CN112213768A - 一种联合震源机制反演的地面微地震定位方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种联合震源机制反演的地面微地震定位方法及系统，方法包括步骤：根据取观测系统和目标区域，利用P波和S波速度模型确定理论走时表；根据理论走时表获取微地震数据道的幅值，并在叠加之前根据理论预测极性校正相应幅值极性；根据极性校正后的幅值叠加能量确定震源位置。由于本发明的联合震源机制快速反演的微地震定位方法利用了数据中P波和S波的波形信息，震源机制解反演计算快速稳定，能有效解决由于复杂震源机制引起的辐射花样问题，提高扫描叠加定位的精度；且本发明方法不需要手动拾取P波和S波初至到时，可自动进行微地震事件检测和定位，进一步避免拾取误差影响定位精度。

Description

一种联合震源机制反演的地面微地震定位方法及系统
技术领域
本发明涉及微地震监测技术领域，尤其涉及的是一种联合震源机制反演的地面微地震定位方法及系统。
背景技术
微地震监测可应用于水力压裂页岩气开发、地热系统开发、矿山开采等工程技术领域，其中微地震定位是核心技术。目前传统基于震相到时拾取的方法仍然是微地震定位实际应用最广泛的方法之一，但随着地表高密度采集的广泛应用，由于数据量大、信噪比低，基于到时拾取的定位方法即使耗费大量的工作拾取到时也通常难以取得满意的效果。近年来，研究者们借鉴反射地震中的偏移成像原理发展了基于绕射扫描叠加的定位方法和技术，开始应用于地面微地震监测领域。基于绕射扫描叠加的定位方法有着不需要拾取震相到时、适用低信噪比数据以及较高的可靠性和定位精度等优点。但对于绕射扫描叠加类定位方法而言，由于微地震复杂震源机制带来的辐射花样是需要解决的关键问题之一，其直接影响是接收信号的事件波形出现极性变化，使得根据扫描叠加最大能量求取的震源位置不准确。当前的商业软件或方法一般采用不受震源机制影响的特征函数处理波形极性变化问题，但这将大大降低该方法对于低信噪比数据的处理能力，同时也将影响定位精度，难以达到微地震事件高精度定位的需求。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种联合震源机制反演的地面微地震定位方法及系统，旨在解决现有技术中微地震事件定位精度低的问题。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
一种联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其中，包括步骤：
根据取观测系统和目标区域，利用P波和S波速度模型确定理论走时表；
根据所述理论走时表和所述观测系统采集的微地震数据，确定理论预测极性；所述微地震数据包括：观测幅值；
采用所述理论预测极性对所述观测幅值进行校正，得到校正的幅值；
根据所述校正的幅值确定震源位置。
所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其中，所述根据取观测系统和目标区域，利用P波和S波速度模型确定理论走时表，包括：
根据取观测系统和目标区域确定微地震事件的定位成像范围及网格参数；其中，所述观测系统包括固定在地表面的若干个地震台站；
根据所述观测系统、所述定位成像范围以及所述网格参数，利用P波和S波速度模型确定理论走时表；所述理论走时表包括每个地震台站到成像网格点的理论走时。
所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其中，所述根据所述理论走时表和所述观测系统采集的微地震数据，确定理论预测极性，包括：
根据所述理论走时表，确定振幅敏感矩阵；
获取所述观测系统采集的微地震数据，并对所述观测系统采集的微地震数据进行预处理，得到预处理的微地震数据；
根据所述振幅敏感矩阵和所述预处理的微地震数据中的观测幅值反演得到震源机制矩张量；
根据所述振幅敏感矩阵和所述震源机制矩张量，确定理论预测极性。
所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其中，所述预处理包括：去除坏道处理、带通滤波处理、振幅归一化处理以及静校正处理中的一种或多种；
所述反演采用如下公式：
M＝(ATA)-1ATU
式中，M表示震源机制矩张量，A表示振幅敏感矩阵，T表示矩阵的转置，(·)-1表示矩阵的逆，U表示观测幅值。
所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其中，所述振幅敏感矩阵包括P波的振幅敏感矩阵和/或S波的振幅敏感矩阵。
所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其中，所述根据所述校正的幅值确定震源位置，包括：
根据所述校正的振幅，确定成像函数；
根据所述成像函数，确定震源发震时刻；
根据所述成像函数和所述震源发震时刻，确定震源位置。
所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其中，所述成像函数为：
Figure BDA0002701645790000031
其中，Istk(x,y,z,τ)表示成像函数，
Figure BDA0002701645790000032
表示第i个地震台站的校正的振幅，t表示波的初至时间，τ表示震源发震时刻，Ti(x,y,z)表示波的传播时间，∑表示求和符号，N表示地震台站的数量。
所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其中，所述根据所述成像函数，确定震源发震时刻，包括：
根据所述成像函数，确定检测函数；
根据所述检测函数确定震源发震时刻；
其中，所述检测函数为：
D(τ)＝max[Istk(x,y,z,τ)]Ω
其中，D(τ)表示检测函数，Ω表示目标区域成像空间范围，max(·)表示取最大值。
所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其中，所述震源位置为：
Figure BDA0002701645790000041
其中，L(x,y,z)表示震源位置，τ0表示震源发震时刻。
一种联合震源机制反演的地面微地震定位系统，其中，包括：
走时表计算模块，用于根据取观测系统和目标区域，利用P波和S波速度模型确定理论走时表；
极性预测模块，用于根据所述理论走时表和所述观测系统采集的微地震数据，确定理论预测极性；所述微地震数据包括：观测幅值；
校正模块，用于采用所述理论预测极性对所述观测幅值进行校正，得到校正的幅值；
震源位置确定模块，用于根据所述校正的幅值确定震源位置。
有益效果：由于本发明的联合震源机制快速反演的微地震定位方法利用了数据中P波和S波的波形信息，震源机制解反演计算快速稳定，能有效解决由于复杂震源机制引起的辐射花样问题，提高扫描叠加定位的精度；且本发明方法不需要手动拾取P波和S波初至到时，可自动进行微地震事件检测和定位，进一步避免拾取误差影响定位精度。
附图说明
图1是本发明中联合震源机制反演的地面微地震定位方法的流程图。
图2是本发明中观测系统示意图。
图3是本发明中微地震数据示意图。
图4是本发明中速度模型示意图。
图5是本发明中检测结果示意图。
图6A是本发明中xz平面内定位成像结果示意图。
图6B是本发明中yz平面内定位成像结果示意图。
图6C是本发明中xy平面内定位成像结果示意图。
图7是本发明中震源机制解示意图。
图8是本发明中理论到时示意图。
图9A是本发明中xy平面内微地震定位结果示意图。
图9B是本发明中yz平面内微地震定位结果示意图。
图9C是本发明中xz平面内微地震定位结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请同时参阅图1-图8，本发明提供了一种联合震源机制反演的地面微地震定位方法的一些实施例。
如图1所示，本发明的一种联合震源机制反演的地面微地震定位方法，包括以下步骤：
S100、根据取观测系统和目标区域，利用P波和S波速度模型确定理论走时表。
具体地，观测系统是指观测地震的系统，观测系统可以采用地震台站或检波器，将地震台站或检波器按设计的观测系统布设在固定的地表面上，记录水力压裂等激发的被动源地震信号。如图2所示，采用272个地震台站接收微地震产生的信号，得到微地震数据。目标区域的观测系统包括多个地震台站。
P波和S波速度模型是指P波和S波的传播速度的模型，P波和S波速度模型可以根据已有资料确定，已有资料包括反射地震成像结果和测井信息，例如，如图4所示，目标区域使用的层速度模型。假如已有更精确的三维速度模型，本方法也能直接使用，并得到更加精确的定位结果。
理论走时表是指P波和S波理论上初至时间的统计表。由于各地震台站距离震源的距离及地震波传播路径不一样，因此初至时间也就不一样。
具体地，步骤S100包括：
S110、根据取观测系统和目标区域确定微地震事件的定位成像范围及网格参数；其中，所述观测系统包括固定在地表面的若干个地震台站。
具体地，根据观测系统和目标区域确定定位成像范围，具体网格参数是X方向2000m-6000m，Y方向2000m-6000m，Z方向是1000m-3000m，网格间隔是50m，一共有81*81*41＝269001个成像网格点。
S120、根据所述观测系统、所述定位成像范围以及所述网格参数，利用P波和S波速度模型确定理论走时表；所述理论走时表包括每个地震台站到成像网格点的理论走时。
具体地，根据观测系统、定位成像范围和网格参数，利用P波和S波速度模型计算并存储理论走时表。具体是采用的快速匹配方法分别计算P波和S波的初至时间，并记录存储每个地震台站到成像网格点的理论走时表。
S200、根据所述理论走时表和所述观测系统采集的微地震数据，确定理论预测极性；所述微地震数据包括：观测幅值。
具体地，在每一个时刻对于每一个成像网格点根据理论走时得到各地震台站数据对应的理论振幅，利用观测振幅反演出震源机制矩张量解，根据理论振幅和震源机制矩张量解得到理论预测极性，以校正观测振幅的极性。
具体地，步骤S200包括：
S210、根据所述理论走时表，确定振幅敏感矩阵。
具体地，所述振幅敏感矩阵包括P波的振幅敏感矩阵和/或S波的振幅敏感矩阵。
S220、获取所述观测系统采集的微地震数据，并对所述观测系统采集的微地震数据进行预处理，得到预处理的微地震数据。
具体地，所述预处理包括：去除坏道处理、带通滤波处理、振幅归一化处理以及静校正处理中的一种或多种。
具体地，对采集到的连续的微地震数据按20s长度进行分段处理，对每一段微地震数据根据数据特点进行去除坏道、带通滤波、振幅归一化、静校正等预处理。图3是某个时间段内记录到的预处理后的一个典型的微地震事件。
S230、根据所述振幅敏感矩阵和所述预处理的微地震数据中的观测幅值反演得到震源机制矩张量。
S240、根据所述振幅敏感矩阵和所述震源机制矩张量，确定理论预测极性。
具体地，定义对台站的第n个观测分量(n∈{x,y,z})的目标函数为：
Figure BDA0002701645790000071
其中，ui表示第i个地震台站的观测振幅，fi表示第i个地震台站的理论振幅，∑表示求和符号。
对于P波在均匀介质条件下的点源的理论振幅可表示为：
Figure BDA0002701645790000072
其中，
Figure BDA0002701645790000073
表示P波在均匀介质下的第i个地震台站的n观测分量的理论振幅，
Figure BDA0002701645790000074
表示n方向的方向余弦，
Figure BDA0002701645790000075
表示p方向的方向余弦，
Figure BDA0002701645790000076
表示q方向的方向余弦，p和q表示与n互相正交的另外两个方向，Mpq表示震源机制矩张量的矩阵形式。上式中隐含了对p,q的求和，Ri是地震到第i个地震台站的距离，ρ为密度，vp是P波波速，π表示圆周率。
将目标函数对Mpq求导，并令其等于零，可表示为：
Figure BDA0002701645790000077
即可得到：
Figure BDA0002701645790000081
如果将其转化为矩阵形式，则为
AM＝U
式中，
Figure BDA0002701645790000082
是P波和S波耦合的振幅敏感矩阵。
其中，P波的振幅敏感矩阵是一个i行6列的矩阵，可表示为：
Figure BDA0002701645790000083
对于S波，理论幅值可表示为：
Figure BDA0002701645790000084
其中，
Figure BDA0002701645790000085
表示S波在均匀介质下的第i个地震台站的n分量的理论振幅，Ri是地震到第i个地震台站的距离，ρ为密度，vs是S波波速，δnp表示狄拉克函数，
Figure BDA0002701645790000086
表示n方向的方向余弦，
Figure BDA0002701645790000087
表示p方向的方向余弦，
Figure BDA0002701645790000088
表示q方向的方向余弦，Mpq表示震源机制矩张量的矩阵形式。
S波的振幅敏感矩阵也是i行6列，可表示为：
Figure BDA0002701645790000089
震源机制矩张量M为：
M＝[m11m12m13m22m23m33]T
震源机制矩张量M包含6个独立分量。
Ui(Ti(x,y,z)+t0)为第i个台站在对应时刻的观测幅值组成的向量由扫描得到。
因此，在空间中(x,y,z)点处扫描震源，在对每个地震台站t＝Ti(x,y,z)+τ时刻的波形做叠加前，需要首先根据震源机制快速反演结果对极性做校正。震源机制反演结果可由如下的最小二乘拟合得到：
M＝(ATA)-1ATU
其中，M表示震源机制矩张量，A表示振幅敏感矩阵，T表示矩阵的转置，(·)-1表示矩阵的逆，U表示观测幅值。
在反演中，我们逐点搜索，并在每个搜索点进行快速震源机制反演，根据反演的震源机制结果，得到对应台站的理论预测极性：
poli＝sign((AM)i)
其中，poli表示理论预测极性，sign(·)表示取正负号，A表示振幅敏感矩阵，M表示震源机制矩张量，由于AM＝U，则(AM)i可表示反演得到的理论幅值。
S300、采用所述理论预测极性对所述观测幅值进行校正，得到校正的幅值。
具体地，用理论预测极性对观测波形极性校正，校正的幅值可表示为：
Figure BDA0002701645790000091
其中，
Figure BDA0002701645790000092
表示第i个地震台站的校正的振幅，ui表示第i个地震台站的观测振幅，具体是指第i个地震台站观测到的地震信号的振幅。
S400、根据所述校正的微地震数据确定震源位置。
具体地，步骤S400包括：
S410、根据所述校正的振幅，确定成像函数。
具体地，通过叠加校正的振幅，得到成像函数，具体地，所述成像函数为：
Figure BDA0002701645790000101
其中，Istk(x,y,z,τ)表示成像函数，
Figure BDA0002701645790000102
表示第i个地震台站的校正的振幅，t表示波的初至时间，τ表示震源发震时刻，Ti(x,y,z)表示波的传播时间，∑表示求和符号，N表示地震台站的数量。
S420、根据所述成像函数，确定震源发震时刻。
具体地，根据成像函数先确定震源发震时刻。震源发震时刻是指微地震事件产生的时间。
具体地，步骤S420包括：
S421、根据所述成像函数，确定检测函数。
具体地，成像函数是一个包含震源时间和空间的四维数组。为了检测微地震事件，根据成像函数确定检测函数，通过检测函数确定震源发震时刻。具体地，将每个时间点在目标区域成像空间Ω内的最大叠加值作为检测函数。
具体地，所述检测函数为：
D(τ)＝max[Istk(x,y,z,τ)]Ω
其中，D(τ)表示检测函数，Ω表示目标区域成像空间范围，max(·)表示取最大值。
S422、根据所述检测函数确定震源发震时刻。
检测函数的峰值即对应检测到的微地震事件产生的时间，通过设定一个阈值获得检测函数的峰值即可得到事件的震源发震时刻。如图5所示，一个时间段内的检测函数，检测到了一个明显的微地震事件，虚线峰值对应发震时刻为10.40s。
S430、根据所述成像函数和所述震源发震时刻，确定震源位置。
具体地，根据发震时刻处成像空间的最大能量值所在位置确定事件定位的空间位置，即通过每个发震时刻成像网格点内的最大叠加能量来确定震源位置，具体地，所述震源位置为：
Figure BDA0002701645790000111
其中，L(x,y,z)表示震源位置，τ0表示震源发震时刻，即通过检测函数检测到的微地震事件的震源发震时刻。如图6A-图6C所示，一个典型微地震事件的定位成像结果，可以看到震源辐射花样得到正确校正，根据最大能量值定位的震源位置是(4100m，3950m，1850m)。
进一步，可以读取发震时刻震源定位位置处反演得到的震源机制解。图7是该微地震事件的震源机制解，矩张量解表示为：
M＝[-3.66 4.76 1.40 4.12 -1.75 -0.45]T。
根据得到的微地震事件震源定位结果，利用理论走时表读取对应走时(震源定位位置到台站位置)即可计算得到该事件P波和S波的理论到时曲线。图8是一个典型微地震事件的理论到时曲线示意图。可看到P波和S波的理论到时和观测到时都拟合较好，表明定位结果较为准确。
将所有检测到的微地震事件的定位结果显示到空间坐标即是最后的微地震定位成果图。图9A-图9C是其中一天的微地震定位结果示意图。一共检测定位了576个微地震事件，事件分布较为集中合理，可以用来做压裂裂缝分布预测和储存改造效果评价等解释工作。
本发明的联合震源机制快速反演的微地震定位方法利用了数据中P波和S波的波形信息，震源机制解反演计算快速稳定，能有效解决由于复杂震源机制引起的辐射花样问题，提高扫描叠加定位的精度；本发明方法不需要手动拾取P波和S波初至到时，可自动进行微地震事件检测和定位，避免拾取误差影响定位精度；本发明方法得到的微地震事件的震源机制解可为破裂方向、区域应力分析等提供重要信息。本发明对于微地震监测特别是水力压裂监测有重要应用价值。
与现有技术相比，本发明实施例的联合震源机制快速反演的微地震定位方法及系统，其关键点在于在扫描叠加定位过程中联合利用了观测数据的P波和S波的波形信息(对于单分量检波器S波非常不明显的情况下，也能只用P波信息；或者对于S波较强P波非常不明显的情况下，只用S波信息)，不需要手动或自动拾取微地震事件的P波、S波初至时间，利用观测幅值采用最小二乘反演震源机制矩张量进行波形振幅极性校正，具有明确的物理意义，由于得到的震源机制解是所有观测数据(P波和S波)的理论最小二乘解，反演具有很强的抗噪性和稳定性，因此能够适用于地面微地震监测中低信噪比数据弱微地震事件的检测和定位，得到较为精确的定位结果。
需要说明的是，只利用P波初动或波形(或S波初动或波形)进行震源机制反演，或者利用扫描震源机制参数进行震源机制反演也适用于本发明的方法。另外，利用三分量数据进行快速震源机制反演扫描叠加定位也是一种可能的变形方案。
基于上述联合震源机制反演的地面微地震定位方法，本发明还提供了一种联合震源机制反演的地面微地震定位系统的较佳实施例：
本发明实施例所述一种联合震源机制反演的地面微地震定位系统，包括：
走时表计算模块，用于根据取观测系统和目标区域，利用P波和S波速度模型确定理论走时表；
极性预测模块，用于根据所述理论走时表和所述观测系统采集的微地震数据，确定理论预测极性；所述微地震数据包括：观测幅值；
校正模块，用于采用所述理论预测极性对所述观测幅值进行校正，得到校正的幅值；
震源位置确定模块，用于根据所述校正的幅值确定震源位置。
所述走时表计算模块包括：
参数定义单元，用于根据取观测系统和目标区域确定微地震事件的定位成像范围及网格参数；其中，所述观测系统包括固定在地表面的若干个地震台站；
计算单元，根据所述观测系统、所述定位成像范围以及所述网格参数，利用P波和S波速度模型确定理论走时表。
所述极性预测模块包括：
矩阵确定单元，用于根据所述理论走时表，确定振幅敏感矩阵。
数据预处理单元，用于获取所述观测系统采集的微地震数据，并对所述观测系统采集的微地震数据进行预处理，得到预处理的微地震数据；
反演单元，用于根据所述振幅敏感矩阵和所述预处理的微地震数据中的观测幅值反演得到震源机制矩张量；
极性确定单元，用于根据所述振幅敏感矩阵和所述震源机制矩张量，确定理论预测极性。
所述预处理包括：去除坏道处理、带通滤波处理、振幅归一化处理以及静校正处理中的一种或多种。
所述反演采用如下公式：
M＝(ATA)-1ATU
式中，M表示震源机制矩张量，A表示振幅敏感矩阵，T表示矩阵的转置，(·)-1表示矩阵的逆，U表示观测幅值。
所述振幅敏感矩阵包括P波的振幅敏感矩阵和/或S波的振幅敏感矩阵。
所述震源位置确定模块包括：
成像单元，用于根据所述校正的振幅，确定成像函数；
发震时刻确定单元，用于根据所述成像函数，确定震源发震时刻；
震源位置确定单元，用于根据所述成像函数和所述震源发震时刻，确定震源位置。
所述发震时刻确定单元具体用于根据所述成像函数，确定检测函数；并根据所述检测函数确定震源发震时刻。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其特征在于，包括步骤：
根据取观测系统和目标区域，利用P波和S波速度模型确定理论走时表；
根据所述理论走时表和所述观测系统采集的微地震数据，确定理论预测极性；所述微地震数据包括：观测幅值；
采用所述理论预测极性对所述观测幅值进行校正，得到校正的幅值；
根据所述校正的幅值确定震源位置。
2.根据权利要求1所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其特征在于，所述根据取观测系统和目标区域，利用P波和S波速度模型确定理论走时表，包括：
根据取观测系统和目标区域确定微地震事件的定位成像范围及网格参数；其中，所述观测系统包括固定在地表面的若干个地震台站；
根据所述观测系统、所述定位成像范围以及所述网格参数，利用P波和S波速度模型确定理论走时表；所述理论走时表包括每个地震台站到成像网格点的理论走时。
3.根据权利要求2所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其特征在于，所述根据所述理论走时表和所述观测系统采集的微地震数据，确定理论预测极性，包括：
根据所述理论走时表，确定振幅敏感矩阵；
获取所述观测系统采集的微地震数据，并对所述观测系统采集的微地震数据进行预处理，得到预处理的微地震数据；
根据所述振幅敏感矩阵和所述预处理的微地震数据中的观测幅值反演得到震源机制矩张量；
根据所述振幅敏感矩阵和所述震源机制矩张量，确定理论预测极性。
4.根据权利要求3所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其特征在于，所述预处理包括：去除坏道处理、带通滤波处理、振幅归一化处理以及静校正处理中的一种或多种；
所述反演采用如下公式：
M＝(ATA)-1ATU
式中，M表示震源机制矩张量，A表示振幅敏感矩阵，T表示矩阵的转置，(·)-1表示矩阵的逆，U表示观测幅值。
5.根据权利要求3所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其特征在于，所述振幅敏感矩阵包括P波的振幅敏感矩阵和/或S波的振幅敏感矩阵。
6.根据权利要求2所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其特征在于，所述根据所述校正的幅值确定震源位置，包括：
根据所述校正的振幅，确定成像函数；
根据所述成像函数，确定震源发震时刻；
根据所述成像函数和所述震源发震时刻，确定震源位置。
7.根据权利要求6所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其特征在于，所述成像函数为：
Figure FDA0002701645780000021
其中，Istk(x,y,z,τ)表示成像函数，
Figure FDA0002701645780000022
表示第i个地震台站的校正的振幅，t表示波的初至时间，τ表示震源发震时刻，Ti(x,y,z)表示波的传播时间，∑表示求和符号，N表示地震台站的数量。
8.根据权利要求7所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其特征在于，所述根据所述成像函数，确定震源发震时刻，包括：
根据所述成像函数，确定检测函数；
根据所述检测函数确定震源发震时刻；
其中，所述检测函数为：
D(τ)＝max[Istk(x,y,z,τ)]Ω
其中，D(τ)表示检测函数，Ω表示目标区域成像空间范围，max(·)表示取最大值。
9.根据权利要求8所述的联合震源机制反演的地面微地震定位方法，其特征在于，所述震源位置为：
Figure FDA0002701645780000031
其中，L(x,y,z)表示震源位置，τ0表示震源发震时刻。
10.一种联合震源机制反演的地面微地震定位系统，其特征在于，包括：
走时表计算模块，用于根据取观测系统和目标区域，利用P波和S波速度模型确定理论走时表；
极性预测模块，用于根据所述理论走时表和所述观测系统采集的微地震数据，确定理论预测极性；所述微地震数据包括：观测幅值；
校正模块，用于采用所述理论预测极性对所述观测幅值进行校正，得到校正的幅值；
震源位置确定模块，用于根据所述校正的幅值确定震源位置。
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