微地震逆时聚焦定位算法的模拟实验研究

微地震事件的位置可由波动方程逆时聚焦获得,然而在实际应用中稀疏或有缺陷的观测系统会对定位结果产生较大影响,导致定位结果可能存在偏差及假象。提出以峰值信噪比和定位椭球半轴长作为定量评价定位结果清晰度与精度的新标准。通过地面与井下监测的模拟算例综合考察波形加载方式、成像条件、接收器密度、覆盖范围及多震源对定位结果的影响,并以此指导实际的微地震数据采集方案。模拟实验结果表明,混合逆时聚焦可调整定位精度与计算量,是一种较为灵活的波形加载方式;多尺度互相关成像条件具有较高的精度与分辨率,可满足实际定位需求;逆时聚焦定位结果的分辨率与精度分别取决于接收器密度与覆盖范围;由于多震源的互相干涉,分辨多震源需要更苛刻的采集条件。

地面与井中观测条件下的微地震干涉逆时定位算法

勘探和开发非常规油气藏已经成为国际油气工业界的新热点.由于这类油藏具有低渗透率的特点,开采过程中往往需要多级压裂形成能够使烃类自由流动的裂隙.通过定位分析压裂过程中诱导的微地震震源能够帮助人们刻画裂缝属性(走向、密度等),评价压裂效果,分析断裂模式,推定震源机制等.微地震定位可以采用波动方程逆时聚焦方法实现.由于微地震数据信噪比低,加之速度模型不准确、稀疏观测等诸多因素使得定位的精度大打折扣.本文将波动方程逆时聚焦定位原理与干涉"成像"原理相结合,探讨多源微地震信号的干涉逆时定位算法,尤其扩展该算法到三维多分量地面、井中以及井地联合观测条件下.通过理论合成数据与实际射孔资料的数值试验,展示了该微地震定位算法的精度优势与抗噪特点,并指出波场聚焦微地震定位方法在实际应用中的制约因素与应对策略.

聚焦点控制照明波动方程叠前深度偏移初探

波动方程法叠前深度偏移能够较为精确地对地质体成像,然而波场外推的数据量过于巨大,影响了计算的效率。面炮组合和控制照明结合的叠前深度偏移通过对震源波场的控制以及高效的面炮偏移能够得到高质量的成像结果。进行控制照明叠前深度偏移的关键是合成算子的选择,笔者基于有限差分的走时计算方法合成了逆时聚焦算子,基于该合成算子利用傅里叶有限差分法进行了聚焦点控制照明叠前深度偏移,针对Marmousi模型的试算结果表明了该方法的有效性及其在提高计算效率方面的巨大优势。

基于变分模态分解的浅层震源聚焦定位方法

针对地下浅层地层结构复杂,地面获取的爆炸波震动信号波形混叠、频散严重,采用逆时聚焦方法震源成像模糊,震源定位精度低的问题,提出基于变分模态分解(VMD)的浅层震源聚焦定位方法。该方法利用爆炸信号的宽频谱特性及高频信号逆时成像更聚焦的优点,反演重建各模态频率分量所对应的三维逆时能量场图像,构建了高精度的能量场聚焦图像,并通过计算聚焦区域的重心得到定位结果。数值仿真实验结果表明,该方法与逆时偏移(RTM)成像相比,成像结果更聚焦且图像更清晰,定位精度也得到了进一步提升。

基于深度学习的地下浅层震源定位方法

针对地下能量场聚焦模型中能量聚焦点无法有效识别的问题,在深度学习的基础上,提出一种地下浅层震源定位方法。利用逆时振幅叠加的方法将传感器阵列获取的震动数据逆时重建为三维能量场图像样本序列,并将其作为深度学习网络的输入数据。采用3D-CNN模型搭建深度学习网络框架,在前期训练时将已知震源坐标作为输入标签,且将获取的数据和标签输入到网络中进行训练测试,形成三维能量场到震源坐标的端到端学习模型,并输出聚焦点坐标,即震源坐标。实验结果表明,该方法能够有效识别能量场聚焦点,适用于地下浅层震源定位领域。