基于波形相似特征的微地震事件初至拾取及全局校正

微地震事件初至拾取是井下微地震监测数据处理的关键步骤之一.初至误差的存在会使微地震震源定位结果产生较大偏差,进而影响后续的压裂裂缝解释.通常初至拾取过程对所有的微地震事件选择相同的特征函数并采用一致的拾取参数进行统一处理,然而当事件的能量、震源机制、传播路径以及背景噪声等存在明显差异时,所得初至拾取结果差别显著.为了提高微地震事件初至拾取标准一致性,本文提出基于波形相似特征的初至拾取及全局校正方法.该方法首先利用互相关函数对每个事件内的各道记录进行时差校正,得到初始初至信息并形成叠加道,再对所有事件的叠加道进行全局互相关得到事件间初至相对校正量,最终初至结果可以通过各个事件的初始初至信息与其相对校正量相加得到.方法将所有微地震事件初至结果作为一个整体处理,从而能够克服常规方法初至拾取标准一致性差的缺陷.实际资料处理结果表明,相比于常规方法,该方法可以有效提高事件初至拾取和定位结果的一致性.     

STA/LTA算法拾取微地震事件P波到时对比研究

本文将HZ-MS48微地震采集仪监测的实际数据,利用STA/LTA算法来识别微地震事件P波到时.比较了在不同STA(短时窗平均值)情况下对拾取精度和结果的影响.结果表明:此算法确定信噪比比较高的微地震事件是非常有效的,能精确拾取P波到时.利用5ms、10ms、20ms三种不同的短时窗处理数据,发现对P波拾取的敏感程度不同,短时窗的值越大,拾取P波的敏感性越低,拾取精度降低,触发的阈值应随着短时窗的增加而减小.     

地面微地震监测速度模型优化方法研究

地层速度模型精度对水力压裂微地震事件的定位结果起着关键的作用,常规的速度建模方法是根据声波测井资料建立初始层状速度模型,根据拾取的射孔信号初至通过反演进行速度模型优化,结果受射孔信号信噪比及初至拾取误差的影响较大,不适用于地面微地震监测.为了提高地面微地震速度模型的精度,提出了将多道射孔信号的叠加能量作为目标函数,基于粒子群优化算法的地面微地震速度模型优化方法,并通过模型数据和实际数据的处理进行了验证,结果表明该方法避免了无法拾取初至或初至拾取不准对速度模型优化结果的影响,有效实现了速度模型的优化,明显提高了地面微地震监测的定位精度.     

基于自适应Morlet小波的低信噪比微震信号初至拾取方法研究

针对影响微震初至拾取的资料信噪比过低的问题,传统方法的拾取精度与稳定性大多不太理想.为了克服低信噪比条件下初至无法有效拾取的缺点,本文设计了一种对目标成分具有高敏感性的自适应Morlet小波基,通过利用该小波基对微震记录进行小波分解,利用三分量数据的有效成分在小波域内具有特征相关性,对三分量小波系数进行主成分分析,提取主成分特征,最终对各级主成分进行加权重构,实现对低信噪比微震信号的初至拾取.在设计有不同信噪比的模型实验与实际资料应用中,该算法均表现出优异的抗噪性能.在极低信噪比条件下,仍能精确指示有效成分的初至.模型实验与实际资料处理结果均验证了本方法对极低信噪比微震资料的初至拾取处理上的有效性与实用性.本方法在微震监测等相关领域中具有较高的理论与应用价值.     

时窗能量特征法拾取微地震波初始到时的可行性研究

微地震（MS）波初始到时的自动拾取是MS监测数据处理的关键技术之一,也是实现MS震源自动定位的技术难点.本文在MS震源定位结果反演与推断的研究基础上,对不同类型MS波的到时点特征进行了分析与描述,并对不同时窗长度下能量特征值的变化规律进行了研究,提出了控制时窗移动范围和确定时窗长度自适应参数的具体方法,利用建立的MS波初始到时点特征的模式识别库,对拾取的到时进行模式归类、定量评价和匹配,提高了自动拾取结果的可靠性.研究结果表明,对典型的信噪比高的MS波,到时自动拾取的结果与手工拾取的结果基本一致;对无量纲大振幅的MS波,到时自动拾取结果的可靠性要高于手工拾取,对信噪比低和到时点不清晰的MS波自动拾取的可靠性较低.     

基于二分法的地震波初至自动拾取算法

初至拾取是地震资料处理中最基本的环节,随着地震资料的增多,自动拾取算法越来越重要,它将严重的影响地震资料处理的速度和效率.本文给出一种新的初至自动拾取算法,它根据参考初至(理论估计的初至),利用二分法和改进的能量比方法检测初至并去除不准确点,通过微调获取波峰、波谷、起跳点三种不同的初至类型.通过对不同信噪比的实际地震数据进行测试,本算法具有快速准确的特点.随着资料信噪比的降低,本算法未能完全解决拾取准确度降低的问题.然而通过适当调整算法的参数,本算法的结果比商用软件OMEGA的初至自动拾取效果要好.     

微地震信号到时自动拾取方法

本文讨论了用于微地震信号到时自动拾取的几种方法的原理及特点,包括长短时均值比(STA/LTA)方法、AIC方法、基于高阶统计量偏斜度和峰度的PAI-S/K方法等,提出了移动时窗峰度的快速算法和改进的峰度拾取初至方法.对我国西部某地观测到的13359个微地震记录,采用两种时窗进行了初至到时拾取,并与人工拾取的结果进行了对比.为使所研究的方法达到最佳效果,采用DE全局搜索方法,以人工拾取的初至作为参照,以时差在0.3 s以内的记录所占百分比作为目标函数,自动搜索最佳的拾取参数.结果显示,在拾取时窗选为P波初至前3 s至S波初至位置时,AIC方法的结果最佳,时差在0.3 s以内的记录占比达到93.6%;在拾取时窗选为包含S波到时的时窗时,改进的峰度法效果最佳,时差在0.3 s以内的记录占比83.8%.     

初至波能量比迭代拾取方法

本文提出了一种创新的初至波自动拾取方法,免人工干扰,抗干扰能力强,自动剔除低信噪比道,利用二次拾取保证初至拾取结果的可靠性和提高拾取道数.该方法首先利用空间多时窗内插方法,确定每道时窗位置,基于数字图像处理技术,计算初至时窗内地震数据每个采样点的能量比值,结合初至波波形和能量的特点确定初至时间的位置;然后利用相邻初至波相互约束对拾取的初至波进行评价,确定可信度低的初至波;最后利用可信度高的初至波作为约束条件对可信度低和未拾取的初至波二次拾取,二次拾取过程中利用能量、频率、波形等对初至波进行判断,剔除掉异常干扰道.本方法利用新的能量比值法在一定程度上能消除初至波到达前的随机干扰,初至评价和二次拾取有效地识别和剔除干扰道,提高二次拾取质量,减少手工交互的工作量,满足了地震勘探中对初至波拾取的要求.经过实际数据的应用表明,此算法对于初至波形变化较大、背景噪声干扰严重等的低信噪比资料,自动拾取初至的效率和精度都得到了预期的效果.     

基于时频变换的低信噪比地震信号初至拾取

初至拾取是勘探地震资料处理中最基础的工作之一,现有的初至拾取方法日趋成熟.但当信号信噪比较低时,常规方法的拾取精度随之降低,因此一些适用于低信噪比数据的拾取方法被提出.其中应用较广泛的是基于时频分析的初至拾取方法,由于拾取过程涉及时频正变换和逆变换,效率较低,鉴于此,基于时频系数的叠加结果和时间域信号具有相同波形特征的特点,提出了一种在时频域直接开展初至拾取的方法,首先将数据转入时频域,然后采用自适应的噪声衰减方法进行噪声压制,最后在时频域直接拾取初至.模拟和实际数据的拾取结果证实,该方法在低信噪比的环境下,可以获得高于常规方法的拾取精度,并且比基于小波变换的其他方法更节省计算成本.     

地震检测与震相自动拾取研究

针对微震事件易受噪声干扰等特点,本文将STA/LTA方法和基于方差的AIC方法（var-AIC）相结合,在震相到时初步拾取的基础上,使用台站的德洛内（Delaunay）三角剖分及台站间最大走时差约束来减少噪声干扰的影响. 利用到时进行地震定位之后,根据台站预测到时,在设定的时间窗内对地震震相进行更精细的分析. 特别是针对微震事件信噪比低的特点,设计了基于偏振分析的拾取函数,根据窗内STA/LTA方法和var-AIC方法的拾取结果自动选择合适的值作为震相到时. 最后,对西昌流动地震台阵2013年304个单事件波形数据的分析处理和检验结果表明,本文方法较传统方法具有更高的地震事件检测能力和更高的震相拾取精度.      

一种改进的基于网格搜索的微地震震源定位方法

震源定位是微地震监测技术要解决的主要问题.目前,井下微地震监测多采用走时拟合法计算震源位置.常规方法受到环境噪声、初至拾取误差、速度模型误差等因素的影响,定位结果存在一定误差.为了提高定位精度,本文提出了一种改进的基于网格搜索的微地震震源定位方法.本文方法根据P波的偏振特征参数计算概率密度函数求取震源方位角,并采用改进的目标函数和搜索算法计算震源的径向距离和深度.模型数据和实际资料的处理结果表明,本文方法具有较强的抗噪性,计算得到的震源方位角更加接近真实值;与常规目标函数相比,本文方法采用的目标函数具有更好的收敛性,其定位结果受初至拾取误差和速度模型误差的影响更小;本文提出的搜索算法能够消除由于错误拾取造成的观测到时中的异常值对定位结果的影响.     

随钻地层测试压力响应数学模型及物理实验考察

基于随钻地层测试基本原理和渗流理论,建立了圆柱坐标系下压力下降和压力恢复阶段的压力扩散微分方程,确定出随钻地层压力测试定解问题,通过对定解问题的边界进行齐次化处理,并采用有限差分方法建立了四维空间下的显格式差分方程,以解析方法和有限差分方法分析了点源单相单测试室均质球形渗流问题,两种方法计算误差小于2.00%,检验了有限差分方法的正确性.采用有限差分方法定量分析了不同渗透率（0.1×10^-3μm²、1.0×10^-3μm²和10.0×10^-3μm²）地层下,表皮效应、储集效应、地层非均质性、抽吸速率、抽吸探头半径等因素对压力响应的影响,分析表明,这些因素对压力响应曲线的影响十分显著,主要表现在抽吸压降、压降速率、压力恢复速率、恢复时间等几个方面,而且不同渗透率地层的敏感程度差异比较大.建立了地层压力测试模拟实验平台,模拟了3种不同渗透率（108.81×10^-3μm²、16.10×10^-3μm²和4.79×10^-3μm²）地层的压力抽吸测试,并采用有限差分方法对实验进行了数值模拟.结果表明,数值模拟与实测压力响应一致性非常好,二者绝对误差小于1.60 MPa,相对误差低于5.00%（最大误差4.92%）,验证了有限差分数值方法的正确性和准确性.     

基于GRACE Follow-On卫星重力梯度法精确反演地球重力场

由于GRACE Follow-On双星系统等效于基线长为星间距离的一维水平重力梯度仪,因此本文基于GRACE Follow-On卫星重力梯度法开展了精确和快速反演下一代地球重力场的可行性论证研究. 研究结果表明：第一,基于GRACE Follow-On卫星重力梯度法（GFO-SGGM）,利用卫星轨道参数（轨道高度250 km、星间距离50 km、轨道倾角89°、轨道离心率0.001）、关键载荷测量精度（星间距离10^-6 m、星间速度10^-7 m·s^-1、星间加速度10^-10 m·s^-2、轨道位置10^-3 m、轨道速度10^-6 m·s^-1、非保守力10^-11 m·s^-2）、观测时间30天和采样间隔10 s反演了120阶地球重力场,在120阶处累计大地水准面精度为9.331×10^-4 m. 第二,在120阶内,利用将来GRACE Follow-On双星反演地球重力场精度较现有GRACE双星平均提高61倍,因此GRACE Follow-On卫星重力梯度法是进一步提高地球重力场反演精度的优选方法. 第三,下一代GRACE Follow-On计划较当前GRACE计划的优点如下：轨道高度更低（200~300 km）、载荷精度更高（10^-7 ~10^-9 m·s^-1）和星间距离更短（50~100 km）.     

A first arrival detection method for low SNR microseismic signal

Most of the microseismic signals have low signal-to-noise ratio (SNR) due to the strong background noise, which makes it difficult to locate the first arrival time. Both accuracy and stability of conventional methods are poor in this situation. To overcome this problem, here we proposed a new method based on the adaptive Morlet wavelet and principal component analysis process in wavelet coefficients matrix. The three components of microseismic signal make it possible to extract the features in wavelet coefficients domain. Then the reconstructed signal from weighted features presents an obvious first arrival. Tests on synthetic signals and real data provide a solid evidence for its feasibility in low SNR microseismic signal.     

电缆地层测试评价井旁裂缝的有限元数值模拟方法

本文采用有限元方法模拟了电缆地层测试器的双封隔器和谐波脉冲测试方法在井旁裂缝中的压力响应.根据裂缝性储层渗流力学原理,首先模拟了双封隔器压力测试在裂缝与井壁相交和不相交两种情况下的压力响应,模拟结果表明:当裂缝与井壁相交时,压力响应随裂缝导流性质的变化发生显著改变;当裂缝与井壁不相交时,除非裂缝的导流能力非常大或离井壁非常近,否则压力响应随着裂缝导流能力的变化并不明显.说明双封隔器测试方法可以有效评价与井壁相交裂缝的导流能力,而对远离井壁的裂缝并不敏感.谐波脉冲压力测试一直被用来探测地层的各向异性,本文通过数值模拟方法探讨和分析了谐波测试方法探测和评价与井壁不相交裂缝的可行性,数值模拟结果表明谐波的压力幅度和相位延迟对裂缝的导流能力变化敏感,说明该方法可以用来评价井旁裂缝.此外,本文还对脉冲频率和双探针间距对评价效果的影响进行了分析.     

川西地区实测自由空气重力异常与EGM2008模型结果的差异

在四川盆地西部建立了一个由302个观测站组成的区域观测网,并进行了高精度流动重力与GPS观测,其目的是获取区域自由空气重力异常(简称重力异常)的分布特征,并对EGM2008模型在该区域的结果进行验证分析.研究区域实测的重力异常总体为负值,由西到东逐步从-160×10^-5ms^-2平缓变化到-60×10^-5ms^-2左右.EGM2008地球重力场模型揭示的模型重力异常较好地勾画出研究区域的总体地形分布形态,龙泉山脉以及四川盆地与青藏高原的边界皆存在明显的模型重力梯度带.研究区东南部的模型重力异常大约为-50×10^-5ms^-2左右,但在龙泉山西部成都平原地区,模型重力异常则达到-120×10^-5ms^-2左右.在区域观测网内绝大部分观测点上,模型与实测重力异常的差值几乎为一个常数(-10×10^-5ms^-2左右),说明EGM2008地球重力场模型可较好地反映实际重力场的空间分布形态.如果配以一定数量的地面观测数据进行整体调节,EGM2008地球重力场模型就可以较真实地反映实际地球重力场.     

2013年岷漳地震和2014年景谷地震的能矩比对比研究

2013年岷漳地震和2014年景谷地震两个地震的矩震级均为M_W6.1,但相同等级烈度区域的面积差异显著,前者均明显大于后者.地面震动的强烈程度与震源破裂过程中辐射的地震波高频成分密切相关,作者系统地测定与研究了这两个地震的震源谱和反映其震源特征的能矩比等震源参量.结果表明,虽然岷漳地震和景谷地震释放的地震矩基本相同,分别为1.6×10¹⁸Nm和1.8×10¹⁸Nm,而且前者还比后者略小些,但其释放的地震波辐射能却差异显著,分别为1.3×10¹⁴J和0.6×10¹⁴J;因而前者的能矩比（8.1×10^-5）是后者能矩比（3.3×10^-5）的大约2.5倍.相应地,岷漳地震的视应力和应力降也都明显大于景谷地震的视应力和应力降.此外,这两个地震震源谱结果均显示出其高频趋势均按角频率ω的-2幂次衰减,符合"ω²模式";采用理论震源谱公式计算结果分别约占实际结果的54%和50%,两个地震的地震波辐射能解析解之间的差异依然约2.3倍.震源破裂特征的显著差异导致岷漳地震单位地震矩释放的地震波辐射能更多,即岷漳地震能矩比更大,是导致这两个矩震级均为M_W6.1地震的地震烈度差异显著的一个重要原因.     

First arrival time picking for microseismic data based on DWSW algorithm

The first arrival time picking is a crucial step in microseismic data processing. When the signal-to-noise ratio (SNR) is low, however, it is difficult to get the first arrival time accurately with traditional methods. In this paper, we propose the double-sliding-window SW (DWSW) method based on the Shapiro-Wilk (SW) test. The DWSW method is used to detect the first arrival time by making full use of the differences between background noise and effective signals in the statistical properties. Specifically speaking, we obtain the moment corresponding to the maximum as the first arrival time of microseismic data when the statistic of our method reaches its maximum. Hence, in our method, there is no need to select the threshold, which makes the algorithm more facile when the SNR of microseismic data is low. To verify the reliability of the proposed method, a series of experiments is performed on both synthetic and field microseismic data. Our method is compared with the traditional short-time and long-time average (STA/LTA) method, the Akaike information criterion, and the kurtosis method. Analysis results indicate that the accuracy rate of the proposed method is superior to that of the other three methods when the SNR is as low as ??10 dB.