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.     

基于加权K均值聚类的多属性初至拾取方法

为提高初至拾取方法的准确性和自适应能力,将变异系数加权K均值聚类算法引入初至拾取中。首先提取均方根振幅、相邻道相关性、线积分、振幅谱主频等多种地震属性;然后针对地震属性进行加权K均值聚类,自动识别初至所在时窗;最后结合相位校正法,实现时窗内初至波起跳时间的拾取。在此基础上通过实际数据测试,并与长短时窗能量比法、反向传播神经网络方法对比,验证了本文方法的有效性与可行性。结果表明,基于加权K均值聚类的多属性初至拾取方法能较快速、准确地拾取低信噪比数据的初至,并且无需人为判断时窗,从而提高了拾取的自适应能力。      

基于波形相似性的远震初至拾取方法进展与对比研究

远震初至拾取是地震学研究中的关键环节,它在地震定位、核爆炸检测以及远震层析成像中起着重要的作用.基于波形相似性的远震初至拾取方法利用互相关估计各地震道的相对时差,具有抗噪和拾取精度高的特点.目前流行的各种基于波形相似性的远震初至拾取方法的原理各不相同,在时窗参数设定、稳定性和计算效率等方面存在差异,有必要对不同方法进行总结,并对其精度和效率进行评价.本文针对多道互相关方法、迭代互相关叠加方法、自适应叠加方法、台网远震体波处理方法、改进多道互相关方法等五种基于波形相似性的初至拾取典型方法的特点,对比分析了各方法的精度、稳定性及其与时窗参数的关系.实际数据的应用结果显示:在相同数据条件下,改进多道互相关方法精度最高,台网远震体波处理方法次之,再次是多道互相关方法和迭代互相关叠加方法,自适应叠加方法最低.不同方法的稳定性对互相关时窗长度变化的敏感度不同,时窗过短或者过长均会造成拾取精度和稳定性的降低.当初至震相信号的时窗长度取主周期的1~2倍时,互相关时窗恰好覆盖初至震相起跳部分的波形,各种方法拾取初至的精度接近.在实际应用中,建议根据不同的震源子波类型、频率成分、噪声水平等采用不同的初至拾取策略以提高拾取的精度和稳定性.     

地震自动识别及震相自动拾取方法研究进展

微小地震事件的研究工作应用领域广泛,在诱发地震监测、地颤动低频地震监测、地震预警等研究中有举足轻重的地位.而微震事件的自动识别以及震相的自动拾取的研究则是后期微震数据处理工作的基础,包括地震定位、地震成像、震源机制反演等工作.本文就目前各类地震事件自动识别及震相拾取方法的原理起源与大致分类应用进行了阐述,重点介绍了三大类方法:第一类是基于振幅(能量)判据的长短时窗比、震源扫描叠加等事件识别以及震相拾取系列方法;第二类是基于波形互相关技术的事件识别方法;第三类是基于波形自相关的盲搜索技术.最后还列举了几类较为前沿的综合性方法及其应用分析,并与传统搜索和拾取方法进行了比对,认为各类单一传统方法各有利弊,不具有普适性,应就具体的研究领域进行综合应用.     

基于面波频散曲线聚类分析的近地表横波速度反演

获取准确的近地表横波速度对复杂地表条件下弹性波地震数据处理和成像非常重要.在浅层面波工程勘探中通过反演提取的频散曲线可以获得近地表横波速度结构.在多道面波频散曲线分析中,频散关系拾取的精度直接影响速度反演结果的可靠性.本文在多道面波叠加及自动拾取频散曲线基础上,提出了基于面波频散曲线聚类分析的近地表横波速度反演方法.该方法充分考虑了低信噪比条件下面波频散曲线的不确定性,通过在频散曲线拾取中引入曼哈顿距离K-Means聚类算法提高频散曲线拾取的准确性.采用多道多窗口叠加技术提高了面波反演对横向速度变化的适应性,通过聚类算法和多窗口叠加提高反演的可靠性,聚类算法获得较准确的频散曲线更利于后续横波速度反演过程.模拟数据算例对比表明本文提出的方法比常规算法效果更好,精度更高.将提出的方法应用于工程勘探和油气勘探的面波数据反演中,结果也验证了该方法的有效性.     

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.     

低信噪比浅水区OBS测线初至拾取研究

浅水区OBS(Ocean Bottom Seismograph)测线往往具有信噪比较低,空间假频发育严重的问题,导致OBS测线初至拾取困难,进而影响反演速度模型的可靠性.本文通过直达波校正,正演模拟校正和射线互逆实现对浅水区OBS测线初至的准确拾取和质控.直达波校正消除主要的时钟漂移量.通过多道地震与OBS的联合处理,充分利用多道地震浅层速度模型较准确的特点,通过正演模拟构建OBS道集,弥补了实际采集的OBS道集浅层空间假频严重的问题,正演模拟法基本消除了剩余时钟漂移量,校正后的OBS道集符合层析成像的要求,同时也解决了近偏移距初至拾取的问题.利用射线互逆的方法,通过不同OBS道集组合不同偏移距组的对比验证,解决了中远偏移距初至拾取对比验证问题.三步法基本解决低信噪比浅水区OBS测线初至拾取的问题,为速度反演获得准确的模型奠定了基础.     

基于井中微地震快速定位监测技术的煤系页岩气水平井压裂效果评价——以南华北地区J1HF井为例

井中微地震快速定位监测是评价非常规油气藏压裂效果的有效手段之一,鉴于研究区内压裂井和监测井距离较远,采集到的微地震数据信噪比低,纵横波初至拾取困难,直接影响微地震定位以及储层压后效果评价的准确性.针对该问题,本文对区内J1HF井的井中微地震事件的识别和初至拾取,采用了更具灵活布设、成本低廉的井中微地震快速定位技术,利用邻井埋设的三分量检波器组成的观测系统,采集了压裂井微地震信号,并对微地震信号进行数据精细处理,利用微地震快速定位算法,实现岩石破裂事件的有效监测.通过对压裂过程岩石破裂能量的时空特征分析,获得了压裂裂缝几何形态及扩展模式,认为本井采用的“暂堵球+纤维暂堵剂”双暂堵工艺较为合理,可有效提高压裂裂缝复杂程度,获得较理想的储层改造体积,研究成果对南华北地区煤系页岩气压裂改造具有一定的指导和借鉴作用.     

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.     

起伏地表条件下复杂路径初至自动拾取（英文）

初至拾取是起伏地表地震资料处理的关键环节,直接影响近地表建模的精度及静校正效果,但起伏地表资料极低的信噪比使传统的自动初至拾取算法几乎失效,而手动拾取要耗费巨大的人工和时间成本。本文研究了改进超虚干涉法,结合多道多域初至质量监控技术,实现起伏地表资料初至波自动拾取。改进超虚干涉法首次将近地表散射波纳入干涉法提高信噪比的范围,并通过折射波和散射波的线性组合使干涉法适用于起伏地表条件下任意复杂射线路径的初至波类型;提出反向干涉和多域干涉的概念,显著增强了所估计的虚源信号;使用波形反褶积滤波器较好地抑制了干涉导致的"假事件"的形成;采用多道多域初至质量监控技术,实现错误"假事件"初至的自动归位,提高了拾取初至的稳定性。本文研究的初至波自动拾取理论与技术具有突出的鲁棒性和稳定批量处理大量实际三维地震数据的能力,在中国西部山区三维地震勘探数据处理的应用效果显著,质量优于某常用商业软件。     

一种地震P波和S波初至时间自动拾取的新方法

地震P波、S波初至时间的拾取是地震波分析的一项基础性工作.本文提出了一种新的地震波初至时间自动拾取的方法:首先,把地震波的三分量时程曲线变换为一组空间向的能量变化率时程曲线;然后对能量变化率时程曲线进行STA/LTA(Short Time Average/Long Time Average,短时间的均值/长时间的均值)处理,拾取地震P波和S波的大致初至时间;最后提出采用一种二次方自回归模型对初至附近的能量变化率曲线进行二次方自回归处理,精确拾取出P波和S波的初至时间.本文采用了10组芦山地震的记录数据和150组汶川地震的记录数据对此方法的可靠性进行了检验.以人工拾取结果为参考,此方法具有很高的准确率和稳定性,同时,相比于常用的STA/LTA方法和AIC(Akaike Information Criterion,Akaike信息准则)方法,此方法在计算时间效率方面稍微逊色,但是对S波初至时间的拾取精度和可靠性更高.此方法丰富了地震P波、S波初至时间的自动拾取方法.     

基于U-Net的井中多道联合微地震震相识别和初至拾取方法

微地震震相识别和初至拾取是水力压裂微地震监测资料处理中的两个关键步骤,其结果会对后续事件定位和压裂裂缝缝网解释产生重要影响.常规方法如STA/LTA法、模板匹配法、多道互相关法等需要提取有效信号与噪声间振幅、偏振、频率、波形相似性等方面的特征差异完成震相识别和拾取工作.本文基于深度学习技术的自动特征提取能力,根据井中微地震观测系统的多道数据源特点,提出基于U-Net的多道联合震相识别和初至拾取方法(MT-Net).方法采用具有"逐采样点"识别能力的U-Net模型,模型训练阶段以具有不同信号特征的多道微地震监测记录作为输入,以P波、S波及噪声的概率分布标签作为输出,通过设置二维卷积操作使得道内与道间的波形信息同时被自适应地学习,以满足对相邻道间波形记录处理结果高度一致性的要求;测试阶段将连续记录中的分段波形馈入模型,通过设定P波、S波概率分布曲线阈值完成单震相、双震相和噪声的波形分类,同时对含有效震相的微地震事件完成初至拾取.实际微地震资料处理结果显示,本文方法与同样基于U-Net的单道方法(ST-Net)相比,显著降低了震相识别中低信噪比事件漏拾与误拾发生的概率;同时有效避免了部分单道发生严重的初至拾取结果偏差及P、S震相误拾等情况.本文方法的识别与拾取结果整体上达到了与多道互相关法接近的水平,可满足微地震监测资料处理中实时性和准确性的要求.     

微地震事件初至拾取SLPEA算法

微地震事件初至拾取是微地震数据处理的关键步骤之一.实际微地震监测资料中存在大量低信噪比事件,而传统方法对这些事件的应用效果并不理想.为了克服传统方法抗噪性弱的缺点,本文通过综合地震信号与环境噪声在振幅、偏振以及统计特征等方面的存在的差异,设计了一种针对低信噪比微地震事件的初至拾取方法——SLPEA算法.为了检验本文方法的可行性和有效性,分别对模型数据和实际资料进行了处理,并将处理结果与传统方法及手工拾取的结果进行了对比.分析表明,利用本文方法得到的初至到时与手工拾取结果的绝对误差平均值仅为1.33×10~(-3)s,小于3个采样点;方差为3.21×10~(-6)s~2;初至到时在手工拾取结果±0.005s误差范围内的个数占总数的95.8%.这些参数值均优于传统方法的同类参数,证明了本文方法的可靠性.     

基于相邻虚拟道叠加的超虚折射干涉法及其在广角OBS折射波增强中的应用

广角地震的远偏移距折射初至含有地下深层的信息,提高远偏移距折射波信噪比能够有效提高初至拾取精度,对于深部结构的层析速度建模十分有利.超虚折射干涉法基于干涉原理对远道折射波进行增强,它在炮点和检波点都非常密集的情况下效果较好.然而,在应用于台站间距较大且环境噪声较强的广角海底地震仪(OBS)观测时,该方法对折射波的增强能力不足,而且容易产生虚假波形,造成增强后的折射波信噪比仍然较低.针对这种情况,本文提出基于相邻虚拟道叠加的超虚折射干涉法,通过叠加相邻虚拟道来提高远道与近道互相关的准确度,以达到稳定增强远道折射波信噪比的目的.理论实验和实际资料测试均显示,基于相邻虚拟道叠加的超虚折射干涉法在台站间距较大和信噪比较低的情况下能够准确构建虚拟道,且增强后的波形同相轴连续程度和信噪比均较高,有利于拾取高精度的折射初至到时.本文方法也可用于增强陆上炮间距较大的广角地震数据折射波.     

基于约束Markov决策过程的初至自动识别技术

随着地震数据采集技术的进步,地震数据量日益增加,全自动、高精度的地震初至走时拾取技术受到了更加广泛的关注.本文将初至拾取看作特征空间内带约束的Markov决策过程,在奖励函数空间,按一定准则全局寻优获得积累奖励值最大的路径,从而达到在高维空间自动拾取初至信息的目的.同时,状态值函数中包含与距离相关的折扣因子γ,使Markov决策过程拾取初至能够考虑地震数据的横向连续性,并且回避地震数据中的坏道信息.在此基础上,本文方法进一步引入受空间几何信息约束的动作(Actions)和转移概率(Transitions Probability),从而降低了对起始状态和折扣因子选取的难度,让地震数据初至走时拾取更加准确和自动化.实际数据测试结果表明,在初至能量较弱(信噪比较低)情况或浅层存在相邻较近复杂波形时,本文提出的约束Markov算法仍能准确地进行初至走时的自动拾取,并且具有一定的质量监控能力,让拾取结果更有物理意义.     

基于多道约束的槽波波至时间自动拾取方法研究（英文）

槽波地震数据处理中槽波波至时间的自动拾取是非常重要的一步,拾取的精度直接影响到槽波地震勘探的精度和效果。由于通常槽波数据信噪比低、槽波波列长、强频散特性等使得常规单道拾取的波至时间光滑性差,影响CT反演精度。本文提出了基于多道约束的槽波波至时间自动拾取方法,该方法通过计算两条射线路径吉卡德相似系数作为多道频散谱叠加时的约束权值,提高了槽波波至时间的拾取精度。实际数据迕理试验表明:该方法改进了频散谱质量,能自动拾取高精度的槽波波至时间,提高了槽波数据CT反演精度。     

井间地震物理模拟研究

井间地震资料具有极高的分辨率,但是,其波场十分复杂,特别是有效一次反射波场能量较弱,且往往被管波等强相干干扰淹没,波场的识别与分离难度较大.地震物理模拟技术是认识复杂地震波场的有效手段.我们通过单一地质体模型、复杂地质体模型和真实井间模拟模型等多种逼真地质模型的物理模拟,揭示了井间地震观测下直达波、透射波、反射波、折射波,多次波和导波等各类波型的特征.物理模拟试验表明,在炮检域平面上分析直达波的信噪比与能量分布,可以使处理人员对旅行时的误差有更直观的认识.所以识别初至与拾取旅行时间时,不仅要在共震源点道集(CSG)上分析拾取,而且还要在共炮检距道集(COG)上分析拾取,这样就提高了直达波识别的可靠性与拾取时间的精度.     

联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震P波到时

对微地震P波到时的自动拾取是微地震信号分析和数据处理的主要目标之一。基于小波变换的多尺度分析思想,对微地震信号进行小波处理后的小波系数代替原始信号,应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震信号P波到时的方法。通过对嘉阳煤矿监测的实际微地震数据进行小波变换,用多尺度小波分解的各个尺度单支重构信号构成协方差矩阵,求解不同尺度协方差矩阵的最大特征值和次大特征值求取P波到时定位函数,实现P波到时的自动拾取,取得了满意的结果.     

基于反射地震数据的时频域包络反演

包络信号含有丰富的低频分量,即使在地震数据缺失低频条件下,包络目标函数也能有效缓解全波形反演的周期跳跃现象.但是,当初始速度模型较为平滑时,观测数据中的反射地震事件在模拟数据中没有与之相对应的波形,导致包络反演初期无法很好地利用反射波信号进行速度建模.本文提出基于反射地震数据的时频域包络反演方法,通过结合反射波全波形反演理论,构建反射波时频域包络目标函数,来提高包络反演的速度建模精度.本文首先利用Gabor变换获取时频域地震数据,并提取振幅信息,即为时频域包络信号.然后,推导反射波时频域包络反演的伴随震源和梯度算子.Marmousi模型数据测试结果表明,基于反射地震数据的时频域包络反演方法可以为全波形反演提供一个较好的初始速度模型.