【摘要】：微地震監(jiān)測技術是目前評價油田壓裂效果最為可靠的方法之一。通過對微地震事件的準確定位,可以判斷裂縫走向、維度以及分析反演震源機制等,為油田的后續(xù)生產、開發(fā)提供依據。而微地震事件自動識別及初至拾取是該技術的一項關鍵處理步驟,地震波初至到時的拾取速度和拾取精度直接影響微地震定位效率和定位結果的可靠性。微地震監(jiān)測檢波器布陣方式分為井中監(jiān)測方式和地面監(jiān)測方式,地面監(jiān)測方式不需要監(jiān)測井,施工簡單、成本低,將是未來各大油氣田主要應用的微地震監(jiān)測方式。而微地震震源位置位于地表以下幾百米甚至幾千米,微地震記錄普遍信噪比較低,導致目前已有的微地震事件自動識別及初至拾取方法在處理實際微地震數據時都具有一定的局限性。因此,本課題針對微地震地面監(jiān)測方式,圍繞微地震監(jiān)測數據的特點等方面,對微地震事件自動識別和初至拾取技術進行了研究。水力壓裂過程中誘發(fā)的微地震事件數量以及誘發(fā)時刻皆不確定,為準確拾取所有微地震事件對應的微地震信號的初至到時,需先確定微地震事件個數和大致誘發(fā)時刻,再根據微地震事件誘發(fā)時刻在附近選取局部微地震數據進行精確初至拾取。對于微地震事件自動識別方法,目前常規(guī)方法都是基于單臺地震儀記錄的信號進行處理,識別微地震事件時常出現漏檢、誤檢的情況,無法保證每臺地震儀記錄中識別得到的微地震事件個數一致。Akaike Information Criteria(AIC)方法實現簡單、便于計算,尤其適合于含有微地震事件的局部數據拾取,但針對長時間記錄的海量微地震數據處理,其計算效率有待提高。針對以上研究中存在的缺陷,結合射孔信號提出開展基于Fast-AIC算法的微地震信號初至拾取方法研究。首先,為了避免基于單道微地震數據的常規(guī)微地震事件識別方法中漏檢、誤檢的缺陷,利用監(jiān)測區(qū)域地層速度先驗信息,采用道間能量疊加技術提出基于射孔信號的微地震事件自動識別方法。同時,為了克服基于射孔信號的微地震識別方法對前期射孔數據的依賴性,提出當沒有實際射孔數據時,根據聲波測井曲線建立層狀速度模型,采用射線追蹤理論正演模擬射孔信號代替實際射孔信號進行計算。然后,根據水力壓裂監(jiān)測系統(tǒng)檢波器布置參數及地層速度等參數在微地震事件觸發(fā)時刻附近選取局部有效數據,并采用Curvelet變換對局部數據進行濾波處理,為精確拾取微地震信號提供高信噪比的局部數據;最后,為提高微地震信號初至拾取效率,對傳統(tǒng)AIC算法進行數學推導,將原始計算公式轉換求取離散實數序列的算術和、平方和的線性組合形式,減少重復計算,得到快速AIC算法(Fast-AIC算法)。通過實際數據試算,當數據長度超過6500個采樣點時,與傳統(tǒng)AIC方法相比其計算效率提高超過1000倍。基于論文研究的技術方案,編程實現了基于Fast-AIC算法的微地震事件初至拾取及自動識別方法。采用合成數據對本文方法處理過程以及詳細步驟進行論述,并進行大量實驗分析本文方法的可靠性和準確性。同時,采用本文方法和幾種常規(guī)方法對中國山西某地實際水力壓裂微地震數據進行初至自動拾取,與人工拾取結果對比,本文方法拾取結果絕對誤差更小。
[Abstract]:Microseismic monitoring technology is one of the most reliable methods for evaluating fracturing effect in oil field at present. Through accurate location of microseismic events, fracture strike, dimension and inversion mechanism can be judged, which provides a basis for subsequent production and development of oil field. Automatic identification of microseismic events and first break pick-up is one of the most important techniques. The picking speed and precision of seismic wave at first arrival directly affect the efficiency of micro-seismic positioning and the reliability of positioning results. Micro-seismic monitoring methods are mainly used in Tianjin. The micro-seismic source locates several hundred meters or even several kilometers below the earth's surface, and the signal-to-noise ratio of micro-seismic records is generally low, which leads to the limitations of the existing methods of automatic identification of micro-seismic events and first break picking in processing actual micro-seismic data. In order to accurately pick up the first arrival time of microseismic signals corresponding to all microseismic events, the number and time of microseismic events induced by hydraulic fracturing are uncertain. Firstly, the number of microseismic events and the approximate induced time are determined, and then the local microseismic data are picked up precisely according to the induced time of microseismic events. Akaike Information Criteria (AIC) method is simple to implement and easy to calculate. It is especially suitable for local data acquisition with microseismic events. However, the calculation efficiency of large-scale microseismic data processing for long-term records needs to be improved. In order to overcome the shortcomings in the above studies, a new method based on Fast-AIC algorithm is proposed to pick up the first break of microseismic signals. In order to overcome the dependence of micro-seismic identification method based on perforation signal on pre-perforation data, a layered velocity model based on acoustic logging curve is proposed and ray tracing theory is used to forward modeling when there is no actual perforation data. The perforation signal is calculated instead of the actual perforation signal. Then, according to the geophone arrangement parameters and formation velocity parameters of hydraulic fracturing monitoring system, the local effective data is selected near the trigger time of micro-seismic events, and the local data is filtered by Curvelet transform to provide high signal-to-noise ratio for accurately picking up micro-seismic signals. Finally, in order to improve the efficiency of picking up the first break of microseismic signals, the traditional AIC algorithm is deduced mathematically, and the original formula is transformed to get the arithmetic sum of discrete real number sequence and the linear combination form of square sum. The fast AIC algorithm (Fast-AIC algorithm) is obtained by reducing the repeated calculation. Compared with the traditional AIC method, the computational efficiency is more than 1000 times higher after 6500 sampling points. Based on the technical scheme studied in this paper, the method of picking up the first arrival of microseismic events and automatic identification based on Fast-AIC algorithm is programmed and realized. The reliability and accuracy of this method are tested and analyzed. At the same time, this method and several conventional methods are used to automatically pick up the first break of the actual hydraulic fracturing microseismic data in Shanxi, China. Compared with the results of manual picking, the absolute error of the picking result is smaller.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TE357.1;P631.4

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 趙向東;陳波;姜福興;;微地震工程應用研究[J];巖石力學與工程學報;2002年S2期

2 劉建中,王春耘,劉繼民,趙玉武,劉志鵬;用微地震法監(jiān)測油田生產動態(tài)[J];石油勘探與開發(fā);2004年02期

3 劉建安,馬紅星,慕立俊,邱筱琳;井下微地震裂縫測試技術在長慶油田的應用[J];油氣井測試;2005年02期

4 王亞娟;張華光;王成旺;劉利霞;鄧軍;胡淑娟;;利用微地震測繪和壓裂模擬分析進行水力裂縫增長動態(tài)研究[J];國外油田工程;2006年10期

5 周仲禮;王琪;殷靜;范譚廣;談偉敦;;用微地震發(fā)現高速巖性及識別油氣[J];吐哈油氣;2008年03期

6 黃今;蘇華友;盧國勝;杜林;范波峰;;采動過程中微地震定位方法研究[J];現代礦業(yè);2009年02期

7 黃克獻;李利立;劉軍芳;岳琳;楊啟明;;微地震地下影像技術在注水破裂監(jiān)測和剩余油分布研究中的應用[J];內蒙古石油化工;2009年14期

8 胡慶春;孟米;;基于大井距油氣田的微地震壓裂監(jiān)測技術研究[J];天然氣技術與經濟;2011年04期

9 張萬鵬;永野宏治;羅紹河;;基于倒頻譜解析法的近接型相似微地震對研究[J];中國測試;2012年04期

10 繆華祥;姜福興;宋雪娟;楊淑華;魏全德;;礦山微地震活動特征的概率分析方法研究[J];采礦與安全工程學報;2012年05期

相關會議論文 前4條

1 儲仿東;王永輝;李永平;衡峰;容嬌君;;微地震井中監(jiān)測技術在致密砂巖中的應用實例[A];中國地球物理2013——第十二專題論文集[C];2013年

2 余洋洋;梁春濤;楊宜海;;微地震監(jiān)測系統(tǒng)的設計[A];中國地球物理2013——第二十三專題論文集[C];2013年

3 張佩;張海江;M.Nafi Toksoz;;猶他州Cove Fort-Sulphurdale地區(qū)微地震震源機制研究與應用[A];2014年中國地球科學聯(lián)合學術年會——專題12：強震機理、孕育環(huán)境與地震活動性分析論文集[C];2014年

4 駱循;;礦山與大型地下工程災害監(jiān)測的微地震技術應用[A];中國地球物理學會第二十三屆年會論文集[C];2007年

相關重要報紙文章 前3條

1 特約記者 李銘　通訊員 彭樹禹;長慶井下首次實施微地震試驗成功[N];中國石油報;2009年

2 特約記者 林勇;勝利油田首次自主微地震壓裂監(jiān)測采集試驗成功[N];東營日報;2010年

3 記者 金江山 通訊員 王曉泉;井中微地震裂縫監(jiān)測技術獲重大突破[N];中國石油報;2013年

相關博士學位論文 前5條

1 江海宇;油田壓裂微地震地面監(jiān)測速度模型校正及定位研究[D];吉林大學;2016年

2 況文歡;結合地震學和地質力學對微地震數據的研究[D];中國科學技術大學;2015年

3 張喚蘭;微地震數值模擬及震源定位方法研究[D];西安科技大學;2014年

4 逄煥東;巖體微地震的模式、定位及其失穩(wěn)預報研究[D];山東科技大學;2004年

5 尹陳;微地震震源破裂特征研究及應用[D];成都理工大學;2017年

相關碩士學位論文 前10條

1 王超;微地震正演方法研究[D];長安大學;2015年

2 李亮;微地震信號自動檢測及震源掃描分割矩陣反演方法研究[D];長安大學;2015年

3 于子超;水力壓裂微地震信號提取與裂縫反演研究[D];長安大學;2015年

4 蔣騰飛;微地震數據去噪方法研究[D];長江大學;2015年

5 毛小波;基于PTP的多節(jié)點微地震數據懫集與傳輸技術研究[D];成都理工大學;2015年

6 屈敬翔;面向頁巖氣勘探的微地震采集記錄儀研制[D];中國海洋大學;2015年

7 田厚強;鄆城煤礦綜放采場微地震與應力特征研究及應用[D];安徽理工大學;2016年

8 王東鶴;基于射線理論的微地震速度模型校正方法研究[D];吉林大學;2016年

9 劉昕;基于高階累積量和Shearlet變換的微地震數據噪聲壓制研究[D];吉林大學;2016年

10 常凱;稀疏約束反演在微地震插值與成像中的應用[D];吉林大學;2016年

，

本文編號：2184798