基于跟踪分量扫描的井中微地震定位方法

常规的井中微地震定位方法主要利用的是初至旅行时和偏振信息,如果信噪比较低则方法不再适用。理论研究表明,各检波器X分量和Y分量记录在其水平面内沿着任意方向可合成为一个新的向量,当该向量为质点振动的跟踪分量时,其能量最强且在各检波器间波形一致性最好。根据三分量微地震记录的这一性质,将地面微地震定位常用的叠加能量扫描方法引入井中微地震定位中,将检波器X和Y分量记录在水平面内沿着假想震源与检波器连线方向进行合成,对所有检波器的合成向量经时差校正后进行波形叠加计算能量值E₁,再计算各检波器合成向量的能量值并求和得到能量值E₂,以E₁+E₂作为目标函数,通过网格搜索方法得到累加能量最大的网格即为震源位置。该方法不需要拾取初至信息,通过模型数据和实际资料验证了该方法的定位精度和抗噪能力,可用于信噪比较低的井中微地震事件定位。     

一种强噪声微地震信号P震相初至拾取的新方法

针对水力压裂微地震监测信号信噪比普遍偏低,难以准确拾取初至的问题,提出了一种基于特征函数构建的峰度和小波多尺度分解的P震相初至精确拾取方法。首先利用小波多尺度分解法提取低信噪比微地震数据的主成分,进而构建针对主成分数据的特征函数,并计算该特征函数序列的峰度值,最终将峰度曲线的全局最大斜率定义为P震相的初至。与传统峰度法、小波分解和高阶统计量联合方法相比,该方法能够显著减小拾取误差。将该方法应用于不同信噪比的模拟微地震数据的P震相初至拾取,结果表明:其拾取误差为0.0302×10-3~1.3002×10-3s,同时,相比于小波分解与高阶统计量联合方法,其计算效率稍有提高。将该方法应用于实测微地震数据的P震相初至拾取的结果表明,与人工拾取和传统峰度法相比,拾取结果更接近于人工拾取结果,具有更高的准确率。     

利用折射波的海底节点地震三分量检波器重定向方法

在海底节点(Ocean Bottom Nodes, OBN)地震中,因为水下检波器实际姿态的任意性,三分量检波器的重定向成为OBN勘探需解决的首要问题。为此,提出一种根据折射波偏振特性进行OBN三分量检波器重定向的方法。首先,引入三个欧拉角描述坐标系的旋转,给出检波点两侧炮点产生折射波偏振矢量的三种特性,并根据该三种特性建立误差函数以描述检波器姿态与设计姿态的偏差;然后,利用不同欧拉角对原始地震记录进行旋转,每次旋转后求取检波点两侧炮点产生折射波的偏振矢量,并计算相应的误差函数,误差函数最小的欧拉角即为姿态校正角;最后,利用求取的校正角对原始地震记录进行校正,即可实现检波器重新定向,从而将实际采集信号校正到检波器沿设计方位放置时应有的地震记录。模型试验和实际数据处理结果表明,该方法易于实现且计算精度高,可用于未安装罗经姿态传感器的OBN地震数据校正。     

基于小波分解与Akaike信息准则的微地震初至拾取方法

微地震震源的定位要求精确确定初至,人工拾取微地震有效事件需要很大的工作量。首先讨论了Akaike信息准则(AIC)初至拾取方法;然后根据微地震信号在相邻小波尺度上连续的特点,将基于AIC的初至拾取方法与小波多尺度分析方法相结合,对微地震资料进行多尺度分析;最后利用AIC拾取初至,并根据初至的分布特点确定地震记录中是否存在有效的微地震事件。克服了传统AIC法由于噪声影响使初至点模糊而难以准确拾取的缺点。模型与实际资料的应用表明,基于小波分解与AIC相结合的初至拾取方法能够从信噪比低的资料中较准确地识别出有效微地震事件。     

应用图像语义分割网络的微地震事件识别和初至拾取方法

微地震初至精确拾取是目前微地震监测关键环节之一,传统的人工拾取方法耗时长、效率低,在实际应用中容易导致无法及时预警等问题。近年来,基于深度学习的长短期记忆网络模型(LSTM)常用于微地震初至拾取,但在低信噪比环境下拾取准确率较低,且忽视了微地震数据中相邻道初至之间的关联性。针对上述问题,将微地震初至发生前、后看作是图像二分类问题,提出了一种应用图像语义分割网络的微地震事件识别和初至自动拾取方法。应用在矿井中采集的实际微地震数据进行实验,结果表明,对包含岩石破裂、工程爆破等多类型微地震事件,该方法的识别准确率较现有的深度学习方法明显提高,平均拾取误差大幅降低,特别是低信噪比数据的平均拾取误差远小于LSTM法,因而具有良好的实际工程应用价值。     

三分量微测井方法在转换波静校正中的应用

转换波静校正一直是制约多波多分量勘探的瓶颈。与常规微测井相比,三分量微测井技术在获取纵波信息的同时也能接收横波信息,从而可以准确计算出纵、横波速度及低(降)速带分层结构,得到各检波点处静校正量,解决转换波静校正问题。以沁水盆地二维三分量地震勘探中的某条测线为例,详细介绍了井中激发、地面三分量检波器接收微测井施工设计、处理及解释方法,认为井中激发、地面三分量检波器接收方法在水平分量上可以记录到可靠的横波信息,频谱分析可见垂直分量主频高、频带宽,两个水平分量频带和主频都低于垂直分量;地面三分量检波器可以不受地表条件影响灵活安置,其“背对背”安置方式可以压制高频噪声;横波是续至波,叠加于其它波的背景之中,初至走时不易直接拾取,需通过偏振分析进一步处理。经三分量微测井校正后的时间剖面上同相轴连续性明显改善,静校正效果更为理想。     

低信噪比地震资料初至自动拾取技术

为提高低信噪比地震资料初至自动拾取的精度,提出了一种联合应用曲波变换与希尔伯特变换进行初至拾取的方法。首先采用基于Wrapping的快速离散曲波变换算法对检波点静校正和线性动校正后的炮域数据进行曲波变换,然后根据随机噪声和有效初至信号的曲波系数在不同尺度不同方向上的分布差异,设置合适的阈值对曲波系数进行"去噪"处理,最后将处理后的曲波系数进行反变换,获得压制随机噪声后的地震记录。利用希尔伯特变换计算各地震道的瞬时振幅,然后利用改进的瞬时强度比公式逐道计算给定的时窗内各采样点的瞬时强度比,最后根据瞬时强度比极大值确定单炮的初至时间。理论数据和实际资料处理结果表明,对于低信噪比地震资料,利用曲波变换法进行去噪后,数据的信噪比得到了提高。结合具有一定抗噪能力的改进型瞬时强度比初至拾取方法,可以有效地提高自动拾取初至的精度,减少人工修改错误初至的工作量,该方法具有一定的实用价值。     

地面微地震监测资料静校正方法研究

针对地面微地震监测缺乏近地表速度资料和由于信噪比较低使得各条测线上初至走时拾取不全的问题,研究了利用射孔资料、声波测井资料及微地震事件监测资料进行地面微地震资料静校正的方法.讨论了初至拾取方法,对于不连续道的初至拾取,提出了用引导道方法拾取射孔事件和射孔点附近强微地震事件在各条测线的初至;通过声波测井资料建立基准面以下地层的初始速度模型,计算射孔事件的理论走时,进而求取初始静校正量;针对浅部和深部地层速度变化对初至影响程度的不同,设计了浅部二维速度模型和深部一维速度模型,根据射孔事件的实际初至运用反演方法校正初始速度模型,再用反演校正后的速度模型来正演射孔事件理论走时,求取总静校正量.最后,通过实际资料处理验证了静校正方法的应用效果.     

两种方法结合实现斜井VSP检波器定向

 本文分析极性平面法、相对角度法两种斜井三分量检波器定向方法,前者利用直达波的偏振特性对检波器定向,后者利用相邻道相关特性对检波器定向。文中对正演模拟的斜井VSP三分量数据和实际斜井三分量数据进行定向,验证了两种方法的可行性及优缺点,指出极性平面法的计算需要拾取直达波的初至时间,工作量大,如果受井源距、激发条件和地层情况影响而造成初至不清晰时,给初至拾取带来困难,而且其实现过程需通过多次坐标转换,旋转角的求取要通过角度扫描实现,相对较复杂;相对角度法的计算过程首先需要知道某个检波器的方位角,再由与其相邻检波器接收信号的相关性计算相邻检波器的方位角,此法递推的过程产生了累计误差,但实施相对简单,不必拾取初至波时间。本文将两种方法合理结合,既减少工作量、提高效率,又能得到可靠的定向结果,为VSP的后续处理提供了可靠的基础数据。     

基于小波分解与高阶统计量的微地震初至拾取方法研究

微地震资料的处理、解释首先需要拾取精确的初至信息。微地震初至的人工拾取虽然精度较高,但工作量大,不能满足实时处理的需要。为此,提出了一种基于小波多尺度分解和高阶统计量相结合的长短时窗峰度比(wavelet transform based short time window kurtosis/long time window kurtosis,W-STK/LTK)微地震初至拾取方法。考虑到有效微地震信号频率较低,而噪声信号频率则相对较高,首先对微地震信号进行小波多尺度分解,剥离有效信号与噪声;接着对分解得到的最大尺度信号应用基于高阶统计量的长短时窗峰度比(STK/LTK)算法;最后在分析特征曲线异常点特征的基础上识别微地震有效信号并拾取初至。模型数据和实际资料测试结果表明,该方法能够从信噪比较低的微地震资料中较准确地拾取微地震P波初至。     

利用微地震记录互相关成像的震源定位方法

基于微地震记录偏移叠加的微震定位方法是通过对振幅叠加来提高微震信号的信噪比，无须拾取微震初至；但其叠加成像效果易受初至极性反转的影响，对噪声的压制效果也不甚理想。文中利用不同检波器记录的同震源波形相似的特点，提出一种基于微震记录互相关成像的震源定位方法。即将时差校正后的微震记录之间的互相关系数相乘，构造成像函数，计算地下所有网格的成像能量值，通过能量极大值的网格点实现震源定位。针对模拟数据和实际资料的测试结果均表明，该方法能较好地同时压制噪声和初至极性反转对震源成像的干扰，提高了震源成像分辨率和定位精度。     

结合CEEMDAN和主成分分析的低信噪比微地震初至信号检测

微地震资料信噪比过低,传统方法的初至拾取精度与稳定性大多不理想。将基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）与主成分分析（PCA）相结合,有效地实现了低信噪比资料中的初至特征检测。针对低信噪比微地震资料进行CEEMDAN处理后,对各阶本征模态函数（IMF）进行PCA,再对各阶IMF的主成分进行加权重构,同时对次要成分进行压制与剔除,使三分量信号中具有较强一致性的初至信息得以保留。设计多组不同信噪比的测试信号,对方法的可行性进行测试,并最终应用于三分量实测信号。结果表明,该方法在极低信噪比条件下仍可实现对微地震信号初至的有效识别与检测。     

相位替换法剩余时差校正

获得到好的叠加剖面和提取正确的AVO信息都要求消除道集上的各种时差,校平同相轴。将现实中使用的各种时差校正方法应用于实际资料时都存在着局限性,在经各种时差校正后的数据上仍有剩余时差存在。本文给出一种以相位替换为基础的时差校正方法,其理论基础是信号的到达时完全包含在信号的相位谱中,通过改变相位谱可达到改变信号到达时的目的。理论上,该方法可以消除任何时差,但由于参考道选取上的困难,实际上仅能用于消除剩余时差,作为静校正、动校正及倾角时差校正的补充。通过对理论模型和实际资料例子的分析,本文讨论了该方法的一些要点,说明该方法对提高资料信噪比和分辨率、提取正确AVO信息的作用。     

水力压裂微地震粒子群差分进化定位算法

为了提高微地震在初至时间不准确条件下的定位精度,通过研究理论模型下对初至施加不同程度的扰动时震源定位的影响,讨论了由于粒子群定位方法的发散性而导致的定位效果偏差问题。把粒子群算法全局搜索速度快的特点与差分进化方法相结合,将种群中任意两个个体差分变异后,进行杂交、贪婪选择操作,生成新的个体,从而增加了种群的多样性,改善了震源定位的发散性,提高了时差定位的精度,最终形成了微地震粒子群差分进化定位算法。通过理论模型测试,表明微地震粒子群差分进化定位算法针对有扰动的初至时间具有更高精度,且震源定位的发散性较传统粒子群定位得到了改善。实际微地震资料反演结果也进一步验证了微地震粒子群差分进化定位算法的应用效果。     

应用双向长短时记忆神经网络的微地震信号降噪方法

地面微地震监测数据噪声干扰强、信噪比低,对后续的微地震初至拾取、成像定位等产生严重影响。因此,微地震信号降噪是微地震数据预处理中的关键步骤,而常规降噪方法常依赖于算法参数的设置,不具备普遍的适用性。为此,提出了一种应用双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络的微地震信号降噪方法。首先,使用合成信号和实际信号构造样本数据集,对构建的Bi-LSTM模型进行训练和测试,得到降噪效果最好的模型;然后,利用训练好的Bi-LSTM网络对不同信噪比的合成信号和川渝地区油气井的实际压裂监测微地震信号进行降噪处理。降噪后的实际微地震信号用于地震发射层析成像,并分析图像以实现地面微地震信号的震源定位。实验分析结果表明,该方法能够有效降低微地震信号中的各类噪声,提高信噪比,从而提高震源定位的精度。与传统算法相比,该方法不需要参数调整,具有良好的泛化特性。     

相对折射静校正方法

在那些风化层横向变化剧烈、相邻两个接收点之间静校正值差别很大的地区,采用常规的高程校正和根据小折射或微测井控制点资料作线性内插,已无法求得合适的基准面静校正值。在这种情况下,剩余静校正量已超过反射波波形的1/2周期,即使采用剩余自动静校正方法也不可能取得满意的效果。为了解决上述问题,人们曾提出采用拾取生产记录初至时间计算基准面静校正量的各式各样初至折射法。这些方法均可称为绝对折射法。此类方法的特点是必须确定真正的初至时间,且在计算中要求追踪同一层的折射波,否则就会造成静校正计算误差和出现不闭合的问题。相对折射静校正方法(RRS)则是从共炮点远道记录求取高速折射层的到达时间,并在小折射或微测井控制点数据控制下进行内插计算,求取各炮点和接收点的基准面静校正值。就同一炮记录而言,两道折射波到达的时间差可分为两个部分：一部分是由于地表风化层的变化造成的时差,而另一部分则是由于折射波沿折射界面滑行及由此高速折射层至风化层底界之间旅行时差所引起的。显然,第二部分折射时差应与炮检距呈线性关系;而第一部分时差应是随机的高频分量,这部分时差可通过线性校正方法将其分离出来。由于环境噪声的影响,折射波到达时间很可能存在某些误差。为此,RRS方法要求在一对控制点间计算5至10张共炮点记录的折射时差,再根据控制点数据对每个记录作线性校正求得每个桩号的基准面静校正值。这样,在每个接收点上就会有5个以上的基准面静校正值,然后取其平均值作为该点的校正值。同时还可求得该点校正值的均方根误差。合成记录理论试算的结果表明,用RRS方法求得的基准面静校正值误差一般只在±3ms之内,最大不超过±5ms。两个地表变化较大地区实际资料的处理结果告诉我们,用RRS计算的基准面静校正值与简单线性内插算得的值相差100ms以上;用RRS数据处理的剖面,其结果远比用内插法数据处理的剖面要好。此法能适应于山区等复杂地表区。RRS方法的独道之处是不要求真正的初始时间,也不必追踪同一折射层。该方法使用简便,能很好地控制计算质量。目前,采用RRS方法编制的IBM微机程序已在野外生产中得到广泛的应用。     

Velocity calibration for microseismic event location using surface data

Because surface-based monitoring of hydraulic fracturing is not restricted by borehole geometry or the difficulties in maintaining subsurface equipment, it is becoming an increasingly common part of microseismic monitoring. The ability to determine an accurate velocity model for the monitored area directly affects the accuracy of microseismic event locations. However, velocity model calibration for location with surface instruments is difficult for several reasons: well log measurements are often inaccurate or incomplete, yielding intractable models; origin times of perforation shots are not always accurate; and the non-uniqueness of velocity models obtained by inversion becomes especially problematic when only perforation shots are used. In this paper, we propose a new approach to overcome these limitations. We establish an initial velocity model from well logging data, and then use the root mean square (RMS) error of double-difference arrival times as a proxy measure for the misfit between the well log velocity model and the true velocity structure of the medium. Double-difference RMS errors are reduced by using a very fast simulated annealing for model perturbance, and a sample set of double-difference RMS errors is then selected to determine an empirical threshold. This threshold value is set near the minimum RMS of the selected samples, and an appropriate number of travel times within the threshold range are chosen. The corresponding velocity models are then used to relocate the perforation-shot. We use the velocity model with the smallest relative location errors as the basis for microseismic location. Numerical analysis with exact input velocity models shows that although large differences exist between the calculated and true velocity models, perforation shots can still be located to their actual positions with the proposed technique; the location inaccuracy of the perforation is <2 m. Further tests on field data demonstrate the validity of this technique.