CN109188516A - Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,包括:步骤1,输入微地震数据及信息,并进行空间网格化;步骤2,计算单个网格点Radon域数据投影;步骤3,搜索Radon域能量叠加极大值Ei;步骤4,重复步骤2‑3,计算完成所有网格对应的Radon域能量叠加极大值;步骤5,确定叠加能量最大值,并进行最值点三维空间切片;步骤6,输出震源空间位置,完成微地震事件定位。该Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法无需拾取具体的微地震事件初至时间,整个实施过程完全自动化,可以有效节约人工成本,减少人为误差,同时提高定位效率与精度。
Description
技术领域
本发明涉及油田开发技术领域,特别是涉及到一种Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法。
背景技术
微地震监测技术是20世纪发展起来的一项新的物探技术,通过观察、分析生产活动中所产生的微小地震事件来监测生产活动的影响、效果及地下状态的地球物理技术。它可以应用于油气开发、煤矿监测、矿山压力监测、地质灾害监测等多个领域。目前,国外很多石油公司都对微地震监测技术在油气田开发阶段的应用进行了大量的试验研究,虽然该项技术在油气工业的应用虽未成为常规,但其技术本身却日趋成熟。国内,对该领域的研究虽然起步较晚,但在方法研究和技术开发等方面(如:现场监控、实时定位等)已取得了明显进展。
定位成像是微地震数据处理的核心。目前,常用的微地震事件定位方法包括纵横波时差法、同型波时差法、蒙特卡洛法和能量扫描叠加法等,其中大部分都是需要预先识别拾取微地震事件,人工拾取将会增加大量时间成本,机器拾取在信噪比较低的情况也会容易产生误差,降低定位精度。能量扫描叠加方法无需精确拾取初至,但能量聚集方式是简单的数据时差校正后的水平叠加,尤其在速度模型不准、正演走时产生偏差时,扫描叠加的能量团往往难以聚焦,极值点会产生较大的扰动。因此,可以针对性的选择直接在Radon域进行倾斜叠加或曲率叠加,避免正演走时差校正带来的误差,同时倾斜叠加和曲率叠加更符合微地震事件同相轴的形态,有利于叠加能量的聚焦收敛,从而有效的提高定位精度。
在专利CN102928873B中提供了一种基于四维能量聚焦的地面微地震定位方法,其提到时间域类似的实现过程:1)在空间任意位置设置检波器,并对所述检波器所收到的信号进行滤波、整形、振幅调整、静校正预处理;2)将待测空间划分为N个粗糙网格,在网格点作逆时叠加,获得N个叠加后道集;3)将时间划分为多个一定长度的时间窗段,称为事件段,每个事件段长度至少包括一个微地震事件经历的时间;4)在事件段内,比较各个网格上微地震叠加道集时间序列M(t)的振幅,找出最大振幅对应的网格点;5)在所述最大振幅对应的网格或网格加以扩边位置进一步精细划分网格,得到细化后的三维网格;6)在细化后的三维网格处对采集的微地震数据进行零偏移距动校正;7)将经过所述零偏移距动校正以后的采集道集进行叠加处理,获得每个细化后的三维网格的叠后道集N(t);8)在3)步骤所属事件段内对每个叠加道集进行振幅搜索,获得最大振幅A对应的网格点和其坐标位置;9)如果网格还需要细化,则对选出的网格点再进行下一步剖分,采用所述5)步骤,更精细的划分出进一步的三维网格;10)重复6)--8)步骤,直到网格尺度达到精度要求;11)重复4)--10)步骤,进行下一事件段的处理;12)比较各个事件段获得网格点的叠加振幅值,应用门槛值去除较小振幅和对应的事件,保留较强振幅对应的微地震事件,输出其叠加振幅、网格点坐标位置、以及微地震事件发生的时间;13)结束流程。这种时间域方法的能量聚集方式是简单时差校正后的水平叠加,不符合微地震事件同相轴的真实形态,不利于叠加能量的聚焦收敛,影响定位精度。
目前,常用的微地震事件定位方法包括纵横波时差法、同型波时差法、蒙特卡洛法和能量扫描叠加法等,其中大部分都是需要预先识别拾取微地震事件,人工拾取将会增加大量时间成本,机器拾取在信噪比较低的情况也会容易产生误差,降低定位精度。时间域能量扫描叠加方法无需精确拾取初至,但能量聚集方式是简单的数据时差校正后的水平叠加,尤其在速度模型不准、正演走时产生偏差时,扫描叠加的能量团往往难以聚焦,极值点会产生较大的扰动,影响对应定位结果的精度。为此我们发明了一种新的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,解决了以上技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种针对微地震监测定位误差过大的情况,提供一种无需拾取初至的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法。
本发明的目的可通过如下技术措施来实现:Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,该Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法包括:步骤1,输入微地震数据及信息,并进行空间网格化;步骤2,计算单个网格点Radon域数据投影;步骤3,搜索Radon域能量叠加极大值Ei;步骤4,重复步骤2-3,计算完成所有网格对应的Radon域能量叠加极大值;步骤5,确定叠加能量最大值,并进行最值点三维空间切片;步骤6,输出震源空间位置,完成微地震事件定位。
本发明的目的还可通过如下技术措施来实现:
在步骤1中,输入微地震监测观测系统采集到的微地震数据。
在步骤1中,综合考虑精度需求与硬件条件进行地下空间网格化。
在步骤2中,选定单个网格点i作为假设震源位置,计算该震源与检波器相对空间位置关系下的微地震记录Radon域数据投影;根据微地震记录同向轴的不同空间形态,选取线性和非线性不同的积分路径进行Radon变换,实现Radon域能量聚焦。
在步骤2中,采用的线性Radon变换过程为:
其中S为投影变换前的时间空间域微地震数据,Radoni为与网格点i对应的变换后的Radon域数据,M为需要遍历的震源网格总数,τ为截距时间,p为射线参数,x为假设震源与检波器间的位置关系;
采用的非线性Radon变换过程为:
其中S为投影变换前的时间空间域微地震数据,Radoni为与网格点i对应的变换后的Radon域数据,M为需要遍历的震源总数,τ为截距时间,q为曲率参数,x为假设震源与检波器间的位置关系。
在步骤3中,对应单一网格点i,扫描并记录已得到的Radon域数据Radoni的叠加能量极值Ei,表示为:
Ei=Max(Radoni)(i=1,2,…M) (式3)。
在步骤4中,重复步骤2-3,计算对应下一个网格点的Radon域数据并搜索统计该数据体能量极值,直至计算完成所有假设的震源点对应的Radon域数据。
在步骤5中,扫描对应所有M个震源网格点的Radon域数据叠加能量极值并确定最大值Emax,表示为:
Emax=Max(Ei)(i=1,2,…M) (式4)。
在步骤5中,提取对应Emax的三维空间能量切片,并通过三维切片的确定叠加能量最值对应的空间位置;
在步骤6中,当需进一步提高精度时,在该位置处继续剖分加密网格并重复步骤2-6。
本发明中的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,针对现有定位方法的缺点,采用无需拾取初至的能量叠加思路,针对性的选择直接在Radon域进行倾斜叠加或曲率叠加,避免正演走时差校正带来的误差,同时倾斜叠加和曲率叠加更符合微地震事件同相轴的形态,有利于叠加能量的聚焦收敛,加速极值搜索过程,从而有效的提高微地震事件定位精度。与现有的微地震事件定位技术相比,本发明主要有三点优势:
(1)采用无需拾取初至的能量叠加定位思路并在Radon域实现,避免了常规时空域能量叠加定位方法中正演走时差校正带来的误差;
(2)Radon域倾斜叠加和曲率叠加更符合实际微地震事件同相轴的形态,有利于叠加能量的聚焦收敛,提高定位精度;
(3)实施过程全部自动化,且计算效率高于常规能量扫描叠加定位方法。
附图说明
图1为本发明的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法的一具体实施例的流程图;
图2为本发明的一具体实施例中地面微地震观测系统及期望震源位置示意图;
图3为本发明的一实施例中的正演炮集记录及其Radon域能量叠加最大值时的数据投影的示意图;
图4为本发明的一实施例中的对应震源位置的X-Y方向能量切片的示意图;
图5为本发明的一实施例中的对应震源位置的Z-Y方向能量切片的示意图;
图6为本发明的一实施例中的对应震源位置的Z-X方向能量切片的示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举出较佳实施例,并配合附图所示,作详细说明如下。
如图1所示,图1为本发明的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法的流程图。
步骤101,输入微地震监测观测系统、采集到的微地震数据;本实施例中输入观测系统如图2所示,检波器为地面星型布设,期望震源位置为(500,0,-3000)。正演微地震数据如图3左所示,考虑到激发时刻未知的真实情况,给各道数据均加了2秒的时差校正;
步骤102,综合考虑精度需求与硬件条件进行地下空间网格化;本实施例中的网格为50m*50m*50m;
步骤103,选定单个网格点i作为假设震源位置,计算该震源与检波器相对空间位置关系下的微地震记录Radon域数据投影;根据微地震记录同向轴的不同空间形态,可以选取不同的积分路径(线性和非线性)进行Radon变换,最大程度地实现Radon域能量聚焦。本发明采用的线性Radon变换过程可表示为:
其中S为投影变换前的时间空间域微地震数据,Radoni为与网格点i对应的变换后的Radon域数据,M为需要遍历的震源网格总数,τ为截距时间,p为射线参数,x为假设震源与检波器间的位置关系。
本发明采用的非线性Radon变换过程可表示为:
其中S为投影变换前的时间空间域微地震数据,Radoni为与网格点i对应的变换后的Radon域数据,M为需要遍历的震源总数,τ为截距时间,q为曲率参数,x为假设震源与检波器间的位置关系。
步骤104,对应单一网格点i,扫描并记录已得到的Radon域数据Radoni的叠加能量极值Ei,可表示为:
Ei=Max(Radoni)(i=1,2,…M) (式3)
步骤105,重复步骤103-104,计算对应下一个网格点的Radon域数据并搜索统计该数据体能量极值,直至计算完成所有假设的震源点对应的Radon域数据;
步骤106,扫描对应所有M个震源网格点的Radon域数据叠加能量极值并确定最大值Emax,可表示为:
Emax=Max(Ei)(i=1,2,…M) (式4)
本实施例中最终扫描得到的Radon域数据叠加能量极值投影如图3右所示,对应图3左的炮集记录,变换到Radon域后实现了最优能量聚焦;
步骤107,提取对应Emax的三维空间能量切片,并通过三维切片的确定叠加能量最值对应的空间位置;如图4-6所示,对应步骤106中Emax的X,Y,Z方向三维能量切片可以确定微地震源的空间位置为(500,0,-3000),与图2中的期望震源位置一致;
步骤108,输出已得到的叠加能量最值对应的空间位置作为微地震事件的空间定位位置,如需进一步提高精度,可在该位置处继续剖分加密网格并重复步骤103-108。
本发明是在微地震Radon域数据投影的过程中所采用的非线性Radon变换是抛物线性的,也可采用或扩展更多的非线性Radon变换方法,比如双曲Radon变换和多项式Radon变换等。
本发明考虑到实际接收到的微地震信号同相轴的不同形态,采用对应的线性或非线性Radon变换方法得到Radon域叠加数据,有利于叠加能量的聚焦收敛,加速极值搜索过程,同时能避免常规能量扫描叠加定位方法中正演走时差校正带来的误差,有效的提高微地震事件定位精度。本发明无需拾取具体的微地震事件初至时间,整个实施过程完全自动化,可以有效节约人工成本,减少人为误差,同时提高定位效率与精度。
Claims (10)
1.Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,该Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法包括:
步骤1,输入微地震数据及信息,并进行空间网格化;
步骤2,计算单个网格点Radon域数据投影;
步骤3,搜索Radon域能量叠加极大值Ei;
步骤4,重复步骤2-3,计算完成所有网格对应的Radon域能量叠加极大值;
步骤5,确定叠加能量最大值,并进行最值点三维空间切片;
步骤6,输出震源空间位置,完成微地震事件定位。
2.根据权利要求1所述的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,在步骤1中,输入微地震监测观测系统采集到的微地震数据。
3.根据权利要求1所述的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,在步骤1中,综合考虑精度需求与硬件条件进行地下空间网格化。
4.根据权利要求1所述的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,在步骤2中,选定单个网格点i作为假设震源位置,计算该震源与检波器相对空间位置关系下的微地震记录Radon域数据投影;根据微地震记录同向轴的不同空间形态,选取线性和非线性不同的积分路径进行Radon变换,实现Radon域能量聚焦。
5.根据权利要求4所述的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,在步骤2中,采用的线性Radon变换过程为:
其中S为投影变换前的时间空间域微地震数据,Radoni为与网格点i对应的变换后的Radon域数据,M为需要遍历的震源网格总数,τ为截距时间,p为射线参数,x为假设震源与检波器间的位置关系;
采用的非线性Radon变换过程为:
其中S为投影变换前的时间空间域微地震数据,Radoni为与网格点i对应的变换后的Radon域数据,M为需要遍历的震源总数,τ为截距时间,q为曲率参数,x为假设震源与检波器间的位置关系。
6.根据权利要求5所述的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,在步骤3中,对应单一网格点i,扫描并记录已得到的Radon域数据Radoni的叠加能量极值Ei,表示为:
Ei=Max(Radoni)(i=1,2,…M) (式3)。
7.根据权利要求1所述的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,在步骤4中,重复步骤2-3,计算对应下一个网格点的Radon域数据并搜索统计该数据体能量极值,直至计算完成所有假设的震源点对应的Radon域数据。
8.根据权利要求1所述的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,在步骤5中,扫描对应所有M个震源网格点的Radon域数据叠加能量极值并确定最大值Emax,表示为:
Emax=Max(Ei)(i=1,2,…M) (式4)。
9.根据权利要求8所述的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,在步骤5中,提取对应Emax的三维空间能量切片,并通过三维切片的确定叠加能量最值对应的空间位置。
10.根据权利要求1所述的Radon域能量扫描叠加的微地震事件定位方法,其特征在于,在步骤6中,当需进一步提高精度时,在该位置处继续剖分加密网格并重复步骤2-6。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110456417A (zh) * | 2019-08-23 | 2019-11-15 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种地震数据多次波压制方法 |
CN112630841A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-04-09 | 中国地质调查局油气资源调查中心 | 一种微地震事件检测分析方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5677893A (en) * | 1994-07-07 | 1997-10-14 | Schlumberger Technology Corporation | Method of processing seismic data |
CN102841373A (zh) * | 2012-08-23 | 2012-12-26 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 基于方位角约束的微地震事件定位方法 |
CN104133246A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-05 | 中国石油天然气集团公司 | 一种微地震事件扫描定位方法及装置 |
CN106154330A (zh) * | 2016-06-20 | 2016-11-23 | 吉林大学 | 电磁式可控震源抛物线Radon变换压制并行震源串扰噪声方法 |
CN106199520A (zh) * | 2015-05-30 | 2016-12-07 | 中国石油化工股份有限公司 | 微地震震源定位方法和装置 |
-
2018
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5677893A (en) * | 1994-07-07 | 1997-10-14 | Schlumberger Technology Corporation | Method of processing seismic data |
CN102841373A (zh) * | 2012-08-23 | 2012-12-26 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 基于方位角约束的微地震事件定位方法 |
CN104133246A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-05 | 中国石油天然气集团公司 | 一种微地震事件扫描定位方法及装置 |
CN106199520A (zh) * | 2015-05-30 | 2016-12-07 | 中国石油化工股份有限公司 | 微地震震源定位方法和装置 |
CN106154330A (zh) * | 2016-06-20 | 2016-11-23 | 吉林大学 | 电磁式可控震源抛物线Radon变换压制并行震源串扰噪声方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
JUAN I. SABBIONE 等: "Radon transform-based microseismic event detection and signal-to-noise ratio enhancement", 《JOURNAL OF APPLIED GEOPHYSICS》 * |
吴建光等: "基于震幅叠加的微地震事件定位在地面监测中的应用 ", 《吉林大学学报(地球科学版)》 * |
宋维琪等: "微地震有效事件自动识别与定位方法 ", 《石油地球物理勘探》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110456417A (zh) * | 2019-08-23 | 2019-11-15 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种地震数据多次波压制方法 |
CN112630841A (zh) * | 2021-01-19 | 2021-04-09 | 中国地质调查局油气资源调查中心 | 一种微地震事件检测分析方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109188516B (zh) | 2021-07-20 |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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