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.     

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.     

全干涉成像的微地震定位方法研究

基于偏移成像的微地震定位方法由于可避免走时拾取误差以及可实现自动化定位等优点被广泛应用.绕射叠加方法将能量沿走时曲线聚焦到空间网格点上,进行成像时需要搜索发震时刻.干涉成像方法利用互相关提取的走时差信息可避免搜索发震时刻,但定位结果受数据信噪比的影响较大.为了进一步提高干涉成像法的定位精度,本文提出一种同时使用互相关和自相关道集的全干涉成像方法,增加的自相关道集提取的S-P走时差可降低震源-检波器方向的定位误差,提高定位精度.单井监测的理论测试和实际数据的研究结果表明,全干涉成像的定位精度高于仅使用互相关道集的干涉成像方法,同时计算效率高于绕射叠加方法.     

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%.     

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.     

基于瞬时相位的微地震干涉定位方法研究

波形叠加定位法具有自动性和抗噪性等优点,已被广泛应用于微地震事件定位.当该类方法采用特征函数变换原始波形以克服初至极性变化影响时,会降低成像分辨率.而将相位加权叠加法应用于微地震成像时,虽然提高了成像分辨率,但并未考虑复杂震源机制对定位的影响.为了校正波形极性,并提高干涉成像法的分辨率和压制噪声的能力,本文重新组合了原...     

大间距深度-时间约束高精度合成地震记录制作技术

大间距深度-时间约束高精度合成地震记录制作技术是在VSP速度校正人工合成地震记录基础上发展起来的,VSP速度校正人工合成地震记录的方法一般要求井下检波器的深度间距不大于20 m,如果检波器深度间距逐渐增加“校正”的误差就要逐渐增大.大间距深度-时间约束合成地震记录制作技术弥补了前者的不足,利用各深度间隔顶、底的深度-时间和深度间隔内的声波时差,采用正文中描述的二分法双向计算时间序列的方法计算时间-反射系数序列,最大限度消除了只用声波时差数据计算时间序列产生的“累积误差”,把深度-时间间隔的变化对人工合成地震记录“约束”精度产生负面影响的程度降低到最小,再用人工合成地震记录与井旁地面地震记录作相关,消除二者存在的“系统时间差”,使人工合成地震记录与井旁地面地震记录达到最佳匹配.     

基于长江安徽段气枪主动源实验庐江台阵的台站对双差地震速度成像

针对气枪主动源监测中相位加权叠加数据绝对到时拾取可能存在较大误差的问题,提出基于台站之间叠加信号波形的相似性,利用台站对波形的互相关得到更准确到时差的策略。在此基础上,将台站对双差地震速度成像方法直接用于台站对到时差数据,以确定地下介质的速度异常。本文利用长江安徽段气枪实验在庐江临时地震台阵接收到的数据进行了测试,发现基于波形互相关得到的到时差数据比绝对到时数据更准确。最后,采用台站对双差地震成像的方法,得到了庐江台阵覆盖区域的地壳三维速度异常模型,继而确定了该地区较大尺度的地下结构分布。     

利用重复地震估算北京平原地区隐伏断裂深部的活动速率

利用首都圈数字化地震台网2001—2006年的波形资料分析北京平原地区隐伏断裂的深部滑动速率。通过波形互相关分析,识别出35组相似地震对和20组多重相似对,大部分相似地震活动表现为非周期性,重复间隔从数分钟到数百天不等。针对研究区内台站分布稀疏和低信噪比波形记录的现状,在波形相似的基础上,提出了采用在子采样条件下的S-P相对到时差(dSmP)和相对到时拾取误差来对相似地震震源位置的一致性进行强约束,进一步探索和完善波形意义上重复地震的识别方法。基于4组"重复地震"估算北京平原区黄庄-高丽营断裂和南口-孙河断裂在不同孕震深度处的滑动速率为1.0～1.2mm/a,怀安镇盆地南缘断裂地表以下9.4km处的滑动速率估计值为1.5mm/a,这一结果和地质资料结果相符。     

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.     

空变时窗约束地震波初至的拾取方法

地震资料初至波拾取是静校正处理中基础且繁重的工作,初至波自动拾取的方法研究具有重要的意义.本文介绍一种空变时窗约束地震波初至拾取的方法.该方法对共炮集记录排序,使排序后炮集中前后炮位置最近,根据坐标位置相近的记录初至波形态相似的认识,认为后一炮的初至基本就在以前一炮初至时间为中心的较小时窗内,以此为约束拾取每一炮初至....     

单震相微地震事件识别与反演

为了对单震相微地震事件进行识别,同时将识别出来的微地震事件进行定位.根据单一震相任意两道到时差与微地震事件、检波器空间位置及震相速度关系的特征规律,研究了单震相微地震事件识别方法.首先分析到时差与以上各变量的内在变化规律,建立起到时差与各变量之间的定量计算关系,然后就相邻道到时差和检波器排列的首尾两道到时差,研究了具体...     

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.     

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.      

基于频率衰减补偿的微地震定位方法

本文分析了不同频率的震源子波在传播过程中频率衰减与传播距离的关系,提出了地震波频率衰减补偿的微地震定位方法.该方法通过对地震波频率衰减的补偿,间接获取微地震事件的道间时差,避免了微地震事件的信号识别与走时拾取,实现了对微地震事件的定位.本文提出了方法的基本原理和计算方法,并通过理论计算和误差分析表明该方法是合理的和有效的.     

初至叠加法在宣汉地区转换波静校正中的应用

由于转换波记录静校正量大、信噪比一般较低,利用反射波进行静校正往往不易取得满意的结果.由于转换波自身特点,转换波初至的识别和拾取一直是一个难题.论文通过推导共检波点道集中初至的时距曲线公式得到了共检波点道集中P-P-P波初至和P-P-SV波初至在一定偏移据范围内平行的结论.根据这一结论,提出了共检波点域初至波叠加法确定转换波初至的算法.利用这种算法对宣汉地区的转换波资料进行了转换波初至识别,并拾取了纵波和转换波初至时差,使用延迟时时差法计算静校正量取得了令人满意的效果.     

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.     

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.     

于多道包络能量叠加的微地震事件自动识别方法

地面监测的微地震数据主要包含两个部分:人工形成的射孔数据和压力诱发的微地震数据.从微地震监测理论出发,微地震事件准确识别直接影响微地震信号初至拾取的精度.针对常规微地震信号初至拾取方法存在漏检及误检的弊端,提出了多道包络能量叠加技术的微地震事件自动识别方法.针对存在射孔数据的情况,详细论述了多道包络能量叠加技术的微地震事件自动识别方法的过程,采用模拟数据证明了基于射孔信号的微地震事件自动识别方法的可靠性.其次,采用一系列微地震正演模拟数据进行大量实验,验证基于多道包络能量叠加技术的微地震事件自动识别方法的可靠性.最后,通过实际微震压裂数据验证了新方法的可行性与正确性.