一种井中微地震事件的初至拾取方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种井中微地震事件的初至拾取方法、装置及存储介质，本发明专利技术通过多元经验模态分解实现强背景干扰信号和有效信号的分离，并基于分离信号的平均峭度和平均赫斯特指数来对信号进行筛选，以对筛选出的信号进行重构以及时差校正，由此，可在有效去除背景干扰信号的同时最大程度保留微地震信号能量成分，从而提高信号的信噪比，进而提高初至拾取的抗干扰性和精度。的抗干扰性和精度。的抗干扰性和精度。

【技术实现步骤摘要】
一种井中微地震事件的初至拾取方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术属于井中微地震监测
，具体涉及一种井中微地震事件的初至拾取方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]微地震监测技术广泛应用于非常规油气储层压裂改造效果评估，井中监测是常用的微地震监测方式之一，因此，微地震事件震相初至拾取是井中微地震监测数据处理的一个关键步骤，且震相初至的精度决定了震源定位的可靠程度；但是，在实际应用中，因压裂施工产生的强能量背景干扰信号及随机噪声严重降低了微地震监测数据的质量，影响了微地震信号震相初至的拾取；由此，针对低信噪比的微地震事件震相，研究准确拾取初至到时的方法是十分有必要的。
[0003]目前，微地震初至拾取常用的方法可以分为：基于单道记录的初至拾取方法和基于多道记录的初至拾取方法，其中，基于单道记录的初至拾取方法是通过计算和分析有效信号和环境噪声的一种或者多种特征差异(振幅强弱、频率成分、偏振属性、统计特征等)来实现的，如长短时窗能量比(STA/LTA)方法、AR
‑
AIC方法、偏振分析方法等等；而基于多道记录的初至拾取方法则是利用事件内各道记录的相似特征来实现道间时差的估计，其相比于单道记录的初至拾取方法，能够提高初至拾取结果的质量，更适合井中微地震监测数据处理应用场景，但是，前述两种方法都容易受到强背景干扰信号的影响，难以在去除背景干扰信号的同时最大程度保留微地震信号能量成分，对微地震监测记录的信噪比提升有限，因此，初至拾取结果精度并不高；由此，提供一种抗干扰性强、结果精度可靠的初至拾取方法迫在眉睫。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种井中微地震事件的初至拾取方法、装置及存储介质，以解决现有微地震初至拾取方法所存在的初至拾取精度不高的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种微地震事件的初至拾取方法，包括：
[0007]获取井中微地震监测记录信号，其中，所述井中微地震监测记录信号包括多个监测信号，且所述多个监测信号中的每个监测信号是由一检波器记录得到的；
[0008]对井中微地震监测记录信号进行多元经验模态分解，得到多个本征模态函数分量信号；
[0009]计算所述多个本征模态函数分量信号中每个本征模态函数分量信号的平均峭度和平均赫斯特指数，以从所述多个本征模态函数分量信号中，筛选出平均峭度大于第一预设阈值以及平均赫斯特指数大于第二预设阈值的本征模态函数分量信号，作为初至拾取分量信号；
[0010]对所述初至拾取分量信号进行信号重构，得到微地震重构信号，其中，所述微地震
重构信号包括多个重构信号，且重构信号的数量与所述监测信号的数量相同；
[0011]计算所述微地震重构信号中每个重构信号的相对初至信息；
[0012]利用每个重构信号的相对初至信息，对所述每个重构信号进行初至校正，并将所有校正后的重构信号进行叠加，得到叠加信号；
[0013]获取所述叠加信号的初至信息，以便基于所述叠加信号的初至信息以及每个重构信号的相对初至信息，得出所述井中微地震监测记录信号中每个监测信号的初至信息。
[0014]基于上述公开的内容，本专利技术先对井中微地震监测记录信号进行多元经验模态分解，得到多个本征模态函数分量信号，接着，计算每个本征模态函数分量信号的平均峭度和平均赫斯特指数，以便根据所设定的峭度阈值和赫斯特指数阈值筛选出包含微地震信号成分的分量进行信号重构，然后，再计算每个重构信号的相对初至信息，以便对每个重构信号进行初至时差校正，并对校正后的重构信号进行叠加，从而得到叠加信号，最后，获取叠加信号的初至信息，并联合每个重构信号的相对初至信息，即可得出井中微地震监测记录信号中每个监测信号的初至信息；通过上述设计，本专利技术通过多元经验模态分解实现强背景干扰信号和有效信号的分离，并基于分离信号的平均峭度和平均赫斯特指数来对信号进行筛选，以对筛选出的信号进行重构以及时差校正，由此，可在有效去除背景干扰信号的同时最大程度保留微地震信号能量成分，从而提高信号的信噪比，进而提高初至拾取的抗干扰性和精度。
[0015]在一个可能的设计中，所述每个本征模态函数分量信号包括M个子分量信号，且M为检波器总个数；
[0016]相应的，按照如下公式(1)，计算每个本征模态函数分量信号的平均峭度：
[0017][0018]上述式(1)中，Ku(k)表示第k个本征模态函数分量信号的平均峭度，K
i
表示第k个本征模态函数分量中的第i个子分量信号的峭度，其中，且x
i
表示第k个本征模态函数分量信号中的第i个子分量信号，E(x
i
‑
μ)4表示第i个子分量信号的4阶数学期望，μ
i
表示第i个子分量信号中振幅的均值，σ
i
表示第i个子分量信号中振幅的标准差，且k＝1,2,...,L，L为本征模态函数分量信号的总个数。
[0019]基于上述公开的内容，本专利技术公开了本征模态函数分量信号的平均峭度的计算过程，即求出每个本征模态函数分量信号中每个子分量信号的峭度，然后求取所有子分量信号对应峭度的平均值，即可得出每个本征模态函数分量信号的平均峭度。
[0020]在一个可能的设计中，所述每个本征模态函数分量信号包括M个子分量信号，且M为检波器总个数；
[0021]其中，计算每个本征模态函数分量信号的平均赫斯特指数，包括：
[0022]对于任一本征模态函数分量信号中的第i个子分量信号，计算所述第i个子分量信号中振幅的标准差；
[0023]b.获取迭代步长，并计算所述迭代步长与所述标准差的乘积，得到计算值；
[0024]c.利用所述迭代步长和所述计算值，组成一赫斯特指数计算数据对；
[0025]d.将所述迭代步长变为2τ
a
‑1，以及将所述第i个子分量信号的长度变为N
a
‑1/2，以得到迭代后的第i个子分量信号，其中，τ
a
‑1表示第a
‑
1次迭代过程中的迭代步长，N
a
‑1表示第a
‑
1次迭代过程中的第i个子分量信号的长度，且τ1＝1；
[0026]计算所述迭代后的第i个子分量信号中振幅的标准差，并重复前述步骤b～d，直至将所述第i个子分量信号的长度迭代为小于或等于4时，停止迭代，以得到多个赫斯特指数计算数据对；
[0027]对所述多个赫斯特指数计算数据对进行线性回归，以得到第i个子分量信号的赫斯特指数，并在当i从1循环至M时，得到任一本征模态函数分量信号中每个子分量信号的赫斯特指数；
[0028]计算所述任一本征模态函数分量信号中所有子分量信号的赫斯特指数的平均值，得到所述任一本征模态函数分量信号的平均赫斯特指数。
[0029]基于上述公开的内容，本专利技术公开了任一本征模态函数分量信号的平均赫斯特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种井中微地震事件的初至拾取方法，其特征在于，包括：获取井中微地震监测记录信号，其中，所述井中微地震监测记录信号包括多个监测信号，且所述多个监测信号中的每个监测信号是由一检波器记录得到的；对井中微地震监测记录信号进行多元经验模态分解，得到多个本征模态函数分量信号；计算所述多个本征模态函数分量信号中每个本征模态函数分量信号的平均峭度和平均赫斯特指数，以从所述多个本征模态函数分量信号中，筛选出平均峭度大于第一预设阈值以及平均赫斯特指数大于第二预设阈值的本征模态函数分量信号，作为初至拾取分量信号；对所述初至拾取分量信号进行信号重构，得到微地震重构信号，其中，所述微地震重构信号包括多个重构信号，且重构信号的数量与所述监测信号的数量相同；计算所述微地震重构信号中每个重构信号的相对初至信息；利用每个重构信号的相对初至信息，对所述每个重构信号进行初至校正，并将所有校正后的重构信号进行叠加，得到叠加信号；获取所述叠加信号的初至信息，以便基于所述叠加信号的初至信息以及每个重构信号的相对初至信息，得出所述井中微地震监测记录信号中每个监测信号的初至信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个本征模态函数分量信号包括M个子分量信号，且M为检波器总个数；相应的，按照如下公式(1)，计算每个本征模态函数分量信号的平均峭度：上述式(1)中，Ku(k)表示第k个本征模态函数分量信号的平均峭度，K
i
表示第k个本征模态函数分量中的第i个子分量信号的峭度，其中，且x
i
表示第k个本征模态函数分量信号中的第i个子分量信号，E(x
i
‑
μ)4表示第i个子分量信号的4阶数学期望，μ
i
表示第i个子分量信号中振幅的均值，σ
i
表示第i个子分量信号中振幅的标准差，且k＝1,2,...,L，L为本征模态函数分量信号的总个数。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个本征模态函数分量信号包括M个子分量信号，且M为检波器总个数；其中，计算每个本征模态函数分量信号的平均赫斯特指数，包括：对于任一本征模态函数分量信号中的第i个子分量信号，计算所述第i个子分量信号中振幅的标准差；b.获取迭代步长，并计算所述迭代步长与所述标准差的乘积，得到计算值；c.利用所述迭代步长和所述计算值，组成一赫斯特指数计算数据对；d.将所述迭代步长变为2τ
a
‑1，以及将所述第i个子分量信号的长度变为N
a
‑1/2，以得到迭代后的第i个子分量信号，其中，τ
a
‑1表示第a
‑
1次迭代过程中的迭代步长，N
a
‑1表示第a
‑
1次迭代过程中的第i个子分量信号的长度，且τ1＝1；
计算所述迭代后的第i个子分量信号中振幅的标准差，并重复前述步骤b～d，直至将所述第i个子分量信号的长度迭代为小于或等于4时，停止迭代，以得到多个赫斯特指数计算数据对；对所述多个赫斯特指数计算数据对进行线性回归，以得到第i个子分量信号的赫斯特指数，并在当i从1循环至M时，得到任一本征模态函数分量信号中每个子分量信号的赫斯特指数；计算所述任一本征模态函数分量信号中所有子分量信号的赫斯特指数的平均值，得到所述任一本征模态函数分量信号的平均赫斯特指数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，按照如下公式(2)，对所述多个赫斯特指数计算数据对进行线性回归，以得到第i个子分量信号的赫斯特指数；上述式(2)中，H
i
表示i个子分量信号的赫斯特指数，τ
i,a
表示第i个子分量信号在第a次迭代过程中的迭代步长，表示第i个子分量信号在第a次迭代过程中的计算值，C为常数，且i＝1,2,....

【专利技术属性】
技术研发人员：喻志超，何川，
申请(专利权)人：中科深源苏州科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：