摘要：随采地震(Seismic‑While‑Mining，SWM)技术以采煤机滚筒割煤产生的机械振动作为被动地震震源，无需炸药、可控震源等人工激发设备，可在综采工作面回采过程中同步开展工作面内部断层、陷落柱、煤层厚度变化等地质异常探测，是实现煤矿工作面地质透明化的关键物探手段。初至拾取是随采地震数据处理的核心基础环节，初至时间拾取精度直接制约层析反演、速度建模与地质成像结果的可靠性。由于井下采掘环境复杂，采煤机割煤震源属于非平稳随机震源，地震记录叠加大量机械振动、电气干扰噪声，信号信噪比波动大，传统初至拾取算法面临拾取偏差大、稳定性不足等问题。本文系统阐述随采地震初至波物理特征，研究能量比法、能量差法、相关法三类经典初至拾取算法的原理与时窗参数设置原则，通过模拟地震记录对比分析三种算法的拾取效果与适用条件，分析噪声、时窗长度、震源子波质量对拾取结果的影响。研究表明：能量差法抗噪性能最优，拾取结果稳定性强；能量比法计算简单，增加稳定因子后可改善低信噪比记录拾取效果；相关法依赖可靠的震源子波先验信息，子波质量直接决定拾取精度。研究可为井下随采地震实际数据自动初至拾取处理提供理论参考。
关键词：随采地震；采煤机震源；初至拾取；能量比法；能量差法；相关法；信噪比
0 引言
我国煤炭开采逐步向智能化、透明化方向发展，回采工作面内部隐伏地质构造是威胁煤矿安全生产的主要因素。传统井下物探手段多采用放炮、可控震源激发，只能停机开展探测，无法匹配连续回采生产节奏。随采地震探测技术利用采煤机滚筒截割煤壁时产生的振动作为天然震源，在采煤作业的同时采集地震波信号，实现工作面动态超前探测，近年来得到行业广泛关注。
初至波是地震波最先到达检波点的震相，初至拾取即识别地震记录上地震波首次到达的时刻，是地震走时层析、静校正、速度反演的前置步骤，拾取质量直接决定后续成像解译效果。常规地面地震、井下放炮地震的初至拾取研究成果丰富，但随采地震数据具有自身特殊性：采煤机割煤属于连续随机激励，震源子波时变，井下存在皮带运输机、水泵、风机、电气设备带来的强背景噪声，有效信号常被噪声淹没，传统初至拾取算法容易出现错拾、漏拾现象。
国内外学者针对初至拾取开展大量研究，主流算法分为两大类：一类基于地震记录局部时窗属性特征，包含能量比法、能量差法、振幅比法、曲线长度比法等；另一类基于地震记录整体特征，包含相关性分析、统计类算法等。长短时窗能量比(STA/LTA)算法实现简单，在微震、地震勘探领域广泛应用，但低信噪比条件下拾取误差明显增大；能量差法通过计算时窗能量绝对差值，弱化噪声放大效应；相关法利用震源子波模板匹配识别初至，对子波质量依赖性较强地震学报。现有文献大多针对爆炸震源、微震事件开展算法研究，针对采煤机割煤震源条件下的初至拾取对比分析相对不足。
本文面向随采地震数据处理需求，解析能量比法、能量差法、相关法的数学原理，讨论时窗选取、稳定因子、震源子波对拾取结果的影响，依托随采地震模拟数据完成算法对比试验，分析各算法优势与局限性，为随采地震自动初至拾取流程优化提供依据。
1 采煤机割煤震源与随采地震初至波特征
1.1 采煤机割煤震源特点
采煤机依靠滚筒截齿破碎煤体完成割煤作业，截齿反复冲击、切削煤壁，煤体发生破裂、垮落，将机械动能转化为弹性地震波向外传播，构成随采地震的被动震源。该震源存在显著特点：
(1)震源持续激发，属于连续随机震源，不同于炸药震源瞬时脉冲激发；滚筒转速、牵引速度、煤岩硬度变化会改变震源子波形态，子波具备时变特性；
(2)震源位置随采煤机沿工作面持续移动，震源空间位置动态变化；
(3)激发能量受煤岩力学性质、截割工况影响，激发能量波动明显。
检波器布置在巷道或者钻孔内，记录的地震道除采煤机激发的有效地震波外，还叠加井下各类设备机械噪声、电磁干扰噪声，导致地震记录信噪比动态变化，部分道集初至起跳微弱，识别难度大。实际处理中一般先开展噪声压制预处理，再执行初至拾取，以此提升拾取可靠性。
1.2 随采地震初至波定义与波形特征
初至(First arrival/First break)指地震波前沿最先传播到达检波点的时刻，工程中也将初至到达的波简称为初至波。在理想地震记录中，初至时刻之前记录只有背景噪声，振幅整体处于低水平；初至时刻之后有效地震信号到达，波形振幅发生突变，能量显著抬升。
理想地震波初至波形如图1所示。初至位置是噪声与有效地震信号的分界点，拾取算法本质就是捕捉地震道上能量、波形特征发生突变的时间点。但随采地震实际记录中，噪声会掩盖初至起跳，波形过渡平缓，突变特征弱化，造成自动拾取算法容易发生偏移。
1.3 随采地震初至拾取主要难点
(1)信噪比非均匀。不同检波道距离采煤机震源远近不同，传播路径存在差异，各道信噪比差异显著，部分道有效信号微弱；
(2)震源子波不稳定。采煤机割煤工况改变，震源子波波形发生变化，对依赖子波模板的相关类拾取算法造成干扰；
(3)井下噪声类型复杂。包含脉冲型突发噪声、连续稳态机械噪声，噪声能量有可能超过有效初至波能量；
(4)海量连续数据。随采地震长时间连续采集，数据量巨大，需要算法兼顾拾取精度与计算效率。
2 经典初至拾取算法原理
传统自动初至拾取算法分为两类：第一类基于地震记录局部时窗属性特征，通过滑动时窗提取能量、振幅特征，识别初至突变点，代表算法为能量比法、能量差法；第二类基于地震记录整体特征，利用波形相关性、统计特征识别初至，代表算法为相关法。
2.1 能量比法
能量比法即长短时窗能量比法(STA/LTA)，核心思路是设置滑动总时窗，将总时窗划分为前时窗(噪声窗)和后时窗(信号窗)，沿着时间轴滑动时窗，计算后窗与前窗的能量比值，比值极大值对应的时间位置即为初至时刻。
步骤一：选定总时窗长度，将总时窗划分为前后两段，前时窗对应初至到达前的噪声段，后时窗对应初至到达后的信号段；
步骤二：时窗沿地震道时间轴逐点滑动，不断计算后时窗与前时窗的能量比值；
步骤三：当滑动时窗跨过初至位置，后窗进入有效信号区域，能量比值急剧增大；取比值曲线最大值对应的时窗，将该时窗中点作为初至拾取时刻。
滑动时窗示意图如图2，时窗起点T0，中点T1，终点T2，s(t)为地震道振幅采样序列。后时窗(T1-T2)与前时窗(T0-T1)能量比表达式：  (1)
能量比法依靠能量相对变化识别初至，计算简单、运算速度快。但是该算法对噪声敏感，当存在强噪声干扰，噪声能量会使比值出现虚假峰值，造成误拾取。工程实践中引入稳定因子，给分母增加一个小常数，避免分母趋近于零造成比值异常放大，改善低信噪比记录拾取效果。
时窗参数是能量比法关键：时窗不能过大，过大容易跨多个震相，初至定位精度下降；时窗不能过小，过小容易被噪声扰动，比值曲线抖动剧烈。时窗长度需要匹配初至波脉冲延续周期，一般略大于初至子波主周期。
2.2 能量差法
能量比法计算的是能量相对变化，强噪声条件下噪声会放大相对比值，产生虚假特征。能量差法直接计算后时窗与前时窗的能量绝对差值，表征地震道能量的绝对变化程度，弱化噪声带来的比值畸变问题。
能量差计算公式：(2)
时窗划分方式与能量比法保持一致，滑动时窗沿着地震道移动，能量差D达到最大值对应的时窗位置，作为初至候选位置，再在时窗内部确定初至到时。能量差反映的是能量绝对增量，不会出现分母趋近于零带来的数值爆炸，抗干扰能力优于能量比法，适合随采地震这类噪声波动大的数据场景。
能量差法同样受时窗参数影响：时窗设置过大，会把后续反射波能量纳入计算，抬高差值；时窗太小，噪声波动会扰乱差值曲线。在实际处理流程中，一般先对地震道做带通滤波噪声压制，再执行能量差拾取，进一步提升稳定性。
2.3 相关法
相关法拾取初至属于基于整体波形特征的算法，需要已知震源子波先验信息。将标准震源子波与待拾取地震道做滑动互相关运算，互相关函数峰值对应的时间位置即为初至到达时刻。
互相关函数表达式：(3)
式中：RSW(τ)为震源子波与地震道记录的互相关函数；s(t)为地震道记录；w(t)为震源子波；N为震源子波延续时间对应的采样点数。
在随采地震实际场景中，采煤机为移动震源，通常选取距离采煤机很近的近场检波道提取实际子波作为模板子波。互相关运算本质是衡量模板子波与地震道波形相似程度，当初至子波到达，波形与模板匹配度最高，互相关输出出现极大值，由此定位初至时间。
相关法的短板在于拾取效果高度依赖震源子波质量：如果子波模板失真、子波随割煤工况发生畸变，互相关峰值会偏移、展宽，造成拾取误差。当井下噪声过高，波形被严重扭曲，相关法拾取精度也会显著下降。因此相关法适合信噪比良好，并且能够获取稳定可靠震源子波的数据集。
3 模拟数据算法对比试验
3.1 模拟试验条件
构建随采地震数值模拟数据集，模拟采煤机割煤震源产生的地震波场，叠加井下背景噪声，得到多道虚拟随采地震记录，分别采用能量比法(增加稳定因子)、能量差法、相关法开展初至拾取，拾取结果见图3。图中横坐标为道号，纵坐标为时间(单位ms)，黄线代表能量差法，橙线代表改进能量比法，紫线代表相关法。
3.2 拾取结果分析
从模拟记录拾取结果可以得到如下认识：
(1)能量差法拾取同相轴连续性最好，曲线光滑，离散跳变点少，整体拾取结果最为稳定，对于中等噪声水平模拟数据适应性强；
(2)改进能量比法(加入稳定因子)整体拾取趋势正确，大部分道初至拾取位置准确，但是部分道出现轻微跳动，受局部噪声扰动影响仍然存在；
(3)相关法拾取结果波动最大，部分道出现明显偏离，主要是模拟过程中子波存在一定畸变，降低互相关匹配效果，造成拾取点偏移。相关法必须以可靠的震源子波为先决条件。
试验同时验证信噪比的重要影响：地震道信噪比越高，三种算法拾取效果同步提升；信噪比下降后，各类算法误差同步增大。因此随采地震数据处理流程建议将噪声压制预处理放在初至拾取之前，先滤除部分机械噪声与电磁干扰，再执行自动拾取，能够显著降低错拾概率。
3.3 三种算法优缺点对比 4 随采地震初至拾取关键影响因素讨论
4.1 滑动时窗参数选择
时窗长度是时窗类拾取算法的核心参数。时窗设置过大，会把初至之后的反射波、槽波能量纳入时窗，特征曲线峰值后移，拾取时间偏大；时窗过小，时窗内部采样点数不足，噪声随机扰动会主导能量计算，特征曲线抖动剧烈，拾取点离散跳变。
随采地震数据处理中，时窗长度应当结合有效信号主频估算，总时窗长度略大于初至波主周期。同时，不建议全道集使用一套固定时窗参数；条件允许时，可以按照道集信噪比水平，实现时窗参数自适应调整，进一步提升拾取鲁棒性。
4.2 稳定因子对能量比法的改善效果
原始能量比法分母为前时窗能量，若前时窗噪声极低，分母趋近于零，比值会异常放大，产生虚假极大值。引入稳定小常数加到分母，可以抑制这种异常放大现象，改善低信噪比道拾取效果。但稳定因子取值不能过大，取值过大会抹平真实能量突变，造成初至特征被削弱。稳定因子一般参考地震道背景噪声平均能量水平进行选取。
4.3 震源子波对相关法的约束
采煤机割煤震源属于时变震源，滚筒转速、牵引速度、煤岩硬度改变，都会改变震源子波波形。如果直接使用固定模板子波做相关拾取，当实际子波和模板差异较大，互相关峰值会变宽、位置偏移，拾取误差上升。工程应用中，需要就近选取近场检波道实时提取子波，动态更新子波模板，减少子波时变带来的负面影响。
4.4 噪声压制预处理的必要性
井下随采地震原始记录混杂大量机械、电气噪声，噪声会掩盖初至起跳，造成各类自动拾取算法失效。噪声压制作为前置预处理步骤，能够有效提升记录信噪比，为自动拾取创造有利条件。但滤波参数需要合理选取，不能过度滤波，避免扭曲初至起跳波形，造成初至时间人为偏移。 
5 结论
(1)采煤机割煤震源随采地震具有震源连续时变、井下背景噪声强、各道信噪比差异大的特点，初至拾取是制约随采地震成像质量的关键环节；
(2)能量比法依靠滑动时窗能量比值识别初至，计算效率高，但对噪声敏感，引入稳定因子可以缓解低信噪比下的异常畸变；能量差法依靠能量绝对差值识别突变，抗噪性能更强，模拟数据测试中拾取结果稳定性最优；相关法拾取效果高度依赖震源子波模板质量，子波畸变会直接带来拾取偏差；
(3)时窗参数、稳定因子、震源子波质量、信噪比水平共同决定拾取精度；随采地震数据应当把噪声压制预处理放在初至拾取之前；
(4)在随采地震实际数据处理中，优先推荐能量差法作为自动拾取主算法；自动拾取结果需要开展质量检查与人工校正，保障走时数据可靠性。