CN112748465B - 基于岩石特征的震源机制反演方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于岩石特征的震源机制反演方法及装置，涉及微地震监测的技术领域，先采集目标监测区域的微地震信号；然后基于目标关系模型，预测与微地震信号对应的目标岩石特征；最后基于目标岩石特征反演目标监测区域内破裂事件发生的震源机制。本发明通过采集目标监测区域的微地震信号的方式可以保证反演震源机制所用数据的真实性，通过根据目标关系模型预测与微地震信号对应的目标岩石特征的方式，可以得到目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征，该岩石特征可以避免震源机制的多解性，进而得到真实、有效且唯一的震源机制。
Description
技术领域
本发明涉及微地震监测技术领域，尤其是涉及一种基于岩石特征的震源机制反演方法及装置。
背景技术
在微地震监测过程中，无论是为了监测水力压裂情况，还是为了保障二氧化碳在注入过程中运移与封存的稳定性，都会采集地下储层等介质由于被破坏原生应力平衡而产生的破裂信号，进而反演震源机制。然而现有的震源机制反演方法只是在实验中进行模拟，且模拟结果具有多解性，因此现有技术面临震源机制具有多解性，且无法进一步得到真实、有效的震源机制的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于岩石特征的震源机制反演方法及装置，以缓解现有技术中存在的模拟结果具有多解性，无法得到真实、有效的震源机制的技术问题。
第一方面，本发明提供的一种基于岩石特征的震源机制反演方法，其中，包括：采集目标监测区域的微地震信号；基于预先构建好的目标关系模型，预测与所述微地震信号对应的目标岩石特征；其中，所述目标关系模型为岩石特征和微地震信号之间的对应关系，所述目标岩石特征为所述目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征；基于所述目标岩石特征反演所述目标监测区域内破裂事件发生的震源机制。
进一步的，所述方法还包括：获取样本区域的岩石样本，并根据所述岩石样本确定岩石特征样本；其中，所述样本区域包括：所述目标监测区域和/或非目标监测区域；基于所述岩石样本进行三轴应力实验，生成声发射信号样本；采集所述样本区域的微地震信号样本，并基于所述微地震信号样本、所述声发射信号样本和所述岩石特征样本，构建所述目标关系模型。
进一步的，基于所述微地震信号样本、所述声发射信号样本和所述岩石特征样本，构建所述目标关系模型，包括：基于所述岩石特征样本和所述声发射信号样本，利用第一目标深度学习网络建立第一关系模型；其中，所述第一关系模型为岩石特征与声发射信号之间的关系模型；基于所述微地震信号样本和所述声发射信号样本，利用第二目标深度学习网络建立第二关系模型；其中，所述第二关系模型为微地震信号与所述声发射信号之间的关系模型；基于所述第一关系模型和所述第二关系模型，构建所述目标关系模型。
进一步的，所述岩石特征包括：岩石物性参数和/或岩石力学参数；其中，所述岩石物性参数包括以下至少之一：密度，孔隙度，渗透率，磁性和电阻率，所述力学参数包括以下至少之一：泊松比、杨氏模量、拉梅常数、抗拉强度、抗张强度和纵横波速度。
进一步的，所述方法还包括：在基于所述岩石样本进行三轴应力实验的过程中，还生成与所述岩石样本对应的岩石破裂机制。
进一步的，所述方法还包括：根据所述震源机制，判定是否需要进行预警；若是，则通过与所述震源机制对应的预警机制进行预警。
进一步的，所述方法还包括：在构建所述目标关系模型的过程中，加入随机生成的模拟干扰信号。
第二方面，本发明提供的一种基于岩石特征的震源机制反演装置，其中，包括：采集单元，用于采集目标监测区域的微地震信号；预测单元，用于基于预先构建好的目标关系模型，预测与所述微地震信号对应的目标岩石特征；其中，所述目标关系模型为岩石特征和微地震信号之间的对应关系，所述目标岩石特征为所述目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征；反演单元，用于基于所述目标岩石特征反演所述目标监测区域内破裂事件发生的震源机制。
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现的所述的基于岩石特征的震源机制反演方法的步骤。
第四方面，本发明还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其中，所述程序代码使所述处理器执行所述的基于岩石特征的震源机制反演方法。
本发明提供的一种基于岩石特征的震源机制反演方法及装置，包括：先采集目标监测区域的微地震信号；然后基于目标关系模型，预测与微地震信号对应的目标岩石特征；最后基于目标岩石特征反演目标监测区域内破裂事件发生的震源机制。本发明通过采集目标监测区域的微地震信号的方式可以保证反演震源机制所用数据的真实性，通过根据目标关系模型预测与微地震信号对应的目标岩石特征的方式，可以得到目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征，该岩石特征可以避免震源机制的多解性，进而得到真实、有效且唯一的震源机制。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例提供的一种基于岩石特征的震源机制反演方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的另一种基于岩石特征的震源机制反演方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的再一种基于岩石特征的震源机制反演方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种基于岩石特征的震源机制反演装置的结构示意图。
图标：
11-采集单元；12-预测单元；13-反演单元。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
目前现有的震源机制反演方法是在实验中仅利用GCTS三轴压力仪进行模拟，由于该震源机制反演方法并未与实际采集到的微地震信号进行关联，因此其模拟结果具有多解性，因此现有技术面临震源机制具有多解性，且无法进一步得到真实、有效的震源机制的技术问题。
基于此，本发明实施例提供了一种基于岩石特征的震源机制反演方法及装置，通过采集目标监测区域的微地震信号的方式可以保证反演震源机制所用数据的真实性，通过根据目标关系模型预测与微地震信号对应的目标岩石特征的方式，可以得到目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征，该岩石特征可以避免震源机制的多解性，进而得到真实、有效且唯一的震源机制。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种基于岩石特征的震源机制反演方法进行详细描述。
实施例1：
根据本发明实施例，提供了一种基于岩石特征的震源机制反演方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1为本发明实施例提供的一种基于岩石特征的震源机制反演方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S101，采集目标监测区域的微地震信号。在本实施例中，上述目标监测区域的定义可以根据实际情况进行确定，例如，目标监测区域可以指二氧化碳等气体的封存区域，也可以指水力压裂所在的区域。需要注意的是，本实施例对采集微地震信号的方式不做具体限定。上述微地震信号可以扩展为深部天然地震的地震信号，由于深部天然地震在深部岩心的地震信号不易直接采集，因此在采集深部天然地震的地震信号时，可以采集深部天然地震在岩石表面的地震信号。
步骤S102，基于预先构建好的目标关系模型，预测与微地震信号对应的目标岩石特征。其中，目标关系模型为岩石特征和微地震信号之间的对应关系，目标岩石特征为目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征。
步骤S103，基于目标岩石特征反演目标监测区域内破裂事件发生的震源机制。
本发明实施例提供的一种基于岩石特征的震源机制反演方法，通过采集目标监测区域的微地震信号的方式可以保证反演震源机制所用数据的真实性，通过根据目标关系模型预测与微地震信号对应的目标岩石特征的方式，可以得到目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征，该岩石特征可以避免震源机制的多解性，进而得到真实、有效且唯一的震源机制。
在一个可选的实施例中，岩石特征包括：岩石物性参数和/或岩石力学参数；其中，岩石物性参数包括以下至少之一：密度，孔隙度，渗透率，磁性和电阻率，力学参数包括以下至少之一：泊松比、杨氏模量、拉梅常数、抗拉强度、抗张强度和纵横波速度。
在一个可选的实施例中，如图2所示，在步骤S102之前执行下述步骤S104～步骤S106：
步骤S104，获取样本区域的岩石样本，并根据岩石样本确定岩石特征样本。其中，样本区域包括：目标监测区域和/或非目标监测区域；
步骤S105，基于岩石样本进行三轴应力实验，生成声发射信号样本。
步骤S106，采集样本区域的微地震信号样本，并基于微地震信号样本、声发射信号样本和岩石特征样本，构建目标关系模型。
由于波形是携带时间、峰-峰值以及Y值的数据，而信号生成的只有Y值，因此为了丰富数据内容，可以将声发射信号替换为声发射波形。由于实验室生成的声发射波形样本与微地震信号样本都是因岩石破裂产生，因此两者存在一定的相关性，且不同岩石特征的岩石样本在破裂时具有不同的波形特征。
在执行步骤S105的过程中，本实施例还可以生成与岩石样本对应的岩石破裂机制。
在构建好目标关系模型之后，如图3所示，一方面，利用深度学习构建的目标关系模型和现场采集到的微地震信号可以预测出岩石特征，进而反演出震源机制；然后根据第二关系模型可以预测出声发射信号；另一方面，三轴应力实验可以产生岩石破裂机制。
当样本区域为地下地层时，三轴应力实验能够在模拟地下地层所处的环境(例如：高温高压)下，获得不同岩石样本的基本应力参数(即上述力学参数)与时间的关系。进一步的，岩石样本的基本应力参数以及所处的环境，均与其破裂的失稳前兆有一定的关系，主要表现为不同的基本应力参数与时间的曲线关系。岩石样本在破裂泄压后产生裂缝形态。一般情况下，不同的岩石破裂机制会导致多种样式的裂缝形态。本实施例可以通过传感器接收不同特征的声发射波形样本，进而可以根据声发射波形样本以及P波到时的差异实现裂缝在岩石样本中的内部定位，也可以确定岩石破裂机制(如：剪切、拉张等)与声发射波形之间的对应关系，其中声发射波形的主要特征为接收极性、P波能量与时频信息。
在一个可选的实施例中，本申请可以利用深度学习预测岩石特征与为微地震信号之间的关联关系，其中，微地震信号可以以微震波形的形式出现。步骤S106中基于微地震信号样本、声发射信号样本和岩石特征样本，构建目标关系模型，包括以下步骤S201～步骤S203：
步骤S201，基于岩石特征样本和声发射信号样本，利用第一目标深度学习网络建立第一关系模型。其中，第一关系模型为岩石特征与声发射信号之间的关系模型。
步骤S202，基于微地震信号样本和声发射信号样本，利用第二目标深度学习网络建立第二关系模型。其中，第二关系模型为微地震信号与声发射信号之间的关系模型。本实施例可以确定声发射信号与微地震信号之间的关系模型，确定该关系模型的理由如下：其一可以用于指导震源机制的研究，其二可以进一步指导岩石特征的分析，例如，盖层破裂的岩石特征区别于储层破裂的岩石特征。
本发明实施例可以指导震源机制的反演唯一解，获得微地震事件发生的破裂位置的具体破裂特征(即岩石特征)，尤其在二氧化碳封存预警项目中有重要意义，本实施例可以区分储层内部扩散破裂和盖层破裂的区别，不同地层破裂对应不同的效果，其中盖层破裂容易导致二氧化碳向其他地层扩散，而储层内部扩散破裂能够增加二氧化碳封存的应力稳定状态。因此本实施例根据实际采集到的微地震信号可以确定出微地震事件的破裂类型，进而反演出唯一的震源机制。
步骤S203，基于第一关系模型和第二关系模型，构建目标关系模型。在构建目标关系模型的过程中，加入随机生成的模拟干扰信号，用于提高目标关系模型的可靠性。
在实际应用中，若将二氧化碳注入并封存在目标监测区域，为了顺应节能减排政策，在二氧化碳注入封存的过程中需要尽量避免发生破裂以防止造成气体逃逸，影响生态环境，建立岩石特征-声发射波形-实际采集到的微震波形三者之间的关系，能够针对二氧化碳注入封存过程中发生的微地震事件进行有效的震源机制分析。该震源机制包括但不限于：震源位置和矩张量矩阵。
在微地震监测过程中，无论是为了防止水力压裂，还是保证在二氧化碳注入过程中运移与封存的稳定性，均会采集到地下储层等介质由于被破坏原生应力平衡而产生的破裂信号(即微地震信号)。该微地震信号本质与气枪主动源、天然地震信号类似，可以根据波动传播经过不同的地层构造介质，以使反射和直达的P波和S波的表现各有不同。微地震信号监测采集主要用于研究直达波的信号特征。地下岩石在有限空间内的失稳破裂主要与震源的辐射方式(例如：双力偶DC、各向同性ISO、补偿线性向量偶极CLVD)相关。岩石破裂机制，即是一定规模的岩石单元在微地震事件发生的破裂处的力学过程。而震源机制是分析微地震波形(微地震信号)产生的直接影响，有助于分析破裂处岩石的运动特点和应力分布关系。
通过上述样本数据分析，在给出的岩石特征样本、其对应的声发射信号样本，以及对应的微地震信号样本的基础上，通过深度学习网络可以建立岩石特征与声发射信号之间的关系模型，声发射信号与微地震信号之间的关系模型，进而可以预测得到深层介质破裂的震源机制，由于破裂处的位置信息更大程度上与接收到时有关，因此本实施例在反演震源机制时，不仅依靠声发射波形，还根据微震波形的特征(例如：极性，振幅和相位)对比不同岩石样本的波形特征，可以更加细化震源机制的差异，极大程度上避免了多解性。
在一个可选的实施例中，在步骤S103之后，方法还包括以下步骤S301～步骤S302：
步骤S301，根据震源机制，判定是否需要进行预警；
步骤S302，若是，则通过与震源机制对应的预警机制进行预警。
本实施例可以建立健全的预警机制，进而实现对一系列应用的预警，例如：矿山突水预警，岩石破裂预警，注水及气体封存预警等。需要注意的是，不同的岩石样本可以对应着不同的预警区间。
本实施例的整个技术方案可以描述为以下5个步骤：步骤1，测量不同岩石样本(例如储层的岩石样品和盖层的岩石样品)的岩石特征，例如：密度、P波速度、S波速度、弹性模量、拉梅常数μ和泊松比；步骤2，对不同岩石样本分别进行声发射实验，并对微震波形的特征进行分析；步骤3，根据深度学习构建微震波形与岩石特征的关系模型，在构建的过程中加入模拟信号和随机样本作为干扰，验证该关系模型的可靠性；步骤4，以实际采集到的微地震信号作为样本，预测造成实际微地震事件的岩石特征，进而反演震源机制；步骤5，根据岩石特征判断目标监测区域内岩石的所属类型在储层组成的位置，根据岩石破裂机制预测岩石破裂情况，可以判断出可能发生的裂缝形态。
实施例2：
本发明实施例提供了一种基于岩石特征的震源机制反演装置，该基于岩石特征的震源机制反演装置主要用于执行实施例1上述内容所提供的基于岩石特征的震源机制反演方法，以下对本发明实施例提供的基于岩石特征的震源机制反演装置做具体介绍。
图4为本发明实施例提供的一种基于岩石特征的震源机制反演装置的结构示意图。如图4所示，该基于岩石特征的震源机制反演装置，主要包括：采集单元11，预测单元12和反演单元13，其中：
采集单元11，用于采集目标监测区域的微地震信号；
预测单元12，用于基于预先构建好的目标关系模型，预测与微地震信号对应的目标岩石特征；其中，目标关系模型为岩石特征和微地震信号之间的对应关系，目标岩石特征为目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征；
反演单元13，用于基于目标岩石特征反演目标监测区域内破裂事件发生的震源机制。
本发明提供的一种基于岩石特征的震源机制反演装置，通过采集目标监测区域的微地震信号的方式可以保证反演震源机制所用数据的真实性，通过根据目标关系模型预测与微地震信号对应的目标岩石特征的方式，可以得到目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征，该岩石特征可以避免震源机制的多解性，进而得到真实、有效且唯一的震源机制。
可选地，所述装置还包括：
获取单元，用于获取样本区域的岩石样本，并根据岩石样本确定岩石特征样本；其中，样本区域包括：目标监测区域和/或非目标监测区域；
生成单元，用于基于岩石样本进行三轴应力实验，生成声发射信号样本；
采集构建单元，用于采集样本区域的微地震信号样本，并基于微地震信号样本、声发射信号样本和岩石特征样本，构建目标关系模型。
可选地，采集构建单元包括第一建立模块、第二建立模块和构建模块，其中：
第一建立模块，用于基于岩石特征样本和声发射信号样本，利用第一目标深度学习网络建立第一关系模型；其中，第一关系模型为岩石特征与声发射信号之间的关系模型；
第二建立模块，用于基于微地震信号样本和声发射信号样本，利用第二目标深度学习网络建立第二关系模型；其中，第二关系模型为微地震信号与声发射信号之间的关系模型；
构建模块，用于基于第一关系模型和第二关系模型，构建目标关系模型。
可选地，岩石特征包括：岩石物性参数和/或岩石力学参数；其中，岩石物性参数包括以下至少之一：密度，孔隙度，渗透率，磁性和电阻率，力学参数包括以下至少之一：泊松比、杨氏模量、拉梅常数、抗拉强度、抗张强度和纵横波速度。
可选地，生成单元，用于在基于岩石样本进行三轴应力实验的过程中，还生成与岩石样本对应的岩石破裂机制。
可选地，本实施例还包括判断单元和预警单元，其中：
判断单元，用于根据震源机制，判定是否需要进行预警；
预警单元，用于若是，则通过与震源机制对应的预警机制进行预警。
可选地，构建单元还用于在构建目标关系模型的过程中，加入随机生成的模拟干扰信号。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在一个可选的实施例中，本实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法实施例方法的步骤。
在一个可选的实施例中，本实施例还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其中，所述程序代码使所述处理器执行上述方法实施例方法。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本实施例的描述中，需要说明的是，术语“中”、“上”、“内”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本实施例的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于岩石特征的震源机制反演方法，其特征在于，包括：
采集目标监测区域的微地震信号；
基于预先构建好的目标关系模型，预测与所述微地震信号对应的目标岩石特征；其中，所述目标关系模型为岩石特征和微地震信号之间的对应关系，所述目标岩石特征为所述目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征；
基于所述目标岩石特征反演所述目标监测区域内破裂事件发生的震源机制；
其中，所述方法还包括：
获取样本区域的岩石样本，并根据所述岩石样本确定岩石特征样本；其中，所述样本区域包括：所述目标监测区域和/或非目标监测区域；
基于所述岩石样本进行三轴应力实验，生成声发射信号样本；
采集所述样本区域的微地震信号样本，并基于所述微地震信号样本、所述声发射信号样本和所述岩石特征样本，构建所述目标关系模型；
其中，基于所述微地震信号样本、所述声发射信号样本和所述岩石特征样本，构建所述目标关系模型，包括：
基于所述岩石特征样本和所述声发射信号样本，利用第一目标深度学习网络建立第一关系模型；其中，所述第一关系模型为岩石特征与声发射信号之间的关系模型；
基于所述微地震信号样本和所述声发射信号样本，利用第二目标深度学习网络建立第二关系模型；其中，所述第二关系模型为微地震信号与所述声发射信号之间的关系模型；
基于所述第一关系模型和所述第二关系模型，构建所述目标关系模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述岩石特征包括：岩石物性参数和/或岩石力学参数；其中，所述岩石物性参数包括以下至少之一：密度，孔隙度，渗透率，磁性和电阻率，所述力学参数包括以下至少之一：泊松比、杨氏模量、拉梅常数、抗拉强度、抗张强度和纵横波速度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在基于所述岩石样本进行三轴应力实验的过程中，还生成与所述岩石样本对应的岩石破裂机制。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述震源机制，判定是否需要进行预警；
若是，则通过与所述震源机制对应的预警机制进行预警。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在构建所述目标关系模型的过程中，加入随机生成的模拟干扰信号。
6.一种基于岩石特征的震源机制反演装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于采集目标监测区域的微地震信号；
预测单元，用于基于预先构建好的目标关系模型，预测与所述微地震信号对应的目标岩石特征；其中，所述目标关系模型为岩石特征和微地震信号之间的对应关系，所述目标岩石特征为所述目标监测区域内破裂事件发生的岩石特征；
反演单元，用于基于所述目标岩石特征反演所述目标监测区域内破裂事件发生的震源机制；
其中，所述装置还包括：
获取单元，用于获取样本区域的岩石样本，并根据所述岩石样本确定岩石特征样本；其中，所述样本区域包括：所述目标监测区域和/或非目标监测区域；
生成单元，用于基于所述岩石样本进行三轴应力实验，生成声发射信号样本；
采集构建单元，用于采集所述样本区域的微地震信号样本，并基于所述微地震信号样本、所述声发射信号样本和所述岩石特征样本，构建所述目标关系模型；
其中，采集构建单元包括：
第一建立模块，用于基于所述岩石特征样本和所述声发射信号样本，利用第一目标深度学习网络建立第一关系模型；其中，所述第一关系模型为岩石特征与声发射信号之间的关系模型；
第二建立模块，用于基于所述微地震信号样本和所述声发射信号样本，利用第二目标深度学习网络建立第二关系模型；其中，所述第二关系模型为微地震信号与所述声发射信号之间的关系模型；
构建模块，用于基于所述第一关系模型和所述第二关系模型，构建所述目标关系模型。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，处理器执行计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
8.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
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| CN115373029B (zh) * | 2022-10-25 | 2023-01-31 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 基于深度学习的实时微地震震源机制计算方法及系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105093274A (zh) * | 2014-05-07 | 2015-11-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种水力压裂裂缝震源机制的反演方法及系统 |
| CN105891884A (zh) * | 2016-06-28 | 2016-08-24 | 中国石油大学(北京) | 一种微地震震源机制反演方法及装置 |
| CN108873063A (zh) * | 2017-05-16 | 2018-11-23 | 大庆市弘洋石油科技开发有限公司 | 一种微地震矩张量反演的方法及装置 |
| CN109212597A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-01-15 | 中国矿业大学(北京) | 基于深度信念网络和扫描叠加的微震源自动定位方法 |
| CN110907991A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-24 | 重庆大学 | 基于数据场势值的震源定位方法、系统及可读存储介质 |
| CN111027452A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-17 | 中国矿业大学(北京) | 基于深度神经网络的微震信号到时和震相识别方法及系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170254909A1 (en) * | 2016-03-02 | 2017-09-07 | Microseismic, Inc. | Method for determining maximum horizontal stress magnitude and direction using microseismic derived fracture attributes and its application to evaluating hydraulic fracture stimulation induced stress changes |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105093274A (zh) * | 2014-05-07 | 2015-11-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种水力压裂裂缝震源机制的反演方法及系统 |
| CN105891884A (zh) * | 2016-06-28 | 2016-08-24 | 中国石油大学(北京) | 一种微地震震源机制反演方法及装置 |
| CN108873063A (zh) * | 2017-05-16 | 2018-11-23 | 大庆市弘洋石油科技开发有限公司 | 一种微地震矩张量反演的方法及装置 |
| CN109212597A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-01-15 | 中国矿业大学(北京) | 基于深度信念网络和扫描叠加的微震源自动定位方法 |
| CN111027452A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-17 | 中国矿业大学(北京) | 基于深度神经网络的微震信号到时和震相识别方法及系统 |
| CN110907991A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-24 | 重庆大学 | 基于数据场势值的震源定位方法、系统及可读存储介质 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| Full-waveform event location and moment tensor inversion;Chris Willacy et al.;《GEOPHYSICS》;20190430;第84卷(第2期);第KS39-KS57页 * |
| SC-PSNET: A deep neural network for automatic P- and S-phase detection and arrival-time picker using 1 C recordings;Jing Zheng et al.;《GEOPHYSICS》;20200831;第85卷(第4期);第U87-U98页 * |
| 微地震震源机制研究进展;李晗等;《中国科学：地球科学》;20200922;第51卷(第3期);第326-334页 * |
| 水力压裂微地震监测的震源机制反演方法应用研究;朱海波等;《石油物探》;20140930;第53卷(第5期);第556-561页 * |
| 水力压裂诱发的剪张型微地震震源机制矩张量反演方法;唐杰等;《石油地球物理勘探》;20190831;第54卷(第4期);第826-831页 * |
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