变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法、系统及介质，该方法首先将微震信号从NEZ坐标系旋转至RTZ坐标系；再分别从Z方向和T方向拾取P波和S波初至时刻；提出变权重联合P波和S波初至数据的微震定位目标函数；进而构建Bayes后验概率密度函数，并采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)采样计算模型的后验概率密度函数；判断是否接受新模型，并进入下一次迭代，直至达到设定迭代次数；以MCMC采样后期序列的均值作为微震事件位置。该方法具有震源定位约束性好、易于得到全局最优和自动调整联合权重等特点。

【技术实现步骤摘要】
变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法、系统及介质
本专利技术属于微震监测领域，尤其是涉及一种变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法、系统及介质。
技术介绍
微震监测技术是一种能够进行实时动态监测的地球物理技术，其广泛用于矿山开采和隧道工程。微震监测系统通过布设宽频带高灵敏度传感器采集微震信号，分析表征这些动力学灾害的发生时间，位置、震级和震源机制等特征参数，以推断岩体的力学状态、进而采取有效的防控措施。其中，微震事件定位能反映动力灾害发生的位置，且其是计算震级、反演震源机制和进行矿山灾害风险性评估的核心基础，由此高精度微震定位至关重要。目前，微震事件震源定位常用基于走时的射线追踪方法，它由传感器观测的特征震相走时数据和通过射线追踪计算的理论走时的差异建立目标函数，Lietal.(2016)给出了4种常用的定位目标函数。经典的Geiger定位法(Geiger,1912)在地震学领域应用广泛，其将时差方程转换为线性方程组，再通过迭代求解震源位置，一些学者从时差方程目标函数和求解方式等方面对Geiger法进行了改进(Buland,1976；Thurber,1985)。另一种常用的时差定位方法是WaldhauserandEllsworth(2000)提出的双差定位法，其假定两个相近的地震事件激发波场的传播路径相似，有效的降低了相近地震传播到台站时共同路径上结构异常对走时的影响，Lietal.(2013)将微分方位角信息引入至双差定位法中，进一步提高了定位精度。反演问题目标函数的收敛性常和选择的最优化反演算法息息相关，为此粒子群算法、遗传算法、梯度下降法、网格法和模拟退火算法等方法被用于求解上述定位问题的目标函数。射线走时定位方法通常使用P波，主要借助传感器P波初至到时来确定震源位置，然而微震信号P波能量通常较弱，容易受背景噪音、邻近事件微震信号错误划分和波场传播的衰减和波前愈合效应等因素的影响而难以准确拾取，导致单一P波初至数据无法保障射线走时方法的定位精度和稳定性。而微震信号S波能量通常较强，初动振幅不易被衰减掉，Lietal.(2016)的结果显示S波微震定位也能取得较好的定位效果，但实际监测中S波初至可能受P波信号影响，拾取准确度较低。由此，如何建立一种考虑P、S波数据质量的联合方法对提高射线走时定位精度具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术提出了一种变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法、系统及介质，该方法具有震源定位约束性好、易于得到全局最优和自动调整联合权重等特点。本专利技术的技术方案如下：一方面，一种变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法，包括以下步骤：步骤1：将微震信号从NEZ坐标系旋转至RTZ坐标系；步骤2：分别从转换后的RTZ坐标系的Z方向和T方向拾取P波和S波初至时刻；步骤3：建立变权重联合P波和S波初至数据的微震定位目标函数；步骤4：利用震源位置(x0,y0,z0)、发震时刻t0和联合权重w组建参数模型，并基于参数模型构建基于P波初至和S波初至的观测数据和理论数据之差的Bayes后验概率密度函数，求解微震定位目标函数；步骤5：基于MCMC对参数模型进行参数采样，利用采样后的参数计算所述Bayes后验概率密度函数值，判断是否接受基于MCMC采样获得的参数模型，并进入下一次迭代，直至达到设定迭代次数；步骤6：取MCMC迭代采样后期序列的震源位置参数的均值作为微震事件位置。进一步地，所述变权重联合P波和S波初至数据的微震定位目标函数为：其中，和分别为Z方向第i个P波和T方向第i个S波初至观测到时，和分别为第i个P波和第i个S波理论到时，M1和M2分别为P波和S波初至数据的个数，w表示联合权重，w∈(0,1)。进一步地，所述基于参数模型构建基于P波初至和S波初至的观测数据和理论数据之差的Bayes后验概率密度函数如下：其中，为关于震源位置(x0,y0,z0)、发震时刻t0和联合权重w的参数模型，即为考虑系数的P波初至和S波初至到时观测数据依次排开所组成的一个列向量，为考虑系数的P波初至和S波初至到时理论数据依次排开所组成的一个列向量，且为对角线元素为大小为(M1+M2)×(M1+M2)的矩阵，M1和M2分别为包含的和的个数，且为矩阵的协方差，为矩阵的协方差，w∈(0,1)。进一步地，所述基于MCMC对参数模型进行参数采样，是指利用MCMC对震源位置(x0,y0,z0)、发震时刻t0和联合权重w均进行采样更参数新模型，每次随机更新上述参数中的一个参数，记更新后的参数模型为判断是否接受基于MCMC采样获得的参数模型是指：当时，接受当时，拒绝其中，u为在[0,1]内均匀分布随机数据，在每次判断时，均重新随机生成具体取值。在具体的求解过程中，更新参数模型后可由新参数模型的震源位置(x0′,y0′,z0′)计算P波和S波理论传播时间，理论传播时间分别与新模型发震时刻t0′相加得到当前参数模型下P波和S波理论到时进一步地，可得到更新后的由此得到的表达式，获得更新参数模型后的并判断是否接受MCMC采样新模型当时，接受当时，拒绝u'∈[0,1]为在每次判断过程中重新生成的均匀分布的随机数据；进一步地，计算时，采用对取对数进行计算，当时，当时，其中，为参数模型更新后，对应更新得到的矩阵。进一步地，将微震信号从NEZ坐标系旋转至RTZ坐标系，是指按照以下公式进行转换：其中，N、E、Z分别表示微震信号在正北方向，正东方向、垂直向上的振幅值，R为震源位置与台站连线方向的振幅值，T为垂直于R和Z方向所构成平面的振幅值，α为R方向与N方向的夹角。α可根据专利201510973875.4《一种用于均匀速度场的信号源定位方法》初定位结果得到；进一步地，从Z方向和T方向微震信号拾取P波和S波初至时刻，是指首先采用专利《一种矿山微震信号P波初至时刻联合拾取方法》分别从RTZ坐标系的Z方向和T方向确定P波和S波初至时刻，对该方法无初至拾取波形借助人工方法进行拾取。进一步地，取MCMC采样后期序列5000～20000个采样点的均值作为微震反演结果，并得到微震事件位置。随着MCMC采样迭代次数的增加，各个参数序列趋于收敛；另一方面，一种变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位系统，包括：微震信号坐标系转换单元：将微震信号从NEZ坐标系旋转至RTZ坐标系；P波和S波初至时刻拾取单元：用于分别从转换后的RTZ坐标系的Z方向和T方向拾取P波和S波初至时刻；目标函数建立单元：用于建立变权重联合P波和S波初至数据的微震定位目标函数；Bayes后验概率密度函数及求解单元：用于利用震源位置(x0,y0,z0)、发震时刻t0和联合权重w组建参数模型，并基于参数模型构建基于P波初至和S波初至的观测数据和理论数据之差本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：将微震信号从NEZ坐标系旋转至RTZ坐标系；/n步骤2：分别从转换后的RTZ坐标系的Z方向和T方向拾取P波和S波初至时刻；/n步骤3：建立变权重联合P波和S波初至数据的微震定位目标函数；/n步骤4：利用震源位置(x

【技术特征摘要】
1.一种变权重联合P波和S波初至数据的微震事件Bayes定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将微震信号从NEZ坐标系旋转至RTZ坐标系；
步骤2：分别从转换后的RTZ坐标系的Z方向和T方向拾取P波和S波初至时刻；
步骤3：建立变权重联合P波和S波初至数据的微震定位目标函数；
步骤4：利用震源位置(x0,y0,z0)、发震时刻t0和联合权重w组建参数模型，并基于参数模型构建基于P波初至和S波初至的观测数据和理论数据之差的Bayes后验概率密度函数，求解微震定位目标函数；
步骤5：基于MCMC对参数模型进行参数采样，利用采样后的参数计算所述Bayes后验概率密度函数值，判断是否接受基于MCMC采样获得的参数模型，并进入下一次迭代，直至达到设定迭代次数；
步骤6：取MCMC迭代采样后期序列的震源位置参数的均值作为微震事件位置。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变权重联合P波和S波初至数据的微震定位目标函数为：



其中，和分别为Z方向第i个P波和T方向第i个S波初至观测到时，和分别为第i个P波和第i个S波理论到时，M1和M2分别为P波和S波初至数据的个数，w表示联合权重，w∈(0,1)。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于参数模型构建基于P波初至和S波初至的观测数据和理论数据之差的Bayes后验概率密度函数如下：



其中，为关于震源位置(x0,y0,z0)、发震时刻t0和联合权重w的参数模型，即为考虑系数的P波初至和S波初至到时观测数据依次排开所组成的一个列向量，为考虑系数的P波初至和S波初至到时理论数据依次排开所组成的一个列向量，且为对角线元素为大小为(M1+M2)×(M1+M2)的矩阵，M1和M2分别为包含的和的个数，且为矩阵的协方差，为矩阵的协方差，w∈(0,1)。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于MCMC对参数模型进行参数采样，是指利用MCMC对震源位置(x0,y0,z0)、发震时刻t0和联合权重w均进行采样更参数新模型，每次随机更新上述参数中的一个参数，记更新后的参数模型为
判断是否接受基于MCMC采样获得的参数模型是指：当时，接受当时，拒绝



其中，u为在[0,...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭康，尚雪义，刘彩云，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50