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数千地震仪帮科学家监控地壳活动
时间:2014-08-20  作者:段歆涔  来源:中国科学报              【复制地址】【打印】【关闭】
听!火山在“唱歌”
数千地震仪帮科学家监控地壳活动

地震检波器记录下圣海伦斯火山周围的环境噪声。   图片来源:STEVE HANSEN

近日,美国华盛顿州的地球学家完成了针对圣海伦斯火山的最大规模的地震研究。他们共布置了2500个地震仪,用于监听火山下方23次爆炸产生的地震波。随着研究的深入,他们获得了意想不到的收获,从长远来看,也是对地震学应用领域非常重要的收获。

新墨西哥大学地震学家Brandon Schmandt和一个小型研究团队调查了其他920个名为ZLands的记录仪,这种记录仪能够连续工作2周。Schmandt不仅获得了23次冲击波的数据,还获得了大量噪声数据,这些噪声能够对地表进行被动成像而无须爆破。

Schmandt的圣海伦斯火山研究只是今年夏天开展的被动阵列研究中的一个。廉价、运转周期长的传感器对地震学研究意义重大,且易于安装布置。圣海伦斯火山研究项目首席研究员、得克萨斯州休斯顿市莱斯大学地震学家Alan Levander用一年的时间从9个县、4家伐木场、华盛顿州以及美国林务局获得了研究许可。Schmandt只用了几个月的时间、耗费10万美元就完成了阵列的布置。Levander说:“如果能够布置更多的传感器,相应的研究工作将更容易开展。”

乐观者估计,研究结果将能够史无前例地完成对地壳的成像工作。长期以来,地质学家一直羡慕工业界同行拥有大量数据,新研究方法的出现让他们能够看清火山下方岩浆房和管道的结构,绘制断层的几何图像,并准确标注出地震断裂点。上个月,法国地球科学研究所地震学家Florent Brenguier在印度洋法属留尼汪岛上的火山活动活跃地区布置了300台传感器。

海洋的波浪声及大风都会产生噪声,过去十几年里,地球学家利用低频率的仪器努力研究地幔—地壳的边界。该区域深藏在地下数十乃至数百公里深,需要大量传感器以一致的间隔布置在地表,例如美国可移动阵列就由400个地震仪组成,间或以70公里的距离沿着美洲大陆向东延展分布。

不过,更密集地布置传感器能够以更高频率捕捉到勘探地区周边的噪声,研究者可以据此描绘地壳最上层10公里的特征。地震学联合研究会(IRIS)是可移动阵列的运营方,IRIS的主席Robert Detrick说:“如果在非常小的区域内布置数千台传感器,就能够以原先无法想象的方式分析地壳结构。”直到最近,只有石油和天然气公司能负担得起布置密集阵列的花费。Detrick说:“学术界目前只想着能够在非常小的区域内布置几十个或数百台传感器。”

萨迪纳市加州理工学院地震学家Robert Clayton恰逢其时地利用了石油勘探公司的大量数据。2011年,信号山石油公司调查了加州长滩市的一座小型油田,该公司共布置了5300个ZLands传感器以及一组用来生成地震信号的“桑普卡车”。在获得地震信号数据的同时,地震仪还会捕捉到大量在洛杉矶高速公路上行驶的汽车的噪声以及太平洋上的海浪声。石油勘探公司通常会将这些无用的垃圾数据直接丢掉,但Clayton认为他可以变废为宝,并且说服了石油公司让他分享这些数据。

Clayton认为,勘探区域周边的噪声也会产生强大的地面波,它仅仅在表层岩石层中产生。Clayton分析了石油公司提供的数据后发现,他可以利用这些地面波数据对地下1000米以内的表层岩石层成像。成像项目对石油公司来说是非常有帮助的,能够为公司进行更深层的调查工作提供重要参考,使其能随时调整原有的勘探计划。Clayton说:“我认为这将革新城市区域研究地震的方法。”

Clayton的成功令更多人对该技术产生兴趣,另有6所大学已经向信号山石油公司索取数据。过去3个月以来,IRIS及美国地球物理学会分别针对这项新技术召开了研讨会。研究者在5400个节点上调查了斯威特沃特附近额页岩和石灰石的形成方式,并把新获得的数据于本月晚些时候上传到IRIS的数据库中,免费供希望研究这项技术的科学家查阅。

6月,南加州大学的Yehuda Ben-Zion在圣哈辛托断层(圣安地列斯断层的主要分支)活动频繁地区不到1公里的范围内布置了1100个ZLands传感器,这些传感器的间距只有不到10米。Ben-Zion希望通过整套系统更好地了解地震是如何产生的以及在地震发生前后圣哈辛托断层内的岩石成分是如何变化的。

信号山石油公司负责市场营销和抗震节点技术的副董事长Dan Hollis倾向于进行密集调查。他认为,石油和天然气公司越来越关心该技术,并努力使该技术得到长期发展。Hollis说:“石油勘探公司正在以此为方向努力着。”

随着来自石油勘探公司源源不断的资金注入,ZLands等传感器正变得更物美价廉。目前,Hollis非常乐意将自己通过ZLands获得的数据分享给类似Schmandt这样的研究者。而Schmandt则愿意利用这一优势,他说:“如果某些和我有一样看法的人在过去数月内将这些零散的数据整合在一起,我们将有能力在未来数年做出令人意想不到的东西。”

 


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