CN106154328B - 一种基于互相关的微地震事件识别拾取方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于互相关的微地震事件识别拾取方法及其系统,该方法包括步骤:S1、对输入的多道微地震数据进行时移校正;S2、对时移校正后的多道微地震数据应用长、短时窗比值法,获得多道比值信号;S3、计算多道比值信号中的每一道比值信号与除自身外的其它道比值信号的互相关,得到多道互相关以后的比值信号;S4、对多道互相关以后的比值信号应用阀值法确定微地震事件。该系统包括时移校正单元、比值计算单元、互相关计算单元以及微地震确定单元。本发明在传统的能量比或者长、短时窗比基础上提出了对多道比值信号进行互相关处理及其流程,增强了单个微地震事件在多个检波器上的响应,使微地震事件更容易识别。
Description
技术领域
本发明涉及微地震检测技术领域,尤其涉及一种基于互相关的微地震事件识别拾取方法及其系统。
背景技术
微地震监测技术是通过在井中或地面布置检波器排列接收生产活动所产生或诱导的微小地震事件发出的地震波(微地震事件),进而利用微地震事件来监测生产活动之影响、效果及地下状态的地球物理技术。目前该方法主要用于油田低渗透储层压裂的裂缝动态成像、油田开发过程的动态监测以及矿山开采过程中矿山破裂情况预测。
由于微地震事件的能量弱、频率高、持续时间短,因此很容易受周围噪声影响或遮蔽。鉴于微地震事件的该特点,微地震事件的准确识别并拾取成为微地震监测活动中的核心环节之一。人工查看并拾取是非常耗时低效的。目前通常都采用自动拾取,常用的自动拾取方法有能量比法(长、短时窗比)、AIC法、神经网络法等,其中能量比法是最快捷、应用最广发的一种自动拾取方法。
一般的能量比法是对某一个检波器接收到的信号分别设计和计算长时窗LTA(long term average)和短时窗STA(short time average)能量,然后计算其比值。当地震信号到达时,比值STA/LTA会有一个突变,当其比值大于某一个设定的阀值时,即认为有微地震事件发生,并将比值突变处标示为微地震信号的初至点(拾取)。目前,这种长、短时窗比值法已经成为诸多商业软件中常用微地震事件拾取方法。但是这种方法受噪声影响比较大,尤其在高噪声背景下,微地震事件不明显,这种比值法难以准确拾取。
发明内容
本发明的特征和优点在下文的描述中部分地陈述,或者可从该描述显而易见,或者可通过实践本发明而学习。
为克服现有技术的问题,本发明提供一种基于互相关的微地震事件识别拾取方法及其系统,在长、短时窗比值法的基础上提出,对多道比值信号进行互相关处理,以增强单个微地震事件在多个检波器上的响应,从而达到更容易识别的目的。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案如下:
根据本发明的一个方面,提供一种基于互相关的微地震事件识别拾取方法,其特征在于,包括步骤:
S1、对输入的多道微地震数据进行时移校正;
S2、对时移校正后的多道微地震数据应用长、短时窗比值法,获得多道比值信号;
S3、计算多道该比值信号中的每一道比值信号与除自身外的其它道比值信号的互相关,得到多道互相关以后的比值信号;
S4、对多道该互相关以后的比值信号应用阀值法确定微地震事件。
根据本发明的一个实施例,在步骤S1中,进行该时移校正时,若为井中观测,则采取深度校正;若为地面观测,则采取静校正和动校正。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S3中,所述互相关是局部互相关中的最大值。
根据本发明的一个实施例,对于第i道比值信号中的第j个采样点而言,其局部互相关的最大值为:其中xi表示其中的一道,yk表示其余的第k个道,w表示对这两道比值信号进行加窗。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S4中,将每一道所述互相关以后的比值信号中的最大值作为阀值。
根据本发明的另一个方面,提供一种基于互相关的微地震事件识别拾取系统,其特征在于,包括:
时移校正单元,用于对输入的多道微地震数据进行时移校正;
比值计算单元,用于对时移校正后的多道微地震数据应用长、短时窗比值法,获得多道比值信号;
互相关计算单元,用于计算多道所述比值信号中的每一道比值信号与除自身外的其它道比值信号的互相关,得到多道互相关以后的比值信号;
微地震确定单元,用于对多道所述互相关以后的比值信号应用阀值法确定微地震事件。
根据本发明的一个实施例,所述时移校正单元进行所述时移校正时,若为井中观测,则采取深度校正;若为地面观测,则采取静校正和动校正。
根据本发明的一个实施例,所述互相关计算单元计算的互相关是局部互相关中的最大值。
根据本发明的一个实施例,微地震确定单元用于将每一道所述互相关以后的比值信号中的最大值作为阀值。
通过阅读说明书,本领域普通技术人员将更好地了解这些技术方案的特征和内容。
附图说明
下面通过参考附图并结合实例具体地描述本发明,本发明的优点和实现方式将会更加明显,其中附图所示内容仅用于对本发明的解释说明,而不构成对本发明的任何意义上的限制,在附图中:
图1为本发明实施例的基于互相关的微地震事件识别拾取方法的流程示意图。
图2为本发明实施例的基于互相关的微地震事件识别拾取系统的结构示意图。
具体实施方式
如图1所示,本发明提供一种基于互相关的微地震事件识别拾取方法,包括步骤:
S1、对输入的多道微地震数据进行时移校正;
S2、对时移校正后的多道微地震数据应用长、短时窗比值法,获得多道比值信号;
S3、计算多道比值信号中的每一道比值信号与除自身外的其它道比值信号的互相关,得到多道互相关以后的比值信号;
S4、对多道互相关以后的比值信号应用阀值法确定微地震事件。
在步骤S1中,该多道微地震数据是属于同一监测区的,进行时移校正时,若为井中观测,则采取深度校正;若为地面观测,则采取静校正和动校正。
在步骤S3中,对于任意两道比值信号,分别记为xi和yi,i=1,2,......,n,其中n为信号长度,则这两个比值信号的互相关表示为:
其中d=0,1,2,......,n-1,和分别表示两道比值信号的平均值。在本发明中使用的互相关是局部互相关中的最大值,即对于第i道比值信号中的第j个采样点而言,其局部互相关的最大值为:其中xi表示其中的一道,yk表示其余的第k个道,w表示对这两道比值信号进行加窗,即以j为中心的局部数据的互相关。
在步骤S4中,可以将每一道互相关以后的比值信号中的最大值作为阀值。具体来说,对于互相关以后的信号cij,其中i表示某一道,j表示第j个采样点,则可以将每一道中的最大值作为阀值,与此值对应的时间即为对单一微地震事件信号的传播时间或者初至时间。
如图2所示,本发明还提供一种基于互相关的微地震事件识别拾取系统,包括:时移校正单元11,用于对输入的多道微地震数据进行时移校正;比值计算单元12,用于对时移校正后的多道微地震数据应用长、短时窗比值法,获得多道比值信号;互相关计算单元13,用于计算多道比值信号中的每一道比值信号与除自身外的其它道比值信号的互相关,得到多道互相关以后的多道比值信号;微地震确定单元14,用于对互相关以后的比值信号应用阀值法确定微地震事件。
该时移校正单元11进行时移校正时,若为井中观测,则采取深度校正;若为地面观测,则采取静校正和动校正。虽然图中没有显示,还可以包括输入单元,用于输入多道微地震数据。
互相关计算单元13计算的互相关是局部互相关中的最大值,即对于第i道比值信号中的第j个采样点而言,其局部互相关的最大值为:
其中xi表示其中的一道,yk表示其余的第k个道,w表示对这两道比值信号进行加窗,即以j为中心的局部数据的互相关。
微地震确定单元14还用于将每一道所述互相关以后的比值信号中的最大值作为阀值。具体来说,对于互相关以后的信号cij,其中i表示某一道,j表示第j个采样点,则可以将每一道中的最大值作为阀值,与此值对应的时间即为对单一微地震事件信号的传播时间或者初至时间。
本发明提供的基于互相关的微地震事件识别拾取方法及其系统,在传统的能量比或者长、短时窗比基础上提出了对多道比值信号进行互相关处理及其流程;即首先对诸多检波器接收到的多道信号进行时移校正,然后对时移校正后的多道信号应用长、短时窗比值法,从而获得相应的多道比值信号,再对多道比值信号进行互相关处理,以增强单个微地震事件在多个检波器上的响应,从而达到微地震事件更容易识别的目的。
以上参照附图说明了本发明的优选实施例,本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质,可以有多种变型方案实现本发明。举例而言,作为一个实施例的部分示出或描述的特征可用于另一实施例以得到又一实施例。以上仅为本发明较佳可行的实施例而已,并非因此局限本发明的权利范围,凡运用本发明说明书及附图内容所作的等效变化,均包含于本发明的权利范围之内。
Claims (10)
1.一种基于互相关的微地震事件识别拾取方法,其特征在于,包括步骤:
S1、对输入的多道微地震数据进行时移校正;
S2、对时移校正后的多道微地震数据应用长、短时窗比值法,获得多道比值信号;
S3、计算多道所述比值信号中的每一道比值信号与除自身外的其它道比值信号的互相关,得到多道互相关以后的比值信号;
S4、对多道所述互相关以后的比值信号应用阀值法确定微地震事件。
2.根据权利要求1所述基于互相关的微地震事件识别拾取方法,其特征在于,在步骤S1中,进行所述时移校正时,若为井中观测,则采取深度校正;若为地面观测,则采取静校正和动校正。
3.根据权利要求1所述基于互相关的微地震事件识别拾取方法,其特征在于,在所述步骤S3中,对于任意两道比值信号,分别记为xi和yi,i=1,2,......,n;其中n为信号长度,则所述两道比值信号的互相关表示为:其中d=0,1,2,......,n-1,和分别表示两道比值信号的平均值。
4.根据权利要求1所述基于互相关的微地震事件识别拾取方法,其特征在于,在所述步骤S3中,所述互相关是局部互相关中的最大值。
5.根据权利要求4所述基于互相关的微地震事件识别拾取方法,其特征在于,对于第i道比值信号中的第j个采样点而言,其局部互相关的最大值为:其中xi表示其中的一道,yk表示其余的第k个道,w表示对这两道比值信号进行加窗。
6.根据权利要求1所述基于互相关的微地震事件识别拾取方法,其特征在于,在所述步骤S4中,将每一道所述互相关以后的比值信号中的最大值作为阀值。
7.一种基于互相关的微地震事件识别拾取系统,其特征在于,包括:
时移校正单元,用于对输入的多道微地震数据进行时移校正;
比值计算单元,用于对时移校正后的多道微地震数据应用长、短时窗比值法,获得多道比值信号;
互相关计算单元,用于计算多道所述比值信号中的每一道比值信号与除自身外的其它道比值信号的互相关,得到多道互相关以后的比值信号;
微地震确定单元,用于对多道所述互相关以后的比值信号应用阀值法确定微地震事件。
8.根据权利要求7所述基于互相关的微地震事件识别拾取系统,其特征在于,所述时移校正单元进行所述时移校正时,若为井中观测,则采取深度校正;若为地面观测,则采取静校正和动校正。
9.根据权利要求7所述基于互相关的微地震事件识别拾取系统,其特征在于,所述互相关计算单元计算的互相关是局部互相关中的最大值。
10.根据权利要求7所述基于互相关的微地震事件识别拾取系统,其特征在于,微地震确定单元用于将每一道所述互相关以后的比值信号中的最大值作为阀值。
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