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。      

基于时窗能量比和AIC的两步法微震初至自动拾取

传统的微地震数据震源定位算法依赖于波至时间的拾取.由于微地震数据量较大且信噪比较低,手动拾取纵波和横波的波至时间很耗时,且引入的人为误差不易控制.笔者在分析已有方法特点的基础上,给出一种较快捷、准确的两步法微地震初至自动拾取方法.该方法首先使用时窗能量比法识别微震事件并大致确定波至时间,然后使用局部AIC精确拾取波至时间.与常规时窗能量比法相比,该方法减弱了时窗大小对拾取精度的影响;与常规的AIC法相比,由于只在局部使用AIC,避免了在低信噪比情况下AIC会出现多个局部极小从而难以准确拾取的问题,同时也提高了拾取效率.最后通过野外实际微地震数据进行了测试,分析了该方法的性能,验证了该方法的有效性和实用性.     

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。     

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。     

基于STA/LTA和分形维算法的微震事件初至自动拾取方法

精确拾取微地震事件初至是微震定位的关键技术之一。根据STA/LTA和分形维数两种微地震初至拾取方法的原理,采用理论模型数据对两种初至拾取方法进行了测试,并选取不同信噪比的实际数据从初至拾取精度、算法效率两个方面进行了对比。结果表明,对于高信噪比微震事件,两种方法都能获得精度较高的初至,但对于低信噪比微震事件,分形维数与STA/LTA比较其拾取精度相对要高。鉴此,运用STA/LTA和分形维两种算法相结合的微震事件初至拾取方法,对实际数据进行了处理,实现了微震事件初至较为准确的自动拾取。     

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。     

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。     

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。     

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。      

初至时间的自动拾取

初至时间的自动准确拾取一直是地震勘探中的一个基础而又很重要的问题。前人已基于一些简单的假设提出了几种自动拾取初至的计算机算法,但拾取精度总受噪音及波形变化的影响。本文提出了一种改进的倾角扫描相关算法与改进的能量比法联合拾取初至时间的方法。该方法是在利用扫描相关算法对地震道进行噪音压制后,采用能量比法确定可能存在的有效波的初至粗略时间,然后利用倾角扫描相关算法验证有效波的存在,利用峰值法及拐点校正法求取精确的初至时间,最后利用人工拾取的经验准则进行初至可靠性检查及互换时间校正。本文的算法已在Z—181微机上实现,在江苏省连云港市文物保护折射波勘查的自动化解释中应用效果较好。     

基于快速行进迎风线性插值的微震定位算法研究

准确的微震定位方法是微震监测技术进行岩体稳定性分析的基础,而初至波走时计算方法是决定微震定位精度重要因素之一。引入一种由快速行进法(fast marching methods, FMM)与线性插值射线追踪法(LTI ray tracing)改进而来的线性插值算法,实现了在复杂岩体中相对准确的微震初至走时计算,并在均一速度模型和Marmousi模型中得到了验证。在此基础上,采用常微分方程数值算法中的单步高精度Runge-Kutta法,得到了震源点和传感器之间的射线路径,并在分层和带空洞的岩体模型中验证了其合理性。选取最小二乘法为目标函数,通过寻找目标函数值最小的方式来获得最优节点实现微震定位。在所建立的加入地下硐室的Marmousi岩体模型中,对于预设震源点的定位结果误差分别为1.41、1.00、2.83、1.41、1.41m,验证了所提方法在复杂岩体速度模型中能够实现较准确的微震定位,为进一步提高工程岩体的微震定位精度提供了新思路。     

基于波形参数的微震P波到时拾取值质量控制方法

微震事件中常常包含一些异常信号、强噪声干扰信号和弱信号,这些通道信号的P波到时自动拾取精度往往很低,甚至拾取错误。目前国内外微震监测系统进行自动定位时,并不对各个P波到时拾取值预先筛选,而需要技术人员手动剔除或修正部分无效P波到时,然后才能进行正确定位。为此,首先引入了一种Akaike信息准则（AIC）两步骤拾取算法,并基于某深埋隧道微震监测案例定量分析了P波到时拾取误差与震源定位精度之间的关系,从而引入了P波到时拾取值容许误差的概念。然后,利用AIC两步骤拾取算法拾取微震波形的P波到时,并计算各项波形参数,进行大量统计,深入研究了影响P波到时拾取精度的波形参数。以容许误差为基准,将P波到时拾取值分为有效（标签为1）和无效（标签为?1）两类,并以相应的波形参数为数据输入,采用支持向量机方法（SVM）训练数据,最终建立了P波到时拾取值质量控制模型。实际应用表明：P波到时拾取值质量控制方法能有效剔除错误拾取值,从而大幅度提高数据自动处理效率和震源定位精度。     

基于差分进化算法的微震定位

针对传统基于走时微震定位方法存在的定位精度依赖于走时精度问题,提出了改进定位目标函数的差分进化微震定位方法。基于传统微震P波走时定位方法,在定位目标函数中加入了误差加权系数,通过降低初至拾取精度低的微震信号道对定位误差的影响,减弱了初至拾取精度对微震定位的影响;利用差分进化算法,通过种群初始化、变异、交叉和选择等操作,求解改进的微震定位目标函数,实现微震定位;对模型数据和实测数据进行试处理,结果表明:改进的目标函数能明显降低误差较大分量对总误差的贡献;提出的改进定位目标函数的差分进化微震定位方法,在部分微震信号道走时拾取误差较大甚至错误的情况下,能很大程度减弱拾取误差对定位精度的影响,可以获得较好的定位结果。      

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。     

Downhole Microseismic Source Location Based on a Multi-Dimensional DIRECT Algorithm for Unconventional Oil and Gas Reservoir Exploration

Downhole microseismic data has the significant advantages of high signal-to-noise ratio and well-developed P and S waves and the core component of microseismic monitoring is microseismic event location associated with hydraulic fracturing in a relatively high confidence level and accuracy. In this study, we present a multidimensional DIRECT inversion method for microseismic locations and applicability tests over modeling data based on a downhole microseismic monitoring system. Synthetic tests inidcate that the objective function of locations can be defined as a multi-dimensional matrix space by employing the global optimization DIRECT algorithm, because it can be run without the initial value and objective function derivation, and the discretely scattered objective points lead to an expeditious contraction of objective functions in each dimension. This study shows that the DIRECT algorithm can be extensively applied in real downhole microseismic monitoring data from hydraulic fracturing completions. Therefore, the methodology, based on a multidimensional DIRECT algorithm, can provide significant high accuracy and convergent efficiency as well as robust computation for interpretable spatiotemporal microseismic evolution, which is more suitable for real-time processing of a large amount of downhole microseismic monitoring data.     

微地震震源定位方法综述

微地震震源定位方法是微地震监测领域的一项核心技术,而考量微地震技术应用效果好坏的准则在于震源定位方法的精确程度。针对非常规油气开发过程中微地震震源定位方法的应用,本文对微地震震源定位方法进行阐述。其中：几何作图法具有稳健、效率高的优势,但震源位置较深时定位精度较低;线性定位法无需速度模型精度,但对初至拾取的精度有较大影响;非线性定位法对初至拾取较为敏感,对速度模型的精度要求较高,但计算量较小;混合优化定位法在一定程度上提高了定位的精度和效率,但在低信噪比、速度模型精度较低时优势不明显;基于波形偏移的定位方法无需考虑初至拾取的精度,但计算量较大;基于神经网络的定位方法采用训练网络进行训练,定位精度高,误差小。同时,本文还介绍了多方法多参数信息融合技术在油气藏微震震源定位中的应用。     

基于变步长加速搜索的微震源定位方法

微震定位方法是微震监测技术的重要组成部分,其关键是定位震源位置。利用空间网格划分并计算网格交点目标函数值,对微震定位目标函数二维及三维空间分布进行了分析,并据此获取了目标函数连续且极小值唯一、单轴收敛范围逐步减小、各轴收敛范围不一的规律。利用以上规律及模式搜索法、网格搜索法的优缺点,探索出了基于连续比较模块、变步长模块、加速模块的变步长加速搜索法。通过模拟算例与工程数据下收敛稳定性、结果精确度、计算速度以及参数初始值影响程度4个指标的效果对比,结果表明：模拟算例下,对比模拟退火算法、遗传算法,变步长加速搜索法的目标函数值标准差、定位误差标准差、波速误差标准差均为0;该算法的定位误差平均值分别为其余二者的0.7%、1.9%;该算法的计算时间平均值分别为其余二者的6.9%、33.2%。该算法单独更改各参数对定位误差的影响在0.005～0.025 m之间;减小搜索步长下限可有效提高结果精确度,并增加相应的计算时间。在规定初至到时与目标函数模型及检波器位置坐标下,搜索算法对定位精度无实质影响。