Доклады Российской академии наук. Науки о Земле, 2020, T. 493, № 1, стр. 78-82

В 2017–2019 гг. в районе Коробковского месторождения на территории Курской магнитной аномалии (КМА) была проведена серия экспериментов по изучению влияния на геологическую среду внешних техногенных воздействий. Участки проведения измерений выбирались на основе имеющихся данных о структурно-геологической обстановке района исследований. По данным геологов ОАО “Комбинат КМАруда”, наиболее опасной зоной при отработке Коробковского месторождения представляется область пересечения разломов северо-западного и северо-восточного простирания. Одним из участков этой области является зона смыкания Главной и Стретенской залежей [1], которая характеризуется как зона тектонических нарушений. Считается, что именно на таких участках наиболее вероятны подвижки, спровоцированные горными работами.

Одним из основных методов контроля за состоянием геологической среды являются сейсмические наблюдения, которые позволяют проводить исследование пространственно-временного распределения очагов сейсмических событий на большой площади и оценивать их суммарную энергию. С этой целью на земной поверхности над зоной тектонических нарушений устанавливались сейсмические группы. Группы апертурой 150 м размещались на одной и той же площадке, отстоящей на ~0.3 км от мест проведения подземных взрывов в горных выработках шахтного поля. Взрывы производились на глубине ~300 м от свободной поверхности. В 2017 г. сейсмическая группа состояла из 5 трехомпонентных станций, а в 2019 г.– из 7.

Группы регистрировали сигналы от микросейсмических событий, инициированных в зоне разлома шахтными взрывами. Регистрация сейсмической активности начиналась за 2 ч до взрывов в шахте и заканчивалась через 10–12 ч после взрывов. Интервал регистрации был связан с регламентом взрывных работ в шахте и обеспечивал минимальный уровень сейсмического шума, искажающего наблюдения. Координаты очагов инициированных микросейсмических сигналов искались в приповерхностной области земной среды:

где $\left( {{{x}_{0}},{{y}_{0}},0} \right)$ – координаты центра группы. Эта квадратная область по горизонтали существенно превышала по площади апертуры сейсмических групп. При этом предполагалось, что глубина источников не сильно варьируется относительно глубины шахты, равной –300 м.

Обнаружение слабых сигналов на фоне сейсмических помех производилось с помощью нового алгоритма детектирования, основанного на оценке многомерной меры когерентности (ОМК) сигналов датчиков группы [2]. Вероятности ошибок обнаружения, обеспечиваемые ОМК-алгоритмом, слабо зависят от статистических характеристик сейсмических помех, которые существенно варьируются в зависимости от времени и характера производственных работ в шахте.

Оценивание координат микросейсмических очагов (локация очагов) и распознавание типов их механизмов осуществлялось с помощью статистического фазового робастного алгоритма (ФРА) [3, 4], который обеспечивает высокую точность локации как очагов типа взрыва, так и очагов сдвигового типа в условиях низкого отношения сигнал/помеха. Точность локации очагов с помощью ФРА также слабо зависит от вариаций статистических характеристик помех. Координаты очага события определяются положением максимума целевой функции ФРА, рассчитанной по сейсмограммам датчиков группы этого события в области $Q$ поиска положения этого очага.

При определении координат обнаруженных событий использовалась модель точечного источника с фокальным механизмом типа сдвига. Как известно из теории точечного сейсмического очага, Р-волна от источника сдвигового типа может приходить в противофазе на различные датчики группы, что необходимо учитывать при идентификации микросейсмических событий [5]. Истинное сочетание знаков определялось поиском максимума в совокупности значений целевой функции ФРА, полученной в результате перебора.

Анализировались результаты наблюдений в трех сейсмологических экспериментах. Обнаружение сигналов от микросейсмических источников производилось в полосе 10–30 Гц. При расчете времен пробега Р-волн использовалась горизонтально-однородная скоростная модель среды, приведенная в табл. 1.

Детальный анализ данных во всех трех случаях показал наличие отклика среды на техногенные воздействия, в качестве которых выступают промышленные взрывы. На рис. 1 приведен пример кумулятивного графика числа обнаруженных сейсмических событий с течением времени от начала измерений для первого эксперимента 2019 г. Момент проведения взрывных работ отмечен на рисунке.

На рис. 2. показаны датчики группы, положение разломной зоны и горизонтальное расположение очагов микро-землетрясений, обнаруженных в экспериментах 2017 и 2019 гг. Эпицентры большинства очагов микро-событий укладываются в определенную структуру, в плане соответствующую простиранию разломной зоны. Для каждого из событий в процессе вычисления координат очагов находилось распределение знаков вступления Р-волн на датчиках группы. Эти распределения свидетельствуют, что в большинстве случаев фокальные механизмы микро-событий имели сдвиговый характер.

Определение знаков вступления Р-волн от сдвиговых микро-событий также необходимо для определения координат очагов этих событий. На рис. 3 слева показан пример целевой функции ФРА, вычисленной по исходным сейсмограммам для пары обнаруженных микро-событий. Видно, что без учета знаков вступления P-волн, координаты события невозможно определить, поскольку целевая функция ФРА в этом случае имеет полимодальный характер. В то же время на рис. 3 справа демонстрируются пересчитанные значения функции ФРА при “правильном” распределении знаков вступления Р-волн. В этом случае задача локации в области $Q$ решается однозначно. Стоит отметить, что симметричный вид целевой функции ФРА (рис. 3, слева) в пространстве горизонтальных координат, как правило, свидетельствует о наличии сигнала, сгенерированного сдвиговым очагом.

Отличие микро-событий в экспериментах 2019 г. от эксперимента 2017 г. состоит в пространственном расположении микросейсмических очагов, которые сконцентрировались в восточной части разломной зоны (рис. 3). Анализ кумулятивных графиков распределения событий во времени показывает, что микросейсмическая активность уменьшается со временем и в целом соответствует закону Омори–Утсу. Также спорадический характер кумулятивного графика позволяет предположить релаксацию напряжений в среде по типу “крип” (рис. 1).

Надежность полученных результатов обусловлена: а) статистическим детектированием и оценкой координат каждого события с помощью соответствующих диаграмм локации; б) соответствием кумулятивного графика распределения событий во времени (рис. 2) известному закону Омори–Утсу распределения во времени афтершоков землетрясений.

В заключении отметим, что в условиях экспериментального исследования, возможности которого ограничивались малым количеством датчиков сейсмической группы и неполной информацией о скоростной модели среды, удалось провести идентификацию очагов микросейсмических событий по реальным наблюдениям с помощью новой статистической методики обработки данных. Ранее эффективность этой методики была проверена только на модельных данных.

Соответствие временного распределения микросейсмических событий закону Омори–Утсу подтверждает предположение о связи этих событий с откликом разломной зоны на внешнее техногенное воздействие.

Таким образом, впервые для района Коробковского месторождения КМА показана эффективность проведения мониторинга микросейсмической активности, инициированной взрывными работами в шахтах, с использованием наземной группы сейсмометров и новых статистических методов обработки зарегистрированных группой сейсмограмм.