CN112257565B - 一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统 - Google Patents

一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112257565B
CN112257565B CN202011126869.2A CN202011126869A CN112257565B CN 112257565 B CN112257565 B CN 112257565B CN 202011126869 A CN202011126869 A CN 202011126869A CN 112257565 B CN112257565 B CN 112257565B
Authority
CN
China
Prior art keywords
chi
hull distance
microseismic event
specifically
square
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011126869.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112257565A (zh
Inventor
朱校汲
翟明岳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
Original Assignee
North China Electric Power University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University filed Critical North China Electric Power University
Priority to CN202011126869.2A priority Critical patent/CN112257565B/zh
Publication of CN112257565A publication Critical patent/CN112257565A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112257565B publication Critical patent/CN112257565B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/02Preprocessing
    • G06F2218/04Denoising
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/08Feature extraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/12Classification; Matching

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明的实施例公开一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统,所述方法包括:步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S;步骤102求取Helmert矩阵;步骤103求取卡方临界点值;步骤104求取最大Hull距离;步骤105判断微震事件。

Description

一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统
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。
发明内容
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利用最大Hull距离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在最大Hull距离方面的差异,消除了背景噪声对事件检测性能的影响,提高了事件检测的精度。所提出的方法具有较好的鲁棒性,计算也较为简单。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法,包括:
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S;
步骤102求取Helmert矩阵,具体为:
Helmert矩阵记为H,其第i行第j列元素为hij,求取公式为:
Figure BDA0002733886810000021
其中:i=1,2,…,N为行序号;
j=1,2,…,N为列序号;
Figure BDA0002733886810000022
为所述信号序列S的第|n-K+1|N个元素;
sj为所述信号序列S的第j个元素;
N为所述信号序列S的长度;
步骤103求取卡方临界点值,具体为:卡方临界点值记为C0,生成公式为:
Figure BDA0002733886810000023
其中:
p=1-α为Hull距离置信度
α=0.005为卡方分布第一参数
υ=2N为卡方分布第二参数
Figure BDA0002733886810000024
表示参数为{p,υ}的卡方分布函数;
步骤104求取最大Hull距离,具体为:最大Hull距离记为h0,其求取公式为:
Figure BDA0002733886810000025
其中:
||H||Frobenus为H的Frobenus模;
Figure BDA0002733886810000026
表示参数为(1-2α,υ)的卡方分布函数;
Figure BDA0002733886810000027
表示参数为(1-0.5α,υ)的卡方分布函数;
步骤105判断微震事件,具体为:
如果所述最大Hull距离h0大于等于C0||H||Frobenus则检测到微震事件;否则未检测到微震事件。
一种利用最大Hull距离的微震事件检测系统,包括:
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S;
模块202求取Helmert矩阵,具体为:
Helmert矩阵记为H,其第i行第j列元素为hij,求取公式为:
Figure BDA0002733886810000031
其中:i=1,2,…,N为行序号;
j=1,2,…,N为列序号;
Figure BDA0002733886810000032
为所述信号序列S的第|n-K+1|N个元素;
sj为所述信号序列S的第j个元素;
N为所述信号序列S的长度;
模块203求取卡方临界点值,具体为:卡方临界点值记为C0,生成公式为:
Figure BDA0002733886810000033
其中:
p=1-α为Hull距离置信度
α=0.005为卡方分布第一参数
υ=2N为卡方分布第二参数
Figure BDA0002733886810000034
表示参数为{p,υ}的卡方分布函数;
模块204求取最大Hull距离,具体为:最大Hull距离记为h0,其求取公式为:
Figure BDA0002733886810000035
其中:
||H||Frobenus为H的Frobenus模;
Figure BDA0002733886810000036
表示参数为(1-2α,υ)的卡方分布函数;
Figure BDA0002733886810000037
表示参数为(1-0.5α,υ)的卡方分布函数;
模块205判断微震事件,具体为:
如果所述最大Hull距离h0大于等于C0||H||Frobenus则检测到微震事件;否则未检测到微震事件。
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利用最大Hull距离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在最大Hull距离方面的差异,消除了背景噪声对事件检测性能的影响,提高了事件检测的精度。所提出的方法具有较好的鲁棒性,计算也较为简单。
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为本发明的方法流程示意图;
图2为本发明的系统流程示意图;
图3为本发明的具体实施案例流程示意图。
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1一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法的流程示意图
图1为本发明一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法的流程示意图。如图1所示,所述的一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法具体包括以下步骤:
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S;
步骤102求取Helmert矩阵,具体为:
Helmert矩阵记为H,其第i行第j列元素为hij,求取公式为:
Figure BDA0002733886810000041
其中:i=1,2,…,N为行序号;
j=1,2,…,N为列序号;
Figure BDA0002733886810000051
为所述信号序列S的第|n-K+1|N
个元素;
sj为所述信号序列S的第j个元素;
N为所述信号序列S的长度;
步骤103求取卡方临界点值,具体为:卡方临界点值记为C0,生成公式为:
Figure BDA0002733886810000052
其中:
p=1-α为Hull距离置信度
α=0.005为卡方分布第一参数
υ=2N为卡方分布第二参数
Figure BDA0002733886810000053
表示参数为{p,υ}的卡方分布函数;
步骤104求取最大Hull距离,具体为:最大Hull距离记为h0,其求取公式为:
Figure BDA0002733886810000054
其中:
||H||Frobenus为H的Frobenus模;
Figure BDA0002733886810000055
表示参数为(1-2α,υ)的卡方分布函数;
Figure BDA0002733886810000056
表示参数为(1-0.5α,υ)的卡方分布函数;
步骤105判断微震事件,具体为:
如果所述最大Hull距离h0大于等于C0||H||Frobenus则检测到微震事件;否则未检测到微震事件。
图2一种利用最大Hull距离的微震事件检测系统的结构意图
图2为本发明一种利用最大Hull距离的微震事件检测系统的结构示意图。如图2所示,所述一种利用最大Hull距离的微震事件检测系统包括以下结构:
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S;
模块202求取Helmert矩阵,具体为:
Helmert矩阵记为H,其第i行第j列元素为hij,求取公式为:
Figure BDA0002733886810000057
其中:i=1,2,…,N为行序号;
j=1,2,…,N为列序号;
Figure BDA0002733886810000061
为所述信号序列S的第|n-K+1|N个元素;
sj为所述信号序列S的第j个元素;
N为所述信号序列S的长度;
模块203求取卡方临界点值,具体为:卡方临界点值记为C0,生成公式为:
Figure BDA0002733886810000062
其中:
p=1-α为Hull距离置信度
α=0.005为卡方分布第一参数
υ=2N为卡方分布第二参数
Figure BDA0002733886810000063
表示参数为{p,υ}的卡方分布函数;
模块204求取最大Hull距离,具体为:最大Hull距离记为h0,其求取公式为:
Figure BDA0002733886810000064
其中:
||H||Frobenus为H的Frobenus模;
Figure BDA0002733886810000065
表示参数为(1-2α,υ)的卡方分布函数;
Figure BDA0002733886810000066
表示参数为(1-0.5α,υ)的卡方分布函数;
模块205判断微震事件,具体为:
如果所述最大Hull距离h0大于等于C0||H||Frobenus则检测到微震事件;否则未检测到微震事件。
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:
步骤301获取按时间顺序采集的信号序列S;
步骤302求取Helmert矩阵,具体为:
Helmert矩阵记为H,其第i行第j列元素为hij,求取公式为:
Figure BDA0002733886810000067
其中:i=1,2,…,N为行序号;
j=1,2,…,N为列序号;
Figure BDA0002733886810000071
为所述信号序列S的第|n-K+1|N个元素;
sj为所述信号序列S的第j个元素;
N为所述信号序列S的长度;
步骤303求取卡方临界点值,具体为:卡方临界点值记为C0,生成公式为:
Figure BDA0002733886810000072
其中:
p=1-α为Hull距离置信度
α=0.005为卡方分布第一参数
υ=2N为卡方分布第二参数
Figure BDA0002733886810000073
表示参数为{p,υ}的卡方分布函数;
步骤304求取最大Hull距离,具体为:最大Hull距离记为h0,其求取公式为:
Figure BDA0002733886810000074
其中:
||H||Frobenus为H的Frobenus模;
Figure BDA0002733886810000075
表示参数为(1-2α,υ)的卡方分布函数;
Figure BDA0002733886810000076
表示参数为(1-0.5α,υ)的卡方分布函数;
步骤305判断微震事件,具体为:
如果所述最大Hull距离h0大于等于C0||H||Frobenus则检测到微震事件;否则未检测到微震事件。
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 (2)

1.一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法,其特征在于,包括:
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S;
步骤102求取Helmert矩阵,具体为:
Helmert矩阵记为H,其第i行第j列元素为hij,求取公式为:
Figure FDA0003353824540000011
其中:i=1,2,…,N为行序号;
j=1,2,…,N为列序号;
sj为所述信号序列S的第j个元素;
N为所述信号序列S的长度;
步骤103求取卡方临界点值,具体为:卡方临界点值记为C0,生成公式为:
Figure FDA0003353824540000012
其中:
p=1-α为Hull距离置信度
α=0.005为卡方分布第一参数
v=2N为卡方分布第二参数
Figure FDA0003353824540000013
表示参数为{p,v}的卡方分布函数;
步骤104求取最大Hull距离,具体为:最大Hull距离记为h0,其求取公式为:
Figure FDA0003353824540000014
其中:
||H||Frobenius为H的Frobenius模;
Figure FDA0003353824540000015
表示参数为(1-2α,v)的卡方分布函数;
Figure FDA0003353824540000016
表示参数为(1-0.5α,v)的卡方分布函数;
步骤105判断微震事件,具体为:
如果所述最大Hull距离h0大于等于C0||H||Frobenius则检测到微震事件;否则未检测到微震事件。
2.一种利用最大Hull距离的微震事件检测系统,其特征在于,包括:
模块201获取按时间顺序采集的信号序列S;
模块202求取Helmert矩阵,具体为:
Helmert矩阵记为H,其第i行第j列元素为hij,求取公式为:
Figure FDA0003353824540000021
其中:i=1,2,…,N为行序号;
j=1,2,…,N为列序号;
sj为所述信号序列S的第j个元素;
N为所述信号序列S的长度;
模块203求取卡方临界点值,具体为:卡方临界点值记为C0,生成公式为:
Figure FDA0003353824540000022
其中:
p=1-α为Hull距离置信度
α=0.005为卡方分布第一参数
v=2N为卡方分布第二参数
Figure FDA0003353824540000023
表示参数为{p,v}的卡方分布函数;
模块204求取最大Hull距离,具体为:最大Hull距离记为h0,其求取公式为:
Figure FDA0003353824540000024
其中:
||H||Frobenius为H的Frobenius模;
Figure FDA0003353824540000025
表示参数为(1-2α,v)的卡方分布函数;
Figure FDA0003353824540000026
表示参数为(1-0.5α,v)的卡方分布函数;
模块205判断微震事件,具体为:
如果所述最大Hull距离h0大于等于C0||H||Frobenius则检测到微震事件;否则未检测到微震事件。
CN202011126869.2A 2020-10-20 2020-10-20 一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统 Active CN112257565B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011126869.2A CN112257565B (zh) 2020-10-20 2020-10-20 一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011126869.2A CN112257565B (zh) 2020-10-20 2020-10-20 一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112257565A CN112257565A (zh) 2021-01-22
CN112257565B true CN112257565B (zh) 2021-12-31

Family

ID=74245138

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011126869.2A Active CN112257565B (zh) 2020-10-20 2020-10-20 一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112257565B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106405630A (zh) * 2016-10-10 2017-02-15 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 一种用于浅海区地震勘探的激震装置与方法
CN111107786A (zh) * 2017-07-31 2020-05-05 国立大学法人大阪大学 实际信号时间变动小波解析的应用

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10352145B2 (en) * 2011-03-11 2019-07-16 Schlumberger Technology Corporation Method of calibrating fracture geometry to microseismic events
US9261614B2 (en) * 2012-06-18 2016-02-16 Halliburton Energy Services, Inc. Statistics-based seismic event detection
US20140358510A1 (en) * 2013-05-29 2014-12-04 Chevron U.S.A. Inc. System and method for characterizing uncertainty in subterranean reservoir fracture networks
CN110361779B (zh) * 2019-07-14 2021-10-01 广东石油化工学院 一种基于卡方分布的微震事件检测方法和系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106405630A (zh) * 2016-10-10 2017-02-15 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 一种用于浅海区地震勘探的激震装置与方法
CN111107786A (zh) * 2017-07-31 2020-05-05 国立大学法人大阪大学 实际信号时间变动小波解析的应用

Also Published As

Publication number Publication date
CN112257565A (zh) 2021-01-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110146918B (zh) 基于分群的微震事件检测方法和系统
CN110146920B (zh) 基于幅值相对变化的微震事件检测方法和系统
CN110794456A (zh) 一种利用高斯模型的微震信号重构方法和系统
CN110361779B (zh) 一种基于卡方分布的微震事件检测方法和系统
CN110703319B (zh) 一种基于Khinchin-Einstein定理的微震事件检测方法和系统
CN112257565B (zh) 一种利用最大Hull距离的微震事件检测方法和系统
CN110703321B (zh) 一种利用字典理论的微震事件检测方法和系统
CN111596367A (zh) 一种利用子空间学习优化的微震信号重构方法和系统
CN111596362A (zh) 一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波方法和系统
CN110703324A (zh) 一种利用随机字典表示的微震事件检测方法和系统
CN110685665A (zh) 一种基于边界探测的微震事件检测方法和系统
CN110161560B (zh) 一种微震事件的检测方法和装置
CN111679321A (zh) 一种利用泛化梯度的微震信号重构方法和系统
CN111856563A (zh) 一种利用转换稀疏性的微震信号重构方法和系统
CN112394403B (zh) 一种利用边缘探测的微震事件检测方法和系统
CN110333530B (zh) 一种微震事件检测方法和系统
CN112257560B (zh) 一种利用累积相似性的微震事件检测方法和系统
CN110146919B (zh) 基于正交投影的微震事件检测方法和系统
CN110146921B (zh) 基于狄拉克分布概率的微震事件检测方法和系统
CN112180439A (zh) 一种利用凸函数优化的微震事件检测方法和系统
CN112162320A (zh) 一种利用相似时间窗口的微震事件检测方法和系统
CN111751884A (zh) 一种利用中心频率偏移的微震事件检测方法和系统
CN111596361A (zh) 一种利用局限点的微震信号滤波方法和系统
CN113281805A (zh) 一种利用中心频率偏移的微震事件检测方法和系统
CN110703323A (zh) 一种利用时频统计量的微震事件检测方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant