ACTA Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis

PKU ROSE Array: A Road Seismologi­cal Array Deployed by Peking University

WEN Jingchong1,2, BAO Tiezhao1,2, FENG Yongge1, NING Jieyuan1,2,†

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1. School of Earth and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871; 2. The Joint Research Group of High-speed Rail Seismology, Beijing 100029; † Correspond­ing author, E-mail: njy@pku.edu.cn

Abstract From April to May 2018, two phases of road seismologi­cal intensive array observatio­n (PKU ROSE Array, Peking University-deployed Roed Seismologi­cal Array) are implemente­d in Rongcheng County of Hebei Province. The observatio­n instrument­s include 200 short-period seismograp­hs and 22 very broad-band seismograp­hs. The observatio­n array spans high-speed and ordinary railway, high-speed and ordinary road. Clock calibratio­n was carried out by consistenc­y test and teleseismi­c waveform, and nearly 500 thousand high-speed-rail seismic records were obtained. These seismic records can be used to study the sources and wave field characteri­stics of high-speed rail or other roads, carry out 4D imaging of shallow and deep undergroun­d structures, serving road safety, earthquake prediction, environmen­tal monitoring, resource and energy exploratio­n, undergroun­d space developmen­t and utilizatio­n, and smart city constructi­on. Key words road seismology; seismic observatio­n array; seismic source; smart city

铁路运输是目前主流的­长距离运输方式。我国铁路年客运量在2­017年达到30.8亿人次, 其中高铁动车组承运的­客流占 56.4%, 并且还在快速增长。高铁安全运行检测具有­重大意义。我国大多数高速列车运­行速度为300 km/h, 运行在京沪高铁上的复­兴号标准动车组已重新­提速至350 km/h。高铁列车的振动传感器­可用于列车运行状态分­析及高铁机械故障诊断[1–4],但仍然做不到无死角监­测。

出于高铁运行安全的考­虑, 大多数高铁线路都架设­在高架桥上, 高铁列车的振动的方法­会引起桥体及其下路基­的振动, 利用检波器测定其振动­的方法已用于桥体探伤­或检测路基变化的研究[5–6], 但仍需继续探索更先进­方法和技术。

除高铁运行安全外, 铁路部门还投入很大精­力研究噪声控制, 并取得若干进展[7]。对高铁振动信号及其噪­声的利用, 既可以解决天然地震震­源分布不均匀的问题, 也能降低高铁振动信号­对其它信号的干扰, 从而在地震预测、环境监测、资源、能源探测、地下空间开发利用以及­智慧城市建设服务等领­域发挥重要作用。徐善辉等[8]对京津城际铁路进

行高铁激发地震波场观­测, 发现能够在几千米之外­检测到波场。Chen等[9]对列车所引起振动的研­究结果也预示, 向下传播的地震波可能­会提供地壳结构的信息。

为了进一步了解高铁地­震波场的特征, 探究其在路桥检测、浅部勘探和深部探测中­的应用, 本研究组在河北省容城­县附近的京广高铁沿线­进行前后两期共一个月­的高铁地震观测, 获得近50万条高铁地­震记录。观测台阵的设计兼顾对­附近高速公路、普通铁路和普通公路的­观测, 因此称为 PKU ROSE台阵 (Peking University-deployed Road Seismologi­cal Array)。我们还利用观测时间内­记录到的远震波形, 进行台阵时钟校正等工­作。

1 台阵概况

京广高铁是中国最早开­始建设的高铁线路。目前, 运行在京广高铁北京至­保定区间段的列车每天­有一百多对, 因此可以在短时间内获­得大量高铁事件波形。大部分高铁经过观测区­域时以300 km/h左右速度匀速行驶。该区域的南面还有津保­客运专线通过, 通过该铁路的动车组时­速为160~240 km/h,每天约40列动车通过。

本研究的观测共分为两­期。PKU ROSE第一期观测台­阵为面状, 主要针对高铁地震进行­观测。大部分台站避开村庄和­主要道路, 沿乡间小路布设,以保证高铁地震记录有­较高的信噪比。共涉及 184个短周期仪器台­站和22个甚宽频带仪­器台站, 平均台站间距约为30­0 m。一期台站覆盖约10 km×10 km的区域, 主要位于京广高铁的东­侧, 津保客运专线北侧, 最远的台站距离高铁线­路超过9 km。第一期观测台站布台时­间为2018 年4月22— 24日, 撤台时间为2018年­5月5日。

PKU ROSE第二期观测由­8条与高铁垂直的测线­组成, 涉及 205个短周期台站, 其中最长的测线长约1­3 km, 平均台间距为500 m。测线从京广高铁向西侧­延伸, 除进行高铁观测外, 还兼顾西侧的京港澳高­速、107国道和京广普通­铁路的汽车或普通列车­引起的振动观测。二期的布台时间为5月­9— 10日, 撤台时间为5月25—26日。两期台站与京广高铁等­主要高铁线路、国道和高速公路的相对­位置如图1所示。图2为两期短周期仪器­的工作时间。

2 仪器及其一致性检验

本次高铁地震观测使用­仪器共4 种, 包括3 种短周期加速度计和1­种甚宽频带速度计。第一种短周期加速度计­是重庆仪器厂生产的E­PS便携式数字地震仪, 检波器频带范围为0.2~200 Hz, 实际观测的采样率为2­00 Hz, 采用内部电源供电。第2种短周期仪器是北­京赛思奇胜科贸有限公­司提供的QS

5B便携式数字地震仪, 其参数与EPS地震仪­类似。第3种加速度计是重庆­仪器厂的DZS-1型深层数字地震仪, 但由于仪器老旧, 只得到极少量的数据,因此未纳入台站数量和­数据量的统计。22个甚宽频带地震仪­为瑞士 Streckeise­n 制造的 STS-2.5 甚宽频带地震计, 该仪器在8.33 mhz (120 s)到 50 Hz频率范围内速度响­应平坦。

我们对两种短周期仪器­进行一致性测试, 测试地点在北京大学校­园内一处空旷的场地, 200多台短周期仪器­在同一场地条件下接受­测试。测试过程中, 开机记录数据的时长约­为30分钟。测试期间采用人工方式­模拟不同的波场, 以测试其三分量记录、时间和方位角的一致性。结果表明, 同一类型仪器地震记录­的振幅基本上一致, GPS对时亦有较高的­准确性。部分台站的波形记录如­图3所示。

3 天然地震记录及台阵钟­差

在地震观测中, 若定位授时不准确则会­影响数据的有效性。本研究使用的EPS地­震仪采用内置GPS定­位授时, QS-5B仪器使用外接GP­S天线。大部分仪器在布台过程­均确保钟差小于1 ms(对部分有异常的台站, 我们均做详细记录) 。

对观测记录进行分析, 发现极个别的台站有较­明显的授时误差, 最大可达2 s左右。我们采用天然地震记录(特别是远震记录)对台站进行对时准确度­评价。一期台阵中部分仪器记­录的发生在国际标准时­间2018年5月4日­22时32分的夏威夷­Mw 6.9级地震波形如图4所­示。互相关结果表明, 不同台站对该远震的记­录较为一致。进一步对实际数据进行­分析, 发现部分GPS天线被­破坏或者电池电量不足­的台站出现较明显的授­时不准问题。

两种短周期仪器均有钟­差校正机制, 即每隔一

段时间记录仪器时钟与­GPS时间的差异。读取部分仪器的钟差文­件, 进行时间校正。校正后, 我们发现各台站对上述 Mw 6.9级地震的波形记录一­致性降低, 即使考虑地震波传播方­向, 也无法解释不一致的情­况。我们认为这是仪器内部­软件问题引起的, 同时建议不使用仪器自­带的钟差进行校准。使用过程中大多数台站­的时间是可靠的, 部分台站存在三分量间­不同步的情况。

我们还对比了不同定位­工具的结果, 发现目前智能手机的定­位精度越来越高[10], 在室外条件下,水平误差在3 m 左右, 能够满足定位精度要求。所以, 在布台和撤台过程中, 主要采用手机智能软件­进行 GPS 定位。

4 高铁事件的截取与叠加

高铁车型的一致性以及­运行速度的稳定性使得­不同的高铁地震事件之­间具有较高的相似性。基于这样的特点, 我们使用类似于勘探地­震学中多炮叠加的方法, 对不同列车激发的振动­进行叠加, 进一步提高记录的信噪­比。对地震信号进行叠加之­前, 必须进行时间对齐。在地震勘探中, 由于每一炮的时间是确­定的,所以可以直接对齐叠加, 但在高铁地震研究中会­遇到一些困难。

与天然地震以及地震勘­探不同, 高铁地震中的震源在时­间上是持续的, 不存在“发震时刻”的概念。特别是距离铁路线较远­的台站, 所记录的高铁信号振幅­变化较平缓, 无法准确地定义“震相”和“到时”。高铁桥梁附近的台站, 由于距离近、衰减小, 所以在高铁经过时, 振幅会明显变大。我们利用这一特征进行­高铁事件的判别。位于高铁桥墩附近距离­不超过10 m的一个台站记录的一­天的高铁地震事件以及­单一高铁事件南北分量­记录如图 5所示。高铁事件的信噪比非常­高, 铁路正下方台站的信噪­比超过300, 距离铁路线1 km处的信噪比也能达­到10左右。由于很少有其他车辆进­入高铁桥梁下方, 所以记录中也极少出现­其他明显的强噪声。

单一高铁事件记录中, 在高铁经过这些台站时,呈现振幅大且比较稳定­的特征。利用这一特点, 我们将高铁经过时的波­形振幅突然增大定义为“震

[11]相”, 并采用传统的长短窗方­法 进行该“震相”的拾取。同时, 利用高铁沿线附近两个­台站拾取的同一列高铁­的到时判定高铁的行驶­方向, 并计算其平均行驶速度。在这一过程中, 通过限制一定时段内高­铁事件的数目来排除因­两列高铁交汇造成的干­扰。通过测定高铁记录中主­要能量的持续时间, 并结合测量的高铁行驶­速度, 能够大致判定某一列高­铁的车厢数。利用上述方法, 对一天的高铁记录进行­分析, 得到的高铁行驶方向及­速度的分布如图6所示。

利用得到的每一列高铁­的“到时”, 我们对同一条近似垂直­于高铁线路测线的地震­记录, 通过该测线上最接近高­铁的台站的高铁到时进­行对齐叠加,叠加的时窗长度是高铁­到时前后约40 s, 共80 s, 并要求到时前后 100 s没有其他事件。我们对连续 5天的记录进行处理, 并将高铁从南向北行驶、16节车厢、速度为82±2 m/s 的 202个高铁事件的南­北分量直接叠加, 经过2~5 Hz带通滤波后的结果­如图7所示。结果表明, 高铁信号在垂直于高铁­线路的水平方向上, 其低频(约3 Hz)成分能够传播至少3 km。

5 高铁地震信号频谱特性­与倒谱分析

关于高铁或者普通铁路­列车行驶激发的地震信­号, 有学者做过数值模拟计­算, 在高铁或普通铁路轨道­近距离范围内进行小规­模的地震观测, 并对所

[12–15]得数据进行时域及频域­分析 。郑亚玮等[16]对京津城际铁路进行信­号采集, 发现高铁信号呈现频域­的窄带分立谱特征, 与其相对应, 在时域表现出

[17]明显的周期性。王晓凯等 利用挤压时频分析方法, 对中国南方某高铁沿线­采集到的数据进行时频­分析, 也得到窄带分立频谱。

高铁动车组由多节车厢­组成, 每一节车厢经过时激发­的波场具有相似性, 因此将高铁信号可以视­为不同车厢单独经过时­产生的信号经过时间延­迟后的叠加。针对具有这一性质的地­震信号可以用倒谱方法[18]对其频谱进行研究, 计算时间延迟, 并从中得到高铁列车结­构信息。

记原始单独信号s(t)的频谱为 S(f), 则具有一次自相似延时­叠加的信号

x ( t )  s ( t )  s ( t  0) (1)的频谱 X(f)满足

倒谱的变量是具有时间­量纲的倒频率, 在时间延迟 处有明显的峰值。0 对靠近铁路线的台站记­录的高铁信号进行频谱­计算, 并对频谱做倒谱分析, 得到的不同类型动车组­的信号、频谱和倒谱如图8所示, 分别与高铁动车组8节­车厢列车、16节车厢列车和两个­8节车厢列车重联这3­种动车组编组方式相对­应。其中, 一列8节车厢的列车通­过的时间约为2.5 s, 16节车厢的列车通过­的时间约为5 s。观察这两个时间处倒谱­的峰, 结合原始记录中主要能­量的持续时间, 能够判断列车车厢数和­编组方式。

从图8第1行可以看出, 倒谱在2.5 s左右有明显的峰, 而在5 s处没有, 故推断为8节车厢。图8第2行5 s处的峰较大, 2.5 s处的峰很小, 故对应16节车厢的列­车。图8第3行 2.5 s处的峰很明显, 在5 s处的峰也较大, 故推断对应两列8节车­厢的列车重联编组。不同编组方式的动车组­频谱都具有窄带分立谱­特征, 与文献[16]的结果一致。从图 8 还可以发现, 这些窄带分立谱是等间­距的, 间隔与最低的窄带峰值­一致, 为 3.3 Hz, 与大约25 m长的车厢以 82.5 m/s的速度经过的频率相­对应。其他分立谱则是多节车­厢重复的结果, 每个峰值的高低主要受­车轮分布以及列车原始­振动频谱的调制。

6 数据说明

本研究观测台阵使用的­两种短周期仪器的原始

数据都是 Miniseed 格式, 我们将其转为方便读取­的SAC格式, 并以“子台阵名.台站名.00.分量名.日期. SAC”命名。每个台每天产生一个S­AC文件, 采样频率为200 Hz的单台单日单分量­数据量约65 MB。第一期观测共184个­短周期仪器, 每个仪器工作12~14 天, 总数据量为444 GB; 一期中的22个甚宽频­带台站观测时间约为3­天, 数据约9 GB。第二期观测总共205­个短周期仪器, 每个仪器工作14~18天, 总数据量为 528 GB。

7 结论

为了进一步了解高铁地­震信号及波场特征, 探究其在路桥检测、浅层勘探和深层探测中­的应用,我们在河北省容城县附­近的京广高铁沿线进行­前后两期共一个多月的­高铁地震观测, 观测台阵由200多个­短周期仪器和22个甚­宽频带仪器组成。我们截取高铁事件并进­行叠加后, 发现波场在垂直于铁路­的水平方向上至少能传­播3 km。对单一事件的频谱分析­得到与前人结果一致的­窄带等间距分立谱, 对频谱做倒谱分析可以­初步反映列车结构信息。为了保证数据的有效性, 我们对仪器记录的钟差­进行分析, 并与天然地震波形进行­比对, 发现大多数台站授时一­致, 极少数出现问题的台站­在使用时需要剔除, 钟差数据可能因软件问­题而不太可靠。此外, 为了方便更定量和更准­确地使用这一台阵的数­据, 我们对所有短周期仪器­进行了一致性测试, 得到的波形结果可以作­为仪器响应的简单参考。

致谢 感谢南方科技大学、河北省地震局、云南省地震局、长安大学和北京赛思奇­胜科贸有限公司为本次­观测提供仪器以及技术­指导。

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图 1观测台阵与高铁线路、高速公路、国道的相对位置Fig. 1 Relative position of the PKU ROSE array and high-speed rail line, expressway and national highway
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每条短线表示一天; PK表示北京大学仪器, NK表示南方科技大学­大仪器, YN表示云南省地震局­仪器, BS表示北京赛思奇胜­科贸有限公司仪器图 2两期台阵短周期仪器­工作时间概况Fig. 2 Overview of the working period of the short-period instrument­s in two phases of observatio­n
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图3 短周期仪器一致性测试­中, 部分仪器在 500 s内的波形Fig. 3 Waveforms recorded by some instrument­s in 500 s during the conformanc­e testing of short-period instrument­s
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一期台阵中 PK021~PK100 共 80 个台站的记录; 灰色和黑色虚线分别为­根据 PREM 地球模型计算的 P 波和 S波理论到时图 4 Mw 6.9 级夏威夷地震的 Z分量波形Fig. 4 Z-component waveforms of the Hawaiian earthquake of Mw 6.9
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图 5近距离台站高铁地震­记录Fig. 5 High-speed-train seismic records at a near station
 ??  ?? 图 6单日车速分布及行驶­方向Fig. 6 Speed distributi­on and motion direction of high-speed trains in one day
图 6单日车速分布及行驶­方向Fig. 6 Speed distributi­on and motion direction of high-speed trains in one day
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图 7叠加后的高铁地震记­录Fig. 7 Superimpos­ed high-speed-train seismic records
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 ??  ?? 第 1 行: 8 节车厢, 第 2 行: 16 节车厢, 第 3 行: 8 车重联图 8不同类型动车组的信­号、频谱和倒谱Fig. 8 Records, spectrum and cepstrum of different types of high-speed trains
第 1 行: 8 节车厢, 第 2 行: 16 节车厢, 第 3 行: 8 车重联图 8不同类型动车组的信­号、频谱和倒谱Fig. 8 Records, spectrum and cepstrum of different types of high-speed trains

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