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2024 , Vol. 39 >Issue 5: 1989 - 2001

DOI: https://doi.org/10.6038/pg2024GG0638

Preliminary application of Tunnel Seismic Prediction (TSP) technology in mineral exploration in the Yangla copper mine, Yunnan Province

  • JiZhan ZHU , 1 ,
  • YuZhao HU , 1, 2, * ,
  • ShiLin WU 3 ,
  • XinFu WANG 1
Expand
  • 1 Faculty of Land and Resources Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China
  • 2 Mineral Resources Prediction and Evaluation Engineering Laboratory of Yunnan Province, Kunming 650093, China
  • 3 Kunming Shape Regale Science and Technology Ltd., Kunming 650093, China

Received date: 2023-04-08

  Online published: 2024-12-19

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Copyright ©2024 Progress in Geophysics. All rights reserved.
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Abstract

In the prospecting in metal mine tunnel, the exploration accuracy of electrical, magnetic and electromagnetic methods rather than reflection seismic are affected electromagnetic interference. With the simplification of construction technology and the gradual reduction of data processing costs, seismic exploration can be fully utilized in the prospecting of metal mine tunnels because of its advantages of large detection depth, strong signal penetration and high resolution. Therefore, TSP technology based on seismic wave reflection wave method is applied to the Yangla copper mine in Yunnan province mineral exploration. The working principle, data acquisition and data interpretation of TSP technology are briefly described. Combined with the geological data of the mining area, the results of rock mechanics parameters, reflection horizon map and three-dimensional velocity rendering map are analyzed, and the location and spatial distribution of fault fracture zone, lithologic interface and ore body are finally predicted. Through the experimental study of tunnel prospecting in the Yangla copper mine area, it is shown that this technology has broad prospects in tunnel prospecting of metal mines.

Key words： Seismic wave; Tunnel Seismic Prediction (TSP); Mineral exploration based on tunnel; Yangla Copper Mine

Cite this article

JiZhan ZHU , YuZhao HU , ShiLin WU , XinFu WANG . Preliminary application of Tunnel Seismic Prediction (TSP) technology in mineral exploration in the Yangla copper mine, Yunnan Province[J]. Progress in Geophysics, 2024 , 39(5) : 1989 -2001 . DOI: 10.6038/pg2024GG0638

0 引言

对于大多数有色金属和贵金属矿床，其单个矿体一般规模不大，形态复杂，在地表勘探时并不能全部发现(韩润生等，2019；张小培等, 2022).在采矿阶段，当已探明矿体即将采完时，矿山就面临资源危机，矿山深部和边部找矿就成为新的找矿方向(滕吉文等，2007；韩润生等，2022).然而，矿山深部找矿也面临很多问题，电法、磁法和电磁法勘探分辨率较低且坑道中的铁轨和电缆严重影响其勘探精度(吕庆田等，2005)，重力勘探中重力场随着深度增加会大幅衰减，重力异常会变得十分微弱(朱卫平等，2017)，因此探测深度大且不受电磁干扰的地球物理技术是金属矿山深部和坑道找矿发展的重点方向.
地球物理学家们将地震反射波法进行隧道(坑道)勘探的理论和技术已经发展得相对完善，国内外有TSP(Sattel et al., 1992)、TRT(高峰等，2014)、TST(赵永贵等，2006)、TGP(刘云祯，2009)和负视速度法(曾昭璜，1994；沈鸿雁等，2008)等，其中TSP技术由瑞士Amberg测量技术公司研发(Dickmann, 2020)，因其方法简便、成本低、探测距离长且不受电磁干扰等优点被广泛应用于铁路和公路隧道预报(Kneib et al., 2000).众多学者对TSP技术的原理(温树林和吴世林，2003)、系统布设(邓唯淅，2019)、数据采集(戴前伟等，2005)、数据分析处理(贾毅，2018)、地震资料解译(刘志刚和刘秀峰，2003；赵勇等，2003)等方面开展了大量研究工作，利用岩石物理参数成功预报了隧道前方围岩分级(齐传生，2000)、岩性界面(肖书安和Sattel，1998)、断层破碎带(罗卫华等，2006)、软弱夹层(张杨等，2018)、岩溶(朱宝龙等，2003；徐磊等，2018)和含水层(李俊杰等，2019)等地质因素.TSP技术的工作原理是基于地球物理勘探中最准确方法之一的反射波地震法，主要通过地质体之间密度和速度差异引起的波阻抗差而进行勘探的(Bohlen et al., 2007).金属矿体的体重(密度)往往高于围岩，不少金属矿体赋存于断层中，这与隧道地震预测的地质背景是类似的，加之坑道与隧道的空间结构也十分相似，因此笔者认为，TSP技术也可能用于金属矿山深部找矿甚至矿山地质灾害的预测中.
本文基于TSP相关理论技术，在羊拉铜矿里农锑矿段开展了TSP技术坑道找矿试验，检验该技术在数据采集(施工)、数据处理和解释系统等方面是否适用于金属矿坑道找矿，为该方法在金属矿坑道找矿方面的技术改进提供借鉴.通过分析地震波在围岩、矿体、构造的岩石力学参数和地球物理特征，结合反射层位图和三维地震波纵波速度渲染及切片图等对接收器前方200 m(坑道掌子面前方150 m)以及上方下方和左方右方各50 m范围内的地质信息进行预测，为矿业公司坑道内找矿提供依据.

1 地质概况

羊拉铜多金属矿位于云南省德钦县羊拉乡，在地貌上位于青藏高原南缘和横断山脉北段，在构造上隶属于全球特提斯-喜马拉雅构造域东段，位于金沙江构造结合带的中部(图 1a)，地处印度板块与欧亚板块之间的古特提斯构造域，是西南“三江”成矿带重要组成部分(杜丽娟等，2017；边晓龙等，2020).一些学者通过大量的研究工作认为羊拉铜矿为矽卡岩型矿床.羊拉铜矿床位于近南北向的金沙江断裂和羊拉断裂之间，由路农、里农、江边、贝吾、加仁、尼吕、通吉格等7个矿段组成(图 1b)，矿区出露地层主要有志留系，泥盆系，石炭系，其中泥盆统的里农组和江边组为主要的含矿层位(杜丽娟等，2017).矿区出露岩性为志留系的石英片岩、绢云板岩、变质石英砂岩，泥盆系下统江边组的大理岩、变质石英砂岩、透辉石矽卡岩和上中统里农组的变质石英砂岩、绢云砂质板岩、大理岩，以及石炭系的大理岩和玄武岩(李波等，2021)，赋矿岩性主要为矽卡岩、大理岩、矽卡岩化变质石英砂岩及矽卡岩化绢云砂质板岩，其次为花岗斑岩、花岗闪长岩、石英二长斑岩等(王新富，2019).
图1 西南三江地区构造单元简图(a)与羊拉矿床地质简图(b)(据李波等，2021)

Figure 1 Structural unit diagram (a) and geological diagram (b) of Yangla Cu deposit in Sanjiang area, Southwest China (after Li et al., 2021)

矿区内构造活动和岩浆活动强烈，发育有NS向金沙江断裂和羊拉断裂，NE向的F4断层及各分断层，近NS向里农背斜和江边向斜的褶皱构造，以及还有众多的层间破碎带、次级褶皱和裂隙构造等大量发育(李波等，2021).矿体严格受地层、岩体和构造破碎带的控制，主要产于侵入岩体的内外接触带，也产于内部破碎带或裂隙带以及围岩蚀变带内，矿体形态十分复杂，成层状、似层状、脉状和透镜体状(王新富，2019).

2 TSP技术原理与工作方式

TSP技术是一种高分辨率多波多分量地震反射波法(图 2；赵轶凡，2018)，地震波由少量炸药在坑道掌子面附近的左侧或右侧边墙上布置24道炮孔中激发生成，以球面波的形式在坑道围岩中向四周传播时遇到波阻抗差异较大界面时(断层、节理面或岩性界面)，将会产生反射波信号、折射波信号和透射波信号等，反射波信号则会被高灵敏度的检波器收集并传递至主机形成地震波记录，再经过专用软件进行数据处理得出掌子面前方地质体的类型、位置及构造等空间分布特征和岩石力学参数(张杨等，2018).
图2 TSP技术方法原理(据赵轶凡，2018)

Figure 2 TSP technical method principle (after Zhao, 2018)

此次试验采用瑞士Amberg技术公司研发的TSP303plus隧道超前地质预报系统.观测系统主要由三部分组成即激发单元(地震激发装置)、接收单元(高灵敏度三分量检波器)、记录单元(主机即Panasonic电脑，含数据上传电缆线)如图 3所示.在坑道中布置此系统，连接好各个单元采集地震数据，采集到的数据再由新配套的Amberg TSP plus软件进行处理得到TSP成果图件，通过纵横波速度、密度、泊松比及动态杨氏模量等参数来预测坑道掌子面前方地质状况，如纵波速度下降，预示岩石孔隙度增大；若泊松比偏高则可能存在流体；杨氏模量与地震波的纵波和横波速度都成正比关系，而与密度为反比关系；正反射振幅表示刚性岩层即地震波由软岩向硬岩传播；负反射振幅表示软弱岩层，地震波由硬岩传播至软岩等等(戴前伟等，2005).
图3 TSP303Plus观测系统布设图(据罗卫华等，2006)

Figure 3 Layout of TSP303Plus observation system (after Luo et al., 2006)

3 TSP技术在羊拉铜矿区的应用

3.1 羊拉铜矿区里农矿段3150 m中段地质概况

3150 m中段分布地层主要为泥盆系上中统里农组(D2+3l)与下统江边组(D1j)，走向呈NNE向，里农组二段(D2+3l2)分布岩性为中、细晶大理岩，条带状大理岩，底部具矽卡岩化；里农组一段(D2+3l1)分布岩性为变质石英砂岩、绢云板岩夹石英岩、阳起透辉石岩，岩石具硅化、角岩化，有花岗闪长岩侵入；江边组三段(D1j3)为中、细晶大理岩；矽卡岩型铜矿控矿构造为角岩中的顺层破碎带如Fj13断层(李波等，2021).此外，前人在45线沿脉坑道中发现了新的矿种(锑矿)，锑矿体赋存于大理岩中的NE向断层(Fj17)及其伴生的节理带中(图 4; 王新富等，2023)，其中辉锑矿呈浸染状、不规则团斑状产出.本次TSP探测在羊拉铜矿床里农矿段3150中段45线沿脉的坑道进行.
图4 3150中段平面地质图(a)和延伸预测区图(b)

Figure 4 3150 middle section plane geological map(a) and extension prediction area map(b)

羊拉铜矿大理岩平均密度为2.80 t/m3，板岩平均密度为2.77 t/m3，砂岩平均密度为2.75 t/m3，花岗岩的平均密度为2.85 t/m3，矽卡岩型铜矿体平均密度为2.90 t/m3，辉锑矿体平均密度为3.00 t/m3.初步推测，围岩可能具有低地震波纵波速度，辉锑矿体及其蚀变具有高地震波纵波速度，矽卡岩型铜矿体具有低地震波纵波速度特征，断层带(裂隙)具有低地震波速特征.

3.2 数据采集和处理

本次TSP探测在羊拉铜矿床里农矿段3150 m中段45线穿脉的坑道进行，探测范围为100 m×100 m×200 m的立体三维空间(图 4)，设计掌子面里程为Tm74.7 m，检波器里程为Tm14.7 m(Z4点).在穿脉巷道左帮布置24个炮孔，右帮布置19个炮孔(由于该段开有沿脉坑道)，两帮各布置1个接收器孔，从而保证数据采集完整性和准确性.考虑岩石为硬岩和炮孔距检波器远近，在左帮1~19炮孔放置炸药量为100 g，20~24炮孔炸药量为150 g；右帮1~10炮孔炸药量为100 g，11~19炮孔炸药量为150 g，上述炸药量较小对矿山坑道的破坏几乎可以忽略，保证了数据采集的安全性.检波器孔布置于距穿脉巷道掌子面60 m处两帮上，孔深2 m，孔径50 mm，孔口到地面距离为1.35 m且向上倾斜5° ~10°, 在距检波器孔15 m处坑道两帮开始布置炮孔，炮间距1.5 m，孔深1.5 m，孔径40 mm，孔口离地面1.1 m且向下倾斜10° ~20°(表 1)，钻孔施工完毕后将三分量检波器和炸药分别装入检波器孔和炮孔中.将起爆器、炸药触发装置(瞬发雷管)、三分量检波器和地震波记录单元(主机)连接起来.在采集前准备并检查设备数量、线路连接、主机工作状态和环境噪声等(图 3).每个炮孔逐次起爆，检波器接收的地震波被主机记录保存(邓唯淅，2019).
表1 观测系统布设参数

Table 1 Observation system layout parameters

名称 检波器孔 炮孔
深度 2 m 1.5 m
直径 50 mm钻头钻孔 40 mm钻头钻孔
高度 离坑道底高1.35 m 离坑道底高1.1 m
数量 坑道左、右帮各1个 左帮24个炮孔，右帮19个炮孔
定向 垂直坑道轴向，上倾5°~10° 垂直坑道轴向，下倾10°~20°
位置 3150中段45线穿脉Z4测量点 第1炮点离同侧检波器15 m，炮间距1.5 m
采集的数据通过配套的Amberg TSP Plus3专用软件进行处理，处理流程主要包括13步骤：观测系统建模、数据设置、时变高截、带通滤波、初至拾取、直达波的调整、Q分析、反射波的提取、P-S波的分离、模型建立、速度分析、深度偏移、反射层提取、评估准备等(图 5).对建立三维模型、时变高截、带通滤波、初至拾取等步骤进行重点分析讨论.
图5 Amberg TSP Plus软件数据处理流程图

Figure 5 Amberg TSP Plus software data processing flow chart

观测系统的建模：Amberg TSP Plus软件新增功能之一为建立3D坑道模型以及坑道两侧或上方开采所造成的采空区模型(图 6)，为了消除地震波衰减在地震数据处理过程中的负面影响，需检查地震记录的质量，对质量差的记录道进行剔除如图 7第七炮.带通滤波：根据信号频率将信号加以约束，使重要的信号从噪声中分离出来，有用的信号频率显示在平均振幅谱中地震振幅大量集中的区域，需要确定四个频率值来确定近似梯形通频带的四个点如图 8所示.初至拾取：是确定每一地震道直达P波达到的传播时间，手动调整自动拾取的初至，修正计算的初至时间(FAPs)，通过FAPs屏蔽估计直达P波的速度.反射波提取：倾斜滤波提取反射波，根据信噪比计算得出，设置较高的振幅增益范围(最大增益)，部分地补偿振幅的衰减.深度偏移：绘制振幅图，是利用波传播到速度模型的传播时间，将记录的时间函数映射到模型空间.
图6 羊拉铜矿3150中段坑道模型图

Figure 6 Yangla copper mine 3150 middle tunnel model diagram

图7 羊拉铜矿TSP原始数据图

Figure 7 Yangla copper TSP raw data map

图8 带通滤波处理的TSP频谱图

Fig 8 TSP spectrum of band-pass filtering processing

3.3 探测结果及分析

TSP技术采用有限差分法和地震成像法来反映掌子面前方岩石物理参数情况.本次试验以45线穿脉巷道为坑道轴线(地震轴线)向南探测，通过TSP技术探测成果，参考坑道地质调查结果，推测出了岩性界面、断层带和异常体性质及空间位置.

3.3.1 岩性划分和断层(断层带)识别

3150中段里农矿段45线穿脉坑道TSP探测二维成果如图 9所示，在该探测段围岩纵波速度(Vp)为5670~6482 m/s，横波速度(Vs)为3354~3616 m/s，Vp/Vs为1.60~1.89，泊松比为0.17~0.31，密度为2.75~3.10 g/cm3，动态杨氏模量为79~92 GPa.探测范围内围岩的平均纵波速度为6022 m/s，平均密度2.78 g/cm3，并将其设定为整个探测区域的基本值作为参考Amberg TSP Plus软件中的岩石密度是通过纵波和横波速度的经验公式(实验室测试的岩石样品)计算而得，故软件所计算的纵波速度和密度较岩石实际要小，但在所测范围内使用的是同一标准计算方法.
图9 TSP技术探测岩石力学参数图(a)、反射层位偏移图(b)与地质素描图(c)

Figure 9 TSP technology to detect rock mechanics parameter map (a), reflection layer offset map (b) and geological sketch map (c)

在Tm65~78 m段，纵波、横波速度普遍降低，密度降低，动态杨氏模量降低(图 9a)，根据已知坑道地质资料，该处为锑矿体开采后造成的采空区，虽然软件中已经建立模型消除对数据处理的影响，但采空区的边界效应可能还是会影响了该区域数据参数.该段围岩为大理岩，断层伴生的节理发育.
Tm78~115 m，纵横速度、泊松比、密度、动态杨氏模量高低起伏，反射界面十分发育，正反射层与负反射层数量多且无序，主要为负反射(图 9b)，推测该段为断层破碎带密集区，岩性为砂质板岩和石英砂岩，Tm78 m处为Fj13断层亦即大理岩与砂质板岩和石英砂岩的岩性分界面(图 9c).
Tm115~150 m，节理裂隙较发育，岩性也为砂质板岩和石英砂岩.
Tm150~170 m段，Vp升高，动态杨氏模量升高，分析对比该段坑道的围岩地质资料，花岗闪长岩强度大, 密度高, 在其与板岩、砂岩的界面上, 地震波会形成强反射，推测强反射为断层即F4-2的延伸(图 4)，该段岩体完整性较好，节理裂隙不发育，推测花岗闪长岩体侵入(图 9c).
Tm170~215 m段，Vp升高，Vs降低，泊松比升高，密度和动态杨氏模量升高，推测该段岩体完整性较好，岩性为砂质板岩和石英砂岩，节理裂隙不发育.

3.3.2 三维空间速度异常体的解释

羊拉铜矿围岩地震波纵波速度较高(可达6000 m/s以上)，当用高速(如6200 m/s)渲染时，探测段基本无高速度异常体的出现.但是当用低速(如5600 m/s)渲染时，在探测段的三维空间两侧出现7个低速异常体，其中含三个规模较大的异常体(图 10a)，本文在纵波速度渲染图上沿坑道轴线切了纵(垂直)横(水平)剖面(图 11)以便与坑道揭露情况进行对比，各异常分布特征如下.
图10 三维纵波速度渲染异常体的纵剖面切片图(a)与水平切片图(b)

Fig 10 Longitudinal section (a) and horizontal section (b) of 3D P-wave velocity rendering abnormal body

图11 沿坑道轴线纵波速度渲染纵剖面切片图(a)和水平切片图(b)

Fig 11 Longitudinal wave velocity along the tunnel axis rendering longitudinal section slice (a) and horizontal slice (b)

G1高速异常：密度高、地震波纵波速度高，总体走向为NE-SW，倾向NW，与该探测段岩层(大理岩)和控矿构造(Fj17断层)产状近似.坑道两侧见辉锑矿体和强方解石化，沿赋矿围岩(大理岩)裂面可见黄铁矿发育，G1应是辉锑矿体及其蚀变引起的异常.
D1低速异常：密度较高(图 9a)，地震波纵波速度低，NE-SW走向，倾向NW(图 10b)，位于Fj13断层旁侧，岩性为里农组一段矽卡岩化、角岩化变质石英砂岩和砂质板岩与里农组二段碳酸盐化大理岩岩性分界面处，综合分析，D1可能为矽卡岩型铜矿体引起的.
D2低速异常：密度较高(图 9a)，地震波纵波速度低，NE-SW走向，倾向NW(图 10b)，位于里农组一段上部矽卡岩化砂质板岩和石英砂岩，推测D2也可能为矽卡岩型铜矿体引起的.
D3低速异常：密度低，地震波纵波速度低，处于断层破碎带密集区及坑道尽头边缘处，推测为裂缝和边界效应导致低速异常(图 11).
D4低速异常：纵剖面切片中的D4为D1低速异常体的延伸，水平切片中D4低速异常区一部分为D1低速异常体下延至3150坑道水平高度逐渐收窄影响的，还有一部分为支巷道对其影响的.
D5低速异常：被包裹在G1高速异常中应是矿体开挖形成的采空区和支巷道所造成的.
D6低速异常：密度较高，纵波速度低，D6位于泥盆系里农组一段中花岗闪长岩侵入体与矽卡岩化、角岩化砂质板岩和石英砂岩接触部位，推测D6可能为斑岩-矽卡岩型铜矿体引起的.D7低速异常：目前无法判断其异常性质.

4 讨论

本次试验显示，已在公路和铁路隧道应用多年而且探测效果较为显著的TSP技术，也可以应用于金属矿山深部找矿.当然，鉴于金属矿山坑道空间的特殊性以及矿体的复杂性，在展开TSP探测时，也应考虑上述条件.

4.1 复杂坑道系统对探测结果的影响

羊拉铜矿已经过大规模开采，其坑道数量较多且呈网状，与公路铁路隧道条件有些差异.复杂的坑道系统对地震波传播有一定的影响，在一定程度上影响了TSP探测的长度(特别是前方特测)和精度.然而庆幸的是，探测坑道旁侧的支岔坑道，在速度异常图等图件上有一定的低速显示，这也对一些老矿山探测未知采空区，避免不安全事故发生有一定的借鉴作用.如果在探矿早期，在坑道较少条件下，开展TSP探测其效果可能更好.

4.2 TSP技术对矿体的识别

不少的金属矿体具有较高的体重(密度)，矿体也常常赋存于断层及其旁侧的节理破碎带中，因此利用TSP找矿，具有充分的条件.对于密度较大矿体，当其宽度/厚度大于TSP分辨率时(2 m)，就产生强烈的反射，并形成高速异常体.而当矿体体重与围岩差别不大时，虽然不能形成强反射和高速异常，但是可以通过提取反射层而进行间接找矿.
TSP解释成果的准确性除与数据采集质量有关外，还与解释人员的经验和分析能力有关，因此必须综合分析矿山矿区地质条件(成矿规律和矿体特征)和地球物理学特征(密度或波阻抗差异、矿体的矿体厚度是否达到TSP分辨率).经过多轮的解释和钻探、坑探验证，逐步形成一套成熟解释程序和解释方法.

4.3 TSP技术的探测范围

TSP技术在200 m范围内探测是十分精准的，其分辨率是经过在隧道成千上百次数据认证的，在金属矿山坑道找矿时，应将其拓展至300~500 m，可通过增加一组检波器、适当加大炸药量和增大炮孔间距提高地震波的传播能量，同时改进处理软件，避免其因探测范围增加而分辨率降低的影响.同时金属矿山找矿不同于隧道预报，也需要向下方探测，获取其地质资料，即周边探测范围达到200到300 m即可满足矿山生产需求，通过现有TSP施工和处理技术的改进，有可能达到上述探测目标.

5 结论

(1) 首次将TSP技术应用于金属矿山坑道找矿，较好的提取200 m探测范围内的岩石物理力学参数和三维速度异常体.
(2) 根据获得的TSP数据，预测了坑道前方断层/节理构造、地层、岩体和矿体.其中G1高速度异常，推测是锑矿体及其蚀变的反映和延伸并通过钻探验证，说明了TSP技术在金属矿坑道找矿中能够发挥作用.

云南迪庆矿业开发有限责任公司在坑道数据采集时提供了支持，瑞士Amberg公司地球物理工程师Dirk Krueger博士在数据处理时提供了帮助，审稿专家和编辑部专家提出了宝贵意见，在此深表谢意.

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