CN103548032A - 使用微震事件数据的水力裂缝表征的系统和方法 - Google Patents

Abstract

使用微震事件数据来识别地下裂缝的朝向、间距以及倾角的水力裂缝表征的系统和方法。

Description

使用微震事件数据的水力裂缝表征的系统和方法

相关申请的交叉引用

不适用。

有关联邦资助研究的声明

不适用。

技术领域

本发明大体涉及使用微震(microseismic)事件数据的水力裂缝(fracture)表征的系统和方法。更具体地，本发明涉及使用微震事件数据来识别地下裂缝的朝向、间距以及倾角的水力裂缝表征。

背景技术

微震事件数据有时被获取作为为了开发油气储量目的而被钻探的井的水力压裂处理的一部分。该数据是从与由水力压裂诱导的裂缝相关的低振幅(微)地震事件获取的。为了提高油气储层的产能，水力压裂的目标是要通过将高压流体和支撑剂注入岩石基质中而在地下诱导人工裂缝。

微震事件位置通常被实时地监控，并且当其发生时，可以验证显示成三维(3D)视图的事件的位置。其也可适用于在水力压裂处理的结论得出之后进行分析，并因此可用来与该地区中的其它井的结果进行比较。微震事件通常沿着地下裂缝或在地下裂缝附近发生，该地下裂缝可以是诱导裂缝或通过水力压裂处理重新开启的先前存在的天然裂缝。当应力朝向与现在的不同时，裂缝的朝向会受到现今的应力型式以及过去不同时期产生的裂缝系统的存在的强烈影响。

被探测和分析的每一个独立各异的微震事件是井下裂缝的结果，该井下裂缝具有能够从倾斜仪(tiltmeter)或地震传感器数据提取的朝向、震级(magnitude)、位置以及其它属性。例如，该裂缝可以利用诸如长度、宽度、高度以及压力等其它参数来表征。存在与每一个微震事件相关的位置不确定性。沿x-y方向的这一不确定性与沿垂直(z)深度域的不同。每一个事件的位置不确定性可以由长椭球(prolate spheroid)来表示。

在一些情况下，微震事件存在明显的朝向和间距，它们遵循在裂缝分析的数学描述中经常使用的典型双翼裂缝概念。在其它情况下，表示包含所有微震数据点的3D体积的密集数据云是诱导裂缝或重新激活裂缝的复杂裂缝型态的证据。在这些情况下，微震数据的分析变得非常具主观性和解释性。即使在这些情况下，在数据云内也存在可能代表存在于地下的裂缝型态的型态。

当今的应力场可能与原始裂缝创建时的不同。诱导的水力裂缝的现今朝向受到地下应力状态的强烈影响。在垂直应力与两个水平应力之间总是存在一定程度的应力各向异性。各向异性越大，由水力压裂模拟诱导的裂缝越平坦且将越拟合传统的双翼模型。岩石的渗透率越大，裂缝将越平坦。应力型式越各向同性，裂缝越容易能够由于岩石中的不连续性而偏转，且越容易能够创建复杂的裂缝网络。

当前，存在一些用于尝试和识别诱导裂缝和天然裂缝的朝向、倾角以及间距的裂缝表征技术。

在一项技术中，识别微震数据点的整个数据云，以构建模拟储层体积(stimulated reservoir volume)SRV或估计模拟体积(estimated stimulatedvolume)ESV。该信息被推断以作为对通过流体和支撑剂模拟的岩石的量的测量。然而，被泵入地层的仅一小部分能量在地表被接收作为可探测的微震事件。事实上，存在许多位于仪器的探测范围以下的微震事件。因此，数据云维数的使用只是一个引导，并且这种裂缝表征技术的结果可能并不是有效的。基于微震事件数据的型态解释裂缝型态是另一项技术，该项技术在M.K.Fisher等人的“使用微震裂缝映射的巴耐特页岩中的优化水平完井技术(Optimizing Horizontal Completion Technologies in the Barnett Shale UsingMicroseismic Fracture Mapping)”中得到描述。地表地震数据(主动和被动)分析是用于裂缝表征的又一项技术。在一些情况下，与地下裂缝的存在有关的速度的横向变化可能存在差异。沿一些方向的该速度比沿其它方向的快。转换波(例如，P到S)也已被用作裂缝表征技术。

还存在几种不同的裂缝表征技术，这些技术能够将微震事件数据与地下的模型数学地关联起来，并产生例如离散裂缝网络(discrete fracture network，DFN)或一组大概的裂缝表征，该技术例如为在第2010/0307755和0211/0029291号美国专利申请公开中描述的技术。

在M.J威廉姆斯等人的“来自微震事件位置的主平面的定量解释及在产能预测中的应用(Quantitative Interpretation of Maj or Planes From MicroseismicEvent Locations with Application in Production Prediction)”中提出了自动裂缝表征技术，以对数据云进行数值分析，并识别来自微震数据点的主平面，用于储层建模。这一技术着手处理从概率框架识别裂缝趋势的问题，然而，其仅识别单个裂缝朝向。

发明内容

因此，通过提供使用微震事件数据来识别地下裂缝的朝向、间距以及倾角的水力裂缝表征的系统和方法，本发明满足上述需要并克服了现有技术中的一个或多个缺陷。

在一个实施例中，本发明包括一种使用微震数据点的水力裂缝表征的方法，包括：i)使用计算机处理器识别与一组或多组平面及其朝向不确定性有关的平均微震数据点的主要走向朝向；ii)考虑到每一个微震数据点与每一组平面内每一个平面之间的接触加权来确定每一组平面的倾角；iii)确定每一组平面内每一个平面的位置；以及iv)对于具有共同的主要走向朝向的每一组平面执行统计分析，以确定与各组地下裂缝的朝向、间距以及倾角有关的不确定性。

在另一个实施例中，本发明包括一种有形地承载计算机可执行指令的非瞬态程序载体装置，用于使用微震数据点的水力裂缝表征，该指令可被执行以实施：i)识别与一组或多组平面及其朝向不确定性有关的平均微震数据点的主要走向朝向；ii)考虑到每一个微震数据点与每一组平面内每一个平面之间的接触加权来确定每一组平面的倾角；iii)确定每一组平面内每一个平面的位置；以及iv)对于具有共同的主要走向朝向的每一组平面执行统计分析，以确定与各组地下裂缝的朝向、间距以及倾角有关的不确定性。

通过各个实施例及相关附图的以下说明，本发明的其它方面、优点以及实施例将变得对本领域技术人员显而易见。

附图说明

下文参考附图描述本发明，其中类似的元件引用类似的附图标记，并且其中：

图1A为示出用于实施本发明的方法的一个实施例的流程图。

图1B为图1A中示出的方法的继续。

图2A示出用于图1A的步骤108中每一个朝向的平均微震数据点的显示的一个格式。

图2B示出用于图1A的步骤108中每一个朝向的平均微震数据点的显示的另一个格式。

图2C示出用于图1A的步骤108中每一个朝向的平均微震数据点的显示的又一个格式。

图3A示出图2A中的格式用于在使用蒙特卡洛方法的标准统计分析完成之后的显示。

图3B示出图2B中的格式用于在使用蒙特卡洛方法的标准统计分析完成之后的显示。

图3C示出图2C中的格式用于在使用蒙特卡洛方法的标准统计分析完成之后的显示。

图4示出代表图1B的步骤113中一组地下裂缝的一些垂直倾角平面的最佳平面朝向和间距的示例性二维地图。

图5为示出图4中所示三个族群平面的统计的表格。

图6为示出用于实施本发明的系统的一个实施例的方框图。

具体实施方式

虽然具体地描述本发明的主题，然而，说明书本身不意欲限制本发明的范围。因此，该主题也可以结合其它技术以其它方式具体实施，以包括不同的步骤或与这里所描述的相似的步骤的组合。此外，虽然术语“步骤”在这里可以用于描述所采用方法的不同要素，但该术语不应解释为隐含这里公开的不同步骤之中或之间的任何特定顺序，除非说明书清楚地限制到特定顺序。虽然以下说明指的是石油和天然气产业，然而本发明的系统和方法不限于此，并且也可以被应用于其它产业以得到类似的结果。

由水力压裂诱导的单独的微震事件产生可以用来识别存在于地下的水压诱导裂缝和天然裂缝的朝向、间距以及倾角(dip)的微震事件数据。平面被限定并被引入三维体积中。限定一平面需要最少三个微震事件交叉点。可以计算每一个平面的交叉点及各自的长椭球，其表示从微震事件数据的每一个识别的中心点沿x、y以及z方向的位置不确定性。以系统的方式经由输入数据旋转这些平面，使得微震事件数据的朝向、倾角以及间距能够识别拟合输入数据的最有可能的一组平面。任何裂缝可以与任何的朝向相关，并且可以处于两个或多个族群的裂缝的交叉点处。

随沿着平面存在的事件的数量增加，通过微震事件数据识别地下实际裂缝平面的可能性增加。由于多个地质事件可能在任何给定地区产生了几组重叠的裂缝网络，因而不假设先前存在的裂缝网络的数量。以下方法解决了如何识别每一个单独的裂缝和裂缝族群的最有可能的朝向、间距以及倾角，该方法也可以用来识别存在于微震事件数据中的任何相关性。

方法说明

现在参照图1，其为示出用于实施本发明的方法100的一个实施例的流程图。

在步骤101中，使用参考图6描述的客户端接口/视频接口输入微震事件数据。从传感器收集微震事件数据作为天然诱导的或由水力压裂诱导的微震事件的结果。因此，微震事件数据可以包括可能表示与一个或多个井有关的独立水力压裂事件的多个数据集。微震事件数据包括微震数据点和与每一个微震数据点的x、y、z位置有关的信息以及与每一个x、y、z位置相关的位置不确定性。该微震事件数据还可以包括与每一个微震数据点有关的矩震级(moment magnitude)和震矩张量(moment tensor)。对于每一个微震数据点的位置不确定性，该位置不确定性可以包括每一个微震数据点的单独的x、y、z不确定值或对可以被应用于所有微震数据点的这些不确定值的估计。可选地，与传感器的位置及其质量和速度有关的其它数据可以被包括作为微震事件数据的一部分。该微震事件数据可以来自任何可用的数据源，该数据源包括但不限于一个或多个监控井中的倾斜仪、地表传感器或井下传感器。此外，该微震事件数据可以通过使用钻孔数据加以补充，该钻孔数据包括但不限于岩芯、偶极(dipole)、声波测井或图像测井。例如，朝向的偶极声波测井能够表明垂直方向与最大和最小水平方向之间的应力差异。在以下步骤中，为了方法100的目的，可以包括和考虑其它数据。

在步骤102中，使用本领域熟知的技术和来自步骤101的微震事件数据识别所有微震数据点的位置及其各自的位置不确定性。

在步骤103中，为平面设定朝向(例如，走向角和倾角)。例如，该走向角(strike angle)和倾角(dip angle)可以被分别设定(初始化)为0°和0°、或360°和0°、或0°和90°、或360°和90°。

在步骤104中，创建一平面，该平面具有法向量

cosθ)，并穿过用于确定该平面的朝向(走向、倾角)的所有微震数据点的平均位置。还使用本领域熟知的技术计算每一个微震数据点与平面之间的垂直距离。Psi

表示走向角，theta(θ)表示倾角。可以通过 $d=(\stackrel{\‾}{x}-x)\sin \mathrm{\θ}\cos \mathrm{\φ}+(\stackrel{\‾}{y}-y)\sin \mathrm{\θ}\sin \mathrm{\φ}+(\stackrel{\‾}{z}-z)\cos \mathrm{\θ}$ 计算每一个微震数据点与平面之间的垂直距离。因此，每一个微震数据点与平面之间的垂直距离具有在平面的一侧为正且在平面的另一侧为负的符号。每一个微震数据点与符号为(±)的垂直距离相关。因此，不同数量的微震数据点将与位于每一个带符号的距离的可能平面相关。这些微震数据点将归类成组，并且可以与可能的裂缝平面相关。

在步骤105中，使用本领域熟知的技术创建与步骤104中创建的平面平行的一组平面，其中每一个新的平面都与由每一个微震数据点的位置不确定性表示的体积相交。

在步骤106中，计数在步骤105中创建的平面的数量以及接触这些平面的微震数据点的数量。还使用本领域熟知的技术来计算用于确定平面朝向的接触每一个平面的平均微震数据点。

在步骤107中，将步骤104中创建的平面的走向角或倾角增量1°，并且重复步骤104-106直到走向角等于0°或360°且倾角等于0°或90°。在重复步骤104-106直到走向角等于0°或360°且倾角等于0°或90°之后，方法100进行到步骤108。

在步骤108中，在每一个朝向上显示步骤106中计算出的平均微震数据点，以使用本领域熟知的技术识别涉及一组平面的平均微震数据点的主要走向朝向及其朝向不确定性。朝向不确定性也被显示用于分析。以此方式，详尽地处理、分析以及显示步骤104-107中不同组合的走向角和倾角的结果。虽然可以在优先基础上考虑很多格式以在本步骤中显示该数据，然而方法100不限于特定类型的格式，并且图2A-图2C和图3A-图3C示出可以被显示的不同格式。

在图2A中，示出了用于步骤108中每一个朝向的平均微震数据点的显示的一个格式。图2A中的格式是每一个朝向的平均微震数据点的走向和倾角的示例性绘图。每一个绘制的x-y点处的微震数据点被显示为灰色阴影。识别出主要走向朝向为112°、132°以及178°的三个族群的裂缝平面。另外，与优先倾角在74°的范围不那么垂直的132°和178°族群相比，112°的裂缝平面族群具有大约84°的优先倾角。图2B示出用于每一个朝向的平均微震数据点的显示的另一个格式。图2B中的格式是每一个朝向的平均微震数据点与走向相比的直方图。图2C示出用于每一个朝向的平均微震数据点的显示的又一个格式。图2C中的格式是每一个朝向的平均微震数据点的辐射测绘(radial plot)。

在图3A中，图2A中的格式用来示出在使用蒙特卡洛方法(Monte Carlomethod)的标准统计分析完成之后显示的相同数据的分析。换句话说，显示了涉及一组平面及其朝向不确定性的平均微震数据点的朝向不确定性或主要走向朝向。以此方式，能够使用蒙特卡洛统计分析来验证涉及一组平面及其朝向不确定性的平均微震数据点的主要走向朝向。沿x、y、z方向的每一个微震事件的不确定性遵循高斯分布。随机过程通过x+σ_xN(0,1)被应用于每一个微震事件的x-位置，其中σ_x是沿x-方向的不确定性的半径，N(0，1)是正态分布。类似过程被应用于y和z位置。在所有事件被这一过程扰乱之后，重复步骤104-107以收集平均微震数据点并将其绘制成走向和倾角空间。在对多个实现取样之后，地图中的同相分量将突出，异相分量将除去。因此，可以更加清楚地识别主要走向朝向。在图3B中，图2B中的格式用来示出在使用蒙特卡洛方法的标准统计分析完成之后显示的相同数据的分析。在图3C中，图2C中的格式用来示出在使用蒙特卡洛方法的标准统计分析完成之后显示的相同数据的分析。

在步骤109中，使用来自步骤101的微震事件数据在每一个主要走向朝向为分别每一个的倾角重复步骤104-106。以此方式，考虑每一个微震事件的位置不确定性和震级，可以执行处于主要走向朝向的每一个平面的详细分析。

在步骤110中，使用本领域熟知的技术识别来自所创建的每一组平面且具有最大数量的微震数据点交叉点的平面及其位置。该平面表示相对于来自步骤101的微震数据点具有最佳拟合的平面。

在步骤111中，步骤110中识别的平面与交叉微震数据点之间的接触加权基于下列各项来计算：i)沿x、y以及z方向的每一个微震数据点的位置不确定性；ii)从每一个微震数据点的中心到平面的垂直距离；iii)表示每一个单独的微震事件的矩震级的数值加权值；以及iv)微震数据点与平面之间的相关性。每一个微震数据点表示在中心具有最高程度的位置确定性以及在边缘具有最低程度的位置确定性的体积。矩震级较高的微震数据点具有的位置确定性程度比矩震级较低的(其可能几乎探测不到)微震数据点大。因此，低矩震级表示其位置最不确定的微震数据点。因此，在其中心位置测量的微震数据点的高矩震级可以在.5到1之间。在所有情况下，0.05的值被指定为由沿x、y以及z方向的不确定性限定的扁椭球(oblate spheroid)的外边缘处的接触加权。该值从中心位置到边缘线性地减小，并表示位置不确定性。因此，指定给每一个微震数据点的接触加权的数值是下列各项的结果：i)与如由应用于矩震级的标度(scaling)表示的每一个微震事件的识别置信度对应的值；ii)沿x、y以及z方向的每一个微震数据点的位置不确定性；以及iii)从微震数据点的中心位置到交叉平面的垂直距离。使用平面与微震数据点之间的距离的倒数，可以进一步分析微震数据点与平面之间的统计相关性。如果微震数据点存在于一个裂缝平面中，则这些距离的和应该为最小。

在步骤112中，移除接触步骤110中识别的平面的微震数据点，并且重复步骤109-112直到在步骤110中不存在接触三个或更多个微震数据点的平面。以此方式，记录该平面的参数。在单独地识别接触三个或更多个微震数据点的所有平面之后，方法100进行到步骤113。

在步骤113中，为每一组具有共同的主要走向朝向的平面执行统计分析，该组平面表示使用步骤111中计算出的接触加权的一组地下裂缝，以确定与每一组地下裂缝的朝向、间距以及倾角有关的不确定性。该分析可以包括例如为每一组具有共同的主要走向朝向的平面计算出的基本统计量(走向、倾角以及长度的平均值、中值以及标准偏差)。

在步骤114中，显示步骤113的结果。响应于水力压裂期间的微震事件，与由每一个平面表示的所有潜在地下裂缝的朝向、间距以及倾角有关的不确定性可以被显示给随后可以基于可能发生裂缝的地区的地质历史来接受或拒绝分析结果的分析员。当应力型式可能与现在的不同时，则可能存在早期地质时期时产生的裂缝。因此，分析员可以考虑该地区的地质历史知识来识别任何可能的走向、倾角以及间距的组合，该可能的组合鉴于微震事件数据并非水力裂缝的完整说明(尤其是在非常小的微震事件可能低于能够检测这种微震事件的仪器的分辨率时)的事实而可能无效。此外，通过方法100识别的具有最大数学拟合程度的该组平面可能在地质上并不合理，而其它不同的拟合对于整体分析和裂缝估计来说可能更好。

在图4中，示出代表步骤113中一组地下裂缝的一些垂直倾角平面的最佳平面朝向和间距的示例性二维地图。由地图表示的数据集包括284个微震事件。选择三个主要走向朝向(290°、312°、358°)以示出步骤109-115期间的分析。为了简化，没有选择补充的朝向。总共有31个平面被识别出。7个平面属于290°族群中，10个平面属于312°族群中以及14个平面属于358°族群中。这些平面包括221个微震事件，是在这一数据集中观察的总微震事件的78％。为了使这些平面可视化，所有微震事件(灰点)投射在垂直地图视图中的东北方向平面(x，y平面)上。仅示出所识别的平面(灰线)中的12个，这些平面具有大于85°的倾角。在290°族群中具有三个匹配微震事件的平面，在312°族群中有四个匹配微震事件的平面以及在358°族群中有五个匹配微震事件的平面。图5中的表格示出图4中所示三个族群平面的统计。利用每一个的标准偏差(平均值)来显示每一个族群的朝向(走向)、倾角以及间距。

因此，方法100允许更加准确地识别各个族群的裂缝趋势。在模拟的地区中可以存在多个族群的裂缝，每一个族群的裂缝具有独立的朝向、倾角以及间距。在已经识别出复杂裂缝网络的地区中尤其如此。因此，方法100可以用于：

1)输入到复杂的裂缝模型，在该裂缝模型中对裂缝族群的说明以及这些族群在单个井内和从地区内的一个井到另一个井如何变化进行建模；

2)输入到机械地球模型中，该机械地球模型包含应力、岩石参数、分层，以及与地下的结构、层位(stratigraphy)和性质有关的其它信息；

3)输入到井性能和储层模型中，该井性能和储层模型用于生产率的单个井和多个井分析、排水分析以及最终回收率分析；

4)实时分析，该实时分析使用：i)来自后续模拟中第一个模拟的识别的裂缝型态以查看现有的识别裂缝是否继续重新开启以及新的裂缝趋势是否被井中的压裂所拦截；以及ii)来自附近其它井中识别的裂缝族群的数据，以确定是否有相同的裂缝趋势在当前模拟中被诱导；以及

5)分析微震事件数据以确定单独的微震事件的矩震级和震矩张量与所识别的裂缝平面朝向、间距以及倾角族群之间的任何关系。

系统说明

本发明可以经由一般称为由计算机执行的软件应用或应用程序的计算机可执行指令程序(例如，程序模块)来实施。该软件例如可以包括执行特定任务或实施特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件以及数据结构。所述软件形成接口，以允许计算机根据输入源作出回应。该软件也可以与其它代码段配合，以响应于结合所接收的数据源而接收的数据启动各种任务。该软件可以被存储和/或承载在任何类型的存储介质上，例如CD-ROM、磁盘、磁泡存储器(bubble memory)以及半导体存储器(例如，各种类型的RAM或ROM)。此外，该软件及其结果可以通过各种载体介质(例如光学纤维、金属导线)来发送和/或经由任何类型的网络(例如互联网)来发送。

而且，本领域技术人员将意识到本发明可以利用包括手持装置、多处理器系统、基于微处理器或可编程消费电子产品、迷你计算机、大型计算机等各种计算机系统配置来实践。与本发明一起使用的任何数量的计算机系统和计算机网络是可以接受的。本发明可以在分布式计算环境中实践，其中通过经由通信网络链接的远程处理装置来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储装置的本地计算机存储介质和远程计算机存储介质两者中。因此，本发明可以在计算机系统或其它处理系统中与各种硬件、软件或其组合连接实施。

现在参照图6，方框图示出了用于在计算机上实施本发明的系统的一个实施例。该系统包括有时称为计算系统的计算单元，该计算单元包含存储器、应用程序、客户端接口、视频接口以及处理单元。该计算单元仅是适合的计算环境的一个示例，并且不意欲建议对本发明的使用或功能性的范围的任何限制。

该存储器主要存储应用程序，该应用程序也可以被描述为包含计算机可执行指令的程序模块，其通过用于实施这里描述并如图1-图5所示的本发明的计算单元来执行。因此，该存储器包括裂缝表征模块，其实现参考图1A-图1B所示和描述的方法。虽然复杂的裂缝模型可以被用以利用裂缝表征模块的结果，然而可以代替使用其它接口应用，或者裂缝表征模块可以被用作独立应用。

虽然计算单元被显示为具有通用存储器，然而计算单元典型地包括各种计算机可读介质。举例来说明，并非限制，计算机可读介质可以包括计算机存储介质。计算系统存储器可以包括呈易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质，例如只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)。基本输入/输出系统(BIOS)被典型地存储在ROM中，所述输入/输出系统包含例如在启动期间有助于计算单元内的元件之间传递信息的基本例程。RAM典型地包含可立即访问和/或目前被处理单元操作的数据和/或程序模块。举例来说明，并非限制，计算单元包括操作系统、应用程序、其它程序模块以及程序数据。

存储器中示出的组件也可以包括在其它可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质中，或者它们可以经由应用程序接口(“API”)在计算单元中实施，所述应用程序接口可以驻留在经由计算机系统或网络连接的单独的计算单元上。仅举例而言，硬盘驱动器可以从不可移动的非易失性磁性介质读取或者向其写入，磁盘驱动器可以从可移动非易失性磁盘读取或者向其写入，以及光盘驱动器可以从可移动非易失性光盘(例如CD ROM或其它光介质)读取或者向其写入。能够在示例性操作环境中使用的其它可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质可以包括但不限于盒式磁带机、快闪存储卡、数字多用光盘、数字视频磁带、固态RAM、固态ROM等。上文讨论的驱动器及其相关的计算机存储介质提供计算机可读指令、数据结构、程序模块以及用于计算单元的其它数据的存储。

客户可以经由客户端接口将命令和信息输入计算单元，该客户端接口可以是诸如键盘和指点设备(通常被称为鼠标、轨迹球或触摸垫)等输入装置。输入装置可以包括麦克风、操纵杆、卫星天线(satellite dish)、扫描仪等。这些及其它输入装置常经由系统总线连接至处理单元，但是可以通过其它接口和总线结构连接，例如并行端口或通用串行总线(USB)。

监视器或其它类型的显示装置可以经由接口(例如，视频接口)被连接至系统总线。图形用户接口(“GUI”)也可以使用视频接口来从客户端接口接收指令，并且将指令发送到处理单元。除了监视器之外，计算机也可以包括其它外围输出装置(例如，扬声器和打印机)，该外围输出装置可以经由输出外围接口连接。

虽然计算单元的许多其它内部组件未示出，然而本领域普通技术人员将理解这种组件及其互连是熟知的。

虽然结合目前优选实施例描述了本发明，但本领域技术人员将理解其并不意欲将本发明限制于那些实施例。因此，在不脱离由所附权利要求及其等同项限定的本发明的精神和范围的情况下，预期可对公开的实施例作出各种替代实施例和变型。

Claims (20)

1.一种使用微震数据点的水力裂缝表征的方法，包括：

使用计算机处理器识别与一组或多组平面及其朝向不确定性有关的平均微震数据点的主要走向朝向；

考虑到每一个微震数据点与每一组平面内每一个平面之间的接触加权来确定每一组平面的倾角；

确定每一组平面内每一个平面的位置；以及

对于具有共同的主要走向朝向的每一组平面执行统计分析，以确定与各组地下裂缝的朝向、间距以及倾角有关的不确定性。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：识别所有微震数据点的位置。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：为平面设定初始朝向，所述初始朝向包括走向角和倾角。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，与一组或多组平面及其朝向不确定性有关的所述平均微震数据点的所述主要走向朝向通过以下步骤来识别：

创建平面，该平面具有法向量并穿过用于所述平面朝向的所有微震数据点的平均位置；

计算每一个微震数据点与所述平面之间的垂直距离；

创建与所述平面平行的一组平面，其中该组平面中的每一个平面与由每一个微震数据点的位置不确定性表示的体积相交；

对该组平面中的平面的数量以及与该组平面中的所述平面接触的微震数据点的数量计数；

对于该组平面中所述平面的每一个朝向计算与该组平面中每一个平面接触的所述平均微震数据点；

将所述平面的所述走向角或所述倾角增量1度；以及

重复之前的每一个步骤直到所述走向角等于0度或360度且所述倾角等于0度或90度。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，每一组平面的所述倾角以及每一组平面内每一个平面的所述位置通过以下步骤来确定：

分别对于每一个倾角在每一个所述主要朝向上重复权利要求4中的每一个步骤；

从创建的每一组平面中识别出具有最大数量的微震数据点交叉点的平面及其位置；

计算具有所述最大数量的微震数据点交叉点的所述平面与所述微震数据点之问的接触加权；

移除与具有所述最大数量的微震数据点交叉点的所述平面接触的所述微震数据点；以及

重复之前的每一个步骤直到不存在接触三个或更多个微震数据点的具有所述最大数量的微震数据点交叉点的平面。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一组或多组平面的所述朝向不确定性通过执行蒙特卡洛统计分析来确定。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，考虑到每一组平面和与每一组平面有关的所述微震数据点的所述接触加权，来计算与分别每一组地下裂缝的所述朝向、间距以及倾角有关的所述不确定性。

8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述接触加权基于每一个微震数据点的所述位置不确定性、每一个微震数据点与所述平面之间的所述垂直距离、以及表示与每一个微震数据点相关的矩震级的数值加权值。

9.根据权利要求5所述的方法，其中，所述接触加权被分别指定给每一个微震数据点。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：显示所述统计分析。

11.一种有形地承载计算机可执行指令的非瞬态程序载体装置，用于使用微震数据点的水力裂缝表征，所述指令可被执行以实施：

识别与一组或多组平面及其朝向不确定性有关的平均微震数据点的主要走向朝向；

考虑到每一个微震数据点与每一组平面内每一个平面之间的接触加权来确定每一组平面的倾角；

确定每一组平面内每一个平面的位置；以及

对于具有共同的主要走向朝向的每一组平面执行统计分析，以确定与各组地下裂缝的朝向、间距以及倾角有关的不确定性。

12.根据权利要求11所述的程序载体装置，还包括：识别所有微震数据点的位置。

13.根据权利要求12所述的程序载体装置，还包括：为平面设定初始朝向，所述初始朝向包括走向角和倾角。

14.根据权利要求13所述的程序载体装置，其中，与一组或多组平面及其朝向不确定性有关的所述平均微震数据点的所述主要走向朝向通过以下步骤来识别：

创建平面，该平面具有法向量并穿过用于所述平面朝向的所有微震数据点的平均位置；

计算每一个微震数据点与所述平面之间的垂直距离；

创建与所述平面平行的一组平面，其中该组平面中的每一个平面与由每一个微震数据点的位置不确定性表示的体积相交；

对该组平面中的平面的数量以及与该组平面中的所述平面接触的微震数据点的数量计数；

对于该组平面中所述平面的每一个朝向计算与该组平面中的每一个平面接触的所述平均微震数据点；

将所述平面的所述走向角或所述倾角增量1度；以及

重复之前的每一个步骤直到所述走向角等于0度或360度且所述倾角等于0度或90度。

15.根据权利要求14所述的程序载体装置，其中，每一组平面的所述倾角以及每一组平面内每一个平面的所述位置通过以下步骤来确定：

对于每一个倾角分别在每一个所述主要朝向上重复权利要求14中的每一个步骤；

从创建的每一组平面中识别出具有最大数量的微震数据点交叉点的平面及其位置；

计算具有所述最大数量的微震数据点交叉点的所述平面与所述微震数据点之间的接触加权；

移除与具有所述最大数量的微震数据点交叉点的所述平面接触的所述微震数据点；以及

重复之前的每一个步骤直到不存在接触三个或更多个微震数据点的具有所述最大数量的微震数据点交叉点的平面。

16.根据权利要求11所述的程序载体装置，其中，所述一组或多组平面的所述朝向不确定性通过执行蒙特卡洛统计分析来确定。

17.根据权利要求15所述的程序载体装置，其中，考虑到每一组平面和与每一组平面有关的所述微震数据点的所述接触加权，来计算与分别每一组地下裂缝的所述朝向、间距以及倾角有关的所述不确定性。

18.根据权利要求15所述的程序载体装置，其中，所述接触加权基于每一个微震数据点的所述位置不确定性、每一个微震数据点与所述平面之间的所述垂直距离、以及表示与每一个微震数据点相关的矩震级的数值加权值。

19.根据权利要求15所述的程序载体装置，其中，所述接触加权被分别指定给每一个微震数据点。

20.根据权利要求11所述的程序载体装置，还包括：显示所述统计分析。

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