CN114781424B

CN114781424B - 一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法、装置和设备

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Publication number: CN114781424B
Application number: CN202210128266.9A
Authority: CN
Inventors: 胡晓东; 黄国鹏; 周福建; 李昕桐; 罗英浩; 涂志勇; 梁天博; 李奔; 曲鸿雁; 姚二冬; 王博; 刘雄飞; 杨凯; 左洁
Original assignee: China University of Petroleum Beijing
Current assignee: China University of Petroleum Beijing
Priority date: 2022-02-11
Filing date: 2022-02-11
Publication date: 2023-04-18
Anticipated expiration: 2042-02-11
Also published as: CN114781424A

Abstract

本文提供了一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法、装置和设备，其中方法包括：采用参考小波对水力压裂模拟压力信号进行小波分解，确定水力压裂模拟信号的识别层次；根据不同小波基对水力压裂模拟压力信号在识别层次下的响应特征，选择满足预设条件的小波基；采用满足预设条件的小波基对实际水力压裂信号进行小波分解，得到在不同分解层次下的能量曲线；根据不同分解层次下的能量曲线，确定实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件。本文提供的方法对识别层次进行优选，进而实现了对小波基的优选；采用优选出的小波基对实际水力压裂信号进行分解以实现对地层事件和施工事件的分析和解释，方法准确性高、成本低廉，适于推广。

Description

一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法、装置和设备

技术领域

本文涉及水力压裂分析技术领域，尤其是一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法、装置和设备。

背景技术

为了实现非常规资源的高效开发，针对非常规储层开展水力压裂已经成为一个共识。而由于储层深处地下几百米甚至上千米，井下事件往往是“看不见、摸不着”的。因此，如何对水力压裂施工过程中的井下事件进行诊断，以及对最终的水力压裂效果进行评估是极其重要的。

现有的对水力压裂的诊断方法主要有两种：一种为以Nolte-Smith为代表的解析式的方法，但由于非常规储层低孔、低渗以及严重的非均质性，这种方式得到的结果往往与实际严重不符。另一种是以微地震、光纤技术等为代表的新型诊断技术，但这种方式往往造价昂贵，不适合大规模的开展。因此，快速、准确且价格低廉的小波分析诊断技术开始逐渐出现。但由于非常规储层的地层特征及现场施工复杂，对于现场实际施工曲线，可能影响压力波动的因素众多，小波分析诊断技术中小波基的选择及识别层次的选择仍没有一个定论，井下裂缝扩展事件与流体流动在压力曲线上的响应机制尚不清晰。

有鉴于此，本文旨在提供一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法、装置和设备，通过对小波基、识别层次的选择和多种影响因素对比，实现对水力压裂施工曲线的分析与解释。

发明内容

针对现有技术的上述问题，本文的目的在于提供一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法、装置和设备，以解决现有技术中对实际水力压裂施工中事件的诊断不能兼顾准确性和低成本的问题。

为了解决上述技术问题，本文的具体技术方案如下：

第一方面，本文提供一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法，包括：

采用参考小波对水力压裂模拟压力信号进行小波分解，确定所述水力压裂模拟信号的识别层次；

根据不同小波基对所述水力压裂模拟压力信号在识别层次下的响应特征，选择满足预设条件的小波基；

采用满足预设条件的小波基对实际水力压裂信号进行小波分解，得到在不同分解层次下的能量曲线；

根据不同分解层次下的能量曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件。

具体地，所述水力压裂模拟压力信号包括至少一个模拟地层事件和至少一个模拟施工事件。

具体地，所述采用参考小波对水力压裂模拟压力信号进行小波分解，确定最佳分解层次，包括：

采用参考小波将所述水力压裂模拟压力信号分解直至最大分解层次；

获取所述水力压裂模拟压力信号在各分解层次下的能量随时间变化曲线；

确定所述能量随时间变化曲线中与所述模拟地层事件和所述模拟施工事件相对应的响应特征；

根据所述响应特征，确定所述水力压裂模拟信号的识别层次。

进一步地，所述根据不同小波基对所述水力压裂模拟压力信号在所述识别层次下的响应特征，选择满足预设条件的小波基，包括：

获取所述水力压裂模拟压力信号在所述识别层次下的，与各小波基相对应的能量随时间变化曲线；

确定各小波基的能量随时间变化曲线中，与所述模拟地层事件相对应的第一峰值能量，和与所述模拟施工事件相对应的第二峰值能量；

根据所述第一峰值能量和所述第二峰值能量，确定满足预设条件的小波基。

优选地，所述根据所述第一峰值能量和所述第二峰值能量，确定满足预设条件的小波基，包括：

对所述第一峰值能量和所述第二峰值能量进行加权计算，得到各小波基对应的筛选得分；

选择所述筛选得分大于预设筛选阈值的小波基为满足预设条件的小波基。

具体地，所述实际水力压裂信号包括压力信号、排量信号和加砂信号，所述根据在不同分解层次下的能量曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件，包括：

采用满足预设条件的小波基对所述压力信号、所述排量信号和所述加砂信号分别分解至最大分解层次；

获取所述压力信号在各分解层次下的能量随时间变化的第一曲线、所述排量信号在各分解层次下的能量随时间变化的第二曲线和所述加砂信号在各分解层次下的能量随时间变化的第三曲线；

根据所述第一曲线、所述第二曲线和所述第三曲线，确定所述实际水力压裂信号的识别层次；

根据所述识别层次下的第一曲线、第二曲线和第三曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件。

进一步地，所述根据所述识别层次下的第一曲线、第二曲线和第三曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件，包括：

当所述第一曲线中某一时间节点存在响应特征，而所述第二曲线和所述第三曲线中所述某一时间节点均不存在响应特征时，所述响应特征对应的事件为地层事件；

否则，所述响应特征对应的事件为施工事件。

第二方面，本文提供一种基于小波分解的水力压裂信号分析装置，包括：

确定模块，用于采用参考小波对水力压裂模拟压力信号进行小波分解，确定所述水力压裂模拟信号的识别层次；

选择模块，用于根据不同小波基对所述水力压裂模拟压力信号在所述识别层次下的分解响应特征，选择满足预设条件的小波基；

分解模块，用于采用满足预设条件的小波基对实际水力压裂信号进行进行小波分解，得到在不同分解层次下的能量曲线；

事件确定模块，用于根据不同分解层次下的能量曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件。

第三方面，本文提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述技术方案所述的方法。

第四方面，本文提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述技术方案所述的方法。

采用上述技术方案，本文所述一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法、装置和设备，通过水力压裂模拟压力信号对识别层次进行优选，进而在识别层次的基础上对小波基进行优选；将优选出的小波基引入到实际水力压裂信号中的分解中，根据在不同分解层次下得到的能量曲线确定出实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件，实现了对不同事件的分析和解释。

为让本文的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本文实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本文的一些实施例，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示出了本文实施例提供的一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法的步骤示意图；

图2示出了本文实施例中所述水力压裂模拟压力信号的示意图；

图3示出了本文实施例中确定水力压裂模拟信号的识别层次的步骤示意图；

图4(a)至图4(f)示出了水力压裂模拟压力信号在第一分解层次至第六分解层次下的能量随时间的变化曲线；

图5示出了本文实施例中选择满足预设条件的小波基的步骤示意图；

图6示出了三种不同类型的小波基对水力压裂模拟压力信号进行第一层次的小波分解后得到的能量随时间变化曲线；

图7示出了本文实施例中确定实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件的步骤示意图；

图8示出了本文实施例中所述实际水力压裂信号的示意图；

图9示出了在第7分解层次下的压力信号、排量信号和加砂信号的能量随时间的变化曲线图；

图10示出了第8分解层次下的压力信号、排量信号和加砂信号的能量随时间的变化曲线图；

图11示出了第9分解层次下的压力信号、排量信号和加砂信号的能量随时间的变化曲线图；

图12示出了对同一实际水力压裂信号微地震方法识别的事件与基于小波分解的水力压裂信号分析方法识别的事件的对比；

图13示出了本文实施例提供的一种基于小波分解的水力压裂信号分析装置的结构示意图；

图14示出了本文实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

附图符号说明：

1310、确定模块；

1320、选择模块；

1330、分解模块；

1340、事件确定模块；

1402、计算机设备；

1404、处理器；

1406、存储器；

1408、驱动机构；

1410、输入/输出模块；

1412、输入设备；

1414、输出设备；

1416、呈现设备；

1418、图形用户接口；

1420、网络接口；

1422、通信链路；

1424、通信总线。

具体实施方式

下面将结合本文实施例中的附图，对本文实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本文一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文中的实施例，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，都属于本文保护的范围。

需要说明的是，本文的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本文的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

水力压裂一般是指利用地面高压泵，通过井筒向油层挤注具有较高粘度的压裂液，当注入的压裂液在井底油层上形成的压力超过井底附近油层岩石的破裂压力时，油层将被压开并产生可供天然气或石油逸散的裂缝。这时，继续不停地向油层挤注压裂液，裂缝就会继续向油层内部扩张。在水力压裂过程中需记录压力随时间的变化，以对破裂压力、关泵压力和破裂方位等进行计算，从而实现对水力压裂效果的准确评估。但水力压裂施工过程中的井下事件，例如，水力压裂形成的裂缝与天然裂缝相遇的事件，是发生在储层深处底下几百米甚至上千米的位置，现有的事件诊断方法难以兼顾准确性和低成本。

为了解决上述问题，本文实施例提供了一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法，能够通过对小波基、识别层次的选择，和对水力压裂过程中的多种影响因素进行分析，实现对水力压裂施工曲线中不同事件的分析和解释。图1是本文实施例提供的一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法的步骤示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。具体的如图1所示，所述方法可以包括：

S110：采用参考小波对水力压裂模拟压力信号进行小波分解，确定所述水力压裂模拟信号的识别层次。

本说明书实施例中，所述水力压裂模拟压力信号通过对构建的地层模型进行水力压裂模拟实验获得，所构建的地层模型为含有至少一条模拟天然裂缝的二维均值有限元模型。如图2所示为所述水力压裂模拟压力信号的示意图，即在水力压裂模拟实验过程中记录的井底压力随时间的变化曲线；并记录水力压裂模拟实验产生的模拟水力裂缝与各模拟天然裂缝的相遇时间及停泵时间等，除此之外，还可以计算模拟水力裂缝与各模拟天然裂缝的接触角等数据。从而，使得所述水力压裂模拟压力信号包括至少一个模拟地层事件和至少一个模拟施工事件，其中，模拟地层事件即包括模拟水力裂缝与模拟天然裂缝的相遇事件，模拟施工事件即包括停泵事件。

示例性的，本说明书实施例中，所述参考小波可以是Daubechies小波(即多贝西小波，一般简写为dbN，N是小波的阶数)，当然也可以是其他类型的小波，例如Symlet小波(一般简写为symN)、Coiflet小波(一般简写为coifN)等。

所述识别层次为所述参考小波对所述水力压裂模拟压力信号进行不同分解层次的分解中，识别效果最优的或较优的层次。

S120：根据不同小波基对所述水力压裂模拟压力信号在所述识别层次下的响应特征，选择满足预设条件的小波基。

S130：采用满足预设条件的小波基对实际水力压裂信号进行小波分解，得到在不同分解层次下的能量曲线。

所述实际水力压裂信号即为实际水力压裂施工过程中采集到的信号。由于实际施工过程中，除了向油层挤注压裂液以外，为了保持压开的裂缝处于张开状态，还需向油层挤入带有支撑剂(通常石英砂)的携砂液，即加砂作业，石英砂使裂缝继续向前延伸的同时，起到支撑已经压开的裂缝的作用，使其不致于闭合，从而确保天然气与石油持续排出。因此，本说明书实施例中，所述实际水力压裂信号不仅包括施工过程中的压力信号(即实际施工过程中，施工压力随时间变化的信号)，还包括排量信号(天然气或石油等施工排量随时间变化的信号)和加砂信号(即加砂浓度随时间变化的信号)，所述实际水力压裂信号如图8所示。

S140：根据在不同分解层次下的能量曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件。

本说明书实施例提供的一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法，通过水力压裂模拟压力信号对识别层次进行优选，进而在识别层次的基础上实现了对小波基的优选；将优选出的小波基引入到实际水力压裂信号中的分解中，根据在不同分解层次下得到的能量曲线确定出实际水力压裂信号中的即实际水力压裂施工过程中的地层事件和施工事件，实现了对不同事件的分析和解释，方法简单便捷，且相比于现有的微地震识别方法，能显著降低成本。

如图3所示，本说明书实施例中，步骤S110：采用参考小波对水力压裂模拟压力信号进行小波分解，确定所述水力压裂模拟信号的识别层次，进一步包括：

S310：采用参考小波将所述水力压裂模拟压力信号分解直至最大分解层次。

相较于傅里叶变换和短时傅里叶变换，小波分析具有很好的时频分析能力，小波分析可以揭示一些隐藏层，例如趋势、击穿点和高阶导数的不连续性。它是通过小波基的平移和缩放实现对信号的多尺度分解。

需要说明的是，小波分析可分为连续小波变换和离散小波变换两种。对于本说明书实施例中的压力信号而言，压力是一个连续的过程，但压力信号的采集往往是以一定的时间间隔(即采样频率)进行采样的。因此，本说明书实施例中，采用离散小波对水力压裂模拟压力信号以及实际水力压裂信号进行分析。

所述最大分解层次由压力信号本身的信号长度决定，一般地，最大分解层次N为：

其中，X为信号长度，

表示向下取整。

则如图2所示的水力压裂模拟压力信号，其采样时间间隔为1秒，其最大分解层次为6。

需要说明的是，本说明书实施例中，水力压裂模拟压力信号的应力差为0MPa，从而在水力压裂模拟实验中，模拟水力裂缝的转向不会受到应力差的影响，在与模拟天然裂缝相遇后，模拟水力裂缝会优先激活低角度的模拟天然裂缝，随后激活高角度的模拟天然裂缝。

如图2所示，在破裂压力之后，水力压裂模拟压力信号中出现了两次较为明显的压降，分别对应水力压裂模拟实验中设置的模拟水力裂缝与模拟天然裂缝的相遇事件(35s)与停泵事件(50s)，这也分别对应利用小波分析进行识别诊断的地层事件和施工事件这两种事件。

S320：获取所述水力压裂模拟压力信号在各分解层次下的能量随时间变化曲线。

如图4(a)至图4(f)所示，为所述水力压裂模拟压力信号在第一分解层次至第六分解层次下的能量随时间的变化曲线。还可以利用如下公式计算得到了不同分解层次下的能量：

其中，i为分解层次；

为第i层分解层次下的细节能量；M为采样点数量。

从图4(a)至图4(f)，以及计算得到的各分解层次对应的细节能量可以看出，不同分解层次下的小波能量对应有不同的响应特征。

S330：确定所述能量随时间变化曲线中与所述模拟地层事件和所述模拟施工事件相对应的响应特征。

例如，图4(a)所示的第一分解层次下的能量随时间变化的曲线，其在第35s处与第50s处分别有响应特征，且35s处的响应特征即对应模拟水力裂缝与模拟天然裂缝的相遇事件(即地层事件)，而50s处的响应特征即对应停泵事件(即施工事件)。

S340：根据所述响应特征，确定所述水力压裂模拟信号的识别层次。

对于如图4(b)至图4(f)所示的其它分解层次下的能量随时间变化的曲线，并未发现与地层事件和施工事件对应较好或存在直接对应关系的响应特征，因此本说明书实施例中，所述水力压裂模拟信号的识别层次为第一分解层次。

在一些优选的实施例中，为了定量描述不同分解层次下小波能量响应特征中的各类事件的识别效果以及最佳识别层次，可以采用小波能量方差的分析方法，通过比较某时刻小波能量偏离一定时窗内均值的程度来定量判断是否发生了异常，其定义式为：

其中，P为偏移程度，x_i为第i个样本值，

为所有样本值的均值，S为所有样本值的方差。

将计算得到的偏移程度与预设的偏移阈值进行比较；示例性的，偏移阈值可设置为2，当然，也可以设置为其他数值。

当偏移程度大于偏移阈值时，判断发生有异常；即可判断存在响应特征；

否则，则判断未发生有正常。

在水力压裂过程中，一般认为裂缝的正常延伸代表流量正常，而异常事件的出现代表异常流量或结束。通过对能量随时间变化曲线的进行偏移程度计算，还可以对小波基对不同类型事件的识别能力进行分析，最终选取最为适宜的小波基和最为适宜的分解层次(即识别层次)，从而获得最佳的事件识别效果。

如图5所示，本说明书实施例中，步骤S120：根据不同小波基对所述水力压裂模拟压力信号在所述识别层次下的响应特征，选择满足预设条件的小波基，进一步包括：

S510：获取所述水力压裂模拟压力信号在所述最佳分解层次下的，与各不同小波基相对应的能量随时间变化曲线。

小波基的选择是小波分析的关键，小波基的合适与否直接关系到信号分解效果的好坏。不同类型的小波基具有不同的特性，其中消失矩和支撑长度是影响分解效果的关键因素：小波的消失矩主要是用来检测高阶导数的不连续的信号，消失矩越高光滑性就越好，频域的局部化能力就越强；但消失矩越大对应的小波基的支撑长度也越大，从而增加了计算量。为平衡消失矩与职称长度这两者之间的优势，以便筛选出适用于水力压裂压力信号的小波基，本说明书实施例中，示例性的，对比了三种不同类型的小波基在不同消失矩下的分解效果，包括：dbN5、dbN7、dbN9、dbN11、sym2、sym4、sym6、sym8、coif2、coif3、coif4、coif5等等。

将上述不同小波基分别对所述水力压裂模拟压力信号进行第一分解层次的分解，得到所述水力压裂模拟压力信号对应于各小波基的能量随时间变化曲线。

S520：确定各小波基的能量随时间变化曲线中，与所述模拟地层事件相对应的第一峰值能量，和与所述模拟施工事件相对应的第二峰值能量。

S530：根据所述第一峰值能量和所述第二峰值能量，确定满足预设条件的小波基。

本说明书实施例中，采用能量曲线中各响应特征的峰值能量为筛选条件，选择适合的小波基，能够在较弱的压力变化下保持较佳的识别能力。

如图6所示，为三种不同类型的小波基(以Db5、sym4和Coif2为例)对水力压裂模拟压力信号进行第一层次的小波分解后得到的能量随时间变化曲线。从图6可以看出，对于不同类型的小波基，其能量曲线都出现了两处响应特征，正如前文所述，两处响应特征分别对应着水力压裂模拟实验过程中的模拟水力裂缝与模拟天然裂缝相遇事件和停泵事件；但不同小波基下的响应特征的峰值能量有所不同，因此，可根据各事件对应的峰值能量对小波基的类型进行优选。

进一步地，步骤S530：根据所述第一峰值能量和所述第二峰值能量，确定满足预设条件的小波基，包括：

选择所述筛选得分大于预设筛选阈值的小波基为满足预设条件的小波基。示例性的，本说明书实施例中，预设筛选阈值可以设置为42。

需要说明的是，如图2所示的水力压裂模拟压力信号包括一个模拟地层事件和一个模拟施工事件，因此如图6所示的能量随时间变化曲线中，仅有一个第一峰值能量和一个第二峰值能量。当水力压裂模拟压力信号包括不止一个模拟地层事件和/或不止一个模拟施工事件时，则与之相对应的，第一峰值能量不止一个和/或第二峰值能量不止一个，此时，可对所有第一峰值能量的值和所有第二峰值能量的值分别求和后再进行加权计算；还可以先对多个第一峰值能量进行加权计算(多个第一峰值能量的加权系数可根据不同模拟地层事件间的相对重要性进行调节)，和对多个第二峰值能量进行加权计算(多个第二峰值能量的加权系数可根据不同模拟施工事件间的相对重要性进行调节)，再对两个加权计算得到的结果再进行加权计算。

也就是说，本说明书实施例中，综合考虑了不同类型不同消失矩的小波基对压力信号中地层事件的识别能力和施工事件的识别能力，最终筛选出满足预设条件的小波基为dbN5、dbN11、sym2和coif2。

进一步地，如图7所示，步骤S140：根据在不同分解层次下的能量曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件，可以包括：

S710：采用满足预设条件的小波基对所述压力信号、排量信号和加砂信号分别分解至最大分解层次。

本说明书实施例中，所述实际水力压裂信号如图8所示，压裂施工共持续150分钟，即9000秒，采样间隔为1秒，则所述实际水力压裂信号的最大分解层次为13。

S720：获取所述压力信号在各分解层次下的能量随时间变化的第一曲线、所述排量信号在各分解层次下的能量随时间变化的第二曲线和所述加砂信号在各分解层次下的能量随时间变化的第三曲线。

将同一分解层次下的压力信号的第一曲线、排量信号的第二曲线和加砂信号的第三曲线绘制在同一幅图上，如图9至图11分别示出了在第7分解层次、第8分解层次和第9分解层次下，压力信号、排量信号和加砂信号的能量随时间的变化曲线图，其余分解层次下的变化曲线图未示出。

S730：根据所述第一曲线、所述第二曲线和所述第三曲线，确定所述实际水力压裂信号的识别层次。

由于可记录所述实际水力压裂信号中的停泵事件发生的时间，因此可以根据所述第一曲线、所述第二曲线和所述第三曲线中对应于停泵事件的响应特征，确定所述实际水力压裂信号的识别层次。

S740：根据所述识别层次下的第一曲线、第二曲线和第三曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件。

具体地，当第一曲线中某一时间节点存在响应特征，而第二曲线和第三曲线中所述时间节点不存在响应特征时，该响应特征对应的事件为地层事件；

否则，所述响应特征对应的事件为施工事件。

例如，从图9中可以看出在25分钟附近，压力信号的响应特征明显，而排量信号和加砂信号却没有明显的响应特征，则该时间节点对应的事件可认定为地层事件，例如，岩石的扩展延伸、水力裂缝与天然裂缝的相遇、地层非均质性等。相反，在其它时间节点处压力能量的响应特征与排量信号的响应特征有较好的一致性时(例如，第105分钟附近)，或与加砂信号的响应特征有较好的一致性时，或与排量信号的响应特征和加砂信号的响应特征均有较好的一致性时(例如，第46分钟附件、第72分钟附近)，则说明在这些时间节点上的响应特征应当是由于排量的波动和/或加砂作业造成的，即可认定为是施工事件。

对图10中的各曲线、图11中的各曲线的分析与之相类似，此处不再一一赘述。

图12为对同一实际水力压裂信号，微地震方法识别的事件与本说明书实施例提供的基于小波分解的水力压裂信号分析方法识别的事件的对比：圆形点代表微地震方法识别的事件；基于小波分解的水力压裂信号分析方法共识别出15个事件，其中，菱形点代表第七分解层次下识别的事件，长方形代表第八分解层次下识别的事件，正方形点代表第九分解层次下识别的事件。对比微地震方法和本说明书实施例提供的方法可以看出，本说明书实施例提供的基于小波分解的水力压裂信号分析方法对不同类型的事件具有较好的识别能力。

本说明书实施例提供的一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法，通过水力压裂模拟实验，并利用不同小波基对模拟实验产生的水力压裂模拟压力信号进行小波分析，从而达到认识其响应规律的目的。同时，对于实际施工过程中获取的实际水力压裂信号的分析，不再单一的以施工压力与施工排量这两个维度的数据进行对比分析，而是充分考虑可能影响压力波动的因素，如加砂浓度，通过对比三者的小波能量曲线，极大地提高了水力压裂地层事件和施工事件分析识别的准确性，达到对水力压裂事件诊断的目的。

如图13所示，本说明书实施例还提供一种基于小波分解的压裂施工曲线分析装置，包括：

确定模块1310，用于采用参考小波对水力压裂模拟压力信号进行小波分解，确定所述水力压裂模拟信号的识别层次；

选择模块1320，用于根据不同小波基对所述水力压裂模拟压力信号在所述识别层次下的响应特征，选择满足预设条件的小波基；

分解模块1330，用于采用满足预设条件的小波基对实际水力压裂信号进行小波分解，得到在不同分解层次下的能量曲线；

事件确定模块1340，用于根据在不同分解层次下的能量曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件。

通过本说明书实施例提供的装置所取得的有益效果和上述方法所取得的有益效果相一致，此处不再赘述。

如图14所示，为本文实施例提供的一种计算机设备，所述计算机设备1402可以包括一个或多个处理器1404，诸如一个或多个中央处理单元(CPU)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备1402还可以包括任何存储器1406，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储器1406可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的RAM，任何类型的ROM，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储器可以表示计算机设备1402的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器1404执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时，计算机设备1402可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备1402还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构1408，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。

计算机设备1402还可以包括输入/输出模块1410(I/O)，其用于接收各种输入(经由输入设备1412)和用于提供各种输出(经由输出设备1414)。一个具体输出机构可以包括呈现设备1416和相关联的图形用户接口(GUI)1418。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块1410(I/O)、输入设备1412以及输出设备1414，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备1402还可以包括一个或多个网络接口1420，其用于经由一个或多个通信链路1422与其他设备交换数据。一个或多个通信总线1424将上文所描述的部件耦合在一起。

通信链路1422可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路1422可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。

对应于如图1、图3、图5和图7所示的方法，本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。

本文实施例还提供一种计算机可读指令，其中当处理器执行所述指令时，其中的程序使得处理器执行如图1、图3、图5和图7所示的方法。

应理解，在本文的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本文实施例的实施过程构成任何限定。

还应理解，在本文实施例中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本文的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、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。

在本文所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，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，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。另外，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接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

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文实施例方案的目的。

另外，在本文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，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本文的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或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)执行本文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。

本文中应用了具体实施例对本文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文的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本文的思想，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文的限制。

Claims

1.一种基于小波分解的水力压裂信号分析方法，其特征在于，包括：

根据不同分解层次下的能量曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件；

所述水力压裂模拟压力信号包括至少一个模拟地层事件和至少一个模拟施工事件；

所述采用参考小波对水力压裂模拟压力信号进行小波分解，确定所述水力压裂模拟信号的识别层次，包括：

确定所述能量随时间变化曲线中与所述模拟地层事件和所述模拟施工事件相对应的响应特征，其中，还包括判断是否存在响应特征，判断是否存在响应特征的步骤包括：在各分解层次下的能量随时间变化曲线中，比较某时刻小波能量偏离一定时窗内均值的程度来定量判断是否发生了异常，其定义式为：

其中，P为偏移程度，x_i为第i个样本值，

为所有样本值的均值，S为所有样本值的方差；将计算得到的偏移程度与预设的偏移阈值进行比较；当偏移程度大于偏移阈值时，判断发生有异常，即可判断存在响应特征；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据不同小波基对所述水力压裂模拟压力信号在所述识别层次下的响应特征，选择满足预设条件的小波基，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一峰值能量和所述第二峰值能量，确定满足预设条件的小波基，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实际水力压裂信号包括压力信号、排量信号和加砂信号，所述根据不同分解层次下的能量曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述识别层次下的第一曲线、第二曲线和第三曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件，进一步包括：

否则，所述响应特征对应的事件为施工事件。

6.一种基于小波分解的水力压裂信号分析装置，其特征在于，包括：

分解模块，用于采用满足预设条件的小波基对实际水力压裂信号进行小波分解，得到在不同分解层次下的能量曲线；

事件确定模块，用于根据不同分解层次下的能量曲线，确定所述实际水力压裂信号中的地层事件和施工事件；

其中，P为偏移程度，x_i为第i个样本值，

7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任意一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任意一项所述的方法。