CN110146920A - 基于幅值相对变化的微震事件检测方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施例公开一种基于幅值相对变化的微震事件检测方法和系统,所述方法包括:步骤1,输入实测的微震信号序列S;步骤2,根据幅值相对变化系数检测微震事件,具体为:如果那么在所述微震信号序列S的第K点有微震事件发生,否则没有微震事件;其中λK是所述的微震信号序列S在第K点的幅值相对变化系数;σ为所述微震信号序列S的方差;max[S]为所述的微震信号序列S中所有元素的最大值;其中D为窗口序列长度;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对变化值;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列内幅值相对变化值的平均值。
Description
技术领域
本发明涉及石油领域,特别是涉及一种微震事件检测方法及系统。
背景技术
水力压裂微震监测技术是近年来在低渗透率储层压裂、油藏驱动和水驱前 缘等领域发展起来的一项重要新技术,也是页岩气开发的重要支撑技术。该项 技术在邻井中布置多级三分量检波器排列,监测压裂井目的层段在水力压裂过 程中所产生的微震事件,反演微震事件求取震源位置等参数,从而描述水力压 裂过程中裂缝生长的几何形状及空间分布,实时提供水力压裂产生裂缝的长 度、高度、宽度及方位,实现页岩气的工业化开发。水力压裂微震检测是当前 页岩气开发领域科学研究的热点和难点。从社会和国家的需求角度考虑,开展 微震监测系统方面的研究十分重要,具有重大的社会和经济价值。
微震监测系统中重要的一项工作是微震事件的定位。定位精度是影响微震 监测系统应用效果的最为重要的因素,而微震事件定位的准确程度则主要依赖 于波动初至(又可称为初至)读取的准确性等有关因素。
但问题是,初至拾取并不如想象中的那般简单。受地面仪器采动以及地质 构造的影响,岩石破裂形式十分复杂,继而产生各种形式和能量的微震波动, 其形式可多达几十甚至上百种,不仅主频、延时和能量等方面有差异,而且在 初至位置附近的波形形态差异巨大,这种波形特征的不统一为初至拾取到来了 很大困难。进一步的研究还表明,微震震源机制也会影响初至点特征:硬岩剪 切作用产生的微震波动大多能量大、主频较高、延时短以及最大峰值位置紧跟 初始初至,这类波的初至点清晰、起跳延时短,拾取较为容易;但拉伸作用产 生的微震波动大多能量小、主频低、延时长、起跳缓慢、能量分布较为均匀, 这类波初至点处振幅较小,容易被干扰信号淹没,初至点的特征表现不一致, 初至拾取并不容易;而软岩所产生的微震波动,能量分布集中、初始初至点模 糊、分界线不明显,与硬岩有明显的不同,初至拾取也较为困难。同时,根据 国外的研究发现,由于P波速度大于S波速度,很多算法想当然地认为初至波 为P波,但事实可能更为复杂:初至可能是P波,也可能是S波,甚至还有可 能是异常点(outliers)。根据研究,41%的初至为S波,10%的初至是outliers 造成的。这些都给初至拾取带来了相当大的难度。
除了初至点特征复杂外,初至拾取还面临着另外一个更大的挑战:微震记 录是海量数据。例如,2005年1月某试验区记录了近1万个微震事件。同时 为了满足生产需求,微震监测系统需要一天24小时连续记录。不但如此,这 些数据中有很大一部分都是人类或者机械活动所造成的噪声和干扰,与微震无 关。文献更是将噪声分为三种基本类型:高频(>200Hz)噪声,由各种作业相 关活动造成;低频噪声(<10Hz),通常是由远离记录地点的机器活动造成,以 及工业电流(50Hz)。除此之外,微震信号本身也并不纯粹,例如我国学者窦林名教授等认为微震信号包括多种信号。
因此,如何从海量数据中识别微震事件、拾取初至,是微震数据处理的基 础。与此形成对比的是,生产上多采取人工方法,费时费力且精度与可靠性差, 拾取质量无法保证,也无法处理海量数据。初至自动拾取是解决方法之一,微 震波动初至自动拾取是微震监测数据处理的关键技术之一,也是实现微震震源 自动定位的技术难点。
常见的微震事件检测方法中,判断阈值大小的确定较为随意,没有统一的 准则,其普遍适用性存在很大的局限性,尤其是当信噪比较低时,算法的性能 受到很大影响。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于幅值相对变化的微震事件检测方法和系统, 所提出的方法利用了微震信号与背景噪声(包括幅度异常点)之间的在幅值 相对变化中的差异,并利用此差异消除背景噪声(包括幅度异常点)的影响, 从而正确确定微震事件发生的时间。所提出的方法具有较好的鲁棒性,计算 简单。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
基于幅值相对变化的微震事件检测方法,包括:
步骤1,输入实测的微震信号序列S;
步骤2,根据幅值相对变化系数检测微震事件,具体为:如果 那么在所述微震信号序列S的第K点有微震事 件发生,否则没有微震事件;其中λK是所述的微震信号序列S在 第K点的幅值相对变化系数;σ为所述微震信号序列S的方差; max[S]为所述的微震信号序列S中所有元素的最大值; 其中D为窗口序列长度;为所述的微震 信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对 变化值;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗 口序列内幅值相对变化值的平均值。
基于幅值相对变化的微震事件检测系统,包括:
获取模块,输入实测的微震信号序列S;;
判断模块,根据幅值相对变化系数检测微震事件,具体为:如果那么在所述微震信号序列S的第K点有微震事 件发生,否则没有微震事件;其中λK是所述的微震信号序列S在 第K点的幅值相对变化系数;σ为所述微震信号序列S的方差; max[S]为所述的微震信号序列S中所有元素的最大值; 其中D为窗口序列长度;为所述的微震 信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对 变化值;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗 口序列内幅值相对变化值的平均值。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
常见的微震事件检测方法中,判断阈值大小的确定较为随意,没有统一的 准则,其普遍适用性存在很大的局限性,尤其是当信噪比较低时,算法的性能 受到很大影响。
本发明的目的是提供一种基于幅值相对变化的微震事件检测方法和系统, 所提出的方法利用了微震信号与背景噪声(包括幅度异常点)之间的在幅值 相对变化中的差异,并利用此差异消除背景噪声(包括幅度异常点)的影响, 从而正确确定微震事件发生的时间。所提出的方法具有较好的鲁棒性,计算 简单。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施 例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见,下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前 提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程示意图;
图2为本发明的结构示意图;
图3为本发明具体实施案例的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全 部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性 劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和 具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1基于幅值相对变化的微震事件检测方法的流程示意图
图1为本发明的流程示意图。如图1所示,所述的基于幅值相对变化的微 震事件检测方法具体包括以下步骤:
步骤1,输入实测的微震信号序列S;
步骤2,根据幅值相对变化系数检测微震事件,具体为:如果 那么在所述微震信号序列S的第K点有微震事 件发生,否则没有微震事件;其中λK是所述的微震信号序列S在 第K点的幅值相对变化系数;σ为所述微震信号序列S的方差; max[S]为所述的微震信号序列S中所有元素的最大值; 其中D为窗口序列长度;为所述的微震 信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对 变化值;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗 口序列内幅值相对变化值的平均值。
所述步骤2之前,所述方法还包括:
步骤3,求取所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中 第i个幅值相对变化值
所述步骤3包括:
步骤301,求取窗口序列,具体为:
XK=[x1,x2,...,xD-1,xD]=[sK,sK+1,…,sK+D-2,sK+D-1]
其中:
XK:所述微震信号序列S中第K个元素相对应的窗口序列;
xi,i=1,2,…,D:窗口序列中第i个元素;
D:窗口序列长度,一般N为所述微震信号序列S的长度; 表示下取整;
sj,j=K,K+1,…,K+D-1:表示所述微震信号序列S中第j个元素。
步骤302,求取所述窗口序列的几何平均值,具体为:
步骤303,求取所述幅值相对变化值,具体为:
图2基于幅值相对变化的微震事件检测系统的结构意图
图2为本发明的结构示意图。如图2所示,所述基于幅值相对变化的微震 事件检测系统包括以下结构:
获取模块401,输入实测的微震信号序列S;;
判断模块402,根据幅值相对变化系数检测微震事件,具体为:如果那么在所述微震信号序列S的第K点有微震事 件发生,否则没有微震事件;其中λK是所述的微震信号序列S在 第K点的幅值相对变化系数;σ为所述微震信号序列S的方差; max[S]为所述的微震信号序列S中所有元素的最大值; 其中D为窗口序列长度;为所述的微震 信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对 变化值;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗 口序列内幅值相对变化值的平均值。
所述的系统,还包括:
计算模块,求取所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列 中第i个幅值相对变化值
下面提供一个具体实施案例,进一步说明本发明的方案
图3为本发明具体实施案例的流程示意图。如图3所示,具体包括以下步 骤:
1.输入实测的微震信号序列S
S=[s1,s2,…,sN-1,sN]
其中:
S:实测的微震信号序列,长度为N
si,i=1,2,…,N:序号为i的实测微震信号
2.求取窗口序列
XK=[x1,x2,…,xD-1,xD]=[sK,sK+1,…,sK+D-2,sK+D-1]
其中:
XK:所述微震信号序列S中第K个元素相对应的窗口序列;
xi,i=1,2,…,D:窗口序列中第i个元素;
D:窗口序列长度,一般N为所述微震信号序列S的长度;
表示下取整;
sj,j=K,K+1,…,K+D-1:表示所述微震信号序列S中第j个元素。
3.求取窗口序列的几何平均值
4.求取幅值相对变化值
5.判断微震事件及其发生时间
根据幅值相对变化系数检测微震事件,具体为:如果那么 在所述微震信号序列S的第K点有微震事件发生,否则没有微震事件;其 中λK是所述的微震信号序列S在第K点的幅值相对变化系数;σ为所述微 震信号序列S的方差;max[S]为所述的微震信号序列S中所有元素的最大 值;其中D为窗口序列长度;为所述的微震信号序 列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对变化值;为所述 的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列内幅值相对变化值的平 均值。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是 与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于 实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述较为简 单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施 例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的 一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变 之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (5)
1.基于幅值相对变化的微震事件检测方法,其特征在于,包括:
步骤1,输入实测的微震信号序列S;
步骤2,根据幅值相对变化系数检测微震事件,具体为:如果那么在所述微震信号序列S的第K点有微震事件发生,否则没有微震事件;其中λK是所述的微震信号序列S在第K点的幅值相对变化系数;σ为所述微震信号序列S的方差;max[S]为所述的微震信号序列S中所有元素的最大值;其中D为窗口序列长度;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对变化值;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列内幅值相对变化值的平均值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤2之前,所述方法还包括:
步骤3,求取所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对变化值
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤3包括:
步骤301,求取窗口序列,具体为:
XK=[x1,x2,…,xD-1,xD]=[sK,sK+1,…,sK+D-2,sK+D-1]
其中:
XK:所述微震信号序列S中第K个元素相对应的窗口序列;
xi,i=1,2,…,D:窗口序列中第i个元素;
D:窗口序列长度,一般N为所述微震信号序列S的长度;表示下取整;
sj,j=K,K+1,…,K+D-1:表示所述微震信号序列S中第j个元素。
步骤302,求取所述窗口序列的几何平均值,具体为:
步骤303,求取所述幅值相对变化值,具体为:
4.基于幅值相对变化的微震事件检测系统,其特征在于,包括:
获取模块,输入实测的微震信号序列S;;
判断模块,根据幅值相对变化系数检测微震事件,具体为:如果那么在所述微震信号序列S的第K点有微震事件发生,否则没有微震事件;其中λK是所述的微震信号序列S在第K点的幅值相对变化系数;σ为所述微震信号序列S的方差;max[S]为所述的微震信号序列S中所有元素的最大值;其中D为窗口序列长度;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对变化值;为所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列内幅值相对变化值的平均值。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,还包括:
计算模块,求取所述的微震信号序列S中第K个元素所对应的窗口序列中第i个幅值相对变化值
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