CN115616659A - 微地震事件的类型确定方法、装置和电子设备 - Google Patents

微地震事件的类型确定方法、装置和电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种微地震事件的类型确定方法、装置和电子设备，涉及地质勘测的技术领域，包括：获取目标工区的模板信号特征集合和在目标工区内采集的地震监测数据；模板信号特征集合中的每个模板信号特征携带有干湿事件类型标签；提取地震监测数据中每个微地震事件的信号特征；从模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征；基于目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定目标微地震事件的干湿事件类型。该方法利用模板信号特征集合对地震监测数据中的每个微地震事件进行干湿事件类型的确定，从介质性质与波动本质出发，保证了干湿事件分类结果的准确性，进而提升了基于分类结果所确定的储层改造体积的准确度。

Description

微地震事件的类型确定方法、装置和电子设备
技术领域
本发明涉及地质勘测的技术领域，尤其是涉及一种微地震事件的类型确定方法、装置和电子设备。
背景技术
在地质勘测领域，湿事件与干事件均是在水力压裂生产过程中产生并且通过微地震监测仪器采集到具有有效P波S波的事件数据。可将这些事件按算法进行定位，震源机制反演分析，得到事件发生位置与震源模式，从而进行储层内部整体裂缝刻画与有效被流体刺激体积预测，或称改造储层体积(Stimulated Reservoir Volume，SRV)，表示通过压裂改造的储层体积大小。在分析定位结果的基础上，将事件按时间顺序并设置一定的距离，绘制成裂缝网络，给定合适的裂缝面大小，进而得到SRV。
现有技术中，通常仅依靠时间与距离从所有微地震事件中识别干事件(时间是指事件发生时间，距离是指事件发生点与研究目标之间的长度)，由于区分干湿事件所依靠因素过于单一，所以导致干湿事件的分类结果不够准确，例如，湿事件中仍会含有少部分的干事件，进而基于上述分类结果所确定的储层改造体积的准确度无法得到保证。
发明内容
本发明的目的在于提供一种微地震事件的类型确定方法、装置和电子设备，以保证了干湿事件分类结果的准确性，进而有效地提升了基于分类结果所确定的储层改造体积的准确度。
第一方面，本发明提供一种微地震事件的类型确定方法，包括：获取目标工区的模板信号特征集合和在所述目标工区内采集的地震监测数据；其中，所述模板信号特征集合中包括：多个模板信号特征，每个所述模板信号特征携带有干湿事件类型标签；提取所述地震监测数据中每个微地震事件的信号特征；从所述模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征；其中，所述目标微地震事件表示所述地震监测数据中所有微地震事件中的任一微地震事件；基于所述目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定所述目标微地震事件的干湿事件类型；其中，所述干湿事件类型包括以下其中一种：干事件，湿事件。
在可选的实施方式中，获取目标工区的模板信号特征集合，包括：获取所述目标工区的地质参数；其中，所述地质参数包括：地层参数和储层参数；所述储层参数包括：无流体的介质模型参数和流体饱和的介质模型参数；所述目标工区的储层中预设有多种震源类型的震源；基于所述地层参数和所述无流体的介质模型参数构建第一正演三维模型，以及，基于所述地层参数和所述流体饱和的介质模型参数构建第二正演三维模型；分别对所述第一正演三维模型和所述第二正演三维模型进行正演模拟，得到储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集；基于所述储层无流体微地震正演数据集和所述储层流体饱和微地震正演数据集确定所述目标工区的模板信号特征集合。
在可选的实施方式中，基于所述储层无流体微地震正演数据集和所述储层流体饱和微地震正演数据集确定所述目标工区的模板信号特征集合，包括：从所述储层无流体微地震正演数据集中提取由目标震源类型的震源引发的微地震数据，得到第一微地震数据集合；其中，所述目标震源类型表示所述多种震源类型中的任一震源类型；从所述储层流体饱和微地震正演数据集中提取由所述目标震源类型的震源引发的微地震数据，得到第二微地震数据集合；基于所述第一微地震数据集合确定所述目标震源类型的震源在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征；基于所述第二微地震数据集合确定所述目标震源类型的震源在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征；基于所述多种震源类型的震源在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征和在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征，确定所述目标工区的模板信号特征集合。
在可选的实施方式中，从所述模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征，包括：计算所述目标微地震事件的信号特征与所述模板信号特征集合中每个模板信号特征的相似度；将相似度结果最高的模板信号特征作为所述目标模板信号特征。
在可选的实施方式中，计算所述目标微地震事件的信号特征与所述模板信号特征集合中每个模板信号特征的相似度，包括：基于所述模板信号特征集合中的第一模板信号特征构建第一特征向量；其中，所述第一模板信号特征表示所述模板信号特征集合中的任一模板信号特征；基于所述目标微地震事件的信号特征构建第二特征向量；计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的欧式距离；基于所述欧式距离确定所述第一模板信号特征和所述目标微地震事件的信号特征的相似度。
在可选的实施方式中，进行正演模拟时使用的第一检波器阵列的位置与采集所述地震监测数据所使用的第二检波器阵列的位置相同。
第二方面，本发明提供一种微地震事件的类型确定装置，包括：获取模块，用于获取目标工区的模板信号特征集合和在所述目标工区内采集的地震监测数据；其中，所述模板信号特征集合中包括：多个模板信号特征，每个所述模板信号特征携带有干湿事件类型标签；提取模块，用于提取所述地震监测数据中每个微地震事件的信号特征；第一确定模块，用于从所述模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征；其中，所述目标微地震事件表示所述地震监测数据中所有微地震事件中的任一微地震事件；第二确定模块，用于基于所述目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定所述目标微地震事件的干湿事件类型；其中，所述干湿事件类型包括以下其中一种：干事件，湿事件。
在可选的实施方式中，所述获取模块包括：获取单元，用于获取所述目标工区的地质参数；其中，所述地质参数包括：地层参数和储层参数；所述储层参数包括：无流体的介质模型参数和流体饱和的介质模型参数；所述目标工区的储层中预设有多种震源类型的震源；构建单元，用于基于所述地层参数和所述无流体的介质模型参数构建第一正演三维模型，以及，基于所述地层参数和所述流体饱和的介质模型参数构建第二正演三维模型；正演模拟单元，用于分别对所述第一正演三维模型和所述第二正演三维模型进行正演模拟，得到储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集；确定单元，用于基于所述储层无流体微地震正演数据集和所述储层流体饱和微地震正演数据集确定所述目标工区的模板信号特征集合。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述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前述实施方式中任一项所述的微地震事件的类型确定方法的步骤。
第四方面，本发明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指令，所述计算机指令被处理器执行时实现前述实施方式中任一项所述的微地震事件的类型确定方法。
本发明提供的微地震事件的类型确定方法，包括：获取目标工区的模板信号特征集合和在目标工区内采集的地震监测数据；其中，模板信号特征集合中包括：多个模板信号特征，每个模板信号特征携带有干湿事件类型标签；提取地震监测数据中每个微地震事件的信号特征；从模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征；其中，目标微地震事件表示地震监测数据中所有微地震事件中的任一微地震事件；基于目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定目标微地震事件的干湿事件类型；其中，干湿事件类型包括以下其中一种：干事件，湿事件。
本发明提供了一种微地震事件的类型确定方法，利用目标工区的模板信号特征集合对地震监测数据中的每个微地震事件进行干湿事件类型的确定，该方法从介质性质与波动本质出发，因此保证了干湿事件分类结果的准确性，进而有效地提升了基于分类结果所确定的储层改造体积的准确度。
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微地震事件的类型确定方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的对地震监测数据中所有微地震事件进行干湿事件分类的效果图；
图3为本发明实施例提供的同一种震源机制下干事件与湿事件波形对比图；
图4为本发明实施例提供的一种微地震事件的类型确定装置的功能模块图；
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
干事件是指由应力传递影响产生的微地震事件，湿事件是指因流体产生的微地震事件，本质上它们发生的介质不一样，干事件发生于单一介质(也即，无流体的介质)，而湿事件发生于双重介质(也即，流体饱和的介质)。在SRV的计算过程中，总有一些事件点因距离过远，或者发生时间与其他微地震事件不匹配，在所包络的裂缝网络或者SRV外面，这些就是所谓的干事件，除此之外的其他事件就是湿事件。
进行干湿事件判断可以更好的预测被储层改造体积的大小，而且，有些干事件是极具有危险性的，它代表着应力场传播到远处，远方的应力失稳被激活，需要进一步分析该事件的震源机制，有效避免断层活化发生。所以，如何准确的对微地震事件进行干湿类型的判定具有重要意义。有鉴于此，本发明实施例提供了一种微地震事件的类型确定方法，用以解决上文中所提出的技术问题。
实施例一
图1为本发明实施例提供的一种微地震事件的类型确定方法的流程图，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
步骤S102，获取目标工区的模板信号特征集合和在目标工区内采集的地震监测数据。
本发明实施例的目的是对从目标工区内采集的地震监测数据中所包含的微地震事件进行干湿事件类型的判断，考虑到干/湿事件发生的本质不同，本发明实施例从信号特征比对的角度出发，对微地震事件的类型进行判断。并且，为了避免由于地质参数的不同对判断结果产生影响，要对在“目标工区”内采集的地震监测数据进行分析判断，则相应的需要获取“目标工区”的模板信号特征集合，其中，模板信号特征集合中包括：多个模板信号特征，每个模板信号特征携带有干湿事件类型标签。也就是说，模板信号特征是在已知微地震事件的干湿事件类型之后，对其进行信号特征提取后得到的。
步骤S104，提取地震监测数据中每个微地震事件的信号特征。
在获取到地震监测数据之后，需要进一步提取该地震监测数据中每个微地震事件的信号特征，信号特征包括：波形频率、振幅、初震相位、初至极性、持续时间等，用户可以根据实际需求选择多种特征组合作为微地震事件的信号特征。本发明实施例也不对信号特征的提取方法进行具体的限定，用户可以根据实际需求进行选择，例如可以使用深层神经网络技术。
步骤S106，从模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征。
在已知目标工区的模板信号特征集合，且提取出地震监测数据中每个微地震事件的信号特征之后，接下来，需要从模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征，其中，目标微地震事件表示地震监测数据中所有微地震事件中的任一微地震事件。也就是说，需要为地震监测信号中的每个微地震事件寻找到与其相匹配的模板信号特征，在本发明实施例中，匹配可以理解为目标模板信号特征与目标微地震事件的信号特征的相似度超过指定阈值，或者也可以理解为，目标模板信号特征是模板信号特征集合中与目标微地震事件的信号特征的相似度最大的模板信号特征。
步骤S108，基于目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定目标微地震事件的干湿事件类型。
在确定出与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征之后，即可认定目标模板信号特征所携带的干湿事件类型标签与目标微地震事件的干湿事件类型是一致的，其中，干湿事件类型包括以下其中一种：干事件，湿事件。图2为本发明实施例提供的对地震监测数据中所有微地震事件进行干湿事件分类的效果图，图2中圆形表示湿事件，三角形表示干事件。
本发明实施例提供的微地震事件的类型确定方法，包括：获取目标工区的模板信号特征集合和在目标工区内采集的地震监测数据；其中，模板信号特征集合中包括：多个模板信号特征，每个模板信号特征携带有干湿事件类型标签；提取地震监测数据中每个微地震事件的信号特征；从模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征；其中，目标微地震事件表示地震监测数据中所有微地震事件中的任一微地震事件；基于目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定目标微地震事件的干湿事件类型；其中，干湿事件类型包括以下其中一种：干事件，湿事件。
本发明实施例提供了一种微地震事件的类型确定方法，利用目标工区的模板信号特征集合对地震监测数据中的每个微地震事件进行干湿事件类型的确定，该方法从介质性质与波动本质出发，因此保证了干湿事件分类结果的准确性，进而有效地提升了基于分类结果所确定的储层改造体积的准确度。
在一个可选的实施方式中，上述步骤S102中，获取目标工区的模板信号特征集合，具体包括如下步骤：
步骤S1021，获取目标工区的地质参数。
为了得到目标工区的模板信号特征集合，本发明实施例借助正演模拟的方法来获取微地震正演数据集，以供信号特征分析，其中，微地震正演数据集是指通过正演模拟所获得的微地震数据的集合。
要进行正演模拟，首先需要获取目标工区的地质参数，其中，地质参数包括：地层参数和储层参数；地层参数包括：地层厚度，地层层位信息，介质的密度，P波速度和S波速度。
另外，为了能够准确的区分干湿事件，本发明实施例需要构建两种正演三维模型，分别为单一介质模型和双重介质模型，相应的，储层参数包括：无流体的介质模型参数和流体饱和的介质模型参数；无流体的介质模型参数包括：Thomson参数和孔隙度；流体饱和的介质模型参数包括：Thomson参数，孔隙度，流体密度和流体动力黏度，也就是说，双重介质相对单一介质来说，储层参数中增加了流体密度和流体动力黏度。
正演模拟中，目标工区的储层中预设有多种震源类型的震源，上述多种震源类型的震源需要分布于目标工区储层的不同位置，包括：储层边界处，储层外部，储层内部与构造重合位置。本发明实施例不对震源的总数进行限定，但是，为了更全面的进行数据采集，每一种震源类型的震源数量至少为1，已知多数量的震源有利于分析信号特征，在效率与计算能力允许的情况下，震源越多，特征提取越准确。
步骤S1022，基于地层参数和无流体的介质模型参数构建第一正演三维模型，以及，基于地层参数和流体饱和的介质模型参数构建第二正演三维模型。
其中，第一正演三维模型也即上文中的单一介质模型，是无流体的介质模型；第二正演三维模型也即上文中的双重介质模型，是流体饱和的介质模型。
步骤S1023，分别对第一正演三维模型和第二正演三维模型进行正演模拟，得到储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集。
已知检波器的位置对微地震事件的识别存在重大影响因素，为了避免由于检波器位置不同导致的识别误差，本发明实施例中，进行正演模拟时使用的第一检波器阵列的位置与采集地震监测数据所使用的第二检波器阵列的位置相同。也就是说，正演模拟时需要按照实际的地震数据监测样式设置观测系统，观测系统即用于微地震监测的检波器阵列。
正演模拟就是应用算法，根据粘弹性波动方程理论，从模型出发，计算出波场扩展结果，每个震源就是波动方程的出发起始点。本发明实施例不对正演模拟的操作方法进行具体限定，用户参考任意一种现有方法即可。上述两种正演三维模型正演模拟结束，分别可得到相应的微地震正演数据集，对第一正演三维模型进行正演模拟，可得到储层无流体微地震正演数据集，对第二正演三维模型进行正演模拟，可得到储层流体饱和微地震正演数据集。若每个震源对应N个检波器接收，且共有M个震源，那么每个微地震正演数据集中具有M*N道微地震数据。
步骤S1024，基于储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集确定目标工区的模板信号特征集合。
在得到微地震正演数据集之后，即可通过对数据集中的所有微地震数据进行分析并整理，从而得到目标工区的模板信号特征集合。
在本发明实施例中，上述步骤S1024，基于储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集确定目标工区的模板信号特征集合，具体包括如下步骤：
步骤S10241，从储层无流体微地震正演数据集中提取由目标震源类型的震源引发的微地震数据，得到第一微地震数据集合。
其中，目标震源类型表示多种震源类型中的任一震源类型。
步骤S10242，从储层流体饱和微地震正演数据集中提取由目标震源类型的震源引发的微地震数据，得到第二微地震数据集合。
步骤S10243，基于第一微地震数据集合确定目标震源类型的震源在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征。
步骤S10244，基于第二微地震数据集合确定目标震源类型的震源在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征。
具体的，已知储层无流体微地震正演数据集是对单一介质模型进行正演模拟的结果，储层流体饱和微地震正演数据集是对双重介质模型进行正演模拟的结果，因此，储层无流体微地震正演数据集中的微地震数据具有干事件特征，储层流体饱和微地震正演数据集中的微地震数据具有湿事件特征。
为了能够对地震监测数据进行震源机制(也即，震源类型)分析，目标工区的模板信号特征集合中的每个模板信号特征除了要携带干湿事件类型标签，还需要携带震源类型的标签。因此，在得到储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集之后，需要从储层无流体微地震正演数据集中提取目标震源类型的震源引发的微地震数据，进而通过提取出的微地震数据确定目标震源类型的震源在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征，基于上述操作所得到的模板信号特征携带干事件类型标签和目标震源类型标签；而基于储层流体饱和微地震正演数据集确定的目标震源类型的震源在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征，则具备湿事件类型标签和目标震源类型标签。图3为本发明实施例提供的同一种震源机制下干事件与湿事件波形对比图，图3左视图为干事件波形，图3右视图为湿事件波形。
步骤S10245，基于多种震源类型的震源在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征和在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征，确定目标工区的模板信号特征集合。
重复执行上述步骤S10241-S10244，直至计算出所有震源类型在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征和在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征，最后将计算得到的所有信号特征的集合作为目标工区的模板信号特征集合。
在一个可选的实施方式中，上述步骤S106，从模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征，具体包括如下步骤：
步骤S1061，计算目标微地震事件的信号特征与模板信号特征集合中每个模板信号特征的相似度。
本发明实施例不对两个信号特征之间相似度的计算方法进行具体的限定，用户可以根据实际需求进行选择。
步骤S1062，将相似度结果最高的模板信号特征作为目标模板信号特征。
在一个可选的实施方式中，步骤S1061，计算目标微地震事件的信号特征与模板信号特征集合中每个模板信号特征的相似度，具体包括如下步骤：
步骤S10611，基于模板信号特征集合中的第一模板信号特征构建第一特征向量。
其中，第一模板信号特征表示模板信号特征集合中的任一模板信号特征。
步骤S10612，基于目标微地震事件的信号特征构建第二特征向量。
步骤S10613，计算第一特征向量和第二特征向量的欧式距离。
步骤S10614，基于欧式距离确定第一模板信号特征和目标微地震事件的信号特征的相似度。
可选的，要计算目标微地震事件的信号特征与模板信号特征集合中每个模板信号特征的相似度，本发明实施例具体通过信号特征之间的欧式距离大小来判定它们之间的相似程度。首先根据第一模板信号特征构建第一特征向量，根据目标微地震事件的信号特征构建第二特征向量，然后计算第一特征向量和第二特征向量的欧式距离，最后，利用欧氏距离与相似度之间的预设转换系数，即可确定出第一模板信号特征和目标微地震事件的信号特征的相似度。
综上所述，本发明实施例从介质性质与波动本质出发，通过干事件与湿事件的本质区别对微地震事件的干湿事件类型进行识别，保证了干湿事件分类结果的准确性，进而提升了基于分类结果所确定的储层改造体积的准确度。
实施例二
本发明实施例还提供了一种微地震事件的类型确定装置，该微地震事件的类型确定装置主要用于执行上述实施例一所提供的微地震事件的类型确定方法，以下对本发明实施例提供的微地震事件的类型确定装置做具体介绍。
图4是本发明实施例提供的一种微地震事件的类型确定装置的功能模块图，如图4所示，该装置主要包括：获取模块10，提取模块20，第一确定模块30，第二确定模块40，其中：
获取模块10，用于获取目标工区的模板信号特征集合和在目标工区内采集的地震监测数据；其中，模板信号特征集合中包括：多个模板信号特征，每个模板信号特征携带有干湿事件类型标签。
提取模块20，用于提取地震监测数据中每个微地震事件的信号特征。
第一确定模块30，用于从模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征；其中，目标微地震事件表示地震监测数据中所有微地震事件中的任一微地震事件。
第二确定模块40，用于基于目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定目标微地震事件的干湿事件类型；其中，干湿事件类型包括以下其中一种：干事件，湿事件。
本发明实施例提供的微地震事件的类型确定装置，包括：获取模块，用于获取目标工区的模板信号特征集合和在目标工区内采集的地震监测数据；其中，模板信号特征集合中包括：多个模板信号特征，每个模板信号特征携带有干湿事件类型标签；提取模块，用于提取地震监测数据中每个微地震事件的信号特征；第一确定模块，用于从模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征；其中，目标微地震事件表示地震监测数据中所有微地震事件中的任一微地震事件；第二确定模块，用于基于目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定目标微地震事件的干湿事件类型；其中，干湿事件类型包括以下其中一种：干事件，湿事件。
本发明实施例提供了一种微地震事件的类型确定装置，利用目标工区的模板信号特征集合对地震监测数据中的每个微地震事件进行干湿事件类型的确定，该装置从介质性质与波动本质出发，因此保证了干湿事件分类结果的准确性，进而有效地提升了基于分类结果所确定的储层改造体积的准确度。
可选地，获取模块包括：
获取单元，用于获取目标工区的地质参数；其中，地质参数包括：地层参数和储层参数；储层参数包括：无流体的介质模型参数和流体饱和的介质模型参数；目标工区的储层中预设有多种震源类型的震源。
构建单元，用于基于地层参数和无流体的介质模型参数构建第一正演三维模型，以及，基于地层参数和流体饱和的介质模型参数构建第二正演三维模型。
正演模拟单元，用于分别对第一正演三维模型和第二正演三维模型进行正演模拟，得到储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集。
确定单元，用于基于储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集确定目标工区的模板信号特征集合。
可选地，确定单元具体用于：
从储层无流体微地震正演数据集中提取由目标震源类型的震源引发的微地震数据，得到第一微地震数据集合；其中，目标震源类型表示多种震源类型中的任一震源类型。
从储层流体饱和微地震正演数据集中提取由目标震源类型的震源引发的微地震数据，得到第二微地震数据集合。
基于第一微地震数据集合确定目标震源类型的震源在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征。
基于第二微地震数据集合确定目标震源类型的震源在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征。
基于多种震源类型的震源在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征和在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征，确定目标工区的模板信号特征集合。
可选地，第一确定模块包括：
计算单元，用于计算目标微地震事件的信号特征与模板信号特征集合中每个模板信号特征的相似度。
确定单元，用于将相似度结果最高的模板信号特征作为目标模板信号特征。
可选地，计算单元具体用于：
基于模板信号特征集合中的第一模板信号特征构建第一特征向量；其中，第一模板信号特征表示模板信号特征集合中的任一模板信号特征。
基于目标微地震事件的信号特征构建第二特征向量。
计算第一特征向量和第二特征向量的欧式距离。
基于欧式距离确定第一模板信号特征和目标微地震事件的信号特征的相似度。
可选地，进行正演模拟时使用的第一检波器阵列的位置与采集地震监测数据所使用的第二检波器阵列的位置相同。
实施例三
参见图5，本发明实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器60，存储器61，总线62和通信接口63，所述处理器60、通信接口63和存储器61通过总线62连接；处理器60用于执行存储器61中存储的可执行模块，例如计算机程序。
其中，存储器61可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口63(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
总线62可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器61用于存储程序，所述处理器60在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器60中，或者由处理器60实现。
处理器60可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器60中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器60可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器61，处理器60读取存储器61中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明实施例所提供的一种微地震事件的类型确定方法、装置和电子设备的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
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，本发明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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”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，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，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发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，术语“水平”、“竖直”、“悬垂”等术语并不表示要求部件绝对水平或悬垂，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“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。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种微地震事件的类型确定方法，其特征在于，包括：
获取目标工区的模板信号特征集合和在所述目标工区内采集的地震监测数据；其中，所述模板信号特征集合中包括：多个模板信号特征，每个所述模板信号特征携带有干湿事件类型标签；
提取所述地震监测数据中每个微地震事件的信号特征；
从所述模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征；其中，所述目标微地震事件表示所述地震监测数据中所有微地震事件中的任一微地震事件；
基于所述目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定所述目标微地震事件的干湿事件类型；其中，所述干湿事件类型包括以下其中一种：干事件，湿事件。
2.根据权利要求1所述的微地震事件的类型确定方法，其特征在于，获取目标工区的模板信号特征集合，包括：
获取所述目标工区的地质参数；其中，所述地质参数包括：地层参数和储层参数；所述储层参数包括：无流体的介质模型参数和流体饱和的介质模型参数；所述目标工区的储层中预设有多种震源类型的震源；
基于所述地层参数和所述无流体的介质模型参数构建第一正演三维模型，以及，基于所述地层参数和所述流体饱和的介质模型参数构建第二正演三维模型；
分别对所述第一正演三维模型和所述第二正演三维模型进行正演模拟，得到储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集；
基于所述储层无流体微地震正演数据集和所述储层流体饱和微地震正演数据集确定所述目标工区的模板信号特征集合。
3.根据权利要求2所述的微地震事件的类型确定方法，其特征在于，基于所述储层无流体微地震正演数据集和所述储层流体饱和微地震正演数据集确定所述目标工区的模板信号特征集合，包括：
从所述储层无流体微地震正演数据集中提取由目标震源类型的震源引发的微地震数据，得到第一微地震数据集合；其中，所述目标震源类型表示所述多种震源类型中的任一震源类型；
从所述储层流体饱和微地震正演数据集中提取由所述目标震源类型的震源引发的微地震数据，得到第二微地震数据集合；
基于所述第一微地震数据集合确定所述目标震源类型的震源在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征；
基于所述第二微地震数据集合确定所述目标震源类型的震源在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征；
基于所述多种震源类型的震源在无流体的介质模型中引发的干事件的信号特征和在流体饱和的介质模型中引发的湿事件的信号特征，确定所述目标工区的模板信号特征集合。
4.根据权利要求1所述的微地震事件的类型确定方法，其特征在于，从所述模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征，包括：
计算所述目标微地震事件的信号特征与所述模板信号特征集合中每个模板信号特征的相似度；
将相似度结果最高的模板信号特征作为所述目标模板信号特征。
5.根据权利要求4所述的微地震事件的类型确定方法，其特征在于，计算所述目标微地震事件的信号特征与所述模板信号特征集合中每个模板信号特征的相似度，包括：
基于所述模板信号特征集合中的第一模板信号特征构建第一特征向量；其中，所述第一模板信号特征表示所述模板信号特征集合中的任一模板信号特征；
基于所述目标微地震事件的信号特征构建第二特征向量；
计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的欧式距离；
基于所述欧式距离确定所述第一模板信号特征和所述目标微地震事件的信号特征的相似度。
6.根据权利要求2所述的微地震事件的类型确定方法，其特征在于，进行正演模拟时使用的第一检波器阵列的位置与采集所述地震监测数据所使用的第二检波器阵列的位置相同。
7.一种微地震事件的类型确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标工区的模板信号特征集合和在所述目标工区内采集的地震监测数据；其中，所述模板信号特征集合中包括：多个模板信号特征，每个所述模板信号特征携带有干湿事件类型标签；
提取模块，用于提取所述地震监测数据中每个微地震事件的信号特征；
第一确定模块，用于从所述模板信号特征集合中确定与目标微地震事件的信号特征相匹配的目标模板信号特征；其中，所述目标微地震事件表示所述地震监测数据中所有微地震事件中的任一微地震事件；
第二确定模块，用于基于所述目标模板信号特征的干湿事件类型标签确定所述目标微地震事件的干湿事件类型；其中，所述干湿事件类型包括以下其中一种：干事件，湿事件。
8.根据权利要求7所述的微地震事件的类型确定装置，其特征在于，所述获取模块包括：
获取单元，用于获取所述目标工区的地质参数；其中，所述地质参数包括：地层参数和储层参数；所述储层参数包括：无流体的介质模型参数和流体饱和的介质模型参数；所述目标工区的储层中预设有多种震源类型的震源；
构建单元，用于基于所述地层参数和所述无流体的介质模型参数构建第一正演三维模型，以及，基于所述地层参数和所述流体饱和的介质模型参数构建第二正演三维模型；
正演模拟单元，用于分别对所述第一正演三维模型和所述第二正演三维模型进行正演模拟，得到储层无流体微地震正演数据集和储层流体饱和微地震正演数据集；
确定单元，用于基于所述储层无流体微地震正演数据集和所述储层流体饱和微地震正演数据集确定所述目标工区的模板信号特征集合。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述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上述权利要求1至6中任一项所述的微地震事件的类型确定方法的步骤。
10.一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指令，所述计算机指令被处理器执行时实现上述权利要求1至6中任一项所述的微地震事件的类型确定方法。
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