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基于地球物理探测数据反演海底工程地质参数研究进展与展望刘乐军1，周庆杰1,2，李西双1,2，王景强1,2，张承艺1,2，张林清1,2，周航1（1.自然资源部第一海洋研究所，山东青岛266061；2.崂山实验室海洋地质过程与环境功能实验室，山东青岛266061）摘要：海底浅部沉积物的粒度、孔隙度、密度、抗剪强度等工程地质参数是海洋沉积声学研究和海洋工程开发所需了解的基础信息，而目前对于这些物理力学参数的获取主要基于有限的海底取样或原位测试方法。声学地球物理探测是基于声学信号在沉积物中的传播得到水深地形及沉积地层结构等信息，其中一些声学参数，如海底反射系数、波阻抗、后向散射强度等与粒度、孔隙度、密度等海底工程地质参数密切相关。因此，基于声学地球物理探测数据，并结合一定数量的传统海底底质取样测试数据开展海底工程地质参数反演，具有工作效率高且获取的资料连续、信息丰富等优势，是传统海底底质取样和工程地质特性研究的有益补充。本文在论述了海底沉积物类型、物理力学参数及其声学特性的基础上，对比分析了多波束、浅地层剖面及多道地震等海底声学地球物理探测数据在海底底质物理参数反演中的优势与不足，对基于声学地球物理探测数据反演海底工程地质参数的发展前景予以分析和展望。关键词：海底工程地质参数；声学探测数据；海底反射系数；波阻抗；反向散射强度中图分类号：P733.23;P67文献标志码：A文章编号：1671-6647（2023）03-0361-12doi：10.12362/j.issn.1671-6647.20220607001引用格式：刘乐军,周庆杰,李西双,等.基于地球物理探测数据反演海底工程地质参数研究进展与展望J.海洋科学进展,2023,41(3):361-372.LIULJ,ZHOUQJ,LIXS,etal.ResearchprogressandprospectofseabedengineeringgeologicalparametersinversionbasedongeophysicalexplorationdataJ.AdvancesinMarineScience,2023,41(3):361-372.查明海底浅层沉积物的沉积特征及工程地质参数（如粒度、密度、孔隙度、抗剪强度等）是进行海洋开发不可缺少的前期工作，同时，对于海洋环境调查、海底资源勘探、海洋工程建设及海洋开发利用等都具有重要的应用价值1-2。目前，对于工程场址区或管道路由区海底浅表层沉积物工程地质参数的获取，常用的方法是采集足够多的沉积物样品，通过实验室测试分析得到沉积物的粒度、密度、孔隙度、抗剪强度等物理力学参数，或者通过静力触探（ConePenetrometerTechnology,CPT）等原位测量的方式获得海底浅层土体的力学参数3。上述方法虽然可直接获取海底表层沉积物的工程地质参数，但均具有较高的成本，经济和时间上的限制导致通常只能进行有限的采样，因而无法高效地了解较大范围内海底浅表土体的工程地质特性。随着声学地球物理探测技术的不断发展，多波束、侧扫声呐、浅地层剖面、单道地震和多道地震等各种探测技术方法被用于海底水深地形、地形地貌和地层结构的探测中，利用这些观测方式不收稿日期：2022-06-07资助项目：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目（2021Q03）；崂山实验室科技创新项目（LSKJ202204803）作者简介：刘乐军（1972），男，研究员，博士，硕士生导师，主要从事海洋地质灾害与工程地质方面研究.E-mail:（胡筱敏编辑）第41卷第3期海洋科学进展Vol.41No.32023年7月ADVANCESINMARINESCIENCEJuly,2023仅可以了解海底地形及沉积分层结构，同时获得的声学反射信息与沉积物密度、含水量、孔隙比、粒度、抗剪强度等物理力学性质密切相关，也常被用来进行海底底质分类及工程地质参数的反演。相较于传统取样测试，声学反演方法具有效率高、成本低等优势，在海洋工程建设、海底资源开发以及深水油气田安全开发保障等方面具有重要的应用价值。目前，在海底底质声学反演方面，从传统的基于反射强度的底质分类到基于声学物理属性数据的物理力学参数反演，涉及海洋地质、地球物理、海洋声学、数字信号处理、图像处理以及机器学习等多学科交叉融合，经过近几十年的发展，建立了多种声学反演方法并取得了丰硕的成果，反演精度在不断提高4，如表 1 所示。本文梳理了近年来国内外学者在海底底质物理力学参数反演方面的研究及重要成果，在简述海底沉积物类型、物理力学特性及其声学表现特性的基础上，从基于散射/反射强度的反演和基于反射系数/波阻抗等地球物理属性数据的反演等方面，对比分析了各类多波束、浅地层剖面及多道地震等海底声学探测数据在海底底质物理力学参数反演中的优势与不足，对基于地球物理探测数据反演海底工程地质参数的发展前景予以分析和展望。表 1 几种常用反演结果的比较4Table 1 Comparison of several commonly used inversion results4反演方法海底表层声速/（ms1）海底衰减/（dB1）海底反射损失/dB海底反射相位/rad负跃层浅海梳妆结构反演法0.75（掠射角为 1620，1000Hz）1.2（掠射角为1620）简正波干涉结构海底声速反演法1587传播损失海底衰减反演法f0.930.45（2001500Hz）垂直阵海底声速反演法15810.22（500Hz）群速度海底声速反演法1583注：f 为密度，海底密度为 1.85gcm3；空白表示无数据。1海底沉积物类型及常用工程地质参数海底的大部分面积均覆盖有一层比较松软的沉积物，从浅水的近海到深水大洋，沉积物的厚度差别很大。海底沉积物的最上层是流动或半流动的稠性介质，且是一种多孔、未固结或部分固结、饱水的宏观上各向同性的弹性介质5-6。依据海水深度和离岸远近等海底区域地形要素可将海底沉积物划分为 3 类：深海沉积物（大洋盆地和深水海渊沉积物）、次深海沉积物（陆坡沉积物）和浅海沉积物（大陆架沉积物）7。其中，浅海沉积物由于易受陆源输入、气候及水动力（波浪、潮汐、潮流等）因素的影响，沉积物成分变化强烈，使得大陆架沉积物比大陆坡沉积物，特别是比深海沉积物要复杂得多8。从沉积物理学角度来看，海底是一个物理量多、特征变化范围大的固体层，这些物理量之间互有相关性，它们的相关性随着沉积物的沉积环境和沉积历史的不同而不同。cm2s常用的沉积物工程地质参数有孔隙度 n（%）、天然重度（g/cm3）、含水量 w（%）、饱和度 s（%）、土粒比重 G（g/cm3）、粒径 d（mm）、平均颗粒粒径 Md（=log2d）、液限 Wl（%）和塑限 Wp（%）等物理参量，以及抗剪强度 q（kg/cm2）、固结系数等力学参量7。反映沉积物声学特性的参量主要有反射系数 R、反射损失 BL（dB）、声速 V（m/s）、声阻抗 Z（g/（）和声衰减系数（dB/m）等8-9。不同沉积物类型的声学特性具有较大的差异性，沉积物物理力学参数与声学参数之间有着紧密的关系，因362海洋科学进展41卷此，可以利用沉积物的声学特性反演工程地质参数。2海底沉积物声学特性研究R=0.646 80.645 6n自 20 世纪 50 年代开始，以美国为主的科学家开始了海底沉积物类型与声学参数（声速、声衰减等）等方面的调查研究工作，对海底沉积物声学特性和物理力学性质参数之间的相关关系进行了大量的试验和统计分析（图 1），得到了适用不同沉积物类型的经验公式，如：Hamilton 等在声速和声衰减与沉积物颗粒粒径、密度、孔隙度等方面开展了大量统计工作10-11，建立了相关性经验公式；Fass12在 Hamilton11、Sutton 等13和 Morgan14的研究基础上，发展出海底反射系数（R）与沉积物孔隙度（n）的经验公式（）；Hamilton15和 Bachman1研究了海底反射系数与沉积物平均粒径（Mz）的相关性，分别得到相关经验公式（1）和（2）：R=0.669 20.666(31.05+5.52Mz)，（1）R=0.669 20.666(0.208+0.094 3Mz0.003 34Mz2)。（2）此外，我国许多研究人员也在海底浅表层沉积物的声模型方面开展了广泛的研究16-19，在不同海域建立了沉积物声速预测公式20-25。1 8001 6001 400纵波速度/(ms1)(a)纵波速度与波阻抗间的关系2.01.51.0密度/(gcm3)(b)密度与波阻抗间的关系81240平均粒径/1 5002 0002 5003 0003 5004 000波阻抗/(gcm3)(ms1)(c)平均粒径与波阻抗间的关系751005025孔隙度/%1 5002 0002 5003 0003 5004 000波阻抗/(gcm3)(ms1)(d)孔隙度与波阻抗间的关系Shumway(1960)SDShumway(1960)CBHamilton(1972)Richardson 和 Briggs(2004)Kraft 等(2005)注：SD、CB 代表样品数据获取区域，其中 SD 表示圣地亚哥地区（SanDiegoarea），CB 表示从圣地亚哥附近的大陆边界地区（ContientalBorderiandarea）获得的中深度沉积物；本图引自文献 25。图 1 海底沉积物声学特性和物理性质统计关系图Fig.1 Statistical relationship between acoustic and physical properties of seafloor sediments随着海底沉积声学的不断发展，也形成了一系列海底沉积物声波传播理论模型（如 Biot 模型、Biot-Stoll 模型、Hamilton 模型、Buckingham 模型、Wood 方程等）1,26-29。与统计性经验关系相比，沉3期刘乐军，等：基于地球物理探测数据反演海底工程地质参数研究进展与展望363积物声波传播理论将海底沉积物看作流体、弹性固体或多孔弹性介质，涉及的参数较多（如 Biot 理论至少需要 13 个参数来描述各向同性介质），但是可以较为准确地描述海底沉积物声波传播特性，是研究海底沉积物声学特性和物理性质关系的重要手段和方法。然而，浅水区的砂质沉积物作为多孔弹性介质，深水区的松软泥质沉积物作为饱和流体多孔介质，单一模型还不能完全解释和准确表达声波在多类型沉积物中的传播特征，以沉积物声速为例，在不同水深区域内，不同模型的预测精度存在显著差异（图 2）。因此，发展构建适用于多类型沉积物的海底底质声学模型是未来底质声学综合反演研究的重点和难点。1 6501 5501 4501 350声速/(ms1)020406080100120声学测量序号海槽陆坡陆架Biot-Stoll 模型Buckingham 模型Wood 方程注：本图引自文献 19。图 2 不同水深区域声速实测与模型预测结果对比Fig.2 Comparison between measured values and model prediction results ofsound velocity under different water depths3基于反向散射强度的反演与表层沉积物分类目前，声学方法在海底地形地貌探测方面已经得到广泛应用，水声探测技术的进步和水声传播理论的研究成果的不断出现促进了利用声学信号进行海底底质特征研究的发展，其中以利用多波束、侧扫声呐等的声波反向散射强度的底质特征研究最为广泛30-35。海底回波的反向散射数据与海底底质的粗糙度、沉积物粒径、孔隙度、饱和度等物理属性及入射角具有极强的相关性，多波束声呐系统可以全覆盖扫测海底，利用其回波强度反演海底底质属性参数是目前研究较多、应用最为广泛的手段之一36-40。与海底底质取样获取的真实海底样品测试数据相结合，利用多波束系统获取的反向散射强度数据和海底声像图，可利用迭代自组织数据分析算法41（IterativeSelforganizingDataAnalysis,ISODATA）、无监督的模糊 C 聚类算法（FuzzyC-MeansAlgorithm,FCMA,或称 FCM）42、高阶局部自相关算法（HigherorderLocalAuto-Correlation,HLAC）及 K-均值聚类算法43等计算机技术、数字图像处理与识别技术，实现海底底质类型的自动分类与识别。多波束反向散射强度的精细处理是准确获取海底底质属性参数、提高底质类型识别精度的重要保障。在对多波束反向散射强度数据解析提取的基础上，进行定姿定位、补偿改正、声呐图像处理等技术最大限度剔除多波束干扰（跳变或边缘等）数据对反向散射数据的影响，最终通过分类模型的构建实现海底底质属性反演与类型识别（图 3）。364海洋科学进展41卷底质取样数据角度响应曲线提取角度响应散射强度归一化散射强度重构基于角度响应模型分类器声学底质分类图像生成特征提取定姿定位机器学习水深包声强辅助数据系统误差改正声强补偿改正声呐图像处理后向散射强度数据处理声强信息全提取水深包声强提取验证指向性提取均值提取姿态信息导航信息水深信息声速剖面信息基于图像分类器特征提取声呐图像增强条带拼接镶嵌中央波束改正声照面积改正海底入射角改正传播损失改正波束指向性改正声源级改正时变增益改正固定增益改正重采样及网格化注：本图引自文献 36。图 3 多波束底质反演与分类技术流程Fig.3 Technical flow of multi-beam substrate inversion and classification4基于浅地层剖面数据的反演以电火花（Sparker）、Boomer 和 Chirp 参量阵为声源的高分辨率浅地层剖面探测技术在海洋工程44、海上考古45、国土防御46以及海洋地质研究中应用广泛47，但是，长期以来对于这些数据通常只进行浅地层剖面解释，即得到有关沉积层的结构和构造信息，在定量反演方面应用较少。近年来，随着近海风电场的建设，国内外一些学者开始利用浅地层剖面数据开展海底工程地质参数反演的探索性工作。例如，Kim 等48基于 Chirp 剖面和沉积物测试数据的统计关系，建立了 Ulleung 盆地海底沉积物声学特征和岩土工程地质参数之间的相关性，用于分析表层沉积物的分布格局和沉积过程；Vardy 将遗传算法应用于浅地层剖面，得到阻抗剖面，进而利用波阻抗与沉积物力学性质的经验关系得到工程地质参数49；刘玉萍等则通过提取浅剖资料的海底均方根振幅，结合海底摄像系统判别海底底质的软硬程度50。上述研究主要是对浅剖声学特性与海底表层沉积物物理力学性质进行统计性分析，利用统计关系反演表层沉积物物理性质来了解海底底质类型，这些方法往往需要大量的沉积物取样测试数据，且获得的统计关系仅适用于当前研究区51。此外，Schock 利用 Biot-Stoll 模型和 Chirp 浅地层剖面数据反演了美国东部 FortWalton 海滩和南海海底沉积物的声速、密度、孔隙度等物性参数52（图 4），由于 Biot-Stoll 模型本身的限制，其反演的沉积物类型主要为砂质沉积物（孔隙度为 25%80%）；陈静等尝试基于 Biot-Stoll 模型和 Chirp 浅剖数据对琼州海峡的海底沉积物孔隙度、密度等物性进行了反演53，同时引入了 Gardner 经验公式对高反射区沉积物（孔隙度小于 25%）的物性反演做了补充，但是对于较低反射区沉积物（孔隙度大于 80%）仍使用 Biot-Stoll 模型进行反演，反演结果虽然整体相符，但局部误差相对较大。通过对上述研究结果进行分析发现，在利用浅地层剖面数据定量反演工作中所使用的模型或经验关系式较为单一且适用区域比较局限，往往根据某海域测试数据得到的关3期刘乐军，等：基于地球物理探测数据反演海底工程地质参数研究进展与展望365系式并不适用于其他海域，因此，如何综合利用多种声波传播理论模型建立一种适用于当前研究区或具有普适性的沉积物声学特性与物理性质之间的经验关系或模型模式是一个亟待解决的科学问题。反射系数/(频率 2 000 Hz 时)衰减梯度/dB(mkHz)1层厚度/m层内孔隙度渗透率/(1012 m2)平均粒径/预测沉积物类型/(基于温氏分级表)衰减/(dBm1)速度/(ms1)(频率为 224 Hz 时)衰减/(dBm1)速度/(ms1)(频率为 300 Hz 时)衰减/(dBm1)速度/(ms1)(频率为 400 Hz 时)衰减/(dBm1)速度/(ms1)(频率为 500 Hz 时)衰减/(dBm1)速度/(ms1)(频率为 3 000 Hz 时)J11.70.528.0 0.562.934.5粗砂0.005 11 5081.009 11 5080.0161 5080.0251 5080.831 510K9.10.447.80.3841.801.3中砂0.0921 6540.151 6590.241 6650.331 6711.701 719L9.80.1132.10.451.034.6 粗粉砂0.002 51 5930.004 31 5930.007 41 5930.0111 5930.381 593M11.00.09537.60.520.545.5中粉砂0.001 31 5430.002 11 5430.003 61 5430.005 31 5430.171 54311711E11714E11717E11720E220220220220200200200200180180180180160160160160140140140140JKLM剖面位置注：图中数值 140、160、180、200 和 220 为剖面双程旅行时（ms）；表中 J、K、L 和 M 均为图中剖面所示位置；本图引自文献 52。图 4 基于浅地层剖面的海底部沉积物物性参数反演Fig.4 Inversion of physical property parameters of seafloor sediments based on sub-bottom profiles5基于多道地震数据的反演在地震资料中，海底通常对应于第一个正极性的强反射。理论上，这种强反射是由于海床（水和沉积物的分界面）上下存在较大的密度和速度差异形成的，其强度取决于声阻抗和地震反射系数54-55。大量的数据和研究表明海底沉积物的物理力学性质与声阻抗存在密切关系，如土体的孔隙度、土体的抗剪强度等56-57。土体的抗剪强度是描述土体抵抗剪切力大小的指标，与声阻抗之间存在着一定的关系，相关性统计试验表明，当海洋沉积物颗粒很小时（泥或粉砂质软泥），抗剪强度与声阻抗之间的关系在不同的区域表现出相似性58。所以地震资料中蕴含着丰富的沉积体物理力学性质信息59-60，可以通过研究地震资料中相关物理参数与沉积体物理力学性质之间的关系，建立基于地震资料的海底工程地质参数反演方法，研究成果是对现有海底地质灾害勘查技术方法的重要补充，具有很高的应用价值。目前，地震资料解释的发展主要包括以下几个方向：数字化处理的大幅应用、“模拟”数据集的复杂地形解释、利用地震速度对地质类型的划分、地震数据和岩土工程资料的紧密结合，以及利用可视化软件进行解释等61。为了利用先进的地球科学方法从现有地震/测井数据中提炼出额外价值，Hamilton 等利用北海和 OrmenLange 气田区 2 个井场的调查数据进行了多道地震反演试验，对地震反演技术在井场勘查和地质灾害研究中的应用问题进行了探讨62。DanielOrange 等利用全面的海底图像、多道地震数据，结合重力学和磁学资料，以海底盆地中不同源级的渗出物为目标，多种数据366海洋科学进展41卷集进行综合解释，对影响海底的基底线理进行了识别，从而确定了浅部岩盐的位置，为有关勘探和地质灾害的研究提供了有效手段63。Li 等64基于 3D 地震数据和岩芯测试数据建立了海床峰值震幅、声阻抗和浅层土体抗剪强度之间的关系，在此基础上借助安全系数法建立了基于勘探地震数据的不稳定区域预测方法。倪然等基于 Gassmann 理论与海上多道地震数据，结合多相介质模型，利用地震速度分析提取的速度资料，反演海底孔隙度、密度和泊松比的反演方法65（图 5）。200400600800t/ms1 4001 6001 800V/(ms1)(a)地震速度分析4060200地震炮号预测速度/(ms1)204060地震炮号(b)速度预测2 0001 8001 6001 4001 2004060200地震炮号反演孔隙度/%204060地震炮号(d)反演孔隙度70605040304060200地震炮号反演密度/(kgm3)204060地震炮号(c)反演密度2 0001 9001 8001 7001 6001 500注：本图引自文献 65。图 5 基于地震资料反演沉积物物理参数Fig.5 Inversion of sediment physical parameters based on seismic data目前，基于地震资料的海底沉积物物理、力学参数反演研究大多处于试验研究阶段，主要还是通过研究地震属性参数与沉积物物理力学参数间的统计关系，开展工程地质参数反演，没有形成系统的理论模型。且在反演过程中，地震数据的剖面质量、信噪比等对反演结果影响较大。因此，如何在地震数据预处理、地震属性参数提取、模型关系建立等方面取得突破性进展，是基于地震数据获取海底底质工程地质参数的一个亟待解决的关键科学问题。6结语与展望基于地球物理探测数据反演海底工程地质参数，实质就是将获取的声学变量转换为海底沉积物的物理力学性质。由于海底的作用，浅海声场相比深海声场更加复杂，海底中的各类声学参数，如密度、声速与衰减等变化都将改变上层流体中声场的分布。在深海中声波与海底相互作用的次数较3期刘乐军，等：基于地球物理探测数据反演海底工程地质参数研究进展与展望367少，一些浅海中常用的简正波频散特征、传播或混响的垂直相关等反演方法在深海中不再适用，因此，如何从声场中有效地提取海底参数一直以来都是亟待解决的难题66。此外，声学变量与物理性质之间的关系是复杂的、多变的、非线性的，通过声学理论模型、物理仿真及深度学习等方法构建海底声学底质反演模型，同时综合大量底质取样与多波束、浅地层剖面、多道地震等声学地球物理探测数据，开展海底综合探测与工程地质参数反演将是未来研究的热点方向。6.1多源多尺度地球物理数据融合反演多波束可以获取海底高精度水深地形及反向散射强度数据，可以用于反演海底表面底质物性特征及底质类型划分，但由于勘探深度限制，无法进一步获取海底以下一定深度沉积地层的工程地质参数。浅地层剖面与多道地震是海底地层结构与构造探测的重要方法手段，可获取海底以下一定深度内的沉积地层特征信息。与原位声学探测、底质取样等直接测量数据相结合，综合利用多波束、浅地层剖面及多道地震等多种地球物理数据，开展多源多尺度地球物理数据融合反演，对提高海底浅部沉积层工程地质参数反演具有重要意义。6.2高精度海底声学模型构建在海底工程地质参数反演与数据库构建方面，20 世纪 50 年代以来，欧美等国先后在大西洋、太平洋等区域采集了大量的海底底质样品、原位测量及声学地球物理探测数据，建立了丰富的区域底质特征数据库。我国在基于地球物理数据反演海底工程地质参数方面的研究并不深入，大多数研究集中在数据解析与改正、深部油气储层参数反演等方面，缺乏适合我国关键海区的地声理论模型作支撑，并没有对海底工程地质参数反演中的关键技术进行全面而系统的探讨。因此，在现有海底工程地质参数反演研究的基础上，追踪国际声学底质反演技术的最新动态，利用大量地质取样、原位声学测试、多波束、浅地层剖面及多道地震数据，从基础声学理论方面，深入分析海底分层结构及其地声参数对声传播的影响，建立高精度海底声学反演模型是未来海底工程地质参数反演研究发展的重要方向。参考文献(References)：BACHMANRT.AcousticandphysicalpropertyrelationshipsinmarinesedimentJ.TheJournaloftheAcousticalSocietyofAmerica,1985,78(2):616-621.1金翔龙.海洋地球物理研究与海底探测声学技术的发展J.地球物理学进展,2007,22(4):1243-1249.JINXL.Ma-rine geophysical research and development of acoustic techniques for seabed explorationJ.Progress in 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