System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法技术_技高网
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一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法技术

技术编号:41566441 阅读:4 留言:0更新日期:2024-06-06 23:48
本发明专利技术属于地球物理勘探技术领域,尤其涉及一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法,包括:将检波器等间距布设在地表,采集微震震源的一维地震信号;采用卷积运算将步骤S1采集的一维地震信号重构为虚拟炮集;根据地下的初始速度模型,采用快速行进法计算地下点到检波器的走时,并估计出地下点到检波器的直达波场;基于虚拟炮集和直达波场,采用Marchenko成像实现微震震源定位;本发明专利技术无需进行复杂的精确的初始速度模型构建过程,可以更快速地实现微地震定位,并且能够有效利用地震波的多次散射信息来提高微震震源定位的精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于地球物理勘探,尤其涉及一种基于marchenko成像的微震震源定位方法。


技术介绍

1、油气藏管理是油田开发战略的重要内容,它可以跟踪储层中的油、气、水等流体的分布情况,来优化油田的开采效率。油气开采过程中,随着地下流体的运移,地下油气藏分布和地质情况会随着开采的推进而发生改变,容易产生小尺度裂缝等微震事件,增加了地质构造的不稳定性,包括地下水的渗漏和岩体的崩塌等。因此,对地下震源的被动监测和定位在油气开采中具有重要意义。

2、自20世纪60年代初期以来,研究者已经提出了多种方法来实现震源定位,包括早期的最小二乘法、牛顿迭代法、地震干涉法,以及近年的信息融合方法等,这些方法都不同程度地受到地震检波器分布、初至拾取以及速度模型的影响。


技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种基于marchenko成像的微震震源定位方法,解决传统方法需要的速度模型精确高的问题。

2、本专利技术是这样实现的,

3、一种基于marchenko成像的微震震源定位方法,该方法包括:

4、步骤s1,将检波器等间距布设在地表,采集微震震源的一维地震信号;

5、步骤s2,采用卷积运算将步骤s1采集的一维地震信号重构为虚拟炮集;

6、步骤s3,根据地下的初始速度模型,采用快速行进法计算地下点到检波器的走时,并估计出地下点到检波器的直达波场;

7、步骤s4,基于步骤s2的虚拟炮集和步骤s3的直达波场,采用marchenko成像实现微震震源定位;步骤s4具体包括:

8、使用虚拟炮集和直达波场计算得到聚焦函数;

9、采用聚焦函数计算得到marchenko格林函数;

10、根据marchenko格林函数采用marchenko成像得到微震震源位置。

11、进一步地,所述检波器以相等的间距布设在同一水平面。

12、进一步地,所述步骤s2具体包括:

13、将每一个检波器测得的一维地震信号与其他检波器测得的一维地震信号互相做卷积运算,重构出每一个检波器位置处的虚拟炮集。

14、进一步地,所述卷积运算包括:设两个一维地震数据分别为和,则它们之间的卷积运算计算公式为:

15、,其中,表示重构结果中的第个元素,表示的元素索引,为中的元素索引。

16、进一步地,使用虚拟炮集和直达波场计算得到聚焦函数,包括:

17、用直达波场的逆时波场作为下行聚焦函数的初始估计,即第0阶的下行聚焦函数,其中,表示检波器的位置,表示聚焦点,表示时间域;

18、下行聚焦函数由第0阶的下行聚焦函数与一个尾波相叠加而成,在第一次迭代中,第0阶的上行聚焦函数与虚拟炮集相卷积得到初始的尾波,其中, 第0阶的上行聚焦函数由虚拟炮集和逆时波场相卷积得到;

19、初始的尾波与第0阶的下行聚焦函数相叠加得到第一次迭代之后的下行聚焦函数,第0阶的上行聚焦函数与初始的尾波和虚拟炮集相卷积的结果相叠加得第一次迭代之后的上行聚焦函数;

20、在后续迭代中,前一次迭代得到的下行聚焦函数和上行聚焦函数都作为下次迭代中输入的下行聚焦函数和上行聚焦函数参与运算,直到达到指定的迭代次数,得到收敛后的下行聚焦函数和上行聚焦函数。

21、进一步地,marchenko格林函数包括上行格林函数与下行格林函数,采用聚焦函数计算得到marchenko格林函数,基于的关系式为:

22、,

23、,

24、其中,表示深度为0平面处的源点,为震源激发后,由检波器在地表测得的地震信号构建的虚拟炮集,为上行格林函数,为下行格林函数;表示在时间轴上先反转再参与其他计算,表示在时间上对信号进行反转,表示信号沿时间上进行积分的积分变量,表示信号在时间上进行反转之后再进行积分的积分变量。

25、进一步地,将上行格林函数与下行格林函数做互相关成像得到微震震源位置。

26、本专利技术与现有技术相比,有益效果在于:

27、本专利技术方法是一种数据驱动的技术,无需依赖于准确的初始速度模型,只需要一个平滑的初始速度模型就可以利用地震数据进行微震震源定位。相比于传统的定位方法,本专利技术无需进行复杂的精确的初始速度模型构建过程,可以更快速地实现微地震定位,并且能够有效利用地震波的多次散射信息来提高微震震源定位的精度。

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【技术保护点】

1.一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,该方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,所述检波器以相等的间距布设在同一水平面。

3.根据权利要求1所述的一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括:

4.根据权利要求3所述的一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,

5.根据权利要求1所述的一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,

6.根据权利要求5所述的一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,Marchenko格林函数包括上行格林函数与下行格林函数,采用聚焦函数计算得到Marchenko格林函数,基于的关系式为:

7.根据权利要求6所述的一种基于Marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,将上行格林函数与下行格林函数做互相关成像得到微震震源位置。

【技术特征摘要】

1.一种基于marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,该方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,所述检波器以相等的间距布设在同一水平面。

3.根据权利要求1所述的一种基于marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,所述步骤s2具体包括:

4.根据权利要求3所述的一种基于marchenko成像的微震震源定位方法,其特征在于,

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘金达关珊珊黄兴国
申请(专利权)人:吉林大学
类型:发明
国别省市:

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