基于时窗能量比与互信息量的微地震初至拾取方法

由于微地震事件本身能量弱、资料信噪比低的特点,初至快速精确的拾取成为其关键而又亟待解决的问题。针对微地震事件初至人工拾取效率低、时窗能量比方法拾取精度低的特点,从信息熵和互信息量的角度开始研究,根据互信息量是随机变量间统计依存性与关联程度的量度特点,研究了一种时窗能量比与互信息量准则的微地震初至拾取方法,首先以时窗能量比算法来粗略估计初至的到达时刻,然后再利用互信息量算法来准确的拾取初至,通过模型验证与实际数据的测试,并与常规方法对比分析,验证了方法的有效性与可行性,能够较为准确与快速地实现微地震初至的自动拾取。     

Hankel矩阵滤波在微地震数据处理中的应用

针对微地震信号能量弱、信噪比偏低的问题,将基于Hankel矩阵的滤波算法引入微地震信号处理中,用于衰减微地震信号中的随机噪音,提高微地震事件波至时间的拾取精度;采用Akaike信息准则(AIC)自动选取信号特征值,能适用于微地震事件的实时自动处理。与常规滤波方法相比,该方法在压制噪音的同时保护了微地震信号,其有效性和实用性在模型数据和实际微地震数据测试中得到了验证。      

地震随机噪声压制及其初至走时拾取方法研究

针对具有较强随机噪声干扰的地震波形无法准确拾取初至走时的问题,提出在运用自动拾取算法前对地震随机噪声进行压制处理的思想。采用完备集合经验模态分解(CEEMD)联合小波阈值对地震信号进行噪声压制,与小波阈值法的联合使用可有效改善CEEMD方法中直接舍弃部分IMF高频分量,造成去除高频噪声的同时也将相应分量上的有效信息一并去除,进而导致信号失真的问题。采用改进滑动时窗能量比联合AIC信息准则法对去噪后的地震波拾取初至走时,该方法首先根据改进滑动时窗能量比法识别地震事件并大致确定初至时刻,然后在该时刻前后取一时窗,使用AIC方法计算AR模型在该时窗范围内的极小值,得到精确的初至波走时。合成及实际地震资料处理结果表明,在拾取初至走时前进行地震随机噪声压制,可有效提高初至波走时的拾取精度。     

微地震事件不同初至拾取方法的对比分析

微地震事件初至的精确拾取是微震时空定位的关键技术之一。简述了STA/LTA (Short–Term to Long–Term Average)、AIC (Akaike Information Criteria)、分形维数3种微地震初至拾取方法的基本原理;采用理论模型数据对不同初至拾取方法进行了方法测试效果分析;并选取不同信噪比的实际数据对初至拾取精度、算法效率两个方面进行了比较。结果显示:高信噪比时,3种方法初至拾取的精度都比较高;在信噪比降低时,分形维数法初至拾取的精度仍然较高,具有较好的抗噪性;但是,分形维数法的效率较低,且受算法原理限制,并且与AIC法很难单独拾取事件初至。因此,采用STA/LTA识别微地震事件,初步确定初至范围,然后再使用AIC方法精确拾取初至,是微地震事件初至拾取的较好方法。      

微地震技术在农安油页岩靶区的应用

微地震初至时间拾取是微地震资料处理过程中的一个重要步骤,也是地层速度模型建立的重要依据。为提高拾取精度,本文提出一种新的自动拾取初至时间的方法,计算三分量地震数据的小时窗协方差矩阵特征值,将其作为特征函数引入到STA/LTA能量比法当中,从而实现自动拾取初至时间,并结合P波时差法完成震源定位。理论模型及农安浅井油页岩水力压裂试验的微地震资料处理结果表明,该方法可以有效地拾取微地震初至时间并实现震源定位。     

双约束变换时窗统计能量比地震波初至拾取方法

地震数据的初至拾取是地震勘探中数据预处理的关键步骤。在非常规油气藏的开发过程中,地面微地震监测技术被广泛应用,由于微地震数据信噪比普遍较低,因此很难得到较为准确的初至拾取结果。针对地震数据的初至拾取精度和算法的抗噪性能,在变换时窗统计能量比法的基础上进行改进,应用统计学规律的同时设置阈值门槛R,求取可信度高的优势道,结合拾取范围约束Z以及多种拾取策略逐道计算,最终实现地震记录的初至拾取。利用该方法对松辽盆地某工区三维地震数据及某地区水平井水力压裂地面微地震监测数据进行初至拾取,取得到了较好的拾取效果,验证了该方法的实用性。     

一种可靠的强噪声三分量微地震数据初至拾取方法

精确的初至拾取是微地震数据处理中至关重要的环节。主流的长短时窗比法(STA/LTA)和基于自回归模型的赤池信息准则(AR-AIC)方法,对强噪声数据的拾取效果并不理想。为了更为精确的估计强噪声数据初至,提出了一种基于小波多尺度分析(WMA)和AIC算法的联合拾取方法。首先使用WMA对强噪声三分量(3C)微地震数据进行分解,并重构其近似数据作为实际计算数据,同时计算其绝对值的最大值点,来约束AIC计算数据段,最终选取AIC序列的全局最小值点作为其初至点。文中采用合成数据和实测数据对该改进算法进行了验证,拾取结果表明该算法能有效适用于强噪声微地震数据初至拾取,并明显提高其拾取精度(误差在0.25～0.5 ms之间)。     

高精度初至自动拾取综合方法研究

初至拾取是地震信号处理的关键环节,其精度和效率是资料处理的重要指标。针对常规地震资料,特别是浅海地震资料信噪比相对较高的情况,探讨了改进的能量比法,来确保拾取精度的前提下,实现过程的自动化。在传统能量比方法的基础上,研究了两种改进方法:利用边界检测和稳定因子解决"起跳不干脆"现象,利用多时窗识别折射波与直达波交混处的初至;利用奇异值的处理方法和可变时移量相位推算技术,解决精度和效率问题。模型和实际资料处理结果表明:综合时窗、相位、能量等多种因素,改进后的方法针对常规地震资料具有拾取准确、计算速度快、自动化程度高等优势。     

基于长短时均值比法、偏振法和AIC法三种微地震初至拾取方法的对比

为获得更有效的微地震初至自动拾取方法,笔者分析了3种具有代表性的初至自动拾取方法(长短时均值比(STA/LTA)法、偏振分析法、AIC法)的原理及国内外研究进展,对3种方法在实际数据处理中的应用情况进行比较,讨论每种方法的实用性及在实际数据处理应用中存在的优缺点。在综合3种微地震初至拾取方法的基础上,发展了综合法。实际数据处理结果表明综合法能有效地对振幅弱、信噪比低的微地震信号进行初至拾取,提高微地震初至拾取的准确性。     

压裂微震数据初至拾取的时频谱熵法

在油气田开发过程中,微震监测是获得水力压裂引起裂缝分布的一种较为有效的方法。微震的定位成像与裂缝解释需要利用有效微震信号位置,而微震信号具有低信噪比的特点,传统信号拾取方法无法有效实现较低信噪比条件下初至时刻的准确拾取。本文提出一种基于时频谱熵的初至拾取新方法,该方法首先通过S变换获取含噪信号的时频谱;然后对谱内各个采样点沿频率方向进行分帧操作,并计算每帧频段内的近似负熵值,以最小近似负熵值作为该谱点的负熵值;最后沿时间方向比较各谱点的负熵值,最小值对应的时刻即为初至时刻。本文利用不同信噪比的合成地震数据对该方法进行效果验证,并与长短时窗能量比（STA/LTA）法进行拾取结果对比,结果表明：信噪比在-5 dB时,两种方法拾取效果都很好;信噪比在-10 dB时,时频谱熵法拾取效果更好。时频谱熵法更适合低信噪比情况下的信号初至拾取。