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1、(10)申请公布号 CN 103837891 A (43)申请公布日 2014.06.04 CN 103837891 A (21)申请号 201410116064.8 (22)申请日 2014.03.26 G01V 1/28(2006.01) (71)申请人 宋维琪 地址 266000 山东省青岛市经济技术开发区 长江西路 66 号石油大学 （华东） 地球科 学与技术学院 (72)发明人 宋维琪 (74)专利代理机构 北京捷诚信通专利事务所 ( 普通合伙 ) 11221 代理人 王卫东 (54) 发明名称 微地震初至的高精度拾取方法 (57) 摘要 本发明公开了一种微地震初至高精度拾取方 法，。
2、 包括以下步骤 ： 利用高阶矩方法增强微地震 资料的信噪比 ； 根据当前微地震波是否存在满足 以下全部约束条件 ： 振幅大小及空间相关性、 同 相轴视速度大小和偏振特征， 判断该微地震波是 否为微地震波初至 ； 根据射孔资料、 实际事件资 料以上约束条件的变化规律， 采用统计分析方法， 确定约束条件的门槛值 ； 在振幅和视速度约束 下， 围绕微地震事件走时初至的时空变化特征， 利 用固定大时窗和滑动小时窗内走时初至点能量、 视速度、 相关性信息的变化规律， 采用多次迭代的 方法， 进行微地震事件初至的自动拾取。 不同地区 实际资料的应用效果表明， 本发明微地震初至自 动拾取方法不但适应性强， 。
3、而且结果可靠。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 5 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 (10)申请公布号 CN 103837891 A CN 103837891 A 1/2 页 2 1. 微地震初至的高精度拾取方法， 其特征在于， 包括以下步骤 ： 步骤 10 ： 利用高阶矩方法增强微地震资料的信噪比 ； 步骤 20 ： 根据当前微地震波 x(k) 是否存在满足以下全部约束条件， 判断该微地震波 x(k) 是否为微地震初至， 所述约束条件包括以下三种 ： (1)x(k) e， e 为每一道微地。
4、震记录的均值 ； (2)c1ma |x(k)| c2ma， ma 为每一道地震记录的最大值 ； (3)a1k |x(k+1)-x(k)| a2k， k 表示根据射孔或其它视速度资料得到的斜率， c1,c2； a1,a2分别振幅和斜率的门槛值范围系数。 步骤 30 ： 在振幅和视速度约束下， 围绕微地震事件走时初至的时空变化特征， 利用固 定大时窗和滑动小时窗内走时初至点能量信息的变化规律， 采用多次迭代的方法， 实现微 地震事件初至的自动拾取。 2. 如权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 步骤 10 包括以下步骤 ： 步骤 11 ： 计算获得每一道微地震记录不同滑动时窗的微地震资料高阶矩。
5、能量比值 ： EC E(X-E(X)K ； 其中， Ec(t) 为 t 时刻的能量， E(X-E(X)K为微地震资料的 K 阶中心矩， EB(t) 指前时 窗， EA(t) 指后时窗， ED(t) 指延迟时窗 ； 步骤 12 ： 对上述能量比值取对数 ： R1(t) logEC(t) ； 其中 ： R1(t) 用于判断在 t 时刻是否出现强能量信号的采样点 ； R2(t) 用于区分强振幅、 短延续时间噪声与前强振幅、 长延续时间的有效信号 ； 在噪声延续时间比较长的情况下， R2(t) 失去效果， 这时可以将前时窗向后推迟一段时 间得到延迟时窗， 根据延迟时窗内的平均能量值求得 R3(t)， 。
6、通过判断 R3(t) 是否超过门限 值来去除长延续时间噪声的影响。 3. 如权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 步骤 30 包括以下步骤 ： 步骤 31、 求每一道地震记录的振幅最大值对应的时间位置， 然后计算道间时间差满足 视速度变化约束条件下所有道振幅最大值的平均值， 并把该平均值作为振幅门槛值， 拾取 保留满足给定振幅门槛值记录道的时间位置， 作为初始初至拾取结果 ； 步骤 32、 求得微地震记录所有道振幅最大值的平均值作为新的振幅门槛值， 计算寻找 权 利 要 求 书 CN 103837891 A 2 2/2 页 3 滑动时窗内满足该振幅门槛值的初至位置 ； 步骤 33、 在给定。
7、的门限范围内， 每一道拾取了多个初至点位置， 在这多个初至位置点中 再求振幅最大值、 次最大值等对应初至点作为更新的初至点， 依次循环迭代， 在满足视速度 条件下， 当最大值或次最大值对应的初至道数最大时， 作为迭代终止条件， 最终找到真实的 初至点位置 ； 步骤 34、 最后再对拾取的微地震有用事件初至曲线进行进一步的优化处理。 权 利 要 求 书 CN 103837891 A 3 1/5 页 4 微地震初至的高精度拾取方法 技术领域 0001 本发明涉及微地震高精度初至拾取方法， 具体涉及微地震初至的高精度拾取方 法。 背景技术 0002 目前， 地震信号初至自动拾取或震相识别方法主要有能。
8、量比法、 AIC 算法、 神经网 络法、 分形分维法、 极化分析法以及卡尔曼估计等几种， 其中能量比法、 AIC 算法和神经网络 法最为常用。 0003 能量比法是最为快捷、 最为广泛应用的一种自动拾取方法。Kannasewich 于 1981 年提出设计计算地震数据的绝对值、 能量或包络面的长时窗 （LTA） 与短时窗 （STA） 作为识 别有效事件的特征函数， 这种方法通过计算长短时窗的比值， 而认为出现地震信号是这个 比值会大于预先设定的门限。 目前这种长短时窗比法已成为各个微地震监测公司最为常用 的方法。不过这种方法有其缺陷 ： 受短时窗的影响不能准确拾取初至 ； 难以在高振幅噪声 中。
9、分辨出有用地震信号。在天然地震观测中的初动识别， 刘希强等以能量比法为基础结合 信号的多种特点设计了应用单台垂向记录进行区域地震事件实时检测的方法。 在地震勘探 中， 左国平 （2004） 、 张伟 （2009） 等人根据实际情况改进能量比法进行地震波初至的拾取， 叶根喜 （2008） 将能量比法用于矿山安全领域的微地震监测， 并对不同窗口长度的能量比特 征进行了分析研究。 0004 AIC（Akaike information criterion， 赤池信息准则）算法是基于自回归 （autoregressive， AR） 模型假设的一种算法， 在地震监测中常用于信号识别， 这种方法的最 基本。
10、假设是噪声与地震信号都可以用不同的自回归模型表示出来， 而且模型的阶数互不相 同。它最早根据这个基本假设设计为 AR-AIC 准则在天然地震中用于 P、 S 波初至的拾取。 目前的利用都是根据 Maeda（1985） 年设计的 AIC 算法， 这种方法直接利用信号的协方差计 算 AIC 的值， 避免了 AR-AIC 法需要迭代计算自回归模型阶数而带来的大计算量， 而这种算 法的具体推导过程至今仍未公布。我国在天然地震观测中也常用 AIC 算法进行初至拾取。 王海军等 （2003） 通过对低信噪比的地震数据研究发现在噪声较强的情况下认为 AIC 值的 最低点为初至点并不准确， 而AIC曲线的拐点。
11、通常对应着信号的初至， 并且设计了对AIC曲 线进行校正的方法。刘希强等 （2009） 利用三阶累计量代替 Maeda 算法中的二阶累积量也 就是协方差来设计新的 AIC 算法， 在低信噪比的情况下仍能保持较高精度。但是， AIC 法的 主要缺陷在于无论所选的数据段中是否真的存在一个地震或微地震有效事件， 总会在数据 段中找到一个 AIC 的最小值， 这使得无法单一利用 AIC 算法进行有效事件的初至拾取。 0005 还有人工神经网络、 分形维数理论技术也被引用到初至拾取方面中来。 0006 然而， 微地震信号不同于一般反射地震信号， 其特点是有用信号弱， 波场复杂， 震 相类型多。因此， 上。
12、述现有的地震信号自动拾取方法对于微地震信号的初至拾取都存在着 精度较低的问题。 说 明 书 CN 103837891 A 4 2/5 页 5 发明内容 0007 本发明所要解决的技术问题是常规地震信号自动拾取方法缺点的问题。 0008 为了解决上述技术问题， 本发明所采用的技术方案是提供一种微地震高精度初至 拾取方法， 包括以下步骤 ： 0009 步骤 10 ： 利用高阶矩方法增强微地震资料的信噪比 ； 0010 步骤 20 ： 根据当前微地震波 x(k) 是否存在满足以下全部约束条件， 判断该微地震 波 x(k) 是否为微地震初至， 所述约束条件包括以下三种 ： 0011 (1)x(k) e。
13、， e 为每一道地震记录的均值 ； 0012 (2)c1ma |x(k)| c2ma， ma 为每一道地震记录的最大值 ； 0013 (3)a1k |x(k+1)-x(k)| a2k， k 表示根据射孔或其它视速度资料得到的斜 率， c1,c2； a1,a2分别振幅和斜率的门槛值范围系数。 0014 步骤 30 ： 在振幅和视速度约束下， 围绕微发震事件走时初至的时空变化特征， 利 用固定大时窗和滑动小时窗内走时初至点能量信息的变化规律， 采用多次迭代的方法， 实 现微地震事件初至的自动拾取。 0015 在上述方法中， 步骤 10 包括以下步骤 ： 0016 步骤 11 ： 计算获得每一道微地。
14、震记录不同滑动时窗的微地震资料高阶矩能量比 值 ： 0017 EC E(X-E(X)K ； 0018 0019 0020 0021 其中， Ec(t) 为 t 时刻的能量， E(X-E(X)K 为微地震资料的 K 阶中心矩， EB(t) 指前时窗， EA(t) 指后时窗， ED(t) 指延迟时窗 ； 0022 步骤 12 ： 对上述能量比值取对数 ： 0023 R1(t) logEC(t) ； 0024 0025 其中 ： 0026 R1(t) 用于判断在 t 时刻是否出现强能量信号的采样点 ； 0027 R2(t) 用于区分强振幅、 短延续时间噪声与前强振幅、 长延续时间的有效信号 ； 00。
15、28 在噪声延续时间比较长的情况下， R2(t) 失去效果， 这时可以将前时窗向后推迟一 段时间得到延迟时窗， 根据延迟时窗内的平均能量值求得 R3(t)， 通过判断 R3(t) 是否超过 门限值来去除长延续时间噪声的影响。 0029 步骤 30 包括以下步骤 ： 说 明 书 CN 103837891 A 5 3/5 页 6 0030 步骤 31、 求每一道地震记录的振幅最大值对应的时间位置， 然后计算道间时间差 满足视速度变化约束条件下所有道振幅最大值的平均值， 并把该平均值作为振幅门槛值， 拾取保留满足给定振幅门槛值记录道的时间位置， 作为初始初至拾取结果 ； 0031 步骤 32、 求得。
16、微地震记录所有道振幅最大值的平均值作为新的振幅门槛值， 计算 寻找滑动时窗内满足该振幅门槛值的初至位置 ； 0032 步骤 33、 在给定的门限范围内， 每一道拾取了多个初至点位置， 在这多个初至位置 点中再求振幅最大值、 次最大值等对应初至点作为更新的初至点， 依次循环迭代， 在满足视 速度条件下， 当最大值或次最大值对应的初至道数最大时， 作为迭代终止条件， 最终找到真 实的初至点位置 ； 0033 步骤 34、 最后再对拾取的微地震有用事件初至曲线进行进一步的优化处理。 0034 本发明， 从初至信息拾取的依据条件分析入手， 首先求得每一道的微地震事件记 录的振幅极大值， 计算满足视速度。
17、变化时间范围内振幅最大值的初至点的振幅平均值 ； 再 以该平均值设定门槛值， 在给定的门槛值范围内计算滑动时窗内的最大值的初至点 ； 依次 迭代计算， 最终确定事件的所有道的初至点 ； 最后再对拾取的微地震有用事件初至曲线进 行进一步的优化处理。不但适应性强， 而且结果可靠。 附图说明 0035 图 1 为一段微地震记录 ； 0036 图 2 为图 1 所示微地震记录经高阶矩处理后的结果 ； 0037 图 3 为迭代 5 次后的结果 ； 0038 图 4 为迭代 10 次后的结果 ； 0039 图 5 为初至拾取结果。 具体实施方式 0040 下面结合说明书附图和具体实施例对本发明做出详细的说。
18、明。 0041 本发明提供的微地震初至波的高精度拾取方法， 包括以下步骤 ： 0042 众所周知， 微地震信号不同于一般反射地震信号， 其特点是有用信号弱， 波场复 杂， 震相类型多。因此， 微地震信号的初至拾取主要是根据信号的能量、 相位及相位视速度 特征条件来进行的。为了拾取到准确的微地震事件的震相的走时初至， 必须首先进行提高 微地震事件信号的信噪比处理。在此前提下， 再研究初至拾取方法， 方能取得好的效果。 0043 为此， 本发明提供的方法， 首先对微地震事件记录进行信号处理， 增强信号的信噪 比， 具体包括以下步骤 ： 0044 步骤 10 ： 利用高阶矩方法增强微地震资料的信噪比。
19、。具体步骤如下 ： 0045 步骤 11 ： 计算获得每一道微地震记录不同滑动时窗的能量比值 ： 0046 EC E(X-E(X)K ； 0047 0048 说 明 书 CN 103837891 A 6 4/5 页 7 0049 0050 其中 ： X 为窗口长度内微地震记录的样点值， K 为矩阶次， 取 1， 2， N， N 为采样 点数。 0051 Ec(t) 为相应的微地震波在时刻 t 的能量 （振幅） ； 0052 E(X-E(X)K 为该微地震波的高阶中心矩。 0053 EB(T) 对应前时窗能量值 ,t 范围为 t1-t0之间 ； 0054 EA(T) 对应后时窗能量值， t 范围。
20、为 t0-t2之间 ； 0055 ED(T) 表示延迟时窗能量的平均值， t 起始于 t3， 终止于 t4。 0056 步骤 12 ： 对上述能量比值取对数 ： 0057 R1(t) logEC(t) ； 0058 0059 其中 ： 0060 R1(t) 用于判断在 t 时刻是否出现强能量信号 ； 0061 R2(t) 用于区分强振幅、 短延续时间噪声与前强振幅、 长延续时间的有效信号 ； 在 噪声延续时间比较长的情况下， R2(t) 失去效果， 这时可以将前时窗向后推迟一段时间得到 延迟时窗， 根据延迟时窗内的平均能量值求得 R3(t)， 通过判断 R3(t) 是否超过门限值来去 除长延续。
21、时间噪声的影响。 0062 通过上述步骤 10， 使微地震事件的信号信噪比得到了大大增强。如图 1 和图 2 所 示， 有效信号得到明显增强。 0063 步骤 20 ： 微地震事件的信号信噪比增强后， 根据每一道微地震波上是否存在满足 以下全部约束条件的采样点， 判断该微地震波是否为微地震初至波， 所述约束条件包括以 下三种 ： 0064 (1)x(k) e， e 为每一道地震记录的均值 ,i 为采样点， N 为采样点 数 ； 0065 (2)c1ma |x(k)| c2ma， ma 为每一道地震记录的最大值 （有时最大值对应 的点不是初至） ， 0066 (3)a1k |x(k+1)-x(k。
22、)| a2k， k 表示根据射孔或其它视速度资料得到的斜 率。c1,c2； a1,a2分别振幅和斜率的门槛值范围系数。 0067 v* 为射孔或其它资料的视速度。 0068 如果微地震记录上的某一道地震波满足了上面的三个条件， 那么认为该道地震波 就是所要拾取的微地震初至波。 说 明 书 CN 103837891 A 7 5/5 页 8 0069 步骤30 ： 以振幅 （能量） 信息为基础， 在视速度约束下， 紧紧围绕微地震事件的走时 初至的时空变化特征 （即初至同相轴的变化特征） ， 利用固定大时窗和滑动小时窗内走时初 至点能量信息的变化规律进行多次迭代， 实现微地震初至的自动拾取， 其结果。
23、如图 3、 图 4 和图 5 所示， 具体步骤如下 ： 0070 步骤 31、 求每一道地震记录的振幅最大值对应的时间位置， 然后计算道间时间差 满足视速度变化约束条件下所有道振幅最大值的平均值， 并把该平均值作为振幅门槛值， 拾取保留满足给定振幅门槛值记录道的时间位置， 作为初始初至拾取结果 ； 0071 步骤 32、 每个事件所有道初至对应的振幅不可能都是最大值， 因此在某个给定振 幅门槛值范围内， 只有几道满足条件 （理论上至少两道， 只要存在微地震事件， 一般都能满 足） ， 这时把这些满足条件的某几道记下来， 并计算其振幅最大值的平均值。然后利用求得 的振幅最大值的平均值作为新的振幅。
24、门槛值， 计算寻找滑动时窗内满足该振幅门槛值的初 至位置。 注意滑动时窗的大小设置， 如果选得太小， 即在时窗内不能包括从一道到最后一道 的初至位置， 容易漏掉事件初至点 ； 如果滑动时窗选得太大， 又选多了事件的初至点位置。 0072 步骤33、 在给定的门限范围内， 每一道不可能拾取一个初至点位置。 因为给定的门 槛值范围内不可能一道就有一个点满足条件， 得到多个初至点位置， 因此， 在给定的门限范 围内， 每一道拾取了多个初至点位置， 在这多个初至位置点中再求振幅最大值、 次最大值等 对应初至点作为更新的初至点， 依次循环迭代， 在满足视速度条件下， 当最大值或次最大值 对应的初至道数最。
25、大时， 作为迭代终止条件， 最终找到真实的初至点位置 ； 0073 步骤 34、 最后再对拾取的微地震有用事件初至曲线进行进一步的优化处理。 0074 本发明， 针对低信噪比微地震事件的特点， 提出了一种高阶矩增强微地震资料信 噪比有效微地震事件初至自动拾取方法。常规能量比方法对低信噪比资料， 拾取效果不理 想， 而本发明提出的高阶矩长短时窗比方法， 同时对数据取对数计算融合到算法中， 有效事 件信号得到了明显的增强。 在此基础上， 从初至信息拾取的依据条件分析入手， 首先求得每 一道的微地震事件记录的振幅极大值， 计算满足视速度变化时间范围内振幅最大值的初至 点的振幅平均值 ； 以该平均值设。
26、定门槛值， 在给定的门槛值范围内计算滑动时窗内的最大 值的初至点 ； 依次迭代计算， 最终确定事件的所有道的初至点。 最后再对拾取的微地震有用 事件初至曲线进行进一步的优化处理。不同地区实际资料的应用效果表明， 本发明的低信 噪比微地震资料最优处理流程和微地震事件初至自动拾取方法不但适应性强， 而且结果可 靠。 0075 本发明不局限于上述最佳实施方式， 任何人应该得知在本发明的启示下作出的结 构变化， 凡是与本发明具有相同或相近的技术方案， 均落入本发明的保护范围之内。 说 明 书 CN 103837891 A 8 1/2 页 9 图 1 图 2 图 3 图 4 说 明 书 附 图 CN 103837891 A 9 2/2 页 10 图 5 说 明 书 附 图 CN 103837891 A 10 。