CN110018516A - 一种解耦波场微地震逆时干涉定位方法 - Google Patents

一种解耦波场微地震逆时干涉定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种解耦波场微地震逆时干涉定位方法，本发明在波场逆时延拓时，针对每一个时间步长，进行了各向异性介质中波场的解耦，采用解耦波场的自相关和互相关作为成像条件，进行逆时干涉定位，增加了逆时干涉定位图像在各向异性介质中的聚焦性、压制了成像假象，从而提高了定位精度；本发明将各向异性介质的逆时传播的波场在每个时间步长进行解耦，利用解耦的P波波场和S波波场的互相关成像条件进行逆时干涉定位，不仅能够得到震源位置，还能得到震源能量的辐射花瓣图案，从而能够定性判断震源辐射特性，为震源机制的反演奠定了基础。

Description

一种解耦波场微地震逆时干涉定位方法
技术领域
本发明涉及一种微地震定位方法，具体涉及一种解耦波场微地震逆时干涉定位方法，属于微地震监测技术领域。
背景技术
微地震监测技术近年来被广泛地应用于致密油气藏的水力压裂监测、矿山岩爆监测、二氧化碳地质封存监测和常规油气田注采诱发地震监测。尤其在致密油气藏的开发中，微地震水力压裂监测是唯一能够对诱导裂缝的几何形状进行成像的远场技术。通过实时微地震监测震源的时间和空间分布，可估算诱导裂缝的几何产状、地应力的变化和裂缝网格的连通性，以此可来估测压裂井的最优射孔区间和储层改造体积，从而达到优化压裂工程的目的。
震源定位是微地震监测的核心技术，震源定位的结果直接影响反演诱导裂缝的空间展布、时域分布及震源机制的精度。常规的震源定位方法需要拾取准确的初至，通过射线追踪最小化理论与拾取初至之差来获取震源的位置。然而，实际采集的微地震数据普遍包含强噪声干扰，所以难以拾取准确可靠的初至，从而降低了这类方法的精度和可靠性。
近年来，适用于低信噪比数据的逆时干涉定位法(TRI)成为了新的研究热点。逆时干涉定位法基于弹性波动方程，无需拾取震相走时，同时利用微地震波场的运动学和动力学特征，使逆时传播的波场能量在真实震源处干涉叠加至最大值，避免了人工拾取初至所引入的定位误差。波场互易原理和波动方程在非耗散介质中的时不变性是逆时干涉定位法的前提。逆时干涉定位法借鉴逆时偏移原理，以实际采集的波形作为震源子波逆时加载在各个接收器(检波器)，通过有限差分或相移等数值方法进行波场的逆时延拓，重构逆时传播的波场，再施加一定的成像条件即可获得震源的位置和起震时刻。
以二维弹性波方程为例，逆时传播的波场可表示为：
其中，d为实际观测到的波形数据，T为记录时间总长，x，z为空间坐标，λ和μ为拉梅系数，ρ为介质密度，u为逆时外推的波场，震源的位置(x0，z0)和起震时刻t0可由下式得出：
(x0,z0,t0)＝max[u(x,z,t)]
为了得到完整的震源信息，逆时加载的波形应包含整个有效事件。接收器布置在地表(z＝0)不同时刻的逆时波场快照如图1(a)、图1(b)和图1(c)所示。当波场传播到震源的起震时刻(t＝0ms)时，波场能量会聚焦到真实的震源位置。受实际采集条件的限制，震源附近完整的采样信息难以得到，导致逆时定位的最终结果为一个椭圆而非一个点。这个椭圆的半轴长给出了逆时干涉定位的精度，提供了评价逆时干涉定位结果的依据。
然而，微地震逆时干涉定位法目前还未得到大规模的商业化应用，究其原因主要是：弹性波场在复杂的地下介质中逆时传播时，在时间和空间域互相干涉，导致逆时干涉定位能量难以聚焦，且存在较强的成像假象。
虽然国内外学者针对逆时干涉定位法进行了诸多改进，例如：
(1)Artman(2010年)针对各向同性介质，采用Helmholtz分解，实现了二维各向同性介质的P波和S波解耦，用解耦后的波场进行自相关和互相关，从而获取更准确的定位结果。然而，实际地层(尤其是页岩)常常是各向异性的，无法采用简单的Helmholtz分解来进行波场分离。
(2)王晨龙等(2013年)对逆时干涉的定位成像结果进行WDF(WignerDistribution Function)滤波以压制随机噪声来提高逆时干涉定位图像的质量。然而，这种方法需要选择合适的时间和空间窗口。
(3)李振春等(2014年)依据地面监测定位的纵向误差大而井中监测的横向误差大的特点，提出了井地联合观测的逆时干涉定位算法，提高了震源定位的准确性。
(4)李磊等(2015年)提出加权弹性波(WEW)干涉成像方法，采用二维数值算例证明该方法比常规逆时干涉定位的定位精度更高。
(5)Zhu(2014年)在粘弹性介质中对逆时干涉定位法进行了介质固有衰减的校正。但是，其忽略了散射衰减对定位的影响。
(6)Douma和Snieder(2015年)利用地震勘探反褶积思想提高了逆时干涉定位的空间和时间分辨率。
(7)Nakata和Beroza(2015年)对各接收器波场进行独立逆时传播并将这些子波场的乘积作为最终的干涉波场从而提高了定位结果的聚焦性。
(8)Li和van der Baan(2017年)采用三分量速度场加压力场解决了单井逆时干涉定位出现的虚震源问题。
但是这些微地震逆时干涉定位法针对复杂介质(尤其是各向异性介质)的研究仍然是有限的，主要存在以下三个客观缺点：
(1)实际地层(尤其是页岩)普遍存在各向异性，仅使用各向同性速度模型无法使得逆时干涉的波场能量聚焦在真实震源的位置。
图2(a)是各向异性速度模型和接收器布置方案(VP0＝3km/s，VS0＝1.7km/s，ε＝0.25，δ＝-0.29)。
图2(b)是采用各向同性速度模型的常规逆时干涉定位结果。
由图2(b)可知：逆时波场未能在震源处聚焦。
(2)波场在各向异性介质中逆时延拓时，不同的震相耦合在一起，波场能量互相干涉叠加，产生较强的成像假象，干扰真实震源位置的确定。
图3(a)是各向异性速度模型和接收器布置方案(VP0＝3km/s，VS0＝1.7km/s，ε＝0.25，δ＝-0.29)。
图3(b)是采用与正演模拟相同的各向异性速度模型(VTI模型)的耦合波场逆时干涉定位结果。
由图3(b)可知：除了浅层的成像噪声，真实震源附近存在较强的旁瓣干扰，这说明在各向异性介质中使用耦合波场进行逆时干涉定位难以取得满意的定位结果。
(3)目前，常规的逆时干涉定位法仅能给出震源的位置，无法提供来自震源辐射特性的特征分析。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种适用于复杂各向异性介质的、能够压制耦合波场互相干涉引起的定位成像假象的解耦波场微地震逆时干涉定位方法。
为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
一种解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
Step1：读入地面微地震波场记录、观测系统文件、各向异性速度模型文件及相关参数文件；
Step2：在二维各向异性介质中，将原始耦合波场旋转到其相应的偏振方向，分离P波和S波；
Step3：估算离散模型每个网格点的P波的偏振方向，构建空间域滤波算子，然后解耦P波波场和S波波场，其中，将空间域滤波算子作用在时间域原始弹性波场W上即可实现P波波场的解耦，利用P波和S波偏振方向互相正交的特征即可解耦S波波场；
Step4：采用Step2和Step3所述的方法对每个时间步长t逆时延拓的波场Wt进行波场解耦，以解耦波场的自相关作为逆时干涉定位算法的成像条件，压制耦合波场互相干涉引起的成像假象；
Step5：以解耦波场的互相关作为逆时干涉定位算法的成像条件，得到震源的辐射特性。
前述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step1中，所述相关参数文件包括：参与计算地震工区的网格点数、网格间距、采样频率、震源子波参考频率和地震记录时长。
前述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step2中，P波的分离公式如下：
式中，和分别是波数域的P波波场和耦合弹性波场，k是波数向量，UP(k)是P波的偏振方向向量，i是复数，和分别是P波偏振方向向量UP(k)在x轴和z轴的投影，和分别是耦合弹性波场在x轴和z轴的投影。
前述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，P波的偏振方向向量UP由Christoffel公式估算：
[G-ρV2I]UP＝0
式中，UP是需要求解的P波的偏振方向矢量；G是Christoffel矩阵，为弹性张量与弹性波传播矢量的乘积；V是矩阵G的特征值，代表不同震相的相速度，I是单位矩阵，ρ是密度。
前述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step3中，P波波场的空间域分离公式为：
式中，P是时间域的P波波场，和分别是分离P波波场所构建的空间域滤波算子，它们可由和的反傅里叶变换得到，Wx和Wz分别是时间域弹性波场W在x轴和z轴的投影。
前述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step3中，解耦S波波场的公式为：
UP·US＝I
式中，S是时间域的S波波场，US是波数域的S波波场偏振方向矢量，和分别是为分离S波波场所构建的空间域滤波算子，它们可由和的反傅里叶变换得到。
前述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step4中，解耦的P波和S波的自相关成像条件为：
式中，IP为解耦的P波的自相关定位成像，IS为解耦的S波的自相关定位成像，x为空间某一点的坐标向量，t为时间步长。
前述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step5中，解耦的P波和S波的互相关定位成像为：
式中，IPS为解耦的P波和S波的互相关定位成像，x为空间某一点的坐标向量，t为时间步长。
本发明的有益之处在于：
(1)本发明在波场逆时延拓时，针对每一个时间步长，进行了各向异性介质中波场的解耦，采用解耦波场的自相关和互相关作为成像条件，进行逆时干涉定位，增加了逆时干涉定位图像在各向异性介质中的聚焦性、压制了成像假象，从而提高了定位精度；
(2)本发明将各向异性介质的逆时传播的波场在每个时间步长进行解耦，利用解耦的P波波场和S波波场的互相关成像条件进行逆时干涉定位，不仅能够得到震源位置，还能得到震源能量的辐射花瓣图案，从而能够定性判断震源辐射特性，为震源机制的反演奠定了基础。
附图说明
图1(a)至图1(c)分别是接收器布置在地表(z＝0)不同时刻的逆时波场快照；
图2(a)是各向异性速度模型和接收器布置方案；
图2(b)是采用各向同性速度模型的常规逆时干涉定位结果；
图3(a)是各向异性速度模型和接收器布置方案；
图3(b)是采用与正演模拟相同的VTI模型的耦合波场逆时干涉定位结果；
图4是本发明提供的解耦波场微地震逆时干涉定位方法的流程图；
图5(a)是正演模拟采用的P波速度模型；
图5(b)是反演模拟采用的P波速度模型；
图5(c)是反演模拟采用的各向异性介质Thomsen参数ε模型；
图5(d)是反演模拟采用的各向异性介质Thomsen参数δ模型；
图6(a)是构建的各向异性介质P波偏振方向的空间域滤波算子x分量LX；
图6(b)是构建的各向异性介质P波偏振方向的空间域滤波算子z分量LZ；
图7(a)是解耦的P波波场；
图7(b)是解耦的S波波场；
图8(a)是采用耦合波场的模作为成像条件的逆时干涉定位结果；
图8(b)是采用P波波场自相关作为成像条件的逆时干涉定位结果；
图8(c)是采用S波波场自相关作为成像条件的逆时干涉定位结果；
图8(d)是采用P波S波波场互相关作为成像条件的逆时干涉定位结果。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。
本发明提供的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，适用于复杂各向异性介质(本具体实施方式以二维各向异性介质为例进行说明)，能够压制耦合波场互相干涉引起的定位成像假象，参照图4，该逆时干涉定位方法包括以下步骤：
Step1：读入地面微地震波场记录、观测系统文件、各向异性速度模型文件及相关参数文件，该相关参数文件包括：参与计算地震工区的网格点数、网格间距、采样频率、震源子波参考频率和地震记录时长。
Step2：在二维各向异性介质中，将原始耦合波场旋转到其相应的偏振方向，分离P波和S波，P波的分离公式如下：
式中，和分别是波数域的P波波场和耦合弹性波场，k是波数向量，UP(k)是P波的偏振方向向量，i是复数，和分别是P波偏振方向向量UP(k)在x轴和z轴的投影，和分别是耦合弹性波场在x轴和z轴的投影。
其中，P波的偏振方向向量UP由Christoffel公式估算：
[G-ρV2I]UP＝0
式中，UP是需要求解的P波的偏振方向矢量；G是Christoffel矩阵，为弹性张量与弹性波传播矢量的乘积；V是矩阵G的特征值，代表不同震相的相速度，I是单位矩阵，ρ是密度。
Step3：估算离散模型每个网格点的P波的偏振方向，构建空间域滤波算子，P波波场的空间域分离公式为：
式中，P是时间域的P波波场，和分别是分离P波波场所构建的空间域滤波算子，它们可由和的反傅里叶变换得到，Wx和Wz分别是时间域弹性波场W在x轴和z轴的投影。
将空间域滤波算子Lx和Lz作用在时间域原始弹性波场W上，即可实现P波波场的解耦。
利用P波和S波偏振方向互相正交的特征，解耦S波波场：
UP·US＝I
式中，S是时间域的S波波场，US是波数域的S波波场偏振方向矢量，和分别是为分离S波波场所构建的空间域滤波算子，它们可由和的反傅里叶变换得到。
Step4：采用Step2和Step3所述的方法对每个时间步长逆时延拓的波场Wt进行波场解耦，其中，t是时间步长。
以解耦波场的自相关作为逆时干涉定位算法的成像条件，压制耦合波场互相干涉引起的成像假象，解耦的P波和S波的自相关成像条件为：
式中，IP为解耦的P波的自相关定位成像，IS为解耦的S波的自相关定位成像，x为空间某一点的坐标向量，t为时间步长。
Step5：以解耦波场的互相关作为逆时干涉定位算法的成像条件，得到震源的辐射特性，解耦的P波和S波的互相关定位成像为：
式中，IPS为解耦的P波和S波的互相关定位成像，x为空间某一点的坐标向量，t为时间步长。
为了验证本发明提供的解耦波场微地震逆时干涉定位方法具有很好的定位效果，我们基于二维各向异性介质的合成算例对本发明提供的方法进行验证。
我们采用本发明提供的方法进行震源定位，其中：
(1)读入的文件：地面微地震原始波场记录(OriginalWave.seed)、观测系统文件(geometry.dat)、平滑后的层状速度模型文件(layer_vel.dat)。
正演模拟采用的P波速度模型如图5(a)所示。
反演模拟采用的P波速度模型如图5(b)所示。
反演模拟采用的各向异性介质Thomsen参数ε模型如图5(c)所示。
反演模拟采用的各向异性介质Thomsen参数δ模型如图5(d)所示。
其中，反演模拟采用的P波速度模型、各向异性介质Thomsen参数ε模型、各向异性介质Thomsen参数δ模型分别为各自正演模拟采用的模型的平滑。
(2)设定相关参数文件：参与计算地震工区的网格点数(120x120)、网格间距(10m)、采样时间间隔(0.5ms)、震源子波参考频率(5Hz)和单道微地震记录时长(6s)。
(3)基于Christoffel公式，构建估算各向异性介质P波和S波偏振方向的空间域滤波算子Lx和Lz。
构建的各向异性介质P波和S波偏振方向的空间域滤波算子Lx和Lz分别如图6(a)和图6(b)所示。
(4)基于空间域滤波算子，对原始的耦合波场进行波场解耦。
解耦的P波波场如图7(a)所示。
解耦的S波波场如图7(b)所示。
由图7(a)和图7(b)可知：P波和S波已成功被分离。
(5)分别采用P波波场自相关、S波波场自相关和P波S波波场互相关作为成像条件，进行逆时干涉定位。
采用耦合波场的模作为成像条件，常规的逆时干涉定位结果如图8(a)所示。
采用P波波场自相关作为成像条件，逆时干涉定位结果如图8(b)所示。
采用S波波场自相关作为成像条件，逆时干涉定位结果如图8(c)所示。
采用P波S波波场互相关作为成像条件，逆时干涉定位结果如图8(d)所示。
对比图8(a)、图8(b)、图8(c)和图8(d)可知：本发明提供的解耦波场微地震逆时干涉定位法在复杂各向异性介质中的定位效果较好，浅层成像噪声弱且定位椭圆聚焦性高，能够清楚的从定位成像图中辨别震源的真实位置。
此外，正演模拟采用的是斜45°点力源，对比图8(b)和图8(d)可知：解耦波场的互相关逆时干涉的定位花瓣样式也为北偏西45°的强能量椭圆，与正演模拟的震源辐射花瓣吻合。这说明，解耦波场互相关逆时定位不仅能给出震源的位置，还能提供来自震源辐射特性的信息。
常规的逆时干涉定位往往将地下复杂的模型抽象成简单的层状各向同性模型。然而，实际的地层尤其是页岩普遍存在各向异性，仅使用各向同性速度模型无法使得逆时干涉的波场能量聚焦在真实震源的位置。此外，复杂各向异性介质中逆时延拓的波场耦合在一起，使得常规逆时干涉定位(采用耦合波场的模)的结果聚焦性差、成像噪声严重。
本发明通过求解Christoffel公式估算各向异性介质中P波和S波的偏振方向，将耦合波场按照解耦波场的偏振方向进行投影从而实现各向异性介质中波场的解耦。然后，采用解耦波场的自相关和互相关作为成像条件进行逆时干涉定位，以此来增加逆时干涉定位图像在各向异性介质中的聚焦性、压制成像假象，从而提高了逆时干涉定位成像图的聚焦性和分辨率，也就是提高了震源定位的精度。
目前，常规的逆时干涉定位方法仅能给出震源的位置，无法提供来自震源辐射特性的特征分析。
本发明将各向异性介质的逆时传播的波场在每个时间步长进行解耦，利用解耦的P波波场和S波波场的互相关成像条件进行逆时干涉定位，不仅能够得到震源位置，还能得到震源能量的辐射花瓣图案，从而能够定性判断震源辐射特性，为震源机制的反演奠定了基础。
需要说明的是，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
Step1：读入地面微地震波场记录、观测系统文件、各向异性速度模型文件及相关参数文件；
Step2：在二维各向异性介质中，将原始耦合波场旋转到其相应的偏振方向，分离P波和S波；
Step3：估算离散模型每个网格点的P波的偏振方向，构建空间域滤波算子，然后解耦P波波场和S波波场，其中，将空间域滤波算子作用在时间域原始弹性波场W上即可实现P波波场的解耦，利用P波和S波偏振方向互相正交的特征即可解耦S波波场；
Step4：采用Step2和Step3所述的方法对每个时间步长t逆时延拓的波场Wt进行波场解耦，以解耦波场的自相关作为逆时干涉定位算法的成像条件，压制耦合波场互相干涉引起的成像假象；
Step5：以解耦波场的互相关作为逆时干涉定位算法的成像条件，得到震源的辐射特性。
2.根据权利要求1所述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step1中，所述相关参数文件包括：参与计算地震工区的网格点数、网格间距、采样频率、震源子波参考频率和地震记录时长。
3.根据权利要求1所述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step2中，P波的分离公式如下：
式中，和分别是波数域的P波波场和耦合弹性波场，k是波数向量，UP(k)是P波的偏振方向向量，i是复数，和分别是P波偏振方向向量UP(k)在x轴和z轴的投影，和分别是耦合弹性波场在x轴和z轴的投影。
4.根据权利要求3所述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，P波的偏振方向向量UP由Christoffel公式估算：
[G-ρV2I]UP＝0
式中，UP是需要求解的P波的偏振方向矢量；G是Christoffel矩阵，为弹性张量与弹性波传播矢量的乘积；V是矩阵G的特征值，代表不同震相的相速度，I是单位矩阵，ρ是密度。
5.根据权利要求1所述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step3中，P波波场的空间域分离公式为：
式中，P是时间域的P波波场，和分别是分离P波波场所构建的空间域滤波算子，它们可由和的反傅里叶变换得到，Wx和Wz分别是时间域弹性波场W在x轴和z轴的投影。
6.根据权利要求1所述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step3中，解耦S波波场的公式为：
UP·US＝I
式中，S是时间域的S波波场，US是波数域的S波波场偏振方向矢量，和分别是为分离S波波场所构建的空间域滤波算子，它们可由和的反傅里叶变换得到。
7.根据权利要求1所述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step4中，解耦的P波和S波的自相关成像条件为：
式中，IP为解耦的P波的自相关定位成像，IS为解耦的S波的自相关定位成像，x为空间某一点的坐标向量，t为时间步长。
8.根据权利要求1所述的解耦波场微地震逆时干涉定位方法，其特征在于，在Step5中，解耦的P波和S波的互相关定位成像为：
式中，IPS为解耦的P波和S波的互相关定位成像，x为空间某一点的坐标向量，t为时间步长。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110414675A (zh) * 2019-09-02 2019-11-05 中北大学 一种基于深度学习的地下浅层震源定位方法
CN110687598A (zh) * 2019-10-30 2020-01-14 中煤科工集团西安研究院有限公司 一种加速微震数值模拟的方法及装置
CN111060963A (zh) * 2020-01-08 2020-04-24 中国海洋大学 基于微地震成像特征的速度模型评价方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105549068A (zh) * 2015-12-09 2016-05-04 中国科学院地质与地球物理研究所 一种三维各向异性微地震干涉逆时定位方法及系统
CN106772591A (zh) * 2017-04-05 2017-05-31 吉林大学 一种适用于提高微地震定位可靠性的联合定位方法
US20180172858A1 (en) * 2016-12-20 2018-06-21 Ion Geophysical Corporation System and method for reconstructed wavefield imaging

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105549068A (zh) * 2015-12-09 2016-05-04 中国科学院地质与地球物理研究所 一种三维各向异性微地震干涉逆时定位方法及系统
US20180172858A1 (en) * 2016-12-20 2018-06-21 Ion Geophysical Corporation System and method for reconstructed wavefield imaging
CN106772591A (zh) * 2017-04-05 2017-05-31 吉林大学 一种适用于提高微地震定位可靠性的联合定位方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BEN WITTEN ET AL.: "Extended imaging conditions for passive seismic data", 《ASTG-PESA 2015, 24TH INTERNATIONAL GEOPHYSICAL CONFERENCE AND EXHIBITION》 *
BRAD ARTMAN ET AL.: "Source location using time-reverse imaging", 《GEOPHYSICAL PROSPECTING》 *
郭鹏等: "VTI介质中的波场分离", 《工程地球物理学报》 *
魏石磊等: "VTI介质中波场分离算子特征研究", 《石油地球物理勘探》 *
魏石磊等: "VTI介质纵横波分离算法研究", 《电力勘测设计》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110414675A (zh) * 2019-09-02 2019-11-05 中北大学 一种基于深度学习的地下浅层震源定位方法
CN110414675B (zh) * 2019-09-02 2022-05-27 中北大学 一种基于深度学习的地下浅层震源定位方法
CN110687598A (zh) * 2019-10-30 2020-01-14 中煤科工集团西安研究院有限公司 一种加速微震数值模拟的方法及装置
CN111060963A (zh) * 2020-01-08 2020-04-24 中国海洋大学 基于微地震成像特征的速度模型评价方法
CN111060963B (zh) * 2020-01-08 2021-04-27 中国海洋大学 基于微地震成像特征的速度模型评价方法

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