RMRE:中國大陸高能級礦震能量釋放效率與機(jī)制研究
隨著全球全球礦產(chǎn)資源開采不斷向深部推進(jìn),采掘擾動(dòng)誘發(fā)的次生災(zāi)害日益頻繁,嚴(yán)重威脅著地下作業(yè)人員的生命安全、工程結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性以及采礦設(shè)備的正常運(yùn)行。破壞性高能級礦震(M>2.0)因震源淺、分布廣,地表振動(dòng)效應(yīng)比同震級天然地震更強(qiáng)烈,已成為深部開采中亟待解決的核心安全問題。然而,目前對于高能級礦震的能量釋放特征和機(jī)制還缺乏深入理解,尤其是其與天然地震在能量釋放效率及破裂機(jī)制上的顯著差異。針對這一問題,迫切需要開展高能級礦震能量釋放特征的系統(tǒng)性研究,為災(zāi)害精準(zhǔn)預(yù)警與防控提供理論支撐。
中國地震局地球物理研究所王子博博士與劉瑞豐研究員及其團(tuán)隊(duì)成員基于2014—2023年中國地震臺網(wǎng)公開目錄,運(yùn)用波形特征分類方法,識別出中國大陸59次2.0級以上采礦誘發(fā)地震事件。團(tuán)隊(duì)基于中國地震臺網(wǎng)提供的波形數(shù)據(jù),通過震源譜反演與能流密度法,測定了59次事件的地震矩與輻射能量,進(jìn)而揭示采礦誘發(fā)地震的能量釋放特征與機(jī)制。核心研究內(nèi)容包括:對比采礦誘發(fā)地震與天然地震的能量釋放效率差異;檢驗(yàn)基于天然地震建立的震級-能量關(guān)系對采礦誘發(fā)地震的適用性;分析兩類地震事件S-P波能量比的差異。
研究結(jié)果表明:(1)能矩比(輻射能量與地震矩的比值)結(jié)果顯示,采礦誘發(fā)地震的能量釋放效率明顯低于同震級天然地震,該差異源于其淺源應(yīng)力積累水平較低及高頻輻射能量占比不足;(2)采礦誘發(fā)地震與天然地震能量釋放效率的差異表明,基于天然地震建立的震級-能量關(guān)系不適用于采礦誘發(fā)地震。因此,研究通過59次事件的線性擬合,建立了適用于采礦誘發(fā)地震矩震級與輻射能量的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系;(3)S-P波能量比結(jié)果顯示,多數(shù)高能級采礦誘發(fā)地震與天然地震相似,呈現(xiàn)出構(gòu)造應(yīng)力主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)的破裂機(jī)制,但部分事件的S-P波能量比較低,說明這些事件的震源中可能存在塌陷型、張裂型等其他類型的破裂機(jī)制,不同事件震源機(jī)制的多樣性與礦區(qū)復(fù)雜的地質(zhì)結(jié)構(gòu)以及采礦作業(yè)引發(fā)的多物理場耦合作用密切相關(guān)。
圖1 采礦誘發(fā)地震震源參數(shù)測定流程
圖2 采礦誘發(fā)地震能量釋放效率分布圖
本研究基于地震波形特征分析和震源譜反演方法,系統(tǒng)揭示了高能級采礦誘發(fā)地震的能量釋放效率和機(jī)制及其與天然地震的差異。該成果為進(jìn)一步分析礦震的發(fā)震機(jī)制和預(yù)警研究提供了參考。此外,研究建立的震級-能量經(jīng)驗(yàn)公式為相關(guān)行業(yè)提供了有效的工具,可用于量化礦區(qū)地震風(fēng)險(xiǎn)等級,為深部資源安全開采和監(jiān)管工作提供了科學(xué)依據(jù)。
研究成果2025年發(fā)表于學(xué)術(shù)期刊《Rock Mechanics and Rock Engineering》(Wang, ZB., Liu, RF., Wang, TT. et al. Energy Release Efficiency and Mechanisms of Mining-Induced High-Energy Earthquakes in China. Rock Mech Rock Eng 58, 5579–5593 (2025). https://doi.org/10.1007/s00603-025-04386-y)。研究受中國地震局地球物理研究所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)(DQJB23K43)、山東能源集團(tuán)重點(diǎn)科技項(xiàng)目(SNKJ2023A17-R01)和中韓臺網(wǎng)運(yùn)維與數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目(2022–2024)(0722004)共同資助。
【作者簡介】
王子博,博士,助理研究員。主要從事天然地震及誘發(fā)地震震源參數(shù)測定方法研究。E-mail: wangzb@cea-igp.ac.cn
劉瑞豐,研究員。主要從事震級測定方法與地震臺網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)研究。E-mail: liurf@seis.ac.cn



