WO2018040592A1 - 一种微地震监测中的震源定位方法及系统 - Google Patents

一种微地震监测中的震源定位方法及系统 Download PDF

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WO2018040592A1
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preset
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金其虎
刘聪伟
李彦鹏
李飞
徐刚
储仿东
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中国石油天然气集团公司
中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
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    • G01V2210/62—Physical property of subsurface
    • G01V2210/622—Velocity, density or impedance
    • G01V2210/6222—Velocity; travel time

Definitions

  • the present application relates to the field of geophysical exploration technology in wells, and in particular to a method and system for locating a source in microseismic monitoring.
  • Microseismic monitoring technology is a geophysical technique that monitors the impacts, effects, and subsurface conditions of production activities by observing and analyzing microseismic events generated during production activities, in hydraulic fracturing crack monitoring, oilfield safety monitoring, oilfield dynamic monitoring, and Mine safety and other fields have an important role.
  • the microseismic monitoring technology can not only analyze the morphological characteristics and distribution law of underground cracks, but also estimate the effective volume of reservoirs and future production trends.
  • microseismic monitoring technology is to accurately determine the location of the seismic source.
  • the micro-seismic source localization method based on forward modeling, the micro-seismic source location is determined by uniformly meshing the monitoring regions and searching by nodes, wherein the size of the mesh is determined by the precision.
  • the speed of positioning by this method depends on the accuracy of the monitoring. The higher the monitoring accuracy, the denser the meshing required, and the amount of calculation will be very large. Although the monitoring accuracy is low, the calculation speed can be improved but the monitoring result It is often difficult to meet the needs.
  • the purpose of the embodiments of the present application is to provide a method and system for locating a source in microseismic monitoring, which can achieve high precision and precise positioning and a small amount of calculation.
  • the embodiment of the present application provides a method for locating a source in microseismic monitoring, and the method includes:
  • the initial side length, the initial side length is not more than twice the distance between the respective observation points;
  • determining and searching for a node in the i-th layer grid that satisfies the first preset requirement acquiring a node in which the preset condition is satisfied, until completing the search of the Nth layer grid, the Nth layer
  • the node that meets the preset condition obtained in the grid is a source point location, and the first preset requirement is that a node that meets the preset condition in the i-1st layer grid is centered.
  • the embodiment of the present application further provides a method for locating a source in microseismic monitoring, the method comprising:
  • the initial side length, the initial side length is not more than twice the distance between the respective observation points;
  • the node that meets the first preset requirement in the i-th layer grid is determined and searched, and the node that meets the preset condition is obtained, where the first preset requirement is to fall into the i-1th layer.
  • the nodes in the grid that satisfy the preset condition are centered. Within the circle of radius;
  • determining and searching for a node in the i-th layer grid that satisfies the second preset requirement acquiring a node in which the preset condition is satisfied, until completing the search of the Nth layer grid, the Nth layer
  • the node that meets the preset condition obtained in the grid is a source point location
  • the second preset requirement is that a node that meets the preset condition in the i-th layer grid is centered.
  • Steps (3) and (4) are repeated within the circle of the radius until the determination in step (3) is YES. At this time, the node in the i-th layer mesh that satisfies the preset condition is the source point.
  • the second layer of mesh is divided into the monitoring area, and the node in the second layer grid that satisfies the first preset requirement is searched.
  • the node that meets the preset condition, where the first preset requirement is that a node that meets the preset condition in the i-1th layer grid is centered.
  • Steps (4) and (5) searching a node in the i-th layer grid that satisfies the second preset requirement, and acquiring a node in which the preset condition is met, where the second preset requirement is that the falling into the i-th layer grid satisfies
  • the node of the preset condition is a center of the circle.
  • Steps (4) and (5) are repeated within the circle of the radius until the determination in step (4) is YES.
  • the node in the i-th layer mesh that satisfies the preset condition is the source point.
  • the embodiment of the present application provides a source location system in microseismic monitoring, the system comprising:
  • a memory configured to store computer program instructions, the computer program instructions being executed by the processor, performing the following steps:
  • the initial side length, the initial side length is not more than twice the distance between the respective observation points;
  • determining and searching for a node in the i-th layer grid that satisfies the first preset requirement acquiring a node in which the preset condition is satisfied, until completing the search of the Nth layer grid, the Nth layer
  • the node that meets the preset condition obtained in the grid is a source point location, and the first preset requirement is that a node that meets the preset condition in the i-1st layer grid is centered.
  • a source location system for microseismic monitoring comprising:
  • a memory configured to store computer program instructions, the computer program instructions being executed by the processor, performing the following steps:
  • the initial side length, the initial side length is not more than twice the distance between the respective observation points;
  • the node that meets the first preset requirement in the i-th layer grid is determined and searched, and the node that meets the preset condition is obtained, where the first preset requirement is to fall into the i-1th layer.
  • the nodes in the grid that satisfy the preset condition are centered. Within the circle of radius;
  • determining and searching for a node in the i-th layer grid that satisfies the second preset requirement acquiring a node in which the preset condition is satisfied, until completing the search of the Nth layer grid, the Nth layer
  • the node that meets the preset condition obtained in the grid is a source point location
  • the second preset requirement is that a node that meets the preset condition in the i-th layer grid is centered.
  • a source location system for microseismic monitoring comprising:
  • a memory configured to store computer program instructions, the computer program instructions being executed by the processor, performing the following steps:
  • Steps (3) and (4) are repeated within the circle of the radius until the determination in step (3) is YES. At this time, the node in the i-th layer mesh that satisfies the preset condition is the source point.
  • a source location system for microseismic monitoring comprising:
  • a memory configured to store computer program instructions, the computer program instructions being executed by the processor, performing the following steps:
  • the second layer of mesh is divided into the monitoring area, and the node in the second layer grid that satisfies the first preset requirement is searched.
  • the node that meets the preset condition, where the first preset requirement is that a node that meets the preset condition in the i-1th layer grid is centered.
  • Steps (4) and (5) searching a node in the i-th layer grid that satisfies the second preset requirement, and acquiring a node in which the preset condition is met, where the second preset requirement is that the falling into the i-th layer grid satisfies
  • the node of the preset condition is a center of the circle.
  • Steps (4) and (5) are repeated within the circle of the radius until the determination in step (4) is YES.
  • the node in the i-th layer mesh that satisfies the preset condition is the source point.
  • the monitoring area is divided into an N-layer grid according to the location accuracy of the source, and only the next layer of the grid is searched in the next layer of the grid node search process.
  • the mesh node that meets the preset condition determined in the above layer grid is a node in a neighborhood circle of the center of the circle, and the search range is gradually reduced. Only one node needs to be searched for each additional search layer, including the previous one.
  • the nodes in the layer grid that satisfy the preset conditions, that is, each additional search layer only the search calculation amount of 8 nodes is actually increased, and in the high-precision positioning, a small calculation amount can be realized.
  • FIG. 1 is a schematic flow chart of a method for locating a source in a microseismic monitoring according to an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a search result of a G(i-1) layer mesh node according to an embodiment of the present application
  • FIG. 3 is a schematic diagram of searching for a G(i) layer mesh node according to an embodiment of the present application
  • FIG. 4 is a schematic flow chart of another method for locating a source in microseismic monitoring according to an embodiment of the present application
  • FIG. 5 is a schematic diagram of searching for a G(i) layer mesh node considering a two-layer neighborhood according to an embodiment of the present application
  • FIG. 6 is a schematic flow chart of another method for locating a source in microseismic monitoring according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 7 is a schematic flow chart of another method for locating a source in microseismic monitoring according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 8 is a schematic structural diagram of a source localization system in microseismic monitoring according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 1 is a schematic flow chart of a source localization method in microseismic monitoring. As shown in FIG. 1, a method for locating a source in microseismic monitoring may include:
  • the first preset requirement is that a node falling in a grid satisfying the preset condition in the i-1th layer grid is centered. Within the circle of the radius.
  • the embodiment of the present application divides the monitoring area into an N-layer grid according to the location accuracy of the source.
  • the search process of the next layer of the grid node only the next layer of the grid falls into the upper layer.
  • Full in the grid The mesh node of the pre-predetermined condition is a node in a neighborhood circle of the center of the circle, and the search range is gradually reduced. Only one node needs to be searched for each additional search layer, and the preset condition is also met in the upper layer of the grid. Nodes, that is, for each additional search layer, only 8 nodes are added for search calculation. When high-precision positioning is performed, a small amount of calculation can be realized.
  • the source location accuracy is P
  • the monitoring area is divided into an N-layer grid according to the source location accuracy, and the source location accuracy is compared with the N-layer grid.
  • the number of layers N satisfies the following relationship,
  • the detection area is meshed according to the requirements of the source location accuracy, and the N-layer grid is divided to provide a basis for the subsequent stepwise search to determine the source range.
  • the node search is performed according to the process described in FIG. 1, and the total number of operations required OTimes is:
  • NGX indicates the number of mesh nodes in the horizontal direction of the first layer mesh
  • NNG indicates the number of mesh nodes in the vertical direction of the first layer mesh
  • the monitoring height is 150 meters
  • the monitoring length is 2000 meters
  • the observation point distance is 20 meters
  • the source positioning accuracy is required to be 1 meter.
  • the initial edge length of the mesh element is chosen to be 20 meters. According to the relationship between the focal location accuracy and the number of mesh layers N, it can be known that:
  • the binary grid search method adopted in this embodiment is 1.6 times more accurate than the existing method, and the calculation amount is reduced by 357 times.
  • the above embodiment can be seen that only one node needs to be searched for each additional search layer, and the node that satisfies the preset condition in the upper layer grid is added, that is, for each additional search layer, only 8 nodes are searched for calculation. Small calculations can be achieved with high precision positioning.
  • the monitoring area is divided into N-layer grids according to source positioning accuracy, and each layer grid is respectively recorded as G(1)...G(N), wherein the i-th layer grid
  • the node that satisfies the preset condition in the G(i-1) layer grid is g i-1 (j, k), as shown in Figure 2. Determining and searching for the node in the i-th layer grid that satisfies the first preset requirement, as shown in FIG. 3, the node to be searched (including the node g i-1 (j, k)), and acquiring the node record in which the preset condition is met. For g i (m,n), and so on, the final source point location is determined until the search within the N-th layer grid is completed.
  • the monitoring area is divided into an N-layer grid.
  • the next layer of the grid node search process only the next layer of the grid falls into the upper layer of the grid and the predetermined preset is satisfied.
  • the conditional grid node is a node in a neighborhood circle of the center of the circle, and the search range is gradually reduced. Only one node needs to be searched for each additional search layer, and the node that satisfies the preset condition in the upper layer grid is also included. For each additional search layer, only 8 nodes are added for search calculation. When high-precision positioning is performed, a small amount of calculation can be realized.
  • the preset condition is that the current node has the largest energy among all nodes in the search range.
  • the process of calculating node energy can include:
  • the velocity of the medium obtained by sonic logging is calculated point by point by ray tracing method, and the theoretical propagation path and the first arrival travel time of each mesh node to each observation point are obtained.
  • the energy of each grid point can be extracted by extracting the direct wave energy in the seismic record according to the initial schedule.
  • the node energy near the actual source point position should be larger than other nodes. In each search process of this embodiment, the node with the largest energy can be gradually approached to the actual source point position.
  • the method before step S103, the method further includes: picking up an actual first arrival time of the micro earthquake.
  • the preset condition is that the time difference of the current node is the smallest among all the nodes in the search range, and the time difference is the forward first arrival time of the node to each monitoring point in the monitoring area and the actual first arrival time. The time difference between.
  • the process of calculating the time difference between the forward start time of the node and the actual first arrival time of each monitoring point in the monitoring area may include:
  • n the number of observation points.
  • the time difference will be smaller.
  • the node with the smallest time difference is acquired, and the actual source point position can be gradually approached.
  • FIG. 4 is a schematic flow chart of another method for locating a source in microseismic monitoring according to an embodiment of the present application. As shown in FIG. 4, another method for locating a source in microseismic monitoring may include:
  • the first preset requirement is that a node falling in a grid satisfying the preset condition in the i-1th layer grid is centered. Within the circle of the radius.
  • the second preset requirement is that a node falling in the i-2th layer grid satisfies the preset condition is a center. Within the circle of the radius, and simultaneously falling into the center of the node satisfying the preset condition in the i-1st layer grid, Within the circle of the radius.
  • the present embodiment considers the neighborhood of the node satisfying the preset condition in the i-1th layer and the i-2th layer in the search process.
  • the neighborhood of the conditional node further reduces the amount of calculation and improves the search speed.
  • the node that satisfies the preset condition in the i-2th layer grid G(i-2) is g i-2 (j, k), and the i-th layer grid G(i) is determined.
  • -1 When the node that meets the preset condition is found, it has searched for G(i-1) falling into the center of g i-2 (j, k). For all the nodes in the circle of the radius (as shown by the black solid dot in Fig. 5), the node that satisfies the preset condition in G(i-1) is finally obtained, which is denoted as g i-1 (m, n).
  • the neighborhood of the node satisfying the preset condition in the i-1th layer and the neighborhood of the node satisfying the preset condition in the i-2th layer are further considered, which further reduces The amount of calculation increases the search speed.
  • FIG. 6 is a schematic flow chart of a source location method in a microseismic monitoring.
  • another method for locating the source in the microseismic monitoring may include:
  • S602. Perform a first layer mesh division on the monitoring area according to a preset edge length D of the preset grid unit, search all the nodes therein, and obtain a node that meets the preset condition.
  • the initial side length is not more than twice the distance between the respective observation points.
  • the first preset requirement is that a node falling in a grid satisfying the preset condition in the i-1th layer grid is centered. Within the circle of the radius.
  • the monitoring area is meshed according to the grid unit from large to small, and nodes in each layer of the grid satisfying the preset condition are searched.
  • the search process only the nodes in the neighborhood circle that fall into the grid of the previous layer determined by the previous layer of the mesh that meet the preset condition are searched, and the search range is gradually reduced.
  • the search layer only needs to search for 9 nodes, including the nodes in the upper layer that meet the preset conditions, that is, for each additional search layer, only 8 nodes are added for search calculation. Calculated amount.
  • FIG. 7 is a flow chart of a method for locating a source in another microseismic monitoring.
  • another method for locating the source in the microseismic monitoring may include:
  • the initial side length is not more than twice the distance between the respective observation points.
  • the first preset requirement is that a node falling in a grid satisfying the preset condition in the i-1th layer grid is centered. Within the circle of the radius.
  • the second preset requirement is that a node falling in the i-2th layer grid satisfies the preset condition is a center. Within the circle of the radius, and simultaneously falling into the center of the node satisfying the preset condition in the i-1st layer grid, Within the circle of the radius.
  • the monitoring area is meshed according to the grid unit from large to small, and nodes in each layer of the grid satisfying the preset condition are searched.
  • the present embodiment simultaneously considers the neighborhood of the largest energy node in the i-1th layer and the neighborhood of the largest energy node in the i-2th layer in the search process, further reducing the calculation amount. Improve search speed.
  • a source localization system in microseismic monitoring is also provided in the embodiment of the present application, as described in the following embodiments. Since the principle of solving the problem of the system is similar to the method of locating the source in the micro-seismic monitoring, the implementation of the system can be referred to the implementation of the focal location method in the micro-seismic monitoring, and the repetition will not be repeated.
  • the system in the embodiment of the present application may include a processor, an internal bus, a memory, and a memory at a hardware level, and may of course include hardware required for other services.
  • the processor reads the corresponding computer program instructions from memory into memory and then runs.
  • the present application does not exclude other implementation manners, such as a logic device or a combination of software and hardware, etc., that is, the execution body of the following processing flow is not limited to each logical unit, and may be Hardware or logic device.
  • the initial side length is not more than twice the distance between the respective observation points.
  • determining and searching for a node in the i-th layer grid that satisfies the first preset requirement acquiring a node in which the preset condition is satisfied, until completing the search of the Nth layer grid, the Nth layer
  • the node that meets the preset condition obtained in the grid is a source point location, and the first preset requirement is that a node that meets the preset condition in the i-1st layer grid is centered.
  • the embodiment of the present application divides the monitoring area into an N-layer grid according to the location accuracy of the source.
  • the grid nodes in the grid that meet the preset conditions are nodes in a neighborhood circle of the center of the circle, and the search range is gradually reduced. Only one node needs to be searched for each additional search layer, including the upper layer grid.
  • the node that satisfies the preset condition, that is, the search calculation of only 8 nodes is added for each additional search layer, and the small calculation amount can be realized when the high-precision positioning is performed.
  • the initial side length is not more than twice the distance between the respective observation points.
  • the node that meets the first preset requirement in the i-th layer grid is determined and searched, and the node that meets the preset condition is obtained, where the first preset requirement is to fall into the i-1th layer.
  • the nodes in the grid that satisfy the preset condition are centered. Within the circle of the radius.
  • determining and searching for a node in the i-th layer grid that satisfies the second preset requirement acquiring a node in which the preset condition is satisfied, until completing the search of the Nth layer grid, the Nth layer
  • the node that meets the preset condition obtained in the grid is a source point location
  • the second preset requirement is that a node that meets the preset condition in the i-th layer grid is centered.
  • the embodiment of the present application divides the monitoring area into an N-layer grid according to the location accuracy of the source.
  • the mesh node determined in the grid that satisfies the preset condition is a node within a neighborhood circle of the center of the circle, and the search range is gradually reduced, each increase
  • a search layer only needs to search for 9 nodes, including the nodes in the upper layer that meet the preset conditions, that is, for each additional search layer, only 8 nodes are added for search calculation, which can be realized in high-precision positioning. Small calculations.
  • Steps (3) and (4) are repeated within the circle of the radius until the determination in step (3) is YES. At this time, the node in the i-th layer mesh that satisfies the preset condition is the source point.
  • the embodiment of the present application searches only the mesh node that falls within the upper layer of the grid and meets the preset condition determined by the previous layer of the grid as the center of the circle.
  • the node within a neighborhood circle the search range is gradually reduced.
  • Each additional search layer only needs to search for 9 nodes, including the nodes in the upper layer that meet the preset conditions, that is, each additional search layer, only Adding 8 nodes of search calculations, you can achieve small calculations when positioning with high precision.
  • the second layer of mesh is divided into the monitoring area, and the node in the second layer grid that satisfies the first preset requirement is searched.
  • the node that meets the preset condition where the first preset requirement is that a node that meets the preset condition in the i-1th layer grid is centered. Within the circle of radius.
  • Steps (4) and (5) searching a node in the i-th layer grid that satisfies the second preset requirement, and acquiring a node in which the preset condition is met, where the second preset requirement is that the falling into the i-th layer grid satisfies
  • the node of the preset condition is a center of the circle.
  • Steps (4) and (5) are repeated within the circle of the radius until the determination in step (4) is YES.
  • the node in the i-th layer mesh that satisfies the preset condition is the source point.
  • the embodiment of the present application searches only the mesh node that falls within the upper layer of the grid and meets the preset condition determined by the previous layer of the grid as the center of the circle.
  • the node within a neighborhood circle the search range is gradually reduced.
  • Each additional search layer only needs to search for 9 nodes, including the nodes in the upper layer that meet the preset conditions, that is, each additional search layer, only Adding 8 nodes of search calculations, you can achieve small calculations when positioning with high precision.
  • embodiments of the present invention can be provided as a method, system, or computer program product. Accordingly, the present invention may take the form of an entirely hardware embodiment, an entirely software embodiment, or a combination of software and hardware. Moreover, the invention can take the form of a computer program product embodied on one or more computer-usable storage media (including but not limited to disk storage, CD-ROM, optical storage, etc.) including computer usable program code.
  • computer-usable storage media including but not limited to disk storage, CD-ROM, optical storage, etc.
  • the computer program instructions can also be stored in a computer readable memory that can direct a computer or other programmable data processing device to operate in a particular manner, such that the instructions stored in the computer readable memory produce an article of manufacture comprising the instruction device.
  • the apparatus implements the functions specified in one or more blocks of a flow or a flow and/or block diagram of the flowchart.
  • These computer program instructions can also be loaded onto a computer or other programmable data processing device such that a series of operational steps are performed on a computer or other programmable device to produce computer-implemented processing for execution on a computer or other programmable device.
  • the instructions provide steps for implementing the functions specified in one or more of the flow or in a block or blocks of a flow diagram.
  • a computing device includes one or more processors (CPUs), input/output interfaces, network interfaces, and memory.
  • processors CPUs
  • input/output interfaces network interfaces
  • memory volatile and non-volatile memory
  • the memory may include non-persistent memory, random access memory (RAM), and/or non-volatile memory in a computer readable medium, such as read only memory (ROM) or flash memory.
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • Memory is an example of a computer readable medium.
  • Computer readable media includes both permanent and non-persistent, removable and non-removable media.
  • Information storage can be implemented by any method or technology.
  • the information can be computer readable instructions, data structures, modules of programs, or other data.
  • Examples of computer storage media include, but are not limited to, phase change memory (PRAM), static random access memory (SRAM), dynamic random access memory (DRAM), other types of random access memory (RAM), read only memory. (ROM), electrically erasable programmable read only memory (EEPROM), flash memory or other memory technology, compact disk read only memory (CD-ROM), digital versatile disk (DVD) or other optical storage, Magnetic tape cartridges, magnetic tape storage or other magnetic storage devices or any other non-transportable media can be used to store information that can be accessed by a computing device.
  • computer readable media does not include temporary storage of computer readable media, such as modulated data signals and carrier waves.
  • embodiments of the present application can be provided as a method, system, or computer program product.
  • the present application can take the form of an entirely hardware embodiment, an entirely software embodiment or an embodiment in combination of software and hardware.
  • the application can take the form of a computer program product embodied on one or more computer-usable storage media (including but not limited to disk storage, CD-ROM, optical storage, etc.) including computer usable program code.
  • the application can be described in the general context of computer-executable instructions executed by a computer, such as a program module.
  • program modules include routines, programs, objects, components, data structures, and the like that perform particular tasks or implement particular abstract data types.
  • the present application can also be practiced in distributed computing environments where tasks are performed by remote processing devices that are connected through a communication network.
  • program modules can be located in both local and remote computer storage media including storage devices.

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Abstract

一种微地震监测中的震源定位方法及系统。该方法包括：获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点（S101）；根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2 i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长（S102）；搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点（S103）；从i＝2开始，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置（S104）。该震源定位方法及系统实现了高精度精确微地震震源定位且计算量小。

Description

一种微地震监测中的震源定位方法及系统
本申请要求2016年8月29日递交的申请号为2016107507478、发明名称为“一种微地震监测系统中的震源定位的方法”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及井中地球物理勘探技术领域，尤其是涉及一种微地震监测中的震源定位方法及系统。
背景技术
微地震监测技术是通过观测、分析生产活动中所产生的微小地震事件来监测生产活动的影响、效果以及地下状态的地球物理技术，在水力压裂裂缝监测、油田安全性监测、油田动态监测以及矿山安全等领域都有着重要的作用。利用微地震监测技术不仅能够对地下裂缝的形态特性和分布规律进行分析，还可以对储层有效改造体积及未来生产趋势进行估算。
微地震监测技术的关键就是精确确定地震震源的位置。目前常用的基于正演模型的微地震震源定位方法中，通过将监测区域进行均匀网格划分，逐个节点搜索，从而确定微地震震源位置，其中，网格划分的大小由精度确定。这种方法定位的速度取决于监测的精度，监测精度越高，所需要的网格划分也就越密集，带来的计算量也会非常大，监测精度低时虽可以提高计算速度但是监测结果往往难以满足需要。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种微地震监测中的震源定位方法及系统，可以实现高精度精确定位且计算量小。
为达到上述目的，本申请实施例提供了一种微地震监测中的震源定位方法，所述方法包括：
获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点；
从i＝2开始，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000001
为半径的圆内。
为达到上述目的，本申请实施例还提供了一种微地震监测中的震源定位方法，所述方法包括：
获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点；
i＝2时，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000002
为半径的圆内；
从i＝3开始，确定并搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000003
为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000004
为半径的圆内。
本申请实施例所提供的一种微地震监测中的震源定位方法，还可以包括：
(1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
(2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
(3)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝2开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分；
(4)搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000005
为半径的圆内，重复步骤(3)和(4)，直至步骤(3)中的判断为是为止， 此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
本申请实施例所提供的一种微地震监测中的震源定位方法，还可以包括：
(1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
(2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
(3)按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，对所述监测区域进行第2层网格划分，搜索第2层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000006
为半径的圆内；
(4)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝3开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分；
(5)搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000007
为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000008
为半径的圆内，重复步骤(4)和(5)，直至步骤(4)中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
为达上述目的，本申请实施例提供了一种微地震监测中的震源定位系统，所述系统包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器被配置为用以存储计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：
获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点；
从i＝2开始，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件 的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000009
为半径的圆内。
在本申请另一方面实施例中还提供了一种微地震监测中的震源定位系统，所述系统包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器被配置为用以存储计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：
获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点；
i＝2时，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000010
为半径的圆内；
从i＝3开始，确定并搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000011
为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000012
为半径的圆内。
在本申请另一方面实施例中还提供了一种微地震监测中的震源定位系统，所述系统包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器被配置为用以存储计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：
(1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
(2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
(3)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝2开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分；
(4)搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000013
为半径的圆内，重复步骤(3)和(4)，直至步骤(3)中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
在本申请另一方面实施例中还提供了一种微地震监测中的震源定位系统，所述系统包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器被配置为用以存储计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：
(1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
(2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
(3)按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，对所述监测区域进行第2层网格划分，搜索第2层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000014
为半径的圆内；
(4)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝3开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分；
(5)搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000015
为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000016
为半径的圆内，重复步骤(4)和(5)，直至步骤(4)中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例根据震源定位精度，将监测区域划分成N层网格，在下一层网格节点搜索过程中，只搜索下一层网格中落入以上一层网格中确定的满足预设条件的网格节点为圆心的一个邻域圆内的节点，搜索范围逐步缩小，每增加一个搜索层只需要搜索9个节点，其中还包括上一层网格中满足预设条件的节点，即每增加一个搜索层，实际只增加8个节点的搜索计算量，在高精度定位时，可以实现小计算量。
附图说明
图1为本申请实施例的一种微地震监测中的震源定位方法流程示意图；
图2为本申请实施例的G(i-1)层网格节点搜索结果示意图；
图3为本申请实施例的G(i)层网格节点搜索示意图；
图4本申请实施例的另一种微地震监测中的震源定位方法流程示意图；
图5为本申请实施例的考虑两层邻域的G(i)层网格节点搜索示意图；
图6为本申请实施例的又一种微地震监测中的震源定位方法流程示意图；
图7为本申请实施例的再一种微地震监测中的震源定位方法流程示意图；
图8为本申请实施例的一种微地震监测中的震源定位系统结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本申请实施例做进一步详细说明。在此，本申请实施例的示意性实施例及其说明用于解释本申请实施例，但并不作为对本申请实施例的限定。
下面结合附图，对本申请实施例的具体实施方式作进一步的详细说明。
如图1所示为一种微地震监测中的震源定位方法流程示意图。如图1所示，一种微地震监测中的震源定位方法可以包括：
S101，获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点。
S102，根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格。
其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍。
S103，搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点。
S104，从i＝2开始，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置。
所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000017
为半径的圆内。
由图1的流程图可知，本申请实施例根据震源定位精度，将监测区域划分成N层网格，在下一层网格节点搜索过程中，只搜索下一层网格中落入以上一层网格中确定的满 足预设条件的网格节点为圆心的一个邻域圆内的节点，搜索范围逐步缩小，每增加一个搜索层只需要搜索9个节点，其中还包括上一层网格中满足预设条件的节点，即每增加一个搜索层，只增加8个节点的搜索计算，在高精度定位时，可以实现小计算量。
在本申请的一个实施例中，震源定位精度为P，则在S102具体实施时，根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，震源定位精度与所述N层网格的层数N满足以下关系式，
P≥D/2N-1且P＜D/2N-2
上述实施例中，根据震源定位精度要求将检测区域进行网格划分，划分出N层网格，为后续逐步搜索确定震源范围提供基础。
在本申请的一个实施例中，按照图1描述过程进行节点搜索，总共需要运算的次数OTimes为：
OTimes＝NGX×NGY+8×(N-1)
其中，NGX表示第1层网格水平方向上的网格节点个数；NGY表示第1层网格垂直方向上的网格节点个数。
由上述实施例可知，每增加一层网格，增加的搜索计算仅仅为8个节点，但定位精度却大幅度提升。
在本申请的一个实施例中，监测高度为150米，监测长度为2000米，观测点距离为20米，震源定位精度要求为1米。采用N层网格划分，网格单元初始边长选为20米，根据震源定位精度与网格层数N之间的关系式可知：
当N＝6时，20/26-1＝0.625米＜1米，满足精度要求。
6层网格搜索总共需要计算的节点个数为：(150/20)×(2000/20)+(6-1)×8＝840，若采用现有基于模型正演的定位方法，精度为1米时，需要完成30万个网格节点搜索。本实施例采用的二进制网格搜索方法相较现有方法精度提高了1.6倍，且计算量减少357倍。
上述实施例可见，每增加一个搜索层只需要搜索9个节点，其中还包括上一层网格中满足预设条件的节点，即每增加一个搜索层，只增加8个节点的搜索计算，在高精度定位时，可以实现小计算量。
在本申请的一个实施例中，根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，每一层网格分别记为G(1)…G(N)，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N。记G(i-1)层网格中满足预设条件的节点为gi-1(j,k)，如图2所示。确定并搜索 第i层网格中满足第一预设要求的节点，如图3所示的待搜索点(包括节点gi-1(j,k))，获取其中满足预设条件的节点记为gi(m,n)，以此类推，直至完成第N层网格内的搜索为止，确定最终的震源点位置。
本申请实施例根据震源定位精度，将监测区域划分成N层网格，在下一层网格节点搜索过程中，只搜索下一层网格中落入以上一层网格中确定的满足预设条件的网格节点为圆心的一个邻域圆内的节点，搜索范围逐步缩小，每增加一个搜索层只需要搜索9个节点，其中还包括上一层网格中满足预设条件的节点，即每增加一个搜索层，只增加8个节点的搜索计算，在高精度定位时，可以实现小计算量。
在本申请的一个实施例中，所述预设条件为当前节点在搜索范围内的所有节点中能量最大。计算节点能量的过程可以包括：
(1)由声波测井得到介质的速度，采用射线追踪方法逐点计算，得到每一个网格节点到各个观测点的理论传播路径和正演初至旅行时间。
(2)得到每一个网格节点到各个观测点的正演初至时间之后就可以按照正演初至时间表提取地震记录中直达波能量叠加得到每一个网格点的能量。
距离实际震源点位置近的节点能量应该大于其他节点，在本实施例的每次搜索过程中，获取能量最大的节点，就可以逐步逼近实际震源点位置。
在本申请的一个实施例中，在步骤S103之前还包括：拾取微地震的实际初至时间。
对应的，所述预设条件为当前节点在搜索范围内的所有节点中时间差最小，所述时间差为节点到所述监测区域内各个监测点的正演初至时间与所述实际初至时间之间的时间差。
在本申请的一个实施例中，计算节点到所述监测区域内各个监测点的正演初至时间与所述实际初至时间之间的时间差过程可以包括：
(1)拾取实际微地震信号到各个观测点的初至时间为T0j，其中j＝1,2…n，n表示观测点个数。
(2)扫描网格节点，获取网格节点到各个观测点的正演初至时间Tj。
(3)计算每个节点的时间差ΔT：
Figure PCTCN2017081583-appb-000018
式中n表示观测点个数。
距离震源点距离越近的节点到各个观测点的正演初至时间与时间初至时间越接近， 时间差也就越小。在本实施例的每次搜索过程中，获取时间差最小的节点，就可以逐步接近实际震源点位置。
图4为本申请实施例的另一种微地震监测中的震源定位方法流程示意图，如图4所示，另一种微地震监测中的震源定位方法可以包括：
S401，获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点。
S402，根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格。
其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍。
S403，搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点。
S404，i＝2时，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点。
所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000019
为半径的圆内。
S405，从i＝3开始，确定并搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置。
所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000020
为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000021
为半径的圆内。
由图4所示的流程图可知，当i>2时，本实施例在搜索过程中同时考虑了第i-1层中满足预设条件的节点的邻域和第i-2层中满足预设条件的节点的邻域，进一步减少了计算量，提高搜索速度。
在本申请的一个实施例中，根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，每一层网格分别记为G(1)…G(N)，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N。
当i>2时，记第i-2层网格G(i-2)中满足预设条件的节点为gi-2(j,k)，在确定第i-1层网格G(i-1)中满足预设条件的节点时，已经搜索了G(i-1)中落入以gi-2(j,k)为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000022
为半径的圆内的所有节点(如图5中黑色实心圆点所示)，最终得到G(i-1)中满足预设条件的节点，记为gi-1(m,n)。
进一步确定第i层网格中满足预设条件的节点时，只搜索G(i)中落入以第i-1层网格 中满足预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000023
为半径邻域圆内，且同时落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000024
为半径的圆内的节点，如图5中实心五角星所示(包括gi-1(m,n))。对于那些仅仅落入以gi-1(m,n)为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000025
为半径的邻域圆内的节点，如图5中三角形所示的节点，就不需要进行搜索了。
本实施例在i>2的搜索过程中，同时考虑了第i-1层中满足预设条件的节点的邻域和第i-2层中满足预设条件的节点的邻域，进一步减少了计算量，提高了搜索速度。
在本申请的一个实施例中，如图6所示为又一种微地震监测中的震源定位方法流程示意图，此时又一种微地震监测中的震源定位方法可以包括：
S601，获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点。
S602，按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点。
所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍。
S603，判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝2开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分。
S604，搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，重复步骤S603～S604，直至步骤S603中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000026
为半径的圆内。
本实施例按照网格单元由大到小对监测区域进行网格划分，搜索每一层网格中满足预设条件的节点。在搜索过程中，只搜索下一层网格中落入以上一层网格中确定的满足预设条件的网格节点为圆心的一个邻域圆内的节点，搜索范围逐步缩小，每增加一个搜索层只需要搜索9个节点，其中还包括上一层网格中满足预设条件的节点，即每增加一个搜索层，只增加8个节点的搜索计算，在高精度定位时，可以实现小计算量。
在本申请的一个实施例中，如图7所示为再一种微地震监测中的震源定位方法流程示意图，此时再一种微地震监测中的震源定位方法可以包括：
S701，获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点。
S702，按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点。
所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍。
S703，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，对所述监测区域进行第2层网格划分，搜索第2层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点。
所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000027
为半径的圆内。
S704，判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝2开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分。
S705，搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，重复步骤S704～S705，直至步骤S704中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000028
为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000029
为半径的圆内。
本实施例按照网格单元由大到小对监测区域进行网格划分，搜索每一层网格中满足预设条件的节点。当i>2时，本实施例在搜索过程中同时考虑了第i-1层中的最大能量节点的邻域和第i-2层中的最大能量节点的邻域，进一步减少了计算量，提高搜索速度。
本申请实施例中还提供了一种微地震监测中的震源定位系统，如下面的实施例所述。由于该系统解决问题的原理与一种微地震监测中的震源定位方法相似，因此该系统的实施可以参见一种微地震监测中的震源定位方法的实施，重复之处不再赘述。
参见图8所示，本申请实施例的系统，在硬件层面可以包括处理器、内部总线、存储器和内存，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从存储器中读取对应的计算机程序指令到内存中然后运行。当然，除了软件实现方式之外，本申请并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。其中，所述计算机程序指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：
获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点。
根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍。
搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点。
从i＝2开始，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述 预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000030
为半径的圆内。
至于上述执行步骤的细节内容，请参见图1所示的一种微地震监测中的震源定位方法实施例，在此不再赘述。
由上述系统的实施例可知，本申请实施例根据震源定位精度，将监测区域划分成N层网格，在下一层网格节点搜索过程中，只搜索下一层网格中落入以上一层网格中确定的满足预设条件的网格节点为圆心的一个邻域圆内的节点，搜索范围逐步缩小，每增加一个搜索层只需要搜索9个节点，其中还包括上一层网格中满足预设条件的节点，即每增加一个搜索层，只增加8个节点的搜索计算，在高精度定位时，可以实现小计算量。
在本申请的另一个微地震监测系统中的震源定位系统实施例中，图8中所示存储器中的计算机程序指令被所述处理器执行时，还可以执行如下步骤：
获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点。
根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍。
搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点。
i＝2时，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000031
为半径的圆内。
从i＝3开始，确定并搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000032
为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000033
为半径的圆内。
至于上述执行步骤的细节内容，请参见图4所示的一种微地震监测中的震源定位方法实施例，在此不再赘述。
由上述系统的实施例可知，本申请实施例根据震源定位精度，将监测区域划分成N层网格，在下一层网格节点搜索过程中，只搜索下一层网格中落入以上一层网格中确定的满足预设条件的网格节点为圆心的一个邻域圆内的节点，搜索范围逐步缩小，每增加 一个搜索层只需要搜索9个节点，其中还包括上一层网格中满足预设条件的节点，即每增加一个搜索层，只增加8个节点的搜索计算，在高精度定位时，可以实现小计算量。
在本申请的另一个微地震监测系统中的震源定位系统实施例中，图8中所示存储器中的计算机程序指令被所述处理器执行时，还可以执行如下步骤：
(1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点。
(2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍。
(3)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝2开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分。
(4)搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000034
为半径的圆内，重复步骤(3)和(4)，直至步骤(3)中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
至于上述执行步骤的细节内容，请参见图6所示的一种微地震监测中的震源定位方法实施例，在此不再赘述。
由上述系统的实施例可知，本申请实施例在下一层网格节点搜索过程中，只搜索下一层网格中落入以上一层网格中确定的满足预设条件的网格节点为圆心的一个邻域圆内的节点，搜索范围逐步缩小，每增加一个搜索层只需要搜索9个节点，其中还包括上一层网格中满足预设条件的节点，即每增加一个搜索层，只增加8个节点的搜索计算，在高精度定位时，可以实现小计算量。
在本申请的另一个微地震监测系统中的震源定位系统实施例中，图8中所示存储器中的计算机程序指令被所述处理器执行时，还可以执行如下步骤：
(1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点。
(2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍。
(3)按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，对所述监测区域进行第2层网格划分，搜索第2层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000035
为 半径的圆内。
(4)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝3开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分。
(5)搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000036
为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
Figure PCTCN2017081583-appb-000037
为半径的圆内，重复步骤(4)和(5)，直至步骤(4)中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
至于上述执行步骤的细节内容，请参见图7所示的一种微地震监测中的震源定位方法实施例，在此不再赘述。
由上述系统的实施例可知，本申请实施例在下一层网格节点搜索过程中，只搜索下一层网格中落入以上一层网格中确定的满足预设条件的网格节点为圆心的一个邻域圆内的节点，搜索范围逐步缩小，每增加一个搜索层只需要搜索9个节点，其中还包括上一层网格中满足预设条件的节点，即每增加一个搜索层，只增加8个节点的搜索计算，在高精度定位时，可以实现小计算量。
虽然上文描述的过程流程包括以特定顺序出现的多个操作，但是，应当清楚了解，这些过程可以包括更多或更少的操作，这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。
为了描述的方便，描述以上系统时以功能分别描述。当然，在实施本申请时可以把各功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指 令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。 因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (18)

  1. 一种微地震监测中的震源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
    获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
    根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
    搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点；
    从i＝2开始，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100001
    为半径的圆内。
  2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述震源定位精度与所述N层网格的层数N满足以下关系式：
    P≥D/2N-1且P＜D/2N-2
    式中P表示震源定位精度。
  3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设条件为当前节点在搜索范围内的所有节点中能量最大。
  4. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点之前还包括：
    拾取微地震的实际初至时间，
    对应的，所述预设条件为当前节点在搜索范围内的所有节点中时间差最小，所述时间差为节点到所述监测区域内各个监测点的正演初至时间与所述实际初至时间之间的时间差。
  5. 一种微地震监测中的震源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
    获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
    根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
    搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点；
    i＝2时，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预 设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100002
    为半径的圆内；
    从i＝3开始，确定并搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100003
    为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100004
    为半径的圆内。
  6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述震源定位精度与所述N层网格的层数N满足以下关系式：
    P≥D/2N-1且P＜D/2N-2
    式中P表示震源定位精度。
  7. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设条件为当前节点在搜索范围内的所有节点中能量最大。
  8. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点之前还包括：
    拾取微地震的实际初至时间，
    对应的，所述预设条件为当前节点在搜索范围内的所有节点中时间差最小，所述时间差为节点到所述监测区域内各个监测点的正演初至时间与所述实际初至时间之间的时间差。
  9. 一种微地震监测中的震源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
    (1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
    (2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
    (3)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝2开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分；
    (4)搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100005
    为半径的圆内，重复步骤(3)和(4)，直至步骤(3)中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
  10. 如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预设条件为当前节点在搜索范围内的所有节点中能量最大。
  11. 如权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点之前还包括：
    拾取微地震的实际初至时间，
    对应的，所述预设条件为当前节点在搜索范围内的所有节点中时间差最小，所述时间差为节点到所述监测区域内各个监测点的正演初至时间与所述实际初至时间之间的时间差。
  12. 一种微地震监测中的震源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
    (1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
    (2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
    (3)按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，对所述监测区域进行第2层网格划分，搜索第2层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100006
    为半径的圆内；
    (4)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝3开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分；
    (5)搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100007
    为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100008
    为半径的圆内，重复步骤(4)和(5)，直至步骤(4)中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
  13. 如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述预设条件为在搜索范围内的所有节点中能量最大。
  14. 如权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点之前还包括：
    拾取微地震的实际初至时间，
    对应的，所述预设条件为在搜索范围内的所有节点中时间差最小，所述时间差为节 点到所述监测区域内各个监测点的正演初至时间与所述实际初至时间之间的时间差。
  15. 一种微地震监测中的震源定位系统，其特征在于，所述系统包括：
    处理器；以及
    存储器，所述存储器被配置为用以存储计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：
    获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
    根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
    搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点；
    从i＝2开始，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100009
    为半径的圆内。
  16. 一种微地震监测中的震源定位系统，其特征在于，所述系统包括：
    处理器；以及
    存储器，所述存储器被配置为用以存储计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：
    获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
    根据震源定位精度，将所述监测区域划分成N层网格，其中第i层网格的网格单元的边长为D/2i-1，i＝1,…N，D为网格单元的初始边长，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
    搜索第1层网格中所有节点，获取其中满足预设条件的节点；
    i＝2时，确定并搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100010
    为半径的圆内；
    从i＝3开始，确定并搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，直至完成第N层网格的搜索，所述第N层网格中得到的满足所述预设条件的节点为震源点位置，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100011
    为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所 述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100012
    为半径的圆内。
  17. 一种微地震监测中的震源定位系统，其特征在于，所述系统包括：
    处理器；以及
    存储器，所述存储器被配置为用以存储计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：
    (1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
    (2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
    (3)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝2开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分；
    (4)搜索第i层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100013
    为半径的圆内，重复步骤(3)和(4)，直至步骤(3)中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
  18. 一种微地震监测中的震源定位系统，其特征在于，所述系统包括：
    处理器；以及
    存储器，所述存储器被配置为用以存储计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：
    (1)获取监测区域和所述监测区域内的各个观测点；
    (2)按照预设的网格单元的初始边长D对所述监测区域进行第1层网格划分，搜索其中的所有节点，获取满足预设条件的节点，所述初始边长不大于所述各个观测点之间距离的2倍；
    (3)按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝2，对所述监测区域进行第2层网格划分，搜索第2层网格中满足第一预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节点，所述第一预设要求为落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100014
    为半径的圆内；
    (4)判断当前网格单元边长是否满足震源定位精度，如果判断为否，从i＝3开始，按照网格单元边长为D/2i-1，其中i＝3，4…，对所述监测区域进行第i层网格划分；
    (5)搜索第i层网格中满足第二预设要求的节点，获取其中满足所述预设条件的节 点，所述第二预设要求为落入以第i-2层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100015
    为半径的圆内，且同时落入以第i-1层网格中满足所述预设条件的节点为圆心，
    Figure PCTCN2017081583-appb-100016
    为半径的圆内，重复步骤(4)和(5)，直至步骤(4)中的判断为是为止，此时第i层网格中的满足所述预设条件的节点为震源点。
PCT/CN2017/081583 2016-08-29 2017-04-24 一种微地震监测中的震源定位方法及系统 WO2018040592A1 (zh)

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