2018, Vol. 42
文章信息
- 孙志文, 孙蕾, 李官保, 阚光明, 郭常升, 王景强, 孟祥. 2018.
- SUN Zhi-wen, SUN lei, LI Guan-bao, KAN Guang-ming, GUO Chang-sheng, WANG Jing-qiang, MENG Xiang-mei. 2018.
- 菲律宾海深海海底沉积物声学特性与物理性质相关关系
- The relationship between the acoustic characteristics and physical properties of deep-sea sediments in the Philippine Sea
- 海洋科学, 42(5): 12-22
- Marina Sciences, 42(5): 12-22.
- http://dx.doi.org/10.11759/hykx20170616002
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文章历史
- 收稿日期：2017-06-16
- 修回日期：2017-07-24
2. 中国科学院大学, 北京 100049;
3. 国家海洋局第一海洋研究所, 海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室, 山东 青岛266061;
4. 青岛海洋科学与技术国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室, 山东 青岛 266061
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100049, China;
3. Key Laboratory of Marine Sedimentology and Environmental Geology, First Institute of Oceanography, State Oceanic Administration, Qingdao 266061, China;
4. Laboratory for Marine Geology, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao 266061, China
海底沉积物作为海洋资源的载体, 一直是海洋研究中的重点和难点, 其物理特性对海洋工程建设及油气资源开发具有重要意义, 其声学特性与海底探测和水声通信密切相关, 对海洋声场有重要影响。不同海底沉积物类型具有不同的物理性质和声学特性, 通过海底沉积物声学特性反演海底沉积物物理性质, 可为海洋工程开发、海底沉积物分类提供研究资料, 因此研究海底沉积物声学特性与物理性质相关关系具有非常重要的意义。目前获得海底沉积物声学特性的直接测量方法主要有两种:原位测量和实验室测量[1], 实验室测量是指在实验室环境下对获得的沉积物柱状样品进行声学特性的测量, 实验室测量具有实验设备简单, 成本低, 操作方便等优点。
海底沉积物声学特性与物理性质的相关关系是沉积声学的重要研究内容[2~3], 得到了国内外学者大量关注。Hamilton[4]利用在太平洋测试中得到的声速、孔隙度、密度等数据建立了大陆架和大陆坡沉积物、深海平原沉积物、深海丘陵沉积物的声学参数与物理性质的回归方程, 同时Hamilton等[5]指出实验室声速测量与原位声速测量存在差异的主要原因是温度和压力的改变, 并提出声速比的概念。Orsi和Dunn[6]对南大西洋巴西盆地细粒深海沉积物的压缩波声速和孔隙度、密度、粒径含量、平均粒径相关关系进行了分析, 并给出了相应的回归方程。1974年, Anderson[7]对大西洋、太平洋、印度洋、地中海的海底沉积物样品实验室声速与物理性质相关关系进行了系统的统计分析; 近年来国内沉积物声学发展迅速, 卢博等[8]分别给出了压缩波速与孔隙度、含水量的相关关系和回归方程。邹大鹏等[9]比较了国内外主要研究者提出的海底沉积物声速单参数、双参数和多参数回归方程的物理意义和适用性, 提出了新的声速与孔隙度、含水量双参数回归方程。国内研究区域多集中在黄海、东海、南海等近海大陆架区域, 对深海海底沉积物声学特性与物理特性的相关关系研究相对较少, 且所用频率单一。
沉积物声学性质在不同海域变化较大, 与海底沉积环境、沉积物来源、沉积条件和沉积作用过程有关, 本文主要介绍了菲律宾海深海海底沉积物实验室声学特性的测量方法及声速校正方法, 讨论分析了实测声速、声速比、声阻抗和声阻抗指数与孔隙度、密度等物理性质的相关关系及其与前人回归方程的对比, 该研究有助于声速回归方程的建立, 为今后的海底沉积物声速预测奠定基础。
1 数据来源 1.1 样品来源和测量方法海底沉积物样品取自菲律宾海, 采用柱状取样器进行取样, 共获得18个站位的深海海底沉积物样品, 取得的沉积物样品长度范围为0.27~2.79 m。
沉积物声速的测量仪器包括信号发生器、WSD-3数字声波仪、测量平台。用信号发生器激发发射换能器, 发射单频3~5个周期的正弦信号, 用WSD-3数字声波仪对接收换能器获取的接收信号进行记录, 测量频率分别为47、94、247 kHz等3种, 发射电压为10 V, 采样间隔为0.1 μs。测量平台自带测量卡尺, 精确到0.1 mm。如图 1所示(T为发射换能器; R为接收换能器; L为样品长度), 将沉积物柱状样品固定在测量平台上, 发射和接收换能器固定在样品两端, 用以测量整段的沉积物柱状样品S的长度和声学参数。然后将S截成2段, 分别测量S1、S2两段沉积物的长度和声学参数。测量之前在换能器表面涂抹有耦合剂, 保证换能器与样品间耦合良好; 测量过程中, 正弦声波由信号发生器激发并由发射换能器发出, 信号穿过沉积物柱状样品后由接收换能器接收, 记录于WSD-3数字声波仪中, 如图 2; 测量完成后, 用PVC盖、保鲜膜和胶带密封好, 防止水分挥发, 以保证其后物理参数测量的准确性。
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| 图 1 沉积物声学测试示意图 Fig. 1 Sketch diagram acoustic measurement of sediment |
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| 图 2 某站位S、S1段47、94、247 kHz信号波形图 Fig. 2 A station S, part S1, 47, 94, 247 kHz signal waveform diagram |
全部沉积物柱状样品声学测量结束后, 对样品进行物理性质测试, 获取了样品的颗粒组分、平均粒径、密度、含水量等参数。沉积物密度利用环刀法进行测量, 沉积物孔隙度利用颗粒密度、含水量等数据计算获得。
1.2 数据处理完成沉积物柱状样品测量后, 统一增益、延时和采样间隔, 人机交互读取起跳点获得信号初至时间, 结合测量平台测量的沉积物柱状样品长度, 由式(1)计算沉积物声速:
| $ {C_{\rm{p}}} = \frac{{\Delta d}}{{\Delta t}} $ | (1) |
式中, Cp为海底沉积物声速(m/s);
实验室测量时, 温度和压力会对沉积物声速产生极大的影响。在不同温度和压力下, 同一种海底沉积物声速也不相同, 各个研究者的经验方程中未剔除掉该影响因素。在众多经验方程中, 同一研究者不同深度的测量数据未经过温度和压力校正直接建立的声速和物理参数回归方程是不准确、不严谨的; 同一研究者采用不同方法测得的数据未经过温度和压力校正, 直接分析测量方法的差异性, 也是存在误差的; 不同研究者的研究数据互相比较时, 环境参数的影响可能掩盖了沉积物本身声学特征的差异。因此, Hamilton等[5]在1982年提出的声速比校正模型可以对不同海底深度、不同实验室测量条件下存在温度、压力差异的沉积物声速数据进行校正。邹大鹏等[10]对南海沉积物声学性质的研究表明, 海底沉积物与海水声速比能够较好地表述沉积物的声学特征。参照Hamilton等[5]声速校正方程, 假定声速比随海水深度不变, 其声速比校正模型如下:
实验室水中声速采用Mackenzie公式计算获得,
| $ \begin{array}{l} {C_{\rm{w}}} =& 1448.96 + 4.591T - 5.304 \times {10^{ - 2}}{T^2}\\ & + 2.374 \times {10^{ - 4}}{T^3} + 1.340\left( {S - 35} \right) - \\ &1.025 \times {10^{ - 2}}T\left( {S - 35} \right) + 1.630 \times {10^{ - 2}}D + \\ &1.657 \times {10^{ - 7}}{D^2} - 7.139 \times {10^{ - 13}}T{D^3} \end{array} $ | (2) |
式中, T为温度(℃); D为深度(m); S为盐度, 深度与压力相对应。为简化, 海底沉积物的盐度统一采用34.5, 其他条件为Hamilton标准实验室条件: 23℃, 1个标准大气压。
实验室环境下, 沉积物声速与水中声速的比值为声速比, 声速比R为:
| $ R = \frac{{{C_{\rm{p}}}}}{{{C_{\rm{w}}}}} $ | (3) |
式中, Cp为实验室环境下沉积物的实测声速; Cw为计算得到的水中声速; R为声速比。式(2)、(3)组成的海底沉积物声速比校正方法可以将实验室环境下测量得到的声速校正为声速比, 通过该校正方法研究者可消除掉温度和压力对沉积物声速的影响。其实验结果展现的是沉积物颗粒组成、结构等本身特征对声学特性的影响。
3 声学特性与物理性质相关关系的讨论分析 3.1 沉积物声速和孔隙度饱和海底沉积物是由沉积物颗粒骨架与孔隙海水组成的双相介质。在声波传播过程中, 沉积物颗粒骨架和孔隙海水提供了声波在沉积物中的传播路径。而孔隙度是指孔隙海水所占的体积与沉积物总体积之比, 是描述海底沉积物声速的基本物理参数[11]。邹大鹏等[12]指出在海底沉积物诸多物理性质中, 孔隙度是一项重要参数, 不同时代的许多学者研究表明, 沉积物孔隙度与声速相关性较强, 因此研究海底沉积物时, 认识孔隙度是非常必要的。卢博等[8]认为孔隙度体现了沉积物骨架的密实程度, 对沉积物而言, 骨架越密, 声速就越高, 因此采用孔隙度作为声速回归方程的参数具有重要意义。对于海底沉积物声速与孔隙度的相关关系, 国内外学者进行了大量研究。Hamilton等[5]、Anderson[7]、卢博等[8]、Liu等[13]在不同海域对采集的样品进行实验分析, 总结了沉积物声速与孔隙度回归方程。现将国内外沉积物声速(Cp)与孔隙度(n)回归方程列出:
Hamilton等[5]公式
| $ {C_{\rm{p}}} = 2502.0 - 23.45n + 0.14{n^2},\;\left( {0.35 \le n \le 0.85} \right) $ | (4) |
Orsi和Dunn[6]公式
| $ {C_{\rm{p}}} = 2527.4 - 27.132n + 0.1782{n^2} $ | (5) |
Anderson[7]公式
| $ {C_{\rm{p}}} = 2506 - 27.58n + 0.1868{n^2} $ | (6) |
卢博等[8]公式
| $ {C_{\rm{p}}} = 2369.07 - 25.53n + 0.185{n^2} $ | (7) |
Liu等[13]公式
| $ {C_{\rm{p}}} = 2133.7 - 1857.9n + 1250.2{n^2} $ | (8) |
除Orsi和Dunn公式外, 上述研究区域主要集中于浅海大陆架或大陆坡, 对深海海底沉积物样品研究较少。本次实验样品采样水深最深为3 164~5 592 m, 平均深度4 957 m, 因此本文主要针对深海海底沉积物声学特性进行分析研究。本次实验建立的深海海底沉积物声速、声速比与孔隙度的相关关系(图 3、图 4)和回归方程(表 1)。如图 3a、图 4a所示, 该海域海底沉积物的临界孔隙度为0.78。当孔隙度 < 0.78时, 沉积物声速随孔隙度的增加而减小; 当孔隙度 > 0.78时, 沉积物声速随孔隙度的增加而增加, 海底沉积物声速与孔隙度呈二次方关系。Hamilton等[5]指出在天然沉积物中, 孔隙度通常为0.35~0.90, 远洋深海沉积物的孔隙度比大陆阶地的高, 海底沉积物柱状样品的声速为1 493~1 836 m/s。本文所测孔隙度范围为0.67~0.85, 沉积物声速范围为1 480~1 600 m/s, 与Hamilton等[5]、卢博等[18]的测量区间一致, 结果可信。
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| 图 3 校正前, 实测声速与孔隙度相关关系[5-8, 13, 15-16, 26] Fig. 3 Pre-correction correlation between measured sound speed and porosity a.实测数据及拟合公式; b.文献[13, 16]经验公式; c.文献[7, 13, 15, 26]经验公式; d.文献[5-6]经验公式; 图 4同 a. measured data and fitted formulas; b. Literature [13, 16] empirical formula; c. Literature [7, 13, 15, 26] empirical formula; d. Literature [5-6] empirical formula; Same as Fig. 4 |
| 参数 | 频率/kHz | 回归方程 | R |
| 声速-孔隙度 | 47 | C47 = 4 040.7–6 580.2n+4 247.8n2 | 0.64 |
| 94 | C94 =3 239.1–4 358.7n+2 718.7n2 | 0.58 | |
| 247 | C247 =5 874.9–11 226.4n+7 207.1n2 | 0.79 | |
| 声速比-孔隙度 | 47 | R47 = 2.489–3.873n+2.495n2 | 0.57 |
| 94 | R94= 2.036–2.623n+1.637n2 | 0.52 | |
| 247 | R247 = 3.731–7.017n+4.496n2 | 0.78 |
图 3a为校正前的实验室实测声速值。图 3b-3d为校正前实测声速值与各回归方程对比。由图 3b可知, Liu等[13]、侯正瑜等[16]声速回归方程预测值整体较低, 基本在1 490 m/s以内, 相关系数均小于0.5。(图 3b)。唐永禄[15]、卢博等[8]、潘国富[26]、Anderson[7]与本次测量数据误差虽相对较小, 但相关系数仍小于0.5。Orsi和Dunn[6]为深海数据与本文实测数据拟合较好, 相关系数为0.53, Hamilton[5]回归方程可作为本次测量数据的上边界。
由于Hamilton[5]回归方程采用了23℃、1个标准大气压的标准状态, 故只分析Hamilton[5]回归方程校正前后差别, 其他回归方程声速测量的实验状态不同, 故其声速比校正仅为参考。校正前, 如图 3d所示, 实验室环境下测量得到的声速值与Hamilton[5]回归方程符合度较差, 大多数声速值位于Hamilton[5]回归方程以下, Hamilton[5]回归方程预测值明显偏高。通过声速比校正后, 如图 4d所示, 声速比与Hamilton[5]回归方程的符合度比声速与Hamilton[5]回归方程的符合度好。特别是247 kHz的高频数据, 声速比与Hamilton[5]回归方程的符合度较好, 低频数据符合度略差(Hamilton[5]测量的频率为200 kHz, Orsi和Dunn[6]测量的频率为400 kHz, 本次实验测量的频率为247 kHz, 都是高频声速数据与Hamilton回归方程, 符合度较好; Liu等[13]的测量频率为30 kHz, 频率相对较低, 符合度不是很好)。
3.2 沉积物声速与密度密度是指沉积物的单位质量, 与沉积物物质组成、土粒比重、孔隙体积及孔隙中水的含量有关, 其值可以综合反映土的物质组成与结构特征[17]。海底沉积物参考声速由底质性质确定, 密度作为沉积物的基本物理性质之一, 同时也是主要的声学性质参数之一, 对海底沉积物声速有重要影响[18]。沉积物声速与密度存在着明显的相关关系, 利用这种相关关系可为海底沉积物的正演和反演提供参考依据[19]。
声波通过饱和多孔介质(如沉积物)时, 其传播速度受介质的固体和孔隙流体影响。Biot[19-21]给出了流体在饱和多孔介质中声传播的一般理论, 公式如下:
| $ {C_{\rm{p}}}{\rm{ = }}\sqrt {\frac{K}{\rho }} $ | (9) |
| $ K = P + 2Q + R $ | (10) |
P、Q、R均为Biot系数, 其中
| $ P = \frac{{{{\left( {n - 1} \right)}^2}{C_{{\rm{pc}}}}{\rm{ + }}\left( {n - 1} \right){C_{{\rm{s}},{\rm{pc}}}} + {C_{\rm{w}}}}}{{{C_{\rm{t}}}\left( {{C_{\rm{w}}} - {C_{{\rm{s}},{\rm{pc}}}}} \right) + {C_{{\rm{pc}}}}{C_{{\rm{s}},{\rm{pc}}}}}} + \frac{3}{4}\mu $ | (11) |
| $ Q = - n\frac{{\left( {n - 1} \right){C_{{\rm{pc}}}} + {C_{{\rm{s}},{\rm{pc}}}}}}{{{C_{\rm{t}}}\left( {{C_{\rm{w}}} - {C_{{\rm{s}},{\rm{pc}}}}} \right) + {C_{\rm{p}}}{C_{{\rm{s}},{\rm{pc}}}}}} $ | (12) |
| $ R = \frac{{n{C_{\rm{t}}}}}{{{C_{\rm{t}}}\left( {{C_{\rm{w}}} - {C_{{\rm{s}},{\rm{pc}}}}} \right) + {C_{{\rm{pc}}}}{C_{{\rm{s}},{\rm{pc}}}}}} $ | (13) |
| $ {C_{\rm{t}}}{\rm{ = }}n{C_{{\rm{pc}}}} + {C_{{\rm{s,pc}}}} $ | (14) |
式中, Ct为沉积物骨架体积压缩系数; Cs, pc为固体颗粒压缩系数; Cpc为孔隙压缩系数; Cw为流体压缩系数; n为孔隙度; K为体积模量; ρ为密度。
本次实验根据测量得到的声速、声速比和密度数据, 建立了声速、声速比和密度的相关关系(图 5、图 6)和回归方程(表 2)。由图 5、图 6可知, 本海域海底沉积物的临界密度为1.33×103 kg/m3。当密度 < 1.33×103 kg/m3时, 声速随密度增大而减小; 当密度 > 1.33×103 kg/m3时, 声速随密度的增大呈增加的趋势。本文所测密度范围为1.26×103~1.70×103 kg/m3, 密度变化范围与南沙群岛海域(1.28×103~1.84×103 kg/m3)[23]、黄海(1.2×103~1.95×103 kg/m3)[24]基本一致, 比渤海湾(1.5×103~2.05×103 kg/m3)[25]、东海(1.6×103~2.09× 103 kg/m3)、南海北部大陆架(1.5×103~2.02×103 kg/m3)[17]的密度范围略低。
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| 图 5 校正前, 实测声速与密度相关关系 Fig. 5 Pre-correction correlation between sound speed and density |
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| 图 6 校正后声速比与密度相关关系 Fig. 6 Post-correction correlation between sound speed ratio and density |
| 参数 | 频率/kHz | 回归方程 | R |
| 声速-密度 | 47 | C47=2 392.2–1 376.8ρ+523.62ρ2 | 0.73 |
| 94 | C94=2 470.7–1 470.5ρ+553.43ρ2 | 0.69 | |
| 247 | C247=3 457.4–2 854.5ρ+1 042.6ρ2 | 0.79 | |
| 声速比-密度 | 47 | R47=1.500–0.7967ρ+0.3060ρ2 | 0.69 |
| 94 | R94=1.644–0.9804ρ+0.3653ρ2 | 0.62 | |
| 247 | R247= 2.137–1.682ρ+0.6176ρ2 | 0.77 |
沉积物由于海底环境与沉积历史不同, 其密度与弹性模量存在差异, 因此导致各海区声速分布不同[11]。由公式(9)—(14)可知, 声速与密度的倒数呈二次方关系, 在体积模量不变的情况下, 密度增大, 沉积物声速会减小。但是密度越大, 体积模量也会越大, 不仅抵消了密度的影响, 且往往会高出密度许多, 因此最终出现密度越大, 声速越大的现象。
校正前, 如图 5所示, 声速与密度相关关系中, Hamilton回归方程预测值偏高, 实测值大部分位于Hamilton回归方程下方, 二者符合度较差。声速比校正后, 如图 6所示, 声速比数据与Hamilton回归方程较为匹配, 247 kHz的高频数据符合度最好, 低频数据符合度略差。
3.3 回归方程的匹配性分析阚光明等[14]和唐永禄[15]指出, Hamilton测量得到的声速值比我国周边大陆架的声速值约高50 m/s。侯正瑜等[16]研究表明, 南沙海域数据与Hamilton回归方程符合度较差。潘国富[26]指出Hamilton回归方程在大陆架和大陆坡等深度较浅的海域, 利用孔隙度预测声速时, 预测值比实际测量值偏高。本文研究结果表明, 深海高频数据与Hamilton回归方程的符合度较好, 但无论是校正前的实验室声速, 还是校正后的声速比都与Anderson[7]、Liu等[13]回归方程的符合度较差。这可能是由于Anderson[7]、Liu等[13]的回归方程数据多来自浅海大陆架或大陆坡, 而本文数据取样深度为3 164~5 592 m, 属于深海数据。海底沉积物大致可分成两类:一类是分布在, 在大陆架和大陆坡上, 以陆源物质为主, 颗粒较粗; 另一类是分布在, 在深海盆地上, 以生物沉积物质为主, 颗粒较细。深海数据与浅海回归方程符合度较差的原因可能是, 浅海区域以陆源碎屑颗粒为主, 残余沉积的粗颗粒沉积物较多, 细颗粒沉积物较少, 沉积物颗粒大小不一, 孔隙度小, 密度大。而深海盆地沉积物以內源沉积为主, 沉积物质多以生物沉积为主, 沉积物颗粒细, 大小相对均一, 孔隙度大, 密度小。因浅海与深海的海底沉积环境、沉积物来源、沉积条件和沉积作用过程等有较大差别[27], 且海底底质的不同导致基于不同海底底质建立的回归方程间的通用性较差, 因此在使用声速回归方程时应注意区分海底底质, 注意区分浅海和深海。
3.4 声阻抗声阻抗是水声传播中重要的海底界面参数之一, 在建立地声模型中有重要贡献, 当声波从一种介质传入另一种阻抗不同的介质时, 阻抗的不同决定了能量反射的多少, 根据沉积物声阻抗与海水声阻抗可计算Rayleigh反射系数和垂直入射时的海底损失, 因此声阻抗是确定海底反射和透射性能的主要因素[5]。声阻抗是声速与密度的乘积, 但声阻抗和声速是两个物理含义完全不同的沉积物声学特性参数, 声速反映的是声波在沉积物中传播的快慢, 而声阻抗则反映的是沉积物阻止声波在其中传播的特性[28]。因此, 声阻抗与沉积物物理力学性质的相关关系和声速与沉积物物理力学性质的相关关系是存在差异的。
本文利用获得的海底沉积物声学特性和物理力学性质数据, 对该海域海底沉积物声阻抗与物理力学参数的相关关系进行对比分析, 测量过程中采用多种频率对沉积物样品的声学特性进行测量, 分别对声阻抗和孔隙度、密度, 声阻抗指数和孔隙度、密度进行回归分析, 将物理参数作为自变量, 将沉积物声学参数作为因变量, 采用最小二乘法拟合得到声阻抗与物理参数的相关关系(图 7、图 8)和回归方程(表 3)。
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| 图 7 声阻抗与孔隙度的相关关系 Fig. 7 Correlation between acoustic impedance and porosity |
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| 图 8 声阻抗与密度的相关关系 Fig. 8 Correlation between acoustic impedance and density |
| 参数 | 频率/kHz | 回归方程 | R |
| 声阻抗-孔隙度 | 47 | Z47=15.86–33.02n+19.71n2 | 0.90 |
| 94 | Z94=14.72–29.95n+17.64n2 | 0.94 | |
| 247 | Z247=14.16–28.06n+16.20n2 | 0.91 | |
| 声阻抗-密度 | 47 | Z47=1.219–0.3710ρ+0.7232ρ2 | 0.99 |
| 94 | Z94=1.782–1.160ρ+1.003ρ2 | 0.98 | |
| 247 | Z247=1.895–1.253ρ+1.022ρ2 | 0.98 |
图 7为沉积物声阻抗与孔隙度相关关系, 结果表明声阻抗与孔隙度的相关关系较好, 相关系数R大于0.91, 声阻抗平均值为2.15×106 kg/(m2·s)。其中孔隙度与声阻抗呈负相关关系, 即随着孔隙度的增大, 声阻抗逐渐减小。
图 8为沉积物声阻抗与密度的相关关系, 声阻抗与密度具有非常好的相关性, 相关系数R大于0.98, 单从相关系数来看, 声阻抗与密度的相关度最好, 声阻抗平均值在2.15×106 kg/(m2·s)左右。与孔隙度相反, 声阻抗与密度呈现正相关关系, 密度越大, 声阻抗越大。沉积物声阻抗为声速与密度乘积, 而沉积物声阻抗在很大程度上与沉积物的可压缩性有关, 密度越大, 孔隙度越小, 则沉积物越密实, 其可压缩性越小, 声速和声阻抗则越大。
3.5 声阻抗指数声阻抗指数(IOI)通过引入一个与孔隙水无关的量来表征沉积物的声阻抗。声阻抗指数是声速比与密度的乘积, 与孔隙水温度、盐度和压力无关, 所以声阻抗指数体现了传播介质的固有属性, 不受外界因素影响。
本文建立了声阻抗指数与孔隙度、密度的相关关系(图 9、图 10)和回归方程(表 4), 从图中可以看出, 沉积物声阻抗指数随孔隙度的增大而减小, 两者关系曲线近似抛物线, 声阻抗指数与孔隙度相关系数大于0.89, 符合度较好。从图 10中可以看出声阻抗指数随密度的增大近似线性增大, 声阻抗指数与密度的相关系数大于0.98, 符合度非常好。声阻抗指数之所以与孔隙度、密度符合度较好, 是因为声阻抗指数本身就是声速比和密度的乘积, 沉积物密度是利用环刀法测量的, 而沉积物孔隙度是利用颗粒密度、含水量等数据计算获得。
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| 图 9 声阻抗指数与孔隙度的相关关系 Fig. 9 Correlation between IOI and porosity |
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| 图 10 声阻抗指数与密度的相关关系 Fig. 10 Correlation between IOI and density |
| 参数 | 频率/kHz | 回归方程 | R |
| 声阻抗指数-孔隙度 | 47 | IOI47=10.65–22.42n+13.47n2 | 0.89 |
| 94 | IOI94=9.407–19.07n+11.23n2 | 0.94 | |
| 247 | IOI247=11.96–20.47n+10.07n2 | 0.90 | |
| 声阻抗指数-密度 | 47 | IOI47=0.9567–0.4536ρ+0.5398ρ2 | 0.98 |
| 94 | IOI94=1.278–0.8969ρ+0.6936ρ2 | 0.98 | |
| 247 | IOI247=1.587–1.335ρ+0.8556ρ2 | 0.99 |
声波在沉积物中传播时具有一定的频散现象, 即测量频率不同, 声速存在细微差别, 一般随着频率的增大而增大, 见图 3—图 6。图 7—图 10中所示, 不同频率的声阻抗不同, 说明声阻抗也存在一定的频散性。与声速的频散规律相类似, 声阻抗一般随频率的增大而增大。本文声速数据的测量频率分别为47、94、247 kHz, 许多回声探测设备的工作频率为3.5~30 kHz[28], 此范围的声速与声阻抗则更小。
4 结论本文基于实验室实测声学数据和物理参数, 建立了研究区声学特性与物理参数多个回归方程并与前人的回归方程进行对比, 主要得到以下结论:
1) 声速比校正可修正实验室测量时温度和压力引起的声速测量误差。校正后的声速比更符合Hamilton[5]声速回归方程。
2) 深海声学数据与Orsi and Dunn、Hamilton回归方程符合度较好。其中深海高频声学数据对Hamilton回归方程符合度最好。
3) 与声速相比, 声阻抗、声阻抗指数回归方程与孔隙度、密度的符合度更好。
4) 回归方程的泛化推广需要进一步研究, 浅海和深海、高频和低频数据在建立回归方程时应区分使用。
本文的研究成果能够为深海海底沉积物物理力学性质预测或基于声学方法对海底沉积物性质进行遥测提供数据支持。但实验数据多集中于特定深海区域, 要得到对声速特征与物理性质更全面准确的认识, 还需要其他深海海域的数据支持。不同海底底质类型声速回归方程的通用性仍需进一步分析研究。
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