微地震波形初至拾取及速度模型校正研究

发布时间：2017-12-17 08:22

  本文关键词：微地震波形初至拾取及速度模型校正研究

  更多相关文章： 初至拾取 微地震速度模型校正 射线追踪 遗传算法 Levenberg-Marquardt算法

【摘要】：随着我国经济的发展,油气产量的需求不断提高,国内各大油田中以低渗透油气储量占主体,该段位油气具有开采难度大、要求条件高的特点,能否提高低渗透油气开采的效率对我国经济健康发展,人们日常生活安定及工农业正常生产具有重要意义。水力压裂监测作为低渗透油气开采的一个重要手段,是油气井增产增注的重要措施。而微地震监测技术作为水力压裂监测的一个重要环节,反演结果直接关系到了监测效果的评定。但实际工作中,震源参数难以掌控,射孔时间无法精确捕获等因素,使得精确反演微地震事件成为了一项艰巨的任务。在影响微地震事件反演的诸多因素中,以信号初至拾取及速度模型校正影响最为显著。主要由于波形在地层传播过程中,受地层滤波等因素干扰,会损失掉部分波形能量;地面采集时,数据容易混入外界噪声,信号的部分有用信息会被噪声压制,因此如何压制噪声,突显信号有效信息成为能否精确拾取初至的关键。速度模型方面,由于水利压裂过程中,地层速度会随着注沙注水过程而不断改变,因此初始声波测井速度模型无法直接应用于微地震震源反演,速度模型的校正工作也变得十分重要。微地震数据初至拾取的准确性直接关系到后续震源位置定位的精度。因此,需要使用高效、精确的拾取方法进行数据处理。目前主流的拾取方法中,分维形、AIC法由于算法复杂度比较高,难以进行单独拾取;而能量窗拾取方法虽然原理简单,适用度高,但受数据信噪比影响较大。针对微地震数据信噪比较低的特点,可以通过小波阈值函数进行噪声压制处理。但传统的小波阈值函数中,硬阈值函数处理后重构数据可能会发生震荡现象;而软阈值函数处理后的数据可能会有噪声压制不明显的特点。为此,提出新型改进阈值函数进行降噪,在通过不同尺度下分层及能量窗法进行拾取。与传统方法相比,在计算精度上有了一定的提升,为更好的处理微地震数据提供了可能。震源位置的反演是微地震监测的核心步骤,而精确的震源位置反演必建立在高效的数据正演基础上。地震波的正演主要包括射线追踪及有限差分两个方面,有限差分具有规模较大,耗时较多的特点,因此实用性较低。而射线追踪虽然方法较多,但很多方法缺点明显。如弯曲法虽然效率可观,但传播路径较长,或者界面较多时可能产生多解得现象;试射法则受射入角度影响较大。针对上述问题,为在三维地质模型下寻找一个高效的正演方法,以逐段迭代及二分法进行数据正演。通过对山西娄烦课题组开展的微地震监测实验数据进行处理,以较小的耗时代价获取了较高的计算精度。速度模型是影响震源位置反演的关键因素。在微地震监测过程中,存在声波测井速度曲线过于粗糙(会随着注沙,注水等过程改变),射孔时间难以掌握等困难,都会影响微地震事件定位精度。为此寻找一个高效的速度模型校正方法尤为必要。本文先对求解非线性问题的几种主要算法进行概述,从原理方面了进行说明,分析这些方法的优劣性。其中遗传算法具有初值依赖度低,而收敛速度慢的特点;而L-M算法具有局部搜索时间短,准确性高,但初值依赖度高的特点。因此,提出遗传算法与L-M算法联合进行速度模型的校正研究。与传统的非线性求解方法相比,在声波测井初始模型的基础上,能以较高效、较准确的方式进行速度模型的校正。通过微地震数据的正反演模拟以及野外微地震数据实测处理的结果分析,证实了该方法具有一定的可行性。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TE357.1;P631.4

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