продукт сейсмической регистрации, а являются уникальным инструментом диагностики среды [Саваренский, Кирнос, 1949; Монахов и др., 1959; Винник, 1965 и многие др.]. Были получены данные, свидетельствующие о том, что характеристики микросейсмических колебаний несут в себе информацию об особенностях строения среды, об изменениях, которые готовятся или происходят в массиве горных пород.

Появление более чувствительного оборудования, активное развитие сейсмических наблюдений во всем мире и расширение возможностей цифровой обработки способствовали получению нового объема знаний; в том числе и о микросейсмических колебаниях. За последнее десятилетие созданы новые модели генерации микросейсм, появились более совершенные методики их анализа. Соответственно, расширились области применения результатов регистрации микросейсмических колебаний, как инструмента геофизических исследований. Например, их используют при изучении процессов, происходящих в океанах [Ardhuin et al., 2012; Larose et al., 2015; Podolskiy, Walter, 2016; Anthony et al., 2018] и озерах [Lynch, 1952; Kerman, Mereu, 1993; Koper et al., 2009; Xu et al., 2017; Anthony et al., 2018; Smalls et al., 2019; Carchedi et al., 2022], при проведении пассивной томографии [Королева и др., 2009; Яновская, Королева, 2011; Shapiro et al., 2005; Campillo et al., 2011], для изучения изменений напряженно-деформированного состояния разных участков земной коры [Wegler, Sens-Schonfelder, 2007; Brenguier, 2008a, 2008b; Wegler et al., 2009; Chen et al., 2010; Zacarelli et al., 2011; Hobiger et al., 2016 и др.], для мониторинга площадок особо ответственных сооружений, месторождений и пр. [Алешин, 2017; Хогоев и др., 2019].

Существенная модернизация региональных сетей сейсмологических наблюдений в России позволила в основном завершить переход на цифровую регистрацию, увеличить количество сейсмостанций, оснастив их широкополосными датчиками и расширив возможности передачи информации. Все это позволяет использовать данные долговременных наблюдений стационарных сейсмостанций для анализа микросейсмического шума с таким же успехом, как это раньше делалось только в ходе специальных полевых экспериментов.

В предлагаемом обзоре рассмотрены основные параметры микросейсмических колебаний в широком диапазоне частот и методики, позволяющие использовать их свойства и характеристики в качестве инструмента геофизических исследований. В первую очередь – для построения геомеханических моделей массива и выявления локальных неоднородностей участков земной коры по данным долговременных наблюдений сейсмической сети. В качестве иллюстрации применения современных методов анализа микросейсм в статье использованы данные, полученные на УНУ “Сейсмоинфразвуковой комплекс мониторинга арктической криолитозоны и комплекс непрерывного сейсмического мониторинга Российской Федерации, сопредельных территорий и мира”.

СТРУКТУРА МИКРОСЕЙСМИЧЕСКОГО ШУМА

Микросейсмические колебания были замечены, а их источники были во многом определены одновременно с началом сейсмических измерений. Уже в работах начала XX века был установлен круг возможных источников и выяснен преимущественный физический механизм микросейсмических волн, их связь с волновыми явлениями, ветром, давлением и пр. Одно из первых определений микросейсмических колебаний, данное Б.Б. Голицыным [Голицын, 1909] вполне актуально до сих пор: микросейсмические явления — это непрерывные колебания грунта, регистрируемые повсюду в мире, независимо от активности землетрясений.

На первых этапах развития сейсмологии такие колебания существенно осложняли исследования. “… Эти колебанія, налагаясь подчасъ на записи сейсмографами отдаленныхъ землетрясеній, очень затрудняютъ, — особенно, если послѣднія мало интенсивны, — чтеніе и разработку соотвѣтствующихъ сейсмограммъ …” [Голицын, 1909]. Так что основное направление исследований было подчинено изучению микросейсмических колебаний как помех (появилось замещающее понятие “микросейсмический шум”), поиску источников их возникновения и исследованию основных характеристик сейсмического шума. При этом, довольно быстро стало очевидным, что регистрация микросейсмических колебаний способна обеспечить исследователя весьма информативными данными.

Общее представление о механизмах генерации и особенностях распространения микросейсм было сформировано уже к середине ХХ века и развивается до сегодняшнего дня [Бончковский, 1946; Саваренский, Кирнос, 1949; Монахов и др., 1959; Винник, 1965; Монахов, 1977; Табулевич, 1986; Longuet-Higgins, 1950; Wilson, 1953; Hasselmann, 1963; Bard, 1999 и многие другие]. В 1980-е годы была впервые опубликована, повсеместно используемая в качестве эталона, модель максимального и минимального уровня микросейсмических колебаний, которая несколько раз уточнялась [Peterson, 1982, 1993].

Обобщение всех имеющихся данных привело к пониманию, что микросейсмический шум (в англоязычной литературе установился термин seismic ambient noise) является результатом нелинейного взаимодействия между атмосферой, океаном и твердой Землей. В результате такого взаимодействия – волн в океане, ветра, колебаний локальных блоков среды, транзитных волн, их отражений, деятельности человека и пр. – формируется микросейсмическое поле, являющееся результатом взаимодействия сейсмических волн различных типов. Очевидно, что бесконечное множество источников превращает микросейсмические колебания в случайный процесс, который чаще всего и моделируют как результат интерференции набора случайных источников. По частотному диапазону микросейсмические шумы в общем можно разделить на низкочастотные (менее 1 Гц) и высокочастотные от 1 до 1000 Гц (диапазон частот более 1000 Гц уже попадает в область сейсмоакустических шумов). Часто выделяется диапазон первичных и вторичных микросейсм: частоты от 0.05 до 0.3 Гц (рис. 1).

Рис. 1.

Минимальный и максимальный уровень микросейсмического шума по модели [Peterson, 1993] с отмеченными основными механизмами в соответствующих диапазонах частот.

Здесь и далее мы будем использовать набор терминов, используемый в русскоязычной литературе (микросейсмы, микросейсмический шум, микросейсмическое поле и пр.), считая их синонимами для названия микросейсмических колебаний во всем диапазоне частот.

Высокочастотные микросейсмы

Антропогенный шум. Многими авторами отмечается, что энергия и распределение источников шума определяется частотным диапазоном и условиями проведения измерений. Это особенно значимо для микросейсм в высокочастотной области, источники которых, по большей части, являются антропогенными. В диапазоне высоких частот выше 2‒3 Гц уровни сейсмического шума (на суше) определяются главным образом ветровыми нагрузками и антропогенным воздействием [Wilson, 1953; Webb, 2002], убывая с ростом частоты пропорционально квадрату периода [Запольский, 1960; Винник и др., 1967].

Регистрация микросейсм в разных точках поверхности Земли показывает, что антропогенные составляющие присутствуют в высокочастотном диапазоне спектра сейсмических колебаний практически везде [Капустян, 2000]. В составе волнового поля микросейсм они представлены весьма постоянными частотами, которые определяются в виде узких спектральных пиков. Набор подобных антропогенных (или “техногенных”) частот, достаточно хорошо известен [Яковлев, Алешин, 1994; Спивак, 1994; Капустян, Юдахин, 2007]. В первую очередь такие спектральные пики характерны для наводок, вызванных промышленными силовыми линиями передачи переменного тока с частотой 50 Гц, или для их гармоник 25, 12.5, 8.33, 2.78 Гц и т.д. (соответствующие гармоники наблюдаются на территории бывшего СССР повсеместно [Сероглазов, 1988; Капустян, Юдахин, 2007]). Ряд частот – 2.08, 2.78, 3.13, 4.3, 6.7 Гц – связывают с вибрацией мощных элект-рическими машин и ГЭС [Яковлев, Алешин, 1994; Капустян, Юдахин, 2007; Лисейкин, Селезнев, 2021]. Как правило, наличие антропогенных пиков или четко привязывается к рабочему времени, или имеет стационарный характер, если источником является оборудование непрерывного цикла работы. Присутствие таких вибраций в составе микросейсмического шума может в зависимости от характера работы оборудования длиться несколько секунд/минут или быть весьма продолжительным. Их амплитуды на горизонтальных компонентах, как правило, несколько превышают вертикальную составляющую, а значения частоты весьма слабо (около сотых долей герц) флуктуируют во времени. Характер движения частиц грунта на рассматриваемых частотах для различных моментов времени имеет вид, близкий к линейному [Кишкина, 2003].

Большая часть антропогенных источников (транспорт, дизельные установки и т.п.) генерирует сейсмически шум не на отдельных частотах, а в некотором диапазоне. На рис. 2 приведен пример спектральной характеристики микросейсмических колебаний, зарегистрированных в 3.5 км к югу от железной дороги. Обычно продолжительность интенсивной фазы шума при прохождении поезда не превышает 3‒5 мин; в спектральной области он проявляется на частотах свыше 2 Гц, с максимумом в полосе 4‒6 Гц. В этой полосе уровень шума увеличивается на 10‒12 дБ.

Рис. 2.

Пример спектральной характеристики микросейсмических колебаний, зарегистрированных при прохождении поезда в 3.5 км от точки регистрации (1), в сравнении с фоновым уровнем шума (2).

Влияние ветровой нагрузки на уровень высокочастотных микросейсм. Вызывают разногласия и данные о воздействии на уровень микросейсмических колебаний ветровой нагрузки. Еще в 1913 г. Б.Б. Голицыным были сопоставлены периоды увеличения и уменьшения микросейсмических колебаний на четырех далеких сейсмических станциях с направлением и силой ветра (а также с состоянием моря на различных побережьях). При этом однозначной связи между локальными параметрами ветровой нагрузки и уровнем микросейсмических колебаний на станциях, установленных в совершенно разных условиях (Пулково, Иркутск, Тифлис, Ташкент), Б.Б. Голицын не обнаружил [Голицын, 1960].

Современные данные по оценке создаваемого ветром высокочастотного микросейсмического шума также весьма разнообразны. Основные вопросы – насколько линейна связь параметров ветра с уровнем регистрируемых на поверхности микросейсм и насколько эффективно можно понизить влияние ветровой нагрузки путем широко используемого небольшого заглубления аппаратуры.

Давно продемонстрировано, что при работе на поверхности важную роль играют условия установки датчиков: когда аппаратура оказывается в непосредственной близости от деревьев, амплитуды шума существенно увеличиваются. Во многих работах скорость ветра 3‒4 м/с отмечена в качестве значимой границы появления эффекта [Wilson, 1953; Carter et al., 1991; Withers et al., 1996; Young et al., 1996]. Подчеркнем, что результаты экспериментов разных авторов подчас сильно расходятся. В одних работах показано, что создаваемый ветром шум четко фиксируется на поверхности, но не наблюдается на заглубленных датчиках [Carter et al., 1991 и обзор там]. При этом в других условиях оказывается, что независимо от профиля ветра или местной литологии, все участки демонстрируют хорошую корреляцию между повышенным уровнем шума и более высокой скоростью ветра, даже на значительных глубинах: в работе [Young et al., 1996], например, речь идет о данных, полученных на глубине 367 м. По данным [Harms, 2010] на частотах менее 0.1 Гц вариации сейсмических амплитуд на глубине 90 м сильно коррелируют со скоростями приземного ветра; на глубине 1250 м такой корреляции нет.

Вероятно, можно сделать общий вывод, что создаваемый ветром шум является широкополосным (по крайней мере, от 1 до 60 Гц) и, по-видимому, нелинейным, резко усиливающимся при превышении порога скорости ветра (3‒4 м/с в пределах нескольких метров от поверхности; и выше 8 м/с для глубины нескольких сотен метров) [Ананко, Смирнов, 1994; Young et al., 1996].

Параметры шума как функция глубины сильно зависят от места установки измерительного оборудования. Антропогенная деятельность, ландшафтные условия, геология и погодные условия являются основными факторами, влияющими на характеристики поля шумовых волн. Несмотря на зависимость от местоположения, по крайней мере одно общее наблюдение вытекает из исследований параметров микросейсмических колебаний на разной глубине регистрации: амплитуда шума уменьшается с глубиной, особенно на высоких частотах. Высокочастотные микросейсмические колебания на поверхности имеют бóльшую амплитуду, они более изменчивы во времени и более когерентны, чем на подземных участках [Carter et al., 1991].

В зависимости от места установки разница между уровнем микросейсм на поверхности и в глубине может быть разной. Так, в одной точке установки на частотах в диапазоне от 15 до 40 Гц разница между шумами на поверхности и на глубине 900 м может составлять около 10 дБ [Carter et al., 1991]. А в другом месте заглубление всего на 40 м может позволить улучшить соотношение сигнал/шум на 10–20 дБ в диапазоне от 10 до 20 Гц [Withers et al., 1996]. Есть данные [Young et al., 1996 и обзор там], что в диапазоне от 3 до 10 Гц амплитуды, зарегистрированные на поверхности, даже меньше, чем в скважине глубиной 100 м. Соотношение менялось в пользу скважинных данных только в диапазоне свыше 20 Гц.

Несомненно, установка датчиков в приямках при временной регистрации позволяет избежать прямого воздействия на аппаратуру ветра и атмосферных осадков. Общие оценки, полученные с целью определения условий установки аппаратуры для максимально эффективной регистрации слабых сигналов, показали, что для достижения заметного снижения уровня микросейсмического шума необходимо заглубление аппаратуры не менее чем на 100 м [Кедров, 2005].

Амплитуды колебаний на поверхности могут существенно меняться в зависимости от толщины рыхлого слоя [Гайский, 1970; Саваренский, 1972; Алешин, 2017; Lermo, Chavez-Garcia, 1993 и др.]. Максимуму будут соответствовать ситуации, когда волна, приходящая к поверхности, и волны, отраженные внутри слоя, складываются, обладая одинаковой фазой. При этом, чем больше мощность рыхлых осадочных толщ, тем больше амплитуда шумов в определенном частотном диапазоне. Например, слой мощностью менее 5 м практически не будет влиять на характеристики колебаний в частотном диапазоне до 25–30 Гц [Сероглазов и др., 2009]. Изменяя общий уровень интенсивности регистрируемых на поверхности колебаний, осадочный слой не меняет общий характер спектральных форм [Дубянский и др., 2009].

Эндогенные микросейсмы. При спектральном анализе микросейсм может выделяться ряд гармоник, источники которых имеют эндогенный характер. Вариация частоты таких пиков способна достигать 0.5 Гц. Изменение амплитуды пиков и само их наличие, как правило, не привязывается к рабочему антропогенному циклу. Появление ряда экспериментальных и теоретических моделей блочной геофизической среды [Кочарян, Родионов, 1988; Кочарян, Федоров, 1990; Кочарян, 2016] позволило предположить, что природа таких гармоник в высокочастотных микросейсмических колебаниях связана со сложностью геофизической среды как механической системы [Кочарян, Кабыченко, 2003; Кочарян, Спивак, 2003; Колосова и др., 2015], отвечающей на внешнее длиннопериодное воздействие [Кишкина, Спивак, 2003; Колосова и др., 2015].

Наиболее доступное и удобное для изучения постоянно присутствующее внешнее возмущение – лунно-солнечный прилив, который часто рассматривается как весьма важный фактор, способный влиять на параметры эндогенных микросейсмических колебаний [Любушин и др., 1997; Авсюк, 1996; Кишкина, Спивак, 2003; Адушкин и др., 2012 и многие другие]. В 1980-х гг. прошлого века был опубликован ряд работ о явлении модуляции высокочастотных микросейсмических шумов, обусловленной длиннопериодными деформирующими процессами: земными приливами и собственными колебаниями Земли [Рыкунов и др., 1980; Каррыев, 1984; Сероглазов, 1991; Тюпкин, 2002]. При этом многие не обнаруживали подобных явлений или отметили их неустойчивость [Гальперин и др., 1987; Сидорин, 2004; Vidale et al., 1998]. В некоторых работах [Спивак, Кишкина, 2004; Сероглазов и др., 2009] предполагается, что эффекты модуляции длиннопериодными деформационными процессами проявляются в отдельных частотных диапазонах сейсмического шума, в то время как для сигнала в целом модуляция не подтверждается. Предполагается, что это может быть связано со структурными особенностями изучаемого участка и речь идет об избирательной реакции блочной среды на внешние возмущения. Авторы [Сероглазов и др., 2009] отмечают, что к сопоставлению фаз земных приливов с результатами их наблюдений лучше всего подходит модель цепочек блоков массива, находящегося под действием приливных сил [Родионов, Кондратьев, 1996].

Большой объем работ по изучению связи параметров эндогенных микросейсмических колебаний с внешним действием приливных сил, обусловленных гравитацией Луны и Солнца, проделан на Камчатке [Салтыков и др., 2008; Салтыков, 2014 и др.]. Регистрация была организована в пунктах, достаточно удаленных от районов индустриальной и транспортной активности, что дало возможность реализовать максимальную чувствительность регистрирующей аппаратуры. Анализ длинных рядов непрерывных данных пополнил ряд свидетельств о модуляции высокочастотных микросейсмических шумов приливами, поскольку исследователи смогли выявить статистически значимые приливные эффекты в сейсмическом шуме [Салтыков и др., 2008; Кугаенко и др., 2008; Салтыков, 2014]. При этом авторы утверждают, что эффект не является стабильным во времени, а становится устойчивым только перед сильным региональным землетрясением.

Здесь следует уточнить, что неоднородное строение коры приводит к возникновению расхождений между расчетной и экспериментально измеренной величинами деформации в районе наблюдений, так что вопрос о механизме воздействия приливного возмущения на параметры сейсмических шумов остается открытым. Тем более, что любые околосуточные вариации крайне сложно отделить от антропогенного воздействия [Гальперин и др., 1989], даже на достаточно удаленных пунктах регистрации. Вероятно, можно говорить об избирательной реакции среды на внешние возмущения, когда для некоторых частот или частотных диапазонов наблюдается заметный отклик на внешние воздействия и, следовательно, наилучшая корреляция между двумя процессами. Тем не менее эффект требует дальнейшего подтверждения и разработки возможного механизма.

Низкочастотные микросейсмы

В диапазоне очень низких частот 0.0002–0.05 Гц вариации параметров микросейсмического шума связывают с изменением атмосферного давления. На этих частотах вертикальные сейсмометры реагируют на изменение силы тяжести вследствие изменения атмосферного давления вблизи места установки датчика. Турбулентность в пограничном слое атмосферы непосредственно над поверхностью Земли является характерным источником шума, возникающего на горизонтальных компонентах сейсмометров [Murphy, Savino, 1975]. Натурные измерения, проводимые [Murphy, Savino, 1975], показали, что шумы, измеренные в штольне на глубине 150 м, связанные с флуктуациями атмосферного давления, затухают на 90% по сравнению со значениями на поверхности. Отметим, что широкополосные сейсмометры достаточно чувствительны к изменениям температуры, и при установке приборов большое внимание стали уделять изоляции корпуса для минимизации влияния вариаций давления и температур [Hutt, Ringler, 2009]. Широкополосные приборы с нарушенной герметичностью могут иметь повышенные шумы на горизонтальных компонентах из-за изменения силы тяжести при воздействии на инерционную массу сейсмометра [Кислов, 2009].

В последние годы развиваются новые подходы к обработке и интерпретации результатов регистрации микросейсм в низкочастотном диапазоне [Соболев, 2004, 2006, 2008; Соболев, Любушин, 2006, 2007; Lyubushin, 2021, 2022]. Эти подходы используются, в том числе, для прогноза крупных землетрясений, что будет рассмотрено ниже, в соответствующем разделе.

В качестве иллюстрации к разделу “Структура микросейсмического шума” на рис. 3 приведен пример годовых вариаций спектрального состава микросейсмических колебаний, зарегистрированных в 2020 г. станцией “Максимиха” (MXMB) на расстоянии 700 м от береговой линии оз. Байкал. Эта сейсмостанция функционирует в составе сети наблюдений Бурятского филиала ФИЦ ЕГС РАН с 1998 г. и укомплектована широкополосным датчиком Güralp CMG-40T [Тубанов и др., 2021]. На рисунке отчетливо выделяются разные диапазоны, характеризующие описанную выше структуру микросейсм: хорошо видна полоса частот выше 10 Гц, характерная для антропогенных шумов; диапазон частот 0.5‒2 Гц соответствует озерным микросейсмам, которые проявляются в виде дискретно появляющихся областей повышенной интенсивности СПМ; пик вторичных микросейсм выражен в полосе частот в районе 0.2‒0.3 Гц.

Рис. 3.

Спектральная плотность мощности по ускорению, построенная по данным станции “Максимиха” (MXMB, Z – компонента, 700 м от береговой линии оз. Байкал) за 2020 г.

МЕТОДЫ АНАЛИЗА МИКРОСЕЙСМ

Увеличение числа сейсмических станций, сформированных в системы наблюдений разной конфигурации, а также возможность обработки огромных объемов данных – все это позволило распространить на микросейсмический шум многие классические методы обработки сейсмических сигналов. Развиваются и специальные методики, разработанные для анализа непрерывного потока многоканальных сейсмических данных. Рассмотрим наиболее популярные из них.

Метод анализа сейсмического шума путем расчета спектра плотности мощности отдельных фрагментов колебаний, не осложненных видимым сигналом, с учетом характеристик измерительного канала (примеры такой обработки есть, например, в работах [Кишкина, 2003; Михайлова, Комаров, 2006]), расширился до построения вероятностных моделей микросейсмического шума, когда по значениям спектральной плотности мощности в большом временном интервале строится функция плотности вероятности [Peterson, 1993; McNamara, Buland, 2004]. Обычно вероятностные модели локального участка наблюдений сопоставляются с мировыми эталонными моделями максимального и минимального уровня микросейсмического шума [Peterson, 1993]. В качестве примера такой вероятностной модели на рис. 4 приведен результат анализа данных сейсмостанции сейсмологической сети БуФ ФИЦ ЕГС РАН (Бурятского филиала геофизической службы РАН) за январь 2021 г., проведенного с помощью двух подходов.

Рис. 4.

Спектральная плотность мощности микросейсмического шума по ускорению по данным широкополосной станции “Хурамша” (HRMR) за январь 2021 г.

а ‒ Z-компонента, б ‒ N-компонента, в ‒ E-компонента.

Цветом показано вероятностное распределение уровня шума по частоте. Красной линией показаны значения спектральной плотности мощности (СПМ), рассчитанные методом анализа сейсмического шума в дневные часы в отсутствии сигналов и антропогенных помех. Черные линии ‒ минимальный и максимальный уровень шума, по [Peterson, 1993].

Наличие группы сейсмических станций позволяет восстанавливать вектор медленности и обратный азимут с помощью f-k анализа не только сейсмических сигналов, но и фоновых шумов [Koper et al., 2009; Koper, Hawley, 2010]. Геометрия сейсмической группы определяет обычно достаточно узкий диапазон длин волн и, соответственно, частот, для которых возможно корректное восстановление вектора медленности. Например, многие постоянные сейсмические группы, как “Михнево” [Кочарян и др., 2022] или группы, входящие в Международную систему мониторинга (IMS) [Koper, Hawley, 2010], имеют малую апертуру около 1 км и будут эффективны для исследований параметров сейсмических сигналов в диапазоне частот больше 0.3 Гц.

Методом анализа, который эффективен в широком диапазоне частот, является поляризационный анализ [Koper et al., 2009; Koper, Hawley, 2010; Xu et al., 2017; Nakata et al., 2019], который, требует наличия трехкомпонентных станций. Наряду с оценкой обратного азимута, анализ частотно-временной поляризации является одним из важных инструментов характеристики и определения местоположения областей источников сейсмического шума. Непрерывный анализ поляризации в разных полосах частот на разных сейсмических станциях позволяет количественно определить поляризованные сигналы, соответствующие разным типам волн, и получить их обратные азимуты, определить зоны источников, генерирующие микросейсмы. Таким образом, можно не только выделить наиболее активные области формирования микросейсм, но и проследить, например, сезонные вариации их параметров на различных частотах [Davy et al., 2015].

Как правило, поляризационный анализ основан на вычислении собственных значений и собственных векторов ковариационной матрицы, построенной в некотором временном окне [Flinn, 1965; Kanasewich, 1973; Vidale, 1986; Li et al., 2021]. При анализе сейсмического шума, в отличие от импульсных сигналов, характерных для землетрясений и взрывов, используют восстановление поляризационных параметров как функции частоты и времени [Samson, 1983; Park et al., 1987; Koper, Hawley, 2010].

В последние годы очень широко применяется оценка кросс-корреляции сейсмического шума [Королева и др., 2009; Яновская, Королева, 2011; Shapiro et al., 2005; Bensen et al., 2007; Campillo et al., 2011 и многие др.]. В этих работах теоретическая модель сейсмического шума представляется как усредненная по большому интервалу времени совокупность сигналов от произвольных равномерно распределенных источников. В этом случае кросс-корреляционная функция шума между двумя станциями описывает состояние среды между точками-приемниками в виде функции Грина, которая представляет собой импульсный отклик среды и несет в себе структурную информацию о массиве, в котором происходит распространение волн [Королева и др., 2009; Snieder, 2004].

Кросс-корреляция шумов используется в сейсмической интерферометрии коды волн, которая позволяет проследить изменение скорости распространения волн в земной коре. Кода волны распространяется в среде медленнее, чем прямые волны, поэтому она более чувствительна к изменению скорости. Подход, предложенный в работе [Poupinet at al., 1984] для парных землетрясений, позволяет проследить изменения в скорости распространения волн по разнице времен прихода коды волн двух сигналов в выбранном временном окне. Большим преимуществом сейсмической интерферометрии является отсутствие необходимости использования искусственных источников сейсмических колебаний и возможность использования данных долговременных наблюдений существующей мировой сети сейсмостанций.

Среди методик анализа, разработанных именно для микросейсмических шумов, одним из наиболее популярных остается метод оценки соотношения вертикальной и двух ортогональных горизонтальных составляющих H/V, получивший название метода Накамуры [Nakamura, 1989]. Реализация метода достаточно проста: на каждом исследуемом участке выбираются отрезки записи шума для вертикальной и двух ортогональных горизонтальных составляющих. Ютака Накамура [Nakamura, 1989] первым заметил, что отношения горизонтальных и вертикальных спектров весьма похожи для большинства пар (хотя записи заметно различаются, если компоненты рассматриваются отдельно), что позволяет их использовать для оценки усиления сейсмического воздействия на рыхлых грунтах. Позднее сформировался подход для решения задач сейсмического микрорайонирования, при котором в качестве эталона спектрального отношения H/V выбирается характеристика хорошо известного участка твердых пород. Затем все другие участки, представляющие интерес, сравниваются с этим стандартным участком, что дает информацию о частотах и коэффициентах усиления, вносимых рыхлыми осадочными породами [Fernandez, Brandt, 2000]. Как правило, результаты анализа демонстрируют отчетливое увеличение резонансной частоты между твердыми и мягкими породами, а значения коэффициентов усиления повышаются с увеличением мягкости слоя [Fernandez, Brandt, 2000]. Хотя записи для разных участков могут использоваться независимо, регистрацию рекомендуется вести одновременно, поэтому часто для подробного анализа используется большое количество аппаратуры [Noguchi, Nishida, 2002; Bonnefoy-Claudet et al., 2006b]. Так, для исследования района, который был серьезно поврежден во время землетрясения в Тоттори в 1943 г. (Tottori, M 7.2), на площади около 15 × 7 км было установлено 8 сейсмических групп разной апертуры и 417 трехкомпонентных станций [Noguchi, Nishida, 2002].

В цикле работ, выполненных под руководством А.В. Горбатикова [Горбатиков, 1993; Горбатиков, Степанова, 2008; Горбатиков и др., 2008; Горбатиков, Цуканов, 2011 и др.], было доказано в эксперименте и на численных моделях, что неоднородности земной коры закономерно искажают спектр низкочастотного микросейсмического поля. Над высокоскоростными неоднородностями спектральные амплитуды определенной частоты f уменьшаются, а над низкоскоростными неоднородностями амплитуды возрастают. Частота связана с глубиной H залегания неоднородности и скоростью фундаментальной моды волны Рэлея V_R соотношением H = 0.5 V_R(f)/f. Разработанный метод микросейсмического зондирования (ММЗ) [Горбатиков, 1993] позволяет провести наблюдения по поверхности с небольшим набором датчиков и получать глубинные разрезы от сотен метров до десятков километров. ММЗ применим и в тех случаях, когда вертикальная компонента микросейсмического поля помимо волн типа Рэлея содержит объемные продольные волны. При геологической интерпретации результатов необходимо принимать во внимание, что оценка скорости в обнаруженном включении будет искажена по сравнению с чисто рэлеевским полем [Цуканов, Горбатиков, 2020]. Следует отметить, что для особенностей амплитудного поля микросейсм, которые используются в ММЗ, предлагают и альтернативные объяснения [Яновская, 2017], из которых может быть сделан вывод, что метод способен оценивать только среднюю глубину залегания неоднородности, но не ее вертикальный размер. Однако, учитывая большое число объектов, подвергшихся анализу с помощью ММЗ, и наглядность полученных экспериментальных результатов, можно предположить, что развитие метода будет продолжаться, как и совершенствование его теоретической базы.

ВОЗМОЖНОСТИ АНАЛИЗА МИКРОСЕЙСМИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ ПРИ РЕШЕНИИ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

Микросейсмические колебания нашли широкое применение в разных областях геофизики. Например, исследование строения геологической среды охватывает разнообразные задачи, включающие пассивную томографию, обнаружение локальных неоднородностей, выявление залежей углеводородов, сейсмическое микрорайонирование, изучение вулканов и геотермальных систем. Анализ результатов микросейсмического мониторинга активно применяется при оценке сейсмической обстановки в районе особо ответственных объектов [Алешин, 2017], при поиске предвестников землетрясений [Соболев, 2004, 2006, 2008; Соболев, Любушин, 2006, 2007; Кочарян, Остапчук, 2011; Kocharyan et al., 2018; Lyubushin, 2021, 2022], при оценке чувствительности измерительных сетей и проверке корректной работы оборудования [Мещерякова, Герасимова, 2018]. Характеристики микросейсмических колебаний в непрерывных сейсмических записях могут быть использованы для исследования источников микросейсм в океанах, таких как штормы и ураганы, их миграций в пространстве и изменений во времени, что делает возможным, например, региональный и глобальный мониторинг климата [Davy et al., 2015]. Результаты регистрации низкочастотных колебаний используют для исследования внутренней структуры Земли, построения функций распределения плотности, оценок скорости распространения волн [Nishida, 2013]. В этом разделе рассмотрим некоторые из упомянутых задач подробнее.

В последние несколько десятилетий набирает популярность использование метода томографии поверхностными волнами, выделенными в сейсмическом шуме [Shapiro et al., 2005; Campillo et al., 2011]. Наряду со стандартными активными сейсмическими методами, такой подход показывает достаточно высокую пространственную информативность. Томография поверхностными волнами позволила исследовать, например, низкоскоростные и высокоскоростные аномалии в одной из разломных зон Калифорнии [Shapiro et al., 2005; Campillo et al., 2011], структуру земной коры в районе центральной Мексики [Campillo et al., 2003] и на Кавказе [Королева, 2020]. Этот метод наиболее эффективен при проведении мониторинга плотными широкополосными сейсмических сетями в масштабе континента [Yang et al., 2008; Stehly et al., 2009; Moschetti et al., 2010]. При таких апертурах, на основе методов кросс-корреляции можно восстанавливать информацию о структуре земной коры и верхней мантии с высоким разрешением, включая сейсмическую анизотропию [Moschetti et al., 2010]. Полученные данные можно совмещать с результатами классической активной томографии, что позволяет восстанавливать скоростной разрез до больших глубин вплоть до 500 км [Yang et al., 2008].

Использование кросс-корреляционного анализа микросейсмического поля позволяет оценить вариации скорости распространения сейсмических волн dv/v, которые рассматриваются как индикатор изменения напряженного состояния в среде. Такие методики используются, например, при определении физических механизмов деформирования разломной зоны [Brenguier et al., 2008a; Ikeda, Tsuji, 2018], в ходе исследования состояния геотермальных систем [Obermann et al., 2015; Sanchez-Pastor et al., 2019], при контроле изменений параметров окружающей среды [Meier et al., 2010; Lecocq et al., 2017; Clements, Denolle, 2018; Mao et al., 2019], а в некоторых случаях, при анализе микросейсмического шума перед землетрясениями [Niu et al., 2008]. Интерферометрия по кода волнам находит применение также и при выделении косейсмических и постсейсмических изменений скорости распространения волн [Brenguier et al., 2008a; Ikeda, Tsuji, 2018; Brenguier et al., 2019], мониторинге вулканической активности [Brenguier et al., 2008b, 2014; Obermann et al., 2016; Gomez-Garcia et al., 2018; Sanchez-Pastor et al., 2018], наблюдениях за приповерхностными изменениями массива [Nakata et al., 2019], а также при оценке напряженного состояния массива при ведении горных работ [Olivier et al., 2015ab].

С помощью методов кросс-корреляции микросейсмического шума отмечено изменение вариаций скорости dv/v при землетрясениях 2004 г. Mid-Niigata с М 6.8 [Wegler, Sens-Schonfelder, 2007; Wegler et al., 2009] и Noto Hanto М 6.9 2007 г. [Ohmi et al., 2008]. Также отмечено косейсмическое снижение скорости [Brenguier et al., 2008a] для землетрясения San Simon 2003 г. с M 6.5 и изменение анизотропии [Durand et al., 2011] для землетрясения в Parkfield 2004 г. c M 6.0. Изменение скорости распространения волн на 0.08–0.84% с помощью анализа сейсмических шумов обнаружено также при землетрясении L’Aquila с М 6.1, 2009 г. в Италии [Zacarelli et al., 2011], Wenchuan с М 7.9, 2008 г. в Китае [Chen et al., 2010] и землетрясениях в Японии, включая Tohoku c M_w 9.0, 2011 г. [Hobiger et al., 2016] и др. Комплексные наблюдения изменения скорости распространения волн совместно с данными наблюдений GPS и InSAR, позволяющие выделить медленные движения по разломам, помогают проследить механизмы отмеченных вариаций. Например, резкое уменьшение флуктуаций скорости после землетрясения Parkfield 2004 г. c M 6.0 связывают с постсейсмической релаксацией напряжений в более глубоких участках разломной зоны и окружающих областях [Brenguier et al., 2008a].

Подавляющее большинство исследований микросейсмического шума с помощью кросс-корреляционных методов проводится с использованием поверхностных волн, поскольку используемые измерительные сети расположены, как правило, на поверхности, а в сейсмическом шуме преобладают поверхностные волны, возникающие в результате взаимодействия океана с твердой землей [Webb, 2002]. Использование кросс-корреляционных методов для выделения объемных волн оказалось не столь эффективным [Nakata et al., 2019], однако в некоторых случаях такая задача решается, и объемные волны могут быть обнаружены в составе сейсмического шума [Roux et al., 2005; Landes et al., 2010; Wang et al., 2010]. Например, для подземной шахты Гарпенберг (Швеция) в момент взрыва было отмечено понижение скорости распространения dv/v на 0.025%, а после периода релаксации скорость превысила значения, зафиксированные до взрыва, на 0.025% [Olivier et al., 2015b]. Для железорудной шахты им. Губкина (Белгородская область, Россия) отмечены значительные вариации параметра dv/v на ±(2‒2.5)%, начиная с момента основных подрывов, и далее в течение часа [Besedina, 2020].

Микросейсмические колебания, которые отражают процессы, происходящие на поверхности и в приповерхностных слоях земной коры, можно использовать для мониторинга приповерхностных изменений, происходящих в различных геофизических полях. Например, для вулкана Мерапи (Индонезия) показано, что вариации скорости были вызваны изменением уровня подземных вод [Sens-Schönfelder, Wegler, 2006]. Во многих работах отмечены сезонные вариации изменений скорости [Hobiger et al., 2012, 2016; Hillers et al., 2015]. Для осадочного бассейна Лос-Анджелес (Калифорния) предполагается, что наблюдаемая сезонность может быть вызвана либо изменениями в подземном водоносном горизонте, либо вариациями термоупругих деформаций, которые сохраняются до глубины 15–22 км [Meier et al., 2010]. Термоупругие напряжения также рассматриваются как наиболее вероятный механизм годовых и суточных вариаций изменения скорости при наблюдениях, проводимых в пустыне Атакама (Чили) [Richter et al., 2014]. В осадочном бассейне Северной Германии годовые вариации скорости хорошо согласуются с изменением уровня подземных вод, а также с резким изменением дневной максимальной температуры ниже 0° [Gassenmeier et al., 2015]. Изменение уровня подземных вод при проведении наблюдений в долине Сан-Габриэль (Калифорния) рассматривается в качестве основного фактора, влияющего на вариации скорости распространения волн [Clements, Denolle, 2018].

Исходя из предположений о том, что свойства микросейсмического шума связаны с напряженным состоянием массива, предпринимаются попытки использовать результаты измерений шумов в качестве характеристики процессов, происходящих в очаговой области [Соболев, Любушин, 2007; Соболев, 2008; Кочарян, Остапчук, 2011; Kocharyan et al., 2018; Беседина, 2019; Беседина и др., 2020 и др.] предвестников землетрясений [Соболев, 2004; Соболев, Любушин, 2007; Король и др., 2021 и др.] и даже составления прогнозов [Любушин, 2011, 2016; Салтыков, 2014; Lyubushin, 2009, 2021, 2022 и др.; Sovic et al., 2013].

Согласно лабораторным экспериментам [Кочарян, Остапчук, 2011], смещение спектра специфических низкочастотных микросейсм в длиннопериодную область может оказаться одним из возможных проявлений снижения жесткости разломной зоны перед динамическим срывом. Спектральный анализ возбуждаемых в лабораторной системе “блок‒разлом” микроколебаний позволил продемонстрировать, что спектральный центроид собственных колебаний системы существенно снижается при переходе в метастабильное состояние [Kocharyan et al., 2018]. Описанная гипотеза нашла подтверждение при обработке натурных данных. Для двух зон с ярко выраженной сейсмической активностью (Чилийская зона субдукции и Камчатка) было показано, что для сильных событий с магнитудой М_w ≥ 8 в период за 2‒50 ч до землетрясения наблюдается понижение рассчитанного значения спектрального центроида на 0.12‒0.26 Гц [Беседина, 2019; Беседина и др., 2020]. Для событий масштаба 7 ≤ М_w <8 отмечалось снижение спектрального центроида на 0.12‒0.18 Гц в течение 2‒4 ч перед событием. Причем оценка связи выделенного признака с последующим землетрясением существенно отличается от случайного угадывания: эффективность по методу [Molchan, 1991, 2003, 2010] весьма высока и составляет J_m = 0.61.

Некоторые исследователи полагают, что по мере приближения момента землетрясения изменяется структура микросейсмического шума [Любушин, 2011, 2016; Салтыков и др., 2008; Салтыков, 2014]. Синхронизация длиннопериодных колебаний была ретроспективно выявлена по записям микросейсмических колебаний на станциях, расположенных за 1‒2 тыс. км от очага для Кроноцкого (1997) и Суматранского (2004) землетрясения [Соболев и др., 2005; Соболев, Любушин, 2006, 2007]. Исследование спектральных характеристик микросейсмического шума после землетрясений с M ≥ 7 в диапазоне частот 0.0017‒0.0033 Гц проводилось в работе [Соболев, 2014]. Для землетрясений с M ≥ 7 было отмечено повышение меры когерентности на эпицентральных расстояниях около нескольких тысяч километров, а для землетрясений с M ≥ 8 отмечена согласованность колебаний глобального масштаба, что, по мнению авторов [Соболев, 2014], указывает на обусловленность когерентности собственными колебаниями Земли.

На Камчатке, на основании экспериментально обнаруженного эффекта стабилизации фазы приливной компоненты высокочастотного сейсмического шума (ВСШ) при подготовке сильного землетрясения [Салтыков, Кугаенко, 2007; Зайцев и др., 2011] предложена методика прогноза сильных землетрясений. В работе [Салтыков, 2017] продемонстрировано, что перед сильным региональным землетрясением упорядочивается отклик ВСШ на приливные воздействия, т.е. сдвиг фазы, который наблюдался между выбранной волной приливного гравитационного потенциала (в настоящее время используется волна O₁ с периодом 25.82 ч) и выделенной из рядов огибающей ВСШ, становится устойчивым. Описанная методика в течение многих лет применяется на Камчатке.

Несмотря на отсутствие общепризнанного теоретического обоснования, ряд компаний давно начали весьма успешно применять методы прямого обнаружения и локализации залежей углеводородов по амплитудно-частотным аномалиям сейсмического шума [Авербух и др., 1978; Графов и др., 1996; Арутюнов и др., 1997; Lambert et al., 2009; Бережной и др., 2008; Кузнецов и др., 2016]. Возможно, первым подобный эффект обнаружил Б.Б. Голицын. Интерпретируя результаты наблюдений в Баку в 1915 г., он отметил “особый вид” микросейсмических колебаний в районе периодов около 2 с и предположил, что “… вероятно, существует тесная связь между этим особым видом колебаний и наличием слоев нефти под землей …”. Предположение о том, что среда, насыщенная углеводородами, генерирует микросейсмы в определенном частотном диапазоне, используется и в современных работах. Считается, что в зависимости от района расположения нефтегазовые залежи вносят возмущения в амплитудно-частотные свойства микросейсмических волновых процессов в разных диапазонах от 1–12 Гц [Графов и др., 1996; Akbar et al., 2013; Хогоев и др., 2019] до 2–150 Гц [Хогоева, Хогоев, 2021].

Интересные результаты на Астраханском газоконденсатном месторождении продемонстрировал рассмотренный выше метод микросейсмического зондирования [Горбатиков и др., 2010]. Полученные авторами [Горбатиков и др., 2010] вариации микросейсм в диапазоне частот от 0.03 Гц до 1 Гц позволили смоделировать трехмерное распределение относительных скоростей S-волн до глубин в несколько десятков километров и получить новые данные о строении месторождения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Исследования микросейсмического шума сегодня находят применение во многих областях наук о Земле, и для определения связи колебаний со структурой и процессами, происходящими в среде, необходимо использовать все имеющиеся в арсенале современной науки инструменты.

Список литературы, посвященной вопросу изучения микросейсмических колебаний, охватывает сотни работ и вряд ли в одной статье возможно их рассмотреть. В последние десятилетия развитие теоретических представлений, усовершенствование приборной базы и методических подходов к анализу данных позволили существенно продвинуться в изучении основных факторов, влияющих на формирование микросейсмических колебаний в различных частотных диапазонах.

Проведенный анализ показал разнообразие сложившихся подходов к использованию микросейсм в геофизических исследованиях. В данном обзоре внимание было уделено методам, позволяющим проанализировать вариации параметров шума во времени и пространстве. Одним из центральных представляется вывод о важности формирования вероятностной модели микросейсмического шума в широком диапазоне периодов за длительный интервал наблюдений. Использование долговременных измерений микросейсмических колебаний делает возможным обнаружение достаточно слабых изменений напряженно-деформированного состояния массива горных пород и восстановление модели геологических неоднородностей, что является весьма перспективным как для контроля состояния массива, так и, возможно, для выявления сейсмологических предвестников землетрясений. Следовательно, в список перспективных инструментов геофизического мониторинга сейсмической сети можно включить построение модели локальных скоростных аномалий/неоднородностей участков земной коры; а также сопоставление полученных результатов с расположением очагов значимых землетрясений. Основанием для этого будет исследование частотного состава микросейсмического шума в области проведения измерений на основе кросс-корреляционных методов, и оценка скорости распространения волн. Исследование распределения источников шума, локализация наиболее активных областей формирования микросейсм, дальнейший анализ амплитудно-частотных и поляризационных параметров микросейсмического поля, позволит, с одной стороны, выделить наиболее вероятные механизмы генерации микросейсм, а с другой, позволит получить количественные индикаторы процессов, происходящих во вмещающем массиве среды.