一种改进的声发射模板识别流程及其在大尺度页岩水力压裂主被动观测实验中的应用研究

提出一种改进的实验室声发射模板识别流程.该流程联合RMS-AIC算法优化了模板事件的检测效果,将一种改进的绝对离差中位数(观测数据的二分位数与MAD的和)应用于不同时段RMS与互相关序列的动态阈值的设置中,并对声发射模板事件与多通道连续波形数据的互相关叠加方式进行了改进,以避免弱初至延迟量不准确对叠加异常点的影响.我们开展了大尺度龙马溪组页岩水力压裂过程的主动源超声检测与声发射事件联合观测实验,并将该流程应用于主、被动连续观测数据中声发射信号的识别.研究结果表明:利用本文提出的流程检测出1720个声发射信号,数量比声发射模板信号大约多5.54倍.利用更为完备的声发射目录,我们观测到页岩水力压裂过程中的主压裂点大约发生在152 s,且压裂后早期3 s内声发射率呈现出较慢的幂率衰减(p=0.130),而后以较快速率(p=1.403)衰减至稳定值.此外,我们对多种震相拾取算法的比较、声发射的频-幅分布特征等方面开展了讨论.这一新的声发射识别流程可以有效提高在主、被动联合观测下的声发射识别效果,完备水力压裂过程中声发射的时序分布特征,为页岩气开采及风险评估的实验室研究提供有效支撑.