地面阵列式微地震监测关键技术研究

微地震监测技术通过对储层压裂改造引发的震源点进行成像,可实现压裂过程监控和井网布局优化等。相对井中微地震监测而言,地面微地震监测数据具有信号能量弱、噪音干扰强及事件定位困难等特点,严重制约着微地震事件定位精度和监测结果的可靠性。针对地面微地震数据特征,利用微地震数据联合去噪、能量聚焦精确定位和压裂裂缝联合解释等关键技术,考虑不同噪音特征进行噪音压制,基于能量聚焦叠加原理确保微地震事件定位精度,并采用多类信息联合解释提高裂缝预测的可靠性,从而为储层压裂改造提供依据。在实际地面微地震监测应用中,监测结果与压裂井油藏开发数据吻合程度较高,证实了联合解释等关键技术的有效性和实用性。地面阵列式微地震监测技术在致密油气藏储层压裂改造中具有广阔的应用前景。     

基于循环神经网络的微地震有效信号自动识别

微地震地面实时监测时,代表压裂主要信息的有效信号能量弱,常淹没在噪声中,这将直接影响微地震事件的识别和震源定位的效果,因此,采用准确、快速的方法从微地震数据中自动识别有效信号尤为关键.文中采用长短时记忆网络(LSTM)的循环神经网络模型,通过综合微地震有效信号的能量特征、频谱特征、统计特征等属性来进行模型训练,并加入ReLU激活函数和L2正则化的损失函数来进行模型参数调优.将文中训练好的模型应用到实际微地震数据的结果表明,循环神经网络模型识别效果良好,充分压制了噪声,优化了数据成像.     

利用残差网络和地震发射层析成像的微地震事件检测

地震发射层析成像(Seismic emission tomography,SET)是一种适用于地面微地震监测的震源定位方法,该方法利用地面众多站点监测的信号对储层特定范围分层成像,通过图像判定微地震事件并确定震源坐标。传统处理方法通常采用人工看图判断一段信号的SET是否包含有效微地震事件。然而人工判别方法难以完成对海量监测数据的全部处理,无法充分发挥SET方法的优势。针对此问题,采用残差网络对微地震监测数据的SET数据进行处理,实现微地震事件自动识别。首先,利用合成数据和实际油井的水力压裂地面微地震监测数据进行SET,构建SET图像样本数据集;然后对残差网络进行训练和测试,得到事件识别准确率最高的残差网络模型;再使用训练好的残差网络对不同信噪比的合成信号,以及多口油气井的地面微地震监测信号的SET数据进行事件检测。测试结果表明,基于残差网络和SET的方法能够有效检测微地震事件,且具有较强的抗噪能力和泛化能力。     

地面微地震监测技术在川南页岩气井压裂中的应用

水力压裂是页岩气储层改造的重要手段,压裂时岩石破裂过程会伴随产生强度较弱的"微地震"波。地面微地震监测技术即在地面布设检波器排列对压裂作业进行实时监测,具有施工方便、监测方位角度大的优点。在威远构造H井进行水力压裂时,应用基于偏移叠加的四维能量聚焦地面微地震成像技术,提高了弱信号识别能力和定位精度,准确描述了压裂诱导裂缝的位置、方位和大小及复杂程度,指导了实时压裂和压裂效果评价。     

声波和强能量干扰的分频自适应检测与压制方法

针对地震数据中出现的声波, 摔发脉冲, 野值等强能量干扰, 本文提出一种非线性分频自适应噪声检测及压制方法, 即在不同的频段内, 以加权中值为参量, 自动识别出噪声, 并根据噪声与信号的数值关系, 计算出加权曲线, 对噪声进行衰减, 然后重构地震记录. 这种处理能有效地减小信号的畸变, 使各种强能量干扰得到较好的压制. 应用结果裹明, 该方法具有良好的适应性.     

海上点源干扰噪声压制方法

在海上地震资料采集过程中,海上平台、船只、崎岖海底障碍物或地形不连续等会引起能量较强的点源干扰,严重影响了地震成像的质量,是海上地震资料噪声压制处理的难点之一。在点源干扰产生机理分析和传播时距方程推导的基础上,研究了直线型和双曲型点源干扰压制方法。基于f-x域预测滤波的直线型点源干扰压制针对地震数据中的线性干扰进行分析与识别,通过拟合与相减较好地去除直线型点源干扰。双曲型点源干扰压制是根据点源干扰传播特征和相似性扫描预测干扰点源位置,以实际地震采集观测系统模拟来自预测点源的干扰波,并将模拟的点源干扰波和实际地震资料进行匹配相减处理,实现点源干扰压制。理论模型数据和实际地震资料处理试验结果表明,这两种方法能较好地压制直线型和双曲型点源干扰,并很好地保留有效反射信息及其频谱特征。     

页岩气压裂微地震监测中的裂缝成像方法

微地震监测是页岩气储层水力压裂改造过程中的关键配套技术,但目前国内微地震监测技术还不能直观描绘水力压裂改造储层的裂缝网络。为此,将地面微地震层析成像和细化算法相结合,提出了一种人工压裂裂缝反演方法——细化地震发射层析成像方法 (TSET),即将图像处理中的骨架提取算法引入到地面微地震监测结果中,提取能量最强位置的骨架结构来反演压裂裂缝的位置及形态。将该方法应用于河南中牟页岩气区块MY1井的水力压裂微地震监测:(1)对原始微地震数据进行滤波,应用基于Semblance算法的地震发射层析成像(SET)技术对微地震数据进行处理,得到压裂区域储层的能量叠加结果 ;(2)采用克里格网格化将能量图插值为连续的图像,并对网格化结果进行奇异值分解降噪(SVD);(3)应用细化算法提取叠加能量图的骨架结构,得到能直观显示的水力压裂裂缝或裂缝带成像结果。结论认为:(1)水力压裂活动可以改变天然裂缝的应力状态,即激活天然裂缝并在远离作业井段部位诱发破裂,在压裂液无法到达的部位形成新的"诱发破裂裂缝";(2)当压裂裂缝与天然裂缝方向平行或近于平行时,天然裂缝对人工压裂裂缝会产生延伸诱导作用,反之则产生屏障阻隔作用。     

同步挤压S变换与τ-p变换联合的微地震信号消噪方法

微地震监测是指导页岩气开采水力压裂作业和评价压裂效果的常用手段。地面监测所采集的微地震信号能量弱、信噪比低,微地震事件识别困难,严重影响定位的准确性。针对低信噪比地面微地震监测资料,联合使用同步挤压S变换、谱分解和τ-p变换,提出一种新的消噪方法。首先对监测资料进行时差校正,将微地震信号的同相轴校平;之后使用同步挤压S变换对校平后的资料进行谱分解获取单频切片;再对每个单频切片进行τ-p变换,并根据τ-p变换的结果获取微地震信号位置;最后根据信号的位置在时频域完成消噪。实际低信噪比地面微地震监测数据的处理结果表明,新方法可以获得理想的消噪结果。     

基于单道SVD和振幅比的地面微地震资料去噪方法

针对地面微地震资料强周期干扰和随机干扰突出的特点以及单一去噪方法无法有效压制噪声的问题,提出了基于单道奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和振幅比的联合去噪方法。首先利用单道微地震记录构建分解矩阵,使矩阵各维具有较强的相关性,然后对分解矩阵进行奇异值分解,选取数值居中部分奇异值进行矩阵重构,以达到压制单道微地震记录强周期干扰的目的。其次采用具有伸缩特性时窗的振幅比法改善有效信号与随机噪声的统计特性差异,有效压制微地震资料中的随机噪声。理论模型数据和四川某地区地面微地震射孔资料应用结果表明,联合去噪方法有效地压制了微地震记录中的噪声,提高了资料的信噪比,在很大程度上改善了单一去噪方法无法较好突出微地震有效信号的不足,为后期微地震资料的处理与解释奠定了良好的基础。     

海上地震数据中侧面干扰波的特征与压制方法

在海上地震勘探中,震源激发的地震波遇到起伏不平的海底或海底障碍物会产生侧面干扰波。这种干扰波能量强,分布广,严重影响地震数据的质量,使叠前地表一致性振幅处理、统计子波反褶积、速度分析的精度降低。根据对侧面干扰波特征的分析结果,采用分时分频噪声检测与压制方法和局域FK滤波方法压制此类干扰波;在压制噪声的同时,通过精细分析和迭代选择参数,较好地保持了地震信号的相对振幅关系,取得了预期的效果。     

基于跟踪分量扫描的井中微地震定位方法

常规的井中微地震定位方法主要利用的是初至旅行时和偏振信息,如果信噪比较低则方法不再适用。理论研究表明,各检波器X分量和Y分量记录在其水平面内沿着任意方向可合成为一个新的向量,当该向量为质点振动的跟踪分量时,其能量最强且在各检波器间波形一致性最好。根据三分量微地震记录的这一性质,将地面微地震定位常用的叠加能量扫描方法引入井中微地震定位中,将检波器X和Y分量记录在水平面内沿着假想震源与检波器连线方向进行合成,对所有检波器的合成向量经时差校正后进行波形叠加计算能量值E₁,再计算各检波器合成向量的能量值并求和得到能量值E₂,以E₁+E₂作为目标函数,通过网格搜索方法得到累加能量最大的网格即为震源位置。该方法不需要拾取初至信息,通过模型数据和实际资料验证了该方法的定位精度和抗噪能力,可用于信噪比较低的井中微地震事件定位。     

剪张源约束下的单井微地震震源机制反演

水力压裂微地震监测数据中包含震源机理信息,可以用于描述裂缝破裂类型及工区应力状态,对压裂效果评价及后续压裂方案制定具有重要指导意义。单井观测系统监测张角小、方位单一,全矩张量反演难以进行。为此,将震源约束为“剪切—张裂”模式,综合利用压裂射孔、测井及定位资料,设计了一种基于三分量微地震记录各道P、S波波形能量和初至极性匹配的目标函数,进行全空间网格搜索的单井微地震震源机制反演方法。合成数据测试结果表明：无噪声条件下,该方法的各参数反演准确率均超过81%,10dB噪声条件下反演准确率也高于51%,且各参数抗噪能力依次为：张裂角 > 倾角 > 走向角 > 滑动角。最后将该方法应用于实际页岩压裂微地震资料,反演结果表明该段压裂的微地震事件主要由岩体受一对力偶或两对大小不同力偶的破裂和滑移形成,且岩石受挤压破裂而形成的闭合型裂缝要多于因扩张破裂形成的张开型裂缝。     

应用双向长短时记忆神经网络的微地震信号降噪方法

地面微地震监测数据噪声干扰强、信噪比低,对后续的微地震初至拾取、成像定位等产生严重影响。因此,微地震信号降噪是微地震数据预处理中的关键步骤,而常规降噪方法常依赖于算法参数的设置,不具备普遍的适用性。为此,提出了一种应用双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络的微地震信号降噪方法。首先,使用合成信号和实际信号构造样本数据集,对构建的Bi-LSTM模型进行训练和测试,得到降噪效果最好的模型;然后,利用训练好的Bi-LSTM网络对不同信噪比的合成信号和川渝地区油气井的实际压裂监测微地震信号进行降噪处理。降噪后的实际微地震信号用于地震发射层析成像,并分析图像以实现地面微地震信号的震源定位。实验分析结果表明,该方法能够有效降低微地震信号中的各类噪声,提高信噪比,从而提高震源定位的精度。与传统算法相比,该方法不需要参数调整,具有良好的泛化特性。     

卷积神经网络微地震事件检测

常规的微地震事件检测方法主要基于信号的特征计算,事件检测准确性依赖于算法的参数设置,受信号特征和信噪比变化的影响较大。为此,提出了一种基于卷积神经网络的微地震事件检测方法。该方法首先使用实际的油井水力压裂多站点微地震监测信号构建神经网络的样本数据集,样本数据包含有效事件信号和无效背景信号及其分类,然后用样本数据对神经网络进行训练和测试,得到微地震事件识别准确性最高的神经网络模型。使用训练好的神经网络模型对不同信噪比的合成微地震信号以及川渝地区多口油气井压裂微地震监测信号进行微地震事件检测。数据处理结果表明,训练好的卷积神经网络模型能有效自动检测微地震事件,且具有较好的抗噪性和泛化能力。     

利用微地震记录互相关成像的震源定位方法

基于微地震记录偏移叠加的微震定位方法是通过对振幅叠加来提高微震信号的信噪比，无须拾取微震初至；但其叠加成像效果易受初至极性反转的影响，对噪声的压制效果也不甚理想。文中利用不同检波器记录的同震源波形相似的特点，提出一种基于微震记录互相关成像的震源定位方法。即将时差校正后的微震记录之间的互相关系数相乘，构造成像函数，计算地下所有网格的成像能量值，通过能量极大值的网格点实现震源定位。针对模拟数据和实际资料的测试结果均表明，该方法能较好地同时压制噪声和初至极性反转对震源成像的干扰，提高了震源成像分辨率和定位精度。     

地面与井中联合观测的微地震定位和速度结构同时反演

为解决速度模型估计不准带来的微地震定位误差,本文推导了旅行时关于层速度、层界面深度及震源参数的偏导数,利用最短路径算法计算射线路径和旅行时,结合共轭梯度法求解带约束的阻尼最小二乘问题,发展了一种利用微地震初至旅行时数据同时进行速度结构反演和微地震定位的方法。数值模拟实验表明,该算法能够有效反演地下介质的速度结构（层速度和层界面深度）并进行微地震定位,且方法对随机噪声不敏感。     

利用单井微地震波形能量反演震源机制

微地震震源机制包含关于储层以及裂缝特征信息,对于评价水力压裂储层改造效果具有十分重要意义。在单井井中观测条件下,采用传统S/P波振幅比方法求解微地震震源机制,受观测方位角单一、张角有限的影响,效果往往不理想。本文探讨了微地震事件P、S波能量与裂缝破裂面参数之间的联系,发现微地震事件能量对裂缝破裂面参数较敏感。在已知震源位置及标量地震矩的前提下,采用微地震事件P、S波能量作为反演特征参数,利用加权K最近邻算法建立目标函数,反演求解微地震震源机制。模型测试表明,在监测数据不含噪声的情况下,使用该方法反演的震源机制解准确率高达97%;在有噪声情况下,当信噪比较高时,本文方法与S/P波振幅比方法效果相当,当信噪比较低时,本方法反演精度优于S/P波振幅比方法。将该方法应用于实际微地震监测资料,取得了较好的应用效果。     

剪张型微地震震源机制与振幅分布特征

水力压裂诱发的微地震事件中有很多为非双力偶源,表明岩石可能发生了剪张破裂。与纯剪切型震源相比,剪张型震源在震源特征以及记录振幅方面存在诸多差异。本文研究了剪张源微地震震源机制,分析了剪张源微地震信号的辐射花样和能量传播特征,通过数值计算获得了地表接收的不同震相的振幅分布。主要内容包括： 1水力压裂微地震中剪张破裂被认为是较为合理的震源模型,可以采用走向角、倾角、滑动角和张裂角表示其源张量,结合介质参数可获得矩张量; 2剪张源包含双力偶（DC）成分和非双力偶（Non-DC）成分,非DC成分包括补偿线性偶极子（CLVD）和各向同性（ISO）成分,各成分的百分比可采用Hudson图和钻石图等进行研究; 3剪张型震源辐射能量会随张裂角而发生变化,地面接收的信号振幅分布与震源机制、模型参数和检波器位置等有关。研究剪张型微地震震源机制与振幅分布特征,可以更清楚地认识微地震震源特征及其信号分布规律。     

微地震有效事件自动识别与定位方法

微地震有效事件自动识别与定位是进行微地震实时监测的关键。自动识别的准确性对随后的震源定位精度有很大影响。本文在讨论长短时窗能量比(STA/LTA)法基础上,讨论了基于特征值分析且抗噪能力较强的识别方法。结合多道检波器相互位置及有效信号的空间相关关系,根据P、S波的传播特征,通过研究有效微地震信号在相邻道之间及多道之间的变化特征,形成了多级检波器微地震有效事件的自动识别方法。在对初至有效波进行拉平的基础上,利用叠加能量和相关特性,采用跟踪分量方法进行扫描叠加,并以非均-化互相关准则作为初至校平的判断依据,建立了微地震事件的自动扫描定位方法。应用该方法对实际资料进行有效微地震事件的识别与定位,结果与实际情况基本吻合。该方法可克服以往微地震人工识别和定位的缺陷,提高微地震监测的效率。